安防智能化时代大幕拉起_未来应用值得期待_安防AI-未来已来_13页_1mb

安防AI行业研究报告总结

核心内容概述

本报告分析了2017年安防行业向智能化转型的趋势，指出深度学习、高清视频、云存储和GPU技术的突破共同推动了安防AI时代的到来。随着视频监控数据量的激增和传统人工分析效率的瓶颈，人工智能在安防领域的应用逐渐从“看得清”向“看得懂”转变，成为行业发展的新方向。

主要观点

• 安防智能化已进入实质推动阶段：从2016年开始，AI在安防行业的应用取得实质性进展，下游反馈良好，标志着行业进入“看得懂”的新纪元。
• 深度学习是关键支撑技术：深度学习算法能够实现更精准的模式识别，具备更强的环境适应性和更丰富的识别种类，是推动视频结构化和智能分析的核心。
• 云存储为AI提供数据基础：安防云存储具备高速存取和高安全性，能够支撑海量视频数据的智能分析，成为AI落地的重要前提。
• GPU技术为AI应用提供算力保障：尽管GPU在单机上成本可控，但多GPU集联仍面临技术挑战，未来需进一步优化。
• AI产品转化有三种路径：
  1. 算法改进：利用现有芯片的计算能力进行算法优化，实现简单智能功能。
  2. 前端GPU化+算法支撑：通过前端设备实现智能分析，减轻后端负担，提升整体效率。
  3. 后端多GPU集联：利用深度学习对多路前端数据进行叠加分析，是未来重点发展方向。

关键信息

行业趋势

• 高清化普及：2013年全球高清视频监控方案占比已达85%，2015年达93%，预计2017-18年占比将进一步提升。
• AI商业化需求增强：安防行业对AI的需求源于视频数据的海量性和非结构化特点，AI能够有效提升视频分析效率和准确率。
• 安防AI市场前景广阔：随着深度学习、GPU、云存储等技术的发展，AI在安防领域应用已进入可实现阶段，未来几年将逐步渗透至前后端及中控系统。

技术突破

• 深度学习算法：具备更高的准确率、更强的环境适应性和更丰富的识别种类，是视频结构化和智能分析的关键。
• GPU与VPU的发展：GPU在AI训练和推理中起着重要作用，VPU则专注于计算机视觉，如3D扫描、室内导航等。
• 云存储技术成熟：安防云存储具备高速存取和高安全性，满足海量视频存储和分析需求。

行业应用挑战

• 算法与芯片协同不足：算法需要结合行业理解进行优化，芯片厂商更倾向于与有深厚行业积累的公司合作。
• 终端接受度待提升：AI在安防领域的应用仍需时间，客户对新技术的接受度和需求强度是推动因素之一。

可重点关注的公司

风险提示

• 行业景气度受宏观因素影响波动。
• 算法和芯片技术发展低于预期可能影响AI应用进度。
• 下游客户对AI产品的接受度和需求强度可能不足。

总结

安防行业正从“看得清”向“看得懂”转变，深度学习、高清视频、云存储及GPU技术共同推动AI在安防领域的落地。未来AI产品将逐步从中心走向前后端，并拓展至机器人、汽车电子等新领域。海康威视、大华股份和苏州科达作为重点标的，具备较强的技术积累和产品转化能力，值得持续关注。