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1、公 司 研 究 2023.10.14 1 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 大 华 股 份(002236)公 司 深 度 报 告 多模态大模型赋能,视觉龙头再启航 分析师 郑震湘 登记编号:S04 佘凌星 登记编号:S05 强 烈 推 荐(首 次)公 司 信 息 行业 安防设备 最新收盘价(人民币/元)22.14 总市值(亿)(元)729.40 52 周最高/最低价(元)27.00/11.31 历 史 表 现 数据来源:Wind 方正证券研究所 相 关 研 究 安防后端起家,广业务矩阵转型以视频为核心的智慧物联领军人。安防后
2、端起家,广业务矩阵转型以视频为核心的智慧物联领军人。大华股份成立于 2001 年,早期布局后端产品;2008 年从后端存储类产品向前端摄像机等产品转型。2011 年前后踏入视频监控高清化的技术浪潮,2021 年提出 DahuaThink 战略,主业正式转型为以视频为核心的智慧物联。公司公司 TO G/B/SMBTO G/B/SMB 业务解决方案平台化,助力稳健增长。业务解决方案平台化,助力稳健增长。1)TO G 业务:我们看好未来随着政府财政弱化抗疫,支出向公共安全转移,公司 TO G 业务有望进入复苏通道;2)TO B 业务:我们看好企业对数字化升级改造的意愿持续提升,公司解决方案赋能百业,
3、大企业经营稳定性较强,具备较好的抗周期性,公司 TO B 业务有望持续稳健增长;3)TO SMB 业务:随着政策推动、中小企业信心恢复下数字化转型趋势不断加深+公司广泛布局,未来有望迎来各行业多点开花。创新业务与海外市场为公司增添新动能,已成为公司的第二增长曲线。创新业务与海外市场为公司增添新动能,已成为公司的第二增长曲线。1)创新业务:七大业务围绕公司能力圈,机器视觉、智能家居与热成像打开超8000 亿市场空间,引领增长;2)海外业务:公司产品及解决方案覆盖海外180 个国家及地区,未来有望充分受益于中东、非洲、拉丁美洲以及东南亚地区市场的发展以及存量市场高端化。多模态行业大模型赋能多模态行
4、业大模型赋能 N N 场景应用,中移动入股发挥协同效应场景应用,中移动入股发挥协同效应。我们认为微调后的多模态行业大模型+边侧小模型是最适合以视频为核心的智慧物联业务的形式,安防传统龙头有望实现模型的最佳商业化效果。大华凭借较大的体量、深厚的高质量数据与行业 know-how 积累助力大模型落地,目前行业大模型已在电力、城市治理两个行业跑通,预计年底至明年初实现商用,通用识别率大幅提升。此外,中移动入股也有望与公司形成协同效应。盈利预测及投资建议:盈利预测及投资建议:我们预计公司在 2023/2024/2025 年分别实现营业收入 334.1/384.6/443.0 亿元,同比增长 9.3%/
5、15.1%/15.2%,实现归母净利润 35.1/42.7/53.0 亿元,同比增长 51.2%/21.5%/24.2%,当前股价对应2023/2024/2025 年 PE 分别为 21/17/14X,明后两年的估值具备较强吸引力,首次覆盖,给予“强烈推荐”评级。风险提示:风险提示:政府业务回暖不及预期;企业数据化转型不及预期;地缘政治风险。盈 利 预 测(人民币)单位/百万 2022A 2023E 2024E 2025E 营业总收入 30565 33406 38462 44304(+/-)%-6.91 9.29 15.14 15.19 归母净利润 2324 3515 4270 5302(+/
6、-)%-31.20 51.22 21.48 24.18 EPS(元)0.79 1.07 1.30 1.61 ROE(%)9.00 10.64 11.44 12.44 PE 14.32 20.75 17.08 13.76 PB 1.33 2.21 1.96 1.71 数据来源:Wind 方正证券研究所注:EPS 预测值按照最新股本摊薄 方 正 证 券 研 究 所 证 券 研 究 报 告-9%17%43%69%95%22/10/1423/1/1323/4/1423/7/14大华股份沪深300大华股份(002236)公司深度报告 2 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 正文目
7、录 1 以视频为核心的智慧物联领军人,广业务矩阵打造平台龙头.6 1.1 安防后端起家,立足 AIoT、物联数智两大战略.6 1.2 管理层经验丰富,中移动入股增强业务协同.9 1.3 战略调整+行业回暖,业绩重拾增长势头.11 2 多模态行业大模型赋能 N 场景应用,中移动入股发挥协同效应.14 2.1 AI 赋能安防从看得清到看得懂,从传统安防到智慧物联.14 2.2 微调后的多模态行业大模型+边侧小模型助力智慧安防发展.14 2.3 为什么有望实现大模型商业化最佳效果的将是行业的传统龙头?.24 2.4 公司行业大模型即将孵化,巨灵 AI 开放平台发挥杠杆效应.26 2.5 中移动 TO
8、 G/B/C 深度赋能大华,有望迎来协同发展.29 3 业务分析:智慧物联解决方案平台化,助力稳健增长.32 3.1 TO G 业务:乘行业回暖春风,四大类应用助力城市智能化.32 3.1.1 行业:疫情弱化+政策推动智慧化助力 TO G 端回暖.32 3.1.2 公司:四大类应用解决方案横纵发展,助力多元场景价值实现.34 3.2 TO B 业务:企业数字化转型进行中,1+5+2+N 解决方案直击碎片化需求.36 3.2.1 行业:提效降本需求下,企业数字化投资意愿提升.36 3.2.2 公司:1+5+2+N 解决方案直击企业碎片化需求.37 3.3 TO SMB 业务:赋能合作伙伴,分销打
9、通中小企业市场.40 3.3.1 行业:中小企业数字化转型有望迎来持续布局期.40 3.3.2 公司:基础方案标准化+综合方案多样化,赋能合作伙伴实现渠道下沉.41 4 第二增长曲线:创新业务+海外市场增添新动能.43 4.1 创新业务:机器视觉+智能家居+热成像业务引领增长.43 4.2 海外业务:行业贝塔+三大优势赋能,纵深扩展高毛利海外市场.44 4.2.1 行业:全球增速高于中国,享受海外行业红利.44 4.2.2 公司:产品矩阵拓新+供应链安全稳定+渠道分级铺开助力海外业务发展.46 5 盈利预测与投资建议.48 5.1 盈利预测.48 5.2 投资建议.49 6 风险提示.50 大
10、华股份(002236)公司深度报告 3 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表目录 图表 1:公司战略示意图.6 图表 2:公司视频监控业务布局概况.7 图表 3:公司发展历程.8 图表 4:公司股价复盘.8 图表 5:公司股权架构.9 图表 6:向中国移动募集资金概况.10 图表 7:公司主要管理层背景.11 图表 8:公司营收及增速.12 图表 9:公司扣非后归母净利及增速.12 图表 10:公司 23H1 营收结构(按产品分类).12 图表 11:公司 23H1 营收结构(按事业群分类).12 图表 12:公司毛利率及净利率.13 图表 13:公司期间费用率.1
11、3 图表 14:公司研发费用情况.13 图表 15:AI 助力视频监控从“看得清”到“看得懂”.14 图表 16:安防+AI 相比传统安防成本高出的百分比(红色代表新增的成本项目).15 图表 17:ChatLaw 架构.16 图表 18:ChatLaw 得分击败了 gpt4.16 图表 19:YouTube 视频数据集、HowTo100M 呈明显的长尾分布.16 图表 20:跨模态语义桥梁的两个阶段.17 图表 21:多模态缓解标长尾下标签标注压力.17 图表 22:多模态模型精度高于任意单模态模型.17 图表 23:知识蒸馏是边侧模型的较好实现方式,更能保全原有模型的功能.18 图表 24
12、:联想边缘云架构.18 图表 25:把大模型的 Detectionhead 作为小模型初始化.19 图表 26:新模型预测距离更加准确.19 图表 27:通才 AI 智能体 Gato.19 图表 28:谷歌云通过 Vertex AI 产品售卖对谷歌 AI 模型的访问.20 图表 29:谷歌对 Gemini 进行了大量 YouTube 视频的训练.20 图表 30:GPT-4V(ision)测试表现(2023 年 9 月 25 日版本).21 图表 31:AnyMAL 输出示例.22 图表 32:图像标题生成表现优于基线.22 图表 33:多模态推理任务人工评估胜率优于基线.22 图表 34:V
13、QA 基准、视频 QA 基准.23 图表 35:AudioCaps 基准数据集上的音频字幕生成结果.23 图表 36:音频字幕生成能力优秀.23 图表 37:51.27%数据为彭博自有数据.24 图表 38:ZMO.AI 可生成背景、海报,真实度很高.24 图表 39:大模型训练与运行成本高.25 图表 40:智能安防参与者分为三类.25 图表 41:传统安防大厂在收入上具有显著优势(亿元).26 图表 42:传统安防大厂在盈利上具有显著优势(亿元).26 图表 43:模型、算法、数据共同决定模型效果.27 图表 44:行业软件平台四层完整组件化体系.27 图表 45:巨灵 AI 开放平台.2
14、7 大华股份(002236)公司深度报告 4 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表 46:大数据研究院.28 图表 47:智慧交管中心.28 图表 48:数据积累+优质算法助力模型优化,大模型跑通助力数据积累+算法优化.28 图表 49:中移动发布 7 个开放数据集.29 图表 50:中移动梧桐大数据平台.29 图表 51:中移动中标占比最高.30 图表 52:中移动 2022 年中标金额超 650 亿元.30 图表 53:中移动客群庞大,渠道网络优质.30 图表 54:大华与中移动有望实现协同发展.31 图表 55:大华股份业务架构.32 图表 56:过亿项目中智
15、慧城市/教育/交通总占比 74.8%.33 图表 57:疫情弱化下公共安全财政支出增速有望回暖(亿元).33 图表 58:数字化建设相关政策.33 图表 59:交通安全系统.34 图表 60:安全生产风险监测系统.34 图表 61:交通诱导系统.34 图表 62:看清路口流量动态,自主调整信号灯时长.34 图表 63:智慧城市解决方案.35 图表 64:水域平台网格化管理.35 图表 65:老人突发事件及时预警.35 图表 66:公司 TO G 业务收入与增速.36 图表 67:近六成受访企业高管要增加数字化投入.37 图表 68:八成企业关注数字化项目的直接财务回报.37 图表 69:金融、
16、行业工具、电商数字化规模最大.37 图表 70:通信、制造、金融行业引领数字化转型.37 图表 71:TO B 业务核心策略.38 图表 72:7X24 小时自动识别矿井“三违”情况.38 图表 73:智能巡视设备状态、外观缺陷等异常.38 图表 74:物流监测助力物流行业追溯与降低人工成本.38 图表 75:园区安防、消防一体化.38 图表 76:园区、大楼智慧用电,节能超 15%.39 图表 77:云睿连锁赋能连锁门店管理.39 图表 78:公司 TO B 业务收入与增速.39 图表 79:中小企业数字化还有很大提升空间.40 图表 80:领军企业与其他企业在数字化转型上有较大差距.40
17、图表 81:政府推动中小企业数字化转型.41 图表 82:中国中小企业发展指数回暖.41 图表 83:公司 SMB 渠道端与产品端架构赋能合作伙伴,分销实现渠道下沉,打通众多中小企业.42 图表 84:中小商超综合管理解决方案.42 图表 85:中小工厂综合管理解决方案.42 图表 86:大华创新业务围绕视频能力核心,横向扩展应用,纵向延伸至上游,形成业务协同.43 图表 87:机器视觉/移动机器人产品.43 图表 88:智能家居产品.43 图表 89:创新业务三大应用市场规模.44 图表 90:创新业务营收及增速.44 图表 91:22 年中国视频监控市场疲软,海外表现强劲.44 图表 92
18、:22-27 年海外视频监控市场增速高于中国.44 大华股份(002236)公司深度报告 5 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表 93:TheLine 新城计划.45 图表 94:TheLine 新城结构图.45 图表 95:越南关键智慧城市计划.45 图表 96:泰国关键智慧城市计划项目.45 图表 97:大华海外子公司分布图(红色代表该国有子公司).46 图表 98:海外毛利率均高于中国大陆毛利率.46 图表 99:海外收入占比逐年提升.46 图表 100:海外驻点六大区域服务.47 图表 101:公司海外渠道.47 图表 102:公司收入拆分.49 图表 1
19、03:可比公司估值分析.50 大华股份(002236)公司深度报告 6 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 1 1 以视频为核心的智慧物联领军人,广业务矩阵打造平台龙头以视频为核心的智慧物联领军人,广业务矩阵打造平台龙头 1.11.1 安防后端起家,立足安防后端起家,立足 AIoTAIoT、物联数智两大战略、物联数智两大战略 业务矩阵广泛,以视频为核心的智慧物联龙头。业务矩阵广泛,以视频为核心的智慧物联龙头。公司是全球领先的以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商,以 AIoT 和物联数智平台两大技术战略为支撑,聚焦城市和企业两大业务方向,持续加大对“全感知、全
20、智能、全链接、全计算、全生态”的“五全”能力基座投入与建设,在传统安防增速放缓的背景下,不断拓展传统安防边界,较早布局智能物联和大数据等新兴业务,业务板块已覆盖至机器视觉机器人、智慧生活、汽车电子、智慧安检、智慧消防、智慧存储、热成像等领域。同时,公司积极打造开发、合作、共赢的数字技术生态,坚定推动从数字基础设施、行业范式应用、算法能力到数据智能向合作伙伴及行业开发者全面开放。图表1:公司战略示意图 资料来源:公司年报,方正证券研究所 回顾公司的发展历程:2 2 年年:公司安防起家,从后端向前端市场转型。公司安防起家,从后端向前端市场转型。2001 年 3 月,傅
21、利泉、陈爱玲夫妇和朱江明投资设立大华股份的前身杭州大华信息技术有限公司,依靠 DVR 产品进入安防领域,布局后端产品;2008 年,公司成功登陆 A 股市场,开始横向扩张产品线,推出“大安防”系列产品,并顺利完成从后端存储类产品向前端摄像机等产品的转型。20 年:产品迭代,把握高清化技术浪潮。年:产品迭代,把握高清化技术浪潮。受安防行业第一次技术周期(全IP、高清化监控技术推广)的影响,2011 年前后公司推出全系列 CMOS 和 CCD 高清网络摄像机,踏入视频监控高清化的技术浪潮。大华股份(002236)公司深度报告 7 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明
22、 与 免 责 条 款 图表2:公司视频监控业务布局概况 资料来源:公司招股说明书,方正证券研究所 2 201015 5 年至今:横向拓宽产品布局,纵向做深场景价值,定位从传统安防转向以视年至今:横向拓宽产品布局,纵向做深场景价值,定位从传统安防转向以视频为核心的智慧物联厂商。频为核心的智慧物联厂商。安防行业第二次技术周期(智能化)来临,公司进行战略调整,目标定位以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商。2015 年起,大华成立消费者业务品牌“乐橙”,提供家庭和商铺用摄像机等安防产品,拓展布局 C 端客户,并拓展新兴领域产品布局;2017 年提出“全智能、全计算、全感知、全生态”AI 战
23、略,智慧物联产品逐步走向成熟;2021 年 10 月,提出 DahuaThink 战略,2023 年 3 月中国移动入股公司,战略合作前景广阔。20152015 年起雪亮工程伴随公司成长。年起雪亮工程伴随公司成长。“雪亮工程”是以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。2015 年底,部分地区已经开始推动“雪亮工程,2016 年 10 月,全国社会治安综合治理创新工作会议提出了“雪亮工程”,2018 年被写入中央一号文件,2019 年再度被写入中央一号文件,目标是到2020 年实现公共安全视频监控建设联
24、网应用全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控,全面实现平安乡村建设。在“雪亮工程”对视频监控的大规模需求下,公司实现了快速成长。大华股份(002236)公司深度报告 8 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表3:公司发展历程 资料来源:公司公告,方正证券研究所 图表4:公司股价复盘 资料来源:Wind,方正证券研究所 8.03217.5812.3127.87210.52717.35911.79920.96714.29625.48711.32926.69000400050006000700005013/9/172014/9/1
25、72015/9/172016/9/172017/9/172018/9/172019/9/172020/9/172021/9/172022/9/17大华股份-收盘价沪深300-收盘价(RHS)20.08152.18221.48237.84838.56413.33322.17615.6222.96214.39133.30700702013/9/172014/9/172015/9/172016/9/172017/9/172018/9/172019/9/172020/9/172021/9/172022/9/17PE公司开始向智慧物联公司开始向智慧物联转型,市场给予高估转型,市场给
26、予高估值值+净利润快速上升净利润快速上升公司大模型落地在即,公司大模型落地在即,有望迎来有望迎来AIAI估值切换估值切换;PEPE从从1414增长至增长至3333公司股价波动上行,主公司股价波动上行,主要驱动力为要驱动力为20年年净利润稳步提升净利润稳步提升雪亮工程正式提出,人工智雪亮工程正式提出,人工智能能+安防安防趋势愈发趋势愈发明显明显,高高毛毛利海外收入规模迅速上升利海外收入规模迅速上升PPPPPP项目的限制越发项目的限制越发严格,严格,对整体的对整体的安安防市场防市场不利不利+美国限美国限制,大华收入制,大华收入/利润利润增速放缓增速放缓AI+AI+安防
27、概念、雪亮安防概念、雪亮工程推动下推高整体工程推动下推高整体估值水平估值水平AIAI估值切换估值切换开始转型智开始转型智慧物联慧物联20222022年受累于年受累于TO GTO G业业务疲软,企业业务小务疲软,企业业务小幅下滑,股价下跌幅下滑,股价下跌雪亮工程被雪亮工程被写入中央一写入中央一号文件号文件雪亮工程再雪亮工程再次被写入中次被写入中央一号文件央一号文件大华股份(002236)公司深度报告 9 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 1.2 管理层经验丰富,中移动入股增强业务协同管理层经验丰富,中移动入股增强业务协同 股权结构集中,中移动成为第二大股东,为民企大华增
28、添央企背景。股权结构集中,中移动成为第二大股东,为民企大华增添央企背景。截至 2023 年8 月 25 日,董事长傅利泉先生持有 31.08%股权,仍为公司控股股东、实际控制人;中国移动入股后成为公司第二大股东,持股比例 8.90%,为民企大华增添央企背景;陈爱玲女士同傅利泉为一致行动人,持有公司 2.16%股权;公司管理层(傅利泉、陈爱玲、朱江明、吴军)共同持股 40.20%,整体股权结构较为集中。图表5:公司股权架构 资料来源:Wind,方正证券研究所 中国移动于中国移动于2 2023023年年3 3月通过接受公司定向发行股票的方式成为公司第二大股东,月通过接受公司定向发行股票的方式成为公
29、司第二大股东,持股比例持股比例 8 8.90%.90%。具体细则如下:1)发行价格及数量:17.40 元/股,数量为 2.93亿股,实际募集资金净额 50.89 亿元,限售期 36 个月;2)认购方式:中国移动以现金方式认购股票;3)募集资金用途:投入智慧物联解决方案研发及产业化项目、杭州智能制造基地二期建设项目、西安研发中心建设项目、大华股份西南研发中心新建项目及补充流动资金;4)验资情况:2023 年 3 月 24 日,国信证券(保荐人)将募集资金净额划入大华股份专用账户。大华股份(002236)公司深度报告 10 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表6:向中国
30、移动募集资金概况 资料来源:公司公告,方正证券研究所 董事长勤恳创业,研发团队实力强劲。董事长勤恳创业,研发团队实力强劲。公司核心人员在业内拥有 10 余年从业经验,协作覆盖从视频采集、传输到存储、控制和分析及平台应用一体化布局,团队实力强劲。董事长带领大华团队不懈努力、不断创新,公司取得了长足的发展,从创业时的几个人发展到目前 2500 多人的规模,逐步成为中国最具技术水平和规模实力的安防视频产品研发制造商之一。董事长傅利泉先生勤恳创业,至今已获多项殊荣,为安防十大领军人物之一。高级副总裁、交付与服务中心总经理李智杰先生曾任华为技术工程师、代表处交付与服务部长、国家交付代表地区部交付副总裁。
31、此外,公司研发团队负责人为刘明先生,06 年起便在公司入职,研发经验丰富,公司研发人员占比达 50%,为公司产品迭代与矩阵拓新奠定良好基础。大华股份(002236)公司深度报告 11 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表7:公司主要管理层背景 资料来源:公司公告,方正证券研究所 1.3 战略调整战略调整+行业回暖,业绩重拾增长势头行业回暖,业绩重拾增长势头 公司营收及扣非归母净利的表现自上市以来可分为三个阶段:1 1)2 2 业绩高速增长期业绩高速增长期:十年间受益于国内政策红利,“平安城市”、“智慧城市”和“雪亮工程”等多项政府工程开
32、展,公司视频监控领域业务呈现爆发式增长,营收从 2018 年的 6.32 亿元增至 2018 年的 236.66 亿元,CAGR 高达43.66%;同期扣非归母净利从 0.98 亿元增至 24.95 亿元,CAGR 为 38.22%。2 2)2 2 时代红利消退,增长放缓期时代红利消退,增长放缓期:自 2018 下半年起,宏观经济增速下行,政府投资紧缩,叠加原先工程“平安城市”、“雪亮工程”等大型建设项目的阶段性完工,加上疫情时代到来,安防行业面临热度消退,公司营收增速也在2018 年进入拐点,呈明显放缓趋势,2020 年营收 264.66 亿元,CAGR 仅 5
33、.8%;2020 年扣非净利润为 27.35 亿元,CAGR 仅 4.7%。3 3)2 2021021 至今:战略调整期至今:战略调整期:2021 年 10 月,公司提出 DahuaThink 战略,聚焦城市、企业两大业务战略,坚定 AIoT、物联智数平台两大技术战略,构建“五全”能力基座,融合技术与应用,释放物联价值。2022 年实现营收 305.65 亿元,同比下滑 6.91%,扣非归母净利为 15.81 亿元,同比下滑 49.07%,主要系政府抗疫支出增长,弱化安防支出。2023 年呈复苏趋势,23H1 营收同比增长3.88%至 146.34亿元,扣非归母净利同比高增 39.75%至 1
34、7.55 亿元。我们认为,随着经济复苏带大华股份(002236)公司深度报告 12 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 来安防景气度回暖,同时行业进入 AI 催化期,叠加中国移动入股落地带来协同效应,公司有望进入新一轮发展阶段。图表8:公司营收及增速 图表9:公司扣非后归母净利及增速 资料来源:Wind,方正证券研究所 资料来源:Wind,方正证券研究所 智慧物联产品及方案贡献主要营收,创新业务增速较快。智慧物联产品及方案贡献主要营收,创新业务增速较快。2023 年上半年,按产品分类,智慧物联产品及方案占比 83%,是公司营收的最主要来源;创新业务占比15%,是营收增长
35、最快的业务,创新业务的发展大幅拓宽了公司智慧物联的航道,成为公司保持高速前进的重要推动力。按事业群分类来看,公司境内业务占比 53%,其中 TO B 业务占比 26%,增速较快系客户对数字化升级改造的意愿较为强烈;TO G 端业务相对平稳,营收占比 14%。图表10:公司 23H1 营收结构(按产品分类)图表11:公司 23H1 营收结构(按事业群分类)资料来源:Wind,方正证券研究所 资料来源:Wind,方正证券研究所 毛利率与净利率稳中有升。毛利率与净利率稳中有升。公司毛利率及净利率的表现较为稳定,体现出公司较强的韧性及对费用的管控能力。2023年上半年,公司毛利率和净利率分别为42.8
36、%和 13.9%,同比增长 4.9pcts 及 6.5pcts,主要系降低了低毛利工程、硬盘类业务占比,同时受益于供应链降本工作取得良好进展。我们认为,随着高毛利的海外业务收入占比提升以及创新业务规模扩大带来规模效应,推动毛利率提高,公司利润率有望稳步增长。-20%0%20%40%60%80%100%05003003502008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022营收(亿元)YoY(右轴)-100%-50%0%50%100%150%0.05.010.015.020.025.030.035.02008200920013
37、2000202021202223H1扣非归母净利润(亿元)YoY(右轴)83%15%1%智慧物联产品及方案创新业务其他26%14%47%13%To BTo G境外其他大华股份(002236)公司深度报告 13 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表12:公司毛利率及净利率 图表13:公司期间费用率 资料来源:Wind,方正证券研究所 资料来源:Wind,方正证券研究所 三费管控下维持平稳,研发投入逐年攀升。三费管控下维持平稳,研发投入逐年攀升。三费方面,公司销售和管理费用率一直较为稳定。此外,受汇率波动影响,汇兑收益增加导致
38、 2022 年及 23H1 的财务费用率转为负值。研发费用方面,公司注重研发投入,持续加强对人工智能、云计算和大数据、5G 等核心技术的投入和软件能力的建设,2022 年和 23H1,公司研发投入分别为 38.83 亿元和 18.15 亿元,研发费用率分别为 12.70%及 12.40%。我们认为,大华较高的研发投入能保证公司产品创新与迭代能力,是公司收入持续增长的重要基础。图表14:公司研发费用情况 资料来源:Wind,方正证券研究所 37.2%41.1%42.7%38.9%37.9%42.8%11.0%12.1%14.9%10.4%7.4%13.9%0%5%10%15%20%25%30%3
39、5%40%45%20021202223H1毛利率净利率-5%0%5%10%15%20%20021202223H1销售费用率管理费用率财务费用率0%2%4%6%8%10%12%14%0554020021202223H1研发费用(亿元)研发费用率(右轴)大华股份(002236)公司深度报告 14 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 2 2 多模态行业大模型赋能多模态行业大模型赋能 N N 场景应用,中移动入股发挥协同效应场景应用,中移动入股发挥协同效应 2.1 AIAI 赋能安防从看得清
40、到看得懂,从传统安防到智慧物联赋能安防从看得清到看得懂,从传统安防到智慧物联 AIAI 赋能安防从“看得清”到“看得懂”,传统安防逐步转变为智能物联。赋能安防从“看得清”到“看得懂”,传统安防逐步转变为智能物联。安防视频监控分为“看得见”、“看得清”、“看得懂”三个阶段。以中国为例,在第一阶段“看得见”中,主要的驱动力是以视频作为常见事件的证据形式,作为安检侦破的重要线索,目前全国已经基本实现了主要城市街区的无死角监控;在第二阶段“看得清”中,主要的驱动力为十三五规划、十九大报告、公安部雪亮工程以及超高清视频产业发展行动计划等,高清实时编码 SoC 芯片成为市场主流助力高清需求实现;在第三阶段
41、“看得懂”中,AI 的发展使得安防系统从被动的记录和查看转化为“事前有预警、事中有处置、事后有分析”,车牌识别发展为车辆数据结构化分析、人脸检测发展到人脸比对、目标全结构化分析、行为处事检测分析等新技术逐步落地,强大算力运行 AI 算法,运用海量数据,使得行业边界逐渐模糊,需求也从安全转变为降本增效,传统安防逐步扩大范围,转向智慧物联大行业。2.2 微调后的多模态行业大模型微调后的多模态行业大模型+边侧小模型助力智慧安防发展边侧小模型助力智慧安防发展 目前主流的分散的目前主流的分散的 AIAI 小模型存在泛用性弱,多次开发成本高的问题,智慧物联小模型存在泛用性弱,多次开发成本高的问题,智慧物联
42、时代需要大模型来助力行业发展。时代需要大模型来助力行业发展。目前泛安防领域的人工智能主要是基于小模型的专业算法(如车牌检测、人脸识别、行为分析等),可靠性和准确性很高,但是缺乏泛用性,在场景发生变化时无法复用,需要多次开发,重新设计算法,宇图表15:AI 助力视频监控从“看得清”到“看得懂”资料来源:2022 中国 AI+泛安防产业发展报告,海思官网,方正证券研究所 模拟模拟视频视频监控监控系统系统模拟摄像机模拟摄像机磁带录像机(磁带录像机(VCSVCS)数字数字视频视频监控监控系统系统模拟摄像机模拟摄像机硬盘录像机(硬盘录像机(DVRDVR)网络网络视频视频监控监控系统系统视频编码器(视频编
43、码器(DVSDVS)网络摄像机(网络摄像机(IPCIPC)网络录像机(网络录像机(NVRNVR)深度深度智能智能视频视频监控监控系统系统视频云视频云人工智能人工智能大数据大数据高清高清智能智能视频视频监控监控系统系统高清网络摄像机(高清网络摄像机(IPCIPC)视频分析系统(视频分析系统(AVSAVS)分布式视频监控系统分布式视频监控系统看得见看得见看得清看得清看得清看得清+看得远看得远看得懂看得懂看得清看得清+看得远看得远大华股份(002236)公司深度报告 15 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 视研究院院长谢会斌表示小模型 AI 算法对碎片化的需求的满足程度不足
44、 10%,基于大模型大概率能到 50%。根据2018 年安防 AI 人工智能工程化白皮书,以建设 1000 路规模的高清安防监控系统和 1000 路高清 AI 人脸识别系统为例,“安防+AI”的建设成本相比“传统”安防高 73%,主要系前端成本高了 225%(AI 算法多布局在此),且多出了基础管理平台、对外接口服务、视图分析部分及大数据研判部分的成本。总结看来分散的小模型的专用算法的技术、时间、经济成本均较高,对碎片化满足程度低。我们认为,传统安防已经发展为以视频为核心的智慧互联,下游应用呈指数式增长,基于小模型的专用算法无法满足需求,需要大模型的泛化能力助力行业发展。图表16:安防+AI
45、相比传统安防成本高出的百分比(红色代表新增的成本项目)资料来源:2018 年安防 AI 人工智能工程化白皮书,方正证券研究所 通用大模型通用大模型 V.S.V.S.微调后的行业大模型?微调后的行业大模型?根据中国信通院、腾讯云和腾讯标准发布的行业大模型标准体系及能力架构研究报告,通用大模型在多任务与领域上可表现出较好性能,但无法精准解决行业的特定需求与问题。通用大模型如果想在特定行业中发挥 SOTA 模型效果,其参数数量会比同样效果的行业大模型多数十倍、甚至百倍,根据 OpenCSG,在特定的垂直应用中,通用大模型千亿甚至万亿参数达到的效果,垂直大模型百亿参数也可以达到,成本相对较低,相比Ch
46、atGPT 的 10 亿人民币以上的硬件投入(仅训练),彭博金融大模型硬件端投入仅约 1200 万元(仅训练)。以工业领域为例,该场景需求中精准测量、缺陷检测等功能可以通过结合视觉能力、各类型装备实现,在大模型基础上用更小样本的训练,可实现更加快速和准确的识别,且成本和效果平衡,有助于商业化落地。以近期北大的 ChatLaw 为例,该团队构建了口语化咨询诉求到法律专业词汇抽取模型,在检索端结合关键词+向量检索技术,依靠 13B 的模型在 2000 条司法问答数据中,Elo 评分机制下得分超越 gpt4。其表现优于 gpt4 的一大原因是构建了类似于国家司法考试的多项选择题来训练本文的模型,这也
47、表明了基于对细分行业的场景需求,选择细分行业的数据进行训练即可使得其表现优于通用的大模型。225%86%0%22%73%0%50%100%150%200%250%大华股份(002236)公司深度报告 16 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表17:ChatLaw 架构 图表18:ChatLaw 得分击败了 gpt4 资料来源:NLPPaperWeekly,方正证券研究所 资料来源:NLPPaperWeekly,方正证券研究所 单模态单模态 V.S.V.S.多模态?多模态?在智慧物联的时代,数据呈现着多模态及复杂关联的特性,如文本、图像、声音等,根据机器学习杂货铺 3
48、 号店公众号,视频动作识别技术在泛安防有着广泛的使用场景,由于摄像头需要部署在各个地点,摄像机姿态各有不同,需要多视角挖掘共同表征,因此泛安防对于多视角视频识别与分析有更急切的需求,而视频理解存在数据集缺少,视频语义复杂多变,视频多模态语义融合,非线性流的视频理解等多种问题。在多模态模型下,对于标注的精准性要求更低,可以使用弱标注的图片描述数据,语义更为通用,且可以改善长尾问题,输入多模态数据可提高模型精度,对语义相近的场景更加友好,减少误判,因此我们认为,多模态模型将更适合智慧物联。(1 1)多模态可缓解长尾的标签标注压力。)多模态可缓解长尾的标签标注压力。以 YouTube 视频数据为例,
49、YouTube8M数据集具有 6.1M 的视频量,共 3862 个标签,平均每个视频有 3 个标签,呈现明显的长尾分布。Instructional 数据集在 WikiHow 中挑选了 23,611 个 howto 任务,为检索词 query 在 YouTube 上进行搜索,生成大规模的带噪声的文本-视频样本用于多模态任务预训练,我们可以看到 112 个大类的 howto 视频也呈现长尾分布,这类广泛存在的长尾现象使得事无巨细的样本标注不可行。文本-视觉之间语义的桥梁分为语义对齐(Semanticalignment)和语义融合(Semanticfusion),通过语义对齐完成视觉元素映射(基础视
50、觉语义),并通过基础视觉语义的融合形成复杂视觉语义与抽象的视觉氛围,在多模态融合方法中,模型可以通过场景描述文本“treesinawintersnowstorm”学到“tree”的概念,还有可能学到“snowstorm”,以此来缓解长尾问题导致的标签标注压力。ChatLawChatLaw得分得分高于高于gpt4gpt4LLMLLM胜率胜率图表19:YouTube 视频数据集、HowTo100M 呈明显的长尾分布 资料来源:机器学习杂货铺 3 号店公众号,方正证券研究所 大华股份(002236)公司深度报告 17 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表20:跨模态语义桥
51、梁的两个阶段 图表21:多模态缓解标长尾下标签标注压力 资料来源:机器学习杂货铺 3 号店公众号,方正证券研究所 资料来源:机器学习杂货铺 3 号店公众号,方正证券研究所 (2 2)多模态数据可提升模型精度。)多模态数据可提升模型精度。以田间作物产量预测为例,相关研究团队通过融合基于无人机的多模态数据(融合基于无人机的 RGB、高光谱近红外(HNIR)和热成像图像)进行田间作物产量预测,提出了 MultimodalNet 的新型模型,融合效果精度高于任意单一模态。图表22:多模态模型精度高于任意单模态模型 资料来源:植物表型资讯公众号,方正证券研究所 微调后的多模态行业大模型微调后的多模态行业
52、大模型+边侧小模型或将是未来几年最适合智慧物联的形式。边侧小模型或将是未来几年最适合智慧物联的形式。在上文中我们已经解决了“为什么智慧物联时代需要多模态的行业大模型”的问题,但单纯依靠云端的多模态行业大模型会存在一些问题。大模型规模较大,难以部署在边缘设备上,只能以云的形式提供服务,但云有较高的时延,一线生产中的数据处理和控制等网络主要是内网,需要更加稳定的网络和及时的处理,将这类需求送至云端并不合适,且由于本地数据量大,全部“上云”成本高企且存在隐私风险。边侧算力不足无法运行大模型,但是可以通过知识蒸馏等方法,用teacher 模型训练 student 模型,用教师模型的输出作为软标签来指导
53、学生模型的学习,且能较好保全原有模型的功能,实现云边协同,保证私域安全性以及更多模态数据多模态数据单模态数据单模态数据大华股份(002236)公司深度报告 18 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 好的实时性。基于上文的分析,我们认为,微调后的多模态行业大模型+边侧小模型或将是未来几年最适合以视频为核心的智慧物联行业的形式。图表23:知识蒸馏是边侧模型的较好实现方式,更能保全原有模型的功能 资料来源:R3PO 公众号,方正证券研究所 云边协同的例子:以联想的边缘云架构为例,其提供软件定义的经济高效、可靠安全、云边协同、可远程远离的边缘计算基础设施,边侧可为客户提供垂直场
54、景的智能化转型方案,提供丰富的应用支持,可支持远程全栈智能运维,实现偏远现场边缘无人值守等,边缘训练一体机可基于少量样本训练模型,实现领域自学习和本地更新。自动驾驶领域大模型“教”小模型实现效果提升的例子:百度利用文心大模型自动驾驶感知的技术提升车载小模型的感知能力,基于蒸馏和伪标注方案,将大模型的 Detectionhead 作为小模型的初始化,提升训练的效率和效果。在远视距 3D感知中,绿色的框是现实真实场景,红色框是预测的,大模型帮助小模型有效提升了感知、预测车辆的距离的实现效果。老师模型老师模型学生模型学生模型软标签软标签知识蒸馏损失知识蒸馏损失硬标签硬标签图表24:联想边缘云架构 资
55、料来源:一起联想公众号,方正证券研究所 APIAPI网关网关模块化全融合管理模块化全融合管理数据卸载数据卸载网络感知网络感知应用生命周应用生命周期管理期管理中间件中间件服务服务轻量混合虚轻量混合虚拟化拟化分布式软件分布式软件定义存储定义存储轻量软件定轻量软件定义网络义网络加速器引擎加速器引擎边缘边缘PaaSPaaS边缘边缘LaaSLaaS边缘节点边缘节点基于基于安全安全芯片芯片的轻的轻量级量级边缘边缘安全安全多多网网络络数数据据接接入入安安全全管管理理异构智能应异构智能应用编排用编排边缘远程智边缘远程智能运维能运维中心管理编排中心管理编排端设备端设备云边协同云边协同大华股份(002236)公司
56、深度报告 19 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表25:把大模型的 Detectionhead 作为小模型初始化 图表26:新模型预测距离更加准确 资料来源:Apollo 智能驾驶公众号,方正证券研究所 资料来源:Apollo 智能驾驶公众号,方正证券研究所 回顾谷歌与回顾谷歌与 OpenAIOpenAI 的的 A AI I 之战,我们看到在之战,我们看到在谷歌谷歌 G Geminiemini 与与 OpenAIOpenAI GobiGobi 酝酿发酝酿发布下,布下,多模态模型之战多模态模型之战已经已经点燃:点燃:Google DeepMindGoogle Dee
57、pMind 成立加速成立加速 A AI I 发展。发展。谷歌在 2023 年 4 月宣布将 Google Brain和 DeepMind 合并为一个新的部门,名为 Google DeepMind,加速通用人工智能的发展,并引领突破性的 AI 产品研究和进步,Google DeepMind 的团队汇集 AI领域的两个领先研究团队,DeepMind 在 2022 年 5 月推出了“通才”AI 智能体Gato,可以处理多种数据类型、完成多种任务、拥有多种形态,玩各种雅达利游戏、为图片生成字幕、与人对话、用机械臂搭建积木,还能根据不同的情境选择输出文本、关节力矩、按钮按压或其他 token,具有多模态
58、模型的良好积累。图表27:通才 AI 智能体 Gato 资料来源:澎湃,方正证券研究所 谷歌多模态、高效集成模型谷歌多模态、高效集成模型 G Geminiemini 预计于预计于 2 2023023Q Q4 4 推出。推出。谷歌联合创始人谢尔盖布林(Sergey Brin)重返工作岗位,亲自参与 Gemini 训练,全新 Gemini 模型将结合进AlphaGo和大语言模型,实现系统解决问题和规划能力的大幅度增强。谷歌表示后续 Gemini 经过微调后可以如 PaLM 2 在各种尺寸和功能中使用,未来在企业服务、医疗用例方面还拥有巨大的潜力。劈柴表示 Gemini 和 Bard 融合的大华股份
59、(002236)公司深度报告 20 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 最终版本将成为“令人惊叹的通用个人助手”,充分结合文本和图像的优势。2023年 9 月,谷歌已对一些外部公司开放多模态大模型 Gemini 的功能,预计 Gemini将于 2023Q4 正式推出,TO B 销售助力谷歌云追赶微软云。图表28:谷歌云通过 Vertex AI 产品售卖对谷歌 AI 模型的访问 资料来源:36 氪,方正证券研究所 专有数据训练专有数据训练 G Geminiemini,减少幻觉出现。,减少幻觉出现。根据 SemiAnalysis,Gemini 在新的 TPUv5 Pod 上
60、进行训练,算力高达1e26 FLOPS,是 GPT-4 算力的五倍,训练数据利用了大量谷歌消费产品(搜索、Youtube93.6 亿分钟的视频字幕)的专有数据,总数据集规模约为 GPT-4 的两倍,Gemini 把音频和视频集成到模型自身,形成多模态能力,使得幻觉更少。图表29:谷歌对 Gemini 进行了大量 YouTube 视频的训练 资料来源:36 氪,方正证券研究所 为应对谷歌为应对谷歌 GeminiGemini 强有力竞争,强有力竞争,OpenAIOpenAI 加急训练多模态大模型加急训练多模态大模型 GobiGobi。2023 年 3月,OpenAI 发布的 GPT-4 已经融入了
61、部分多模态功能,可支持图像输入,OpenAI将其提供给了为盲人或低视力者开发技术的 Be My Eyes,目前准备在更大范围内推出 GPT-Vision。2023 年 9 月 25 日,OpenAI 宣布推出两项新功能,扩展人们与其最新、最先进的模型 GPT-4 交互的方式:能够询问有关图像的问题并使用语音作为查询的输入,这标志着 GPT-4 转变为多模态模型 GPT-4V(ision)。据 The Information 报道,OpenAI 即将发布代号为 Gobi 的下一代多模态大语言模型,大华股份(002236)公司深度报告 21 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条
62、款 Gobi 设计之初即为多模态模型,我们看到多模态大模型已经成为目前主流的技术发展趋势,随着谷歌 Gemini 与 OpenAI Gobi 酝酿发布下,多模态模型之战已经点燃,我们认为未来将有更多的多模态大模型发布。除谷歌与除谷歌与 OpOpenAIenAI 外,外,MetaMeta 发布发布 AnyMALAnyMAL 助力多模态在助力多模态在元宇宙产品线元宇宙产品线以及其他以及其他消消费市场费市场应用:应用:AnyMALAnyMAL 实现图像实现图像/视频视频/音频音频/IMUIMU 运动传感器数据运动传感器数据等多模态数据转换,创造新的等多模态数据转换,创造新的S SOTAOTA。Met
63、a 推出经过训练的多模态编码器集合 AnyMAL(Any-Modality Augmented Language Model),可实现各种模态(包括图像、视频、音频和 IMU 运动传感器数据)的数据转换至 LLM 的文本嵌入空间,数据集包含包含 2 亿张图像、220 万段音频、50 万 IMU 时间序列、2800 万段视频等多种模态数据,利用图像、视频、音频跨三种模式的多模态指令集对模型进行微调。AnyMAL 创造了新的 SOTA:在VQAv2 上提高了 7.0%的相对准确率,在零误差 COCO 图像字幕上提高了 8.4%的CIDEr,在 AudioCaps 上提高了 14.5%的 CIDEr
64、。从 AnyMAL 的输出示例来看,除了简单的 QA 外,还能很好的解决灵感与建议、创新写作、图像字幕、隔行扫描形式、音频信号推理、运动传感器推理等多种不受拘束的任务。图表30:GPT-4V(ision)测试表现(2023 年 9 月 25 日版本)资料来源:roboflow,方正证券研究所 测试测试#1#1:视觉问答:视觉问答GPT-4V 能够成功地描述为什么图像很有趣,参考图像的各个组件以及它们如何连接。值得注意的是,提供的模因包含文本,GPT-4V 能够读取并使用该文本生成响应测试测试#2#2:光学字符识别(:光学字符识别(OCROCR)要求 GPT-4V 读取图像中的文本。该模型能够成
65、功识别图像中的文本。GPT-4V 在将图像中的单词转换为文本中的单个字符方面做得非常出色。测试测试#3#3:数学:数学 OCROCR向 GPT-4V 提出了一个数学问题。这个数学问题来自文档的屏幕截图。这个问题涉及计算给定两个角度的拉链线的长度,在图像中呈现了提示“解决它;该模型确定了可以用三角函数解决问题,确定了要使用的函数,并提供了如何解决问题的分步演练。然后,GPT-4V 提供了问题的正确答案。大华股份(002236)公司深度报告 22 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图像标题生成表现、多模态推理任务人工评估胜率优于基线图像标题生成表现、多模态推理任务人工评估
66、胜率优于基线。我们看到 AnyMAL-13B 和 AnyMAL-70B 性能差距较小,底层 LLM 能力对图像标题生成任务影响较小,两个变体在 COCO 和标有详细描述任务(MM-IT-Cap)的 MM-IT 数据集上表现均明显优于基线。在多模态推理任务的人工评估中,AnyMAL 性能强劲,与人工标注的实际样本的差距较小,完整指令集微调的模型表现出最高的优先胜率。图表32:图像标题生成表现优于基线 图表33:多模态推理任务人工评估胜率优于基线 资料来源:机器之心,方正证券研究所 资料来源:机器之心,方正证券研究所 图表31:AnyMAL 输出示例 资料来源:机器之心,方正证券研究所 AnyMA
67、L输出示例:该模型理解各种输入信号(即视觉、音频、运动传感器信号),并响应自由形式的用户查询。当多个模态交错并作为输入(例如最右边图像+IMU运动传感器信号)时,模型将对它们进行联合推理。灵感与建议灵感与建议创新写作QA图像字幕隔行扫描的形式(图像+运动传感器)音频信号推理运动传感器推理大华股份(002236)公司深度报告 23 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 VQAv2VQAv2 提高提高 7.0%7.0%的相对准确率的相对准确率,音频字,音频字幕幕生成能力优秀生成能力优秀。我们看到 AnyMA 在 6 个不同的 VQA 数据集(H-Meme:hate Meme,
68、S-QA:Science QA)上基于 Zeroshot image 的 QA 结果,与基线视觉语言模型相比,AnyMAL 展示了具有竞争力的多模态推理能力,VQAv2 提高 7.0%的相对准确率,在视频 QA 中的 STAR 中 AnyMA 表现也较为优秀。从 AnyMAL 的音频字幕生成能力来看,AnyMAL 的表现明显优于 CIDEr+10.9pp,SPICE+5.8pp,支持多音道音频字幕生成能力,如婴儿哭泣和女性说话同时进行。图表34:VQA 基准、视频 QA 基准 图表35:AudioCaps 基准数据集上的音频字幕生成结果 资料来源:机器之心,方正证券研究所 资料来源:机器之心,
69、方正证券研究所 图表36:音频字幕生成能力优秀 资料来源:机器之心,方正证券研究所 MetaMeta 发布发布 AnyMALAnyMAL,研究成果有望整合入元宇宙产品线。,研究成果有望整合入元宇宙产品线。AnyMAL 于 2023 年 9 月28 日发布,而 Meta Quest 3 于同日发布,两者在时间上相近,且 Meta Quest 3可收集多模态数据,将真实世界和虚拟世界无缝融合,实现 Meta Reality 体验,我们认为 AnyMAL相关研究成果有望为Meta的元宇宙产品线提供支持并应用到消费者市场。视频视频 QA QA 基准基准VQA VQA 基准基准说明说明:在安静的环境中敲
70、击键盘提示提示:你能猜出我的位置吗?用一两句话回答回答回答:根据打字的声音,我猜你是在一个安静的室内环境,可能在办公室或书房。打字的声音清晰而清脆,带有轻微的回声或混响,表明这是一个天花板很高的房间或一个大而开放的空间说明说明:风很大,海浪沙沙作响提示提示:根据天气,我应该穿什么?用一两句话回答回答:回答:从风浪声来看,暴风雨就要来了。最好多穿几层,穿一些防水和保暖的衣服,以保持舒适和安全说明说明:一个婴儿在电子语音的背景下哭泣,一个成年女性说话,打喷嚏,然后一个成年女性再次说话提示提示:用一到两个句子描述这个声音回应回应:这个声音是一个孩子大声的、高音调的尖叫,带着一点呜咽,好像孩子在哭和尖
71、叫的同时。伴随着这种声音的背景是成年人低沉的声音,可能是孩子的父母或看护人,他们用安慰的语气说话大华股份(002236)公司深度报告 24 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 2.3 为什么有望实现大模型商业化最佳效果的将是行业的传统龙头?为什么有望实现大模型商业化最佳效果的将是行业的传统龙头?行业大模型的训练需要长久的数据及行业行业大模型的训练需要长久的数据及行业 knowknow-howhow 的积累。的积累。以彭博金融大模型为例,该模型参数为 500 亿,为了训练该模型,彭博准备了 7000 亿 token 的数据(实际使用 5690 亿 token),其中 48
72、.73%的数据来自公共数据,(网页爬虫等混合数据),51.27%的数据为彭博自有的金融数据,这些数据源于彭博社 40 多年的积累;以 ZMO.AI 为例,其训练数据来自 ZMO 自有的 6000 万高清营销照片数据集,公司用多年在营销领域的 know-how 和专业场景数据才使得该垂类模型表现真实、可控。如果要从外获得高质量的数据则成本十分高昂且难以获得,还可能存在不可预测的情况,均会影响算法的准确性和鲁棒性。因此高质量的垂直行业数据、基于专业知识的微调以及对齐能力对于行业大模型的构建非常重要。图表37:51.27%数据为彭博自有数据 图表38:ZMO.AI 可生成背景、海报,真实度很高 资料
73、来源:FinTech 沉思录公众号,方正证券研究所 资料来源:机器之心公众号,方正证券研究所 行业大模型的训练与运行需要较高的成本,体量较小、缺少商业落地场景或是商行业大模型的训练与运行需要较高的成本,体量较小、缺少商业落地场景或是商业落地场景较少的公司难以稳定盈利,较难维持大模型的持续投入。业落地场景较少的公司难以稳定盈利,较难维持大模型的持续投入。根据BaihaiIDP 公众号,LLaMA 使用了 1.4 万亿个 token 的训练数据集,总大小为4.6TB,训练最大的65B模型需要使用2048块NVIDIAA100训练21天,GoogleCloud对于此 GPU 的提供费用为 3.93
74、美元/小时,LLaMA 模型训练一次即需要 460 万美元,成本十分高昂。SemiAnalysis 指出 OpenAI 每天运行 ChatGPT 的成本可能高达 70 万美元。我们认为,虽然行业大模型的成本相较于通用大模型低很多,但也不是缺少商业化落地场景、收入体量较小、难以稳定盈利的公司能长久承受的。大华股份(002236)公司深度报告 25 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表39:大模型训练与运行成本高 资料来源:BaihaiIDP 公众号,方正证券研究所 中国智能安防企业分为三种类型:中国智能安防企业分为三种类型:1)传统型:海康威视、大华股份;2)算法型人
75、工智能厂商:商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技;3)平台型互联网龙头:华为、百度等。传统的安防龙头重视边缘计算,优势在于渠道积累、海量数据与全套产品解决方案,具备广泛的商业化落地场景;AI 算法提供商主要是布局云端算法,通过芯片主攻 IPC 以布局中心控制系统,主要优势在于分析;平台型企业具有较深的行业渠道,能吸引合作伙伴打造更大的泛安防生态圈。我们认为,中国传统安防大厂可以基于规模优势、丰富的商业化落地场景、长久的行业高质量数据积累以及行业 know-how 实现大模型最佳的商业化效果。图表40:智能安防参与者分为三类 资料来源:深圳市物联网产业协会,方正证券研究所 中国传统安防大厂中国
76、传统安防大厂 V.S.V.S.算法型人工智能厂商?算法型人工智能厂商?1)在成本和商业落地端:大模型训练和运行均需要高昂的成本,商汤作为算法型人工智能厂商中收入体量最高的企业,其 2022 年的收入仅大华的 12%,海康的 4%,一直承受着亏损的压力,且其并不只是专注于安防行业,SenseCore 商汤大装置 AI 云、SenseAutoV2X 商汤绝影车路协同、SenseMAP 商汤多体智能平台、SenseCare“智慧诊疗”平台等也是持续烧钱的业务,精力的分散也使得其难以在泛安防利用大模型实现稳定盈利,AI 需要与真实的商业落地场景结合才能发挥其最大的效用,而传统安防大厂数十年的产业积累使
77、得其具备丰富的商业落地场景;2)在高质量数据和行业 know-how 端:传统安防大厂数十年应用端的数据与经验积累也是人工智能独角兽难以传统安防大厂传统安防大厂平台型互联网大厂平台型互联网大厂人工智能厂商人工智能厂商较深的渠道较深的渠道积累、海积累、海量数据与全套产品解量数据与全套产品解决方案,具备广泛的决方案,具备广泛的商业化落地场景商业化落地场景具有较深的行业渠道,具有较深的行业渠道,能吸引合作伙伴打造能吸引合作伙伴打造更大的泛安防更大的泛安防生态圈生态圈通过芯片主攻通过芯片主攻IPCIPC以布以布局中心控制系统,主局中心控制系统,主要优势在于要优势在于分析分析大华股份(002236)公司
78、深度报告 26 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 相比的。因此在成本、商业落地、数据积累、行业 know-how 积累等四个方面,中国传统安防大厂均优于人工智能厂商,因此我们认为,中国传统安防大厂更好的实现行业大模型的商业化效果。图表41:传统安防大厂在收入上具有显著优势(亿元)图表42:传统安防大厂在盈利上具有显著优势(亿元)资料来源:Wind,方正证券研究所 资料来源:Wind,方正证券研究所 中国传统安防大厂中国传统安防大厂 V.S.V.S.平台型互联网龙头?平台型互联网龙头?华为等互联网龙头具有较深的全行业渠道优势,生态伙伴众多,商业化落地场景并不是大问题,华
79、为盘古大模型 3.0能赋能千行百业,在 L1 场景大模型中,已能涵盖政务、金融、制造、药物分子、矿山、铁路、气象等行业,平台型互联网龙头的主要优势在于基于大模型构建泛安防伙伴圈,但其弱势在于细分行业的积累时间短于传统的安防大厂(华为在2012 年开始正式进军安防领域,海康、大华均为 2001 年),在安防业务上的体量也相对小一些(海康、大华分别为全球安防的第一、第二)。因此我们认为,中国传统安防大厂能更好的实现行业大模型的商业化效果。2.4 公司行业大模型即将孵化,巨灵公司行业大模型即将孵化,巨灵 AIAI 开放平台发挥杠杆效应开放平台发挥杠杆效应 大模型应用的效果与数据、模型、算法均息息相关
80、,大华优质算法与深厚数据助大模型应用的效果与数据、模型、算法均息息相关,大华优质算法与深厚数据助力大模型落地。力大模型落地。大模型通过强算法,如 Transformer+RLHF+prompt 等,大的模型参数量以及强大的硬件算力,实现技术涌现。定义数据集为 D,模型决定了假设空间 H,算法即如何在指定的假设空间 H 中去搜索最佳假设以拟合 D。以下图为例,在数据量充分的时候,最小化 hI 得到的 R(hI)就可以提供对 R(h*)的一个良好近似,在数据量少的时候经验风险项和期望风险项可能会有较大的距离;模型决定了 H 整体和最优 h 冒的距离,算法决定了如何搜寻 h*,因此三者密不可分。我们
81、认为,大华在算法端和数据端均具有较深厚的积累,优质算法和数据也可以更好的训练模型,使得整体大模型呈现效果更佳,目前公司大模型即将孵化,有望迎来 AI 估值切换。02004006008001,0002002120222023H1商汤科技营业总收入云从科技营业总收入大华股份营业总收入海康威视营业总收入(100)(50)05002120222023H1商汤科技归母净利润云从科技归母净利润大华股份归母净利润海康威视归母净利润大华股份(002236)公司深度报告 27 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表43:
82、模型、算法、数据共同决定模型效果 资料来源:机器学习杂货铺 3 号店,方正证券研究所 千种算法实战经验,巨灵千种算法实战经验,巨灵 AIAI 开放平台发挥杠杆效应。开放平台发挥杠杆效应。(1)丰富算法实践:大华过去几年累计发布了 1200 多种行业领先算法、230 余个行业算法方案,覆盖 100多个细分行业,依托算法仓实现算子算法分离,构筑云边端的算法、算力和数据协同;(2)高效行业软件平台:公司搭建行业软件平台,构建“G、B、F、M”(G共性基础层、B 领域基础层、F 领域特性层、M 融合业务层)四层完整组件化体系,多组件拼装实现客户定制化需求;(3)开放算法生态:公司自研巨灵 AI 开放平
83、台,包含算法研发工程体系、弹性分布式训练框架、模型优化和部署框架,面向开发者,高效支持海量碎片化场景化需求,该平台可赋能 AI 开发能力较弱的公司,提供 300 个多个典型场景商用算法方案,支持客户使用自有数据,训练场景定制的私有算法,JinnStudio 已在云睿公有云和企业私有化解决方案中落地,实现公司碎片市场的高质量有效触达和持续扩容。图表44:行业软件平台四层完整组件化体系 图表45:巨灵 AI 开放平台 资料来源:公司年报,方正证券研究所 资料来源:大华巨灵开放平台,方正证券研究所 建立大数据研究院,深度挖掘数据价值。建立大数据研究院,深度挖掘数据价值。大华股份设立大数据研究院,是大
84、华的五大研究院之一,是浙江省首批大数据省重点企业研究院,深耕视频物联,进行数据采集、存储、分析、查询、管理端到端的创新优化,打造懂行业的数据库,该数据库 23 年已通过中国信通院的“可信数据库”评测认证,获得行业与用户的广泛认可。以浙江某交管项目为例,公司利用云计算与大数据能力构建交管业务管理模型,打造智能、融合、协同、高效、立体、可视的智慧交通管理体系。我们认为,公司以数据为基础、以业务为牵引,以物联数据驱动业务创新,在千行百业的沉淀与 20 余年的积累下,具备扎实的数据价值挖掘能力、丰富的行业充足数据充足数据数据数据较少较少大华股份(002236)公司深度报告 28 敬 请 关 注 文 后
85、 特 别 声 明 与 免 责 条 款 高质量数据以及行业 know-how,数据积累+优质算法推动大模型落地,大模型落地也将反过来赋能数据积累与算法优化,实现良性循环。图表46:大数据研究院 图表47:智慧交管中心 资料来源:大华股份公众号,方正证券研究所 资料来源:大华股份公众号,方正证券研究所 从实际应用来看,公司行业大模型已在电力、城市治理两个行业跑通,预计年底从实际应用来看,公司行业大模型已在电力、城市治理两个行业跑通,预计年底至明年初实现商用,通用识别率大幅提升。至明年初实现商用,通用识别率大幅提升。1)以电力为例:公司表示行业大模型已经大幅提升了准确率和泛化能力,在电力行业可实现所
86、有表计识别,通用识别率从 85%-87%提升至目前的 97%;2)以城市治理为例:目前可以通过描述的方式解析、识别视频内容,通过目标+属性的描述识别垃圾桶是否满盖、路面摊位侵占、井盖破损情况等,并且能实现原本 CNN 难以实现的功能,如机动车道树木倒伏、消防柜设施破损情况、绿化带护目设施破损缺失等;3)整体上来看,公司大模型还具有零样本学习能力,输入图片即可实现目标定位,如测输电站和输电线上的垃圾袋、气球、鸟巢等。公司行业大模型将在各个应用中持续做深做宽。图表48:数据积累+优质算法助力模型优化,大模型跑通助力数据积累+算法优化 资料来源:青岛华君雷公众号,方正证券研究所 数据数据算法算法千种
87、算法实战经验,巨千种算法实战经验,巨灵灵AIAI开放平台发挥杠杆开放平台发挥杠杆效应效应2020余年积累,扎实余年积累,扎实的数的数据价值挖掘能力、丰富据价值挖掘能力、丰富的行业高质量数据以及的行业高质量数据以及行业行业knowknow-howhow模型模型行业大模型已在行业大模型已在电力电力/城市城市治理两个行业治理两个行业跑跑通,通,通用识别率大通用识别率大幅提升幅提升大华股份(002236)公司深度报告 29 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 2.5 中移动中移动 TO G/B/CTO G/B/C 深度赋能大华,有望迎来协同发展深度赋能大华,有望迎来协同发展 从
88、技术从技术/研发角度看,中移动在研发角度看,中移动在 AIAI 三要素:算法、算力、数据均有强大的优势。三要素:算法、算力、数据均有强大的优势。1)算力:公司除了通用算力外,也部署了很多智算,目前公司累计投产算力服务器超 80.4 万台,算力规模达到 9.4EFLOPS。除此之外,公司正规划建设亚洲最大的智算中心;2)算法:公司现在有一支专门做模型算法的团队,人数达 1500 余人,已经积淀了 370 多项 AI 能力,去年赋能价值达 39 亿元;3)数据:公司拥有海量数据,23 年 8 月 30 日发布 7 个网络智能化高质量开放数据集,助力我国网络+AI 技术融合创新发展;除此之外,中移动
89、梧桐大数据平台规模超 6 万个节点,日采集数据量超过 5.5PB,日处理数据量数十 PB,价值数据规模超 650PB。中移动利用算力、应用算法,海量数据进行深度加工处理,已拥有对 AI 进一步发展的能力。图表49:中移动发布 7 个开放数据集 图表50:中移动梧桐大数据平台 资料来源:移动 Labs 公众号,方正证券研究所 资料来源:湖北移动智慧政企公众号,方正证券研究所 中移动在中移动在 TO GTO G、B B 端项目具有丰富的中标经验,市占率第一。端项目具有丰富的中标经验,市占率第一。分渠道角度看,中移动具备央企背景,在政企项目中中标占比最高,2022 年中标占比 44%,中标金额 65
90、3 亿元,其中超过 5000 万的超级大单项目 147 单,而电信/联通/广电分别仅为 101 单/69 单/32 单,中移动项目质量较为优质。2022 年金额最大单黑龙江省政务大数据中心黑龙江省数字政府建设项目(第一批)总集成采购计划由中移动拿下,价值 8.48 亿元,主要内容为智慧政务与大数据。23H1 中移动政企收入达 1044 亿元,政企客户达 2430 万家,TO G 市场中超 300 万人民币的大单超1000 个。中移动在 B/G 项目中具备丰富的中标经验,市占率领先,不断强化“网+云+DICT”一体化拓展,充分发挥云网资源禀赋优势,我们认为中移动有望发挥运营商在链路、算力、服务能
91、力上的优势,为民企背景的大华赋能,而大华可发挥在产品、解决方案上的优势,双方形成互补。大华股份(002236)公司深度报告 30 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表51:中移动中标占比最高 图表52:中移动 2022 年中标金额超 650 亿元 资料来源:中移动网罗天下、运营商零距离公众号,方正证券研究所 资料来源:中移动网罗天下、运营商零距离公众号,方正证券研究所 中移动客群庞大、渠道网络优质,有望与大华在中小企业业务与乐橙智慧家居业中移动客群庞大、渠道网络优质,有望与大华在中小企业业务与乐橙智慧家居业务中形成协同效应。务中形成协同效应。(1)家庭市场:中移动积
92、极推进千兆驱动宽带领先、内容驱动大屏领先、平台驱动 IoT 领先、生态驱动 HDICT 领先“四领先”工程,2023H1家庭宽带用户达到 2.55 亿,千兆家庭宽带客户达 6036 万,渗透率达 23.7%,移动高清客户达 2.01 亿,总收入 649 亿元,家庭客户综合 AQPU 达 43.3 元;(2)个人市场:移动深化“连接+应用+权益”融合运营,个人市场 23H1 收入达 2594亿元,触达客户 9.85 亿,其中 5G 客户 7.22 亿,权益融合客户 3.26 亿,移动云盘客户 1.76 亿,5G 高清通话客户 1.01 亿,ARPU 达 52.4 元。移动的下沉渠道和广泛客群配合
93、大华前端产品侧的积累,在家庭和中小企业端双方协同打造支持全彩高清双向对讲、结构化多算力等 AI 前端设备,在看家护院、平安乡村等业务场景广泛应用,目前在广东、浙江、四川、广西、贵州、陕西、辽宁、湖南等多个省份已实现规模化,服务客群超 500 万。图表53:中移动客群庞大,渠道网络优质 资料来源:中国移动 2023 半年报,方正证券研究所 中移动中移动 TO TO G/B/CG/B/C 深度赋能大华,有望迎来协同发展。深度赋能大华,有望迎来协同发展。大华拥有 500 多个解决方案,覆盖 8000 多个应用场景、3 万多种产品,在行业中有丰富的实践、数据积累,视觉技术领先,当下行业大模型也即将跑通
94、,未来对于碎片化场景的解决能力会更强,而中移动具备算力和大数据优势,且为央企背景,其在雪亮工程等政企业务中的中标金额市占率第一,政企客户数不断提升,渠道优质,覆盖面广。我们认为中移动与大华优势互补,有望形成协同效应。37%44%39%33%29%32%19%19%21%11%8%8%0%20%40%60%80%100%202120222023H1移动电信联通广电422 653368 365 428308 212 27576 110 12320 0200400600800022023H1广电联通电信移动市场市场客户种类客户种类客户数量客户数量移动客户9
95、.85亿5G套餐客户7.22亿权益融合客户3.26亿移动云盘月活跃客户1.76亿5G新通化高清视频客户1.01亿家庭宽带客户2.55亿千兆家庭宽带客户0.60亿移动高清客户2.01亿HDICT 解决方案服务客户0.21亿个人市场家庭市场大华股份(002236)公司深度报告 31 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表54:大华与中移动有望实现协同发展 资料来源:各公司年报、业绩会、中国移动投资者活动记录、中移网罗天下、运营商零距离公众号,方正证券研究所 TO GTO G解决方案解决方案,AIoT+AIoT+物物联数智联数智平台平台丰富的丰富的TO BTO B解决方解决
96、方案,案,1+5+2+N1+5+2+N框架框架乐橙智慧家居在创乐橙智慧家居在创新业务中规模最大新业务中规模最大大华云商助力大华云商助力SMBSMB业业务,赋能合作伙伴务,赋能合作伙伴央企背景,雪亮工央企背景,雪亮工程丰富中标经验程丰富中标经验政企市场中标金额政企市场中标金额连续第一连续第一HDICTHDICT数数智生活智生活+,家庭连接数领先家庭连接数领先渠道遍布乡镇,触渠道遍布乡镇,触达下沉客群达下沉客群TO GTO G解决方案解决方案,AIoT+AIoT+物物联数智联数智平台平台丰富的丰富的TO BTO B解决方解决方案,案,1+5+2+N1+5+2+N框架框架各类客户方案与渠道各类客户方
97、案与渠道研发研发/技术优势技术优势研发研发/技术优势技术优势视觉技术领先视觉技术领先数据数据/渠道领先渠道领先算力达算力达9.4EFLOTOPS,9.4EFLOTOPS,正规划建设亚洲最正规划建设亚洲最大智算中心大智算中心算法团队达算法团队达15001500余余人,积累人,积累370370项项AIAI能能力,赋能价值力,赋能价值3939亿亿海量高质量数据,海量高质量数据,发布发布7 7个网络智能化个网络智能化开放数据开放数据集集丰富的行业高质量丰富的行业高质量数据和数据和knowknow-howhow视觉技术视觉技术2020年积年积累,软硬件全覆盖累,软硬件全覆盖行业大模型即将落行业大模型即将
98、落地,电力、城市治地,电力、城市治理已跑通理已跑通大华股份(002236)公司深度报告 32 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 3 3 业务分析:智慧物联解决方案平台化,助力稳健增长业务分析:智慧物联解决方案平台化,助力稳健增长 从传统安防龙头到平台型智慧物联方案提供商,从供给导向需求导向转变。从传统安防龙头到平台型智慧物联方案提供商,从供给导向需求导向转变。公司产品矩阵丰富,软硬件全布局:硬件层面,公司产品以“全感知、全智能、全连接、全计算、全生态”为基座,布局终端设备(前端摄像机)、边缘处理(边缘智能计算产品,如“睿思”系列 IVSS 等,以及网络传输和安全产品等
99、)、云中心(服务器)等;在软件层面,公司具备“一体系、两平台”,即“物联数智中台体系”+“城市平台、企业平台”,并通过大华万象平台赋能合作伙伴。公司的平台化布局并非是单纯软硬件产品层面的平台化布局,公司的平台化是产品+解决方案的双重平台化,成功解决下游行业碎片化的痛点,摆脱对工程商的依赖,提高产业链话语权,大华让下游碎片化从一个痛点变成公司的壁垒,从 TO G、TO B、TO SMB 以及 TO C(创新业务中的乐橙)角度,以需求为导向,提供不同的解决方案,公司已完成从传统安防龙头到平台型智慧物联方案提供商的转变。图表55:大华股份业务架构 资料来源:公司年报,方正证券研究所 3.1 TO G
100、TO G 业务业务:乘行业回暖春风,四大类应用助力城市智能化乘行业回暖春风,四大类应用助力城市智能化 3.1.1 行业:疫情弱化+政策推动智慧化助力 TO G 端回暖 疫情影响弱化下疫情影响弱化下 TO GTO G 客户安防投资有望回暖。客户安防投资有望回暖。根据 2021-2022 年度中国安防行业调查报告,2021 年政府类安防项目招标数量为 2613 个(yoy+27%),招标项目金额合计 748.9 亿元(yoy+14%),中标数量为 2650 个,(yoy+19%),中标项目金额合计 743.9 亿元(yoy-4%),在过亿的项目中,智慧城市相关项目(智慧城市、数字政府、城市大脑)中
101、标金额 17.1 亿元,占比最大,为 29.9%,TO G 端安防市场整体平稳发展。22 年政府重心虽然在防疫,但中标金额增加,根据研观天下,2022 年 1-11 月累计招标项目数 1912 个(yoy-17%),累计招标项目金额硬件硬件软件软件“全感知全感知、全智能全智能、全连接全连接、全计算全计算、全生态全生态”的“五全”能力基座“一体系一体系、两平台两平台”,即即“物联数物联数智中台体系智中台体系”+“城市平台城市平台、企业企业平台平台”+大大华万象平台华万象平台统一技术架构:城市级和企业级两大基础平台技术体系敏态服务组织:完成六大开发中心大区制建设,资源高效复用大模块复用性构建:构建
102、起了“G、B、F、M”完整组件化体系数据安全和隐私保护:原生安全、无感对接、可视化运维产品产品全全感感知知全全计计算算全全智智能能全全生生态态全全计计算算全全连连接接解决方案解决方案TO GTO GTO BTO BTO SMBTO SMB创新业务创新业务“浩睿”平台“浩睿”平台-本地化本地化“云睿云睿”平台”平台-云端化云端化企业统一架构企业统一架构智智能能中中台台数数据据中中台台物物联联中中台台开开放放中中台台交交互互中中台台N N类应用:类应用:智慧建筑、智慧教育、智慧制造、智慧物流、智慧农产、智慧能源、商业连锁、智慧金融、智慧文旅、医疗卫生云商与合作伙伴数字化营销云商与合作伙伴数字化营销
103、服务平台体系服务平台体系横向拓宽管道覆盖面纵向做深管道覆盖深度5000 余个场景化方案运营商业务运营商业务华睿科技华睿科技:机器视觉/移动机器人华华橙网络橙网络:TO C,智慧生活-乐橙安防、乐橙互联、乐橙机器人、乐橙照明华锐华锐捷:捷:汽车电子华视智检:华视智检:智慧安检华消科技:华消科技:智慧消防华忆华忆芯:芯:智慧存储华感华感科技:科技:热成像境内:境内:51.69%境外:境外:48.31%大华股份(002236)公司深度报告 33 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 为 727.9 亿元(yoy+11%);累计中标项目数 1923 个(yoy-18%);累计中标
104、项目金额为 684.5 亿元(yoy+7%),2023 年之后随着疫情弱化,政府重心从抗疫转移,对安防投资的力度有望增加。图表56:过亿项目中智慧城市/教育/交通总占比 74.8%图表57:疫情弱化下公共安全财政支出增速有望回暖(亿元)资料来源:2021-2022 年度中国安防行业调查报告,方正证券研究所 资料来源:Wind,方正证券研究所 平安城市、雪亮工程后新型智慧城市稳步推进,数字经济政策催化新型智能城市、平安城市、雪亮工程后新型智慧城市稳步推进,数字经济政策催化新型智能城市、交通等项目进一步发展。交通等项目进一步发展。21 年国务院发布 “十四五”数字经济发展规划,“十四五”时期,我国
105、数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段,22 年“十四五”现代综合交通运输体系发展规划提出要提升交通运输数字化智能化发展水平,破除制约交通运输高质量发展的体制机制障碍;23 年国务院发布数字中国建设整体布局规划,规划提出,到 2025 年,基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局,数字中国建设取得重要进展,将数字中国建设工作情况作为对有关党政领导干部考核评价的参考,等等一系列的政策推动新型智能城市、交通等项目发展。图表58:数字化建设相关政策 政策政策 时间时间 部门部门 内容内容 “十四五”数字经济发展规划“十四五”数字经济发展规划 2021.12 国务院“十四五”时期
106、,我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段“十四五”现代综合交通运输体“十四五”现代综合交通运输体系发展规划系发展规划 2022.1 国务院 提升交通运输数字化智能化发展水平,破除制约交通运输高质量发展的体制机制障碍 数字中国建设整体布局规划数字中国建设整体布局规划 2023.2 国务院 到 2025 年,基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局,数字中国建设取得重要进展,将数字中国建设工作情况作为对有关党政领导干部考核评价的参考,等等一系列的政策推动新型智能城市、交通等项目发展 资料来源:交通运输部,国家发改委,方正证券研究所 30%24%21%25%智慧城市智慧教育
107、智慧交通其他-5%0%5%10%15%20%02,0004,0006,0008,00010,00012,00014,00016,000中国:公共财政支出:公共安全yoy大华股份(002236)公司深度报告 34 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 3.1.2 公司:四大类应用解决方案横纵发展,助力多元场景价值实现 依托依托 AIoTAIoT 与物联数智平台,助力城市平台与物联数智平台,助力城市平台 2.02.0 与与 N N 业务落地,业务落地,实现社会安全、实现社会安全、城市有序、治理提效、绿色惠民。城市有序、治理提效、绿色惠民。横向拓展应用领域,纵向做深各场景价值,
108、从智慧城市、智慧交管、智慧交通、社会治理、公共与民生、智慧应急、城市停车7 个大场景出发,不断拓展各个场景的细分应用,提供完善的政府级解决方案。(1)社会安全:公司从公共安全、交通安全、生活安全、生产安全四个方面提供全方位的解决方案。(2)城市有序:公司以数字化技术赋能城市交通秩序治理、轨道车站运营管理、铁路牵引变电所智慧值守等场景。(3)治理提效:公司针对城市运行“一网统管”、城市精细化治理、基层治理、社区治理等应用场景,提供了一系列的解决方案。其中,城市精细化治理解决方案主要涵盖街面管理、城市环卫、综合治理等领域,通过智能监测预警,有效地解决了城市内涝、垃圾分类、街面违停、出店经营、渣土车
109、抛洒滴漏、私搭乱建、井盖丢失等治理难题。图表59:交通安全系统 图表60:安全生产风险监测系统 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 图表61:交通诱导系统 图表62:看清路口流量动态,自主调整信号灯时长 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 大华股份(002236)公司深度报告 35 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表63:智慧城市解决方案 资料来源:公司官网,方正证券研究所 (4)绿色惠民:公司绿色惠民方案聚焦自然生态和行政服务,为生态保护、耕地红线守护、水利数字孪生、智慧养老、食品监
110、管等提供了解决方案。公司公司 TO GTO G 业务稳步发展,业务稳步发展,2323 年逐渐进入复苏通道。年逐渐进入复苏通道。2019-2021 年公司 TO G 业务较为稳定,营收分别为 59.3/56.7/58.5 亿元,2022 年 TO G 业务受到政府开支向抗疫转移,安防项目落地推迟等的影响,且传统的公安、交警行业线受影响更大,下滑较为严重,营收仅 43.3 亿元(yoy-26.1%),2023H1 公司 TO G 业务已经逐渐恢复,营收为 20.8 亿元(yoy+2.5%),公司在面临阶段性的财政困难时,依靠其深厚的方案经验和敏锐的商机感知能力,抓住结构性的机会,与政府业务的重点调
111、整保持同步,优化资源配置,在公共民生、大交通等领域实现了良好的增长,未来随着政府财政弱化抗疫,支出向公共安全转移,在公共民生、大交通、水利等的数字化转型需求下,公司 TO G 业务有望进入复苏通道。图表64:水域平台网格化管理 图表65:老人突发事件及时预警 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 大华股份(002236)公司深度报告 36 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表66:公司 TO G 业务收入与增速 资料来源:公司年报,方正证券研究所 3.2 TO TO B B 业务:企业数字化转型进行中,业务:企业数字化转型进行中
112、,1+5+2+N1+5+2+N 解决方案直击碎片化需求解决方案直击碎片化需求 3.2.1 行业:提效降本需求下,企业数字化投资意愿提升 企业数字化投资意愿提升,企业数字化投资意愿提升,8 8 成企业关注数字化的直接财务回报。成企业关注数字化的直接财务回报。根据埃森哲2022 企业数字化转型指数,有 59%的企业高管表示未来 1-2 年会增加数字化投入,其中,增加 15%以上投资的人数为 33%,相比 21 年提升 9pcts,企业数字化转型意愿提升,其中,8 成企业关注数字化项目的直接财务回报,这也给数字化系统的适用性、易用性和功效性提出了挑战,而适用于每个行业、甚至每个企业的方案差距均较大,
113、因此,企业客户的下游碎片化程度也高于政府客户,完整的解决方案将使得每个细分数字化系统更加统一,数据复用性提高,从而提高效率、降低成本,带来财务回报。以浙江杭州德意智家股份有限公司和宁波雅戈尔集团为例,德意智家生产管理部经理表示“一期工厂实现年产量 200 万台,产能为之前的 4 倍,人力却减少了约2/3,原本需要二三十人的涂装车间和包装车间,现在减少到 4 人”;雅戈尔表示“2021 年,这里共生产 17.8 万套西服,相比智能改造之前产能提高 30%,一件成品的反应速度由 15 天缩减至 7 天;批量订单的生产周期由 45 天缩减至 32 天;高级定制的生产周期由 15 天缩减至 5 天”,
114、我们不难发现,数智化改造能够带来生产效率提高、人工成本的节约,实现直接的财务回报。-30%-25%-20%-15%-10%-5%0%5%0070200222023H1TO G(亿元)yoy大华股份(002236)公司深度报告 37 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 不同行业的企业数字化发展进程不同,呈现数字化渐次落地的特点,数实融合领不同行业的企业数字化发展进程不同,呈现数字化渐次落地的特点,数实融合领域正快速扩展。域正快速扩展。根据腾讯研究院的数字化转型指数报告 2023,数字化转型指数由基础设施层、平台层、应用层三个层次
115、的指数加权平均得到,不同行业的数字化发展进程不同,金融、行业工具、电商数字化指数规模最大,其中金融行业在指数规模第一的情况下依旧保持了 30%左右的高速增长,制造业规模第五,增速接近 40%,位列第二,显示了数实融合正快速发展,且其尚有较大的增长空间,企业数字化意愿提升+渗透空间仍足,能满足企业端碎片化需求的解决方案提供商有望迎来持续发展。3.2.2 公司:1+5+2+N 解决方案直击企业碎片化需求 企业的特异性需求相较政府端更加明显,公司具备企业的特异性需求相较政府端更加明显,公司具备 1+5+2+N1+5+2+N 的解决方案框架,即的解决方案框架,即1 1 套统一框架服务数智化转型业务、套
116、统一框架服务数智化转型业务、5 5 大能力中台构建内在引擎、大能力中台构建内在引擎、2 2 大平台支持大平台支持企业企业 N N 类应用,类应用,其中物联中台可解决连接设备种类多+集团化联网规模问题,数据中台可解决数据规模大、种类多+业务认知数据问题,智能中台可通过 AI 解决通用场景和个性化场景的智能化落地问题,交互中台可解决数字化转型价值具象化问题,开放中台主要解决生态构建问题;两大平台即本地化部署的“浩睿”平台和云端部署的“云睿”平台,在存量业务的基础上挖掘可复制、可推广的数智化业务场景,围绕优化安全体系、提高生产效率、辅助经营管理优化安全体系、提高生产效率、辅助经营管理等客户价值实现,
117、图表67:近六成受访企业高管要增加数字化投入 图表68:八成企业关注数字化项目的直接财务回报 资料来源:埃森哲中国,方正证券研究所 资料来源:埃森哲中国,方正证券研究所 图表69:金融、行业工具、电商数字化规模最大 图表70:通信、制造、金融行业引领数字化转型 资料来源:腾讯研究院,方正证券研究所 资料来源:腾讯研究院,方正证券研究所 4%2%1%6%4%1%38%38%40%35%31%26%17%24%33%0%20%40%60%80%100%202020212022减少15%以上减少15%(含)以内无明显变化增加15%以内增加15%(含)以上59%59%57%82%47%54%20222
118、02120202019大华股份(002236)公司深度报告 38 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 在工厂、医院、学校、园区、化工等 3000 多个行业场景中,形成可落地、可量化、可计算的平台化多元可复制的解决方案。图表71:TO B 业务核心策略 资料来源:公司年报,方正证券研究所 (1)优化安全体系:公司在优化安全体系应用下主要围绕人员安全、设备设施安全、生产环境安全、公共秩序安全四大类场景。(2)提高生产效率:公司从园区数字化运营管理、工厂数字化升级等多场景助力企业数智化升级。图表72:7X24 小时自动识别矿井“三违”情况 图表73:智能巡视设备状态、外观缺陷
119、等异常 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 图表74:物流监测助力物流行业追溯与降低人工成本 图表75:园区安防、消防一体化 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 大华股份(002236)公司深度报告 39 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 (3)辅助经营管理:公司主要围绕园区数据可视化、大楼能源高效利用、景区运营管理、连锁店客流统计等场景。受益于企业客户数字化改造意愿提升受益于企业客户数字化改造意愿提升+解决方案丰富多样,公司解决方案丰富多样,公司 TO BTO B 业务表现优业务表现优于
120、于 TO GTO G 业务。业务。2019-2021 年公司 TO B 业务快速增长,营收分别为 54.7/67.6/86.2亿元,CAGR 达 25.6%,2022 年 TO B 业务受到疫情影响,企业客户资本开支放缓,略下滑至 82.7 亿元(yoy-4.1%),2023H1 公司 TO B 业务已经逐渐恢复,营收为38.6 亿元(yoy+9.0%),各业务线增长良好,工商企业、能源板块增速领先,我们认为受益于客户对数字化升级改造的意愿持续提升,加之公司解决方案赋能百业,结构分散,且大企业经营稳定性较强,具备较好的抗周期性,公司 TO B 业务有望持续稳健增长。图表78:公司 TO B 业
121、务收入与增速 资料来源:公司年报,方正证券研究所 -10%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%00708090202120222023H1TO B(亿元)yoy图表76:园区、大楼智慧用电,节能超 15%图表77:云睿连锁赋能连锁门店管理 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 资料来源:公司公众号,方正证券研究所 大华股份(002236)公司深度报告 40 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 3.3 TO SMBTO SMB 业务:赋能合作伙伴,分销打通中小企业市场业务:赋能合作伙伴,分销打通中小企业市场 3.3
122、.1 行业:中小企业数字化转型有望迎来持续布局期 中小企业数字化转型程度低,数字化转型有必要且有空间。中小企业数字化转型程度低,数字化转型有必要且有空间。中小企业是数量最大、最具活力的企业群体,是我国实体经济的重要基础,贡献了 50%以上的税收、60%以上的 GDP、70%以上的技术创新、80%以上的城镇就业、90%以上的企业数量,但其抗风险能力较弱,需要通过数字化转型提高经营效率、降本增效与完善防范机制。中小企业目前数字化投入不足,根据埃森哲中国,其他企业在对产品和服务进行数字化升级方面和领军企业有 8 倍差距,根据四维赋能对江苏、山东、浙江、广东等地区 2608 家中小企业(共 18 个行
123、业、每个行业超 50 家)的调查,89%的中小企业仍处数字化转型探索阶段,8%的中小企业处于践行阶段,仅 3%的中小企业处于数字化转型的深度应用阶段。我们认为目前中小企业数字化程度仍然很低,具有较大提升空间(数字化转型有空间),且其转型对增加抗风险能力等有较大意义(数字化转型有必要)。政府政策推动政府政策推动+中小企业发展指数回升,中小企业数字化转型有望迎来持续布局中小企业发展指数回升,中小企业数字化转型有望迎来持续布局期。期。从政策角度来看,中共中央、国务院、发改委等部门发布一些列文件推动中小企业数字化转型,如提升中小企业竞争力若干措施的通知表示要打造 100个可复制场景、关于开展财政支持中
124、小企业数字化转型试点工作的通知表示要先打造 40006000 家“小灯塔”企业作为数字化转型样本等;从中小企业整体发展情况来看,随着扩内需、减税费、促民企、活资本等一系列经济稳增长政策出台实施,23 年 8 月中小企业发展指数为 89.4,连续三个月回升,高于 22 年同期,与 21 年同期持平,工业和部分服务业恢复明显,中小企业发展信心提振,逐渐进入复苏通道,我们认为中小企业在行业景气度回升下投入提升,加之政策推动,中小企业数字化转型有望迎来持续布局期。图表79:中小企业数字化还有很大提升空间 图表80:领军企业与其他企业在数字化转型上有较大差距 资料来源:腾讯研究院,方正证券研究所 资料来
125、源:埃森哲中国,方正证券研究所 1.91.92.12.32.98.0技术普众,促进内部创新创业基于个性需求提供定制化产品/服务运用数字技术实现敏捷开发基于数字平台的合作研发新兴数字技术的培育和储备对产品和服务进行数字化升级倍数差距最大的举措(领军企业v.s.其他企业)大华股份(002236)公司深度报告 41 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表82:中国中小企业发展指数回暖 资料来源:中国中小企业协会,方正证券研究所 3.3.2 公司:基础方案标准化+综合方案多样化,赋能合作伙伴实现渠道下沉 公司广布渠道突破下沉市场,把握经济复苏的前哨兵,拥抱广大中小企业,立足公
126、司广布渠道突破下沉市场,把握经济复苏的前哨兵,拥抱广大中小企业,立足需求差异更大的碎片化市场,以“云商与合作伙伴数字化营销服务平台体系”,需求差异更大的碎片化市场,以“云商与合作伙伴数字化营销服务平台体系”,赋能千行百业。在应用场景和方案上,赋能千行百业。在应用场景和方案上,根据我们对大华云商平台的观察,公司主要布局智慧建筑、公共民生、农业养殖、综合通用、文教卫、工商企业、智慧能源、社会治理、智慧交通、智慧交管、钢铁有色矿业 11 个大场景,官网共 92个示范方案,覆盖 5000 余个场景,平台包括近万个接入层设备,可接入视频、门禁控制系统、可视对讲系统、公共广播系统,消防系统、传输系统、停车
127、管理、显示系统、充电桩系统等各大类产品。在渠道构建上,在渠道构建上,公司整合交付中心和运营中心资源,不断构建渠道生态,输出标准化的项目,赋能合作伙伴,把握中国经86.587.087.588.088.589.089.590.090.591.0图表81:政府推动中小企业数字化转型 资料来源:东营工信公众号,方正证券研究所 时间时间文件名称文件名称发布部门发布部门主要内容主要内容2019年4月2019年4月关于促进中小企业健康发展的指导意见中共中央办公厅、国务院办公厅鼓励大型企业及专业服务机构建设面向中小企业的云制造平台和云服务平台,发展适合中小企业智能制造需求的产品、解决方案和工具包,完善中小企业
128、智能制造支撑服务体系2020年3月2020年3月中小企业数字化赋能专项行动方案工业和信息化部办公厅夯实数字化平台功能,应用物联网、大数据、边缘计算、5G、增强现实/虚拟现实等新兴技术,促进中小企业生产要素数字化、生产过程柔性化及系统服务集成化2020年4月2020年4月关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案国家发改委、中央网信办大力培育数字经济新业态,深入推进企业数字化转型,打造数据供应链,形成产业链上下游和跨行业融合的数字生态体系2020年7月2020年7月关于健全支持中小企业发展制度的若干意见工业和信息化 部、国家发委等17部门支持中小企业发展应用5G、工业互联网、大数据、云计
129、算,人工智能等新一代信息技术,完善支持中小企业应用新技术的工作机制,提升中小企业数字化、网络化、智能化、绿色化水平2021年3月2021年3月中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划2035年远景目标纲要国务院实施“上云用数赋智”行动,推动数据赋能全产业链协同转型。在重点行业和区域建设若干国际水准的工业互联网平台和数字化转型促进中心,深化研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用2021年11月2021年11月提升中小企业竞争力若干措施的通知国务院促进中小企业发展领导小组办公室实施中小企业数字化赋能专项行动,培育推广一批合中小企业需求的数字化平台、系统解决方案,产品和服务
130、,打造100个可复制可推广赋能应用场景,满足中小企业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销等数字化需求2022年5月2022年5月关于开展“携手行动”促进大中小企业融通创新(2022-2025年)的通知工业和信息化部等11部门提升中小企业数字化水平,深入实施中小企业数字化赋能专项行动,发布中小企业数字化转型水平评价标准及评价模型、中小企业数字化转型指南,引导中小企业深化转型理念、明确转型路径、提升转型能力、加速数字化网络化智能化转型进程2022年8月2022年8月关于开展财政支持中小企业数字化转型试点工作的通知工业和信息化部办公厅、财政部办公厅打造40006000家“小灯塔”企业作为数字化转型
131、样本,带动广大中小企业“看样学样”加快数字化转型步伐,促进专精特新发展2022年11月2022年11月中小企业数字化转型指南工业和信息化部办公厅助力中小企业科学高效推进数字化转型,从增强企业转型能力、提升转型供给水平、加大转型政策支持等三方面提出14条具体举措2023年7月2023年7月中共中央国务院关于促进民营经济发展壮大的意见中共中央办公厅、国务院办公厅培育一批关键行业民营科技领军企业、专精特新中小企业和创新能力强的中小企业特色产业集群,支持中小企业数字化转型,推动低成本、模块化智能制造设备和系统的推广应用大华股份(002236)公司深度报告 42 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明
132、与 免 责 条 款 济毛细血管,横向拓宽管道覆盖面,纵向做深管道覆盖深度,助力中小企业数智化转型升级。公司公司 SMBSMB 解决方案多样,且可通过基础解决方案的叠加形成综合解决方案,具有解决方案多样,且可通过基础解决方案的叠加形成综合解决方案,具有跨行业的复用性。跨行业的复用性。以中小商超综合管理解决方案为例,该方案通过对基础视频监控、智能人员检测识别、声光警戒、声磁防盗防损、广告信息发布、安消融合、考勤管理、客流统计等解决方案集成,解决防盗防损难、营销转化难、服务过程监督难等问题,同时其可应用于商超的出入口、收银台、服务台、仓库、办公室等场景;以中小工厂综合管理解决方案为例,该方案同样也集
133、成了基础视频监控、出入口人车通行管理、智能人脸检测识别、声光警戒、考勤门禁管理等多种基础解决方案,对公司各地点全面覆盖,并通过 H1 一体机对视频、门禁、停车场、周界智能报警接入等管理。我们认为公司通过较为标准化的基础解决方案叠加形成SMB 综合解决方案,并可形成丰富多样的衍生方案,部分具备跨行业的复用性,加之生态伙伴群不断扩大,分销可有效解决中小企业更加碎片化的应用场景。随着政策推动、中小企业信心恢复下数字化转型趋势不断加深+公司解决方案不断增加,未来有望迎来各行业多点开花。图表83:公司 SMB 渠道端与产品端架构赋能合作伙伴,分销实现渠道下沉,打通众多中小企业 资料来源:大华万象官网、大
134、华云商官网、大华云商公众号、公司年报,方正证券研究所 图表84:中小商超综合管理解决方案 图表85:中小工厂综合管理解决方案 资料来源:大华云商官网,方正证券研究所 资料来源:大华云商官网,方正证券研究所 大华万象支持伙伴产品在大华商城上架,定期的圈子活动,共享集成商和工程商资源,实现服务生态的资源共享及双向赋能技术支持技术支持品牌共建品牌共建市场机会市场机会企业成长企业成长核心级合作伙伴核心级合作伙伴认证级合作伙伴认证级合作伙伴注册注册级合作伙伴级合作伙伴两大核心底座两大核心底座赋能合作伙伴赋能合作伙伴渠道全面铺开,直达数渠道全面铺开,直达数量繁多的中小企业量繁多的中小企业交付中心交付中心+
135、运营中心运营中心公司整合资源公司整合资源多多种种产产品品多多种种方方案案大华股份(002236)公司深度报告 43 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 4 4 第二增长曲线:创新业务第二增长曲线:创新业务+海外市场增添新动能海外市场增添新动能 4.1 创新业务:机器视觉创新业务:机器视觉+智能家居智能家居+热成像业务引领增长热成像业务引领增长 围绕公司能力圈,围绕公司能力圈,7 7 大创新业务为公司增加活力与成长动力。大创新业务为公司增加活力与成长动力。目前公司通过 7 个子公司开拓发展创新业务,布局工业视觉与仓储物流(华睿科技,21 年计划分拆上市)、民用智慧物联网(
136、华橙网络,TO C)、热成像(华感科技)、智能车载(华锐捷)、智慧消防(华消科技)、智能安检(华视智检)、智慧存储(华忆芯)。公司 7 大创新业务中发展较好的为机器视觉(从中国稳步走向日本、韩国、南亚、欧洲和北美等区域)、智能家居(全球范围业务布局)与热成像,其余应用主要在导入阶段。创新业务扩大公司收入天花板,有望成为第二增长曲线。创新业务扩大公司收入天花板,有望成为第二增长曲线。根据 GGII、TechInsights和智研瞻研究院数据,机器视觉+智能家居+热成像将打开超 8 千亿的目标市场空间,公司创新业务在 2021-2022 年快速增长,2023H1 略有下滑,创新业务整体均在初创阶段
137、,随着华橙(目前体量最大)海外收入占比提高、机器视觉/机器人订图表86:大华创新业务围绕视频能力核心,横向扩展应用,纵向延伸至上游,形成业务协同 资料来源:公司年报,方正证券研究所 图表87:机器视觉/移动机器人产品 图表88:智能家居产品 资料来源:公司年报,方正证券研究所 资料来源:公司年报,方正证券研究所 视频能视频能力为核力为核智慧存储智慧存储固态硬盘、存储卡、U 盘、移动固态硬盘、内存条、嵌入式存储汽车电子汽车电子乘用车:域控制器、座舱相机、智驾相机、雷达商用车市场智慧安检智慧安检安检机产品安检门产品热成像热成像泛安防产品+工业测温产品+商务视觉产品+解决方案智慧消防智慧消防传统消防
138、、智慧消防到工业消防全系列消防安全产品+解决方案机器视觉机器视觉算法平台+硬件产品移动移动机器人机器人-大规模调度解决方案+硬件产品智慧生活智慧生活智能家居乐橙云物联云平台华忆芯华忆芯纵向延伸纵向延伸横向扩展横向扩展横向扩展横向扩展横向扩展横向扩展横向扩展横向扩展横向扩展横向扩展横向扩展横向扩展AIAI赋能赋能大华股份(002236)公司深度报告 44 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 单释放、车用产品验证导入与热成像业务持续增长,公司创新业务收入和毛利率均有较大成长空间,有望成为公司重要的第二增长曲线。4.2 海外业务:行业海外业务:行业贝塔贝塔+三大优势赋能,纵深
139、扩展高毛利海外市场三大优势赋能,纵深扩展高毛利海外市场 4.2.1 行业:全球增速高于中国,享受海外行业红利 全球视频监控市场达全球视频监控市场达 252252 亿美元,海外市场引领增长。亿美元,海外市场引领增长。根据 Omida,2022 年全球视频监控市场规模达 252 亿美元(yoy-1.2%),除中国外的海外市场受益于 ASP提升与出货量增长,市场规模同比提升 17.7%,主要系社会经济活动及商贸往来恢复,疫情期间积压订单释放,需求强劲反弹。Omida 预计全球监控市场规模 2027年将达 382 亿美元,2022-2027CAGR 为 8.6%,除中国外的海外市场增速将达 10%,在
140、政府投资以及大规模基础设施建设带动下,中东、非洲、拉丁美洲以及东南亚地区将引领市场增长。图表91:22 年中国视频监控市场疲软,海外表现强劲 图表92:22-27 年海外视频监控市场增速高于中国 资料来源:Omida,方正证券研究所 资料来源:Omida,方正证券研究所 9%8%7%0%1%2%3%4%5%6%7%8%9%10%全球亚太(除中国)中国2022-2027CAGR图表89:创新业务三大应用市场规模 图表90:创新业务营收及增速 资料来源:GGII,TechInsights,智研,方正证券研究所 资料来源:Wind,方正证券研究所 0040
141、06008001,0001,2001,40020222023E-10%0%10%20%30%40%50%05021H1 2021H2 2022H1 2022H2 2023H1收入毛利率yoy大华股份(002236)公司深度报告 45 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 智慧城市发展从欧美等发达地区逐渐扩展到中东以及东南亚地区:智慧城市发展从欧美等发达地区逐渐扩展到中东以及东南亚地区:(1)中东:根据 ALPHA 工场,中东智慧城市发展呈指数级增长,阿联酋马斯达尔城市等几个智慧城市已经发展起来,沙特阿拉伯公布了“线”(TheLine)新智能城市的计划
142、,是耗资 10000 亿美元的特大城市 NEOM 开发项目的一部分;卡塔尔卢塞尔(Lusail)出台数字战略以促进数字经济增长;图表93:TheLine 新城计划 图表94:TheLine 新城结构图 资料来源:建筑管理公众号,方正证券研究所 资料来源:视觉胶囊公众号,方正证券研究所 (2)东南亚:a a)越南:)越南:2021 年 1 月 1 日起,越南实施了新的公私合作投资法(PPP 法),这是越南首次将智慧城市作为国家法律规定的重点发展方向。胡志明市从 2022 年开始加快数字化转型的步伐,力争在 2025 年前建成至少 2 个创新技术中心、实现全国农村地区的宽带网络覆盖、提升数字经济在
143、国内生产总值中的占比至 20%。到 2030 年,越南将全面实现 5G 网络覆盖,为 2045 年成为亚洲智慧制造、服务和创新创业的领导者之一奠定基础;b b)泰国:)泰国:2018 年,泰国成立了国家智慧城市指导委员会,制定了国家智慧城市的发展蓝图。2019 年,泰国在7 个省份中建设了 10 个智慧城市,目标是在 2032 年之前,让泰国成为东盟智慧城市的发展中心,并培育出 3 个世界级的智慧城市。泰国还将进一步扩大智慧城市的规模和质量,争取在 2036 年后,拥有世界排名前十的智慧城市。东南亚智慧城市发展大,具备政府支持政策。图表95:越南关键智慧城市计划 图表96:泰国关键智慧城市计划
144、项目 资料来源:北美智权报,方正证券研究所 资料来源:北美智权报,方正证券研究所 建立数据中建立数据中心和提供开心和提供开放数据平台放数据平台针对特定领针对特定领域推出智慧域推出智慧城市方案城市方案持续提升技术平台,持续提升技术平台,积极把智慧城市应积极把智慧城市应用拓展至其他领域用拓展至其他领域202020202025202520252025后后越南关键智慧城市计划越南关键智慧城市计划大华股份(002236)公司深度报告 46 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 4.2.2 公司:产品矩阵拓新+供应链安全稳定+渠道分级铺开助力海外业务发展 行业下三大优势赋能,收入提升
145、行业下三大优势赋能,收入提升+利润优化构筑第二增长曲线。利润优化构筑第二增长曲线。公司产品及解决方案覆盖海外 180 个国家及地区,公司致力于推动渠道精准下沉,提高项目业务市场占比,同时不断扩展门禁会议、白板、显控、数通产品等新业务产品,助力海外业务持续高质量发展,在收入端,公司 18-22 年海外收入 CAGR 达 14.5%,远高于中国大陆的 1.2%,公司 23H1 海外市场营收为 68.62 亿元(yoy+6.5%),在整体经济下行中保持了收入增长,海外多市场扩容提升公司收入水平。在利润端,公司2023H1海外业务毛利率高达47.34%,相比中国大陆的38.87%高出8.47pcts,
146、海外业务收入占比不断提升,推动公司利润结构优化。海外市场收入提升+优化利润,已成为公司的第二增长曲线。图表98:海外毛利率均高于中国大陆毛利率 图表99:海外收入占比逐年提升 资料来源:Wind,方正证券研究所 资料来源:Wind,方正证券研究所 0%10%20%30%40%50%60%200212022 2023H1中国大陆国外64%63%60%59%52%53%36%37%40%41%48%47%0%20%40%60%80%100%2002120222023H1中国大陆国外图表97:大华海外子公司分布图(红色代表该国有子公司)资料来源:公司年报,
147、方正证券研究所 公司目前有公司目前有5757个中国大个中国大陆之外的子公司,产品陆之外的子公司,产品覆盖覆盖180180个国家、地区个国家、地区大华股份(002236)公司深度报告 47 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 优势优势 1#1#产品与解决方案:丰富产品矩阵满足多元化需求,因地制宜致力差异化。产品与解决方案:丰富产品矩阵满足多元化需求,因地制宜致力差异化。在软件端,公司成立了独立的海外软件研发团队,进行了研发资源的专项加强;在智慧消防领域,公司陆续发布多款海外认证产品,品牌力逐渐被海外客户认可;在 TO C 端,华橙网络根据海外客户的使用和消费习惯,因地制宜
148、致力场景差异化,在美洲、亚洲拓展海外增值服务,截至 22 年报,乐橙云全球 AIoT 设备接入数整体增长超 30%,全球用户注册数增长整体超 40%,其中海外用户增长超过 100%。公司不断深化业务机会,加强解决方案与本地的市场的适配,逐步提高解决方案占海外市场收入的占比,充分展现了公司因地制宜、直击差异化需求的战略优势。优势优势 2#2#供应链与客户服务:海外本地化制造与仓储物流运作保证供应链安全与供应链与客户服务:海外本地化制造与仓储物流运作保证供应链安全与稳定性,供应安全稳定性,供应安全+稳定性稳定性+快速响应服务带来客户满意度与粘性。快速响应服务带来客户满意度与粘性。公司在产品开发伊始
149、就减少了有断供风险的物料,从源头上增加供应链的稳定性,并致力于供应商多元化,除此之外,公司还加强了供应商管理体系,增强了海外本地原材料采购的能力,三管齐下提升海外供应链安全性与稳定性;在物流仓储方面,公司导入生产自动化设备及管理信息化系统、欧洲供应中心新建子 HUB、海外子仓导入标准化仓储系统等,完善合规,提升效率水平。除供应链稳定与安全外,公司也注重客户服务,在海外六大区驻点服务重大项目和重点客户,为海外客户提供更加专业、可靠、易用的软件服务,更快响应海外客户软件需求。供应安全+稳定性+快速响应服务带来客户满意度与粘性。图表100:海外驻点六大区域服务 资料来源:公司年报,方正证券研究所 优
150、势优势 3#3#渠道:销售网络全面铺开,把握中高端客户利基市场,渠道精准下沉增添渠道:销售网络全面铺开,把握中高端客户利基市场,渠道精准下沉增添新动能。新动能。公司在海外已经建立了广泛的分销网路,面对海外中、高端的城市客户与行业客户开展解决方案销售和服务,抓好重点市场与重点客户,在把握中高端客户利基市场的情况下进行分销下沉,通过客户分级、精准投入与营销扩大客群,增加可触达消费者数量,打破原有市场天花板。图表101:公司海外渠道 资料来源:公司年报,方正证券研究所 高端高端客户客户中中端客户端客户小客户小客户解决方案销解决方案销售与服务售与服务分销分销精准营销精准营销精准营销精准营销精准营销精准
151、营销大华股份(002236)公司深度报告 48 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 5 5 盈利预测与投资建议盈利预测与投资建议 5.1 盈利预测盈利预测 基于以上分析,我们分业务对公司营收及毛利率做出如下预测:一、国内业务一、国内业务 1.TO G1.TO G 业务:业务:2022 年政府重心仍在抗疫,弱化安防支出,相关项目延迟落地,因此业绩出现了大幅度下滑(yoy-26.1%)。2023H1 公司 TO G 业务已经逐渐恢复,营收为 20.8 亿元(yoy+2.5%),公司在面临阶段性的财政困难时,依靠其深厚的方案经验和敏锐的商机感知能力,抓住结构性的机会,与政府业
152、务的重点调整保持同步,优化资源配置,在公共民生、大交通等领域实现了良好的增长,未来随着政府财政弱化抗疫,支出向公共安全转移,在公共民生、大交通、水利等的数字化转型需求下,加上中移入股赋能,公司 TO G 业务有望进入复苏通道,但整体业务增速将慢于企业端。预计国内 TO G 业务 23-25 年营收在45.4/50.0/55.0 亿元;公司 TO G 端毛利率经历了疫情期间的下滑,23H1 已恢复至 21 年水平,我们预计后续有望继续保持 45%。2.TO B2.TO B 业务:业务:2022 年 TO B 业务受到疫情影响,企业客户资本开支放缓,略下滑至 82.7 亿元(yoy-4.1%),2
153、023H1 公司 TO B 业务已经逐渐恢复,营收为 38.6亿元(yoy+9.0%),各业务线增长良好,工商企业、能源板块增速领先,我们认为受益于客户对数字化升级改造的意愿持续提升,数实融合趋势明显,加之公司解决方案赋能百业,结构分散,且大企业经营稳定性较强,具备较好的抗周期性,加上中移动入股赋能,公司 TO B 业务有望持续稳健增长。预计国内 TO B 业务23-25年营收在90.9/107.3/126.6亿元;公司TO B端毛利率23H1恢复至40.8%,略低于 21 年水平,我们预计后续随着高端产品占比提升与经济回暖,公司 23-25年毛利率为 40%/42%/42%。二、海外业务二、
154、海外业务 在全球加息极端事项的多重影响下,海外市场上半年表现较为疲软,但在政府投资以及大规模基础设施建设带动下,中东、非洲、拉丁美洲以及东南亚地区未来将引领市场增长。2022 年公司海外业务同比增长 9%,增速放缓,2023H1 营收同比增速仅 1%,公司产品及解决方案覆盖海外 180 个国家及地区,并致力于推动渠道精准下沉,提高项目业务市场占比,同时不断扩展门禁会议、白板、显控、数通产品等新业务产品,助力海外业务持续高质量发展,未来有望充分受益于中东、非洲、拉丁美洲以及东南亚地区市场的发展以及存量市场的高端化。预计 23 年收入增速较为缓慢,但后续新兴市场订单有望持续释放,海外业务 23-2
155、5 年营收为162.4/186.8/214.8亿元;公司海外业务毛利率有望在高质量发展下持续提高,预计公司 23-25 年毛利率为 47%/48%/49%。大华股份(002236)公司深度报告 49 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表102:公司收入拆分 资料来源:Wind,方正证券研究所预测 5.25.2 投资建议投资建议 综上所述,我们看好公司作为头部企业所具备的技术、数据积累和品牌优势,TO G 端已经有所恢复,TO B 端稳健增长,加上东南亚发展中国家行业上升趋势明显,我们认为公司有望在行业回暖下实现更为快速的增长。我们预计公司在2023/2024/202
156、5 年分别实现营业收入 334.1/384.6/443.0 亿元,同比增长9.3%/15.1%/15.2%,实 现 归 母 净 利 润 35.1/42.7/53.0 亿 元,同 比 增 长51.2%/21.5%/24.2%,当前股价对应 2023/2024/2025 年 PE 分别为 21/17/14X。我们选取海康威视、萤石网络、熵基科技等智慧物联公司作为可比公司,理由如下:海康威视与大华股份均为安防传统业务起家,转型为以视频为核心的智慧物联厂商,熵基科技是多模态“计算机视觉与生物识别”领域企业,深耕智慧出入口、智慧身份核验、智慧办公三大业务板块,与公司解决方案应用场景较为重合。我们计算出
157、2023/2024/2025 年可比公司平均 PE 分别为 34/26/21X。可以看到,大华当前股价在未来两到三年具备较强的估值吸引力,首次覆盖,给予“强烈推荐”评级。单位(人民币百万)单位(人民币百万)2022A2023E2024E2025E分业务分业务中国中国15,800 17,163 19,783 22,823 同比-18.3%8.6%15.3%15.4%收入51.7%51.4%51.4%51.5%2G4,326 4,542 4,996 5,496 YoY-26.1%5.0%10.0%10.0%毛利率39.2%45.0%45.0%45.0%2B8,267 9,094 10,731 12
158、,663 YoY-4.1%10.0%18.0%18.0%毛利率36.5%40.0%42.0%42.0%其他3,207 3,527 4,056 4,665 YoY-34.2%10.0%15.0%15.0%毛利率16.7%25.0%27.0%27.0%毛利5,244 6,563 7,850 9,051 毛利率33.2%38.2%39.7%39.7%海外海外14,766 16,242 18,679 21,481 同比9.5%10.0%15.0%15.0%收入48.3%48.6%48.6%48.5%毛利6,332 7,634 8,966 10,525 毛利率42.9%47.0%48.0%49.0%合计
159、营收合计营收30,56533,40638,46244,304综合毛利率综合毛利率37.9%42.5%43.7%44.2%大华股份(002236)公司深度报告 50 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 图表103:可比公司估值分析 资料来源:Wind,方正证券研究所;注:总市值选取 2023/10/13 收盘价,可比公司归母净利及 PE 选取 Wind 一致预测 6 6 风险提示风险提示 1 1)政府业务回暖不及预期:)政府业务回暖不及预期:23 年上半年政府业务已经有所回暖,我们预计在弱化抗疫下财政支出会向安防转移,但政府项目时间较长,延迟落地项目重新开始时间并不确定,
160、若政府业务推进较慢、回暖不及预期,会影响公司收入水平。2 2)企业数据化转型不及预期:)企业数据化转型不及预期:目前看企业数字化转型总体趋势较为确定,但转型节奏快慢可能会影响公司的收入节奏,引起业绩波动。3 3)地缘政治风险:)地缘政治风险:大华海外业务占比接近 50%,占比较高,海外政治格局变动、中美关系变化等均会影响大华海外业务发展。2023E2024E2025E2023E2024E2025E002415.SZ海康威视3,210.66157.97183.89218.0920.3217.4614.72688475.SH萤石网络299.535.447.279.6355.1241.2231.11
161、301330.SZ熵基科技64.072.503.193.9425.6520.0916.281,191.4255.3064.7877.2233.7026.2520.71002236.SZ大华股份729.4035.1542.7053.0220.7517.0813.76归母净利(亿元人民币)归母净利(亿元人民币)PE平均值平均值代码代码证券简称证券简称总市值(亿元人民币)总市值(亿元人民币)大华股份(002236)公司深度报告 51 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款 附录:公司财务预测表 单位:百万元(人民币)资产负债表资产负债表 2022A2022A 2023E2023E
162、 2024E2024E 2025E2025E 利润表利润表 2022A2022A 2023E2023E 2024E2024E 2025E2025E 流动资产流动资产 3477034770 4052940529 4525545255 5268552685 营业总收入营业总收入 3056530565 3340633406 3846238462 4430444304 货币资金 8030 13800 15528 18570 营业成本 18990 19208 21646 24727 应收票据 872 701 963 1101 税金及附加 188 198 226 265 应收账款 15412 15544
163、17425 20203 销售费用 5115 5679 6539 7532 其它应收款 402 740 666 777 管理费用 1144 1071 1264 1511 预付账款 122 164 169 188 研发费用 3883 4343 5000 5759 存货 7315 6621 7554 8712 财务费用-511 0 0 0 其他 2617 2959 2951 3135 资产减值损失-107-104-104-104 非流动资产非流动资产 1148311483 1293412934 1406114061 1467614676 公允价值变动收益-46 0 0 0 长期投资 1461 178
164、5 2227 2555 投资收益 281 447 213 415 固定资产 4644 5187 5891 6614 营业利润营业利润 22802280 38933893 47114711 58185818 无形资产 557 606 672 701 营业外收入 18 0 0 0 其他 4821 5357 5271 4806 营业外支出 11 0 0 0 资产总计资产总计 4625346253 5346353463 5931659316 6736167361 利润总额利润总额 22872287 38933893 47114711 58185818 流动负债流动负债 1884718847 18848
165、18848 2045720457 2326223262 所得税 25 389 471 582 短期借款 258 210 197 154 净利润净利润 2262 3503 4240 5236 应付账款 7340 7536 8256 9564 少数股东损益-63-11-30-66 其他 11248 11101 12004 13544 归属母公司净利润归属母公司净利润 23242324 35153515 42704270 53025302 非流动负债非流动负债 11881188 12111211 12111211 12111211 EBITDA 2263 4797 5850 7189 长期借款 45
166、4 454 454 454 EPS(元)0.79 1.07 1.30 1.61 其他 734 758 758 758 负债合计负债合计 2003520035 2005920059 2166921669 2447424474 主要财务比率主要财务比率 2022A2022A 2023E2023E 2024E2024E 2025E2025E 少数股东权益 382 370 340 274 成长能力成长能力(同比增长率同比增长率%)股本 3033 3294 3294 3294 营业总收入-6.91 9.29 15.14 15.19 资本公积 3950 8769 8769 8769 营业利润-34.33
167、70.73 21.02 23.49 留存收益 19426 22189 26463 31769 归属母公司净利润-31.20 51.22 21.48 24.18 归属母公司股东权益 25837 33034 37307 42613 获利能力获利能力(%)%)负债和股东权益负债和股东权益 4625346253 5346353463 5931659316 6736167361 毛利率 37.87 42.50 43.72 44.19 净利率 7.40 10.49 11.02 11.82 现金流量表现金流量表 2022A2022A 2023E2023E 2024E2024E 2025E2025E ROE
168、9.00 10.64 11.44 12.44 经营活动现金流经营活动现金流 10541054 45504550 37743774 46414641 ROIC 5.14 9.66 10.47 11.46 净利润 2262 3503 4240 5236 偿债能力偿债能力 折旧摊销 722 905 1139 1371 资产负债率(%)43.32 37.52 36.53 36.33 财务费用-367 0 0 0 净负债比率(%)-17.66-33.12-33.99-37.00 投资损失-284-447-213-415 流动比率 1.84 2.15 2.21 2.26 营运资金变动-1891 43-19
169、26-2090 速动比率 1.35 1.69 1.74 1.80 其他 612 546 534 539 营运能力营运能力 投资活动现金流投资活动现金流-600600 -18731873 -20332033 -15561556 总资产周转率 0.68 0.67 0.68 0.70 资本支出-1283-1552-1746-1565 应收账款周转率 2.03 2.16 2.33 2.35 长期投资 691-372-501-407 应付账款周转率 2.59 2.58 2.74 2.78 其他-8 52 213 415 每股指标每股指标(元元)筹资活动现金流筹资活动现金流-344344 30483048
170、 -1313 -4343 每股收益 0.79 1.07 1.30 1.61 短期借款-68-47-13-43 每股经营现金 0.35 1.38 1.15 1.41 长期借款-1099 0 0 0 每股净资产 8.52 10.03 11.32 12.93 普通股增加 39 261 0 0 估值比率估值比率 资本公积增加 1011 4819 0 0 P/E 14.32 20.75 17.08 13.76 其他-227-1985 0 0 P/B 1.33 2.21 1.96 1.71 现金净增加额现金净增加额 261261 57705770 17281728 30423042 EV/EBITDA 1
171、3.14 12.92 10.30 7.95 数据来源:Wind 方正证券研究所 大华股份(002236)公司深度报告 52 敬 请 关 注 文 后 特 别 声 明 与 免 责 条 款分析师声明分析师声明 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格,保证报告所采用的数据和信息均来自公开合规渠道,分析逻辑基于作者的职业理解,本报告清晰准确地反映了作者的研究观点,力求独立、客观和公正,结论不受任何第三方的授意或影响。研究报告对所涉及的证券或发行人的评价是分析师本人通过财务分析预测、数量化方法、或行业比较分析所得出的结论,但使用以上信息和分析方法存在局限性。特此声明。免责声明免责声明 本研究报告
172、由方正证券制作及在中国(香港和澳门特别行政区、台湾省除外)发布。根据证券期货投资者适当性管理办法,本报告内容仅供我公司适当性评级为 C3 及以上等级的投资者使用,本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户。若您并非前述等级的投资者,为保证服务质量、控制风险,请勿订阅本报告中的信息,本资料难以设置访问权限,若给您造成不便,敬请谅解。在任何情况下,本报告的内容不构成对任何人的投资建议,也没有考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需求,方正证券不对任何人因使用本报告所载任何内容所引致的任何损失负任何责任,投资者需自行承担风险。本报告版权仅为方正证券所有,本公司对本报告保留一切法律权利。未
173、经本公司事先书面授权,任何机构或个人不得以任何形式复制、转发或公开传播本报告的全部或部分内容,不得将报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据,不得用于营利或用于未经允许的其它用途。如需引用、刊发或转载本报告,需注明出处且不得进行任何有悖原意的引用、删节和修改。评级说明:评级说明:类别类别 评级评级 说明说明 公司评级 强烈推荐 分析师预测未来12个月内相对同期基准指数有20%以上的涨幅。推荐 分析师预测未来12个月内相对同期基准指数有10%以上的涨幅。中性 分析师预测未来12个月内相对同期基准指数在-10%和10%之间波动。减持 分析师预测未来12个月内相对同期基准指数有10%以上的跌幅。行业评级 推荐 分析师预测未来12个月内行业表现强于同期基准指数。中性 分析师预测未来12个月内行业表现与同期基准指数持平。减持 分析师预测未来12个月内行业表现弱于同期基准指数。基准指数说明 A股市场以沪深300指数为基准;香港市场以恒生指数为基准,美股市场以标普500指数为基准。方正证券研究所联系方式:方正证券研究所联系方式:北京:西城区展览馆路 48 号新联写字楼 6 层 上海:静安区延平路71号延平大厦2楼 深圳:福田区竹子林紫竹七道光大银行大厦31层 广州:天河区兴盛路12号楼隽峰苑2期3层方正证券 长沙:天心区湘江中路二段36号华远国际中心37层 E-mail: