安讯士推动安全行业的技术趋势 2025

未来 12 个月，安全行业将以往年的发展为标志, 尽管人工智能的技术创新将成为大多数发展的重点, 正如专家在 轴通信: 约翰·保尔森, Mats Thulin 和 Thomas Ekdahl.

尽管变化的速度比以往任何时候都快, 正如他们从 轴 在你的 目前的趋势分析 2025 在安全环境中, 其中一些是前几年开始的演变.

一个明显的趋势是对 AI 将如何应用于安全领域, 其中 Axis 强调了未来必须解决的一些注意事项以及最近出现的其他注意事项.

根据这家公司制作的信息图, 国家和地区政策制定者将再次努力跟上 AI 技术创新的步伐, 网络安全, 隐私。。。这将标志着每个组织必须响应的拟议法规和新法规的重点.

“我们相信，在所有这些趋势中，”Axis 指出- 该行业存在重大机遇. 对于我们的客户, 这意味着功能增强, 更大的灵活性, 更高的效率和更大的价值”.

混合解决方案: 自由选择的基础

往年, 安讯士强调了混合架构如何, 那些充分利用边缘技术的企业, 云和本地, 已成为安全解决方案的实际选择.

决定架构选择的因素对于每个组织来说都是独一无二的, 考虑到关注点和技术要求, 法律, 道德与治理. 环境迅速变化, 因此，选择自由势在必行.

混合解决方案为存储视频提供了自由选择, 查看或管理设备, 等. 结合边缘技术, 在云中和本地实现最佳的整体系统解决方案或利用其灵活性, 组织需要选择最适合其业务的.

是否根据新兴的地方和区域法规或数据管理问题要求, 成本或能源效率, 混合解决方案将继续提供最大的灵活性，以创建最适合每个组织特定需求的架构，并允许系统扩展.

AI 的演变

AI 领域的发展不断向前发展. 深度学习技术是安全行业中大多数分析解决方案的基础, 而较新的生成式 AI 技术正在迅速成熟.

Axis 指出，“某些地区仍然有很多骚动, 但生成式 AI 在安全领域的实际应用越来越多. 进化的每一步都会带来一系列新的机会, 但也有道德方面的考虑, 法律和公司”.

生成式 AI 模型很大，需要大量的计算能力才能运行, 这引发了一场关于如何平衡其成本的辩论 (无论是在金融投资、能源使用还是环境影响方面) 及其价值.

从这个意义上说, Axis 专家指出，“正在付出巨大努力来减小模型的大小，同时保持结果的质量. AI 技术的增加使用加强了混合架构的标准。.

AI 的各种“风格”, 从基于深度学习的对象识别到生成式 AI, 在价值链的不同位置和特定环境中需求或受益于其应用.

生成式 AI 可以帮助操作员以自然语言与安全解决方案进行交互, 但, 至少在不久的将来, 将需要强大的处理能力. 相反, 基于深度学习的分析, 例如改进的对象识别, 可以在监控摄像头内部运行.

随着时间的推移, 这将允许生成模型运行, 至少部分, 在具有高质量结果的腔室中. 同时, 模型在质量方面和道德方面都在提高, 偏见, 幻觉和做出错误决定的风险.

“随着时间的推移, 我们将有一个很好的机会来彻底改变安全运营的效率和有效性. 算法将能够理解场景中发生的事情并对异常做出反应, 基于对不同类型输入数据的分析, 包括, 除其他外, 视觉信息”.

输入数据来自雷达, 音频和其他传感器, 这将创建解决方案，允许开发越来越主动的能力，并为长期规划生成有关安全场景的宝贵信息.

安全的未来成为现实

计算机视觉的应用, 音频, 访问控制和其他日益先进的连接技术继续为安全和安保用例提供服务.

通过应用 AI 提高分析的准确性, 尤其是在物体识别方面, 意味着可以比以前更快、更有效地响应事件.

各种传感器生成的数据 (视频, 音频, 环境的, 等。) 可以从传统用例之外的众多用例中受益. 尽管它仍然是一个相对较小的市场部分, Axis 预见到与运营效率和商业智能相一致的应用程序加速.

这一趋势强调了客户组织之间加强协作的机会. 为用例获取或指定的技术可用于公司运营的其他领域.

例如, 主要用于安全目的的摄像机创建的数据可以随着时间的推移进行分析，以改善客户或员工体验, 流程的可持续性或效率.

得益于可用的高质量硬件平台, 发展和创新的速度令人惊叹. 培养应用程序开发人员和系统集成商的开放协作生态系统的硬件供应商将更快地为客户带来更多价值.

图像质量的“文艺复兴”

这表明注重图像质量是行业的一种趋势, 许多人会认为它一直是优先事项 (事实就是如此), 可能不适合此分析, 正如该制造商所指出的. 趋势是如何使用来自视觉传感器的图像, 与它, 更好的图像质量带来的机会.

当人们考虑到图像现在最初通常由计算机而不是人类查看和分析时，范式就会发生变化, 并且持续显示, 而不是在发生感兴趣的事件时.

分析和 AI 的进步意味着更高分辨率的图像不可避免地会产生更好的结果, 无论何种用例. 物体识别将更加准确，数据将被创建 (和元数据) 更详细. 追求更好图像质量的动力已经重新焕发.

随之而来的是效率和效果方面的机会. 一台相机可产生更高的图像质量，现在可以覆盖以前需要多个设备的区域.

还支持更高分辨率的图像进行分析, 例如, 在大群中, 繁忙的交通交叉口或快速移动的生产线.

人类仍然非常“知情”, 操作员将自动收到他们需要注意的场景的提醒, 这将提高响应的效率和效果.

作为关注焦点的图像质量也将密切关注监控摄像机的维护, 这通常仍然是一项手动任务, 因为小障碍物会对分析产生重大影响.

软件支持的长期价值

处于安防行业的上层梯队, 硬件质量逐年提高. 今天, 这些设备可以具有如此高的质量, 尤其是在性能和功能方面, 而对其使用寿命的期望比以往任何时候都高.

但, 虽然优质的硬件可以使用很多年, 如保修期限所示, 定义相机功能的因素, 包括网络安全，以及, 因此, 其生命周期价值, 通过持续的软件支持提供.

供应商承诺在硬件的整个预期生命周期内为软件提供支持至关重要, 随着它不断改进和发展相机的功能, 尽可能保持安全.

这也支持了硬件的总拥有成本. 对更高质量相机的投资, 在整个生命周期内提供全面的软件支持, 最终将是一个更有效和高效的解决方案.

客户的技术自主权

最终, “Axis 和我们的合作伙伴生态系统的作用是专注于满足客户需求. 技术本身并没有多大用处: 创新必须与最终用户的优先事项保持一致”.

正如该公司所指出的那样, 这意味着支持客户的安全目标, 运营效率和商业智能. 但也是为了支持其在网络安全方面的立场, 通过节能解决方案以及基于开放标准的技术和平台实现灵活性和自由选择，致力于可持续发展.

对其核心技术拥有更多自主权的技术提供商显然处于响应客户需求的最佳位置. 对核心技术的更大控制将使他们能够在其产品中设计符合客户需求的特定能力和功能，并兑现“安全设计”的承诺.

另外, 更好地控制技术, 在组件甚至材料层面, 这是更有效地降低全球供应链更广泛中断风险的重要前提. 这提高了在适当时间满足客户要求的能力.

正如 Axis 所指出的, “我们已经看到，传统上被视为软件提供商的公司对其服务的交付有了更多的控制权, 尤其是在人工智能领域, 我们预计这一趋势将在所有领域持续下去。.

独立于主流技术是一种趋势，“我们可以自豪地说，我们有点领先于曲线, 因为我们开发了自己的片上系统, 阿特佩克, 在过去的 25 年里”.

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