傳統安防產業正加速向視頻物聯方向轉型，空間放大數倍，業務重點發生變化。隨著深度學習的出現，我們認為傳統安防產業正加速向視頻物聯轉型，非智能時代下的安防項目主要任務是將畫面轉換為視頻并進行存儲，智能物聯時代下安防廠商利用視頻數據的能力也隨之提升，新增了將視頻圖像轉化為二維數據標簽、并進一步還原為三維世界信息的能力，可在此基礎上開發新應用，基于大數據為客戶創造更大價值。在轉型過程中，我們認為整個行業的商業模式由“硬件為主、軟件配套”轉變為“軟件為主、硬件為輔”，業務重點發生變化。根據IHS數據，全球傳統安防產業的市場規模超3000億美金，而視頻物聯我們認為是一個數倍于傳統安防產業的龐大市場（正文詳述），空間更廣闊。
行業壁壘提升，強化中臺軟件能力以服務客戶，提升軟件利用效率以提升創收效率及質量。與傳統安防行業相比，視頻物聯行業的核心能力除了硬件渠道外，還新增了軟件、算法、及數據理解和數據處理等能力，此外由于視頻物聯產業面向的需求更加深度的碎片化和多元化，因此對企業渠道下沉與快速響應能力的要求也進一步提升。數據的處理需要對行業和客戶有深入理解，我們認為安防龍頭海康威視、大華股份此前多年的豐富積累是其數據理解和處理能力的核心優勢。競爭格局方面，科技巨頭和互聯網巨頭正快速涌入政府及商業市場，與傳統安防龍頭形成直接競爭關系。需要注意的是，視頻物聯時代，項目化、定制化方案的行業特點需要多層次軟件布局，場景化、碎片化的行業應用特征更是特別強調自己構建體系的能力（否則可能無法滿足終端客戶定制化需求，形成負反饋），因此我們認為掌握中臺軟件能力的企業一方面能全層次滿足客戶定制化需求，另一方面規模化后也有望強化成本端優勢。目前，傳統安防龍頭海康威視正積極推進公司內部的統一軟件架構，以組件復用方式提升軟件端利用效率，我們看好公司未來人均收入與人均利潤等指標的進一步提升。
當前時點看，硬件+算法+軟件能力均得到沉淀，視頻物聯產業即將迎來爆發。硬件端，受益于AI芯片廠商的持續迭代，視頻監控終端所用AI芯片由通用的GPU產品切換為定制化的ASIC產品，算力成本也隨之大幅降低，預計2020年AI芯片成本可降至20美金以下；軟件端，算法能力逐漸固化，數據利用能力也得到顯著提升，AI算法、數據結構化、中臺等能力逐步走向成熟。
