格灵深瞳中报解读：稳定盈利的AI细分龙头值得期待

　　“A股AI计算机视觉第一股”格灵深瞳8月25日晚发布2023年度半年报，数据显示：报告期内公司实现营业收入1。57亿元，较上年同期增长34。35；实现归母净利润较上年同期增长116。84，完成自主盈利。
　　在人工智能领域同类型公司普遍亏损的情况下，格灵深瞳这一份财报含金量如何？让我们拆解公司半年度报告为您分析。
　　财务指标向好实现“自我造血”
　　作为A股第一家跨越盈亏线的人工智能企业，格灵深瞳自2019年起经营业绩一路高速增长，从亏损收窄、大幅减亏，再到扭亏为盈，并在2022年实现全年盈利，2023年上半年营收利润继续保持高增长。
　　除营收利润等基础财务指标快速增长外，公司营运指标整体向好。格灵深瞳半年报显示，上半年整体毛利率为62。06，相较第一季度单季度提升1。14。其中，公司销售费用为2859。78万元，同比下降8。16，管理费用1697万元，同比下降18。79；公司应收账款同比去年同期下降15。94，公司的存货周转天数同比去年下降135天。
　　研发方面进一步加大投入提升竞争力，半年报显示，公司研发人员同比增长41。41，研发人员占公司总人数的比例已达65。38；研发费用为7706万元，同比增长34。96，研发投入占营收比重为48。95。
　　公司在上半年拿出近一半的营业收入进行研发投入的情况下实现自主盈利，意味着格灵深瞳已完成研发投入商业应用稳定盈利再投入研发的商业闭环，实现“自我造血”的正循环之路。
　　技术研发与商业化结合
　　作为科技型企业，技术竞争力是其基础和命脉所在，但技术以人为本，企业不能盲目对研发投资，要基于自身优势、要基于应用落地。从AI技术商业化探索的角度，格灵深瞳做到了技术研发和应有场景有机的结合。
　　半年报显示，公司掌握计算机视觉领域的核心算法技术，已形成了基于深度学习的模型训练与数据生产技术、3D立体视觉技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、大规模跨镜追踪技术和机器人感知与控制技术五大技术方向并拥有多项自主知识产权，并打造了底层AI技术平台深瞳大脑，作为公司核心技术的驱动平台，可支持数十亿训练数据、数亿类别任务，数十亿参数模型的训练。
　　好的产品只有落地产生效益才有长久的生命力。公司成立至今陆续开发了皓目行为分析仪、边缘计算设备、视图大数据平台、AI智能管理和分析平台、AI模型现场训练平台、列车智能检测平台、体育训考系统、体感互动系统、体育大数据系统、AI大型动捕技术平台等核心产品，已经在智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康、元宇宙等领域得到商业应用。
　　从半年报数据看，格灵深瞳基于技术研发和应用场景的深度理解，形成快速商业化落地能力，公司已有多项在研项目进展进入“大规模商用化”。
　　夯实已落地业务探索新商业场景
　　在公司业务层面，格灵深瞳依托大模型算法、3D立体视觉技术等核心技术不断探索新的应用场景，扩大业务版图。
　　据半年报显示，在智慧金融领域，格灵深瞳搭建了适用于该领域的行为分析大模型技术架构，目前已完成场景试验、技术论证并实现落地应用，公司在计算机视觉基础上探索并拓展多模态技术，未来将融合自研的自然语言处理及自动语音识别等技术，充分赋能银行用户智能化场景应用。
　　在轨交运维领域，公司的3D重建与立体视觉分析技术解决了传统算法中误差较大的问题，让计算机视觉技术运用于轨交检修的落地应用成为可能，通过应用机器人主动感知技术、自主规划与控制技术、虚拟示教与远程遥感技术，有效提升了机器人的环境适应性，提升实施效率，降低整体项目运营成本，而公司的模型压缩和边缘计算能力，可以实现对线路故障诊断算法的实时运行，机器人可利用自身算力实时处理线路数据，进行在线故障诊断。
　　在体育健康领域，公司的3D立体视觉技术使得设备成本降低的同时，提高了可靠性和易用性，同时运动姿态分析技术通过采集不同场景下人体姿态数据，通过自主研发的三维人体姿态估计算法，能够克服人体关键点采集不准不稳的难题。
　　在元宇宙领域，公司基于3D立体视觉技术自研了大规模沉浸式人机交互系统，提供在大场景中的人体动作姿态感知、六自由度游戏装备感知等能力，未来可应用于沉浸式互动游戏、赛事、发布会、文旅和展厅等领域。
　　综合半年报情况，格灵深瞳在夯实已商业化落地业务的同时，不断探索新的商业场景，3D立体视觉技术在轨交运维、健康体育和元宇宙领域有广阔的应用空间，随着商业应用场景的不断落地，公司有望打开新的增长曲线。
　　结语：
　　展望未来，人工智能无疑是代表科技发展的重要方向，甚至是改变世界的科技革命。如同当年的互联网科技革命，既是机遇也是挑战，大浪淘沙，对企业来说不仅是技术实力的对决，还是经营能力的比拼。作为AI计算机视觉的龙头企业，格灵深瞳处在中国人工智能前沿技术发展的第一线，在AI技术和商业化融合的道路上同样走在前列，期待格灵深瞳未来不断推进研发创新和商业化落地，将“让计算机看懂世界，让AI造福人类”的愿景逐步实现。