人工智慧應用爆發，也為安防偵測帶來另一個全新的層次。過去影像監控強調的是高解析度，現在加入人工智慧深度學習，追求的不只看得清楚，更要看得懂。專攻智能安全監控的新創公司盾心科技（Umbo CV），為更精進AI視覺核心演算法，與國家實驗研究院高速網路與計算中心（國研院國網中心）合作，將以臺灣AI雲（Taiwan Computing Cloud, TWCC）為後盾，協助其達成五年百倍的目標，將影像運算數從70億次擴增至7,000億次，挑戰系統自動通報時幾近於零的誤報率，讓鏡頭不只是看見，還能精準地辨識畫面中的物體及行為；並增進可偵測距離，使攝影機能應用在更廣大視野的場域。
AI監視器發覺有人入侵智能安全AI，讓警報不再做放羊的小孩
盾心科技擁有自我學習與分析能力的影像辨識技術，並運用在安控攝影機上，教導攝影機判斷畫面中的物體與異常行為，以在事件發生第一時間進行通報。目前盾心科技具人工智能的安控系統，能將傳統攝影機83%的誤報率，降到1%以下，在特定情境下準確度改善100倍以上，讓每次禁區闖入都能精準地被偵測並發出警告。
每個安控攝影機鏡頭背後，都是數十億以上畫面所訓練出的人工智慧，未來盾心科技希望擴增AI資料量到7,000億次，讓偵測更精確、辨識更多物體及增進可偵測範圍，並更進一步再降低誤報率；TWCC除協助其核心演算法運算，並將協助每支攝影機自主學習的模型升級。目前透過 TWCC 提供的「開發型容器服務」(*註1) 與「高速運算服務運行多節點訓練」，能將自我學習的模型訓練時間大幅縮減 70%，原本168小時的運算時間，縮短至48小時內即可完成模型開發，讓人工智慧軟體學得更快、更準確、更智慧。
只有警戒區內有人出沒才會發出入侵通報智慧用心，所以安心
國研院國網中心史曉斌主任表示，資料量是AI的糧食，安控產業的龐大影像資料量，便是TWCC善加發揮與應用的絕佳時機。TWCC具有大記憶體容量及高速跨節點運算服務，能為大資料量的安控產業，提升研究效能和速度。透過影像辨識在安控的應用，超級電腦還能守護生活的安全。
盾心科技共同創辦人柯智文表示，盾心科技的AI視覺是有溫度的人工智慧。根據英國的研究，一名保全只能監控12個攝影機以下；若保全緊盯超過2個以上監視螢幕，只要20分鐘後就會因視覺疲勞而對95%的螢幕活動失去反應。盾心科技期望透過「人」與「動作」的精準偵測，讓智能AI達到真正的守護。
未來，盾心科技背後的機器學習系統將與 TWCC 做深度整合，自動化地分派機器學習訓練的工作給TWCC，透過快速的運算來讓盾心科技的學習型人工智慧軟體能夠學得更快、發展得更強大。讓科學家在 TWCC 高速的回饋下，能夠在短時間內做完實驗以驗證假設、加速學習速度，以設計出更為高效、精準而能符合客戶需求的模型。
