集微网消息 2月4日,上交所正式受理了西安炬光科技股份有限公司(以下简称:炬光科技)科创板IPO申请。
招股书显示,炬光科技主要从事激光行业上游的高功率半导体激光元器件、激光光学元器件的研发、生产和销售,目前正在拓展激光行业中游的光子应用模块和系统 (包括激光雷达发射模组和UV-L光学系统等)的研发、生产和销售。
炬光科技为固体激光器、光纤激光器生产企业和科研院所,医疗美容设备、工业制造设备、光刻机核心部件生产商,激光雷达整机企业,半导体和平板显示设备制造商等提供核心元器件及应用解决方案,产品逐步被应用于先进制造、医疗健康、科学研究、汽车应用、信息技术五大领域。
经营业绩出现波动,面临商誉减值风险
2017年至2020年1-9月,炬光科技实现营业收入为2.64亿元、3.57亿元、3.35亿元、2.65亿元;对应的净利润为-944.70万元、1885.86万元、-8062.37万元、2565.91万元。
截至报告期末,炬光科技合并口径累计亏损为8,499.05万元,在首次公开发行股票并在科创板上市后,若公司短期内无法实现盈利并弥补累积亏损或者缺乏现金分红的能力,将存在短期内无法向股东现金分红的风险。
对于业绩变动的原因,炬光科技表示,2018年度营业收入增长35.53%,一方面系公司于2017年4月和2018年8月分别将LIMO和域视光电纳入合并范围内,公司将其在2017年度和2018年度纳入合并范围的时间存在差异;另一方面公司在2018年度不断强化产品竞争力和实施大客户战略,并加强与国内外知名光纤激光器企业的深入合作,半导体激光业务和激光光学业务营业收入均获得一定的增长。
而其2019年度营业收入相对于2018年度略有下滑,其中LIMO在2019年度受德国经济下滑和对下游光纤激光器行业销售收入下降的影响,公司激光光学业务收入较2018年度下降;尤其受2019年度全球OLED全球产线建设影响,公司固体激光剥离光斑相关产品全年没有出售,光学系统业务收入大幅下降。
值得注意的是,其产品销量下滑,不仅影响其营业收入,同时其存货金额也随之上升。报告期各期末,炬光科技存货账面价值分别为10,943.67万元、15,010.79万元、12,981.71万元和14,137.13万元,占各期末流动资产的比例分别为33.46%、41.01%、41.92%和30.02%。若未来市场需求发生一定改变、市场竞争加剧或炬光科技不能有效拓宽销售渠道、优化库存管理、合理并且有效地控制存货规模,可能导致存货积压,存在一定的存货跌价风险。
与此同时,炬光科技收购LIMO和域视光电也带来商誉减值风险。截至2020年9月30日,炬光科技商誉账面价值为7,869.70万元,系公司2017年3月收购LIMO和2018年7月收购域视光电形成,上述商誉合计账面价值占净资产的比例为12.56%,占总资产的比例为9.94%。根据相关规定,炬光科技每年末均对商誉进行减值测试。若未来宏观经济、市场环境和监管政策等发生重大不利变化,导致相关资产组未来收入增长率、毛利率和折现率等指标不及预期,将可能导致商誉减值,从而对公司业绩造成不利影响。
募资10.1亿元,投建激光雷达发射模组等项目
此次IPO,炬光科技拟募资10.1亿元,投建炬光科技东莞微光学及应用项目(一期工程)、激光雷达发射模组产业化项目、研发中心建设项目以及补充流动资金项目。
炬光科技此次募集资金投资的四个项目与公司现有业务密切相关。其中,炬光科技东莞微光学及应用项目(一期工程)是为了提高公司激光光学元器件生产线产能,以更好地满足国内外市场对激光光学元器件产品不断增长的市场需求。通过项目实施,公司将引进国内外先进的机器设备,新建先进的生产线,改进制造工艺水平,实现规模效应以降低成本并提升利润水平,使公司市场占有率及竞争力得到进一步巩固和增强,为公司的可持续发展奠定坚实的基础。
而激光雷达发射模组产业化项目系公司为了紧抓智能汽车产业发展重大机遇,实现战略发展目标所设立,该项目的实施将提高公司产品的市场应用能力,实现公司业务规模的进一步增长; 研发中心建设项目,是公司以现有技术为基础,引进本领域高端人才,购进国内外先进的研发和测试设备,提升公司现有研发能力。
关于未来发展战略,炬光科技表示,在“产生光子”方面,公司聚焦于高功率半导体激光元器件并促成其直接应用,并为固体激光器提供泵浦源、为光纤激光器提供预制金锡材料等核心元器件。在“调控光子”方面,公司专注于微光学整形元器件,在精益化折射光学元器件制造能力的同时步入衍射光学元器件工艺领域;在“提供光子技术应用解决方案”方面,公司通过对激光光源进行光学整形,改变了过去使用高光束质量零维点光源激光器进行扫描的方式,通过直接产生一维的线光斑或二维的面光斑,从而实现特定应用所需的光斑形状、功率密度和光强分布,减轻传统领域对激光光源高光束质量的严苛要求,从而实现更高效率、更低成本和更高性能的应用。(校对/Lee)