智慧城市

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從試點到全區的 AI 公共安全

東京都某個約 21 萬居民的區，成為日本首批在區級政府層面導入 AI 安防攝影機的市政之一。該區原本就在街道與車站佈設了相當規模的攝影機網路；其中環繞最高人流量交通樞紐的一批攝影機正升級為攝影機端 AI 推論，沿主要幹道亦另外部署具備電池備援的災害用攝影機。

Atomrock 提供整套底層架構：每個攝影機位置的邊緣 AI 裝置、中央管理雲端，以及區公所統一控制介面。即時監控與警察、消防應變系統整合，隱私控管則限定授權人員存取即時影像，並強制執行明確的影像保存期限。

挑戰

城市級安全，但無城市級操作員

與東京其他多數地區相同，該區面臨多重公共安全壓力交織的局面。人口高齡化意味著更多失智症患者與弱勢長者在街頭走失。高人流量的交通樞紐使行人流量持續成長。災害整備，例如地震應變、颱風疏散、路況監控，已成為市政常態任務，而非定期演練。

既有攝影機基礎設施只能記錄事件，無法主動行動。該區需要的是一層在既有網路之上即時運作的 AI、可進行失蹤人口搜尋與定位的能力、達到疏散級別可靠度的災害情境支援，以及能讓居民信賴的隱私姿態，同時不擴增公共安全團隊的操作員人力。

解決方案

於既有攝影機網路上的分散式邊緣 AI

Atomrock 部署四層架構：攝影機饋入邊緣 AI 裝置，邊緣裝置串流至 Atomrock 中央管理雲端，區公所授權人員從統一中央控制介面操作。臉部辨識與人物追蹤推論於邊緣執行，辨識在本地以最低延遲完成，僅相關事件與後設資料上傳。

系統直接整合警察與消防部門的派遣作業流程。當區公所啟動失蹤人口搜尋、或巡邏中標記事件，同一介面驅動整個應變。具備電池備援的災害攝影機在電網斷電時仍維持上線，提供即時路況畫面，協助該區沿幹道指揮疏散。

隱私由設計層面強制：影像於明確保存期限後自動刪除，即時觀看僅限少數授權區政府人員。集中式管理、分散式執行，單一操作員介面涵蓋整個區，不會在居民日常生活中擴張監控接觸面。

成果

更快的搜尋、協同的災害應變、更強的公眾信任

系統正式上線後，跨越該區當初界定的三大公共安全支柱：預防犯罪：透過攝影機網路更快地辨識與追蹤可疑人物；災害應變：電網斷電時攝影機仍在線，提供即時路況與疏散畫面；社區守護：搜尋能力協助在數分鐘內定位走失的兒童與失智症患者，而非街頭巡邏耗時數小時。

警方介面的調查效率提升。區政府、警察與消防之間的應變協同從同一個共享介面運作。關鍵的是，隱私姿態（明確的保存期限、限制存取、邊緣本地推論）經得起公眾檢視，這是任何 AI 公共安全平台得以擴展的前提。該區即為驗證點；東京其他區正評估採用同一架構擴展。

如欲了解 Atomrock AI 公共安全平台如何支援市政、交通與公共基礎設施部署，歡迎與我們聯絡。