奇偶携手旗下子公司奇卓推出AI影像监控产品，搭载AI人脸辨识与影像监控解决方案，并且应用于工业端，透过机械视觉辅助业主减少品管上的错误率，降低人力成本，希望能够借此打入智能市场。

    1.影像监控AI化，云端搭配局端效益更卓越

    2017年掀起AI浪潮，硬件为发展的基石，提升了算法效能，以及大数据提供了AI足够养分，让AI在2017年度能够应用到终端上，就连过去较保守的影像监控厂商都相继导入AI系统，希望借由AI导入来提升影像辨识能力。

    当前边缘计算(EdgeComputing)的探讨相当火热，边缘计算好处在于降低传输的延迟性、传输所需频宽和后台加载，当影像在前端设备预处理后，就能先做即时反应，并将必要资料传输到后端，而非一定要是影像画面，因此资料量会相当小，在有限频宽上传输的速度会较快，也减轻后端、云端的运算量与储存。

    而对于影像监控厂商而言，他们很早就将智能影像分析(IVA)放置到前端，因此边缘计算对于他们并不陌生，甚至在技术上也相当成熟。

    当运算搬到前端后，云端就扮演着AI训练角色，当前影像监控厂商的做法是透过网络摄影机(IPCAM)影像搜集，在业主同意下，将影像资料回传至云端训练，再将训练完的算法放置到网络摄影机上，透过这样的搭配能够降低辨识的错误率，让业主效益能够更加卓越。

    2.零售业已成战局，工业端刚起步

    影像监控厂商借由云计算和边缘计算跨出了影像监控产业，除了过去透过影像方式帮助业主减少财损与人身安全外，透过建置在前端的智能影像分析(IVA)帮助业者，透过影像数据的搜集与大数据分析来提供业主做决策的基础，借此提升影像监控厂商在各产业的价值。

    目前影像监控厂商能跨入的产业包含智能家庭、智能零售与智能工厂，由于智能家庭涉及到终端消费者，这方面并非影像监控厂商所主攻的市场，而智能零售则成为当前影像监控厂商积极推进的市场。

    原因就在于影像分析能直接与金流结合，很容易让业主直接感受到实质的价值所在，像是透过人流分析方式了解来客数与营收是否呈现正相关，或是透过性别、年龄辨识来做广告推播，让业主最能感受到使用上效益，也让当前影像监控厂商积极地跨入这一个产业。

    工业端过去是由自动化设备厂商把持，近年来机械视觉开始成为显学，许多自动化设备厂商开始在机械手臂上加入摄影机，借此帮助机械手臂精准对位、3D建模或是提高品管精准度，但由于大多数自动化厂商的解决方案需要更换整体设备，对业主而言需要耗费大量成本，所以业主则希望在最少的成本、最低的变动下导入机械视觉，这也带给影像监控厂商一大机会。

    透过建置在网络摄影机的智能影像分析来辨识标签位置是否正确、包装内容是否完整，也由于是采取外挂方式，因此不需要更动产线，更能符合业主需求，而当前影像监控厂商才刚打入品管市场，在工业端仍然还有许多部分有待影像监控厂商打入，现在只是刚起步。