人工智能企業重視財務審計才能走的更遠。

半導體行業洞察報告研究分析了人工智能行業、人工智能-計算機視覺產業鏈、AI代表企業的財務關注點等。

人工智能產業鏈上游基礎層領域進入門檻較高。

人工智能產業鏈主要由基礎承載、基礎層、技術平臺層和場景應用層組成。2010年后，隨著大數據、深度學習等基礎和應用技術的發展，出現了第三波發展浪潮。計算機視覺技術是人工智能的主要應用市場。雖然以AI芯片為代表的上游基礎領域市場規模相對較小，但具有較高的戰略價值和進入門檻。以智慧城市和智慧交通為代表的大安全業務是人工智能企業的主要收入來源。人工智能企業渴望探索醫療、商業、制造、智能駕駛等領域的技術落地。然而，由于數據標準化程度低，新場景業務增長緩慢。

領先的計算機視覺行業需要不斷投資研發，以保持競爭優勢。

計算機視覺產業基礎層提供計算能力和算法支持，技術層形成解決方案，應用層實現解決方案落地。計算機視覺產業鏈上游以核心材料為主，企業技術壁壘高，注重技術創新；中游以軟件和設備集成為主，強調綜合解決方案和落地能力，企業注重規模效應和成本控制；下游應用場景細分，長尾效應，企業主要側重行業拓展和項目落地。

在對不同計算機視覺產業鏈公司主要財務指標的對比分析中上游芯片領域存在較長的本土化替代周期，行業龍頭主要是國外企業，國內企業主要處于追趕階段。上游企業主要提供一般的標準產品，以產品研發為核心。龍頭企業在獲得巨大的市場份額后，投入巨大的R&D投資，以保持其競爭優勢；中游設備與算法公司與下游應用場景的距離最近，為人工智能的落地提供了計算能力和算法。計算能力設備的整體標準化水平較高，但由于具體應用場景的差異化，算法的標準化程度較低，導致算法企業的收入增長低于設備企業均收入水平，扭轉持續虧損的局面。

上市公司重點關注六大財務問題。

根據AI四小龍的財務數據和上市申請材料查詢(商湯、無視、云從、圖片)，詳細對比分析了上市重點關注的收入和成本確認、R&D費用資本化、應收賬款減值計提等財務問題，反映了類似行業財務盡職調查的主要關注點。

1.收入確認注意事項:

根據新的收入準則，對于銷售模式以軟硬件結合為主的公司，需要安裝調試項目的收入確認時間應以驗收為準，同時應識別合同之間的關聯公司和一攬子交易。對于硬件集成的情況，需要判斷硬件采購是否屬于代理采購，采用總額法和凈額法的判斷標準確認收入；

2.成本確認注意事項:

對于成本確認，主要注重成本收集和分配的準確性。不同產品模式的毛利率受銷售和成本模式的影響，差異很大，其中一般軟件產品的毛利率高于硬件產品。對于采購硬件集成的項目成本確認，需要注意收入成本匹配原則，通過識別采購單價、供應商變動等異?，F象來識別潛在的成本核算風險；

3.上市申報披露的收入和成本調整分析:

通過擬上市公司的詢證函回復披露的收入和成本確認誤區，主要集中在總額法和凈額法、完成比例法和最終驗證法的選擇上:

4.R&D支出會計處理重點:

人工智能公司R&D支出占收入較高，R&D費用以人工成本為主。R&D支出會計處理需要根據公司的實際內部控制情況判斷R&D內部支出資本化的合理性；

5.R&D支出資本化:

主要強調R&D支出項目內部控制對R&D支出資本化的合理支持。但相比之下，大部分申請在科技創新板上市的公司采用內部R&D支出資本化會計處理；

6.應收賬款預期損失率:

由于行業特點和收入結構的影響，人工智能科技公司面臨著應收賬款支付的巨大壓力，其應收賬款占用了大量的營運資金，增加了公司的現金流風險。同時，新的金融工具準則要求采用預期信用損失法計提應收賬款的減值損失。通過比較，預期信用損失的整體計提比例較原賬齡法中的壞賬準備計提比例有所提高。

在中國人工智能產業的發展過程中，致同以扎實的專業知識、對行業的洞察和理解，為企業提供全方位的咨詢服務，幫助企業實現發展目標。從實現財務增長到控制風險管理；從發現機遇到優化運營，充分挖掘員工潛力，致同專家轉化價值，保護價值，為企業創造價值，幫助他們應對瞬息萬變的商業環境。同時，致同還為許多企業提供IPO上市前輔導、上市審計、稅務管理咨詢等一系列專業服務。

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