近年來，安防是一個快速增長的行業(yè)， 過去十年， 復(fù)合 17%的行業(yè)增長率證明了行業(yè)的持續(xù)性，龍頭份額提升持續(xù)獲得超越平均的增速。 根據(jù)歷史數(shù)據(jù)， 2008 年至 2017 年， 十年內(nèi)中國安防行業(yè)產(chǎn)值從 1605 億元增長到 6480 億元， 十年復(fù)合增長率達(dá) 17%。 其中，安防產(chǎn)品占安防行業(yè)規(guī)模約 3~4 成， 2017 年中國安防產(chǎn)品產(chǎn)值約 2000 億元。并且，我國的海康威視和大華股份已分別占據(jù)全球安防企業(yè)的第一名和第三名。

　　展望未來，在AI、5G等技術(shù)的加持下，國內(nèi)安防增速將繼續(xù)保持雙位數(shù)以上，約為全球增速的兩倍。 根據(jù)十三五規(guī)劃， 2020 年我國安防企業(yè)總收入預(yù)計達(dá)到 8000 億元，年增長率約 10%。根據(jù)智研咨詢預(yù)計， 2020 年將達(dá)到 9952 億元， 2016~2020 年復(fù)合增長率約 15%。同樣根據(jù)智研咨詢預(yù)測， 2016 年全球安防市場產(chǎn)值約 2376 億美元，預(yù)計 2020 年達(dá)到 3150 億美元，復(fù)合增長率約 7%。

　　(以下內(nèi)容與《中國安防行業(yè)10年報告(上篇)》相銜接)

　　安防是 AI 的最佳落腳點， AI 是安防升級的新浪潮

　　人工智能與安防相結(jié)合，催化行業(yè)進(jìn)一步升級。 安防領(lǐng)域?qū)⒊蔀槿斯ぶ悄芡顿Y的重要領(lǐng)域。安防 AI 競爭要素可以分為算法、算力、數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、工程和方案。對于這六點，不同競爭基因的企業(yè)進(jìn)行安防 AI 側(cè)重點有差異。人工智能在安防的滲透，將從后端開始，向前端延伸。人像大數(shù)據(jù)平臺等中心控制產(chǎn)品市場競爭側(cè)重點在于算法，后端市場將是一個分享的市場。未來，前端市場的滲透依賴于芯片成本的下降，前端市場的想象空間更寬廣。

　　安防行業(yè)幾次大的轉(zhuǎn)折，體現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新——模式創(chuàng)新——技術(shù)創(chuàng)新的更迭周期 。

　　第一次轉(zhuǎn)折是技術(shù)創(chuàng)新，安防迎來了數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的浪潮，安防企業(yè)爭取的是外資的市場份額 。 在 2010 年之前，安防行業(yè)以模擬產(chǎn)品為主，外資大廠如安訊士、霍尼韋爾、索尼、松下等具備模擬產(chǎn)品技術(shù)優(yōu)勢，對數(shù)字化產(chǎn)品投入較為保守。國內(nèi)廠商則積極投入。當(dāng)技術(shù)路徑轉(zhuǎn)變時，國內(nèi)龍頭實現(xiàn)彎道超車， 2011 年?？低暭闯蔀榱巳蛞曨l監(jiān)控市占率第一名。

　　第二次是模式創(chuàng)新，安防進(jìn)入了解決方案轉(zhuǎn)型時代，安防企業(yè)吸收的是集成商的利潤 。 海康威視 2009 年開始布局， 2012 年提出 IVM 可視化管理，進(jìn)行解決方案轉(zhuǎn)型。 解決方案時代，安防龍頭企業(yè)開始提供從前端到后端的整套產(chǎn)品，并且兼具了制造商、集成商和工程商的能力，能根據(jù)客戶需求制作應(yīng)用模塊， 提供產(chǎn)品及解決方案，壓縮了產(chǎn)業(yè)鏈，使得純粹的渠道商、集成商空間被一定程度壓縮。

　　單純監(jiān)控攝像頭的價值量有限，但作為安防解決方案整體價值量空間大幅提升。以深圳龍崗區(qū)雪亮工程四期項目基礎(chǔ)部分(EPC 總承包)為例，深圳電信中標(biāo)，總計 3.8 億。招標(biāo)內(nèi)容包括 6500 個高清視頻監(jiān)控點、40 個高清卡口車牌識別、1000個二三類攝像頭聯(lián)網(wǎng)、 75 個科技圍合小區(qū)建設(shè)、 10 個派出所市電增容建設(shè)，此外包括配套的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)光纖、管道、供電及相關(guān)設(shè)施。項目為交鑰匙工程，承包方需要負(fù)責(zé)方案設(shè)計、概算編制、設(shè)備采購、施工等。 由此可見，項目的價值量比純粹售賣硬件高得多。

　　第三次回歸技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)入安防 AI 時代，整個安防產(chǎn)業(yè)的價值量提升 。2016/2017 年以來，帶有深度學(xué)習(xí)功能的前后端產(chǎn)品不斷推出，后端人像大數(shù)據(jù)平臺已然開始滲透，行業(yè)價值量被大幅度提升。 技術(shù)創(chuàng)新成為這一輪主導(dǎo)的競爭要素，具備交付智能化產(chǎn)品和方案的廠商將脫穎而出。這輪技術(shù)創(chuàng)新主導(dǎo)下， 也存在著一定的模式創(chuàng)新。 AI 主導(dǎo)下分化為側(cè)重邊緣節(jié)點的?？荡笕A模式和發(fā)力云服務(wù)的華為模式。 這是因為行業(yè)層面上的競爭要素是技術(shù)創(chuàng)新， 但兩類企業(yè)在微觀層面的競爭要素分布具有差異。

▲安防行業(yè)發(fā)展史

　　1、安防 AI 競爭需六個要素，后端產(chǎn)品率先滲透

　　宇視科技研究院院長謝會斌提出安防 AI 包括六個要素： 算法、算力、數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、工程、方案。我們認(rèn)為這六個要素前三者(算法、算力、數(shù)據(jù))反映著培育 AI的基礎(chǔ)， 而后三者(產(chǎn)品、工程、 方案)則是傳統(tǒng)安防的護(hù)城河。 六要素的結(jié)合將凝聚成安防行業(yè)在人工智能化階段的競爭力核心。

　　安防從產(chǎn)品到解決方案，再到人工智能化，“軟件”行業(yè)屬性不斷加強(qiáng) 。 安防行業(yè)從產(chǎn)品、工程向方案轉(zhuǎn)型的過程中，依附于視頻監(jiān)控設(shè)備的平臺、應(yīng)用等軟件價值逐漸凸顯。 安防龍頭憑借整體架構(gòu)設(shè)計能力和平臺應(yīng)用開發(fā)的軟實力，針對場景定制化，深度服務(wù)客戶，競爭原本集成商的市場空間，并提升產(chǎn)品盈利能力。解決方案轉(zhuǎn)型過程中，安防行業(yè)已經(jīng)從硬件行業(yè)向軟硬結(jié)合轉(zhuǎn)變，人工智能化將進(jìn)一步強(qiáng)化安防行業(yè)“軟件”的屬性。 因此，完成解決方案轉(zhuǎn)型的龍頭企業(yè)，享受的不是監(jiān)控攝像頭制造廠的估值;構(gòu)建起安防人工智能壁壘的企業(yè)，未來也將享受軟件企業(yè)的溢價。

▲安防行業(yè)發(fā)展階段

　　現(xiàn)在的人工智能與十年前提的安防智能化有何區(qū)別？ 需要區(qū)分兩種安防智能化 ，深度學(xué)習(xí)才是解決痛點的關(guān)鍵 。 第一種安防智能化，即傳統(tǒng)意義上的視頻內(nèi)容分析(VCA)。 業(yè)內(nèi)龍頭諸如?？翟缭?2005、 2006 年就開始提及安防行業(yè)智能化，然而彼時的視頻內(nèi)容分析技術(shù)基于計算機(jī)視覺，采用背景建模與目標(biāo)跟蹤技術(shù)(背景分離)，發(fā)展成目前的智能網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，能夠完成特定的視頻內(nèi)容分析，諸如行為分析、異常偵測等，這些功能被集成在 IPC SoC 中，不需要額外增加人工智能芯片，因此成本低、普及快。第二種安防智能化需要基于深度學(xué)習(xí)。 2013、 2014以來的安防智能化概念基于深度學(xué)習(xí)，在識別率和反應(yīng)速度上有顯著提升，應(yīng)用場景更得以拓展?；谏疃葘W(xué)習(xí)的產(chǎn)品在 2016、 2017 年以來才逐漸落地， 這些感知型設(shè)備不僅能提取視頻的結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行語義描述，而且能夠部分模仿人們進(jìn)行深度思考和判斷，大大解決行業(yè)痛點。 這些產(chǎn)品往往需要加入?yún)f(xié)處理芯片或GPU 等深度學(xué)習(xí)芯片，成本高，推廣慢。

　　為什么說安防行業(yè)是人工智能的第一落腳點 ? 我們認(rèn)為主要歸因于安防行業(yè)三個特質(zhì)： 1、具備孕育 AI 的沃土(深度學(xué)習(xí)算法的成熟、 GPU 等人工智能芯片的強(qiáng)大算力、海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)); 2、龐大非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的行業(yè)痛點(傳輸、存儲、人力處理的難度); 3、清晰可行的商業(yè)模式。

　　人工智能在安防行業(yè)都有什么應(yīng)用 ? 人工智能攝像頭可以廣泛應(yīng)用于公安、交通、教育、金融、醫(yī)療、零售等領(lǐng)域。人工智能目前應(yīng)用場景主要包括生物識別、車輛分析、行為分析及圖像分析(視頻質(zhì)量診斷、視頻摘要分析)。 IPC 的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取能力，以車輛分析為例，能夠提取車牌、車型、車身顏色、品牌、駕駛員是否系安全帶、是否打電話、是否開遮陽板、汽車通過時間、行駛方向、行駛軌跡分析等。

　　安防人工智能化產(chǎn)業(yè)鏈切入點較多，算法商偏云端，芯片商主攻 IPC 和錄像機(jī)，解決方案商搭平臺 。 目前安防人工智能化產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)公司主要有傳統(tǒng)安防龍頭諸如?？?、大華、宇視等，以及安防新銳華為，這類公司憑借較深行業(yè)積累搭建平臺，吸引合作伙伴，同時進(jìn)行前后端升級;以算法為主的企業(yè)諸如傳統(tǒng)的東方網(wǎng)力以及人工智能新銳商湯、曠視、云從、依圖等主要布局中心控制系統(tǒng);發(fā)力芯片的企業(yè)諸如海思、中星微等主要以 IPC SoC、 DVR SoC、 NVR SoC，以求在芯片端固化 AI 算法降低人工智能的成本。

▲國內(nèi)安防人工智能化產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)公司

▲AI 與安防產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)合

　　我們預(yù)估 2017 年 AI 在國內(nèi)、全球安防行業(yè)市場滲透率約 1~2%，根據(jù)第一章節(jié)安防行業(yè)市場規(guī)模的數(shù)據(jù)，我們大致估算安防行業(yè)的 AI 市場規(guī)模。

▲國內(nèi)安防行業(yè) AI 市場預(yù)估

▲全球安防行業(yè) AI 市場預(yù)估

　　后端人工智能先行， AI 中心控制系統(tǒng)已逐漸落地 。 第一，從研發(fā)成本角度考慮，算法的產(chǎn)品落地快于芯片的研究開發(fā)，安防行業(yè)后端的人工智能滲透也將早于前端。 第二，從布置成本角度考慮， 中心控制系統(tǒng)的人工智能化也將先行，省級公安廳及其他較高層級的部門率先采用， 集中布局中控平臺，統(tǒng)一接入現(xiàn)有視頻監(jiān)控設(shè)備， 是現(xiàn)有情況下客戶投入較少、使用方便的升級途徑。 即使如此， 因為人工智能成本較為高昂，我們預(yù)計短期內(nèi)以公安為代表的政府部門會成為主要客戶。以 AI 創(chuàng)業(yè)公司為例， 依圖已經(jīng)幫助近 20 個省級公安廳建立人像大數(shù)據(jù)平臺， 我們預(yù)估目前后端市場規(guī)模約 13 億元，未來公安部門滲透率會繼續(xù)提升，并且一個部門可能需要部署多套平臺， 以處理包括人、車、重點場所等多種場景下的任務(wù)。

▲國內(nèi)后端市場人工智能市場空間預(yù)測

　　前端市場滲透會晚于后端，但市場空間比后端高 。 我們預(yù)估 2018 年國內(nèi)攝像頭出貨量約 1.67 億部，其中近六成為網(wǎng)絡(luò)攝像頭。 我們估計安防攝像頭滲透率目前不及1%，出貨量在 10 萬部的級別。以安防行業(yè)網(wǎng)絡(luò)化用了十年的時間，向未來看十年，人工智能 IPC 滲透率有望達(dá)到如今網(wǎng)絡(luò)攝像頭的量級。 這個過程會伴隨著成本端下降、價格端下降、毛利率沖高回落到合理盈利水平，最終沉淀下來的是具備安防 AI 六要素競爭力的的企業(yè)。

▲國內(nèi)前端市場人工智能市場空間預(yù)測

　　2、海量數(shù)據(jù)既是良好 AI 訓(xùn)練素材，也是行業(yè)痛點

　　海量數(shù)據(jù)是良好的 AI 訓(xùn)練素材，但難以直接處理 。 安防行業(yè)具有復(fù)雜的應(yīng)用場景以及龐大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)難以直接處理。同時， 隨著安防監(jiān)控視頻高清化實現(xiàn)，海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)一步增加。攝像頭傳輸?shù)氖?24 小時不間斷的實時視頻流，在大規(guī)模視頻監(jiān)控布點的情況下，傳輸和存儲的壓力較大，這也是?？低曁岢?ldquo;AI Cloud”架構(gòu)的重要原因。在前端抓拍初步分析的模式下，傳輸信息被簡化，可以較好節(jié)省帶寬和存儲資源。

　　編碼技術(shù)進(jìn)步，在相同圖片質(zhì)量的基礎(chǔ)上可以降低碼流 。 碼流是指視頻文件在單位時間內(nèi)使用的數(shù)據(jù)流量。H.264 的壓縮效率比 MPEG-2 提高了 1 倍多， 代價是計算量提高了至少 4 倍。 H.265 比 H.264 進(jìn)一步復(fù)雜，同時也是進(jìn)一步降低碼流。算法的復(fù)雜化，是以芯片算力為代價，換取低碼流下的高質(zhì)量圖像，實現(xiàn)更好的編碼壓縮效果。隨著芯片處理能力增強(qiáng)，前端能應(yīng)用的算法復(fù)雜度也在提升。 H.264編碼下，720P 的碼流大約 2~4Mbps，H.265編碼下，720P 的碼流可以降到1~2Mbps。假 設(shè) 每 個 攝 像 頭 所 需 碼 流 2Mbps ， 一 百 個 攝 像 頭 所 對 應(yīng) 的 下 載 速 度 為2Mbps*100/8=25M/s， 對應(yīng)兩百兆帶寬，需要較高的帶寬成本。 根據(jù)訪談了解，由于使用專用的帶寬，僅兩兆的上傳輸成本，每年就要上千元。此外， 如果以這個碼流進(jìn)行存儲，對應(yīng) 25M/s*3600*24/1000/1000=2.16T，即每天的視頻所要求存儲空間為 2.16T。

▲不同壓縮方式圖像質(zhì)量/碼流表現(xiàn)對照表

▲不同壓縮方式壓縮比/算法復(fù)雜度

▲各分辨率下 H.265 與 H.264 碼率對比

▲?？低?smart265

　　視頻高清化帶來的數(shù)據(jù)量增加，存儲成本相對較高 。 我們以民用市場作為參考，探討視頻監(jiān)控的存儲成本。(1) 以買存儲卡成本看，淘寶網(wǎng)上 32G 存儲卡價格約30~100 元不等， 32G 對應(yīng)約 3 天，即每個 1080P 高清攝像頭每存儲一天的硬件成本在 10~30 元。(2)以云存儲的成本角度看，螢石云 7 天循環(huán)存儲的年卡 120 元、30 天循環(huán)存儲的年卡 300 元;樂橙云 7 天年存儲套餐 110 元、 30 天年存儲套餐260 元。

▲1080P 和 720P 視頻對應(yīng)內(nèi)存卡存儲時耗

▲Nand Flash 價格走勢(美元)

　　海量的數(shù)據(jù)是安防發(fā)展 AI 的迫切動力，也是重要的基礎(chǔ)條件 。 據(jù)不完全統(tǒng)計，平安城市監(jiān)控設(shè)備約 2500 萬只，全國各行各業(yè)采用的監(jiān)控攝像頭約 2.25 億只，一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約 50PB，是上千個國際級圖書館的數(shù)據(jù)量級。一方面龐大的數(shù)據(jù)超越人力處理的限制， 另一方面海量數(shù)據(jù)是作為培育機(jī)器學(xué)習(xí)算法的溫床。安防行業(yè)應(yīng)用場景碎片化，與弱人工智能處理的應(yīng)用需求碎片化相契合，安防大廠往往有較為龐大的產(chǎn)品團(tuán)隊和平臺團(tuán)隊， 開發(fā)出千上萬針對不同場景的硬件產(chǎn)品和系統(tǒng)，適合于搭載 AI 實現(xiàn)細(xì)分領(lǐng)域的智能化。

　　3、人工智能算法是根基，安防龍頭積極布局

　　安防龍頭優(yōu)勢在于深耕行業(yè)， AI 算法公司優(yōu)勢在于頂尖人才。因此，在數(shù)據(jù)大平臺的建設(shè)中，創(chuàng)業(yè)新銳更容易嶄露頭角。與算法上的差距相比，安防行業(yè)的場景復(fù)雜性和銷售復(fù)雜性壁壘更深，安防龍頭更具卡位優(yōu)勢。

　　人工智能在圖像識別領(lǐng)域主要由兩個流派構(gòu)成，一個是傳統(tǒng)安防企業(yè)，以?？低暋⒋笕A股份、宇視科技為例;另一個是 AI 算法企業(yè)，以實驗室、研究所或者國際 IT 大廠走出來并逐漸實現(xiàn)產(chǎn)品化的新銳，以商湯、曠視、依圖、云從為例。 技術(shù)發(fā)展日新月異，算法的識別率已經(jīng)超過了人類，并且可以大規(guī)模使用。 AI 算法行業(yè)具有一個特點，頂尖人才領(lǐng)軍與聚集效果較為關(guān)鍵。

▲安防龍頭與 AI 創(chuàng)業(yè)公司算法布局比較簡表

　　安防龍頭優(yōu)勢在于行業(yè)資源積累， AI 算法公司優(yōu)勢在于頂尖人才聚集 。 我們認(rèn)為安防行業(yè)壁壘具有較為明顯， 新進(jìn)入者也需要逐步積累面對不同場景的設(shè)計、制造和部署經(jīng)驗，這是安防行業(yè)無法繞過的特性。安防龍頭如果積極布局人工智能算法，將率先受益于價值量提升乃至份額提升。

　　安防龍頭，深耕人工智能，有望獲得價值量與份額的雙重提升 。 對于以?？禐榇淼陌卜例堫^而言，優(yōu)勢在于具有系統(tǒng)性算法、數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、解決方案、渠道的積累，對于客戶需求理解把握更充分。與中小安防企業(yè)比較， 當(dāng)安防龍頭積極主動去深耕人工智能領(lǐng)域，相對優(yōu)勢擴(kuò)大，未來大概率能在安防智能化浪潮中率先受益，價值量提升的同時可以保持優(yōu)勢乃至擴(kuò)大份額。 與 AI 算法公司相比， 安防企業(yè)在布局算法的同時，對于技術(shù)的工程化和可行性把握更好，能夠結(jié)合客戶需求更好地設(shè)計每路結(jié)構(gòu)化單位功耗密度、用戶機(jī)房耗電量、發(fā)熱量等工程性問題，更好地實現(xiàn)軟硬結(jié)合。僅從算法角度而言，由于各家廠商算法識別準(zhǔn)確率均在 95%以上， 實際上差距并不會很大。

▲ ImageNet Chanllenge 圖像識別錯誤率

　　AI 算法公司，尋求結(jié)盟以突破安防市場或為較優(yōu)選擇 。 對于 AI 算法公司而言，由于創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊的預(yù)期回報高于傳統(tǒng)巨頭，因而更容易吸引人工智能領(lǐng)域資深的大牛創(chuàng)業(yè)或加盟。以商湯為例，該公司以湯曉鷗實驗室為基礎(chǔ)，吸引海外名校學(xué)者和互聯(lián)網(wǎng)巨頭業(yè)者，搭建強(qiáng)大的 AI 智囊團(tuán)。除此之外，曠視根源于清華、依圖有較強(qiáng)上海交大背景;云從則孕育于中科院，都是國內(nèi)頂尖算法人才的聚集。 AI 創(chuàng)業(yè)公司需要積極尋找可盈利的商業(yè)模式，實現(xiàn)產(chǎn)品落地。正如我們本章第一個小節(jié)所言，安防成為關(guān)鍵領(lǐng)域。 對于 AI 算法公司而言， 深挖垂直的安防行業(yè)解決方案， 技術(shù)優(yōu)勢較容易轉(zhuǎn)化為在安防大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)、特定細(xì)分市場布局的商業(yè)成功。 但是，由于安防行業(yè)智能化產(chǎn)品面向政府客戶，并且許多創(chuàng)業(yè)公司難以獲得安防視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，創(chuàng)業(yè)公司憑借一己之力挑戰(zhàn)安防龍頭具有一定難度。因而， 尋求結(jié)盟，實現(xiàn) 1+1>2 或許是成 AI 算法公司的優(yōu)先選擇。

▲AI 創(chuàng)業(yè)公司的安防布局

　　國內(nèi)機(jī)器視覺市場快速成長，格局由四大算法公司主導(dǎo) 。 根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)， 2017年我國計算機(jī)視覺應(yīng)用市場規(guī)模達(dá) 15.45 億元，同比增長 184%。其中，政府、金融、互聯(lián)網(wǎng)是三個主要細(xì)分領(lǐng)域，人臉識別應(yīng)用最大的場景即平安城市項目及金融行業(yè)的人臉身份驗證。 我國計算機(jī)視覺市場主要由商湯、依圖、曠視、云從等AI 算法公司主導(dǎo)。

▲中國計算機(jī)視覺市場規(guī)模預(yù)測

▲2017 年中國計算機(jī)視覺應(yīng)用市場份額

　　3、算力： 技術(shù)升級與價格下降，推動 AI 需求滲透

　　價格是目前安防 AI 的最大阻力之一，降價將推動 AI 需求滲透

　　人工智能解決安防行業(yè)的痛點，芯片的技術(shù)升級與價格下降將解決人工智能的痛點 。 為什么要專門分析芯片?因為人工智能解決了安防行業(yè)的痛點，滲透的主要難度又在于高居不下的價格。 我們認(rèn)為芯片及其他零組件的升級，將決定著這波安防行業(yè)人工智能化浪潮的節(jié)奏。

　　零部件成品降價，有利于安防產(chǎn)品向更多層次的需求擴(kuò)散 。 安防需求層次差異大，最高端的產(chǎn)品需求來自于以省級公安廳為代表的政府，中高端面向區(qū)縣乃至商業(yè)，中低端面向民用和商鋪等。中高端市場常以解決方案的項目制出現(xiàn)，中低端市場則是以渠道商形式。 2013 年開始，安防監(jiān)控攝像頭的鏡頭逐漸從日本廠商向國內(nèi)舜宇、聯(lián)合光電轉(zhuǎn)移，芯片由索尼一家獨大的 CCD 向 CMOS 技術(shù)擴(kuò)散，主芯片也由 TI 的 DSP 向海思、安霸的 AISC 變化，隨著元器件重大突破的實現(xiàn)，成本顯著下降， 這段期間監(jiān)控攝像頭經(jīng)歷一段快速的產(chǎn)品迭代和降價過程。同時， 由于海外市場以渠道銷售為主，產(chǎn)品價格敏感性相對較高，國內(nèi)安防龍頭諸如?？?、大華等在 2013~2015 年海外營收增速迅速增長。

　　降價將成為人工智能從上到下滲透的助力，正如 2013~2014 中國安防龍頭受益于國產(chǎn)替代推動的降價過程一樣 。 由于 AI 芯片目前的價格高居不下，整體方案僅有少數(shù)用戶能夠買單。 價格是安防 AI 的最大阻力之一。目前，視頻監(jiān)控攝像頭加裝 GPU，成本上升約 3000 元，比如搭載 NVIDIA 的 Jetson TX1 芯片的?？低?ldquo;深眸”， 我們預(yù)估價格至少 5000 元。

　　安防行業(yè)芯片包括前后端，發(fā)展趨勢為數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng) IPC+NVR

　　對于安防行業(yè)而言， AI 芯片發(fā)揮作用的地方分為兩個：一個是前端芯片，在前端進(jìn)行智能化處理，再將初步處理后的信息傳給后端，目前商用以英特爾的 VPU 為代表;另一個是后端芯片，在后端進(jìn)行集中式分析，目前商用以英偉達(dá)的 GPU 為代表。

　　安防架構(gòu)分為模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)和數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)。模擬攝像機(jī)前端芯片為 ISP芯片，主要對圖像傳感器的輸出信號進(jìn)行處理，模擬攝像機(jī)+DVR 是模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心， DVR 主要功能包括進(jìn)行數(shù)字化編碼壓縮和存儲。在 NVR 出現(xiàn)后，產(chǎn)生了模擬攝像機(jī)+DVS+NVR 的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)，這個體系下 DVS 僅有編碼壓縮的功能，并沒有存儲能力，而是將數(shù)字化后的信息通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)胶蠖薔VR 進(jìn)行存儲。隨著前端 IPC 逐漸替代模擬攝像機(jī)， IPC 由于從視頻采集到編碼壓縮實現(xiàn)全數(shù)字化，此時數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)精簡為 IPC+NVR。

▲視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)介紹

▲典型 IPC SoC 架構(gòu)

▲典型 DVR SoC 架構(gòu)

　　對于前端的芯片，模擬攝像機(jī)一般為 ISP，網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)則是集成了包括 ISP、 CPU、編碼模塊及其他功能模塊的 IPC SoC。一般而言，前端智能化的實現(xiàn)即通過在 IPC SoC 中集成視頻智能處理模塊。 目前，視頻監(jiān)控 SoC 以 110nm/55nm 工藝為主流，少數(shù)領(lǐng)先企業(yè)開始使用 28nm 工藝。

　　對于后端的芯片，視頻處理壓力較大，往往需要高密度集成較強(qiáng)算力的芯片，以英偉達(dá)的 GPU 為主。由于 DVR 系統(tǒng)自身具備視頻采集、編碼壓縮、存儲、管理一系列功能，可以獨立工作，比較適合本地系統(tǒng)構(gòu)建;而 NVR 采用開放的 IP 架構(gòu)，需要與編碼器、管理平臺、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)傳輸配合使用，因此適合于分布式的大型視頻監(jiān)控系統(tǒng)，諸如云中心。

　　前端芯片： AI 賦能邊緣， 前端 SoC 升級

　　AI 賦能邊緣，前端智能化對于安防架構(gòu)有重大益處 。 根據(jù) IDC 預(yù)計，到 2020 年，物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備數(shù)量將達(dá)到 500 億部，約 50%的計算量在邊緣完成。前端智能化帶來較大益處，提升感知精度，提升感測速度，減小傳輸過程的噪音影響，降低傳輸成本，降低存儲成本。諸如?？档?AI Cloud，通過邊緣節(jié)點、邊緣域進(jìn)行實時感知，通過云中心進(jìn)行集中式認(rèn)知。

　　GPU 成本最高， 專用芯片的開發(fā)將推動安防行業(yè)智能化滲透提升 。 前端攝像頭人工智能芯片主要包括 GPU、 ASIC、 FGPA。由于 GPU 成本高、功耗高、且推理階段效率低，因為業(yè)界在積極開發(fā) GPU 的替代方案 ASIC 及 FGPA。 隨著技術(shù)開發(fā)的完成，前端 SoC 實現(xiàn)人工智能的成本更低、功耗更低同時效率也將更高，屆時AI 賦能前端， 安防行業(yè)將會獲得較大發(fā)展。

　　與 FPGA 相比， ASIC 開發(fā)速度較慢但量產(chǎn)后性價比更高 。 ASIC 通過定制的方法，自行設(shè)計或通過標(biāo)準(zhǔn)邏輯單元進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計，諸如 Intel 的 EyeQ 系列、 Google 的TPU，均是 ASIC。 FPGA 即現(xiàn)場可編程門陣列， 是具備可編程特性的半定制電路，可以通過編程將 FPGA 內(nèi)部的可編輯元件進(jìn)行組合形成所需要的邏輯功能。FPGA由于開發(fā)速度較快，是對當(dāng)前降低前端智能化成本的有效方案， ASIC 低成本、低功耗、高算力，但開發(fā)難度較高， 將在未來逐漸成為前端智能化的主流。

　　綜上所述， GPU 為目前安防 AI 應(yīng)用的主流， FPGA 有望承接 GPU 成為過渡產(chǎn)品，未來發(fā)展趨勢為 ASIC 。 這個趨勢背后反映的是成本效益關(guān)系，安防行業(yè)起初用最為通用、成熟、適于訓(xùn)練的 GPU，承受較高成本追趕深度學(xué)習(xí)， 這一階段的 GPU 單價高達(dá)幾百美金;其次用較快開發(fā)，性能居中的 FPGA 進(jìn)行替代，這階段成本下降至幾十美金;最后經(jīng)過深度開發(fā)，推出可以大規(guī)模量產(chǎn)的具有性價比優(yōu)勢的 AISC，嵌入到傳統(tǒng)僅需要幾美金的 IPC SoC， 價格被大幅度壓縮。

▲AI 芯片種類比較

　　芯片廠商可以將 AI 的人臉識別等算法固化在 IP 模塊，嵌入攝像頭的 SoC 芯片中 。老牌的安防 SoC 芯片提供商諸如海思、富瀚微、中星微、國科微、英特爾、 TI、NXP，也紛紛發(fā)力人工智能芯片，新興人工智能芯片企業(yè)諸如寒武紀(jì)、深鑒科技、地平線、云天勵飛、深思創(chuàng)芯也在積極推進(jìn)安防產(chǎn)品落地。其中，以英偉達(dá)MovidiusVPU 較為成熟，此外還有深鑒科技 DPU 芯片、寒武紀(jì) NPU 芯片、中星微“星光智能一號”等。在傳統(tǒng) IPC SoC 市場中，海思一家獨大， 也在為積極布局 AI芯片。

　　后端產(chǎn)品： 后端及中心控制 AI 最早落地， 芯片主要以 GPU 為主

　　后端的中控系統(tǒng)需要利用服務(wù)器的強(qiáng)大算力進(jìn)行處理和分析，也是安防智能化最早落地的環(huán)節(jié)，由安防巨頭和 AI 算法創(chuàng)業(yè)公司諸如商湯、依圖等積極布局。 后端產(chǎn)品一般包括基于深度學(xué)習(xí)智能 NVR 和具備結(jié)構(gòu)化服務(wù)器的中心控制系統(tǒng)，能夠每秒實現(xiàn)數(shù)百張人臉圖片的分析和建模。 目前，不管是傳統(tǒng)安防巨頭，還是 AI初創(chuàng)公司，在后端的智能化基本都還是基于 GPU 架構(gòu)。

　　后端芯片目前主要采用 GPU，諸如?？档?ldquo;超腦” NVR、“刀鋒”車輛特征結(jié)構(gòu)化服務(wù)器、“臉譜”人臉分析服務(wù)器、“獵鷹”視頻云結(jié)構(gòu)化服務(wù)器均是搭載英偉達(dá)的 GPU; 大華“睿智”系列搭載英偉達(dá) Tesla P4; 宇視的結(jié)構(gòu)化智能服務(wù)器“昆侖” 搭載英偉達(dá) Jetson TX1 芯片。 以“昆侖”為例，最高支持 80 顆 Jetson TX1，可以并發(fā)處理 640 張/秒人臉識別、 160 路人員計數(shù)、 80 路人車物結(jié)構(gòu)分析。 目前僅一個 Jetson TX1 模塊報價 3000 元以上， 平均每顆 TX1 支持 2~4 路視頻流，成本較高。 未來后端芯片也有望向 ASIC 發(fā)展。

　　兩種模式對比： AI 時代，安防龍頭優(yōu)勢鞏固

　　海康、大華等安防企業(yè)對于安防 AI 的思路較相似，布局邊緣智能，深化軟硬一體的能力 。 安防龍頭企業(yè)，在 AI 時代，延續(xù)之前在產(chǎn)品、工程、方案上的優(yōu)勢，推出一系列智能化產(chǎn)品，基于深厚的行業(yè)積累提出各自的架構(gòu)，以延續(xù)在安防領(lǐng)域的優(yōu)勢。側(cè)重于邊緣計算概念， 實質(zhì)上是安防企業(yè)圍繞原有基礎(chǔ)在 AI 時代鞏固競爭優(yōu)勢的方式。

　　華為 2012 年宣布進(jìn)軍安防，近兩年來不斷積極布局，有進(jìn)一步開拓的趨勢 。 目前，華為安防業(yè)務(wù)屬于二級部門， 其推廣的平安城市解決方案廣布全球。華為具有強(qiáng)大的生態(tài)培育能力、較強(qiáng)的 ICT 技術(shù)基礎(chǔ)、雄厚的技術(shù)研發(fā)實力、協(xié)同客戶等優(yōu)勢，因此未來在特定的安防市場必然有立足之地。同時，華為繼續(xù)開拓安防領(lǐng)域面臨著行業(yè)理解深度和產(chǎn)品覆蓋廣度兩個層面的挑戰(zhàn)。

　　安防龍頭仍然保持競爭力，有望享受 AI 升級紅利 。 對比兩種模式的差異，我們認(rèn)為可以歸納于兩點：(1)?？荡笕A優(yōu)勢在基于安防行業(yè)積累的軟硬一體化，華為優(yōu)勢在基于較強(qiáng)技術(shù)實力的開放平臺;(2)?？荡笕A更關(guān)注邊緣層面，華為更關(guān)注云中心層面。 我們判斷，安防龍頭在 AI 時代優(yōu)勢將繼續(xù)鞏固，基于行業(yè)理解的產(chǎn)品、方案仍然是重要的競爭力。帶寬和存儲成本限制下，前端升級勢在必行，隨著安防 AI 專用芯片研發(fā)進(jìn)展， 安防龍頭將享受這一波行業(yè)升級紅利。

　　1、?？荡笕A模式：賦能邊緣，保持軟硬一體化優(yōu)勢

　　賦能邊緣保持軟硬一體化優(yōu)勢，統(tǒng)一調(diào)度 IPC 及 NVR 。 ?？?、大華在安防產(chǎn)品、工程和方案上積累深厚，豐富的前端 IPC 和后端 NVR 產(chǎn)品便是重要體現(xiàn)。 胡揚忠說過：賦能邊緣智能是大趨勢，通過統(tǒng)一調(diào)度 IPC 和 NVR 等分散式的智能設(shè)備資源，可以提升業(yè)務(wù)敏捷性、實時性和系統(tǒng)可靠性同時，分?jǐn)偤Ａ繑?shù)據(jù)給中心節(jié)點帶來的并發(fā)壓力。

　　邊緣計算指靠近物體或數(shù)據(jù)源的一側(cè)，搭載網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用等能力為一體的開放平臺，就近提供服務(wù)，具有即時性強(qiáng)、反應(yīng)迅速、傳輸成本低等優(yōu)點 。AI 賦能邊緣，前端智能化對于安防架構(gòu)有重大益處。根據(jù) IDC 預(yù)計，到 2020 年，物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備數(shù)量將達(dá)到 500 億部，約 50%的計算量在邊緣完成。前端智能化帶來較大益處，提升感知精度，提升感測速度，減小傳輸過程的噪音影響，降低傳輸成本，降低存儲成本。諸如?？档?AI Cloud，通過邊緣節(jié)點、邊緣域進(jìn)行實時感知，通過云中心進(jìn)行集中式認(rèn)知。

　　?？低?AI Cloud 包括邊、域、 云三級架構(gòu)，賦能前端、層層分析 。 ?？?AI Cloud能實現(xiàn)四個能力： AI 資源的可調(diào)度、數(shù)據(jù)的按需匯聚、應(yīng)用的場景化、運維服務(wù)的一體化。 ?？档募軜?gòu)中，邊緣節(jié)點和邊緣域完成感知，邊緣域和云中心完成認(rèn)知，這過程數(shù)據(jù)并非全部匯聚到云中心分析，而是層層分析，按需匯聚。通過與華為和阿里對比，?？?AI Cloud 實際側(cè)重落地的是邊緣智能。視頻數(shù)據(jù)量大、冗余信息多、持續(xù)錄制的特性，決定了難以將所有數(shù)據(jù)匯聚于云端計算。通過賦能前端，將人臉識別算法前置，提升視頻處理的及時性，并降低帶寬負(fù)荷和存儲成本。

▲AI Cloud 核心理念

▲AI Cloud 架構(gòu)示意圖

　　2、華為布局：部門重要性提升，平安城市方案已經(jīng)推廣

　　華為安防業(yè)務(wù)已經(jīng)從三級部門提升至屬于公司二級部門，在企業(yè) BG 之下，作為 重要發(fā)展的業(yè)務(wù)之一 。 華為在 2012 年宣布正式進(jìn)軍安防，并發(fā)布全系列視頻監(jiān)控產(chǎn)品及解決方案。 2018 年發(fā)布“新 ICT，邁向協(xié)作式公共安全”，憑借領(lǐng)先的 ICT技術(shù)，與合作伙伴共同打造端到端的公共安全解決方案，構(gòu)建共贏的生態(tài)圈。

▲華為組織架構(gòu)

▲華為歷年安博會主題

▲華為一站式 ICT 基礎(chǔ)設(shè)施和開放平臺

▲華為平安城市解決方案

　　華為平安城市解決方案已經(jīng)在全球各地推廣 。 華為平安城市解決方案已服務(wù)于歐洲、拉美、亞太、非洲等地的 90 多個國家 230 多個城市，覆蓋 10 億人口。比如，華為的肯尼亞平安城市項目，包括 1800 多個高清攝像頭、 200 多個卡口攝像頭、300 多個自動車牌識別系統(tǒng)， 實現(xiàn)效果包括震懾犯罪活動，處警時間縮短到 8 分鐘，效率提升 50%以上，年內(nèi)犯罪率下降 46%， 2015~2016 年肯尼亞旅游業(yè)收入增長 14%等。

　　3、華為模式： 模式選擇取決于企業(yè)基因差異與成本效益權(quán)衡

　　華為的思路與傳統(tǒng)安防企業(yè)的思路差距， 源于兩種企業(yè)競爭要素的差異 。 華為的云中心思路與海康 AI Cloud 的思路區(qū)別，反映著兩個企業(yè)對于安防架構(gòu)成本認(rèn)知的差異。前者的思路是如果傳輸、存儲成本低于前端智能成本，則可以通過云中心統(tǒng)一分析處理;后者的思路在于網(wǎng)絡(luò)通信寬帶成本高，需要前端進(jìn)行智能分析再送回壓縮。 同樣，軟件定義攝像頭與海康的多種細(xì)分產(chǎn)品背后，其實是標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品帶來的高規(guī)格成本和多元化產(chǎn)品成本帶來的技術(shù)人員成本的權(quán)衡。 思路的差異，背后的實質(zhì)是微觀層面兩個企業(yè)競爭要素的差異。

　　通過梳理，我們認(rèn)為華為在安防領(lǐng)域競爭的優(yōu)劣具有如下幾個特點：

　　特點 1： 華為“上不碰應(yīng)用，下不碰數(shù)據(jù)”，具備較強(qiáng)的生態(tài)系統(tǒng)培育

　　華為聚焦于平臺， 比較不會觸及友商的利益。 2017 年 9 月，華為攜手東方網(wǎng)力、高新興、易華錄、商湯科技、依圖科技等公司成立中國平安城市視頻云合作伙伴開放聯(lián)盟。華為 CloudIVS 視頻監(jiān)控是兼容各類生態(tài)伙伴的算法和應(yīng)用的開放型云平臺，合作對象包括產(chǎn)業(yè)鏈上下游的生態(tài)伙伴和應(yīng)用伙伴。 在 2018 年華為中國生態(tài)伙伴大會中，華為攜手眾多合作伙伴，基于華為 CloudIVS 視頻監(jiān)控云，共同發(fā)布了面向平安城市公共安全視頻多應(yīng)用領(lǐng)域的聯(lián)合解決方案。 而傳統(tǒng)安防企業(yè)系統(tǒng)走軟硬結(jié)合之路，往往在系統(tǒng)優(yōu)化、文件格式上相對封閉，彼此兼容性較差。

　　特點 2：頂層設(shè)計能力強(qiáng)， 與通信領(lǐng)域結(jié)合，與華為云戰(zhàn)略協(xié)同

　　華為基于 ICT 領(lǐng)域的豐富經(jīng)驗、 超大規(guī)模聯(lián)網(wǎng)能力以及高效智能分析能力， 推出了視頻云概念。 隨著安防行業(yè)與云計算、大數(shù)據(jù)、通訊技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等 ICT 技術(shù)結(jié)合越來越緊密，華為具備較好的 ICT 基礎(chǔ)， 能夠較好地對安防行業(yè)進(jìn)行頂層設(shè)計，搭建資源整合、信息共享的業(yè)務(wù)架構(gòu)。作為一家端到端的解決方案商，華為還能提供服務(wù)器、存儲、路由器、攝像頭等 ICT 基礎(chǔ)產(chǎn)品，支持平臺軟件。華為在安防領(lǐng)域的布局思路， 依托通信領(lǐng)域的技術(shù)與資源優(yōu)勢， 圍繞公安實戰(zhàn)的大平臺。以無錫雪亮工程為例，建設(shè)方面由海康中標(biāo)， 攝像頭由海康提供，但視頻云平臺由華為的安防監(jiān)控云提供。?？?、大華等安防廠商在前端攝像機(jī)、后端錄像機(jī)等安防硬件設(shè)備有較好的優(yōu)勢，華為則在云平臺的搭建和大數(shù)據(jù)處理積累更深。

▲平安城市技術(shù)與通信技術(shù)協(xié)同

　　特點 3： 華為技術(shù)雄厚， 能夠較好轉(zhuǎn)化到安防領(lǐng)域

　　華為 H.265 編解碼壓縮格式的海思芯片，在 2014 年 IPC SoC 的國內(nèi)份額從 37.3%提升至 64%。目前，華為海思芯片在全球市占率達(dá)到 70%以上。在視頻監(jiān)控的編解碼等底層技術(shù)具備優(yōu)勢。此外，華為原本的網(wǎng)絡(luò)通訊、云服務(wù)在技術(shù)上有協(xié)同效應(yīng)，原本的技術(shù)積累可以應(yīng)用到安防領(lǐng)域。華為技術(shù)研發(fā)力量不僅可以支持安防業(yè)務(wù)，并且過去積累的技術(shù)很多可以承接到安防領(lǐng)域。

　　特點 4： 基于 ICT 業(yè)務(wù)，具有一定的客戶關(guān)系基礎(chǔ)

　　華為的 ICT 業(yè)務(wù)與安防行業(yè)一樣，具有 B2G 和 B2B 屬性。 華為在平臺、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲、虛擬化和云等各種 ICT 產(chǎn)品較全的產(chǎn)品線布局具有優(yōu)勢，其 ICT解決方案已服務(wù)于公安部、全國 32 家省級公安廳和 200 多個地市公安局。

　　華為進(jìn)入安防兩個主要挑戰(zhàn)，分別是行業(yè)理解深度和投入程度 。 除了上述幾個點特點之外，華為進(jìn)入安防面臨著兩大挑戰(zhàn)，第一個挑戰(zhàn)是解決方案覆蓋場景不如傳統(tǒng)安防企業(yè)，這反映著兩者目前對于行業(yè)的理解深度差異;第二個挑戰(zhàn)是產(chǎn)品品類不如傳統(tǒng)安防企業(yè)，這反映著兩者對于安防業(yè)務(wù)累計投入的人力、物力和精力上的差異。 我們認(rèn)為由于安防行業(yè)需求場景細(xì)分化的屬性，這種投入積累的差距，也是一種難以被繞過的“護(hù)城河”。

　　挑戰(zhàn) 1 ： 行業(yè)理解深度差異，且“上不碰應(yīng)用，下不碰數(shù)據(jù)” 也導(dǎo)致對客戶需求敏感度下降，“上不碰應(yīng)用，下不碰數(shù)據(jù)”也導(dǎo)致對于客戶需求有一定距離。 目前華為安防的額銷售團(tuán)隊智能聚焦于平安城市、智慧交通，而傳統(tǒng)安防企業(yè)能夠服務(wù)公安、交通、樓宇、校園、民用等。?？典N售團(tuán)隊、大華銷售團(tuán)隊， 對行業(yè)用戶需求了解深刻。 華為長期處于“被集成”的安防定位，行業(yè)理解相對不直接。

　　華為和傳統(tǒng)安防企業(yè)解決方案側(cè)重點不同，傳統(tǒng)企業(yè)覆蓋全而細(xì)，華為主打?qū)６??？怠⒋笕A作為業(yè)內(nèi)龍頭，需要覆蓋盡可能多場景，因此更多針對細(xì)分領(lǐng)域提出解決方案。華為從 ICT 跨界，解決方案的提出側(cè)重于解決用戶痛點，并在其中充分利用自身在 ICT 和云服務(wù)的優(yōu)勢。 僅從數(shù)量分析，?？倒倬W(wǎng)列示 64 種解決方案，大華官網(wǎng)列示 95 種解決方案，而華為官網(wǎng)僅列示 3 個公共安全解決方案。當(dāng)然官網(wǎng)數(shù)量不代表全部，但華為對于安防行業(yè)的理解與傳統(tǒng)安防企業(yè)尚有差距。

▲針對客戶難以統(tǒng)一指揮的痛點

▲針對視頻信息傳輸困難的痛點

　　挑戰(zhàn) 2 ： 產(chǎn)品覆蓋廣度差異， 銷售團(tuán)隊和技術(shù)團(tuán)隊規(guī)模相對有限。

　　安防是需要長期技術(shù)投入以形成積累的行業(yè)。 傳統(tǒng)安防企業(yè)針對各種細(xì)分場景，打造豐富的產(chǎn)品線。以?？禐槔a(chǎn)品品類超過 1 萬種，技術(shù)支持及研發(fā)團(tuán)隊人數(shù)超過 1.3 萬人，每兩年更新產(chǎn)品。根據(jù)官網(wǎng)列示，海康展示 244 種攝像機(jī)，大華展示 514 種，宇視展示 183 種， 與之相比，華為官網(wǎng)數(shù)得出的攝像機(jī)種類為 19款，且華為安防業(yè)務(wù)僅有千人規(guī)模， 技術(shù)支持和各省銷售力量都比較有限。

　　華為在積極擴(kuò)張安防團(tuán)隊規(guī)模， 并同時做了兩件事情： 1)計劃在 2018 年底前發(fā)布近一百款攝像機(jī); 2)“軟件定義”安防。 華為的“軟件定義”理念， 即用軟件來主導(dǎo)攝像頭的定義，使監(jiān)控攝像頭從單一功能變成多應(yīng)用聚合的平臺，實現(xiàn)分層智能、按需定義、持續(xù)進(jìn)化。“軟件定義”安防，也可能意味著較強(qiáng)的硬件支撐、通用型產(chǎn)品，意味著在性價比方面的妥協(xié)。

▲華為“軟件定義”安防概念

　　河姆渡 認(rèn)為，隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和科學(xué)技術(shù)進(jìn)步,社會對安防措施越來越重視,安防產(chǎn)品品種愈來愈多，技術(shù)升級也愈發(fā)頻繁。我國安防行業(yè)逐漸走向成熟，它給社會發(fā)展和人民經(jīng)濟(jì)生活帶來了更多的安全保障，安防已成為我國的熱門產(chǎn)業(yè)之一。在上一次安防行業(yè)由模擬到數(shù)字技術(shù)大轉(zhuǎn)折中，我國安防龍頭成功實現(xiàn)彎道超車，逐漸擠占了外資份額。未來在5G、AI等技術(shù)的加持下，安防行業(yè)仍將保持著高速增長率，但機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，尤其是以華為為代表的安防行業(yè)新秀能否一飛沖天，我們將拭目以待。