עתיד קידוד הווידאו מבוסס הבינה המלאכותית: סקר חושף ביקוש גובר לקידוד וידאו מבוסס בינה מלאכותית

Global

Global - English

Asia

Europe

Oceania

ANZ - English

Latin America

North America

Middle East and Africa

Search blog

Cancel

All

AIoT

SMB Solutions

Products and technologies

Industries

Sustainability

Business trends

Cybersecurity

Partner and customer experience

Network camera

Thermal

CSR

Events

Alarm

ESG

Access control

Video Intercom

Security Operations

Trends

LED

Software

Resources and events

IFPD

WonderHub

Virtual Production

Hikvision eLearning

Tourism

Perimeter Security

Guanlan

Submit

Reset

תחום אבטחת הווידאו ידע חידושים רבים בשנים האחרונות - החל מהופעת הבינה המלאכותית (AI) ועד להקלטה ברזולוציה גבוהה יותר ושילוב מעמיק של AIoT בפעילות העסקית. המכנה המשותף לרוב החידושים הללו - ובפרט לאלו המתאפשרים הודות לבינה מלאכותית - הוא יצירת כמויות גדולות של נתונים, דבר המגביר את הביקוש לרוחב פס ולנפח אחסון גדולים יותר.

במצבים מהעולם האמיתי, הדבר הוביל להיווצרותה של נקודת קושי משמעותית: כיצד יכולים מפעילים לאזן בין אימוץ נרחב יותר של בינה מלאכותית לבין העלויות הגדלות של התשתית? אחת הגישות המשמעותיות ביותר לפתרון הבעיה היא השימוש בבינה מלאכותית עצמה כדי לצמצם את היקף הנתונים (data footprint) של מערכות המבוססות על טכנולוגיה זו. במערכות המתמקדות בווידאו, משמעות הדבר היא קידוד מלוא המידע באמצעות כמות קטנה יותר של נתונים.

לפיכך, Hikvision פיתחה את Guanlan Encoding - טכנולוגיה העושה שימוש בבינה מלאכותית כדי לזהות אזורים עשירים במידע ואזורים דלים במידע בתוך תמונות וידאו, ומקודדת כל פריים בהתאם.

כדי לאמוד את ההשפעה האפשרית של הטכנולוגיה החדשה, חברו asmag.com ו-Hikvision לביצוע סקר בקרב קוראי asmag - תחת הכותרת "טכנולוגיית קידוד מבוססת בינה מלאכותית (AI) לאבטחת וידאו" - ובו ביקשו מהם לשתף בחוויותיהם בנוגע ל"אתגר האחסון" ולציין היכן הם מזהים פוטנציאל לשילוב קידוד מבוסס בינה מלאכותית בפרויקטים שלהם.

סך של 178 אנשי מקצוע בתחום האבטחה הפיזית השתתפו בסקר המקוון שנערך בין ה-4 ל-25 באוגוסט 2026, לאחר שקיבלו הזמנות בדוא"ל, באמצעות הרשתות החברתיות ובאתר asmag.

מאמר זה מתמקד בהיקף אתגר האחסון ובמידת המוכנות של התעשייה לקידוד מבוסס-בינה מלאכותית כפתרון אפשרי.

הלחץ בתחום האחסון הוא מציאותי וגובר

כשנשאלו "עד כמה מהווים העלות או הקיבולת של אחסון וידאו אתגר משמעותי עבור העסק או הפרויקטים שלכם?", שיעור ניכר מהמשיבים - 38.2% - הגדירו את הלחץ בתחום האחסון כ"אתגר משמעותי". זו הייתה התשובה השנייה בשכיחותה בקרב כלל המשיבים, כשהיא ניצבת במקום השני, במרחק קטן בלבד מהקבוצה (43.2%) שציינה כי האחסון מהווה אתגר "בינוני".

בעוד ש-16.8% ציינו כי הם נתקלים בלחץ על נפח האחסון "מדי פעם", רק קבוצה שולית של 1.6% אמרה כי האחסון אינו מהווה אתגר.

בעוד שהתחושה הכללית לגבי חומרת אתגר האחסון נעה בין "משמעותי" ל"בינוני", התמונה הייתה דומה כאשר נשאלו הקוראים כיצד התפתחה הסוגיה לאורך זמן.

כשנשאלו "האם אתגר האחסון השתנה בהשוואה ללפני 12 חודשים?", השיעור הגדול ביותר של המשיבים - שוב 43.2% - ציין כי הוא "גדל במידה מתונה".

עבור כרבע מהמשיבים - 25.2% - האתגר אף "החריף משמעותית", בעוד שרבע נוסף - 25.0% - ציינו כי האתגר "נותר ללא שינוי". במקביל, הקבוצה המצביעה על שיפור נותרה קטנה, כאשר 6.3% מהמשיבים דיווחו על ירידה "מתונה" או "משמעותית" בחומרת אתגר האחסון.

בסך הכל, התמונה ברורה: הלחץ בתחום האחסון משפיע על כל חלקי התעשייה, מה שהופך את הפתרונות להתמודדות עמו למוקד פיתוח דחוף עבור הספקים.

מחירי החומרה - הגורם העיקרי

כשנשאלו מהם הגורמים העיקריים ללחץ בתחום האחסון בפרויקטים של אבטחה, למעלה ממחצית מהמשיבים - 52.8% - ציינו את "העלייה במחירי חומרת האחסון".

בעת המענה על שאלה זו, המשיבים יכלו לבחור עד שלוש אפשרויות; האפשרויות שדורגו במקומות השני והשלישי - לאחר "מחירי החומרה" - השלימו את התמונה: 39.8% מהמשיבים בחרו ב"מספר הולך וגדל של מצלמות / פריסות רחבות היקף", ואחריהן, בהפרש קטן, האפשרות "מעבר לצילום ברזולוציה גבוהה יותר", שנבחרה על ידי 39.3%.

המגמה ברורה: הצטברות נתונים רבים יותר ועלויות אחסון גבוהות יותר פועלות יחד ומניעות את המגמה שזוהתה בשתי השאלות הראשונות. עם זאת, גם גורמים נוספים משחקים תפקיד: 29.7% מהמשיבים ציינו "מגבלות רוחב פס ורשת", בעוד ש-26.9% ציינו "תקופות שמירת נתונים ארוכות יותר וכללי תאימות", ו-15.1% ציינו "עלויות אחסון בענן".

באופן לא מפתיע, סוגיית האחסון עולה לעיתים קרובות בפגישות רכש אצל המעסיקים של קוראי asmag. כשנשאלו באיזו תדירות הנושא עולה, התשובה הנפוצה ביותר הייתה "לעיתים קרובות" (נבחרה על ידי 38.7% מהמשיבים); במקביל, 21.3% ציינו כי האחסון הוא נושא שעולה "תמיד", ו-29.7% אמרו שהוא עולה "מדי פעם".

קידוד Guanlan - הפתרון של Hikvision לבעיה הולכת ומחריפה

טכנולוגיית הקידוד Guanlan, שהוצגה על ידי Hikvision במאי 2026, מבוססת על תקן H.265 ומשלבת את מודל הבינה המלאכותית רחב-ההיקף (Large-Scale AI Model) של החברה בתהליכי קידוד רציפים. במקום לדחוס כל חלק בפריים באופן אחיד - הגישה המאפיינת מקודדים מסורתיים - טכנולוגיית Guanlan מזהה אילו חלקים בסצנה הם החשובים ביותר (כגון בני אדם, כלי רכב ועצמים נעים אחרים) ומקצה להם רמת פירוט גבוהה יותר; לעומת זאת, אזורי רקע סטטיים או כאלה המאופיינים בתנועה מועטה עוברים דחיסה אגרסיבית הרבה יותר.

לדברי Hikvision, שילוב זה של שיעורי דחיסה שונים באותה מסגרת (פריים) מסייע להפחית את צרכי האחסון ב-30% עד 50% בממוצע, מבלי לוותר על פרטים החשובים לצורכי חקירה וניטור.

מכיוון שטכנולוגיית הקידוד Guanlan מבוססת על תקן H.265 - ולא על פורמט קנייני חדש - היא שומרת על תאימות עם כל המפענחים הקיימים ומערכות צד-שלישי הפועלות על בסיס H.265.

המשיבים בסקר הפגינו היכרות רבה עם תקן H.265: כ-61.5% ציינו כי הם עושים בו שימוש, ו-31% ציינו כי הם מכירים אותו. עבור מפעילים של מערכות המבוססות על H.265, לא חל שום שינוי מבחינה תפעולית או טכנית - למעט העובדה שהקושי הקשור לאחסון מצטמצם עם כל מצלמה חדשה המשתמשת בטכנולוגיית הקידוד Guanlan ומחליפה דגם ישן יותר.

גואנלאן כבר צוברת תאוצה

למרות ש-Guanlan Encoding הוצגה לאחרונה בלבד, למעלה ממחצית מהמשיבים בסקר ציינו כי הם מכירים אותה: 43.3% אמרו שהם "מכירים אותה" אף שטרם צברו ניסיון מעשי, בעוד ש-8.3% ציינו כי הם כבר משתמשים בטכנולוגיה.

כשנשאלו להשוות את Guanlan לטכנולוגיות קידוד מבוססות-AI של ספקים אחרים, המשיבים הביעו אמון רב ב-Hikvision: 34.8% ציינו כי Guanlan עומדת בהשוואה באופן חיובי, בעוד ש-25.2% העדיפו טכנולוגיות אחרות. אף שהקבוצה הגדולה ביותר - 39.8% - ציינה כי אינה מכירה מספיק את תחום קידוד ה-AI כדי להשיב, ל-Hikvision כבר יש יתרון של כמעט 10 נקודות אחוז לטובתה.

בסך הכל, הסקר המחיש את חומרת האתגר בתחום האחסון, אך גם הראה כי Hikvision ערוכה היטב לספק פתרון משמעותי לבעיה זו. לטכנולוגיית הקידוד Guanlan (Guanlan Encoding) תפקיד מרכזי, שכן היא עושה שימוש בבינה מלאכותית לא כדי לייצר נתונים נוספים, אלא כדי להפחית את העומס שיוצרים נתונים אלה על תשתיות האחסון.

תוכלו למצוא דיווחים נוספים בנושא "טכנולוגיית קידוד מבוססת בינה מלאכותית (AI) לאבטחת וידאו" בדף הייעודי באתר asmag.com, או להוריד את תוצאות הסקר המלאות.