影响安防行业的5种技术

　　1.边缘世界

　　这并不是针对当前的世界状况而言，而是网络“边缘”计算发展势头，让越来越多连接的设备能即时感知正在发生的事情，并做出相应的决策以及行动的能力。

　　自动驾驶汽车便是其中一个显著的例子。无论是与外部环境（如交通信号灯）间的通信，还是通过检测风险的传感器（例如汽车前行走的物体），决策都必须在瞬间完成处理，在这一瞬间，通过网络从汽车发出数据，到数据中心完成处理和分析的方式是不可接受的，延迟往往会发生意外。

　　视频监控也是如此。如果我们要采取主动而不是被动的方式，进行事前预防而不是事后处理，摄像机本身便需要进行更多的数据和分析处理。但是，边缘设备的增加以及它们在安防行业中扮演更为关键的角色，也会带来其他影响，这些将在下面进行探讨。

　　2.专用设备的处理能力

　　要想向更高水平的边缘计算迈进，专为特定应用而设计的专用硬件和软件便至关重要。连接的设备将需要增加计算能力，并从底层技术开始设计，这也是为什么安讯士持续投入做自己的芯片的原因。这让我们能够满足今天甚至明天的视频监控的需求，最为关键的是“安全第一”与我们之前所做的事业是一脉相承的。

　　另外，以机器和深度学习计算的形式，嵌入人工智能的概念也将更加流行。对于用户而言，人工智能——或者更准确地说是机器学习和深度学习——已经不再是一个新词，而是变成了日常现实，它的使用得比大多数人想象的更加广泛。然而，当前需要解决的问题是创建新的深度学习模型，这些模型“更轻”，需要更少的内存和计算作为支撑。

　　3.走向信任的边缘

　　信任有多种方式，相信相关机构会负责地收集与使用我们的数据，相信设备和数据是安全的，不会受到网络黑客的攻击，相信数据本身是准确的，并且技术会按照设计的方向工作，边缘将是创建或破坏信任的关键点。

　　产业的整个供应链中信任至关重要，虽然将间谍芯片嵌入到硬件本身的可能性较低，但通过后续的固件升级将相关”后门“安装到监控设备中，要比制造时更为容易。

　　关于个人隐私的问题将继续在世界各地讨论。虽然动态匿名化和掩蔽等技术可以用于保护隐私，但不同地区和国家的态度和监管法规并不一致。安防企业将继续需要在国际法律框架中不断摸索。

　　随着设备本身对数据的处理和分析的增多，网络安全将变得越来越关键。即使面对越来越复杂的网络攻击，许多厂商仍然无法进行最基本的固件升级。安防系统的基本要求是通过清晰的硬件，软件和用户策略，对单个设备进行管理，并对整个监控解决方案进行全面的生命周期管理。

　　4.规则：用例VS技术

　　规范技术是件困难的事，只有规范技术使用案例才是现实的。

　　世界各地对适当的用例和相关法规的态度各不相同。欧盟的一般数据保护法规（GDPR）是最引人注目的例子之一，也是全球最严格的数据法规之一。其他国家远没有这么严格，其他地区的许多提供在线服务的组织，由于没有严格遵守GDPR，导致欧盟公民无法访问到这些服务。

　　相应的法规正在努力跟上技术进步的步伐，但各国政府更应持续研究如何控制用例，以造福于公民或让自己受益。这是一个行业需要驾驭的动态格局，商业道德将继续受到严格审查。

　　5.网络的多样性

　　由于一些监管复杂性、隐私和网络安全方面的担忧，我们看到过去20年完全开放的互联网正在发生变化。虽然互联网和公共云服务仍将是我们传输、分析和存储数据的一部分，但混合云和私有云的使用正在增长。我们看到了“智能岛”的增加，在这些智能岛中，特定应用程序的系统与其他相互依赖的系统之间的连接是直接且有限的。

　　尽管有些人认为任何远离开放的做法都是不受欢迎的，但有关安全和数据保护的争论却是引人注目的。此外，以前开放和数据共享，被认为是推动人工智能和机器学习的进步的方法之一。当前业内普遍认为智慧便是机器学习依赖于巨大的数据集，以便让计算机学习与提升。然而，随着技术进步，可实现预先训练的网络模型，用相对较少的数据来适应特定的应用。

　　在科技行业中如果仅仅关注某项技术，是难以取得更多的进展的，安防行业更应该在寻找满足今天安全需求的同时，着眼于未来面临的机会与风险，从而推动产业的发展。