2018年中国智慧安防行业研究报告.pdf

报告编号18RR1320 热点一：智慧城市的发展推动智能安防的应用和技术升级 头豹研究院 | 智慧城市系列深度研究 400-072-5588 2018 年 中国智慧安防行业研究报告 报告摘要 智慧城市团队 在新兴技术迭代更新的推动下，智慧化成为安防行 业发展的主流形式，智慧安防逐渐成为安防企业转 型升级的方向，在安防行业的占比越来越大。另外， “一带一路”战略、 平安城市、 智慧城市、 智能交通等 一系列重大项目的开展，有力促进了智慧安防系统 产业的发展。2013 年至 2017 年之间，智慧安防的 市场规模由 1,100.5 亿元增长至 1,748.2 亿元， 年复 合增长率为 12.3%。 在国家政策鼓励下， 智慧城市的 建设速度将会持续加快，同时在金融等领域用户的 安全防范意识逐步加强的推动下，智慧安防的行业 渗透程度将不断提升。 热点二：人工智能技术助力行业智能化升级 热点三：云端+边缘的计算解决方案将成智能化主流选择 智能城市的建设促进了安防产品在各应用领域的拓展与 融合。原有的安防系统建设方式通常仅限于某一领域， 仅用于满足安全防护的需要，但伴随“平安城市”概念的 推进，安防企业在智慧城市的子系统中可参与的范围也 从传统的“城市安全”模块向“智慧社区”、 “智慧交通”“智能 楼宇”、 以及环境监测等应用模块拓展行业应用逐渐走向 深度化、综合化。 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。智能安防产业链中，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。 为了提高安防系统效率和反应速度，云边结合的智能化 方案已在行业内出现。 （1）边缘测，在前端摄像头中内 置嵌入深度学习算法的 AI 芯片，将 AI 算力注入边缘， 前端摄像头可以实时对视频数据进行结构化处理，对视 频内容进行实时感知计算，将识别和分类的结果实时应 用，并按需将高质量结构化数据及分析结果传回云端； （2）在云端，利用集中部署的池化资源优势，进行更高 层级的感知和认知层面的计算，并且按需进行大数据关 联性分析。 1,100.5 1,319.9 1,484.2 1,611.5 1,748.2 2,001.4 2,382.3 2,861.8 3,507.5 4,514.2 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 亿元 中国智慧安防市场规模 年复合增长率 2013-2017 12.3% 2018预测-2022预测 35.9% 中国智慧安防行业市场规模，2013-2022年预测 张敏怡 邮箱： sophia.zhangfrostchina 分析师 行业走势图 相关热点报告 智慧城市系列深度研究 2019 年中国智慧消防物联网 行业研究报告 智慧城市系列深度研究 2019 年中国智慧水务行业研 究报告 智慧城市系列深度研究 2019 年中国智慧医疗行业概 览 智慧城市系列深度研究 2020 年中国智慧路灯行业概 览 王则烨 邮箱：Anges.wangfrostchina 分析师 报告编号18RR1320 目录 1 方法论 . 5 1.1 方法论 . 5 1.2 名词解释 . 5 2 市场综述 . 8 2.1 行业定义及分类 . 8 2.2 发展背景及历程 . 8 2.3 市场规模 . 10 2.4 产业链 . 10 2.4.1 上游 . 11 2.4.2 中游 . 15 2.4.3 下游 . 15 3 行业驱动因素 . 17 3.1 智慧城市的发展推动智能安防的应用和技术升级 . 17 3.2 人工智能技术助力行业智能化升级 . 18 3.2.1 算法 . 19 3.2.2 芯片 . 19 3.3 政策利好是推动安防产业发展的主要动力 . 20 4 行业制约因素 . 22 报告编号18RR1320 4.1 安防大数据存储技术制约 . 22 4.1.1 容量存储问题 . 22 4.1.2 实时性传播延迟 . 22 4.2 智能安防运维成本较高 . 22 4.2.1 设备成本 . 22 4.2.2 故障成本 . 23 4.2.3 人力成本 . 23 4.3 技术应用缺少行业标准 . 23 5 行业政策分析 . 25 6 发展趋势 . 27 6.1 人工智能技术应用促进智慧安防发展 . 27 6.2 人工智能对安防行业商业模式的影响 . 28 6.3 云端+边缘的计算解决方案将成智能化主流选择 . 29 7 典型代表企业分析 . 3 1 7.1 竞争格局概述 . 31 7.2 典型代表企业分析海康威视 . 32 7.2.1 企业简介 . 32 7.2.2 商业模式 . 32 7.2.3 竞争优势 . 33 报告编号18RR1320 7.3 典型代表企业分析依图科技 . 34 7.3.1 企业简介 . 34 7.3.2 竞争优势 . 35 报告编号18RR1320 图表目录 图 2-1 中国智慧安防系统类型 . 8 图 2-2 中国智慧安防发展历程 . 9 图 2-3 中国智慧安防市场规模，2013-2022 预测 . 10 图 2-4 智慧安防产业链 . 11 图 2-5 安防监控四类主要芯片 . 13 图 3-1 中国智慧城市市场规模 . 17 图 3-2 2017 年安防产品各行业应用占比 . 18 图 3-3 人工智能安防涉及的主要算法 . 19 图 5-1 中国智慧安防相关政策 . 25 图 6-1 AI 促进安防商业模式变迁 . 28 图 7-1 依图科技融资概览 . 35 报告编号18RR1320 1 方法论 1.1 方法论 沙利文研究院布局中国市场， 深入研究 10 大行业， 54 个垂直行业的市场变化， 已经积 累了近 50 万行业研究样本，完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境，从安防、人工智能、智慧安防等领域着手，研究 内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企业走 向上市及上市后的成熟期， 研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模 式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法， 采用自主研发的算法， 结合行业交叉的大数据， 以多元化的调研方法， 挖掘定量数据背后的逻辑， 分析定性内容背后的观点， 客观 和真实地阐述行业的现状， 前瞻性地预测行业未来的发展趋势， 在研究院的每一份 研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 研究院秉承匠心研究， 砥砺前行的宗旨， 从战略的角度分析行业， 从执行的层面阅 读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 弗若斯特沙利文本次研究于 2018 年 12 月完成。 1.2 名词解释 AI人工智能， 是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为 （如学习、 推理、 思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算 机，使计算机能实现更高层次的应用。 报告编号18RR1320 CCDCharge-coupled Device, 电荷耦合器件。 CMOSComplementary Metal Oxide Semiconductor, 互补金属氧化物半导体。 CV即计算机视觉，是一种使用计算机及相关设备模拟人类视觉认知和理解事物的 计算机技术。 DSPDigital Signal Processing，数字信号处理。 DVRDigital Video Recorder，硬盘录像机（即数字视频录像机） ，是一套进行图 像计算存储处理的计算机系统，具有对图像/语音和动态帧等进行长时间录像、录音、 远程监视和控制的功能。 DVSDigital Video Server，网络视频服务器，是一种压缩、处理音视频数据的专 业网络传输设备。 H.265 编码视频编码标准，可在低于 1.5Mbps 的传输带宽下，实现 1080p 全高 清视频传输。 IOPS 性能即每秒的输入输出量(或读写次数)，是衡量磁盘性能的主要指标之一。 IPC网络摄像机，由网络编码模块和模拟摄像机组合而成。网络编码模块将模拟摄 像机采集到的模拟视频信号编码压缩成数字信号， 从而可以直接接入网络交换及路由设 备。 IP-SAN以 IP 网络构建存储网络，较光纤通道，具有更经济、自由扩展等特点。 ISPImage Signal Processing，图像信号处理。主要用来对前端图像传感器输出 信号处理的单元，以匹配不同厂商的图象传感器。 NVRNetwork Video Recorder， 网络硬盘录像机。 最主要的功能是通过网络接收 IPC（网络摄像机）设备传输的数字视频码流，并进行存储、管理，从而实现网络化带 来的分布式架构优势。 报告编号18RR1320 SoC 芯片是一种集成电路的芯片， 可以有效地降低电子/信息系统产品的开发成本。 存储介质是指存储数据的载体。如硬盘、闪存、U 盘、等 高级别容错性是指软件检测应用程序所运行的软件或硬件中发生的错误并从错误 中恢复的能力。 平安城市又称城市级安全防范综合管理系统， 以建设城市的平安和谐为目的， 由技 防系统、人防系统、物防系统共同组成。 报告编号18RR1320 2 市场综述 2.1 行业定义及分类 智慧安防是建设智慧城市的基础， 其核心内容是对海量的安防信息进行获取以及智能分 析， 强化城市的智能感知能力， 实现事前积极预防、 事中实时感知和快速响应以及事后的快 速调查分析，从而有效保障人们日常生活和生产管理的可持续运转。 与传统安防相比较， 智慧安防的系统复杂性和技术性均呈现指数增长。 智慧安防系统以 信息技术、 传感技术和生物技术等新兴技术为技术手段， 通过整合公共安全领域各系统的数 据信息， 进而构建一个多元化与智能化信息采集、 大数据处理、 视频智慧应用和安全保障功 能的完整体系。 图 2-1 中国智慧安防系统类型 来源：沙利文研究院绘制 主流的智慧安防系统主要分为视频结构化、生物识别、物体识别三类（见图 2-1） 。视 频结构化系统专注于对视频数据的识别和提取；生物识别系统主要为指纹识别和人脸识别； 物体特征识别系统主要是判断图像数据， 其典型应用为车票识别系统。 目前智慧安防系统能 够基于用户需求提供个性化解决方案，其应用领域十分广泛，包括平安城市、智能交通、智 能楼宇、金融、能源、文教卫等领域。 2.2 发展背景及历程 伴随城市智能化进程不断加快， 传统的人防和物防等安防手段已经无法满足各领域的个 报告编号18RR1320 性化安防需求， 市场对以信息技术、 云计算、 大数据等技术为核心的智慧安防系统的需求愈 发增多， 从而促进行业的革新发展。 自 2005 年政府积极推动平安城市的建设， 以科技为主， 人防、 物防为辅的全新科技管理方式逐渐普及， 公共安全领域对安防产品的智能化程度愈发 高要求，进而助推智慧安防平台的建设。 图 2-2 中国智慧安防发展历程 来源：沙利文研究院绘制 2012 年，国际上 Google 针对人工智能相关产品研发进行大规模投入，且图像识别技 术发展取得重大突破，从而引领了全球人工智能的潮流。而中国新兴产业发展规划的出台、 平安城市的建设逐步全面推开以及智慧城市的启动， 强有力助推智慧安防的快速成长。 政策 红利与技术革新双双驱动着行业快速启动， 不仅大量计算机视觉 （CV） 公司和人工智能 （AI） 公司将安防领域作为其主要发展方向之一， 积极涌入市场赛道； 同时传统安防企业纷纷布局 智慧安防战略进而寻求转型升级、提升企业核心竞争力。 到 2016 年末，智慧城市的建设速度不断加快，智慧安防行业得到飞速的成长，智慧安 防应用纷纷落地， 应用场景从最初的公交与交通逐步向其他行业拓展。 但技术与产品的同质 化十分严重，价格竞争成为龙头企业之间最有效的竞争策略。 经过一年的价格竞争洗牌，2017 年行业集中度不断提升，行业进入高速发展阶段。未 来， 伴随行业的人工智能等核心技术手段不断革新以及产品形态愈发成熟落地， 智慧安防的 智能化程度将不断提高， 将向更多领域渗透。 智慧安防在各领域渗透率不断提高， 将大大提 报告编号18RR1320 升公共安全领域的整体感知、分析、控制及应急事件处理能力，增强社会的综合管理水平。 2.3 市场规模 在新兴技术迭代更新的推动下， 智慧化成为安防行业发展的主流形式， 智慧安防逐渐成 为安防企业转型升级的方向，在安防行业的占比越来越大。另外， “一带一路”战略、平安 城市、 智慧城市、 智能交通等一系列重大项目的开展， 有力促进了智慧安防系统产业的发展。 2013 年至 2017 年之间，智慧安防的市场规模由 1,100.5 亿元增长至 1,748.2 亿元，年复 合增长率为 12.3%。 图 2-3 中国智慧安防市场规模，2013-2022 预测 来源：fsTEAM 软件采编，沙利文数据中心编制 在国家政策大力鼓励下， 智慧城市的建设速度将会持续加快； 同时在金融、 文教卫等领 域用户的安全防范意识逐步加强的推动下， 智慧安防在这些领域的渗透程度将不断提升， 智 慧安防产业将在“十三五”期间进入建设高峰期。另外，目前二三线城市的视频监控设备投 放量仍然不高， 视频监控覆盖率较低， 其智能化具有极大的提升空间。 良好的市场发展前景 有力推动智慧安防系统的发展与变革，预计至 2020 年，智慧安防市场规模将高达 4,514.2 亿元。 2.4 产业链 智慧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、 报告编号18RR1320 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 Object Video 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。 图 2-4 智慧安防产业链 来源：沙利文研究院绘制 2.4.1 上游 （1）算法 上游算法环节主要包括图像处理、编码压缩和内容识别三大方面。 图像处理环节主要是对视频监控前端的图像传感器所采集到的原始图像信号进行后期 处理，使图像得以复原和增强。除了基础的普通降噪、白平衡校正、CFA 插值、色彩还原等 技术外， 新的功能如 3D 降噪、 宽动态处理、 透雾处理、 低照度处理、 图像拼接等不断涌现。 图像处理技术的创新一方面带来了视频监控图像质量的持续提升，另一方面补足了 CMOS 相对于 CCD 在图像质量上的劣势，直接推动了 CMOS 对 CCD 的大范围替代，有效降低了 报告编号18RR1320 安防监控前端设备的成本。 编码压缩环节主要是对后期处理后的图像数据进行冗余消除， 降低系统中数据的码流以 方便后续传输和存储。从早期的 MPEG-4 到 H.264 再到 H.265，主流算法的压缩效率不断 提升， 但算法复杂度的提升对于编码压缩芯片的性能也提出了更高的要求。 具体来看， H.264 算法的压缩比是 MPEG-4 的 1.52 倍，而 H.265 算法的压缩比是 H.264 的 2 倍左右。在 网络带宽资源有限的条件下， 编码压缩算法的效率提升为安防监控系统的高清化升级提供了 可能，促进了行业高清化的演进过程。 长期以来，算法的基础框架的研发基本都被国外研究机构或公司所垄断（例如，H.265 视频压缩基础算法为国际研究机构 ITU-T 和 ISO/IEC 所制定，内容识别所用到的深度学习 算法一般采用谷歌或 Facebook 等巨头公司所开源的基础框架） ，但通常芯片设计公司和设 备产品厂商都具有在基础算法上进行改进和优化从而形成自己独有的算法技术的能力。 近年 来， 随着人工智能深度学习算法的快速成熟， 中国国内也诞生了一批应用层面的计算机视觉 （即图像内容识别）算法供应商，例如商汤科技、旷视科技等。 （2）芯片 处理器芯片是安防视频监控设备 （包括前端和后端） 的核心部件， 直接影响到系统的图 像质量、码流控制能力、智能识别效率、稳定性、功耗等性能表现。安防视频监控设备中所 用的处理器芯片主要包括模拟摄像机中的 ISP 芯片、 网络摄像机中的 SoC 芯片、 DVR/NVR 中的 SoC 芯片以及深度学习算法加速器芯片（包括前端和后端）四大类型。目前高性能的 深度学习算法加速器芯片（AI 芯片）仍主要由国外芯片大厂提供（如英伟达、英特尔等） ， 而其余三类处理器芯片均已经实现了较大程度的国产化替代， 中国国内代表性供应商包括华 为海思、富瀚微、中星微等。作为安防监控设备中成本占比最高的零组件之一，过去十余年 中视频监控芯片领域的国产化替代和技术路线创新所带来的性价比提升直接推动了安防监 报告编号18RR1320 控设备的平均价格降低和应用规模的扩大。 图 2-5 安防监控四类主要芯片 来源：沙利文研究院绘制 前端模拟摄像机 ISP 芯片 前端模拟摄像机中用到的芯片主要为 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 芯片产品，首先通过华南地区的中小安防监控设备 厂商占据了一定的市场，后续其产品成功导入海康威视，进一步替代了国外厂商（例如 NextChip 等）的份额。 DVR SoC 芯片 DVR SoC 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。DVR SoC 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 IPC SoC 芯片 前端网络摄像机中通常采用 SoC 芯片，IPC SoC 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 IPC SoC 芯片将逐步占领市场。提供支持 H.265 编解码算法的芯片的厂商成为主要竞争者， 以华为海思为代表的国产厂商依靠性价比优势和 报告编号18RR1320 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。 NVR SoC 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的 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 芯片迎来高速 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， 现已有针对安防行业开发的 FPGA/ASIC 智能芯片， 如深鉴科技的 DPU 芯片 （FGPA） 、 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。 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或后端设备中需 要新加入英伟达或是英特尔等国际大厂所设计的 GPU、 FPGA 或者 ASIC 加速器芯片， 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 高达上百美金） ，因此导致智能化设备的售价普遍较高，在很大程度上影响了智能化安防监 控的大面积应用。 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批量测试， 而海康大华也都在开发自研智能监控 SoC 芯片） ， 高性价比 报告编号18RR1320 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 程在未来可期加速落地。 2.4.2 中游 中游的设备产品主要包括前端的摄像机（分为模拟摄像机和网络摄像机） 、后端的存储 录像设备（分为 DVR、NVR、CVR 等） 、中心控制端的控制和显示设备（包括显示屏、服务 器和控制键盘等） 以及各传输环节的光端机和交换机等。 系统集成商和运维服务商包括视频 监控、门禁设备、楼宇对讲、防盗报警、信息安全等细分应用；安防视频监控设备方面，头 部企业海康威视和大华股份在市场领先。 2.4.3 下游 安防产业链的下游包括城市级、 行业级和消费级客户应用， 市场格局较为分散。 城市级 应用主要指大型的政府项目建设，例如“平安城市” 、 “智慧城市”和“雪亮工程”等，行业 级应用面向公安、交通、司法、银行金融、商业零售、教育、医疗、娱乐、文体博、住宅社 区等众多领域，消费级应用则主要针对民用安防和车载监控。 安防产业下游结构的高度分散， 以及不同应用领域和不同的客户群体对于设备产品的性 能需求的差异 （例如室外和室内的监控设备性能需求完全不同， 政府部门和小商业客户对产 品的性价比要求完全不同） ，导致安防设备厂商需要针对不同的需求进行多品类、小批量的 定制化设计和生产。 安防产品作为一个专业性的系统工程， 并且定制化特征明显， 因此对于用户来说具备较 大的不透明度，叠加用户对于安防设备产品的可靠性要求较高，以及主要面向的 B 端和 G 端客户对于产品的价格敏感性不强， 因此安防监控设备产品环节的品牌效应十分明显， 该环 节头部企业具有明显的品牌溢价能力。 报告编号18RR1320 报告编号18RR1320 3 行业驱动因素 3.1 智慧城市的发展推动智能安防的应用和技术升级 近年来，中国社会经济良好发展、城市化进程加快以及大数据、物联网、云计算等新一 代信息技术的出现， 共同推动了城市逐渐向智慧化方向演进。 智慧城市的基本建设内容主要 包括信息化基础、产业与经济、人文与人力资源、公共管理与服务、环保与能源这五大子系 统。其中有安防需求的领域包括智慧交通、智慧社区、智慧楼宇等，这些领