2026 год: Искусственный интеллект становится новым стандартом в системах видеонаблюдения

В последние годы развитие и внедрение технологий искусственного интеллекта (AI) ускорилось беспрецедентными темпами, оказывая влияние на различные отрасли. Разумеется, инновации, привнесённые AI, уже стали важной частью сектора видеонаблюдения. Однако компания Hanwha Vision считает, что 2026 год станет переломным моментом для AI.

По прогнозам компании, AI выйдет за рамки простого использования и станет фундаментальной основой всей отрасли. Появление так называемых «автономных AI-агентов» изменит структуру и принципы работы систем видеонаблюдения.

Чтобы подготовиться к этим изменениям, Hanwha Vision выделила пять ключевых тенденций, на которые отрасли необходимо обратить внимание. Эти тенденции показывают будущее, в котором AI станет основным двигателем эффективности и устойчивости систем видеонаблюдения.

1. Надёжный AI: качество данных и ответственное использование

По мере распространения AI-аналитики принцип «Garbage In, Garbage Out» («мусор на входе — мусор на выходе») становится критически важным. Видеошумы и искажения, вызванные сложными условиями — слабым освещением, засветкой или туманом — являются основной причиной ложных тревог AI. В 2026 году создание «среды доверенных данных» станет главным приоритетом отрасли.

По мере выравнивания возможностей AI-движков акцент инвестиций смещается в сторону обеспечения высококачественных видеоданных, которые AI сможет анализировать без ошибок.

Примером является использование высокопроизводительной технологии ISP (Image Signal Processing) на основе AI и более крупных сенсоров для минимизации шумов и искажений в экстремальных условиях. AI-основанный ISP с помощью глубокого обучения различает объекты и шумы, устраняя помехи и оптимизируя детали изображения. Крупные сенсоры захватывают больше света, существенно снижая уровень шумов при слабом освещении.

Одновременно с этим вопросы этичного использования AI становятся всё более важными, поэтому обязательное внедрение систем управления AI уже приближается. Законодательство ЕС классифицирует AI-системы по уровню риска и требует прозрачности AI уже на стадии проектирования. Это ускоряет развитие действительно надёжного AI.

Камеры Hanwha Vision серии P второго поколения оснащены двойным NPU, чипсетом Wisenet 9 с AI-улучшением изображения и крупным сенсором 1/1.2”, что обеспечивает кристально чистое изображение даже в самых сложных условиях.

2. Партнёрство с AI-агентом — от инструмента к члену команды

По мере того как AI превращается из системы обнаружения в агента, способного анализировать сложные сцены и предлагать первичные действия, роль оператора кардинально меняется. Люди будут передавать рутинные задачи AI-агентам и сосредотачиваться на более важных решениях.

Если прежние AI-системы лишь автоматизировали поиск объектов, отслеживание и генерацию тревог, то AI-агент сможет самостоятельно анализировать ситуации, выполнять первичные действия и рекомендовать оператору оптимальные дальнейшие шаги.

Например, AI-агент сможет самостоятельно выявить вторжение, включить тревогу и предложить оператору варианты окончательного решения — например, вызывать ли полицию. Одновременно система автоматически сформирует подробный отчёт с видеозаписью, журналами доступа и рекомендациями по реагированию.

3. Развитие устойчивой безопасности

Стремительный рост генеративного AI значительно увеличивает потребление энергии. По данным Международного энергетического агентства (IEA), энергопотребление дата-центров к 2030 году увеличится более чем вдвое.

Отрасль видеонаблюдения больше не может бесконечно наращивать производительность, поскольку сталкивается с ростом объёмов видео высокого разрешения и нагрузкой AI-вычислений. Поэтому концепция «устойчивой безопасности» становится ключевым фактором снижения TCO и достижения ESG-целей.

4. Умные пространства на базе видеоаналитики

Интеграция AI в камеры и развитие облачных технологий делают реальностью концепцию «Sentient Space» — пространства, способного ощущать и понимать происходящее.

Видеонаблюдение выходит за рамки простого мониторинга и становится ключевым источником данных для технологии «Digital Twin», которая создаёт виртуальную копию физической среды в реальном времени.

В будущем метаданные AI-камер будут объединяться с данными систем контроля доступа, IoT-сенсоров и других устройств, создавая единое интеллектуальное пространство Digital Twin.

5. Гибридная архитектура — распределённая мощность

Рост стоимости передачи видео высокого разрешения и вопросы суверенитета данных создают проблемы для полностью облачных систем. Поэтому «гибридная архитектура» становится оптимальным решением для отрасли видеонаблюдения.

Гибридная архитектура обеспечивает максимальную гибкость и контроль над системой. Она позволяет эффективно распределять функции между локальной инфраструктурой и облаком.

Локальная среда используется для мониторинга в реальном времени и хранения критически важных данных, а облако — для централизованного управления, масштабного анализа данных и долгосрочного архивирования.

В 2026 году AI окончательно утвердится как новый стандарт инфраструктуры безопасности. Hanwha Vision намерена предоставлять пользователям надёжные данные и устойчивые решения на основе гибридной архитектуры, оптимизированной для AI-аналитики и обработки данных. По мнению компании, 2026 год обещает быть очень интересным.

Источник​: hanwhavision.eu