监控芯片具备高度的系统复杂性和专业性。视频监控芯片的研发要掌握的核心技术包括ISP技术、AI技术、多模视频编码技术、高速电路技术、先进制程SoC设计技术等。此外，升级可极大程度上拓展视频监控芯片的功能范围、应用领域和场景，以及提升视频处理效果等，是未来发展的主要方向与趋势，具备AI底层技术的方可更顺利地研发核心技术、掌握发展主动权。以上核心技术均要专业研发团队长时间探索、研发和不断验证才能实现。
视频监控芯片为视频监控系统的核心，尤其在安防领域，其技术的先进性、运行的可靠性和稳定能力对视频监控系统而言意义重大。因此，下游客户在选择视频监控芯片供应商时极为谨慎，对新产品的导入控制很严格。客户通常会对市场上符合标准要求的多款产品的可靠性、稳定性、兼容性等做验证，从而挑选最合适的芯片方案。
智能安防芯片主要聚焦于智能网络视频监控系统。典型的智能网络视频监控系统方案如下图所示，该方案大致上可以分为前端和后端两个部分，前端为网络摄像机（IPC），后端为网络视频录像机（NVR）或混合视频录像机（XVR）。
IPC是智能网络视频监控系统的前端，包括一台或多台摄像机及其配套设备，用于完成图像、语音、报警和状态信息采集。镜头对光线进行聚焦，将光线聚集在图像传感器上，图像传感器将光信号转换为电信号，IPCSoC将从图像传感器收集到的信号通过内部的ISP模块处理，而后分别送到音视频编解码模块和音视频智能处理模块做处理。音视频智能处理模块处理的结果同时叠加经音视频编解码模块压缩后的音视频IP码流，以有线或无线的方式传输至NVR/XVR。NVR/XVR是视频监控系统的后端，NVR/XVR与音视频编解码器或IPC协同工作，可接入多路IPC，完成视频的录像、存储及转发功能。NVR一般与网络摄像机配套使用，相较于NVR，XVR可接入模拟或网络摄像机，实现DVR/NVR的灵活转换。
IPCSoC是IPC的核心组成部分，主要集成ISP技术和音视频编解码技术，通常由嵌入式处理器、ISP模块、音视频编解码模块、AI处理器、网络接口模块、安全加密模块和内存子系统等组成。ISP模块位于处理流程的最前端，其效率和效果将直接影响音视频智能处理算法的准确度以及编解码的图像质量和压缩效率。音视频编解码模块能提高压缩率，用较少带宽来实现网络传输和硬盘存储的性能。
IPCSoC产品主要面向专业安防、民用安防和家庭消费，提供从1080P到4K+全系列分辨率以及H.264/H.265等主流压缩编解码格式。在安防行业智能化的趋势下，通过在IPCSoC中嵌入自研AI处理器，使IPCSoC具备结构化处理数据、智能计算分析、辅助成像和图像识别等功能，促使视频监控设备从被动监控向主动识别过渡，能够提升感知精度、感测速度、减小传输过程中的噪音影响、降低传输和存储成本。产品可搭载视频检索、行为分析、人脸识别、车牌识别等准确识别技术，且可以应用于智慧交通，进行机动车、非机动车、行人一体化全结构数据识别与分析等。搭载自研AI处理器的IPCSoC产品可以依据客户不同的应用场景提供不同级别的AI算力，助力客户构建领先的智能安防产品。
NVR/XVRSoC是NVR/XVR的核心，为后端视频监控设备的核心芯片。NVR/XVRSoC用于接收来自IPC的数字码流、进行录像、存储及转发，显示至屏幕，后期回溯时可通过人脸、颜色、车牌、细节特征等检索出相关视频后进行回放。搭载边缘AI处理器的NVRSoC产品可实现图像识别，强化了后端设备计算分析功能，可支持64路IPC或32路模拟高清相机接入，支持各种主流智能分析算法，同时可支持SATAHDD、SDCard、eMMC、USB等多样化存储入口，基于深度学习的智能NVR/XVR设备和结构化服务器的中控系统可实现每秒数百张人脸图片的分析建模，能够为客户提供多种个性化选择。通过前端IPCSoC和后端NVR/XVRSoC的结合，为客户提供端到端的智能解决方案。
视频对讲芯片主要应用于视频会议。视频对讲芯片工作模式为将图像和声音进行采集处理并编码后通过USB或HDMI等接口传送至后端主机，主机将传送的信号进行应用处理并与云端对接。视频对讲芯片产品可以在一定程度上完成2M至16M分辨率的图像解决能力，通过3DNR等提升低照度场景图像采集效果；产品的USB接口兼容性高，能够有效实现Windows、LinuxAndroid、MAC等系统的兼容；产品关键功能包括低照度图像处理、低延时音视频处理输出、多麦克风阵列音频处理；内置自研AI处理器支持深度学习算法运算加速，客户可根据其特定需求在产品上研发符合定制化需求的产品。搭载自研AI处理器的视频对讲芯片可运行包括人脸识别、物品分类、手势识别等深度学习的各类算法，在会议场景实现人脸签到、语音自动翻译等功能。
智能车载芯片主要运用于车载视觉产品（行车记录仪、其他车载摄像头（倒车影像、辅助驾驶系统等））、运动相机等领域。车载视觉芯片是车载视觉产品最核心的部件，集成了ISP、编解码、存储等功能，用以采集数据图像和压缩数据。按照分辨率分类，车载视觉芯片可分为1080P以下和1080P及以上两类。目前车载视觉芯片可应用于卡片式记录仪、无屏记录仪、专车专用隐藏式记录仪、流媒体后视镜等行车记录仪产品及其他前装车载摄像头如倒车影像、辅助驾驶系统等。
车载视觉芯片最重要的包含1080P及以上的多种分辨率，覆盖200万至4K像素的产品需求，支持WIFI、4G、SATA、HDMI、USB、网口等多种类型接口，同时采用H.264/H.265视频编解码标准，可以在一定程度上完成高画质、低码流传输；产品实现Wifi互联，APP侧可以实时监控车载场景，保证有效视频取证并回放关键事件。
在传统产品的基础上，高端车载视觉芯片产品还集成了自研AI处理器，可运行多种车载应用算法，如辅助驾驶系统、DMS（防疲劳预警系统）、BSD（盲点监测系统）、TSR（交通标识识别）等。
高端车载视觉芯片搭载音视频智能模块，拥有独立操作与运行系统，集多元化功能为一体。视频智能模块方面，除传统驾驶辅助、倒车影像、行车记录及导航功能外，搭载AI处理器的座舱外摄像头可实现车道偏离预警、车辆防碰撞预警、侧方盲区监测、后方横穿障碍物检测、前方移动障碍物检测、标识牌识别、红绿灯提醒、AVM（全景影像系统）、环路视频拼接等功能，搭载AI处理器的座舱内摄像头可实现驾驶员疲劳检测、身份识别、乘客动作识别、遗留物检测等功能；音频智能模块方面，智能车载视觉产品集成了超高信噪比AD/DA，支持多路麦克风阵列、远距离及嘈杂环境的清晰拾音、关键词识别、异常声源报警及双向语音对讲下的回声抑制。
智能车载芯片同样运用于运动相机等便携式设备，对应芯片具备4K高清视频摄像、超长夜景曝光等功能，可通过HDR（高动态光照渲染图像）提高视觉动态范围，且能适应-40℃~85℃超宽温度范围。
集成电路是指利用特殊的制造和封装工艺，将晶体管电阻电容等元件及布线集成于一小块半导体晶片上的一组微型电子电路。集成电路行业是信息技术产业的核心，是支撑经济社会持续健康发展和保障国家安全的战略性、基础性和先导性产业。集成电路行业的发展与下游应用的发展密不可分。
21世纪以来，随着计算机、液晶电视、手机、平板电脑消费电子渗透率饱和，行业增长逐步放缓；但近年来随着AI、大数据、云计算物联网等新兴应用领域的快速崛起，全球集成电路行业逐渐恢复增长。
根据全球半导体贸易统计组织、Frost&Sullivan数据，2021年全球集成电路行业市场规模为4,629亿美元，2017-2021年复合增长率达7.8%。预计2021-2026年，全球集成电路行业将以8.6%的复合增长率进一步增长，至2026年达到7,007亿美元。
随着中国经济的加快速度进行发展，中国已成为全世界最大的集成电路消费市场，以及全球最具活力和发展前途的市场之一。近年来，随着消费电子、移动互联网、汽车电子工业控制医疗电子等市场需求的不断的提高，以及国家支持政策的不断推出，中国集成电路行业发展快速。根据中国半导体行业协会、Frost&Sullivan数据，2021年中国集成电路行业销售额为10,458.3亿元，2017-2021年复合增长率达17.9%。预计2021-2026年，中国集成电路行业将以15.5%的复合增长率增长，至2026年市场规模将达21,542.0亿元。
近年来，在国家的大力推动下，我国集成电路设计行业加快速度进行发展。根据中国半导体行业协会、Frost&Sullivan数据，2021年中国集成电路设计行业市场规模为4,519.0亿元，同比增长17.6%，2017-2021年的复合增长率为21.5%。集成电路设计行业在集成电路行业中的比例从2017年的38.3%上升到2021年的43.2%，比例稳步上升。预计2021-2026年，中国集成电路设计行业市场规模将以19.5%的复合增长率增长，至2026年增至11,033.2亿元，在中国集成电路行业市场规模的占比将达到51.2%。
人工智能是一种通过模拟人的智能而达到能以人类智能相似的方式做出一定的反应效果的新技术，属于计算机科学的分支领域。在人工智能技术的加持下，机器逐渐被赋予了类似人类的智慧（如视觉、听觉等感知能力和对获取信息的分析能力等），从而拓展了产品能力的边界，可处理和分析大量更为复杂的异构数据，辅助人们提高在日常生活或工作等场景中的效率。当前，人工智能已覆盖社会各层级的多方面需求，如安防领域的人脸识别、图像检测等分析需求，车载领域的无人驾驶、驾驶辅助等需求、工作领域的语音输入、自动翻译等提升工作效率的需求，以及日常生活中的照片美颜、智能修音等娱乐需求，极大程度上便利了人们的生活。
人工智能算法主流的两个技术阶段分别为―训练‖和―推理‖。其中，训练阶段主要是为了培养AI在复杂环境中处理问题的准确度（如图像识别、语音合成等），具体做法通常为给予人工智能的基层模型以大量的数据或素材对其参数进行配置及调整，最终在结果统计中获取各方较为均衡、识别率较高的一组参数值，形成最优的结果，从而完成整个训练过程。推理阶段为训练阶段完成后的下一阶段，此时人工智能模型已经建立完毕，需要产生对应的输出内容（如输出图像识别的结果），这一输入数据后的对应输出过程即为推理。虽然推理阶段的单个任务计算所需的算力不大，但一个复杂的数据处理需要多次运行训练完善后的模型进行结果输出，因此推理阶段的总计算量同样十分庞大。
当前，以―深度学习‖为代表的人工智能神经网络算法因其具有高效处理大量非结构化数据的能力而快速崛起，可对于文本、视频、图像、语音等进行深度分析。因此，对芯片等承载了算法的硬件设施也提出了更高的要求。传统的芯片（如CPUGPUDSPFPGA等）可通过灵活通用的指令集或可重构的硬件单元覆盖人工智能程序底层所需的基本运算操作，但因其自设计初衷并非为应用于AI领域，故在芯片架构、性能、能效等方面不能适应人工智能技术与应用的快速发展。为满足智能运算的需求，人工智能芯片应运而生。目前，除了ASIC等专用的芯片外，还会在CPU等传统芯片的基础上增加运算协处理器专门用于处理AI应用所需要的大并行矩阵计算，而CPU作为核心逻辑处理器，将会统一进行任务调度。
人工智能芯片主要使用在于智能安防、汽车电子、移动互联网及物联网等领域，具有视频分析、语义理解、场景检测等功能。人工智能芯片本身处于整个链条的中部，需同时为算法和应用提供高效的支持，针对不同应用场景，人工智能芯片还应具备对主流AI算法框架的兼容性、可编程性、可拓展性、低功耗性、体积及造价符合产品需求等适配能力。
人工智能芯片已在边缘侧和终端大范围的应用，主要承载了本地实时响应的推理任务，需要独立达成目标涵盖、数据收集、环境感知、人机交互以及部分推理决策控制等功能。在终端设备中，由于面积、功耗成本等条件限制，人工智能芯片需要以IP形式被整合进SoC系统级芯片，主要实现终端对计算力要求不高的AI推断任务。在边缘计算场景，人工智能芯片主要承担推断任务，通过将终端设备上的传感器（麦克风阵列、摄像头等）收集的数据代入训练好的模型推理得出推断结果。由于边缘侧场景多种多样、各不相同，对于计算硬件的考量也不完全一样，芯片可以是IPinSoC，也可以是边缘服务器，对于算力和能耗等性能需求也有大有小。因此应用于边缘侧的计算芯片需要针对特殊场景进行针对性设计以实现最优的解决方案。
边缘侧人工智能芯片业已应用到多个领域，能够最终靠算法在SoC上运行或者在局部元器件上运用协处理器运行。目前安防是边缘侧人工智能首先落地的应用领域，也是当前最主要的应用领域。未来人工智能芯片基于其在视频内容特征提取、内容理解方面的天然优势，视频分析、语音识别、语义理解等功能将随着行业内技术的逐步深入变得更加强大，下游应用围绕音视频处理的泛应用场景将依次落地，为行业带来变革并进一步促进市场规模的增长。
人工智能一直是行业内全力发展的核心技术之一，慢慢的变多的公司将AI应用于其终端产品中以提升产品性能或拓展应用领域，这一趋势带动了人工智能芯片行业的快速增长。同时，深度学习、大数据、摩尔定律迭代算力等驱动人工智能发展的主要因素都在近年来快速崛起，人工智能芯片将迎来长时间的高需求期。根据Frost&Sullivan数据，2021年全球人工智能芯片市场规模为255亿美元。预计2021-2026年，全球人工智能芯片市场规模将以29.3%的复合增长率增长，2026年达到920亿美元。
中国在经历了移动互联网的追赶之后，正在成为一个重要的数据大国，有利于推动人工智能技术的发展。此外，中国政府正通过《中国制造2025》、―数字中国‖等政策推动中国产业的信息化和智能化升级转型，这将为人工智能芯片的发展提供更多实际应用场景。根据Frost&Sullivan数据，2021年中国人工智能芯片市场规模为251亿元。预计2021-2026年，中国人工智能芯片市场规模将以42.4%的复合增长率增长，2026年达到1,470亿元。
经过多年的发展和迭代，摄像机已形成了成熟稳定的架构。典型的摄像机主要由镜头、图像传感器、视频监控芯片、PHY、存储器、电源芯片等组成。其中，镜头对光线进行聚焦，将光线聚集在图像传感器上，图像传感器将光信号转换为电信号，视频监控芯片则对信号进行处理和压缩，视频监控芯片决定了图像信号的质量和传递效率。传统监控只能依靠云端的智能处理和分析，对数据传输、云端运算存储都造成了较大压力，同时实时性得不到保障。目前，AI技术作为全新的技术变革要素进入成像产业领域。移动智能设备和IoT设备中，对于图像的处理和计算在―查看‖功能之外更要实现―分析‖功能。因此，图像硬件厂商更多地在硬件系统中加入支持AI算法特别是深度学习的软件集成，更多的视频监控芯片开始搭载AI运算功能，以对图像信号进行深度智能化分析处理，同时有助于降低监控系统带宽、存储成本。目前，摄像机被广泛应用于智能安防、视频对讲、智能车载等领域。针对不同的应用场景，摄像机的结构和使用的视频监控芯片亦有所不同。未来，高清视频在各个领域的应用将越来越广，形成海量复杂的视频数据，从而带动AI技术、ISP技术、视频编解码技术等逐步迭代和更新，并进一步推动摄像机及视频监控芯片的升级。
摄像机最主要的应用场景之一为安防监控。在―平安城市‖、―智慧城市‖和―平安乡村‖等政策的推动下，公安、交通、金融、政府和企业大力配合实施安防工程，城市安防监控市场持续更新迭代。2015年后政府安防计划工作重点从城市中心区域向下沉区域渗透，包括一二线城市未覆盖区域以及三四线城市县级地区，乡镇和农村的安防监控市场从无到有释放出大量空间。
2021年中国安防产业市场规模达到9,514亿元，视频监控在保障社会稳定和公共财产安全的刚需下将成为安防行业的主要产品。
安防监控系统主要由前端和后端两部分组成。其中，前端部分使用的设备主要为网络摄像机，主要由镜头、传感器和视频监控芯片组成，可对影像进行记录和压缩并形成相应的信号，配备了AI模块的视频监控芯片还具备智能运算的能力，可对前端设备收集到的数据进行结构化处理，从而实现智能分析和处理；后端部分使用的设备主要为网络视频录像机等存储设备，可对前端设备记录的视频信号进行录像、存储和转发，配备了AI模块的后端设备还可对收集到的数据进行智能运算，从而实现图像识别等功能。
安防监控先后经历了模拟化、网络化、高清化等三个阶段。在模拟化阶段，模拟视频监控系统的架构是由前端模拟摄像机和后端数字视频录像机组成，传输信号为模拟信号，基本职能为实现本地监控；在网络化阶段，网络摄像机在模拟摄像机的基础上集成了视频压缩和网络传输处理模块，同时较模拟摄像机具备更高的清晰度。网络摄像机的出现使得视频监控从仅限于本地监控发展成远程监控；在高清化阶段，高清摄像机采用先进的感光器件，使得图像清晰度和质量更高、场景覆盖范围更广。
目前，安防监控行业迎来了智能化升级阶段，通过嵌入AI芯片或在视频监控芯片中嵌入AI模块，使得摄像机可对视频数据进行结构化处理、智能计算分析和图像识别，促使视频监控设备从被动监控向主动识别过渡。智能化趋势将推动视频监控应用于多元化行业，从而促进视频监控行业快速发展。安防监控各个阶段使用的前后端设备及其阶段特点如下所示：
每一次视频技术的改革创新都驱动着安防监控行业的进一步发展。随着全球政治和经济的发展，社会和私人的安防意识和需求愈加强烈，叠加安防产业的迭代升级，全球安防监控行业进入快速上升周期。同时，安防监控行业正处于智能化的拐点，市场加速放量。发达城市虽然安防基础设施趋于完善、市场本身增量不足，但在人工智能的赋能下，智能监控产品的迭代更新将成为安防监控行业在全球发达城市的主要增长点；此外，中国二线及以下城市和亚太地区存量市场较大，安防监控产品渗透率低，与欧美发达国家相比仍有较大提升空间。未来随着民众安全意识的加强及海外建设的逐步完善，全球安防监控市场规模将持续上涨。
根据Frost&Sullivan数据，2021年全球安防视频监控设备市场规模为220亿美元，2017-2021年复合增长率为6.9%。在技术迭代升级、安防监控设备市场下沉的大趋势下，预计2021-2026年，全球安防视频监控设备市场规模将以6.3%的复合增长率增长，2026年达到299亿美元。
IPCSoC是安防监控前端设备中的重要组成部分。从视频监控系统进入网络化阶段以来，IPC成为了主流的前端设备，IPCSoC也成为了主流的前端设备视频监控芯片。在新一轮智能化升级中，IPCSoC与AI模块相辅相成，共同实现了图像识别、结构化分析等复杂的功能，给视频监控行业带来了变革。2020年，受国际贸易摩擦和宏观环境影响，IPCSoC销售额出现下滑。2021年全球IPCSoC市场环比改善，市场规模为6.3亿美元，2017-2021年复合增长率为10.3%。IPCSoC市场未来将伴随技术不断成熟和应用场景的持续渗透将保持高速增长，预计2021-2026年，全球IPCSoC市场规模将以11.5%的复合增长率增长，2026年达到10.9亿美元。
NVRSoC是安防监控后端设备中的重要组成部分。随着IP网络的快速发展，视频监控行业在全球范围内也逐渐进入了网络化/高清化时代，NVR将逐步实现对DVR的替代。2020年和2021年，受国际贸易摩擦和宏观环境影响，NVRSoC销售额均出现一定程度下滑。2021年全球NVRSoC市场规模达到0.85亿美元。在全球安防监控市场规模持续增长及行业智能化升级的趋势下，预计2021-2026年，全球NVRSoC市场规模将以7.7%的复合增长率增长，2026年达到1.24亿美元。
摄像头还被广泛应用于消费等领域。以视频会议系统为例，其主要由终端设备、本地设施及软件、服务等三部分构成，其中终端设备主要可分为USB视频会议摄像头和专用视频会议设备，USB视频会议摄像头采集会场视频数据，并传输给专用视频会议设备，从而实现视频数据的传输交换。视频监控芯片是USB视频会议摄像头和专用视频会议设备中的重要组成部分，在图像初始采集后，视频数据往往存在大量冗余信息，不利于网络传输、存储和处理，视频监控芯片中的视频编解码技术可缩小占用的带宽，提升视频传输效率。
随着AI、5G、大数据、物联网等技术的不断成熟，催生了众多新兴的消费级应用场景，例如人脸识别验证、视频会议、智能显示、智能家居、便携式设备等。摄像机作为重要的感知和信息获取设备，将被大规模地应用在上述消费应用场景。
在人脸识别验证领域，随着人脸识别支付、人脸门禁、人脸考勤等AI应用场景逐步成熟，人脸识别验证摄像机渗透率逐步提高；在视频会议领域，受外部环境变化的影响，远程办公模式逐步被认可及使用，视频会议产品迎来爆发式增长；在智能显示领域，随着车载显示、楼宇对讲显示、工业人机接口等应用场景智能化程度提高，摄像头在智能显示场景将有较大发展空间；在智能家居领域，随着家用监控摄像头、扫地机器人等消费电子产品逐步融入家庭场景，摄像头在家庭场景的需求不断上升；在便携式设备领域，随着运动相机、无人机、VR/AR等智能设备的兴起，摄像机的渗透率将不断提高。
以AIoT（人工智能物联网）应用为例，下游智能家居、智慧城市、智能工业等物联网应用需求的释放使人工智能物联网设备市场增长力强劲。根据Frost&Sullivan数据，全球AIoT市场规模从2017年的159亿美元增长至2021年的319亿美元，复合增长率为19.0%。AIoT因具备智能终端感知和分析能力可加速渗透至家庭居住场景、城市建设及工业管理等领域，预计2021-2026年，全球AIoT市场规模将以12.6%的复合增长率增长，2026年达到578亿美元。上述AIoT市场规模的高速增长将进一步推动视频监控芯片市场规模的增长。
受外部环境变化影响，在线会议在全球成为主要趋势之一，推动全球视频会议市场规模持续增长。根据Frost&Sullivan数据，全球视频会议市场规模在2021年达到89亿美元，预计整体市场规模将在2026年达到192亿美元，年复合增长率为16.6%。根据Frost&Sullivan数据，2021年全球USB视频会议摄像头芯片市场规模为1.09亿美元，2017-2021年复合增长率为52.8%。未来预计USB视频会议摄像头芯片市场规模逐渐饱和，2026年市场规模约为1.20亿美元。
除安防与视频对讲领域外，摄像头还广泛应用于汽车领域。车载摄像头是指安装在汽车上以实现各种功能的光学镜头，主要应用于行车记录仪、倒车影像和360度全景摄像等场景，为车载摄像机的主要部件。以行车记录仪为例，其核心架构包含图像传感器、视频监控芯片和镜头。其中视频监控芯片负责图像采集和数据压缩，直接影响行车记录仪的成像清晰度和质量稳定性，是行车记录仪最核心的部分。2019年7月，交运部发布的《数字交通发展规划纲要》中，提出要推动载运工具、作业装备智能化；鼓励具备多维感知、高精度定位、智能网联功能的终端设备应用，提升载运工具远程监测、故障诊断、风险预警、优化控制等能力。此外，《数字交通发展规划纲要》对智能车载摄像头提出了更高的要求。在AI技术的赋能下，车载摄像头芯片算力提升，可高效处理海量异构数据，实现车载场景的智能化。
以行车记录仪为例，在AI技术逐步赋能车载摄像头芯片的趋势下，智能行车记录仪是未来车载摄像市场的主要智能化应用，其拥有独立操作与运行系统，是集多元化功能为一体的智能高端车载设备，涵盖ADAS、倒车影像、行车记录、智能导航等核心功能。
车载摄像头市场经历了从单摄像头到多摄像头、普通摄像头到智能化摄像头的发展历程。在传统汽车领域，摄像头主要应用在行车记录仪、倒车影像等场景，且只具备摄像和存储功能。在ADAS和自动驾驶快速发展的驱动下，车载摄像头的使用数量和功能都发生了重大变化。根据ADAS功能的需求，摄像头的安装位置有所不同，分为座舱外摄像头与座舱内摄像头。
座舱外摄像头主要包括前视摄像头、后视摄像头、侧视摄像头、环视摄像头等，除传统摄像功能外，还包括车道偏离预警、车辆防碰撞预警、侧方盲区监测、后方横穿障碍物检测、前方移动障碍物检测、标识牌识别、红绿灯提醒、AVM、环路视频拼接等功能；座舱内摄像头具备疲劳检测、驾驶员身份识别、乘客动作识别、遗留物检测等功能。达到L3自动驾驶水平的ADAS系统至少需要10个以上摄像头，而L5自动驾驶水平所需摄像头数量更高，这将为车载摄像头市场带来巨大的市场空间。
车载摄像头市场主要可划分为前装、准前装和后装市场。前装与后装市场产品的主要区别在于，在前装和准前装市场中，产品购买者主要为汽车厂商，其更关注产品的可靠性和稳定性，导入和验证周期较长，技术迭代较慢；而在后装市场中，产品购买者主要为汽车车主，其更关注产品的功能丰富程度和创新性，对产品的技术指标有着更高的要求，技术迭代较快。
当前，国家和企业对乘车安全愈加重视，多项针对汽车前装产品的国标和要求逐步出台，多地要求乘用车在出厂前需配备行车记录仪等产品。这一趋势将带动汽车前装和准前装市场的快速发展并使整个车载市场重心由后装向前装市场转移。车载摄像头前装和准前装市场在政策的驱动下加速放量，市场正在从后装市场逐步向前装市场转移。
根据Frost&Sullivan数据，2021年单车前装搭载摄像头数量为1.3个，未来，随着自动驾驶ADAS系统的普遍应用，预计2026年单车前装搭载摄像头将增长至2.7个。
车载摄像头可应用于乘用车及商用车领域。相较于乘用车，商用车对于车载摄像头产品的性能提出了更高的要求，国家政策对于重型卡车、轻型卡车及渣土车等车型的车载摄像头要求逐步明确，促进商用车车载摄像头技术的变革及市场规模的扩张。
商用车对视频处理的路数要求较高，需同时接入多个摄像头进行录制，每一路均需进行录像存储及录像分析。这一趋势将带动商用车市场的高清化、高端化、智能化、多路数化。
近年来，ADAS技术的逐渐成熟，推动了单车搭载摄像头数量的大幅提升，全球车载摄像头市场规模增速乐观。首先，ADAS的技术含量越来越高，对摄像头的质量和数量的要求都随之增加；其次，车载芯片的算力得到提升，一颗芯片可以支持多颗的摄像头同步运转，目前摄像头正在从单目向双目转变，从而测距的精准度将得到加强，对芯片性能要求进一步提高；另一方面，车载摄像头需要与整车上各个单元精准联动，因而对于算力的要求亦持续提升。根据Frost&Sullivan数据，2021年全球车载摄像头市场规模为143.6亿美元，2017-2021年复合增长率为13.9%。预计2021-2026年，全球车载摄像头规模将以10.3%的复合增长率增长，2026年达到234.1亿美元。
随着全球汽车产量的稳步提升，以及智能驾驶市场的兴起，下游车载摄像头需求持续上升，同时对车载摄像头芯片的编解码能力、图像处理能力以及AI应用提出了更高的要求，带动全球车载摄像头芯片往高清化、高端化、智能化、多路数化演进，市场规模持续增长。全球车载摄像头芯片市场规模从2017年的7.4亿美元增长至2021年的22.8亿美元，复合增长率为32.6%。在ADAS、自动驾驶等快速发展的驱动下，单车配置的前装摄像头数量将逐步增长，促进全球车载摄像头芯片市场规模进一步扩大，预计2021-2026年，全球车载摄像头芯片规模将以31.0%的复合增长率增长，2026年达到87.9亿美元。
行车记录仪是车载摄像产品的重要细分领域，逐渐朝智能化方向发展。在行车记录仪芯片方面，根据Frost&Sullivan数据，2021年中国行车记录仪芯片市场规模为7.1亿元，2017-2021年复合增长率为20.2%。预计2021-2026年，中国行车记录仪芯片市场规模将以11.4%的复合增长率增长，2026年达到12.2亿元。
中国视频监控芯片市场需求全球领先，ToB和ToC端的应用场景广阔，近年来市场呈爆发态势。随着AI场景化持续落地，单摄技术已无法满足兼顾细节分析以及多目标轨迹关联等各类智能需求，由场景定义的多摄像头技术将成为趋势。多摄像头技术可兼顾不同视角、不同参数、不同功能的需求，在边缘节点端聚合多种专为复杂场景设计的深度学习算法，形成多场景数据融合分析能力。技术的升级将使处理海量视频数据更加高效，对行业产生变革性的影响，推动下游多种新兴应用场景的滋生和发展。
在平安城市、智慧城市和平安乡村等政策的推动下，公安、交通、金融、政府和企业大力配合实施安防工程，城市安防监控市场持续更新迭代。2015年后政府安防计划工作重点从城市中心区域向下沉区域渗透，包括一二线城市未覆盖区域以及三四线城市县级地区，乡镇和农村的安防监控市场从无到有释放出大量空间。视频监控在保障社会稳定和公共财产安全的刚需下将成为安防行业的主要产品；除了传统的安防监控市场之外，下游伴随视频监控智能化及其特征提取、内容理解方面的优势，涌现出视频会议、车载摄像等一系列新兴消费类应用市场。视频会议在外部环境变化的影响下广泛地被各类用户使用，视频会议产品迎来爆发式增长，发展前景乐观；车载摄像方面，在ADAS和自动驾驶快速发展的趋势下，车载摄像头的使用数量大幅提升，其功能要求亦大幅提高。同时，多项针对汽车前装产品的国标和要求的出台亦驱动车载摄像头加速放量。
未来，一方面传统的安防监控市场的设备渗透率依然存在提升空间，同时伴随存量市场设备的高清化、智能化迭代更新，视频监控芯片增长可期；另一方面新兴的消费类应用市场需求日益旺盛，在视频会议、车载摄像等市场迅速增加的驱动下，上游视频监控芯片市场规模将同步增长。
2、5G时代视频监控行业迎来重大发展机遇2019年起全球逐步进入5G时代。5G技术的变革除了具有网络广覆盖、低延时、大宽带等特点外，也将快速升级物联网、车联网、工业互联网等平台。计算芯片和连接能力正在源源不断地内嵌在任何可以通电的设备上，带来了设备形态的变化、设备数量需求的提升、配套软件的升级、配套硬件的换代等激变的市场格局。万物互联和万物智能的市场环境正在加速到来。5G在与AI的结合中通过AIoT硬件渗透至更广泛的应用中，同时还将改变传统储存和计算的模式，无线传输速度将大幅提升，数据传输延时将显著降低，视频清晰度将大幅提高，此前大量难以实现的功能将快速迭代并落地。在此背景下，硬件设备需要拥有更高的数据处理能力、承载更多的数据，这极大程度地促进了硬件设备的升级与数量的扩容，从而推动上游芯片需求量的快速增长，使视频监控芯片行业蓬勃发展。
视觉感知在学习、生产和各种知识传承中占据了主要作用。近年来视频技术在不断地发展，消费者越来越重视视觉体验，对清晰度的要求逐步提高，分辨率从576i提升至目前的4K，正在向8K演进。视频监控芯片作为视频技术的核心元器件在中国的发展伴随视频行业的技术变革经历了多段时期，从最早的模拟化演变至网络化，至目前的高清化，未来视频监控芯片将进一步向智能化迈进。在智能化的趋势下，视频监控芯片与AI技术相结合，从而可以更加高效地处理大量非结构化的数据，使芯片对视频内容的理解更加透彻，实现视频的结构化处理，具备图像检测、人脸识别、车载影像、场景识别等功能，从而帮助传统视频监控实现从―看得清‖到―看得懂‖、―看得快‖，实现从―事后查找‖到―事前预防决策‖、―事中报警‖的智能化。
图像处理主要包括图像去噪、图像增强、自动曝光控制、自动增益控制、自动色彩校正、祛除坏点等功能。当前视频监控芯片受到供给与需求的双层驱动。一方面，图像处理作为视频领域最为核心的技术之一，行业内主要竞争者均持续投入大量研发资金进行技术的迭代更新；另一方面，终端产品所支持的图像画质逐步提升，致使片源图像质量需要同步提升以适配终端产品的需求，最终传导至视频监控芯片，对其图像处理质量及能力提出更高要求。
近年来，在算法、数据和算力的三重驱动下，人工智能的功能越来越贴近社会中的主流需求，智能分析整合、人脸识别、大数据分析等智能视频技术蓬勃发展，越来越多地被应用于实地场景，如在智能安防、视频对讲、智能车载等领域中得到普及推广。目前，结合AI技术的视频监控芯片在技术上已突破填充率低、分辨率低和信号干扰严重的难题。随着5G商用、高清4K时代的到来，视频处理信息量将迎来爆发式增长。AI技术升级可极大程度上帮助视频监控芯片提升视频信息处理效率、加快各模块之间的传输速度等，是未来发展的主要方向与趋势。
人工智能产品迭代发展亟需AI底层技术的支持，AI底层技术包括AI计算芯片、开源深度学习框架/平台、AI基础理论机器相关模型算法等。AI底层技术对硬件的发展形成了底层制约，国外大型科技企业也正在为AI基础架构设置生态门槛。因此在该大环境下，具备AI底层技术的公司方可更顺利地研发核心技术、掌握发展主动权。
在大多数系统中，视频采集处理与视频存储二者分布在物理分离的系统中，信息传输成本较高。压缩视频具有节省传输带宽、储存更多内容等优势，是各类终端视频产品的必备功能。当前市场正在由高清化向超清化逐步迈进，对分辨率、色彩空间、帧率、色彩编码的要求不断提高，同时不同格式码流的需求也成为标准配置。更高的图像显示性能指标要求高清视频监控芯片具备更好的视频压缩能力，同时，配套的编解码能力也需同步提升从而达到最佳的显示图像效果。
在行业内主要竞争对手包括境外知名厂商及境内头部厂商。境外厂商中主要竞争对手包括安霸、联咏科技等；境内厂商主要包括华为海思、富瀚微、北京君正、寒武纪瑞芯微、国科微等。
目前全球IPCSoC市场呈现高度集中状态，星宸科技、富瀚微、北京君正、联咏科技、安霸、华为海思等公司为IPCSoC市场的主要厂商。根据Frost&Sullivan数据，以出货量口径计算，2021年全球市场份额排名前五的供应商合计占据了85.5%的市场份额，星宸科技以36.5%的市场份额排名全球第一。
目前全球NVRSoC市场呈现高度集中状态，星宸科技、富瀚微、华为海思、联咏科技等公司为NVRSoC市场的主要厂商。根据Frost&Sullivan数据，以出货量口径计算，2021年全球市场份额排名前四的供应商合计占据了97.7%的市场份额，星宸科技以38.7%的市场份额排名全球第一。
得益于线上用户数增长、消费需求多样化和技术快速进步，消费摄像机渗透率逐步提高。同时，视频会议在外部环境变化的影响下迎来了爆发增长。根据Frost&Sullivan数据，以出货量口径计算，2021年全球USB视频会议摄像头芯片市场中，星宸科技占据领先地位，市占率达到51.8%，领先于联咏科技、华为海思和凌阳科技。
当前智能车载领域的行车记录仪芯片市场参与竞争的芯片厂商数量较多，但头部格局较稳定，中国行车记录仪芯片市场由凌通科技、星宸科技、联咏科技、杰理科技等主导。根据Frost&Sullivan数据，以出货量口径计算，凌通科技、星宸科技、联咏科技和杰理科技2021年中国市场市占率分别为25.0%、24.0%、16.0%和15.0%，合计达到80.0%，
华为海思成立于2004年10月，前身是创建于1991年的华为集成电路设计中心。华为海思总部位于深圳，在北京、上海、美国硅谷和瑞典设有设计分部，主要业务包括消费电子、通信等领域的芯片及解决方案，已推出网络监控芯片及解决方案、可视电话芯片及解决方案、DVB芯片及解决方案和IPTV芯片及解决方案。
安霸成立于2004年，于2012年10月在美国纳斯达克上市，是一家专注于低功耗、超高清视频解压缩和机器视觉图像处理的SoC芯片设计公司，产品大范围的应用于国内外各种高清和超高清摄像头。截至2022年1月31日，安霸的总资产为6.58亿美元，净资产为5.47亿美元；2021/2022财年安霸实现营业收入为3.32亿美元，实现归属普通股东净利润为-0.26亿美元。
联咏科技成立于1997年，于2001年4月在中国台湾证券交易所上市，是一家以显示器技术及影像处理技术为主轴的IC设计公司，产品含括平面显示器驱动晶片、视讯及电视控制晶片、数位广播控制晶片、影像控制晶片、光储存多媒体晶片等。截至2022年12月31日，联咏科技的总资产为225.67亿元，净资产为147.17亿元；2022年度联咏科技实现营业收入为246.79亿元，实现归属普通股东净利润为62.78亿元。
富瀚微成立于2004年，于2017年2月在深圳创业板上市，专注于视频监控芯片及解决方案，向客户提供高性能视频编解码SoC和图像信号处理器芯片，满足高速增长的数字视频监控市场对视频编解码和图像信号处理芯片的需求。截至2022年12月31日，富瀚微的总资产为34.48亿元，净资产为25.09亿元；2022年度富瀚微实现营业收入为21.11亿元，实现归属母公司股东的净利润为3.98亿元。
北京君正成立于2005年，于2011年5月在深交所创业板上市，专注于微处理器芯片、智能视频芯片等ASIC芯片产品及整体解决方案。北京君正的微处理器产品线主要应用于生物识别、二维码识别、商业设备、智能家居、智能穿戴、教育电子及其他物联网相关领域，智能视频产品线主要应用于安防监控、智能门铃、人脸识别设备等领域。截至2022年12月31日，北京君正的总资产为124.22亿元，净资产为112.59亿元；2022年度北京君正实现营业收入为54.12亿元，实现归属母公司股东的净利润为7.89亿元。
寒武纪成立于2016年，于2020年7月在上交所科创板上市，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片，其主要产品包括终端智能处理器IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡以及与上述产品配套的基础系统软件平台。截至2022年12月31日，寒武纪的总资产为57.70亿元，净资产为49.40亿元；2022年度寒武纪实现营业收入为7.29亿元，实现归属母公司股东的净利润为-12.57亿元。
瑞芯微成立于2001年，于2020年2月在上交所主板上市，瑞芯微是一家专注于智能应用处理器芯片、电源管理芯片及其他芯片的集成电路设计公司，主要致力于大规模集成电路及应用方案的设计、开发和销售，为客户提供芯片、算法等完整参考解决方案。公司产品涵盖智能应用处理器芯片、电源管理芯片、接口转换芯片、无线连接芯片及与自研芯片相关的组合器件等。截至2022年12月31日，瑞芯微的总资产为33.70亿元，净资产为29.20亿元；2022年度瑞芯微实现营业收入为20.30亿元，实现归属母公司股东的净利润为2.97亿元。
国科微成立于2008年，于2017年7月在深交所创业板上市，其主营产品包括高端固态存储主控芯片及相关产品、H.264/H.265高清安防芯片、直播卫星高清解码芯片、智能4K解码芯片、北斗导航定位芯片等一系列拥有核心自主知识产权的芯片等。主要应用于固态硬盘产品相关拓展领域、高清IPCamera产品、卫星智能机顶盒、有线智能机顶盒、IPTV、OTT机顶盒以及车载定位与导航、可穿戴设备等对导航/定位有需求的领域。截至2022年12月31日，国科微的总资产为84.90亿元，净资产为39.96亿元；2022年度国科微实现营业收入为36.05亿元，实现归属母公司股东的净利润为1.52亿元。
在全球集成电路产业的发展历史中，价值链的迁移和分工的逐步细化是行业的大趋势。全球半导体行业沿美国、日本、韩国、中国台湾、中国大陆的方向逐步转移。20世纪70年代开始，半导体产业首次由美国向日本进行转移。
十年后，半导体产业再次转移，由日本转向韩国与中国台湾。当前，中国大陆正在迎接半导体产业的第三次转移，在前期的积累下，中国已经为此次的产业链转移打好了夯实的基础。
得益于中国的人口红利，台积电、联电等多家境外大型半导体企业纷纷在中国大陆建厂，境内晶圆代工厂中芯国际、华虹半导体也在多地逐步扩张产能。同时，本土集成电路设计企业在国家政策与产业链配套日益完善的促进下，技术日益精进，晶圆制造工艺逐步改进，境内封测企业技术水平达到国际先进水平，境内也已出现多家在全球享有声誉的设计厂商。整体来看，中国已经具备承接半导体产业第三次转移的技术实力，在良好的市场环境下，势必将为更多半导体企业带来巨大的发展契机。
2014年国务院印发了《国家集成电路产业发展推进纲要》，提出到2020年，集成电路产业与国际先进水平差距逐步缩小，企业可持续发展能力大幅增强的发展目标，自此集成电路产业发展被上升为国家战略；2016年，国务院印发了《关于―十三五‖国家战略性新兴产业发展规划的通知》，提出启动集成电路重大生产力布局规划工程，实施一批带动作用强的项目，推动产业能力实现快速跃升。加快关键产品设计开发能力和应用水平，推动封装测试、关键装备和材料等产业加快速度进行发展等目标；2019年，财政部、税务部等十三部联合印发《制造业设计能力提升专项行动计划（2019-2022年）》，提出在电子信息领域，大力发展集成电路设计、大型计算设备设计、个人计算机及智能终端设计、人工智能时尚创意设计、VR/AR设备、仿真模拟系统设计等，加码半导体产业发展；2019年，工业和信息化部、国家广播电视总局、中央广播电视总台联合印发《超高清视频产业发展行动计划（2019-2022年）》，提出加快推进超高清监控摄像机等的研发量产。推进安防监控系统的升级改造，支持发展基于超高清视频的人脸识别、行为识别、目标分类等人工智能算法，提升监控范围、识别效率及准确率，打造一批智能超高清安防监控应用试点。2020年，国务院印发《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》的通知，旨在进一步优化集成电路产业和软件产业发展环境，深化产业国际合作，提升产业创新能力和发展质量。
近年来，国家和各级地方政府不断通过产业政策、税收优惠政策、成立产业基金等方式支持人工智能和集成电路产业发展，有望带动行业技术水平和市场需求不断提升。
视频监控芯片拥有广泛的下游市场应用，主要包括智能安防、视频对讲、智能车载等。随着人工智能、5G、物联网等终端应用趋势的不断演进，下游市场产品技术提升，客户对产品的需求愈加旺盛，下游应用领域的繁荣也推动了上游半导体与集成电路设计市场的稳步发展。未来，伴随传统的终端应用在产品变革的背景下需求量持续增加，新兴的消费类应用市场需求日益旺盛，人工智能、5G、视频会议等终端市场快速崛起等有利因素，视频监控芯片行业需求将持续快速地增长。
