励石创投是一家专注于初创期风险投资和扩展期成长投资的风险投资机构,重点投资于运作主体在中国及美国市场的初创型及成长型企业。励石创投以“成为一家有价值、受尊敬、并具有国际影响力的投资机构”为愿景,结合其自身LP及产业链资源,通过对资本和管理的帮助,促进企业创新与成长。励石创投重点关注人工智能、企业服务、消费升级等领域的投资。
安防涉及安全和防护相关概念的几乎所有应用,监控是其中一大分类。2016年中国安防总体市场规模近5700亿元,增速17%。安防设备占40%多,其中视频监控占近50%,总额约1000亿元。2016年安防视频设备全球市场近160亿美元,复合增速6%。该数据主要包括大型供应商数据,如果算入长尾数据,总额是国内的2倍多。由于深受恐怖事件影响,2016年欧美公共和家庭视频安防需求已超90亿美元,增速不断提升。
励石创投认为,海外市场也将是中国安防企业的掘金地。OEM和ODM模式因为缺乏品牌影响力,已经不再是主流安防企业开拓海外市场的首选模式。成立子公司虽然成本高昂,但客户对服务的满意度可以保障,是中国企业扩大国际影响力的长久之计。并购当地公司或具备实力的厂商是条快捷通道。发展海外代理商是很多企业的选择,因其节约成本且见效迅速。此外,海外客户对电商的接受程度较高,加之越来越多的平台参与进来,也是个可以考虑的模式。最后,承接当地政府或大型项目是梳理企业品牌的首选方式。如下所示,国内三家企业已经在国际市场占据了一席之地。
就全球安防市场而言,2016年海康和大华共占约30%,其余市场由上万家各国各类厂商所组成。就国内市场而言,市场大致可分为4个梯队,每队的营业数额相差大概1个数量级。其中底层梯队占80%以上数量,由数千家国内各类厂商所组成,红海竞争,大多数处于盈利困难或微利的状态。他们缺乏核心竞争能力,产品往往委托给位于深圳等地的几大代工厂。
从应用领域来看,智慧城市和交通占近60%视频监控市场。智能楼宇和文教卫占据了近30%的份额。金融和监狱需求的增势也较为强劲。励石创投认为,每个领域的需求趋于多样化和广泛化。仅在公安领域就包含了治安防控、实战应用、公安监管、监督法制、公安消防、边防边检、电讯运营、城市管理等。能源领域包含电网公司、石油石化、发电集团、水利水务、环保气象、农业林业等。交通领域包含交通管理、公交、轨道疏通、高速公路、铁路机场、交通运输、客货运、公路、海事等。
监控产业链形态比较规范清晰,下游客户主要包括地产和物业公司、政府和部队等各类机构,中游主要由集成商、运营商、代理商组成,上游则是各级供应商,包括图像传感器、编解码芯片、硬盘、镜头、视频算法、服务器等厂商。常见的产品可以分为两大类:电子产品和实体产品。电子类包含摄像机、视频对讲系统、硬盘录像机、视频服务器、报警系统等。实体类在监控细分基本只有人体扫描机等大型相关设备。每种设备可以有细分小类,常见的摄像机有5至8小类,适用于楼宇和工厂等不同场景。如下所示,这些产品综合分为前端传感器、中心管理平台、分控站点三大体系。
人工智能给监控领域带来的进步主要是非结构化数据和大数据处理能力。中国目前视频安防数据利用率不到0.5%,监控效率和功能低下,是行业的普遍最大痛点。其次,安防产生海量视频数据,超过大数据总量的50%,造成巨大带宽和存储成本。人工智能可以在几方面减缓该痛点。此外,励石创投认为,传统信息技术难以对数据进行深度认知和预测预警,导致分析输出肤浅、事后损失报警问题。人工智能的深度学习技术可以在一定程度上解决该痛点。
如上所示,由于前后端计算芯片的迭代、深度学习算法的进步,人工智能已经开始在多种数据信息的处理和分析中发挥效用。具体举例而言,与人员相关的功能包括人脸识别、声纹识别、车牌号识别、车型识别等;与合规相关的功能包括突然奔跑、群体聚集、行驶越线等。这里的技术难点以及有待大幅提高的是暗夜、雨雪、低分辨率等恶劣环境条件下的识别精度。目前的硬件和算法技术在这些条件下的表现还不够稳定。如果再遇到视角遮挡和镜头抖动,识别率更是难以保障。这些都是延缓目前人工智能在监控领域迅速扩展的主要原因。
人工智能监控除了在安全交通等方面的应用,在零售和家居场景下的商业化也具备可观的市场空间。在家庭端,可与智能家居齐头并进,在门窗、终端、屋顶发挥防盗、老人儿童监控、异常事件识别等相对具备需求刚性的功用。随着智能零售店铺的起步,身份识别、人体追踪、骨骼识别、人流统计、顾客画像等无人销售和商业舆情的需求也在迅速升温。励石创投认为,人工智能在这些领域能够带来的人员成本缩减和零售大数据积累对于企业用户以及终端用户的价值相当明确,是近期十分值得关注的软硬件细分。
海康威视和大华等厂商已推出一系列前端智能产品,比如内置智能处理模组的摄像头。将智能前置的优势是处理速度快传输延迟低、减少网络不安全性和不稳定性影像、节省视频数据传输和存储成本、节省后台服务器成本和能耗。人工智能前置的趋势也借助于前端GPU、FPGA、ASIC和ASIP芯片的迭代而迅速显现。前端采集设备—摄像机—的自身性能即将得到大幅提升,在本地能够进行大量数据处理工作,从而降低向云端传输和在云端处理的压力,节省计算和传输资源成本同时减少时间成本。然而后端处理并不能被前端完全取代,对于越来越多的应用而言,需要数据库、对比识别、训练学习、挖掘预测,这些还是在较大程度上需要后台或云平台来完成,尤其是数据在百万量级以上的应用。下图是海康威视最新的前端智能摄像机和后台服务器产品。
谈及摄像机芯片,传统市场是由三大巨头所垄断。德州仪器是传统产品的霸主,近年来由于迭代不善,市场份额不断缩水。安霸前沿技术领先,在高端市场发展势头迅猛。海思被称为安防界的MTK,以性价比称霸低端,在国内已占70%以上市场,在台湾和韩国等也达领军地位,全球市场占有率近50%。海思这个中国厂家得以迅速崛起的一个重要原因是其上不碰数据、下不碰应用的“被集成式”生态战略。海思正在全力研发Hi3559型号芯片具备前端深度学习处理功能,预计今年年底量产,与英伟达TX系列等抢占人工智能前置趋势的滩头阵地。英伟达芯片已经嵌入进了海康威视和旷世科技等一线厂商的部分产品线,是市场上最耀眼的新星。励石创投认为,如果德州仪器和安霸不在人工智能芯片上加大投入力度,未来市场或许会被海思、英伟达、Movidius等取而代之。
作为设备起家的老牌龙头,海康威视占约30%国内市场份额,产品方案成熟、渠道积累深厚。海康威视2016年营收近320亿元人民币,其中近25亿元投入研发,这里又有约50%投入人工智能研发,组建由海归科学家带队的百人级人工智能团队,取得了数项国际权威图像识别比赛名列前茅的成绩。其人工智能产品深眸、神捕、猎鹰、刀锋等系列覆盖前端传感器和后端服务器,服务于身份识别和交通监管等领域,对比准确率可达99%、耗时低于1秒。公司近期中标了乌鲁木齐市某反恐项目,总额或达10亿元人民币,分为数年完工,是当前规模最大人工智能安防监控项目。该项目包含一整套产品和解决方案,这是由安防监控相关行业的客户需求和性质所决定的:他们不仅需要算法和单个摄像机,更需要前后一体化硬件体系、场景化算法优化、工具化软件平台,因为他们对定制化和数据保密等要求十分突出。
作为人脸识别和图像处理的人工智能新星代表,商汤科技已经大举进军安防监控行业,近期完成了4亿美元B轮融资,投后估值高达15亿美元。其后台SenseFace是一套运行在基于英伟达Jetson平台服务器上的系统。经过与英伟达的联合调试和迭代,实现了软硬件的完美协作,支持在千路级视频监控系统中进行多角度人脸捕捉及实时人脸识别,响应速度可以做到毫秒级别,并具有低功耗、低成本的优势。为了支持大规模城市级应用,商汤科技联合曙光等合作伙伴,构建针对智能视频的大型高性能计算云平台。与此同时,旷视科技在监控领域的布局速度与商汤科技几乎不相上下,其MegEye系列摄像头搭载人脸识别算法、物联网图像采集终端、智能人脸跟拍、商业客流统计等功能。其解决方案在全国20余个省市上线,已在全国范围内协助公安系统抓获在逃和布控人员100多人。
作为后起之秀,深圳云天励飞不仅提供人脸和车牌识别等深度学习算法,同时自主研发并销售前端和后端监控专用图像处理ASIC芯片,其能效在理论上高于很多GPU和FPGA、算法通用性大于普通ASIC。目前已经协助深圳龙岗警方在儿童被拐卖案件发生15小时内将犯罪嫌疑人抓捕归案。基于其芯片的系统每秒采集上千张照片,每分钟比对近亿次信息,每天处理3TB数据,可实现百万人群秒级定位。云天励飞受到深圳市政府相关机构的支持,近期完成了5000千万美元A轮融资,投后估值近10亿美元。如下所示,其产品线已能覆盖后端、前端、手持端、车载端全方位安防监控需求。
作为老牌的第二、第三梯队硬件和软件厂商,例如汉邦高科(300449)和博睿视(人脸识别),情况不容乐观。据汉邦高科2017年半年报显示,股价下跌和利润呈现下滑。这在业内比较具有代表性,海康威视、大华、宇视等寡头垄断优势不断增强。人工智能带来的新浪潮以及海外市场对反恐的需求激增是汉邦高科等当前的希望所在。汉邦高科正在与清华大学建立人工智能联合实验室,预计未来1年左右实现近万路的人工智能摄像机部署。博睿视则计划深耕细分特种场景的人脸和车牌识别,做到算法优化的极致,从而与商汤和旷视科技在性价比上展开有效竞争,为中小型客户群体提供良好的服务。
总结:励石创投认为,人工智能给安防监控带来了新一波应用,比如人脸识别、行为识别、车牌识别,可以特别关注零售和家用新兴场景。这在未来数年内蕴含着国内外至少1千亿人民币市场空间。对于初创公司而言:镜头被巨头垄断,机会小;图像传感器机会也有限;ISP有机会,但本身市场较薄;ASIC研发成本最高、实战能效尚未被检验;FPGA巨头在做;深度镜头和SDK需求潜力已在监狱初步验证;摄像机OS在复杂设备有差异化机会,但本身壁垒有限;高端设备和大型一体机有机会,但市场需求量有限;深度学习和垂直算法在恶劣识别条件下还存在进步空间;算法加速层可能将被芯片巨头开源。商业模式而言,对于安防、交通、工业等监控领域的大多客户,PaaS模式会随着深度学习普及会比SaaS更加容易接受。
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