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从估值600亿到市值236亿 卫龙经历了什么******

　　学校门口五毛一包的辣条，曾是不少学生的心头爱，也是家长们的眼中钉。毕竟在很长一段时间，辣条都是“垃圾食品”的代名词。

　　成立于2001年的卫龙(09985.HK)，很好地把握住了这一痛点背后的机会——通过塑造干净卫生、高端的品牌形象，逐步抢占国内辣条市场。

　　随着辣条生意越做越大，卫龙也受到了资本的追捧。红星资本局注意到，2021年5月，刚完成了Pre-IPO轮融资的卫龙估值一度高达约600亿元，在一级市场可谓风光无限。

　　但“高峰”后的“下坡”也很快到来。2022年12月15日，卫龙登陆港交所，上市当天股价便破发，企业估值也大幅度缩水。截至1月31日收盘，卫龙报收11.62港元/股，最新市值273.20亿港元(约合人民币235.53亿元)。

　　估值破灭背后，围绕“辣条第一股”的争议也随之而来，比如主营业务增速放缓、单一产品抗风险能力弱、行业门槛低等等。

　　资本重估

　　卫龙上市之路坎坷

　　卫龙先后三次递交上市申请，但上市首日即遭破发。期间，卫龙还向机构投资人进行了巨额股份补偿。

　　回看卫龙的上市之路，可谓十分坎坷。

　　2021年5月初，卫龙完成Pre-IPO轮融资，并首次引入外部资本；CPE、高瓴、腾讯、Yunfeng Capital、红杉资本等均在其中。

　　2021年5月12日，卫龙首次向港交所递交招股书。不过，卫龙等了6个月直到招股书即将失效，也没有等到港交所聆讯。

　　就在上市材料失效的前一天，卫龙二次递交申请，并于2021年11月14日通过上市聆讯。但由于市场环境不佳，卫龙又选择延后上市。

　　2022年4月，高瓴、红杉、腾讯、CPE源峰等机构投资人，要求卫龙进行巨额的股份补偿。卫龙以0.00001美元每股的价格向投资者出售了1.576亿股普通股，近乎无偿地将股份转给了前期投资者。此举还大幅拉低了公司利润，导致卫龙2022年上半年亏损2个多亿。

　　此次补偿后，卫龙的估值降为50.84亿美元，粗略计算为350亿人民币，相比于此前约600亿元的估值已经接近腰斩。而这还仅是卫龙资本“梦碎”的开始。

　　2022年6月27日，卫龙第三次向港交所递表，并于次日再次通过港交所聆讯。

　　2022年12月5日，卫龙公告称发售价为每股10.4港元至11.4港元之间。随后在2022年12月14日，卫龙公布发售价厘定为每股10.56港元。也就是说，卫龙几乎是以下限价发行，这意味着机构并未对卫龙给出太高的溢价。

　　2022年12月15日，卫龙正式登陆港交所，但首日即遭破发，开盘跌超3%，收跌5.11%，首日市值为236亿港元。

　　而后股价再连跌两日，12月19日收盘，卫龙跌至每股8.85港元，总市值为208.08亿港元(约合人民币186亿元)。

　　卫龙估值破灭背后，一方面是前期资本确实“过热”，经过曲折的上市之路以及新消费市场热度降温后，市场开始趋于理性；另一方面，从卫龙第三次递交招股书所更新的财务数据来看，其业绩也不足以让市场满意。

　　最新招股书显示，2019-2021年，卫龙的营收同比增速分别为23%、21.71%、16.5%；而在2022年上半年，卫龙营收直接同比下滑了1.8%；与此同时，净利润增速从2020年的24.41%也缩水到2021年0.97%。这都显现出卫龙的赚钱能力有所减弱。

　　高端悖论

　　“连卫龙也吃不起了”

　　辣条是一个门槛很低的行业，这让卫龙的高端化、提价空间受到一定限制。

　　一直以来，卫龙都在积极营造自己的“高端”形象。

　　某种程度上，这确实是卫龙在市场上脱颖而出的重要推动力，但“用力过猛”也可能反噬企业在用户心中的塑造品牌形象。

　　公开资料显示，卫龙分别于2022年4月与2022年5月对企业产品进行提价，其中2022年4月定量产品终端售价提价1元，2022年5月散装产品终端售价提高30%，提价后渠道利润率总体上升。截至2022年7月，流通和KA渠道(重点客户渠道)已完成价格传导。

　　据光大证券研究院数据，以一包106g精装版大辣条为例，提价前售价为4元/包，提价后价格为5元/包；各渠道环节中，出厂价与终端零售价均明显上涨。

　　与此同时，关于卫龙涨价等话题也登上微博热搜，引发网友广泛讨论。不少网友表示：“连卫龙也吃不起了。”

　　消费者层面的“不满”情绪，在卫龙2022年上半年的财报中也有所体现。

　　首先从销量来看，招股书显示，2022年上半年，辣条所在的调味面制品业务的销量，比上年同期少卖13081.2吨，销量下滑幅度达到13.82%。

　　这也是过去五年中，卫龙以大面筋、小面筋为代表的调味面制品业务首次出现销量下滑；与此同时，蔬菜制品和豆制品及其他产品销量也分别下降了3.94%、19.71%。

　　其次从收入来看，招股书显示，2022年上半年，卫龙营收同比下降1.8%；其中，调味面制品实现营收13.4亿元，同比下降4.3%。

　　这在一定程度上反映出，消费者在辣条的选择上，并不是非卫龙不可。

　　据斯特沙利文数据，按2021年零售额计，卫龙作为中国最大的辣味休闲食品企业，其市场份额也就占了6.2%。也就是说即便是行业第一的卫龙，市场话语权也并非那么高。

　　同时，辣条是一个门槛很低的行业，低门槛让行业愈加内卷，这让辣条行业的高端化、提价空间受到一定限制。

　　相比之下，在“高端”之路上，如三只松鼠、良品铺子等零食企业，“高端”依靠的是原本的品牌形象和丰富的产品矩阵。这些企业切入高端辣条市场的优势也优于卫龙。

　　而卫龙绑定在辣条单一产品以及直接提价的方式，这种“高端”最终可能会让消费者越走越远。

　　渠道之困

　　经销商或成双刃剑

　　卫龙称：“我们依赖第三方经销商将我们的产品投入市场，而我们未必能够控制我们的经销商及彼等的次级经销商及零售商。”

　　营收增速下滑，卫龙迫切需要找到新的业绩增长点，这也是重拾市场信心的关键。

　　目前来看，拓展收入的路径有两个，一是产品多元化，二是渠道线上化。这是卫龙的新机会，同样面临的挑战也不小。

　　首先是产品多元化。其实从2014年起，卫龙就开始了休闲化转型之路，先后推出魔芋、干脆面、自热火锅“背锅侠”、酸辣粉、“自来熟”辣条火锅等产品，2020年还推出溏心卤蛋系列等等。

　　经过长期的发展，以魔芋爽为代表的蔬菜制品占营收的比重已经显著提升。

　　招股书显示，2022年上半年蔬菜制品营收占总收入已经达到36.2%。但与此同时，不管是魔芋爽还是其他产品，这些休闲零食早已是一片竞争红海市场。

　　从卫龙的研发投入来看，招股书数据显示，2019-2022年上半年，卫龙的研发投入分别为57.3万元、337.6万元、549.7万元和693.4万元，占总收入比例仅为0.3%左右。这样的投入，或许很难证明卫龙在研发上的“诚意”。

　　其次是渠道线上化。卫龙在线下渠道建设上表现十分亮眼，招股书显示，截至2022年6月30日，卫龙与超过1830家线下经销商合作，销售网络覆盖了中国73.5万个零售终端。

　　与线下的强势相比，卫龙的线上渠道布局显得有些滞后。招股书显示，2019-2021年，卫龙营收中分别有92.6%、90.7%和88.5%来自线下经销商，线上渠道占比仅有10%左右，低于良品铺子的53.1%和辣条同行麻辣王子的20%。

　　卫龙招股书透露，企业消费者有95%是35岁及以下人群，55%的消费者年龄在25岁及以下，而这部分群体正是热爱网购的消费主力群体。这样看来，卫龙若是重点发力线上，依然还有较大的发展空间。但现实是由于长期依赖线下渠道，也会给线上转型带来较多阻碍，比如推动线上的营销折扣，就会影响经销商的利益。

　　卫龙在招股书中也坦言：“我们依赖第三方经销商将我们的产品投入市场，而我们未必能够控制我们的经销商及彼等的次级经销商及零售商。”“经销商选择或者增加销售竞争对手产品、未能与现有经销商续订经销协议及维持关系、经销商减少、延误或者取消订单等情况均会造成卫龙收入波动和减少。”

　　曾经靠着线下经销商打开市场局面，如今却成为了卫龙发展的双刃剑。如何拓展渠道，颇为考验卫龙管理层。

　　小结

　　当下，卫龙确实面临着主营业务增速放缓、单一产品抗风险能力弱、行业门槛低等诸多问题。

　　如何打开新局面？如今成功上市的卫龙，需要尽快给出一份新“答卷”。

　　成都商报－红星新闻记者 刘谧

你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）