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2024年8月5日 星期一
★ 台灣龐大的監控基礎設施：中國入侵的致命弱點
中國戰鬥機從美國飛機 900 英尺處投下一系列照明彈
本報導於 2023 年 8 月 8 日發布自 MODERWAR INSTITUTE
控制攝影機的人控制著未來。 或者至少是台灣的未來。
美國決策者專注於中國入侵台灣的廣泛情況。其中之一，也是最有可能的，是中國在美國軍隊能夠做出反應之前，入侵和孤立該島的既成事實。有鑑於此，台灣領導人展開叛亂的能力，對美國做出任何反應都非常重要，這為機動性提供了空間，並阻止中國共產黨（CCP）鞏固控制。然而，在這種情況下有一個外卡（wildcard）：台灣的廣泛監控狀態。更具體地說，中共有可能重新利用監控基礎設施，以防止此類叛亂的發生。
乍一看，台灣似乎已經成熟，可以發動反對任何中共入侵的叛亂運動。第一，正如許多學者所指出的那樣，山區地形有利於叛亂分子的行動。台灣最大的三個大都市中心，台北、新北市和台中，位於山區盆地，該島一半以上的地形是山區 —— 這種自然地理，將難以控制該島。與此同時，東岸的城市，如台東和花蓮，實際上與島嶼其他地區隔絕，與西部相連的道路很少。同樣，台灣的人口密度是世界上最高的人口密度之一，它將允許叛亂分散在該國 80% 的居民居住的城市中心。
然而，有一個關鍵因素會挫敗任何新生的叛亂 —— 台灣政府建造的監視機構，已經在島上。台灣的監視水準很廣，深入台灣社會，如果中共入侵，其中許多系統將難以撤銷。最明顯的例子是城市的閉路電視監控水準。為了應對 2010 年一系列備受矚目的搶劫案，台北警察局在台北安裝了 11000 多支攝影機。截至 2015 年，台灣全國警方從全國各地的控制中心，管理著超過 155,000 支安全攝影機。僅台北現在就有 3 萬多支閉路電視攝影機，根據一些說法，該國是地球上第三大受監視的社會，每五人半就有一支攝影機。毫無疑問，中共將利用這種高水準的監視覆蓋範圍，來監測人口流動，追蹤叛亂分子，並監測台灣公眾的任何抵抗指標。
事實上，儘管台灣政府顯然被列入黑名單，但其中許多攝影機部分，是由中國公司製造的。台灣《天下雜誌》的一份報告發現，中國科技公司海康威視的產品，經常出現在台灣裝置閉路電視攝影機的新聞事件中，包括台灣製造世界上最先進的半導體的新竹工業園外和國立臺北大學。另一份報告發現，台北有 700 多支私人攝影機是使用華為旗下的海思晶片，並在不知情的情況下於線上串流至網路上。
然而，監控水準超出了單純的閉路電視攝影機的範圍。台灣的應對新冠肺炎得到了全球認可，這是理所當然的。然而，這一回應的一部分，是由於政府與電信公司合作建立了一個「電子圍籬」，該圍籬利用電信公司追蹤被隔離的公民的行動。當使用者離開隔離區甚至關閉手機時，它通知了警方。雖然台灣的數位圍籬已經暫停，但該系統的機制仍然存在，並可由中共輕鬆恢復。例如，中國共產黨可以重新建立電子圍籬，以監測違反宵禁的公民，並監測特定地區的人數，以辨識潛在的抗議，派遣人民解放軍士兵，在他們開始之前鎮壓他們。
甚至在新冠肺炎之前，台灣的隱私倡導者，就已經對監控水準違反台灣憲法表示擔憂。從 2015 年到 2016 年，台灣政府提出了近 7 萬份數位資訊請求，包括位置追蹤、通訊記錄和個人資訊。在某些方面，這當然對台灣政府有利，因為這個系統幫助台灣警方調查了島上發生的間諜活動。然而，擁有這種基礎設施意味著，它可以在入侵場景中重新佔用，允許中共監控數位對話，並針對組織抵抗的嘗試。
如果發生入侵，中共既有手段也有經驗，來重新利用這個監視裝置，以殘酷鎮壓台灣可能發生的任何內部叛亂。海康威視等公司在建構中共在香港和新疆大規模監視中，使用的相同類型的工具方面非常重要。例如，在香港，中國共產黨要求使用者將 SIM 卡與他們的身份聯結起來，以反映中國的政策，然後用於追蹤移動。在新疆，海康威視開發的安全攝影機，使用臉部辨識辨來追蹤，可能構成北京確定的安全威脅的公民，監控他們的行為，包括將他們與私家車聯結起來。台灣已經具備了具有類似能力的基礎設施，台灣鐵路管理局已經安裝了使用臉部辨識的攝影機，雖然該功能目前尚未啟動，但該功能仍然存在。
一些分析師認為，如果發生入侵，美國應該採取積極措施，拆除和摧毀基礎設施，使中共能夠進行監視。然而，這種方法的重大缺點是缺乏歧視，這實際上可能會使台灣在數位上與世界其他地區隔絕，將「話語權力」割讓給中共。雖然話語力量經常在全球話語的背景下討論，但在台灣衝突的情況下，這是非常重要的，原因顯而易見。（3S Market 認為這報導所提到的這些情況，政府有必要進行調查，不管真實與否，應該把調查結果公開說明清楚）
保持塑造全球輿論的能力，會影響第三方行為者願意向台灣提供援助的程度，以及各國在經濟上制裁中國的程度。失去與世界其他地區溝通的能力，將導致無法向全球受眾闡明台灣的地位。自俄羅斯 2022 年 2 月入侵以來，烏克蘭的經驗就是一個恰當的案例。基輔在巴赫穆特廣播俄羅斯戰爭罪行，和俄羅斯士兵綁架烏克蘭兒童的能力，使俄羅斯處於宣傳防禦狀態，並加強了公眾對俄羅斯侵略的負面輿論。在任何對台灣的入侵中，台灣政府都必須保持向世界展示其敘事的能力。
其他人可能會爭辯說，即使沒有現有的監控基礎設施，中國的技術專長和硬體，也將使中國共產黨能夠透過攜帶數千支攝影機和支援裝置，以及入侵部隊來獨立製造監控裝置。然而，防止叛亂形成的關鍵，是中共能夠迅速建立這個系統。台灣的監控基礎設施多年來，一直在寬容的環境中建立起來。建立與台灣原有基礎設施規模相似的監控系統，將需要昂貴的人力，人力可能無法獲得或用於其他目的，以及可能受到抗議、叛亂或新生叛亂的阻礙的人力，使用台灣已經建立的現有系統要容易得多。（3S Market：其實全世界都在面臨這個問題，包括美國！）
儘管政府盡了最大努力，讓人們相信該系統的好處 —— 例如，透過強調對犯罪的影響 —— 但如果發生入侵，潛在的負面影響大大超過了好處。這些步驟不一定會導致攝影機的拆除。即使簡單地移除具有臉部辨識技術的攝影機，或分散集中式攝影機節點，也會使中共更難重新利用這項技術，而不會顯著降低台灣目前打擊犯罪的能力。
然而，這種變化的最大障礙可能是台灣人民自己。台灣的數位監控在很大程度上被公眾接受，因此與台灣對中國的政策相比，政治優先事項仍然相對較低。目前，台灣人民控制著自己的攝影機 —— 但他們應該為可能無法控制的一天做好準備。
★ 擁抱未來：門禁控制系統中的人工智慧
人工智慧實體安全革命已經來臨！
來源：SPICA
人工智慧（AI）正在各個領域開闢新的可能性，門禁控制也不例外。當我們走向由人工智慧驅動的未來時，我們處理門禁控制（安全的一個關鍵方面）的方式即將發生一些重大變化。
管理門禁傳統上，涉及複雜的系統和大量的人力努力。人工智慧將改變這一切。人工智慧理解和使用資料的能力，正在改變我們管理門禁控制的方式。
從辨識模式到做出預測，人工智慧引入了新的有效性和便利性。此外，將人工智慧整合到門禁控制系統中，可以簡化操作，提高安全性，並增強使用者體驗。
在這篇部落格報導中，我們將深入探討人工智慧如何塑造門禁控制的未來。我們將研究它如何幫助檢測異常行為，使用基於聊天的介面簡化系統管理，加強針對尾隨的安全性等等。
有一點是清楚的 —— 隨著人工智慧的帶頭，門禁控制正走向一個增加創新和提高安全性的未來。
你會在這篇報導中發現什麼
- 掌握模式：人工智慧在門禁控制方面的專業知識
- 預測分析和主動安全性
- 使用人工智慧簡化設定：透過自然語言處理簡化門禁控制
- 人工智慧驅動的影像分析：打擊尾隨的新方法
- 更智慧、更統一、更安全：人工智慧和整合門禁控制
- 重新想像門禁：人工智慧、物聯網和門禁控制的交叉點
- 擁抱人工智慧，實現一個安全的未來
掌握模式：人工智慧在門禁控制方面的專業知識
人工智慧的複雜模式辨識功能，將為門禁控制引入創新的安全層 —— 檢測和解釋異常行為。人工智慧能夠瀏覽大量資料集並辨識模式，這意味著它還可以檢測這些模式何時被破壞，顯示潛在的安全風險或漏洞。
這種方法將揭示日常操作中的「異常」事件，例如人們在不尋常的時間到達，出現在意想不到的地點，或以異常頻率累積的一系列事件。該系統檢測和學習這些異常值的能力，將為我們的安全系統增加一層關鍵的智慧控制。
雖然辨識不規則在理論上聽起來很簡單，但現實遠非簡單。從不斷的門禁日誌中，提取有意義的資訊是一個複雜的過程，特別是當它必須即時完成時。傳統方法難以跟上不斷成長的資料流，將潛在的重要安全線索，隱藏在浩瀚的常規條目中。
此外，人工智慧可以將異常行為檢測提升到粒度水準。它可以分析微妙的行為線索，例如在安全入口外徘徊，或反覆嘗試失敗的進入訪問 —— 這些行動很容易被人類觀察者錯過，但可能顯示存在安全威脅。
這種人工智慧驅動方法的影響，與大型門禁控制系統特別相關，該系統每天管理數百扇門並為數千名使用者提供服務。這些系統生成的資料量龐大，有效管理這些資訊，對維護安全環境非常重要。
在這種情況下，人工智慧檢測異常模式的能力，可能是一個關鍵的附加安全功能，它改變了我們保護空間的方式，並在此過程中重新定義了我們對安全管理的理解。
因此，檢測異常行為是人工智慧在門禁控制中的一個令人興奮的途徑。它承諾採取一種積極主動，且高度智慧的安全方法，可以在潛在威脅成為有形風險之前，檢測和應對這些威脅。透過這種方式，人工智慧繼續模糊科幻小說和現實之間的界限，改變了我們對安全的理解和體驗。
預測分析和主動安全性
從檢測和解釋異常行為，更進一步的是預測分析和更積極主動的安全方法，來進行門禁控制。人工智慧處理大量資料和產生有意義的洞察力的能力，正在推動門禁控制中預測分析的興起。
人工智慧系統可以即時分析行為模式、趨勢和異常，從而實現主動的安全措施。例如，人工智慧可以在發生之前，辨識出顯現潛在安全漏洞的模式，從而立即採取預防行動。
這些見解還有助於資源分配，並確保安全人員和工具的最佳使用。歸根究底，在門禁控制中使用人工智慧驅動的預測分析，代表了從被動安全協議到主動和智慧方法的轉變。
使用人工智慧簡化設定：透過自然語言處理簡化門禁控制
門禁控制系統，特別是較大的系統，通常是一組複雜的導航參數，從使用者組和門計劃到特定的門禁許可權和組計劃。
管理這些變數，可能成為一項壓倒性的任務，特別是在初始設定階段，當工作負載處於最高狀態，管理員仍在為新系統的學習曲線而掙扎。
這種複雜性需要一種新的、更直觀的方法，人工智慧將提供這種方法。使用人工智慧的一個分支自然語言處理（NLP），可以開發一個基於聊天的工具，來設定和管理門禁控制參數。
這個介面具有理解和解釋人類語音的能力，可以極大地簡化門禁控制系統的設定過程和持續管理。
想像一下以下場景：管理員需要設定特定的門禁控制規則。他無需瀏覽多個選單和設定，只需在人工智慧聊天工具中輸入即可：
- 允許 XY 單元的所有使用者，進入 122 號房間，但晚上 10 點到早上 6 點和週日除外。
或者管理員可能需要審查門禁許可權：
- 列出週日午夜可以進入 23 樓任何房間的所有使用者。
這些案例說明了精心設計的，基於聊天的介面可以簡化整個設定過程，消除對複雜選單導航和參數搜尋的需求。
該介面將簡化管理員的任務，並允許他們簡單快速地進行更改，例如新增新使用者、分配門禁許可權，以及順暢高效地設定門禁計劃。
擬議的人工智慧工具不僅僅是理解命令；它提供了一種直觀且使用者友好的方式來與系統互動。它從互動中學習，甚至可以根據模式和使用者行為提出主動建議。
因此，它不僅僅是一個工具，而是一個智慧助手，使管理員的生活更輕鬆，門禁控制更有效、更具效率。
人工智慧驅動的影像分析：打擊尾隨的新方法
雖然影像監控通常不屬於門禁控制的範圍，但它有可能解決門禁控制中持續存在的問題：尾隨。
當多人利用單個門禁憑證時，就會發生尾隨，例如，透過在剛剛使用過門禁徽章的人後面進入。雖然已經有基於影像監控的解決方案來對抗尾隨，但人們認為，透過人工智慧實現的真正變化，還需要很長時間，即使它離它不遠。
目前的尾隨對策雖然功能正常，但往往不像更先進的解決方案那樣，適應或精確。在影像分析中利用人工智慧的力量的前景將自我調整、自學後端碰撞探測器的概念帶到了前列。
該探測器將根據其環境自主配置自己，並隨著不同情況的出現，不斷完善其檢測演算法，以隨著時間的發展提高其效能。
為了使這個想法成為現實，第一個要求是一個強大的攝影機平台，能夠即時執行高階人工智慧演算法。這需要巨大的運算能力，但由於邊緣運算的進步，這正變得越來越可行。 透過實時執行人工智慧演算法，系統將能夠在發生漏洞時，立即檢測並提醒安全人員，防止未經授權的進出訪問。
一旦佈署，這個人工智慧驅動的解決方案，可能會開啟門禁控制的新篇章。透過與現有系統無縫整合，它可以改善整體安全環境。人工智慧不僅可以辨識尾隨的例項，還可以檢測模式，以辨識重複違規者或設施內尾隨風險高的區域。
更智慧、更統一、更安全：人工智慧和整合門禁控制
門禁控制的景觀由各種獨立系統組成。監控攝影機監控每個入口和出口，而門禁控制系統則驗證那些試圖進入某些區域的人的身份。
事實證明，同時操作和管理這些不同的系統是一項艱鉅的任務。需要克服一些困難，例如監控多個介面，手動交叉引用資料，以及試圖保持所有系統的同步。
人工智慧具有獨特的裝備來應對這些挑戰。它的力量在於它能夠將這些不同的系統，無縫整合到一個保護傘下。隨著所有系統統一在一個平台上，監控被簡化為來自所有來源的資料，整合到一個介面中。這種整合可以提高控制水準，簡化操作，並促進更高效和有效的決策。
重新想像門禁：人工智慧、物聯網和門禁控制的交叉點
物聯網（IoT）已經改變了我們與物理環境互動的方式。結合人工智慧，它將重新定義門禁控制的邊界。連線到網際網路，並由人工智慧控制的智慧裝置，可以根據使用者行為做出決策，使門禁控制更流暢，侵入性更小。
人工智慧驅動的物聯網裝置，可以根據個性化標準自動訪問，大大提高使用者便利性。想想當他們辨識主人的智慧手機時，解鎖的智慧鎖，或者根據臉部辨識自動開啟的門。從本質上講，人工智慧將使智慧門禁變得真正智慧，建立一個由安全，但使用者友好的門禁控制系統，組成的連線生態系統。
擁抱人工智慧，實現一個安全的未來
人工智慧的使用為門禁控制領域開闢了廣泛的機會。從改進檢測可能顯示潛在安全威脅的異常行為，到透過自然語言介面簡化系統設定和管理，人工智慧具有顯著簡化和改進門禁控制系統的潛力。
納入人工智慧還提供了，針對尾隨等廣泛問題，加強安全措施的前景。引入人工智慧驅動的影像分析，可以使門禁控制系統更有效地防止，未經授權的進入，為這些系統保護的人員和空間創造一個新的安全維度。
人工智慧對門禁控制系統的影響，在未來只會增加。人工智慧技術的進步，不僅將使這些系統更加有效和使用者友好，而且在實現其最終目標方面也更加有效：確保空間安全和安心。有了人工智慧，門禁 那鞋櫃還在控制的未來不僅充滿希望，而且具有變革性。
當我們擁抱和適應這些進步時，我們為更安全的未來鋪平了道路。
★ 人工智慧智慧商店：零售業的演變
alwaysAI 智慧零售
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| 凱樂奇非接觸式解決方案 |
勞動力短缺和電子商務競爭，給當今的零售商帶來了真正的危機。客戶現在期望快速和無摩擦的互動。他們不再有耐心去人手不足的商店、空蕩蕩的貨架，或長長的結賬隊伍。零售商需要開始重新思考他們的營運和經驗，否則他們有被倒閉的風險。
自主商店解決方案提供商 Cloudpick，全球業務發展主管 Mark Perry 說：「零售業的人員配置現在是一個全球性問題。」「在日本和韓國，人口老齡化，企業歷來都在與之鬥爭。但現在，在匈牙利等地，公司必須每月提供數千美元才能僱傭出納員。即使在美國，由於缺乏工人，一些實體商店也不再能夠為客戶提供服務。」
為了解決這一日益嚴重的問題，許多零售商正在採用人工智慧功能，著眼於實現完全自動化的零售未來。
英特爾人工智慧軟體架構師 Ria Cheruvu 說：「零售的未來是由人工智慧驅動的。」「今天，隨著永續庫存補充程式的長期未來，我們開始看到透過自動自助結清和智慧排隊管理、庫存監控程式自動化等方式，實現客戶體驗的轉變。」
人工智慧商店接管法國校園
當法國連鎖超市 Auchan 被 EDHEC 商學院校園的客流量淹沒時，他們知道他們需要加強他們的遊戲。他們把撿貨的 Auchan Go 便利店改造成了一個完全自動化的智慧商店。
為此，這家連鎖超市與 Cloudpick 合作。目標：為忙碌的學生提供更快、更方便的購物體驗，無需排隊或長時間等待。
歐尚想要解決的問題之一，是它無法全天候快速為學生服務。例如，學生經常在早上早起，趕去上課，這意味著他們可能沒有足夠的時間吃飯。或者他們忘了什麼東西，需要在上課前迅速拿到用品。但由於缺乏員工，商店並不總是能夠在特定時間滿足這些需求。
透過與 Cloudpick 合作，它能夠設計一個完全自主的人工智慧零售解決方案，能夠每天 24 小時執行，無需出納員或客戶服務人員。由於這一努力，歐尚被 LSA 認可為 2021 年零售創新者。
人工智慧智慧商店的運作方式
要訪問商店，客戶必須首先下載行動應用程式，並提供他們的付款詳細資訊。當他們到達 Auchan Go 時，他們會得到一個二維碼，將他們分配到虛擬購物車。有了這個，顧客可以簡單地挑選他們想要的物品，然後走出商店。
付款在雲端自動處理和處理。該商店還使用邊緣和電腦視覺技術，以確保客戶只對他們離開商店的物品收取費用（影片1）。
Cloudpick 的解決方案每小時可以處理多達 800 多名購物者，因此客戶幾乎不可能排隊等候。歐尚商店經理鬆了一口氣，因為他們不再需要一直在現場。如果他們需要處理問題或幫助補充貨架，他們會透過智慧手機應用程式收到通知。
總體結果包括提高運營效率、降低人工成本和更快的自動結賬。
Cheruvu 說：「Cloudpick 對人工智慧的整合表明了，人工智慧在這個領域的好處的激動人心的組合。」
為人工智慧智慧商店提供動力
為了實現這種自主性和準確性，Cloudpick 結合了幾種不同類型的人工智慧技術。
該解決方案使用基於 OpenVINO™ AI 工具包的，電腦視覺和深度學習系統來建立所有產品的虛擬庫存。這就是智慧商店如何區分一種物品和另一種物品。
Perry 表示，透過 OpenVINO 基於 CNN 的深度學習推理，該公司可以最佳化人工智慧模型效能，並壓縮模型大小，以在低功耗裝置上充分執行。此外，Cloudpick 可以使用 OpenVINO 的電腦視覺功能庫，和預最佳化的核心，來最大限度地縮短上市時間。
在商店內部，Cloudpick 使用 AIoT 運動和重量感測器，來追蹤產品的情況，英特爾®實感™ 3D 攝影機透過在邊緣執行手勢辨識，來即時跟蹤購物者的行為。運算繁重的工作，由內部英特爾®邊緣伺服器完成。
Cheruvu 說：「看到 Cloudpick 利用英特爾，和 OpenVINO 展示的人工智慧功能的廣度，我感到非常興奮。」「人工智慧姿勢估計、物件檢測、個性化廣告等組合。 與電腦視覺和感測器融合演算法合作，為消費者創造全面的購物體驗，從而實現方便的庫存管理，對我來說，是零售的未來。”
零售業缺少的環節
雖然零售空間對數位化轉型並不陌生，但 Perry 認為人工智慧是零售業演變，和收集更好零售資料的缺失環節。
他解釋說：「當你將人工智慧新增到等式中時，一切都突然發生了變化，因為每個過程都可以自動化：從結賬和付款到庫存和補貨。」
人工智慧不僅使零售商，能夠收集他們以前從未接觸過的資料點，還能幫助利益相關者確切瞭解資料意味著什麼，以做出更明智的決策。從更好地瞭解客戶行為，到即時提供相關的個性化報價，機會是無窮無盡的。
Cheruvu 解釋說：「零售商可能會考慮嘗試不同類型的模型和功能，以找到適合其用例的最佳方案。」「為了擴大人工智慧整合，零售商也可以考慮升級品質，以及放置在整個商店的感測器和捕獲裝置類型，以捕捉其他資料。」
一個更聰明、更永續的未來
在未來幾年裡，佩裡希望看到能夠與上游製造商和分銷商，直接整合的店內庫存系統。這將有助於貨物更順利地流經供應鏈，消除延誤和庫存短缺。
從長遠來看，他認為人工智慧透過自動駕駛汽車和庫存機器人，將零售供應鏈完全自動化是司空見慣的。未來的智慧商店將知道他們何時需要更多產品，自動從供應商處訂購，並由機器交付和儲存。
Perry 說：「如果你自動進行補貨，你可以最佳化送貨車輛的裝載和它們行駛的路線。這是減少碳排放的一種非常有效的方法，因為您不會透過過度交付或將庫存，送到不需要的地方來浪費燃料。」