追光AI，安防产业格局骤变

发展70年，安防领域内AI技术应用正式落地

CCTV监控摄像机的发展并未显著提高国人的安防意识。直到1979年为止，安防产品仍以探测、报警及实体防护为主，且多应用在博物馆及保密要害单位等高价值场所；随着中国安防产业格局初步形成，安防产品应用领域逐步扩展到金融、房地产、运输服务等行业。进入21世纪，视频监控产品向数字化、高清化、网络化和智能化的趋势发展，在应用层面上也开始向社会化安防产品、民用市场深耕。

2012年，AI技术在安防市场上得到了大规模落地与应用，人工智能开始推动传统安防产业进化和革新。前端信号的采集和探测设备中开始加入AI芯片，通过智能识别并筛选图像再进行传输，减小传输空间和缩短时间；后端处理平台可同时处理的前端相关产品数量大幅度增加，清晰度和识别准确度都显著提高。

AI技术深入应用成为安防行业一个重要的发展趋势

2009年AI技术开始在多行业初步应用，其中，安防监控是人工智能最先大规模产生商业价值的领域，也成为许多AI技术研发公司的切入点。2012年，新兴产业发展规划的出台促使众多安防企业开始落地平安城市和智慧城市建设，另外，天网工程和雪亮工程等国家政策整体推动了AI安防的发展，越来越多的AI和CV公司开始将安防领域作为其主要发展点之一。

AI技术在安防领域全国落地应用

从2005年开始的平安城市建设，到2011年启动的智慧城市建设，以及后续提出的天网工程、雪亮工程等安防重点项目，AI在安防领域中不断渗透，智能安防产品运用于实体事件的需求凸显。从2012年起，传统安防企业和AI+安防领域新兴公司都开始注重安防产品在城市建设上的应用。另外，从地区维度上看，智能安防产品的应用最先出现在人口密集区域，典型地区如珠三角、长三角以及中部地区，这些地区对于智能化安防产品需求较高、安防应用的意义较大。
从2016年智能安防的概念被大面积提及开始，各公司在全国范围内智能安防应用落地的举措愈加频繁，应用场景也从最初的公安和交通向其他行业拓展。

AI+安防三大落地应用方向：视频结构化、生物识别技术、物体识别系统《中国安防行业“十三五”(2016-2020 年)发展规划》指出，“十三五”期间，安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级，且到2020 年，安防企业总收入达到 8000 亿元左右，年增长率达到 10%以上，按照规划预期，到2022年安防行业市场规模将达到近万亿。从目前行业的发展速度来看万亿目标似乎不难实现，但随着AI技术的普及，传统安防已经不能完全满足人们对于安防准确度、广泛程度和效率的需求。在2017年，安防系统每天产生的海量图像和视频信息造成了严重的信息冗余，识别准确度和效率不够，并且可应用的领域较为局限。在此基础上，智能安防开始落实到产品需求上。算法、算力、数据作为AI+安防发展的三大要素，在产品落地上主要体现在视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别(指纹识别、人脸识别等)、物体特征识别(车牌识别系统)

视频结构化
利用计算机视觉和视频监控分析方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，包括目标检测、目标分割提取、目标识别、目标跟踪，以及对监视场景中目标行为的理解与描述，理解图像内容以及客观场景的含义，从而指导并规划行动。
生物识别技术

生物识别技术是利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份鉴定的技术。人脸、指纹、虹膜三种识别方式是目前较广泛的生物识别方式，三者的同时使用使得产品在便捷性、安全性和唯一性上都得到了保证。

物体识别系统

判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体、图像特征或运动状态，在特定的环境中解决特定目标的识别。目前物体识别能做到的是简单几何图形识别、人体识别、印刷或手写文件识别等，在安防领域较为典型的应用是车牌识别系统，通过外设触发和视频触发两种方式，采集车辆图像，自动识别车牌。

需求变化：安防从事后查证向事前预警前移

随着智能化技术的不断完善，主动应用和事前预警成为可能；人脸识别、异常行为分析、人数计数、音频检测等智能化应用明显显示出安防从将事后查证向事前预警前移的趋势，这些应用可以有效防止各类案事件的发生；视频浓缩、视频摘要检索也全面提升了事后处理的效率和质量。此外，大数据应用下的云存储和云计算也在为构建新一代的数据中心和计算中心提供有力的保障。安防从传统模式大踏步迈入智能新时代，从1.0的“事后追溯”、“人防”为主升级为“实时监管”与事前预防，“技防”为主。在技术层面上，事件的发现能力、事件的分析能力、事件的研判能力、事件的处置能力、数据采集以及存储能力发展，应急响应所需的数据要涵盖流量数据、终端数据、SIEM数据，并结合第三方数据进行分析研判。

AI融入安防全产业链，上中下游均有明显的技术革新趋势

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。

安防产业新玩家涌现，四大方向引领安防智能化从2012年大量CV初创公司涌入安防市场后，人工智能、深度学习技术运用于安防行业已经成为行业趋势，而安防行业对于计算机视觉来说属于强刚需领域，也是人工智能最先大规模产生商业价值的领域。安防产业对于智能化的需求，让更多企业纷纷布局智能安防，研发相关的安防智能产品。新兴代表公司如云从科技，商汤科技，旷视科技和依图科技；安防巨头，如海康威视、大华股份和宇视科技，研发智能安防产品，并成立独立智能芯片研发团队，进入智能安防市场并保持本身行业地位。虽然目前市场上各大安防企业深度学习智能产品的宣传侧重点各有不同，但出发点都离不开四个方向：

人体分析

人脸识别、人体特征提取技术

车辆分析

车辆识别技术、车辆特征提取技术

行为分析

目标跟踪检测技术和异常行为分析技术

图像分析

视频质量诊断技术和视频摘要分析技术

硬件市场增长速度减缓，软件和技术支持催生安防新场景应用

智能安防的发展方向主要从软件硬件、系统集成和运营服务三方面入手：前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测运动对象，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。

新算法引入，安防产品效用指数倍增长

传统的安防产品如摄像机和门禁系统都只能做到初步防御，其监控视频只能进行短暂存储，调取后寻找特定人员或车辆需要花费大量人力和物力成本，出入口控制凭证往往只是听取语音或者使用人直接识别面部，而硬件条件缺失也容易产生错误判断，在智能时代中，缺少自我识别的安防产品已经不能适应大众对于安防的需求，在这样的条件下算法引入安防产品成为关键。但传统智能算法能够在特定环境和特定时间下表现出良好的性能，但只要一项因子发生改变（画质、环境等），传统智能算法在应用上表现出的性能就会出现明显的下降，而计算机视觉、深度学习、集成算法等重要的人工智能算法同样需要能落地的具体行业，因此双方的契合度决定安防领域成为算法优先测试方向。在安防领域智能算法的运用主要表现在，用无间歇工作的智能算法来代替无法长时间保持高效的人力对视频画面进行监控；解决出入口控制中人脸、指纹和语音等关键判断依据被冒用或者盗用的情况；提高安防产品保密和防御级别，确保视频会议，大型场所安防布控等重要场合的正常运转。

芯片智能化提升安防硬件智能水平

安防领域内对硬件智能化程度的需求更高，硬件的交互属性大幅度提升。以最被人熟知的视频监控领域为例，传统安防使用的大部分摄像机因为传输的要求而被高清智能网络摄像机所取代，后者最大的优势在于后台可加装多种软件（如ISP硬件系统）,以供安防需要。如人脸识别、自动跟踪、过滤系统和视频存储压缩功能，拥有强大的系统性算法创新能力和海量输入情况下，结合大数据的系统性综合算法能力，能够远程操控，长时间不间断地对目标进行监测，环境适应能力加强。而这样的技术突破来自于智能芯片的广泛使用。如今智能摄像机中往往需要涵盖：音频编解码器+CCD/CMOS图像传感器+CDS光敏电阻和DSP（FPGA）数字信号处理+基于H.264以上的CPU+PHY以太网芯片，而这其中像CMOS、FGPA、H.265都能完全取代先前同作用产品。随着边缘计算的到来，图像和视频数据处理模式也发生了改变，原来的单级存储已经不太能满足行业的发展需求，AI功能前置成为趋势，摄像头的前端附卡率开始增长，监控专用microSD正是智能监控数据存储和处理模式多元化下的产物

视频结构化发展，数据维度上大幅提升

大数据造就了深度学习，占大数据总量60％以上的为视频监控数据，每年仍以20％的速度递增。监控视频已经全面高清化，1080P已经越来越普及，4K甚至更高的分辨率逐渐在重要场景中得到应用。高分辨率下，为确保视频信息的正常传输和存储，在处理视频信息时往往采取结构化的方式，将海量数据分割处理，再通过后台进行智能化整合与合理分类。从视频监控角度，智能算法让信息传输发生质变，早期视频编码标准H.263以2~4Mbps的传输速度实现标准清晰度（720*576）广播级数字电视；而H.264由于算法优化，可以低于2Mbps的速度实现标清数字图像传送；最新的H.265 High Profile已经可实现低于1.5Mbps的传输带宽下，实现1080P全高清视频传输。根据旷视科技的实验结果显示，视频结构化之后，从百万级的目标库中（对应数百到一千小时的高清视频）查找某张截图上的行人嫌疑目标，数秒即可完成;千万级目标的库中查找，几分钟即可完成（如果实现云化，速度会更快）。经过结构化后的视频，存储人的结构化检索信息和目标数据不到视频数据量的2%；对于车辆，不到1%；对于行为降得更多。存储容量极大地降低，可以解决视频长期占用存储空间的问题。

识别技术广泛应用，安防产品从主动识别到被动识别

2015-2016年期间，“实验室算法”Linkface公司的DeepID2、旷视科技的Megvii算法、谷歌的FaceNet算法分别取得99.15%、99.50%和99.83%的识别准确率，超过肉眼97.50%的识别率，百度的“近实用”算法也取得了97.6%的识别准确率。从此智能识别开始被业界认可，卷积神经网络及其相关技巧的应用解决了计算机如何“看世界”的问题，而智能安防产业的首要数据来源便是图像和视频，智能识别技术完美契合安防，将识别应用从主动识别固定对象提升到被动识别随机对象上。目前智能识别技术还有广泛的提升空间，最主要的训练形式——一个有效的神经网络的形成需要数以万计的数据进行训练，涉及到的计算量极大。根据天风证券对人脸识别国内头部企业的调研，训练一个识别率较高的人脸识别模型通常需要10-100万量级的人脸图片数据，GPU服务器约为1-2周的训练时间。

AI安防应用减少城市犯罪率，智慧城市多样化需求诞生

AI在安防领域中的引入让国内安全指数有了大幅度的提升，根据Numbeo安防安全值来看，中国区域的犯罪指数从2015年的41.75降低到2017年的33.90，与加拿大、德国等发达国家处在同一水平，远领先美国、俄罗斯等同级别国土面积的大国，随着智能安防的全面构建，中国城市的安全属性有了大幅度地提升。从2012年智能安防建设理念开始规划至今，平安城市、智慧城市、天网工程、雪亮工程、一带一路等国家重要级别的规划建设中安防一直是重中之重，从智慧城市理念开始普及以及大数据、物联网和人工智能三大因素的协同，数字政务、数字民生和数字产业逐步成为城市建设的亮点，也让智能安防有了落地的方向和空间。

业务发展趋势：AI加速安防产品推陈出新

对于安防行业而言人工智能的最大价值在于：视频结构化技术对于“大量视频进行智能分析并实现事前预警”的帮助——这实际上是AI企业为安防行业客户提供的主要服务和盈利点。AI+安防要解决的将不再是人与人之间、人与车之间的结构联系，而是能自主判断“你是谁”，相信在不久的将来人工智能技术将会取代众多传统的安防技术，整个安防行业的发展已经到了比拼核心技术的关键节点。

业务发展趋势：系统集成商和产品制造商界限将消失

很长一段时间，系统集成商夹在制造商/经销商与用户之间，起到桥梁的作用。然而，同行的激烈竞争以及日益增加的设备成本和财务成本让SI的利润在不断萎缩，尤其是来自行业龙头对硬件设备市场的冲击，促使安防工程商、系统集成商不得不对企业做出新的定位、重新确定发展战略。安防龙头企业体量的增大，同时兼并了制造商和集成商、工程商的角色，简化了中间环节，直接响应用户的需求，提供配套的产品和解决方案服务。

业务发展趋势：安防产品前后端云边融合

在早期IT化的冲击下，安防系统的产品线、产业结构被压缩，具体变化是安防后端系统“云”化，前端产品“端”化。后端系统“云”化使安防淡化了集成的概念，压缩了中间环节，并催生安防运营服务的新业态；前端产品“端”化，使安防前端产品不再是单纯采集数据的设备，而是依据应用场景的不同从“云”端按需下载服务，AI的出现实现前后端计算资源快速云化整合，实现基于可视化的全面感知系统、互联互通的视频云平台。

前后端融合虽然不是AI出现带来的变化，但基于AI的应用，云边融合成为AI+安防行业正在发生的趋势之一。

AI+安防行业格局变化

行业格局变化：城市化、综合化、主动安防

在大数据、人工智能等技术的带动下，安防正在向城市化、综合化、主动安防方向发展，智能安防已经成为当前发展的主流趋势。国家对公安及安防相关部门持续投入并建设大规模的基础设施，同时人工智能技术迭代下，技术厂商需要大量的数据进行算法训练，同时，主流智能安防企业的核心算法已经越来越成熟，可以任意嵌入到采集、存储设备，或者独立为分析设备，形成丰富的智能化产品线，实现视频数据结构化的初级形式，可配合大数据系统实现“联、控、管、用”。

行业格局变化：安防的AI改造才刚开始，增量市场比存量市场可观

AI对安防领域的改造才刚开始，这一点从几家传统安防企业的AI产品落地情况可以看出来，2017年是AI+安防企业正式落地应用的第一年，具备深度学习算法或AI产品开始在政府、国安得到小范围运用，包括提供个性化定制解决方案，随着未来技术的成熟，以及国家政策的推动，在原有安防场景里，AI+安防产品大规模运用最多只有5年左右时间，这些年弯道超车的AI初创企业，以及积极拥抱AI新技术的传统安防企业的行业格局变化值得期待。

安防设备技术升级换代较快，从行业调研数据来看，一般3~5年就会升级换代一次。存量市场设备更新换代也恰好成为AI+安防市场发展的重要部分。但根据欣智恒数据表示，英国每千人约拥有75台监控摄像机，美国平均每千人约有96台监控摄像头，而相比之下，我国摄像头密度位居前列的北京与上海每千人配备的摄像头数目均不到40，而其他二、三线城市人均摄像头数量更是远远小于英美等发达国家。这也恰好说明我国安防领域仍有较大的增值空间。

来源:亿欧智库作者：贾萌何其昌张帆梁杰民编辑：茶茶



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