宏软科技深度解析：视觉AI算法领军企业，技术外延拓展下游新赛道

（报告出品方/作者：华安证券，尹沿技）

1 视觉 AI龙头企业，围绕手机拓展屏下业务，技术外延切入智能汽车赛道

1.1 深耕图像技术 27 年，“1+2+N”公司战略清晰

全球手机影像算法龙头，围绕手机拓展屏下业务，技术外延切入智能汽车赛道。公 司自 1994 年成立至今始终专注于计算机视觉领域，在全球范围内为智能手机、智能汽 车、AIoT 等设备提供计算机视觉技术解决方案。以技术应用的载体变化进行划分，公 司的发展历经三个阶段：1）第一阶段专注图像处理技术：1994 年邓晖博士在美国成立 公司前身 ArcSoft US，其产品 PhotoStudio 当时占据了主流扫描仪和数码相机市场。2） 第二阶段发力移动端图像处理：2004 年，公司开始聚焦移动摄影算法领域，完成多个图 像增强算法。公司提供的算法竞争力强，当前市占率排名前五的安卓手机厂商都有使用 虹软算法；3）第三阶段拓展智能汽车和屏下业务：自 2016 年起公司开始重视视觉人工 智能在智能驾驶以及 IoT 领域的应用。2019 年，公司登录科创板上市，其募集资金过半 用于智能汽车及 AIoT 领域以及屏下业务。近些年，公司在智能汽车领域的业务开拓发 展迅速，截止 2020 年末,虹软科技已经在主机厂商和 Tier1 客户取得 37 个量产车型定点 和 7 个预研项目；光学屏下指纹解决方案也处于业务爆发前夕，该方案现在已经完成客 户调试；同时，环境光传感器（ALS）也正在与生产厂商进行最后的量产工艺验证。

公司基于视觉 AI 技术打造业务增长点，形成“1+2+N”的发展战略。公司当前的业 务发展基于“1+2+N”的策略展开，具体体现为：1）巩固手机影像算法的龙头地位。围 绕公司核心计算机视觉技术，巩固手机影像算法的龙头地位，发力 3D 视觉传感器 ToF 相关的解决方案；2）积极打造适合公司的第二增长曲线。一方面是屏下相关光电解决方案，目前包括光学屏下指纹识别和屏下亮度环境光传感器芯片，另一方面是智能驾驶业 务，包括智能座舱、智能驾驶辅助系统和 360 度环视视觉子系统；3）多方向探索新兴 业务的潜在市场。积极将公司现有的计算机视觉技术向包括智能家居、智能保险、智能 零售、互联网视频等领域推广延伸。

1.2 股权结构清晰且稳定，多个持股平台深度绑定核心骨干

创始人为第一大股东，六大员工持股平台占比达 13.76%。截至 2021 年第一季度， 公司创始人邓晖先生共计持股 29.24%，其妻子 Liuhong Yang 作为一致行动人持股 4.83%，两人合计控制 34.07%的股权，是公司的实际控制人。此外，公司乐于同员工分 享发展红利，在上市前共计搭建六个员工持股平台，合计持有公司上市后股份的 13.76%， 覆盖员工数超过 150 人，约占员工总数的 27%。

持续进行股权激励计划，深度绑定核心骨干保障公司长期发展。2020 年，公司为进 一步建立激励约束机制，与员工分享公司发展红利，推出为期五年的业绩考核股权激励 计划。2020 年 9 月公司共向 312 个技术、业务及其他骨干授予 353.6 万股股票，占授 予时公司总股本的 0.87%，覆盖员工约占公司总数的 40%。2021 年，公司又计划回购 2 亿元至 3 亿元股份在未来全部用于员工持股计划或股权激励，并在发布股份回购实施结 果的三年内实施。我们认为，公司在实施股权激励方面有着长期稳定的计划，对深度绑 定核心员工起到积极作用，助力公司成功把握多轮技术及产品周期。

1.3 高管团队行业积淀深厚，公司核心技术复用率高

高管团队大多为技术出身，伴随公司发展十余载。创始人邓晖是北京大学原子核物 理专业硕士研究生，英国剑桥大学卡文迪许实验室博士后，曾获美国 PMDA 摄影技术成 就奖，兼具艺术和技术的双重视角，主要负责公司核心技术和产品研发战略的制定。首 席技术官王进是浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室博士，主持国家重点自然基金项目 3 项，获 2017 中国 IT 年度人物人工智能贡献奖，以及 2018 年度吴文俊人工智能科技 进步奖，十几年间领导了公司各项视觉人工智能核心技术的研发。首席运营官 Xiangxin Bi 是北京大学物理硕士、美国肯塔基大学博士，曾在 MIT 从事博士后研究工作。首席营 销官徐坚曾担任公司资深工程师、产品总监及区域市场总监，主要负责客户需求研究及 技术服务。我们认为，公司四位高管均为技术出身，且长期在公司关键岗位上任职，是 公司进一步发展的有力保障。

研发团队快速扩张，硕博占比高达 65%。2018 年以来，公司业务快速发展，一方 面在智能手机视觉领域持续扩张；另一方面业务范围拓展至屏下技术解决方案、智能汽 车和其他 AIoT 领域，因此研发人员数量高速增长。2016 年到 2020 年，公司人员规模 持续上升，其中研发人员，从 234 人增加至 460 人，增幅接近 100%；技术人员次之， 从 50 人增加至 69 人，增幅 38%。2020 年两者合计已占公司总人数的 78%。除绝对数 量外，由于公司业务主要依靠技术驱动，所提供的产品技术密度高，因此研发技术人员 还呈现出高端化趋势。目前，公司已经形成了以博士为核心，硕士为骨干的研发团队， 其中博士占比 5%，硕士占比约 60%。

核心技术复用率高，已在多场景实现落地。公司自前身 ArcSoft US 成立初期便开始 涉及图像领域，在相关领域积累了大量的核心技术，目前，公司实现了人体分析、人脸 识别、人体识别、手势识别、人体美化、人物属性分析、对象属性分析、多帧多通道质 量提升等技术。2020 年，公司认定的 37 项核心技术在公司涉及的六个应用领域均有不 同程度的复用，其中智能手机、智能汽车、智能家居和互联网视频领域的复用率较高。 我们认为，较高的技术复用能力保证了公司技术在下游应用场景的拓展能力，未来有望 更快的打开相关市场。

1.4 新兴业务高速增长，综合毛利率稳居 90%左右

公司核心业务业绩韧性强，疫情冲击下仍实现稳中有升。营收方面，2017 年至 2020 年，公司业务规模不断扩大，营业收入保持 20%以上的增速，从 3.64 亿元增长至 6.83 亿元，CAGR 为 23%。主要原因系：1）用户对手机拍摄品质的要求提升，促使下游市 场对先进视觉算法的需求不断提升，例如 2017 年至 2018 年，双/多摄爆发，公司营收 快速增长；2）公司在安卓市场的渗透率不断提升，客户囊括所有头部厂商及大部分中小 厂商；3）智能汽车新业务快速发展，给公司提供了新的营收增长动力。归母净利润方面， 公司盈利能力伴随着收入增长而快速提升，从 2016 年的 0.8 亿元增长至 2020 年的 2.51 亿元。2018 年，由于多摄爆发带动的收入增长以及费用率的大幅优化，公司利润增速一 度达 82%。2019 和 2020 年，在研发持续高投入的背景下，公司净利润增速分别为 34% 与 20%，依然与营收增速保持在同一水平。

智能手机仍是第一大业务，智能汽车业务增速超 300%。智能手机业务是公司第一 大业务，2017 年至 2020 年智能手机业务营业收入占比连续超 8 成；2017 年开始拓展 智能汽车业务，尤其是 2020 年公司智能汽车业务迎来爆发式增长，营收增速达到 300% 以上，营收占比接近 10%。2016 年公司营业收入中其他收入较高，主要系数码相机业 务收入较高，随着数码相机的多数功能被智能手机替代，2017 至 2019 年其他业务占比 不断下降，而 2020 年其他业务占比提升，主要系公司 IoT 业务增长所致。

国内手机厂商崛起，带动境内收入迅速增长。2016 年公司营业收入 38%来自国内 市场，62%来自海外市场。而 2020 年，公司国内市场营收由 1 亿元增长至 3.56 亿元， 实现 CAGR38%，国内营收占比扩大至 52%，主要原因系公司客户中小米、华为和 vivo 等国内客户海外市场开拓迅速，公司跟随客户市场扩大快速增长，国内手机厂商客户逐 渐成为公司收入的主要来源。

公司产品以软件和算法赋能为主，综合毛利率近年来始终维持在 90%左右。由于公 司核心业务智能手机业务提供的是纯软件解决方案，边际成本理论上会无限趋近于零， 因此其自 2016 年以来持续保持 90%左右的高毛利率水平。2020 年公司综合毛利率小幅 回落 3%，主要系公司智能汽车业务占比快速提升，而公司针对智能汽车提供的是软硬 一体的解决方案，其毛利相对较低，约在 40%左右。

1.5 期间费用率稳中有降，维持研发高投入

营运能力逐步提升，费用率维持稳定。2016 年至 2020 年，公司销售费用、管理费 用和财务费用的费用率持续下降，1）销售费用：2017 年下降主要系公司营收快速增长 所致，2018 年下降 8%主要系公司剥离杭州美邦和 Perfect365 业务，广告费用由 1110 万元大幅下降至 304 万元所致，2020 年公司销售费用下降主要系受新冠疫情影响，广告 宣传费用、销售人员差旅费用减少所致；2）管理费用：得益于收入增长而产生的规模效 应，公司管理费用率从 2016 年的 21%逐步下降至 2019 年的 9%。2020 年，公司管理费用 率维持稳定，为 9.17%。

研发费用高投入常年保持 30%以上，伴随技术迭代存在波动。近五年公司的研发费 用占比始终保持在 30%以上，从趋势上看在 31%-38%之间波动，2017 年略有下降，但 在之后持续提升至 2020 年的 38%。我们认为公司研发投入随技术创新浪潮存在波动， 每当迎来技术扩张或拐点时，其研发投入会所有增加。例如 2016 年公司处于从单摄向 多摄演进的技术边际扩张期，因此研发费用率高达 35%。我们认为，公司 2020 年研发 投入较高也是因为处于新一轮的技术创新浪潮，预计后续随着业务边界的拓宽，收入增 加，费用率将逐步回落。

2 多摄业务稳步提升，超前布局视频及 ToF 把握行业新机遇

2.1 5G 换机周期开启，手机影像技术成为厂商争夺焦点

2.1.1 5G 换机潮打开行业新一轮增长空间

多项利好助力手机行业恢复增长，2021Q1实现五年来最高增速。2021年第一季度， 全球智能手机市场出货量为 3.4 亿部，同比增 长 24%，达到自 2015 年以来的最高增速。我们认为主要有三个原因助力手机市场恢复： 1）5G 技术带来手机换机潮，2010 年，4G 换机潮促使全球智能手机的出货量增速迅速 提升至 75%，预计 5G 基站的全面铺开将引发新一轮的换机潮；2）2020 年第一季度手 机出货量基数较低；3）新冠疫苗推出，疫情的影响逐步修复。

5G 产业链加速成熟，5G 手机渗透率持续提升。1）从网络侧来看，截至 2021 年 1 月，全球已 有 57 个国家部署了 144 个 5G 商用网络，5G 连接数达到 2. 35 亿。2）从终端侧来看，当前已上市 5G 手机达到 218 款，2000 元以上的中高端市场 5G 手机销量占比已经超过 90%，预计未来 5G 基础设施的完善和 千元机的 5G 换机潮将进一步加速 5G 手机的渗透率的提升。我们认为，手机换机潮会 带动很多以手机为载体的多项技术创新，视觉 AI 算法是重要体现。

2.1.2 手机影像技术成为厂商争夺焦点，多摄渗透率持续提升

社交媒体放大手机拍照需求，影像功能成为厂商争夺焦点。首先，从产品的竞争策 略来看，随着智能手机产业链的成熟，同等价位下，用户对芯片算力、内存大小、续航 时间等硬件上的差异化体会不明显。手机厂商也在尝试通过在影像功能创新，来激发用 户的换机需求。其次，短视频、VLOG、朋友圈等内容形式的兴起放大了人们对于手机 摄影的需求。与此同时，从发布会上也可以看出各大手机厂商的发布会越来越注重手机 影像功能。从 2016 年到 2020 年，各大手机厂商手机发布会摄像部分的时间占比均有不 同程度的提升，最高占比达到 36%。

手机摄像头出货量超 60 亿颗，后续有望进一步上升。随着用户对手机摄像需求的 提升以及多摄技术成熟度的提升，2016 年到 2020 年，手机平均搭载摄像头个数从 2.2 个上升到 3.9 个，平均每部手机增加 1.5 个摄像头。其也带动了在手机出货量连续三年 下降的情况下，手机摄像头出货量连续增长。以国内为例，国产手机摄像头出货量从 2018 年的 11.7 亿个增长到了 2020 年的 15.6 亿个。我们认为，未来手机搭载摄像头的数目有 望进一步上升，其驱动力来自来两方面：1）深度摄像头的普及；2）多摄技术渗透率在 中低端机型中的持续提升。

2.2 手机业务逆势上升，单个终端搭载算法的数量持续提升

公司手机摄像算法全球领先，单个终端搭载算法的数量持续提升。公司在智能手机 领域主要角色是算法供应商，提供智能单摄/双（多）摄/深度摄像解决方案。公司图像 算法的优势体现在：通过软件算法的优化和融合，突破硬件限制，帮助企业在低成本硬 件实现更优质的影像效果。公司进入移动端影像领域以来快速抢占安卓手机影像算法市 场，这体现在：1）行业头部客户。如三星、小米、OPPO、华为和富士康等；2）覆盖 了多数安卓手机旗舰机型。2020 年，公司手机摄像相关业务营收接近 6 亿，业务毛利率 稳定在 90%以上。得益于公司解决方案的优势和单个终端搭载算法的数量持续提升，公 司该业务的增速较行业水平高出约 20%。我们认为，随着全球手机市场迎来 5G 换机潮， 未来公司手机业务增速有望提升。

核心技术积累充足，帮助客户降本增效。2020 年，公司净增发明专利 20 项、软件 著作权 12 项。公司合计拥有相关领域发明专利 164 项、软件著作权 112 项。公司技术 积累优势主要体现在两方面：

1）边缘计算技术方面。公司在边缘计算技术领域积累深厚，建立了全面、复杂多平 台适用的底层嵌入式开发库，保障算法可以在高性能、低消耗的情况下实现高精度运行。

2）计算机视觉技术方面。公司从基本的黑白小分辨率图像的相关算法到高清大图像、 视频的实时处理均有大量的积累，证明其技术具有充分的通用性和延展性，可在硬件的 优化上做到降本增效的能力。

2.3 超前布局视频算法及 ToF，单机价值量有望提升

核心技术同步运用于视频领域，推升单机算法价值量。2020 年，中国短视频的用户 数已经达到 7.22 亿人，预计 2021 年有望持续增长达到 8.09 亿人。我们认为，无论是 短视频还是直播和 VLOG 的制作，其均对手机的视频拍摄能力提出了更高的要求。而公 司积累的大量图像处理技术，例如人脸分析、智能 3D 人像、虚拟人物动画和无级变焦 等 22 个核心技术可以同步应用于视频领域。截至 2020 年，公司已研发完成视频插帧和 去频闪等技术，我们预计视频算法的加入将进一步推升单机算法的价值量。

ToF 是手机实现 AR 的关键技术，期待“爆款”AR 应用催生行业新机遇。增强现 实（Augmented Reality）技术是用虚拟对现实补充，实现对真实世界的增强效果。远程 办公、无接触商业模式、虚拟会议、虚拟社交等场景均涉及 AR 技术的应用。相较于普 通 2D 摄像，ToF 技术在获取平面图像信息之外，赋予了拍摄对象深度信息，是实现 AR 效果的关键技术。当前，随着 5G 网络的大规模普及，ToF 技术成熟度持续提升，我们 认为 AR 已具备落地的条件，期待“爆款”AR 应用的出现带动 ToF 摄像头渗透率进一 步提升，从而催生行业新机遇。

提前布局 ToF 技术，已在一线手机厂商完成出货。公司自 2015 年开始研究智能深 度摄像解决方案，逐步实现了智能 3D 扫描、智能 3D 人脸识别、智能深度摄像头 AR、 智能 3D 模组产线标定、智能 3D 自动对焦和智能 3D 测量等解决方案。2018 年，公司 智能深度摄像算法解决方案首次面向市场，并实现 133 万次的搭载量。2020 年，公司 ToF 摄像头的一体化 3D 解决方案等新产品已经在一线手机厂商出货。2021 年，公司与 合作伙伴艾迈斯半导体（ams）在 MWC 上展示全球领先的 3D dToF 传感系统，该系统 整合了 ams 的 3D 光学传感器解决方案和公司的中间件及 3D 视觉算法，可为移动设备 提供完整的 3D 传感系统解决方案。我们预计，随着 ToF 硬件单价的降低以及爆款应用 的出现，未来行业渗透率将持续提升，公司有望从中持续受益。

2.4 上游打通全产业链合作，下游客户覆盖主流安卓厂商

全产业链布局，与上游主流公司展开深度合作。摄像头的性能由硬件设备，如主芯 片、传感器和相机模组，以及视觉算法和辅助软件等多方因素决定。公司作为产业链中 游的纯软件供应商，始终与产业链内上游的主流公司保持长期、广泛的合作交流关系。 芯片方面，公司主要基于高通、联发科等平台进行深度优化，降低视觉人工智能应用的 硬件门槛；传感器方面，公司索尼传感器、三星半导体、舜宇光学等 CMOS 影像技术企 业和各大摄像头模组厂建立了广泛的业务合作。我们认为，公司在手机摄像领域的一大 核心优势在于，其通过与上游企业展开深度合作，能够开发出与硬件更加匹配算法，从 而确保在客户提出技术需求后，在最短时间内及时响应，提供低能耗、高效率、硬件平 台适应性广的解决方案。

客户覆盖主流安卓厂商，计件模式证明公司的技术领先性。公司长期服务于三星、 华为、小米、OPPO、vivo、LG、索尼等全球知名手机厂商，和索尼合作时间超过 5 年 以上，与三星合作超过 15 年，具有极强的客户粘性。从用户覆盖面来看，2020 年公司 前五大客户营业收入占整个手机业务收入的 56%，与此同时全球出货量前五的手机厂商 中的安卓厂商三星、小米、华为、vivo 的出货量占全球出货量的 55%，根据比例推测， 公司在安卓领域的摄像头算法方面全球市占率极高，涵盖安卓市场的大中小各类厂商。 从商业模式来看，公司的软件授权收费模式在全球范围内被较多技术领先的高科技公司 采用，从侧面说明公司通过技术优势，在产业链中拥有一定的议价权。

3 全面屏趋势下，公司围绕手机拓展屏下业务

3.1 屏下传感器加速放量，屏下指纹渗透率提升

屏下指纹、环境光与摄像头是实现真全面屏的关键要素。2017 年，随着 iPhone X 系列的推出，手机屏幕占比从 65%一举上升到 83%，手机全面屏化的道路就此开启。2018 年至 2020 年，随着屏下指纹、屏下扬声器、骨传导和屏下环境光传感器等技术陆续被 实现，手机屏幕的占比节节攀升。而 2020 年，中兴 Axon 20 成为首部搭载屏下摄像头 技术的的手机，手机全面屏化就此进入一个新阶段。我们认为，屏下指纹、屏下环境光 传感器、屏下摄像头是实现真全面屏的关键要素。目前，屏下指纹已基本成熟并实现大 规模应用，预计未来屏下环境光传感器和摄像头也将成为标配，与屏下相关的传感器整 体有望加速放量。

屏下指纹渗透率持续提升，光学指纹是当前主流技术路线。目前，屏下指纹识别主要有光学、 超声波和玻璃基电容三种方案。其中，光学指纹识别方案具有高性价比、高安全性等优 势，适用范围最广，是当前屏下指纹识别的主流技术路线，约占据整体屏下指纹出货量 的 75%。我们认为，在各条技术路线收敛的背景下，后续光学指纹识别方案的出货量， 有望跟随市场整体情况，呈持续增长态势。

公司屏下指纹方案具备防伪优势，已进入客户合作调试阶段。目前市场主流屏下光 学式指纹识别技术的一大缺陷是无法对皮肤真皮层的识别，防伪率较差。2020 年，依靠 在图像处理方面长期积累的算法优势，公司在非真手指的识别上，例如假体、异物区分 等难点方向上取得突破，进一步提升指纹识别的安全性，形成了镜头式屏下指纹和超薄 屏下指纹解决方案。技术落地方面，公司已与国内主流品牌和国外一线品牌完成第一轮 测试，经客户检验，公司技术在识别率和误检率方面与市场主流水平相当，且在防伪方 面具备优势。借此，公司与客户合作进入第二阶段模组打样测试阶段，后续大规模量产 可期。

3.2 ALS 与手机客户深度合作，渠道复用且战略投资布局硬件

公司采用全新技术路线实现屏下 ALS，完成生产试验阶段。屏下亮度环境光传感器 芯片（ALS）是全屏智能手机必备的基础芯片。虽然此前小米 9 曾运用过屏下 ALS，但 该技术在当时成熟度较低，用户体验较差。具体表现为，当 ALS 芯片从屏上转到屏下时， 由于手机屏的低透光率和屏幕亮度的干扰，其难以准确、稳定地感知周围环境光，因此 给出的亮度测量值与实际情况差异较大。然而，当前全面屏趋势已成定局，手机厂商迫 切期待有更好的技术和产品以满足需求。因此，2019 年，虹软推出了屏下 ALS 芯片的 demo 产品，其采用了与现有市场产品完全不同技术路线，以突破现有技术所面临的困 局。2020 年，公司解决方案已完成流片和样品制作，检测结果良好并满足设计要求，正 在与生产厂商进行最后量产工艺验证。

公司下游渠道可大量复用。除技术复用所带来的优势以外，我们认为公司屏下业务 的另一大优势在于渠道复用。公司长期服务于各大安卓厂商，在全球头部厂商和大量中 小厂商中均存在渠道。因此，在向各个厂商导入屏下解决方案时，公司可大量复用此前 的对接渠道，从而实现从技术到产品的快速落地。

战略投资硬件技术企业，为屏下业务提供技术支撑。2020 年公司以增资方式分别投 资杭州芯格微电子有限公司 100 万美元及吉林求是光谱数据科技有限公司 1500 万元。 芯格微电子专长于接触式图像传感器（CIS）相关领域，是公司进入 ALS 和指纹必不可 少的技术。吉林求是专攻光谱技术，能够通过在传感器上镀膜的方式提升成像质量，可 以与公司相关算法紧密结合，同时帮助公司未来屏下指纹部分实现 3D 防伪，具有较大 的价值。与此同时，公司与吉林求是科技形成了战略合作伙伴关系，后续有望继续拓展 屏下芯片的实现功能。

4 切入智能汽车赛道，开启第二条增长曲线

4.1 汽车智能化趋势加速，行业空间巨大

全球车载摄像头市场规模持续扩大，低渗透率带来充足增长空间。ADAS 系统通常 包括 6-8 个摄像头，例如，特斯拉 Autopilot 搭载 3 个前视，2 个侧视和 3 个后视，其为 车载摄像相关产业带来了巨大的市场。渗透率方面， 2020 年我国后视摄像头 渗透率为 50%，前视摄像头渗透率为 30%，侧视摄像头渗透率为 20%，座舱摄像头渗透 率仅有 6%。我们认为，目前车载摄像头仅在用于倒车影像的后视方面有着较高的渗透 率，在侧视、座舱领域仍有着充足的增长空间。此外，随着智能驾驶功能的逐步普及， 单个车所搭载摄像头的数量也将大幅提升，车载摄像头市场未来有巨大发展空间。

4.2 智能座舱 DMS 率先爆发，ADAS 渗透率进一步提升

汽车智能化程度快速提升，智能座舱有望迎来爆发式增长。智能座舱视觉解决方案 （Driver Monitor System）是目前汽车座舱智能化的主要方式之一。1）乘用车领域，各 个整车厂已经开始逐步配置座舱摄像头，但实现的软件功能仍旧不够丰富，例如特斯拉 的座舱内摄像头并未开放相关功能，爱驰 U5 也只有简单的检测报警功能。2）商用车领 域，2020 年，交通运输部发布《道路运输条例（修订草案征求意见稿）》，提出对两客一 危及总质量 12 吨以上的载货车辆强制安装视频监控装置的要求，进一步促进商用车 DMS 的发展。

我们认为未来有两大趋势：1）DMS 在商用渗透率与功能丰富度上会加速提升，给 软件算法企业带来大量的机会；2）随着 L2 及以上等级自动驾驶的逐步普及，为防止驾 驶者因分心而产生的事故，预计未来 DMS 在乘用车领域也有望大规模铺开。

DMS 未来应用场景丰富，有望成为智能汽车的必备组件。当前，DMS（Driver Monitor System）主要运用在商用车领域，其用途包括：1）对驾驶员进行身份识别；2）检测驾 驶员是否处于疲劳驾驶状态；3）监测驾驶员是否有抽烟、双手离开方向盘等不良行为。 未来，随着汽车智能化的发展，我们认为 DMS 在乘用车领域也具备丰富的应用场景。 一方面，在 L2 及 L2+自动驾驶状态下，DMS 能够起到监测、并提醒驾驶员接管汽车的 作用；另一方面，在汽车座舱智能化的大背景下，DMS 在刷脸启动、手势操控、主动交 互领域，如情感分析、主动提醒等，也具有极大的潜力。总的来看，我们认为，DMS 在 商用车以及乘用车领域都具备极大的应用价值，有望成为智能汽车的必备组件。

当前全球 ADAS 渗透率低，未来市场空间巨大。我国智能汽车市场迅速增长，我国高级辅助驾驶系统市场规模由 2015 年的 11.3 亿元增长至 2019 年的 274.7 亿元人民币，年均复合增长率达到 122%，到 2024 年有望突破 1091 亿元人民币，年均复合增长率达到 31.8%。政策端，我国高度重视智能汽车产业，2020 年，国家发改委、科技部、工信部等 11 个部门联合印发《智能汽车创新发展战略》，提 出到 2025 年，中国标准智能汽车的技术、产业、设施、法规、监管和网安体系基本形 成，并实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产。供给端，视觉传感器、毫米波 雷达、激光雷达等技术进一步成熟，英伟达、TI 等车载计算芯片供应商推出大算力芯片 为 ADAS 的发展奠定基础。未来政策和供给共振，驱动 ADAS 下游渗透率不断提升。

4.3 全方位进入智能汽车市场，布局八大解决方案

短期主攻智能座舱（如：DMS）商业化落地，长远布局 ADAS 智能驾驶领域。公 司智能汽车业务战略遵循两大核心观点：1）短期内 DMS 领域将有巨大的商业化空间； 2）搭配 L2+智能驾驶技术的整车量产成为必然，更高级别的自动驾驶技术受限于技术、 政策等因素落地尚需时日。

公司技术复用优势凸显，实现多项解决方案。2017 至 2020 年，公司实现包括人脸 分析、行为分析、HDR 和暗光增强等 21 项视觉核心技术复用，快速完成 DMS 和 ADAS 领域的技术开发。在智能座舱领域，公司完成危险驾驶监测、驾驶员疲劳驾驶检测、车 内安全驾驶预警、驾驶员身份识别等解决方案；在智能辅助驾驶（ADAS）领域公司实 现大型车辆盲区监测和辅助驾驶预警等解决方案。此外，公司还实现了 AR 实景导航解 决方案、车内视觉交互解决方案、360 度全景影像以及软硬一体化解决方案等完整产品。

手机影像外延，推出 360 环视系统。除 DMS 与 ADAS 以外，公司还推出了 360 度环视视觉子系统（AVM），其中包括全方位无死角监控、AVM 虚拟鸟瞰图和行人与障 碍物检测等功能。汽车全景影像领域涉及的主要技术为图像拼接和畸变还原，所涉及的 技术门槛低、上限高，因此供应商技术良莠不齐，市场竞争环境较为庞杂。我们认为， 公司在开发手机影像技术时，已在全景摄影与超广角摄影中运用过类似技术，拥有较为 深厚的积淀。目前，公司在 360 环视领域已实现算法快速识别相应、高抗干扰性、多车 型兼容等优点，预计未来有望在激烈的市场竞争中取得优势。

4.4 智能汽车业务实现落地，已储备 44 个量产项目合作

智能汽车业务实现落地，已取得 44 个量产项目合作。2016 年，公司看好智能汽车 及 IoT 业务的未来发展，由公司创始人邓晖博士亲自带领新业务部开展智能座舱、智能 驾驶技术和其他 IoT 业务的技术产品的研发。截至到 2020 年，公司实现了 15 个智能座 舱相关技术、10 个智能辅助驾驶相关技术和 4 套软硬一体化解决方案。在前装市场公司 是一站式的软件解决方案供应商，在后装市场公司可以根据不同客户需求提供不同的产 品解决方案。2019 年和 2020 年，公司智能汽车视觉解决方案业务获得飞速增长，营业 收入增速达到 629%和 311%，占总营收的比例上升至 10%，毛利率约为 40%，逐渐成 为公司新的业务增长点。同时，公司在 DMS、盲点检测（BSD）、生物认证等方向拿下 了 44 款量产车型的合作，包括 37 个定点项目、7 个预项目研，在未来三年时间中会阶 梯式的反映到公司业绩中，带来公司营收的快速增长。

5 积极探索 AI 视觉新应用，赋能公司长期发展

5.1 AI 视觉技术应用场景激增，下游市场不断扩张

AI 视觉技术在多领域崛起，下游场景拓宽带来行业机会。在 5G、大数据、计算机 视觉等技术的带动下，智能物联网下游细分市场蓬勃发展，计算机视觉、语音等人工智 能技术应用方向不断拓宽，应用场景日益丰富，覆盖金融、居民区、交通、教育、银行、 政府等方面。

5.2 积极探索技术应用场景，多领域实现技术进展

积极探索技术应用场景，智能保险和智能零售进入客户测试阶段。公司 2016 年涉 足 IoT 智能设备视觉解决方案业务，目前主要落地技术和订单体现在智能保险和智能零 售方向。

1）智能保险方面，2019 年公司完成车险智能定损系统和车险定损反向质检系统的 开发。2020 年公司对已开发的车险智能定损系统进行精度和性能方面的优化，大幅提升 识别效果和用户体验，在定损准确性方面达到业内领先水平，即将与合作伙伴一起进行 规模化测试。目前公司产品支持家庭乘用车的主要外观件，分别用于通过图像对车辆损 伤进行智能评估、对已完成人工定损的小额赔案进行风险评估方向，实现秒级响应。

2）智能零售方面，公司基于物品检测、识别的算法产品建立了自动化的采集、训练 方案，通过专门研发设计的采集工具，帮助现实场景中海量物品的采集效率提升，研发 物品识别自动训练平台，实现了数据从输入到输出的自动化，极大降低各个环节的成本 投入。

5.3 打造行业级技术平台，赋能公司未来发展

打造 AI 开放平台，拓展 AI 视觉技术应用领域。2018 年，公司推出 AI 开放平台， 分享人脸识别、人证核检、活体检测等核心技术，助力中小企业打破技术壁垒，同时拓 展公司 AI 视觉技术的应用领域。平台主要提供人脸检测、活体检测、图像质量检测、性 别/年龄检测、人脸识别等核心算法；支持 Android/iOS/WINDows/Linux 全平台开发。 此外，公司还推出 App 人脸识别版本，满足移动端开发者；开放人脸门禁套件，通过 ArcFaceGo 智慧门禁应用套件，帮助各类下游企业节省时间成本。2020 年 5 月，平台 再次升级，打造“产业链市场”，协助客户和供应商进行快速匹配。

视觉开放平台用户达 25 万，商用化开始落地。2020 年，虹软视觉开放平台用户已 累计超过 25 万，新增用户 12 万以上。在生态的构建上，虹软视觉开放平台通过与包括 芯片厂商、芯片方案商、摄像头模组厂商、硬件整机厂商、行业解决方案商、系统集成 商等产业链各环节的企业深度合作，形成了基于虹软视觉开放平台技术相对应的软件与 硬件生态产业链。在下游应用赋能上，平台已应用于智慧社区、智慧校园、智慧工地、 智能环保、智慧体育、智慧景区、智慧出行等百余个细分行业，包含社区智能门禁、智 能访客系统、票人证核验闸机、智慧垃圾桶、图书馆自助借还书、人脸识别测温一体机 等应用场景。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库官网】。