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1、公司2023年收入下滑的原因什么?
2023年,公司营业收入为1.70亿元,较去年同期下降35.33%,主要系受境外部分客户进行阶段性裁员、业务方向及研发节奏周期性调整等影响,部分客户2023年预算释放进度放缓,同时叠加2023年上半年数据出境相关法规落地实施的阶段性影响,公司境外收入同比大幅下滑。境内业务方面,虽然宏观稳经济政策已初见成效,但国内仍面临复杂严峻的内外部环境考验,部分境内客户对集中性研发投入仍持谨慎态度,基础数据服务领域客户预算及需求释放出现阶段性减缓,叠加行业内竞争加剧,综合导致境内收入同比下滑。
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、很多大模型已具有自动标注能力,请问这些公司推出的自动标注功能会不会让公司的业务不存在了?未来会对公司业务影响有多大?
自动化数据标注一直以来都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。
4、请问大模型向多模态发展后,是否会对公司业务产生正向影响?
大模型向多模态发展后,将会产生更多的新型数据需求。例如文生图的多模态大模型,通过文字输入生成对应图片,这就需要机器理解文字语义的同时将理解的关键词与图片的关键标签进行映射,通过对齐两种独立模态关键特征的方式,实现按指令的创作,以此完成学习训练过程。因此,当大模型向多模态能力维度拓展时,高质量多模态训练数据集的持续学习训练的重要性将更加凸显,多模态的发展将推动数据服务行业进入更大的增量空间。
5、目前公司在大模型数据方面的进展如何?
大模型标准化数据集方面,公司正在持续进行包括“大语言模型中文对话预训练数据集”、“语音大模型(声音复刻、歌曲)微调数据集”、“视觉大模型(图文生成)预训练及微调数据集”等方向的数据集建设。同时,公司基于过往数据服务经验以及商务资源优势,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,为更好抢占大模型数据服务市场,公司正在通过前瞻性研究,持续探索拓展大模型相关数据服务范围以及服务能力,例如,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;同时,探索利用大模型技术,提升大模型数据的规模化生产效率。

### 1. 产能信息及产能释放进度分析
- **产能信息**：调研记录中没有明确提及具体的产能数字或产能利用率，因此无法直接提取产能信息。
- **产能释放进度**：从收入下滑的原因来看，公司境外收入大幅下滑，境内收入也出现同比下滑，这可能表明公司在产能释放上遇到了挑战。由于客户需求减缓和行业竞争加剧，产能释放进度可能不如预期。

### 2. 未来新的增长点
- **新的增长点**：大模型向多模态发展，以及公司在大模型数据方面的进展，如“大语言模型中文对话预训练数据集”、“语音大模型微调数据集”等，将是公司未来新的增长点。

### 3. 竞争情况及国产替代空间
- **国内竞争**：由于宏观环境和行业竞争加剧，公司面临一定的竞争压力。
- **国外竞争**：受法规影响，公司境外收入大幅下滑，表明国外市场也存在竞争。
- **国产替代空间**：调研中未提及国产替代的具体信息，但随着国内政策的支持和行业的发展，国产替代空间可能逐渐扩大。

### 4. 行业景气情况
- **行业景气**：公司境内外收入的下滑表明行业可能面临一定的下行压力。

### 5. 销售情况分析
- **国内销售**：国内收入同比下滑，受到宏观环境和行业竞争的影响。
- **海外销售**：境外收入同比大幅下滑，受到客户阶段性裁员和法规实施的影响。

### 6. 成本控制
- **成本控制**：调研记录中未明确提及成本控制的具体措施。

### 7. 产品定价能力
- **定价能力**：调研记录中未提及产品的定价能力。

### 8. 商业模式分析
- **商业模式**：公司主要提供数据服务，包括数据生产智能化和标准化数据集产品建设，与大模型厂商合作，提供数据服务。

### 9. 坏账情况
- **坏账情况**：调研记录中未提及坏账情况。

### 10. 研发投入和进度
- **研发投入**：研发投入强度逐渐趋于平稳，部分领域如DOTS-AD、一体化数据处理平台等已达到成熟状态。
- **研发进度**：公司在大模型数据方面有持续进展，包括多个数据集建设和与大模型厂商的合作。

### 11. 护城河
- **护城河**：公司的护城河可能体现在数据生产的智能化水平和与大模型厂商的合作关系上。

### 12. 产品名称及原材料依赖
- **产品名称**：提及了“大语言模型中文对话预训练数据集”、“语音大模型微调数据集”等。
- **原材料依赖**：调研记录中未明确提及原材料依赖情况。

### 13. 题材及优劣势、风险点
- **题材**：数据服务、智能化、大模型、多模态发展等。
- **优势**：持续的研发投入和与大模型厂商的合作。
- **劣势**：收入下滑，行业竞争加剧。
- **风险点**：法规变化、客户需求减缓、行业竞争。

### 14. 分红情况及计划
- **分红情况**：调研记录中未提及分红情况或计划。

### 综合分析
结合当前经济环境，公司未来一年的业绩预期可能存在不确定性。收入下滑和行业竞争加剧是主要的风险点。公司需要继续加强研发投入，提高产品和服务的竞争力，同时密切关注法规变化和市场需求，以应对潜在的风险。对于调研中提到的未来增长点和合作计划，应保持谨慎态度，关注其具体实施情况和效果。