Tren Pengawasan Video 2026: AI Andal dan Keberlanjutan
Perkembangan teknologi AI yang didorong oleh Generative AI telah melaju dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Tahun ini khususnya, dampaknya semakin terasa dan telah mengubah paradigma di berbagai industri. Percikan inovasi ini kini mulai merambah ke sektor pengawasan video.
Hanwha Vision memprediksi bahwa tahun 2026 akan menjadi titik balik penting. Kecerdasan buatan (AI) diperkirakan akan berkembang dari sekadar adopsi menjadi fondasi utama bagi seluruh industri. Secara khusus, kemunculan Autonomous AI Agents diharapkan dapat mengubah struktur serta cara operasional sistem pengawasan video secara menyeluruh.
Di tengah berbagai perubahan tersebut, Hanwha Vision menyoroti lima tren utama yang perlu menjadi fokus industry
• AI Andal: Kualitas Data dan Penggunaan yang Bertanggung Jawab
• Kemitraan AI Agent: Dari Alat menjadi Rekan Kerja
• Mendorong Keamanan yang Berkelanjutan
• Ruang Cerdas yang Didukung oleh Kecerdasan Video
• Arsitektur Hybrid: Kekuatan Terdistribusi
Kelima tren ini menandai masa depan di mana AI berperan sebagai mesin utama, mengangkat sistem pengawasan video dari sekadar alat pemantauan menjadi pilar penting dalam efisiensi operasional dan keberlanjutan.
Seiring teknologi analisis AI semakin banyak digunakan, prinsip “Garbage In, Garbage Out” menjadi semakin penting dalam sistem pengawasan video. Gangguan visual dan distorsi akibat kondisi lingkungan yang menantang—seperti pencahayaan rendah, cahaya latar berlebih, atau kabut—menjadi penyebab utama kesalahan AI dan munculnya alarm palsu. Menjelang tahun 2026, membangun “Trusted Data Environment” untuk mengatasi tantangan ini diperkirakan akan menjadi prioritas utama industri.
Ketika kemampuan mesin analisis AI semakin merata, fokus investasi pun bergeser ke upaya memastikan ketersediaan data video berkualitas tinggi yang dapat dianalisis AI secara akurat.
Salah satu contohnya adalah investasi untuk meminimalkan noise dan distorsi pada lingkungan ekstrem melalui teknologi ISP (Image Signal Processing) berbasis AI berkinerja tinggi serta penggunaan sensor berukuran besar. ISP berbasis AI memanfaatkan deep learning untuk membedakan antara objek dan noise, sehingga mampu menghilangkan gangguan visual sekaligus mengoptimalkan detail objek, menghasilkan data real-time yang ideal untuk analisis AI. Sensor gambar yang lebih besar juga mampu menangkap lebih banyak cahaya, sehingga secara mendasar mengurangi noise, terutama pada kondisi minim cahaya.
Di sisi lain, meningkatnya perhatian terhadap penggunaan AI secara etis mendorong penerapan sistem tata kelola AI secara wajib. Standar global, seperti AI Act Uni Eropa, mengklasifikasikan AI pengawasan video untuk keamanan publik sebagai teknologi berisiko tinggi. Hal ini menuntut produsen untuk memastikan transparansi AI sejak tahap desain, sekaligus mempercepat upaya industri dalam membangun AI yang benar-benar tepercaya.
Selain itu, Hanwha Vision berencana meningkatkan aplikasi WiseAI dengan memanfaatkan kapabilitas pengumpulan data yang andal. Peningkatan tersebut mencakup fitur Auto Calibration untuk menentukan informasi jarak dalam suatu area guna meningkatkan keandalan data, serta penambahan fitur event AI baru untuk menganalisis perilaku tidak normal seperti perkelahian dan jatuh, yang akan dirilis pada produk tahun 2026.
Seiring perkembangan AI dari sekadar deteksi sederhana menjadi ‘agent’ yang mampu menganalisis situasi kompleks dan mengusulkan respons awal, peran operator pemantauan akan mengalami perubahan besar. Tugas pengawasan yang berulang akan dialihkan kepada AI Agent, sehingga manusia dapat lebih fokus pada fungsi yang lebih penting dan strategis.
Jika sebelumnya AI dalam sistem pengawasan video hanya membantu mengurangi beban kerja operator—seperti pencarian objek, pelacakan, dan pembuatan alarm—AI Agent membawa kemampuan ini ke tingkat berikutnya. AI Agent mampu melakukan analisis situasi yang kompleks secara mandiri, menjalankan respons awal secara otomatis, serta merekomendasikan langkah lanjutan yang paling efektif kepada operator.
Sebagai contoh, AI Agent dapat menilai kejadian penyusupan secara mandiri, memulai tindakan awal seperti mengaktifkan alarm, lalu menyajikan opsi keputusan akhir kepada operator, misalnya apakah perlu menghubungi pihak kepolisian. Pada saat yang sama, AI Agent juga secara otomatis menyusun laporan lengkap yang mencakup video real-time area kejadian, catatan akses, log tindakan awal yang dilakukan AI, serta rekomendasi strategi respons yang optimal.
Dengan perubahan ini, operator pemantauan akan bertransformasi menjadi pengambil keputusan utama. Mereka bertanggung jawab atas keputusan akhir yang membutuhkan penilaian mendalam, analisis yang kompleks, serta pertimbangan hukum dan konteks situasi. Selain itu, operator juga berperan sebagai pengelola tata kelola AI, dengan memantau dan mengawasi secara transparan seluruh tindakan otonom serta proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh AI Agent. Peran penting ini menuntut peningkatan signifikan dalam keterampilan dan kompetensi operator.
Pertumbuhan pesat teknologi generative AI mendorong terjadinya “krisis energi teknologi”. Berdasarkan laporan IEA, konsumsi listrik pusat data diperkirakan akan meningkat lebih dari dua kali lipat pada tahun 2030 seiring meningkatnya kebutuhan akan server AI.
Industri pengawasan video kini berada di persimpangan jalan. Peningkatan data video beresolusi tinggi serta beban komputasi Edge AI membuat pendekatan yang hanya berfokus pada performa sudah tidak lagi dapat dipertahankan. Oleh karena itu, konsep keamanan berkelanjutan (Sustainable Security)—yang menekankan keberlanjutan operasional dan pengurangan dampak lingkungan—akan menjadi kompetensi utama dalam menekan Total Cost of Ownership (TCO) sekaligus memenuhi target ESG.
Untuk mewujudkan keamanan berkelanjutan, industri secara luas mulai mengembangkan chipset AI berdaya rendah yang mampu mengurangi konsumsi energi secara signifikan tanpa mengorbankan kualitas gambar maupun kemampuan pemrosesan AI. Selain itu, prioritas juga diberikan pada teknologi yang meningkatkan efisiensi data langsung di perangkat edge, seperti kamera.
Strategi pengelolaan data yang cerdas ini mampu memenuhi kebutuhan performa sekaligus efisiensi, serta dipandang sebagai cara paling efektif untuk secara langsung mengurangi konsumsi energi yang dibutuhkan untuk ekspansi server dan sistem pendingin.
Dengan integrasi AI langsung ke dalam kamera serta kemajuan teknologi cloud untuk pemrosesan data berskala besar, konsep “Sentient Space”—ruang yang mampu merasakan dan memahami kondisi sekitarnya—kini mulai terwujud.
Dalam perubahan ini, peran sistem pengawasan video berkembang melampaui fungsi pemantauan semata dan menjadi sumber data utama bagi teknologi Digital Twin, yang merepresentasikan lingkungan fisik secara real-time. Digital Twin adalah replika virtual dari aset fisik di dunia nyata yang dibuat dalam lingkungan digital berbasis komputer.
Saat ini, informasi AI (metadata) yang dihasilkan oleh kamera AI telah dimanfaatkan sebagai business intelligence untuk mengoptimalkan operasional di berbagai sektor cerdas, seperti kota pintar, ritel, dan pabrik. Ke depannya, metadata ini akan digabungkan dengan berbagai data lain dari perangkat akses kontrol, sensor IoT, dan sensor lingkungan untuk membentuk satu lingkungan Digital Twin yang terpadu dan cerdas.
Lingkungan Digital Twin ini membawa perubahan besar pada pengalaman pemantauan. Operator tidak lagi dihadapkan pada tampilan layar yang kompleks dan terpisah-pisah, melainkan mendapatkan gambaran menyeluruh mengenai hubungan antar peristiwa melalui antarmuka berbasis peta yang mengintegrasikan VMS (Video Management System) dan sistem akses kontrol. Dalam ruang digital yang merepresentasikan kondisi nyata secara akurat ini, sistem berkembang menjadi Autonomous Intelligent Space yang mampu memahami situasi secara mendalam serta mengelola dan menyelesaikan permasalahan secara mandiri tanpa intervensi manusia.
Dengan penerapan teknologi AI terbaru, manajer keamanan dan operator memperoleh kendali penuh atas operasional sistem. Sebagai contoh, AI dapat langsung memahami pertanyaan dalam bahasa alami seperti, “Cari orang yang memasuki ruang server setelah pukul 22.00 tadi malam,” lalu secara otomatis menganalisis data akses dan rekaman video untuk menyajikan hasilnya. Hal ini mencerminkan tingkat pemahaman situasional yang jauh melampaui pencarian kompleks konvensional.
Meningkatnya biaya pengiriman data video beresolusi tinggi, serta isu kedaulatan data dan regulasi di berbagai wilayah, menjadi tantangan tersendiri bagi sistem yang sepenuhnya berbasis cloud. Dalam konteks ini, arsitektur hybrid—yang mempertahankan keunggulan cloud sekaligus mengurangi beban operasional—semakin diakui sebagai solusi paling optimal bagi industri pengawasan video. Menjelang tahun 2026, model hybrid ini diperkirakan akan menjadi standar infrastruktur keamanan di era AI.
Arsitektur hybrid memberikan tingkat kendali dan fleksibilitas tertinggi bagi pengguna dalam mengelola sistem. Dengan memungkinkan setiap fungsi sistem ditempatkan di lokasi yang paling efisien sesuai kebutuhan bisnis, anggaran, serta ketentuan hukum dan regulasi, arsitektur ini menjadi strategi utama untuk memaksimalkan efisiensi Total Cost of Ownership (TCO).
Dalam konteks pengawasan video, arsitektur hybrid meningkatkan efisiensi dengan mendistribusikan fungsi secara fleksibel antara lingkungan on-premises dan cloud. Lingkungan on-premises dapat menangani fungsi pemantauan real-time serta fungsi penting yang harus mematuhi regulasi penyimpanan dan retensi video jangka pendek. Selain itu, pemrosesan dan pengendalian data yang sangat sensitif juga ditempatkan secara lokal untuk memperkuat keamanan data dan memastikan respons cepat di lokasi.
Sebaliknya, lingkungan cloud dimanfaatkan untuk fungsi seperti manajemen terpusat jarak jauh, analisis data berskala besar, deep learning untuk pengembangan model AI, serta penyimpanan data jangka panjang. Pemanfaatan cloud ini memastikan skalabilitas sistem dan kemudahan operasional.
Lebih dari sekadar pemisahan infrastruktur, arsitektur ini juga mendukung struktur komputasi terdistribusi yang optimal untuk keberhasilan sistem pengawasan video berbasis analisis AI.
Dalam struktur ini, perangkat edge (kamera/NVR) menangani lapisan komputasi pertama dengan melakukan deteksi secara real-time dan hanya mengirimkan data yang diperlukan ke cloud. Pendekatan ini mengurangi beban bandwidth jaringan sekaligus meningkatkan kecepatan respons. Selanjutnya, lingkungan cloud (server pusat) menjalankan lapisan analisis lanjutan dan machine learning berskala besar berdasarkan data terpilih dari edge, sehingga meningkatkan akurasi dan kecanggihan fungsi AI secara signifikan.
Sebagai kesimpulan, model komputasi terdistribusi ini menjadi fondasi infrastruktur penting yang secara bersamaan meningkatkan kecepatan respons di sisi edge dan kemampuan analisis lanjutan di sisi cloud.
Sumber: Hanwha Vision
Hanwha Vision memprediksi bahwa tahun 2026 akan menjadi titik balik penting. Kecerdasan buatan (AI) diperkirakan akan berkembang dari sekadar adopsi menjadi fondasi utama bagi seluruh industri. Secara khusus, kemunculan Autonomous AI Agents diharapkan dapat mengubah struktur serta cara operasional sistem pengawasan video secara menyeluruh.
Di tengah berbagai perubahan tersebut, Hanwha Vision menyoroti lima tren utama yang perlu menjadi fokus industry
• AI Andal: Kualitas Data dan Penggunaan yang Bertanggung Jawab
• Kemitraan AI Agent: Dari Alat menjadi Rekan Kerja
• Mendorong Keamanan yang Berkelanjutan
• Ruang Cerdas yang Didukung oleh Kecerdasan Video
• Arsitektur Hybrid: Kekuatan Terdistribusi
Kelima tren ini menandai masa depan di mana AI berperan sebagai mesin utama, mengangkat sistem pengawasan video dari sekadar alat pemantauan menjadi pilar penting dalam efisiensi operasional dan keberlanjutan.
01. AI Andal: Kualitas Data dan Penggunaan yang Bertanggung Jawab
Seiring teknologi analisis AI semakin banyak digunakan, prinsip “Garbage In, Garbage Out” menjadi semakin penting dalam sistem pengawasan video. Gangguan visual dan distorsi akibat kondisi lingkungan yang menantang—seperti pencahayaan rendah, cahaya latar berlebih, atau kabut—menjadi penyebab utama kesalahan AI dan munculnya alarm palsu. Menjelang tahun 2026, membangun “Trusted Data Environment” untuk mengatasi tantangan ini diperkirakan akan menjadi prioritas utama industri.
Ketika kemampuan mesin analisis AI semakin merata, fokus investasi pun bergeser ke upaya memastikan ketersediaan data video berkualitas tinggi yang dapat dianalisis AI secara akurat.
Salah satu contohnya adalah investasi untuk meminimalkan noise dan distorsi pada lingkungan ekstrem melalui teknologi ISP (Image Signal Processing) berbasis AI berkinerja tinggi serta penggunaan sensor berukuran besar. ISP berbasis AI memanfaatkan deep learning untuk membedakan antara objek dan noise, sehingga mampu menghilangkan gangguan visual sekaligus mengoptimalkan detail objek, menghasilkan data real-time yang ideal untuk analisis AI. Sensor gambar yang lebih besar juga mampu menangkap lebih banyak cahaya, sehingga secara mendasar mengurangi noise, terutama pada kondisi minim cahaya.
Di sisi lain, meningkatnya perhatian terhadap penggunaan AI secara etis mendorong penerapan sistem tata kelola AI secara wajib. Standar global, seperti AI Act Uni Eropa, mengklasifikasikan AI pengawasan video untuk keamanan publik sebagai teknologi berisiko tinggi. Hal ini menuntut produsen untuk memastikan transparansi AI sejak tahap desain, sekaligus mempercepat upaya industri dalam membangun AI yang benar-benar tepercaya.
Selain itu, Hanwha Vision berencana meningkatkan aplikasi WiseAI dengan memanfaatkan kapabilitas pengumpulan data yang andal. Peningkatan tersebut mencakup fitur Auto Calibration untuk menentukan informasi jarak dalam suatu area guna meningkatkan keandalan data, serta penambahan fitur event AI baru untuk menganalisis perilaku tidak normal seperti perkelahian dan jatuh, yang akan dirilis pada produk tahun 2026.
02. Kemitraan AI Agent: Dari Alat Menjadi Rekan Kerja
Seiring perkembangan AI dari sekadar deteksi sederhana menjadi ‘agent’ yang mampu menganalisis situasi kompleks dan mengusulkan respons awal, peran operator pemantauan akan mengalami perubahan besar. Tugas pengawasan yang berulang akan dialihkan kepada AI Agent, sehingga manusia dapat lebih fokus pada fungsi yang lebih penting dan strategis.
Jika sebelumnya AI dalam sistem pengawasan video hanya membantu mengurangi beban kerja operator—seperti pencarian objek, pelacakan, dan pembuatan alarm—AI Agent membawa kemampuan ini ke tingkat berikutnya. AI Agent mampu melakukan analisis situasi yang kompleks secara mandiri, menjalankan respons awal secara otomatis, serta merekomendasikan langkah lanjutan yang paling efektif kepada operator.
Sebagai contoh, AI Agent dapat menilai kejadian penyusupan secara mandiri, memulai tindakan awal seperti mengaktifkan alarm, lalu menyajikan opsi keputusan akhir kepada operator, misalnya apakah perlu menghubungi pihak kepolisian. Pada saat yang sama, AI Agent juga secara otomatis menyusun laporan lengkap yang mencakup video real-time area kejadian, catatan akses, log tindakan awal yang dilakukan AI, serta rekomendasi strategi respons yang optimal.
Dengan perubahan ini, operator pemantauan akan bertransformasi menjadi pengambil keputusan utama. Mereka bertanggung jawab atas keputusan akhir yang membutuhkan penilaian mendalam, analisis yang kompleks, serta pertimbangan hukum dan konteks situasi. Selain itu, operator juga berperan sebagai pengelola tata kelola AI, dengan memantau dan mengawasi secara transparan seluruh tindakan otonom serta proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh AI Agent. Peran penting ini menuntut peningkatan signifikan dalam keterampilan dan kompetensi operator.
03. Mendorong Keamanan yang Berkelanjutan
Pertumbuhan pesat teknologi generative AI mendorong terjadinya “krisis energi teknologi”. Berdasarkan laporan IEA, konsumsi listrik pusat data diperkirakan akan meningkat lebih dari dua kali lipat pada tahun 2030 seiring meningkatnya kebutuhan akan server AI.
Industri pengawasan video kini berada di persimpangan jalan. Peningkatan data video beresolusi tinggi serta beban komputasi Edge AI membuat pendekatan yang hanya berfokus pada performa sudah tidak lagi dapat dipertahankan. Oleh karena itu, konsep keamanan berkelanjutan (Sustainable Security)—yang menekankan keberlanjutan operasional dan pengurangan dampak lingkungan—akan menjadi kompetensi utama dalam menekan Total Cost of Ownership (TCO) sekaligus memenuhi target ESG.
Untuk mewujudkan keamanan berkelanjutan, industri secara luas mulai mengembangkan chipset AI berdaya rendah yang mampu mengurangi konsumsi energi secara signifikan tanpa mengorbankan kualitas gambar maupun kemampuan pemrosesan AI. Selain itu, prioritas juga diberikan pada teknologi yang meningkatkan efisiensi data langsung di perangkat edge, seperti kamera.
Strategi pengelolaan data yang cerdas ini mampu memenuhi kebutuhan performa sekaligus efisiensi, serta dipandang sebagai cara paling efektif untuk secara langsung mengurangi konsumsi energi yang dibutuhkan untuk ekspansi server dan sistem pendingin.
04. Smart Spaces yang Didukung oleh Kecerdasan Video
Dengan integrasi AI langsung ke dalam kamera serta kemajuan teknologi cloud untuk pemrosesan data berskala besar, konsep “Sentient Space”—ruang yang mampu merasakan dan memahami kondisi sekitarnya—kini mulai terwujud.
Dalam perubahan ini, peran sistem pengawasan video berkembang melampaui fungsi pemantauan semata dan menjadi sumber data utama bagi teknologi Digital Twin, yang merepresentasikan lingkungan fisik secara real-time. Digital Twin adalah replika virtual dari aset fisik di dunia nyata yang dibuat dalam lingkungan digital berbasis komputer.
Saat ini, informasi AI (metadata) yang dihasilkan oleh kamera AI telah dimanfaatkan sebagai business intelligence untuk mengoptimalkan operasional di berbagai sektor cerdas, seperti kota pintar, ritel, dan pabrik. Ke depannya, metadata ini akan digabungkan dengan berbagai data lain dari perangkat akses kontrol, sensor IoT, dan sensor lingkungan untuk membentuk satu lingkungan Digital Twin yang terpadu dan cerdas.
Lingkungan Digital Twin ini membawa perubahan besar pada pengalaman pemantauan. Operator tidak lagi dihadapkan pada tampilan layar yang kompleks dan terpisah-pisah, melainkan mendapatkan gambaran menyeluruh mengenai hubungan antar peristiwa melalui antarmuka berbasis peta yang mengintegrasikan VMS (Video Management System) dan sistem akses kontrol. Dalam ruang digital yang merepresentasikan kondisi nyata secara akurat ini, sistem berkembang menjadi Autonomous Intelligent Space yang mampu memahami situasi secara mendalam serta mengelola dan menyelesaikan permasalahan secara mandiri tanpa intervensi manusia.
Dengan penerapan teknologi AI terbaru, manajer keamanan dan operator memperoleh kendali penuh atas operasional sistem. Sebagai contoh, AI dapat langsung memahami pertanyaan dalam bahasa alami seperti, “Cari orang yang memasuki ruang server setelah pukul 22.00 tadi malam,” lalu secara otomatis menganalisis data akses dan rekaman video untuk menyajikan hasilnya. Hal ini mencerminkan tingkat pemahaman situasional yang jauh melampaui pencarian kompleks konvensional.
05. Arsitektur Hybrid: Kekuatan yang Terdistribusi
Meningkatnya biaya pengiriman data video beresolusi tinggi, serta isu kedaulatan data dan regulasi di berbagai wilayah, menjadi tantangan tersendiri bagi sistem yang sepenuhnya berbasis cloud. Dalam konteks ini, arsitektur hybrid—yang mempertahankan keunggulan cloud sekaligus mengurangi beban operasional—semakin diakui sebagai solusi paling optimal bagi industri pengawasan video. Menjelang tahun 2026, model hybrid ini diperkirakan akan menjadi standar infrastruktur keamanan di era AI.
Arsitektur hybrid memberikan tingkat kendali dan fleksibilitas tertinggi bagi pengguna dalam mengelola sistem. Dengan memungkinkan setiap fungsi sistem ditempatkan di lokasi yang paling efisien sesuai kebutuhan bisnis, anggaran, serta ketentuan hukum dan regulasi, arsitektur ini menjadi strategi utama untuk memaksimalkan efisiensi Total Cost of Ownership (TCO).
Dalam konteks pengawasan video, arsitektur hybrid meningkatkan efisiensi dengan mendistribusikan fungsi secara fleksibel antara lingkungan on-premises dan cloud. Lingkungan on-premises dapat menangani fungsi pemantauan real-time serta fungsi penting yang harus mematuhi regulasi penyimpanan dan retensi video jangka pendek. Selain itu, pemrosesan dan pengendalian data yang sangat sensitif juga ditempatkan secara lokal untuk memperkuat keamanan data dan memastikan respons cepat di lokasi.
Sebaliknya, lingkungan cloud dimanfaatkan untuk fungsi seperti manajemen terpusat jarak jauh, analisis data berskala besar, deep learning untuk pengembangan model AI, serta penyimpanan data jangka panjang. Pemanfaatan cloud ini memastikan skalabilitas sistem dan kemudahan operasional.
Lebih dari sekadar pemisahan infrastruktur, arsitektur ini juga mendukung struktur komputasi terdistribusi yang optimal untuk keberhasilan sistem pengawasan video berbasis analisis AI.
Dalam struktur ini, perangkat edge (kamera/NVR) menangani lapisan komputasi pertama dengan melakukan deteksi secara real-time dan hanya mengirimkan data yang diperlukan ke cloud. Pendekatan ini mengurangi beban bandwidth jaringan sekaligus meningkatkan kecepatan respons. Selanjutnya, lingkungan cloud (server pusat) menjalankan lapisan analisis lanjutan dan machine learning berskala besar berdasarkan data terpilih dari edge, sehingga meningkatkan akurasi dan kecanggihan fungsi AI secara signifikan.
Sebagai kesimpulan, model komputasi terdistribusi ini menjadi fondasi infrastruktur penting yang secara bersamaan meningkatkan kecepatan respons di sisi edge dan kemampuan analisis lanjutan di sisi cloud.
Sumber: Hanwha Vision