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IA em larga escala em segurança por vídeo: pesquisa revela dores resolvidas e desafios de adoção

Modelos de IA em larga escala, como o Guanlan da Hikvision, estão transformando a segurança por vídeo ao oferecer uma compreensão holística dos fluxos de vídeo. Isso habilita recursos avançados, como buscas baseadas em linguagem natural, superando as limitações dos sistemas tradicionais baseados em regras.

 

A adoção de IA no mercado de segurança física e IoT tem crescido de forma constante. Agora, integradores e decisores de tecnologia estão focados no próximo passo: a implementação de modelos de IA em larga escala.

 

O valor técnico dessa tecnologia é mensurável. Utilizando conjuntos de dados multimodais massivos e arquiteturas baseadas em transformers, a IA em larga escala não apenas reconhece objetos e eventos, mas compreende a relação entre eles. Isso permite que os sistemas detectem anomalias sutis e mudanças de contexto que seriam invisíveis para abordagens de IA convencionais.

 

Para entender o cronograma real de adoção desses modelos em fluxos de trabalho de segurança física, a asmag.com e a Hikvision conduziram uma pesquisa com profissionais do setor. Enquanto o artigo parceiro detalha a conscientização dos usuários e os drivers de demanda, esta análise foca nos pontos de dor que a IA em larga escala promete aliviar, os verticais com maior impacto esperado e os desafios práticos que ainda limitam a adoção em larga escala.

 

Principais descobertas

Adoção de IA em larga escala já é significativa

 

À medida que fabricantes integram a tecnologia ao seu portfólio — como a IA Guanlan equipando as câmeras DeepinView X e os NVRs AcuSeek da Hikvision —, uma parcela considerável de profissionais já está operando ou planejando a adoção. A pesquisa aponta que 55% dos entrevistados já utilizam modelos de IA em larga escala, e outros 20% planejam começar nos próximos 12 meses.

 

Esse cenário sugere que a taxa de adoção pode chegar a 75% em um ano, alinhando-se à tendência de rápida absorção do mercado. A relevância dada à atualização tecnológica é clara: 52% dos entrevistados afirmam que adotar IA em larga escala é "muito importante para o futuro da segurança por vídeo", enquanto outros 26% consideram "importante".

 

Barreiras de adoção, como alto custo (mencionado por 60% dos entrevistados) e preocupações com privacidade e conformidade de dados (57%), ainda não frearam significativamente a curva de crescimento.

 

IA em larga escala resolve dores operacionais críticas

Os entrevistados associam fortemente os modelos de IA em larga escala à resolução de problemas históricos da segurança física. Quando questionados sobre o valor das aplicações emergentes, 73,4% citaram a melhoria na eficiência operacional, 62% apontaram a redução de erros humanos e 55,4% destacaram a melhor experiência para o usuário final.

Os profissionais de segurança esperam que a IA em larga escala automatize operações rotineiras e minimize erros humanos. As três áreas com maior potencial de inovação, segundo os entrevistados, são: busca em vídeo e investigação forense (56%), detecção de objetos e eventos (39,1%) e alertas em tempo real (34,3%).

 

Busca em vídeo e investigação forense: Produtos baseados em modelos de IA em larga escala, como os NVRs AcuSeek da Hikvision, permitem busca de vídeo em linguagem natural. Isso possibilita recuperar instantaneamente clipes relevantes sem revisão manual, usando termos de busca flexíveis.

 

Detecção de objetos e eventos: Ao distinguir atividades relevantes de ruído de fundo e itens suspeitos de itens comuns, câmeras com IA em larga escala, como a série DeepinViewX da Hikvision, reduzem falsos alarmes em até 90%, oferecendo precisão significativamente maior em comparação com câmeras com IA convencional.

 

Alertas em tempo real e responsividade: Alertas contextuais gerados por IA em larga escala permitem reações mais rápidas e precisas, otimizando a tomada de decisão em momentos críticos.

 

Outras respostas de destaque sobre o maior potencial de inovação foram configuração de sistema e otimização de recursos (25,9%) e configuração e filtragem de alarmes (22,8%). Isso indica que os profissionais do setor também esperam benefícios além dos fluxos de trabalho diários das equipes de segurança — como na configuração inicial de arquiteturas e em seu refinamento contínuo.

 

Segmentos de alto impacto

Mais da metade dos entrevistados (51,2%) considera a infraestrutura crítica como o segmento onde "funcionalidades baseadas em modelos de IA em larga escala se tornarão mais comuns". Com mais de 10% de vantagem sobre os demais setores, isso mostra que a IA em larga escala é vista como mais benéfica em ambientes críticos para a segurança, de alta complexidade, onde a escala de monitoramento é grande e a tolerância a erros é baixa. Um exemplo real dessa tendência é o Jogja National Museum na Indonésia, onde o sistema AcuSeek com IA da Hikvision permitiu busca rápida de incidentes e alertas inteligentes, reduzindo os tempos de resposta e aprimorando a proteção de obras de arte.

Segmentos onde os entrevistados também esperam adoção significativa — como transporte (40,3%) e industrial/manufatura (38,5%) — também são caracterizados por implantações em grande escala. Nesses casos, as operações de segurança automatizadas baseadas em IA em larga escala são especialmente vantajosas para a gestão de múltiplos fluxos de dados.

 

Por outro lado, setores mais sensíveis a preço, como o varejo (21,6%), são vistos como mais relutantes na adoção da IA em larga escala. Vale notar, no entanto, que as respostas foram distribuídas entre todos os 10 segmentos listados na pesquisa, com percentuais variando entre 20% e mais de 50%. Isso indica que os entrevistados esperam que a IA em larga escala tenha impacto em todos os setores — em alguns mais cedo, em outros mais tarde.

 

Desafios de adoção: Diferenças regionais sobre custo e privacidade

O alto custo presumido de dispositivos baseados em IA em larga escala é visto como o principal obstáculo para a rápida adoção da tecnologia. Quando questionados "Quais desafios ou obstáculos você vê na adoção dos mais recentes modelos de IA em larga escala em segurança", 60% citam custos, seguidos por preocupações com privacidade de dados e conformidade (57%), e integração com sistemas legados (53%).

Uma análise mais detalhada das respostas revela padrões regionais. Quase quatro em cada cinco entrevistados da Ásia citam preocupações com custo (78,9%) como obstáculo, enquanto questões de privacidade e conformidade lideram a lista entre os baseados na Europa (UE e não UE) de forma ainda mais clara, com 81,1% citando-as.

 

O ceticismo está recuando?

A complexidade e a novidade dos modelos de IA em larga escala também são preocupações entre os entrevistados, embora em menor grau. Cerca de um terço dos entrevistados (33,1%) cita a "falta de compreensão técnica" como obstáculo, enquanto 18% cita "resistência à mudança/ceticismo do cliente".

 

À medida que mais usuários entrarem em contato com a IA em larga escala, esse obstáculo deve cair na lista. As organizações estão adotando amplamente a IA em larga escala, apesar dos desafios percebidos.

 

Quando questionados "Qual das seguintes afirmações melhor reflete a visão da sua organização sobre a mais recente IA", menos de um quarto diz que seus empregadores "não têm planos" de adotar IA em larga escala (9,6%) ou são "céticos" em relação a ela (12,6%). Em contraste, a maioria dos entrevistados trabalha em organizações "positivas em relação à IA", que estão divididas apenas sobre quando dar o passo em direção à IA em larga escala. Enquanto 38,5% dizem que seus empregadores estão explorando atualmente o potencial da tecnologia, 37,3% dizem que estão testando ativamente ou já a utilizando.

Conclusão: A IA de grande escala como pilar da arquitetura de segurança

Com a série de novos produtos impulsionados pelos modelos de IA Guanlan da Hikvision, a IA de grande escala já é uma realidade operacional, não uma promessa futura. Ela está redefinindo fluxos de trabalho e prioridades na indústria de videomonitoramento. A Hikvision aplica essa tecnologia em domínios visuais, linguísticos e multimodais para resolver necessidades reais, como proteção de perímetro, busca por texto e detecção de objetos.

 

O diferencial técnico da IA de grande escala está na sua capacidade de generalização. O sistema se adapta a diferentes cenários, reduz falsos alarmes, aprimora a análise de dados e suporta tomadas de decisão mais complexas. O valor para o integrador e o cliente final é direto: resolução de desafios operacionais persistentes e abertura para novos níveis de automação.

 

O avanço da indústria dependerá do equilíbrio entre inovação, custos de implementação e conformidade regulatória. A tendência clara é que a IA de grande escala se consolide como fundamento das arquiteturas de segurança, com potencial de aplicação em constante expansão.

 

Para acessar os resultados completos da pesquisa e insights detalhados sobre IA de grande escala em segurança de vídeo, clique aqui.

 

 

Fonte: https://www.asmag.com/showpost/35252.aspx

Baixar o relatório da pesquisa
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AIoT Business trends

  • Modelos de grande escala, como o Guanlan, processam dados de vídeo com uma compreensão contextual mais ampla, diferentemente das analíticas tradicionais que dependem de regras fixas e limiares pré-configurados. Na prática, isso significa que o sistema tende a reduzir falsos positivos em cenários complexos e pode adaptar a detecção de eventos a variações ambientais sem exigir reconfiguração manual constante. Para o integrador, isso simplifica a fase de comissionamento e o ajuste fino no campo.

  • Os desafios mais comuns envolvem a gestão da largura de banda para transmissão de múltiplos fluxos de vídeo em alta resolução, a necessidade de hardware de processamento (como GPUs ou servidores edge robustos) para inferência contínua, e o armazenamento escalável dos metadados gerados pela IA. Além disso, a integração com sistemas de gestão de vídeo (VMS) legados pode exigir adaptações via API ou SDKs para garantir que os dados analíticos sejam consumidos corretamente pela central de operações.

  • Você pode operar em arquiteturas locais. A Hikvision suporta uma abordagem híbrida onde o processamento pode ser distribuído entre a própria câmera (edge computing), servidores locais on-premise (NVRs ou servidores com placas de inferência) e a nuvem. A escolha depende do volume de câmeras, da latência exigida pelo projeto e das restrições de privacidade de dados do cliente. Para ambientes com restrição total de internet, o processamento local com hardware compatível é o caminho recomendado.

  • A adoção tem sido mais rápida em verticais onde a análise de comportamento e contagem de multitudes são críticas, como varejo (para análise de fluxo de clientes e prevenção de perdas), trânsito e mobilidade urbana (gestão de tráfego e detecção de incidentes), e ambientes industriais ou logísticos (segurança patrimonial e conformidade de processos, como uso de EPIs). Nesses cenários, a IA vai além da segurança reativa, entregando dados para inteligência de negócios.

  • O posicionamento ideal é focar na modernização gradual e no ROI operacional. Você não precisa trocar todo o parque de uma vez. O integrador pode instalar câmeras com IA nos pontos críticos de maior risco ou onde a análise de dados traga valor imediato, integrando-as ao VMS atual. O argumento de venda deve ser a redução de custos operacionais com monitoramento (menos falsos alarmes para a central) e a extração de dados de negócios, justificando o investimento por meio de eficiência em vez de apenas substituição de hardware.

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