《星岛》见习记者 陈奇杰深圳报道
6月24日，深圳市丰宜科技集团股份有限公司（下称“丰宜科技”）向港交所递交招股书。据弗若斯特沙利文的资料，就2025年已安装零售柜数量及商品交易总额而言，丰宜科技是中国最大的智能零售柜运营商。
丰宜科技旗下零售柜专注于服务传统零售渠道无法很好覆盖的“毛细血管级”轻场景，即细小、广泛且分散的消费者接触点，涵盖办公及工业场所、商业场所、物流及仓储设施、休闲娱乐场所、公共服务及教育等场景。截至2025年底，丰宜科技拥有18.4万个零售柜点位。
就规模看，丰宜科技已是国内头部零售柜运营商，但仍要面对盈利难题，且丰宜科技将自身定位为“AI驱动零售企业”，近期也引发了“蹭AI概念”的争议。
履约与营销成本高昂
2023年至2025年，丰宜科技收入呈增长趋势，但利润表现较不稳定。公司期内实现收入分别为12.44亿元（人民币，下同）、16.52亿元、20.09亿元；对应年内利润为0.68亿元、-0.17亿元、-0.37亿元；年度经调整净利润（非国际财务报告准则计量）分别为1.01亿元、0.77亿元及1.19亿元。
以2025年18.4万台智能零售柜保有量计算，丰宜科技的每个点位年均创收1.09万元，年均经调整净利润仅为646.74元。
实际上，丰宜科技的毛利率并不低。2023年至2025年，丰宜科技的毛利率分别为52.4%、54%及55.8%。但丰宜科技的履约与营销成本高昂：2025年其销售及营销开支达9.61亿元，占营收的比率近48%，拖累了盈利水平。主要用于维持其庞大直营网络的日常运转（如补货配送、点位开发等），且每年面临大量点位的更替与关闭。
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从业务上看，丰宜科技高度依赖零售贸易。2023年至2025年，公司高达99%的收入来自智能零售柜商品销售，广告及数据服务收入占比仅1%。
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尽管盈利规模不大，但丰宜科技仍是智能零售柜行业内少数能实现盈利的企业，其运营零售柜的诀窍之一在于专注轻场景。
按丰宜科技定义，重场景指在高人流开放区域的部署，单个零售柜每月商品交易总额高于2000元；轻场景指在客流量有限但稳定的封闭、半封闭或偏远地区的铺设，单个零售柜每月商品交易总额为2000元或以下，运营的核心挑战在于如何在有限客流下实现精细化管理、动态产品更新及控制成本。
丰宜科技认为，轻场景作为网络扩张的基础单元尤为关键。它精准切入传统零售难以覆盖的办公室、小型健身房、偏远乡镇等区域。凭借低成本和算法驱动，在有限客流中挖掘稳定需求，是实现规模化渗透的重要因素。
蹭“AI概念”？
丰宜科技成立于2017年11月，由顺丰孵化，但后来脱离顺丰体系独立融资，软银、中金资本、深创投等资本曾对其有投资。IPO前，丰宜科技共经历3轮融资，合计融资金额3.85亿元。在完成B+轮融资后，丰宜科技的投后估值达18.05亿元。
从股权结构上看，丰宜科技已经独立于顺丰集团。截至最后实际可行日期，单新宁控制丰宜科技已发行股本总额43.28%的投票权。因此，单新宁连同其受控实体（深圳橙实、橙谊汇同及丰怡足食投资）将于丰宜科技上市后成为其控股股东。
此外，软银通过SV Ample Life Limited、天津远瞩以及FIF X合计持股超过25%，成为丰宜科技最大的外部股东。
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担任丰宜科技董事长兼CEO的单新宁曾任顺丰速运客户部营销经理、顺丰控股战略管理副总监。丰宜科技称，公司在单新宁及管理团队的领导下发展，已成为一家AI驱动的零售企业。
《星岛》注意到，当前，AI概念股普遍受到资本市场追捧，丰宜科技将自身定位为AI驱动零售企业，被市场认为有“蹭AI概念”的嫌疑。
据《证券时报》，一些企业在近期递交的招股书中依然使用大量“广告式”语言。此外，随着AI（人工智能）浪潮的到来，不少公司尤其喜欢在招股书中“蹭AI概念”，但这些公司实际只是业务用到一定AI技术，本质还是原来的业态。
文章提到，某无人售货机企业，其官网招商时明确产品就是“无人售货机”，但在招股书中，却自称是“一家AI驱动零售企业”，其所谓AI驱动是指公司管理无人售货机的点位管理是依赖自动化系统而非人手规划，从而对产品组合、定价、库存补货及物流进行大批量复杂决策，业务实质仍是无人售货机。
结合丰宜科技所在行业及其在招股书中的表述，可以确定《证券时报》点名“蹭AI概念”的公司正是丰宜科技。
天使投资人、资深人工智能专家郭涛告诉《星岛》，企业在招股书中刻意蹭AI概念，本质是利用市场对AI赛道的高估值预期，掩盖业务实质缺乏技术壁垒的短板。从市场角度看，这种行为会误导投资者——企业将单纯的模式创新或传统业务包装成技术驱动型企业，推高估值泡沫，一旦业绩无法匹配AI概念的增长预期，将引发股价剧烈波动。
“从行业角度看，这会扰乱AI产业的估值体系，让真正深耕技术研发、以AI实现业务改造的企业面临不合理的对比压力，甚至引发劣币驱逐良币的恶性竞争。”郭涛说。
郭涛表示，判断一家企业的AI是否对业务起到关键影响，可从三个维度切入：一是技术与业务的融合深度，看AI是否真的解决了传统模式的核心痛点；二是技术投入的持续性，观察研发费用占比、核心技术人员背景、专利布局是否聚焦于AI在业务场景的落地；三是实际业务数据的支撑，比如引入AI后是否显著提升了坪效、降低了损耗率、拓展了新的盈利模式。
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