AI CCTV 最大特色是能在裝置端直接執行影像辨識，避免雲端壓縮、上傳、解壓等程序造成三秒以上延遲，可即時因應弱勢用路人保護、無號誌路口安全與闖紅燈預測等痛點。高雄市交通局副局長劉建邦表示，近年所有市府智慧交通專案已全面採用 AI CCTV，從道路安全到智慧號誌均扮演關鍵角色，並強調「如何快速從感測到決策，是智慧交通核心能力」。中華智慧運輸協會副理事長曾詩淵則呼籲，未來地方政府應將評測結果作為 CCTV 建置依據，並逐步推動成交通部正式規範。台北市交通局也指出，台北近年行人安全警示措施皆採邊緣運算，希望2029年能完整展現台灣科技實力。
會中，軟體院 FAiTH AI 評測實驗室宣布義隆電成為首家完成評測的廠商，並以 99 分展現成熟技術與在地實證能力，凸顯 AI CCTV 在自動駕駛與 ADAS 趨勢中的重要性。
義隆電今年 8 月於美國亞特蘭大 ITS World Congress 正式發表自研 On-Device AI CCTV，AI 模型部署於攝影機端運算，不僅符合全球智慧交通設備向邊緣運算發展的趨勢，也大幅提高系統穩定性、降低對網路品質的依賴，特別適用於高風險路口；更重要的是，整套設備從晶片、軟硬體到製造均「100%台灣研發與生產」。
該產品整合台灣半導體與交通系統整合強項，由義隆電自行開發 AI SoC 與演算法，打造「從晶片到應用」的完整方案。功能涵蓋行人偵測、來車預警、無號誌路口衝突預測、闖紅燈預測等，從感知到決策最快僅需 0.05 秒，在危險發生前即能提前預警，提升交通安全反應時間。
在能源效率方面，AI 運算僅需約 5W，耗能僅市面常見設備的十分之一；低照度感測功能無需輔助光源，不僅降低建置後用電，也兼具節能與減碳效果，符合政府推動的 ESG 與淨零政策。低功耗亦讓設備在停電時能用備援電力維持更長運作時間，強化城市交通韌性。
義隆電表示，未來將持續與中央及地方政府合作，推動 AI CCTV 在全台路口與智慧路側設備落地，從行人保護出發，帶動城市在安全、節能與韌性三面向全面升級。
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