虹软科技2023-09-05投资者关系活动记录

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日期 股票名 调研地点 调研形式
2023-09-05 虹软科技 - 特定对象调研,业绩说明会,券商组织的交流会,行业集体业绩说明会
PETTM PB 股息率TTM 总市值 换手率
152.55 5.57 - 145.10亿 1.42%
营业收入同比增长率(%)(单季度) 营业收入同比增长率(%) 归母利润同比(%)(单季度) 归母利润同比(%) 净利润/营业总收入
18.54% 14.09% -15.14% 8.12% 15.39
销售毛利率 销售毛利率(单季度) 销售净利率 销售净利率(单季度) 毛利
90.49% 89.35% 15.39% 13.92% 5.19亿
销售费用/营业总收入 管理费用/营业总收入 营业总成本/营业总收入 归属于母公司的股东权益/带息债务 研发费用/总市值
16.68 64.43 85.31 160.21 0.0208
存货周转天数 应收账款周转天数 资产负债率 利息费用/息税前利润 息税前利润
79.64 61.51 11.71% -0.60% 0.66亿
企业自由现金流量 带息债务 财务数据报告期
业绩预告
公告日期
报告期
业绩预告变动原因
0.16亿 2024-09-30 - -
参与机构
上海常岭资产,招商自营,开源证券,参与业绩说明会的广大投资者,华福证券
调研详情
第一部分:2023年半年度公司主要财务数据及研发人员情况
(一)主要财务数据
虹软科技2023年半年度营业收入3.40亿元,同比增长29.73%;归母净利润5,003.86万元,同比下降10.30%;归母扣非净利润4,420.40万元,同比增长147.65%。主要原因有:(1)公司移动智能终端视觉解决方案本期实现营业收入3.12亿元,同比增长36.09%。(2)随着行业的快速发展,公司结合智能驾驶业务发展路径,加大了对关键人才的招聘力度,相应职工薪酬等相关支出增加。(3)公司本期利用闲置资金进行现金管理取得的银行理财收益和利息收入为2,799.47万元,同比增长21.33%。
(二)研发人员情况
公司根据业务需求完善人才梯队结构比例,加大了对相关人才的招聘力度。2023年上半年,公司按计划录用重点院校优秀应届毕业生到岗,及时补充人才储备;引进智能汽车、智能手机等领域重点岗位业务“熟手”人才,报告期末,公司研发人员总数524人,同比增长14.16%,既满足了迅速扩张的业务和项目需求,也为强化团队的项目落地和交付能力提供有力支撑。

第二部分:公司业务的开展及推进情况
(一)移动智能终端视觉解决方案
移动智能终端业务:报告期内,公司加速自创的“智能超域融合”技术产品化,为手机拍摄提供创新性的全链路超域解决方案,现已研发了智能超域融合夜景、HDR、超分、人像解决方案。目前,“智能超域融合”创新产品系列正赢得更多客户的青睐,上述已研发的四类解决方案均实现了量产落地并开始批量出货。
VR/MR/AR领域:在报告期内,公司进一步提升、丰富了OpenXR框架功能,如针对头显SLAM和手柄SLAM提升了定位和跟踪精度,为用户在虚拟现实和混合现实环境中提供更准确、稳定的体验;针对视频透视相关算法,使人眼通过头显观测到的动作和实际动作时延大幅缩短,进一步提升了佩戴者的临场感体验;改善了眼动追踪和手势识别技术,通过将两种技术融合,为用户提供更自然和直观的交互体验。
(二)智能驾驶视觉解决方案
智能汽车业务:公司为汽车OEM客户提供VisDrive?一站式车载视觉软件解决方案及舱内Tahoe和舱外Westlake软硬一体车载视觉解决方案。
VisDrive?一站式车载视觉软件解决方案持续迭代,在客户数量、合作深度上继续拓展。2023年1月至今,公司新增了与长城、睿蓝、极氪、吉利、合众、长安、岚图、奇瑞等车厂的多个前装量产定点项目。截至目前,分别搭载了公司DMS、OMS、FaceID、TOF手势、舱外体态识别拍照、AVM等舱内外算法的量产出货车型已有数十款,主要知名车型如理想L9,长城哈佛系列、欧拉系列、坦克系列,合众哪吒系列,长安CS75PLUS、UNI-T,长安新能源深蓝SLO3,吉利豪越L、银河L7、领克06,奇瑞星途揽月,东风岚图Free、梦想家、追光。
在舱外产品方面,公司具备3D能力的AVM产品已获得几十款车型的定点,具备夜视能力的ADAS产品、ADAS-BSD产品正在与OEM客户定点开发中。
Tahoe已经获得海外车厂的全球定点项目;Westlake完成了ACC、LCC、AEB的软件功能在该平台的部署,ACC、LCC和AEB功能进入了实车功能测试的阶段。
(三)AIGC智能商拍解决方案
如今电商销售行业发展迅猛,服装和各类商品的效果展示图已经成为商品销售的重要部分。公司为解决传统外包商拍工作室存在成本高企、过程耗时、操作繁琐、模特缺乏、反馈延迟、复用性差等问题,利用多年积累的大量语义样本、丰富的商拍应用新样本集,建立了公司AIGC专属商拍大模型;同时结合公司的小模型,融合AI/CV/3D引擎,开发了一整套支持服装、饰配和各类商品的AIGC智能商拍产品。
报告期内,公司重点投入智能商拍产品的开发工作,完成了智能商拍摄影大模型的搭建,与一系列条件小模型的开发;并基于边缘检测、人体几何、深度恢复和智能分割等技术优势,将三大部分融合在一起,开发出整套解决方案的初始版本。公司计划在2023年下半年正式向市场推出智能商拍摄影产品解决方案。

第三部分、提问与回答环节
Q1:2023年半年度公司智能手机解决方案主要出货的是哪些产品?新研发了哪些产品?
A:2023年半年度,公司新老算法产品在客户智能手机机型上继续出货。2023年以来,公司加速自创的“智能超域融合(TurboFusion)”技术的产品化,为手机拍摄提供创新性的全链路超域解决方案,现已研发智能超域融合夜景解决方案、智能超域融合HDR解决方案、智能超域融合超分解决方案、智能超域融合人像解决方案。目前,“智能超域融合(TurboFusion)”创新产品系列正赢得更多客户的青睐,前述已研发的四类解决方案均实现了量产落地并开始批量出货。
Q2:公司智能驾驶解决方案已出货产品是哪些?搭载车型有哪些?
A:公司智能驾驶VisDrive?一站式车载视觉软件解决方案已出货产品包含DMS、OMS、FaceID、TOF手势、舱外体态识别拍照、AVM等舱内外算法,量产出货车型已有数十款,主要知名车型如理想L9,长城哈佛系列、欧拉系列、坦克系列,合众哪吒系列,长安CS75PLUS、UNI-T,长安新能源深蓝SLO3,吉利豪越L、银河L7、领克06,奇瑞星途揽月,东风岚图Free、梦想家、追光。
Q3:智能超域融合新技术能支撑公司手机业务周期多长?
A:公司的智能超域融合产品还在持续迭代中。从公司所看到的市场和产品的角度来说,搭载智能超域融合产品的新手机,都会陆续在2023年、2024年出货,所以至少能给公司手机业务带来较好的正面影响。
Q4:请介绍一下贵司在MLOps(人工智能研发运营一体化)方面的布局?
A:关于公司业务及布局,请持续关注公司在上海证券交易所网站刊登的公告。
Q5:智能超域融合未来要向视频技术方向拓展吗?
A:目前公司智能超域融合产品针对视频技术相关的应用也在进展中。关于公司技术布局,请持续关注公司公告情况。
Q6:公司一直在关注苹果的VR产品,那可以大概推算出苹果使用了哪些计算机视觉技术吗?公司在这方面有哪些对应的技术储备?
A:AppleVisionPro是功能的集大成者,效果非常惊艳。公司也全面布局VR/MR/AR领域相关视觉产品,覆盖了交互(如手势识别、视线追踪、手柄追踪、数字人等)、显示(如视觉透视、异步间扭曲等)、感知(如即时定位与地图构建、深度感知、3D建模等)、标定(如多摄标定、显示标定等)等方面,在满足基础功能的前提下,也可以满足客户差异化的需求。
关于公司技术、业务布局,请持续关注公司在上海证券交易所网站刊登的公告。
Q7:公司2023年上半年综合毛利率有小幅增长,原因是什么?
A:主要原因是公司智能驾驶及其他AIoT业务毛利率的小幅增长。
Q8:公司在开源大模型上都用了哪些模型?
A:多年来,公司对视觉和人工智能方向各种开源算法或各类模型的了解、关注、分析、融合等都比较及时、深入。公司的产品研发及产品商业化落地主要是来自于自主研发,不是基于大模型。开源模型、代码给公司带来更多的是技术、产品辅助。
Q9:公司的超算中心投入是多少?规划用于AIGC的哪些场景?
A:公司是自主研发技术型的公司,这几年研发投入是较大,虽然产品的研发周期较长,但是正因为具备了比较好的技术和研发,才能维持较长的产品生命周期。公司在AIGC、Transformer技术上早有研发,2022年扩建了自己的超算中心“Jade”,不仅能够满足现有手机相关的大量AI新模型以及新算法,也对公司智能汽车领域及未来AR/MR/VR等业务的布局起到重要的支撑作用。公司目前在AIGC相关的技术和产品上,除了支持公司的手机、智能汽车业务之外,未来可能还会开发新的业务。
Q10:公司在工程落地能力上的核心优势是什么?
A:公司创立至今,除不断积累和发展自身技术、掌握持续开发、迭代与硬件更加匹配的算法的能力外,还一直致力于与核心产业链内主流公司开展长期、广泛的合作。如公司与高通、联发科等各主流芯片公司都建立了长期稳定的合作关系,研发中持续合作交流,深入了解平台硬件特性以及为其进行针对性优化,共同开发核心功能,不断提高视觉人工智能技术算法产品与移动芯片的适配性;公司与索尼传感器、三星半导体、舜宇光学等业内核心器件合作伙伴建立了业务交流或合作关系,在项目早期就针对特定硬件做算法适配和调优。针对智能终端的芯片平台,公司具备针对CPU、GPU、DSP和NPU等各个算力单元的强大优化能力。得益于此,在客户提出技术需求后,公司能更好地联合和发挥在模组、软硬件平台、算法等多方资源合作优势,进而提供效果好、高效率、硬件平台适应性广并能够快速落地的解决方案。
AI总结

								

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