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          【原創研究】CV四小龍分析報告

          日期: 2020-12-07
          瀏覽次數: 36

          注:此文系天堂硅谷信息技術事業部原創作品,作者系該事業部周鑫團隊高級投資經理王韜


          01
          研究目的



          (一) 四小龍企業的前世今生,同與不同?


          (二) 從曠視科技招股說明書入手,揭開人工智能行業外衣下的機會與挑戰,并對四小龍企業怎么估值做一個思考?


          (三) 進而思考計算機視覺行業未來將是怎么樣的格局?誰會脫穎?

          02
          CV四小龍分析



          (一)?? 行業背景:第三次人工智能浪潮之下誕生四匹黑馬


          AI發展的歷史經歷三次浪潮。


          第一次,五十年代的達特茅斯會議確立了人工智能(AI)這一術語,人們陸續發明了第一款感知神經網絡軟件和聊天軟件,證明了數學定理,人類驚呼 “人工智能來了”、“再過十年機器人會超越人類”。然而,人們很快發現,這些理論和模型只能解決一些非常簡單的問題,人工智能進入第一次冬天。


          第二次,八十年代 Hopfield 神經網絡和 BT訓練算法的提出,使得人工智能再次興起,出現了語音識別、語音翻譯計劃,以及日本提出的第五代計算機。但這些設想遲遲未能進入人們的生活之中,第二次浪潮又破滅了。


          第三次,隨著2006年Hinton提出的深度學習技術,以及 2012 年ImageNet 競賽在圖像識別領域帶來的突破,人工智能再次爆發。在這一次浪潮中,機器通過學習在圖像識別領域獲得了超過人眼的識別準確率,這一項技術的應用場景很廣泛,進而掀起了人工智能商用化探索的大潮,創業公司和投資人瘋狂涌入。


          也正因為如此,這一次的人工智能浪潮的探索,重點圍繞了視覺技術。


          從 AI 企業的應用技術方向分布來看,計算機視覺技術企業在全球 AI 企業中占比約 40%,國內4000多家AI創業公司,2000家圍繞在視覺領域,占比約 46%。而商湯科技(2014年),曠視科技(2011年),依圖科技(2012年),云從科技(2015年)就是這其中最出名的4家


          【原創研究】CV四小龍分析報告


          (二)?? 商湯科技:融資機器,錢多人強走平臺路線


          【原創研究】CV四小龍分析報告


          技術源頭:香港科技大學深度學習視覺領域應用的先驅湯曉鷗教授及其團隊,CEO徐立為其博士。這是學術界最早涉獵深度學習的一支華人團隊,并貢獻出了11年-14年CVPR 和 ICCV 兩大全球計算機視覺世界頂級學術會議上一半的學術論文。2014年11月,商湯科技正式成立。商湯的出身決定了商湯科技是一家極重視人才,研究和論文的企業,CEO花費重金網羅了業內最優秀的一批視覺技術人才,在業內有絕對的人才優勢。


          融資機器:


          2014年11月,A輪數千萬美元。
          2015年11月,A+輪千萬美元。
          2016年12月,B輪1.2億美元。
          2017年7月,B+輪2.9億美元,創當時全球AI單筆融資紀錄,成為全球融資額最高的AI獨角獸企業。
          2018年4月,C輪6億美元,阿里領投,估值達30億美元。
          2018年5月,C+輪6.2億美元,估值超45億美元,穩居總融資最高、估值最高的AI獨角獸地位。
          2018年9月,軟銀中國10億美元,估值抬至60億美元。
          截止至2019年9月5日,商湯科技聯合創始人、CEO徐立透露,商湯科技已完成融資超過30億美元,估值超過70億美元。



          戰略路線:有錢,估值高,有絕對的人才優勢,商湯天然地就往平臺路線去走,所以公司的戰略是“1+1+x”,第一個1指技術,第二個1指產業,最后的x指與各行業伙伴合作,打造共贏的生態。


          通過商湯員工了解,目前公司重點布局的商業落地領域在:


          1. 智慧城市;(智慧交通,車輛識別與車流管控,智慧公安,人員識別等,邊緣智能攝像頭,邊緣服務器,智能中控大腦等)


          2. ? 無人駕駛;(目前對于周邊環境的識別率效果還是一般)


          3. VRAR場景的視覺識別應用


          4. ? 人臉識別的場景化應用,公司提供云端的視覺中樞,給到包括手機,APP,商業等各類場景做識別使用。


          此外,由于大規模地進行融資,資金充裕,公司對外投資了51VR,禾連健康,蘇寧體育,影譜科技,特斯連等十余家企業。

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          (三)曠視科技:AI“上市”第一股,敢于揭下面紗的“踏實”勇士


          【原創研究】CV四小龍分析報告


          技術源頭:曠視科技創始人印奇, 唐文斌, 楊沐為清華姚期智實驗班,師從圖靈獎得主兼中國計算機科學家和理論家姚期智。


          融資計劃:2019年4月,曠視完成了最后一輪D1輪融資,最后一輪融資金額巨大,達到5.9億美金,包括中銀集團、工商銀行、科威特投資局、阿布扎卡投資局等資本巨頭,融資價格為28.48美元/股,至此曠視科技累計融資金額13.5億美金,投后估值為40.9億美金,折合人民幣286億元。


          【原創研究】CV四小龍分析報告


          發展戰略:曠視,被行業戲稱為商湯的「死對頭」。


          對比商湯的 1+1+X,曠視科技此前所實施的一直是“1(原創技術基礎研究)+3(個人 IOT、公共 IOT、商業 IOT)”的產業布局。兩者都有自研的人工智能算法模型框架和人工智能芯片,都走平臺路線。


          曠視從純軟件起家,慢慢地做成了軟硬件一體化的企業,用圖像識別算法去匹配各種前端硬件產品和工程項目,曠視正在試圖用軟硬一體的方式打造涵蓋“算法、技術、硬件產品、解決方案、數據”在內的全價值鏈。


          例如:在城市物聯網領域,曠視已經深入攝像頭、邊緣服務器、云端服務器三大硬件領域,相繼推出 30 余款攝像頭,用于城市道路、商業網點等不同場景。此外,曠視還提供第三方設計及制造服務器以支撐云端任務。


          業界評價曠視科技是四小龍中商業化落地最為踏實的一家,因此也是最先迎來資本化的一家企業。

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          (四)依圖科技:源于CV,忠于醫途


          【原創研究】CV四小龍分析報告


          技術源頭:2008年,在馬云挖來王堅的同時,也邀請了一起在微軟亞洲研究院從事機器學習、計算機視覺工作的林晨曦。如果王堅是阿里云的制片人,搭建了阿里云分布式云計算操作系統的林晨曦就是總導演。阿里云穩定后,林晨曦選擇辭職創業,和好友朱瓏創立了現在的依圖。


          融資情況:

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          因為林晨曦這個人以及其對阿里云的貢獻。阿里也對依圖毫不吝嗇。在依圖的B輪和C輪融資中,都得到了云鋒基金(阿里旗下)的大力支持。


          戰略方向:依圖科技是四小龍中,第一個跳出人臉識別,把醫學影像分析作為機器視覺技術應用核心方向的的獨角獸,鮮有人入局的醫療領域也成為了依圖的招牌。(當然在聚焦醫療的過程中,公司也是先從安防場景探索,隨后進入金融場景實踐,只是都不突出)

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          醫學影像分析的的技術路徑,有別于 CV 行業普遍應用的人臉識別、物體識別乃至語音識別等,不僅需要資深影像科醫生進行數據標注,同時數據獲取與數據處理也非常困難,專業性要求極高。這也是直到現在為止,很多明星人臉識別公司遲遲不輕易入內的主要原因之一。


          其他三小龍雖稍有涉足醫學影像 AI,但多在 Kaggle、Luna 等公開域的肺部、眼底數據集上做測試;商湯醫學影像因為有Dimitris教授和張少霆的加入,稍稍領先,但產品也處于打磨原型的早期階段,與依圖的產品進度不在一個梯隊。依圖科技僅肺癌影像智能輔助診斷系統一項,就已在全國近百家三甲醫院進入臨床工作實際使用中,診斷報告被醫生直接采納率超92%(報道數據)。


          (五)云從科技,“國家隊”身份處處便利,稱霸金融場景


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          技術源頭:2010年,UIUC周曦以“百人計劃”專家身份回國,與大學好友李繼偉和溫浩一同組建了當時中科院最大的人臉識別研究團隊。2015 年放棄了中科院的編制,帶領團隊的部分核心成員,正式成立了云從科技。


          融資歷史:區別于另外三家都有阿里巴巴的重倉加盟,云從科技的主要投資方為國家隊,各類政府產業基金。


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          合計融資金額預計規模在30億以上,最近一輪是在19年6月完成,對外公布為230億,實際估值在120億,合計融資15億(政府和非政府1:1)。

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          戰略方向:云從科技創始最晚,2015年,但是時時刻刻展現出國家隊的氣質,是唯一一家同時受邀制定人臉識別國家標準、公安部標準、行業標準的企業。云從沒有像商湯曠視一樣,推行平臺級戰略,也不像依圖科技一樣進行了行業聚焦。但是基于其技術相對不錯,依托股東資源又實現了關系綁定,使得云從在安防和銀行金融場景方面(尤其是銀行)顯露出一定的優勢。


          目前云從拿下了“中國銀行業第一大AI供應商”的稱號,包括農行、建行、中行、招行總行等在內的全國400余家銀行均已與其展開合作,日服務量達2.16億次。但實際上金融領域對于IT、CV 技術的應用,與其他行業相比門檻確實不夠高,一旦又更有效率的方案,又會出現供應商的更迭。所以在這場效率與需求的競賽里,云從還是面臨著大小公司、行業內外的沖擊。



          03
          CV四小龍發展總結



          【原創研究】CV四小龍分析報告

          【原創研究】CV四小龍分析報告

          總結CV四小龍異同點,可以總結出以下幾點:


          1. ?明星團隊出身,但所謂技術壁壘卻如一張窗戶紙。四小龍是典型的技術起家,依靠大規模融資來支持研發的投入,但是真實的技術領先性有多少說不清道不明。咨詢幾方可以肯定的點是:相較于中小人工智能創業公司,四小龍又品牌背書,也經歷大數據量工程,優化能力更高;商湯和曠視有自研的人工智能框架,比其他運用開源框架的企業理解更深;商湯通過大量融資,吸引了業內最優秀的人工智能專家,較其他企業人才層面優勢。


          2. ?商業化落地方面都走了不少坎坷路,場景的落地不及預期。四小龍都從預算最充足的市場安防入手,進而開始探索技術在金融,教育,醫療等各個場景的落地效果和付費意愿,從過程看,技術從成熟到行業場景的磨合和落地,每個場景四小龍幾乎都走了3年。從結果來看,在過去幾年中,每家企業的落地都低于了一級市場的預期,繼而導致了一級市場估值居高不下。整體按照營收的數十倍計的市值,到了二級市場會不會有人買單,這個問題留待曠視這一環來討論。


          3. ?產品層面,技術優勢說不清道不明,因此軟件產品欠缺溢價能力,所以還是不賺錢的服務類企業。商業模式上,由于大部分視覺技術產品很難評價絕對性的優勢,所以在應用到各個場景的時欠缺了競爭力的比較。同時能夠提供解決方案的企業又比較多,進而導致了產品毛利率不高。谷歌的TensorFlow、百度的PaddlePaddle等開源技術框架成熟度越來越高,進而就導致場景落地時不可避免出現“產品即服務”的商業模式,服務就意味著定制化,意味著不賺錢。這也解釋了四小龍為什么從軟件做到硬件,從硬件做到解決方案。


          4. ?既然不賺錢,四小龍融資不是因為短期缺錢,而是為剩者為王。人工智能行業雖然興起,但是教育體系還沒跟上,目前主要的人才比例還處在高校,使得當下大部分人工智能企業人力成本高企,同時產品服務性質重,不賺錢。伴隨著短期內融資環境緊張,人工智能行業在進行一場劇烈的洗牌。四小龍屬于典型的頭部,剩著為王的受益者,受到資金的追捧。


          5. ?從戰略差異點來看,商湯手握大把資金,大有王者之勢,無資本化計劃,燒得起平臺的錢,在場景落地方面也不局限;曠視考慮資本化,要交出實實在在的成績單;依圖科技選擇明確,雖是長征,但先發優勢明顯;云從會是下一個太極股份嗎?



          04
          曠視科技招股說明書,用成績單展示國內人工智能商業環境



          首先,招股說明書披露的內容很詳細,直接可以反映的就是企業PR風格。信息技術的企業喜歡PR時夸大數據;而曠視,追尋其PR和招股說明書的數據,水分時最少的,體現在收入基數差異不大,融資金額和估值與最終招股說明書差異較小。與另外商湯云從漫天PR不同,商業化落地方面可圈可點,區別于三小龍的閉口不談,這樣的企業,在FA交流和媒體報道中都被打賞了踏實的標簽,那讓我們來看看,這家代表了人工智能行業很高水平的企業:



          1. ?現在賺不賺錢?
          2. ?什么時候能賺錢?
          3. ?應該能值多少錢?
          05
          曠視科技,現在還不是一個賺錢的企業



          (一)聚焦3大業務,一個對標虹軟,一個對標海康大華,一個錦上添花


          【原創研究】CV四小龍分析報告

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          1.? 個人物聯網,優秀的現金奶牛業務,但天花板較低,溢價能力有限


          個人物聯網,主要手機的人臉解鎖、APP的人臉識別(如支付寶和一些網貸平臺),這是曠視的起家業務,市占率也高。


          據灼識咨詢報告(曠視花幾十萬讓灼識寫的)的數據,中國云端人臉識別市場曠視占60%的市場份額,手機人臉解鎖方案的市場曠視占70%的市場份額。


          個人物聯網2018年收入2.7億,其中個人設備方向收入0.97億,包括人臉解鎖和圖片處理,假設真的占70%市場份額,則覆蓋手機數估計超過了2億部,每部手機的技術授權費估計不到0.5元;而2019H1里,SAAS方向收入1.25億,主要給APP提供做云端身份認證的,包括金融科技、網約車、金融機構、直播平臺等,日均調用次數2.4一次,平均每次調用2厘9,同比略有下降。


          【原創研究】CV四小龍分析報告


          個人物聯網業務雖然在快速增長,但天花板明顯。全球每年智能手機出貨量不到15億臺,中國5億部左右。給APP提供云端人臉識別SAAS服務是好的商業模式,但大多APP對人臉識別的身份驗證并非剛需,且單次驗證費用比較低,市場規模也有限;市場競爭激烈,驗證次數多了還會降價。


          2.? 城市物聯網,ToG業務增速快,越做越重后遺癥


          【原創研究】CV四小龍分析報告

          城市物聯網,即在機場、火車站、場館、醫院、道路、園區、樓宇里面裝攝像頭,做一些門禁管理、人流車流監控、抓捕犯罪嫌疑人等;其中,近期各個城市推出的政府公租房對住戶的身份識別比較剛需。


          城市物聯網與“智慧城市”、“天眼工程”、“雪亮工程”高度重合,海康威視依靠這個市場成為了A股最大科技公司,市值超過3000億。但這個這個領域產業鏈很長,包含上游的芯片、鏡頭、軟件、算法的供應商,中游的視頻采集、傳輸顯示、平臺存儲、軟件集成等產品商,下游的集成、安裝、運維運營商;競爭對手也很強,絕非一個藍海市場,海康、大華是這個領域的絕對龍頭,主要控制了產業的中下游,2018年兩者合計每年視頻安防收入600億左右。


          曠視憑借視覺算法能力切入這個領域,很大程度上是因為安防是目前機器視覺能夠變現的最大場景,但是為了提供能有競爭力的解決方案,曠視從軟件算法做到硬件攝像頭,邊緣服務器,邊緣網關,再做到整體解決方案。雖然城市物聯網業務2016-2018復合增長率超過了700%,到2018年已經達到了10.57億收入,但是把自己越做越重,同時To大BToG的問題訂制化、銷售渠道、協調各方關系、拖欠賬款等問題迎之而來。


          3. 供應鏈物聯網,商業探索,錦上添花


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          供應鏈物聯網2018年收入1個億,供應鏈業務是原本屬于艾瑞思這家公司,曠視分階段對其進行了收購,2016年4月曠視投資艾瑞思2100萬元,占比30%;2018年1月通過現金加股份的方式全資收購,對價約為1.4億元,值得一提的是,供應鏈的一個大客戶,從事第三方物流供應鏈(主要是倉庫)的心怡科技是菜鳥網絡的主要供應商之一,所以說這塊業務的發展跟大股東阿里的扶持不無關系。


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          所以總結起來就是:


          1、個人物聯網業務(占比約20%)賣模型,毛利高,模式好,但天花板低,溢價能力弱,壁壘不深。未來這一業務也面臨著與包括商湯、軟虹等競爭對手的高度競爭(因為客戶高度重合)。


          2、城市物聯網(占比73%),是保持成長性和上市營收的重要場景,但有后遺癥,并受華為、傳統安防等三路對手圍剿。


          3、供應鏈互聯網,錦上添花,時有時無,短期未可期。


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          (二)按照國內會計準則,公司并不賺錢


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          先從GAAP凈利潤上看:其中包含了優先股的金融公允價格變動,所以極其失真,所以公司提供了一個“經調整凈利潤╱(虧損)”并非是按國際會計準則規定的,即Non-GAAP。


          但是這個Non-GAAP不約而同地顯示出公司2018年和2019年就已經開始賺錢了,不免有很多粉飾的成本。


          把公司調整地科目剖開來看:


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          把優先股相關影響剔除的,把金融資產公允價值變動剔除,把一些特殊的收入都扣除(政府補貼,理財收入和利息收入,匯兌損益等),只考慮公司經營和業務收入下的評估:


          【原創研究】CV四小龍分析報告


          可以得出兩個結論


          1. ?首先從曠視科技的業務情況來看,還處于大量燒錢階段;


          2. ?但從2019H1的同比來看,虧損已經開始有所收窄。


          (三)看經營數據,曠視城市互聯網業務產業鏈地位居于海康大華之間


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          首先從經營數據上看:伴隨著公司政府業務收入大規模增加,現金流流出很嚴重,模式做得很重,從總體業務上看的化,相較于虹軟,曠視已經更加接近于海康大華了。


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          但是大家都很重的情況下,曠視的在其中的水平算怎么樣呢?


          應收賬款層面,海康、大華、曠視三家里面,海康的應收賬款周轉天數是最短的,可以理解為:政府欠的錢,大華的可以比海康的多拖欠一個月,曠視的可以多拖欠2個月;


          從應付賬款周轉天數來看,曠視和海康對上游供應商的話語權強于大華,賬期更長:曠視欠上游供應商的錢,可以拖著和海康一樣久。


          所以從城市物聯網領域產業鏈的地位來看,曠視這幾年做下來,行業話語權方面雖然弱于海康,但是也已經接近大華股份(雖然兩者在收入量級方面還是有巨大的差距)。


          (四)看經營數據,曠視的研發人效低于各類對手


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          從人員的配比來看:公司依舊是研發人員比例,曠視與各大科技巨頭相接近的。但銷售人員比例明顯偏少了,其實在現有收入增長趨勢下,供應鏈物流的業務實際上是阿里給的,高速成長的城市互聯網業務也有阿里的諸多助力,未來進一步做大規模還是需要公司自己去提升銷售人員比例。


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          從人均創收來看,曠視與海康大華有差距,但是與虹軟科大訊飛相接近,但是考慮曠視軟硬件一體化的解決方案提供商了。同樣賺的收入,轉化成利潤的比例不一樣,所以綜合人效來看,曠視科技是低于所有對手的。


          從銷售人均創收來看,處于行業領先,原因也是因為發展早期的股東資源饋贈,那所以變現地來看,曠視實際的銷售成本就會偏高一些。


          最核心的就是研發,曠視人均的研發費用是顯著高于其他企業的。曠視薪酬最高的4名員工(非董事和首席執行官),2018年平均年收入900萬,最高的一個達到了2000萬。


          所以這里就暴露出了當下人工智能行業和人工智能企業最大的問題:人效低。切入場景解決現實問題的時候,你用的是大炮,別人用的是鳥槍,雖然技術上優勢是明顯的,但最后可能做的是一樣的調參,標注的事情,你付2倍工資,人家付1倍,最后解決的是相似的問題,做到了相似的效果。如何讓大炮找到需要大炮的場景,發揮出大炮地作用,并且賺到大炮該賺的錢,是這些企業應該好好思考的問題。


          同樣的,這個問題引申出來的第二個問題,國內人工智能行業何時有大發展?


          不解決掉人才缺口和人才成本的問題,不從教育層面入手抓起,中國發展人工智能產業,何來的“工程師紅利一說”連工程師都沒有。人工智能類企業負擔這么重的成本,說到底,競爭力和傳統信息化的企業,恒生電子,用友,海康什么的比也差遠了。四小龍依靠大量融資的現金,可能能扛得過行業初期,迎來春天,但是其他行業內中小創現在商業模式都跑不通,做一個項目虧一個項目,很有可能是見不到真正“工程師紅利”的那一天了。


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          06
          曠視科技,短期內也很難成為一個賺錢的企業



          【原創研究】CV四小龍分析報告


          【原創研究】CV四小龍分析報告


          【原創研究】CV四小龍分析報告

          如果考慮讓曠視逐步向一個成熟企業去演進,其各項成本相信也會逐步趨于合理,介于海康(華為)與虹軟之間。海康是軟件架設在硬件上一同銷售的企業代表,華為整體的收入開支結構與海康也非常相似,而虹軟是純軟件產品類新的信息技術類企業的代表。未來的人工智能企業,最后的模式不外乎這兩者或者介于這兩者之間,那么合理的費用區間最終應該要介于兩者之間。


          針對于曠視來說,如果重的部分增加,成為賣軟硬件的企業,營業成本就會往50%-60%靠,優秀如華為海康,產品毛利率做到40%-45%已是登頂;所以曠視的毛利率根據業務比例和發展戰略在10-50%之間。


          對于曠視,銷售成本未來必將擴大,合理地應該會到20%左右;


          行政開支過大,表明公司的管理效率是極低的,這方面海康的在1%-4%之間,虹軟在8%左右,但是曠視達到了20%以上,并且還在擴大,過于粗放,考慮融資成本,上市費用外,肯定存在管理團隊過于冗雜,各項灰色費用不清晰的情況。


          研發費用過大,即使是虹軟這樣以軟件競爭力取勝的企業,每年研發費用保持在35%上下的水平,華為和海康基本都是10%的營收水平。所以曠視未來合理的水平也會在10%-35%上下。


          2018年曠視研發費用率43%,并且從2019H1來看,伴隨著規模效應,卻沒有下降趨勢,反而進一步擴大了。這肯定和跟曠視在四面出擊,做各種產品研發和場景探索落地時有關系的(安防領域根本不可能干死海康大華,必須思考切入其他領域,建立壟斷優勢的打算)。


          綜上,曠視的盈利路徑一方面是提升產品價格(或放寬信用),另一方面是通過提升管理來壓縮行政費用率以及合理控制研發費用率。


          如果繼續燒錢擴張,壞處是短期內很難盈利,好處是增速快,快速在各個業務場景跑馬圈地,憑借曠視的巨額融資和充沛的賬面現金支持幾年不成問題,但壞處是在野蠻生長且無盈利要求的背景下,效率會低下,而且如果登陸二級市場,估值也較大概率難以提升。


          但一旦開始提價和控制費用,增速就會大幅下滑,壞處是可能失去一些機會,錯過最好的時間窗口,好處是通過盈利壓力倒逼管理的提升和研發的控費,形成利潤。最終怎么選會看管理層的戰略選擇,但是至少短期來看,馬上提價控費的概率很低。


          無法提價是因為還沒有再某一行業燒出壟斷優勢,所以研發部分很難降費(同時人工智能行業工程師紅利也未見啟動),管理行政有可能下壓,但一方面需要時間,一方面即使下壓到正常水平,也不足以覆蓋成本并達到規模盈利水平。


          07
          曠視值多少錢?


          自2014年彩生活IPO以來,已有30家物業管理企業登陸資本


          (一)?? 業務拆分,按照虹軟與海康估值


          1.? 參考估值數據


          歷史上金額13.5億美金,折合人民幣100億元。


          2019年4月,曠視科技最后一輪融資之后估值286億人民幣。這輪股東基本是考慮賺一二級市場的價差。


          2.? 業務分開對比估值


          公司個人物聯網業務對標虹軟,參考虹軟當下估值倍數,業務收入規模,曠視預計是虹軟的75%左右。市值(346億)等乘數,預計為260億人民幣。


          公司城市物聯網和供應鏈物聯網業務對標海康大華,參考海康,收入規模在0.03,市值3600億對標,預計在108億。


          所以兩者合計為368億,相較于preIPO投資估值溢價率為28.6%。

          ?

          但是這其中仍包含了幾個調價因素:


          【原創研究】CV四小龍分析報告

          如果公司的各項業務都先按照行業老二的估值水平來考慮,那么整體估值差不多會達到295億元,如果再考慮港股流動性的折價,那么價格會更低一些


          綜上所述:綜合考慮,公司登陸資本市場后的業務評估估值水平相比,登陸后估值應該在200-350億之間。相較于公司preIPO的286億,應該說利潤的空間不會很大,所以如果說要尋找基石投資人的難度,讓二級市場來承接這個估值,應該是有一定的難度。


          2020年1月中旬,曠視科技已經通過港交所的上市聆訊,目前在溝通和交流發行事宜,關注公司發行情況與公司新的場景探索落地帶來的想象空間。



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