本文來自格隆匯專欄：天風研究，作者：潘暕團隊
核心觀點：技術升級緩解精度和成本痛點，加速AI在安防應用場景落地。AI時代開啟，安防巨頭估值邏輯從傳統安防切換至AI。AI時代開啟，安防巨頭估值邏輯從傳統安防切換至AI。建議重點關注：1）安防廠商：大華股份、海康威視、千方科技等安防產業鏈標的；2）上游關鍵硬件廠商：富瀚微、寒武紀、舜宇光學等。
技術端：技術升級緩解精度和成本痛點，加速AI在安防應用場景落地
傳統AI模型存在模型精度不足、大數據利用能力不足等限制，導致AI在安防行業應用場景受限。隨着AI時代開啟，有望從技術端突破瓶頸，提高模型精度並降低人工標註成本，拓寬下游應用領域，加速場景落地。
（1）圖像機器學習+大小模型協同進化，模型精度顯著提升。通過自訓練和注意力機制，將圖片與結構化數據的關係由人工標記變為機器自主學習，顯著提高模型精度並提高下游泛化能力。在算力不足的邊側，大模型通過知識蒸餾等方式達到訓練小模型的目的，實現大小模型在邊側的協同進化；（2）大模型有效降低標註成本，利用預訓練大模型+下游任務微調的方式，助力下游場景日漸豐富；（3）多模態助力模型精度提升，音頻技術助力智能安防，在安防領域廣泛運用於安防機器人、智能視頻監控。
下游需求：AI技術深度賦能各行各業，為B端帶來廣闊市場空間
1）工業：智能化轉型為安防帶來廣闊空間。據我們測算，每年在質檢有將近2100億的人力成本，汽車、消費電子等行業潛在可替代空間均達到千億級別。
2）智慧城市：校園/醫療/城市等多場景深度賦能安防。智慧城市輻射多個領域，驅動市場規模超百億級。視頻監控攝像頭作為數據核心，為視覺應用廠商帶來廣闊機遇。
3）煤炭：政策指引+IT賦能，智慧礦山驅動智慧物聯需求。安永預計智慧礦山整體市場規模超萬億元。
4）農業：降本增效+技術進步驅動，潛在可替代成本預計突破萬億，養殖和種植雙場景賦能智慧農業。
市場格局：AI時代開啟，安防巨頭估值邏輯從傳統安防切換至AI
我們認為，在AI時代下，安防行業將呈現強者恒強的發展趨勢，海康大華的估值邏輯將從傳統安防拓展至AI。與雪亮工程對比，AI將為安防行業帶來更大空間，龍頭受益程度亦會更高。（1）雪亮工程：受政府訂單驅動，行業週期性強、空間受限於G端、行業格局尚未清晰。雪亮工程後海康大華逐漸佔據行業主導地位；（2）AI時代：隨着AI賦能各行各業，行業將顯著受益於AItoB端，行業天花板被打開。我們認為，伴隨着AI迅速發展，行業馬太效應將進一步凸顯，海康大華憑藉渠道、行業理解、數據等優勢有望持續領航。
兩大安防巨頭核心競爭：（1）渠道：國內外覆蓋廣泛營銷網絡，規模優勢打造成本壁壘；（2）行業Know-How：行業理解提高數據精度，是AI技術變現的核心能力；（3）數據：數據是AI模型構建的基礎。安防龍頭積累豐富數據資源和價值挖掘能力，有望構建AI時代下的數據護城河。
中移動成為大華特有阿爾法，有望實現協同發展。中移動作為運營商龍頭，廣泛佈局視覺AI，與大華在AItoB端高度協同。中移在算力、數據和渠道擁有顯著優勢，將助力大華渠道下沉，深度賦能大華在AI領域發展。
投資建議：建議重點關注：1）安防廠商：大華股份、海康威視、千方科技等安防產業鏈標的；2）上游關鍵硬件廠商：富瀚微、寒武紀、舜宇光學等。
風險提示： 下游需求不穩定風險、企業技術研發不及預期、供應鏈安全風險、知識產權風險、主觀測算風險。
注：文中報吿節選自天風證券研究所2023年04月09日已公開發布研究報吿《AI賦能製造業道路，傳統安防龍頭估值邏輯切換》
分析師：潘味 電子首席分析師 S1110517070005
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