从华为走出的AI创业者：詹东晖携瑞为技术赴港上市，35亿估值能否撑起未来？

出品｜公司研究室IPO组

文｜王哲平

3月26日，厦门瑞为信息技术股份有限公司（下称“瑞为技术”）正式向港交所主板递交上市申请，华泰金融控股、建银国际、农银国际联合担任联席保荐人。这家由华为系创业者詹东晖创办的人工智能企业，凭借在民航视觉智能领域的龙头地位冲击资本市场，其三年35.2%的营收复合增长率背后，隐藏着盈利依赖政府补助、债务高企、客户供应商集中等多重挑战。

创始人华为出身，盈利依赖政府补助

瑞为技术成立于2012年，创始人詹东晖1998年从南京大学电子学与信息系毕业后，之后在华为工作近十年。

瑞为技术成立之初便聚焦人工智能图像识别赛道，成为国内较早布局该领域的企业之一。

财务数据显示，瑞为技术近年营收保持稳健增长，但毛利率持续下滑，且盈利表现波动较大。

营收方面，2023至2025年，公司收入分别为2.42亿元、3.95亿元、4.43亿元，三年复合年增长率达35.2%，展现出较强的市场拓展能力。

作为面向企业客户提供视觉智能技术和产品的人工智能公司，瑞为技术的核心业务聚焦民航、商业空间及货运物流三大场景。

其中，智慧民航是公司收入的主要来源，该业务主要为航司及机场提供值机、安检、登机与旅客服务相关产品，包括万卫智慧通行闸机、翼瞳智能核验终端、毫米波安检门、防漏检一体机以及晓瑞旅服机器人等。

根据弗若斯特沙利文数据，按2024年营收计，公司在中国民航企业视觉智能产品市场排名第一，市场份额达8.9%，服务覆盖全国1/3民航机场。

智慧商业与智慧安全驾驶业务快速崛起，成为公司多元化发展的重要支撑。

2025年，智慧民航、智慧商业与智慧安全驾驶业务的营收占比分别提为38.9%、34.9%、26.2%，收入结构朝多元化方向改善。

综合毛利率方面，2023年到2025年分别为40.8%、39.8%、37.7%，持续下滑，主要是智慧安全驾驶业务拉低了整体毛利率表现。

报告期内，瑞为技术盈利表现呈现明显波动。2023年，公司净亏损3260万元；2024年，受益于疫情后民航与商业场景需求恢复，公司实现扭亏为盈，盈利828.8万元，但这一盈利高度依赖政府补助。

招股书显示，2024年公司确认为其他收入的政府补助达857.4万元，对当年利润的贡献率高达103%，完全覆盖了净利润。

2025年，受研发投入增加及资产减值影响，公司净亏损扩大至6814.9万元，盈利稳定性不足的问题凸显。

在招股书中，瑞为技术坦言由于持续在视觉智能产品市场扩展业务及加大研发投资，可能无法在短期内实现或维持盈利能力，也无法保证未来能够持续盈利。

多重风险待化解，上市募资寻求破局

除了盈利不稳定外，瑞为技术还面临客户与供应商集中、资金链紧张等风险，亟待通过上市募资寻求破局。

2023至2025年，公司来自五大客户的收入占比分别为59.1%、73.5%、60.3%，最大客户收入占比最高达31.7%；同期前五大供应商采购额占比分别为43.3%、68.7%、73.7%，供应链依赖度逐年上升。

公司解释，民航项目集中采购模式及技术产品对供应链稳定性的高要求，是导致集中度较高的主要原因。但这种高度依赖无疑增加了公司的经营风险，若主要客户或供应商出现经营变动，可能对公司业务产生重大不利影响。

此外，资金压力成为瑞为技术冲刺上市的另一大挑战。

自成立以来，瑞为技术共完成六轮融资，投资者包括英特尔、中信证券、绿地金控、招商资本、上海机场等知名机构，2025年4月E轮融资后的投后估值约35.5亿元。

股权结构方面，IPO前詹东晖个人持股27.74%，为公司实际控制人；绿地金控持股比例为5.07%，西藏思科瑞、英特尔亚太研发有限公司、中信证券等知名机构分别持股5.83%、4.58%、2.92%。

需要注意的是，D轮融资后，瑞为技术等了32个月才完成E轮融资，但这并未缓解公司面临的资金压力。

截至2025年末，瑞为技术短期计息银行及其他借款高达1.51亿元，而同期现金及现金等价物仅为3813.6万元，难以覆盖短期借款，流动性风险不容忽视。

面对挑战，瑞为技术寄望于通过本次IPO募资实现突破。

根据招股书，本次募资将主要用于五大方向：研发能力提升、生产基地建设、战略投资与收购、海外市场拓展及补充营运资金，核心围绕巩固技术优势、扩大市场份额、缓解资金压力展开。

其中，补充营运资金将直接用于偿还银行借款及日常经营支出，有望改善公司的流动性状况；战略投资与收购则可能帮助公司快速拓展客户资源，降低客户集中风险；海外市场拓展则瞄准全球企业视觉智能产品市场的增长机遇，打开新的增长空间。

作为民航AI领域的龙头企业，瑞为技术具备较强的核心竞争力。在国内企业视觉智能市场高速增长的背景下，公司若能成功上市，有望借助资本市场的力量缓解资金压力、优化业务结构、降低经营风险。

但不可忽视的是，公司盈利依赖政府补助、债务高企、客户供应商集中等问题短期内难以彻底解决，加之AI行业技术迭代快、市场竞争激烈、监管政策趋严等外部挑战，其未来成长仍面临诸多不确定性。