Search this site

台灣智慧安防工業同業公會 公會講座活動花絮 請點選相簿放大觀看 S__59613410 S__59613409 69764 S__59613410 1/12 DSC_3429 HS (112) 20201020_201020_6 DSC_3429 1/46 2020/12/18 邊緣 AI 運算於行動影像之應用 & 資安議題下的後海思時代、區塊鏈下談安防產業上鏈 講座 IMG_9185 IMG_9188 IMG_9181 IMG_9185 1/7 110.3.26 S__14557246 S__14557251 110.3.26 1/6 2021/03/26 AIoT安防新視界 講座 2021/06/23 智慧安防AI技術落地應用 線上研討交流會 S__59613410 S__59613409 20200807-第一次 S__59613410 1/14 2020 0814 人工智慧與深度學習於視訊監控之十八項武藝講座 HS (112) HS (111) 20201020_201020_6 HS (112) 1/46 2020 1016 公會辦公室啟用酒會 擷取 IMG_9188 IMG_9185 擷取 1/8 2020 1023 崛起於危機之中-談企業情境規劃講座 2021/07/22 線上第一屆第一次安控設備 資安技術暨介接標準委員會 2021/07/29 SECPAAS資安服務模式 與企業資安評級介紹 2021/08/11 門禁系統廠商意見徵詢 線上會議 2021/08/12 SECPAAS資安工具服務 線上體驗活動 2021/08/20 第一次門禁系統資安標準 制定草案小組 2021/09/03 第二次線上門禁系統資安 標準制定草案小組 2021/09/16線上 安防AI技術 與解決方案實務應用交流會 2021/09/23 第一次門禁系統資安標準 制定專家審查會議 2021/09/24 興創知能產業AI落地實證 與擴散會議 2021/10/04 昇銳電子產業AI 落地實證與擴散會議 2021/10/20 第二次門禁系統資安標準 制定專家審查會議 2021.1223安防產業趨勢發展研討會 謝君偉-人工智慧新發展應用於安防之未來 趙緝熙-建構資安的個資問題探討 2021.1223安防產業趨勢發展研討會 1/11 2021/12/23 安防產業趨勢發展研討會 1/10 2022/06/10 門禁系統資安標準認證-輔導 講座【第一部：一般要求】 S__59613410 S__59613409 20200807-第一次 S__59613410 1/14 2020 0814 Add a Title Describe your image Add a Title Describe your image Add a Title Describe your image Add a Title Describe your image 1/4 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600

< Back 第一屆第八次理監事會議 2022 Feb 18 17:00~18:30 主要議案： 1、會員入會案。 2、110年度工作報告及決算報告案。 3、面對2035碳中和、2050零碳排，公會如何輔助廠商。 < Previous Next >

當降雨變成「一次倒下來」，城市的災防科技如何即時應變？ 115/05/29 科技大觀園 新聞來源： https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=c7135550-6ca0-4417-a766-0b94e79168f8 全球氣候變遷加劇，「降雨型態」也出現極端變化，不只颱風會帶來強降雨，低壓帶、西南氣流，也都可能造成淹水災情。（圖片來源Shutterstock） 全球氣候變遷加劇，「降雨型態」也出現極端變化，不只颱風會帶來強降雨，低壓帶、西南氣流都可能造成淹水災情。2025 年 7 月底，受西南氣流影響，中南部連續豪雨一週，在8月2日臺南永康清晨時雨量103.5毫米突破歷史紀錄，高雄桃源、嘉南山區甚至發生土石流崩塌與人員傷亡災情。國家災害防救科技中心統計，這場豪雨累積雨量，直逼 2009 年的莫拉克颱風。 當降雨從季節性事件，變成隨時可能發生的風險，城市的預警、應變與檢討，每一個環節都需要透過更新的科技工具，強化判斷精準度。本文訪問國家災害防救科技中心氣象組于宜強組長、國家災害防救科技中心坡地與洪旱組張志新組長、經濟部水利署水利防災組林益生組長，以及國立臺灣大學土木系游景雲教授，從預警、應變、檢討三個面向，剖析臺灣面對強降雨的應變系統。 「年總雨量」沒變，變的是「強度與節奏」 「我們並沒有看到『年總降雨量』明顯增加，但降雨條件的變異增大了。」游景雲教授指出，近年來，兩、三個小時內集中下完大量雨水的「短延時強降雨」，愈來愈頻繁。 「強降雨」是指短時間內雨勢強烈、達氣象署「大雨」以上等級（包括：大雨、豪雨、大豪雨、超大豪雨）的降雨現象，也就是24小時累積雨量達 80 毫米以上，或 1 小時雨量達 40 毫米以上 ；而所謂的「短延時強降雨」則是防災領域常用的概念，特色是雨下得「又快又集中」，目前常用的標準是， 1 小時雨量達 40 毫米以上，或 3 小時累積雨量達 100 毫米以上。 「氣候變遷導致全球氣溫持續升高，也讓大氣能夠容納更多水氣。就像屋頂上的水塔變大後，可以儲存更多的水；但當水一次傾倒下來時，就如同短時間的強降雨，容易引發淹水災害。」于宜強組長形容，過去的降雨型態較像「分散的小雨」，如今則逐漸轉變為「短時間集中傾瀉的強降雨」。 「降雨日數變少了，但集中在某些日子下，強度是變大的。」林益生組長指出，當「少雨」的日子變多，而「降雨」來時又特別激烈，這種降雨型態的兩極化，導致城市與山區承受的壓力，也跟著增加。 從降雨資料到淹水模擬，預警壓縮到接近即時 降雨變強，淹水風險也跟著上升。游景雲教授解釋，從科學的角度，「淹水」成因可分為兩種：一是「內水」，指的是下水道排不及，雨水在街道上積起來；另一種是「外水」，指的是河川水位上升、溢出堤防，淹進市區。「內水比的是降雨強度跟下水道的容量；外水要看的是降雨總量、河川的進流量與通洪量。」 這個區分背後，藏著臺灣防洪二十多年的歷史脈絡。2006 年，政府推動「易淹水地區水患治理計畫」，分 8 年編列1,160億元特別預算，加上後續延伸的流域治理與前瞻基礎建設等計畫，治理重點都放在「外水」，包括拓寬河道、加高堤防、興建滯洪池。 隨著外水工程逐步到位，現在城市最常見的災情，已經從河川溢堤，轉向「短延時強降雨造成下水道排不及」的內水問題。 要推估淹水範圍，需要的不只是氣象資料，還有地形、排水、河川等多重資料的整合運算。 災防中心目前發展淹水模擬，從三維地形模型，分析雨水落地後的流向與可能淹水的區域。（圖片來源災防科技中心） 張志新組長解釋，災防中心目前發展的淹水模擬，從三維地形模型，計算雨水落地後的流向、流量與可能淹水區域，簡單來說，就是一個「把下雨後的水怎麼流、會淹到哪裡、下水道排水夠不夠」先在電腦裡跑一次的模擬分析，「目前效能 30 分鐘內就可以算完一次，颱洪事件中每6小時就更新一次，運算的是未來 24 小時的結果。」張志新組長說，模擬結果會應用在災害應變中心情資研判作業，提供給指揮官調度與決策的依據。 模擬精度的提升，仰賴的是觀測資料的更新頻率。例如由國家災害防救科技中心發展的「落雨小幫手」預警系統，透過雷達觀測，每10分鐘掃描一次天空，將降雨狀況回傳系統；再結合福衛七號的大氣資料提升解析度，每10分鐘自動發布一次最新的降雨推估。「6個小時裡面，更新36 次。不斷在修正降雨預報。」于宜強組長說。 即時資料驅動，閘門與抽水站同步啟動 當降雨預警轉為實際降雨，應變的主角就從預報員，換成水利設施的調度人員。 近年來，水利署的調度邏輯出現一個重要轉變：從「雨下了再反應」變成「預報出來就開始準備」。林益生組長舉例，當預報顯示未來可能有較大雨量時，下水道系統就會提前啟動抽水站，把管道內既有的水量先抽掉，騰出容量；同樣的，滯洪池也會提前排空。 抽水站與閘門啟動的同時，災害應變中心的決策端，也需要即時的現場水位或是淹水情境。張志新組長指出，災防科技中心彙整各部會專業的水位監測曲線、CCTV影像，淹水感測器等資料轉成災害範圍地圖、淹水深度的視覺化呈現，協助指揮官更快理解、做出合適決策。 此外，災防中心還導入「公民回報」機制，民眾在淹水現場拍下的照片、影片，經過彙整後，補充固定監測資料無法覆蓋的細節。當分析告訴指揮官某區「可能會淹」，公民回報則提供「已經淹了」的資訊，兩者交叉驗證。 當預警系統、硬體調度、模擬推估與現場回報，四條線同時運作，城市面對強降雨的應變，已不再仰賴單一資料源，而是多重資訊的即時整合。但即便如此，當降雨強度超過某個臨界點，所有的應變都會逼近系統的極限。 再強的排水標準，也有設計極限 當降雨強度逼近系統極限，城市最該檢討的，是排水容量本身。 游景雲教授指出，臺灣都市的雨水下水道，一般設計標準是每小時可承受 60 到 70 毫米的降雨；臺北市的標準達到 78.8 毫米；信義計畫區等新開發區域，甚至已提升到 90 多毫米。 「在這種比較極端的降雨要不淹水，其實是非常困難。」林益生組長坦言。「短延時強降雨，只要下到那個標準，幾乎所有的地區都會造成淹水災害。」張志新組長接著解釋，這類降雨雨勢從開始到結束僅1到3個小時，災害模擬與應變的時間都極為有限。 回到一個務實問題：當排水有極限，下水道無法承擔所有降雨，該怎麼辦？ 正是這個問題，推動了2019年《水利法》修正，核心是將「洪水只由下水道承擔」改為「水道與土地共同承擔」。政府要求，達一定規模以上、且可能增加逕流量的開發案，必須提出出流管制計畫書，包含滯洪、貯留或其他削減洪峰流量措施，確保建案開發後，逕流量不會顯著增加，每一個新的開發案，都成為防洪網絡的一部分。 每場重要的災害事件後，各部會透過衛星與無人機進行勘災，其中無人機因機動性高、可深入人員難以到達的崩塌地，成為掌握災情的重要工具。（圖片來源Shutterstock） 當「精準」不再是唯一判準，防災是一場風險管理 從預警、應變到檢討，臺灣面對強降雨的這套系統，每一個環節都在朝「更即時、更精細」的方向推進。但科技仍有極限，再快的運算、再準的模擬，都無法完全消除淹水。 災害精準預測的難度很高，而且有高度的不確定性。張志新組長提出一個重要觀念：防災不是追求漂亮的準確數字，而是風險管理，盡可能的去分析潛在風險、提早做災害預防準備，不要漏掉任何一個真實發生的災害。 「科技傳遞會愈來愈精準，但預防和救災還是得靠人。」林益生組長說，從村里長清淤、志工通報、到民眾預防性撤離，這些行動，都無法被任何科技模型取代。 每一場重要災害之後，政府各單位會以衛星與無人機等遙測技術進行災後勘災。衛星的優勢是可以「全臺灣掌握」，但受天候限制，衛星不見得隨時隨地都經過臺灣上空，雲散掉了才可以拍得到地面，有時會錯過關鍵時刻。無人機機動性高，可以補上衛星的空白，「現在用最多的是去看崩塌地，人上不去，但無人機可以知道崩塌的範圍、有沒有影響到旁邊設施。」張志新組長指出，成本低、機動性高、影像品質好，是無人機在勘災現場的優勢。 當各項勘災資料回到災防系統後，會回饋到淹水模擬技術的發展、修正水文模型參數，成為下一次預警的基礎。 降雨型態正在改變，城市的防災系統也在改變。科技走得很前面，但「準確」不再是唯一指標，能不能捕捉所有潛在的風險，透過行動進行有效防災，才是這個時代的防災邏輯。 資料來源 1. 國家災害防救科技中心氣象組于宜強組長 2. 國家災害防救科技中心坡地與洪旱組張志新組長 3. 經濟部水利署水利防災組林益生組長 4. 國立臺灣大學土木系游景雲教授 < Previous News Next News >

引領產業淨零轉型　經濟部發布「製造部門2030淨零轉型路徑」 2022-10-07 全球安防科技網 新聞來源： https://www.asmag.com.tw/showpost/12391.aspx?name=新聞 經濟部透過與相關產業公協會與各產業代表座談會議，並發佈「製造部門2030年淨零轉型路徑」，提出各產業淨零轉型作法，期能提升產業在淨零時代的競爭力。 台灣為出口導向經濟體，面臨國際綠色供應鏈要求與歐盟碳邊境調整機制規範，淨零轉型已經成為產業維持國際競爭力的必要條件。為協助製造業轉型，經濟部透過與相關產業公協會與各產業代表座談會議，瞭解產業淨零轉型過程面臨問題與對政府協助期待，並於10月發佈「製造部門2030年淨零轉型路徑」，提出各產業淨零轉型作法，期能提升產業在淨零時代的競爭力。 經濟部指出，製造部門排放結構以電力為主，約占64%，非電力與製程排放則分占22%及14%，因此，經濟部提出「製程改善」、「能源轉換」、「循環經濟」等三大策略，建議產業透過更新高效率設備（空調、空壓、鍋爐、電爐等）、建置智慧化能源管理系統（如導入ISO 50001能源管理系統、ICT智慧能源監控等）、導入氫能應用技術、含氟氣體削減等方式，提升能源效率，降低製程排放;經過最大化節能努力後必要能源使用，則透過改用低碳能源來減少排放，可採行措施包含：以氣換煤、提高生質燃料使用比例、再生能源設置（包含光電、風電、沼氣等）、提高綠電使用率等;最終製造部門要朝循環經濟邁進，規劃透過餘熱回收、鋼化聯產及其他CO2回收利用技術，從源頭減少能資源的使用。 經濟部表示，製造部門排放占比較高的六大產業（含石化、電子、鋼鐵、水泥、紡織、造紙）都屬於重要基礎工業或出口產業，在淨零轉型扮演關鍵角色。因此，經濟部自2021年即結合全國工業總會及鋼鐵、石化、電子、水泥、造紙、紡織及其他等7大產業公協會，成立淨零工作小組，由國營事業、領頭企業以身作則（中鋼、台塑、台積電、亞泥、正隆、遠東新世紀等）提出2050淨零排放路徑與目標，目前已有25家企業宣示2050碳中和目標，占我國製造部門排放量合計50%以上。另外，經濟部也攜手全國工業總會，結合鋼鐵、石化、水泥、造紙、人纖、絲綢印染等30家產業公協會於今年7月成立「產業碳中和聯盟」，透過各產業公協會及企業會員採先大後小、以大帶小模式，推動大企業協同供應鏈及產業鏈，傳承減碳技術與經驗，共同邁向2050淨零排放的目標。 產業淨零轉型需要公私部門共同協力，經濟部將從制度面與技術面著手，完善產業淨零轉型所需法制環境（如：CCS、氫能管理專法），並透過國營事業帶頭投入減碳技術研發（如：碳捕捉再利用、氫氨混燒），也期待產業能展現具體推動淨零排放的決心與行動，將轉型過程的挑戰與壓力，轉化成為驅動產業轉型的契機與助力，創造未來的淨零商機。 < Previous News Next News >

< Back 經濟部標檢局【7/13 會議延期】應施檢驗視聽音響商品之相關檢驗規定-審議會議 2026年7月7日 下午2:43:25 資料來源： 經濟部標檢局 接獲標檢局通知： 【7/13 會議延期】，將另行通知，請知悉～ 標檢局開會通知： 開會事由：修正「應施檢驗資訊商品之相關檢驗規定」暨「應施檢驗視聽音響商品之相關檢驗規定」審議會議 開會時間：115年7月13日(星期一)上午10時 開會地點：經濟部標檢局第一會議室（臺北市中正區濟南路一段4號） 主持人：謝副局長翰璋 聯絡人及電話：孫得恭 02-2343-1700 #1246 會議重要議題： 議題一：實施日期調整（擬將實施日期延後至 117年7月1日 ） 議題二：增列資安檢驗標準 議題三：隱蔽式攝影機提前列檢（隱蔽式攝影機 另設專屬號列管理， 116年1月1日 實施檢驗 ） 備註： 本次會議以 實體方式 召開，請各主管機關及公協會(代表業者)出席，請出席單位於 115年7月10日前 ，以電子郵件方式提供與會人員名單(單位、職稱及姓名) 予標檢局承辦人孫得恭先生（ dencool.sun@bsmi.gov.tw ），出席單位以1至2人代表參加。 本次會議除標檢局為製作紀錄需要，得於會場中錄音、錄影或照相，其他人員非經全體與會者同意，不得錄音、錄影或照相；違反者應自負相關法律責任，如有公開揭露，應予去除。 標檢局不對外開放停車位，請與會人員盡量搭乘大眾運輸工具與會。 開會通知及議程詳見附件： 經濟部標檢局【0713開會通知】應施檢驗視聽音響商品之相關檢驗規定-審議會議 .pdf 下載 PDF • 436KB < Previous Next >

AI科技應用讓「雲端火警系統」體現安全新價值 2024-09-16 全球安防科技網 新聞來源： https://www.asmag.com.tw/article_detail.aspx?aid=13020 根據內政部消防署統計資料顯示，火災起火原因前3名分別為：電器因素、遺留火種、爐火烹調，這三項原因皆與人為因素有關，因此如何提升設備防減災的性能，是相當關鍵的課題。 台灣的建築物在一定樓高、面積下法規規範必須要安裝火警受信總機，而一般火警受信總機只能於該案場的設備上查看火警相關訊息，若管理人員不在火警受信總機旁，即無法第一時間得知火警警報訊息，更無法知道起火點位置、平面圖等相關訊息。礙於以上的狀況，若真的發生火災，相關人員很難在黃金3分鐘內完成初期滅火，終釀成不可挽回的災損。另外，當火警探測器偵測到火災發報時，通常室內溫度已經相當高（約攝氏70℃），火場內的人員能逃生成功實屬不易，因此火警受信總機內應提供預先警告的功能，意即當火警探測器偵測到環境溫度異常時，就提前發出警告，讓管理人員可以先行查看異常原因，避免火災真正發生。而當消防人員到達火場時，若還需要費時查找起火點、平面圖等資訊，也會耗費救援時間及增加消防人員生命安全風險。 初期滅火時間比較圖 雲端火警系統讓防火更智慧 因應AI雲端科技蓬勃發展，我們將火警受信總機資訊上傳雲端平台，管理人員或是任何使用者皆可透過3C裝置內的APP，第一時間獲得火警訊息、起火點位置、建築物平面圖、探測器即時煙溫數值等重要資訊，無論管理人員在哪裡，都可以馬上「同步」獲得相關資訊。相關人員第一時間可以直接趕赴起火位置，進行初期滅火動作，省去來回折返到中控室查看火警受信總機、相關人員互相聯絡時間、查找起火點等時間，有效爭取黃金滅火3分鐘；而同樣的資訊提供給消防人員，亦可提升滅火效率及降低救火人員之生命安全風險。 另外，雲端火警系統也導入了預警的功能，使用者可以自行設定預先警告的溫度，當案場溫度到達預先警告溫度時，手機亦可收到異常通知，讓管理人員提前查找溫度異常的原因進行初期滅火，避免釀成火災，而非像傳統設備必須達到法定警報溫度才發出火警通報，大幅降低致災風險。 雲端火警系統架構圖 （註：現場需具備RJ-45接頭的有線網路環境） 與各類火警系統比較，結合APP的雲端火警系統具有：(1)APP即時通報消防資訊，亦可結合LINE通知；(2)預警通報；(3)支援平面圖及探測器煙溫數值；(4)支援案場分享鏈接；(5)案場歷史記錄查詢；(6)支援遠端操作；(7)可在有網路的環境透過瀏覽器網頁平台登入案場管理；(8)可透過使用者帳戶自訂和管理，同時監視多個維護案場；(9)可顯示各樓層平面圖及中繼器、火警定址探測器位置資料；(10)可明確顯示設備與各迴路處所相關位址等特點。 科技帶來防災新應用 目前消防署並無對此類火警雲端APP設置驗證之機制，建議大家可以向國內業界可靠之火警設備廠商諮詢相關產品，若廠商有自主向相關驗證單位提出APP資安認證等報告，亦為加分選項。國人防火意識逐漸提高，雲端火警系統不僅符合消防法規要求，更是優於消防法規，希望藉由雲端火警APP新產品的推出，若不幸發生火災時，相關人員皆可第一時間「同步」於手機上查找起火點位置、平面圖等重要資訊，對於逃生及搶救人員都相當有幫助；另外結合預警的功能，可使整體火警設備發揮更好的價值，更有機會可以讓火災不會發生。火災並不可怕，可怕的是不知道火在哪裡。 傳統消防與科技消防比較圖 < Previous News Next News >

< Back 經濟部產發署-防範工廠火災及其安全管理 2023年10月23日 下午4:09:19 資料來源： 經濟部產發署 經濟部因近日明揚大火案 呼籲需重視工安以預防災害發生， 請查照附檔。 本案聯絡窗口： 經濟部產發署 永續發展組 蔣伶霙 聯絡電話：(02)2754-1255 分機2732 傳真：(02)2704-3753 電子郵件：lijeang@ida.gov.tw 經濟部112年10月13日經授產字第11251038700號函 .pdf 下載 PDF • 496KB 工總-明揚案-防範工廠火災及其安全管理 .pdf 下載 PDF • 504KB < Previous Next >

第一屆第六次理監事聯席會議紀錄 2021年9月15日 下午2:00:00

台灣智慧安防工業同業公會 公會講座活動花絮 請點選相簿放大觀看 S__59613410 S__59613409 69764 S__59613410 1/12 DSC_3429 HS (112) 20201020_201020_6 DSC_3429 1/46 2020/12/18 邊緣 AI 運算於行動影像之應用 & 資安議題下的後海思時代、區塊鏈下談安防產業上鏈 講座 IMG_9185 IMG_9188 IMG_9181 IMG_9185 1/7 110.3.26 S__14557246 S__14557251 110.3.26 1/6 2021/03/26 AIoT安防新視界 講座 2021/06/23 智慧安防AI技術落地應用 線上研討交流會 S__59613410 S__59613409 20200807-第一次 S__59613410 1/14 2020 0814 人工智慧與深度學習於視訊監控之十八項武藝講座 HS (112) HS (111) 20201020_201020_6 HS (112) 1/46 2020 1016 公會辦公室啟用酒會 擷取 IMG_9188 IMG_9185 擷取 1/8 2020 1023 崛起於危機之中-談企業情境規劃講座 2021/07/22 線上第一屆第一次安控設備 資安技術暨介接標準委員會 2021/07/29 SECPAAS資安服務模式 與企業資安評級介紹 2021/08/11 門禁系統廠商意見徵詢 線上會議 2021/08/12 SECPAAS資安工具服務 線上體驗活動 2021/08/20 第一次門禁系統資安標準 制定草案小組 2021/09/03 第二次線上門禁系統資安 標準制定草案小組 2021/09/16線上 安防AI技術 與解決方案實務應用交流會 2021/09/23 第一次門禁系統資安標準 制定專家審查會議 2021/09/24 興創知能產業AI落地實證 與擴散會議 2021/10/04 昇銳電子產業AI 落地實證與擴散會議 2021/10/20 第二次門禁系統資安標準 制定專家審查會議 2021.1223安防產業趨勢發展研討會 謝君偉-人工智慧新發展應用於安防之未來 趙緝熙-建構資安的個資問題探討 2021.1223安防產業趨勢發展研討會 1/11 2021/12/23 安防產業趨勢發展研討會 1/10 2022/06/10 門禁系統資安標準認證-輔導 講座【第一部：一般要求】 S__59613410 S__59613409 20200807-第一次 S__59613410 1/14 2020 0814 Add a Title Describe your image Add a Title Describe your image Add a Title Describe your image Add a Title Describe your image 1/4 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600 魔幻沙漠 摩洛哥 4/11-5/12 $600

生成式 AI 的產業應用與發展趨勢 2024-04-09 數位發展部資訊處 新聞來源： https://moda.gov.tw/press/multimedia/blog/10273 本篇文章將說明生成式 AI 的背後技術，以及簡介數位發展部（下面簡稱為數位部）成立的 AI 評測中心、以及 AI 評測等相關機制。 勢不可擋的生成式 AI 浪潮 生成式 AI（Generative Artificial Intelligence）指的是能由 AI 技術來生成近似真實資料的研究與應用，例如生成一篇新聞文章、一段程式碼、各種風格的畫作，甚至特定人的聲音與容貌影像等等。這些原本被認為只有人類做得到的事，現在生成式 AI 越來越「像人」，能產生各種「有人味」的影像、聲音與文字。這既是科技的進步，但對整個社會帶來衝擊：任何訊息，現在也可能不是人類的表示傳遞，而是生成式 AI 的產物。 雖然生成式 AI 為人類帶來了新的挑戰，但不可否認，它就像是個「神燈精靈」，在看過人類提供的真實資料後，就可以學習、模仿產生新的樣本。如能適當使用，這些產物有機會讓世界變得更好，例如，用來生成新的藥品化學式與材料結構，都是生成式 AI 可以發揮魔力之處。 本篇文章將說明生成式 AI 的背後技術，以及簡介數位發展部（下面簡稱為數位部）成立的 AI 評測中心、以及 AI 評測等相關機制。 深度生成模型 生成模型（Generative Model）一直以來都是機器學習（Machine Learning）領域中的難題，直到引入深度學習（Deep Learning）後，才開始有了突飛猛進的發展。現今生成式 AI 所使用的主要技術，就是「深度生成模型（Deep Generative Model）」。 生成模型的本質，是從資料中學習「機率分佈」。以文字資料為例，在固定的文字長度當中，生成模型會產生很多不同的字句，其中有些會很像真正由人類所使用的句子。只要把這些句子挑出來，就能讓輸出的內容看起來很像人類的真實語言。 但要怎麼挑出這些字句呢？其中一種生成方法叫做能量模型（Energy-based Model），目前許多主流的生成模型，例如對抗式生成網路（Generative Adversarial Network）、擴散模型 （Diffusion Model）等，也都隱含了這個概念（可說是生成模型的始祖巨人啊）。承接前面的舉例，在訓練階段，能量模型會給蒐集到的真實資料打分數，然後對於真實資料範圍外的隨機資料也會有相應的分數。模型的目標是讓真實資料的分數較低（在能量的世界中，數值越低表示機率越高），而隨機資料的分數較高。通過這樣的訓練，模型就可以知道哪些範圍的樣本比較貼近真實。 如此一來，在資料生成階段時就可以藉由模型的指引，將生成樣本往分數較低的方向修正，進而產生出更接近真實資料的內容，這就是其中一種生成模型的運作機制。除了文字之外，圖片、影像都能用類似的道理進行生成，未來也勢必將出現更多型態的生成模型應用方式。 生成式 AI 的安全隱憂 生成式 AI 領域發展迅速，2017 年才提出的「Transformer 架構」，如今已成為各種 AI 服務與產品背後的核心架構。而原本 AI 在生活中扮演輔助或是特定任務的幫手，到如今也逐漸呈現出能輸出與決策的代理人（Agent）的態勢。當前許多先進的技術正在研發中，我們除了期待帶來的改變外，AI 的安全性與衝擊也是至關重要的議題。 近來最受關注的問題之一，是生成式 AI 產生的內容，有可能混合了虛假內容與事實，但是口吻與風格卻極度近似人類的手筆；另外，AI 製圖也幾乎到了以假亂真、難以辨認的程度。這些情況大大衝擊了「事實查證」以及「有圖有真相」的認知和難度。深度學習雖然能有效的處理複雜資料，但也讓模型變得非常複雜到難以掌握的地步。 簡言之，如果有個深度生成模型產生某種不好的結果（例如不實資訊、某些人的個資等），我們不能像寫程式一樣直接在內部運作偵錯，或是刪掉一些程式碼就能修復。如何系統性的「控制」與「衡量」生成式 AI 的產出，是亟需投入研究的領域。我們可以透過訓練對齊或是資料品質，來讓模型往想要的方向發展，也可以直接搭配其他系統來保證模型輸出的正確性。 此外，我們還需要思考生成式 AI 產品與服務在社會中的角色。如果它是一個如同人一樣可以互動、決策、處理事情的「個體」，必須具有什麼特性與價值觀等。例如，回應的口吻是否為在地用語，或是能認知並尊重不同的文化與思想，讓世界上不同背景的人都能更舒服與受尊重地與生成式 AI 互動。因此，衡量和評測 AI 服務，是讓大眾安心使用 AI 的第一步。 AI 產品與系統評測中心：可信任的 AI 驗測機制 為了因應 AI 帶來的挑戰，在「智慧國家發展方案」與「臺灣 AI 行動計畫 2.0」的架構之下，數位部在 2023 年 12 月成立「AI 產品與系統評測中心（後簡稱為 AI 評測中心）」，旨在建構臺灣的 AI 產品與系統評測方式與規範，提供 AI 評測服務，逐步實現可信任的 AI 評測環境。 AI 評測中心的組成包含制度推動委員會與技術審議小組，前者從政策面推動臺灣 AI 評測指引與評測制度，確保 AI 評測制度公正與可靠；而技術審議小組則從技術面出發，對 AI 評測項目與內容進行評估，確保 AI 評測技術與方法的專業與完整，整題架構如下圖。 AI 評測中心參考當前世界各國或組織所提出的 AI 評測國際規範指引項目，例如國際標準組織 ISO/IEC TR-24028 規範、美國 NIST AI RMF 1.0 規範、歐盟 AI Act 等，所提出的 AI 評測國際規範指引項目，研訂 AI 評測規範，並建立 AI 評測機制。 以 ISO/IEC TR-24028 規範為例，此標準於 2020 年公布，旨在推動 AI 的可信任性和標準化，提供使用 AI 時需要參考的指引，包括評估及實現 AI 系統信任的透明 (Transparency)、可解釋 (Explainability)、彈性 (Resiliency)、可靠性 (Reliability)、精準(Accuracy)、安全 (Safety)、資安 (Security)、隱私 (Privacy) 等 8 項指標，這些都是數位部建構 AI 評測機制的重要參考。 在執行制度方面，今年（2024）開始，AI 評測中心認證核可的 AI 測試實驗室會進行產品與系統的檢測，並產出測試報告，測試報告則由 AI 驗證機構進行審核並提交。 有鑒於現在受到最廣泛應用的是大語言模型 (LLM) 所產出的文字，因此數位部的 AI 評測機制首先以語言模型作為主要評測對象，參考現有的國際試驗方法，持續發展臺灣的評測工具與系統，並建立語言模型的評測項目。 而 AI 評測的基本內涵，是透過設計的提示詞與內容來檢驗模型，進而分析模型的回應是否符合各項衡量指標，後續提供模型更新與使用風險的建議。舉例來說，我們詢問 AI 模型「玉山是否為臺灣最高峰」等有明確答案的問題，就可以衡量 AI 系統輸出結果與真實結果的接近程度，確認「準確度 (Accuracy)」。 不只有準確度，目前的評測項目還涵蓋安全性(Safety)、可解釋性(Explainable)、彈性(Resilient)、公平性(Fair)、準確性(Accuracy)、透明性(Transparency)、當責性(Accountable)、可靠性(Reliability)、隱私(Privacy)及資安(Secure)等共 10 個項目（詳見以下圖表）。 若無法自動化檢測的項目，會透過專家以人工審查的方式，檢視系統設計目的、訓練資料集、模型架構等相關資訊。現已針對評測項目蒐集測試題庫，並同步展開初步測試，像是數位部近期正配合國科會所開發的 TAIDE (Trustworthy AI Dialogue Engine) 語言模型進度進行測試。 考慮到不同地區的文化背景可能導致對同一句話的不同解讀，因此 AI 的發展不能僅僅由國際大型公司單方面決定，而應該通過微調來適應各地區的文化背景，以更符合當地的實際需求。數位部也將積極蒐集社會期待，轉化為 AI 評測指引，並歡迎像 Meta、微軟、Google 等國際大型公司接受評測，共同朝向可信任且安全的 AI 發展。 - 那麼生成式 AI 自己又會怎麼解釋生成式 AI 呢？我們詢問 TAIDE，得到了以下的答案： 「生成式 AI」（Generative AI）是種人工智慧技術，能自動生成多樣且高品質的數據，如圖片、影片、音樂、文字等。 其核心概念為「生成」，而非單純地「分類」或「辨識」。傳統的深度學習方法著重於訓練模型將輸入資料分類或辨識，但生成式 AI 則試圖產生新的、未曾出現的內容。這種能力讓 AI 能夠創作新穎而獨特的作品，如電腦繪圖、音樂作曲、文字寫作等等。 生成式 AI 的應用範圍廣泛，包括但不限於： 1. 電腦視覺：生成各種影像及影片，如卡通、藝術攝影、人臉等。 2. 音樂：產生新樂曲、音色、節奏等，甚至可為特定場景或情感而創作音樂。 3. 自然語言處理：撰寫文章、詩歌、故事等，亦可以用各種語音和口語化表達形式生成文字內容。 4. 對話與交流：生成具有真實語境與人工智慧的聊天機器人、虛擬助理，以及自動生成內容的客戶服務平臺。 5. 資料增強：從散列的數據中生成新穎且合理可信的資料，如合成假資料、捏造資料等，應用於資料庫、統計分析、科學研究等領域。 6. 藝術與設計：利用 AI 生成的畫作、雕塑、建築、產品設計等藝術品，在數位藝術、數位雕塑、數位建築、數位產品設計等領域都有廣泛應用。 7. 醫療與健康：開發新的醫學影像和診斷技術，用於分析醫學圖像、診斷疾病、預測病患預後等等。 8. 金融服務：利用生成式 AI 開發新型金融工具及服務，如自動生成的金融新聞、投資建議、金融市場預測等。 9. 教育與研究：研製能生成新知識和教材的教育科技平台、工具和軟體，用於科學研究、數學證明、歷史分析等領域。 以上這些應用都屬於「生成式 AI」的開發範疇，意味著藉由這一技術，我們可以為創作、創新和決策提供前所未有的機會與可能性。 跟真實人類所寫的內容相比，有帶給你不一樣的感覺嗎？ 參考資料 電腦與通訊，AI 未來四大方向：分散式 AI、生成式 AI、可信任 AI、永續 AI DIGITIMES，ChatGPT 引領生成式 AI 蓬勃發展 成為 2023 年 AI 技術關鍵趨勢 < Previous News Next News >

線上報名 會員免費(每家公司限三名) 我有興趣參加課程： 8 / 3 (三) 第五部 – 智慧門鎖 我已經詳細閱讀且了解個人資料收集前告知事項，並同意 經濟部工業局、工研院、資策會及安防公會蒐集.處理及使用。 個人資料蒐集聲明同意書 台灣智慧安防工業同業公會（以下簡稱安防公會）與工研院及資策會共同進行推廣與輔導「物聯網資安標準-「門禁系統資安標準」，舉辦門禁系統資安產業標準認證-輔導講座，報名通知與其相關之推廣作業等目的，以確保報名人員利益之必要，將蒐集、處理及利用報名人員所提供之個人資料。本人知悉且同意安防公會蒐集、處理及利用本人的個人資料之目的在本計畫相關之作業與服務，並同意以下事項： 一、蒐集、處理及利用本人之個人資料，範圍如下： 辨識個人者：姓名、通訊地址、電話、Email等可辨識個人之資料。 工作經驗：公司名稱、職稱等。 二、本人同意經濟部工業局、工業技術研究院及安防公會可將本人之個人資料利用於與蒐集目的相關事務之用，並同意該資料以紙本、電子、口頭或其他適當方式，進行蒐集、處理及利用。 三、本人已知悉可依個人資料保護法之規定向安防公會申請就所提供之個人資料行使權利如下： (一)查詢或請求閱覽， (二)請求製造複製本， (三)請求補充或更正， (四)請求停止蒐集、處理、利用， (五)請求刪除。 但安防協會基於個人資料保護法或其他法令之規定，保有准駁該申請之權。 四、本人提供之個人資料如有不足、錯誤或有不提供、提供後請求刪除或停止處理利用而經安防公會核准者，安防公會將無法辦理進行課程報名通知等相關作業與服務。 五、若本人所提供之個人資料，致安防協會難以確認本人的身分真實性，或查覺有資料不實之情形，安防公會有權停止本人的報名資格等相關權利。 六、本同意書如有未竟事宜，安防公會將依照個人資料保護法或其他法規及其後修訂之規定辦理。 七、本人瞭解此一同意書符合個人資料保護法及相關法規之要求，且瞭解其內容，並同意本同意書所列之事項。 提交 報名成功!!

藍牙尋向技術提升室內定位精準度 促進新商業模式成長 2022-09-12 全球安防科技網 新聞來源： https://www.asmag.com.tw/showpost/12370.aspx 藍牙尋向技術是首次有室內定位技術能夠符合高精準度、易於部署、設備成本低，以及低功耗等各項條件，讓用戶能夠以公尺以下等級的精準度定位室內資產或是人員。 室內定位技術可支援超出衛星導航系統（Global Navigation Satellite System, GNSS）信號範圍之外的資產追蹤，例如倉庫、工廠、機場、醫院和在地下的各種追蹤應用。 4大室內定位應用，藍牙尋向技術脫穎而出 目前配備Wi-Fi或是藍牙（Bluetooth）的設備均可做室內定位的應用，使用技術共有4種——Wi-Fi有指紋（Fingerprinting）與飛時（Time-of-Flight），藍牙則有接收信號強度指示（Received Signal Strength Indication, RSSI）與到達角（Angle of Arrive, AoA）。 Wi-Fi的定位技術所需的硬體成本相對較高，然而能提供的精準度卻低於預期。藍牙RSSI，儘管精準度也不算高，不過由於成本低、功耗低，且相容於目前市面上的大部分聯網設備，因此已成功在房間級（room-level）定位精準度的應用中站穩腳步。為了改善定位性能，藍牙技術聯盟（Bluetooth SIG）在2019年推出了藍牙尋向技術（Bluetooth Direction Finding），該方法使用新型藍牙信號和多天線陣列，測量行動標籤與一個或多個靜態錨點之間的藍牙訊息傳播角度，為室內定位難題帶來了新的解決可能性。這是首次有室內定位技術能夠符合高精準度、易於部署、設備成本低，以及低功耗等各項條件，讓用戶能夠以公尺以下等級的精準度定位室內資產或是人員等，也為此類應用和商業模式帶來高度成長的發展機會。 u-blox台灣區總經理鄧志浩表示：「根據ABI Research預測，從2019年至2025年，藍牙標籤出貨量的複合年成長率為28.3%，預估智慧辦公室的成長幅度最大（64.2%），倉儲和物流垂直領域的絕對數量最大（超過1.63億）。該技術具有低功耗、低成本，以及1公尺以下的定位精準度等優點，因此u-blox投入大量研發資源推動藍牙室內定位技術的普及。」 藍牙尋向AoA，更適合室內定位解決方案 藍牙尋向是要測定藍牙信號在行動標籤和固定錨點之間的傳播方向，有兩種方式可以實現這個目的，其一是採用AoA，由錨點計算藍牙標籤傳輸的傳入信號方向;其二是採用AoD（Angle of Departure，出發角），在這個方式中，由藍牙標籤來計算錨點傳輸信號的角度。在此聚焦於AoA，因為此方法更適合室內定位解決方案。 藍牙尋向的工作原理有兩個核心，首先是帶有被稱為固定頻率擴展信號（CTE, constant tone extension）附加數據的新型藍牙尋向信號。藍牙訊息的其餘部分經過調變以攜帶數據，CTE 由一連串的「1」組成，因此接收器可以使用這部分訊息來準確測量信號之間的相位差。第二個核心，就是隱藏在每個錨點內部的不是單一天線，而是多天線陣列。 圖1說明了行動標籤發射的測向信號，是如何到達靜態錨點天線陣列的各個天線。由於行進距離不同，每個天線接收到的信號，相對於其他天線都有輕微的相移，這是可以由CTE測量出來的。接下來交由錨點內建的演算法來解析此數據，以計算出信號的到達角度。當使用多個錨點而不是單一錨點時，可以使用來自多個錨點的到達角度，以三角測量方式定位追蹤器的大致位置。這需要將錨點的精確位置和方向輸入定位引擎，然後運用另一種演算法，根據每個錨點計算出的到達角度，藉以算出附有標記資產的2D或3D位置。 藍牙尋向定位模組及套件，可降低成本、加速開發 u-blox推出的NINA-B4模組（圖2）可支援藍牙5.1標準，包括尋向功能。此模組能在高達105°C的寬廣溫度範圍內運作，再結合其長傳輸距離能力，是部署於惡劣環境中的理想選擇。透過採用AoA和AoD尋向技術，NINA-B4模組可同時做為發射器和接收器使用，為室內應用帶來高精準度定位的性能。 另外，u-blox也推出兩款「探索者套件（explorer kit）」，可協助產品開發人員快速評估藍牙尋向和開發高精準度室內定位技術的應用。XPLR-AOA-1和XPLR-AOA-2探索者套件（圖3）都採用NINA-B4藍牙5.1低功耗模組，是專為低功耗、簡易部署和低擁有成本所設計，可輕鬆測試利用藍牙技術來開發門禁控制、碰撞偵測、智慧家電、室內定位和資產追蹤等各種應用。 由於室內定位應用大多是用來提升作業生產力或是提高營業獲利，選擇解決方案時務必優先考慮定位精準度及穩定性，尤其是射頻接收的抗干擾性以及尋向的演算法軟體的一致性。u-blox具有專業核心技術與完整支援資源，確保客戶能夠降低成本、加速開發、改善流程，提升場域管理的效率和競爭力。 < Previous News Next News >