电子发烧友网综合报道，近期，上海龙旗科技股份有限公司（以下简称“龙旗科技”）在港交所递交招股书，拟香港主板IPO上市。此前，龙旗科技已经于2024年3月1日在A股上市，截至7月1日，其总市值约人民币186.69亿元。
全球手机ODM第一，单年营收超460亿元
龙旗科技成立于2002年，是一家智能产品的研发设计及生产制造等综合服务的科技企业，形成了涵盖智能手机、AI PC、汽车电子、平板电脑、智能手表 / 手环、MR / AR / AI 眼镜等的全品类产品布局。
龙旗科技的客户包括领先的全球智能设备品牌和头部科技公司，例如小米、三星、vivo、联想、荣耀等。在2022年、2023年及2024年各年度，来自公司前五大客户的总收入分别为256.971 亿元、216.503 亿元、381.312 亿元，分别占总收入的约87.6%、79.6%及82.2%。
在技术优势方面，龙旗科技已在智能硬件ODM行业形成了关键的竞争壁垒，包括无线射频及天线技术、基带及主板设计、音频及光学系统工程、机械及结构设计等。
弗若斯特沙利文的资料显示，2024年全球消费电子（主要包括智能手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手表/手环、TWS耳机及智能眼镜）ODM行业中，该公司排名第二，市场份额为22.4%，出货量达到219.1百万个。
具体来看，龙旗科技在全球智能手机行业中，排名第一；在智能平板行业中，排名第三；在智能手表/手环行业中，排名第三。其中，龙旗科技占据智能手机行业的市场份额达到32.6%，出货量达1.729亿个。Canalys报告显示，2024年全球智能手机出货量达到12.2亿部，中国大陆智能手机市场出货量达2.85亿台。
从营收来看，龙旗科技2022年、2023年、2024年营收分别为293.43亿元、271.85亿元、463.82亿元；同期净利润分别为5.62亿、6.03亿和 4.93亿元；同期毛利率分别为8.1%、9.5%、5.8%。2024年毛利率的下降是因为原材料的平均采购价因周期性市场波动有所增加，以及公司的战略性市场拓展。
随着ODM出货量的增长，龙旗科技的销售成本相应上升，由2023年的24,594.9百万元增加至2024年的43676.1百万元。在研发方面，2022年、2023年及2024年，公司分别产生研发开支15.078亿元、16.878亿元及20.802亿元。截至2024年12月31日，公司雇有约4,000名研发人员，占员工总数约30%。
上述各项成本的上升，也成为导致龙旗科技2024年净利润下降的因素之一。
“1+2+X”业务框架，发力AI眼镜、汽车电子等新兴领域
目前，龙旗科技已经打造了一套综合解决方案：形成“1+2+X”的框架，即以智能手机为核心主赛道的“1”，以个人计算和汽车电子业务为重点发展业务的“2”，以及以多品类业务——包括平板、穿戴设备、TWS耳机、智能眼镜为代表的新兴消费电子领域的“X”。
分业务来看，智能手机业务是其最大的营收来源。2024年，智能手机产品的收入达到361.33亿元，占全年总收入约77.9%。
平板电脑业务收入为37亿元，占年度总收入的比例呈现小幅下降的趋势，2024年占比为8%。
相较智能手机和平板电脑业务，其AIoT业务收入增长迅猛，2024年达到55.73亿元，较2023年增长了122.0%。收入占比持续提升，从2022年的6.5%上升至2024年的12%。2024年龙旗科技的AIoT设备ODM出货量达3390万台。在智能手表/手环领域，出货量已跃居行业前列，领跑全球智能穿戴ODM市场。
在AIoT业务中，预计智能眼镜将为其业务带来新的增长动力。2024年，公司智能眼镜的ODM出货量超过200万台。除了AI智能眼镜，龙旗科技还在推进MR领域的布局，探索具备高性能处理器、更长电池续航时间及更大存储容量的新一代空间计算设备。
智能手机、平板电脑以及AIoT设备三大核心业务板块表现强劲。除上述业务外，龙旗科技也在积极布局AI PC和汽车电子等新兴业务领域。
在AI PC领域，2024年第三季度，公司推出了首款搭载高通骁龙处理器的笔记本产品。
在汽车电子领域，公司已与小米、蔚来等多家OEM及一级客户建立合作伙伴关系，并获得超过十个定点项目，同时正积极拓展海外市场，公司已经在越南和印度建立生产中心，以服务欧洲、美洲和南亚市场。
根据招股书显示，龙旗科技在香港上市前的股权架构中：控股股东为昆山龙旗，实际控制人则是杜军红先生，持股约30.45%。雷军通过天津金米、苏州顺丰，分别持股约5.41%、4.59%，合计持股约10%。
谈及未来战略规划，龙旗科技表示，公司将以人工智能为创新驱动力，对我们的产品、研发、运营、管理、人才进行全方位提升。
在产品层面，公司将积极开拓AI PC、汽车电子、智能眼镜等高增长、高附加值的新兴业务领域，从而形成以AI为核心的完整产品矩阵。此外，公司将加快AI与其他终端硬件融合的步伐，包括内置AI协处理器的智能产品、具备本地大模型推理能力的设备等。在运营层面，构建以AI驱动的数字化运营体系，优化供应链和生产调度。
