Camera phát hiện có người xuất hiện lúc 2 giờ sáng.
Điện thoại nhận một thông báo.
Người dùng mở ứng dụng.
Xem video.
Sau đó tự quyết định phải làm gì.
Đó là cách rất nhiều hệ thống camera AI hiện nay vẫn đang hoạt động. So với camera chỉ ghi hình thụ động, đây đã là một bước tiến lớn. Nhưng với ngành an ninh, câu hỏi tiếp theo đang trở nên quan trọng hơn:
Camera phát hiện đúng rồi thì sao nữa?
Ai xác minh sự kiện?
Thông tin được chuyển tới ai?
Có cần giao tiếp với người tại hiện trường không?
Hệ thống khác có cần được kích hoạt không?
Và quan trọng nhất:
Bao nhiêu bước trong chuỗi này vẫn phải chờ một người nhìn thấy thông báo rồi thao tác thủ công?
Đây chính là hướng đang xuất hiện rõ quanh ISC East 2026. Security Industry Association đã đưa vào chương trình một phiên mang tên “From Detection to Direction”, tập trung vào việc kết nối phát hiện với truyền thông để biến thông tin thành hành động. Trong một preview khác cho ISC East, Omnilert và Action CS mô tả một chuỗi gồm AI detection → human verification → communication → response, tận dụng chính hạ tầng camera IP đang tồn tại thay vì coi camera là những thiết bị đứng riêng lẻ.
Đây có thể là một trong những thay đổi đáng chú ý nhất của video analytics:
Camera AI thế hệ mới không chỉ cố gắng nhìn đúng hơn. Hệ thống đang cố gắng phản ứng đúng hơn sau khi đã nhìn thấy.
Chú thích ảnh: Camera AI đang chuyển từ công cụ ghi nhận sự kiện thành một mắt xích trong quy trình phát hiện, xác minh, truyền thông và phản ứng.
Camera AI trước đây chủ yếu giải quyết câu hỏi “Có gì trong hình?”
Giai đoạn đầu của video analytics tập trung rất nhiều vào việc phân biệt đối tượng.
Camera có thể phát hiện:
Người
Phương tiện
Chuyển động
Xâm nhập vùng
Vượt hàng rào ảo
Sau đó các thuật toán tốt hơn tiếp tục bổ sung:
đếm người;
theo dõi;
phân loại;
tìm kiếm video;
phát hiện hành vi hoặc sự kiện theo từng hệ thống.
Điều này giải quyết một vấn đề rất lớn của camera truyền thống.
Camera cũ ghi hàng giờ video nhưng con người phải tự tìm đoạn cần xem.
AI giúp chuyển:
VIDEO LIÊN TỤC
thành:
SỰ KIỆN CẦN QUAN TÂM
Nhưng ngay khi làm được điều đó, một vấn đề khác xuất hiện.
Nếu hệ thống tạo ra một cảnh báo nhưng sau đó tất cả vẫn phụ thuộc vào việc một người mở điện thoại, xem video, gọi người khác và tự kích hoạt các hệ thống liên quan thì AI mới chỉ giải quyết bước đầu tiên.
Nói cách khác:
Detection không phải Response.
Chuỗi mới đang trở thành: Detection → Verification → Communication → Response
Có thể hình dung hệ thống an ninh mới theo bốn bước.
DETECTION → Phát hiện
Camera/AI xác định một sự kiện đáng chú ý.
VERIFICATION → Xác minh
Kiểm tra xem đó có thực sự là sự kiện cần xử lý hay không.
COMMUNICATION → Truyền thông
Đưa đúng thông tin tới đúng người hoặc kênh cần thiết.
RESPONSE → Phản ứng
Thực hiện quy trình đã được tổ chức thiết lập trước.
Điểm rất đáng chú ý là con người không biến mất khỏi chuỗi này.
Trong giải pháp được Omnilert giới thiệu trước ISC East, AI phân tích video từ camera hiện hữu, sau đó hình ảnh, video và thông tin vị trí có thể được chuyển cho người xác minh trước khi quy trình phản ứng tiếp tục. Công ty nhấn mạnh trained personnel vẫn giữ vai trò quyết định trong các tình huống quan trọng.
Đó là một hướng phát triển hợp lý.
AI có thể rất nhanh ở việc:
tìm sự kiện
nhưng con người vẫn đặc biệt quan trọng ở việc:
hiểu bối cảnh và quyết định mức độ xử lý.
Chú thích ảnh: Giá trị của AI không dừng ở việc tạo cảnh báo mà nằm ở khả năng đưa sự kiện đi tiếp qua xác minh, truyền thông và quy trình phản ứng.
Vì sao xác minh lại quan trọng đến vậy?
Giả sử camera phát hiện một người xuất hiện tại cửa kho ngoài giờ.
AI có thể xác định:
Có người.
Nhưng AI chưa chắc biết đầy đủ:
đó là nhân viên được phép;
nhân viên bảo trì;
bảo vệ;
khách đã được thông báo trước;
hay một tình huống thực sự bất thường.
Nếu mọi detection lập tức kích hoạt một phản ứng mạnh thì hệ thống có thể tạo ra nhiều phiền toái.
Ngược lại, nếu detection chỉ tạo một push notification giống mọi camera gia đình thông thường thì giá trị tích hợp chưa cao.
Xác minh nằm giữa hai thái cực đó.
Có thể hiểu đơn giản:
AI làm nhiệm vụ lọc.
Con người làm nhiệm vụ đánh giá bối cảnh khi cần.
Đây cũng là lý do Omnilert nhấn mạnh human verification trong quy trình mà hãng chuẩn bị trình diễn tại ISC East.
Một cảnh báo tốt phải mang theo bối cảnh
Một notification chỉ ghi:
“Person detected.”
không thực sự cung cấp nhiều thông tin.
Một sự kiện hữu ích hơn có thể bao gồm:
camera nào;
khu vực nào;
thời gian nào;
hình ảnh snapshot;
đoạn video ngắn;
đối tượng đi theo hướng nào;
và sự kiện liên quan nào vừa xảy ra.
Ví dụ:
20:42
Camera cửa sau phát hiện người.
Trước đó 12 giây:
camera sân sau cũng ghi nhận cùng một hướng di chuyển.
Hệ thống access control không có sự kiện mở cửa hợp lệ tại thời điểm đó.
Lúc này ba nguồn dữ liệu tạo ra nhiều bối cảnh hơn một thông báo độc lập.
Đây chính là nơi camera + access control + alarm + communication bắt đầu có giá trị khi được kết nối thay vì triển khai như bốn hệ thống riêng biệt.
Communication là lớp camera trước đây thường không có
Camera rất giỏi:
nhìn
nhưng hệ thống an ninh đôi khi cần:
nói.
Đây là lý do audio, intercom, loa và communication đang xuất hiện rõ hơn trong các giải pháp an ninh tích hợp.
Phiên giáo dục của SIA tại ISC East 2026 tập trung trực tiếp vào khoảng trống này: sau khi một hệ thống phát hiện vấn đề, truyền thông thông minh có thể trở thành cầu nối giữa detection và action.
Action CS cũng đang giới thiệu hướng retrofit cho camera IP hiện hữu bằng các thành phần như loa, two-way audio, đèn cảnh báo và thông điệp trực tiếp hoặc tự động. Ý tưởng đáng chú ý không nằm ở riêng loa hay đèn, mà ở việc hệ thống camera có thêm khả năng giao tiếp với môi trường vật lý sau khi sự kiện được xác minh.
Ví dụ một môi trường thương mại có thể cần:
CAMERA → PHÁT HIỆN
↓
NGƯỜI TRỰC → XÁC MINH
↓
INTERCOM/LOA → GIAO TIẾP
Thay vì:
CAMERA → PUSH NOTIFICATION → CHỜ
Đây là thay đổi lớn về tư duy.
“Response” không nhất thiết có nghĩa là một hành động mạnh
Khi nhắc đến response, rất dễ tưởng tượng hệ thống phải kích hoạt một chuỗi hành động phức tạp.
Thực tế response có thể rất đơn giản.
Ví dụ:
gửi cảnh báo tới đúng bảo vệ;
đưa camera liên quan lên màn hình giám sát;
mở kênh intercom;
bật chiếu sáng tại khu vực;
tạo một event trong phần mềm;
hoặc chuyển thông tin sang hệ thống vận hành khác.
Trong những hệ thống lớn hơn, response có thể liên kết với access control, alarm hoặc quy trình thông báo đã được tổ chức thiết lập. Omnilert mô tả nền tảng của mình có thể kết nối một sự kiện đã xác minh với các workflow định sẵn; đây là ví dụ của xu hướng tích hợp chứ không có nghĩa mọi hệ thống camera nên tự động thực hiện cùng một hành động.
Điểm cần nhớ:
RESPONSE PHẢI THEO QUY TRÌNH
không phải:
AI THẤY GÌ → TỰ ĐỘNG LÀM MỌI THỨ.
Camera AI càng mạnh thì thiết kế “escalation” càng quan trọng
Có thể chia sự kiện theo nhiều cấp thay vì:
Có cảnh báo / Không cảnh báo.
Ví dụ một hệ thống có thể tổ chức logic theo hướng:
CẤP 1 – AI DETECTION
Có người trong khu vực.
CẤP 2 – CONTEXT
Người xuất hiện ngoài lịch hoạt động hoặc trong vùng hạn chế.
CẤP 3 – VERIFICATION
Người trực kiểm tra hình ảnh.
CẤP 4 – COMMUNICATION
Liên hệ với người tại khu vực hoặc đội phụ trách.
CẤP 5 – RESPONSE
Thực hiện quy trình phù hợp đã được doanh nghiệp định nghĩa.
Không nhất thiết mọi công trình cần năm tầng như vậy.
Nhưng cách tư duy này tốt hơn rất nhiều so với:
“Camera AI phát hiện người → điện thoại kêu.”
Chú thích ảnh: Không phải mọi detection đều cần cùng một mức phản ứng; hệ thống tốt nên có cơ chế xác minh và nâng cấp sự kiện theo bối cảnh.
Đây là bước tiếp theo của “active deterrence”
OpenEye cũng đang quảng bá tại ISC East 2026 các nhóm giải pháp gồm AI Visual Search, AI Visual Check, Intelligent Video Monitoring và Active Deterrence. Hãng mô tả active deterrence theo hướng can thiệp sớm vào hành vi không mong muốn, còn intelligent monitoring tập trung vào giảm false positive và tự động hóa workflow.
Điều này cho thấy active deterrence không còn chỉ là tính năng của vài camera có đèn đỏ/xanh hoặc loa.
Nó đang dịch chuyển thành một workflow:
PHÁT HIỆN
↓
XÁC MINH
↓
GIAO TIẾP/CẢNH BÁO
↓
THEO DÕI KẾT QUẢ
Một camera có còi nhưng không có logic detection tốt có thể tạo quá nhiều cảnh báo.
Một AI detector rất chính xác nhưng không có communication hoặc response lại dừng ở mức “biết có chuyện”.
Hai lớp đang được kéo lại gần nhau.
Ví dụ 1: Kho hàng ngoài giờ làm việc
Giả sử kho đóng cửa lúc 20:00.
22:30 camera phát hiện một người trong sân.
Hệ thống cũ:
Camera → Push notification
Người quản lý có thể đang ngủ hoặc bỏ lỡ cảnh báo.
Một hệ thống tích hợp hơn có thể tổ chức:
Camera AI → Person detected
↓
Kiểm tra lịch + khu vực
↓
Đưa hình ảnh lên màn hình trực
↓
Người trực xác minh
↓
Liên hệ/giao tiếp theo quy trình của doanh nghiệp
Điểm mới không phải camera nhìn người chính xác hơn bao nhiêu phần trăm.
Điểm mới là:
sự kiện không dừng tại camera.
Ví dụ 2: Văn phòng có kiểm soát cửa
Một nhân viên dùng quyền hợp lệ để mở cửa lúc 09:00.
Camera phát hiện người.
Access control cũng ghi nhận một credential hợp lệ.
Hệ thống có thể coi đây là một sự kiện thông thường.
Nhưng nếu:
Camera → Có người tại cửa
trong khi:
Access Control → Không có sự kiện mở cửa tương ứng
thì bối cảnh khác.
Camera một mình chỉ biết:
Có người.
Access control một mình chỉ biết:
Có/không có sự kiện xác thực.
Kết hợp hai dữ liệu:
HÌNH ẢNH + QUYỀN TRUY CẬP
mới tạo ra thông tin vận hành hữu ích hơn.
Đây cũng là lý do các doanh nghiệp không nên nhìn camera, chấm công và kiểm soát cửa như ba hòn đảo công nghệ hoàn toàn tách biệt.
Ví dụ 3: Cửa hàng có nhiều cảnh báo không cần thiết
Một camera cửa hàng nhìn ra cửa.
Trong một ngày có hàng trăm người đi qua.
Nếu mỗi người đều tạo một cảnh báo thì AI detection gần như vô nghĩa.
Hệ thống phải hiểu:
Người xuất hiện lúc nào?
Ở vùng nào?
Ngoài giờ hay trong giờ?
Có ở lại quá lâu không?
Có cần người vận hành chú ý không?
Như vậy giá trị của AI không nằm ở số lượng thứ nó phát hiện.
Mà nằm ở:
khả năng giảm số sự kiện con người buộc phải xử lý.
False alarm đang trở thành bài toán của workflow chứ không chỉ của AI
Trước đây người ta thường cố giải false alarm bằng cách cải thiện detector.
Ví dụ:
chuyển từ motion detection sang human detection.
Đó vẫn là bước rất quan trọng.
Nhưng false alarm còn có thể được giảm bằng bối cảnh.
Một người tại sảnh lúc 14:00 có thể bình thường.
Cùng người tại khu kỹ thuật lúc 02:00 có thể cần được chú ý hơn.
Do đó:
OBJECT + LOCATION + TIME + SYSTEM CONTEXT
có thể hữu ích hơn:
OBJECT đơn lẻ.
Đây chính là hướng mà các hệ thống VMS và security platform có thể tiếp tục phát triển.
Tại sao “human in the loop” vẫn rất quan trọng?
AI càng tham gia vào hệ thống an ninh, câu hỏi ai chịu trách nhiệm cho quyết định cuối cùng? càng quan trọng.
Đặc biệt với những sự kiện có hậu quả lớn nếu đánh giá sai.
Omnilert mô tả workflow của họ theo hướng AI đưa sự kiện nghi ngờ cho người được đào tạo xác minh trước khi các bước phản ứng tiếp tục; tài liệu preview ISC East cũng nhấn mạnh human judgment vẫn giữ vai trò trung tâm.
Đây là nguyên tắc đáng tham khảo rộng hơn cả trường hợp cụ thể đó:
AI PHÁT HIỆN
không nhất thiết phải đồng nghĩa:
AI TỰ QUYẾT ĐỊNH.
Trong nhiều môi trường, mô hình phù hợp hơn là:
AI lọc hàng nghìn sự kiện → con người tập trung vào vài sự kiện quan trọng.
Camera hiện hữu có thể tham gia xu hướng này không?
Đây là một điểm rất đáng quan tâm về thương mại.
Không phải mọi tổ chức muốn triển khai AI đều phải thay toàn bộ camera.
Omnilert đang quảng bá mô hình dùng video từ hạ tầng camera hiện có cho lớp phân tích AI và Action CS cũng nhấn mạnh retrofit communication/active deterrence vào môi trường camera IP hiện hữu.
Điều này gợi ra ba lớp cần kiểm tra trước khi nâng cấp.
LỚP 1 – CAMERA
Camera hiện tại có cho hình ảnh đủ tốt không?
LỚP 2 – KẾT NỐI
VMS/NVR/API hoặc luồng video có cho phép tích hợp không?
LỚP 3 – WORKFLOW
Doanh nghiệp muốn điều gì xảy ra sau detection?
Đây là câu hỏi quan trọng nhất.
Không nên mua AI trước rồi mới hỏi:
“AI này dùng để làm gì?”
Camera AI không còn là một sản phẩm, mà đang trở thành một trigger
Đây là cách dễ hiểu nhất để mô tả sự thay đổi.
Trước đây camera là:
VIDEO SOURCE
Sau đó AI biến camera thành:
SMART VIDEO SOURCE
Bây giờ camera đang dần trở thành:
EVENT TRIGGER
Camera phát hiện một điều kiện.
Sự kiện đó được đưa sang:
VMS;
monitoring;
access control;
intercom;
alarm;
notification;
hoặc workflow khác.
Đây là bước chuyển rất lớn về kiến trúc.
Chú thích ảnh: Khi camera trở thành nguồn tạo sự kiện, một detection có thể được đưa tới nhiều hệ thống khác nhau theo workflow đã cấu hình thay vì chỉ tạo thông báo trên điện thoại.
Nhưng hệ thống càng tự động càng phải tránh “automation vì automation”
Không phải cứ kết nối nhiều thứ với nhau là tốt.
Một hệ thống:
Camera phát hiện người → bật đèn → phát loa → gửi SMS → gửi email → khóa cửa → bật còi
nghe rất “thông minh”.
Nhưng nếu áp dụng cho mọi người đi qua thì đó là một hệ thống rất tệ.
Automation phải trả lời ba câu hỏi:
Điều kiện kích hoạt là gì?
Ai xác minh?
Hành động nào thực sự cần thiết?
Nếu không trả lời được, nên dừng ở mức cảnh báo và xác minh thay vì tự động hóa quá sâu.
Camera health cũng trở nên quan trọng hơn khi camera là trigger
Một điểm ít người để ý:
Nếu camera chỉ dùng để xem lại video, camera mất nét vài ngày là vấn đề lớn.
Nhưng nếu camera đang là cảm biến đầu vào của cả một workflow tự động thì chất lượng camera còn quan trọng hơn.
Camera có thể:
offline;
bị che;
lệch góc;
mất nét;
hình ảnh xuống cấp;
hoặc không còn nhìn đúng vùng được giao.
Omnilert ngày 10/09/2026 công bố AI Camera Health Monitoring để theo dõi các vấn đề như camera offline, bị che, lệch hướng hoặc suy giảm chất lượng ảnh — một ví dụ khác cho thấy khi AI phụ thuộc vào camera, camera health trở thành một phần của readiness chứ không chỉ là vấn đề bảo trì.
Nói cách khác:
AI tốt + hình ảnh đầu vào kém = workflow vẫn có thể thất bại.
Vì vậy nghiệm thu camera AI phải thay đổi
Cách nghiệm thu cũ:
Camera có hình chưa?
Xem điện thoại được chưa?
Ghi hình chưa?
vẫn cần.
Nhưng với hệ thống AI + response, phải kiểm tra cả chuỗi.
Ví dụ tạo một tình huống bình thường trong môi trường kiểm soát:
một người đi vào vùng đã cấu hình;
camera có tạo đúng event không;
event có tới đúng người không;
hình ảnh xác minh có đủ rõ không;
người vận hành có nhận được bối cảnh cần thiết không;
kênh communication có hoạt động không;
workflow có dừng đúng ở bước cần human approval không;
và lịch sử sự kiện có được lưu để kiểm tra lại hay không.
Đây là nghiệm thu quy trình, không còn chỉ là nghiệm thu camera.
Chú thích ảnh: Nghiệm thu hệ thống camera AI cần kiểm tra toàn bộ hành trình của một sự kiện từ detection, xác minh đến truyền thông và workflow phản ứng.
FPTC nên áp dụng tư duy này thế nào?
Không phải mọi công trình đều cần một trung tâm điều hành AI.
Nhà ở hai camera không cần workflow giống kho 50 camera.
Cửa hàng nhỏ không cần kiến trúc giống nhà máy.
Nhưng nguyên tắc có thể áp dụng ở mọi quy mô:
Đừng bắt đầu từ “AI camera có tính năng gì?”
Hãy bắt đầu từ:
“Khi camera phát hiện sự kiện này, chúng ta muốn điều gì xảy ra tiếp theo?”
Ví dụ nhà ở:
Phát hiện người ngoài giờ → gửi cảnh báo có hình ảnh.
Cửa hàng:
Phát hiện người trong vùng kho → đưa sự kiện tới quản lý.
Văn phòng:
Camera cửa + access control → đối chiếu bối cảnh ra/vào.
Kho/xưởng:
AI event → màn hình trực → xác minh → communication theo quy trình.
Công trình càng lớn thì chuỗi:
DETECTION → VERIFICATION → COMMUNICATION → RESPONSE
càng trở nên đáng thiết kế ngay từ đầu.
10 câu hỏi nên hỏi khi mua camera AI năm 2026
Không nên chỉ hỏi “Camera phát hiện người có chính xác không?”. Nên hỏi thêm: Camera tạo loại event nào? Có đặt vùng và lịch không? Có phân biệt mức độ sự kiện không? Event được gửi tới đâu? Có hình ảnh hoặc video hỗ trợ xác minh không? Có thể tích hợp VMS/NVR hay access control không? Có cần người xác nhận trước một workflow quan trọng không? Nếu Internet hoặc server mất thì chuyện gì xảy ra? Camera bị che/lệch góc có được phát hiện không? Và cuối cùng, sau khi AI phát hiện đúng thì hệ thống thực sự giúp người vận hành làm gì nhanh hơn?
Câu cuối cùng mới là câu quan trọng nhất.
FAQ – Camera AI và phản ứng tự động
Camera AI phát hiện người rồi làm gì?
Điều này tùy hệ thống. Camera có thể chỉ tạo thông báo, hoặc sự kiện có thể được chuyển tới VMS, người trực, intercom, access control, alarm hoặc workflow khác.
Detection và response khác nhau thế nào?
Detection xác định một sự kiện đã xảy ra hoặc đang diễn ra. Response là những bước hệ thống hoặc con người thực hiện sau khi sự kiện được đánh giá.
Có nên để AI tự động phản ứng mọi cảnh báo không?
Không nên coi đây là cấu hình mặc định. Những workflow có ảnh hưởng lớn cần có điều kiện rõ ràng và trong nhiều trường hợp nên giữ bước xác minh của con người.
Human verification là gì?
Là việc một người được phân công xem dữ liệu liên quan và xác nhận sự kiện trước khi quy trình tiếp tục.
Camera cũ có thể dùng AI mới không?
Một số giải pháp có thể phân tích video từ camera IP hiện hữu, nhưng khả năng thực tế phụ thuộc chất lượng hình ảnh, chuẩn kết nối, VMS/NVR và nền tảng AI đang sử dụng.
Camera AI có thay bảo vệ không?
Không nên nhìn theo hướng thay thế đơn giản. AI phù hợp để lọc sự kiện, phát hiện sớm và đưa thông tin tới người vận hành; con người vẫn quan trọng trong việc hiểu bối cảnh và đưa ra quyết định.
Active deterrence là gì?
Trong camera an ninh, có thể hiểu là các chức năng cho phép hệ thống chủ động giao tiếp hoặc cảnh báo tại hiện trường thay vì chỉ ghi lại video để xem sau.
Bước tiếp theo của camera AI không phải là “nhìn thêm được gì?”
ISC East 2026 chưa diễn ra, nhưng các nội dung được công bố trước sự kiện đã cho thấy rất rõ hướng thảo luận của ngành. Trang chính thức dành riêng một nhóm cho Detection & Response; SIA đặt câu hỏi “điều gì xảy ra sau khi threat được xác định?” trong chương trình giáo dục; Omnilert và Action CS chuẩn bị trình diễn một chuỗi kết nối detection, human verification, communication và response; OpenEye cũng đưa active deterrence và intelligent video monitoring vào nhóm công nghệ sẽ giới thiệu tại triển lãm.
Điều này cho thấy video analytics đang bước sang một giai đoạn mới.
Giai đoạn trước hỏi:
“Camera có phân biệt được người và xe không?”
Giai đoạn tiếp theo hỏi:
“Camera phát hiện người rồi thì sao?”
Và câu trả lời ngày càng không chỉ là:
“Gửi một notification.”
Mà đang trở thành:
PHÁT HIỆN → XÁC MINH → HIỂU BỐI CẢNH → GIAO TIẾP → PHẢN ỨNG → LƯU LẠI SỰ KIỆN
Đó mới là bước chuyển từ camera có AI sang hệ thống an ninh có workflow.
Với FPTC, đây cũng là góc rất tốt để tư vấn khách hàng doanh nghiệp: thay vì bán riêng camera AI, có thể bắt đầu từ quy trình thực tế của khách hàng rồi xác định camera, NVR/VMS, kiểm soát cửa, intercom, cảnh báo và phân quyền cần kết nối với nhau như thế nào.
FPTC – Future Protection Technology Company
Hotline: 08.1313.6565
