格灵深瞳机构调研纪要

格灵深瞳机构调研报告 调研日期:2023-09-06 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司是一家专注于人工智能物联网科技企业,致力于将先进的人工智能技术转化为低成本、大规模部署的产品和服务,并深度结合应用场景,为用户提供高性能、可靠实用的智慧解决方案。公司在智慧安防、智能零售、智慧银行和新能源领域拥有遍布全国和全世界的客户 ,提供智能传感器、智能识别、智能云计算和服务机器人的综合智能解决方案和服务。公司汇集了来自清华、北大、浙大等国内外知名院校的高端人才和谷歌、微软、BAT等知名企业的资深业内人士,拥有丰富的商业运营经验和强大的技术背景。公司连续多次被中央电视台《机智过人》、《未来架构师》、《创业季》等栏目报道,并被授予中国企业家杂志2018年度最具成长性新兴企业百强和2018年中国人工智能(准)独角兽TOP30的荣誉。 2023-09-11 董事会秘书王政 2023-09-062023-09-08 特定对象调研,分析师会议券商策略会现场 华创证券 证券公司 - 三井住友投资管理(香港) 其它 - 马来西亚退休金基金(KumpulanWangPersaraan)其它- ALPINEINVESTMENTMANAGEMENTLTD-- DragonStoneCapitalManagementLimited-- HelVedCapitalManagementLimited其它- 国新国证基金 基金管理公司 - 和聚投资 基金管理公司 - 兴全基金 基金管理公司 - 野村证券 证券公司 - 申万菱信基金 基金管理公司 - 嘉实国际资管 资产管理公司 - 景顺纵横投资管理(上海) 投资公司 - 中国建投国际 - - 一、公司就经营和业务情况等方面做了介绍。二、主要问答如下: 1、未来几年哪些行业渗透率会有较快上升? 答:结合格灵深瞳的具体情况,智慧金融领域是公司目前最大的收入来源,是公司的基本盘,现阶段公司所面向的银行垂类应用场景的AI渗透率还不是很高,且已经覆盖的银行网点所使用的软硬件后续也需要持续更新,该领域未来还有广阔的业务空间;轨道交通行业是相对封闭的市场,形成规模较大且稳定的收入需要较长时间的打磨,我们进入轨交运维领域后不断挖掘客户需求,打造了多条产品线,长期来看是值得投入的领域,具备获取稳定收入来源的潜力;体育健康领域市场空间大,应用对象不仅仅是中小学,也可以开拓到大学、校外体育培训、家庭等场景;关于元宇宙领域,公司于2023年9月2日-6日参加2023年中国国际服务贸易交易会,在首钢园10-C馆自研自建的 首个大规模沉浸式人机交互主题体验馆——深灵其境元宇宙运动乐园开放运营,到访逾万人次,公司将探索ToC方向,以谋求更大的市场空间。 2、现在公司整体客户结构是什么样子? 答:根据收入结构来看,目前智慧金融业务仍然是公司最大的收入来源,其次是城市管理领域收入,最后是商业零售和轨道运维。至于体育健康领域,虽然上半年尚未确认收入,但目前公司已在部分客户中实现交付,验收完成后即可确认收入。3、传统的人工智能发展路线,是否还有其他独立的发展方向?融合进大模型吗? 答:从过往来看,AI视觉应用的场景会更多一些,人类获取信息的70%-80%是通过视觉方式,也可以看到市场上计算机视觉公司在AI 行业的总体发展情况相对较好。放眼未来,因为很多领域的AI渗透率不高,即使大家看到了生成式AI的潜力,判别式AI依然大有可为,而且可以和生成式AI相互促进和融合发展。在大模型发展起来之后,我们认为未来行业的趋势,也是我们公司的战略方向之一是要做通用人工智能 ,将视觉和语音语义等结合起来,提升AI的迁移能力、泛化性和通用性,使得交付速度更快,用户体验更好,也有可能创造出新的需求。4、公司在大模型和AIGC的布局和策略是什么? 答:公司已经搭建了适用于智慧金融领域的行为分析大模型技术架构,目前已完成场景试验、技术论证并实现落地应用。公司会围绕擅长 的垂直领域重点投入,做L1级暨行业/领域多模态大模型和全新形态的AIGC系统,目标是既能结合图像理解、NLP、三维重建技术等多模态任务与数据,利用参数量更大的模型能力,提高系统对场景的重建能力和人员行为的理解能力,并结合大语言模型的归纳推理能力,为用户输出更准确优质的内容,我们相信在大部分垂类场景,公司未来自研的大模型是可以满足客户/用户需求的,但如果某些场景需要更通用、更广泛的解决方案,我们也会积极考虑与外部资源灵活合作。5、公司如何看待计算机视觉领域企业的格局和整合?大模型是否会降低行业门槛? 答:计算机视觉领域公司最开始基本是由技术层切入,但发展之后的下游行业场景的选择不尽相同,计算机视觉的下游很多应用行业市场空间都很大,目前还有很多都属于蓝海市场。公司认为最重要的不是将关注点放在同行之间的竞争上,而是做好一家优秀公司应该做到的一切 ,包括但不限于做好技术、产品、运营、营销和服务,如果能做好就会有光明的未来,因为有大量已经存在和可待挖掘的客户需求需要被满足。 从算法模型来看,大模型的开源会使得行业进入门槛在一定程度上降低,给中小公司和其他领域公司提供进入机会。但从另一个视角看,大 模型对数据和算力的要求会更高,对新进入行业的初创公司挑战会更大;如何获取优质数据和使用数据训练算法、如何将算法与算力适配依然有着较高的技术门槛和经验需求,对新进入行业的其他领域公司也很难做到弯道超车。另外从满足客户需求和让客户愿意买单的角度 ,只使用开源模型做成的产品可能还远远不够,需要公司结合对行业和客户的认知及自身积累,并不断提升的技术能力、数据的掌控以及产品化能力,通过不断的迭代和打磨,才能创造出让客户满意和持续付费的产品,这既是我们的阶段性优势,也是需要持续努力强化的方向。