2017-安防智能化时代大幕拉起，未来应用值得期待：安防AI-未来已来_16页-1mb

行业研究报告总结：安防AI的发展与应用

核心内容

本报告聚焦于安防行业智能化的进程，分析了人工智能（AI）技术，尤其是深度学习和GPU在安防领域的应用前景与现状。报告指出，随着高清视频监控、云存储、深度学习算法及GPU性能的提升，安防行业正逐步从“看得清”向“看得懂”转变，进入AI驱动的智能化时代。

主要观点

• 人工智能三波浪潮：AI经历了三次发展浪潮，第三次浪潮以深度学习为核心，推动AI在多个领域取得突破。
• 安防AI发展背景：随着高清监控的普及，视频数据量呈指数级增长，传统人工分析已无法满足需求，AI成为关键突破口。
• AI在安防产品中的实现路径：
  1. 算法改进：利用现有芯片的计算能力进行算法优化。
  2. 前端GPU化+算法支撑：提升前端设备的智能分析能力。
  3. 后端多GPU集联：通过深度学习技术对多路视频数据进行分析和反馈。
• 深度学习优势：相比传统算法，深度学习在识别准确率、环境适应性和识别种类多样性方面具有显著优势。
• 云存储与大数据支持：安防云存储具备高速存取和高安全性，为AI模型训练和视频结构化分析提供数据基础。
• GPU与VPU技术发展：GPU和VPU的性能提升为AI在安防领域的应用提供了强大算力支持，推动了技术落地。
• 安防行业进入AI时代：随着技术积累，安防行业已进入AI应用阶段，但全面智能化仍需时间。

关键信息

技术基础

• 高清视频监控：自2012年起，高清摄像头覆盖率不断提升，为AI识别提供了高质量的数据基础。
• 深度学习算法：突破性的发展使目标识别、场景分割等技术成为可能，推动视频结构化分析。
• GPU与VPU：GPU性能提升，VPU专注于计算机视觉，为AI产品提供更高效的计算支持。
• 云存储：具备高速存取和高安全性，是安防AI发展的重要基础设施。

行业趋势

• AI产品转化路径：三种实现方式并存，具体采用取决于市场需求和技术成熟度。
• 安防智能化需求：随着视频数据的快速增长，AI在安防领域具有巨大的商业应用潜力。
• 市场格局稳定：2016年后，安防行业客户采购节奏趋于稳定，市场格局逐步清晰。

重点公司分析

海康威视

• 国内安防龙头，深耕视频监控领域多年。
• 2015年起推出基于GPU和深度学习的AI产品，如“猎鹰”、“刀锋”、“深眸”等。
• 2016年将AI产品扩展至前后端，同时布局机器人、汽车电子、智能家居等创新业务。
• 预计2017-2019年EPS分别为1.03、1.31、1.67，复合增速27.01%，维持“买入”评级。

大华股份

• 基于深度学习算法，开发了人脸识别、视频结构化、异常行为分析等产品。
• 2017年推出“Deep Sense睿智”系列视频结构化服务器，支持192路高清视频实时结构化分析。
• 预计2017-2019年EPS分别为0.89、1.10、1.37，6个月合理估值为28-30倍，目标价24.92-26.7元，维持“买入”评级。

苏州科达

• 主营业务为视频监控与视频会议，视频监控收入与行业地位不匹配。
• 通过销售模式和团队优化，预计视频监控销售收入增速加快。
• 2016年发布“猎鹰”系列AI视频监控产品，应用于公安实战，提升侦查效率。
• 未来有望成为AI在安防领域的重要参与者。

风险提示

• 行业景气度受宏观经济影响波动；
• 算法及芯片发展低于预期；
• 下游市场对AI技术的接受度可能低于预期。

未来展望

• AI在安防领域的应用正逐步走向现实，但全面智能化仍需时间。
• 技术发展、市场需求和产品迭代将共同推动安防行业向智能化方向发展。
• 随着GPU、深度学习算法和云存储技术的成熟，安防AI市场将迎来快速增长。

评级说明

• 行业评级：增持（维持），表明对行业未来增长持乐观态度。
• 公司评级标准：
  • 买入：股价超越基准20%以上；
  • 增持：股价超越基准5%-20%；
  • 中性：股价波动在-5%~5%之间；
  • 减持：股价弱于基准5%-20%；
  • 卖出：股价弱于基准20%以上。

结论

安防行业正迎来由AI驱动的智能化转型，技术积累与市场需求的双重推动下，AI在视频监控、结构化分析、行为识别等领域的应用逐步落地。海康威视、大华股份和苏州科达等企业在AI产品布局与技术应用上表现突出，未来有望在AI时代中持续增长。然而，行业仍面临技术发展、成本控制及市场接受度等挑战，需进一步优化产品与服务，以实现更广泛的商业化应用。