Le tendenze della videosorveglianza nel 2026 secondo Hanwha Vision: intelligenza artificiale affidabile e sostenibilità

di John Lutz Boorman, Product and marketing manager, Hanwha Vision Europe

Negli ultimi anni, lo sviluppo e l’adozione della tecnologia AI hanno accelerato a un ritmo senza precedenti, influenzando vari settori. Naturalmente, la scintilla di innovazione fornita dall’AI è già una caratteristica del settore della videosorveglianza. Tuttavia, Hanwha Vision prevede che il 2026 sarà un punto di svolta cruciale per l’AI.
Prevediamo che l’AI passerà oltre la semplice adozione per diventare la fondamentale base di tutta l’industria – l’emergere dei cosiddetti ‘Agenti AI Autonomi’ ridisegnerà la struttura e le operazioni dei sistemi di videosorveglianza.
Per affrontare questa ondata di cambiamento, Hanwha Vision ha identificato cinque tendenze chiave su cui l’industria deve concentrarsi. Queste tendenze segnalano un futuro in cui l’AI funge da motore centrale, elevando ulteriormente la videosorveglianza dal monitoraggio a fornire pilastri centrali di efficienza operativa e sostenibilità.

1. AI Affidabile: Qualità dei Dati e Uso Responsabile
Con l’analisi AI che diventa onnipresente, il principio di “Garbage In, Garbage Out” sarà fondamentale nella videosorveglianza. Il rumore visivo e la distorsione causati da ambienti difficili – come scarsa illuminazione, controluce o nebbia – sono le principali cause di falsi allarmi derivati dall’AI. Nel 2026, stabilire un ‘Ambiente di Dati Affidabile’ per risolvere questi problemi diventerà la priorità principale dell’industria.

Con le prestazioni dei motori di analisi AI che si livellano su tutto il campo, l’attenzione degli investimenti si sta spostando verso la sicurezza di dati video di alta qualità che l’AI può interpretare senza errori. Un esempio di ciò è la riduzione del rumore e della distorsione in ambienti estremi attraverso la tecnologia ISP (Image Signal Processing) ad alte prestazioni basata su AI e l’uso di sensori più grandi.
L’ISP basato su AI utilizza l’apprendimento profondo per differenziare tra oggetti e rumore, eliminando efficacemente il rumore mentre ottimizza i dettagli degli oggetti per fornire dati in tempo reale più favorevoli all’analisi AI. I sensori di immagine più grandi catturano più luce, che sopprime fondamentalmente la generazione di rumore video, a partire dalle condizioni di scarsa illuminazione.

Parallelamente, poiché l’uso etico dell’AI diventa una preoccupazione maggiore, si avvicina l’adozione obbligatoria dei sistemi di governance dell’AI. L’AI dell’UE utilizza una classificazione basata sul rischio dei sistemi AI impiegati negli spazi pubblici e impone un obbligo legale ai produttori di garantire la trasparenza nell’AI dalla fase di progettazione, e questo può solo accelerare la spinta dell’industria a costruire un’AI veramente affidabile.

Le telecamere AI della serie P di seconda generazione di Hanwha Vision presentano un design Dual NPU, il chipset Wisenet 9 con miglioramento dell’immagine basato su AI e un ampio sensore 1/1.2″, garantendo immagini cristalline ottimizzate per l’analisi AI anche negli ambienti più duri.
Per migliorare la sua reputazione per un’AI affidabile, nel 2026 Hanwha Vision prevede di aggiornare la sua app WiseAI, sfruttando le sue capacità di acquisizione di dati affidabili. Una funzione di calibrazione automatica determinerà le informazioni sulla distanza di una scena per migliorare l’affidabilità dei dati, e le nuove funzioni di evento AI analizzeranno comportamenti anomali come combattimenti e cadute. Questi saranno inclusi nelle nostre versioni di prodotto del 2026.

2. La Partnership Agente AI – Da Strumento a Compagno di Squadra
Man mano che l’AI evolve dalla semplice rilevazione a un agente in grado di analizzare scene complesse e proporre risposte iniziali, il ruolo dell’operatore cambierà fondamentalmente. Gli umani delegheranno compiti di sorveglianza ripetitivi agli Agenti AI, liberandosi per attività più critiche e di alto livello.

Mentre i precedenti sistemi AI nella videosorveglianza riducevano semplicemente il carico di lavoro dell’operatore automatizzando compiti ripetitivi come la ricerca di oggetti, il tracciamento e la generazione di allarmi, l’Agente AI sarà in grado di andare oltre. Sarà in grado di condurre autonomamente un’analisi situazionale complessa, eseguire automaticamente una risposta iniziale e raccomandare le azioni di follow-up più efficaci all’operatore di monitoraggio.
Ad esempio, un Agente AI può valutare autonomamente un’intrusione, avviare passaggi preliminari come l’attivazione di un allarme, e poi proporre le opzioni di decisione finale (ad esempio, se chiamare la polizia) all’operatore. Contemporaneamente, può generare automaticamente un rapporto completo che dettaglia il video in tempo reale dell’area di intrusione, i registri di accesso, un registro delle azioni iniziali dell’AI e le strategie di risposta ottimali suggerite.

Gli operatori diventeranno più simili a comandanti, prendendo decisioni finali che richiedono un giudizio sfumato, un’analisi complessa e la considerazione delle implicazioni legali e contestuali. Assumeranno anche il ruolo di manager della governance dell’AI, tracciando in modo trasparente e supervisionando tutte le azioni autonome e i processi di ragionamento eseguiti dall’Agente AI.
Questa funzione essenziale, che impedisce l’abuso del sistema, richiede un significativo innalzamento del livello di competenza dell’operatore di monitoraggio.

3. Guidare la Sicurezza Sostenibile
La crescita esplosiva dell’AI generativa sta alimentando la domanda di energia. Secondo l’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA), il consumo di energia dei data center raddoppierà entro il 2030 nel suo scenario di base – a causa della domanda di AI.
L’industria della videosorveglianza non può più dare priorità alle prestazioni senza limiti, poiché si trova di fronte alla doppia sfida dell’esplosione dei dati video ad alta risoluzione e del carico computazionale dell’AI al bordo. Di conseguenza, la ‘sicurezza sostenibile’, che dà priorità alla longevità operativa e alla riduzione dell’impatto ambientale, si sta affermando come competenza chiave per ottenere riduzioni del TCO (Total Cost of Ownership) e raggiungere gli obiettivi ESG.
Per realizzare la sicurezza sostenibile, l’industria si sta muovendo verso lo sviluppo di chipset AI a basso consumo che riducono drasticamente il consumo di energia – pur preservando l’alta qualità dell’immagine e la potenza di elaborazione dell’AI. Si sta anche dando priorità alle tecnologie che garantiscono l’efficienza dei dati direttamente sul dispositivo edge (telecamera).
Ad esempio, la tecnologia WiseStream basata su AI di Hanwha Vision massimizza l’efficienza della gestione dei dati video, contribuendo a ridurre il consumo di energia. Lo fa separando intelligentemente le regioni di interesse da quelle non interessanti all’interno di una scena, e regola di conseguenza il rapporto di compressione. Questo massimizza l’efficienza del traffico dati pur conservando tutte le informazioni necessarie. Inoltre, le telecamere dotate di Wisenet 9 hanno migliorato l’efficienza di trasmissione dei dati di base in quanto riutilizzano le immagini dalle regioni statiche.

4. Spazi Intelligenti Alimentati dall’Intelligenza Video
Con l’integrazione dell’AI nelle telecamere e i progressi nella tecnologia cloud per l’elaborazione di dati su larga scala, il concetto di ‘Spazio Senziente’ – uno spazio che può percepire e capire – sta diventando realtà.
Questo vede la videosorveglianza espandersi oltre il semplice monitoraggio per diventare una fonte di dati fondamentale per la tecnologia ‘Digital Twin’, che riflette l’ambiente fisico in tempo reale. Un Digital Twin è una replica virtuale di un bene fisico del mondo reale, creato in un ambiente virtuale basato su computer.

Attualmente, le informazioni AI (metadati) estratte dalle telecamere AI vengono già utilizzate come intelligenza aziendale per ottimizzare le operazioni in settori come le smart city, il retail e la produzione avanzata. Andando avanti, questi metadati saranno fusi con diverse informazioni provenienti da dispositivi di controllo degli accessi, sensori IoT e sensori ambientali per completare un ambiente Digital Twin unificato e intelligente.

Questo ambiente Digital Twin rivoluzionerà l’esperienza di monitoraggio. Invece di schermi complessi e frammentati, gli operatori otterranno una visione olistica delle relazioni degli eventi su un’interfaccia basata su mappe che integra il VMS (Video Management System) e i sistemi di controllo degli accessi. All’interno di questo spazio digitale perfettamente specchiato, il sistema video evolverà eventualmente in uno Spazio Intelligente Autonomo che comprende profondamente le situazioni e gestisce e risolve autonomamente i problemi.

L’aggiunta della tecnologia AI più recente potrebbe fornire ai responsabili della sicurezza o agli operatori un maggiore controllo sulle operazioni del sistema. Ad esempio, l’AI può comprendere istantaneamente domande in linguaggio naturale come “Trova una persona che è entrata nella sala server dopo le 22:00 di ieri sera”, e analizzare automaticamente i registri di accesso e video per riportare i risultati. Questo significa una vera consapevolezza situazionale che può andare molto oltre i semplici parametri di ricerca complessi.

5. Architettura Ibrida: Il Potere Distribuito
L’aumento dei costi di trasmissione dei dati video ad alta definizione, unito a preoccupazioni sulla sovranità dei dati e sulla regolamentazione, pone sfide per i sistemi puramente basati su cloud. Di conseguenza, l’ ‘Architettura Ibrida’, che preserva i vantaggi del cloud mentre attenua lo sforzo operativo, si sta rapidamente affermando come la soluzione ottimale per il settore della videosorveglianza.
L’architettura ibrida concede agli utenti il controllo e la flessibilità definitivi sulle operazioni del sistema. Poiché consente di distribuire le funzioni del sistema nel luogo più efficiente in base alle esigenze aziendali, al budget e all’ambiente legale/regolamentare di un’organizzazione, diventerà una strategia chiave per massimizzare il TCO.
Dal punto di vista della videosorveglianza, l’architettura ibrida massimizza l’efficienza distribuendo flessibilmente le funzioni tra gli ambienti on-premise e cloud. Gli ambienti on-premise possono ospitare funzioni di monitoraggio in tempo reale e funzioni critiche che devono rispettare le normative per la conservazione e la conservazione a breve termine dei video. Le funzioni che coinvolgono l’elaborazione e il controllo locali di dati altamente sensibili sono anche collocate on-premise per rafforzare il controllo della sicurezza dei dati e garantire capacità di risposta immediate sul sito.
Nel frattempo, l’ambiente cloud è sfruttato per funzioni come la gestione centralizzata remota, l’analisi di dati su larga scala, l’apprendimento profondo per i modelli AI e l’archiviazione a lungo termine. Utilizzare il cloud in questo modo garantisce la scalabilità del sistema e la facilità operativa.
Oltre alla semplice separazione dell’infrastruttura, questa architettura supporta anche la struttura di calcolo distribuita ottimale necessaria per il funzionamento di successo dei sistemi di videosorveglianza basati sull’analisi AI.
In questa struttura, i dispositivi edge (telecamera/NVR) gestiscono il primo strato di calcolo, eseguendo il rilevamento in tempo reale e trasmettendo solo i dati necessari al cloud. Questo riduce la tensione sulla larghezza di banda della rete, massimizza la velocità e l’efficienza dello storage.
A seguito di ciò, l’ambiente cloud (server centrale) conduce il secondo strato di analisi approfondita e apprendimento automatico su larga scala basato sui dati filtrati dal bordo, migliorando significativamente l’accuratezza e la sofisticatezza delle funzioni AI.

Nel 2026, credo che l’AI sarà fermamente stabilita come un nuovo standard per l’infrastruttura di sicurezza. Per rispondere a ciò, Hanwha Vision fornirà dati affidabili e valore di sicurezza sostenibile agli utenti fornendo soluzioni basate su un’architettura ibrida ottimizzata per l’analisi e l’elaborazione dell’AI. Sembra che sarà un anno emozionante!

Informazioni su Hanwha Vision
Hanwha Vision (precedentemente Hanwha Techwin) eredita un’ esperienza più che trentennale come leader globale nel design di soluzioni ottiche, nei processori per l’elaborazione di immagini video e nelle tecnologie di cybersecurity. Ampliando il proprio business per diventare Vision Solution Provider, Hanwha Vision fornirà prodotti e soluzioni in grado di sviluppare servizi sempre più utili ed innovativi, grazie all’impiego di tecnologie AI, del Cloud e all’analisi dei Big Data.
Per maggiori informazioni su Hanwha Vision visitate il sito web: HanwhaVision.eu

Hanwha Group 
Fondato nel 1952, il gruppo Hanwha è uno dei più grandi conglomerati aziendali in Corea del Sud e una società "FORTUNE Global 500". I massicci investimenti nei nostri settori principali (chimico, aerospaziale, meccatronico, energia solare e finanza) gettano le basi per uno sviluppo sostenibile e un futuro più luminoso per tutti. L'attività del Gruppo comprende 80 società affiliate in Corea del Sud e 469 partner internazionali in America, Europa, Cina e nei mercati emergenti del sud-est asiatico e medio oriente.