Krajowi i regionalni ustawodawcy znowu będą próbowali nadążać za innowacjami technologicznymi. Sztuczna inteligencja, cyberbezpieczeństwo, prywatność, potrzeba odporności w podmiotach o krytycznym znaczeniu… Wszystkie te kwestie (i wiele innych) będą przedmiotem propozycji legislacyjnych i nowych przepisów. Nie wskazujemy tego zjawiska jako trendu, ale jego priorytet nie jest niższy — każda organizacja będzie musiała zmierzyć się z tym. 

Wierzymy, że wszystkie te trendy otwierają dla sektora znaczące możliwości. Dla naszych klientów oznacza to większe możliwości, większą elastyczność oraz większą wydajność.

Rozwiązania hybrydowe: podstawa swobody wyboru

W poprzednich latach pokazywaliśmy, w jaki sposób architektury hybrydowe — te, które najlepiej wykorzystują technologie na brzegu systemu, chmury i lokalne — stały się de facto wyborem dla rozwiązań bezpieczeństwa. 

Czynniki decydujące o wyborze architektury będą unikalne dla każdej organizacji i będą uwzględniać kwestie i wymagania technologiczne, prawne, etyczne i dotyczące zarządzania. Środowisko szybko ewoluuje, dlatego swoboda wyboru jest niezbędna. 

Rozwiązania hybrydowe zapewniają swobodę wyboru sposobu przechowywania wideo, oglądania wideo, zarządzania urządzeniami itp. Połączenie technologii brzegowych, chmury
i lokalnych w celu uzyskania optymalnego całościowego rozwiązania systemowego lub wykorzystania jego elastyczności pozwala wybrać preferowaną instancję.

Niezależnie od tego, czy wymagają tego pojawiające się lokalne i regionalne przepisy, czy też obawy dotyczące kontroli danych, kosztów lub efektywności energetycznej, rozwiązania hybrydowe nadal będą oferować największą elastyczność w tworzeniu architektur najlepiej odpowiadających specyficznym potrzebom organizacyjnym i umożliwiających skalowanie systemu.

Ewolucja i wzrost efektywności AI

Rozwój w dziedzinie sztucznej inteligencji nieustannie przyspiesza. Technologie głębokiego uczenia stanowią podstawę większości rozwiązań analitycznych w sektorze zabezpieczeń, podczas gdy nowsze technologie generatywnej sztucznej inteligencji szybko dojrzewają.
W niektórych obszarach nadal dominuje szum informacyjny, ale rzeczywiste zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w sektorze zabezpieczeń stają się dostępne. Każdy etap ewolucji wiąże się z nowymi możliwościami, ale także z kwestiami etycznymi, prawnymi
i korporacyjnymi.

Modele generatywnej sztucznej inteligencji są duże i wymagają wielkich mocy obliczeniowych, co prowadzi do debaty na temat tego, jak zrównoważyć koszt sztucznej inteligencji (zarówno pod względem inwestycji finansowych, jak i zużycia energii oraz wpływu na środowisko) z jej wartością. Sporo wysiłku pochłaniają prace nad uproszczeniem modeli przy jednoczesnym zachowaniu jakości wyników. Wzrost wykorzystania technologii sztucznej inteligencji tylko wzmacnia architektury hybrydowe w roli standardu.

Różne odmiany sztucznej inteligencji — od rozpoznawania obiektów z wykorzystaniem głębokiego uczenia po generatywną sztuczną inteligencję — wymagają zastosowania w różnych miejscach łańcucha wartości i w określonych środowiskach. Sztuczna inteligencja generatywna może pomóc operatorom w interakcji z rozwiązaniami bezpieczeństwa w języku naturalnym, ale będzie wymagać znacznej mocy obliczeniowej, przynajmniej w przewidywalnej przyszłości. Z kolei analizy oparte na głębokim uczeniu, takie jak zaawansowane rozpoznawanie obiektów, mogą być wykonywane w samych kamerach systemu dozoru. 

W końcowym efekcie umożliwi to uruchamianie modeli generatywnych, przynajmniej częściowo, na kamerach i uzyskanie w ten sposób wyników wysokiej jakości. Jednocześnie poprawia się jakość modeli pod względem aspektów etycznych, uprzedzeń, halucynacji i ryzyka podejmowania błędnych decyzji.  

Istnieją duże szanse, że w nieodległej przyszłości doprowadzi to do radykalnej zmiany efektywności i skuteczności działań związanych z bezpieczeństwem. Algorytmy będą w stanie zrozumieć, co dzieje się w scenie i reagować na anomalie na podstawie analizy różnych typów danych wejściowych, w tym między innymi informacji wizualnych. Dane wejściowe pochodzą
z czujników radarowych, audio i wielu innych.  Pozwoli to stworzyć rozwiązania, które umożliwią włączenie coraz bardziej proaktywnych funkcji i wygenerują cenne informacje na temat scenariuszy bezpieczeństwa na potrzeby długoterminowego planowania. 

Wyjście poza bezpieczeństwo i ochronę staje się rzeczywistością

Zastosowanie coraz bardziej zaawansowanych technologii wizyjnych, audio, kontroli dostępu
i innych połączonych technologii nadal służy scenariuszom bezpieczeństwa i ochrony. Większa dokładność analiz dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji — zwłaszcza w rozpoznawaniu obiektów — oznacza, że reakcje na incydenty mogą być szybsze i skuteczniejsze niż dotąd.

Oczywiste jest również, że dane generowane przez czujniki wszelkiego rodzaju — wideo, audio, środowiskowe i inne — mogą przynieść korzyści w wielu zastosowaniach wykraczających poza tradycyjne. Chociaż nadal stanowią one stosunkowo małą część rynku, spodziewamy się przyspieszenia rozwoju aplikacji w obszarach wydajności procedur i inteligencji biznesowej.

Ten trend podkreśla możliwości zwiększenia współpracy między organizacjami klientów. Technologia opracowywana lub specyfikowana dla jednego przypadku zastosowania może być również użyta w innym obszarze działalności firmy. Na przykład dane generowane przez kamery wideo wykorzystywane głównie do celów bezpieczeństwa mogą być analizowane w czasie w celu poprawy doświadczeń klientów lub pracowników, zrównoważonego rozwoju lub wydajności procesów.

Dzięki wysokiej jakości platformom sprzętowym tempo rozwoju i innowacji jest zaskakujące. Dostawcy sprzętu, którzy promują otwarty i współpracujący ekosystem programistów aplikacji
i integratorów systemów, najszybciej przyniosą klientom największą wartość.

Dbałość o jakość obrazu

Sugerowanie, że koncentracja na jakości obrazu jest trendem w branży, może być niezgodne
z intuicją — przeważa przekonanie, że to od zawsze stanowiło priorytet, co oczywiście jest prawdą. Trend polega na sposobie wykorzystania obrazów z czujników wizyjnych, a tym samym na zwiększeniu możliwości, jakie daje lepsza jakość obrazu.

Paradygmat zmienia się, gdy weźmiemy pod uwagę, że obrazy są teraz często początkowo przeglądane i analizowane przez komputery, a nie przez ludzi oraz są przeglądane w sposób ciągły, a nie po wystąpieniu incydentu. 

Postępy w analityce i sztucznej inteligencji oznaczają, że wyższa rozdzielczość obrazu nieuchronnie doprowadzi do lepszych wyników, niezależnie od przypadku zastosowania. Rozpoznawanie obiektów będzie dokładniejsze, a tworzone dane (i metadane) będą bardziej szczegółowe. To stymuluje dążenie do jeszcze lepszej jakości obrazu. 

W związku z tym pojawiły się możliwości zwiększenia zarówno wydajności, jak i skuteczności. Jedna kamera, która zapewnia znacznie wyższą jakość obrazu, może pokryć obszar, który dotychczas wymagałby użycia kilku kamer. Obrazy o wyższej rozdzielczości wspomagają również analizę, na przykład w przypadku dużych skupisk ludzi, ruchliwych skrzyżowań lub szybko poruszających się linii produkcyjnych.

Na to wszystko nakłada się model human-in-the-loop — człowiek weryfikuje wyniki pracy sztucznej inteligencji. Operatorzy będą automatycznie ostrzegani o scenach, na które muszą zwrócić uwagę, co zwiększy wydajność i skuteczność reakcji. Koncentracja na jakości obrazu będzie również wiązać się z koniecznością konserwacji kamer systemu dozoru — często zadaniem wykonywanym manualnie — ponieważ nawet niewielkie problemy mogą mieć znaczący wpływ na analizę.

Długoterminowa wartość produktów wynika ze wsparcia dla oprogramowania

Na wyższym poziomie sektora zabezpieczeń jakość sprzętu poprawiała się z roku na rok. Obecnie urządzenia sprzętowe mogą być tak wysokiej jakości — zwłaszcza pod względem wydajności i możliwości — że oczekiwania dotyczące ich żywotności są większe niż kiedykolwiek. 

Jednak o ile wysokiej jakości sprzęt może służyć przez wiele lat — na co wskazuje długość gwarancji — decydującym czynnikiem w zakresie funkcjonalności kamery, w tym cyberbezpieczeństwa, a tym samym jej wartości przez cały okres eksploatacji, jest bieżące wsparcie dla oprogramowania.

Obowiązki dostawców w zakresie wsparcia dla oprogramowania przez cały oczekiwany okres eksploatacji sprzętu mają zasadnicze znaczenie; ciągle ulepszane oprogramowanie, które wykorzystuje możliwości kamery i zapewnia jej maksymalną ochronę.

Te czynniki wpływają również na całkowity koszt posiadania sprzętu. Inwestycja w kamerę
o lepszej jakości, z kompleksowym wsparciem dla oprogramowania przez cały okres eksploatacji, w ostatecznym rozrachunku będzie bardziej efektywnym i wydajnym rozwiązaniem.

Autonomia technologiczna z korzyścią dla klienta

Naszą najważniejszą rolą, a także rolą naszego ekosystemu partnerskiego, jest koncentrowanie się na spełnianiu potrzeb klientów. Technologia dla technologii nie służy nikomu — innowacje muszą być dostosowane do priorytetów użytkownika końcowego. 

Oznacza to oczywiście wspieranie celów klientów w zakresie bezpieczeństwa i ochrony, wydajności operacyjnej i inteligencji biznesowej. Ale oznacza to również wspieranie ich w zakresie cyberbezpieczeństwa, angażowanie w zrównoważony rozwój poprzez energooszczędne rozwiązania oraz elastyczność i swobodę wyboru dzięki technologiom i platformom opartym na otwartych standardach.

Dostawcy rozwiązań, którzy mają większą autonomię w stosunku do swoich podstawowych technologii, mają oczywiście największe możliwości spełnienia takich wymagań klientów. Większa kontrola nad podstawową technologią, zaczynając od „krzemu”, umożliwi dostawcy zaprojektowanie określonych możliwości i funkcji dostosowanych do potrzeb klientów w swoich produktach. W takim podejściu prawa własności do kluczowych technologii pozwolą dostawcy spełnić obietnice zamknięte w haśle „secure by design”.

Ponadto większa kontrola nad technologią — na poziomie komponentu, a nawet materiału — jest ważnym warunkiem skuteczniejszego ograniczania ryzyka związanego z zakłóceniami globalnych łańcuchów dostaw. Istnieją przecież firmy, tradycyjnie postrzegane jako dostawcy oprogramowania, które projektują własne półprzewodniki, aby wzmocnić kontrolę nad świadczeniem usług — zwłaszcza w dziedzinie sztucznej inteligencji — i przewidujemy, że ten trend będzie się utrzymywać we wszystkich sektorach. Niezależność od kluczowych technologii to trend, który — podkreślamy to z dumą — wyprzedzamy, opracowując własny system na chipie ARTPEC od 25 lat.