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超越被動安全-人工智慧監控系統如何改變規則
被動監控系統現已過時
幾十年來,企業一直依靠監控系統進行記錄,而不是做出反應。 安全錄影位於伺服器中,通常由網路錄影機管理,除非發生事件迫使採取行動,否則很少進行審查。 但是,在威脅的演變速度比人類反應快的地方,傳統的監控系統和安全攝影機系統被證明是不足的。
到 2025 年,超過 83% 的企業採用雲端監控,企業正在迅速轉向人工智慧和雲端的監控。
人工智慧驅動的監控系統,將安全性從被動安全措施轉變為即時思考、學習和主動的反應處理、智慧驅動系統。 它不再是未來主義的附加元件;它是迫切需要的。
為什麼你的傳統監控系統不夠用
企業每年因盜竊、詐欺、安全違規和營運效率低下,而損失數百萬美元。 然而,最大的挑戰不是缺乏攝影機,而是缺乏洞察力。
- 多場景管理挑戰 —— 跨多個地點營運的企業難以監控分散的安全饋送,導致監督和 IT 開銷。
- 資料過載 —— 單個安全攝影機系統每週可以生成數千小時的錄影,使手動審查變得不可能。
- 虛假警報,浪費資源 —— 運動感測器觸發無休止的警報,迫使安全團隊浪費時間檢查監控系統,和追捕不是威脅的威脅。
- 反應處理中的盲點 —— 當人類檢視安全攝影機系統的錄影時,損壞已經造成了。 人工智慧驅動的監控,改變了這個時間表。
監控攝影機系統收集的資料,比以往任何時候都多。 但由於網路安全問題(84% 的專業人士將其作為關鍵影響因素)、網路不穩定和整合複雜性,企業因此退縮了。 他們缺乏採取行動的智慧。
人工智慧監控系統如何改變遊戲規則
如果你的安全團隊仍然花幾個小時追尋虛假警報,你就逾期未參加人工智慧驅動的轉變了。 以下是你錯過的一瞥:
- 智慧檢測,減少誤報 —— 人工智慧模型可以區分真正的安全威脅和無害的移動,將誤報減少高達 90%。
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- 即時反應處理 —— 人工智慧驅動的監控系統不僅記錄,還發出警報。 無論是未經授權的進入、外圍漏洞,還是可疑活動,人工智慧都會提供即時通知,使安全團隊能夠在事件升級之前採取行動。
- 深度搜尋和元資料標記 —— 人工智慧不是在安全攝影機系統中掃描數小時的影像,而是實現即時搜尋 —— 按服裝顏色、物體類型或運動模式過濾影像。
- 邊緣人工智慧 —— 邊緣運算的人工智慧,即使在極端天氣條件下,也能提供精確的威脅檢測,並增強了夜視能力,確保在舊有系統故障時,安全仍然有效。 傳統設定依賴於網路錄影機(NVR)進行集中處理和儲存。Edge AI 透過直接在攝影機上處理資料,來改變遊戲規則 —— 減少頻寬負載並加快反應處理時間。
- 成本效益高的安裝 —— 人工智慧驅動的影像監控系統,特別是透過影像監控即服務(VSaaS),最大限度地降低了基礎設施費用,並消除了現場 IT 支援的數小時。
- 零售和 QSR —— 人工智慧驅動的客戶分析,有助於追蹤人流量,最佳化商店佈局,並即時調整人員配置。 盜竊檢測和防損系統最大限度地減少了說解和財務風險,同時提高了店內安全。
- 製造和倉庫 —— 支援人工智慧的監控透過監控危險區域、標記安全違規,和自動化合規追蹤,來確保工作場所的安全。 即時品質控制減少了缺陷,最大限度地減少了浪費,並提高了營運效率。
監控不再是被動監控。 這是關於即時智慧,可以釋放營運效率,同時為企業提供主動的安全好處。 隨著人工智慧監控系統超越威脅檢測,它們已成為風險解決、勞動力最佳化,和長期成本節約的關鍵工具。
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| tyco 監控攝影機系列(總代理上敦企業) |
人工智慧監控系統作為商業智慧工具
如果你仍然認為監控只是一種安全措施,你就忽略了它的影響。 人工智慧驅動的監控,提供了精度和自動化,並釋放了新的業務效率。 以下是不同行業,如何使用人工智慧驅動的監控系統,將安全投資轉化為策略 ROSI(安全投資回報):
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- 財產和設施管理 – 智慧自動化整合了訪客追蹤、多場景安全和人工智慧驅動的門禁控制。 這降低了責任風險,同時改善了家庭安全,以及租戶和客人的保護。
- 教育 —— 人工智慧監控透過即時檢測威脅,並實現更快的應急反應來加強校園安全。 全景攝影機,覆蓋範圍為180°,消除了盲點,確保了大型開放校園。 跨多校區機構的安全也得到了簡化,確保了學生和教師的統一和主動安全。
- 物流和運輸 —— 人工智慧驅動的預測分析,有助於簡化供應鏈,最佳化車隊路線,並減少延誤。影像分析有助於防止貨物被盜、保護倉庫和自動化合規檢查。
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- 醫療保健 —— 人工智慧監控系統確保醫院的衛生合規性,降低感染風險,並最佳化患者流動,以改善管理。 自動化安全確保限制區域保持安全,保護敏感的醫療資料和裝置。
各行各業的企業都在使用人工智慧來簡化運營,降低風險,並更快地做出資料驅動的決策。 結果? 更高的效率、更強的安全性和長期的業務成長。
下一步是什麼? 你現在需要的人工智慧監控系統的未來
- 即時人工智慧搜尋功能 —— 高階人工智慧搜尋工具,現在可以幫助團隊在幾秒鐘內找到關鍵影像 —— 只需使用關鍵字、視覺屬性甚至視覺語言模型(VLM)。 當每一秒都很重要時,這將加快事件調查和更智慧的反應處理時間。
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- 預測分析 —— 由正確的硬體提供支援的人工智慧監控模型,將在安全風險發生之前,對其進行預測,主動減輕威脅。
- 整合智慧 —— 人工智慧現在將整個安全堆疊中的點連線起來。 它統一了生物辨識和行為辨識、PPE 合規性、煙霧和威脅檢測,以及第三方平台。 這些整合共同為更智慧的門禁控制、自動化合規性,和自適應安全管理方法提供支援。
- 監管挑戰和合規性 —— 隨著人工智慧監控的成長,企業將需要合規、道德的人工智慧解決方案,以平衡安全性和隱私。
預測風險而不是對風險做出反應的企業,和安全服務供應商已經領先。 確保你是他們中的一個。
你的傳統監控花費你的錢更多
傳統的安全攝影機系統,根本無法預測現代風險。 超過 92% 的行業專業人士優先考慮 AI,仍然依賴傳統監控的企業脆弱且落後。
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找出你當前的系統沒有告訴你什麼,並看看人工智慧監控的持續創新如何縮小差距。 [下載白皮書]探索人工智慧驅動監控的策略優勢。



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