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曠視科技赴港上市,如何虧了52億?靠什么支撐收入?

ZCnv_mit_tr ? 來源:陳年麗 ? 2019-08-26 16:16 ? 次閱讀

8月25日晚間,國內人工智能獨角獸企業曠視科技在港交所提交招股說明書。流傳數月的上市消息,終于有了新進展。

成立于2011年的曠視科技,起家于人臉識別,在計算機視覺領域與商湯科技、依圖科技、云從科技并稱CV(計算機視覺)四小龍。2016年-2018年,人工智能在資本的助推下達到前所未有的熱度,該領域企業的估值也一度水漲船高。然而到了2019年,AI落地難、AI賺錢難一度引發大眾關注。

此次曠視科技提交的招股書顯示,其2016年、2017年和2018年,營業收入分別為6780萬元、3.13億元和14.27億元,但虧損為3.43億元、7.58億元和33.52億元。到今年上半年,其虧損額度達到驚人的52億元。曠視科技表示,這主要是由于優先股的公允價值變動及持續的研發投資造成。

實際上,從此次曠視科技的招股書中也可以看出目前人工智能企業存在的一些困境,包括落地場景有限、商業大客戶集中且“難啃”、技術研發投入大等。但從長期來看,人工智能依然有較大的前景。

如何虧了52億?

成立最早的“CV四小龍”曠視科技,至今仍是個虧損大戶。

招股書顯示,曠視科技2016年至2018年收入分別為6700萬元、3.132億元、14.269億元,復合增長率為358.8%。截至2018年6月30日和截至2019年6月30日的半年內,收入分別為3.05億元和9.49億元,同比增加211.1%。

但是虧損同樣嚴重,2016年、2017年及2018年,曠視分別虧損3.428億元、7.59億元及33.51億元。截至2018年6月30日及2019年6月30日止的半年內,虧損分別為7.29億元及52億元,同比增加613.3%。

曠視科技主要財務數據

近一年多來,其虧損增幅遠高于營收增幅。

為什么在短短半年時間,曠視巨虧52億?

招股書對此解釋稱,虧損主要是由于曠視優先股的公允價值變動及持續的研發投資。

撇開曠視管理層認為不能反映經營表現的項目的影響,曠視于2018年的經調整凈利潤為3220萬元,2016年及2017年的經調整凈虧損分別為9200萬元及1.42億元。截至2018年及2019年6月30日止六個月,曠視的經調整凈虧損及經調整凈利潤分別為1.37億元及3270萬元。

我們先來看公允價值變動。燃財經(ID:rancaijing)發現,招股書中對公允價值變動做了詳細解釋。

在會計術語中,公允價值變動代表了商品自身價值的變化產生買賣雙方對價格的重新評估的過程。

曠視的招股書解釋稱,按公允價值計量且變動計入損益的金融資產的公允價值變動,指按公允價值計量且變動計入損益的投資公允價值變動所產生的收益或虧損,包括:可轉換可贖回優先股的公允價值變動;以及衍生金融工具公允價值變動。

2016年、2017年及2018年,曠視科技按公允價值計量且變動計入損益的金融負債公允價值變動分別為2.392億元、5.894億元、30.453億元,在截至2018年及2019年6月30日止的六個月內,該項為5.74億元和51.214億元。

招股書中公允價值變動情況

此外,其2018年與截至2018年及2019年6月30日止六個月的按公允價值計量且變動計入損益的金融資產公允價值變動分別是:1.363億元、475萬元及3550萬元。

如此看來,公允價值變動實際上對2019年上半年的虧損“貢獻”了絕對的大頭。

據了解,這種情況在小米、美團的上市過程中也出現過,就是“按公允價值計入損益的金融負債公允價值變動”,只是財務準則帶來的報表損益。主要原因是新經濟公司融資經常使用可轉換可贖回的優先股,由于公司估值的快速增長,帶來了合約承擔的公允價值變動而產生的收益或虧損,是非現金科目的調整,無現金流出,并不是真實的業務情況。

在另一項研發開支方面,曠視科技一直大額投資于研發活動,持續開發尖端技術及提供創新解決方案,研發開支占成本及開支總額的大部分。研發開支主要包括:員工福利開支、專項研發開支、租金及公用設施費用及帶寬開支。

招股書顯示,曠視研發開支自2016年的7820萬元增加至2017年的2.05億元,在2018年進一步增加至6.13億元,分別占2016年、2017年及2018年總收入的115.3%、65.6%及43.0%。曠視研發開支由截至2018年6月30日止六個月的2.35億元增至2019年同期的4.68億元,分別占該等期間總收入的76.7%及49.4%。

燃財經查詢了科創板“視覺AI第一股”虹軟科技的研發投入情況。2016年、2017年和2018年,虹軟科技研發投入分別為9026.84萬元、10873.54萬元和14852.64萬元,分別占當期營收的比例為34.59%、31.43%和32.42%,這個比例為科創板首批掛牌的25家企業之最。但相比之下,不及曠視科技的研發投入比例。

虹軟科技招股書中的同類型企業研發投入占比(單位:%)

盡管科技公司在研發上確實需要大量投入,但曠視在今年上半年的研發投入接近營收的一半,的確不低。

靠什么支撐收入?

AI的變現能力,一直備受關注。

此次招股書披露,曠視自主研發的人工智能及軟件能力主要組成部分包括Brain++深度學習框架、算法及平臺軟件。人工智能賦能的解決方案主要有:個人物聯網,城市物聯網,供應鏈物聯網。

其中個人物聯網包括Face ID及Face++開放平臺等其他SaaS解決方案以及智能手機等個人設備解決方案;城市物聯網,通過算法軟件及人工智能賦能的傳感器,將城市空間數字化;供應鏈物聯網,包括智慧物流解決方案和智慧零售解決方案。

招股書顯示,近3年來,城市物聯網解決方案在三項收入中占比最大。2017年、2018年以及2019年上半年,該項收入為1.68億元、10.57億元、6.95億元,分別占同期總收入的53.6%、74.1%、73.2%。

這意味著,政府機構仍是曠視的主要買單者。

第二大收入項為個人物聯網業務。2016年該項業務收入4900萬元,占總收入的72.5%。2017年、2018年、2019年上半年的收入分別是1.45億元、2.7億元、2.07億元,分別占同期總收入的46.1%、18.9%、21.8%。

曠視科技的收入細分情況

灼識咨詢報告稱,按2018年收入計算,曠視科技在云端人臉識別身份驗證解決方案市場逾60%的份額。2018年在中國制造生產的配備身份驗證功能的安卓智能手機中,超過70%使用了曠視科技提供的基于人臉識別的設備解鎖解決方案,小米、OPPO、vivo均是其重要客戶。

相比之下,供應鏈物聯網解決方案自2018年才產生收入,且收入規模不足億元,在總收入中占比7%。2019年上半年,該項收入僅為4700萬元。

在這些收入中,2018年及截至2019年6月30日止六個月,曠視科技的前20大客戶分別貢獻總收入的44.7%及57.1%。這些客戶包括金融科技公司、 銀行、智能手機公司、第三方系統集成商、政府機構、物業管理者、物流公司等。

具體來看,2016年、2017年及2018年與截至2019年6月30日止六個月,其五大客戶合計分別占總收入的41.7%、24.9%、22.0%及34.1%。這些客戶是中國智慧城市管理解決方案的系統集成商、中國智慧物流解決方案的系統集成商、中國電信服務供應商 。

如此看來,大客戶的策略雖然能帶來較大的訂單金額,但存在客戶談判難、客戶集中等風險。而這目前也是多數人工智能企業所面臨的問題。

AI還有想象力嗎?

2017年6月,美國著名科技雜志《麻省理工科技評論》發布了全球50家最聰明公司,曠視(Face++)位列第11位,在同時上榜的中國企業中排名第二。彼時的AI企業熾手可熱,估值輪番上漲,名聲一夜大噪。

然而,已經成立8年的曠視在招股書上,仍未讓人看到亮眼的業績。那AI還有想象力嗎?

曠視科技的商業落地場景主要包括三個領域:安防、金融、移動,顯然僅僅這些落地場景是不足以支撐曠視科技的發展的。為了拓展AI的商業應用,2018年11月初,曠視科技以戰略投資者身份入股便利店企業好鄰居,成為其重要股東。

事實上,曠視科技的技術正投好鄰居所好,門店的數字化改造,是好鄰居在進行的課題。在好鄰居改造的店面中,無人收銀、算法自動補貨等都在逐漸成為標配。這也為曠視的AI增加了落地應用。

被AI賦能的線下便利店,的確能夠為用戶提供更方便和更多元的消費體驗,至少可以不會因為結賬排隊而耽誤時間從而影響購物體驗,并降低人員成本。據了解,在曠視科技AI賦能經數字化改造后的好鄰居門店,不到一年,復購率提升了70%,日商量增長了130%。

但是AI技術前期投入較大,門檻高,這對于“細水長流”的便利店來說,往往捉襟見肘。盡管智能化體系可以提高效率和體驗,但盈利模型仍較為模糊,很多品牌商因此淺嘗輒止。而隨著智能便利店的風口過后,大量便利店關停,使得AI在智能零售領域的落地也陷入困境。

曠視科技也在招股書中表示,我們大力投資研發,短期內或對盈利能力及經營現金流量產生負面影響,亦未必實現預期結果。我們須投入大量資源(包括財務資源)進行研發以引領技術進步,令我們的解決方案在市場具創新力及競爭力。因此,我們預期研發開支會持續增加。但開發活動本身具不確定性,且將開發成果投入商業使用或會面臨實際困難,我們支出大額資金研發未必能創造相應利益。

此外,AI的技術發展也存在瓶頸。

此前,一位頭部AI科技公司工程師告訴燃財經,盡管目前許多AI公司仍然宣稱在技術上有突破,但這種技術突破屬于“優化”,而不是“顛覆”。今年5月,清華大學人工智能研究院院長張鈸在接受媒體采訪時稱,目前全世界的企業界和部分學界對于深度學習技術的判斷過于樂觀,人工智能迫切需要推動到新的階段,而這注定將會是一個漫長的過程,有賴于與數學、腦科學等結合實現底層理論的突破。他認為,人工智能中比較重要的深度學習技術,從應用角度已經接近天花板了。

人工智能,仍是個慢工夫的活兒。

但他同時也指出,只要選好合適的應用場景,利用成熟的人工智能技術去做應用,還有較大的空間。

對于曠視科技而言,資本寒冬下,上市不是終點,真正的考驗才剛剛開始。

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