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视频分析市场到2028年将飙升至226亿美元——由Avigilon(加拿大)、Axis Communications(瑞典)、Cisco(美国)主导

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来源: Benzinga.com发布时间: 2025/08/19 23:12:14 (北京时间)
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视频分析市场到2028年将飙升至226亿美元——由Avigilon(加拿大)、Axis Communications(瑞典)、Cisco(美国)主导

新闻要点

根据MarketsandMarkets™报告,全球视频分析市场预计将从2023年的83亿美元增长到2028年的226亿美元,复合年增长率(CAGR)达22.3%。市场增长的主要驱动力包括政府对公共安全投资的增加以及实时分析非结构化视频监控数据的需求。 然而,网络攻击和数据盗窃事件的增加,以及与闭路电视监控相关的政府法规构成了市场增长的制约因素。无人机视频分析和边缘技术的兴起则带来了新的市场机遇。在主要参与者方面,Avigilon(加拿大)、Axis Communications(瑞典)和Cisco(美国)是市场的领导者。 在技术类型方面,边缘计算将以最高复合年增长率增长,因其将视频分析嵌入摄像头本身,并受益于强大的内置芯片组。部署模式方面,云服务将以更高复合年增长率增长,尤其受到中小型企业的青睐,因为它提供了成本效益、灵活性和可扩展性,通过视频分析即服务(VAaaS)模式交付。 垂直领域方面,政府和国防部门在2023年占据最大的市场份额,该领域主要用于城市监控、边境安全、交通控制、人流管理、面部识别以及摄像头防篡改等,以应对犯罪和恐怖主义威胁,确保公共安全。

背景介绍

视频分析市场正经历显著增长,预计到2028年将达到226亿美元,年复合增长率为22.3%。这种增长主要得益于各国政府对公共安全投入的增加,以及对实时分析非结构化视频监控数据的迫切需求。然而,网络攻击和数据窃盗事件的增加,以及与闭路电视监控相关的政府法规构成了市场增长的制约因素。 技术方面,边缘计算和深度学习是重要的发展方向。边缘视频分析将分析能力嵌入摄像头本身,随着内置芯片的计算能力增强,其在实时事件警报、队列管理和热力图等方面的应用日益广泛。同时,云部署模式,特别是视频分析即服务(VAaaS),因其成本效益、灵活性和可扩展性,受到中小型企业的青睐。政府和国防部门是视频分析解决方案的最大市场,主要用于城市监控和边境安全,以应对恐怖袭击和犯罪威胁,提升公共区域的安全管理和执法效率。

深度 AI 洞察

在视频分析市场快速增长的背景下,现有巨头和新兴技术公司将如何重新定义竞争格局和潜在的并购机会? - 随着市场向226亿美元迈进,Avigilon、Axis Communications和Cisco等现有巨头将面临持续的创新压力,以保持其主导地位。它们可能会通过收购拥有先进边缘AI或深度学习技术的初创公司来巩固市场份额。 - 小型、专业的边缘AI和VAaaS提供商可能成为并购目标,因为它们提供了快速进入特定利基市场或获取关键技术的能力,这对于寻求多元化或技术升级的传统安防或IT公司具有吸引力。 - 市场整合趋势可能加速,导致少数几家拥有全面解决方案(从硬件到云服务)的公司占据主导,这可能对小型纯软件或纯硬件厂商构成挑战,迫使它们寻求合作或被收购。 考虑到美国总统特朗普政府对国家安全的持续强调,视频分析市场(尤其是政府和国防领域)将如何受到政策和预算分配的影响,并对相关公司产生哪些投资启示? - 特朗普政府将继续优先考虑国家安全和边境控制,这可能转化为政府和国防部门视频分析解决方案采购预算的持续增长。这为Avigilon、Cisco、Honeywell和IBM等在北美拥有强大业务的公司提供了稳定的收入流。 - 政策重点可能推动对特定技术(如面部识别、行为分析和无人机监控)的需求,尤其是在边境安全和城市监控方面。投资应关注那些在这些高优先级领域拥有成熟产品和解决方案的公司。 - 然而,与CCTV监控相关的政府法规,特别是隐私保护方面的法规,可能导致市场需求转向更注重隐私保护的匿名化或实时处理的边缘解决方案,从而降低大规模数据存储和传输的风险。 边缘计算和云部署模式的同步高增长,将如何影响整个视频监控生态系统的价值链,并为投资者创造哪些新的机会? - 边缘计算的崛起意味着更多的处理能力将下沉到设备端(摄像头),这将增加对高性能芯片组和智能传感器的需求。投资者可以关注提供这些核心组件的公司,而不仅仅是最终解决方案提供商。 - 云部署(VAaaS)的增长预示着运营支出(OPEX)模式的转变,中小型企业将更多地采用订阅服务而非一次性资本支出。这为软件即服务(SaaS)模式的云视频分析提供商创造了持续的、可预测的收入流。 - 整个价值链将从传统的硬件销售转向“服务+硬件”的混合模式。成功的公司将是那些能够无缝整合边缘处理能力与可扩展云服务,提供端到端解决方案的厂商,从而优化数据处理、存储和分析,并降低客户的总拥有成本。