计算机视觉龙头虹软科技

企业愿景

建设一家&34;拥有伟大技术、伟大产品和伟大人格&34;公司。快乐工作、快乐生活。希望虹软能够成为一家让客户尊重且赖、员工喜欢且自豪的公司！

计算机视觉

用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“息”的人工智能系统。

计算机视觉与机器视觉两者既有区别又有联系

计算机视觉采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析（分析对目标物体的识别，确定目标物体的位置和姿态，对三维景物进行描述和解释）；

机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。

边沿计算，端计算

从原理上来看边缘计算是指在数据源头的附近，采用开放平台，就近直接提供最近端的服务。而云计算，则是指通过网络，把众多数据计算处理程序分解，通过服务器组成的系统，把这些分解的小程序再处理分析来得到结果。

从特点上来看边缘计算的应用程序是在数据源头边缘侧发起的，减少了数据在网络上转移的过程，那么所产生的网络服务也会更快，在一些行业中的实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面应用都很不错。

云计算则融入了分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术，具有虚拟化技术、动态可扩展、按需部署、灵活性高、可靠性高、性价比高、可扩展性的优点。

比如某个程序，用户在使用时会同步搜集他的地理位置、搜索记录、不同页面的停留时间等，以便筛选出他对什么更感兴趣，进而更精准地为用户投放内容和广告。

如果使用云计算来完成这个操作，那么程序在搜集到息后，会把所有的息先上传到服务器中，然后由云服务器来完成算法，计算识别出用户的兴趣爱好、消费倾向等，服务器根据推算出的结果，再进一步为用户投放内容和广告。

如果使用边缘计算来完成这个操作，那么程序在搜集完息后，直接自己计算和识别出用户的兴趣爱好，服务器只需要指定想给哪些用户投放内容和广告，程序就可以直接完成投放，在整个过程中，服务器没有参与搜集息和计算，服务器只知道最后的结果，没有过程中的数据。

边缘计算需要自行处理大量的数据，在实际的生产应用中，也需要配备合适的硬件，来存储、处理数据。联想商用的边缘计算产品矩阵，就有着工控机、网关、云终端和工业一体机，可以支持制造、连锁零售、金融、医疗等行业。

比如联想的ECI-521系列边缘增强计算设备，拥有着8层主板，配上高品质的被动元件，再加上大幅度提升的电气稳定性，综合安全性和使用寿命都得到了保障，静电抗扰度、抗震动能力、抗冲击能力及防尘做得均不错，在多种严苛环境中都可以做到稳定防护。而双网口的设计，支持多种处理器，可以满足多种场景需求，获得了不少企业的关注和喜爱。

主要技术门槛

公司所在行业为技术密集型行业，计算机视觉技术的开发有较高的技术门槛。主要体现为技术积累，任何一个细小的研发模块，都需要长期的技术沉淀和经验积累。

公司在全球范围内为智能手机、智能汽车等智能设备提供一站式计算机视觉解决方案，在上述领域的主要技术门槛如下

端计算和边缘计算技术的积累

边缘计算极大程度上解决了物联网背景下集中式运算架构中的带宽和延迟两大瓶颈问题。基础图像识别、图像处理方面，其应用程序在边缘侧发起，更好地满足了计算机视觉行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

边缘计算的主要难点在于低资源的嵌入式平台环境的开发能力，基于移动终端的边缘计算具有巨大的应用价值，但是受限于移动终端算力有限，诸多企业望而却步。

公司自2003年便明确了在嵌入式设备研发相关计算机视觉技术的发展方向，至今在边缘计算技术领域已有深厚的积累，并建立了全面、复杂的多平台适用的底层嵌入式开发库。

公司积累的算法具有高度的紧凑性、稳定性以及易调用性，可以在高性能、有效大幅降低资源消耗的情况下实现高精度运行。

计算机视觉技术的层次积累

在数码相机以及手机功能机时代，公司就已经专注于计算机视觉技术的研发与应用。公司主要算法技术都经过了长时间的锤炼，从基本的黑白小分辨率图像的摄取、增强、编辑、检测识别到高清大图像、视频的实时处理均打下了坚实的基础，创造了有利和领先的条件。

公司注重技术的开发与升级，不断探索视觉领域的前沿技术，持续设计、开发新算法以适应市场快速变化的需求，并不断优化迭代已有算法。

公司掌握的计算机视觉算法技术还具有通用性和延展性。多年来，公司积极致力于将计算机视觉算法与行业应用相结合，凭借先进的学术科研力量、强大的产品开发能力以及卓越的工程实施能力，快速将计算机视觉算法技术落地为成熟的解决方案。

公司所处的行业地位分析及其变化情况

作为万物感知的入口，计算机视觉应用场景丰富，商业化价值巨大。目前，全球技术输出规模最大的三个应用场景分别为智能消费、智能汽车以及智能制造。

现如今的计算机视觉行业市场格局已经初步形成，核心技术、产品化能力、产业生态链合作均成为行业的核心壁垒，这其中的产品化能力又成为最终创造社会价值和商业价值的核心。

公司是计算机视觉行业领先的算法服务提供商及解决方案供应商，是全球领先的计算机视觉人工智能企业。除本公司外，行业中国内企业主要有商汤科技、旷视科技等，国外企业主要有Morpho、Mobileye、Smarteye、Eyesight等。

公司目前提供的计算机视觉解决方案主要应用于智能手机行业，基于多年的研发和积累，

公司可以提供大部分主流智能手机的视觉人工智能算法产品和技术，适配深摄、多摄、双摄、前后置单摄、各种变焦模式等的摄像头，可提供的产品和技术包括了人物各种属性（人脸、人体、人手、四肢、头肩区、部分类型衣物）的检测、识别、语义分析、驱动，还包括物体对象、经典场景的检测、识别和部分语义描述，以及人物和各种物体的影像质量增强。

根据IDC所统计的2020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，其余安卓系统手机三星、华为、小米、vivo的主流机型均有搭载公司计算机视觉解决方案。

在继续巩固公司在智能手机算法影像行业领导地位的同时，公司依靠对行业演进规律和技术更迭的理解，成熟有效的产品落地能力，正横向大力推进在新行业的落地和发展。

计算机视觉行业在新技术方面的发展情况和未来发展趋势

深度学习、海量数据以及算力支撑

计算机视觉行业的发展由技术驱动，业界普遍认为技术的发展有三个主要的推动力量——数据、算力和算法。

深度学习算法的出现及日益优化，有效提升了计算机视觉准确度，极大推动了计算机视觉领域的发展。在图像分类领域，目前针对业界公认最为重要的ImageNet数据集的算法分类精度已经达到95%以上，可与人的分辨能力相当。深度学习在人脸识别、通用物体检测、图像语义分割等领域也取得了突破性的进展。

越来越多的应用领域持续积累着日趋丰富的大数据，海量图像和视频内容的产生、累积为深度学习提供了有力的数据支撑。

GPU及AI专用芯片的出现突破了传统CPU的算力瓶颈，良好的并行计算能力，使得数据运算速度和处理规模爆发式增长，为计算机视觉的发展提供了算力支持。数据、算力和算法相互结合，三者并行驱动下，全球计算机视觉技术得以迅速发展。

边缘计算和端计算

全球移动智能终端设备迅速普及，移动智能终端的拍摄能力和计算机视觉技术发展迅猛，大量的图像数据和计算数据需要快速有效地提取、分析。

5G技术的进步和商用进程，进一步推动了边缘计算和端计算的发展。作为一种运算架构，边缘计算和端计算可以在人脸识别、息比对、智能驾驶等方面实现对云计算的延伸与扩展，可以在更靠近用户侧的节点上完成图像的分析识别。

通过将边缘计算、端计算与云计算相结合，使边缘节点聚焦于图像的实时、短周期处理，而中心节点聚焦于非实时、长周期的数据处理，从而有效地降低网络延迟，缓解网络带宽与数据中心压力，提高服务的响应速度。

计算机视觉行业在新产业、新模式、新业态方面的发展情况和未来发展趋势

计算机视觉技术产业化落地应用程度不断提高，包括在智能手机、智能汽车、智能制造、智能安防、智能家居、智能保险、智能零售、互联网视频等领域均有广泛的应用，并形成全新的产业链条与全新的商业经营模式。

可以预见，随着计算机视觉技术不断发展，行业应用解决方案的建立和完善，以及政府对计算机视觉行业的政策扶持，计算机视觉行业的应用场景将进一步渗透，助力各应用行业解决行业痛点，提高运营效率，实现行业转型和升级。

随着计算机视觉技术的发展，应用场景的不断丰富，智能设备人机交互的界面智能化水平不断提高，将创造出更加多元、更加立体的业态形式，推动着未来商业现代化的发展。

虹软科技股份有限公司是计算机视觉行业算法服务提供商及解决方案供应商

将计算机视觉技术与人工智能技术商业化应用于智能手机、智能汽车、智能家居、智能零售、互联网视频等领域，并且仍在不断探索新的领域与方向。

基于拥有自主知识产权的计算机视觉技术与人工智能技术，虹软为各领域提供一站式视觉解决方案，为全球各类知名的设备制造商提供个性化具有市场竞争力优势的行业解决方案与产品。

在保持技术领先的同时，虹软率先发布了提供支持离线式图像技术的虹软视觉开放平台，与广大合作伙伴携手推动各类视觉技术应用深入到旅游、教育、政务、出行、社区楼宇、互联网应用等各个领域，引领和推动着视觉技术赋能和落地。

公司经过数十年的发展，积累了大量计算机视觉底层算法。

底层算法具有通用性、延展性，可以广泛运用于智能手机外，还可应用于智能驾驶、智能保险、智能零售、智能家居、医疗健康等多个领域。

智能手机，持续高水平研发投入，提前布局产业发展，巩固核心竞争力

2020年，公司持续高水平研发投入，在继续巩固智能手机计算机视觉算法领域领导地位的同时，把握产业发展趋势，首先由光学屏下指纹、屏下亮度环境光传感器芯片切入，逐步布局屏下相关光电解决方案。

计算摄影解决方案

2020年，公司智能手机计算摄影解决方案内涵越发丰富，产品市场渗透率进一步提升。在研发上，公司始终将多维度提升智能手机摄像头的成像质量、增强用户使用体验作为重点。

报告期内，除对多场景（白天和夜晚）下的图像质量解决方案、智能超像素解决方案、智能全景拍摄解决方案等进行升级，并继续将单摄、双摄的核心技术向多摄、深摄进行移植、优化和扩展之外。

主要研发进展还包括针对智能暗光人像解决方案，基于深度学习方案，优化现有技术架构，进一步改善了暗光情况下人像的质感，使得用户在暗光下能够拍摄出更加细腻质感的人像照片。

2021H1，为满足5G技术发展所带来的视频类算法需求，公司推出了针对智能视频录像的暗光画质提升解决方案、暗光人像提升解决方案、人脸细节增强方案。

针对智能人脸细节增强方案，在日常拍照中，人像由于脱焦、噪音、运动等原因，通常会有细节丢失的现象，公司通过对人像特征以及五官特征的分析，基于大数据的学习方案，提升人像的细节，同时保持人像的自然观感。

针对拍照过程中眼镜容易造成的反光，公司基于大数据的深度学习方案，对眼镜反光区域进行反光检测和消除，并提升对应区域画质，使用户能在各种光线环境下拍摄出自然的戴眼镜的照片。

针对疫情期间电子化办公需求增加，公司重构了文档阴影技术，帮助用户在各种环境下拍摄出没有阴影的文档照片，并且能够保持照片中文档内容的清晰。

针对用户在低光环境下无法拍摄出高质量全景照片的现状，公司基于深度学习和传统计算机视觉技术结合的方案，开发出一套易于拍摄的低光全景解决方案，改善了低光全景照片亮度不足、细节少等问题。

智能深度摄像解决方案

2020年，公司适用于TOF摄像头的一体化3D算法解决方案等新产品在一线手机厂商出货。报告期内，除对已有的相关智能深度摄像解决方案（TOF3D）继续进行迭代、升级外，主要研发进展还包括

智能3D人像/物体拍摄解决方案利用深度摄像头，结合深度融合、人工智能等技术，针对人像、物体等多种场景实现拍照和视频背景虚化效果。针对人像，还特别支持光影特效、背景替换等功能，现已成功在多款智能设备上落地。

智能3D自动对焦实现了基于TOF方案的自动对焦，可以在暗光、逆光等条件下更加准确、快速地对焦，并实现暗光环境下拍照效果的质量提升。

远距离iTOF和dTOF智能3D场景解决方案利用支持更远距离的iTOF和dTOF深度摄像头硬件，结合RGB图像几何算法，针对真实物理场景，实现了空间AR网格，空间语义AR网格和场景建模等技术为AR应用提供了基础几何地形引擎和基础。

2021H1,公司智能深度摄像解决方案在不同手机厂商中持续出货；新推出智能3D深度融合技术，满足了硬件原始输出息与后端AR、影像等产品需求的匹配。

ToF是Time-of-Flight的缩写，直译就是&34;飞行的时间&34;，其实ToF只是一种技术的缩写，由一组人眼看不到的红外光（激光脉冲）向外发射，遇到物体后反射，反射到摄像头结束，计算从发射到反射回摄像头的时间差或相位差，并将数据收集起来，形成一组距离深度数据，从而得到一个立体的3D模型的成像技术。

针对单摄\多摄\TOF\结构光等不同种类的摄像头，公司均可提供相应的3D与AR视觉解决方案，帮助厂商在移动设备上便捷高效地实现落地。

报告期内，公司越发重视AR/VR可穿戴设备解决方案的开发研究和拓展，针对一体式或分离式的AR/VR可穿戴设备，完成了相关核心引擎的开发验证及产品导入。

为满足AR/VR可穿戴设备基于空间交互的需求，公司定制和优化了基于六自由度AR穿戴设备的SLAM（同时地图构建与定位）引擎。借助公司稳定和高效能的SLAM引擎，用户可使用XR可穿戴设备完成真实环境与虚拟物体的仿生互动。

为帮助用户在使用AR/VR可穿戴设备时摆脱对于实体操控手柄的依赖，市场上对于AR/VR视角的手势技术需求强烈。公司定制和优化了适用于第一视角的双手关键点检测和手势识别技术。使用AR/VR可穿戴设备上的摄像头数据，公司开发了鲁棒的手势引擎，可以解放用户双手，显著提升用户体验。

增强现实（AugmentedReality，简称AR），增强现实技术也被称为扩增现实，AR增强现实技术是促使真实世界息和虚拟世界息内容之间综合在一起的较新的技术内容。

其将原本在现实世界的空间范围中比较难以进行体验的实体息在电脑等科学技术的基础上，实施模拟仿真处理，叠加将虚拟息内容在真实世界中加以有效应用，并且在这一过程中能够被人类感官所感知，从而实现超越现实的感官体验。真实环境和虚拟物体之间重叠之后，能够在同一个画面以及空间中同时存在。

所谓虚拟现实(英文名称VirtualReality，缩写为VR)，就是虚拟和现实相互结合。从理论上来讲，虚拟现实技术（VR）是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，使用户沉浸到该环境中。

虚拟现实技术就是利用现实生活中的数据，通过计算机技术产生的电子号，将其与各种输出设备结合使其转化为能够让人们感受到的现象，这些现象可以是现实中真真切切的物体，也可以是我们肉眼所看不到的物质，通过三维模型表现出来。因为这些现象不是我们直接所能看到的，而是通过计算机技术模拟出来的现实中的世界，故称为虚拟现实。

智能手机全屏化加速，带来屏下相关光电解决方案应用升级。智能手机进入存量竞争时代，在没有划时代变革背景之下，产品交互和外观设计仍是各大厂商竞争手段，屏占比是外观设计的重要部分。

在各手机厂商追求全面屏的过程中，给屏下指纹识别产品带来了发展机遇，同时也会因传统的屏上传感器转为放置屏下而带来一系列的应用升级需求。

未来的“真全面屏”智能手机，除了会同时应用3D人脸识别、屏下指纹识别等生物识别技术，还会有适合于屏下的亮度、色彩、距离等传感器的应用及升级需求，预计前置屏下摄像头解决方案也将在软硬件协同升级后成熟应用

光学屏下指纹解决方案

屏下指纹识别主要有光学、超声波和玻璃基电容三种方案。得益于在成本、技术、效果方面的优势，光学指纹识别占据当前市场的主导地位，亦是目前屏下指纹识别技术研发的重点。

据CINNOResearch统计，2019年全球屏下指纹手机出货量约为2亿台，并且预估至2024年，整体屏下指纹手机出货量将达11.8亿台，屏下指纹市场仍有很大空间。

未来，随着技术进步不断延展，光学式屏下指纹将在智能手机、智能家居、智能汽车等诸多领域释放巨大的市场潜力，也为智能视觉算法技术及相关解决方案带来可观的市场需求。

纹的识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、机器学习等多项技术的综合应用。公司利用自身手机业务渠道优势，凭借对计算机视觉技术及光电技术的多年积累，首先通过光学屏下指纹切入屏下相关光电解决方案市场。

报告期内，经过不断的技术迭代，公司镜头式光学屏下指纹解决方案已经具备低误识率、低耗时、安全性高的特性，满足终端厂商与支付服务供应商的要求，达到可商用状态。此方案已经通过了部分客户的测试，并完成了小批量试产。

为了满足市场需求，公司对光学指纹sensor（传感器）进行了精简设计，在将指纹模组得以更加小型化、为客户的结构设计带来更多可能性的同时，也降低了成本。

为适应智能手机全面屏的发展趋势，公司携手多家深度摄像头行业硬件提供商开展深度合作，进行屏下TOFFaceID的开发，形成兼顾安全性、准确性、抗干扰性及美观性的全新的屏下TOF相机一站式解决方案，帮助屏下3DFaceID在市场上有效落地。

FaceID解决方案

继指纹识别之后，人脸解锁成为智能手机身份验证新方式，用户只需要一瞥，就可以方便快捷并且安全地解锁手机。依靠多年来在人脸识别上的投入与研发，虹软的FaceID拥有全球领先的高识别低误识的能力，支持不同光线，复杂环境下识别各类肤色的人脸，具有自学习能力。

为了进一步保护个人隐私安全，虹软FaceID拥有防恶意攻击的能力，有效阻挡纸张、照片、视频、3D人脸模型等不同形式的攻击。

根据客户硬件配置，虹软既提供基于单RGB摄像头或者红外摄像头的FaceID，也可提供基于结构光与TOF深度相机的FaceID。基于虹软深度恢复技术，可精确获取人脸三维深度息，识别率与安全性能够达到支付级别。

2DFaceID无论是换发型、留胡子、戴帽子还是光线强弱不同，都不影响识别，兼活体检测技术，高防伪能力。3DFaceID以3D形式识别用户面部，通过训练神经网络建模、识别人脸，达到支付级的识别能力。

屏下亮度环境光传感器芯片（ALS）解决方案

市场上可以放置屏下光感器件的OLED屏幕主要分为硬质屏和柔性屏两种。为了迎合用户的审美和使用需求，近些年市面上出现了曲面屏、折叠屏、拉伸屏等柔性OLED屏幕，相较于传统采用玻璃基底的硬质屏，柔性屏将屏幕基底换成了柔软且延展性强的塑胶材料，使屏幕的透过率及光学特性发生了复杂的变化。

目前，公司的ALS解决方案已完成流片和样品制作，在硬质屏下检测结果良好并满足设计要求；在与生产厂商进行最后量产工艺验证的同时，公司也正积极推进与手机客户开展深度合作。

针对市面上新兴的柔性屏，公司的ALS芯片依然可以有效地感知与测量外界的环境光亮度，但由于屏幕材料更换带来透过率和光学特性发生变化，还需要对整体解决方案做适当调整，以便让产品更好地工作。

公司目前已经与国内外多家知名面板公司接洽并做了深度技术交流，同时和手机客户也保持定期的沟通，以期尽快将此ALS解决方案应用在柔性屏幕中。

屏下亮度环境光传感器芯片（AmbientLightSensor,以下简称ALS）是全面屏手机的一个刚需核心组件，其作用是感知周围环境光强度，通过感知和处理芯片获得实际环境光强度数值，手机由此智能地调节显示屏背光亮度，以提升用户体验并大幅降低手机功耗。

当ALS芯片从屏上转到屏下时，由于手机屏的低透光率和屏幕本身亮度的严重干扰，现有屏下ALS一直难以准确、稳定地感知周围环境光，给出的亮度测量值与实际情况差异较大，用户体验较差，手机厂商迫切期待有更好的技术和产品以满足需求。

2021H1,公司加大在屏下光学领域上对于技术研发、市场拓展、客户服务的投入，并进一步优化与完善供应链的管理。对于核心器件，加大了相关研发投入，逐步建立多供应商体系，为后续稳定供货提供技术和产能上的保障。

在产品的技术迭代上，公司镜头式光学屏下指纹解决方案在已具备低误识率、低耗时、高安全性的特性，并满足终端厂商与支付服务供应商要求的基础上，报告期内，公司继续加强安全性指标，加入辅助硬件对3D假指纹防伪的预研，公司还开发了测量心率等人体属性相关的监测功能。

公司积极布局开发环境光强度检测、色温检测以及接近检测的三合一芯片，目前技术方案预研和整体架构设计完成，处于进行芯片电路设计环节。

智能汽车，加大智能驾驶业务投入，商业化进程快速推进。

2020年，公司智能驾驶业务实现营业收入6,592.99万元，同比增长310.61%。在该领域，公司首先通过后装、准前装切入市场，目标是力争成为车载视觉一站式解决方案供应商。

公司继续加大了对智能驾驶前装的投入，产品快速提升并实现创新。在与国内主流车厂及其主要供应商的合作过程中，公司行业地位不断提升，业务及项目经验也不断积累。通过三年的持续研发与市场推广，公司已与多家整车厂和Tier1实现产品合作签约，合作内容以提供纯算法为主。

公司智能驾驶前装定点项目2018年到现在，进展都比较顺利。2020年第四季度以来，我们看到前装市场发展加速，因此在2020年第四季度，公司在智能驾驶战略上进行了商业模式的调整，集中力量在前装布局、拓展。

今年上半年以来，公司继续深化与主机厂商和Tier1的项目合作，前装定点项目现已涉及长城、长安新能源、上汽、理想、一汽、东风等车厂的多款量产车型。

公司目前在智能驾驶前装以销售纯软算法产品为主，单车价格取决于汽车搭载公司算法产品的数量和功能，从几十块至两百块左右。

“软件定义汽车”逐步成为业内共识，传统供应链格局发生变革

传统汽车主要由机械部件组成，汽车电子功能相对简单，在结构和性能的改善中主要起到辅助机械装置的作用。智能汽车能够为用户提供自动驾驶、影音娱乐、车辆互联等多样化功能，实现车辆行驶过程中的智能化乃至未来的无人化，智能驾驶越来越成为集导航、环境感知、控制与决策、交互等多项功能于一体的综合汽车智能系统。

在智能驾驶趋势下，汽车行业逐渐由“机械定义汽车”转变到“软件定义汽车”成为业内共识。汽车产品价值链正被重塑，软件在车辆中扮演的角色逐步放大，传统汽车核心竞争要素被硬件、软件和服务所取代，供应链格局也正发生变革，新技术、软件公司带来供应链管理的扁平化、边界模糊化，计算机视觉企业在这一过程中获得前所未有的入局机会。

车载摄像头增量空间可观，推动视觉智能算法应用

智能驾驶系统的感知层，视觉感知扮演了主要角色，车载摄像头是视觉感知的核心部件。根据安装位置的不同，车载摄像头可分为内视、后视、前视、侧视、环视五种，

与其他多种传感器（毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等）进行融合共同作用。激光雷达预计2025年市场规模超500亿元，光学系统是其重要组成部分。

我们认为激光雷达、摄像头各有所长，都是高级别自动驾驶中不可或缺的传感器，目前激光雷达行业尚处于导入期，预计2025年车载激光雷达市场规模达530亿元。光学系统是激光雷达重要组成部分，具体产品涵盖镜头、透镜、棱镜、转镜等光学零部件。

传统汽车一般搭载一颗倒车影像摄像头，在安全驾驶、智能驾驶、无人驾驶成为未来发展趋势之下，随着消费者对于行车安全需求的提高及智能驾驶技术的不断成熟，单车搭载的摄像头数量将逐渐提升。

如特斯拉Model3全车四周配备了8颗摄像头，蔚来2021年1月发布的ET7更是搭载了11颗摄像头，而每颗摄像头都会用到以视觉智能算法为核心的软硬件解决方案。

汽车搭载的摄像头数量和规格逐步升级，对视觉智能算法为核心的软硬件解决方案应用有极大的推动力。随着车载摄像头和产品功能的逐步成熟，车载摄像头结合视觉智能算法技术来提升整车差异化卖点，正成为各车企在激烈竞争中获胜的重要手段之一。

在同一个平台多颗摄像头上增加更多的视觉技术产品功能和特色，获取持续的FOTA（车辆固件远程升级系统）升级、用户数据、流量变现，也将使计算机视觉产品也变成车企后续收费的一个重要端口。

前装业务

公司自2018年开始研发智能驾驶相关产品，现已形成八类解决方案，包括聚焦舱内服务的驾驶员监控系统（DriverMonitoringSystem）、视觉互动系统（Interact）、乘客监控系统（OMS）、生物认证（Authenticate）、聚焦舱外行驶智能安全的高级驾驶辅助系统（ADAS）、盲区检测系统（BSD）、AR抬头显示（ARHUD）、360°环视视觉子系统（AVM）。目前，该业务重要研发和业务进展如下

驾驶员监控系统（DMS）

公司基于已有的计算机视觉技术，结合深度学习技术，对驾驶员监控系统进行了重大优化，已升级至2.0版本，其主要更新包括针对不同行业和驾驶场景的驾驶员疲劳行为做了智能化的适配。

例如针对商用车的方向盘脱手检测，增加了玩手机行为的检测；对于一车多驾驶员的应用场景，增加了自动标定，大幅减少了非疲劳分心状态下正常行为的误报。

视觉互动系统（Interact）

针对摄像头进行了配套的画质调优，增加定制的深度学习网络，除持续优化原有16个静态手势以及挥手、抓、放等动态手势检测外，扩增了TOF摄像头的技术优势，公司就该手势产品目前正与国内多家车企进行量产项目的合作开发，预期2022年有成熟产品落地。

通过对视线多区域检测技术的投入，在原有的视线唤醒中控产品基础上，增加了多区域检测，并正和国内顶级车企进行POC（前瞻预研项目）基本功能验证。

乘客监控系统（OMS）

针对欧洲政策所要求的对遗留车内儿童进行提示保护的需求，通过持续优化多重网络结构，持续提升儿童检测的召回率，降低误检率，为后续海外车型量产做好了准备。针对海外对于宠物保护的需求，新支持了座舱内遗留猫、狗等宠物的检测。

目前，监测乘员数量、位置、年龄、性别、情绪的OMS产品已在东风岚图项目中量产落地，预计下半年将会有更多车型发布。座舱内的合照美化、视频智能拍摄等娱乐化功能正在和国内多家车厂进行合作开发，预计2022年将会有搭载上述功能的多款量产车型上市。

生物认证（Authenticate）

公司已有的生物认证技术中，人脸识别技术已应用于智能座舱的无钥匙登录功能并获得了量产实践。对于人脸识别主要关注的安全性问题，公司投入并研发了非同源摄像头输入的防伪识别算法，提升了非同源输入识别的准确性和安全防护等级。一站式的服务器、车机、手机非同源的人脸识别方案预计在2021年会有更多应用。

高级驾驶辅助系统（ADAS）

基于ADAS摄像头的车道线识别技术，车辆、行人、交通标志检测技术，以及在后装行业应用场景中获得的丰富的数据反馈，公司针对场景感知的结果持续优化并深度扩展感知结果，目前已扩展支持斑马线、停止线、道路边缘、可行驶范围、路面标志等多项感知结果。

在前视、侧视等不同场景应用中，公司利用已有的场景数据，通过对模型和算法进行改进和调优，有效提升了感知的准确性，为高级辅助驾驶系统提供了有力的算法支撑，全力为量产项目落地打好基础。

盲区检测系统（BSD）

针对乘用车停车开门场景，研发了通过车外摄像头自动检测车辆、行人并结合道路边界来进行准确安全提醒的解决方案，以此防止开门碰撞风险。

针对驾驶员所处的A柱盲区，通过增加屏幕显示和车外摄像头，结合计算机视觉检测，获取驾驶员的视线，以此来动态增加盲区显示范围以提升驾驶安全性。公司就BSD解决方案和多家车企正在进行POC（前瞻预研项目）基本功能验证，为后续的产品量产做准备。

AR抬头显示（ARHUD）

为了获得更加直观的导航息展示，减少驾驶员低头注视仪表息导致的危险驾驶行为，公司全新投入研发了基于ARHUD的导航解决方案，结合驾驶员视线角度和ADAS的检测结果、导航的定位息、地图息，实现了ARHUD中的AR内容渲染和生成。

驾驶员在驾驶过程中获取导航息、仪表息更加直观、舒适，极大地提升了驾驶的体验感和安全性。

360°环视视觉子系统（AVM）

公司针对汽车的360°环视拼接系统持续优化3D视角、透明底盘、倒车辅助等功能，使得在低速、倒车等场景下获得车身四周的所有视觉息，提高了驾驶的安全性。

在多个低端的芯片平台上实现了几乎一致的产品效果。同时基于AVM的哨兵系统也初步完成了既定的产品原型设计目标，公司力争在本年内实现AVM量产定点项目的签约。

公司算法具备的优势为

识别响应速度快，全球领先的识别能力与速度，能够快速识别驾驶的不当行为，可控制在毫秒内快速预警。

抗干扰性强，DMS驾驶监控视觉子系统算法能够适应于各种天气情况，能够在不同光线条件下稳定识别。

兼容各种车型，方案可以根据不同的车型、不同的车内位置做定制化定向设计。

公司持续加大智能驾驶前装投入，优化、扩展算法的同时，重视与产业链合作伙伴的深度合作、技术整合，与高通Qualcomm、联发科MTK、德州仪器TI、瑞萨Renesas、华为、恩智浦NXP、安霸Ambarella等各主流芯片公司持续合作交流，

不断提升公司视觉AI算法与车载芯片的适配性，算法产品得以快速迭代并实现创新。在业务端，公司继续深化与主机厂商和Tier1（一级供应商）的项目合作，定点项目现已涉及长城、长安新能源、上汽、理想、一汽、东风等车厂的多款量产车型。

视觉开放平台，开放平台进一步构建产业链生态，“生态+技术”赋能更多行业领域

虹软视觉开放平台继续坚持快速推进AI智能化普及的开放理念，各产业的中小企业通过开放平台快速开展了传统业务的智能化创新与升级。

目前，开放平台已应用于智慧社区、智慧校园、智慧工地、智能环保、智慧体育、智慧景区、智慧出行等百余个细分行业，包含社区智能门禁、智能访客系统、票人证核验闸机、智慧垃圾桶、图书馆自助借还书、人脸识别测温一体机等创新应用。

2020年，虹软视觉开放平台持续升级ArcFace，针对ArcFace中的人脸识别、活体检测、年龄检测、性别检测等算法模型也进行了全面升级，大幅提升了算法鲁棒性。

虹软视觉开放平台新增了Linux（ARM）版本的人脸识别SDK，由此，平台已全面支持包括Android、iOS、Windows、Linux（X86）、Linux（ARM）在内的主流操作系统，开发者可以根据硬件和操作系统灵活选择。

为使广大开发者全面了解并且能够快速掌握虹软人脸识别相关的技术和产品，虹软视觉开放平台推出了一系列公开课，涵盖了人脸识别相关技术、产品技术选型、解决方案及配套硬件介绍等课程。

在生态的构建上，虹软视觉开放平台通过与芯片厂商、芯片方案商、摄像头模组厂商、硬件整机厂商、行业解决方案商、系统集成商等产业链各环节的企业深度合作，形成了基于虹软视觉开放平台技术软件与硬件生态产业链，联合产业链合作伙伴共同服务于各行业开发者。

在此基础之上，虹软视觉开放平台于2020年5月发布了“产业链市场”，广大合作伙伴的产品和解决方案入驻该市场，开发者在虹软视觉开放平台官网对于所需要配套的软件与硬件产品进行筛选和匹配。

2021H1，虹软视觉开放平台积极应对市场需求，不断提升算法的精度以及性能。在客户服务上，虹软视觉开放平台一方面针对开发者普及AI技术的应用能力，组织“AIMAKER”的线下技术沙龙，持续帮助开发者降低算法集成门槛。

另一方面，在产业链生态的构建上，虹软视觉开放平台继续深化与各个合作伙伴的协同合作，在不断输出虹软技术的同时，通过加强生态产业链互通，有效减少客户技术产品选型周期，加速客户项目落地。

虹软视觉开放平台，蕴藏着无限可能，可能是公司未来重点产品的孕育场。

公司核心竞争力

在超过20年的发展历程中，公司磨合出一支以博士为带头人、硕士为骨干的核心研发团队，充分掌握核心技术算法，并进一步落地成为成熟的商业产品。通过长期的潜心学习，公司始终立足于领域内的最前沿，建立和长期保持行业内经验积累和能力上的领先优势。

虹软科技及其下属公司经过20多年的摸索，不断改善形成了一套独有的高效管理模式，基本实现自动化、自驱、自愿的高效运行状态，同时采用“导师制”培养模式，有效减少研发的试错次数。高效的研发管理体系提高了公司的自主创新能力和产品研发速度，提升了公司计算机视觉技术算法水平。

2018年下半年以来，公司逐步加强对新技术、新业务领域的投入力度。为充实研发团队，在视觉增强技术、车载、屏下相关光电技术解决方案等方向储备人才。目前，公司已形成良好的人才储备，为后续重要项目的推进奠定了基础。

经过多年的技术、专利和人才积累，公司已全面掌握了计算机视觉相关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的计算机视觉技术。

截至报告期末，公司拥有发明专利164项、软件著作权112项、PCT国际专利11项。公司技术积累优势主要体现为端计算和边缘计算技术的积累优势、计算机视觉技术的层次积累优势。

公司始终与行业最前沿的技术保持同步，掌握了持续开发、迭代与硬件更加匹配的算法的能力，凭借与产业链内主流公司长期、广泛的合作，公司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。公司坚持与产业链上下游的主流公司开展合作，并与之建立了长期、紧密、稳定的合作关系。

公司是全球智能手机计算机视觉算法重要供应商，目前已在计算机视觉算法行业形成良好的口碑，客户遍布全球，算法产品基本覆盖安卓手机品牌。公司自与主要客户建立合作以来，均保持了持续良好的合作关系。

优良的客户质量、良好的市场口碑、国际化的品牌认可度、海量历史销售数据，为公司后续业务发展奠定了良好基础。公司将继续利用在手机行业形成的技术、品牌和客户服务经验等优势，把产品和业务扩展到汽车行业以及其他AIoT行业。

公司持续强化研发实力，在巩固智能手机视觉人工智能算法领导地位的同时，特别加大了对智能驾驶以及智能手机屏下相关技术的研发资源投入；

为建立、健全长效激励约束机制，公司在原有基本薪酬制度基础上，完善了中长期薪酬考核体系，在2020年推出限制性股票激励计划，并相应优化了公司业绩考核及奖金计提机制。

因此，公司于2020年确认了股份支付费用和考核奖金费用，增加期间费用3,409.06万元，其中研发费用增加2,534.85万元。本期确认股份支付费用合计8,076,329.13元。

培养与激励并重，加强重点人才战略布局，2020年，公司通过增加人力资本投入、专业人才引进等多种措施，加强重点人才战略布局，持续推动公司高素质人才队伍的建设发展。公司高度重视人才培养体系及核心员工激励机制的建立、完善，坚持培养、激励人才并重原则。

公司进一步完善了员工长效激励机制。为稳固已有骨干员工及吸引新晋优秀人才，有效地将股东、公司和核心骨干员工、新晋优秀人才优势结合在一起，公司按照收益与贡献对等原则，在2020年下半年实施了2020年限制性股票激励计划，首次授予部分涉及的激励对象人数为312人。

在人才引进方面，结合公司业务发展方向，公司积极开展专业领域优秀人才的吸引和培养工作，着重优化高校人才录用标准，对专业人才实施重点引进和培养，确保研发人员队伍的知识结构覆盖面更广、专业性更强，为公司业务持续发展提供了有力保障。

20200825披露的激励计划，采取的激励工具为限制性股票（第二类限制性股票）。股票来源为公司向激励对象定向发行的本公司人民币A股普通股股票。本激励计划授予激励对象限制性股票的授予价格（含预留授予）为38.88元/股。

在超过20年的发展过程中，虹软成功聚集了众多的视觉领域专家，并吸纳和培养了来自国内外一流高校的优秀人才作为生力军。虹软将坚持聚焦在技术，注重技术与行业结合的应用经验，融合先进的学术科研力量，为全球的客户和消费者带来真正价值的视觉享受与体验。

2016-2020年，营收增速分别为32%、32%、23%、21%。扣非净利润增速分别为79%、7151%、-18%、18%。营收增速稳定，扣非净利润波动较大。2018年估计为了上科创板，利润释放出来，并达到公司历史最高值。

公司以技术创新为核心驱动力，着眼市场发展趋势及前瞻性技术，持续高水平研发投入，推进公司稳健发展。

2021H1，公司营业收入较上年同期下降4.88%、归属于上市公司股东的净利润较上年同期下降27.55%、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润较上年同期下降24.57%。

营收下降，主要由于智能驾驶业务受后装市场客户业务波动及产业链芯片紧缺影响。2020年第4季度以来，汽车前装市场发展加速，公司在智能驾驶战略上进行了商业模式的调整，集中力量在前装布局、拓展。

今年上半年以来，公司继续深化与主机厂商和Tier1的项目合作，前装定点项目现已涉及长城、长安新能源、上汽、理想、一汽、东风等车厂的多款量产车型。而手机业务方面，2021H1营收同比增长3.36%。

公司持续加大研发投入，本期研发费用支出13,352.07万元，较上年同期增长22.11%。本期商务活动逐渐恢复，销售人员商务出行增加，相应差旅费用、广告宣传费用等支出增加；另外，服务费用随着部分客户的收入变动而相应波动。公司于2020年9月实施股权激励相应新增股权激励费用，本期合计确认股权激励费用1,078.90万元。

回购公告，关于以集中竞价交易方式回购公司股份方案的公告，回购期限自董事会审议通过本次回购方案之日起6个月内。2021年3月20日，公司召开的第一届董事会第二十次会议审议通过了《关于以集中竞价交易方式回购公司股份方案的议案》。回购资金总额不低于人民币20,000万元（含），不超过人民币30,000万元（含）。

2021年3月20日，公司第一届董事会第二十次会议审议通过了《关于以集中竞价交易方式回购公司股份方案的议案》，同意公司以自有资金通过上交所交易系统以集中竞价交易方式回购公司已发行的部分人民币普通股（A股）。

回购股份将在未来适宜时机全部用于员工持股计划或股权激励，回购价格不超过75.00元/股（含），回购资金总额不低于人民币20,000万元（含），不超过人民币30,000万元（含），回购期限自董事会审议通过回购方案之日起6个月内。公司2020年年度权益分派实施后，本次回购股份价格上限由不超过人民币75.00元/股（含）调整为不超过人民币74.74元/股（含）。

截至2021年7月31日，公司通过上交所交易系统以集中竞价交易方式回购股份2,226,195股，占公司总股本的0.55%，回购成交的最高价为56.72元/股，最低价为39.28元/股，支付的资金总额为人民币9,835.38万元（不含印花税、交易佣金等交易费用）。2021年9月20日左右，回购就要结束了。还有1-2亿左右的回购金额空间。

股份出借股份变动情况说明

战略投资者华泰创新投资有限公司、中建投投资有限公司分别获得配售公司股票的数量为1,840,000股，根据《科创板转融通证券出借和转融券业务实施细则》等有关规定，华泰创新投资有限公司、中建投投资有限公司通过转融通方式将所持有的限售股借出。

截至2021年6月30日，华泰创新投资有限公司出借虹软科技股份数量为186,000股，余额为1,654,000股；中建投投资有限公司出借虹软科技股份数量为67,000股，余额为1,773,000股。

资产总计2,964,544,968.74元，固定资产占总资产比例为0.87%。

技术升级迭代风险

公司所处的计算机视觉行业技术升级迅速，产品更新换代频繁，市场对技术与产品的需求不断提高，特别是随着5G网络的加速普及，更多的计算机视觉技术将会被运用到各类智能终端。

公司是以研发和技术为核心驱动力的企业，如果公司不能正确判断和及时把握行业的发展趋势和技术的演进路线，并投入充足的研发力量布局下一代的计算机视觉技术研发，可能导致公司无法保持当前的技术领先性，从而对公司未来的经营产生不利影响。

智能手机市场的需求变化较快，相关技术的迭代周期较短，迭代周期约为1-2年。如果公司未能及时更新升级相关技术或根据市场需求成功开发出新产品，则公司可能出现技术落后、技术迭代不及时等情况，从而导致市场占有率大幅下降。

市场竞争风险

公司所处行业发展前景广阔，近年来参与者不断增多，导致行业竞争加剧。众多企业凭借其在特定细分领域的优势参与各垂直应用领域的竞争。若公司不能持续有效地制定并实施业务发展规划，保持技术和产品的领先性，则将受到行业内其他竞争者的挑战，从而面临市场竞争加剧而导致的毛利率下滑和市场占有率下降的风险，进而影响公司的经营业绩和发展潜力。

新业务开发和拓展风险

公司经过数十年的发展，积累了大量计算机视觉底层算法，这些底层算法具有通用性、延展性，除了可以广泛运用于智能手机外，还可应用于智能驾驶、智能保险、智能零售、智能家居、医疗健康等多个领域。

目前，公司逐步进入智能驾驶、智能零售、光学屏下指纹等领域，签署了部分订单或合作合约。但是，公司这些新业务的成功与否既受到行业发展状况、市场需求变动以及市场竞争状况等因素影响，又受到公司对新领域的理解、认知、推广力度及与伙伴的合作等诸多因素影响。

由于疫情及国际贸易各方面的不确定性，芯片短缺的问题在未来一段时期内可能影响手机产业和汽车产业的发展。因此，公司对新业务开发和拓展可能不及预期。如果公司在新领域产品开发或市场推广效果不佳，或者出现其他不利因素，将可能导致公司新业务开发失败，从而对公司未来的经营业绩产生不利影响。

主要客户采购量减少的风险

报告期内，公司前五名客户销售额为20,245.82万元，占销售总额的67.34%。如果智能手机出货量下滑、主要客户业务发展战略发生调整、主要客户因供应链短缺等原因延迟推出新机型或者其他不可预知的原因导致对公司产品的采购需求下降，则会对公司整体经营业绩产生不利影响。

核心人才流失、未能招募足额的优秀人才及人力成本上升风险

公司所处的计算机视觉行业近年来发展蓬勃，对人才的需求量较大。公司的业务发展，需要一批稳定的研发技术人员、产品化人才及管理人才，这些核心人才对于公司业务的发展壮大起到至关重要的作用。

公司的成功取决于不断吸收和留住高水平的研发、产品、销售和管理人才。尽管公司通过内部培养及外部引进逐步形成了较为稳定的核心人才团队，并通过树立企业文化、优化薪酬体系、改善工作环境、完善绩效考核机制等方式完善了人才培养体系，但是，仍然可能出现核心人才流失的情况，从而给公司业务带来不利影响。

计算机视觉行业近年来发展迅猛，行业内企业对于优秀人才的竞争越来越激烈。如果公司未能招募到足额的优秀人才，则会对公司的业务发展产生不利影响；如果公司的人力成本的投入增长速度高于收入的增长速度，则会对公司的短期经营业绩产生不利影响。

行业风险

目前，公司提供的计算机视觉解决方案主要应用于智能手机、智能驾驶行业，主要客户包括了三星、小米、OPPO、vivo等全球知名手机厂商以及部分国内自主品牌汽车主机厂商。报告期内，公司智能手机业务收入为28,007.45万元，占公司营业收入比例为93.16%，公司下游客户主要集中于智能手机市场。

公司主营业务收入与智能手机和摄像头的出货量虽无明显线性相关关系，但如果智能手机出货量下滑、摄像头出货量出现下降，主要智能手机业务客户发展战略发生调整或者其他不可预知的原因导致对公司的智能手机计算机视觉解决方案的采购需求下降，则会对公司经营业绩产生不利影响。

宏观经济风险

全球宏观经济增速放缓，叠加新冠疫情影响，消费者对智能手机的消费意愿会在一定时期内受到一定程度的遏制，换机周期相应拉长，造成终端需求下滑。如公司主要智能手机业务客户因智能手机终端需求下滑、调整自身市场计划，或因供应链短缺等原因延迟推出新机型而对公司采购需求下降，则会对公司经营业绩产生不利影响。

汇率波动风险

虹软科技是一家全球化公司，在海外多地拥有经营主体，且客户分布韩国、日本、台湾地区、美国及欧洲等各地，报告期内公司来源于海外的收入占比为56.13%，上述海外业务使用外币进行结算，受到人民币汇率水平变化的影响。随着公司海外业务的发展，公司外汇结算量将进一步增加，同时人民币汇率可能受到国内外政治、经济环境等因素的影响，存在波动风险，进而对公司的经营业绩产生不利影响。

诉讼风险

在业务发展过程中，公司可能面临各种诉讼、仲裁。公司不排除在经营过程中，因公司业务、人力、投资等事项而引发诉讼、仲裁事项，从而耗费公司的人力、物力，以及分散管理的精力。

公司实际控制人HuiDeng（邓晖）于2019年9月出具承诺，针对“MarcChan、LeiLi及其家庭基金诉讼事宜”，如发生任何纠纷（包括但不限于诉讼、仲裁、索赔等）给公司造成任何经济损失（包括但不限于支付赔偿款、律师费、诉讼费等）均由公司实际控制人HuiDeng（邓晖）独立承担。截至目前，本案处于审前动议阶段，实体上庭审程序尚未开始，诉讼结果存在一定不确定性。