格灵深瞳：技术领先到商业落地，计算机视觉场景为王（深度）| 国君计算机李沐华

公司深度系列

— 作者：李沐华 —

1. 率先破局，领跑计算机视觉赛道

1.1. 技术领先，抢占市场先机

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，提供面向多类领域的人工智能产品及解决方案。公司是国内计算机视觉行业和算法技术的早期探索者和实践者，公司凭借过硬的技术能力和长期的商业化经验，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，在体育健康、轨交运维等领域进行了前瞻性的布局，各领域的客户数量也正在快速增长。

快速商业化能力，抢占市场先机。公司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。公司自主研发设计的皓目行为分析仪，在农业银行各地分支机构推广使用，使得公司金融领域的收入快速增长；公司研发的边缘计算设备2018年一经推出就在中石化的智慧油站项目中得到快速应用；公司快速的商业化能力，为进一步开拓人工智能广阔应用领域，抢占市场先机创造了有利条件。

核心算法领跑行业，技术与应用相互迭代发展。公司的核心算法多次在国内外人工智能算法竞赛中夺冠：2018年，公司在公安部交通管理科学研究所主办的“道路车辆图像特征人工智能识别算法竞赛”中，获得视频事件检测项目与车辆载人检测项目两项第一；2019年，公司在中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV2019）车纹识别技术挑战赛中获得第一名；2020年，公司在美国国家标准与技术研究院进行的全球人脸识别算法测试（FRVT）1:1 项目中获得总成绩第一，1：N项目中获得第二；2020年8月，在该组织进行的戴口罩人脸识别评测中也获得了总成绩全球第一；在 AI 应用层面，公司已将核心算法技术运用在主营产品中，除了形成面向城市管理、智慧金融、商业零售等领域的人工智能产品及解决方案以外，能根据下游客户的需求不断优化、升级核心技术，确保持续的技术创新。

1.2. 从前端智能、数据引擎到行业应用平台的全闭环产品架构

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。其中：智源智能前端产品为内嵌自研AI算法软件的软硬一体产品，可实现多场景、多目标的视觉数据采集、多重属性提取与智能识别等功能，完成“原始数据”向“智能数据”的转化；灵犀数据智能平台以处理智源智能前端产品的数据或传统非智能摄像机的视频图像数据为起点，融合智能数据接入、解析、治理、数据安全输出等能力，可实现视频图像解析、视频结构化、人脸识别、人脸聚类、人脸布控、以图搜图等功能，完成“智能数据”向“数据智能”的转化；深瞳行业应用平台集数据存储、数据分析、数据应用功能于一体，为公司针对不同行业的定制化需求和高频业务场景开发的应用平台，主要负责解决方案中应用层的功能实现。

1.3. 核心产品与解决方案并驾齐驱

人工智能产品既可以单独销售，也可根据客户需求，将公司多种产品进行组合以整体行业解决方案向客户交付。公司以人工智能产品设计研发为根基，以行业应用解决方案为导向，形成了产研一体的商业模式。从产品角度和行业解决方案角度来看，公司产品总收入与行业应用总收入近似相等，说明公司目前主要是以项目型的解决方案中实现具体AI产品的销售和营收的。从行业应用细分领域来看，2018年至今，城市管理相关的收入占比从绝对优势逐渐弱化，而金融与商业零售领域的收入占比有所增加，体现了公司业务的行业渗透范围逐渐扩展；从具体产品营收结构可以看出，公司的前端智能产品收入占比从2018年的19%增加到2020年的73%，由于前端产品可在多行业领域铺设，因此随着公司市场的拓展，前端产品占比增加较快。

软硬一体化的智能前端产品构筑公司营收基石。营收占比最大的前端智能产品也是高端技术的集中体现地，智源智能前端产品为内嵌自研 AI 算法软件的软硬一体产品，包括皓目行为分析仪、边缘计算设备、深瞳慧目摄像机、人脸识别设备和双光温测智能识别设备等。智源智能前端产品具备精准的大数据采集与识别归纳能力，可实现多场景、多目标的视觉数据采集、多重属性提取与智能识别，广泛应用于城市管理、智慧金融、商业零售等场景。

犀数据智能平台提供高效的数据运算能力、处理能力和分析能力，赋能AI行业解决方案的开发。公司灵犀数据智能平台以处理智源智能前端产品的数据或传统非智能摄像机的视频图像数据为起点，融合智能数据接入、智能数据解析、智能数据治理、数据安全输出等能力，可实现视频图像解析、视频结构化、人脸识别、人脸聚类、人脸布控、以图搜图等功能，完成“智能数据”向“数据智能”的转化。根据客户或项目需求，灵犀数据智能平台既可以通过将软件封装到服务器中以软硬一体形式交付，也可直接以纯软件形式交付。

深瞳行业应用平台为公司针对不同行业的定制化需求和高频业务场景开发的应用平台，主要负责解决方案中应用层的功能实现。 根据客户或项目需求，深瞳行业应用平台既可以通过将软件封装到服务器中以软硬一体形式交付，也可直接以纯软件形式交付。

1.4. 赵勇为控股股东，股权激励力度较大

深瞳智数为公司控股股东，持股比例为16.9%，深瞳智数的实际控制人为赵勇。公司核心技术团队具备较强的科研实力。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%。公司的核心技术团队由公司董事长兼总经理赵勇等在内的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；公司通过实施股权激励计划等措施对核心技术人员进行薪酬、股权等激励，提高核心技术人员的工作积极性，保障公司研发团队的持续创新力。

1.5. 主营业务持续增长，股份支付造成暂时性亏损

公司近年来呈现稳定增长趋势，公司的主营业务收入主要来源于城市管理、智慧金融和商业零售三大业务领域的产品及解决方案的销售。2018至2021年公司主营业务收入金额分别为5,001.28万元、7,092.82 万元、24,263.66万元和29356.23万元，公司营收增速较快。同时，2018年-2021年归母净利润为均为负值，其中2021年度归母净利润为-6842万元，其由较高的研发及销售费用所致，其中，销售及管理费用中的股份支付比例较高。2019年公司销售管理费用较高，因而2019年度归母净利润亏损较大，在2021年销售管理费用分布中，股份支付占比为59.2%，因此，可以看出股权激励形成的股份支付费用是公司目前亏损的主要原因。

1.6. 采购与自研并举，创新研发管理模式

以用户需求为核心，采用迭代、循序渐进的敏捷方法进行研发活动，实现产品全生命周期管理。公司在研发过程中不断对执行结果和阶段目标进行总结复盘，结合直销的销售模式，与客户直接对接需求，通过不断迭代完善产品质量和改进研发过程。公司研发阶段顺序涵盖了需求调研、可行性验证、产品研发、产品发布和产品运营。

公司不涉及硬件的直接生产，专注于AI产品及解决方案的研发和销售。公司对于标准的硬件产品直接对外采购，对于公司自主研发设计的定制化硬件产品通过委外加工进行生产。

2. AI与各产业深度融合，技术与应用双促发展

2.1. 政策环境持续优化，AI产业链逐步完善

人工智能属于十四五规划的国家战略性创新领域，我国自2015年国务院印发《关于积极推进“互联网+” 行动的指导意见》将“互联网+人工智能” 列入十一项重点行动之一以来，出台了一系列支持的相关产业政策。“十四五规划”和 2035年远景目标纲要中提出要聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域，培育壮大人工智能、大数据等新兴数字产业。

AI产业生态逐步完善，行业融合应用不断深入。我国人工智能产业规模、核心企业数量已仅次于美国，覆盖技术平台和产品应用等多个环节，技术创新能力也在持续提升。同时，国内在视觉、语音等基础领域的工程水准已处于全球领先地位，人工智能产业与一、二、三产业的融合在深度和广度上成效显著，医疗、交通、制造业、农业等领域和AI结合所产生的新业态层出不穷。

国内对计算机视觉行业的支持政策主要集中在人工智能、智能制造、高端装备制造及工业机器人等领域。自2012年以来，相关政策持续颁布以支持推动制造业向智能化、自动化方向发展，为计算机视觉行业营造了良好的政策环境，不断引导和支持视觉技术的健康发展。

2.2. 计算机视觉市场优先破局，前景可期

目前，人工智能技术服务企业主要以视觉、语音等技术优势切入，加速打造垂直行业技术服务平台和解决方案生态。人工智能软件市场可分为计算机视觉、语音识别与自然语言处理以及数据科学，这些领域也由四种AI模型进行支撑，即感知智能、决策智能、智能内容生成及智能内容增强，基于模型的量产，可实现计算机视觉的商业化。

人工智能市场及其子领域规模快速扩张。2019年，我国人工智能核心产业及带动产业规模分别为1,088.6亿元和 3,821.5亿元，预计至2025年将分别达到4,532.6亿元和16,648.3亿元，年均复合增长率分别为26.8%。随着人工智能技术的快速演进和产业的迅速拓展，AI子行业部分技术也进入产业化发展阶段，计算机视觉技术就是其中之一。

计算机视觉已成为人工智能中技术率先取得较大突破、应用场景较为明确的关键技术之一，未来市场空间广阔。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1,438.6亿元，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1,537.1亿元和4,858.4亿元，年均复合增长率分别为15.9%和22.5%。

2.3. 数据、算法及算力驱动，行业增长动能显著

深度学习应用推动云端高性能计算，云边协同一体化助力端侧场景算力升级。鉴于深度学习训练效果高度依赖计算资料和数据质量，随着大数据技术的快速兴起，以及算力的快速提升，加速了计算机视觉技术的应用落地。同时，在云边协同的助力下，应用于计算机视觉领域的边缘设备可以逐渐促进边缘智能水平提升和去中心化计算的形态，结合计算机视觉的编程模型、专用加速库以及特定芯片架构，来实现计算机视觉的边缘智能与特定应用深度融合，计算机视觉的应用及部署趋向于轻量化，逐步实现感知智能向认知智能的迈进。

原创技术多点突破构筑行业发展基石。从技术理论突破到工程化落地应用，技术红利为产业发展奠定坚实基础。计算机视觉产业链以上游的基础层为支撑（芯片、算法、数据集）、中游的特征技术为主导（生物特征识别、物体场景识别、光学识别、视频对象提取分析技术等）以及下游的场景应用为导向（互联网、系统开放、终端开发）。随着应用算法、专用芯片、开源开放平台以及智能传感等核心关键技术的局部突破，以及深度学习等理论的快速演进，RegNet、GPT-3等模型不断提升视觉处理、阅读理解等基础智能任务水平，计算机视觉产业链本身逐渐完善，相关应用的适配场景可以得到更广普及。

2.4. 技术与行业应用叠加演化

对接新需求，解锁新领域。随着人工智能覆盖日常生活、科研、商业创新以及国家安全等社会运行的基本要素，一大批行业得到人工智能的赋能，在解决行业需求痛点的基础上，二者叠加贡献诸多新兴业态。在计算机视觉的赋能下，娱乐、消费电子、医疗影像、工业制造等领域的智能应用不断贴近细化的场景需求，助力优化全产业链结构，同时也逐步创造了产业新领域，实现增长新动能。

算法、技术的实际功效建立在客户真实业务场景的深度理解上的针对性开发。计算机视觉技术的落地需要涉及对具体业务的硬件设备改造、软件集成以及本地计算设备的部署，因此各行业结合计算机视觉技术的发展趋势和相应市场的驱因素均有差异性。例如，面向企业的计算机视觉软件，是为了企业在各种场景中实现数字化运营，主要驱动因素包含运营管理改善、用工效率提升、用户体验增强；面向城市管理的计算机视觉软件主要为了通过海量数据训练来改善人工智能模型，从而保证居民居住安全、改善交通环境、提高城市管理效率等；面向消费端的视觉技术软件为消费者带来媒体、娱乐、社交活动及医疗方面的创新服务，其市场的主要驱动因素包含IoT设备激增、用户对AI体验需求增加以及AI在医疗行业的广泛应用等；面向汽车的视觉技术作为汽车智能化革命的一部分，以有效训练AI模型并不断提高自动驾驶能力，结合云服务使车辆实时与环境交互，提高自动化安全性能。从具体应用领域看，安防影像应用占比最高，安防、金融领域渗透率最高，已形成规模化应用。

2.5. 跑马圈地竞争加剧，企业布局各有侧重

企业单点技术标签化的特征弱化，实质性应用导向趋势明显。典型的业内企业如商汤、旷视等，逐步将重心从视觉、语音等技术转向到社会治理、供应链、工业等领域的软硬解决方案上来。零售、安防为代表的先导领域出现“跑马圈地”的白热化现象。例如，旷视发布机器人仓储物流软件平台，打造完整的机器人行业解决方案；商汤推进城市级开放平台，总计介入摄像头十万路；云从推出智慧运营平台，聚焦新零售领域助力地产商精细化运营。

与公司同行业的AI企业目前在下游应用领域的布局各有侧重，市场份额均较小，未来市场空间较大。格灵深瞳作为创新型人工智能企业之一，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。

获投计算机视觉创业企业所选的细分赛道主要集中于零售、安防、制造、政务、医疗等行业。其中，零售行业占比最大，比例为64.4%，零售行业可基于场景化营销、商品识别分析等应用提升营销转化率，实现门店运营的智能化改革；安防行业是计算机视觉最早落地的场景，占比为50.7%，其主要利用安防影像智能分析协助城市治理等领域的智能化转型。制造业占比47%，由于制造业基础设施复杂、数据获取难度较大，使得人工智能在其中的应用潜力未能得到充分释放。

3. 打造技术融合新产品，培育行业拓展新动能

3.1.实现多技术融合，瞄准高价值行业

多领域关键技术融合，跨领域打造创新产品。公司致力于在以人工智能为核心的基础上，实现物联网、5G、云计算、大数据、机器人、无人机等新技术与人工智能的有效创新融合，使得针对某项业务构建起包括感知、传输、处理、分析决策、执行和运维在内的智能化完整闭环的解决方案成为可能，从而助力公司研发更丰富应用场景的产品及解决方案。

聚焦高价值行业，促进增长动能转换。作为战略性基础技术的人工智能，可以广泛应用于各个行业，公司在充分分析AI行业应用差异性的基础上，将专注已出现或即将出现商业应用价值的行业，推动所服务行业的效率变革和增长动能转换。

3.2. 兼顾创新投入，保持稳健经营

升级人工智能算法平台，技术复用助力降本增效。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。

完善营销体系，打造行业口碑。公司目前将依托已在城市管理、智慧金融、商业零售、体育健康等领域成长起来的营销队伍，进一步扩大销售队伍规模，加大销售投入，以实现成熟产品和解决方案的快速复制，覆盖更大区域的客户，提高市场占有率，同时持续探索人工智能技术在新应用领域中的市场开拓。

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