海康威视 ，成立于2001年，控股股东为中电 海康 集团有限公司，持股比例为39.60%。▼ 图：股权结构图（单位：%）... 

来源：雪球App，作者： 豆瓜的投资笔记，（https://xueqiu.com/6028781397/129252691）

海康威视，成立于2001年，控股股东为中电海康集团有限公司，持股比例为39.60%。

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图：股权结构图（单位：%）

来源：招股书

其主营业务为视频监控系统的前、后端产品、中心控制产品的研发、生产和销售；产品用于安防视频监控领域。目前，其以核心视频业务为基础，逐步进军物联网及AI领域。

2016年至2019年一季度，其主营业务收入分别为319.24亿元、419.05亿元、498.37亿元、99.42亿元；扣非净利润分别为72.71亿元、91.77亿元、109.83亿元、14.83亿元；经营活动现金流净流量分为62.14亿元、73.73亿元、91.14亿元、-30.38亿元；毛利率分别为41.58%、44%、44.85%、44.82%；销售净利率分别为23.24%、22.38%、22.84%、15.27%。

2019年一季度营收同比增速为6.17%，净利润同比增速为-15.41%。

其中，前端音视频产品为其收入、毛利主要来源，占营收比例为43.86%，其次为中心控制设备（14.69%）、后端音视频产品及其他业务（13.38%）。

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图：收入结构（单位：亿元）

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图：毛利结构（单位：亿元）

传统安防，主要适用于视频信号的采集和存储，对应两类设备：前端视频设备和后端视频设备。其中：

1）前端产品——以摄像头为主的各类现场终端设备，用于对视频信号的获取，包括一台或多台摄像机及其配套设备。

2）后端产品——以网络硬盘录像机（NVR）、硬盘录像机（DVR）为主的存储设备，主要用于视频信号的存储回放。

智能安防，是在传统基础上增加数据分析、和深度学习两步，这类产品需要加入云计算、协处理芯片或GPU等深度学习芯片等技术。

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海康的新兴业务除了智能摄像头（前端）外，还包括以下几类业务：

1）中心控制设备——包括传输、控制与显示、应用软件、数据中心等产品，比如基于深度学习技术的AI“猎鹰”“刀锋”智能服务器。

2）智能家居、创新业务——包括基于视频技术的萤石网络智能家居、海康机器人、海康汽车电子、海康智慧存储、海康微影、海康慧影等新业务。

综上，按照传统业务（老的海康）VS新兴业务（新的海康）划分方式，海康的传统业务占营收比例为66.51%，新兴业务占比为20.1%。

无论哪一块业务，都是处于安防监控产业链上，因此，要弄懂本案，必须将产业链情况弄清楚：

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图：产业链结构

来源：兴业证券

上游——为光学镜头、图像传感器（CMOS）、芯片、音视频算法供应商。

光学镜头模组、视音频算法，已实现国产替代，海康威视的光学镜头主要向联合光电采购。

传感器组件（CCD和CMOS），目前全球能批量生产的只有索尼、飞利浦、柯达、松下、富士和夏普六家企业，索尼市占率高达50%，海康主要向索尼采购。

集成电路芯片，海康威视用到芯片主要分为两种：前端的DSP（数字信号处理）芯片和后端的ASIC（专用集成电路）芯片，其中前端芯片技术壁垒更高主要掌握在USA。

海康的高端芯片向英伟达采购，中低端芯片向华为海思采购。

中游——为视频监控设备供应商。

前端设备，包括摄像机、球机等，行业竞争分散，全国大约有600多家，前十大厂商仅占据60%市场份额；

后端设备，包括视频服务器、硬盘录像机（DVR）等，集中度高，海康和大华CR2占据市场60%左右份额，其中海康市占率为22.6%。

下游——为安防工程商（通过投标获取工程项目）、金融、公安、邮政、交通等终端行业客户。安防监控的终端用户主要为政府机构，因此话语权较强。

本案，主要采取“基线产品（标准化）+定制产品（非标）”的产品模式，基线产品主要销售给安防工程商，非标为直接为终端客户定制的整体方案。在这样的模式之下，形成了如下这样的财报结构：

从资产负债表结构来看——以2018年为例，总资产为634.84亿元，总负债为255.20亿元。资产中，占比较大的科目有货币资金（41.83%）、应收账款（26.18%）、存货（9.02%）、固定资产（8.01%）；负债中，占比较大的科目为应付账款（16.23%）、短期借款（5.46%）、一年内到期的非流动负债（5.01%）。

从利润表结构来看——以2018年为例，营业收入498.37亿元，55.15%花在了营业成本上，11.82%花在了销售费用上，8.99%花在了研发费用上，投资收益和营业外收入不足1%。最终，剩下22.84%的净利润。

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图：ROE VS ROIC（单位：%）

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图：营业收入VS营收增速（单位：亿元、%）

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图：净利润VS净利润增速（单位：亿元、%）

图：近12个季度营收净利润同比增速（单位：%）

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图：销售费用率VS管理费用率VS财务费用率（单位：%）

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图：净利润VS 净利润增速VS现金流（单位：亿元、%）

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图：毛利率VS净利率（单位：%）

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图：CAPEX/经营活动现金流净额

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图：存货/经营活动现金流净额

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图：有息债务/经营活动现金流净额

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图：净营运资本/经营活动现金流净额

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图：资产结构 单位（亿元）

综上基本面信息，如果要对本案进行估值建模，几大关键要素是：

1）两大增速驱动力——城市化进程对安防需求的核心驱动；人工智能新技术对安防行业的驱动。

2）利润率的预测——要看本案的创新产品、研发投入情况，即新业务的附加值高低。

带着以上问题，我们继续进行建模分析。

2. 估值建模疑问一增速为何下降？

首先，根据业绩驱动力因素，我们将本案的收入结构进行重构，大致拆分为三大类——传统安防业务、中心控制业务、创新业务。其中：

1）传统业务包括：前端设备、后端设备、工程施工三大以硬件销售为主的业务；

2）新兴业务包括：智能家居等基于安防智能类业务；

3）中心控制设备业务包括：AI相关的服务器等。

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图：收入结构（单位：%）

根据年报披露的分产品指标收入数据中，2018年，其传统业务收入增速大幅下滑（11.3%）；新兴业务仍保持较高增速（32.87%），中心控制设备增速最高（44.32%）——很明显，如今的海康正处在一个十字路口，在进行估值建模预测过程中，要将其区分为“老的海康”，和“新的海康”。

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图：业务同比增速对比（单位：%）

那么，首要的问题是：老的海康（传统业务）增速为什么会下滑？

传统安防方面业绩的直接驱动力，如果浓缩为业务指标，其实是——安防系统渗透率。安防行业大致经历了四个阶段，每一阶段对应其行业成长周期：

2003年，第一阶段（幼稚期）：启动金盾工程，公安通信网络与计算机信息系统建设工程，通信网络和信息系统建设让安防类电子设备有了应用的基础，是安防行业快速发展的关键环节。

2005年，第二阶段（成长期）：启动平安城市，即在省、市、县三级开展报警与监控系统建设试点工程，标志着安防技术第一次在城市级的推广。

2007年，第三阶段（爆发期）：天网工程，任务是建设一个大规模的分布式视频监控网络，在公安系统内部的部级、省级和市县级之间共享信息，视屏监控网络的建设快速发展。

2016年至今，第四阶段（饱和期）：启动雪亮工程，以县、乡、村为安全视频监控为重点，主要任务是将县、乡、村的视频监控系统介入到县级和国家级监控平台上。

按照这个逻辑，雪亮工程其实类似于“电器下乡”、“汽车下乡”计划，这个计划的提出，意味着城市的市场渗透率已经到达高位，需要刺激农村市场消化库存。

因此，此时的安防摄像行业增速很难超过整体的宏观均值，即政府的固定资产投资增速，而这个增速的背后，是我们之前在优塾专业版报告库中，宇通客车案例中分析过的“基建周期”。

为了验证“基建周期”这个假设，我们拿固定资产投资同比增速这个宏观指标，来和海康威视的营收增速做个对比。

2008年-2018年，国内的整个基建投资大致经历了三个周期，分别是2008年-2012年、2012年-2015年，2016年至今。2010年至今有两个明显的波谷，一个是2012年、另一个是2019年3月。

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图：固定资产投资完成额同比增速（单位：%）

有意思的是，海康威视的增速明显大于固定资产投资增速，但增速周期大致与基建周期走势基本一致。2012年、2019年三月分别是海康的两次业绩低谷，营收增速分别为37.89%、6.17%。

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图：历史营收同比增速（单位：%）

按照自上而下的逻辑分析到这里，我们可以合理进行建模前的增长假设——由于安防摄像的渗透率逐渐饱和，海康威视如今的增长驱动，已经开始回归全国固定资产投资增速的水平。

2019年Q1的固定资产投资（公共事业）增速数据低至-2.9%，也能够解释海康威视的收入增速仅有6.17%核心原因。

好，研究到这里，“老的海康”业绩核心驱动力已经明确，那么，更关键的假设是——固定资产投资这个核心驱动力，未来是否有望修复？

3. 估值建模疑问二未来驱动力能否修复？

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之前，在宇通客车的分析中，我们从地方政府债务的角度，分析了短期基建周期，但注意，此处我们需要对海康威视未来十年的传统业绩进行假设，因此需要思考，固定资产投资的中长期驱动力。

而要想研究固定资产投资的中长期驱动力，我们选取的突破口，为城镇化率。

如果以城镇化率的增速与固定资产投资增速做一个对比，能够发现2003年，是一个关键的转折节点（当年城镇化率为40.53%），1982年至2018年，固定资产投资增速与城镇化率增速的相关系数为-0.04，但2003年至2018年，相关系数高达0.77。

也就是说，中长期的固定资产投资增速，其实和城镇化率水平密切相关。

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图：城镇化率增速VS固定资产投资完成额同比增速（单位：%）

那么，城镇化率的增长，有什么规律吗？

答案：遵循“S形”规律曲线发展——对城市发展过程所经历的轨迹，城市地理学家诺瑟姆曾在1979年提出，世界城市化发展遵循“S型”规律曲线。当城镇化率达到25%左右时，进入急剧上升的中期阶段，该阶段第二产业（加工制造业）规模扩大，工业化必然推动城市化快速发展；而当城镇化率达到60%左右时，增速骤降并进入稳定发展的第三阶段，该阶段第三产业成为城市主要动力。

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图：城市化发展的城镇化率曲线（单位：%）

根据上述规律，我们能够得到一个关于固定资产投资的关键信息——当城镇化率达到60%后，固定资产投资增速会出现明显放缓。而到2018年，我国城镇化率，正好为59.58%，接近60%临界点。（2018年，城镇化率增速下降至1.18%，基建增速下降至5.9%）

以上，摆了一大堆宏观数据，其实逻辑基本总结为两点：

1） 海康的一季度增速放缓，核心原因，其实与城镇化率达到60%后固定资产投资增速放缓有关。

2） 中长期来看，由于城镇化率增速放缓，固定资产投资增速很难再像之前一样大幅提振，因此，海康威视传统业务的驱动力还在减弱，传统业务要想恢复之前的快速增长水平，很难。

根据以上推理，我们进行估值建模中的核心指标预测——增速。我们假设，2017年-2021年传统业务的收入同比增速从2018年10%，逐年递减至CPI增速3%。在本案估值模型中，假设数据表如下：

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图：传统业务收入及同比增速（单位：%）

好，分析到这里，传统业务的增速已经做了假设，那么，新的海康（创新业务）的增速如何预测？我们将在创新业务增速假设中，研究海康威视传统业务外的布局，以及宏观环境的潜在影响。

4. 估值建模疑问三非传统业务增速怎么给？

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新的海康（创新业务），主要为围绕“视觉”技术及“安防主业”进行延伸：

1） 萤石智能家居，主要用于基于互联网的消费级民用安防产品。

2） 机器视觉及汽车电子等视觉技术延伸。

3） 人工智能机器人领域：智能搬运机器人、智能分拣机器人、智能泊车机器人等。

这几块业务，乍一看上去非常性感。不过，由于目前人工智能落地的场景并不完全确定，我们很难基于这些具体业务对其进行长期的预测，因此，我们将海康威视非传统业务分为硬件和软件两个部分来看。

如果按照“软件+硬件”的思路来看，未来的海康，我们可以假设其将从安防硬件厂商，逐步进化为“软硬件结合”的公司，并且基于其在安防大数据的积累，可能会形成人工智能时代的开放平台——而如今其基本面节点，类似于苹果公司推出App Store的前夜。

这个假设，也许你觉得有些大胆，并且2B和2C逻辑也有所不同，但没办法，所谓估值建模，就是要基于现在看未来，必须要基于未来5年、10年的预判，来做一些假设，否则估值建模没法做。

创新业务中，硬件部分，为中心控制产品，即AI处理器等，而软件部分，可以分为数据资源池、算法仓库，我们先看软件部分。

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图：海康威视数据平台

来源：年报

总体来看，软件方面未来的收入驱动，主要取决于其技术护城河。那么，海康威视的技术护城河在什么地方？

答案是：AI。我们从AI领域技术竞争的三大基本要素入手分析：

1） 数据源——所谓人工智能，其实就是基于充分数据来预测分析，所以，海量的高清视频数据，是人工智能深度学习的基础。没有数据源，人工智能也只是无本之木；

2） 算法——为人工智能的软件层面，深度学习算法能够将大量的结构化数据分析，转化为复合逻辑的关系。基于深度学习的行人检测算法能够在有各类遮挡的情况下精确找出行人位置，并能够分析行人姿态和动作。

3） 算力——算力决定处理海量数据的运算效率，算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同。由于高清视频的数据量庞大，因此，拥有较强算力兼具低能耗的芯片是智能安防的前提。

首先，先看数据源——

人工智能的本质，就是基于大量的数据的优化练习，这些数据往往需要面向某个特定的领域（例如本案：安防）进行长期的积累。因此，三要素中最重要的永远是大数据。

那么，我们来看，谁能获取这些安防大数据：

1）海康、大华为代表的传统厂商——拥有前端设备制造能力，能够从直接终端收集数据；

2）商汤、旷世为代表的新兴厂商——以合作开发的方式获取数据源。商汤等企业通过与公安部门成立实验室，各地公安部门提供大数据支撑，自身提供相对应用领域算法支持。

3）华为、阿里为代表的平台厂商——通信领域及芯片技术的优势，布局后端云平台。以无锡雪亮工程为例，建设方面由海康中标，摄像头由海康提供，但视频云平台由华为的安防监控云提供。

通过对比，三类企业都能获取数据源，所以数据源这块的竞争优势，很难讲。

其次，再来看算法——

当前，人工智能基础性算法已经较为成熟，仅从算法角度而言，由于各家厂商算法识别准确率均在 95%以上，可以与人的分辨能力相当，因此各家厂商的技术差距并不大。因此，在算法库方面，未来各家的产品差异不会十分显著，因此，海康的算法库对外开放，是软件收入中的一类。

看到这里，海康和行业内企业的差距似乎不大，因此，最重要的技术护城河差异，只可能在算力上。

5.估值建模疑问四---算力，会受什么影响？

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算力，同样也是目前限制人工智能落地的一个重要问题。

芯片，是安防产业链上的明珠，芯片的算力在很大程度上左右着安防系统的性能、成本等，并且在安防云计算的发展上起到关键作用。

如果要将全部计算工作在云端完成，成本其实很高，硬件成本高是一个方面，另一方面，与云端进行大量的数据传输将产生极大的功耗，一来电费成本高昂，二来也限制了终端设备的应用。

每台摄像机每年传输流量成本高达上千元，视频数据量大、冗余信息多，再加上持续录制的特性，会导致：要将所有数据汇聚于云端进行计算，不太现实。

之前，业内的处理方式，是同时在摄像头端和云计算中心端装载更高性能的GPU芯片，比如2017年，海康威视推出“深眸系列”，即在前端摄像机内置英伟达的高性能GPU芯片，使前端设备具备人脸识别算法分析能力。

此处需要留意的是，英伟达是目前AI领域的核心公司。云计算中心端，目前全球各 IT 巨头，如亚马逊、微软、腾讯、百度、华为等的云计算平台均采用英伟达的GPU进行深度学习计算，提供 AI 云服务。因此，目前经济大环境方面的摩擦，对国内人工智能领域的发展阻碍，需要密切留意。

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图：AI云平台芯片情况

来源：申万宏源

GPU市场，英伟达占据全球GPU 超过70%的市场份额，具有绝对垄断地位，国内的智能安防企业均没有此处的竞争优势。

看到这里，一个合理的假设是——如今经济大环境的摩擦，对海康威视来说似乎是一个重大的风险，一旦芯片受限，不仅是创新业务，中心控制业务也将大受影响，那么，如何在在算力上建立护城河，并且有效化解风险呢？

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6. 估值建模疑问五----云边融和，到底有什么优势？

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海康在2017年，提出了一条新的思路——云边结合。这里，涉及到“边缘计算”这个概念。

在云计算中心外设立两层架构，一层为边缘域，一层为边缘节点，传统的视频数据经过这两层处理后，形成结构化数据（由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格遵循数据格式与长度规范），再传输至云计算中心进行处理。这样一来，传输的成本，也就大大降低。

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图：海康威视Aicloud云边融和理念

来源：年报

所谓的边缘域，其实就是在区域派出所、物业保安处等部署AI服务器，也就是本案未来的重要业务——中心控制产品，为这一片区的数据提供运算服务。这样的产品架构下，有三个好处：

1） 云计算传输成本降低。

我们来看，如果全部在云端处理数据，以目前常用的1080P（对应约200万像素）高清摄像机为例，不经过压缩情况下，码流达到1920*1080*12/8*25=77760000B/s=74.1MB/s，其中1920*1080表示分辨率，12的单位为bit表示每个像素的大小，12/8表示把单位从bit换算成Byte，25表示帧率。

在经过压缩之后，目前单路1080P摄像机的码流，通常能达到2-4Mbps，你看，是不是相比原始数据大幅缩小？

我们假设，每个摄像机所需要的码流为2Mbps，那么，整体需要租用至少20Mbps的下行带宽，并且由于使用专用宽带，每年的成本在上千元。假设一个公安分局，拥有一万路摄像头 [1]，如果采用云计算的模式，这些数据传输需要租用电信运营商的宽带，单个分局每年就需要多支付上千万元传输费用。

注意，这个成本显然是难以接受的，但如果在前端采用边缘计算的模式，把摄像机采集到的数据首先在边缘域完成处理，然后把处理后的结构化数据上传到云中心，就能够大幅压缩云计算的传输成本。

分析到这里，我们也就可以合理假设——本案的中心控制业务，未来收入增速较为确定。因为，这是目前提升行业效率、降低传输成本的大概率可行路径。

2） 数据护城河。

随着终端中心控制设备铺设，边缘域的不断设立，海康威视云计算平台的处理效率将会大幅高于竞争对手。在同等的数据量上，海康威视的处理效率会有明显优势，此处也导致，海康威视的数据库软件，会存在明显的数据量优势。而目前，海康威视已经开放其AI cloud数据库，作为人工智能开放平台。

因此，我们将其未来的长期假设和商业模式，假设为类似于苹果的软件+硬件，或者谷歌的平台+开放，也有合理前提。来看，本案财报中相关的描述：

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图：海康威视数据平台开放体系

来源：年报

3）对GPU依赖减少。

由于云计算中心压力减少，因此云计算平台端对GPU芯片的要求也会降低——目前，国内的芯片厂商中，华为海思推出的基于边缘计算的AI芯片“昇腾”系列，北京君正的 T20+T01 芯片方案，在IPC SoC 芯片的基础上加入NPU浅层学习处理器，也可用于前端智能摄像机的边缘计算。

因此，研究到此处，关于业内关注的一个核心问题的假设，也就解决了：即使真正发生GPU断供，也不会导致海康威视的创新业务瘫痪停运。

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图：国产安防AI芯片产品

来源：平安证券

综上，通过云边结合的方式，海康威视能够加深技术护城河，并在一定程度上化解经济大环境的风险，我们基于上述分析，对创新业务收入进行假设。

乐观情况下——中心控制业务，在3年内增速降至安防行业过去10年复合增速23.35%，随后逐渐递减至GDP增速6%；创新业务，在三年内增速降至苹果近三年的软件收入复合增速28.8%，随后逐渐递减至GDP增速6%。

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图：乐观假设下创新及中心控制业务收入及同比增速（单位：%）

保守情况下——中心控制业务增速在3年内降至GDP增速6%，并随后递减至3%；创新业务增速3年内降至中国软件行业增速12%，随后递减至3%。

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图：保守假设下创新及中心控制业务收入及同比增速（单位：%）

至此，关于本案的增速假设大致完成，我们接着来进行利润表的估值建模预测。

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8. 估值建模疑问六----利润率怎么估？

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我们先从历史走势中寻找线索——2019年1季度，其毛利率从44.85%上升至44.82%，净利率从22.84%下降至15.27%。 毛利率上升但净利率下滑，主要受管理费用、销售费用上升影响。

预测净利润首先要预测EBITDA，我们将EBITDA率的预测分为：成本、管理费用（包含研发）、销售费用三个部分。注意一个细节，上述三部分口径中均剔除折旧、摊销。

首先，先看成本部分——

2010年上市以来，海康的整体毛利率变动不大，历史数据可以划分为两个阶段：2010年-2015年，渗透率提升竞争加剧，主动降价导致毛利率下滑；2015年-2019年1季度，引入技术突破高端产品占比上升，毛利率上升。

对比来看，近三年大华的毛利率稳定在37%-38%左右，比海康的毛利率整体要低7%-8%。考虑到海康威视与大华股份的毛利率差距长期存在，因此此处我们不根据可比公司数据对海康威视的毛利率进行调整，主要参照其自身情况。

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图：海康VS大华毛利率走势（单位：%）

目前来看，影响其成本的主要变量，主要就在于GPU芯片的采购成本，目前海康的两类业务中都需要GPU芯片，因此，我们假设传统业务方面，毛利率在2019年发生下降，降至45%，随后保持稳定（更换芯片后相应降价）。

中心控制产品方面，其历史毛利率较为平稳，我们假设其在五年内降至历史均值51.02%，并随后保持。

而在创新业务方面，我们分为乐观、保守两种情景：

1）乐观假设下——创新业务毛利率在5年内上升至美股软件行业2018年平均毛利率65.45%，随后保持；

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图：乐观假设下三大业务毛利率（单位：%）

2）保守假设下——创新业务毛利率在5年内上升至A股软件行业2018年平均毛利率48.66%。

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图：保守假设下三大业务毛利率（单位：%）

其次，再看管理费用（包含研发）——

管理费用中占比最高的是研发费用。2015年-2019年1季度，海康的研发支出逐年提升，占营收比例从6.82%上涨至10.65%，涨幅达56%。2016年-2018年，研发人员以每年同比31%的增速上升，三年时间人员增长约2万人。

正是持续的高研发投入，叠加收入增速放缓，导致了本报告开头的一幕——海康一季度营业利润增速为-14.12%。而海康高企的研发投入和猛增的研发人员，我们猜测，此处是由于弥补前期数据积累过多而算力不足而导致。而随着云边结合的架构展开，边缘域的拓展提升算力护城河后，海康的数据处理压力会有所降低。

根据上述分析，并参考2019年4月投资者交流资料，我们假设海康威视的研发费用率在短期内会维持在2018年水平，随后会有小幅下降。

最后，看销售费用——

通过技术护城河部分分析，我们能够明确，海康威视未来的护城河，很大程度上建立在终端摄像头的覆盖上，因此，我们假设其在销售上的投入不会减少，从历史数据来看，也呈现逐年增长的趋势。

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图：销售费用率（单位：%）

根据前述对边缘域铺设的重要性，以及其未来会由硬件公司逐步成为软件公司，或者“软硬件结合公司”的分析，我们假设：其销售费用率会逐年提升，在五年内上升至15%，并随后保持。

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图：销售费用管理费用预测（单位：%）

以上，关于海康威视增速、利润率两个最重要的估值指标已经落地，接下来就是影响企业自由现金流的两大关键假设：资本支出（Capex）、营运资本。

8. 估值建模疑问七---资本支出该如何假设？

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海康威视的资本支出（CAPEX）项目的主要为：1) 产业基地和设备产线；2) 专利等软件产权。一般来说，设备制造厂商的资产较轻，我们来看相关公司2018年资本支出情况：

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图：资本支出/现金流、营收

对比来看，可以发现，做安防系统集成的设备商，资本投入都不高（5%以下），海康威视的资本投入（4.1%）大约大华的2倍（2.3%），其资本支出主要是安防产业基地（桐庐）项目、互联网安防产业基地（滨江）项目和重庆制造基地，投资金额合计为41.6亿元。

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图：海康VS大华资本支出占收入比例（单位:%）

来源：Wind、优塾团队

好，投了这么多钱，这个基地到底是干什么的？

答案：研发边缘计算。

2018年，海康威视继续在全国重要城市铺设研发基地，主要用于研发云存储技术、分布式存储技术等。2018年动工项目有：武汉科技园”（研发基地）项目、成都科技园项目、杭州创新产业园、西安科技园。其中，金额最大的是武汉研发基地的投建，预计投资25亿元，2021年完工。

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图：2018年在建工程

来源：年报

基于以上在建项目，我们可以合理预计：未来五年，本案资本支出仍保持较高水平，边缘计算基地完成后，预计资本投入不会大幅增加。并且，在建工程逐渐转固后，会导致固定资产折旧上升。

因此，我们进行资本支出预测：

1）前五年固定资产投入占营收比重保持5%的比例，五年后逐年递减至2%，永续期保持2%的增速；

2）折旧/期初固定资产比例前五年维持13.8%比例，五年后逐渐递减至历史均值12%；

3）无形资产占营收比重保持在1%不变，无形资产摊销/期初无形资产比例取三年历史均值10.9%。

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图：预测资本支出及折旧和摊销（单位：%）

接下来，我们来看自由现金流计算的最后一个变量——营运资本。

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9. 估值建模疑问八

营运资本，如何进行估算？

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安防这门生意，其下游终端主要为政府部门及企业级大客户，因此对营运资本要求较高。

结合营运资本占收入比重情况来看，海康的净营运资本要强于大华，并且在逐年降低，说明其话语权在逐渐增强。2018年，海康的净营运资本/收入比重为18%，也就是每赚100元收入需要准备18元现金，而大华赚等量的钱，需要准备27元。

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图：海康VS大华净营运资本占收入比重（单位：%）

此处，我们将影响营运资本的指标拆开，来看海康与大华的历史营运资本情况。

1）对下游话语权——看预收账款、应收票据及应收账款。根据历史数据，大华与海康威视的预收款占收入比重下降，应收账款占收入比重逐渐上升，这说明渗透率逐渐饱和后，安防厂商都通过主动放宽信用期抢占市场。

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图：海康VS大华预收账款占收入比重（单位：%）

整体来看，海康的应收款项占收入比重少于大华，说明海康对下游的话语权强。从趋势来看，海康的应收款项占收入比例维持在从44.12%下降至38.50%。

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图：海康VS大华应收账款占收入比重（单位：%）

应收款项周转情况逐渐好转，是由于2017年海康面向经销商推出了“蜂巢计划”。对就近经销商的一些短平快的订单，及时供货，让经销商减少压货和资金占用，改善了应收账款周转情况。

鉴于未来智能安防趋势下：1）传统安防厂商会面临华为等跨界巨头的竞争，短期内信用期有所放宽，话语权减弱； 2）智能安防激发中小企业、个人市场化消费者的需求增加，这类消费者话语权相对政府部门较弱。

因此，考虑到两方面因素的博弈，预测未来海康的预收账款、应收账款占收入比重保持在近3年的水平。

2）营运效率——看存货周转率。

经营效率来看，海康高于大华。2016年-2018年，其存货周转效率有所下滑，存货周转率从5.61下降至5.15，主要是由于新生产基地建成后备货及原材料所致。

整体来看，上市后存货周转率有所提升，主要是由于采取经销商轻库存策略，不向经销商压库存有利于新产品快速铺开市场。

根据以上分析，我们取三年存货占成本比例21%历史均值作为预测值，其假设前提为2018年海康主动对经销商清库存，未来存货压力太大。

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图：存货占成本比例（单位：%）

3）对上游话语权——看预付账款、应付票据及应付账款。

2018年，海康的应付账款占成本比重为25.98%，预付账款占成本比重为1.7%，大华应付账款占比为17.56%，应付账款占比为0.6%。

从趋势来看，海康的应付占比逐年增加，说明话语权变强，应付账款占成本比重近从15.6%上升至25.96%。从供应链角度看，前端设备开始逐步导入非美供应商，人工智能AI芯片主要由英伟达和海思供应。假设芯片供应去美化后，对华为海思的依赖可能变强，但考虑到其他国产GPU芯片厂商的跟进，长期话语权不会有太大变化。

综上分析，我们做估值建模假设——应付账款占比三年均值42.1%。采取2018年比值作为参考，预付账款采用十年历史均值1.7%。

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图：应付账款占成本比重（单位：%）

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图：预付账款占成本比重（单位：%）

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图：营运资本占收入比重（单位：%）

9. 估值建模疑问九

建模实操过程，如何操作？

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预测到这里，经过数据假设的万里长征，影响海康威视自由现金流的所有变量已经预测结束。也许你可能没有耐心读到此处，但我们想说，无论是做研究还是做投资，都是反人性的过程，如果这点耐心都没有，未来怕是有点堪忧。

好，乐观情况下，其十年自由现金流如下：

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图：乐观情况下自由现金流预测（单位：百万元）

保守情况下，其十年自由现金流如下：

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图：保守情况下自由现金流预测（单位：百万元）

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