目前，千行百业数字化转型、智能化升级、融合创新的需求催生了许多新的应用，而智慧安防作为场景之一，也被赋予了开拓新增量市场的新使命.

智慧安防发展与落地趋势

(一）智能安防状态

近年来，在国家政策支持下，天网工程、平安城市、雪亮工程等项目相继落地，带动国内安防行业市场保持快速增长态势。与此同时，人工智能、大数据、云计算与物联网、安全等新技术的快速融合，使得行业边界不断泛化，AIoT时代已经到来。

近两年，中美贸易战、新冠肺炎疫情、缺芯等因素对安防行业形成密集冲击。全球安防市场需求低迷，国内安防工程市场规模缩小。、平安城市和雪亮项目（一期）项目已进入库存更新优化阶段。疫情过后，提升城市在管理、应急响应等方面的智能化水平成为城市升级转型的重要内容，与2020年政府提出的“新基建”相呼应。在创新等需求方面，很多新的应用已经诞生，作为场景之一的智能安防也被赋予了开拓新增量市场的新使命。

(1）安防设备市场概况

过去一年，受疫情影响，除与疫情相关的应急安保项目外，国内其他安保建设项目供应均出现延迟。在疫情影响依然存在的情况下，整个安防市场充满了许多未知数。多变的。整体来看，疫情期间基础设施薄弱、信息孤岛暴露无遗，行业距离真正的AIoT还很远。预计未来几年智能安防仍将迎来全面发展。

根据中国安防设备市场调查结果，a&s统计显示，2020年，中国安防设备市场规模将达到1455.2亿元，其中视频监控市场规模将达到718亿元，防盗报警市场规模达到190亿元，门禁市场规模达到190亿元。320亿元，楼宇对讲/智能家居市场达到227亿元。

过去一年，安防设备市场发展主要呈现以下特点：一是受疫情和中美贸易影响，国内安防市场增速明显放缓，集中度下降产业进一步集中；二是疫情期间，社区管理带动了门禁市场的增长，“家”经济的发展带动了智能家居设备的增长，这两方面在过去一年都取得了长足的进步；三、受上游产能不足、原材料紧缺等影响，各行各业原材料价格上涨 据高盛6月初的研究报告显示，全球超过169个行业在一定程度上受到芯片短缺的影响，也被称为是近两年来最艰难的。供应链中的挑战之一，其中智能汽车和智能安全受到的影响最大。根据市场反馈，仅同款相机产品一年内就会增长30%到40%。

a&s认为，当前全球疫情尚未结束，整体经济环境仍存在诸多不稳定因素。同时，上游芯片供应短期内无法恢复正常。芯片价格上涨也将挤压产品利润空间。如果继续下去，无疑将引发安防行业新一轮的洗牌。

(2）智能安防现状

工程方面，据艾智道统计，2020年共有市级大型安防工程招标信息2945条（招标项目超过200万的信息采集率达到70%以上，信息采集率达到70%以上） 1000万以上的招标项目应超过80%），a&s不包括与智慧城市和城市级安防项目无关的项目（如楼宇智能、IT系统等），2803个城市级安防项目招标信息2020年采购总预算849.76亿，中标总金额803.61亿。从工程项目和招标金额来看，整体市级安防工程受疫情影响不大。

从上图可以看出，目前城市层面的重大安防项目仍以平安城市、智能交通、雪亮工程、交通管控为主。但它只占项目总数的20%左右。目前，在智能安防应用的实施中，使用最多的是人脸识别、车牌识别、视频结构化、多维大数据分析、智能分析等。可见，目前AI技术在安防项目中的应用仍集中在感知和认知上。阶段。尤其是在人脸识别的应用上，大部分公司在同一个开源框架下完成技术开发，算法之间的差异比较小，

受疫情影响，2020年全球经济将萎缩4.3%，我国是世界主要经济体中唯一经济正增长的国家，GDP将增长2.3% 2020年同比受大环境影响，加之安防终端用户管理整改，行业设备和软件供给逐渐趋于饱和，安防系统集成行业增速也放缓向下。与往年相比，2020年受疫情影响等原因，智慧社区项目订单不断涌现，为众多中小集成商和工程公司带来了意想不到的收获。

从数量上看，据a&s统计，2015-2020年中国安防系统集成市场规模为2563.33亿元、2819.66亿元、3158.@ >0亿元，3631.70亿元，4067.51亿元，4474.26亿元，近五年增速分别为10%、13% , 和 15%。, 12%, 10%。

随着行业新兴产品技术的不断创新，安防集成商在安防产品和应用场景方面不断拓展。安防系统集成已覆盖政府、公安、交通、司法、房地产、金融、能源、教育、医疗、通信、军事等主要领域。

根据a&s调查的2020年国内系统集成市场数据分析可以看出，由于信贷收紧，地方政府投资步伐放缓，平安城市（含雪亮项目）占比有所下降，但仍继续引领细分市场，占安防行业的 16%。市场份额。其次是智能交通、金融、房地产等细分市场占据最大权重，三者分别贡献了整个安防综合工程市场的14%、10%、9%。此外，第五至第九名分别是校园、能源、司法、医院等，已成为安防系统集成市场的重要组成部分。

a&s通过访谈和问卷调查，从企业和用户的角度调查了智能安全实施难的主要原因，依次为应用效果达不到预期>安全稳定性差>成本高>技术成熟度不足。从中也可以看出，目前用户对智能安防的认知已经逐渐成熟，应用效果是决定用户选择智能安防产品或解决方案的第一影响因素。

此外，在调查中，厂商代表还反映了当前智能应用落地存在的问题：一是人工智能在安防行业的渗透率仍然较低，所有摄像头都需要能够进行全面的智能分析的视频信息。只有这样，人工智能在安防行业的价值才能真正凸显出来。目前的现状只是用少数算法解决少数问题。二是目前人工智能+安防项目的交易比例接近20%左右，尤其是疫情期间。此后，公园和写字楼对人脸识别或AI测温的需求越来越强烈，并且智能安防应用占比大幅提升，但距离AI普惠还有很长的路要走，而目前的价格因素也让不少用户还处于观望阶段；第三，企业和用户的思维不一致。企业善于运用技术思维进行产品开发，但由于对技术没有深入的了解，用户对产品的需求更多体现在实用性上；第四，跟国内的人。随着人脸识别规范和数据安全法的出台，隐私和安全无疑将成为智能安防落地的重要问题。以建设数字城市为例，随着数字化程度的提高，安全挑战也将增加。面对复杂多样的应用场景，网络和数据资产数量庞大，网络边界难以界定。

乐富贵总经理表示，在泛安防领域智能安防，在政策和市场的推动下，AIoT应用场景正在加速发展。从终端、边缘终端到云端，AIoT智能技术本身越来越成熟，设备渗透率逐渐提升。迈向互联互通阶段。目前，AIoT技术的应用仍面临一些挑战：AI算法无法直接适应细分的垂直领域；不同制造商的不同系统和设备之间的系统互操作性；AIoT应用的闭环商业模式仍处于探索阶段。

a&s认为，要加快智能应用的落地，必须解决以下问题：

在每个节点上部署智能和数据流等AI应用是一个非常复杂的过程。正因为如此，业内厂商普遍期待AI项目的标准化能够尽快到来。标准化建设将在一定程度上缓解碎片化的痛点，让项目交付更容易落地；最后，还有算法碎片化的问题。算法的不断更新，实现了大规模智能应用的落地，但算法的升级是一个永无止境的过程，导致厂商在数据规划、视觉检索、大数据集成等方面增加了不少难度. 只能通过技术的迭代和算法的稳定性来缓解。一句话，缓解场景碎片化的痛点，单靠某类厂商是无法解决的，需要产业链多个环节的共同参与。综上，目前的难点大概涉及到这几个主要环节：一是需要积累面向场景的数据；其次，工程师需要开发面向场景的算法；第三，算法训练需要大规模的训练系统，让前后端产品能够承载智能算法。第四，需要平台软件对接智能化功能和行业需求；首先，需要积累面向场景的数据；其次，工程师需要开发面向场景的算法；第三，算法训练需要大规模的训练系统，让前后端产品能够承载智能算法。第四，需要平台软件对接智能化功能和行业需求；首先，需要积累面向场景的数据；其次，工程师需要开发面向场景的算法；第三，算法训练需要大规模的训练系统，让前后端产品能够承载智能算法。第四，需要平台软件对接智能化功能和行业需求；

（2）大规模智能应用部署成本高。很多产品和方案在演示或者PK阶段都处于比较理想的环境，但是在实际环境中，用户会发现差异很大。相对巨大的投入成本达不到预期效果，智能应用效果往往反方向，让很多用户望而却步；

（3）安全问题。在视频监控领域，无论是天网工程还是前期平安城市建设，视频接入网已经覆盖了大部分地区，成为了国内独一无二的关键基础设施。我国，但只有保证这些视频数据的价值，只有在可用性和安全性的前提下才能实现。攻击是可能的，网络对抗在此背景下，针对关键基础设施的攻击频率和强度正在增加。

目前，视频监控还面临着第一大外部威胁——网络对抗。除了外在的担忧，视频监控系统也有内在的问题，很难在短时间内根除。随着雪亮项目的建设或视频门禁一期的建设，视频监控网络覆盖范围更广，前端设备数量也更多，这些设备背后的风险更值得关注：

（1）现场设备管理难度大，一机一档信息不完整不准确，容易被私取、替换、伪造；

（2）安全隐患难以消除，出厂密码未及时更改，安全漏洞未及时修复；

（3）内部人员违规泄密，运维人员违规访问查看，导致敏感数据泄露；

（4）网络互联，摄像头IP混杂，网络互联不规范，威胁传播速度更快。

因此，要真正解决落地生根问题，必须克服算力、算法、应用、成本等因素。目前还存在四个问题：一是中国安防市场对海量视频图像分析的AI应用需求旺盛。不过，目前的申请还处于初步阶段。越往后发展，就越多样化和复杂。AI在安防市场的应用比大众想象的更远更深，现有企业无法完全满足这些需求。因此，企业需要做好长期的技术准备；二、安防工程是集产业、技术、模型、资金、服务于一体的复杂系统，涉及前端采集、存储、传输、管理、多产业链的应用。目前的赋能过程在中国，AI只渗透到收藏等单一环节，智能效果还有很大的提升空间；第三，作为传统制造业，安防产业链长、成本高也是企业面临的现实问题，数十万人除了巨大的营销和研发成本外，做垂直应用越来越难如果你想坚持传统的安全巨头。第四，赛道上现有的大部分玩家无法形成数据闭环，这直接导致了目前的安全项目。组成——集成商拿传统安防厂商的摄像头、AI初创公司的算法、ICT厂商的服务器，并寻找第三方公司进行软件交付。运营模式不能形成数据闭环，这也是行业面临的一大难题。

(二）智能安防产业链

传统安防行业一般包括硬件设备制造商（视频采集、视频传输、显示系统和存储系统）、系统集成商和运营服务商，其中硬件设备制造商是整个行业的核心主体。随着人工智能在安防行业的落地，安防进入智能安防时代，产业链的核心开始向软件应用倾斜，产业链中涌现出许多新角色，如ICT/IT 、互联网厂商、AI创业公司等，业务涉及AI芯片、智能算法、数据融合、大数据分析服务等，与传统产业链形成竞争合作关系。

也就是说，智能安防产业链和用户需求将比传统安防更加复杂。没有一家公司可以做到一切。近年来，业内大公司开始推出自己的生态平台，聚合产业链合作伙伴。小企业也必须跟上步伐，加入生态平台体系。

在数字经济时代，全球ICT市场已经从试点创新时期的新技术和交付模式，走向了乘法创新时期的平台和生态社区阶段。ICT行业的这种发展趋势也开始向安防行业蔓延，这意味着安防产业链上的所有企业不仅面临着技术与实际场景相结合的挑战，也面临着全面数字化转型的挑战。商业。在此趋势下，主流安防厂商纷纷从平台和生态层面入手，整合全行业资源，建立合作生态，拓展业务边界，同时赋能行业数字化建设。

通过产业生态，传统安全巨头可以弥补自身在技术研发方面的不足，而人工智能企业则可以在生态中获得更多的市场资源、数据和急需的市场经验。共建安全生态，已成为行业共识。安防市场竞争也从单纯的硬件竞争和解决方案竞争上升到产业生态链的竞争。

在中国，生态建设的主要方式是企业合作和并购，建设的载体是云平台，核心是人工智能技术。但由于基因的差异，对“生态合作”的解读存在差异，如算法、算力、数据、产品、营销、资金、服务等。但值得注意的是，这并不意味着企业之间的竞争正在逐渐消失，而是从另一个层面加剧了行业的竞争态势：

一、虽然各家企业关注的生态层面不同，但都是聚合产业链的合作伙伴，分工协作，共同合作，带动AI项目的应用。短期内，智能安防行业的生态合作会越来越明显，但随着生态的成熟和发展，从长远来看，必然会出现巨头生态之间的鏖战未来，甚至发展到近战阶段。在这个层面上，会比企业之间的竞争更加激烈；

二、中小企业无法通过建标准、建规模、建平台等方式参与生态建设，依托大平台发展升级，成为生态的纽带或支点，人才匮乏、技术、资金、市场影响力 未来，企业可能会继续被行业边缘化，失去市场竞争力；

三、生态系统之间的竞争也是跨行业、跨行业的竞争。竞争力将来自于行业整合优势和影响力的结合。目前，这样的局面已经在互联网上形成。任何降维都会打击传统企业。将是一个巨大的挑战。

对于智能安防行业来说，未来的商业模式将是生态系统的竞争。

(三）智能安防的未来趋势

a&s观察到，传统安防企业真正推出AI产品的时间集中在2017年下半年，略落后于新兴AI企业进入安防市场。但总的来说，2018年之前，真正落地的AI产品并不多，主流厂商推出的漫游、遗失物品、周界检测、人脸识别等AI产品和解决方案也不成熟。例如，在实际应用中，周界检测无法滤除树叶、动物、阴影等干扰因素，导致误报率高；人脸识别依然会被人佩戴的装饰品，以及光照环境、侧脸等遮挡，无法准确进行。确认。

2018年以来，安防行业仍有不少企业利用人工智能的概念对产品或品牌进行包装，但态度明显趋于理性。企业开始意识到AI只是一种工具，必须匹配场景需求，才能实现商业价值最大化。仅靠融资无法支撑企业走得更远。同时，安防行业业务的碎片化、复杂性和工程化特点，要求企业除了具备技术能力外，还必须投入一定的精力深耕场景，把握用户的真实需求。因此，大多数企业开始将精力投入到场景需求的研究中，

进入2019年之后，安防厂商、AI公司、跨界巨头对安防场景碎片化的反应更加成熟，不仅在产品和解决方案上覆盖前后端产品，更注重产品架构，开放平台和数据服务。，不断跳出安全，用自己的技术赋能各行各业。

经过几年的探索，越来越多的安防企业不仅实现了AI在安防场景中的落地，还向传统难以渗透的碎片化领域渗透。比如在物业场景中，可以识别垃圾桶是否溢出，小区绿化植被是否被遮挡，车辆违停识别等，实现这些细分应用的基础是传统安防场景算法，如车辆、人脸、周界等。后台支持。

虽然人工智能在安防或其他项目中的应用仍处于发展初期，但在市场认知日益理性、新技术融合应用日趋成熟的推动下，人工智能产业化进程无疑将加快，竞争激烈未来行业将更加激烈。专注于解决方案、集成和运营能力。

2020年，新冠肺炎疫情蔓延，对全球经济社会以及数字经济和智能物联网产业的发展产生了广泛而深远的影响。数字化转型升级加速，业务复杂性和差异化快速提升。当前的视频技术已经突破了传统监控和安防的内涵，涉及千行百业的应用。随着产品算力的提升和成本的降低，AI+安防产品在视频物联网行业的应用比例也将持续。提升。

当前，全球经济社会正面临重大变革。数字经济已成为全球经济发展的新引擎。“碳达峰”和“碳中和”目标的制定，将进一步推动城市发展、能源结构、工业制造、交通出行、生态建设等各个领域的转型升级。元宇宙概念的出现也迎来了技术创新的新纪元。时代对挑战和形势的定义不乏定义，而最缺的恰恰是在多变的形势下突破的方法。

紫光华智董事长张江明表示，在这个时代大潮下，紫光华智专注于AI视觉技术创新，致力于在全面云化、应用驱动、软件定义四大核心技术战略下引领行业。开放生态。转型，点亮万千场景，赋能各行各业，助推城市、能源、制造、采矿、交通等领域转型升级，助力用户进一步降本增效，节能减排，高品质发展，服务智慧经济社会，助力实现双碳目标。元节的特点是互动、沉浸和协作。沉浸感离不开视觉，协作需要人与机器之间、机器与机器之间的合作。人们获得的信息83%来自视觉，数字世界也依赖视觉信息提供物理世界的虚实映射和实时交互。作为一家AI视觉企业，紫光华智专注于AI、云计算、大数据等技术的融合创新，构建了全面云化、应用驱动、软件定义、开放生态四大技术战略的AI视觉中心，并搭建物理世界到数字化的世界地图数据桥梁，通过快速、精准、经济三大价值创新，点亮千万场景，赋能各行各业。

熵科技乐富贵认为，行业未来趋势具有以下特点：

市场：得益于政策和数字化驱动，AIoT与实体经济的融合与赋能，使行业持续蓬勃发展；

行业：行业边界消融，更多跨界玩家介入；行业洗牌加速，集中度进一步提高；业务整合和生态链建设成为主旋律；高成长企业下行压力释放，地县成为新战场；

技术方面：MEC关键技术成熟，推动物联网设备上云；从单一智能到多维感知，场景化智能互联成为现实；低代码技术加快物联网开发成本和落地速度；低碳绿色，新创科技崛起；

应用：AIoT技术与大量应用行业的融合，将直接创造出新的应用和业务；明年，交通、能源、农林水利、环保、物流、市政及工业园区、保障性住房等基础设施，以及教育、医疗、社区等民生领域将开花结果。大规模；AI能力的权重将不断增加，这将增加软件和系统集成的价值。

近年来智能安防，海康威视一直在研究如何利用人工智能技术赋能各行各业，高效管理海量数据，如推出自然资源监测管理行业解决方案，为用户提供火灾风险监测、预警与定位、火灾报警 研究判断、蔓延分析、防火指挥、防火资源管理、防火巡查、防火档案管理等林草防火智能监控管理能力，提供地形图管理、全景巡查、视频寻地、智能违建分析与报警、事件线索采集和生物多样性监测，提供监测评价、监管决策分析、地质灾害监测、应急指挥、林草产业服务、宣传教育培训等国家公园大数据服务能力，实现对自然生态的智能监管资源。

总之，挖掘数据价值的能力将成为未来智能安全的核心。此外，多维感知技术、大数据应用，以及千行百业的数字化转型需求，为智能安防开辟了新的市场——AIoT，未来行业发展空间巨大。同时，随着安全生态系统的建立，已成为行业共识。安防市场竞争也从单纯的硬件竞争和解决方案竞争上升到产业生态链的竞争。

智能安防应用高度碎片化、场景化。随着近年来芯片平台性价比的不断提高，硬件平台上软件和算法的切换成本降低，可以实现商用。许多安全公司也推出了AI开放平台。借助海康威视等算法商城，一方面构建AI开放平台，实现算法的自动化训练，另一方面支持硬件上自适应算法和应用的替换。开放程度是一个行业成熟度的标志，也是推动智能安防行业发展的首要因素。