旷视科技赴港上市:为什么半年亏了52亿?

燃财经(ID:rancaijing)原创
作者 |  刘景丰
编辑 | 魏佳


8月25日晚间,国内人工智能独角兽企业旷视科技在港交所提交招股说明书。 流传数月的上市消息,终于有了新进展。

成立于2011年的旷视科技,起家于人脸识别,在计算机视觉领域与商汤科技、依图科技、云从科技并称CV (计算机视觉) 四小龙。2016年-2018年,人工智能在资本的助推下达到前所未有的热度,该领域企业的估值也一度水涨船高。然而到了2019年,AI落地难、AI赚钱难一度引发大众关注。

此次旷视科技提交的招股书显示,其2016年、2017年和2018年,营业收入分别为6780万元、3.13亿元和14.27亿元,但亏损为3.43亿元、7.58亿元和33.52亿元。 到今年上半年,其亏损额度达到惊人的52亿元。旷视科技表示,这主要是由于优先股的公允价值变动及持续的研发投资造成。

实际上,从此次旷视科技的招股书中也可以看出目前人工智能企业存在的一些困境,包括落地场景有限、商业大客户集中且“难啃”、技术研发投入大等。 但从长期来看,人工智能依然有较大的前景。


如何亏了52亿?

成立最早的“CV四小龙” 旷视科技 ,至今仍是个亏损大户。

招股书显示,旷视科技2016年至2018年收入分别为6700万元、3.132亿元、14.269亿元,复合增长率为358.8%。 截至2018年6月30日和截至2019年6月30日的半年内,收入分别为3.05亿元和9.49亿元,同比增加211.1%。

但是亏损同样严重,2016年、2017年及2018年,旷视分别亏损3.428亿元、7.59亿元及33.51亿元。 截至2018年6月30日及2019年6月30日止的半年内,亏损分别为7.29亿元及52亿元,同比增加613.3%。

旷视科技主要财务数据

近一年多来,其亏损增幅远高于营收增幅。

为什么在短短半年时间,旷视巨亏52亿?

招股书对此解释称,亏损主要是由于旷视优先股的公允价值变动及持续的研发投资。

撇开旷视管理层认为不能反映经营表现的项目的影响,旷视于2018年的经调整净利润为3220万元,2016年及2017年的经调整净亏损分别为9200万元及1.42亿元。 截至2018年及2019年6月30日止六个月,旷视的经调整净亏损及经调整净利润分别为1.37亿元及3270万元。

我们先来看公允价值变动。 燃财经(ID:rancaijing) 发现,招股书中对公允价值变动做了详细解释。

在会计术语中,公允价值变动代表了商品自身价值的变化产生买卖双方对价格的重新评估的过程。

旷视的招股书解释称,按公允价值计量且变动计入损益的金融资产的公允价值变动,指按公允价值计量且变动计入损益的投资公允价值变动所产生的收益或亏损,包括: 可转换可赎回优先股的公允价值变动; 以及衍生金融工具公允价值变动。

2016年、2017年及2018年,旷视科技按公允价值计量且变动计入损益的金融负债公允价值变动分别为2.392亿元、5.894亿元、30.453亿元 在截至2018年及2019年6月30日止 六个月 ,该项为5.74亿元和51.214亿元。

招股书中公允价值变动情况

此外,其2018年与截至2018年及2019年6月30日止六个月的按公允价值计量且变动计入损益的金融资产公允价值变动分别是: 1.363亿元、475万元及3550万元。

如此看来,公允价值变动实际上对2019年上半年的亏损“贡献”了绝对大头。

据了解,这种情况在小米、美团的上市过程中也出现过,就是“按公允价值计入损益的金融负债公允价值变动”,只是财务准则带来的报表损益。 主要原因是新经济公司融资经常使用可转换可赎回的优先股,由于公司估值的快速增长,带来了合约承担的公允价值变动而产生的收益或亏损,是非现金科目的调整,无现金流出,并不是真实的业务情况。

在另一项研发开支方面,旷视科技一直大额投资于研发活动,持续开发尖端技术及提供创新解决方案,研发开支占成本及开支总额的大部分。 研发开支主要包括: 员工福利开支、专项研发开支、租金及公用设施费用及带宽开支。

招股书显示,旷视研发开支自2016年的7820万元增加至2017年的2.05亿元,在2018年进一步增加至6.13亿元,分别占2016年、2017年及2018年总收入的115.3%、65.6%及43.0%。 旷视研发开支由截至2018年6月30日止六个月的2.35亿元增至2019年同期的4.68亿元,分别占该等期间总收入的76.7%及49.4%。

燃财经查询了科创板“视觉AI第一股”虹软科技的研发投入情况。 2016年、2017年和2018年,虹软科技研发投入分别为9026.84万元、10873.54万元和14852.64万元,分别占当期营收的比例为34.59%、31.43%和32.42%,这个比例为科创板首批挂牌的25家企业之最。 但相比之下,不及旷视科技的研发投入比例。

虹软科技招股书中的同 类型 企业
研发投入占比 单位: %

尽管科技公司在研发上确实需要大量投入, 但旷视在今年上半年的研发投入接近营收的一半,的确不低。


靠什么支撑收入?

AI的变现能力,一直备受关注。

此次招股书披露,旷视自主研发的人工智能及软件能力主要组成部分包括Brain++深度学习框架、算法及平台软件。 人工智能赋能的解决方案主要有:个人物联网,城市物联网,供应链物联网。

其中个人物联网包括Face ID及Face++开放平台等其他SaaS解決方案以及智能手机等个人设备解决方案; 城市物联网,通过算法软件及人工智能赋能的传感器,将城市空间数字化; 供应链物联网,包括智慧物流解決方案和智慧零售解決方案。

招股书显示,近3年来,城市物联网解决方案在三项收入中占比最大。 2017年、2018年以及2019年上半年,该项收入为1.68亿元、10.57亿元、6.95亿元,分别占同期总收入的53.6%、74.1%、73.2%。

这意味着,政府机构仍是旷视的主要买单者。

第二大收入项为个人物联网业务。 2016年该项业务收入4900万元,占总收入的72.5%。 2017年、2018年、2019年上半年的收入分别是1.45亿元、2.7亿元、2.07亿元,分别占同期总收入的46.1%、18.9%、21.8%。

旷视科技的收入细分情况

灼识咨询报告称,按2018年收入计算,旷视科技在云端人脸识别身份验证解决方案市场逾60%的份额。 2018年在中国制造生产的配备身份验证功能的安卓智能手机中,超过70%使用了旷视科技提供的基于人脸识别的设备解锁解决方案,小米、OPPO、vivo均是其重要客户。

相比之下,供应链物联网解决方案自2018年才产生收入,且收入规模不足亿元,在总收入中占比7%。 2019年上半年,该项收入仅为4700万元。

在这些收入中,2018年及截至2019年6月30日止六个月,旷视科技的前20大客户分別贡献总收入的44.7%及57.1%。 这些客户包括金融科技公司、 银行、智能手机公司、第三方系统集成商、政府机构、物业管理者、物流公司等。

具体来看,2016年、2017年及2018年与截至2019年6月30日止六个月,其五大客户合计分別占总收入的41.7%、24.9%、22.0%及34.1%。 这些客户是中国智慧城市管理解决方案的系统集成商、中国智慧物流解决方案的系统集成商、中国电信服务供应商 。

如此看来,大客户的策略虽然能带来较大的订单金额,但存在客户谈判难、客户集中等风险。 而这目前也是多数人工智能企业所面临的问题。


AI还有想象力吗?

2017年6月,美国著名科技杂志《麻省理工科技评论》发布了全球50家最聪明公司,旷视 (Face++) 位列第11位,在同时上榜的中国企业中排名第二。彼时的AI企业炽手可热,估值轮番上涨,名声一夜大噪。

然而,已经成立8年的旷视在招股书上,仍未让人看到亮眼的业绩。 那AI还有想象力吗?

旷视科技的商业落地场景主要包括三个领域: 安防、金融、移动,显然仅仅这些落地场景是不足以支撑旷视科技的发展的。 为了拓展AI的商业应用,2018年11月初,旷视科技以战略投资者身份入股便利店企业好邻居,成为其重要股东。

事实上,旷视科技的技术正投好邻居所好,门店的数字化改造,是好邻居在进行的课题。 在好邻居改造的店面中,无人收银、算法自动补货等都在逐渐成为标配。 这也为旷视的AI增加了落地应用。

被AI赋能的线下便利店,的确能够为用户提供更方便和更多元的消费体验,至少可以不会因为结账排队而耽误时间从而影响购物体验,并降低人员成本。 据了解,在旷视科技AI赋能经数字化改造后的好邻居门店,不到一年,复购率提升了70%,日商量增长了130%。  

但是AI技术前期投入较大,门槛高,这对于“细水长流”的便利店来说,往往捉襟见肘。 尽管智能化体系可以提高效率和体验,但盈利模型仍较为模糊,很多品牌商因此浅尝辄止。 而随着智能便利店的风口过后,大量便利店关停,使得AI在智能零售领域的落地也陷入困境。

旷视科技也在招股书中表示,我们大力投资研发,短期内或对盈利能力及经营现金流量产生负面影响,亦未必实现预期结果。我们须投入大量资源 (包括财务资源) 进行研发以引领技术进步,令我们的解决方案在市场具创新力及竞争力。因此,我们预期研发开支会持续增加。但开发活动本身具不确定性,且将开发成果投入商业使用或会面临实际困难,我们支出大额资金研发未必能创造相应利益。

此外,AI的技术发展也存在瓶颈。

此前,一位头部AI科技公司工程师告诉燃财经,尽管目前许多AI公司仍然宣称在技术上有突破,但这种技术突破属于“优化”,而不是“颠覆”。 今年5月,清华大学人工智能研究院院长张钹在接受媒体采访时称,目前全世界的企业界和部分学界对于深度学习技术的判断过于乐观,人工智能迫切需要推动到新的阶段,而这注定将会是一个漫长的过程,有赖于与数学、脑科学等结合实现底层理论的突破。 他认为,人工智能中比较重要的深度学习技术,从应用角度已经接近天花板了。

人工智能,仍是个慢工夫的活儿。

但他同时也指出,只要选好合适的应用场景,利用成熟的人工智能技术去做应用,还有较大的空间。

旷视 科技 而言,资本寒冬下,上市 不是终点,真正的考验才刚刚开始

*题图来源于网络。




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