即使对于我们这些在科技行业工作了几十年的人来说，过去12个月的变化速度也是惊人的。
我们再次确信，技术创新不仅带来了巨大的机遇，也带来了比我们以前面临的更复杂的挑战，而且没有任何放缓的迹象。对于供应商、客户和监管机构来说，跟上变化及其影响需要专注、精力和勤奋。
我们看到的影响2024年安全行业的关键技术趋势反映了这种快速发展的环境。与以往一样，它们是值得把握的积极机遇，同时也有需要应对的挑战。
深度学习向边缘的扩散正在加速。事实上，任何正在推出的新网络摄像机都具有深度学习功能，这极大地提高了分析的准确性。这些功能是构建可扩展云解决方案的基础，因为它们消除了繁重的带宽需求，减少了云中的处理，并使系统更加可靠。
然而，就人工智能而言，2023年是大型语言模型(llm)作为生成式人工智能基础进入公众意识的一年。这种形式的人工智能支持基于用户的自然语言提示和问题创建新内容——单词、图像甚至视频。
每个企业都在寻找生成式人工智能的潜在用例，安全部门也不例外。2024年，我们将看到基于llm和生成式人工智能的使用的以安全为中心的应用的出现。这些可能包括操作员助理，帮助他们更准确、更有效地解释场景中发生的情况，以及作为交互式客户支持，为客户的查询提供更有用和可操作的响应。此外，生成式人工智能已经证明了其在软件开发中的价值，这将给整个安全领域带来好处。
当然，我们确实需要意识到生成人工智能的风险和潜在陷阱。关于采用哪些模型以及如何采用，特别是围绕使用开源模型还是专有模型，将会存在争论，但最大的风险将是忽视它。
混合解决方案架构(利用本地、云和边缘技术的优势)现已成为许多安全解决方案的新标准。功能部署在最高效的地方，充分利用系统中每个实例的优点，从而提高灵活性。最终，系统架构应该服务于客户的需求，而不是供应商的首选结构。
在很大程度上，这是一个可及性问题。供应商和客户都可以轻松访问的环境中存在的解决方案越多，供应商管理系统元素的能力就越强，承担更大的责任并减轻客户的负担。
混合架构还支持即将推出的解决方案管理和操作中的人工智能支持和自动化用例;提高系统可访问性对于人类支持和人工智能都很有价值，充分利用每个不同实例的优势。
安保和安全常常作为一个主题联系在一起。它们越来越多地被认为是单独的用例：安全与防止故意行为(闯入、破坏、攻击他人等)相关，而安全与可能对人、财产和环境造成伤害的意外危险和事件有关。
由于多种原因，视频监控和分析在安全用例中的使用正在快速增长并将继续增长。
不幸的是，原因之一是气候变化。由于极端天气条件会导致洪水、野火、山体滑坡、雪崩等，政府将越来越多地使用视频监控、环境传感器和分析来对潜在灾害发出预警，并支持最快速、有效的应对措施。
风险管理、遵守健康和安全指令以及监管要求是安全相关用例持续增长的另一个关键原因。视频监控将在企业内广泛使用，以确保遵守政策和安全工作实践，例如穿戴所需的个人防护装备(PPE)。当事件确实发生时，视频监控将成为调查中越来越有用和重要的工具。
说到合规性，全球监管环境对技术的开发、应用和使用产生越来越大的影响。供应商和最终用户需要注意并密切合作以确保遵守这些规定。
人工智能、网络安全、可持续发展、企业治理，所有这些领域都受到更严格的监管审查。供应商需要开发自己的技术并以支持客户合规性要求的方式运营自己的业务。
这是一个不断发展和变化的领域，需要在整个价值链中不断勤奋、发展和透明度。对于安全技术的用户来说，这是一个信任问题。他们能否确定供应链中的每个环节都以支持其自身监管合规的方式运行?
安全系统各个方面的影响将受到越来越严格的审查，供应商和客户需要监控、测量并越来越多地报告广泛的因素。从整体系统的角度来看至关重要。
能源消耗就是一个很好的例子。摄像机本身消耗的能量相对较少。但当考虑到位于需要冷却的大型数据中心中传输数据的服务器、交换机、集线器和路由器时，情况就会发生变化。
这种整体系统视角是有用的，应该受到业界的欢迎。它将带来新技术和相机的创新，为整个系统带来好处，而不是孤立的。降低比特率、存储和服务器负载以降低服务器冷却要求的摄像机就是一个很好的例子。更高效的产品运输、可持续包装和标准组件的使用也可以发挥作用。整个供应链的可见性和更大的控制至关重要。
我们都承认总拥有成本(TCO)是一项重要衡量标准，但安全供应商将越来越需要考虑所有权的总体影响，同时考虑非财务方面，包括环境和社会因素。供应商将不再可能脱离自己及其客户的价值链来运营。
毫无疑问，2024年技术将取得进一步进步，这也给我们所有人带来了进一步的挑战。一如既往，我们期待与合作伙伴和客户合作，确保行业内外的所有人取得积极成果。
