来源：雪球App，作者： 太原没有金牛座，（https://xueqiu.com/4368951555/135057510）

第一，芯片在安防系统中扮演核心角色，其中 IPC 芯片增长潜力最大。在 ISP 芯片、 DVR SoC 芯片、IPC SoC 芯片、NVR SoC 芯片这四类芯片中，

IPC SoC 芯片受益于网络 摄像机的大范围普及，具备最大的成长空间。我们预测国内 IPC SoC 芯片的市场规模在 30 亿人民币以上，增速超过 30%。这一快速成长的细分领域将成为国内各大安防芯片厂商竞 争的焦点。

ISP 芯片方面，我们估计国内的市场空间约 3~4 亿人民币，基本保持稳定。

第二，更多类型的 AI 芯片正快速向安防监控各环节渗透。

目前最主流的选择是 GPU 芯片，但我们认为 GPU 方案存在成本、效率、功耗三方面的瓶颈，并非最优选择（尤其在 推理阶段）。目前已有针对安防行业开发的基于 FPGA/ASIC 芯片的新尝试，

如深鉴科技的 DPU 芯片（FPGA）、北京君正的 NPU 协处理器（ASIC）、寒武纪的 AI 服务器芯片（ASIC） 等，应用前景广阔。

第三，我们总结了安防芯片的 5 大关键趋势：

1）“云边结合”取代“中心分析”成为智能化的主流选择——前端智能芯片迎来更大 机会； 2）安防智能应用的普及，一定需要更高性价比的芯片解决方案——FPGA、ASIC 深度 学习芯片值得重点关注； 3）芯片厂商与下游安防厂商的互动更为频繁，形成利益共同体——利好掌握了下游核 心客户资源的芯片企业；

4）民用安防监控市场正在崛起，芯片需求量将非常可观——利好针对民用市场推出产 品、抢先布局的芯片厂商；

5）国外厂商份额不断下降，各类安防芯片逐步实现国产化替代——利好安防“中国芯” 公司：海思、富瀚微、北京君正、国科微等。行业深度

安防芯片既受益于国内整个安防监控产业的蓬勃发展，又是芯片国产化的

一个重要突破口，其蕴含的经济价值和战略意义都不容小觑。从投资的角度，我们认为可 以从三个角度选择投资方向：1）选择确定性最强、成长空间最大、进入门槛适中的安防芯 片细分领域：IPC 芯片；2）选择能够替代 GPU，能实现更高性价比的安防智能化芯片方案： FPGA/ASIC 深度学习芯片；3）选择具备独特资源禀赋（如政策优势、客户资源等）的芯 片厂商：大基金入股、大客户绑定等。

富瀚微（与海康威视合作紧密，ISP 芯片实力强劲，积极开拓 IPC 芯片市场）；

北京君正（自主研发 NPU 协处理器有望替代 GPU，新一代高性能 IPC 芯片即将推出，民

用市场拓展顺利）；

国科微（集成电路产业基金加持，已成功在 IPC 芯片市场站稳脚跟）。

其他可关注标的：中科曙光（与寒武纪联合发布 AI服务器，有望应用到安防监控领域）；

景嘉微（拟引入大基金，国产 GPU 稀缺标的）。

各类芯片广泛分布于整个安防监控系统中，扮演着核心角色。芯片在很大程度上左右 着安防系统的整体功能、技术指标、稳定性、能耗、成本等，并在安防行业未来发展脉络 及方向上起到关键作用。安防产业从模拟进化到数字再到网络高清，以及当前正火的智能 化，无一例外得益于芯片技术的进步。图像信号处理、视频编解码、以及 AI 智能分析等专 业技术与适配的芯片硬件紧密结合，才能充分发挥监控系统的功效。下图显示了在典型的 安防系统中，主要芯片的分部与相关厂家：

由上图可见，视频监控系统包括前、后端设备以及中间的传输系统等，每一项功能的 实现均离不开相应芯片的支持。1）前端设备完成对视频信号的获取，包括一台或多台摄像 机及其配套设备，完成图像、语音、报警和状态信息的采集。摄像机将现场情况拍摄成为 模拟/数字视频信号，传输到监控系统中。2）信号传输部分完成对前端音视频、控制与状 态信号的传送。按照传输信号的类型，可分为数字和模拟两大类。3）后端设备包括控制、 显示、存储等。控制端完成视频信号的显示切换、云镜的控制、资源的分配，实现调度管理的功能；显示端完成对视频信号终端设备的输出；录像存储端主要完成数字视频信号存 储和回放，包括 DVR、NVR 等。

在典型的监控系统中，对应模拟摄像机的 ISP 芯片、DVR SoC 芯片；对应网络摄像 机的 IPC SoC 芯片、NVR SoC 芯片用量大、国产化率高，我们着重介绍。

1.1.1 ISP 芯片：模拟摄像机成像质量的决定者

图像信号处理芯片（ISP）性能决定摄像机画质。ISP 芯片的主要作用是对视频监控摄 像机前端的图像传感器（CCD 或 CMOS）所采集的原始图像信号进行处理，使图像得以复 原和增强，经ISP芯片处理后的输出图像可直接在显示器显示或通过数字硬盘录像机（DVR） 进行压缩、存储。ISP 芯片的性能好坏直接决定了视频监控摄像机的成像质量。

ISP 图像信号处理技术是视频监控领域中的关键技术。图像信号处理技术用来对图像 传感器采集的信号进行处理，包括高性能的空间域时间域噪声消除、镜头暗角/畸变校正、 色度空间变换、宽动态合成和映射、数字稳像、去雾以及自动曝光（AE）、自动白平衡（AWB）、 自动聚焦（AF）的数据统计和控制策略等。良好的清晰度、色彩还原度、低照度下图像分 辨能力、动态范围以及稳定准确的 AE/AWB/AF 控制是衡量安防视频监控摄像机产品性能 的关键因素。

近年来，行业对于监控画质的要求越来越高，图像信号处理技术快速发展，一些新兴

的图像处理技术开始广泛应用，对 ISP 芯片提出了更高的要求：

1）3D 数字降噪技术开始普及。相比于传统降噪，3D 数字降噪通过对比前后几帧的 图像，可以准确找到图像噪点并进行消除，即使在图像传感器不变的情况下，画面纯净度也能得到极大提升。尤其是在安防监控经常出现的场景：如低照度环境和运动物体拍摄， 此技术可以使得画面更加细腻清晰。

2）同轴高清图像信号处理技术中短期内需求旺盛。尽管网络摄像机近年来替代趋势明 显，但模拟摄像机仍然占据市场主要份额。同轴高清摄像机是普通模拟高清摄像机的升级 版，在使用原有视频线的条件下也能实现 720P/1080P 高清画质，升级效果明显且成本较 低。因此作为从模拟摄像系统到网络摄像系统的重要过渡，同轴高清系统中短期内市场需 求明显，相应的 ISP 处理芯片需求旺盛。

3）WDR 宽动态处理，清晰还原复杂光线环境。安防监控拍摄画面经常会出现明暗对 比强烈的场景，比如画面中存在强光源照射或者逆光环境，直接成像容易出现暗部过黑， 细节丢失以及亮部过曝的情况。WDR 宽动态处理可以通过算法对明暗部进行不同的曝光处 理使得画面各部分都能够清晰显现，极大地增加了安防监控的适用范围。

数字硬盘刻录机（DVR）的核心功能是模拟音视频的数字化、编码压缩与存储。如果 把监控摄像机比作人的眼睛，DVR 则是大脑，负责整个系统的信息处理。经过前端摄像机 采集的视音频数据通过线缆传输到 DVR，DVR 首先将视音频信号数字化，然后将数字视频 信号输入 DVR SoC 芯片，DVR SoC 芯片对视音频数据进行压缩处理并存储于硬盘等设备 中，在后期需要回溯时，可调出存储的视音频数据进行检索回放。DVR 实现了对音视频信 号的数字化，使得信号传输存储更加便捷，后期资料调度快速准确。随着安防系统不断发 展，DVR 的数字化、智能化功能也在不断增强。

运用于 DVR 中的专业芯片主要分为两个部分：模数转换（A/D）芯片和视频编解码芯 片。其中 A/D 芯片的主要作用是将音视频模拟信号转换成数字信号。该技术目前已经比较 成熟。DSP 或 ASIC 等视频编解码芯片将 A/D 输出的数字信号进行编码转换成 MPEG-4 或 H.264 等标准码流。此外，越来越多的 DVR 开始采用系统级（SoC）芯片解决方案。DVR SoC 芯片将 CPU 处理器，内存，DSP 或 ASIC 芯片，外设接口等进行整合，集合录像机、 画面分割器、云台镜头控制、报警控制和网络传输等功能于一身。在获得高性能的同时， 还特别加强了多媒体处理能力，具有接口丰富、功耗低、可靠性高等显著特点。

网络摄像机（IPC）核心：IPC SoC 芯片。IPC SoC 通常集成了嵌入式处理器（CPU）、 图像信号处理（ISP）模块、视音频编码模块、网络接口模块、安全加密模块和内存子系统，部分芯片还集成了视频智能处理模块。视频原始数据经过 ISP 模块处理后，送到视频编码 模块进行压缩，然后通过网络传输到后端 NVR 进行接收处理并存储。后期需要回溯时可 调出存储的视音频数据进行检索回放。

IPC SoC 芯片主要集成 ISP 技术和视频编解码技术。具备高压缩比的视频编解码技术 的 IPC SoC 芯片将逐步占领市场。近年来，百万像素监控摄像机市场占有率不断攀升，标 清到高清，闭路显示到远程监控的发展趋势，以及未来的人工智能数据分析，产生的大量 信息数据都对监控数据的线路传输、后端存储产生了较大压力。因此，使用高压缩比的视 频编解码技术以降低传输带宽压力无疑是未来视频监控发展的重要方向。H.265/HEVC 新 标准将成为未来编解码主流技术。2013 年新一代的视频编码标准 H.265/HEVC 正式发布， 对全高清及以上幅面的压缩比相比 H.264 提升 40%以上，但与此同时，H.265 编解码算法 的复杂程度也大幅上升，对芯片性能的要求也提升了 40%以上。

高清摄像机 的普及以及监控智能化发展趋势给数据传输、后端运算存储都造成了较大压力，因此许多 IPC 厂商开始将视频分析技术集成到前端摄像机，利用 IPC 芯片的分析算法实现分布式的 智能监控。目前 IPC 芯片基本都已集成一些简单的视频分析功能，包括：入侵探测、人数 统计、车辆逆行、丢包检测等，具备 VCA 功能的 IPC 将自动侦测异常情况并触发报警。有 助于降低监控系统带宽、存储成本。

IPC SoC 芯片市场提升空间大，是国内各大安防芯片厂商竞争的焦点。在安防监控网 络化、智能化已成趋势的当下，应用 IPC SoC 芯片的网络摄像机占比逐年提升，也是安防 芯片厂商重点开拓的方向。

目前该市场最主要的玩家包括海思、德州仪器（TI）、安霸。 其中海思凭借其出色的性价比，目前已占有较高的市场份额。

此外，富瀚微、国科微、北 京君正也将 IPC 芯片作为重点培育的方向，均不断有新产品落地，并获得了较高的营收增 速，未来将成为 IPC 芯片领域有力的竞争者。

安防监控逐步进入网络化时代，网络视频录像机（NVR）系统开始普及。NVR 系统的 前端为网络摄像机（IPC），IPC 将视频信号以 IP 码流的形式传输至 NVR 进行管理，存储 等。相比于 DVR 系统使用传统的监控线缆进行连接，NVR 系统完全基于 IP 网络，可以更 方便地利用现有有线或无线网络布局，节省布线成本，更加适用于环境较为复杂，监控点 相对分散的大型监控系统。

NVR 是完全基于网络的全 IP 视频监控解决方案，其接收前端数字化处理后的 IP 码流， 进行集中录像存储、管理和转发。随着 IPC+NVR 方案组合渐成主流，NVR 芯片也迎来了 高速的增长，且对 NVR 芯片支持的接入路数、清晰度等提出了更高的要求，部分还集成了 智能分析能力。

由于该领域 芯片的研发需要持续大量的投入，目前市场上尚未出现有力的挑战者。

安防监控市场正大步迈向智能化

监控设备分布广度、密度、清晰度同步跃升，安防产业已进入数据爆炸时代。近年来 视频安防产业在平安城市、智慧交通等的推动下获得了极大的发展，监控设备的覆盖范围、 部署密度等都有了显著的提升。与此同时，随着网络基础设施的完善、设备成本的下降及 通信协议的升级，高清网络摄像头逐渐成为市场的主流选择，带来视频监控市场的二次变 革。IHS 预计，2017 年全球专业销售渠道将出货 9800 万台网络监控摄像头，其中 2900 万台为高清设备。在大范围、高密度、高清晰度的趋势下，视频监控数据量成倍增长。国 内现有的监控设备每月将产生数百 EB 级（1EB 约为 1 百万 GB）的数据，安防产业已进入 数据爆炸时代。

一方面，智能化是处理海量视频数据的唯一选项。面对海量监控数据，已经无法通过 传统的人力识别方式进行实时监看。对此，只有通过不同程度的智能化处理，实现对视频 敏感信息的快速自动定位，并进行结构化的存储，以便后续快速检索查找。当前，视频监 控智能化在部分应用领域已经展现出其强大的效能，如车辆违章自动抓拍、人员侵入自动报警等。未来，智能化分析凭借其即时、准确、低成本的优势，在更多视频监控应用场合 取代人力将是大势所趋。

另一方面，海量视频数据是极佳的深度学习训练材料。视频监控获取的图像常常会因 为光线、天气、目标物的运动等外部因素影响而难以控质量。要实现更准确的智能识别， 就需要利用深度学习算法，让视频监控的前端或后端设备通过大量的各类视频数据训练， 获得自动处理复杂视频信息的能力。

深度学习的实现需要三方面要素的齐备：算法、算力、大数据。1）算法：以人工神经 网络为代表的深度学习算法不断普及和优化，在图像识别等领域足以满足实用要求。2）算 力：深度学习专用 GPU 等硬件加速迭代；以 IDC 为代表的互联网基础设施规模不断扩大， 云计算成本出现可观的降幅。3）数据：数据瓶颈已成为制约深度学习发展的主要关口，而 安防领域积累的大规模高清视频数据正好是深度学习的极佳训练材料。据此，从横向产业 协同的角度看，安防与 AI 之间能产生天然的化学反应。

AI 能力正在渗透进前后端的各个系统环节中，芯片在这一过程中扮演了至关重要的角 色。目前最主流的选择是 GPU。算力是决定 AI 最终表现的重要因素。传统的 ARM 或者 X86 架构的中央处理器 CPU 构造复杂，擅长处理复杂运算场景，单次逻辑运算能力强大。 然而 AI 算法不同于传统算法，其程序指令并不复杂，但需要对海量数据进行多次重复运算， CPU 并不擅长此类工作。同时摩尔定律如今逐渐失效，CPU 性能发展遇到瓶颈，想获得大 幅的突破十分困难。而图形处理器 GPU 则是专门用来进行图像数据计算的处理器，在执行 AI 算法上有着天然的优势。

边缘计算兴起，“云边结合”方案渐成主流。与将数据放在远程云端的云计算相比， 边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体 的开放平台，就近提供最近端服务，优势在于即时性强、反应迅速、低传输成本。预计到 2020 年将有超过 500 亿的终端与设备互联，未来超过 50%的数据需要在边缘侧分析、处 理和储存。这一趋势对前端设备的计算能力提出了高要求，直接反映在对前端芯片的需求 升级上。

具体到视频监控领域，具备智能计算能力的智能摄像头将大大提高视频处理及时性、 节约带宽和人力成本。视频监控系统是一种天然的物联网系统，在边缘计算的应用方面还 有很大的潜力。摄像机作为机器的眼睛，已经实现了从“看得见”到“看得清”的转变。 如果摄像机能够“看得懂”，实现对视频图像内容的实时处理，将能够极大地降低信息传 输系统和后端设备的负担，并提升整个安防系统的响应速度。

比如在人脸识别应用当中，通过前端抓拍+中心分析的前后端智能相结合的模式，将人 脸识别智能算法前置，在前端摄像机内置高性能智能芯片，通过边缘计算，将人脸识别抓 图的压力分摊到前端，解放中心的计算资源，以集中优势计算资源做更高效的分析。

前端智能化层层加码，已出现自带 GPU/NPU/通用芯片等多种网络摄像机（IPC）方 案。根据智能化程度的不同，我们认为智能摄像机大体可以分为三个层次：

1）智能网络摄像机（Smart IPC）：其算法固定，能够完成某些特定识别任务（如行 为分析、异常侦测、识别检测、统计功能等），其代表了一种高清网络摄像机的发展趋势， 即高清化、智能化、集成化。目前大部分 IPC SoC 芯片都已集成部分智能分析能力，不需 要额外增加协处理芯片，这使得 Smart IPC 在市场上快速普及。

2）结构化分析摄像机：其特点是能够对视频流进行实时结构化属性分析，从中提取视 频信息、语义信息、图片信息，提供人员、车辆分类抓拍、支持目标的人/车结构化属性分 析，如颜色、方向、速度、车牌识别等。这需要在 IPC SoC 芯片的基础上加入 NPU 浅层 学习处理器（如北京君正的 T20+T01 芯片方案）；或利用高通、英特尔等通用芯片，结合 安防厂商自主开发的感知算法（如苏州科达的感知型摄像机）。

3）深度学习摄像机：采用深度学习算法，以海量图片及视频资源为基础，通过机器自 身提取目标特征，形成深层可供学习的图像数据，极大的提升了目标的检出率。此类摄像 机通常带有高性能深度学习 GPU 芯片，典型产品如海康的“深眸”系列。

相比于前端，后端设备更适合于更大规模的人工智能的应用。由于后端设备的空间、 能耗、环境等的限制相对较少，便于对更大规模的数据进行深度处理，因此，现阶段各大 安防监控厂商也将人工智能技术竞争的焦点集中于后端，纷纷推出新产品。如海康威视的 脸谱”系列人脸分析服务器、大华的“睿智”视频服务器、苏州科达的 DeepEngine 深 度学习服务器等。另外，智能化的后端设备也能更好利用当前的非智能前端设备，在无需 大规模改造前端设备的条件下实现安防监控系统的智能化升级。

GPU 是目前最主流的深度学习后端芯片方案。对比 CPU，GPU 的更多核心和其并行 处理架构使其成为天然的图形计算系统。利用 GPU 做图形计算，可以做到比 CPU 计算 5 倍以上性能提升，价格降低 6 倍，功耗降低 10 倍，体积减少 20 倍。对于安防企业而言， 借助基于 GPU 开发的模块既能够满足图像处理要求，又适合于处理计算密度高、逻辑分支 简单的大规模数据并行负载，将会成为进行海量视频数据结构化处理的关键。、

但 GPU 方案并非最优，已有基于 FPGA/ASIC 芯片的新尝试。虽然服务器端可以布置 多块 GPU，但多路视频解码会对服务器造成压力，而这对 GPU 来说并不擅长。且 GPU 实 际上是利用相关成熟的技术提供一种通用级的解决方法来满足深度学习的要求，缺乏针对 专业应用解决方案，使得其能效受到限制。为此，各路芯片及安防厂商在积极寻求更优化 的方案，如深鉴科技的 DPU 芯片（FPGA）、寒武纪的 AI 服务器芯片（ASIC）等，未来 在安防领域的应用前景十分广阔。

安防智能化时代，芯片是产业链皇冠上的明珠，芯片技术的突破实现了安防产业的智 能化，但其不足也限制了产业进一步的提升。我们认为安防往更高层次智能化发展过程中，

目前广泛采用的 GPU 方案主要有以下三个方面的瓶颈：

1）成本。在海思等国产芯片厂商的高性价比解决方案带动下，量产的普通的 IPC SoC 芯片价格已经非常亲民（几美金），这使得具备初步智能化能力的网络摄像机大量普及。 然而要实现前端的深度学习功能，以及后端的大规模数据处理，目前为止仍然离不开价格 高昂的 GPU 芯片（前端嵌入式 GPU 数百美金；后端高性能 GPU 高达数千美金）。深度学 习芯片成本直接推高了前后端设备的价格，成为大范围应用最大的障碍。

2）效率。GPU 在深度学习算法训练上非常高效，但在完成训练后，在推理阶段一次 只能对于一张输入图像进行处理，其并行度的优势不能完全发挥。而据估计，未来有 95% 的深度学习算力将用于推理，只有不到 5%的资源用于模型训练，寻找更高效率的加速硬件 成为当务之急。

3）功耗。虽然 GPU 在深度学习计算方面能够比 CPU 节约 10 倍以上的能耗，但它毕 竟是一种通用型的芯片，没有专门针对安防监控需求进行优化，在处理大量的视频数据时 功耗仍然很高，抬高了用电及散热成本。相比之下，经过专门优化的 ASIC/FPGA 芯片的能效比明显更胜一筹（谷歌第一代 TPU 平均比当时主流的 GPU 或 CPU 快 15~30 倍，性能 功耗比（TOPS/Watt）高出约 30~80 倍）。

视频监控市场接近千亿，智能化打开新空间。经过多年的快速发展，今年的视频监控 市场规模预计将达到 989 亿元人民币，未来三年视频监控市场增速有所放缓，但复合增长 率仍将达到 10%以上。智慧城市、平安城市建设的深入、智能化前后端设备的新增布点及 升级换代，将继续拉动视频监控行业的需求。

ISP芯片的市场规模与模拟摄像机出货量直接相关，预计将稳定在 3-4亿人民币水平。 这其中模拟标清 ISP 芯片持续下降，逐步边缘化，而模拟高清摄像机作为模拟到网络的重 要过渡，其 ISP 芯片使用量会快速上升；两类模型摄像机的市场总量近几年基本保持稳定。 我们预计随着 ISP 技术的成熟，其价格会逐渐小幅下降，由此推算未来两年国内 ISP 芯片 市场规模大致在 3-4 亿人民币左右，基本保持稳定。

IPC SoC 芯片受益于网络摄像机的快速普及，正处在高速发展期，整体规模预计在 30 亿人民币以上，增速超过 30%。根据中安网的《2016 中国安防行业调查报告》，2016 年 国内共消耗 IPC 芯片 1.56 亿片，按照单颗芯片均价 20 元计算，国内 IPC 芯片规模已超过 30 亿人民币。增速方面，随着未来网络摄像机出货占比的进一步提升，预计其出货量的增 速将明显高于安防监控市场整体增速。根据 IHS 发布的《中国 CCTV 与视频监控设备制造 市场报告》，网络摄像机未来两年年均复合增速将在 25%以上。考虑到 IPC 芯片技术水平 的升级带来价格上的提升，我们预计 IPC 芯片未来两年市场规模年均复合增速将在 30%左右。

综合安防芯片的产业发展趋势及竞争格局分析，我们认为需要特别留意以下 5 个关键 趋势：1）“云边结合”取代“中心分析”成为智能化的主流选择；2）安防智能应用的普 及，一定需要更高性价比的芯片解决方案；3）芯片厂商与下游安防厂商的互动更为频繁， 形成利益共同体；4）民用安防监控市场正在崛起，芯片需求量将非常可观；5）国外厂商 份额不断下降，各类安防芯片逐步实现国产化替代。

纯中心分析模式已无法满足大范围智能安防应用的需求，云边结合将成主流。如果将 前端视频流直接传输到后端服务器进行人脸识别等智能分析，至少会产生3个方面的问题， 而这些问题都能通过云边结合的方式，利用智能化前端设备很好地解决：

1）带宽压力。中心分析模式下，传输的是 7*24 小时不间断的实时视频流。智能分析 需要较高清晰度的视频，单个 200 万像素高清摄像机即使采用最新的 H.265 编码，每天需 要传输的数据量仍然高达 20G 左右。前端摄像头数量达到一定规模时，对传输和存储的压力巨大。而在前端抓拍+中心分析模式下，传输的是图片流，仅在有人脸抓拍图片的情况下 才需要占用带宽，极大地节省了带宽和存储资源。

2）实时性。在一些应用，比如对重点人员布控预警中，要求系统有很高的实时性。中 心分析模式下人脸识别、人脸建模比对等都依赖于中心服务器。但在大规模部署前端的情 况下，中心服务器压力巨大，计算资源的限制影响了实时性。根据海康威视的实测数据， 纯中心分析模式下，报警延时在 15~20s，而前端抓拍+中心分析模式下，报警延时不超过 3s。

3）准确度。中心分析模式下，前端设备传输到服务器的视频流是经过编码压缩的，损 失了很多细节，也因此影响了识别准确度。而前端人脸识别基于压缩前的原始码流分析， 避免了压缩的损失，提供给中心的图片质量更高，是保证系统准确度的关键因素。

云边结合的趋势下，前端智能芯片迎来更大机会。由于云边结合的原理是将智能算法 前置，通过边缘计算，将人脸识别等应用的抓图的压力分摊到前端，解放中心的计算资源。 因此，需要在摄像机内布置高性能智能芯片。目前的主流方案是采用 GPU，如 NVIDIA 的 JETSON TX 系列嵌入式芯片（海康深眸）；也可使用高通等的通用芯片，搭配特定算法进 行图像抓取（苏州科达）；还可以用 IPC 芯片搭配专用协处理器的方式（北京君正 T20+T01 方案）。云边结合的趋势为芯片厂商打开了新空间，但目前尚未形成最优的方案。对国产 芯片厂商而言，这是一个值得去争取的机会。

安防智能应用的普及，一定需要更高性价比的芯片解决方案

目前在安防监控前后端，多采用 GPU 承担深度学习任务，但这一方案存在明显瓶颈。 GPU 作为一种通用型的深度学习硬件，在应用到安防监控领域时不免产生成本、效率、功 耗等方面的问题，尤其是应用在深度学习的推理阶段，我们在 2.2.3 节已对此进行分析。面对安防监控智能化的庞大需求，有针对性地开发专用芯片，有望突破上述瓶颈，推动智能 化安防监控设备更大范围地普及。

FPGA（可编程逻辑门阵列）是一种特殊 芯片架构，硬件上用户可以定制电路，逻辑运算上相比 GPU 延迟和功耗又大大降低，可以 达到性能和功耗之间的平衡，目前百度，微软等正在其数据中心成规模部署 FPGA 来协助 CPU 工作。专用集成电路 ASIC 是针对特殊应用制成的完全定制化电路，运行速度是同等 工艺下 FPGA 速度的 5~10 倍。比如 google 的 AlphaGo 人工智能程序就是基于其自主研 发的采用 ASIC 架构的 TPU 芯片。我们认为在摄像机前端，采用 ASIC 芯片是一个大的趋势，较通常的作法是将智能算法直接固化为 IP，嵌入前端视频监控 SOC 芯片中，这一方式 在功耗、价格等方面都具备优势。

目前已有厂商针对安防监控推出了 GPU 的替代方案。比如北京君正推出的 T01 浅层 学习芯片，可以作为 IPC 芯片的协处理器，以超低功耗实现人脸图片抓取、多对象检测等 功能，且成本显著低于 GPU 方案；深鉴科技推出了针对监控应用的 FPGA 芯片，其能效比 显著优于 GPU，同时公司致力于降低 FPGA 的开发门槛及价格。此外，中科曙光与寒武纪 合作，在最新的人工智能服务器 Phaneron 中搭载寒武纪的深度学习 ASIC 芯片，在深度学 习应用中比传统的 CPU/GPU 在性能、功耗和芯片面积方面均有较大优势，有望在安防监 控领域落地应用。

在国产芯片崛起之前，位于安防产业链上游的安防芯片产业基本由国外企业所把控。 比较著名的公司包括安霸、TI、索尼、nextchip 等。目前安霸和 TI 在监控芯片领域仍然具 备一定的市场地位，我们对其做简要的介绍：

安霸公司(Ambarella)是高清视频及高清监控摄像机业界的技术领导者，是一家低功 耗、超高画质影音压缩与影像处理半导体的解决方案龙头供应商。公司于 2004 年成立于 美国加州圣克拉拉，公司在 H.264 高清专业广播编码设备市场拥有近 90%的市场，大量来 自世界各地的电视节目都经安霸芯片压缩后传送。视频芯片方面，公司产品覆盖各类照相 摄像机市场，比如安防监控，消费类监控，无人机，运动相机，可穿戴相机，众多世界的 数码相机与摄像机品牌，比如柯达、索尼、三星、GoPro 等均在使用安霸芯片。

安防监控领域，安霸的超高清画质视频技术全球领先。公司在早期 H.264 编解码标准 时代就凭借在广播电视编解码领域的深厚积累，率先推出了高集成度，高清的 SoC 芯片。

其视频监控芯片主要特点是高清锐利画质，低码流和高稳定性。比如 A2 系列芯片是当时 市场上唯一 1080P 全高清 IPC 解决方案。到如今 H.265 标准开始普及，公司的超高清 S2、 S3、S5 系列产品大部分均已支持 4K UHD 超高清摄像以及最新 H.265 编解码技术。其中 2016 年 4 月最新发布的 S5 系列芯片采用 14nm 低功耗设计，在 4K@30fps 的 H265 视 频输出的模式下，功耗低于 1.4 瓦，凸显出其强劲的技术实力。

德州仪器(Texas Instruments，TI)是全球领先的半导体跨国公司。公司成立于 1930 年，总部位于美国达拉斯。除半导体业务外，主要从事创新型数字信号处理与模拟电路方 面的研究、制造和销售。TI 在整个半导体行业综合实力强劲，安防监控业务占比不大。2012 年以前 TI 在标清、IPC 芯片领域市占率较高，之后来自安霸，海思等新兴企业的竞争加剧， TI 市场份额明显下降。

近几年来，以海思为代表的国产芯片厂商正在不断压缩海外竞争对手的市场份额。自 从海思从 2006 年在全球推出首款针对安防应用的 H.264 芯片后，其在安防从前端到后端 环节均进行了布局，并凭借高性价比、快速的支持响应速度、完整的解决方案赢得了 国内大部分市场份额。此外，还有更多国产芯片厂商瞄准了安防市场，包括在 ISP 芯片领 域具备较强实力的富瀚微、最近两年推出 IPC 芯片产品的北京君正、国科微等。在此影响 下，安霸等国外芯片市场份额不断被蚕食。

国产芯片后发先至，海思跃居安防监控市场龙头。海思半导体成立于 2004 年 10 月，总部位于深圳，前身是华为集成电路设计中心。公司的产品覆盖无线网络、固定网络、数字媒体等领域的芯片及解决方案。在视频监控领域，其产品从前端 IPC SoC 到后端DVR/NVR SoC 全面覆盖，在台湾，韩国等地区海思也已经成为视频芯片主流供应商。其DVR SoC 芯片国内市场占有率第一，约为 70%。2012 年以来网络摄像机逐步市场化普及开来，海思在此该领域持续发力，高频率推出芯片以及解决方案，进一步挤占了之前属于德州仪器、安霸等国际一线芯片厂商的市场份额。

高端市场领域，海思也是视频芯片最新技术的主导者。华为 是拥有下一代 H.265 编码技术核心专利最多的企业，海思在此基础上优化研发 H.265+技术，并于 2014 年推出了基于 H.265/HEVC 标准的业界第一颗高清网络摄像机处理器 Hi3516A，能够在与 H.264 同等画质的条件下编码码流降低 50%。

海思拥有大批优质客户。公司在视频芯片领域深耕多年，过硬的技术实力、高性价比、 完善的配套服务使得大批安防设备厂商采用海思的产品。公司与国内海康威视、大华股份、 宇视科技等知名安防企业均有多年紧密的合作关系，在台湾，韩国等地区海思也已经成为 视频芯片主流供应商。

富瀚微是我国最早从事安防视频监控多媒体处理芯片设计业务的企业之一，主要客户 为安防视频监控设备整机厂商、电子设备整机厂商和芯片代理商等企业级客户。公司通过 多年的自主创新和技术研发，积累并掌握了噪声消除技术、自动曝光和自动白平衡技术、 视频编解码技术等视频监控多媒体芯片核心技术，截至 2017 年 6 月 30 日，公司共获得授 权的发明专利 26 项；正在申请并已获受理的发明专利 25 项，已取得集成电路布图设计版 权共 34 项。

ISP 芯片实力强劲，IPC 芯片接力成长。公司的 ISP 芯片从低成本，低功耗产品，到 高性能，高清晰度旗舰均有覆盖。如公司的专业安防摄像机 ISP 芯片 FH8536E 芯片获得 2017 年第十二届“中国芯”最佳市场表现产品。凭借在 ISP 方面的领先技术能力，公司着 力打造 IPC 芯片产品线。目前推出的产品已支持无线低功耗到 2K 高性能 SoC，FH8830 作为该公司的最新旗舰产品，支持人脸识别，移动侦测等智能化功能，受到市场青睐。

公司与安防龙头企业海康威视有着紧密的业务联系，同时不断开拓下游优质客户。根 据 2016 年数据，公司营收 40%以上来自于海康威视，经过双方多年的良好合作，二者形 成了稳固的合作关系。海康威视是全球视频安防监控设备领导厂商，在 CCTV 和视频监控 领域连续五年蝉联全球市场份额第一。与下游行业龙头的深入合作有助于公司把握下游行 业客户的技术需求及行业发展趋势，积累行业经验，加速新产品的研发和市场化。公司同 时发展其他优质客户，目前，公司已成为海康威视、迈联科技、乐为科技等行业知名企业 的战略合作伙伴。

公司于 2017 年 2 月 IPO 上 市，通过募集资金投资项目的顺利实施，巩固和持续提升公司在模拟摄像机 ISP 市场的占 有率，并积极拓展在 IPC SoC 芯片、家居安防、车载监控、运动摄像机、无人机等消费类 市场等市场的份额。

募投项目主要包括以下三个方向：

1）推出新一代模拟高清摄像机 ISP 芯片，对现有图像处理引擎进一步优化，实现细节 和色彩增强，集成基于多帧的宽动态处理和基于时域的 3D 降噪技术，并同时采用无损带 宽压缩算法，进一步降低芯片功耗、提升图像质量。公司最新发布的 FH8536H ISP 芯片 内部嵌入 3D 去噪技术，相对于市面上有 3D 去噪技术的其他 ISP 芯片，在图像的亮度、色 彩还原度、清晰度以及运动特性上均优于竞争对手。同时芯片中运用了 IR-CUT FREE 2.0 技术,使得芯片的面积变小，封装体积变小以及拥有更低的功耗。

2）高清 IPC SoC 芯片满足智能视频分析的市场需求，公司将在已有基础上，升级处 理器系统架构和存储单元，并进一步整合智能视频分析引擎，设计高速高效的系统架构， 继承或优化升级视频编码引擎等 IP，并采用先进的小型封装工艺，推出具有智能视频分析、 高压缩比的网络摄像机 SoC 芯片。公司最新发布两款智能网络 SOC 芯片，型号 8830， 8630D，将将人脸检测等智能分析引入到 IPC 端，初步效果理想。在视频编码方面采用优 化后的 Smart H.264 技术，相比原始的 H.264，同等画质下码流能够下降 50%

3）升级消费类编解码 SoC 处理器性能。进一步加大研发力度，提高编解码器分辨率， 升级芯片加工工艺，与国内 WiFi 芯片供应商展开战略合作，采用先进的小型封装工艺，合 作推出面向家庭、车载、智能玩具等应用的无线视频编解码系列芯片和配套解决方案。

自主创新 CPU 技术，领先的微处理器设计商。公司为集成电路设计企业，拥有全球领 先的 32 位嵌入式 CPU 技术和低功耗技术，主营业务为微处理器芯片、智能视频芯片及整 体解决方案的研发和销售。公司拥有较强的自主创新能力，多年来在自主创新 CPU 技术、 视频编解码技术、影像和声音信号处理技术、SoC 芯片技术、软体平台技术等多个领域形 成多项核心技术。目前，公司已形成可持续发展的梯队化产品布局，基于自主创新的 XBurst CPU 和视频编解码等核心技术，公司推出了一系列具有高性价比的微处理器芯片产品和智 能视频芯片产品，产品广泛应用于智能家居、智能视频、智能穿戴设备以及生物识别等领 域。

度过产品转型阵痛期，营收净利开启同步增长。公司 2006 年最早做指纹识别芯片， 07 年进入教育领域做步步高学习机，汉王电纸书等芯片。11 年开始，产品遭遇 ARM 和MIPS 架构 CPU 兼容性问题，很多领域原有业务受影响，同时 mp4，学生平板等产品被取 代。因此公司 13 年开始转型，发布国内第一款智能手表芯片；14 年智能视频市场产品研 发，15 年底视频芯片研发成功并于 16 年开始销售。视频芯片产品得到客户认可，迅速上 量，使公司总体营收及营业利润同比增长。2017 年公司销售收入再创新高，前三季度营收 已经超过 2016 全年营收。毛利率近年有所下降，主要是由于当前的智能视频芯片主要面向 中低端应用领域，低价竞争策略拉低了毛利率。

收入结构：芯片业务营收占比高，智能视频芯片业务增长迅猛。2016 年至今，公司芯 片销售收入占主营业务收入高达 98%。具体而言，公司 2017 年上半年芯片销售总收入约 为 7000 万元，由两大类芯片收入构成，其中微处理器芯片营业额为 3775 万元，同比增长 32%。智能视频芯片营收为 3288 万元，而 2016 年同期仅为 556 万元，智能视频芯片营 收同比增速达到 490%，按照目前智能视频芯片的市场增长态势，未来将成为公司最主要 的收入来源。

技术积累助力产品快速推广，全线布局智能硬件。公司在自主创新 CPU 内核、视频编 解码技术、影像和声音信号处理技术、SoC 芯片技术、软体平台技术等领域拥有多年积累，形成了自主核心技术，为公司后来的硬件产品和智能算法提供了充足的技术准备。目前， 公司有针对智能物联的 X 系列芯片，智能穿戴的 M 系列芯片以及智能视频的 T 系列芯片。 针对这些特定应用领域，基本不存在 MIPS 架构带来的兼容性问题，芯片本身的性能才是 下游客户更关心的因素。

智能视频市场兴起，公司芯片顺利切入家用消费市场。视频监控市场主要分为传统的 专业安防市场和新兴的家用消费市场。北京君正进入视频监控领域较晚，在传统安防市场， 公司现阶段主要通过代理商，方案商推广，并积极寻找与安防领域品牌客户合作机会。而 家用消费领域，公司 2015 年底推出第一款产品，2016 年开始量产，得益于公司芯片在功 耗、性价比和智能化处理方面的明显优势，视频芯片销量快速增长。

公司已发布两颗视频芯片 T10 和 T20，重点提供智能视觉感知分析技术。公司与互联 网龙头企业 360 公司通力合作，将 T 系列芯片运用于 360 智能摄像机多个版本，其中 360 智能摄像机云台版采用了最新视频芯片 T20，上市首日销量即突破两万台，深受市场欢迎，

T20 芯片也获得工信部第十二届“中国芯”最具潜质产品奖。目前百度爱耳目采用了公司 T20 IPC 芯片+T01 的浅层学习芯片方案。

公司积极谋划进入中高端 IPC 芯片市场。IPC 芯片行业的产品显示出同质化趋势，尤 其是技术含量不高的中低端产品，国内芯片公司开始采取低价走量的销售方式增加营收。 作为后来者的北京君正为迅速获得市场份额，在 T10，T20 的销售上也主推高性价比特色。 公司为突破竞争红海，大力投入研发行业领先的高性能高端产品。下一代旗舰产品 T30 已 经流片，采用 28nm 全新制程、最新 H.265 编解码技术。目前行业内支持 H.265 的芯片 较少，北京君正的 T30 技术性能预期将和海思主流产品相当。T30 预计 2018 年上市销售， 有望提升公司销售毛利率和净利润。

公司重点开发 T01 等 AI 学习芯片。T01 是公司的浅层学习芯片，针对深度学习成本 较高、相应的 GPU 芯片功耗高、算法复杂、很多监控情景用不到的情况，北京君正推出的 T01 浅度学习芯片相当于协处理器，把部分云端功能放到前端，比如前端人脸检测，人数 统计，丢包报警等，从而降低传输压力和云端资源占用。该产品市面上同类产品很少，需 要客户主动开发与芯片功能相关的应用，所以客户培育时间较长。目前 T01 芯片已经被应 用到了海康萤石的产品中，这也为北京君正与海康威视等一线安防厂商的后续深入合作奠 定基础。而公司研发中的新一代深度学习芯片预计将会搭载更强大的 AI 能力，有望成为现 有 GPU 方案的有力竞争者。

公司是国内广播电视系列芯片和智能监控系列芯片的主流供应商之一。公司是湖南省 最大的集成电路设计企业。2015 年 6 月公司获得国家产业投资基金 4 亿元注资，是首家 获得国家集成电路产业投资基金注资的集成电路设计企业。根据市场的变化和趋势，公司 确定了广播电视、智能监控、固态存储、物联网四大产品线的战略布局。广播电视芯片市 场，公司长期保持直播卫星细分市场的龙头地位，占有绝对的市场份额，是行业的领军企 业。后三者作为公司的新开发业务，得益于公司在集成电路领域研发技术和品牌营销方面 的深厚积累，近年来也得以快速发展。

视频监控、固态存储芯片业务同步快速增长，对广播电视芯片依赖度大幅下降。2015 年 11 月，公司与公安部一所在长沙签订战略合作协议，共同建设“中国安全防范监控数字 视音频编解码技术标准（SVAC）示范应用与产业化基地”，使得公司在智能视频芯片领域 迈出了重要一步。

2015 年至 2016 年，公司的视频芯片营收由 2.9 千万迅速增至 1.86 亿 元，增幅高达 540%。公司 2016 年 1 月发布的完全自主可控的国内首款高性能固态存储 控制器芯片，能够满足互联网、数据中心、服务器等关键设备存储高性能、高可靠性的要 求，实现了 7 千万元营收。

公司已在 IPC 芯片领域成功获得部分市场份额。视频芯片市场，公司应对网络摄像机 浪潮适时推出旗舰级 GK710X 系列芯片，广受市场好评。据统计，2016 年，全国 IPC 芯 片销售总额 1.5 亿颗，公司视频芯片销售量近 1300 万片，市占率达到 8.3%。2017 年公 司根据 GK710X 系列市场反馈，结合下一步市场发展趋势，推出 GK710XS 系列智能监控 芯片，较上一代产品功耗更低、性能更强、集成度更高。该产品定位于行业级和消费级网 络摄像机应用的同时，还覆盖行车记录仪、无人机图传、楼宇对讲、视频会议和可视门铃 等领域。

视频芯片高低端同时发力。公司计划通过正在研发的 GK7202 芯片进入高端市场，该 芯片内置国科最新一代 ISP 图像处理模块，同时支持 H.265 编码能力，有望与同类先进芯 片正面竞争。同时，目前 IPC 市场竞争加剧，公司研发推出 GK7102C 芯片以针对中低端市场。该芯片具有高性价比，低功耗，高成像质量等特色，并已于 2017 年上半年成功流片， 是公司切入视频监控中低端市场的重要产品，有望提升公司控制成本，提升利润。