2022年業(yè)績負增長，今年一季度扣非凈利潤同比大跌近三成，“安防茅”?？低暤墓芾韺?，未來能否扭轉利潤下滑的頹勢？
?？低暯谂读?022年年報，業(yè)績出現了過去二十一年的首次負增長，凈資產收益率也首次跌破20%；另一方面，海康威視也公布了一系列資本運作計劃，旗下創(chuàng)新業(yè)務公司的分拆上市進程正在加速當中。
“?？当旧硪驳搅艘粋€轉折期，”?？低暩吖苋绱吮硎尽Ｖ皇牵@一次對?？低晛碚f，還能否靠資本運作打開新的成長空間？
凈資產收益率跌破20%
能否達到20%以上的凈資產收益率，是巴菲特等價值投資者選股的重要原則之一，但?？低?022年的業(yè)績，跌破了這個水平。
年報數據顯示，2022年，?？低晫崿F營業(yè)收入831.66億元，同比增長2.14%；凈利潤128.37億元，同比下跌23.59%；扣非凈利潤123.31億元，同比下跌25.02%。
同期，?？低暤膬糍Y產收益率僅有19.62%，同比大跌9.37%個百分點，也是多年來首次跌破20%。2022年，該公司毛利率為42.29%，同比下降2.04個百分點。
海康威視相關負責人稱：2022年海外主業(yè)收入220.32億元，同比增長16.41%，下半年北美、歐洲業(yè)務受通脹、地緣政治等方面的影響，業(yè)務出現負增長，但發(fā)展中國家繼續(xù)保持不錯的增速。預期未來發(fā)展中國家的收入占比將會進一步提升。
在2022年年報的《致股東》中，海康威視管理層如此表示：”2022年，是公司成立的第二十一年，是公司成立以來第一次出現利潤負增長。在復雜多變的環(huán)境下，公司正在經歷很多新的挑戰(zhàn)。企業(yè)在成長和發(fā)展過程中，一定會遇到各種各樣的挑戰(zhàn)?！?/p>
2023年一季度，?？低曇廊怀霈F了收入和利潤齊跌。
今年一季度，海康威視實現營業(yè)收入162.01億元，同比下降1.94%；實現凈利潤18.11億元，同比下降20.69%；實現扣非凈利潤15.54億元，同比下跌29.67%。
中原證券分析師喬琪認為，2023年一季度，海康威視延續(xù)2022第四季度營收下滑的趨勢，但降幅有所縮窄；由于2023年更注重有效益的增長，部分業(yè)務質量向好，另一方面加大降本力度，使得2023年第一季度毛利率達到45.17%，同比提升1.45%，環(huán)比提升 3.04%。
“現在不論是新經濟還是傳統(tǒng)產業(yè)，毛利率都在下降。怎么減少毛利率的波動，企業(yè)能做的事情就是創(chuàng)新，技術創(chuàng)新是影響毛利率的主要因素?！焙？低暪芾韺痈顿Y者交流時表示，在經濟弱勢的情況下，盡力爭取營收增長，部分低毛利的業(yè)務機會拉低了整體毛利。今年一季度，該公司毛利回歸到45.17%，一方面是部分業(yè)務質量向好，另一方面是公司加大降本力度。
分拆上市能不能重拾增長動能？
創(chuàng)新業(yè)務本身雖然有較快收入增速，但因為相比原有安防業(yè)務的基數并不高，無法改變?？低晿I(yè)績下滑的頹勢，?？低暡扇〉霓k法是分拆上市。
?？低曉凇吨鹿蓶|》中稱，螢石網絡（688475.SH）成功上市，是公司內部創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的一個里程碑，是公司探索保持創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新活力的階段性成績。
中原證券分析，2022年公司創(chuàng)新業(yè)務實現營業(yè)收入150.70億元，同比增長22.81%，其中智能家居業(yè)務營收為40.77億元，同比增長3.26%，機器人業(yè)務營收為39.16億元，同比增長41.81%，熱成像業(yè)務營收為27.90億元，同比增長 26.01%，汽車電子業(yè)務營收為19.05億元，同比增長33.06%，存儲業(yè)務營收為16.16億元，同比增長16.7%。
2023年3月7日，杭州海康機器人股份有限公司收到深交所出具的《關于受理杭州?？禉C器人股份有限公司首次公開發(fā)行股票并在創(chuàng)業(yè)板上市申請文件的通知》，交易所認為申請文件齊備，決定予以受理。
此前的2月15日，?？低暥聲馊Y子公司石家莊森思泰克智能科技有限公司（以下簡稱“石家莊森思泰克”）新增注冊資本23.98億元，其中?？低晹M增資13.45億元，持有石家莊森思泰克不低于56.1%股權；同時，石家莊森思泰克擬以公開掛牌方式，引入一個或多個戰(zhàn)略投資者投資金額共計10.53億元，獲得石家莊森思泰克不超過43.9%股權。
關于人工智能，?？低曄嚓P負責人稱，最近幾年在人工智能領域，大模型是一個比較明確的技術發(fā)展趨勢，因此研究院在幾年前就開始研發(fā)視覺大模型技術?，F在大模型技術已經到了多模態(tài)大模型的研發(fā)階段，多模態(tài)大模型包括視覺、語音、文本等多模態(tài)信號的融合訓練及處理。
