隨著智慧城市議題持續發酵，帶動不同領域廠商加入／搶食此一應用服務市場；其中，又以城市智慧監控為許多廠商進軍智慧城市市場布局的重點。事實上，無論是水資源／空氣、街道安全，或者是交通等，城市中早已布滿各式監控系統；但是若欲實現城市智慧監控，則須將此類的資訊加以整合，並且可於統一的平台中呈現，才可達到真正的智慧化。

邊緣計算／Last Mile連結能力串聯監控系統

「物聯網有兩大面向。」台灣色彩與影像科技副總經理萬億中（圖一）表示，一是邊緣運算（Edge Computing），其二則是「Last Mile」的連結能力；也就是一路自感測器接收訊號，而後傳輸到大腦（雲端），讓系統加以判別並做出相對應的判斷，這也是該公司於監控領域中所側重的部分。

萬億中認為，受惠於硬體廠商不斷地將中央處理器（CPU）尺寸縮小，可直接將其搭載於裝置中使用，讓許多原本須於伺服端處理的資訊，得以於裝置中先行判斷。

圖一 : 台灣色彩與影像科技副總萬億中（中）表示，物聯網有兩大面向，一是邊緣運算（Edge Computing），其二則是「Last Mile」的連結能力。

萬億中解釋，該公司提供一套輕量化的影像分析軟體核心平台Intelligent Video Analyze，其毋須於強大的運算環境下即可運作，意味著可改變許多應用服務的面向，也可將智慧城市中的監控系統變得更加簡單化。

「目前該公司的技術已導入了停車空位偵測、智慧路燈，以及智慧監視器當中。」萬億中表示，傳統的監視器須將影像串流回傳後端的伺服器加以處理分析與判斷，但若是採用該公司所提供的軟體與CPU結合後，大部分的分析作業可於裝置中完成。分析過後的資訊，再透過無線傳輸技術輸出至後端平台中；諸如年齡／性別、人流管理等判別，只須於邊緣端即可完成。

萬億中認為，相較於其他競爭對手，該公司側重於產品效能輕量化，起初並不追求極高的辨識率。不過，即便如此，該公司的系統辨識度仍有93.3％，也就是說，該公司於不犧牲很多準確度的情況下，也可達到一定效果。

除了邊緣計算之外， Last Mile的連結能力對於智慧城市而言也相當重要。萬億中表示，該公司看好藍牙（Bluetooth）的應用，相較於ZigBee或是Wi-Fi，此一技術的成本較為低廉，若是應用於資產／人員追蹤上可更凸顯出其價值。舉例來說，現今台灣強調的銀髮族照護，於老人身上配戴穿戴式裝置，而後於城市中的各個街燈、角落中布建藍牙接收器，若是老人失蹤之後，可透過穿戴式裝置與接收器相對對應出其位置，此為智慧城市中良好的應用模式。

城市安全更智慧 日立力推高整合監控平台

看好城市智慧監控的需求力道，日立數據系統（Hitachi Data Systems）也推出了日立視覺化套裝軟體（Hitachi Visualization Suite，HVS）希冀可加速實現智慧城市的願景。

「單就特定一項應用是無法實現城市的智慧監控。」日立數據系統技術經理梁萬宇（圖二）表示，面對智慧城市這個龐大市場，大部分的廠商皆是針對個別應用推出相關的解決方案；若是欲掌控整座城市的資訊，則需要一個整合性高的平台加以呈現。

圖二 : 日立數據系統技術經理梁萬宇表示，面對智慧城市大部分的廠商皆是針對個別應用推出相關的解決方案；若是欲掌控整座城市的資訊，則需要一個整合性高的平台加以呈現。

梁萬宇進一步表示，該公司所推出的系統運行方式是將多種應用整合至同一畫面中；小至單一員警值勤時配戴的隨身攝影機、無人機探測時的畫面，大到路口監控時的車牌辨識，以及街道的槍聲探測等，都可以加以整合至HVS系統中呈現。

梁萬宇解釋，該公司推出的系統類似於「圖層」的概念，假若有十個資料來源端，則可視作十個圖層，一一導入系統中呈現；若以槍聲探測為例，其會有一個集中監控的畫面，只要有如此的機制，HVS即可將此一監控資料轉化為該公司系統中的某一圖層；在畫面的呈現上就會堆疊許多圖層在系統中，只須將游標移至該圖層上就可以了解發生什麼事。

梁萬宇強調，「監控」的資訊來源有很多，不只局限於畫面或是聲響，水資源、空氣的監測等也可整合至該公司的平台中。由於該平台採用標準RESTful API，只要城市中原有的監控機制也是標準化的介面，皆可進一步地整合至HVS平台中。

梁萬宇表示，該公司的系統目前受到美國許多警政部門與安全相關機構採用，用以收集、分析交通意外，或是在商業、賭場區域發生警示的狀況，可協助此類部門判斷可於何時何地加強警力佈署。

智慧城市的監控需求，也進而帶動了感測器重要性上升；但若是欲整合所有種類的感測器，資策會智慧網通系統研究所也推出了In-Snergy平台；資策會智慧網通系統研究所組長何智祥（圖三）表示，目前該系統大部分應用於工廠情境中，利用感測器技術與原有監控系統的相互互補與結合，倘若在工安事件發生時，透過In-Snergy的感測器偵測到異常狀況，再連動搭載轉軸的網路監控攝影機（IP Camera）轉動角度監視，以進行緊急事件處理。

圖三 : 資策會智慧網通系統研究所組長何智祥表示，In-Snergy Sensor平台是利用感測器技術與原有監控系統的相互互補與結合。

資策會智慧網通系統研究所產品經理劉泰利（圖四）則表示，In-Snergy Sensor智慧城市的應用中，目前已與智慧路燈結合，可進行街道上的監控，此外也可偵測路燈本體的健康狀態。

劉泰利說明，此一系統也可以照事件緊急狀況的急迫性，重新排序資料傳輸的順序，以讓緊急的影像資訊得以優先傳輸至後端加以處理。

圖四 : 資策會智慧網通系統研究所產品經理劉泰利則表示，In-Snergy Sensor系統可按照事件緊急狀況的急迫性，重新排序資料傳輸的順序，以讓緊急的影像資訊得以優先傳輸至後端加以處理。

台灣所須面對的城市智慧化挑戰

城市智慧監控概念的興起，帶給了相關廠商龐大的商機，但同時也帶給了他們許多挑戰。智慧城市能否成功，皆與都市中通訊基礎建設完善與否、涵蓋範圍多廣泛息息相關。以影像監控為例，其包含了資料的連續／完整性等問題，基礎建設的好壞也將影響智慧城市監控的良率。

二月底，2017年台北智慧城市展以「以物聯網建設智慧城市」為號召主題，並廣邀國內外城市首長進行一連串的高峰論壇；到了三月底，林全內閣更進一步地推出前瞻基礎建設計畫，這是政府首度推動涵蓋智慧城市生活應用、開放政府雲端服務、智慧學習校園、高畫質數位影音、民生公共物聯網等軟性數位基礎建設。

一連串的活動與計畫，似乎說明著台灣發展智慧城市很有希望，但真的如此嗎？諸如中國與印度國家在建設智慧城市時，尋求的方法，是找尋一塊廣大的空地進行建設。然而台灣似乎無法做到這一點。由於台灣地形狹小，沒有合適的場域以興建「全新」的智慧城市； 且因為目前城市中早已有舊有的設備，所以目前國內各地區做法，只能走向局部改善。

不過，舊有設備似乎也會影響著智慧城市的發展；舉例來說，以往各路口幾乎已佈建監控系統，但若是相關廠商欲整合這些監控系統時，往往會發現其存在著妥善率與解析度不足等問題。

假若廠商與政府可進一步合作／解決此二大問題，又會因監控系統解析度增加，影像資料傳輸量進而大幅提升，產生了網路頻寬需求更加上漲的挑戰。當然，目前台灣在發展智慧城市時所遇到的困難，不單單只是影像監控系統，還包括了空氣品質、水源監測等應用。

以台灣目前的情況而言，智慧城市中許多要素皆尚未發展到位，又或者是守著舊有設備不願意汰換更新，甚至是維修等，以至於無法與新式解決方案加以整合。

土地不足、人口稠密或許是台灣無法解決的問題，想辦法進一步改善現有場域或許不無是一個好方法。在發放前瞻基礎建設計畫經費前，中央與地方政府應思考的是，拿了這些錢，我到底能為國／市民做出哪些更好的智慧城市建設計劃。

**刊頭圖（Source：accelerite）