纪要涉及的公司 长安科技，是源于清华大学的公共安全领域科研成果转化单位，2005 年成立，2020 年成为由中国电信集团控股的创业板高科技上市公司 [1] 纪要提到的核心观点和论据 公司业务板块 1. 城市生命线安全运行监测业务：率先在合肥落地国家首个城市生命线安全运行监测系统，“清华方案合肥模式”向全国推广，已完成安徽省全省平台及 16 个地市平台全覆盖，在北京怀柔、佛山等地也有覆盖；拥有从国家级标准设计到四级的远见经验，有成套化成熟软硬件产品体系，提供全生命周期综合性服务 [2][3] 2. 应急管理业务：承建国家第一代和第二代应急管理平台建设，应急管理部成立前后分别覆盖主要省份和完成绝大部分省份第二轮建设；承担应急管理部顶层设计规划、核心业务系统建设及部委到省厅、地市区县应急管理局的信息化建设 [4] 3. 智能装备与消防业务：智能装备供应城市生命线监测的物联网感知装备；2018 年收购中科大国家级重点火灾实验室科研成果转化单位克达利恩，可提供特殊场所消防安全解决方案，面向高大空间火灾早期报警及灭火 [5] 4. 消费者业务：依托与中国电信云网融合，借助其本地网优势，推出七大业务场景公共安全系列产品，面向小 B 端和 B 端市场，服务覆盖全国 31 个省 270 多个地市，建成全国最大云上在线燃气监测服务平台之一 [7] 5. 海外业务：从 2011 年开始出海并成功落地，目前在拉美、非洲等地有业务 [7] 行业政策推动 1. 万亿国债：2023 年底发行首批万亿国债，投向防灾救灾和灾后重建，公司拿到三大运营商中最高份额 [8] 2. 超长期特别国债：2024 年两会提出发行，投向包含城市生命线、应急、消防及消费者业务相关领域 [9] 3. 城市地下管网改造：国家发展委副主任预计未来五年投入 4 万亿改造 60 万公里城市地下管网，涉及燃气、供水、排水、热力等公司业务覆盖领域 [10] 4. 化债政策：部分地方主动沟通将公司项目纳入化债表，个别省份资金已逐步落地，长期来看有助于账款回收和新业务落地 [11] 公司财务亮点 2024 年订单和签约相比 2023 年同期增长近 40%；通过催收应收账款和内部体制增效，现金流有一定改善，有望在 2025 年取得更好成绩 [11][12] AI 领域发展 1. 发展历程：伴随 AI 及智能化技术发展，从灾害防治模型、刑警推演技术，到城市生命线领域物联网及智能化分析模型，再到引入视觉自然语言处理等 AI 技术，2022 年启动大模型研究 [14] 2. 星辰纯丝公共安全行业大模型：2024 年 5 月在上海应急展正式发布，为用户提供应急大脑，将应急工作从以人为主体转向智能体赋能；在数据、业务理解、前沿技术研究等方面有研发优势，积累 200 多个小模型可与大模型调用，形成智达、智文、智术、智岸能力并在多个项目落地应用 [15][17] 3. DeepSeek 应用：接入后能提升模型理解客户问题、意图识别准确率、人机交互方式、回答问题准确度和调用模型积极性；在智达、智文、智术、智岸方面分别有不同应用效果，已开展相关替换工作 [18][19][20] 4. 智能体协作：通过智能体协作和开发，整合公司多年积累的能力，为用户提供技术和业务层面加持；利用大量公共安全场景案例，为垂直领域提供支持 [21][22] 客户需求与投入 1. 技术部署：根据客户实际需求、数据敏感性和已有云化技术设施，与客户共同制定大模型升级要求和特点，不特别关注本地化或云化方式 [25][26] 2. 投入强度：国家和地方在公共安全领域投入持续增加，但受政府财政情况限制，部分客户会选择通过电信天云、国家云等云化算力环境，公司支持各种算力介入和应用 [28][29] 公司内部应用 1. 授权阶段：通过建立本地知识库加大模型方式，形成本地技术支持大模型工具，提升授权工程师工作效率 [32] 2. 编程领域：AI 应用基本覆盖公司开发人员，可进行代码检查、基础代码合并和开发工作，提升开发效率 [32] 业务复制推广 大模型在部署应用到前端应用衔接方面技术和实战应用较成熟，用户可基于本地情况调用服务和进行本地化训练；可将 AI 能力嵌入应用层产品 [40] 订单增速 不方便直接披露国家级、省级、市区级详细订单增速数据，但从金额维度看，主要增速在地市区县，因其行政单位小、覆盖广 [41][42] AI 对业务影响 1. 用户认可度：客户对 AI 接受度逐步提高，AI 能力提升能完善已有系统功能、拓展新功能，提升客户对公司价值认可，增加付费意愿 [44][45] 2. 与中国电信协同：商业模式上，公司以项目型为主，电信擅长标品打造和营销渠道打通，双方协同打造消费者业务标品；在科技创新领域有产学研优势，共同进行课题研究和前瞻性研发；业务上联合打单，利用电信广泛的本地网和客户经理资源 [46][47] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. 公司在管理上会对人员结构进行优化调整，让高附加值人员留在表内，针对项目需求做灵活性调整 [34] 2. 通过大模型加数据行为分析，能有效降低物联网传感器误报率，在北京怀柔项目中已将误报率下降一个数量级左右 [36] 3. 大模型在应急领域处理专业问题成本高，公司采用大模型加小模型结合方式快速解决专业问题，如化学品泄露飘散预测 [38]