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虹软科技为全球智能手机、智能汽车、IOT 等智能设备提供一站式视觉 AI解决方案。公司在视觉 AI 算法领域已积累超过 20 年，拥有大量底层视觉AI 算法。
根据中商产业研究院，2020 年全球车载摄像头出货量将达到 8361 万颗，18-20 年复合增速 20%，其中中国市场需求量将超 4500 万颗。虹软凭借积累的大量 AI 视觉基础能力，于 2016 年开始布局智能汽车领域，推出了 DMS、ADAS、AP、AVM、BSD（盲区检测）等嵌入式车载视觉方案，并于 2018 年实现三百多万的收入。随着投入加大，预计 2019-2021 年公司智能汽车业务有望快速增长。
虹软科技在视觉人工智能算法领域研发积累超过 20 年，拥有大量视觉人工智能底层算法。虹软科技拥有超过 20 年的影像与视觉领域的技术和经验积累，积累了大量成像、图像和色彩领域等的视觉人工智能领域底层算法。根据招股书，截至 2018 年底，虹软在视觉人工智能领域共拥有专利 129 项（其中发明专利 126 项）、软件著作权 73 项。
公司具有强大的产品化能力和技术延展性。凭借对行业演进规律的理解，公司形成了大量模块化的产品和基础支持算法库，其技术拥有强大的通用性和延展性，可较低成本、快速地应用至不同行业中。同时公司拥有强大的产品化和工程化能力，能够为不同行业的客户提供性能、功耗、硬件成本达到最优平衡的一站式解决方案，并缩短新产品开发周期。
公司把握住了每一次的产业升级机遇并能迅速占据龙头地位。从虹软发展历程可以看出，从数码相机、功能手机到智能手机，从单摄到双摄，由 2D 到 3D，公司紧紧抓住了每一次的产业升级机遇，并能迅速的占据行业龙头地位。
现阶段，除智能手机业务继续快速发展外，虹软前瞻性布局 ADAS、DMS 等车载视觉智能技术，未来有望在智能驾驶领域占据重要地位。
ADAS、高级别自动驾驶产业加速发展，成为计算机视觉重要的应用场景之一。在国内，除安防、金融等领域外，智能汽车领域是计算机视觉技术重要的应用场景之一。
ADAS（高级辅助驾驶系统）是一个利用雷达、摄像头等传感器采集汽车周围环境数据，进行静态或动态物体识别、跟踪并结合地图数据做出相应行为决策的主动安全功能集成控制系统。
ADAS 能够使驾驶员觉察可能发生的危险，必要时直接控制车辆避免碰撞，提高驾驶的安全性和舒适性。典型的 ADAS 系统功能包括自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道偏离预警（LDW）、盲区监测（BSD）、自动泊车辅助（APS）、前方碰撞预警系统（FCW）等。ADAS 是自动驾驶的前提，其最终目标是实现自动驾驶甚至无人驾驶。
在无人驾驶领域，计算机视觉或将发挥更加重要的作用。L3/L3+级别自动驾驶场景中，最重要的是模拟人类驾驶员对于行车周边环境的感知，由无人驾驶系统基于传感器、数据、算法进行决策。
目前来看，应用于无人驾驶场景中的传感器以摄像头、毫米波雷达、激光雷达为主，由于激光雷达的成本较高，基于摄像头的视觉解决方案与毫米波雷达有望最先广泛应用于无人驾驶场景中。典型功能包括物体识别、跟踪、高精度定位等。
根据 Qyresearch 和智研咨询，目前我国 ADAS 规模约为 200 亿元，预计到 2023 年，市场规模将增长到 1200 亿元，复合增速 43%，2018 年全球无人驾驶市场规模达到 48 亿美元，预计到 2021 年增长到 70 亿美元，复合增速达 13.4%。
伴随汽车智能化程度、政策对于安全驾驶关注度的提高，驾驶员疲劳驾驶预警系统前景可期。DMS（疲劳驾驶预警系统）可实时监测驾驶员头部、面部等表情及动作，针对驾驶员疲劳和分神状态进行预警，预警状态包括闭眼、低头、打哈欠、左顾右盼、抽烟、打电话等，此外系统应还支持驾驶员身份识别。
一方面，随着人们对驾驶安全的重视程度不断提高，特别是针对商用车司机平均驾驶时间长、疲劳程度高、载客数量大等现状，做好对驾驶员的监控非常重要；另一方面，车内装有驾驶员监控系统也是智能驾驶的必备条件，人们很容易过度信任自动驾驶系统，从而无法在紧急情况下接管车辆。
2018 年 9 月，交通部发文在道路客货运输领域推广应用智能视频监控报警技术，要求“两客一危”车辆前装智能视频监控报警装置。
汽车电子兴起，摄像头需求大幅增加。以 ADAS 技术为基础的智能驾驶正在给路面交通带来巨大变革，摄像头和计算机视觉是 ADAS 系统、DMS 系统、高级别无人驾驶场景中的重要解决方案。
车载摄像头按解决方案类型可分为单目、双目、环视三种，实现约 80%的ADAS 与DMS系统功能、高级别自动驾驶功能。根据中商产业研究院，目前实现全套ADAS功能需要 6 颗摄像头，未来完全实现自动驾驶时，作为重要传感器之一，一辆车上的摄像头甚至可以达到 10+个。
根据中商产业研究院，到 2020 年，全球车载摄像头出货量将达到 8361 万颗，18-20 年复合增速 20%，其中中国市场需求量将超 4500 万颗，是全球出货量的一半以上。我们认为，随着国内 ADAS 渗透率逐步提高，车载摄像头装载需求大幅提升，汽车视觉市场具有较大的发展空间。
凭借其在智能手机中积累的大量 AI 基础能力，虹软科技 2016 年开始布局汽车领域。经过多年的技术、专利和人才积累，虹软科技已掌握了视觉人工智能及人工智能的各项底层算法技术，掌握包括人体识别、物体识别、场景识别、图像增强、三维重建和虚拟人像动画等全方位视觉人工智能技术。
根据招股书，截至 2018 年 12 月 31 日，虹软科技在视觉人工智能领域拥有专利 129 项（其中发明专利 126 项）、软件著作权 73 项。虹软科技掌握的视觉人工智能算法技术具有通用性和延展性。人脸分析、行为分析、手势识别、场景识别等公司核心技术都同时适用于智能手机和智能汽车领域。
虹软车载视觉解决方案主要包括 DMS、ADAS、BSD（盲区检测）。2019 年 4 月 8 日，由工信部及深圳市政府共同举办的第七届中国电子信息博览会（CITE2019）在深圳隆重举行，虹软推出嵌入式车载视觉产品，使用虹软完整和全面的专有计算机视觉智能算法。
在 DMS 视觉算法上运用脸部识别技术监控驾驶员的注视方向，瞳孔扩张，眼睛张开度，眨眼率和头部位置，以检测瞌睡和分心的程度；运用姿态识别与物体识别技术监控驾驶员行车操作是否规范安全（如是否系了安全带，手是否脱离方向盘）；运用手势识别技术提供舒适的操控体验（如运用手势控制音响、开关）。
在 ADAS 算法上，运用行人检测技术检测行人与车辆；运用交通标识识别技术检测车道与交通信号。上述产品在各种气候、光照条件下能有效工作，适应性强，性能优越，支持前装和后装系统。
着眼长期，公司立足已有 ADAS、DMS 等解决方案，进一步加大研发力度，若募投项目进展顺利，未来有望涉足高级别自动驾驶视觉方案提供商领域。
从募投项目投资分布可以看出公司未来着力点，在 11.32 亿拟投资金额中，IoT 项目（基本为智能汽车领域研发项目）投资 3.85 亿元，超过智能手机 AI 视觉项目拟投资规模。我们认为，在 ADAS、DMS等解决方案逐渐成熟的基础上，若募投项目进展顺利，虹软科技有望开拓高级别自动驾驶视觉方案市场，全面布局智能驾驶领域的 AI 视觉解决方案。
公司拥有广泛、紧密的产业链合作伙伴。在智能手机摄像头产业链中，根据招股说明书，公司与手机厂商（三星、华为、小米等）、传感器厂商（索尼、三星等）、摄像头模组厂商（舜宇光学等）以及与各大主流芯片厂商（高通、联发科、ARM 等）均形成了长期、广泛、紧密的合作。
由此虹软得以在客户提出技术需求后，在最短时间内及时响应，提供低能耗、高效率、硬件平台适应性广的解决方案，奠定了公司移动终端视觉人工智能技术应用的市场地位。
虹软向厂商收取软件及技术知识产权（IP）授权使用费（Royalty）或许可证年费（License fee），少量项目费和服务费，是目前国内少数通过技术授权的商业模式实现规模化盈利的人工智能技术型公司之一，具备稀缺性。相比于按项目制模式来获取收益，技术授权模式的规模化及盈利能力均更强。
虹软科技是全球领先的视觉人工智能技术供应商。公司成立于 1994 年，在数字影像领域积累超过 20 年时间，是全球最早的影像软件公司之一。早期公司主要为数码相机厂商提供图像编辑软件 PhotoStudio，是主流品牌数码相机的标准捆绑产品。
2003 年公司在手机中首次实现了人脸特征点检测等功能，2004 年实现图像增强功能，是全球最早进入移动摄影领域的算法公司之一。2015 年公司协助手机厂商发布业界首款彩色+黑白双摄像头手机。
公司始终致力于视觉人工智能技术的研发和应用，在全球范围内为智能手机、智能汽车、物联网（IoT）等智能设备提供一站式视觉人工智能解决方案。同时，虹软科技还推出了AI 开放平台，将人脸识别、人证核检、活体检测等核心技术免费提供给有需求的企业、创业团队和个人开发者使用，赋能广大中小微企业。
截止目前，公司提供的视觉人工智能解决方案主要应用于智能手机行业，主要客户包括三星、华为、小米、OPPO、vivo、LG、索尼、传音等全球知名品牌手机的制造商。根据招股说明书，公司正在重点布局智能汽车领域，也积极在智能家居、智能保险、智能零售、互联网视频等领域进行推广。
虹软科技是全球较大的智能手机视觉人工智能算法供应商之一。根据 IDC 统计，2018 年全球出货量前五的手机品牌中，除苹果公司完全采用自研视觉人工智能算法外，其余安卓手机品牌三星、华为、小米、OPPO 的主要中高端机型均有搭载虹软科技智能手机视觉解决方案。
按照业务合同的不同类型划分，公司的主要收费可划分为固定费用（Flat Fee）模式和计件模式（Royalty Fee）两种模式。虹软科技的盈利模式是将视觉人工智能算法技术授权给客户，允许客户将相关技术软件装载在约定型号的智能设备上使用，并以此收取软件授权费用。
即按合同约定的软件授权期限，收取固定金额的软件授权费用。特定客户在软件授权期限内，针对某款、某系列的特定设备，可以合法地把含有虹软科技算法技术的特定软件无限量装载在合约限定的智能设备上。
即在合同约定的软件授权期内，按照客户生产的装载有虹软科技算法技术智能设备的数量进行收费。通常情况下，虹软科技会与客户就不同生产数量区间，约定阶梯价格，保障双方利益。
发行前，邓晖通过 HomeRun 控制公司 32.97%的股份，其配偶 LiuhongYang 通过 HKR控制公司 5.44%的股份，两人为公司的共同实际控制人，共同控制公司 38.42%的股份。
摄影摄像能力是目前智能手机厂商的创新制高点。从手机具备摄影功能到今天，短短 20年间，手机摄像头从 11 万像素单摄进化到 4000 万像素超感光四摄，不断刷新性能和认知极限。
得益于手机摄像头的升级，超级广角、超级微距、超级夜景、超感光、AI 人像美颜、 AI 场景识别、TOF 3D 摄影等摄影技术为手机用户带来前所未有的摄影体验。手机摄影能力和摄影体验成为消费者购买手机时重要的参考指标，也成为手机厂商重要的营销亮点。
手机摄影能力成为各个手机厂家争相抢夺的高点，高投入顺理成章。虹软技术解决方案覆盖智能单摄、智能多摄、智能深摄三大领域，充分受益于手机摄像变革。
视觉人工智能算法是智能手机摄像头产业链上的明珠。手机摄像头主要由镜头、对焦马达、滤光片、CMOS （互补金属氧化物半导体）传感器、ISP（图像信号处理器）芯片、PCB （印刷线路板）等元器件组成。
产业链由整机厂商、算法公司、模组厂、摄像头芯片厂、摄像头马达厂、摄像头镜头厂、平台厂等共同组成。算法公司负责手机摄像头制作过程中单摄驱动与双摄算法植入、同步调试等环节，需要与产业链上下游厂商紧密合作。
根据客户需求和硬件特征持续开发和优化算法，以达到解决方案在“效果-性能-功耗-综合成本” 上的最优解，对摄像头成像的最终效果起到举足轻重的作用。
虹软科技与上游摄像头模组厂商、芯片平台商均建立起紧密、稳定合作关系。虹软为模组产线提供校准工具（Calibration Tool）以及相关工程服务，协助提高产线效率和良率。另外，虹软凭借对各大主流平台和硬件的理解，定义双摄像头功能和规格，进行单摄驱动调试和双摄同步调试，帮助模组厂商节约硬件成本和制造成本，达成快速量产。
专精视觉算法，虹软成为下游手机厂商最佳合作伙伴。公司在计算机视觉算法方面具有深厚积累。公司是全球最早进入移动领域的算法公司之一：2003 年，公司在手机中首次实现了人脸特征点检测等功能，次年实现图像增强功能，实现了去模糊、去噪和暗光拍摄三大功能。2015 年协助手机厂商发布业界首款彩色+黑白双摄像头手机。
时至今日，虹软针对各种平台和传感器规格组合，提供全套单摄像头、双摄像头和深度摄像头解决方案。根据 IDC 统计，2018 年全球出货量前五的手机品牌中，除苹果公司完全采用自研人工智能算法外，其余安卓手机品牌三星、华为、小米、OPPO 的主要机型均有搭载虹软的手机视觉解决方案。
公司收入的增长主要取决于使用公司算法解决方案的手机出货量和单机价值量。根据 IDC数据，2016-2018 年全球智能手机出货量分别为 14.69、14.65、14.05 亿台，呈现略微下滑的态势。但公司收入却保持了快速增长态势，2017 年、2018 年分别增长32.54%、32.42%，这主要得益于公司手机业务单机价值量的增长。
单机价值量的增长主要来自于单摄算法功能的增加以及多摄渗透率的提升。根据招股书，2017、2018 年公司单摄解决方案收入增长 16.35%、33.21%；智能单摄/双（多）摄组合方案收入 2018 年同比增长 1591.07%。
我们认为，未来双摄渗透率将继续提升，且高端手机将进一步向三摄、四摄、深摄演进，因此公司单机价值量也将持续增长。
当前 4G 已进入生命周期尾声，全球手机出货量连续多年稳定在 14.6 亿台左右，根据 IDC数据，2018 年全球智能手机出货量为 14.05 亿台，同比下滑 4.1%。2019 年初，三星、华为等手机厂商纷纷发布了自家新款 5G 手机，即将到来的 5G 商用有望在未来 3 年内带来新一波换机潮，全球手机出货量有望重启增长势头。
根据 IDC2018Q4 预测，2019 年5G 手机出货量预计在 670 万部左右，到 2023 年 5G 手机出货量有望达到 4 亿台以上。在 5G 时代下，用户可以依托于高速传输网络上传高质量图像，移动智能终端的体验和交互将得到全面升级，手机摄影算法将不断升级以适配新的技术需求。
3D+AR+AI 指引未来方向，从识别走向重塑。计算机视觉和深度学习相结合，已经使人工智能具备了“识别”的能力，能够完成影像增强、人脸识别、人体识别、场景识别等功能，并且在智能手机、智能安防等场景下实现大规模商业化应用。
但“重塑”能力的不足限制了 AI 使用场景的进一步拓展。3D 深摄的加入将加速激活沉寂的 VR+AR 市场。智能手机中短距离 3D 建模能力是 AR、VR 应用普及的基础，加入 3D 深摄，3D 试装、AR 装潢、 AR 游戏、体感游戏、全息影像交互等虚拟现实技术将给消费者带来全新的体验。
结构光、TOF 先行，3D 深摄有望成为未来手机的标配。目前已经有所应用的解决方案包括结构光和 TOF。iPhone X 采用散斑结构光解决方案，其搭载的点阵投影仪在工作时可以投射出 30000 个光点到被测物体上。同时红外镜头开始工作，通过读取点阵图案，捕捉红外图像，经过处理便能获得一张“结构图”。
结合前置镜头记录的 2D 图像，最终生成一张精准的 3D 数据图。TOF 技术同结构光技术不同，其发射的是持续不断的“面光源”。光线遇到不可穿透物体会发生反射。利用这一原理，通过记录反射光达到接收器的时间，由于光速和光波长已知，理论上便能快速计算出光源与物体的距离，由此得到一张被测物体的 3D 图像。根据各家官方参数，VIVO NEX 双屏版、OPPO R17 Pro、华为 P30 Pro等旗舰机型已经搭载 TOF 传感器。
3D 深度摄像拥有广阔的市场空间。根据中国产业发展研究院的预测，预计到 2021 年，全球范围内3D 摄像市场规模有望达到78.9 亿美元，较2017 年的22 亿美元增长262.73%，加上在 AR、无人驾驶、智能家居等领域应用，3D 摄像头市场空间实际有望超过 200 亿美元。
虹软 3D 建模技术现针对智能手机提供整套 AR/VR 解决方案。虹软推出安卓手机深摄方案，目前已经包括智能 3D 扫描解决方案，智能 3D 人脸、人体识别解决方案，智能 3D美颜、美体解决方案，智能深度摄像头 AR 解决方案，智能 3D 人像拍摄解决方案，智能3D 模组产线标定解决方案。
虹软的 3D 手势识别技术能够完成对人手部的 3D 成像，并对手势进行识别和跟踪，结合精准的深度信息，使得用户可以用更自然的方式跟机器进行交互。该技术被应用于电视等智能家庭设备的自然操控，同时也可使用于 VR/AR 设备的自然交互。
除深耕手机影像领域外，公司瞄准的下一个手机领域潜在增长点即是光学屏下指纹。在此次募投项目中，公司计划募集 2.2 亿元用于光学屏下指纹解决方案及产业化项目。
屏下指纹兴起主要得益于智能手机全面屏的发展趋势。2017 年智能手机开始转向全面屏显示技术，对于解锁方案，起初手机厂商为了降低对全面屏设计的影响，只能取消原来的前置 HOME 键电容式指纹方案。苹果依赖其强大的工业设计能力和产业链整合能力，采用了刘海全面屏+FACE ID 的解锁方案，同时由于 FACE ID 的安全等级达到了金融支付级别，FACE ID 也完全接手了苹果手机的生物安全认证功能。
苹果对支付级 Face ID 技术设下层层专利保护，安卓智能手机品牌不得不另辟蹊径，在此背景下，屏下指纹成为安卓智能手机厂商的主流选择。屏下指纹（FOD）分为光学式和超声波两种技术方案。
光学屏下指纹供应商以汇顶科技为主，其他厂商还包括思立微（兆易创新收购）和神盾，但份额较小。现在行业大多数的屏下指纹方案是与 OLED 面板相配套的光学屏下指纹，核心原理是将可见光摄像头通过特定的制程与显示面板结合起来，利用 OLED 面板的透光性，用“拍照”的方式获取指纹图像，再通过算法识别指纹并解锁。
光学方案可以搭配柔性和刚性 OLED，就效果而言，刚性更好一些。但是当屏幕亮度不足、或是指纹区域有其他显示图像干扰时，指纹识别就会出现偏差。此外，在完全黑屏状态下，要用指纹解锁，就需要先唤醒屏幕，再进行解锁。
超声波则是高通拥有的独家专利。超声波方案的技术原理是在面板后加入传感器，在显示面板上的任何位置皆可捕捉指纹图像，效能与识别度高于光学方案。超声波的优点在于：超声波讯号具有较好的穿透性，也能降低手指污垢、油脂以及汗水的干扰，即使在水中也可以解锁。
二、超声波屏下指纹识别模块是贴在 OLED 面板上，如果良率欠佳会直接报废面板，所以对良率要求更高，量产难度大；
三、目前只能用在 OLED 屏幕上，不能用于 LCD 面板，因为超声波讯号穿透力有限，而 LCD 面板需要背光，模块厚度更厚；
四、超声波仅能搭载柔性 OLED 屏，主要因为声波会受到空气的影响，刚性 OLED 屏中有惰性气体。超声波过去多为实验机型，根据官方参数，三星已首度使用旗舰机型 S10 系列搭载超声波屏下指纹进入量产。
2018 年下半年以来，光学屏下指纹在安卓旗舰机中加速渗透，潜在空间广阔。屏下光学指纹自 2018 年屏下光学指纹开始实现小批量应用。2019 年，全面屏趋势下，屏下光学指纹成为确定性技术方向， 屏下指纹识别芯片市场快速发展，带来新一轮行业爆发。
根据 IHS 预计，2019 年屏下指纹芯片出货量将增至 1.8 亿片，预计未来三年该技术将在市场保持高速增长。除智能手机外，未来光学屏下指纹还可以应用到智能门锁和智能汽车等领域。
据《福布斯》2019 年 5 月 16 日报道，最近苹果的一项新专利被曝光：未来 iPhone 将使用屏幕指纹解锁，且同时保留人脸识别，为用户提供组合式解锁方案。与竞争对手不同，苹果专利允许用户将手指放在任何地方来解锁他们的设备。
虹软具备广泛的智能手机客户基础和多项光学屏下指纹领域自主知识产权。目前光学屏下指纹技术虽然已经实现小范围产业化应用，但该技术的识别速度及精度尚有一定提升空间。
虹软在智能手机视觉人工智能核心技术领域深耕多年，与安卓阵营绝大多数主流智能手机厂商建立了长期深入的合作，因此切入光学屏下指纹市场拥有良好的客户基础。与此同时，公司在屏下光学指纹技术领域也具备了多项自主知识产权，包括光学指纹小面积成像技术、图像增强技术、检测技术、识别技术，以及与光学指纹全屏相关的各模块算法等。因此，虹软具备切入光学屏下指纹市场的客户基础和一定的技术储备。
虹软目前已具备光学屏下指纹方案原型，正在与手机厂商进行 Design in，明年有望量产出货。根据公司在投资者互动平台上表示，目前，公司完成了屏下光学指纹的识别算法原型。该识别算法兼容不同环境下的各种指纹特征，通过算法批量跑库，目前拒真率和误识率以及模板注册、指纹验证的处理时间等指标满足业界的商用标准，也具有较好的适应性。公司的这套屏下指纹识别引擎已经具备高产量生产能力。光学屏下指纹有望成为公司智能手机业务未来一个新的增长点。
CorePhotonics：智能双摄算法的先驱，被三星收购。根据公司官网和招股说明书， CorePhotonics 2012 年由 David Mendlovic 教授创立于以色列特拉维夫大学。CorePhotonics 拥有与多镜头的相关核心技术，包括光学变焦、低光拍摄以及广角摄影等。
CorePhotonics 商业模式与虹软类似，主要收入来源于以售卖 Lisence 的方式与 OEM 或原厂合作，合作伙伴包括三星、苹果、华为、小米、LG、联想、Sony、TCL 与 Oppo 等主流厂商。
CorePhotonics 少量收入来源于与传感器供应商、透镜供应商、致动器供应商、芯片供应商等各类零部件供应商合作完成集成方案。CorePhotonics 技术优势在于光学变焦领域，在 2019 年 1 月被三星以 1.55 亿美元的价格收购，被收购前共完成三轮融资，三星参与了其中两轮。
LinX：被苹果收购，专供苹果生态。根据公司官网和招股说明书，LinX 由三星的一位前高管和一位以色列国防部供应商的光学专家在 2011 年共同创建，2015 年被苹果以 2000万美元收购。LinX 具备双摄合成、大光圈、暗光增强、HDR 等解决方案，iPhone 7 Plus的双摄算法由 LinX 支持。
Morpho, Inc.：根据公司官网和招股说明书，Morpho, Inc.成立于 2004 年，是一家主要从事提供数字图像处理算法和应用框架的日本公司，主要是在各种嵌入式平台设备，如手机、数码相机等上处理和展示图像。公司提供的软件产品包括 Photo Solid，Movie Solid，HDR， Morpho Denoiser 和 Morpho Panorama 等。
EyeSight Technologies Ltd.：根据公司官网和招股说明书，EyeSight Technologies Ltd.成立于 2005 年，是一家主要从事投资研发视觉人工智能算法、深度学习和人工智能解决方案的以色列公司。
Eyesight 公司使用嵌入式视觉人工智能技术、深度学习和人工智能模块创建传感解决方法，增强车辆、家居和消费电子产品中的用户体验，主要产品有用户感知和分析解决方案、手势识别解决方案和车内驾驶员检测等方案。
虹软在安卓阵营具备统治地位。根据 IDC 统计，2018 年全球出货量前五的手机品牌中，除苹果公司完全采用自研视觉人工智能算法外，其余安卓手机品牌三星、华为、小米、 OPPO 的主要中高端机型均有搭载虹软科技智能手机视觉解决方案。
国内从事计算机视觉的主要有商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技等。国内计算机视觉公司主要聚焦于安防领域和金融领域的人脸识别、身份识别等应用，商业化方向与虹软存在差异。
在智能手机领域，商汤、旷视主要通过人脸识别技术切入，但人脸识别单一技术模块应用价值量较低。当前，商汤、旷视在手机摄影算法领域已逐渐淡出，竞争格局正在进一步优化。
商汤科技：商汤科技是中国最大的新锐人工智能公司，根据 IT 桔子数据，截至 2018 年 9月，商汤科技累计融资 8 轮，最新投后估值 60 亿美元。商汤 AI 技术广泛应用于金融科技、移动互联网、智能手机、汽车、智慧城市、IOT 领域。在智能手机领域，其客户包括OPPO\VIVO\小米、华为等主流厂商。
旷视科技：旷视科技成立于 2011 年 10 月，其人脸识别技术，图像识别技术，智能视频云产品，智能传感器产品，智能机器人产品已经广泛应用于金融、手机、安防、物流、零售等领域。截止 2016 年 5 月，旷视科技累计融资 5 轮。在智能手机领域，旷视为 vivo、 OPPO、小米、华为等国内手机品牌提供了人脸解锁、人像光效、3D 结构光等 AI 技术。
依图科技则主要在安防、金融、医疗等多个行业进行布局。2018 年底，依图科技拓宽边界，踏入语言和自然语言处理（NLP）行业。
云从科技人脸识别技术主要应用领域在金融、安防和民航领域，建立了广泛的客户群体。目前，云从科技是中国银行业第一大 AI 供应商。根据公司官网，包括农行、建行、中行、招行总行等全国 400 多家银行已采用公司产品。在安防领域，公司产品已在 29 个省级行政区上线实战。在民航领域，已有 60 余家机场选择云从产品。
1） 手机计算摄影：鉴于未来智能手机双摄、多摄、深摄算法渗透率提升，AI 人脸、人体生物技术等在智能手机应用越来越多，以及三维建模、AR/VR、3D 影像和视频等需求的出现。
我们认为，公司手机计算摄影业务 2019-2021 年收入仍有望保持 20-30%左右的增速，考虑到明年的5G换机潮，我们假设公司2019-2021 年手机业务收入增速分别为28%、 30%、25%（主要考虑到基数问题，假设 2021 年收入增速略有降低）。
2） 光学屏下指纹：目前公司已有普通（4mm）、超薄（0.4mm）及大屏光学屏下指纹三种方案原型，目前处于与客户 design in 阶段，我们预计明年有望批量出货。
ASP（平均销售价格）假设：目前光学屏下指纹价格在 3 美金-10 美金，汇顶的价格在 4-6美金，我们假设 2020 年虹软屏下指纹方案在保守、中性、乐观三种情景下价格分别为 20元、30 元、40 元；
2021 年预计超薄方案会得到更广泛的应用，而超薄方案价格要高于普通（4mm）的方案，因此我们假设 2021 年虹软屏下指纹方案在保守、中性、乐观三种情景下价格分别为 30、40、50 元。
2020 年：保守假设虹软明年只出货一款普通手机，通常一款普通手机的销量在几百万台（例如，根据CINNO Research 发布的2019 年上半年智能手机品牌国内销量排行榜显示， 1000-2000 元的荣耀 8X、1000 元以下的畅想 9e，销量分别约为 650 万部、520 万部），我们假设出货量为 300 万台；
中性假设虹软明年出货 2 款及以上普通手机，出货量假设为1000 万台；乐观假设虹软明年至少出货一款旗舰机，一般一款旗舰机出货量在 2000 万台左右（例如，在中国国际进口博览会上，华为表示华为旗舰机 P30 系列发布八个月以来出货量超过 2000 万部，华为 Mate20 系列发货量超过 1700 万部）。
2021 年：随着虹软屏下光学指纹的客户认知度提升，其出货量也有望提升。我们保守假设虹软2021 年出货1000 万台；中性假设虹软2021 年出货2000 万台；乐观假设虹软2021年出货 3000 万台。
毛利率假设：参考汇顶科技 2019 三季报综合毛利率 61%（根据汇顶科技 2019 中报，汇顶 85%以上收入来自于光学屏下指纹，因此以综合毛利率代替其光学屏下指纹业务的毛利率，实际更高）。
考虑到批量出货前期毛利率偏低，我们假设虹软屏下指纹方案 2020 年毛利率为 50%；后续随着公司屏下光学指纹方案客户认知度持续提升，毛利率有望提升，我们假设提升至 60%。
3）智能汽车业务：根据招股书，公司自 2017 年开始布局智能汽车领域。我们考虑到智能汽车前装业务通常需要和车厂进行 3-5 年的定点测试，预计公司智能汽车前装业务在2021-2022 年左右才能实现量产。
公司 2019-2021 年智能汽车业务收入将主要来自于后装和准前装业务，综合考虑公司目前在智能汽车后装和准前装业务的发展情况和低基数因素，我们假设公司智能汽车业务 2019-2021 年收入增速分别为 715%、100%、100%。
1） 销售费用率：由于公司智能手机业务主要客户均为全球知名手机厂商，公司主要依靠领先的技术和研发实力与客户开展合作，因此公司过去三年销售费用绝对额相对较为稳定，费用率逐年下降。考虑到公司在智能汽车业务领域进行拓展会增加 2019-2021 年的销售费用绝对额，但由于规模效应，销售费用率预计逐年下降，因此我们假设公司 2019-2021年销售费用率分别为 15.5%、12.00%、11.00%。
2） 管理费用率：公司过去三年管理费用绝对值较为稳定，管理费用率下降幅度较大。考虑到公司上市后人员需求或有所增加，管理费用绝对额预计将增加，但考虑到规模效应，费用率有望继续下降，我们假设 2019-2021 年管理费用率分别为 8.76%、6.54%、4.30%。
3） 研发费用率：公司作为一个技术型公司，预计会始终保持较高的研发投入以维持竞争力。根据公司调研，公司今年研发人员增加较多，明年人员增速有望低于今年，因此我们假设公司 2019-2021 年研发费用率分别为 34%、28%、25%。
4） 财务费用率：考虑到公司上市后募集资金将短期内产生较多利息收入，我们假设公司2019-2021 年财务费用分别为-500 万元、-1500 万元、-700 万元。
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