Lianhe Sowell files for U.S. IPO

该公司尽管历史可以追溯到2007年,但过去两年才取得爆炸式收入增长,并实现盈利

重点:

  • 索威尔寻求通过赴美上市筹集1,200万美元,并计划将部分资金用于扩大研发队伍
  • 这家机器视觉公司在过去一年取得巨大增长,但规模依然很小,只有22名员工,年收入不到3,000万美元

陈竹

自2022年底OpenAI发布ChatGPT以来,人工智能(AI)在全球声名鹊起,中国也迅速入局。很多中国公司加入这股热潮,开发类似的聊天机器人产品,但有些公司也抓住时机,专注于大语言模型(LLM)之外的其他领域。

索威尔科技开发有限公司便是其中之一。公司专注于机器视觉,是一个严重依赖计算机视觉的人工智能细分领域。成立于2007年,至今十多年,公司认为搭上这股人工智能热潮的时机已经成熟,本月早些时候提交的赴美上市申请文件就反映这一点。公司没有透露具体的融资目标,但中国媒体报道称其拟集资约1,200万美元。

虽然公司规模较小,融资金额也不高,但值得注意的是,公司从截至2023年3月的财年开始,收入突然呈爆发式增长。不同于其他机器视觉公司,索威尔另一个引人注目的地方在于,收入的突然爆发也让它取得了可观的盈利。

索威尔的历史甚至比中国最著名的人工智能公司——常被称为“AI四小龙”的商汤(0020.HK)、云从科技(688327.SH)、旷视科技依图科技的历史还要悠久,这几家公司都成立于2010年代初期。它们曾经是中国人工智能的代表,通过各自在计算机视觉方面的努力,塑造了公众对这项技术的认知。

在AI四小龙中,商汤科技和云从科技已经进行了IPO,前者在香港,后者在上海。但它们的股票并未取得巨大成功,因为投资者对它们不断增加的亏损和日益放缓的收入增长感到不满,而且公众也开始将注意力,从计算机视觉转向大型语言模型。从商汤科技的股价就能看出大家对这个群体的兴趣正在消退,其当前股价不到2021年底IPO价格的一半。

这个群体缺乏进展的部分原因是,它过度依赖向公共部门销售产品,特别是用于监控摄像头的软件。大多数公司都未能将领先的面部识别技术扩展到其他领域,这构成了一个巨大的挑战,因为随着中国经济放缓,公共支出已开始缩减。

索威尔则另辟蹊径,绕过了这一瓶颈,称其机器视觉技术和解决方案,正在被制造商用于实际生产场景。这些应用包括生产自动化和改善不同行业客户的分销流程。

与其他人工智能初创公司的创始团队通常名校毕业,并在大型科技公司工作过的履历不同,索威尔管理团队的背景看起来很普通。在创立公司之前,首席执行官朱岳除了在深圳一家技术研究所做了几年的研究员,研究机器视觉和图像识别算法外,几乎没有什么别的经验。

小企业大挑战

尽管公司使用非常专业的术语来描述自己的解决方案,但大致说来就是,它销售的机器配备了先进的计算机视觉软件,可用于各种用途。这类机器有助于实现各种流程的自动化,帮助客户降低成本、提高效率。

它可以用于识别装配线上存在缺陷的产品、自动捕获进出港口的集装箱上的识别码,以及其他依赖视觉识别和分析的任务。

索威尔认为,随着中国人口迅速老龄化,劳动力短缺问题迫在眉睫,未来几年中国机器视觉市场预计将有巨大的增长潜力。招股书中引用的第三方研究显示,公司预计到2025年,市场规模将从2022年的169亿元翻一番,达到349亿元。

对于开发机器视觉产品的公司来说,一个主要的瓶颈是每个行业的要求不同,导致该技术难以实现标准化和规模化。索威尔目前仅专注于电子产品制造商,三家这样的公司客戶,两家来自东莞,另一家来自深圳,贡献了索威尔超过50%的收入。

在一定程度上正是由于这个原因,公司尽管历史不短,但却始终未能扩大业务规模,目前只有22名员工。截至去年9月的6个月时间里,公司的收入只有1,680万美元,不过这个数字已经较上年同期的46万美元有了大幅增长。在截至2023年3月的财年中,公司也实现了类似的爆炸式增长,12个月期间的收入从上一财年的949,341美元增至1,310万美元。

公司将这一巨大飞跃归功于中国在2022年底取消疫情限制后的经济复苏,以及它自身加大了营销力度,“成功实现电子产品和软件流客户的迅速增长”。虽然没有具体说明,但大幅跃升似乎也表明该公司可能在此期间,推出了一款或多款新产品,并迅速获得了市场的青睐。

索威尔与竞争对手的一个主要区别在于盈利能力。截至去年9月的6个月内,公司报告的净利润为158万美元,扭转了上年同期亏损3.2万美元的局面。

公司之所以能够实现盈利,与许多同行形成鲜明对比,原因之一是它采用了轻资产模式,将大部分机器生产外包,从而控制住了成本。此外,公司通过小团队运营业务的能力也有一份功劳。

一些投资者可能会赞赏该公司小团队运营的能力,尽管这也限制了它的扩张。公司已经表示,将利用美国IPO筹集的部分资金来扩大员工队伍。然而,考虑到公司计划筹集的资金数额较小,这种扩张的规模可能不会很大。

总言之,索威尔扩大业务的能力将是其IPO能否吸引投资者的关键。为此,它需要将解决方案扩展到电子行业的少数客户之外。在过去一年半的时间里,它的收入突然大幅增长,可能表明随着一些关键新客户的加入,它有能力实现快速增长。但考虑到机器视觉应用的高度专业化,以及由拥有更多资源和更广阔市场的大型企业主导的竞争格局,保持这种增长可能也不容易。

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新闻

量化派折让15%配股 净筹1.63亿港元

电商平台营运商量化派控股有限公司(2685.HK)周三公布,拟以每股3.40港元配售最多4,852.94万股新股,较当日收市价4.015港元折让15.32%,新股占扩大后股本约8.54%,预计净筹约1.626亿港元。 公司拟将55%所得款项用于电商业务,包括流量投放、用户营运及供应链结算;15%投入研发,其余30%补充一般营运资金。公司表示,上市集资所得资金相对有限,今次配售有助补充营运资金及加强财务状况。 量化派上半年收入按年跌14%至4.37亿元,股东应占溢利大跌78.5%至2,952万元。期末现金及现金等价物约1.23亿元,较去年底5.24亿元大减,期内经营活动净现金流出4.23亿元。 公司7月另完成一次新股认购,净筹约5,970万港元。截至8月31日,量化派7月那次新股认购的5,970万港元净筹款中,尚有约5,670万港元未动用。 公司股价周四低开,至中午休市报3.935港元,跌1.99%,该股年初至今累跌85%。 李世达 欲订阅咏竹坊每周免费通讯,请点击这里 

华为退居幕后 赛力斯全面接掌问界

新能源汽车制造商赛力斯集团股份有限公司(9927.HK;601127.SH)已从合作伙伴华为手中全面接掌问界(AITO)品牌,双方周二宣布有关调整。此举大幅削弱华为在这项合作中的主导角色。双方自2021年开始合作,当时赛力斯成为华为智能汽车业务的首个车企合作伙伴。 财新报道,调整后,华为将不再主导问界的产品定义、设计、营销、渠道零售及服务体系,转而扮演赋能角色。问界曾是华为旗下鸿蒙智行(HIMA)最成功的合作案例之一,由华为向合作车企提供智能汽车设计及技术服务。 鸿蒙智行的其他合作车企还包括奇瑞汽车和上汽集团等。 不过,参与华为智能汽车生态的车企正面对愈来愈大的盈利压力。合作模式调整后,赛力斯仍将留在鸿蒙智行体系内,华为则退居支援及赋能角色。知情人士向财新表示,赛力斯日后将有更大空间自行选择零部件供应商,有望借此降低成本。 赛力斯2026年上半年收入按年跌7.9%至574亿元,去年同期为624亿元;同期由盈转亏,录得17.2亿元亏损,而去年同期盈利29.4亿元。公司官方资料显示,上半年收入为574.93亿元,问界同期交付量则按年增长10.2%。 赛力斯港股周四早市尾段升4.3%,报34.94港元;上海A股升3.7%,报47.18元。两地上市股份今年以来均累跌超过60%。 阳歌 欲订阅咏竹坊每周免费通讯,请点击这里
Cloudbreak Pharma shares halted amid probe into “IPO rigging”

上市一年即遭勒令停牌 拨康视云IPO背后有何疑云?

上市仅14个月,拨康视云便因IPO可能存在人为制造股份需求假象,被香港证监会勒令停牌 重点: 拨康视云IPO呈现明显的“散户热、机构冷”,香港公开发售获得近79倍认购,国际配售却未获足额认购 公司上市前背负类似“对赌”的赎回安排,C轮融资协议要求2022年底前完成合资格IPO,否则投资者可要求按投资成本加10%年息赎回    莫莉 上市仅一年多,临床阶段眼科药企拨康视云制药有限公司(2592.HK)的港股交易突然被监管机构按下暂停键。9月10日,香港证监会宣布,已指示港交所暂停拨康视云股份交易。证监会称,对该公司首次公开招股可能曾被人为操纵、从而营造对股份需求的假象表示严重关注,并已展开调查。由于调查仍在进行,证监会目前尚未披露涉嫌操纵的具体方式,拨康视云亦尚未就此置評。 拨康视云是一家临床阶段眼科生物科技公司,2025年7月3日通过港交所18A渠道上市,建银国际、华泰国际担任联席保荐人。公司招股价为每股10.1港元,全球发售净募资最终约5.25亿港元。 从当时认购情况看,这宗IPO呈现明显的冷热分化。面向散户的香港公开发售获得78.78倍认购,但主要面向机构和专业投资者的国际发售认购倍数仅为0.89倍,未能足额认购。公司随后将部分原属于国际发售的股份重新分配至公开发售,使香港公开发售占比由10%升至20%。港交所配售结果同时明确显示,标准回拨机制并未被触发。 这一重新分配本身符合上市安排,但按一般市场逻辑,机构投资者通常拥有更完整的尽调渠道,也往往投入更大规模资金。国际发售不足额的同时,散户端却出现数十倍超额认购,至少显示两类投资者当时对公司估值和投资价值的判断存在明显分歧。 拨康视云上市后的股价表现也十分疲弱。上市首日股价即破发,当日收报6.2港元,较10.1港元发行价下跌38.6%。此后股价虽一度反弹,却始终未能重返发行价。截至9月9日停牌前,公司股价仅剩1.19港元,较发行价累计下跌约88%,市值缩水至约11亿港元。 从业绩角度来看,拨康视云仍需要持续的外部资金支持。2026年中期业绩显示,公司上半年收入为零,研发开支约3185万美元,净亏损4795万美元。2025年同期,公司曾录得518.6万美元盈利,但主要受可转换可赎回优先股公允价值变动影响,并非药物销售产生的经营利润。目前,公司研发进展最快的产品CBT-001主要用于治疗翼状胬肉,正在推进全球多地区III期临床。另一款曾被列为核心产品的近视药物CBT-009则在今年出现调整,公司主动撤回的是针对在中国开展潜在III期临床的IND申请。 四次递表背后的上市压力 事实上,拨康视云在去年成功上市之前,曾在2023年11月至2025年6月先后四次向港交所递表,前三份上市申请先后失效,此后公司继续重新提交申请。 这背后除了临床阶段药企持续融资的需要,还存在一项类似“对赌”的投资者赎回安排。招股书披露,C轮优先股设有合资格IPO条件,公司如果未能在2022年12月31日前完成合资格上市,将触发相关投资者的赎回权。赎回价格包括原始投资成本,以及按照年化10%单利计算的利息。 协议同时规定,公司首次提交上市申请后,相关赎回权将暂时终止;但如果上市失败、公司暂停IPO程序或撤回上市申请,赎回权会自动恢复。换言之,对拨康视云而言,持续推进IPO除了可以获得新的研发资金,也具有缓解潜在赎回压力的现实意义。 IPO完成后,拨康视云也积极利用上市平台寻找新的资金来源。今年6月,公司与ARC Group International Limited签订股份认购协议,公司有权分批发行新股,由ARC认购,总额最高1500万美元,约合1.17亿港元。公司称,所得资金主要用于药物研发、偿还银行贷款及补充营运资金。不过,截至8月31日公布中期业绩时,这条融资渠道尚未真正启用。 截至今年6月底,拨康视云现金及现金等价物约3275万美元,较2025年底的4015万美元继续下降;同期银行借款则由约44万美元增至600万美元。对于尚无产品实现商业化的18A公司而言,持续亏损并不罕见,真正关键的是现有现金能否支撑研发进入下一个里程碑,以及公司能否继续从资本市场获得资金。 如今,在核心产品仍处于临床阶段、半年亏损近4800万美元之际,拨康视云却遭证监会勒令停牌。对公司而言,此次停牌带来的问题已不仅是股票无法交易,如果其后续股权融资能力因此受限,一家仍高度依赖外部资金推进临床研发的生物科技公司,可能面临比股价下跌更直接的资金压力。 欲订阅咏竹坊每周免费通讯,请点击这里
humanoid robots are still more about showmanship

量产不等于生产力 人形机器人离“上班”还有多远?

人形机器人出货高速增长,但逾六成应用仍集中于表演及科研。从量产走向工厂,泛化能力、量产一致性与回本周期,仍是商业化必须跨过的关卡    财联社Marketwatch专栏 近年来,机器人应用一直是中国最受瞩目、最具想象力的高精尖产业。如今,随着头部企业叩开万台级量产的大门,文娱表演和数据科研却仍占据六成以上的应用场景,而工业与服务领域的渗透才刚刚起步。在高热度之下,目光更多投向了聚光灯熄灭之后的现实命题:这些造价不菲的人形机器人,究竟能在哪些场景里真正“干活”,又能否真正实现商业可行? 应用仍偏表演科研 2026年上半年,全球人形机器人出货量达到2.2万台,同比增长近300%。中国国内市场同样呈现高速增长态势,仅人形机器人单一品类年内销量已达万台级别,同比增长9倍。部分头部主机制造商已形成或即将形成年产万台级的产能储备,硬件关键零部件已实现规模化量产。 然而,出货量的高增长并不等同于商业化应用的实质性突破。从全球销售用途结构来看,当前市场呈现明显的结构性失衡特征:文娱表演类占比达33.6%,数据生产与科研用途占27%,两者合计超过六成;服务引导领域出货量占比约19%;而真正进入智能制造和仓储物流环节的份额不足两成。这意味着,机器人作为生产力工具嵌入一线场景仍十分有限。 上述数据揭示了一个核心矛盾:行业已具备万台级交付的制造能力,但真实的生产性应用场景尚未成为需求主力。行业虽已分化出头部企业的量产能力,但大量参展产品仍停留于表演功能为主的技术演示阶段,从舞台到工厂仍有漫长的路需要跨越。 卡在三道门槛 事实上,从舞台到真实产业的应用主要面临三重核心障碍。 第一是具身智能的泛化能力严重不足。尽管当前系统在固定场景下具有良好的任务成功率,但一旦更换物品或环境成功率便会大幅下滑,这直接限制了机器人在复杂多变真实场景中的可应用性。此外,目前行业在视觉-语言-动作等大模型架构上尚未形成可统一落地的技术路径。人形机器人需在小脑运控能力的基础上叠加大脑的推理与任务分解功能,并实现大小脑的精准协同——这是目前技术体系中最为薄弱的一环。 即便智能问题得以缓解,量产环节的工程化挑战同样严峻。由于缺乏统一的行业国家标准,批次间一致性难以保障,成为一大核心痛点。从万台级产能规划到万台级稳定交付,制造效率、良率以及软硬件标准化体系尚未完整建立。这意味着,行业还没有一套经过验证的体系来保证产品的一致性、稳定性和可靠性。 而最终决定商业命运的,是经济模型是否跑得通。工业客户的采购决策遵循硬性逻辑:只有当机器人在2-3年内回本时,才会形成批量采购。当前高昂的物料成本(BOM成本),使得人形机器人仅能在部分招工难、人力成本高的工位具备替代经济性。 商业化分阶段推进 在明确瓶颈之下,行业普遍认为人形机器人的商业渗透将呈阶梯式推进。巡检、安防等高危领域已率先放量;第二梯队是工业搬运、仓储分拣等高体力消耗场景,已有实际案例切入工厂组装、咖啡制作等相对标准化的操作线;在这之上机器人应用将向复杂度更高的商业服务领域延伸。而C端家庭场景则预计将面对最为漫长的落地周期,并且首批进入家庭的机器人可能是陪伴与交互型,后续才能实现复杂家务劳动。 更值得关注的是,部分场景已开始采用“人机协同”方案,例如在机场行李转运中,机器人处理约80%的标准件,人工处理20%的异形件,以实现效率与可靠性的最大化。同时,部分企业尝试从卖设备转向按作业件数计费,即供应商为服务结果负责。这一模式若能跑通,将从根本上降低客户的采购决策门槛。 回望两年前,人形机器人展台上最不缺的是对未来天花乱坠的想象,而今天的行业对话已落脚于良率、复购率与投资回报周期这些沉甸甸的现实词汇。万台级出货量是一座里程碑,但它无法与生产力革命划上等号。但从高危巡检到工业搬运,从人机协同到按效果付费,行业正一步步缩短展台与现场之间的距离。 财联社Marketwatch专栏提供有关中国各行业的洞察与分析。他们的联络方式:liujingyi@cls.cn 欲订阅咏竹坊每周免费通讯,请点击这里