深度学习——未来中国视频监控市场的增长引擎

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IHS Markit预测未来中国视频监控设备市场的增长将更多来自后端安防设备而不是前端摄像机。后端设备市场将由基于深度学习的视频分析服务器和集成了视频分析能力的视频管理平台来驱动（这也解释了为什么IHS Markit预计中国的视频监控存储设备平均价格将保持上涨趋势）。

中国视频监控摄像机出货量以两位数增长的时代已经过去了。根据IHS Markit最新发布的“视频监控信息服务（Video Surveillance Intelligence Service）”显示的预测，在2016年，中国市场的监控摄像机出货量仅增长了2.3%，与2015年（34.6%）、2014年（38.5%）和2013年（29.6%）的增长率相比，增速明显放缓。监控摄像机的低增长率反映出中国摄像机的用户安装基数接近饱和。未来对安防摄像机的需求将越来越多来自替换存量市场而不是新增市场。不过，中国视频监控市场总营收从2016年到2021年的复合年增长率预计仍然会达到12.4%。其中主要的驱动力来自对基于深度学习技术的视频分析的需求。

IHS Markit预测未来中国视频监控设备市场的增长将更多来自后端安防设备而不是前端摄像机。后端设备市场将由基于深度学习的视频分析服务器和集成了视频分析能力的视频管理平台来驱动（这也解释了为什么IHS Markit预计中国的视频监控存储设备平均价格将保持上涨趋势）。

随着大量监控摄像头的安装和海量视频数据的产生，中国的安防监控设备用户正积极寻求方法，希望通过视频分析来对这些数据进行解读，最典型的需求就来自公安和交通部门。

深度学习将促使视频监控行业发生革命性的变化，并推动视频分析能力的飞跃。GPU是目前视频监控厂商最常见地用于运行基于深度学习的视频分析的芯片解决方案。例如，人脸和车辆识别是供应商宣称可以很大程度上从深度学习技术中受益的两类应用。深度学习不仅增加了面部和车辆识别的准确性，而且被认为能在更大、更拥挤的场景中识别人脸和车辆。

在2017年，人脸识别技术开始在中国的新建平安城市项目中成为一项要求。它已经在平安城市项目的招标文件中被特别提及，标志着中国市场对基于深度学习的视频分析的技术转变正在发生。

零售业对基于深度学习的视频分析技术也有巨大的潜在需求，该技术可以提高零售的业务效率并改善客户体验。“无需结账”零售商店就是可以应用这种技术的一个实例。顾客可以在该商店选择产品，无需排队结账就直接走出店。付款是自动进行的。2016年末，亚马逊推出了革命性的零售运营模式，“无需结帐”商店——“Amazon Go”。阿里巴巴集团最近也在中国开张了一家实验性的无人超市，叫做“淘咖啡”。和Amazon Go类似，“淘咖啡”采用面部识别和传感器融合技术，提供客户无需结账的消费体验。

深度学习是视频监控行业的新兴技术。而中国的需求将会快速增长，从而为整个未来市场提供增长引擎。