【產業鏈圖譜 | 智能安防產業鏈圖譜_智能安防產業鏈全景圖】

【研究報告 | 中國智慧安防行業市場現狀與發展趨勢調研分析報告】

摘要：通過研究發現，我國智能安防與各個行業的耦合程度在不斷加深，從下游客戶端、商業模式以及安防功能等多維度助力傳統安防行業轉型升級，并且未來智能安防將從云端計算逐步轉向邊緣計算。當前我國智能安防市場集中度較高，市場份額主要被傳統安防巨頭占據。

隨著人工智能技術的不斷演進，機器視覺、機器學習、算法等領域的長足進步共同推動了傳統安防行業的轉型升級，對傳統安防行業形成了更為先進的技術替代。從公開數據來看，2018年智能安防市場產值約135億元，其中視頻監控占據了將近90%的產值份額，成為智能安防最為火熱的領域。

智能安防與多行業深度融合，AI多維度助力傳統安防產業轉型升級

智能安防逐漸與不同領域深度結合，安防產業下游客戶從政府端為主導逐漸擴大到企業端及消費端。區分其他產業，安防產業具有維護社會穩定的特殊職能，因此區域性安防產業的發展受政府主體的影響較大，近年來平安城市以及智慧城市的建設是驅動安防產業急劇擴張的主要因素。但是伴隨著人工智能的發展，傳統安防的邊界被逐漸擴大，智能安防不僅僅發揮著公共安全防護的功能，還具有優化配置以及個人智能防護功能。比如超市通過實施客流監控，形成不同商品區域的熱度圖，并據此分析決策超市商品的優化配置。

商業模式逐步從產品銷售轉向提供個性化解決方案服務。由于前一階段不同行業內的安防產業具有高清化以及網絡化的共性需求，所以傳統的安防公司主要以前端攝像頭以及后端硬件銷售為主，并不提供針對行業的個性化服務。但是隨著人工智能的發展，安防與不同領域融合度加深，突破了傳統的安防邊界，因此針對具體行業的個性化解決方案需求擴大，諸如海康威視以及大華股份等傳統安防企業開始轉型提供行業性的軟硬件綜合解決方案服務。

AI助力安防行業從感知到分析決策。傳統安防主要發揮感知記錄的功能，后續的分析決策則需要依靠人力完成，而智能安防不僅能夠進行場景的感知記錄，還能進行場景的分析決策，能夠節省大量人力成本并極大地提高工作效率。表1為海康威視的智能視頻監控與傳統視頻監控的工作效率對比，傳統視頻監控中人工檢索12.5萬小時的視頻素材需要30天，而智能視頻監控中機器智能檢索只需要檢索5秒鐘，并且分析效率遠遠高于人工檢索。

表1 傳統視頻監控與智能視頻監控效率對比

(資料來源：海康威視)

當前智能安防以云端計算為主，未來將向邊緣計算靠攏

相比于前端邊緣計算，云端計算更能充分發揮AI效用。當前人工智能在安防行業的落地應用主要體現在云端計算，即在安防監控后端加入AI計算功能，源于相比前端邊緣計算，云端計算不必考慮空間、功耗、環境等限制因素，能夠最大限度地布置發揮人工智能的智能化分析決策功能，因此目前各大安防監控企業將智能安防技術競爭點聚焦在云端，表2列舉了英偉達適用于云端計算的主要GPU產品。

表2 NVIDIA云端主要GPU產品

(資料來源：NVIDIA官網)

隨著技術的演進，邊緣計算將逐步取代云端計算。由于當前前端攝像的分辨率在不斷提升，前端回傳的數據量也在逐漸增大，將數據的結構化、處理與分析全部集中在云端將會出現加大網絡傳輸壓力、實時性變差的問題。而通過將AI算力注入到安防監控前端，能夠極大程度地緩解網絡傳輸壓力，并且能夠提高分析決策的效率。

我國智能安防行業呈現馬太效應，市場集中度較高

我國智能安防行業呈現出較高的市場集中度。如圖1所示，海康威視占據國內安防市場絕對的主導地位，市場占有率達到了36%，緊隨其后的是大華股份，市占比為15%，二者合計占據國內安防行業51%的市場份額。剩余市場則呈現出高度碎片化的格局，包括宇視科技、東方網力、蘇州科達、天地偉業、中星微電子、霍尼韋爾、華為等眾多企業。

圖1 國內安防市場主要廠商占比

(資料來源：IHS)

智能安防行業將朝著標準化趨勢發展。當前智能安防與各行業的結合尚處于初步探索階段，各家企業針對不同應用場景會出具不同的軟硬件組合解決方案，但是隨著智能安防適用領域的逐漸明確以及解決方案提供商的參與，各類軟硬件整合方案將會通過取長補短形成最優結果，由此帶動技術、開發接口等形成統一標準，市場將出現大企業制定標準，小企業兼容標準的成熟產業模式。

結語

當前我國安防攝像頭需求每年大約5000萬個，其中智能攝像頭僅有50萬，市場滲透率為1%，但是基于智能安防與各個行業的探索融合以及舊設備的更新換代需求，結合智能安防強大的智能化分析決策能力，智能安防產業必將迎來廣闊的發展空間。