天风证券：电子行业深度研究：AI赋能制造业道路，传统安防龙头估值逻辑切换

技术端：技术升级缓解精度和成本痛点，加速AI在安防应用场景落地传统AI模型存在模型精度不足、大数据利用能力不足等限制，导致AI在安防行业应用场景受限。随着AI时代开启，有望从技术端突破瓶颈，提高模型精度并降低人工标注成本，拓宽下游应用领域，加速场景落地。（1）图像机器学习+大小模型协同进化，模型精度显著提升。通过自训练和注意力机制，将图片与结构化数据的关系由人工标记变为机器自主学习，显著提高模型精度并提高下游泛化能力。在算力不足的边侧，大模型通过知识蒸馏等方式达到训练小模型的目的，实现大小模型在边侧的协同进化；（2）大模型有效降低标注成本，利用预训练大模型+下游任务微调的方式，助力下游场景日渐丰富；（3）多模态助力模型精度提升，音频技术助力智能安防，在安防领域广泛运用于安防机器人、智能视频监控。下游需求：AI技术深度赋能各行各业，为B端带来广阔市场空间1）工业：智能化转型为安防带来广阔空间。据我们测算，每年在质检有将近2100亿的人力成本，汽车、消费电子等行业潜在可替代空间均达到千亿级别。2）智慧城市：校园/医疗/城市等多场景深度赋能安防。智慧城市辐射多个领域，驱动市场规模超百亿级。视