AI 安控需求擴張
▲交通是AI安控在美國較具規模的應用場域之一。
▲如何確認影像與訊息的真偽、保護數位身分，以及確保監控設備與資料來源可靠，逐漸成為美國安控市場需要處理的課題。
車牌辨識擴大應用 AI影像助力交通執法 交通是AI安控在美國較具規模的應用場域之一。自動車牌辨識（Automatic License Plate Recognition，簡稱ALPR）透過道路及警用車輛上的攝影設備擷取車牌、車輛影像、時間與位置等資訊，再與相關資料比對，可協助警方追查失竊車輛、犯罪嫌疑車輛及其他公共安全事件。 伊利諾州近年持續擴大ALPR應用。2026年，Bloomington警方運用具備AI分析功能的車牌辨識系統，協助尋找一輛車牌遭積雪遮蔽的失竊車輛。系統無法依靠完整車牌辨識車輛時，進一步分析車輛其他外觀特徵，提供警方追查線索，最終協助尋回失竊車輛。案例顯示，AI影像分析可補足傳統車牌辨識在特殊環境下的限制。 ALPR及影像分析也可用於交通管理。透過車流量與行駛模式分析，交通單位能掌握道路使用情況，作為號誌控制、道路規劃與交通疏導的參考。另一方面，大量監控資料也帶來隱私與資料管理問題，相關系統需要設定存取權限與資料保護機制，限制非授權人員使用。面對AI生成與影像竄改，影像真實性驗證也有機會加入監控流程，協助確認資料是否可信。 能源設施強化智慧巡檢 AI監測兼顧實體與資安 能源系統日益數位化與分散化，變電站、輸電線路等設施需要面對設備故障、外部入侵及資安攻擊等多重風險。攝影機、感測器、無人機搭配AI分析，可協助能源業者掌握設備狀態，辨識過熱、結構損壞及其他異常，減少人工巡檢負擔，也能提早發現需要處理的問題。 安控範圍同時延伸至能源系統的存取管理。身分驗證與權限控管可限制人員進入高風險區域及使用重要系統，通訊驗證則能降低釣魚郵件、語音詐騙等手法干擾操作流程。零信任架構進一步要求使用者與設備在連接重要系統時持續接受驗證，能源業者因此能把人員權限、設備狀態與系統存取納入同一套安全管理架構。 安控價值延伸至決策 即時判讀提高防護效率 當AI能夠即時分析影像、聲音與行為資料，安控系統處理的工作也更加接近現場決策。過去大量監控畫面需要依靠人員事後調閱，現在系統可先篩選異常事件，再交由人員確認；交通與能源場域則可將分析結果提供給調度、巡檢與執法工作使用。 這也讓美國安控市場的競爭條件變得更加多元。AI模型的辨識效果固然重要，但設備能否符合政府採購規範、資料是否受到妥善保護、影像與訊息是否具備可信度，同樣會影響實際導入。對企業與政府而言，安控系統既要能看見風險，也要能說明資料從何而來、誰可以使用，以及判斷是否可靠。這些要求將持續影響美國智慧安控市場的產品設計與採購方向。 … 本文摘錄自 《經貿透視》 2026/9月 第702期
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