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　　從大場景來看，中國一年有5000萬個攝像頭需求，但實際只有50萬個智能攝像頭在應用，比例只有1%，這意味著智能安防僅進入初級階段。目前看來，我國智能安防市場擁有以下幾大特質：

　　一、AI占比低于1%，智能安防僅進入初級階段

　　在億歐智庫看來，盡管AI應用在2012年早有成績，但在安防領域，AI安防產品上市多在2016-2017年之間，無論是人臉識別，車輛識別，結構化分析以及定制化解決方案等，包括實際應用也只是近兩年才正式開始。

　　此外，雖然大型安防上市企業很早就提出了相應的AI策略，但真正推出AI產品的時間卻集中在2017下半年，在時間上遠不及布局安防市場的新興AI企業，只不過應用層面，依托于前期構建大數據和綜合指揮平臺的資源優勢，實際落地周期可能會短一些。

　　AI創新型企業要比部分安防上市企業要更早推出智能化安防產品，就目前產品呈現視頻結構化分析及實體畫面來看，在技術方面AI企業要更加領先一些。但是AI技術的進步需要通過跑數據來進行不斷的機器學習，而大量數據都在政府國安手里，若沒有數據支撐也難以有更大的突破。這也就形成了有資源的手里缺AI技術，而AI產品難以規?；瘧玫木置妗?/span>

　　二、芯片如果能做成，是贏者通吃的角色

　　中興事件發酵引出了很多關于芯片制造的話題，在智能安防領域，能做成芯片的公司更容易成為贏者通吃的角色，但誰能做成芯片，億歐智庫認為只有2種企業能做到，一種是賦能型企業，例如高通、英特爾這樣的企業，做通用型芯片，需要企業擁有一定的技術壁壘；而另外一種形態的企業需要滿足需求量夠大的條件，除了擁有技術能力外企業還需要有千億的資金來進行生產制造研發，高成本的投入的前提是業務數量的保障，投入產出比的問題。

　　三、系統集成商和產品制造商界限將消失

　　同行的激烈競爭以及日益增加的設備成本和財務成本讓產品的利潤在不斷萎縮，尤其是來自行業龍頭對硬件設備市場的沖擊，促使安防工程商、系統集成商不得不對企業做出新的定位、重新確定發展戰略。安防龍頭企業體量的增大，同時兼并了制造商和集成商、工程商的角色，簡化了中間環節，直接響應用戶的需求，提供配套的產品和解決方案服務。

　　四、安防行業將判斷“你是誰”

　　近年來，隨著AI技術的出現，視頻監控層面從最初的數字化、網絡化、高清化向智能化快速轉變，安防行業達成的共識是從“看得清“到”看得懂“，從”看視頻“到”用視頻“進行過渡。最初攝像頭解決的是圖像傳輸和處理，網絡、互聯網普及后開始進行萬物互聯，無論是依托大數據還是云計算技術來判別人與人、人與物之間的關聯性。AI+安防要解決的將不再是人與人之間、人與車之間的結構聯系，而是能自主判斷“你是誰”。

　　五、投資并購成安防行業趨勢

　　由于AI技術和供應鏈資源參差不齊的事實客觀存在，我們發現，不少傳統安防企業通過投資/并購AI公司的方式來彌補各自短板，向完美結合體演進。

　　目前安防市場已經形成了“兩超多強”的格局，?？低暫痛笕A股份領跑市場，東方網力、佳都、蘇州、漢王等第二梯隊企業奮起直追。當有了新技術的運作，尤其在AI應用正式落地安防之后，投資或收購AI技術公司成為傳統安防企業最有效創新升級的方式，而AI+安防企業也將面臨行業集中度提高，市場份額向頭部集中的洗禮，2018年也將會迎來第一批倒閉潮。

　　六、AI+安防企業的業務邏輯是先TOb，增量市場同樣

　　公安部門屬于比較高端的市場，但從歷史來看，都是從政府這邊去切入，然后成熟之后再往民用方向普及，隨著AI成熟度的進一步加強，很多安防產品已經開始逐步下沉到更多細分的民用場景，如社區、學校、工業園區、智能家居等。

　　而受益于安防領域深度學習算法的快速發展，智能安防已經得到了越來越廣泛的應用。在AI+安防時代，面對安防視頻產品下游的需求，運營服務將有較大的市場空間，這也將成為我國安防產業未來的發展方向。

　　2017年是AI+安防企業正式落地應用的第一年，具備深度學習算法或AI產品開始在政府國安得到小范圍運用，包括提供個性化定制解決方案，隨著未來技術的成熟，以及國家政策的推動。在原有安防場景里，AI+安防產品大規模運用最多只有5年左右時間，這些年彎道超車的AI初創企業，以及積極擁抱AI新技術的傳統安防企業的行業格局變化值得期待。