人工智能企业重视财务审计才能走的更远。

半导体行业洞察报告研究分析了人工智能行业、人工智能-计算机视觉产业链、AI代表企业的财务关注点等。

人工智能产业链上游基础层领域进入门槛较高。

人工智能产业链主要由基础承载、基础层、技术平台层和场景应用层组成。2010年后，随着大数据、深度学习等基础和应用技术的发展，出现了第三波发展浪潮。计算机视觉技术是人工智能的主要应用市场。虽然以AI芯片为代表的上游基础领域市场规模相对较小，但具有较高的战略价值和进入门槛。以智慧城市和智慧交通为代表的大安全业务是人工智能企业的主要收入来源。人工智能企业渴望探索医疗、商业、制造、智能驾驶等领域的技术落地。然而，由于数据标准化程度低，新场景业务增长缓慢。

领先的计算机视觉行业需要不断投资研发，以保持竞争优势。

计算机视觉产业基础层提供计算能力和算法支持，技术层形成解决方案，应用层实现解决方案落地。计算机视觉产业链上游以核心材料为主，企业技术壁垒高，注重技术创新；中游以软件和设备集成为主，强调综合解决方案和落地能力，企业注重规模效应和成本控制；下游应用场景细分，长尾效应，企业主要侧重行业拓展和项目落地。

在对不同计算机视觉产业链公司主要财务指标的对比分析中上游芯片领域存在较长的本土化替代周期，行业龙头主要是国外企业，国内企业主要处于追赶阶段。上游企业主要提供一般的标准产品，以产品研发为核心。龙头企业在获得巨大的市场份额后，投入巨大的R&D投资，以保持其竞争优势；中游设备与算法公司与下游应用场景的距离最近，为人工智能的落地提供了计算能力和算法。计算能力设备的整体标准化水平较高，但由于具体应用场景的差异化，算法的标准化程度较低，导致算法企业的收入增长低于设备企业均收入水平，扭转持续亏损的局面。

上市公司重点关注六大财务问题。

根据AI四小龙的财务数据和上市申请材料查询(商汤、无视、云从、图片)，详细对比分析了上市重点关注的收入和成本确认、R&D费用资本化、应收账款减值计提等财务问题，反映了类似行业财务尽职调查的主要关注点。

1.收入确认注意事项:

根据新的收入准则，对于销售模式以软硬件结合为主的公司，需要安装调试项目的收入确认时间应以验收为准，同时应识别合同之间的关联公司和一揽子交易。对于硬件集成的情况，需要判断硬件采购是否属于代理采购，采用总额法和净额法的判断标准确认收入；

2.成本确认注意事项:

对于成本确认，主要注重成本收集和分配的准确性。不同产品模式的毛利率受销售和成本模式的影响，差异很大，其中一般软件产品的毛利率高于硬件产品。对于采购硬件集成的项目成本确认，需要注意收入成本匹配原则，通过识别采购单价、供应商变动等异常现象来识别潜在的成本核算风险；

3.上市申报披露的收入和成本调整分析:

通过拟上市公司的询证函回复披露的收入和成本确认误区，主要集中在总额法和净额法、完成比例法和最终验证法的选择上:

4.R&D支出会计处理重点:

人工智能公司R&D支出占收入较高，R&D费用以人工成本为主。R&D支出会计处理需要根据公司的实际内部控制情况判断R&D内部支出资本化的合理性；

5.R&D支出资本化:

主要强调R&D支出项目内部控制对R&D支出资本化的合理支持。但相比之下，大部分申请在科技创新板上市的公司采用内部R&D支出资本化会计处理；

6.应收账款预期损失率:

由于行业特点和收入结构的影响，人工智能科技公司面临着应收账款支付的巨大压力，其应收账款占用了大量的营运资金，增加了公司的现金流风险。同时，新的金融工具准则要求采用预期信用损失法计提应收账款的减值损失。通过比较，预期信用损失的整体计提比例较原账龄法中的坏账准备计提比例有所提高。

在中国人工智能产业的发展过程中，致同以扎实的专业知识、对行业的洞察和理解，为企业提供全方位的咨询服务，帮助企业实现发展目标。从实现财务增长到控制风险管理；从发现机遇到优化运营，充分挖掘员工潜力，致同专家转化价值，保护价值，为企业创造价值，帮助他们应对瞬息万变的商业环境。同时，致同还为许多企业提供IPO上市前辅导、上市审计、税务管理咨询等一系列专业服务。

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标签：人工智能,智慧城市,智慧交通,计算机视觉,智能公司审计