2018年：安防行业进入新一轮景气周期

显然，变革已经成为安防行业的时代主题。商业模式在变，盈利模式在变，行业参与者在变，消费者习惯也在变；大量新名词、新公司的涌现让传统老人们无所适从，今天的新人在明天到来之时也遇到了上述所提困扰。

1、AI芯片迭代加速，智能摄像头突破价格瓶颈

摄像头高清化与网络化产生海量数据，内嵌AI算法的智慧摄像头引领第三波行业替换浪潮。升级后的网络摄像头可做到画面信息清晰和实时传输，但也同时带来海量数据，因此，内嵌AI算法将将视频图像内容转化成能表达目标属性的结构化数据，再通过深度学习算法进行智能化分析在大数据背景下成为行业刚需，提高数据处理效率同时也能为不同场景提供丰富的数据挖掘应用。

智能化视频监控系统通常分为前端和中后端两种方案：(1)前端方案：AI功能集成到前端摄像头内可以直接对视频信息进行处理，直接分析再传输到后端；(2)中后端方案：由普通摄像头采集视频信息后传输到中后端，由智能服务器进行汇总分析。

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受制于成本原因，过去应用较多的为中后端智能方案。通过添加GPU等人工智能芯片和应用处理软件，后端智能NVR能实现特征提取、人体识别、人员检索等功能。前端摄像头由于容积、功耗等原因对芯片要求更高，单价较贵。但从长期来看，智能化向前端推进是必然趋势。首先，将AI集成到前端直接进行视频结构化，将大大减少了视频信息上传的网络带宽压力，便于安装易于系统集成；其次，前端智能化将增强实时性，解决时间延迟问题，提高反应速度的同时避免传输过程中的信息丢失，分析更精确。

目前，前端智能摄像头相较于普通摄像头价格较高，限制了智能摄像头的大规模应用和渗透率的提升。以海康威视的“深眸”系列为例，其产品均价在3500-5000元左右，而传统网络高清摄像头价格基本在1000元以下。智能摄像头高价格主要源于AI芯片的高成本，以深眸的双目摄像头为例，其中使用的NVIDIA的JetsonTX1芯片，市面售价在3000元以上。

回顾2017年，无论是国内还是国外，嵌入式AI芯片的研发都在如火如荼的进行，随着嵌入式AI芯片持续突破，芯片的选择和价格选择增多，性价比提高，未来智能摄像头价格有望显著降低。除了用于通用计算的英伟达GPU之外，谷歌在17年5月发布了可以应用于训练和推理的定制化的ASIC芯片的TPU2.0，移动端巨头华为和苹果也先后发布了搭载神经网络处理器的麒麟970(寒武纪)、和A11仿生芯片。此外，国内以计算机视觉技术起家的公司中，如商汤科技、Face++、云从、依图等公司也凭借自身的技术积累向上游芯片环节延伸。我们认为，AI芯片的持续突破将推动行业更快发展，结合摩尔定律，随着产品迭代，适用于智能摄像头的嵌入式AI芯片价格在未来有望降低，进而降低智能摄像头单价，提高智能摄像头渗透率。

2、智能化叠加雪亮工程引领行业开启新景气

上一轮景气周期为高清出货叠加平安城市

在上一轮安防发展周期中，在“平安城市”及“智慧城市”政策支持，以及高清技术迭代推动下，国内监控视频市场保持了高景气的增长态势。目前，我国高清和网络摄像头的占比正在快速提高，一线城市的视频监控也达到与海外发达国家相近的覆盖密度。视频监控系统作为“平安城市”和“智慧城市”建设的重要环节，在各级政府大力推进下，北上深等一线城市的治安视频监控摄像机投放已达到每千人40个或以上。

下一轮景气周期为智能出货叠加雪亮工程

高清化和网络化摄像头一方面大大提高了画面信息的清晰度和传输实时性，满足了安防监控“看得清”的需求；但另一方面，高清化带来了海量数据，非结构化的海量数据大大增加工作人员负担，对数据处理技术要求提升；此外，监控点位的增多，也使视频监控“看得懂”需求日益强烈。

前端摄像头智能化，增强事前处理能力成为行业刚需。将视频图像内容转化成能表达目标属性的结构化数据，再通过深度学习算法进行智能化分析在大数据背景下成为行业刚需，提高数据处理效率同时也能为不同场景提供丰富的数据挖掘应用。

智能摄像头渗透率提高，打开安防市场增量空间。智能摄像头短期应用刚需主要在于以安全为核心的公安、交通等政府部门；从长期来看，随着物联网应用逐步落地，以及AI芯片价格的降低，智能摄像头有望从政府延伸至企业、公共机构等其他领域。由于智能化前端产品相对传统产品单价更高，随着智能产品渗透率的提升，将为行业打开传统产品之上的增量空间。

“雪亮工程”推动视频监控网络下沉，引领行业新周期。“平安城市”和“智慧城市”建设促进了一二线城市监控覆盖率提高，然而在三四线城市及乡、县地区，视频监控摄像头覆盖率仍极低，提升空间巨大。“雪亮工程”是以县、乡、村三级综治中心为指挥平台，从而实现治安防控网络下沉，达到“全覆盖、无死角”。2016年6月，全国第一批50个公共安全视频监控建设联网应用工作示范城市先行先试，各试点已经在大面积建设实施中。根据中国信息中心报道，2017年全国各省区申报“雪亮工程”重点支持城市(区)共有52个单位。

“雪亮工程”建设过程中，从前期的前端监控摄像头布点，到后端的监控平台系统以及解决方案的提供，都需要安防企业的深度参与。从中国招标网的中标项目信息来看，目前，“雪亮工程”多以县镇、和乡镇级政府为单位进行项目的公开招标，中标企业将全程参与工程建设，从前期前端硬件布点、平台搭建到后期的运营维护。据中国招标网信息，每个乡级区域的平均投资额约为350万元，县级区域投资额约在3500万-5000万之间，而全国共有将近3000个县，我们认为，“雪亮工程”的推进对安防企业来说将是一个千亿级别的蓝海市场，推动行业新一轮景气周期。

3、摄像头的角色在变化，拓展行业应用边界

摄像头的角色在变化

随着计算机视觉技术的提升，以及场景化数据对于实现“AI+”行业应用的必要性增加，摄像头作为场景数据的重要输入口，其功能不再仅限于数据的采集，更为重要的是体现于对情景数据的处理和分析上。获得技术赋能的摄像头，其角色也在不断变化，从单一的视频监控，延伸到支付、监测、识别、搜索等，成为各行各业的通用。

计算机视觉技术突破，拓展摄像头应用边界

以人脸技术为主，视频识别技术目前已经取得阶段性成果，并进行各领域的商业化探索。以摄像头为载体，视觉分析技术的进步，使更多的应用被挖掘，如：(1)物体监测：通过对图片中的物体进行识别，完成图像内容分类/定位，已应用于公共交通和安防领域；(2)人脸识别技术：包括人脸主要特征定位、人与身份证匹配、人物面部属性及情绪感知等，主要应用于金融、安防等领域；(3)文字识别:基于图片识别其中的文字内容，例如信用卡识别、发票识别、车牌号识别等；(4)基于视频内容的搜索、内容标注、社交网站同类事件视频分类；(5)人脸/人体监测，基于视频流中的人脸/人体监测、追踪，以及手势监测；(6)自动驾驶中的行车道探测，定位和导航等。

目前，基于摄像头的“刷脸”移动支付，以及无人驾驶ADAS系统应用已日渐成熟，未来在医疗影像处理、现实增强交互等领域也有巨大发展潜力。摄像头将成为智能化时代下通用于，如金融、新零售、无人驾驶等，各个应用场景下的数据入口，而不仅仅限于安防监控领域。

实例：AmazonGo新零售场景下，摄像头成为客户消费全流程的核心。

当消费者进入商店，摄像设备首先会对其进行面部识别，并传回至Amazon用户人像数据库中进行比对。而商场中每一件商品都配备重力感应器与传感器，通过摄像设备捕捉消费者的行为及手势，并准确识别其拿起的商品信息，同时采集消费者离开货架后的图像共同传送至信息中心。计算机根据比对结果，与每一件商品所传输的重力感应信息结合来共同判断消费者是否进行购物，并不会产生延迟。商店中摄像头进行人物定位追踪。在客户准备离店时，扫描器能扫描并记录消费者购买的商品，同时与摄像头采集的数据进行二次确认，并在其消费账户完成扣费任务。摄像头在其中完成了客户身份识别、商品信息识别、客户手势识别、定位追踪、商品与客户匹配，最后到支付扣款的消费全流程。

实例：Tesla当智能摄像头成为自动驾驶慧眼

特斯拉的摄像头作为实现自动驾驶的慧眼，是实现智能预警、识别类ADAS功能的基础。车载摄像头作为路况视觉影像收集的基础硬件，包括车道偏离预警(LDW)、前向碰撞预警(FCW)、交通标志识别(TSR)、车道保持辅助(LKA)、行人碰撞预警(PCW)、全景泊车(SVP)、驾驶员疲劳预警等众多功能等在内的智能辅助驾驶功能均需借助摄像头，因此摄像头的性能和配置将直接影响无人驾驶功能的实施。目前，特斯拉Autopilot2.0的硬件系统需要配置8个摄像头，单车多摄像头正在成为为未来无人驾驶配置的趋势。特斯拉的无人系统驾驶将模拟现实路况，测算道路宽度，判定前后车辆间距，并根据系统设定参数进行无人驾驶。由摄像头搜集的“短视频”将被公司后台搜集形成实时路况图示并根据道路分叉路况和交通等待时间规划最佳线路。

4、视频分析实时性，开启C端新商业模式

智能视频分析提高数据分析处理实时性

智能视频分析(IntelligentVideoAnalysis，IVA)技术是采用计算机视觉方式，在几乎不需要人为干预的情况下，直接通过对摄像头拍录的图像序列进行定位、识别和跟踪，并在此基础上直接进行分析和判断目标的行为，不需要将数据传输到后端再做处理，解决了时间延迟问题，从而做到既能完成日常管理，又能在异常情况发生的时候及时作出反应。

在视频监控应用中，IVA主要应用在两大方面：第一类是基于特征的识别，主要以车牌识别、人脸识别为核心代表的智能识别技术。另一类则是行为分析技术，包括周界防范、物品遗留丢失检测、人员密度检测、自动追踪、人数统计、轨迹追踪、异常行为监测等。

实时性的特征识别和行为分析，开启C端新商业模式

智能化视频监控尤为适用于对实时性有较高要求的民用安防市场，达到“事前预警”的效果。

对于家庭端，随着安防智能化落地，视频监控设备从最初的被动监控演变为主动的实时观看。通过智能分析，同时借助人脸识别、红外感测等技术，家庭端安防产品逐步从单纯的安全功能迈向消费对象的向个人价值的满足和分享方向发展，除了安全监控之外，还可以为用户提供老人看护、婴幼儿看护、宠物看护等服务，社区、幼儿园、养老院等均成为重要应用场景。对于商铺端，基于智能化，以及大数据、云存储等相关技术，可以进行实时客流统计、广告推送、即时视频分享等功能。视频监控的升级应用可以满足商用客户提升店铺经营和管理水平的更高层次需求，推动传统门店转型升级。

目前C端市场还处在萌芽期，普及率较低，商业模式及生态链的整合尚未明晰，随着消费升级，民用安防市场有望得到快速发展。2017年，国内安防产品和技术民用化势头日趋明显，厂商纷纷推出了针对民用的安防产品和家庭安防解决方案，从市场反响来看，家庭安全越来越被大众所重视，C端安防产品也越来越被关注和接受，智能摄像头应用深化将会拓展民用安防市场范围。

5、研发实力结合资本力量，行业集中度再提升

龙头集聚资本力量，市场份额逐步集中

根据市场研究机构IHS发布的2016年度“TheworldMarketforCCTVandVideoSurvillanceEquipment”统计报告，中国企业海康威视、大华股份和宇视科技分别占据第一、第二和第八位，全球市场占有率分别为19.6%、7.5%和1.8%。继海康威视和大华股份之后，宇视科技拟被千方科技收购，也将进入A股市场。

行业内已上市的大公司，更具备资本实力，有利于在智能化趋势下抢占先机。在智能化安防产业拐点下，厂商需要提供综合解决方案，其中包括前端感知硬件、后端存储平台、智能分析、行业应用的融合以及技术创新，这大大提升了行业的技术门槛，以及行业内企业在研发上的投入要求。比如海康威视，公司作为行业龙头，公司研发人员超过9000人，2016年公司研发投入占比7.62%，由于营收体量巨大，研发投入绝对值达到24.33亿，放眼全球来看，如此体量的研发投入也具有高竞争力。高额的研发投入保证了公司产品始终处于前列，同时能够不断满足行业应用市场多样化的业务需求，打开了诸多重点行业应用市场的巨大空间。

技术门槛提升、应用领域细分，行业集中度提升。在传统安防项目中，安防厂商提供的是通用型产品及解决方案，拥有区域性渠道、工程商优势的安防厂商依然拥有较大的长尾市场，市场形成“行业龙头+区域性厂商”的格局。但是在智能化安防产业拐点下，企业需要提供综合解决方案，其中包括前端感知硬件、后端存储平台、智能分析、行业应用的融合以及技术上的创新，这大大提升了行业的技术门槛，传统的通用产品及平台也不能够满足行业应用市场多样化的业务需求，冲击了众多区域性的中小安防厂商。资本集聚+研发优势+规模效应+综合实力，使安防行业一二线厂商的市场份额进一步扩大，在行业整体高景气背景下，获得更高的利润弹性。