(1) 主營業(yè)務(wù)

 

Velodyne成立于1983年，是一家位于加州硅谷的技術(shù)公司，最早以音響業(yè)務(wù)起家，隨后業(yè)務(wù)拓展至激光雷達(dá)等領(lǐng)域。2016年Velodyne將核心業(yè)務(wù)激光雷達(dá)部門剝離，成立新公司Velodyne LiDAR ，公司開發(fā)的LiDAR傳感器被谷歌等涉及自動(dòng)駕駛的公司廣泛使用。Velodyne的激光雷達(dá)主要有三大系列，按照激光器的不同分為16束、32束和64束。其中公司生產(chǎn)的64束激光雷達(dá)為全球僅有的一家，具備壟斷競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。

 

其中：HDL-64E主要用于地面車輛、船舶的障礙物檢測(cè)和導(dǎo)航；HDL-32E體積小，重量輕小于2公斤，主要用于自主導(dǎo)航，3D移動(dòng)測(cè)繪等；Velodyne的新型PUCK ™（VLP-16）是Velodyne 3D LiDAR產(chǎn)品系列中最小，最新，最先進(jìn)的產(chǎn)品。與價(jià)格相同的傳感器相比，性價(jià)比更高的成本效益，并且考慮到大規(guī)模生產(chǎn)而開發(fā)的，它保留了Velodyne在LiDAR中的突破的主要特點(diǎn)：實(shí)時(shí)，360°，3D距離和校準(zhǔn)反射率測(cè)量。

 

(2) 融資動(dòng)態(tài)

 

2016年8月Velodyne發(fā)布公告稱，旗下激光雷達(dá)公司Velodyne LiDAR獲得百度與福特公司1.5億美元的共同投資，三方將圍繞無人駕駛領(lǐng)域展開全方位合作。

 

(3) 業(yè)內(nèi)創(chuàng)新企業(yè)的動(dòng)態(tài)

 

激光雷達(dá)屬于創(chuàng)新型技術(shù)，尚未實(shí)現(xiàn)商業(yè)化量產(chǎn)，當(dāng)下的主要生產(chǎn)廠商也多為創(chuàng)業(yè)型公司。

 

 

 

(1)  Mobile eye主營業(yè)務(wù)概況

 

Mobileye 成立于1999年， 研發(fā)中心在以色列耶路撒冷，由Shashua教授與 Ziv Aviram 教授共同創(chuàng)辦，在視覺安全與自動(dòng)駕駛成為主流之前， Mobileye 開始投資于視覺安全的研發(fā)，重點(diǎn)研發(fā)算法以及 EyeQ 芯片。

 

Mobileye 的主營業(yè)務(wù)收入來自于OEM（車企供應(yīng)商）以及后裝市場(chǎng)兩大塊，在機(jī)器視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、ADAS以及自動(dòng)駕駛技術(shù)上均處于領(lǐng)先地位。自2007年進(jìn)軍后裝市場(chǎng)，提供的 Mobileye 5- series產(chǎn)品包括了 EyeQ 芯片、相關(guān)的算法、裝置在擋風(fēng)玻璃上的高動(dòng)態(tài)范圍 CMOS(HDRC)攝像頭、EyeWatch顯示單元以及相關(guān)的硬件，Mobileye 5-series 產(chǎn)品符合防撞系統(tǒng)的 NHTSA標(biāo)準(zhǔn)，并具有ADAS 功能設(shè)置。

 

 

(2) 主營業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)表現(xiàn)

 

2016年公司實(shí)現(xiàn)營業(yè)總收入3.58億美元，其中OEM業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)2.76億元，占比85%；AM業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)8222.4萬元，占比15%。2016年實(shí)現(xiàn)營業(yè)利潤1.87億元，OEM業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)1.48億元，占比79%；AM業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)3868萬元，占比21%。

 

 

公司EyeQ的ASP（平均每個(gè)芯片的售價(jià)）由2014年43.7美元增長至2016年的45美元，業(yè)績表現(xiàn)良好，兩大業(yè)務(wù)具有較高的毛利率且呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢(shì)，2014年-2016年OEM業(yè)務(wù)的毛利率分別為75.1%、75.6%和76.9%，AM業(yè)務(wù)的毛利率分別為：69.2%、68.7%和71.5%。

 

公司四大客戶分比為：通用、日產(chǎn)、現(xiàn)代和寶馬，其中寶馬占比公司總份額逐漸下降，2016年四大客戶對(duì)公司營業(yè)收入貢獻(xiàn)的比例分別為22%、14%、11%和11%，合計(jì)占比58%。

 

 

從地域結(jié)構(gòu)來看，Mobile eye的營業(yè)收入主要來自于美國、英國、以色列和日本，但近幾年來，公司來自于美國的收入份額逐漸縮小，在以色列和其他區(qū)域的份額逐漸擴(kuò)大。2016年公司來自于北美、韓國、德國、瑞典、英國、以色列的收入占比分別為：43%、6%、7%、8%、12%和16%。

 

 

(3) 市場(chǎng)估值及比較

 

Mobileye于2014年8月上市，上市時(shí)創(chuàng)下以色列公司在美資本市場(chǎng)最高IPO募資記錄。其IPO當(dāng)日募集8.9億美元，上市價(jià)37美元，市值80億美元。

 

2017年3月13日英特爾以63.54美元/股，收購Mobileye，總額逾150億美元，收購溢價(jià)達(dá)34.4%。由此，Mobileye的機(jī)器視覺算法與英特爾的芯片、數(shù)據(jù)中心、傳感器融合，以及地圖服務(wù)等方面將產(chǎn)生強(qiáng)大的協(xié)同效應(yīng)，聯(lián)手打造“軟硬兼施”的全新無人駕駛供應(yīng)商。最近一年的股價(jià)表現(xiàn)如下所示：

 

 

 

(1) 主營業(yè)務(wù)概況

 

舜宇光學(xué)是全球領(lǐng)先的綜合光學(xué)產(chǎn)品制造商及光學(xué)影像系統(tǒng)解決方案提供商。目前擁有 342 項(xiàng)專利，主要產(chǎn)品包括手機(jī)攝像模組、手機(jī)鏡頭、車載鏡頭等，其客戶皆為國內(nèi)外領(lǐng)先品牌商包括三星、華為、寶馬、奔馳等等，覆蓋全球40個(gè)國家及地區(qū)。

 

公司共分光學(xué)零件、光電產(chǎn)品及光學(xué)儀器三大事業(yè)部，其中光學(xué)零件包括玻璃球面及非球面鏡片、手機(jī)鏡頭、車載鏡頭及其他各種鏡頭；光電產(chǎn)品則包括手機(jī)照相模組、三維光電產(chǎn)品、安防相機(jī)及其他光電模組；光學(xué)儀器則包括顯微鏡、光學(xué)測(cè)量儀器及各種高端光學(xué)分析儀器。

 

舜宇光學(xué)的產(chǎn)品主要立足于光電行業(yè)、機(jī)械、電子三大核心技術(shù)，CCD核心技術(shù)主要有：雙攝像頭模組、6P手機(jī)鏡頭（6片非球面鏡片）、3D交互鏡頭（交互系統(tǒng)一般由多顆鏡頭組成）、機(jī)器視覺鏡頭、車載鏡頭、虹膜識(shí)別攝像頭模組、AR、VR解決方案。其中，虹膜識(shí)別主要應(yīng)用于眼球追蹤，具有國際領(lǐng)先水平，是唯一一家為全球首款限量產(chǎn)虹膜識(shí)別智能手機(jī)Arrows NXF-04G提供相機(jī)模組的廠家。

 

(2) 業(yè)績表現(xiàn)

 

2012-2016年公司營業(yè)總收入由39.93億元增長至146.3億元，四年間的年均復(fù)合增速達(dá)到38%，公司凈利潤由3.46億元增長至12.7億元年均復(fù)合增速38%，業(yè)績表現(xiàn)優(yōu)異。

 

 

若按事業(yè)部劃分，2016年三大主營業(yè)務(wù)：光電產(chǎn)品、光學(xué)零件、光學(xué)儀器對(duì)總營收的貢獻(xiàn)率分別為：78%、20.2%和1.8%；如果按產(chǎn)品應(yīng)用的類型進(jìn)行分類，移動(dòng)電話相關(guān)、數(shù)碼相機(jī)相關(guān)、光學(xué)儀器、其他鏡頭、數(shù)碼視頻鏡頭占比主營業(yè)務(wù)收入分別為：83%、5%、1%、7%、1%。

 

 

 

(1) OV主要產(chǎn)品及技術(shù)現(xiàn)狀

 

美國豪威是一家領(lǐng)先的數(shù)字圖像處理方案提供商，主營業(yè)務(wù)為設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和銷售高效能、高集成和高性價(jià)比半導(dǎo)體圖像傳感器設(shè)備，其Camera Chip 和 AmeraCubeChip 系列 CMOS 圖像傳感芯片廣泛應(yīng)用于消費(fèi)級(jí)和工業(yè)級(jí)應(yīng)用，具體包括智能手機(jī)、筆記本、平板電腦、網(wǎng)絡(luò)攝像頭、安全監(jiān)控、娛樂設(shè)備、數(shù)碼相機(jī)、攝像機(jī)、汽車和醫(yī)療成像系統(tǒng)等領(lǐng)域。

 

豪威主要產(chǎn)品分為四大類，分別是：CMOS圖像傳感器、硅基液晶投影顯示、CameraCubeChip™產(chǎn)品和其他產(chǎn)品 。主要有四大核心技術(shù)分別是：像素技術(shù)（BSI 技術(shù)）、HDR技術(shù)（避免偽影）、CameraCsubeChipTM 圖像傳感器集成芯片技術(shù)（提供業(yè)界最小的相機(jī)模組解決方案）、LCOS：（硅晶體）

 

 

另有正在研發(fā)的技術(shù)以及主要投入研發(fā)的項(xiàng)目。

 

 

(2) 財(cái)務(wù)表現(xiàn)

 

截止2015年末，公司共計(jì)實(shí)現(xiàn)營業(yè)總收入84.2億元，按照業(yè)務(wù)類型進(jìn)行劃分，傳感器收入82.7億元，占比營業(yè)總收入98%，對(duì)比不同業(yè)務(wù)類型的毛利率可以看出，圖像傳感器的毛利率呈小幅下降的趨勢(shì)，提供勞務(wù)的業(yè)務(wù)是盈利最好，毛利率高達(dá)91.5%。

 

 

截止2015年末，按業(yè)務(wù)的下游領(lǐng)域劃分，公司業(yè)務(wù)主要應(yīng)用于汽車、娛樂、手機(jī)、電腦、安防，分別占比公司總營收10%、8%、67%、4%、10%。從公司各業(yè)務(wù)出貨量可看出，用于安防領(lǐng)域的出貨量增長明顯，2016年9月的累計(jì)出貨量已經(jīng)超過了去年的整體水平。

 

 

 

從以上的總結(jié)，可以看出，隨著物聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛、AR、VR的爆發(fā)，智能傳感器作為系統(tǒng)中的感知層，是數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)，其功能和重要性已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了我們對(duì)傳感器的最初理解，它不僅僅是一個(gè)電子元器件，而是人工智能領(lǐng)域不可或缺的感知器官。下面將按照從硬件——模組（集成）——算法——系統(tǒng)的邏輯，分層次來闡述未來智能傳感器行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。

 

1. 從硬件本身來說，原材料尚未出現(xiàn)突破性的進(jìn)展，市場(chǎng)上較熱的石墨烯目前還只是出于探索階段，距離商業(yè)化階段還有漫漫長路。我們認(rèn)為，3-5年內(nèi)市場(chǎng)主流的智能圖像傳感器—CMOS、CCD傳感器等仍以硅基為主。Luminar在激光雷達(dá)接收器有所創(chuàng)新，采用InGaAs接收器，相比硅基的激光接收器，InGaAs接收器具有更高的敏感性，但成本更高，如果未來能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，或?qū)?duì)硅基材料具備替代性。

 

2. 從集成應(yīng)用的角度來看，在人工智能領(lǐng)域，專業(yè)化、集成化將會(huì)成為未來傳感器模組的發(fā)展趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)專業(yè)化的核心在于算法與功能的匹配，不同類型的傳感器的集成，可使之功能互補(bǔ)，揚(yáng)長避短。目前先進(jìn)的算法被國外壟斷，集成模式將會(huì)成為未來3-5年內(nèi)中國智能圖像傳感器市場(chǎng)發(fā)展的主要趨勢(shì)。目前攝像頭技術(shù)較為成熟，激光雷達(dá)技術(shù)還處于逐步突破階段，應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注攝像頭模組的3D成像、手勢(shì)識(shí)別、虹膜識(shí)別技術(shù)，這三大技術(shù)將會(huì)成為未來實(shí)現(xiàn)3D交互的重要手段。低成本和輕量化將會(huì)成為激光雷達(dá)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，其中，能夠取消機(jī)械轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)置的固態(tài)激光雷達(dá)將會(huì)成為主流應(yīng)用。

 

3. 從市場(chǎng)下游應(yīng)用領(lǐng)域來看，目前手機(jī)、PC行業(yè)發(fā)展已經(jīng)相當(dāng)成熟， AR、VR是市場(chǎng)的熱點(diǎn)。隨著各國對(duì)汽車ADAS系統(tǒng)的重視，未來車用智能圖像傳感器將會(huì)是行業(yè)的新增長點(diǎn)，其中高性能的CMOS攝像頭模組和激光雷達(dá)均有增長空間，而激光雷達(dá)的增長將會(huì)超過CMOS，成為資本市場(chǎng)追捧的新熱點(diǎn)。除此之外，無人機(jī)、車聯(lián)網(wǎng)、智慧城市，都將是未來智能傳感器應(yīng)用領(lǐng)域的新突破。

 

4. 從算法來看,嵌入式技術(shù)有更強(qiáng)的針對(duì)性，在解決本地問題具備優(yōu)越性。人工智能領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法成為業(yè)內(nèi)主流算法，而深度學(xué)習(xí)需要大量的有效數(shù)據(jù)，需要與云端的大數(shù)據(jù)結(jié)合，除此之外，還需要高速的傳輸做支撐，將云端分析作為本地決策的依據(jù)。

 

本文轉(zhuǎn)自36kr，原創(chuàng)文章，作者：本翼資本。




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