电子行业安防监控行业跟踪系列：边缘计算核心受益场景政府端需求改善信号明确

1、目录索引TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _TOC_250005 边缘计算发展趋势明确，安防监控是核心受益场景5 HYPERLINK l _TOC_250004 边缘计算：5G、物联网、和AI 时代下的明确趋势5 HYPERLINK l _TOC_250003 边缘计算是安防监控的长期趋势，新一轮智能化边缘计算大幕拉开6 HYPERLINK l _TOC_250002 政府安防采购招投标数据回暖，行业景气度迎来改善9 HYPERLINK l _TOC_250001 投资建议12 HYPERLINK l _TOC_250000 风险提示12图表索引图 1：边缘计算是连接物理

2、世界与数字世界的桥梁5图 2：2017 年中国安防监控前端摄像机出货结构6图 3：安防监控行业持续经历技术迭代变革7图 4：海康威视 AI Cloud 引入边缘计算架构理念8图 5：2017 年中国安防监控下游市场结构9图 6：政府安防采购月度招投标数据（更新至 2019 年 2 月）10图 7：政府安防采购季度招投标数据（更新至 2018Q4）10表 1：产业链相关标的估值比较表12边缘计算发展趋势明确，安防监控是核心受益场景边缘计算：5G、物联网、和 AI 时代下的明确趋势当下我们认为科技产业已呈现出明确的三个维度的未来发展主轴：5G、物联网和AI智能化。5G方面，我国预计将于2020年实

3、现商用化，届时无线通信网络的信号传输速度、连接延迟性和可承载的终端数量等性能都将大幅提升。物联网方 面，伴随各类型传感器的技术成熟和成本下降，以及无线通信网络的性能提升，终端设备和物品的数字化和网络化趋势已经形成。AI智能化方面，伴随深度学习算法的成熟，计算机视觉/语音识别/自然语言处理等多个领域的算法性能已经突破应用门槛，AI赋能各个行业已是毋庸置疑的明确方向。在5G、物联网和AI智能化的发展背景下，未来各类终端所产生的需要计算处理的数据量将呈现爆发式的增长。根据IDC预测，到2020年，将有超过500亿的终端与设备联网，全球数据总量将大于40ZB以上，平均每人5200GB以上。在此情况下，

4、我们认为过去和当下主流的以云计算为核心的大数据处理方式将无法有效匹配未来海量终端的海量数据的处理需求，基于对运算能力、网络带宽承载能力、时效性、能耗、数据安全和隐私等多方面的考虑，边缘计算的兴起以及与云计算的相辅相成（云边融合）将成为未来的发展趋势。图 1：边缘计算是连接物理世界与数字世界的桥梁数据来源：ECC、AII、边缘计算与云计算协同白皮书（2018 年）简单来理解，边缘计算即为在靠近物或是数据源头的网络边缘侧配置计算和存储资源，用来处理来自于云中心的下行数据和来自于边缘侧的上行数据。边缘计算与云计算不是直接取代的关系，而是相辅相成，二者的融合能够同时发挥云计算中心在强大算力和海量存储的

5、特质以及边缘计算在实时处理数据和隐私保护方面的优点。具体来看，相比于纯粹的云计算模式，边缘计算具有以下优势：降低带宽压力：可以在网络的边缘侧处理海量的临时性、非结构化、 或是冗余数据，而不需要将所有数据统一上传云端，可以大幅减轻对于网络带宽的压力和对云计算中心算力的消耗。满足实时性要求：在数据源头一侧进行数据处理，不需要通过网络请求云计算中心的相应，这样可以大幅减少系统的延迟，增强整个系统的服务相应能力，支撑端侧的实时性交互需求。保护隐私和数据安全：用户的隐私数据可以直接实现本地化处理而无 需上传云端，有效控制了数据安全风险。降低能耗：边缘计算节省了大量的网络负载，并且大幅降低了云计算 中心的

6、计算负载，可以实现整个系统的能耗降低。从应用侧来看，我们认为在在5G、物联网和AI智能化的发展背景下，依靠上述几个方面的优势，边缘计算的模式将在安防监控、智能网联汽车、虚拟现实、工业物联网、智能家居等多个垂直场景逐步落地，边缘计算大时代已经开启。边缘计算是安防监控的长期趋势，新一轮智能化边缘计算大幕拉开聚焦在安防监控行业来看，我们发现由于行业本身的性质，即连续不间断的大码流视频信号需要从前端采集设备传输到中心端的监控指挥室进行处理、显示和存储，其天然存在带宽资源、数据冗余、存储资源、实时反馈等问题，因此边缘计算是安防监控的长期趋势和必然需求。回溯历史，行业在2010年开始的网络化迭代实质上就是

7、一次边缘计算的变革。在网络化迭代之前，安防监控系统是由前端的模拟摄像机和后端的DVR录像机组成，前端的模拟视频信号经过简单的图像处理后由同轴电缆传输至后端的DVR，由DVR进行模数转换、编码压缩和存储。2010年开始，前端设备开始由模拟摄像机向网络摄像机进行过渡，区别在于直接在摄像机层面通过SoC芯片进行视频信号的图像处理、模数转换和编码压缩，并直接通过网线将已压缩的数据传送至后端设备进行存储。正是基于这种边缘计算模式的网络化变革，安防监控系统的覆盖范围限制被解除，并且拓扑结构也极大地自由化（模拟和数字时代只能采用星形的拓扑结构，网络化后这种限制不再存在），功能升级的同时应用领域也大为拓宽，直

8、接带动了安防监控行业的规模空间扩张。图 2：2017年中国安防监控前端摄像机出货结构Analog cameras5%HD CCTV cameras 10%Network cameras85%数据来源：IHS Markit，目前来看，我们发现行业正在经历新一轮的智能化迭代。2015年开始，伴随着深度学习算法的成熟、AI加速计算芯片的快速迭代、以及互联网产生的结构化信息的积累，人工智能领域的计算机视觉技术快速发展，使得安防监控系统开始进行新一轮的从“看的见”、“看得清”向“看得懂”的转变，即为目前行业正在经历的智能化变革时代。在这一轮智能化变革中，通过在系统中添加新的计算单元（用于运行深度学习算法

9、），监控视频中的人、车、物和事件信息可以被深度学习算法所识别提取并做结构化的存储，目标信息检索的效率大幅提升，并且在安防之外还具备了参与用户的业务管理的功能（利如实现公安应用中的黑名单实时报警和人车的行为轨迹分析，交通应用中的违规行为检测，企业单位的考勤和访客管理，线下零售应用中的客户流量信息统计等等）。在具备了生产力工具属性之后，视频监控的需求在智能化时代有望进一步打开。图 3：安防监控行业持续经历技术迭代变革上游技术革新&成本下降下游应用场景不断拓宽20世纪末模拟监控时代21世纪初数字监控时代2010年后网络高清时代2015年开始智能监控时代采集环节 模拟摄像机的CCD传感器价格昂贵传输环

10、节 模拟信号在同轴电缆传输距离受限存储环节磁带录像机需频繁更换磁带处理环节图像处理算法水平和像素密度受限视频编解码压缩DVR替代磁带录像机技术进步，芯片性能提升 DVR搭了虚 DVR取代模拟矩阵功能拟矩阵转换器网络宽带普及前端从模拟摄像网络化机向网络摄像机SoC芯片技术成熟高性价比CMOS替代CCD高清化CMOS像素密度不断上升“看得见”深度学习算法成熟 “看得清”AI计算加速芯片性能提升互联网繁荣带来大量结构化数据资源“看得懂” 高清化为视频内容分析奠定基础系统成本高覆盖范围受限存储回放效率低图像质量差存储和检索回放效率大幅提升安防系统的覆盖范围限制，星形拓扑结构限制得以解除前端设备成本降低

11、图像质量大幅提高视频中的信息可实现智能识监控系统具备别分析并做结了参与用户业务管理的功能应用范围局限于银行金融与博物馆等关键单位应用范围拓宽至公安、交通等行业应用范围大幅拓宽， 覆盖政府、企业及小商业应用层面视频监控的场景需求进一步产业规模持续扩， 安防头厂商持续高成长数据来源：在本次安防监控的智能化的迭代中，我们认为边缘计算将又一次成为系统架构设计的主旋律。如前文所述，安防监控系统的智能化需要在系统中配置新的计算单元。其可以配置在云中心一侧，优点在于系统的升级成本较低，但是在实时响应能力方面存在缺陷，对于网络带宽资源的要求较高。计算单元也可以在边缘侧和云端协同配置，边缘侧首先将非结构化的视频

12、图像信号进行初步的结构化处理（可以理解为抠图片，打标签），再将已经结构化的数据选择性上传云端进行深度的分析处理，此方案能够大幅缓解对于网络带宽的压力，并且可以实现更好的实时性反馈。近两年情况来看，受制于成本高昂，边缘侧的安防监控智能化应用较为受限。虽然云边融合的安防监控智能化的系统架构方案在整体性能上具备优势，但是由于前期尚未出现性价比较高的支持运行深度学习算法的边缘侧智能监控专用SoC芯片方案，因此各大安防监控厂商的在边缘侧仅能选择传统前端SoC+通用型深度学习加速器芯片（如Nvidia的GPU、Movidius的VPU等）的双芯片方案。其中通用型的深度学习加速器芯片由于其供给的垄断性和性能

13、的均衡性（相对于安防场景实质上是存在性能冗余）导致价格十分高昂，例如英伟达的TX系列价格高达三百美金左右，而Movidius的VPU价格也在一百美金左右，而全球网络摄像机的均价（2017年IHSMarkit数据）仅为100美金。通用型深度学习加速器芯片的高成本导致智能化安防前端设备的价格是传统设备的3倍以上。从渗透情况来看，IHS Markit数据显示，2017 年中国安防监控前端网络摄相机出货结构中搭载深度学习算法的智能摄像机的比例仅为0.4%，显示边缘侧的安防监控智能化的覆盖应用程度较为受限。图 4：海康威视AI Cloud引入边缘计算架构理念数据来源：海康威视 2017 年年报，当下时点

14、，我们认为未来随着根据应用场景定制的高性价比的智能监控专用SoC芯片方案的逐渐成熟，边缘侧的安防监控智能化的成本有望大幅降低。举例来看，2018年下半年，华为海思的3559A以及美国Ambarella的CV22两款智能监控专用SoC方案已经在业内小批量测试使用，价格在原来Movidius的VPU方案的一半以下，同时国内AI初创企业的芯片方案也在陆续出台。我们认为，在智能化安防监控的边缘侧，2019年高性价比的专用SoC芯片方案有望对原有的双芯片方案进行大面积的替代，安防监控行业新一轮的智能化边缘计算的迭代周期将正式开启。我们认为，在成本边际降低的推动下，智能化边缘计算的兴起由于其在系统整体性能

15、和对甲方的用户体验上的明显优势，将推动安防监控行业的智能化迭代加速落地，行业规模空间进一步打开，安防监控厂商迎来发展契机。政府安防采购招投标数据回暖，行业景气度迎来改善从安防监控行业的需求端来看，下游主要面向政府、大企业以及中小企业三类客户。根据IHS Markit数据，2017年中国安防监控市场的下游结构中，来自于政府（包含城市公安监控、交通监控和政府部门需求）的比重在35%。回顾近年来安防监控市场的景气度变化，我们发现来自政府端的需求的波动性较为明显，而大企业和中小企业的需求则相对稳定（面向中小企业的安防业务通常通过渠道代理商模式运作，因此渠道库存的变化会导致安防监控厂商的对应收入部分产生

16、波动，但需求本身相对稳定），因此我们认为对于安防监控行业整体需求景气度的跟踪重点在于政府端。图 5：2017年中国安防监控下游市场结构Utilities, energy &Sports and leisure,mining, 7% 2%Retail, 2%Residential, 10%Citysurveillance,17%Railways, 2%Ports, 1%Government, 10%Manufacturing and industrial,Healthc4a%re, 2%Traffic monitoring,Banking and8%Education, 10%finance,

17、16%Airports, 2%Data centers, 2%Commercial, 5%Casinos and gaming, 0%数据来源：IHS Markit，政府端的安防监控相关采购基本上按照项目招投标模式进行，因此我们认为招投标的变动情况能够较好的反映政府端的安防需求变化。根据我们的汇总整理（底层数据来源于中国政府采购网，数据的清洗和筛选由广发电子团队完成），对近两年政府安防采购的招投标情况分析如下：2018年全年，我们汇总整理出的项目招标总金额在389亿元，同比增长38%；中标项目总金额为281亿元，同比增长14%。由于该数据为本团队自行选定特定的项目关键词筛选所得，因此必然存在统

18、计不全面的问题，参考意义不大（例如为了尽量减少扰动，我们去除了样本中的智慧城市和智慧交通项目，原因在于这两种项目往往体量过大，并且项目中实质上与安防监控相关的比例不高）。但从全年的中标增速来看，与行业需求的实际增速（1015%区间）匹配度较好，因此该统计结果的同比变动信息具有较好的参考价值。图 6：政府安防采购月度招投标数据（更新至2019年2月）（亿元）70605040302010250%200%150%100%50%0%0-50%招标金额中标金额招标同比中标同比数据来源：中国政府采购网，从月度数据来看，由于基数小导致往往一两个过亿的大型项目就会对月度的同比数据形成扰动，所以月度的招标中标增

19、速波动较为剧烈，因此我们认为单个月份的增速绝对值参考意义不大，但可以综合连续多个月份的增速变化情况来判断趋势。从月度数据中，我们发现中标金额同比增速的变动趋势相比于招标而言存在12个月的滞后，与实际招投标的流程情况也较为相符。图 7：政府安防采购季度招投标数据（更新至2018Q4）120%100%80%60%40%20%0%-20%2017Q12017Q22017Q32017Q42018Q12018Q22018Q32018Q4招标同比中标同比海康威视和大华股份收入合计同比45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%数据来源：中国政府采购网，Wind，从季度数据来看，招标与中标金额的

20、同比变动趋势基本同步。若叠加行业龙头厂商海康威视和大华股份的季度收入的同比增速，聚焦在2017年下半年至今的区间来看，我们发现中标金额同比增速的变动对于厂商收入增速的变动存在明显的前瞻性，时间上的领先跨度在一个季度左右。从2017年末和2018Q1开始，由于地方政府去杠杆、清理隐性债务、严控PPP项目等因素的影响，中标金额增速出现明显的下滑，并且趋势延续到2018Q2 甚至出现同比负增长，而这一趋势在延后一个季度之后开始在行业厂商的收入上体现，即海康威视和大华股份的收入增速在2018Q2开始出现增速下滑，并且下滑趋势延续到2018Q3。我们观察到，2018Q3和Q4中标金额同比增速已经从Q2的

21、负增长修复至1020% 的增速区间，显示政府安防采购需求已经出现改善，在此带动下2018Q4海康威视和 大华股份的收入增速出现止跌企稳。从最新情况来看，2019年1月和2月的中标金额合计同比增速达到90%，显示政府安防采购需求已经出现明显回暖，我们判断原因可能来自于在“十三五”雪亮工程建设的时间规划下，2018年由于去杠杆等原因导致的积压项目开始释放。我们认为，基于上述的招投标情况对于厂商收入端的前瞻性指引，安防监控厂商海康威视和大华股份的政府端收入情况有望在2019Q2出现明显的修复改善。投资建议伴随边缘侧高性价比专用SoC芯片方案的成熟，安防监控行业新一轮的智能化边缘计算的迭代周期有望于2019年正式开启，推动行业的智能化变革加速落地，叠加招投标数据显示的政府安防采购需求的回暖，当前时点我们建议关注安防监控行业的投资机会，重点推荐海康威视和大华股份。另外，我们同时建议关注与边缘计算相关的上游芯片领域的投资机会。产业链相关公司包括：存储芯片领域的兆易创新；SoC