指挥中心自动化的演变
在过去的几十年里，指挥中心经历了显著的变革，从主要监控防盗警报的站点发展成为复杂的安全情报中心。这种演变不仅代表着技术进步，也反映了组织机构安全运营方式的根本性转变。从最早的 UL 标准化自动化平台（用于数字化警报响应），到如今能够自主决策的 AI 驱动虚拟操作员，每个发展阶段都重新定义了安全监控的可能性。当我们回顾从 UL 标准到 AI 的这段历程时，我们不仅揭示了指挥中心技术的历史，更描绘了其未来的发展路线图。
最早的自动化平台是为了接收来自 UL 报警接收器的数字报警，并自动执行中央站和指挥中心的响应流程而开发的。它们之所以被称为“自动化平台”，是因为它们将之前手动且耗时的报警响应流程转变为自动化系统，从而大大缩短了响应延迟。这些系统能够接收和解码复杂的文本和数字字符串，这些字符串描述了触发的报警类型、触发的区域以及触发报警的位置（账户）。更复杂的是，这些报警消息的格式多种多样，具体取决于发送消息的系统（ContactID、SIA、Moose Panels 等），每种格式都有其独特的格式。这些平台真正具有革命性的意义在于它们能够自动接收这些报警，并立即将其与正确的账户关联，该账户包含响应操作员立即通知客户和急救人员所需的所有信息。
由于这些平台管理生命安全事件，UL 标准组制定了特定标准 UL 1981 来规范这些自动化平台的运行。
UL 1981 制定了中央站自动化系统的标准，重点关注安防应用中使用的自动化监控系统的集成度、性能和可靠性。该标准强调稳健的通信和系统冗余。该标准适用于集中监控一系列安防应用功能的自动化系统，包括防盗报警、火灾探测和其他应急响应系统。它涵盖硬件和软件组件。
Mastermind、Bold、Microkey 等平台就是为此而开发的。
除了集成和系统冗余的技术要求外，该标准的真正优势在于其制定了全面的警报管理行业指南。该标准定义了如何向操作员呈现警报、如何分配和管理优先级、警报状态的视觉和听觉提示、审计和报告要求、IT 安全以及会话管理等等。简而言之，UL 1981 概述了持续可靠地监控任何警报所需的一切。虽然该标准最初是为 UL 生成的警报而设计的，但这些警报管理标准适用于任何警报的响应。正因如此，我们很早就将此标准应用于我们的响应平台；它确保我们遵循行业最佳实践和警报管理认证。这些 UL 要求已“融入”我们平台的核心——它决定了我们如何处理每个警报，无论是 UL 警报、视频分析警报、门禁控制警报，还是受自然灾害影响的旅客警报。
自动化领域的下一个重大飞跃是视频系统报警的激增。摄像机为监控高风险环境（例如关键基础设施、大型仓库、装卸码头、停车场等）提供了新的途径。早期的视频运动检测技术会产生过多的误报，使其不适用于大规模监控。这促成了高级视频分析技术的发展，使系统即使在恶劣的天气和光照条件下也能准确检测人员和物体。这从根本上扩展了监控实践，消除了被动红外传感器 (PIR) 和室内报警带来的限制，使人们能够观察各种室外区域。通过消除大多数误报事件，监控站可以像响应 UL 数字报警一样响应这些事件。然而，处理此类事件所需的技术却截然不同；它涉及通过 API 接收 SMTP、HTTP 等新格式的报警；处理从 JPEG 到电影文件等格式的视频片段；以及使用 RTSP、H.264、HTTP、ONVIF 和各种 SDK 等各种技术进行实时视频流传输。像 Immix（前身为 SureView 公司）这样的自动化平台旨在为操作员提供丰富的以视频为中心的界面，并与各种系统无缝集成。操作员无需在不同的视频系统之间来回切换，从而消除了监控不同系统所带来的不一致和成本。这些警报的管理仍然遵循 UL 1981 确立的基本原则，但技术和界面却更加先进。对于 SOC 的操作员来说，他们现在可以持续可靠地监控任何警报，无论触发事件的是哪个视频或系统。
影响SOC自动化的下一个重大变革并非来自监控警报和系统，而是来自这些平台本身的维护和交付方式——SOC运营IT组件的自动化。此前，监控软件部署到组织购买并维护的本地服务器上，这是一个成本高昂且复杂的过程。随着AWS和Azure等商业云服务的可用性和可靠性，组织开始将其本地系统迁移到云端。仅仅将软件迁移到托管环境并非真正的创新——它只是将系统从一个数据中心迁移到另一个数据中心。真正的革命源于软件即服务（SaaS）模式的出现。SaaS交付模式消除了管理内部系统的需求和成本——团队只需注册即可开始使用软件。我们做出了战略决策，投入巨资将我们的平台构建为SaaS平台，并拥抱最新的云技术。当时，这并非一个轻松的决定，因为许多组织仍在购买和部署本地服务器。然而，我们清楚地认识到，企业的发展方向是寻求消除IT基础设施管理成本，并受益于云的无限可扩展性。这也使我们能够利用一系列云服务，为客户提供更高的自动化水平。如今，我们为客户提供使用SaaS的选项，或者在高度受限的网络环境中将平台部署到本地。
在过去的12个月里，人工智能的崛起无疑已成为各行各业的头号话题——这并非浪得虚名！我们相信，相比之下，人工智能的影响将使以往的里程碑显得平淡无奇。人工智能将对运营的各个环节产生深远的影响，从数据分析到威胁检测和数据关联。回到今天的话题，它能够自动化许多耗时的运营任务，这可能会产生最直接的影响。在SureView，我们最初的工作重点是开发一个虚拟操作员，利用生成式人工智能来管理事件响应的各个方面。
当事件被接收到 SureView 中时，虚拟操作员可以配置为：
▪︎ 从队列中提取事件并立即分析警报详细信息、事件的位置和时间。
▪︎ 分析传入的警报录像和直播，检测人员和车辆，同时描述其观察到的情况。
▪︎ 遵循并完成行动计划，回答问题、添加注释等。
▪︎ 派遣现场安保人员或紧急救援人员。
▪︎ 总结并结束事件。
在此流程的任何阶段，都可以配置虚拟操作员，将事件上报给人工操作员进行进一步调查和响应。管理指南允许安全运营中心 (SOC) 经理控制虚拟操作员在不同场景下的行为方式。例如，如果在警报片段中看到有人，可以配置虚拟操作员总结其观察到的情况，并立即上报给人工操作员采取进一步行动。如果在警报片段或实时视频中未看到任何内容，则可以指示虚拟操作员完成行动计划并关闭事件，而无需任何操作员交互。SOC 经理可以手动控制虚拟操作员，根据需要开启或关闭它。或者，也可以将其配置为在警报流量高峰期间随着响应时间的延长而自动扩展。这个领域瞬息万变；不仅人工智能模型几乎每天都在发展，而且新公司也在迅速涌现。在此背景下，我们做出了战略决策，采用插件式方式开发我们的人工智能功能，类似于我们与各种安全系统的集成方式，让客户可以选择最适合自己的模型，甚至可以使用他们自己的模型！
展望指挥中心运营的未来，自动化的发展轨迹清晰可见。从最早符合UL标准的标准化报警响应平台，到以视频为中心的界面扩展监控功能，再到如今由人工智能驱动的虚拟操作员，每一次进化都从根本上改变了安防运营的运作方式。这些进步始终追求着同一个目标：减少人工工作量，同时提高响应效率。如今，人工智能驱动的解决方案不仅代表着又一次渐进式的改进，更代表着一种范式转变，引领着未来的可能性。采用这些技术的组织将拥有更具弹性、可扩展性和智能化的指挥中心——在这些指挥中心中，人工操作员专注于复杂的决策，而自动化则负责处理日常任务。未来的指挥中心不仅会更加高效，它们还将被彻底重塑，为我们才刚刚开始探索的安防运营创造全新的可能性。