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建特徵集來描述目標。
安防智能化產品功能的四大方向：1、人體分析(人臉識別、人體特徵提取技術);2、車輛分析(車輛識別技術、車輛特徵提取技術);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;後端智能分析(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主要應用在後端產品，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，一是採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，嵌入到視頻監控SOC芯片中，優點是因為是專用芯片(ASIC),量產後功耗、價格等都極具優勢，但功能
拓展性有限。
安防智能化給產業格局帶來四大影響：1、行業集中度空前提升;2、智能化將是後端帶動前端的過程;3、將加速安防廠商向運營模式轉變;4、龍頭公司將不再侷限於安防行業，將AI能力向多領域橫向複製。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，智能產品佔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，三類企業將會受益：1、上游芯片與算法企業將走向融合;2、海康威視和大華股份兩大安防龍頭企業將是安防智能化紅利的最大受益者;3、二線安防企業將受益行業准入門檻的提升。我們重點推薦海康威視、大華股份、東方網力、蘇州科達、熙菱信息、神思電子，建議關注富瀚微。