AI助力拓宽传统安防行业边界,行业呈现马太效应

转自公号金智创新 2019-10-15
AI助力拓宽传统安防行业边界,行业呈现马太效应

摘要:通过研究发现,我国智能安防与各个行业的耦合程度在不断加深,从下游客户端、商业模式以及安防功能等多维度助力传统安防行业转型升级,并且未来智能安防将从云端计算逐步转向边缘计算。当前我国智能安防市场集中度较高,市场份额主要被传统安防巨头占据。

随着人工智能技术的不断演进,机器视觉、机器学习、算法等领域的长足进步共同推动了传统安防行业的转型升级,对传统安防行业形成了更为先进的技术替代。从公开数据来看,2018年智能安防市场产值约135亿元,其中视频监控占据了将近90%的产值份额,成为智能安防最为火热的领域。

智能安防与多行业深度融合,AI多维度助力传统安防产业转型升级

智能安防逐渐与不同领域深度结合,安防产业下游客户从政府端为主导逐渐扩大到企业端及消费端。区分其他产业,安防产业具有维护社会稳定的特殊职能,因此区域性安防产业的发展受政府主体的影响较大,近年来平安城市以及智慧城市的建设是驱动安防产业急剧扩张的主要因素。但是伴随着人工智能的发展,传统安防的边界被逐渐扩大,智能安防不仅仅发挥着公共安全防护的功能,还具有优化配置以及个人智能防护功能。比如超市通过实施客流监控,形成不同商品区域的热度图,并据此分析决策超市商品的优化配置。

商业模式逐步从产品销售转向提供个性化解决方案服务。由于前一阶段不同行业内的安防产业具有高清化以及网络化的共性需求,所以传统的安防公司主要以前端摄像头以及后端硬件销售为主,并不提供针对行业的个性化服务。但是随着人工智能的发展,安防与不同领域融合度加深,突破了传统的安防边界,因此针对具体行业的个性化解决方案需求扩大,诸如海康威视以及大华股份等传统安防企业开始转型提供行业性的软硬件综合解决方案服务。

AI助力安防行业从感知到分析决策。传统安防主要发挥感知记录的功能,后续的分析决策则需要依靠人力完成,而智能安防不仅能够进行场景的感知记录,还能进行场景的分析决策,能够节省大量人力成本并极大地提高工作效率。表1为海康威视的智能视频监控与传统视频监控的工作效率对比,传统视频监控中人工检索12.5万小时的视频素材需要30天,而智能视频监控中机器智能检索只需要检索5秒钟,并且分析效率远远高于人工检索。

表1 传统视频监控与智能视频监控效率对比

AI助力拓宽传统安防行业边界,行业呈现马太效应

(资料来源:海康威视)

当前智能安防以云端计算为主,未来将向边缘计算靠拢

相比于前端边缘计算,云端计算更能充分发挥AI效用。当前人工智能在安防行业的落地应用主要体现在云端计算,即在安防监控后端加入AI计算功能,源于相比前端边缘计算,云端计算不必考虑空间、功耗、环境等限制因素,能够最大限度地布置发挥人工智能的智能化分析决策功能,因此目前各大安防监控企业将智能安防技术竞争点聚焦在云端,表2列举了英伟达适用于云端计算的主要GPU产品。

表2 NVIDIA云端主要GPU产品

AI助力拓宽传统安防行业边界,行业呈现马太效应

(资料来源:NVIDIA官网)

随着技术的演进,边缘计算将逐步取代云端计算。由于当前前端摄像的分辨率在不断提升,前端回传的数据量也在逐渐增大,将数据的结构化、处理与分析全部集中在云端将会出现加大网络传输压力、实时性变差的问题。而通过将AI算力注入到安防监控前端,能够极大程度地缓解网络传输压力,并且能够提高分析决策的效率。

我国智能安防行业呈现马太效应,市场集中度较高

我国智能安防行业呈现出较高的市场集中度。如图1所示,海康威视占据国内安防市场绝对的主导地位,市场占有率达到了36%,紧随其后的是大华股份,市占比为15%,二者合计占据国内安防行业51%的市场份额。剩余市场则呈现出高度碎片化的格局,包括宇视科技、东方网力、苏州科达、天地伟业、中星微电子、霍尼韦尔、华为等众多企业。

图1 国内安防市场主要厂商占比

AI助力拓宽传统安防行业边界,行业呈现马太效应

(资料来源:IHS)

智能安防行业将朝着标准化趋势发展。当前智能安防与各行业的结合尚处于初步探索阶段,各家企业针对不同应用场景会出具不同的软硬件组合解决方案,但是随着智能安防适用领域的逐渐明确以及解决方案提供商的参与,各类软硬件整合方案将会通过取长补短形成最优结果,由此带动技术、开发接口等形成统一标准,市场将出现大企业制定标准,小企业兼容标准的成熟产业模式。

结语

当前我国安防摄像头需求每年大约5000万个,其中智能摄像头仅有50万,市场渗透率为1%,但是基于智能安防与各个行业的探索融合以及旧设备的更新换代需求,结合智能安防强大的智能化分析决策能力,智能安防产业必将迎来广阔的发展空间。