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1、公司在软件产品研发投入情况,以及AI在软件产品中的应用情况。
答:应用在高端半导体制造良率提升上的智能软件产品是公司重点规划及研发投入的方向之一。公司将人工智能和大数据技术应用到半导体质量控制数据上,为客户实现最大化的质量控制对良率管理的提升效果。例如良率管理系统软件通过综合运用统计分析和人工智能技术帮助客户及时发现、解决和预防产线异常状态;缺陷自动分类系统软件基于深度学习大模型能够对各类型的晶圆缺陷检测设备获取的各类缺陷数据进行全自动缺陷类型识别和缺陷统计分析等。

2、公司订单交付及验收周期情况。
答:
公司订单交付及验收周期受到设备种类、设备成熟度及不同客户需求紧迫性等因素影响,其中,推出初期的设备验收周期通常相对较长,设备逐渐成熟后,交付及验收周期一般有所缩短。

3、公司产品研发是否能够持续覆盖前沿工艺的技术要求。
答:
公司各类型设备能够全面满足目前国内领头客户工艺需求,并积极研发下一代先进设备,在设备研发过程中,技术方案上会提前考虑更加先进的设备技术要求及各代设备的延续性,使得设备迭代升级过程更加高效。
同时,公司在各系列设备研发规划与国内最前沿工艺的规划需求相匹配,能够持续覆盖前沿工艺的技术要求。

4、公司收入和订单按照产品拆分情况。
答:
2023年度检测设备和量测设备收入占比分别为约70%和30%,订单构成情况与收入构成情况整体相当。

根据提供的调研记录，以下是对公司情况的分析：

1. **产能信息及释放进度**：
   调研记录中没有明确提及具体的产能信息和释放进度，但从公司在软件产品研发投入情况的描述中可以推测，公司正在积极投入研发，并且有计划地推进AI在软件产品中的应用，这可能意味着公司正在逐步提升其产能以满足市场需求。

2. **新的增长点**：
   新的增长点可能来自于公司在高端半导体制造良率提升上的智能软件产品，特别是良率管理系统软件和缺陷自动分类系统软件，这些产品通过应用人工智能和大数据技术，为客户提供质量控制和良率管理的提升。

3. **竞争情况、竞争对手及国产替代空间**：
   调研记录中没有提供关于竞争对手和国产替代空间的具体信息，但可以推测，随着公司在高端半导体制造领域的技术提升，其在国内外市场的竞争力将增强，国产替代的空间也将随之扩大。

4. **行业景气情况**：
   调研记录没有直接提及行业景气情况，但考虑到公司正在积极研发和应用前沿技术，可以推测行业可能正处于一个快速发展阶段。

5. **销售情况**：
   2023年度检测设备和量测设备的收入占比分别为约70%和30%，这表明公司的主要销售收入来源于检测设备。

6. **成本控制**：
   调研记录中没有提供关于成本控制的具体信息，但公司在研发上的投入和对前沿技术的应用可能意味着公司在成本控制上有一定的优势。

7. **产品定价能力**：
   调研记录中没有提及产品的定价能力，但考虑到公司在高端半导体制造领域的技术投入，可以推测公司可能拥有较强的产品定价能力。

8. **商业模式**：
   公司的商业模式似乎侧重于通过技术创新来提升产品和服务的质量，进而增加市场竞争力。

9. **坏账情况**：
   调研记录中没有提及坏账情况，因此无法进行分析。

10. **研发投入和进度**：
    公司在软件产品研发上投入显著，特别是在AI和大数据技术的应用上，这表明公司的研发投入和进度正在积极推进。

11. **护城河**：
    公司的护城河可能体现在其在高端半导体制造领域的技术创新和应用能力上。

12. **产品名称及依赖的原材料**：
    调研记录中提到的产品包括良率管理系统软件和缺陷自动分类系统软件，但未提及依赖的原材料。

13. **题材**：
    公司涉及的题材可能包括人工智能、大数据、半导体制造等，这些题材在当前市场环境下具有较高的关注度。

14. **分红情况及计划**：
    调研记录中没有提及分红情况和计划。

**综合分析**：
公司似乎处于一个积极的研发和扩张阶段，特别是在高端半导体制造领域。然而，由于调研记录中缺少一些关键的财务和市场信息，因此对于公司未来一年的业绩预期应保持谨慎态度。考虑到当前的经济环境和行业发展趋势，公司可能会面临激烈的市场竞争和不断变化的技术要求，这些都是需要关注的风险点。