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2019 年技术趋势:主导全球安防产业的六大趋势
来源:Secure Insights/行业资讯及趋势 | 作者:亚通数据整理 | 发布时间: 2019-10-31 | 129 次浏览 | 分享到:

        此文分析对于明年全球安防产业的重大影响技术趋势。然而,展望未来从来都不是一件容易的事,虽然许多新的技术与广泛的问题从长远来看具有重大的意义,但我们更感兴趣的是那些短期内便能实践成为重要应用的领域。


        所以,我们针对
2019 年思考的各项重要趋势,主要是延续了我们在 2018 年初所定义的项目。事实上,下文详述的六大趋势中有四个在 2018年便已提出。这些领域在过去 12 个月的发展趋势明确显示,它们在来年仍将发挥重要的潜力。

 

1.人工智慧

        对于人工智慧(AI)方面的所有关注和讨论,您可能认为AI 从根本上改变了每一个行业和部门,这当然是可以理解的。而对于那些怀疑的言论,您又可能觉得人工智慧(以及相关的机器学习和深度学习)缺乏显著的应用,说明它可能处于期望膨胀的顶峰,亦或是处于泡沫破灭的谷底(参考Gartner 炒作周期)事实上,AI 的具体发展情况因行业而异,因应用而异。在某些领域(尤其是医疗保健,特别是癌症检测),AI 已经产生了重大的积极影响。而在另外一些领域,它的发展则比较稳健,影像监控便属于这样的一个领域。


        在现今安防产业,机器学习或深度学习主要用于影像分析,但我们预计该技术未来将成为许多应用和产品的重要组成因素。假以时日,它必将成为软体工程师们的常用工具,并被纳入各种不同的环境与设备。但是,同样地,它的应用将由最引人瞩目的应用驱动,而不是由技术本身驱动。在涉及到新的技术时,监控与安防部门存在一种过度承诺的诱惑。
AI 在影像分析方面的应用便是如此。对于 AI 和深度学习,就像对于任何新技术一样,我们的目标则是为了确保其能稳健、可靠,并真正解决客户的挑战。


        深度学习包括两个不同的阶段:训练阶段和执行阶段。前者需要大量的处理能力、资料和时间,因此很有可能会在伺服器和
/或云端发展,而进一步的训练(微调)则可以在前端完成(请参考下一项技术趋势)。执行阶段需要“经过训练”的资料才能发展,它可以在系统内的任何层面完成,具体取决于所需的处理能力以及应用的时效性。


        研究和发展仍在持续进行中,并将在明年带来逐步的改善和效益,而非激烈的变革。

 

2.云计算与边际计算


        如果说
AI 仍处于 Gartner 炒作周期的早期阶段,那么云计算毫无疑问已站稳脚步,并朝向稳定生产期前进。在个人和公共领域,多数组织机构已在某种程度上使用云计算,许多组织机构实际上已经将本身的基础设施迁移至云模式。


        云计算是基于一个或多个资料中心的集中化计算。网路化的物联网(
IoT)设备呈指数级增长,所产生的资料量也随之相应增长。因此,虽然资料中心越来越多,容量也越来越大,但是这种资料海啸仍然难以抵挡。这种情况在影像监控等领域尤其严峻,尽管市场上为了降低存储与频宽需求的各种技术已大量开发,但资料方面的需求仍然极其庞大。


        此时,边际计算的优势便更加突显。顾名思义,边际计算是将更多的资料处理放在网路“边际(前端)”完成,所谓边际是指靠近收集资料的感测器的位置,从时间的角度来说是指在资料传输至资料中心之前。对于某些应用而言,边际计算有一种特别的优势,它的处理速度以及基于所收集的资料而采取行动的能力。以一辆自动驾驶汽车为例:如果车辆本身的边际计算没有同时取得资料收集和处理,那么与云资料中心的通讯哪怕只延迟几毫秒时间,也有可能造成事故的发生,这就是边际计算的独特优势。


         就我们的业务而言,边际计算代表着在前端摄影机处理资料。虽然可能不像避免交通事故那样效果显著,但其优势依然十分强大。首先,摄影机内的初步资料处理可以显著降低资料传输和储存的频宽需求。此外,资料在传输之前还可以进行匿名和加密,从而解决安全和隐私问题。


        最后,云计算和边际计算将不再只能“两者选其一”。它们将平衡地发挥作用,以实现最大的效益。

 

3.个性化与隐私


        未来几年,市场可能会将
2018 年视为资料隐私概念发展的高峰,特别是与个人资讯相关的资料隐私。对于公共和私人企业来说,欧盟《通用资料保护条例》(GDPR)将组织机构收集、储存、共用和使用个人资讯(包括影像监控收集的资讯)的审查提高到了前所未有的水准。不过,广大的消费者更关心的是 Facebook 在资料使用方面的相关问题,这些问题提高了人们对于网路个人资料的认识和关注。


        基本上,我们生活中,一方面会接受各种重要的网路服务,同时也会对外提供大量的个人资料。这些资料确实被
Facebook、亚马逊、谷歌和其他公司用于提升个人化,从而提高其服务的价值。然而,对于许多人而言,这形同跨越了个人化与侵犯隐私之间的界线,家庭语音助手监听家庭成员谈话的传言导致这种不安的情绪进一步增加。


        企业与客户之间的信任正逐步成为更重要及有形的资产。事实上,谘询公司
Accenture 的最新研究发现,利益攸关者的信任和企业的收入之间存在某种关联。对于企业隐私处理方法和个人资料应用的担忧,将成为其业务发展过程中最为重要的信任因素之一。

 

4.网路安全


        每年重覆出现的事件能否成为一种“趋势”?无论您对这个问题的答案是什么,网路安全都是今年攸关重大的议题。事实上,就前一项趋势而言,损害公司与其客户(以及股东)之间信任的最快方式就是透过网路安全漏洞。请参考英国航空公司案例。


        网路安全问题永远无法真正得到解决,因为网路犯罪分子(以及越来越多的国家)绝不会停止尝试搜寻和利用漏洞。与必须遵守行业法规的企业相比,这些组织机构的资金充沛,组织良好,并且创新速度也更快。当网路化设备的数量迅猛攀升,潜在的漏洞和不安全的网路端点呈指数级增长时,网路安全攻击将变得越来越复杂化。


        最近一项受到关注的漏洞领域是供应链问题,此领域缺乏良好的网路安全,甚至存在恶意的网路安全行为,两者都有可能导致网路犯罪分子透过软体和硬体进行网路犯罪行为。产品的来源比以往任何时候都更为重要,制造商必须确保供应链中的每一个环节的安全性。

 

5.智慧技术带来环境效益


        我们已经看到,影像分析技术成为一种运营规划工具,象征组织机构提高其营运能效,从而带来积极的环境效益。不过,新型感测器可以更加准确地测量组织机构网点的环境影响,成为高度灵敏的人工“鼻子”有效地评估不同形式的输出。此外,热显像技术也可以用来精确地定位能量浪费区域。


        例如,在空气品质这一重要的领域,此类感测器可以提高人们的认识和了解,并且广泛实现各种补救措施。无论是在建筑内还是在外部的城市环境中,对身体健康和相关成本的负面影响甚大。智慧感测器将在全球解决这个问题的过程中发挥重要的核心作用。


        这些应用透过提高效率和节省成本(以及将来实现的健康效益)为组织机构提升价值,同时帮助他们实现自己的环境和可持续发展目标。

 

6.感测器整合催生智慧操作


        如同上文所述,感测器可以提供显著效益。不过,我们认为在
2019 年将会越来越普遍化的最后一项趋势是:感测器的整合将催生出“智慧”操作。


        例如,在一个智慧城市中,与周界相连的运动感测器可以触发摄影机,而摄影机又会触发警报通知控制中心,从而实现快速与适当的回应。再例如,环境感测器可以触发影像或热显摄影机,以便快速识别火灾或潜在危险,发送警报,以实现更加快速和有效的回应。感测器的范围十分广泛,从热显像感测器到运动感测器,从大气感测器到影像感测器,几乎无所不含,多元的整合方式及组合潜在效益不可限量。

 

        技术发展持续加速。虽然我们很容易被新趋势或新创新的潜力分散注意力,但在考虑每一种趋势时,其相关应用仍然是我们观察技术趋势及其应用的重要参考。2019 年势必将成为另一个激动人心的一年,各种新技术将以更有效的方式迈入市场。

 
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