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中科信息机构调研纪要

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中科信息机构调研纪要

中科信息机构调研报告 调研日期:2023-09-26 中科信息证券是中国科学院控股的高科技上市企业,成立于1958年,以高速机器视觉、大数据为核心技术,面向政府、烟草、油气、医疗、特种印刷等行业提供信息化整体解决方案、智能化工程和相关产品与服务。中科信息是国家认定的高新技术企业、软件企业,通过了ISO9001质量管理体系认证、ISO14001环境管理体系认证、ISO45001职业健康安全管理体系认证,拥有电子与智能化工程专业承包一级资质,建筑智能化系统设计专项乙级资质,安防工程企业设计施工维护能力壹级证书等。中科信息于2017年7月28日在深交所创业板挂牌上市,成为国内第一家上市的中央直属整体转制科研单位。公司拥有1个博士点、3个硕士点、3个人才引进平台,每年培养硕士、博士研究生近百人。公司还是四川省计算机学会的依托单位和中文核心期刊《计算机应用》杂志的主办单位。 2023-09-26 副总经理张绍兵,董事会秘书刘小兵 ,董事会办公室主任、证券事务代表吴琳琳,中科极云公司副总经理边赟,大数据业务技术总监周鑫 2023-09-262023-09-26 现场参观公司一楼展厅、7楼会议室 国泰君安 证券公司 黄苏川,孙如骏,廖良超 璟诚基金 - 魏锋 浙银信和 - 李华龙 诺安资本 其它 李琴 中睿合银 投资公司 熊竑杰 锦悦恒瑞 - 唐山 照月投资 投资公司 冯刚,陈建苍 幂加和 基金管理公司 齐泽胥 廪实基金 - 秦盛 盛馨博弘-林海星 成都谦和-何翔 一、参观公司展厅、介绍公司基本情况二、调研交流 Q1.公司数字会议是否有从B/G端到C端的规划,如有,主要有什么规划? A:中科信息数字会议系统是中国数字会议一流品牌,社会认可度很高。数字会议业务现阶段定位于重大、高端会议应用,目标群体主要是党政机关、央国企等客户群体,公司将做好省市级重点客户的维护和需求挖掘,再向区县级市场深入。选举、表决系统、电子阅文、人员管理、会议管理等产品以及中科国声音频产品的定位都是聚焦在B\G端。但中科国声音频产品品类十分丰富,具备TOC的条件,只是现阶段还处于品牌初创期,暂时没有TOC的具体规划。 Q2.公司在人工智能方面是否有与具备开发大模型能力的公司合作的规划? A:现阶段通用大模型厂商正在积极推进行业应用落地,我们也在持续关注。现在训练AI大模型最大的挑战主要集中在算力和数据层面,我们还没有与大模型厂商有具体的合作。 公司开发的是应用于行业的垂直模型,这些模型是在我们的基础模型上,运用针对具体行业研制的AI算法,结合具体行业数据不断优化、训练形成的,它们能够满足具体行业高速、实时、高精度检测需求,能有效解决实际问题,我们一直运用它们为公司的主要行业客户服务。但大模型具有提高开发速度,降低开发成本的优点,未来在有切实需要的情况下,我们也可以与生态合作伙伴来开展与大模型厂商的合作。 Q3.在烟草、油气行业是否有替代风险? A:对于烟草、油气行业的信息化建设厂商来说,需要具备专门的从业资质,进入油气领域的企业还需要相应业务的市场准入证,这些条件公司均具备。在完全充分竞争市场,公司最突出的优势是具有“技术专家”和“行业专家”的双重优势,这是形成较强市场竞争能力的护城河 。作为科研实力强大的中国科学院转制单位,拥有技术水平处于国内领先地位的专业化队伍,在烟草行业内深耕36年,在油气行业深耕近20年,懂得、熟悉行业业务规律和痛点,行业应用经验非常丰富,能够准确把握客户需求,建立适用于特定场景的专用算法模型,运用多年积累的行业数据进行训练,提供让客户满意的产品。我们坚持以客户为中心,聚焦于产品(服务)质量,形成了供应商、经销商、合作伙伴在 内的良好生态链,能够为客户创造更好价值。在烟草和油气领域,我们也存在一些主要的竞争对手,但这种良性竞争有利于相互促进与提升 ,我们非常欢迎,并不会对我们造成被替代威胁。 Q4.公司在数据要素方面有哪些布局和规划? A:公司深耕多个行业,在训练开发行业应用模型的过程中已积累了充分的数据资源,运用我们的人工智能、大数据挖掘与分析技术推出了多个产品与解决方案,先后在政务民生服务、人大政协提案、政法信息共享、统计大数据分析、区域经济运行监测分析等领域落地实施,有效提升政府部门业务工作效率。例如,公司利用大数据分析对比以及BI智能分析技术有效支撑地方党委政府对区域经济发展情况的走势研判和趋势分析,为区域经济高质量发展提供助力;创新推出“中科信息产业经济智库”,为不同用户在经济管理、研究或经营活动中提供专业的数据分析、决策支撑和信息服务;并且通过平台“公益版”高度聚集数据要素,推动数据要素在“政学产研用”等不同领域的流通 利用,促进“数据+科技+经济”的价值转化,从而推动数字产业化和产业数字化建设;自主研发的“产业经济大脑”解决方案以经济数据底座为依托,以数据质量治理为基础,构建了“1+3+N”的总体架构,提供包括区域经济一张图、产业链精准招商、专精特新企业精准施策等一系列重点应用,让数据要素在区域建圈强链、经济高质量发展、数字城乡新型融合中发挥重要作用,该产品成功亮相“2023 蓉漂杯数字赋能·智慧城市”专题赛等多个行业峰会,受到各级政府、行业协会及合作伙伴的广泛认可,荣获“数字中国·西部第二届产学研成果最具潜力转化”一等奖;经网络公开投票,公司承建的宜宾市经济运行大数据平台入选“2022年度四川省数字经济典型应用场景”十佳项目。 Q5.数据业务这部分明年是否作为资产纳入报表? A:财政部于8月21日正式对外发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,并自2024年1月1日开始施行。虽然数据的经济价值 日益显现,但是数据资产的界定要满足可变现性、可控性和可量化、可辨认这四个条件才能进入会计财务报表的统计工作,数据资产的会计处理仍然是比较新颖的研究课题,我们需要与会计师研究。并且,根据已出台的政策情况,以国家层面“数据二十条”中提出的“结构性分置”为指导,各地陆续出台指引性政策,后续部分地方将针对数据确权细分政策或将进一步明确。公司会根据地方政策的具体要求进行规划 。Q6.机器视觉跟自动驾驶是否相关? A:自动驾驶技术是依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆,因此与机器视觉是紧密相关的。公司联合四川蜀道集团、面向基建行业共同研发了集声音、图像、雷达、视频等多种数据信息进行融合分析的智能建造机器人(一期),已经顺利通过验收;现在正在推进智能装载机器人(二期)、路面自动化作业机器人研发,这也是多模态技术应用的成功案例。 Q7.想同公司交流一下算力需求情况,GPU厂商、下游客户对人工智能的态度、算力部署是本地还是云、模型研发进展等。 A:在算力方面,公司研发的是行业垂直模型,对算力的需求不高。合作的GPU厂商主要是曙光。算力主要部署在本地,部分部署在云上。 在下游客户对人工智能的态度方面,数字中国建设进入提速阶段,数字政府、新型智慧城市建设与企业数字化转型需求旺盛。十四五时期,烟草行业正在加快实施数字烟草规划,油气行业推进数字油田建设的速度也在加快,印钞行业坚持以高质量发展为主题,也将进一步依靠AI技术提高质量和效率。在模型研发进展方面,公司高速机器视觉与智能分析技术具备通用性,开拓的应用场景包括从最早的选举系统,到烟叶种植、卷烟生产及钞票印制等过程的检测,近两年又扩展到电子玻璃检测、汽车玻璃检测、锂电池薄膜检测、油气管线无人机智能巡检等。我们针对不同场景的应用需求,在基础模型上,将高速机器视觉技术结合特定行业研制的AI算法,运用具体行业数据进行不断优化、训练,形成了多个垂直模型。这些模型能够满足于具体行业的高速、实时、高精度检测需求,能解决实际问题,多年来为公司主要行业客户服务效果很好。 公司运用自主研发的自然语言处理技术,训练开发了智慧人大平台,突破了中文政务训练语言模型、政务领域知识图谱、领域文本理解与生产技术。该平台包括代表履职服务系统、常委会速录简报系统、电子阅文系统、提案管理系统、社情民意管理系统等产品,能够实现关键字提取、知识图谱构建、文本比对和文本自动生成功能。此外,还有智慧立法系统,能基于现有法律法规库,提供基于NLP的智能政务客服、智能检索功能、立法辅助功能、不同版本法律法规的智能比对功能。 Q8.在印钞及新行业的拓展方面,数据如何获得? A:对于行业应用的拓展,我们更多的是研究深度学习和缺陷检测模型,中钞科信作为公司与中钞长城、深圳信达的联营企业,本身也是印钞行业内的企业,可以收集、利用行业数据,而且数据是相通的,对模型升级迭代都有支撑作用。 Q9.公司高速机器视觉业务未来的增长点在哪里?如何选择切入的新行业? A:目前公司的高速机器视觉技术主要应用到烟草、印钞、新能源电池、汽车玻璃、电子玻璃等高端连续制造业的产品在线质量检测场景 ,该技术的通用性很强,适用于多个行业,但我们会先选择高增长行业去拓展,例如支付能力强、国家战略性新兴产业。Q10.中科极云公司的低代码平台是联合研发吗?除了低代码平台业务,会不会有新的业务拓展? A:该平台是公司完全自主研发。现阶段立足于保障公司现有业务的软件技术需求,未来3—4年聚焦拓展党政央国企客户。数据安全是国家的命脉,国产数据库正在不断进步,并随着业务成长,功能逐步提升,公司会积极响应信创要求,推进信创工程建设。 Q11.数字会议业务、烟草业务的市场份额?竞争对手? A:中科信息数字会议系统是中国数字会议一流品牌,业务目标群体主要是党政机关、央国企等客户群体,在国内,公司电子选举业务除了黑龙江和台湾,已覆盖了全部省级市场,在电子选举市场领域具有绝对领先地位。在烟草领域,据公开数据显示,2021年国内烟草行业信息 化建设厂商全年的市场占比统计是,中科信息仅次于阿里云,排在第二位。

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