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格灵深瞳将登陆科创板募资18亿,AI天才未来能否走出巨亏困局?

数据猿 2024-03-20 原文





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又一家顶着巨亏压力的AI公司上市了。

3月4日,上交所发布公告,格灵深瞳首次公开发行股票并在科创板上市。本次发行定价39.49元/股,发行股数不超过4624万股,发行后总股本约1.85亿股。3月7日格灵深瞳开启网上申购,本次发行募资总额达18.26亿元。

从IPO申请受理到获得同意批复,格灵深瞳仅仅用了不到7个月的时间。作为冲击科创板的AI企业来说,格灵深瞳的IPO之路似乎比其他公司要顺畅得多。

近几年,格灵深瞳的财务表现并不亮眼。据招股书披露,2018年-2020年以及2021年上半年,格灵深瞳的营业收入分别为0.52亿元、0.71亿元、2.43亿元和0.72亿元,经营活动现金流量净额在报告期内为-1.11亿元、-1.11亿元、3508.82万元和-4404.14万元。其中2019年和2020年的同比增长率分别为37.04%和240.84%;同期归母净利润分别为-0.7亿元、-4.14亿元、-0.78亿元和-0.57亿元,其中2019年和2020年的同比增长率分别为-491.58%和81.17%。

对于盈利能力持续亏损的原因,格灵深瞳在招股书中解释称,公司尚未盈利且累计未弥补亏损主要原因系前期研发投入大但收入规模较小以及实施股权激励产生大额股份支付费用所致。

招股书显示,2018年-2020年以及2021年上半年,格灵深瞳的研发费用分别为7285.02万元、9595.43万元、1.14亿元和5523.47万元,占营收的比例为128.62%、118.34%、31.70%和52.05%。格灵深瞳研发费用不断走高除了在研发方面的巨额投入外,或与研发人员的增加及股权激励所致。据招股书显示,报告期内,格灵深瞳对研发人员的股份支付金额分别为601.56万元、1168.12万元、3734.98万元和1766.18万元,占比为8.26%、12.17%、32.68%和31.98%。

巨亏奔现,格灵深瞳在报告期内亏损超6亿。虽然此刻,格灵深瞳已成功上市,但是如果未来格灵深瞳无法保证在一定时期内实现盈利,那么就算成功上市,也会面临退市的风险。

格灵深瞳在招股书中也指出,如公司无法在未来一定期间内取得足够利润以维持营运资金,将可能对公司现金流、业务拓展、人才吸引、团队稳定性、研发投入、战略性投入、生产经营可持续性等方面产生不利影响。

除盈利数据不够突出以外,格灵深瞳还存在2021年上半年应收账款攀升的问题。招股书显示,2018年-2020年,格灵深瞳的应收账款账面价值分别为5863.20万元、5365.12万元和6829.94万元,占营业收入的比例分别为112.83%、75.34%和28.14%,呈逐渐下降的趋势。

2021年上半年,格灵深瞳应收账款高达9050.16万元,占营业收入的比例为125.37%,规模较大。同时,格灵深瞳的应收账款期后回款比例也在持续下滑,由最高值99.56%下降至7.69%。

此外,对大客户的严重依赖也是格灵深瞳所面临的重要问题。格灵深瞳在招股书中指出,在城市管理领域,其主要客户为大型集成商,前五大集成商收入占比分别为 84.74%、60.93%、40.44%和 60.14%,客户集中度较高。并且格灵深瞳在城市管理领域因实现商业化时间较晚导致客户资源积累薄弱、市场拓展不及预期等,或者公司与主要客户的合作关系被其他供应商替代,公司将面临经营业绩下滑的风险。

综合来看,格灵深瞳的各项关键数据指标似乎都已不再是当年凭借《对不起,我们只爱牛人》一夜火出圈的模样,风头过后格灵深瞳已归于平静。

战略配售背后的深意

格灵深瞳此次发行采用向战略投资者定向配售、网下向符合条件的投资者询价配售、网上则向持有上海市场非限售A股股份和非限售存托凭证市值的社会公众投资者定价发行相结合的方式进行。

此次发行最终战略配售数量为151.9371万股,占发行总数量的3.29%。募集资金总额18.26亿元,扣除约1.56亿元(不含税)的发行费用后,募集资金净额约16.70亿元。

从曾经富士康公司的战略配售案例来看,采取战略配售的方式,能够吸引长期投资者的参与。因为发行要求,战略配售要求一定的持有时间。这样就能保证,战略配售所获得的投资者都是以看好长期发展为目的采取投资行为的,更加着眼于企业未来良性发展,而非赚取短期利益。引入市场认可度较高、声誉良好、以及有相关业务协同的优质战略投资者,更能与企业长期利益有效捆绑,助推企业更好的发展,吸纳优质资金。

通过战略配售等方式,也可能会降低市场上的投机行为和频繁交易给股价带来的不良波动,稳定公司股价,降低募集大量资金对股票市场的短期冲击。

多重考虑之下,相比于业绩数据及其他不确定因素带来的波动风险,寻找优质的伙伴一起,才是继续走好下一步的关键。格灵深瞳选择战略配售似乎也正是勘破了其中众多利弊。

曾经比肩AI四小龙,如今AI能力何在?

与创业初期的星光熠熠相比,近几年格灵深瞳却稍显静默。此次成功登陆科创板,让格灵深瞳重回大众视野,尤其是其核心科技能力也成为大众关注的焦点。

招股书显示,公司的核心技术团队由公司创始人、董事长兼总经理赵勇博士等在内的7人组成,涵盖算法、智能应用、产品设计、硬件开发等多领域的资深人才,拥有丰富的学术知识与研发创新经验,对行业前沿技术与发展趋势具有深刻认知及判断,保障了公司核心技术的持续研发创新。

经过多年发展,公司建立了一支高学历、高水平的研发队伍。截至报告期末,公司研发人员为146人,占员工总数的比重为55.51%。其中,硕士及以上学历人数为67人,占研发人员比重为45.89%。截至报告期末,主营业务收入的发明专利为18项。

报告期内,公司累计研发投入2.83亿元,占营业收入的比重为77.37%,且逐年研发投入不断增加。公司在核心算法技术、应用场景相关技术均有前瞻性的研究和探索,公司人工智能关键技术以及在体育健康、轨交运维等更多领域的研发与探索,将进一步增强公司的技术积累,为持续较快发展提供坚实的技术支持。

但关于核心技术和商业落地上交所也同样提出了质疑。与同业企业相比,上交所认为格灵深瞳在与同行业可比公司通用算法能力较为接近且拥有相关核心技术的情况下,相关应用场景未能及时落地、实现商业化。这也是对格灵深瞳可持续发展及可持续商业化落地能力的质疑。

针对核心技术,格灵深瞳在上交所问询函的相关回复中提到:公司掌握计算机视觉领域的核心算法技术,已形成了基于深度学习的模型训练与数据生产技术、3D立体视觉技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、大规模跨镜追踪技术和机器人感知与控制技术五大技术方向。公司选取的相关技术指标涵盖了AI算法技术的通用指标(如召回率、命中率、准确率等)以及在具体应用场景下的AI产品性能指标(如故障检测精度、车辆及交通事件可识别特征数等),与同行业可比公司在相同技术类别上选取的技术指标不存在显著差异,能够全面衡量发行人核心技术的先进性。

但格灵深瞳与同行业公司相比,实现商业化的时间较晚,主要是因为公司前期研发方向以三维视觉技术形成的行为识别产品为主,落地应用为金融和商业领域。

格灵深瞳也在努力寻求新的业务突破,在体育健康、轨交运维等新领域进行了前瞻性的业务布局,部分产品及解决方案已进入客户验证阶段。但新业务场景的商业化落地进度受制于多种因素,例如公司出现相关技术研发进展滞后、交付能力不足、客户对产品的接受程度和推广进度较弱等情形,将可能导致新产品不能较快规模化生产或被市场接受,或者商业化效益不及预期无法弥补前期投入,将会对企业的盈利水平和未来发展产生不利影响。

IPO之后的远方在哪里?

过去,格灵深瞳是被资本看好的明星团队,其创始人赵勇、彼时的CEO何搏飞、以及稍后加入的CTO邓亚峰等,都拥有明星一般的创业光环。早期,格灵深瞳更是获得了真格基金、策源基金、红杉等的首肯。可以说,创业初期,格灵深瞳光芒万丈。

然而从创业到IPO,格灵深瞳这一路走了近9年。作为一家早期的AI公司来说,格灵深瞳可以说是以相对较低的估值和募资额启动IPO。那么IPO之后,格灵深瞳的远方又在哪里?

据招股书显示,未来,公司将继续加大人工智能领域的技术研发投入,把握物联网、大数据、 机器人等先进技术的发展趋势,将人工智能技术与其他先进技术深度融合,结合社会生产生活的各类应用场景,打造广泛、高效、易用、可信赖的人工智能产品及解决方案。

公司的发展战略将围绕以下方面具体展开:第一,公司将依托成熟的算法模型生产能力,研发升级人工智能算法平台,提高算法的跨平台能力,以实现更高效的技术复用,降低研发成本,提高研发效率,通过提供高性价比的算法产品为人工智能的产业化奠定基础。第二,持续深入开展多领域关键技术融合创新,与人工智能技术跨界交叉形成各类产品,丰富完善现有产品及解决方案。第三,专注高价值行业。人工智能技术作为一项战略性的基础技术,可被广泛应用于各个行业。由于不同行业对人工智能技术商业应用的需求和实际进程有较大差异,公司将专注于已出现或即将出现商业应用价值的行业,深入行业业务场景,以高性价比的人工智能算法、丰富的创新产品系列构建完善的智能化解决方案,切实推动所服务行业的效率变革和增长动能转换。

锻造能力固然重要,但是除了能力,投资者们更希望看到的是长期稳定的可持续发展能力以及可变现能力。此次成功募资18亿,对格灵深瞳而言,无疑是一个利好的信号。但如何在未来,不断提升核心业务的商业化落地能力以及如何快速拓展更多有价值的客户,实现盈利,或许格灵深瞳还有很长的一段路要走。

文:晴天 / 数据猿

《2022中国企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版》

《2022中国数据智能产业图谱1.0版》

《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》

《2021中国数据智能产业发展研究报告》

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