東京車站
大型交通樞紐
- 場域面積
- 25,263 平方公尺
- 抵達後上線
- 1 小時 26 分
- 平均誤差
- 2.52 公尺
- 加裝定位硬體
- 0
01 挑戰
歷代室內定位，卡在同一個地方
技術換了好幾代，每棟建築都要派人進場的成本始終沒有消失。
| UWB | BLE 信標 | 人工指紋採集 | 視覺系統 | Trace Sensing AI | |
|---|---|---|---|---|---|
| 首次部署 | |||||
| 專屬硬體節點 | 數十至數百 | 數十至數百 | 0 或少量信標 | 數十台攝影機 | 0 |
| 部署時間 | 2 至 6 個月 | 1 至 3 個月 | 數天至數週 | 2 至 4 個月 | 約 3 天 |
| 施工影響 | 通常需要 | 經常需要 | 無 | 需要 | 無 |
| 上線之後 | |||||
| 場域變動 | 重新佈建 | 補裝與移位 | 重新採集 | 重新掃描與訓練 | 群眾軌跡自動更新 |
| 例行維運 | 錨點巡檢 | 更換電池 | 定期重新採集 | 攝影機維護 | 遠端軟體更新 |
| 每次變動都要進場 | 是 | 是 | 是 | 是 | 否 |
傳統方案的數字為常見區間，實際依場域、精度要求與供應商而異。
首次部署只是開始，真正的成本藏在之後每一次的進場。
02 技術
多路徑，就是空間指紋
傳統幾何測距把多路徑當成雜訊，只能加裝更多錨點來壓制干擾。Trace Sensing AI 生成式定位把多路徑視為可重現的訊號特徵，由 AI 直接學習訊號與座標的對應。
輸入
- Wi-Fi
- 4G、5G
- 藍牙
- 手機感測器
Trace Sensing AI定位引擎
輸出
- X、Y 座標
- 樓層 Z
- 區域事件
- 動線與停留
自動建立
日常移動的軌跡直接生成指紋，把覆蓋延伸到從未走測的區域。
自動校正
多條軌跡交叉比對，修正偏移與誤差。
自動更新
格局、設備或網路改變時，新軌跡自動取代過時的指紋。
03 實測
東京與北京實測
兩座大型場域全程實測，加裝定位硬體為 0。
北京望京萬象匯
多樓層購物中心
- 場域面積
- 36,975 平方公尺
- 抵達後上線
- 4 小時 38 分
- 平均誤差
- 2.88 公尺
- 加裝定位硬體
- 0
同步驗證：樓層判定 · 電扶梯事件 · 室內外切換
完整實測影片，可於會議中播放 →04 方案
一具引擎，五個模組
室內位置，是五種決策的共同缺口。每個模組回答一個問題，依場域需求選用。
員工端
差勤管理
人是否真的在合法地點到場？
把身分、時間、室內位置與合法區域綁定為可稽核的到場證明。
適用部門：人資、廠務與稽核
員工端
場域管理
現在誰在哪裡，什麼事需要立刻處理？
即時搜尋、電子圍籬、最近人員派工與告警看板，事件定位與通知一次完成。
適用部門：營運、設施與安全
訪客端
互動助理
使用者需要知道什麼，接下來去哪裡？
用自然語言問場域，得到附來源的答案，接著直接導航或觸發服務。
適用部門：資訊、客服與數位服務
決策端
空間洞察
人流與動線透露出什麼營運模式？
把人流、停留與動線，變成人力、配置、租戶、活動與媒體的決策依據。
適用部門：資產營運、招商與行銷
訪客端
AR 導航與路徑分享
路怎麼走，位置怎麼告訴別人？
相機畫面直接指路；位置與路線變成一條連結，可以分享給別人照著走。
適用部門：客戶體驗、數位服務與場站營運
共用同一份指紋
從員工端切入，擴充到訪客端，再以空間洞察運用彙整資料；每加一個模組都共用同一份指紋，不必再次進場。
05 規模
點、線、面：同一具引擎，三種尺度
從一棟建築，到園區與沿線車站，再到整座城市的移動平台。
點｜單棟建築
- 適用場域
- 醫療院區、大型廠區、購物中心、會展場館
- 交付方式
- 五個模組依場域訂閱
線｜園區與沿線車站
- 適用場域
- 大學與科學園區、軌道沿線車站、多院區醫療體系
- 交付方式
- 逐站上線，全部場域共用一套營運介面
面｜城市移動平台
- 適用場域
- 外送與生活服務平台、叫車平台、地圖平台
- 交付方式
- SDK 與 API 嵌入平台 App
06 導入
六個步驟，從評估到上線
部署輕，上線後不必進場。您只需準備場域資料、測試環境、一位內部負責人，以及資料與內容的核准。
- 需求訪談
- 選定模組與成功指標
- 確認場域與網路
- 資安與隱私確認
- 報價與部署計畫
- 冷啟動上線
計價方式
點與線｜訂閱制
- 建置費
- 一次性，依 12 個面積級距計價
- 平台月費
- 含基礎模組，即全部裝置的即時位置檢視
- 裝置月費
- 依使用裝置數計價
- 模組加值
- 依場域需求加購，依專案報價
面｜按用量計費
- 觸發使用費
- 依呼叫定位服務的次數計費，例如一次到店核驗或一次找店導航
- 年度服務費
- 涵蓋引擎版本與精度升級
建置費只收一次；之後加購模組或場域變動，都不必重新建置，也不必進場。
07 常見問題
導入前，您可能想知道
需要安裝任何硬體嗎？
不需要。Trace Sensing AI 沿用場域既有的 Wi-Fi 與 4G、5G 訊號，不施工、不封區；使用者只需要一般的智慧型手機。
冷啟動怎麼做？之後要重新採集嗎？
新場域以一次走測取得第一批軌跡，約 3,300 平方公尺／人日，不安裝設備。之後的場域變動由新軌跡自動修正，不必重新採集。
實測 2 到 3 公尺，夠用嗎？
準不準要看用途。樓層、合法區域、店鋪區域的到店判定與路口級 AR 指引，在這個精度下已經實用；數字來自兩座大型場域的全程實測。
位置資料的隱私怎麼處理？
依用途限制時間窗、粒度與保存期限。模型更新只使用去識別化軌跡，空間洞察預設匿名彙整，位置分享由使用者發起、限時、可撤回。
導入有哪些前提？
仰賴場域既有的網路覆蓋；新場域有冷啟動期；精度為公尺級。AR 指引需手機支援 AR 框架。
能與既有系統整合嗎？
可以，提供歷程查詢與 API。VOVIA 不取代 ERP、人資、工單或應變系統，而是補上室內位置這一層；整合深度依專案評估。