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1、影响智能驾驶数据业务市场需求空间的因素有哪些?
智能驾驶数据业务的市场需求主要与三个要素相关:1)车厂的车型及传感器丰富度。通常来说,不同车型、不同传感器会有不同的硬件配置方案,继而需要不同的数据解决方案,因此车型/传感器等硬件配置的多样性程度将会直接影响所需数据解决方案的数量;2)量产车数量。量产车的数量决定了整个的训练数据需求基数的大小;3)智能驾驶级别的逐渐提升。智能驾驶级别和渗透率的提升决定了数据处理场景的种类和体量。
这三个要素对训练数据需求的影响是相互叠加的。公司预测,随着智能驾驶相关政策的推出以及单车成本的不断下降,智能驾驶的商业化进程将加速,在上述三个因素的共同作用下,数据处理需求将呈现指数级增长趋势。
2、为什么公司2023年度研发投入下降?
根据近几年公司的整体研发战略和投入节奏安排,公司在数据生产智能化、以及标准化数据集产品建设等方向的投入强度逐渐趋于平稳所致。在数据生产智能化投入方面,以DOTS-AD、一体化数据处理平台等为代表的智能驾驶数据、以及综合性数据处理平台的整体能力已达到阶段性的成熟状态,因此公司在该等领域的研发投入强度较去年同期有所趋缓;在标准化数据集产品建设方面,根据公司IPO募投项目建设的规划,标准化数据集的集中建设期集中于前两年,并已于2023年5月顺利结项,因此报告期内公司在该领域的投入强度较去年呈现自然回落状态。
3、目前公司都在为大模型厂商提供哪些数据服务?
目前,公司已与国内众多知名大模型厂商开展业务合作,业务范围覆盖RLHF数据评分、Prompt改写、人机多轮交互等强化学习阶段数据需求。此外,公司通过研究数据清洗技术、模型评测数据集设计技术、大模型微调与应用等,进一步将数据服务拓宽范围至预训练以及模型评测阶段。
4、如何看待数据合成技术?是否会对公司传统业务造成影响?
在数据重要性凸显且数据需求快速增长的时代,合成数据可以认为是人工智能行业发展到一定阶段的必然产物。数据合成技术可以作为数据采集的有效辅助,但也存在较强的局限性,降低真实世界各类特征的训练效果,因此目前仅可作为数据采集的一种辅助方式。从目前数据服务行业来讲,以计算机视觉场景为例,合成数据主要应用于某些高危的、罕见的corner case的模拟训练当中,但合成数据毕竟是由机器生成的虚拟数据,其数据质量以及真实性仍无法替代真实场景数据,因此按照目前的技术路线,绝大多数企业仍在使用真实场景数据进行模型训练。但公司会紧密关注合成数据技术的发展,根据最新的行业动态及时调整公司业务布局。
5、版权数据持有方是否可以直接将数据卖给大模型厂商,海天瑞声在其中的价值是什么?
公司的价值主要体现在多版权数据的汇集、版权数据的清洗、以及基于客户大模型的后续服务。首先,公司可以汇聚不同版权方的数据,针对客户需求进行不同版权数据的提供。同时,可以针对客户具体定制化需求,对版权数据进行精细化清洗。虽然版权数据本身已为高质量数据,但仍无法直接用于模型训练,需经过高质量清洗后才能使用。例如,通常需将版权数据中重复数据以及不符合法律法规的相关内容进行清洗,以更好帮助大模型节约训练算力以及使大模型在训练后具备良好的法律道德价值观。

根据提供的调研内容，以下是对该公司的分析：

1. **产能信息及释放进度**：
   - 调研中未提供具体的产能数据，因此无法直接分析产能释放进度。但可以推测，随着智能驾驶相关政策的推出和成本下降，公司可能在逐步扩大产能以满足市场需求。

2. **未来新的增长点**：
   - 新的增长点可能包括智能驾驶数据业务的市场需求增长，特别是在车型、传感器的多样性以及智能驾驶级别的提升方面。

3. **国内外竞争情况及国产替代空间**：
   - 调研中未提及具体的国内外竞争对手，但提到了与国内众多知名大模型厂商的合作，表明公司在国内市场中有一定的竞争力。国产替代的空间可能取决于公司产品的质量和成本效益。

4. **行业景气情况**：
   - 智能驾驶数据业务市场需求预计将呈现指数级增长趋势，这表明行业景气度较高。

5. **销售情况**：
   - 调研中未提供具体的销售数据，但提到了与大模型厂商的合作，这可能意味着公司在销售方面有一定的优势。

6. **成本控制**：
   - 调研中未明确提及成本控制的具体措施，但提到了研发投入的下降，这可能意味着公司在成本控制方面有所作为。

7. **产品定价能力**：
   - 调研中未提及产品的定价策略，但公司的服务范围较广，可能具有一定的定价能力。

8. **商业模式**：
   - 商业模式涉及为大模型厂商提供数据服务，包括数据评分、Prompt改写、人机多轮交互等。

9. **坏账情况**：
   - 调研中未提及坏账情况。

10. **研发投入和进度**：
    - 研发投入下降，部分原因是因为数据生产智能化和标准化数据集产品建设的投入强度趋于平稳。

11. **护城河**：
    - 公司的护城河可能在于其与国内众多知名大模型厂商的合作关系，以及在数据服务领域的专业性。

12. **产品名称及依赖的原材料**：
    - 调研中未提及具体产品名称，原材料可能包括各种传感器数据和车型数据。

13. **题材及优劣势、风险点**：
    - 题材可能涉及智能驾驶、人工智能、数据处理等。优势可能在于与大模型厂商的合作和技术成熟度。劣势和风险点可能包括对合成数据技术的依赖以及市场竞争。

14. **分红情况及计划**：
    - 调研中未提及分红情况或计划。

**综合分析**：
在当前经济环境下，公司未来一年的业绩预期可能受到智能驾驶行业发展速度、政策支持力度、技术进步以及市场竞争状况的影响。由于调研内容中缺乏具体的财务和市场数据，对于公司的业绩预期应保持谨慎态度。