会议主要讨论的核心内容 - 公司是全球领先的人工智能训练数据提供商,是国内首家上市企业 [1][2] - 公司提供全面的AI训练数据服务,涵盖语音、计算机视觉、自动驾驶等领域 [2] - 公司拥有广泛的客户群,包括国内外BAT、车企等知名企业 [2] - 公司在数据安全合规、环境支持等方面具有竞争优势 [3] - 公司提供定制数据服务、成品数据库、软件方案和基地服务等多种合作方式 [3][12] 问答环节重要的提问和回答 问题1 **提问内容** 公司在自动驾驶数据标注方面有哪些能力和经验 [4][5][6][7] **回答内容** - 公司在2D、3D、点云分割等多种标注能力上有深厚积累和丰富经验 [4][5][6] - 公司针对车道线、停车泊车等场景开发了多种标注技术,并持续优化提升 [7] - 公司投入大量资源建设了一体化的数据标注服务平台,能够提高标注效率和数据质量 [4][8] 问题2 **提问内容** 公司在自动驾驶数据处理和算法建设方面有哪些创新 [9][10][11] **回答内容** - 公司自研了多种算法模型,如目标跟踪、弹性框贴合、智能追踪等,提升了数据标注效率 [9][10][11] - 公司针对动态物体和静态物体采用差异化的标注模型,进一步提升了标注质量 [11] - 公司利用大模型技术如MetaSAM等,与自有算法相结合,不断优化数据处理能力 [11] 问题3 **提问内容** 公司在自动驾驶数据服务方面有哪些独特的优势 [12][13] **回答内容** - 公司拥有大量的成品数据库,可以直接为客户提供高质量的数据资源 [12] - 公司在全国各地拥有广泛的基地资源,能够灵活调配满足客户需求 [12] - 公司积累了20年的项目执行和交付能力,能够保质保量完成高难度的数据服务项目 [13]

会议主要讨论的核心内容 - 公司自建数据和与客户合作获取数据是公司数据积累的两种主要方式 [11][12] - 公司提供包括数据采集、清洗、标注等全流程的数据服务,既有标准化产品也有定制化服务 [13][14] - 公司在数据处理、算法、项目管理等方面具有较高的技术壁垒和综合实力,是公司的核心竞争力 [21][22][23] 问答环节重要的提问和回答 问题1 **参会者提问** 车企自身也可以收集数据,公司是否可以为其提供数据处理服务 [24] **公司回答** 公司可以为车企提供数据清洗、格式化等处理服务,也可以采取"安全屋"等模式在车企场地内部署平台提供服务 [24] 问题2 **参会者提问** 不同车型传感器配置不同,是否可以复用数据进行模型训练 [25] **公司回答** 理论上可以通过一些数据迁移、模型校准等方式复用数据,但实际中各车企更倾向于使用自身车型的数据 [25][26] 问题3 **参会者提问** 公司今年的收入利润展望如何 [26][27] **公司回答** 公司一季度业绩已经出现明显反弹,预计全年可以保持良好的增长态势,摆脱去年的特殊因素影响 [26][27]

公司业绩分析 - 2023年公司营业收入为1.70亿元,较去年同期下降35.33%,主要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[2][3] - 2024年第一季度收入增长主要系在大模型技术的逐步发展和应用领域不断拓展的带动下,全球各类型科技公司对人工智能领域的研发投入呈现出复苏并增长的趋势,带动以多语言智能语音、文本为代表的数据需求快速增加,整体拉动公司第一季度营业收入同比大幅提升[3] 政企项目进展 - 公司正在与北京、安徽、山东、河北等地进行对接,若相关合作达到信息披露要求,公司将及时履行信息披露义务[3] 大模型数据需求分析 - 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在数据规模、质量、来源等方面存在差异,大模型数据需求规模更大,来源更加丰富[4] - 随着更多大模型产品面向公众推出上线、以及不断进行版本迭代,未来的大模型相关数据需求会持续、显著增长,主要体现在预训练阶段对高质量、大规模的版权数据、公共数据、多模态数据、垂直领域的实际场景数据等方面的需求,以及不断提升其交互精准度的强化学习阶段各类数据需求[5][6] - 强化学习阶段的数据服务需求呈现向更多垂类拓展、评价/评分指标更丰富、由单模态向多模态转变的趋势[6][7]

股东大会信息 - 公司2023年年度股东大会于2024年6月7日13:30召开[3] - 董事会于2024年4月25日决议召集，4月26日发出通知[6] - 召集人为公司董事会[11] 股东参会情况 - 出席股东及代理人10人，持股23,936,483股，占比39.9706%[8] - 现场5人，持股19,076,445股，占比31.8550%[10] - 网络投票5人，持股4,860,038股，占比8.1156%[10] - 中小投资者6人，代表62,637股，占比0.1046%[10] 议案表决结果 - 《2023年年度报告》同意票23,934,576股，占比99.9920%[16] - 《续聘会计师事务所》中小投资者同意票60,730股，占比96.9555%[25] - 《2023年度利润分配预案》反对票1,907股，占比0.0080%[31] - 《2024年度财务预算报告》同意23,924,886股，占比99.9516%，反对11,597股，占比0.0484%[33] - 《确认董事薪酬》非关联股东同意4,861,181股，占比99.9608%，反对1,907股，占比0.0392%[36] - 《确认董事薪酬》中小投资者同意60,730股，占比96.9555%，反对1,907股，占比3.0445%[36] - 《确认监事薪酬》同意23,934,576股，占比99.9920%，反对1,907股，占比0.0080%[38] - 《2024年度财务预算报告》等三议案表决通过[34][37][39]

参会情况 - 出席会议股东和代理人10人，所持表决权23,936,483，占比39.9706%[2] - 公司9名董事、3名监事全部出席会议，董秘出席，其他高管列席[5] 议案表决 - 《2023年年度报告》等多数议案同意票数23,934,576，占比99.9920%[6][7][8][9] - 《2024年度财务预算报告》同意票数23,924,886，占比99.9516%[8] - 《确认2023年度董事薪酬及2024方案》同意票数4,861,181，占比99.9608%[8] - 议案5、7、9对中小投资者单独计票，议案9关联股东回避表决[10] - 《续聘会计师事务所》等议案5%以下股东同意票数60,730，占比96.9555%[12] 决议情况 - 本次股东大会议案1 - 10均为普通决议，获1/2以上表决通过[10] 律师意见 - 见证律师认为会议召集、召开、表决等程序及结果合法有效[11]

强化学习数据服务进展 - 强化学习环节数据需求攀升，标注任务向更多垂类拓展，如法律、金融、医疗 [3] - 强化学习标注的评价/评分指标更丰富，要求标注人员多维度评判和打分 [3] - 标注需求从单模态向多模态转变，23 年集中在文本类，今年向文本 - 视频、文本 - 图像等拓展 [3] 大模型标注方式 - 大模型标注任务集中在 SFT、RLHF 环节，标注方式为分类、改写、评分、创作等，均为强人工依赖型 [4] - 部分项目引入算法自动化预标注策略提升人工标注与校对效率 [4] 多模态发展的数据需求变化 - 大模型向多模态发展会产生新型数据需求，如文生图需映射文字语义与图片标签完成学习训练 [4] - 多模态发展凸显高质量多模态训练数据集持续学习的重要性，推动数据服务行业进入更大增量空间 [5] 合成数据技术看法 - 合成数据是人工智能行业发展到一定阶段的必然产物，可作为数据采集辅助方式，但有局限性 [5] - 合成数据质量和真实性无法替代真实场景数据，多数企业仍用真实场景数据训练模型，公司会关注其发展并调整业务布局 [5][6] 海天瑞声业务价值 - 海天瑞声可汇集不同版权方数据，针对客户需求提供不同版权数据 [6] - 可针对客户定制化需求对版权数据进行精细化清洗，帮助大模型节约训练算力和具备良好价值观 [6][7] 大模型预训练与传统数据需求区别 - 形态上基本一致，都是文本、语音和图像，但预训练数据在规模、质量、来源等方面与传统训练数据有差异 [7] - 规模上，预训练数据 token 量普遍在万亿量级，传统模型约 10 亿量级 [7] - 数据来源上，大模型数据来源更丰富，除传统定向采集外，还涉及版权数据、公共数据等 [7] - 数据处理核心技术有差异，大模型预训练数据更注重数据清洗工程化能力，对数据服务商要求更高 [8]

会议主要讨论的核心内容 公司2023年财务情况 - 2023年公司实现营业收入1.7亿元,较上年同期下降35.33%,毛利率为56.01%,较上年同期下降8.73个百分点,归属于母公司所有者的净利润为-3038.52万元,较上期同期减少203.16% [3][4][5] - 主要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调整、数据出境相关法律法规的落地实施、国内客户对集中性研发投入持谨慎态度等因素影响 [3][4] - 公司整体毛利水平下滑主要是标准化数据产品收入占比下降所致 [4] 公司2023年重点业务进展 - 加强境外销售团队建设,参与全球知名展会,展示公司先进技术实力及前瞻性产品 [5] - 积极参与数据要素的跨界流动试点合作,探讨推进相关工作,保障全球市场业务正常运行 [5][6] - 全方位布局和提升智能驾驶业务核心能力,持续迭代智能驾驶数据处理平台 [6][7][8][9][10][11][12] - 在大模型数据领域开展前瞻性研究布局,为客户提供多元化服务 [7] 公司2023年核心技术进展 - 升级智能语音标注子平台,新增多项功能点,提升语音合成相关数据处理能力 [7][8] - 全面升级智能驾驶标注子平台,提升长连续针追踪标注能力、大点云与分割处理效率等 [8][9] - 更新优化多语调设计平台,支持超过60个共同点 [8] - 上线智能驾驶第五代平台,在全场景数据标注、标注工作链智能化等方面处于行业领先 [10] 公司战略目标及2024年计划 - 推出更为全面的出海战略,加速全球市场拓展,建立海外技术研发体系 [15][16] - 全面策划并提高自身在智能驾驶领域的核心竞争力,持续升级自动驾驶数据平台 [16][17] - 基于数据要素市场培育过程,探索新的业务模式,参与政务大数据体系建设 [17][18] - 2024年一季度营收同比大幅增长41.04%,毛利率提升至71.92% [18][19] 问答环节重要的提问和回答 无相关内容

会议主要讨论的核心内容 - 2023年公司整体财务情况,包括营业收入、毛利率、净利润等指标 [3][4][5] - 2023年公司在重点业务和技术进展方面的情况,包括全球市场拓展、智能驾驶业务布局、大模型数据服务等 [5][6][7][8][9][10] - 公司2024年的战略目标和业务规划,包括国际化战略、智能驾驶业务发展、大模型数据服务等 [14][15][16][17] - 2024年第一季度公司的财务情况 [19][20] 问答环节重要的提问和回答 无相关内容

公司基本信息 - 证券代码 688787，证券简称海天瑞声 [1] - 公司名称为北京海天瑞声科技股份有限公司，于 2024 年 5 月 30 日 11:00 - 12:00 在上海路演中心召开业绩说明会，接待人员包括董事长贺琳等 [2] 业务布局与规划 全球化业务 - 考虑拓展北美、欧洲、亚洲部分地区的海外本土销售团队，开展业务时会引入海外合作伙伴，未来酌情建设自有标注基地 [3] - 推出全面出海战略，涵盖技术创新、品牌升级等，建立海外技术研发体系，开发适应海外新兴技术的 AI 数据解决方案 [3][4] 智能驾驶业务 - 升级自动驾驶数据平台 DOTS - AD，完善算法技术，提高人机交互数据处理效率和规模化效应 [4] - 加强数据安全管理体系建设，利用测绘资质延伸数据服务范围，提升毛利水平 [4] 新兴业务探索 - 探索围绕大模型所需数据相关服务，开展多元化数据获取、高阶垂向拓展等方向的数据服务能力建设 [4][5] - 探索以数据治理、数据交易、数据处理等为核心的数据要素领域，打造新兴业务板块 [5] 财务情况 2023 年收入情况 - 2023 年营业收入为 1.70 亿元，较去年同期下降 35.33%，境外收入因部分客户裁员、业务调整及数据出境法规影响大幅下滑，境内收入因客户谨慎投入、竞争加剧下滑 [5] 2024 年第一季度收入情况 - 2024 年第一季度收入同比大幅增长，主要因大模型技术发展带动全球科技公司对人工智能研发投入复苏，以多语言智能语音、文本为代表的数据需求增加 [9] 技术相关观点 自动化标注 - 自动化数据标注是行业发展趋势和企业核心竞争力之一，核心是提高人机协作效率，公司持续加大研发投入提升数据生产智能化水平 [6] 合成数据技术 - 合成数据是人工智能行业发展到一定阶段的产物，可作为数据采集的辅助方式，但存在局限性，无法替代真实场景数据，公司会关注其发展并调整业务布局 [7] 业务进展 政企类项目 - 公司正在与北京、安徽、山东、河北等地进行对接，若合作达到信息披露要求将及时披露 [7] 智能驾驶业务进展 - DOTS - AD 平台可支持更多场景、传感器和前沿算法需求，覆盖多种标注需求和数据处理能力 [8] - 算法中台功能完善，上线多种算法，优化多个智能驾驶场景模型，新增超 15 种视觉类算法预处理技术 [8] - 基于测绘资质拓展数据服务环节，开展采标一体化服务 [9] 客户情况 - 客户 4 曾进入公司年度前 5 名客户名单，本次再次进入 [11] - 公司通过多维度提升业务及客户触达、服务能力，客户群体覆盖多领域主流企业、教育科研机构和部分政企机构，数量超 930 家 [11]

公司业绩与收入下滑原因 - 2023年公司营业收入为1.70亿元，同比下降35.33% [3] - 境外收入大幅下滑，主要受客户裁员、业务调整及数据出境法规影响 [3] - 境内收入下滑，受宏观经济环境、客户研发投入谨慎及行业竞争加剧影响 [3] 研发投入下降原因 - 数据生产智能化和标准化数据集产品建设投入强度趋于平稳 [4] - 智能驾驶数据和综合性数据处理平台研发投入趋缓 [4] - 标准化数据集建设集中期已结束，投入强度自然回落 [4] 自动化标注对业务的影响 - 自动化标注是行业发展趋势，核心在于提高人机协作效率 [5] - 自动化标注不会完全替代人类，而是提升数据生产智能化水平 [5] 多模态发展对业务的影响 - 多模态发展将产生更多新型数据需求，推动数据服务行业进入更大增量空间 [5] - 高质量多模态训练数据集的重要性将更加凸显 [5] 大模型数据服务进展 - 公司正在建设大语言模型、语音大模型和视觉大模型相关数据集 [6] - 已与国内知名大模型厂商开展业务合作，覆盖RLHF数据评分、Prompt改写等 [6] - 通过前瞻性研究，持续拓展大模型数据服务范围和能力 [6]