Najnoviji izvještaj kompanije Axis Communications “The Intelligent Edge – Axis Perspectives Report 2026” ambiciozan je pokušaj da se definiše buduća uloga videonadzora u digitalnom društvu
Pripremio: Nermin Kabahija; E-mail: redakcija@asadria.com
Za razliku od klasičnih industrijskih pregleda koji se uglavnom bave novim proizvodima i tržišnim pokazateljima, ovaj dokument nastoji objasniti kako se mrežne kamere transformišu iz uređaja za snimanje događaja u inteligentne platforme koje generišu podatke, podržavaju donošenje odluka i postaju dio poslovnih procesa. U izvještaju se poseban naglasak stavlja na razvoj vještačke inteligencije, obradu podataka na rubu mreže, cloud infrastrukturu, cyber sigurnost i integraciju s drugim poslovnim sistemima. Stručnjaci kompanije Axis tvrde da se videonadzor danas nalazi na prekretnici sličnoj onoj koju je prije nekoliko decenija doživjela informatička industrija prelaskom na internet i umrežene servise. Kamere više nisu samo pasivni posmatrači okruženja nego aktivni izvori podataka koji mogu unaprijediti sigurnost, operativnu efikasnost i poslovnu inteligenciju. Upravo zbog toga je ovaj dokument zanimljivo štivo ne samo za sigurnosne profesionalce nego i za menadžere, IT stručnjake i donosioce odluka koji planiraju buduću digitalnu transformaciju svojih kompanija.
Evolucija IP kamera
Prve su mrežne kamere prvenstveno služile za udaljeni pregled slike i naknadnu analizu snimaka nakon incidenta. Njihova vrijednost bila je gotovo isključivo vezana za sigurnosne funkcije, dok je mogućnost obrade podataka bila veoma ograničena. Međutim, razvoj specijaliziranih procesora, poput Axisove ARTPEC platforme, omogućio je da se dio obrade prebaci direktno u kameru. Time su otvorena vrata za pojavu prve generacije videoanalitike, od jednostavne detekcije pokreta do naprednog prepoznavanja objekata i događaja.
Veliki tehnološki iskorak donijeli su megapikselni senzori, tehnologije za rad u lošim svjetlosnim uslovima i napredni algoritmi za obradu slike. “Kamere su postale sposobne da generišu kvalitetne podatke čak i u okruženjima sa slabim osvjetljenjem ili visokim kontrastima. Paralelno s tim razvijali su se standardi kompresije videa, od MPEG-4 i H.264 pa sve do savremenog AV1 kodeka. Zahvaljujući njima, postalo je moguće prenositi i pohranjivati ogromne količine videozapisa bez proporcionalnog rasta zahtjeva za mrežnim kapacitetima i prostorom za pohranu”, navode stručnjaci iz Axisa.
Cloud servisi i hibridne arhitekture dodatno su ubrzali ovu transformaciju, pa korisnici danas mogu kombinovati lokalnu obradu podataka s cloud resursima, čime dobijaju veću fleksibilnost i skalabilnost. Istovremeno su otvoreni standardi, poput ONVIF-a, omogućili bolju interoperabilnost različitih proizvođača i sistema.
Posebno je zanimljivo, ističu autori, to da su kamere danas postale “inteligentni, povezani uređaji sposobni da isporučuju uvide u realnom vremenu na rubu mreže i integrišu se s poslovnim sistemima”. Drugim riječima, njihova funkcija više nije ograničena na bilježenje događaja, nego uključuje aktivno generisanje informacija koje imaju poslovnu vrijednost. Axis zato zaključuje da su moderne IP kamere postale “temeljni elementi otvorenih i povezanih IoT ekosistema”. Takva promjena možda je i najveća transformacija koju je industrija videonadzora doživjela od pojave prve mrežne kamere sredinom devedesetih godina.
Ključne promjene
Drugo poglavlje izvještaja bavi se pokretačima koji danas oblikuju razvoj inteligentnih videosistema, odnosno odgovorom zašto klijenti uopće traže naprednija rješenja i koje poslovne potrebe stoje iza ubrzane digitalizacije. Jedan od glavnih razloga je činjenica da su mnogi sigurnosni procesi i dalje izrazito zavisni od ljudskog rada. Veliki dio troškova i dalje se odnosi na osoblje, nadzor, instalaciju i održavanje sistema. “Takav model postaje sve skuplji i teže održiv u okruženju koje zahtijeva brže reakcije i veću efikasnost. Upravo zato kompanije sve više koriste automatizaciju, videoanalitiku i umjetnu inteligenciju kako bi smanjile broj lažnih alarma i rasteretile operatere. Umjesto da osoblje prati desetke ili stotine tokova videopodataka, inteligentni sistemi izdvajaju samo relevantne događaje”, kažu autori. Axis navodi podatak da su AI alati u određenim slučajevima omogućili znatno smanjenje broja nepotrebnih intervencija i brže donošenje odluka.
Drugi važan trend odnosi se na promjenu percepcije sigurnosti. Nekada su sigurnosni sistemi uglavnom smatrani troškom, dok ih se danas sve više posmatra kao investiciju koja može donijeti mjerljive poslovne koristi. “U istraživanju koje smo naveli čak 64 posto korisnika navodi modernizaciju infrastrukture kao prioritet u naredne tri godine, dok više od trećine ispitanika planira dodatna ulaganja u AI i IoT tehnologije”, navodi se u izvještaju.
Inteligentni rub kao odgovor na nove zahtjeve
Posebno mjesto zauzima konvergencija IT-a, operativnih tehnologija i sigurnosti, pri čemu tradicionalne granice između tih područja ubrzano nestaju. “Kamere, senzori, kontrola pristupa, poslovne aplikacije i cloud platforme sve češće postaju dijelovi jedinstvenog ekosistema. Prema istraživanju, 41 posto korisnika smatra integraciju različitih sigurnosnih sistema u jedinstvenu platformu jednim od najvažnijih prioriteta za budući razvoj”, objašnjavaju iz Axisa. Autori također ukazuju na rast značaja edge i hibridnih AI arhitektura. Umjesto da se svi podaci šalju u centralni data centar ili cloud, sve više analitike izvršava se direktno na uređajima. Takav pristup smanjuje latenciju, rasterećuje mrežu i omogućava donošenje odluka gotovo u realnom vremenu.
Ni cyber sigurnost više nije dodatna funkcija, nego osnovni zahtjev. “Izvještaj navodi da 44 posto organizacija zaštitu podataka i cyber sigurnost vidi kao jedan od ključnih prioriteta u narednom periodu. Kako se povećava broj povezanih uređaja, raste i potencijalna površina napada. Zbog toga se od proizvođača očekuje da sigurnost bude ugrađena u sam dizajn uređaja, od sigurnog pokretanja sistema do enkripcije i zaštite firmwarea”, ističu iz Axisa. Sve navedeno vodi ka jednom zaključku: inteligentni rub mreže više nije samo tehnološki koncept, nego odgovor na konkretne poslovne, operativne i sigurnosne izazove savremenih organizacija.
Nova uloga inteligentnih kamera
Inteligentne kamere više nisu samo uređaji za nadzor nego platforme koje istovremeno podržavaju sigurnost, poslovnu inteligenciju i operativnu efikasnost. Naravno, sigurnost i dalje ostaje osnovna funkcija. “Moderne kamere danas mogu automatski prepoznati neuobičajena ponašanja, otkriti upad u štićeno područje, identifikovati okupljanja većeg broja ljudi ili generisati upozorenja prije nego što incident eskalira. Time se videonadzor pretvara iz reaktivnog u proaktivni alat”, navodi se u izvještaju.
Međutim, mnogo zanimljivije su primjene izvan tradicionalne sigurnosti. Axis ističe da korisnici sve češće koriste videosisteme za analizu poslovnih procesa. “Kamere mogu brojati posjetioce, pratiti kretanje kupaca, analizirati vrijeme zadržavanja u određenim zonama ili generisati toplotne mape koje pokazuju najposjećenije dijelove objekta. Takvi podaci pomažu trgovcima da optimiziraju raspored proizvoda, upravljaju osobljem i poboljšaju korisničko iskustvo”, napominju u Axisu.
Sličan trend prisutan je u transportu i logistici. Videosistemi danas prate tokove robe, vozila i zaposlenih, omogućavajući preciznije planiranje i efikasnije upravljanje resursima. U industrijskom sektoru kamere se koriste za nadzor proizvodnih procesa, otkrivanje anomalija i kontrolu kvaliteta proizvoda. BMW je u izvještaju naveden kao primjer kompanije koja koristi kamere i umjetnu inteligenciju za automatske inspekcije tokom proizvodnje vozila.
Posebnu pažnju privlači i koncept multimodalne analitike. Kamere više ne funkcionišu kao izolovani uređaji, već kao dio mreže senzora. Vizuelni podaci mogu se kombinovati sa zvukom, termalnim snimcima, radarima ili podacima iz drugih senzora. Takav pristup omogućava mnogo preciznije razumijevanje događaja i smanjuje broj lažnih alarma.
Izvor podataka za donošenje odluka
Zanimljivo je i poglavlje o nosivim kamerama. Njihova upotreba odavno nije ograničena na policijske službenike. Danas ih koriste zdravstvene ustanove, maloprodajni lanci, transportne kompanije i regulatorna tijela. Razlozi uključuju veću transparentnost, zaštitu zaposlenih i jednostavnije upravljanje dokaznim materijalom.
Možda najvažnija poruka cijelog poglavlja jeste da kamere postaju izvori podataka za donošenje odluka. One više ne pružaju samo odgovor na pitanje “šta se dogodilo”, nego sve češće pomažu vlasnicima da razumiju zašto se nešto dogodilo i kako spriječiti slične situacije u budućnosti. Izvještaj zbog toga govori o prelasku s pasivnih sistema prema proaktivnim, prediktivnim i na kraju autonomnim rješenjima. U tom kontekstu kamera postaje sastavni dio šire digitalne infrastrukture organizacije, a ne samo element sigurnosnog sistema.
Inteligencija na rubu mreže
Ako su prethodna poglavlja objašnjavala zašto se videonadzor mijenja, četvrto poglavlje odgovara na pitanje kako se ta transformacija uopće odvija. Današnji napredak nije rezultat jedne revolucionarne tehnologije, već kombinacije nekoliko paralelnih tehnoloških trendova koji zajedno stvaraju temelje za novu generaciju inteligentnih sistema. Među njima se posebno izdvaja razvoj senzora i sistema za obradu slike. “Današnje kamere nude značajno više rezolucije, bolju reprodukciju boja i veći dinamički raspon nego prije samo nekoliko godina. Takve karakteristike nisu važne samo za operatere koji pregledaju snimke. One postaju ključne i za algoritme umjetne inteligencije koji zavise od kvalitetnih ulaznih podataka kako bi mogli pravilno prepoznati objekte, ponašanja i anomalije”, ističu u Axisu.
U izvještaju se dalje naglašava da je upravo kvalitet podataka presudan za uspješnu primjenu AI-ja. Drugim riječima, ni najnapredniji algoritam neće dati pouzdane rezultate ako radi s nekvalitetnom slikom. Zato se značajna pažnja posvećuje tehnologijama poput naprednog rada u uslovima slabog osvjetljenja, širokog dinamičkog raspona i inteligentne stabilizacije slike.
Jednako važnu ulogu ima i upravljanje ogromnim količinama podataka koje proizvode moderne kamere. Što su rezolucije više, a analitika složenija, to raste potreba za efikasnijim metodama kompresije i pohrane. Otuda i važnost AV1 kodeka. Johan Paulsson, glavni tehnološki direktor kompanije Axis Communications, kaže: “AV1 tehnologija omogućava atraktivne bit rateove i proširenu kompatibilnost s klijentima, dok su ključne riječi koje opisuju ovaj standard jednostavan pristup i otvorenost.” Njegovim riječima, upravo su otvoreni standardi osnova budućeg razvoja videonadzorne industrije.
Smanjenje opterećenja mreže
Posebna pažnja posvećena je umjetnoj inteligenciji na rubu mreže. Umjesto da se svi podaci šalju centralnim serverima, današnje kamere sve češće same analiziraju videosadržaj i generišu metapodatke. Takav pristup smanjuje opterećenje mreže, ubrzava reakcije i povećava nivo privatnosti jer osjetljivi podaci ne moraju napuštati lokalnu infrastrukturu. Axis navodi da sve veći broj korisnika ulaže upravo u takve sisteme. Prema podacima iz izvještaja, 37 posto ispitanika planira ulaganja u AI i IoT tehnologije kako bi unaprijedili automatizaciju i donošenje odluka zasnovanih na podacima.
Govoreći o značaju edge analitike, Ettiene Van Der Watt, potpredsjednik kompanije Axis za Azijsko-pacifičku regiju, kaže: “Inteligencija na rubu mreže korisnicima omogućava brže i pametnije donošenje odluka, pojednostavljene operacije i snažniju sigurnost kroz fleksibilne platforme.”
Uz AI i obradu slike, značajnu ulogu imaju i otvorene arhitekture. Klijenti sve manje žele biti vezani za jednog proizvođača ili zatvoren ekosistem. Umjesto toga, traže platforme koje se mogu integrisati s postojećim sigurnosnim, IT i poslovnim sistemima. Upravo zbog toga Axis veliki dio poglavlja posvećuje API-jima, SDK alatima i otvorenim standardima.
Ne ovisi sve o kamerama
Izvještaj navodi da će upotreba cloud servisa u sigurnosti znatno rasti tokom narednih godina. Dok danas oko četvrtine organizacija koristi cloud u određenom segmentu sigurnosne infrastrukture, očekuje se da će taj procenat značajno porasti u narednom periodu.
Sve zajedno pokazuje da budućnost videonadzora neće zavisiti samo od kamera. Ona će podjednako zavisiti od mrežne infrastrukture, cloud servisa, otvorenih platformi, umjetne inteligencije i cyber sigurnosti. Upravo sinergija tih elemenata omogućava nastanak inteligentnog ruba mreže, koji predstavlja centralnu temu cijelog izvještaja.
Zašto AV1 postaje toliko važan
Dok se posljednjih godina najviše govori o umjetnoj inteligenciji, Axis u svom izvještaju veliku pažnju posvećuje i tehnologiji koja će omogućiti njenu širu primjenu – novoj generaciji videokompresije AV1. Riječ je o otvorenom standardu koji omogućava prijenos i pohranu videozapisa uz znatno manju potrošnju propusnog opsega u odnosu na starije kodeke, pri čemu se zadržava visok kvalitet slike. To je posebno važno u vrijeme kada sigurnosni sistemi generišu sve veće količine podataka zahvaljujući 4K i višim rezolucijama, naprednoj videoanalitici i cloud servisima. Axis ističe da AV1 donosi podršku za videosadržaje rezolucije veće od 8K, smanjuje troškove pohrane te olakšava reprodukciju zahvaljujući širokoj podršci u web preglednicima, operativnim sistemima i mobilnim uređajima. Dodatna vrijednost je činjenica da je riječ o otvorenom standardu iza kojeg stoji savez vodećih tehnoloških kompanija, što bi trebalo ubrzati njegovu primjenu u cijeloj industriji. Za sigurnosni sektor to znači efikasnije korištenje mrežnih resursa, jednostavniju integraciju cloud servisa i stvaranje tehničkih preduvjeta za novu generaciju inteligentnih videonadzornih sistema.
Pogled unaprijed
Posljednje poglavlje izvještaja možda najbolje pokazuje kako Axis vidi razvoj industrije u narednoj deceniji. Umjesto da govori o konkretnim proizvodima ili modelima kamera, kompanija pokušava definisati pravac u kojem se kreće čitav sektor inteligentnog videonadzora.
Autori smatraju da se današnja industrija nalazi negdje između reaktivne i proaktivne faze razvoja. Većina savremenih sistema može prepoznati određene događaje i upozoriti operatere na potencijalne prijetnje. Međutim, naredni korak bit će sistemi koji ne samo da registruju događaje nego i razumiju njihov kontekst.
Prema modelu predstavljenom u izvještaju, evolucija počinje pasivnim kamerama koje služe za snimanje i arhiviranje događaja. Nakon toga dolaze reaktivni sistemi koji koriste osnovnu videoanalitiku i generišu upozorenja na osnovu unaprijed definisanih pravila.
Treća faza obuhvata proaktivne sisteme koji koriste umjetnu inteligenciju za prepoznavanje obrazaca ponašanja i identifikaciju potencijalnih rizika prije nego što dođe do incidenta. Upravo se tu danas nalazi najveći dio tržišta naprednog videonadzora.
Međutim, Axis smatra da će se razvoj nastaviti prema prediktivnim sistemima. Takve platforme neće analizirati samo ono što se trenutno dešava, nego će koristiti ranije podatke kako bi procijenile vjerovatnoću budućih događaja. Naprimjer, sistem bi mogao prepoznati obrasce koji ukazuju na povećan rizik od krađe, zastoja u proizvodnji ili saobraćajnih gužvi prije nego što se problem zaista pojavi.
Najambiciozniji dio vizije odnosi se na autonomne sisteme. U toj fazi kamere postaju aktivni učesnici procesa odlučivanja. One ne samo da detektuju događaje nego automatski komuniciraju s drugim sistemima, pokreću unaprijed definisane akcije i prilagođavaju svoje ponašanje u skladu sa situacijom.
Takav razvoj posebno je vidljiv u integraciji videonadzora s kontrolom pristupa, robotikom, sistemima upravljanja zgradama i IoT platformama. Kamera budućnosti neće djelovati samostalno, nego kao dio šire mreže inteligentnih uređaja.
Ključ je u integraciji
Verena Rathjen, potpredsjednica Axisa za EMEA regiju, smatra da će upravo sposobnost pretvaranja videa u korisne informacije predstavljati najveću vrijednost za korisnike. “Pretvaranjem videa u upotrebljive uvide kompanije mogu smanjiti rizike, ubrzati reakcije i donositi bolje odluke koje unapređuju efikasnost i korisničko iskustvo”, kaže Rathjen. Sličan stav iznosi i Josh Woodhouse iz kompanije Novaira Insights. “Proizvođači danas stvaraju novu vrijednost povezivanjem videonadzora, IoT uređaja, umjetne inteligencije i digitalnih servisa u jedinstvene platforme”, kaže Woodhouse i napominje da rast procesorske snage na rubu mreže omogućava istovremeno pokretanje više analitičkih funkcija, čime se otvara prostor za potpuno nove primjene videonadzora izvan tradicionalne sigurnosti.
Možda najzanimljivija poruka cijelog izvještaja zapravo je ta da će se za nekoliko godina uspješnost videonadzornog sistema sve manje mjeriti brojem kamera ili megapikselima, a sve više kvalitetom podataka koje generiše i sposobnošću da te podatke pretvori u konkretne poslovne akcije.
U tom smislu budućnost videonadzora više nije priča o kamerama. Ona postaje priča o inteligenciji, automatizaciji i podacima. A upravo inteligentni rub mreže predstavlja mjesto gdje se svi ti trendovi spajaju u jedinstvenu tehnološku cjelinu.
700 miliona razloga zašto se tržište mijenja
Pozivajući se na analize kompanije Novaira Insights, Axis navodi da je do kraja 2025. godine izvan Kine instalirano približno 562 miliona kamera, dok bi taj broj do 2029. mogao porasti na čak 736 miliona uređaja. Međutim, još važnija od samog rasta jeste promjena strukture tržišta. Već danas gotovo 80 posto isporučenih kamera dolazi s određenim analitičkim mogućnostima, dok dvije trećine novih modela koristi tehnologije zasnovane na dubokom učenju. Prema projekcijama iz izvještaja, do 2029. godine čak 96 posto prihoda od mrežnih kamera dolazit će od uređaja opremljenih deep learning analitikom. Ovi podaci jasno pokazuju da umjetna inteligencija više nije dodatna funkcionalnost rezervisana za premium projekte, nego novi industrijski standard koji će oblikovati budućnost videonadzora.
BMW: Videonadzor van okvira sigurnosti
Jedan od najzanimljivijih primjera upotrebe kamera u Axisovom izvještaju dolazi iz automobilske industrije, gdje se mrežne kamere koriste za zadatke koji nemaju direktne veze sa zaštitom ljudi i imovine. Kompanija BMW integrisala je kamere visoke rezolucije u svoju AIQX platformu za automatiziranu kontrolu kvaliteta unutar proizvodnih pogona iFACTORY. Kamere u realnom vremenu snimaju različite komponente vozila – od logotipa i karoserijskih elemenata do ručki na vratima – dok algoritmi umjetne inteligencije analiziraju snimke i provjeravaju postoje li odstupanja ili greške u proizvodnji. Zahvaljujući naprednoj obradi slike, sistem može pouzdano raditi i u zahtjevnim uslovima osvjetljenja te trenutno upozoriti osoblje na uočene nedostatke. Takav pristup omogućava brže otkrivanje grešaka, smanjuje troškove proizvodnje i unapređuje kvalitet završnog proizvoda. Primjer BMW-a jasno pokazuje kako se inteligentne kamere sve više koriste kao alat za optimizaciju poslovnih procesa i donošenje odluka, a ne samo kao dio sigurnosne infrastrukture.
