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今天我们来研究的公司是整个人工智能中运用的标志性解决方案人脸识别，而他的人脸识别最大的应用就是美颜，在市场上占据安卓手机80%的用户。
2017年魅族手机发布会上，高级副总裁的李楠甚至说道：“魅族发布会请不起明星，因为钱都贴给了ArcSoft 美图算法。”
如此高的市占率，如此的黑科技是否有很不错的经营数据？答案是否定的，我们这就来上数据，20172019年营业收入为3.46亿、4.58亿、5.64亿，净利润为7435.81万、1.58亿、2.10亿，净利润率为21.39%、34.50%、37.23%。
如此高的净利润率体现着公司的高成长性，可是收入规模却乏善可陈，那么这个企业的市场天花板岂不极其狭窄？
现在人脸识别已经成为了主要的行业热门话题，这个行业的估值仅是通过市占率就可以一口咬定吗？
还有这个行业对于研发和专利的鉴定界限究竟在哪里？护城河仅仅就是算法而已吗？
（一）
1994 年，留美博士邓晖在美国硅谷创建虹软科技前身 Arcsoft，ArcSoft US 成立以后，专注于图像和成像领域算法及应用软件的研发。
同时在欧洲、东京、首尔、台北、上海、杭州、南京都设有区域性的商业与研发基地，1995 年 Arcsoft 推出了有巨大影响力的图像编辑软件 PhotoStudio，凭借着与Photoshop 不相上下的功能，但价格却是后者的 1/5 左右，PhotoStudio 获得巨大成功，将相机厂商发展成为自己的客户，开始进军图像处理算法。
在随后十年的数码影像高速发展时期，广泛应用于同期主流的扫描仪和数码相机产品中。2003 年，公司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，公司捕捉到手机摄影市场蕴藏巨大潜力，开始专注于移动摄影的影像处理和拍摄技术研究，成为世界上最早进入移动领域的传统影像软件公司之一。
公司凭借在数字影像及计算机视觉领域的研发能力和在传统数码相机领域积累的丰富经验迅速完成了研发重心的转移。2015 年，公司在手机上完成了图像增强算法的落地，在性能羸弱的移动终端上实现了去模糊、去噪和暗光拍摄三大功能。2007 年到 2017 年的十年间，虹软科技先后拿下了三星、华为、vivo、小米、OPPO 等重要客户。
由此，全球最主要的安卓手机厂商均被虹软科技收入囊中。
公司智能单摄视觉解决方案多达 16 种，具体包括智能暗光增强解决方案、智能 HDR 解决方案、智能人脸识别解决方案、智能场景识别解决方案、智能全景拍摄解决方案等。
以防抖解决方案为例，一些主流的高端手机摄像头搭载光学防抖（OIS）硬件模块来改善手抖硬气的拍照相片模糊问题，虹软科技则针对拍照过程中运动物体（比如拍儿童或宠物），或者室内人像弱光拍摄引起的局部模糊问题，提供完善的图像防抖技术，可以搭配在光学防抖（OIS）或者非光学防抖（non-OIS）设备上，很大程度改善了手机的拍照质量。
来看发行前股权架构，公司实控人为邓晖、LiuhongYang 夫妇通过 HomeRun 控制公司 32.97%的股份，其配偶 LiuhongYang 通过 HKR控制公司 5.44%的股份，两人为公司的共同实际控制人，共同控制公司 38.42%的股份。
同时，邓晖控制的 HomeRun 与 LiuhongYang 控制的 HKR 为一致行动人。此外，邓晖通过员工持股平台 Arcergate 间接 持有发行人 0.34%的股 份，因此邓晖及其配偶LiuhongYang 合计持有公司 38.75%的股份。
本次 IPO 共计发行 4600 万股，发行后，HomeRun持有公司 29.2362%的股份，仍为公司控股股东。公司实际控制人仍为邓晖、Liuhong Yang夫妇。邓晖及配偶 Liuhong Yang合计持有公司 34.3619%的股份。
1）基础资源层主要为计算硬件（AI芯片）、大数据、云计算平台等技术设施；代表公司有IBM、英特尔、英伟达等，行业集中度较高。
2）技术架构层主要为人工智能机器学习算法、语音识别算法、机器视觉算法等，代表公司为科大讯飞、商汤等；
3）应用层为AI应用终端，包括安防摄像头、智能机器人，智能驾驶等，应用层面覆盖范围较广。
本案，虹软科技，位于技术层。主要为手机厂商提供智能手机视觉算法，未来计划扩展到智能汽车、物联网等应用领域。
其向上游采购的主要内容为房租及物业服务、外购的服务器及硬件设备、软件开发和业务咨询服务，其前五大供应商采购金额合计占比为28.75%，集中度较低。
其下游为智能手机厂商，客户包括三星、华为、小米、OPPO等，前五大客户销售额占比为58.6%，下游客户集中度较高。
我们再从2019年资产负债表结构，2019年资产总额为27.49亿，其中最主要是货币资金（占比58.86%），其次是以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产（占比34.56%），也就是说93.42%，再看2019年虹软科技负债为2.49亿，其中比重最高的是预收款项，占比69.88%。
再看利润表，2019年虹软科技营业收入为5.64亿，其中当期费用最高的是研发费用（34.75%），其次是销售费用（17.53%）、管理费用（8.85%）。
这门典型的技术驱动的轻资产公司驱动的生意核心技术究竟是什么，我们来看。
（二）
在视觉领域上的持续深耕，让虹软科技积累了大量具备通用性和延展性的底层算法。过去一年，除了在智能手机领域的纵向深度创新以外，公司也继续在智能汽车、智慧零售、屏下光学指纹等多个新兴业务进行了横向拓展。
如今，虹软科技光学屏下指纹识别引擎已具备高产量生产能力。
屏下指纹方案包括光学指纹和超声波指纹两大技术路线。屏下光学指纹识别是基于折反原理，在手指接触屏幕时发出光线，穿透盖板到屏幕表面，用背光照射指纹，接着再反射回屏幕下的指纹传感器，传感器采集的图像和数据库中的图像进行比对分析。
超声波指纹则由传感器主动发出超声波，穿透屏幕及玻璃达到人体皮肤，利用手指纹理和他材质对超声波吸收、反射和穿透作用的差异，感应指纹特有的脊和孔，接收反射回来的信号，构建出 3D 指纹图像，进而完成指纹比对识别。
光学屏下指纹识别是主流方案。目前超声波屏下指纹方案的专利掌握在高通手上，只有高通在研发和推广，而光学指纹的方案厂商比较多，包括汇顶科技、思立微、新思、虹软科技等。
相对于光学方案，超声波方案虽然穿透性能较强，抗脏污能力高，但同时存在技术复杂、成本高、只适用于软屏等缺点，因此在手机端从技术实现角度，超声波技术在成本和生产制造过程中仍有一定困难，屏下光学技术在用户体验和安全性上会是目前的主流方案。
光学式屏下指纹识别方案的渗透率将进一步提升。
随着光学指纹识别产业链的初步成熟，供应链的进一步完善，屏下指纹识别应用规模将显著扩大，同时，随着国内 OLED 面板厂商的生产能力逐渐导入，目前只适用于 OLED 屏幕的光学式和超声波式屏下指纹识别方案的成本将会逐渐下降，光学式屏下指纹识别方案的渗透率将进一步提升。
根据 IHS Markit 数据预测，2018 光学式指纹识别模组的出货量将预计超过 9000 万颗；2019 年继续保持高速增长，出货量预计将超过 1.75 亿颗；至 2021 年预计将超过 2.8 亿颗。
目前，市场上已发售的智能手机大多采用光学屏下指纹识别技术。京东方的专利申请量最多，排在国内首位，天马微电子、信炜科技、三星和欧菲分列第二名至第五名。中国的手机厂商率先大规模应用了屏下指纹技术，小米和 vivo 是最早大规模应用光学屏下指纹技术的手机厂商。华为在 Mate 20 Pro、Mate30 系列也搭配了屏下指纹版本。供应商为汇顶科技。
而虹软科技屏下光学指纹识别算法模型完成，已实现小范围产业化应用。为了满足人们追求屏下生物特征解锁的需求，虹软科技在 2019 年针对屏下光学指纹进行了重点研究。2019 年 12 月 5 日，公司在投资者互动平台表示，公司已完成了屏下光学指纹的识别算法原型。
该识别算法兼容不同环境下的各种指纹特征，通过算法批量跑库，目前拒真率和误识率，以及模板注册、指纹验证的处理时间等指标满足业界的商用标准，也具有较好的适应性。公司的这套屏下指纹识别引擎已经具备高产量生产能力。
目前，光学屏下指纹技术虽然已经实现小范围产业化应用，但该技术的识别速度及精准度尚有一定进步空间。
与此同时，公司在屏下光学指纹技术领域也具备了多项自主知识产权，包括光学指纹小面积成像技术、图像增强技术、检测技术、识别技术，以及与光学指纹全屏相关的各模块算法等，这些技术成果为本项目相关技术及产品的开发提供了有力的技术保障。
（三）
最后我们看新的运用场景如何突破。
ADAS、高级别自动驾驶产业加速发展，成为计算机视觉重要的应用场景之一。在国内，除安防、金融等领域外，智能汽车领域是计算机视觉技术重要的应用场景之一。
在无人驾驶领域，计算机视觉或将发挥更加重要的作用。L3/L3+级别自动驾驶场景中，最重要的是模拟人类驾驶员对于行车周边环境的感知，由无人驾驶系统基于传感器、数据、算法进行决策。
目前来看，应用于无人驾驶场景中的传感器以摄像头、毫米波雷达、激光雷达为主，由于激光雷达的成本较高，基于摄像头的视觉解决方案与毫米波雷达有望最先广泛应用于无人驾驶场景中。典型功能包括物体识别、跟踪、高精度定位等。
根据 Qyresearch 和智研咨询，目前我国 ADAS 规模约为 200 亿元，预计到 2023 年，市场规模将增长到 1200 亿元，复合增速 43%，2018 年全球无人驾驶市场规模达到 48 亿美元，预计到 2021 年增长到 70 亿美元，复合增速达 13.4%。
伴随汽车智能化程度、政策对于安全驾驶关注度的提高，驾驶员疲劳驾驶预警系统前景可期。DMS（疲劳驾驶预警系统）可实时监测驾驶员头部、面部等表情及动作，针对驾驶员疲劳和分神状态进行预警，预警状态包括闭眼、低头、打哈欠、左顾右盼、抽烟、打电话等，此外系统应还支持驾驶员身份识别。
一方面，随着人们对驾驶安全的重视程度不断提高，特别是针对商用车司机平均驾驶时间长、疲劳程度高、载客数量大等现状，做好对驾驶员的监控非常重要；另一方面，车内装有驾驶员监控系统也是智能驾驶的必备条件，人们很容易过度信任自动驾驶系统，从而无法在紧急情况下接管车辆。2018 年 9 月，交通部发文在道路客货运输领域推广应用智能视频监控报警技术，要求“两客一危”车辆前装智能视频监控报警装置。
虹软车载视觉解决方案主要包括 DMS、ADAS、BSD（盲区检测）。2019 年4月8日，由工信部及深圳市政府共同举办的第七届中国电子信息博览会（CITE2019）在深圳隆重举行，虹软推出嵌入式车载视觉产品，使用虹软完整和全面的专有计算机视觉智能算法。
在 DMS 视觉算法上运用脸部识别技术监控驾驶员的注视方向，瞳孔扩张，眼睛张开度，眨眼率和头部位置，以检测瞌睡和分心的程度；运用姿态识别与物体识别技术监控驾驶员行车操作是否规范安全（如是否系了安全带，手是否脱离方向盘）；运用手势识别技术提供舒适的操控体验（如运用手势控制音响、开关）。
在 ADAS 算法上，运用行人检测技术检测行人与车辆；运用交通标识识别技术检测车道与交通信号。上述产品在各种气候、光照条件下能有效工作，适应性强，性能优越，支持前装和后装系统。
着眼长期，公司立足已有 ADAS、DMS 等解决方案，进一步加大研发力度，若募投项目进展顺利，未来有望涉足高级别自动驾驶视觉方案提供商领域。
从募投项目投资分布可以看出公司未来着力点，在 11.32 亿拟投资金额中，IoT 项目（基本为智能汽车领域研发项目）投资 3.85 亿元，超过智能手机 AI 视觉项目拟投资规模。我们认为，在 ADAS、DMS等解决方案逐渐成熟的基础上，若募投项目进展顺利，虹软科技有望开拓高级别自动驾驶视觉方案市场，全面布局智能驾驶领域的 AI 视觉解决方案。
（四）
从概念上来说，虹软科技是真正做视觉识别方面的算法开发，属于纯粹的人工智能概念股。而且技术也经过市场的考验，Android应用系统的全球知名手机商大多都是虹软科技的客户。
从经营上来说，2019年虹软科技营收5.64亿，净利润2.10 亿，利润和市值方面也符合科创板的上市标准，甚至可以称之为“独角兽企业”（市值大于10亿美元）。
从技术上来说，虹软科技高管均为技术背景，名校毕业。公司研发投入比例高达30%以上，位居科创板第二，底层算法技术延展性较强，市场应用也从手机扩大到保险、汽车、冰箱等物联网领域。
从财报上来说，虹软科技财务报告十分干净，账上现金占总资产90%以上，没有短期借款和长期借款。
从应用来看，公司技术已经实现市场化，价值在于不断开拓就能形成较快增长。
