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一、安防市场规模持续增长近年来，全球安防服务行业一直呈现快速发展趋势，其规模未来几年都将持续增长。相比全球市场，国内的安防市场发展则更为迅速。根据IHSMarkit报告，到年底，全球用于监控的摄像机数量将攀升至10亿台以上，这将比当下的7.7亿台增长近30%，其中中国占比超50%，此外，年我国安防行业总收入达到亿元左右，相较年增长15%。国内安防行业之所以能如此快速发展，其中最主要原因是得益于国内政策的扶持。首先，政府性项目“平安城市”大大促进了安防行业的发展。“平安城市”是公共安全技术防范系统的重要组成部分，与安防行业关系十分密切，而视频监控系统是平安城市建设中的重要一环。自年以来，“平安城市”的建设投入已经超过亿，而视频监控产品的投入占3%左右，一线城市的视频监控摄像机投放量较大，二三线城市的摄像头覆盖率还很低，因此，未来的发展空间还很大。年，随着“雪亮工程”的启动，视频监控系统更是往广大的农村薄弱地区延伸，继续推动国内安防行业的进一步发展。年国家启动的“一带一路”战略对于相关地区安防提出了较高要求，强力拉动了该地区的安防行业发展，对于我国安防厂商在海外进行业务拓展也起到了推动作用。此外，年出台的“智慧城市”项目也推动着安防产品往智能楼宇、文教卫、金融、能源等其他领域发展，安防产品的应用范围越来越广泛。除了政策的因素除外，随着人们生活水平的提高，安全意识的增强，中小企业、商铺、家庭都有望成为推动安防市场发展的重要因素，消费领域的扩大将不断催生民用市场对于安防产品新需求，并提供新的增量市场空间。从另一个角度看，虽然安防市场的规模在不断扩大，但是国内的安防设备渗透率其实还比较低，远远低于英美等发达国家，因此，目前国内的安防市场仍有较大的成长空间。而且，安防产品由于其应用环境的恶劣性，更新换代的几率较其他产品高出很多，其更新周期一般为3~5年，所以存量市场设备的更新也是安防市场发展的重要部分。根据IHS全球视频监控供货商的份额分布图来看，全球TOP10的厂家中，海康、大华和宇视分列第1、第2和第8位，占比接近30%。从以上的分析和数据来看，国内的视频监控市场非常巨大，而且有着良好的发展空间；巨大的监控市场又反哺了国内视频监控的企业，壮大了民族企业的实力。安防市场的快速增长，给视频监控技术提出了新的需求，促使视频监控技术从“高清化”往“智能化”发展，究其原因，既有技术因素（数据、算力和算法）的驱动，又和国内的政策引导息息相关。二、海量数据是安防智能化的动力和资源数据是人工智能的原材料，没有原材料就好比“巧妇难为无米之炊”。人工智能是非常消耗大数据储备的“监督性学习场景”，要有足够多的量才能满足训练数据的需求。视频监控高清化进程，使得图像分辨率从D1发展到P、P再到4K，同时，市场上高清摄像头的比例也在扩大，每日产生的视频监控录像的数据量就可达到上千PB，累积的历史数据就更为庞大了，而且其中99%以上都是非结构化数据。这些海量的数据一方面为视频监控人工智能化的数据训练工作提供优质的资源，另一方面，面对如此巨大的数据量，如果再采用过去简单的人海战术进行检索和分析，已经很难满足新时代的安防工作需求。在此情况下，智能安防成为解决问题的唯一途径，也就是要通过将非结构化的图像信息，转换为计算机能够理解的结构化数据，并利用人工智能技术，实时分析视频内容，将这些海量的视频数据转化为有效的数据，以提高监控系统效率。三、计算机视觉技术成熟推动安防领域应用范围不断扩展人类有史以来积累的大数据中，85%以上是视频和图像数据，因此，人工智能的核心之一是视觉智能。而深度学习算法的应用，使得计算机视觉技术得到了突破性的发展，从而也突破了视频监控的许多应用限制，使其应用范围日益广泛。在深度学习算法成熟之前，传统的计算机视觉算法主要采用特征识别的方法，通过人工定义的特征参量来对图像进行分类和识别。当需要区分的图像类别增加，或者图像的内容更加复杂时，特征识别方法需要引入大量的参数，并且需要对模型不断地进行微调，其实现难度急剧增长，因此这种方法的识别效率和准确度都存在瓶颈。在实际应用中，传统的特征识别方法可以实现诸如交通卡口的车牌号识别、入侵检测、逆行检测等简单功能，但是在人脸识别、行为识别等领域一直没有形成有效的解决方案。深度学习算法通过设置多层神经网络结构，让算法自行寻找和调节中间参量来进行大规模训练。自年以来，深度学习算法取得了重大突破，在随后的10多年里，凭借互联网发展带来的大数据资源、算力的快速提升、巨头公司的基础框架开源等有利因素，基于深度学习的计算机视觉算法性能也快速提升。在人脸识别领域，深度学习算法在LFW竞赛中已经达到了99.83%的识别水平，也超过了人类99.2%的识别水平。因此，深度学习算法的成熟为计算机视觉领域带来了革命性的进展，在安防领域利用计算机视觉来实现人工智能已经具备了先决条件。目前，人脸识别、车辆识别、行为识别等功能已经突破应用门槛，实际的应用场景和应用方案也都在不断扩展。四、算力发展助力安防向高阶智能跃进年，英伟达首次推出GPU架构。相比CPU，GPU拥有大量的逻辑单元，更擅长处理海量数据，因而被应用到深度学习领域中。年，英伟达又推出CUDA编程工具包，CUDA框架使得GPU可以通过更简单、有效的接口和开发者进行交互，使得开发者可以充分利用GPU的运算资源，进一步提升GPU架构的性能。从目前的实际应用来看，安防领域的数据是以图像视觉数据为主，其数据量大，并且数据层次非常复杂，因此能够充分发挥GPU图像处理以及高性能计算的特点。GPU作为专为图像处理设计的处理器，能将3D模型的信息转换为2D数据，即实现视频图像的结构化处理；而且，随着GPU的快速发展，在浮点运算、并行计算等部分，GPU可以提供数十倍乃至上百倍于CPU的性能，相比CPU，GPU能将程序运行的时间从几周降低到了一天。所以说，算力的成熟使得深度学习强大的数据表达能力能够得以体现。五、“新基建”浪潮下，安防行业迎来新的机遇“新基建”主要涵盖了5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等这些代表未来产业发展方向的基础性项目。虽然新基建项目中没有明确提及安防，但安防行业将会是“新基建”最大的受益者之一。人工智能和大数据是智能安防发展的技术基础，由于人工智能的融合特性，不断催生新的产业形态，AI+产业的模式愈加普及。在下一步发展过程中，依托超级计算，安防结合人工智能将更好地驾驭数据洪流，高速、高效、精准地对庞大的信息资源进行处理、分析，实现真正的智能化。而随着人工智能、深度学习的发展，大数据的挖掘应用必将进行得更为彻底，在此过程中，拥有海量视频大数据的安防行业，将迎来更广阔的市场和发展机会。随着5GSA网络的商用化到来，5G网络所具备的eMBB/Mmtc/uRLLC/MEC/切片等技术能力将逐渐完善，这些能力能够满足移动化视频监控业务的需求，解决移动巡检设备带来的高带宽、低时延和海量连接等问题，因此，也将会推动移动巡检设备的大规模应用，比如，巡检无人机、工业互联网中的自动巡检小车、移动执法设备等。同时，由于安防行业是新基建各个领域建设的基础，尤其是特高压、城际交通、工业互联网等，都需要大量的视频监控设备来保证设备安装、线路检测和正常运维，这些广泛存在的应用场景需求必然会进一步提升安防智能化的广度和深度，为安防行业的智能化发展插上腾飞的翅膀。如需入群请联系小编基础层1，91页PPT看懂人工智能的现状与未来2，49页pdf—智能硬件终端行业研究报告3，页pdf—清华大学中国工程院：人工智能发展报告4，阿里巴巴：人工智能页深度报告5，46页pdf人工智能报告：落地挑战与应对6，页pdf限时下载

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