A Hanwha Vision előrejelzése szerint 2026 sorsfordító mérföldkő lesz. Arra számítunk, hogy az AI túllép az egyszerű alkalmazáson, és az egész iparág alapvető működési alapjává válik. Különösen az „autonóm AI-ügynökök” megjelenése várhatóan átformálja a videómegfigyelési rendszerek szerkezetét és működési módszereit.

A változások hullámai közepette a Hanwha Vision öt kulcsfontosságú trendet emel ki, amelyekre az iparágnak összpontosítania kell:

• Megbízható AI: adatminőség és felelős használat
• Az AI-ügynök partnersége: eszközből csapattárssá válva
• A fenntartható biztonság előmozdítása
• Videóintelligencia által működtetett okos terek
• Hibrid architektúra: az elosztott erő

Ezek a trendek egy olyan jövőt jeleznek, ahol az AI központi hajtóerőként működik, és a videómegfigyelést egyszerű megfigyelőrendszerből a működési hatékonyság és a fenntarthatóság egyik kulcspillérévé emeli.

01
Megbízható AI: Adatminőség és felelős használat

Ahogy az AI-alapú elemzési technológia általánossá válik, a „Garbage In, Garbage Out” elv egyre kritikusabb jelentőségűvé válik a videómegfigyelésben. A nehéz környezeti feltételek — például gyenge megvilágítás, ellenfény vagy köd — által okozott vizuális zaj és torzítás az AI hibás működésének és a téves riasztásoknak elsődleges okai. 2026-ra ezen problémák megoldására egy „megbízható adatkörnyezet” kialakítása válik az iparág legfőbb prioritásává.

Mivel az AI-elemző motorok teljesítménye általánosan magas szintre jut, a befektetések fókusza a kiváló minőségű, hibamentesen értelmezhető videóadatok biztosítása felé tolódik.

Jó példa erre a zaj és torzítás minimalizálásába történő befektetés extrém környezetekben AI-alapú, nagy teljesítményű ISP (Image Signal Processing) technológia alkalmazásával, valamint nagyobb szenzorok használatával. Az AI-alapú ISP mélytanulást használ az objektumok és a zaj megkülönböztetésére, hatékonyan eltávolítja a zajt, miközben optimalizálja az objektumok részleteit, hogy valós idejű, az AI-elemzés számára legkedvezőbb adatokat biztosítson. A nagyobb képszenzorok több fényt rögzítenek, ami már alacsony fényviszonyok mellett alapvetően csökkenti a videózaj keletkezését.

A Hanwha Vision második generációs P sorozatú AI kamerái Dual NPU kialakítással, AI-alapú képjavítással rendelkező Wisenet 9 chipkészlettel, valamint nagyméretű 1/1,2”-es szenzorral rendelkeznek, így még a legzordabb környezetben is kristálytiszta, AI-elemzésre optimalizált képet biztosítanak.

Ezzel párhuzamosan, ahogy az AI etikus használata egyre nagyobb figyelmet kap, közeledik az AI-irányítási rendszerek kötelező bevezetése. A globális szabványok — például az Európai Unió AI Act szabályozása — a közbiztonsági célokra használt videómegfigyelési AI-t magas kockázatú technológiának minősítik. Ez jogi kötelezettséget ró a gyártókra, hogy már a tervezési szakasztól biztosítsák az AI átláthatóságát, felgyorsítva az iparág törekvését a valóban megbízható AI kialakítására.

Továbbá a Hanwha Vision tervezi a WiseAI alkalmazás továbbfejlesztését a megbízható adatgyűjtési képességeire építve. Konkrétan egy Auto Calibration funkció kerül bevezetésre, amely jelenetek távolságinformációit határozza meg az adatok megbízhatóságának növelése érdekében, valamint új AI eseményfunkciók is megjelennek — például rendellenes viselkedések, mint verekedés vagy elesés elemzésére — a 2026-os termékkiadásokban.

02
Az AI-ügynök partnersége: eszközből csapattárssá

Ahogy az AI az egyszerű észlelésből olyan ügynökké fejlődik, amely képes összetett helyzeteket elemezni és kezdeti válaszlépéseket javasolni, a megfigyelő operátor szerepe alapvető átalakulás előtt áll. Az emberek a repetitív megfigyelési feladatokat az AI-ügynökökre bízzák, és a kritikusabb, magasabb szintű tevékenységekre összpontosítanak.

Míg a korábbi videómegfigyelési AI-rendszerek csupán csökkentették az operátorok terhelését az ismétlődő feladatok — például objektumkeresés, követés vagy riasztásgenerálás — automatizálásával, az AI-ügynök ennél tovább lép. Önállóan végez komplex helyzetelemzést, automatikusan végrehajtja a kezdeti reagálást, és javaslatot tesz a leghatékonyabb további intézkedésekre az operátor számára.

Például egy AI-ügynök képes önállóan felmérni egy behatolást, elindítani az első lépéseket — például riasztás aktiválását —, majd a végső döntési lehetőségeket (például rendőrség értesítése) az operátor elé terjeszteni. Ezzel egy időben automatikusan részletes jelentést készít, amely tartalmazza a behatolási terület valós idejű videóját, a hozzáférési naplókat, az AI kezdeti lépéseinek dokumentációját, valamint az optimális válaszstratégiákra vonatkozó javaslatokat.

Ennek következtében a megfigyelő operátorok szerepe „parancsnoki” funkcióvá alakul: olyan végső döntéseket hoznak majd, amelyek árnyalt megítélést, összetett elemzést, valamint jogi és kontextuális szempontok mérlegelését igénylik. Emellett az AI-irányítás felügyelőjeként is működnek, átláthatóan követve és ellenőrizve az AI-ügynök által végrehajtott autonóm műveleteket és döntési folyamatokat. Ez a kulcsfontosságú feladat — amely megelőzi a rendszer visszaélését — a megfigyelő operátorok készségeinek jelentős fejlesztését teszi szükségessé.

03
A fenntartható biztonság előmozdítása

A generatív AI robbanásszerű növekedése felgyorsít egyfajta „technológiai energiaválságot”. Az IEA jelentései szerint az adatközpontok energiafogyasztása várhatóan több mint a duplájára nő 2030-ig az AI-szerverek iránti kereslet emelkedése miatt.

A videómegfigyelési iparág válaszúthoz érkezett: már nem helyezheti korlátlanul a teljesítményt előtérbe, miközben egyszerre kell kezelnie a nagy felbontású videóadatok rohamos növekedését és az Edge AI számítási terhét. Ennek következtében a fenntartható biztonság, amely az üzemeltetés hosszú távú fenntarthatóságát és a környezeti költségek minimalizálását helyezi előtérbe, kulcskompetenciává válik a teljes tulajdonlási költség (TCO — Total Cost of Ownership) csökkentésében és az ESG-célok teljesítésében.

A fenntartható biztonság megvalósítása érdekében az iparág általánosságban a „alacsony fogyasztású AI chipkészletek” fejlesztése felé mozdul, amelyek jelentősen csökkentik az energiafelhasználást, miközben megőrzik a magas képminőséget és az AI-feldolgozási teljesítményt. Emellett előtérbe kerülnek azok a technológiák is, amelyek az adatkezelési hatékonyságot közvetlenül az edge eszközön (kamerán) biztosítják.

Például a Hanwha Vision AI-alapú WiseStream technológiája maximalizálja a videóadat-kezelés hatékonyságát, hozzájárulva az alacsonyabb energiafogyasztáshoz. Intelligensen elkülöníti az érdeklődésre számot tartó és a nem releváns területeket a videóban, majd ezek fontossága alapján állítja be a tömörítési arányt. Ez maximalizálja a hálózati forgalom hatékonyságát, miközben biztonságosan megőrzi az összes szükséges információt. Továbbá a Wisenet 9-cel felszerelt kamerák javított alapadat-átviteli hatékonyságot érnek el azzal, hogy újrahasznosítják a statikus területek képeit.

Ezek az intelligens adatkezelési stratégiák egyszerre felelnek meg a teljesítmény és a hatékonyság követelményeinek, és a leghatékonyabb módszerek közé tartoznak a szerverkapacitás bővítéséhez és hűtőrendszerek működtetéséhez szükséges energiaigény közvetlen csökkentésére.

04
Videóintelligencia által működtetett okos terek

Ahogy az AI integrálódik a kamerákba, és a felhőtechnológia fejlődése lehetővé teszi a nagyléptékű adatfeldolgozást, a „Sentient Space” — azaz az érzékelni és értelmezni képes tér — koncepciója valósággá válik.

Ebben az átalakulásban a videómegfigyelés szerepe túlmutat az egyszerű megfigyelésen, és a Digital Twin technológia alapvető adatforrásává válik, amely valós időben tükrözi a fizikai környezetet. A Digital Twin egy valós fizikai objektum vagy környezet virtuális mása, amely számítógépes virtuális térben jön létre.

Jelenleg az AI-kamerák által kinyert AI-információkat (metaadatokat) már üzleti intelligenciaként használják a működés optimalizálására számos okos szektorban — például városokban, kiskereskedelemben vagy gyárakban. A jövőben ezek a metaadatok összeolvadnak a beléptető rendszerek, IoT-szenzorok és környezeti érzékelők különféle adataival, hogy egy egységes, intelligens Digital Twin környezet jöjjön létre.

Ez a Digital Twin környezet forradalmasítja a megfigyelési élményt. A bonyolult, töredezett képernyők helyett az operátorok egy átfogó, térképalapú felületen láthatják az események összefüggéseit, amely integrálja a VMS (Video Management System) és a beléptető rendszereket. Ebben a tökéletesen tükrözött digitális térben a rendszer autonóm intelligens térré fejlődik, amely mélyen megérti a helyzeteket, és emberi beavatkozás nélkül képes kezelni és megoldani problémákat.

A legújabb AI-technológiák hozzáadásával a biztonsági vezetők vagy operátorok teljes irányítást kapnak a rendszer működése felett. Például az AI azonnal megérti az olyan természetes nyelvű kérdéseket, mint: „Keresd meg azt a személyt, aki tegnap este 10 után belépett a szerverterembe”, majd automatikusan elemzi a belépési és videóadatokat, és jelentést készít az eredményekről. Ez valódi helyzetfelismerést jelent, amely messze túlmutat az alapvető, összetett keresési paramétereken.

05
Hibrid architektúra: az elosztott erő

A nagyfelbontású videóadatok továbbításának drámai költségei, valamint a regionális adat-szuverenitás és szabályozási szempontok működési korlátokat jelentenek a tisztán felhőalapú rendszerek számára. Ebben a kontextusban a hibrid architektúra, amely megőrzi a felhő előnyeit, miközben csökkenti az üzemeltetési terheket, gyorsan az optimális megoldássá válik a videómegfigyelési szektor számára. 2026-ra ez a hibrid modell várhatóan stabilan a biztonsági infrastruktúra standardjává válik az AI-korszakban.

A hibrid architektúra a felhasználóknak maximális irányítást és rugalmasságot biztosít a rendszer működése felett. Mivel lehetővé teszi, hogy a rendszerfunkciók a szervezet üzleti igényei, költségvetése és jogi/szabályozási környezete alapján a leghatékonyabb helyre kerüljenek telepítésre, kulcsfontosságú stratégiai eszközzé válik a teljes tulajdonlási költség (TCO) hatékonyságának maximalizálásához.

Videómegfigyelési szempontból a hibrid architektúra a funkciók rugalmas elosztásával maximalizálja a hatékonyságot az on-premise és felhő környezetek között. Az on-premise környezetek képesek valós idejű megfigyelési funkciók és kritikus, szabályozásnak megfelelő rövid távú videótárolás és -megőrzés feladatainak futtatására. Ezen túlmenően a helyi feldolgozást és az érzékeny adatok kezelését igénylő funkciók is on-premise kerülnek, erősítve az adatbiztonságot és biztosítva a helyszíni azonnali reagálást.

Ezzel szemben a felhő környezetet távoli központi menedzsmentre, nagyléptékű adatelemzésre, AI-modellek mélytanulására és hosszú távú archiválásra használják. A felhő alkalmazása biztosítja a rendszer skálázhatóságát és az üzemeltetés egyszerűségét.

A hibrid architektúra nem csupán az infrastruktúra szétválasztását támogatja, hanem az AI-alapú videómegfigyelési rendszerek sikeres működéséhez szükséges optimális elosztott számítási struktúrát is lehetővé teszi.

Ebben a struktúrában az edge (kamera/NVR) eszközök végzik az első szintű számításokat, valós idejű észlelést végeznek, és csak a szükséges adatokat továbbítják a felhőbe. Ez csökkenti a hálózati sávszélesség terhelését és maximalizálja a sebességet. Ezt követően a felhő (központi szerver) végzi a második szintű mélyelemzést és nagyléptékű gépi tanulást az edge által szűrt adatok alapján, jelentősen növelve az AI-funkciók pontosságát és kifinomultságát.

Összességében ez az elosztott számítási modell kritikus infrastruktúra-alapként szolgál, amely egyszerre növeli az edge azonnali reagálóképességét és a felhő fejlett analitikai képességeit.

A Hanwha Vision egyik képviselője így nyilatkozott: „2026 az a pont, amikor az AI szilárdan a biztonsági infrastruktúra új standardjává válik”, és hozzátette: „Megbízható adatokat biztosítunk, és fenntartható biztonsági értéket nyújtunk a piac számára olyan megoldásokkal, amelyek hibrid architektúrán alapulnak és optimalizáltak AI-elemzésre és feldolgozásra.”