携手华为塑造“AI+煤矿”龙头，布局军工打造第二增长曲线

梅安森是一家物联网+的专精特新企业，携手华为正成长为智能煤矿龙头企业。公司主营矿山安全领域监测监控预警成套技术与装备，以智能感知、精确定位、物联网、大数据分析、AI等核心技术，为矿山提供智能解决方案。今年有望迎来加速发展期。 原因如下： 1、行业层面：智能化是煤矿及非煤矿山发展的必然趋势，今年行业有望提速发展。 1）政策端：安全监管压力大，政策牵引与各大煤企积极推进智能矿山建设。2020年国家发改委等8部委联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，指出“到2025年，大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化”。各大煤企也陆续发布煤矿智能化的路标，预计疫情后2023年将加速智能矿山建设。 2）产业端：AIforIndustries是人工智能新的爆点，通过少人化/无人化/智能化矿山建设可以解决人员断层的问题，提高矿山经营效率。以华为矿山大模型为例，人工智能可以沉淀专家经验，替代人从事危险、复杂、重复的劳动，让煤矿生产能够提升效率、优化管理、保障安全及降低成本。在煤矿作业场景中，作业序列智能监测系统可以让井下安全事故减少90%以上，动作规范识别准确率95%。 3）智能矿山万亿赛道，华为煤矿军团入局有望加速建设。全国近4500座煤矿的存量，叠加上万座非煤矿山，塑造智能矿山万亿赛道。2021年华为成立煤矿军团升踏入智能矿山万亿赛道，华为先后两位掌舵人（任、孟）到山西调研合作智能煤矿建设足以说明其重视程度。人工智能已成为智能矿山的刚需，围绕AI在矿山领域落地难的问题，华为需要联合矿山行业领先企业，携手生态伙伴共同发展，这给梅安森等企业带来巨大发展机遇期。 2、公司成长：携华为打造AI+煤矿龙头，同时布局军工打造第二增长曲线。 1）早在2019年前瞻布局5G+AI技术，与华为在智能矿山领域进行开放式的全面合作。公司拥有扎实的监测监控与预警技术，软硬件技术链一体化的全技术链拓展优势，并且早在2019年将5G、AI技术与公司成熟技术和产品融合，2020年定增募资布局“基于5G+AI技术的智慧矿山大数据管控平台项目”，能够协同生态伙伴提供完善的智能矿山解决方案。 与华为在智能矿山领域进行开放式的全面合作：市场服务方面，双方协同设计矿山解决方案，落地如淮北矿业等多个项目；产品开发方面，将华为的产品和技术进行融合，如基于盘古大模型，将已有的人工智能应用软件和AI应用模块以华为的模型与算力为支撑对现有产品进行训练和优化，并在此基础上开发更多的行业应用；生态层面，梅安森可以为华为大模型提供高质量数据，双方可以针对模型的场景应用进行进一步开发。 2）应用领域和产品横向拓展。应用领域有望从煤矿向非煤矿山拓展；产品领域有望向智能洗选拓展；经营范围拟增加人工智能和工业互联网数据服务：人工智能业务涉及智能矿山安全监测监控预警机生产管理等智能化服务，工业互联网数据服务，彻底解决了硬件设备与业务应用之间的数据感知、采集、融合、分析、应用难题，2022年实现营收0.9亿元占2021年整体营收的29%。 3）军工：2022年12月9日，公司公告控股子公司安易联取得二级保密资质，或是公司踏入军工领域获得第二增长曲线的起点。 投资建议：梅安森将受益于AI加持传统矿山行业的趋势，并依托华为进入快速成长阶段 ；军工也或将带来第二增长点 。 预计公司2022-2024年归母净利润分别为0.35/1.10/4.00亿元，对应PE估值分别为129X/41X/11X，首次覆盖，给予“买入”评级。 风险提示：煤矿智能化业务发展低于预期；煤炭行业发展周期性波动风险；与华为合作进展低于预期；军工业务低于预期；短期股价上涨较快，导致短期估值较高。 财务指标 财务报表和主要财务比率 资产负债表（百万元） 现金流量表（百万元） 1.智能矿山是AI+实体应用落地的代表，万亿赛道可期 当前，数字技术已普遍进入生活、生产各个领域，5G、AI等技术正在融入各行各业，其中智能矿山是AI率先在实体应用落地的代表。 智能矿山：指以工业物联网为核心包括AI（人工智能）、大数据等在内的新一代信息技术与矿山开发技术、装备进行深度融合，形成全面自主感知、实时高效互联、自主学习、智能分析决策、动态预测预警、精准协同控制的矿山智能系统，能够实现矿山生产的全流程智能化运行，最终实现矿山生产的安全提升、减员增效、节能降耗。其作为煤矿安全生产运营全过程的支撑平台，是两化深度融合的产物，承载着煤矿可靠远程控制、安全生产精细化管控、穿透式全息可视化查询等日常安全生产运营调度业务。 图表1：智能矿山系统组成 2022年12月，华为煤矿军团市场与产业发展总裁刘维发表《“将数字技术带入每一座矿山”——华为矿山AI大模型将普惠全国矿业》的主题演讲，指出矿山行业的智能化是AI技术革命应用的一个缩影，并提出智能矿山的核心是通过AI算法沉淀专家经验，替代人从事危险、复杂、重复的劳动，让煤矿生产更安全、智能、高效和绿色。 图表2：智能矿山建设的意义 目前我国尚处于煤矿智能化建设的初级阶段，仍存在大量的升级改造需求。煤矿信息化建设是煤矿智能化建设的主线与基础，从20世纪80年代中期至今，我国煤矿信息化建设主要经历了单机（系统）自动化、综合自动化及矿山物联网阶段，且随着工业物联网、云计算、人工智能等技术的快速发展，我国煤矿信息化的发展趋势将向煤矿智慧化方向演化。目前，我国智能矿山建设尚处于初级阶段，整体建设水平较低，但在坚实的政策保障及技术支撑下，将有望不断加速发展，未来成长空间巨大。 图表3：智能化建设现状 图表4：我国煤矿信息化建设概况及趋势 未来演进路径：智能化是煤矿发展的必然趋势，AI加持传统行业带来很大效率提升，提高安全系数等，最终实现少人、无人、高效的目标。以晋能控股集团的智能矿山为例，2021年10月19日其科研创新人工智能计算中心在华为煤矿军团的加持下正式上线运行。煤矿军团经过大量的调研和客户需求分析，在晋控人工智能计算中心引入了盘古大模型，并且基于矿山行业的大量数据学习训练，形成盘古矿山大模型解决方案。目前选择井下主运皮带、掘进作业两个典型价值场景，并以晋控下属煤矿的实际视频和数据为数据源进行基于大模型的算法训练，形成场景化的推理模型，经过几个月的实测，效果显著，比如在主运皮带异常监测场景中，该推理模型实现识别准确率超过95%；在掘进作业动作规范性的识别准确率平均超过93%、非动作类的识别准确率超过95%。基于大模型的子场景AI应用开发周期从传统方式的以月为单位，缩短到以天数为单位。 图表5：智能化是煤矿发展的必然趋势 1.1政策端：生产运营和安全监管压力大，政策牵引与各大煤企积极推进智能矿山建设 我国煤矿建设仍面临多项挑战。 1）生产运营和安全监管压力大：煤炭百万吨死亡率与发达国家相比仍居高。 2）人员断层，生产经营压力大，经营效率低，人均产能低。根据现代商贸工业数据，煤矿从业人员40+岁占比63%，30岁以下11%，断层严重，此外全员工效数据也较低。 图表6：我国煤炭百万吨死亡率仍处于高位 图表7：经营效率低，人均产能低 智能矿山可降低工作强度、减少人员投入、提高企业生产效率和经营管理能力、提高安全保障能力、提升员工幸福感。 图表8：智能矿山助力矿山减人、提效、增安 国家层面大力推动智能化煤矿建设。2020年2月，发改委、国家能源局、国家矿山安监局等八部委联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，指出：“到2025年，大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化”、“到2035年，各类煤矿基本实现智能化”。 图表9：智能矿山发展规划 地方政府积极响应，主要煤矿产区逐步制定矿山智能化发展规划。内蒙古、新疆、山西等地，近几年均已开始积极推进矿山智能化发展，列出了明晰的智能化煤矿的改建时间，以及示范矿数量。 图表10：地方政府煤矿智能化政策 各大煤企也陆续发布煤矿智能化的路标，有规划有目标持续推进。国家能源集团2021年2月发布《井工智能采煤工作面建设指南》，到2022年底，集团公司所有井工采煤工作面100%实现智能化；山东能源集团大力推劢5G、人工智能、大数据、云计算等先进技术与煤矿智能化深度融合。 图表11：国家能源集团发展规划 图表12：山东能源集团发展规划 1.2产业端：AI for Industries是人工智能新的爆点，提高矿山经营效率 AI for Industries是人工智能新的爆点，大模型作为未来AI生态的核心，其浪潮将推动AI加速渗透。华为云人工智能领域首席科学家田奇提出“未来AI for Industries将是人工智能新的爆发点”、“大模型是连接技术生态和商业生态的桥梁，是未来AI生态的核心”。华为云过去几年人工智能项目已经应用超过1000个项目，其中30%用在客户的核心生产系统中，平均推动客户盈利能力提升18%，预计至2026年人工智能的渗透率将达20%，大模型作为解决AI应用碎片化的新开发范式，预计大模型浪潮会推动未来几年AI加速渗透。 图表13：大模型是未来AI生态的核心 图表14：AI for Industries是人工智能新的爆点 大模型推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级，加速AI落地，赋能千行百业智能升级。大模型作为规模化生产高性能AI模型的生产线，其具备优秀的泛化能力、高效样本筛选能力、小样本/零样本能力以及低门槛AI开发，推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级。华为盘古大模型在AI for Industries中，做好行业应用，在煤矿、水泥、电力、金融、农业、国家云等方面创造更多的产业价值，帮助客户。如：视觉大模型用到了工业质检上，可以在偏光片流水线上进行质检；可以在铁路TFDS的机车进行缺陷检测；还可以做电力巡检。NLP大模型上，去年交付了阿拉伯语的千亿大模型，后面在访谈上取得了比较好的成绩；在类案检索上，在智能技术评测中取得了第一的成绩。在科学计算上，发布了气象预测的模型，和海浪的实时预测模型。 图表15：大模型推动人工智能从“作坊式”到“工业化”升级 图表16：AI for Industries，做好行业应用 人工智能通过少人化/无人化/智能化矿山建设可以解决人员断层的问题，提高矿山经营效率。矿山是AI及大模型的典型应用行业，以华为矿山大模型为例，人工智能在矿山中的应用覆盖矿山采、掘、机、运、通等主业务，可以降低劳动强度、减少安全风险、沉淀专家经验。在煤矿作业场景中，作业序列智能监测系统可以让井下安全事故减少90%以上，动作规范识别准确率95%；采掘场景上通过5G+AI的全景拼图技术使井下场景传输至地面，在地面进行采掘机器控制，实现矿下少人无人。在人工智能的助力下矿山经营效率得到大幅提升。 图表17：AI帮助矿山降低劳动强度、减少安全风险、沉淀专家经验 1.3智能矿山万亿赛道，华为煤矿军团加速推进 目前我国尚处于煤矿智能化建设的初级阶段，智能矿山渗透率仍然很低有待提升。仅有少量煤矿实现了局部生产环节的智能分析及决策控制，距智能矿山建设目标甚远，未来发展空间广阔。根据国家矿山安监局公布数据，截至2020年底，全国煤矿已建成494个智能化程度不同的采煤工作面，可以实现少人化开采，虽然对于全国约4500座煤矿存量以及智慧煤矿智能开采、无人开采的要求而言尚处于起步阶段，但已经取得一定成果，且呈现出加速发展的趋势。 智能矿山建设已成行业趋势，市场空间或达万亿级别。单看煤矿，根据安永发布的《智慧赋能煤炭产业新万亿市场》，已有生产型矿井单矿智能化改造升级费用约在1.49亿元人民币至2.63亿元人民币之间，新建型矿井单矿改造费用约在1.95亿元人民币至3.85亿元人民币之间。根据国家能源局于2019年发布的《全国煤矿生产能力情况统计》，排除产能过低和已经整改关停的煤矿后，全国煤矿数量近4500座，根据天玛智控招股说明书，依照不同产能等级进行改造金额测算后，智能矿山整体市场规模超过一万亿元人民币，发展前景广阔。再叠加上万座非煤矿山，应用场景数以千计，智能矿山市场空间无限广阔