當(dāng)大模型競(jìng)爭(zhēng)逐漸從參數(shù)規(guī)模轉(zhuǎn)向真實(shí)世界落地,一條更隱蔽卻更底層的賽道開(kāi)始浮出水面——機(jī)器如何“看見(jiàn)世界”。
過(guò)去十年,計(jì)算機(jī)視覺(jué)幾乎等同于可見(jiàn)光成像:攝像頭、圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建起AI的感知體系。但這一體系的邊界同樣清晰——黑暗、煙霧、強(qiáng)光、遮擋,都會(huì)讓機(jī)器瞬間“失明”。當(dāng)AI開(kāi)始走向工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)、城市治理與具身智能,這種局限被迅速放大。
多光譜技術(shù)因此被重新審視。通過(guò)融合紅外、紫外等不可見(jiàn)光信息,機(jī)器不再只是“看見(jiàn)”,而是“穿透式理解環(huán)境”。這被視為下一代感知能力的潛在基礎(chǔ)設(shè)施。
就在這一背景下,深圳海清智元再次向港交所遞交上市申請(qǐng)。它試圖講述的,是一個(gè)不同于傳統(tǒng)視覺(jué)AI的故事:從多光譜模組到AI大模型平臺(tái),占據(jù)機(jī)器感知的入口。
但資本市場(chǎng)真正關(guān)心的問(wèn)題是:當(dāng)行業(yè)仍處早期、需求尚未全面爆發(fā),這家公司究竟是在卡位未來(lái),還是在提前消耗未來(lái)?
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從“看得見(jiàn)”到“看得清”,一條尚未成熟的感知新賽道
如果把AI產(chǎn)業(yè)鏈拆解為“算力—算法—感知”,那么感知層長(zhǎng)期被低估。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)的繁榮,本質(zhì)上建立在一個(gè)前提之上——世界是“可見(jiàn)的”。但現(xiàn)實(shí)并非如此。夜間巡檢、電力設(shè)備過(guò)熱、工業(yè)煙霧、極端天氣,這些場(chǎng)景中,傳統(tǒng)視覺(jué)系統(tǒng)的有效性迅速下降。這也是為什么在高價(jià)值行業(yè)中,單一視覺(jué)方案始終難以成為終極解。
多光譜技術(shù)正是在這一斷點(diǎn)上崛起。它通過(guò)獲取多個(gè)光譜波段的信息,將“視覺(jué)”擴(kuò)展為“感知”,讓機(jī)器能夠在復(fù)雜環(huán)境中維持穩(wěn)定識(shí)別能力。這種能力首先在軍工與科研領(lǐng)域得到驗(yàn)證,如今正快速向民用市場(chǎng)滲透。
行業(yè)數(shù)據(jù)也印證了這一趨勢(shì)。中國(guó)多光譜AI市場(chǎng)規(guī)模從2020年的數(shù)十億元增長(zhǎng)至百億級(jí),并預(yù)計(jì)在未來(lái)幾年以超過(guò)30%的復(fù)合增速擴(kuò)張,顯著高于整體感知智能行業(yè)。這意味著,它雖然仍是小眾賽道,卻處于加速放量階段。
海清智元正是這一階段的典型參與者。與多數(shù)視覺(jué)AI公司從“算法輕資產(chǎn)”切入不同,它選擇了一條更重的路徑:從多光譜模組切入硬件端,逐步延伸到感知終端,再向上構(gòu)建AI大模型平臺(tái)。
這一模式看似復(fù)雜,卻有其內(nèi)在邏輯——只有掌握數(shù)據(jù)采集入口,才可能在后續(xù)的數(shù)據(jù)與模型競(jìng)爭(zhēng)中建立壁壘。
這條路徑并不陌生。無(wú)論是智能手機(jī)操作系統(tǒng),還是自動(dòng)駕駛感知體系,本質(zhì)都遵循“入口—數(shù)據(jù)—平臺(tái)”的演進(jìn)邏輯。海清智元試圖復(fù)制的,正是這一范式在多光譜領(lǐng)域的重演。
從階段性結(jié)果來(lái)看,這一策略已經(jīng)初步見(jiàn)效。公司營(yíng)收在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)跳躍式增長(zhǎng),并完成從虧損到盈利的切換,證明其產(chǎn)品在部分場(chǎng)景中具備商業(yè)價(jià)值。
同時(shí),其避開(kāi)了泛視覺(jué)AI的紅海競(jìng)爭(zhēng),在細(xì)分領(lǐng)域形成差異化。但問(wèn)題在于,這一切仍然建立在一個(gè)尚未完全成熟的市場(chǎng)之上。
增長(zhǎng)的另一面:當(dāng)“技術(shù)成立”遭遇“商業(yè)不穩(wěn)”
多光譜AI解決的是“能不能做”,而海清智元當(dāng)前面臨的,是“能不能持續(xù)做大”。
從財(cái)務(wù)表現(xiàn)來(lái)看,公司呈現(xiàn)出典型的“跳躍式增長(zhǎng)”特征。2023財(cái)年、2024財(cái)年、2025財(cái)年,該公司收入分別約為1.17億元、5.23億元、6.69億元人民幣。
收入在短期內(nèi)迅速放大,但這種增長(zhǎng)更像是訂單驅(qū)動(dòng)的結(jié)果,而非需求自然擴(kuò)張的體現(xiàn)。這種結(jié)構(gòu)在硬科技企業(yè)中并不罕見(jiàn),卻也意味著增長(zhǎng)的穩(wěn)定性仍待驗(yàn)證。
更值得關(guān)注的是增長(zhǎng)背后的結(jié)構(gòu)問(wèn)題。首先是客戶與訂單的集中度。公司業(yè)務(wù)高度依賴少數(shù)大客戶,這使其在短期內(nèi)能夠快速放量,但也意味著一旦客戶采購(gòu)節(jié)奏變化,業(yè)績(jī)波動(dòng)將被放大。在以項(xiàng)目制為主導(dǎo)的階段,這種風(fēng)險(xiǎn)幾乎不可避免。
其次是產(chǎn)品形態(tài)的“平臺(tái)化困境”。盡管公司已經(jīng)提出多光譜AI大模型戰(zhàn)略,但當(dāng)前收入仍主要來(lái)自硬件與解決方案,本質(zhì)上仍停留在“賣設(shè)備”的階段。而資本市場(chǎng)更愿意為“平臺(tái)能力”和“持續(xù)性服務(wù)收入”定價(jià),這兩者之間存在明顯錯(cuò)位。
再者是現(xiàn)金流與供應(yīng)鏈的壓力。存貨波動(dòng)與經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流的不穩(wěn)定,反映出其在交付節(jié)奏與供應(yīng)鏈管理上的挑戰(zhàn)。這些問(wèn)題在規(guī)模較小時(shí)尚可消化,但在IPO后將直接影響市場(chǎng)信心。
更深層的矛盾在于,公司正在經(jīng)歷一場(chǎng)典型卻艱難的轉(zhuǎn)型——從B端項(xiàng)目型企業(yè),邁向平臺(tái)型技術(shù)公司。
前者依賴訂單驅(qū)動(dòng),強(qiáng)調(diào)交付能力;后者依賴標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)模化,強(qiáng)調(diào)可復(fù)制性。兩者在組織能力、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與商業(yè)模式上都有本質(zhì)差異,而轉(zhuǎn)型往往意味著陣痛期的拉長(zhǎng)。
換句話說(shuō),海清智元當(dāng)前的問(wèn)題,不是技術(shù)不成立,而是商業(yè)模式尚未完全閉環(huán)。
終局之問(wèn):多光譜AI,會(huì)成為下一個(gè)“視覺(jué)AI”嗎?
海清智元的價(jià)值,最終取決于一個(gè)更宏觀的問(wèn)題:多光譜AI能否成為類似計(jì)算機(jī)視覺(jué)的“平臺(tái)級(jí)技術(shù)”。
回顧視覺(jué)AI的發(fā)展,其之所以能夠成為基礎(chǔ)設(shè)施,在于其具備兩個(gè)關(guān)鍵特征:需求的普遍性與技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化。幾乎所有行業(yè)都需要視覺(jué)能力,而攝像頭與算法可以規(guī)模化復(fù)制,從而形成巨大的市場(chǎng)空間。
相比之下,多光譜AI目前仍停留在“高價(jià)值但不普及”的階段。在電力巡檢、工業(yè)檢測(cè)、安全監(jiān)測(cè)等場(chǎng)景中,它具有不可替代性,但在更廣泛的消費(fèi)級(jí)或通用場(chǎng)景中,其成本與復(fù)雜度仍然較高。這意味著,它短期內(nèi)更像是對(duì)視覺(jué)AI的增強(qiáng),而非替代。
但另一條邏輯正在悄然變化。隨著具身智能、無(wú)人系統(tǒng)、人形機(jī)器人等新形態(tài)的出現(xiàn),機(jī)器不再只是“看見(jiàn)”,而需要“理解復(fù)雜環(huán)境并做出決策”。在這一過(guò)程中,單一視覺(jué)系統(tǒng)的局限被放大,多光譜感知的重要性開(kāi)始上升。
這使得行業(yè)出現(xiàn)了一種分歧判斷:一方認(rèn)為,多光譜AI將成為下一代感知基礎(chǔ)設(shè)施,復(fù)制視覺(jué)AI的路徑;另一方則認(rèn)為,它將長(zhǎng)期作為高端補(bǔ)充,難以形成大規(guī)模普及。
這兩種判斷的分界點(diǎn),在于成本、標(biāo)準(zhǔn)化能力以及應(yīng)用場(chǎng)景的擴(kuò)展速度。
對(duì)于海清智元而言,這意味著其估值邏輯天然帶有“前置性”。資本市場(chǎng)押注的,并不是其當(dāng)前規(guī)模,而是其在未來(lái)感知體系中的位置。
但現(xiàn)實(shí)依然冷靜,在需求尚未全面爆發(fā)之前,公司必須先解決增長(zhǎng)穩(wěn)定性、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與現(xiàn)金流的問(wèn)題。換句話說(shuō),多光譜AI的故事或許成立,但時(shí)間并不站在所有人一邊。
而海清智元這次赴港上市,更像是一場(chǎng)提前開(kāi)啟的驗(yàn)證——當(dāng)“感知革命”尚未真正到來(lái),這家公司能否撐到那個(gè)拐點(diǎn),才是比技術(shù)本身更關(guān)鍵的問(wèn)題。
作者:土耳其熱氣球
來(lái)源:港股研究社
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