現今技術日趨成熟，創新科技的未來發展無遠弗屆，使得消費應用不斷往商業應用前進，企業必須竭力尋求能為客戶加值的各種技術。展望2018年，我們歸納幾種將對安防業產生影響的技術發展趨勢。
1、向邊緣發展
物聯網與雲計算近年來逐漸為人們所熟悉，雖然為企業與消費者帶來益處，但同時也產生一些影響：從聯網設備向數據中心傳輸以便處理和存儲的數據量飛速增長，所需的相關頻寬也日益增加。而邊緣運算可以在靠近數據源的網絡「邊緣」執行數據處理任務，便能顯著降低感測器、設備和數據中心間所需的頻寬。邊緣運算的進一步發展也與數據的完整性和隱私等問題關係密切：在數據傳輸到數據中心前，透過網路邊緣設備對數據進行匿名和加密，可以有效地解決這些問題。
隨著網路攝影機、音訊和其他感測器（網路邊緣設備）越來越先進，品質也越來越好，雲計算和邊緣運算的平衡勢在必行，如此才能提供精確、可靠和可用的數據。
2、雲到雲
儘管存在如前述的邊緣運算發展趨勢，但雲計算仍在IT基礎架構中發揮重要作用。不過，雖然雲計算給人以單一實體的印象，然實際上全球有許多「雲」廣為人們使用。隨著越來越多的企業開始提供建基於雲端的服務，雲生態系統逐漸成為使用者首選，而非傳統的內建系統。
在雲端進行整合可以大幅減少所需的內部IT服務，而透過豐富的服務API，可以設立和佈建來自於多家供應商的進階複合服務，包括數據分析、內容管理和儲存，從而縮短上市時間並快速擴大規模。提供雲端服務的企業組織應該抓住這個機會，透過整合相關服務，為客戶和合作夥伴增加價值。
3、深度學習與機器學習
目前我們已開始實現深度學習和機器學習架構的所有優勢：擁有海量的數據可供分析;擁有強大的處理能力，能夠在合理的時間範圍內完成分析;擁有先進的演算法以及大量案例可供借鑒。當某些非凡的深度學習應用與圖像解讀、語音辨識和決策支持互相關聯時，安防領域的分析潛力便不言而喻。
在相對較基礎的層面上，深度學習應用將可改善影像運動檢測、人臉辨識、個體追蹤和誤報控制，能有助於系統的設計、配置、優化和設備管理。此外，預測分析也將迎來前所未有的機遇，最終能夠預防各種事件的發生，包括恐怖攻擊、滑倒與墜落事故、交通問題和入店行竊。
4、個人化與隱私
提供高度個人化的服務是深度學習的潛在應用之一。設想在某個零售環境中，顧客進店時進行人臉辨識，而商店基於顧客過去的購買、偏好、甚至最近的瀏覽歷史，可將相關產品訊息推播到他的行動設備。但與此同時，這樣的例子也涉及人們對隱私問題的擔憂，以及對企業和其他組織機構如何使用個人資料／數據的擔憂。
在歐盟， 即將推出的「通用數據保護條例」（GDPR，2018年5月全面實施）將統一保護歐盟範圍內的個人數據，無論其數據在哪裡保存或使用。不管是受到立法的鼓舞抑或僅想做正確的事，在日益增加的個人化服務下，個人數據和隱私保護之間如何取得平衡，將是所有企業組織在新的一年必須要走的鋼索。
5、網路安全
網路安全的持續強化是一項永無止境的任務，網路犯罪分子擁有充足的資源，且絕不會停止尋找任何新技術漏洞的腳步。尤其物聯網使聯網設備的數量呈指數級增長，潛在的資安問題也會曝露，若不加以解決，除設備入侵外，更可能導致代價高昂的停機。2018年無疑將會面臨更多的網路威脅和攻擊，企業應心懷警惕，持續修正、確保修補程序的落實。
6、透過平台實現物聯網的全面優勢
物聯網現今所遇到的問題，在於要想擴張、收集和分析數據，以及有效地管理網路設備，就必須使用可擴展性的架構。物聯網平台允許不同節點供應商的設備共存並交換資訊，透過現有的網路基礎設施形成智慧化系統。許多企業，包括根基穩固的技術供應商和新的市場進入者，都是透過平台來支援物聯網設備，而其成熟度也會在新的一年中進一步提高。然而，不管是新的國際標準或事實標準在未來都同樣重要，有助於實現不同物聯網平台間的互操作性，並可真正支援不依賴於特定供應商的系統。
7、區塊鏈：不只是比特幣
許多人認為區塊鏈和比特幣是一回事，但它們實際上是相互獨立的，比特幣使用區塊鏈為基礎，而區塊鏈幾乎可驗證任何有價值的東西，其潛力無窮。作為一個開放的分散式帳本，區塊鏈能夠以可受驗證及永久性的方式有效記錄雙方交易，可以預期接下來將會應用在更多領域並接受考驗。
在安防業中，鑒於區塊鏈可以對任何內容進行身分驗證，我們可以透過區塊鏈來驗證各種來源（如：公共行動電話和執法人員配備的隨身攝影機）的影像內容，以實現取證調查。除影像數據外，區塊鏈亦可用來驗證連接到攝影機的網路設備真偽。
8、破解智慧城市訊息孤立問題
智慧城市已非新概念，多年來建置在城市環境中的各類感測器數量不斷增多，以協助解決從執法到空氣質量監測等各種問題。隨著移居至城市的全球人口越來越多，更多感測器將被用來幫助建立更適宜居住、永續與更安全的環境。
智慧城市的願景是能安全地整合資訊、數據、通訊和物聯網技術，以管理城市的各種資產，包括政府部門的資訊系統、學校、圖書館、交通系統、醫院、發電廠、供水網、廢物管理、執法和緊急服務及其他社區服務設施。傳統上，這些單一服務設施大多孤立運行，唯有當城市的所有數據及服務設施都具開放性，才能算是真正的智慧城市;尤其面對各種如市民安全保障、交通堵塞、基礎設施老化以及自然災害和恐怖玫擊等事件的即時反應，都需要協調分析可用數據，才能採取適當有效的應對措施。
9、非視覺感測器帶來新的面向
直到最近，監控人員能夠獲得的主要數據仍是2D視角的影像，有了新的非視覺感測器後，視角將變得多面向，能提供更豐富的數據，以利更迅速準確地評估情況，加快訊息呈報時間，將誤報率降至最低。
例如，雷達技術透過電磁波來檢測運動，雷達對移動的陰影或光束、小動物、雨滴、昆蟲、風和惡劣的天氣等通常會觸發誤報的事物不太敏感，且能提供相關目標的確切位置、行進方向等詳細資訊。雖然熱成像已是相對完善的非視覺技術，但聲音檢測準確性的提升（如窗戶被砸或各種喧嘩聲）意味著音訊將會帶來另一種有用的輸入資訊，而純粹基於影像的解決方案則可能忽略這樣的訊息。
10、虛擬助理與擴增實境進入商用領域
去年消費者大量使用虛擬助理，亞馬遜Alexa、Google Home、蘋果Siri和微軟Cortana都被廣泛用於管理日常生活，而即將到來的Facebook M等技術將會在此基礎上持續發展。這些技術將不可避免地進入商用環境，因為消費者希望也能在工作中獲得與在家中一樣的幫助，尤其是針對複雜技術的產品與服務供應商而言，規範、安裝、配置和管理方面的虛擬支援將不只是預期，更是當務之急。
擴增實境（AR）目前則已存在於軍事、航空等領域，在商用領域也顯示出巨大潛力，特別是可普遍應用於行動設備和日益增加的穿戴式設備上。技術解決方案的安裝和維護是AR在商用領域的機會，可將視覺指令覆蓋在技術人員的實際視角上，幫助他們更好地開展工作。非視覺感測器和分析技術已越來越多地應用於增加影像資訊的準確性和進一步的視角，影像監控用戶可透過AR將這些數據源彙集在單一影像中，以採取更迅速適當的因應措施。
2018年無疑還會出現更多意料之外的技術發展，但可以確定的是，我們正處在一個政治、文化、經濟、技術等方面瞬息萬變的世界，企業組織需更靈活以保持彈性。