視覺語言模型革新物管業 本地機構效率提升六成
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Summary
本港商場及商業大廈人流密集且環境瞬息萬變，傳統監察系統因缺乏場景理解能力，往往需要大量保安及物管人員長時間駐守監控。新一代視覺語言模型配備具備邏輯運算能力的邊緣端人工智能大腦，可實時辨識物件屬性及異常行為，從而大幅降低對人工遙控的依賴。這項技術突破為物管業界面對的人手短缺問題提供了具經濟效益的解決方案，同時確保所有影像數據在本地網絡內完成處理，嚴格保障用戶私隱。
Key Points
- 系統提供八大偵測功能：跌倒及異常逗留偵測、暴力及攻擊性行為識別、室內違規使用滑板車或單車、液體潑灑與遺留垃圾偵測、無人看管物品及行李、禁煙區違規吸煙行為、可疑蒙面人士及異常遮蔽追蹤，以及車輛逾時停泊偵測
- CarryAI 的視覺語言模型採用無雲端全流程本地部署方案，所有影像數據均在本地網絡內完成實時運算與分析，無須上傳至第三方雲端伺服器，既杜絕資料外洩風險，亦為企業省下龐大的長期雲端運算開支
- 本地已有大型機構實際應用案例，數據反映把傳統大廈鏡頭升級為智能感測器後，日常設施巡檢與異常報告的處理效率提升了百分之六十，有效減輕前線保安及物管人員的文書負擔
- 泰國一間大型物業管理公司已主動接洽 CarryAI，計劃在五年內全面升級旗下二千部閉路電視，目標是完全取代依賴人手監察鏡頭的傳統巡檢模式
- CarryAI 早前參與由《香港01》舉辦的「企業人工智能升級轉型交流日」，與多個國際企業代表及發展商共同探討最新人工智能在物業及設施管理上的應用實戰及商機
Why It Matters
這類系統無須針對每一種罕見的樓宇意外進行死板的預先訓練，能夠理解物件之間的關聯並即時推理潛在風險，例如識別打翻飲料後主動發出滑倒風險警報。視覺語言模型正徹底改變香港及海外物業與設施管理的自動化投資策略，透過賦予現有設備高階認知與多重任務處理能力，為解決物管業人手短缺的困局提供了一個極具經濟效益的發展方向。
這類系統無須針對每一種罕見的樓宇意外進行死板的預先訓練，能夠理解物件之間的關聯並即時推理潛在風險，例如識別打翻飲料後主動發出滑倒風險警報。視覺語言模型正徹底改變香港及海外物業與設施管理的自動化投資策略，透過賦予現有設備高階認知與多重任務處理能力，為解決物管業人手短缺的困局提供了一個極具經濟效益的發展方向。