文 | 港股研究社
爆火两年多至今，基于技术瓶颈、市场预期调整、应用场景落地等困境，人工智能行业似乎在 2025 年中出现降温趋势。
Gartner 报告指出，AI 已进入“ 幻灭期”，企业从盲目追捧转向更务实的“ 人机协作” 模式，更关注 数据治理、多云架构和垂直场景应用。
Gartner 最新报告指出，全球 AI 已进入“ 幻灭期”—— 资本不再盲目追捧概念，企业更关注“ 人机协作” 的务实落地，数据治理、多云架构、垂直场景应用成为新关键词。
行业逐渐回归理性之际，日前中国多光谱 AI 行业龙头海清智元向港交所递交主板上市申请。且值得一提的是，就在 7 月 18 日，海清智元刚与 D 轮投资者上海值得九号私募基金订立增资协议，5000 万融资已于当月底到账，这意味海清智元的吸金能力还是比较强的。
公开资料显示，海清智元是利用在多光谱感知与 AI 算法领域的自研技术，提供能够探测人眼可见及不可见的物理信息的产品及服务，包括多光谱 AI 模块、多光谱 AI 感知终端以及多光谱 AI 大模型服务。
2013 年成立，2024 爆发，海清智元的“ 慢热故事”
2025 年的 AI 行业，早有部分先行企业能给出一份增长鲜明的高分业绩增长答卷，且 AI 技术是增长的核心动力源。
根据招股书，海清智元近三年营收有过波澜，但倍数级增长更为凸显：2022 年营收 2.25 亿元，2023 年受行业调整影响短暂下滑至 1.17 亿元，但 2024 年强势反弹至 5.23 亿元，同比暴增 346.29%；2025 年第一季度，其营收进一步增至 8242 万元，同比增幅高达 282.8%。对应毛利润分别为 5088 万、1431 万、9817 万，增长显著。
收入和收益加速规模放量后，海清智元的盈利能力也同步先显著优化：2022 年、2023 年公司净利润分别为-493 万元、-1841 万元，到了 2024 年一举扭亏为盈，净利润达 4041 万元；
经调整净利也从 2022 年-268 万元，于 2024 年大幅扭亏为盈，达 4294 万元；进入 2025 年继续延续盈利释放的态势，一季度经调整净利为 1626 万元，上年同期亏损了 23 万元，强化摆脱亏损阴影。
这一增长的“ 核心引擎”，是海清智元的多光谱 AI 大模型服务。招股书显示，该服务的毛利率显著高于传统业务，随着其商业化应用加速，未来将继续成为收入增长主要拉动力。2024 年，公司多光谱 AI 大模型服务收入释放带动整体毛利率从 2023 年的 12.2% 跃升至 2024 年的 18.8%。
这种爆发并非偶然。海清智元的技术积淀与场景落地能力，是其穿越行业周期的关键。
自 2013 年成立以来，海清智元始终聚焦多光谱感知与 AI 算法，凭借多年多光谱 AI 行业的技术积淀，已构建了覆盖“ 光感图算” 的全链路技术体系，即通过自主研发的多光谱感算一体技术、轻量级端侧 AI 计算及多光谱 AI 大模型平台，其产品可探测人眼不可见的物理信息，并在传统安全解决方案，以及智慧城市、数据中心安全、工业监测等泛安全场景中实现“ 高维度感知”，其多光谱 AI 解决方案的适用性极强。
这类具体产品及服务包括多光谱 AI 模块、多光谱 AI 感知终端以及多光谱 AI 大模型服务。
目前，海清智元已服务 3000+行业客户，包括国内外知名 AI 公司、电信运营商及数十余家上市公司；其技术覆盖可见光、近红外、太赫兹等全频谱，截至 2025 年 7 月 28 日，其已累计获得 95 项发明专利、43 项软件著作权，并参与起草约十项泛安全行业国标团标。
这些“ 硬实力”，使其在行业上行周期刚起步之际便获得客户认可，推动收入规模快速放量。
海清智元于 2022 年已被认定为国家级专精特新小巨人企业，主要客户包括中国领先的国营电信运营商及领先的上市 AI 公司。
多光谱 AI 狂飙：技术壁垒与市场卡位的双重博弈
海清智元的崛起，离不开多光谱 AI 赛道的高景气度，更与其在行业中的“ 卡位优势” 密不可分。
得益于全球多模态 AI 市场的爆发，多光谱 AI 正处于从“ 概念验证” 升级到“ 规模化落地” 的黄金增长期。Gartner 预测，全球多模态 AI 市场规模将从 2025 年的 24 亿美元增至 2037 年的 989 亿美元；其中，多光谱数据处理因能突破人眼感知限制，成为核心增长点。
而中国市场更具潜力。弗若斯特沙利文报告显示，中国多光谱 AI 市场规模预计将从 2025 年的 200 亿元飙升至 2029 年的 588 亿元，复合年增长率达 31.0%。
这一增长由两大需求驱动：一是“ 泛安全” 需求升级，传统安防仅覆盖可见光场景，而多光谱技术可实现“ 全天候、全要素” 监测 （如夜间红外识别、隐蔽设施毫米波探测）；二是垂直场景的深化应用，从智慧城市、校园管理到数据中心安全优化、工业设备监测，多光谱 AI 正从“ 辅助工具” 变为“ 核心决策支撑”。
竞争格局上，整个市场成呈现国内领跑与国际竞合局面。
国内市场中，龙头海清智元的“ 差异化壁垒” 相对凸显：据招股书及行业数据，其市场份额居国内多光谱 AI 行业首位，在多光谱 AI 大模型服务领域排名第一，多光谱 AI 模块市场份额位列第三。
这种领先源于“ 技术+场景” 的双重优势：技术上，其“ 光感图算” 体系实现了多光谱感知与 AI 算法的深度融合，解决了传统方案“ 感知精度低、计算成本高” 的痛点；场景上，公司深耕泛安全领域，积累了 3000+客户的真实数据，反哺算法优化，形成“ 数据-算法-场景” 的正向循环。
腾讯云、商汤科技等同行同样十分具备竞争力，不过主要在遥感 AI 大模型领域发力，整合多模态数据资源，推动城市规划、生态监测等场景落地；除此之外，学术派的研发也贡献重要突破力量，据悉得益于政策支持，包括吉林大学、东北师范大学等高校参与 AI 大模型研发，吉林省设立 4000 万元专项资金支持遥感数据处理技术攻关。
国际企业则在加速布局。譬如，卫星遥感赛道中 Satellogic 部署 300 颗低成本遥感卫星，提供每日全球覆盖服务，与腾讯合作开发“ 卫星即服务” 平台；多模态大模型细分领域中，知名科技大厂 IBM 的 EarthDial 模型支持跨模态、跨时相遥感数据处理，微软的 GPT-4V 系列在多光谱影像分析中表现突出。
整体来说，两大市场的技术竞争焦点存在一定差异化，国际企业在卫星星座部署、高光谱设备研发等领域保持优势，而国内企业在算法优化和垂直场景落地方面更具竞争力。
从盈利到再投入：长跑赛道上的“ 成长代价”
长周期中，尽管海清智元已实现盈利，但其所处的 AI 赛道属于典型的“ 技术密集+资金密集” 型行业，未来仍需持续投入。
尤其是多光谱 AI 的技术迭代速度极快—— 国际企业在卫星星座、高光谱设备上的投入，可能对国内企业形成技术压迫；而国内同行也在加速布局遥感 AI 大模型，整合多模态数据资源。海清智元若想保持领先，需在三方面持续发力：一是巩固“ 光感图算” 技术体系的壁垒，二是深化垂直场景的解决方案能力，三是通过全球化扩张分散单一市场风险。
因此虽 2024 年扭亏为盈，但考虑到所处的赛道以及长周期必要的投入，海清智元未来仍可能因市场竞争、研发投入等因素产生亏损，影响投资受益。
招股书显示，截至 2025 年 3 月 31 日，公司现金及现金等价物仅 3520 万元，这意味正值扩张期的海清智元，向外引入资金的诉求十分强烈
为此，此番赴港募资于海清智元并不意味，其计划将募集资金用于增强研发能力及加大产品开发投入；扩大产能，支持业务增长及新产品开发；加大业务扩张力度及加速全球市场渗透等。
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