傳統影像監控系統與人工智慧有個關鍵差異點：傳統影像監控系統主要是「記錄已發生的事件」，而人工智慧驅動的威脅偵測系統則強調「在事件惡化為危機之前即時介入」。過去數十年來，影像管理系統（Video Management System, VMS）本質上屬於被動工具，需仰賴人員長時間監看多個畫面。然而，認知心理學研究指出，人類在持續監控任務中，注意力在20~30分鐘後即顯著下降，甚至在輪班後可能錯過近半數關鍵事件，此並非訓練不足，而是生理機制導致。
AI與電腦視覺技術的導入，則徹底改變了這一模式。透過大量標註影像訓練的模型，系統可在每秒數十幀的速度下，同步分析多支攝影機畫面中的所有像素，不受疲勞與注意力衰退影響。一旦偵測到特定威脅特徵，如人體墜落軌跡、未授權人員進入限制區或其他異常行為，即可在數秒內發出警示。根據相關研究，AI影像分析市場正快速成長，顯示該技術已由概念驗證進入實務應用階段。
在系統架構上，AI威脅偵測多採邊緣運算（Edge Computing）模式，將分析流程部署於現場設備中，包含動作分割、物件辨識、威脅判斷、信心評估與警報生成等階段。整體運算可於數秒內完成，且原始影像不需離開現場，僅傳輸結構化警報資訊，有助於兼顧即時性與資料安全。
此外，該技術亦促成「安全（Security）與職業安全（Safety）」的整合。傳統上兩者分屬不同管理體系，而AI影像分析可在同一平台上同時執行多種風險辨識任務，例如跌倒偵測、違規進入場所、群聚密度分析等，使安全管理由單一事件監控，轉為多面向整合防護。
隨著技術發展，2026年另一項重要趨勢為「代理式AI（Agentic AI）」。此類系統不僅負責偵測風險，亦可自動執行後續處置流程，例如篩選高可信度事件並回報人員，降低過多警報造成的「警報疲勞」問題。研究指出，當警報量過高時，人員忽略比例將顯著上升，而智慧篩選機制將可有效避降低該狀況發生。
從產業應用觀察，醫療、教育、製造及公共空間等領域皆展現高度需求。例如製造業長期面臨高風險作業環境，而 AI 可用於預防跌落及設備操作風險；醫療與教育場域則因人員密集與高安全需求，亦逐漸導入相關技術。
結語
綜合而言，人工智慧與電腦視覺技術的導入，使影像監控系統由傳統的被動紀錄工具，轉變為具備即時辨識與主動預警能力的安全管理系統。透過邊緣運算與即時影像分析，不僅可克服人力監控的生理限制，更能在風險尚未發展為事故前即時介入，顯著提升工安防護效能。同時，AI 技術促進了實體安全與職業安全的整合，使安全管理由單一事件處理，進一步發展為多面向、系統化的風險控管模式。
未來，隨著代理式 AI 等技術成熟，安全系統將逐步具備自主判斷與應變能力，有助於降低警報疲勞並提升管理效率。然而，在導入過程中仍需兼顧系統準確性、管理制度及人員信任，以確保技術應用能穩定發揮其預防事故之效益。整體而言，AI 已不僅是輔助工具，而是推動職業安全管理邁向預測化與智慧化的重要關鍵。