撰文 | 李信马
题图 | 图虫创意
近日，数据智能公司元光科技向港交所递交了招股书。
当提到元光科技时，很多人可能会觉得陌生。然而，一旦谈及它旗下的“车来了”APP，便会立刻引起众多用户的共鸣。这款APP在用户焦急等待公交时提供了极大的便利，许多人都有过使用它的经历。
据招股书披露，截至2023年12月31日，“车来了”的用户数超过2.6亿，平均月活跃用户数超过2500万，业务地域范围覆盖全中国覆盖近264个城市，是中国最大的实时公交信息平台之一。
元光科技的主营业务是利用时间序列数据来发现及预测分析对象随时间变化的趋势、模式及波动特征，并通过利用大数据分析及人工智能技术，在各种应用场景中为个人、企业及政府提供精确预测并支持智能决策。
其收入主要来自于实时公交信息平台“车来了”、公共交通分析平台（SaaS产品）、定制化的公交线网优化服务三部分业务。2021年至2023年，元光科技的营收分别为1.63亿元（人民币，下同）、1.35亿元和1.75亿元，收入来源分为移动广告服务（主要来自“车来了”平台）和数据技术服务两部分，毛利率分别为75.1%、73.0%及76.3%，经调整净利润（非国际财务报告准则计量）分别为4420万元、980万元及4650万元。
一、瞄准大众公共出行痛点 车来了应运而生
在招股书中，有这样一段文字：
公共交通乘客长期以来一直面临着无法预测等待时间的痛点。高峰时段、交通拥堵和其他复杂的道路情况可能导致公交车的实际到站时间与计划时间有很大出入，使得乘客难以准确预期公交车到达的时间。另外，庞大的公交线路网络和不准确的公交站点信息可能会让乘客难以选择合适的路线，增加了他们的时间成本。乘客需要准确的实时公交位置信息，以便提前规划行程，从而改善出行体验。
正是这一普遍存在的困扰，催生了元光科技的创业理念。
元光科技的创始人邵凌霜，是北大计算机系博士，据传，他曾在北京的冬天里苦等公交不至，被寒风吹得瑟瑟发抖，当下却束手无策。切身的体会，让他深刻认识到解决公共交通出行的痛点刻不容缓。
2010年，邵凌霜回到母校武汉大学任教，元光科技也在这一年应运而生。承载着“使用先进科技，服务大众”的使命，元光科技开始研发实时公交信息平台。历经三年，武汉元光推出了“车来了”APP，通过这款APP，乘客可以规划公交路线，并获取公交线路的实时信息，节省时间提高出行效率。
图片来源：招股书
公共交通出行是许多城市通勤者的刚需，而“车来了”的出现，极大解决了他们日常出行的痛点，元光科技也收到了包括阿里巴巴、滴滴等多家知名投资方的投资，累计融资超过5000万美元，并迅速从武汉扩张到全国。
在2018年和2022年，元光科技的公交大数据平台被认定为国家大数据产业试点示范项目，成为公交行业唯一获此殊荣者。此外，元光科技还先后参与了公共交通国家标准的制定，包括设立城市公共交通服务信息管理规定、确定城市公交车和无轨电车的性能评价规范以及创建中国城市交通服务平台指引等。
据招股书显示，在2023年中国公交领域的前五大时序数据服务提供商中，元光科技位列第三，仅次于阿里巴巴旗下的高德地图和百度旗下的百度地图，市场份额占比达到了10.2%。
图片来源：招股书
值得一提的是，在冲刺IPO前夕，元光科技如多家公司一样也进行了股权结构调整。
资料显示，2023年12月，阿里巴巴和滴滴全资持有的 Cheering Venture 与元光科技订立了股份回购协议，相当于分别减持773.78万股和196.70万股。在递表一个多月前，顺为资本的境外联属公司 Power Sailor 也将手上的215.24万股优先股全部转让。
不过，这类股权变动倒是资本市场上常见的现象。一般来说，为了优化公司治理、吸引投资者和满足监管要求，不少公司都会在上市前会进行合规性的股权结构调整。而且从招股书中的信息来看，在IPO前，除创始人和高管团队外，元光科技仍由 Cheering Venture 持股18.11%，阿里巴巴持股10.46%， China Broadband Capital Partners III, L.P. （亚信联合创始人、宽带资本董事长田溯宁参投）持股10.51%，其他投资者持股5.67%，可见其历史投资者仍是公司重要的股东，对公司发展抱有信心。
图片来源：招股书
二、时序数据智能分析第一股
回到元光数据创立之初，什么是时间序列数据？
时间序列数据是一连串的数据点，每个点都带有唯一的时刻标记，并随着时间的推移不断产生。这类数据来源广泛，比如物联网设备的测量值、数字平台上的用户互动、金融市场中的交易数据。
2010年，正是大数据概念方兴未艾之际，大数据是指具有多样性、大规模、高速度及相对较低信息密度的数据集合，而时序数据则是其中数据形式的一种。
技术上，通过整合多个源头的数据，并运用包括人工智能在内的先进分析工具和技术，就可以从数据集中提炼出有意义的见解，用于预测性和指导性的分析，从而增强战略决策的能力。不过实际中，行业对海量时序数据的处理和利用，一直存在数据质量问题、数据处理能力不足、流程僵化且扩展性差三大方面的痛点。
在对时序数据的利用上，元光科技走到了国内的前列。截至2023年12月31日，元光科技的研发团队有51人，其中超过70%拥有计算机工程、数据分析及人工智能技术方面的教育背景及丰富经验，累计在国内获得71项软件著作权、29项专利及10项专利申请待批准，范围涵盖从数据处理技术到高级分析模型。
值得一提的是，过去一年多的时间里，以大模型为代表的人工智能技术迅速发展，而元光科技也没有错过这一波“技术红利”。目前，元光科技的研发核心聚焦于搭建技术栈，下图就是其技术栈的三层结构，涵盖了AI模型构建平台和针对三个特定行业的AI模型库，以及管理和分析时序数据的多功能工具集。
图片来源：招股书
招股书中，对应上述的行业三大问题，元光科技将其核心能力归纳为“三大支柱”：数据质量管理、模型开发及产品化。
- 数据质量管理。面对大量从不同供应商获取的高达约20亿个数据点的原始数据，元光科技采用机器学习驱动的数据组织架构，自动化执行数据分析、清洗、监控、匹配和数据扩充，从而消除不一致性和异常值，提升许可数据的质量和分析准确性。
- 模型开发。通过结合大数据分析与循环神经网络（RNN）、长短时记忆（LSTM）和Transformer等机器学习模型，元光科技能高效处理大量数据、应对非线性和复杂模式，利用AI规则管理数据资产，提高预测精度。
- 产品化。元光科技提供的不只是仅限于单一场景的解决方案，而是通过定制服务评估市场需求后，开发能够解决整个行业共性问题的标准产品，比如针对公交行业对精确实时公交信息和可靠到站时间预测的需求，推出的“车来了”APP和公共交通分析平台。
目前，元光科技每天会组织和检索覆盖近450个城市的超过34万辆公交车的车辆数据点，日均处理约2480万个用户查询，处理实时数据超过540GB。其独创的时空模型，能有效应对车辆数据提取难题，实时准确辨认车辆行驶路线及站点位置，“车来了”APP在展示公交线路与实时公交位置方面的准确性分别达到了99.5%和97.8%，对到站时间预测准确率约为90.0%，均高于行业平均水平，并提供了聊天机器人帮助用户查询信息。
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三、赛道“雪厚坡长”，正处爆发前夜
巴菲特对“好赛道”，曾有这样一个比喻：“做投资需要像滚雪球一样，需要厚厚的雪，长长的坡。
站在当下回顾过去，就会发现，时序数据正是这样一个“雪厚坡长”的赛道。
元光科技成立的14年，也是我国公交事业持续发展的14年，在“十四五”规划中，我国政府就提出要提供数字化和智能化公共服务，推动物联网和智能技术的应用，并完善城市运营和管理平台。随着交通基础设施的改善、城市化进程的加快、数字化进展以及有利政策的支持，公共交通领域的时序数据量也急剧增加。
灼识咨询数据显示，截至2023年底，我国约有70万辆运营中的公交车，平均每天运行约15小时，这些车辆在2023年通过车载传感器产生了超过1004TB的时间序列数据，包括车辆实时位置、乘客上下车时间、停靠时长乃至非计划绕行等多种信息，远高于2019年的665TB。
与此同时，随着智能交通和智慧城市的快速发展，包括公交公司在内的交通机构正持续挖掘公交数据的价值以推进数字化。中国公交领域时间序列数据服务市场的规模也从2019年约7亿元增长至2023年的约17亿元，复合年增长率达24.9%。
灼识咨询预计，到2028年，中国运营公交车产生的数据量将达到1565TB，公交领域时间序列数据服务市场规模将达到约39亿元人民币，复合年增长率预计为17.7%。
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而这只是时序数据应用的行业之一，在其他行业，时序数据同样也大量存在，比如工业互联网领域，有来自车辆、工业机械、可穿戴设备及智能家居设备的传感器数据；线上交易中，有包括电力、金属等商品、在线广告库存拍卖以及证券和加密货币等金融工具的高频交易数据；应用程序上，有用户互动，如点击流、网页浏览、登录及注册等时序数据。
由于时序数据记录了系统或流程随时间演变的过程，每个数据点的独特特征由特定的时间戳标记，非常适合于测量、分析及可视化，蕴含着巨大的商业价值。将视野放大到整个时序数据领域，根据灼识咨询的数据，中国每年产生的时序数据量从2019年的2.3ZB显著增长至2023年的11.0ZB，2019年至2023年的复合年增长率高达47.2%。
市场规模上，中国时间序列数据服务市场2023年按收益计算的市场规模约为人民币319亿元，市场参与者涵盖时间序列数据库服务供应商、分析软件供应商、基于场景的服务供应商以及终端应用程序供应商，前20大时间序列数据服务提供商的市场份额总和高达50.4%，元光科技就位列其中之一。
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如果说，公交行业的产品是基于“时间+位置”开发的产品线（“时间”代表时间序列数据中的时间戳），那么，同样会有其他“时间+X”的产品路线图。因此，将在公交行业的经验复制到其他行业，对元光科技来说大有可为。
自2022年下半年起，元光科技就利用新技术能力，通过推出“时间+价格”和“时间+设备状态”两条新产品线。在招股书中，元光科技描述道：
“我们的公交大数据平台起初服务于广东省佛山市的交通管理部门，八年间已拓展至中国130多个城市，演化出满足多元交通管理与运营需求的一系列产品与服务。以此为基础，我们成功将产品开发模式复制到其他领域，比如，正在为电力市场交易者试用分析工具原型，及开发监测产品以识别电动车超载事件，确保合规使用。”
电力价格和工业设备的运行状态都会随时间波动，与公交领域的数据相似，在电力交易行业中，时间序列数据服务可以帮助企业利用电价变动增加利润并优化运营策略，在工业互联网领域，设备运营商也需要通过洞察设备健康状态、电池寿命预测及故障发生概率，及时调整运营计划以提升效率。
目前，多个省份已经在电力现货交易方面开展试点，部分省份已正式启动运营。灼识咨询的资料显示，2023年，中国电力交易领域的时间序列数据服务市场规模约为16亿人民币，并预计到2028年将进一步增长至约63亿人民币；中国工业互联网领域的时间序列数据服务市场规模约为63亿人民币，并预计到2028年将增长至约216亿人民币。
除了广阔的的市场前景外，相比“从零开始”，借助AI模型构建平台的通用框架，再创建行业专属的AI模型库，让元光科技开发预测模型的效率大幅提升，大大简化了从概念到市场的路径。
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2022年12月，元光科技就为电力市场交易商推出分析工具，以优化投资策略，提高财务回报；在2023年9月，又推出了电单车监控系统，帮助共享电单车运营商以检测超载事件，证明了这一产品开发模式的有效性。可以预见，中国时间序列数据服务的市场将不断增长，在越来越多的行业和场景中，产生时序数据服务的需求，而深耕时序数据十余年的元光科技，已经为这块“大蛋糕”准备好了刀叉。
