業務層面，與同行供應商相比，創新奇智在AI+工業領域的差異化和特色化體現在『腦、眼、手、腳』。行業賽道和商業模式又決定了其與以安防為主的傳統AI公司，「輕重」有別，這一點顯著體現在了財務數據上。撰文|吳昕1月3日，青島創新奇智科技集團股份有

業務層面，與同行供應商相比，創新奇智在AI+工業領域的差異化和特色化體現在『腦、眼、手、腳』。行業賽道和商業模式又決定了其與以安防為主的傳統AI公司，「輕重」有別，這一點顯著體現在了財務數據上。

撰文 | 吳昕

1月3日，青島創新奇智科技集團股份有限公司（簡稱「創新奇智」）再次向港交所申請上市，更新招股書，并于本周開啟公開招股。據市場消息，公司已獲得足額國際配售認購。

2018年2月，創新奇智正式成立，李開復擔任董事長。在其投資的AI公司擔任董事長，這是第一次，也是目前唯一一次。

與成立更早并側重「黑科技」和安防應用的「AI四小龍」不同，創新奇智一開始就面向企業級應用，主要針對制造業和金融服務業做賦能。公司負責人也不是研發背景，而是擁有20多年企業服務經驗的企業家。

從成立到躋身獨角獸，創新奇智僅用三年。不到四年，公司商業化營收規模已位居人工智能創業公司前列。

據沙利文數據，2020 年以收入計，中國制造業 AI 解決方案市場中，創新奇智已是最大 AI 技術驅動型解決方案供應商。中國企業級AI解決方案市場上第3大AI技術驅動型解決方案供應商。

此番再度創關，創新奇智有望成登陸港交所的「AI+制造」第一股。

一、讀懂數據基本面

自 2018年成立，截至2022年1月3日上市前最后一輪融資，創新奇智總共進行六輪融資。天使輪融資過億 ，最后一輪 D 輪融資由軟銀愿景基金2期投資。

李開復擔任創新奇智董事長，并未直接持有公司股票。創新工場合計持股約30.01%,是單一最大股東，其他大股東還包括中金16.7%,軟銀持股7.12%。

公司主要營收來自產品及解決方案銷售、數據解決方案服務。

數據顯示，2018年、2019年、2020年和2021年前9個月，營業收入分別為0.37億、2.29億、4.62億和5.53億元。

圖注：根據公司招股書整理。2021年數據截止9月30日。

營收增長同時， 創新奇智也不可避免陷入虧損。

扣除股份支付費用和可贖回股份金融負債所產生的財務費用等非經營性項目的影響，經調整虧損凈額逐步收窄，分別為0.45億、1.6億、1.44億以及0.81億元。經調整凈虧損率從早期121.6%顯著降至14.6%，從趨勢上看，虧損正在快速被業務收入增長和規模效應帶來的成本降低所抹平，減虧能力表現不俗。

數據顯示，虧損主要由公司業務規模不斷擴大，一般性行政開支和研發支出也隨之增長。其中，創新奇智投入大量資源用于AI技術研發，包括計算機視覺及機器學習

例如，2018年研發支出0.29億，2021年前九個月研發支出已達1.77億。過去財年，研發支出仍構成公司最大支出，此次IPO擬募資金首要用途也是研發。

招股書稱，公司約有255名員工從事人工智能和技術智能，占比69.1％。技術層面，研發努力集中在具有潛在商業化機會、競爭壁壘較少且節約成本的領域，實現公司資源最佳優化。比如，智慧鐵水運輸及缺陷檢測解決方案，已獲得制造業客戶和終端用戶認可。

研發的持續投入也帶來豐富的知識產權。公司已申請634項人工智能相關專利，并成功注冊126項人工智能相關專利，包括79項發明專利。在行業同行中處于領先水平。

盡管暫未盈利，但公司的行政開支和研發成本占比正在收窄。作為一家成立僅3年有余的企業，其經營效率在業內已處于優秀水平。

報告期內，公司毛利穩步遞增，分別為0.23億、0.72億、1.34億和1.7億。毛利率自2019年以來穩定在 30% 左右。

其中，2021年 9月30日較2020年9月30日同期增長了超過 2%，較2020年全年的毛利率增加了將近1.8個百分點。

圖注：公司制造業營收成為公司收入主力軍，但也因為軟硬一體的業務模式，自然也會影響毛利水平。

對于毛利率變動，創新奇智在招股書中解釋是：

主要因為2018年銷售的基于AI的產品及解決方案，大部分為基于軟件解決方案。2019年以來，銷售的主要涉及更多硬件組件的軟件及硬件集成解決方案，后者毛利率通常低于前者。

從銷售成本的支出變化來看，2019年以來的材料成本支出確實明顯增加，因為涉及更多硬件購入。采購硬件成本高了，自然也就拉升營業成本。

事實上，毛利率通常由企業所在的行業賽道和商業模式決定，有的公司選擇saas模式，有的公司走平臺道路，有的則側重于解決方案市場。

比如，商湯定位人工智能軟件平臺型企業，創新奇智則定位于人工智能產品及解決方案提供商，其聚焦的制造業屬于典型「重場景」 模式。

一般而言，所有的AI解決方案產品都是集軟、硬件及技術服務于一體，但場景有「輕」 有「重」 ，相對安防、新零售和自動駕駛等這樣的典型「輕場景」 ，工業制造屬于AI應用的「重場景」 ，場景越重，最終的AI解決方案中硬件占比越高，這會直接決定毛利率水平。

同時，企業采取何種商業模式又與行業成熟度密切相關。

新技術應用早期，通常需要量身定制的解決方案來使技術相關并帶來初始采用。對于AI來說，定制化解決方案對建立應用相關性仍然很重要，但可擴展性的關鍵是將解決方案標準化，成為模塊化產品。

尤其是，中國制造業市場需求呈現出高度碎片且非標化嚴重。只銷售技術解決方案，就像在 19 世紀末向鐵匠出售傳送帶一樣，根本行不通。為了期待工業革命的到來，還要圍繞傳送帶建造一座工廠。

對于躬身入局的企業來說，硬件和軟件同樣重要。通常首先要做就是鋪設硬件基礎設施。硬件層面的標準化才會帶來后面軟件層面的標準化。如果硬件不標準化，軟件的標準化都是空話。

「軟硬一體」方案，通常能靈活集成在企業原有生產線上，無需對產線做特殊改造，可以降低企業應用AI的難度和門檻，也能更快完成項目交付。

這也是為什么過去幾年，無論是互聯網大廠還是創業公司在涉足垂直領域時，幾乎都伴隨著「軟硬一體」，百度、騰訊等互聯網大廠也曾推出工業質檢設備。創新奇智也正是以這樣的方式建立自己的護城河。

對企業健康度的分析，除了營收、毛利等，重要的數據還包括綜合現金流表現。

當一家企業的賬面資金不足以支撐一年的時候，你都不知道它有多慌。創新奇智不存在這樣的擔憂，公司現金流比較穩健。

截至2021年9月30日，16．5億總現金余額，足以支付其用于經營活動，為擴張的業務運營提供足夠流動性。

圖注：綜合現金流方面的表現。

近年來，公司存貨量和存貨金額明顯增長。報告期內，創新奇智存貨金額分別為 304.3萬元、3232.7 萬元、5531萬元及 4335.9萬元。

公司的存貨以在制品和原材料為主，是渠道市場打開的象征，表明公司AI產品和解決方案銷售額增加，新項目備貨導致庫存上升。

存貨周轉天數分別為 36 天、41 天、49 天及 35 天。較之一些以2G業務為主的AI公司因中美貿易摩擦進行戰略性備貨導致存貨周轉天數拉長，創新奇智存貨周轉天數處在更低水平。

業務局面的打開也伴隨著應收賬款增加。報告期內，創新奇智應收賬款分別為1624萬、1.2億、1.9億和 2.96億。這與行業自身特點有關，制造業客戶一般需要相對其他行業更長的結算期限。

應收款項周轉天數也相應增加，分別為76天、 115天、 135天和137 天。與2G業務為主的AI公司高則290多天、低則130多天的應收賬款周期相比，創新奇智天數相對較低，在AI公司中處于低位。

另外，公司應收賬款的賬齡大部分少于6個月，截至2021年9月30日，約85.3%的貿易應收款項的賬齡小于6個月。

二、「AI＋制造」的生意經

在新技術商業化比較艱難的情況下，行業和場景的選擇非常重要。

所謂場景能力，并不完全是銷售問題，也意味著如何前瞻地找到某個細分，并有機會形成一個或者半個壟斷。

這也是為什么在機器視覺類AI公司瘋狂扎堆安防、零售等領域時，創新奇智成為最早一批在「 AI+制造 」吃螃蟹的人。

當下，制造業是一個市場體量巨大且玩家稀少的領域。但是，中國制造業要想繼續發展下去，將信息通信技術與先進制造技術融合的智能制造是必經之路。提升生產效率和向高端制造進發，也是日本、德國等制造大國曾經走過的路。

2021年底，工信部等八部門聯合印發《「十四五 」智能制造發展規劃》指出，到2025年，規模以上制造業企業大部分實現數字化網絡化，重點行業骨干企業初步應用智能化。

該規劃還指出，要增強供給能力，智能制造裝備和工業軟件市場滿足率分別超過70%和50%，培育150家以上專業水平高、服務能力強的系統解決方案供應商。

人工智能解決方案在制造企業的「產品質量控制一致性、流程管理效率、人工成本、安全管控、一體化管理能力」等方面均有助益和滲入。

圖注：制造業AI產品和解決方案產生的收入占比不斷提高，占總收入比重很大。

「AI+制造」核心賽道，公司深耕面板半導體、鋼鐵冶金、能源電力、工程建筑、汽車裝配、高科技/3C等多個垂直細分領域，主要服務于經營效率和信息智能方面的轉型需求。

圖注：創新奇智智能制造系統（AIMS）

「AI+金融」核心賽道，公司并非從事風控、營銷等前端服務，而是有關保險銀行業IT基礎設施，比如智能數據中心建設和運維，智能混合云管理等。

除了與傳統「AI四小龍」有很大不同，與同行業其他供應商相比，創新奇智是為數不多、集「AI工業視覺-AI工業自動化-AI工業云平臺」于一體的全棧式人工智能產品及解決方案的供應商。

產品層面，他們不僅構建了機器視覺智能平臺ManuVision、邊緣視頻智能平臺 MatrixVision，還打造了Orion分布式機器學習平臺，也是中國少數幾家具備專有的深度學習平臺的公司之一。

圖注： 三個專有AI平臺之間的關系。

「我們在AI+工業領域的差異化和特色化體現在『腦、眼、手、腳』。」徐輝曾解釋道。

Orion分布式機器學習平臺就像「大腦」；AI 工業視覺就像「眼睛」，負責定位、識別、測量和檢測。而且，這些平臺并非傳統意義上的純軟件平臺，而是可以與及機器人的「手」、「腳」結合起來。

比如，ManuVision可與工業光源、工業相機、機械手、控制器等外部硬件設備兼容，為客戶打造集光（學）、機（械）、電（氣）、軟（件）、算（法）于一體的自動化整體解決方案。

圖注： 創新奇智如何將「樂高」積木，整合到部分AI產品和解決方案中。

與早期AI公司「先有平臺，再賦能」的 「top-down 」路徑相反，創新奇智一開始就反其道而行之——采取 「bottom-up」，即 「solutions-products-platforms」。

公司一開始就從具體應用場景切入，通過與行業代表性大中型企業合作標桿案例，逐步將可復制元素、行業 know-how 模塊化，進而實現擴展的可復制性，同時避免走上系統集成商的路子。

雖然創新奇智也有AI平臺，但與早期AI公司的平臺化思維不同，創新奇智的AI平臺主要作為公司服務客戶的底層AI基礎設施，作為 AI技術資產的沉淀池。

比如，目前為ManuVision平臺所開發有關缺陷檢測的算法模型，已經由2021年6月底的215類增到282類；為　MatrixVision平臺開發的有關現場推斷的算法的模型，從277類增加值352類。

這些技術資產高度凝煉、低耦合及可復用性高，可支持及實現滿足客制化要求的高效率項目交付。得益于這些技術資產，工作流程的某些方面還可實現自動化。

另外，一些技術解決方案可以跨領域復用到相似應用場景。

圖注：創新奇智不是定位于做一個單一產品的供應商或者發散型的系統集成商，而是深耕行業，把技術聚焦和行業需求結合，形成一系列產品解決方案，滿足通用的行業需求。

實踐中，他們通常先將「大腦」訓練好的模型移植到對應的圖像或者視頻AI平臺，然后再嵌入到公司的 ABS 及 RDP 中，現場實現客戶的需求。

所謂RDP（Rapid Deployment Product），產品化程度是比較高、可以去快速部署。ABS（Assets-based Solution）是適合與客戶所在的行業場景結合起來的一個解決方案，這個解決方案也能夠比較快速部署。

不過，ABS或者RDP的產品通常來說客單價比較低，針對大客戶和頭部客戶，要做什么？

比如，想去大戶人家做生意，肯定不滿足于送牛奶就算了，肯定把洗衣也做了，草坪也剪了，最后做成定制化且長續、具有連接性的管家式服務，這就是中國版的IBM。

創新奇智正是通過利用這些可復用、資產型RDP/ABS組合差異化的行業解決方案，對客戶各種場景需求進行長周期服務的能力，鎖住大客戶。

從中我們也可以看到創新奇智服務客戶全生命周期數字化轉型的策略，以及未來整體盈利水平提升的清晰路徑。

值得注意的是，除了滿足于自身使用之外，公司也正在通過三大平臺打造生態。

招股書透露，公司正在建立一個開放式架構技術平臺以吸引AI行業價值鏈中的更多參與者及加深與各類行業參與者的合作。

ManuVision及MatrixVision平臺目前嵌入在客戶現場邊緣部署的ABS及RDP，未來將發展成為依托云并具更高兼容性的平臺，以通過無線或5G網絡連接不同行業參與者的更多設備和應用，并且支持與第三方插件兼容，吸引AI行業價值鏈的更多參與者。

另外，為了深化現有客戶群的能力，他們還在合作模式上進行了創新——與行業龍頭企業成立合資公司，將合作成果擴展到更多場景中。

與中冶賽迪集團合資成立的賽迪奇智就是一個成功案例。「有關戰略合作伙伴關系，不僅使我們獲得其行業見解，而且使我們能夠利用其行業資源，以快速滲透至相關行業垂直行業。」招股書解釋說。

圖注：創新奇智優質客戶增幅明顯。

這種模式也推動創新奇智在短時間內快速獲取大量用戶，公司客戶總數自2018年的50家增加至2020年的157家。

制造業在總營收占比也不斷提高，從2018年底的36.6%，增至2021年前三季度的50.8%。

截至2020年12月31日，創新奇智有23個優質客戶，貢獻占比達到82.5%，優質客戶以金額計算的復購率為112.7%。

三、風險與潛力

創新奇智能夠成為港交所第一家「準」上市的 「AI+制造」公司，已經是對其公司估值、盈利能力、發展前景等多方面的綜合肯定。

據沙利文數據，2020 年以收入計，創新奇智是中國企業 AI 解決方案市場上第 3 大 AI 技術驅動型解決方案供應商、中國制造業 AI 解決方案市場最大的 AI 技術驅動型解決方案供應商。

IDC 數據顯示， 創新奇智是 2020-2021H1 中國第四大機器學習平臺廠商，2021H1 中國計算機視覺應用市場份額第5。

值得注意的是行業競爭風險。一方面，企業AI解決方案行業競爭非常激烈，對手通常包括：

1）與其他專注于開發及商業化生產人工智能技術的公司競爭，2）與已涉足的各垂直領域內并非專注人工智能的現有參與者競爭，3）與新的行業進入者競爭；4）全球科技公司的潛在競爭。

另一方面，市場非常分散。以2020年營收計算，雖然創新奇智已經成為中國企業AI解決方案市場第三大技術驅動型供應商，但在1500多個市場玩家中，市場份額僅0.3%。

不過，整個市場的蛋糕還在不斷變大。

根據弗若斯特沙利文的資料，2020 年中國企業級 AI 市場的市場規模達約人民幣 1,394 億元，預計到 2025 年將達到約人民幣 8,366 億元，復合年增 長 率為 43.1%。

2020 年，中國企業級 AI 市 場 約 占整個 AI 市場的 75.0% ，預計到 2025年將增至約 80.0%。

另有數據顯示，隨著數字化和智能化技術的更全面采用，預計到 2025 年，中國制造業的人工智能解決方案市場預計將達到約人民幣 649 億元，2020 年至 2025 年的復合年增長率 為 48.3%。

「AI主流深度學習技術的產業潛力，至少能『吃』20年，它會滲透進各種不同的領域。」李開復曾樂觀預計，AI將會徹底普及化，進入到每家公司。

在制造、金融等行業AI化過程中，誰能率先上市，在資本市場獲得持續支持，誰能搶占更多的AI市場紅利。