3S Market 整理

當安控不再只是「遠端看影像」，而是走向現場即時判斷、事件治理與數據服務

過去十年，雲端安控改變了安控產業的第一件事，是把「看得到」變成「隨時看得到」。企業、連鎖店、校園、工廠與多據點組織，不再只依賴本地端 DVR、NVR 或控制室，而是透過雲端平台進行遠端管理、集中查詢、跨場域授權與事件通知。這讓安控從一次性的設備建置，慢慢走向訂閱制、平台制與服務制。

但到了 2025～2026 年，市場重心又開始移動。AI 不再只是雲端後台加上一個影像分析功能，而是開始進入攝影機、AI Box、Edge NVR、現場伺服器與 VMS 平台。Genetec 的 2025 報告指出，終端用戶計畫導入 AI 安控功能的比例，從 2024 年的 10% 上升到 2025 年的 37%；其 2026 報告也指出，AI 首度與門禁、影像監控並列為 2026 年實體安控的優先專案。這說明市場需求已經從「要不要上雲」轉向「AI 如何在現場真正產生價值」。

【圖一：雲端安控到 Edge AI 安控的市場重心轉移】

雲端安控解決的是多據點管理與遠端存取；Edge AI 安控解決的是現場即時判斷、低延遲事件處理與數據治理。B2B 客戶買的不再只是影像儲存，而是「現場能不能自己判斷、自己分流、自己回報」。

B2B 安控價值重心轉移

概念分數：用來呈現雲端安控與 Edge AI 安控在市場價值上的相對重心，非市場規模統計。

一、雲端安控的本質：把分散設備變成集中平台

雲端安控的第一波價值，是解決傳統安控系統的分散問題。過去企業若有十家店、三個倉庫、兩座工廠，每個場域都可能有不同品牌攝影機、不同 NVR、不同門禁系統、不同維護廠商。管理者要查影像，常常要登入不同系統；總部要了解現場狀況，也必須靠電話、Line 群組或人工回報。

雲端平台的出現，讓 B2B 客戶開始接受一種新的安控邏輯：設備不只是現場硬體，而是平台上的節點。攝影機、門禁、警報、對講、感測器與環境監測，都可以被納入單一平台管理。像 Verkada 這類雲端實體安控公司，就是以影像、門禁、感測器、警報、對講與 workplace tools 的整合平台作為市場定位；Reuters 也報導，Verkada 在 2025 年新一輪投資中估值達 58 億美元，顯示資本市場對「AI＋雲端實體安控平台」仍有高度期待。

雲端安控把多場域設備接到同一平台，價值核心是「集中管理、遠端維運、訂閱服務」。主導權開始從單純硬體商，移向平台商、雲端服務商與具備長期服務能力的整合商。

二、但雲端安控也遇到瓶頸：不是所有影像都適合往雲端送

雲端安控雖然解決集中管理問題，但在真正大型 B2B 場域中，並不是所有影像都適合長時間、高解析度、全量上傳到雲端。原因很現實：頻寬成本、延遲、隱私、資安、法規、現場網路穩定度，以及大量無效影像的儲存成本。

這也是 Edge AI 開始被重視的原因。Edge AI 的重點，不只是把 AI 模型放到攝影機裡，而是把一部分判斷能力前移到現場。NVIDIA 對 Edge AI 與 Vision AI 的描述，也強調把 AI 能力帶到邊緣端，以支援即時決策與將視覺資料轉化為洞察。

換句話說，雲端安控回答的是：「我能不能從總部看到所有地方？」Edge AI 安控回答的是：「現場能不能先判斷什麼事情值得被看到？」

這是一個很大的市場結構變化。因為一旦現場端具備判斷能力，企業買安控系統的邏輯就會從「買攝影機＋買儲存」轉向「買事件能力＋買營運效率」。

【表一：雲端安控與 Edge AI 安控的差異】

比較項目	雲端安控	Edge AI 安控
核心價值	遠端觀看、集中管理	即時判斷、事件分流
主要成本	雲端儲存、頻寬、訂閱	AI 攝影機、AI Box、現場算力
決策重點	多據點是否好管理	現場是否能即時反應
主要買方	總務、IT、營運管理	IT、安控、營運、資安共同決策
商業模式	SaaS / VSaaS / 訂閱	硬體＋AI 授權＋維運＋資料服務
成功關鍵	平台穩定、遠端便利	場域模型、事件流程、整合能力

三、Edge AI 讓安控從「影像管理」進入「事件治理」

傳統安控的核心單位是「畫面」。雲端安控的核心單位是「帳號、設備與場域」。但 Edge AI 安控的核心單位，會變成「事件」。

這個改變很關鍵。因為企業真正需要的不是更多畫面，而是更少雜訊、更快判斷、更明確的處置流程。例如工廠不是要看所有監視器，而是要知道人員是否進入危險區；零售不是要保存每一秒影像，而是要知道排隊是否過長、貨架是否異常、收銀區是否出現爭議；校園不是要堆更多攝影機，而是要知道夜間是否有人闖入、門禁是否異常、緊急事件是否需要通報。

Axis 在其未來影像監控趨勢內容中提到，系統整合商將 AI 與生成式 AI 視為主要趨勢，而終端客戶則更重視分析與可行動洞察。這剛好說明供給端與需求端正在交會：技術端談 AI，客戶端要的是 actionable insights。

Edge AI 安控的價值不是「看更多畫面」，而是把大量影像轉換成少數可處理事件。未來控制室的核心，不是螢幕牆，而是事件分類、風險排序、處置流程與回報紀錄。

四、B2B 市場結構變化一：主導權從設備供應轉向方案整合

在雲端安控時代，具備雲端平台能力的廠商容易取得話語權，因為客戶需要遠端管理、多場域部署、App 操作、權限控管與雲端儲存。這使得 B2B 安控的主導權，從傳統設備商部分移向雲端平台商。

但 Edge AI 時代，主導權不會只落在單一平台商手上。因為 Edge AI 涉及現場攝影機、AI SoC、AI Box、Edge Server、VMS、門禁、網路、資安、資料治理與客戶流程。這是一個更複雜的供應鏈生態。

Milestone 在 2026 年發布的 2025 營收消息中指出，其 2025 年營收成長至 2.98 億歐元，且將近三分之一再投入創新，方向包括 video analytics、responsible AI 與 cloud technology。這透露出 VMS 與影像平台廠商也正在把自己從「管理影像的平台」，推進到「智慧影像與 AI 生態的平台」。

Edge AI 安控不是單一產品市場，而是攝影機、AI 晶片、Edge Box、VMS、門禁、網路、資安與系統整合共同形成的新供應鏈。誰能整合現場流程，誰就能取得 B2B 專案主導權。

五、B2B 市場結構變化二：SI 不再只是施工商，而是場域解決方案設計者

對台灣安控產業來說，這一波變化尤其重要。過去許多安控 SI 的價值，是熟悉現場、會施工、會拉線、會選設備、會維修。但在 Edge AI 安控專案裡，客戶會開始問更難的問題：

這套 AI 能辨識什麼事件？誤報率如何處理？誰負責模型調校？事件如何串接門禁、警報、廣播、工單？資料保存多久？哪些影像留在現場？哪些事件上雲？資安與權限怎麼管理？未來如何收費？

這些問題已經超出傳統弱電工程的範圍。SI 若只會報設備規格，會被 IT 廠商、平台商或大型統包吃掉主導權；但 SI 若能把場域痛點、事件流程、設備部署、AI 模型、資料治理與維運服務包成方案，就有機會從「施工角色」升級為「解決方案供應鏈的組織者」。

【表二：Edge AI 時代安控 SI 的能力升級】

傳統能力	Edge AI 時代需要補上的能力
施工與拉線	場域流程設計
攝影機選型	AI 事件定義
NVR / VMS 設定	Edge / Cloud 架構設計
維修保固	持續模型與事件優化
客戶關係	跨 IT、OT、資安、營運溝通
報價能力	訂閱、維運、資料服務設計

六、B2B 市場結構變化三：IT、IPC、安控三個產業開始交會

雲端安控把 IT 拉進安控市場，因為它涉及帳號、網路、雲端、資安與資料權限。Edge AI 則進一步把 IPC、AI computing、嵌入式系統與現場設備整合進來。這也是為什麼 Edge AI 安控不只是安控業的升級，而是 IT、IPC、安控三個產業的交會點。

對大型企業、醫院、校園、工廠、交通與政府場域來說，Edge AI 安控通常不會只是單純採購攝影機。它會變成一個跨部門決策：安控部門要安全事件，IT 部門要網路與資安可控，營運部門要效率，管理層要可量化效益，法務或稽核要資料治理。

這會讓 B2B 銷售模式改變。過去賣安控是找總務、保全、工務或弱電窗口；未來賣 Edge AI 安控，必須同時說服 IT、營運、資安與管理層。銷售語言也不能只講畫素、鏡頭、夜視、NVR 路數，而要講事件、流程、風險、效率與 ROI。

Edge AI 安控讓 IT 提供雲邊架構，IPC 提供現場算力與硬體骨架，安控提供真實場域入口與事件需求。三者不再是平行產業，而是共同組成智慧場域解決方案供應鏈。

七、B2B 市場結構變化四：獲利模式從硬體毛利走向長期服務

雲端安控已經讓市場開始接受訂閱制，但 Edge AI 會讓收費模式更加複合。未來一套 B2B 安控案，可能同時包含：

硬體銷售：AI Camera、Edge AI Box、Server、門禁、感測器。軟體授權：VMS、AI 分析模組、事件管理平台。訂閱服務：雲端管理、遠端維運、健康監測、資安更新。專案服務：場域建模、事件流程設計、系統整合。資料服務：人流、車流、營運熱區、異常事件報表。維運服務：模型調校、誤報優化、設備健康管理。

這代表安控業者不能再只看一次性設備出貨。真正的價值會逐漸移向「可持續營收」。誰能把 AI 事件變成持續服務，誰就能拉高客戶黏著度。