中金公司:如何把握計算機視覺公司上市元年的投資機會?

2021-01-05 網易

2020-12-31 08:51:08　來源: 金融界

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　　來源：中金公司

　　我們認為2021年將是計算機視覺公司登陸資本市場的元年。中金科技團隊從2017年開始跟蹤商湯、曠視、依圖、雲從、雲天勵飛等一批企業。通過這幾年的跟蹤，以及對這批企業招股書的分析，我們看到：1）軟硬體一體的智慧城市解決方案已經成為計算機視覺公司的主要商業落地場景；2）各家企業從最初的算法起家，逐漸找到了適合各自的商業模式；3）長期來看數位化轉型是AI企業重要的發展機遇。我們認為，這批企業的上市也有利於現有安防企業的估值提升。AI行業詳細參見《計算機視覺：商湯向左、曠視向右》，《計算機視覺：尋找安防之後的下一個藍海》，《人工智慧：後疫情時代的發展趨勢》。

　　軟硬體一體的智慧城市解決方案，是CV企業最先找到的大規模落地場景

　　從各公司的收入結構可以看出，智慧城市軟硬體一體化解決方案仍是過去幾年中國計算機視覺行業最主要的商業模式。我們將這些CV獨角獸2019年財務數據（曠視為1H19）與海康、大華、千方科技等已上市企業對比，發現曠視、依圖在收入增速、毛利率方面具有優勢，而人均創收和應收帳款表現仍有較大提升空間；雲從、雲天勵飛的毛利率、應收帳款周轉率水平和海康大華類似，收入體量和人均創收都有較大提升空間。

　　圖表: 計算機視覺公司核心技術和研發實力對比

　　

　　資料來源：各公司官網，各公司招股書，中金公司研究部；註：人均研發費用=研發費用/研發人員數

　　圖表: CV公司和已上市人工智慧企業財務和估值對比

　　

　　資料來源：各公司招股書，公司公告，萬得資訊，中金公司研究部；註：依圖、雲從、雲天勵飛估值計算來源於招股說明書，估值約等於IPO擬募集資金金額/擬發行股本佔發行後股本的比例

　　計算機視覺（CV）是AI技術中落地最快、最深、最廣泛的應用領域

　　我們看到，目前已經提交招股說明書的曠視（19年港交所）、依圖、雲從、雲天勵飛等企業，都是以人臉識別、圖像識別等計算機視覺技術為核心的CV企業。智慧城市軟硬體一體化解決方案是過去幾年中國計算機視覺行業最主要的商業模式。這個市場的優點是體量大、技術要求高、客戶自研能力較差，是主要安防及計算機視覺初創公司的必爭之地。根據各公司招股書，1H19曠視的城市物聯網解決方案收入佔總收入的73％，2019年依圖的智能公共服務收入佔總收入的90％、雲天勵飛的數字城市運營管理AI產品及整體解決方案收入佔總收入的88％。此外，從疫情中我們看到，CV公司推出的視頻物聯產品在助力城市現代化管理方面應用前景廣闊，例如熱成像體溫初篩、社區網格化管理等。

　　圖表: 2018年中國人工智慧市場行業應用結構

　　

　　資料來源：賽迪顧問，中金公司研究部

　　圖表: 安防領域主要公司業務布局

　　

　　資料來源：各公司官網，各公司招股書，中金公司研究部

　　CV企業商業模式多次調整，逐步找準自身定位

　　「AI四小龍」商湯、曠視、依圖、雲從最早都是圍繞人臉識別算法展開業務，隨後都找到軟硬體一體的智慧城市解決方案作為最早的落地場景和主要收入來源。近年來各公司戰略逐漸分化，逐步找到各自的聚焦場景，根據各自的特點找準自身的定位。

　　圖表: CV公司落地場景對比

　　

　　資料來源：各公司官網，各公司招股書，中金公司研究部

　　圖表: 計算機視覺技術在各場景應用落地

　　

　　資料來源：中金公司研究部

　　長期看好AI助力數位化轉型，安防板塊估值水平有望提升

　　認為隨著人工智慧技術的進一步成熟，其有望成為企業數位化轉型中的重要技術抓手。我們看到計算機視覺技術，正在智慧城市以外的網際網路傳媒、物流、金融、交通等行業加速商業化，智能影像生產、物流機器人、遠程開戶、人流車流分析等應用逐漸成熟；與此同時，刷臉支付、垃圾分類檢測、明廚亮灶等新的應用也在不斷湧現。自然語言處理技術的突破，使機器能夠逐漸勝任從文章中抽取並核對信息等工作，在金融、會計、司法等行業的一些特定場景可以逐步取代人工，智能電商客服、文本自動審核等應用初步成熟。2020年在全球抗疫的大背景下，我們看到，醫療影像輔助診斷、服務機器人、新藥開發等AI在醫療場景的應用未來有望加速。考慮到目前安防板塊龍頭企業，同樣在利用AI算法+智能硬體能力積極切入數位化轉型市場，我們認為AI獨角獸的上市或對整體板塊估值有一定提升作用。

　　圖表: AI+5G怎樣改變各行各業

　　

　　資料來源：中金公司研究部

　　圖表: 中國主要AI獨角獸公司

　　

　　資料來源：IT桔子，投資界，中金公司研究部；註：估值數據截止2020/12/17，其中依圖、雲從、雲天勵飛估值約等於IPO擬募集資金金額/擬發行股本佔發行後股本的比例

　　風險

　　人工智慧落地不及預期。

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