Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics｜기존 카메라를 위한 AI 안전 운영 시스템
AI 혁신상 202601

01｜提案整體說明

讓既有攝影機，從「看見」走到「事件結案」。

Tensor Dynamics Watch는 CCTV를 관찰, 조사, 통보, 결과 추적까지 수행하는 AI 안전 운영 시스템으로 확장합니다.

原型系統已完成院內私有／離線部署

한 번의 알림으로 끝내지 않습니다. AI가 담당자 도착 여부, 위험 해소 여부, 사건의 실제 종결 여부를 계속 확인합니다.

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｜병원 내 안전 사건 관제4 / 4 카메라 연결됨
EDGE AI 준비 완료
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
기존 CCTV병원 내 Edge AI事件調查人工決策최종 판단은 사람에게
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics｜기존 카메라를 위한 AI 안전 운영 시스템
AI 혁신상 202602

02｜團隊介紹、組成與分工

跨域團隊，把研究能力轉成可部署系統。

의료 현장의 문제 정의, Computer Vision, Edge AI, 분산 시스템, 제품 엔지니어링을 핵심 팀이 직접 담당합니다.

01

胡智堯

창업자 및 CEO

국립타이완대학교 의학과 및 컴퓨터공학 대학원 배경. SIGGRAPH, CVPR, CoRL에서 연구 발표.

  • 醫療場域需求與產品策略
  • AI Agent 및 작업 흐름 설계
  • 商業拓展與合作驗證
02

葉又齊

CTO

멀티 에이전트 AI, Vision-Language Model, 실시간 영상 파이프라인, 플랫폼 아키텍처를 총괄.

  • Computer Vision 및 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

64개 화면의 Watch 데스크톱 제품

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 Instek과의 시나리오 테스트로 다중 영상 부하 검증.

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 확장

ArduPilot 시뮬레이션 절차를 테스트했으며, 연동을 위해 Thunder Tiger 기체를 확보.

場域需求 AI 추론 系統架構 產品落地
기존 CCTV병원 내 Edge AI事件調查人工決策최종 판단은 사람에게
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics｜기존 카메라를 위한 AI 안전 운영 시스템
AI 혁신상 202603

03｜產業場景痛點

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。
기존 CCTV병원 내 Edge AI事件調查人工決策최종 판단은 사람에게
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics｜기존 카메라를 위한 AI 안전 운영 시스템
AI 혁신상 202604

04｜Physical AI／Embodied AI 솔루션

병원 내 Edge AI로 인식·추론·조치·추적의 순환을 구축합니다.

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

프라이빗 EDGE AIWatch 이벤트 에이전트

院內推論｜事件驅動｜完整稽核

기존 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。

기존 CCTV병원 내 Edge AI事件調查人工決策최종 판단은 사람에게
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics｜기존 카메라를 위한 AI 안전 운영 시스템
AI 혁신상 202605

05｜2차 심사에서 시연 가능한 구체적 작업

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。

기존 CCTV병원 내 Edge AI事件調查人工決策최종 판단은 사람에게
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics｜기존 카메라를 위한 AI 안전 운영 시스템
AI 혁신상 202606

06｜시스템 구조 및 AI 통합 설계

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

알림 · 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 및 로컬 이벤트 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

기존 CCTV병원 내 Edge AI事件調查人工決策최종 판단은 사람에게
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics｜기존 카메라를 위한 AI 안전 운영 시스템
AI 혁신상 202607

07｜硬體平台與實體驗證規劃

既有約 60 路測試基礎，複審階段挑戰 64 路連續運作。

실제 카메라, Edge AI 호스트, 물리적 경보 장치로 부하, 응답 지연, 사건 조사 능력, 안정성을 측정합니다.

IP 카메라 2–4대

RTSP／ONVIF 연결 및 시간 동기화

Edge AI 호스트 1대

Apple Silicon, RTX 워크스테이션 또는 병원 내 서버

實體告警套件

ESP32／Relay, 경광등, 부저 및 출입 통제

負載驗證階梯

재현 가능한 데모에서 64개 영상 연속 부하까지

측정 가능
4데모
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 메모리同時事件數連續運作穩定性
Tensor Dynamics Physical AI 임무 제어 시제품 실제 화면
實際產品介面截圖Physical AI 임무 계획 및 사람의 승인 절차
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
기존 CCTV병원 내 Edge AI事件調查人工決策최종 판단은 사람에게
Tensor Dynamics WatchTensor Dynamics｜기존 카메라를 위한 AI 안전 운영 시스템
AI 혁신상 202608

08｜商業模式與市場發展規劃

先用 4 路證明價值，再擴到整個院區。

B2B 소프트웨어 라이선스, 도입 서비스, 연간 유지보수를 중심으로 운영합니다. 모니터링 부담과 사건 위험이 높고 기존 카메라가 있는 현장부터 시작합니다.

01

파일럿

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 공식 사이트의 타이베이시 교통국 협력 페이지
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

우선순위가 높은 사건과 현행 SOP 확인

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