科技與技術

美國12萬支Flock車牌辨識攝影機掀起隱私爭議

撰編：吳珊珊

最後更新時間：8月 | 12日 , 2026

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專家

iDS智慧安防雜誌-編輯部

《紐約時報》近期大篇幅報導美國Flock Safety，該公司目前部署超過12萬支Flock攝影機於全美49州，警方可依車牌、車色、品牌、車型、行進方向及其他外觀特徵快速搜尋車輛紀錄，大幅縮短贓車、搶劫、槍擊、綁架與失蹤人口案件的影像調閱時間。

成立於2017年的Flock Safety，核心產品為自動車牌辨識系統（Automatic License Plate Recognition，ALPR）及雲端公共安全平台。車輛經過攝影機時，系統會透過AI分析影像，將車牌、時間、位置、車色、車型及行進方向等資訊轉換成可搜尋的數位資料。當有案件發生時，即使警方沒有完整車牌，只知道嫌疑車輛是一輛黑色SUV，也能搭配案發時間與地點進行篩選，將過去需要人工檢視監視錄影的工作，轉換成接近資料庫搜尋的調查模式。

12萬個觀測點形成跨州搜尋網路
此次Flock受到高度關注的原因，在於大量攝影機透過同一平台形成聯網能力。單一攝影機所留下的只是某輛車在特定時間經過特定地點的紀錄，但如果同一輛車先後出現在住宅區、高速公路與另一座城市，不同地點留下的資料經過時間與位置比對後，就可能逐步還原車輛的移動方向與活動範圍。

這樣的能力對警方來說具有很大的實質幫助。嫌犯在跨越城市或州界後，警方過去需要向不同轄區分別調閱影像，如今透過共享式ALPR平台，可以快速確認嫌疑車輛是否曾出現在其他地區。Flock對此表示，其技術已支援超過100萬件案件調查，公司也宣稱，在採用其系統的地區，約有20%的已報案犯罪案件曾獲相關技術協助。雖然數據主要來自Flock本身，仍反映ALPR已逐漸成為部分美國執法機關的重要調查工具。

搜尋愈方便　移動隱私爭議同步升高
當大量車輛資料集中於同一套雲端平台，ALPR的爭議也開始延伸到資料累積後產生的關聯能力。汽車行駛於公共道路，車牌原本就是可被看見的資訊，但如果某輛車長期出現在特定場所、政治活動地點或私人住宅附近，數十筆紀錄按照時間與位置排列後，就可能反映車主的日常生活與活動模式。

包括美國公民自由聯盟（ACLU）在內的隱私倡議團體因此認為，評估ALPR時必須考量整體系統規模。過去警方若希望掌握一個人長時間的移動情形，需要投入大量人力跟監或向不同單位調閱資料，但是當十多萬支攝影機可以透過平台搜尋後，取得相同資訊的時間與成本大幅降低，也將讓原本分散的市民用路紀錄具備更強的追蹤能力。

移民案件凸顯資料共享風險
聯邦移民執法也出現類似爭議。Flock過去曾與美國海關與邊境保護局（CBP）及國土安全調查局（HSI）進行試辦合作，在資料共享情況受到質疑後，Flock於2025年8月暫停相關聯邦試辦，並調整全國搜尋網路的使用權限。這些事件突顯大型安防平台在技術成熟後，資料由誰管理、哪些單位可以搜尋，以及資料能否被用於原始建置目的之外，都需要更清楚的制度規範。

AI安防開始重視權限與操作稽核
除了外部資料共享，系統內部的使用權限同樣受到關注。美國近年已出現執法人員涉嫌利用車牌辨識平台查詢私人關係對象的事件，顯示即使AI辨識結果正確，仍可能因操作人員濫用權限產生隱私風險。Flock因此強調，該平台具備操作稽核紀錄，能記錄誰進行搜尋、何時搜尋、使用哪些條件及查詢理由，讓管理單位可以追蹤異常操作。

這也反映出AI安防平台的評估標準正在改變。攝影機解析度、低照度能力、辨識準確率與搜尋速度仍然重要，帳號分級、存取權限、資料保存期限、跨機關共享政策與操作紀錄，已逐漸成為大型監控平台的核心規格。當系統儲存的不只是影像，而是可以快速搜尋與關聯的大量位置資料，如何管理資料的使用方式，也會直接影響整套系統的安全性與社會接受程度。

從影像辨識走向資料治理
Flock目前預設將車輛影像與相關metadata只保存30天，期限屆滿後自動刪除，並強調固定式ALPR只記錄車輛經過特定地點的時間點，與持續定位的GPS設備有所差異。然而，當攝影機規模增加至十多萬支，一輛汽車在30天內經過多個觀測點，仍可能留下足以勾勒移動路徑的紀錄。維吉尼亞州Norfolk部署超過170支Flock攝影機後，當地居民曾主張警方在沒有搜索令的情況下長期蒐集車輛位置資訊，可能涉及美國憲法第四修正案。雖然在2026年初，法院判定Norfolk當時的ALPR使用方式未違反第四修正案，但其他城市與州仍持續面對類似爭議。

城市監控的發展已經從進入到AI辨識、搜尋、比對、關聯與事件重建階段。單一攝影機只能提供某輛車曾經出現在某個地點的資訊，大量攝影機聯網後，平台可能進一步呈現同一輛車在一段時間內的活動範圍。當這類能力愈來愈普及，未來AI安防系統除了追求辨識準確率與偵查效率，也需要同步建立清楚的搜尋權限、資料保存、跨區共享與操作稽核規範。如何在公共安全需求與個人隱私之間建立合理界線，將成為智慧安防進入大規模資料應用後的重要課題。

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