AR
عندما يحتاج الفريق إلى مراقبة عدة شاشات CCTV في الوقت نفسه، يمكن لـ AI أن يساعد في تحليل الأحداث واكتشافها وفق شروط محددة مسبقًا، مما يجعل من الأسهل على الموظفين ملاحظة المناطق التي قد تحتاج إلى مزيد من التحقق. وبالنسبة إلى Canal One، فإن هذا المفهوم جزء من ASAP أو All Smart AI Platform، التي تجمع AI مع المعدات الموجودة بالفعل داخل المؤسسة لتعزيز التحليل، والتصنيف، واكتشاف الاتجاهات غير الطبيعية، وإرسال التنبيهات.
تخيل Control Room أمامك فيها صفوف من شاشات CCTV.
الشاشة الأولى تبدو طبيعية.
الشاشة الثانية تبدو طبيعية.
الشاشة الثالثة لا يزال كل شيء فيها طبيعيًا.
الشاشة الرابعة... لحظة، هل حدث شيء هناك للتو؟
وفي الوقت نفسه، لا تزال هناك شاشات أخرى كثيرة تحتاج إلى المتابعة.
حتى بالنسبة إلى الموظفين ذوي الخبرة، فإن مراقبة عدد كبير من تدفقات الفيديو بشكل مستمر تحتاج إلى قدر عالٍ من التركيز.
ولهذا لا يريد Clong-1 Ai أن يضيف "شاشة أخرى" على الفريق.
بل يريد أن يساعد الشاشات الموجودة بالفعل على توضيح المكان الذي قد يحتاج إلى الانتباه بشكل أسهل.
كلما كانت المساحة أكبر، زاد عادة عدد الكاميرات المطلوبة للمراقبة.
وكل كاميرا تنتج معلومات بشكل مستمر، بينما قد يحتاج الموظفون إلى متابعة عدة مناطق في الوقت نفسه.
لذلك، التحدي ليس فقط:
"هل نستطيع رؤية كل المناطق؟"
بل هناك سؤال أكثر أهمية:
"من بين كل هذه الفيديوهات، أي منطقة تحتاج إلى الانتباه الآن؟"
تشير Canal One إلى أن أنظمة Detection وتسجيل البيانات والتنبيه التقليدية قد تعتمد بدرجة كبيرة على الموظفين، مما قد يفتح المجال لحدوث أخطاء أو تأخير. ولهذا يمكن للتكنولوجيا أن تساعد في رفع الكفاءة وتقليل القيود الناتجة عن Human Error.
وهنا يمكن لـ AI Detection أن يصبح مساعدًا إضافيًا للفريق.
ليس لكي "يشاهد كل شيء بدلًا من الناس"،
بل لكي يساعد في الإشارة إلى ما قد يحتاج الناس إلى النظر إليه.
الفكرة الأساسية هي أنه بدلًا من جعل الموظفين وحدهم مسؤولين عن مراقبة كل Camera Feed، يمكن لـ AI أن يساعد في تحليل المعلومات القادمة من الأنظمة المتصلة واكتشاف الأحداث وفق شروط محددة مسبقًا.
وعندما يطابق حدث ما هذه الشروط، يمكن للنظام نقل هذه المعلومات إلى عملية التنبيه.
ومن بين عدد كبير من تدفقات الفيديو التي تحدث في الوقت نفسه،
يمكن للفريق الحصول على "نقطة أوضح للمراجعة."
يمكن شرح Workflow ببساطة كالتالي:
CCTV → AI Analyze → Detect → Alert → Human Review
الكاميرات تساعد في مراقبة المنطقة.
AI يساعد في التحليل.
النظام يساعد في اكتشاف الأحداث التي تطابق الشروط المحددة مسبقًا.
Alerts تساعد في لفت الانتباه.
ثم يقوم الموظفون بمراجعة الموقف الحقيقي.
وهذه هي الطريقة التي تريد Canal One أن تعمل بها التكنولوجيا:
مع الناس، لا بدلًا من الناس.
ASAP أو All Smart AI Platform هي منصة إدارة تجمع AI مع المعدات الموجودة بالفعل لتعزيز التحليل، والتصنيف، واكتشاف الاتجاهات غير الطبيعية، وإرسال التنبيهات بشكل شامل.
النقطة المهمة هي أن المؤسسة قد تمتلك بالفعل CCTV ومعدات أخرى.
ولا ترى Canal One أن إضافة قدرات AI يجب أن تبدأ دائمًا باستبدال النظام الموجود بالكامل.
تم تصميم ASAP للعمل مع المعدات الحالية للمؤسسة، وتبدأ Canal One بتحليل مشكلات المستخدمين واحتياجاتهم قبل تصميم النظام وتخصيصه ليتصل بالبنية التحتية الموجودة بالفعل.
وبذلك يتغير السؤال من:
"كم شاشة إضافية نحتاج؟"
إلى:
"كيف يمكن للمعلومات القادمة من الشاشات الموجودة لدينا أن تساعد الفريق بشكل أفضل؟"
معنى "غير معتاد" يعتمد على سياق البيئة.
في منطقة ما، قد يحتاج الفريق إلى مراقبة الدخان أو الحريق.
وفي منطقة أخرى، قد يكون التركيز على دخول الأشخاص إلى منطقة محددة.
وقد تحتاج بعض المواقع إلى مراقبة الأجسام المشبوهة.
وفي أماكن العمل، قد تحتاج الفرق أيضًا إلى مراقبة شروط PPE Safety.
ولهذا تدعم ASAP من Canal One عدة قدرات ضمن Safety وSecurity، مثل Smoke and Fire AI Detection وPPE Safety وIntruder Detection وFace Recognition وLicense Plate Recognition وPath Track Technology وSuspicious Object Detection وStaff Counting.
لذلك، الهدف ليس أن نطلب من AI البحث عن "أي شيء يبدو غريبًا."
بل تصميم النظام بحيث يساعد في اكتشاف الأحداث التي لها معنى فعليًا داخل تلك البيئة المحددة.
تخيل وجود عشرات الكاميرات، ومعظم الفيديوهات تعرض أوضاعًا طبيعية.
قد لا يكون ما يحتاجه الفريق فعليًا هو تكبير كل Camera Feed.
بل قد يكون فقط معرفة:
"أي كاميرا تعرض الآن شيئًا يحتاج إلى التحقق؟"
وهنا تظهر قيمة ربط AI Detection بـ Real-Time Notification.
عندما يكتشف النظام حدثًا يطابق الشروط المحددة مسبقًا، يمكن إرسال المعلومات عبر القنوات التي تدعمها Canal One، بما في ذلك LINE Official Account وAndroid / iOS Applications وDirect Message وPortable Radio وWired Telephone وStrobe Light / Siren وAPI.
بدلًا من الاعتماد على أن أحد الموظفين يصادف أنه يراقب الشاشة الصحيحة في اللحظة المناسبة،
يمكن للنظام أن يساعد في توجيه انتباه الفريق إلى الحدث الذي قد يحتاج إلى المراجعة.
يصبح Detection السريع مفيدًا عندما تستطيع المعلومات أيضًا التحرك بسرعة.
لأنه إذا اكتشف AI حدثًا لكن المعلومات بقيت داخل النظام دون أن يعرف بها أحد، فإن Detection وحده لا يكمل Workflow التشغيلي.
ولهذا ينظر Clong-1 Ai إلى التدفق الكامل، لا إلى قدرة واحدة فقط من AI:
Detect → Analyze → Alert → Respond
عندما يقوم النظام بـ Detect لحدث يطابق الشروط المحددة مسبقًا،
يساعد AI والنظام في Analyze المعلومات ذات الصلة،
ويتم إرسال Alert عبر القناة المناسبة،
ثم يقوم الموظفون بالمراجعة وRespond وفق SOP أو Workflow الخاص بالمؤسسة.
النقطة المهمة هي أن AI لا يحتاج إلى أن يكون صاحب القرار النهائي.
بل يساعد الناس على ملاحظة ما يحتاج إلى التحقق بشكل أسرع.
هذه نقطة مهمة جدًا في AI Security.
عندما يكتشف AI حدثًا وفق شروط محددة مسبقًا، فهذا لا يعني أن كل Alert يمثل خطرًا مؤكدًا.
على سبيل المثال، قد يكتشف Intruder Detection حدثًا يتعلق بدخول شخص إلى منطقة محددة مسبقًا، لكن فهم معنى هذا الحدث فعليًا لا يزال يحتاج إلى السياق والمراجعة من الفريق المسؤول.
كما يمكن لـ Smoke and Fire AI Detection أن تساعد في اكتشاف أحداث مرتبطة بشروط محددة للدخان أو الحريق، لكن لا ينبغي اعتبار ذلك تأكيدًا على وجود حريق دون عملية مراجعة مناسبة.
لذلك، لا يريد Clong-1 Ai أن يقول AI للفريق:
"هناك حالة طوارئ بالتأكيد!"
بل يفضل أن يقول:
"هناك شيء هنا قد يحتاج إلى الانتباه. لنتحقق منه مرة أخرى."
ويتوافق ذلك مع توجه Canal One حول AI Governance وAI Security & Explainability بالتوازي مع تطوير AI.
تحدي Control Room لا يتعلق بعدد الكاميرات فقط.
فالعديد من المؤسسات تستقبل أيضًا معلومات من أنظمة أخرى، مثل Sensors وFire Alarm systems وAccess Control وأنظمة Notification.
وإذا بقي كل نظام منفصلًا، فقد يضطر الموظفون إلى التنقل بين شاشات وبرامج وقنوات اتصال متعددة في الوقت نفسه.
ولهذا تتبع Canal One نهج AI and IoT Orchestration، من خلال ربط الأشخاص والبيانات والأجهزة الذكية ضمن تجربة أكثر Seamless.
وهذا هو جوهر Smart Integration وUnified Security System.
ولا يعني ذلك وضع كل معلومة على شاشة واحدة حتى تصبح Dashboard أكثر ازدحامًا.
بل يعني ربط الأنظمة المختلفة وعرض ما يحتاج المستخدم إلى معرفته بطريقة أكثر ملاءمة وفائدة.
لأن Dashboard الجيدة لا ينبغي أن تجعل المستخدم يفكر:
"هناك بيانات كثيرة جدًا. من أين أبدأ؟"
بل يجب أن تساعده في الإجابة بشكل أسرع:
"أين يجب أن أنظر الآن؟"
يتضمن Company Profile الخاص بـ Canal One مثالًا حقيقيًا على هذا النهج.
تصف Canal One استخدام Smart Integrated Operation Center (IOC) مع Electricity Generating Authority of Thailand (EGAT)، للمساعدة في تحويل Workflows المعقدة للسلامة إلى عمليات أكثر أتمتة لاكتشاف الأحداث غير المعتادة أو حالات الطوارئ وإرسال التنبيهات، مع تصميم الاستخدام ليشمل مستويات الإدارة وحتى موظفي Security.
وهذا يعكس بوضوح مبدأ مهمًا لدى Canal One.
التكنولوجيا لا تصبح ذات قيمة فقط لأنها تجعل Control Room يبدو أكثر تطورًا.
بل تصبح ذات قيمة عندما تساعد الناس على التعامل مع كميات كبيرة من المعلومات بسهولة وكفاءة أكبر.
أحد قيود Monitoring التقليدي هو أن الوعي بالموقف يرتبط غالبًا بالمكان الفعلي للشاشة.
لكن الشخص الذي يحتاج إلى معرفة الحدث قد لا يكون دائمًا داخل Control Room.
ولهذا تدعم Canal One On-the-Go Monitoring System، مما يسمح للمستخدمين بمتابعة الأحداث والمعلومات عبر أجهزة مثل iPads وSmartphones وMonitors ومتابعة التحديثات مباشرة.
وعندما يتم الجمع بين ذلك وReal-Time Notification، تتغير تجربة Monitoring من:
"على الناس أن يكونوا حيث توجد المعلومات."
إلى:
"يجب أن تصل المعلومات المهمة إلى الأشخاص الذين يحتاجون إليها."
وهذا جزء من معنى Seamless Experience في Safety وSecurity.
فالأمر لا يتعلق فقط بجمال Interface.
بل أيضًا بالتأكد من وجود المعلومات في المكان الذي يناسب التشغيل الحقيقي.
الأشياء التي تحتاج الفرق إلى ملاحظتها عبر CCTV لا تقتصر على أحداث Security.
في أماكن العمل، يمكن لـ AI أيضًا أن يساعد في مراقبة شروط Safety وCompliance.
أحد الأمثلة هو PPE Safety، وهو من قدرات ASAP.
كما يغطي نهج AI-Powered Compliance Monitoring لدى Canal One مراقبة متطلبات مثل PPE وSOP، إلى جانب Regulatory Compliance Alerts وقواعد Compliance القابلة للتخصيص لمؤسسات مختلفة.
لذلك، بدلًا من السؤال فقط:
"هل يوجد حدث غير معتاد؟"
يمكن تصميم النظام للمساعدة في الإجابة عن سؤال أكثر تحديدًا:
"هل توجد حالة Safety أو Compliance تحتاج إلى التحقق؟"
وبذلك يفعل AI أكثر من مجرد تحسين المراقبة البصرية.
بل يمكنه المساعدة في ربط كميات كبيرة من المعلومات المرئية بـ الاحتياجات التشغيلية الفعلية للمؤسسة.
هذه هي الفكرة الأساسية.
تؤكد Canal One على Human-Centric Design وSeamless Experience، باستخدام User Experience Research إلى جانب User Interface Design لجعل الأنظمة فعالة، وسهلة الفهم، ومناسبة للمستخدمين الحقيقيين.
لذلك، لا ينبغي أن يكون هدف AI Monitoring:
"لم نعد بحاجة إلى أشخاص للمراقبة."
بل:
"كيف يمكن للناس استخدام وقتهم أكثر في الأشياء التي تهم فعلًا؟"
دع النظام يساعد في مراقبة كميات كبيرة من المعلومات.
دع AI يساعد في Detect الأحداث التي تطابق الشروط المحددة مسبقًا.
دع Alerts تساعد في لفت الانتباه.
ثم دع الخبرة البشرية والسياق والحكم البشري يتولون المهمة من هناك.
لأن الناس يظلون في قلب النظام.
إذا كنت بحاجة إلى مراقبة عدد كبير من CCTV Feeds طوال اليوم بشكل مستمر،
فإن Clong-1 Ai يفهم أن التحدي لا يقتصر فقط على "أن تصبح أفضل في المراقبة."
أحيانًا تكون الإجابة الأفضل هي أن نجعل النظام يراقب معنا.
عندما يكون كل شيء طبيعيًا، لا يحتاج الفريق إلى توزيع انتباهه في كل اتجاه في الوقت نفسه.
لكن عندما يطابق حدث ما الشروط المحددة مسبقًا...
"هنا ألقِ نظرة أخرى على هذه الشاشة."
وهذه هي الطريقة التي ترى بها Canal One دور AI Detection وASAP Platform وReal-Time Notification وSmart Integration.
تحويل عدد كبير من الكاميرات
إلى معلومات أسهل في الإدارة.
وتحويل عدد كبير من الشاشات
إلى نقاط أوضح تستحق انتباه الفريق.
وتحويل التكنولوجيا التي كانت وظيفتها الأساسية تسجيل الأحداث
إلى عينين إضافيتين تساعدان الفريق.
لأن هدف Canal One هو إنشاء Intelligent Systems تساعد في جعل People Safer, Businesses Smarter, and Environments More Responsive من خلال تكنولوجيا Ethical وSeamless وHuman-First.
لا تقلق من كل هذه الشاشات يمكن لـ Clong-1 Ai أن يساعد في إبراز ما قد يحتاج إلى انتباهك.
