云天励飞：分布式“英伟达”受益逻辑，以算法芯片化推进场景部署
（报告出品方/分析师：安信证券 焦娟 赵阳 夏瀛韬）
1.1.稳步推进区域拓展与产业链延伸，IPO助力跃上新台阶
以算法芯片化为特色，场景部署能力突出。
公司以人工智能算法、芯片技术为核心，为客户提供算法软件、芯片等自研核心产品或者向客户交付软硬件一体的解决方案。
截止目前公司已经形成了涵盖云-边-端全链路的产品体系，以及面向智慧安防、城市治理、智慧社区、智慧商业等业务场景为客户提供智能化的解决方案，系行业内领先的人工智能服务商。
与其他计算机视觉算法、模型公司相比，公司的差异在于将算法集成于芯片中，最大化平衡边-端计算能力与成本，场景部署能力较为突出。
稳步推进区域拓展与产业链延伸。
公司2014年成立于深圳，其创始人陈宁曾在美国从事芯片设计工作，具备深厚的学术背景及扎实的工作经验，受人工智能浪潮推动选择回国创业。
公司以2015年深圳公安局龙岗分局的合作项目为起点，研发出第一代“深目”系统。
此后，以深圳为立足点，逐步将业务延伸至北京、上海、杭州等20多个城市及东南亚国家落地，期间协助破获“天图案”，获公安部嘉奖。2018年自研第二代自主知识产权AI芯片Deep Eye1000流片成功，实现了从软件层的算法产品往底层芯片方向的产业链延伸。
建立在算法技术、芯片技术的基础上，公司持续提高解决方案的效率，从而获得客户广泛的认可，曾服务了2016年杭州G20 峰会、2018年博鳌论坛等大型国家级重要活动，已经拓展了10个灯塔城市进行深度合作。
预计IPO募集净额达到35亿，助力公司跃上新台阶。
根据公司公告，本次IPO发行定价为43.92元，若发行成功，预计募集资金净额约为35亿以上，募集资金主要用于现有业务综合能力的提升及下一代产品的研发储备，具体包括城市AI计算中枢及智慧应用研发项目（8亿）、面向场景的下一代AI技术研发项目（3亿）、基于神经网络处理器的视觉计算AI芯片项目（5亿）。
募集资金中剩余14亿将用于补充流动资金。本次IPO所募集的资金将为公司增强实力，帮助公司业务跃上新台阶。
1.2.创始人为实控人，核心技术高管业务扎实
创始人陈宁为实控人，未设置特殊表决权机制。
IPO发行后，公司创始人兼CEO陈宁直接持股23.561%，间接持股1.713%，合计持股25.274%，为公司控股股东。公司不设置特别表决权机制，因此持股比例与表决权比例一致。
公司为实施人才激励计划，对突出贡献的员工进行股权奖励，其中公司首席科学家王孝宇直接及间接持股合计持有公司股份约1.752%，旗下5个员工持股平台合计持股为8.163%。
此外，IPO前股东合计持股约为39.304%，除中海云天（8.014%）、中电华登（4.519%）外，单个股东持股比例较低，均低于3%。
重视研发团队建设，核心技术高管履历扎实。
2019-2022H1公司员工人数分别为752人、789人、887人、852人，员工人数上升后略有下降，整体变化幅度不大。
从组织架构上看，公司较为重视研发人才投入，截止2022年6月，公司研发人员占比达到59.68%，其中核心技术人员主要包括陈宁、王孝宇、李爱军及程冰，他们分别在芯片、计算机视觉等领域均有多年从业经历，具备扎实的学术背景与工作经历，负责带领团队进行相应技术研发。
1.3.收入高速增长，IPO将显著提高公司资金实力
收入端高速增长，当前仍处于亏损阶段。公司2017-2022年营业收入为0.5亿、1.33亿、2.30亿、4.26亿、5.66亿、5.46亿，期间收入平均复合增速达61.1%，收入端实现高速增长。由于公司仍处于投入期，收入规模体量小而研发投入大，因此处于持续亏损期，2017-2022归母净利润为-0.54亿、-1.95亿、-5亿、-3.93亿、-3.90亿、-4.36亿。
从业务场景看，To G泛安防正向To B泛安防拓展阶段，芯片在手订单充足。
公司目前主要聚焦在泛安防领域，包括To G业务数字城市运营管理AI产品及整体解决方案与To B业务人居生活智慧化升级AI产品及整体解决方案。随着在To G业务的成熟，公司逐步向To B方向拓展，因此人居生活智慧化升级解决方案收入增长快速，占比逐步提升。
此外，公司芯片也能够独立销售创收，其收入与流片量产节奏密切相关，收入贡献占比存在一定波动，2021年芯片业务收入达到2,472.93万元，占比为4.38%。根据招股说明书披露，截至2022年6月末，公司已签订合同或已中标尚未交付的芯片订单合计总金额为6,616万元，相关订单后续交付将贡献一定的业绩。
从服务模式看，综合项目模式为当前主要收入方式。
公司目前主要有提供软硬一体解决方案的综合项目、产品销售、服务三种模式，其中综合项目收入占比由2020年开始逐步提升，至2022H1占比达到82.27%，是目前最主要的收入模式，这背后反映了公司产品体系逐步成熟，使公司获得项目订单能力逐步增强。
因综合项目收入占比高，导致毛利率处于同业较低水平。
综合项目中公司需承担安装、调试义务，因此综合项目模式下毛利率相对较低，由于其收入占比较高，导致公司整体毛利率相对较低，2017-2022H1公司整体毛利率为42.4%、56.3%、43.7%、36.7%、38.8%、35.7%，与同业公司中云从科技毛利率接近，低于商汤、格灵深瞳等公司，主要原因是商汤科技以偏软产品为主；格灵深瞳过往以智慧城市项目为主，在该类业务中也主要提供偏软件的产品。
股权支付费用全额计入管理费用，整体费用率处于行业中上水平。
2022H1由于疫情影响收入确认导致整体费用率有所抬升，具有一定特殊性，以2021年数据来看，公司销售费用率、管理费用率、研发费用率分别为14.7%、50.8%、52.2%，由于公司将股权支付费用全部计入管理费用，导致管理费用率在三项费用率中处于较高水平。
从同业公司对比来看，公司的费用率均处于行业中上水平，主要原因系公司处于业务投入扩张期，收入体量相对较小，业务规模效应还有待进一步释放。
IPO将极大地充实公司资金实力，助力其研发与竞争。
AI行业具有研发投入较高且持续性较强，因此充足的资金实力对各个公司而言都具有重要意义，能够为后续竞争提供一定竞争优势。
截止2022H1，云天励飞账目上共有货币资金与交易性金融资产之和为12.99亿，加上本次IPO募集资金净额约35亿后，公司可使用的现金资产与同业公司相比将处于较高的水平，形成一定资金优势，将有效助力公司后续项目研发与同业竞争。
2.1.人工智能快速发展，泛安防为最大场景
ChatGPT关注度背后反映AI行业进入认知智能新阶段，应用场景将被进一步打开。人工智能经历了近70余年的发展，技术的升级迭代使AI理解以及赋能应用场景能力不断提升，现阶段已经进入场景广泛打开，渗透率提升：
PC互联网及移动互联网的快速发展推动数据量呈现快速增长。2006年杰弗里·辛顿以及他的学生鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫发表的深度学习算法模型支撑训练更大规模的神经网络，大幅提升了算法的性能；芯片发展遵循摩尔定律，算力得到质的提升。
三重合力推动下，计算机视觉、 语音识别等领域取得了重大的技术突破，比如 2014 年香港中文大学汤晓鸥教授团队发布 DeepID 系列人脸识别算法准确率达到 98.52%，全球首次超过人眼识别率，突破了工业应用红线。机器能够实现“看得懂”、“听得见”的功能，人工智能的发展阶段由计算智能迈入感知智能的阶段，被广泛应用于安防、金融、医疗等To G、ToB的场景中；
NLP技术的使AI由感知智能进一步向认知智能进步。2022年以来ChatGPT、AI绘画为代表的生成式AI引起了学术界、产业的极大关注，其背后是以OpenAI为代表的公司以Transformer模型（2017年提出）为基础，通过大模型的训练方式使得自然语言处理（NLP）技术得到巨大的突破，使机器能够“听得懂”人类语言，从而具备了认知的能力， AI迈向认知智能的阶段，成为通往AGI方向上的重要里程碑。同时ChatGPT在搜索场景中所体现出的高效等案例也使AIGC在 To C的应用场景的降本增效被极大的打开，拓展了AI应用能力。
人工智能是万亿级的大产业，仍处于快速增长的阶段。
得益于技术的迭代与政策的支撑，人工智能所能解决的问题越来越多，所能赋能的应用场景也在不断成熟且日益丰富，人工智能作为一项工具，正在成为数字经济时代的基础设施之一。据艾瑞咨询测算，2021年人工智能核心产品市场规模预计达到1998亿元，至2026年将达到6050亿元，期间年复合增长率达24.8%。同时2021年由人工智能所带动的相关产业规模预计达7695亿元，预计2023年将突破万亿元。
政府城市治理与运营、互联网、金融为人工智能应用最为广泛的三大领域。
由于算法、数据、算力是人工智能基础层的三大核心要素，特别是数据的可得性对于人工智能的应用尤为关键，在安防、政务、、互联网、金融、医疗等行业，其成熟的数据化体系使数据易得，从而更好地实现建模需要，因此这些场景也是人工智能应用落地最早、发展阶段最为成熟的领域。
截止2020年政府城市治理和运营为最大的应用场景，市场份额接近一半（ 49%），互联网、金融行业的市场份额分别为18%、12%，排名第二、三位。
以城市治理及金融场景为例，目前这类行业对人工智能仍处于加大投资的阶段，推动人工智能技术应用的渗透率不断提升：
在城市治理领域，政策推动与疫情催化的背景下，各级政府高度关注智慧城市建设，同时各级政府已经成为人工智能相关企业最重要客户之一，在智慧城市建设方面进行了大规模的投入，根据中国信通院测算，2020年全国智慧城市投资总额达2.4万亿元，同比增长41.18%；
在金融领域，智慧金融解决方案的主要需求方为银行与保险，人工智能可以应用在包括身份识别、智能风控、智能投顾、智能客服等场景中，提供人脸识别、身份核验等服务机器学习和知识图谱等技术飞速发展，为银行风控体系智能化升级奠基。据艾瑞咨询测算，预计2022年金融场景AI投入规模约414.5亿，占金融领域科技总投入的比重为9.9%，较2021年提高1.4pct。
在传统领域渗透率提升的同时，人工智能将不断重塑新的产业生态。
人工智能在不同场景中的渗透情况存在较为明显的差异，在安防、金融等领域的应用相对成熟，而在其他许多领域则处于发展初期。
展望未来，人工智能将一方面通过智慧化改造帮助企业降本增效，综合计算机视觉、语音识别等技术不断解决客户痛点，以此提升在传统行业的渗透率，并实现算法模型供给上的规模效应，从而助力AI企业的营收增长；另一方面，人工智能也在塑造新的产业生态，比如智能驾驶、内容生产（如虚拟数字人的生成与驱动）等，这些新业态的发展与技术突破将为行业带来新的增量与弹性。
2.2.行业格局或将重塑，关注参与方产业链卡位
AI业务链条长，上下游参与方众多。AI本质是一种赋能应用场景智能化升级的工具，但由于国内许多业务场景还未完成数字化升级，因而在业务落地时多提供综合解决方案，需要针对场景痛点进行定制化改造，涉及的产业链条较长，参与者众多。
以云天励飞所处的安防场景为例，其主要参与方包括上游的软硬件商，中游的设备商、解决方案商，下游的渠道和集成商，以及通讯网络运营商、ICT 服务商等。上游的软硬件商主要提供算法、芯片和关键零组件，中游的设备商和解决方案商提供设备和整体解决方案，下游的渠道商和集成商负责销售产品和实施解决方案，ICT服务商负责提供通信网络等基础设施，最终以整体解决方案的形式呈现至客户。
云天励飞所在的产业链环节主要是上游的软硬件商和中游的解决方案商，在设备、通信网络、系统集成等环节未大规模涉及，与典型的设备商如海康威视等，典型的系统集成商、运营服务商如中国电信等，ICT服务商如华为等共同构成了完整的产业链条。
当前产业链边界模糊，未来产业格局将进一步清晰。
目前行业处于发展初期，产业成熟度相对不高，上下游具备资源禀赋的公司先后入局，产业链上的业务边界相对模糊。
对于单个厂商而言，既需要考虑与业务场景的融合，又需要从技术层面具备适应业务场景变化的能力，同时还需要保证与硬件设备具有较高的兼容性，以及落地施工的工程能力。
我们认为考虑规模经济的因素，产业链必将产生一定程度的分化，分化的方向将沿着两条路径进行：一是沿着场景进行取舍，从而产生业务场景的垂直化；二是沿着产业链环节进行取舍，从而带来产业链的分工化。
1）路径一：场景分化
考虑研发投入与行业场景Know-How的壁垒，公司会寻找具备竞争优势的场景进行深耕，最大化实现规模效应。以AI四小龙的业务布局为例，目前已经可以看到一定程度的分化，目商汤科技的应用场景最为全面，覆盖智慧城市、智慧企业、智慧生活、智能汽车四大场景，其中智慧城市与智慧商业为核心，而AI四小龙中的其他三家公司除了在城市与商业上也有布局外，在部分场景上已经存在差异化，比如旷视科技差异化布局智慧物流、智慧仓储等供应链物联网，云从科技在金融领域较为突出，依图科技在智能医疗方向投入较多。
2) 路径二：产业链分化
人工智能发展初期多采取软硬一体的定制化方案，未来我们认为从产业链环节看，专注于垂直领域的公司会尽可能覆盖更多的产业链环节以保证效率，或者将深耕某个环节通过规模化尽可能的掌握产业链定价权。
ChatGPT的出现受到行业内的广泛关注，其背后的GPT-3.5是自然语言方向的通用大模型，ChatGPT的高关注将推动行业更坚定的走上通用大模型的路径。
以GPT-3为例，模型参数量为1750亿，训练数据集达到45TB，超大的参数量及数据集将需要大规模的算力支撑，而算力又是重资本投入，因此我们认为产业链将进一步分化为通用大模型与行业模型，具备资金实力与研发人才壁垒的公司将更具实力在通用大模型领域布局，而落地能力更强的公司将在垂直场景进行深耕，通过满足客户的应用场景效率提升而不断获得更多订单，从而实现收入增长。
综上，我们认为当前处于AI模型公司的产业链分化的起点，产业中众多的参与者将各凭资源禀赋找到适合产业链环节卡位，获得相应环节利润，进而提升整个产业链运转效率，推动产业链利润最大化。
3.1.技术力：以算法芯片化为特色，平衡边端算力与成本
打造AI全链路技术平台，具备一定的技术壁垒。截至2021年末，公司拥有一支覆盖人工智能算法、人工智能芯片、大数据处理三大技术平台共计511人的研发团队，其中首席科学家王孝宇为核心人物，其为密苏里大学电子与计算机工程博士，计算机视觉、人工智能专家，SNAP研究院创始人之一，曾担任SNAP首席研究科学家和计算机视觉领域主席，NEC美国研究院研究员，是NEC嵌入式人脸技术，图像搜索技术和无人车技术发明人，在计算机视觉领域具有扎实的学术积累。
王孝宇带领云天励飞海鸥算法技术平台、天书大数据技术平台的开发,构建了云天励飞完整的AI技术链路，使公司具备一定的先发优势。
算法方向，重点布局计算机视觉技术，拥有多项自研算法。
云天励飞的核心技术主要涉及计算机视觉方向，在人脸识别、商标识别、人体分析、高性能搜索等技术上处于行业领先水平，其中公司已研发的关键算法包括：海量类别高精度度量学习技术、高密度图像特征搜索技术、大容量视频结构化技术、基于结构化数据的图模型学习和预测技术、三维场景化人员分析技术、被动活体技术等，目前已经在商业中具有成熟的应用水平。得益于扎实的技术能力，2018年公司获得被誉为“中国智能科学技术最高奖”的―吴文俊人工智能科学技术奖。
芯片方面，覆盖多个开发环节，最大化平衡成本与性能。
公司自2017年开始第一代FPGA芯片研发，2018年第二代神经网络芯片22nm芯片投片，通过算法芯片化能力，定义了高效、灵活的神经网络指令集、处理器计算架构和工具链，并兼顾了业界算法的通用性，目前该产品已经实现批量销售。
目前在芯片技术、工具链技术、基础系统软件技术等方面均有技术布局，形成相对完整的研发体系。
我们认为公司在芯片上的研发主要是基于业务场景的需要，其研发重心在于成本与性能的平衡，最终实现与既有产品的匹配与协同性的效用最大化。
3.2.产品力：构建“云-边-端”立体产品体系，对关键环节形成较强把控力
人工智能赋能场景应用的工作原理。人工智能解决方案通常包含数据采集、数据处理、结果输出三个步骤，指通过终端的智能摄像头等设备或边缘端的智能设备实现视频、图像数据的采集和简单结构化处理，通过光纤等介质将视频或图像数据传输至云端系统，进行数据的目标属性分析、目标检索、视频结构化分析、数据存储和挖掘等，最终输出结果至政府、公安、园区、社区、商业用户等最终用户，所以业务链关键的产品包括数据采集设备（主要在终端、边缘端）、数据处理分析的软件平台（云端）以及支撑业务处理的算力资源（包括芯片及服务器等）。
构建“云-边-端”立体产品体系，对关键业务环节形成较强把控力。公司建立在算法技术与芯片技术的基础上，打造了涉及云-边-端的软硬件产品体系，包括满足终端、边缘端算力需求的人工智能芯片，边缘计算设备及计算加速卡等以及深等软件平台产品。
基于扎实的AI技术以及对业务场景的需求洞察，通过自研优化关键业务环节的产品，形成对关键业务环节技术的把控力，通过提高各环节的协同，不断提高解决方案的效率与客户体验。
1）芯片
在售产品主要为第二代芯片DeepEye1000，主要用于端侧和边缘侧产品。
目前公司进行销售的产品主要是2018年开发的第二代芯片DeepEye1000，与市场上其他芯片对比，可灵活支撑多类算法框架，提高算法实现的效率，降低后台处理成本，具备高性能、低功耗、低成本的优点，尽可能的平衡了成本与性能。目前主要搭载在自主研发的端侧和边缘侧产品、对外直接销售、对外IP授权等方式得到应用。
从研发模式上来看，公司主要采取Fabless模式，即只专注于设计的集成电路设计，而不考虑制造的模式，公司设计完毕芯片后，交付给芯片代工厂及封测厂进行后续生产。
DeepEye1000销售收入快速增长，第三代芯片预计将于2023年上市。
2019年底开始独立对外销售实现商用，2019年、2020年和2021年，芯片独立对外商用产生的收入分别为0.29万元、268.61万元和2,472.93万元。2022年，公司第三代芯片Deep Edge10实现流片，预计在2022年底最终完成流片，2023年量产投入使用。
Deep Edge10可广泛应用于AIoT边缘视频、移动机器人等场景，针对末端配送机器人、商用清洁机器人、迎宾导览机器人等场景，提供12 Tops算力，覆盖视觉感知AI算力要求。
同时，Edge 10采取8 核CPU设计，包含CV硬件加速单元，可满足SLAM、路径规划的算力要求，计划支持各类方案厂商基于该芯片研发相关场景的解决方案。服务机器人行业正处于成长期，若Deep Edge10产品能实现规模销售，预计将带动公司业绩增长。
2） 硬件产品
硬件产品方面，公司主要采用外购或者定制化的方式，具体包括以下几类产品：
在端侧，提供定制化的终端设备，将自有人工智能芯片结合到端侧设备，实现与公司自研算法、软件的高度适配，即用软件定义摄像头；其次是将自研算法SDK提供给海康威视等设备厂商，生产面向商业场景应用的系列终端设备。
在边缘侧，提供运用公司算法或芯片技术的人像识别边缘计算设备、人车非边缘计算NVR设备、交通OD分析边缘计算设备，以及基于自研的芯片技术开发完成了用于边缘推理计算的mini-PCIE卡。公司研发了面向边缘计算的系列设备，该系列设备可针对已建高清视频监控设备进行智能化改造，可完成基于视频流取流的目标检测、跟踪、选优、结构化属性提取、特征值生成和搜索比对的全过程运算等功能。
在云端，以结构化服务器及配套硬件为主，主要是公司基于自研视觉识别技术和高效的计算架构定制化设计和采购，或根据客户需求向业内知名品牌商采购可高效适配公司算法的标准化产品。
3） 软件平台
软件平台主要部署在云端，基于自研的底层算法技术，研发形成了云端的数据分析服务，主要以视图数据的分析应用为核心，为各类视觉分析业务系统提供搜索、融合关联、聚类分析和数据标注及算法训练等数据服务。
具体为以下三种产品：
天眼：提供人像结构化性信息的数据搜索服务以及车、物、事件识别等结构化信息的多为数据搜索服务；
天图：针对人像人体数据的聚类分析产品，面向城市级数据规模的、高效便捷的、可供二次开发的数据业务模型定制服务；
天工：为政府机构、行业、企业、个人等各层次多维度用户提供数据标注和算法训练服务。
云端的数据分析产品与外购的定制化或标准化服务器等算力硬件解耦成云端业务应用系统，形成公司为用户提供AI解决方案的云端架构，最终面向具体场景业务需求，通过协调终端和云端软硬件产品和服务，实现特定功能。
目前公司成熟的应用系统包括深目、深视、深迹、深邃、深海、商薄、商翎等，主要基于城市管理、安防、社区、交通等场景的业务需要，将上述应用系统进行组合，针对性解决客户痛点。
综上，我们认为公司的核心竞争力在于具备较为完整的产业链条，在算法、芯片、技术平台、应用解决方案等方面实现均有业务布局，保证了核心技术环节的自主可控。而自研的算法、芯片技术、硬件产品间的协同与适配，能够帮助公司不断优化应用解决方案的工程化能力与实施效率，从而保证了更好的客户体验，为后续的项目获取赢得良好的口碑。
3.3.业务落地：聚焦泛安防场景，透过灯塔客户扩大影响力
聚焦于To G/B泛安防场景，提供综合解决方案。将前述的软硬件产品进行组合后，公司面对客户主要提供综合项目解决方案。目前公司聚焦的是数字城市运营管理和人居生活智慧化升级两大业务场景，以数字城市场景为主，逐步向人居生活场景拓展，其中：
数字城市运营管理：主要是 To G项目，服务于以深圳为主的各级政府机构及组织，主要在智慧安防场景进行业务落地，包括重点活动的安防、城市治理（智慧应急、安监等）、疫情防控等。
人居生活智慧化：主要是 To B项目，应用场景主要以智慧社区、智慧园区以及智慧泛商业为主，服务客户包括地产、物业、工业园区、商超等。
公司立足于深圳，向北京、上海、青岛、杭州等城市进行业务拓展，目前已经打造了10个灯塔城市，在各地先后有大规模业务落地。
典型的案例包括：
在数字城市运营管理业务方面，公司成功服务了2016年杭州G20峰会、全国双创周主会场、2018年博鳌论坛、青岛上合组织峰会、中国国际进口博览会等大型国家级重要活动。目前，该解决方案已部署到深圳、东莞、青岛、成都、杭州、上海、北京等城市，产品已在多个省级公安单位得到应用。
在城市安防领域，公司与青岛市崂山分局携手，围绕“共建共治共享”的思路，在青岛市率先建成东城国际、石老人花园、锦园北区三个试点“智安”小区，开发了数字孪生社区、感知信息、档案管理、智能研判、智能布控、智能预警、社区服务和信息联动等8大功能模块，初步实现了社区“打防管控服”精准化效果。根据招股说明书披露，2020-2021年青岛市崂山公安局为公司累计贡献近1.4亿收入。
在人居生活智慧化升级业务方面，公司从2020年开始，与深圳巴士集团合作，先后在5000+各类车型的公交车上安装了OD分析系统，不仅实现了技术的突破——在全国率先实现了高精度的基于头肩颈识别的OD分析，并且实现了该技术在超大城市的规模化应用。
系统上线后，以其中某个站点为例，停靠站点减少近15%，乘客通勤时间减少近20%，优化效果比过去依靠人工处理大幅提升。（资料来源：公司官网）2021年，深圳巴士集团项目为公司贡献2423万收入，是公司当年的第五大客户。
此外，公司也为深圳宝安国际机场、太原宿武国际机场、兰州中川国际机场、拉萨贡嘎国际机场等机场落地智慧安防系统，保障机场安全。
以灯塔城市为基础，逐步向中小型城市进行业务拓展。
公司以深圳、青岛等城市已落地项目为枢纽，向周边城市辐射，进行业务复制扩展。同时在大型项目实施经验及行业口碑积累的基础上，公司亦开始对中小型城市、商业端等客户提供轻量化、标准化的产品及AI解决方案，预计随着客户数量的增长，业务的规模效应将逐步显现。
目前公司在手订单较为充裕，根据招股说明书披露，截至 2022年6月末，在手订单金额约2.36亿元，为公司后续业绩提供了一定的支撑。
1）核心假设
我们对公司进行盈利预测的核心依据如下：
营业收入：AIGC浪潮下，人工智能在相关场景的渗透率将继续提升，从而带动公司业绩增长，预计2023-2025年公司营业收入增速分别为45%、40%、35%；
毛利率：公司以综合项目为主，整体毛利率水平相对较低，但随着算法模块及软件产品的标准化逐步提升，可复用产品增加，将产生规模效应，从而提升毛利率，预计2023-2025年毛利率分别为36.6%、38.5%、40.4%；
费用率：在不新增股权激励计划的情况下，预计公司的管理费用率将大幅降低，但由于公司仍需持续进行研发投入以确保技术壁垒，因此预计研发费用率仍处于相对较高水平。
基于此，我们预计公司2023-2025年将实现营业收入为7.91亿、11.08亿、14.95亿；实现归母净利润为-4.46亿、-3.68亿、-3.4亿。
估值方面来看，人工智能行业当前仍处于成长阶段，市场空间广阔，收入端的增长更值得关注，因此我们采用PS估值方法。我们选取了3家人工智能行业的可比公司，其当前市值对应2023年平均PS为18倍。
云天励飞通过算法芯片化的模式，有利于快速实现规模化场景部署获得收入高增速，同时在算力需求增长的大背景下，边端算力的需求也值得高度关注，类似寒武纪跟英伟达在云端的受益逻辑，公司具备估值溢价，给予2023年20-25倍的PS， 我们认为公司上市后的合理市值区间为158.2亿-197.75亿，对应每股合理价值区间为44.55-55.69元。
行业竞争加剧：行业参与者众多，在计算机视觉软硬件解决方案上，公司的竞争者包括商汤、云从等AI企业，也包括海康威视、大华软件等传统硬件厂商；在芯片方面，公司的竞争者包括英伟达、华为、寒武纪等厂商，其中不乏有行业巨头，随着行业渗透率提升，可能存在头部厂商挤压中小厂商生存空间的风险。
技术迭代速度过快：以ChatGPT的出圈为代表，AI行业将进一步走向大模型化的趋势，技术迭代的速度越来越快，一旦跟不上技术的更新，可能会被竞争对手打败，面临项目流失的风险。
项目拓展不及预期：公司当前业务以城市治理等泛安防业务为核心，场景相对聚焦，而该场景的智能化升级改造起步相对较早，业务渗透率相对较高，且业务开展容易受到政府预算调整的影响，叠加竞争者众多，可能会导致项目拓展难度超过预期。
——————————————————
报告属于原作者，我们不做任何投资建议！如有侵权，请私信删除，谢谢！
报告选自【远瞻智库】
举报/反馈