ChatGPT大火，掀起了又一阵AI赛道投资的风潮。全球早期资金调研机构CB
Insights的报告显示，2022年ChatGPT概念相关的创投交易高达110笔，投资资金则超过26亿美元。
在前些年经历了AI“光环”祛魅、行业多轮洗牌后，如今AI产业中无论是参与企业还是投资人，都已然进入泡沫退潮后的“冷静期”。而在冷热交替的背后，老龄化、少子化的人口趋势将长期持续，人口红利的逐步消失预示着AI领域未来将持续维持高景气度。
纵观AI赛道从热到冷的投资逻辑，AI如何从技术到真正落地应用、AI公司如何实现商业化变现是市场的主要担忧因素。而反过来说，一旦越过这两个坎，前方海阔天空，AI赋能社会发展仍大有可为。
4月3日，在创新奇智(02121)财报发布后的第一个交易日，公司股价大幅蹿升、当日收涨34.38%，成交量亦一路飙到1687万。业绩发布后，海通国际即发布业绩点评报告，给予公司37.12港元的目标价和优于大市的评级。
从上文逻辑来看，持续高增的业绩表明公司技术已获得市场验证，“AI+制造”的广阔市场空间则为后续成长提供充足保障，因此公司收获资金青睐也就顺理成章了。
业绩跑出加速度，盈利能力稳步提升
在过去充满挑战与不确定性的一年中，创新奇智业绩实现逆势增长，营收同比增速高达80%以上，净亏损则大幅收窄，经调整净亏损率首次降至个位数。2022年，公司实现营收15.58亿元(人民币，下同)，同比增长80.88%;毛利5.07亿元，同比增长89.7%;公司拥有人应占亏损同比减少42.97%。
得益于业务规模快速增长、标准化产品与解决方案加速交付，公司盈利能力指标稳步上移，毛利率从2021年的31%增加1.6个百分点至32.6%。
除了业绩维持强劲表现之外，基本面亦延续良性发展势头，各项经营指标持续优化。
2022年，公司大力加强内部管理实践与降本增效，期间费用率稳定改善，销售费用率和管理费用率分别为7.1%和12.2%，对比2021年均有所下降;研发开支稳步提升，从去年同期的2.57亿元增加至2022年的3.93亿元，同比增速达50%以上。
报告期内，公司财务状况健康、现金储备充足，应收账款周转天数相比去年同期减少12天，截至财报披露日整体现金余额为16.5亿元。
从客户数据与市场占有率来看，公司业务已全面加速进入高增长通道。公司客户数量从2021年的159家增加至2022年的292家，其中制造业客户数量从93家增加至221家;对于年收入贡献450万以上的优质白金客户群体，总收入为13.5亿元，同比增速高达69%;过去4年中，白金客户收入保持128%的复合年增长率，极强的客户黏性为业绩增长的可持续性打下了坚实的基础。
根据IDC发布的中国人工智能软件及应用市场报告，创新奇智已进入中国计算机视觉应用市场、机器学习平台市场前四，成为唯一在两项AI技术分支中都进入四强的企业;公司已连续三年(2019-2021)位居中国第2大AI工业质检厂商，并凭借MMOC人工智能技术平台成为Gartner中国AI软件市场推荐厂商。2022年，创新奇智获得工信部颁发的国家专精特新小巨人企业认证，同时旗下5家子公司获得省市级专精特新企业认证。
之所以创新奇智业绩能够实现高速高质量成长，离不开公司以“AI+制造”为根基、围绕行业实际应用场景不断打磨技术与产品的商业模式。
从算法到GPT，深入行业打造“接地气”产品
相比AI+安防、AI+会议、AI+零售等热门赛道，AI与制造业的“联姻”具有更加广阔的潜在市场空间。然而，由于制造行业的数字化水平仍然相对较低，以及具有基础设施复杂、数据获取难度大等特征，这同时也是一条成功者寥寥、挑战与机遇并存的赛道。
在这片待掘蓝海中，创新奇智已率先作为“AI+制造”第一股上市，抢占市场先机，并有效落地多个工业应用细分场景。2022年，创新奇智“AI+制造”业务收入达9.48亿元，同比增长111.2%，收入占比超6成，成为公司对业绩贡献最大的板块。
目前，公司AI产品体系统称MMOC平台，由Orion分布式机器学习平台、ManuVision机器视觉智能平台、MatrixVision边缘视频智能平台和Cloud云平台四个部分有机结合。MMOC平台以“数据+算法”为技术核心，支持自动化、低代码技术开发及“云、边、端”一体化部署交付，能端到端支持AI
解决方案创新、研发和交付，为多种AI解决方案的落地提供技术支撑。
为AI技术探索有效的商业化落地场景，长期以来都是制约行业发展的瓶颈。通过大量研发投入，创新奇智沿袭MMOC平台“三阶段”发展战略，持续提升MMOC平台技术成熟度和功能模块标准化程度，以研发创新驱动业务可持续增长。截止2022年12月31日，公司累计申请1064项AI相关专利，其中发明专利占比约80%达850件，成功注册361件;2022年新增申请430项专利。
具体而言，公司针对制造业的应用需求打造核心算法、建立智能算法引擎，针对工业视觉任务中更关注局部纹理变化、识别粒度更细的特点，通过建立涵盖从数据标注、算法应用到跨领域迁移的全系列小样本学习算法，提升细粒度识别的准确性，有效解决制造业样本数据不足的痛点。
例如，在面板玻璃边缘检测的应用场景中，公司利用传统图像处理算法快速准确的定位边缘，并利用深度学习算法实现对边缘区域瑕疵的多分类检测;而在智慧铁水运输解决方案中，通过综合利用深度学习、运筹优化、雷达波感知、自动化、机械等各类跨学科技术，结合对铁钢界面整体工作流的深度理解，成功实现了相比传统解决方案更完备的实际效果，为客户带来明确可量化的ROI。
而在技术演进方面，不同于AI
1.0时代以预测、决策、感知为主的特征，未来AI行业的下一个阶段将更侧重于认知、设计、创造，其中最著名的例子就是ChatGPT对各类内容的智能生成。
为此，创新奇智针对生成式预训练大模型(GPT)在制造业中的落地应用，前瞻性布局研发面向制造业的工业预训练大模型和生成式AI产品
AInnoGC。AInnoGC使用模块化设计，能够针对性赋能制造业中各类细分工业场景，如交互式动态业务报表生成、智能产线设计等，在有效提高生产效率的同时，亦为公司开辟新的增长曲线。
推进产品多行业落地，筑牢可持续成长根基
制造业是一个相当宽泛的概念，其中涵盖数量极多的垂直细分行业。在深耕现有垂直行业、聚焦专精特新化的基础上，创新奇智持续横向拓展其他细分行业的业务渠道，多元化外延生长增厚业绩。
截至2022年，公司业务涉及金融、能源电力、面板半导体、3C高科技等8个细分行业，其中食品饮料、新材料、智造实训为新拓展的细分行业。若对制造业板块收入进行进一步细分，最大的汽车装备收入占比18.3%，最小的工程建筑收入占比为5.4%。
具体到产品落地应用，在钢铁冶金领域，公司与中国西北一家大型钢铁企业建立合作，完成业内首个国产GK1C型工矿内燃机车的无人化改造，实现了低温、沙尘、远距离、跨区域环境下的无人化铁水运输;
在面板半导体领域，公司持续优化玻璃面板边缘质量检测解决方案，增加了缺陷检测的类型和适应多场景的配置方案，增强产品标准化与快速交付，2022年已在国内多家大型面板企业内完成了数百套的交付任务;
而在硅片半导体领域，基于公司MMOC平台与自动化设备相结合的方式，利用检测精度和效率更高深度学习技术，打造了国内首创硅片智能质检一体机产品，目前产品已经在国内某硅片生产龙头企业中验证通过并正式投入生产使用。
在不断深化内部研发的同时，公司以开放性的态度积极寻求外部合作。2023年3月创新奇智与澜舟科技签署战略合作协议，将发挥各自在计算机视觉、机器学习和自然语言处理技术领域的优势，探索AIGC等技术在制造和金融等行业领域商业化落地。
展望未来，公司管理层表示，预计2023年9个垂直细分行业营收超亿元，将来更有望进入5亿元、10亿元俱乐部。通过矩阵式组合管理与多行业布局，将在充满不确定性的宏观环境中为公司业绩上一份“保险”，增强后续发展的确定性。
小结
随着《“十四五”智能制造发展规划》发布，AI、大数据、工业机器人等新兴技术与制造业融合发展、推动行业数字化转型的发展路径已然明晰。
从另一个角度来讲，从“中国智造”到“中国智造”，道阻且长，不是一朝一夕所能功成;然而不积跬步无以至千里，创新奇智交出的这份成绩单已然验证了公司商业模式的行之有效。有理由相信，未来公司将以深入行业、脚踏实地的作风持续致力于AI赋能制造业，夯实长期投资价值，并为数字经济高质量发展做出更多社会贡献。
加载中,请稍侯......