一、公司简介

（一）主营范畴

虹软科技专注于视觉人工智能技术的研发和应用，公司坚持以原创技术为核心驱动力，在全球范围内为智能手机、智能汽车、物联网（IoT）等智能设备提供一站式视觉人工智能解决方案。

（二）技术优势

1、算法技术涵盖面广、研究深入

虹软科技积累了大量视觉人工智能领域的底层算法，涵盖了人、物、场景三个视觉人工智能的主要研究方向。公司不断探索视觉人工智能领域的前沿技术，并且利用深度学习等先进人工智能技术优化迭代已有算法。经过长期的潜心研究，虹软科技已掌握诸如人体识别、物体识别、场景识别、图像增强、三维重建和虚拟人像动画等核心技术，构建了完整的视觉人工智能技术体系。

2、产品化能力强

虹软科技在先进技术的产品化上有着丰富的经验。公司通过将核心技术与行业的实际需求相结合，让先进技术具有更强的实用性，把可研成果转化为产品服务于经济社会发展主战场。早在2003年，公司便在性能有限的移动终端设备上实现了人脸特征点检测、人脸检测和人脸表情检测等功能。2004年，公司在该类终端上完成了图像增强算法落地，实现了去模糊、去噪和暗光拍摄三大功能。

2015年，虹软科技协助手机厂商发布业内第一款RGB+Mono方案的后置双摄像头手机。目前，公司人脸识别、物体识别和场景识别类产品得到广泛应用。虹软科技强大的产品化能力能够促进视觉人工智能技术在智能手机、智能汽车等领域落地，帮助相关产业产品实现智能化改造和快速升级，协助产业和产品向价值链中高端发展。虹软科技的产品化能力还体现在其技术的通用性和延展性上。凭借对行业演进规律的理解，公司形成大量模块化的产品和底层算法库。

这些产品和算法库能够快速用于开发新产品和各类行业应用，使公司能够为不同行业的客户提供一站式解决方案，并大幅减少新产品进入市场的时间。尤其在竞争激烈的消费电子行业，虹软科技可以根据不同客户的需求快速提供相应产品，为消费电子行业迭代提供支持。

（3）平台优化能力强

终端设备对于性能和功耗的追求是长期不变的。虹软科技通过与高通、联发科、展讯等产业链顶尖企业长期合作，将其算法根据不同硬件平台的特点进行深入优化，大大降低了视觉人工智能应用门槛。凭借这个优势，其产品在高通和联发科等主流平台均有大量出货记录，公司的单摄及双（多）摄智能视觉解决方案已经在全球数十亿台手机上成熟应用。

（三）创新展示

（四）核心成员

邓晖——董事长、总经理Hui Deng（邓晖）先生，1962年5月出生，美国国籍，1991年7月毕业于圣路易斯华盛顿大学，博士学历。1994年4月创立ArcSoft US（虹软）,现任发行人董事长，总经理（首席执行官）。截止招股说明书披露日Hui Deng（邓晖）及其配偶Liuhong Yang合计持有虹软科技38.71%的股份。

王进——首席技术官王进先生，1971年7月出生，中国国籍，无境外永久居留权，2003年6月毕业于浙江大学，博士学历。2003年6月加入虹软有限，历任高级软件工程师、技术总监、副总裁；现任发行人董事、高级副总裁兼首席技术官。截止招股说明书披露日，王进持有虹软科技2.92%股份。

林诚川——董事会秘书、财务总监林城川先生，1986年1月出生，中国国籍，无境外永久居留权，2007年7月毕业于南京理工大学，本科学历。2007年7月至2018年7月任职于天健会计师事务所，历任项目经理、部门经理。2018年8月加入虹软有限，担任财务总监；现任发行人董事会秘书、副总裁兼财务总监。

（五）发展历程

2003年5月，虹软科技前身虹软有限公司成立，公司注册资本100.00万美元;2011年12月，虹软有限第一次增资，虹软注册资本有100万美元增加至350万美元；2017年9月，百慕大e-Image有限公司向HomeRun转让虹软有限74.99%的股权，转让价格为7,801,240.06美元；向HKR转让虹软有限12.49%的股权；向TND转让虹软有限12.51%的股权；2017年9月29日，华泰新产业、华泰瑞麟、江苏润和、南京瑞森、西藏泰亚、宁波攀越、舟山瑞联共同出资，增加虹软注册资本2,581,242.00美元，即由3,500,000.00美元增加至6,081,242.00美元;2018年2月，由杭州虹礼、杭州虹义、杭州虹力、杭州虹仁、Arcergate、Hui Deng（邓晖）共同出资，增加虹软注册资本1,612,760.00美元;2018年5月，先进制造、中移创新、浙商创投、湖州星涌、北京朗玛、广州盛世共同出资，增加虹软注册资本341,955.65万元；2018年12月，虹软有限整体变更为外商投资股份有限公司，股份制改造后名称变更为虹软科技股份有限公司。格菲研究院注：虹软有限成立早期为ArcSoft US孙公司，E-Image Holdings为ArcSoft US的子公司，后期虹软有限为境内上市进行股权变革，故2003-2011年公司相关信息较少。

（六）实控人

截至招股说明书签署日，Hui Deng（邓晖）通过HomeRun控制发行人32.97%的股份，Hui Deng（邓晖）配偶Liuhong Yang通过HKR控制发行人5.44%的股份，两人均为发行人的实际控制人，共同控制发行人38.41%的股份。同时，Hui Deng（邓晖）控制的HomeRun与Liuhong Yang控制的HKR为一致行动人。此外，截至招股说明书签署日，Hui Deng（邓晖）通过股权激励平台Arcergate间接持有发行人0.30%的股份，因此Hui Deng（邓晖）及其配偶Liuhong Yang合计持有发行人38.71%的股份。2019年1月2日，Hui Deng（邓晖）回购离职员工持有的Arcergate全部股份。截至本招股说明书签署日，Arcergate上述股权变更手续尚在办理中。本次股份回购完成后，Hui Deng（邓晖）将通过股权激励平台Arcergate间接持有发行人0.3377%的股份，Hui Deng（邓晖）及其配偶Liuhong Yang合计持有发行人38.7527%的股份。

（七）股权融资

融资历程：研究院注：杭州虹礼、杭州宏兴、杭州虹义、杭州虹礼、杭州虹仁、Arcegate为员工持股平台，Hui Deng（邓晖）为公司实际控制人。股本结构：股权激励：截止招股说明书签署日，虹软科技有杭州虹力、杭州虹礼、杭州虹兴、杭州虹义、杭州虹仁和Arcergate 6个股权激励平台。虹软科技6个股权激励平台所持股份，锁定期为自公司股票上市之日起12个月。参股公司：

第二章——行业概况

1956年达特茅斯暑期会议正式提出人工智能的概念，至今其经历了三次发展浪潮。第一次浪潮发生在1956~1976年，主导理论是逻辑主义，主要成果是完成了一些定理证明以及逻辑程序语言prolog。

第二次浪潮发生在1976~2006年，主导理论是连接主义，主要成果是神经网络理论的提出以及应用。但是在实践中发现其只可以解决一些简单的单一问题，对于复杂问题的处理效果不理想。

第三次浪潮发生在2006~至今，可以称之为基于互联网大数据的深度学习，将大数据、神经元网络和数学统计结合在一起。第三次浪潮的理论基础和第二次浪潮类似，主要差别在于基于神经网络的深度学习算法取得了巨大的成功。这里主要推动因素包括硬件的进步、卷积神经网络优化、参数训练技巧发展等。

（一）人工智能产业链

人工智能产业链包括三层：基础层（计算基础设施）、技术层（软件算法及平台）和应用层（行业应用及产品）。基础层主要涉及数据的收集与运算，这是人工智能发展的基础，主要包括AI芯片、传感器、大数据与云计算。技术层是人工智能产业发展的核心，技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，以面向不同领域的应用技术，包括感知智能和认知智能。应用层是建立在基础层与技术层基础上，实现与传统产业的融合发展以及不同场景的应用。人工智能基础层、技术层、应用层资料来源：招商银行研究院

1、数据、算法、算力、专业能力是人工智能效果的关键

当前人工智能应用的核心，是基于神经网络的深度学习，该方法的特点是根据特定应用目的，利用大量优质数据，对学习网络进行反复训练，通过传播算法，不断变换各层节点参数，以最终得到符合实际应用要求的训练结果。深度学习的训练特点，决定了数据、算法、算力、领域专业能力是人工智能效果的关键。

数据：深度学习算法的核心在于通过优质的数据去训练，故是否取得与任务相关的足量优质数据是人工智能技术取得成功的关键。

研究院注：在算法开源的大背景下，是否拥有足够优质的训练数据，是公司是否存在护城河的关键。

算法：虽然深度学习的核心框架相对固定，但是为了使得学习模型在特定应用场景取得较好效果，往往需要做很多的算法优化和工程优化，以使得模型最终在具体场景取得更好的结果，比如更快的计算效率，更准确的分类概率等。因此对特定领域，具备强大的算法能力，是产品和企业成功的关键。

算力：由于现在需要解决的具体问题越来越复杂，云端的人工智能算法对硬件的计算能力需求近乎无止境。虽然当前芯片技术不断进步，云计算提供越来越完善，但是对一些高复杂度的人工智能任务，依然需要非常大的算例才能训练出足够好的解决模型。

领域专业能力：最后，人工智能技术的落地应用，还是要和应用场景结合起来。一般最终实施公司，既理解行业痛点，又具备丰富的行业实施经验以及渠道能力，能更好地将技术和具体硬件以及流程结合。近年随着人工智能应用范围越来越广，全球和中国的人工智能领域的投融资规模都呈上升趋势，其中来自中国的增长尤其迅速。据信通院统计，2017年全球人工智能投融资规模为395亿美元，其中中国277.1亿美元，占全球融资总额的70%。根据2013年到2018年的第一季度全球AI行业累计投融资数据，中国占比60%，美国29%，合计占比接近90%。

中国以及全球人工智能领域投融资变化趋势

数据来源：信通院、招商银行研究院

（二）技术层

人工智能产业链中游是指在各行各业广泛应用的基础性AI算法。主要包括智能语音技术、计算机视觉、自然语言处理和其他类。智能语音是指的是利用计算机对语音信息进行分析处理，以模仿人类实现听、说等语音能力的技术，语音识别和语音合成目前是其核心应用。

智能语音技术当前的发展已经比较成熟，在很多领域的应用已经接近人类水平，比如现阶段智能语音交互已成为主流的人机交互方式。计算机视觉指的是利用计算机对图像或视频信息进行处理分析，以模拟实现人类通过眼睛观察和理解世界，主要包括图像视频的复原和增强、分割和识别、理解和自动匹配等应用。

计算机视觉给机器安上了智慧的眼睛，能替代很多原本需要人类才能完成的工作。随着近年来计算机视觉技术在多个领域的应用取得突破，其目前已成为人工智能领域最为炙手可热的技术。自然语言处理指的是利用计算机对语言文字进行分析，以模拟实现人类对语言的理解和掌控的技术，当前主要应用包括自然语言理解和自然语言生成。自然语言处理是实现认知智能的关键技术，虽然当前依然面临较大的挑战，但其未来的进步和突破对人类社会的意义将十分深远。

其他类是基于人工智能算法对一些特定类问题进行方案设计，利用计算机将其智能解决的技术，其从实际效果来看，是针对响应问题实现模拟人类智能。这类技术相比以前三类技术，其应用范围相对较窄，基础性较弱，为了便于分类，我们将这些技术统称为其他类。典型的应用场景包括棋类的AlphaGo，智能游戏选手AlphaStar，金融领域的反欺诈反洗钱、智能投顾、自动交易等。

1、技术类平台具备较强壁垒，规模提升能带来马太效应

技术平台类公司的壁垒体现在人才、资金、技术生态圈三个方面。平台类公司需要非常强大的研发团队和科研基因，方能在第一时间消化吸收最新的科研论文成果，并应用到具体技术领域。同时，平台建设也需要大量资金。一方面当前顶尖的AI人才，需要很高的薪酬才能吸引，IDG数据显示2017年人工智能从业人员平均薪酬是大数据等其他热门岗位的150%以上；另一方面，算力是决定技术应用效果的重要因素，需要大量的资金自建或者租用计算资源；最后，建设长期功能完善强大、用户友好易于推广的平台系统，需要长期资金的投入，所以行业具备资金壁垒。

准独角兽企业不同岗位薪酬对比资料来源：IDG、招商银行

研究院生态圈指的是中游企业基于其领先的技术实力，搭建人工智能开放平台，以云服务等方式提供人工智能领域技术、产品和解决方案，为行业内企业和个人用户，提供高效优质的服务。生态圈不仅可以通过各种服务获得相应收入，更重要的是培育了企业和个人的使用习惯，增强自身技术和解决方案的影响力。同时生态圈平台可以利用云计算的特性，以非常低的成本迅速扩展自己的服务对象。

2、技术平台类公司具备较强的上下游扩展能力

相比上下游公司来说，中游的技术平台类公司具备更强的上下游扩展能力。大部分下游公司往往专注在某个细分领域，进行专业的技术研发并非其竞争优势。即便是少数下游强势企业如海康威视，即使专注于安防领域AI研发，也很难将技术输出到其他关联度很小的领域。而技术平台类公司则可以借助自己的资金和技术优势，在一些规模较大，利润丰厚的领域直接获取下游需求订单，这也是当前平台类公司一直推行的“平台+赛道”商业模式。

（三）计算机视觉

计算机视觉技术从2012年开始取得突破性的进步，错误率迅速降低，故在很多领域跨过识别率门槛，具备很强的经济价值。同时随着国内平安中国建设的稳步推进，金融科技的快速发展，计算机视觉技术下游需求迅速扩大，两者的叠加引起计算机视觉爆发式增长。中商产业研究院预计到2020年，国内计算机视觉市场空间将达到755.5亿元，连续四年保持100%以上的增长速度。国际市场空间方面Forrester、Tractica公司分别预测未来全球计算机视觉市场空间将超过200亿美元、260亿美元。相比而言，国内企业在计算机视觉应用走在国际前列。现阶段计算机视觉公司技术成熟，行业下游应用广泛。根据信通院数据统计，人工智能企业应用领域分布中，国内企业在视觉和语音方面比例要大于国外，而自然语言处理的比例大幅低于国外。研究院认为现阶段我国人工智能发展结构与国外出现倒挂，后期自然语言处理具备发展潜力。国内外人工智能企业应用技术分布资料来源：信通院、招商银行研究院

2016年起人工智能初创企业诞生速度已经大幅降低，而计算机视觉和智能语音类平台公司市场竞争格局逐步稳固，头部企业脱颖而出，竞争优势明显。据IDC统计，2017年中国计算机视觉市场份额中，商汤、旷世、依图、云从四家公司已经占据了70%的市场份额。格菲研究院发现虹软科技招股说明书并未披露其在计算机视觉行业市场份额，既然商汤、旷世、依图、云从四家公司已占据我国计算机视觉70%市场份额，那间接说明虹软科技市场份额不超过30%。计算机视觉是边际成本几乎为零，赢家通吃行业，故虹软算法竞争力还需推敲。2017年中国计算机视觉市场份额

资料来源：IDC、招行银行研究院

（四）未来发展趋势

1、视觉人工智能行业在新技术方面未来发展趋势

随着技术不断发展，视觉人工智能能够识别信息的种类从最初文字信息，到人脸，人的体态，以及各种不同的物体。识别精度也从最初的1:1比对，到用于门禁系统的1：N比对，以及用在黑名单监控等场景的M：N动态监控。同时数据标注的自动化程度极大提高，进一步提高识别效率，降低识别成本。

目前，全球移动智能终端设备迅速普及，移动智能终端的拍摄能力和计算机视觉技术发展迅猛，大量的图像数据和计算数据需要快速有效地提取、分析。5G技术的进步和商用进程，进一步推动了“边缘计算”和“端计算”的发展。作为一种运算架构，“边缘计算”和“端计算”可以在人脸识别、信息比对、智能驾驶等方面，实现对云计算的延伸与扩展，可以在更靠近用户侧的节点上完成图像的分析识别。

2、视觉人工智能行业在新产业、新模式方面未来发展趋势

最近三年，视觉人工智能技术出现了广阔的应用前景，不仅能够带来生产效率的提升，而且还催生了新的产业和新的商业模式，推动了多行业产业链的重构。视觉人工智能技术产业落地应用程度不断提高，例如在智能手机、智能汽车、智能安防、智能家居、智能保险、智能零售、互联网视频等，并形成全新的产业链条与全新的商业经营模式。可以预见，随着视觉人工智能技术不断发展，行业应用解决方案的建立和完善，以及政府对视觉人工智能行业的政策扶持，视觉人工智能行业的应用场景将进一步渗透，助力各应用行业解决行业痛点，提高运营效率，实现行业转型和升级。

3、视觉人工智能行业在新业态方面发展情况和未来发展趋势

视觉人工智能对传统行业商业模式、产业链和价值链的全面颠覆，将为全球经济、社会生活的方方面面带来质的变化。大量数据的智能化运算将成为人工智能提升商业价值的核心，人工智能、大数据技术也将更好地服务于人们生活，推动时代进步。随着视觉人工智能技术发展，应用场景不断丰富，智能设备人机交互界面智能化水平将不断提高，将创造出更加多元、更加立体的业态形式，推动着未来商业现代化发展。

三、公司经营分析

（一）公司竞争地位

虹软科技是全球视觉人工智能行业领先的软件服务提供商，全球领先的视觉人工智能技术开发者、解决方案供应商。目前，虹软科技是全球最大的智能手机视觉人工智能算法供应商之一。根据IDC统计，2018年全球出货量前五的手机品牌中，除苹果完全采用自研视觉人工智能算法外，其余装载安卓系统手机的三星、华为、小米、OPPO的主要机型均有搭载虹软科技智能手机视觉解决方案。

（二）对标公司

（三）产品种类

1、智能手机解决方案

大部分智能设备，尤其是以智能手机为代表的智能移动设备，均已配备了功能强大的处理器和高像素的摄像头。拍摄效果接近，甚至超过传统数码相机。而随着智能手机的普及、移动互联网与社交软件的兴起，摄像头已经成为智能手机用户创造内容与价值的重要组件，消费者对智能手机摄像功能的要求也越来越高。为满足消费者对手机摄像功能提升的迫切需求，手机厂商除了追求更高性能处理器、高清摄像头，还积极引入先进的视觉人工智能技术，以求在既有的摄像头硬件能力基础上全面提升摄像头的成像质量，增强用户使用体验。针对手机前后单颗主摄像头，经过十多年的产品迭代，虹软科技积累了大量的图型和视频解决方案。同时，针对智能手机各个主流硬件平台（如高通、联发科、三星和展讯等）的不同特点，虹软科技根据硬件性能的差异分别进行了算法的深入优化。优化后的算法不仅提升了手机的摄像成像效果，更降低了各类成像效果的硬件门槛，扩大了解决方案的硬件适配范围。在智能手机使用场景方面，根据摄像头功能、数量的不同，虹软科技提供的解决方案，可以分为：

（1）智能单摄视觉解决方案；

（2）智能双（多）摄视觉解决方案；

（3）智能深度摄像解决方案。

2、智能驾驶视觉解决方案

近几年，世界各国均对辅助驾驶制定了多项相关政策，以促进汽车辅助驾驶技术与现有交通系统的融合，并鼓励智能辅助驾驶技术地发展。国内外部分整车厂商通过加装ADAS模块，融合高精度传感器与深度学习技术，实现车辆对于周围环境的监测，加以识别判断并进行动作决策等，以逐步实现高级别的自动驾驶。另外，针对驾驶员和车内乘员的安全监测，目前已有大量的车内安防视频监控系统投入使用，实现车内环境安全智能监测。随着智能辅助驾驶、自动驾驶等技术的发展，一辆车的车内外摄像头可能达到10个以上，汽车越来越像一部移动的“大号”的智能手机，对智能驾驶视觉相关的硬件和算法软件需求将会巨大增长。根据招股说明书披露，虹软科技针对车辆周围环境探测，推出的解决方案，保障用户的生命和财产安全。例如蛇形驾驶、跨线行驶等危险驾驶监测解决方案，大型车辆盲区监测解决方案等。在关注车辆周围环境探测的同时，虹软科技也对车内安全辅助驾驶进行了研究开发，通过车内摄像头，利用人工智能技术，对车内驾驶员、乘客状况进行监控，保障车辆和乘客安全。

虹软科技提供的驾驶员疲劳驾驶监测方案，通过对人脸细部特征的识别、人眼视线跟踪及综合算法，准确识别是否存在疲劳驾驶和分心驾驶，以确保驾驶安全，最大程度地降低疲劳驾驶和分心驾驶这一严重威胁行车安全的重大隐患。同时，虹软科技还运用强大的人脸检测技术，提供身份识别解决方案。通过对车主进行识别，智能判定车辆是否由授权人员控制，并及时通过网络提醒车主或相关责任人，确保车辆安全。虹软科技的智能驾驶视觉解决方案，包括车内安全驾驶预警、驾驶员身份识别、车内安全辅助、辅助驾驶预警、自动泊车等众多解决方案，融合虹软科技多年积累的暗光高反差拍摄、防抖等影像视频增强算法技术，即使在车内光线不佳、人脸角度多变、车辆晃动等特殊情况下，也能很好地完成车辆周围环境监测和车内人员监测等功能。

3、其他IoT智能设备视觉解决方案

未来，凡搭载摄像头的智能设备都可以通过视觉人工智能技术实现智能化改造，以发挥更大的价值。随着万物互联时代的到来，和计算机软硬件技术、人工智能技术的进步，视觉人工智能技术将极大地改变人们的消费生活、工业生产、医疗健康等方面。能够解决各种特定应用场景的复杂问题，并提出切实可行的解决方案，是体现视觉人工智能技术企业竞争力的核心要素。报告期内，虹软科技针对智能冰箱、智能无人零售等多种IoT智能设备以及智能保险领域，提出了有针对性、可落地实施的解决方案，并且仍在不断探索新技术的使用场景。

(四）营业收入构成

2016-2018年，虹软科技主营业务收入构成情况如下：研究院认为，2016-2018年公司手机板块智能视觉摄像解决方案营收分贝为67.93%、91.27%和96.57%，占比不断提升，说明公司对智能手机行业依赖程度大，故智能手机出货量为影响公司营收关键指标。后期随着智能手机出货量增速降低，公司此板块营收增速将出现降低。

（五）募集资金用途

截至招股说明书披露日，公司拟投入项目情况如下：

1、智能手机AI视觉解决方案能力提升项目

2018年起，全球重点智能手机厂商均开始大幅拓展双摄/多摄手机产品，双摄/多摄手机产品加速普及。得益于多摄像头与深度相机的使用，手机摄像功能可获取的图像信息更为丰富，暗光拍摄、逆光拍照、HDR等功能的提升成为各大手机厂商新的竞争手段，AI技术与其他技术的融合也为智能手机带来了更多人脸交互、体感交互的可能。本项目的技术升级计划在于背光/弱光场景的图片质量提升，对三摄/多摄解决方案等领域进行全方位的优化，调整及升级。

另外，华为、小米、OPPO、维沃（vivo）等国产智能手机在全球智能手机出货量份额处于逐步提升的态势，这也为公司智能手机领域的业务带来巨大市场潜力。深度相机：是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。这种技术跟3D激光传感器原理基本类似，只不过3D激光传感器是逐点扫描，而深度相机则是同时得到整幅图像的深度信息（研究院注）研究院认为，现阶段虽然各大厂商份额在逐渐上升，但是增长率却在下滑，且该项目对公司在智能手机行业渗透率无实质性影响，故该项目募投后对公司业绩影响较小，企业应该采用自有资金进行项目研发。

2、IoT领域AI视觉解决方案产业化项目

基于公司多年积累的底层算法和技术应用经验，IoT领域AI视觉解决方案产业化项目旨在改进公司现有视觉人工智能算法技术，整合公司参与设计的定制化芯片、摄像头模组、内存、处理器等配套硬件，设计集开发、验证、测试于一体的综合开发测试平台，为各IoT领域的目标客户提供视觉人工智能的一体化解决方案。

该项目目标市场为智能汽车、智能零售和智能电梯等IoT领域。智能汽车领域相关产品包括：驾驶员监控系统（DMS）、高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动泊车系统（AP）、全景式监控影像系统（AVM）；以及针对商用车的盲区检测系统，针对工程车、商用车的驾驶员状态监控、疲劳检测等系统；其他IoT领域：智能零售领域相关产品包括：智能货柜、智能冰箱等；智能电梯领域相关产品主要为智能电梯解决方案，旨在通过人脸识别技术实现电梯内广告的精准投放。光学屏下指纹解决方案开发及产业化项目指纹识别相关技术和产品在过去的几年得到了快速的发展，在智能手机领域，传统电容电阻式指纹识别技术已无法满足手机屏占比不断提升的需求，屏下指纹技术日益受到重视，未来市场前景广阔。

本项目以创新突破为基调，旨在研发光学屏下指纹技术相关的视觉算法及应用解决方案，该方案将应用于各种拥有光源或主动投射光源的数字化屏幕。格菲研究员注：现阶段汇顶科技光学屏下指纹已成功研发并投入使用，后期虹软若要进入该领域难度较大。研发中心建设项目视觉人工智能技术作为人工智能的重要组成部分，已广泛应用于金融、安防和消费电子等行业。目前随着视觉人工智能技术行业应用领域的拓展，相关算法技术仍面临众多新需求和新挑战，需要持续的研发投入以突破技术瓶颈，且随着客户对现有算法的表现结果、处理效率等方面需求的不断提升，视觉人工智能技术仍有进一步改进的空间。

因此，为进一步促进公司视觉人工智能技术与行业应用相结合，保持公司视觉人工智能技术方面的领先优势，公司拟在杭州市建设研发中心，投资金额为18,940.60万元，通过招聘优秀人才组建专业团队，同时购置研发所需硬件设备及应用软件，集中资源于底层算法技术、影像实验中心（暗室）建设、智能车险定损场景应用等研发课题，以提升公司研发能力和技术创新水平，提高公司核心竞争力，促进公司业务全面持续发展。

（五）盈利预测

研究院认为智能手机AI视觉解决方案能力提升项目为公司日常技术更新项目，后期对公司利润的影响更多取决于智能手机行业的发展。IoT领域AI视觉解决方案产业化项目发展潜力巨大，是公司未来发展的主要方向，故推断2019年公司净利润1.8亿元，与2018年差距较小，后期随着IoT领域相关技术解决方案商业化使用后，公司利润可能出现显著提升。

四、财报解读

2018年虹软科技与A股相关公司财务数据对比：毛利率：2018年度虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技毛利率分别为94.29%、52.18%、94.57%、95.8%和74.46%。汇顶科技销售触控芯片和屏下指纹芯片，而虹软科技、万兴科技和泛微网络销售编程和算法类产品（边际成本几乎为零），麦迪科技销售解决方案故销售毛利率较低。格菲研究院认为，从商业模式上来说虹软科技与万兴科技、泛微网络更具可比性。故估值方面应该相近。

销售费用：2018年度虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技销售费用分别为0.82亿元、3.22亿元、2.68亿元、7.18亿元和0.64亿元。销售费用率分别为18.01%、8.65%、49.08%、71.51%、22.54%。虹软科技、汇顶科技和麦迪科技销售费用率较低，主要是因为其面对的是企业客户，企业客户更关注产品性能，公司推广力度小。万兴科技、泛微网络主要面对消费者，需要进行大力推广，故销售费用较高。研发费用：2018年虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技研发费用分别为1.48亿元、8.38亿元、0.97亿元、1.25亿元和0.57亿元。研发费用率分别为32.42%、22.52%、17.77%、12.45%和20.07%。汇顶科技研发费用最高，虹软科技研发费用率最高，对于汇顶科技和虹软科技来说技术是其护城河，故为巩固护城河必须加大研发投入。

销售净利润率：2018年度虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技销售净利润率分别为38.21%、19.95%、13.15%、10.78%和19.37%。虹软科技销售净利润率最高，故虹软科技产品技术含量高于其他四家企业。

存货周转率/流动比率/速动比率：2018年虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技存货周转率分别为27.43、3.83、4.25、3.38和3.43；流动比率分别为6.77、3.77、3.82、1.43和1.89；速度比率分别为6.76、1.35、1.69、1.04和1.75。格菲研究院认为虹软科技运营效率更高。

筹资活动现金流量：2018年虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技存货周转率分别为4.7亿元、-1.85亿元、3.16亿元、-0.1亿元、0.086亿元。格菲研究院认为，2018年虹软科融资4.7亿元，账面货币资金11.1亿元，正常年度研发费用为1亿元左右，公司本次募集超过13亿元，融资较高。

五、估值定价

本研究院采用至少三种方法对虹软科技进行适配性估值，估值结果系分析师个人研究成果，对他人不构成建议。

（一）方法一：市销率法

重要假设：

1、公司未来经营状况稳定，且能够持续不断研发出新的算法；

2、可比公司市盈率合理；

3、中美局势保持稳定。分析过程：A股相关上市公司市销率对比汇顶科技、万兴科技、泛微网络、麦迪科技市销率分别为18.66、7.49、11.01、12.49。由于虹软科技毛利率高于汇顶科技，净资产收益率高于可比公司，故正常情况下市销率也应高于可比公司。

乐观：公司在智能手机视觉解决方案领域渗透率不断提升，公司算法不断优化。同时，公司在IoT领域研发取得实质性进展，基于2018年营收情况给予公司2019年40倍市销率估值。故虹软科技2019年市值为4.58*40=183.2亿元，对应股价为45.8元/股。

中性：公司在智能手机视觉解决方案领域渗透率不断提升，公司算法不断优化。但是，公司在IoT领域研发进展缓慢，基于2018年营收情况给予公司2019年35倍市销率估值。故虹软科技2019年市值为4.58*35=160.3亿元，对应股价40.07元/股。

悲观：公司在智能手机视觉解决方案领域渗透率提升缓慢，公司算法不断优化。但是，公司在IoT领域研发进展缓慢，基于2018年营收情况给予公司2019年30倍市销率估值。故虹软科技2019年市值为4.58*30=137.4亿元，对应股价34.35元/股。综上所述，虹软科技基于市销率估值情况如下：

（二）方法二：市盈率法

重要假设：1、公司未来经营状况稳定，且能够持续不断研发出新的算法；2、可比公司市盈率合理；3、中美局势保持稳定。分析过程：A股相关上市公司市盈率对比 根据2019年7月1日股价数据和2018年年报数据，汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技市盈率分别为93.57、49.89、96.93和64.49。虹软科技毛利率高于汇顶科技，销售净利率高于四家A股上市公司。

乐观：公司在智能手机视觉解决方案领域渗透率不断提升，公司算法不断优化。同时，公司在IoT领域研发取得实质性进展，基于2018年净利润情况给予公司100倍市盈率。故虹软科技2019年市值为1.75*100=175亿元，对应公司股价为43.75元/股。

中性：公司在智能手机视觉解决方案领域渗透率不断提升，公司算法不断优化。但是，公司在IoT领域研发进展缓慢，基于2018年净利润情况给予公司2019年80倍市盈率估值。故虹软科技2019年市值为1.75*80=140亿元，对应股价35元/股。

悲观：公司在智能手机视觉解决方案领域渗透率提升缓慢，公司算法不断优化。同时，公司在IoT领域研发进展缓慢，基于2018年净利润情况给予公司2019年60倍市盈率估值。故虹软科技2019年市值为1.75*60=105亿元，对应股价26.25元/股。综上所述，虹软科技基于市盈率估值情况如下：

（三）方法三：未来收益法

1、公司经营状况稳定，且能够持续不断研发出新的算法；2、中美局势保持稳定；3、虹软科技市盈率为70倍。分析过程：A股相关上市公司市盈率对比 根据2019年7月1日股价数据和2018年年报数据，汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技市盈率分别为93.57、49.89、96.93和64.49。虹软科技毛利率高于汇顶科技，销售净利率高于四家A股上市公司。

乐观：公司在智能手机视觉解决方案领域渗透率不断提升，公司算法不断优化。同时，公司在IoT领域研发取得实质性进展，2019年公司净利润增长100%。故虹软科技2019年市值为1.75*2*70=245亿元，对应股价为61.25元/股。

中性：公司在智能手机视觉解决方案领域渗透率不断提升，公司算法不断优化。但是，公司在IoT领域研发进展缓慢，2019年公司净利润增长50%。故虹软科技2019年市值为1.75*1.5*70=183.75亿元，对应股价为45.93元/股。

悲观：公司在智能手机视觉解决方案领域渗透率提升缓慢，公司算法不断优化。同时，公司在IoT领域研发进展缓慢，2019年公司净利润增长为0%。故虹软科技2019年市值为1.75*1*70=122.5亿元，对应股价为30.62元/股。综上所述，虹软科技未来收益法下估值情况如下：综上所述根据三种估值方法，给予公司估值区间为122.5亿元~175亿元，对应股价30.62~43.75元/股。当公司市值低于122.5亿元时有较大的投资价值，当公司市值超过175亿时，需注意投资风险。

六、风险提示

（一）营收来源单一，抗风险能力差

虹软科技手机板块营收及占比情况数据来源：招股说明书

虹软科技2018年度手机板块营业收入及占比情况持续上升。但是智能手机市场趋于饱和，总量下滑，对公司业绩长期不利。在产业方向上，公司主要销售项目96.57%都是智能手机方向，其中2018年收入金额为43,895.16万元。其中，智能单摄视觉解决方案部分收入占到智能手机整体收入的56.52%，达到25,689.08万元；智能双（多）摄视觉解决方案部分收入占整体收入的26.94，达到12,245.89万元；智能单/双（多）摄视觉解决方案组合收入占到整体的11.15%；智能深度摄像算法解决方案收入占到整体的1.97%。

（二）原有业务和新业务竞争风险

视觉人工智能行业除了智能手机的摄像，3D识别以外，还有安保，实时人脸识别等。如商汤科技所从事的智能保险解决方案，结合了人工智能摄像技术。还有很多未上市企业，其发展领域在包含智能手机的同时，更向着相关性比较强的相机，家用摄像头方向发展。相比之下，虹软科技的发展方向比较狭窄。如果公司在智能汽车等新领域产品开发或市场推广效果不佳，或者出现其他不利因素，将可能导致公司新业务开发失败，从而对公司未来经营产生不利影响。

（三）主要客户采购量减少风险

目前，虹软科技提供的视觉人工智能解决方案主要应用于智能手机行业，主要客户包括三星、华为、小米、OPPO、维沃（vivo）、LG、索尼、传音等全球知名手机厂商。但是，如果智能手机出货量下滑、主要客户业务发展战略调整或其他不可预知的原因导致采购需求下降，则会对公司整体运营产生不利影响。

（四）核心人才流失风险

虹软科技所处行业近年来蓬勃发展，人才需求量大。为业务发展，公司需要一批稳定的研发技术人员、产品化人才及管理人才，这些核心人才对公司业务发展壮大起到至关重要的作用。2018年员工数量为552人，人均创收82.98万元；2017年为390人，人均创收88.7万元。

同时，虹软销售的各类产品均基于公司独立研发积累的大量视觉人工智能核心技术。未来如果相关核心技术保密制度不能得到有效执行，或者出现重大疏忽、恶意串通、舞弊等行为导致公司核心技术泄露，将对公司的核心竞争力产生风险。2019年1月2日，Arcergate 1名员工出资人离职。董事长邓晖回购该员工持有的Arcergate全部股份。正常情况下，作为出资人的员工应该对公司具有很高的忠诚度和热情，其突然离职值得考量。

（五）管理能力不能满足业务发展的风险

本次发行后，公司资产规模和业务的迅速扩张将对公司管理层提出更高的要求。若公司的组织模式、管理制度和管理人员未能适应公司内外部环境的变化，将给公司持续发展带来不利影响。

（六）税收优惠风险

2016-2018年，公司及子公司享受一系列增值税税收优惠、所得税税收优惠，如果未来公司所享受的税收优惠出现不利变化，或者在税收减免期内公司不完全符合税收减免申报条件，则公司在相应年度所享受的税收优惠将减少。

（七）扣费净利润异常

2016-2018年，虹软科技扣非净利润分别为156.42万元、280.02万元、20,304.43万元，同时2019年1-3月扣非净利润为3,044.46万元，扣非净利润波动幅度较大。

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（来源：大手笔护盘66的财富号 2019-09-18 19:29） [点击查看原文]