Fredrik Nilsson, उपाध्यक्ष, अमेरिका, Axis Communications – साक्षात्कार श्रृंखला

Fredrik Nilsson, उपाध्यक्ष, अमेरिका, Axis Communications, उत्तर और दक्षिण अमेरिका में कंपनी के संचालन की देखरेख करते हैं, और साझेदारों तथा अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए नेटवर्क-आधारित सुरक्षा समाधान विकसित करने और प्रदान करने वाली टीमों का नेतृत्व करते हैं। एक लंबे समय से Axis के कार्यकारी, Nilsson ने सुरक्षा उद्योग के एनालॉग क्लोज्ड‑सर्किट टेलीविज़न से IP‑आधारित नेटवर्क वीडियो में परिवर्तन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। 2003 में अमेरिका क्षेत्र की जिम्मेदारी संभालने के बाद से उन्होंने क्षेत्रीय राजस्व को लगभग $20 मिलियन से $1 बिलियन से अधिक तक बढ़ाने में मदद की है और अमेरिका भर में 20 से अधिक Axis Experience Centers के विस्तार का समर्थन किया है। उन्होंने 1996 में Axis में शामिल हुए, पहले स्वीडन में प्रोडक्ट मैनेजर और डिवीजन मैनेजर के रूप में कार्य किया और बाद में बिजनेस डेवलपमेंट के निदेशक बने, जहाँ उन्होंने IP वीडियो के शुरुआती विकास के दौरान साझेदारियों की स्थापना में मदद की। अपने करियर की शुरुआत में, वे ABB में प्रोडक्ट मैनेजर थे, और वर्तमान में वे Washington, D.C. में स्थित Swedish‑American Chamber of Commerce और MSAB के बोर्ड सदस्य हैं।

Axis Communications स्वीडन स्थित एक प्रौद्योगिकी कंपनी है जो बुद्धिमान भौतिक सुरक्षा और नेटवर्क समाधान में विशेषज्ञता रखती है, जिसमें नेटवर्क कैमरे, वीडियो निगरानी प्रणाली, एक्सेस कंट्रोल, इंटरकॉम, नेटवर्क ऑडियो, रडार और विश्लेषण शामिल हैं। 1984 में स्थापित और लुंड, स्वीडन में मुख्यालय स्थित, Axis लगभग 5,000 कर्मचारियों को 50 से अधिक देशों में रोजगार देती है और 2015 से Canon Group का हिस्सा है। कंपनी ने 1996 में जिसे वह दुनिया का पहला नेटवर्क कैमरा बताती है, प्रस्तुत किया और तब से नेटवर्क वीडियो से विस्तृत कनेक्टेड सुरक्षा प्रौद्योगिकियों के पोर्टफ़ोलियो में विस्तार किया है। इसके वर्तमान उत्पादों में एज‑आधारित विश्लेषण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अधिकाधिक सम्मिलित किया जा रहा है ताकि वीडियो, ऑडियो और सेंसर डेटा को सुरक्षा, सुरक्षा, परिचालन दक्षता और व्यावसायिक अंतर्दृष्टि के लिए उपयोगी जानकारी में परिवर्तित किया जा सके।

आपका करियर ABB में रिमोट मॉनिटरिंग, नेटवर्क‑अटैच्ड स्टोरेज और इंटरनेट ऑफ थिंग्स तकनीकों के शुरुआती विकास, और Axis Communications में एनालॉग निगरानी से नेटवर्क वीडियो में परिवर्तन तक फैला है। यह पृष्ठभूमि आज के AI‑संचालित कैमरों और बुद्धिमान भौतिक बुनियादी ढांचे की ओर बदलाव को लेकर आपके विचारों को कैसे आकार देती है?

मैं AI‑संचालित कैमरों की ओर बदलाव को अपने करियर में भागीदारी वाले विकास का अगला चरण मानता हूँ – कनेक्टेड तकनीक और IP एकीकरण से लेकर आज के बुद्धिमान एज तक। मेरे करियर में एक सामान्य धागा यह रहा है कि ग्राहकों को यह समझाने में मदद करना कि कनेक्टेड तकनीक उनके लिए क्या कर सकती है। ABB मेरे लिए एक उत्कृष्ट विद्यालय था। यह एक बड़ी वैश्विक कंपनी थी, इसलिए मुझे दुनिया भर में यात्रा करने का अवसर मिला, जिसमें कनाडा में एक वर्ष बिताना भी शामिल है, और बड़े एंटरप्राइज़ ग्राहकों, विशेष रूप से विद्युत उपयोगकर्ताओं, के साथ जटिल परियोजनाओं पर काम करने का मौका मिला। मेरा पद एक नए IP‑कनेक्टेड रिमोट मॉनिटरिंग और नियंत्रण प्रणाली के प्रोडक्ट मैनेजर का था। Axis में, बाद में मैंने IP‑कनेक्टेड स्टोरेज डिवाइस की एक नई श्रेणी पर काम किया और कनेक्टेड तकनीक के लाभों के बारे में संदेश को वैश्विक स्तर पर फैलाने में मदद की। फिर, IP एकीकरण के शुरुआती दिनों में, मैं वही सिद्धांतों पर निर्माण कर रहा था, एंटरप्राइज़ ग्राहकों को नेटवर्क‑कनेक्टेड वीडियो के मूल्य और IP तकनीक द्वारा उत्पन्न अवसरों को समझाने में मदद कर रहा था। इसलिए, जब मैं आज AI‑संचालित कैमरों को देखता हूँ, तो मैं उसी विकास के एक और चरण को देखता हूँ। तकनीक लगातार अधिक सक्षम होती जा रही है, लेकिन वास्तविक अवसर अभी भी उपकरणों को जोड़ने, उपयोगी डेटा उत्पन्न करने और ग्राहकों को इसे अधिकतम उपयोग करने में मदद करने में निहित है।

कौन से प्रकार के कंप्यूटर विज़न कार्यभार सीधे कैमरे पर चलाने के लिए सबसे उपयुक्त हैं, और कौन सी एप्लिकेशन अभी भी स्थानीय डेटा सेंटर या क्लाउड में प्रोसेस किए जाने से लाभान्वित होती हैं?

कैमरे पर सीधे चलाने के लिए सबसे उपयुक्त कार्यभार वे होते हैं जहाँ वास्तविक‑समय निर्णय, कम विलंबता और बैंडविड्थ का कुशल उपयोग आवश्यक हो। उदाहरण के लिए, लोगों या वस्तुओं का पता लगाना और वर्गीकृत करना, गिनती करना, गति को ट्रैक करना, या विशिष्ट घटनाओं की पहचान करना। Axis Object Analytics जैसी तकनीकों के साथ, कैमरे सटीक रूप से लोग, वाहन, रंग, यात्रा की दिशा और अन्य विशेषताओं का पता लगा सकते हैं। हम Axis Custom Analytics के माध्यम से कैमरे को बहुत विशिष्ट वस्तुओं या परिदृश्यों के लिए भी प्रशिक्षित कर सकते हैं। जैसे‑जैसे विश्लेषण में सुधार होता है, अधिक बुद्धिमत्ता एज पर ही हो सकती है। कई उपयोग मामलों में, कैमरे पर विश्लेषण चलाना और केवल उत्पन्न डेटा या मेटाडेटा को सर्वर या क्लाउड को भेजना स्केलेबिलिटी और लागत के लिए महत्वपूर्ण है। क्लाउड और सर्वर अभी भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, विशेष रूप से केंद्रीकृत प्रबंधन, दीर्घकालिक संग्रहण, और बड़ी संख्या में डिवाइसों के मेटाडेटा का विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए। मैं इसे केवल एक‑या‑दूसरा निर्णय नहीं मानता। एज और क्लाउड एक‑दूसरे को पूरक कर सकते हैं, प्रत्येक वह करता है जिसमें वह सबसे उपयुक्त है।

एज पर AI को लागू करने के लिए मॉडल की सटीकता को प्रोसेसिंग शक्ति, मेमोरी, ऊर्जा खपत और गर्मी जैसी सीमाओं के साथ संतुलित करना पड़ता है। विशेषीकृत चिप्स में प्रगति कैमरे के भीतर व्यावहारिक रूप से क्या हासिल किया जा सकता है, इसे कैसे बदल रही है?

वास्तव में दो प्रवृत्तियाँ इसको चला रही हैं। पहला, किनारे पर प्रोसेसर की AI क्षमता बहुत तेज़ी से सुधार रही है। ARTPEC-9, हमारा इन-हाउस विकसित सिस्टम-ऑन-चिप, AI प्रोसेसिंग क्षमता में ARTPEC-8 से तीन गुना अधिक है, जिससे हमें कैमरे पर सीधे जटिल मॉडल चलाने के लिए काफी अधिक जगह मिलती है। भविष्य की पीढ़ियाँ इस क्षमता को बढ़ाती रहेंगी। दूसरा, मॉडलों का आकार और प्रभावशीलता सुधर रही है। यही वह क्षेत्र है जहाँ हमने पिछले वर्ष में बहुत प्रगति देखी है। हमारी R&D टीम ने मॉडल का अधिक हिस्सा सीधे किनारे पर चलाने में अद्भुत काम किया है, इसलिए कई परिदृश्यों में आपको वीडियो को कहीं और प्रोसेसिंग के लिए भेजने की बजाय केवल कैमरे से डेटा उपयोग करने की आवश्यकता होती है। एक साल पहले, हम लगभग 50 % आवश्यकताओं को कैमरे में संभालने की बात कर रहे थे। आज यह लगभग 90 % के करीब है, और हम उम्मीद करते हैं कि यह 95 % या उससे अधिक तक पहुँच जाएगा। वास्तविक突破 यह नहीं है कि हमारे पास अधिक शक्तिशाली चिप्स हैं; यह है कि हम अधिक सक्षम हार्डवेयर को अधिक कुशल AI मॉडलों के साथ जोड़ रहे हैं, जिससे डेटा उत्पन्न होने के स्थान पर ही बढ़ती बुद्धिमत्ता संभव हो रही है। इससे निगरानी प्रणालियाँ AI के लिए सर्वरों और क्लाउड पर कम निर्भर हो जाती हैं।

कैमरों को अब केवल सुरक्षा उपकरणों के रूप में नहीं, बल्कि संचालन सेंसर के रूप में अधिकाधिक स्थापित किया जा रहा है। रिटेल, परिवहन, स्वास्थ्य देखभाल, निर्माण या लॉजिस्टिक्स में कौन‑से अनुप्रयोग वर्तमान में सबसे स्पष्ट व्यावसायिक मूल्य प्रदान कर रहे हैं?

निर्माण एक बहुत अच्छा उदाहरण है क्योंकि मूल्य को सीधे संचालन से जोड़ा जा सकता है। उदाहरण के लिए, BMW Group अपने AI‑संचालित गुणवत्ता निरीक्षण प्रणाली के हिस्से के रूप में नेटवर्क कैमरों का उपयोग कर रहा है, जिससे वाहनों की विस्तृत छवियों को वास्तविक समय में कैप्चर किया जाता है और दोषों की पहचान की जाती है। यह कैमरे की भूमिका केवल घटना को रिकॉर्ड करने से बहुत अलग है। हम वीडियो के बढ़ते उपयोग को संचालन दक्षता और व्यापक व्यापारिक बुद्धिमत्ता के लिए भी देख रहे हैं। परिवहन और लॉजिस्टिक्स में, कैमरे संगठनों को यह समझने में मदद कर सकते हैं कि लोग, वाहन और माल सुविधा के भीतर कैसे चल रहे हैं। रिटेल में, वीडियो ग्राहक व्यवहार, स्थान उपयोग और स्टाफिंग के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। सामान्य थीम यह है कि कैमरा ऐसी जानकारी उत्पन्न कर रहा है जिसका उपयोग प्रक्रिया को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है, न कि केवल हुए घटनाओं को रिकॉर्ड करने के लिए।

वीडियो को ऑडियो एनालिटिक्स, रडार, एक्सेस‑कंट्रोल सिस्टम और पर्यावरणीय सेंसर के साथ मिलाकर ऐसी अंतर्दृष्टि कैसे बनती है जो केवल दृश्य डेटा से संभव नहीं होती?

जितना अधिक संदर्भ आप एक साथ ला सकते हैं, सिस्टम उतना ही बेहतर समझ पाता है कि क्या हो रहा है। जब आप विभिन्न इनपुट को मिलाते हैं, तो आप ऐसी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं जो केवल वीडियो से निकालना कठिन, कभी‑कभी असंभव होती है। उदाहरण के लिए, आप वस्तु की दिखावट को उसकी गति के साथ जोड़ सकते हैं, या प्रकाश या दृश्यता की चुनौतीपूर्ण स्थितियों में थर्मल और दृश्य जानकारी को साथ में उपयोग कर सकते हैं। रडार वस्तु की गति और वेग की जानकारी जोड़ सकता है, ऑडियो ध्वनियों की पहचान कर सकता है या द्वि‑मार्गी संचार प्रदान कर सकता है, और पर्यावरणीय सेंसर आसपास के माहौल के बारे में अतिरिक्त संदर्भ दे सकते हैं। कई सेंसर सिस्टम या उपयोगकर्ता द्वारा पता लगाए गए चीज़ों में विश्वास को भी बढ़ा सकते हैं। तकनीक का संयोजन जीवन के प्रमुख क्षेत्रों जैसे महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचे की सुरक्षा के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है।

हम पहले ही इस दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। उदाहरण के लिए, GSX में हमने ऐसे समाधान पेश किए हैं जो दृश्य, थर्मल, रडार, ऑडियो और पर्यावरणीय सेंसर को मिलाते हैं। लक्ष्य सही डेटा को एक साथ लाना है ताकि संगठन तेज़, बेहतर‑सूचित निर्णय ले सकें। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है उन अनुप्रयोगों के लिए जैसे महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचे की सुरक्षा, जहाँ कई सूचना स्रोत होने से क्या हो रहा है इसका अधिक पूर्ण चित्र मिल सकता है।

एज प्रोसेसिंग कच्चे वीडियो की मात्रा को कम कर सकती है जिसे ट्रांसमिट या स्टोर करने की आवश्यकता होती है, लेकिन AI‑सक्षम कैमरे अभी भी महत्वपूर्ण गोपनीयता और शासन प्रश्न उठाते हैं। कौन‑से सिद्धांत संगठनों को अपनाने चाहिए जब वे ऐसे सिस्टम डिजाइन करते हैं जो उपयोगी हों लेकिन आवश्यक से अधिक व्यक्तिगत डेटा न एकत्र करें?

शुरुआती बिंदु यह होना चाहिए कि सिस्टम वास्तव में क्या हासिल करना चाहता है, इसे पूछें और केवल उस उद्देश्य के लिए आवश्यक जानकारी एकत्र करें। गोपनीयता और पारदर्शिता भी महत्वपूर्ण हैं। लोग यह समझना चाहते हैं कि वीडियो का उपयोग क्यों किया जा रहा है और उनकी जानकारी कैसे संभाली जा रही है। हमारा हालिया शोध दर्शाता है कि लोग वीडियो निगरानी के प्रति अधिक सहज हो रहे हैं, लेकिन यह स्वीकृति स्वाभाविक नहीं है। AI‑सक्षम निगरानी के बारे में सबसे बड़ी चिंताएँ गलत सकारात्मक या असटीक जानकारी और डेटा के संभावित दुरुपयोग या गलत हैंडलिंग हैं। यह संगठनों और प्रौद्योगिकी प्रदाताओं पर वास्तविक जिम्मेदारी डालता है कि वे सिस्टम की शुरुआत से ही गोपनीयता और सुरक्षा को निर्मित करें। एज प्रोसेसिंग यहाँ मदद कर सकती है क्योंकि आप जानकारी को स्थानीय रूप से विश्लेषित कर सकते हैं और केवल आवश्यक डेटा को भेज सकते हैं, बजाय निरंतर कच्चे वीडियो को नेटवर्क पर ले जाने के।

भौतिक बुनियादी ढाँचा कई वर्षों तक स्थापित रह सकता है, जबकि AI मॉडल और साइबर सुरक्षा खतरे तेज़ी से विकसित होते हैं। कैमरों और अन्य एज डिवाइसों को कैसे डिजाइन किया जाना चाहिए ताकि उनके विश्लेषण सुरक्षा, रखरखाव और अनुकूलनशीलता को उनके संचालन जीवनकाल में बनाए रख सकें?

यह उन कारणों में से एक है कि मैं कैमरे को व्यापक आईटी और संचालनात्मक बुनियादी ढांचे का हिस्सा मानता हूँ, न कि एक स्वतंत्र सुरक्षा उपकरण। साइबर सुरक्षा को डिवाइस में शुरू से ही निर्मित होना चाहिए, सुरक्षित सॉफ़्टवेयर, नियमित अपडेट और पूरे जीवनचक्र में मजबूत साइबर सुरक्षा संरक्षण के साथ। उदाहरण के तौर पर, Axis में Edge Vault डिवाइस की अखंडता की रक्षा, क्रिप्टोग्राफ़िक कुंजियों की सुरक्षा और विश्वास की श्रृंखला स्थापित करने के लिए हार्डवेयर-आधारित आधार प्रदान करता है। यह सुरक्षित बूट और साइन किए गए सॉफ़्टवेयर जैसी क्षमताओं का भी समर्थन करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि केवल विश्वसनीय सॉफ़्टवेयर ही डिवाइस पर चलें।

डिवाइस को ऐसी आर्किटेक्चर की भी आवश्यकता है जो विश्लेषण और ग्राहक आवश्यकताओं में बदलाव के साथ अनुकूलित हो सके। ओपन प्लेटफ़ॉर्म यहाँ महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे संगठनों को नई एप्लिकेशन और तकनीकों को एकीकृत करने की अनुमति देते हैं, बजाय इसके कि हर बार कुछ नया विकसित होने पर पूरी प्रणाली को बदलना पड़े। साथ ही, संगठनों को अपने जुड़े डिवाइसों के आसपास उचित गवर्नेंस की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे अधिक वीडियो, सेंसर और एंटरप्राइज़ सिस्टम एक साथ आते हैं, साइबर सुरक्षा और डेटा संरक्षण को समग्र सिस्टम डिज़ाइन का हिस्सा माना जाना चाहिए, न कि बाद में जोड़ा गया कुछ।

Axis एक ओपन एप्लिकेशन इकोसिस्टम का समर्थन करता है जो तृतीय‑पक्ष डेवलपर्स को उसके डिवाइसों पर विशेष विश्लेषण बनाने और तैनात करने की अनुमति देता है। जैसे ही संगठन बड़ी संख्या में कैमरों पर अपने मॉडल चलाने का प्रयास करते हैं, ओपन प्लेटफ़ॉर्म और इंटरऑपरेबिलिटी कितनी महत्वपूर्ण होंगी?

मुझे लगता है कि यह अत्यंत महत्वपूर्ण होगा। ग्राहक किसी एक तकनीक या एक ही कार्यप्रणाली में फँसे नहीं रहना चाहते, विशेषकर जब AI और विश्लेषण इतनी तेज़ी से विकसित हो रहे हैं। एक ओपन प्लेटफ़ॉर्म कैमरों को अन्य सिस्टमों के साथ एकीकृत करना, विशेष एप्लिकेशन लाना और बड़े पैमाने पर तैनाती को स्केल करना आसान बनाता है। यह ग्राहकों को उनकी आवश्यकताओं के बदलने पर अधिक लचीलापन भी प्रदान करता है। विक्रेता लॉक‑इन को समाप्त करके और एकीकरण को सरल बनाकर, ओपन, इंटरऑपरेबल इकोसिस्टम्स बुद्धिमान एज समाधान को स्केल करना और बदलती व्यावसायिक मांगों के अनुसार अनुकूलित करना आसान बनाते हैं। अंततः, मूल्य केवल कैमरे में नहीं, बल्कि कैमरा, सेंसर, विश्लेषण और एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन के आपसी सहयोग में निहित है।

परिनियोजन के बाद संगठनों को कंप्यूटर विज़न सिस्टम के प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे करना चाहिए, विशेषकर जब प्रकाश, कैमरा की स्थिति, मानव व्यवहार या संचालन स्थितियों में परिवर्तन हो सकता है और यह सटीकता को प्रभावित कर सकता है?

यह पूरी तरह से उपयोग केस पर निर्भर करता है, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि कैमरों और AI मॉडलों का परीक्षण वास्तविक वातावरण में किया जाए जहाँ उनका वास्तविक उपयोग होगा। आपके पास एक मॉडल हो सकता है जो नियंत्रित सेटिंग में बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है, लेकिन वास्तविक परीक्षण यह है कि साइट पर वास्तविक प्रकाश, कैमरा की स्थिति, मौसम, पृष्ठभूमि और व्यवहार के साथ क्या होता है। इसलिए हम ग्राहकों को वास्तविक वातावरण में Axis Object Analytics या Axis Custom Analytics जैसे विश्लेषणों का मूल्यांकन करने और यह सुनिश्चित करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं कि सटीकता आवेदन के लिए पर्याप्त रूप से उच्च हो। BMW फैक्ट्री इस दृष्टिकोण का एक अच्छा उदाहरण है। कैमरों का उपयोग वास्तविक उत्पादन वातावरण में किया जा रहा है, जहाँ छवियों की गुणवत्ता और परिणामी विश्लेषण को वास्तविक निर्माण प्रक्रिया का समर्थन करना आवश्यक है।

जैसे-जैसे एज AI अधिक सक्षम होता जा रहा है, आप अगले दशक में नेटवर्क कैमरे की भूमिका में कैसे परिवर्तन की अपेक्षा करते हैं, और कौन सी नई क्षमताएँ उभर सकती हैं जब कैमरे बुद्धिमान, प्रतिक्रियाशील वातावरण के सक्रिय घटक बन जाएँ?

नेटवर्क कैमरा प्रणाली में बहुत अधिक केंद्रीय भूमिका निभा रहा है। अब यह केवल वीडियो उत्पन्न करने वाला कैमरा नहीं रहा। यह एक सेंसर है जो डेटा उत्पन्न करता है जिसे विभिन्न सिस्टमों में विश्लेषित और साझा किया जा सकता है। जैसे-जैसे प्रोसेसिंग शक्ति बढ़ती जा रही है, मैं उम्मीद करता हूँ कि कैमरे अपने वातावरण में क्या हो रहा है, इसे समझने और रीयल‑टाइम में उपयोगी जानकारी प्रदान करने में और बेहतर होते जाएंगे। यही Scene Intelligence का विचार है, जहाँ कैमरा दृश्य की गहरी समझ का उपयोग करके वस्तुओं, उनके गुणों और उनके आसपास क्या हो रहा है, के बारे में अधिक अर्थपूर्ण जानकारी प्रदान कर सकता है।

यह अधिक उन्नत वस्तु और व्यवहार पहचान, अन्य सेंसर और एंटरप्राइज़ सिस्टमों के साथ अधिक एकीकरण, और घटनाओं पर संगठनों की प्रतिक्रिया के आसपास अधिक स्वचालन का अर्थ हो सकता है। बड़ा परिवर्तन यह है कि वीडियो व्यापक डेटा और इंटेलिजेंस लेयर का एक हिस्सा बन जाता है। कैमरा अभी भी हो रहा कार्य को कैप्चर करता है, लेकिन धीरे‑धीरे यह यह समझाने में भी मदद कर सकता है कि क्या हो रहा है और संगठन अगला क्या करना चाह सकता है।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें Axis Communications पर जाना चाहिए।