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1.上市募集的12亿资金去了哪？
天准科技（688003.SH）于2019年7月在科创板上市，是科创板首批上市公司之一。首次IPO便募集资金12.34亿。一般情况下，此资金规模足以支撑其几年正常运营，而出乎意料的是，2022年Q3公司账面现金仅1.72亿，而公司上市的前一年度即2018年度账面资金就有2.41亿，上市三年账面资金不增反减，募集的12亿资金都去哪儿了？
估值之家对此做了简单梳理，首先天准科技在运营上占用的资金自上市后大幅增加。天准科技2022年Q3应收账款及票据余额为6.33亿，而2018年为0.63亿，应收账款及票据增长5.7亿！存货也从2018年的2.16亿增加到2022年Q3的11.91亿，存货增长了9.75亿！
与此同时，天准科技在研发投入上力度也是惊人。天准科技2022年Q3研发费用达到1.61亿，占营收比例高达20%，而2018年研发费用为0.79亿，占营收比例约为15%。公司上市后的2019年至2022年Q3，累计研发投入已高达6.28亿元！
可见，近几年天准科技为了发展是下了血本，在业务和研发上的投入可谓空前绝后。但这样巨额资金投入，能否换来公司持续健康发展？
2.营运资金的高投入背后，又有几分无奈？
财务数据是业务的直观反映，要了解天准科技，首先要从它的业务开始。
天准科技主要从事机器视觉产品的研发、生产、销售，所谓机器视觉是在生产制造过程中，用机器代替人眼来检测产品外观尺寸，主要用于检测产品外观是否有缺陷，尺寸是否符合要求，其广泛应用于消费电子、半导体、汽车的生产检测领域。
机器视觉从本质上来说是一种人工智能的技术应用范畴，关于人工智能相关知识，大家可以参考估值之家另一篇《从ChatGPT看人工智能，未来已经到来》。相较于肉眼检测，机器视觉的检测精度、一致性、可靠性、检测效率要远远高于人类，因此该项技术自上世纪80年代推行后，很快得到了广泛应用。
过去20年，我国电子制造、汽车制造、半导体制造均取得了举世瞩目成就，消费电子类产品产量占据全球一半以上份额；汽车产量也占据全球三分之一份额；芯片销量占全球三分之一，产量占全球8%左右……
下游的迅猛发展带动了机器视觉行业兴起，根据天准科技招股说明书披露数据，中国机器视觉市场规模由2011年的10.8亿增长到2021年的155亿，近十年的年复合增长率高达30%！成为工业自动化增长最快的细分领域。
快速增长的市场吸引了众多企业争相入局，同样据天准科技招股书披露数据，目前国内从事机器视觉的企业（不包括代理商）接近300家，而且企业数量每年保持20%左右的快速增长，但大多数企业规模较小，其中营收过亿的不到20%，行业相对较为分散。
从国内已经上市的几家公司公布的2021年机器视觉板块的营业收入来看，国内头部企业市场份额最大的凌云光约占10%，排名第二的天准科技为8%，天准科技、凌云光、矩子科技、精测电子、奥普特五家合计约占国内31%。康耐视和基恩士由于主要靠代理商销售，而且更多以上游传感器、视觉软件销售为主，因此不在统计之列。
图表1国内机器视觉企业市场份额
机器视觉作为人工智能分支，属于高科技行业，且近几年发展快速，为什么天准科技会遇到前面提到的问题？这还要从产业竞争角度来分析，波特的五力模型很好地阐释了这个问题所在。
波特认为，企业在产业链上竞争力取决于五种因素：上游议价能力、下游议价能力、同行竞争程度、潜在进入者威胁、替代品威胁。
国内机器视觉企业处于产业链中游，整个产业链两头强中间弱，机器视觉作为中间环节，经常两头受气。从上游看，上游较为集中，全球仅少数几家企业掌握了传感器和底层算法，上游议价能力较强。从下游看，消费电子、汽车、半导体更是巨头林立的领域，CR10通常在80%以上，下游集中度高，客户同样较为强势。从本行竞争情况来看，参与者数量众多，而且有源源不断的新进入者，竞争情况可想而知。因此，从波特五力模型来分析，机器视觉企业处于较为被动的弱势地位。
在消费电子、汽车、半导体等下游行业蓬勃发展时，机器视觉企业还能分一杯羹。然而，花无百日红，行业有周期。我国消费电子及汽车产量在2017年达到高峰之后处于整体下行通道，特别是疫情三年更是雪上加霜。
图表2我国手机及汽车产量
下游的不景气必然传导至上游，而且国内机器视觉企业数量众多，在增量不多甚至总需求量下降的情况下，机器视觉行业必然会陷入无休止的内卷。那么上文中提到的天准科技高营运资金占用就容易理解了，不仅仅是天准科技，国内同行上市公司大多面临同样的难题。
估值之家选取天准科技、凌云光、矩子科技、精测电子、奥普特五家公司作为对比。由于上市公司收入确认的节点略有不同，我们以存货+应收账款周转天数来作对比。明显可以看到，上市公司周转天数普遍在200-300天，普遍处于较高水平。天准科技上市后这一指标也迅速攀升，在行业内目前也是偏高的。
图表3存货+应收账款周转天数
3.研发的高投入，是否值得？
机器视觉应用在不同的下游领域，工艺技术和检测要求差别也很大，通常需要对单个应用场景做独立算法开发，而这种个性化算法开发投入大、成本高。行业龙头基恩士做法是，融合各行各业成千上万工艺，开发出通用底层算法，行业使用者可以在底层算法基础上进行二次开发，这也使得基恩士的机器视觉系统能得到很快广泛应用。
目前国内机器视觉企业基本上都是做个性化开发（或二次开发），这种个性化开发获得的效果也许会比二次开发达到的效果更好，但研发投入也相当巨大。
从下图我们可以看到，机器视觉五家上市公司的研发投入占营收比例基本保持在10%-20%之间，这个研发投入比例放在整个A股上市公司中也不会低！其中天准科技和精测电子接近20%相对较高，奥普特和凌云光在10%-15%之间，略低于天准和精测。相比之下矩子科技更为保守，低于其他四家。
图表4研发投入占营收的比例
但估值之家对比各家毛利率却发现，天准科技和精测电子研发投入大的两家公司毛利率要高于凌云光和矩子科技，具体为高出8%-10%左右，恰好能弥补研发投入超出部分！奥普特由于偏上游不具可比性。
图表5上市公司毛利率对比
因此，短期看，研发上的投入会带来毛利额的提高，从而能积极抵消研发投入。从长期来看研发投入能带来公司整体技术水平的提升，对公司未来长远的发展仍是有利。
4.战略布局，如何考量？
估值之家了解到，天准科技上市之后在多个领域内做了布局，2021年5月以2,018万欧元收购德国MueTec进入晶圆前段检测领域；与地平线合作，提供双J5平台，实现L2+自动驾驶及以上的场景应用；与菜鸟合作，开发自动物流车。
自动驾驶及自动物流车是机器视觉延伸的一个下游应用领域。自动驾驶需要汽车上安装多种传感器来感知、识别周围环境，其中激光雷达、毫米波雷达、机器视觉是标准配置。激光雷达、毫米波雷达在测距上有优势，但前方是什么它们无法识别，而机器视觉重点在识别，刚好可以弥补这一缺点。
但机器视觉在自动驾驶应用与工业应用上有着天壤之别！工业环境中，识别图像极为单一，需要的是精确高效地找出产品缺陷能力；而自动驾驶环境中，需要识别人、不同类型的车、标识、建筑、动物等，这种AI训练的数据量极为庞大，目前仍在发展中。天准科技在这块虽然有布局，但是投入了多少人、财、物力在上面？是真的把它作为一个战略重点去实施，还是仅仅停留在概念层面？
晶圆前段检测这块，与传统机器视觉算是同类业务，但是精度要求更高，消费电子检测精度在微米级别，而晶圆检测则在十纳米级别，精度相差100倍。
根据共研网数据，2020年全球晶圆前段检测市场规模在76亿美元，其中KLA占据52%市场份额；排名第二AMAT占12%左右；排名第三日立占11%。前五大企业占82%的市场份额，则剩下企业非常分散。
天准科技收购MueTec后，能否借国内芯片国产化东风迅速占据国内市场？值得期待，但中间有多少路要走，或许只有业内人才知道。
5.有所为，有所不为
作为科创板首批上市股票，资本市场对天准科技不但给予了巨量资金，同时也寄予了期望，市盈率达到50倍以上。而在这种情况下，企业需要有自身定力，利用资本市场资源，做更多有利于长远发展的布局和事。
首先，从整个产业链角度看，机器视觉企业处于两头强中间弱的中间环节，这种背景下，企业如何突破竞争弱势格局，获得健康稳步发展？是往上游突破，还是向下游拓展，或是选择一个大市场来做战略布局？
其次，以天准科技当前资金实力已经很难再支撑自动驾驶、物流车、晶圆前段检测项目的同时落地，该如何进行战略选择？孰先后，孰轻重？继续还是放弃？这需要企业战略层审时度势。
再次，公司如何提高运营能力，将存货尽快变成收入，将应收账款尽快变成现金，补充公司的营运资金和提高流动性。为企业的长远战略做打算。
当然，天准科技上市之后积极开拓精神值得肯定，比某医疗上市公司拿几百亿现金理财炒股要思进取得多。只是公司一旦上市后，迈上了一个新台阶，也会遇到了新瓶颈需要突破。这时候可能更需要静下来想一想，从多方面、多层次考虑，企业怎样才能获得健康持续成长？
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