智慧安防行业分析研究报告

目录 5 8行业定义及分类 8发展背景及历程 8 102.4.1 112.4.2 152.4.3 15 3.2.1 193.2.2 19 实时性传播延迟 31 图表目录图1 8图2 9图32 图4 图5 图1 图27 图3 图1 图1I 图1 名词解释AI——人工是研使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行如学习推理思考规划等的学科主要包括计算机实现智能的原理制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。D——ChagdDevice,电荷耦合器件。CMOS——ComplementaryMlOxideo,互补金属氧化物半导体。CV——即计，用相拟认事计算机技术。DSP——Digitalignalocessing数字信号处理。DVR——Digloder，硬盘录像机（即数字视频录像机是一套进行图像计算存储处理的计算机系统，具有对图像/语音和动态帧等进行长时间录像、录音远程监视和控制的功能。Dlorver，网业网络传输设备。5编——视频编码标准，可在低于bps的传带宽下，实现p高清视频传输。SIPC——网络像机采集到的模拟视频信号编码压缩成数字信号从而可以直接接入网络交换及路由备。IP-SAN——以PISP——Imagelocessing图像信号处理。主要用来对前端图像传感器输出信号处理的单元，以匹配不同厂商的图象传感器。NVR——Netrkoder网络硬盘录像机最主要的功能是通过网络接收IP摄来的分布式架构优势。C芯片——是一种集成电路的芯片可以有效地降低电子/信息系统产品的开发成本。存储介质——是指存储数据的载体。如硬盘、闪存、U、等高级别容错性——是指软件检测应用程序所运行的软件或硬件中发生的错误并从错误中恢复的能力。平安城市——又称城市级安全防范综合管理系统以建设城市的平安和谐为目的由防系统、人防系统、物防系统共同组成。市场综述行业定义及分类智慧安防是建设智慧城市的基础其核心内容是对海量的安防信息进行获取以及智能析强化城市的智能感知能力实现事前积极预防事中实时感知和快速响应以及事后的速调查分析，从而有效保障人们日常生活和生产管理的可持续运转。与传统安防相比较智慧安防的系统复杂性和技术性均呈现指数增长智慧安防系统信息技术传感技术和生物技术等新兴技术为技术手段通过整合公共安全领域各系统的据信息进而构建一个多元化与智能化信息采集大数据处理视频智慧应用和安全保障能的完整体系。

图2-1中国慧安防系统类型来源：沙利文研究院绘制主流的智慧安防系统主要分为视频结构化生物识别物体识别三（见图1频结构化系统专注于对视频数据的识别和提取；生物识别系统主要为指纹识别和人脸识别物体特征识别系统主要是判断图像数据其典型应用为车票识别系统目前智慧安防系统能够基于用户需求提供个性化解决方案其应用领域十分广泛包括平安城市智能交通智能楼宇、金融、能源、文教卫等领域。发展背景及历程伴随城市智能化进程不断加快传统的人防和物防等安防手段已经无法满足各领域的个性化安防需求市场对以信息技术云计算大数据等技术为核心的智慧安防系统的需求发增多从而促进行业的革新发展自2005年政积极推动平安城市的建设以科技为主人防物防为辅的全新科技管理方式逐渐普及公共安全领域对安防产品的智能化程度愈高要求，进而助推智慧安防平台的建设。图2-2中国慧安防发展历程来源：沙利文研究院绘制2012年际上Google针对人工智能相关产品研发进行大规模投入且图像识别技术发展取得重大突破，从而引领了全球人工智能的潮流。而中国新兴产业发展规划的出台平安城市的建设逐步全面推开以及智慧城市的启动强有力助推智慧安防的快速成长政策红利与技术革新双双驱动着行业快速启动不仅大量计算机视公司和人工智公司将安防领域作为其主要发展方向之一积极涌入市场赛道同时传统安防企业纷纷布局智慧安防战略进而寻求转型升级、提升企业核心竞争力。到2016年智慧城市的建设速度不断加快智慧安防行业得到飞速的成长智慧防应用纷纷落地应用场景从最初的公交与交通逐步向其他行业拓展但技术与产品的同化十分严重，价格竞争成为龙头企业之间最有效的竞争策略。经过一年的价格竞争洗牌2017行业集中度不断提升行业进入高速发展阶段未来伴随行业的人工智能等核心技术手段不断革新以及产品形态愈发成熟落地智慧安防智能化程度将不断提高将向更多领域渗透智慧安防在各领域渗透率不断提高将大大升公共安全领域的整体感知、分析、控制及应急事件处理能力，增强社会的综合管理水平。市场规模在新兴技术迭代更新的推动下智慧化成为安防行业发展的主流形式智慧安防逐渐为安防企业转型升级的方向，在安防行业的占比越来越大。另外“一带一路”战略、平安城市智慧城市智能交通等一系列重大项目的开展有力促进了智慧安防系统产业的发展2013年至017年之，智慧安防的市场规模由1,100.5亿元增长至1,7482亿，年复合增长率为12.3%

图2-3中国慧安防市场规模，2013-2022预测来源：fsTEAM软件采编，沙利文数据中心编制在国家政策大力鼓励下智慧城市的建设速度将会持续加快同时在金融文教卫等域用户的安全防范意识逐步加强的推动下智慧安防在这些领域的渗透程度将不断提升慧安防产业将“十三五期间进入建设高峰期另外目前二三线城市的视频监控设备放量仍然不高视频监控覆盖率较低其智能化具有极大的提升空间良好的市场发展前有力推动智慧安防系统的发展与变革，预计至2020年，慧安防市场规模将高达4,5142亿元。产业链智慧安防产业链包括上游零组件供应商算法和芯片供应商等中游为软硬件设备设计、制造和生产环节，主要包括前端摄像机、后端存储录像设备、音视频产品、显示屏供应商系统集成商、运营服务商等；下游为产品分销及终端的城市级、行业级和消费级客户应用上游零部件供应商代表企业有华为海思索尼中星微还有视频算法提供商Objectideo等中游软硬件供应商系统集成商的主力厂商包括海康大华等下游为终端客户主要涉及到政府、公共行业、民用行业等。图2-4智慧防产业链来源：沙利文研究院绘制上游（1）算法上游算法环节主要包括图像处理、编码压缩和内容识别三大方面。图像处理环节主要是对视频监控前端的图像传感器所采集到的原始图像信号进行后期处理使图像得以复原和增强除了基础的普通降噪白平衡校正CA插值色彩还原技术外新的功能如3D噪宽动态处理透雾处理低照度处理图像拼接等不断涌现图像处理技术的创新一方面带来了视频监控图像质量的持续提升，另一方面补足了相对于D在图像质量上的劣势直接推动了CMOS对D的大范围替代有效降低了安防监控前端设备的成本。编码压缩环节主要是对后期处理后的图像数据进行冗余消除降低系统中数据的码流方便后续传输和存储从早期的4到.264再到主流法的压缩效率不断提升但算法复杂度的提升对于编码压缩芯片的性能也提出了更高的要求具体来看是4的12而5是4的2倍网络带宽资源有限的条件下编码压缩算法的效率提升为安防监控系统的高清化升级提供可能，促进了行业高清化的演进过程。长期以来算法的基础框架的研发基本都被国外研究机构或公司所垄（例如视频压缩基础算法为国际研究机构ITU-T和ISO/IEC所制定，内容识别所用到的深度学或ak巨但通常芯片设计公司和设备产品厂商都具有在基础算法上进行改进和优化从而形成自己独有的算法技术的能力近来随着人工智能深度学习算法的快速成熟中国国内也诞生了一批应用层面的计算机视（即图像内容识别）算法供应商，例如商汤科技、旷视科技等。（2）芯片处理器芯片是安防视频监控设（包括前端和后端的核心部件直接影响到系统的图像质量码流控制能力智能识别效率稳定性功耗等性能表现安防视频监控设备中所的P的CDVR/NVR中的C芯片以及深度学习算法加速器芯片（包括前端和后端）四大类型。目前高性能的深度学习算法加速器芯片（AI芯片）仍主要由国外芯片大厂提供（如英伟达、英特尔等而其余三类处理器芯片均已经实现了较大程度的替代中国国内代表性供应商包括华为海思富瀚微中星微等作为安防监控设备中成本占比最高的零组件之一过去十余年中视频监控芯片领域的替代和技术路线创新所带来的性价比提升直接推动了安防监控设备的平均价格降低和应用规模的扩大。图2-5安防控四类主要芯片前端模拟摄像机P芯片

来源：沙利文研究院绘制前端模拟摄像机中用到的芯片主要为ISP芯片用于承载视频图像处理功能0年前后，前端摄像机中CMOS图像传感器开始大范围替代CD图像传感器，芯片厂商富瀚微开发出基于CMOS图像传感器的ISP芯片产品，首先通过华南地区的中小安防监控设备厂商占据了一定的市场，后续其产品成功导入海康威视，进一步替代了国外厂商（例如NextChip）的份额。DVRSoC芯片DVRC芯将CPUDSP或ASIC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，具有接口丰富功耗低、可靠性高等特点。DVRSoC芯片厂商以海思、德州仪器为主，海思占据绝大部分市场份额。前端网络摄像机CSoC芯片前端网络摄像机中通常采用C芯片，IPCC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IPCSoC芯片将逐步占领市场。提供支持编解码算法的芯片的厂商成为主要竞争者以华为海思为代表的国产厂商依靠性价比优势更好的本地化服务实现了对海外厂（德州仪器安霸份额的快速替代占据较大市场额。RC芯片R全全P监的P流，着RR流R研发需要大量投入，竞争壁垒较高。AI芯片目前安防领域最主流的深度学习芯片方案是GPU但PU存在成本效率功耗等颈的GA/ASIC的DPU芯、的U的AIC。当前安防智能化进程中算法层面已经接近成熟宏观架构上云边融合的理念成为行共识虽然具体场景的解决方案层面需要通过大量前期项目进行摸索但政府部门和大企客户对于安防智能化的趋势已有较为充分的认知而当下对智能化落地的进度最为关键的响因素便是芯片的成本。为了实现智能化的功能（即运行深度学习算法，安防监控系统的前端或后端设备中的GPUGA者ASIC有的承担图像处理和编解码功能的主处理器芯片一起构成双芯片方案而采用这些芯片一要为安防监控设备新增高额成本（2017年仅端摄像机中采用的AI加速器芯片的成本高达上百美金，因此导致智能化设备的售价普遍较高，在很大程度上影响了智能化安防控的大面积应用用C（安霸、海思的方案已经在小批量测试而海康大华也都在开发自研智能监控C芯片性价的专用芯片对通用芯片的替代将使得智能监控设备的成本有望大幅降低安防监控智能化程在未来可期加速落地。中游中游的设备产品主要包括前端的摄像机（分为模拟摄像机和网络摄像机、后端的存为R等中心控制端的控制和显示设（包括显示屏服务器和控制键盘等以及各传输环节的光端机和交换机等系统集成商和运维服务商包括视监控门禁设备楼宇对讲防盗报警信息安全等细分应用安防视频监控设备方面部企业海康威视和大华股份在市场领先。下游安防产业链的下游包括城市级行业级和消费级客户应用市场格局较为分散城市应用主要指大型的政府项目建设例“平安城市“慧城市“雪亮工程等行业级应用面向公安交通司法银行金融商业零售教育医疗娱乐文体博住宅区等众多领域，消费级应用则主要针对民用安防和车载监控。安防产业下游结构的高度分散以及不同应用领域和不同的客户群体对于设备产品的能需求的差（例如室外和室内的监控设备性能需求完全不同政府部门和小商业客户对品的性价比要求完全不同，导致安防设备厂商需要针对不同的需求进行多品类、小批量定制化设计和生产。安防产品作为一个专业性的系统工程并且定制化特征明显因此对于用户来说具备大的不透明度，叠加用户对于安防设备产品的可靠性要求较高，以及主要面向的B端和端客户对于产品的价格敏感性不强因此安防监控设备产品环节的品牌效应十分明显该节头部企业具有明显的品牌溢价能力。行业驱动因素智慧城市的发展推动智能安防的应用和技术升级近年来中国社会经济良好发展城市化进程加快以及大数据物联网云计算等新代信息技术的出现共同推动了城市逐渐向智慧化方向演进智慧城市的基本建设内容主包括信息化基础产业与经济人文与人力资源公共管理与服务环保与能源这五大子统其中有安防需求的领域包括智慧交通智慧社区智慧楼宇等这些领域均是智慧城“公共管理与服务模块中的重点内容据沙利文数据统计截止至2018年国目前公布的智慧城市试点共计290个城市智慧城市的市场规模近16,417亿见图31，基于目前近%的年复合增长率，沙利文预测，至2022年，智慧城市的市场规模将达到32,43亿安防是智慧城市建设的核心且伴随国家及居民的安全需求升级而不断发展，因此，智慧城市的推进将为智能安防行业带来一定的市场增量。图3-1中国慧城市市场规模来源：fsTEAM软件采编，沙利文数据中心编制智能城市的建设促进了安防产品在各应用领域的拓展与融合原有的安防系统建设方式通常仅限于某一领域仅用于满足安全防护的需要但伴“平安城市概念的推进安防企业在智慧城市的子系统中可参与的范围也从传统“城市安全模块“智慧社区“慧交通“能楼宇及环境监测等应用模块拓（见图行应用逐渐走向深度化综合化例如安防监控系统门禁系统等安防产品是居民社区中的典型应用但在智慧城市的建设框架下各行业参与者的业务逐渐向社区信息整体解决方案智能家居方向局和拓展在传统交通领域视频监控系统作为安防产品中的重要应用主要用于交通状的安全监控需要但伴随智慧城市的建设视频监控系统的作用开始向道路的流量监测子警察等功能拓展部分前端摄像机已具备智能识别的功能并且联动报警系统为智慧通的安全性提供保障智慧城市的建设为安防产品在应用领域的拓展与融合提供了条件安防企业的自身技术优势为自身业务链的发展奠定了基础。图3-22017年安防产品各行业应用占比人工智能技术助力行业智能化升级

来源：fsTEAM软件采编，沙利文数据中心编制在智慧城市的普及下安防市场容量持续增加安防产品的智能化程度不断提高数监控技术日益成熟人工智能技术在安防市场上的应用大规模落地推动传统安防产业进革新从而带动了安防产业市场规模的扩大智能安防产业链中上游的算法芯片和其零组件供应环节属于技术集成部分，是智能安防产业的发展基础。算法上游算法环节主要包括图像处理视频压缩和内容识别三个分类计算机视觉深度习集成算法等重要的人工智能算法的引入和革新助力安防产品适应大众不断增长的安需求在安防领域智能算法的运用主要体现在利用无间歇工作的智能算法对视频画面进监控以弥补人力无法长时间保持监控状态的缺失利用生物识别技术解决人脸指纹音等生物特征被盗用的情况提高安防产品保密和防御级别确保场所安防布控此前法的基础框架的研发几乎被国外企业垄断但近年来伴随人工智能深度学习算法的快速熟中国芯片设计公司和设备产品厂商都致力于在基础算法上进行改进和优化培养自己有的算法技术，部分优质的图像内容识别、算法供应商陆续出现。图3-3人工能安防涉及的主要算法芯片

来源：沙利文研究院绘制在智能安防监控领域芯片是硬件设备中成本占比最高的零组件之一也是安防视频监控设备的核心部件，通过前端摄像机内置人工智能芯片，可实时分析视频内容，检测对象识别人车属性信息并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储因此芯片的性能直接影响系统的图像质量码流控制能力智能识别效率信息稳定性等性能表现目前，安防视频设备中所需要的处理器芯片主要包括网络摄像机中的C芯片、后端DVR/NVR中的SoC芯片以及深度学习算法、加速器芯片以及前端模拟摄像机中的ISP芯片四种类型目前高性能的深度学习算法加速器芯片仍由国外芯片厂商提供但其余三处理器芯片已实现了较大程度的替代伴随芯片国产化的崛起和技术路线创新中安防监控设备的平均价格逐渐降低应用规模不断扩大进一步推动了智能安防产业市场模的扩张。政策利好是推动安防产业发展的主要动力近年来政府积极倡导平安城市的建设推动和谐社会建设的力度不断加大表明政是推动中国智能安防产业发展的主要动力6年十三五国家战略新兴产业发规划中明确表示发展多元化个性化定制化智能硬件和智能化系统重点推进智能居智能安防的技术研发和产业化发展政策的支持为安防及视频监控领域的发展奠定了础此外《中国安防行“十三五0期间安防行业需要向规模化自动化智能化转型升级这在一定程度上推动了智能安防大应用方向的落地随着城市的建设需要包含广东福建北京天津等均出台了相关安防产业政策，推动智能安防概念的普及和渗透。在政策的扶持下中国各地区的智能安防产业已形成产业集群效应推动产业规模不扩大中国的三大安防产业集群分别为京津地区长江三角洲地区和珠江三角洲地区珠三角洲将深圳和广州作为安防主要的发展城市其中深圳拥有众多人工智能企业在政的鼓励下积极利用人工智能布局安防产业广州和深圳作为中国著名的安防产品制造中和产品集散地产业成熟度领先于其他地区长江三角洲地区是中国安防行业技术研发的心区域是众多行业巨头的起源地长江三角洲地区企业技术先进资金优势明显资源享的生态模式促使地区形成了一批技术密集型的优秀企业此外地区以较强的竞争优势引众多外资企业进入竞争实力强劲京津地区作为政府重点培育城市发展势头强劲“津地区以市场应用为导向技术研发能力提高较快安防应用系统工程的研发运营服处于全国领先因此在政府的大力支持下政策的持续推动下中国智能安防产业的市规模将不断扩大。行业制约因素安防大数据存储技术制约受益于技术的支持智慧安防逐渐走向高清化智能化集成化基于监控数据的运输和存储具有高并发、大容量的特点，智慧安防对于存储系统的容量及速度具有较高的要求但以目前的技术力量，安防数据存储容量及数据延迟问题将阻碍智能安防行业的发展。容量存储问题平安城市的发展增加了安防监控产品的排布密度和普及程度城市的监控规模不断扩大并且监控数据存储要求在系统中保存0天以并且部分特殊数据需要遵从法规将保存期延长至几年或几十年庞大数据量的长期保存对于存储系统的高级别容错性存储介质的故障率是极大的考验为匹配安防项目的发展需要系统亟需在线扩容和升级因此对于海量数据存储系统也要求具有相应等级的扩展能力但由于目前的技术水平限制只能通过增加模块或磁盘柜来增加容量这将严重影响并限制系统的扩展能力和性能技术难题在一定程度上限制了智能安防行业的发展。实时性传播延迟智能安防对于数据实时性传播的准确度流畅度要求较高尤其是高清视频数据但前，大数据的应用存在延时的问题。大数据应用环境、服务器虚拟化的普及都需要较高的IOPS性能，尤其对于某些需要数据精准获得的行业。因此，由于技术的限制，众多产品产商在提高视频流畅度，降低视频传输过程中的延时问题时投入较多的成本。智能安防运维成本较高设备成本目前智能安防市场的产品种类丰富齐全但各品牌设备不兼容质量差别较大的问题普遍存在，不仅增加平台的运营成本，也使得运营效率无法保障。在智慧城市项目建设中各地方相关部门合作的智慧安防产品供应商实力不同，提供的产品设备无法保证高效利用由于设备故障所造成的损失以及设备使用周期无法保证等情况都将增加地方平台的运营成本。故障成本智慧城市的建设覆盖众多领域过程中涉及大量的软硬件产品数据采集分析人力术支持且系统庞大复杂故障排除的难度不断升级当设备故障检测出现异常时后台难从庞大的系统中迅速采集分析异常数据流前端设备数据获取困难并且运维人员需要相关部门反复沟通，导致故障的检测效率不断降低，增加运维成本。人力成本目前智能安防产业的运维服务的系统化产业化程度较低且智慧城市系统规模较大，合作的运营服务商较多但大多运营商的服务仅在系统质保期内保质期后的运营服务处于无人负责状态，物业公司受限于技术能力无法处理，非专业企业的维修质量无法得到保证最终导致后期的维护所产生的成本不断升高此外安防的前端设备通常安装在室外定期的巡检维护，降低设备的损坏率也使得企业的运维成本不断提高。技术应用缺少行业标准大数据技术的应用为安防产业的发展提供契机但目前整体处于探索阶段行业标准缺失降低了技术应用的安全性在安防领域大数据的应用对于海量安防数据的存储与处至关重要技术的成熟度决定了数据快速检索快速定位时间预测指导决策的效率目前部分安防企业在应对海量数据的处理仍停留在初级阶段相关的技术储备和研发能较弱由于大数据等相关新兴技术的产品工具仍处在发展阶段技术成熟度尚未达到足支撑智能安防行业的新型服务。此外，国家尚未建立关于数据共享“安全云”等用户需的行业标准以指导应用因此行业技术标准的缺失限制了技术的应用范围增加了不安因素隐患，阻碍产业发展。行业政策分析智慧安防的建设最终目的在于应用是提升国家安全防护水平保障社会和谐发展的要途径之一近年来国家在技术发展方向和产业建设方向上均出台多项政（见图为行业发展营造良好的环境，推动智慧安防繁荣发展。图5-1中国慧安防相关政策来源：沙利文研究院绘制在技术发展方向“联网+人工智能三年行动实施方案“十五公共安全科技创新专项规划明确指出智慧安防是人工智能产品创新的重点应用推广领域智慧安防推广工程的实施鼓励了安防企业与互联网企业开展合作研发集成图像与视频精准识别生物特征识别、编码识别等多种技术的智慧安防产品，从而推动安防产品的智能化、集约化网络化发展。在产业建设层面《交通运输信息化“十三五”发展规划《中国安防行业“十三五”0“三五”国家战略新兴产业发展规划》等政策相继颁发，促进了智慧安防系统的发展，提升中国全领域安全防范能力，加速智能社会的进程。其中6年00实现安防系统与城市管理及服务系统的整合，促进实现社会管理和服务的精准化、协同化一体化的重要措施，为产业未来发展指明了方向。发展趋势人工智能技术应用促进智慧安防发展深度学习算法为计算机视觉技术带来革命性进步之后在安防监控领域利用计算机视来实现系统的智能化已经具备条件现阶段人脸识别车辆识别行为识别场景识别等能纷纷突破应用门槛针对具体场景的应用方案也不断成熟智慧安防的人工智能化应用快速落地。安防产业海量的视频大多数为非结构化或半结构化数据这些数据不能直接有效地被算机处理需要经过人工智能深度学习将数据结构化处理才能后智能化运用而基于深度习的智慧安防产品在识别率和反应速度上有显著优势这些感知型设备不仅可以提取视频庞大的非结构化信息进行语义描述而且能够部分模仿人们进行深度思考和判断大大解行业痛点。人工智能在智慧安防的应用场景主要包括生物识别车辆分析行为分析及图像分（频质量诊断视频摘要分析等人工智能在智慧安防产业链切入点众多算法商主要从从C展CDVRC、RC等化AI降经验从搭建平台切入，吸引合作伙伴，同时进行后端升级。当前安防后端人工智能已率先使用，AI中心控制系统已逐渐落地。由于算法产品的发成本小于芯片的研发成本智慧安防产业后端的人工智能渗透早于前端另外从布置本考虑由于当前人工智能成本高昂政府国安相关部门将率先采用相关后端产品未来端人工智能产品在相关政府部门渗透率会继续提升以处理多种场景下的任务前端市场透较晚但潜在市场空间更高目前安防摄像头在摄像头出货量中不及未人工智IPC再是原始的视频数据，而是人工智能根据感知到的视频数据对视频进行分析后的结果。人工智能对安防行业商业模式的影响安防产业发展经历了四个阶段在此技术发展下，安防企业的商业模式变化经历了产品销售-解决方案-服务运维一体的变化技术创新主导行业变化，智慧安防产业AI的价值增量将进一步体现。安防产业技术层面的硬件设备销售只是一方面，硬件背后的数据及信息的多维度深度服务应用附加值更大在I将硬件数据的价值解放之后，中游安防监控设备商将从纯硬件模式发展到软硬件解决方案模式并拓展运维服务安防行业从本地模拟视频监控架构到高清数字视频再到人工智到P及AI后由DVR+监控终端到频到N到图6-1AI促进安防商业模式变迁来源：沙利文研究院绘制在阶段发展中行业逐渐下沉产生针对不同应用场景的细分解决方案满足客户差异需求未来随着视频数据的爆炸式增长以及特制芯片性（主要应用于特定场合的定制化片等、智能算法的提升，智能安防产品将为用户提供更高效的智能数据服务。智慧安防在I的发展推动下不断升级进步，将智慧安防解决方案渗透到更多信息资源管理平台中。安防行业从产品工程向方案转型的过程依附于视频监控设备的平台应用等软件安防头部企业凭借整体架构设计能力和平台应用开发的软实力，针对丰富的应用场景定制化深度服务客户竞争原本集成商的市场空间并提升产品盈利能力解决方案智能化转型过程中安防行业已经从硬件行业向软硬结合转变人工智能化将进一步强化安防行业的软件属性，构建起安防人工智能技术壁垒的企业将享受软件企业的价值量提升。人工智能在安防监控领域从云端落地，在安防后端产品中加入AI计算功能，实现视数据的智能化分析随着摄像机的清晰度提高可拍摄距离增大分辨率提高通过网络传的数据量也越来越大将数据的结构化处理与分析完全集中到云端会有网络传输压力时性要求达不到准确性降低等问题云边结合的方式可以解决中心分析模式下将前端视流直接传输到后端服务器进行人脸识别分析会产生的三个方面的问题：是4个0用5每天需要传输的数据量仍然高达G左右前端摄像头数量达到一定规模时对传和存储的压力巨大。而在云边结合模式下，传输图片流，仅在有人脸抓拍图片的况下才需要占用带宽，极大地节省了带宽和存储资源。实时性。在重点人员布控预警等一些应用场景中要求系统具有很高的实时性。中分析模式下人脸识别、人脸建模对比依赖于中心服务器，在大规模部署前端的情下，中心服务器压力巨大，计算资源限制了实时性，信息滞后，报警延时在秒左右。而在云边结合模式下，报警延时不超过3秒。准确度。中心分析模式下，前端设备传输到服务器的视频流经过编码压缩，损失多细节，造成识别准确度较低。云边结合模式下，前端人脸识别基于压缩前的原码流分析，避免了压缩造成的准确度损失，提供给中心的图片质量更高，保证了统的准确度。为了提高安防系统效率和反应速度云边结合的智能化方案已在行业内出现（1测在前端摄像头中内置嵌入深度学习算法的AI芯片将I算力注入边缘前端摄像头以实时对视频数据进行结构化处理对视频内容进行实时感知计算将识别和分类的结果时应用并按需将高质量结构化数据及分析结果传回云端（2在云利用集中部署的化资源优势，进行更高层级的感知和认知层面的计算，并且按需进行大数据关联性分析。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取代中心分析成智能化的主流选择。典型代表企业分析竞争格局概述传统安防市场是一个强管制相对封闭的市场近年来受益于新技术尤其是人工智能术的不断渗透和扩散以及商业模式的不断演化传统安防市场的行业边界不断被打破产生态发生改变，行业整体向智能化升级，逐渐迈入智慧安防时代。安防产业生态上的变化主要体现在两个方面首先市场需求主体从政府向企业和消者进行延伸传统安防领域的应用技术和解决方案向园区和家庭场景扩散机器视觉视监控等技术被更多的用于为企业的生产和管理赋能其次市场的供给侧主体更加多元统ICT都在大举进入智慧安防市场。目前智慧安防行业内主要参与者可以分为三大类一是以海康威视大华股份为代的ICT法公司各类参与者利用各自的优势切入安防产业链细分领域通过领先的软硬件技术为防智能化赋能。传统安防龙头具备规模行业理解力渠道及柔性制造能力优势经过多年深耕已建起较高的竞争壁垒新入者无法在短时间内实现赶超同时在产业演化下该类厂商开向解决方案厂商进行转型布局新领域拓宽自身产品线自视频高清化时代开始传统安龙头厂商不再局限于单独售卖自身终端产品逐渐从卖产品转向卖服务以及解决方案从端向后端及云平台延伸建立从前后端硬件到数据分析服务以及智能化决策的一体化解决案，利于其在新的竞争格局中保持自身领先地位。的CT巨行业龙头建立起来的竞争壁垒对行业龙头影响有限而商汤科技依图科技等人工智能算法跟统行业龙头的业务合作将大于竞争这源于算法的落地需要与终端合作进行落地因此其于较为被动的地位，需要依托与终端厂商的业务协同进行市场拓展。未来伴随着技术迭代生态格局变化和新玩家入局行业将进入整合周期智慧安的核心竞争力将逐渐转变为技术架构以及解决方案的落地能力拥有深厚技术实力的企业保持与行业变革同步，技术薄弱的中小公司将进一步淘汰，行业格局持续优化。典型代表企业分析——海康威视企业简介海康威视成立于2001年，于2010年在5月在深交所中小板A股上市（股票代码0041是全球领先的安防监控产品及内容服务提供商面向全球提供综合安防智慧务与大数据服务依托其视音频编解码视频图像处理视音频数据存储等核心技术及计算大数据深度学习等前瞻技术海康威视产品及服务已实现视频监控系统所有主要备的全覆盖，并在0多个国家及地区形成品牌效应，国际市场超越霍尼韦尔、博世占球视频监控市场份额的六年位列全球第一。商业模式海康威视的核心商业模式是制造并销售安防监控产品，基于产品提供定制化解决方案公司产品目前已覆盖安防监控系统全部环节，形成了从前端（感知、传输、存储、显示控制到综合管理平台等全系列产品体系：前端产品包括适用于各种场景的全系列全形态的光学摄像机全系列门禁一通、可视对讲及防盗报警产品，多系列热成像摄影机及传感期产品等。传输产品包括多种形态的视频编码器视频解码器视频光端机网络光端机等传输产品，以及网络交换机等。括储视频录像机等多系列视频存储产品以及针对海量存储需求的云存储系统产于NCD/DLP（拼接）大屏、小间距D大屏控制器产品、控制键盘等。综合管理平台是用于管理上述系统中各环节硬件的平台软件。7年，康威视提出AId战略，该战略架构由边缘节点、边缘域和云中心三个层级构成。边缘节点侧重多维感知数据采集和前端智能处理；边缘域侧重感知数据汇聚存储处理和智能应用云中心侧重业务数据融合及大数据多维分析应用海康威视围绕AICloud架构将I技术嵌入至产品中实现产品的智能化升级构造了一个包含基础设施、数据资源、平台服务和应用软件为中和的立体化智能服务体系，并面向交通、公安、楼宇金融等七大行业提供个性化解决方案同时公司横向拓展了智能家居工业机器人及汽车电子等创新业务，不断延伸自身产品线，为公司在智能时代的多元化发展奠定基础。竞争优势注重技术研发投入，公司技术水平行业领先海康威视持续贯“研发先导战略重视科研人员的招募和培养持续的研发高投入使得公司技术和产品持续领先行业公司目前已经建立了以杭州总部为中心辐射国内北京上海重庆武汉以及加拿大蒙特利尔和美国硅谷的研发资源分部公司研发体系分为三层，研究院作为技术平台负责基础性前瞻性研究产品研发中心作为产品平台负责嵌入式软件硬件开发系统业务中心作为解决方案平台负责与行业产品结合的平台软件系统集成软件开发三大平台相辅相成既区分功能又相互合作良好的运作体系使得海康威视能够不断创新推出引领行业的产品及应用同时根据市场反馈总结调整研发重点提升产品功能和性能形成面向市场的有效研发截至7底公司累计拥有专利9件有软件著作权9份，在视音频编解码、视频图像处理、视音频数据存储等核心技术及云计算大数据、深度学系等前瞻技术上均有深厚技术沉淀。积极拓展上下游相关业务，打造视频领域闭环生态圈近几年来海康威视围绕安防主业及视觉技术积极展开多元化拓展产业链上游海康威视布局海康微影及海康存储其中海康微影主攻非制冷红外传感器丰富机器的视觉感知范围打破上游供应限制海康存储携手联芸科技研发固态存储满足安防存储需求产业链下游公司基于视觉技术分别切入不同行业领域成立安全生活业务品牌海康萤石切入民用安防和智能家居领域海康机器人主攻智能制造开拓移动机器人机器视觉以及行业级无标方案布局智能驾驶五大创新业务有利于公司掌握核心数据入口助力海康威视从安防综合服务商转型以视频为核心的物联网解决方案提供商从安防市场迈向智能家居智能零售智能汽车等物联网市场，打开成长空间。典型代表企业分析——依图科技企业简介依图科技成立于2是中国领先的人工智能独角兽企业致力于将人工智能技与行业应用相结合其人工智能技术目前应用于安防金融交通医疗等多个领域此其也深入到人工智能领域的基础性研究之中截至目前依图科技共完成6轮融资最一轮C+轮融资后，依图科技估值达到0亿。图7-1依图技融资概览来源：沙利文研究院绘制竞争优势深耕安防、金融和医疗领域，抢占先发优势依图科技侧重于oB和oG业务早期深耕智慧安防和智慧金融近两年来大力发展智慧医疗领域在智慧安防领域依图科技推出两款平台产品蜻蜓眼人像大平台和蜻蜓车辆大平台目前依图科技已服务全国近30省150个地方的公安系统其平台拥有十亿级人像库比对能力在智慧金融领域依图科技为招商银行农业银行等百家银行联网金融企业客户提供全渠道解决方案，依图人脸识别技术接入招商银行全国1500多网点在智慧医疗领域依图已将人工智能技术应用在肺癌筛查儿童骨龄判读乳腺疾诊断脑卒中诊断等领域为放射科超声科儿科等多个科室提供临床诊疗辅助诊断和能管理。人工智能领域数据和算法能力是企业的核心竞争力而oB和oG业务的竞争关键是对垂直行业的深度理解海量优质且专业的数据有利于算法的自我训练提升算法的精度加深企业对行业需求和痛点的理解从而发现潜在商业机会找到商业变现模式将算法率先落地垂直领域的企业在专业领域数据获取上具有先发优势通过数据反哺人工智能算法能力将有效提升企业的核心竞争力从而抢先提升市场占有率为品牌效应奠定良好基础布局海外，推动人工智能出海1五是，有效促进区域经济发展。东北等生物质资源丰富地区具有发展生物燃料乙醇的原料比较优势和较好产业基础。加快发展生物燃料乙醇，既可以缓解当前及未来一段时期东北地区库存玉米等面临的超期超标问题，减轻国家财政负担，又可以加快培育绿色经济增长点，促进新旧动能接续转换，推进产业结构调整。国内医疗器械生产企业虽与国外著名企业之间仍存在一定的技术水平差距，但差距正逐渐缩小。国内生产企业相较于国外企业生产成本优势明显，产品定价相对较低，在技术水平差距逐渐缩小的情况下，国产医疗器械正加速替代进口医疗器械产品的市场份额，并逐渐渗透到高端市场。通过对医疗器械行业发展趋势分析，随着国家对于国产医疗器械行业的政策扶持，以及企业自主创新意识的不断提升，技术水平的不断提高，国内医疗器械市场获得了快速发展，已涌现出一批产品及服务领先的龙头企业。新政策、新机遇，提升了国产医疗品牌对品质的追求，有利于创新型、规模化和国际化企业的发展。与此同时，我国医疗器械市场还有巨大的增长空间。尽管医疗器械行业市场容量扩张速度快，但由于相关基础科学和制造工艺的落后，我国医疗器械产品仍集中在中低端品种，高端医疗器械主要依赖进口。从医疗器械的消费结构角度看，医学影像、体外诊断、耗材（含低值和高值）占比最高，心血管、骨科等为代表的高值耗材处于较高增速阶段。整体来看，医学影像领域，CT、核共振和超声占据影像领域16%的市场份额，国内企业多以中低端产品为主，市场份额在10%-20%之间；体外诊断领域中，国外企业由于其技术优势以及“设备+试剂”的封闭系统策略，依然占据着国内体外诊断的中高端市场。2.家种药材供应量扩大。近年来，受到供给侧改革推进、中药材产业扶贫政策实施及种植粮食作物收益下滑的影响，中药材种植关注度不断上涨，中药材种植面积不断扩大，随着土地确权和中药材种植机械的改良和升级，在我国中北部区域中药材种植向农场化发展的趋势越来越明显。到2020年我国中药材种植面积规模预计超过6620万亩（含林地种植面积）。家种药材供应量在未来几年将进一步增大，特别是机械化种植家种药材供应量需要重点关注。氢燃料电池汽车市场呈现日韩做乘用车、中国做客车、美国做专用车的格局。日本丰田本田等车企2000年前后就开始做燃料电池汽车，至今已经有近20年的技术积累，且将燃料电池汽车应用于汽车时间较早，产品经过市场多年检验，技术成熟。，?但是发布时间较短，应用于汽车经验不足。中国的燃料电池汽车主要是客车，此后日本、中国相继发布燃料电池专用车，但性能有较大差距，后来者难以望其项背。3.中药材市场交易创新变革。2016年《中医药发展战略规划纲要（2016-2030年）》发布，明确提出推动“互联网+”中医医疗发展，中医药信息化建设已被摆在了重要的位置。近年来，融入“互联网+”浪潮的中药材电商平台引发行业巨大变革。珍药材、中药材天地网、绿金在线等一大批中药材电子商务平台，利用互联网技术提供中药材规范种植、道地药材溯源、供需信息发布、金融支持等服务，为解决中药材从种植到流通的各类问题提供了新模式、新途径。在过去，虽然医疗机构也产生大量数据，但缺乏适宜的技术手段将数据进行有效提取，更遑论基于大数据的分析应用。此外，随着每种疾病可行的单一或组合疗法的数量不断增加，确保患者在正确的时间得到正确的治疗是医院和制药公司在综合诊断时所面临的最大挑战。理想中的诊断技术需要庞大而全面的数据集保证预测的准确性和及时性。当前，我国作为全球最大的人口大国正在全面迈向老龄化阶段。面对用户规模越来越庞大的老龄人群，众多一对夫妇却要面临4个老人的日常照顾问题，养老正在成为一个日益严重的社会问题。人工智能技术的兴起，推动了智能医疗服务机器人的发展，同时护理机器人、手术机器人、康复机器人、医疗机器人，远程医疗服务机器人等不同服务类型的机器人正在涌现出来，也只有他们才能真正帮助我们解决养老难题。智慧医疗，简单的来说，就是用物联网技术，打造一个存储用户健康档案的医疗信息平台，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动。最终的状态是全面的实时化、智能化、自动化的动态服务。智慧医疗利用先进的互联网技术和物联网技术等，将与医疗卫生服务相关的人员、信息、设备、资源连接起来并实现良性互动，以保证人们及时获得预防性和治疗性的医疗服务。以下对智慧医疗行业发展现状分析。智慧医疗是围绕医疗服务，以(移动)互联网、云计算、物联网、大数据等技术集成创新为驱动，以产业变革与协同为载体，如医疗机构自我变革、信息技术产业转型，金融保险深入服务，药品、材料供应链服务变革供应模式，健康相关产业，医疗装备(含便携可穿戴设备)等产业聚合，共同推动发展。基因检测技术主要包括基因测序、PCR、基因芯片、核酸分子杂交（FISH为主），其中FISH市场较小，根据Frost&Sullivan的测算2017年其规模仅3亿美元，若不纳入整体市场规模统计，根据BCCResearch、TransparencyMarketResearch、GrandViewResearch等知名市场调研公司的报告统计，根据基因测序、PCR、基因芯片三大细分技术领域的市场规模，可估测基因检测的全球市场规模（包括仪器、试剂耗材与检测服务）将从2015年的165.3亿美元增长至296.2亿美元，2015-2020年期间年均复合增长率（CAGR）约为12.4%。三大细分技术领域的2020年全球市场规模及2015-2020年期间年均复合增长率预估值分别为：基因测序（138亿美元、18.5%）、PCR（96亿美元，6.6%)、基因芯片（62.2亿美元，11.4%）。2017年10月，国家发展改革委办公厅公布了《关于第二批基因检测技术应用示范中心建设方案的复函》，又有多个省市的基因检测技术应用示范中心建设方案获批。试点资质曾经是一众基因检测机构的生死牌。长期以来，国内基因检测企业以检测服务为主，走过了前期的野蛮生长，2014年国家骤然叫停基因检测的临床应用，并于2015年开放试点。一关一开之间，不少未获得试点的企业只能关门歇业或者是转型。获得试点资质的企业则逐步走上快车道。由于高波动性，您实际上可以获得更高的回报并获得创新项目的机会。任何数字货币交易工具或平台都可以使数字货币交易用户受益，尤其是那些包含人工智能和机器学习技术的用户。从国家法币中提供独立选择在我们今天生活的国际环境中，许多国家的法币严重贬值，因此我们需要一种与国家无关的产品，并且可以在没有通货膨胀的情况下在全球范围内得到承认。最近，由于美国颁布了制裁政策，土耳其法定货币隔夜下跌了20％。?我国地表水污染十分严重，特别是江河水污染问题。全国七大江河中，淮河、黄河、海河的水质最差，均有70%的河段受到污染。黄河、淮河、海河等中下游发生的断流现象，导致河口严重淤积；不少中小河流由于城镇工业的超量排放污水已成为污水河，无法被利用。我国废水排放量持续上升，已由2007年556.85亿吨上升至2016年的711.10亿吨。工业废水是我国水源污染的主要来源之一。为治理工业废水，我国持续进行工业废水治理投资，2014年为1,152,472.73万元，2015年为1,184,138.30万元，2016年为1,082,395.00万元。根据国家生态环境部数据，2015年我国工业废水治理设施运行费用较2003年大幅上升。2015年江苏、浙江、山东、广东、河北工业废水治理设施运行费用居前列，分别为883,031.70万元、627,684.70万元、598,017.60万元、571,309.30万元、532,992.30万元。三星CES展上发布了BotCare、BotAir和BotRetail三款机器人产品。BotCare是一个关注家庭用户健康的机器人，外表为白色，机器人“面部”配有一个屏幕，不仅可以反应机器人的“表情”和“情绪”，也可用来显示主人的生命健康指标信息。BotCare护理机器人可以与用户进行语音交互，监测用户生命体征，测量血压和心，另外还可以监测睡眠，播放音乐。它可以跟踪主人的药物摄入量、监控主人的睡眠，并根据主人的身体情况提供身体的拉伸和锻炼指导，如果主人遇到突发健康问题，它还可以自动拨打当地的急救服务。1五是，有效促进区域经济发展。东北等生物质资源丰富地区具有发展生物燃料乙醇的原料比较优势和较好产业基础。加快发展生物燃料乙醇，既可以缓解当前及未来一段时期东北地区库存玉米等面临的超期超标问题，减轻国家财政负担，又可以加快培育绿色经济增长点，促进新旧动能接续转换，推进产业结构调整。氢能源：绿色零排放，或是能源终极形式。从历史变迁的纵向角度看，人类利用能源的发展历史是不断走向清洁化的过程，氢能源是目前已知最绿色清洁的能源，其反应产物只有水，因此有望成为能源的终极形式。从横向对比角度看，氢能源相较于其他形式的能源具有功率密度优势，在发电领域具有建设成本优势。目前氢能源应用的主要阻碍在于分布式应用场景利用综合成本高，并且氢气使用的便利性和其他能源相比有较大差距。以全球氢能源乘用车发展为例，氢能源产业化应用尚处于导入期，需要政策支持。我们认为，在各国产业政策及补贴的推动下，氢能源产业发展有向好趋势，国内市场也有望真实进入导入期，但产业链仍需完善。据宇博智业市场研究中心分析称：“资源约束和养殖业水平低是决定目前中国原奶价格高的主要因素，不过目前国内原奶价格处于下滑通道，这将会触碰养殖企业的底线，谨防散户杀牛以及大面积退出的恶果。”而这种担忧早就在乳业上游得到印证，日前一位养殖企业高管对于原奶价格滑落局面称，不可能一直跌下去，否则奶农就不干了。大数据及AI技术在医疗领域应用场景包括、辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据等。预计2019年，辅助决策类中的影像辅助诊断将首先落地，主要因为其90%的准确率，可以快速为医生提供丰富的细节信息。其他应用场景，医疗机构的智能化管理，将在各省市区域信息平台及三大医疗数据集团推动下进行。全科辅助决策、健康/慢病管理、人工智能新药研发等，大多处于产品研发中期。针对这三个领域，企业仍需投入大量技术人才，以缩短流程路径，提升产品准确率。区别于传统的单一分析方式，诊断公司将采用多个“omics”技术，包括基因组学、蛋白组学、代谢组学、转录组学、脂类组学、免疫组学等，将其与附加的数据相结合，“omics”技术通过分析多种组学数据和医疗大数据，建立可以用于临床辅助诊疗、预测等多种数据分析智能应用，使医生可以方便高效地投入到临床科研工作，更好的推进肿瘤癌症等重大疾慢性病的诊疗和防控。同时，我国在医疗卫生支出呈上行的趋势，相较于医疗走在前列的美国来讲，我国医疗支出还有较大的提升空间。从相对比例来看，我国医疗卫生支出占比才1.41%，而美国为17.9%。前瞻产业研究院发布的《2017-2022年全球精准医疗行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》表示，人均医疗支出与平均预期寿命成明显的正相关，为了提高我国居民的健康水平，未来我国医疗支出有望继续上行，且空间仍较大。在燃料电池环节，国外的核心技术，比如质子交换膜的生产工艺，是不会直接给国内企业的，因此这一环节最可能的方案是低端车型使用自主研发的性能有待提升的燃料电池系统，而高端车型则直接购买国外性能领先的燃料电池系统。在国内补贴与其他相关政策以及市场的驱动下，国内技术突破之后，国产化燃料电池系统将迎来更大需求，但这应该是10年-20年的技术积累之后的场景了。另一方面，支持良性竞争的政策环境和商业环境不够完善。卫计委在２０１５年初发布了“肿瘤高通量测序试点”名单，这体现了良性竞争的开放政策。但为了支持行业发展，政策的步子还可以迈得更大一些，进一步营造公平竞争的政策环境，在政策的引导下，建立市场竞争的技术标准。在达到标准的前提下，以市场规则引导市场行为。四是，有效促进农业农村发展。发展生物燃料乙醇，使粮食由农作物向经济作物转化，提高农产品深加工水平，有利于缓解“卖粮难”、“谷贱伤农”问题，稳定农业生产，增加蛋白饲料供应，进一步夯实粮食主产区地位，并推动农作物秸秆高值利用和高端转化，实现“农头工尾”，为农民开辟新的增收渠道，带动农业增效和农村经济繁荣。基因测序技术，采用生物化学和光学技术结合，将DNA序列中ATCG四种碱基逐一转化为电化学信号，通过光学检测设备识读，报告图为四种颜色的峰谷图，根据信号强弱来识别四种碱基。测序技术的优势在于，可以逐一读出全部基因序列，双向测序是基因检测结果金标准，可以用于检测未知基因；缺点是测序对样本DNA浓度和纯度要求比较高，实验操作技术要求比较高，且每次实验只能检测一个位点或一段序列。据宇博智业市场研究中心分析称：“资源约束和养殖业水平低是决定目前中国原奶价格高的主要因素，不过目前国内原奶价格处于下滑通道，这将会触碰养殖企业的底线，谨防散户杀牛以及大面积退出的恶果。”而这种担忧早就在乳业上游得到印证，日前一位养殖企业高管对于原奶价格滑落局面称，不可能一直跌下去，否则奶农就不干了。数字货币是一种不受管制的、数字化的货币，通常由开发者发行和管理，被特定虚拟社区的成员所接受和使用。欧洲银行业管理局将虚拟货币定义为：价值的数字化表示，不由央行或当局发行，也不与法币挂钩，但由于被公众所接受，所以可作为支付手段，也可以电子形式转移、存储或交易。数字货币行业是指从事数字货币相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称。深刻认知数字货币行业定义，对预测并引导数字货币行业前景，指导行业投资方向至关重要。数字货币的使用场景愈加丰富，使其用户接受度不断增长。目前，数字货币的使用已经覆盖至购物消费、工资支付、交通出行、旅游外出、外卖结算和学费支付等各类场景，不断拓展的落地场景也带来了更加广泛的消费人群。总体而言，虽然就总人口而言，数字货币的使用人群仍占小部分，但是其使用人数在不断增长，目前全球范围内已有10个国家的使用率超过10%。在本次CES展上，我们看到一款来自优必选的悟空机器人。它是全球真正意义上相对成熟的一款量产的小型智能机器人，为数不多地实现了人工智能语音、人脸识别、物体识别等技术在人形机器人上商业化应用，不仅延续了优必选机器人灵活的运动能力，还具有语音交互、智能通话、人脸识别、绘本识别、视频监控、物体识别、AI编程等强大功能，可应用于家庭、社交、教育、办公等多个场景，让用户可以真真切切地体验和感受到人工智能机器人。另一方面，支持良性竞争的政策环境和商业环境不够完善。卫计委在２０１５年初发布了“肿瘤高通量测序试点”名单，这体现了良性竞争的开放政策。但为了支持行业发展，政策的步子还可以迈得更大一些，进一步营造公平竞争的政策环境，在政策的引导下，建立市场竞争的技术标准。在达到标准的前提下，以市场规则引导市场行为。而在移动应用类的教育APP方面，移动化程度进一步深化，移动教育产品类型愈加丰富多样。“多样智能设备的快速普及与移动互联网的发展升级为在线教育创造了更多的机会，移动端与PC端等形成互补，使得教育产品形态不断趋向综合，更便捷的社交分享使用户粘性加强，利用移动化、自主化、碎片化时间进行教学更具可能性，”有人说道。同时随着移动教育渗透率的不断提高，线上线下教育深度融合，移动端教育产品日益成为厂商标配，在线教育的移动化程度也随之进一步深化发展，移动教育产品市场逐渐成为新玩家快速入门的机会。?伴随着因特网产业的技术进步网游企业借助微端化、跨平台、网络化等渠道拓展了网游玩家获取的渠道和范围极大地促进了游戏玩家的数量和市场规模与此同时大量新的开发工具和技术的出现降低了游戏的开发成本提高了游戏的开发效率扩大了游戏边界同时加速了游戏的传播速度（4）产业鼓励政策大力支持行业发展?随着国家大力发展文化创意产业，网络游戏行业在国内市场发展将获得更多的政策性支持和更多的资源投入，这将为网络游戏市场发展奠定基础。文化部发布的《文化部“十三五”时期文化产业发展规划》提出，培育一批具有较强品牌影响力和国际竞争力的骨干游戏企业，大力推进游戏产业结构升级，推动网络游戏、电子游戏等游戏门类协调发展，预计到2020年，游戏业市场规模达到3,000亿元左右。网络游戏出版作为文化创意产业的重要组成部分，将在企业布局、资金支持、配套建设、政策扶持等多方面得到更多的组织保障和政策支持，整个行业将持续健康繁荣发展。据国家统计局数据显示，截止到2015年底，我国60岁及以上老人数量为2.22亿人，占总人口比例已经达到16.2％。中国老龄化正进入快速发展阶段，进入轻度老龄化水平。从2022年到2030年，中国老龄化将进入急速发展阶段。人口老龄化的加深，使老年人的养老服务需求急剧增长，养老问题日益成为影响国计民生的重大战略问题之一。据初步统计，上海市区域医疗信息平台(上海市“医联工程”及区县卫生数据中心)已经积累了覆盖3900万人群、1400+TB数据量的电子诊疗与健康档案等医疗卫生数据(涵盖了全市38家三级医院3900万就诊人群的诊疗信息，包括患者基本信息、就诊信息、健康档案、检验及影像检查报告、医学影像图像文件、住院相关病历、医保结算等医疗卫生数据，涉及就诊记录2.1亿条，处方记录9.1亿条)。保健品行业中，电商渠道是增长最快的渠道。根据Euromonitor的统计，2017年中国保健品线上渠道约占总销售额的17.8%，较2010年线上渠道占比1.1%，增长了16.7个百分点。随着互联网的普及和人们对于保健意识的提升，消费者不必要通过销售人员讲解保健品知识，消费者更倾向于通过网络平台来购买保健品。在供给方面，保健品供应商也纷纷在天猫、京东等平台开设线上旗舰店。根据淘数据的统计，2018年7月，天猫保健品品牌数量达901个，店铺数量达1143家，线上单品数有20928种。一级处理处于整个污水处理系统最底层，主要用来除掉水中较大的悬浮物，一般采用物理除污法，通常使用明矾或者炭块等对污水中的较大悬浮物进行吸附清除，吸附后的污水进入二级处理。二级处理是指运用生物化学处理法对水中的呈胶体状态和呈溶解状态的有机污染物进行清除，借助生物化学反应来沉淀水中的有机污染物，经过处理的污水基本达到排放要求，可以满足特定用途的回用。二级处理通常借助流动床生物膜工艺进行，借助粘附在填料上的微生物自己繁殖形成生物膜来在水中进行挂膜，借此来处理水中污质。主要原理是通过水中生物将水中的有机物降解而达到处理污水的目的。三级处理是对污水进行的最高层次的处理，污水将在这一环节得到最大限度的解污，三级处理又称深度处理，主要是针对污水中难以被生物降解的有机物、溶解盐类进行溶解，深度处理后的工艺污水水质较好，可以直接投入工业生产的使用中，污水处理的目的基本实现。污水处理涉及到的水处理药剂一般有絮凝剂、污泥脱水剂、消泡剂、螯合剂、脱色剂等。2018年中药材流通市场价格整体保持平稳，略有下滑。从反映全国中药材整体价格情况的“中药材综合200价格指数”（我国200种主要大宗中药材市场价格的综合加权）来看，价格指数在年初最高达到2700点，随后缓慢回落，年底12月31日点位为2350.80点，虽有所下降，但仍高于2016年的年初点位。从价格指数综合分析，2018年价格呈现小幅波动态势。在行业优势方面。医疗机器人的应用具有高技术、高门槛、高附加值的显著特征，其作为智能化的高级医疗器械，既可以辅助医生治疗，扩展医生能力，增强医疗的交互性、临床适应性和准确性，又可以用于药物运输、取配药等服务，还能辅助后期康复，不仅应用范围广泛，价值也十分巨大。就算单纯凭借在缓解医疗资源分布不均及医疗差异化，缓解医疗矛盾两方面的作用，也能推动其获得显著发展。无机絮凝剂包括硫酸铝、碱式氯化铝、硫酸亚铁、氯化亚铁等；有机絮凝剂主要是高分子聚合物，大量使用的高分子有机絮凝剂如聚丙烯酸胺、聚丙烯酸钠、聚苯乙烯磺酸盐、聚氧化乙烯等。无机盐类絮凝剂的品种较少，主要是一些铝盐、铁盐及其水解聚合物等，这种絮凝剂的特点是生产工艺操作简单、产品价格低廉，但投放过程中的用量较大。而有机高分子絮凝剂投加量少，效果好，使用广泛。②阻垢分散剂在工业循环冷却系统及锅炉在使用水的过程中，随着水温上升，其中含有的可溶解物质变得不可溶，并在接触水的表面上产生了沉积物，就形成了水垢。特别是使用硬水时，水垢生成更为明显，所谓“硬水”是指水中所溶的矿物质成分多，尤其是钙和镁。在癌症的分子分型及分子病理诊断方面，基因检测的市场潜力巨大，应用场景明确，即针对疑似癌症患者进行基因检测辅助临床诊断，针对恶性肿瘤确诊患者的基因检测可分析其癌症在分子医学层面的病因及进展状态。分子病理诊断在病理学诊断中的重要意义在于为肿瘤的诊断及鉴别诊断提供科学依据并成为肿瘤个性化治疗的前提。针对癌症患者的少数疑难病例和罕见类型，基因检测技术主要包括基因测序、PCR、基因芯片、核酸分子杂交（FISH为主），其中FISH市场较小，根据Frost&Sullivan的测算2017年其规模仅3亿美元，若不纳入整体市场规模统计，根据BCCResearch、TransparencyMarketResearch、GrandViewResearch等知名市场调研公司的报告统计，根据基因测序、PCR、基因芯片三大细分技术领域的市场规模，可估测基因检测的全球市场规模（包括仪器、试剂耗材与检测服务）将从2015年的165.3亿美元增长至296.2亿美元，2015-2020年期间年均复合增长率（CAGR）约为12.4%。三大细分技术领域的2020年全球市场规模及2015-2020年期间年均复合增长率预估值分别为：基因测序（138亿美元、18.5%）、PCR（96亿美元，6.6%)、基因芯片（62.2亿美元，11.4%）。依图科技开始国际化布局推动人工智能出海81五是，有效促进区域经济发展。东北等生物质资源丰富地区具有发展生物燃料乙醇的原料比较优势和较好产业基础。加快发展生物燃料乙醇，既可以缓解当前及未来一段时期东北地区库存玉米等面临的超期超标问题，减轻国家财政负担，又可以加快培育绿色经济增长点，促进新旧动能接续转换，推进产业结构调整。国内医疗器械生产企业虽与国外著名企业之间仍存在一定的技术水平差距，但差距正逐渐缩小。国内生产企业相较于国外企业生产成本优势明显，产品定价相对较低，在技术水平差距逐渐缩小的情况下，国产医疗器械正加速替代进口医疗器械产品的市场份额，并逐渐渗透到高端市场。通过对医疗器械行业发展趋势分析，随着国家对于国产医疗器械行业的政策扶持，以及企业自主创新意识的不断提升，技术水平的不断提高，国内医疗器械市场获得了快速发展，已涌现出一批产品及服务领先的龙头企业。新政策、新机遇，提升了国产医疗品牌对品质的追求，有利于创新型、规模化和国际化企业的发展。与此同时，我国医疗器械市场还有巨大的增长空间。尽管医疗器械行业市场容量扩张速度快，但由于相关基础科学和制造工艺的落后，我国医疗器械产品仍集中在中低端品种，高端医疗器械主要依赖进口。从医疗器械的消费结构角度看，医学影像、体外诊断、耗材（含低值和高值）占比最高，心血管、骨科等为代表的高值耗材处于较高增速阶段。整体来看，医学影像领域，CT、核共振和超声占据影像领域16%的市场份额，国内企业多以中低端产品为主，市场份额在10%-20%之间；体外诊断领域中，国外企业由于其技术优势以及“设备+试剂”的封闭系统策略，依然占据着国内体外诊断的中高端市场。2.家种药材供应量扩大。近年来，受到供给侧改革推进、中药材产业扶贫政策实施及种植粮食作物收益下滑的影响，中药材种植关注度不断上涨，中药材种植面积不断扩大，随着土地确权和中药材种植机械的改良和升级，在我国中北部区域中药材种植向农场化发展的趋势越来越明显。到2020年我国中药材种植面积规模预计超过6620万亩（含林地种植面积）。家种药材供应量在未来几年将进一步增大，特别是机械化种植家种药材供应量需要重点关注。氢燃料电池汽车市场呈现日韩做乘用车、中国做客车、美国做专用车的格局。日本丰田本田等车企2000年前后就开始做燃料电池汽车，至今已经有近20年的技术积累，且将燃料电池汽车应用于汽车时间较早，产品经过市场多年检验，技术成熟。，?但是发布时间较短，应用于汽车经验不足。中国的燃料电池汽车主要是客车，此后日本、中国相继发布燃料电池专用车，但性能有较大差距，后来者难以望其项背。3.中药材市场交易创新变革。2016年《中医药发展战略规划纲要（2016-2030年）》发布，明确提出推动“互联网+”中医医疗发展，中医药信息化建设已被摆在了重要的位置。近年来，融入“互联网+”浪潮的中药材电商平台引发行业巨大变革。珍药材、中药材天地网、绿金在线等一大批中药材电子商务平台，利用互联网技术提供中药材规范种植、道地药材溯源、供需信息发布、金融支持等服务，为解决中药材从种植到流通的各类问题提供了新模式、新途径。在过去，虽然医疗机构也产生大量数据，但缺乏适宜的技术手段将数据进行有效提取，更遑论基于大数据的分析应用。此外，随着每种疾病可行的单一或组合疗法的数量不断增加，确保患者在正确的时间得到正确的治疗是医院和制药公司在综合诊断时所面临的最大挑战。理想中的诊断技术需要庞大而全面的数据集保证预测的准确性和及时性。当前，我国作为全球最大的人口大国正在全面迈向老龄化阶段。面对用户规模越来越庞大的老龄人群，众多一对夫妇却要面临4个老人的日常照顾问题，养老正在成为一个日益严重的社会问题。人工智能技术的兴起，推动了智能医疗服务机器人的发展，同时护理机器人、手术机器人、康复机器人、医疗机器人，远程医疗服务机器人等不同服务类型的机器人正在涌现出来，也只有他们才能真正帮助我们解决养老难题。智慧医疗，简单的来说，就是用物联网技术，打造一个存储用户健康档案的医疗信息平台，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动。最终的状态是全面的实时化、智能化、自动化的动态服务。智慧医疗利用先进的互联网技术和物联网技术等，将与医疗卫生服务相关的人员、信息、设备、资源连接起来并实现良性互动，以保证人们及时获得预防性和治疗性的医疗服务。以下对智慧医疗行业发展现状分析。智慧医疗是围绕医疗服务，以(移动)互联网、云计算、物联网、大数据等技术集成创新为驱动，以产业变革与协同为载体，如医疗机构自我变革、信息技术产业转型，金融保险深入服务，药品、材料供应链服务变革供应模式，健康相关产业，医疗装备(含便携可穿戴设备)等产业聚合，共同推动发展。基因检测技术主要包括基因测序、PCR、基因芯片、核酸分子杂交（FISH为主），其中FISH市场较小，根据Frost&Sullivan的测算2017年其规模仅3亿美元，若不纳入整体市场规模统计，根据BCCResearch、TransparencyMarketResearch、GrandViewResearch等知名市场调研公司的报告统计，根据基因测序、PCR、基因芯片三大细分技术领域的市场规模，可估测基因检测的全球市场规模（包括仪器、试剂耗材与检测服务）将从2015年的165.3亿美元增长至296.2亿美元，2015-2020年期间年均复合增长率（CAGR）约为12.4%。三大细分技术领域的2020年全球市场规模及2015-2020年期间年均复合增长率预估值分别为：基因测序（138亿美元、18.5%）、PCR（96亿美元，6.6%)、基因芯片（62.2亿美元，11.4%）。2017年10月，国家发展改革委办公厅公布了《关于第二批基因检测技术应用示范中心建设方案的复函》，又有多个省市的基因检测技术应用示范中心建设方案获批。试点资质曾经是一众基因检测机构的生死牌。长期以来，国内基因检测企业以检测服务为主，走过了前期的野蛮生长，2014年国家骤然叫停基因检测的临床应用，并于2015年开放试点。一关一开之间，不少未获得试点的企业只能关门歇业或者是转型。获得试点资质的企业则逐步走上快车道。由于高波动性，您实际上可以获得更高的回报并获得创新项目的机会。任何数字货币交易工具或平台都可以使数字货币交易用户受益，尤其是那些包含人工智能和机器学习技术的用户。从国家法币中提供独立选择在我们今天生活的国际环境中，许多国家的法币严重贬值，因此我们需要一种与国家无关的产品，并且可以在没有通货膨胀的情况下在全球范围内得到承认。最近，由于美国颁布了制裁政策，土耳其法定货币隔夜下跌了20％。?我国地表水污染十分严重，特别是江河水污染问题。全国七大江河中，淮河、黄河、海河的水质最差，均有70%的河段受到污染。黄河、淮河、海河等中下游发生的断流现象，导致河口严重淤积；不少中小河流由于城镇工业的超量排放污水已成为污水河，无法被利用。我国废水排放量持续上升，已由2007年556.85亿吨上升至2016年的711.10亿吨。工业废水是我国水源污染的主要来源之一。为治理工业废水，我国持续进行工业废水治理投资，2014年为1,152,472.73万元，2015年为1,184,138.30万元，2016年为1,082,395.00万元