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1、中国安防行业发展概况 近年来, 为了顺应城市化进程, 中国出台了平安城市等一系列政策, 着力打造平安和谐城市, 加大对安防重要性的宣传力度, 人们安防意识不断增强, 这极大地促进了中国安防行业的发展. 随着大数据等技术的产生和应用, 中国安防行业向着多样化发展, 安防市场和领域不断扩大, 安防产品种类越来越齐全, 形成了一套完整的产业链. 通过最近几年的发展, 中国安防行业在一些领域取得了令人瞩目的成就, 成为了世界的标杆, 为中国的和谐、稳定发展提供了重要保障. 一、安防的概念 安防简单来说就是安全防范, 通过提前做好准备, 达到规避风险、确保自身安全的目的. 在中国, 人们一般认为安防是通
2、过利用网络、计算机及电子设计等技术, 将传统人防和先进技防进行结合, 形成一套全方位、无死角的防护体系, 实现对社会生产、人们生活的保障. 安防产业经过很长一段时间的发展, 逐渐形成了一套完整的产业链. 本文将安防产业链分为以下四个环节：零件和芯片的供应、设备的制造、中间运营商、政府和民用领域的运用. 二、行业发展面临的一些突出矛盾和问题 我们应该看到, 中国安防行业在保持较快发展的同时, 也面临许多新的矛盾和新的困难. 1.企业发展产业升级不平衡 随着中国安防行业增速的减缓下滑, 目前已比较接近中国制造业的平均水平, 进入增长的新常态. 但与此同时, 龙头企业快速崛起, 技术研发、市场、资金
3、、人才等产业要素加快向领军企业集中, 大型企业在技术产品先进性、解决方案形成能力、更新速度, 以及产品推广能力、议价能力、品牌影响力等方面与中小企业之间的差距越来越大. 而一些技术落后、规模小的中小企业生存环境进一步恶化, 面临转型升级、技术跟进及市场拓展的巨大压力. 以视频监控为例, 近年来国内市场年需求增长额一般在100-150亿元之间, 而2016年仅海康、大华等少数安防上市大企业的年销售的增长额就达到了100亿元以上. 因此, 未来发展强者俞强、弱者淡出的竞争态势还会延续甚至加重. 2.报警运营服务业到了转折期 随着社会经济的发展和新技术、新商业模式的迅速兴起, 传统意义上的报警运营服
4、务已经开始出现萎缩与竞争加剧并存的现象. 一是随着电子商务、移动支付等技术和商业模式的创新, 使报警运营最主要的服务对象如沿街商铺、银行终端等开始大量减少；二是家庭用户虽然存在巨大的市场潜力, 但由于各种原因还没有真正发展起来, 处于“不温不火”的状态；三是有些企业为了保住客户, 利用降低收费、压低成本等手段进行恶性竞争, 反而增加了客户的不信任感, 给行业长远发展带来不利的影响. 3.行业管理法规亟待出台 在行业管理方面, 国家立法滞后, 各地出台管理法规要求不一, 市场监管不到位. 如在系统集成和工程领域, 存在明显的地域性特点, 加上企业资质管理不统一, 造成了制度性的障碍, 影响了全国
5、统一市场的形成. 安防报警运营服务、运维服务亟待打破市场地域分割、经营者小而分散的发展状况, 摸索出规模化、品牌化发展新路. 4.行业应用创新能力有待加强 部分核心技术及元器件研发创新能力相对不足, 在与国际大牌企业竞争中处于劣势. 行业长远发展、前瞻性技术研究、行业标准制定等方面话语权不高. 三、2019年下半年安防市场前景预测 预计下半年逐季向好. 在国民经济长期向好的态势不会改变的大环境下, 中国安防行业近几年仍将保持中飞速增长的态势. 中国安防协会预计下半年安防行业的发展速度将达到13%, 其中视频监控市场增长15%左右, 防盗报警及运营服务增长10%左右, 出入口控制增长12%左右,
6、 实体防护增长10%左右, 社区居民安防增长13%以上, 国外市场的增长率预计为12%. 2019年下半年中国安防行业及细分领域增长率预测 四、AI助力, 安防行业焕发新的生机与活力 1、AI技术助力安防行业智能化升级 人工能+安防应运而生. 随着GPU等硬件设备的研发和人工智能相关软件算法的成熟, 人工智能逐渐被大规模应用各个领域, 而安防行业对实时性、准确性要求极高, 人工能+安防应运而生. 在安防产业链中, 硬件设备制造、系统集成及运营服务是产业链的核心, 渠道推广是产业链的经脉. 未来安防产业的运营升级势在必行, 通过物联网、大数据与人工智能技术提供整体解决方案是众多企业的发展趋势.
7、AI融入安防产业链 安防是人工智能最理想的落地行业之一. 随着深度学习、大数据等技术持续突破, “人工智能”已成为中国经济增长的新引擎. 人工智能的产业化是“AI垂直行业”的一场变革. 安防行业的海量数据以及事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能训练需求及技术逻辑完全吻合, 是人工智能最理想的落地行业之一. “AI安防”已经从概念普及、技术比拼, 进入到产品、场景、实战应用和生态构建阶段. 智能安防云边结合成为新趋势. 目前安防系统中, 常见的中心计算架构问题已经日趋严重, 主要体现为网络传输带宽问题、及时性问题得不到有效解决. 边缘计算的出现有效缓解了上述问题. 云计算聚焦非实时、长周
8、期数据以及业务决策场景, 而边缘计算在实时性、短周期数据以及本地决策等场景方面有不可替代的作用. 这使得云端边缘端结合成为新趋势：一些需要集中式处理的计算继续交由大型云计算中心, 如大数据挖掘、大规模学习；大量实时的需要交互的计算、分析在边缘节点完成. 智能安防云边结合示意图 2、智能安防刚进入初级阶段, AI占比低于1%, 未来有望快速渗透 但是目前AI在安防领域的渗透率不高, 处在发展阶段, 具有较好的发展前景. 2018年中国AI+安防行业发展研究报告预告版的报道中指出, 人工智能在安防领域的应用早在2012年就已经取得一定成就, 但是无论是人脸识别、结构分析等其他定制化服务, 也就20
9、16-2017年左右才稍有起色. 安防领域智能摄像头应用率1%. 智能摄像头无疑在智能安防领域充当着最基础也最重要的眼睛作用, 单单就智能摄像头来说, 中国一年有5000万个摄像头需求. 实际上我们只有50万不到智能摄像头进入到安防领域应用, 用率也就刚刚达到1%而已. AI摄像机在公安动态识别系统渗透率0.4%. 2018年市场较为理性, 从铺设速度看, AI摄像机在公安动态识别系统项目中渗透约达到16.6%, 而若考虑全国近2300万路现存公安监控摄像头, 则渗透率约0.4%, 从设备能力看, 符合应用场景可用指标为核心准则. 2018年中国AI摄像机建设逻辑与发展概况 2018-2020
10、年智慧安防飞速增长. 在安防领域, 智能化逐渐成为行业转型升级的方向, 智能安防在安防行业占比也逐步提升. 2018年中国安防行业市场规突破六千亿元, 其中, 智慧安防行业市场规模约2001亿元, 预计到2022年智慧安防行业市场规模将达到4514亿元, 2018-2022年均复合增长率达到22.6%. 中国智慧安防市场规模预测 中国AI+安防市场飞速增长. 2018年市场规模达135亿元, 预计2019年市场仍将保持高增速, 到2020年增速开始稳定, 届时市场规模可达到453亿元, 从2017年到2020年CAGR达到125.5%. 2018年中国AI+安防软硬件市场约135.3亿元的产值
11、中, 视频监控占据绝大部分, 份额近90%, 成为AI+安防的主赛道. 其中, 端侧市场规模超过38亿元, 占28.3%, 中心侧市场规模超过74亿元, 占54.8%. 而在AI+安防的核心战场公安领域, 总市场规模约93.1亿元, 其中端侧市场规模约13.8亿元, 占14.8%, 中心侧市场规模约66.5亿元, 占71.4%, 边缘侧渗透有限, 占比较小, 约3.8%. 出入口控制的主要产品如人脸识别闸机、门禁等, 门槛相对较低, 与监控人脸识别具备相通之处, 因此绝大部分安防产品与解决方案提供商均涉足这部分业务, 其市场相对较大. 值得注意的是, 知识图谱与安防智能机器人业务起步时间短、份
12、额较小, 但发展潜力强, 随着结构化信息池的丰富, 大规模布控、社会治理场景中知识图谱将成为刚需, 而机器人由于支持复杂场景的产品成熟仍需较长时间, 爆发时点会相对稍晚. 2017-2020年中国AI+安防软硬件市场规模2018年中国AI+安防软硬件细分市场占比 2018年安防AI产品营收在前端营收占比中增长100%, 后端增长70%. 2017年和2018年人工智能开始真正落地安防场景, 其中2018年更是飞速发展的一年. 按前端产品、后端产品、中控产品、工程施工和其他划分的营收结构在这两年中基本没有发生变化, 而AI产品的营收在前端营收占比中增长了100%, 在后端营收占比中增长了70%（
13、注：图中蓝色区域AI产品占比为前端产品或后端产品中的占比, 并非整体营收占比. ）, 说明在符合已有市场需求结构的基础上, AI产品越来越受到市场的重视与欢迎, 虽然整体占比还很小, 但在公安部门“新建一批、利旧一批、淘汰一批”的准则下, 2019年AI产品在安防厂商视频监控业务中的占比增速不会低于2018年. 2017年安防厂商视频监控业务收入占比2018年安防厂商视频监控业务收入占比 AI、安防企业有望整合. 新兴AI企业比部分安防上市企业要更早推出智能安防产品, 且在技术方面更领先一些, 但AI需要通过数据进行机器学习, AI创企在数据方面稍逊, 若没有数据支撑难以实现更大的突破, 而大
14、量数据都在政府国安手里, 若没有数据支撑也难以有更大的突破；大型安防上市企业尽管早已提出结合深度学习、AI技术的研发策略, 且拥有大数据和综合指挥平台优势, 但大部分在2017下半年才真正推出智能安防产品. 这也就形成了资源与技术不能很好地匹配, 有资源的手里缺AI技术, 而AI产品难以规模化应用. AI公司在安防行业中的商业模式及策略. 3、快速发展中的智能安防产业链 智能安防产业链, 包括上游零组件供应商、算法和芯片供应商等；中游为软硬件设备设计、制造和生产环节, 主要包括前端摄像机、后端存储录像设备、音视频产品、显示屏供应商、系统集成商、运营服务商等；下游为产品分销及终端的城市级、行业级
15、和消费级客户应用. 上游零部件供应商, 代表企业有华为海思、索尼、中星微, 还有视频算法提供商ObjectVideo等；中游软硬件供应商、系统集成商的主力厂商包括海康、大华等. 下游为终端客户, 主要涉及到政府、公共行业、民用行业等. 智能安防产业链 芯片算法是智能安防发展基础. 在智慧城市的普及下, 安防市场容量持续增加, 安防产品的智能化程度不断提高, 数字监控技术日益成熟, 人工智能技术在安防市场上的应用大规模落地, 推动传统安防产业进化革新, 从而带动了安防产业市场规模的扩大. 智慧安防产业链中, 上游的算法、芯片和其他零组件供应环节属于技术集成部分, 是智能安防产业的发展基础. 算法
16、-中国厂商快速崛起. 算法环节主要包括图像处理、视频压缩和内容识别三个分类. 计算机视觉、深度学习、集成算法等重要的人工智能算法的引入和革新, 助力安防产品适应大众不断增长的安防需求. 在安防领域智能算法的运用主要体现在, 利用无间歇工作的智能算法对视频画面进行监控, 以弥补人力无法长时间保持监控状态的缺失；利用生物识别技术解决人脸、指纹、语音等生物特征被盗用的情况；提高安防产品保密和防御级别, 确保场所安防布控. 此前, 算法的基础框架的研发几乎被国外企业垄断, 但近年来, 伴随人工智能深度学习算法的快速成熟, 中国芯片设计公司和设备产品厂商都致力于在基础算法上进行改进和优化, 培养自己独有
17、的算法技术, 部分优质的图像内容识别、算法供应商陆续出现. 人工智能安防涉及的主要算法 芯片-高性能的深度学习算法加速器芯片仍由国外芯片厂商提供. 在智能安防监控领域, 芯片是硬件设备中成本占比最高的零组件之一, 也是安防视频监控设备的核心部件, 通过前端摄像机内置人工智能芯片, 可实时分析视频内容, 检测对象, 识别人、车属性信息, 并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储. 因此芯片的性能直接影响系统的图像质量、码流控制能力、智能识别效率、信息稳定性等性能表现. 目前, 安防视频设备中所需要的处理器芯片主要包括网络摄像机中的SoC芯片、后端DVR/NVR中的SoC芯片以及深度学习算
18、法、加速器芯片以及前端模拟摄像机中的ISP芯片四种类型. 目前, 高性能的深度学习算法加速器芯片仍由国外芯片厂商提供, 但其余三类处理器芯片已实现了较大程度的国产化替代. 伴随芯片国产化的崛起和技术路线创新, 中国安防监控设备的平均价格逐渐降低, 应用规模不断扩大, 进一步推动了智能安防产业市场规模的扩张. 安防监控四类主要芯片 前端模拟摄像机ISP芯片. 前端模拟摄像机用到的芯片主要为ISP芯片, 用于承载视频图像处理功能. 2010年前后, 前端模拟摄像机中CMOS图像传感器开始大范围替代CCD图像传感器, 芯片厂商富瀚微开发出基于CMOS图像传感器的ISP芯片, 首先通过华南地区的中小安
19、防监控设备厂商占据了一定的市场, 后继其产品成功导入海康威视, 进一步替代了国外厂商（例如Nextchip）的份额. DVRSoC芯片. DVRSoC芯片将CPU处理器、内存、DSP或ASIC芯片、外设接口等进行整合, 集合录像机、画面分割器、云台镜头控制, 报警控制和网络传输等功能于一身, 具有接口丰富、功耗低、可靠性高等特点. DVRSoC芯片厂商以海思、德州仪器为主, 海思占据绝大部分市场份额. 前端网络摄像机IPCSoC芯片. 前端网络摄像机中通常使用IPCSoC芯片, IPCSoC芯片主要集成ISP技术和视频编解码技术, 具备高压缩比的视频编解码技术的IPCSoC芯片价格逐步占领市场
20、, 提供支持H.265编解码算法的芯片厂商为主要竞争者, 以华为海思为代表的国产厂商依靠性价比优势和更好的本地化服务实现了对海外厂商（德州仪器、安霸）份额的快速替代, 占据较大市场份额. NVRSoC芯片. NVR是完全基于网络的全IP视频监控解决方案, 其接收前端数字化处理后IP码流, 进行集中录像存储、管理和转发, 随着IPC+NVR方案组合成为主流, NVR芯片迎来飞速增长. 目前主流NVR芯片解决方案厂商包括海思、德州仪器、迈威尔等. 由于该领域芯片研发需要大量投入, 竞争壁垒较高. AI芯片-目前安防领域最主流的深度学习芯片方案是GPU. 但GPU存在成本、效率、功耗等瓶颈, 现已有
21、针对安防产业开发的FPGA/ASIC智能芯片, 如深鉴科技的DPU芯片（FPGA）、北京君正的NPU协处理器（ASIC）、寒武纪的AI服务器芯片（ASIC等）. 当前安防智能化进程中, 算法层面已经接近成熟, 宏观架构上云边融合（即云端计算和边缘计算的融合）的理念成为行业共识, 虽然具体场景的解决方案层面需要通过大量前期项目进行摸索, 但政府部门和大企业客户对于安防智能化的趋势已经有较为充分的认知, 而当下对智能化落地的进度最为关键的影响因素便是芯片的成本. 在安防领域, GPU芯片几乎被英伟达垄断. 为了实现智能化的功能（即运行深度学习算法）, 安防监控系统的前端和后端设备中需要加入英伟达或
22、是英特尔等国际大厂所设计的GPU、FPGA或者ASIC加速芯片, 与原有的承担图像处理和编解码功能的主处理器芯片一起构成双芯片方案, 而采用这些芯片一般要为安防监控设备新增高额成本（2017年仅前端摄像机中采用的AI加速器芯片的成本就高达上百美元）, 因此导致智能化设备的成本普遍偏高, 在很大程度上影响了智能化的大面积应用. 未来随着根据应用场景定制的专用SoC智能监控芯片的逐渐成熟（安霸、海思的方案已经在小排量测试, 而海康大华也都在开发自研智能监控SoC芯片）, 高性价比的专用芯片对通用芯片的替代将使得智能监控设备的成本有望大幅降低, 安防监控智能化进程在未来加速落地可期. AI+安防产业
23、链公司众多, 系统厂商有海康威视、大华股份, 芯片公司有英伟达、华为海思、寒武纪, AI公司有商汤科技、依图科技、云从科技等. AI+安防产业图谱 从2017年中国智能安防行业下游需求分析中可以看出, 平安城市、智能交通是智能安防崛起的主因, 目前这些领域均处于快速发展期, 此外, 智能安防企业在物流、旅游、能源等领域开辟了新的应用, 未来智能安防无疑拥有非常大的发展空间. 四、超高清视频产业发展计划出台, 5G时代安防迎来发展新机遇2022年, 中国超高清视频产业总体规模超过4万亿元. 2019年3月1日, 工业和信息化部、国家广播电视总局、中央广播电视总台联合印发了超高清视频产业发展行动计
24、划（2019-2022年）, 明确将按照“4K先行、兼顾8K”的总体技术路线, 大力推进超高清视频产业发展和相关领域的应用. 2022年, 中国超高清视频产业总体规模超过4万亿元. 同时发展目标中提到：到2020年, 4K摄像机、监视器、切换台等采编播专用设备形成产业化能力；4K超高清视频用户数达1亿；在文教娱乐、安防监控、医疗健康、智能交通、工业制造等领域开展基于超高清视频的应用示范. 超高清视频是继视频数字化、高清化之后的新一轮重大技术革新, 或将预示着4K超高清技术在监控行业中的革新应用. 4、4K超高清视频技术给安防行业带来的机遇和挑战 4K超高清市场的快速发展, 将给安防产业带来新一
25、轮机遇, 4K监控是一个整体系统, 从前端采集编码到网络传输, 再到后端解码、存储以及显示, 都需要配套产品. 4K给视频监控系统带来新需求. 对于4K技术在视频监控系统中的运用状况, 高清化是视频监控的发展的大方向, 高清化为智能化提供了先决条件, 高清监控带来的海量数据对存储与管理提出了更高的要求. 对于目前主流的高清网络摄像机分辨率为130万(720p)和200万(1080p), 监控市场上最高分辨率可达800万时. 时下热门的4K千万像素分辨率, 容量过于庞大, 利用现有的H.264算法恐难达到较为理想的码率压缩, 为了解决这一问题, H.265应运而生. 4K摄像机面临哪些挑战？4K
26、超高清的分辨率必然带来了更高的码流带宽, 在目前200万像素高清摄像机的码流普遍在4-6Mbps的情况下, 4K超高清网络摄像机的码流预计应该在10-15Mbps左右, 那么要想应对更高的码流带宽, 势必就要提高网络中无论是接入层交换机还是核心交换机所需的交换和处理能力, 高性能的网路交换设备所带来的就是高额的成本. 在码流传输方面有难度, 4K摄像机厂商需考量的是, 有没有办法在保证4K图像质量的情况下降低码流的带宽, 或者说在某些传输的环节或链路上降低码流带宽了?对于前者的应对方式. 目前看来H.265的应用会是比较好的选择, 但H.265编码技术当前还比较新颖, 市场化程度比较低, 相关的软硬件的成本都相对较高昂, 而且还需要投入大量的研发和人力进行开发和测试;对于后者的解决方式, 也就是说将传输链路环节进行改善, 因为摄像机的码流一般来说要么是先发送到流媒体服务器或存储服务器, 然后再发送到解码器或客户端, 或者是直接发送到解码器或客户端. 虽然4K监控产品线还处于起步阶段, 但视频监控与4K技术的结合, 是监控系统高清化发展的必然趋势. 4K带来全新的技术与极致的视觉体验, 能捕捉更多细节. 随之而来的高额成本, 人们是否愿意为之买单？随着技术的发展和用户的体验, 必将带动安防行业其他4K相关设备和产品的发展, 也为安防人带来更大的挑战. 相关报告：