2017年人工智能AI+安防发展前景调研咨询投资分析报告

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正文目录

1.“算法红利”即将消失，AI产业落地时代关注三大壁垒 (6)

1.1.人工智能时代到来，各行业面临变革 (6)

1.2. AI算法超人类能力，极端场景也能实现感知与认知 (7)

1.3.“算法红利”即将消失 (9)

1.4. 三大壁垒日益显现 (10)

1.4.1. 壁垒一：数据稀缺性 (11)

1.4.2. 壁垒二：产品化能力 (13)

1.4.3. 壁垒三：渠道优势 (14)

2. 人工智能技术赋能安防行业，打开市场增长空间 (15)

2.1. 高清摄像头升级为“AI+安防”提供可能性 (15)

2.1.1. 视频监控的高清化 (15)

2.1.2. 码率不断降低 (16)

2.2. AI赋能安防，点线面全维度布防 (17)

2.2.1. 单点布防，刷脸认证 (18)

2.2.2. 连线成网，智能交通 (19)

2.2.3. 从点到面，行为与人群识别 (22)

2.2.4. 断文识字，智能案情分析 (23)

2.3. AI赋能安防行业所提供的核心价值 (23)

3. 安防投入持续增加，为“AI+安防”落地提供资金支持 (24)

3.1. 恐怖袭击频发，全球安防市场保持增长 (24)

3.2. 国内政府需求驱动，安防产业前景向好 (25)

3.2.1. 我国安防行业市场规模不断壮大 (25)

3.2.2. 安防产业链逐渐完善 (26)

3.2.3. 安防涉及行业众多，应用场景不断拓展 (27)

3.3. 安防-PPP模式出现，多快好省建设平安城市 (28)

3.3.1. 安防-PPP模式的特点与优势 (28)

3.3.2. PPP模式加快落地，2017年有望集中释放 (29)

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3.3.3. 上市公司探索业务转型，积极参与安防PPP项目建设 (32)

4. 多维度掘金“AI+安防”投资机遇 (33)

4.1. 软件及运营成为新阶段投资重点，AI软件厂商最为受益 (33)

4.2. 新疆地区和二三线城市将成为智能安防投入重点 (35)

4.3. 技术实力与三个产业化壁垒观察AI安防企业核心竞争力 (36)

4.4. 主要公司分析 (40)

图目录

图1：CNN图像识别算法原理 (6)

图2：支付宝刷脸支付 (7)

图3：微软Windows10支持刷脸解锁 (7)

图4：人脸识别超越人眼 (8)

图5：图像处理技术突破光源限制 (9)

图6：ImageNet比赛中历年算法识别率提升主要源于神经网络模型复杂度增加 (9)

图7：百度前首席科学家吴恩达 (11)

图8：百度现任CEO陆奇 (11)

图9：AI模型训练需要大量优质标注数据 (12)

图10：IBM在AI医疗领域并购版图 (12)

图11：人工智能（Machine Learning）刚刚经历盖特纳最热区间 (14)

图12：我国视频监控的四个阶段 (15)

图13：模拟摄像机与网络摄像机的比较 (16)

图14：H.264 VS H.265不同清晰度下码率对比（Mbps） (17)

图15：H.265 VS Smart265，1080P下码率对比（Mbps） (17)

图16：中国生物识别市场规模与预测（亿元） (18)

图17：中国人脸识别行业市场规模预测（亿元） (19)

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图18：图像识别在道路监控及交通执法中的应用 (20)

图19：套牌车分析系统应用 (21)

图20：人群分析与重点区域布防应用 (22)

图21：语言要素及语义理解模型 (23)

图22：全球安防设备销售额预测 (25)

图23：中国安防行业成长的驱动因素 (25)

图24：中国安防行业市场规模 (26)

图25：安防行业产业链示意图 (27)

图26：2016安防行业热度占比 (28)

图27：PPP项目流程图 (28)

图28：第三批PPP项目一览 (31)

图29：截止2016年底项目落地率超过30% (31)

图30：各地PPP项目数量不断扩大 (32)

图31：各地PPP项目金额不断增长 (32)

图32：2015-2017（1-3）订单项目数量占比 (34)

图33：2015-2017（1-3）订单合同金额占比 (34)

图34：全国安防订单数量分布 (35)

图35：全国安防订单金额分布 (36)

图36：AI图像识别的技术梯队化 (37)

图37：数据获取能力比较 (38)

图38：产品化能力比较 (38)

图39：渠道能力比较 (39)

表目录

表1：近期全球恐袭事件一览 (24)

表2：PPP相关政策梳理 (30)

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表3：近期PPP安防相关项目梳理 (33)

表4：智能安防领域企业实力比较 (39)

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1.“算法红利”即将消失，AI产业落地时代关注三大壁垒

1.1.人工智能时代到来，各行业面临变革

2016年，人工智能的概念随着AlphaGo打败人类棋手开始大热。以神经网络为核心算法的新一代人工智能技术已经在感知和认知的两个层面迅速超越人类——语音、图像等识别类算法以及围棋、游戏等认知类应用算法均已超越人类最佳水平。人工智能算法的进步意味着机器智能将迅速进入到生活的各个角落，并在感知和认知两个领域带来巨大的产业化机会。

图1：CNN图像识别算法原理

图像识别作为人工智能中机器学习下神经网络算法的一大分支也逐步走进人们的生活。所谓图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。神经网络算法的发展中衍生出一类称为卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network，简称为CNN）的算法。这套算法将图像信息拆解为多个层次，以人脸图像识别为例，最底层以几何图案作为最小单元，逐次组合成线条、局部图像、器官、整个人脸。CNN技术的大规模推广迅速提升了传统图像识别技术的识别正确率，并为后端应用提供了重要技术保障。

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