Quand on a demandé aux lecteurs « Dans quelle mesure pensez-vous que l’encodage basé sur l’IA est adapté pour répondre aux demandes du monde réel ? » la réponse la plus fréquente était « modérément bien », donnée par 47,1 % des répondants. Une part significativement importante des répondants, 37,6 %, ne voit même aucune raison de modérer et a déclaré que la technologie était « très bien » adaptée. La part combinée de ceux qui sont positifs à l’encodage basé sur l’IA a éclipsé la part de ceux qui ont déclaré qu’il n’était « pas bien adapté » (3,9 %) ou qui ont déclaré qu’ils « ne savaient pas » (11,2 %).
La raison en est claire : L’encodage basé sur l’IA est considéré comme essentiel pour obtenir des « coûts matériels de stockage inférieurs » et une « bande passante/charge réseau inférieure ». Ces deux options de réponse ont chacune été choisies par 42,6 % des répondants à la question « Où voyez-vous le plus grand potentiel d’encodage basé sur l’IA ? »
Les autres catégories de réponses choisies par une part significative des répondants étaient « plus de stockage sur le matériel existant » (37,6 %) et « une mise à l’échelle plus facile avec plus de caméras et une résolution plus élevée » (26,9 %).
Même si les répondants pouvaient choisir jusqu’à trois réponses, une part plus faible a choisi les options de réponse plutôt techniques en se référant à une meilleure « conservation des détails HD » (23 %) et à une « recherche vidéo plus rapide » (21,3 %). Cela montre que l’encodage basé sur l’IA n’est pas considéré comme une innovation technologique parmi beaucoup, mais un véritable soulagement du défi de longue date de stocker les données efficacement.
Grand potentiel dans les secteurs verticaux à grande échelle
Quand on a demandé aux lecteurs « Dans quel secteur vertical voyez-vous le plus d’avantages ? » les réponses s’orientaient vers les zones où la sécurité vidéo est déployée à grande échelle. La plus grande part des personnes interrogées, à savoir 43,8 %, a choisi « l’industrie/la fabrication », suivie par « l’infrastructure critique » (38,7 %) et « le transport » (33,1 %).
Certains secteurs verticaux qui comprennent de nombreux PME et utilisateurs à petite échelle ont également été choisis par une part importante des répondants, en particulier les « commerces de détail » (29,7 %) et les « bâtiments résidentiels/intelligents » (21,9 %). Pendant ce temps, les répondants étaient plus réticents à choisir « éducation » (12,9 %) et « soins de santé » (7,8 %).
Barres d’adoption élevées pour les nouvelles normes
L’encodage basé sur l’IA est une technologie véritablement nouvelle dans un domaine qui a longtemps été dominé par quelques normes bien établies.
- Le codec vidéo H.264, introduit pour la première fois en 2003, reste le codec vidéo le plus largement déployé dans tous les secteurs.
- Le H.265, introduit en 2013, double approximativement l’efficacité de compression par rapport au H.264 avec une qualité visuelle comparable.
- AV1, lancé en 2018, est une norme libre de droits développée comme alternative aux codecs sous licence.
Étant donné que Guanlan Encoding est construit comme une technologie basée sur H.265 plutôt que comme un nouveau format propriétaire, il reste interopérable avec tous les décodeurs existants et les systèmes tiers qui s’exécutent sur H.265. Les opérateurs de systèmes existants utilisant ce codec peuvent remplacer les caméras précédemment installées par des appareils utilisant le codage Guanlan sans voir de changements opérationnels ou techniques. Le seul changement est que le même nombre de caméras fonctionnant à la même résolution et à la même fréquence d'images se traduira par une empreinte de données significativement plus faible.
Lors du codage de flux vidéo réels, Guanlan Encoding exécute deux modes de traitement en parallèle. La détection dynamique ajuste en permanence la façon dont les bits sont alloués dans une scène, en préservant tous les détails sur les personnes, les véhicules et autres objets en mouvement, tout en comprimant les éléments statiques d'arrière-plan de manière plus agressive. L'optimisation statique va plus loin dans les séquences à faible mouvement, en appliquant une compression très élevée aux images avec peu ou pas de changement, les réduisant dans certains cas à seulement quelques dizaines d'octets.
Résoudre les problèmes de compatibilité au lieu d’ajouter de la complexité
Lorsqu’on vous demande « Quelles préoccupations ou obstacles voyez-vous dans l’adoption du codage vidéo basé sur l’IA ? » 38,2 % des personnes interrogées ont cité la « compatibilité avec les systèmes existants », la plus grande part parmi toutes les réponses possibles. 35,9 % ont cité le « coût élevé des appareils d’IA », la deuxième part la plus élevée, suivie par les « formats de verrouillage/propriétaires du fournisseur » (31,4 %) en troisième position et les « normes industrielles peu claires » (30,3 %) en quatrième position.
Cela n’est peut-être pas surprenant, car l’encodage basé sur l’IA n’est disponible que récemment sur le marché. Il est essentiel pour les fournisseurs comme Hikvision d’instaurer la confiance parmi les professionnels de l’industrie dans cette phase précoce. Les revendications de compatibilité transparente doivent être étayées par la réalité opérationnelle.
Cependant, les professionnels du secteur ont manifesté un grand intérêt pour l’encodage Guanlan. Lorsqu’on vous demande « Dans quelle mesure connaissez-vous Guanlan Encoding ? » la plus grande part des répondants, soit 41,5 %, a déclaré : « J’en ai entendu parler, mais je ne l’ai jamais vue en action ni testée. » Pendant ce temps, les parts de ceux qui ont été plus exposés à la technologie et de ceux à qui elle est complètement nouvelle étaient à peu près égales en taille : Un total de 30,1 % des personnes interrogées ont déclaré qu’elles l’avaient « vu en action », « testé » ou « utilisé », tandis que 28 % ont déclaré qu’elles n’avaient « jamais entendu » parler de Guanlan Encoding.
