監視器幾乎每個社區與廠辦都有，但多數影像仍然只在事故發生後才被回頭調閱。這則報導談的，是我們怎麼讓那些鏡頭在事情發生「之前」就開始工作。
問題：人愈來愈難找，但安全需求沒有減少
保全人力短缺與高齡化問題長期未解，如今又遇上最低工資與勞保費率調升。業者在人員難尋、成本走高的同時，仍須維持原有的安全與服務品質。
另一方面，監視器雖然已經普遍設置於社區、商辦與企業場域，但一名人員往往必須同時監看多路畫面，難以長時間維持相同的注意力。因此多數影像仍停留在「事後調閱」。而隨著保全服務逐步延伸到設備狀況、工作環境與企業營運等環節，第一線人員除了定點值勤，還要承擔更多異常判斷、通報與現場處置的工作。
何懿玲總監在報導中也指出，過去面對人力成本上升，業界多半只能透過調漲服務費因應，但社區與物業端的承受空間有限；單靠增加人力，也難以解決長期的缺工問題。這正是華辰今年把 AI 應用延伸到既有監視系統的原因。
作法：AI 依排程巡檢，異常才通知
「AI 鷹眼影像巡邏」可以沿用既有監視系統，由 AI 依排程巡檢各支攝影機，在發現異常時通知管理端並留存事件影像，讓監視器從被動錄影、事後調閱，轉為主動參與日常巡查。社區不必大幅汰換原有設備，就能透過雲端集中掌握巡檢紀錄與異常事件，導入智慧安防的門檻因此降低許多。
既有的監視器、線路與錄影主機都可以留著，AI 是加在上面的一層判讀能力。
可依不同區域、時段與現場情境設定巡檢條件，判斷的不只是「有沒有人」，而是「這件事需不需要處理」。
事件是否成立、如何通報、採取何種處置，仍由中控與第一線人員判斷。
報導裡舉的例子
同樣是深夜燈光開啟——若現場仍有人作業，系統留下紀錄但不發出通知；若現場無人而燈光持續開啟，則提醒管理端確認。差別不在於畫面裡有什麼，而在於這個組合是否構成需要處理的狀況。
AI 主要承接的是長時間監看、定時巡檢與紀錄整理這類重複性工作，目的是讓有限人力集中處理真正需要介入的狀況，而非以科技取代保全人員。
兩條線的差別：影像巡邏 vs. 云狩隊
去年推出的「AI 鷹眼云狩隊」，是透過新增感測設備建構夜間無人化防護；今年的「AI 鷹眼影像巡邏」則是沿用既有監視系統。兩者解決的問題不同，適合的現場也不同。
| 面向 | AI 鷹眼影像巡邏（2026） | AI 鷹眼云狩隊（2025） |
|---|---|---|
| 設備前提 | 沿用既有監視系統，不必大幅汰換 | 新增感測設備，建構完整夜間防護 |
| 主要目的 | 讓既有鏡頭主動參與日常巡查 | 夜間無人化防護與減哨 |
| 導入門檻 | 較低，可先從部分點位與時段開始 | 需現場勘查與設備佈建 |
| 適合場域 | 社區、商辦，以及連鎖零售等多據點企業 | 需要夜間精簡人力的社區與廠辦 |
從社區延伸到多據點企業
相同的人力與管理壓力，也正出現在連鎖零售、商辦與其他多據點場域。當企業展店速度加快、據點日益分散，總部不僅要處理各地的人力配置，也必須即時掌握不同場所的安全與營運風險。
針對這類客戶，華辰把 AI 影像巡邏結合客製化管理平台，讓企業集中查看各據點的巡檢紀錄與異常事件，減少仰賴人員逐點巡查的管理負擔，也降低總部與現場之間的資訊落差。
何懿玲表示，面對缺工、高齡化與營運成本上升，保全業未來的轉型關鍵在於讓科技與第一線服務有效協作。華辰將持續深化 AI 影像巡邏、雲端管理與現場應變的整合，並與物業管理業者共同推動相關應用，協助社區與企業在有限資源下建立更即時、可持續的安全管理模式。
如果你想先評估可行性
- 既有攝影機能不能用——位置、角度與畫質是否足以判讀，決定要不要額外投資。多數情況下既有設備就夠。
- 先挑幾個點位試——可以從特定區域與時段開始，確認判讀品質與通知頻率之後再擴大。
- 確認異常由誰接手——AI 判出異常之後送到哪裡、誰在值班、幾點到幾點有人，這是保全服務與單純軟體授權最大的差別。