金融科技的新「拐点」：成为新商业基础设施

金融本身或许并不直接产生价值，但它可以融入所有行业中，间接地加速价值的产生。

——馨金融

洪偌馨、伊蕾/文

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2003年初，亚马逊的创始人贝索斯醉心于一本叫做《创造》（Creation: Life and How to Make It）的书，作者史蒂夫·格兰德（Steve Grand）是20世纪90年代的一个视频 游戏 「生物」的开发商。

这款类似后来很流行的「养成」系 游戏 ，可以让玩家在电脑上培育自己的「智能生物」。格兰德总结创造「智能生物」的奥义是：专注于设计简单的计算构件——原语，然后就可以坐等那些奇怪的行为出现。

尽管《创造》的内容有些生涩难懂，但并不妨碍它在亚马逊内部快速流行起来。因为当时，公司内部正对于是否要做一个互联网「基础设施」而激烈辩论。

而按照格兰德的说法，再复杂的智能系统也是由无数小设备、代码像积木一样从底层搭建起来，最终形成一个有机的生物体，进行自我地迭代和进化。这种观点启发了贝索斯，也推动了亚马逊云的发展。

后来的故事大家也都知道了，就像比尔盖茨抓住了个人计算机革命的红利，让微软引领了整个PC时代。贝索斯则预见到了「数据大爆炸」的未来：每家企业都会需要灵活的储存和计算能力，而云服务的出现彻底改变了计算经济。

所以，成就伟大企业的要义，除了超凡的远见，更重要的是要成为 商业的基础设施 。

而当下，数字经济高速发展正在重塑所有行业，伴随着5G的发展，物联网、云计算、大数据等技术也将愈发成熟，并与商业的融合不断加深。那么未来，还有什么可以成为新商业重要的润滑剂、加速？

或许金融 科技 是其中一个答案。

最近在360数科首届技术开放日上，首席科学家张家兴提到， 未来每家公司都需要金融 科技 服务。 它可以提升企业效率、增强用户黏性，进而让企业更有市场竞争力。

事实上，金融 科技 作为商业基础设施的认知由来已久，尤其是在美国，从超商巨头沃尔玛到物流巨擘美国运通，他们都可以为用户提供金融服务，也借助 科技 的力量让企业跨越了周期，成为了商业世界的王者。

回看国内，过去几年伴随着移动互联网时代的来临，新技术的应用推动了新经济、新金融的演进。一批金融 科技 企业趁势而起，并经历了商业市场的磨砺和发展周期的考验，比如那些已经上市和即将上市的几家金融 科技 巨头。

如果说这些行业巨头的崛起是抓住了中国从PC向移动互联网转轨的时代机遇，并在过去几年里完成了商业模式和核心能力的锻造；那么眼下，无疑又迎来了一个新的市场「拐点」。

张家兴提到，在360数科在过去几年的实践中感受到了巨大的市场缺口。

例如，各类场景端，零售、医疗、制造业等都在加速数字化转型升级的过程中，不管是B端自身内部，还是对外的C端服务的过程中都越来越多地出现了金融 科技 的身影。

还有大量的金融业机构，更是加大了金融 科技 应用的力度和深度。甚至把它作为了下一步战略转型的关键驱动力。尤其在今年疫情发生之后，「无接触」金融成为了主流趋势。

事实上，长久以来金融都被认为是 社会 经济生活的「血液」，而金融 科技 的核心则是以技术提升金融服务的效率和效果，当它与商业发生更紧密的融合时，势必将成为一种能够提供更高效服务的基础设施。

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我们也可以换一个角度来看：为什么金融 科技 可以成为商业的基础设施？

这几年，「熵减」成为了企业发展和管理中的一个网红词。它源于物理学上的概念——熵增定律，也被称为热力学第二定律： 一切自发过程总是向着熵增加的方向发展。

「熵」在物理学中被用于计算系统的混乱程度，因此，我们可以简单理解为，大至宇宙、国家，小至企业、个体，在一个封闭的体系里，在外界不加干扰自然发展的过程中，终会进入无序混乱的状态，甚至最终走向毁灭。

以企业发展为例，「熵增」被认为是一个必然的趋势。

由于企业经营规模扩大，管理的复杂度也随之增加，边际效益往往会开始递减；再加上外部的技术进步、新商业模式层出不穷、产业周期规律等等因素，就会对企业构成源源不断地威胁，最后就表现为「企业创造价值的功能失效」。

这也是为什么这个概念会被引入现代管理学领域，备受许多企业家推崇。

华为创始人任正非就曾多次引用这个概念，并以此为华为不断推动开放创新的动力，包括优化组织架构管理、加大研发投资结构，归根结底都是为了对抗「熵增」，实现「熵减」。

一家公司尚且如此，一个行业更是如此。360数科CEO吴海生也在分享中提到， 相比其他很多传统产业，金融行业更需要对抗「熵增」。

他举例说明到，金融行业是一个财富创造能力极强的存在，而财富本身就容易给企业带来腐败等问题。再比如，金融行业掌握着其他企业不敢奢求的海量数据，在数据成为新「财富密码」的今天，数据的管理和运用不当将带来难以想象的灾难性后果。

此外，金融机构拥有庞大的线下网点和团队，一家大型金融机构动辄就有数万名员工，这也及容易带来管理低效、人员冗余甚至业务变形等等问题。而在数字化转型提速的今天，这些问题就变得格外突出。

一个典型的案例是美国零售之王「富国银行」，它曾在2016年爆出的「假账户」丑闻——其在未经用户允许的情况下开设账户并违规收取费用，最终被监管机构处以天价罚金，零售业务也受到了极大打击。

复盘事件的过程可以看到金融企业所面临的「熵增」挑战——曾经的「交叉」销售战略不再奏效，边际效益开始衰减，而员工也在KPI的压力之下逐渐走向了无序与混乱。

那么，今天再来看金融行业，到底该如何对抗「熵增」、实现「熵减」呢？

吴海生在分享中总结了几个关键点：

其一是 「开放」 。他认为，越开放的公司越能够引入新的观点，让自己变得更加有序。这也是任正非和贝索斯反复提及「熵减」的原因，企业必须打破封闭体系，不断检视自身，推动进化与迭代。

以金融 科技 中最为重要的人工智能应用为例，数据、算法，再加平台本身构成了一个滚动的「飞轮」，数据衍生了算法，算法给平台赋能，平台有了更好能力在吸引了更多用户，进而产生更多数据。

而在这个过程中，数据的积累、算法的演进与能力的共享很难完全由某一家企业独立完成，尤其在移动互联网时代。数据增长和技术演进的速度越来越快，企业需要更加充分的协同、合作才能使「飞轮」转得更快，实现能力的进化。

其二是 「技术」 。企业可以通过「持续的技术投入和开放的形态」变得更加强壮。

我们也可以看到，眼下无论是传统金融机构还是金融 科技 公司，他们对研发投入的占比都在不断提高，这也是整个行业不可逆的发展潮流。

事实上， 科技 与开放两个关键词本来就是让金融 科技 行业安身立命的关键，以此拓展了触达范围、提升了服务效率并从一开始就打破封闭的商业生态，而连接和共生的本质则让商业的能量进一步释放。

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那么，在实践中，金融 科技 对抗「熵增」上的效果如何？

众所周知，过去几年，金融 科技 给支付行业带来了一次近乎颠覆式的变革。

工信部数据显示：截至2019年9月底，我国移动互联网用户总数约1598亿户，使用手机上网的用户为1304亿户。而根据此前益普索的测算，第三方移动支付在网民中的渗透率高达969%。

毫无疑问， 移动支付已经成为了中国商业的基础设施， 它大大地提升了支付效率，加速了金融线上化的进程、催生一大批新的商业模式，并由此累积了海量数据反过来进一步加深了金融 科技 应用的广度和深度。

互联网贷款又是另一个典型案例。通过人工智能、大数据等技术的应用，互联网贷款的发展让服务群体进一步「下沉」，贷款的人群、场景、产品形态也都发生了不小的变化。

以360数科为例，在过去4年里，它服务了超过15亿用户，以核心千人的员工规模撬动起每年超过2000亿的GMV规模，增长速度之快、触达人群之广是传统的金融服务方式难以想象的。

达到这一目标的核心就是将AI技术逐步应用于贷前、贷中和贷后的全流程。

比如360数科自主研发的Argus风控引擎，通过对于后台数据的复杂风控计算，可以做到自动过滤和监测风险人群、智能决策、并且实时监测贷中风险变化，评估用户资质变化、实现智能催收、智能客服等。

数据显示，Argus为360数科拦截新型风险人数超过了100万，自动过检率超过了99%，保护资产超过700亿，日均挽回损失1000万，平台欺诈损失率小于02%。

在AI能力不断成熟的基础之上，360数科将这些能力向金融机构开放，为其提供五大解决方案：数字化营销方案、数字化运营方案、数字化风控方案、数字化贷后方案，以及智能金融全链路方案。

360数科2020年二季报显示，平台 科技 业务占比提升至269%，综合 科技 服务收入占比已接近50%。结合前面提到的AI「飞轮」来看，其开放策略之下交易与数据的积累使得平台的「飞轮」自动高速运转。

在数字化成为日常的未来，每家企业都在努力成为 科技 公司，而每家 科技 公司都有一个AI大脑。 金融 科技 企业在数据、技术方面的积累，在业务发展过程中所锻造的能力，也使得其在AI时代有了更大的舞台。

尽管金融 科技 的发展一直伴随着很多争议和挑战，但今天来看，在金融这件事上，大多数人享受到了更便捷、高效、灵活，甚至低成本的服务，这也证明了金融 科技 蕴藏着改变整个商业格局的潜能。

无论未来如何发展，金融 科技 都在数字时代留下了最深刻的烙印。

利扬芯片在互动平台表示，公司近几年不断加大在高端芯片领域的测试研发投入，尤其是公司的算力芯片测试技术针对先进制程的离散性难题提供全套测试解决方案，重点解决了功耗比、芯片内阻、大电流测试电路、测试温度控制等关键技术难点，前期已经在8nm和5nm芯片产品上为多家客户提供量产测试服务，目前3nm先进制程工艺的芯片测试方案已调试成功，标志着公司完成全球第一颗3nm芯片的测试开发，将向量产测试阶段有序推进。

利扬芯片7月4日发布投资者关系活动记录表，公司于2022年6月30日接受7家机构单位调研，机构类型为其他、证券公司。

投资者关系活动主要内容介绍：

一、介绍公司简要情况二、提问环节

问：请问从运输成本等角度上考虑，封装测试企业是否有服务半径的受限？

答：公司成立初期，认为测试企业的地理位置是会影响服务半径的，但是从近些年的业务开展，结合国内物流的发展现状，从时效性、物流费用，服务半径不再是主要问题。

问：在中美贸易的大环境下，请问测试厂商的设备是否受限？测试设备国产化进程如何？

答：美国主要是针对晶圆制造端先进工艺领域的限制。截至目前，美国对测试设备并没有限制。从晶圆的整个业务流程上来看，美国未来对测试设备限制的可能性较小。

问：请问公司与比特微2021年的业务情况如何？

答：公司目前和比特微仍保持着合作，仍是公司前十大客户之一。

问：请问公司研发的主要内容是什么？

答：公司的研发核心在于测试方案开发，不同芯片由不同的模块组成，公司研发团队会根据不同模块的测试方法提供测试方案，从而匹配芯片设计公司的产品。

问：公司的成本主要由哪些构成？

答：公司成本主要由设备折旧、人员薪酬福利、制造费用及燃料动力等组成。

问：公司2022年第一季度营业收入同比增长5747%的主要原因？但同时净利润同比下滑的原因？

答：

公司2022年第一季度营业收入增长来源于算力、5G通讯、工业控制、生物识别、MCU等领域的芯片测试保持增长；受公司实施股权激励导致相关费用增加所致，净利润同比下滑，若剔除股份支付影响，归属于上市公司股东的净利润为1,67984万元，较上年同期增长1469%。

问：请问公司的核心竞争力是什么？

答：①利扬芯片是成立在多家芯片设计公司转型至中高端芯片的节点，通过与客户共同成长建立了深厚的合作基础；②中高端芯片设计公司对测试的需求、品质和配合度要求较高，需要专业化的厂商服务和实现；③不同类型、领域和模块的测试技术积累；④优秀、稳定的研发团队。

问：公司在 汽车 电子领域是否有对应的测试方案和客户量情况如何？可介绍这类客户的类型和主营业务？

答：

公司在2018年获得与 汽车 电子相关的认证，目前涉及到的 汽车 电子芯片有MCU、多媒体主控芯片、传感器等领域；对此公司都有一定的测试技术储备，满足设计公司的测试需求。目前 汽车 电子对我们的营业收入贡献较小。 汽车 电子芯片与传统的测试不一样，除常温测试外，还要做高温、低温测试，如有存储单元的，还要进行老化测试。

问：部分设计公司找封测一体化的厂商直接测试，公司与封测一体化厂商的测试有何区别？独立第三方测试有什么优势？

答：

公司与封测一体公司相比，封测一体公司更多专注于封装领域的研发，聚焦于物理学、材料学、力学等技术，其测试更多是属于自检，也就是在封装完成后进行配套测试检验，测试的内容主要是芯片的基本电性能测试和接续测试。

公司作为独立第三方集成电路测试公司，专注于测试领域的研发，聚焦于芯片电子电路、性能、逻辑功能、信号、通信、系统应用等技术；公司在产业链的位置为独立第三方，仅提供专业测试服务，测试报告更加中立、客观。

问：公司与其他第三方专业测试服务厂商的比较优势？

答：

目前中国台湾存在多家规模较大的专业测试上市公司，如京元电子、矽格、欣铨等，利扬芯片与台湾测试公司相比，具有区位和文化优势，目前国内为全球最大的电子产品市场之一，国内的芯片设计公司也迎来高速成长。由于芯片设计公司需与集成电路测试公司进行密切合作，在测试的过程中需要深入沟通具体技术问题，考虑到芯片设计领域的技术保密性，国内越来越多的大型芯片设计公司未来会逐渐将测试需求转向国内，优先选择国内的测试公司。公司自成立以来，一直专注于集成电路测试领域，并在该领域积累了多项自主的核心技术，为知名芯片设计公司提供中高端芯片独立第三方测试服务，工艺涵盖5nm、8nm、16nm等先进制程。公司已拥有数字、模拟、混合信号、存储、射频等多种工艺的SoC集成电路测试解决方案，仍将不断加大研发投入力度，进一步夯实领先优势的测试技术，积极开发满足不同应用领域的芯片测试解决方案，重点布局5G通讯、传感器（MEMS）、存储（Nor/Nand Flash、DDR等）、高算力（CPU、GPU、ISP等）、人工智能（AI）、 汽车 电子、智能物联网（AIoT）等芯片的测试解决方案，并以此方向进一步拓展市场。

问：公司研发投入占比增加的主要原因？

答：

为满足市场需求及未来业务开展需要，研发团队在不同芯片应用领域的广度及深度开发测试方案，持续增强研发投入特别是中高端芯片测试方案研发；另外，公司为提升测试效率，增加测试设备的研发投入。公司的研发支出增加，为未来中高端芯片测试作好技术储备。

问：公司业绩增长的来源于哪方面？

答：伴随国内集成电路产业蓬勃发展，行业景气度持续提升，公司积极把握市场机遇，加大市场开拓力度，引进优质客户，客户结构发生变化，单一客户占比逐步下降。另外，随着募投项目逐步落地，测试产能逐渐释放并产生效益，公司2021年度在5G通讯、工业控制、生物识别、MCU、AIoT等领域的芯片测试保持快速增长。

问：目前独立第三方的市场空间及未来利扬的目标？

答：独立测试的行情数据是比较难获取到公允、中立的数据；根据我们的一些预测和中国台湾工研院数据，芯片测试大概占6-8%，目前全球Fabless的销售额大约在1,000亿美金，IDM的销售额约3,000亿美元，测试代工市场规模大概在60-70亿美金之间；我们的愿景是做全球最大的测试基地，我们将在人才、技术、产能等方面投入加大，加快发展速度；公司按以往的复合增长率及现有资本支出规模，公司在2020年度业绩说明会上提及未来发展目标：预计近几年将保持平均年复合增长率保持30%以上；公司已制定中长期发展目标：3年翻番，5年10亿的营收规模。按目前的业绩情况，公司对此目标的实现是比较乐观的。

问：封测一体和专业测试均涉及测试，公司将如何实现独立第三方测试快速发展？

答：分工合作的商业模式让中国台湾在半导体领域站在全球第二，产业规模决定分工的深度。随着产业规模的放大，芯片的复杂性及集成度越来越高。封装企业会有部分测试，主要是国内尚未有一定体量的测试企业可以匹配设计公司，目前两种模式是并存的。公司经过10年的技术累积，已积累了比较主流领域的测试技术，借此希望实现弯道超车。公司将通过资本市场力量实现更快的发展速度，加大资本支出和研发投入。

问：公司测试的定价方式？

答：公司测试服务定价的影响因素和影响机制：

（1）测试设备：常温、低温、高温探针台/分选机及其他配置；

（2）测试工艺流程：不同类型的芯片会有测试工序的差别，例如是否需要做多道测试、电性抽测、老化测试、光学外观检测及特殊包装等工序；

（3）环境因素：生产车间的洁净度和温湿度要求差异，生产洁净车间有万级、千级、百级等差别，温湿度要求精准控制。例如CIS产品需要百级以上洁净车间，算力芯片要求温度控制在正负1 以内；

（4）技术难度:不同的客户产品使用不同的测试方案。测试方案开发难度与公司投入研发的技术人员资历、数量、开发周期和开发难度、开发过程中所投入的资金有关。测试技术越领先或具有独特性，则价格更高。

除上述因素外，还受质量要求、服务要求、测试的订单量、产能需求等影响。

问：公司目前的产能利用率是一个什么水平？

答：公司目前产能是相对较为饱和的水平，但公司持续扩充测试产能，产能规模不断上升。

问：公司再融资计划目前进度及投入后的效益如何？

答：

目前公司再融资计划正有序地进行中，目前已取得证监会同意的注册批复；根据股票发行方案，公司预计投入达产后年均可产生64,57198万元。为满足公司2022年业务发展需要，公司及全资子公司2022年度拟向银行、其他金融机构申请综合授信总额不超过人民币1000亿元。

问：未来产能布局的计划？

答：公司将根据市场情况，主动为客户的未来产能需要做出的合理预判，提前布局相应的产能，持续优化产能结构，将积极在5G通讯、传感器、存储器、高算力、AIoT等领域的芯片测试产能投入，并将优先选择全球知名的测试平台。

问：公司客户除设计公司外，是否与封测厂商合作机会？

答：公司主要与集成电路设计公司合作，芯片是设计公司的产品，晶圆制造、封装、测试均服务于芯片设计公司。目前封装厂的封装产能和测试产能并不完全匹配，公司有封测厂少量的合作，但总体对营收贡献占比较小。

问：公司采购的设备有国内供应商吗？

答：公司有向国内知名的华峰测控、联动 科技 采购测试设备，但这两家供应商主要聚焦在模拟电路的测试设备。分选机和探针台主要以进口设备为主，国产和进口设备仍有一定的技术差距。公司在设备选型上遵循一致性、可靠性、稳定性、精密度等方面作出综合评估。

问：公司的晶圆测试和芯片成品测试未来两者的结构比例？

答：晶圆测试和芯片成品测试与客户的产品类型相关，我们配合市场的产能需求，未来也会因不同客户不同产品类型发生变化。公司一直倡导并践行集成电路分工合作的商业模式，将不断覆盖不同类型的芯片，为客户提供集成电路的“ 美食 街”;

广东利扬芯片测试股份有限公司的主营业务有集成电路测试方案开发、晶圆测试服务、芯片成品测试服务以及与集成电路测试相关的配套服务。公司的主要产品有晶圆测试和成品测试。公司多年来持续在独立第三方专业测试领域深耕，具备高质量且高性价比的集成电路测试量产能力，拥有稳定的核心技术团队，辐射上下游的快速响应能力。

中国物联网产业发展前景：物联网将继续保持高速增长

1、发展前景：市场规模不断扩大，产业物联网占比逐渐上升

物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线，更加注重经济质量和人民生活水平的提高，采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业，提升传统产业的发展质量和效益，提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长，到2027年市场规模超过7万亿元。

根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、发展趋势：重点城市带动周边城市发展，分工协作格局将进一步显现

国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势：

中国工业互联网产业发展前景及趋势预测

1、工业互联网发展趋势：步入快速发展阶段

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，

通过人、机、物的全面联网，促进制造资源泛在连接、d性供给与高效配置。工业互联网正在推动制造业创新模式、生产方式、组织形式和商业范式的深刻变革。在实体经济、数字经济、软件产业共同发展的新体系中，工业互联网成为我国制造业在中国制造2025目标下、工业40时代的新的发展思路。

工信部、财政部等部委最近密集出台了《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》《工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023年)》《工业互联网专项工作组2020年工作计划)》等多项旨在推进工业互联网发展的产业支持政策。业内普遍认为，随着产业支持政策的不断落地，工业互联网应用将进一步普及，产业发展也将进入快速发展期。在政策引导和市场推动的情况下，工业互联网行业仍然是一片蓝海。

我国工业互联网布局不断完善，且我国工业互联网基础设施布局各方面成果初现，但仍有很大进步空间。

2、工业互联网前景预测：工业互联网将随着物联网技术的进步而快速发展

考虑到工业互联网的跨界性质，很多产业可能将会从中受益，尤其是中小软件企业、互联网企业包括大数据、云计算等企业、智能制造企业等。作为物联网中的重要组成部分，工业互联网发展将会随着物联网技术的进步而得到快速发展，芯片、传感器、通信模组网络等行业的技术进步将会带动工业企业的新一轮效率提升，帮助电力、航空、医疗、铁路、能源等行业提高生产率。前瞻根据近年来的相关政策以及年复合增速测算出2027年中国工业互联网核心产业经济规模将达到243万亿元左右，渗透产业经济规模将达539万亿元，合计为782万亿元。这将为智能机器人、新型工业软件等软硬件领域带来发展机遇。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》、《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

很不错。

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量。

技术标准的统一与协调

传统互联网的标准并不适合物联网。物联网感知层的数据多源异构，不同的设备有不同的接口，不同的技术标准；网络层、应用层也由于使用的网络类型不同、行业的应用方向不同而存在不同的网络协议和体系结构。建立的统一的物联网体系架构，统一的技术标准是物联网正在面对的难题。

云从 科技 7月20日成功过会，在与旷世 科技 、商汤 科技 和依图 科技 "AI四小龙"的上市比拼中率先上岸，公司也因此成为科创AI第一股。2018-2020年云从 科技 累计亏损2684亿元，此次在科创板公司募集资金375亿元，科创板的上市也意味着公司可以缓解常年亏损带来的资金压力。

AI公司赚钱太难了。相关报告显示，全球近90%的AI公司处于亏损状态，10%的赚钱企业基本是技术提供商，中国AI产业链中90%以上的企业也同样处于亏损阶段。AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏，比如依图 科技 2017-2020H1累计亏损7268亿元；旷世 科技 2017-2020Q3期间累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。

为什么AI公司赚钱这么难？

云从 科技 主营业务是为客户提供高效人机协同 *** 作系统和行业解决方案，前者是凭借自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同 *** 作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态核心入口，为客户提供信息化、数字化、智能化的人工智能服务；后者是基于人机协同 *** 作系统，赋能智慧金融、智慧出行等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案：

报告期内公司向客户提供基础 *** 作系统、基于人机协同 *** 作系统的应用产品和核心组件以及技术服务，其中基础 *** 作系统是可以直接销售给客户的，一般交付给具有研发能力的企业和第三方软件厂商，由客户二次开发后投入使用。公司提供的 *** 作系统有智能云平台、视图汇聚分析平台、融智云平台和集成生物识别系统，基于不同的功能，面向物联网、政府、公安等城市治理和金融、商业等不同应用场景：

值得注意的是如果客户前期没有购买云从 科技 *** 作系统，则公司向客户销售 *** 作系统和应用产品，保证相关应用产品有效运行。核心组件是基础 *** 作系统内可以独立交付的功能模块，通常是封装了核心AI能力的软件包，主要交付给研发实力强、对软件管控要求较高的客户，由客户集成到其自由系统中使用，基本不涉及进行定制化开发。技术服务主要是人机协同 *** 作系统在软件产品销售以外的服务，包括公有云服务、风控服务和智能化运维服务。

成立至今云从 科技 人机协同 *** 作系统及应用产品相继经历了初步推进人机协同 *** 作系统内核沉淀的V10、综合多类业务场景的基础 *** 作系统V20和升级人机协同 *** 作系统V30三个阶段，实现了智慧金融、智慧治理、智慧出行和智慧商业四个重点领域的基础 *** 作系统的整合。公司的V40版本则是升级了智慧治理领域的融智云平台和智慧金融领域的集成生物识别系统，通过AI技术优化系统的运行效率和用户体验：

在系统层上云从 科技 开发了面向不同领域的基础 *** 作系统，通过系统和组件的方式将AI技术赋能应用场景。2014年以来旷视 科技 便开始了Brain++这一AI生产力平台的研发，覆盖从数据生成、清洗、预处理、标注和存储到算法架构设计、实验环节设计、训练环境搭建，再到训练、加速、模型评估和产生模型以及模型分发、部署应用全流程。Brain++集成了包括深度学习框架MegEngine（天元）、深度学习云计算平台MegCompute和数据管理平台MegData，将算力、算法和数据能力融为一体，作为AI基础设施，实现从算法生产到应用的全流程化和规模化供给：

旷视 科技 的Brain++平台相比云从 科技 的 *** 作系统+组件的模式，不同之处在于将算力、算法和数据进行融合，实现了AI的全流程。比如公司的Brain++商业版覆盖了数据管理、模型开发和算力调度等算法生产全流程，还可为客户提供集群搭建和部署在内的硬件交付，让客户不必为寻找AI硬件供应商和软硬件适配等问题烦恼，提升了AI的效率。Brain++平台和算法构成了旷视 科技 的核心AI能力：

业务模式上，云从 科技 的基础 *** 作系统、组件和应用产品可以单独销售，但旷视 科技 的Brain++平台是以解决方案的形式对外销售的，这构成了俩公司业务上的差异。

2018-2020年云从 科技 实现营收484亿元、807亿元和755亿元，这其中主营业务收入为483亿元、780亿元和751亿元，2020年主营业务下降主要系疫情影响，这与其商业模式有关。报告期内公司其他业务主要为向少量客户提供外购硬件和技术开发服务，2019年其他业务收入一度达到027亿元，但占比仍较小。

主营业务中人机协同 *** 作系统营收为031亿元、183亿元和237亿元，营收占比为62%、227%、313%；人工智能解决方案营收为452亿元、597亿元和515亿元，营收占比为936%、740%和682%：

旷视 科技 是一家聚焦物联网场景，以物联网为AI技术落地载体，通过构建完整AIoT产品体系，面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景，提供经验验证的解决方案的AI公司。公司业务分为消费物联网解决方案、城市物联网解决方案和供应链物联网解决方案三大类。2017-2020Q3公司营收为304亿元、854亿元、1260亿元和716亿元，其中60%以上的营收来自城市物联网解决方案业务：

值得注意的是，云从 科技 营收中第三方软硬件和智能AIoT设备营收占比虽然从2018年的812%下降至2020年的508%，但仍占据半壁江山。号称行业领先的AI公司，营收一半竟然来自硬件产品，这就引出了一个问题：AI公司靠什么赚钱？

毛利率来看，报告期内云从 科技 主营业务毛利率虽然由215%提升至432%，但仍大幅低于依图 科技 和旷视 科技 的毛利率，依图 科技 主营业务毛利率由2017年的574%提升至2020H1的71%，是这几家公司中最高的：

细分到具体产品或服务，可以看出云从 科技 人机协同 *** 作系统的毛利率在75%以上，处于较高水平。人机协同 *** 作系统中软件授权业务的毛利率超过80%，主要是绝大部分软件授权业务涉及安装调试或定制开发，产生了相应的费用。报告期内公司技术服务毛利率由9945%下降至40%，因为金融风控业务涉及对外采购数据服务，2020年新增的数据中心智能化运维服务需要委托第三方提供服务，降低了毛利率水平。

云从 科技 营收占比最大的人工智能解决方案业务毛利率为1776%、2343%和2819%，主要是该类业务根据客户需求，需外购部分配套软硬件产品或服务，外购材料成本较高，挤压了毛利率空间。公司人工智能解决方案毛利率相比可比企业也明显偏低，比如依图 科技 软件、软硬件组合在报告期内的毛利率分别为641%、819%、875%、868%和113%、328%、543%和696%。

云天励飞和云知声解决方案业务毛利率水平相比依图 科技 和旷视 科技 偏低，与云从 科技 相当。比如云天励飞数字城市云隐管理业务和人居生活智慧化升级业务毛利率分别由4227%、6316%下降至3823%和4443%，主要系解决方案中需要采购硬件并有一定比例的安装服务成本，尤其是硬件设备比例上升会拖累相关业务的毛利率水平：

旷视 科技 业务毛利率水平来看，消费类物联网解决方案业务毛利率超过80%，但其营收占比由2017年的459%下降至2020Q3的181%，营收占比最大的城市物联网毛利率下降至30%以下，因此拖累了公司的毛利率水平：

旷视 科技 在招股书中提到，消费物联网解决方案是公司传统核心优势业务，主要利用人脸识别技术提供云端SaaS类及移动终端类解决方案，成本以软件为主，毛利率水平最高。城市物联网解决方案业务主要为智慧城市及智慧建筑管理，这一业务随着行业经验积累、项目设计与交付能力不断提升，按理公司具有提升毛利率空间的能力。但旷视 科技 提到，因为项目成本中硬件占比提升，导致毛利率有所下降：

结合云从 科技 、云天励飞和旷视 科技 等业务模式，可以看出：如果单纯靠出货 *** 作系统等业务，公司可以保持一个很高的毛利率。未来随着业务不断成熟，成本和费用的下降，公司具有盈利的可能。但目前来看，旷视 科技 、依图 科技 等为代表的AI公司还是以解决方案业务为主，这就涉及到一些硬件的采购和安装，相应的导致毛利率的下降。

AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏。云从 科技 报告期内累计亏损2684亿元，看起来不少，但在旷视 科技 和依图 科技 面前还是弱爆了。

依图 科技 2017-2020H1净利润分别亏损1166亿元、1161亿元、3642亿元和1299亿元，累计亏损7268亿元。旷世 科技 2017-2020Q3期间分别亏损775亿元、280亿元、6639亿元和2846亿元，累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。

寒武纪主营业务是AI芯片的研发、设计与销售，主营业务与云从 科技 等明显不同，但2017-2020年公司仍然累计亏损超过20亿元。2020年寒武纪亏损大幅减少，但扭亏为盈还是遥遥无期：

行业龙头亏损严重，中小AI公司同样亏的不少。比如提供数字城市运营管理和人居生活智慧化升级应用场景解决方案的云天励飞2017-2020Q3期间净利润累计亏损1607亿元，2020年前三季度公司营收为267亿元，报告期内营收累计仅为68亿元，赚的还没有亏的多。

为什么AI公司赚钱这么难？

先说说这些公司亏损的直接原因。

2018-2020年云从 科技 毛利从105亿元增长至328亿元，毛利率由215%提升至432%，但期间费用由338亿元飙升至1061亿元，直接造成营业利润亏损。

报告期内公司销售费用由129亿元增长至274亿元，销售费用率由2663%提升至3628%，这属于很高的水平了。此外公司研发投入持续加大，由2018年的148亿元增长至578亿元，营收占比由3061%提升至7659%，已经足以让公司亏损了：

报告期内云从 科技 实施股权激励并产生了相应的费用，但这种费用短期对公司利润带来压力，假以时日影响会消除，但销售费用和研发费用的增加是持续性的，毕竟这与公司经营密切相关。比如云从 科技 销售费用中占比最大的是人员薪酬，主要是公司业务扩展，销售人员和平均薪酬增加。

人工智能仍然是一个技术密集型企业，各家公司为了保证持续的竞争力也在投入大量的资金用于研发。目前人工智能相关技术和应用场景的解决方案迭代速度比较快，以云为例产品迭代周期一般为2-6个月，因此人工智能行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。比如云从 科技 2020年研发费用率超过75%，公司基于人机协同 *** 作系统在研项目有基础平台、算法工厂、AI融合数据湖、知识计算和人机自然交互等8项之多。

亏损最严重的旷视 科技 也是如此。2017-2020Q3公司期间费用由402亿元增长至1349亿元，规模上超过公司的营收，这其中销售费用率、管理费用率和研发费用率分别由2414%、3345%、6650%提升至416%、5756%和9223%：

另外为了提高研发人员、管理人员等积极性，或者出于营造缺钱的目的，AI公司还会实施股权激励，并为此产生巨大的股份支付费用，侵蚀了公司的盈利空间。比如2019年云从 科技 实施了股权激励，产生了1303亿元的股份支付费用；2019-2020Q3云天励飞为激励核心团队、保证团队稳定性，对核心成员实施股权激励，为此分别支付了208亿元和719亿元的股份支付费用。

目前抛开其他不谈，在研发上的投入和股权激励产生的巨大费用，凭借这两项，已经让大多数AI公司陷入亏损了。

客户变动大、客户集中度较高、单一客户依赖性较高等仍是AI公司面临的共同难题，而这一难题事关公司经营是否可持续，也是这类公司上市中的拦路虎之一。无论是注册制下的科创板、创业板还是审核制下的主板，从发审委到上市委，都盯着这一问题。

今年3月份上交所在云从 科技 第一轮问询中就要求公司就"不同类型产品前五大客户的销售内容、销售收入及变动原因，前五大客户变动较大是否符合行业惯例"等进行问询。

2018年云从 科技 第一大客户分别为北京物联新泊 科技 有限公司，营收占比为3011%；2019-2020年北京汇志凌云数据技术有限责任公司为公司第一大业务，营收占比为3049%和1098%，销售金额变动也非常大。另外江苏趋云信息 科技 有限公司和江西骏马 科技 有限公司成立不久后就成为公司前五大客户，上交所还就合理性、交易价格公允性和是否存在利益输送或其他特殊利益安排等进行问询。

云从 科技 这种情况在其他AI公司中也存在。比如2017-2020Q3旷视 科技 前五大客户相继经历了杭州联汇 科技 有限公司、中国移动、北京易华录信息技术股份有限公司和东华软件股份公司四家公司，销售金额也从2500多万到8500多万不等，而且多个客户经历了一轮游，在下一年度中不见踪影：

从云从 科技 的反馈来看，AI公司面临碎片化问题，不仅仅是场景的碎片化，还有订单的碎片化。以2020年度人机协同 *** 作系统客户分布情况来看，云从 科技 绝大多数客户的订单规模在100万元以下，1000万元以上的订单占比很低。应用场景上，公司产品覆盖了智慧治理、智慧金融智慧出行、智慧商业等多个领域，营收占比最大的人工智能解决方案也呈现出类似的特征：

客户集中度上，云从 科技 前五大客户销售占比从6223%下降至2792%，相反依图 科技 前五大客户销售占比从3512%提升至6202%，而旷视 科技 常年在20%-30%左右徘徊。

客户的飘忽不定说明了人工智能技术在客户端的复用性很低，订单的碎片化说明了人工智能技术商业化水平还处于较低的水平，难以实现规模化应用。AI公司要想寻求发展就要不断开发新用户、不断延伸新的应用场景，这势必增加了公司的额外开支。前文已经提到，云从 科技 、旷视 科技 等销售费用率很高，尤其是职工薪酬占主要比例，主要是为了扩大业务区域、开拓客户而招兵买马，相应的费用不断增长。

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层三大环节，其中目前以旷视 科技 、云天励飞等为代表的企业多为技术层公司，主要通过开发相关算法赋能智慧城市、智慧金融等应用场景。目前中国的AI产业相比美国，差距在于第一是基础层实力偏弱，尤其是具有全球竞争力的芯片、传感器等领域的公司太少，而且华为等部分企业因为实体清单影响，经营遭遇困难：

云从 科技 、旷视 科技 等相继布局计算机视觉、语音识别和自然语言处理等技术层，但更多的企业处于应用层，参照互联网公司，应用层的竞争会更加激烈，技术实力不佳、综合能力不足的公司会逐渐掉队。另外值得注意的是与美国的谷歌、亚马逊和微软等类似，华为、腾讯和阿里巴巴等巨头的加入让人工智能行业竞争更加激烈。华为、腾讯等公司拥有打通基础层、技术层和应用层的能力，而且在技术、研发、客户、市场等方面拥有云从 科技 等难以撼动的优势，因此势必给这些公司带来巨大压力。

从目前产业发展现状和人工智能技术发展曲线来看，其已到了从技术转向大规模应用的关键节点，目前如何规模化落地成为行业痛点。不过对云从 科技 、旷视 科技 等这些资本一路输血充大的公司来说，现在紧迫的事情是如何通过上市在补血的同时还让曾经的投资者退出，毕竟这么多年下来它们等不及了。

万一所投公司倒闭了，一切都打水漂了。

研发投入，是企业保持高成长性的重要支撑点，也是企业持续高质量发展的助推器。2019年，A股上市公司研发投入规模再创新高，研发投入总额已突破8000亿元。

目前，有89家湖北上市公司披露了2019年研发投入数据，投入总额为24257亿元，相较上年同比增长3267%。

“2020年度（第二届）湖北最佳上市公司”评选综合研发投入、研发投入强度（研发投入/营收）、研发人员数量、人员学历、专利权情况，及评审委员会意见等，最终选出了烽火通信（600498）、高德红外（002414）、光迅 科技 （002281）、华工 科技 （000988）、明德生物（002932）等五家湖北最佳创新上市公司。

2020年度“湖北最佳上市公司”评选结果出炉

2020年度湖北最佳上市公司榜单全解读

上市公司竞争力评判底线：合法合规

八成企业加大研发投入

2019年，有近8成湖北上市公司加大了研发投入力度。其中，研发投入超过1亿元的企业有36家，较去年增加了3家。

葛洲坝（600068）、烽火通信、中信特钢（000708）、闻泰 科技 （600745）、中航机电（002013）分别以2912亿元、2843亿元、2786亿元、2087亿元、1135亿元研发投入位列前五名。

年报显示，葛洲坝2019年研发投入较上年增长了3808%，主要增加了科研设备的资金和投入，包括对所属子公司实施专业化改造，分别在水利水电、市政工程、路桥工程、工业制造等关键领域组建了专业化的研究院所。

研发投入位列第二的烽火 科技 已连续8年加大研发支出。2019年，烽火通信研发支出为2843亿元，远超公司归母净利润979亿元。

闻泰 科技 去年研发投入为2087亿元，较上年增加了9906%。公司研发人员数量增加至4455人，较上年增加了七成。

此前，闻泰 科技 通讯业务主要以手机、平板为主，现已新增笔记本电脑、物联网模块等新产品线。同时，公司成功并购半导体大厂安世半导体，半导体相关业务也在不断增长。这一背景下，去年闻泰 科技 实现归母净利润125亿元，较上年同期增长195498%，盈利创下新高。

去年研发投入靠后的三家湖北上市公司，则分别是长源电力（000966）、百川能源（600681）和长江通信（600345），研发投入都低于1000万元。

其中，长江通信2019年研发投入仅820万元，这一支出远低于A股通信行业345亿元的平均水平。

分行业来看，通信、电子、建筑装饰三大行业的湖北上市公司研发投入居前，总额均超过30亿元。通信、电子行业研发投入分别为4836亿元、3972亿元。

实际上，由于技术更新迭代迅速，通信和电子行业企业历来需要高研发投入才能保持行业地位。

此外，商业贸易、食品饮料、非银金融行业的上市公司研发投入相对较低，2019年研发投入分别为5400万元、4600万元和1600万元。

8家企业研投入强度超15%

相比于研发投入绝对值而言，用研发投入强度（研发投入/营业收入）能够更加准确地衡量上市公司对研发的重视程度。

譬如，葛洲坝虽然去年研发投入在湖北上市公司中排名第一，但研发投入强度仅为265%。

从欧盟统计标准来看，5%以上属于高研发强度，此类企业一般被认为具备充分的研发竞争力优势。

2019年，38家湖北上市公司研发投入强度在5%以上，精伦电子（600355）、明德生物、高德红外等14家企业在10%以上。

华为是公认的最重研发的公司之一，公司每年将10%以上的销售收入投入研发，2019年其研发投入为1317亿元，研发投入强度153%。以这一研发投入强度为线，湖北上市公司中有8家企业超过这一水平。

此外，去年湖北上市公司中研发投入强度不足1%的企业有中百集团（000759）、长源电力、百川能源等13家企业。

值得注意的是，去年研发投入强度最高的，是两家被实施退市风险警示的企业ST斯太（000760）、ST盈方（000670），华中数控（300161）则位居第三。

连年亏损的企业花大价钱孤注一掷做研发，往往是为搏一把逆转翻盘。

如ST盈方，2019年花费127021万元用于研发，而当年公司营业收入仅为413万元，全年亏损206亿元。

据了解，公司研发投入主要用于芯片和应用方案的支出。不过，尽管不断加大研发投入，公司经营依然萎靡不振。2020年上半年，ST盈方已被暂停上市。

获奖企业各具特色

本次“2020年度（第二届）湖北最佳上市公司”评选选出的烽火 科技 、高德红外等五家最佳创新企业，在技术创新方面都各具特色。

历年来，烽火通信将收入的10%以上用于研究和开发核心和前瞻性技术，公司承担了“新型超大容量全光交换网络构架及关键技术”“超高速超大容量超长距离光纤传输”等多个国家重点项目。

去年，烽火通信研发投入创下 历史 新高，科研成果转化率保持在90%以上。研发投入力度持续加大同时，公司业绩再上新台阶，去年营收达24235亿元，归母净利润同比增长1599%。

高德红外近十年来研发投入也逐年递增，2019年研发投入强度达1925%，研发团队在从红外焦平面探测器芯片到红外热成像光电系统、新型高 科技 完整武器系统等各个研究领域不断实现技术创新。

今年以来，受疫情影响，高德红外红外焦平面探测器、政府装备类产品、国内及海外民品销售规模增长明显。据业绩预报，今年上半年高德红外归母净利润将同比增长220%-260%。

光迅 科技 实控人为中国信息通信 科技 集团，公司业务涉及领域包括数据传输、数据通信等，主要客户为华为、中兴通信、烽火通信，其中华为订单占比20%。2019年，该公司研发投入达538亿元，营收、归母利润同比增长83%、751%。

华工 科技 核心业务则涵盖激光先进制造装备、光通信器件、激光全息防伪、传感器，近年来各个业务板块收入均实现稳步增长。2019年，公司研发投入较上年增加1169%。

同样位列湖北最佳创新上市公司的明德生物，主要从事POCT（即时检验）快速诊断产品的研发、生产和销售。

近年来，该公司每年投入不低于总营收的15%用于产品研发和技术革新，在POCT、分子诊断、化学发光、移动心电、血气分析等多技术平台具有成熟的研发生产实力。

疫情期间，明德生物及时推出了新型冠状病毒核酸检测试剂盒，产品在五十多个国家销售。据业绩预告，预计2020年上半年盈利18亿元-23亿元，同比增长347%-471%。

编辑丨蒋李 吴玲

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