“9.11”事件以來，美國從政府到個人都大力加強對安全的投入，已經成為美國安防行業發 展的強勁原動力。近年來，由于美國槍支泛濫帶來的槍擊事件時有發生，金融犯罪、暴力沖突等問題日益凸顯，也推動了美國國內安全市場的不斷擴大。

根據 MarketLine 披露數據顯示，美國安防服務行業高速發展，其市場規模約占全球市場的30％， 2015 年行業收入達到 770 億美元，2011－2015 年復合年增長率達到 9．9％，而促進增長 的主要推動力來自政府和民眾持續的安全威脅。

總體來看，美國安防行業未來將持續保持增長態勢，但 2015－2020 年復合年增長率將維持在6．1％，增速趨緩。2020 年，美國安防行業收入預計將達到 1036 億美元。

英國安防行業發展將呈現加速趨勢

英國是全球安防設備安裝和使用普及率最高的國家之一，英國安防行業維持穩定且適度的發 展態勢。

根據 MarketLine 披露數據顯示，2015 年英國安防服務行業總收入約為 108 億美元，2011－2015 年復合增長率 3．1％，其中 2015 年英國安防雇員人數將超過 33 萬人，復合增長 率達 3．3％，而實體安防業 2015 年總收入達到 56 億美元，占整個安防行業收入的 51．5％，而 信息技術安防收入為 52 億美元，占比 48 ．5％。

英國安防業發展驅動力主要來自于以下幾個方面：首先，英國是全世界安裝監控攝像機最多的 國家，閉路電視的鏡頭數量 2015 年超過 800 萬個，占英國安防設備 30％和全球 10％的市場 份額，并且以每年 2．9％的速度持續增長。其次，由于英國政府近年來不斷削減開支，導致 雇用私人安保機構從事監獄、警務支持等公共服務數量大幅增加。另外，由于近年來公共安 全和恐怖襲擊事件頻發，政府加大了針對諸如機場、地鐵等敏感區域的安防等級。

預計英國未來安防行業發展將呈現加速趨勢。2015－2020 年，英國安防行業年復合增長率預 計為 4． 6％ ， 2020 年行業總收入預計將達到 135 億美元。

國外安防市場多形態發展

北美安防：需求量大、競爭激烈

北美作為全世界最大安防市場，其中美國約占 90％、加拿大占 8％、墨西哥占 2％。北美洲 安防市場主要呈現以下特點∶需求量大、價格競爭激烈、制造商多、市場成熟，是安防企業 競相角逐之地。

北美市場中，發展較為成熟的莫過于美國安防市場。美國安防企業大多以生產制造商的角色 出現，采用跨國式的經營模式，不少企業與國際同行建立了廣泛的戰略合作伙伴關系，大約 有 80％的產品需委外加工。在北美市場，韓國產品和臺灣產品不時出現。

南美安防：依賴進口 巴西作為南美安防市場的大國，其安防市場規模也相當大，占據南美市場大多數份額。其安 防市場發展特性為：穩定成長、價格競爭激烈。南美洲安防生產制造商較少，過去主要依靠 從美國進口。

不同于英國和美國看重產品質量，南美安防用戶大多數對價格比較在乎。在產品流通渠道方 面，由于本地制造商較少且多以亞洲市場、歐美市場為采購目標，因此安防企業大多以進口、 批發，工程安裝為主。

東盟國家：視頻監控市場增長加快

根據 IHSInc．發表的＂印度的 CCTV 和視頻監控設備市場＂報告書表示：印度視頻監控設備市 場在 2013 年第一次超過 3 億美元，在未來五年的增長速度將會越來越快。

在 IMSResearch 針對東南亞的安全監控市場分析報告中，截止 2015 年，越南的復合年均增 長率 CAGR 預計將達到 22．3％，成為全東南亞最高。

泰國90％的安防產品依賴進口，近年來，泰國政府投資力度也不斷加強，城市監控、交通運 輸及邊境安防是泰國政府主要投入的領域，而中、臺、韓產品是泰國安防產品進口的主要國 家和地區。

歐洲市場：需求穩定、注重產品質量 以德國、英國、法國等為代表的西歐安防市場占全球安防市場 36％。歐洲安防市場主要有以 下特點∶需求穩定、注重產品質量、競爭多樣、產品高低端差異明顯，流通渠道各有不同。

歐洲市場以單一市場為主，各國以自己的市場為中心，幾乎沒有連鎖方式經營的企業。市場 對新產品的接收力較強，產品多樣，比較關心產品的性價比。

國外零組件廠商占據市場主導權，國內零組件廠商逐步崛起

圖像傳感器芯片

安防視頻監控行業主要使用的圖像傳感器有 CCD（Charge－Coupled Device）和 CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）兩種。

CCD 是一種半導體器件，能夠把光學影像轉化為數字信號，CCD 上植入的微小光敏物質稱 作像素，一塊 CCD 上包含的像素數越多，其提供的畫面分辨率也就越高。CCD 作用就像膠 片一樣，但它是把圖像像素轉換成數字信號，CCD 上有許多排列整齊的電容，能感應光線， 并將影像轉變成數字信號。經由外部電路的控制，每個小電容能將其所帶的電行轉給它相鄰的電容。

編解碼芯片

過去的幾年，安防行業編解碼芯片方案上，廠商可選擇美國德州儀器（TI）、華為海思、安霸、 臺灣智原等芯片供應商?！把笮酒痹L期占據市場主導地位，成為制約產業進一步發展的瓶頸。到如今，芯片市場格局早已是另一番景象。

目前國內生產資源非常豐富，同時工業化、標準化及第三方的介入給芯片設計業者提供了快 速進入市場的可能，從而推動了芯片國產化和產業化的逐步升級。安防行業的蓬勃發展，讓 國產芯片廠商看到了希望，以海思、國科、中星微、安凱為代表的一批致力于國產芯片研發 生產的企業，將目光聚焦在安防芯片上，試圖在安防行業一展拳腳，發揮最大的價值。

TI：即將退出安防市場

TI 創辦于 1930 年，悠久的歷史讓這個老牌的芯片設計者在視頻監控芯片行業曾獨霸天下。 此前，在標清和模擬市場，TI 的達芬奇系列一直占據攝像機的主要市場份額。但是從 06 年 開始，TI 一直被海思窮追猛打。我們認為，未來 TI 可能會退出這個市場，因為安防只是其 小份額業務。

安霸：日漸式微

IPC 研發制造廠商談到海思和 TI 的時候，還一定會提到另外一個 SoC 品牌安霸。在業界的 共識中，安霸是“高清視頻的技術領導者”，主要提供低功耗、高清視頻壓縮與圖像處理， 集成了各種關鍵系統功能。在 IPC 目前的 SoC 市場格局中，可以說安霸代表著“高端”IPC的 SoC 芯片這一標桿。

安霸 A5S 系列是安霸監控類產品中的主力，主要是用在監控前端設備（IPC）上，該系列芯片 綜合表現效果良好，當然其編碼選項也影響了安霸產品與其他廠家 NVR 的互聯互通，或者 無法解碼或者即使能解碼也降低了 NVR 的實際接入能力。不過，安霸編碼芯片的開放性較 小，用戶可改動的算法較少，產品的效果主要取決于安霸芯片自身的 ISP 編碼性能。在安防 廠商們絞盡腦汁追求差異化時代，安霸的市場影響力也逐漸減弱。

海思：通用市場登頂王座

海思半導體有限公司成立于 2004 年 10 月，前身是創建于 1991 年的華為集成電路設計中心。 海思的產品覆蓋無線網絡、固定網絡、數字媒體等領域的芯片及解決方案，成功應用在全球100 多個國家和地區；在數字媒體領域，已推出網絡監控芯片及解決方案、可視電話芯片及解 決方案、DVB 芯片及解決方案和 IPTV 芯片及解決方案。在 2009－2012 年，其 DVR 芯片可 謂風生水起。

海思在占據了 DVR 市場后，近幾年比較重視 IPC 市場，在 IPC 領域推出的產品頻率較高。 并且以其高性價比、良好的技術支持獲得市場的廣泛接受。海思的本土化優勢使得其生產成 本相對來說較低，而且它要求的利潤不那么高，何況它還有更健全的市場渠道這一優勢。在 返璞歸真走向務實的 Hi3518 系列后，海思繼續在安防民用市場的普及之路上狂奔。

國科：中國芯后起之秀 網絡產品的應用規模逐漸普及開來，上游芯片領域格局也逐漸發生了改變，除了 TI、安霸、 索尼、三星等外，海思、中星微等國產芯片隨之大力搶占市場。特別在當下國家政策的風口 上，國產芯片的認可度空前之高，作為“中國芯”的國科也全力加入。

國科微電子作為國內首家獲得國家大基金注資的芯片設計企業，2015 年進軍安防 IPC 領域， 憑借工藝領先的 GK710x 系列高清監控芯片在市場上一鳴驚人。一批一線企業搶先推出基于 國科芯片的 100 萬／200 萬 IPC 新品，在市場上獲得不俗反響。同時，其芯片優秀的 ISP 性 能、完善的系統架構、超高的系統集成度、優異的低功耗設計、高性價比等優勢，以及自主 知識產權的原始創新，讓國科得以迅速在 IPC 領域打開了市場。

? 臺灣智源：安防界資深芯片供應商 臺灣智源也是安防界資深的芯片供應商，在早期推出了性價比很高的 8120／8180，在低端市 場無人能及，但對于日益高清化的時代，可能還需要投入更多，來跟上市場的步伐。

視頻監控硬盤

視頻監控硬盤容量適用于數字硬盤錄像機等音頻視頻應用范疇以及監控影像系統，包括數字 硬盤錄像機，IP 網關和主流監視系統等，往往需要硬盤能夠 24x7 連續運作，并且相比個人 電腦有著更嚴格的要求，例如更高的可靠性和兼容性，更低的能耗，能同時錄制多個音頻或 高清晰度視頻流等。

人工智能芯片

在人工智能領域，算法的實現依賴于計算機強大的運行速度，因此芯片就顯得尤為重要。安 防監控領域的人工智能芯片的介入有前端和后端兩種情況。人工智能在安防前端產品中的應 用主要目的是數據采集階段實現特征信息提取和事件監測，人智能在安防后端產品上的應用 主要目的是視頻數據的比對和識別。

英偉達

憑借具備識別、標記功能的圖像處理器，在人工智能還未全面興起之前，英偉達就先一步掌 控了這一時機。在 2016 年，英偉達更是一連發布了多款針對深度學習的芯片，4 月份發布 的一款可執行深度學習神經網絡任務的 Tesla P100 GPU， 9 月份發布的基于 Pascal 架構 的深度學習芯片 Tesla P4 和 Tesla P40，其中，Pascal 架構能助推深度學習加速 65 倍。

ARM

迄今為止，全球 85％的智能移動設備中都采取了 ARM 架構，其中，超過 95％的智能手機運 用了 ARM 的處理器，在智能硬件和物聯網高速發展的如今，ARM 有著絕對的地位。

Intel ＆ Nervana

2016 年 11 月，Intel 公司發布了一個叫做 Nervana 的 AI 處理器，他們宣稱會在明年年中測 試這個原型。如果一切進展順利，Nervana 芯片的最終形態會在 2017 年底面世。這個芯片 是基于 Intel 早前購買的一個叫做 Nervana 的公司，這家公司將成為第一家專門為 AI 打造芯 片的公司。Nervana 一直在努力將機器學習功能全力引入到芯片之中，是人工智能 ASIC 芯 片供應商。得到 Intel 的支持后，Nervana 正計劃推出其針對深度學習算法的定制芯片Nervana Engine。據 Nervana 相關人員表示，相比 GPU，Nervana Engine 在訓練方面可以 提升 10 倍性能。

IBM

IBM 很早以前就發布過 wtson，2016 年 IBM 投入到類人腦芯片的研發，那就是 TrueNorth， 郵票大小、重量只有幾克，但卻集成了 54 億個硅晶體管，內臵了 4096 個內核，100 萬個“神 經元”、2．56 億個“突觸”，能力相當于一臺超級計算機，功耗卻只有 65 毫瓦。

谷歌

谷歌的人工智能相關芯片是 TPU，TPU 是專門為機器學習應用而設計的專用芯片。通過降 低芯片的計算精度，減少實現每個計算操作所需的晶體管數量，從而能讓芯片的每秒運行的 操作個數更高，這樣經過精細調優的機器學習模型就能在芯片上運行的更快，進而更快的讓 用戶得到更智能的結果。Google 將 TPU 加速器芯片嵌入電路板中，利用已有的硬盤 PCI－E接口接入數據中心服務器中。

中星微

在極度依賴國外進口的我國芯片產業中，中星微可謂一匹突出重圍的“黑馬”。在 2016 年 6月份，中星微率先推出了中國首款嵌入式神經網絡處理器（NPU）芯片“星光智能一號”，這 也是全球首枚具備深度學習人工智能的嵌入式視頻采集壓縮編碼系統級芯片，并已于 3 月 6日實現了量產。

該芯片采用了“數據驅動”并行計算的架構，單顆 NPU（28nm）能耗僅為400mW，極大地提升了計算能力與功耗的比例，可以廣泛應用于智能駕駛輔助、無人機、 機器人等嵌入式機器視覺領域。

微軟

微軟蟄伏六年打造出 Project Catapult。這個 FPGA 目前已支持微軟 Bing，未來它們將會驅 動基于深度神經網絡－以人類大腦結構為基礎建模的人工智能－的新搜索算法，在執行這個人工智能的幾個命令時，速度比普通芯片快上幾個數量級。有了它計算機屏幕只會空屏 23 毫 秒而不是 4 秒。

KnuEdge

KnuEdge 最近從隱形的模式中走出，并讓全世界知道他們從一個匿名的投資人獲取 1 億美元 的投資用來開發一個新的“神經元芯片”。KUNPATH 提供基于 LambaFabric 的芯片技術，LambaFabric 將會通過與現在市場上的 GPUs、CPUs 和 FPGAs 完全不同的架構進行神經 網絡的計算。LambdaFabric 本質上是為在高要求的運算環境下向上拓展至 512000 臺設備 而設計，機架至機架延遲時間只有 400 毫微秒，低功耗的 256 核處理器。

地平線機器人

由余凱創立于 2015 年的初創企業 Horizon Robotics（地平線機器人）已經從包括 Sequoia和傳奇的風險資本家 Yuri Milner 等投資人獲得了未透露金額的種子基金。后來更是獲得了已 經獲得了晨興、高瓴、紅杉、金沙江、線性資本、創新工場和真格基金的聯合投資。他們正 在著手于建立一個一站式人工智能解決方案，定義“萬物智能”，讓生活更便捷、更有趣、更 安全。地平線致力于打造基于深度神經網絡的人工智能 “大腦” 平臺 － 包括軟件和芯片，可 以做到低功耗、本地化的解決環境感知、人機交互、決策控制等問題。

深度學習算法

深度學習作為機器學習研究中的一個領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經 網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像、聲音和文本等。

目前，深度學習的應用領 域中大約有 70％都在圖像識別方面，結合安防領域的現狀，這就意味著，深度學習在這一領 域必然會有顛覆性的發展。隨著大數據與高清攝像機應用的普及，安防大數據時代已經到來， 海量高清及以上分辨率視頻數據給安防產品技術帶來了大數據，這也就成為深度學習在安防 領域必將快速發展的肥沃土壤。

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在安防行業，涉及的數據信息類型越來越多。其中，99％以上的數據，包括監控視頻錄像、 報警錄像、車輛卡口圖片、人臉抓拍圖片等都是非結構化的，要想對這數據進行進一步分析， 做到“數為人所用”，就需要將非結構化的數據結構化。和以往的傳統智能算法相比，深度 學習可以像人類大腦一樣搜集信息，并將這些信息轉化為相應的行為，在解決視頻結構化問 題方面更“智能”。

?？低曅缕钒l布會發布了基于深度學習技術的從前端到后端全系列智能安防產品，新品涵 蓋“深眸”系列智能攝像機、“神捕”系列智能交通產品、“超腦”系列智能 NVR、“臉譜” 系列人臉分析服務器等。

宇視科技

和以往的傳統智能算法相比，深度學習可以像人類大腦一樣搜集信息，并將這些信息轉化為 相應的行為，在解決視頻結構化問題方面更“智能”。

宇視發布了基于 Movidius＋NVIDIA 芯片全球戰略首發的深度學習人臉識別攝像機、深度學習 智能交通抓拍機、深度學習 USB 智能棒、“昆侖”結構化智能分析服務器、智能存儲融合一 體化設備等。

?？?、大華雙寡頭全球崛起，國內市場集中度提升

?？低暋⒋笕A股份保持高增長，國內雙寡頭全球領先

根據 a＆s（安全自動化）發布的 2016 年全球安防 50 強榜單，憑借近年來持續的高增長， ?？低暫痛笕A股份分別占據全球安防公司第一位和第四位。

在視頻監控領域，根據市場研究機構 IHS 發布的 2016 年度“The world Market for CCTV and Video Survillance Equipment”統計報告，?？低暋⒋笕A股份、宇視科技分別占據第 一、第二、第八位，全球市場占有率分別為 19．6％、7．5％和 1．8％。

國內安防行業競爭加劇，市場集中度逐步提升

近年來，安防行業中企業集中度大幅提高，行業競爭加劇，資源向龍頭企業集中趨勢愈發明 顯。隨著安防龍頭企業快速崛起，大型企業與中小企業之間的差距逐漸拉大，再加上產業鏈 延伸、橫向跨界、行業深耕方面的優勢，強者越強、贏者通吃的趨勢已經顯現。

國內安防行 業價格競爭日趨激烈，導致傳統產品毛利率略有下滑，具有技術壁壘的安防龍頭公司占據優 勢。行業長尾效應明顯，洗牌加劇，龍頭企業依托技術、資源和規模優勢仍能保持高速增長， 而位于長尾尾端的眾多中小企業已逐漸處于盈虧平衡狀態，生存艱難。