John Lutz Boorman, Head of Product and Marketing, Hanwha Vision Europe
Rozwój sztucznej inteligencji w ostatnich latach nabrał niespotykanego dotąd tempa. Branża zabezpieczeń technicznych (Security & Surveillance) już teraz korzysta z dobrodziejstw analityki obrazu, jednak według ekspertów Hanwha Vision, rok 2026 będzie stanowić absolutny punkt zwrotny.
Sztuczna inteligencja wyjdzie poza rolę użytecznego dodatku, stając się fundamentem całej branży. Jesteśmy u progu ery Autonomicznych Agentów AI, którzy całkowicie przebudują architekturę i sposób zarządzania systemami monitoringu. Aby przygotować się na tę falę zmian, zidentyfikowaliśmy 5 kluczowych trendów technologicznych, które przekształcą systemy wizyjne z narzędzi do biernej obserwacji w centralne filary efektywności operacyjnej.
1. Wiarygodna AI (Trustworthy AI): Jakość danych i odpowiedzialność
W świecie analityki wideo coraz większego znaczenia nabiera zasada „Garbage In, Garbage Out" (śmieciowe dane na wejściu dają śmieciowe wyniki na wyjściu). Szum wizualny i zniekształcenia obrazu wywołane trudnymi warunkami (słabe oświetlenie, mgła, silne podświetlenie) to dziś główne przyczyny fałszywych alarmów (False Alarms).
W 2026 roku priorytetem branży nie będzie już tylko rozwój samych algorytmów, ale tworzenie „Środowiska Zaufanych Danych".
-
AI na poziomie procesora obrazu (ISP): Zaawansowane układy (np. Wisenet 9) wykorzystują Deep Learning już na etapie przetwarzania sygnału, aby odróżnić rzeczywisty obiekt od szumu wizualnego.
-
Większe przetworniki (1/1.2″): Przechwytują więcej światła, co fizycznie eliminuje szum u samego źródła, dostarczając algorytmom krystalicznie czysty materiał do analizy.
-
Zgodność z EU AI Act: Wdrażanie systemów zarządzania AI od fazy projektowania (Security by Design) stanie się prawnym obowiązkiem, wymuszając na producentach pełną przejrzystość działania algorytmów.
2. Partnerstwo z Agentem AI: Od prostego narzędzia do członka zespołu
Rola sztucznej inteligencji ewoluuje z prostej detekcji do analizy złożonych scen i proponowania konkretnych procedur reakcji. Zmieni to całkowicie charakterystykę pracy w centrach dozoru (SOC – Security Operations Center).
Agent AI będzie w stanie samodzielnie zinterpretować próbę wtargnięcia, zainicjować wstępne kroki (np. uruchomienie komunikatu dźwiękowego) i wygenerować gotowy raport dla operatora, zawierający m.in. zapis wideo z incydentu oraz rekomendację dalszych działań.
Ewolucja operatora: Człowiek przestanie być „obserwatorem ekranów", a stanie się „Dowódcą" (Commander). Będzie podejmował ostateczne, strategiczne decyzje wymagające ludzkiego osądu, jednocześnie pełniąc rolę nadzorcy (Governance Manager), który weryfikuje poprawność logiczną działań podjętych przez autonomicznego Agenta AI.
3. Zrównoważone Bezpieczeństwo (Sustainable Security)
Eksplozja popularności generatywnej AI drastycznie zwiększa globalne zapotrzebowanie na energię. Branża Security nie może już bezkrytycznie gonić za wydajnością, ignorując przy tym rosnące koszty prądu, przepustowości i ślad węglowy. Zrównoważone bezpieczeństwo to nowa kompetencja, która ma kluczowe znaczenie dla redukcji całkowitego kosztu posiadania (TCO) oraz spełnienia wymogów ESG.
Odpowiedzią na to wyzwanie jest projektowanie energooszczędnych chipsetów AI oraz optymalizacja danych na brzegu sieci (Edge). Przykładowo, technologia WiseStream w kamerach Hanwha Vision inteligentnie oddziela obszary zainteresowania (np. poruszających się ludzi) od statycznego tła. Obiekty są kompresowane w minimalnym stopniu, podczas gdy tło ulega silnej kompresji. Drastycznie zmniejsza to obciążenie sieci i serwerów, a tym samym – zużycie prądu.
4. Inteligentne Przestrzenie i Cyfrowe Bliźniaki (Digital Twins)
Dzięki fuzji analityki brzegowej i technologii chmurowych, systemy wizyjne przestają być autonomicznymi wyspami. Stają się głównym dostarczycielem danych dla środowisk typu Digital Twin (Cyfrowy Bliźniak).
W niedalekiej przyszłości operatorzy nie będą już patrzeć na ścianę podzielonych monitorów. Zamiast tego zyskają holistyczny widok 3D całego obiektu, gdzie metadane z kamer płynnie łączą się z informacjami z systemów kontroli dostępu (KD), sensorów IoT czy systemów HVAC.
-
Zarządzanie językiem naturalnym: Dodatkowo, rozwój AI pozwoli na interakcję z systemem przy użyciu potocznych komend. Zamiast ręcznie przeszukiwać logi, operator po prostu zapyta system: „Znajdź osobę, która weszła do serwerowni wczoraj po 22:00", a AI samodzielnie skoreluje dane z czytników kart i kamer, błyskawicznie wyświetlając wynik.
5. Architektura Hybrydowa: Rozproszona moc obliczeniowa
Rosnące koszty transmisji wideo w ultrawysokiej rozdzielczości oraz rygorystyczne przepisy dotyczące suwerenności danych (Data Sovereignty) sprawiają, że systemy oparte w 100% na chmurze często napotykają na bariery operacyjne i prawne. Odpowiedzią jest Architektura Hybrydowa.
To podejście pozwala na elastyczną dystrybucję zadań tam, gdzie są one realizowane najefektywniej kosztowo:
-
Edge (Kamera): Wykonuje pierwszą warstwę obliczeń – detekcję w czasie rzeczywistym i filtrowanie szumu, wysyłając dalej tylko niezbędne metadane (co odciąża łącza).
-
On-Premise (Lokalne serwery): Przechowują nagrania o znaczeniu krytycznym, spełniając lokalne wymogi prawne dotyczące retencji i prywatności danych, zapewniając również możliwość natychmiastowej reakcji w obiekcie.
-
Chmura (Cloud): Przejmuje na siebie „ciężkie" procesy: scentralizowane zarządzanie wieloma lokalizacjami, długoterminową archiwizację oraz zaawansowane uczenie maszynowe (Machine Learning) na podstawie ogromnych, anonimowych zbiorów danych.
„W 2026 roku sztuczna inteligencja ostatecznie ugruntuje swoją pozycję jako nowy standard infrastruktury bezpieczeństwa. Jako Hanwha Vision jesteśmy gotowi na tę zmianę, dostarczając zaufane dane i rozwiązania oparte na hybrydowej architekturze, zoptymalizowane pod kątem analityki AI." > — John Lutz Boorman, Head of Product and Marketing, Hanwha Vision Europe