Verkada 研究揭示实体安防领域的 AI 采用鸿沟

Verkada 将一个引人注目的矛盾带入了 google news 讨论：安防领导者预计 AI 将重塑其工作，但实际采用仍不均衡且态度谨慎。

这一标题反映出实体安防领域更广泛的转变。供应商正从录像存储转向能够识别事件、排序警报、还原事故经过并启动响应的系统。然而，采购方仍需要证明这些工具准确、可治理，并且能够兼容现有运营体系。

这一鸿沟让 Verkada 及其他平台供应商面临压力。他们必须在不淡化隐私、网络安全、误报或供应商依赖等顾虑的前提下，将对 AI 的兴趣转化为日常使用。Genetec、Ambient.ai 和成熟的视频管理供应商，正就这一转型应如何推进提出相互竞争的主张。

因此，这则新闻并不只是实体安防团队希望采用 AI。他们多年来一直在释放这种兴趣。真正的故事是，预期发展的速度快于许多组织重新设计其工作流程、政策和问责结构的能力。

Verkada Google News 标题实际改变了什么

最新关注将讨论焦点从 AI 是否重要，转向安防团队能否每天可靠地使用它。

最初的 google news 列表将读者导向有关 Verkada 研究及 AI 采用鸿沟的报道。Google News 是一个聚合平台，因此其标题是发现线索，而非一手证据。相比列表本身，底层调查材料更为重要。

Verkada 还曾推广一场名为“实体安防中的 AI：2,700 名领导者认为当前正在带来什么，以及下一步是什么”的活动。其 AI security webinar 原定于 2026 年 7 月 30 日举行，讨论围绕数千名领导者的当前调研结果展开。

这一表述很重要，但公开的网络研讨会页面提供的方法论信息有限。它未说明受访者的地域分布、组织规模、工作职能或确切的调查问题。这些细节会影响读者能在多大程度上将任何发现进行概括。

Verkada 先前的一项研究提供了有记录可查的基准。该公司委托 The Harris Poll，为其 2024 年云端实体安防状况报告调查了 1,518 名 IT 与实体安防领导者。

根据这项 cloud security study，92% 的受访者认同实体安防的未来在云端。在尚未完全转型的组织中，86% 计划向云端部署迈进。

同一研究发现，75% 的受访者预计会在 12 个月内完成云端转型。96% 预计会在 18 个月内完成。这些意向显示出对现代化的强烈热情。

然而，采购意向并不会自动转化为已完成的部署。云迁移可能需要更换摄像头、调整网络、集成身份系统、规划数据留存、培训员工，以及制定新的事件响应流程。

2024 年报告还发现，82% 的受访者预计基于 AI 的视频分析将对实体安防产生中等或重大影响。这一结果衡量的是预期影响，而不是经验证的实际运营采用。

这一区别是当前故事的核心。领导者可以相信 AI 会很重要，却未必信任它能够生成警报、识别人员或触发干预。

安防团队也会用“AI”一词指代不同的能力。基础运动分类、车牌识别、自然语言视频搜索、预测分析和自主响应，所带来的风险截然不同。

使用目标检测筛选录像的视频团队，不一定已将 AI 用于实时决策。同样，在一个地点进行试点，也不意味着已实现全组织部署。

因此，最新的 Verkada 讨论构成了一项有价值的压力测试。供应商需要明确何为采用，并区分实验与生产环境中的实际使用。

客户需要的不只是功能清单。他们需要证据来说明，在真实运营条件下，AI 是否能够提升检测效果、缩短调查时间、减少误报，并支持可辩护的决策。

缺少这些定义时，一项大型调查可以产生颇具冲击力的采用鸿沟标题，却无法揭示实施究竟在哪个环节停滞。缺失的细节并非否定该发现的理由，而是应当审慎审视它的理由。

安防领导者希望采用 AI，但其运营体系尚未准备就绪

实体安防的采用鸿沟主要是运营问题，而不是可用算法不足的问题。

现代安防环境产生的信息，多于操作人员能够持续审阅的数量。摄像头、门禁控制器、警报器、对讲机、环境传感器和访客系统，各自生成独立的活动流。

AI 承诺对这些信息流进行筛选。它可以标记进入限制区域的人员、优先处理异常移动、将门禁事件与视频关联，或在不同摄像头中定位匹配画面。

这些能力解决了真实存在的限制。人工操作员无法对每一个摄像头或警报给予同等关注。实际目标是将其注意力引导至需要判断的事件。

然而，识别事件的算法只是安防流程的一个组成部分。组织必须决定由谁接收警报、以多快速度响应，以及保留哪些证据。

他们还需要升级规则。装卸区域附近被检测到的人员，可能意味着盗窃、获授权的员工、承包商，或只是一次简单的分类错误。

如果团队未围绕这些可能性重新设计工作流程，AI 只会再制造一个待处理队列。技术增加了信号量，却未改善最终决策。

在多地点环境中，问题会变得更加困难。零售商、医院网络、学校系统或制造商，在每个地点都可能拥有不同的人员配置、布局、风险与法律义务。

一个在受控大堂中表现尚可的模型，可能难以应对拥挤的停车场。照明、天气、摄像头位置、制服和不断变化的平面布局都会影响结果。

因此，安防领导者必须在具体场景中评估系统。供应商报告的准确率，并不能证明它在每一个客户环境中都同样准确。

组织内部的责任归属也可能同样不清晰。实体安防部门可能负责选择摄像头，而 IT 负责管理网络和身份系统。法务和隐私团队则可能决定人脸或行为分析的可接受使用范围。

当视频分析影响工作场所调查或员工监控时，人力资源部门也可能介入。采购部门随后必须评估数据处理、合同控制措施以及供应商的长期存续能力。

这形成了一条比简单软件试用更缓慢的审批路径。实体安防 AI 会在真实场所观察真实的人，而这些人往往没有选择退出的机会。

后果也可能立即发生。错误的文件摘要可以事后更正，而错误的安防升级响应可能中断工作、牵涉执法部门，或不公正地将注意力集中于某个人。

这种差异解释了为何热情与实施可以处于截然不同的水平。安防领导者看到了明确价值，但他们也要为错误承担责任。

云端转型增加了另一项依赖。AI 功能通常在设备、元数据、身份记录和管理工具共享同一平台时效果最佳。

Verkada 的模式强调云端管理的一体化系统。该公司在其 Command 平台中整合了视频安防、门禁控制、警报、对讲机、传感器和访客管理。

集成可以减少将警报与相关画面连接起来所需的工作量。它也可能让单一供应商在客户的安防架构中扮演更大的角色。

对采购方而言，这既是优势，也是谨慎的来源。统一系统可以简化运营，但迁移和切换的影响也会更大。

这正是采用鸿沟无法通过增加一个 AI 按钮来弥合的原因。组织需要治理、集成规划、操作员培训和可衡量的验收标准。

这些要求会放缓部署，但也能保护组织避免扩大不可靠的流程。在实体安防领域，审慎采用并不一定意味着采用失败。

核心冲突在于供应商雄心与采购方信任之间

Verkada 正在推销一种更具主动性的安防模式，而采购方仍需要掌控机器如何影响人工响应。

实体安防平台过去主要帮助组织记录事件，并在事后进行调查。如今，AI 供应商则认为，系统可以更早发现风险，并在事件升级前协调行动。

Verkada 将这一方向描述为从被动监控向主动安防的转变。其产品战略包括自然语言视频搜索、关联警报、威慑工具和统一事件时间线。

自然语言搜索让操作员用日常语言描述人员、车辆或事件。系统随后尝试定位匹配画面，无需用户手动查看每一台摄像头。

统一时间线会按时间顺序汇集相关画面。这可以减少还原人员在多台摄像头间移动轨迹所需的人工工作。

AI 驱动的威慑更进一步。它将检测结果与干预措施相连，例如语音警告或其他已配置的响应。这缩短了分类与行动之间的距离。

每一步都增加了运营价值，但每一步也提高了出错的代价。糟糕的搜索结果会浪费时间；糟糕的自动响应则会立即影响某个人。

这种递进关系使信任成为决定性的产品要求。采购方必须了解系统检测什么、如何评估置信度，以及人类在哪些环节保留权威。

Verkada 并非唯一布局这一市场的公司。Genetec 的 2026 年实体安防状况报告收集了来自全球六个地区 7,368 名专业人士的反馈。

该公司发现，终端用户对采用 AI 的兴趣较上年增长逾一倍。AI 也与门禁控制和视频监控并列为主要项目优先事项。

与此同时，70% 的受访者对 AI 系统的设计与实施方式表示担忧。受访者特别提到了数据使用以及理解 AI 如何运作的问题。

这些 global survey findings 强化了 Verkada 标题背后的张力。需求正在上升，但随着产品改进，担忧并未消失。

Genetec 还报告称，超过 70% 的受访者使用统一或集成系统。60% 将整合新能力列为更换传统技术的主要原因。

这些证据表明，采购方确实希望整合。但这并不意味着每个组织都希望采用纯云架构，或让单一供应商控制每一层。

Genetec 强调覆盖本地部署、云端和混合环境的灵活部署方式。Verkada 的定位则更紧密地围绕云端管理的硬件与软件协同运作。

这带来了一个重要的战略选择。一种路径优先采用高度集成的厂商平台。另一种则优先考虑架构灵活性和混合部署模式。

两种方式都无法消除 AI 治理问题。开放或混合系统可能带来集成复杂性。统一的云平台则可能加剧集中化和迁移顾虑。

买方必须判断，哪些风险更容易管理。小型团队可能更看重单一控制台和自动更新。受监管的大型企业则可能需要对数据位置和系统边界拥有更多控制权。

长期信任也不止取决于模型准确率。Genetec 发现，73% 的最终用户在评估解决方案时认为厂商稳定性很重要。

产品性能和价格指标分别以 45% 和 43% 紧随其后。这一排名反映了实体安防基础设施的使用寿命。

摄像头和门禁系统并非一次性应用。组织希望它们能够多年稳定运行、与楼宇流程集成，并在政策和技术变化中持续获得支持。

AI 令这种预期变得更复杂，因为模型和云服务的变化速度可能快于已安装的硬件。客户需要了解哪些功能在本地运行，哪些需要云端处理，以及服务发生变化时会怎样。

他们还需要视频、事件历史和身份数据的导出路径。一旦运营依赖于某个平台的专有工作流，替换该安防平台就会变得困难。

因此，核心竞争并非 Verkada 与某一家指定竞争对手之间的较量，而是厂商所承诺的主动式自动化，与买方对可问责控制能力的要求之间的平衡。

将谨慎视为单纯抵触情绪的厂商，会误判市场。买方不只是在问 AI 是否有效，也在问自己是否能够为使用它辩护。

采用数据仍无法证明什么

如果缺乏清晰的方法论和独立的运营证据，调查中的热情无法证明准确性、安全性或商业价值。

google news 的标题让采用差距获得了公众关注，但它并未解答几个基础的衡量问题。

首先，“采用”一词需要明确门槛。它是指购买一台具备 AI 功能的摄像头、启用一项分析功能、开展试点，还是在每个地点都使用 AI？

宽松的定义会让采用率看起来很高。严格的生产环境定义则可能让同一个市场显得尚不成熟。

其次，采用并不衡量使用频率。一家公司可能只在罕见调查中使用自然语言搜索，同时关闭实时检测。

第三，采用并不衡量结果质量。一个组织可以部署 AI，却未能减少事件数量、响应时间、误报或调查工作量。

第四，调查受访者可能并不知道哪些功能使用了机器学习。AI 可以内置于运动过滤器、搜索工具、身份匹配或告警优先级排序中，而不会以独立产品的形式出现。

这种不确定性曾出现在早期行业研究中。2024 年的一项 Pro-Vigil 调查涵盖了建筑、零售、制造、公用事业和汽车经销等行业的管理者。

仅有 6% 的受访者表示，他们知道自身安防策略使用了 AI。71% 表示没有使用，23% 则不确定。

该研究还发现，57% 的人不知道 AI 是否能够帮助阻止实体安防事件。这些采用情况调查结果表明，有限的认知可能扭曲报告中的使用情况。

这项调查来自一家在扩大采用率方面具有商业利益的安防服务商。Verkada 和其他厂商同样会在其研究支持现代化转型时受益。

商业赞助并不会使一项研究失效，但会使方法论、问题措辞和完整数据表格变得尤为重要。

因此，读者应区分三类证据。厂商调查衡量的是报告出的态度；产品遥测数据衡量实际功能使用情况；受控运营研究衡量结果。

一项可信的采用主张应说明它属于哪一类别。将它们混在一起，可能会让市场转型看起来比实际更完整。

对于高后果能力，独立验证尤为重要。人脸匹配、武器检测、行为分析和自动升级处置，都需要在贴近现实的条件下进行仔细测试。

漏报可能导致威胁未被发现。误报则可能压垮操作人员，或引发不必要的干预。

性能还可能因人口群体、环境和摄像头配置而异。单一的准确率百分比可能掩盖这些差异。

隐私带来了另一个尚未解决的维度。实体安防 AI 可以推断员工、访客、客户、学生、患者或居民的行为模式。

一个组织可能先将其用于安全监控，之后又将同一数据用于生产率分析。这种扩展改变了数据收集的目的，也改变了围绕它的预期。

治理应明确谁可以搜索视频、哪些属性可以被搜索、元数据保留多久，以及信息何时可以共享。

美国国家标准与技术研究院的AI 风险管理框架为治理、映射、衡量和管理 AI 风险提供了通用结构。

它并非产品认证，也不规定某一种实体安防架构。不过，它为买方提供了比依赖厂商功能描述更好的起点。

网络安全是另一项需要谨慎对待的原因。联网摄像头和门禁系统处在数字网络与实体空间的边界上。

遭到入侵可能暴露视频、设备控制、身份信息或楼宇门禁工作流。集中化管理可以改善补丁管理，但也会形成一个高价值目标。

买方应审查加密、身份验证、管理日志、软件更新、漏洞响应和第三方测试。AI 性能无法弥补平台安全薄弱的问题。

组织还必须为模型变化做好准备。厂商可能通过软件更新改进或替换分析模型。

该更新可能改变告警量或分类行为。安防团队需要发布信息、测试程序，以及监控意外变化的方法。

持怀疑态度的解读并不是说 AI 没有价值。证据显示，市场存在强劲需求，也有许多实际应用场景。

不确定之处在于，这些应用能够多快成为可靠的组织流程。一款产品在技术上具备能力时，组织未必已经做好运营准备。

这正是行业必须衡量的采用差距。它存在于启用一项功能与承担随后决策责任之间。

实体安防 AI 正从搜索走向响应

下一阶段将把 AI 生成的观察结果与行动连接起来，使治理的重要性超过功能数量。

早期视频分析通常侧重于运动检测、对象分类或录像搜索。这些用途帮助操作人员在事件发生后找到相关资料。

较新的系统将视频与门禁记录、报警信号、对讲机和环境数据结合。这让操作人员能够跨多个系统调查同一事件。

其价值在多地点企业中很容易看出。一次异常开门事件可以与视频、人员移动轨迹及后续报警关联起来。

随后，操作人员可以审查一个相互关联的事件序列，而不必在多个控制台之间切换。AI 可以帮助排序证据，减少整理证据所花费的时间。

零售业提供了另一个实用案例。团队可以调查非营业时间活动、装卸区事件、疑似盗窃，或多家门店中的异常移动。

制造场所可以监控限制区域、安全装备、车辆移动或环境状况。学校可以利用互联告警来评估入口和公共区域发生的事件。

医疗环境面临不同约束。安防团队可能需要快速重建事件过程，同时保护患者隐私，并限制对敏感视频的访问。

这些例子说明了厂商为何希望打造统一平台。可用的上下文信号越多，分析结果就越有价值。

它们也说明了部署为何困难。一个有用的系统需要准确的数据、一致的命名、可靠的时钟、恰当的摄像头布局，以及明确指定的响应人员。

这项技术的发展方向正从观察走向编排。AI 系统不只是识别事件，还会提出或启动下一步行动。

Verkada 的 2026 年预测将代理式 AI 描述为操作人员的主动合作伙伴。代理式 AI 指的是旨在通过多项行动追求目标的系统，而非给出单一、孤立的预测。

在安防领域，这可能包括识别事件、收集相关视频、通知操作人员，并建议升级处置路径。

这个术语所承载的雄心大于既有证据。组织应将每项行动视为独立的控制点。

能够可靠定位视频的模型，并不自动具备决定是否应联系警方的资格。第二项任务涉及超出视觉分类范围的政策、情境和后果。

因此，人工审核仍然必不可少，但“人在回路中”需要有精确含义。一名心不在焉地批准数十项建议的操作人员，几乎无法提供实质性监督。

团队必须知道操作人员能看到哪些信息、可用时间有多少，以及界面是否鼓励独立判断。

他们还应衡量自动化偏见，即倾向于服从机器生成建议的现象。即使底层模型仍不确定，高置信度的界面措辞也可能影响操作人员。

培训必须涵盖失败情形，而不只是理想演示。操作人员应练习处理模糊检测、缺失上下文、矛盾信号和系统中断。

组织还需要后备程序。当云连接或 AI 服务不可用时，实体安防不能停摆。

成熟的部署应明确哪些设备继续在本地运行、哪些告警仍然可用，以及团队如何在中断期间调查事件。

这些要求将塑造竞争市场。能够提供清晰控制机制、审计轨迹、测试工具和优雅降级模式的厂商，可以降低采用阻力。

这些能力或许会比又一项吸睛功能更重要。安防负责人需要在紧张事件中依然易于理解的系统。

AI 采用还将取决于采购协作。在部署前，实体安防、IT、网络安全、隐私、法务和一线运营团队都应参与其中。

这一过程比部门级采购耗时更长，但也能降低技术上成功的试点在全组织审查中失败的可能性。

市场正进入一个由集成质量区分演示方案与持久系统的阶段。搜索工具让许多团队首次认识到 AI 的价值。

响应自动化将决定这些团队是否信任 AI 来承担更具后果性的工作。这一转变将更缓慢、受到更多监管，也更能揭示真实情况。

三项信号将显示差距是否正在缩小

最有力的证据将来自透明的方法论、持续的功能使用，以及独立衡量的运营结果。

第一项信号是完整公布 Verkada 新研究的方法论和调查结果。行业需要的不只是“2,700 名管理者”的标题。

一份有参考价值的报告应说明受访者的角色、地区、行业、公司规模及部署类型，并公布用于界定 AI 采用情况的问题。

报告还应区分试点项目与生产环境部署，并明确回溯式搜索、实时检测和自动响应之间的差异。

如果 Verkada 公布这些细节，“采用差距”的说法将更容易被评估和比较。若仍只提供概括性的统计数据，市场成熟度的不确定性将持续存在。

第二个信号是，客户在初步试用后是否持续启用 AI 功能。持续使用比完成启用更重要。

供应商应公布匿名化指标，例如重复使用率、警报处置情况、调查完成率和人工干预次数。这些数据需要审慎的隐私保护和一致的定义。

客户案例研究可以提供帮助，但应包含基准条件。若不说明此前流程及测量区间，“调查速度更快”的说法意义不大。

来自多个行业的证据会比单一理想客户更有说服力。零售、教育、制造、医疗保健和公共部门环境面对的需求各不相同。

如果这些场景中的重复性运营使用不断扩大，供应商雄心与买方信任之间的差距就在缩小。若使用仍主要集中在搜索和试点项目中，这一差距依然显著。

第三个信号是竞争对手以及重视标准的买方如何回应。Genetec 已报告称，AI 兴趣正在上升，但受访终端用户中有 70% 同时表达了担忧。

应关注供应商是否围绕可解释性、部署灵活性、审计控制和有记录的模型性能展开竞争。这些领域表明买方关切正在影响产品设计。

还应关注大型采购文件和受监管部署。对于日志记录、数据存放位置、测试、人工批准和故障回退运行的要求，能揭示严肃客户认定为不可妥协的条件。

向独立评估转变将增强信心。供应商赞助的调查有助于发现问题，但第三方测试更适合验证答案。

因此，未来一到三个月不应只出现更多 AI 公告。真正有意义的发展将说明系统部署后的实际表现。

评估 google news 这则报道的安全负责人应提出直接问题：AI 究竟改善了哪项工作流程？哪项决策仍由人来完成？错误如何衡量？

他们还应询问哪些数据会离开现场、衍生元数据会保留多久，以及系统行为是否会在更新后发生变化。

他们也应在试点开始前定义成功标准。有用的衡量指标包括调查时间、经验证的警报率、操作员工作负担、升级准确性和服务可用性。

试点应涵盖困难条件和已知失败案例，并应在预定使用地点进行测试，而非完全依赖精心准备的演示。

最重要的是，组织不应将谨慎和采用视为对立面。周密的治理可以通过明确责任来支持更广泛的使用。

Verkada 研究的标题抓住了真实的市场张力，尽管其最新公开细节仍然有限。AI 能力正变得比将其制度化更容易采购。

胜出者不会仅由谁推出最多功能决定，而是取决于谁能让这些功能可衡量、可控制且可靠。

当下一项实体安全 AI 主张出现在 google news 时，读者应以此为标准：要求提供方法论，审视工作流程，并在扩大系统规模前衡量结果。