即使對于我們這些在科技行業工作了幾十年的人來說，過去12個月的變化速度也是驚人的。
我們再次確信，技術創新不僅帶來了巨大的機遇，也帶來了比我們以前面臨的更復雜的挑戰，而且沒有任何放緩的跡象。對于供應商、客戶和監管機構來說，跟上變化及其影響需要專注、精力和勤奮。
我們看到的影響2024年安全行業的關鍵技術趨勢反映了這種快速發展的環境。與以往一樣，它們是值得把握的積極機遇，同時也有需要應對的挑戰。
1、生成式人工智能在安全領域的潛力
深度學習向邊緣的擴散正在加速。事實上，任何正在推出的新網絡攝像機都具有深度學習功能，這極大地提高了分析的準確性。這些功能是構建可擴展云解決方案的基礎，因為它們消除了繁重的帶寬需求，減少了云中的處理，并使系統更加可靠。
然而，就人工智能而言，2023年是大型語言模型(llm)作為生成式人工智能基礎進入公眾意識的一年。這種形式的人工智能支持基于用戶的自然語言提示和問題創建新內容——單詞、圖像甚至視頻。
每個企業都在尋找生成式人工智能的潛在用例，安全部門也不例外。2024年，我們將看到基于llm和生成式人工智能的使用的以安全為中心的應用的出現。這些可能包括操作員助理，幫助他們更準確、更有效地解釋場景中發生的情況，以及作為交互式客戶支持，為客戶的查詢提供更有用和可操作的響應。此外，生成式人工智能已經證明了其在軟件開發中的價值，這將給整個安全領域帶來好處。
當然，我們確實需要意識到生成人工智能的風險和潛在陷阱。關于采用哪些模型以及如何采用，特別是圍繞使用開源模型還是專有模型，將會存在爭論，但最大的風險將是忽視它。
2、解決方案管理效率驅動混合架構
混合解決方案架構(利用本地、云和邊緣技術的優勢)現已成為許多安全解決方案的新標準。功能部署在最高效的地方，充分利用系統中每個實例的優點，從而提高靈活性。最終，系統架構應該服務于客戶的需求，而不是供應商的首選結構。
在很大程度上，這是一個可及性問題。供應商和客戶都可以輕松訪問的環境中存在的解決方案越多，供應商管理系統元素的能力就越強，承擔更大的責任并減輕客戶的負擔。
混合架構還支持即將推出的解決方案管理和操作中的人工智能支持和自動化用例;提高系統可訪問性對于人類支持和人工智能都很有價值，充分利用每個不同實例的優勢。
3、始終安保，但也安全
安保和安全常常作為一個主題聯系在一起。它們越來越多地被認為是單獨的用例：安全與防止故意行為(闖入、破壞、攻擊他人等)相關，而安全與可能對人、財產和環境造成傷害的意外危險和事件有關。
由于多種原因，視頻監控和分析在安全用例中的使用正在快速增長并將繼續增長。
不幸的是，原因之一是氣候變化。由于極端天氣條件會導致洪水、野火、山體滑坡、雪崩等，政府將越來越多地使用視頻監控、環境傳感器和分析來對潛在災害發出預警，并支持最快速、有效的應對措施。
風險管理、遵守健康和安全指令以及監管要求是安全相關用例持續增長的另一個關鍵原因。視頻監控將在企業內廣泛使用，以確保遵守政策和安全工作實踐，例如穿戴所需的個人防護裝備(PPE)。當事件確實發生時，視頻監控將成為調查中越來越有用和重要的工具。
4、監管與合規驅動技術
說到合規性，全球監管環境對技術的開發、應用和使用產生越來越大的影響。供應商和最終用戶需要注意并密切合作以確保遵守這些規定。
人工智能、網絡安全、可持續發展、企業治理，所有這些領域都受到更嚴格的監管審查。供應商需要開發自己的技術并以支持客戶合規性要求的方式運營自己的業務。
這是一個不斷發展和變化的領域，需要在整個價值鏈中不斷勤奮、發展和透明度。對于安全技術的用戶來說，這是一個信任問題。他們能否確定供應鏈中的每個環節都以支持其自身監管合規的方式運行?
5、從“整體系統”的角度來看
安全系統各個方面的影響將受到越來越嚴格的審查，供應商和客戶需要監控、測量并越來越多地報告廣泛的因素。從整體系統的角度來看至關重要。
能源消耗就是一個很好的例子。攝像機本身消耗的能量相對較少。但當考慮到位于需要冷卻的大型數據中心中傳輸數據的服務器、交換機、集線器和路由器時，情況就會發生變化。
這種整體系統視角是有用的，應該受到業界的歡迎。它將帶來新技術和相機的創新，為整個系統帶來好處，而不是孤立的。降低比特率、存儲和服務器負載以降低服務器冷卻要求的攝像機就是一個很好的例子。更高效的產品運輸、可持續包裝和標準組件的使用也可以發揮作用。整個供應鏈的可見性和更大的控制至關重要。
我們都承認總擁有成本(TCO)是一項重要衡量標準，但安全供應商將越來越需要考慮所有權的總體影響，同時考慮非財務方面，包括環境和社會因素。供應商將不再可能脫離自己及其客戶的價值鏈來運營。
毫無疑問，2024年技術將取得進一步進步，這也給我們所有人帶來了進一步的挑戰。一如既往，我們期待與合作伙伴和客戶合作，確保行業內外的所有人取得積極成果。
