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AI推动智能安防
改造与建设热潮
据中国安防网统计，2017年我国安防行业总产值达到6200亿元，行业增速为14.8%，到2020年，安防企业市场规模预计可以达到9000亿元左右。在安防产品中，视频监控市场规模占比高达50%以上，是构建安防系统的核心。
视频安防系统主要包括前端感知、传输、后台显示、控制、综合管理平台。前端感知的多维度、全天候、立体化和智能化是构成智能安防系统的重要基础，目前主要以网络摄像机为主。ISP SoC芯片是视频监控网络摄像机的核心，通常包括CPU、图像信号处理（ISP）、视音频编码模块、网络接口模块等。摄像机采集的原始图像经过ISP模块处理后，送到视频编码模块进行压缩。压缩后的视音频码流通过网线或者无线网络传输到后端网络存储器（NVR），NVR对视音频数据进行接收处理并存储，后期若需要则可调出。ISP芯片是视频监控摄像机的核心组成部件，ISP芯片性能的好坏直接决定了视频监控摄像机的成像质量。据IHS数据，2013到2018年，全球ISP SoC芯片的出货量复合增长率高达56%，这个领域云集了TI、安霸、华为等国内外知名芯片企业。
过去视频监控项目注重前端基础设备布投，忽视了后端平台的扩展性、互通性及稳定性，存在明显的数据烟囱、扩展性差等问题。随着平安城市建设规模以及异构视频监控项目联网规模的扩大，对于平台架构的开放性、扩展性、存储能力都提出了较高的要求。同时，过去同质化的解决方案未考虑客户业务的多样性需求，随着视频监控市场规模的爆发，客户能够获得的有效信息与海量视频数据增长发生脱节。这些都是视频监控行业亟待解决的问题。
此外，在各类视频监控系统中，监控点位由最初的几千路，扩展到几万甚至是几十万路的规模，尤其是随着高清监控覆盖率的不断提升，整个安防领域的监控数据成指数级增长，这些海量数据仅仅利用人海战术进行分析检索，已经变得非常不现实。早年间，受制于传统图像识别与图像处理算法的制约，安防AI化的推进十分缓慢，识别准确率低、环境适应性差、识别种类少等问题一直困扰着各类安防企业，直到这一轮基于深度学习的AI浪潮来袭，才可能解决这些问题。
AI技术对安防行业的驱动和颠覆力远甚于之前的高清视频和智能分析。伴随AI技术在安防领域的加速落地，AI将掀起新一轮智能安防的改造与建设热潮。而搭载AI芯片的实时智能视频监控系统将成为平安城市、智能交通、智慧商业以及智能家居等领域物联网应用的核心。同时，AI技术的融入，将丰富智能安防的内涵与维度，推动安防物联网的加速落地，促使安防行业迈向更高层级的“智能安防”。
AI在安防领域的应用主要有以下几个场景：一是人体分析，包括人脸识别、体态识别、人体特征提取等;二是车辆分析，包括车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等;三是行为分析，包括目标跟踪监测、异常行为分析等;四是图像分析，包括视频质量诊断、视频摘要分析等。AI安防芯片可以实时分析视频影像，及时发现异常信息，以直接高效的方法使摄像头智能化。AI芯片的实现主要有两种方案：一种是前端方案，AI芯片放置在摄像机，数据即时处理，然后输出到后端服务器;另一种是后端方案，是指将摄像头采集到的视频信息發送到后端中控系统或者云端，然后再利用服务器强大的计算能力对其进行分析、处理。此前“AI 后端”的解决方案一直是主流，不过由于现在安防行业对实时性、隐私保密性、传输稳定性等要求越来越高，端智能的相关技术也越来越成熟，“AI 前端”的解决方案开始逐渐受到行业欢迎。
传统安防巨头企业
与人工智能新秀同台竞技
传统安防行业发展已经非常充分，马太效应凸显。AI仿如一个破冰者，为产业链的各个环节都带来了新的发展机遇。AI技术既为科技巨头带来了业务升级、产业扩张的新风口，也为各大创业者提供了颠覆现有格局、重塑科技话语权的崭新机会，同时还为中国半导体产业实现弯道超车供了一个绝佳的新机遇。在AI安防这样一个规模庞大且增长迅速的舞台上，传统安防巨头企业与人工智能新秀同台竞技，各有千秋，形成了新老两大势力阵营。
第一阵营是传统安防龙头企业，包括系统企业和芯片企业。安防是一个集中度很高的传统行业，海康威视、大华股份、宇视科技三大行业巨头总共占据了国内安防领域的半壁江山。这些传统的安防领域巨头一方面与众多AI芯片公司密切合作，如海康威视使用了NVIDIA的GPU以及JetsonTX1的平台，大华推出的“睿智”系列搭载了NVIDIA Tesla P4 GPUs，宇视科技云结构化智能分析服务器支持了80颗NVIDIA JetsonTX1处理器。另一方面这些巨头企业自身也在不断推进“AI 安防”的研发步伐。近期，海康威视推出了基于GPU/VPU和深度学习技术的“深眸”系列智能摄像机、“起脑”系列NVR、“神捕”系列智能交通产品、“脸谱”人脸分析服务器;宇视科技在AI安防领域已发布了一整套AI整体解决方案，涉及嵌入了GPU芯片的前端智能摄像机、人脸识别速通门、后端数据中心一体机等;大华推出的新品睿智系列经济型人脸摄像机，首次选用大华自研的高性能AI芯片，产品目前支持人脸结构化分析，可实现性别、年龄等4种属性，喜怒哀乐4种表情的属性提取。
国内芯片企业代表厂商主要是华为海思和中星微电子。目前华为海思芯片在国内安防市场占有近七成的份额，华为近期推出支持H.265核心算法的4K高清摄像机，以及一系列AI安防芯片（Hi3516、Hi3517、Hi3518A、Hi3518C、Hi3518E）都取得了不错的成绩。中星微电子是老牌安防芯片的提供商之一，中星微电子发布中国首款嵌入式神经网络处理器芯片（NPU）已应用于嵌入式视频处理芯片“星光智能一号”中。
另一阵营则是关注安防监控智能分析软硬件平台的新兴高科技企业。在安防监控智能分析的软件平台，主要有依图、商汤科技、Face 、旷视、云从等体量较大的研究计算机视觉的公司，他们凭借自身的技术积累向下游芯片环节不断延伸。 安防监控智能分析的硬件平台主要集中了很多AI芯片国内新秀。国内优秀的AI芯片初创企业，如深鉴科技、寒武纪、地平线、眼擎科技等都瞄准了AI安防芯片这一领域并取得了辉煌的成绩。2017年8月—12月，至少有十几款AI芯片面市。深鉴科技发布的DP-1200-F1人脸检测识别芯片可以支持高清18帧人脸识别监测，整个方案功耗极低，另一款DP-2100-F16人脸分析解决方案，在测光、侧脸、低头、抬头等情况下均支持人脸识别;寒武纪产品覆盖范围最广，其1H8芯片广泛用于安防监控领域，最近寒武纪发布其首款云端智能芯片，完成了从云到端的芯片布局，应用领域主要涉及安防行业;地平线打造出来的一款高科技的智能摄像头，主要是基于自主研发的嵌入式人工智能视觉处理器旭日1.0，以芯片为支撑实现实时大规模的人脸抓拍，可应用于地铁站、火车站、飞机场等处，2瓦功耗的处理器做出来的相机与TX1所支撑的智能抓拍相机在抓拍率上完全是同一水平;眼擎科技近期推出的复杂光线专用成像芯片也选择布局安防领域。
AI安防芯片市场需求明确
产品成熟应用仍旧尚早
芯片是视频监控硬件实现多维感知的关键，视频监控进入人工智能时代之后，行业对视频监控企业的需求从单纯的硬件提供转变为在芯片、硬件产品、算法全生态布局的需要。未来芯片主要是朝着更高像素、帧率、更低照度和动态范围、更低带宽占用、更高传输效率以及更加智能的ISP算法的方向发展。
目前AI应用仍处于早期阶段，主要还是集中在互联网应用，需要在云端处理，端智能方面并未普及。從芯片厂商的总体渗透率来看，还需要几年的时间才能达到一个行业前后端及中控总体都比较智能的状态。受制于成本原因，智能安防产品暂时难以得到大规模普及和应用。目前市面上主流的人工智能摄像头产品售价为4000元左右，是普通高清摄像头的3～4倍，降低芯片成本是推动AI摄像头普及和应用的关键。
目前我国民用视频安防监控覆盖率仅为10%左右，远低于美国的50%，有着强大的发展潜力。AI占据安防主流市场还需要5～10年的时间。传统安防企业需要快速拥抱前沿技术，并凭借自身对安防行业的深度理解和渠道资源，快速推出垂直行业的智能化解决方案。而新兴人工智能创业企业则需要在还占据技术优势的时候快速扑向市场、占领份额，并且在保持技术优势的同时进一步关注产品落地、工程交付。
随着AI芯片市场上的入局玩家越来越多，各家最终的成功与否则要取决于技术路径的选择和产品落地的速度，而这其中，能否找到商业化场景、是否能成功落地，为企业带来切实价值，是所有AI芯片初创企业需要思考的问题。国内AI芯片市场竞争达到了前所未有的激烈程度。视频监控行业最主要的应用一定是标准化的市场，标准化市场的胜出者一定是具备规模优势的竞争者。凭借规模效应带来的成本优势，龙头厂商的市场地位将进一步稳固，技术薄弱的小公司将会被进一步淘汰，行业门槛提高，使得产业集中度进一步提升。
改造与建设热潮
据中国安防网统计，2017年我国安防行业总产值达到6200亿元，行业增速为14.8%，到2020年，安防企业市场规模预计可以达到9000亿元左右。在安防产品中，视频监控市场规模占比高达50%以上，是构建安防系统的核心。
视频安防系统主要包括前端感知、传输、后台显示、控制、综合管理平台。前端感知的多维度、全天候、立体化和智能化是构成智能安防系统的重要基础，目前主要以网络摄像机为主。ISP SoC芯片是视频监控网络摄像机的核心，通常包括CPU、图像信号处理（ISP）、视音频编码模块、网络接口模块等。摄像机采集的原始图像经过ISP模块处理后，送到视频编码模块进行压缩。压缩后的视音频码流通过网线或者无线网络传输到后端网络存储器（NVR），NVR对视音频数据进行接收处理并存储，后期若需要则可调出。ISP芯片是视频监控摄像机的核心组成部件，ISP芯片性能的好坏直接决定了视频监控摄像机的成像质量。据IHS数据，2013到2018年，全球ISP SoC芯片的出货量复合增长率高达56%，这个领域云集了TI、安霸、华为等国内外知名芯片企业。
过去视频监控项目注重前端基础设备布投，忽视了后端平台的扩展性、互通性及稳定性，存在明显的数据烟囱、扩展性差等问题。随着平安城市建设规模以及异构视频监控项目联网规模的扩大，对于平台架构的开放性、扩展性、存储能力都提出了较高的要求。同时，过去同质化的解决方案未考虑客户业务的多样性需求，随着视频监控市场规模的爆发，客户能够获得的有效信息与海量视频数据增长发生脱节。这些都是视频监控行业亟待解决的问题。
此外，在各类视频监控系统中，监控点位由最初的几千路，扩展到几万甚至是几十万路的规模，尤其是随着高清监控覆盖率的不断提升，整个安防领域的监控数据成指数级增长，这些海量数据仅仅利用人海战术进行分析检索，已经变得非常不现实。早年间，受制于传统图像识别与图像处理算法的制约，安防AI化的推进十分缓慢，识别准确率低、环境适应性差、识别种类少等问题一直困扰着各类安防企业，直到这一轮基于深度学习的AI浪潮来袭，才可能解决这些问题。
AI技术对安防行业的驱动和颠覆力远甚于之前的高清视频和智能分析。伴随AI技术在安防领域的加速落地，AI将掀起新一轮智能安防的改造与建设热潮。而搭载AI芯片的实时智能视频监控系统将成为平安城市、智能交通、智慧商业以及智能家居等领域物联网应用的核心。同时，AI技术的融入，将丰富智能安防的内涵与维度，推动安防物联网的加速落地，促使安防行业迈向更高层级的“智能安防”。
AI在安防领域的应用主要有以下几个场景：一是人体分析，包括人脸识别、体态识别、人体特征提取等;二是车辆分析，包括车牌识别、车辆识别、车辆特征提取等;三是行为分析，包括目标跟踪监测、异常行为分析等;四是图像分析，包括视频质量诊断、视频摘要分析等。AI安防芯片可以实时分析视频影像，及时发现异常信息，以直接高效的方法使摄像头智能化。AI芯片的实现主要有两种方案：一种是前端方案，AI芯片放置在摄像机，数据即时处理，然后输出到后端服务器;另一种是后端方案，是指将摄像头采集到的视频信息發送到后端中控系统或者云端，然后再利用服务器强大的计算能力对其进行分析、处理。此前“AI 后端”的解决方案一直是主流，不过由于现在安防行业对实时性、隐私保密性、传输稳定性等要求越来越高，端智能的相关技术也越来越成熟，“AI 前端”的解决方案开始逐渐受到行业欢迎。
传统安防巨头企业
与人工智能新秀同台竞技
传统安防行业发展已经非常充分，马太效应凸显。AI仿如一个破冰者，为产业链的各个环节都带来了新的发展机遇。AI技术既为科技巨头带来了业务升级、产业扩张的新风口，也为各大创业者提供了颠覆现有格局、重塑科技话语权的崭新机会，同时还为中国半导体产业实现弯道超车供了一个绝佳的新机遇。在AI安防这样一个规模庞大且增长迅速的舞台上，传统安防巨头企业与人工智能新秀同台竞技，各有千秋，形成了新老两大势力阵营。
第一阵营是传统安防龙头企业，包括系统企业和芯片企业。安防是一个集中度很高的传统行业，海康威视、大华股份、宇视科技三大行业巨头总共占据了国内安防领域的半壁江山。这些传统的安防领域巨头一方面与众多AI芯片公司密切合作，如海康威视使用了NVIDIA的GPU以及JetsonTX1的平台，大华推出的“睿智”系列搭载了NVIDIA Tesla P4 GPUs，宇视科技云结构化智能分析服务器支持了80颗NVIDIA JetsonTX1处理器。另一方面这些巨头企业自身也在不断推进“AI 安防”的研发步伐。近期，海康威视推出了基于GPU/VPU和深度学习技术的“深眸”系列智能摄像机、“起脑”系列NVR、“神捕”系列智能交通产品、“脸谱”人脸分析服务器;宇视科技在AI安防领域已发布了一整套AI整体解决方案，涉及嵌入了GPU芯片的前端智能摄像机、人脸识别速通门、后端数据中心一体机等;大华推出的新品睿智系列经济型人脸摄像机，首次选用大华自研的高性能AI芯片，产品目前支持人脸结构化分析，可实现性别、年龄等4种属性，喜怒哀乐4种表情的属性提取。
国内芯片企业代表厂商主要是华为海思和中星微电子。目前华为海思芯片在国内安防市场占有近七成的份额，华为近期推出支持H.265核心算法的4K高清摄像机，以及一系列AI安防芯片（Hi3516、Hi3517、Hi3518A、Hi3518C、Hi3518E）都取得了不错的成绩。中星微电子是老牌安防芯片的提供商之一，中星微电子发布中国首款嵌入式神经网络处理器芯片（NPU）已应用于嵌入式视频处理芯片“星光智能一号”中。
另一阵营则是关注安防监控智能分析软硬件平台的新兴高科技企业。在安防监控智能分析的软件平台，主要有依图、商汤科技、Face 、旷视、云从等体量较大的研究计算机视觉的公司，他们凭借自身的技术积累向下游芯片环节不断延伸。 安防监控智能分析的硬件平台主要集中了很多AI芯片国内新秀。国内优秀的AI芯片初创企业，如深鉴科技、寒武纪、地平线、眼擎科技等都瞄准了AI安防芯片这一领域并取得了辉煌的成绩。2017年8月—12月，至少有十几款AI芯片面市。深鉴科技发布的DP-1200-F1人脸检测识别芯片可以支持高清18帧人脸识别监测，整个方案功耗极低，另一款DP-2100-F16人脸分析解决方案，在测光、侧脸、低头、抬头等情况下均支持人脸识别;寒武纪产品覆盖范围最广，其1H8芯片广泛用于安防监控领域，最近寒武纪发布其首款云端智能芯片，完成了从云到端的芯片布局，应用领域主要涉及安防行业;地平线打造出来的一款高科技的智能摄像头，主要是基于自主研发的嵌入式人工智能视觉处理器旭日1.0，以芯片为支撑实现实时大规模的人脸抓拍，可应用于地铁站、火车站、飞机场等处，2瓦功耗的处理器做出来的相机与TX1所支撑的智能抓拍相机在抓拍率上完全是同一水平;眼擎科技近期推出的复杂光线专用成像芯片也选择布局安防领域。
AI安防芯片市场需求明确
产品成熟应用仍旧尚早
芯片是视频监控硬件实现多维感知的关键，视频监控进入人工智能时代之后，行业对视频监控企业的需求从单纯的硬件提供转变为在芯片、硬件产品、算法全生态布局的需要。未来芯片主要是朝着更高像素、帧率、更低照度和动态范围、更低带宽占用、更高传输效率以及更加智能的ISP算法的方向发展。
目前AI应用仍处于早期阶段，主要还是集中在互联网应用，需要在云端处理，端智能方面并未普及。從芯片厂商的总体渗透率来看，还需要几年的时间才能达到一个行业前后端及中控总体都比较智能的状态。受制于成本原因，智能安防产品暂时难以得到大规模普及和应用。目前市面上主流的人工智能摄像头产品售价为4000元左右，是普通高清摄像头的3～4倍，降低芯片成本是推动AI摄像头普及和应用的关键。
目前我国民用视频安防监控覆盖率仅为10%左右，远低于美国的50%，有着强大的发展潜力。AI占据安防主流市场还需要5～10年的时间。传统安防企业需要快速拥抱前沿技术，并凭借自身对安防行业的深度理解和渠道资源，快速推出垂直行业的智能化解决方案。而新兴人工智能创业企业则需要在还占据技术优势的时候快速扑向市场、占领份额，并且在保持技术优势的同时进一步关注产品落地、工程交付。
随着AI芯片市场上的入局玩家越来越多，各家最终的成功与否则要取决于技术路径的选择和产品落地的速度，而这其中，能否找到商业化场景、是否能成功落地，为企业带来切实价值，是所有AI芯片初创企业需要思考的问题。国内AI芯片市场竞争达到了前所未有的激烈程度。视频监控行业最主要的应用一定是标准化的市场，标准化市场的胜出者一定是具备规模优势的竞争者。凭借规模效应带来的成本优势，龙头厂商的市场地位将进一步稳固，技术薄弱的小公司将会被进一步淘汰，行业门槛提高，使得产业集中度进一步提升。