虹软科技专注于视觉人工智能技术的研发和应用，公司坚持以原创技术为核心驱动力，在全球范围内为智能手机、智能汽车、物联网（IoT）等智能设备提供一站式视觉人工智能解决方案。
（二）技术优势1、算法技术涵盖面广、研究深入虹软科技积累了大量视觉人工智能领域的底层算法，涵盖了人、物、场景三个视觉人工智能的主要研究方向。公司不断探索视觉人工智能领域的前沿技术，并且利用深度学习等先进人工智能技术优化迭代已有算法。经过长期的潜心研究，虹软科技已掌握诸如人体识别、物体识别、场景识别、图像增强、三维重建和虚拟人像动画等核心技术，构建了完整的视觉人工智能技术体系。
虹软科技在先进技术的产品化上有着丰富的经验。公司通过将核心技术与行业的实际需求相结合，让先进技术具有更强的实用性，把可研成果转化为产品服务于经济社会发展主战场。早在2003年，公司便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，公司在该类终端上完成了图像增强算法落地，实现了去模糊、去噪和暗光拍摄三大功能。2015年，虹软科技协助手机厂商发布业内第一款RGB+Mono方案的后置双摄像头手机。目前，公司人脸识别、物体识别和场景识别类产品得到广泛应用。
虹软科技强大的产品化能力能够促进视觉人工智能技术在智能手机、智能汽车等领域落地，帮助相关产业产品实现智能化改造和快速升级，协助产业和产品向价值链中高端发展。
虹软科技的产品化能力还体现在其技术的通用性和延展性上。凭借对行业演进规律的理解，公司形成大量模块化的产品和底层算法库。这些产品和算法库能够快速用于开发新产品和各类行业应用，使公司能够为不同行业的客户提供一站式解决方案，并大幅减少新产品进入市场的时间。尤其在竞争激烈的消费电子行业，虹软科技可以根据不同客户的需求快速提供相应产品，为消费电子行业迭代提供支持。
（3）平台优化能力强终端设备对于性能和功耗的追求是长期不变的。虹软科技通过与高通、联发科、展讯等产业链顶尖企业长期合作，将其算法根据不同硬件平台的特点进行深入优化，大大降低了视觉人工智能应用门槛。凭借这个优势，其产品在高通和联发科等主流平台均有大量出货记录，公司的单摄及双（多）摄智能视觉解决方案已经在全球数十亿台手机上成熟应用。
（三）创新展示格菲研究院注：杭州虹礼、杭州宏兴、杭州虹义、杭州虹礼、杭州虹仁、Arcegate为员工持股平台，Hui Deng（邓晖）为公司实际控制人。
股本结构：
参股公司：
资料来源：招商银行研究院
1、数据、算法、算力、专业能力是人工智能效果的关键当前人工智能应用的核心，是基于神经网络的深度学习，该方法的特点是根据特定应用目的，利用大量优质数据，对学习网络进行反复训练，通过传播算法，不断变换各层节点参数，以最终得到符合实际应用要求的训练结果。
深度学习的训练特点，决定了数据、算法、算力、领域专业能力是人工智能效果的关键。
数据：深度学习算法的核心在于通过优质的数据去训练，故是否取得与任务相关的足量优质数据是人工智能技术取得成功的关键。
格菲研究院注：在算法开源的大背景下，是否拥有足够优质的训练数据，是公司是否存在护城河的关键。
算法：虽然深度学习的核心框架相对固定，但是为了使得学习模型在特定应用场景取得较好效果，往往需要做很多的算法优化和工程优化，以使得模型最终在具体场景取得更好的结果，比如更快的计算效率，更准确的分类概率等。因此对特定领域，具备强大的算法能力，是产品和企业成功的关键。
算力：由于现在需要解决的具体问题越来越复杂，云端的人工智能算法对硬件的计算能力需求近乎无止境。虽然当前芯片技术不断进步，云计算提供越来越完善，但是对一些高复杂度的人工智能任务，依然需要非常大的算例才能训练出足够好的解决模型。
领域专业能力：最后，人工智能技术的落地应用，还是要和应用场景结合起来。一般最终实施公司，既理解行业痛点，又具备丰富的行业实施经验以及渠道能力，能更好地将技术和具体硬件以及流程结合。
近年随着人工智能应用范围越来越广，全球和中国的人工智能领域的投融资规模都呈上升趋势，其中来自中国的增长尤其迅速。据信通院统计，2017年全球人工智能投融资规模为395亿美元，其中中国277.1亿美元，占全球融资总额的70%。根据2013年到2018年的第一季度全球AI行业累计投融资数据，中国占比60%，美国29%，合计占比接近90%。
资料来源：IDG、招商银行研究院
生态圈指的是中游企业基于其领先的技术实力，搭建人工智能开放平台，以云服务等方式提供人工智能领域技术、产品和解决方案，为行业内企业和个人用户，提供高效优质的服务。生态圈不仅可以通过各种服务获得相应收入，更重要的是培育了企业和个人的使用习惯，增强自身技术和解决方案的影响力。同时生态圈平台可以利用云计算的特性，以非常低的成本迅速扩展自己的服务对象。
2、技术平台类公司具备较强的上下游扩展能力相比上下游公司来说，中游的技术平台类公司具备更强的上下游扩展能力。大部分下游公司往往专注在某个细分领域，进行专业的技术研发并非其竞争优势。即便是少数下游强势企业如海康威视，即使专注于安防领域AI研发，也很难将技术输出到其他关联度很小的领域。而技术平台类公司则可以借助自己的资金和技术优势，在一些规模较大，利润丰厚的领域直接获取下游需求订单，这也是当前平台类公司一直推行的“平台+赛道”商业模式。
（三）计算机视觉计算机视觉技术从2012年开始取得突破性的进步，错误率迅速降低，故在很多领域跨过识别率门槛，具备很强的经济价值。同时随着国内平安中国建设的稳步推进，金融科技的快速发展，计算机视觉技术下游需求迅速扩大，两者的叠加引起计算机视觉爆发式增长。
中商产业研究院预计到2020年，国内计算机视觉市场空间将达到755.5亿元，连续四年保持100%以上的增长速度。
国际市场空间方面Forrester、Tractica公司分别预测未来全球计算机视觉市场空间将超过200亿美元、260亿美元。相比而言，国内企业在计算机视觉应用走在国际前列。
资料来源：信通院、招商银行研究院
2016年起人工智能初创企业诞生速度已经大幅降低，而计算机视觉和智能语音类平台公司市场竞争格局逐步稳固，头部企业脱颖而出，竞争优势明显。
据IDC统计，2017年中国计算机视觉市场份额中，商汤、旷世、依图、云从四家公司已经占据了70%的市场份额。
格菲研究院发现虹软科技招股说明书并未披露其在计算机视觉行业市场份额，既然商汤、旷世、依图、云从四家公司已占据我国计算机视觉70%市场份额，那间接说明虹软科技市场份额不超过30%。计算机视觉是边际成本几乎为零，赢家通吃行业，故虹软算法竞争力还需推敲。
2017年中国计算机视觉市场份额
格菲研究院认为，2016-2018年公司手机板块智能视觉摄像解决方案营收分贝为67.93%、91.27%和96.57%，占比不断提升，说明公司对智能手机行业依赖程度大，故智能手机出货量为影响公司营收关键指标。后期随着智能手机出货量增速降低，公司此板块营收增速将出现降低。
（五）募集资金用途
截至招股说明书披露日，公司拟投入项目情况如下：
毛利率：
2018年度虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技毛利率分别为94.29%、52.18%、94.57%、95.8%和74.46%。汇顶科技销售触控芯片和屏下指纹芯片，而虹软科技、万兴科技和泛微网络销售编程和算法类产品（边际成本几乎为零），麦迪科技销售解决方案故销售毛利率较低。
格菲研究院认为，从商业模式上来说虹软科技与万兴科技、泛微网络更具可比性。故估值方面应该相近。
销售费用：
2018年度虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技销售费用分别为0.82亿元、3.22亿元、2.68亿元、7.18亿元和0.64亿元。销售费用率分别为18.01%、8.65%、49.08%、71.51%、22.54%。虹软科技、汇顶科技和麦迪科技销售费用率较低，主要是因为其面对的是企业客户，企业客户更关注产品性能，公司推广力度小。万兴科技、泛微网络主要面对消费者，需要进行大力推广，故销售费用较高。
研发费用：
2018年虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技研发费用分别为1.48亿元、8.38亿元、0.97亿元、1.25亿元和0.57亿元。研发费用率分别为32.42%、22.52%、17.77%、12.45%和20.07%。汇顶科技研发费用最高，虹软科技研发费用率最高，对于汇顶科技和虹软科技来说技术是其护城河，故为巩固护城河必须加大研发投入。
销售净利润率：
2018年度虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技销售净利润率分别为38.21%、19.95%、13.15%、10.78%和19.37%。虹软科技销售净利润率最高，故虹软科技产品技术含量高于其他四家企业。
存货周转率/流动比率/速动比率：
2018年虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技存货周转率分别为27.43、3.83、4.25、3.38和3.43；流动比率分别为6.77、3.77、3.82、1.43和1.89；速度比率分别为6.76、1.35、1.69、1.04和1.75。
格菲研究院认为虹软科技运营效率更高。
筹资活动现金流量：
2018年虹软科技、汇顶科技、万兴科技、泛微网络和麦迪科技存货周转率分别为4.7亿元、-1.85亿元、3.16亿元、-0.1亿元、0.086亿元。
格菲研究院认为，2018年虹软科融资4.7亿元，账面货币资金11.1亿元，正常年度研发费用为1亿元左右，公司本次募集超过13亿元，融资较高。
本研究院采用至少三种方法对虹软科技进行适配性估值，估值结果系分析师个人研究成果，对他人不构成建议。
（一）方法一：市销率法重要假设：
1、公司未来经营状况稳定，且能够持续不断研发出新的算法；
2、可比公司市盈率合理；
3、中美局势保持稳定。
分析过程：
A股相关上市公司市销率对比
（二）方法二：市盈率法重要假设：
1、公司未来经营状况稳定，且能够持续不断研发出新的算法；
2、可比公司市盈率合理；
3、中美局势保持稳定。
分析过程：
A股相关上市公司市盈率对比
（三）方法三：未来收益法1、公司经营状况稳定，且能够持续不断研发出新的算法；
2、中美局势保持稳定；
3、虹软科技市盈率为70倍。
分析过程：
A股相关上市公司市盈率对比
数据来源：招股说明书
虹软科技2018年度手机板块营业收入及占比情况持续上升。但是智能手机市场趋于饱和，总量下滑，对公司业绩长期不利。在产业方向上，公司主要销售项目96.57%都是智能手机方向，其中2018年收入金额为43,895.16万元。其中，智能单摄视觉解决方案部分收入占到智能手机整体收入的56.52%，达到25,689.08万元；智能双（多）摄视觉解决方案部分收入占整体收入的26.94，达到12,245.89万元；智能单/双（多）摄视觉解决方案组合收入占到整体的11.15%；智能深度摄像算法解决方案收入占到整体的1.97%。
（二）原有业务和新业务竞争风险视觉人工智能行业除了智能手机的摄像，3D识别以外，还有安保，实时人脸识别等。如商汤科技所从事的智能保险解决方案，结合了人工智能摄像技术。还有很多未上市企业，其发展领域在包含智能手机的同时，更向着相关性比较强的相机，家用摄像头方向发展。
相比之下，虹软科技的发展方向比较狭窄。如果公司在智能汽车等新领域产品开发或市场推广效果不佳，或者出现其他不利因素，将可能导致公司新业务开发失败，从而对公司未来经营产生不利影响。
（三）主要客户采购量减少风险目前，虹软科技提供的视觉人工智能解决方案主要应用于智能手机行业，主要客户包括三星、华为、小米、OPPO、维沃（vivo）、LG、索尼、传音等全球知名手机厂商。但是，如果智能手机出货量下滑、主要客户业务发展战略调整或其他不可预知的原因导致采购需求下降，则会对公司整体运营产生不利影响。
（四）核心人才流失风险虹软科技所处行业近年来蓬勃发展，人才需求量大。为业务发展，公司需要一批稳定的研发技术人员、产品化人才及管理人才，这些核心人才对公司业务发展壮大起到至关重要的作用。2018年员工数量为552人，人均创收82.98万元；2017年为390人，人均创收88.7万元。
同时，虹软销售的各类产品均基于公司独立研发积累的大量视觉人工智能核心技术。未来如果相关核心技术保密制度不能得到有效执行，或者出现重大疏忽、恶意串通、舞弊等行为导致公司核心技术泄露，将对公司的核心竞争力产生风险。
2019年1月2日，Arcergate 1名员工出资人离职。董事长邓晖回购该员工持有的Arcergate全部股份。正常情况下，作为出资人的员工应该对公司具有很高的忠诚度和热情，其突然离职值得考量。
本次发行后，公司资产规模和业务的迅速扩张将对公司管理层提出更高的要求。若公司的组织模式、管理制度和管理人员未能适应公司内外部环境的变化，将给公司持续发展带来不利影响。
（六）税收优惠风险2016-2018年，公司及子公司享受一系列增值税税收优惠、所得税税收优惠，如果未来公司所享受的税收优惠出现不利变化，或者在税收减免期内公司不完全符合税收减免申报条件，则公司在相应年度所享受的税收优惠将减少。
（七）扣费净利润异常2016-2018年，虹软科技扣非净利润分别为156.42万元、280.02万元、20,304.43万元，同时2019年1-3月扣非净利润为3,044.46万元，扣非净利润波动幅度较大。
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