杏宇平台招商佳都科技600728）12月18日发布投资者关系活动记录表，公司于2023年12月18日接受34家机构调研，机构类型为QFII、保险公司、其他、基金公司、海外机构、证券公司、阳光私募机构。 投资者关系活动主要内容介绍： (一)公司经营情况介绍 公司坚持深耕AI+大交通赛道,今年以来,公司AllIn人工智能行业大模型的研发布局,率先发布交通垂直领域的行业大模型--知行城市交通行业大模型系列产品和解决方案,不断扩大在AI+大交通领域的技术优势。持续扩大在轨道交通、城市交通、城市治理、数字政务等领域的数智化升级业务,稳步推进广州、成都等地智能轨道交通在手订单交付,布局智慧地铁新线及老线改造市场,积极探索一网统管、城市运行管理平台等新型智慧城市业务,带动营业收入企稳回升。2023年前三季度,公司实现营业收入37.17亿元,同比增长0.71%;实现归属于上市公司股东的净利润1.83亿元,同比扭亏为盈;实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-1.23亿元,同比下滑2,521.81%;经营活动产生的现金流量净额同比大幅改善。 (二)一体机系列产品介绍 12月9日,在2023第二届数字政府建设与数字湾区发展成果博览会上,佳都科技基于昇腾AI基础软硬件平台重磅推出大模型训推一体化产品佳都知行交通行业大模型训推一体机、佳都知行交通行业大模型推理一体机及CCTV智能视频分析一体机,将为用户提供安全便捷的AI训练和推理等服务,加速推动知行交通行业大模型在地铁公司、交警、交通枢纽等场景的销售落地。(1)佳都知行交通行业大模型训推一体机:面向轨道交通、城市交通、城市安全等智慧城市重点建设领域,提供智能化、高效实时的解决方案和决策支持,支持在G端、B端专用网络内进行训练和部署应用,用户可以迅速定制专属的大模型,高性能的算力平台使能用户快速完成模型训练、全模块的自主研发。(2)佳都知行交通行业大模型推理一体机:采用佳都科技自主研发的知行交通行业大模型平台,结合昇腾AI基础软硬件平台在算子加速库及工具链等方面的优化,内置轨道交通智能客服、智能运维和应急指挥等多专业、多场景的业务知识库,可为用户构筑全栈化的私有化大模型平台。不仅如此,该一体机还可以为智慧城市、智慧金融、智慧政务等垂直行业领域提供全私有化的模型训练能力,助力企业客户打造专属的行业/企业大模型。该一体机还可通过MaaS模式(内置5种大模型智能应用快速开发模式:智能问答、插件调用、知识挂载、提示工程、数据分析)与用户单位的多种行业应用快速整合,智慧赋能应用部署,满足用户个性化和灵活的使用需求。(3)CCTV智能视频分析一体机:专为深度学习、计算机视觉等领域设计的高性能计算设备。它采用了自主创新的昇腾处理器,具有强大的计算能力和低功耗特性,能够满足各种复杂应用场景的需求。同时,还为用户提供了丰富的CV算法库和大模型训练支持,帮助用户打造具有差异化有竞争力的产品。 (三)问答环节

　　答：长期以来,佳都科技致力于打造自主可控的人工智能行业应用,推动人工智能技术在轨道交通、智能交通、智慧城市治理等领域的应用,并于今年7月率先发布行业交通大模型--佳都知行交通大模型,提供智能交通客服、智能交通治理、设施设备智能运维、应急预案实施等生成式人工智能服务,为行业管理部门提供决策支持,全面赋能升级轨道囧熬汤场景应用和用户体验。目前,公司大模型研发分为四个方向,包括:语言大模型、多模态大模型、视觉大模型以及时空大模型,其覆盖了自然语言交互、多模态交互、视觉感知、物联感知多种智能需求,构成从物理世界感知、认知、到人机交互协同的各种场景以及应用,不断通过模型的能力提升大交通领域的人工智能水平的发展。值得一提的是,近日,在上海人工智能实验室发布的多模态大模型榜单MMBench中,来自佳都科技中央研究院的TransCore-M超过LLaVA、mPLUG-Owl2、Qwen-VL-Chat等20余个来自世界一流大学和业界大厂的多模态大模型,分别在4个榜单中都高居第二。

　　答：9月26日,佳都科技中标工业和信息化部2023年产业技术基础公共服务平台-面向人工智能大模型工程化技术及应用的产业公共服务平台项目,公司将与中国信通院、清华大学(智谱)、中科院信通所等单位共同建设此平台,该项目是国家工信部主导的国家级大模型重大专项,公司是广东省和全国智能交通行业唯一参与企业。目前,平台建设工作稳步推进,建成后将面向大模型建设企业、应用企业、政府部门、个人开发者等,提供社区运营、工具支持、数据集开放、大模型测试、智能生成内容监测、智能生成内容标识、培训等7大类服务。未来,该项目将促进佳都科技持续加大研发投入,加快通用人工智能行业大模型核心技术、新产品研发和创新生态建设,并为公司在人工智能大模型应用方面的品牌力、专业认可度有积极正面的影响。

　　答：大模型的训练和微调确实需要大量的数据支持,我们目前的数据主要可以分为六类:行业类知识语料;行业协会和标准化组织制定的行业标准库数据;相关行业的期刊、论文和专利数据;围绕自主产品积累的运维流程、工作文档数据;互联网的公开数据集。此外,公司在轨道交通和城市交通领域拥有华佳Mos地铁智慧大脑和IDPS城市交通大脑两大数字底座产品,通过在广州、长沙、上海、成都等地的落地实践,积累了丰富的实景数据要素。以轨道交通为例,公司提供的各类数智化系统每年采集了海量设备状态数据、客流数据、调度数据、管理知识库、运维工单记录等,这些数据能够为公司在训练行业大模型过程中提供高质量的训练素材,使得公司的多模态大模型深度融合了丰富的领域知识,结合高质量的专业语料库,确保公司的大模型具有良好的交通专业理解能力和判断能力。

　　问：目前公司产品应用在数据要素的哪些领域中?未来相关的商业模式拓展如何?

　　答：《十四五数字经济发展规划》中明确指出要充分发挥数据要素作用,包括强化高质量数据要素供给、加快数据要素市场化流通、创新数据要素开发利用机制。数据要素的全价值链总体划分为供给、流通、应用三大环节。在供给侧端,主要是指形成数据资源,为数据从资源向资产转化打下基础。目前公司在各类应用场景拥有城市级的数据底座系统,包括面向城市轨道交通的华佳MOS地铁智慧大脑、面向城市道路交通的IDPS城市交通大脑、面向智慧城市安全领域的警务视频云,均积累了大量行业数据。例如在城市交通大脑领域,公司可掌握城市全时、全域、全量的交通数据,通过可计算路网平台、认知分析平台和孪生决策平台,对路网承载能力、通行能力和车辆出行需求底数、交通运行态势拥有清晰的整体认知,形成高质量、多模态的交通数据资产。运营端及安全防护主要是涉及应用端,就是指数据要素产生价值的具体体现。比如会将交通大脑中车辆、行人、非机动车、灯态、诱导屏等数据应用到车路协同、辅助驾驶、自动驾驶等方面,这一部分未来公司还会重点推进,将此类多模态的交通数据在交通规划、治理、研判等多领域、深层次的行业展开应用。在国家政策的支持下,依托公司在轨道交通、城市交通、城市治理等领域积累的数据资源,不断加强数据与大模型的训练与适配,数据资产将会进一步提高价值,未来我们将寻找数据的流转和交易机会,包括不限于与金融机构、保险公司及其他行业合作,积极探寻数据的商业模式拓展;

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