分布式“英伟达”受益逻辑，以算法芯片化推进场景部署

以算法芯片化为特色，最大化平衡边端算力与成本。创始人陈宁兼具学术背景与实战经验，2014年受人工智能浪潮感召回国创业，公司以人工智能算法、芯片技术为核心，以为客户提供一体化解决方案为主。与其他计算机视觉算法、模型公司相比，公司的差异在于将将算法集成于芯片中，主要用于摄像头等终端、边缘设备等硬件设备中，最大化平衡边-端计算能力与成本，场景部署能力较为突出，有望具备较强的规模化复制能力。 产品体系更加全面，项目落地能力突出。相较于同业，公司具备更完整的业务链条，在算法、芯片、技术平台、应用解决方案、硬件等业务环节均有布局，保证了核心环节的自主可控。得益于自研的算法、芯片技术、硬件产品间的协同与适配，公司在不断优化应用解决方案的工程化能力与实施效率上更具优势，这能够更好保证客户体验，从而赢得良好的行业口碑，有利于后续项目的获取。 从灯塔城市向周边城市扩张，具备增长潜力。公司以深圳、青岛等城市已落地项目为枢纽，向周边城市辐射，进行业务复制扩展。同时在大型项目实施经验及行业口碑积累的基础上，公司亦开始对中小型城市、商业端等客户提供轻量化、标准化的产品及AI解决方案，预计业务体量将逐步释放，且随着客户数量的增长，业务规模效应也将逐步显现。目前公司在手订单较为充裕，截至2022年6月末，在手订单金额约2.36亿元，为公司后续业绩提供了一定的支撑。 投资建议：云天励飞充分受益于智能安防场景修复及后续渗透率提升带来的行业增长，通过算法芯片化的模式，有利于快速实现规模化场景部署获得收入高增速，预计2023-2025年将实现营业收入为7.91亿、11.08亿、14.96亿。在AI新浪潮推动算力需求增长的大背景下，边端算力需求也值得高度关注，类似寒武纪跟英伟达在云端的受益逻辑，公司具备估值溢价，给予2023年20-25倍的PS，我们认为公司上市后的合理市值区间为158.2亿-197.75亿，对应每股合理价值区间为44.55-55.69元。 风险提示：行业竞争加剧、技术迭代速度过快、项目拓展不及预期 1.以算法芯片化为特色，IPO助力公司跃上新台阶 1.1.稳步推进区域拓展与产业链延伸，IPO助力跃上新台阶 以算法芯片化为特色，场景部署能力突出。公司以人工智能算法、芯片技术为核心，为客户提供算法软件、芯片等自研核心产品或者向客户交付软硬件一体的解决方案。截止目前公司已经形成了涵盖云-边-端全链路的产品体系，以及面向智慧安防、城市治理、智慧社区、智慧商业等业务场景为客户提供智能化的解决方案，系行业内领先的人工智能服务商。与其他计算机视觉算法、模型公司相比，公司的差异在于将算法集成于芯片中，最大化平衡边-端计算能力与成本，场景部署能力较为突出。 稳步推进区域拓展与产业链延伸。公司2014年成立于深圳，其创始人陈宁曾在美国从事芯片设计工作，具备深厚的学术背景及扎实的工作经验，受人工智能浪潮推动选择回国创业。 公司以2015年深圳公安局龙岗分局的合作项目为起点，研发出第一代“深目”系统。此后，以深圳为立足点，逐步将业务延伸至北京、上海、杭州等20多个城市及东南亚国家落地，期间协助破获“天图案”，获公安部嘉奖。2018年自研第二代自主知识产权AI芯片Deep Eye1000流片成功，实现了从软件层的算法产品往底层芯片方向的产业链延伸。建立在算法技术、芯片技术的基础上，公司持续提高解决方案的效率，从而获得客户广泛的认可，曾服务了2016年杭州G20峰会、2018年博鳌论坛等大型国家级重要活动，已经拓展了10个灯塔城市进行深度合作。 图1.云天励飞发展历程 图2.2019-2022H1云天励飞收入区域占比变化 图3.公司业务主要覆盖城市 预计IPO募集净额达到35亿，助力公司跃上新台阶。根据公司公告，本次IPO发行定价为43.92元，若发行成功，预计募集资金净额约为35亿以上，募集资金主要用于现有业务综合能力的提升及下一代产品的研发储备，具体包括城市AI计算中枢及智慧应用研发项目（8亿）、面向场景的下一代AI技术研发项目（3亿）、基于神经网络处理器的视觉计算AI芯片项目（5亿）。募集资金中剩余14亿将用于补充流动资金。本次IPO所募集的资金将为公司增强实力，帮助公司业务跃上新台阶。 表1：募投资金项目介绍 1.2.创始人为实控人，核心技术高管业务扎实 创始人陈宁为实控人，未设置特殊表决权机制。IPO发行后，公司创始人兼CEO陈宁直接持股23.561%，间接持股1.713%，合计持股25.274%，为公司控股股东。公司不设置特别表决权机制，因此持股比例与表决权比例一致。公司为实施人才激励计划，对突出贡献的员工进行股权奖励，其中公司首席科学家王孝宇直接及间接持股合计持有公司股份约1.752%，旗下5个员工持股平台合计持股为8.163%。此外，IPO前股东合计持股约为39.304%，除中海云天（8.014%）、中电华登（4.519%）外，单个股东持股比例较低，均低于3%。 图4.公司IPO后股权结构图 重视研发团队建设，核心技术高管履历扎实。2019-2022H1公司员工人数分别为752人、789人、887人、852人，员工人数上升后略有下降，整体变化幅度不大。从组织架构上看，公司较为重视研发人才投入，截止2022年6月，公司研发人员占比达到59.68%，其中核心技术人员主要包括陈宁、王孝宇、李爱军及程冰，他们分别在芯片、计算机视觉等领域均有多年从业经历，具备扎实的学术背景与工作经历，负责带领团队进行相应技术研发。 图5.2019-2022H1公司员工人数变化 图6.2022H1公司员工构成 表2：核心技术人员背景介绍 1.3.收入高速增长，IPO将显著提高公司资金实力 收入端高速增长，当前仍处于亏损阶段。公司2017-2022年营业收入为0.5亿、1.33亿、2.30亿、4.26亿、5.66亿、5.46亿，期间收入平均复合增速达61.1%，收入端实现高速增长。由于公司仍处于投入期，收入规模体量小而研发投入大，因此处于持续亏损期，2017-2022归母净利润为-0.54亿、-1.95亿、-5亿、-3.93亿、-3.90亿、-4.36亿。 图7.2017-2022营业收入及同比增速 图8.2017-2022归母净利润及同比增速 从业务场景看，To G泛安防正向To B泛安防拓展阶段，芯片在手订单充足。公司目前主要聚焦在泛安防领域，包括To G业务数字城市运营管理AI产品及整体解决方案与To B业务人居生活智慧化升级AI产品及整体解决方案。随着在ToG业务的成熟，公司逐步向To B方向拓展，因此人居生活智慧化升级解决方案收入增长快速，占比逐步提升。此外，公司芯片也能够独立销售创收，其收入与流片量产节奏密切相关，收入贡献占比存在一定波动，2021年芯片业务收入达到2,472.93万元，占比为4.38%。根据招股说明书披露，截至2022年6月末，公司已签订合同或已中标尚未交付的芯片订单合计总金额为6,616万元，相关订单后续交付将贡献一定的业绩。 从服务模式看，综合项目模式为当前主要收入方式。公司目前主要有提供软硬一体解决方案的综合项目、产品销售、服务三种模式，其中综合项目收入占比由2020年开始逐步提升，至2022H1占比达到82.27%，是目前最主要的收入模式，这背后反映了公司产品体系逐步成熟，使公司获得项目订单能力逐步增强。 图9.2017-2022H1收入构成（按业务场景） 图10.2017-2022H1收入构成（按服务模式） 因综合项目收入占比高，导致毛利率处于同业较低水平。综合项目中公司需承担安装、调试义务，因此综合项目模式下毛利率相对较低，由于其收入占比较高，导致公司整体毛利率相对较低，2017-2022H1公司整体毛利率为42.4%、56.3%、43.7%、36.7%、38.8%、35.7%，与同业公司中云从科技毛利率接近，低于商汤、格灵深瞳等公司，主要原因是商汤科技以偏软产品为主；格灵深瞳过往以智慧城市项目为主，在该类业务中也主要提供偏软件的产品。 图11.2017-2022H1公司毛利率变化 图12.2017-2022H1可比公司毛利率 股权支付费用全额计入管理费用，整体费用率处于行业中上水平。2022H1由于疫情影响收入确认导致整体费用率有所抬升，具有一定特殊性，以2021年数据来看，公司销售费用率、管理费用率、研发费用率分别为14.7%、50.8%、52.2%，由于公司将股权支付费用全部计入管理费用，导致管理费用率在三项费用率中处于较高水平。从同业公司对比来看，公司的费用率均处于行业中上水平，主要原因系公司处于业务投入扩张期，收入体量相对较小，业务规模效应还有待进一步释放。 图13.2017-2022H1云天励飞三项费用率变化 图14.2017-2022H1可比公司销售费用率 图15.2017-2022H1可比公司管理费用率 图16.2017-2022H1可比公司研发费用率 IPO将极大地充实公司资金实力，助力其研发与竞争。AI行业具有研发投入较高且持续性较强，因此充足的资金实力对各个公司而言都具有重要意义，能够为后续竞争提供一定竞争优势。截止2022H1，云天励飞账目上共有货币资金与交易性金融资产之和为12.99亿，加上本次IPO募集资金净额约35亿后，公司可使用的现金资产与同业公司相比将处于较高的水平，形成一定资金优势，将有效助力公司后续项目研发与同业竞争。 图17.2022H1可比公司现金等价物对比（单位：亿元） 2.人工智能行业蓬勃发展，关注场景渗透率提升与格局重塑 2.1.人工智能快速发展，泛安防为最大场景 ChatGPT关注度背后反映AI行业进入认知智能新阶段，应用场景将被进一步打开。人工智能经历了近70余年的发展，技术的升级迭代使AI理解以及赋能应用场景能力不断提升，现阶段已经进入场景广泛打开，渗透率提升： PC互联网及移动互联网的快速发展推动数据量呈现快速增长。2006年杰弗里·辛顿以及他的学生鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫发表的深度学习算法模型支撑训练更大规模的神经网络，大幅提升了算法的性能；芯片发展遵循摩尔定律，算力得到质的提升。 三重合力推动下，计算机视觉、语音识别等领域取得了重大的技术突破，比如2014年香港中文大学汤晓鸥教授团队发布DeepID系列人脸识别算法准确率达到98.52%，全球首次超过人眼识别率，突破了工业应用红线。机器能够实现“看得懂”、“听得见”的功能，人工智能的发展阶段由计算智能迈入感知智能的阶段，被广泛应用于安防、金融、医疗等To G、ToB的场景中； NLP技术的使AI由感知智能进一步向认知智能进步。2022年以来ChatGPT、AI绘画为代表的生成式AI引起了学术界、产业的极大关注，其背后是以OpenAI为代表的公司以Transformer模型（2017年提出）为基础，通过大模型的训练方式使得自然语言处理（NLP）技术得到巨大的突破，使机器能够“听得懂”人类语言，从而具备了认知的能力，AI迈向认知智能的阶段，成为通往AGI方向上的重要里程碑。同时ChatGPT在搜索场景中所体现出的高效等案例也使AIGC在To C的应用场景的降本增效被极大的打开，拓展了AI应用能力。 图18.人工智能发展历史 人工智能是万亿级的大产业，仍处于快速增长的阶段。得益于技术的迭代与政策的支撑，人工智能所能解决的问题越来越多，所能赋能的应用场景也在不断成熟且日益丰富，人工智能作为一项工具，正在成为数字经济时代的基础设施之一。据艾瑞咨询测算，2021年人工智能核心产品市场规模预计达到1998亿元，至2026年将达到6050亿元，期间年复合增长率达24.8%。同时2021年由人工智能所带动的相关产业规模预计达7695亿元，预计2023年将突破万亿元。 图19.2019-2026年中国人工智能产业规模（亿元） 政府城市治理与运营、互联网、金融为人工智能应用最为广泛的三大领域。由于算法、数据、算力是人工智能基础层的三大核心要素，特别是数据