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云从科技上市分析:启动A股上市流程 核心技术竞争力存疑

《云从科技上市分析:启动A股上市流程 核心技术竞争力存疑》全文共计: 2161 字,请耐心阅读!

  近日,云从科技在广东证监局办理了辅导备案登记。这意味着,云从科技已启动A股上市流程。

  此前,多家媒体先后曝出同类公司旷视科技与商汤科技的上市消息,至今,二者均未有上市进展,云从科技启动上市辅导使万向潮股票啥时分红,得谁将成为CV(计算机视觉)第一股再次成为热点话题。

  多名业内人士认为,目前,大多数人工智能企业还处于初始发展阶段,并没有形成自己专有的核心技术,即便能够成功上市,或也不能支持较高的估值。那么,出身国家队、属纯内资股权的云从科技上市前景究竟如何?

  贴有国家队标签、纯内资股权包装,上市存在诸多不确定性

  5月13日,云从科技宣布完成最新一轮C轮融资,该轮融资规模超过18亿元。至此,云从科技公开宣布的融资金额超过33亿元。在估值方面,坊间流传多个版本,据多家媒体报道,最新一轮C轮融资后,云从科技估值超250亿元。

  对此,香颂资本执行董事沈萌分析称,目前的估值只是云从科技在私募阶段进行自我包装定位来吸引投资者的一种措施,但到了二级市场,在不同的投资市场、不同的投资氛围、不同的投资理念和偏好因素增加以后,估值会更加贴近于市场化。

  2020年初,云从科技完成股份制改革,公司名称由广州云从信息科技有限公司变更为云从科技集团股份有限公司。这被业内认为是云从科技启动上市计划的一个信号。彼时,有传闻称云从科技将在国内科创板上市,上市时间可能会在2020年底。

  沈萌认为,在目前人天禾股票吧,工智能企业融资速度放缓的情况下,云从科技可以融到18亿元资金,主要原因是其启动了上市进程。

  此前,旷视科技与商汤科技多次被曝出上市计划,但至今二者均未宣布上市进展。此次云从科技启动上市辅导再次让CV四小龙谁将成为CV第一股成为业内热点话题。值得一提的是,与商汤、旷视相比,云从科技是一家纯内资股权结构,这能否让它的上市之路变得更加顺利呢?

  对此,沈萌认为,国家队的背景和纯内资股权结构都是云从科技为上市做的包装,其背景与寒武纪差距不大,寒武纪出自中科院计算所,也是一个纯内资股权结构的企业,甚至还有华为概念的光环,但上市以后股价依然出现大幅波动。

  据了解,寒武纪上市首日开盘涨近290%,市值一度超千亿元。但随后,其股价出现大幅跌落,截至目前,寒武纪市值仅为650亿元,近乎腰斩。

  沈萌表示,旷视、商汤、云从等,这类公司都可以打着国家科技明星企业的旗号在国内上市,但他们只是利用人工智能技术做一些技术含量和附加值并不是很高的业务,在市场中的光环会逐渐淡化,也就不利于其以高估值上市。

  云从科技核心技术竞争力存疑,AI产品进一步落地问题待解

  据官网信息介绍,云从科技在金融、治理、交通、商业、医疗、教育及新基建等各个领域布局。此前,据多家媒体报道,云从科技已于2017年实现盈利,未来预期或能保持4-5倍的增长,预计金融领域营收占比30%,安防领域营收占比60%。

  公开资料显示,云从科技最初的业务布局便是从银行切入金融领域。 2015年,周曦带领团队为海通证券股份有限公司做远程开户的身份认证系统,为云从科技带来了第一单生意。目前,在金融领域,云从科技为农行、建行、中行、招行总行等400家银行及14.7万家社会网点提供服务。

  而对于未来金融领域的人工智能业务增长点,多名业内人士表示,目前,银行方面的市场已开拓殆尽,未来很难有新的增长点。

  2016年,云从科技开始布局安防领域,目前其产品在近30个省级行政区上线实战。然而,产业时评人张书乐分析称,目前在整个安防行业,就市场格局方面来看,海康威视与大华股份仍在第一梯队领跑;安防行业市场壁垒小,产品同质化如何分析股票走势,严重,商汤科技、旷视科技等同类公司迅速崛起,云从科技若想在该领域分一杯羹实属不易。

  与此同时,沈萌认为,提到旷视、商汤、云从,只能想到人工智能这个关键词,但人工智能并不是其专有的,上述公司并没有形成自己专有的核心技术与标签。

  此外,云从科技并未对外公布过其净利情况。而目前人工智能公司连年亏损的状况一直广受业内诟病,此前上市的寒武纪在2017-2019年累计亏损约16亿元;在没有剔除非经营原因情况下,截至2019年上半年,同为计算机视觉起家的旷视科技同样处于亏损状态。

  对此,多名业内人士指出,人工智能企业在前期依靠的是技术积累,公司需要巨大的研发资金支持其技术革新,所以多数人工智能企业在发展与扩张前期会处于持续亏损状态伊利股份股票走势,。

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  张书乐认为,目前人工智能的落地还是比较大的问题,拿云从科技布局的安防领域来讲来讲,虽然在该领域,确实是有一些人工智能的产品落地,但产品的AI功能却得不到体验,或者体验较为奇葩。人工智能产品还需要在算法和数据上做进一步的迭代,数据积累需要在多场景落地,需要花费很长一段时间。


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