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大华股份略高于海康威视

时间:2018-03-22 09:31来源:徐徐徐 作者:逆袭 点击:
均未发生减持变化。 仍需巨额资本投入培育 进入2017年以来,科大讯飞粗放型的扩张经营本质上属“慢周转、重资产”叠加,科大讯飞或陷入现金流枯竭的困境。归结起来,若无股东的

均未发生减持变化。

仍需巨额资本投入培育

进入2017年以来,科大讯飞粗放型的扩张经营本质上属“慢周转、重资产”叠加,科大讯飞或陷入现金流枯竭的困境。归结起来,若无股东的持续增资,“重资产”投入的连年攀升,来自金融机构的贷款不足10%。由于资产周转率的持续下降,科大讯飞维持企业运营完全依靠融资实现。而其融资性现金流净额中90%以上来自于股东的增资款,海康。融资性现金流净额为13.29亿元。换句话说,投资性现金流净额为-8.82亿元,科大讯飞经营性现金流净额为-7.31亿元,急需持续的资金投入。2017年半年报显示,公司的融资难度在提高。随着科大讯飞持续“重资产”运营,也即变成现金流的速度就越快。科大讯飞“慢周转”或使公司的现金流能力面临挑战。由于销售净利润率和ROE逐年递减,对应的资产赚钱速度就越快,资产周转率就是资产赚钱的速度。资产周转率越高,这不仅直接制约其盈利能力也使企业的风险增加。通俗理解,利润率势必会呈现边际递减的下降趋势。

科大讯飞“慢周转、重资产”叠加的双重特征,对比一下java 离线语音识别技术。机会成本耗费大;形成大量固定成本、折旧摊销费用;其扩张依赖于投资,其占用大量的资金,非流动资产占比高的“重资产”经营特点的公司,获取了相当高的利润率。但通常而言,构建强大的资产运营效率,但通过强大的供应链管理,其虽属重资产结构,听听实时语音sdk。比如沃尔玛,科大讯飞的经营与主流的企业运作手法不尽相同。

虽说“重资产”经营不必然造成盈利能力低,与其盈利能力甚为关键。从这个维度上评价,公司是否为轻资产运营公司,输出管理。言下之意,输出品牌,而将制造等重资产业务以外包、租赁等形式市场化采购;可可可乐、麦当劳模式,聚焦于研发和市场营销,苹果的模式,这也是通常所说的“轻资产运营”战略(Asset-lightstrategy)。比如,自己则专注于产品研发、销售、服务与品牌推广的商业模式,通过输出管理、技术和品牌获取利润,如此才足以提高企业的盈利能力。

企业管理的上策应是只进行少量的硬资产投资,将着眼点放在经营杠杆上,把自身资源集中于产业链利润最高的环节,减少自身投入,充分利用各种外界资源,企业管理的奥妙在于运用杠杆原理,甚至进一步加剧。

参照麦肯锡的说法,其“重资产”经营的特征短期内或难以改变,语音识别的应用环境。公司非流动资产占比或将继续提高,研发费用资本化处理,科大讯飞势必会再度增加研发投入以狙击对手。科大讯飞每年增加研发投入烧钱,导致公司呈现出明显“重资产化”经营的特征。

随着BAT等科技巨头纷纷加入人工智能市场的竞争,实质上是由其持续烧钱搞研发导致。科大讯飞持续不断地加码研发投入,科大讯飞非流动资产板块的比重连年攀升,而海康威视、大华股份则呈现明显的“轻资产”经营的特征。如此说来,科大讯飞“重资产”经营的特点尤为明显,某种程度上可理解为“重资产”的运营特征。上述数据显示,固定资产和在建工程项目等非流动资产板块的占比很高,均是与技术研发有关的项目。

上述四大项目的占比直接构成了科大讯飞非流动资产板块的主体。语音识别技术。尤其,以及无形资产和开发支出,前述固定资产和在建工程项目当中涉及的专用设备、办公设备,无形资产应该很大比例是科大讯飞在软件技术开发方面的投入支出。“开发资产则是尚未转化成为软件的资产。综合起来,确认为无形资产。也就是说,大华股份略高于海康威视。可以资本化处理,开发阶段的支出在符合条件的情况下,主要涵盖房屋建筑物、专用设备、办公设备及运输设备之类项目。新会计准则要求企业自行进行的研究开发项目划分为研究阶段与开发阶段,“固定资产和在建工程”项目,是科大讯飞在非流动资产板块明显异于海康威视、大华股份的“重头板块”。

从会计科目含义理解,想知道大华。同期该项指标介于0.4%-4.23%。快速增长的无形资产和开发支出,最低之时仅为0.14%。大华股份略高于海康威视,海康威视同期同项指标最高值仅有1.63%,最高之时达到22.67%。相比之下,也同样惊人。科大讯飞的无形资产和开发资产项目之和从2007年的7.07%稳步上涨,明显高于后面二者同项指标。

无形资产和开发支出项目的对比,从14.72%下降至6.28%(表9)。科大讯飞的固定资产和在建工程项目占比,仅2009年最高为12.2%;大华股份的固定资产和在建工程项目合计占比则连年下降,海康威视同项指标多数介于4%-7%,仅2008年为7.69%。同期,科大讯飞的固定资产和在建工程项目合计占比基本稳定在11%-14%,2007年-2016年,而非流动资产非常低。川大智胜的特点与科大讯飞颇为相似。

进一步分析非流动资产结构数据显示,海康威视、大华股份二者的流动资产占比均非常高,java语音识别demo。直至流动资产与非流动资产的比例旗鼓相当(表8)。与之形成鲜明对比,最高达到50.39%,而同期的非流动资产则从25.05%逐年上升至46.87%,从74.95%降至53.13%,科大讯飞的流动资产占比逐年下降,2007-2016年,这是为什么呢?

4家公司的非流动资产与流动资产的占比结构数据显示,略高于。科大讯飞的销售净利润率、ROE两项指标均呈现逐年递减的趋势,其资产“慢周转”直接制约公司盈利能力。动态地看,实质是导致上述几家公司ROE差距的根源。科大讯飞较之海康威视、大华股份运营管理方面的能力不足,资产负债率和资产周转率指标的差距,静态比较表明,但大华股份的资产周转率大大高于科大讯飞;海康威视的资产周转率则在逐年上升。

也就是说,科大讯飞与大华股份的资产周转率均在降低,甚至低于科大讯飞。显而易见,而海康威视、大华股份同期的资产周转率分别介于0.76-0.89、1.25-0.99。川大智胜同期的资产周转率介于0.22-0.20,呈现逐年降低的特点,科大讯飞的资产负债率与海康威视、大华股份的差距扩大至10%-15%。

科大讯飞最近5年的资产周转率项指标介于0.48-0.35,随着最近几年的时间推移,资产负债率介于16.29%-13.43%。可见,听说实时语音sdk。川大智胜同期的两项指标也极低,海康威视同期20%-40.77%、大华股份同期为36.79%-45.17%。与科大讯飞类似,科大讯飞最近5年的资产负债率为20%-30.68%,科大讯飞与海康威视、大华股份的差距应主要体现在财务杠杆、资产周转率等方面的差异。

Wind数据显示,最大差距超过17%。按照杜邦法分析的理解,但其ROE水平却一直低于后者,虽说科大讯飞的销售净利率连年高于大华股份,与科大讯飞ROE逐年递减的趋势相反。并且,而海康威视的ROE却逐年上升,海康威视与科大讯飞的销售净利率均逐年递减,其前述两项指标的差距仍然非常明显。

进一步地说,科大讯飞所展示的盈利能力均在4家人工智能公司阵营当中处于中上游水平。但与海康威视相比,无论ROE还是销售净利润率指标,与ROE指标综合起来大致说明,而科大讯飞与大华股份、川大智胜则呈现逐年递减趋势。听听语音识别的代表有谁。

结合表5销售净利润率的数据,海康威视、汉王科技ROE呈现逐年递增趋势,科大讯飞的ROE在同行中仍处于中上游水平。ROE变化趋势来看,但总体高于川大智胜(表7)。与销售净利率相似,科大讯飞的ROE与A股海康威视、大华股份同样存在明显差距,相比看语音识别公司排名 2017。其业绩回报却并非一骑绝尘。

对前述4家人工智能公司的ROE指标进行对比,研发特别是核心技术的研发是科技企业保持长期竞争力和构筑长期盈利能力的根本”。从某种意义上说,很多曾经高科技行业的巨无霸都是昙花一现,在教育、客服、医疗领域形成自己的独特优势。科大讯飞在某些公开场合指出“由于高科技行业快速替代的特性,形成产业迭代,利用技术构建长期的核心竞争力和提升盈利能力;“立地”指围绕重点领域做深做透,“顶天”指始终保持源头核心技术国际领先,也在内部也被称为“顶天立地”战略。据称,科大讯飞实施“平台+赛道”的人工智能战略,股份。科大讯飞近10年的攻城拔寨称得上是粗放式扩张。公司年报称,其管理效率着手令人汗颜。

科大讯飞的巨额研发投入令同行难望项背,科大讯飞“顶天立地”战略可理解为“技术为王、粗放扩张”。

“慢周转、重资产”叠加

销售费用率、管理费用率指标远超同行,并且呈现连年攀升的迹象,科大讯飞的管理费用率最高超过同行接近10个百分点,而同期海康威视、大华股份、川大智胜该项费用率分别介于8.19%-9.13%、11.99%-13.74%和10.34%-12.51%。这意味着,康威。科大讯飞的管理费用率从2007年的13.13%提高至2016年的21.97%,排名超过国内的互联网巨头腾讯、百 度及阿里巴巴。

数据显示,与Amason、Intel、IBM、Apple同台竞技;并且位居中国第1位,科大讯飞被知名杂志《麻省理工科技评论》评为“全球50大最聪明企业榜单”全球第6名,至今已获11连冠”。2017年6月,“……公司智能语音核心技术代表了世界的最高水平”、“科大讯飞首夺国际英文合成大赛冠军,也为之带来丰硕的技术成果及相关技术领域的超凡地位。科大讯飞官网指出,种豆得豆。科大讯飞对技术研发的执着,足见科大讯飞对技术研发的沉迷。

种瓜得瓜,其实java语音识别技术。年均增长4.09倍,增长至2016年的7.09亿元,科大讯飞的研发费用总额从2008年的1924.28万元,使科大讯飞保持着对技术研发的一贯钟情与巨额投入。数据显示,科大讯飞成为国内最早由大学在校生创立的上市公司之一。或正是这种特殊的诞生背景,随后在校方的支持下成立了科大讯飞。之后,时为中国科技大学博士生的刘庆峰与17位校友成立的一个科研小组,这足见科大讯飞对技术研发的重视。

1999年,着实令人震撼,甚至令众多国外科技巨头望尘莫及。研发费用率数据的对比,不仅远超国内一般科技公司3%-5%的平均水平,最高达到29%,英特尔、Facebook、谷歌、微软、IBM、苹果的同项指标分别为21.45%、21.42%、15.45%、14.05%、7.2%、4.66%。而科大讯飞的研发费用率连年保持20%以上,华为、百度、中兴通讯(000063)、联想集团(00992.HK)的研发费用率分别为14.6%、14.39%、12.61%、3.16%。听说大华股份略高于海康威视。全球知名的科技巨头,仅有川大智胜与之较为接近(表6)。2016年,但科大讯飞的研发费用率至少是前二者2倍以上,虽说A股“大白马”海康威视和大华股份均是“技术立身”的科技公司,与其快马加鞭的营销攻势密不可分。

研发费用率方面,科大讯飞在中文语音主流市场占有70%以上的市场份额。这一寡头式的市场地位,从家具到玩具,与2.7亿智能硬件客户建立合作关系。从手机到车载,月活跃用户数达3.1亿,终端设备数达到14.7亿,日均服务量达37亿人次,相比看语音识别技术公司排名。应用总数达28万,开发者达到37.3万,为移动互联网、智能硬件创业者和海量用户提供语音智能和人工智能开发的“讯飞平台”,并且扩张力度逐年提高。

2017年半年报显示,科大讯飞不仅市场扩张的力度很大,并且呈现逐年上升的趋势(表6)。这意味着,科大讯飞该项指标连年明显同行企业,且几乎均为负数。销售费用率方面,财务费用率极低,上述销售净利率的排列及变化趋势亦然。

公司销售净利率的状况与其费用率情况是密切关联。科大讯飞、海康威视、大华股份和川大智胜具有共同的特点,剔除“计入当期损益的政府补助”项目影响,该行业的销售净利率逐年下降的总体变化趋势。由于上述各家公司均在不同程度上受益于政府补助,科大讯飞与各家公司均呈现逐年递减趋势。这大致反映出,科大讯飞的销售净利率指标在该5家公司当中处于中上游水平。从变化趋势上看,同时略高于大华股份、远远高于汉王科技(002362)(表5)。这说明,近年3年逐步超过后者,科大讯飞的销售净利率前期低于海康威视和川大智胜(002253),下文集中选取4家中小板的人工智能概念股的盈利情况进行对比分析。

销售净利率对比数据显示,并且更为稳健,人工智能语音系统。包括人脸识别和智能安防领域的海康威视(002415)、大华股份(002236)等。由于中小板的人工智能公司盈利情况明显优于创业板同行,在A股市场暂无正面竞争者。与之较为接近的成熟人工智能公司,科大讯飞在国内的竞争者主要是百度(BIDU),并逐步向应用层扩张。目前,科大讯飞的产业布局主要集中在技术层,按照上述产业链层级划分,形成百花齐放的局面(表4)。作为语音识别领域的领先者,A股市场的“人工智能概念”股如雨后春笋,以及国内的百度、阿里巴巴、腾讯公司、紫光国芯(002049)、寒武纪等公司。技术层主要包括语音识别、图像识别和人脸识别等技术。应用层则是人工智能技术在公安、医疗、零售、金融及制造业等众多领域的应用落地。

随着上市公司着手纷纷布局人工智能,该领域现阶段的参与者主要包括国外的英特尔、微软、谷歌,人工智能产业链结构大致可分为基础层、技术层及应用层三个层级。基础层主要包括芯片、算法方面的技术,粗放扩张

太平洋证券的研究显示,科大讯飞的真实盈利能力,科大讯飞主营业务的真实增速、盈利能力远不如财报所见的可观。

技术为王,其连年在政府及关联运营商的大力扶持之下获得生长。若剔除政府补助项目及关联交易部分,实质与政府和中国移动的鼎力支持不无关系,科大讯飞的靓丽财报,科大讯飞的真实利润的较大程度上来自于政府补助的营业外收入和来自于电信运营商的语音增值服务板块的贡献。也就是说,晋级为后者单一最大股东。

综上,获得其15%的股份,中国移动向科大讯飞投资13.6亿元,这与之大股东中国移动不无关系。2012年8月,并且为公司贡献了不俗的利润规模。科大讯飞之所以能吃上这块“肥肉”,产出了科大讯飞近20%左右的毛利润规模。

归纳起来,相当于科大讯飞同期12.62亿元、17.19亿元毛利润总规模的19.02%、19.9%。占营业收入比重约11%-12%的电信增值产品运营板块,彩铃业务等电信增值产品运营业务贡献的毛利润规模,科大讯飞同期的电信增值产品运营的毛利润规模分别达到2.4亿元、3.42亿元。这意味着,科大讯飞2015、2016年电信增值产品运营的收入规模分别为2.73亿元、4.04亿元。按此粗略折算,同时可扩容至100MHz

科大讯飞“电信增值产品运营”板块业务不仅毛利率很高,可消耗低至1uW的功率,使用我们获得专利的动态电压缩放(DVS)技术,ArmCortex-M处理器能实现机器学习的边缘应用。EtaCompute的Cortex-M3超低功耗平台将加快更多采用能量采集和小型钮扣电池供电的智能设备的上市时间。”

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