ทำให้พื้นที่ของคุณสมบูรณ์แบบ

AI ที่คุณใช้อยู่รู้จักพื้นที่ของคุณหรือไม่ SAAI รู้จักพื้นที่นั้น

ขอคำปรึกษา ดูว่าพื้นที่ของคุณอ่านได้อย่างไร

ใช้กล้องที่ติดตั้งอยู่แล้ว · ไม่เก็บข้อมูลระบุตัวตน

100แห่งขึ้นไป
พื้นที่ของลูกค้า
14Mชั่วโมง
ชั่วโมงที่วิเคราะห์
103ฉบับ
สิทธิบัตรที่ถือครอง

Olive Young · 7-Eleven · Don Quijote · MARUHAN และพื้นที่อื่น ๆ อีก 100 แห่ง

01 · ข้อมูลดิบ
ทุกสิ่งที่เกิดขึ้นในพื้นที่ถูกบันทึกไว้แล้ว แต่ยังไม่ได้ถูกนำมาใช้
กล้องบนเพดานมองเห็นทั้งหมดอยู่แล้ว แต่มักเปิดดูภาพย้อนหลังเมื่อเกิดปัญหาไปแล้ว
เหตุการณ์เช่นนั้นเกิดขึ้นไม่บ่อย ข้อมูลที่ถูกบันทึกแต่ไม่เคยนำมาใช้ย่อมไม่มีคุณค่า
จากการปรึกษากับหน่วยงานลูกค้า 10 แห่งในปี 2025
02 · การทำให้ไม่ระบุตัวตน
ก่อนนำไปใช้ เราต้อง ลบข้อมูลว่าเป็นใครเสียก่อน
ในปี 2018 DEEPING SOURCE เริ่มต้นจากงานนี้
วิดีโอเกี่ยวข้องกับข้อกำหนดด้านข้อมูลส่วนบุคคล และการให้คนมานั่งเปิดดูภาพก็เป็นภาระในตัวเอง
เราจึงลบข้อมูลระบุตัวตนตั้งแต่รับภาพ ไม่เก็บภาพต้นฉบับ และเหลือไว้เฉพาะรูปแบบพฤติกรรม
SEAL · ไม่เก็บภาพต้นฉบับ · ไม่มีคนเปิดดู · ระบุตัวตนย้อนกลับไม่ได้
03 · ปัญญาประดิษฐ์เชิงพื้นที่
SAAI ไม่ได้อ่านกล้องทีละตัว แต่เชื่อมกล้องเข้าด้วยกันเพื่ออ่านทั้งพื้นที่
Video AI ทั่วไปมองเห็นได้เฉพาะในมุมภาพของกล้องเดียว เมื่อเปลี่ยนภาพจึงเชื่อมไม่ได้ว่าเป็นคนเดียวกัน
เพราะลบข้อมูลระบุตัวตนก่อน จึงเชื่อมกล้องทุกตัวได้ เส้นทางของคนหนึ่งคนในพื้นที่จึงต่อเนื่องตั้งแต่ต้นจนจบ
MTMC · พิกัด 3D · เชื่อมเส้นทางข้ามกล้อง
04 · การตรวจจับแบบเรียลไทม์
รู้สถานการณ์หน้างานตอนนี้ โดยไม่ต้องเดินทางไปที่นั่น
ตรวจพบสินค้าขาด ความสะอาด อุณหภูมิตู้แช่ และความผิดปกติได้ขณะกำลังเกิดขึ้น
ไม่ว่าจะหนึ่งสาขาหลายสาขาก็ประมวลผลพร้อมกัน สิ่งที่กล้องมองไม่เห็น เช่น อุณหภูมิตู้แช่ จะอ่านจากเซนเซอร์แยกและนำมาดูร่วมกัน
อาหารพร้อมรับประทาน 52s · เครื่องดื่ม 38s · ขนมขบเคี้ยว 29s · นิตยสาร 14s
การจัดการพื้นที่แบบเรียลไทม์ · saai care
05 · ความรู้เพื่อการดำเนินงาน
ไม่ใช่การเพิ่มข้อมูลให้มากขึ้น แต่คือการตอบให้ได้ว่าเพราะอะไร
อ่านการหยุด การออกจากพื้นที่ และการย้อนกลับแยกตามโซน เพราะแกนข้อมูลเพียงแกนเดียวไม่พอที่จะเข้าถึงสาเหตุ
Pass-by · capture · entry · path · dwell · drop-off · gaze · pick-up · return · restocking · staff conversation · crowding · queue · stockout · anomaly
นำข้อมูลแต่ละรายการมาเทียบกันเพื่อดูว่าเกิดอะไรขึ้นและเพราะเหตุใด บันทึกที่กระจัดกระจายจึงกลายเป็นความรู้ที่นำไปใช้ดำเนินงานได้
การวิเคราะห์พื้นที่ · saai insight
06 · ข้อเสนอการดำเนินการ
การวิเคราะห์เพียงอย่างเดียวไม่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง เราจึงเสนอสิ่งที่ควรลองทำ
นำยอดขาย สต็อก สภาพอากาศ และอีเวนต์ภายนอกมาดูร่วมกับสิ่งที่พื้นที่บอกเรา Agent ค้นหาคำตอบก่อนที่คุณจะต้องถาม
AI ทั่วไปให้คำตอบทั่วไป SAAI สะสมโครงสร้างและประวัติของพื้นที่นั้นโดยเฉพาะ แล้วตอบจากข้อมูลนั้น โดยให้คนเป็นผู้ยืนยัน
Agentic AI สำหรับพื้นที่จริง · saai agent

ดังนั้น

ปัญญาประดิษฐ์เชิงพื้นที่แบบไม่ระบุตัวตนและเชิงรุก · นี่คือ SAAI

AI ที่คุณใช้อยู่รู้จักพื้นที่ของคุณจริงหรือไม่

ลองนำมาเทียบกันให้เห็นชัด

ความแตกต่าง

ตัวเลขบันทึกได้เพียงผลลัพธ์ SAAI รู้ว่าเกิดอะไรขึ้นภายในพื้นที่

POSบอกว่าสินค้าอะไรขายได้ และขายไปเท่าไร
AI ทั่วไปคาดคะเนสาเหตุจากตัวเลขเหล่านั้น
SAAIอ่านว่าเกิดอะไรขึ้นในร้าน และเสนอการดำเนินการถัดไป

แต่ละระบบทำอะไรได้บ้าง	SAAI	POS	เซนเซอร์นับคนสัญจร	Video AI	AI ทั่วไป	ข้อมูลโทรคมนาคม	ข้อมูลบัตรโดยสาร	การนับด้วยคน
การสัญจร ระยะเวลาที่อยู่ และเส้นทาง	อ่านได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	จำกัด	อ่านไม่ได้	จำกัด	อ่านไม่ได้	จำกัด
การเข้าร้านและอัตราการเปลี่ยนเป็นผู้เข้าร้าน	อ่านได้	อ่านไม่ได้	อ่านได้	จำกัด	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	จำกัด
การหยิบสินค้า	อ่านได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	จำกัด
ยอดชำระและยอดซื้อต่อบิลเฉลี่ย	จำกัด	อ่านได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	จำกัด	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้
คาดคะเนสาเหตุและเสนอแนวคิดจากตัวเลข	อ่านได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้
เสนอการดำเนินการถัดไปตามบริบทของพื้นที่	อ่านได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้
วิเคราะห์ต่อเนื่องโดยไม่เก็บภาพต้นฉบับ	อ่านได้	อ่านไม่ได้	จำกัด	อ่านไม่ได้	อ่านไม่ได้	อ่านได้	อ่านได้	อ่านไม่ได้
อ่านได้จำกัดอ่านไม่ได้

* เซนเซอร์นับคนสัญจรนับผู้เข้าร้าน ไม่ใช่ผู้ที่เดินผ่าน Video AI ต้องเก็บภาพต้นฉบับไว้เพื่อวิเคราะห์ ส่วน AI ทั่วไปอาจอนุมานจากตัวเลข POS ได้ แต่ไม่รู้ว่าตัวเลขนั้นเกิดจากชั้นวางใด

ข้อมูลโทรคมนาคมเป็นกริดขนาด 50 เมตรที่ประเมินจากสัญญาณเสาสัญญาณ บัตรโดยสารนับการขึ้นลง ไม่ได้นับว่าใครเดินผ่านหน้าร้าน การนับด้วยคนเหลือข้อมูลตัวอย่างเพียงไม่กี่วัน

หลักการทำงาน

เราไม่เพียงกล่าวอ้าง เราแสดงผลลัพธ์ให้เห็น

ไม่ใช่วิดีโอสาธิต แต่เป็นผลลัพธ์จาก pipeline จริง

ผลลัพธ์การทำให้ไม่ระบุตัวตนจริง

การทำให้ไม่ระบุตัวตน SEAL

ลบข้อมูลระบุตัวตนตั้งแต่รับภาพ ไม่เพิ่มภาระด้านความเป็นส่วนตัว และใช้กล้องที่ติดตั้งอยู่แล้วได้ แม้ลบข้อมูลระบุตัวตนแล้ว รูปแบบพฤติกรรมที่เกิดขึ้นในพื้นที่ยังคงอยู่

ดูหลักการทำให้ไม่ระบุตัวตน

ผลลัพธ์ MTMC จริง

ปัญญาประดิษฐ์เชิงพื้นที่ MTMC

เราไม่ได้อ่านกล้องทีละตัว แต่นำภาพหลายมุมมาต่อกันเพื่อมองเห็นทั้งร้านเป็นหนึ่งเดียว เชื่อมการเคลื่อนไหวจากหลายกล้องให้เป็นเส้นทางเดียวต่อเนื่อง

ดูเทคโนโลยีการอ่านพื้นที่

Agentic AI

อ่านสัญญาณที่สะสมไว้ แล้วเสนอสิ่งที่ควรตรวจสอบและการดำเนินการถัดไป

ดู Agentic AI

ผลงานการดำเนินงาน

การวิเคราะห์ยังคงดำเนินต่อไป ในหลากหลายพื้นที่

การวิเคราะห์เพิ่มขึ้นตามวิดีโอที่เข้ามา

ณ August 2026

60+
พื้นที่ของลูกค้า
ณ August 2026
14M ชั่วโมงที่เราอ่านพื้นที่ และยังคงนับต่อไป มากกว่า 14,000,000 ชั่วโมง
ชั่วโมงวิดีโอที่วิเคราะห์แล้ว
อ้างอิงจากชั่วโมงการเปิดดำเนินงาน
150,000คน
ผู้คนที่วิเคราะห์วันนี้
ประมาณการจากปริมาณการดำเนินงาน
240,000ครั้ง
การกระทำที่วิเคราะห์วันนี้
ประมาณการจากปริมาณการดำเนินงาน

พื้นที่ของลูกค้า

* อ้างอิงจากชั่วโมงการดำเนินงานสะสมของกล้องที่เชื่อมต่อ ตัวเลขบนหน้าจอคาดการณ์ที่ 1,073 ชั่วโมงต่อชั่วโมง

* ตัวเลขผู้คนและการกระทำเป็นค่าประมาณ สมมติฐาน: 66 ตร.ม. ต่อร้านสะดวกซื้อ · ผู้เข้าชม 300 คนต่อวันต่อร้าน · อยู่ในพื้นที่เฉลี่ย 92 วินาที · หยิบสินค้า 1 ครั้งต่อนาที

NVIDIA Inception Partner · สิทธิบัตรที่ถือครอง 103 รายการ

ดูตามประเภทธุรกิจ

พื้นที่ที่คนและสินค้ากำลังเคลื่อนที่