参加业绩说明会的广大投资者

1、智能驾驶是公司核心战略型业务,今年上半年同比增长接近180%,请问智能驾驶业务目前的进展和未来的目标是什么?
尊敬的投资者:您好,23年上半年,公司进一步升级了智能驾驶的数据服务能力,推出了新一代智能驾驶数据处理平台DOTS-AD。新平台可支持更多场景、更多传感器、以及更前沿的自动驾驶感知算法需求,可以覆盖市面上主流的3D、2D-3D融合标注需求以及更为前沿的数据处理能力(包括:3D点云语义分割、BEV鸟瞰图标注、300万大点云以及4D标注等);同时,算法中台功能更加完善,2D算法准确率持续提升,3D算法功能逐步完善;此外,公司成功引入最新SAM开源模型,并基于数据预标注实际需求,对模型进行了优化升级,有效提升了2D语义分割项目中的降本增效能力。
未来,公司将紧抓智能驾驶行业发展机遇,全方位布局和提升智能驾驶业务核心能力,前瞻性布局、迭代智能驾驶数据处理平台,优化算法中台中枢能力,同时加大数据安全体系建设,全方位保障数据生产流程安全合规。同时,基于已经获取的测绘资质,进一步拓展数据服务环节,开展采标一体化服务,提升业务毛利水平。
2、公司定增项目二数据生产垂直大模型的进展如何?未来规划如何,能否简单介绍,谢谢
尊敬的投资者:您好,为进一步提升公司智能化标注水平,公司正在积极推进数据生产垂直大模型的建设工作。截至目前,公司针对大模型预训练数据集设计与处理技术进行了初步研究和规划,并基于研究成果开展了CommonCrawl、中文书籍等适用于预训练阶段的数据的获取与清洗工作,形成了各项技术的框架方向;同时,开展大模型评测技术调研,完成基础框架设计,形成可行性结论。
未来,公司会基于实际市场需求,在大模型基础技术研究、大模型算法研发、以及平台工具建设等方面,持续推进数据生产垂直大模型的建设。
3、请问未来AI数据会自动标注么,如果AI可以实现自动标注,会对公司及行业产生影响吗?
尊敬的投资者:您好,首先,AI一定不会实现完全的自动化标注,因为机器如果想要持续演进,使其更接近于人类的判断和理解,就一定需要人类作为引导,通过人工标注帮助其完成新知识的学习,所以只要人工智能在持续发展和进化就一定需要人类参与,即无法达到完全的自动化标注。
另一方面,更加智能化的人机协作模式一直是数据服务行业的发展趋势,同时也是数据服务企业的核心竞争能力之一,自动化标注的核心不是完全替代人类,而是提高人机协作效率,海天瑞声近年来在研发领域持续加大投入,不断提升公司数据生产的智能化水平,并据此形成规模效应、实现降本增效。
4、公司是否考虑接入一些开源大模型来提升自身的数据生产效率?
尊敬的投资者:您好,智能化标注能力是数据服务企业的核心竞争力之一,公司一直致力于不断提升数据标注的智能化水平,目前公司已通过自行研发以及API接入两种方式,探索将大模型接入公司一体化数据处理平台,以提高数据处理过程中的人机协作效率,辅助公司的数据生产。自研大模型方面,公司已在针对大模型预训练数据集设计与处理技术进行初步研究和规划,并基于研究成果开展了CommonCrawl、中文书籍等适用于预训练阶段的数据的获取与清洗工作,形成了各项技术的框架方向;开展大模型评测技术调研,完成基础框架设计,形成可行性结论。另一方面,公司已将部分开源或提供API接口的大模型接入公司一体化数据处理平台。例如,公司已在智能驾驶平台DOTS-AD中接入开源的语义分割模型SAM(Segment Anything Model),并基于数据预标注实际需求,对模型进行了优化升级,有效提升了2D语义分割项目中的降本增效能力。
5、在新能源行业相关半导体需求业务布局如何?
尊敬的投资者:您好,公司是专业的人工智能训练数据服务提供商,可为包括大模型在内的AI产业链上的各类机构,包括但不限于科技互联网、社交、IoT、智能驾驶、智慧金融等领域的主流企业,教育科研机构以及部分政企机构提供模型训练所需的专业数据集,公司未涉及您提到的半导体业务,感谢您的关注。
6、大模型范式下的预训练阶段数据需求和传统的数据需求有什么区别?
尊敬的投资者:您好,大模型预训练阶段的数据需求和深度学习技术路线下的传统训练数据需求,两者在形态上基本一致,都是文本、语音和图像,但在数据规模、质量、来源等方面,预训练数据较传统训练数据会存在一定差异。例如,规模上,预训练数据的token量普遍在万亿量级,而传统模型数量则大约在10亿量级。从数据来源的角度看,由于大模型所需数据规模远超传统模型,因此其数据来源将更加丰富以满足规模化、多元化数据需求。具体来说,大模型数据来源除了来自传统的定向采集外,还将涉及版权数据、公共数据等新型海量高质量数据来源。
此外,数据处理的核心技术也存在一定差异。例如,由于大模型预训练阶段的原料数据规模更大,因此大模型预训练数据更加注重数据清洗的工程化能力,在预训练阶段需要结合原料数据特点以及所涉及的主题、领域等,对海量数据完成高质量清洗,这对数据服务商的工程化数据处理能力以及过往服务经验的积累都提出了更高要求。
7、董秘好,请问贵公司的自动驾驶业务如何?公司数据服务在国内与国际的竞争力如何?对公司今后的展望如何?
尊敬的投资者:您好,23年上半年,公司进一步升级了智能驾驶的数据服务能力,推出了新一代智能驾驶数据处理平台DOTS-AD。新平台可支持更多场景、更多传感器、以及更前沿的自动驾驶感知算法需求,可以覆盖市面上主流的3D、2D-3D融合标注需求以及更为前沿的数据处理能力(包括:3D点云语义分割、BEV鸟瞰图标注、300万大点云以及4D标注等);同时,算法中台功能更加完善,2D算法准确率持续提升,3D算法功能逐步完善;此外,公司成功引入最新SAM开源模型,并基于数据预标注实际需求,对模型进行了优化升级,有效提升了2D语义分割项目中的降本增效能力。
未来,公司将紧抓智能驾驶行业发展机遇,全方位布局和提升智能驾驶业务核心能力,前瞻性布局、迭代智能驾驶数据处理平台,优化算法中台中枢能力,同时加大数据安全体系建设,全方位保障数据生产流程安全合规。同时,基于已经获取的测绘资质,进一步拓展数据服务环节,开展采标一体化服务,提升业务毛利水平。
8、贺总,前段时间《生成式人工智能服务管理暂行办法》发布,请问这个办法对公司业务有什么方面的影响?
尊敬的投资者:您好,《生成式人工智能服务管理暂行办法》更加强调数据来源和数据处理过程的安全合规性,对训练数据处理活动提出明确的合规目标和要求。例如涉及个人信息的,需要确保取得个人同意,不得侵害他人依法享有的知识产权等等;同时,增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性等等,这就要求相关数据服务企业具有完备的数据安全保障体系,不仅要确保数据来源合法合规,同时在数据处理过程中还要具备相应的数据处理经验和技术(例如,如何通过清洗和预处理技术排除训练数据中噪声和偏差,使得用于训练的数据不带有民族、国别、地域等歧视内容),进一步增加了数据服务的难度和门槛。以上数据安全标准将有助于行业门槛提升以及对专业第三方数据服务公司的依赖程度。
9、董秘你好,今年上半年公司收入同比下滑,请问公司今年全面收入预期如何,什么时候可以止跌回升?
尊敬的投资者:您好,上半年,公司境外收入受境外部分客户阶段性裁员、业务方向调整,以及数据出境相关法规落地实施的阶段性影响,同比下降,导致公司整体收入下滑。但另一方面,公司境内收入,受智能驾驶业务增长驱动,已在二季度呈现同比增长态势。公司认为收入的下降主要受短期因素影响。未来,预计随着境外客户人员调整进入尾声,以及出境安全评估逐渐转向常态化,境外收入水平将逐步恢复;同时公司也将持续发力智能驾驶、大模型等新兴战略型业务,并积极探索数据要素市场,力争通过多主线合力,实现未来业绩的稳步回升。
10、23年上半年,因境外客户裁员和数据出境安全评估导致境外收入大降,请问境外业务什么时候能恢复?
尊敬的投资者:您好,2023年上半年,公司境外业务收入下滑,主要受到境外部分客户阶段性裁员、业务方向调整带来的订单释放缓慢的影响,叠加了法规方面的阶段性观望影响。未来,预计随着境外客户的阶段性调整结束/进入尾声,以及随着政策适用范围及实施尺度日渐清晰,逐步度过磨合期,境外业务预期将逐渐回归正常水平。