用AI看懂世界,场景数据构建大华3.0

2017-07-25 18:04 海通计算机郑宏达 阅读 2928

AI变革,云和端的再平衡

1.1  人工智能时代终端的智能选择

单片机、Power芯片、ARM芯片都曾经成为某个时代智能终端的标志,GPU、FPGA和AISC技术的发展使得神经网络算法渐渐融入智能终端领域,智能芯片的发展推动计算和存储能力的提升,嵌入式GPU和功耗FPGA/ASIC都将越来越多地应用于终端芯片。智能终端进入AI智能时代,传统的以CPU为核心的逻辑运算时代开始向GPU/ASIC快速计算时代转变,智能终端进入深度学习时代。未来我们看到的智能终端或者摄像头在外形上变化不大,但其底层基础信息架构正在发生变革。

1.2  AI时代的脑细胞——GPU

AI底层基础信息架构和深度学习能力的变革,从2015年以来英伟达的股价一路猛进中便可见一斑。NVIDIA(英伟达)创立于1993年,总部位于美国加州,是享有盛名的智能芯片厂商,在本轮人工智能的浪潮中,微软、谷歌、亚马逊、特斯拉以及大大小小的AI公司几乎都在使用英伟达的AI芯片。2015年9月起,其股价一路高歌猛进,至今已经翻了五倍以上。

 英伟达于1993年成立,1999年推出GPU,但在当时计算能力制约着深度学习的发展。GPU可以用来加速图像处理速度以提高游戏中的玩家体验,同时,强大的计算能力也有着通用计算的潜力,比如可以应用到深度学习等对计算能力要求很高的领域。

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2006年,英伟达发布了CUDA编程工具包,研究人员可以以更快更廉价的方式开发深度学习模型。为了使得用于做3D渲染的GPU可以应用在通用计算领域,英伟达推出了CUDA(Compute Unified Device Architecture)技术。CUDA框架使得GPU可以通过更加方便高效的接口和开发者进行交互,开发者就可以充分利用GPU的运算资源。自此之后,英伟达的所有GPU都逐步支持CUDA。

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CUDA(统一计算设备架构)既是一个并行计算平台,又是一种编程模型,可利用图形处理器 (GPU)的能力,显著提高计算性能。自推出以来,CUDA 已被广泛部署于数千种应用程序,应用领域包括天文学、生物学、化学、物理学、数据挖掘、制造业、金融以及其他计算密集型领域。

2010年,在深度学习发展史上发生了具有里程碑意义的事件:斯坦福的软件语言学教授吴恩达(AndrewNg)会见了Google当时的 CEO ,决定开发Google Brain(深度学习+GPU)。在这样一个事件之后,不仅互联网巨头们纷纷开始布局人工智能与深度学习,AI逐渐渗透到了各个领域。基于深层学习,英伟达持续优化其硬件并始终保持良好的市场份额。

GPU之所以被认为训练深度学习模型的重要基础芯片,主要是其有大量的核(多达几千个核)和大量的高速内存,最初被设计用于游戏,计算机图像处理等,后被发现擅长做类似图像处理的并行计算。GPU擅长海量数据的处理,平行处理大量琐碎信息,被应用到“深度学习”领域。以英伟达TeslaK40为例,浮点计算能力的峰值为4.29T/s。

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可以说,GPU是相对更加通用化的计算平台。 GPU从图形处理领域逐渐进军智能驾驶、图像识别等AI领域,市场上以英伟达的芯片占比最多。GPU天然适应深度学习的强大计算能力,使智能终端的兴起成为可能。

1.3  AI时代的大脑雏形 —— TPU

ASIC芯片是一种专用芯片,与传统通用芯片不同在于其为某种特定的需求专门定制,冗余少、效率高且运行频率高,适合串行高性能计算,但是算法固定,所以在需求不确定的情况下,大规模的量产一般会面临不确定的风险。谷歌这个云巨头有着巨大的运算需求,外购其他厂家的计算加速设备,比如GPU,将是一笔相当大的费用支出。谷歌开了适用于AI计算专用硬件—TPU。官方网站上TPU的AI运算测试比NVDIAK80GPU平均速度快15-30倍,比服务器级Intel Haswell CPU快70多倍,虽然测试结果因benchmark的选择而异,同时谷歌也承认对于某些特定算法有退化,不过随着巨头未来持续投入并更新AI芯片架构,我们认为,未来AI人工智能芯片在工业界一定会有一席之地。

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未来云计算中心也将成为人工智能学习的重要战场,这从英伟达数据中心业务的快速增长可见一斑,其数据中心GPU主要客户是Dell、HP等云服务器厂商。谷歌之所以能够做到这件事情,是因为谷歌自身在深度学习这个市场容量足够大。设想一下谷歌作为搜索引擎最普通的图片搜索需求,即应用上万个通用中央处理器运行7天来训练一个识别猫脸的深度学习神经网络,而打造一款深度学习处理器,用以完成数据中心需求最大的GMM-HMM等经典模型训练,深度学习周期和能耗上都大大降低。未来的云计算中心随着神经网络深度学习专用芯片的使用,基础信息设施将轻量化,专业化和高效节能化。

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1.4  终端智能化成为未来趋势

终端设备智能化是未来的发展趋势。在大数据时代,数据中心是一切计算的核心,每时每刻都有海量的数据在云端进行不同的计算处理再传输到世界的各个角落,现在人工智能的发展更是离不开海量的数据与强大计算能力的硬件平台。然而,面对正在爆发式增长的数据,对数据传输和存储的要求都与日俱增,成本开销也越来越大。通过嵌入式计算平台,将终端设备不断智能化,使之在本地可以进行全部离线计算或者部分计算是未来人工智能发展的趋势。

现在各行各业都看到了未来人工智能化的趋势,尤其是安防、无人驾驶、智能家居、智能机器人等。随着国内“智慧城市”“平安城市”的不断建设,安防领域将会走在人工智能的前列。而海量的视频传输以及存储起来成本巨大,摄像机能够离线进行一定的计算将会大大减轻数据中心的压力。

英伟达的嵌入式人工智能计算平台Jestson TX1就是专为视频监控场景中的计算而研发。摄像机依托英伟达嵌入式人工智能计算平台Jetson TX1可以实现强大的视频捕捉功能,该摄像机把智能分析模块一起嵌到摄像机组里,不需要连接后端服务器,将摄像机组“武装”成软硬件一体化的“武林高手”。

嵌入了Jestson TX1计算平台的摄像机,可以在前端完成图片快速比对,人脸高效识别的功能,可以达到摄像机实时进行至少6万张二代身份证照片的小库比对。传统的人脸识别产品都是采用前端摄像机抓拍图片,后端服务器计算比对的模式,智能化的摄像机组可以不依托服务器而实时进行图像处理,人脸识别,极大提高了识别效率。对于数据量庞大,实时性要求高的安防行业,这必将产生质的飞跃。

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1.5  AI时代计算和存储发生在边缘网络

1.5.1 终端逐渐具有学习能力

实例:智能家居的AI应用

Echo是亚马逊于2014年发布的一款家庭智能音箱,通过内置的Alexa语音交互系统可以实现语音购物、语音支付、语音点歌等功能,同时,Echo基于亚马逊AWS云服务,随时与云端相连,当Echo被唤醒以后,用户可以通过云获取互联网上的信息,比如新闻天气等。

由于Echo没有配置显示屏幕,所有功能都是通过语音交互进行的。在家庭的场景中如何让Echo能够辨别出哪些是命令哪些是普通交谈就用到了亚马逊一直研究的机器学习技术。比如在播放着电视机节目的客厅里,用户说出了Alexa,Echo就会通过内置的算法对其他杂音进行屏蔽而被用户唤醒。

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据研究机构CIRP统计,截至2016年4月,Amazon Echo的销量已经突破300万台,而语音助手Alexa有希望能为亚马逊的另一支柱业务。

1.5.2  提取数据特征值管理热数据和冷数据

实例:公安犯罪嫌疑人特征

 热数据在公安抓捕犯罪嫌疑人的过程中,能派上大用场。随着监控摄像头的布局越来越广,智能终端将摄像头采集信息和自身存储特征数据库信息进行比对,能迅速找到犯罪嫌疑人。时间久远的视频无法在近期侦破案件的过程中派上用场,但不能马上予以删除。若将所有的视频全部存储,则会耗用大量的存储空间,其中许多无用信息将造成存储空间的浪费。因此,在公安锁定犯罪嫌疑人的过程中,将结合人脸识别与冷热数据分类技术,将识别到犯罪嫌疑人行踪的数据划归为热数据,提取特征值终端存储以备日后多次访问和高速比对;而将其它数据划归为冷数据,迁移至相应的冷数据层,减少存储的能耗以及存储空间的浪费。

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数据存储的二八定律一般用来划分热数据和冷数据在存储硬件需求上的配置。在传统数据库中,准确划分热数据和冷数据的问题一直存在,对应数据库中的概念就是某些表很热(访问次数多),但有些表很冷(访问次数少),而这些数据热点问题最终都会落在存储介质上。一般而言,应对热数据问题传统解决方案是加大存储缓存Cache或使用闪存设备加速,而将冷数据迁移到低速的存储介质,随着闪存技术发展和大量应用,终端数据压缩和智能识别能力提高,冷热数据数据不同管理成为趋势,随之产生热数据中心、冷数据中心、智能数据湖等。 

人工智能时代智能终端的发展有了更加智能的选择,算法优先的GPU/FPGA/ASIC芯片技术和高速大容量的闪存技术将成为智能终端的杀手锏。计算和存储将进一步走向融合,打破传统冯诺依曼架构,计算存储单元器件做到高效和低能效。    

智能终端成为未来趋势,计算和存储的加速,加快数据查找和数据压缩,尤其是安防、无人驾驶、可穿戴设备、智能家居、智能机器人等。随着国内“智慧城市”、“平安城市”的不断建设,安防领域将会走在人工智能的前列。大华股份作为下游兼具应用场景和数据卡口优势的龙头企业,未来优势明显。

摄像头AI视频之眼

2.1  AI视频:计算机视觉+深度学习的最佳产物

AI视频指的是利用计算机视觉及深度学习、对视频内容进行理解,进而完成视频数据的结构化分析,以实现相关的目标检测和跟踪、人物识别、动作识别、情感语义分析等功能。

2.2  计算机视觉算法开源化,数据集成为应用关键

2.2.1  计算机视觉技术:对质的分析

与以量的分析为主的机器视觉不同,计算机视觉主要处理的是对质的分析。常见的包含有分类识别、身份确认、行为分析等。形象来说,计算机视觉技术就是使摄像机能够代替人眼,进行对视频中的物体的识别、物体形状与方位的确认以及物体运动的判断三个行为。

1)物体的识别:即理解物体是什么。对物体的识别主要体现在两个方面,第一是将不同物体归类;第二是对同类物体进行区分与鉴别。物体识别要求既能抽象出物体的共同属性,又能识别出相似物体间的细微差别。

2)物体形状和方位的确认:判断物体的形状和方位是为了让物体在视觉的三维空间里得到记忆的重建,进而进行场景分析和判断。

3)物体运动的判断:和物体形状方位的确定一样,对物体运动的判断也是一种对场景的重建和理解,用于进行视觉主体(人或机器)对场景的分析,并据此做出自身行动的决策,实现视觉主题和场景的交互。

计算机视觉技术的进步,使机器能更敏锐的观察视频,进而抓取各个场景下所需的信息。

2.2.2  底层算法开源化:Google Video Intelligence API     

随着如谷歌等人工智能领域的巨头的算法纷纷开源,计算机视觉底层算法模型或将逐步走向统一。      

在今年 3月份的Google Cloud Next' 17大会上,斯坦福计算机视觉教授李飞飞开放了能进行视频识别的Video Intelligence API,并演示了一个应用样例;此外,谷歌云工程师Sara Robinson也在GitHub上公开了演示样例代码。

谷歌这次公开的Video Intelligence API 主要有两个重要功能:

1) 识别目标视频中每一帧的内容;

2) 在庞大的视频库中搜索当前视频的元数据。

VideoIntelligence API对视频进行全片分析,可以识别视频中每一帧的具体内容,同时提取出内容相关的颗粒数据(Granular Data)。具体来说,就是模型不仅支持自动实时的识别视频中的物体,按场景化提供精确标签分类,及相关实体类别信息(如上图中的老虎,以及出现的相关“野生动物”、“老虎品种”等标签),分离信号与噪音;还可以进行全片的情景理解,识别出整段视频中所有出现该物体的数据帧(即能判定老虎在视频中出现的时间),并通过模型给出不同视频帧之间的联系和区别。

GooogleViedo Intelligence API开放,意味着计算机视觉顶尖算法正在开源化,算法模型在逐步走向统一。在对于以数据和算法驱动的AI视频来看,未来训练数据集上的差异对计算机视觉解决方案的优劣影响权重增加。

2.2.3     数据集成为AI视频应用关键

底层算法逐渐开源,但具体用于各个应用场景的模型,需要大量的场景数据进行调优与完善,训练数据量越大,质量越好,训练得到的算法准确率高。因此,具有特征性的场景数据集的获得,是AI视频真正落地应用的关键。

2016 年,谷歌发布了 YouTube-8M,一个由自动标记的YouTube视频组成的数据集。2017年2月谷歌再次开放了Youtube视频数据集——Youtube边界框(YouTube-BoundingBoxes),这是一个在21万 YouTube 视频片段中进行密集的标注,由包含13类物体的共500万边界框(boundingboxes)组成的视频数据集。边界框是指在时间上连续的帧中跟踪对象的框,到目前为止,这是包含边界框的最大的人工标注视频数据集。

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在各个应用场景中,安防行业是天然的数据源,具有繁多的数据种类、PB级的数据量等特征,非常适合进行AI视频算法训练。

2.3  硬件龙头数据入口,布局AI视频应用

诸如海康威视和大华股份等龙头企业占据智能安防监控入口,产出的设备供成千上万的用户在全球各地使用,生成的海量视频数据内容冗杂繁琐,如果按照传统人工作业方式处理信息必将耗费大量人力、物力、财力。因此,针对安防视频数据的海量增长,硬件龙头企业存在优化深度算法为用户提供优质有效内容提升企业产品核心竞争力。

实质上,深度算法的核心就是为摄像头能够代替人眼提供逻辑模型支持,真正实现用智能摄像头代替人工作业进行既定目标进行有效跟踪和行为识别。要做到这点,智能摄像头就必须模拟人工神经网络运行逻辑、设置关键特征匹配算法和设定智能数据统计模型,从而实现对可视范围内物体运动轨迹和特征分析。比如根据既定区域界线划定和重点目标行为轨迹分析,卡口摄像头就可以识别出入的特征可疑人员。

市场上目前专注于算法研发的团队超过100家,技术提供商和算法类公司竞争激烈,并无形成垄断格局,壁垒较低。在底层算法逐渐开源的背景下,处于上游硬件龙头企业依靠强大的资金优势和海量视频信息资源,就将着眼布局上游产业,涉足算法和芯片环节,从整体产业链角度提升公司AI视频核心竞争力。

行业集中度提升,智能化打开市场空间

3.1  安防视频监控:安防中最核心的子行业

根据中安网统计,2016 年我国安防行业总产值达到5687 亿元,占GDP 约7‰,行业规模同比增长17%。2016年我国安防全产业链企业共有22000余家,大部分公司集中于中游的安防设备软硬件供应和系统集成。

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视频监控行业是安防行业的核心子行业。

安防行业主要由工程商、销售商、产品供应商、服务商、运营商等五大类企业组成,其中工程商负责安防产品的设计、安装和服务;销售商负责渠道建设和销售;产品供应商负责安防产品的生产和供应;服务商提供中介和咨询服务;而运营商则提供报警运营服务。

 在产品供应商提供的安防产品中又分为实体防护产品和电子防护产品。实体防护产品包括防盗门柜及防弹运钞车、防爆安全检查设备和人体安全防护设备等。电子防护产品包括视频监控系统、门禁系统、入侵报警系统、出入口控制系统和社区安全防范系统。视频监控系统由摄像机、摄像机配件、控制设备、数字录像设备和视频服务器等产品构成。

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从整个安防市场分析,2016年整个市场的市场体量达到5687亿元,而安防监控设备产品作为整个安防产业的重要组成链条占整个市场的份额达到30%,即为1706亿。从整个安防监控市场分析,前端设备作为安防监控产品的重要组成分支,占据40%的安防监控市场份额,即为682亿元。从市场的容量上分析,前端市场体量巨大,后期增长的空间较为乐观,前端市场是各个安防厂商竞相布局的重要领域。

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3.2  产品-解决方案-运营服务,产业链中游逐渐扩张 

安防监控行业的产业链由上游零部件企业、中游设备、集成和运营商和下游行业应用企业构成。

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安防行业的上游是指与安防设备的零部件生产相关的领域。安防行业的上游零部件包括芯片、图像传感器、镜头、存储、算法等。在安防行业的上游环节中,芯片制造商是最主要的上游厂商之一。目前芯片制造的核心技术由英伟达、英特尔、三星电子、德州仪器等国际芯片巨头垄断。上游零部件更换频率较快,“摩尔定律”就曾提出每18个月集成电路的性能就需提升一倍。

安防产业的中游是指与安防设备、安防系统集成和安防服务运营相关的领域。安防行业的中游包括软硬件厂商,系统集成商、运营商等。海康威视和大华股份等龙头企业都处于整个产业链中游,企业的主流发展路径为“安防设备-解决方案-运营服务”,业务覆盖面逐渐扩大。从安防工程实施,到提供系统解决方案,再到后期运营管理都属于安防产业的中游环节领域。

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安防产业的下游为使用安防设备和系统的各个应用行业。通常意义上,政府、公安、交通是安防产业的下游对应应用行业。下游领域主要的项目需求方主要来自于政法、公安及交通等党政部门。

从安防行业的下游产业结构分析,政府行政、社会治安、交通管理、金融安全占安防监控市场的超过50%的市场份额,安防市场的市场需求主体来自于政府部门。其中政府行政、社会治安、交通管理作为需求量最大的三个细分领域各占14%的市场份额。 

政府部门高需求形成对比的是商用领域8%的市场份额和民用领域6%的市场份额。作为尚未完全被开发的非政府需求方,各大安防巨头竞相布局商用、民用,意在保持目前政府订单推动业绩增长的前提下,寻找新的市场增长动因。

3.3  产品-项目-渠道,大集成商优势凸显

从安防监控行业的整体生态上,专注于产品的企业毛利率高达40%,该类企业以专利技术和规模效应作为自身优势,构筑起坚固的行业壁垒。在产品层面上,AI安防产品取代传统安防产品。传统安防产品系统不稳定、生产效能低下、缺失智能化数据大平台,安防产品升级换代需求迫切。

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主要从事安防项目开发的企业毛利率在25—30%区间内。在诸多项目类型之中,PPP项目的毛利率高于普通项目工程。该类企业需要巨大的资金量和已获市场认可的标杆项目,在激烈的市场竞争中,持续稳定的现金投入和备受认可的明星项目成为该类企业脱颖而出的关键。

从渠道层面上,主要以渠道经营的企业毛利率则不如前二者,毛利率达到10%。此类企业在市场上赖以生存的根本还在于庞大的客户网络和可靠的客户关系。在安防市场的竞争中,渠道的作用更明显,集成商门槛变高具备更强的话语权。

随着市场容量扩大,监控设备在朝着标准化的方向发展,因而销售渠道的作用将更加突出。因为系统复杂,负责集成的厂商须承担起总体架构设计与运营的工作,牵涉总体协调工作,进入门槛高,因而话语权扩大。视频监控大设备商因为产品系列全,产品质量高、实施经验足等,在集成商方向上的整合水到渠成。

3.4  本土龙头处于全球领先,安防监控行业集中度上升 

3.4.1  本土龙头处于全球领军位置

根据世界知名安防媒体A&S(安全自动化)发布的2016年全球安防50强榜单,凭借近年来持续的高增长,海康威视和大华股份分别占据第一位和第四位,根据近期披露的2016年财务数据,我们预计2017年两家公司将稳居全球第一和第三位置。

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细化至视频监控领域,根据市场研究机构IHS发布的2016年度“The worldMarket for CCTV and Video Survillance Equipment”统计报告,中国企业海康威视、大华股份和宇视科技分别占据第一、第二和第八位,全球市场占有率分别为19.6%、7.5%和1.8%。

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中国安防企业强势崛起,以海康威视和大华股份为代表的行业龙头具备了较大的规模优势,成为全球领军企业;在视频监控领域,市场呈现较为明显的碎片化形势,全球前10大企业市场份额总计仅有40%,行业龙头仍具有较大成长空间。

3.4.2  高清替换标清,技术创新推动商业模式改革

在国家对安防行业的部署要求下,从2010年开始至2014年,每年高清监控设备占比提高约10%。2015年国家发改委出台的《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》,针对国内安防形势,国家部委明确提出到2020年视频监控布控的总体目标:到2020 年重点公共区域视频监控覆盖率达到100%,新建、改建高清摄像机比例达到100%;重点行业、领域的重要部位视频监控覆盖率达到100%,同时逐步增加高清摄像机的新建、改建数量。               

由中国产业信息网统计的数据显示,从2012年至2016年,我国高清视频监控占比从20%上升至55%,实现了从标清到高清的跨越。而从“看得见”到“看得清”的转变,不仅让人类看的清楚视频的内容,更让机器能够更加容易的提取出画面中的内容,大大提高对数据和关键信息的利用,这为视频监控的智能化打下了坚实的基础。

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因此,企业之间的竞争已不再仅仅是传统安防设备硬件的竞争,更加是技术研发和运营模式上的竞争。要想成为行业的“独角兽”,必须有自己独特的核心竞争力,我们认为,安防企业势必会在云计算、高清视频技术、人工智能和模式识别等领域不断进行研发,形成产销研一体化发展模式。作为行业龙头企业,只要能更专注专业性发展,加强技术研发,善用资本力量,就能在整个行业中取得一席之地。

3.5  安防监控行业发展趋势的三个推论

3.5.1  推论一:前端价值将大幅上升

安防行业按照产品分:可分为视频监控、防盗报警、出入口控制、防爆安检、实体防护、楼宇对讲及其他。视频监控在所有安防产品中市场占比最高,占据总销售额的半数左右,且贡献了安防产品几乎全部增长。

安防视频监控系统通常由前端视频采集产品、编解码产品、传输产品、后端存储产品和显示与控制产品组成。

在前端摄像头智能化的趋势下,前端设备自身便可实现图像处理、信息提取、标准化,甚至人脸识别和图片比对的功能。对后端服务器及存储产品的依赖性大大降低,前后端价值比例将显著升高。而显示和控制产品由于已经通用和标准化,发展的比较成熟,未来价值占比将大幅降低。我们预计,未来前端产品在系统中的价值产品将从目前的30%提升至55%左右。

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3.5.2  推论二:场景为王!纯算法类公司将逐渐失去价值

场景是人工智能公司的基础。没有应用场景,没有数据,只是单纯的算法技术公司,未来将逐渐失去价值。从视频应用产业链来看,上游的场景公司(大华股份、海康威视)已经开始做算法,下游的芯片公司也在做算法,所以中间纯算法类公司的生存将越发艰难,其在上下游的巨头中,话语权弱。

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(1)应用厂商开始涉足算法领域:相比传统终端更多是数据采集和传输,应用企业研发智能终端对特征数据的抓取和数据预处理能力大大提高。随着智能芯片和算法的升级,其自身具备更多提取特征值和压缩的功能,为数据查找和传输降低门槛。现在各行各业都看到了未来人工智能化的趋势,尤其是安防、无人驾驶、可穿戴设备、智能家居、智能机器人等,其中又以安防走在前列。

(2)芯片企业涉足算法领域:以英伟达为代表的芯片厂商利用底层基础技术使得算法不断创新,英伟达的GPU集群就是这类基础体系之一。以深度学习训练为目标的GPU集群在数据量快速积累的前提下,深度学习算法模型创新加速,同时好的算法模型能够以硬件FPGA和ASIC方式在应用中加速,形成一个智能迭代正循环。因此GPU集群的算法创新迭代以及全能型芯片FPGA和低功耗ASIC都是人工智能对基础信息架构的智能选择。

(3)底层算法开源化:随着如谷歌等人工智能领域的巨头的算法纷纷开源,计算机视觉底层算法模型或将逐步走向统一,算法研发的技术门槛也在无形中降低。摄像头,人工智能之眼。AI视频技术目前在无人驾驶、移动支付、安防监控、智慧医疗领域取得卓有成效的进展。在诸多行业的推广应用中,安防监控行业成为了国内AI视频技术率先落地的行业。

3.5.3  推论三:智能时代海康威视和大华股份的市场份额提升1倍

安防已经从通用型产品设备时代逐步走向定制化解决方案以及更智能的数据服务时代。

在产业初期,从无到有阶段,通用型产品是行业的主旋律,能增加企业的曝光度,所以有产品有渠道的企业能迅速扩张,这种环境下也能培育大企业。之后,在基本的通用型产品被满足后,知晓特定行业需求,能提供定制解决方案的企业必将能弯道超车。最后,数据时代,基于监控视频而提供的数据服务,为客户主动挖掘价值将会是智能安防行业的终极服务模式。

所以,智能安防将会从满足通用型需求→满足定制化需求→主动创造需求和价值,而主动创造需求和价值的企业将获得更大的市场份额。

海康威视和大华股份作为行业的绝对龙头,在智能化趋势大潮中具备先发优势,另外,龙头公司拥有丰富的场景化数据资源,同时在研发资本投入上更具实力。所以,我们认为,在智能化时代,随着行业集中度上升,海康威视和大华股份的市场份额有望进一步扩大,整体水平再提升1倍。

Clipboard Image.png大华股份3.0大时代,转型数据运营服务商

浙江大华技术股份有限公司成立于2001年,以安防DVR产品起家。公司于2008年5月年上市,经过16年发展,大华股份目前是国内领先的安防解决方案提供商和运营服务商,其安防监控产品涵盖了前端、中台控制和后端,包含有视频存储、前端、显示控制等多种品类。除产品品类不断增加之外,大华股份近年的海外拓展战略进展顺利,海外业务营收比重逐年提升。

大华股份连续12 年荣获中国安防十大品牌,连续9 年入选《A&S》“全球安防50 强”,2016 年位列全球第四;2016年IHS 全球安防视频监控市场占有率位列第二。

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4.1  公司1.0时代:设备供应商

公司自2002年推出首台自主研发的8路嵌入式DVR以来,持续专注于数字视频监控技术和相关产品的研发,由后端产品入手,逐渐向前端延伸,发展迅速。

2001-2008年:“大安防”产品架构建立

公司以嵌入式DVR起家,于2003年和2004年先后推出了16路嵌入式DVR和8路高清音视频实时同步DVR。2006年,公司开始打造“大安防”产品架构,产品范围拓展至球机、NVS、板卡、控制键盘等视频监控系列产品,同时IP摄像机、IP存储、移动DVR及超速抓拍仪等产品也进入试生产阶段。

在此阶段,公司已建立了音视频编解码算法技术、信息存储调用技术、集成电路应用技术、网络控制与传输技术、嵌入式开发技术五大核心技术平台,产品被广泛的应用于公安、电力等多个行业。

2009-2012年:进军前端产品

上市后,公司进入高速增长期,除后端产品持续发展之外,公司开始发力前端市场。2010年,公司前端产品营收首次超过10%。自2013年后,公司前端产品营收开始超越后端产品,同时海外业务营收实现了翻倍式的增长。

目前公司共有七大核心产品,覆盖了视频解控系统的前端、主控、后端等各环节以及与视频监控相关的其他新兴产品,具体可分别为:

1) 安防监控架构下的前端产品、存储产品、中心产品;

2)基于新兴技术的云储存与云计算产品、AI产品和人脸识别产品;

3)楼宇产品。

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近年,公司的前端音频产品营收占比在持续增加。2016年,公司前端音频产品收入占总营收的48.92%,同比增长37.4%;后端音频产品占比32.98%,同比增长22.8%。

4.2  公司2.0时代:解决方案提供商

2014年,公司已完成“大安防”产品架构,开始向产业链下游的解决方案提供商转型。由于随着技术不断创新、产品间融合加深以及应用场景的深化,视频监控系统逐渐突破传统的安防领域,渗透介入各行业的实际业务的运营和管理。

基于公司完整的产品线,公司推出了融合视频采集、传输存储、平台控制、分析应用为一体,九大行业114个子行业的解决方案,并通过不断运营服务经验,提升在行业解决方案上的能力。

目前公司的四大核心解决方案分别为

1)视频解析中心;2)车辆大数据研判系统;3)人像大数据研判系统;4)实战应用评价体系。

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在此之后,公司开始积极开发视频应用,通过自主研发及外延开启了机器视觉、无人机监控、汽车电子等各新兴领域。

4.3  迈入3.0大时代:数据运营服务商

在大数据、云计算技术高速发展,产业信息化深入的背景下,视频作为信息传输的主要载体,其中的数据价值逐渐显现。通过对海量的视频数据进行存储、标签化、归集和分析,挖掘各行业在生产、运营、管理中潜在的数据增值服务,视频监控行业的商业模式实现了进一步升华。

公司以全面的智能硬件产品为基础,视频内容为核心,全力开发如VaaS(Video-as-a-Service)、VSaaS(Video-Surveillance-as-a-Service)等基于数据分析和运营服务的新兴商业模式。

在安防领域,公司率先基于“软件定义安防”(SoftwareDefined Security, SDS)理念,将智能硬件和公司的先进技术相结合,挖掘数据价值,联通从“数据-应用-业务管理”的循环,实现一体化集成。

如公司推出的公安行业“览天”视图大数据体系,可以通过海量数据的结构化分析、和研判模型的建立,使事后查询转为提前识别,一改被动应对为主动预防,大大提高了安防监控的应用效率和实战能力。

智能化+数据运营为必然趋势,未来空间可观

安防监控行业从诞生初期开始,一路发展的目标就是从被动防御转化为主动防御。而且这个诉求,随着视频监控系统大联网,和高清化的发展,正在愈发强烈。

摄像头高清化产生海量数据,数据处理技术要求提升。高清技术日益进步,图像的分辨率从D1到720P、1080P再到4K逐步进阶。同时,高清摄像头的占比也在扩大。

2012年全国高清摄像机(包括IPC、HD-SDI、HD-MDI,720p、1080i、1080p等全部在内)总出货量已突破360万台,约占到了摄像机市场总量的20%。2014年,高清摄像机总出货量约为920万台,约占到摄像机市场总量的46%。2015年,高清摄像机总出货量约为1500万台,约占到摄像机市场总量的55%,达到了市场第一。通过摄像头个数,来简单估算安防监控行业数据量,仅仅当日一日产生的视频监控录像,按平均每台每小时产生1.5G,一日24小时计算,其数据量就可达到千PB以上,而累积的历史数据则更为庞大。

从中安网对2016年各城市的摄像头统计数据来看,一线城市每千人已达到40个或以上,二线城市平均也已达到每千人30个。据国土安全市场研究报告,摄像头安装的年复合增长率为10%左右,到2020 年,每年将会产生3.3 万亿小时的视频。面对海量的数据,智能视频监控系统是大势所趋。

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目前的全国高清摄像机(包括IPC、HD-SDI、HD-MDI,720p、1080i、1080p等全部在内)每秒产生的数据就是2M/s,上海市至少100万个摄像头,每天产生的数据量连阿里巴巴都处理不了。

在大数据时代,所谓“得数据者为王”,但数据的商业价值并不是存储即可,如何把简单的数据进行专业化处理、及时的分析转化为有意义的信息,是更为重要的。因此,我们认为,安防视频监控智能化是未来必然趋势,数据运营服务将是决定各龙头竞争局势的绝对高地。

海外业务高速发展,国内PPP开启新动力

5.1   国内PPP项目推进顺利,新疆项目占比高

公司自2015年开始布局PPP项目,截至2017年2月,公司已承接了共56.15亿元的PPP项目。2017年公司持续推进与各地方政府的紧密合作,共同探讨和推进PPP(建设+运维)创新模式,视频监控逐步在平安城市项目中得到规模化应用。

目前,公司已拥有几百人的专业团队来负责PPP 项目的整体运作,主要包括区域销售、战略投资、售前技术支持、项目实施等主要业务模块。公司已在全国设立大区销售,主要覆盖的有广西、新疆、贵州、西藏、江苏、浙江等区域。公司比较大的PPP 项目包括广西百色市平安城市项目以及新疆石河子市平安城市项目。

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新疆项目金额大,回款保障高

截至目前,公司全部PPP订单中,新疆项目金额占比79.3%。2017 年1 月26 日,公司控股孙公司南北联合信息科技有限公司、全资子公司浙江大华系统工程有限公司与新疆喀什地区莎车县人民政府签订的《莎车县平安城市 PPP 投资合作协议》,项目总投资38.65亿元(以最终确定的投资为准)。

新疆地区安防行业政策扶持力度大,项目回款保障充分。按照政府“十三五”计划,为完成固定资产投资年均增长12%的目标,新疆地区于2016、2017两年应当合计完成固定资产投资额25474亿元,其中2016年目标投资额为12016亿元。但由于2016年实际固定资产投资完成额是9984亿元,进而产生了2032亿元投资缺口。而安防投资作为固定资产投资中信息产业投资的重要组成部分,其产生的投资缺口不言而喻。

大华股份在新疆大金额PPP项目的落地,说明公司在新疆安防领域具有较强的竞争力。未来几年,新疆安防领域的市场规模有望快速得到释放,公司充分受益于政府在新疆安防上的财政支持。我们认为,公司有望依靠技术、产品及丰富的PPP 项目经验,推动业务进一步快速增长

5.2  海外表现不俗,名列前茅

大华股份从2004年开始拓展海外市场,根据IHS发布的最新报告显示,2015年,大华股份在中国市场的占有率持续增长,占比达到12.1%。在全球视频监控市场份额中,大华股份从2014年的6.1%增长至7.5%,连续多年蝉联全球第二,公司的企业实力、品牌地位等得到进一步的巩固和加强。

公司至今已在海外设立了35个分支机构,覆盖了亚太、北美、南美、欧洲、非洲,向全球180多个国家和地区提供快速、优质的端到端产品和解决方案服务。其海外业绩迅速提升,2016年,公司于海外市场历史性地完成了50亿元的销售,同比增加39.45%,占营收比重37.9%。2009到2016年的7年期间,大华股份境外营收CAGR高达64.52%。

2017年3月24日董事会审议通过了《关于公司发行H股股票并在香港联合交易所上市的议案》,启动H股上市计划,搭建海外融资平台,更是加快国际化业务拓展、提高公司海外影响力的重要举措。

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公司从2004年开始拓展海外市场,在过去的十几年间保持强劲增长,在海外市场获得了骄人的战绩。公司目前的合作机构主要有美国德州仪器公司、亚德诺半导体技术有限公司、英特尔公司、索尼公司、霍尼韦尔国际公司、海思半导体有限公司等多家国际知名公司。

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5.2.1  十年高速发展,书写海外业务新篇章

公司从2004年制定“走出去”的战略,进入国际市场。公司2005 年度、2006 年度和 2007 年度大华股份海外市场的营业收入分别为:2529.97万元,3550.74万元和6123.21万元,占当期营业收入的比重分别为 8.63%,7.97% 和 15.11%。在发展初期,受人力、物力等各方面因素制约,出于提高经营效率,节省管理成本的考虑,公司海外销售业务主要通过代理出口:海外营销部与海外客户达成买卖意向后,先将产品销售给出口代理商,再由出口代理商报关出口给海外客户。出口的视频监控产品主要销往北美、欧洲、亚洲、澳洲、拉丁美洲、非洲等地区。同时,公司采用“自有品牌生产+贴牌生产”的生产模式:自有品牌生产,公司生产、销售拥有自主品牌的产品;贴牌生产,公司自主开发产品的结构、外观、工艺等,由客户选择下单后公司进行生产,产成品贴上客户的品牌。

2014 年,公司加大海外投入力度,进一步完善海外销售渠道,充分利用大华科技、香港大华等子公司业务平台,进一步提高海外产品交付水平,提升大华品牌全球影响力。在海外设立了美国、欧洲子公司,形成了 300 多个合作伙伴,向 100 多个国家和地区提供端到端的产品和解决方案服务。国际化的整体思路是坚持本地化,从跨国贸易转型为本地业务深耕。

2015年9月,大华股份成功应用来自新思科技(Synopsys)的Defensics协议安全测试工具并成功实施一项验证程序。这一合作不仅标志大华股份成为全球安防行业首家拥有Synopsys世界领先的主动性安全解决方案的企业,也将加快推动整个安防行业在网络安全领域的进程。

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2016年4月15日,大华股份与美国ADI Global Distribution正式建立战略合作伙伴关系,首选北美地区切入重点发力渠道,意欲图谋全球范围市场规模的增长。大华视频监控解决方案将在美国和加拿大的100多家ADI店铺公开发售,双方携手共同提升彼此市场竞争力。ADI Global Distribution作为行业领先的集成商,致力于为客户提供最先进的技术和最新的产品来协助他们的业务增长。目前,大华股份的美国子公司已经拥有分销许可证的产品系列主要包括:在ADI最受欢迎的130万至400万像素的网络摄像机,8/16路的PoE网络录像机,200万像素HDCVI高清同轴摄像机和三模混合HDCVI录像机等。这些产品都将在美国和加拿大的100多家ADI店铺发售。

同年,大华股份首次成为奥运会的主要供应商,占整个监控摄像机项目订单的80%以上,为里约奥运会提供了373台可以360度旋转的IP网络高清球形摄像机和1400台IP网络高清小型半球形摄像机。大华股份与当地分销商通过努力,促成当地的集成商测试大华股份的IP球形摄像机,并验证其满足奥运会标书的所有要求;由于性价比更高,最终促使大华股份成为安保球形摄像机的供应商。

2016年,公司境外的营业收入占营业收入总量的百分比高达37.93%。通过十年的不断发展,公司已建立全球化的营销服务体系,不断拓展自主品牌的影响力,内生与外延双管齐下,积极推进自主品牌实施全球化战略。截至目前,公司已在海外设立了35个分支机构,覆盖了亚太、北美、南美、欧洲、非洲,向全球180多个国家和地区提供快速、优质的端到端产品和解决方案。

5.2.2  大力推动全球化战略,落地全球化经营

2017年3月,大华股份发布公告,公司拟发行H股并申请在香港联交所主板挂牌上市。大华股份H股的发行将从国内走向国际,增加曝光度,有利于公司搭建海外资本运作平台和全球品牌形象提升,进一步拓展海外业务。发行成功后公司全球品牌形象有望迅速提升,同时公司可以更好利用海外资本运作平台,寻找优秀企业实现外延扩张。香港资本市场多种金融工具和更开放的信息渠道有助于公司开展国际并购,加速和完善公司海外拓展自有品牌产品和解决方案。同时,大华股份作为全球排名前列的安防巨头在H股具有稀缺性,处于明显向上发展周期,更易受到海外资金青睐,获得合理定价。

 同时,公司将进一步在海外进行组织和业务单元的扩张,有序推进建立海外分支机构,逐步运营前置,持续加强自有品牌的建设,积极推进全球化人力资源共享服务体系的建设,支撑公司在全球业务布局与推进,为海外本地员工提供良好的人力资源服务。同时,致力于海外分支机构的拓展,完善本地化建设,从合规运营、交易模式等方面做了大量的研究和实践,为成为一家全球化经营的公司做了积累。

5.2.3     大华股份海外业务高速增长的原因

2009年至2016年七年期间,大华股份境外营收CAGR高达64.52%,究其原因,我们认为主要有以下4个因素:1、初期坚持“走出去”战略,采用代理出口的销售模式和“自有品牌生产+贴牌生产”的生产模式。2、通过与国外知名安防公司的强强联手,强势打开海外市场。3、在海外设立了多个分支机构和子公司,向全球180多个国家和地区提供快速、优质的端到端产品和解决方案服务。4、公司近年来不断加大研发投入,依托强大的的研发实力、完备的产品线布局,把准海外经济复苏时机,适时占领海外市场。

大华核心技术行业领先拥抱AI视频时代

6.1   深耕人脸识别领域6年识别准确度全球第一

与行业内其他的竞争者系相比,大华股份在人脸识别技术领域始终处于领先地位。公司早在2010年就着力研发人脸检测和识别技术,属于行业内第一批涉足该领域技术研发的安防企业。

涉足人脸识别技术伊始,公司团队推出的算法无法达到人脸测试和识别的要求,同时公司在结构化数据提取领域并没有取得突破性的进展。人脸识别技术的先进性取决于深度网络层次和度量学习方法,两者可以提高相同目标对象在不同场景里的相似度,同时可以降低不同对象在不同场景中的相似度。

与同行的人脸识别技术相比,大华股份的技术团队已经开始设计超过100层的深度网络并提出大华人脸识别度量学习方法体系。在模拟测试产品时,大华股份就已经采取在线采样技术,训练多个模型和非线性多模型融合技术,使得大华股份的人脸识别准确度超过国内和国际科技巨头(包括谷歌、Facebook、百度、腾讯)成为该领域的行业第一。

公司于2016年4月推出了人脸识别旗舰产品DH-IVS-F7300,该产品主要应用在交通枢纽、住宅区域、公众场所等领域,通过对目标人脸的抓拍、建库、布控、匹配、报警,及时发现锁定敏感人群,分析目标人群历史行踪。

目前DH-IVS-F7300有静态和动态识别两种不同类别的服务器。动态的服务器分为4 路、8 路和 1×N路三种产品形态,支持视频清晰度高达1080P。传统的人脸识别技术可以实现人脸的检查、抓拍和比照,但无法做到实时。DH-IVS-F7300系列可以实现指定区域的实时分析,通过实时将目标人脸上传系统,系统最高在300万人脸的数据库里查询目标,同时反馈结果速度控制在秒级。而静态服务器采取分布式架构,用于两个不同的人像库之间进行对照匹配,可以实现警方黑名单和常驻人口数据库之间的实时对比,在数秒之内找出两个数据库中相似的目标。

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6.2  视频萃取技术:软件定义安防拥抱AI视频时代

视频萃取作为大华股份的核心技术,可以将原始、海量、粗糙的视频信息数据予以实时结构化的提取。萃取技术可将目标对象(人物、车辆、物体)从原始视频中辨别抽离,通过结构化的物体识别系统将监控图像中的车辆、人脸与公安交警数据系统内的可疑车辆、嫌疑人员进行匹配。

优点:可二次分析和特征布控,以实现实施结构化分析。

与同行掌握的视频浓缩摘要技术不同,大华股份的视频萃取技术不仅可以在监控画幅中抽取对应的人物、车辆、物体,更是可以对目的物体进行二次分析和特征布控。传统的视频浓缩摘要技术侧重于对先前录制监控视频的摘要分析,视频萃取技术则是做到对目标监控领域的实时结构化分析。

除去匹配成功的结构化视频数据将被长期保留,其他冗杂多余无效视频信息将自动删除,此举将提高公安检察部门刑侦效率,在极大程度上节约时间和人力资源成本。

根据中安网数据显示,大华股份的视频萃取技术可以将所需视频的存储容量缩小到原先的5%。之前公安系统因为系统容量有限,只能储存1年的历史视频数据。现在基于大华股份的视频萃取技术,公安系统可以存储20年的视频信息数据,所有的视频数据都可以与公安业务实时联网,方便公安部门的视频搜集和读取协助办案破案。

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公司推出的“览天”视频应用体系作为视频萃取技术的落实产品,整个产品体系以公安部标准作为产品基石,整个系统包含一体化授权系统、视频图像解析中心、车辆/人像大数据系统、立体化智能防控系统、一机一档精细化管理系统、实战应用评价体系在内的13个核心模块体系,目前视频监控体系可以识别超过200种品牌、3000种细分车系的局部特征。

6.3  大华股份推出Deep Sense睿智,发力中后端产品

目前,大华股份在大数据、云服务、云计算领域都已经取得行业领导位置。公司利用大数据进行人像和车辆进行识别的能力已经相当成熟,搭载了英伟达Tesla P4 GPU的智能后端服务器——“Deep Sense睿智”的问世,将进一步推进视频影像中人、车、物的分离和结构化提取,使海量的数据可分门别类的放置到不同的子类别之中。

与海康威视数据处理前段化不同,大华股份强调在中后台利用强大的服务器对视频数据进行高效处理。与市场上现有的服务器相比,公司使用英伟达的Tesla P4 GPU从外形上小巧迷你,单位耗费的能耗较小,同样是消耗50瓦特的功率,Tesla P4 GPU处理应用效能的效率与与CPU相比提高了40倍。

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单单就视频推理的工作负载而言,单台设备配备一个Tesla P4 GPU服务器能够代替13 台 CPU 服务器的效率,计算服务器成本和电力成本,实际上可以节省的成本高达800%。

6.4  可视化商业管理平台:AI零售下的新视频应用

在阿里造物节上首次亮相的新零售标杆——无人零售店,其中的监控管理系统所采用的就是大华股份的摄像头系统。伴随着线上获客成本的逐步升高,纯线上相对于线下的优势已经不再明显,而纯线下的人力和租金成本也是实体零售不能承受之重,所以线上和线下再一次融合,但这次不是O2O,而是新技术带来的新零售。

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针对实体零售行业的管理成本高、效率低等痛点,大华股份从节流、开源两个方面,基于零售行业安防和业务需求,建立了一套面向连锁超市、便利店、商业综合体、店铺等实体连锁行业场景的可视化商业综合管理平台。平台将视频采集及分析技术与行业特点相结合,采用视频智能分析技术实现远程巡店、客流统计分析、区域热度分析、POS 收银监督功能,提升连锁零售业管理效率,增强盈利能力。此外,平台对零售连锁行业涉及的各安防子系统高清化、智能化的视频监控子系统、报警门禁子系统、报警子系统和出入口布控系统等进行统一管理,真正实现系统管理集中化的要求,大大减少商家对安防建设及管理成本的投入。

公司的可视化商业综合管理平台相对传统的人力管理,其优势功能主要体现为三个方面。

1)可视化远程巡店。为管理者提供视频巡店、图片巡店、现场巡店等多种巡店方式。客户可在监控中心、移动客户端上看到各门店的实时视频,还能通过监控中心向前端云台发出控制指令,控制云台进行门店细节观察,对门店进行远程实时抽检监控。平台支持视频的截图编辑和在线考评操作,确保企业各级管理者可以无障碍的到达门店,随时进行货架、员工、卫生等情况的监督考评,降低巡店成本,提升巡店效率。

2)顾客数据分析。采用客流统计、人脸识别及视频智能化分析技术,平台能将前端相机获取的各区域客流和顾客人脸识别信息,通过客流分析、商超热度图两种方式,将门店运营的数据信息经过分析、统计,生成报表,为运营管理提供数据决策依据。

3)POS收银监督。防损工作是商超运营的重中之重。针对内部原因造成的商品损耗,平台在收银环节提出了 POS收银监督功能。系统将收银过程中的单票内容与监控视频实时叠加显示,通过时间和小票单据号实现历史交易视频快速查询和回放。既能为实体零售行业管理者提供有效的门店防损监督手段,也为交易纠纷提供可视化交易追溯举证。

大华股份的可视化商业综合管理平台,将新视频监控技术应用于零售场景中,用以提升管理效率,减少内偷外盗,辅助经营的功能系统,可为实体零售企业深挖更大的商业价值。

子公司合力发力新兴业务,引领智能安防领域变局

7.1  华睿科技:成立初年营收超过千万动机器视觉零部件国产化

作为大华股份控股子公司,2016 年2月成立的华睿科技的核心竞争力来自于公司推出的机器视觉产品。公司拥有面积高达上千平米的专业实验室和价值千万的百余台专业仪器。公司成立的第一年就已经取得超过千万的营业收入,其产品主要应用在智能手机自动化生产线和快递物流分拣线。

延承大华股份在智能安防领域的ISP图像处理技术,华睿科技以技术为母公司的相机品质把关。依靠DFM设计和FEMA分析团队,华睿科技的产品从设计图纸伊始就在产品的质量控制有所把控。从测试产品到打磨样品再到规模生产,公司利用CMMI-5软件能力成熟度集成模型与IPD集成产品开发流程,确保母公司出品的2000万只摄像头品质如一。

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根据SCC Research的数据显示,目前中国机器视觉零部件的市场体量已经超过50亿元,在未来的5年,市场在中国制造 2025、消费升级、智慧型政府的主题推动下不断升温,年复合增长率预计超过20%,市场前景较为被外界看好。

从战略层面上分析,目前机器视觉产业被发达国家厂商所垄断,国内企业鲜有涉足该领域,大华股份的此次入驻将在极大程度上推动机器视觉零部件国产化的进程。布局机器视觉产业上游领域,不仅促进产业链的深度整合,更是拓宽公司经营业务的广度。

在智能安防领域,机器视觉技术是极其重要的核心技术,机器视觉技术的开发对于公司而言,不仅可以在主营的安防业务上提供必要的技术支持,更可以使公司利用先进的视觉识别技术丰富公司自身的应用领域,为公司涉足尚未进驻的领域提供了可能性。

7.2  华橙科技:利用互联网转型布局民用市场

2015年,大华股份与公司控股股东傅利泉出资成立华橙科技,以加深公司在民用安防监控领域的战略布局。大华股份涉足安防领域多年,在视频监控领域积累了丰富的技术和管理经验,利用自身资源进行互联网转型布局民用市场。

作为大华控股的子公司,华橙科技将自己定位为面向互联网市场的智能视频平台提供商、服务商。华橙科技主要为客户提供包括智能视频硬件、智能视频软件、智能视频云服务在内的“乐橙”云开放平台,为客户提供整套完整的智能视频监控解决方案。

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成立两年,华橙科技涉足的细分领域包括智能安防、智能家居、智能母婴等不同领域。推出的产品包括面向家庭母婴儿童的育儿陪伴机器人“小乐”、宝宝看护器“小Q”;面向居家安全的云台智能网关摄像机TP1S、智能无线网络摄像头枪机TF1。

7.3  华飞科技:安防行业无人机先行者拓宽产业布局广度

大华股份作为安防领域的龙头企业,致力于为不同行业不同领域的客户提供最先进的安防产品和解决方案。作为大华股份控股的子公司,华飞科技从2016 年 8 月创立伊始就将公司发展的目光瞄准在智能安防领域的无人机研发。

从技术到行业解决方案,公司具备无人机开发的绝对优势。 从技术层面上来说,大华股份是研发型高科技企业,除了传统的视频监控、视频智能化算法、ISP技术等核心技术之外,公司还拥有导航飞控、动力系统、空地通信、云台增稳、显控一体、主动安全等6大无人机相关的核心技术。从行业解决方案上来说,大华股份长期在行业应用领域深入耕耘,了解客户的实际业务需求,这为大华股份针对各个行业开发出实用的能解决各行业应用痛点的无人机解决方案提供了便利。最后,大华股份强大的供应链体系,严格的质量要求,为大华股份开发最安全的无人机提供了保障。

从传统的视频监控设备相比,无人机可以呈现持续的、动态的、立体的视觉呈现视角。以往常摄像头只能固定在特定位置不同,带有专业摄像配备的无人机可以通过大规模空中航拍,从高处俯瞰目标区域,使视频监控的范围得以扩大。

从战略布局领域来看,大华股份布局无人机领域,其目的也在拓宽产业布局的广度。无人机不仅可以用于智能安防领域的应用,同样可以涉足智能物联网领域,通过打造智能制造生产基地(今年已经投入使用)为切入点,建立供应链生态圈。去年发布的“华飞科技”商用无人机已经正式投入使用,其应用范围已经覆盖公安刑侦、边海防检测、森林防护等智能安防应用。

从财务角度,公司盈利提升空间大

公司2016年营业收入133.29亿元,同比增长32.3%。归属于上市公司股东净利润为18.25亿元,同比增长33.0%,扣非后归属于上市公司股东净利润为17.19亿元,同比增长27.3%。分季度看,2016年Q1-Q4,归母净利润增速分别为108.2%、37.2%、21.0%、23.7%。

同样在安防行业具有领导地位的大华股份长期和海康威视被公认智能安防领域的双寡头。与海康威视的国有企业属性不同,大华股份依托自身的民营企业属性在流程再造、团队管理、企业文化更具有灵活性、自主性。

根据国际数据调研机构HIS的数据显示,2015年大华股份在国内的市场份额达12.1%。在全球安防市场上大华股份的市场份额从6.1%上升到7.5%,连续多年位于全球第二。过去十年,大华股份的营收与净利润CAGR超40%

8.1  盈利能力提升空间大,净利润弹性高

我们从盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力和经营活动现金流五个方面,将安防行业双龙头大华股份和海康威视的财务数据进行对比分析。

总体来看,大华股份目前的ROE、毛利率和净利率相对海康威视较低,三费率相对较高,原因是:

1)海康威视受益于规模效应,对上下游的议价能力较强。

2)大华股份前期扩张迅速,人力成本处于高位。

从规模比例来看,目前海康威视和大华股份目前收入比例约为2.4:1,而净利润比例约为4.1:1,从比例来看,大华股份在盈利能力方面相比海康威视还有很大提升空间。公司目前正在加强量化管理,优化人均效率,同时随着大华股份市占率提升,控制人员扩张,费用率将降低,未来公司净利润相对收入弹性更高。

8.1.1  盈利能力分析

对大华股份、海康威视及计算机行业的净资产收益率、总资产报酬率等进行比较,2008年,受大环境影响,多项指标均有一定的下降,但维持在一个稳定的区间范围内,且两家公司的盈利水平在十年间均高于计算机行业平均水平,应对风险能力强,处于行业领先地位。

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海康威视、大华股份的毛利率和净利率水平明显高于计算机行业平均水平,但大华股份相比海康威视还有一定差距。2016年,海康毛利率为41.58%,大华为37.71%,近年来两家毛利率差距在逐渐缩小,且都有所回升。在行业已经形成两家寡头垄断的局面下,未来再次发生价格战的概率较小。

从销售净利润率水平来看,大华股份2016年销售净利润率在13.58%,比海康威视销售净利率低将近10个百分点,高于毛利率差额,说明目前大华股份费用率水平仍高于海康威视。

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大华股份的管理和销售费用率均高于海康威视。原因为大华股份从2010年到2014年,持续大规模扩张,人员增长迅速,使人力成本提升。另外,大华股份的销售费用在2007年至2013年均高于行业平均水平,则与公司新产品的研发与销售投入有关。

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8.1.2  成长能力分析

大华2001年成立,2008年上市。2016年营收133.3亿,十年营收 CAGR 为47.43%,2016年归母净利润18.25亿,十年归母净利润CAGR=40.46% 。

大华股份和海康威视的营业收入增长率在2007年至2011年几年间波动较大,于2011年至2016年趋于稳定,且在整个区间内均高于计算机行业的平均水平。2009年往后,由于金融危机影响的减弱和我国安防行业的景气度上升,大华业务发展速度较快。大华股份归母净利润增长率的波动与行业平均水平相比表现的更加剧烈,除了受收入的影响,还与其更加注重研发投入,重视技术积累,不断推出新产品有一定关系。

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8.1.3  偿债能力分析

大华股份近几年的资产负债率保持相对稳定的态势,海康威视的资产负债率呈现上涨的趋势,源于其增长的运营资金需求及对相关子公司的增资皆来源于间接融资。2016年SW计算机行业平均资产负债率为39.89%,2015年之前海康大华资产负债率均大幅度低于行业平均水平。

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8.1.4  营运能力分析

大华股份和海康威视的营运能力从存货周转天数和应收账款周转天数两个指标来看均远优于行业平均水平。

大华股份和海康威视的存货绝对量均逐年攀升,反映了市场对大华和海康的需求。同时,大华和海康对存货的管理能力也在不断增强。2016年,相比SW计算机行业的平均存货周转天数123天,大华股份的存货周转天数为81天,海康威视的存货周转天数达到了64天。市场需求与优秀的存货管理能力,体现了大华和海康的优秀的营运能力。

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8.2  人均营收提高,费用率下降

公司2011年上市后,在发展初期,为加快扩张脚步,连续3年进行了大规模的人员扩张,员工数目快速增加。2011年公司拥有注册员工2169名, 2012-2014年员工数同比增长率分别为49%、42%和34%,扩张速度远超同期上市的竞争对手海康威视。

截至2016年年末,大华达到8666人,新增人数达到历史高点,我们认为未来公司员工增速将会趋缓,所以综合来看,过去两年是公司费用率高点,未来费用率必然下降。

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从员工的人员结构上看,公司保持着技术人员的高占比水平,常年维持在70%以上,2016年由于销售人员扩张,技术人员占比有所下降,但绝对值保持了增长,截至2016年底,公司技术人员共有5321名。对比海康威视员工,技术人员占比约45%,销售和生产各占比25%。

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通过对比2012-2016年公司员工数增速和公司营收增速,可以看到:在2012-2016期间,公司营收增速均高于员工增速。公司2012年营收同比增长达60.13%,高于同期员工增长速度49%,在之后的3年中,虽然营收增长有所放缓,但也均高于员工数增长,2016年,在公司员工扩张加快的情况下,也保证了营收也和员工数形成同比扩张。说明在2011-2016期间,大华员工规模的扩张,对公司营收增长具有积极的放大效应。

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另外,公司的人均营业收入也呈现出逐年递增的趋势。2012年公司人均营收为109万元/人,到2016年提升到了153.8万元/人,增加了41%,对比公司的竞争对手海康威视,两家人均营收差距在逐渐缩小。

总体来看,从人均营收和人均利润维度对比,海康威视均高于大华股份,说明两者还存在一定的差距,大华股份有较大的提升空间。自2014年后,人均营收的差值在逐渐缩小,这与公司减缓扩张,加强效率管理,同时积极布局运营服务等举措密切相关。因此,随着行业集中度提升,公司规模效应将加强,加之费用控制合理,我们认为,未来大华股份净利润弹性将高于营收,提升空间更大。

盈利预测与投资建议

我们认为,公司未来业绩增长拥有多个驱动因素:

(1)收入端:公司近年积极布局“视频+”,智能安防物联网大平台等领域。随着未来智能化摄像头占比提高,前端价值提升,公司率先布局AI领域具备先发优势,未来AI智能摄像头及后端智能分析平台等有望给公司带来新增收入,(2)费用端:公司在过去两年处于扩张期,人员增长迅猛,人力成本达到高点。近年来,公司减缓了人员扩张速度,加强效率管理,有效的控制了人力成本,未来费用率将持续降低,净利润弹性相比营收更高,盈利能力有望提升。

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(3)PPP项目:公司PPP项目进展顺利,有望成为未来两年的新增业绩点。截至目前,公司全部PPP订单中,新疆项目金额占比79.3%。新疆地区安防行业政策扶持力度大,安防项目由中央财政支持,回款保障充分。

我们预计,公司2017-2019 年EPS 分别为0.85/1.19/1.68元。参考同行业可比公司,给予公司2018年动态PE 30倍,6个月目标价35.7元/股,维持“买入”评级。

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