中国AI+安防行业发展研究报告2019年2©2019.1 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn摘要来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。AI+安防产业链较长，上下游关系并非泾渭分明，角色界限比较模糊，竞合关系复杂。在此背景下，人工智能公司应从战略管理到业务能力构建竞争壁垒，坚持技术引领业态，不断探索AI+安防这一广阔市场的实战需求，提升市场对AI的反响和预期；安防厂商应着眼全行业、全产业链条的整体需求，积极拓展业务范围。SMS未解之处，请继续关注艾瑞《2017年中国计算机视觉行业研究报告》、《2018年中国人工智能行业研究报告》，及即将发布的《2019年中国人工智能行业研究报告》、《2019年中国AI+IoT产业研究报告》。AI+安防是人工智能技术商业落地发展最快、市场容量最大的主赛道之一，预计到2020年，AI+安防软硬件市场规模将达到453亿元，其中视频监控尤其是中心侧业务将先行发展，知识图谱和安防智能机器人发展潜力较大。未来AI+安防行业将形成人工智能公司、安防厂商、集成商、云服务商并立的格局。市场在AI+安防建设大规模完成后，也将迎来应用与运维市场的焕发，下游运营领域将成为新战场。3行业概述篇1AI赋能篇2商业分析篇3未来思考篇4更多资料请访问 <报告达人> 平台官网：www.baogaodaren.com4AI+安防全景 5©2019.1 iResearch Inc. www.iresearch.com.cnAI+安防的概念界定本报告聚焦于计算机视觉和知识图谱技术在城市级及行业级安防场景中的实际应用情况本报告中所阐述的“AI+安防” 指的是人工智能技术在安防场景中的实际落地应用。人工智能技术主要表现为，感知方面的计算机视觉技术和认知方面的知识图谱技术在安防产品中的使用情况；安防行业根据不同的使用场景可以分为城市级安防、行业级安防和消费级安防，其服务分别面向政府需求、企业需求和C端消费者需求，本报告所研究的主体为城市级和行业级安防。来源：艾瑞根据公开资料研究绘制。AI+安防概念界定安防城市级行业级AI感知认知计算机视觉知识图谱消费级6©2019.1 iResearch Inc. www.iresearch.com.cnAI+安防行业的发展历程纵观安防行业发展历程，主要是围绕着视频监控在不断改革升级，至今共经历过五次变革。“看得到、看得远、看得清”一直是推动行业进步的主要因素，而2015年AI技术的产品化引入，使得行业从被动监控向主动识别过度，“看得懂”成为了视频监控产品的主旋律。2016年、2017年通过国家大力建设和企业积极创新的共同作用，2018年AI+安防行业进入快速落地阶段，科技开始真正赋能产业，在未来，AI技术将成为推动安防行业的主要力量，市场广度会不断拓宽，各类基于AI技术的垂直应用将不断涌现。来源：艾瑞根据公开资料研究绘制。被动监控向主动识别过度，AI技术成为安防发展的推动力AI+安防行业的发展历程模拟监控阶段（1979-1983）安防行业逐渐形成以模拟摄像机+视频矩阵+磁带录像机为产品矩阵数字监控阶段（1984-1996）采用数字记录技术的DVR产品，取代了磁带录像机，在各项功能上产生突破网络监控阶段（1997-2008）视频监控系统更加复杂，出现网络摄像机+NVR+ 软 件 系统的产品矩阵高清监控阶段（2009-2012）安防系统已经初步扩展成为集数据传输、视频、报警、控制于一体的平台化应用智能监控阶段（2012-今）随着计算机视觉技术的落地，人工智能成为了推动安防行业发展的重要手段2012201320142015201620172018未来•GB/T28181-2011国家标准颁布实施•国务院发布物联网指导意见•H.265标准在国内开始普及•计算机视觉开始应用于视频监控•人工智能成为安防行业最大热点•众多互联网科技公司涌入安防行业•人工智能技术进入快速落地阶段•经国务院同意，八部委联合印发《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》•国家建设会持续投入•市场广度将会不断拓展7行业概述篇1AI赋能篇2商业分析篇3未来思考篇48AI赋能篇目录AI视频监控系统智能机器人公安知识图谱9©2019.1 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn•对前端接入的部分视频流、图片流进行人脸识别比对，实现结构化属性分析识别与存储•主要建设动态比对识别系统•实现实时视频监测抓拍、实时过人比对（1:1,1:N,•N:N）、视频结构化属性识别•智能应用包括：人员布控、人口管理、落脚点分析、轨迹分析、情报研判、人脸大数据分析等•主要建设静态人像系统，实际应用中，人证比对终端等采集的数据也会接入系统•实现人员数据的静态查询•智能应用包括：图像检索（1:N,N:N）、属性分析比对、串并案分析等AI视频监控系统AI基础能力包括动态视频分析、静态人脸比对公安AI视频监控系统主要有动态比对识别（主要基于视频流）和静态比对识别（主要基于图片流）两类基础能力，其中，动态比对识别系统主要由市级及区县级公安部门建设，用于实时抓拍比对告警，大型静态库则主要由省级公安部门建设，用于响应各级公安的数据查询需求。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料及专家访谈自主研究绘制。AI摄像头卡口相机全景相机其他类型摄像头高清摄像头智能视频监控一体机/NVR人脸识别盒子智能比对分析及管理系统智能分析服务器人脸实时布控服务器人像大数据服务器中心管理及数据库服务器存储、解码等其他服务器人像系统端侧边缘侧市、区（县）分析中心省级分析中心•采集信息•实时监测2018年典型公安人像视频监控系统架构图10©2019.1 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn©2019.1 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn•基于人及其轨迹进行监测与布控•建设了大量摄像头，视频监控数据量巨大，但嘈杂信息多，有效数据需挖掘•单个案件侦破平均要调看3000小时录像，对警力耗费巨大，安防对技术手段提升业务效率的需求更强•传统安防侧重事后侦查，面临源头管理、动态管理不足等问题透过数据看AI+安防视频监控的长期成长城镇人口及人员流动大幅增长，强化社会治理对AI技术需求社会治安防控的基础逻辑是围绕人及其轨迹进行监测、布控，即围绕“居住的人”和“流动的人”，其中城市摄像头密度高、人员复杂且活动频繁，是社会治安管理的重点。从长期来看，我国城镇化率不断提升，大型城市（常住人口在百万以上）人口占比增长明显，轨交、铁路、民航等客运量大幅提高，未来这一趋势将继续存在，传统安防依靠人力查阅监控的方式难以满足业务需求，社会治理对技术手段的需求更迫切，构成AI+安防行业长期成长的基本盘。注释：1.大型城市指常住人口超过百万人的城市；2.请注意图中所有数据均为增长率。来源：艾瑞咨询研究院根据住建部、交通部数据，预测并处理绘制。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料及专家访谈自主研究绘制。2013年-2017年中国治安防控相关对象增长情况AI技术与安防监控的契合之处人口管理基数增长率人员流动增长率城镇化率大型城市数量占比大型城市人口占比轨交客运量 铁路旅客发送量民航机场旅客吞吐量8.9%10.5%27.4%67.6%46.4%52.3%•基于计算机视觉的人脸识别、视频行为分析技术日益成熟，对于人的识别和追踪可进行实战应用•能够将各种属性关联进行数据挖掘•通过感知与认知技术可将人力查阅监控和锁定嫌疑人轨迹的时间由数十天缩短到分秒•可对监控信息进行实时分析，使安防管控前移到预警和实时响应阶段安防四大特点AI四大特点11©2019.1 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn摄像头密度仍然较低，且超过80%的摄像头性能及架设情况无法支撑AI应用政策指导为AI+安防视频监控的智能升级提供保障透过政策看AI+安防视频监控的长期成长从2016年到2018年初，十三五规划、十九大报告、雪亮工程等不断强调提升安防视图资源共享协作及联网率、高清化建设。监控视频图像结构化数据的协作机制逐步建立，以及视频监控的清晰度和联网率得到快速发展，为监控智能升级奠定了较好的基础条件，使AI+安防视频监控得到较快推进，预计2020年将实现从公共安全到民用监控的各个场景实现智能化。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料及专家访谈自主研究绘制。政策指导下协作机制、联网率及高清化为AI+安防视频监控的智能升级提供基础保障公安视频图像信息联网共享应用六项行业标准，解决了监控联网系统协议结构、视图分析系统及标识编码等标准化问题，推动各类视频监控系统实现采集数据结构化与快速分析2017年2018年2020年政策指导AI+安防基础的发展情况十三五规划与十九大报告对安防信息化、社会治理智能化做出要求雪亮工程对视频监控增点扩面、高清化升级及联网共享模式做出要求公安部指导发布行业标准，解决采集数据的结构化标准及其应用问题；推动视频监控的全网共享视图资源共享协作机制与公安大数据战略联网率、高清化智能化雪亮工程要求，2017年底至2018年，一类视频监控点达到覆盖率100%，一类视频监控点新建高清摄像机达到100%二类视频监控点覆盖率100%，其中涉及公共区域的二类点视图资源联网率达到100%；一类点新建、改建高清摄像机比例达到100%全国公安厅局长会议指出大力实施公安大数据战略，强调打造共建共治共享的社会治理格局。以上海为例，智慧公安建设开启，社区、单位等安防物联系统建设逐步进行，推进全社会联网共享形式的协作公共安全AI视频监控系统建设如火如荼，艾瑞估算全国累计建设动态人像卡口近10万路，接入动态视频解析的摄像头路数超过66万路，全国各省均部署了静态库从公共安全到民用监控的各个场景实现智能化，前端智能设备渗透率进一步提升12©2019.1 iResearch Inc. www.iresearch.com.cnAI视频监控系统的技术演变视频结构化与人脸识别仍是主流应用2018年及之前，人工智能在公安中核心主流应用包括视频结构化和人脸识别。（1）视频结构化：对视频内容自动处理，提供目标的监测、跟踪、属性分析、以图搜图等功能，能够用于案件侦破全流程的效率提升，提升公安信息科技水平，但由于视频蕴含的信息复杂多维，而属性标签由人工选取和定义，不够丰富，并且仍需人根据结构化之后的信息走访排查，因此实战应用效果有待优化；（2）人脸识别：对动态视频中的人脸与黑名单库中的影像记录做实时比对，使拘捕抓逃环节依赖蹲点抓捕等传统手段的不足得以改善，人脸作为识别身份的强介质，在实战中准确高效，目前应用已经较为成熟。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料及专家访谈自主研究绘制。视频结构化11681115491132011726男短发眼镜长袖站立小轿车蓝色京QPL666确定侦查范围现场勘查与案件初查确定嫌疑人摸底排查、资料查询、技术侦查、阵地控制取证拘捕内线、技侦、蹲点、讯问摄像头过人抓拍比中、抓捕对视频流智能分析与黑名单库比对对行人、驾驶员及车辆监测、跟踪、比对，快速查阅视频线索人脸识别典型案件侦破流程及人工智能在其中的应用13©2019.1 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn➢ 较小规模监控场景中准确率约超过70%➢ 目前主要处于试点应用阶段，可服务于技侦、刑侦➢ 仍需人工辅助做匹配判断实战应用AI视频监控系统的技术演变跨镜追踪将成为近年AI绕过基础设施限制的最有效途径存量前端感知设备很难满足人脸识别所要求的架设高度、角度等需求，超过80%的摄像头需要换新或改造才能用于人脸识别，而这一般涉及长周期高投入的建设。2018年，AI+安防业内头部玩家开始重视将ReID（行人再识别）技术与人脸识别结合应用，充分利用现有设备和基础设施，实现跨摄像头对检索对象进行连续追踪和轨迹还原，增强数据的时空连续性。注释：不同项目建设成本与周期差异很大，此处数据为参考值。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料及专家访谈自主研究绘制。ReID 行人再识别75...
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