Everguard.ai
融合電腦視覺、穿戴裝置與 IoT 感測的重工業安全平台
Everguard.ai 走的路線跟其他純影像派的工安 AI 不太一樣：他們主打「感測融合」（sensor fusion），把電腦視覺、穿戴裝置、室內定位（RTLS）與各種 IoT 感測器的訊號整合在一起，建構出比單靠攝影機更完整的現場風險圖像。旗艦平台叫 Sentri360。
功能特色與適用場景
為什麼要多此一舉加穿戴裝置？因為重工業現場有太多攝影機看不到的地方——鋼廠的爐區、高溫粉塵、遮蔽物後方。純視覺方案在這些環境會直接失效。Everguard 的做法是讓工人身上的裝置也成為感測節點，配合定位系統知道每個人在哪，再跟影像資料交叉比對。他們把這套理念稱為「Worker-Centric AI」（以工人為中心的 AI），強調不只是給管理者看的儀表板，工人本身也會即時收到危險警示。實務應用集中在鋼鐵、金屬加工這類高風險重工業。要留意的是他們官網有 Vercel 的機器人防護機制，用一般瀏覽器以外的方式存取可能會被擋。
適合鋼鐵、金屬冶煉、重型製造這類「攝影機看不全」的高風險場域。台灣的鋼鐵與金屬加工業其實是很對應的客群——中鋼體系、各地的鑄造與熱處理廠，作業環境的高溫、粉塵、視線遮蔽都是純視覺方案的死穴。但相對地，導入成本也高：你不只買軟體，還要幫每個工人配戴裝置、建置定位基礎設施，這是一整套工程。
主要功能
- Sentri360 平台：整合電腦視覺、穿戴裝置、RTLS 定位與 IoT 感測
- 感測融合分析，補足單一影像來源的死角
- 工人端即時危險警示（不只管理端儀表板）
- 邊緣運算處理，降低延遲
- 針對鋼鐵、金屬加工等重工業場景設計
- 人員即時位置追蹤與危險區域接近警示
常見用途
- 鋼鐵廠爐區的人員接近危險區域警示
- 重機具作業範圍內的人員侵入偵測
- 高溫、粉塵環境下的工人生理狀態與位置監控
- 緊急疏散時的人員即時清點與定位
- 重工業的工安事件根因分析
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話總編輯的話：我蠻欣賞 Everguard 把「Worker-Centric」放在檯面上講這件事。多數工安 AI 說穿了是做給管理層看的——儀表板、合規報表、稽核數字，工人本身其實沒有從中得到什麼。他們至少把警示送到工人身上，讓這套系統對現場的人有直接價值。這不只是產品設計，也是導入成敗的關鍵：一個讓工人覺得「這在保護我」的系統，落實率會完全不一樣。
主要功能
- Sentri360 平台：整合電腦視覺、穿戴裝置、RTLS 定位與 IoT 感測
- 感測融合分析，補足單一影像來源的死角
- 工人端即時危險警示（不只管理端儀表板）
- 邊緣運算處理，降低延遲
- 針對鋼鐵、金屬加工等重工業場景設計
- 人員即時位置追蹤與危險區域接近警示
適用場景
- 鋼鐵廠爐區的人員接近危險區域警示
- 重機具作業範圍內的人員侵入偵測
- 高溫、粉塵環境下的工人生理狀態與位置監控
- 緊急疏散時的人員即時清點與定位
- 重工業的工安事件根因分析
Everguard.ai 的優點與缺點
優點
- 多重感測來源在高溫、粉塵、遮蔽的重工業環境比純視覺可靠得多
- 警示直接送到工人身上，而不只是事後給主管看報表
- 針對重工業的專精程度高於通用型工安平台
- 定位資料在事故發生時對緊急應變有實際價值
缺點
- 導入成本明顯高於純影像方案，牽涉穿戴裝置採購與定位基礎建設
- 穿戴裝置的落實率是老問題——工人不戴，系統就瞎了一半
- 官網有機器人防護機制，公開資訊取得不如同業容易
- 未公開定價；人員定位追蹤的隱私爭議比純影像更敏感
Everguard.ai 常見問題
為什麼需要穿戴裝置，光靠攝影機不行嗎？
在鋼廠這種環境真的不行。高溫造成的熱擾動、粉塵、大量遮蔽結構會讓影像分析可靠度大幅下降。穿戴裝置加上定位系統可以在攝影機看不到的地方繼續提供資料，這是 Everguard 的核心設計理由。
工人不想戴怎麼辦？
這是這類方案最現實的問題，而且沒有技術解法。實務上要靠把裝置整合進原本就得穿戴的護具（安全帽、背心）、讓它對工人本身有價值（例如即時警示救過命的案例），以及明確的資料使用界線。純靠規定強制通常撐不久。
跟純影像的 Intenseye、Voxel 怎麼選？
看你的現場環境。如果是一般工廠、倉庫、物流中心，攝影機視野良好，純影像方案便宜又夠用；如果是鋼廠、鑄造、高溫高粉塵、大量遮蔽的重工業，感測融合的必要性就出來了。別為了用不到的能力多付錢。
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