建设部招标网 官方网站,凡科互动游戏玩高分技巧,做别墅花园绿化的网站,做网站销售需要注意的来源#xff1a;智东西近年来#xff0c;安防是一个快速增长的行业#xff0c; 过去十年#xff0c; 复合 17%的行业增长率证明了行业的持续性#xff0c;龙头份额提升持续获得超越平均的增速。 根据历史数据#xff0c; 2008 年至 2017 年#xff0c; 十年内中国安防行… 来源智东西近年来安防是一个快速增长的行业 过去十年 复合 17%的行业增长率证明了行业的持续性龙头份额提升持续获得超越平均的增速。 根据历史数据 2008 年至 2017 年 十年内中国安防行业产值从 1605 亿元增长到 6480 亿元 十年复合增长率达 17%。 其中安防产品占安防行业规模约 3~4 成 2017 年中国安防产品产值约 2000 亿元。并且我国的海康威视和大华股份已分别占据全球安防企业的第一名和第三名。展望未来在AI、5G等技术的加持下国内安防增速将继续保持双位数以上约为全球增速的两倍。 根据十三五规划 2020 年我国安防企业总收入预计达到 8000 亿元年增长率约 10%。根据智研咨询预计 2020 年将达到 9952 亿元 2016~2020 年复合增长率约 15%。同样根据智研咨询预测 2016 年全球安防市场产值约 2376 亿美元预计 2020 年达到 3150 亿美元复合增长率约 7%。在安博会召开之际本期的智能内参我们推荐来自兴业证券的研究报告从多个维度看安防的发展史分析预测AI时代安防行业的变化和发展最后重点比较行业新秀华为和行业龙头的模式区别。以下为本期智能内参整理呈现的干货赛道优质的行业安防是一个赛道优质、格局清晰的行业。 十年复合 17%的行业增长率证明了行业的持续性龙头企业份额提升、利润增长 行业赛道优质。 行业龙头强者愈强 份额上升的同时不断横向拓展新业务行业集中度不断提升。1、 快速增长国内产值已达2000亿回顾过去十年 复合 17%的行业增长率证明了行业的持续性龙头份额提升持续获得超越平均的增速。 根据慧聪安防网的历史数据 2008 年至 2017 年 十年内中国安防行业产值从 1605 亿元增长到 6480 亿元 十年复合增长率达 17%。 其中安防产品占安防行业规模约 3~4 成 2017 年中国安防产品产值约 2000 亿元。▲08 至 17 年中国安防行业产值 CAGR年复合增长率 达 17%▲07 至 16 年中国安防行业工程产值 CAGR 达 17%展望未来国内安防增速继续保持双位数以上约为全球增速的两倍。 根据十三五规划 2020 年我国安防企业总收入预计达到 8000 亿元年增长率约 10%。根据智研咨询预计 2020 年将达到 9952 亿元 2016~2020 年复合增长率约 15%。同样根据智研咨询预测 2016 年全球安防市场产值约 2376 亿美元预计 2020 年达到 3150 亿美元复合增长率约 7%。▲2016 年我国安防行业收入分布▲国内安防市场产值 2016~2020 年 CAGR 约 15%2、视频监控是安防行业竞争的主战场国内视频监控占全球视频监控市场四成 是安防领域竞争的主战场。 根据 IHS 数据 2017 年全球视频监控市场空间约 425 亿美元增速 11.5% 其中视频监控产品为 168 亿美元占比约四成。以区域划分国内视频监控市场占全球约四成。根据中国报告大厅数据 2010 年至 2017 年我国视频监控市场规模从 242 增长至 1142 亿元复合增长率超过 24%。 2016 年国内视频监控约 1000 亿元 安防行业的其他类产品市场规模为实体防护 440 亿元左右出入口控制 280 亿元左右防盗报警 160 亿元左右安检排爆 110 亿元左右其他类安防产品 80 亿元左右。▲国内视频监控市场规模 CAGR 超过 24%▲各视频监控应用占比网络摄像机比重不断提升模拟凭借价格优势保有市场。目前网络监控摄像头占比约六成。 网络视频监控解决方案布线简单、传输距离远、便于数字化分析等优点逐渐取代模拟摄像机。 随着网络摄像机不断升级和优化其占比还会继续提升。 模拟摄像机主要凭借价格优势保有部分市场。随着网络摄像机进一步智能化由于上游芯片已经集成部分基础智能功能的基础 安防厂商能以较低成本提供具备基础视频内容分析功能的 IPC 因而市场上一般的 Smart IPC 已经能在特定场景完成简单的环境侦测、物品检测等功能。▲全球视频监控设备市场规模▲国内监控摄像头出货量万个3、强者愈强泛化行业边界开拓目标市场安防龙头强者愈强集中度不断提升。 安防行业快速增长的期间伴随着龙头业务纵深发展 2008 至 2017 年这十年海康威视营收增长了 23 倍大华股份营收增长了 29 倍十年复合增长率均超过 40%。其他上市公司复合增长率约 26%均高于行业平均 17%。 根据中国安防网数据 2015 年至 2016 年我国安防生产商从 8400 家降至 7000 家营收过亿的企业从 1%提升至 9%营收 1000 万以下的企业则由 97%降至 56%。▲08 至 17 年海康、大华营收 CAGR 超 40%▲10 至 17 年其他上市安防公司 CAGR 达 26%▲海康、大华全球视频监控市场份额▲国内视频监控市场格局分布▲全球安防企业前 20 名营收单位亿美元▲as 安防行业前 50 名营收比例 以区域划分▲as 安防行业前 50 名企业数量以区域划分▲安防视频监控产业链以海康为例龙头企业在全球视频监控市场规龙头地位进一步巩固。 根据 IHS 报道 2016 年海康在全球视频监控领域的市占率进一步提升至 21.4%。从分类来看监控摄像机市场份额 24.2%模拟监控摄像机 23.9%网络监控摄像机 25.6%录像机 25.3%。 此外该公司正继续加强其在欧洲、中东和非洲的领先地位 CCTV和视频监控设备的市场份额达到 14.9%。该公司美洲市场的份额为 8.5%名列第二。▲海康威视视频监控细分产品全球市占率稳步提高海康、大华营收增速领跑市场的重要因素之一是产品线不断拓展潜在目标市场TAM迅速打开。 龙头企业不仅抓住了前两波技术创新和模式创新而且不断增加自身产品线开拓 TAM。 海康起家于后端的板卡供应商 2004 年切入后端设备 DVR 2007 年开始布局前端摄像头 2012 年提出 IVM 可视化管理理念直到2014 年才单独披露中心控制设备营业额产品线覆盖日益齐全后提出一体化解决方案 2013~2015 年实现了解决方案转型。如果仅看后端设备最近十年海康后端产品营收复合增长率为 17.2%与行业平均相似但考虑了前端及中控设备开拓海康十年复合增长率为 38.7%。 大华类似起家于板卡先切入 DVR 2008年上市并拓展前端 2014~2015 年提出 9 大行业 114 个解决方案的发展战略变革。相似的 大华 2010~2016 年后端复合增长率 24%安防业务复合增长率43%。垂直布局安防产业链横向拓展以视频为核心的物联解决方案开拓新业务。 海康、大华过去通过垂直布局安防产业链、开拓业务范畴实现快速增长启发我们要重视安防行业边界的泛化、重视龙头企业创新业务的推进。人工智能助力视频监控升级的同时安防龙头凭借计算机视觉应用开拓新市场安防行业边界逐渐模糊从传统的公安、交通、楼宇的视频监控到新兴的民用市场、 AGV、无人机、汽车 再到大华提出的“以视频为核心的智慧物联解决方案”、或者海康提出“以视频为核心的物联网解决方案提供商”。 龙头企业基于原有竞争力基础具有强大的横向业务开拓的能力。 未来 AI 助力安防主业升级的同时 新兴业务有望打开安防龙头进一步增长的空间。仍有巨大增长空间为什么说长期看安防成长逻辑不变因为从宏观到微观行业有四个增长动力 GDP 增速、城镇化速度、安防行业升级、公司业务拓展。长期成长逻辑是安防行业增长的基本盘行业智能化升级与公司 AI 及创新业务布局再次加码。为什么说短期仍然景气政府对于安防的需求是持续且刚性的平安城市向下渗透雪亮工程衔接乡镇通过梳理政府投资预算和雪亮工程落地项目判断安防短期仍然景气。还有什么增量可以挖掘国内安防市场逐渐成熟安防出海成为必然趋势。海外市场尚有进一步开拓的机会国内安防企业具有相对竞争优势。1、长期增长行业升级是主推力龙头企业横向拓展强安防的增长从宏观层面到微观层面进行分拆可以定性归纳为四个要素。 安防行业重要的应用市场包括政府、交通、楼宇等大多属于项目制 与经济增长、城镇发展息息相关。 我们定性角度来分析安防龙头企业增长来源可以认为 GDP增速、城镇化速度、安防行业升级、公司业务拓展贯穿其中的是中短期内政府预算的波动。 我们可以通过判断这些要素的持续性从而判断安防行业增长的持续性。▲安防行业增长来源划分安防行业的宏观层面保持增长基础长期发展趋势不变。 宏观层面看 GDP 和城镇化率将维持一定增速。 2017 年我国 GDP 增速为 6.9% 2018 年上半年为 6.8%。中国经济增长是国内安防市场规模增长的底层基础合理假设下我们国家 GDP未来将会维持一定增速的平稳增长。 我国统计的城镇化率以人口城镇化为基础过去十年我国城镇化率快速增长。尽管城镇化率与 GDP 增长有重复计算的嫌疑我们仍然认为这十年内城镇化率对安防行业的增长仍然有较大的促进作用。城镇面积的延展、城镇常住人口数量的增长直接增加治安、 交通的压力增加办公楼宇、 小区的数量安防需求也相应增加。 2017 年我国城镇化率为 58.5%同期印度 33.1%、德国 75.5%、法国 79.8%、美国 81.8%、巴西 85.9%、日本 93.9%。未来我国城镇化率尚有进一步提升空间。▲我国 GDP 增速▲我国城镇化率中观层面行业升级仍然是安防未来十年的主要因素。 过去十年我国安防行业年均增长 17%。这个过程中安防行业经历三个发展阶段数字化、高清化、网络化/智能化从原本的本地模拟视频监控架构到目前的高清数字视频解决方案前端从模拟摄像头到 IPCDVS后端由 DVR监控终端到 NVR视频综合平台这个过程行业逐渐下沉产生针对不同应用场景的细分解决方案 满足客户差异化需求。我们认为行业会不断发展和进步 安防 AI 推动行业进一步升级安防与城市其他信息整合共建城市资源管理平台将推动市场空间继续增长。▲海康威视招股说明书2010视频监控架构▲海康威视官网2018所示平安城市解决方案微观角度分析业内龙头具有极强的横向业务拓展能力。 正如在第一章节所讨论行业格局的分析 海康、大华营收增速领跑市场的重要因素之一是产品线不断拓展。最近十年海康威视后端产品营收复合增长率为 17.2%与行业平均相似但考虑了前端及中控设备开拓海康十年复合增长率为 38.7%。 现在看未来海康、大华等龙头企业不仅在 AI 产品积极布局同时也在开拓民用市场、无人机、AGV、汽车电子等创新业务龙头具有较强的横向业务拓展能力。▲安防龙头具有较强的横向业务拓展能力2、短期需求治安需求持续且稳定雪亮工程增量效应明显平安城市向下渗透雪亮工程衔接乡镇国内视频监控渗透率仍有较大空间。 根据中国报告大厅数据我国城市监控摄像头数量最多为北京 115 万个上海 100万台二线城市摄像头数量在 5~10 万个之间三线城市在 5 万个以内。北京千人均摄像头 53 个每平方公里 71 个。我们估计国内三线城市摄像头密度低于 10个/千人面积低于 10 个/平方公里。平安城市向下渗透雪亮工程衔接乡镇未来安防行业仍然有较大空间。▲2017 年全国部分城市监控摄像头数量▲2017 年全国部分摄像头人均摄像头、摄像头面积平安城市的安全效果、社会效益和经济效益很大程度依赖于政府投资。 根据 IHS,平安城市项目投资期可以分为三个阶段1第一阶段视频监控只覆盖关键场所具备基本的指挥控制设备城市刚开始建 ICT 基础设施。这阶段通过政府投资可以显著提升效益。2第二阶段视频监控基本覆盖城市主要场所先进安防技术和智能分析被应用于其中。这阶段项目发展方向较难达成共识持续投资的边际效益下降。3第三阶段视频监控几乎覆盖整个城市向数据共享、预测技术和其他智能技术升级。这阶段政府投资会使安全结果进一步提高最后趋于稳定。我们认为按此标准我国平安城市处于二三阶段之间由于我国国土面积辽阔、人口众多平安城市下沉至乡镇进一步发展“雪亮工程”在安全效果的基础上 将开始逐渐兼顾社会效益和经济效益。▲IHS 量化平安城市项目的四个指数▲政府投资 vs. 安全效果随着“推进农村‘雪亮工程’建设”被写入中央一号文件各省市积极推进安防设施建设。 雪亮工程是以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。“雪亮工程”与“平安城市”所采用的技术、产品、解决方案都比较一致主要区别在于业务逻辑从作战属性转向服务属性平安城市侧重于破案雪亮工程则侧重于群防群治、公共安全、巡防、环境监控等。此外平安城市使用公安的视频专网雪亮工程的组网方式则是使用民用网络。雪亮工程 2016 年在山东与四川部分城市开始试点 2017 年在全国 29 个省市展开 2018 年进入建设高峰。中央中治办同发改委、公安部等在全国确立 45 个示范城市区和首批53 个重点支持城市区。2017 年我国安防类千万项目市场规模约 423.65 亿元同比翻倍。 根据 ITS114不完全统计 2017 年我国安防政府需求类视频监控与雪亮工程千万项目市场规模约 423.65 亿 同比增长约 136.86% 项目数 705 个千万项目平均投资额约为 6008 万。 2017 年亿元安防类项目中“雪亮工程”项目共 8 项占比 9.41%项目总金额 28.50 亿元。“雪亮工程”项目市场开始爆发并成为平安城市建设市场新的增长点。 该市场参与者主要分为通信运营商、安防企业、智慧交通企业、地区性工程商。通信运营商仍然是政府安防类项目拿单的主体。 目前国内许多大型的平安城市、轨道交通项目都是由电信运营商承包然后分包给工程商负责建设。实际上 2017年安防类大单仍然以运营商占大头。实际上 2005~2006 年开始电信运营商携带规模、网络优势强势介入安防行业中小安防工程商受到较大冲击。 2009~2012年逐渐鼎盛 三大运营商为视频监控这个产业贡献了覆盖面积广且业务模式成熟的运营及视频监控应用。此外电信运营商在安防项目中形成了租赁建设模式项目建成后以租赁方式交给用户使用运营商分期收回建设费用并提供后续维护和运营。安防企业解决方案转型见效大华股份拿单更积极。 2013 年以后电信运营商慢慢淡出总包专注于网络传输领域安防企业则积极进行解决方案转型。为了拓展项目集成市场海康威视成立了杭州海康威视系统技术有限公司大华股份成立了浙江大华系统工程有限公司通过此类系统集成公司拿单。 2017 年二者在安防项目上均有优异表现大华股份拿单占比最高。此外易华录、海信网络科技等智能交通企业凭借在智能交通领域的积累也参与公共安全和平安城市建设市场拿单。 这类企业往往没有安防设备生产能力。易华录在 2017 年最大的德宏州项目 3.45 亿元根据招标网信息设备基本来源于第三方安防企业。▲2017 年我国安防平安城市项目市场份额▲2017 年我国安防平安城市项目分布亿元▲2017 年我国安防亿元以上项目区划划分权重为金额统计总额为 265 亿元▲易华录中标的德宏州党政军警民合力强边固防数字边防建设项目部分清单截图3、 海外市场安防龙头全球布局横向开拓市场国内安防企业走出国门在全球安防市场进行布局。 国内企业通过建立分公司、寻找当地大的代理商和渠道商等方式率先进入海外市场。 据 as Research 数据显示中国安防企业在海外市场的布局已覆盖全球大部分地区。根据 IHS 统计 2015年海康威视在全球的市占率为 19.5%但在海外市场不含中国市占率仅有9%。海外市场还具有进一步开拓的空间。▲全球视频监控产品市场地域分布▲中国安防企业外销地区占比中国安防龙头厂商具有相对竞争优势。 1、国内龙头大厂的品牌建设经过多年的积累和沉淀逐渐得到客户认可。 2、国内安防企业在销售费用积极投入拓展海外市场渠道和项目市场。 3、国内产品与发达国家的产品相比具备成本竞争优势中国享受工程师红利并且拥有更加勤劳的民族特性具备开拓精神。美国和西欧市场规模大且成熟项目市场进入难度高美国安防行业保持稳定增长趋势出入口控制及门锁类发展较快。根据前瞻产业研究 2015~2020 年美国安防行业市场复合增长率约 6.1%整个安防行业收入预计达到 1036 亿美元。根据 Freedonia Group 数据2014 年美国安防产品市场约 115.5亿美元。美国市场在出入口控制类产品证卡系列、生物识别、主板系列及其他集成类产品 和智能锁的发展速度和市场份额远远高于其他类视频监控、报警运营等板块。市场相对成熟 高端品牌更受青睐。 美国市场组成包括制造企业、安全服务提供商、集成商、投资商、分销商等其中制造企业占总市场的一半以上。 在美国安防市场的品牌意识较强 客户对安防产品及服务的要求高高端的运营服务公司更受用户欢迎。目前 产品企业类诸如博世、佳能、泰科、安讯士等服务类企业诸如 ADT 等品牌高端、渠道成熟占据了美国主要市场份额。▲美国安防行业市场规模亿美元▲美国安防产品市场规模亿美元▲美国安防市场主要供应商▲美国安防市场十大集成商西欧安防市场规以德国、英国、法国为代表。 欧洲市场以单一市场为主各国以自己的市场为中心重视产品质量对新产品接受度较高。 根据欧洲国土安全研究机构 Homeland Security Research 预测 2015~2020 年欧洲国土和公共安防市场规模增速由 3.5%提高至 13.4%其中包括监控系统、防盗报警、门禁控制系统和软件在内的家庭和个人安防需求复合增速高达 17.1%。德国的博世、瑞典的安讯士在西欧具有较高份额。新兴市场安防市场成长较快存在较多开拓机会巴西安防市场依赖于进口中国企业具有一定的开拓前景。 近年来巴西安防市场增速保持在 10%~15%政府每年为此投入较高经费。巴西 70%以上的安防产品依赖于进口美国安防设备制造商占了 50%此外还有以色列和日本产品。 中国企业制造的视频监控设备、生物识别类的出入口控制设备、报警系统和车辆监测系统也是当地的热门产品。巴西本国的安防产品集成商、分销商通常是中小规模的公司缺乏经济和研发能力来更新产品、技术升级难以掌握核心技术但凭借与当地政府、金融机构更密切的关系公关大型项目。在巴西取得成功的国外公司都与其代理商和分销商合作密切大力投资市场开发产品推广和人员培训。▲巴西安防行业市场规模亿美元▲各类产品在巴西的前景俄罗斯中国安防企业的重要市场。 安防领域进口需求高中国是重要出口国之一。在安全领域俄罗斯的进口产品份额从 50%到 95%不等。专家预计高达 80%的访问控制大约 50%的入侵和火灾警报以及超过 95%的闭路电视(CCTV)系统都是进口。此外本地制造的设备通常包含 60%至 95%的进口组件。高科技解决方案来自中国、台湾和韩国。高级系统都是从美国、欧洲(英国、德国、法国、意大利和波兰)、日本和以色列等国家进口但这些系统的大部分组件来自中国。事实上 2018 年俄罗斯世界杯 12 座球场中有 7 座球场的视频监控设备是由海康威视供应。▲俄罗斯安防市场规模亿美元▲俄罗斯安防应用领域印度安防市场保持快速成长 IPC 逐渐渗透。 根据 IHS 报告印度的视频监控设备在 2013 年第一次超过 3 亿美金。根据 Goldstein 研究印度视频监控设备在2016 年达到 8.5 亿美金并且会以 33%的复合增速增长到 2024 年的 50 亿美金。 印度市场主要分布区域以印度北部地区为主模拟和数字化混合解决方案仍然被广泛应用产品尚以模拟产品为主。不过伴随着 IPC 价格下降 IPC 渗透率也在提升。▲印度安防市场印度尼西亚安防需求快速增加。 随着城镇化率、公共安全问题增加以及政府基础设施及交通项目推进印度尼西亚对于视频监控的需求不断增长。根据6Wresearch 的报告印度尼西亚的视频监控设备市场在 2022 年将达到 2.03 亿美元。由于模拟视频摄像头在印尼仍有较好的性价比仍然占据市场的主体。泰国 东南亚主要安防市场之一进口比重较大。 近年来泰国安全意识提升在公安、交通、金融、楼宇、 零售等领域对安防设备有着大量的需求。 泰国占东盟总安防产品市场 30%年需求量约 40 亿元人民币 是为东盟安防市场的主要市场之一。泰国的安防市场和越南有些类似都主要依赖进口。 海关统计泰国每年从中国进口的安防产品超过 8 亿美元未来呈 20%左右的成长趋势。南非 进口依存度较高。 南非安防市场对进口安防设备依存度极高欧美、日韩知名品牌比较受欢迎中国产品具备性价比优势。根据美国联合市场研究机构南非 IP 视频监控及 VsaaS 市场在 2020 年有望达到 5180 亿美元2014~2020 年复合增长率为 16.1%。 IP 监控系统在南非全国范围内的安装率会越来越高。安防是 AI 的最佳落脚点 AI 是安防升级的新浪潮人工智能与安防相结合催化行业进一步升级。 安防领域将成为人工智能投资的重要领域。安防 AI 竞争要素可以分为算法、算力、数据、产品、工程和方案。对于这六点不同竞争基因的企业进行安防 AI 侧重点有差异。人工智能在安防的渗透将从后端开始向前端延伸。人像大数据平台等中心控制产品市场竞争侧重点在于算法后端市场将是一个分享的市场。未来前端市场的渗透依赖于芯片成本的下降前端市场的想象空间更宽广。安防行业几次大的转折体现了技术创新——模式创新——技术创新的更迭周期。第一次转折是技术创新安防迎来了数字化、网络化的浪潮安防企业争取的是外资的市场份额。 在 2010 年之前安防行业以模拟产品为主外资大厂如安讯士、霍尼韦尔、索尼、松下等具备模拟产品技术优势对数字化产品投入较为保守。国内厂商则积极投入。当技术路径转变时国内龙头实现弯道超车 2011 年海康威视即成为了全球视频监控市占率第一名。第二次是模式创新安防进入了解决方案转型时代安防企业吸收的是集成商的利润。 海康威视 2009 年开始布局 2012 年提出 IVM 可视化管理进行解决方案转型。 解决方案时代安防龙头企业开始提供从前端到后端的整套产品并且兼具了制造商、集成商和工程商的能力能根据客户需求制作应用模块 提供产品及解决方案压缩了产业链使得纯粹的渠道商、集成商空间被一定程度压缩。单纯监控摄像头的价值量有限但作为安防解决方案整体价值量空间大幅提升。以深圳龙岗区雪亮工程四期项目基础部分EPC 总承包为例深圳电信中标总计 3.8 亿。招标内容包括 6500 个高清视频监控点、40 个高清卡口车牌识别、1000个二三类摄像头联网、 75 个科技围合小区建设、 10 个派出所市电增容建设此外包括配套的基础网络光纤、管道、供电及相关设施。项目为交钥匙工程承包方需要负责方案设计、概算编制、设备采购、施工等。 由此可见项目的价值量比纯粹售卖硬件高得多。第三次回归技术创新进入安防 AI 时代整个安防产业的价值量提升。2016/2017 年以来带有深度学习功能的前后端产品不断推出后端人像大数据平台已然开始渗透行业价值量被大幅度提升。 技术创新成为这一轮主导的竞争要素具备交付智能化产品和方案的厂商将脱颖而出。这轮技术创新主导下 也存在着一定的模式创新。 AI 主导下分化为侧重边缘节点的海康大华模式和发力云服务的华为模式。 这是因为行业层面上的竞争要素是技术创新 但两类企业在微观层面的竞争要素分布具有差异。▲安防行业发展史1、安防 AI 竞争需六个要素后端产品率先渗透宇视科技研究院院长谢会斌提出安防 AI 包括六个要素 算法、算力、数据、产品、工程、方案。我们认为这六个要素前三者算法、算力、数据反映着培育 AI的基础 而后三者产品、工程、 方案则是传统安防的护城河。 六要素的结合将凝聚成安防行业在人工智能化阶段的竞争力核心。安防从产品到解决方案再到人工智能化“软件”行业属性不断加强。 安防行业从产品、工程向方案转型的过程中依附于视频监控设备的平台、应用等软件价值逐渐凸显。 安防龙头凭借整体架构设计能力和平台应用开发的软实力针对场景定制化深度服务客户竞争原本集成商的市场空间并提升产品盈利能力。解决方案转型过程中安防行业已经从硬件行业向软硬结合转变人工智能化将进一步强化安防行业“软件”的属性。 因此完成解决方案转型的龙头企业享受的不是监控摄像头制造厂的估值构建起安防人工智能壁垒的企业未来也将享受软件企业的溢价。▲安防行业发展阶段现在的人工智能与十年前提的安防智能化有何区别 需要区分两种安防智能化深度学习才是解决痛点的关键。 第一种安防智能化即传统意义上的视频内容分析VCA。 业内龙头诸如海康早在 2005、 2006 年就开始提及安防行业智能化然而彼时的视频内容分析技术基于计算机视觉采用背景建模与目标跟踪技术背景分离发展成目前的智能网络摄像机能够完成特定的视频内容分析诸如行为分析、异常侦测等这些功能被集成在 IPC SoC 中不需要额外增加人工智能芯片因此成本低、普及快。第二种安防智能化需要基于深度学习。 2013、 2014以来的安防智能化概念基于深度学习在识别率和反应速度上有显著提升应用场景更得以拓展。基于深度学习的产品在 2016、 2017 年以来才逐渐落地 这些感知型设备不仅能提取视频的结构化信息进行语义描述而且能够部分模仿人们进行深度思考和判断大大解决行业痛点。 这些产品往往需要加入协处理芯片或GPU 等深度学习芯片成本高推广慢。为什么说安防行业是人工智能的第一落脚点 我们认为主要归因于安防行业三个特质 1、具备孕育 AI 的沃土深度学习算法的成熟、 GPU 等人工智能芯片的强大算力、海量数据基础 2、庞大非结构化数据的行业痛点传输、存储、人力处理的难度 3、清晰可行的商业模式。人工智能在安防行业都有什么应用 人工智能摄像头可以广泛应用于公安、交通、教育、金融、医疗、零售等领域。人工智能目前应用场景主要包括生物识别、车辆分析、行为分析及图像分析视频质量诊断、视频摘要分析。 IPC 的结构化数据提取能力以车辆分析为例能够提取车牌、车型、车身颜色、品牌、驾驶员是否系安全带、是否打电话、是否开遮阳板、汽车通过时间、行驶方向、行驶轨迹分析等。安防人工智能化产业链切入点较多算法商偏云端芯片商主攻 IPC 和录像机解决方案商搭平台。 目前安防人工智能化产业链相关公司主要有传统安防龙头诸如海康、大华、宇视等以及安防新锐华为这类公司凭借较深行业积累搭建平台吸引合作伙伴同时进行前后端升级以算法为主的企业诸如传统的东方网力以及人工智能新锐商汤、旷视、云从、依图等主要布局中心控制系统发力芯片的企业诸如海思、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。▲国内安防人工智能化产业链相关公司▲AI 与安防产业链结合我们预估 2017 年 AI 在国内、全球安防行业市场渗透率约 1~2%根据第一章节安防行业市场规模的数据我们大致估算安防行业的 AI 市场规模。▲国内安防行业 AI 市场预估▲全球安防行业 AI 市场预估后端人工智能先行 AI 中心控制系统已逐渐落地。 第一从研发成本角度考虑算法的产品落地快于芯片的研究开发安防行业后端的人工智能渗透也将早于前端。 第二从布置成本角度考虑 中心控制系统的人工智能化也将先行省级公安厅及其他较高层级的部门率先采用 集中布局中控平台统一接入现有视频监控设备 是现有情况下客户投入较少、使用方便的升级途径。 即使如此 因为人工智能成本较为高昂我们预计短期内以公安为代表的政府部门会成为主要客户。以 AI 创业公司为例 依图已经帮助近 20 个省级公安厅建立人像大数据平台 我们预估目前后端市场规模约 13 亿元未来公安部门渗透率会继续提升并且一个部门可能需要部署多套平台 以处理包括人、车、重点场所等多种场景下的任务。▲国内后端市场人工智能市场空间预测前端市场渗透会晚于后端但市场空间比后端高。 我们预估 2018 年国内摄像头出货量约 1.67 亿部其中近六成为网络摄像头。 我们估计安防摄像头渗透率目前不及1%出货量在 10 万部的级别。以安防行业网络化用了十年的时间向未来看十年人工智能 IPC 渗透率有望达到如今网络摄像头的量级。 这个过程会伴随着成本端下降、价格端下降、毛利率冲高回落到合理盈利水平最终沉淀下来的是具备安防 AI 六要素竞争力的的企业。▲国内前端市场人工智能市场空间预测2、海量数据既是良好 AI 训练素材也是行业痛点海量数据是良好的 AI 训练素材但难以直接处理。 安防行业具有复杂的应用场景以及庞大的非结构化数据数据难以直接处理。同时 随着安防监控视频高清化实现海量的非结构化数据进一步增加。摄像头传输的是 24 小时不间断的实时视频流在大规模视频监控布点的情况下传输和存储的压力较大这也是海康威视提出“AI Cloud”架构的重要原因。在前端抓拍初步分析的模式下传输信息被简化可以较好节省带宽和存储资源。编码技术进步在相同图片质量的基础上可以降低码流。 码流是指视频文件在单位时间内使用的数据流量。H.264 的压缩效率比 MPEG-2 提高了 1 倍多 代价是计算量提高了至少 4 倍。 H.265 比 H.264 进一步复杂同时也是进一步降低码流。算法的复杂化是以芯片算力为代价换取低码流下的高质量图像实现更好的编码压缩效果。随着芯片处理能力增强前端能应用的算法复杂度也在提升。 H.264编码下720P 的码流大约 2~4MbpsH.265编码下720P 的码流可以降到1~2Mbps。假 设 每 个 摄 像 头 所 需 码 流 2Mbps 一 百 个 摄 像 头 所 对 应 的 下 载 速 度 为2Mbps*100/825M/s 对应两百兆带宽需要较高的带宽成本。 根据访谈了解由于使用专用的带宽仅两兆的上传输成本每年就要上千元。此外 如果以这个码流进行存储对应 25M/s*3600*24/1000/10002.16T即每天的视频所要求存储空间为 2.16T。▲不同压缩方式图像质量/码流表现对照表▲不同压缩方式压缩比/算法复杂度▲各分辨率下 H.265 与 H.264 码率对比▲海康威视 smart265视频高清化带来的数据量增加存储成本相对较高。 我们以民用市场作为参考探讨视频监控的存储成本。1 以买存储卡成本看淘宝网上 32G 存储卡价格约30~100 元不等 32G 对应约 3 天即每个 1080P 高清摄像头每存储一天的硬件成本在 10~30 元。2以云存储的成本角度看萤石云 7 天循环存储的年卡 120 元、30 天循环存储的年卡 300 元乐橙云 7 天年存储套餐 110 元、 30 天年存储套餐260 元。▲1080P 和 720P 视频对应内存卡存储时耗▲Nand Flash 价格走势美元海量的数据是安防发展 AI 的迫切动力也是重要的基础条件。 据不完全统计平安城市监控设备约 2500 万只全国各行各业采用的监控摄像头约 2.25 亿只一天产生的数据量约 50PB是上千个国际级图书馆的数据量级。一方面庞大的数据超越人力处理的限制 另一方面海量数据是作为培育机器学习算法的温床。安防行业应用场景碎片化与弱人工智能处理的应用需求碎片化相契合安防大厂往往有较为庞大的产品团队和平台团队 开发出千上万针对不同场景的硬件产品和系统适合于搭载 AI 实现细分领域的智能化。3、人工智能算法是根基安防龙头积极布局安防龙头优势在于深耕行业 AI 算法公司优势在于顶尖人才。因此在数据大平台的建设中创业新锐更容易崭露头角。与算法上的差距相比安防行业的场景复杂性和销售复杂性壁垒更深安防龙头更具卡位优势。人工智能在图像识别领域主要由两个流派构成一个是传统安防企业以海康威视、大华股份、宇视科技为例另一个是 AI 算法企业以实验室、研究所或者国际 IT 大厂走出来并逐渐实现产品化的新锐以商汤、旷视、依图、云从为例。 技术发展日新月异算法的识别率已经超过了人类并且可以大规模使用。 AI 算法行业具有一个特点顶尖人才领军与聚集效果较为关键。▲安防龙头与 AI 创业公司算法布局比较简表安防龙头优势在于行业资源积累 AI 算法公司优势在于顶尖人才聚集。 我们认为安防行业壁垒具有较为明显 新进入者也需要逐步积累面对不同场景的设计、制造和部署经验这是安防行业无法绕过的特性。安防龙头如果积极布局人工智能算法将率先受益于价值量提升乃至份额提升。安防龙头深耕人工智能有望获得价值量与份额的双重提升。 对于以海康为代表的安防龙头而言优势在于具有系统性算法、数据、产品、解决方案、渠道的积累对于客户需求理解把握更充分。与中小安防企业比较 当安防龙头积极主动去深耕人工智能领域相对优势扩大未来大概率能在安防智能化浪潮中率先受益价值量提升的同时可以保持优势乃至扩大份额。 与 AI 算法公司相比 安防企业在布局算法的同时对于技术的工程化和可行性把握更好能够结合客户需求更好地设计每路结构化单位功耗密度、用户机房耗电量、发热量等工程性问题更好地实现软硬结合。仅从算法角度而言由于各家厂商算法识别准确率均在 95%以上 实际上差距并不会很大。▲ ImageNet Chanllenge 图像识别错误率AI 算法公司寻求结盟以突破安防市场或为较优选择。 对于 AI 算法公司而言由于创业团队的预期回报高于传统巨头因而更容易吸引人工智能领域资深的大牛创业或加盟。以商汤为例该公司以汤晓鸥实验室为基础吸引海外名校学者和互联网巨头业者搭建强大的 AI 智囊团。除此之外旷视根源于清华、依图有较强上海交大背景云从则孕育于中科院都是国内顶尖算法人才的聚集。 AI 创业公司需要积极寻找可盈利的商业模式实现产品落地。正如我们本章第一个小节所言安防成为关键领域。 对于 AI 算法公司而言 深挖垂直的安防行业解决方案 技术优势较容易转化为在安防大数据平台建设、特定细分市场布局的商业成功。 但是由于安防行业智能化产品面向政府客户并且许多创业公司难以获得安防视频数据进行训练创业公司凭借一己之力挑战安防龙头具有一定难度。因而 寻求结盟实现 112 或许是成 AI 算法公司的优先选择。▲AI 创业公司的安防布局国内机器视觉市场快速成长格局由四大算法公司主导。 根据 IDC 数据 2017年我国计算机视觉应用市场规模达 15.45 亿元同比增长 184%。其中政府、金融、互联网是三个主要细分领域人脸识别应用最大的场景即平安城市项目及金融行业的人脸身份验证。 我国计算机视觉市场主要由商汤、依图、旷视、云从等AI 算法公司主导。▲中国计算机视觉市场规模预测▲2017 年中国计算机视觉应用市场份额3、算力 技术升级与价格下降推动 AI 需求渗透价格是目前安防 AI 的最大阻力之一降价将推动 AI 需求渗透人工智能解决安防行业的痛点芯片的技术升级与价格下降将解决人工智能的痛点。 为什么要专门分析芯片因为人工智能解决了安防行业的痛点渗透的主要难度又在于高居不下的价格。 我们认为芯片及其他零组件的升级将决定着这波安防行业人工智能化浪潮的节奏。零部件成品降价有利于安防产品向更多层次的需求扩散。 安防需求层次差异大最高端的产品需求来自于以省级公安厅为代表的政府中高端面向区县乃至商业中低端面向民用和商铺等。中高端市场常以解决方案的项目制出现中低端市场则是以渠道商形式。 2013 年开始安防监控摄像头的镜头逐渐从日本厂商向国内舜宇、联合光电转移芯片由索尼一家独大的 CCD 向 CMOS 技术扩散主芯片也由 TI 的 DSP 向海思、安霸的 AISC 变化随着元器件重大突破的实现成本显著下降 这段期间监控摄像头经历一段快速的产品迭代和降价过程。同时 由于海外市场以渠道销售为主产品价格敏感性相对较高国内安防龙头诸如海康、大华等在 2013~2015 年海外营收增速迅速增长。降价将成为人工智能从上到下渗透的助力正如 2013~2014 中国安防龙头受益于国产替代推动的降价过程一样。 由于 AI 芯片目前的价格高居不下整体方案仅有少数用户能够买单。 价格是安防 AI 的最大阻力之一。目前视频监控摄像头加装 GPU成本上升约 3000 元比如搭载 NVIDIA 的 Jetson TX1 芯片的海康威视“深眸” 我们预估价格至少 5000 元。安防行业芯片包括前后端发展趋势为数字视频监控系统 IPCNVR对于安防行业而言 AI 芯片发挥作用的地方分为两个一个是前端芯片在前端进行智能化处理再将初步处理后的信息传给后端目前商用以英特尔的 VPU 为代表另一个是后端芯片在后端进行集中式分析目前商用以英伟达的 GPU 为代表。安防架构分为模拟视频监控系统和数字视频监控系统。模拟摄像机前端芯片为 ISP芯片主要对图像传感器的输出信号进行处理模拟摄像机DVR 是模拟视频监控系统的核心 DVR 主要功能包括进行数字化编码压缩和存储。在 NVR 出现后产生了模拟摄像机DVSNVR 的数字视频监控系统这个体系下 DVS 仅有编码压缩的功能并没有存储能力而是将数字化后的信息通过互联网传输到后端NVR 进行存储。随着前端 IPC 逐渐替代模拟摄像机 IPC 由于从视频采集到编码压缩实现全数字化此时数字视频监控系统架构精简为 IPCNVR。▲视频监控系统结构介绍▲典型 IPC SoC 架构▲典型 DVR SoC 架构对于前端的芯片模拟摄像机一般为 ISP网络摄像机则是集成了包括 ISP、 CPU、编码模块及其他功能模块的 IPC SoC。一般而言前端智能化的实现即通过在 IPC SoC 中集成视频智能处理模块。 目前视频监控 SoC 以 110nm/55nm 工艺为主流少数领先企业开始使用 28nm 工艺。对于后端的芯片视频处理压力较大往往需要高密度集成较强算力的芯片以英伟达的 GPU 为主。由于 DVR 系统自身具备视频采集、编码压缩、存储、管理一系列功能可以独立工作比较适合本地系统构建而 NVR 采用开放的 IP 架构需要与编码器、管理平台、操作系统、网络传输配合使用因此适合于分布式的大型视频监控系统诸如云中心。前端芯片 AI 赋能边缘 前端 SoC 升级AI 赋能边缘前端智能化对于安防架构有重大益处。 根据 IDC 预计到 2020 年物联网感知设备数量将达到 500 亿部约 50%的计算量在边缘完成。前端智能化带来较大益处提升感知精度提升感测速度减小传输过程的噪音影响降低传输成本降低存储成本。诸如海康的 AI Cloud通过边缘节点、边缘域进行实时感知通过云中心进行集中式认知。GPU 成本最高 专用芯片的开发将推动安防行业智能化渗透提升。 前端摄像头人工智能芯片主要包括 GPU、 ASIC、 FGPA。由于 GPU 成本高、功耗高、且推理阶段效率低因为业界在积极开发 GPU 的替代方案 ASIC 及 FGPA。 随着技术开发的完成前端 SoC 实现人工智能的成本更低、功耗更低同时效率也将更高届时AI 赋能前端 安防行业将会获得较大发展。与 FPGA 相比 ASIC 开发速度较慢但量产后性价比更高。 ASIC 通过定制的方法自行设计或通过标准逻辑单元进行系统设计诸如 Intel 的 EyeQ 系列、 Google 的TPU均是 ASIC。 FPGA 即现场可编程门阵列 是具备可编程特性的半定制电路可以通过编程将 FPGA 内部的可编辑元件进行组合形成所需要的逻辑功能。FPGA由于开发速度较快是对当前降低前端智能化成本的有效方案 ASIC 低成本、低功耗、高算力但开发难度较高 将在未来逐渐成为前端智能化的主流。综上所述 GPU 为目前安防 AI 应用的主流 FPGA 有望承接 GPU 成为过渡产品未来发展趋势为 ASIC。 这个趋势背后反映的是成本效益关系安防行业起初用最为通用、成熟、适于训练的 GPU承受较高成本追赶深度学习 这一阶段的 GPU 单价高达几百美金其次用较快开发性能居中的 FPGA 进行替代这阶段成本下降至几十美金最后经过深度开发推出可以大规模量产的具有性价比优势的 AISC嵌入到传统仅需要几美金的 IPC SoC 价格被大幅度压缩。▲AI 芯片种类比较芯片厂商可以将 AI 的人脸识别等算法固化在 IP 模块嵌入摄像头的 SoC 芯片中。老牌的安防 SoC 芯片提供商诸如海思、富瀚微、中星微、国科微、英特尔、 TI、NXP也纷纷发力人工智能芯片新兴人工智能芯片企业诸如寒武纪、深鉴科技、地平线、云天励飞、深思创芯也在积极推进安防产品落地。其中以英伟达MovidiusVPU 较为成熟此外还有深鉴科技 DPU 芯片、寒武纪 NPU 芯片、中星微“星光智能一号”等。在传统 IPC SoC 市场中海思一家独大 也在为积极布局 AI芯片。后端产品 后端及中心控制 AI 最早落地 芯片主要以 GPU 为主后端的中控系统需要利用服务器的强大算力进行处理和分析也是安防智能化最早落地的环节由安防巨头和 AI 算法创业公司诸如商汤、依图等积极布局。 后端产品一般包括基于深度学习智能 NVR 和具备结构化服务器的中心控制系统能够每秒实现数百张人脸图片的分析和建模。 目前不管是传统安防巨头还是 AI初创公司在后端的智能化基本都还是基于 GPU 架构。后端芯片目前主要采用 GPU诸如海康的“超脑” NVR、“刀锋”车辆特征结构化服务器、“脸谱”人脸分析服务器、“猎鹰”视频云结构化服务器均是搭载英伟达的 GPU 大华“睿智”系列搭载英伟达 Tesla P4 宇视的结构化智能服务器“昆仑” 搭载英伟达 Jetson TX1 芯片。 以“昆仑”为例最高支持 80 颗 Jetson TX1可以并发处理 640 张/秒人脸识别、 160 路人员计数、 80 路人车物结构分析。 目前仅一个 Jetson TX1 模块报价 3000 元以上 平均每颗 TX1 支持 2~4 路视频流成本较高。 未来后端芯片也有望向 ASIC 发展。两种模式对比 AI 时代安防龙头优势巩固海康、大华等安防企业对于安防 AI 的思路较相似布局边缘智能深化软硬一体的能力。 安防龙头企业在 AI 时代延续之前在产品、工程、方案上的优势推出一系列智能化产品基于深厚的行业积累提出各自的架构以延续在安防领域的优势。侧重于边缘计算概念 实质上是安防企业围绕原有基础在 AI 时代巩固竞争优势的方式。华为 2012 年宣布进军安防近两年来不断积极布局有进一步开拓的趋势。 目前华为安防业务属于二级部门 其推广的平安城市解决方案广布全球。华为具有强大的生态培育能力、较强的 ICT 技术基础、雄厚的技术研发实力、协同客户等优势因此未来在特定的安防市场必然有立足之地。同时华为继续开拓安防领域面临着行业理解深度和产品覆盖广度两个层面的挑战。安防龙头仍然保持竞争力有望享受 AI 升级红利。 对比两种模式的差异我们认为可以归纳于两点1海康大华优势在基于安防行业积累的软硬一体化华为优势在基于较强技术实力的开放平台2海康大华更关注边缘层面华为更关注云中心层面。 我们判断安防龙头在 AI 时代优势将继续巩固基于行业理解的产品、方案仍然是重要的竞争力。带宽和存储成本限制下前端升级势在必行随着安防 AI 专用芯片研发进展 安防龙头将享受这一波行业升级红利。1、海康大华模式赋能边缘保持软硬一体化优势赋能边缘保持软硬一体化优势统一调度 IPC 及 NVR。 海康、大华在安防产品、工程和方案上积累深厚丰富的前端 IPC 和后端 NVR 产品便是重要体现。 胡扬忠说过赋能边缘智能是大趋势通过统一调度 IPC 和 NVR 等分散式的智能设备资源可以提升业务敏捷性、实时性和系统可靠性同时分摊海量数据给中心节点带来的并发压力。边缘计算指靠近物体或数据源的一侧搭载网络、计算、存储、应用等能力为一体的开放平台就近提供服务具有即时性强、反应迅速、传输成本低等优点。AI 赋能边缘前端智能化对于安防架构有重大益处。根据 IDC 预计到 2020 年物联网感知设备数量将达到 500 亿部约 50%的计算量在边缘完成。前端智能化带来较大益处提升感知精度提升感测速度减小传输过程的噪音影响降低传输成本降低存储成本。诸如海康的 AI Cloud通过边缘节点、边缘域进行实时感知通过云中心进行集中式认知。海康威视 AI Cloud 包括边、域、 云三级架构赋能前端、层层分析。 海康 AI Cloud能实现四个能力 AI 资源的可调度、数据的按需汇聚、应用的场景化、运维服务的一体化。 海康的架构中边缘节点和边缘域完成感知边缘域和云中心完成认知这过程数据并非全部汇聚到云中心分析而是层层分析按需汇聚。通过与华为和阿里对比海康 AI Cloud 实际侧重落地的是边缘智能。视频数据量大、冗余信息多、持续录制的特性决定了难以将所有数据汇聚于云端计算。通过赋能前端将人脸识别算法前置提升视频处理的及时性并降低带宽负荷和存储成本。▲AI Cloud 核心理念▲AI Cloud 架构示意图2、华为布局部门重要性提升平安城市方案已经推广华为安防业务已经从三级部门提升至属于公司二级部门在企业 BG 之下作为 重要发展的业务之一。 华为在 2012 年宣布正式进军安防并发布全系列视频监控产品及解决方案。 2018 年发布“新 ICT迈向协作式公共安全”凭借领先的 ICT技术与合作伙伴共同打造端到端的公共安全解决方案构建共赢的生态圈。▲华为组织架构▲华为历年安博会主题▲华为一站式 ICT 基础设施和开放平台▲华为平安城市解决方案华为平安城市解决方案已经在全球各地推广。 华为平安城市解决方案已服务于欧洲、拉美、亚太、非洲等地的 90 多个国家 230 多个城市覆盖 10 亿人口。比如华为的肯尼亚平安城市项目包括 1800 多个高清摄像头、 200 多个卡口摄像头、300 多个自动车牌识别系统 实现效果包括震慑犯罪活动处警时间缩短到 8 分钟效率提升 50%以上年内犯罪率下降 46% 2015~2016 年肯尼亚旅游业收入增长 14%等。3、华为模式 模式选择取决于企业基因差异与成本效益权衡华为的思路与传统安防企业的思路差距 源于两种企业竞争要素的差异。 华为的云中心思路与海康 AI Cloud 的思路区别反映着两个企业对于安防架构成本认知的差异。前者的思路是如果传输、存储成本低于前端智能成本则可以通过云中心统一分析处理后者的思路在于网络通信宽带成本高需要前端进行智能分析再送回压缩。 同样软件定义摄像头与海康的多种细分产品背后其实是标准化产品带来的高规格成本和多元化产品成本带来的技术人员成本的权衡。 思路的差异背后的实质是微观层面两个企业竞争要素的差异。通过梳理我们认为华为在安防领域竞争的优劣具有如下几个特点特点 1 华为“上不碰应用下不碰数据”具备较强的生态系统培育华为聚焦于平台 比较不会触及友商的利益。 2017 年 9 月华为携手东方网力、高新兴、易华录、商汤科技、依图科技等公司成立中国平安城市视频云合作伙伴开放联盟。华为 CloudIVS 视频监控是兼容各类生态伙伴的算法和应用的开放型云平台合作对象包括产业链上下游的生态伙伴和应用伙伴。 在 2018 年华为中国生态伙伴大会中华为携手众多合作伙伴基于华为 CloudIVS 视频监控云共同发布了面向平安城市公共安全视频多应用领域的联合解决方案。 而传统安防企业系统走软硬结合之路往往在系统优化、文件格式上相对封闭彼此兼容性较差。特点 2顶层设计能力强 与通信领域结合与华为云战略协同华为基于 ICT 领域的丰富经验、 超大规模联网能力以及高效智能分析能力 推出了视频云概念。 随着安防行业与云计算、大数据、通讯技术、物联网等 ICT 技术结合越来越紧密华为具备较好的 ICT 基础 能够较好地对安防行业进行顶层设计搭建资源整合、信息共享的业务架构。作为一家端到端的解决方案商华为还能提供服务器、存储、路由器、摄像头等 ICT 基础产品支持平台软件。华为在安防领域的布局思路 依托通信领域的技术与资源优势 围绕公安实战的大平台。以无锡雪亮工程为例建设方面由海康中标 摄像头由海康提供但视频云平台由华为的安防监控云提供。海康、大华等安防厂商在前端摄像机、后端录像机等安防硬件设备有较好的优势华为则在云平台的搭建和大数据处理积累更深。▲平安城市技术与通信技术协同特点 3 华为技术雄厚 能够较好转化到安防领域华为 H.265 编解码压缩格式的海思芯片在 2014 年 IPC SoC 的国内份额从 37.3%提升至 64%。目前华为海思芯片在全球市占率达到 70%以上。在视频监控的编解码等底层技术具备优势。此外华为原本的网络通讯、云服务在技术上有协同效应原本的技术积累可以应用到安防领域。华为技术研发力量不仅可以支持安防业务并且过去积累的技术很多可以承接到安防领域。特点 4 基于 ICT 业务具有一定的客户关系基础华为的 ICT 业务与安防行业一样具有 B2G 和 B2B 属性。 华为在平台、网络、服务器、存储、虚拟化和云等各种 ICT 产品较全的产品线布局具有优势其 ICT解决方案已服务于公安部、全国 32 家省级公安厅和 200 多个地市公安局。华为进入安防两个主要挑战分别是行业理解深度和投入程度。 除了上述几个点特点之外华为进入安防面临着两大挑战第一个挑战是解决方案覆盖场景不如传统安防企业这反映着两者目前对于行业的理解深度差异第二个挑战是产品品类不如传统安防企业这反映着两者对于安防业务累计投入的人力、物力和精力上的差异。 我们认为由于安防行业需求场景细分化的属性这种投入积累的差距也是一种难以被绕过的“护城河”。挑战 1 行业理解深度差异且“上不碰应用下不碰数据” 也导致对客户需求敏感度下降“上不碰应用下不碰数据”也导致对于客户需求有一定距离。 目前华为安防的额销售团队智能聚焦于平安城市、智慧交通而传统安防企业能够服务公安、交通、楼宇、校园、民用等。海康销售团队、大华销售团队 对行业用户需求了解深刻。 华为长期处于“被集成”的安防定位行业理解相对不直接。华为和传统安防企业解决方案侧重点不同传统企业覆盖全而细华为主打专而精。 海康、大华作为业内龙头需要覆盖尽可能多场景因此更多针对细分领域提出解决方案。华为从 ICT 跨界解决方案的提出侧重于解决用户痛点并在其中充分利用自身在 ICT 和云服务的优势。 仅从数量分析海康官网列示 64 种解决方案大华官网列示 95 种解决方案而华为官网仅列示 3 个公共安全解决方案。当然官网数量不代表全部但华为对于安防行业的理解与传统安防企业尚有差距。▲针对客户难以统一指挥的痛点▲针对视频信息传输困难的痛点挑战 2 产品覆盖广度差异 销售团队和技术团队规模相对有限。安防是需要长期技术投入以形成积累的行业。 传统安防企业针对各种细分场景打造丰富的产品线。以海康为例产品品类超过 1 万种技术支持及研发团队人数超过 1.3 万人每两年更新产品。根据官网列示海康展示 244 种摄像机大华展示 514 种宇视展示 183 种 与之相比华为官网数得出的摄像机种类为 19款且华为安防业务仅有千人规模 技术支持和各省销售力量都比较有限。华为在积极扩张安防团队规模 并同时做了两件事情 1计划在 2018 年底前发布近一百款摄像机 2“软件定义”安防。 华为的“软件定义”理念 即用软件来主导摄像头的定义使监控摄像头从单一功能变成多应用聚合的平台实现分层智能、按需定义、持续进化。“软件定义”安防也可能意味着较强的硬件支撑、通用型产品意味着在性价比方面的妥协。▲华为“软件定义”安防概念智东西认为随着社会经济的快速发展和科学技术进步,社会对安防措施越来越重视,安防产品品种愈来愈多技术升级也愈发频繁。我国安防行业逐渐走向成熟它给社会发展和人民经济生活带来了更多的安全保障安防已成为我国的热门产业之一。在上一次安防行业由模拟到数字技术大转折中我国安防龙头成功实现弯道超车逐渐挤占了外资份额。未来在5G、AI等技术的加持下安防行业仍将保持着高速增长率但机遇与挑战并存尤其是以华为为代表的安防行业新秀能否一飞冲天我们将拭目以待。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
