喺機場軌道、公路同能源設施旁，「用動物聽得懂」嘅聲音同佢哋講，係斯德哥爾摩新創 Flox Intelligence 最近引起關注嘅嘢。呢個係一個邊緣計算（Edge Computing，即數據喺本地裝置處理、唔需要傳上雲端）應用案例，同大部分要依賴雲端嘅 AI 產品唔同。
點樣運作
Flox 嘅系統將邊緣裝置、動作感測器、攝影機同 AI 辨識綁埋。系統判斷附近出現嘅動物物種，然後播放該物種專屬嘅聲音，喺唔傷害動物嘅前提下驅離。創辦人 Sara Nozkova 話，傳統做法靠警報聲、燈光、圍欄、猛禽甚至撲殺，未必能應對唔同物種同情境；Flox 嘅做法係根據動物行為同種類調整反應。
數據點樣處理
所有辨識同回應都喺裝置本地進行，就算喺網路連線有限嘅偏遠地點都運作。呢點係邊緣 AI 同雲端方案最大嘅分別——數據唔出裝置，就冇雲端儲存同傳輸嘅私隱風險。Flox 同時提供一個軟體平台，客户可查看設備位置同現場狀況，產生符合法規嘅報告，或用於生物多樣性監測。
部署規模同測試
Flox 嘅系統源自瑞典皇家理工學院（KTH）AI 實驗室，2020 年獨立成立公司。截至今年 9 月 22 日，系統累積超過 6 萬次野生動物事件紀錄，涵蓋 27 種動物，有 60 多家營運單位採用；每台裝置在電池供電下可處理約 1,800 次事件，回應時間不到 2 秒。
Flox 設備已部署於北美、歐洲同澳洲，包括機場周邊、鐵路沿線、國家公園、農業用地同變電所。公司亦與鐵道車輛製造商阿爾斯通（Alstom）建立 OEM 合作，並已在瑞典鐵路沿線與 Alstom、Tåg i Bergslagen 同營運商 VR 進行測試。
融資同下一步
Nozkova 話，Flox 正進行 1,000 萬美元 A 輪融資，資金用於將部署規模由目前約 150 台擴展至數千台，並將技術延伸到野生動物以外嘅場景。
阿調搞兩下
呢個案例有趣嘅地方唔止喺「AI 幫動物」，而係一個邊緣計算落地方嘅具體範例：唔需雲端、唔需穩定寬頻、唔怕數據外洩，就係將計算能力直接塞入硬件，擺喺邊度運行。同大部分 AI 新創爭「模型跑分」唔同，呢間公司嘅競爭力唔喺模型大小，而喺「現場實測數據」——6 萬次事件紀錄顯示邊個物種對邊種反應有反應，呢種數據喺實驗室造唔出嚟。但 A 輪融資擴展去「野生動物以外嘅場景」，具體係乜？材料未詳述，留待跟進。
