撰文者:高凱俐
何謂 AIoT
人工智慧物聯網(AIoT, Artificial Intelligence of Things)是人工智慧(AI)與物聯網(IoT)的融合。IoT 讓裝置能透過感測器與網路蒐集並傳輸數據,而 AI 則提供分析與判斷的能力。當兩者結合時,AIoT 不僅能感知環境與交換資訊,更能在雲端或邊緣即時完成智慧推論並驅動自動化行動。這使 AIoT 成為推動智慧城市、工業自動化與公共安全等應用的新一代基礎設施核心。
IoT 與 AIoT 的差別
- IoT:主要功能是「感知與傳輸」,裝置透過感測器收集數據並上傳至雲端或資料中心,由後端系統進行分析與決策。它的角色偏向「資訊蒐集者」。
- AIoT:在 IoT 的基礎上引入人工智慧,讓裝置具備即時判斷與自動決策的能力。這些判斷可以發生在雲端,也能在邊緣裝置上完成。AIoT 的角色已經從「蒐集者」進化為智慧行動者。
AIoT 驅動的安全監控轉型
1.從被動紀錄到智慧決策
傳統安全監控系統多半侷限於「被動紀錄」與「事後回放」,不同子系統之間缺乏聯動,需要人工比對與判斷,導致反應延遲。AIoT 打破了這個限制。當門禁系統偵測到異常出入時,AI 影像辨識能即時比對監視器畫面,自動標註可疑影像並通知管理者,同時觸發警報與鎖定程序。這種流程的自動化,將事件處理從數分鐘壓縮到數秒鐘,顯著提升應變效率。
2.邊緣運算:即時監控的關鍵
在傳統 IoT 架構中,大量數據必須回傳至雲端進行處理,不僅造成頻寬壓力,也無法滿足即時需求。AIoT 融合邊緣運算,讓攝影機與閘道器具備本地 AI 推理能力,能在現場即時完成影像辨識與異常偵測。這對於交通治理與公共安全特別重要,因為毫秒級反應往往決定了應變的成效。此外,邊緣智慧還能減少數據上傳量,降低資料外洩風險。
3.Secure-by-Design:安全監控的新基石
「Secure-by-Design」最早是從 IoT 與資安領域提出的理念,強調安全性必須在系統設計階段就被納入,而不是事後補強。隨著 AIoT 的發展,這一原則的重要性被進一步放大。
在 AIoT 環境中,挑戰不僅來自傳統 IoT 的裝置漏洞與網路攻擊,還包含 AI 模型可能訓練數據被竄改、邊緣裝置被惡意控制等新型威脅。如果沒有從設計之初就將資安與韌性納入考量,這些風險將直接影響到即時判斷與自動化決策的正確性。
因此,AIoT 的 Secure-by-Design 必須包含:
- 端到端加密:確保數據傳輸過程不被竊取或篡改。
- 身份驗證與權限控管:防止未授權裝置或使用者接入系統。
- AI 模型與數據保護:降低對抗攻擊與模型竊取的風險。
- 國際標準遵循:如 ISO/IEC 27001、IEC 62443,以確保平台具備長期韌性。
AIoT 帶來的轉型效益
AIoT 在安全監控領域的導入,正在改變三大層面:
- 反應更即時:AI 模型能在邊緣裝置即時判斷,例如當監視器偵測到可疑行為時,系統可在數秒內觸發警報,而不必等待人員回放影片。
- 效率更高:透過 AI 自動過濾日常大量「無事件」畫面,減少誤報與人工檢視需求,讓安控人員能專注處理真正的威脅事件。
- 防護更強大:監控平台以「Secure-by-Design」為核心,內建端到端加密與存取控管,即便遭遇網路攻擊,仍能維持影像與數據的安全與可用性。
結語
AIoT 正在將安全監控從「單純紀錄工具」轉變為「智慧防護網」。它結合即時分析、邊緣智慧與資安設計,使監控系統具備更高的速度、效率與韌性。對企業與公共單位而言,這代表著能以更低成本獲得更高安全防護;對投資人而言,這則意味著 AIoT 監控解決方案將成為智慧城市與數位基礎設施中最具成長潛力的領域。
免責聲明
本文內容僅供參考與資訊分享之用,旨在探討人工智慧物聯網(AIoT)對安全系統部署模式所帶來的影響,包括產業現況、技術應用、政策動態等。相關資訊係依據公開資料、專業報告與產業一般理解彙整撰寫,本文所述分析與推論,亦基於目前可得之資料與作者理解。
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Reference
AIoT-Enhanced SSD Solutions for Surveillance Systems
The evolution of edge computing in security
AIoT will be concentrated in certain IoT use cases
How should companies choose an AIoT platform that complies with cybersecurity standards?