伴隨著人工智能技術陸續(xù)落地，AI技術不斷地融入現(xiàn)代安防應用中，在公安行業(yè)、交通行業(yè)、樓宇行業(yè)、民用監(jiān)控行業(yè)等方向極大地豐富了智能安防的內涵與維度，推動了安防物聯(lián)網的加速落地，促使智能安防向更高層級的“智慧安防”邁進，為智慧城市的未來提供了無限可能與更加安全的保障。

深度學習算法解決了長期困擾安防智能化的問題——海量視頻監(jiān)控數據與人力分析瓶頸之間的矛盾。深度學習促使識別準確率空前提高，深度學習直接建立了從數據到目標模型的映射，不再需要人工選擇或創(chuàng)建特征集來描述目標。

安防智能化產品功能的四大方向：1、人體分析(人臉識別、人體特征提取技術);2、車輛分析(車輛識別技術、車輛特征提取技術);3、行為分析(目標跟蹤檢測技術、異常行為分析技術);4、圖像分析(視頻質量診斷技術、視頻摘要分析技術)。智能前置會受硬件計算資源限制，只能運行相對簡單的、對實時性要求很高的算法，但算法升級、運維較難;后端智能分析(如智能分析服務器)通常可以根據需求配置足夠強大的硬件資源，能夠運行更復雜的、允許有一定延時的算法，二者將長期同時存在。

芯片是決定安防智能化進度核心要素。深度學習要求安防智能化產品需要空前的硬件計算資源，目前英偉達GPU 主要應用在后端產品，前端仍然受到功耗、價格等因素制約。前端產品芯片目前有兩種解決方案，一是采用用較為通用的視覺處理器，如movidius、英偉達的Jetson 系列芯片，通用性較好，能夠運行各類神經網絡算法，但價格相對較高，主要針對高端市場。二是將較為通用的智能識別類算法直接固化為IP，嵌入到視頻監(jiān)控SOC 芯片中，優(yōu)點是因為是專用芯片(ASIC),量產后功耗、價格等都極具優(yōu)勢，但功能拓展性有限。

安防智能化給產業(yè)格局帶來四大影響：1、行業(yè)集中度空前提升;2、智能化將是后端帶動前端的過程;3、將加速安防廠商向運營模式轉變;4、龍頭公司將不再局限于安防行業(yè)，將AI 能力向多領域橫向復制。根據我們測算，2017-2021 年國內智能安防產品市場空間將從166 億元增長至2094 億元，智能產品占整個安防產品市場比例將從14.75%提升至69.1%。

投資建議：安防智能化大潮下，三類企業(yè)將會受益：1、上游芯片與算法企業(yè)將走向融合;2、?？低暫痛笕A股份兩大安防龍頭企業(yè)將是安防智能化紅利的最大受益者;3、二線安防企業(yè)將受益行業(yè)準入門檻的提升。我們重點推薦?？低暋⒋笕A股份、東方網力、蘇州科達、熙菱信息、神思電子，建議關注富瀚微。