從上市後首份盈利年報，看格靈深瞳的「遠見」與「堅持」

儘管距離盈利仍有距離，但其營收增長和虧損大幅縮減的趨勢已十分明顯。自2020年起，公司就實現了經營層面的盈利，即不考慮股份支付已經實現盈利了；2022年，公司報表層面盈利，歸母凈利潤達0.33億元，實現扭虧為盈。

疫情期間，人工智慧公司大多經歷了業務停擺、供應鏈瘋漲、招投標推遲、合作中斷等衝擊。格靈深瞳能保持正向盈利，著實不容易。

人工智慧發展到今天，技術壁壘已經逐漸建立，企業走到了檢驗商業落地能力和產品價值變現的新階段。資本市場也愈發青睞變現能力更強，更加貼近用戶端的產品。

格靈深瞳專注人工智慧的技術層和應用層，通過計算機視覺技術、大數據分析技術、機器人技術和人機互動技術與應用場景深度融合，提供面向智慧金融、城市管理、商業零售、軌交運維、體育健康、元宇宙等領域的人工智慧產品及解決方案。

年報顯示，格靈深瞳依然在持續加強各領域的研發投入。

2020-2022年，格靈深瞳在研發上的投入分別為1.14億元、1.21億元、 1.32億元，截至報告期末，研發人員數量為 276 人，同比增長49.19%。

橫向對比，雖在絕對金額上談不上大手筆，但研發逐年增長的持續投入，已經足以說明格靈深瞳在技術上的執著。

站在行業角度，目前格靈深瞳的絕大部分營收，主要來自於金融和城市管理兩個領域，二者總營收占比超過90%，且都貢獻了較高的毛利率。

2022年，智慧金融產品及解決方案營收為3.11億元，同比增長59.58%，毛利率相比上一年增加7.3個百分點至55.49%；城市管理產品及解決方案毛利率達到73.8%。

金融和城市管理是格靈深瞳布局較早的領域，業務基礎紮實，格靈深瞳的營收大頭，大都歸功於這兩大業務。

格靈深瞳明白，只有守好了核心場景這個大本營，才能獲得足夠的彈藥，投入新的業務戰場。其收入來源單一的問題，也才會隨著新業務場景的逐漸成熟得到緩解。

對於包括格靈深瞳在內AI企業來說，如何補齊業務場景中的短板，打破營收結構上的桎梏，是未來發展的共同挑戰。

格靈深瞳已經意識到了其應用領域有待完善的問題，並在財報中提到，公司接下來將重點強化對軌交運維、體育健康和元宇宙領域的研發和商業化落地，尋求收入規模的增長。

目前，格靈深瞳的業務陣地已經從智慧金融、城市管理、商業零售，拓展至體育健康、軌交運維、元宇宙三個前瞻性的業務場景。並且，後三大業務場景的部分產品及解決方案，已進入客戶驗證或落地驗收階段。

不過，新業務場景的出現，必然伴隨著市場接受度及規模化生產的又一輪考驗，需要市場給予更多的耐心。

論體量，在AI賽道的明星創企中，格靈深瞳不算高的。但是，格靈深瞳能在人工智慧企業普遍持續虧損運營時，保持良好增長態勢，率先實現盈利，稱得上獨樹一幟。

人工智慧泡沫已然散去，盈利背後，是時候真正停下來，看看這家公司是如何從資本輸血走上自我造血的進化之路。

盈利之道：將技術轉化為有效的企業競爭力

過去幾年，國內AI行業不再純粹以產品和技術的競爭為先，而是變成了一種資本的模式。

熱錢的湧入，推高了市場的關注度以及賽道估值，使得以高技術壁壘為顯著特徵的人工智慧行業，出現一個弔詭的現象：

「討論產品的人很少，討論融資和估值的人很多。」

「討論產品的人很少，討論融資和估值的人很多。」

融資和估值可以體現一家公司商業上的成功，卻難以判斷出一家好的公司，或者說一家公司的健康度。

在整體浮躁的環境中，同等時間內，如何操控金錢的流向，出現了兩類不同的邏輯。

一類將重點投入到創新上，討論產品，潛心研發，追求拓寬技術的邊界與層次。

另一類將重點放在擴大規模上，或向上做晶片，或向下做集成，努力擴展自身業務邊界。

兩種邊界的拓展無所謂對錯，但事關「時間」和「度」的把握。

長期來看，技術創新與規模擴大，在企業的不同發展階段，重要程度不盡相同。但在大的邏輯上，總是產品成功在前，規模擴大在後。

在度的把握上，則最忌三心二意，或一味擴大規模，否則很容易在向資本講述動聽故事的過程中迷失自我。

總的來說，把控技術創新與擴大規模的節奏，是一個「技術活」，邊界的拓展，要以衡量自身的健康度為基礎。

這一點上，格靈深瞳的警惕性很高。

• 過硬的技術能力，產品上的競爭力

國內計算機視覺創業公司中，格靈深瞳入行早，創始團隊頭頂技術光環而來，是其優勢。

自2013年成立後，不同於主流AI公司選擇的二維視覺技術路線，格靈深瞳選擇了在當時極為領先，國內幾乎一片空白的三維視覺感知路線。

以人臉信息為例，三維視覺通過收集物體點位判斷行為軌跡，獲取的信息不只是平面的人臉圖片信息，而是立體人臉的深度信息捕捉。

以三維視覺技術路線為基礎，格靈深瞳早期選擇線下零售場景，通過對零售場景進行視頻分析，幫助零售商優化經營。

及至2016年，實體零售被O2O嚴重衝擊，再加上三維視覺技術過於超前，上下游產業鏈不成熟等客觀原因，格靈深瞳外部銷售屢屢碰壁。

格靈深瞳雖收穫了技術突破的果實，卻沒有品嘗到技術轉化為商業落地的成果。

「企業如果只是空有技術，或者技術瞄準的方向跟市場有很遠的距離，註定會失敗。」這句話成為趙勇的經驗之談。

此後三四年時間，格靈深瞳開始低頭看路，埋頭深耕。

技術端，格靈深瞳在創新和自研上默默耕耘，建起了自己的核心技術體系，底層AI技術平台——深瞳大腦。

• 長期的商業化經驗，漸進有序的進入行業

除了深耕技術，業務上的調整也隨之進行。

吸取了之前在技術和賽道選擇上的經驗教訓，格靈深瞳在邊界的拓展上，保持著謹慎的節奏：一邊拓展更易商業化的業務場景，擴大收入規模；另一邊警惕一味追求漂亮的營收數字，陷入盲目擴張。

商業零售之外，格靈深瞳找到了城市管理、智慧金融兩大日後的重點業務。

確定新的定位後，格靈深瞳將自己的AI優勢，融入業務場景中：

城市管理領域，落地全國多省市的政府機關或企事業單位定點項目。

智慧金融領域，為農業銀行全國各省市的上萬家分支機構，提供智能安保、智能運營、智能風控等解決方案。

商業零售領域，已為排名前列的地產類客戶帶去數據服務。

城市管理領域，落地全國多省市的政府機關或企事業單位定點項目。

智慧金融領域，為農業銀行全國各省市的上萬家分支機構，提供智能安保、智能運營、智能風控等解決方案。

商業零售領域，已為排名前列的地產類客戶帶去數據服務。

一番耕耘下，格靈深瞳的落地能力得到業內認可。如今，其城市管理、智慧金融、商業零售的產品和解決方案，正運行在企業數字化轉型的諸多角落。

隨著核心產品線和賽道逐漸清晰，格靈深瞳在不斷優化下遊客戶需求、升級核心技術的同時，開始積極尋求多元應用場景。

目前，格靈深瞳自研的軌交運維領域列車智能檢測解決方案，已在高鐵和地鐵項目中落地應用。

除此以外，公司也在體育健康、元宇宙等領域進行了布局，並已開展試點應用。據悉，格靈深瞳的體育健康業務面向「教、練、考、賽」四大場景，提供實現校園全場景覆蓋的AI+校園體育一體化解決方案，目前已經在多所學校進行試點，為20000多名師生提供提供日常教學支持與考試服務；元宇宙領域，公司基於3D立體視覺技術自研了大規模沉浸式人機互動系統，未來可應用於沉浸式互動遊戲、賽事、發布會、文旅和展廳等領域。

• 面向未來的制高點之爭，加碼多模態大模型和AIGC

數字經濟的快速發展，為人工智慧產業創造了良好的發展條件和技術環境。

當下，人工智慧正被視為推動整個國家數字化經濟發展的核心推動力，2022年國務院印發的《「十四五」數字經濟發展規劃》提到，包括AI算法、算力在內的數字經濟核心產業增加值在2025年將達到13.8萬億元。

對於提供人工智慧技術的企業而言，在接下來的競爭中，具備原理性技術和原創能力十分重要。

未來戰略上，格靈深瞳選擇繼續保持大規模的研發投入，面向未來的制高點之爭，格靈深瞳提前布局，加碼多模態大模型和AIGC。通過結合圖像理解、自然語言處理、三維重建技術等多模態任務與數據，以及大語言模型的歸納推理能力，輸出更準確優質的內容。

2022年，格靈深瞳已完成跨類別預訓練模型自動化微調的升級，納管了海量領域數據。

接下來，格靈深瞳將進一步改造深瞳大腦，結合最新的 zero-shot 技術，將海量數據進行多輪疊代後，完成對多模態大模型的數據投喂，最終使其服務於多條產品線。

格靈深瞳之後，AI產業將被重新審視

格靈深瞳是AI獨角獸中最晚開始上市動作但卻最早在A股上市的公司。

在衝刺科創板 「AI 第一股」 的名單中，早有依圖科技、雲從科技、雲天勵飛、曠視科技等企業，其中最早申請上市者可追溯至2019年。

人工智慧行業是一個技術、人才、資金都十分密集的行業，進入壁壘高，產品具有高技術含量，高附加值的特點。

AI算法的一個顯著特點是難以標準化，不同場景的數據要求各不相同，常常需要定製化開發。

但長期來看，高度定製化解決方案，在AI行業難以走通。

針對不同場景收集數據訓練模型，成本極高，不少AI企業都嘗試過在行業定製算法，但這種模式往往造成虧損越來越嚴重，且會與集成客戶形成競爭關係。

更為殘酷的一點是，AI更靠近軟體層，而現階段在國內市場，很多客戶對軟體產品的價值，依然缺乏尊重。

凡此種種，導致AI產品難以落地，AI公司深陷盈利困局。

那麼，技術的先進性和商業應用價值之間，到底存在怎樣一種關係？

過去一年多以來，台前，人工智慧技術創新頻現亮點；幕後，人工智慧企業發展已經進入深水區。

從市場規模、場景應用、帶動作用來說，計算機視覺領域的未來市場，空間廣闊。

據 iResearch 數據，2021 年我國計算機視覺產品市場規模，占整個人工智慧行業的 49.6%，達到 990 億元，帶動相關產業規模超過 3,079 億元。預計至 2026 年，我國計算機視覺核心產業規模和帶動相關產業規模將分別增長至 2,208 億元和 6,733 億元。

這意味著，擁有先進技術已不足夠，企業需要明確目標，對進入的行業，對如何提高交付效率、降低交付成本，做到心中有數。這樣才能在現實場景中，將技術的先進性轉化為生產力，從而為公司帶來穩定的正向現金流增長。

對AI企業來說，在持續投入保證技術先進性的同時，還要儘可能尋找好的落地方式，壓力巨大。

格靈深瞳在人工智慧行業普遍縮水，企業在商業化探索中虧損運營時，實現盈利的事實，至少澄清了一點：高研發投入並非AI企業難以盈利的罪魁禍首。

事實上，高研發投入帶來的強大產品力，在同質化嚴重的AI領域，反而恰恰是衡量企業健康度的一個重要指標。

另一個指標，則是恰當的場景以及開拓節奏帶來的企業競爭力。

隨著AI風口歸於平靜，商業應用價值的地位凸顯。在保持技術先進性的同時，脫虛向實，跨過自我造血時刻，才是接下來資本市場最為看中的。

格靈深瞳的可貴之處在於，雖走過彎路，但最終能在技術與落地的重壓下，耐心調整沉澱數年，既懷抱著高遠的目標，同時又沒有忽視一個個可能導致動作變形的局部細節。

從臥薪嘗膽，到搶先諸多AI企業快速完成上市流程，再到快速實現盈利的一系列動作，是遠見與堅持，最終讓這家AI長跑運動員，衝過了盈利紅線。

如今，格靈深瞳奔跑的樣子，為外界判斷AI公司，提供了一個具體的縮影。因「虧損」而備受詬病的AI產業，也將獲得重新審視。

於行業而言，格靈深瞳此次報表層面的率先盈利，進一步提振了整個行業的信心，為AI更好更快走向產業，贏得了更多空間。

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