90億港元極視角港交所敲鐘！34歲澳門青年帶來AI視覺大模型第一股

「IPO全觀察」欄目聚焦首次公開募股公司，報道企業家創業經歷與成功故事，剖析公司商業模式和經營業績，并揭秘VC、CVC等各方資本力量對公司的投資加持。

作者丨漫地

編輯丨關雎

圖源丨極視角

三位同窗共同締造的AI計算機視覺算法平臺，今日在港股IPO。

今日（3月30日），山東極視角科技股份有限公司（簡稱“極視角”）在港交所上市，發行價為40港元/股，開盤大漲近50%，市值突破68億港元（約人民幣60億元），截至發稿，市值突破90億港元。

2026年3月30日，極視角創始人陳振杰在極視角港交所主板上市現場

34歲的創始人陳振杰來自澳門，研究生畢業于北大光華管理學院，本科畢業于中山大學嶺南學院。十年前，他與中大兩位本科校友共創業，瞄準AI計算機視覺算法賽道，成立了公司“極視角”。

作為一家AI計算機視覺解決方案提供商，極視角為各行各業的企業提供涵蓋開發、部署及管理的端到端企業級解決方案。目前，極視角已建立由數十萬個AI算法開發者組成的全球社區，其AI計算機視覺算法商城展示了1,517種算法，并已向累積逾3,000名政企客戶提供服務。

2024年，極視角開始為企業提供大模型解決方案，這成為公司的第二增長曲線。

近幾年，極視角的營收實現快速增長。營業收入由2022年的1.02億元增加至2023年的1.28億元，并進一步增至2024年的2.57億元，截至2025年前三個季度收入為1.36億元。與此同時，公司的毛利率由2022年的30.6%遞增至截至2025年前三個季度的44.9%。

在極視角上市后的股東架構中，陳振杰、羅韻、橫琴極力為一致行動人，合計持股約26.54%，為單一最大股東集團。其中，陳振杰持股比例為14.27%，羅韻持股比例為3.90%，橫琴極力持股比例為8.37%。

中美創興基金為最大機構股東，持股9.53%。另外，青島經濟技術開發區金融投資集團有限公司持股為4.84%，高通（中國）控股有限公司持股為4.42%，青島天奇前沿科技投資基金合伙企業（有限合伙）持股為4.30%，汕頭市華潤創新股權投資基金合伙企業（有限合伙）持股為4.27%。

01在十年前錨定AI視覺賽道

陳振杰對商業的興趣，在他本科階段便初顯。大一時，原本在中山大學生命科學學院就讀的陳振杰，發現自己始終對商科的內容更感興趣，于是入學不久后，便轉專業到了中大嶺南學院學習經濟學。本科畢業后，他選擇前往北京大學光華管理學院繼續深造。

在北大光華讀企業管理研究生的這段時間，陳振杰也隨其他同學一樣選擇到大企業去實習。在Bain&Company以及KPMG Advisory等咨詢機構嘗試過咨詢相關工作，也在騰訊移動游戲戰略部門實習。但是這種在企業里面做固定內容的工作模式始終讓陳振杰感到拘束。“當時在咨詢實習的時候，感覺每天就是上班等著下班。” 陳振杰坦言，自己是一個更喜歡做頂層戰略規劃的人，并通過執行驗證讓自己的想法可以真正落地。

于是，在讀研期間，他便拉來了同為中山大學生命科學學院的兩位本科同學——羅韻和陳碩，決定一起嘗試創業。

陳振杰（中）和羅韻（左）、陳碩（右）創業初期留影

他們最終在2015年左右選擇了計算機視覺賽道，成立了現在的公司“極視角”。

在當時互聯網大熱的創業氛圍里面，人工智能領域受到的關注度并不高，陳振杰對此有著自己獨特的考量。“我們當時選擇 AI 的原因并不是基于復雜的技術判斷，而是一個簡單邏輯：人力越來越貴，機器代替人力是必然的。以前機器生產替代了部分體力勞動，未來智能應用肯定會逐漸替代腦力勞動。” 陳振杰對行業趨勢做出了基本的判斷，“因此團隊決定切入人工智能這個長期賽道，并接受行業可能需要幾年甚至十幾年才會爆發的現實考驗。”

確定好創業方向后，創始團隊三人各司其職：正在北大光華管理學院就讀的陳振杰負責商業化、投融資，同時正在香港科技大學讀人工智能領域博士的羅韻負責負責技術開發，擅長設計的陳碩負責公司的產品設計。

剛成立不久、處于起步期的極視角面臨著來自四面八方的考驗。

極視角的項目主要是給企業提供服務，然而在沒有足夠市場資源的情況下，想要和企業建立合作關系十分困難。因此，在拿到天使投資之前，他們幾乎沒有商業化業務。與此同時，公司需要先進行基礎的技術探索和原型驗證，才能更好地為企業客戶提供服務。

而在2015年，AI仍然屬于一個非常新的賽道，很多投資機構并沒有投資計劃。“我們那時候其實就一個demo，拿投資其實挺難的，只能靠數量取勝，多聊投資人。” 那年春節，陳振杰通過前輩引薦，最終獲得中美創投創始合伙人胡浪濤的200萬元天使投資。

02“讓算法像應用商店一樣易用”

極視角最核心的業務，是滿足企業的AI計算視覺識別的需求和提供大模型解決方案。其中包括AI計算機視覺解決方案的研發、部署及全流程管理服務，目前已經為工業、能源、零售、交通等超100個行業場景的政企客戶提供端到端服務。

極視角的商業模式

在2015年，整體人工智能環境還是一個弱人工智能的階段。初期的極視角團隊在這個時候選擇自研算法進入。在落地場景應用嘗試過程中，極視角先是選擇了“客流分析”這個細分領域，主要服務于零售行業，幫助商場和品牌店分析線下人流量與轉化率——這也成為了極視角的第一個業務切入點和現金流來源。

但是很快地，陳振杰觀察到，這種模式下開發出來的算法往往只能解決單一問題（如人臉識別），而無法應對工業、零售等各行各業多樣化的視覺識別需求 。于是，受到此前實習過的互聯網平臺模式的啟發，陳振杰聯想到了可以借助平臺模式帶來的規模效應，打造一個可以連接智能供需的算法平臺，鏈接有算法需求的企業客戶與個人算法開發者。

這便是極視角最早為AI算法開發者打造的開放式算法開發平臺的雛形，即是現在極視角的“極市”。極市專注在計算機視覺算法領域，為算法開發提供基礎設施支持。

隨著開發者社群的發展逐漸成熟，陳振杰與團隊開始嘗試承接更多樣化的客戶需求。但是，扮演一個純粹的“中間商”角色并不容易，最初簡單的撮合模式常常會遇到交付和運維的難題。

為此，極視角在2016年便開始投入自研AI底層基礎設施、打造算法開發平臺。為了確保算法交付的穩定性和可運維性，極視角將開發流程標準化，從原本的“中間商”轉變為真正的AI計算機視覺方案和大模型方案提供商。

陳振杰這樣形容極視角和開發者的搭配：“開發者可能以前要自己完成端到端的閉環，現在我們留下最后一公里定制的算法模塊讓開發者來做，而我們最重要的就是把基礎建設給做好。”

極視角的業務重心由此轉化為提供標準AI計算機視覺解決方案、定制AI計算機視覺解決方案及軟件定義的一體化AI解決方案。 截至2025年9月30日，極視角的AI計算機視覺解決方案算法商城已展示超過1,500種算法，涵蓋超過100個行業。與此同時，經過十年時間的沉淀，AI算法開發者全球社人數超過十萬個，并已累計向3,000名客戶提供穩健的基礎設施平臺及廣泛的AI解決方案。

03“保持方向正確，路徑要靈活迭代”

極視角基于研發基礎設施（即AI視覺語言模型及極市），隨后通過極星和極棧兩個交付平臺，為企業提供解決方案。

2019年和2021年，極視角的極星和極棧兩個平臺上線。極星作為一款AI算法推理及部署平臺，主要協助企業快速建構并部署AI解決方案；而極棧則是專為大型企業、政府機構及學術研究機構設計的私有AI平臺。

在陳振杰看來，作為一個以技術為業務核心的企業，需要具備隨著時代的技術變化去快速調整的能力，特別是在當下的AI浪潮之中，迭代調整的速度要足夠快才能一直保持在行業前沿。

在更早之前的AI 1.0 時代，極視角想要去識別一個新的場景任務的時候，需要開發者重新寫一個新的算法才可以實現。但是，當行業整體的大模型技術能力開始快速增長的時候，陳振杰敏銳地意識到垂直的行業模型將迎來新的機會。

因此，自研AI視覺語言大模型，對于一家專注計算視覺領域的企業顯然有著重要的價值。借助過去十幾年在監控攝像頭識別領域的算法工程經驗與數據，極視角打造了自己的AI視覺語言大模型。

“我們自己在客戶側的評測結果就印證了這一點。相較于目前更多關注通用語言能力的開源模型，我們所研發的、專注于監控攝像頭/無人機等視角下各類識別任務的視覺語言模型，目前在特定場景中的識別性能要比一般的通用大模型表現更優。” 陳振杰談到。

除了自研視覺大模型，借助現有的通用大模型，極視角開發了智能體應用開發平臺“極智”。為政企客戶打造大模型智能體開發與管理平臺，可以滿足智能體在知識問答、流程自動化、系統協同、人機交互等關鍵場景的落地需求。

“我們在這個平臺上的定位，是希望為未來的大型企業提供基于Agent原生的企業經營管理流變革的系統支撐。” 陳振杰談到，大企業擁抱AI是一個顯性的需求，所以過去那一套基于純數字化時代的企業 ERP 系統，逐漸會變得不太適用。而未來在企業內部，人需要跟很多智能體協同合作完成許多任務。因此，陳振杰認為，一套安全且適用于人與Agent協同工作的操作系統，一定是未來企業需求的趨勢所在。

隨著技術發展不停地迭代，在這樣一個人工智能發展迅猛的時代，極視角唯一的選擇便是“跟上”。

招股書顯示，極視角近幾年營業能力逐步增強。2022年、2023年、2024年營收分別為1.02億元、1.28億元、2.57億元；毛利分別為3108萬元、3308萬元、1億元；期內利潤分別為-6072萬、-5625萬、871萬元。2025年前三個季度，極視角營收同比增長近72%。

具體來看，隨著極視角業務的多元化，各個業務占據的收入比例也在不斷變化。2022年與2023年，AI計算機視覺方案的業務收入是極視角所有營收的來源；2024年，極視角新推出的大模型解決方案開始創收，AI計算機視覺方案的業務收入占比為75.9%，新增的大模型解決方案的業務收入占據了總收入的24.1%。

極視角營收情況

在中美創投投資人胡浪濤看來，“極視角每一年都有明顯的成長，每一年都給我們驚喜。” 除了天使輪投資以外，中美創投又在后續極視角的多輪融資中加碼追投。

04為何押注極視角？

距離2015年極視角拿到中美創投的第一筆融資，到現在已經過去十一年，幾乎每隔一到兩年，極視角便會進行新一輪的融資。

回想起十年前為何便看好極視角，胡浪濤說，“我們第一次見面時振杰才23歲，但是已經具備‘領袖氣質’了，富有激情、主動性強。我們當時想要找的就是這種不安分的，有強烈的成就欲望的年輕人，這也是我們找人才的一個基礎模型。”

而從團隊來看，當時極視角的初創團隊包括羅韻、陳碩在內，三人又恰好都是本科同學，胡浪濤認為他們彼此之間比較有默契、能力互補，因此看好這樣的一個朝氣蓬勃的創業團隊。

除了“人”的因素以外，賽道無疑是資本做投資判斷的另一個要素。當時極視角所做的計算機視覺客流分析項目，正好與中美創投看好的AI賽道高度契合，因此，初步的融資便顯得水到渠成。

華潤創新基金董事總經理陳勇回憶起當時對極視角的A+輪投資，則是一個基于技術的根本判斷邏輯：最終能成為行業領軍并發展壯大的是那些能推動生產關系變革和大幅提高生產效率的創新技術。

“在我們與極視角相識超過10年的時間里，看到他們憑借對傳統行業的行業實踐和深刻洞察，能將AI技術的發展與解決傳統行業痛點、難點相結合，這是一種跨界、跨行業的復合能力，是我們認為最具有差異化競爭力的能力，這也是為什么極視角經過多年打磨和蛻變，一躍成為國內AI視覺算法商城佼佼者的原因。” 陳勇談到。

隨后2018年，高通創投中國區董事總經理毛嵩在創業邦組織的“走進高通”活動中認識了陳振杰，其獨特的商業模式同樣給高通團隊留下了深刻印象。

同年10月，在由高通創投、紅杉中國和創業邦聯合舉辦的創業大賽中，極視角作為TOP 10企業入圍決賽，毛嵩在和陳振杰進一步交流后，最終在2019年下半年決定對極視角進行B輪投資，并在后續輪次持續加投。

對于陳振杰的印象，毛嵩用“穩健”一詞來形容，“他是一位深度思考、獨立判斷的創業者，比如體現在對公司現金流的管理上，使公司始終處于‘進可攻、退可守’的狀態。” 陳振杰能在十年來頂住行業熱潮，堅持探索出一條將開發者社區運營與商業化成功結合的獨特路徑，毛嵩認為這實屬不易。

極視角所處的AI計算機視覺解決方案行業及大模型解決方案行業競爭激烈，一方面行業技術發展迅速、客戶需求及偏好快速變化、新解決方案及服務頻繁推出，與此同時，新行業標準及慣例不斷出現。

根據弗若斯特沙利文，中國新興企業級計算機視覺解決方案的市場規模，由2020年的22億元增至2024年的111億元，復合年增長率為49.9%。預計到2029年，將達到970億元，復合年增長率為54.3%。

目前，按2024年中國新興企業級計算機視覺解決方案市場的銷售收入計，極視角在所有市場參與者中排名第八，市場份額為1.6%。

對于極視角商業模式的判斷，幾位投資人有著相似的見解。

毛嵩認為，極視角從類別上可以被歸類為“平臺型公司”，在這樣的商業框架下，通過平臺模式可以低成本、高效地滿足各行各業分散的長尾AI需求——這是極視角獨有的優勢，與單純的項目制或產品公司有本質區別。具體來看，這種模式極大地降低了單一解決方案的開發成本，使其能夠經濟地服務海量、分散的小客戶。同時隨著時間推移，其積累的開發者資源、行業解決方案和算法池構成了強大的飛輪效應和競爭壁壘。

在胡浪濤看來，公司早在發展初期就定位于構建AI的“基礎設施”和“高速公路網絡”，而非單純的技術堡壘。其打造的中國最大的AI開發者社區“算法商城”連接了海量開發者、合作伙伴與客戶，形成了難以被快速復制的生態壁壘，這使得業內都將極視角視當作合作伙伴而非競爭對手。

極視角原成立于深圳，2021年11月，極視角將總部搬遷至山東青島，并引入了多家山東地方國資，如青島經濟技術開發區金融投資集團有限公司、山東陸海聯動投資基金合伙企業、青島國投資本管理有限公司等。

05創業要“回歸本源”，成為該成為的人

作為一家主要面向政企客戶的企業，談到極視角的業務定位，陳振杰認為這往往取決于創始團隊的風格。

“我們這群人的屬性就不太適合做C端，因為C端更多是意見領袖，需要對大眾消費者的需求提前探索挖掘；而我們的強項則更多是用專業化的能力去提供專業服務。” 在陳振杰看來，對于創業者而言，無論是創業的內容亦或是企業的風格，最終都會回歸到創業者這個人的本源。

因此，成功的創業者模板并非只有一種，而應認清自己的本源屬性，并在此基礎上構建企業文化，用團隊來彌補個人的短板。“創業的共性就是能折騰，然后要不斷學習、適應變化。這些解決了之后，我覺得下面的基石可以按自己的風格來去構建，最終可以用團隊的互補搭配來平衡你的這個短板。”

對于上市后極視角的發展方向，陳振杰坦言，還是會繼續夯實當前的AI視覺語言大模型，讓它能解決更多通用場景的識別需求；另一個則是繼續幫助企業做好組織流程的AI化轉型。