近年來，在國家政策的支持下，天網工程、平安城市、雪亮工程等項目陸續(xù)落地，驅動著國內安防行業(yè)市場保持高速增長態(tài)勢，讓安防產品與技術不斷遍地開花。同時，人工智能、大數據、云計算與物聯網等新技術與安防實現快速的融合，讓行業(yè)的邊界不斷泛化，驅動著安防產業(yè)全面進入到AIoT時代。

近三年來，中美貿易戰(zhàn)、俄烏沖突、新冠肺炎疫情、半導體市場供應失衡等因素，對全球安防市場形成了巨大的沖擊，行業(yè)脫離過去10年增長的軌跡，國內政府財政收支減少、部分項目延期（包括政府評審周期拉長）、房地產市場下滑、企業(yè)端市場投資信心減弱等因素，使得安防市場需求表現相對疲軟。

但從長遠角度看，一方面安防行業(yè)發(fā)展深受國家政策及法律規(guī)范的影響，“十四五”提出的平安中國、社會治理、智慧城市等持續(xù)深化的頂層設計將引領安防產業(yè)進一步發(fā)展，另一方面安防產業(yè)自身在新興技術的影響下，也在不斷向外延伸，安防+與視頻+的創(chuàng)新應用近年來不斷落地，發(fā)掘出類似智慧農業(yè)、智慧水務等新的商機。

（1）安防設備市場概況

對于安防設備市場而言，在過去一年里主要有兩個明顯的變化：一是隨著智能感知應用的拓展，安防設備的類型進一步豐富，以?？低暈槔?，其以視覺技術為起點，在物聯網感知層拓展和布局可見光、毫米波、紅外、 X光等領域，融合發(fā)展聲、溫、濕、壓、磁等感知手段，打造全面、多維的感知技術產品體系；二是全球供應鏈緊張，部分零組件短缺，導致產品交付周期延長與產品價格上漲，迫使無法承受這種成本增加的設備供應商抬高自己設備的價格，雖然在需求端的影響有限，但供應鏈短缺的問題將成為未來行業(yè)良性發(fā)展的隱患。據Novaira Insights統計， 2021年網絡攝像機的全球平均價格上漲了7%以上，是近年來網絡攝像機全球平均價格首次逆向上漲。

針對中國安防設備市場的調研結果，a&s Research統計， 2021年中國安防設備市場達1750億元，其中視頻監(jiān)控設備市場達761億元，防盜報警市場達207億元，出入口控制市場達464億元，樓宇對講/智能家居市場達318億元。

在過去一年，鬧得沸沸揚揚的“安防缺芯”事件，經過相關企業(yè)的快速補位，目前行業(yè)中中低端芯片短缺的狀況已經得到了緩解，價格也呈現出下降的趨勢，但在高端市場仍存在短缺的情況，部分芯片價格仍居高不下。

a&s Research調研結果顯示， 49%的調研對象表示2021年企業(yè)經營有所增長，且企業(yè)規(guī)模正在擴大， 48%表示2021年產品或解決方案的平均單價上升， 50%表示產品或解決方案的交付時長上升。從整體市場上看，供應鏈短缺的問題，對國內安防產業(yè)的影響仍然較大，企業(yè)需采用更加積極主動的方式如尋找新的供應商、強化生態(tài)系統管理等，去熬過這段長夜。

另外需要引起注意的是，由于過去一段時間的供應鏈失衡，導致設備商都進行了大量的備貨，大部分庫存都處于較高的水平，在未來的一段較長的時間中，將面臨著去庫存的壓力。目前地緣政治與全球疫情的影響仍不可能退去，因此整體安防行業(yè)市場發(fā)展依然充滿著未知的挑戰(zhàn)，這或許會對近兩年快速發(fā)展起來的國內安防芯片廠商形成新的洗牌與淘汰態(tài)勢。

（2）智能安防落地現狀

當前智能安防落地的應用主要在人臉識別、車牌識別、視頻結構化、智能分析等應用上最為高頻，可以看出目前AI技術在安防項目的落地應用仍然聚集在感知與認知階段。尤其在人臉識別的應用，大部分企業(yè)都在相同的開源框架下完成技術開發(fā)，算法間的差異相對較小，具體方案的同質化現象日趨嚴重。

同時隨著智能安防技術的發(fā)展成熟，安防企業(yè)所承接的項目也從之前的平安城市、智能交通、雪亮工程等公共安全項目，延伸到智慧大腦、數字孿生、車聯網等城市智慧治理項目，同時非傳統安防類型項目正呈現出逐年上升的態(tài)勢。

a&s Research針對智能安防落地現狀分別對業(yè)內廠商及部分行業(yè)用戶進行了交流，綜合起來看，目前智能安防落地仍然存在三處常見的痛點：

一是算法服務成本的居高不下，在許多大型項目中， AI應用在落地后，對高級算法人才提出了長期駐場的需求，但相關研發(fā)人員不足，給AI應用落地造成了極大的成本壓力；二是數據素材的獲取，在法律允許的條件下，獲取真實的、有效的數據是一個長期且艱巨的工作過程，而且沒有捷徑可走，同時由于過去傳統建設中，數據大部分都是獨立存在的，形成了較為突出的“信息孤島”問題，打破這樣的局面同樣需要一定的時間；三是場景應用過于單一，雖然在某些特定的場景，智能安防與AI應用已經取得了良好的落地效果，但更多的細分場景充滿著各種多樣化及個性化的需求，目前市場并沒有良好的解決方案去覆蓋這些痛點，其本質是企業(yè)對于場景業(yè)務理解的深度及投入產出比的優(yōu)化還未真正做到位。

許多廠商在宣傳自身AI方案時，往往采取的是實驗室的數據，這也導致了用戶對產品的期望值偏高，在落地的體驗上出現極大的落差感。對于用戶而言， AI安防工程化目前亟需解決的問題主要為四點，一是算法場景限制，二是前端布點困難，三是成本仍然較高，四是智能與深度應用不足。

同時安防行業(yè)的發(fā)展也面臨了諸多的挑戰(zhàn)。其中芯片等核心零部件的短缺對于視頻監(jiān)控存儲市場產生了一定的影響，導致產品交付時間延長，產品價格被迫上漲。比如， 2021年上半年由于存儲幣、奇亞幣等挖礦項目的火熱，對于大容量硬盤的需求蔓延至視頻監(jiān)控市場，導致監(jiān)控盤曾短暫出現一定程度的供應短缺。

2021年由于疫情的原因，世界各國經濟表現情況表現不一，但總體上處于上升的階段。 2021年中國國內生產總值1143670億元，按不變價計算，比上年增長8.1%，兩年平均增長5.1%?？v觀過去幾年的工程項目市場，政府類項目逐年減少，商業(yè)地產項目逐漸萎縮，行業(yè)硬件和軟件供應漸入飽和，安防系統集成行業(yè)增速逐年放緩。

據a&s Research調研發(fā)現，與2020年相比，安防集成及工程項目市場雖然整體保持著增速放緩狀態(tài)，但項目市場也逐漸回到正常的發(fā)展軌道中，其主要的原因是2020年疫情對安防市場形成了嚴重沖擊，影響了正常的社會經濟活動，政府和企業(yè)因為預算等原因暫?；蛘呷∠瞬糠猪椖拷ㄔO，隨著2021年經濟活動的復蘇，市場有了顯著的回升反彈。雖然行業(yè)前景依然被看好，但部分集成商在調研時表示，一方面受制于安防上下游擠壓導致盈利能力下滑，另一方面受疫情影響，部分項目延期且回款較差，

近兩年集成行業(yè)盈利水平持續(xù)下降。從量的角度看，據a&s Research統計數據顯示， 2016-2021年中國安防系統集成市場的規(guī)模分別為2819.66億元、 3158.00億元、 3631.70億元、4067.51億元， 4474.26億元、 4742.71億元，近五年增長率各自是13％、15％、 12％、 10%、 11%。

隨著行業(yè)新興產品技術不斷得到創(chuàng)新，安防集成商在安防產品和應用場景上不斷拓展。安防系統集成從傳統的行業(yè)（政府、公安、交通、司法、文博、公共場所等）外延至新興的領域（教育、體育、醫(yī)療、文化、能源、水利等）。

疫情后的信貸收緊，地方政府投資節(jié)奏放緩，平安城市與雪亮工程項目等傳統項目有所減少，但新興的市域社會治理現代化建設、社會治安防控體系建設、智慧城市等政府業(yè)務項目正在興起，讓公安相關項目得到了較大的補強。

a&s Research調研分析發(fā)現，公安、交通、金融三大行業(yè)不僅是占據的市場份額最多，而且也是受關注最高的幾個行業(yè)。其中，超過58%的企業(yè)有涉及公安業(yè)務； 42%的企業(yè)業(yè)務涉及智能交通；超過三成的企業(yè)在過去一年有承接過金融安防項目。

a&s Research通過走訪與問卷的形式，向企業(yè)及用戶調研智能安防落地難的主要原因，前三分別是應用效果無法達到預期效果、技術成熟度不足、產業(yè)碎片化嚴重，從這些原因中不難看出，目前智能安防的落地仍然處于初級階段，應用效果是影響用戶選擇智能安防產品或者解決方案的第一要素。

除此之外，在調研中廠商代表們也反映出目前智能應用落地中存在的問題：一是目前人工智能在安防行業(yè)的滲透仍然較低，需要所有攝像頭都能對視頻信息進行全面智能分析之時，人工智能在安防行業(yè)的價值才能真正凸顯出來，目前的現狀僅僅是用小部分算法解決小部分的問題而已；二是國內企業(yè)AI設備的出貨量已經占整體產品出貨量的70%左右，尤其在疫情之后，園區(qū)、辦公樓宇等對電子哨兵等智慧防疫產品需求更加強烈，吸引了眾多企業(yè)的關注，也造成了市面產品同質化嚴重與質量參差不齊的現象；三是數據的制約性， AI落地依賴數據訓練基礎算法，因此獲得高質量數據是落地的關鍵，在一些傳統安防之外的場景，缺乏統一、標準、高質量的數據，導致創(chuàng)新應用進度緩慢；四是隨著國內人臉識別規(guī)范以及數據安全法等出臺，隱私與安全無疑也會是智能安防落地的重要難題。以數字城市建設為例，隨著數字化程度的提高，安全挑戰(zhàn)也將越大，面對復雜多樣的應用場景，網絡和數據資產數量龐大，網絡邊界也難以被定義。

a&s Research認為，要加快智能應用落地速度，必須要處理好行業(yè)深度碎片化問題，表現為用戶不集中、應用與產品分散、缺乏標準化的建設，導致出現以下狀況：首先是場景碎片化嚴重，在產品和項目的過程中，用戶認為智能化便能解決一切問題，但實際上人工智能并不是萬能。

在很多碎片化場景里，其實需要投入大量的人力、物力去解決場景化的問題；其次是產品與解決方案的碎片化問題。當前看來，不管是邊緣計算還是云計算，實際上都是在解決點狀的問題，但由于碎片化太嚴重，在各個節(jié)點上部署智能化和數據流轉等AI應用是一個很復雜的過程。也正因為如此，當前業(yè)內廠商普遍都比較期待AI項目標準化的盡快到來，標準建設將在一定程度緩解碎片化的痛點，讓項目的交付變得更便于執(zhí)行；最后是算法碎片化問題，由于算法的持續(xù)更新實現了大規(guī)模智能應用的落地，但算法的升級是永無止境的過程，這導致廠商在進行數據規(guī)劃、可視化可檢索和大數據融合時增加了不少難題，這點目前也只能通過技術的迭代、算法的穩(wěn)定得以緩解。總而言之，緩解場景碎片化痛點，并不是由某一類廠商便能獨自解決的，需要產業(yè)鏈上多個環(huán)節(jié)共同參與。

綜合上述，目前的難點大概涉及到這幾個主要環(huán)節(jié)：

（1）一是需要積累面向場景的數據，二是需要工程師開發(fā)面向場景的算法，三是需要大規(guī)模的訓練系統進行算法的訓練，能讓前后端的產品承載智能算法，四是需要一個平臺軟件對接智能功能和行業(yè)的需求；

（2）規(guī)?；悄軕貌渴鸪杀靖?。許多產品與方案在演示或者PK的階段都處于相對理想的環(huán)境中，但到了實際的環(huán)境中，用戶便會發(fā)現較大的差異。相對巨大成本的投入，卻得不到預期的效果，智能應用的效果往往南轅北轍，讓眾多用戶望而卻步；

（3）安全問題。在行業(yè)進入智能化之后，一方面人工智能可以實現無人類干預，基于知識并能夠自我修正地自動化運行，這種決策方式往往會產生人們無法預料的結果，另一方面視頻的數據都經過高度濃縮，價值遠超于前，尤其是個人隱私問題，導致被犯案的機率變得更高，對社會的影響也更大。

因此要真正解決落地及生根的問題，必須突破算力、算法、應用、成本等因素，正面目前尚存的四大難題：一是中國安防市場的對于海量視頻圖像分析的AI應用剛需較大，但目前的應用仍然處于初步階段，越往后發(fā)展，場景會越來越多元，應用會越來越復雜，面臨AI的無限可能性，企業(yè)需做好長期性的技術儲備；二是安防項目是集產業(yè)、技術、模式、資本、服務為一體的復雜系統，涉及前端采集、存儲、傳輸、管理、應用等多個產業(yè)鏈條，當下賦能過程中， AI僅僅滲透到了采集等單個環(huán)節(jié)，智能效果還有較大的提升空間；三是作為傳統制造業(yè)，安防產業(yè)鏈長、成本高也是擺在企業(yè)面前的一道現實問題，成百上千人的隊伍，加上巨額的營銷、研發(fā)成本，想要一直緊咬傳統安防巨頭，做垂直應用變得越來越艱難；四是賽道現有玩家太多，且無法形成數據閉環(huán)，直接導致眼下的安防項目構成?集成商們拿著傳統安防廠商的攝像機、 AI創(chuàng)業(yè)公司的算法、 ICT廠商的服務器，找第三方公司做軟件交付，作業(yè)模式無法形成數據閉環(huán)，也是行業(yè)面臨的大問題。