Hanwha Vision Dự Báo Xu Hướng Giám Sát Video 2026: AI Đáng Tin Cậy và An Ninh Bền Vững Định Hình Tương Lai CCTV

Sự phát triển của công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI), đặc biệt là AI tạo sinh (Generative AI), đang tăng tốc với một nhịp độ chưa từng có. Trong năm nay, tác động của nó đã được tối đa hóa, dịch chuyển các mô hình cũ trong nhiều ngành công nghiệp. Làn sóng đổi mới này hiện đang lan rộng sang lĩnh vực giám sát video.

Hanwha Vision dự đoán rằng năm 2026 sẽ là một bước ngoặt then chốt. Chúng tôi nhận thấy AI sẽ vượt ra ngoài việc chỉ đơn thuần được áp dụng để trở thành nền tảng thiết yếu của toàn bộ ngành. Đáng chú ý nhất, sự xuất hiện của “Tác nhân AI Tự hành” (Autonomous AI Agents) được kỳ vọng sẽ định hình lại cấu trúc và phương thức vận hành của các hệ thống giám sát video.

Giữa những làn sóng thay đổi này, Hanwha Vision nhấn mạnh năm xu hướng chính mà ngành cần tập trung:
* AI đáng tin cậy: Chất lượng dữ liệu và sử dụng có trách nhiệm
* Quan hệ đối tác với tác nhân AI: Từ công cụ đến đồng đội
* Thúc đẩy an ninh bền vững
* Không gian thông minh được hỗ trợ bởi trí tuệ video
* Kiến trúc kết hợp: Sức mạnh phân tán

Những xu hướng này báo hiệu một tương lai nơi AI đóng vai trò là động cơ cốt lõi, nâng tầm giám sát video từ các hệ thống giám sát đơn giản thành những trụ cột trung tâm cho hiệu quả vận hành và tính bền vững.

01. AI đáng tin cậy: Chất lượng dữ liệu và sử dụng có trách nhiệm

Khi công nghệ phân tích AI trở nên phổ biến, nguyên tắc “Đầu vào rác, Đầu ra rác” (Garbage In, Garbage Out) ngày càng trở nên quan trọng trong giám sát video. Nhiễu hình ảnh và biến dạng do môi trường khắc nghiệt – như ánh sáng yếu, ngược sáng hoặc sương mù – là những nguyên nhân chính gây ra sự cố AI và báo động giả. Đến năm 2026, việc thiết lập “Môi trường dữ liệu đáng tin cậy” để giải quyết những vấn đề này sẽ trở thành ưu tiên hàng đầu của ngành.

Với hiệu suất của các công cụ phân tích AI được nâng cấp trên diện rộng, trọng tâm đầu tư đang chuyển sang việc đảm bảo dữ liệu video chất lượng cao mà AI có thể diễn giải mà không gặp lỗi.

Một ví dụ điển hình là việc đầu tư vào giảm thiểu nhiễu và biến dạng trong môi trường khắc nghiệt thông qua công nghệ ISP (Xử lý tín hiệu hình ảnh) hiệu suất cao dựa trên AI và việc sử dụng cảm biến lớn hơn. ISP dựa trên AI sử dụng học sâu để phân biệt giữa đối tượng và nhiễu, loại bỏ nhiễu hiệu quả đồng thời tối ưu hóa chi tiết đối tượng để cung cấp dữ liệu thời gian thực thuận lợi nhất cho phân tích AI. Các cảm biến hình ảnh lớn hơn thu được nhiều ánh sáng hơn, về cơ bản ngăn chặn sự phát sinh nhiễu video, bắt đầu từ điều kiện ánh sáng yếu.

Camera AI dòng P thế hệ thứ 2 của Hanwha Vision nổi bật với thiết kế Dual NPU, chipset Wisenet 9 với khả năng tăng cường hình ảnh dựa trên AI và cảm biến lớn 1/1.2”, đảm bảo hình ảnh sắc nét tối ưu cho phân tích AI ngay cả trong những môi trường khắc nghiệt nhất.

Song song đó, khi việc sử dụng AI có đạo đức trở thành mối quan tâm lớn, việc bắt buộc áp dụng các hệ thống quản trị AI đang đến gần. Các tiêu chuẩn toàn cầu, như Đạo luật AI của Liên minh Châu Âu, phân loại AI giám sát video được sử dụng trong an toàn công cộng là công nghệ rủi ro cao. Điều này đặt ra nghĩa vụ pháp lý đối với các nhà sản xuất để đảm bảo tính minh bạch trong AI ngay từ giai đoạn thiết kế, thúc đẩy ngành xây dựng AI thực sự đáng tin cậy.

Hơn nữa, Hanwha Vision có kế hoạch nâng cấp ứng dụng WiseAI của mình, tận dụng khả năng thu thập dữ liệu đáng tin cậy. Cụ thể, chúng tôi sẽ bổ sung tính năng Tự động hiệu chỉnh (Auto Calibration) để xác định thông tin khoảng cách của một cảnh nhằm tăng cường độ tin cậy của dữ liệu, và các tính năng sự kiện AI mới để phân tích các hành vi bất thường như đánh nhau và ngã sẽ được đưa vào các sản phẩm ra mắt năm 2026.

02. Quan hệ đối tác với tác nhân AI: Từ công cụ đến đồng đội

Khi AI phát triển từ việc phát hiện đơn giản thành một tác nhân có khả năng phân tích các kịch bản phức tạp và đề xuất phản ứng ban đầu, vai trò của người vận hành giám sát sẽ trải qua một cuộc cải tổ cơ bản. Con người sẽ ủy quyền các nhiệm vụ giám sát lặp đi lặp lại cho các Tác nhân AI và tập trung vào các chức năng cấp cao hơn, quan trọng hơn.

Trong khi các hệ thống AI trước đây trong giám sát video chỉ đơn thuần giảm tải công việc cho người vận hành bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như tìm kiếm đối tượng, theo dõi và tạo báo động, Tác nhân AI tiến thêm một bước nữa. Nó tự động tiến hành phân tích tình huống phức tạp, tự động thực hiện phản ứng ban đầu và đề xuất các hành động theo dõi hiệu quả nhất cho người vận hành giám sát.

Ví dụ, một Tác nhân AI có thể độc lập đánh giá một vụ xâm nhập, khởi động các bước sơ bộ như phát báo động, và sau đó đề xuất các lựa chọn quyết định cuối cùng (ví dụ: có nên gọi cảnh sát hay không) cho người vận hành. Đồng thời, nó tự động tạo ra một báo cáo toàn diện chi tiết về video thời gian thực của khu vực xâm nhập, hồ sơ truy cập, nhật ký các hành động ban đầu của AI và các chiến lược phản ứng tối ưu được đề xuất.

Do đó, người vận hành giám sát sẽ chuyển đổi thành vai trò chỉ huy, đưa ra các quyết định cuối cùng đòi hỏi sự phán đoán tinh tế, phân tích phức tạp và cân nhắc các hàm ý pháp lý và ngữ cảnh. Họ cũng sẽ đảm nhận vai trò quản lý quản trị AI, theo dõi và giám sát minh bạch tất cả các hành động tự động và quy trình lý luận được thực hiện bởi Tác nhân AI. Chức năng thiết yếu này, nhằm ngăn chặn lạm dụng hệ thống, đòi hỏi phải nâng cao đáng kể bộ kỹ năng của người vận hành giám sát.

03. Thúc đẩy an ninh bền vững

Sự tăng trưởng bùng nổ của AI tạo sinh đang đẩy nhanh một ‘Khủng hoảng năng lượng công nghệ’. Theo báo cáo của IEA, mức tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu dự kiến sẽ tăng hơn gấp đôi vào năm 2030 do nhu cầu ngày càng tăng đối với máy chủ AI.

Ngành giám sát video đang đứng trước ngã ba đường, nơi không thể tiếp tục ưu tiên hiệu suất vô hạn, đối mặt với thách thức kép là dữ liệu video độ phân giải cao tăng vọt và gánh nặng tính toán của AI biên (Edge AI). Do đó, An ninh Bền vững, ưu tiên tuổi thọ vận hành và giảm thiểu chi phí môi trường, sẽ trở thành năng lực cốt lõi để đạt được mục tiêu giảm TCO (Tổng chi phí sở hữu) và đáp ứng các mục tiêu ESG.

Để hiện thực hóa an ninh bền vững, ngành đang cùng hướng tới việc phát triển ‘chipset AI tiêu thụ điện năng thấp’ giúp giảm đáng kể mức tiêu thụ điện năng trong khi vẫn duy trì chất lượng hình ảnh và sức mạnh xử lý AI cao. Ngành cũng ưu tiên các công nghệ đảm bảo hiệu quả dữ liệu trực tiếp trên thiết bị biên (camera).

Chẳng hạn, công nghệ WiseStream dựa trên AI của Hanwha Vision tối đa hóa hiệu quả quản lý dữ liệu video, góp phần giảm mức tiêu thụ điện năng. Nó phân tách thông minh các vùng quan tâm khỏi các vùng không quan tâm trong video và điều chỉnh tỷ lệ nén dựa trên mức độ quan trọng. Điều này tối đa hóa hiệu quả lưu lượng truy cập trong khi vẫn giữ an toàn tất cả thông tin cần thiết. Hơn nữa, các camera được trang bị Wisenet 9 đã cải thiện hiệu quả truyền dữ liệu cơ bản bằng cách tái sử dụng hình ảnh từ các vùng tĩnh.

Những chiến lược quản lý dữ liệu thông minh này đồng thời đáp ứng cả nhu cầu về hiệu suất và hiệu quả, đồng thời được coi là phương tiện hiệu quả nhất để trực tiếp giảm mức tiêu thụ điện năng cần thiết cho việc mở rộng máy chủ và hệ thống làm mát.

04. Không gian thông minh được hỗ trợ bởi trí tuệ video

Với AI được tích hợp vào camera và những tiến bộ trong công nghệ đám mây để xử lý dữ liệu quy mô lớn, khái niệm về một ‘Không gian có tri giác’ – một không gian có thể cảm nhận và thấu hiểu – đang trở thành hiện thực.

Trong sự chuyển đổi này, vai trò của giám sát video mở rộng vượt ra ngoài việc giám sát đơn thuần để trở thành một nguồn dữ liệu cốt lõi cho công nghệ Bản sao số (Digital Twin), phản ánh môi trường vật lý theo thời gian thực. Bản sao số là một bản sao ảo của một tài sản vật lý trong thế giới thực, được tạo ra trong một môi trường ảo dựa trên máy tính.

Hiện tại, thông tin AI (siêu dữ liệu) được trích xuất bởi camera AI đã và đang được sử dụng làm thông tin kinh doanh để tối ưu hóa hoạt động trong nhiều lĩnh vực thông minh như thành phố, bán lẻ và nhà máy. Trong tương lai, siêu dữ liệu này sẽ được kết hợp với nhiều thông tin đa dạng từ các thiết bị kiểm soát truy cập, cảm biến IoT và cảm biến môi trường để hoàn thiện một môi trường Bản sao số thông minh, thống nhất.

Môi trường Bản sao số này cách mạng hóa trải nghiệm giám sát. Thay vì các màn hình phức tạp, phân mảnh, người vận hành có được cái nhìn toàn diện về các mối quan hệ sự kiện trên giao diện dựa trên bản đồ tích hợp hệ thống VMS (Hệ thống quản lý video) và hệ thống kiểm soát truy cập. Trong không gian số được phản chiếu hoàn hảo này, hệ thống phát triển thành một Không gian Thông minh Tự hành, thấu hiểu sâu sắc các tình huống và quản lý, giải quyết vấn đề một cách độc lập, không cần sự can thiệp của con người.

Việc bổ sung công nghệ AI mới nhất cung cấp cho các nhà quản lý hoặc người vận hành an ninh toàn quyền kiểm soát hoạt động của hệ thống. Ví dụ, AI có thể ngay lập tức hiểu các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên như “Tìm một người đã vào phòng máy chủ sau 10 giờ tối qua,” và tự động phân tích hồ sơ truy cập và video để báo cáo kết quả. Điều này biểu thị nhận thức tình huống thực sự vượt xa các thông số tìm kiếm phức tạp cơ bản.

05. Kiến trúc kết hợp: Sức mạnh phân tán

Chi phí truyền dữ liệu video độ nét cao tăng vọt, cùng với chủ quyền dữ liệu khu vực và các lo ngại về quy định, đặt ra những hạn chế về mặt vận hành đối với các hệ thống chỉ dựa trên đám mây. Trong bối cảnh này, Kiến trúc Kết hợp (Hybrid Architecture), giúp bảo toàn lợi ích của đám mây đồng thời giảm thiểu gánh nặng vận hành, đang nhanh chóng tự khẳng định là giải pháp tối ưu cho ngành giám sát video. Đến năm 2026, mô hình kết hợp này dự kiến sẽ được củng cố vững chắc như là cơ sở hạ tầng an ninh tiêu chuẩn cho kỷ nguyên AI.

Kiến trúc kết hợp mang lại cho người dùng khả năng kiểm soát và linh hoạt tối đa đối với các hoạt động của hệ thống. Bởi vì nó cho phép các chức năng hệ thống được triển khai đến vị trí hiệu quả nhất dựa trên nhu cầu kinh doanh, ngân sách và môi trường pháp lý/quy định của một tổ chức, nó trở thành một chiến lược quan trọng để tối đa hóa hiệu quả TCO.

Từ góc độ giám sát video, kiến trúc kết hợp tối đa hóa hiệu quả bằng cách phân phối linh hoạt các chức năng giữa môi trường tại chỗ (on-premises) và môi trường đám mây. Môi trường tại chỗ có thể lưu trữ các chức năng giám sát thời gian thực và các chức năng quan trọng phải tuân thủ các quy định về lưu trữ và giữ lại video ngắn hạn. Hơn nữa, các chức năng liên quan đến xử lý và kiểm soát cục bộ dữ liệu nhạy cảm cao cũng được đặt tại chỗ để tăng cường kiểm soát an ninh dữ liệu và đảm bảo khả năng phản ứng tức thì tại địa điểm.

Ngược lại, môi trường đám mây được tận dụng cho các chức năng như quản lý tập trung từ xa, phân tích dữ liệu quy mô lớn, học sâu cho các mô hình AI và lưu trữ dài hạn. Việc sử dụng đám mây này đảm bảo khả năng mở rộng hệ thống và dễ dàng vận hành.

Vượt ra ngoài sự tách biệt cơ sở hạ tầng đơn giản, kiến trúc này còn hỗ trợ cấu trúc tính toán phân tán tối ưu cần thiết cho hoạt động thành công của các hệ thống giám sát video dựa trên phân tích AI.

Trong cấu trúc này, các thiết bị biên (camera/NVR) xử lý lớp tính toán đầu tiên, thực hiện phát hiện thời gian thực và chỉ truyền chọn lọc dữ liệu cần thiết lên đám mây. Điều này giảm căng thẳng băng thông mạng và tối đa hóa tốc độ. Tiếp theo, môi trường đám mây (máy chủ trung tâm) tiến hành lớp phân tích sâu thứ hai và học máy quy mô lớn dựa trên dữ liệu đã lọc từ thiết bị biên, giúp tăng cường đáng kể độ chính xác và tinh vi của các chức năng AI.

Tóm lại, mô hình tính toán phân tán này đóng vai trò là nền tảng cơ sở hạ tầng quan trọng giúp đồng thời tăng cường khả năng phản ứng tức thì của thiết bị biên và khả năng phân tích nâng cao của đám mây.

Đại diện của Hanwha Vision nhận định, “Năm 2026 là thời điểm AI sẽ được thiết lập vững chắc như một tiêu chuẩn mới cho cơ sở hạ tầng an ninh,” và nói thêm, “Chúng tôi sẽ đảm bảo dữ liệu đáng tin cậy và mang lại giá trị an ninh bền vững cho thị trường bằng cách cung cấp các giải pháp dựa trên kiến trúc kết hợp được tối ưu hóa cho phân tích và xử lý AI.”