Beim ScalityDay 2026 in Paris präsentierte Pyramid am 8. Oktober die neue Referenzplattform für Video-AI im Retail. Auf der Bühne vor großem Publikum: unser Geschäftsführer Peter Trosien und unser Director of Sales & Marketing Ralf Steinemann. Auf einem Hardwarefundament aus Servern von Pyramid Computer verbindet die Lösung intelligente Kameratechnik mit Video Search and Summarization (VSS) und Scality ARTESCA als lokale Storage-Plattform.
VSS nutzt künstliche Intelligenz, um große Mengen an Videomaterial automatisch zu analysieren: Ereignisse, Objekte oder Handlungen lassen sich gezielt finden und relevante Videoinhalte zusammenfassen, ohne dass Aufzeichnungen manuell durchsucht werden müssen. Die Aufzeichnungen werden über die standardisierte
S3-Schnittstelle in Scality ARTESCA gespeichert. Softwareanbieter können dadurch auf eine etablierte Storage-Anbindung zurückgreifen, ohne eigene proprietäre Integrationen entwickeln zu müssen. ARTESCA lässt sich flexibel an wachsende Datenmengen anpassen und unterstützt unter anderem Datenintegrität, Verschlüsselung und definierte Aufbewahrungsrichtlinien. Die Originalaufnahmen bleiben dabei erhalten und können genutzt werden, um Ereignisse nachzuvollziehen oder frühere Vorfälle gezielt zu analysieren. Die Daten bleiben unter der Kontrolle des Händlers und müssen für die Verarbeitung nicht in eine externe Cloud übertragen werden.
In der Session erläuterten Peter und Ralf (im Bild mit einem Kameramodul), wie aus Kameras, AI-Computing und Storage eine skalierbare Infrastruktur für Retail-Anwendungen entsteht – etwa zur Erkennung von Regallücken, zur Analyse von Kundenströmen oder zur Unterstützung von Self-Checkout-Prozessen. Der ScalityDay im 3 Mazarium des Institut de France bot dafür die passende Bühne: Fachpublikum, Technologiepartner und viele Gespräche rund um AI, Dateninfrastruktur und digitale Souveränität.
Dass sowohl die GPU-Systeme für Video Search and Summarization (VSS) als auch die Storageserver für Scality ARTESCA von Pyramid in Deutschland entwickelt und gefertigt werden, stärkt die technologische und digitale Souveränität der Gesamtlösung. Betreiber erhalten damit eine Infrastruktur mit kurzen Liefer- und Supportwegen, klaren Verantwortlichkeiten und hoher Kontrolle über zentrale Komponenten. Gerade für Anwendungen, bei denen Daten bewusst nicht in externe Cloud-Umgebungen ausgelagert werden sollen, ergänzt die Hardware aus Deutschland konsequent den Ansatz einer lokal betriebenen und kontrollierbaren Video-AI-Plattform.
Die zugrunde liegende Architektur lässt sich branchenübergreifend für Video-AI-Anwendungen einsetzen. In Logistikzentren können beispielsweise Warenbewegungen, Ladezonen oder definierte Prozessbereiche analysiert werden, in der Produktion lassen sich Abweichungen gezielt identifizieren. Auch an Flughäfen, Bahnhöfen, Veranstaltungsorten oder anderen stark frequentierten Einrichtungen kann Video-AI dabei helfen, Personenströme und Warteschlangen zu erfassen oder relevante Ereignisse in umfangreichen Aufzeichnungen schneller zu finden.
Das Grundprinzip bleibt dabei dasselbe: Videodaten werden lokal verarbeitet, über eine skalierbare Storage-Infrastruktur gespeichert und bleiben unter der Kontrolle des jeweiligen Betreibers.
