4 月 4 日，深圳云天励飞技术股份有限公司（以下简称“云天励飞”）正式在上交所科创板上市，股票代码 688343。截至发稿前，云天励飞股价为 100.37 元 / 股，市值达 356.45 亿元。

据了解，云天励飞成立于 2014 年，是拥有算法、芯片和大数据全栈式能力的人工智能企业。云天励飞董事长兼 CEO 陈宁博士曾任中兴通讯 IC 技术总监，公司首席科学家王孝宇博士曾任 SNAP 首席研究科学家。自成立起，云天励飞就深耕人工智能领域，搭建了人工智能算法平台、人工智能芯片平台，并具备了算法芯片化能力，面向下游场景提供 “端云协同”的 AI 产品及解决方案。

截至 2023 年 1 月，云天励飞已授权专利 400 余项（含境外专利 25 项），其中发明专利 300 余项，已登记的软件著作权 160 余项。相关发明专利覆盖了 人脸识别软件算法、图像处理技术、人工智能芯片设计等计算机视觉及人工智能核心技术领域。

凭借“算法芯片化”的核心能力和“端云协同”的技术路线，目前，云天励飞已经在深圳、东莞、青岛、成都、杭州、上海、北京等多个城市实现项目落地，并打造了深圳巴士集团智慧公交 OD 项目、深圳龙华智能运算平台、青岛崂山智慧社区项目、深圳中心书城项目、深圳富士康智慧园区项目、深圳元平智慧校园等项目。

云天励飞董事长兼 CEO 陈宁博士表示：今天，云天励飞在科创板成功上市，这既是我们创业路上重要的里程碑，也是崭新征程的起点。“功不唐捐，玉汝于成，行而不辍，未来可期”！

营收数据方面，招股书显示，报告期内（2019-2021 年以及 2022 年 1-6 月），云天励飞的营业收入分别为 2.3 亿元、4.26 亿元、5.66 亿元、1.85 亿元，净亏损分别为 5.1 亿元、3.98 亿元、3.9 亿元和 2.3 亿元。云天励飞在招股书中表示，公司所在的人工智能领域存在前期研发投入高的特点，在产品实现规模化销售前，公司需要持续进行投入。

同时，云天励飞坦承，未来一段时间，由于人工智能行业属于技术密集型行业，存在持续进行高强度研发的需求，该公司收入规模有可能无法支撑其进行持续大规模研发投入和市场开拓等活动，可能将面临持续亏损的风险。即使将来能够实现盈利，亦未必能在其后期间保持盈利。预计首次公开发行后，该公司短期内无法现金分红。

研发支出方面，报告期内，公司的研发投入分别为 1.99 亿元、2.19 亿元、2.95 亿元和 1.47 亿元，占营业收入的比例分别为 86.79%、51.42%、52.17% 和 79.13%。

云天励飞在招股书中表示，公司自成立以来注重技术研发团队的建设，截至 2022 年 6 月末，公司拥有一支覆盖人工智能算法、人工智能芯片、大数据处理三大技术平台的 511 人的研发团队。 截至报告期末，公司研发团队中，有 167 人拥有硕士及以上的相关学历。

在行业竞争方面，云天励飞在招股书中提到，近年来，国内人工智能行业发展迅速，竞争愈加激烈。在视觉人工智能领域，国内主要企业除云天励飞外还包括商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技等，该等企业与云天励飞业务和盈利模式更接近，都主要聚焦在视觉人工智能技术和产品的研发和应用，依赖自身技术先进性和创新性生存和发展。

此外，海康威视、大华股份、宇视科技、苏州科达、东方网力等传统安防厂商，以通信设备起家的华为和以视频存储硬件起家的浪潮等企业也通过产业链延伸的方式涉足行业，该等企业更多是立足在其既有的产品优势基础上，通过切入视觉人工智能行业来巩固和扩大其在既有产品领域的优势，行业在此基础上形成百花齐放的局面。同时，在人工智能芯片领域，亦有寒武纪、英伟达等重要参与方。

据介绍，云天励飞的核心能力是“算法芯片化”，让算法和芯片这两大技术能够相互配合，为解决方案和应用场景更高效地赋能。

云天励飞董事长兼 CEO 陈宁此前在接受采访时曾谈到，算法芯片化不等于“算法 + 芯片”，而是指一种算法与芯片融合发展的设计理念和流程，是基于设计者对算法的深刻的理解，把里面共性的操作提炼出来去设计芯片架构。

算法方面，云天励飞的算法项目作为工信部的国家人工智能重点任务揭榜。2018 年，云天励飞获得被誉为“中国智能科学技术最高奖”的吴文俊人工智能科学技术奖。

芯片方面，云天励飞通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，自主研发芯片并已实现流片、量产及市场化销售。2019 年云天励飞自研芯片 DeepEye1000 实现独立商用，2022 年底新一代芯片 DeepEdge 10 开始流片，预计今年量产投入使用。

能够配合“算法芯片化”能力，实现面向场景的快速落地，则依赖于端云协同的技术路线。

端云协同指通过端侧和云侧的深度交互，优化算力算法在端侧和云侧的动态分配。传统的方案是：终端负责采集数据，采集到的数据直接传输到云端，由云端分析处理数据，但这不仅为传输带来巨大压力，云端输出数据处理结果时也往往存在时延。而采用端云协同路径的方案是：终端不仅负责采集数据，同时也负责部分的数据的识别和分析，处理数据后，仅上传与场景业务需求相关的特征要素，这样一来，不仅可以减缓传输的压力，云端分析也能够更快。

在端侧，云天励飞应用自研的 AI 芯，部署可重定义智能相机，实现数据的高效采集和前端处理；在云侧，与基于云天励飞自有算法和大数据分析技术为核心的业务系统高度适配，从而根据不同业务场景需求进行灵活调整，实现数据的前端智能采集和云端处理。

通过算力前置，实现终端分布式算力与云端中心算力的动态平衡；通过在终端设备中部署公司的可重定义芯片，实现云端业务系统与终端设备的动态适配，大幅提升 AI 解决方案整体的动态适应能力和灵活处理能力，加速 AI 解决方案的推广与落地。

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