Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics|既存カメラのためのAI安全運用システム
AIイノベーションアワード202601

讓既有攝影機,從「看見」走到「事件結案」。

Tensor Dynamics Watchは、CCTVを、観察、調査、通知、結果の継続的な追跡ができるAI安全運用システムへ拡張します。

原型系統已完成院內私有/離線部署

一度通知して終わりではありません。AIが担当者の到着、リスクの解消、対応の完了を引き続き確認します。

觀察持續理解畫面
調查補齊前後脈絡
通報送達正確人員
追蹤確認安全結案
64單機目標攝影機路數
24/7持續事件理解
1人員做最後決定
WATCH|院内安全イベントの管制画面4 / 4 カメラ接続中
EDGE AI 準備完了
CAM 01急診走廊持續觀察
跌倒候選事件
CAM 02護理站外正常
CAM 03病房通道人員到場
CAM 04管制出入口正常
既存CCTV院内Edge AI事件調查人工決策判断するのは人
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics|既存カメラのためのAI安全運用システム
AIイノベーションアワード202602

跨域團隊,把研究能力轉成可部署系統。

医療現場の課題定義、Computer Vision、Edge AI、分散システム、製品開発を、コアチームが直接担当します。

01

胡智堯

創業者・CEO

台湾大学医学部・情報工学研究科のバックグラウンド。SIGGRAPH、CVPR、CoRLで研究を発表。

  • 醫療場域需求與產品策略
  • AI Agentとタスクフローの設計
  • 商業拓展與合作驗證
02

葉又齊

CTO

マルチエージェントAI、Vision-Language Model、リアルタイム映像パイプライン、プラットフォーム設計を主導。

  • Computer VisionとEdge AI
  • 分散式系統與事件資料庫
  • 設備整合、可靠性與擴充性
執行證據

不是概念提案,已有原型與場域驗證。

01

64画面のWatchデスクトップ製品

完成可同時管理大量攝影機的操作介面與推論流程。

02

約 60 路壓力測試

GW Instekとのシナリオテストで、複数映像の負荷を検証。

03

公共場域合作經驗

與臺北市政府交通局進行交通事件應用評估。

04

Physical AIへの拡張

ArduPilotのシミュレーションフローをテスト済み。連携用にThunder Tigerの機体を取得。

場域需求 AI推論 系統架構 產品落地
既存CCTV院内Edge AI事件調查人工決策判断するのは人
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics|既存カメラのためのAI安全運用システム
AIイノベーションアワード202603

問題不在攝影機數量,而在事件流程中間的斷點。

現行系統多半停在「偵測到一個畫面」;醫院需要的是跨時間、跨鏡頭、跨人員的完整處置流程。

監看負擔過高

值班人員無法長時間同時監看病房、急診、走廊與出入口。

單點辨識缺少脈絡

一張畫面無法判斷徘徊、衝突升高或跌倒後是否恢復。

處置工具彼此割裂

攝影機、門禁、護理站、保全與通訊工具沒有共同事件紀錄。

告警之後無人追蹤

無法回答人員是否到場、風險是否解除、事件是否已結案。

現行安全作業流程4 個主要斷點
攝影機畫面

影像存在,但需要人員持續盯看

資料斷裂
單點告警

有事件訊號,但缺少前後脈絡

資料斷裂
人工通報

資訊重新口述,證據與時間容易遺失

資料斷裂
現場處置

完成與否未回寫到同一事件

造成的管理風險誤報疲勞反應延遲責任不清無法稽核
醫院需要的不是更多畫面,而是可被追蹤、查證與結案的事件。
既存CCTV院内Edge AI事件調查人工決策判断するのは人
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics|既存カメラのためのAI安全運用システム
AIイノベーションアワード202604

院内Edge AIで、認識・推論・対応・追跡をひとつの循環にします。

輕量視覺模型常時監測;只有候選事件啟動大型模型與代理調查,兼顧速度、成本、隱私與治理。

01

感知

人物、姿態、物件、區域與軌跡

02

推理

任務規則、時間序列與場域情境

03

調查

回看前後畫面並搜尋相鄰鏡頭

04

行動

通知、警示燈、蜂鳴器與門禁整合

05

結果追蹤

確認人員到場、風險解除與事件結案

プライベートEDGE AIWatchイベントエージェント

院內推論|事件驅動|完整稽核

既存CCTV 人員通知 現場警示 門禁設備 事件資料庫
人員保有最終決策權

高風險實體動作需人工確認;每次模型判斷與設備動作皆留存稽核軌跡。

既存CCTV院内Edge AI事件調查人工決策判断するのは人
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics|既存カメラのためのAI安全運用システム
AIイノベーションアワード202605

6 項可重現任務,驗證完整事件流程。

評估重點不是單一辨識畫面,而是事件發現、調查、通知、人員到場到結案的端到端成效。

01

跌倒與久未起身

確認是否自行起身、人員是否到場,追蹤至安全結案。

發現調查結案
02

徘徊與限制區域

依區域、時段、停留時間與反覆接近行為判斷。

發現調查結案
03

衝突與人員求援

回看前後脈絡,查證推擠、追逐、投擲與求助動作。

發現調查結案
04

動線與環境安全

偵測推床、輪椅或設備阻塞,確認障礙是否移除。

發現調查結案
05

跨鏡頭主動調查

搜尋相鄰鏡頭,整理人物路徑、時間軸與證據鏈。

發現調查結案
06

自然語言任務

用白話指定鏡頭與規則,串接通知與結果追蹤。

發現調查結案
複審評估表

所有任務採同一組可量測指標

指標量測方式輸出
事件成功率腳本重複測試成功/失敗
發現延遲事件發生至建立事件秒
誤報/漏報人工標註對照比例
證據完整度前後畫面與時間軸0–100%
人員到場時間通知至現場確認分鐘
安全結案率事件生命週期比例

每項任務保留事件紀錄、關鍵畫面、模型判斷、人工回覆與結案時間。

既存CCTV院内Edge AI事件調查人工決策判断するのは人
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AIイノベーションアワード202606

六層架構,把影像轉成可查證的安全工作流程。

分層推論降低常時運算成本;事件資料、人工回覆與設備動作皆在同一稽核軌跡中。

01

感測接入

RTSP · ONVIF · VMS

沿用既有設備
02

視覺感知

偵測 · 追蹤 · 姿態

常時低成本運作
03

事件路由

候選事件 · 算力調度

只升級重要事件
04

代理調查

脈絡 · 跨鏡頭 · 證據

建立可查證結論
05

行動整合

通知 · API · Edge I/O

人工決策後執行
06

事件治理

搜尋 · 稽核 · 留存

完整事件生命週期
資料最小化
常時影像感知
候選事件升級
需人工處置事件
示意:讓大型模型只處理值得調查的事件,不持續分析所有畫面。
部署選項
混合雲彈性擴充與集中管理
院內私有醫療場域建議方案
完全離線Edge AIとローカルイベントDB
治理原則

權限控管

事件可回溯

人員最終確認

留存政策可設定

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Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics|既存カメラのためのAI安全運用システム
AIイノベーションアワード202607

既有約 60 路測試基礎,複審階段挑戰 64 路連續運作。

実際のカメラ、Edge AIホスト、警報機器を使い、負荷、応答遅延、イベント調査能力、安定性を測定します。

IPカメラ2–4台

RTSP/ONVIF接続と時刻同期

Edge AIホスト1台

Apple Silicon、RTXワークステーション、または院内サーバー

實體告警套件

ESP32/Relay、警告灯、ブザー、入退室管理

負載驗證階梯

再現可能なデモから64映像の連続負荷へ

測定可能
4デモ
16功能
32壓力
≈60既有測試
64複審目標
推論延遲每秒處理量GPUメモリ同時事件數連續運作穩定性
Tensor Dynamics Physical AIミッション制御プロトタイプの実画面
實際產品介面截圖Physical AIのミッション計画と人による承認フロー
可驗證任務、路徑、事件與核准狀態皆可留存有門檻部署前由操作人員確認
既存CCTV院内Edge AI事件調查人工決策判断するのは人
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics|既存カメラのためのAI安全運用システム
AIイノベーションアワード202608

先用 4 路證明價值,再擴到整個院區。

B2Bソフトウェアライセンス、導入支援、年間保守を中心に展開。監視負担と事件リスクが高く、既存カメラのある現場から始めます。

01

試験導入

4 路攝影機|14–30 天

驗證 1–2 個高價值場景

02

病房/院區

16–64 路攝影機

建立標準作業與整合流程

03

多院區擴展

共用模型與管理政策

依場域保留私有部署

收入模式
軟體授權依路數/院區
導入服務流程與設備整合
年度維護更新、監控與支援
優先市場

醫院/急診

精神醫療

長照/護理之家

大型醫療園區

Tensor Dynamics Watch公式サイトの台北市政府交通局との協力ページ
官網實績頁面截圖已累積公共場域合作與真實事件評估經驗
1場域夥伴

重要度の高いイベントと現行SOPを確認

2系統整合商

接入攝影機、網路與門禁

3規模部署

以指標證明後擴增路數