安信證券：安防智能化大潮下 三類企業將會受益

天眼時代 智識萬物——人工智慧行業應用系列報告之三

安信證券 胡又文團隊

摘要

深度學習算法解決了長期困擾安防智能化的問題——海量視頻監控數據與人力分析瓶頸之間的矛盾。

深度學習促使識別準確率空前提高，深度學習直接建立了從數據到目標模型的映射，不再需要人工選擇或創建特徵集來描述目標。

安防智能化產品功能的四大方向：1、人體分析（人臉識別、人體特徵提取技術）；2、車輛分析（車輛識別技術、車輛特徵提取技術）；3、行為分析（目標跟蹤檢測技術、異常行為分析技術）；4、圖像分析（視頻質量診斷技術、視頻摘要分析技術）。

智能前置會受硬體計算資源限制，只能運行相對簡單的、對實時性要求很高的算法，但算法升級、運維較難；後端智能分析（如智能分析伺服器）通常可以根據需求配置足夠強大的硬體資源，能夠運行更複雜的、允許有一定延時的算法，二者將長期同時存在。

晶片是決定安防智能化進度核心要素。

深度學習要求安防智能化產品需要空前的硬體計算資源，目前英偉達GPU主要應用在後端產品，前端仍然受到功耗、價格等因素制約。

前端產品晶片目前有兩種解決方案，一是採用較為通用的視覺處理器，如movidius、英偉達的Jetson系列晶片，通用性較好，能夠運行各類神經網絡算法，但價格相對較高，主要針對高端市場。

二是將較為通用的智能識別類算法直接固化為IP，嵌入到視頻監控SOC晶片中，優點是因為是專用晶片（ASIC），量產後功耗、價格等都極具優勢，但功能拓展性有限。

安防智能化給產業格局帶來四大影響：1、行業集中度空前提升；2、智能化將是後端帶動前端的過程；3、將加速安防廠商向運營模式轉變；4、龍頭公司將不再局限於安防行業，將AI能力向多領域橫向複製。

根據我們測算，2017-2021年國內智能安防產品市場空間將從166億元增長至2094億元，智能產品占整個安防產品市場比例將從14.75％提升至69.1％。

投資建議：安防智能化大潮下，三類企業將會受益：1、上游晶片與算法企業將走向融合；2、海康威視和大華股份兩大安防龍頭企業將是安防智能化紅利的最大受益者；3、二線安防企業將受益行業准入門檻的提升。

我們重點推薦海康威視、大華股份、東方網力、蘇州科達、熙菱信息、神思電子，建議關注富瀚微。

風險提示：安防智能化市場拓展不及預期；競爭加劇導致毛利率下滑。

1.智能化並非安防行業的新邏輯，為何現在走向成熟？

1.1. 智能化並非安防行業的新邏輯

安防智能化並非新邏輯，而是行業長期存在的客觀需求，實際上海康、大華等行業龍頭從2006年就開始布局智能安防產品：

安防行業對智能化需求的根本推動力：海量視頻監控數據與人力分析瓶頸之間的矛盾。

根據美國信息服務社的數字，截至2015年末全球已安裝了超過2.45億個視頻監控攝像頭，目前我國已安裝的監控攝像頭也已超過3000萬個，而同時全球和國內監控攝像頭銷售市場仍在逐年擴張，每年僅僅我國就將產生數萬PB（PetaByte）的數據量。

而若均使用人工來處理視頻數據，例如發生某刑事案件，一個辦案人員按正常速度看完100路24小時所有視頻資料就需要2400小時，即100天，同時還需要考慮人工容易疲勞，無法長時間集中注意力。

這是目前安防行業迫切需要解決的問題。

過去智能安防產品為什麼沒有獲得成功？2006年起安防行業就開始向智能化發展，但一直不能有令人滿意的重大突破，主要原因有三點：1、智能識別準確率低；2、設備環境適應性差；3、識別智能種類少；這些問題一直困擾著智能化的普及。

1.2. 深度學習本質與安防智能化目的契合：建立監控數據與有用信息之間的映射

我們曾在人工智慧深度報告《深度學習：人工智慧的「神奇魔杖」》中指出，深度學習的本質是通過大量數據訓練來建立輸入數據與輸出數據之間的映射，而安防智能化的核心目的正是建立視頻監控數據與有用信息之間的映射，即將監控視頻轉化為人和機器可理解的信息，並進一步轉化為公安實戰所用的情報，實現視頻數據向信息、情報的轉化。

為何行業龍頭已經布局10年的安防智能化最近能夠厚積薄發？最重要的原因是近幾年廣泛應用的深度學習算法改變了此前長期困擾安防智能化的問題：

第一、深度學習促使識別準確率空前提高。

應用深度學習算法的深度智能設備，可以自行提取更多更詳細、更微小的特徵，從而使得識別分類對象的準確率更高，深度學習讓識別率有了質的提升。

第二、深度學習直接建立了從數據到目標模型的映射，不再需要人工選擇或創建特徵集來描述目標。

過去智能分析算法受場景影響較大。

算法在設計的時候，需要對問題進行建模，這些模型是對場景的抽象和近似，由於實際場景非常複雜，單一的模型無法準確描述，就需要假設場景滿足某些約束條件，如果這些條件與實際場景不符，算法的性能就會下降。

而深度學習恰恰解決了智能分析的兩大瓶頸：

1、適應足夠多的環境和場景。

深度學習在訓練模型參數的階段使用了海量數據，相比傳統機器學習方法，包含了足夠多的場景，並且直接建立從數據到信息的映射，對約束條件的依賴較少，這就意味著深度學習的產品可以應用到更廣泛的環境當中。

2、識別種類更豐富。

理論上只要有足夠多的樣本進行訓練，深度學習能夠實現比較精準的目標分類識別，自主特徵識別的特點又讓深度學習特別適用於抽象、複雜的關於人的特徵、行為的分析領域。

1.3.功能性瓶頸突破不斷解鎖下游需求

功能性瓶頸的突破使得安防智能化產品一經應用就獲得驚艷效果，解決了很多依靠人力難以做到的事情，這也是下遊客戶願意接受智能化升級的根本原因。

2. 安防智能化產品功能的四大方向

和前後端共存的格局

2.1. 目前安防智能化產品的功能出發點離不開四個方向

雖然目前市場上各大安防企業的深度學習智能產品宣傳側重點各有不同，但其出發點都離不開四個方向：1、人體分析（人臉識別、人體特徵提取技術）；2、車輛分析（車輛識別技術、車輛特徵提取技術）；3、行為分析（目標跟蹤檢測技術、異常行為分析技術）；4、圖像分析（視頻質量診斷技術、視頻摘要分析技術）

2.2.前後端智能產品並不對立，或將長期同時存在

目前主流安防廠商的人工智慧產品包括前端和後端兩類。

前端產品的核心功能是為後端提供高質量、初步結構化的圖像數據，其主要作用有兩點：1、提升部分智能分析應用的實時性；2、節省帶寬和後端計算資源。

典型的前端智能攝像頭內置深度學習算法，一方面可以在前端完成人臉定位和質量判斷，有效解決漏抓誤報問題，同時擁有較好的圖像效果，即使周圍環境光線不佳，人員戴帽子或一定角度下低頭、側臉，仍然可以做到準確識別，並自動截取視頻中的人臉輸出給後端；另一方面可以輸出編碼後的網絡視頻，還支持輸出非壓縮、無損無延時的視頻流圖像。

這樣可以為大型用戶節省伺服器成本和帶寬，因為在同等伺服器數量和計算能力的情況下能夠接入更多路攝像頭。

後端產品的核心功能是利用計算能力對視頻數據進行結構化分析，一般包括兩類：

1、智能NVR，它是基於深度學習算法推出的智能存儲和分析產品，兼顧傳統NVR優勢的同時增加了視頻結構化分析功能；

2、高密度GPU架構結構化伺服器，集成了基於深度學習的智能算法，每秒可實現數百張人臉圖片的分析、建模，可支持數十萬人臉黑名單布控，人臉1V1比對、以臉搜臉等多項實用功能，滿足各行業的人臉智能分析需求。

智能前置與後端智能分析一直是行業備受爭議的兩個方向，兩者的主要區別是：

1、由於前端設備（主要是相機）內的空間有限，再加上功耗、成本等因素的限制，智能前置會受硬體計算資源限制，只能運行相對簡單的、對實時性要求很高的算法，但算法升級、運維較難；智能放在前端優點是計算資源專注於前端，大幅節省帶寬資源。

2、後端智能分析（如智能分析伺服器）通常可以根據需求配置足夠強大的硬體資源，能夠運行更複雜的、允許有一定延時的算法，另外，在後端算法升級、運維都會比較方便。

前後端產品不是對立與競爭的關係，將長期同時存在：

第一，前端和後端合作的共同目標是為客戶提供性價比更高的智能解決方案。

具體過程是根據前端與後端的設計特徵，將解決方案的執行過程予以分解，在滿足智能需求的前提下，使資源利用得最充分。

一般來說視頻的檢測、跟蹤、去重這類與具體識別目標無關、較為通用的功能適合放在前端，而較為複雜的識別、涉及到敏感信息的比對等功能適合放在後端。

第二， 智能前置與後端智能分析包含著明顯的轉化關係。

隨著晶片技術的持續發展，尤其是在以movidius為代表的專門為視覺處理設計的終端晶片成熟，使得針對神經網絡算法的計算能力大幅提高，越來越多的智能算法可以從後端轉向在前端完成。

目前已經有很多智能算法可以在前端實時運行，如進入/離開區域、越界、徘徊、停車、人員聚集、快速移動、物品遺留、物品拿取、人臉檢測等。

3. 晶片是決定安防智能化進度核心要素：

後端或先於前端產品放量

3.1.深度學習要求安防產品具備空前的硬體計算資源，英偉達GPU成熟應用於後端產品

深度學習與傳統計算模式不同，最大的區別是不以執行指令為目的，但需要大量並行計算資源。

以AlphaGo的配置和性能可以看到深度學習對硬體計算資源需求極大，需要專門的計算晶片來加速計算。

實際上無論是前端智能攝像頭還是後端結構化伺服器，其額外增加的硬體資源核心目的實質上都是為了增加計算能力。

由於前端產品對晶片功耗、面積和價格有更高要求，目前英偉達GPU主要成熟應用在後端結構化伺服器等產品（對應英偉達的數據中心業務）。

英偉達通過GPU在深度學習中體現的出色的性能迅速切入人工智慧領域，又通過打造CUDA平台大大提升其編程效率、開放性和豐富性，建立了包含CNN、DNN、RNN、LSTM以及強化學習網絡等算法的平台，但因為GPU晶片的功耗、面積和價格等限制性因素，其目前主要成熟應用在數據中心（對應安防後端結構化伺服器等產品）。

從近期財報來看，其收入增速最快的業務也是數據中心業務。

3.2.對於智能前端產品目前有兩種晶片解決方案

第一， 採用較為通用的視覺處理器，如movidius、英偉達的Jetson系列晶片，通用性較好，能夠運行各類神經網絡算法，但價格相對較高，主要針對高端市場。

就像當年 iPhone 5s 加入了M7協處理器，針對計算機視覺領域在一些終端設備上提供一塊專門的低功耗處理晶片，在處理深度學習的問題時更加高效，可以針對卷積神經網絡的訓練特徵從晶片級別進行優化，從而促進基於深度學習的計算機視覺算法在終端設備上的普及。

這類通用處理器也為頂尖算法類公司向上游硬體發展，提供嵌入式解決方案奠定了基礎。

例如商湯科技將深度學習人臉識別算法通過高性能計算極致優化，搭建底層算法最優解決方案，基於英偉達Jetson TX1晶片平台推出了SenseEmbed嵌入式解決方案可；曠視科技（Face++）和 NVIDIA合作的全新自研智能處理器——MegBrain-M1001正是基於NVIDIA Jetson TX1平台開發的高性能人工智慧算法處理器，具有強大的並行處理計算能力，能夠流暢運行全球領先的 Face++人臉識別算法並為人臉識別整體解決方案提供強勁的核心支撐。

為什麼大部分安防前端智能產品都在2016年推出？我們可以關注到海康、大華、宇視科技、蘇州科達、格靈深瞳、商湯科技等大部分公司的前端智能產品都是在2016年正式推出，上游晶片廠商的布局無疑是前端產品的前瞻指標：NVIDIA 2015年底發布了Jetson TX晶片，主要針對終端市場，而大部分前端產品都採用了該系列晶片。

第二， 將較為通用的智能識別類算法直接固化為IP，嵌入到視頻監控SOC晶片中，優點是因為是專用晶片（ASIC），量產後功耗、價格等都極具優勢，但功能拓展性有限。

雖然英偉達已推出Jetson系列晶片並與多家安防公司合作前端產品，但包含256 顆 CUDA 核心的Jetson晶片仍然屬於通用型GPU計算產品，高昂的晶片成本使得智能前端產品價格過高，難以快速推廣，而專用晶片的成熟應用成為我們跟蹤前端產品放量的前瞻指標：

1） 海康視頻監控晶片供應商富瀚微招股說明書透露海康已經將智能分析IP授權給公司，應用該IP的晶片將在2017年量產。

A股視頻監控晶片設計公司富瀚微招股說明書顯示，海康威視已將視頻智能分析技術及人臉圖像的檢索系統及方法專利授權給公司，將應用於公司新一代高清網絡攝像機SoC中，用於對特定的監控場景中的人臉進行有效檢測，並提取關鍵特徵參數。

該技術被設計為一個專用模塊，並配合相關軟體使用。

公司在智能分析技術上已投入人力進行研究開發，並已擁有相關核心技術。

而根據富瀚微披露的募投項目研發進展，該SoC晶片已經流片，將於今年量產。

海康威視作為富瀚微重要晶片銷售客戶，占其2016年營收比重達到40.94％，位列所有客戶第一，預計明年就將會有搭載該晶片的智能攝像機進入量產。

2） 全球主要的視頻監控晶片設計公司均在布局帶智能識別功能的安防晶片

全球視頻監控晶片領域的海思，安霸等公司均已與商湯科技合作，通過SenseEmbed解決方案，為晶片添加人臉識別模塊，實現晶片級的高度集成，為部署到智能攝像頭、攝像機、機器人、刷臉閘機等多種產品形態提供高效、低成本的方案，進而縮短交付到銀行、商超、社區等最終應用場合的周期。

商湯科技的SenseEmbed將深度學習人臉識別算法通過高性能計算極致優化，搭建底層算法最優解決方案，利用商湯科技自主研發的PPL、FastCV高性能異構並行計算組件庫，能將複雜的深度學習算法集成在一張小小的晶片中，進行毫秒級識別速度。

目前已支持海思Hi3519/Hi3516A/Hi3516D、飛思卡爾IMX6、ARMCortexA7等多款主流嵌入式晶片，將為硬體設備提供最優深度學習算法引擎。

根據我們的產業調研，商湯科技在去年已經與海思共同研發用於攝像頭中的人臉識別晶片，預計今年有10萬片的產量，相應訂單將輸出給主流攝像頭生產廠商。

4.人工智慧對安防行業格局的影響

4.1.行業集中度將空前提升

過去幾年安防行業網絡化、高清化的發展過程使得 「兩超多強」的競爭格局愈加明顯，技術升級推動行業集中度不斷提升已經得到充分驗證。

第一，龍頭企業才足夠支撐大規模和高質量的研發團隊。

傳統安防行業規模效應主要體現在上游晶片採購成本優勢和銷售渠道優勢上，在智能化技術變革中研發能力門檻空前提升：目前國內主要只有海康、大華兩家安防企業能夠在全球LFW人臉識別比賽、ImageNet圖像識別中拔得頭籌已經驗證了這一點。

在A股主要的安防公司中，海康威視及大華股份的研發費用絕對額遠遠高於其它中小公司。

從研發人員數量上來看，近年來海康威視及大華股份的研發人員占比及數量均急劇上升，這體現了行業內龍頭公司在研發投入方面的絕對優勢。

更需要關注的是隨著圖像識別率進步速度的放緩，使得安防龍頭企業在應用場景、產品能力、市場渠道方面的優勢相比於純技術驅動的科技公司更為顯著。

2013 年的時候，獲得ImageNet第一名的算法錯誤率是 13％，2014 年時是 7％，2015 年時是 3.6％，到 2016 年時變成 3.0％。

大家可以看到，從 2013 年到 2014 年，錯誤率下降了近一半，從 2014 年到 2015 年，又下降了近一半，而 2015 年到 2016 年的時候，下降的幅度就變得很小了。

在深度學習的框架下，以現有的技術處理圖像分類任務的能力，錯誤率繼續大幅下降的空間已經不大了。

第二，龍頭企業才有智能化所需的全解決方案運營經驗和完整的產品體系。

安防產品是非標準化市場，行業龍頭本身品牌溢價優勢明顯，而實現安防智能化需要前後端產品的整體配合（包括前後數據格式的統一），市場將進一步向能夠提供整體解決方案的龍頭企業集中。

海康威視深耕安防行業多年，在技術、產品和解決方案等領域擁有深厚積累，形成了從前端（感知）、傳輸、存儲、顯示控制到綜合管理平台等全系列產品體系，面向各國政府、企業、家庭及個人用戶的多層次安全防範需求，提供「一站式」的整體解決方案。

公司憑藉對視頻技術應用的經驗以及豐富的產品和系統集成能力，將深度學習和視頻大數據技術優勢快速產品化，形成從採集到處理、智能分析貫穿前端到後端以及大數據應用平台的深度智能產品家族。

目前大華股份的核心產品包括前端產品、存儲產品、中心產品、樓宇產品、雲存儲與雲計算產品、AI產品以及人臉識別產品等。

大華擁有嵌入式開發技術、視頻及圖像處理技術、存儲技術、智能化技術、HDCVI技術、光學技術、晶片技術以及雲存儲/雲計算技術等，八大核心技術貫穿整個安防產業鏈。

4.2.安防智能化將是一個後端帶動前端的過程

安防智能化不同於安防高清化，安防高清化解決的是輸入數據質量問題，所以由前端啟動，帶動後端需求。

智能化解決的是數據處理效率問題，一方面目前大部分安防數據處理都在後端，另一方面後端GPU晶片已經應用成熟，相對前端沒有晶片價格和功耗的限制，故在安防智能化時代後端產品將率先啟動。

對於前端產品，一方面政策強制要求提升高清化滲透率。

2015年5月6日，九部委下發《關於加強公共安全視頻監控建設聯網應用工作的若干意見》，到2020年，要基本實現「全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控」的公共安全視頻監控建設聯網應用。

在「全域覆蓋」方面，要求重點公共區域視頻監控覆蓋率達到100％，新建、改建高清攝像機比例達到100％；重點行業、領域的重要部位視頻監控覆蓋率達到100％，逐步增加高清攝像機的新建、改建數量。

另一方面人工智慧帶來後端數據處理能力的提升對前端產品產生新的要求：

1、過去高清化帶來的海量數據與人力分析瓶頸矛盾顯著，高清化並不一定能夠解決客戶核心需求，客戶推動高清化動力有限。

深度學習技術帶來了視頻分析能力革命性的變化，而這種能力是以攝像機的高清化為前提，會反向帶動高清化滲透率加速提升；

2、雙目攝像頭、全目攝像頭等增強前端數據質量和範圍的產品與智能分析技術結合將發揮真正價值，其滲透率將空前提升，這將大大增加前端攝像頭的附加值；

4.3.智能化將加速安防廠商向運營模式轉變

人工智慧給安防企業帶來的根本性改變是：

第一，對計算資源要求空前巨大，雲計算模式成為趨勢。

目前後端智能業務大多以提供搭載GPU結構化伺服器和相應的人臉搜索、人臉布控等軟硬體一體解決方案來盈利。

對於公安等信息安全敏感客戶需要搭建自己的私有雲，但對於更廣泛的客戶群體所需要的並不是結構化伺服器，而是其提供的計算資源和上層應用，這使得轉向雲計算模式越來越重要；

例如大華股份在行業內率先推出了視頻雲戰略和產品，包括雲存儲、雲識別以及雲資料庫產品，可解決大規模攝像頭的接入、匯聚、存儲、內容識別和分析研判，讓百萬級攝像機能輕鬆上雲，形成視頻數據的匯聚，然後結合人工智慧算法進行視頻圖像數據的高效精準分析形成結構化數據，最後在運用大數據技術進行數據挖掘，使看視頻變為搜視頻、搜視頻變為事件預測，極大提升視頻價值和用戶的使用效率。

第二，零售行業成為踐行安防雲模式的首選場景。

海康威視的連鎖雲服務依託於其強大的雲服務平台，可以給商家提供全互聯的綜合安防解決方案，商家無需自建中心，所有分部數據都通過網際網路上傳至雲平台由總部統一管理和運營。

大華股份則在智能樓宇連鎖商業細分行業中完成了可視化連鎖行業智能綜合解決方案，能夠實現：

• 遠程巡店：管理員通過監控中心管理平台，遠程實時了解員工服務工作狀態與每個門店的商品核實、促銷廣告設置是否合理，即時掌握各分店突發事件，有效節省現場調查的人力、時間；

• 可視化收銀：對POS機訓練模式漏洞、惡意退貨、惡意頻繁刷會員卡、單筆消費額異常大等事件進行現場視頻聯動，收銀信息疊加於監控畫面，並產生報警時間調查消息信息；

• 客流分析：根據視頻記錄分析統計每天的客流變化頻率與店內經營區域客流密度，為合理安排工作時間與人力、貨架分布、供貨等提供決策依據；

• 慣偷識別：通過在出入口設置慣偷識別系統，通過人臉抓拍、識別、對比，減少店內損失。
  
  

第三，安防企業的能力從提供安防設備和解決方案上升為從安防數據中獲取有價值的信息，使得客戶可以只為有價值的信息買單而不用為安防設備買單，將加速安防運營模式推廣。

相較於目前中國安防運營服務只占安防市場10％的現狀，歐美安防運營服務市場規模是安防產品市場的5倍以上，這意味著安防運營服務仍有很大的市場空間。

安防運營服務核心業務主要包括監控維保服務、報警運營服務、產品系統集成服務等。

其中，以數據為中心，將視頻、報警、對講等服務內容以信息化、流程化形式進行管理的報警運營服務雲平台將成為重要突破口。

從產業結構來看，去年我國安防產業總規模達到了4000多億元。

其中，安防產品市場規模約為1900億元，安防工程市場扣除產品重複計算的規模約1900億元，運營服務及其他約為410億元左右。

值得注意的是，我國安防工程和安防產品占據超過90％的市場份額，而運營服務規模占比僅為7％左右。

第四，海外企業ADT已經樹立了從產品供應商到安防運營商的發展路徑。

ADT從單一的產品供應商，到引入ADT報警監控服務，再到全面倡導整體安防營運解決方案，它成功地整合了服務與產品，成為集產品設計、生產、安裝、安防服務與解決方案的策劃與提供、維保維修等於一體的全方位安防營運商。

ADT主要提供智能家居安全監控服務。

通過手機上的APP，可以監控家裡的情況，包括溫度監控、入室行竊監控、洪水監控、火災和煙霧監控、一氧化碳監控、醫療警報監控等，幾乎涵蓋了家庭監控的所有範疇。

ADT主要以ADT和ADT Pulse品牌銷售其產品給住宅的業主以及小型企業客戶，目前ADT全球的服務對象包括90％的世界財富500強公司；美國50家最大的全國性及區域性銀行控股公司中的半數；美國72家大中型機場。

美國30座最繁忙的機場中，19家使用ADT的服務；全球最大的100家零售商中，80％使用ADT的服務。

ADT提供的解決方案從最小的店鋪到最大的零售中心、從小型車間到大型工廠、從地下停車場到最高的辦公樓、從酒店到機場、從工廠到銀行等各個行業。

ADT主要通過獨立的授權經銷商以及第三方分銷公司銷售其產品，ADT Pulse是一款訂購式的安防自動化服務，可與第三方智能家居公司合作。

4.4.AI能力橫向複製：安防企業將不再局限於安防行業

深度學習底層技術支撐下，圖像識別技術可向多個行業應用橫向延伸。

以全球單輪人工智慧融資最高的人工智慧創業公司商湯科技為例，雖然其主要收入來源於安防行業，但同時在金融、移動網際網路、晶片、機器人、無人駕駛、VR/AR等多個行業成功實現了商業落地。

安防龍頭公司相對於創業公司往往擁有更為雄厚的資本、產品和渠道能力，這將使得這類公司向其他AI+視覺技術應用的新興行業具有鮮明的優勢。

以海康、大華為代表的傳統安防龍頭企業逐步開始切入汽車ADAS、工業視覺、物流機器人、新零售、無人機等需要視覺應用的場景。

5. 投資建議

5.1.智能安防產品市場空間測算

核心假設：

1、雖然目前智能化前端攝像頭價格是傳統攝像頭價格的3-4倍以上，這主要是因為早期破冰產品採用英偉達Jetson和Movidius等較為通用的高端晶片價格比較昂貴，但根據商湯、海思、富瀚微等產業調研預計，最終量產後攝像頭智能化增加成本將穩定在1000-2000元以內。

隨著核心晶片成熟放量，假設智能攝像頭均價將從目前4000元以上逐步降至2800元；

2、根據《安全&；自動化》今年上半年對海康威視總裁胡揚忠先生的專訪透露預計未來的中國安防市場仍將保持高於10％的速度繼續增長。

我們保守估計未來幾年安防硬體需求量年均增速為10％；

3、假設未來智能產品滲透率類似於2008年開始的國內高清攝像頭產品滲透率發展情況，根據Frost &； Sullivan報告，2009-2012年國內高清產品滲透率為3％、5％、10％、20％，2012至2015高清滲透率從20％提升到50％。

據此我們假設2017-2021年智能安防產品滲透率為3％、5％、10％、20％、30％。

根據測算，2017-2021年國內智能安防產品市場空間將從166億元增長至2094億元，智能產品占整個安防產品市場比例將從14.75％提升至69.1％。

5.2.安防智能化核心受益標的

安防智能化大潮下，三類企業將會受益：

1、上游晶片與算法企業將走向融合。

對於商湯、曠世科技等頂尖算法公司來說，提供下游安防產品、解決方案將會遭遇傳統安防巨頭的強力競爭，而利用自身算法優勢與上游晶片廠商合作，提供軟硬一體的嵌入式解決方案是發揮自身技術優勢又能快速商業盈利的自然選擇。

而富瀚微這類視頻處理晶片設計企業藉助海康威視授權的智能視頻算法IP來提供新一代智能安防晶片，或是擺脫傳統同質化競爭彎道超車的機遇；

2、海康威視和大華股份兩大安防龍頭企業將是安防智能化紅利的最大受益者。

在識別算法沒有突破性的進展背景下，海康、大華的技術指標與頂尖算法公司水平已經逐步逼近，而安防龍頭企業在品牌溢價、場景數據、產品能力、市場渠道等方面都具有顯著的優勢，將是安防智能化紅利的最大受益者；

3、二線安防企業將受益行業准入門檻的提升。

龍頭企業將是行業智能化的引領者，提升了行業准入門檻，同時迫使缺乏競爭力的大量三四線安防廠商出局。

正如同當年海康大華以免費戰略強勢進入視頻監控軟體平台市場使得大量中小廠商出局，卻促成了東方網力的崛起一樣，以東方網力、宇視科技、蘇州科達等為代表的擁有一定技術和市場能力的二線安防廠商也紛紛推出自身的智能化產品，有望受益行業競爭門檻的提升。

綜上所述，我們重點推薦海康威視、大華股份、東方網力、蘇州科達、熙菱信息、神思電子，建議關注富瀚微。

5.3.海康威視：行業龍頭引領智能化浪潮

全球視頻監控龍頭，盈利能力穩定。

公司是全球視頻監控龍頭，連續六年（2011-2016）蟬聯視頻監控設備全球榜首，擁有28家海外分支機構；近十年營收年複合增長率為44.20％，凈利潤年複合增長率為39.77％，毛利率穩定在40％以上。

公司在從傳統模擬DVR加矩陣方案向著高清化、IP化解決方案方向發展的浪潮中抓住了機遇，其前端和解決方案增長遠超市場預期。

持續投入研發，引領視頻監控智能化時代。

2016年，公司研發投入24.33億元，研發人員超過9000人，繼續保持業內最大的研發規模。

公司在技術創新和產品創新方面保持領先，具備設備、數據、算法和客戶四大優勢，有望引領全球智能安防在人工智慧時代的發展。

2016年，公司繼續推出AI產品，發布了「深眸」攝像機、「超腦」NVR、「臉譜」人臉分析伺服器等系列產品，並初步形成市場覆蓋；公司站在行業變革前沿，隨其智能化產品在解決方案中加速整合運用，有望推動行業整體升級，引領視頻監控智能化時代。

全面拓展創新業務，前景可期。

公司基於視頻技術，不斷延伸各項創新業務。

其中，網際網路視頻業務方面，螢石雲視頻平台不斷推出中小微企業、家庭及個人各種需求的系列產品，已擁有千萬級用戶，在全國超過500個城市發展了一千多家螢石O2O店；機器人業務方面，以移動機器人為載體，依託「阡陌」成熟應用的核心技術推出了智能搬運機器人、智能分揀機器人和智能泊車機器人，並在機器視覺和工業無人機領域的專業產品和解決方案具備一定市場成效；汽車電子業務方面，公司在2016年年中成立海康汽車技術，並在10月的北京安防展首次向市場展示了汽車電子業務，產品包括行車記錄儀、智能後視鏡、車載監控像機及相關配件。

投資建議：公司是全球視頻監控龍頭，國內業務高景氣，海外業務高增長。

通過持續投入研發，提升安防行業產品核心競爭力，並在解決方案中加速整合運用，智能化水平不斷提升；並基於視頻技術全面拓展創新業務，助力長期可持續發展。

預計公司2017-2018年EPS分別為1.05元、1.39元，給予「買入-A」投資評級，6個月目標價34元。

風險提示：海外市場需求不確定性風險；產品技術更新換代風險。

5.4. 大華股份：後端優勢助力率先享受智能化紅利

三大因素決定公司將是安防人工智慧浪潮的最先受益者。

1、規模效應支撐頂尖AI算法研發投資，公司作為全球安防領軍企業之一，持續保持著高研發投入，科研團隊實力雄厚；2、智能化產品後端先於前端放量，公司著後端收入占比具備優勢；3、安防智能化要求決定市場將向全解決方案公司集中，公司已向智慧物聯解決方案提供商華麗轉變，擁有全產品體系的智能化解決方案。

行業機遇四喜臨門：1、 「雪亮工程」將帶來千億級增量市場；2、在政策要求和智能化反向帶動下，視頻監控高清化進程將加速提升；3、海外市場遠大於國內市場，公司積極推進自主品牌實施全球化戰略，海外業務規模不斷擴張，高速增長，優勢明顯；4、PPP模式直擊傳統模式痛點，安防PPP項目即將進入高速發展軌道，助力公司抓住新疆安防市場機遇。

公司AI能力未來將向多個新興領域橫向複製，與人臉識別、智能機器人、智能汽車電子、無人機、新零售等新應用領域進行深度融合。

前期高投入逐步進入回報期，公司進入發展新階段。

公司引入原華為地區部總裁李柯先生成為總裁，注入強大核心能量。

同時啟動史上規模最大員工持股，購買資金總額達到8億元，覆蓋員工人數3218人，覆蓋比例達到37％。

公司過去幾年高投入進入成長回報期，費用率有望得到進一步優化，銷售毛利率與海康威視逐漸接近，將迎來新一輪黃金增長期。

投資建議：公司作為全球安防龍頭企業之一，將是本輪「人工智慧+安防」紅利的最大受益者之一，同時公司積累的人工智慧技術和市場渠道能力將賦予其向多個新興行業橫向複製的優勢，此外公司引入華為高管，啟動史上規模最大員工持股，都預示其將進入發展新紀元，我們預計公司2017年2018年的EPS分別為0.88、1.18元，給予「買入-A」投資評級，6個月目標價30元。

風險提示：安防智能化市場拓展不及預期。

5.5.東方網力：全面布局視頻智能化

深耕安防切入交通，多點布局打造智慧生態。

公司是國內視頻大數據龍頭企業，依託視頻安防監控平台卡位安防核心產業鏈。

近年來，公司以視頻技術為核心，先後收購西安賽能、廣州嘉崎、華啟智能和動力盈科，參股愛耳目、中盟科技、為有視訊，持續深耕智能安防，切入智能交通等多個領域，加速產業整合；同時，公司增資香港網力，參股馬來西亞專業安防公司Cabnet，新增東南亞辦事處，中標印度、伊朗智慧交通項目，力開國際市場。

公司橫向擴展行業，縱向擴展深度，多點布局打造視頻大數據綜合生態圈。

加碼人工智慧C端，服務機器人龍頭昂首起飛。

自2015年起，公司全方位布局服務機器人，依靠外延內生已獲國際領先技術。

內生方面，攜手商湯科技設立深網視界，共探SenseTime人臉識別、人形識別和人群識別技術；外延方面，參股美國JIBO公司切入家庭機器人領域，參股美國Knightscope布局安防服務機器人。

2016年，公司設立全資子公司「物靈科技」加碼服務機器人研發，完善以人工智慧為核心的產品體系；2017年，聯手湯臣倍健等設萬象科雲，加速工業機器人等領域研究。

公司全面布局人工智慧，有望成為國內服務機器人龍頭企業。

完成11.27億定增深化研發，大股東、高管增持彰顯信心。

公司定增順利完成，募集資金11.27億元，其中8.77億用於視頻大數據及智能終端產業化項目，助力公司結合創新技術打造核心產品，深化戰略布局。

另一方面，2016年公司實際控制人及部分董監高合計增持股票169.31萬股，占總股本0.21％，金額4003.73萬；公司還公告第三期限制性股票激勵計劃草案，擬授予限制性股票數量463.25萬股。

投資建議：公司以視頻技術為核心，深耕智能安防，多點布局大數據生態，內生增長強勁，外延整合順利。

重磅設立物靈科技，加碼服務機器人，前景值得期待。

預計公司2017-2018年EPS分別為0.51元、0.70元，維持「買入-A」評級，6個月目標價24元。

風險提示：新業務進展不及預期；行業競爭加劇風險。

5.6.蘇州科達：快速崛起的安防智能化新銳

視頻監控前景廣，人臉識別技術添實力。

公司擁有完整的視頻監控產品線，主要服務於政府客戶，提供平安城市、圖偵與合成作戰、智慧交通、教育錄播等一系列行業解決方案，具有突出的解決方案優勢。

公司擁有人臉識別相關專利，已經開發出人臉檢測模塊，可在智能化監控系統上應用。

憑藉強大的技術實力，未來將向更廣闊的企業級市場發展。

視頻會議市場領導者，從政府市場向企業級市場發展。

公司深耕視頻會議市場多年，已經研發出一系列硬體、軟體以及解決方案產品，主要服務於政府客戶。

並且根據不同行業需求，衍生出針對軍隊、教育、醫療、金融等領域的專業化解決方案的全套網絡視訊設備和服務。

根據Frost&；Sullivan分析，2015年公司在國內視頻會議系統的市場占有率約為15％，處於領先地位。

目前公司已經推出租賃模式的「摩雲視訊」，提前布局企業級市場，有望成為新的盈利增長點。

收購江蘇本能，加強智慧交通布局。

今年3月，公司公告收購江蘇本能科技有限公司40％股權。

江蘇本能主要從事射頻識別技術（RFID）產品的研發銷售，並開發了讀寫設備、電子標籤等一系列RFID產品，此外針對企業、公交、停車場、電子車牌等場景研發了行業解決方案。

公司此次收購江蘇本能，將實現客戶資源與技術的融合。

通過切入江蘇本能所處的機動車電子標識行業，公司將加強智慧交通布局，實現業務聯動。

投資建議：公司視頻監控業務與視頻會議業務相輔相成，融合發展。

此外公司積極發展人工智慧技術，已經開發出人臉檢測模塊，進一步增強視頻監控技術實力。

我們預計公司2017-2018 EPS分別為0.86、1.04元，維持「買入-A」投資評級，6個月目標價42元。

風險提示：市場拓展不及預期，政策變動的風險。

5.7.熙菱信息：區域安防先鋒積極擁抱人工智慧

新疆智能安防排頭兵積極擁抱人工智慧。

公司紮根新疆，致力於為公安等政府機構提供城市安防解決方案。

2013-2016年，公司營業收入、歸母凈利潤年複合增長率分別達33.94％、36.00％；其中，智能安防業務營收年複合增長率達55.25％，2016年營收占比達77.80％，是業績增長的核心驅動力。

公司紮根新疆地區，近年新疆營收占比達60％-80％，已成為區域安防排頭兵。

公司在投資者互動平台上已經公開表示正與國內頂級人工智慧公司接觸合作，將自身打造為公共安全領域實戰應用專家。

技術研發沉澱深厚，助力新疆區域平安城市建設。

公司不斷深化研發，核心產品先進性和成熟度均居國內前列。

智能安防業務上，擁有視頻卡口深度應用平台、圖偵工作平台兩大核心產品，並基於此為城市公安、保稅區等政府客戶提供安防解決方案；信息安全業務上，業務安全審計基礎平台可助財政、稅務等審計部門防財務欺詐，公安信息系統應用日誌安全審計平台可護公安信息安全。

公司攜高端技術及產品，再擁公檢司法、保稅區等多項典型客戶及典型項目，技術領先客戶穩定，助力新疆區域平安城市建設。

新疆安防市場需求數百億，受政府力促布局已明顯提速。

新疆地處祖國邊疆，安防需求強勁；但現有安防建設落後，數百億安防市場空白亟待填補。

政府近年力促新疆安防擴容技改，國家頂層指揮調控，維護新疆長治久安；新疆政府積極響應，加大地方財政公共安全支出，欲建千億級智慧安防產業集群。

政策推動下，新疆安防布局以PPP模式領跑，近年已明顯提速，單個項目平均規模持續增大，產品要求不斷升級。

緊隨擴容技改之大勢，待格局打通或成產業主力軍。

新疆安防行業擁數百億空白亟待打破。

一方面，公司為新疆安防先驅，擁有穩定政府客戶，隨新疆安防整體擴容、項目平均合同規模加大，作為優勢廠商有望進一步提高市占率；另一方面，公司借力上海、西安兩大研發中心，擁有頂尖技術人才，技術研發積澱深厚，隨新疆安防技改之大勢，以點帶面深入新疆，可先享產業紅利。

待新疆艱巨反恐任務催化技術革新，未來可將經驗輸回拓內地市場，並借力一帶一路參與維穩中西亞。

投資建議：公司為新疆反恐前線精英部隊，近年不斷夯實主業，以智能安防為核心驅動，業績增長迅速。

目前，新疆安防市場尚有數百億空白亟待填補。

政府力促擴容技改之時，公司先發優勢明顯，待艱巨安防任務催化技術革新，可輸回經驗再拓海內外市場。

預計公司2017-2018年EPS分別為0.76元、1.22元，維持「買入-A」投資評級，6個月目標價45元。

風險提示：新疆安防市場發展不達預期；公司產學研用整合不達預期。

5.8.神思電子：牽手依圖科技，新疆安防智能化顯身手

公司人工智慧產品已經開始批量商用。

公司在2016年5月公告與國內頂尖人工智慧視覺公司依圖科技成立合資公司神思依圖，充分發揮各自優勢，推進人臉、車牌/車型識別與雲計算的深度融合，共同打造以「差異化終端+系統平台」為形態、更具市場競爭力的計算機視覺解決方案。

目前公司系列計算機視覺解決方案已經在新疆、河北、浙江等多省區的反恐、安保、實名辦稅、實名入住、實名考試、建築工地實名管理中批量商用。

公司由閘機、專用手持終端與軟體平台組成的治安卡口人證同一認證系統，助力新疆反恐、鐵路安保與環京護城河工程，在維護社會治安環境、查驗重點人員與抓獲潛逃多年嫌犯方面發揮了重要作用。

牽手IBM沃森，向智能認知服務發展。

2016年公司與IBM簽署合作協議，從IBM引進Watson Explorer，在IBM一站式技術服務的支持下，基於全球領先的人工智慧與雲計算技術，首先研發麵向醫療、金融行業的深度認知平台、銀行網點服務機器人、醫院銀醫自助設備智能化升級以及基於知識庫與自然語言交互的智能客服系統。

目前已經完成規劃布局的面向行業的多項商業人工智慧系統研發與市場推進計劃包括：1、銀行網點服務機器人；2、醫院導醫機器人；3、銀醫自助設備智能化升級，具有自然語言交互與螢幕提示功能；4、智能客服系統，基於知識庫與自然語言交互，首先在稅務、警務、人力資源外包等領域試用。

移動展業、銀醫資助、便捷支付多項新業務市場拓展順利，有望成為新的業績增長極。

公司移動展業產品在郵儲總行持續採購的同時，先後中標/入圍7家總行、省級農信或城商行；銀醫自助、診間支付業務已涵蓋一百三十多家三甲/二甲醫院客戶，為進一步開展醫療領域的行業貫通奠定基礎；公司的小額支付終端完成人民銀行PBOC3.0檢測，通過銀聯卡受理終端產品入網認證，山東、遼寧、廣東等省區與銀聯、人行或商業銀行合作推進菜市場便捷支付電子秤的試點應用，與齊魯銀行、民生銀行等簽約「銀行卡特約商戶收單外包服務合作協議」，與建行達成意向合作建設「菜籃寶」樣板工程，在山東、湖南開展分潤運營試點。

投資建議：基於原有身份認證核心業務優勢，公司已經進入全面推進人工智慧發展新階段，近期收購因諾微將進一步提升其在公安及安全領域的市場占有率和影響力，此外公司在行業深耕領域銀行展業，銀醫自助，便捷支付及計算機視覺等業務後續發展空間廣闊，預計2017-2018年備考EPS分別為0.42和0.61元，維持「買入-A」評級，6個月目標價35元。

風險提示：傳統業務毛利率下滑風險。

6. 風險提示

安防智能化產品市場推廣不及預期；競爭加劇導致產品毛利率下滑。

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