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(Bild: Axis Communications)
Insgesamt hat das Unternehmen fünf Trends unter anderem im Segment Netzwerk und Videoüberwachung für das gerade gestartete Jahr ermittelt.
Trend 1: Dezentrale Datenverarbeitung
Seit einiger Zeit ist eine wachsende Dynamik in Richtung »Computing on the edge«, also der dezentralen Datenverarbeitung eines Netzwerks, zu erkennen. Dies verringert den Bandbreitenbedarf, was bei zunehmender Komplexität und Qualität von Netzwerkkameras, Audiogeräten und Sensoren unerlässlich ist – gerade wenn sich die Anzahl dieser Geräte kontinuierlich erhöht.
Je mehr solcher Geräte, mit einem Netzwerk verbunden sind, desto mehr Kapazität wird für eine sofortige Datenverarbeitung benötigt. Ein Beispiel dafür sind autonome Fahrzeuge: In Bezug auf die Kommunikation mit der äußeren Umgebung (z.B. Ampeln) oder durch Sensoren, die Risiken erkennen (z.B. ein Objekt, das sich vor dem Auto bewegt), müssen Daten in Sekundenbruchteilen verarbeitet werden, um anschließend in Entscheidungen zu münden. Die Latenzzeit von Daten, die vom Fahrzeug über das Netzwerk zur Verarbeitung und Analyse in einem Rechenzentrum gesendet werden, bevor sie mit einer Entscheidung über die zu ergreifenden Maßnahmen zurückgegeben werden, ist inakzeptabel lang.
Ähnlich verhält es sich mit der Videoüberwachung: Das gegenwärtige Ziel sollte sein, das proaktive Handeln im Moment eines Ereignisses zu fördern, um Vorfälle zu vermeiden, und nicht reaktiv, wenn ein Vorfall bereits geschehen ist. Datenverarbeitung und -analyse müssen daher dezentral, also innerhalb der Kamera, stattfinden.
Trend 2: Rechenleistung in dedizierten Geräten
Dedizierte, fest zugeordnete und für eine dezentrale Datenverarbeitung optimierte Hard- und Software benötigen auch eine höhere Rechenleistung, um die großen Datenmengen eigenständig verarbeiten zu können. Daher sind sie heute oftmals bereits von Anfang an für den Chip-Einsatz konzipiert, weshalb Axis in die Weiterentwicklung des eigenen »Artpec«-Chips investiert. Dies ermöglicht es, eine integrierte Einheit – oder »System-on-Chip« – speziell für die Bedürfnisse smarter Geräte von heute und morgen zu entwerfen. Zudem kommen effiziente Komprimierungsverfahren wie »Zipstream« zum Einsatz, um den Speicherplatz zu verringern.
Das Konzept der eingebetteten KI (Künstliche Intelligenz) in Form von selbstlernenden Systemen wird zudem weiterhin in den Vordergrund rücken. Das Potenzial von Machine- und Deep-Learning ist gewaltig und in den letzten Jahren bereits in einigen Branchen zur alltäglichen Realität geworden.
Auch in der Branche für Netzwerkvideo könnte dies in der Zukunft letztlich zu autonomen Systemen führen wie zum Beispiel im Bereich der Videobewegungs- und Gesichtserkennung zur Verhinderung von Arbeitsunfällen, Verkehrsproblemen oder Gewalttaten. Hier gilt ebenfalls, neue Modelle zu entwickeln, die eine höhere Rechenleistung haben.
Trend 3: Cybersecurity
Nicht erst seit Einführung von EU-weiten Regularien wie DSGVO oder PSD2 und deren nationaler Umsetzung ist das Thema Datenschutz im privaten oder geschäftlichen Bereich in aller Munde. Auch der komplexe Bereich rund um die IT-Sicherheit ist ein beständiges Thema der Branche. Durch die wachsende Anzahl vernetzter Geräte und immer raffinierteren Hacks steigen jedoch auch mögliche Schwachstellen von Soft- und Hardwarekomponenten im System exponentiell an.
Künftig werden sich Konsumenten noch stärker darauf verlassen müssen, dass Unternehmen verantwortungsbewusst mit ihren Daten umgehen. Auch sollten sie darauf vertrauen, dass Geräte und Daten vor Cyberkriminellen geschützt sind. Transparenz ist hier ebenso wichtig wie kontinuierliche Updates und Patches, die den Anwendern für sämtliche Produkte und Lösungen bereitgestellt werden. Endanwender müssen jedoch auch für die regelmäßige Durchführung dieser Aktualisierungen sorgen und die Sicherheit ihrer Systeme als einen permanenten Prozess verstehen.
Fragen zum Schutz der Privatsphäre werden weiterhin weltweit diskutiert. Während Technologien wie dynamische Anonymisierung und Maskierung zum Schutz der Privatsphäre bereits mittels Edge Computing eingesetzt werden können, sind Einstellungen und Vorschriften in einzelnen Ländern noch uneinheitlich. Die Notwendigkeit, den internationalen Rechtsrahmen zu durchlaufen, wird für Unternehmen des Überwachungssektors fortbestehen und weiterhin eine Herausforderung darstellen.
Trend 4: Regulierung – Anwendungsfälle vs. Technologie
Technologien entwickeln sich zumeist erheblich schneller, als ein passender Rechtsrahmen geschaffen und durchgesetzt werden kann. Sie zu regulieren, ist zudem nicht nur schwierig, sondern fast unmöglich. Einzig realistisch ist es somit, die Anwendungsfälle zu regeln. Zum Beispiel bei der Gesichtserkennung, die in einigen Fällen wie am Flughafen zur Registrierung von Reisenden als harmlos und damit sogar als wünschenswerte Erleichterung des Prozesses angesehen wird. Die Überwachung von Bürgern und sozialen Kreditsystemen hingegen gilt gemeinhin als unerwünschter Einschnitt in die Privatsphäre. Die Technologie dahinter ist die gleiche, der Anwendungsfall jedoch sehr unterschiedlich.
Zudem ist die Einstellung zu verschiedenen Anwendungsfällen und Vorschriften weltweit unterschiedlich. Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) der EU ist eines der bekanntesten Beispiele. Zum Schutz der Rechte der EU-Bürger bei der Erhebung, Speicherung, Verarbeitung und Nutzung ihrer personenbezogenen Daten handelt es sich um eine der strengsten Datenvorschriften der Welt. Andere Länder sind weit weniger streng – und viele Unternehmen mit Online-Diensten aus anderen Regionen der Welt blockieren deren Zugang für EU-Bürger, weil sie nicht DSGVO-konform sind.
Verordnungen bergen im Umkehrschluss also die Schwierigkeit, dass sie nicht mit dem schnellen technologischen Fortschritt mithalten können. Dies wird die Branche in den nächsten Jahren auch weiterhin beschäftigen. Wünschenswert ist hier eine dynamischere Vorgehensweise, durch die der Sicherheitssektor in Bewegung bleibt und die Geschäftsethik weiterhin intensiv untersucht wird.
Trend 5: Netzwerk-Diversität
Als direkte Folge der regulatorischen Komplexität von Privatsphäre und Cybersicherheit ist auch eine verstärkte Tendenz zu geschützten Bereichen im Internet zu erkennen. Während das Internet und die Public Cloud Services weiterhin Teil der Datenübertragung, -analyse und -speicherung bleiben, werden hybride und private Clouds vermehrt genutzt. Hier ist eine Zunahme von »intelligenten Inseln« zu beobachten, auf denen Systeme für bestimmte Anwendungen nur begrenzte und direkte Verbindungen zu anderen voneinander abhängigen Systemen haben.
Während einige Anwender jeden Schritt aus der Offenheit ablehnen, sind die Argumente in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz hier jedoch überzeugend. Darüber hinaus wurde der offene Datenaustausch zuvor als vorteilhaft in der KI und im Maschine Learning angesehen, um Fortschritte zu erzielen. Die Annahme bestand darin, dass das maschinelle Lernen eines Computers von riesigen Datensätzen abhängig ist. Fortschritte bedeuten heute dagegen, dass vorab trainierte Netzwerkmodelle mit relativ geringem Datenaufkommen für spezifische Anwendungen zugeschnitten werden können.
So ist Axis Communications beispielsweise an einem aktuellen Projekt beteiligt, um die Fehlalarmquote zu reduzieren: In diesem Fall wurde ein Verkehrsüberwachungsmodell mit nur 1.000 Fotobeispielen trainiert und konnte dadurch die Fehlalarme bei der Unfallerkennung um 95 Prozent reduzieren. Beim Blick in die Technologie-Trends von morgen ist es daher wichtig, die Chancen und Risiken im Auge zu behalten, die die Zukunft mit sich bringen könnte.
