摘要：
... 来源：市值风云
最质朴的商战：再好的算法和模型，都不如直接用竞争对手的数据。
作者 | 布偶
编辑 | 小白
在金融界，量化基金应该是最为神秘的存在。它们将模型和算法视为核心机密，小心地保护，唯恐泄露后丧失其盈利优势。其中，量化基金的一个关键工具是时间序列分析，简单来说，就是研究股价随时间推移的变化规律。
不过，时间序列分析不只是量化基金的专属，它还能用在其他领域，比如交通数据，研究公交车的行车轨迹。今天风云君想跟大家聊的元光科技，就是一家公交信息时序分析服务商。
违法抓取同行数据
2024年5月31日，元光科技通过其开曼群岛控股公司Metalight Inc．向港交所递交上市申请。公司主打产品是“车来了”手机APP，为用户提供实时公交车位置、预计到站时间等信息。
创始人邵凌霜通过“Bus Dream”公司持有元光科技4.5%的股份。
2023年，公司营收为1.7亿（同比+28.9%），扣非归母净利0.3亿（同比+281.3%）。
为反映公司的核心盈利能力，扣非归母净利由净利润扣除了优先股的公允价值波动以及其他非经营核心相关的收支计算而得。
（来源：市值风云APP）
2022年，受疫情影响，公交出行需求下降，车来了APP使用频率也随之下降。由于公司高度依赖该APP带来的广告收入，导致当年营收和扣非归母净利均出现下滑。
其中，扣非归母净利的波动幅度明显大于营收，是因为在营收下滑的同时，公司各项支出并未同比例缩减，导致利润空间被压缩，进而造成扣非归母净利明显下滑。
说到广告，这是公司的主要营收来源。尽管公司也为政企提供公共运输分析服务（也就是公司的“数据技术服务”业务线），但车来了APP的广告收入（对应“移动广告服务”业务线）在2021-2023年间贡献了公司9成的总营收。
2023年，移动广告服务为公司带来了1.7亿的营收。
（来源：市值风云APP）
说到实时公交信息行业，风云君觉得有必要给大家去去魅，别看这个行业充斥着“算法纠偏”、“监督学习”等听起来高大上的东西，但实际上，获取公交车的GPS定位数据才是这个行业的命脉。
掌握了实时、准确的公交车位置信息，就能解决绝大部分问题，其他技术不过是锦上添花。理论上，如果获得的实时公交数据足够好，甚至是不需要太多这些复杂的技术作为补充。
反之，如果拿不到实时GPS数据，或者这些数据的质量太差（比如因为设备问题导致定位不准），那即使是最先进的模型和算法也于事无补。
因此，能否获得公交行车数据成为企业在这个行业立足的关键，而这需要政府资源的支持。
尽管车来了问世于2013年，彼时全国智能公交建设已经起步，许多城市开始在公交车上安装GPS定位系统。然而，这些项目往往属于政府智慧城市建设规划的一部分，数据掌握在拥有政府资源的开发团队手中，对外直接开放的并不多。
一般在当地方政府意识到，在GPS设备和数据建设上的投入未能带来预期收益时，才会考虑将这些信息公开或开放给其他团队，寻求优化或提升的可能性。
所以，虽然创始人邵凌霜是北大计算机博士，而且在2015年在北大的一次演讲中提到“团队是北京互联网创业圈里，北大学生最多的团队之一”，但即便有一支自认为不错的技术团队，依然难以绕开数据获取这道关卡。
由于时常缺乏获取实时公交数据的渠道，元光科技铤而走险，采取了“非常规”手段：利用爬虫技术直接从竞争对手那里获取公交数据。
例如，位于深圳的谷米科技得以与公交公司合作，在公交车上安装定位器，掌握了第一手的公交车位置信息。元光科技为了获取这些数据，就用爬虫来抓取谷米科技的公交数据。
然而，这种做法很快就被谷米科技发现，邵凌霜也因此被判处非法获取计算机信息系统数据罪。
鉴于公司创始人的违法记录可能对公司上市产生不利影响，邵凌霜在公司上市申请递表前选择退出管理层，让出投票权，并承诺不干预集团的管理和运营。
因高度依赖车来了APP，疫情曾带来明显影响
整体来说，公司毛利率保持相对稳定，大约在75%左右。
尽管近3年受疫情影响，营收有所波动，但公司动态调整了销售和研发开支，因此经调整营业利润率没有出现明显波动。
2023年，公司的毛利率，经调整营业利润率，净利率分别为76%，19%，19%。
2022年净利率下滑主要是由于疫情期间提前终止办公室租赁产生的罚款和赔偿，以及出售或撇销物业及设备产生的亏损。
为反映公司核心盈利能力，净利率剔除了优先股的公允价值变动带来的影响。
（来源：市值风云APP）
公司保持着相对稳定的银行贷款规模，有息负债率维持在18%左右。
2022年，公司资产负债率有所下降，主要是因为与服务器租赁商和公交数据供应商谈判取得更低价格，应付账款金额也有所下降。
2023年，由于购回优先股应付的款项增加，以及员工规模扩大导致应付工资及福利增加，资产负债率有所提升。截至2023年末，公司的资产负债率为39%。
投资方持有的优先股，由于其可赎回特性，根据国际会计准则被重新分类为负债。负债率和ROE的计算是将这些优先股按照股东权益进行调整后得出。
（来源：市值风云APP）
公司资本开支的需求不大，主要用于购置办公室设备。
2023年，公司自由现金流0.4亿。
（来源：市值风云APP）
巨头林立，空间受限
随着互联网巨头意识到实时公交信息数据的价值，纷纷借助自身影响力和垂直整合能力进入该领域，如今市场竞争格局相较元光科技早期成立时已发生明显变化。
高德地图、百度地图等主流地图APP先后都整合了公交到站信息的实时数据，并凭借自身的用户基础，一入局就对车来了构成了强有力的竞争。
回顾2017年，当时车来了用户量刚突破6，000万，元光科技还占据行业市场份额第1。
但随着阿里巴巴（BABA.N）和百度（BIDU.O）将公交到站时间信息引入旗下的地图软件，他们一下成为了该领域内的头部玩家。2023年，这两家公司已分别占据国内市场份额的第1和第2，将元光科技挤到了第3。
（来源：上市申请材料）
如今，中国公交领域的时序数据服务CR5已超过50%，行业内玩家不乏各大互联网巨头。目前该领域的主要玩家除了阿里和百度，还包括腾讯（00700.HK）和掌上公交等，这些公司都拥有资源和影响力，不会轻易放弃市场份额。
那么，既然实时公交信息行业已被巨头占领，而且按理说各行各业都能用上时间序列分析的服务，为何元光科技不考虑拓展其他行业的业务呢？
理论上，时序数据分析具有广泛的应用场景，例如：预测商品需求、规划工厂供应链，甚至量化基金和当下热火的大语言模型AI都与之相关。
2023年，时序数据分析市场规模已达到860亿人民币。元光科技虽然在公交信息这一细分领域占据10%的市场份额，但如果放在更大的行业分类，也就是时序数据分析领域，则仅占不到0.2%。
（来源：QYResearch）
尽管时序数据分析应用广泛，但行业内的玩家出现了明显的行业依赖，很少有公司能轻易地跨行跨界，因为该技术的难点在于：不同的业务场景中，预测模型高度依赖于其最初训练的环境。
例如，一个专门预测公交车行车路径的模型，经过调整或许也能预测小轿车流量，但若应用于完全不同的行业，如金融或零售，则需要从零开始，组建具备相关行业知识的专家团队对模型进行数据打标，微调和强化学习。
因此，尽管时序数据分析行业是个庞大的市场，但鲜有玩家做着跨行业、规模化的业务，业内大多数团队出于精力和成本考虑，选择在一个细分应用场景深耕，因此造成行业呈现市场份额高度碎片化的情况。
所以对于元光科技，转行投身公交信息以外的业务并非易事，不亚于重新创业。但是，如果依然停留在实时公交信息这个赛道，则要直面这些有更多资源和资金的互联网巨头，如何捍卫自己的市场份额将成为公司未来的重大挑战。
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