公司2017年度实现营收419.05亿元，同比+31.22%，实现归母净利润94.11亿元，同比+26.77%，业绩增长符合预期；2018Q1业绩增长略超市场预期，营收同比大增超30%，归母净利润增速虽低于营收增速，但主要系汇兑损失增加导致18Q1财务费用同比+1090.83%，我们按照去年同期财务费用占比测算，加回2.28亿汇兑影响，则归母净利润同比大增37.83%，大超市场预期，也反应行业高景气增长。我们认为，安防行业高景气及公司产品领跑带动市占率进一步提升是业绩持续增长动因，我们持续看好公司在安防领域的龙头地位，以及在AI领域的纵横向一体化布局。预计随着雪亮工程带动，2018年安防行业尤其是视频监控行业仍将维持高景气增长，公司2018年仍有望维持25%以上营收及利润增速。
    财务指标：毛利率稳定，成本管控良好；费用率上升，渠道、研发投入加大
    毛利率维持稳定，公司成本管控良好。公司2017年度整体毛利率为44%，同比+2.42pct，2018Q1毛利率进一步提升为45.06%，成本管控良好。我们认为行业高景气增长及项目订单金额呈倍数级增大为公司毛利率进一步提升打开更大空间，公司有望在行业红利中继续稳定保持44%左右毛利率。
    费用率同比上升，销售研发投入加大。公司2017年度期间费用率同比+2.85pct至21.24%，2018Q1费用率进一步上升为24.96%，主要为研发投入与国内外营销网络建设投入加大所致。其中，2018Q1销售费用率同比+1.58pct 至11.58%，管理费用率达10.63%，同比基本持平，主要为研发投入加大所致；公司2017年财务费用同比+217.80%，2018Q1同比+1090.83%，主要系汇兑损失增加，人民币升值压力使得外币结算占款价值下降，影响较大但不具备可持续性。
    其它财务指标具有季节性波动，属于正常现象。公司2018Q1货币资金较年初-30.62%，主要源于Q1支付2017年度年终奖、材料采购款、结算供应商款项所致，相应地，应付账款较年初-32.35%，应付职工薪酬较年初-69.02%，属于季度性正常现象。经营活动现金净流量为支出38.56亿元，同比+27.04%，主要系2017年度年终奖增加以及预先购买原材料控制成本等原因，属于正常性的经营性支出增出，保障业绩增长。公司依照惯例于Q1进行原材料结算、购买支出以及年终奖发放，货币资金较年初一般情况下均有所下降，经营性现金流量均为负值，均属于季度性正常现象。
    项目持续落地：加大布局研发与制作分中心
    加大基地项目建设，由杭州总部向中西部辐射。公司是全球安防龙头，16年国内市占率23.4%，海外市占率11.1%，连续六年蝉联iHS全球视频监控市场占有率第一位。2017年公司斥资超百亿增设六大项目，计划在西安、成都、重庆、武汉和石家庄建设多个研发和生产基地，安防产业基地（桐庐）项目二期及互联网安防产业基地项目投入增加，由杭州中心向中西部市场辐射，2017年度在建工程同比+353.84%。截至2017年末，重庆生产基地项目进度达17%，安防产业基地（桐庐）项目二期进度32%，2018Q1互联网安防产业基地项目由在建工程转为固定资产，固定资产较年初+34.04%。公司加大基础设施投入，以满足不断发展的业务需求，形成与业务规模相匹配的办公场所与生产能力，帮助公司继续扩展市场，市占率有望进一步提升。
    产品布局完善：创新业务加速成长，AI云边融合系统持续落地
    加大研发投入，开启智能产品新篇章，持续推进创新业务发展。公司2017年度研发投入31.94亿元，营收占比为7.62%，研发与技术服务人员超过13000人，占总员工比例达49.70%，同比+2.90pct。（1）产品智能化趋势日益显著，打开智能产品新篇章：围绕AI技术的迅猛发展以及公司持续加大投入，公司在前端、后端、中心产品领域进行智能化布局，"深眸"系列智能摄像机、"神捕"系列智能交通产品、"深思"系列智能服务器等智能产品在政府市场、企业市场、消费者市场得到广泛应用，开启了智能产品新篇章。（2）创新业务成长迅速，持续看好：基于公司在视频监控领域的丰富经验，目前公司创新业务快速成长。2017年萤石营业收入突破10亿元，并实现盈利，成为公司首个单独拆分披露的创新业务。机器人、汽车电子、存储等其他创新业务贡献营收5000万，同比+275.41%。2018年初公司与传化智联签署战略合作框架协议，围绕智能城市物流中心、智慧物流、智能仓储、供应链金融等方面展开深入合作，我们持续看好公司创新业务的迅速崛起与持续发展。
    持续发力AI+，打造"AI Cloud"，推进"云边融合"建设智慧系统，为各行各业打造具体解决方案。公司于2017年10月28日发布"AI Cloud"框架--边缘节点、边缘域和云计算中心三级相辅相成，系统实现"边缘感知、按需汇聚、分级应用、多层认知"。随着AI芯片及嵌入式感知系统的成熟，将智能感知算力嵌入前端，捕捉特定需求信息，实现前端敏捷感应，