簡單劃重點：

智能安防產業鏈中的上游技術核心是：芯片和算法。

芯片有四類，最難的深度學習算法加速器芯片還是英偉達（美國上市公司，創始人是華人）提供，其餘已經可以自主可控。

算法中國廠商已經快速崛起。

智能安防產業鏈中的系統集成核心技術：就是海康威視和大華，沒有別的公司了。

快速發展中的智能安防產業鏈

◾智能安防產業鏈，包括上游零組件供應商、算法和芯片供應商等；中游為軟硬件設備設計、製造和生產環節，主要包括前端攝像機、後端存儲錄像設備、音視頻產品、顯示屏供應商、系統集成商、運營服務商等；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。

上游零部件供應商，代表企業有華為海思、索尼、中星微，還有視頻算法提供商Object Video等；中游軟硬件供應商、系統集成商的主力廠商包括海康、大華等。下游為終端客戶，主要涉及到政府、公共行業、民用行業等。

◾芯片算法是智能安防發展基礎。在智慧城市的普及下，安防市場容量持續增加，安防產品的智能化程度不斷提高，數字監控技術日益成熟，人工智能技術在安防市場上的應用大規模落地，推動傳統安防產業進化革新，從而帶動了安防產業市場規模的擴大。智慧安防產業鏈中，上游的算法、芯片和其他零組件供應環節屬於技術集成部分，是智能安防產業的發展基礎。

◾算法-中國廠商快速崛起。算法環節主要包括圖像處理、視頻壓縮和內容識別三個分類。計算機視覺、深度學習、集成算法等重要的人工智能算法的引入和革新，助力安防產品適應大眾不斷增長的安防需求。在安防領域智能算法的運用主要體現在，利用無間歇工作的智能算法對視頻畫面進行監控，以彌補人力無法長時間保持監控狀態的缺失；利用生物識別技術解決人臉、指紋、語音等生物特徵被盜用的情況；提高安防產品保密和防禦級別，確保場所安防布控。

此前，算法的基礎框架的研發幾乎被國外企業壟斷，但近年來，伴隨人工智能深度學習算法的快速成熟，中國芯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識別、算法供應商陸續出現。

◾芯片-高性能的深度學習算法加速器芯片仍由國外芯片廠商提供。在智能安防監控領域，芯片是硬件設備中成本佔比最高的零組件之一，也是安防視頻監控設備的核心部件，通過前端攝像機內置人工智能芯片，可實時分析視頻內容，檢測對象，識別人、車屬性信息，並通過網絡傳遞到後端人工智能的中心數據庫進行存儲。因此芯片的性能直接影響系統的圖像質量、碼流控制能力、智能識別效率、信息穩定性等性能表現。

目前，安防視頻設備中所需要的處理器芯片主要包括網絡攝像機中的SoC芯片、後端DVR/NVR中的SoC芯片以及深度學習算法、加速器芯片以及前端模擬攝像機中的ISP芯片四種類型。

目前，高性能的深度學習算法加速器芯片仍由國外芯片廠商提供，但其餘三類處理器芯片已實現了較大程度的國產化替代。伴隨芯片國產化的崛起和技術路線創新，中國安防監控設備的平均價格逐漸降低，應用規模不斷擴大，進一步推動了智能安防產業市場規模的擴張。

◾前端模擬攝像機ISP芯片。前端模擬攝像機用到的芯片主要為ISP芯片，用於承載視頻圖像處理功能。2010年前後，前端模擬攝像機中CMOS圖像傳感器開始大範圍替代CCD圖像傳感器，芯片廠商富瀚微開發出基於CMOS圖像傳感器的ISP芯片，首先通過華南地區的中小安防監控設備廠商佔據了一定的市場，後繼其產品成功導入海康威視，進一步替代了國外廠商（例如Nextchip）的份額。

◾DVR SoC芯片。DVR SoC芯片將CPU處理器、內存、DSP或ASIC芯片、外設接口等進行整合，集合錄像機、畫面分割器、雲臺鏡頭控制，報警控制和網絡傳輸等功能於一身，具有接口豐富、功耗低、可靠性高等特點。DVR SoC芯片廠商以海思、德州儀器為主，海思佔據絕大部分市場份額。

◾前端網絡攝像機IPC SoC芯片。前端網絡攝像機中通常使用IPCSoC芯片，IPCSoC芯片主要集成ISP技術和視頻編解碼技術，具備高壓縮比的視頻編解碼技術的IPC SoC芯片價格逐步佔領市場，提供支持H.265編解碼算法的芯片廠商為主要競爭者，以華為海思為代表的國產廠商依靠性價比優勢和更好的本地化服務實現了對海外廠商（德州儀器、安霸）份額的快速替代，佔據較大市場份額。

◾NVR SoC芯片。NVR是完全基於網絡的全IP視頻監控解決方案，其接收前端數字化處理後IP碼流，進行集中錄像存儲、管理和轉發，隨著IPC+NVR方案組合成為主流，NVR芯片迎來高速增長。目前主流NVR芯片解決方案廠商包括海思、德州儀器、邁威爾等。由於該領域芯片研發需要大量投入，競爭壁壘較高。

◾AI芯片-目前安防領域最主流的深度學習芯片方案是GPU。但GPU存在成本、效率、功耗等瓶頸，現已有針對安防產業開發的FPGA/ASIC智能芯片，如深鑑科技的DPU芯片（FPGA）、北京君正的NPU協處理器（ASIC）、寒武紀的AI服務器芯片（ASIC等）。當前安防智能化進程中，算法層面已經接近成熟，宏觀架構上雲邊融合（即雲端計算和邊緣計算的融合）的理念成為行業共識，雖然具體場景的解決方案層面需要通過大量前期項目進行摸索，但政府部門和大企業客戶對於安防智能化的趨勢已經有較為充分的認知，而當下對智能化落地的進度最為關鍵的影響因素便是芯片的成本。

◾在安防領域，GPU芯片幾乎被英偉達壟斷。為了實現智能化的功能（即運行深度學習算法），安防監控系統的前端和後端設備中需要加入英偉達或是英特爾等國際大廠所設計的GPU、FPGA或者ASIC加速芯片，與原有的承擔圖像處理和編解碼功能的主處理器芯片一起構成雙芯片方案，而採用這些芯片一般要為安防監控設備新增高額成本（2017年僅前端攝像機中採用的AI加速器芯片的成本就高達上百美元），因此導致智能化設備的成本普遍偏高，在很大程度上影響了智能化的大面積應用。未來隨著根據應用場景定製的專用SoC智能監控芯片的逐漸成熟（安霸、海思的方案已經在小排量測試，而海康大華也都在開發自研智能監控SoC芯片），高性價比的專用芯片對通用芯片的替代將使得智能監控設備的成本有望大幅降低，安防監控智能化進程在未來加速落地可期。

◾AI+安防產業鏈公司眾多，系統廠商有海康威視、大華股份，芯片公司有英偉達、華為海思、寒武紀，AI公司有商湯科技、依圖科技、雲從科技等。

本文來自研報：20190514-國金證券-海康威視-002415.SZ-智能物聯、物信融合，安防龍頭再啟航

國金證券 作者：樊志遠

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