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海康威视:2024年目标160-170亿净利润,五大业务增速排序依次为创新业务、海外业务、EBG、PBG和SMBG

本文作者:余快 2024-05-29 23:01
导语:胡扬忠、浦世亮参加了此次调研

 

近日海康举行了投资者问答。

以下是调研全文重要内容,雷峰网作了不改变原意的整理与编辑:

Q: 2023 年年报“致股东”部分写到,公司正在成为 OT(Operational Technology)厂商。公司以前是以感知产品为主的 IT(Information Technology)公司,如今要成为 OT 公司,这对海康产品线和未来发展有什么具体影响? 

A:其实以前我们并不敢把自己归为 IT 公司,可能更准确的说,以前我们应用和场景更多聚焦在安防领域,但在技术层面和 IT 公司是接近的,从技术上也许可以被列入 IT 公司大类。现在,我们做智能物联,安防是其中一个场景,所需的技术并不仅有视频,还有雷达、 热成像、音频、X 光等等。做 OT 公司,也就是把这些技术应用到企业运营活动的场景中去,解决场景中的问题。

通过数字化产品和解决方案,我们帮助企业解决运营过程中的问题。比如说,这些年我们做的工业相机可用于定位、测量和缺陷检测等和运营相关的活动,工业测温能应用的范围能达到 3000 多度的测温,X 光设备可以用于工业中的缺陷检测,工业听诊可以用于设备运营的工作状态和异常的监测,高光谱技术可用于物质成分检测等等。在客户经营过程中的每个环节里,我们努力利用多种感知技术解决企业的问题。

Q:2023 年是第二年 EBG的业务收入超过 PBG。预计EBG 业务持续表现好于PBG 业务吗? 

A:随着宏观环境的变化,政府治理的需求也在发生改变。早些年,中国经济高速发展,政府获得收益,并用于解决基础设施建设、社会治理等问题,我们也从中获益。近年来,政府更关注民生、经济发展等问题,以及如何提高政府治理效率,如何提高社会运营的效益等。

政府的需求在变化,但会持续存在。因此,我们对 PBG 业务的未来还是乐观的,虽然这块收入可能有所下滑、投资有所减少,但它的基础还在,基本的社会运行需要支撑,不会下滑太多,这块市场更不会消失。总之,由于政府依然需要通过技术的手段提升治理水平、社会运营效率,并会保持相关投入,我们对 PBG 业务没有那么悲观。

另一方面,我们认为企业市场未来的增长是比较好的。我们以前和现在都在这个市场

里,帮助企业提质、降本、增效,这是企业永恒的主题。我们利用技术手段和方案帮助企业提高产品品质、降低运营成本、提升运营效率。其实,做这些事的很多产品以前就存在,但大多数是进口的,现在我们能够提供一些仪器仪表类的产品,在这个层面上,我们是继续在往产业的上游走。随着产业集中度的提高,细分行业领域的企业规模进一步提升,企业在技术改造和技术提升方面的需求更加强烈,所以我认为,EBG 面对的业务机会正在进入一个更好的时代。

Q:如何展望今年各板块国内主业的情况,对各个 BG 成长性的判断以及主要的担忧是什么?  

A:对于大家来说,对宏观的看法可能偏悲观一些,但是企业是微观的。过去几年的外

部影响差不多结束了,市场会发生一些变化,整体是一个触底企稳的过程。在这个过程当中,由于海康方方面面涉及的行业比较广,在 PBG、EBG、SMBG 中,EBG 我更乐观一些,可能 PBG也没这么糟糕,过去几年积压下来没做的事情总会做的,包括万亿国债的投放,多少会带给我们一些机会。SMBG,经过过去几年的低谷,也到了企稳的状态。所以我们没那么悲观,企业是微观的,会寻找自己的一些机会。

Q:年报提到海康建立起物联感知、人工智能、大数据三大技术体系,并以很快的速度将大模型在内的前沿技术落地到场景中。这背后的机制是怎么样的?研究院如何做到在探索前沿技术的同时,保证这些技术有比较高的转换效率? 

A:研发的机制方面,在海康的研发团队里,研究院处于基础技术的研发,所以对于基础技术会保持较长期、较提前的投入。例如,我们从 2005 年就开始投入人工智能,从最开始的周界安防相关的 VCA 技术,到车牌识别、生物特征识别,在早期人工智能发展还相对缓慢的阶段,海康就已经在这样的核心技术上进行投入了。

进入大模型阶段,我们也投入得很早,最早是做视觉大模型,并发现大模型的技术可以大幅度提升对视频的理解能力。同时,我们也较早在 LLM 方面投入大量资源、开展工作。因此,海康得益于在核心技术和基础技术上,长期且提前的投入布局。

在产品和应用方面,我们的技术主要通过产品研发中心和几个 BG,向各产品线和行业应用进行辐射和拓展。过程中,我们有比较好的协作方式,包括需求导入、在底层技术上的构建、在项目应用中的支撑等,以及为了更好支撑产品和行业应用,我们构建了人工智能开放平台。截至目前,开放平台上已累计注册用户 24,000 家,面向用户生成超过 10 万个模型,并在 100 多个行业 22,000 多个项目中落地。近年来,这方面的应用保持高速增长趋势。

总之,我们一方面得益于长期在基础技术上投入,另一方面与产品部门和各个 BG 协作形成人工智能解决方案,并且通过开放平台快速赋能用户。

Q:投资者对于海外业务,一方面期待比国内更好的需求增长,一方面担心来自部分发达国家政治扰动,能分享过去一段时间在海外一线调研考察的真实感受,以及我们在面临不确定因素的准备和应对。 

A:的确,海康这样的公司在海外面临一些挑战,特别是来自于发达国家。其中最大的挑战来自于美国和美国带动下的五眼国家,此外受到的影响比较有限。其次,我觉得中国制造业的长期优势依然存在。有说法提出某些地方取代中国,从制造业的角度,现在我还看不到,每个国家都有各自面临的挑战和困难。第三,像海康这样的中国公司,在安防等传统行业里的技术领先还是存在的,各方面的综合优势依然在。所以,我们也看到过去几年海康海外业务的增长,虽然海外市场增长比较缓慢,但还在增长过程中。

未来几年,我们基本判断海康的海外业务是增长的,并对海外业务做了组织架构、运作机制等调整,会进一步加大在海外的投入,在更多的国家设立分支机构,适当做一些营销人员、通道及模式的调整,来适应各种变化。所以,我们对海外的未来几年还是比较乐观的。

除了主业部分,海康的创新业务在海外也在增长,包括之前的萤石、海康微影、海康机器人,海康智存,现在的海康睿影、海康慧影、汽车电子(重组后叫森思泰克)及海康消防,都在继续往海外走,加大海外市场投入。我们认为,中国企业在海外制造业市场的相对优势还在,我们对创新业务的海外发展有更大的期待。

Q:部分费用增速跟去年收入同比高,是因为股权激励费用的影响,还是公积金提升的影响?二是一季度非经常性损益有 3 亿多,比去年 1 亿多增加明显,是因为大部分创新业务表现不错,过去亏损的也开始盈利,所以整体利润增加并带来少数股东权益增加更明显吗? 

A:一季度费用同比增速较高,有公积金、社保、差旅等人力费用增加的影响。去年虽然整体人员基数基本稳定,但去年四月有调薪,导致今年一季度人员费用影响同比更大。归母扣非部分,一季度确实有个别创新业务的利润较好,但属于机会型变化,例如存储芯片的价格从去年下半年开始上涨较多,而我们存储业务的节奏比较好,一季度的盈利情况不错,但不一定是可持续的。长期来看,我们还是赚公司运营和创新的钱。

Q:从技术演变的水平和落地来看,请问多模态大模型和 AI 能力现在批量普及推广的阶段,还是未来在多模态大模型和具身智能有更多其他值得期待和完善?

A:在过去几年,我们一直保持在人工智能(包括在大模型)方面的大量研发投入。2024 年 1 月,我们发布了《观澜大模型白皮书》。观澜大模型我们已做了好几年,它最近参加了由中国信通院组织的大模型权威评测,取得了非常不错的成绩。其中,其模型开发模块获得了国内业内的之首的5 级,即卓越级;模型能力模块获得国内业内目前最高的 4+级,即优秀级。这也说明我们在大模型方面投入了非常多资源,观澜大模型的能力也在快速发展。

基于我们的大模型,AI 开放平台的应用也保持着高速增长,面向安防、交通、电力、钢铁、煤炭、安检等多个垂直行业,结合这些行业的高质量领域数据和知识,打造行业模型和应用。在云眸方面,我们的大模型能力被广泛使用在智能巡店等应用上,帮助中小用户实现智能化升级。

过去的这些年,我们的人工智能技术在车牌识别、生物识别、周界防范等领域已获得规模化的应用,而 AI 开放平台主要是为了应对各个产业的数字化转型中非常长尾的智能应用,面对不同的行业和场景提供个性化的智能解决方案。因此,面对不同的行业用户,我们在 AI 开放平台上生成了超过 10 万个模型,在 2 万多个项目中落地,形成面向千行百业不同需求的策略。未来,我们还将保持在人工智能上的密集投入。

此外,我们利用 AI 技术对多维感知的应用和产品在信号处理方面做提升,在人工智能方案中加入我们在 LLM 行业知识的提炼和融合。我们认为,在未来,尤其在我们所在的企业数字化转型的领域,人工智能的应用还会持续高速的发展。

Q:整个行业的合作伙伴或者客户业务和需求变化,比如小模型的参与者,比如客户不仅对硬件或软件组成的解决方案有需求,还对算力和网络连接有需求。海康如何应对以及如何看待行业竞争格局的演变?

A:产业的变化肯定会给很多公司带来机会,也带来一些挑战。现在做 AI 的公司非常多,包括以前做小模型的、做具体场景的,我觉得他们都有存在的价值。特别是现在,有些用户需要这样的支持,这些公司能做在现场的支持服务和后续的优化。海康也把这个称为 AI工程化,他们能带来很多改善,而我们能够与他们结合,这样的支持和服务在中国和全球其他地方都看得到。其实这些问题从某种程度上我们也可以解决,但我们没有那么多人员和精力去做这样的事,没有那么大的投入,所以这些公司参与进来我觉得挺好的。

海康在做这些解决方案的时候,会去评判,也会考虑商业逻辑是否通畅,可复制性是否足够强,所以海康在 AI 的落地的项目和产品上会选择性地去做,会考虑比如落地实施的难度有多大、跟用户之间的关系等问题。我们会按行业去做梳理,对某些场景我们肯定会推解决方案,觉得我们能做也未必去做,我们会跟伙伴合作。比如,像这些做小模型的、特殊场景的公司,有的有自己的算法,有的自己没有算法但需要我们提供算法而他们去做调整的,有的需要我们提供组件或者一些特别功能的。我们也开放了我们某些产品的硬件平台,伙伴要在上面在做 firmware,可以下载它的软件和模型等,这样配合来做。

Q:观澜大模型对公司本身的提质增效有何优化,在哪些方面可以体现? 

A:观澜大模型对公司的提质增效,我举几个有代表性的案例:

第一,公司供应链生产计划的自动排程。公司业务模式涉及的产品种类与订单数量非常

多,以往我们需要花费非常多的资源,特别是人力资源来做生产中的自动排程,以达到一个相对比较好的交付率,因此我们利用大模型,通过获取的大量物料、仓储、生产资源以及订单信息,以形成一个自动化的生产排程。这种生产排程目前已在多个生产线上进行了投放应用,并且让我们的产品交付率提升了至少五个点,应该说效果非常显著。

第二,公司营销端的智能化升级。公司在各个行业中面向的客户种类非常多,而客户面向的行业也十分复杂多变,那么要判断究竟哪一类客户可能会有业务机会就成为了一个难点。因此我们利用大模型的技术进行分析,挖掘潜在的客户,并对潜在的客户进行一些对于他们有价值的产品或解决方案信息的针对性投放。

第三,公司软件工作的部分自动化。我们知道利用大模型可以实现代码编程的部分自动化,因此我们也在开发并应用这样的工具以实现公司内部一些软件工作的部分自动化。虽然针对不同的编程语言,利用大模型工具提升的效率会有所不同,但我们认为它仍是一个非常有效的工具,可以较大幅度提升我们员工在软件开发过程中的效率。

Q:相较于同行业的友商,公司 2023 年毛利率的改善幅度相对较小。公司会在哪些方面对毛利率进行优化?2024 年对毛利率的展望如何? 

A:关于公司毛利率与同行业友商的比较,我们认为每家公司的产品结构及收入在不同区域的组合差异较大,其实蛮难比较的。

对于公司来说,去年降本带来的毛利率改善是比较明显的。同时,在 2022 年到 2023 年的宏观经济影响下,公司相对价格低一些的产品更受用户的喜爱,对产品收入的结构带来了 一定的改变,该变动也会引起毛利率的波动。所以公司成本与产品收入结构这样一个组合,影响了我们公司整体的毛利率。

总的来说,公司的毛利率会在一定范围内波动,成本与产品收入结构不太可能发生较大的变化。2024 年我们也将致力于维持公司毛利率的基本稳定。

Q:2024 年第一季度的业绩,归母净利润的增速显著低于营业收入的增速,是否归因于少数股东权益的增长?这是否会成为一个比较常态化的现象?

A:关于少数股东权益的增长,一方面是因为公司有八个创新业务,有的盈利,有的亏损,在过去几年激烈的市场竞争环境下,公司持续投入,其中最短的也有四年时间了。目前创新业务的经营状况在逐步改善,从收入的占比来看,去年创新业务也增长到了 20%,给少数股东权益带来了一定的变化。本季度的也有部分创新业务贡献了很突出的盈利,不见得可持续。另一方面是因为公司在海外布局了一些合资公司,经营状况也在进一步改善,所以也会带来少数股东权益的变化。

目前来看,公司少数股东权益的变化是正常的,请大家不要担心。

Q:请问公司经营性现金流变化的主要原因?  

A:关于现金流,2023 年经营性现金流的情况还是比较不错的,一方面过去几年公司一直在加大存货储备,在公司现金支出中占比较为明显,到 2022-2023 年,公司对全球不确定性的应对已经达到一定的程度了,存货方面也相对稳定,现金支出也会相对收敛一些。此外,公司也特别注意应收账款的风险管理,从而总体呈现出目前的现金流的情况。

Q:公司 2024 年的存货策略大概是一个什么样的情况?  

A:关于存货,2024 年公司基本保持现有的规模稳定,可能会由于存货的消耗以及物料采购的紧缺情况在一定范围内波动,但大致比较稳定。

Q:海康过去几年比较重视人均产值,2022 年特殊情况产生了波动,2023 年的人均产值又重回增长的轨道。未来对人均产值展望和规划

A:公司经营需要在各方面做平衡,一般来说对于比较成熟的业务,人均产值可能比较高,但是对于新开拓的业务肯定是要偏低一些。对海康而言,我们想开拓新的市场,进入新的领域、新的行业,这部分的投入肯定是偏大的,无论是海康的创业业务,还是股份公司,都会有这样的现象。2022 年的这种波动是正常的,海康并不刻意追求人均产值的指标,因为如果只追求这个指标好看,可能会对业务发展带来一些影响。我们还是要根据各方面的情况来做一些业务的选择,所以把这个数字看的比较淡。

Q:2023 年年报上,海康今年用较多篇幅强调非可见光的感知,是不是有比较重要的进展或者重要突破。  

A:音频因为涉及到隐私保护,所以在安防的应用上很敏感,海康过去对音频的探索和使用是非常谨慎的,即使技术有所发展也并不把它产品化。

在音频技术下,有一些我们一直关注的不错的应用形式,过去有一些公司当小品类产品做应用,经过几年的努力,我们在过去一两年推出了一些产品。比如说声像仪,就是基于麦克阵列的应用,可以在交通上做鸣笛检测、在会议室做拾音阵列。另外,在一些工业的应用上,声像仪可能听到人耳听不到的振动频段,来获得额外信息。比如说在电火花产生时会有特定的一些声音,声像仪就可以找到这些声音,也找出故障和隐患。在输气管道泄漏这样的场景上,声像仪也可以应用,因为在很多工业场景下都会使用输气管道,这样的需求就很普遍。骨传导拾音器的应用也非常广泛,就不展开说了。

另外一个和音频有关的形式是光纤,光纤以前都是用光纤去做震动的监测,有些公司专门做这一块。海康对应的产品有光纤听诊,可以在工业上有很多的应用,我们发现,其中最大的应用可能就是皮带检测。过去这些年我们一直找不出好的办法检测皮带的运行状态,无论用可见光还是热成像,或者其他的方式去做,都有很多应用环境带来的挑战。但中国的皮带的数量是非常巨大的,大约有几十万根。我们用光纤的一个好处是,光纤是无源的,环境适应能力很强,在皮带上铺设以后,就能够把接收到的信号还原成音频进行分析,根据分析的数据来做诊断,判断皮带在运行过程中是不是出现了异常,这是一个重要的应用突破。

从我们现在看到的公开资料里面,还没有看到讲类似应用的相关文章,所以我们这种技术是有创新性的。去年我们也在一些特定的工业场景下验证了产品效果,做了一些应用,效果是比较好的,也得到了用户的认可,所以对于这块技术和产品我们比较看重。

Q:年报里面提到了更多的数字化的产品以及应用。财务方面产品的价值量提升或复用率如何,以及近几年的比例趋势。

A:这些年来我们所说的企业数字化转型,以前更多在生活方式的数字化上,比如在电商、物流等等领域数字化转型已经做得很多。如果我们聚焦企业内部,在更多的制造业、非制造业上,如果我们能把场景做数字化,就能够提高运营效率,提高产品品质。

比如说在新能源汽车生产过程中,对一些部件做搅拌摩擦焊接的检测,以前都是抽样进行检测,当我们用超声的技术比较方便地去检测焊接质量,把每一片焊接件都做检测、都形成数字化记录时,全部生产过程得以数字化,产品安全性就会明显提高。

当然,投资者特别关心的就是如何把技术创新的效果进行量化,有多少产品能复制销售,但实际情况很复杂。比如就以皮带检测为例,全国有多少根皮带?长的短的、不同规格、不同场景的皮带有多少?我们应该用多少种产品来做应对,不同客户场景里的问题怎样去做处理,在操作上做怎样的判断?许多时候我们真的是没有可以量化的市场分析数据,我们也特别希望投资行业有一些扎实的调研和分析供我们学习。

Q:一季度五个业务板块的增速排序是怎样的?对于全年的 160- 170 亿预期,指的是归母净利润吗?  

A:关于五大业务的排序,最快的还是创新业务,因为相对来说创新业务的历史基数是比较小的,增加新产品线对创新业务的提升也是最直接的,所以创新业务的增速相对来说快 一些。其次是海外业务,大家一季度也都看到一些海外的出口数据,表现都还比较好。从海康的感受来说,因为海外的市场规模体量够大,我们的耕耘也做的比较细致,产出相对来说 也不错。第三个刚才我们也讲到了,就是 EBG 的业务,这是在国内主业中相对不错的,而 PBG 和 SMBG 相对来讲压力要大一点,总体是这样。

关于利润的指引,我们还是希望是今年做到 160-170 亿归母净利润,当然挑战是比较大的,但我们会努力去做。

Q: 2023 年创新业务各个子公司的增速都比较可观,但从行业的视角,有一些子公司所处的行业据观察可能并没有这么高的增速,比如说像汽车电子、工业自动化等等,想知道我们公司相比同业的公司能够做出更优质的表现,是基于哪些因素? 

A:我们还是希望比同行业的公司表现得更好,既包括主业也包括创新业务都如此。在业绩上我们还是会努力去做,但又不只是一些财务的表现而已,我们也坚持长期主义,希望给这个行业带来一些贡献,在技术创新上、在对一些特定场景的特定需求的满足上,我们会做更多的努力。

Q:海外公司走的是通用大模型的技术路线,用参数规模比较大的一系列模型,解决各种各样的场景问题。观澜大模型白皮书上, 列举了非常多的垂直场景应用,从技术路线的角度的考量是怎样的?未来会开发基础大模型还是把精力更多投在行业场景优化方面?

A:我们的观澜大模型包括了三层架构,分别是基础大模型、行业大模型、任务模型。

为什么不是一层就够了呢?因为虽然基础大模型很重要,构建了很强的认知和推理能力,但是这样的基础大模型无论是在训练还是部署上,它的成本都是非常高的。

另外,很多具体行业的应用上,都需要非常多的行业内部知识输入,才能满足这个行业对于任务的精确解答。所以我们在基础的大模型上,又再把行业的知识输入进来,构建行业模型,而这个行业模型面向具体行业任务的时候会有更高的解决能力,它的部署成本也会优化。

最后,在我们面向一些专门的场景时,针对不同场景我们进一步的精炼任务模型,精炼出来的模型甚至可以部署到边缘侧的产品上,这是一个非常高性价比的应用模式。

关于我们对于基础模型和行业模型的策略,一方面海康会持续的投入自研的基础底座,另外一方面,我们也在非常紧密的跟踪产业界、学术界在基础模型,包括开源模型上的进展。

在行业应用上,我们会面向一些重要行业,或者一些核心的行业需求,在基础模型上训练行业大模型。我们关于行业大模型、基础大模型的工作会齐头并进,并且两者可以相互促进。

Q:海康推出一系列的大模型和相关解决方案之后,项目的价值量方面有没有提升,主要体现在什么维度?或者说,从模型应用落地的成效上来说,我们怎么去看它创造的价值? 

A:使用人工智能对于我们来说有许多方面的帮助,从自身技术迭代的角度说,我们使用 AI 来帮助我们更好地做信号处理,提升产品的性能,改善原有算法的效果,可以说 AI 在这方面有非常大的帮助。如果没有 AI 对于感知技术的提升的话,海康现在要做数字化转型的业务,挑战会是非常大的。

另外,大家特别关注大模型在认知方面的能力,海康在这方面也在投入布局,有不少人对这一次的推理方面的期待很大,我们都希望可以变化出更多的应用,但是从我的角度来看,这条路还是会很漫长的。在商业客户的实际场景中,落地的时候有很多细碎的、非标准化问题,但我们的客户希望我们不仅仅是给他做个咨询,而是非常的精准解决他的问题。在应用的过程中,客户希望不能有误报、漏报,算法面对这些场景,困难还是很明显的。

另外,在单点上的应用做得好之后,将它成功地变成商业模式去推广,又要面临不同场景适配带来的很多障碍,所以在业务上我们还会谨慎的投入,也脚踏实地的去开拓。

Q:公司提到在 AI 推理应用上比较谨慎,未来 AI 技术发展成熟到可以在行业稳定应用时,请问公司如何获取收益?公司的软硬件产品是否需要做全新重塑,还是进行一些适应性改造即可? 

A:我们在具体的产品中添加相应的 AI 功能并获取回报,以支撑我们在 AI 上的投入。

印象中,我们在 AI 上的投入就没有亏损过。公司 2005-2006 年开始做视频内容分析(Video  Content Analysis,VCA),成功落地的一个场景就是 2008-2009 年的车牌识别。2013 年起, 基于深度学习技术和其他各种模型,AI 技术在人脸、车辆等的识别应用上也取得了比较好的回报。

今天我们将 AI 技术应用到感知技术上以提升信号质量,以音频为例,不论是光纤或者麦克风阵列的音频产品,都使用了 AI 技术;不只是音频识别,在其他方面 AI 技术也有应用,如 AI ISP 技术很早就应用到读码上面,将误码率降低了一个数量级。

我们将 AI 技术应用到公司的产品和业务中时,是持续地做小的调整,而不是每年要做大调整或者翻天覆地的变化。AI 技术包括大模型技术应用在很多的场景中,以报警产品为 例,AI 技术包括大模型技术的应用,能够提高报警的准确性,并且速度更快。

AI 技术包括大模型技术应用在很多方面,但在应用时要得到用户真正的认可、能够可持续推广、并获得一定效益,这个发展道路还是比较长的。公司对 AI 技术在推理上的使用比较谨慎,我们考虑过基于 LLM 大模型的 AI 推理,在一些行业应用于数据挖掘时也有一定的回报,但因为没有很好的回报还不能大范围推广并应用到其他很多行业。现在不只是海康,几乎所有做 AI 的公司都面临很多挑战,可能有些特定的行业或许已经有比较好的回报了,但是在大多数行业的 AI 推理应用上,目前看不到大家想象中的比较好的回报。

对海康来说,AI 技术包括大模型技术的应用一定是系统的解决方案。用不同的算法去做不同的业务类型,用不同的产品满足不同的客户需求。有些通过摄像机、NVR、前端服务器等硬件实现、有些通过软件实现、有些可能在云端实现。有些可能通过公有云实现,有些企业不希望数据上公有云可能通过私有云实现。

海康现在的架构,包括营销体系、开发体系还是适应这种变化的,需要时我们也会适当调整内部运作机制和内部机构来适应这种变化,目前没有看到要做大的调整的需要。

Q:关于固定资产和在建工程,公司有的项目进展有快有慢,未来对产业园区的计划? 

A:我们过去对园区建设的规划,是基于当时的环境和对未来的预期和假设。有些园区可能因为各方面的原因有推迟,交付比预计要晚一些;也有些园区是根据过去几年产品的发展情况来做调整,有些产品线销售比较好,园区建设就会加快;有些产品线与预期有差距,园区建设就会减慢。

研发园区方面,基本上是针对研发布局的,如武汉科技园、西安科技园、成都科技园,还有杭州总部的一些建设,机器人和微影也有自己的总部园区建设。制造园区方面,在桐庐,公司投资建设海康威视全球仓储物流中心项目、海康机器人投资建设海康机器人智能制造(桐庐)基地项目;在重庆,重庆科技园一期二期项目建设已经完成,正投资建设三期项目,萤石也投资建设了萤石智能制造重庆基地项目;在武汉,武汉智慧产业园一期项目已经完成,可能会启动二期项目建设;在郑州,公司正在规划建设一个制造基地项目,进行一些大型结构件和产品的生产。

Q:公司在年报中提到正在成为 OT(Operational Technology)公司,请问未来固定资产投入和收入的比例,是否会逐步扩大,还是会稳定在某个水平?  

A:关于固定资产的比例,过去几年因为在园区建设方面的投入比较大,所以固定资产投入较多,接下来固定资产投入占收入的比例会进一步下降。

现在的在建工程交付完成后,预计固定资产占净资产的比例可能大致会在 15%-20%区19间,未来不太会超过这个区间。

Q:恭喜公司初步完成了智能物联战略的转型,公司也提到安防业务目前只是公司 AIoT战略的一个业务方向。智能物联行业跟原来的安防比,行业规模会有多大的提升?按公司在智能物联行业里的竞争力,未来三到五年,公司收入能否从千亿规模,上升到两千亿、三千亿的规模?  

A:目前,短期内我们没有两千亿、三千亿收入规模的想法,可能再过十年、二十年也许会有。安防业务未来还会有一定的增长,只是随着我们业务规模和市场份额的提高,增长速度可能变慢,这是正常的。

在智能物联(AIoT)方面,经过这些年的发展,我们看好面向企业数字化转型的产品和解决方案,大家都特别希望这个市场规模能够量化,能够提供一个比较准确的数字,我们的确没有这个能力,有句话说“我们往往会高估 1 年的变化,低估 10 年的变化”,未来一两年的变化受太多因素影响,看十年后可能会更准确一点。我们可以看看一些提供数字化产品的企业,西门子 2006 年提出业务面向企业数字化转型,在过去十七年中,业务差不多做到了300 亿欧元规模;爱默生面向企业数字化转型的产品,包括流量计、液压计、温度计等仪器仪表,差不多做到 70 亿美元规模;其他一些做视频或者物联感知相关产品的企业,如做工业相机的康耐视差不多 10 亿美元规模、基恩士差不多 50 亿美元规模。海康很早就开始进行相关规划,提供面向企业数字化场景的产品,虽然过去没有披露相关数据,但还是取得了一定业绩,也比较有信心。

有句话叫“只问耕耘,不问收获”,收获确实受太多因素影响。我们希望海康提供的面

向企业场景的数字化产品和解决方案能够有很强的竞争力,也打造出自己的市场竞争力,这是我们努力要做到的,也是能够做到的。雷峰网雷峰网(公众号:雷峰网)雷峰网

 

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