Top 5 xu hướng cho ngành công nghiệp AIOT năm 2025

Trong những năm gần đây, chúng tôi đã khám phá các xu hướng phát triển trong bối cảnh an ninh. Khi công nghệ đã tiến bộ, trọng tâm đã mở rộng từ việc chỉ đảm bảo thế giới của chúng ta – để làm cho nó thông minh hơn. AIOT (Internet of Things do AI cung cấp) đang dẫn đầu sự chuyển đổi này, cách mạng hóa các ngành công nghiệp ngoài an ninh. Năm nay, chúng tôi đi sâu hơn vào các xu hướng lái AIOT vào năm 2025, cho thấy các công nghệ AI đang định hình lại các ngành công nghiệp và thúc đẩy một tương lai hiệu quả, an toàn và bền vững hơn.

1. Các công nghệ nhận thức đang thích nghi với các môi trường và nhu cầu tình huống khác nhau

Các công nghệ nhận thức hình ảnh đang tiếp tục phát triển để hoạt động hiệu quả trong các điều kiện khác nhau. Ví dụ, công nghệ xử lý tín hiệu hình ảnh AI (AI-isp) đã đặt ra một thanh cao về hiệu suất chất lượng hình ảnh trong điều kiện ánh sáng yếu bằng cách giảm đáng kể tiếng ồn hình ảnh và giải quyết độ mờ chuyển động. Đối với các kịch bản giám sát quy mô lớn đòi hỏi các góc rộng và hình ảnh chi tiết, các công nghệ cực cao (UHD) đang trở thành tiêu chuẩn. Họ cung cấp tốc độ khung hình nhanh hơn, độ tương phản được cải thiện và các chi tiết phong phú hơn, giúp dễ dàng nắm bắt và phân tích các cảnh rộng lớn, phức tạp.

Ngoài xử lý hình ảnh AI, radar sóng milimet nhìn qua khói, bụi và chướng ngại vật, cung cấp các phép đo tốc độ và hướng chính xác được sử dụng rộng rãi trong quản lý giao thông. Trong các thiết lập công nghiệp ồn ào, khắc nghiệt với các hoạt động liên tục, trong khi đó, cảm biến sóng âm thanh cho phép giám sát thiết bị không xâm lấn để phát hiện lỗi sớm, giảm thời gian ngừng hoạt động.

2. AIOT đang đưa số hóa vào cuộc sống trong các ứng dụng công nghiệp đa dạng

Các công ty đang ngày càng áp dụng các công nghệ AIOT để giải quyết các thách thức hoạt động cụ thể và tăng tốc độ chuyển đổi kỹ thuật số. Trong bán lẻ, nơi phòng ngừa tổn thất và duy trì lợi thế cạnh tranh là rất quan trọng, các thiết bị AIOT hiện cung cấp dữ liệu có giá trị như theo dõi hàng tồn kho, lưu lượng chân, độ dài hàng đợi và mật độ diện tích. Thông tin này giúp các cửa hàng điều chỉnh các dịch vụ của họ, tối ưu hóa hoạt động và giảm thiểu tổn thất.

Trong lĩnh vực năng lượng, trong khi đó, sự an toàn là một yêu cầu không thể thương lượng. Các giải pháp AIOT, chẳng hạn như kiểm tra thiết bị bảo vệ cá nhân tự động (PPE), hiện sử dụng AI để hợp lý hóa việc kiểm tra các bánh răng an toàn thích hợp, giảm giám sát thủ công và tăng cường an toàn tại nơi làm việc.

Hơn nữa, sự phát triển của các mô hình tầm nhìn lớn, âm thanh và sợi quang đang được điều chỉnh với các thiết kế đặc trưng của ngành, tối ưu hóa thuật toán và đơn giản hóa mô hình. Xu hướng này nhằm tạo ra các triển khai AIOT nhẹ, cụ thể theo chiều dọc, thực tế và hiệu quả trong các kịch bản trong thế giới thực.

Ngoài ra, việc áp dụng AI tổng thể ngày càng tăng là thêm một lớp dễ dàng và hiệu quả. Các mô hình lớn đa phương thức, tích hợp văn bản với dữ liệu trực quan, giúp tìm kiếm và tương tác đơn giản hơn nhiều với thông tin như khi mọi người đang định vị một gói cụ thể trong một trung tâm hậu cần. Bằng cách cung cấp các giao diện dựa trên văn bản thân thiện với người dùng, các hệ thống AIOT sử dụng các mô hình này đang cung cấp quyền truy cập ngày càng nhanh và liền mạch vào dữ liệu cần thiết, hợp lý hóa các quy trình ra quyết định và vận hành.

3. Có một động thái đáng kể đối với hệ sinh thái mở và hợp tác

Vì nhu cầu về các giải pháp AIOT phù hợp trong các kịch bản công nghiệp bị phân mảnh đã tăng lên, không có công ty nào có thể tự mình đáp ứng tất cả các nhu cầu của người dùng. Do đó, mở các nền tảng và công cụ AIOT đang trở nên cần thiết, cho phép các nhà cung cấp giải pháp tích hợp liền mạch các ứng dụng và dịch vụ của bên thứ ba. Động thái này hướng tới tích hợp AIOT đang thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số trong các ngành công nghiệp, cải thiện hiệu quả và thúc đẩy đổi mới.

Để hỗ trợ thêm điều này, các giao thức được tiêu chuẩn hóa đang đơn giản hóa việc giao tiếp thiết bị, giảm thời gian phát triển và chi phí. Các giao thức này giúp tất cả các loại thiết bị hoạt động cùng nhau dễ dàng hơn, giải quyết các vấn đề như độ phức tạp cấu hình, khả năng mở rộng và bảo mật mạng. Đây là một phần thiết yếu để xây dựng một hệ sinh thái AIOT mở thành công, trong đó khả năng tương tác liền mạch giữa các thiết bị và hệ thống là một yêu cầu chính.

Môi trường hợp tác này giúp các nhà phát triển và tích hợp tạo ra các giải pháp AIOT linh hoạt và hiệu quả. Đơn giản để sử dụng các nền tảng đào tạo AI hiện đang trở nên có sẵn rộng rãi, cho phép các nhà tích hợp hệ thống không chuyên nghiệp đào tạo và triển khai các mô hình AI tùy chỉnh của riêng họ. Người dùng có thể dễ dàng kết hợp và tùy chỉnh các mô hình AI này cho các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân loại âm thanh, tăng cường chức năng của các giải pháp của họ. Do đó, giá trị của các giải pháp AIOT được tăng cường trên các lĩnh vực khác nhau, từ quy trình công nghiệp đến tự động hóa gia đình.

4. Xây dựng niềm tin an ninh mạng thông qua các chiến lược chủ động và quan hệ đối tác đa ngành

Các giải pháp an ninh mạng vẫn là một trọng tâm quan trọng khi cảnh quan AIOT tiếp tục mở rộng. Càng ngày, các công ty đang áp dụng các phương pháp tiếp cận an ninh mạng chủ động, nhưng đáp ứng, tập trung vào phát hiện mối đe dọa nhanh chóng và phản ứng hiệu quả. Bằng cách hợp tác với các công ty kiểm tra bảo mật chuyên ngành, họ có thể đánh giá các giải pháp bảo mật AIOT của họ theo một loạt các tiêu chuẩn, xác định và giải quyết các lỗ hổng sớm để ngăn chặn việc khai thác. Kiểm tra liên tục đảm bảo các bản cập nhật và cải tiến luôn đáp ứng các điểm chuẩn bảo mật cao nhất.

Giao tiếp minh bạch đã trở nên quan trọng để giải quyết công khai các mối quan tâm bảo mật. Càng ngày, các tổ chức đang thiết lập các trung tâm phản hồi bảo mật và triển khai các chương trình quản lý lỗ hổng mạnh mẽ. Một lần nữa, sự hợp tác chặt chẽ là chìa khóa cho xu hướng này, với các trình cài đặt, bộ tích hợp hệ thống và khách hàng đều làm việc cùng nhau để đảm bảo triển khai và sử dụng an toàn, dẫn đến khung hoạt động kiên cường và đáng tin cậy hơn.

5. AIOT trở thành chất xúc tác thay đổi trò chơi cho sự bền vững

Các tổ chức trên toàn thế giới đang tìm kiếm những cách bền vững hơn để vận hành và tiến hành kinh doanh, và nhiều người đang chuyển sang các công nghệ AIOT để làm điều này. Bằng cách tăng cường các cảm biến được kết nối với các thuật toán AI, AIOT đang giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, cắt giảm tiêu thụ năng lượng, cải thiện quản lý chất thải và tăng hiệu quả hoạt động trong nhiều ngành công nghiệp.