「IPO全觀察」欄目聚焦首次公開募股公司，報道企業家創業經歷與成功故事，剖析公司商業模式和經營業績，并揭秘VC、CVC等各方資本力量對公司的投資加持。

作者丨流光

編輯丨關雎

圖源丨海清智元

6月22日，深圳海清智元科技股份有限公司（下稱“海清智元”，股票代碼：01392.HK）在港交所主板掛牌上市，成為港股多光譜AI第一股。

海清智元開盤報29港元/股，市值224.52億港元（約194億元）。截至發稿，股價報25.9港元，最新市值200億港元。

2013年4月，創始人周波與陳永剛在深圳創立了海清智元。公司專注于多光譜AI技術，其核心是將可見光、紅外線、紫外線等不同波段的光學信息與AI算法融合，探測那些“看不見但正在發生”的風險，例如異常溫升、電弧、早期火情和設備老化等。

圍繞多光譜AI技術，公司打造出一套從感知到分析再到決策的閉環業務體系。底層是集成了多波段傳感器的AI模組，中層是可獨立部署的智能感知終端，頂層則是基于自研大模型的云端服務平臺。這套體系廣泛應用在工業安全、智慧城市、數據中心運維等領域中。截至2025年底，公司累計服務超2500家客戶。

2023年至2025年，海清智元收入從1.17億元增長至5.23億元，再增至6.69億元。

根據弗若斯特沙利文的報告，按2025年收入計，海清智元在中國多光譜AI公司中排名第一，市場份額3.3%。其多光譜AI大模型服務也位居全國第一，市場份額高達23.0%。

IPO前，朗科投資、浙商創投、高新投集團、小禾創投、畢沃德、科智華、盈科值得私募基金等機構都投資了海清智元。

上市后，浙商創投持股13.22%，是最大外部機構股東。朗科投資持股5.87%、畢沃德持股8.88%、高新投集團持股4.04%、科智華持股1.79%、盈科值得私募基金持股1.25%。

按照開盤市值224.52億港元（約合194億元人民幣）計算，浙商創投所持份額價值約25.65億元，回報倍數達25.65倍。

創始人、董事會主席、執行董事兼總經理周波直接持股5.31%，同時通過員工持股平臺控制公司43.5%的投票權。執行董事兼技術專家陳永剛直接持股3.07%。

安防老兵二次創業

周波今年50歲，1999年畢業于西安礦業學院（現西安科技大學）自動控制專業。他的第一份工作是在成都科力電子研究所擔任視訊研發工程師。這家機構專業生產安防系列產品，周波主要負責視訊技術的研發。此時陳永剛也在此從事研發工作。

海清智元創始人、董事會主席、執行董事兼總經理周波 圖源：RFID世界網

2001年“9·11”事件后，全球安防需求激增。這一年，成都科力創始人張少鋒南下深圳創辦了圖敏實業，周波和陳永剛也隨之加入。

該公司早期專注于視頻監控硬件產品研發，并在2008年與成都科力達成并購。2015 年公司轉型智慧交通業務，更名深圳市圖敏智能視頻股份有限公司。

從成立時間看，圖敏實業比現在的安防龍頭企業海康威視還早了2個月。不過，圖敏實業后續發展并未能跟上市場節奏，周波與陳永剛等核心成員也選擇離開。

之后，周波與陳永剛在2005年聯手創辦了深圳市黃河數字技術有限公司，主營網絡化視頻監控，并參與了電信“平安城市”“全球眼”等大型國家級項目。2009年6月，黃河數字被加拿大上市公司加創系統收購。

2013年4月，周波與陳永剛再次聯手，在深圳寶安區創立海清智元。

此時，傳統安防依賴可見光的局限已經顯現——夜間、煙霧、強光等場景下，攝像頭幾乎“失明”。周波判斷，融合多光譜感知與AI算法將是下一代視覺技術的方向，于是公司從一開始就瞄準多光譜AI這條細分賽道。

之后，海清智元圍繞多光譜感知底層技術進行研發。2015年，公司發布AI視覺場景訓練技術。從這一年開始，公司逐步擺脫單純的算法研發階段，開始將技術嵌入具體的應用場景。

圖源：招股書

直到2020年，海清智元發布多光譜AI感知計算整合技術。至此，可見光、紅外、紫外等多波段信號的采集、融合與分析，被完整地納入同一技術框架。

早期投資人回報達113倍

剛成立時，海清智元注冊資本100萬元，周波持有全部股權。2014年，周波通過一系列股權轉讓，將股權分別轉給了陳永剛、員工持股平臺眾誠創展以及畢沃德和朗科投資。

2016年，周波在一次行業展會上結識了湖南樂泊科技董事長夏東。樂泊科技主營智慧停車解決方案，正在推進AI與停車場運營場景結合。

雙方在2017年底推動了一項股權置換計劃。根據安排，海清智元原有股東將所持股權全部出售給樂泊科技，以換取樂泊科技部分股權。2017年12月，樂泊科技成為海清智元唯一股東，公司管理層則繼續留任經營。

不過，由于雙方在產品與服務的長期發展方向上存在差異，原本預期的協同效應和戰略收益并未實現。2020年1月，雙方決定解除全部股權置換安排，樂泊科技退回海清智元股權，海清智元原有股東則恢復持股。

從這之后，海清智元開始獨立融資。

2020年11月，公司完成A輪融資，引入韜略新能源、高新投、成都中小擔、朗科投資等機構，投后估值約3.5億元。

此后五年間，海清智元又陸續完成B輪、C輪和D輪融資，并持續擴充員工持股平臺。招股書顯示，公司累計融資金額約2.6億元，投資方包括浙商創投體系、高新投、成都中小擔、朗科投資以及多家產業和市場化基金。

隨著多光譜AI概念升溫，公司估值一路上漲。到2025年7月完成D輪融資時，海清智元估值已達到35.5億元，較A輪增長超過10倍。

不過，估值上漲并不意味著發展一路順風。

招股書顯示，A輪融資時，公司曾與投資機構約定業績承諾條款。由于2020年至2022年累計凈利潤未達到約定目標，相關補償機制被觸發。

2025年5月，周波和陳永剛與投資機構達成協議，以名義對價人民幣1元向11家機構投資者轉讓部分股份作為補償。其中，周波轉讓約9.85萬股，陳永剛轉讓約6.28萬股，合計超過16萬股。

上市后，海清智元主要投資機構持股分別為：浙商創投13.22%、朗科投資5.87%、高新投集團4.04%、科智華1.79%、盈科值得私募基金1.25%。

按照開盤市值224.52億港元（約合194億元人民幣）計算，上述機構的回報倍數分別為25.65倍、113.88倍、17.42倍、16.77倍、4.85倍。

年入近7億

大模型業務貢獻過半營收

海清智元最早的產品，是多光譜模組。相比傳統視覺設備主要依賴可見光信息，多光譜AI模組集成了可見光、紅外、紫外等多種傳感器，并搭載AI芯片，能夠同步采集和分析不同波段的信息。

2025年，該業務實現收入2.09億元，占總收入31.3%。按收入計算，公司在中國多光譜AI模組市場排名第四。

海清智元多光譜AI模組及其組成 圖源：招股書

隨著客戶數量增加，海清智元逐漸發現，僅僅提供感知能力并不足夠。在電力、煤礦、數據中心等場景中，客戶更關心的并不是設備拍到了什么，而是這些信息意味著什么。

因此，公司開始推出多光譜AI感知終端。這類產品建立在模組基礎之上，將感知、分析和預警能力集成到整機設備中，可直接部署于電力巡檢、煤礦安全監測、工業設備運維等場景。2025年，該業務實現收入9326萬元，占總收入13.9%。

到2024年，海清智元開始商業化推廣“智元起源大模型”。這一系統采用端云協同架構，可處理來自多光譜AI終端及第三方設備的數據，并結合歷史案例庫和行業知識庫，對潛在風險進行識別、預警和管理。

招股書顯示，智元起源大模型基于超過1000萬個多光譜感知數據點、10萬余起真實案例事件以及超過1萬個安全工程領域知識圖譜訓練而成。在火災早期特征識別場景中，模型準確率超過95%，推理響應時間低至50毫秒。

當年該業務收入為1.14億元，到2025年已增至3.55億元，同比增長212.3%，收入占比提升至53.1%，首次超過模組業務，成為公司最大的收入來源。

不同產品收入占比 圖源：招股書

支撐這套產品體系的，是公司構建的“光感圖算”技術架構。其中，“光”對應光學設計能力，“感”對應多光譜感算一體技術，“圖”對應成像與數據處理，“算”則包括端側AI計算平臺及多光譜AI大模型。

業務增長也反映在財務數據上。2023年至2025年，海清智元收入分別為1.17億元、5.23億元和6.69億元。

圖源：招股書

不過，利潤表現沒有和收入完全同步。2024年，公司實現凈利潤4041萬元；2025年凈利潤降至2935萬元，同比下降27.4%。招股書顯示，利潤下降主要與研發投入和管理費用增長有關。

與此同時，公司經營活動現金流凈額為-1.3億元。截至2025年底，公司賬上現金及現金等價物為6560萬元，短期借款為1.52億元。

應收賬款和存貨規模也在增長。2025年末，公司應收賬款達到1.73億元，其中逾期應收賬款6790萬元；存貨余額增至8020萬元，較上年增長超過150%。

多光譜AI還沒有跑出真正的巨頭

多光譜AI行業，仍是一個處于早期階段的新市場。

根據弗若斯特沙利文數據，中國多光譜AI市場規模預計將由2025年的200億元增至2030年的794億元，期間復合增長率為31.8%。同期，全球市場規模預計將從850億元增長至3054億元。

市場快速增長的背后，是傳統視覺感知能力的局限正在不斷暴露。

無論是工業設備巡檢、電力運維，還是數據中心管理、城市安全治理，越來越多場景開始要求設備不僅能夠“看見”，還能夠識別溫度、熱源、材料變化等傳統攝像頭難以獲取的信息。多光譜感知技術因此逐漸從專業領域走向更廣泛的產業應用。

不過，與市場規模相比，行業競爭格局仍然十分分散，目前仍未出現絕對龍頭。

弗若斯特沙利文數據顯示，2025年中國多光譜AI市場前五大企業合計市場份額僅為10.9%。雖然海清智元以3.3%的市場份額排名第一，但領先第二名不足1個百分點。

無論是紅外熱成像企業、視覺AI企業，還是大模型公司，都在不同環節切入這一市場。

從產業發展路徑來看，多光譜AI正在從單一硬件產品向軟硬件一體化方案演進。

過去行業主要銷售傳感器、模組或終端設備，而隨著大模型技術的發展，越來越多企業開始嘗試將感知、分析和決策能力整合到統一平臺之中。

2026年6月，工信部發布《“人工智能+信息通信”創新發展實施意見（2026—2028年）》，提出探索云網邊端協同推理技術，增強網絡邊緣推理能力。

隨著邊緣計算、具身智能、自動駕駛等應用場景的發展，多光譜AI的應用空間有望進一步擴大。