来源时间为：2023-06-26
根据披露的机构调研信息，6月21日，国泰基金对上市公司虹软科技进行了调研。
从市场表现来看，虹软科技近一周股价下跌2.78，近一个月上涨17.13。
基金市场数据显示，国泰基金成立于1998年3月5日，截至目前，其管理资产规模为5891.94亿元，管理基金数357个，旗下基金经理共53位。旗下最近一年表现最佳的基金产品为国泰中证动漫游戏ETF联接A（012728），近一年收益录得78.02。
国泰基金在管规模前十大产品业绩表现如下所示：
基金简称基金代码基金类型基金经理规模（亿元）年涨跌幅（）国泰利是宝货币003515货币型丁士恒、陶然1373.001.71国泰现金管理货币A020031货币型丁士恒613.511.76国泰货币B005253货币型丁士恒、陶然556.252.15国泰中证全指证券公司ETF512880股票型艾小军321.48-8.52国泰瞬利货币D015379货币型丁士恒、陶然175.602.14国泰CES半导体芯片行业ETF512760股票型艾小军161.53-6.3国泰惠信三年定期开放债券008017债券型刘嵩扬137.382.32国泰中证军工ETF512660股票型艾小军109.42-1.35国泰利享中短债债券C006598债券型丁士恒、陶然83.972.48国泰信瑞纯债债券016426债券型刘嵩扬、索峰77.74--
（数据来源：（）iFinD）
附调研内容：
第一部分、2022年度及2023年第一季度公司基本情况一、主要财务数据2022年，全球经济环境错综复杂，经济整体持续下行，国内外消费电子市场需求不景气。受经济环境影响，虹软科技2022年度营业收入5.32亿元，同比下降7.22；归母净利润5,779.73万元，同比下降58.95；归母扣非净利润678.92万元，同比下降92.97。其中，公司移动智能终端视觉解决方案受市场环境变化及公司原有客户手机出货量下滑等因素影响，2022年度实现营业收入4.73亿元，同比下降11.49；公司智能驾驶视觉解决方案在2022年度实现营业收入4,441.81万元，同比增长121.16。
2023年第一季度，公司实现营业收入1.61亿元，同比增长18.31；归母净利润2,818.62万元，同比增长14.11；归母扣非净利润2,444.17万元，同比增长67.36。其中，公司移动智能终端视觉解决方案2023年第一季度实现营业收入1.48亿元，同比增长25.90；公司智能驾驶视觉解决方案2023年第一季度实现营业收入1,071.96万元（其中前装软件收入949.95万元），同比减少34.89，收入下降的主要原因是公司智能驾驶视觉解决方案收入结构发生变化，后装业务已逐渐弱化。
二、毛利率情况2022年度，公司主营业务毛利率为88.49；2023年第一季度，得益于智能驾驶前装业务软件收入上升，公司主营业务毛利率为91.42。
三、公司人员情况随着行业的快速发展，公司结合智能汽车业务发展路径，加大了对相关人才的招聘力度，2022年度公司配置了大量开发、算法、测试等关键人才。2022年末，公司员工总人数同比增加110人，增长15.87。
四、公司的业务开展及推进情况（一）移动智能终端视觉解决方案公司继续推出创新技术和多品类算法产品，并在OEM客户智能手机、平板电脑、笔记本电脑智能终端上持续出货。其中，2022年所研发适用于智能手机的单摄电影模式解决方案、星空拍摄解决方案、针对眼镜镜片透视畸变的矫正解决方案、智能超域融合解决方案，以及前期所推出适用于笔记本电脑的智能暗光增强解决方案、视频HDR解决方案、智能人像居中解决方案、智能人像虚化方案、智能人像视线矫正方案均在新项目上实现了量产落地并持续出货。
智能可穿戴设备相关方案是公司前瞻性技术培育的方向，VR/MR/AR创新产品目前已成功打入了行业头部厂商。2022年度，在智能VR/MR/AR领域，公司还丰富了头显低延时渲染解决方案、智能VR/MR/AR头显视频透视解决方案，并重点实现了OpenXR软件框架，将头显SLAM、手柄SLAM、视频透视和渲染插帧算法嵌入到OpenXR软件框架，为客户提供了易用和标准的接口信息，便于客户快速实现产品落地。在VR/MR/AR的虚拟数字人方面，公司实现了可用于头显的虚拟数字人的视觉面部捕捉技术，可借助眼镜内置摄像头获取人脸局部图像来实时驱动虚拟数字人微表情。
（二）智能汽车视觉解决方案公司智能汽车视觉解决方案在客户数量、合作深度上继续拓展，新增定点数量迎来较快增长，并且还在长城、吉利、东风日产等车厂的项目上取得了多个平台型定点。2022年1月至今，公司新增了与长安、奇瑞、长城（含海外车型）、岚图、理想、吉利（含沃尔沃全球车型定点项目）、长安马自达、本田、长安新能源、（）、金龙旅行车等车厂的前装量产定点项目。截至目前，分别搭载了公司DMS、OMS、FaceID、TOF手势（属业内首发）、舱外体态拍照、AVM等舱内外算法的量产车型累计已有数十款，主要知名车型如理想L9，长城哈佛系列、欧拉系列、坦克系列，合众哪吒系列，长安CS75PLUS，吉利豪越L、领克06等。
目前正处于市场推广期舱内的“Tahoe”软硬一体车载视觉解决方案也获得了海外车厂的全球定点项目。通过送检虹软软硬件一体的Tahoe解决方案，公司DMS通过了欧盟相关法规的认证测试（DDAW），并且还满分通过了E-NCAP授权机构对驾驶员状态监测报警部分的全部测试（包括疲劳和分心的全部内容），这将帮助国内外车企客户更快地获得法规的准入资质。公司将发挥自身优势和积累，在2023年积极拓展以亚太地区和欧洲市场为重点的国内、国际市场业务。
第二部分、公司AIGC技术交流大会情况一、公司主要核心业务介绍1、移动智能终端业务公司移动智能终端业务以稳固为主要目标。在过去的一、两年中，公司在新的产品、解决方案上投入了大量人力（如：单摄电影模式解决方案、星空拍摄解决方案、智能超域融合解决方案等）。今年3月，新的技术产品在手机厂商发布以后，获得了很好的市场反响。我们认为，新的技术产品将为公司移动智能终端业务带来好的发展。
虽然目前全球智能手机出货量下滑，但计算机摄影产品尤其是拍摄产品依然是手机的核心卖点。该背景下，OEM厂商在收缩成本，但对于新技术的需求依然非常迫切。如果公司新的算法技术能成为目前智能手机的关键卖点，并能对行业起到比较积极的影响，我们认为业务本身不一定会下滑，至少能稳住，所以手机业务部分我们的目标是稳固甚至可能小幅上升。
2、智能驾驶相关业务公司的目标是积极拓展智能驾驶相关的所有视觉业务，做全栈式的解决方案。
3、积极布局AIGC和AR/VR业务公司过去一直在做AIGC相关的技术，近半年也一直在积极策划、准备业务当中。目前，公司内部进行了多轮讨论（含技术、商品与面向市场等方面），在模式上，基于公司原有商务模式，我们并不占据流量优势，因此当前去做完全面向C端的产品不是最适合的路径。投入方向上，我们认为“大模型 小模型”的模式更适合虹软AIGC技术/产品发展方向（如大模型 CV模型、大模型 3D模型等，大模型与垂直应用技术的结合，会产生比较高效、高质且符合市场需求的结果）。
二、公司商拍摄影解决方案随着人工智能技术的突破，AIGC热潮不退，公司作为人工智能行业中的一员，也希望能够找到一条既契合公司近30年技术沉淀，又能够切实解决垂直行业痛点的产品方向，同时也希望能够找到比较实用的产品化路径。公司团队经过长时间的市场调研之后，提出了智能商拍摄影解决方案。
历史数据统计，截止到2022年6月，根据商务大数据重点监测国内网络零售平台店铺的数量已经突破了2,400万家，其中实物商品的店铺数量1281.6万家，服装类行业占比最大，超过了1/4。海量网店的背后是一个巨大的商业拍摄市场（数据来源：商务大数据）。
传统商拍存在两个难以绕过的问题：第一，传统商拍成本高。除向模特本身支付费用外，商家或商拍工作室需要为模特搭配专业的团队，配备齐全专业的设施和拍摄场地，配备影棚配套设施，这些对于商家而言都是一笔不小的开销。第二，传统商拍效率较低。拍摄及拍摄前的准备工作（如更换服装、妆造）均需要耗费较长时间，且模特精力有限，存在产能瓶颈。
所以结合市场需求以及当前AIGC与大模型的技术突破，我们想到的是能否使用AIGC技术为传统商拍工作室降低成本，提升效率，同时还能满足卖家的需求。
目前市场主流的AIGC商拍摄影解决方案都有一些需要攻克的技术问题。通常来讲，对于整图AIGC生成方案而言，虽然整体生成更加协调，但由于技术原理限制，无法很好的保留原始商品细节；而对于局部重绘的AIGC生成方案来说，原理上更便于控制但组合任务变多、精度要求极高。所以目前市场主流方案通常会有以下问题：①分割的精细度不足，导致边缘容易出错；②AI模特手部和脚部缺乏精细、有效的指导信息来进行约束和控制；③固定倍率的超分模块导致适用面受限；④商品的局部重绘区域会由于自身光照阴影和生成部分的不匹配，导致违和感强；⑤受蒙版区限制，出图的形态可能被限制，导致出图效率较低等。
基于以上客观存在的技术难题，我们推出了虹软智能商拍摄影解决方案，技术优势主要如下：①大模型 CV模型的精细化分割技术，解决由于分割精细度不足导致的商品边缘破损和蒙版出错等问题；②3D手部骨骼点技术，改善AI生成模特手部可控性差的问题；③PixelInside技术，解决AI输出图像分辨率低和市场超分方案还原度不足的问题；④光照估计和重打光技术，解决了商品蒙版和局部重绘部分光照阴影违和感的问题；⑤AI一键超模技术，高效优化和雕琢生成模特，改善因蒙版区域形态引起的出图形态和效率限制。
公司计划今年推出的商拍摄影解决方案，主要包括两点：①静态商品解决方案，包括商品加背景静态图像的生成，②商品加数字模特的生成。
在未来我们会考虑推出动态视频、360度的VR视频和3D动态视频。在动态视频部分，我们会结合我们的数字人技术，推出商品展示的数字人视频以及商品展示的动画视频等等。
三、公司AIGC技术AIGC持续火热，由文生图开始延续到图生图、图生视频等阶段，公司在AIGC技术与各大模型的差异主要分为以下三大方面：
1、可控“Control Net”“Control Net”是一个比较广义的概念，如：卷积神经网络、小模型网络等等，统称“Control Net”，其精细可控的结果可以用于指导各种各样的大模型生成控制。公司目前在“Control Net”的规划布局上大体分为五大类：
第一类：分割。分割的终极目的是“分割万物”，但大模型通常没有办法给出非常精细的结果，边缘通常有些粗糙。虹软精耕分割领域多年，可以分割出非常精确的边缘，甚至发丝及镂空区域，这是非常核心的技术。
第二类：Pose。人体Pose主要分为三个部分，面部、手和身体，除了相关成熟且已应用到项目中多年的2D技术，目前虹软还可以做到单目恢复人体3D模型的程度，为人体的局部细节控制和生成打下坚实的基础。
第三类：深度恢复。目前虹软有成熟的单摄和多摄深度恢复技术，一张照片就可以准确恢复图像的深度信息，此技术已经在手机背景虚化功能上稳定使用多年，对公司的产品竞争力提升极大，相信将来也会成为AIGC产品的强力助手。
第四类：抽象化的边缘检测。美是抽象的，更是有艺术创造性的，虹软在人像美化和美型方面有十余年的经验积累，对人体边缘检测的抽象化和美的处理可以驱动产生更符合大众审美的模特生成结果。
第五类：全图分析。公司目前很多技术都需要分析图片中的对象，包括整幅
