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科创板AI第一股,和它背后的视觉新机会

| 2021-01-24

2019年7月22日,随着25家公司在上交所集体鸣锣,去年11月宣布设立的科创板正式开始交易。 

在此前围绕科创板的热切舆论中,一大焦点是AI公司或将成批上市。 

然而与部分头部AI公司在开闸之初释放的积极信号不同,首批获准上市的31家公司(目前有28家已开始交易)集中在核心器件生产制造、高端装备等领域。 

不过最终名单里,仍有一家AI公司“硕果仅存”,在申报科创板之前,它低调到几乎没有水花,与各路明星AI独角兽对比鲜明;如今,它被外界贴上“科创板AI第一股”的标签,却仍行事低调,比如在刚刚结束的2019世界人工智能大会上,你找不到这家公司的身影。 

它是成立已25年的计算机视觉算法提供商虹软科技,主要客户是全球安卓手机厂商。 “

虹软创造了一个奇迹,很难有中国软件公司能靠收软件授权费获得上亿的利润。”虹软的一位老股东告诉「甲子光年」。 

这的确有悖于2012年以来,新一波AI公司的商业化实践。 AI从业者和投资人近年来的一个共识是,纯软件和算法难以形成差异化竞争,“卖不出价”,支撑不了公司收入。 这从旷视刚刚递交的招股书中可窥见一斑。

在其四项主要收入来源中,为安卓手机厂商提供人脸解锁等算法的“个人设备”业务即是以软件为主,其收入占比为8.7%,远低于包含了硬件的城市物联网(主要是安防业务,占比73.2%)。 

且「甲子光年」从手机厂商和手机一级供应商处了解到,在手机市场,目前已入局的旷视、商汤都利润稀薄,“没怎么赚钱”。 

而同样服务手机厂商的虹软,已让自己的计算机视觉解决方案进入了数十亿台智能设备,其智能双摄、智能美颜、智能HDR等AI拍照算法在安卓主流手机市场的占有率超80%;三星和华米OV等Top 20安卓手机厂商的主要机型上,均搭载了虹软的产品。 

虹软成了中国少有的、可按计件模式收取软件授权费的公司,并实现了大体量的营收和净利润。 据虹软招股书,2016年到2018年,其营收分别为2.61、3.46、4.58亿元,其中超99%的收入来自软件授权费;虹软这3年的净利润则分别为8036万元、8633万元和1.58亿元。 

据上周(8月27日)发布的财报,2019年上半年,虹软营收进一步增长至2.76亿元,同比增长38.42%,净利润9570万元,同比增长72.55%,业绩增速在科创板公司中名列前茅。

本文,「甲子光年」深入采访了虹软科技创始人兼CEO邓晖、虹软的多家老股东和手机供应链企业,我们对虹软的好奇在于:

一家以软件业务为主的算法公司如何取得商业成功,未来如何持续增长? 更值得深思的问题则是,在被誉为“科创板AI第一股”的虹软身上,我们能看到科创板对AI企业的哪些期待?

25年,3个时代,不只有AI

“为什么在手机市场上,商汤、旷视现在干不过虹软?”

「甲子光年」将这个问题抛给了某家服务手机厂商的一级供应商。 对方的答案,总结起来一句话:“虹软积累特别强。” 

再翻译一下,就是虹软做这件事足够早,早到它抓住了后来者无法触及的历史机遇。 在详细剖析抓住机遇的关键能力前,有必要先说明虹软25年的发展史。 

虹软的起点,实际上远早于智能手机的诞生,它源于一款现在几乎已被遗忘的先河性产品——1994年上市的QuickTake 100。 这是全球第一款消费级数码相机,由苹果设计,柯达生产。

它的售价高达749美元,只有30万像素和640X480解析度,且只能配合苹果自己的PC Macintosh使用。

显然,QuickTake 100没能获得商业成功。 

但当时32岁的摄影发烧友、任职于美国图形软件公司Enertronic Research的邓晖,却捕捉到了QuickTake 100背后的革命性讯息: 

数码相机的价格会持续降低,走入千家万户,人们将不再使用胶卷,而是在电脑上处理照片,这将带来电子影像的大变革。 

邓晖随即离职,在硅谷创立ArcSoft(虹软的前身,以下均称虹软),推出了类似Photoshop(以下均称PS)的照片处理软件PhotoStudio。 

值得玩味的是,今天,帮苹果生产QuickTake 100的柯达已因错失数码浪潮一度破产;从QuickTake 100中获得洞察的虹软则一路服务历代数码相机、手机巨头,走到现在;但客户遍及全球的虹软,又偏偏无法“回馈”启发了自己的苹果——因为在乔布斯打造的生态闭环里,苹果只用自研或收购来的算法。 

回到当年,PhotoStudio很快取得了商业成功,与在照片处理领域已有积淀的PS形成了差异化竞争。 

当时,PS主要解决的是出版社、杂志社的专业预印排版需求,PhotoStudio则主打摄影爱好者,在某些功能上做足了优化。

比如,在普通摄影爱好者使用的配置一般的PC上,PS完成一个旋转可能得花40秒,PhotoStudio却只要1秒,PhotoStudio的整体功能虽不如PS全面,但对摄影爱好者已然够用,且价格只有PS的1/4。 到2000年前后,PhotoStudio已可每年为虹软创造约1500万美元的净利润,并在全球积累了超过1亿用户。 

PhotoStudio还为虹软带来了开拓下一阶段增长曲线的意外收获: 这款产品的销售方式分两种,一是直接卖给消费者,二是和数码相机厂商合作,捆绑销售,虹软因而建立了与多家数码相机厂商的商业关系。 

于是到2003年,有数码相机厂商想做前装视觉软件时,自然而然地想到了虹软,这就有了后来消费者很熟悉的“笑脸检测”、“闭眼检测”、“红眼检测”等功能。

但对虹软和整个服务消费电子的视觉算法行业来说,数码相机不过是巨浪前的小浪,甚至可以说是个“繁荣错觉”。 因为与之后10亿量级的手机相比,高峰期出货量略多于1亿的数码相机,只是小巫见大巫。且2012年后,数码相机受手机拍照的巨大冲击,销量年年下滑。

好在,虹软并没有将鸡蛋放在一个篮子里,而是很早就看到了手机这个大机会。

2004年,在虹软进入数码相机前装领域的第二年,他们就已开始投入手机市场。 

邓晖再次表现出了他遇到QuickTake 100时的敏锐嗅觉。 当时,功能机霸主之一诺基亚开始尝试将摄像头放到手机上,这就需要相应的前装嵌入式视觉算法做配合,邓晖得知这个需求后,认为“一定要做”。

虹软由此成为全球最早进入移动领域的影像软件公司之一。 

今天看,这个决策并不难,但在2004年,它却“像一场赌博”。 那时,离iPhone 1上市还有3年,人们普遍认为手机是用来打电话的,拍照功能可有可无;且功能机硬件条件太差——体积小、算力小、功耗低,真要在上面做软件,有很多技术、工程难点。 

而另一边,数码相机出货量仍在年年增长,对算法的需求不断提升。放着现成的大市场不做,冒险投入前景未知的新领域,合理吗?

虹软内部也因方向问题产生了分歧,邓晖告诉「甲子光年」,当时有一位副总裁因不认可手机市场最终离职。 

但以行业专家和摄影爱好者的双重身份思考,邓晖对手机市场充满信心,因为: 

一、从PC到数码相机,在消费电子业,硬件限制被快速解决的例子数不胜数;

二、更方便地拍照是人类的自然需求,而手机是非常合适的拍照终端。 

后来的发展,验证了邓晖的推演。 

2007年,iPhone上市,智能手机登场,对拍照功能的支持和需求双双增加;到2018年,全球智能手机出货量已接近14亿台,同期数码相机的出货量则跌落至1920万台。 

潮流更迭中,25年来,虹软服务的客户包括柯达、惠普、佳能、富士、松下、爱普生、尼康、索尼、奥林巴斯、卡西欧、诺基亚、摩托罗拉、Palm、三星、华为、小米、OPPO、vivo……他们无一不是当时的一流厂商,如今,有人如日中天、有人颓势初显、有人已然破产,消费电子业的残酷可见一斑。 

而虹软,是一家罕见地完整经历了PC数码、移动互联网,并正迈向人工智能时代的“三朝元老”,且在每一个时期,都做成了自己赛道里的头部玩家。 

所以,当外界对“AI第一股”津津乐道时,虹软自己却不怎么“蹭AI热点”。

邓晖不强调人工智能,他认为虹软是一家更全面的智能视觉公司: “就像马车、汽车、高铁、飞机都解决交通问题,虹软一直用各种技术解决影像问题,人工智能只是其中之一。”邓晖告诉「甲子光年」。 

这句话透露出了这位低调掌舵人的隐约骄傲:

虹软不强调AI,因为虹软不只有AI。

难以复制的历史机遇

从现实的商业运转来说,比“不只有AI”更重要的是,“只有AI是不够的”。 

回到第一节提出的“积累”问题,在25年的历史里,到底哪些事件和能力成就了一家靠轻模式软件授权,就能实现亿级利润的算法公司? 

到底哪些东西是靠人、钱、资源,无法短时赶超的壁垒? 最根本的、不可逾越的东西是“时间窗”,是“历史的进程”。 

在虹软开始服务国内智能手机厂商的2010年前后,诺基亚和摩托罗拉余威尚存,波导的广告轰炸还未消散,OPPO、vivo、金立、联想、酷派等厂家混战不已,华为尚未发力、小米刚刚下锅。 

当时,手机终端厂商的研发能力和市场集中度远不如现在。 虹软的某位老股东对「甲子光年」分析:“虹软为什么能靠纯软赚到钱?那是历史时期形成的,现在你作为新玩家,说自己算法很牛,想赚钱?历史条件不存在。” 

抓住下游还未形成强势寡头的时间窗,虹软积累了以下几个关键能力: 一是对硬件适配性即平台优化的重视和相应的工程经验。 这一点在虹软做PhotoStudio时就已显现。

与PC成熟期几天就搞出个软件不同,在90年代做软件,得充分考虑硬件限制。 PhotoStudio当时服务的普通摄影爱好者不一定会用高端PC,这就要求在调用硬件资源时,尽量减少内存占用和功耗,这才能实现PS 40秒做完的事,PhotoStudio 1秒就做完。 

到后来的数码相机,尤其是体积更小、对功耗非常敏感的智能手机时代,这种平台优化的能力就变得更为重要。 虹软的先发优势是,在智能手机市场爆发前,它已积累了十几年的平台优化和相应的软件工程经验。

这就导致相似的算法,虹软能比别人调用更低功耗、更小算力,但效果相近甚至更好。 

二是由对平台优化的重视带来的上下游合作关系。 

要做好平台优化,不能光靠软件公司闭门造车,还需要软件厂商与下游数码相机和手机厂商及上游芯片、传感器和模组厂商的充分合作。 

90年代做PhotoStudio时,虹软就开始接触芯片平台厂商;其与模组厂商,光学、视觉传感器厂商的合作则始于它开始进入前装软件市场的2000年前后。 

到今天,十几年来,围绕手机视觉人工智能链条,虹软已与上下游建立了深厚的生态合作关系。 

在研发新产品时,虹软会和包括索尼、三星、松下在内的传感器厂商,高通、联发科、展讯在内的芯片平台厂商,舜宇、Truly在内的模组厂商,以及三星、OPPO、vivo在内的手机厂商密切沟通,提前了解上下游研发方向,这能帮虹软判断什么能做,什么暂时做不了,相应成本是多少,付费意愿如何。

邓晖举了一个例子,虹软通过和芯片厂商的深度合作,能针对未来1到2年的产品提前规划,二者的合作能带来双赢:芯片厂商需要根据算法对相应的硬件和软件平台做优化,软件厂商则要思考如何更高效地利用硬件平台的算力。 

而一旦开始长期深入交流,好处又不仅体现在平台优化,它带来了第三个关键能力:对新需求的精准把握。 

虹软服务华为、小米、OPPO、vivo、索尼等全球知名手机厂商的时间均超过5年,与三星的合作更是超过15年,因此虹软能敏锐了解这些厂商的需求点,甚至会提前好几年做预判。 

比如2017年,在支持vivo X20等机型实现“逆光也清晰”和“夜景拍照”功能的夜拍降噪技术流行之前,虹软储备该技术已近5年。 

邓晖告诉「甲子光年」,这个功能本来是为某国外知名安卓厂商准备的,但最初成本过高,邓晖倒不觉得浪费,因为“以后肯定能用上”。

 最后,较长的发展时间,还让虹软积累了核心算法模块,同时存下了比对手更全、更多的技术方案。 邓晖对算法储备的原则是,“早期一定要把所有可能的技术全部铺平”,掌握可支持多种产品化方向的核心算法。 

目前,虹软已自研了人体识别、图像增强、三维重建和虚拟人体动画等近30项核心技术。截至2018年12月31日,虹软在视觉人工智能领域已拥有126项发明专利和73项软件著作权。 

在商业竞争中,方案多的好处是,能以“一站式服务”对抗“单点功能”,持续累积优势。 比如当面临新竞争者时,即使对手真的在某个新功能上更胜一筹,虹软也可以用打包的、性价比更高的整体方案来PK。 

以上凭借时间窗积累的四种能力:平台优化及工程能力、上下游生态合作关系、需求预判能力和一站式服务能力,为虹软筑起了巴菲特所说的护城河之一:转换成本,即客户不会随便换了你。 

尤其是在视觉能力对手机竞争越来越关键的今天,绝大部分手机厂商不会冒着影响拍照功能的风险轻易更换供应商。 

以这个逻辑再去看起于2016年的“双摄大战”,就不难理解虹软为何能守住第一的位置。 

2016年,先是奇酷360宣布采用双摄方案,而后华为P9又添了把火,小米、TCL、酷派、乐视、中兴、联想等厂家也纷纷跟进,到9月,iPhone 7 plus又携1200万像素双摄闪亮登场。

正是基于双摄,近年来被消费者熟悉的“背景虚化”、“夜景降噪”等功能才得以实现,双摄成为手机市场的兵家必争之地。

这个机会吸引了众多玩家,虹软当时的竞争对手包括台湾的华晶(1996年成立)、以色列的CorePhotonics(2012年成立)、国内创业公司黑芝麻智能(2016年成立)和2017年之后加入战局的AI独角兽商汤、旷视等。 

但实际上,围绕双摄的竞争不完全在同一起跑线——在这波双摄热潮前,虹软在2014年就与酷派共同研发出了一款双摄手机;2015年,虹软又与奇酷360推出了RGB+Mono方案的后置双摄手机。 

由于对需求的预判和虹软本身在单摄时代的商业优势,它不仅在新热潮中挡掉了竞争者,还吃到了更多市场份额。 

如今,CorePhotonics几乎没能打入体量最大的中国市场,并据传已在今年1月被三星以1.5亿美元收购;黑芝麻将重点放到了自动驾驶视觉方案上;商汤、旷视后来实际进入部分机型的方案,则主要在人脸识别解锁领域。 

而据虹软的招股书,2016年,虹软智能双(多)摄解决方案收入占比仅3%,而2017年、2018年则达到了34%和27%,占比大幅上升;收入的绝对值也从783万扩大至1.17亿,再增至1.23亿。 目前,双摄乃至多摄需求还在持续发展。 

2018年,华为推出了号称“4000万徕卡三摄,AI摄影大师”的P20,随后,三星又推出全球首款四摄手机Galaxy A9。据IDC数据,到2020年,双摄、三摄在智能手机中的渗透率或将达到42%和31%。

不过随着双、多摄市场越来越大,除和其他算法公司竞争外,虹软还面临一个灵魂拷问:如果手机厂商自己做怎么办?

至少到目前为止,在和手机厂商的内部团队PK中,虹软没有败下阵来。 首先从产业分工上,手机厂商的整体定位是品牌商,其研发团队的主要职责是提出需求和辨别供应商的好坏,而不是替代供应商。 

虹软股东之一,华泰新产业成长投资基金告诉「甲子光年」,他们在2016年访谈虹软下游客户时,三星就曾表示,虽然自己有算法团队,但量产时会选最好的方案,不论内外。 

然后从研发效率上,第三方算法公司能服务全球更多客户,研发成本更低,能力更精专,且越是市场份额大的玩家,该优势就越明显。 到这儿,我们大致解释了一个算法公司如何在手机市场获得和守住份额。 

但市场份额大并不必然等于挣钱效率高。 真正让虹软赚到钱的关键是:在当前Top 5智能手机厂商市场总份额超90%的寡头态势下,耕耘多年的虹软创造了一个既成事实——虽然你们很集中,但我比你还集中。 在HDR、双摄、黑夜拍照等主流视觉算法的供应上,虹软的市场份额已达80%,基本一家独大,集中度高于下游手机厂商。 

这让虹软有了相对强的议价权。 以「甲子光年」从行业获得的一个信息为例,目前在单款机型上使用的人脸识别算法,年授权费可能只有百万量级或更低。 

而虹软在给某些机型提供算法时,据邓晖透露,根据产品特性和市场现状,虹软可以收取较高的年费,或者选择按销量计件,阶梯分成。 

总结来看,一个算法、软件公司要在看似体量大、机会多的手机市场真正立足并赚钱,单纯的算法能力本身并不是唯一的支撑点。 

它要做的是用一套组合能力服务好客户,不在激烈竞争中掉队;同时处理好上下游关系,免于陷入价格战。这又需要切实把握好“时间窗”,否则“过了这个村,没有这个店”。 

而对成立更晚的公司来说,悲剧的是,你都路过不了这个村;而一旦你想溯流而上,和老玩家PK,就会发现各行各业里,常有虹软这样的“拦路虎”。 

近年来,各新兴AI公司在安防领域感受到的海康和大华的压力,在手机行业挤进了客户却利润不高的尴尬,都是这种现实阻力的表现——因为漫长岁月中积累的优势,既难对抗,也难复制,更难靠资本快速补齐。

挑战重重的新兴市场

不过面对汹涌的人工智能时代,“新村”正在出现,店里还没主人。 在当下的新机会中,老玩家如虹软也面临重重挑战。 首先是在虹软的基本盘手机市场,竞争正在加剧。 

据IDC预计,2019年,全球智能手机出货量将下滑0.8%,降至13.9亿部,这将是连续第三年下降。 

但这反而会刺激视觉需求的提升,因为各厂商都希望通过更强大的拍摄功能吸引消费者剁手换机。 

同时,手机市场的新“时间窗”也正在出现——3D视觉技术的商用化。 

3D的机会又可分为3D结构光和ToF(飞行时间)。 

其中,3D结构光最广为人知的应用,是被iPhone X在2017年带火的人脸解锁,其他应用场景还可包括人脸支付和表情、手势、动作识别等。 

ToF(飞行时间)则是通过发射激光和接收反射激光,以时间差*光速算出物体距离,从而实现3D成像。

自动驾驶领域的激光雷达也主要是ToF方案。 

相比结构光,ToF更适应远距离场景,在后置摄像头上有很大想象空间——它能为AR成像提供3D建模基础。 

在未来5G的加持下,ToF+AR也许能激发AR游戏、AR设计等大量应用。 前有需求的深水,后有技术的浪涌,大鱼小鱼,蠢蠢欲动。 

手机市场的3D新机会,正吸引商汤、旷视和更多新玩家入场——毕竟放眼全球,再也找不到出货量超10亿,影响力如此重大的终端产品。 

虹软的一位老股东告诉「甲子光年」,3D确实给更多竞争者带来了机会:“我客观认为,在3D领域,虹软的壁垒就没有这么强。” 

不过在预判需求和落实产品上,由于前述的先发积累和生态关系,虹软的布局仍走在前面。 

目前手机市场的一个行业动向是,由于全面屏需求爆发和屏下指纹技术的进展,受限于物理尺寸的前置3D结构光方案已被逐渐边缘化。

众多手机厂商,尤其是三星和华为等头部厂商已把3D摄像头的重心放到了后置ToF方案上。 

据虹软透露,在ToF方案(包括3D扫描,AR等应用)方面,虹软已开发、储备了很久,且近期,虹软的ToF产品已在某韩国品牌旗舰机型上出货,后续还有多个ToF项目在同步进行。 

商汤、旷视等新玩家也推出了3D结构光和ToF方案;旷视甚至还在去年推了软硬一体的移动端3D感知全栈解决方案,已把手伸向了下游模组厂商。 

战况激烈,需要让子弹飞一会儿。 而更大的竞争,则来自下游格局的深刻变化。 

一方面,整个市场不再是草莽初起,手机厂商都比过去更精明了。 

比如2017年上市的vivo旗舰机X20,国内的人脸技术用的是商汤,海外市场则用了旷视。

背后的算盘是,抵消供应商过于集中的风险,让两家持续竞争;这种态势下,供应商真的不好赚钱。 

另一方面,最头部的三家手机厂商三星、华为和苹果都有较强的自研能力,其中,苹果和华为还有非常强的自研意愿。 

尤其是华为,其市场份额正在快速飙升,据IDC数据,2019年Q1,华为手机销量同比增幅超50%,全球市场份额达19%,一举超越苹果,跃至第二。 

包括虹软、商汤、旷视在内的所有手机算法提供商,都需要正视华为的巨大阴影。 

不过向来有自己节奏感的虹软在泰山压顶前,又已开始了新谋划:2017年以来,继PC到数码相机、数码相机到手机之后,虹软开启了第三次升级,星辰大海是广阔的物理世界。 

第三次升级能否成功,关系着已上市的虹软能否持续高速增长。 

“我们在很多方面都有探索,但我的原则是只有做出成绩了才对外说。比如,汽车和物联网就属于我们小有所成的领域。”邓晖告诉「甲子光年」。 

具体而言,虹软主要做了两件事。 

一是找一些新领域去深耕,其中最重要的是汽车。 

相比手机,汽车市场的好处是,下游整车厂的集中程度相对弱;产品单价高,对成本不敏感;且整车厂的软件能力低于手机厂商,暂不用担心“下家抢胡”。 

同时,自动驾驶和汽车的智能化使视觉需求激增,且尚未形成绝对的市场领导者。 

在切入汽车市场时,虹软一方面选择了自己熟悉的路径:和整车厂或Tier 1合作,将自己的方案整合到他们的自动驾驶和智能化方案中,以规避市场的碎片化。 

另一方面,虹软又改变了服务手机厂商时以软件为主的做法,而是开始做软硬一体的产品,这符合汽车行业的特点:硬件成本较高、软件整合难度大。 

目前,据虹软透露,他们已与十几家整车厂建立了合作关系,提供车内安全驾驶预警、驾驶员身份识别、车内安全辅助和自动泊车等解决方案。 

“我们重点要做的是针对不同业务,做好核心算法的适配,找好性能、质量、稳定性和功耗等多方面的平衡点。”

邓晖对「甲子光年」总结。 虹软在新市场做的第二件事,是在2018年底推出虹软视觉开放平台。 这一次,向来低调的虹软出手惊人,一上来就宣布:永久免费。 

虹软开放的功能非常多,包括人脸识别、人脸对比、人脸属性识别(如年龄与性别),及其他厂家一般不会开放的人脸跟踪;2019年,虹软又免费开放了红外活体检测。 

此外,2017年,虹软就开放了免费的本地离线SDK,这一设置也被保留到了现在的开放平台上。

 对有隐私顾虑和稳定性要求的用户来说,相比所有平台都会提供的云端API,离线SDK不需要上传数据或接外网,体验十分友好。 虹软的动作其实搅乱了AI视觉开放平台的玩法。 

当前除虹软外,商汤、旷视、百度等做平台的思路都是以云服务平台提供试用,然后向更大量的商业调用收费;且各厂家都没有开放过功能如此齐全的免费离线SDK。 

虹软则有点给整个行业秀肌肉的意思——对主营业务仍在快速增长且盈利能力较强的虹软来说,它不急于直接从开放平台上赚钱。 而虹软今年的一系列动向,则显示了他们对开放平台有其他商业思路。 

虽然没去参加世界人工智能大会这种高大上的活动,但今年来,虹软围绕开放平台搞了一系列接地气的开发者沙龙:3月杭州,5月成都,7月深圳…… 其中在成都的活动上,虹软推出了软硬一体的人脸识别开发套件,包含高性能开发板、双目摄像头模组、屏幕等硬件,并集成了ArcFace SDK,可支持万人级的本地人脸对比。 以“软件免费,硬件收费”的方式支持长尾客户落地行业AI,这可能是虹软的商业设想。 

借助虹软视觉平台,目前已落地的项目包括武汉年卡公司的“人脸识别认证”,敦煌验票系统和大量长尾厂商做的各种门禁、闸机方案等。 

以武汉年卡为例,截至2019年7月,“大武汉旅游年卡”的销量从引入虹软技术前的数万张暴增至130万张,只因人脸识别解决了一个小而切实的痛点——以前买年卡需要线下认证购票,比较麻烦,但借助人脸识别,这个过程被在线化,从而刺激了消费。 

过往20多年的主线明晰不同,虹软现在的业务囊括了手机、汽车、物联网和视觉开放平台,它也与新时期的各类AI视觉公司一样,表现出了多线齐开、横纵并举的架势。

 不过邓晖告诉「甲子光年」,他自己对做什么、怎么做的判断标准其实很简单:就两件事,一是虹软要找几个方向深耕,二是其他方向以平台去覆盖。 

值得深耕的方向必须满足一个条件:“虹软有机会做到第一,并要把第二名远远甩在身后。” 这是虹软为什么不涉足安防的原因,邓晖认为,安防市场最终会被掌握端的巨头,如海康、大华吃掉,虹软没优势。 

不过从目前的财务数据看,智能驾驶加其他IoT智能设备视觉解决方案占虹软总收入的比例还不到1%。 收入低一方面并不奇怪。以邓晖看好的汽车领域为例,目前汽车视觉的角逐仍属“战国时代”,各厂家处于合纵连横,以标杆项目打知名度的阶段,真正的商业化尚远,行业整体收入偏低。 

但这也反映出竞争形势非常激烈——既有大家伙百度、四维图新虎视眈眈,也有Momenta、地平线、纵目等新锐群雄逐鹿。虹软对做到第一有多大把握?且这个市场的终局里会形成寡头吗? 这不仅是虹软需要自证的问题,也是各类AI视觉公司均在探索的荆棘路。

科创板想要什么AI公司?

抽离硝烟四起的视觉战场,从科创板全局看“AI第一股”虹软,它身上可能反映了科创板对AI公司的何种标准? 

让我们再看一下设立科创板时,证监会的说法: “坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求,主要服务于符合国家战略、突破关键核心技术、市场认可度高的科技创新企业。” 

客观上说,在科技前沿、经济主战场、国家重大需求、国家战略这些表述上,算法、软件类的消费端公司相比芯片、高端装备和材料类公司确实“没那么硬”,这可能是首批企业中,后者数量更多的原因。 

但虹软作为“少数派”,是科创板AI公司的一个代表。我们可以从“研发支出占比”、“研发技术人员占比”、“毛利率水平”这3个最体现科创属性的指标上来看虹软的特点。 

总体而言,在首批科创板公司中,虹软的这些“科创指标”非常抢眼。 

从研发支出看,首批交易的28家企业,2018年研发支出占营收比例的中位数是9.29%,高于全部A股的3.3%和创业板的5.4%。而虹软在2016-2018年的研发费用占比分别为34.59%、31.43%和32.42%,3年平均值为科创板已上市企业第二(第一是微芯生物)。

从研发技术人员占比看,科创板已上市交易企业的2018年中位数是26.73%,高于A股和创业板的15.84%与23.1%;虹软的数据则是65.73%,排名第四(前三分别是晶晨、澜起和乐鑫)。

从毛利率看,科创板已上市企业2016-2018年的中位数分别是:51.33%、50.36%、49.92%,高于全部A股和创业板。虹软这3年的毛利率则分别为92.3%、93.66%、94.29%,且呈微增趋势;3年平均值排名第二(第一是微芯生物)。

科创属性之外,不可忽视的还有商业本质,在一些直接反应公司商业运营现状的数据上,虹软表现出了持续盈利的能力。这也很符合首批企业的整体基调:首批获准上市的31家公司,无一亏损。 

营收和净利润增速——从2016年到2019年上半年,虹软的营收和净利润双双增长,且净利润增速在2018年有大幅提升,增速也远大于同期的营收增速,这说明公司的盈利能力在提升。

人效——截止2018年底,虹软公司总员工为374人,当年公司净利润为1.58亿元,则人均利润为42.2万元,这比中国软件行业2017年的平均水平高3倍(数据来源:工信部发布的中国软件和信息技术服务业综合发展指数)。 

海外客户营收占比——2016到2018年,虹软的海外客户营收占比分别为61.15%、64.56%和45.29%。 

总结而言,从研发投入占比、研发人员占比、毛利率看,虹软“科创成色”较足,在同批公司中是佼佼者;从人效和营收、利润及海外客户营收占比等数据看,这又是一家在全球竞争中取得商业成功的公司。 

在上市前,虹软在圈外声量并不大,也不太受中国一级资本市场关注。 

而科创板的推出,则让更多类似虹软的细分行业隐形冠军浮出水面,让我们看到中国其实有这样一批公司,在看似波澜不惊,实则险象环生的各个赛道里步步为营。风口不羡,难关不怨。 

最后的问题是,当快与热是人性所向,到底什么力量支持一部分人慢与沉? 虹软和它低调的创始人邓晖展现了一种可能的答案。 

邓晖最令人印象深刻的地方不是他的从业经验、市场判断和25年专注视觉赛道的耐心,而是他对影像本身的沉迷。 

比如和邓晖聊商业、战略、产品时,他会不自觉跑偏到摄影技术,津津乐道地讲RGB、CMYK色彩模式有何区别,在不同的载体,比如不同的屏幕和印刷品上会带来如何不同的感官体验。 

“中国就没几个公司非常懂色彩的。”邓晖说。 

虹软位于杭州天堂软件园的办公室走廊,则像一个小型的邓晖个人摄影展,挂满了他在非洲草原、南美盐湖、高山深海拍摄的作品。 

邓晖对视觉的信念在于,他相信人类对感官的追求是无限的,“特别是视觉,有了高清想4K,有了4K想8K,有了2D要3D”。 

而在上世纪70年代的少年时期就获得了自己第一台照相机的邓晖,是能充分体会视觉乐趣的那类人。 即使聊起被不少分析师写成“穷途末路”的手机市场,邓晖也有各种新想法。 

站在一幅用长曝光手法处理的瀑布照片前,邓晖用期待里带着小得意的语气预告,手机以后也能直接拍出这种效果:让水流像白色丝绸。 “虹软储备的东西就能做到。”他说。

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