电子元器件 增持（维持）

张騄 执业证书编号：S0570515060001
研究员 021-28972073
lu.zhang@htsc

1《洁美科技(002859,买入): 纸质载带龙头，
新业务新亮点》2017.05
2《电子元器件: 三星挹注，本土供应链逐步
迎来旺季》2017.05
3《鸿利智汇(300219,买入): 白光封装量价齐
升，车联网持续加码》2017.05

资料来源：Wind

安防AI-未来已来
安防智能化时代大幕拉起，未来应用值得期待
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。

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行业评级：

行业研究/深度研究 | 2017年05月22日

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深度学习带来AI应用层出不穷，安防AI市场潜在商业需求可期

人工智能发展历史
人工智能（Artificial Intelligence）,自20世纪50年代被提出以来, 在计算机领域，得到了
愈加的重视。人工智能研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如
何让计算机软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能至今经历了三次浪潮。第一次，五十年代的达特茅斯会议确立了人工智能（AI）
这一术语，人们陆续发明了第一款感知神经网络软件和聊天软件，证明了数学定理，人类
惊呼“人工智能来了”、“再过十年机器人会超越人类”。然而，人们很快发现，这些理论
和模型只能解决一些非常简单的问题，人工智能进入第一次冬天。

第二次，八十年代 Hopfield 神经网络和 BT 训练算法的提出，使得人工智能再次兴起，
出现了语音识别、语音翻译计划，以及日本提出的第五代计算机。但这些设想迟迟未能进
入人们的生活之中，第二次浪潮又破灭了。

第三次，随着 2006 年加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗——Geoffrey Hinton
提出的深度学习技术，以及 2012 年 ImageNet 竞赛在图像识别领域带来的突破，人工
智能再获生机。

这一次，基于深度学习，不仅在技术上频频取得突破，在商业应用上层出不穷。

图表1： 深度学习的应用场景示例

资料来源：新浪科技 《AI是什么 将带我们去哪儿？》，华泰证券研究所