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核心觀點(diǎn)
　　預(yù)訓(xùn)練模型引發(fā)AIGC質(zhì)變，多模態(tài)技術(shù)實(shí)現(xiàn)多樣性。ChatGPT的持續(xù)升溫使人們關(guān)注到了AIGC的突破性進(jìn)展，其中預(yù)訓(xùn)練模型和多模態(tài)技術(shù)功不可沒。預(yù)訓(xùn)練模型，又稱為大模型、基礎(chǔ)模型（foundation model），即基于大量數(shù)據(jù)（通常使用大規(guī)模自我監(jiān)督學(xué)習(xí)）訓(xùn)練的、擁有巨量參數(shù)的模型，可以適用廣泛的下游任務(wù)。多模態(tài)技術(shù)推動了AIGC的內(nèi)容多樣性，讓AIGC具有了更通用的能力，多模態(tài)即圖像、聲音、語言等融合的機(jī)器學(xué)習(xí)。在多模態(tài)技術(shù)的支持下，目前預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)從早期單一的NLP或CV模型，發(fā)展到現(xiàn)在語言文字、圖形圖像、音視頻等多模態(tài)、跨模態(tài)模型。在此基礎(chǔ)上，大型預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展重點(diǎn)開始向橫跨文本、圖像、語音、視頻的全模態(tài)通用模型發(fā)展。通過計(jì)算策略、數(shù)據(jù)調(diào)用策略、深度學(xué)習(xí)框架等方法提升模型效果成為目前研究的進(jìn)展關(guān)鍵，其中的代表包括：開啟了跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型的Open AIDALL·E及CLI、NVDIAGauGAN2、微軟及北大NüWA女媧、NVIDIAPOEGAN、DeepMind的Gato等。
　　中國AI+安防行業(yè)進(jìn)入精細(xì)化發(fā)展階段。2020年中國AI+安防軟硬件市場規(guī)模達(dá)453億元，艾瑞預(yù)測，2021-2025年市場進(jìn)入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整期，市場增速將放緩，預(yù)計(jì)2025年規(guī)模超900億元，AI開始向公安交通等場景的下沉市場以及泛安防的長尾細(xì)分領(lǐng)域滲透，發(fā)展模式由過去粗放上量轉(zhuǎn)變?yōu)榫?xì)化升級改造。在過去幾年，人工智能與安防結(jié)合的熱度很高，但仍存在算法場景限制高、深度應(yīng)用不足等限制和問題。
　　大型跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型有望突破AI+安防行業(yè)瓶頸。根據(jù)安防+AI人工智能工程化白皮書，視頻監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量龐大，而且日趨多元化，包含非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化特征數(shù)據(jù)以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。當(dāng)前的人工智能視頻大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要存在如下幾個(gè)問題：1）非卡口場景的視頻分析算法在準(zhǔn)確率、穩(wěn)定性及計(jì)算成本等核心指標(biāo)方面還有待于提高，導(dǎo)致非卡口場景的存量視頻利用率極低，目前沒有有效利用的非卡口監(jiān)控視頻約占監(jiān)控視頻總量的97%左右；2）智能AI攝像機(jī)及視頻結(jié)構(gòu)化分析產(chǎn)品開始進(jìn)入安防市場，產(chǎn)生了海量的結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)，但基于結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)的深度智能應(yīng)用，如時(shí)空分析、模式挖掘、預(yù)測預(yù)警、技戰(zhàn)法訓(xùn)練等尚在探索階段，有可能形成新的數(shù)據(jù)浪費(fèi)和低效投資。目前AIGC高質(zhì)量內(nèi)容產(chǎn)出的背后是大型跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型的成熟，未來隨著該模型算法在智能安防和智能物聯(lián)AIoT等領(lǐng)域的滲透落地，行業(yè)整體視頻識別算法的準(zhǔn)確性、可靠性、應(yīng)用廣泛性將有望提高。
　　投資建議與投資標(biāo)的
　　看好具備軟硬件基礎(chǔ)和優(yōu)異的AI落地能力的智能物聯(lián)AIoT龍頭廠商有望受益于AI技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，維持推薦海康威視、大華股份。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　技術(shù)滲透不及預(yù)期；相關(guān)公司大模型算法研發(fā)及應(yīng)用進(jìn)展不及預(yù)期；高算力芯片采購限制。