這幾年來，AI人工智慧已經成為全球商業和家庭中常討論的話題。儘管我們多年来一直在使用AI，並且深度學習（DL）技術顯著提升了影像分析的能力，但很少有技術像AI這樣迅速走紅，這在很大程度上要歸功於生成式AI的出現。
雖然許多人可能覺得這個專業術語被過度使用，但回顧AI在當今安防領域的應用仍然很有意義，並且它在該領域的真實潛力以及我們需要注意和管理的一些問題也是值得討論的。
現今AI在安防及其他領域的應用
AI進入安防系統後，徹底改變了行業在威脅檢測和應對方面的方式。深度學習（DL）技術成為AI的子集，大幅提高了分析解決方案的準確性，使安防系統更加可靠和高效。
以下是一些基於這些新技術而實現可靠表現的應用範例
- 更精確地偵測和追蹤物體移動。
- 可靠地監控並警告敏感區域的越界。
- 計算物體和人員數量以管理佔用率和流動。
- 辨識可能代表潛在威脅的徘徊行為。
AI驅動系統所生成的元數據對於影像管理系統（VMS）的取證搜尋來說是一次遊戲規則的改變。這些元數據為收集詳細的統計資訊和洞察場景活動提供了基礎，並有助於建立更主動的安防姿態。隨著邊緣設備能力的提升，這些元數據可以直接由攝影機生成，顯著減少系統總體成本。
AI透過分析模式和偏離常規的異常偵測，為安防監控帶來了新的維度。這項能力讓安防專業人員可以在潛在威脅升級之前就提前處理。
這些能力還開啟了許多超越傳統安防的其它應用。更準確地監控人員、物料和產品的流動，為提高運營效率的應用提供了基礎。以BMW為例，該公司利用影像監控攝影機的AI功能，在汽車製造過程中進行品質檢查。
生成式AI在安全領域的導入
生成式AI，尤其是大型語言模型（LLM）的應用，代表AI技術的重大進步。這些技術使得可以根據自然語言提示創建文本和圖像。更重要的是，這些擁有大規模訓練數據的新模型不僅能與用戶進行語言界面交互，還能處理抽象概念並應對複雜場景。
生成式AI首次進入安防領域，主要體現在以下功能：
- 支援聊天機器人，提供即時的自然語言用戶協助。
- 配置嚮導，簡化複雜安防系統的設置。
- 基於文字的搜索，提升數據檢索效率。
- 進階設計工具，協助創建強大的安防解決方案。
新型的多模組模型能夠處理文字、聲音、圖像和影像等多種輸入，並生成文字和圖像等結果。這有望在安防領域開創新局面，模型能夠在新的層次上分析場景中的發生事件。應用可能包括：
- 強調需要操作人員即時關注的重大事件。
- 分析趨勢並尋找共同模式。
- 協助操作人員進行調查，提供相關資訊和行動建議。
- 摘要影片和圖像，便於報告。
改善準確性和數據品質的工作
儘管生成式AI取得了顯著的進展，但它仍然面臨著理解複雜場景和人類行為的局限性。這些模型仍然容易發生所謂的“幻覺”現象，即模型生成的陳述和建議並不準確。
另一個限制是，這些模型缺乏推理和邏輯推斷能力。這些限制使得在安防關鍵設施中使用這些模型變得非常困難。我們無法僅依賴模型，保證不會錯過事件或得出錯誤的結論。
在安防領域使用這些模型時，我們還需要管理模型可能表現出的偏見行為，除非模型的訓練數據經過充分管理。
這凸顯了保持人員參與決策過程的重要性，確保維持道德考量，並且決策品質不會受到影響。因此，我們將會首先看到LLMs在安防領域的應用出現在提供取證搜尋協助和向操作人員提出建議的情境中。我們仍然需要保持人員參與其中的模式。隨著創新速度的加快，我們需要在新技術的採用和風險緩解之間找到平衡。
AI攝影機和邊緣AI的潛力
當然，任何新技術都會帶來需要克服的挑戰。儘管我們仍處於相對早期的階段，但顯然AI在安防領域帶來了顯著的機會，既能增強傳統的安防和安全應用，又能開啟巨大的潛力，改善各行各業的業務表現。
提供邊緣AI的AI攝影機為許多這些機會奠定了基礎，提高了分析的準確性，使得系統具備可擴展性，並為可靠、可擴展和高效頻寬的雲端解決方案提供了基礎。
由邊緣AI分析創建的額外元數據，詳細描述了圖像感測器捕捉到的視覺數據，為進一步的分析和可行的洞察資訊提供了更多層次。隨著時間的推移，元數據的聚合與分析將有助於改變企業組織營運的各個面向。
AI攝影機內部處理、邊緣創建的先進元數據以及伺服器或雲端進行的額外處理，通常被稱為混合式解決方案，為更先進的基於DL的分析解決方案創造了一個可擴展且成本效益高的模型。
這創造了提供超越傳統安防和安全應用的價值的新機會。將攝影機與其他技術如物聯網感測器和雲運算相結合，可以在城市、交通、零售和工業領域等不同領域以新方式分析影像數據。
市政當局可以整合和分析視覺和環境數據，透過改善空氣品質、減少噪音污染、更好地規劃服務和基礎設施來改善市民的生活; 企業可以使用影像監控和音訊感測器的數據來對機械設備進行預測性維護，從而提高效率並改善服務交付; 零售商可以利用商店訪客資訊來改善客戶服務和商店佈局。我們看到無限的可能性。
負責任地創新、部署和使用AI
儘管AI在各種形式上都帶來了重大機會，但任何新技術也帶來了可能引入新威脅和潛在風險。每一個使用AI的技術供應商必須認識到開發和部署AI及其他技術的責任，以減輕這些風險。
監管顯然將扮演重要角色。歐盟最近已經通過了第一個關於AI的法律框架 - AI法案，美國和其他許多國家也在討論如何減少AI潛在風險的同時鼓勵創新。但僅遵循監管是不夠的。每一家創新技術公司都需要推動在自己及其客戶業務中負責任且符合道德倫理地應用AI。
AI與網路安全
網路安全及對數據與個人隱私的保護，長期以來一直是安全領域的關注重點，而AI的發展進一步強化了此需求。部分原因在於，網路犯罪分子本身也在利用AI來尋找漏洞與新的攻擊途徑。這些資金充足、專業化程度極高的犯罪組織，在這場「AI軍備競賽」中擁有一項優勢：他們可以在無需考慮法規或倫理的情況下快速創新。
因此，優先考慮數據安全與隱私保護仍然至關重要。所有安全技術供應商，尤其是應用AI的企業，必須以人權為核心來管理數據，確保數據的收集、處理與使用符合人權原則，從而營造一個公平、公正且安全的數位環境。此外，應實施強有力的安全措施，以防止未經授權的訪問或濫用，並推動數據公平性，確保數據的代表性與使用方式公正合理。
此外，AI在監控攝影機與網路設備中的應用，可能會帶來新的風險與網路安全問題。因此，在AI解決方案的開發與執行過程中，確保網路安全始終是重中之重。
負責任且合乎道德地解鎖AI潛力
AI為安全領域帶來了令人振奮的機會。它能夠增強人類的智慧，而負責任的AI發展將造福社會與個人。這與Axis的願景不謀而合 - 致力於創新，打造一個更智慧、更安全的世界。
AI不僅能強化我們的技術與能力，還能讓我們將更多寶貴的時間投入到需要人員專業知識的任務中，使人變得比以往更有價值。
我們必須共同承諾，以符合倫理與社會責任的方式使用AI技術。無論是在產品與服務還是業務營運，AI應用都應遵循公平、透明、可問責的原則，並尊重隱私與人的尊嚴。
