开卷盈喜!格灵深瞳上市一年即盈利,未来Al大时代更可期

2023-04-24 14:23:13     来源:

格灵深瞳于4月20日披露的2022年度业绩报告显示,公司去年实现营业收入3.54亿元,同比增长20.47%;实现归母净利润3261.49万元、扣非净利润2507.14万元,同比增长147.67%、138.51%,成为A股首家实现盈利的AI计算机视觉公司,并且21日已经成功“摘U”。格灵深瞳专注于将先进的计算机视觉技术、大数据分析技术、机器人技术和人机交互技术与应用场景深度融合,提供面向智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康及元宇宙等领域的人工智能产品及解决方案。2022年,得益于人工智能技术在以智慧金融为主的应用场景下快速渗透以及产品的广泛应用,格灵深瞳业绩显著提升。

当前,多模态大模型和AIGC加速AI技术新浪潮席卷全球,我国也在战略层面出台了一系列重要政策鼓励支持人工智能的发展,行业的未来发展空间十分广阔。据悉,在当前的应用场景布局、以及已有的领域知识和数据积累的基础上,格灵深瞳也在体育健康、轨交运维、元宇宙等方向推进试点应用工作,开展前沿性探索,增强公司落地场景的丰富度,并计划开发自主可控的多模态大模型和全新形态的复杂AIGC系统,其后续成长将充满想象空间。

多业务“厚积薄发” 率先实现盈利

2022年是格灵深瞳登陆科创板元年,公司实现盈利的背后,其经营层面的全面提升亦值得关注。除成功扭亏之外,格灵深瞳2022年度基本每股收益、稀释每股收益、扣除非经常性损益后的基本每股收益较上年同期分别增长138.78%、138.78%、129.79%;公司经营活动产生的现金流量净额较上期增长280.09%。此外,报告期期末,公司总资产、归属于上市公司股东的净资产较报告期初分别增长了224.42%、282.12%。

作为国内计算机视觉行业和算法技术的早期探索者和实践者,格灵深瞳通过多年的技术打磨与积累,有效掌握了基于深度学习的模型训练与数据生产技术、3D 立体视觉技术、大规模跨镜追踪技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、机器人感知与控制技术等方向的多项核心技术。报告期内,人工智能技术在下游各行业加速渗透,公司多款人工智能产品及解决方案在各大应用场景广泛应用,成为驱动公司业绩增长的关键因素。

2022年,格灵深瞳智慧金融产品及解决方案营收大幅增长,同比增长59.58%。公司自主研发设计的智能化设备在农业银行各地分支机构推广使用,使得公司金融领域的收入快速增长,目前产品已覆盖上万家网点,包含智能安保、智能运营、智能风控等多个金融业务场景。

在轨交运维领域,公司的解决方案在多个高铁、城轨和机车领域的试点项目进入研发、测试或交付验收阶段。其中,自主研发的列车智能检测平台已经成功在高铁和地铁线路上实现落地应用。

格灵深瞳轨交运维软件界面

此外,公司的体育健康业务产品在多地校园场景进行试点。通过智慧化训练场改造以及一体化的交互设备部署,为在校生及教师提供日常教学支持和考试服务,打造校园体育一体化解决方案,精准评估辅助决策,助力学校分层教学,构建基于人工智能的智慧体育新型教学模式。据了解,该业务目前已为20000多名在校生及教师提供日常教学支持与考试服务。

格灵深瞳智慧体育软件界面

元宇宙领域,公司基于三维人体姿态和行为识别技术以及游戏内容开发能力自研的线下超大型沉浸式人机交互运动游戏项目,具备真人线下交互、无眩晕感沉浸式体验、内容一键下发+切换等优势。

格灵深瞳凭借高效的算法生产技术以及对各下游行业与应用场景的深度理解,形成了产品可快速商业化落地的能力,并根据下游客户的需求不断优化、升级核心技术,技术优化迭代和产品快速落地双向赋能,共同为公司的市场拓展及持续发展提供了强大支撑。

拥抱AI技术浪潮 成长空间巨大

近年来,人工智能已成为科技创新的关键领域和数字经济时代的重要支柱,全球主要经济体均积极推进制定人工智能发展战略。我国《新一代人工智能发展规划》亦明确指出了到2030年新一代人工智能发展“三步走”的战略目标。

据IDC预测,2026年中国AI市场将实现264.4亿美元市场规模,2021-2026五年复合增长率将超20%。计算机视觉作为人工智能中技术率先取得较大突破、应用场景较为明确的关键技术之一,未来市场空间巨大。据iResearch数据,预计至2026年,我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模将分别增长至2208亿元和6733亿元,年均复合增长率分别为17.4%和16.9%。

面对未来的行业竞争,有分析指出,目前计算机视觉企业的技术成熟度均已达到较高水平,因而未来计算机视觉企业间的竞争将从技术领先性竞争逐步转向以拓展落地场景和理解用户需求为核心的综合服务能力竞争。

多年来,格灵深瞳深耕计算机视觉领域的核心算法技术,建立了以数据平台与训练平台为核心的底层AI技术平台——深瞳大脑,有效提高了算法模型的研发效率及自动化水平。公司利用深瞳大脑对数十亿训练数据进行清洗并基于大规模数据训练大模型,研发了基于弱监督的大模型训练算法。训练平台生产高质量的算法,推动应用的落地,数据平台收集应用产生的高质量数据又促进算法的提升,从而算法、应用、数据在深瞳大脑系统内形成人工智能的正向循环,为公司的高效研发创新与产业应用提供了有力支持。

公司已在业务中利用该大模型提升少样本场景的准确率,进一步验证了该大模型在下游任务中的泛化能力。

除了该项基于深度学习的模型训练与数据生产技术之外,公司还形成了3D立体视觉技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、大规模跨镜追踪技术和机器人感知与控制技术的技术方向,掌握了跨平台模型训练技术、海量数据生产技术、多目传感器标定与深度估计技术、运动姿态分析技术、人脸识别算法和引擎技术等多项核心技术。这些技术也被高效运用到各个业务场景,支持以更高效的方式服务下游业务,加速AI落地速度。

AI领域核心技术的长期积累与多个细分应用场景的提前布局,已为格灵深瞳应对未来行业竞争、实现持续增长奠定了坚实的基础。但人工智能行业技术升级及产品更新换代速度较快,因而持续研发新技术、推出新产品是行业内公司在市场中保持优势的重要手段。

基于此,格灵深瞳在如何塑造自身长久竞争力上亦有着清晰的思路。据格灵深瞳年报披露,未来,公司将在已有的领域知识和数据积累基础上,开发自主可控的多模态大模型和全新形态的复杂AIGC系统,提高对场景的重建能力和人员行为的理解能力,并结合大语言模型的归纳推理能力,为用户输出更准确优质的内容。与此同时,格灵深瞳也将在不断巩固和提升公司在智慧金融、城市管理、商业零售和轨交运维领域技术水平和市场口碑的同时,重点推进轨交运维、体育健康和元宇宙领域的研发和商业化落地工作,寻求收入规模的稳定健康增长。

在多模态大模型和AIGC等新兴技术浪潮的引领之下,AI技术已到达产业化关键临界点。某证券研报指出,作为领先的AI企业,格灵深瞳在金融领域已形成了较强的竞争壁垒,同时轨交、校园体育、元宇宙等多个领域强化先发优势。长期来看,随着AI产业即将进入快速发展期,格灵深瞳将凭借在AI领域的技术积累以及在多个细分赛道中AI应用的提前布局,实现自身的积极发展。

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