VAIDIO生成式AI進駐台灣百年山林鐵道，打造軌道異物偵測新應用
為守護擁有百年歷史的台灣山林鐵道行車安全，沿線導入軌道異物偵測技術，及早發現潛在風險。由於山區環境複雜，樹枝、落石、動物或遺留物等異物隨時可能掉落軌道，若未能即時辨識與排除，恐造成列車進站事故、行駛中斷甚至脫軌風險。
在眾多異物偵測技術中，為什麼最後選擇了VAIDIO的生成式AI？
過往的偵測方式如雷達、紅外線、壓力感測器等，雖能偵測異常，但只能告訴你「有異常」，卻無法判斷「是什麼異常」。這樣的資訊不足，容易造成誤報、漏報，或延誤處理時機。
而 VAIDIO 生成式 AI 的導入，正是為了補足這一塊，進一步強化系統的「辨識力」與「判斷力」，加速鐵道安全邁向智慧運輸（ITS）與智慧鐵道落地的新階段。
為什麼不選擇傳統的分辨式 AI？
傳統的分辨式 AI 是透過大量標註資料進行訓練，需先蒐集大量影像，並逐一標註其中的物件類型（如車輛、人、物品、動物等），才能建立辨識模型。例如，VAIDIO 本身就具備辨識以下物件的能力：
- 車輛類：腳踏車、巴士、汽車、堆高機、吉普車、摩托車、三輪車、貨車、嘟嘟車（Tuktuk）
- 人與動物：人的頭部、人、鳥、貓、牛、狗、馬、野生動物
- 日常物件：背包、袋子、手機、行李箱、嬰兒車、雨傘、輪椅
- 危險物件：火、手槍、刀、步槍、煙霧
然而，這類 AI 只能辨識「已知物件」，一旦場景中出現未曾訓練過的新物品，便容易辨識失敗。例如某款剛上市的設計感腳踏車，其輪廓若與以往完全不同，傳統分辨式 AI 就可能無法辨識為「腳踏車」或異物，進而產生漏報風險。
在實際應用中，我們面對的物件類型千變萬化、更新快速，這正是生成式 AI 有機會突破的關鍵點。
生成式 AI：自動理解場景、即時判斷異常
VAIDIO 的生成式 AI，具備更接近人類的「通用理解能力」，可直接理解畫面場景，而不需事先定義每一種物件類型。即使畫面中出現從未見過的異物，它也能透過背景理解與上下文判斷，做出正確反應。
其優勢包含：
- 可辨識非固定物件型態
- 不需事先標註標籤資料即可辨識，節省開發與訓練成本
- 搭載大型語言模型技術，能有效降低算力需求
- 結合 OpenAI 與 NVIDIA 技術，涵蓋 70 億參數的龐大學習資料，辨識更全面
- 可用自然語言進行邏輯判斷
- 可識別難以大量蒐集的物件
更重要的是，VAIDIO 的生成式 AI 部署在地端設備上運行，反應速度快，無需將影像傳回雲端等待判斷，能即時處理異物事件，對於行駛安全極為關鍵。
軌道異物偵測
VAIDIO GenAI vs 雷達 實測結果
為驗證 VAIDIO 生成式 AI 的實際表現，我們針對軌道異物偵測場景進行實地測試，並與目前常應用於航空跑道與列車軌道的雷達技術進行比較，評估兩者在不同物體尺寸與偵測距離下的效能差異。
測試細節
VAIDIO GenAI 辨識測試
在測試中，用戶只需像日常對話般自然發問：
“Is any item on the rail?”
Gen AI 即回應：
“Yes, there is a small wooden box on the rail.”
無需預設指令、也不需要人工框選區域，生成式 AI 能透過自然語言理解場景語意，自主完成異物辨識，讓偵測過程更智慧、直覺。
從實測結果可見：
- 雷達在面對體積較小（如 20×20 公分）或距離較遠（如 15 公尺、25 公尺）的異物時，偵測成功率明顯下降。
- 生成式 AI 即使在小型異物與遠距離條件下，仍能穩定完成偵測，展現出優異的場景適應力與靈活性。
- 在異物種類多變、位置不固定的真實環境中，生成式 AI 能有效補足雷達偵測的盲點，提供更全面的安全防護。
▲ VAIDIO GenAI 能理解畫面內容