AI安防芯片產業研究

賽迪顧問

AI推動智能安防

改造與建設熱潮

據中國安防網統計，2017年我國安防行業總產值達到6200億元，行業增速為14.8%，到2020年，安防企業市場規模預計可以達到9000億元左右。在安防產品中，視頻監控市場規模占比高達50%以上，是構建安防系統的核心。

視頻安防系統主要包括前端感知、傳輸、后臺顯示、控制、綜合管理平臺。前端感知的多維度、全天候、立體化和智能化是構成智能安防系統的重要基礎，目前主要以網絡攝像機為主。ISP SoC芯片是視頻監控網絡攝像機的核心，通常包括CPU、圖像信號處理（ISP）、視音頻編碼模塊、網絡接口模塊等。攝像機采集的原始圖像經過ISP模塊處理后，送到視頻編碼模塊進行壓縮。壓縮后的視音頻碼流通過網線或者無線網絡傳輸到后端網絡存儲器（NVR），NVR對視音頻數據進行接收處理并存儲，后期若需要則可調出。ISP芯片是視頻監控攝像機的核心組成部件，ISP芯片性能的好壞直接決定了視頻監控攝像機的成像質量。據IHS數據，2013到2018年，全球ISP SoC芯片的出貨量復合增長率高達56%，這個領域云集了TI、安霸、華為等國內外知名芯片企業。

過去視頻監控項目注重前端基礎設備布投，忽視了后端平臺的擴展性、互通性及穩定性，存在明顯的數據煙囪、擴展性差等問題。隨著平安城市建設規模以及異構視頻監控項目聯網規模的擴大，對于平臺架構的開放性、擴展性、存儲能力都提出了較高的要求。同時，過去同質化的解決方案未考慮客戶業務的多樣性需求，隨著視頻監控市場規模的爆發，客戶能夠獲得的有效信息與海量視頻數據增長發生脫節。這些都是視頻監控行業亟待解決的問題。

此外，在各類視頻監控系統中，監控點位由最初的幾千路，擴展到幾萬甚至是幾十萬路的規模，尤其是隨著高清監控覆蓋率的不斷提升，整個安防領域的監控數據成指數級增長，這些海量數據僅僅利用人海戰術進行分析檢索，已經變得非常不現實。早年間，受制于傳統圖像識別與圖像處理算法的制約，安防AI化的推進十分緩慢，識別準確率低、環境適應性差、識別種類少等問題一直困擾著各類安防企業，直到這一輪基于深度學習的AI浪潮來襲，才可能解決這些問題。

AI技術對安防行業的驅動和顛覆力遠甚于之前的高清視頻和智能分析。伴隨AI技術在安防領域的加速落地，AI將掀起新一輪智能安防的改造與建設熱潮。而搭載AI芯片的實時智能視頻監控系統將成為平安城市、智能交通、智慧商業以及智能家居等領域物聯網應用的核心。同時，AI技術的融入，將豐富智能安防的內涵與維度，推動安防物聯網的加速落地，促使安防行業邁向更高層級的“智能安防”。

AI在安防領域的應用主要有以下幾個場景：一是人體分析，包括人臉識別、體態識別、人體特征提取等;二是車輛分析，包括車牌識別、車輛識別、車輛特征提取等;三是行為分析，包括目標跟蹤監測、異常行為分析等;四是圖像分析，包括視頻質量診斷、視頻摘要分析等。AI安防芯片可以實時分析視頻影像，及時發現異常信息，以直接高效的方法使攝像頭智能化。AI芯片的實現主要有兩種方案：一種是前端方案，AI芯片放置在攝像機，數據即時處理，然后輸出到后端服務器;另一種是后端方案，是指將攝像頭采集到的視頻信息發送到后端中控系統或者云端，然后再利用服務器強大的計算能力對其進行分析、處理。此前“AI+后端”的解決方案一直是主流，不過由于現在安防行業對實時性、隱私保密性、傳輸穩定性等要求越來越高，端智能的相關技術也越來越成熟，“AI+前端”的解決方案開始逐漸受到行業歡迎。

傳統安防巨頭企業

與人工智能新秀同臺競技

傳統安防行業發展已經非常充分，馬太效應凸顯。AI仿如一個破冰者，為產業鏈的各個環節都帶來了新的發展機遇。AI技術既為科技巨頭帶來了業務升級、產業擴張的新風口，也為各大創業者提供了顛覆現有格局、重塑科技話語權的嶄新機會，同時還為中國半導體產業實現彎道超車供了一個絕佳的新機遇。在AI安防這樣一個規模龐大且增長迅速的舞臺上，傳統安防巨頭企業與人工智能新秀同臺競技，各有千秋，形成了新老兩大勢力陣營。

第一陣營是傳統安防龍頭企業，包括系統企業和芯片企業。安防是一個集中度很高的傳統行業，海康威視、大華股份、宇視科技三大行業巨頭總共占據了國內安防領域的半壁江山。這些傳統的安防領域巨頭一方面與眾多AI芯片公司密切合作，如海康威視使用了NVIDIA的GPU以及JetsonTX1的平臺，大華推出的“睿智”系列搭載了NVIDIA Tesla P4 GPUs，宇視科技云結構化智能分析服務器支持了80顆NVIDIA JetsonTX1處理器。另一方面這些巨頭企業自身也在不斷推進“AI+安防”的研發步伐。近期，海康威視推出了基于GPU/VPU和深度學習技術的“深眸”系列智能攝像機、“起腦”系列NVR、“神捕”系列智能交通產品、“臉譜”人臉分析服務器;宇視科技在AI安防領域已發布了一整套AI整體解決方案，涉及嵌入了GPU芯片的前端智能攝像機、人臉識別速通門、后端數據中心一體機等;大華推出的新品睿智系列經濟型人臉攝像機，首次選用大華自研的高性能AI芯片，產品目前支持人臉結構化分析，可實現性別、年齡等4種屬性，喜怒哀樂4種表情的屬性提取。

國內芯片企業代表廠商主要是華為海思和中星微電子。目前華為海思芯片在國內安防市場占有近七成的份額，華為近期推出支持H.265核心算法的4K高清攝像機，以及一系列AI安防芯片（Hi3516、Hi3517、Hi3518A、Hi3518C、Hi3518E）都取得了不錯的成績。中星微電子是老牌安防芯片的提供商之一，中星微電子發布中國首款嵌入式神經網絡處理器芯片（NPU）已應用于嵌入式視頻處理芯片“星光智能一號”中。

另一陣營則是關注安防監控智能分析軟硬件平臺的新興高科技企業。在安防監控智能分析的軟件平臺，主要有依圖、商湯科技、Face++、曠視、云從等體量較大的研究計算機視覺的公司，他們憑借自身的技術積累向下游芯片環節不斷延伸。

安防監控智能分析的硬件平臺主要集中了很多AI芯片國內新秀。國內優秀的AI芯片初創企業，如深鑒科技、寒武紀、地平線、眼擎科技等都瞄準了AI安防芯片這一領域并取得了輝煌的成績。2017年8月—12月，至少有十幾款AI芯片面市。深鑒科技發布的DP-1200-F1人臉檢測識別芯片可以支持高清18幀人臉識別監測，整個方案功耗極低，另一款DP-2100-F16人臉分析解決方案，在測光、側臉、低頭、抬頭等情況下均支持人臉識別;寒武紀產品覆蓋范圍最廣，其1H8芯片廣泛用于安防監控領域，最近寒武紀發布其首款云端智能芯片，完成了從云到端的芯片布局，應用領域主要涉及安防行業;地平線打造出來的一款高科技的智能攝像頭，主要是基于自主研發的嵌入式人工智能視覺處理器旭日1.0，以芯片為支撐實現實時大規模的人臉抓拍，可應用于地鐵站、火車站、飛機場等處，2瓦功耗的處理器做出來的相機與TX1所支撐的智能抓拍相機在抓拍率上完全是同一水平;眼擎科技近期推出的復雜光線專用成像芯片也選擇布局安防領域。

AI安防芯片市場需求明確

產品成熟應用仍舊尚早

芯片是視頻監控硬件實現多維感知的關鍵，視頻監控進入人工智能時代之后，行業對視頻監控企業的需求從單純的硬件提供轉變為在芯片、硬件產品、算法全生態布局的需要。未來芯片主要是朝著更高像素、幀率、更低照度和動態范圍、更低帶寬占用、更高傳輸效率以及更加智能的ISP算法的方向發展。

目前AI應用仍處于早期階段，主要還是集中在互聯網應用，需要在云端處理，端智能方面并未普及。從芯片廠商的總體滲透率來看，還需要幾年的時間才能達到一個行業前后端及中控總體都比較智能的狀態。受制于成本原因，智能安防產品暫時難以得到大規模普及和應用。目前市面上主流的人工智能攝像頭產品售價為4000元左右，是普通高清攝像頭的3～4倍，降低芯片成本是推動AI攝像頭普及和應用的關鍵。

目前我國民用視頻安防監控覆蓋率僅為10%左右，遠低于美國的50%，有著強大的發展潛力。AI占據安防主流市場還需要5～10年的時間。傳統安防企業需要快速擁抱前沿技術，并憑借自身對安防行業的深度理解和渠道資源，快速推出垂直行業的智能化解決方案。而新興人工智能創業企業則需要在還占據技術優勢的時候快速撲向市場、占領份額，并且在保持技術優勢的同時進一步關注產品落地、工程交付。

隨著AI芯片市場上的入局玩家越來越多，各家最終的成功與否則要取決于技術路徑的選擇和產品落地的速度，而這其中，能否找到商業化場景、是否能成功落地，為企業帶來切實價值，是所有AI芯片初創企業需要思考的問題。國內AI芯片市場競爭達到了前所未有的激烈程度。視頻監控行業最主要的應用一定是標準化的市場，標準化市場的勝出者一定是具備規模優勢的競爭者。憑借規模效應帶來的成本優勢，龍頭廠商的市場地位將進一步穩固，技術薄弱的小公司將會被進一步淘汰，行業門檻提高，使得產業集中度進一步提升。