AI產(chǎn)品在安防領(lǐng)域的使用占比逐年提升，從視頻監(jiān)控業(yè)務(wù)來看，前端產(chǎn)品中AI產(chǎn)品收入占比從2017年的5.0%上升至2018年的10.0%，后端產(chǎn)品中AI產(chǎn)品收入占比從2017年的16.5%上升至2018年的28.0%，預(yù)計(jì)2019年AI產(chǎn)品收入占比還會(huì)提升。

據(jù)了解，安防是AI目前落地進(jìn)展最快，應(yīng)用場(chǎng)景最廣的領(lǐng)域，據(jù)中商情報(bào)網(wǎng)數(shù)據(jù)，2018年中國(guó)安防行業(yè)市場(chǎng)規(guī)突破6000億元，其中，智慧安防行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模約2001億元，預(yù)計(jì)到2022年智慧安防行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到4514億元，2018-2022年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到22.6%。

智慧安防，AI技術(shù)作用何在？

在智慧安防產(chǎn)業(yè)鏈中，人工智能技術(shù)主要體現(xiàn)在上游的算法、芯片和其他零組件供應(yīng)環(huán)節(jié)。

智慧安防產(chǎn)業(yè)鏈的中游為軟硬件設(shè)備設(shè)計(jì)、制造和生產(chǎn)環(huán)節(jié)，主要包括前端攝像機(jī)、后端存儲(chǔ)錄像設(shè)備、音視頻產(chǎn)品、顯示屏供應(yīng)商、系統(tǒng)集成商、運(yùn)營(yíng)服務(wù)商等；下游為產(chǎn)品分銷及終端的城市級(jí)、行業(yè)級(jí)和消費(fèi)級(jí)客戶應(yīng)用。

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院資料顯示，上游零部件供應(yīng)商，代表企業(yè)有華為海思、索尼、中星微，還有視頻算法提供商ObjectVideo等；中游軟硬件供應(yīng)商、系統(tǒng)集成商的主力廠商包括?？?、大華等；下游為終端客戶，主要涉及到政府、公共行業(yè)、民用行業(yè)等。下游運(yùn)用領(lǐng)域目前的現(xiàn)狀是政府端主導(dǎo)，商業(yè)端萌芽。

截圖來自：國(guó)金證券

算法

首先來看算法，智能安防算法環(huán)節(jié)主要包括圖像處理、視頻壓縮和內(nèi)容識(shí)別三個(gè)分類。在安防領(lǐng)域智能算法的運(yùn)用主要體現(xiàn)在，利用無間歇工作的智能算法對(duì)視頻畫面進(jìn)行監(jiān)控，以彌補(bǔ)人力無法長(zhǎng)時(shí)間保持監(jiān)控狀態(tài)的缺失；利用生物識(shí)別技術(shù)解決人臉、指紋、語音等生物特征被盜用的情況；提高安防產(chǎn)品保密和防御級(jí)別，確保場(chǎng)所安防布控。

芯片

在智能安防監(jiān)控領(lǐng)域，芯片是硬件設(shè)備中成本占比最高的零組件之一，也是安防視頻監(jiān)控設(shè)備的核心部件，通過前端攝像機(jī)內(nèi)置人工智能芯片，可實(shí)時(shí)分析視頻內(nèi)容，檢測(cè)對(duì)象，識(shí)別人、車屬性信息，并通過網(wǎng)絡(luò)傳遞到后端人工智能的中心數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)。

目前，安防視頻設(shè)備中所需要的處理器芯片主要包括網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)中的SoC芯片、后端DVR/NVR中的SoC芯片以及深度學(xué)習(xí)算法、加速器芯片以及前端模擬攝像機(jī)中的ISP芯片四種類型。目前，高性能的深度學(xué)習(xí)算法加速器芯片仍由國(guó)外芯片廠商提供，但其余三類處理器芯片已實(shí)現(xiàn)了較大程度的國(guó)產(chǎn)化替代。

安防領(lǐng)域最主流的深度學(xué)習(xí)芯片方案是GPU，但GPU存在成本、效率、功耗等瓶頸，現(xiàn)已有針對(duì)安防產(chǎn)業(yè)開發(fā)的FPGA/ASIC智能芯片，如深鑒科技（去年被Xilinx賽靈思以3億美元并購(gòu)）的DPU芯片（FPGA）、北京君正的NPU協(xié)處理器（ASIC）、寒武紀(jì)的AI服務(wù)器芯片（ASIC等）。

問題

當(dāng)前在安防智能化進(jìn)程中，算法層面已經(jīng)接近成熟，而在芯片成本上還存在一些問題。為了實(shí)現(xiàn)智能化的功能（即運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法），安防監(jiān)控系統(tǒng)的前端和后端設(shè)備中需要加入英偉達(dá)或是英特爾等國(guó)際大廠所設(shè)計(jì)的GPU、FPGA或者ASIC加速芯片，與原有的承擔(dān)圖像處理和編解碼功能的主處理器芯片一起構(gòu)成雙芯片方案，而采用這些芯片一般要為安防監(jiān)控設(shè)備新增高額成本（2017年僅前端攝像機(jī)中采用的AI加速器芯片的成本就高達(dá)上百美元），因此導(dǎo)致智能化設(shè)備的成本普遍偏高，在很大程度上影響了智能化的大面積應(yīng)用。

總結(jié)

未來隨著根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景定制的ASIC或?qū)Ｓ肧oC智能監(jiān)控芯片的逐漸成熟（安霸、海思的方案已經(jīng)在小排量測(cè)試，而?？导按笕A也都在開發(fā)自研智能監(jiān)控ASIC／SoC芯片），高性價(jià)比的專用芯片對(duì)邊緣運(yùn)算及部分云端通用GPU芯片的替代，將使得智能監(jiān)控設(shè)備的成本有望大幅降低，安防監(jiān)控智能化進(jìn)程在未來加速落地可期。