科大讯飞股份有限公司 (002230) Q2 2026 Earnings Call Transcript

大家好,欢迎参加科大训飞2026年半年度业绩说明会 在会议开始前,我们代为声明 未经本平台及主办方书面授权许可 任何机构或个人不得以任何形式转发、翻版、复制、发布或引用本次会议全部或部分内容 不得对本次会议录音、录像 不得制作会议纪要对外发送 擅自制作会议纪要引起不当传播的后果自负 为保证会议流畅进行 目前所有线上投资者均处于静音状态

在主讲嘉宾发言结束后将留有提问时间 下面有请柯大讯飞副总裁 董事会秘书江涛总开始会议 尊敬的投资者朋友 大家下午好 欢迎参加柯大讯飞2026年半年度业绩说明会 我是柯大勋培董秘江涛 今天参加业绩说明会的有柯大勋培董事长刘庆峰 柯大勋培总裁吴小卢先生 吴总给大家打个招呼 柯大勋培财务总监蔡上女士 感谢大家在摆盲子中参加我们2026年半年报的业绩说明会 昨天晚上半年报发布之后 很多投资者在网上或者对我们 直接表达了对这份半年报的数据的关切 确实无论是营收增长 规模利润扣非利润 还是现金流 说实在很多投资者对我们都表达 对这份半年报表达了不满意 同时对研发的投入产租比商业化进度 不少投资者也有顾虑和质疑 这些顾虑和质疑我们都听到了 我们也认真对待 今年上半年 AI行业正处于技术突破 向规模化商业落地的关键期 公司在大模型核心技术 核心赛道的运营型业务的布局 生态建设 人工智能出海方面持续投入 确实短期内对利润造成了压力 但我们坚信这些投入 在未来持续增长 打下了扎实的基础 今天这次交流会 我们刘清风董事长吴小卢总裁 我们一起来直面这些问题 讲清楚我们增长 未来持续的增长在哪 我们怎么把技术优势转化为持续的盈利能力 回应投资者的关切 我们会认真的倾听认真的回应 下面会议的包括两个环节 首先是吴小卢总裁给大家报告一下 公司上半年的经营情况 解读一下半年报里的具体数据 同时也回应我们资本市场上 大家对我们关切的问题 第二部分是交流互动环节 由大家线上提问 下面首先有请科大熊辉总裁 吴小卢先生向各位投资者 报告2026年半年度的经营情况 和战略业务发展进展 有请吴总 尊敬的各位投资者朋友 大家好 下面我就代表公司 对2026年上半年度的一些经营情况

在这地方做一个报告 半年报发布以后 我们也看到了很多投资者朋友 有很多一些关切的问题 我们对这些问题呢 也做了认真的一些分析 如果没有涉及到的 我们后面的一些提问沟通中 我们还可以进一步来进行 这个进一步的沟通 2026年上半年呢 我们的收入和毛利 分别是增长了6%和5% 规模的净利润是增长14. 68% 这个虽然有一些增长 但是这个离我们自己 也离我们广大投资者的一些预期 还是有差距的 那我们看一下 2016年上半年度营收 我们也在做一个分析 那我们在这个今年的G端 B端和C端的战略里面 一开始呢 我们就做了一个这个策略 那整个G端呢 我们是优选G端 因为现在有一些G端呢 它如果存在一些回款和现金流的一些问题呢 我们会有一些主动的放弃 那B端呢 我们要做生B端 尤其这个教育啊 医疗这些 我们下一步有比较大的机会的地方 那C端呢 我们要做强C端 G端呢 是上半年 我们的业务收入上呢 是有2. 65%的下降 那这里面呢 有一个方面是刚才讲到 我们在有一些项目 如果它的现金这个回款会 可能会存在一些不确定性呢 我们会主动做一些放弃 但上半年呢 我们看到这个整体上啊 就是我们的合同 各种签订的情况还是不错的 就是这地方因为没有做区分 我们G端和B端整个合同额呢 是增长了27% 同时呢 上半年这个国家一些像专箱债 一些重要的一些项目呢 应该进展情况还是不错的 但是整体因为专箱债 今年的总体进度还是偏低 但是我们觉得因为国家专箱债 它这个本身的一些策略 这些在年底很多都会是 应该是要最后会要落实 这个呢是极端的情况 B端和C端呢 上半年整个营收增长是10% 在我们营收的占比中呢 已经占到了76% 就是有进一步的增长 这一端呢 这个学习机可能是 很多投资者朋友比较关注的 我们的销量呢 上半年有了小幅的下降 这下降呢 部分原因是因为 这个上半年的一些国补啊 这样一些情况呢 是有很多的一些用户呢 是持闭观望 但在7月份呢 我们看到 还是出现了比较好的一些回升啊 7月份我们从用户激活 就真正的 就是消费者使用的 用户激活我们叫sell out 已经增长了30% 因为7月份整个销量的 这个应该回暖了 它把整个1到6月份 因为1到6月份是下降了1% 我们整个1到7月份的累计 现在是增长了3% 所以整个C端开始 又重新回到了一个 比较好的一个态势 那对于这个COVID的利润 那整个COVID利润呢 上半年是和去年同期比是下降了 这个2. 7亿 那这个下降呢 主要原因还是我们研发投入的增长 那我们整个上半年研发增长了 是六个亿左右吧 那这个六个亿呢 绝大部分是在我们的大模型 和我们一些重要的一些产品 像我们等会介绍的辟業机 我们的海外业务 和我们像医疗的影像 这些比较重要的一些业务 所以研发费用的投入 也是我们整个扣费利润下降的 一个最主要的原因 在回款上面 这几年公司在回款上 应该我们抓的还是比较迟 上半年的销售回款 我们要从回款 回款利益 也就是回款 实际的数额储上我们的收入 我们是百分之一百零 就是回款总额呢 是超过了这个消息收入的总 但大家也比较关注 在这地方提到了 就是整个为什么现金流 经营性的现金流呢 是有这个1. 7个亿左右的下降 那这里面呢 我们整个上半年度的回款 和去年同期比呢 是增加了15个亿 但整个现金流呢 同比增长了还更多一点 增长了19. 8亿 这其中呢是有六个亿多一点 是我们为了尤其是存储芯片的战略储备 今年因为整个存储 这个必须要做一些备货 这个另外呢就是成对汇票呢 上面年同期和去年同期比呢 我们兑现这个成对汇票是增长了4. 23个亿 这个呢是整个金银新新金流相同比下降的主要原因 如果没有战略备货这些呢 可能今年应该上面的现金流呢 是会有明显增长 另外呢 就是科艾的进行现金流单季度呢 我们现在已经开始转正了 因为以前我们从所有历史年度 过去的历史年度看啊 一般的二季度呢 单季现金流还是会负的 所以应该讲呢 这个科艾单季现金流的转正 应该对我们这个整个回款 现金流是一个非常好的态势 下面呢 我介绍一下 就是在应该大模型非常激烈的 这个竞争态势里面 这个薰飞是怎么看待这个大的机遇 和这个非常大的一个挑战 首先是对语音大模型来说 我们还是要继续要保持在业界引领 那这个目前也还是 在国际上最权威的Trami9 就是这个语音识别的 它叫多模态上下文感知识别 就是重要的是语音识别 那我们还是连续 这个是第六年 获得了这个比赛的第一名 那这我们看一下呢 中间有几个比较重要的 这个技术指标 一个呢就是视频效果 进一步提升 就提升了16% 然后但同时呢 因为为了提升性价比呢 它的推理成本呢 是下降了84% 那现在尤其是在一些 这个面向复杂环境 一些这个智能交互硬件 像汽车啊机器人啊 这些交互硬件上 多人多么复杂场景下的 这个语言识别呢 从效果从76%呢 提升到了94% 那整个这个超理人的合成 是最近大家也非常关注的 现在超理人合成的效果呢 就是我们现在就讲 做一组测试 就是大家要做这个IBE测试的话 大家更倾向于谁的效果更好 那我们现在呢 和这个最好的这个第二名友商比呢 我们是37%对63% 所以在这个技术上呢 我们还是有明显的优势 那在翻译上来说呢 就是根据这个IDC 他做了一个中国AI同传大模型评估的报告呢 那我们基本上在绝大部分指标 就是在像翻译的效果 专业度 速度 还有用户呢 对他的这个推荐度等等这上面呢 我们都还是保持了比较明显的领先优势 所以整个在语音大模型上面 我们还是继续保持了这个业界的引领 但另外一个方面来看 今年我们还是遇到了比较大的挑战 主要就是今年大模型开始 进入到了一个代码和智能体 大家应该是关注度最高的 这么一个时代 在这里面就是模型的输入长度 急剧的增长 现在一般都是百万的 经常讲到最高到百万输入 国产芯片因为它的一些硬件的限制 显成带宽的不足 导致模型的训练效率急剧下降 同时在国产生态上 一些新的算法 它生态的不完备 导致研发的速度还是明显的受限 这个是我们现在看到了 还是存在一个比较大的挑战 在过程中应对这个挑战 首先还是我们在技术上 要继续在国产可控的这个过程中呢 我们继续要攻坚克兰 那我们在去年我们谈到了 我们在强化学习 在MUE这些上面呢 通过一些算法的提升 应该很显著的提升了 这个原来这些上面的一些 链路的训练效力 那今年呢 在这个针对长文本输入的情况下 对这个像MTP 也就是说多这个Token的同时预测 还有这个动态的一些加速机制上 这些对常训练的任务训练 至关重要的一些算法上呢 做了一些持续的突破 那整个在算法上我们看到呢 从原来的20%提升到了90% 当算法呢 它整个的这个突破呢 还是有一个在硬件上理论的天花板 所以这个里面同时还要 这个我们看到国产的一些重要的算力平台呢 目前应该很快就会推出 像华为950DT推出以后 整体上和国外一些算力平台上 应该追的速度还是比较快 所以我想这个问题一方面 就是我们在国产自主可控的生态上 就是计算生态上 这个算法上持续进行公关 弥补原来的一些问题 同时国产算力应该也在快速跟上 所以我想这个上面 我们遇到的问题越来越收窄 那俊飞也是在国产算力的一些关键的任务上取得的突破 我们在今年的7月份 大家记得我们在24年 我们获得了因为语音获得了国家科技进步一等奖 今年我们在整个算力的一些关键技术的突破上 我们又再次获得了国家科技进步一等奖 那在整个算力突破的过程中 有几项工作在这也报告一下 首先呢 我们还是在国产算力训练上 持续对标国外最新的水平 这个呢 一方面是我们自己的需要 同时呢 也是保障国家关键领域的一些重大需求 那在通用的基础算力大模型上 持续提升 要持续我们讲 要持续摸高 同时呢 再向教育医疗 这个多模态的交互 能源安全 这些重要的一些行业上呢 我们要保持在这个国际的领先水平 那在多一种上 等会下面我今天还有一些比较值得 也非常值得高兴的事情跟大家说 就是我们在多一种模型上 要给世界第二种选择 也就是说我们要面向全球插红旗抢争地 争取我们中国的自主可控的模型 能在全球有更多的一些国家来使用 那在超理人多模态 内人的智能交互上 技术上我们要争取持续突破 要做到国际领先 这个对我们在类似像汽车 像一些智能硬件这个上面 还是非常重要的 那今年呢 在今年的5月17号 这个当时新闻联络也做了报道 就是我们的国民院副总理 丁曲强的亲自调研了飞行爱好 也深度调研了熏飞的这个星火大模型 应该还是给了非常多的一些 鼓励和肯定 那在算计受限的情况下 应该说我们在向数学 这个推理和一些理解能力上呢 在很多方面还是保持了业界的领先 就是今年这个高考结束以后呢 像阳城晚报 这个他们的教育发展研究院呢 就是把高考试题呢 同时这个放到八款国内外的 这个一些领先的大模型里面 进行了横向的测试 那我们看到呢 在物理类 其实物理类就是原来的理科 就是驯飞的星火和 这个Cloud的4. 8 定例第一 就是得到了这个广州 广东屏蔽生的这个水平 在历史类的这个 也就是文科 这个总分上呢 我们也是属于第一 也是介绍到这个屏蔽生的这个水平 除了这个之外呢 其实在这个全国卷 我们这就不赘述了 当时在像语文啊 英语啊 这些作文上 我们都是获得了这个最好的 这个评价的效果 所以呢应该说就是现在在长就是长文本输入 这个就是带来的这个代码和agent呢 是我们一个很大的挑战 在这个单算法受限的情况下 我们在基础模型的基础能力啊 它的理解啊数学啊推理这些 我们在这些基础上呢还是保持在业界领先 一旦这个现在我们一方面在算法上 在突破这个算力的一些限制 另外呢国产的一些算力呢 也在不断的提升相关的一些水平 所以一旦这些相关的一些限制 不断的我们能够打破这些限制 我想我们的应该说 我们的下一步的模型能力 还是会很快上一个大的台阶 除了通用模型之外 在教育的大模型上 我们还是保持了一个全球的领先 这个地方我们主要还是 首先面对一些 尤其是中小学教育面临的一些实际问题 比如说我们的批改 不仅仅是批改 还要做步骤级的批改 在批改完了以后 知道这题错了 还要知道它错误的原因是什么 就是错因分析 通过错因分析 我们可以给学生提供个性化的答义辅学 所以这些指标 和各种优秀的开源比 还是有非常明显的优势 同时就是为了让教育的应用 更加的落地 我们和中央教科院 共同打造了教育的大模型 把机器的思维链和教育的问题链 结合在一起 产生了我们一个学习的能力链 通过这个可以对老师进行教学 还有学生的学习 进行更好教学方案的一些规划 推荐了更合理的一些教学的方案 和学习的方案 在这方面我们看到 我们和一些优秀的通用模型 也还是有非常明显的一些优势 在医疗上 最近像上海人工智能实验室和MedBench 他们整个测试中 我们整个综合的得分都还是名列第一 在面向医疗行业的底座通用能力上 我们看到一些重要的能力 像医疗知识的问答 医疗一些知识的理解 一些诊断的 辅诊的结果推荐 文书的生成 所以这些呢 我们也是和这个国内外 一些优秀的大模型比呢 我们都也都是有 非常明显的一些优势 另外呢 就是基于这个 通用的医疗大模型的底座呢 我们生成的 AI健康助手智能体能力 也在持续的提升 那这些这个智能体能力 对一些医疗中 关键的一些应用 比如说我们体检报告的解读 我们检查检验报告的解读 一些用药问题 一些咨询 那在这些关键的一些医疗 就是日常的一些医疗 健康的一些应用中 那所以这些关键的一些指标呢 应该说我们和国内的一些 这个就是做医疗类的一些 这个AI的一些厂商相比呢 我们目前也还是有 非常明显的一些优势 这个呢也还是得益于 我下面在医疗的环节中会说 我们除掉模型本身 我们在像数据 像在应用上形成了 很好的一个闭环 是分不开的 那对于整个通用大模型来说 训飞在今年的 就是我们训飞的1024 就10月24号 我们将推出全新的 我们叫主力通用大模型 那在这个过程中 我们首先在8月底 就是很快这个时间就到了 我们在8月底 会推出一个阶段性的版本 我们看一下这个阶段性的版本 首先当然我们还是 这个在全国产算力 训练的通用大模型中 我们各项能力都要保持领先 同时我们比较重要的就是 下一步发布我们面向汽车 机器人和万物互联场景下的端测模型 因为现在隐私 这个各种各样相关的一些问题 大家越来越关注 就是模型的端测的一些应用 所以在端测模型上 我们就要达到业界的潜力 那智能体的能力上呢 我们在8月底 来我们发布的这个模型上 我们要进入到国内的第一梯队 那对于这个端筹模型和智能体能力呢 这个我们是不区分是国产 还是N卡训练的模型 那我们讲的这个第一梯队呢 意思就是基本上要处于国内的 这个前五前六 我们把它称为这个第一梯队 那到了10月24号正式发布的时候呢 我们这个主力大模型在代码能力 和整个的token的性价比上 我们整体上要进入国内第一梯队 同时我们在全国产算力训练的通用大模型 各项指标要保持在国内领先 所以应该说 现在我们持续在一些关键的算法 以及和国内的一些主流的算力平台 我们协同的一些创新做好 我们想到了我们今年1024 我们的模型能力会有很大的一个提升 接下来呢 我再分别对我们几个 这个下一步 我们有一些重要进展的一些业务 我们会做一个分析 首先呢 给大家报告一下我们交易业务 交易业务呢 这个上半年 我们看到大家也在关注 我们的上半年收入呢 同比是下降到1. 16% 但是我们合同额呢 还是有这个非常大幅的提升啊 这个我们分别看一下 在GP端呢 收入是微增长 百分之二 但是合同额呢 是增长了135% 那这个里面呢 就是之前呢 我也说到了 就是一些这个 一些大级的项目呢 因为一些专项债的原因 它整个这个今年年度的一些审批的进度偏慢 但是呢 根据国家的一些专项债的一些管理要求的规定呢 在年内 绝大部分应该是可以落实的 同时呢 今年我们在整个这个 一些交付的一些效率上 做了非常多的一些提升 所以呢我们看到 这个一些大项目的项目的利润呢 我们会就是GB端的一些项目的利润率呢 同比和去年会有这个一个明显的提升 会提升10% 学期呢这个之前已经讲了 这个1到6月份呢是微降1% 但是7月份呢销售已经快速回升 我们现在累计 1到7月份的累计呢已经增长了3% 那我们运营性的业务呢 是今天等会要重点这个报告一下的 就是我们批约机呢 现在已经覆盖了5000所学校 同时比较重要的呢 它带动了我作业运营模式 取得不断的突破 同时另外呢 在运营的业务 我们在以整县区啊 这个做的现在 像人工智能创新教育啊 数字教育这上面 这些运营模式呢 很多的一些县区都非常关注 目前呢 已经在45个县区呢 得到了落地 那批约机呢 现在我们看一下 就是它不仅仅是给老师批改减负 它实际上是通过作业来可以沉淀学情数据 然后可以通过这种数据 形成学情的数据入口 从而可以打开未来学校高频的一个AI的服务市场 首先看我们还是 在这地方非常值得报告的事情 就是我们一个全新的 我们叫M5的批语机 他现在呢是教育一个这个场景的AI的批育力的一个新标杆的产品 他有这几个特点 第一呢是全学段全学科的提醒 然后理科呢可以分步骤 文科呢可以和现在非常关注的这个教学素养呢紧密结合起 然后五分钟呢就可以完成一个班的批改 然后一个小时呢就可以给老师提供这个学情的这个报告 然后就老师就可以一个小时内就可以去讲学情了 可以形成这样从批改到学情的一个壁环 同时呢 我们现在和国内的一些相关应件厂商合作呢 我们现在是唯一一个全国产 可以支持乱序打印 然后这个对这种 这个一些多张误进尺的情况 可以进行百分之百的拦截 同时呢 现在经常业界出现的一些卡纸现象 这个业界的标准是千分之三 我们可以把它做到万分之四以下 所以这个呢 就已经完全进入到了一个使用了 目前我们这个产品 因为它是唯一一个达到了满足学校的实用化的 所以现在整个市场率 我们中标率是超过了90% 另外在已有的学校里面 到了续费的时候 续费率也超过了90% 所以它第一个是已经形成了规模化的应用 同时它的持续的收费模式 已经得到了验证 所以这个呢 我们已经启动了 这个内部的专项的 重要的专项专业 我们希望两年内 就是完成三万校 就基本呢 就完成了整个 这个中小学的控盘 那这个呢 对我们下一步实现 通过设备部署 这个加上年度服务的商业模式呢 是一个非常重要的 而且我们对这个呢 现在还是非常有信心啊 那PG呢 通过规模化的这个铺设呢 它会带动作业服务的 这个持续增长 那这个专业服务呢 我们收入呢 现在已经看到了 已经开始实现一个稳步的增长了 上半年呢 这个实现了超过三个亿的增长 我们预计呢 这个下半年可以增长76%以上 另外呢 就是从服务的人数来看 我们在一季度末 大概是累计 这个是带上了去年的一些 这个阶段性推广的情况 在今年一季度期末呢 是244万 那现在呢是已经这个在六月底呢 已经到了381万 我们预计呢今年全年底呢 可以到将近1000万 就973万 所以这样对我们下一步这个业务 保持一个非常快速良性的发展 应该说已经这个提供了非常好的一个技术 我们正在加快布局万效运营 强化作业 还有创新教育这些领域呢 要实现可持续性的这个商业模式 下面呢再介绍一下 我们医疗业务相关的一些情况 医疗业务里面呢 现在首先我们还是本着 就是打造每个医生的AI 诊疗助理每个人的健康助手 那在其中呢是聚焦三大核心业务 这个通过这三大核心业务呢 我们提供专业化和个性化的 AI医疗服务 驱动持续运营的收益快速增长 那这个业务呢 对政府来说呢 现在这个应该很多地方政府 现在越来越关注 原来我们讲在有些政府 我们是面向基层的治疑助理 现在它越来越成为政府的一个 AI医疗的数字基础 可以提供全民的健康信息平台 为整个区域里面提供分级诊疗 AI的转诊会诊 还是非常重要 对医生来说 我们现在每天已经可以 提供52万人次的 为医生提供诊疗服务 包含服诊 一些影像的 这个制控啊 辅助相关的一些服务 那对于这个患者来说呢 每天可以提供171万人次的服务 可以更快的响应 对患者的咨询 这个主动提供 相应的健康管理服务 那这个在底层呢 就是我们新火的医疗大模型 和高质量的医疗数据 以及真实的场景反馈 构建了一个闭环 这个呢也是我们觉得有信心 因为医疗呢 是一个非常严谨的行业 那通过这种真实场景的反馈和高质量的医疗数据啊 我想我们能够不断保持医疗大模型处于这个业界领先 而且可以源源不断的呢 为医生和患者呢 提供更加高质量的服务 那我们接下来呢 看一下这个上面讲的三个核心产品 第一个呢 还是治医助理啊 这个治医助理呢 应该是这个我们这几年一直已经 这个非常受到这个医疗界 关注和欢迎的一个产品 这个产品呢 目前已经在800多个曲线中 这个得到了使用 累计呢 这个产品的施加率呢 是这个80%以上 累计辅诊了12亿次 那修正了200多万次的这个 我们叫风险定例 所以应该说 它还是有非常巨大的这个社会价值 那就是最近一段时间呢 国家卫健委专门出台了一个关于促进和规范人工智能 加医疗卫生应用发展的实施意见 这个意见里面就是明确提出了到2030年 对于基层的人工智能辅助诊疗要实现全覆盖 所以现在我们看到我们是800多个曲线 往下一步全覆盖 还有进一步的比较大的一个市场空间 那在今年的7月15号国家卫健委 在合肥专门召开了一个基层 就是数字赋能基层卫生健康工作的推进会 全国31个省思维建委都参加了这次会议 那这次会议以后 大家看到了包含合肥和一些应用的 就是在基层的辅助诊疗上 应用的非常不错的一些 基层的医疗机构和区域的一些汇报 大家的一些交流 看完以后大家更有信心 后来在这个会上 就是专门也提出来 国家卫健委也专门提出来了 就是希望全覆盖的这个目标 能够提前到2018年底能够完成 所以我们想 就接下来两年多的这个时间里面 应该说自以助理这个产品 还会有一个很大的发展 我们再看一下影像云 这个之前我们在去年年底 我们做了一些介绍 就是安徽目前已经建成了 国内规模最大成效最好的影像云平台 现在累计已经有1. 5亿 吃的影像 分享率已经超过了40% 这是一个非常重要的 我这里边写的是国内规模最大 也许它也是 甚至就是全球规模最大的影像云平台 2025年的9月份 当时国家医保局还专门在合肥召开了 全国医保影像云的现场会 那随着这个相关的一些工作的一些推广啊 这个我们看到最近呢 在广西的影像云建设呢 也已经出现成效了 那第一呢就是它 埃及的以上的一些医疗机构呢 已经百分之百的接入了 380多家 那每天呢 大概有7万多次的这个影像数据的上传 目前累计呢 已经上传了1000万次 那调余率和分享率呢 也超过了40% 可以看到它的应用价值 当时跟安徽讲的一样 也是非常显著的 所以就是广西进一步 建设成效的确立 就是进一步坚定了各个省 就是现在很多省都在和科大逊飞合作 也进一步坚定了高层 还有国家医保局 国家卫健委 对这个事情加快推广的一些信心 那现在我们数字影像服务的人次数 目前已经达到了7200万人次 从去年年底 这个3600万人次 已经到了7200万人次 我们预计 今年全年 我们可以达到1. 2一次 所以对于我们未来两年内 我们还是要 我们立了一个目标 在全国要有60%的市场份额 我们服务的人数 要超过3亿人次 所以这个对下一步 影像云的发展 我想这是一个 非常重大的一个机会 我们讲让国家医保少出钱 老百姓少吃射仙 同时未来可以得到更加精准的一些影像服务 我觉得这个也是既有很好的社会价值 也有很好的经济效应 最后就是对于这个爱爱整候患者管理 因为这个病人从医院出院以后 几乎大笔笔的人都希望能够得到持续的一些服务 那现在我们也是通过领先的相关的一些AI技术 携手这个权威专家呢 共同打造了这个针对不同专病的诊后管理路径 那对这个呢 已经获得了很多的一些头部医院的认可 目前已经累计服务了40多万的患者 在这个中间呢 针对重点的一些专病呢 已经形成了非常明确的患者付费的一些逻辑 就是付费的医院非常高 现在已经进入到了加速的这个增长期 我们看到了患者的满意度呢 就是随着这些AI和专家协同的 这种专门的管理路径呢 越来越这个水平越来越高 患者的满意度呢 从原来不到90% 现在到了95% 那这个用药的依存性呢 也提升到了95% 所以呢 我们看到这些非常关键的一些重要指标 在不断的这个提升 另外我们也看到呢 从这个月度的销售额 我们从今年的1月份 大概200万左右吧 我们预计呢 到了今年12月份呢 我们可以提高到5倍 就是可以到当月 可以做到1000万 所以这个要重新在 投根经济啊 大家经常讲到AI的角度呢 我们这个应该说 也是有非常快速的一个增长 所以整候患者管理呢 一个是会给患者 带来非常多的好处啊 那同时呢 我们也看到 这也是一个非常有价值的业 那我们再往下呢 我们再报告一下 就是企业解决方案 我们这地方专门讲到了一个FDE的模式 这个探索呢 我们取得了 这个地方呢 应该讲取得了初步的一些成果 首先呢 我们讲一下这个 就是针对央国企 尤其是央企 我们每年呢 就讲这个央企是各个行业里面的 一个行业龙头啊 就是各个央企呢 采购大模型的 这个无论是规模还是数量 我们在二三五年呢 都是名列这个第一 那今年呢 我们应该说 今年上半年呢 我们在所有的各种招标 这个中呢 我们还是稳居守卫 持续呢 在这个行业里面处于领跑 今年开始更重要的呢 我们开始在一些 关键的场景应用中 我们和这个多个样国企 我们已经打造了 这个持续性应用的 一些智能体 从研发到供应链到销售 各个环节里面应用的程度越来越深 下面我在这地方做一个介绍 我们讲我们理解的FDE模式是什么 它就是要让AI更好地去理解业务 因为现在越来越多的大家讲到 通用能力只是一方面 更多的要让通用能力 能够在业务场景中创造价值 所以我们要持续地创造价值 而且呢 让这种这个价值呢 能够形成规模性的复制 那这个具体怎么做呢 第一呢 就是在这个叫做本体构建 就是要深入到业务场景中的梳理 各种业务的规则 要把这个企业的知识库呢 更好地用上 我们讲这个大模型呢 它除了它的通用能力之外呢 它一定要和企业的一些 关键的核心场景的知识本体 要结合上 这样呢 才能让AI在一些基于知识本体 做一些业务上更准确的判断和操作 所以这个是第一点 我们现在和很多的一些头部企业 正在做各种各样不同场景中的本体构建 第二本体构建完了以后 又要形成应用的闭环 这种应用的闭环 我们讲核载叫数据非能 核载叫业务及标注 通过把专家复合修正和异常处理的一些高质量数据 要反补这个模型 使这个整个的这个模型能力 尤其是场景的模型能力 它随着业务的变化 它能够持续的进化 那第三个就是在应用过程中 我们能够不断的去沉淀各种agent的组件 同时要把这些组件 和已有的这些企业里面的各种应用系统 这些应用系统有的它已经应用了很多年 它不可能这些应用系统 它就不用 要和这些应用系统进行打通 这样的话 我们才可以在真实的业务环境中 更快的部署 我们把这个 我们把它叫AI collection 就是怎么更智能的 和它各个业务系统去打算 我们看一下 这地方也有一个非常好的典型的案例 我们叫国人集团招采智能体 这个智能体 从原来开始应用到规模化 验证到现在深度的应用 现在已经有做了21万次的 各种采购行为 整个准确力量 这个已经达到了97% 尤其值得一说的 就是中间有89%的一些 评审过程 已经做到了无人化 它产生的建计经济的效益 这个已经达到了40个亿 所以这个现在 通过我们和国人集团 已经做到了第五期了 就是一期一期的往前做 就是看到这个应用价值 他们不断的 觉得这个应用价值 成效很大 所以这个不断的 我们通过大家共同的努力 把它的效果做得更好 那这个项目中呢 我们有各种一些优秀的一些本体 优秀的一些组件 那现在呢 我们这个项目的一些成果 已经成功的复制到了 像这个多个这个能源企业 像中广和中国华大 包含呢 在像政府系统里面也开始 越来越多的已经开始在应用 像我们合肥公共交易中心 这个50多家中呢 已经开始在复制这种应用模式 累计评审 招标数已经超过了50万次 所以这个就是我们可以看到 真正的一个大模型 在一个企业的应用 它绝不是就是说 把模型往来一放 价值就出来了 它还是要和企业的本体知识 然后和它的业务应用闭环 然后在应用中不断沉淀 这样的话 才能够真正的把FDE的模式用好 那目前呢 这个国人的招标大模型 也是获批国家发改委 人工智能领域 叫唯一的一个特色 示范案例和两种 获得了两种项目的这个支持 接下来呢 我们再介绍一下车载业务的 一个相关的情况 那过去的一年里面 就是车载 尤其是智能座舱业务 应该说 这个获得了非常 这个好的一个发展 这个里面呢 在汽车智能化里面呢 大家开始在 把这个智能驾驶呢 当成是一个共性的 大家觉得各家不同的车厂呢 下一步一个非常重要的呢 要在智能座舱上 要做出自己的特色 所以他们在这个方面呢 就是一定要寻求 和像熏飞这样的技术厂商 更加深度的合作 那我们智能座 一个呢 是在这个业务和重点客户的 拓展上呢 取得了这个一些新的进展 那收入呢 上半年是增长20% 大家都知道 我们国内上半年汽车的销量下降 还是比较明显的 但是我们的定点项目同比增长了33% 同时有几类客户 原来拓展还是碰到了一些挑战 因为它是和海外面接在一起 一个我们在德系日系 客户拓展上取得了很好的进展 像南北大众一期丰田 都已经获得了定点 同时对海外来说 在本田丰田 这些客户上都取得了突破 所以随着汽车智能化往前的一些特展 我们除掉和国内的一些自主的主流的车厂 继续保持了很好的合作之外 现在开始在合资在海外 这个客户上不断的取得新的一些进展 那这里面我们看 它在产品上出现了一个什么变化 因为原来驯飞在整个汽车业务上 我们提供的是自义助理 现在各家车厂更加关注 叫大模型上车 就是如何通过大模型上车 帮助打造新一代的智能座舱 我们看到通过云端一体化的 大模型上车 我们开始从语音助理 到能够首先让 继续我们要提供语音 叫能听得清 但是更重要的 他能看得懂 要好记性 要有记忆 能够办事 能够有超理人的特性 所以通过这种全能性的助手 让下一步智能座舱的价值 能够被用户更好地体验到 同时在我们的智能音效上 我们原来我们讲 我们让i340万的舱 能够得到百万豪车的音响效果 我们现在除了好听之外 我们现在就要好用 我们主动降噪的技术 已经让前后排的降噪 可以做到27个DB以上 我们还挑战30个DB 这个呢现在是这个降噪的一个最高水准 另外呢要让它好玩 大家在车上就是一个卡雷欧卡 就是一个水型的地基 那我们围绕着智能座舱不断夯实产品的价值呢 现在单车的收入 我们这个讲的比较保守啊 是至少增长两倍以上 我们增长比较多的地方呢 已经到了四倍到五倍 我们接下来呢 再看一下出海业务所取得的一些这个进展情况 那我们海外业务呢 是从去年上半年我们3. 4亿 今年增长到7. 3亿 实现了海外营收的翻番增长 一些核心的产品像我们的办公本 在日本亚马逊的木碎屏内的份额上 已经超过了50% 所以整个我们运营 就是以运营SaaS类的业务和我们硬件业务 在海外市场现在发展的速度 应该还是非常强劲的 除掉业务收入之外 我们看到基于我们自主可控的大模型 在像东盟 拉美 中东 非盟一些地区 不断的我们讲在通过和本地的一些头部企业 我们也合作抢占人工智能的高地 近期我们也说这地方有两个比较有典型代表性的 一个是我们印尼 东南亚第一大的国家 我们和它的最大的财团 金光集团 已经签订了战略合作协议 共同推进向教育医疗 这个运营商等多个行业的发展 另外在越南 也是和它的最大的综合型的集团 春晓集团 我们已经签订了战略合作协议 也是在多个领域 不断地强化这种深度的合作 那我们对外合作中 我们也还是充分的 这个联合华为 我们共同探索 这个深藤底座 加上新火大模型 加关键潮景应用的 一些海外推广的模式 之前我们讲到在大模型出海上 我们有一个高线 还是非常值得一提的事情 跟大家报告 我们看在今年的7月16号的 上海人工智能大会期间 总书记参议中国和俄罗斯 巴西等29个国家 联合成立了世界人工智能的合作组织 我们就是在这两天 巴西政府是由他们的总统 正式宣布计划在五年内 要投资13亿雷亚尔联合 科大军飞和华为 共同推进自算和大语言模型 以及普语人工智能模型的建设 我想这个是对 因为巴西是纳米最重要的国家 我想这个也预示着 我们在全球插红旗抢阵地 取得了非常重要的一个进展 下一步我们想 最近有很多和一些这个中东啊拉美啊非盟啊 很多的一些国家呢 我们合作都在紧密的对接 我想呢后面还会有更多的一些这个成功案例 那整个科大学飞的开放平台呢 也在不断的落地到一些这个智能终端硬件 还有一些SARS的服务规模呢 在不断的提升 那学飞听见呢 现在应该还是一个 这个有非常庞大用户群的业务 目前已经覆盖了1. 1亿的用户 那今年上半年的收入呢 增长了30% 同时呢 它从原来单纯语音转文字的 基督型的工具呢 已经升级成了 技药和角色辅助类的 在像苹果等等一些 主流的应用商店的转写类呢 它是名列榜首的 那另外呢 就是训飞今年推出了 这个训飞的AI眼睛 那这个AI眼睛呢 当时是在上海人 人工智能大会上呢 作为他们的这个正管之宝推出的 这个新品首发当日呢 这个在整个智能眼镜的品类上 就处于top one 那因为我们的整个的这个产量的 爬坡的一些原因啊 我们现在首销呢 现在目前月 如果按当月来看呢 它是属于这个 在智能眼镜的品牌上 是处于前三 同时呢 它搭载了我们的这个 classic law的这个AI助理 可以实现这个从翻译记录 然后到提示等多种任务 那军飞呢 在今年呢 我们和这个翻译机 推特了一个翻译机的这个姊妹产品 我们叫AI翻译矮机 那AI翻译矮机呢 是处于今年京东 所有这个AI矮机热门榜的这个第一 所以跟这个翻译机组合呢 我们整个销量提升了15% 那开放平台呢 还是继续保持了这个增长 我们开放平台的总团队数目呢 增长了32% 那这里面呢 其中就是大模型的开发团队的数目呢 从这个原来的153万呢 增加到了323万 应该也还是保持了快速的一个增长 那这两天我们的半年报出来之后 有一些投资者朋友关注这个居生智能 训飞在这里面 有没有这个做一些相关的一些工作 也在这地方呢 给大家报告一下 就是我们有一个专业公司 专门做居生智能的 叫灵动公司 应该说最近呢 它的发展态势还是很良好 我们觉得我们自己给它总结 它是大模型公司中最懂居生智能的 在居生智能中呢 它是最懂大模型的 我们看到它是国内唯一一个 全战资源的VRM家 这个VR的这个国内首个通过了 这个CR认证的 这个呢 这个原因呢 它是以这个物流选择的场景切入 那现在呢 在包裹的分割 在包裹上面单的识别上呢 都已经准确率达到了99% 那泛化的抓取的准确率呢 也达到了98% 每小时呢 现在可以处理 这个将近800件的一些货品了 所以呢 这个是已经通过物流分解呢 建立了数据模型 到真实的作业和数据反馈 迭代的一个软件一体化的这个闭环 同时呢我们这个产品呢 就是我们觉得下一步最重要的 还是能不能在使用中用 他已经率先拿到了国内头部 这个物流公司的订单 这个当时也是在 这个多家聚生智能公司中 14家公司中PK当时胜出 所以下一步我们这个零动公司呢 我们觉得因为他已经从 这个模型到真实作业 到这个整个场景应用上呢 已经形成了这个一个开始的闭环 所以下一步应该说我们还是觉得它可以以更快的速度发展 大家时间问题我讲了已经讲了四十多分钟 整个关键全年首先是在模型上 我们首先还是要坚持在全自主可通的通用达模型中 我们各项能力要处于国内领先 同时今年我们在端策上要做到业界领先 在资能体能力上和我们的代码能力和资能体能力 要进入这个国内的第一梯队 那在行业上面 就是这种新的运营模式 就是现在大家经常提到的 这个AI的Token经济 我们有一些运营呢 可能不是直接数Token 但是呢 它也是这个按照运营的逻辑来呢 就是AI驱动的运营型的业务呢 我们教育呢 我们预计今年 这个要突破10个亿 这个医疗呢 整个运营的收入 要实现百分之百的增长 另外海外呢 是这个我们从去年开始 我们非常重点关注的一个业务 那我们海外业务呢 要继续保持快速的增长 年内呢 我们要实现收入的这个翻番增长 好 以上呢 是就2026年上半年的一些年报情况呢 给大家做一个报告 谢谢各位投资者朋友 谢谢 我的报告就到这 好的 感谢小卢总裁 对2026年半年报的解读 和对投资者关注问题的回应 下面开始进入互动交流时间 接下来进入互动交流环节

欢迎各位投资者积极提问 电话端参会者可输入数字五件申请提问 在允许发言后按数字六件解除静音 网络端参会者可点击下方举手按钮申请语音提问 好 下面请会议助理揭露第一位举手的投资者 好的 下面有请中信证券潘总开始提问 请打开麦克风 好的 各位领导听得到吗 听得到 听得到 秦峰总 小如总 肖子总 还有各位训责领导好

我是中信证券的计划机会议师潘吴春 感谢各位领导所提问的机会 然后我这边有一个问题想问一下各位领导 就是我看到咱们公司的这个中报里面也写了 就是国产算力在智能体的这个强化学习训练上 与H200的这个采样推定效率差距有五倍 然后咱们星火是唯一坚持在国产算力上 训练的主流的一个大模型 所以呢我想请问一下 就是在这种一路见的约束下 咱们训追通过这种算法工程的补偿 比如说像略频的迪带啊 或者是垂直场景专家私物链这种 能追到什么样的水平 怎么去定义这个弊端客户够用的模型的名义 能力边界 以及咱们新国的X2 300B 与GM5. 1相当之后 那么与海外的像最新的TBG5. 6 Cloud的这些5.

0的这些龙行 相比的话 这一代的差距靠什么去收敛 这是我主要关系的问题 谢谢各位 这个问题我来回答吧 看当时你们有补充在说 首先是这样 就是我们说到了 目前的主要的国产顺利 就是我们训飞 其实当时飞行一号飞行二号的主要算力 跟这个H200比 它的采样推理的效率 实际上就在训练效率上 差距有五倍 其实这还是开箱效率以后 我们优化之后的 但我想这个五倍并不是说 对所有的模型的能力 只是对超常上下文 就是对于一兆以上的 或者至少256K以上上下文训练的时候 由于现在的国产算力的 显存带宽的限制 所以影响了像现在大家资本市上 比较关注的复杂的智能体和代码的 这些训练效率 但实际上是我们现在看起来 在训飞的主导业务 和我们看到社会上真正的 无论是教育医疗汽车 还是央骨体的行业应用中间 实际上90%甚至95%以上的 都根本用不到 那么长的超长上下文 其实几万 几十万的超长上下文就已经够了 根本不需要百万以上 这也就是我们可以看到说 我们在教育中间 我们的自动批约机 通过软硬件一紧化 为什么那些是代差 把这个高考中我们能考到708分 全球并列第一 那数学物理化学语文英语都在 这些常规用 并没有刚才讲的那么大的差距 这个首先我想说 所以它本质上来说 并不是影响的是 人工智能的这个产业兑现的全部 而是极少数 大家现在比较关注的头部应用 这是我想说第一条 第二条呢 现在实际上是 国产专业也在快速的进步 就是华为的950DT 实际上是在目前我们看出来的 对标H200 大概可以已经做到 理论上已经可以做到 85%左右了 65%到85% 就根据不同的 它的应用任务 差不多可以做到这个程度 那就不再是五倍的差距了 那么实际上 就是包括做必要的置换 也包括我们开始联合公关组 已经提前在做相应的公关研究了 所以我们想说说 这种限制五倍的限制 它不是长期的 到今年底 那明年实际上就会出现 非常显著的改善 那么第三个我还想说的是 实际上是在国内 整个生态环境中来说呢 因为这两年训飞压力 比较大的一个来源是 其他的模型厂商都在 用N卡来做 说白了就是我们用 他们用领先两代的N卡成本 更低那么生态 更完善那么训练的 各种各样的算法移植 更快在这个过程中 那训飞要在各种领域来进行打仗 那我们还是我觉得 我还是要对我们训飞的 严峻和我们生活的小伙伴们点个赞了 其实在这种情况下 我们还是保持了行业模型的领先 那么在基础模型的基本能力上 也还是很多都是处在行业 第一梯队甚至有些是领先的 所以我想 但是呢 在未来两年内 这一些国内有商 他也没法再买到N卡了 大家都知道的 H200已经不准买了 B300美国管得越来越严 甚至你在美国之外的地方 在中国之外的地方去训练 在线上训练 它都算是对中国的出口 所以我认为 大家都会被倒逼到 国产算力上来 从而国产算力的生态 会极大的完善 而不仅仅是原来 是极少数像训飞这样的厂商 跟华为跟海光 我们等等这些国产算力 再往前征训练 其他人都是只做推理 所以随着国产算力本身的进步 随着大家在同一个平台上 开始竞技生态体系的完善 以及我们本身选准更明确的模型的尺寸 和针对解放生产力释放想象力的产业刚需 我觉得这个差距在未来对我们的自主会越来越小 所以我们对未来两三年之内 从今年底到明年开始 我们就会觉得越来越出现一种苦经甘乃的感觉 我说苦经甘乃是基于国产算力 受到的各种限制和产业中的这种 一定程度上不公平的竞争吧 实际上我们会觉得会变好 那么说到今天用300B的模型 跟这个GM5. 1相当之后 跟GPT5. 6 Cloud的4. 8相比 我觉得确实这个将来也会一定程度上 成为中美在大模型选择上的不同吧 一种是持续摸高 实际上我们看到了 从几T到未来10T也许会更高 在一些更长程任务上 或者说看起来更复杂的超商上下文中的任务 确实是会带来更多的一些收益 但这些收益的边界一定通常是在递减的 另外一个其实这些收益对应的场景 还是说占到了整个未来 无论是工业还是个人应用还是民生服务 它占比都是极低的 所以我们认为我们未来的主要发力 还是解决社会刚需的 用大概300币 在国产算上肯定训练 比如一T左右 然后用云和端结合 比如说300币到大几百币到一T 跟端侧的 这个一币到几币的模型 来组合形成云加端 解决刚需的同时 用更高更极致的性价比来提供 这就是刚才小卢在报告中提到的 我们到1024 我们希望在提供的 不仅是代码和智能体 这个能够赶上 能够成为无论是国产率 还是用N卡训练 我们希望在第一梯队 同时能够提供 在业界有比较优势的 Token服务的性价比 我想这是克拉逊菲的定位 我们并没有计划用300币 跟海外最头部的模型 在最摸高的那些任务上 一定要去竞争 我觉得这是一个长期的任务 等我们把当前的产业化的账 真的打赢形成更持续的利润和流水之后 包括在国产算里不断的进化 跟国外持续拉拼之后 我觉得我们在考虑这问题 可能是更加现实吧 好吧 就回答这么多 谢谢 好的 感谢清风的问题 那我这边暂时没有其他问题 好的 请会助理揭露下一位投资者

好的 下面有请中泰证券王总的提问 请打开麦克风 尊敬的刘总 吴总 蔡总 江总 各位领导的层好 感谢提问的机会 我是状态证券的计算机分析师王雪晴 有两个问题想请教一下各位领导 一个来说是想请教一下 我们孵化的这个新业务的方向 特别是子公司您的通用这一方面 我也看到同时有和很多家 这个人形基金厂上做深度合作 也想问一下我们未来 这个机器人这一业务方向的一些进展和战略规划 对 这是第一个问题

好的 好 咱们一个个回答 这个小路你看你可先说让我来补充 对 首先这样就是我们联动机器人呢 从一开始来说我们就是说 这个要把宣飞的一些大模型技术 和一些机器人本体之间要更好的结合上 所以在这个意义上呢 我们现在要打通它 从它的一些应用场景 到数据 到这个模型的一个壁环 那现在具体的联动机器人 现在我们还是选了一个 它的应用场景先切入 因为我们现在觉得 就是整个在巨生机器人上来说 不能做得过于花权修腿 我们要让它进入使用 选择的这个方向 首先就是物流分解 因为物流分解是比较好的 能把逊飞在多模态的一些识别 交互上相关的一些技术 能够更好地用上去 现在目前我们在物流分解这个环节 一些关键的一些技术 无论是一些面单的识别 还是一些图像的一些切割划分 都已经到了非常高的一个技术水准 都到了98% 99%以上 那这个技术指标呢 就是使它进入到了实用 所以最近也是在一些 头部的物流公司 他们做一些这个产品选行中啊 就是十多家公司中呢 我们的零动是入选了 也就是标志着呢 我们的零动的机器人 很快呢就开始规模化的 进入他们的这个使用了 我想呢这个是这个 第一点说一下 第二个呢因为 这个它进入使用中呢 让我们更快的 就是我们原来的很多数据 这个是要通过自采集 和一些外部合作的一些数据 但一旦我们进入到了 一些使用的环节中 它就更好的形成了 它的业务的流程 和我们数据非能之间的一些偶合 就可以推动我们 整个联动机械的一些水平 更快的一些增长 这是第二个 第三个就是联动机械本身 他在就是现在这个外部的一些 对这个灵动的投资 现在应该进展也还是非常的良好 最近这个融资各个方面来说 应该对他的发展 也是形成了很好的正向的一些支持 我主要就是讲这几个方面 我补充三个方面 首先第一个灵动机器 是我们上把迅飞的大模型能力 和多多态能力 用在面向工业和商用领域的 这样一个 我们在内部孵化的一个公司

但是也是独立融资 将来要寻求独立上市的 那么大约是训费控股 这个公司呢 它现在实际上是我们定位 刚才说的大模型工程中 最懂居生智能 又是机器人工程中 最懂大模型 实际上把这两句话 我们最后要落脚到什么地方 是落脚到真懂工业场景 真懂产业实践 是能够算清楚 这样的解决社会刚需 什么概念 比如说分解场景 刚才小说也提到了 我们拿到了国内头部物流公司的 PUC订单 实际上是十几家 我们现在的 基本上大家 大概能排了上名的很多机器人公司 都参加了PK 我们是目前是唯一胜出的 第一家 就是认为我们能解决刚需 这个刚需是什么呢 不仅仅是包裹的分割准确率 99%面单识别准确率99%等等 他还有什么呢 有很强的泛化抓取准确率 他可以有很强的泛化能力 在这个基础上要做到 你这个机器人部署在这个工业 或者分检场景中 你多长时间收回投资 他原来要三个人三班倒的去做 这个包裹的分检 还有很多时候人工还有出错 人在这个场合下工作 很多世界生最痛苦的就是干这个事 可是机器一做 它可以在我们要算的是 两年内收回投资 还是一年半 还是一年内就能收回总体投资 像这个账算得清清楚楚 所以产业界就会做 一些头部的最大的物理公司 这个类似的岗位有几十万人 他将来都需要随着人口出生率的下降 随着这种非常非常艰苦的劳动岗位上 需要被继续替代 他完全能算得清楚这个账 所以这是我们认为 这是第一步 就真解决刚需 真能用算账给企业看清楚效益 而不仅仅是一个做个PR 第二件事情是什么呢 具备要很强的泛化能力 所以我们VLM VLA的平台上去之后 这个泛化能力是在很多 我们去看到的 它这个物流场景在全行业 并不是这一家公司 能够具备很强的泛化能力 这是原来帮它做的那些 工业机械臂机械手的机型平台 已经有设备在了 加上我们的这样一个底座的 VIA和VIM能力 它就马上具备了智能化的能力 这件事情我们已经跟很多 跟原来跟这个物流公司合作的 这个设备 就所谓自动化设备厂商 已经做了适配 充分体现了我们的泛化能力 我想这种泛化能力呢 是我们在物流里形成更好的 全国范围内的覆盖甚至控盘 然后再往更多的泛化领域 那个商超啊等等各种领域 去延伸非常重要的基础 那我想这是就解决刚需 那再第三个是什么呢 是我们现在基本上跟所有机器人公司 国内四百多家头部机器人公司 包括语速优弊选 这一些上市公司啊 都有很好的合作 就是我们不光是语音 现在是多模态的 这个原厂多人高照环境下的语音 这是机器人未来 真的进入到生活和工业中的关键 而驯飞有最好的这些技术 我们跟他们都在合作 所以我们提供的 以多么台交互为核心的 机器人超老平台 是往非常多的机器人公司 都在赋能的 我想这是整个克拉驯飞 在聚生智能和机器人业务方向的战略 明白 感谢领导 对 另外一方面也想请教一下 就是当下硬件涨价 对于我们各个产品线 有没有产生一些影响 以及如果有影响的话 大约什么时间可以看到 供应链有比较大的一个改善和缓解 谢谢 这个我直接回答吧 因为这件事情实际上是 现在已经开始上升到 应该公司从战略高度上 董事长也亲自关注的事情 实际上我们上半年 刚小如的报告也提到了 要不然我们的现金流是很好的 就是因为我们增加了蛮多的备货 这个备货实际上从现在看来 如果不被我们现在下半年要多花好几个亿 它涨价确实很快 我想我们第一个还是 关于整个行业 比如说对于这个 存储啊等等这一些的 它的涨价 这个大的态势 在未来至少目前判断未来一两年之内 可能还是相对有点供不应求的状态 那对我们来说 首先第一件事情 是能够确保供应链的稳定和安全 特别是讯飞被列入 美国实地清单 我们要在全弹自主可控的国产 这个芯片和相关配套的 硬件的元器件的供应上 要确保安全 这一方面 我们当然跟很多厂商 都有很好的战略合作 另外一方面确实是 因为我们承担了 很重要的国家战略任务 一定说到我们的保障性 也会相对强一点 当然也包括 大家都知道像长新 现在存储这么重要 毕竟在合肥 对吧 我们都是本地龙头企业 相互合作关系也很紧密 所以我想 首先我们还是要保障供应链的安全 而不是说 我们单方面能够把价格压下去 这是不太现实的 要跟着行业走 那么第二件事情是什么 在保障安全的前提下 确实我们今天上半年的毛利率是下降的 这也是一定程度上会影响了 我们在更多的产品上的推广发力 所以上面看起来 C端的业务量 这个硬件销售下滑了百分之十几 既有整个消费降级 大家可以看到整个大盘 这个消费的垫子都在下降 但也有是因为成本涨价了 我们在部分低端产品 或者说部分原来的相对中低端产品上 我们的推广节奏有意放缓了 那么下一个阶段 实际上是还是要把我们的技术产品的能力进一步提升 把它的刚需价值和代差优势进一步提升以后 我们得要有合理的价格 上有涨价 咱们得把它确实不得不 透传到整个市场上 而不能由我们来 最终的产品制造上来独立承担 那为什么现在大家不得不承担 是因为他做的产品没有特色 大家都是红海 你涨价你就没有市场了 不涨价就亏损 涨价就没有市场 我们要打破这个魔咒 就得把产品竞争力做好 所以大家可以看到 我们的学习机 我还想说一下 今天上半年 大家投资人很多人在问 有点失望 说学习机过去都是保持了50%以上的增长 上半年还下滑了1% 下滑了1%是行业下滑了接近20% 那么我们低端的有很多供货也供不上 我们也没有往前去卖 但可以看到说就因为我们的核心能力增强 今年我们暑期的促销是什么 用训飞学机你不再需要去报班刷题了 原来要各种各样的补习班 这是第一次我们真的通过 学习机的过程性的批改 个性化辅学 真正告诉孩子 你真的不用报办了 就用学习机 好多省 好多地市的高考状元 都是我们学习机的用户 所以这个口碑出来 大家一看真是这么回事 所以七月份 我们重新销量增长了30% 行业大家看到 往线上的销售 还是下滑的 但我们逆时增长30% 我们把一些价格还调高了 就是因为你要注入核心能力 所以刚才小叔说了 为什么我们说 一到七月份增长3% 你因为一到六月份下滑1% 如果每个月我增长3% 假如说平均算的话 我把上百年从下滑1% 提到3%的话 每个月4%就得24% 加上七月份的3% 27%对吧 实际上我们总体七月份 大概增长30% 所以我想这个的 就特别想说的是 就是还是要把我们的 技术产品做透 才能对抗现在的消费降级 对抗原型件涨价 我们才能够形成一个相对比较良性的 这个产业发展态势 我们改变不了大的工序关系 但是我们能够改变我们在具体产品上的 这个核心竞争力和性价比的模式 大概就回答这么多 感谢前方总解答 我这边没有其他问题了 也祝公司未来的业绩越来越好 下面揭露下一位举手的投资者 好的 下面有请华创正确吴总开始提问 请打开麦克风 吴总请讲 吴总您可以 吴总听了

我在高铁上 我觉得大点是 就是有两个问题 第一个问题呢 就是我们看到现在模型呢 其实尤其是coding这一块 就是更像是见到了一个 模型加速在收敛 然后冲缩的一个 整体有国内开源 有点冲缩的这么一个状态 行业的话 其实也在面临 对于训练模型的 高资金的一个投入 和降价 同质化内卷的 这样的一个情况 所以的话 我想问一下 我们如何看待 这样的一个基模的现象 然后对于基模的商业化并化 尤其是我们 其实我们是基于国产事案例 对于这一块 比如说训练出来之后 我们也成立了这个 我们这个商业地团 我们是有哪些考虑 主要还是计较在B端 还是说C端 还是Coding 还是说商业模式一些打法 能不能给我们分享 这个其实也是我们最近讨论最多的事情 其实确实是 坦白讲现在在工具类的代码能力上 确实是在收敛 就最后应该其实是 大家的能力相差不会很大 只有可能部分企业 在用更大的尺寸的模型

更长程的任务来显示差距 那可能更多的是 响应资本市场的需求 但是如果要真正的 满足刚需的话 其实Coding这样的工具型的能力 在未来半年到一年 上次甚至三个月左右 就会出现一个 大家相对比较明显能看到的收敛 这是一个趋势 但将来呢 大概我们的模型的商业逻辑到底在了 其实现在很多人在讨论 已经不再说是token的量了 再说他完成任务以后的付费 所以徐飞一直在讨论 到底大模型时代的商业变现 如何才能破除 现在看到的不断的内卷式 收入不断地从南海进入红海 创造一个南海 很快又进入红海的这个模式 靠什么 实际上我觉得还是要靠 底座模型能力和行业刚需 能够形成真正在行业中 基于数据飞轮 形成领先一步超前一路的优势 并且找到比较合适的商业模式 讲这句话听起来 其实比较的概念 或者说比较的官方语言 但实际上真正 我给大家举几个例子 你比如说 刚才小陆给大家介绍的批语机 我们以教育为例 这个批语机中 首先我们把它做到了软件上 就是用模型支撑 它能够在批改作业上 比所有有上都要更精准 那不光批改的精准 它还能做过程性的错因分析 这别人都做不到了 那么错因分析 它不光做理科题目 还可以做文科主观题 都达到了实用 然后在后台又错因分析的时候 又能做客观的推荐和内人士的辅学 好 这个链条出来以后 这是它的软件的优势 那我们再要把它跟硬件结合 这硬件我们也是联合创新形成的锁单 就完全没有第二家能拿到这样的硬件 它锁单作为什么情况呢 它给别人打指 只能A3 A4或者固定纸张 而我们各种纸张都行 哪怕你超薄的到50克的话 它也不会卷 你打印的话 这个无论是什么样的书写 甚至有点折住 它照样可以开始自动的快速的扫描 而且不管你的次序怎么摆乱 再有什么打印的速度 人家友商跟我们学习 打印要半个小时几十分钟 我们现在五分钟就能打完一个班 什么好处啊 老师下课十分钟 就可以把全班的作业和卷子拿过去 直接批改完了以后上课的时候 分析报告已经出来 他知道怎么上课了 我想说当你构建了这样的优势以后 我们这个投根服务是什么呢 我不再是你投根的量 是一个学校 一台机器 一年购买我的服务费 我的硬件和后台服务同时放在 一年的服务费 有高有低平均大概五万块钱一台机器 现在一些好的明白校 单校已经超过二十台了 基本上在学校一用 就成为刚需 所以今年上半年刚才小陆给了个数据 大概5000台的招投标 我们在行业市场份额超过90% 我们用这种运营方式 是90%的续费率 所以它就是一种全新的token方式 那我们再说影像云的这个诊断方式 我其实是在后台用AI做影像指控 做影像的压缩 让它三秒就可以掉阅 就可以在院内压 那一个用户五块钱 国家医保就出经费 那院后患者管理呢 事实上是患者出院的时候 他根据他的出院应该什么时候吃药 应该什么时候复查 出现了紧急情况以后 如何重新调整他的用药方案和康复方案 那个他有什么问题 可以随时随便打电话 就可以找到主任医生 因为90%AI自动干了 剩下90%高联子护士干了以后 真需要阻止医生随时能够到场 那这个模式是什么呢 是出院的时候 他就购买了未来三个月半年的 整合管理的服务 有的几百块钱 有的上千块钱 患者用了以后高兴的不得了 满意度从80%几 其他95% 有的到98%了 而且可以看到 意外入院率从三个月之内 从原来2% 那进入意外入院 基本上都会有生命危险 现在降到百分之零点几 那个出院以后的 相当于说并发症的 这个发病率 原来是3%降到几乎0% 那这种服务呢 你出去以后就是说白了你购买一个 我以token支撑的真正的服务 三个月和半年的服务 就我觉得今天要把完全靠流量的token服务 转化成真正的完成一件任务 甚至完成任务的达标的水平和能力来 转换成我们持续树 它就不会再出现我们现在所面临的 这个类卷式 最终的这个商业逻辑 越来越被这个削弱的这种场合 那当然了我们在行业中也是这样的 刚才讲的比如说招投标的大模型 那我们跟一些企业做FTE方式 我深入他企业的招投标的场景 就联合共创 形成持续的年年购买的这种模式 所以我想这种Token经济呢 现在应该是下个阶段 一方面Token本身的竞争 就是一个代码 当大家都打到差不多的时候 那怎么办 我们要在国产算力上 针对不同的代码 使我的推理性价比最高 你需要用有的代码 比如说工业代码 他现在简单 可能我三B四B的模型就够了 有的上海下的三百B的模型 有的要一T的模型 我用B原加开原 用最合适的模型组合 使他的代码完成效率更高 这个时候就逐步找到你的核心发力点 那我们就认为我们将来在软硬一体化 面向智能硬件的代码开发中 我们要做到业界第一 所以我想把这个token经济一定要走到 从这个同质化的内卷 要变成是根据各自已有的算力 已有的技术的这个发力点 形成极致性价比 或者有比较优势的性价比 我们即便我们说进入行业第一梯队 你可能是第一梯队 第三可能是第五 但没关系 我第三或第五是他打他的 我打我的 我在我的特定用户群和特定场景 形成比别人更强的必要优势 然后再又到深入到行业中间 一定形成数据飞轮的优势 让所有人没法跟你竞争 我再强化一下这个比如说医疗 我们有了整后患的管理 谁都没有这个数据 你的用药方案 你的诊疗方案 他回到家康复怎么样 那个生命周期延续了多少 然后他的健康度跟他的吃药 跟他的生活习惯 跟他的气候等等有关 以前全世界都没有这个数据 而现在只有我们 用我们的全科的整合患者管理能力 和语音能力能构建这个闭环 这些闭环数据送到我模型中学习 是所有人都没有的数据 我就要构建这样的比较优势 慢慢的大模型才能从竞争 都在比这个算力越堆越高 模型越做越大 完全靠资本红海投入 我觉得要走到苦尽干来

相对更从容的时候 要靠今天这个路径 所以我们是见定不意要往这方面走 大概是就这个问题 我们大概这样的理解 我也补充一下 我们也确实觉得 就是用一些 现在一T以上 现在两T三T 他们在解决一些非常复杂的问题 我觉得还是很有效 但是在解决非常多的一些问题上 相对来说 这个确实 就是它的性价比 有可能不是最高的 所以在这个多加模型的发展过程中 有可能以后那种 有些很多的 通用模型的训练 我觉得它确实可能会成为一个沉默的成本 就是它没有形成 这个真正的应用闭环的话 它训练这个模型慢慢没人用 它这个成本就沉默下去了 作为训飞来说 我们要尽量的第一个避免这种事情 这个是想讲的第一个 第二呢就是 现在我们也看到 在一些重要的行业中 今天我们讲到了 像教育医疗啊 还有我们今天举例子 在一些央国企的 像招投标 这些里面的应用呢 我们都看到 通过这个 适当尺寸的一个 这个行业模型 加上了和它本体知识的 这个关联度呢 我们形成了一些agent 他完全现在可以解决 非常多的一些重要的问题 那对于他在这种方法 论下去解决这些问题 它的性价比更高 这个就是要尽快 我们想这样的 这样一些行业场景模型 它可以更快的 让我们建立一些应用的根据地 这是第二个我想说的 第三个就是 在一些重要场景中的一些应用 像教育 医疗 这些应用中 我们可以得到 非常高质量的一些数据 这些数据对下一步 其实反普 一的模型是非常重要的 同时呢 我们也在一个尺寸失踪的 一个情况下 我们要做一些这个技术的公关 所以一方面呢 我们这个一些 持续的技术公关我们往前走 另外一方面呢 在一些这个行业中

积累的一些高质量数据呢 我们要往前走 这个到了这个一定的时候 也许这样吧 就是做那种超大的这个模型 蓝坡百坡吧 就大家不同的坡往上爬 我稍微补充一下 刘总我再补充一点 还有一个可能的商业化出口 今天我在朋友圈也发了 我们这个巴西 刚才小陆总裁的 巴西的项目 现在正在顺利推进 作为中国人工出海 非常有标志意义的一单 就是科大逊飞的 全占自主可控 然后叠加上我们多余种的优势 这两个东西结合起来 让未来中国的大模型出海 是有非常好的核心竞争力的 现在呢 不管是拉美啊 东盟啊 非洲 非盟啊 都有项目在推荐 未来这些地区 无论是政府的主权大模型 还是面向教育医疗的民生 相关的大模型的落地 都有很大的商业价值 这个我们觉得也是它一个商业出口 江大普说的刚才挺关键的 实际上也再多说两句 大家看到世界人工智能大会召开 29个国家跟我们签订了 这样人工智能的合作的联盟 实际上在这次大会之后的首个 全球可能都比较关注的 就这次巴西这个订单

两国我们的总书记跟巴西总统卢拉 都在高度关注 那为什么在中国这么多模型场中 最终巴西选择克拉逊飞 实际上他是做了很多调查的 看了很多应用的 最终他就觉得我们的模型 真的能解决巴西未来 人工智能赋能整个社会 解决他们的刚需 而且作为他非常重要的政府 将来应用好以后 作为他们的政绩了 所以他要看到这些模型 是不是真的能够让老百姓感知到 真的能够带来社会的普遍的福利 所以最后选了克拉逊飞 我想类似这样的 实际上我们还在多个国家 已经都有了很好的进展

这位投资者的问题 我们就回复到这里 请介入下一位投资者 好的 感谢领导的解答 下面进入华泰证券郭总的提问 请打开麦克风 好的 尊敬的刘总 吴总 江总和蔡总 各位领导下午好 因为郭老师临时有些事情 所以我替郭老师向各位领导请教一些问题 我这边一共有两个问题 首先第一个想各位领导请教一下 我们公司开放平台的一些情况 因为我们看到了其实公司的大模型 API及MAS的收入增速得很快 那目前这个MAS的收入

以及毛利率经历率情况 大概是怎么样的 以及我们目前主要接触到的客户 它的画像是怎么样的 比如这个客户的数量和结构如何 以及我们未来在这块业务上 有怎么样的规划 谢谢 这个实际 这样就是说 我们大概目前总体 按照我们内部口径的毛利率 大概在80% 但净利率在百分之十几 所以当然这个中间是有 率力成本 有这些东西 扣出大概在百分之十几 上面的增长还是不错 但实际上更多的 因为API经济本身是 科拉讯飞 在历史上延续的 比较好的业务 其实今天大家看到的大模型 关于大语言模型 实际上是在语音的应用中 也还是我们是持续的有这个发展的刚需 包括多语言的应用等等 那么我们下半年 其实从8月份刚刚小如报告中也提到了 就是830 我们会有一个阶段性的版本发布 那么到了1024 主力版本会再上一个比较明显的台阶 这个台阶中我们当然讲到了 从智能体从代码 然后再到token服务的这个性价比 都要走到这个中国的第一梯队了 现在嘛 是因为国产算力 迅超长上下文中 我们受到了很多限制 所以我们正在攻关 攻关但我非常高兴的是830 也就是几天后 就能让大家看到比较好的阶段性成果 那么在这之后 我们还会进步加大 我们对于这个 那个我们MAS经济的这个推广和发展的速度 像上半年还是 我们一定程度还是收了一点 那将来它的这个提升在什么地方呢 第一个当然还是我们自己的模型 到底是多大尺寸的模型 适合哪些领域的刚需 实际上是我们要既要有行业经验 也要用模型来自动进行判断 这样才能给用户提供更高性价比的解决方案 我们才可以把毛利率放得更高 如果我都用这个最大的模型去提供 很多东西杀鸡用牛刀 你的毛利率显然不可能提高 这是我想的第一个 第二个当然要做更高的 那个极致性价比的推理效率的优化 这个优化呢 一方面是大家可以看到 我们在语音中 刚才在前面的小路报道也看到了 我语音经过我们的创新 推理效率已经提高了80% 相当于我的成本降到了原来10% 那么这是语音的 很多方法其实在我们的模型中 也是可以用到的 而且现在因为海外算力 基本上咱们很难拿到了 少量总是 大部分很难拿到 你要在国产算力上做推理 一方面我们跟华为在做950 除了GT做模型训练 950PR 920B920C上的推理性能的优化 另外我们跟海光也在做 这个极致的优化 我们刚刚还也共同组建了 联合实验室 共同在加大这方面的优化 所以一个从模型本身的进化 第二个从模型组合的策略 针对应用场景的理解 再加上本身在推理效率上的 在国产算力上的适配和优化 这个形成我们组合起来的未来的优势 那么今天的我们的行业特点 主要还是实际上我们看起来 现在刚才报告中几百万的开发者团队 我们的总体开发者已经过了一千万了 那么跟大模型有关的开发者 刚才这个数据中有一个 应该是已经有一千多少万了 一千一百五十五万的 大模型的开发者三百十三万 这个里面 实际上各种类型都比较多了 就是涵盖面比较广 那么有做行业应用的 比如说教育的 做媒体的 做办公的 这些像社交的 这些相对比较多 文化创意的 那么也有比较大的一些企业 这个在中间用的 实际上是基本上有大公司 也有创业者 像我觉得大体上 我们当时看到的 大概是个人创业者 和企业级的开发者 大约是一半对一半的 开发者的数量 行业呢还是比较宽的 大概主要数据就这些吧 对我补抽一下 就是其中面向智能硬件 的开发的开发者 还有面向机器人开发者 这个科大讯飞的开发平台 施展战略都达到了 百分之九十以上

这个软件一体化的开发 通过讯飞的提供的平台 能够快速出东西 包括机器人 我们的机器人超脑平台 服务了百分之九十的机器人产商 这些都是属于 下一步我们coding 可以做出特色 进一步帮他们提效的地方 就补充这几句 好的 感谢各位领导 我这边还有一个问题想请教一下 因为我们公司 目前大模型相关项目的 一个中标数量和金额 持续的领先行业 我这边主要想请教一下 我们企业级应用交付的

一个时间周期 和毛利率相关的一个情况 而且我们看到 随着大模型在企业端 渗透率逐渐进入一个深水区 我们公司层面上有没有感知到 在这个边际影响方面 我们公司在这些 央国企的这些客户上的 这个入口价值 有了一些提升 好 谢谢各位领导 好 实际上是 从今年以来看到的 泰式有两个 一个就是说确实是 底座模型的价值 现在越来越 很难去卖到价钱了 就是基本上央国企 各种因为开源 即便在很多地方是开源加闭源

上面有个模型路由形成整个整合方案 但是模型本身的像原来 可以卖好几千万上亿的模型价格 现在会大幅下降 基本上大家都清楚 模型今天其实都本身 实际上是可以比较便宜的拿到 但大家就像很多人关注 像跟随时中国的Palantir一样 刚才提到FDE模式 这谁能够在这模型上 帮助这个央国企 帮助行业真正解决刚需 跟他在一起 如何做更深度的数据治理 如何把他各种 在内部原来本身接口没拉通的各种系统 通过模型制度能力 我们叫做AI Connecting 把他能够联动通过模型看通 使他各个割裂的系统 能够变成一个整体运行 那么类似这样的一些应用会越来越多 所以上半年我们看到了 经过了大家看到说我们上百年的企业 央国企的这个方面的应用 是这个模型在企业级的招标采购 我们虽然是第一啊 总量比去年下滑了蛮多 主要是因为去年有些单个的国家级的大项目 那综合起来看 大概上百年下降了几个点 几个点的原因是因为 大家正在看当前的刚需场景究竟是什么 如何能够更好的规划 所以我觉得这也是一个客观的情况 因为今天上半年市场确实变化太快 这个各种消息满天飞 每个不说三个月 每个月都有新的东西出来 所以大家在决策和花钱方面都在观望 但现在我们觉得越来越清晰的是 大家对于这个如何建立自己的资论体平台 如何把那些真正的能够沉淀 形成自己内部数据闭环 不断优化的这样的场景把它做透 是愿意花钱的 那对训飞来说 我们的好处是什么呢 我们这么多年的这两年吧 连续前年去年和今年上半年 市场份额都第一 占助了很多跟央国企的底座平台的 这个这个重点重要的这个生态位 占助这个合作位置之后 现在又用底座平台自主可控 再加上开源平台给他做模型路由 天然就是我们有最大的优势 在这中间又帮他开始做数据治理 已经形成了很好的一些合作逻辑 所以这些企业的复购率还是比例非常之高的 那么再进一步比较好的是 我们开始在中间发现了越来越多的 智能体或者深度应用场景是可具备推广性的 就跟刚才小如说到的招投标一样 那招投标国家霸布委下文要求在明年底之前 不光是央国企业各地政府都要用 人工智能能力来减少招标过程中的各种猫力 提高风轻气震的社会采购的氛围 那这里面实际上真正的 国家发改委现在唯一的 这个给了专项支持 就是给了克拉逊费 我们在合肥做的这个例子 那个国资委官网上推荐 甚至中央监察委和中纪委 都推荐我们在国人做的这个模式 所以我想他就会把 我在国人做的这个产品 变成了全行业推广 这个时候就是你做一家企业 你可能是亏损的 等到做到三家五家就持平了 推广到二十家就挣钱了 我觉得慢慢的我们开始 跟杨国企都开始 包括我们的行业客户 都开始从这种模型的焦虑和兴奋中间 开始回归到真正的价值创造 回归到真正的应该做什么 对他的产业竞争力和基因效益有帮助 这个时候大家都开始更沉下心来去看 我觉得我们原来的站位和现在的模型的尺寸 和应用场景的逻辑是慢慢慢慢顺的 那刚才讲的交付也是这样的 原来我们有些交付可能要半年 甚至更长 现在开始越来越多的 我们不再签开口合同 要做大家把这个合同的 这个质量签得更好 然后大家在之前 因为越看越清楚了 原来那种探索性 看不清未来 要一起摸索 导致交付周期很长的事情 越来越少了 因为大家都看得相对透彻了 所以我们的交付效率会提高 交付以后的这个利率也会提高

我觉得这都是开始 慢慢变得一个比较好的趋势 有点假的 我这稍微补充一下 其实就是刚刚问这个问题 就我们今年整个我们从 有一些类似于这样一些项目的 我们叫交付的费毛笔 就是我交付一块钱的毛利 我大概需要多少费用 这个其实我们看到 今年在明显下降 这个下降的原因 就是我们也有一些沉淀了 一些工具 开始成为我们能够在 不同地方分享用的一些组件 比如说刚刚刘总举例子讲 我们一个叫AI collection 就是我一个这个模型和自动体 做完以后呢 我对这个原来的一个企业里面的 各种像CIM啊 他各种这个一些业务系统 那原来对的时候呢 我可能第一次对我开发的这个 就需要一些定制的工作量 那现在呢 我把它沉淀成一个工具的话呢 那我们做一些配置 他就可以把它对上 那这样呢 他就是这个是第一个 它的这个相对来说 它的成本可以明显的下降 第二个呢 其实有一些行业的知识 还是比较宝贵的 就是我们以这个人员口 它的一些招标 就以这个为例 刚才我们讲了这个大家熟悉 它这个呢 不同的一些品类呢 它其实这里面 它是有它自身的一些这个规律 我们讲把这种规律 我们用知识图符把它梳理出来 当我们在梳理第一个企业里面 的某一个品类的知识图符的时候 那就要花比较多的时间 但是我把它梳理完了之后呢 我们再到其他的一些同类的企业去推广的时候 那这个成本一下就下降了非常多 所以就是在刚才讲的这里面 就是随着我们想 第一个是我们内部的一些AI工具的积累 第二个就是一些行业本体知识的一个不断的完善 就整个毛利率在不断的提升 当然我们今年也要讲一下 就今年我们有一些交付的费用的下降 有不少后来是被硬件存储这些成本的商场

吃了我们很多的一些直接的利润力 大概是这个补充一下 好的 也会助理揭露下一位投资者 好的 下面有请国海证券刘总开始提问 请打开麦克风 各位您的好 我是国海计算机的刘希 然后我还是想继续问一下 关于这个算力的投入的问题 就是那个 我们看到就是最近几年 公司也是在国产算力方面 也在积极的投资跟合作 过去也与这个包括华为 升腾海光信息航空机 都有比较深入的比较前瞻的 这种合作和布局 就是想请教一下领导 就是在2026跟2027年的话 公司未来的这个资本开支的 相关的规划 就主要是未来期望有 这个资本开支 然后这个资本开支里面的话 对于这个国产的AI算力的采购 以及这个使用的规划 那另外的话就是因为这里面 我们涉及到的这个芯片的架构 和种类比较多嘛 所以想问一下就是我们如何 在这种多元一构情况下 我们保证我们的未来的这个训练和推理的 这个效率 那就是主要的问题 好 谢谢领导 你先说一下 你简单说一下

我先简单说一下 就是第一个就是对这个算力 因为我们这边算力确实有几种 一种是我们自有资金投的算力 还有些就是承担了国家的一些任务 所以就是我们真正的资本开支 最后的就是获取的算力的总数 和我们能使用的算力的总数 它还不完全对 这个是我想第一个讲一下 第二个就是对于刚才讲到 在国产算力上 我们还是相对有一些车重 可能刚才你讲得很清楚 我们和比如说华为 现在和海光 这个应该对接的要更多一点 虽然谈到这个多元异构 但是我们最后还是要有一些分类 就是在单一的 这个一个算力集群上 我们要保障我们 这个分类的一些模型 它训练的时候是能够 这个就是不会因为 我们的算力过于分散 这个大幅度降低了它的这个效率 所以这两点我是先稍微说一下 对 是这样 大家可以看到 今年上百年训飞的研发 投入是30亿 去年同期增长了6个亿 去年我们大概270多亿的时候 也是20%左右用在研发上 今年上百年到26% 实际上中间 当然有一部分就是因为涮力的增长

但总体来讲 我们的研发投入 这个30亿下百年 大约乘二再多一点点 每年我们下半年的收入 也是更高一点 投入也相对高一些 那么这中间应该是一半左右 是用在我们的主要是模型 以这个大元模型为主 再加上语音多摩泰 这相关的模型的投入主 所以这是大家可以看到的 这个中间有的是 我自建算力的摊销 有的是我租的算力 本质上现在其实是租和自建的话 实际上是从银行 给我们的各种贷款都到一点几了 所以这个是差不多的 但我们可能更倾向于下一阶段 是以租为主 或者跟一些政府 或者相关的这个厂商是联合建 然后我们来租 所以这是第一个 不会说花很多的钱 一下子砸下去买很多的算力 一把资本投入增加很多 这个不会的 另外一个就是说 但在这个球上 实际上国家举国体制优势 也有很算力上面相关的支持 因为是涉及到一些国家的制度规定 我们在这就不跟大家说了 我想科大新飞大家看到的 我们就从刚才举例 我们代表中国跟巴西的合作 也能看出来 现在国际竞争 尤其中美之间在人工智能时代的 这国际影响力和话语权 决定了未来国家和国家的竞争力 实际上是我们既然承担了 这么重要的任务 肯定国家有相应的支持的 不光是现有的算力 未来也会有支持 这个我们积极的 更多国家政策走就行了 那么另外呢 我想说的是 实际上是我们把磁元新火 就是我们的新火大模型 把它成为一个独立公司 是在今年我们的 五一的我们的战略物行会以后 集团上下高度共识 用极致的端到端的效率 完全扁平化的管理 这个公司300多人 只有两个真正的任命的管理者 一个CEO一个CTO 然后在这样一个平台上 一方面是加快端到端 面向市场的竞争和研发 同时也是这个平台 我们会对外融资的 也要用外部融资来继续往下面 那个推动我们刚才讲的 这些大模型发展的战略 那即便是用外部融资 我们也不会做那种 就是完全不计成本的算力 投入来做那种 我们认为未来刚需 或者不属于训飞最关切 最优势的这些关键刚需点的 那种摸高任务 所以大概这是我想说的 我们把这个磁元星火 会单列会融资 另外刚刚提到的多元易购 这本身也是当前训飞 的优势 因为一方面你跟很多的产业 企业系合作 他原来都有 有的购买了华为 有的购买了海光 有的购买了韩武G 甚至有的还有N卡 你怎么做多元预购 这本身是我们的重要竞争力之一 第二个我想特别重要的是 下一步面向token经济 尤其明后年 还真的不是你多元预购上的效率 当然我们要干了 我刚才已经说了 我们跟华为已经在深度联合 怎么做更极致的推理效率 跟海光在联合工作组 已经在紧密开展 如何加快它的提高推理效率 但我认为 未来两年本质上 如果对于一个 快速发展的模型能力 对全社会的供给来说 明显的会出现 无论是中国还是全球 都会出现算力紧张 现在很明显的是 明后年 其实你买到算力 你才能够有资格谈 你能对社会提供服务 才有资格谈 你如何提高性价比 而这个上面 我觉得迅飞是有优势的 无论是我们所承担的 国家战略任务 还是我们跟华为 跟海光这些公司 包括韩武器 早期我们也是他第一个股东 一些相关的 这个从供应上面的保障和优势 我觉得也会成为我下一步的优势吧 就是我们不光是简单的做推理优化 而是在他下一代芯片 在当前在设计阶段 我们就已经深入参与到共同研发中了 这个是跟华为跟海光 都有这样的机制 那么另外一个供应链 我们会相比其他的厂商 一定程度上我们会有一定的 战略合作伙伴的购买的优势 我觉得这些东西组合成 我们将来在多元异股平台上 未来的token经济时代的优势 好的 谢谢领导 好 请揭露下一位投资者 好的 下面揭露国泰海通杨总的提问

请打开麦克风 刘总 各位领导好 我是国泰海通的杨玲 然后我请教一下 这个大概三个问题 就是第一个 因为国务院出了 人工智能家行动 然后现在整个社会 社会的氛围 大家都在强调这个AI 从我们自己的体感来看 现在B端业务的这个景气度 能不能给我们简单概括一下 这个咱们的感受 这是第一个 第二个就是咱们 我觉得训飞 在C端业务其实非常前瞻 发力的也比较早 然后呢 但是生成是AI出来之后 我们发现 其实有越来越多的 这个友商 或者说类似的产品出来 他们也在进入这个领域 您现在怎么看待 这个未来C专的一些 一个产品 或者我们消费级的一些产品的吧 它的格局 包括我们后面的一些战略 这是第二个问题 第三个问题 就是我们整体 关于未来费用率啊 这个您怎么看的啊 这个未来的这个三费的趋势 是怎么样的 小问题 几个问题啊 就第一个 刚刚讲啊 现在你的题目是 第一个是对弊端业务的景气度是吧 首先你讲一下你这个景气度 你是指什么

就是哪些行业更热是这个意思吗 然后我们的体感 比如他订单是加速的还是降速的 然后哪些行业会更好一点 哪些行业会更差一点 包括我们最核心的像教育 这个能力等等 对 这样就是第一 我想讲一下 就是我们训飞 我们关注度非常高的几个行业 就是比如说像这个教育和医疗来说 他们两边应该都还是建筑到了一个 这个非常关键的阶段 就是这个对教育来说 我们还是说不管怎么样 现在我们讲数字教育很多方面 就是学业还是学校家庭老师最关注的 那现在就是这个原来在学校里面应用 也还是有一个比较关键的问题 就是这个关键的 他教学场景的一些数字化的问题 其实我们要再深度讲一下 就是他的这个 作业的一些数字化的问题 就是原来呢 这个因为没有做好呢 在学业的一些个性化教学上呢 就是做生的一些 是一些头部的好学校 但是现在呢 这个一个是连续在最近几次的一些 包含世界教育数字大会 在中国召开的 包含我们国内的一些重要的一些 教育的一些论坛上面 其实大家都把 教学的精准化和 这个学习的个性化呢 是作为最重要的 这个未来的一个目标 要实现的目标去做 所以在这里面呢 我们看到在这个国家的一些政策的引导下 就是虽然讲财政资金的 现在供给呢 出现了一些紧张是一个事实 但是一些这个 很多一些区域呢 他挤出经费来 还有学校呢 他把这个就看成了 是这个最重要 他们要做的这个一些项目 所以从这个AI上 我们今天讲到的一些批评机 我们讲到的一些个性化的一些作业 包含训细 原来我们整个做的一天说 在这个英语听说考试上 其实这些呢 其实都成了学校 它这个目前关注度最高 而且想尽一些办法筹资来做的 所以从这个需求来说 应该说明显的可以看到 我们从合同额的这个增长 还有从我们整个 类似像批误机这样 就是完全通过 这个很多是通过校内之间解决的 应该增长的速度还是非常快 医疗呢也是这样的 医疗呢 它也开始进入到了一个深水区 今天我举了个例子 就是这个卫健委 他们刚刚这个出台的 就是人工智能加这个医疗卫生的一些 下一步的发展规划应用里面 他就明确的把 以前一直就没有提这个问题 那现在呢 他是觉得已经到了这个阶段 就是把基层的 因为以前基层是说实化能力相对弱眼的 就是把基层的这个辅助诊断 就是作为他下一步就要全覆盖 所以我讲这个呢 其实就是可以看到呢 医疗领域呢 他就不再是像原来是有些这个单点性的区域 他从自我认知的角度想着就做 现在呢 他其实已经成为了整个医疗这个行业 全行业认知的一个事情 所以而且是最近 他们到合肥来开了一支会以后 我不知道那个会是不是在合肥开了 在合肥开了这个会之后 他们决定要把1030全覆盖 一下子就要把它提升了两年 就1028年就要全覆盖 所以就可以看到这些行业里面 就是从高层到行业里面 形成的一些共识来说 大家应该对AI在这个行业 最关键的环节和场景上 这个加大力度的应用 已经成为了一个 非常全面的这个共识 这个呢 我是以这两个领域为例 我说一下 刚才你讲的这个 低端业务的 这个紧细度的一些问题 第二个方面呢 就是对这个 刚刚讲到的 C端的一些产品 那对C端的产品呢 我们首先还是非常看重 这个AI在C端下面 这个一些 尤其是一些对交互感知 这个非常重要的一些产品 比如说现在我们 训飞即将要推出的这个眼镜 我们觉得这个产品呢 刚好是和这个训飞 我们关联度比较高的 我们叫多摩杆子 这个多摩交互 和我们的这个呢 关联度非常高 那这个产品呢 其实现在坦率的讲呢 我们自己的这个产品 我们觉得还有很多 这个它的应用效果性能 可以提高的地方 也可以看到我们今年 这个1024前啊 就是一直到往下 我们今年下半年 我们整个 我们关键的一些产品性能 我们的这个学习机 我们在大衣服学上 我们的这个智能眼镜 在一些交互翻译 在一些会议的基要上 都会有一个非常大的一些提升 那这些提升呢 因为如果一个品类的产品 它的价值没有明显的变化的话呢 那这些产品我想它可能 就是激发用户的这个购买 购买兴趣可能会有些问题 但是呢我们可以 现在我们其实都已经看到了 就是真正的一些 今天讲到的包含 我们端侧模型 多模态等等这些技术呢 和在这些关键的一些 这个类似于眼镜学义机 我们自己的办公宝 这些上应用以后呢 它能够在价值上破圈 就是它会把原来的这个价值呢 极大的拓展开来 一旦拓展开来 我们自己觉得 它可以极大的 这个提升 这个费用上面的一些 提升用户购买的一些兴趣 就是整个他的这个这个未来的这个增长 还是很可期 因为最终嘛 因为推动这个行业增长和用户购买的 还是他的这个价值 这是第二个 第三个你讲的三费 这是哪三费 我来说 我来回答 这样吧 这个里面这样 就首先 小吴刚刚已经回答了一部分 就关于成功增加行动以后的行业景气度 我再补充一下 教育的景气度可以用两个指标来看 一个是这个我们的作业的人数 大家可以看到刚才已经给出来了

一季度的结束是200多万 这个人200多万的这个覆盖的人 到了三个月之后就到了381万 增长56% 今年底就要到973万 相当于每个季度会增长55%以上 才能就这个数据 另外呢在这个季度上还有一个 就是我们刚刚说到了 我们的批阅机 以软硬体化形成的个性化作业 然后对学生学情的了解和把握 三万所头部校 我们两年内要结束战斗 为什么能定这个目标 刚刚在8月初 我们启动了这个专项在 就是因为各个学校有迫切需求 这个迫切需求就是 大家认为人工智能时代 富人现在的英才师教 和孩子的综合素质发展 已经到了这个时点了 教育部在教育强国刚才中有这个行动 而且通过去年和今年的世界数字教育大会 教育部在向全世界推荐我们的法案 所以柯大西方也在帮 已经形成一下像越南 泰国 印尼 包括巴西 我们都在帮他做国家的人工增加教育的法案 医疗也是这样 医疗大家可以看到说 影像云原来这么多年就是安徽做成的 今年上百年在广西做成的 现在陆续招标 估计正常按照目前的纪录 到今年底会超过十个省 因为肯定60%以上的份额会全部做上 那我们的覆盖的影像 五块钱一个的收费 从这个这是个基本费 将来还有更多的延伸到范影像云 到这个AI复赐 从3000万覆盖的用户数 就每年覆盖3000万 到今年几会超过一亿以上 两年内的人超过三个亿 这就仅其多 所以国家卫健委 本来是15国家卫健委 医疗发展规划中 明确提的强基层 要各地财力优先保障的 是到2030年全部完成 明确文件中要求 而这一次在安徽开的全国现场会 看了科大勋飞在医院 在社区的这些点 看了之后他要求目前 大家形成的共识因为每个省都来了 2028年前完成 那我们已经占了800个县区 还是2000个县区我们要占80%的份 那么刚才讲到了 那么在行业景气度中 产业领域我们可以看到在汽车 基本上这一次大模型出来以后 行业汽车开始智能坐舱 对于多模态端到端的大语言模型的理解 别他更懂你 更生动 更安全 更解决个性化刚需 所以刚才小龙才提到了 我们今天上半年的定点 虽然汽车销量在国内是下滑的 但是我们的收入增长20% 定点增长30%多 每一个车已经新定点的 这几个车型中间的 单车平均销售 已经比原来多了好几倍了 有的两倍多 有的五倍 平均三点几倍 这就是看出来的行业进入 包括海外 我们也已经有更多的国际车型了 开发者也能看出来 我们在去年7月份到今天7月份 我们的开发者团队数增长了111% 刚才已经提到了开发者中 50%左右是工业企业内的 50%是个人开发者 所以我想这些组合可以看到整个行业景气度 那么我们这些景气度 唯一的大家问的是看起来这么景气 你怎么把它变成下一步迅飞 实实在的收入和利润 其实这个就提到了这一段业务 我们下一步如我们的消费期的格局中 实际上是在教育医疗这些领域中 我们刚才已经说到了 要不然是国家有明确资金保障的 比如说国家医保局明确有资金保障的 要不然是在学校里面 用它的原有的教育信息化经费 和申请经费来购买服务的 比如说我们那个批阅机 那个软硬体五万块钱左右的 一学期一台机器 一个学校可能要少的几台 多的几十台 好 然后再到什么 再到有明确患者资源 那个消费者和患者资源付费的 比如说前面提到的 学生的作业付费 学生的科学教育在校内 他就愿意整体付费 以县区为总体单位 但是家长还是资源付费的 以及我们的院后患者管理 都是用户资源付费的 要不然是用现有的 有明确资金出出的付费通道 我们可以规模化成长的 要不然是个人愿意付费的 明确我们已经把这些事情 都已经看透了 今年最重要的上半年 我们是把这个商业模式 汤通了 把收费逻辑看明白了 不再受政府资金投入 紧张的这个约束和限制 同时在这些服务中 我认为我们构建了代差级优势 所以这是我们下面要做的 那么更多的是一段的软一体化的硬件 比如说眼镜为什么要做 首先我们的翻译是眼镜中的一个刚需 但更重要的是我们有多模态抗照能力 你戴着眼镜在各种公共场所中 别人讲话他可能听不清 我们就能听见 多人说话有背景招生情况下 他能看到 然后再进一步又天然的 跟多模态的识别结合起来 然后再有我们要用模型适配 最适合在眼镜中呈现的模型 这也是我们将来要做的 你只有懂模型的人 才能做好适配眼镜的 因为眼镜通常显示只有六行 你怎么在 作为你每个人眼前的助手 他能够更清晰的展示给你 所以我们要把 这个软件一体化的优势 我们做了业界最轻的眼镜 这次上海世界人工政策大会 在这个展馆中六个镇馆之宝 排第一的是眼镜啊 大家可以看到排名 为什么因为眼镜在全球 现在增长最快最受关注 最后行业那么多人 在做广告宣传的那些 唯一的一个是迅飞眼睛 为什么因为我们有最好的 多么态的抗照能力 有这样的技术方式 我们还是全球最轻的 还是最抗衰的 所以我想这就是我们将来做 软一体化要把我们的核心能力 用软一体化的形式表现出来 这是我讲这段业务 更多的还是强需求 有资金来源 看清楚商业逻辑的 目前我们慢慢已经看到了 讲到三费呢 实际上这样好 我们研发的费用 确实会有所增长 就跟今天上面的一样 去年的26% 20 今年上面的26%了 我估计大概要维持 包括但我们现在会把我们的业务板块 更清晰的呈现给投资人看 教育板块 医疗板块 那个海外板块等等 消费者百块 然后再到我们的池源新火 是独立公司可以独立融资 让大家看清楚 别人投一两百亿 我投二三十亿 我到底跟别人比竞争力在哪 我的商业逻辑在什么地方 我想这个是 研发肺炎还会有所正常 但我就跟刚才说的 我们不会说 一下子出现这一种 就是不计成本的 大规模的算力建设 去做那种 我们看不见明确商业价值 这种摸高 大家可能各个企业 各有定位和发展阶段不同 那么管理费用一定会大幅下降的 现在我们AI提效 已经从研发开始到了各种管理 其实我们研发效率也会大幅提升 现在AI提效在薰菲利布 已经是深入人心 在这个更多的超级团体和超级个体 正在出现 市场推广费用 今年下半年会增加 增加的不是说做这种广告 当然必要的广告我们会维持 最重要的市场推广费用是在 像我刚刚说的 比如说我们的自动批约机 两年内结束站的对三万所学校 我要先步到学校去 然后收五万块钱一年的收入 我前期步到学校的安装部署成本 当然代理上很多他会先付钱 然后我们针对医院里面的 刚才提到了我们说到今年年初 整合广场管理的安悦收入 只有两百万左右一月份 到今年现在已经七百多万了 按月 然后今年底会过一千万 但这不是目标 现在这过一千万 才是十级二十所医院 现在在这个领域中 全科 所有科室 能够做整合患来管理的 全中国只有训费一家 所以我们要干到 93家头部医院要控盘 控盘是至少60% 目标是80%以上 然后400家 第四级头部医院也要控盘 那你在未来一两年之内 今年底和明年上百年 一定要先把产品部署进去 然后再连在合作 针对患者提供服务 我们将来再形成收益 所以我觉得这个市场投入 我们会非常清晰的列给投资人看 是我为未来的 Token经济的 很稳定持续的运营收入 在做市场的布局 和前期抢阵地 而这个阵地中的商业逻辑 已经被我们清晰验证过了 所以这一块的市场投入会加大 部分海外市场也会 在一些国家会加大 那个我们拿了比如说巴西的这个 这个主权大模型的合作跟华为一道 他定的就是要成为这个国家未来的 从大模型服务于国家的公共基础设施 关键战略里再到民生再到产业 那我们要在这个地方形成 未来在这个国家的这个更多的 未来更大的产业根据地 那在一些国家拿完以后 我们也会增加一些布局 所以总体来讲的话 管理费一定会 这个在占比重中会下加 而且会持续下降 研发费用会有所增长 市场费用会针对明确目标市场

和明确有收入来源的 只是一个投入节奏问题 这块市场会增加 大概是这样一个三费情况 好的 谢谢刘总 谢谢吴总 我就这几个问题 谢谢 好的 我们原定的这个三点到五点的 予以后面会时间已经到了 我们现在会议助理告诉我 还有不少投资者举手 我们现在就揭露一位吧 下面揭露最后一位投资者 中金公司袁总 请打开麦克风 各位公司管理层大家好 非常荣幸有这个提问的机会

那我这边有两个小问题 想指教一下公司 第一个就是 其实刚才可能各位领导也介绍到了 就是Colin这个能力 肯定是在收敛的嘛 基本到了一个 大家都能够达到的一个地步 那在这样的一个情况下 我想问公司 就是去做一些央国企 包括这些业务 就往这个企业端去渗透的过程中 有没有感受到 可能它的一个就企业端渗透 它会更加的复杂 包括整个workflow啊 这些各方面的构建 可能需要更多的一些 这个人的不 人人去参与 所以渗透率可能会比coding 更加可能会慢一些 那公司在这个方面 有没有什么渗透率 包括这样的一些观察 然后包括公司 有没有哪些方式 可以去提高这一块的一个渗透 这是一个问题 然后第二个就是 其实我觉得就整体 可能AI办到现在 大家也会更加关注 AI应用包括Harness 这一块相关的一些和发展 而且公司又本身 具备比较好的流量入口 那所以在这个 不管是应用和Hotless这一块公司 下一步会有哪些布局 然后包括怎么样去发挥自己的优势 以上是我们的两个问题 这样就是因为今天给大家报告之后

我们专门讲到了一个类似叫FDE 首先是这样 就是央国企随着应用 我们讲不断的深化 它有很多的一些应用 也更加的一些复杂 这个是一个事实 所以我们现在 为什么我们讲 这个越来越关注 这个FDE的模式 也是这个原因 但首先呢 我们在央国旗里面 并不是说什么场景 我们都去做 这个是一个 基本上呢 在各种央国旗里面 选择的呢 都还是一些 这个我们认为核心场景 未来可以大规模复制的 比如说除掉熏飞 以前传统上 我们比较有经验的客服 那现在在像银行领域的风控 这些呢都是我做完一个之后呢 在其他的里面大规模的去复制呢 它相对比较简单 所以在整个在这个第一个是场景的选择上来说呢 是选择未来这个规模比较大 然后空间比较大的一些场景 这是第一个 第二个呢还是在过程中呢 我们内部这个选择了一些关键的场景之后呢 我们内部也要去培育一些 就是既对模型比较了解 也对这些行业的本体比较了解 这样呢 梳理的一些行业的 这个知识体系呢 它是具备可泛化的一些能力 比如说我们也说一下 在这次这个国人的招财过程中呢 那我们分类别 梳理的这个知识体系呢 它就不仅仅在国人可以用 它在其他我们现在拓展的 这个几十家 尤其是在能源企业里面呢 就基本上这个之前在国人里面 做的很多大量的一些成本呢 那就这个迅速就可以降低和减少 那我们整体这些这个项目的交付的这个费率呢 可以大幅度的下降 这个呢是这个第二个 就是在行业的一些本体里面呢 我们梳理的一些知识体系呢 可以在行业繁化里面得到更多的应用 第三个呢就是这个 我们讲 沉淀出来的一些 行业用的一些工具 我们自己 把它有的叫 AI collection 就是和这些 行业用系统 在对接的过程中 本身 就是这种对接的模式 整体AI的一些介入 它对接的泛化性 也更好 所以整体 沉接的这些AI工具 也使得我们在 央国企 一些业务的 深入过程中 它的效率也更高 所以面临的问题 是更复杂 我们还是通过选择 一些一边我们是选择更关键的一些场景 同时我们也和央国企对接的过程中 给他们培训更多的他们的团队 去做更丰富更细化的一些场景 同时我们沉淀工具 梳理一些行业的知识库 这个是我想可能讲的第一个 第二个当然就是说 说到一些应用Hardis工程上 这个非常重要 因为单纯的模型上面 它会出现各种各样的一些问题 所以怎么把这个模型的能力 和这个行业的一些 这个更好的 把它这个偶合上 需要这个我们 哈利斯工程 和在相关的吧 我们讲我们AI应用的一些平台 去做一些这个约束 这个呢 我们专门内部 现在在这个上面的一些工具呢 现在也越来越丰富 使得我们一些对接的速度会更快 大概先讲这两点

实际上 确实小布刚刚都提到了 就是我们真正的要 下一步往企业来做了 确实看到了 第一个它越来越深入 但第二件事情是 我觉得比较好的 是越来越明确 就不再原来是泛泛的 想要用大模型 不知道干啥 就是一个啼笑 就是一个概念 现在是越来越明确了 那中间对我们来说 是三个关键点 第一个还是我们在 秧国企业已经 以及我们重要的行业 已经有了很好的客户基础 我们要提供一个 能跟客户共创的平台 这个平台中间 把模型的路由能力 把数据的清洗 和自我训练的这些能力 把这个跨各种各样的 内部系统之间的数据链通 用模型自动来做 AI Connecting的 这些基本能力 把它做起来 包括刚刚大家提到的 异构算力上面的同一调整 所以要给大家提供 还是要做这种通用的平台 这是需要一个 但这个平台上 是使得我们的人 跟客户能够共创 从而使得FDE 能够更深入的往下做下去 所以这也是 我说续端力将来会比较高的原因 第二个事情 小陆刚刚一提了 就是我们要在行业重生 要选择重点发力行业 比如像这个能源 像汽车 像等等这样金融这些行业 那么第三个就是 在这个中间 要不断的体验可全行业 甚至泛行业推广的 智能体和场景 就像招头标 像风控 像类似这样的这些典型应用 这是我们下一步的策略 我觉得是 那么关于跟哈利斯结合 我觉得我们用这个模型加哈利斯 这是公司训飞非常非常重视的 这种哈利斯不仅仅是把模型 真的在场景中落地 它还有一个非常重要的方面 就是在一些重要的敏感高危领域 它要使得模型的幻觉更低 使它的更稳定的达到专家级水平 包括在整疗领域 包括在教育啊等等这些 我们不展开说了 那另外其实逊飞也还在 其实我们虽然在国产算议上 受到了很多限制 我们在底层算法上 还在一直在做创新探索 为什么今年高考 我们能跟在理科在广东高考中 能跟Cloud一道并列是708呀 显著领先于国内有很多模型 非常有名才考了不到600分 才620分左右 那么实际上在这种多模态 怎么用注意力机制 使得捉摸它的模型的效率更高 路径更优 怎么在模型复杂推理过程中 把评与模型更好的结合 我们在踏踏实实地在做 不光是跟华为 海光在做推理性能的优化 训练算子的优化 我们也在做模型算法上

很多很多独特的创新 我觉得这个会汇聚成 克拉逊为未来的优势 好的 非常清楚 谢谢各位领导 我觉得没有更多问题了 好的 今天下午半年度业绩收铭会已经接近尾声了 今天除了全景网线上提问的投资者 更多投资者是用直播的方式参与 感谢全景网价值在线 对本次业绩收铭会的支持 今天我们工作人员告诉我 仅仅通过全景网直播观看的投资者 有15. 5万人次 加上微信视频号万德同花顺这些渠道 初步估计整个仓会的投资者是20到30万人次 线上仓会的投资者没法直接提问 但是你们在古巴论坛中表达出来的关注 提出来的问题我们都收到了 会后我们会用投资者互动平台这些方式 持续回答大家关注的问题 我们充分理解很多投资者因为长期支持科大训费 这几年确实承受了很大的投资回报压力 我们也充分理解 来自资本市场的质疑和批评 背后是对科大训飞 加快发展的鞭策和期待

接下来的每个季度 我们会用扎扎实实的 技术产品业务的进展 来回应大家的关切 过程中和资本市场 保持密切沟通 结束之前 我们有请刘清风董事长 为今天的交流会 做几句话总结 有请刘总 首先还是非常感谢大家 对熏飞的关注 这么多人在线上参加我们的会议 实际上这次我们的 半年报发布之后 大家提了很多问题 昨天晚上一点多钟 我还跟江涛小明他们在讨论 如何给大家提的问题及时回应 那么今天还有很多 投资人 参会的有问题 没来得及现场回答 没来得及我们在线上当场回答 把问题收集起来以后 我们还是一个一个的要认真的 给大家回答清楚 我想逊飞 首先我们还是要用 我们做阳光健康 这个积极回应 投资者关切的这样一个公司吧 这个是基本的 这个我想 这是我们要应该做到的 这个今天周末嘛 礼拜五 礼拜六礼拜天 我们把这个问题 再给他梳理清楚一点 确保周一大家就能看到 那么第二件事情呢 也想说的 确实一开始 加上跟小如都提到了 今年上百年的 百分之六的收入增长 5%的毛利润 确实是 距离我们自己年初的预计是有差距的 这个差距呢 客观上讲 有我们自己还要更进一步 加大产业聚焦 把一些该做的事情做得更透更快 客观上主要的 还有这几个原因 我在这再想强调 第一个确实是这一端的 消费降级 整个的在这一端的 整体的各种 那个智能硬件 那个c端销售都会 都上百年出现了比较明显的下滑 那么讯飞在这个基础上 我们上百年c端也下滑了 但确实是相对好一点 就是学习机的上百年的销量 我们是指销售的机器的个数 下降了1% 但是我们7月份已经增长了30% 我们希望能够努力维持 下百年相对比较好的增长 那么这是一个 确实这个增长有 有经济和大家消费医院的问题 确实也有内存涨价的这些 不可抗的一些因素 所以大家在产品价格 以及备货 以及我们自己算是否合适 去做更大规模推广上 是要有个理性的判断的 这第一个比较重要的原因 很多人都提到了关于训费教育 第二件事情 确实也是由我们上半年 今年因为一个是 人工智能上半年变化太快 第二个各个相关的部门 我们的客户也有一个 今年快速适应和决策的过程 所以导致今年上半年的 很多合同签署都到了二季度靠后 甚至有的本来二季度签的到三季度了 所以导致我们确实在合同和确收之间 存在着差异 典型大家看到教育业务 我们的GP端业务上半年的 整个的增长只有几个点 两三个点 大概两个点 但是我们的合同 级别单合同是翻番增长 那么总体来说 公司级别单业务下滑 但是我们的合同收入是增长的 20% 将近30%的 所以它这个合同 跟收入确定之间 确实存在着一个时间差 这个时间差 跟整个人工智能的快速变化 大家都比较的紧张和焦虑 是有关系的 所以导致合同签署偏晚 但我们在训费内部已经从 我们的销委会和产线和必及必用 之间的考核都已经拉起了 以前对于这个不光是确认收入 确认合同这回考核了 把收入要拉入到前后段一体化 所以我想这是一个差距 另外还有一个确实是 今年的专项在各地政府专项在 因为年初两会都已经定了 理论上各省是要把它花完的 否则它明年会更难 今年的经济增长和投资的增长 其实都需要把这个专项站 按照计划花出去 而今年上半年 整体全国专项站执行 速度节奏是明显低于去年 但低于去年它要全部花完 我认为三四季度 它还是会按计划要去往前花的 这个我们不光是我们的判断 跟很多政府也沟通了 所以我总体讲 上半年是一段下滑 收入和合同之间的时间差 以及专项债为主的 政府现在投入主要靠专项债 它的节度周期从上下半年的变化 所以导致了当前的问题 但下半年我想我们要尽快追凭上半年 这个缺口这些之外的话 比较重要的还是要把 Token经济 今天的大模型真正的如何赋能 海量用户从长期稳定 可持续的快速增长的收入逻辑 把它做透 刚才已经说到了 无论是从校内 这个作业机的运营模式 还是作业的个人付费模式 还是医疗等等这些 要把它踏踏实实做透 这件事情是我们坚定不移的 既要创造社会价值 又能够真正的获得 可持续的良好收益上面 其实我认为这个半年下来 尤其在七八月份 这是我们心中还是比较踏实和有底的 我觉得这是特别想跟大家说的 当然它的实现 今年底刚才说到了 我们在三四季度会加大市场的投入 主要是为了这块的布局和抢占增进 我们定了好几个战役 都是两年内要结束战斗 结束战斗之后 说一个典型的业务 能够安全的便捷是市场份额超过20% 最好能过30% 而我们最看重的这几个领域 我们希望能做到60%以上的市场份 那是真正的要让它站住 这是我特别想说的是 第三件事 最后一个其实也是我认为 今天上半年我们感到 对投资人来说 是一个很大的遗憾和压力的 就是这波大模型的热潮 因为国产率率 对超长上下文的限制 使得在这一波市场热点中 在以代码和大模型为代表的 这一波热点中 迅飞看起来是有所缺位的 但我们实际上是基础模型能力 并没有缺失 而且很多能力还是保持在 业界的领先的 但就是这种超商上下文 我们在快速追赶 那么应该说 现在在各方面的支持下 830和1020 就会给大家看到 比较明显的进步 我觉得我们基于国产算力为主 在当前的大背景下 我们现在的烈士一定会在未来两年内 通过算力自己的进步 以及国家对中美之间的关系的博弈 我们跟国内的友商会拉平 把我们原来的短板逐步追平 甚至变成我们的比较优势 在这个基础上 我们把这个模型未来的战略定位定透彻 不是只是追求一味的墨高 而是真正的极致性价比 解决社会刚需 云家端组合起来 形成我们的比较优势 而且完全自主可控的优势 我觉得在这个上面 我相信会让资本市场 投资人以及开发者 社会各界重新看到 克拉兴飞在模型能力上的地位 我们认为我们从第一天开始 就是国家队 今天比较好的 在巴西的代表中国的合作中 看到了我们作为国家队 应该有的这个表现和担当 但我希望在未来一段时间内 通过我们自己团队的努力 能够让大家看到 中国自己的国产率上 其实是能够做出很好的模型 也能够进行很好的商业对象 那总之 还是再次感谢投资人的信任 那么我们也希望 这个能够共克时间 共同把当前的挑战 转换未来发展的机遇 训飞的团队 我们还是一直在全力以赴 我们也希望大家的 不光是有更多的批评的建议 希望直接了当地提出来 对我们产业未来发展 更多的建议和制造 也希望能够 大家不断地 给我们能够多多反馈 好吧 就说这么多 再次感谢大家 好 感谢刘总的总结 今天的业绩说明会就到这里 谢谢大家 好 再见 感谢领导的分享 感谢大家参与本次会议 会议到此结束 祝大家生活愉快 工作顺利