誰(shuí)將占據未來(lái)智能安防產(chǎn)業(yè)競爭高地？

　　A Great Era of Big Data 由視頻大數據的結構化說(shuō)起

　　大數據時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。監控視頻是我們常常忽略的數據寶藏。單臺1080P的監控設備存儲一天所需的容量可達40-60G，存儲一個(gè)月可達1.2T到1.8T之多。近年來(lái)，政府大力推進(jìn)平安城市、雪亮工程等安防項目，監控視頻數據呈現爆炸式增長(cháng)。與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)存在大量結構化數據不同的是，這些視頻大數據絕大部分是非結構化的，要充分挖掘這些數據，就要進(jìn)行視頻數據的結構化。因此視頻數據結構化是非常重要的環(huán)節。這里我們首先對“視頻數據結構化”簡(jiǎn)單定義：通過(guò)智能分析手段，在海量視頻畫(huà)面中提取出關(guān)鍵信息，并進(jìn)行文本的語(yǔ)義描述，使視頻更好地利用起來(lái)。

　　事實(shí)上視頻智能分析很早就開(kāi)始應用于安防，車(chē)牌識別是最早形成規模的應用。2016年以后，由于深度學(xué)習在計算機視覺(jué)領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，以及硬件性能的提升，包括人臉識別、視頻結構化、ReID技術(shù)在內的智能應用在安防領(lǐng)域得到了快速擴展，大大減輕了公安的負擔，實(shí)現了問(wèn)科技要警力。

　　除了公共安全領(lǐng)域，智能視頻分析還可以被應用到電商、零售、家居、教育等各個(gè)行業(yè)中，極大拓展了這些行業(yè)對大數據需求的邊界。比如在電商和零售領(lǐng)域可對線(xiàn)上視頻和線(xiàn)下客群進(jìn)行實(shí)時(shí)標注，如線(xiàn)下客戶(hù)的年齡、身高、留滯時(shí)間以及網(wǎng)絡(luò )視頻中的物體、人臉、場(chǎng)景等信息，幫助企業(yè)進(jìn)行數據挖掘，以輔助選品決策或者個(gè)性化推薦。不少女生執著(zhù)于韓劇女主同款，使用該技術(shù)，用戶(hù)可以邊看韓劇邊買(mǎi)同款。

　　如果說(shuō)，BAT等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過(guò)其旗下的搜索引擎、電商平臺、社交平臺搶占的是虛擬網(wǎng)絡(luò )世界的數據入口;那么以華為、?？禐榇淼奈磥?lái)的物聯(lián)網(wǎng)超級巨頭企業(yè)的數據入口是其占領(lǐng)了安防、交通、物流乃至消費級智能終端，搶占的是現實(shí)世界的數據入口。隨著(zhù)人工智能浪潮席卷全球，包括視頻分析在內的各種的智能技術(shù)讓這些現實(shí)世界中的行為數據插上了翅膀。

　　A Prediction of Market Ceiling 智能安防市場(chǎng)有足夠的想象空間

　　視頻結構化這一概念最早是由公安部第三研究所在2009年提出的。目前來(lái)看，安防(主要是視頻監控)仍然是智能視頻分析實(shí)現大規模落地的主要領(lǐng)域，有著(zhù)成熟的產(chǎn)品形態(tài)和整體解決方案。從各方面的市場(chǎng)數據估算來(lái)看，智能安防市場(chǎng)有足夠的想象空間。

　　根據CPS中安協(xié)數據，2016年中國安防行業(yè)總收入5400億元，就細分市場(chǎng)來(lái)看，其中安防產(chǎn)品產(chǎn)值占1900億元，安防工程產(chǎn)值3100億元，報警運營(yíng)服務(wù)及其他產(chǎn)值為410億元。其中在安防產(chǎn)品領(lǐng)域，視頻監控在安防產(chǎn)品中占比50.6%，約962億元。

　　按下表估算可知，目前國內智能視頻監控產(chǎn)品的市場(chǎng)規模在58.4億元，到2020年隨著(zhù)安防產(chǎn)品的智能滲透率大幅提升，預計僅國內市場(chǎng)規模就可達到257.7億元。而國內智能安防產(chǎn)品的市場(chǎng)規模預計可達到1597.7億元。市場(chǎng)想象空間巨大。

　　An Analysis of Main Market Players 智能安防市場(chǎng)主要玩家和競爭格局

　　智能安防領(lǐng)域可以說(shuō)是以曠視、依圖為代表的計算機視覺(jué)獨角獸的必爭之地。除此之外，以?？?、大華、宇視、東方網(wǎng)力等大量傳統安防廠(chǎng)商進(jìn)入智能安防領(lǐng)域，以通信設備起家的華為和視頻存儲硬件起家的浪潮等企業(yè)也紛紛加入到這一行列，形成百花齊放的局面。

　　具體來(lái)看，華為從交換機、云計算切入市場(chǎng);?？祻谋O控設備切入市場(chǎng)。但隨著(zhù)人工智能時(shí)代的到來(lái)，后端智能服務(wù)前置，前后端都具備了越來(lái)越強的計算和分析能力，所以?xún)烧叩臉I(yè)務(wù)模式越來(lái)越接近。華為站在物聯(lián)網(wǎng)的高度上向下布局安防，?？祫t站在安防領(lǐng)域向上進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)。未來(lái)雙方勢必在更廣闊的智慧城市建設和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域面臨生態(tài)層面的競爭。大華則著(zhù)眼于安防全產(chǎn)業(yè)鏈整合，重點(diǎn)向安防服務(wù)領(lǐng)域延伸。

　　以宇視為代表的二線(xiàn)整機廠(chǎng)商、以東方網(wǎng)力為代表的監控視頻軟件廠(chǎng)商以及提供視頻存儲服務(wù)的浪潮等廠(chǎng)商，紛紛依托自身優(yōu)勢，謀求智能化轉型，力圖把智能業(yè)務(wù)拓展到市場(chǎng)空間更大的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)。以國內領(lǐng)先的計算機視覺(jué)獨角獸為代表的曠視、依圖等企業(yè)則以人工智能算法見(jiàn)長(cháng)。雖然各類(lèi)型廠(chǎng)商在算法層面差距逐漸縮窄，一批頂尖的AI人才和工程化的算法生產(chǎn)流程還是給這些獨角獸預留了窗口期。然而，相比金融行業(yè)、手機等消費終端領(lǐng)域，安防對算法可靠性的容忍度略高。面對強大的擁有硬件能力、系統集成能力和渠道網(wǎng)絡(luò )的競爭對手，計算機視覺(jué)獨角獸需要加快與產(chǎn)業(yè)鏈上下游的合作，增加自身的硬件能力和系統集成能力。

　　An Analysis of Typical Firms 典型企業(yè)案例

　　　　成立于2001年，2010年在深圳證券交易所上市。

　　定位： 以視頻為核心的物聯(lián)網(wǎng)解決方案和數據運營(yíng)服務(wù)提供商，面向全球提供安防、可視化管理與大數據服務(wù)。從2016年報開(kāi)始，　　2017年，?？堤岢鲆ⅰ癆I+CLOUD”生態(tài)計劃，其主要特點(diǎn)是將邊緣節點(diǎn)與云計算通過(guò)邊緣域連接并融合，合作開(kāi)發(fā)、共建生態(tài)，這是一個(gè)針對物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)智能化升級推出的架構。?？碉@然不滿(mǎn)足于做安防領(lǐng)域龍頭老大，要進(jìn)軍更廣闊的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。

　　核心業(yè)務(wù)：

　　主要產(chǎn)品：從前端(感知)、傳輸、存儲、顯示控制、綜合管理平臺全系列產(chǎn)品體系

　　解決方案：面向行業(yè)及大中企業(yè)，公安、交通、司法、金融、能源、文教衛和智能樓宇七個(gè)領(lǐng)域

　　創(chuàng )新業(yè)務(wù)：以智能家居為核心的螢石網(wǎng)絡(luò );以工業(yè)自動(dòng)化為核心的機器人業(yè)務(wù);以汽車(chē)智能化為核心的汽車(chē)電子業(yè)務(wù);以非制冷紅外傳感器制造為核心的創(chuàng )新業(yè)務(wù)。

　　核心數據：

　　包括交通卡口數據和人臉庫數據，目前主要應用于行業(yè)解決方案，如智慧城市、智慧交通、智慧警務(wù)、智慧消防、智慧醫療、智慧城市規劃等。同時(shí)賦能給螢石、智能汽車(chē)、機器人等業(yè)務(wù)。

　　財務(wù)數據：

　　從?？的陥笈兜臄祿?lái)看，2014-2016年，前端、后端產(chǎn)品的營(yíng)收復合增長(cháng)率顯著(zhù)低于控制及軟件管理，軟件對營(yíng)收的貢獻在加大。相比之下，硬件設備的迭代周期較長(cháng)，智能化滲透較為緩慢，而軟件及控制設備可以快速集成人工智能算法，增速十分顯著(zhù)。

　　A Perspective of Industry Trends 站在物聯(lián)網(wǎng)的高度或許更有意義

　　1、傳統監控視頻存儲和傳輸廠(chǎng)商面臨轉型

　　傳統監控無(wú)論事件是否發(fā)生，都將監控畫(huà)面傳回監控中心，對存儲和傳輸設備的需求量極大。而智能化監控則在前端通過(guò)邊緣計算過(guò)濾掉非重點(diǎn)信息，僅將關(guān)鍵信息傳回云端，中心的云計算將前端攝像頭聯(lián)結、協(xié)調起來(lái)，云加端的監控體系勢必會(huì )極大壓縮傳輸和存儲廠(chǎng)商的業(yè)務(wù)。

　　2、前端設備的智能化將提速

　　視頻結構化的處理方式有兩種，一是通過(guò)智能攝像頭提取結構化數據，再將結構化較好的數據傳送到后端進(jìn)行存儲或深入分析，或是前端只采集原始視頻，由后端智能服務(wù)器進(jìn)行智能分析。前者對前端攝像機的高清化和智能化要求較高。受限于算法的成熟度和硬件性能，早期視頻智能分析更多依靠后端的智能服務(wù)器來(lái)實(shí)現。隨著(zhù)算法日漸成熟和前端硬件性能的提升，前端智能趨勢越發(fā)明顯，各類(lèi)智能攝像機將會(huì )加速涌現。

　　3、云服務(wù)將成為企業(yè)競爭的核心

　　智能視頻分析技術(shù)實(shí)現了對視頻圖像的非結構化數據的語(yǔ)義化的描述，使之成為結構化的數據。但要實(shí)現大數據應用還需要借助于云端提供強大的計算和存儲資源。為更好利用視頻大數據，多家企業(yè)已開(kāi)始布局安防云平臺。隨著(zhù)智能分析業(yè)務(wù)的發(fā)展，未來(lái)云平臺將成為安防企業(yè)競爭的核心。云平臺將會(huì )帶動(dòng)一系列配套的產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案的應用，形成完整的智能安防生態(tài)系統。

　　4、由安防拓展到更廣闊的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域

　　除了安防，在手機、車(chē)載、家居等領(lǐng)域智能攝像頭有著(zhù)豐富的應用前景。而物聯(lián)網(wǎng)的重要感知前端就是攝像頭。據IDC預計到2020年，全球物聯(lián)網(wǎng)的收入將達8.9萬(wàn)億美元。按照AT&T的測算，2020年全球人均接入終端數約為6.58個(gè)。目前不少安防企業(yè)正在積極布局更廣闊的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。長(cháng)遠來(lái)看，站在物聯(lián)網(wǎng)的高度上看智能安防產(chǎn)業(yè)或許更有意義。