像 ChatGPT 對話一樣簡單，Vaidio 生成式 AI 讓監控能看懂更多事！

在這個「想到什麼就問 ChatGPT」的時代，我們已習慣用自然語言提問、即時獲得回應，不需要查資料查半天。

不論是情感支持、旅遊規劃，甚至今天晚餐該吃什麼，這種直覺式的互動模式已悄悄改變我們與科技的關係。

如今，這樣的體驗也開始延伸到監控系統的操作邏輯。

我們曾介紹過傳統 AI 和生成式 AI 的差異（👉延伸閱讀），但在這個充滿變化與不可預期的世界中，傳統 AI 難以一一預測所有情境。

這正是 Vaidio GenAI 誕生的初衷 — 讓影像監控不再只看得見「有設定的情境」，而是能理解畫面背後真正發生了什麼。

生成式 AI 解決傳統監控看不懂的那些事

過去的監控系統在結合傳統 AI 技術後，已具備即時辨識與主動告警的能力，不再只是單純的錄影工具，也大幅降低人力監看需求。

常見傳統 AI ​應用包括：

• 人流計數、擁擠偵測、熱區圖分析
• 車牌辨識、跨越雙黃線、逆向違規行駛
• 火焰與煙霧偵測
• PPE 個人防護裝備偵測（如安全帽、反光背心）
• 重要區域的電子圍籬入侵偵測

不過，這些功能大多依賴事先定義好的條件與大量標註資料，透過模型訓練才能發揮效果，適合處理已知、固定、可預測的事件。

但現實世界中，許多事件樣貌並不一致，也難以事前設想。

以車禍為例：雖然傳統 AI 能辨識車種（如貨車、巴士、腳踏車、機車等），但每一次事故的情境都可能不同 — 碰撞角度、車體變形與周遭狀況千變萬化，難以靠固定規則或標註範例全面涵蓋。

這類「變化太多、規則難定」的場景，正是生成式 AI 擅長處理的。即使沒有事先告知它要注意什麼，也能從畫面內容中推理出發生的事，真正「看懂」影像中的異常與狀況。

為什麼生成式AI看得懂「車禍」?

傳統 AI 怎麼思考？

使用 CNN（卷積神經網路）來訓練模型，這種 AI：

• 必須先輸入大量標註好的圖片（例如：車頭變形、氣囊爆開、車子翻覆等）
• 模型只能學到「這就是車禍的樣子」，無法理解沒看過的新型態車禍
• 如果沒有訓練過「汽車撞腳踏車」或「車子撞到鹿」這種案例，它就「看不懂」

生成式 AI 怎麼思考？

生成式 AI，如 Vaidio GenAI 採用的是更接近「語意理解」與「事件推理」的架構，它：

• 不只比對外觀，而是理解事件本質
• 能看懂「車子快速接觸 → 有形變 → 有人倒地」這整體事件脈絡​
• 即使沒標註為「車禍」，也能用語言推理：「這應該是車禍吧？」​

🧠 它不是在「找一模一樣的圖像」，而是在「判斷這段影像代表什麼事發生了」。

Vaidio生成式 AI 就像 ChatGPT，用起來既直覺又方便

生成式 AI 的最大特點，就是不依賴固定邏輯與樣貌標籤，它能根據自然語言的輸入，自主推理畫面中的情境與變化。

這種直覺式的提問方式，像你平常問 ChatGPT：「晚餐吃什麼？」或「有什麼高 CP 值的筆電推薦？」一樣，如今也能應用在影像監控上。

使用 Vaidio GenAI，不用寫程式、不需要 AI 專業背景，只要用一句話提問就能開始。

例如：「這個人做了什麼？」、「管線是否漏油？」你甚至可以持續提出不同問題、逐步追蹤事件真相 — 系統會根據畫面內容與上下文，推理事件是否正在發生，並找出你想要的影像片段。

你不需要教它怎麼判斷，它自己就能「理解畫面」，就像你問 ChatGPT 是因為你不知道，而它卻能幫你找出答案。

不只提問，也能「下任務」主動偵測

除了以提問快速查詢過去影像，Vaidio GenAI 也支援「任務式告警」功能。

你可以直接輸入一個條件，例如：「偵測打架」，系統便會持續分析並理解監控畫面內容，一旦察覺打架情境出現，立即發出警告。

這功能看似與傳統 AI 相似，但背後的判斷邏輯截然不同：
傳統 AI 必須依靠模型訓練、比對特定動作才能觸發告警，一旦場景不符，模型無法辨識就會「看不懂」。
Vaidio GenAI 則能理解場景，就像請了一位 24 小時不會疲倦的專員，幫你持續判斷畫面中是否真的發生了異常事件。

Vaidio GenAI 擅長處理的真實場景

工地鷹架傾斜

廠區的管線損壞(漏油、漏氣​、生鏽)

交通運輸的車禍事故

農田的野生動物入侵

無邏輯的打架偵測

軌道外物入侵防範