以「運用科技力量實現安心舒適的世界」為願景的株式會社アジラ(總部:東京都町田市;代表取締役CEO 尾上剛,以下簡稱「アジラ」),已運用NVIDIA Metropolis平台,建構出其視覺語言模型(VLM)整合型AI安防系統「AI Security asilla」的技術基礎,並自2026年6月起展開全面部署。

此技術基礎將VLM的情境認知功能,整合至可即時平行處理大量攝影機影像的大型串流分析平台,且全部運作於同一硬體之上。藉此,單一平台即可承擔從「異常檢測」到「語意理解」的完整影像分析流程。

開發背景

在影像分析現場,隨著監控攝影機數量增加,處理負擔與基礎設施成本持續上升;同時,單靠傳統檢測模型已難以掌握日益複雜的情境理解需求。

作為高階AI技術,VLM因具備整合處理影像與語言的架構,所需運算資源遠高於傳統檢測模型。要實現此技術,必須同時解決「大規模平行處理效率化」與「在不增加資源下實現VLM推論效率化」兩大課題。

アジラ透過活用NVIDIA Metropolis平台的各項SDK,成功克服上述挑戰。系統已於2026年春季啟動先行導入,並自6月起於日本國內大型設施展開全面部署。

平台主要特點

- 大規模平行串流處理:運用NVIDIA DeepStream SDK,同步即時處理多路攝影機串流。 - AI推論效率化:透過NVIDIA Triton Inference Server與NVIDIA TensorRT,優化多個AI模型的推論流程,最大化吞吐量與硬體使用效率。 - VLM同硬體整合:善用推論效率化所釋出的資源餘裕,將VLM與檢測模型部署於同一硬體。除傳統檢測外,更整合提供影像的語意理解功能。 - 全方位影像分析:將包含VLM在內的大規模平行串流處理,整合為單一產品方案,有效壓制導入與營運成本。

技術架構

本平台以NVIDIA Metropolis為基礎,透過NVIDIA DeepStream SDK建構大規模平行串流管線,並運用NVIDIA Triton Inference Server與NVIDIA TensorRT,高效執行各AI模型(行為識別模型與VLM)的推論。由此實現於同一硬體資源範圍內,檢測模型與VLM並行運作的架構。

應用場景

本平台所支援的AI安防系統「AI Security asilla」,主要針對商業設施、辦公大樓、機場與鐵路等交通基礎設施等,需管理大量攝影機的大型場域。結合檢測模型的即時異常偵測與VLM的情境語意理解,協助現場掌握狀況並支援第一時間應變。

未來發展

アジ拉將持續深化NVIDIA Metropolis平台的應用,以整合於同硬體的VLM為核心,將分析範圍從傳統檢測,擴展至更深入的情境語意理解(何事、何地、於何脈絡下發生)。同時,亦將持續提升異常與徵兆的檢測精度,並針對不同現場環境進行模型最佳化。

相關人士評論

【株式會社アジ拉 取締役CTO 若狹政啓】

「我們將過往在行為識別AI領域累積的知識,透過NVIDIA Metropolis平台,實現大規模且高效率的部署。整合VLM於同硬體後,得以以實際可行的成本,向客戶提供不僅『檢測』更進一步『理解情境』的影像分析服務。

在多路攝影機影像上即時運行VLM並非易事,本次架構是跨越此障礙的重要一步。我們將以此平台為基石,持續拓展影像分析的應用可能性。」

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提供資訊

基於此技術基礎的AI安防系統「AI Security asilla」,已自2026年6月起展開全面部署。導入詳情請洽以下聯絡窗口。

※NVIDIA、NVIDIA Metropolis、DeepStream、TensorRT及Triton為美國及其他國家NVIDIA Corporation的商標或註冊商標。

關於「AI Security asilla」

本系統運用AI 24小時全年無休分析既有防盜攝影機影像,即時偵測暴力、跌倒、非法入侵等異常行為,以及徘徊、擁擠、身體不適等需留意行為。在警備人力嚴重短缺的現況下,能捕捉人工監控易忽略的異常,並立即通知警衛或管理人員。因可直接使用既有攝影機,無需額外設備投資,即使人力有限也能維持高水準安全,是次世代的安全解決方案。

株式會社アジ拉

代表者:代表取締役CEO 尾上剛

所在地:東京都町田市中町一丁目4-2

事業內容:以行為識別AI為基礎的各類產品與解決方案之開發與提供

官方網站:https://jp.asilla.com/

本件聯絡窗口

株式會社アジ拉

公關負責人:中村

Email:[email protected]

FACT BOX · 重點整理

  • 來源:PR TIMES
  • 分類:新品
  • 相關組織:NVIDIA Corporation
  • 原文日期2026年6月 / 2026年
  • 產品、服務:AI Security asilla / AsillaVision