中午潘暕强call大华股份，研报里提到“盘古大模型最核心的应用场景是to B，以此展开的应用场景有：电力行业巡检、制造业质检、铁路故障隐患的监测等”。具体在智能巡检方面，可以解决巡检系统中数据标注工作量大和缺陷种类繁多等问题。
周末华为发布盘古大模型，预计大家会认识到其to B性质。
在电力行业巡检领域，与华为大模型合作的就是智洋创新！！！
智洋创新和华为一直在智能巡检方面合作，智洋创新有海量图片数据，有依托盘古大模型打磨自己的行业模型和算法。目前小盘低位，关键是市场空间大。
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华为的合作情况? 2019年,公司与华为推出了电力场景AI应用联合解决方案,公司部分产品搭载了华为Atlas200 AI加速模块,实现了该加速模块在电力行业的落地应用。 同年,公司获得“2019华为开发者大赛Atlas赛道(商业组)”一等奖。 2021年7月,作为华为昇腾生态体系的战略合作伙伴之一,公司受邀参加了2021世界人工智能大会(WAIC)昇腾人工智能高峰论坛。 2022年6月,智洋创新与华为签署合作协议,正式加入昇腾万里合作伙伴计划。 2023年,公司成为华为昇腾万里伙伴计划优选级应用软件伙伴。 4
与华为合作情况：
2019年,公司与华为推出了电力场景AI应用联合解决方案,公司部分产品搭载了华为Atlas200 AI加速模块,实现了该加速模块在电力行业的落地应用。
同年,公司获得“2019华为开发者大赛Atlas赛道(商业组)”一等奖。
2021年7月,作为华为昇腾生态体系的战略合作伙伴之一,公司受邀参加了2021世界人工智能大会(WAIC)昇腾人工智能高峰论坛。
2022年6月,智洋创新与华为签署合作协议,正式加入昇腾万里合作伙伴计划。
2023年,公司成为华为昇腾万里伙伴计划优选级应用软件伙伴。
要点：
1.一直以来华为结合智能电网的发展需求，与业界合作伙伴共同以昇腾软硬件为基础，打造昇腾智巡解决方案，为输电线路、变电站、配电房等场景提供AI智能感知，用人工智能的分析取代了传统的人工巡检，让巡检更安全，效率更高。为什么专门为这个细分行业发布方案，一是巡检AI应用的准确率很高，是完全可以用人工智能替代的刚需应用，已经在能源电力行业得到了实践和认可，二是这个市场规模非常大，仅仅电网业务静态空间测算700亿，其中输电300亿+、变电100亿+、配电300亿+，包括高铁、能源发电等等Shi场规模超千亿，三是人工智能运维的渗透率非常低，目前只有个位shυ的渗透率，Shi场空间巨大。
2、华为昇腾智巡解决方案发布的合作伙伴第一个就是智洋创新，排在南瑞、旷视等之前。在和电网长期合作中积累了千亿级海量应用场景shυ据图片，积累了100亿张以上图片和视频，且每天新增百万张以上的图片，公司自研智洋AI开放平台，自主进行大shυ据导入、shυ据标注、shυ据训练，为算法模型提供丰富训练集，不断提升模型识别准确度和可靠度，在shυ据源上对新进入者形成明显竞争壁垒。公司具有80人左右的庞大行业算法团队，公司AI平台已经标准化。能够快速赋能行业其他中小企业，并且靠算法拓展到高铁等其他行业。公司产品性jià比高的前提下，产品毛利率也高（40%-50%），目前刚刚开始在全Guo铺开，输电领域Shi场份额超过50%，竞争对手信通电子依托百度缺乏自己的算法，准确度不如昇腾生态的智洋创新。
3、为什么昇腾生态的智洋创新能够在电力行业应用领域超越百度、商汤、旷视这样的竞争对手？商汤、旷视前期发展聚焦在人脸识别、城Shi安全等公众领域，在电力传输领域，比如一套设备覆盖两个高压传输线之间输电通道，在火灾、冰结、人为破坏等等户外场景的识别算法无法超越智洋创新这样的在电力行业百亿图片shυ据积累，且有昇腾生态底层加持。
4、在一级Shi场，AI人工智能的算法公司基本都是Shi梦率的公司，目前盈利的不多，21和22年研发费用、电网投资低于预期等拖累业绩，23年新型电力系统构建迫在眉睫。
假设未来1000亿Shi场，Shi占率50%，营收500亿。智洋21年营收才7亿。空间潜力巨大。
附：【天风电子潘暕团队】对大华估值逻辑切换还有疑虑的，看一看华为盘古想做什么
1、华为盘古大模型最想做什么？
我们经过研究认为盘古大模型最核心的应用场景是to B，盘古大模型离不开我们之前提到的三个核心技术提升路线，即交互方式的颠覆、精度提升和降本，和大华的逻辑是相似的，以此展开的应用场景有：电力行业巡检、制造业质检、铁路故障隐患的监测等。具体在智能巡检方面，可以解决巡检系统中数据标注工作量大和缺陷种类繁多等问题，模型的精度比普通模型提升18%。
2、华为核心应用场景选择to B，这需要引起我们的思考，以终局思维来看AI to B的前景
1）从下游最终受益的角度来看：AItoB会大幅提高生产力、革命性颠覆生产关系，最终赋能千行百业。由于每一个垂类场景对精度要求不同，所以里程碑产品的落地节点也不同。整个AItoB的成长期是很长的，若干年后回头看，安防只是一系列应用场景中对精度要求较低的一个，是AI大时代的序幕。
2）从国际产业链竞争的角度来看：我们认为现有的国际竞争其核心就是产业链的竞争，而各国角逐的胜负手就是对关键新技术的掌握，我国在AItoB已具备优势，因为to B的精度取决于具体场景的Konw-how，国内机器视觉企业已经积累多年。我们认为后续有望见到相关政策。
3）从行业格局来看：因为存在行业Konw-how、渠道、软硬件设计能力的壁垒，只有少数玩家能进入AI to B机器视觉的赛道，如大华、海康、华为等。中移动入股是大华特有的alpha，中国移动21年营收8482.58亿，大华21年营收328.35亿，中移动作为顶级供应商，未来将在算力、渠道、布局等方面深度赋能大华。
4）从技术迭代和商业化落地速度来看：to B端“降本+提精度”技术路线有望快速商业化落地。具体可以参考ChatGPT的商业化，本质上不是模式底层技术的突破，而是一个工程性的突破，即量变产生质变。To B端预训练的模型是相对封闭的，对一个垂类场景的通用预训练模型来讲，所需参数只需几十亿，难点在于数据来源和对场景的know how 积累，模型复杂程度偏低，可快速落地进行迭代。
我们坚定认为大华股份的整体估值逻辑将会由传统的安防切换至AI，保守给予30倍估值，对应市值1050亿。
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