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科创板IPO超百亿,联影“硬”模式能解AI“寒气”?

发布时间:2022-09-01 15:09投资房产 评论

科创板IPO超百亿,联影“硬”模式能解AI“寒气”?


“活下来,把寒气传递给每个人。”任正非近日在华为内部的一篇讲话流出。把寒气传遍了整个业界。但联影医疗在科创板的成功上市,给人工智能行业带来了一丝温暖。

百亿IPO的背后逻辑

8月22日,联影医疗(上海联影医疗科技股份有限公司)在上海证交所科创板上市。联影医疗两份成绩单比较亮眼,一是募集资金109.88亿元,成为科创板开板以来仅次于中芯国际和百济神州的第三大IPO;二是上市首日收盘市值约1500亿元,相当可观。

联影百亿IPO 给业界带来的兴奋点在于:“人工智能企业已被投资者抛弃”的悲观论调有被修正的可能。

不可否认,人工智能行业正在遭遇一个低谷。AI四小龙,两个搁浅在奔赴IPO的路上,两个已经上市的,仍然摆脱不了亏损,特别是AI第一股商汤,市值从3250亿的巅峰滑落到700多亿的现状,今年上半年出现了5年来的首次营收下滑。寒武纪、虹软科技等其他几家上市的AI公司情况也差不多。人工智能头部企业给人留下的印象是“烧钱不挣钱”。

被誉为“国产设备影像之王”的联影医疗,为何能在逆境中杀出一条血路,给人工智能企业立下一个新的FLAG?

从表面上看,联影的成功上市靠的是营收和利润上的优异表现。《招股书》显示,2019年、2020年、2021年,联影医疗分别实现营业收入29.79亿元、57.61亿元及72.54亿元,收入复合增长率达到56.03%,实现归母净利润-4804.76万元、9.37亿元、14.04亿元。

科创板上市有五条标准,联影靠的不是科技含量、研发投入等预判性因素,而是实打实的营收和利润,自然更有说服力。

如果深挖下去就会发现,联影的模式和AI四小龙并不相同,这才是深层的逻辑。

人工智能产业可以分为基础层、技术层和应用层,大部分企业横跨技术层和应用层,也就是把人工智能技术变为市场需要的产品或服务。AI四小龙提供的主要是服务,偏软;联影提供的是基于技术的产品,软硬一体。

联影医疗成立于2011年,是一家专注于高端市场的医学影像设备生产企业,公司主营业务收入来源于销售高端医学影像诊断及治疗设备、提供维保服务和软件开发,报告期内主营业务收入占营业收入的比例均在95%以上,

深兰和联影的模式相同

说起软硬一体,还有一家同在上海的人工智能企业,深兰科技也是这种打法。

当年被炒作“科创第一股”的深兰科技,最终没能成为第一股,至今也没有上市。外界对深兰的印象更多的是它的“大”,认为它摊子铺得太大,无论是科技研发,还是产业布局,深兰涉足的领域都太多。

但是外界不了解的是它的“硬”。深兰从一开始就确定了软硬一体化的路线,就是要产品落地,从智能公交车、智能机器人到智能医疗设备,深兰都是自主研发设计,拿出了产品。

比如在自动驾驶领域,熊猫公交不仅搭载了深兰的自动驾驶技术,而且完全由深兰自主整车设计,从软到硬都是深兰的。目前,熊猫公交已经在国内多个城市进行了道路测试和示范运营。再比如,深兰的机器人产品已经形成梯队,并实现量产,多款机器人产品获得国际认证,主要销往海外。其中韩国LG 集团经过全球范围内的甄选,决定在未来三年内购买深兰数万台智能消毒机器人。

同时投资联影和深兰的中金高管认为,这两家公司有很多相似的地方。

强调软硬一体,产品落地;技术扎实,产品线较多;部分产品高端,走国际市场;公司研发人员比例高,投入大;公司申请的专利多,软著多;等等,这些都是两家公司的相似之处。

软硬一体的“传统”打法

前几年,人工智能的概念很火,成为资本追逐的对象,一些企业希望用互联网的打法,快速融资,快速壮大,结果试水不成功的居多,根本原因在于没有落地,没有找到商业模式。

AI四小龙以提供服务为主,而且大部分业务面向G端。好处是:技术服务的研发路程相对较短;在AI产品市场尚未成熟的情况下,政府支持能够提供可观的订单。但弊端也很明显,因为政府订单并不稳定。

以联影、深兰为代表的产品路线主要针对B端C端,产品研发的路程相对较长,培育市场的路程也较长,但一旦成功,就能实现可持续发展。

和互联网打法相比,产品路线是一种“传统”打法,融资过程可能会慢一些。也许人工智能产业本来就没有我们想象得那么快。

产品路线存在两个生死攸关的风险:

一是资金跟不上,熬不到天亮。由于研发路程较长,培育市场较慢,需要持续的资金保障,一方面靠融资,一方面靠率先落地的产品销售。如果始终没有一个产品率先落地,带来营收和利润,局面就会相当糟糕。

二是完成不了从研发向市场的转型。科技公司在研发方面是强项,毋庸置疑,但一旦有了产品就要开拓市场,根据市场需要来设计、调整产品,这是科技公司必经的转型之路。

产品路线是一场长跑。相比联影的70亿营收,深兰的营收才到10亿级,还差一口气。

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