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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。
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、制造和生产环节，主要包括前端摄像机、后端存储录像设备、音视频产品、显示屏供应商、系统集成商、运营服务商等;下游为产品分销及终端的城市级、行业级和消费级客户应用。上游零部件供应商，代表企业有华为海思、索尼、中星微，还有视频算法提供商Object Video等;中游软硬件供应商、系统集成商的主力厂商包括海康、大华等。下游为终端客户，主要涉及到政府、公共行业、民用行业等。
智慧安防产业链 来源：沙利文研究院绘制
人工智能技术助力安防行业智能化升级
在智慧城市的普及下，安防市场容量持续增加，安防产品的智能化程度不断提高，数字监控技术日益成熟，人工智能技术在安防市场上的应用大规模落地，推动传统安防产业进化革新，从而带动了安防产业市场规模的扩大。智慧安防产业链中，上游的算法、芯片和其他零组件供应环节属于技术集成部分，是智慧安防产业的发展基础。
◆算法
算法环节主要包括图像处理、视频压缩和内容识别三个分类。计算机视觉、深度学习、集成算法等重要的人工智能算法的引入和革新，助力安防产品适应大众不断增长的安防需求。在安防领域智能算法的运用主要体现在，利用无间歇工作的智能算法对视频画面进行监控，以弥补人力无法长时间保持监控状态的缺失;利用生物识别技术解决人脸、指纹、语音等生物特征被盗用的情况;提高安防产品保密和防御级别，确保场所安防布控。此前，算法的基础框架的研发几乎被国外企业垄断，但近年来，伴随人工智能深度学习算法的快速成熟，中国芯片设计公司和设备产品厂商都致力于在基础算法上进行改进和优化，培养自己独有的算法技术，部分优质的图像内容识别、算法供应商陆续出现。
人工智能安防涉及的主要算法 来源：沙利文研究院绘制
◆芯片
在智能安防监控领域，芯片是硬件设备中成本占比最高的零组件之一，也是安防视频监控设备的核心部件，通过前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。因此芯片的性能直接影响系统的图像质量、码流控制能力、智能识别效率、信息稳定性等性能表现。目前，安防视频设备中所需要的处理器芯片主要包括网络摄像机中的SoC芯片、后端DVR/NVR中的SoC芯片以及深度学习算法、加速器芯片以及前端模拟摄像机中的ISP芯片四种类型。目前，高性能的深度学习算法加速器芯片仍由国外芯片厂商提供，但其余三类处理器芯片已实现了较大程度的国产化替代。伴随芯片国产化的崛起和技术路线创新，中国安防监控设备的平均价格逐渐降低，应用规模不断扩大，进一步推动了智能安防产业市场规模的扩张。
中国智慧安防市场迅速扩张，未来发展潜力巨大
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%。
中国智慧安防市场规模，2013-2022年预测 来源：沙利文研究院绘制
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，智慧安防行业未来发展潜力巨大。
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。
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、制造和生产环节，主要包括前端摄像机、后端存储录像设备、音视频产品、显示屏供应商、系统集成商、运营服务商等;下游为产品分销及终端的城市级、行业级和消费级客户应用。上游零部件供应商，代表企业有华为海思、索尼、中星微，还有视频算法提供商Object Video等;中游软硬件供应商、系统集成商的主力厂商包括海康、大华等。下游为终端客户，主要涉及到政府、公共行业、民用行业等。
智慧安防产业链 来源：沙利文研究院绘制
人工智能技术助力安防行业智能化升级
在智慧城市的普及下，安防市场容量持续增加，安防产品的智能化程度不断提高，数字监控技术日益成熟，人工智能技术在安防市场上的应用大规模落地，推动传统安防产业进化革新，从而带动了安防产业市场规模的扩大。智慧安防产业链中，上游的算法、芯片和其他零组件供应环节属于技术集成部分，是智慧安防产业的发展基础。
◆算法
算法环节主要包括图像处理、视频压缩和内容识别三个分类。计算机视觉、深度学习、集成算法等重要的人工智能算法的引入和革新，助力安防产品适应大众不断增长的安防需求。在安防领域智能算法的运用主要体现在，利用无间歇工作的智能算法对视频画面进行监控，以弥补人力无法长时间保持监控状态的缺失;利用生物识别技术解决人脸、指纹、语音等生物特征被盗用的情况;提高安防产品保密和防御级别，确保场所安防布控。此前，算法的基础框架的研发几乎被国外企业垄断，但近年来，伴随人工智能深度学习算法的快速成熟，中国芯片设计公司和设备产品厂商都致力于在基础算法上进行改进和优化，培养自己独有的算法技术，部分优质的图像内容识别、算法供应商陆续出现。
人工智能安防涉及的主要算法 来源：沙利文研究院绘制
◆芯片
在智能安防监控领域，芯片是硬件设备中成本占比最高的零组件之一，也是安防视频监控设备的核心部件，通过前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测对象，识别人、车属性信息，并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。因此芯片的性能直接影响系统的图像质量、码流控制能力、智能识别效率、信息稳定性等性能表现。目前，安防视频设备中所需要的处理器芯片主要包括网络摄像机中的SoC芯片、后端DVR/NVR中的SoC芯片以及深度学习算法、加速器芯片以及前端模拟摄像机中的ISP芯片四种类型。目前，高性能的深度学习算法加速器芯片仍由国外芯片厂商提供，但其余三类处理器芯片已实现了较大程度的国产化替代。伴随芯片国产化的崛起和技术路线创新，中国安防监控设备的平均价格逐渐降低，应用规模不断扩大，进一步推动了智能安防产业市场规模的扩张。
中国智慧安防市场迅速扩张，未来发展潜力巨大
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%。
中国智慧安防市场规模，2013-2022年预测 来源：沙利文研究院绘制
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，智慧安防行业未来发展潜力巨大。
智能安防行业发展如火如荼，但仍需进一步完善
◆技术应用缺少行业标准
大数据技术的应用为安防产业的发展提供契机，但目前整体处于探索阶段，行业标准的缺失降低了技术应用的安全性。在安防领域，大数据的应用对于海量安防数据的存储与处理至关重要，技术的成熟度决定了数据快速检索、快速定位、时间预测、指导决策的效率。但目前，部分安防企业在应对海量数据（18.830，0.04， 0.21%）的处理仍停留在初级阶段，相关的技术储备和研发能力较弱。由于大数据等相关新兴技术的产品、工具仍处在发展阶段，技术成熟度尚未达到足以支撑智能安防行业的新型服务。此外，国家尚未建立关于数据共享、“安全云”等用户需求的行业标准以指导应用，因此，行业技术标准的缺失限制了技术的应用范围，增加了不安全因素隐患，阻碍产业发展。
◆运维成本较高限制行业发展
目前，智能安防产业的运维服务的系统化、产业化程度较低，且智慧城市系统规模较大，合作的运营服务商较多，但大多运营商的服务仅在系统质保期内，保质期后的运营服务处于无人负责状态，物业公司受限于技术能力无法处理，非专业企业的维修质量无法得到保证，最终导致后期的维护所产生的成本不断升高。此外，安防的前端设备通常安装在室外，定期的巡检维护，降低设备的损坏率也使得企业的运维成本不断提高。另一方面，智慧城市的建设覆盖众多领域，过程中涉及大量的软硬件产品、数据采集分析、人力技术支持，且系统庞大复杂，故障排除的难度不断升级。当设备故障检测出现异常时，后台很难从庞大的系统中迅速采集分析异常数据流，前端设备数据获取困难，并且运维人员需要与相关部门反复沟通，导致故障的检测效率不断降低，运维成本过高限制了行业发展。
沙利文全球合伙人、全球市场战略规划副总裁兼中华区总裁王昕博士指出，智慧安防的建设最终目的在于应用，是提升国家安全防护水平、保障社会和谐发展的必要途径之一。近年来，国家在技术发展方向和产业建设方向上均出台多项政策，为行业发展营造良好的环境，推动智慧安防繁荣发展。未来，伴随着技术迭代、生态格局变化和新玩家入局，行业将进入整合周期。智慧安防的核心竞争力将逐渐转变为技术架构以及解决方案的落地能力，拥有深厚技术实力的企业将保持与行业变革同步，技术薄弱的中小公司将进一步淘汰，行业格局持续优化。
◆技术应用缺少行业标准
大数据技术的应用为安防产业的发展提供契机，但目前整体处于探索阶段，行业标准的缺失降低了技术应用的安全性。在安防领域，大数据的应用对于海量安防数据的存储与处理至关重要，技术的成熟度决定了数据快速检索、快速定位、时间预测、指导决策的效率。但目前，部分安防企业在应对海量数据（18.830，0.04， 0.21%）的处理仍停留在初级阶段，相关的技术储备和研发能力较弱。由于大数据等相关新兴技术的产品、工具仍处在发展阶段，技术成熟度尚未达到足以支撑智能安防行业的新型服务。此外，国家尚未建立关于数据共享、“安全云”等用户需求的行业标准以指导应用，因此，行业技术标准的缺失限制了技术的应用范围，增加了不安全因素隐患，阻碍产业发展。
◆运维成本较高限制行业发展
目前，智能安防产业的运维服务的系统化、产业化程度较低，且智慧城市系统规模较大，合作的运营服务商较多，但大多运营商的服务仅在系统质保期内，保质期后的运营服务处于无人负责状态，物业公司受限于技术能力无法处理，非专业企业的维修质量无法得到保证，最终导致后期的维护所产生的成本不断升高。此外，安防的前端设备通常安装在室外，定期的巡检维护，降低设备的损坏率也使得企业的运维成本不断提高。另一方面，智慧城市的建设覆盖众多领域，过程中涉及大量的软硬件产品、数据采集分析、人力技术支持，且系统庞大复杂，故障排除的难度不断升级。当设备故障检测出现异常时，后台很难从庞大的系统中迅速采集分析异常数据流，前端设备数据获取困难，并且运维人员需要与相关部门反复沟通，导致故障的检测效率不断降低，运维成本过高限制了行业发展。
沙利文全球合伙人、全球市场战略规划副总裁兼中华区总裁王昕博士指出，智慧安防的建设最终目的在于应用，是提升国家安全防护水平、保障社会和谐发展的必要途径之一。近年来，国家在技术发展方向和产业建设方向上均出台多项政策，为行业发展营造良好的环境，推动智慧安防繁荣发展。未来，伴随着技术迭代、生态格局变化和新玩家入局，行业将进入整合周期。智慧安防的核心竞争力将逐渐转变为技术架构以及解决方案的落地能力，拥有深厚技术实力的企业将保持与行业变革同步，技术薄弱的中小公司将进一步淘汰，行业格局持续优化。
