11月9日傍晚，科创板上市委审议北京格灵深瞳信息技术股份有限公司（以下简称：格灵深瞳）首发获通过。据了解，格灵深瞳科创板IPO今年6月获受理，公司拟募资10亿元，投入到人工智能算法平台升级项目等。

2021年，中国视觉人工智能产业迎来一波IPO小高峰，今年也被业界认为是计算机视觉公司登陆资本市场的元年或是关键年。

7月20日，云从科技上市发行获通过，拟募资约37.5亿元；

8月6日，云天励飞在科创板首发上会，拟募资30亿元；

9月9日，旷视科技首发获通过，拟募资60亿元；

8月28日，商汤科技在港交所提交招股书，仍在审核中，拟募资尚不明确。

除了依图科技IPO暂时离场之外，以上5家企业的IPO都还在顺利进行中，“AI四小龙”的江湖转战资本市场，又变得“刀光血影”般激烈。

从已公布的募资数额来看，格灵深瞳募资的比例在以上5家AI企业中算是最少的。但格灵深瞳也面临AI友商同样的问题：未盈利，技术落地难等。

专注计算机视觉技术

成立于2013年的格灵深瞳，专注于将先进的计算机视觉技术和大数据分析技术与应用场景深度融合，提供面向城市管理、智慧金融、商业零售、体育健康、轨交运维等领域的人工智能产品及解决方案。

目前格灵深瞳已成功在城市管理、智慧金融、商业零售三大领域实现成熟的落地应用。其中：城市管理领域已覆盖全国多省市的公安局、公安交通管理局、政法委员会等政府机关或企事业单位；智慧金融领域已覆盖农业银行全国各省市的上千家分支机构；商业零售领域已覆盖中国石化、现代汽车等多家国内外知名企业。

格灵深瞳的盈利来源于向客户提供面向应用场景的人工智能产品及解决方案获得销售收入。公司自主研发的人工智能产品主要包括智源智能前端产品、灵犀数据智能平台及深瞳行业应用平台。

创始人兼CEO为赵勇，1977年出生，本科和硕士均毕业于复旦大学，博士毕业于美国布朗大学计算机工程系，专攻计算机视觉和运算影像学，2009年至2013年，担任谷歌总部研究院资深研究员；2019年至今，担任首都体育学院人工智能研究院首席科学家；2013年创立格灵深瞳。赵勇入选中关村高聚工程高端领军人才、中国人工智能和大数据百人会专家委员。

格灵深瞳核心技术团队由公司创始人赵勇等在内的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。截至报告期末，公司研发人员为153人，占员工总数的比重为54.64%。其中，硕士及以上学历人数为58人，占研发人员比重为37.91%。

股东方面，控股股东为深瞳智数，实际控制人为赵勇。招股书显示，赵勇通过深瞳智数、灵瞳众智、灵瞳莱客、灵瞳智源和灵瞳数源间接控制公司36.19%的表决权。

此外，格灵深瞳股东中有不少知名机构。其中，红杉资本直接持有13.99%的股权；真格基金合计持股8.43%；现代汽车和现代摩比斯同属于现代汽车集团，合计持股比例为7.41%。另外，智慧云城直接持有格灵深瞳6.14%的股权，上市公司易华录为智慧云城有限合伙人，出资2亿元持有22.71%出资比例。

格灵深瞳所处的人工智能行业目前增长仍然迅猛。2019年，我国人工智能核心产业及带动产业规模分别为1088.6亿元和3821.5亿元，预计至2025年将分别达到4532.6亿元和1.66万亿元，年均复合增长率分别为26.8%和27.8%。

2019年，我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模分别为633.3亿元和1438.6亿元，占人工智能核心产业和带动相关产业规模的比重分别达到58.2%和37.6%。预计至2025年，我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模将分别增长至1537.1亿元和4858.4亿元，年均复合增长率分别为15.9%和22.5%。

尚未盈利

目前格灵深瞳已成功在城市管理、智慧金融、商业零售三大领域实现成熟的落地应用，这也是其主营业务收入。

其中：城市管理领域已覆盖全国多省市的公安局、公安交通管理局、政法委员会等政府机关或企事业单位；智慧金融领域已覆盖农业银行全国各省市的上千家分支机构；商业零售领域已覆盖中国石化、现代汽车等多家国内外知名企业。

格灵深瞳的盈利来源于向客户提供面向应用场景的人工智能产品及解决方案获得销售收入。

公司自主研发的人工智能产品主要包括智源智能前端产品、灵犀数据智能平台及深瞳行业应用平台。

目前格灵深瞳仍未实现盈利。据招股书显示，2018年到2020年，格灵深瞳实现营业收入分别为5196.35万元、7121.07万元和2.43亿元，复合增长率达到116.12%；同期归母净利润分别为-6990.22万元、-4.14亿元和-7786.92万元。

在2021年上半年，格灵深瞳实现营业收入7218.80万元；同期归母净利润为-5703.79万元。

从2018年到2021年上半年，格灵深瞳归母净利润亏损总额约为6亿元。相比起其它AI企业几十亿或近百亿的亏损来说，格灵深瞳的这个亏损数额只是他们的零头。

针对亏损的原因，格灵深瞳在招股书中提到，一个是由于公司所处行业属于技术密集型，发展过程中需较大规模的技术研发投入。

第二就是，由于公司的相关研发技术落地并实现产业化需要一定时间，在 2017 年之前公司形成的收入较少，无法弥补相关成本费用，因此导致公司尚未实现盈利；

研发投入大，团队年轻化

截至报告期末，格灵深瞳的员工总数为263人，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%。

在商业零售、体育健康、轨交运维等人工智能应用领域中公司已较早完成了产品布局，未来在新应用领域的业务拓展将持续提升公司的市场份额和竞争地位。

赵勇总体负责公司核心技术的研发、技术路线的演进等，其他核心技术人员在赵勇的领导下，主要负责不同研发方向或研发项目的推进。现有核心技术人员 7 名，均为研发部门负责人或核心研发项目负责人。

他们没有“国家队”出身，也没有很多的海外求学就业经历，在媒体曝光的频次也比较少，公司员工数量相比同行也少，这支队伍更像是由民间闯出的人才组建的，低调沉稳，技术实在而不哗众取宠，细品之下，好像真的有点东西。

格灵深瞳最近三年累计研发投入合计2.8亿元，占最近三年累计营业收入的比例为 77.37%，研发投入占营业收入的比例分别为140.19%、134.75%和47.09%。

研发团队专注于计算机视觉技术和大数据分析技术的研发和产业化应用，8年间，格灵深瞳完成以下四个阶段的突破：核心技术形成阶段、产品商业化探索阶段、应用场景落地阶段、行业解决方案拓展阶段。

经过多年的技术研发与积累，格灵深瞳有效掌握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、大规模跨镜追踪技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、机器人感知与控制技术等方向的多项核心技术，并将其应用于城市管理、智慧金融、商业零售等领域。

客户集中度高

在报告期内，格灵深瞳对前五大客户销售收入合计占当期主营业务收入的比例分别为78.23%、67.55%和 57.57%，集中度相对较高。

但是与依图科技、云从科技、云天励飞的前五大客户集中度相比，格灵深瞳的客户集中度比例在逐年降低。

针对客户集中度相对较高，格灵深瞳在招股书中介绍，主要原因系：

1、在城市管理领域

公司在商业化早期阶段以销售标准化的算法产品为主，下游客户主要为大型集成商，因此较为集中，随着公司产品及解决方案的持续丰富，业务辐射范围不断扩大，客户数量及销售规模逐年增加，客户集中度随之下降；

2、在智慧金融领域

由于终端客户主要为大型商业银行等金融机构，业务开拓周期较长，报告期内公司在该领域的业务收入主要来自农业银行，因此集中度较高；

3、在商业零售领域

公司 2018 年之前以小型试点项目为主，客均销售收入较小。2019 年后公司在智慧油站的项目试点成功，项目规模和收入快速增长，导致集中度提高。

差异化竞争优势

如今，AI江湖竞争白热化，计算机视觉行业落地的应用场景较多，但主要集中在城市管理领域。

人工智能下游的应用领域众多，目前与格灵深瞳同行业的人工智能企业在下游应用领域的布局方面各有侧重，市场份额不一。

格灵深瞳目前尚处于产业化与市场拓展的快速发展阶段，在下游 竞争较为激烈的城市管理和金融领域市场份额较小，市场竞争力有待进一步提升；

在商业零售、体育健康、轨交运维等人工智能应用领域中公司

格灵深瞳IPO过会，另辟蹊径探底，是否能逆袭？已较早完成了产品布局，未来在新应用领域的业务拓展将持续提升公司的市场份额和竞争地位。

格灵深瞳表示，自成立以来，公司在诸多应用场景进行了产品研发和市场开拓，产品得到了客户的广泛认可，营收规模快速增长。

格灵深瞳销售的产品主要通过纯软件或软硬一体形式交付，纯软件产品因不含硬 件成本，毛利率始终较高，软硬一体产品的毛利率受到硬件数量和功能配置等因素的影响存在一定波动。

在报告期内，格灵深瞳主营业务毛利率分别为 62.60%、53.13% 和 61.57%，未来毛利率将主要受下游客户项目需求、软硬件收入占比等因素的综合影响。

目前，城市管理领域已覆盖全国多省市的公安局、公安交通管理局、政法委员会等政府机关或企事业单位；

智慧金融领域已覆盖农业银行全国各省市的上千家分支机构；

商业零售领域已覆盖中国石化、现代汽车等多家国内外知名企业。

除了成熟的应用领域外，格灵深瞳还积极在体育健康、轨交运维等新的业务场景布局，与首都体育学院、中车电气等单位建立了长期的合作关系。

目前新领域的市场竞争相对较小，格灵深瞳已初步建立了先发优势，新的应用领域将成为其未来盈利的新来源。

结语：

AI在过度追捧后，逐渐回归理性，但这既需要资本的支持，也需要更多的价值挖掘能力。

如今业界更多地开始强调AI技术在向工业场景迁移过程中的落地能力。

在业界都了解“技术不是问题”的时候，人工智能在深入具体的产业及行业深处时，其面临的却不仅仅是技术层面的挑战，还有场景应用的复杂性、碎片化。

所有的AI企业都在努力寻找新的增长点，以求进一步提升商业化能力。

格灵深瞳的小场景、小领域试图另辟蹊径寻找商业落地，这招是否能成功，还有待市场检验。

文章来源： CPS中 安网，证券时报e公司