AI 不是會自主學習？智慧安防的 AI，其實沒你想的那麼簡單

10/22/2025

隨著 AI 的普及，當人們已經習慣對 ChatGPT 或 Gemini 提出問題，並在幾秒內得到準確又有邏輯的回答時，自然會以為：「既然 ChatGPT 都能『自己學會』回答，那用於智慧安防監控的 AI 軟體，要學習新物件辨識應該也很簡單吧？」畢竟，「AI 不是會自主學習嗎？」

但你知道嗎？看似能「自己學會」的 ChatGPT 或 Gemini，其實背後是一整套嚴謹的深度學習訓練機制，並非真的能自我成長。

它讓人產生「被理解」的錯覺，只是因為訓練資料與語言模式被設計得更貼近人性，而非真正擁有意識。

而要讓 AI 具備這樣的理解與回應能力，背後的成本極高。

AI 的「學習」其實是一場高成本的工程

為了培養模型的理解力，必須先讓它「海量閱讀」資料，並動用上萬顆 NVIDIA GPU 進行訓練。單次成本高達數千萬至上億美元，整個訓練階段消耗的電力，足以支撐數千棟辦公大樓同時運作。

雖未公開細節，但模型規模普遍估計已達數千億至破兆參數。「微調階段」則需大量人工標註與調校，是訓練中最耗時且昂貴的環節。
而每次與 ChatGPT 對話，實際上都是一次雲端推論運算，背後仍在持續消耗龐大的電力與資源。

同樣地，應用於智慧安防監控的 AI 影像辨識，也必須經過一系列深度學習與反覆訓練，才能達到精準辨識的水準。

AI 的價值，不只是來自背後的技術投入，而在於它能提升效率，讓人力專注於決策而非重複判斷。

ChatGPT 能以訂閱價提供服務，是因為它的成本被數以億計的使用者分攤，每一次對話，其實都在消耗雲端運算資源與大量的 token 計算量；而在智慧安防領域，我們的 AI 模型專為安全任務而生，投入的訓練成本同樣真實存在，只是更聚焦於「事前預防」，避免「事後損失」與財產損害。

在智慧安防領域中，AI 影像辨識主要可分為三種類型：既有物件辨識、自定義物件辨識，以及生成式 AI。

雖然它們皆以深度學習為核心，但所需資料量、訓練成本與應用範圍各不相同。

基於 CNN（Convolutional Neural Network）架構，這是目前最普遍、也最成熟的 AI 影像辨識技術。

系統內建多種經完整訓練的模型，能辨識超過 50 種常見物件(這裡指VAIDIO)，例如人、車、動物、物品等，因此能即時且穩定地進行辨識。

具備「開箱即用」特性，無需額外訓練即可直接應用於各類監控場景，也能進行多種行為與事件偵測，如煙霧與火焰偵測、人流計數、安全防護裝備偵測、跌倒偵測與入侵偵測等。

同樣基於 CNN 架構，這類方法主要用於訓練既有物件清單中未包含的特定目標。

使用者可自行上傳影像，標註欲辨識的物件位置與名稱，並透過反覆訓練與修正，讓模型逐步學會辨識新的物件。

例如，若想讓系統辨識「椅子」這類未在既有模型中的物件，因攝影機拍攝角度不同、影像為平面而非人眼的 3D 視覺，就必須提供大量、多角度、多環境的影像樣本，才能有效訓練。

許多人會直覺認為：「人看過椅子，就能認出所有椅子，AI 也應該能。」

但實際上，AI 並不像人類能自然歸納或舉一反三，它必須透過大量訓練與多次修正，才能學會辨識出同一物件在不同角度與環境下的樣貌。

模型的辨識精準度通常會從初期的基礎準確率，隨著資料量增加與訓練次數累積，逐步提升至可穩定應用的水準。

自定義訓練並非一次完成，而是一個持續優化的循環過程。若持續使用相同影像進行訓練，模型只會「記住」那張照片，而無法真正學會物件特徵。

因此，必須持續重複資料蒐集、標註、訓練與修正，讓模型穩定辨識該物件的形狀與特徵差異。

三、生成式 AI

生成式 AI 能辨識各種非固定型態或難以預測的物件，不需事先人工標註資料即可進行推理與判斷。

它以 VLM（Vision-Language Model）為核心，結合影像辨識與自然語言理解，使系統能透過語意推理「看懂」畫面中的事件與關聯。

Vaidio 生成式 AI 採用 OpenAI 與 NVIDIA 技術架構，將高達 70 億參數的 VLM 模型壓縮後進行推理，在維持辨識準確度的同時，大幅降低算力需求與能耗。

相較於傳統 CNN 模型，它能處理無法大量蒐集樣本的稀有事件，例如突發事故、異常行為或環境變化。

在實際應用中，Vaidio 生成式 AI 已導入台灣百年山林鐵道專案，用於偵測軌道上任何異常障礙物（如落石、樹枝、動物等）。

此類專案需兼顧安全與效益，僅 10 CH 的部署即高達 300 萬新台幣，屬於具經濟規模與公共安全效益的政府級投資。

AI 不再是遙不可及的科技，而是一種能依照不同需求與預算，被設計成最合適模樣的工具。

對部分企業而言，「既有物件辨識」已足以讓營運更安全；而對大型或關鍵場域，「生成式 AI」則能在龐大的監控畫面中，找出意外的蛛絲馬跡。

AI 不會取代人類，但懂得選擇與善用 AI 的人，終將走得更遠。

讓科技成為你的助手，而非負擔，因為真正的智慧，不在於花最多錢，而在於懂得投資在哪裡。