Азиатско-Тихоокеанский ИИ на рынке видеонаблюдения

Азиатско-тихоокеанский ИИ в видеосюжете Резюме по рынку

По данным Transpire Insight Analysis, азиатско-тихоокеанский ИИ в видеонаблюдении Размер рынка оценивается в 7,58 млрд долларов США в 2025 году и, как ожидается, достигнет 40,29 млрд долларов США к 2033 году, увеличившись на 23,22% с 2026 по 2033 год.

Азиатско-Тихоокеанский ИИ в видеонаблюдении Рынок помогает организациям следить за промышленными объектами в общественных местах, транспортными коридорами и розничными точками с более интеллектуальными настройками камер, которые могут поймать возможные угрозы, обнаружить странное или необычное поведение, а команды помощи делают выбор быстрее. Вместо того, чтобы зависеть от непрерывного наблюдения за людьми, ИИ-наблюдение превращает живое видео в готовое к использованию, что повышает безопасность, лучшую защиту активов и более плавную обработку инцидентов. За последние пять лет рынок, похоже, отошел от стандартной структуры видеонаблюдения в сторону периферийного ИИ и облачной аналитики, которая может обрабатывать видеоданные в режиме реального времени. Большие расходы на «умный город» наряду с более жесткими мерами общественной безопасности после пандемии COVID-19 действительно способствовали более широкому развертыванию транспортных узлов, зданий здравоохранения и критически важной инфраструктуры. Этот сдвиг также привел к постоянному росту доходов от программного обеспечения и аналитики, и он подталкивает компании к замене старых систем наблюдения на более интеллектуальные платформы, которые обеспечивают автоматизированный мониторинг, снижают ежедневные расходы и более четкое понимание ситуации.

Азиатско-тихоокеанский ИИ в видеосюжете Размер и прогноз рынка:

• Азиатско-тихоокеанский ИИ в видеосюжете Размер рынка 2025: $7,58 млрд
• Ожидаемая рыночная стоимость 2033: 40,29 млрд долларов
• Прогноз CAGR: 23,22%
• Ведущий регион в 2025 году:
• Самый быстрорастущий регион:
• Ключевой профиль: Hikvision, Dahua Technology, Axis Communications, Bosch Security Systems, Hanwha Vision, Huawei, Motorola Solutions, Avigilon, Honeywell, NEC Corporation, i-PRO, Uniview, Sony, Intel, NVIDIA

Ключевые рыночные идеи

• Азиатско-Тихоокеанский рынок ИИ в области видеонаблюдения, по прогнозам, достигнет 40,29 млрд долларов США к 2033 году, что отражает сильное внедрение интеллектуальной видеоаналитики как в государственном, так и в частном секторах.
• Китай по-прежнему доминирует в регионе, с долей рынка в 46-48% в 2025 году, что обусловлено широким развертыванием умных городов и серьезными инвестициями в инфраструктуру ИИ.
• С другой стороны, Индия демонстрирует самую быструю траекторию роста на протяжении всего 2033 года, благодаря программам цифровой инфраструктуры, растущим проектам городского наблюдения и инициативам промышленной автоматизации, которые продолжают расширяться.
• Что касается компонентов, AI Cameras лидирует в этом сегменте с долей около 28% в 2025 году, в то время как программное обеспечение Video Analytics остается вторым по величине доходом, поскольку лицензирование продолжает повторяться.
• Ожидается, что Edge AI Devices продемонстрирует самый быстрый рост в течение прогнозируемого периода, поскольку организации отдают приоритет аналитике с низкой задержкой, а также хотят снизить нагрузку на полосу пропускания.
• С точки зрения применения, общественная безопасность занимает почти 35% доходов от приложений в 2025 году, в то время как мониторинг транспорта продолжает набирать обороты с помощью искусственного интеллекта.
• Что касается конечных пользователей, то правительственные учреждения остаются самой большой категорией, занимая примерно 38% рынка, в то время как производство становится одним из более быстрых сторонников безопасности на рабочем месте и защиты активов.
• Ключевые игроки, такие как Huawei, Hikvision, Dahua Technology, Hanwha Vision, Axis Communications и Bosch Security Systems, продолжают укреплять свои конкурентные позиции с помощью аналитики на основе ИИ и более интеллектуальных периферийных устройств.
• Поставщики все чаще выбирают технологические партнерства, интеграцию облачных платформ, а также региональную экспансию, чтобы повысить гибкость развертывания и привлечь больше корпоративных клиентов в Юго-Восточной Азии.

Каковы ключевые драйверы, ограничения и возможности на рынке азиатско-тихоокеанских МИИ?

Главный драйвер для азиатско-тихоокеанского ИИ в видеонаблюдении Рынок — это, в основном, быстрое расширение программ «умного города» и финансируемая правительством инфраструктура общественной безопасности. Национальные планы цифровой трансформации в Китае, Индии, Сингапуре, Южной Корее и ряде стран Юго-Восточной Азии способствовали развертыванию интеллектуальных сетей наблюдения, которые могут выполнять автоматическое обнаружение угроз, мониторинг трафика и реагирование на чрезвычайные ситуации. Между тем, периферийные вычисления наряду с глубоким обучением сокращают время отклика, а также снижают, насколько они нуждаются в постоянном наблюдении человека. Из-за этого предприятия и государственные органы чувствуют себя более комфортно, расходуя средства на модернизацию программного обеспечения и камеры с поддержкой искусственного интеллекта, что затем создает повторяющуюся модель дохода через аналитические подписки и управляемые службы наблюдения.

Тем не менее, основное ограничение все еще проявляется довольно четко, что является высокой стоимостью привязки платформ ИИ к более старым системам наблюдения. Многие организации по-прежнему используют устаревшие системы видеонаблюдения, поэтому они часто нуждаются в серьезной замене оборудования, модернизации сети и обновлении компьютеров, прежде чем продвинутая аналитика действительно сможет работать должным образом. Кроме того, существуют правила конфиденциальности данных, обязательства по кибербезопасности и откровенно ограниченный доступ к квалифицированным специалистам по ИИ, и все это растягивает сроки развертывания. Таким образом, такие структурные препятствия замедляют программы модернизации, а также сокращают принятие среди малых и средних организаций, которые просто имеют более жесткие технологические бюджеты.

Заглядывая вперед, самая большая долгосрочная возможность - это пограничное наблюдение ИИ в сочетании с подключением 5G на промышленных объектах, транспортных маршрутах и в среде интеллектуального производства. Поскольку обработка происходит рядом с камерой, она помогает сократить использование полосы пропускания, а также поддерживает мгновенное обнаружение инцидентов, не зависящее только от централизованной облачной инфраструктуры.

Каково влияние искусственного интеллекта на азиатско-тихоокеанский ИИ на рынке видео?

Искусственный интеллект превратил видеонаблюдение из простой пассивной записи в более активный мониторинг, где системы начинают поддерживать автоматизированное принятие решений в общественной инфраструктуре, производственных объектах, аэропортах, коммерческих зданиях и транспортных сетях. Модели глубокого обучения продолжают анализировать прямые видео-каналы, чтобы обнаружить подозрительные действия, обнаружить несанкционированный доступ, прочитать номерные знаки и классифицировать объекты с очень небольшим участием человека. В то же время процессоры Edge AI выполняют многие из этих задач локально, поэтому для отправки всего в облако требуется меньше времени и меньше пропускной способности.

Затем машинное обучение также включает в себя возможности прогнозирования, в основном используя старые видеопаттерны для прогнозирования сбоев оборудования, заторов в толпе, узких мест на дорогах и даже рисков безопасности, прежде чем инциденты станут больше. Организации опираются на эти выводы, чтобы точно настроить развертывание рабочей силы, повысить эффективность использования объекта, укрепить соблюдение нормативных требований и снизить эксплуатационные расходы, которые обычно сопровождаются ручным мониторингом. Автоматизированная аналитика также помогает ускорить реагирование на инциденты, расширить охват и повысить надежность системы по сравнению с обычными настройками видеонаблюдения.

Тем не менее, внедрение ИИ имеет практические ограничения. Когда вы пытаетесь подключить его к устаревшим сетям наблюдения, это может потребовать значительных инвестиций для модернизации оборудования. хранение данных и вычислительной инфраструктуры. Кроме того, производительность может снизиться, когда освещение слабое, погода становится суровой, районы переполнены, или качество видео непоследовательно. Кроме того, если маркированные обучающие наборы данных ограничены для локальных условий эксплуатации, точность обнаружения может пострадать в беспорядочных развертываниях в реальном мире.

Ключевой рынок тенденции

• Правительства Китая, Индии и Сингапура в период с 2021 по 2025 год продвигали программы наблюдения за умными городами, поэтому в основном развертывание стало быстрее для камер с поддержкой ИИ, а затем и для централизованных платформ мониторинга.
• В то же время внедрение Edge AI значительно возросло: более 60% новых развертываний корпоративного наблюдения сворачиваются в аналитику на устройстве, чтобы сократить задержку, сократить использование полосы пропускания и избежать дополнительных затрат на облачную обработку.
• И еще видео Аналитическая программа... Раньше это было в основном одноразовое лицензирование, но теперь оно имеет тенденцию переходить к соглашениям SaaS на основе подписки. Этот сдвиг создает постоянный доход, а также заставляет поставщиков более охотно обновлять функции, часто благодаря постоянным улучшениям модели ИИ.
• Многие организации теперь объединяют подключение 5G с датчиками IoT и наблюдением ИИ, что позволяет им обнаруживать инциденты в режиме реального времени. В крупных транспортных и промышленных условиях время отклика падает примерно на 30-40% в зависимости от стиля развертывания.
• Правила конфиденциальности, которые появились на нескольких рынках Азиатско-Тихоокеанского региона, подтолкнули поставщиков к созданию более сильного шифрования, более сильной анонимизации и более совершенных рабочих процессов управления данными. Не только аппаратная фокусировка камеры, но и вся обработка данных.
• Производственные компании также расширили мониторинг рабочих мест с помощью ИИ с 2022 года. Они используют интеллектуальные системы зрения для повышения безопасности, выявления эксплуатационных аномалий и сокращения простоев производства, иногда довольно непосредственно.
• Такие компании, как Hikvision, Dahua Technology, Huawei, Hanwha Vision, Bosch Security Systems и Axis Communications продолжают инвестировать в программы глубокого обучения, периферийные процессоры и облачные платформы наблюдения, направленные на сохранение своих конкурентных позиций.
• Покупатели также демонстрируют растущее предпочтение экосистемам наблюдения за открытыми платформами, которые интегрируются с управлением доступом, управлением зданиями и программным обеспечением для реагирования на чрезвычайные ситуации.

Азиатско-тихоокеанский ИИ в видеосюжете Рыночная сегментация

Компонент

ИИ камерыЭто своего рода базовая линия для интеллектуальных развертываний видеонаблюдения, потому что захват изображения плюс обработка в реальном времени происходит в основном на одном маленьком устройстве. С помощью современных чипсетов вы получаете распознавание лиц, классификацию объектов, отслеживание движения и поведенческий анализ, и это не должно зависеть на 100% от централизованных серверов. Усыновление продолжается в общественной безопасности, транспортных узлах, коммерческих комплексах и даже на производственных объектах, где быстрое обнаружение инцидентов помогает часто реагировать.

Затем есть программное обеспечение для видеоаналитики, которое превращает захваченные и живые кадры в полезный интеллект. Он выявляет странное поведение, подсчитывает людей, идентифицирует транспортные средства и выдает автоматические оповещения, что-то вроде тихого наблюдения. Системы хранения также имеют значение, поскольку сети с поддержкой ИИ продолжают производить огромное количество видео высокого разрешения, и вам все еще нужно где-то хранить его. Облачные платформы обеспечивают масштабируемые вычисления плюс удаленный доступ для нескольких операций на сайте. Устройства Edge AI ускоряют реакцию, обрабатывая данные локально, в то время как процессоры ИИ ускоряют более сложные задачи глубокого обучения. Решения для мониторинга позволяют командам управлять безопасностью в одном месте, а «другие» ковши покрывают вспомогательное оборудование и специализированные аксессуары для наблюдения, что в целом повышает производительность всей системы, даже когда на месте все немного хаотично.

По технологии

Распознавание лиц по-прежнему является одной из наиболее широко используемых технологий. личность Проверка, контроль доступа и идентификация подозреваемых требуют точного распознавания в режиме реального времени. Общественные системы, такие как аэропорты, правительственные здания и коммерческие объекты, все еще добавляют распознавание лиц в более крупные сети наблюдения, поэтому безопасность становится более жесткой, в то время как усилия по ручной проверке сокращаются. Кроме того, улучшения в моделях глубокого обучения повысили точность распознавания, даже когда условия меняются в разных операционных средах.

Обнаружение объектов помогает с автоматической идентификацией транспортных средств, сумок, оборудования и других ограниченных предметов, в то время как аналитика поведения ищет подозрительные модели движения и странное поведение, прежде чем что-либо превратится в инцидент. Распознавание номерных знаков имеет большое значение для потока трафика, сбора платы и правоохранительных органов, в то время как Crowd Analytics используется властями для наблюдения за тем, как толпа попадает на публичные мероприятия. Motion Detection продолжает поддерживать автоматические оповещения для защиты периметра. Аналитика глубокого обучения также позволяет более точно интерпретировать видео, а другие включают специализированные технологии ИИ, разработанные для отраслевых приложений наблюдения.

путем развертывания

Облачное развертывание теперь кажется вариантом для многих организаций, которые хотят централизованного мониторинга на нескольких объектах и не хотят вкладывать деньги в вычислительное оборудование сайта. Возможность удаленного доступа к вещам, расширение хранилища по мере необходимости, автоматическое обновление программного обеспечения и упрощение управления системой - все это делает подход довольно привлекательным для предприятий, где операции распределены географически. Кроме того, облачная безопасность постоянно улучшается, а более быстрое подключение к сети помогает. Вместе они действительно укрепили принятие в коммерческих, правительственных и промышленных условиях.

Между тем, локальное развертывание по-прежнему актуально, когда организации имеют дело с конфиденциальными данными или имеют строгие правила регулирования, особенно в правительстве и критической инфраструктуре. Кроме того, существуют гибридные модели, где некоторая работа происходит локально, в то время как облачная аналитика выполняет тяжелую работу, поэтому вы можете сбалансировать производительность с безопасностью. В аналогичном направлении Edge AI обрабатывает видео прямо на камере или на соседних устройствах, поэтому задержка остается ниже. Развертывание частного облака, как правило, дает больший контроль над конфиденциальной информацией, публичное облако предоставляет масштабируемые вычислительные ресурсы, а распределенные системы поддерживают наблюдение за огромными областями. Другие в основном касаются индивидуальных моделей развертывания, построенных вокруг конкретных оперативных потребностей, и иногда это «подходит» лучше, чем один размер подходит всем.

С помощью приложения

Общественная безопасность по-прежнему является основным вариантом использования, поскольку власти продолжают расширять интеллектуальное наблюдение в городах, транспортных узлах, общественных местах, а также в критически важной инфраструктуре. Системы, управляемые ИИ, помогают быстро обнаруживать угрозы, автоматически предупреждать об инцидентах, отслеживать толпу и быстрее реагировать на чрезвычайные ситуации. Все это улучшает ситуационную осведомленность, но также снижает потребность в непрерывном ручном наблюдении.

Умные города сочетают интеллектуальное наблюдение с управлением движением, мониторингом окружающей среды и государственными услугами, поэтому городские операции выполняются более плавно. Розничная аналитика позволяет компаниям получить более четкое представление о движении клиентов и уменьшить потери запасов, в то время как мониторинг транспорта поддерживает безопасность дорожного, железнодорожного, аэропорта и метро более организованным образом. Промышленная безопасность защищает производственные мощности и склады, используя автоматизированное обнаружение рисков, банковская безопасность повышает предотвращение мошенничества и защиту филиалов. Мониторинг здравоохранения поддерживает безопасность пациентов и управление ограниченными районами, а другие охватывают образование, гостеприимство, логистику и коммунальную инфраструктуру, поэтому в целом он довольно широк.

Конечный пользователь

Правительственные организации занимают наибольшую долю развертывания, в основном потому, что общественная безопасность, охрана границ и городское наблюдение нуждаются в постоянном мониторинге, который поддерживается интеллектуальной аналитикой. Программы национальной безопасности, наряду с инициативами «умного города», продолжают расширять инфраструктуру наблюдения во многих крупных районах метро. Мониторинг с поддержкой искусственного интеллекта также повышает операционную эффективность, а также ускоряет расследования инцидентов, а также помогает в координации чрезвычайных ситуаций.

Между тем, учреждения BFSI зависят от интеллектуального наблюдения для укрепления безопасности филиалов, надзора за банкоматами и обнаружения мошенничества. Розничные организации используют системы искусственного интеллекта для ужесточения безопасности магазинов, а также для более разумного изучения моделей поведения клиентов. Транспортные операторы внедряют расширенный мониторинг безопасности пассажиров и управления движением. Производственные мощности сосредоточены на безопасности на рабочем месте и защите активов, организации здравоохранения отслеживают пациентов, а также ограниченные зоны. Коммерческие здания улучшают управление доступом и мониторинг занятости, в то время как «Другие» охватывают образовательные учреждения, логистические центры, энергетические объекты и гостиничные учреждения.

Каковы ключевые варианты использования IP-адресов азиатско-тихоокеанских компаний на рынке видеонаблюдения?

Общественная безопасность по-прежнему является основной причиной, по которой люди используют ИИ в видеонаблюдении в Азиатско-Тихоокеанском регионе. На практике правительственные учреждения внедряют интеллектуальное наблюдение в аэропортах, железнодорожных станциях, линиях метро, пограничных контрольно-пропускных пунктах и плотных городских зонах, чтобы выявлять поведение, следить за толпой, а также помогать в быстром реагировании на чрезвычайные ситуации. Аналитика, основанная на искусственном интеллекте, сокращает все ручное наблюдение, и они позволяют командам безопасности реагировать на подтвержденные инциденты с большей скоростью и лучшей точностью.

Кроме того, аналитика розничной торговли и мониторинг перевозок растут довольно быстро, особенно с учетом того, что предприятия и транспортные органы хотят более четкой оперативной видимости. Ритейлеры используют видеосистемы с поддержкой ИИ, чтобы уменьшить потерю запасов, отслеживать, как клиенты перемещаются через проходы, и настраивать макеты магазинов. Между тем транспортные операторы опираются на автоматизированное наблюдение за управлением движением, раннее обнаружение инцидентов и повседневную безопасность пассажиров вдоль автомагистралей, железнодорожных коридоров и транзитных терминалов.

Кроме того, некоторые новые приложения начинают появляться в производстве и здравоохранении, что довольно интересно. Промышленные объекты все чаще устанавливают ИИ-видение для безопасности работников, держа закрытые зоны под наблюдением и осуществляя контроль за прогностическим оборудованием. Больницы, со своей стороны, применяют интеллектуальное наблюдение для защиты чувствительных отделений, повышения безопасности пациентов и управления чрезвычайными ситуациями в режиме реального времени. Эти варианты использования должны набирать больше оборотов, поскольку передний ИИ, 5G-ссылки и облачная аналитика становятся все более распространенными в регионе, не только на крупных рынках, но и в более широком смысле.

Какие регионы стимулируют рост рынка на Азиатско-Тихоокеанском рынке?

Китай лидирует на Азиатско-Тихоокеанском рынке ИИ в области видеонаблюдения, главным образом из-за стабильного государственного финансирования инфраструктуры умных городов, а также модернизации систем общественной безопасности, а также более быстрых внутренних инноваций в области ИИ. С развертыванием национальных инициатив цифровой трансформации интеллектуальные камеры и видеомониторинг развертываются в масштабе на транспортных маршрутах, городских узлах, объектах аэропорта, промышленных зонах и других важных активах. Существует также довольно прочная экосистема вокруг чипов искусственного интеллекта, производителей камер, облачных платформ и фирм-разработчиков программного обеспечения, поэтому продукты продолжают двигаться вперед, в то время как необходимость полагаться на цепочку поставок извне может быть снижена. Когда технологические компании, местные органы власти и исследовательские организации тесно координируют свои действия, передовая видеоаналитика может стать коммерческой гораздо быстрее, что помогает Китаю удерживать самую большую долю в регионе.

Япония является следующим крупнейшим вкладчиком, хотя история роста не такая, как в Китае. Вместо того, чтобы стремиться к быстрому расширению, Япония больше склоняется к долгосрочной модернизации инфраструктуры, соблюдению нормативных требований и вложению надежных денег в дорогостоящие решения для наблюдения за транспортными системами, производством и бизнес-площадками. С стареющей рабочей силой было больше внедрения автоматизации на основе ИИ, чтобы уменьшить ручную работу часов, сохраняя при этом повседневную надежность. Даже с более осторожной скоростью развертывания, последовательными корпоративными расходами, мощными возможностями промышленной автоматизации и постоянными улучшениями существующих систем наблюдения доходы продолжают поступать.

Ожидается, что Индия продемонстрирует самый быстрый рост с 2026 по 2033 год, поскольку расходы на государственную инфраструктуру, расширение городов и программы цифрового управления продолжают наращивать внедрение интеллектуальных систем наблюдения.

Кто является ключевыми игроками в азиатско-тихоокеанском ИИ на рынке видео и как они конкурируют?

Конкуренция по-прежнему умеренно консолидирована, поэтому вы видите, что производители систем видеонаблюдения все еще находятся в миксе, но они также противостоят разработчикам программного обеспечения для искусственного интеллекта, а затем полупроводниковым игрокам, которые предоставляют эти передовые вычислительные платформы. Что действительно движет борьбой сейчас, так это технологические инновации, но не только это, потому что региональный масштаб производства, зрелость программного обеспечения, кибербезопасность и даже интеграция экосистем могут повлиять на решения о покупке. Поставщики больше не пытаются выиграть только с помощью «камерного оборудования», они больше дифференцируются с помощью аналитики ИИ, нативных платформ управления облаками, периферийных вычислений, а также долгосрочных программных услуг, которые в основном приносят повторяющийся доход.

Hikvision продолжает продвигать свое лидерство, помещая алгоритмы глубокого обучения непосредственно в периферийные устройства, поэтому обнаружение объектов и поведенческий анализ могут работать быстрее, с меньшей потребностью в сильной зависимости от сети. Науа Технология идет другим путем, она опирается на широкий спектр продуктов, таких как камеры, программное обеспечение для управления видео и периферийные платформы с поддержкой ИИ, что делает развертывание более простым в общественной безопасности и коммерческих средах. Huawei тем временем объединяет облачную инфраструктуру, процессоры искусственного интеллекта и связь 5G, обеспечивая более полные интеллектуальные экосистемы наблюдения, особенно для программ умного города и транспортных инициатив.

Axis Communications больше подходит для премиальных вариантов сетевого наблюдения, с надежным контролем кибербезопасности и открытым подходом к платформе, который хорошо сочетается со сторонним программным обеспечением. Bosch Security Systems ориентирована на видеоаналитику на основе искусственного интеллекта для промышленных объектов, транспортной инфраструктуры и коммерческих зданий, где эксплуатационная надежность и соответствие нормативным требованиям не подлежат обсуждению.

Список компаний

• Hikvision
• Технология Dahua
• Коммуникации Axis
Системы безопасности Bosch
• Видение Ханьи
• Huawei
• Motorola Solutions
• Авигилон
• Honeywell
Корпорация NEC
• i-PRO
• Uniview
• Sony
• Intel
• NVIDIA

Последние события Новости

в октябрь 2025, Hikvision запустили его Гуаланские крупномасштабные модели ИИВнедрение передовых возможностей мультимодального искусственного интеллекта для интеллектуального видеонаблюдения и оперативной аналитики в области общественной безопасности и корпоративных приложений. Запуск укрепил портфель ИИ компании и расширил высокоценные интеллектуальные решения для наблюдения.https://www.hikvision.com

в сентябрь 2025, Axis Communications Компания представила новые сетевые камеры на базе ИИ, построенные на новейшей платформе ARTPEC, с улучшенной производительностью глубокого обучения и возможностями кибербезопасности. Запуск продукта усилил интеллектуальную аналитику для транспорта, коммерческих зданий и развертывания критической инфраструктуры.https://newsroom.axis.com

Какие стратегические прогнозы определяют будущее азиатско-тихоокеанского ИИ на рынке видеоиндустрии?

Азиатско-Тихоокеанский ИИ в видеонаблюдении Рынок медленно движется в более интеллектуальную, своего рода автономную экосистему безопасности, где передний ИИ и облачная аналитика, а также поддержка принятия решений в реальном времени рассматриваются как базовые вещи, а не только «дополнительные премии». И да, этот сдвиг не является случайным, он сопровождается постоянными расходами на интеллектуальную инфраструктуру, цифровые государственные услуги и автоматизацию предприятий, поэтому вся отрасль продолжает наращивать спрос на бизнес-модели, ориентированные на программное обеспечение, а также на повторяющиеся доходы от аналитики, которые компании, как правило, любят больше.

Однако есть и менее очевидный риск, например, региональные правила конфиденциальности данных со временем усложняются. Это может повысить затраты на соблюдение нормативных требований и сделать трансграничное развертывание платформ наблюдения ИИ немного медленнее, чем люди ожидают. Между тем, видеоаналитика с поддержкой ИИ для производственной логистики, а промышленная автоматизация по-прежнему недостаточно пронизана. Это похоже на возможность, которая может выйти за рамки старых вариантов использования безопасности и расшириться довольно широко.

Компании, которые вкладывают деньги в открытые архитектуры платформ, более сильную кибербезопасность, локализованные модели ИИ и партнерские отношения с облачными провайдерами и системными интеграторами, вероятно, будут позиционироваться лучше всего для долгосрочного роста. Это включает как развитые районы, так и развивающиеся части Азиатско-Тихоокеанского региона, где циклы усыновления могут выглядеть по-разному, но направление похоже.

Азиатско-тихоокеанский ИИ в видеосюжете Сегментация отчета по рынку

Компонент
• Камеры AI
Программное обеспечение Video Analytics
• Системы хранения
• Устройства Edge AI
• Облачные платформы
• Процессоры ИИ
• Мониторинг решений
• Другие

По технологии
• Распознавание лиц
• Обнаружение объектов
• Анализ поведения
• Признание лицензионного знака
• Crowd Analytics
• обнаружение движения
• Аналитика глубокого обучения
• Другие

путем развертывания
• облачные
• В праймиз
• Гибридный
• Edge AI
Частное облако
Публичное облако
• Распределенные системы
• Другие

С помощью приложения
• Общественная безопасность
• Умные города
• Розничная аналитика
• Мониторинг транспорта
• Промышленная безопасность
• Банковская безопасность
• Мониторинг здравоохранения
• Другие

Конечный пользователь
• Правительство
• BFSI
• Розничная
• Транспорт
• Производство
• Медицинское обслуживание
• Коммерческие здания
• Другие