[中报]虹软科技:2021年半年度报告
原标题:虹软科技:2021年半年度报告 公司代码：688088 公司简称：虹软科技 虹软科技股份有限公司 2021年半年度报告 重要提示 一、 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真实、准确、完 整，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 二、 重大风险提示 公司已在本报告中阐述了公司在经营过程中可能面临的风险因素，敬请查阅本报告“第三节 管理层讨论与分析/五、风险因素”部分。 三、 公司全体董事出席董事会会议。 四、 本半年度报告未经审计。 五、 公司负责人Hui Deng（邓晖）、主管会计工作负责人林诚川及会计机构负责人（会计主管人 员）林诚川声明：保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 六、 董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 无 七、 是否存在公司治理特殊安排等重要事项 □适用 √不适用 八、 前瞻性陈述的风险声明 √适用 □不适用 本报告中所涉及的未来计划、发展战略等前瞻性描述,均不构成公司对投资者的实质性承诺， 投资者及相关人士均应对此保持足够的风险认识，并且应当理解计划、预测与承诺之间的差异。 敬请投资者注意投资风险。 九、 是否存在被控股股东及其关联方非经营性占用资金情况 否 十、 是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况 否 十一、 是否存在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性 否 十二、 其他 □适用 √不适用 目录 第一节 释义 ................................ ................................ ................................ ................................ ..... 4 第二节 公司简介和主要财务指标 ................................ ................................ ................................ . 6 第三节 管理层讨论与分析 ................................ ................................ ................................ ........... 10 第四节 公司治理 ................................ ................................ ................................ ........................... 34 第五节 环境与社会责任 ................................ ................................ ................................ ............... 36 第六节 重要事项 ................................ ................................ ................................ ........................... 37 第七节 股份变动及股东情况 ................................ ................................ ................................ ....... 58 第八节 优先股相关情况 ................................ ................................ ................................ ............... 63 第九节 债券相关情况 ................................ ................................ ................................ ................... 64 第十节 财务报告 ................................ ................................ ................................ ........................... 65 备查文件目录 载有公司法定代表人、主管会计工作负责人、会计机构负责人（会计主管 人员）签名并盖章的财务报表。 报告期内在中国证监会指定网站上公开披露过的所有公司文件的正本及 公告的原稿。 第一节 释义 在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义： 常用词语释义 虹软科技、公司 指 虹软科技股份有限公司 上海信息 指 虹软（上海）信息技术有限公司，公司全资子公司 Wavelet 指 Wavelet Capital Management Limited（涟漪资本管理有限公 司），公司全资子公司 ArcSoft US 指 ArcSoft, Inc.，公司全资子公司 MISL 指 Multimedia Image Solution Limited，公司全资子公司 AMTL 指 ArcSoft Multimedia Technology Limited，公司全资子公司 上海多媒体 指 虹软（上海）多媒体科技有限公司，公司全资子公司 芯格微 指 杭州芯格微电子有限公司，公司控股子公司 HomeRun 指 HomeRun Capital Management Limited（虹润资本管理有限公 司），公司控股股东 HKR 指 HKR Global Limited（虹扬全球有限公司），公司控股股东的 一致行动人 实际控制人 指 Hui Deng（邓晖）及Liuhong Yang 瑞联新兴产业 指 南京瑞联新兴产业投资基金合伙企业（有限合伙），原名北京 华泰新产业成长投资基金（有限合伙） 中国证监会 指 中国证券监督管理委员会 上交所 指 上海证券交易所 报告期、本期 指 2021年1月1日至2021年6月30日 报告期末 指 2021年6月30日 董事会 指 虹软科技股份有限公司董事会 监事会 指 虹软科技股份有限公司监事会 股东大会 指 虹软科技股份有限公司股东大会 元、万元、亿元 指 人民币元、万元、亿元 《公司法》 指 《中华人民共和国公司法》 《证券法》 指 《中华人民共和国证券法》 《公司章程》 指 《虹软科技股份有限公司章程》 三星 指 Samsung Electronics Co., Ltd.，是韩国知名的电子工业企 业 小米 指 北京小米移动软件有限公司 OPPO 指 OPPO广东移动通信有限公司 vivo 指 维沃移动通信有限公司 AI 指 Artificial Intelligence的缩写，中文名称为人工智能，是 研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技 术及应用系统的技术科学 计算机视觉 指 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“信息”的人工智能系统 HDR 指 High-Dynamic Range的缩写，中文名称为高动态范围图像，相 比普通的图像，可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不 同的曝光时间的LDR（Low-Dynamic Range）图像，利用每个曝 光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像，能够 更好的反映出真实环境中的视觉效果 AR 指 Augmented Reality的缩写，中文名称为增强现实技术，是一 种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视 频、3D模型的技术 VR 指 Virtual Reality的缩写，中文名称为虚拟现实技术，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，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态 视景 TOF 指 Time of Flight的缩写，中文名称为飞行时间，一种3D感测 技术，通过计算发射光的反射时间差来测算物体距离的技术 生物识别 指 通过计算机与生物传感器、光学、声学和生物统计学原理等高 科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、 虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身 份的鉴定 ADAS 指 Advanced Driver Assistance System的缩写，中文名称为高 级驾驶辅助系统 DMS 指 Driver Monitoring System的缩写，中文名称为驾驶员监控系 统，与DSM（Driver State Monitoring，驾驶员状态监控）同 义 IoT 指 Internet of Things的缩写，中文名称为物联网，是互联网、 传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体 实现网络的互联互通 AIoT 指 AIoT=AI+IoT，人工智能物联网，通过物联网产生、收集云、边 缘的数据，进行分析、处理，形成一个智能化物联生态体系 5G 指 第五代移动通信网络，其峰值理论传输速度可达每秒数10Gb， 比4G网络的传输速度快数百倍 IDC 指 International Data Corporation的缩写，国际数据集团旗下 全资子公司，是信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾 问和活动服务专业提供商 渗透率 指 在被调查的对象（总样本）中，一个品牌（或者品类、或者子 品牌）的产品，使用（拥有）者的比例 注：本报告若出现总数与各分项数值之和尾数不符的情况，均为四舍五入原因造成。 第二节 公司简介和主要财务指标 一、 公司基本情况 公司的中文名称 虹软科技股份有限公司 公司的中文简称 虹软科技 公司的外文名称 ArcSoft Corporation Limited 公司的外文名称缩写 ArcSoft 公司的法定代表人 Hui Deng（邓晖） 公司注册地址 浙江省杭州市西湖区西斗门路3号天堂软件园A幢22、23楼 公司注册地址的历史变更情况 1、2007年6月，公司注册地址由“杭州市西湖区天目山路160 号国际花园5层501”变更为“杭州市西湖区西斗门路3号天堂 软件园A幢20、21层”； 2、2015年3月，变更为“浙江省杭州市西湖区西斗门路3号天 堂软件园A幢20楼B室”； 3、2018年8月，变更为“浙江省杭州市西湖区西斗门路3号天 堂软件园A幢22、23楼”。 公司办公地址 浙江省杭州市西湖区西斗门路3号天堂软件园A幢22、23楼 公司办公地址的邮政编码 310012 公司网址 www.arcsoft.com.cn 电子信箱 [email protected] 报告期内变更情况查询索引 不适用 二、 联系人和联系方式 董事会秘书（ 信息 披露 境内代表 ） 证券事务代表 姓名 蒿惠美 廖娟娟 联系地址 上海市徐汇区龙兰路277号东航滨江中 心T2 15楼 上海市徐汇区龙兰路277号东航滨江中 心T2 15楼 电话 021-52980418 021-52980418 传真 021-52980248 021-52980248 电子信箱 [email protected] [email protected] 三、 信息披露及备置地点变更情况简介 公司选定的信息披露报纸名称 《中国证券报》《上海证券报》《证券日报》《证券时报》 登载半年度报告的网站地址 www.sse.com.cn 公司半年度报告备置地点 公司董事会办公室 报告期内变更情况查询索引 不适用 四、 公司股票/存托凭证简况 (一) 公司股票简况 √适用 □不适用 公司股票简况 股票种类 股票上市交易所及板块 股票简称 股票代码 变更前股票简称 A股 上海证券交易所科创板 虹软科技 688088 不适用 (二) 公司 存托凭证 简 况 □适用 √不适用 五、 其他有关资料 □适用 √不适用 六、 公司主要会计数据和财务指标 (一) 主要会计数据 单位：元 币种：人民币 主要会计数据 本报告期 （1－6月） 上年同期 本报告期比上年同 期增减(%) 营业收入 300,641,487.90 316,071,405.26 -4.88 归属于上市公司股东的净利润 85,818,186.63 118,448,118.28 -27.55 归属于上市公司股东的扣除非 经常性损益的净利润 69,140,339.66 91,667,517.55 -24.57 经营活动产生的现金流量净额 87,920,242.05 55,487,823.41 58.45 主要会计数据 本报告期末 上年度末 本报告期末比上年 度末增减(%) 归属于上市公司股东的净资产 2,588,124,580.57 2,694,956,073.63 -3.96 总资产 2,964,544,968.74 3,007,394,121.07 -1.42 (二) 主要财务指标 主要财务指标 本报告期 （1－6月） 上年同期 本报告期比上年同 期增减(%) 基本每股收益（元／股） 0.21 0.29 -27.59 稀释每股收益（元／股） 0.21 0.29 -27.59 扣除非经常性损益后的基本每 股收益（元／股） 0.17 0.23 -26.09 加权平均净资产收益率（%） 3.18 4.62 减少1.44个百分点 扣除非经常性损益后的加权平 均净资产收益率（%） 2.56 3.58 减少1.02个百分点 研发投入占营业收入的比例（%） 44.41 34.59 增加9.82个百分点 公司主要会计数据和财务指标的说明 √适用 □不适用 1、报告期内，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%，主要 原因为：（1）公司智能手机视觉解决方案业务本期实现营业收入28,007.45万元，较上年同期增 长3.36%，但因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，本期智能驾驶业 务实现营业收入1,301.79万元，较上年同期减少2,193.95万元，故公司营业收入同比下降。（2） 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%。（3）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。（4）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。 2、报告期内，经营活动产生的现金流量净额较上年同期增长58.45%，主要系公司本期销售 回款增加所致。 七、 境内外会计准则下会计数据差异 □适用 √不适用 八、 非经常性损益项目和金额 √适用 □不适用 单位:元 币种:人民币 非经常性损益项目 金额 附注（如适用） 非流动资产处置损益 68,259.40 七、68 越权审批，或无正式批准文件，或偶发性的税收返还、减 免 计入当期损益的政府补助，但与公司正常经营业务密切相 关，符合国家政策规定、按照一定标准定额或定量持续享 受的政府补助除外 5,952,270.61 七、84 计入当期损益的对非金融企业收取的资金占用费 企业取得子公司、联营企业及合营企业的投资成本小于取 得投资时应享有被投资单位可辨认净资产公允价值产生 的收益 非货币性资产交换损益 委托他人投资或管理资产的损益 因不可抗力因素，如遭受自然灾害而计提的各项资产减值 准备 债务重组损益 企业重组费用，如安置职工的支出、整合费用等 交易价格显失公允的交易产生的超过公允价值部分的损 益 同一控制下企业合并产生的子公司期初至合并日的当期 净损益 与公司正常经营业务无关的或有事项产生的损益 除同公司正常经营业务相关的有效套期保值业务外，持有 交易性金融资产、衍生金融资产、交易性金融负债、衍生 金融负债产生的公允价值变动损益，以及处置交易性金融 资产、衍生金融资产、交易性金融负债、衍生金融负债和 其他债权投资取得的投资收益 19,739,885.25 七、68和七、70 单独进行减值测试的应收款项、合同资产减值准备转回 对外委托贷款取得的损益 采用公允价值模式进行后续计量的投资性房地产公允价 值变动产生的损益 根据税收、会计等法律、法规的要求对当期损益进行一次 性调整对当期损益的影响 受托经营取得的托管费收入 除上述各项之外的其他营业外收入和支出 -103,211.04 七、74和七、75 其他符合非经常性损益定义的损益项目 1,143,358.20 注 少数股东权益影响额 -248.24 所得税影响额 -10,122,467.21 合计 16,677,846.97 注：其他符合非经常性损益定义的损益项目，系权益法核算的投资单位实现的非经常性损益 和代扣代缴个人所得税手续费返还等。 九、 非企业会计准则业绩指标说明 □适用 √不适用 第三节 管理层讨论与分析 一、 报告期内公司所属行业及主营业务情况说明 （一）所属行业 1 所属行业 根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“I65软件和信息技术服务 业”中的“I6513应用软件开发”。根据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》（2012年 修订），公司所属行业为“信息传输、软件和信息技术服务业－软件和信息技术服务业”，行业 代码为“I65”。 公司从事计算机视觉技术算法的研发和应用，主要产品有智能手机视觉解决方案、智能驾驶 视觉解决方案和其他IoT智能设备视觉解决方案，根据公司主要产品功能及服务对象的特点，公 司所属行业为计算机视觉行业，属于软件和信息技术服务业。 2 所属行业的发展情况 计算机视觉是目前人工智能领域关键技术之一。近年来，在数据、算力、算法并行驱动下， 计算机视觉技术及相关产业得以迅速发展，在智能手机、安防、智能驾驶、智能制造等领域的应 用也不断深入。公司计算机视觉主要应用于智能手机、智能汽车行业领域。 （1）智能手机细分领域 2021年上半年，全球疫情及供应链短缺仍对手机产业链造成影响。据IDC数据统计，2021年 1-6月，全球智能手机整体出货量约为6.59亿台，其中第二季度弱于第一季度，数据表现不佳。 智能手机行业的市场格局呈现集中化趋势，品牌格局发生变动。在此背景之下，手机厂商为寻求 产品差异化，依旧保持投入的热情，加速硬件、软件创新，持续优化相机、屏幕、充电等性能以 吸引用户，抢占市场份额。 用户对摄像要求持续提升，智能手机的相机性能依然是创新重点。相机升级部分体现于摄像 头传感器升级、镜片数量增加以及像素提升。根据Counterpoint统计，2020年平均每部智能手 机镜头数量在3.7以上，其中四颗及以上摄像头的手机占智能手机市场的29%。预计到2023年， 多后置摄像头的手机比例将达到90%以上。近年来，以TOF为代表的深度摄像头在技术上取得了 长足的进步，其作为AR应用的基础，有望在5G网络的推动之下迎来更多市场关注。 智能手机全面屏的发展趋势，除给屏下指纹识别产品带来发展机遇，还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。在屏下摄像头技术方面，已有部分头部手机厂商 向外界展示了其解决方案，该方案实现了屏幕与前置镜头的共存，预计未来几年将有更多手机厂 商跟进并实现量产。屏下摄像头技术的应用过程中，会出现因手机屏幕通光量不足导致获取的图 像质量不高等相机性能问题，需要通过影像增强等摄像头算法进行调校，以此优化拍照体验。此 外，在屏下3D人脸识别领域，算法的应用也能够帮助克服因屏幕透光率低导致的光学损耗，并通 过AI算法针对性去除掉噪点保障图像质量，从而确保智能手机人脸识别的安全性及性能。 智能手机性能升级及5G的加速渗透，将驱动视觉算法及屏下相关光电解决方案的应用增长。 新技术和产品经过高端机型的成熟应用后，向中低端机型普及、渗透，伴随着非洲、印度等新兴 市场的日益成熟和智能手机占比的提升，相关应用需求随之增长。 （2）智能汽车细分领域 近年来，汽车智能化加速推进，智能座舱和自动驾驶成为汽车智能化发展核心，而现阶段智 能座舱“硬+软”的全面升级促使产品商业化落地加速，汽车的产品定位正由简单的出行工具延伸 为以人车交互体验为核心的“移动第三空间”。智能座舱作为人车交互入口的先行者，目前在量 产的新车型中普及度持续攀升，与智能驾驶相关的各类方案应用也有所加快。据ICVTank数据显 示，2019年全球智能座舱行业的市场规模为364亿美元，预计到2022年将增长至461亿美元。 中国作为全球最大的汽车市场，预计到2025年，智能座舱行业市场规模可达1,030亿元。 当下，智能汽车迭代频率、交互变革趋势与智能手机发展过程非常相似，尤其在摄像头的应 用上，被誉为“自动驾驶之眼”的车载摄像头已成为汽车视觉方案最常见的智能化承载工具，是 智能汽车主流配置所必备的传感器之一，并且搭载数量呈现出越来越多的趋势。在普通乘用车上 搭载8颗以上摄像头已较为常见，而高端智能车型搭载的摄像头数量可达12颗以上。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。目 前智能座舱在集成多样化的场景性需求下，将更聚焦于为用户提供多模态的交互方式，其中就包 括了手势交互算法、生物识别交互算法（人脸、指纹等）、行为识别算法（DMS、OMS）以及语音 交互算法等，算法成为实现汽车智能化的关键一环。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。 3 市场地位 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。当前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，行业中的国内外企业主要有Morpho、Mobileye、商汤科技、Smarteye、 Eyesight、云从科技等。 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2019 年度、2020年度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， 其余安卓系统头部手机厂商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。 （二）主要业务、主要产品及其用途 公司专注于计算机视觉领域，为行业提供算法授权及系统解决方案，是全球领先的计算机视 觉人工智能企业。公司始终致力于计算机视觉技术的研发和应用，坚持以技术创新为核心驱动力， 在全球范围内为智能手机、智能汽车、AIoT等智能设备提供一站式计算机视觉技术解决方案。 公司主营业务收入来源于自主研发核心技术的授权许可使用，所提供的计算机视觉技术解决 方案主要应用于智能手机行业、智能驾驶行业，目前主要客户包括三星、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。 公司拥有丰富的智能手机视觉算法产品线。基于多年的研究开发，公司可以提供目前市面上 大部分主流智能手机视觉人工智能算法产品，包括单/双/多摄摄像头拍摄、深度摄像头拍摄、潜 望式长焦摄像头无级变焦、3D表情、3D建模、全景、SLAM、AR/VR、人脸解锁、超像素无损变焦、 人体驱动等重要核心功能。 在智能驾驶领域，公司可以提供驾驶员疲劳/分心/危险动作/双手脱离方向盘/离位/情绪检测 技术、车载交互/人脸识别技术、后排遗留物、活体检测技术等智能座舱视觉解决方案；针对智能 驾驶辅助系统，公司可以提供前车碰撞报警（FCW）/车道偏离预警（LDW）/行人碰撞预警（PCW） 解决方案、交通标志/交通信号灯识别检测解决方案、前车启动提醒（PVS）、盲区检测（BSD）解 决方案、360°环视视觉子系统（AVM）、AR实景/AR HUD导航系统解决方案等。 （三）主要经营模式 1、盈利模式 公司主要盈利模式是将计算机视觉算法技术与客户特定设备深度整合，通过合约的方式授权 给客户，允许客户将相关算法软件或软件包装载在约定型号的智能设备上使用，以此收取技术和 软件使用授权费用。同时，公司也向客户销售软硬一体视觉解决方案。 2、研发模式 公司主要采取自主研发的模式。研发过程大致分为以下9个步骤：①获取需求信息；②管理 层决策研发方向；③搭建研发项目组；④验证研发项目算法，进行项目测试；⑤集体讨论决策项 目算法；⑥进行底层算法与实际环境的结合优化；⑦进行实际产品结合测试；⑧产品成熟后路演， 选择合适的客户进行测试合作；⑨测试合格后大规模推广。 3、销售模式 公司采用直销的方式，主要向智能手机、智能汽车、智能家居、智能零售以及各类带摄像头 的AIoT设备制造商销售计算机视觉算法软件及相关解决方案。 4、收费模式 按照业务合同的不同类型划分，公司的计算机视觉算法软件主要收费模式可划分为固定费用 模式和计件模式两种模式。①固定费用模式：按合同约定的软件授权期限，收取固定金额的软件 授权费用。特定客户在软件授权期限内，针对某款、某系列的特定设备内，可以合法地把含有虹 软科技算法技术的特定软件无限量装载在合约限定的智能设备上。②计件模式：在合同约定的软 件授权期内，按照客户生产的装载有虹软科技算法技术智能设备的数量进行收费。通常情况下， 公司会与客户就不同生产数量区间，约定阶梯价格，保障双方利益。 针对软硬一体解决方案，公司目前采用计件模式。 5、采购模式 针对公司的日常研发和运营，公司的主要采购内容包括网络基础设施（如带宽、服务器等）、 研发设备，以及支付给境外销售咨询服务商的服务费。 针对软硬一体解决方案，由公司进行硬件的设计并购买相应部分核心部件后，委托第三方进 行组装生产。 二、 核心技术与研发进展 1. 核心技术 及其 先进性 以及报告期内 的变化情况 公司积累了大量计算机视觉底层算法，并自主研发了诸如人体识别、物体识别、场景识别、 图像增强、三维重建和虚拟人体动画等核心技术，构建了完整的计算机视觉技术体系。公司大部 分智能手机视觉解决方案均达到国内外先进水平，多数新创技术在首发周期属于国内外领先水平， 能够满足目前市面上中高端智能手机大多数与视觉相关的技术与应用的算法需求，且公司的智能 手机视觉解决方案在除苹果之外的主流手机品牌的大部分旗舰机型上获得使用。公司在人体分析、 人脸识别、人体识别、手势识别、人体美化等技术上达到超过95%的准确性、毫秒级实时性或低硬 件要求等技术指标，人物属性分析、对象属性分析、多帧多通道质量提升等技术点能达到业界先 进的低功耗、高性能、相对强鲁棒的水平。公司的核心技术及其来源如下： 序 号 核心技术 名称 技术用途 核心技术说明 技术 来源 1 人脸分析 用于手机、车载等平台和视 频直播等互联网平台；用于 智能HDR解决方案、智能美 颜解决方案、人脸识别解决 方案、人像拍摄解决方案等 基于深度学习的人脸分析技术，具体包括人脸检测、人脸跟踪、人脸关键点、人脸姿态估计、人脸部位分割、人 脸属性（性别、年龄、种族、肤色、五官类型、脸型、发型、配饰类型等）、人脸表情分析。 人脸关键点检测可以精确定位人脸面部五官轮廓点，并根据不同需求输出稀疏或稠密的人脸关键点，是人脸其他 技术的关键基础；人脸检测、人脸跟踪技术可以满足各种场景下的人脸检测与追踪需求；人脸姿态估计可以精确输出 人脸各种姿态下的三维角度信息，估计任意姿态下的人脸三维姿态，为人脸在各种条件下的应用提供高精度位姿信息； 人脸部位分割技术可以将人脸面部区域各部位进行精确分割，精确勾勒描绘出人脸的各种部位的特征，为各种人脸个 性化应用提供技术支持；人脸属性分析可以通过较小的计算开销获得多达十种以上的面部属性分类输出，全面刻画人 脸的多维信息。 原始 创新 2 人体分析 用于手机、车载等平台；用于 美体解决方案、智能驾驶解 决方案等 基于数据驱动的深度学习人体分析技术，具体包括人体检测、人体追踪、人体骨骼关键点检测、人体部位解析、 人体动作识别、行人重识别等技术。 人体检测、人体追踪技术可以在各种中低端设备上实现完全实时的单人或多人人体追踪，在各种复杂场景下具有 高召回率高性能低误检率的表现；人体骨骼关键点技术可以检测出包括头、颈、肩、肘、腕、腰、胯、膝、踝、脚等 部位的关键点位置信息及人体各部位的稠密点，满足高精度的人体分析的需要；人体部位解析技术将人体头部、躯干、 四肢以及背景之间进行精确分割，并在语义上相互区分，支持人体正背面区分；人体动作识别技术通过捕捉人体动作 信息，在各种光线环境下可以精确识别人体常见语义动作（包括招手、跳跃、走路、跑步、拳击等）；行人重识别技 术将各摄像头捕获的行人信息进行分析识别，据此可以获得各摄像头下的行人身份信息以及行人的运行轨迹，是安防 领域的重要技术。 原始 创新 3 行为分析 用于手机、车载等平台；用于 智能驾驶解决方案等 基于数据驱动的深度学习行为分析技术包括人脸面部动作分析、驾驶员疲劳/分心检测、视线追踪、异常行为识 别等。 人脸面部动作分析可以精确描述各种面部动作和表情，并根据这些分析信息进行基于语义的面部驱动；驾驶员疲 劳/分心检测技术侦测驾驶员的异常行为，通过彩色摄像头和红外摄像头数据的融合，可以精确判断出各种驾驶员习 惯下的疲劳/分心状态；视线追踪技术通过对眼球运动进行分析，跟踪人的视线方向以及注视位置，在各种分辨率和 人脸姿态下都可以对眼球的注视方向进行精确追踪；异常行为识别技术在特定的环境下捕获人的各种异常行为，诸如 打斗、跳跃、摔倒、阻挡和冲撞电梯门等。 原始 创新 4 人脸识别 手机解锁、刷脸支付、人证比 对、门禁打卡、安防监控等 由虹软科技自主研发的人脸识别技术基于深度学习算法，依托海量人脸数据训练，能够提供支付级别的人脸识别 解决方案。支持人脸质量评估，可以滤除不符合用户需求的低质量人脸图像；支持静默式的人脸防伪，对纸质照片、 手机内照片、手机内视频、3D打印模型等各类攻击素材均可过滤。支持各类输入源，包括普通彩色摄像头、红外摄像 头、深度摄像头等，支持彩色图像和红外图像的交叉混合识别。 原始 创新 5 手势识别 用于手机、车载、直播等平台 手势识别技术让用户在不触碰设备的情况下，通过做简单、自然的手势实现对设备的控制或与设备的交互。该技 术可识别多达数十种的静态手势和动态手势，支持单镜头设备、双镜头设备以及多镜头设备，亦支持普通彩色摄像机、 红外摄像机以及深度相机。 在较近距离下，该技术可以精确地识别手部姿态，恢复三维手部模型，包括检测所有手部关节点和关节自由度， 从而扩展手势识别类型，提升动作识别精度，具有识别精度高、速度快的特点。 原始 创新 序 号 核心技术 名称 技术用途 核心技术说明 技术 来源 6 活体检测 人脸登录、人脸支付中防欺 诈 活体检测技术基于深度学习算法和静默式活体识别，无需用户配合，能有效过滤人脸识别中各类电子欺诈攻击， 攻击拦截率大于99.75%，真人误判率低于3%，客户端耗时低于0.2秒。抵御纸张、屏幕、投影等多类材质3D打印模 型等各类攻击素材，并适用于可见光、近红外、深度摄像头。 原始 创新 7 图像质量 分析 人脸识别、人脸属性分析 图像质量分析技术基于深度学习算法，分析图像中人脸区域的质量好坏，判别是否适合做人脸识别、人脸属性分 析等，减少由于低质量人脸图像导致的人脸识别、人脸分析的误判。该技术能够有效筛选出模糊、角度过大、尺寸过 小、光照不足或过度的图像。 原始 创新 8 人脸美化 用于手机等移动设备和视频 直播等互联网平台；用于智 能美颜解决方案、人像拍摄 解决方案等 支持用户自定义需求的智能人脸美化技术，包括基础美颜，美型等。该技术能够精准识别人脸五官区域，生成人 脸三维模型，并基于深度学习的肤色区域检测算法，结合自适应磨皮算法，有效改善肌肤质感，打造像素级别修图效 果；智能美白算法能够根据不同的光照场景自动调整肤色，使肤色亮透的同时保留原有面部立体感及光影效果；多尺 度的斑点检测算法，有效区分痣、痘和色斑等，并采用不同方法进行去除；精准的眼睛区域检测，配合修饰眼部的亮 眼、美瞳线等功能，使眼睛清晰明亮，瞳孔通透，睫毛细节分明；智能保留卧蚕，祛除黑眼圈及眼袋；根据不同的脸 型自动调整美型风格，使人脸五官和谐自然。 原始 创新 9 人体美化 用于手机等移动设备和视频 直播等互联网平台；用于人 像拍摄解决方案等 人体美化技术根据不同用户需求提供瘦身、小头、长腿等诸多自动体型实时美化功能。基于神经网络算法，自动 检测出图像和视频中的人体关节点，再利用先进的图像变形算法，根据需求对人体不同区域作形变。在美化人像的同 时，虹软科技的图像变形算法尽可能保持背景区域作保护，尽可能减少背景区域的变形程度，使变形效果更自然。 原始 创新 10 人像重光 照 用于手机等移动设备和视频 直播等互联网平台；用于人 像拍摄解决方案等 人像重光照技术基于三维人脸重建，智能识别人脸面部方向，分析拍摄真实环境的光照情况，并且评估出光照情 况，实现光源智能定位跟随。该技术能识别图像中的不同场景并针对特定场景实时定向优化，使影棚光效更自然，人 像效果更立体突出。 原始 创新 11 物体识别 用于无人零售行业，智能家 居，VR/AR 物体识别技术基于云端服务器或终端离线识别引擎，分析图像中的各种特征，并在限定的时间内对图像内容进行 识别，包括物体类别、物体数量、物体标志等。云端服务器可以根据用户反馈信息，进行在线学习，提升算法精度。 终端离线物体识别引擎嵌入了优化后的卷积神经网络，能快速识别各类商品。 原始 创新 12 场景识别 用于手机、车载等平台 基于深度学习的自动场景检测技术使用人脸检测，文字检测以及基于深度学习的图像自动分类算法，自动识别图 片或者摄像头数据所对应的场景类型，准确率高 基于自动场景检测技术的结果，可以为相片和视频拍摄提供对焦，白平衡，亮度等多种参数的预估和设置，并可 以为后续的图片增强算法提供前期决策。算法支持人像、宠物、背光、夜景、海滩、雪景、微距、花、草、美食、文 本等20多类场景的识别。 原始 创新 13 车辆定损 识别 用于保险行业 基于深度学习的车险自动定损识别技术可以根据用户拍摄的现场照片，完成整个定损出险的流程。车辆定损识别 能够对上传视频是否按要求拍摄自动判断，并对车损部位进行自动识别，对车损程度进行分级评估，根据损伤等级和 修理范围给出合理报价。 原始 创新 14 猪脸识别 用于保险行业 猪脸识别技术通过使用深度学习技术，能够自动学习不同猪脸之间的特征差别，将提取到的特征与已知猪脸特征 数据库进行对比，从而查找出与待识别猪脸最接近的猪的ID，完成猪的身份识别。 原始 创新 15 心率检测 用于医疗健康、车载辅助、娱 乐等领域 心率检测技术是一种基于视觉的非接触式心率检测方法，通过结合人脸分析、图像处理、盲源分离、频谱分析等 技术，分析提供皮肤下生物特征，实现心率无创连续非接触测量。该技术支持可见光或近红外摄像头，无需用户配合， 结果输出快，资源占用率低。 原始 创新 序 号 核心技术 名称 技术用途 核心技术说明 技术 来源 16 三维重建 用于手机等移动设备和视频 直播等互联网平台；用于智 能3D扫描解决方案、智能美 颜解决方案 基于深度学习与3D图形学的3D重建技术包括3D人脸重建、3D人体重建，实时3D场景重建、动态重建等技术。 3D人脸重建利用深度图像（RGB-D）设备的输入数据，获得包含真实纹理信息的高精度人脸模型，并根据3D信息 进行各种光照模拟，获得各种高真实感的人像重打光效果；3D人体重建根据深度图像（RGB-D）数据的输入数据以及 人体数据库的支持，对各种人体姿态进行三维重建，结合动态重建技术可以实时捕获人体各种姿态并完成高精度人体 建模；实时3D场景重建根据深度图像（RGB-D）设备的输入数据，在实时预览模式下可以进行所见即所得的实时物体 和场景扫描，并获得高精度的重建模型。 原始 创新 17 即时定位 与地图构 建（SLAM） 用于AR和机器人定位导航 等应用；用于智能测量解决 方案、三维建模解决方案 即时定位与地图构建（SLAM）技术利用移动设备上的普通彩色摄像头、深度摄像头、IMU、里程计等传感器数据， 可以实时跟踪相机位置，并提供基本的场景几何和内容识别。通过跟踪视频中的图像特征点，并融合其它运动传感器 信息，即时定位与地图构建（SLAM）技术可以实时估计当前相机或机器人的姿态，并根据观察到的视频特征，同步定 位和建立地图。在此基础上，基于视觉算法构建场景基本几何信息，判断可活动区域，并提供导航算法。 原始 创新 18 虚拟人物 动画 用于手机等移动设备和视频 直播等互联网平台；用于 AR/VR等解决方案 基于人脸分析、人体分析技术以及3D人脸重建、人体重建技术的虚拟人物动画技术将人脸表情与面部活动参数 实时迁移到3D人脸或者卡通模型上，并可以根据高精度的人体行为分析以及高复杂度的物理仿真技术进行相应的人 体模型驱动，给用户带来非常高真实感和流畅度的脸部、身体驱动动画效果。 原始 创新 19 ADAS 车载辅助驾驶 由虹软自主研发的ADAS高级驾驶员辅助系统，基于单目摄像头，利用深度学习算法，智能分析图像中静、动态 物体，感知车辆行驶区域内的环境和其它车辆，给驾驶员提供可靠的报警及提示信息，让行驶变得更加安全。包括： 前车碰撞报警（FCW）：在较快行驶速度下，通过感应和计算车辆在行驶过程中与前车的相对距离和相对车速来判 断潜在的碰撞风险，并立即发出报警。 车道偏离预警（LDW）：通过检测车身左右两侧的车道线位置，当驾驶员在未打左右转向灯的情况下偏离车道线 时，提前进行报警，预防因车道偏离可能造成的交通事故。 行人碰撞预警（PCW）：对车前方行人、骑行路人等目标进行侦测，选取关键行人目标，根据车辆速度和目标距离 信息，综合决策，向司机发出报警信息，从而避免行人碰撞事故的发生。 上述技术在各种气候、光照条件下能有效工作，适应性强，性能优越，支持前装和后装系统。 原始 创新 20 AVM 主要用于车载、安全倒车、自 动泊车；用于虚拟现实等领 域 360°环视视觉子系统利用多相机系统采集多个视角的场景，采用图像校正、图像增强、图像配准、图像拼接等技 术，将多个独立的小视角的图像拼接成完整的具有360°视角的图像，实现视场的扩展。360°环视视觉子系统还包括 高效鲁棒的相机标定系统，负责相机内外参标定、相机布局优化等。 原始 创新 21 深度恢复 用于手机、车载等平台；用于 三维建模解决方案；用于人 像拍摄解决方案等 深度恢复技术结合了传统的视觉人工智能算法以及深度学习算法，能快速从各种图像中估算场景的深度信息。该 技术适配性强，性能可裁剪，涵盖单摄，双摄，多摄等多种应用环境，除此之外，该技术亦能应用在配备深度摄像头 的手机中，改善深度信息的获取。 原始 创新 22 图像语义 分割 用于手机、医疗、自动驾驶等 行业；用于智能美颜解决方 案；用于人像拍摄解决方案 等 图像语义分割技术通过对拍摄场景进行智能分析，能够获取图像内每个像素所属对象的类别信息，以及该对象的 类内实体ID，从而达到对图像的全像素级和实例级的语义理解。该技术具有较高的鲁棒性，在不同环境、光照等条件 下都能够获得很高的分割准确性。 原始 创新 23 暗光图像 增强 用于手机、车载等平台；用于 智能暗光增强解决方案等 暗光图像增强技术针对不同的摄像头传感的特性优化去噪算法和参数，再通过虹软科技专利的多帧对齐智能合成 算法生成高亮度、低噪点、真色彩、有细节的图像。 原始 创新 序 号 核心技术 名称 技术用途 核心技术说明 技术 来源 24 防抖技术 用于手机、车载等平台；用于 视频防抖解决方案、图像防 抖解决方案 防抖技术通过智能分析拍摄场景，保证安全快门的同时，自适应提高快门速度，对摄像头手持拍摄做系统优化， 在保证图像质量的前提下，最大程度避免了手震引起的拍摄模糊，同时也大幅度改善了拍摄快速移动物体的局部模糊 问题。该技术能够精确估计出相机的抖动，适用于各种光照环境，处理速度快，功耗低。 原始 创新 25 人像虚化 用于手机等移动设备和视频 直播等互联网平台；用于人 像拍摄解决方案等 人像虚化技术结合了传统视觉人工智能和深度学习技术，可以在拍摄人像照片或者视频时实现模拟单反相机的大 光圈效果，并根据用户喜好实现不同程度的背景虚化效果。此外该技术可以根据用户场景支持渐进式的虚化效果。该 技术支持单镜头设备、双镜头设备以及多镜头设备，亦同时支持普通彩色摄像头以及深度摄像头。 原始 创新 26 光学变焦 用于手机、车载等平台 光学变焦技术可以实现多摄像头设备变焦过程中的平滑切变，并利用多摄像头提升拍照画质。该技术支持多种摄 像头变焦组合（比如2倍变焦、5倍变焦等），支持多OIS组合，支持慢速变焦以及突变变焦等多种模式。该技术通 过对多摄像头采集的图像进行高精度分析和融合计算，使得设备在多个焦段内获得较高的成像质量。 原始 创新 27 超分辨率 图像增强 用于手机、车载等平台；用于 智能超分辨率图像增强解决 方案 超分辨率图像增强技术针对用户对图像解析率提升的需求，通过虹软科技的多帧亚像素融合技术对多帧图像进行 智能融合，实现图像解析率提升，动态范围增强，对比度增强，最终可以实现类似光学变焦2倍到5倍的效果。 原始 创新 28 HDR 用于手机、车载等平台；用于 智能HDR解决方案 HDR技术针对不同摄像头传感器在不同背光环境下的成像特点，如亮度、色彩、细节、噪点分布等图像特征，结 合有虹软科技专利的多帧对齐、多帧融合、防鬼影、去噪等算法，解决摄像头在逆光环境下拍摄的成像问题，提供高 动态范围和高质量的图片；同时可以支持RAW/YUV等不同图片格式，并针对各平台特点优化提升算法性能。 原始 创新 29 全景拼接 用于手机、车载等平台 全景拼接技术支持拍摄方向的动态检测，防鬼影算法。算法根据不同硬件设备进行深度的定制，在硬件制造公差 范围内，支持动态分析、动态矫正和动态拼接，以最大程度达到最好的拼接效果。 原始 创新 30 视频插帧 和去频闪 技术 用于手机、车载等平台 视频插帧技术通过分析连续帧之间的运动信息，合成平滑过渡的中间帧，提升视频帧率。视频去频闪技结合多帧 融合等方法，解决相机在高速快门下进行视频预览及录制时因灯光频闪而出现的画面亮度及颜色变化问题，显著消除 闪烁感并保持画面细节完整，使常见的频闪问题得到较好解决。 原始 创新 31 多摄标定 用于手机、车载等平台；用于 360全景拼接解决方案；用于 人像拍摄解决方案等 该技术具备高精度，高效率，高适配性，低成本的技术特点，其方案适用于任意数量的多摄像搭配组合（如广角 +长焦，广角+超广角，彩色+黑白等配置）以及深度摄像头等新模组的对齐标定和矫正，此外，该技术还能用于超广角 镜头光学畸变的智能消除，以提升此类镜头的成像质量，满足工业界大规模批量生产的要求，是虹软科技双摄及多摄 各种应用的基础。 原始 创新 32 光学屏下 指纹技术 用于手机、平板等平台；用于 指纹解锁、支付解决方案等 屏下指纹技术区别于传统电容指纹技术，传感器在手机屏幕下，不需要独占部分手机前面板空间，提高手机屏占 比，提升用户屏幕使用体验。其超短焦的设计可以使模组尽量纤薄，使模组易于集成，同时不影响整机厚度；另外其 超广角的设计可以尽可能多的获取到指纹信息，同时低畸变的图像更易于指纹算法做后期处理。虹软屏下指纹技术提 供完整软硬件解决方案，包括屏下指纹传感器、MT测试、整机测试、屏下指纹信号恢复、指纹图像增强、指纹识别、 异物保护、指纹防伪等模块，全方位满足终端客户的屏下指纹应用需求。指纹传感器透过手指屏幕采集带干扰的原始 数据，通过信号恢复算法得到指纹图像，用信号增强后的指纹图像进行指纹注册和识别。针对手机贴膜、水泡、划痕 等情况，需要添加异物检测模块，减少对指纹识别模块影响，同时还支持防伪，拒绝打印图像、印泥、硅胶等假手指 攻击，保证指纹识别系统稳定性和安全性。 原始 创新 序 号 核心技术 名称 技术用途 核心技术说明 技术 来源 33 屏下亮度 环境光传 感器芯片 （ALS） 用于手机、平板等 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。公司创新性地开发出与现有市场产品采取完全不同技术路线的屏下ALS芯片解决方案，以突破现有 屏下ALS目前所面临的感知困局。 原始 创新 34 图像去阴 影 用于手机端的各种场景拍照 解决方案中，对拍照结果进 行去阴影增强 在用手机拍摄照片或视频时，在某些光源条件下，由于外物或自身的遮挡，会在拍摄出的画面上留下阴影。这些 或浓或淡的阴影，不仅影响目标物的可视效果，降低图像整体质量，在某些应用中，还会对一些后续可能存在的基于 图像分析的算法，如识别、分割、跟踪等，带来不利的影响。虹软图像去阴影技术，通过基于深度学习的图像转换技 术，对输入的单张图像，可自动检测并去除图像中的阴影，恢复阴影区域的原始图像内容，生成无阴影图像。 原始 创新 35 图像去玻 璃反射 可用于手机端的各种场景拍 照解决方案中，对拍照结果 进行去反射增强 用手机隔着玻璃拍摄目标时，经常会由于光在玻璃表面的反射，在拍摄画面的玻璃区域上留下反射的影像。这些 反射影像对拍摄目标造成干扰，降低了拍摄图像的质量。虹软图像去玻璃反射技术，通过基于深度学习的图像转换技 术，对输入的单张图像，可自动检测并消除图像中的玻璃反射影像，达到增强拍摄图像质量的目的。 原始 创新 36 人脸修复 用于手机的智能美颜解决方 案、人像拍摄解决方案等 支持低画质人像的高清修复技术，主要包括人脸和头发等区域。该技术基于深度学习模型，针对面部进行去模糊、 去噪等操作，在不改变人脸ID的同时最大程度恢复出人脸的细节和结构信息，保证了人脸的可辨识度。五官区域修 复结果具有良好的线条感和轮廓感，同时保留五官的特征，使得人脸结果更加逼真自然。头发区域可以修复出发丝的 清晰度，呈现出细腻柔顺的发丝效果。 原始 创新 37 超级人像 用于手机等移动设备平台； 用于智能美颜解决方案、人 像拍摄解决方案等 利用深度学习技术实现的低光照和极暗光线下的人脸美颜解决方案，包括提亮、去噪以及基础美颜的效果。该方 案在弱光照条件下也能够精准识别人脸五官和肤色区域，完成智能提亮、去噪和美颜功能；智能提亮能够根据环境的 光线强度，自适应的调整人物和背景的亮度，在增强人物可见度的同时，保证与环境光协调而不过曝；智能去噪算法 针对人物和背景选择不同的去噪强度，在满足整体去噪效果良好的基础上，还可根据用户需求调整不同区域去噪强度； 智能美颜可以实现磨皮、美白、祛斑三位一体的基础功能，并可根据美颜偏好量身定制，以满足不同用户的需求。 原始 创新 38 智能取景 框 用于手机等移动设备和视频 直播等互联网平台；用于视 频通话解决方案等 智能取景框利用人体检测与跟踪技术，分析出视频通话中参与者的运动轨迹，在静止镜头的输入下模拟出镜头跟 随的效果，保证通话者在画面中展示出合理的位置与比例。该方案可以实现平滑的镜头跟随与缩放效果，模拟镜头平 移与旋转的效果，提升视频通话的用户体验。 原始 创新 39 3D卡通人 脸 用于手机等移动设备平台； 用于人像拍摄解决方案等 基于人脸分析技术及深度学习技术，实现对真实拍摄人脸的3D卡通人脸转换。该技术支持多种角度和表情下的 人脸3D卡通化，同时保留了原始人脸的表情和五官特征，保证了人脸的可辨识度，使得卡通人脸结果更加自然逼真。 原始 创新 2. 报告期内获得的研发成 果 公司持续高水平研发投入，不断探索视觉领域的前沿技术，围绕计算机视觉、屏下相关光电 等技术领域进行知识产权布局。相较于2020年末，报告期内净增发明专利13项、软件著作权5 项。截至报告期末，公司拥有专利188项（其中发明专利177项）、软件著作权117项。 报告期 内获得的知识产权列表 本期新增 累计数量 申请数（个） 获得数（个） 申请数（个） 获得数（个） 发明专利 17 14 136 177 实用新型专利 1 0 1 2 外观设计专利 3 3 3 9 软件著作权 2 5 2 117 其他 5 2 15 139 合计 28 24 157 444 注：（1）申请数：指截至报告期末正在申请状态中的数量。（2）发明专利：有1项发明专 利因期限届满而失效。（3）其他：包括商标、PCT、作品著作权，其中有1项商标基于公司战略 原因未提交使用证明而失效。 3. 研发投入情况表 单位：元 本期数 上期数 变化幅度 （%） 费用化研发投入 133,520,670.39 109,341,660.27 22.11 资本化研发投入 0.00 0.00 0.00 研发投入合计 133,520,670.39 109,341,660.27 22.11 研发投入总额占营业收入 比例（%） 44.41 34.59 增加9.82个百分点 研发投入资本化的比重（%） 0.00 0.00 0.00 研发投入总额较上年发生重大变化的原因 √ 适用 □ 不适用 （1）公司持续加大研发投入，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，持续加大对智能驾驶以及智能手机屏下相关技术的研发资源投入；（2）公司于2020年9 月推出限制性股票激励计划，本期相应增加了股权激励费用。 研发投入资本化的比重大幅变动的原因及其合理性说明 □ 适用 √ 不适用 4. 在研 项目情况 √ 适用 □ 不适用 单位：万元 序号 项目 名称 预计总投资 规模 本期投入 金额 累计投入 金额 进展或阶段 性成果 拟达到目标 技术 水平 具体应 用前景 1 智能手 机相关 技术 60,000.00 7,342.48 45,718.13 已陆续向市 场推出新产 品并实现销 售，产品版 本持续更 新、迭代 实现手机前置摄像头4K图片实时拼接和预览，全景自拍实时 拼接、畸变修正；实现光学变焦无缝切换特征检测的实时、无 缝、平滑过渡，并提升拍照效果的质量；提升人脸识别基于单 摄、双摄、深摄的人脸活体检测算法引擎、算法优化；提高双 摄手机/模组标定引擎性能；为三摄手机及摄像头模组提供标 定及验证方案；通过分析连续帧之间的运动信息，合成平滑过 渡的中间帧，提升视频帧率、消除视频拍摄的闪烁现象；开发 脸型和人脸光照编辑，实现人脸美化核心算法迭代；实现手机 摄像头在背光场景下拍摄高质量图片的效果，同时有效解决 运动鬼影问题并提升整体处理性能。 行业 领先 智能手 机行业 2 智能驾 驶等 IoT领 域技术 50,000.00 5,364.61 42,082.73 已陆续向市 场推出新产 品并实现销 售，产品版 本持续更 新、迭代 实现智能场景检测，精准分析画面内主体；开发基于深度学习 的人体分析技术，通过人工智能技术，实现人体检测、人体姿 态检测、人体手势检测等功能；基于使用视觉智能专用芯片的 低功耗智能硬件，集成虹软人脸识别、疲劳与分心检测、手势 识别、ADAS、行人检测等智能算法，实现交通运输行业驾驶行 为分析与监测，实现主动安全驾驶监测与预警等功能；通过计 算机视觉技术，实现对货柜商品的类别和数量的盘点及商品 购买时的扣费。 行业 领先 智能驾 驶等 IoT领 域 3 光学屏 下指纹 技术 25,000.00 644.97 3,313.66 已形成三款 可落地量产 产品，产品 版本持续更 新、迭代 利用光学近焦摄像头对指纹图像进行采集，然后对指纹图像 进行预处理，减少屏幕底纹的影响，去除噪音，优化峰、谷等； 提取指纹图像的特征；进行指纹图像的特征匹配。 行业 领先 智能手 机行业 和其他 电子产 品行业 合计 / 135,000.00 13,352.06 91,114.52 / / / / 注：公司在研项目预计总投资规模根据项目整体规划等因素定期进行调整。 5. 研发人员情况 单位:万元 币种:人民币 基本情况 本期数 上期数 公司研发人员的数量（人） 452 454 研发人员数量占公司总人数的比例（%） 66.08 67.26 研发人员薪酬合计 10,244.20 9,303.54 研发人员平均薪酬 2 2.97 20.49 教育 程度 学历 构成 数量（人 ） 比例 ( %) 博士 25 5.53 硕士 270 59.73 本科 141 31.19 专科及以下 16 3.54 合计 452 100.00 年龄结构 年龄 区间 数量（人 ） 比例 ( %) 30岁以下 267 59.07 31-40岁 147 32.52 41岁以上 38 8.41 合计 452 100.00 注：（1）上表统计时不包含劳务派遣人员。（2）研发人员平均薪酬为半年度数据。 6. 其他说明 □适用 √不适用 三、 报告期内核心竞争力分析 (一) 核心竞争力 分析 √适用 □不适用 1、人才优势 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，为重要项目的推进奠定了基础。 2、技术积累优势 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。经过多年的技术、专利和人才积累，公司已全面掌握计算机视觉相关的各项底层算法技 术并不断进行技术演进，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，公司已拥有发明专利177项、软件著作权 117项。 3、产业链深度合作优势 公司拥有紧密、稳定的生态关系，与高通、联发科、格科微、索尼传感器、三星半导体、舜 宇光学等平台、传感器、摄像头模组厂等产业链上下游主流公司开展合作，凭借与产业链内主流 公司长期、广泛的合作，掌握了持续开发、迭代与硬件更加匹配的算法的能力，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，保 持技术持续处于行业最前沿。 4、客户及品牌优势 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。 (二) 报告 期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响 的 事件 、 影响分析 及 应对措施 □适用 √不适用 四、 经营情况的讨论与分析 公司始终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。报告期内，公司实现营业收入30,064.15万元，同比下降4.88%；归属于上 市公司股东的净利润8,581.82万元，同比下降27.55%。围绕业务发展战略及年度经营计划，公 司重点开展并推进了以下工作： （一）智能手机业务 报告期内，公司深入布局市场增长点，加大新技术的研发和应用，加快新产品的开发与迭代， 继续巩固了在智能手机影像行业中视觉算法的全球领先地位，逐步布局屏下相关光电解决方案。 1、报告期内，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。报告期内，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 信息与后端AR、影像等产品需求的匹配；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TOF Face ID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3D Face ID在市场上有效 落地。 2、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。（1）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。（2）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。 3、报告期内，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，（1）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。（2）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。 （二）智能驾驶业务 1、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（DMS）、视觉互动系统（Interact）、乘客监控系统（OMS）、生物认证（Authenticate） 与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（AR HUD）、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： （1）视觉互动系统：①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。②针对视线多区域检测技术，公司持续优化了多个量产车型中 应用的中控唤醒产品。 （2）乘客监控系统：①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。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。②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。③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。 （3）高级驾驶辅助系统：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，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。 （4）盲区检测系统：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。 （5）360°环视视觉子系统：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，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。 2、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Tier 1（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。 （三）视觉开放平台 报告期内，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“AI MAKER”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。 （四）人才管理 报告期内，根据公司战略目标及新业务发展需求，公司持续增加人才管理投入和招聘人力投 入，聚焦在屏下相关光电解决方案、智能驾驶等创新业务领域，高效引进了一批与业务相匹配的 研发、销售、产品经理、项目管理、供应链等业内资深人才，基本实现了公司核心人才队伍的专 业化配置。 为提升人才“选用育留”的实效，公司完善了以业务目标和结果为导向的人才管理机制，在 发展新业务的过程中及时评估、识别、激励、管理优秀人才。报告期内，公司进一步完善人才培 养机制，秉承“专业、专注、创新、分享”的主旨，在目标对象上设立员工晋升、关键人才、任 职资格证培训等；传统的“学习与发展嘉年华”以及虹学堂等人才培育项目在内容和主题上加以 拓展，开展了非人力资源管理岗位的人力资源管理培训、产品培训、商务谈判与沟通、影像视觉 分享与实操、信息安全培训、新员工系列培训、素养类学习、各部门对应业务技术与知识的内部 分享等实用性学习。公司通过多元化的培训方式，满足人才对公司战略和业务知识技能的学习需 求，助力员工拓展行业视野，提升专业技能与管理理念，同时通过持续的人才培养，使人才团队 更具专业化与职业化。 （五）内部管理流程 报告期内，公司推动内部高效沟通的组织氛围建设与信息化流程建设，集中优化完善了财务 报销管理、固定资产采购管理、供应链采购管理、培训服务采购管理、人事共享服务等内部管理 流程与制度；在公司原有内部开发的线上办公系统基础上，重点部署了OA在线办公系统，进一步 推动日常工作的标准化、模块化和信息化处理。 报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来 会有重大影响的事项 □适用 √不适用 五、 风险因素 √适用 □不适用 1、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。 2、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。 3、核心技术泄密的风险 公司销售的各类产品均基于公司独立研发积累的大量计算机视觉核心技术。为保护公司的核 心技术，公司制定了严格的保密体系，但上述措施仍无法完全避免公司核心技术泄密的风险。未 来如果公司相关核心技术内控制度不能得到有效执行，或者出现重大疏忽、恶意串通、舞弊等行 为而导致公司核心技术泄露，将对公司的核心竞争力产生风险。 4、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。此外， 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。 5、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（未完）  |