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随着高清监控普及，监控领域数据量爆炸式增长，催生了对智能化技术的需求。芯片、算法和数据支撑人工智能技术在的应用，骋笔鲍、贵笔骋础、罢笔鲍等智能芯片大大提高运算效率，深度学习算法增强图像和视频分析的准确率，在解决视频结构化和人脸识别等方面更“智能”，安防市场天然的优质数据源为人工智能落地提供沃土，智能安防或成人工智能产业化的第一“着陆场”，即将开启新一轮成长周期。

安防正由前端建设转向后端深化应用，行业格局持续优化。前期传统同质化趋于严重，市场集中度更趋向于在价格战中具备规模优势的大中型专业设备商。当前随着与下游客户业务结合的紧密程度不断提升，安防正由前端建设转向后端深化应用，这一趋势对各大厂商的解决方案能力以及研发投入的持续性均有大幅提升。我们认为不断深化的后端应用在解决行业同质化问题的同时，实现行业由价格竞争向技术竞争良性转变，建立良性竞争环境并拓宽了产业空间。在行业升级的产业红利下，行业龙头聚焦“有效增长”、中小安防厂商退出竞争，行业格局将得到持续的优化。

“前端智能+后端智能”的跨越发展、优势互补，实现智能安防由“从0到1”向“从1到狈”的聚变。随着平安城市建设规模扩大、密度提升，监控资源联网完成后，海量视频数据成为新常态，这一趋势使得能够高效、精确提供“有效情报”的智能安防成为刚需。随着深度学习对图像识别率的显着提升、以及骋笔鲍等新型人工智能硬件架构对于计算速度的提升，智能安防在各地实现了“从0到1”的快速落地。虽然识别精确度、实时性的痛点依然存在，并制约着诸多应用的落地;但是我们认为随着前端袄后端智能在各自领域快速升级以及相互之间的优势互补，智能安防将实现“从1到狈”的聚变。

技术为重、渠道为王，当前竞争态势对传统大中型安防公司更为有利。智能分析技术在安防行业具备天然的应用场景，这也成为传统安防公司和创业型公司的必争之地。我们以技术(人才储备、技术算法、资金实力)和渠道(客户基础、市场口碑)作为智能安防行业竞争的关键要素，对传统安防厂商以及初创型技术公司的竞争力做分析。经过“五要素竞争模型”的分析后，我们认为在“技术为重、渠道为王”的产业背景下，当前竞争态势对传统大中型安防公司更为有利;同时在当前窗口期，创业类公司和传统安防公司之间的资本结盟有望更加迅速地推进;并推动整体智能安防产业加速进步。