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安防行业及产业链分析报告
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2017年7月
正文目录
安防行业概况&产业链4
安防行业概况4
安防行业产业链5
行业成长的逻辑：
智能化产品&下游运营孕育高附加值6
成熟的安防产业链附加值呈现“微笑曲线”6
美国成熟市场经验6
中国没有微笑曲线的原因是过去行业发展还未成熟10
智能化是安防行业即将到来的主题12
后端走向前端基本完成，标清走向高清仍在继续13
智能化提高监控产品附加值14
智能化提速让安防运营及服务前景可期17
高附加值永远存在于最靠近用户的环节17
智能化加快安防行业从产品向运营及服务发展18
问题一：
运营及服务需要满足什么条件？
18
问题二：
该如何提供运营及服务？
21
企业竞争的方向：
海外扩张&产业链纵向一体化22
安防产品国内竞争日趋激烈，国内企业纷纷加快海外扩张22
从产品及解决方案延伸到运营，享受高附加值24
相关建议25
图表目录
图表1.安防行业及其子系统产值占比4
图表2.安防产业链5
图表3.安防产值6
图表4.产业链进入壁垒和累积效应比较6
图表5.美国安防产业链附加值（毛利率）比较7
图表6.美国安防产业链的“微笑曲线”7
图表7.美国两大芯片厂商（上游）毛利率逐步提高8
图表8.美国安防产品制造企业（中游）毛利率呈下降趋势9
图表9.北美居民安防公司市场份额10
图表10.中美两国安防产值及增速11
图表11.中国安防产业链附加值（毛利率）比较11
图表12.中国安防行业产业链附加值曲线12
图表13.海康和大华前端产品占比13
图表14.中国高清摄像机出货占比14
图表15.H.265编码比H.264编码信息冗余度更低15
图表16.各安防企业国内市场占比16
图表17.智能化与高清化互为充要条件，智能化带动下游运营16
图表18.中国电信产业链附加值（毛利率）比较17
图表19.电信运营商毛利率逐年降低18
图表20.中国电信产业链向末端延伸的“新微笑曲线”18
图表21.视频监控一体化云平台19
图表22.传统监控与智能监控比较20
图表23.2010~2015年ImageNet比赛冠军图像识别错误率20
图表24.三类客户的运营参与深度21
图表25.全球安防市场特点23
图表26.海康和大华营收增长率比较23
图表27.海康和大华毛利率比较24
图表28.大华纵向一体化策略25
图表29.海康与大华比较25
安防行业概况&产业链
安防行业概况
安防行业从上游到下游，总体上可分为3个环节，分别为：
安防产品，安防工程，报警运营服务及其他。
2016年安防行业总产值为5,400亿元，其中安防产
品产值为1,900亿元（35%），安防工程产值为3,100亿元（57%），报警运营服务及其他产值为400亿元（7%）。
对于安防工程领域，由于工程商门槛低，导致工程公司的资质良莠不齐，没有资质的公司占多数，加之地域割据现象存在，工程领域总体呈现散乱的格局；对于安防产品领域，其技术含量和厂商进入门槛均相对较高，行业呈现较高的集中度，在最近几年中，具有核心技术的领先产品制造商也享受行业内越来越大的话语权。
因而对安防行业的分析主要集中于安防产品领域。
按照不同产品类型和适用范围，安防产品又可以分为视频监控、防盗报警、出入口控制等子系统。
其中，2016年视频监控产品产值达到962亿元，占1,900亿元安防产品市场的半壁江山，是所有安防产品中发展最快，市场占有率最高的子系统。
同时，视频监控产品也能横向渗透到出入口控制、楼宇对讲等其他子系统中，因而在下文中，除非特别说明，报告中的“安防行业”均主要指的是“视频监控”子行业。
图表1.安防行业及其子系统产值占比
安防行业产业链
安防视频监控行业的产业链相对较为清晰，上游是视音频基础算法提供商和
芯片制造商，主要有TI、ADI、索尼、华为海思、中星微电子等；中游是软硬件供应商，主要包括摄像机、网络硬盘彔像机、网络传输设备、视频服务器、显示屏、视频网络管理平台等环节，主力厂商包括海康、大华、BOSCH等，还有工程商、系统集成商等；下游主要指的是运营服务商，代表企业有ADT、安居宝、银湖股份等。
图表2.安防产业链
安防“十二五”规划（2011-2015）的目标是2015年安防行业产值达5,000亿元，尽管2012年以来经济持续下滑，2015年底当年安防行业实际产值仍达到4,860亿元，目标完成率97.2%，基本完成“十二五”规划目标。
根据安防“十三五”（2016-2020）规划，到2020年安防行业总产值将达到8,000亿元，年复合增长率达10%，行业整体增速仍然较为可观。
图表3.安防产值
行业成长的逻辑：
智能化产品&下游运营孕育高附加值
成熟的安防产业链附加值呈现“微笑曲线”
美国成熟市场经验
通过分析对比安防产业链，发现“进入壁垒”和“累积效应”是决定产业链附加值的核心因素。
安防行业市场大，产业长，产业链不同位臵的企业分工与协作格局清晰，早期任何一家企业都没有能力吃掉整个产业链，因而公司的定位、对应的壁垒以及长期积累显得尤其重要。
总体来看，“进入壁垒”和“累积效应”造就了成熟的安防行业呈现出上游与下游附加值较高，中游附加值较低的现象，表现为附加值（毛利率）“微笑曲线”，如图6所示。
图表4.产业链进入壁垒和累积效应比较
图表5.美国安防产业链附加值（毛利率）比较
图表6.美国安防产业链的“微笑曲线”
上游：
安防行业最上游是芯片设计与制造领域，属于典型的技术与资本密集
型领域，进入壁垒及累积效应极高，企业只有具备深厚的技术底蕴，强大的创新实力，积累丰富经验和知识产权，才能在行业中立足。
进入壁垒主要体现在1）芯片企业每年投入大量的资金进行新技术的研发，2016年TI和ADI分别投入14亿美元和7亿美元用于研发，分别占各自营收的10.4%和19.1%，这些研发费用甚至超过了很多企业的一年的营收额，是企业新进入这个领域难以逾越的障碍；2）芯片企业还需具有极强的产业链整合能力，因为芯片的设计研发需与产业链其他环节协同配合，共同促进产品变现，产品市场定位、技术可行性、成功量产、外协加工、客户支持及自身运营等环节共同产生了较高的结构壁垒；3）除了设计与研发能力，高端芯片的制造与封装亦具有较高门槛。
积累效应体现为：
1）TI成立于1930年，ADI成立于1965年，两家企业经过长期发展，各自持续不断投入研发资金，形成并保有大量技术专利，例如TI和ADI两家公司最近10年累积共投入216亿美元用于研发，形成的技术领先地位难以被竞争者追赶；2）客户形成长期良好合作关系。
终端厂商对集成电路功能、特性、可靠性、相关指令集及开发工具的熟悉等增加了其再选择成本，加剧了其对集成电路供应商的粘性，后者则依赖于终端厂商不断积累的用户优势。
正是由于高的进入壁垒和累积效应，才导致芯片设计与制造行业持续稳定享
受高附加值，通过观察近10年美国芯片设计与制造企业经营状况，发现以TI和ADI为代表的芯片制造企业的毛利率始终维持在高位，并且有继续上升趋势，享受着极高的产业附加值。
图表7.美国两大芯片厂商（上游）毛利率逐步提高
中游：
相比上游而言，中游竞争力并不体现在纯技术的比拼，总体研发与制
造技术含量低于上游，进入壁垒并不是很高。
但是由于安防行业非标准化特点，企业需要为客户提供个性化的解决方案，客户对企业实力和品牌有倾向性偏好，累积效应产生规模优势和品牌溢价，这正是中游制造企业的竞争力所在。
累积效应是企业长期发展的过程中形成的，较低的进入壁垒又使得不断有新企业想进入，龙头企业不得不维持微妙的价格，既阻挡进入者，又能最大化自己的收益，因而中游企业享受附加值较低，随着市场发展成熟，产品更新迭代速度减慢，客户购买速度放缓，中游企业附加值会进一步走低。
图表8.美国安防产品制造企业（中游）毛利率呈下降趋势
下游：
安防下游运营类企业，主要为住宅客户和中小企业提供一揽子全方位安防服务，除了视频监控外，还有入侵检测、电子防盗、火警检测、医疗与养老检测等。
下游运营领域的进入壁垒主要体现在新进企业争夺市场原有厂商客户的难度，由于重臵成本和选择路径依赖，客户并不会频繁更换其安防服务。
同时，同时，安防运营面向行业级商业应用（教育、金融、消防等）及居民用户（个人住宅），品牌效应更加明显，这意味着下游运营领域实际上具有极高的累积效应。
以2016年被私募股权公司ApolloGlobalManagementLLC收购的北美安防公司ADT为例，公司为美国650万的住宅和小型企业客户，以及全球35个国家客
户提供安防服务，员工数1.7万人，公司品牌性好，除了毛利率高，行业地位也第一，占有北美27%的住宅市场和13%的中小企业市场，ADT在居民安防领域市场份额是排名第二的安防公司Monitronics的6倍，这也侧面证明了客户越散，积累效应越明显。
图表9.北美居民安防公司市场份额
中国没有微笑曲线的原因是过去行业发展还未成熟
中国安防产业链，上中下游企业的“进入壁垒”和“累积效应”与美国相似——上游进入壁垒和累积效应都很高，中游进入壁垒相对较低，累积效应较高，下游进入壁垒较高，累积效应很高。
但中国的安防产业链附加值并没有表现出“微笑曲线”，原因在哪儿？
我们认为，关键原因是两国安防行业处在行业生命周期的不同阶段。
美国安防建设已进入成熟期，中国过去几年安防设施建设高速发展。
从安防行业产值来看，2009年中国安防行业总产值278亿美元，2015年行业产值达715亿美元，6年间复合增速达17%；而反观同期美国，2009年行业产值583亿美元，2015年产值达到764美元，年复合增速仅为4.6%。
美国安防行业已经步入相对成熟期，而同期的中国受平安城市和智慧城市建设的拉动，需求爆发，行业成长快速。
在此期间，首先是以政府为主导的客户有持续设备投入的刚性需求，进而导
致对价格的不敏感性；其次安防中游制造企业不断研发新技术，迭代开发新产品，通过产品的更新换代能够获得较高附加值；此外，安防行业的非标准化特点也为设备制造和集成商提供了价格溢价基础。
最终，国内的中游安防设备制造商获取了较高的利润。
而下游安防运营，由于基础设施投入还未成熟，现有的硬件设备无论是从绝
对数量上，还是分布密度上，都还未达到下游运营大规模爆发所需要的临界值。
安防下游运营企业总体上还处于发展初期，进入壁垒和累积效应还未形成，只能获取较低的附加值。
只有东方网力一家公司不符合此规律，具备较高的附加值，辩证地看，这正是该公司的优秀之处。
图表10.中美两国安防产值及增速
图表11.中国安防产业链附加值（毛利率）比较
图表12.中国安防行业产业链附加值曲线
中国未来安防产业链附加值未来也将呈现“微笑曲线”。
随着安防行业增速
减缓，产品更新迭代速度降低，政府财政压力增大导致其价格敏感性增高，中游制造业毛利率降低将不可避免，龙头企业想要维持其地位，必然要不断进行技术研发与精细化生产管理，在有限的设备安装市场中，当市场趋于饱和时，传统产品研发的边际收益是递减的，中游设备制造的附加值会逐渐下滑。
同时，长期的设备安装为下游安防运营提供了广泛的硬件基础，当在线安防设备达到数量和密度临界值时，将催生安防运营需求集中爆发，下游运营企业依靠累积效应将获得高于中游的附加值。
安防产业链最终会呈现出U型的“微笑曲线”。
智能化是安防行业即将到来的主题
过去10年，安防行业发展的方向是：
从销售收入以后端产品为主走向以前端产品为主；摄像机从标清化走向高清化和联网化；监控模式从依靠人力被动
监控走向智能主动防御；安防行业重心从产品销售走向运营服务。
10年来安防前进方向未曾改变，但行业所处的现实环境已和10年前大相径庭：
一方面是监控设备铺设的广度和深度大大提升，包括摄像头数量和密度的增加，高清化、联网化摄像头占比的提高，以及后端处理平台和软件性能的提升等；另一方面，基于深度学习的人工智能理论的突破，将智能技术提升到一个新台阶，智能化技术的发展从此驶入快车道。
后端走向前端基本完成，标清走向高清仍在继续
从硬件设备价值来看，前端市场容量是后端3倍以上，近几年，海康和大华两
家公司前端占比持续提升，目前国内公司后端与前端产品销售比值已经趋于平稳，标志着后端向前端的过程基本完成。
图表13.海康和大华前端产品占比
根据IHS统计与预测的中国标清与高清图像传感器出货数量，可以推测中国每年出货摄像机中标清与高清的比例。
由图11可以看到，2016年中国高清摄像
机出货比例已接近60%，预计今后比例会进一步提高，近几年安防行业的高清化发展仍未结束，但未来安防行业发展的主旋律将是智能化和运营服务。
图表14.中国高清摄像机出货占比
智能化提高监控产品附加值
智能化的必然性：
随着高清化的深入，前端摄像头采集的海量级视频数据的
传输和存储成了一个棘手问题，解决此问题的办法，一是采用新的视频编码标准与技术，最大限度压缩视频容量，例如采用HEVC（H.265）压缩，能将视频压缩效率提升一倍以上，从而大大减小了带宽和存储压力；二是采用人工智能技术，只提取重要的信息来存储，其他冗余信息则采取过滤的方法摒弃，极大提高监控效率。
大量的监控摄像头分布城市各个角落，若完全依靠人员实时监控，其成本将高昂到不可想象，同时，传统视频监控只能做到“事后研判”，无法做到实时预警，并且会浪费大量人力物力。
例如，2012年国内曾经发生过一起重大案件，当时1,500多名公安人员耗时一个多月检索视频信息，而若采用人工智能技术，则能在短时间内予以遍历检索。
基于这些因素，智能化成为安防厂商很早之前就开始关注的领域，例如海康早在2003年就开始做车牌识别，但当时采用的是建模而非深度学习的方式。
图表15.H.265编码比H.264编码信息冗余度更低
技术拐点引爆人工智能潮。
深度学习理论于2006年被提出，之后在国内外企业中低调快速的发展，2016年3月谷歌Deepmind团队开发的AlphaGo在围棋对战中击败李世石之后，深度学习开始在国内获得极大关注。
从实业界反馈和
已有的一些原型来看，深度学习不同于以往的浅层学习算法（反向传播算法、支持向量机、最大熵算法等），是理论上的一大突破，也是目前被认为最可能挑起人工智能大梁的算法。
此外，基于深度学习的人工智能技术将最先应用于图像和视频识别领域也是业内所公认的。
智能化对安防行业的影响主要表现为三点：
一是提高产品附加值，以视频监控为例，除了常规摄像机需要的图像传感器
芯片、主控芯片，智能安防还需要智能处理芯片及配套的人工智能算法，硬件的增加和软件开发均增加了设备成本，从而带动成本加成售价的提高。
二是提高行业集中度，人工智能属于高精尖技术，需要投入大量资金和高端人才，只有实力雄厚的上市公司才有资格参与。
基于深度学习的人工智能技术在2016年才为国内关注，国内所有厂商都处于同一起跑线，最早在该领域布局的厂商将享受先发优势。
2016年国内安防制造厂商仍有7,000余家，其中视频监控制造商逾2800家，作为行业前二的龙头企业，海康和大华在国内市场占有率分别为23%和8.5%，还有很大进步空间。
三是带动下游运营，传统中游厂商只出售硬件设备或解决方案，运营与维护
则需要终端用户投入大量人力，智能化趋势下，中游制造和解决方案提供商将能更多切入运营服务，获得额外收入。
图表16.各安防企业国内市场占比
图表17.智能化与高清化互为充要条件，智能化带动下游运营
智能化提速让安防运营及服务前景可期
高附加值永远存在于最靠近用户的环节
电信产业链演变历程说明高附加值存在于最靠近用户的地方。
前文已经论证
了安防行业下游的高“进入壁垒”&“累积效应”是其高附加值的来源，此处我们从另一个角度对下游高附加值的本质进行分析，认为靠近用户也是影响“进入壁垒”和“累积效应”的关键因素之一。
我们以电信行业为例，电信产业链从上往下依次为：
上游（芯片、关键模块）模块——中游（交换机制造）——下游（电信运营）——末端（移动网络应用）。
在非智能手机时代，上游芯片和关键模块因技术壁垒而享受一定高技术溢价，
毛利率高，下游是提供移动通信网络的运营商，因寡头垄断特性和接近消费者需求的特点，能够享受较高毛利率，处于“微笑曲线的右端”，如下图17的虚线部分所示。
而在智能手机时代，运营商提供的网络通信成为了一种“通道”，消费者通过这个“通道”和各种移动APP发生联系，打电话的需求开始远离终端消费者，各种移动APP逐渐取而代之，变得最贴近消费者。
结果就是电信运营商毛利率逐年下降，最后位于整个产业链最底层，而往末端延伸出的消费级网络应用，则因最接近消费者而享受着最高的附加值。
图表18.中国电信产业链附加值（毛利率）比较
图表19.电信运营商毛利率逐年降低
图表20.中国电信产业链向末端延伸的“新微笑曲线”
智能化加快安防行业从产品向运营及服务发展
按照“微笑曲线”理论和附加值集中于产业链最靠近用户环节的逻辑，安防
运营及服务位于产业链末端，将是未来行业长期发展的趋势。
基于深度学习的人工智能技术加快了安防行业智能化发展速度，从而也加快了行业重心从产品制造与实施转向运营与服务的过程。
但究竟如何转变，通过哪种渠道予以兑现，答案的获取将依赖于对以下两个问题的回答。
问题一：
运营及服务需要满足什么条件？
我们认为，从供给端：
1）需要配套硬件基础设施的完善；2）需要成熟的智
能化技术以降低运行成本。
从需求端：
解决用户需求，并能留住用户。
智能化产品的高门槛提升了行业集中度，利于一体化监控的实施。
硬件基础设施的完善，既包括狭义上的前端摄像头数量和密度，也包括后端运营系统和平台的完善。
智能化无疑提高了安防行业技术门槛，从各家大企业招聘趋势来看，传统领域研发岗位还招聘本科学历人员，但在人工智能开发岗位，学历则要求为硕士或者博士，甚至需要应聘人员曾在顶尖期刊上发表过相关研究成果。
其结果就是人才只会越来越流向资金实力雄厚的大公司，行业优势将越来越向少数几家龙头企业集中。
行业集中度提高有利于运营平台一体化融合。
传统安防架构具有诸多弊端，
如安防厂商众多且散乱，各家厂商的设备、解决方案和平台系统均不相同，在数据处理环节缺乏统一标准，因而不同运营主体之间数据无法打通，更无法做到有效的数据挖掘和反馈。
行业集中度的提升，增加了设备、解决方案与体统的规范性，有利于形成安防网络及系统双融合的云平台，进而最大限度提升平台运营效率。
图表21.视频监控一体化云平台
人工智能技术大大降低了运营成本。
智能化减少后台管理人员数量，降低人
力成本。
以视频监控为例，对于传统视频监控，无论是否发生重要事件，均需要后台人员实时在线，但人员长期监控容易产生疲劳，无法保证监控效果，并且单个人员监控能力有限，剧增的视频监控需求如果全部用人力满足，成本将大幅上升到平台无法承担的地步。
而智能化监控则具有图像自动识别与处理功能，对于可疑事件进行自动处理并反馈回不同级别的预警，极大提高了运行效率，将单个监控人员的监控范围提高数十倍，并且可以真正做到7×24小时全天候监控。
人工智能技术还降低了硬件运行成本。
传统监控无论事件是否发生，都将监
控画面传回监控中心，随着监控摄像头数量的剧增，对带宽的占用和存储空间的浪费也成了传统监控无法解决的难题。
而智能化监控则有效平衡了中心与节点的关系，在前端通过边缘计算过滤掉非重点信息，仅将部分关键信息传回云端，通过中心的云计算将前端摄像头联结、协调起来，一举解决了带宽和存储成本难题。
图表22.传统监控与智能监控比较
经历深度学习这一步跃升，智能化才能真正落地，并解决用户需求。
人工智
能在安防领域最关键的应用是图像识别，其次才是其他的智能化处理。
传统的人工智能受制于算法的局限性，技术进展缓慢，实用效果不达标，典型的问题是图像识别率以及环境适应性差等。
目前最先进的基于深度学习的人工智能技术，已经能将图像识别错误率降到比人类还低，只有这种水平的智能化技术才能满足终端用户的需求，进而使越来越多的消费者愿意为之买单，让运营服务模式落地。
图表23.2010~2015年ImageNet比赛冠军图像识别错误率
问题二：
该如何提供运营及服务？
我们将下游客户分为三大类，分别为：
政府客户（2G），行业客户（2B），
民用客户（2C）。
政府客户主要指的各省市地方政府的公安、交管等部门，主要需求来自于平安城市、智慧城市等；行业客户指的是各垂直细分行业内的客户，包括教育、娱乐、医疗、金融、物业等；民用客户指的是中小商铺、夫妻店，还有家庭及个人用户。
这三类客户的数量，适用安防产品的技术含量，对价格的敏感度，以及最关键的数据保密性要求等指标各不相同，共同导致了运营参与方式的不同。
图表24.三类客户的运营参与深度
2G（ToGovernment）：
可运营程度低。
对于政府客户，由于其对产品质量要
求最高，各政府部门间应用场景差异性较大，需要集成商为其提供“量身订制”的解决方案，系统通用性最低，而监控数据因为涉及到国家安全敏感信息，因而很难对企业开放。
企业参与政府项目，更多是提供硬件产品，搭建软件平台，测试成功后采取“交钥匙”方式让渡运营权，由政府部门人员负责其日常运营。
2B（ToBusiness）：
可运营程度居中。
相比于政府客户，行业客户的安防系
统平台具有一定通用性，但又没有民用客户那么高，同一垂直细分行业的系统具有共通性而易整合，从而具备可运营性。
垂直行业的数据大多时是商业数据，具有保密性要求但数据敏感性低于政府部门，从而针对行业客户的安防运营具有商业逻辑的可行性。
2C（ToCustomer）：
可运营程度高。
从客户数量上来看，民用领域最多，包
括数量众多的小商铺、家庭用户等。
这些客户具有对价格的高度敏感性，他们使用的安防产品大多技术含量低、通用性高、毛利率低，因而产品制造商在这类客户群体中很难赚到钱。
然而，也正是由于其客户群体多，产品标准化程度高的特点，民用领域天然具备互联网的基因，规模效应与名牌效应更明显，遵循的将是“羊毛出在猪身上”的商业逻辑。
彼时，前文提到的通信行业“延伸的新微笑曲线”情形或许会重现。
企业竞争的方向：
海外扩张&产业链纵向一体化
安防产品国内竞争日趋激烈，国内企业纷纷加快海外扩张
2016年，中国视频监控产品行业产值达962亿元，根据IndustryObserves预计，2018年全球视频监控行业产值将达到260亿美元，市场空间更广阔。
并且相比较而言，海外市场竞争压力要低于国内。
因为对中国企业而言，从需求端看：
国内的时候是存量市场（国内众多产商竞争增速下滑的安防设备市场空间），
而海外的市场是增量市场（国内企业去参与中国品牌覆盖密度还较低、市场空间更大的海外安防产品市场空间，发生正面竞争的几率更小）。
从供给端看：
中国企业在技术上逐渐赶上国外同行，产品质量优良；同时国内安防产品享受中国工程师红利，无论是设计还是制造成本都低于国外同行。
高性价比的产品是中国安防产品走向世界的关键因素。
目前，中国企业在海外市场占比总体还是偏低，行业也比较分散，未来还有
很大的提升空间。
近年来，国内企业纷纷在海外设立营销点，以求抢占海外市场。
例如，海康在海外建立了28个销售公司，形成覆盖全球100多个国家和地区并不断完善的营销网络；大华在海外设立了35个分支机构，向全球180多个国家和地区提供快速、优质的端到端产品和解决方案服务；英飞拓在全球30多个国家设立了10多个子公司，
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