安防行业：智能化时代大幕拉起

　　深度学习带来 AI 应用层出不穷， 安防 AI 商业需求体量可观

　　人工智能历经 3 次浪潮。 第 3 次浪潮中， 随着深度学习算法的逐步演进，使得人工智能成为现实。 在很多领域， 深度学习带来的人工智能实现， 技术上频频取得突破， 某些领域已超越人类能力； 同时新技术带来新应用，人工智能在商业应用上层出不穷。 安防因为其行业属性，冷数据指数级增长。 随着产业升级， 安防行业需求也从“看得清” 在向“看得懂”过渡，下游对于 AI 的商业需求体量可观。

　　高清化、 深度学习算法、 云存储、 GPU 的研发进展共同开启安防 AI 时代2016 年，可观察到，安防龙头企业纷纷推出 AI 类产品，且下游应用反馈良好， AI 在安防领域的应用开启新时代。 从产业链调研后，我们得出结论：应用于安防领域也并非是新兴趋势， 2016 年成为 AI 在安防应用的转折点主要是基于 1)高清化为智能的实现奠定了基础。 2)深度学习算法的突破，为智能感知和解决视频结构化提供新方案。 3) GPU、超级计算机等持续进步，整体的性能有了质的飞跃，大大缩短了深度学习的训练时间。 4)安防领域特色云存储技术的成熟，为监控大数据的智能分析提供分析基础。AI 在安防产品应用可有 3 种途径， GPU 集联及算法是未来发展重点AI 在安防产品上实现，并非只有靠更新产品，而是有 3 种实现路径。 技术路径一：在现在芯片上做算法改进。目前安防芯片还是存在一些富余的计算能力的，要实现一些简单的功能，通过算法改进都可以实现。 技术路径二：前端 GPU 化+算法支撑。 技术路径三：后端多 GPU 集联，运用深度学习，对 n 路前端传输的数据叠加数据库进行分析对比并反馈。 目前来看，后端 GPU 集联及算法的持续发展是未来的重点。

　　可关注的重点标的

　　海康威视(国内安防龙头， 布局前瞻， AI 产品已从中心产品走向前后端，并融合入相关解决方案中； 同时推广其应用于汽车电子、机器人等领域)、大华股份( 依托于公司在各类芯片平台上深厚的软硬件研发能力，并结合对行业需求的深刻理解，研发了基于深度学习技术的人脸识别、 视频结构化等前后端产品和解决方案)、 苏州科达( 收入体量与行业地位不匹配， 随着销售团队及销售模式扭转的发力，预计公司视频监控销售收入增速加快，期间费用率下降的可能性比较大。 科达发布了猎鹰系列 AI 视频监控产品，将智能技术落地为实战应用的智能分析系统).

　　风险提示： 行业景气度受宏观影响波动；算法及芯片发展低于预期；下游接受度低于预期。 ：