智慧安防空间：AI产品持续渗透，长期千亿市场空间

从“看得见”到“看得清”到“看得懂”，智能大数据分析需求迫切，AI+安防趋势明显。高清技术日益进步，图像分辨率从D1到720P、1080P再到4K逐步进阶，视频监控设备持续高清化升级换代。根据IHS数据，2013-2016年我国高清摄像机占比由13%增长至59%，首次超过模拟摄像机，实现了视频监控从“看得见”到“看得清”的转变，满足智能化基础需求。摄像头高清化产生海量数据,传统的人工查看方式已不满足日益增长的安防需求。同时，安防领域每年产生大量非结构化数据，将海量非结构化数据结构化后进行智能处理能极大提高追踪效率，人工智能的引入能满足从事后追查到事前防范的安防根本需求。安防领域在实现高清化网络化升级后，急切需要人工智能技术对海量数据进行处理，这些都促使摄像头目前开始向“看得懂”进化，智能安防趋势明显。

智慧安防产品首先在政府市场落地，长期千亿市场空间。(1)短期而言：由于AI产品单价较高，且适用于处理远距离的大数据，因此我们认为短期的增量空间主要看政府中的公安、交通等部门。假设国内/国外视频监控行业增速分别为15%/10%，至2020年国内外视频监控市场规模分别达1683/1234亿元，保守估计，若AI产品渗透率提升至10%，则国内/国外AI产品市场空间分别为168/148亿元。(2)长期来看：随着性价比更高的芯片解决方推出，预计海思等主控厂商必然推出包含AI专属TPU的IPC主控产品，以海康为首的安防厂商也必然研发推出适合自身的AI+芯片终端解决方案，AI产品单价将逐步回归理性，智慧产品的渗透范围有望快速渗透延伸至其他领域。未来AI产品渗透率若提升至35%，则全球AI产品市场空间将突破千亿元。

现有生态：GPU是目前AI+安防方案主流，行业巨头与英伟达携手

“AI+安防”方案两种：前端方案是未来趋势，中后端AI方案是目前主流。对智能安防而言，目前有前端和中后端两种解决方案。前端方案是AI摄像头方案，即将AI芯片集成至摄像头中，实现视频采集智能化;中后端方案则是利用普通摄像机采集视频信息后传输到中后端，在数据存储前利用插入GPU等板卡的智能服务器进行汇总分析。由于中后端方案不需要更换摄像头、可同时处理多路数据、部署成本相对较低，算法升级、运维方便，短期内中后端方案普及速更快。长期来看，海思等摄像头主控芯片厂商必然在芯片内部集成用于AI计算的专属硬件模块，大规模应用后实现成本会急剧降低，前端(智能摄像头)方案有望成为未来智能安防主流。目前无论是前端还是中后端解决方案，海康、大华等公司都采用英伟达GPU(Jetson TX1产品)实现，且以中后端AI方案为主。

安防巨头紧密携手英伟达，布局基于GPU的智能设备产品。目前海康、大华两大安防巨头的AI算法和相关产品都基于英伟达的GPU实现。2016年，海康威视推出从前端到后端全系列的AI产品，发布基于英伟达GPU和深度学习技术“深眸”摄像机、“超脑”NVR、“脸谱”人脸分析服务器等多款AI系列产品。大华股份2016年第三季度成立AI研究院，2017年3月联合英伟达发布多款“睿智”系列前端和后端智能设备。

海康威视：首提安防AI+，引领安防智能化发展。海康威视自2006年开始智能分析技术研发，2013年布局深度学习。凭借多年深度学习研究积累以及高达9000余人的业内最大研发团队，公司在全球包括人脸识别、车辆识别、文字识别在内的多项图像检测比赛中取得第一。2015年公司率先推出AI中心产品“猎鹰”、“刀锋”智能服务器，2016年公司在安博会首提“安防AI+”概念，并与英伟达和Movidius达成合作，陆续推出基于GPU/VPU和深度学习技术的“深眸”、“超脑”、“神捕”、“脸谱”系列AI 前后端产品，并融入相关解决方案。公司AI产品目前已应用到南昌“天网项目二期”、“一带一路”峰会安保等重大项目中，有望引领安防智能化发展。

大华股份：紧随布局人工智能，AI产品加速落地。大华从2015年开始人工智能研究，在深度学习基础上研发出人脸识别、视频结构化、异常行为分析、高密度人群分析等智能技术。16年大华在向国际权威的人脸识别公开测试库LFW 提交测试结果，Dahua-FaceImage人脸识别准确率为99.78%，保持世界第一水平。同期公司依托在CPU、DSP、GPU和FGPA等芯片平台上多年积累的软硬件研发能力，研发出包括前后端人脸识别、卡口电警、双目立体视觉、多目全景拼接产品在内的一系列智能化产品。17年公司联合英伟达发布多款“睿智”系列前端和后端智能设备并融入相关平安城市项目解决方案，大幅提高视频数据利用率，推进大数据在安防领域加速落地。

未来趋势：基于GPU成本是痛点，未来集成至IPC主芯片是趋势

目前基于GPU的智能安防的成本较为昂贵。目前主流的智能安防解决方案多基于英伟达Jetson TX1 GPU芯片，单个芯片成本估算在70~150美元左右，模块成本在200~300美元。依据配置不同，每个芯片可支持2~4路视频流，单路实现成本较高。相关调研显示，海康威视或已独家垄断英伟达TX1的GPU芯片供货。其他安防厂商仅可购买英伟达的TX1模组(即包括芯片、存储的GPU板)，采购成本会更高。基于GPU的智能安防解决方案较为昂贵，目前阻碍了智能安防的渗透率快速提升。

FPGA成当前智能安防降低成本的可能方案。智能安防领域，目前国内公司深鉴科技已和大华股份、东方网力等安防厂商展开合作，推出基于Xilinx FPGA 的DPU产品，可以实现相对于GPU有1个数量级的能效提升，同样功耗降低80%。该方案可将AI单路成本控制在20美元以内，较GPU方案便宜。同时，另一家国内公司地平线机器人也尝试将FPGA方案应用于安防和车载领域。在专用ASIC产品出现之前，FPGA有望成为部分安防场景降成本的有效手段。

ASIC未来将成为安防芯片主流。如前文所述，ASIC形态的AI芯片解决方案具备低成本、低功耗、高算力的优点。由于芯片存在大规模成本边际效益递减效应，专用芯片量产后，由AI模块带来的每颗芯片和相关存储成本增加预计在2美元以下，采用ASIC方案的AI摄像头实现成本将大幅度降低。换句话说，以后可能实现摄像头在成本增加非常小的情况下就可以转化成为AI摄像头。我们预计，和手机芯片集成AI专属模块类似，华为海思等摄像头主控芯片厂商，未来必然会集成适合安防场景的专属AI模块至主芯片中;同样的，以海康为首的安防厂商，为优化自身解决方案，也有望自研或与相关芯片厂商合作开发其专属的人工智能专用芯片。伴随着社会对智慧安防能力的需求提升，未来包含AI功能的ASIC主控芯片或将成为安防主流芯片。