20170823-安信证券-人工智能行业应用系列报告之三_天眼时代_智识万物_32页_2mb

安防智能化行业深度分析总结

核心内容

• 深度学习推动安防智能化：深度学习技术解决了视频监控数据与人力分析瓶颈之间的矛盾，显著提升了识别准确率，并直接建立从数据到目标模型的映射，无需人工特征提取。
• 四大功能方向：安防智能化产品主要围绕人体分析（人脸识别、人体特征提取）、车辆分析（车辆识别、特征提取）、行为分析（目标跟踪、异常行为识别）、图像分析（视频质量诊断、摘要分析）四大方向展开。
• 前后端智能产品共存：前端产品受硬件限制，运行简单、实时性强的算法；后端产品可运行复杂算法，允许延时，且具备更强的升级和运维能力，两者将长期并存。
• 芯片是核心要素：深度学习对计算资源需求极高，英伟达GPU主要应用于后端，而前端采用通用视觉处理器（如Movidius、Jetson系列）或专用芯片（如ASIC），后者更具成本优势。
• 行业格局变化：智能化将提升行业集中度，推动安防厂商向运营模式转型，并促使龙头企业向其他AI+视觉技术领域拓展。

主要观点

• 智能化并非新逻辑：安防行业长期存在智能化需求，但此前受限于识别准确率、环境适应性和识别种类，未能取得突破。深度学习技术的成熟使智能化走向成熟。
• 深度学习的突破性：深度学习算法能够自动提取特征，适应更多场景，识别种类更丰富，提升了视频分析的智能化水平。
• 前后端协同：前端负责实时性高的初步分析，后端进行更复杂的结构化处理，二者互补，共同构建智能安防解决方案。
• 芯片技术影响智能化进程：后端产品因GPU技术成熟而先放量，前端产品因芯片成本和功耗限制而发展较慢，但随着芯片技术的突破，前端产品也将逐步普及。
• 运营模式转型：安防企业将从提供设备向提供数据服务和运营方案转变，推动行业向更高附加值方向发展。

关键信息

市场空间与趋势

• 市场增长：2017-2021年，国内智能安防产品市场空间将从166亿元增长至2094亿元，占比从14.75%提升至69.1%。
• 行业集中度提升：随着智能化推进，行业集中度将显著提升，龙头企业的优势更加明显。

投资建议

• 受益企业：上游芯片与算法企业、海康威视、大华股份、东方网力、苏州科达、熙菱信息、神思电子。
• 重点推荐：海康威视、大华股份。
• 建议关注：富瀚微。

风险提示

• 市场拓展不及预期：智能化推广可能面临挑战。
• 竞争加剧：可能导致毛利率下滑。

图表与数据

• 行业增长：预计2017-2021年智能安防市场将快速增长。
• 技术对比：深度学习算法在ImageNet上的识别错误率持续下降。
• 芯片发展：Jetson TX1和TX2性能对比，以及富瀚微与海康威视的合作进展。
• 企业布局：海康威视、大华股份在多个行业（如汽车、工业、零售）的AI能力横向复制。

企业案例

• 海康威视：部署人脸大数据系统，成功预警并抓获嫌疑人；研发智能NVR、人脸识别服务器等，形成全系列产品体系。
• 大华股份：推出智能NVR、云识别、云数据库产品，领先布局视频云解决方案。
• 宇视科技：部署人脸识别系统，实现快速布控和识别。
• 苏州科达：猎鹰系统成功识别逃犯，提升抓捕效率。
• 旷视科技：SenseEmbed嵌入式解决方案，实现毫秒级识别。
• 商汤科技：与海思等合作，开发带智能识别功能的芯片。

结论

人工智能技术，尤其是深度学习，正深刻改变安防行业，提升识别准确率、适应复杂场景、丰富识别种类，从而推动行业向智能化、数据化、运营化发展。随着技术成熟和芯片发展，后端产品将先于前端放量，同时，前端智能产品也将逐步普及。龙头企业凭借强大的研发能力和全系列产品体系，将在智能化进程中占据主导地位，并向其他AI+视觉应用领域拓展。