隨著高清監控普及，安防監控領域數據量爆炸式增長，催生了對智能化技術的需求。芯片、算法和數據支撐人工智能技術在安防行業的應用，GPU、FPGA、TPU等智能芯片大大提高運算效率，深度學習算法增強圖像和視頻分析的準確率，在解決視頻結構化和人臉識別等方面更“智能”，安防市場天然的優質數據源為人工智能落地提供沃土，智能安防或成人工智能產業化的第一“著陸場”，即將開啟新一輪成長周期。
安防正由前端建設轉向后端深化應用，行業格局持續優化。前期傳統安防產品同質化趨于嚴重，市場集中度更趨向于在價格戰中具備規模優勢的大中型專業設備商。當前隨著視頻監控與下游客戶業務結合的緊密程度不斷提升，安防正由前端建設轉向后端深化應用，這一趨勢對各大廠商的解決方案能力以及研發投入的持續性均有大幅提升。我們認為不斷深化的后端應用在解決行業同質化問題的同時，實現行業由價格競爭向技術競爭良性轉變，建立良性競爭環境并拓寬了產業空間。在行業升級的產業紅利下，行業龍頭聚焦“有效增長”、中小安防廠商退出競爭，行業格局將得到持續的優化。
“前端智能+后端智能”的跨越發展、優勢互補，實現智能安防由“從0到1”向“從1到N”的聚變。隨著平安城市建設規模擴大、密度提升，監控資源聯網完成后，海量視頻數據成為新常態，這一趨勢使得能夠高效、精確提供“有效情報”的智能安防成為剛需。隨著深度學習對圖像識別率的顯著提升、以及GPU 等新型人工智能硬件架構對于計算速度的提升，智能安防在各地實現了“從0 到1”的快速落地。雖然識別精確度、實時性的痛點依然存在，并制約著諸多應用的落地；但是我們認為隨著前端后端智能在各自領域快速升級以及相互之間的優勢互補，智能安防將實現“從1 到N”的聚變。
技術為重、渠道為王，當前競爭態勢對傳統大中型安防企業更為有利。智能分析技術在安防行業具備天然的應用場景，這也成為傳統安防企業和創業型公司的必爭之地。我們以技術(人才儲備、技術算法、資金實力)和渠道(客戶基礎、市場口碑)作為智能安防行業競爭的關鍵要素，對傳統安防廠商以及初創型技術公司的競爭力做分析。經過“五要素競爭模型”的分析后，我們認為在“技術為重、渠道為王”的產業背景下，當前競爭態勢對傳統大中型安防企業更為有利；同時在當前窗口期，創業類企業和傳統安防企業之間的資本結盟有望更加迅速地推進；并推動整體智能安防產業加速進步。
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