The All Seeing AI - Surveillance Nation In Action
來源：弗若斯特沙利文
智慧安控是建設智慧城市的基礎，其核心內容是對海量的安控資訊，進行獲取以及智慧分析，強化城市的智慧感知能力，實現事前積極預防、事中即時感知和快速響應，以及事後的快速調查分析，從而有效保障人們日常生活，和生產管理的可持續運轉。
與傳統安控相比較，智慧安控的系統複雜性和技術性，均呈現指數成長。智慧安控系統以資訊技術、感測技術和生物技術等，新興技術為技術手段，透過整合公共安全領域，各系統的數據資訊，進而構建一個多元化與智慧化資訊採集、大數據處理、影像智慧應用，和安全保障功能的完整體系。
智慧安控產業鏈包括上游零組件供應商、算法和晶片供應商等；中游為軟硬體設備設計、製造和生產環節，主要包括前端攝影機、後端儲存錄影設備、音視訊產品、顯示螢幕供應商、系統整合商、營運服務商等；下游為產品分銷及終端的城市級、行業級和消費級客戶應用。
上游零組件供應商，代表企業有索尼、安霸……，還有影像算法提供商Object Video等；中游軟硬體供應商、各類設備系統供應商等。下游為終端客戶，主要涉及到政府、公共行業、民用行業等。
智慧安控產業鏈 來源：沙利文研究院繪制
人工智慧技術助力安控行業智慧化升級
在智慧城市的普及下，安控市場容量持續增加，安控產品的智慧化程度不斷提高，數位監控技術日益成熟，人工智慧技術在安控市場上的應用大規模落地，推動傳統安控產業進化革新，從而帶動了安控產業市場規模的擴大。
智慧安控產業鏈中，上游的算法、晶片和其他零組件供應環節，屬於技術整合部分，是智慧安控產業的發展基礎。
◆算法
算法環節主要包括圖像處理、影像壓縮和內容辨識三個分類。電腦視覺、深度學習、整合算法等重要的人工智慧算法的引入和革新，助力安控產品適應大眾不斷成長的安控需求。
在安控領域智慧算法的運用，主要體現在，利用無間歇工作的智慧算法，對影像畫面進行監控，以彌補人力無法長時間，保持監控狀態的缺失；利用生物辨識技術解決人臉、指紋、語音等，生物特徵被盜用的情況；提高安控產品保密和防禦級別，確保場所安控佈控。
此前，算法的基礎框架的研發，幾乎被國際企業壟斷，但近年來，伴隨人工智慧深度學習，算法的快速成熟，中國晶片設計公司和設備產品廠商，都致力於在基礎算法上進行改進和優化，培養自己獨有的算法技術，部分優質的圖像內容辨識、算法供應商陸續出現。
人工智慧安控涉及的主要算法 來源：沙利文研究院繪製
◆晶片
在智慧安控監控領域，晶片是硬體設備中，成本佔比最高的零組件之一，也是安控影像監控設備的核心零件，透過前端攝影機內置人工智慧晶片，可即時分析影像內容，檢測對象，辨識人、車屬性資訊，並透過網路傳遞到後端，人工智慧的中心數據庫進行儲存。
因此晶片的性能，直接影響系統的圖像品質、碼流控制能力、智慧辨識效率、資訊穩定性等性能表現。目前，安控影像設備中，所需要的處理器晶片，主要包括網路攝影機中的SoC晶片、後端DVR/NVR中的SoC晶片，以及深度學習算法、加速器晶片，以及前端類比攝影機中的ISP晶片四種類型。
目前，高性能的深度學習算法加速器晶片，仍由國際晶片領導廠商提供，但其餘三類處理器晶片，已大程度的被中國生產的晶片所替代。伴隨中國晶片的崛起和技術路線創新，中國安控監控設備的平均價格逐漸降低，應用規模不斷擴大，進一步推動了智慧安控產業市場規模的擴張。
中國智慧安控市場迅速擴張，未來發展潛力巨大
在新興技術更新換代的推動下，智慧化成為安控行業發展的主流形式，智慧安控逐漸成為安控企業轉型升級的方向，在安控行業的佔比越來越大。
另外，對岸中國「一帶一路」的國家戰略、平安城市、智慧城市、智慧交通等一系列重大項目的開展，有力促進了智慧安控系統產業的發展。
2013年至2017年之間，對岸中國智慧安控的市場規模，由1,100.5億元成長至1,748.2億元，年複合成長率為12.3%。
中國智慧安控市場規模，2013-2022年預測 來源：沙利文研究院繪製
在對岸國家政策大力鼓勵下，智慧城市的建設速度將會持續加快；同時在金融、文教衛等領域，用戶的安全防範意識逐步加強的推動下，智慧安控在這些領域的滲透程度將不斷提升，對岸智慧安控產業將在「十三五」期間進入建設高峰期。
另外，目前二三線城市的影像監控設備投放量仍然不高，影像監控覆蓋率較低，其智慧化具有極大的提升空間，智慧安控行業未來發展潛力巨大。
智慧安控行業發展如火如荼，但仍需進一步完善
◆技術應用缺少行業標準
大數據技術的應用為安控產業的發展提供契機，但目前整體處於探索階段，行業標準的缺失降低了技術應用的安全性。在安控領域，大數據的應用，對於海量安控數據的儲存與處理非常重要，技術的成熟度決定了數據快速檢索、快速定位、時間預測、指導決策的效率。
但目前，部分安控企業在應對海量數據的處理，仍停留在初級階段，相關的技術儲備和研發能力較弱。由於大數據等相關新興技術的產品、工具仍處在發展階段，技術成熟度尚未達到足以支撐智慧安控行業的新型服務。
此外，其政府尚未建立，關於數據共享、「安全雲」等用戶需求的行業標準，以指導應用，因此，行業技術標準的缺失限制了技術的應用範圍，增加了不安全因素隱患，阻礙產業發展。
◆維運成本較高限制行業發展
目前，智慧安控產業的維運服務的系統化、產業化程度較低，且智慧城市系統規模較大，合作的營運服務商較多，但大多營運商的服務，僅在系統保質期內，保質期後的營運服務處於無人負責狀態，物業公司受限於技術能力無法處理，非專業企業的維修品質無法得到保證，最終導致後期的維護所產生的成本不斷升高。
此外，安控的前端設備通常安裝在室外，定期的巡檢維護，降低設備的損壞率。也使得企業的維運成本不斷提高。
另一方面，智慧城市的建設覆蓋眾多領域，過程中涉及大量的軟硬體產品、數據採集分析、人力技術支持，且系統龐大複雜，故障排除的難度不斷升級。
當設備故障檢測出現異常時，後台很難從龐大的系統中，迅速採集分析異常數據流，前端設備數據獲取困難，並且維運人員需要與相關部門反覆溝通，導致故障的檢測效率不斷降低，維運成本過高限制了行業發展。
沙利文全球合伙人、全球市場策略規劃副總裁兼中華區總裁王昕博士指出，智慧安控的建設，最終目的在於應用，是提升國家安全防護水平、保障社會和諧發展的必要途徑之一。
未來，伴隨著技術更新、生態格局變化和新玩家入局，行業將進入整合週期。
智慧安控的核心競爭力，將逐漸轉變為技術架構，以及解決方案的落地能力，擁有深厚技術實力的企業，將保持與行業變革同步，技術薄弱的中小公司將進一步淘汰，行業格局持續優化。
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