安防設(shè)備市場(chǎng)概況

對(duì)于安防市場(chǎng)而言，在過(guò)去一年里最明顯的變化主要有2個(gè)明顯的變化：
一是傳統(tǒng)的政府類(lèi)項(xiàng)目市場(chǎng)進(jìn)展緩慢，隨著雪亮工程等大規(guī)模城市級(jí)項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)入尾聲，政府端對(duì)公共安全的投入呈現(xiàn)放緩的態(tài)勢(shì)，大部分企業(yè)開(kāi)始向商業(yè)市場(chǎng)布局，如電力、水利、零售、物流等，抓住商業(yè)端企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇；

二是生成式AI及大模型席卷各行各業(yè)，安防行業(yè)作為AI落地最佳場(chǎng)景，在過(guò)去的三年中卻陷入了沉默期。不少CV創(chuàng)企“AI賦能千行百業(yè)”的愿景被現(xiàn)實(shí)的人員成本居高不下、產(chǎn)品難以標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)模復(fù)制、落地場(chǎng)景單一內(nèi)卷化等現(xiàn)實(shí)所澆滅。AIGC技術(shù)與大模型，讓業(yè)內(nèi)看到了喚醒海量的AIoT的數(shù)據(jù)的新方式，業(yè)內(nèi)不少企業(yè)開(kāi)始思考如何通過(guò)這些新的技術(shù)，去促進(jìn)新的商業(yè)應(yīng)用的落地。

　　圖：2021-2022中國(guó)安防設(shè)備市場(chǎng)概況（單位：億元）

針對(duì)中國(guó)安防設(shè)備市場(chǎng)的調(diào)研結(jié)果，a&s plus統(tǒng)計(jì)，2022年中國(guó)安防設(shè)備市場(chǎng)達(dá)1878億元，其中視頻監(jiān)控市場(chǎng)達(dá)808億元，防盜報(bào)警市場(chǎng)達(dá)214億元，出入口控制市場(chǎng)達(dá)528億元，樓宇對(duì)講/智能家居市場(chǎng)達(dá)328億元。2022年是安防發(fā)展多年來(lái)不確定性因素最大的一年，國(guó)內(nèi)疫情防控與國(guó)際環(huán)境變化讓產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈、市場(chǎng)需求等脫離了原有的發(fā)展軌道，企業(yè)普遍感受到了較大的壓力。

a&s plus調(diào)研結(jié)果顯示，46%的調(diào)研對(duì)象表示2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)有所增長(zhǎng)，且企業(yè)規(guī)模正在  擴(kuò)大， 46%的調(diào)研對(duì)象表示2022年企業(yè)經(jīng)營(yíng)有所增長(zhǎng)，且企業(yè)規(guī)模正在擴(kuò)大，32%的企業(yè)看好AIGC和大模型在行業(yè)的應(yīng)用，并創(chuàng)造更大市場(chǎng)商機(jī)，70%的安防企業(yè)希望通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)盈利能力的提升。

圖：2022企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況

在調(diào)研中，42%表示2022年產(chǎn)品或解決方案的平均單價(jià)上升，34%表示產(chǎn)品或解決方案的交付時(shí)長(zhǎng)上升。從整體市場(chǎng)上看，供應(yīng)鏈短缺問(wèn)題，已經(jīng)較于上年有所好轉(zhuǎn)，但由于諸多不確定性因素的影響，供應(yīng)鏈仍然存在著一些問(wèn)題。另外需要引起注意的是，由于過(guò)去一段時(shí)間的供應(yīng)鏈?zhǔn)Ш�，�?dǎo)致設(shè)備商都進(jìn)行了大量的備貨，大部分庫(kù)存都處于較高的水平，在未來(lái)的一段較長(zhǎng)的時(shí)間中，將面臨著去庫(kù)存的壓力。目前地緣政治與全球需求疲軟的影響仍不可能退去，因此整體安防行業(yè)市場(chǎng)發(fā)展依然充滿(mǎn)著未知的挑戰(zhàn)，這或許會(huì)對(duì)近幾年快速發(fā)展起來(lái)的國(guó)內(nèi)安防芯片廠商形成新的洗牌與淘汰態(tài)勢(shì)。

智能安防落地現(xiàn)狀

當(dāng)前智能安防落地的應(yīng)用主要在人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別、視頻結(jié)構(gòu)化、智能分析等應(yīng)用上最為高頻，可以看出目前AI技術(shù)在安防項(xiàng)目的落地應(yīng)用仍然聚集在感知與認(rèn)知階段。尤其在人臉識(shí)別的應(yīng)用，大部分企業(yè)都在相同的開(kāi)源框架下完成技術(shù)開(kāi)發(fā)，算法間的差異相對(duì)較小，具體方案的同質(zhì)化現(xiàn)象日趨嚴(yán)重。
同時(shí)隨著智能安防技術(shù)的發(fā)展成熟，安防企業(yè)所承接的項(xiàng)目也從之前的平安城市、智能交通、雪亮工程等公共安全項(xiàng)目，延伸到智慧水利、智慧景區(qū)、智慧電力等數(shù)字化管理項(xiàng)目，同時(shí)非傳統(tǒng)安防類(lèi)型項(xiàng)目正呈現(xiàn)出逐年上升的態(tài)勢(shì)。

a&s plus針對(duì)智能安防落地現(xiàn)狀分別對(duì)業(yè)內(nèi)廠商及部分行業(yè)用戶(hù)進(jìn)行了交流，綜合起來(lái)看，目前智能安防落地仍然存在三處常見(jiàn)的痛點(diǎn)：

一是算法服務(wù)成本的居高不下，在許多大型項(xiàng)目中， AI應(yīng)用在落地后，對(duì)高級(jí)算法人才提出了長(zhǎng)期駐場(chǎng)的需求，但相關(guān)研發(fā)人員不足，給AI應(yīng)用落地造成了極大的成本壓力;

二是數(shù)據(jù)素材的獲取，在法律允許的條件下，獲取真實(shí)的、有效的數(shù)據(jù)是一個(gè)長(zhǎng)期且艱巨的工作過(guò)程，而且沒(méi)有捷徑可走，同時(shí)由于過(guò)去傳統(tǒng)建設(shè)中，數(shù)據(jù)大部分都是獨(dú)立存在的，形成了較為突出的“信息孤島”問(wèn)題，打破這樣的局面同樣需要一定的時(shí)間；

三是場(chǎng)景應(yīng)用過(guò)于單一，雖然在某些特定的場(chǎng)景，智能安防與AI應(yīng)用已經(jīng)取得了良好的落地效果，但更多的細(xì)分場(chǎng)景充滿(mǎn)著各種多樣化及個(gè)性化的需求，目前市場(chǎng)并沒(méi)有良好的解決方案去覆蓋這些痛點(diǎn)，其本質(zhì)是企業(yè)對(duì)于場(chǎng)景業(yè)務(wù)理解的深度及投入產(chǎn)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(shí)，往往采取的是實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)，這也導(dǎo)致了用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的期望值偏高，在落地的體驗(yàn)上出現(xiàn)極大的落差感。對(duì)于用戶(hù)而言， AI安防工程化目前亟需解決的問(wèn)題主要為四點(diǎn)，一是算法場(chǎng)景限制，二是前端布點(diǎn)困難，三是成本仍然較高，四是智能與深度應(yīng)用不足。

同時(shí)安防行業(yè)的發(fā)展也面臨了諸多的挑戰(zhàn)。其中“芯片法案”等對(duì)國(guó)內(nèi)安防市場(chǎng)產(chǎn)生了一定的影響，在高端新品領(lǐng)域，目前國(guó)內(nèi)的空缺仍存未填補(bǔ)，對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新的影響仍然較大。

據(jù)國(guó)際貨幣基金組織(IMF)公布的數(shù)據(jù)顯示，2022年全球GDP總量超過(guò)100萬(wàn)億美元，相比2021年96.29萬(wàn)億美元增長(zhǎng)4.05%，但整體增速開(kāi)始放緩。2022年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值1210207億元，比上年增長(zhǎng)3.0%。縱觀近年的工程項(xiàng)目市場(chǎng)，政府類(lèi)項(xiàng)目放緩，地產(chǎn)類(lèi)項(xiàng)目逐漸萎縮，商業(yè)類(lèi)項(xiàng)目較為分散，行業(yè)軟件和硬件供應(yīng)漸入飽和，安防系統(tǒng)集成行業(yè)增速逐年放緩。

據(jù)a&s plus調(diào)研發(fā)現(xiàn)，與2021年相比，2022年國(guó)內(nèi)工程項(xiàng)目加速回暖，增長(zhǎng)勢(shì)頭強(qiáng)勁，安防集成及工程項(xiàng)目市場(chǎng)保持著穩(wěn)定的增長(zhǎng)，但受市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、項(xiàng)目放緩、交付周期拉長(zhǎng)等多方面因素影響，整體市場(chǎng)增速有所放緩，甚至一些規(guī)模較小且市場(chǎng)集中的企業(yè)面臨著巨大生存壓力。

對(duì)于大型安防系統(tǒng)集成商而言，近年來(lái)也緊跟行業(yè)發(fā)展潮流，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)賦能下，通過(guò)軟件及平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，在用戶(hù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中找到安防之外的發(fā)力點(diǎn)，借助自身資源，整合合作伙伴資源，實(shí)現(xiàn)服務(wù)的差異化，獲得新的發(fā)展機(jī)遇。

對(duì)于中小型安防系統(tǒng)集成商而言，由于客戶(hù)資源集中在中小型客戶(hù)群體，受經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響，這類(lèi)型的客戶(hù)對(duì)安全管理項(xiàng)目的投入呈現(xiàn)放緩觀望的趨勢(shì)，同時(shí)已經(jīng)交付項(xiàng)目回款周期也被拉長(zhǎng)，為了尋找新的發(fā)展出路，不少集成商也開(kāi)始在智慧旅游、智慧林業(yè)、智慧水利等中小型項(xiàng)目中發(fā)力，尋找傳統(tǒng)安防之外的新商機(jī)。

從量的角度看，據(jù)a&s plus統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2017-2022年中國(guó)安防系統(tǒng)集成市場(chǎng)的規(guī)模分別為3158.00億元、3631.70億元、4067.51億元、4474.26億元、4742.71億元、5169.55億元，近五年增長(zhǎng)率各自是13%、15%、12%、10%、11%、9%。

a&s plus通過(guò)走訪(fǎng)與問(wèn)卷的形式，向企業(yè)及用戶(hù)調(diào)研智能安防落地難的主要原因，前三分別是應(yīng)用效果無(wú)法達(dá)到預(yù)期效果、技術(shù)成熟度不足、產(chǎn)業(yè)碎片化嚴(yán)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(jí)階段，應(yīng)用效果是影響用戶(hù)選擇智能安防產(chǎn)品或者解決方案的第一要素。

除此之外，在調(diào)研中廠商代表們也反映出目前智能應(yīng)用落地中存在的問(wèn)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(duì)視頻信息進(jìn)行全面智能分析之時(shí)，人工智能在安防行業(yè)的價(jià)值才能真正凸顯出來(lái)，目前的現(xiàn)狀僅僅是用小部分算法解決小部分的問(wèn)題而已；

二是國(guó)內(nèi)企業(yè)AI設(shè)備的出貨量已經(jīng)占整體產(chǎn)品出貨量的70%左右，尤其在疫情之后，園區(qū)、辦公樓宇等對(duì)電子哨兵等智慧防疫產(chǎn)品需求更加強(qiáng)烈，吸引了眾多企業(yè)的關(guān)注，也造成了市面產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重與質(zhì)量參差不齊的現(xiàn)象；

三是數(shù)據(jù)的制約性， AI落地依賴(lài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練基礎(chǔ)算法，因此獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)是落地的關(guān)鍵，在一些傳統(tǒng)安防之外的場(chǎng)景，缺乏統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致創(chuàng)新應(yīng)用進(jìn)度緩慢；

四是隨著國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別規(guī)范以及數(shù)據(jù)安全法等出臺(tái)，隱私與安全無(wú)疑也會(huì)是智能安防落地的重要難題。以數(shù)字城市建設(shè)為例，隨著數(shù)字化程度的提高，安全挑戰(zhàn)也將越大，面對(duì)復(fù)雜多樣的應(yīng)用場(chǎng)景，網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)量龐大，網(wǎng)絡(luò)邊界也難以被定義。

a&s plus認(rèn)為，要加快智能應(yīng)用落地速度，必須要處理好行業(yè)深度碎片化問(wèn)題，表現(xiàn)為用戶(hù)不集中、應(yīng)用與產(chǎn)品分散、缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的建設(shè)，導(dǎo)致出現(xiàn)以下?tīng)顩r：

首先是場(chǎng)景碎片化嚴(yán)重，在產(chǎn)品和項(xiàng)目的過(guò)程中，用戶(hù)認(rèn)為智能化便能解決一切問(wèn)題，但實(shí)際上人工智能并不是萬(wàn)能。在很多碎片化場(chǎng)景里，其實(shí)需要投入大量的人力、物力去解決場(chǎng)景化的問(wèn)題;

其次是產(chǎn)品與解決方案的碎片化問(wèn)題。當(dāng)前看來(lái)，不管是邊緣計(jì)算還是云計(jì)算，實(shí)際上都是在解決點(diǎn)狀的問(wèn)題，但由于碎片化太嚴(yán)重，在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上部署智能化和數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)等AI應(yīng)用是一個(gè)很復(fù)雜的過(guò)程。也正因?yàn)槿绱耍��?dāng)前業(yè)內(nèi)廠商普遍都比較期待AI項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)化的盡快到來(lái)，標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)將在一定程度緩解碎片化的痛點(diǎn)，讓項(xiàng)目的交付變得更便于執(zhí)行;

最后是算法碎片化問(wèn)題，由于算法的持續(xù)更新實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模智能應(yīng)用的落地，但算法的升級(jí)是永無(wú)止境的過(guò)程，這導(dǎo)致廠商在進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)劃、可視化可檢索和大數(shù)據(jù)融合時(shí)增加了不少難題，這點(diǎn)目前也只能通過(guò)技術(shù)的迭代、算法的穩(wěn)定得以緩解�？偠�言之，緩解場(chǎng)景碎片化痛點(diǎn)，并不是由某一類(lèi)廠商便能獨(dú)自解決的，需要產(chǎn)業(yè)鏈上多個(gè)環(huán)節(jié)共同參與。

綜合上述，目前的難點(diǎn)大概涉及到這幾個(gè)主要環(huán)節(jié)：

(1)一是需要積累面向場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，二是需要工程師開(kāi)發(fā)面向場(chǎng)景的算法，三是需要大規(guī)模的訓(xùn)練系統(tǒng)進(jìn)行算法的訓(xùn)練，能讓前后端的產(chǎn)品承載智能算法，四是需要一個(gè)平臺(tái)軟件對(duì)接智能功能和行業(yè)的需求;

(2)規(guī)模化智能應(yīng)用部署成本高。許多產(chǎn)品與方案在演示或者PK的階段都處于相對(duì)理想的環(huán)境中，但到了實(shí)際的環(huán)境中，用戶(hù)便會(huì)發(fā)現(xiàn)較大的差異。相對(duì)巨大成本的投入，卻得不到預(yù)期的效果，智能應(yīng)用的效果往往南轅北轍，讓眾多用戶(hù)望而卻步;

（3)安全問(wèn)題。在行業(yè)進(jìn)入智能化之后，一方面人工智能可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人類(lèi)干預(yù)，基于知識(shí)并能夠自我修正地自動(dòng)化運(yùn)行，這種決策方式往往會(huì)產(chǎn)生人們無(wú)法預(yù)料的結(jié)果，另一方面視頻的數(shù)據(jù)都經(jīng)過(guò)高度濃縮，價(jià)值遠(yuǎn)超于前，尤其是個(gè)人隱私問(wèn)題，導(dǎo)致被犯案的機(jī)率變得更高，對(duì)社會(huì)的影響也更大。

因此要真正解決落地及生根的問(wèn)題，必須突破算力、算法、應(yīng)用、成本等因素，正面目前尚存的四大難題：

一是中國(guó)安防市場(chǎng)的對(duì)于海量視頻圖像分析的AI應(yīng)用剛需較大，但目前的應(yīng)用仍然處于初步階段，越往后發(fā)展，場(chǎng)景會(huì)越來(lái)越多元，應(yīng)用會(huì)越來(lái)越復(fù)雜，面臨AI的無(wú)限可能性，企業(yè)需做好長(zhǎng)期性的技術(shù)儲(chǔ)備；

二是安防項(xiàng)目是集產(chǎn)業(yè)、技術(shù)、模式、資本、服務(wù)為一體的復(fù)雜系統(tǒng)，涉及前端采集、存儲(chǔ)、傳輸、管理、應(yīng)用等多個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條，當(dāng)下賦能過(guò)程中， AI僅僅滲透到了采集等單個(gè)環(huán)節(jié)，智能效果還有較大的提升空間；

三是作為傳統(tǒng)制造業(yè)，安防產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)、成本高也是擺在企業(yè)面前的一道現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，成百上千人的隊(duì)伍，加上巨額的營(yíng)銷(xiāo)、研發(fā)成本，想要一直緊咬傳統(tǒng)安防巨頭，做垂直應(yīng)用變得越來(lái)越艱難；