核心观点与关键数据
- 中央财政支持：国家中央财政为东中西部城市提供6至12亿不等的定额补贴，未来五年计划投资4万亿改造60万公里的城市地下管网（涉及燃气、供水、排水、热力等），并推出12万亿政府划债政策改善应收账款回收。
- 公司财务表现：2024年订单和签约量同比增长约40%，城市安全、应急管理、智能装备、消防安全四大板块均实现增长，现金流有所改善。
- 科技创新进展：公司源于清华大学，持续探索AI和大数据在公共安全领域的应用，发布“星尘沉思公共安全行业大模型”，提升应急决策效率、降低误报率、优化预案生成及文档处理。
大模型应用与未来计划
- “星尘沉思”大模型能力：形成智达、文智数、治安四大应用能力，已在国家部委、中国电信集团及多地项目落地。
- DeepSeek技术提升：提高意图识别准确率、人机交互质量，增强文档生成、物联网数据分析和应急预案制定能力。
- 智能体协作：整合AI能力和业务理解，逐步替换原有技术，提供更深入的业务支持。
- 未来计划：大模型应用效果依赖行业企业对业务场景的理解深度，长安科技将持续优化模型和服务。
AI领域发展与客户需求
- AI应用重点：大模型本地化部署和云端使用，客户关注应用层效果而非部署方式。
- 本地化部署：因数据敏感性受青睐，成本高于云端部署，公司根据客户需求制定升级策略。
- 内部研究：使用本地部署大模型版本，基于自有能力进行数据处理和训练。
公共安全领域AI技术应用与投资趋势
- 投入持续增加：国家和地方加大AI能力和信息化基础设施投资，政府推动云化投资和社会化转化。
- 客户选择：部分客户通过公有云（如中国电信天云）获取算力，促进AI技术应用。
计算机上市公司AI技术应用
- 内部效率提升：通过AI技术提升编程助手、知识库、招聘助手等工作效率，实现降本增效。
- 人员优化策略：保留高附加值人才，根据项目需求灵活调整人员结构。
大模型应用与挑战
- 应用优势：减少物联网传感器误报、快速生成灾害应对方案及专业文档。
- 挑战：专业性高、时效性要求严格、大模型对特定领域知识掌握不足。
- 解决方案：大模型与小模型结合、构建公共安全知识库。
投资者询问与回答
- 标准化与定制化：大模型已产品化，能快速复制，但需根据地域需求进行定制。
- 订单增速分布：主要集中在地市区县层级，地市行政单位覆盖范围广。
- AI技术影响：用户对AI应用认可度提高，提升付费意愿。
- 与电信协同：产品打造、科技创新、业务开拓等方面合作，中国电信作为重要股东影响公司业绩考核。
会议总结
- 持续一小时交流会议，孟总感谢杨总和林柏解答，邀请投资者参观总部，会议结束。
