旷视科技IPO获批!拟募资60.18亿元

半导体产业纵横 2021-09-10 18:13

本文来源:澎湃新闻


9月9日,上海证券交易所科创板上市委员会2021年第66次审议会议披露,旷视科技(Megvii Technology Limited)科创板上市首发获通过,成为“AI四小龙”中第二家登陆科创板的公司。


旷视科技本次上市保荐机构为中信证券,拟公开发行不超过2.53亿份CDR(Chinese Depository Receipt,中国存托凭证),拟募资60.18亿元。



据旷视科技在2021年9月2日更新的招股书(上会稿),本次发行募集资金扣除发行费用后,拟全部用于该公司主营业务相关的项目及主营业务发展所需的流动资金。其中22亿元拟投入基础研发中心建设项目,11.21亿元拟用于AI视觉物联网解决方案及产品开发与升级项目,5.8亿元拟用于智能机器人研发与升级建设项目,8.56亿元拟用于传感器研究与设计项目,12.6亿元拟用于补充流动资金。

旷视科技进一步表示,本次发行募集资金将按轻重缓急顺序安排实施,若实际募集资金不能满足上述项目投资需要,将通过公自筹资金、银行贷款等途径解决资金缺口,从而保证项目的顺利实施;若本次发行的实际募集资金超过募集资金投资项目投资额,会将超募资金用于补充流动资金等其他与主营业务相关的业务。招股书显示,旷视科技2018至2020年的营收分别为8.54亿元、12.60亿元和13.91亿元。旷视科技三大主营业务为消费物联网(云端SaaS类、移动终端类)、城市物联网、供应链物联网,其中城市物联网(为客户提供包括专业软件、各类云边端服务器及智能传感器等模块的城市物联网解决方案)营收占比最高,2017至2020年分别占比52.18%、63.56%、65.99%、64.35%。


2018-2020前五大客户销售情况2021年上半年,旷视科技的营收为6.69亿元,较2020年同期的3.50亿元增长91.14%,增速较快,但对比行业来看并不算出色。招股书显示,2018-2020年,同行业可比公司平均增长率分别为430.57%、108.67%、20.79%,而旷视科技同期的业务收入增长率则分别为181.19%、47.47%和10.38%。旷视科技2018至2021年上半年净亏损分别为28.00亿元、66.43亿元、33.26亿元和18.58亿元;扣非后的净亏损分别为5.65亿元、12.49亿元、15.47亿元和9.29亿元;经营活动产生的现金流量净额分别为-7.47亿元、-15.91亿元、-10.32亿元。


对于亏损原因,旷视科技解释称,一方面主要是优先股公允价值变动(优先股公允价值变动导致的对净利润的影响金额为9.25亿元),另一方面是公司作为人工智能领域的创新驱动型企业,尚处于创业期,报告期内投入大量资源用于系统层、算法层、操作系统及AI重新定义硬件的研究,同时在业务拓展方面也加大投入。报告期内,公司期间费用合计分别为40,190.59万元、121,013.10万元、165,195.79万元及 134,892.28万元,占各期营业收入的比例分别为132.29%、141.65%、131.13%及188.29%。


其中研发投入,据招股书,2018年至2020年分别为6.06亿元、10.35亿元和9.99亿元,分别占总收入的70.94%、82.15%及71.87%。旷视科技的研发可以分为基础性研究和产品及解决方案开发两个层面,基础性研究层面主要负责研究人工智能基础科学和算法模型,由旷视科技下设旷视研究院负责;软硬件产品及解决方案开发系在研究院基础研究成果的基础上,由各业务线将公司的人工智能技术与客户需求相结合,进行工程开发、操作系统及产品开发,形成对应的“软硬件一体”的产品及解决方案。



旷视科技成立于2013年1月30日,是一家聚焦物联网场景的人工智能公司,以物联网作为人工智能技术落地的载体,通过构建完整的AIoT产品体系,面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景提供经验证的行业解决方案,实现人工智能的商业化落地,创始人为印奇、唐文斌、杨沐,三人都曾就读清华大学计算机科学实验班(“姚班”)。招股书显示,截至招股书签署日,印奇持股为8.21%,唐文斌持股为5.9%,杨沐持股为2.72%。AI Mind持股5.57%,Machine Intelligence持股为6.19%。



旷视科技的核心技术产品是AI生产力平台“Brain++”,由深度学习框架MegEngine(天元)、深度学习云计算平台MegCompute以及数据管理平台MegData组成,核心能力包括数据的处理、清洗和管理能力,算力的共享、调度和分布式能力,算法的训练、推理及部署能力,覆盖从AI生产(输出算法模型)到应用(实现算法工程化封装)各环节。“Brain++”可实现从算法生产到应用的全流程化和规模化供给,解决AI研发门槛高、成本高和效率低的问题。


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