2018-2019年
中国智慧安防行业研究报告
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)
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 (31)
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)
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)
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)
1方法论
1.1方法论
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。
?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。
CCD——Charge-coupled Device, 电荷耦合器件。
CMOS——Complementary 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。
DSP——Digital Signal Processing，数字信号处理。
DVR——Digital 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。
DVS——Digital 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。 ISP——Image 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。
NVR——Network 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。
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。
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
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
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
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
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
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、