
什麼是AI巡防?從邊緣運算到5G,看懂科技執法
本文說明AI巡防的運作原理及5G在即時傳輸上扮演的角色,並整理單位評估導入時最常問的問題,幫助讀者判斷是否適合自身需求。

博遠智能
傳統巡邏常遇到的三個困擾
許多巡邏人員都有類似的經驗:明明人在現場,卻總覺得資訊跟不上狀況。歸納起來,傳統巡邏最常遇到以下三個困擾:
- 看不過來:車流與人潮量大,人眼難以逐一比對車牌或可疑人物
- 回報太慢:發現異常後要用無線電口頭回報,再由勤務中心查詢,往返耗時
- 支援難調度:指揮中心不清楚每位人員的即時位置,緊急時難以快速派遣最近的警力
這些困擾的共同點,是現場資訊無法即時被看見、被比對、被分享。
AI巡防是什麼?一次看懂前端到指揮中心的流程
AI巡防是把影像辨識能力裝進巡邏的汽車、機車與人員穿戴設備中,讓巡邏過程本身就能自動辨識車牌、人臉並即時示警。它不是單一設備,而是由前端行動裝置與後端勤務指揮平台組成的完整系統,兩端各有分工:
|
角色 |
主要任務 |
實際功能 |
|---|---|---|
|
前端(汽巡、機巡、穿戴式設備) |
現場蒐集與辨識 |
車牌辨識、上傳即時影像、提供巡邏軌跡、發布緊急通報 |
|
後端(勤務指揮管理平台) |
掌握全局與派遣 |
查看現場狀況、接收緊急通報、設定任務、訂閱特定車輛 |
示例:前端機巡設備比對到關注車輛後,指揮中心的電子地圖會同步顯示位置與軌跡,值勤人員可直接通知鄰近巡邏車前往支援。
AI巡防的價值在於把現場與指揮中心串成同一張網,讓資訊雙向流動。
為什麼AI邊緣運算是即時示警的關鍵
AI邊緣運算指的是把辨識運算放在現場的行動裝置上完成,而不是把所有影像傳回遠端伺服器再處理。巡邏時車輛一閃而過,若要等影像上傳、雲端辨識再回傳結果,很可能錯過攔查時機。兩種方式的差異如下:
|
比較項目 |
雲端運算 |
邊緣運算 |
|---|---|---|
|
辨識地點 |
遠端伺服器 |
現場行動裝置 |
|
回應速度 |
受上傳與回傳時間影響 |
現場即時完成 |
|
網路依賴 |
需穩定且大量的頻寬 |
主要回傳比對結果與必要影像 |
|
適合情境 |
事後大量影像分析 |
巡邏中的即時比對與示警 |
邊緣運算讓辨識結果在車輛經過的當下就出現,這正是行動巡邏最需要的速度。
5G在科技執法中扮演的角色
邊緣運算負責在現場快速判斷,5G則負責把現場畫面與資訊快速送到指揮中心。科技執法講求的是看得到、傳得快、調得動,而5G的高頻寬與低延遲特性,正好能支援即時影像串流與群組通話。5G帶來的主要幫助包括:
- 即時影像回傳更順暢,指揮中心能同步看見現場畫面
- 語音對講與群組通話延遲更低,溝通不易中斷
- 多台前端設備同時上傳資料時,較不易壅塞
示例:大型活動維安時,多名員警同時開啟穿戴式設備回傳畫面,指揮中心可在同一個平台上切換查看各點狀況,並即時下達指令。
邊緣運算加上5G,讓現場判斷與指揮調度能在同一時間完成。
竹北車輛辨識技術的在地發展與產業肯定
博遠智能是一家位於新竹竹北的台灣公司,專注於智慧城市與公共安全領域,長期投入行動AI影像辨識的研發。其竹北車輛辨識技術具備輕量化車輛與人物特徵行動AI運算能力(專利申請中),支援Android及iOS平台,可應用於車巡、機巡與步巡等不同場域。
在產業評價方面,博遠智能以「5G行動AI智慧城市科技執法系統」參與台灣雲端物聯網產業協會主辦的創新獎競賽,獲得2020雲端物聯網創新獎傑出應用獎。該系統整合高算力低功耗AI行動終端、超低延遲串流、超低照度影像調控與影像辨識示警等技術,提供即時應變的行動視訊方案與雲端服務。
在地研發加上第三方獎項肯定,讓這套技術不只停留在展示階段,而是經過評選與實際場域檢驗。
單位評估是否導入的判斷清單
不是每個單位都需要一次導入完整系統,先盤點自身需求,才能找到最合適的起步方式。如果以下情況符合越多項,代表越適合評估AI巡防方案:
- 巡邏範圍大,需要大量比對車牌或可疑車輛
- 經常需要查緝失竊車、欠稅車或特定關注車輛
- 指揮中心難以即時掌握外勤人員位置與現場畫面
- 有大型活動維安或夜間巡邏的需求
- 希望累積在地車輛情資,作為日後研判依據
從最常遇到的痛點開始導入,例如先在機巡車隊試行,再逐步擴大範圍,是較穩健的做法。
常見問題FAQ
Q1:AI巡防和一般行車紀錄器有什麼不同?
A:行車紀錄器主要是錄影存證,事後才能調閱。AI巡防則會在巡邏當下自動辨識車牌、比對名單並即時示警,同時把位置與影像回傳指揮中心。
Q2:沒有5G的地區還能使用嗎?
A:可以。前端設備支援4G與5G通訊,辨識比對主要由邊緣運算在現場完成。不過即時影像回傳的流暢度會受網路品質影響,建議先確認巡邏區域的訊號狀況。
Q3:科技執法系統只適合警察單位嗎?
A:不限於警政單位。目前的應用範圍包含科技執法、行動保全與工程巡檢,稅務單位也曾用於欠稅車輛查緝。
Q4:導入後人員需要很長的學習時間嗎?
A:前端辨識與比對大多自動進行,命中時以語音提醒,人員不需要頻繁操作螢幕。實際上手時間仍依各單位勤務流程而定,建議搭配教育訓練與試行期。
Q5:蒐集的車牌與影像資料如何管理?
A:系統會同步保存車牌號碼、車輛照片、GPS座標與時間,並透過雲端平台集中管理。資料保存期限與調閱權限應由導入單位依法規訂定,並限定授權人員使用。
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