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2019年9月2日 星期一
‧ 2019\09\02\3S MARKET Daily 智慧產業新資訊
3S Market 傳遞 智慧應用與價值的商業資訊
台灣的物聯網產業潛力與挑戰 | 全球通識講座
．看 AI 人工智慧在安控領域的應用和發展
Defensible Application Security for the Artificial Intelligence Era - Chenxi Wang - AppSecUSA 2018
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這幾年安控產業，亦出現相當熱門的數據化人工智慧學習，和辨識技術的概念，它們與安控有什麼關聯？如何應用在安控監控中？ AI 人工智慧目前最多的應用又是哪些？
自從道路影像監控系統在全球興起之後，目前世界各國的城市影像監控建設，即將進入擴張與結構改變的階段，在這種需求變革下，安控監控系統將需要更多元化與人工智慧化的整體解決方案。
現代化的公共安全，已不再僅止於無限的擴充影像監控覆蓋密度、廣度，以及追求超高清解晰度，而是透過這些人工智慧化的手段與工具，讓安控時代更進一步，轉向注重數據採集、應用和管理的人工智慧化 AI 安控時代。
全球城市道路監控建設，都在快速發展，為城市公共安全及治安偵察工作，提供了影像的方便性和立即性。但隨著監控設備數量的大量倍增，影像解析度的不斷提高，公共安全蒐集到的影像和圖片之數據量，呈現等比幾何的成長，再加上影像解析度的提高，連帶使伺服器的處理能力和使用率，都產生了更高的門檻。因此，AI 安控影像監控在影像調閱、門禁進出數據、資料的儲存、運算等技術上，都面臨巨大挑戰。
AI 人工智慧與 AI 安控監控的應用技術
面對這樣的挑戰，AI 安控監控使用者如何能在大量增加的數據中，利用既有的人工智能技術快速獲取有價值的資料，便成為當前最重要的課題。以下簡述幾種與AI安防監控結合的AI人工智能技術：
1、人工智慧的模式辨識技術
通常在監控系統收集的影像數據資料中，資料本身並不具價值，必須再經過深度挖掘、分析資料中的影像，呈現的數據模式，才會產生出真正有用的價值。未來是大數據的時代，數據資料的模式辨識將備受重視。
2、人工智慧的深度學習技術
此為 AI 人工智慧機器深度學習研究中的新領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的行為思考機制來解釋數據資料，例如影像內容、聲音和資料本身。
未來要讓 AI 人工智慧的機器深度學習能夠大行其道，數據資料本身將是最主要的關鍵因素，而影像監控資料佔大數據總量的 60% 以上，也就是說，影像監控領域有 70% 以上的數據資料分析是用來進行影像辨識。
目前這種 AI 機器深度學習，在 AI 安控產業的諸多領域都取得了很大進步，包括：行人檢測、車輛檢測、非移動車輛檢測等，其辨識準確率甚至超過人類的眼睛判斷。
3、 AI人工智慧的前端辨識技術
先進的產品技術，是一家高科技企業能否長久發展的根本，要 AI 安控監控智慧化，系統就需有基於 AI 人工智慧相關的「影像辨識」運算技術，才能夠開發出一系列的智慧化監控應用設備，因此前端辨識技術也就成了 AI 人工智慧的第三個本質技術。
大致介紹說明完三種較常見的，AI 人工智慧的安控應用技術內容，接下來我們再進一步探討 AI 人工智慧在 AI 安控上的深度技術發展：
A、多特徵辨識技術
一般在大量影像數據資料下，想要從歷史和即時的影像資料中，篩選犯罪嫌疑人有如大海撈針，而多特徵辨識技術，則是透過人工智慧的方式，讓電腦從大量監控影像中，自動辨識出嫌疑人，分析資料中的個人特徵，然後根據犯罪嫌疑人的特徵自動篩選，節省人力物力的同時，也大大縮短犯罪嫌疑人的到案時間。
現在部分廠商利用先進的深度學習技術，研發出能夠克服光照、天氣等不可抗力因素，快速準確地辨識出個體人物的各種重要特徵，如性別、年齡、髮型、衣著、體型、是否戴眼鏡、是否騎車，以及隨身攜帶的物品等。
個體人物多特徵辨識演算法，有著靈活的布建方式，可自訂時間軸和辨識區域範圍，以達到快速準確的判別，並利用智慧影像分析(IVS)，於影像伺服器集群的輔助，對監控系統中幾百支影像監控攝影機，進行24小時不間斷的多特徵分析與檢索，即時找尋可疑人員，發出預先告警信號。
B、姿態辨識技術
姿態辨識技術，是指針對個體人物的走路姿勢，是一種可在遠距離就感知的生物行為特徵技術。和其他生物特徵辨識技術相比，姿態辨識的優勢在於非接觸性、非侵入性、易於感知、目標物難以隱藏和偽裝等。
姿態分析還可以輕鬆的區分出，個體人物的不同行為模式，例如是在行走中、奔跑中、還是攜負重物等。基於這些優點，姿態辨識特別適用於門禁系統、安全監控、人機交換、醫療診斷等部分，尤其在 AI 安控領域中，具有廣泛的應用和經濟價值。
C、 3D 攝影機技術
身高是人體重要的資料特徵之一，在一些特定的場所，例如風景區入口、車站收票口等對身高要求都有明確的規定。傳統利用尺度工具，測量身高的方法雖然操作簡單，但需要被測人員配合，不僅速度慢，精確度也較差；
超音波、紅外線等方式雖可實現自動測量、精準度較高，但對測量環境條件的要求有較多限制，不適合用於公共場所，而 3D 電腦視覺技術的 3D攝影機，則可以很好地解決上述問題，提供多場景、非接觸式、自動化的量測。
3D攝影機是利用深度感測器，獲取現實場景的深度資料和顏色資訊，透過座標變換，建立深度資料與 3D 座標之間的對應關係，然後藉由去雜訊、配對位準等運算法，去除干擾並減小誤差，最後再以 3D 重建的方法，得到身高以及其他資料。
D、推動 AI 安控未來大數據
在 AI 人工智慧分析市場的創新推動下，人們挖掘影像監控中有價值的數據資訊，並不僅只是局限於當前人、事、物的基本資訊而已，同時也需依靠廠商強大的研發能力，可以不斷對 AI 安防大數據採集的關鍵資訊進行有效補充，不但為最終的大數據平台，帶來更具附加價值的資料，也為深度的 AI 人工智慧，在 AI 安控產業數據應用下，提供源源不絕的產品發展動力。
1、更智慧的 AI 應用
分布式結構可以包含雲端運算和邊緣運算。它將人工智慧(AI) 算法，從雲端擴展到本地影像錄影機和伺服器，並進一步擴展到安全攝影機等邊緣設備。三層架構都支持構建一類新的 AI 驅動應用目標，甚至更智慧，更快速。
雲端攝影機影像分析和深度學習功能的結合，可以改善影像分析。攝影機可以配備基本的影像分析，它們與雲基礎設施相連，可提供額外的深度學習算法。這些攝影機提供電腦視覺預處理，而大量詳細的分析則可以在雲端神經網路中處理。
2、從邊緣到雲端的數據分布
雲端運算允許具有各種運算功能的用戶，在私有雲或位於數據中心的，第三方伺服器上儲存和處理數據。然而，隨著運算業務變得越來越頻繁和複雜，對數據處理性能的需求甚至更高。在數據傳輸到雲端的過程中，雲端運算消耗了巨大的網路資源和時間，這些都導致網路擁塞和低可靠性。
3、雲端增加了 AI 功能
雲端提供了 AI 和深度學習應用，所需的額外數據計算功能。
4、邊緣系統的優勢
深度學習和神經網路運算無處不在。它們現在已經在本地電腦，嵌入邊緣設備的系統中，甚至雲端廣泛使用。
邊緣運算在影像監控市場中尤為重要，它使系統能夠在任何頻寬或延遲問題，都會限制基於中央伺服器系統有效性的情況下運行。同時，基於邊緣的功能，還降低了對資訊隱私的擔憂和對網路連接的依賴。
人工智慧(AI)是一個計算密集型的過程，無論是在雲端還是在本地電腦上，在邊緣進行處理都無需集中進行。特別是影像監控攝影機，沒有足夠的頻寬，來透過網路基礎設施傳輸影像數據以進行處理。全球一半以上人口密集的地區，網路速度低於 8 mbps，這肯定無法處理新智慧應用所需的數據水平。
延時是採用邊緣智慧的另一個優勢。目前，大量的應用越來越要求很小，甚至沒有延時(小於200毫秒)，並且將數據傳輸到其它地方，再進行處理則需要花費時間。
邊緣運算還可以確保數據更加私密，而不是將數據留存在私有雲或公共雲中，甚至本地儲存。 更高的運算能力和邊緣嵌入式系統的效率，為具有智慧的實體安全設備鋪平了道路，遠遠超出了業界現在使用的範圍。
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．麥肯錫：5G 的發展並不快, 5G 的更新換代將在 2022 年達到高潮
台灣大未來 5G議題
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來源：华尔街见闻
5G 時代即將到來，業界究竟是如何看待 5G 技術的？頂尖咨詢公司麥肯錫，日前發佈了一份，針對全球主要電信營運商的調查，從中，我們或許能一窺業界對 5G 的看法。
麥肯錫對 46 位，來自全球的大型電信營運商，首席技術官進行了調查，調查方式採用電話、線上調查，以及訪談相結合的方式。麥肯錫選取的研究對象，都在全球電信產業中扮演著重要作用。其中，25%在全球擁有業務，25%為歐洲電信營運商，20%來自北美，20%來自亞洲，其餘的10%則來自中東、拉美和非洲。
目前，市場對 5G 前景的看法，分為截然不同的兩派。樂觀派認為，5G 技術帶來的低延時、高荷載量，將有助於提高電信效率，但是悲觀派則認為，到現在為止尚未有 5G 真正落地，他們主要擔憂考慮到，未來商業化過程中巨大的投資，未來 5G 商業化帶來的利益可能會受限。
從麥肯錫的調查報告來看，業界認為 5G 的更新換代，將會在 2022 年前後達到高潮，那時候，各家營運商對 5G 的投入也會增加，但是增加的速度、幅度，並不會像很多人想像的，那麼劇烈和驚人。
麥肯錫的報告認為，5G 的大規模升級換代，並不會在未來一兩年出現，但是在地區之間會有一定的差異。對全球電信營運商來說，今年的主要任務，是為 5G 做準備和計劃 5G 項目， 61% 的受訪者稱，5G 的大規模升級換代，將出現在2020至2022年，僅有 30% 的受訪者稱，2020 年是 5G 升級換代最快的一年。
業界對投資 5G 仍相對謹慎
業界認為，對於 5G 技術來說，最大的不確定性，來自5G落地的商業模式、經濟效益，以及其他新興產業，可能遇到的困境。儘管如此，業界對 5G 技術的信心十足，但對 5G 技術是否能夠帶來，消費者願意購買的產品和服務並不清楚。
由此，多數業內專家認為，5G 最可能改變的，將是行動寬頻和物聯網，而不是無線上網和行動應用程式。換言之，5G 落地之後，並不會像 3G、4G，那樣明顯改變人們的生活，但是 5G 提供的服務依然有價值。
麥肯錫的這項調查還顯示，由於 5G 帶來的經濟效益，仍存在不確定性，電信商正在考慮不同以往的商業模式。以往，很少有電信商明確表態，他們是願意自行建造 5G 基礎設施，亦或者是同其他電信商，一道共享基礎設施。
但是，在這份調查中，93%的受訪者表示，他們希望未來 5G 的基礎設施是能夠共享的，而且大約 90% 的受訪者稱，他們希望 5G 的基礎設施，由非電信商的第三方來建造，同時能夠支撐數個電信商提供的服務。
同樣讓人意外的是，這些電信商打算在 5G 中的投資(主要是對其營運支持系統和商業支持系統的投資)，並沒有人們想像中的那麼多。
總而言之，麥肯錫稱，這份調查報告顯示，5G 依然是極為重要的先進技術，只不過這項技術，尚未在很多場景落地。很多國家也希望 5G 技術能幫助其提振經濟。
但是，業界對 5G 的態度則相對謹慎，尤其是對 5G 技術短期的預期更為謹慎，業界依然在觀望 5G 技術帶來的經濟收益。在一些電信商眼中，5G技術並非是未來賺錢的重要路徑，但卻可能是巨大的潛在風險。
發展 5G：北美和亞洲走在歐洲前面
在 2000 年代早期，各地 5G 技術剛剛起步，技術水平都差不多，但是現在卻出現了明顯的分化。北美的兩大電信商已經將 5G 投入商業化試點，但是歐洲對 5G 的懷疑態度，卻相對嚴重，這點和當時引入 2G、3G 技術時截然不同 —— 歐洲在當時是技術革新的領軍者。
歐洲在 5G 技術上，步調放慢的原因也很複雜。首先，2008 年危機後，歐洲的經濟增速遜於美國和中國；第二，歐洲市場規模較小也較為分散，難以在 5G 技術上獲得大規模的投資。歐洲較低的電信資費，也讓其更新技術的動力不足。
在 5G 的落地進程上，北美的電信商，以及在全球都有佈局的電信運營商在5G的進展最快，亞洲電信商緊隨其後，歐洲運營商則相對落後。
爭奪市場主導權：電信公司發展5G的最重要考量
在公開場合，電信商通常會說，發展 5G 技術的一個優先考量是物聯網，但是，在麥肯錫的報告中，「鞏固、搶佔或奪回行業領導地位」才是電信運營商發展 5G 技術的最大動力。
第二大動力則是消費者體驗，擴展電信荷載量則位列第三。換言之，電信運營商並沒有將物聯網，視作發展5G最重要的因素。
關於 5G 技術落地的情況，大多數電信商尚未開始落地計劃，大約三分之一的受訪電信商，有了 5G 試點計劃，但是僅有非常少的電信商，已經通過了相關商業計劃，而 5G 商業化都處在早期階段。
在談到 5G 帶來的經濟回報時，多數電信商表示，對此依然不甚清楚。大約三分之二的電信商稱，在如何投資 5G 方面依然存在疑問，大約 60% 的受訪者稱，在 5G 的商業化過程中，他們最擔憂的是尚未出現成功的商業案例。
此外，多數受訪者表示，5G 技術將提高公司成本。5G 技術的普及，不僅在於鋪設新的電信網路，同時也需要將現有的網路進行升級。只有 11% 的受訪者稱，5G 技術將減少全行業的投入。
．Honeywell 推出在線商店，以簡化對業務關鍵軟體的訪問
Managing Retail Returns Profitability with Honeywell and Optoro
來源：RFID世界网
Honeywell（霍尼韋爾）宣佈推 Honeywell Marketplace，這是一個為企業購買軟體解決方案、技術和服務，以提高生產力和效率的在線中心。
Honeywell Marketplace是一個商店應用程式，在這裡獨立軟體供應商，可以在一個集中的位置管理應用程式和解決方案，使客戶和合作夥伴，能夠下載解決方案來滿足他們的需求。
Honeywell Marketplace是一個商店應用程式，在這裡獨立軟體供應商，可以在一個集中的位置管理應用程式和解決方案，使客戶和合作夥伴，能夠下載解決方案來滿足他們的需求。
據該公司稱，一些來自第三方開發人員的軟體應用程式，利用了從 RFID 中獲取的數據，包括 CDO 技術的資產跟蹤軟體。RFID 是一個特定的子類別，用戶可以透過搜索，找到使用這種特定技術的相容軟體或應用程式。
Honeywell 解釋說，Honeywell Marketplace 使客戶能夠發現、評估，和下載一系列行業的關鍵業務軟體，包括分銷中心、醫療保健、製造、零售、運輸和物流。
該網站提供來自 Honeywell，以及數十家第三方軟體供應商的解決方案。目前可用的軟體包括資產跟蹤、銷售點(針對零售商)、一鍵通通信、醫療跟蹤(針對醫院)和密碼管理(針對行動設備)。
該網站提供來自 Honeywell，以及數十家第三方軟體供應商的解決方案。目前可用的軟體包括資產跟蹤、銷售點(針對零售商)、一鍵通通信、醫療跟蹤(針對醫院)和密碼管理(針對行動設備)。
「在過去，IT 經理會花費無數的時間，研究和評估特定的企業軟體解決方案，以解決他們的業務挑戰，」Honeywell Marketplace 生產力產品業務總裁的 Peter Howes 在一份事先準備好的聲明中這樣說。
「今天，我們簡化了，從搜索到購買和部署的整個流程。我們的客戶想要與他們，在以消費者為中心的行動應用商店中體驗的一樣，擁有易於使用的購物和下載選項。」
用戶可以按行業、應用程序供應商、操作系統或其他關鍵屬性搜索軟體，然後下載演示程式，並瀏覽可用軟體的螢幕截圖。
Howes 說:「例如，零售商可能需要不同的解決方案，來支持顧客結賬、跟蹤移動設備、管理庫存、選擇退貨路線，以及與店員溝通。我們為行動設備提供了一個，經過優化的單一來源，以查找和購買這些解決方案等。」
可用的應用程式，包括 Honeywell 針對配送中心，語音指導活動的指導性工作解決方案，以及 GoalPost勞動管理系統，後者提供對員工績效的詳細分析。
Honeywell Marketplace 還為軟體供應商，提供了一種靈活的方法來建構應用程式，並與客戶進行連接。軟體供應商可以透過線上商店直接進行交易，以簡化訂購和部署過程。
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．免費網路攝影機裡的另一個世界
More from opentopia
ifanr
Susan Dennis 的客廳裡有一顆攝影機，70 歲的她在這顆攝影機下生活了 20 年。
幾乎每一天，她都會坐在沙發上做些針線活，面前擺著電腦，時不時上網隨便看看，或者擼擼貓，就像一位普通的退休老人那樣。
但 Susan 知道，成百上千名網友可能正透過攝影機注視著她。
▲Susan 每天的作息都很有規律
在一個叫作 Opentopia 的免費網站上，她客廳裡的這顆攝影機幾乎成了鎮站之寶，被人們造訪過 101 萬次，留下了 492 頁的評論，最高峰時曾經有 8000 多人同時觀看。
作為一個私人搭建的小網站，Opentopia 唯一的內容，就是通過簡易算法，從網上自動抓取公開的攝影機內容，並且分類展示。它早在 2005 年就上線運行了，那個時候微軟還在開發 Vista 系統，後來讓直播行業聲名大噪的 Twitch，也還有 6 年才會正式出現。
由於 Opentopia 掃描到的大多是各處的監控攝影機，一般都是對著停車場之類的公共場所，像 Susan 這樣的內容十分少見，很快就有一群網友聚集在了評論區裡，每天默默地觀看她的生活。
當然，除了善意地表示「我很喜歡她的客廳」之外，也有人指出這可能會侵犯到她的隱私，沒過多久就有網友查到了 Susan 的聯繫方式，告訴了她這個網站的事情。
Susan 的反應顯得格外寬容，她甚至還跑到了 Opentopia 的評論區加入了討論，因為「我並不是一個有很多秘密的人！」
實際上，Susan 早已習慣了這樣的生活。世紀初的時候，網路攝影機還是個新鮮玩意兒，她在一本雜誌上看到了架設的方法，於是就試著安裝了一個，用來和遠方的媽媽通訊。
後來，Susan 也和弟弟建立起了這樣的聯繫。他在自己的店裡也裝了一個攝影機，這樣就可以互相交流了。在那個攝影機下面，還貼了一張寫著「向我在西雅圖的姐姐打招呼」的紙。
對於像她這種曾經在 IBM 和微軟工作過將近 20 年的人來說，網路時代的來臨，並不是一件很難接受的事。
早在 2002 年，她就開始了每天在網路上寫日誌的生活，直到今天依然如此，期間幾乎沒有中斷過一次。而在她搭建的個人網站上，也羅列著自己的各種資訊。
這也許代表了他們這一批率先「網即衝浪」的人心中的互聯網精神——自由、平等、分享。
時過境遷，如今的我們很難再去把它當作網路生活的一條準則。收錄 Susan 家那顆攝影機的 Opentopia，也用自己發展的歷程側面印證了這一點。
在 Opentopia 最鼎盛的時候，曾經有幾千個攝影機的內容可供觀看，甚至還有一家俄羅斯的醫院在手術室里架設了一顆鏡頭，讓觀眾們可以即時觀看醫生們的操作過程。
但隨著人們對隱私的要求逐漸提高，更新換代的設備往往自帶加密，不會再像之前那樣大咧咧地展示在網路上任人觀看。如今的 Opentopia 上只剩幾百個可用的攝影機，基本上也都處於年久失修的狀態。
這種曾經在「前直播時代」默默存在的網路現象，正一步步地慢慢消失，被人忘記，雖然依舊忠實地展示著此刻的現實，但它們自身已經成了留在過去的遺跡。
它們的歷史，來源於我們對「即時瞭解世界」的渴望。
前不久，世界上最古老的網路攝影機「Fogcam」也宣佈將在月底停止運行，結束它 25 年的直播生涯。
1994 年的時候，兩名舊金山大學的學生將它安裝在了校園裡。那時要通過電話線路上傳資訊，一分鐘只能更新一次畫面，但依然成為了科技界的轟動話題，不少人慕名訪問他們的網站，只為看一眼此刻舊金山的樣子。
而如果再向上追溯，更早的嘗試則是來自英國的劍橋大學。
1993 年，那裡的電腦科學家們正面臨一個十分困擾的小問題：工作需要補充咖啡因，但只有主實驗室裡有一台咖啡機，於是他們往往從不同樓層的不同實驗室走過來，才發現咖啡壺是空的，白白浪費時間。
因此，他們想出了一個十分符合自己職業特點的解決方法：他們在咖啡機前安裝了一台小相機，每分鐘傳遞 3 次畫面。這樣一來，只需要看一眼螢幕，就知道現在有沒有咖啡可喝了。
▲「咖啡機攝影機」提供的畫面
沒想到的是，當這台攝影機被公佈到網路上後，竟然成為了大家津津樂道的話題，甚至有不少人會在去劍橋大學的時候特意拜訪，只為參觀那個著名的咖啡壺。
但隨著科技的發展，維護這台攝影機變得越來越困難，最終科學家們在 2001 年關掉了它，傳輸的最後一幅畫面，就是按下「停止」鍵的手指。值得一提的是，這台著名的咖啡機後來還在 eBay 上拍賣出了 3350 英鎊的高價。
▲ 關停前的最後一瞬
有了這兩個先行者之後，網路攝影機也逐漸流行起來。「被監控」的感覺固然不爽，但只要它可以被控制，就能反過來成為人們滿足好奇心的工具。
比如，你一定對下面這張照片並不陌生：
它是披頭四 1969 年發佈的專輯《艾比路》的封面，從標題到封面都取自錄音室所在小路 Abbey Road.
如今，這裡不僅成為了樂迷們打卡的聖地，錄音室還特意在這裡安裝了一個攝影機，用來隨時隨地看到這條小路的樣子。
▲ 如今的艾比路，大家橫穿馬路的時候還是會格外注意一下體態
在對岸中國，網路攝影機這種古老的形式，雖然已經幾乎消失，但依然有著類似的內容，比如成都大熊貓繁育基地開設的「iPanda」，其實就可以算是精神上的後繼。熊貓 TV 倒下後的今天，貨真價實的「熊貓直播」卻依然安穩地 24 小時播出著。
當然，就像硬幣的正反面一樣，它也可以用來肆無忌憚地作惡。
2017 年鬧得沸沸揚揚的「360 水滴直播」事件就是這樣：大量攝影機的錄影，在未經授權的情況下被公開在了網路上，其中不乏涉及隱私的內容。開發商把責任一股腦推給了散播破解方法的駭客們，可是背後的種種惡意顯然不止於此。
▲ 當時到處都是出售破解資源的人
雖然從時間上來看，網路攝影機似乎是直播的某種前身，但它們真正的區別其實在於內容——網路攝影機原始而粗糙，往往呈現是未經修飾的現實；而直播則或多或少帶有刻意表演的成分。
人類天生就有瞭解世界的慾望。無論是網路攝影機還是網絡直播，都像是我們眼睛的延伸，讓我們可以打破空間的疆界，與世界上的任何一個角落建立起即時的聯繫。
我們認為那就是真實。
在前幾年洶湧的浪潮與亂象消退之後，網絡直播在我們的生活中留下了一個模糊的位置，像一枚忘記摘下的隱形眼鏡。
它已經存在得夠久，久到「新事物」的狂熱和資本一起褪去。但我們的好奇、窺私慾還有獵奇心理並不會消失，它們在某種意義上是永恆的。
秀場的歌舞繼續上演，人們繼續在鏡頭前吃下滿桌食物，十萬觀眾繼續湧進大媽的直播間、留下他們的感想……但也許那些來自「前直播時代」的網路攝影機們，可以用粗糙的現實感給我們帶來一些啓發：透過模糊的畫面，我們終於又看到了真實生活著的人。
Opentopia 上如今最受歡迎的攝影機，來自西班牙的一家酒吧：停擺的電扇下，一位女招待和來訪的客人閒聊，他們身後的牆壁前幾天剛剛重新裝飾過。
你也許可以把它算作某種巧合——這家酒吧，就開在巴塞隆納的喬治·奧威爾廣場邊上，後者正是這個國家最早安裝監控攝影機的地方。
参考資料：
http://www.susandennis.com Susan 的个人网站
http://www.opentopia.com Opentopia 的地址
http://fogcam.org Fogcam 的网站