旷视科技
旷视科技 (Megvii),一家以人工智能 (AI) 为核心的物联网解决方案提供商。它或许不是家喻户晓的消费品牌,但你的手机解锁、线上身份验证、小区门禁,背后很可能就有它的技术身影。作为中国“AI四小龙”之一,旷视以其领先的计算机视觉技术,尤其是人脸识别算法闻名于世,其开源平台“Face++”曾是全球最大的计算机视觉技术平台之一。旷视的商业故事,不仅仅是关于高深算法的传奇,更是一本描绘了顶尖技术如何艰难地在现实世界中寻找商业价值与持续盈利模式的教科书。对于价值投资者而言,它是一个绝佳的案例,用以剖析科技企业的成长路径、护城河的构建以及高光概念背后的商业实质。
“AI四小龙”的面孔,与算法的生意
旷视科技的故事,始于一群天才少年对技术的极致追求,并逐渐演变为一场将算法转化为真金白银的商业远征。
从“清华姚班”走出的天才少年团
旷视科技的基因,深植于学术的殿堂。其三位创始人印奇、唐文斌和杨沐,均出自被誉为“中国计算机科学家摇篮”的清华大学姚班。这个由世界顶级计算机科学家、图灵奖得主姚期智院士创办的实验班,汇聚了中国最顶尖的计算机科学人才。这种“学霸”背景,为旷视注入了强大的技术研发基因和浓厚的工程师文化。 公司的创立充满传奇色彩。2011年,还在校的印奇团队开发的人脸识别游戏在苹果公司的App Store上大受欢迎,这让他们看到了人脸识别技术的巨大商业潜力。随后,他们创办了旷视科技,并推出了核心技术平台“Face++”。这个平台通过向开发者提供API接口,极大地降低了人脸识别技术的使用门槛,迅速积累了海量用户和数据,为旷视后续的算法优化和商业拓展奠定了坚实基础。 早期的旷视,是典型的技术驱动型公司,其成功吸引了包括联想、创新工场、蚂蚁集团和阿里巴巴在内的众多顶级资本的青睐,估值一度水涨船高,成为资本市场的宠儿。
Face++:一张“刷脸”的万能通行证?
旷视的起家之本,是计算机视觉技术。简单来说,就是教会计算机如何“看懂”世界。这就像教一个孩子认识事物:
- 首先,给他看成千上万张猫的照片(数据投喂)。
- 其次,告诉他这些都是猫,让他学习猫的特征(算法训练)。
- 最后,当你拿一张新的猫的照片给他时,他能准确地认出“这是一只猫”(模型识别)。
人脸识别是计算机视觉中最广为人知、也最早实现商业化的应用之一。旷视的Face++平台,就是这个领域的佼佼者。它能实现人脸检测、关键点定位、人脸比对与搜索等功能,精准度在多项国际权威评测中屡获冠军。这项技术,很快就渗透到我们生活的方方面面:
- 金融科技:远程开户、刷脸支付,背后是旷视技术在进行“活体检测”和“1:1人证比对”,确保是你本人在操作。
- 智能手机:手机相册的自动归类、解锁手机的“面容ID”,旷视是许多国产手机品牌背后的技术功臣。
- 安防门禁:小区、写字楼的智能门禁系统,火车站的自动检票闸机,都用到了人脸识别技术来提升效率和安全性。
然而,仅仅提供一个技术平台(软件API)的商业模式,虽然轻资产、易于扩展,但也面临着技术同质化和价格战的压力。一张“刷脸”的通行证,并不能保证企业能够长期、稳定地盈利。旷视深知这一点,开始了从“软”到“硬”的战略转型。
软件、硬件与算法:旷视的三驾马车
为了构建更深的护城河,旷视将业务聚焦于三大物联网场景,致力于提供“软硬一体”的解决方案,这构成了其当前的“三驾马车”业务格局。
- 个人物联网 (Personal IoT):这是旷视技术最贴近普通消费者的领域。主要为智能手机、智能门锁等消费电子产品提供人脸解锁、图像增强等解决方案。这一业务的特点是客户集中度高,主要依赖少数几家大型手机厂商,因此议价能力和利润空间相对受限。
- 城市物联网 (City IoT):这部分业务主要服务于政府部门和公共事业机构,应用于智慧城市、公共安全、智能交通等领域。例如,通过在城市关键节点部署搭载其算法的摄像头,实现对人流、车流的智能分析和管理。这类业务通常以项目制为主,订单金额大,但回款周期长,且受政策影响较大,商业模式的可复制性相对较弱。
- 供应链物联网 (Supply Chain IoT):这是旷视近年来战略投入的重点,也是被认为最具增长潜力的业务板块。旷视将AI技术应用于仓储和物流领域,通过自主研发的智能机器人(如AMR自主移动机器人)、堆垛机以及核心的“河图 (HETU)”智能机器人网络操作系统,为大型仓库、工厂提供自动化和智能化改造方案。这就好比为庞大的仓库配备了一个拥有“超级大脑”的指挥官(河图系统),指挥着一群“钢铁搬运工”(机器人)高效、协同地工作。这种软硬结合的解决方案,能够深入客户的业务流程,解决实际痛点,因而客户粘性更强,商业价值也更高。
从纯粹的算法供应商,到深入产业的解决方案提供商,旷视的转型之路,是AI公司商业化探索的典型缩影。
价值投资者的透镜:如何审视旷视科技?
对于价值投资者而言,炫酷的技术和宏大的叙事只是起点,最终的落脚点永远是企业持续创造自由现金流的能力。用这把尺子去衡量旷视,我们可以看到其光鲜背后的机遇与挑战。
护城河:是技术的壁垒,还是场景的深耕?
沃伦·巴菲特曾说,他要找的是拥有宽阔且持久护城河的企业。旷视的护城河在哪里?
- 技术优势:顶尖的研发团队和持续领先的算法能力,是旷视最初的护城河。然而,在AI领域,技术扩散速度极快,算法的领先优势可能很短暂。单靠算法本身,很难构成一条坚不可摧的护城河。
- 数据壁垒:AI模型的性能很大程度上依赖于高质量、大规模的训练数据。旷视通过早期开放平台和后续项目积累了海量数据,这在一定程度上构成了壁垒。但数据的获取和使用面临着越来越严格的监管,其壁垒效应存在不确定性。
- 场景落地与生态锁定:这或许是旷视正在构建的最坚固的护城河。特别是在供应链物联网领域,通过提供“算法+软件+硬件”的全栈式解决方案,旷视不仅仅是卖产品,更是深度参与客户的业务改造。一旦客户采用了其整套系统,高昂的替换成本和业务流程的深度绑定,就会形成强大的用户粘性。这种基于对特定行业(如物流、制造)深刻理解而构建的“场景护城河”,远比单纯的技术领先更为可靠和持久。
盈利难题:AI公司的“烧钱”宿命?
翻开旷视的招股书,和许多AI独角兽一样,持续的亏损是绕不开的话题。这背后是AI行业的共同特征:
- 高昂的研发投入:AI技术需要顶尖的人才和大量的计算资源,研发投入是天文数字。旷视每年将巨额资金投入研发,以维持技术领先,这是必要的“军备竞赛”。
- 商业化路径漫长:从技术突破到找到可规模化、高毛利的商业模式,需要漫长的探索和试错。旷视从个人物联网到城市物联网,再到供应链物联网的战略转移,正是在寻找这样一条“长坡厚雪”的赛道。
- 收入质量的变迁:早期项目制的收入,虽然金额大,但毛利率低,且不可持续。而转向标准化产品和解决方案(如物流机器人和系统),虽然前期投入巨大,但一旦形成规模效应,其毛利率和收入的稳定性将远高于项目制。
价值投资者在评估旷视时,不应仅仅被当下的亏损数字吓退,而应更深入地探究:
- 亏损的原因是什么? 是为了扩张市场、投入研发的战略性亏损,还是商业模式本身存在缺陷?
- 毛利率的趋势如何? 核心业务的毛利率是否在稳步提升?
- 经营性现金流状况如何? 公司是否开始产生正向的经营现金流,摆脱持续“输血”的依赖?
对旷视而言,供应链物联网业务能否成功放量,并展现出良好的单位经济效益,是其能否打破“烧钱”宿命、实现价值回归的关键。
风险与挑战:聚光灯下的阴影
作为一家明星科技公司,旷视也面临着不容忽视的风险。
- 技术迭代风险:AI技术日新月异,颠覆性的新技术可能随时出现。旷视需要保持高度的战略敏锐性和持续的研发投入,才能避免在下一波技术浪潮中被淘汰。
投资启示录
研究旷视科技这样的公司,能为普通投资者带来三点宝贵的启示:
- 启示一:理解“技术”与“生意”的区别
世界一流的技术并不等同于一门好生意。一个成功的投资标的,必须能够将技术优势转化为可持续的商业模式和盈利能力。投资者需要穿透技术的“光环”,审视其商业模式的本质:客户是谁?解决什么问题?如何收费?能否规模化?
- 启示二:警惕“高光概念”的估值陷阱
人工智能、元宇宙、区块链……市场从不缺乏激动人心的概念。这些概念在早期往往会被赋予极高的估值,泡沫巨大。价值投资者应始终坚守安全边际的原则,对处于概念验证和商业化探索阶段的公司保持谨慎,耐心等待其商业模式被验证、盈利能力显现后,再寻找合适的介入时机。
- 启示三:在长坡厚雪的赛道中,寻找“软硬兼施”的选手
正如巴菲特所言,投资就是要找到一条“长长的坡和厚厚的雪”。在AI这条大赛道中,那些不仅拥有顶尖算法(软实力),还能将其与硬件结合,为特定行业提供深度解决方案(硬实力)的公司,更有可能构建起深厚的护城河。这种“软硬兼施”的能力,是企业从技术公司蜕变为产业巨头的关键。