新建築要導入智慧節能不難，難的是台灣絕大多數的老舊建物——事後智慧化，工程面與經費面都讓人卻步。但偏偏，它們才是最需要節能的對象。華辰保全的切入點很單純：這些建物早就有一雙眼睛。
講題緣起：老舊建物的智慧節能，卡在哪裡
全新建築在施工期間就能一次規劃整套智慧監控與節能自動化，理所當然。但老舊建物要事後補上，往往得拉線、破壞結構、更換設備，經費與工期都是門檻。
高御恆協理在演講中指出，華辰不打算宣稱能把老舊建物「一次升級成全智慧建築」，而是換一個角度：這些建物過去仰賴管理員與保全員每晚逐層巡邏數趟——燈關了沒、門關了沒、冷氣關了沒，順便查看有沒有異狀。眼睛（既有監視系統）與巡邏的習慣，其實都還在。
感測器的天花板：知道「有事」，卻看不懂「是什麼」
華辰的底盤是云辰集團自研、通過 EN 50131-G2 認證的無線 IoT 智慧保全系統，免拉線、不破壞建物結構，布在出入口、機房、車道等關鍵點。但演講也誠實談了感測器的三個限制：
- 點式覆蓋——只在裝了感測器的點偵測，沒裝的地方就是盲區。
- 只報觸發、不知情境——門開了、有移動，但不知道是誰、是否真的有事，仍得靠影像加人工覆核。
- 看不到「浪費」——抓得到入侵、淹水、火警，卻讀不到「沒人卻亮的燈、冷氣設幾度」這類能源情境。
要從「安全事件」延伸到「能源巡檢」，得讓 AI 讀懂整個畫面——這正是影像加上 VLM 補上的那一層。
用 VLM 讓 AI「讀懂」畫面
VLM（視覺語言模型）與傳統影像辨識的差別，是演講中花最多時間說明的一段：
傳統影像辨識 · 物件偵測專才
- 只認「有沒有這個物件」，給框和標籤
- 每加一種偵測，得重新標註、重新訓練
- 看得到「有一個人」，但不懂情境
- 規則死板，誤報偏高
- 讀不了控制面板上的文字與數字
VLM 視覺語言模型 · 讀圖讀字會推理
- 讀懂整個畫面的「情境」，還能推理
- 用一句話描述就新增判斷，免重訓練
- 給框、標籤，還附文字說明與理由
- 結合情境判斷，誤報低
- 能直接讀冷氣面板溫度等儀表文字
三個應用範例：關鍵不是「開或關」，是「有沒有人」
範例一：深夜，燈關了嗎？
排程每晚固定時間分析各鏡頭（例如 23:00）。燈已關閉是正常，不打擾；燈亮但畫面中有人，可能是加班，同樣視為正常；只有燈亮、畫面中卻無人，才判定為異常並通知管理員上樓處理。
範例二：冷氣呢？甚至，設幾度？
老舊冷氣未必是智慧、連網機種，但鏡頭能「讀懂」控制面板。冷氣關閉、或開著且有人在使用，屬正常；冷氣開著但畫面無人，需前往關閉；甚至能讀出面板上顯示的設定溫度，若低於規定值（例如規定 26°C 卻設 20°C），一樣列為異常。
範例三：門沒關、人走了沒
同一趟巡邏巡各出入口與公共區域，一邊查安全風險、一邊揪能源浪費。外門或公區門長時間開啟且無人，既是冷暖氣外洩的浪費、也是安全破口；打烊或下班後燈與冷氣仍開著卻無人，就是整晚的電費。
怎麼交付：接既有監視，四步驟上線
整套做法的前提是免施工、免換硬體：接上原有的錄影主機，不裝新攝影機；每晚排程抓各鏡頭畫面，而非 24 小時連續分析；先閘門快篩、再細部判讀的兩段式流程，省算力也更準；最後留下可稽核紀錄，只有異常才透過 LINE 或 App 通知管理員。
減碳意義：不必大改造，老舊建物也能節能
- 免裝硬體——用既有監視做升級，避免製造與安裝新設備的隱含碳與電子廢棄物。
- 揪出浪費——把沒人卻亮著的燈、空轉的冷氣、超出規定的溫度，變成可處理的通知。
- 務實省算——排程快照而非 24 小時連續分析，搭配兩段式判讀，推論能耗低，AI 本身也節能。
演講最後以華辰在北市一處 20 戶社區的實例作結：原本 24 小時警衛，保全費攀升、管理費吃緊；改為白天警衛加夜間 AI 鷹眼，整合既有攝影機並加裝緊急按鈕，警報經 AI 判讀即時回傳管制中心，必要時直接撥打 110 / 119——安全不打折，經費省一半。
座談會議程
| 時間 | 議程 | 主持／主講人 |
|---|---|---|
| 14:10–14:30 | 產業競爭力輔導團業務與資源說明 | 姜義峻 經理 工研院首都圈經營部 |
| 14:30–15:00 | AI 技術發展趨勢及國內外能源管理、低碳轉型應用案例分享 | 馮明惠 理事長 台灣智慧生活空間發展協會 |
| 15:20–15:50 | 產業分享：從夜間巡邏到日常節能——既有監視系統的第二人生 | 高御恆 協理 華辰保全 |
| 15:50–16:20 | 產業分享：AI——推動智慧建築的現在進行式 | 巫政彥 執行長 玉霖建設 |
| 16:20–17:00 | 綜合交流與意見討論 | 與會來賓 |
本頁為華辰保全依當日演講內容整理。議程資訊以主辦單位公告為準。