Posljednjih smo godina istraživali trendove u razvoju u sigurnosnom okruženju. Kako je tehnologija napredovala, fokus se proširio od pukog osiguravanja našeg svijeta do toga da ga učinimo pametnijim. AIoT (Internet of Things pokretan AI) predvodi ovu transformaciju, revolucionirajući industrije izvan sigurnosti. Ove godine ulazimo dublje u trendove koji pokreću AIoT, pokazujući kako oni preoblikuju industrije i potiču učinkovitiju, sigurniju i održiviju budućnost.
1. Tehnologije percepcije prilagođavaju se različitim okruženjima i situacijskim potrebama
Tehnologije percepcije nastavljaju se razvijati kako bi učinkovito funkcionirale u različitim uvjetima. Tehnologija AI Image Signal Processing (AI-ISP), primjerice, već je postavila visoku ljestvicu performansi kvalitete slike u uvjetima slabog osvjetljenja značajno smanjujući šum slike i rješavajući problem zamućenja pokreta. Za scenarije praćenja velikih razmjera koji zahtijevaju široke kutove i detaljne slike, tehnologije ultra visoke rezolucije (UHD) postaju norma. Nude brži broj sličica u sekundi, poboljšani kontrast i bogatije detalje, što olakšava snimanje i analizu velikih, složenih scena.
Izvan spektra vidljive svjetlosti, radari milimetarskih valova vide kroz dim, prašinu i prepreke, omogućujući precizna mjerenja brzine i smjera koja se široko koriste u upravljanju prometom. U međuvremenu, u bučnim, oštrim industrijskim okruženjima s neprekidnim operacijama, senzor zvučnih valova omogućuje neinvazivno praćenje opreme za rano otkrivanje kvarova, smanjujući vrijeme zastoja.
2. AIoT oživljava digitalizaciju u različitim industrijskim aplikacijama
Tvrtke sve više usvajaju AIoT tehnologije kako bi odgovorile na specifične operativne izazove i ubrzale digitalnu transformaciju. U maloprodaji, gdje je prevencija gubitaka i održavanje konkurentske prednosti presudno, AIoT uređaji sada pružaju vrijedne podatke kao što su praćenje inventara, pješački promet, duljina čekanja i gustoća područja. Ove informacije pomažu trgovinama da prilagode svoje ponude, optimiziraju rad i umanje gubitke. S druge strane, u energetskom sektoru sigurnost je zahtjev o kojem se ne pregovara. AIoT rješenja, kao što su automatizirane provjere osobne zaštitne opreme (PPE), sada koriste AI za pojednostavljenje provjere odgovarajuće sigurnosne opreme, smanjujući ručni nadzor i povećavajući sigurnost na radnom mjestu.
Nadalje, razvoj modela velike slike, zvuka i optičkih vlakana prilagođen je dizajnu specifičnom za industriju, optimizaciji algoritama i pojednostavljenju modela. Ovaj trend ima za cilj stvoriti lagane, vertikalno specifične AIoT implementacije koje su praktične i učinkovite u scenarijima stvarnog svijeta.
Osim toga, sve veće prihvaćanje generativne umjetne inteligencije dodaje dodatni sloj lakoće i učinkovitosti. Multimodalni veliki modeli, koji integriraju tekst s vizualnim podacima, čine pretraživanje i interakciju s informacijama mnogo jednostavnijim, primjerice kada ljudi lociraju određeni paket u logističkom centru. Omogućujući tekstualna sučelja prilagođena korisniku, ovi modeli pružaju sve brži i besprijekoran pristup potrebnim podacima, pojednostavljujući donošenje odluka i operativne procese.
3. Postoji značajan pomak prema otvorenim i suradničkim ekosustavima
Kako se potražnja za prilagođenim AIoT rješenjima u fragmentiranim industrijskim scenarijima povećala, niti jedna tvrtka ne može sama zadovoljiti sve zahtjeve korisnika. Otvorene platforme i alati stoga postaju bitni. To pružateljima rješenja omogućuje besprijekornu integraciju aplikacija trećih strana kako bi se ubrzala digitalna transformacija u svim industrijama.
Kako bi to dodatno podržali, standardizirani protokoli pojednostavljuju komunikaciju uređaja, smanjujući vrijeme i troškove razvoja. Ovi protokoli olakšavaju zajednički rad svih vrsta uređaja, rješavajući probleme poput složenosti konfiguracije, skalabilnosti i sigurnosti mreže.
Ovo okruženje za suradnju pomaže programerima i integratorima u stvaranju fleksibilnih i učinkovitih AIoT rješenja. Platforme za obuku AI-ja jednostavne za korištenje sada postaju široko dostupne, što nespecijaliziranim integratorima sustava omogućuje obuku i implementaciju vlastitih prilagođenih modela AI-a. Korisnici mogu jednostavno kombinirati i prilagoditi ove modele umjetne inteligencije za zadatke poput otkrivanja objekata i klasifikacije zvuka, poboljšavajući funkcionalnost svojih rješenja i, prema tome, vrijednost koju mogu dodati u sektorima u rasponu od industrijskih procesa do kućne automatizacije.
4. Izgradnja povjerenja u kibernetičku sigurnost kroz proaktivne strategije i međuindustrijska partnerstva
Kibernetička sigurnost i dalje je ključna briga u rastućem AIoT krajoliku. Tvrtke sve više usvajaju proaktivne, ali osjetljive pristupe kibernetičkoj sigurnosti, koji su usredotočeni na brzo otkrivanje prijetnji i učinkovit odgovor. Surađujući sa specijaliziranim tvrtkama za sigurnosno testiranje, oni su u mogućnosti procijeniti proizvode prema širokom rasponu standarda, rano identificirajući i rješavajući ranjivosti kako bi spriječili iskorištavanje. Kontinuirano testiranje osigurava da ažuriranja i poboljšanja dosljedno zadovoljavaju najviše sigurnosne standarde.
Transparentna komunikacija postala je ključna za otvoreno rješavanje sigurnosnih problema. Organizacije sve više postavljaju sigurnosne centre za odgovor i implementiraju robusne programe za upravljanje ranjivostima. Opet, bliska suradnja ključna je za ovaj trend, s instalaterima, integratorima sustava i korisnicima koji rade zajedno kako bi osigurali sigurnu implementaciju i korištenje, što dovodi do otpornijeg i pouzdanijeg operativnog okvira.
5. AIoT postaje katalizator koji mijenja igru za održivost
Organizacije diljem svijeta traže održivije načine rada i poslovanja, a mnoge se okreću AIoT tehnologijama kako bi to postigle. Proširujući povezane senzore algoritmima umjetne inteligencije, AIoT pomaže optimizirati korištenje resursa, smanjiti potrošnju energije, poboljšati upravljanje otpadom i povećati operativnu učinkovitost u brojnim industrijama.
U upravljanju zgradama, na primjer, AIoT sustavi se koriste za automatsku prilagodbu potrošnje energije na temelju popunjenosti i vremenskih uvjeta, što dovodi do značajnih ušteda troškova i nižih emisija ugljika. U prometu se tehnologija koristi za optimiziranje protoka prometa i smanjenje zagušenja, smanjujući pritom emisije ugljika. Slično tome, kombinacija radara milimetarskih valova i kamera za detekciju razine vode omogućuje analizu kvalitete vode u stvarnom vremenu i kontrolu poplava. Napredak poput ovih naglašava potencijal AIoT-a kao snažnog alata za pozitivne promjene, od čega dobrobit imaju i ljudi i planet.
Kako biste saznali više o Hikvisionovim uvidima i najnovijim trendovima u AIoT, posjetite Hikvision Blog.
Infografika
