Wraz z nadejściem 2026 roku, zbieżność sztucznej inteligencji (AI) i infrastruktury IoT przekształca branże, otwierając bezprecedensowe możliwości optymalizacji operacji, poprawy bezpieczeństwa i zrównoważonego rozwoju. Jednak z wielką mocą technologiczną wiąże się wielka odpowiedzialność, a branża AIoT coraz bardziej koncentruje się na zapewnieniu, że rozwój AI odbywa się w sposób bezpieczny, etyczny i korzystny dla wszystkich. Oto pięć kluczowych trendów kształtujących krajobraz AIoT w 2026 roku.
1. Rozwiązania AIoT oparte na scenariuszach szybko odblokowują nową wartość biznesową
Dzięki AIoT jesteśmy świadkami głębokiej cyfrowej zmiany, która wykracza poza podstawową informatyzację IT w kierunku głębokiej integracji z technologią operacyjną (OT). W tej transformacji wartość biznesowa nie jest już tworzona przez fragmentaryczne zbieranie danych, lecz coraz częściej poprzez naturalne i ciągłe pozyskiwanie spostrzeżeń z codziennych operacji. Dzięki wbudowywaniu zdolności percepcyjnych w konkretne scenariusze ze świata rzeczywistego, AIoT umożliwia organizacjom przejście od zarządzania manualnego do znacznie bardziej zwinnego, zautomatyzowanego sterowania.
Tworzy to zdolności operacyjne, które kiedyś były niemożliwe, umożliwiając podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, co może szybko dostarczyć nową wartość biznesową. Na przykład w dziedzinie bezpieczeństwa przemysłowego widzimy warsztaty, które przesuwają się z reaktywnego reagowania na proaktywne zapobieganie. Niebezpieczne inspekcje ręczne są zastępowane przez zaawansowane technologie spektralne, takie jak TDLAS, które zdalnie wykrywają wycieki gazu ziemnego w ciągu sekund. Wynikiem tego jest dramatyczne skrócenie czasu reakcji na sytuacje awaryjne.
Podobnie jest w przypadku kontroli jakości. Producenci żywności, na przykład, teraz wykorzystują systemy rentgenowskie napędzane AI do natychmiastowego identyfikowania obcych obiektów, takich jak kamienie, szkło i kości, które wcześniej były niewidoczne.
Lub rozważmy zarządzanie zapasami, gdzie zakłady górnicze i paszowe wykorzystują teraz radar milimetrowy 3D do automatycznego skanowania silosów. To kolejna aplikacja AIoT, która w tym przypadku tworzy nowy poziom precyzji w danych objętościowych, eliminując błąd ludzki i umożliwiając w pełni zautomatyzowaną, kontrolę w czasie rzeczywistym.
2. Modele AI na dużą skalę ewoluują w nowe zdolności dla „AI+”
Modele AI na dużą skalę wzmacniają podstawowy proces analizy i przetwarzania poprzez integrację „AI+”. Podczas gdy duże modele językowe zrewolucjonizowały interakcję człowieka z cyfrowym światem, modele specyficzne dla branży przekształcają teraz to, jak dane IoT wchodzą w interakcje z rzeczywistością fizyczną.
Już teraz widzimy, że wbudowując sztuczną inteligencję w analizę danych i przetwarzanie sygnałów, te modele znacznie zwiększają precyzję i efektywność. Na przykład modele bezpieczeństwa ruchu i perymetru, trenowane na ogromnych zbiorach danych, przesuwają granice percepcji. Przetwarzając złożone dane, minimalizują wskaźniki fałszywych alarmów w przypadku incydentów i wtargnięć. W międzyczasie, w detekcji dźwięku, "AI + przetwarzanie sygnałów" redefiniuje rejestrowanie dźwięku poprzez filtrowanie statycznego tła i izolowanie ludzkich głosów w hałaśliwych środowiskach. Ta technologia poprawia stosunek sygnału do szumu, zapewniając wyraźne przechwytywanie dźwięku nawet w trudnych warunkach.
Głęboko zakorzenioni w tym multimodalnym zrozumieniu, Agenci AI łączą teraz różnicę między percepcją a ludzkimi intencjami. Zasilani przez duże modele językowe, ci agenci umożliwiają użytkownikom naturalną komunikację przy użyciu codziennego języka. Polecenia takie jak "Znajdź osobę w fioletowych ubraniach, która zaparkowała niebieskiego SUV-a tego ranka" są przetwarzane przez inteligentne systemy bezpieczeństwa, aby automatycznie wydobywać odpowiednie segmenty wideo. Takie możliwości przekształcają systemy AIoT z wyspecjalizowanych narzędzi, które wymagają profesjonalnego przeszkolenia, w inteligentnych asystentów, którzy są dostępni dla każdego.
3. AI krawędziowe przekształca urządzenia z kolektorów danych w inteligentne analityki
Inna zmiana, którą obserwujemy, to przesiadka w kierunku obliczeń krawędziowych. Coraz częściej model „Chmura + AI” nie jest jedyną opcją dla cyfryzacji przedsiębiorstw. Przenosząc funkcje AI z chmury do krawędzi, organizacje mogą osiągnąć czasy reakcji na poziomie milisekund, działać płynnie offline i zachować prywatność na miejscu. To architektoniczna zmiana, która eliminuje zależność od przepustowości i znacznie zmniejsza ogólne koszty infrastruktury.
Ponieważ urządzenia przetwarzają surowe dane bezpośrednio, ta zlokalizowana architektura zwiększa swoją wartość, znacznie optymalizując efektywność przechowywania. To jest szczególnie istotne dla złożonej analizy wideo, wspieranej przez wizualne modele AI. Tutaj, urządzenia krawędziowe mogą teraz precyzyjnie identyfikować kluczowe cele, takie jak ludzie lub pojazdy u źródła. Na podstawie tej dokładnej segmentacji system stosuje zróżnicowane kodowanie — zachowując kluczowe szczegóły w pierwszym planie, podczas gdy kompresuje obszary tła, które nie mają dużej wartości śledczej.
Podejście napędzane AI drastycznie zmniejsza wymagania dotyczące przechowywania, nie rezygnując z klarowności wizualnej. Dla organizacji wprowadzających tysiące kamer w różnych lokalizacjach, przekłada się to naturalnie na znaczne oszczędności w infrastrukturze pamięci, niższe koszty bieżące oraz uproszczone zarządzanie danymi, co sprawia, że duże wdrożenia AIoT stają się ekonomicznie opłacalne.
4. Odpowiedzialna sztuczna inteligencja wprowadza etykę na każdym etapie innowacji
Sztuczna inteligencja zmienia nasze życie, pracę i biznes w niespotykanym dotąd tempie. Jednak ta rewolucja niesie ze sobą kluczową odpowiedzialność: zapewnienie, że innowacje odbywają się w sposób bezpieczny, etyczny, przejrzysty i korzystny dla wszystkich. Odpowiedzialna sztuczna inteligencja nie jest już opcjonalna—jest zarówno moralnym imperatywem, jak i strategiczną koniecznością, budującą zaufanie, łagodzącą ryzyko i napędzającą długoterminową innowacyjność. W miarę jak globalna świadomość publiczna i nadzór regulacyjny nasilają się, od europejskiego pionierstwa regulacyjnego po regionalne inicjatywy na całym świecie, międzynarodowa współpraca staje się niezbędna do wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji, przy jednoczesnym promowaniu bezpieczeństwa, dobrobytu i ludzkiego dobrostanu.
Praktyki odpowiedzialnej sztucznej inteligencji muszą więc przenikać cały cykl życia AI—od badań i rozwoju po wdrożenie i zastosowanie w rzeczywistym świecie.
Obejmuje to ustanawianie zasad przewodnich i ram zarządzania, przyjmowanie odpowiedzialnych podejść w trakcie rozwoju oraz zapewnienie bezpieczeństwa, odpowiedzialności i przejrzystości w produktach i rozwiązaniach. Jest to systematyczne przedsięwzięcie wymagające koordynacji w całym przemyśle i działania zbiorowego w różnych sektorach i krajach, obejmujące decydentów, partnerów z branży, badaczy oraz innych interesariuszy. Tylko dzięki ciągłemu zaangażowaniu i otwartej współpracy możemy kształtować przyszłość AI, która naprawdę służy ludzkości.
5. AIoT rozszerza rolę technologii z biznesu na społeczeństwo i środowisko
Kolejnym kluczowym trendem, który obserwujemy, jest szybkie rozszerzenie obszarów zastosowań dla AIoT. Oprócz tradycyjnych rozwiązań biznesowych, AIoT jest obecnie szeroko przyjmowane w szerszych zastosowaniach społecznych i środowiskowych, pokazując, jak inteligentne systemy mogą służyć ludzkości i naturze.
Na przykład w ochronie ekologicznej, specjalistyczne urządzenia AIoT rewolucjonizują działania ochronne, od monitorowania dzikiej fauny po śledzenie zdrowia roślinności. Rzeczywiście, systemy monitorowania wzrostu upraw, które wykorzystują technologie AIoT do analizy zdrowia upraw w czasie rzeczywistym na dużą skalę, stają się coraz powszechniejsze w rolnictwie. Ta możliwość rozwiązuje problemy związane z ręcznymi inspekcjami, umożliwiając precyzyjne zarządzanie i optymalizację plonów dzięki cyfryzacji.
AIoT jest również wykorzystywane do poprawy bezpieczeństwa publicznego. Na przykład, systemy zapobiegania utonięciom oparte na AI są wdrażane w obszarach, które są znane z wysokiego ryzyka. Wykorzystują one analitykę wideo w czasie rzeczywistym, aby wykrywać niebezpieczne warunki, automatycznie identyfikując, kiedy osoba wchodzi w niebezpieczne obszary, na przykład. Kiedy to następuje, technologia uruchamia natychmiastowe powiadomienie, przekształcając pasywne monitorowanie (lub jego brak) w niezwykle skuteczne i proaktywne rozwiązanie, które może uratować życie.
Patrząc w przyszłość: przyszłość AIoT
Dla organizacji przyspieszających swoje podróże transformacji cyfrowej, te trendy oferują zarówno wskazówki, jak i inspirację. Przyszłość AIoT, w końcu, polega na tworzeniu prawdziwej wartości dla biznesu, wzmacnianiu doświadczeń ludzi oraz budowaniu bardziej zrównoważonego świata dla wszystkich. A ta przyszłość nadchodzi już teraz.
Aby dowiedzieć się więcej o spostrzeżeniach Hikvision i najnowszych trendach w AIoT i innych technologiach, odwiedź Blog Hikvision.