人工智慧的快速採用和基於邊緣的處理的進步，對封閉平台的更多審查，以及對隱私和網路安全保護的需求增加
i-PRO 有限公司（前身為松下安全）分享了其對 2024 年實體安全行業的四大預測。
可客製化的人工智慧現場學習，引領人工智慧採用的下一個階段
2024 年，人工智慧在實體安全市場的採用率將進一步增加。雖然一段時間以來，已嵌入人工智慧的安全攝影機，能夠透過可靠地檢測人類和車輛來顯著減少錯誤，但人工智慧的下一階段，對資料渴求的企業來說是不可抗拒的。今天，技術使整合商和終端使用者，能夠在現場訓練攝影機的人工智慧分析，以辨識對企業追蹤或計數很重要的獨特物件。現場的邊緣裝置人工智慧訓練，可以透過辨識車輛或制服上的徽標、不同場景計數、堆高機、嬰兒推車等，來進一步提高準確性。這種新的商業智慧資料串流，直接利用安全攝影機中的邊緣處理收集，將實現更自動化的工作流程，同時提高營運效率和提高服務品質。例如，人工智慧的整合系統，將很快能夠檢測人們何時需要幫助，或在地板潮溼時發出通知，以防止人們滑倒。
快速變化的技術需要可擴充、靈活、面向未來的投資
2024 年，組織將面臨更大的壓力，以投資於那些在安裝後不會很快過時，或透過封閉平台限制它們的解決方案。i-PRO 建議尋找與多個第三方製造商自由合作的開放平台的供應商和製造商。裝置的設計應利用人工智慧和分析的演變，而無需堆高機升級。透過專注於以分階段的方式，將現有裝置與新技術整合，公司可以最大限度地延長現有裝置的壽命，同時新增新功能，例如將人工智慧引入非人工智慧裝置。
更多的力量來到了邊緣
2024 年將看到更多的應用技術走到邊緣。配備強大處理器的攝影機，將能夠比以往任何時候，都對影像資料進行更多的邊緣處理。邊緣裝置將很快能夠，以類似於當今雲中伺服器機架的方式，協作和組合其計算資源。這將大大提高處理能力，而不會使網路和支援基礎設施負擔過重。後端伺服器費用將保持相對較低，因為人工智慧的分析，嵌入在攝影機等邊緣裝置中進行更多處理，更少的影像流回伺服器進行分析。增強的邊緣處理，還將使雲端的系統更有效率，執行成本更低。
隱私和網路安全受到更多審查
隨著全球頒佈行政命令和法律，進一步減少侵犯個人資料隱私和所有權的行為，人工智慧及其子集 2024 年將受到更嚴格的審查。 歐洲議會的人工智慧法案和美國 人工智慧的藍圖。 《權利法案》是影響安全行業的趨勢的早期例子。面對立法變化和可能迅速改變的最佳做法，組織將需要透明度和合規性。因此，與具有開發記錄的供應商和製造商合作非常重要，這些供應商和製造商在設計上，以隱私和負責任的方式，將人工智慧作為核心原則。
由於在人工智慧的幫助下，收集了如此多有用的資料，確保私人資料保持私密性，也需要一流的網路安全。影像監控裝置需要支援不斷發展的標準，如 NISTs FIPS 140-2 level 3 和較新的 140-3 標準，以確保安全系統不會成為攻擊媒介。
在全球內，越來越需要零信任實踐，來驗證裝置和人員之間的每筆交易。例如，美國白宮要求聯邦在 2024 年之前遵守零信任架構和設計。美國政策的這項聯邦轉變，將對任何在美國展開業務的組織產生連鎖反應。i-PRO 也預計，美國將通過 2022 年起草的《美國資料隱私和保護法案》版本，2023 年為美國公民提供一些類似 GDPR 的保護。。
i-PRO 有限公司首席行銷官 Hiroshi (Huey) Sekiguchi說：「我們預計 2024 年將是非常繁忙的一年，因為越來越多的公司要求，在世界各地對安全系統進行升級和擴充。」「隨著技術變化如此之快，教育行業如何利用這些令人興奮的技術來保護資產和創造營收，同時遵守隱私法規和網路安全最佳實踐，比以往任何時候都更加重要。」
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