人工智能独角兽企业旷视科技近日回复上交所两轮问询,主要涉及收入确认、估值测算等方面的问题。旷视科技表示,境内外上市规则和信息披露要求以及市场实务等方面存在差异,调整部分收入确认不属于会计差错更正,公司相关内部控制的执行情况良好。
营业收入调减受关注
旷视科技是一家聚焦物联网场景的世界级人工智能公司,凭借业界顶尖的人工智能基础研究与工程实践能力,以物联网作为人工智能技术落地载体,构建了完整的AIoT产品体系,面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景提供行业解决方案,广泛应用于互联网、金融、政府、交通、地产、物流等领域客户。不过,对于“世界级”“业界顶尖”的表述,上交所要求公司说明相关依据的权威、客观。出于谨慎,旷视科技回复表示,已进行修改。
旷视科技回复首轮问询时更新了2020年的财务数据。财务数据显示,2018年至2020年,旷视科技分别实现营收8.54亿元、12.60亿元、13.91亿元;归母净利润分别为-28亿元、-66.39亿元、-33.27亿元。
相比原始合并财务报表,2017年度至2019年度,旷视科技的营业收入调减金额分别为4025.65万元、5.64亿元、6523.87万元,主要原因包括:相应调整了过往年度的收入确认判断标准;部分合同由完工百分比法确认收入调整为完工验收后确认;部分合同收入调整为以净额法确认等。
对此,上交所要求公司说明,相关经济利益预计无法流入的主要合同在采购、交付等方面的执行情况;报告期内确认收入的其他合同是否存在类似情形,收入确认的依据是否充分;相关调整事项是否属于会计差错更正;公司针对合同签订与执行是否已建立完善的内部控制等。
旷视科技表示,考虑A股公司对建造服务合同收入确认实务处理,重新评估建造服务合同的结果能否可靠估计,采用了更加谨慎并且更符合A股实务的确认标准,对于合同的结果不能可靠估计的,将收入确认由完工百分比法确认改为完工验收后确认,从而调整申报财务报表营业收入、营业成本、应收账款、预收款项、存货等科目。
旷视科技强调,公司于2019年8月向港交所申报的信息披露与本次申报的信息披露差异,主要因为新准则实施的时间性差异、境内外上市规则和信息披露要求及两地市场实务的差异,以及收入会计政策应用标准变更的影响等导致。而收入会计政策应用标准的变更,改变的是收入确认(是否确认),而非收入的计量金额,不属于会计差错更正。公司已针对合同签订与执行建立了完善的内部控制,相关内部控制的执行情况良好。
估值测算是否合理
报告期内,旷视科技出现大额亏损。公司称,优先股公允价值相应上升,使得各期已发行优先股公允价值变动损失金额较大,成为报告期持续亏损的主要原因之一。2018年-2020年,扣除优先股公允价值变动(不含优先股相关的衍生金融工具)损失后的归属于母公司所有者的净利润分别为-5.32亿元、-12.62亿元、-14.05亿元。本次发行上市后,已发行优先股将全部转换为B类普通股,未来公司优先股公允价值变动损失对损益的影响将消除。
对于估值测算方法及合理性,旷视科技表示,2019年增资完成后,公司估值约为40.90亿美元,折合人民币约260.46亿元。同行业可比上市公司(虹软科技、寒武纪、汇顶科技、海康威视)市销率平均值为37.33倍,以2020年公司营收按此市销率水平计算,公司估值约519.06亿元,综合旷视科技报告期内外部股权融资估值以及采用可比上市公司比较法得到的评估结果,旷视科技预计市值不低于267.20亿元,测算方法及过程合理。
瞄准供应链物联网领域
招股说明书显示,旷视科技的业务主要包括消费物联网解决方案、城市物联网解决方案、供应链物联网解决方案三类。公司于2017年开始布局供应链物联网领域。经研发积累,公司推出了智慧物流操作系统“河图”,并自研包括AMR机器人、SLAM导航智能无人叉车、人工智能堆垛机等多款智慧物流硬件。
招股说明书显示,之所以选择供应链物联网领域作为公司新的增长点,是因为供应链领域已成为社会基础设施和实体经济的重要支柱。目前,我国物流自动化和工业智能化总体水平较低,且市场集中度较低,旷视科技拥有充分的市场空间。
旷视科技表示,以物流行业为首的供应链场景相对标准和规范,并呈现持续稳健的增长趋势,为AI技术落地提供了广阔的应用场景。领先的底层AI技术、创新的软硬一体化产品、行业经验丰富的团队是旷视科技供应链物联网领域的三大核心竞争力,也是旷视科技相比传统系统集成商和新兴方案提供商的差异化竞争优势。
招股说明书显示,公司供应链物联网解决方案通常以软硬件结合的形式交付,其中底层算法、操作系统等核心软件由公司自主研发提供,AGV、AMR、堆垛机等机器人产品由公司宁波工厂组装测试后交付,其余公司暂不具备生产能力的硬件产品通过采购第三方产品或由ODM/OEM厂商代工生产。
旷视科技表示,公司将在研发、客户和供应链方面促进供应链物联网业务发展。持续投入智慧物流软硬一体化产品研发,不断加强人工智能、云计算、预测分析、机器人技术、数字孪生等技术在供应链物联网领域的推广与应用;加强与行业头部客户和ISV的合作,优先深耕鞋服、食品医药、智能制造等行业客户,不断深入垂直行业;进一步增强自有核心物流装备供给,不断提升产品自研比例。
(文章来源:中证网)