智慧安防技術的發展趨勢近年是業界焦點之一，這是因為面對大量的影像資料，如何運用底層算力將傳統監控重塑為更具自動化效益的AI 化工作流，對於許多場域的攝影機建構和維運來說，是企業數位轉型的核心課題。由於可以從中提取大量有價值的數據，影像有如新一代的石油，相關應用一直急速增長。
威聯通（QNAP）在 Computex 2026 展覽中，展示了新一代 QVR Surveillance 生態系，將傳統 NVR 的功能與儲存架構進行深度整合。從底層效能擴充、事中自動化驗證，到事後智慧檢索與 LLM 自動產出報告，全面重塑端到端的安全監控工作流，展現出地端 AI 整合的技術演進。
工作流的算力基石：解鎖單機效能與授權成本
要建立流暢的 AI 自動化流程，底層硬體效能與合理的授權架構缺一不可。許多傳統監控架構在面臨大規模頻道擴充時，往往需要疊 CMS（集中管理系統）或額外增購多項進階授權，這容易增加整體擁有成本與管理複雜度。
整合授權，精簡配置流程
QNAP 將 QVR Pro 和 QVR Elite 整合為全新的 QVR Surveillance，既有授權可無縫轉換。部分過去需要繁瑣加購的進階功能（例如無限回放）在全新版本中改為內建免費，有助於精簡 IT 人員的部署流程，讓預算配置更具效益。
單機 1,024 頻道，消除架構天花板
過去傳統方案在單台設備上通常設有數十到 100 支攝影機的效能上限，若要架構大規模案場就必須串聯多台機器。QNAP 單台 NAS 最多可支援高達 1,024 個攝影機頻道的吞吐量，能將大量影像串流直接導入後端 AI 引擎，提供更精簡的單機架構以支撐自動化工作流。
網頁瀏覽器版本用戶端
過去的監控系統常依賴專屬的 Windows/macOS 客戶端軟體，當管理人員使用 Chromebook、輕量化平板或非主流作業系統的裝置時，往往無法順暢觀看或調閱影像。在傳統的企業級或跨國企業 IT 環境中，更往往面臨企業 IT 政策的硬性限制，許多大型企業、金融機構或政府單位的 IT 部門出於資安防護考量，會嚴格禁止基層人員、現場維運工程師或外部承攬商在工作站或個人電腦上自行安裝任何第三方桌面應用程式。
QVR Client Web Beta 繼四月的開發預覽後，現已開放社群試用。Beta 版本涵蓋與預覽貼文中相同的功能範圍，包括即時影像瀏覽、影像回放、視圖攝影機及電子地圖(E-map)控制、時間軸操作、介面設計維持與桌面版 QVR Pro Client 相近的佈局，現有使用者可無縫上手，串流切換方式也與桌面版相同。
CyberQ 詢問 QNAP 攤位人員將在 2026 年稍晚推出正式版，使用者只需透過主流瀏覽器（Chrome, Edge, Safari），即可免下載、免安裝應用程式，即開即用登入系統，算是不錯的規劃，能降低第一線工程師的維護技術門檻，且更能符合企業 IT 的內部安全合規政策。
重塑核心安防工作流：從物件比對到 VLM 與 LLM 的全面整合
相較於限制在單一生態圈內的傳統做法，QNAP 透過多元 AI 技術各司其職，在展場現場模擬了事前防禦、事中驗證、事後秒級與自動結案報告的開放式全自動體驗。
事前與事中：核心 AI 整合與複合式驗證工作流
AI 整合與加值生態
QVR Surveillance 將影像儲存節點重塑為「邊緣 AI 推理與決策中心」，內建 QVR Face（人臉識別） 與 QVR Human（人體 / 人流偵測）。系統深度支援開放生態，能直接接收外部第三方（如智慧攝影機、重要道路路口辨識或車牌辨識 LPR）傳來的事件元數據（Metadata）。
重塑工作流實例
當前端第三方攝影機觸發警報時，該事件不會直接發出假警報，而是立刻重導回 NAS AI 引擎進行二次智慧評估。系統會自動同時交叉驗證人體形狀與真實人臉來過濾干擾（Anti-forgery）。一旦確認是真實威脅，即時透過通知中心（QST）自動聯動門禁鎖定（DIDO）或發送警報，完成無縫的全自動防禦工作流。
事後追查：地端 VLM 搜尋與 LLM 自動報告的智慧維運
調閱歷史影像時如果仍卡在傳統的看縮圖、動態快進階段，在大量資料面前容易耗費過多的人力與時間。QNAP 這次主打影像檢索 2.0，將運算移至伺服器端（地端）消化，不消耗管理員終端電腦的效能。
Smart Search（事後搜尋）
專精於高效率的物件偵測與特徵比對，在短時間內撈出畫面中的關鍵目標。
DeepSearch（地端視覺語言搜尋）
導入最新穎的 VLM（Visual Language Model） 技術。管理員完全不需辛苦拉動時間軸，直接在地端輸入自然與一（例如 “People who eat bento boxes（吃便當的人）”），AI 就能直接理解畫面內涵並精準調出畫面。
LLM 智慧自動報告
當 VLM 幫你撈出歷史畫面後，工作流並未結束。QNAP 結合 LLM（大語言模型），能自動將複雜的管理維運指令轉為系統操作。系統會自動彙整事件時間、辨識特徵與截圖，一鍵產生結構化的分析報告，最佳化以往人工截圖與撰寫 IT 稽核報告的維運流程。
打破冷資料死格式的錄影保險箱工作流
QVR Recording Vault 可搜尋的跨地域錄影保險箱
針對多據點、跨地域企業（如連鎖超商），一般系統的備份頂多只是把影像當死資料以普通檔案格式同步到總部。總部想調閱特定事件時，往往需要整檔下載並慢慢快進，容易浪費頻寬與時間成本。
元數據同步，隨時可檢索
透過 QVR Recording Vault，前端分店只需配置小型硬體存放 2 週錄影。當影像備份到總部 NAS（可存放 180 天）時，它的 AI 標籤、時間軸與監控元數據是完全同步保留且維持原生監控格式的。總部管理員可以直接利用展場最新的地端視覺語言 VLM 搜尋技術，跨店秒級檢索全台分店的歷史備份畫面（例如輸入 “People who eat bento boxes”），實現前端硬體精簡、頻寬節省與總部高效稽核的平衡。
多元算力加持的無痛數位升級（NAS as Hardware Platform）
為了解決現場買家既有案場難以更換架構的問題，QNAP 採用適當的規劃來實作，並且具備開放的系統相容性。
TVR 系列（無痛升級的內部 AI 網路工作流）
以展場焦點 TVR-AI200 為代表，完全免授權啟用，具備 16 埠 PoE 供電，適合習慣傳統 NVR 操作的廠商，只要用部署一般攝影機的方式，就能對現有的環境以及新的專案進行無痛的數位升級。在不改動既有架構的狀況下無縫加入 AI 辨識能力，同時維持穩定、安全的內部網路連線環境。
NAS as Hardware Platform（頂級第三方 VMS 的多元開放硬體平台）
許多傳統方案主打一站式品牌閉環，系統相對排他，不容易去執行外部大型第三方監控軟體。而 QNAP NAS 因為具備虛擬化技術，已獲得 Nx Witness、Milestone 等國際 VMS 大廠官方認證，用戶可在 Virtualization Station（虛擬化工作站） 中一鍵部署 Nx Witness 監控伺服器。
在硬體加速部分，系統不僅支援 GPU 直通（GPU Passthrough）以掛載 NVIDIA RTX A2000 / A4000 等專業顯示卡，讓 Nx Witness 的最新 AI Manager 模組直接調用地端 GPU 算力，也能擴充支援 DeepX NPU 等低功耗 AI 晶片裝置。這讓傳統舊攝影機也能透過 NAS 較高運算能力的硬體平台進行 AI 加速，解鎖視覺辨識與物件推理功能。
CyberQ 觀點：以開放與算力重塑智慧安防
在許多品牌主打介面精緻、自給自足的標準化架構市場中，類似 QNAP 這種新穎且具備可負擔成本的規劃和設計，證明了其已跳脫傳統儲存與 NVR 的框架，在影音監控市場具備相當的專家級定位。
CyberQ 認為，當前全球市場的安防需求確實超越了簡單的錄影，有的場域已經上升到需要單機扛起千路頻道的情控，以及結合 Docker 容器微服務與 SD-WAN 網通、希望在地端無縫引進 VMS / VLM / NPU 等跨界 AI 技術，甚至是想要利用 LLM 全自動產出事件分析報告來重塑安全防護流程，這些需求目前已經有廠商可以提供靈活、具硬體彈性的方案，也是很值得探究的領域。
