Protex AI 是总部在都柏林、美国据点设于波士顿的工安科技公司。它跟同类产品最大的差异在架构：影像分析全部在厂内的边缘装置上完成，原始影片不会上传云端，只有分析后的事件资料才离开现场。对于隐私法规严格的欧洲客户来说，这不是加分项而是必要条件。
功能特色与适用场景
产品本身把既有 CCTV 变成「现场智慧」的来源，侦测范围不只工安——PPE 配戴、人因姿势风险、车辆管制这些是安全面；另一半则是营运面，像产线瓶颈、动线阻塞、流程偏离。这个双轨设计很聪明，因为工安预算通常难拿，但只要能同时给出营运效率数字，采购案就好谈很多。系统可以跟既有的 EHS 管理系统和 BI 工具串接，自动产生报表与告警。他们在 2025 年 1 月宣布完成 3,600 万美元 B 轮募资，客户名单包含 DHL、Amazon、Sysco、可口可乐与通用汽车。
适合物流、制造、零售、食品饮料与仓储业，特别是跨国企业里需要通过 GDPR 或类似个资规范的单位。台湾的科技厂与物流中心如果有欧洲母公司或客户稽核要求，Protex AI 的边缘架构会是明显优势——影像不出厂这件事在跟法务解释时省下的力气，比技术规格本身还值钱。
主要功能
- 边缘运算架构，影像于现场处理，原始影片不上云
- 接入既有 CCTV，无须更换摄影机硬体
- 工安侦测：PPE 合规、人因姿势风险、人车动线管制
- 营运侦测：产线吞吐瓶颈、动线阻塞、流程偏离
- 与既有 EHS 管理系统、BI 工具整合
- 自动化报表与即时告警
常见用途
- 物流仓储的堆高机与行人冲突预警
- 产线 PPE 合规自动稽核
- 仓库动线阻塞与吞吐瓶颈分析
- 跨厂区的工安事件统计与趋势报表
- 需符合 GDPR 等隐私规范的影像分析场景
主要功能
- 边缘运算架构，影像于现场处理，原始影片不上云
- 接入既有 CCTV，无须更换摄影机硬体
- 工安侦测：PPE 合规、人因姿势风险、人车动线管制
- 营运侦测：产线吞吐瓶颈、动线阻塞、流程偏离
- 与既有 EHS 管理系统、BI 工具整合
- 自动化报表与即时告警
优点
- 边缘处理的隐私架构是真实的差异化，不是行销包装
- 同时给工安与营运两种价值，内部提案时比较好说服财务
- 客户名单有 DHL、Amazon、GM 等大型企业背书
- 沿用既有摄影机，硬体投资相对可控
缺点
- 需要在厂内部署边缘运算装置，机房与网路配置要先盘点
- 未公开定价
- 跟 Intenseye、Voxel 功能高度重叠，选型时容易陷入规格比较的泥沼
- 员工行为监控的劳资议题同样存在，不会因为影像不上云就消失
使用场景
- 物流仓储的堆高机与行人冲突预警
- 产线 PPE 合规自动稽核
- 仓库动线阻塞与吞吐瓶颈分析
- 跨厂区的工安事件统计与趋势报表
- 需符合 GDPR 等隐私规范的影像分析场景
编辑点评
总编辑的话：我觉得 Protex AI 最聪明的地方不是技术，是产品定位。工安部门要预算永远是最难的——因为它的绩效是「没发生的事」，很难量化。他们把营运效率分析绑在同一套系统里，等于帮客户的工安主管找了个可以跟财务长对话的理由。至于边缘架构，在欧洲那是门票不是加分；但如果你在台湾、又刚好要应付欧洲客户的稽核，这张门票会替你省很多事。
常见问题
「边缘运算」实际上是什么意思？
就是影像分析在你厂内的机器上跑完，只有结果（例如「10:32 三号门有人未戴安全帽」）传出去，原始影片留在现场。相对地，云端架构要把影像串流上传到外部伺服器分析。差别在于资料落地与频宽成本。
跟 Intenseye 怎么选？
Protex AI 的边缘隐私架构对受 GDPR 或严格个资稽核的单位比较有利；Intenseye 在人因姿态分析与自有工业硬体上着墨较多。如果隐私合规是你的第一顺位，Protex AI 值得优先评估。
影像不上云，那报表怎么看？
分析后的事件中继资料（时间、地点、事件类型、严重度）还是会同步到管理平台，你在仪表板上看得到统计与趋势，只是不会有原始影片在云端。需要调阅画面时通常会有受控的存取机制。