עם כניסתנו לשנת 2026, ההתכנסות של תשתית בינה מלאכותית (AI) ותשתיות IoT מעצבת מחדש תעשיות, ופותחת הזדמנויות חסרות תקדים לייעול הפעילות, שיפור האבטחה ושיפור הקיימות. עם זאת, עם עוצמה טכנולוגית גדולה מגיעה אחריות גדולה, ותעשיית ה-AIoT מתמקדת יותר ויותר בהבטחת פיתוח ה-AI בדרכים בטוחות, אתיות ומועילות לכולם. להלן חמשת המגמות המרכזיות המעצבים את נוף ה-AIoT בשנת 2026.
1. פתרונות AIoT מבוססי תרחישים משחררים במהירות ערך עסקי חדש
הודות ל-AIoT, אנו עדים לשינוי דיגיטלי עמוק, העובר מעבר לאינפורמטיזציה בסיסית של IT, לשילוב עמוק עם טכנולוגיה תפעולית (OT). במעבר זה, ערך עסקי אינו נוצר עוד על ידי איסוף נתונים מקוטע, אלא יותר ויותר על ידי איסוף תובנות באופן טבעי ורציף מפעילות יומיומית. על ידי הטמעת יכולות תפיסה בתרחישים ספציפיים בעולם האמיתי, AIoT מאפשר לארגונים לעבור מניהול ידני לבקרה גמישה ואוטומטית הרבה יותר.
זה יוצר יכולות תפעוליות שהיו בעבר בלתי אפשריות, ומאפשר קבלת החלטות בזמן אמת שיכולות לספק במהירות ערך עסקי חדש. בתחום הבטיחות התעשייתית, למשל, אנו רואים סדנאות עוברות מתגובה ריאקטיבית למניעה פרואקטיבית. בדיקות ידניות של נזקים מסוכנים מוחלפות בטכנולוגיות ספקטרליות מתקדמות כמו TDLAS, המזהות מרחוק דליפות גז טבעי תוך שניות. התוצאה היא הפחתה דרמטית בזמני התגובה למצבי חירום.
סיפור דומה הוא גם לגבי בקרת איכות. יצרני מזון, לדוגמה, ממנפים כעת מערכות רנטגן המונעות על ידי בינה מלאכותית כדי לזהות באופן מיידי עצמים זרים כמו אבנים, זכוכית ועצמות שהיו בעבר בלתי נראים.
או שקלו ניהול מלאי, שבו מפעלי כרייה והזנה משתמשים כעת ברדאר תלת-ממדי של גל מילימטר כדי לסרוק באופן אוטומטי ממגורות. זהו יישום נוסף של AIoT שבמקרה זה יוצר רמה חדשה של דיוק בנתונים נפחיים, מבטל טעויות אנוש ומאפשר בקרה אוטומטית לחלוטין בזמן אמת.
2. מודלים של בינה מלאכותית בקנה מידה גדול מתפתחים ליכולות חדשות עבור "AI+"
מודלים רחבי היקף של בינה מלאכותית מעצימים את זרימת הניתוח והעיבוד המרכזית באמצעות שילוב "AI+". בעוד שמודלים גדולים של שפות חוללו מהפכה באינטראקציה בין אדם לדיגיטל, מודלים ספציפיים לתעשייה מעצבים כעת מחדש את האופן שבו נתוני האינטרנט של הדברים מקיימים אינטראקציה עם העולם הפיזי.
אנו כבר יכולים לראות שעל ידי הטמעת בינה מלאכותית בניתוח נתונים ועיבוד אותות, מודלים אלה משפרים משמעותית את הדיוק והיעילות. לדוגמה, מודלים של אבטחת תנועה והיקפים, שאומנו על מערכי נתונים עצומים, דוחפים את גבולות התפיסה. על ידי עיבוד נתונים מורכבים, הם ממזערים את שיעורי אזעקות השווא עבור אירועים ופריצות. בינתיים, בחישת שמע, "עיבוד אותות AI+" מגדיר מחדש את לכידת השמע על ידי סינון רעשי רקע סטטיים ובידוד קולות אנושיים בסביבות רועשות. טכנולוגיה זו משפרת את יחס אות לרעש, ומבטיחה קליטת צליל ברורה גם בתנאים מאתגרים.
מעוגנים עמוק בהבנה רב-מודאלית זו, סוכני בינה מלאכותית מגשרים כעת על הפער בין תפיסה לכוונה אנושית. מופעל על ידי מודלים של שפה רחבה, סוכנים אלה מאפשרים למשתמשים לתקשר באופן טבעי באמצעות שפה יומיומית. פקודות כמו "מצא את האדם שלובש בגדים סגולים שחנה רכב שטח כחול הבוקר" מעובדות על ידי מערכות אבטחה חכמות כדי לאחזר באופן אוטומטי קטעי וידאו רלוונטיים. יכולות כאלה הופכות מערכות AIoT מכלים מיוחדים הדורשים הכשרה מקצועית לעוזרים חכמים הנגישים לכולם.
3. בינה מלאכותית של Edge הופכת מכשירים מאוספי נתונים למנתחים חכמים
שינוי נוסף שאנו רואים הוא לכיוון מחשוב קצה. באופן הולך וגובר, מודל ה"ענן + בינה מלאכותית" כבר אינו האפשרות היחידה לדיגיטציה ארגונית. על ידי העברת פונקציות בינה מלאכותית מהענן לקצה, ארגונים יכולים להשיג זמני תגובה ברמת מילישנייה, לפעול בצורה חלקה במצב לא מקוון ולשמור על פרטיות מקומית. זהו שינוי ארכיטקטוני שמבטל את התלות ברוחב פס ומפחית משמעותית את תקורת התשתית.
מכיוון שמכשירים מעבדים נתונים גולמיים ישירות, ארכיטקטורה מקומית זו מגדילה את ערכה על ידי אופטימיזציה משמעותית של יעילות האחסון. זה משמעותי במיוחד עבור ניתוח וידאו מורכב, המופעל על ידי מודלים חזותיים של בינה מלאכותית. כאן, מכשירי קצה יכולים כעת לזהות במדויק מטרות מרכזיות כמו אנשים או כלי רכב במקור. בהתבסס על פילוח מדויק זה, המערכת מיישמת קידוד מובחן - תוך שמירה על פרטים קריטיים בחזית, תוך דחיסת אזורי רקע התורמים ערך חקירתי מועט.
גישה זו, המונעת על ידי בינה מלאכותית, מפחיתה באופן דרסטי את דרישות האחסון מבלי להתפשר על בהירות ויזואלית. עבור ארגונים הפורסים אלפי מצלמות באתרים מרובים, הדבר מתורגם באופן טבעי לחיסכון משמעותי בתשתית האחסון, עלויות שוטפות נמוכות יותר וניהול נתונים פשוט יותר, מה שהופך פריסות AIoT בקנה מידה גדול לכדאיות מבחינה כלכלית.
4. בינה מלאכותית אחראית משלבת אתיקה בכל שלב של חדשנות
בינה מלאכותית משנה את חיינו, עבודתנו ועסקינו בקצב חסר תקדים. עם זאת, מהפכה זו מביאה עמה אחריות קריטית: להבטיח שחדשנות תתפתח בצורה בטוחה, אתית, שקופה ומועילה לכולם. בינה מלאכותית אחראית אינה עוד אופציונלית - היא גם ציווי מוסרי וגם הכרח אסטרטגי שבונה אמון, מפחית סיכונים ומניע חדשנות ארוכת טווח. ככל שהמודעות הציבורית והפיקוח הרגולטורי מתעצמים ברחבי העולם, החל מהחלוציות הרגולטורית של אירופה ועד ליוזמות אזוריות ברחבי העולם, שיתוף פעולה בינלאומי הופך חיוני לרתימת הפוטנציאל של בינה מלאכותית, ובמקביל לקידום ביטחון, שגשוג ורווחת האדם.
לכן, שיטות עבודה אחראיות של בינה מלאכותית חייבות לחלחל לכל מחזור החיים של בינה מלאכותית - החל ממחקר ופיתוח ועד לפריסה ויישום בעולם האמיתי.
זה כולל קביעת עקרונות מנחים ומסגרות ממשל, אימוץ גישות אחראיות לאורך כל הפיתוח, והבטחת בטיחות, אחריות ושקיפות במוצרים ובפתרונות. זהו מאמץ שיטתי הדורש תיאום כלל-תעשייתי ופעולה קולקטיבית מעבר למגזרים וגבולות, הכולל קובעי מדיניות, שותפים בתעשייה, חוקרים ובעלי עניין אחרים. רק באמצעות מחויבות מתמשכת ושיתוף פעולה פתוח נוכל לעצב עתיד בינה מלאכותית שישרת באמת את האנושות.
5. AIoT מרחיב את תפקיד הטכנולוגיה מעסקים לחברה ולסביבה
מגמה מרכזית נוספת שאנו רואים היא ההתרחבות המהירה של תחומי היישומים של AIoT. בנוסף לפתרונות העסקיים המסורתיים, AIoT מאומץ כעת באופן נרחב עבור יישומים חברתיים וסביבתיים רחבים יותר, מה שמדגים כיצד מערכות חכמות יכולות לשרת את האנושות והטבע.
בהגנה אקולוגית, לדוגמה, מכשירי AIoT ייעודיים מחוללים מהפכה במאמצי השימור, החל מניטור חיות בר ועד מעקב אחר בריאות הצמחייה. ואכן, מערכות ניטור צמיחת יבולים הממנפות טכנולוגיות AIoT לניתוח בקנה מידה גדול בזמן אמת של בריאות היבולים הופכות נפוצות יותר ויותר בחקלאות. יכולת זו מטפלת בחוסר היעילות של בדיקות ידניות, מאפשרת ניהול מדויק וממטב את היבולים באמצעות דיגיטציה.
AIoT משמש גם לשיפור בטיחות הציבור. מערכות למניעת טביעה המונעות על ידי בינה מלאכותית, לדוגמה, נפרסות באזורים הידועים כסיכון גבוה. הן משתמשות בניתוח וידאו בזמן אמת כדי לזהות מצבים מסוכנים, ולזהות אוטומטית מתי אדם נכנס לאזורים מסוכנים, למשל. כאשר זה קורה, הטכנולוגיה מפעילה התראה מיידית, והופכת ניטור פסיבי (או חוסר ניטור כלל) לפתרון יעיל ופרואקטיבי ביותר שיכול להציל חיים.
מבט קדימה: עתיד ה-AIoT
עבור ארגונים המאיצים את מסעות הטרנספורמציה הדיגיטלית שלהם, מגמות אלו מציעות גם הדרכה וגם השראה. עתיד ה-AIoT, אחרי הכל, עוסק ביצירת ערך אמיתי לעסקים, שיפור חוויות עבור אנשים ובניית עולם בר-קיימא יותר עבור כולם. ועתיד זה מגיע עכשיו.
כדי לגלות עוד על התובנות של Hikvision ועל המגמות האחרונות ב-AIoT וטכנולוגיות אחרות, בקרו בבלוג של Hikvision.
New Products
Hikvision App Store
