海天瑞聲（688787.SH）2024年6月11日發(fā)布消息稱，2024年6月6日海天瑞聲接受華夏基金等機構調(diào)研，證券事務代表：張哲參與接待，并回答了調(diào)研機構提出的問題。

調(diào)研機構詳情如下：

賈靜雯/華夏基金；白海波/樂正資本；張宸/銀河證券；王霆/國華興盛資產(chǎn)；楊子平/川流資本；范明/國泰君安證券資產(chǎn)管理；許斐/霽峰資本；錢小英/上海鍇量。

調(diào)研主要內(nèi)容：

1、請問公司2023年收入下滑的原因是什么？

2023年，公司營業(yè)收入為1.70億元，較去年同期下降35.33%，主要系受境外部分客戶進行階段性裁員、業(yè)務方向及研發(fā)節(jié)奏周期性調(diào)整等影響，部分客戶2023年預算釋放進度放緩，同時疊加2023年上半年數(shù)據(jù)出境相關法規(guī)落地實施的階段性影響，公司境外收入同比大幅下滑。境內(nèi)業(yè)務方面，雖然宏觀穩(wěn)經(jīng)濟政策已初見成效，但國內(nèi)仍面臨復雜嚴峻的內(nèi)外部環(huán)境考驗，部分境內(nèi)客戶對集中性研發(fā)投入仍持謹慎態(tài)度，基礎數(shù)據(jù)服務領域客戶預算及需求釋放出現(xiàn)階段性減緩，疊加行業(yè)內(nèi)競爭加劇，綜合導致境內(nèi)收入同比下滑。

2、公司2024年第一季度收入同比增長的原因是什么？

公司2024年第一季度收入增長主要系在大模型技術的逐步發(fā)展和應用領域不斷拓展的帶動下，全球各類型科技公司對人工智能領域的研發(fā)投入呈現(xiàn)出復蘇并增長的趨勢，帶動以多語言智能語音、文本為代表的數(shù)據(jù)需求快速增加，整體拉動公司第一季度營業(yè)收入同比大幅提升。

3、公司政企類項目目前有哪些進展？

目前，公司正在與北京、安徽、山東、河北等地進行對接。若相關合作達到信息披露要求，公司將及時履行信息披露義務。

4、大模型范式下的預訓練階段數(shù)據(jù)需求和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)需求有什么區(qū)別？

大模型預訓練階段的數(shù)據(jù)需求和深度學習技術路線下的傳統(tǒng)訓練數(shù)據(jù)需求，兩者在形態(tài)上基本一致，都是文本、語音和圖像，但在數(shù)據(jù)規(guī)模、質(zhì)量、來源等方面，預訓練數(shù)據(jù)較傳統(tǒng)訓練數(shù)據(jù)會存在一定差異。例如，規(guī)模上，預訓練數(shù)據(jù)的token量普遍在萬億量級，而傳統(tǒng)模型數(shù)量則大約在10億量級。從數(shù)據(jù)來源的角度看，由于大模型所需數(shù)據(jù)規(guī)模遠超傳統(tǒng)模型，因此其數(shù)據(jù)來源將更加豐富以滿足規(guī)?；⒍嘣瘮?shù)據(jù)需求。具體來說，大模型數(shù)據(jù)來源除了來自傳統(tǒng)的定向采集外，還將涉及版權數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)等新型海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)來源。

此外，數(shù)據(jù)處理的核心技術也存在一定差異。例如，由于大模型預訓練階段的原料數(shù)據(jù)規(guī)模更大，因此大模型預訓練數(shù)據(jù)更加注重數(shù)據(jù)清洗的工程化能力，在預訓練階段需要結合原料數(shù)據(jù)特點以及所涉及的主題、領域等，對海量數(shù)據(jù)完成高質(zhì)量清洗，這對數(shù)據(jù)服務商的工程化數(shù)據(jù)處理能力以及過往服務經(jīng)驗的積累都提出了更高要求。

5、目前已經(jīng)有很多大模型陸續(xù)發(fā)布，未來數(shù)據(jù)需求是會持續(xù)增長還是下降？原因是什么？

隨著更多大模型產(chǎn)品面向公眾推出上線、以及不斷進行版本迭代，未來的大模型相關數(shù)據(jù)需求會持續(xù)、顯著增長，這符合當AI進行應用側后，對數(shù)據(jù)的需求才會規(guī)模性增長的規(guī)律。預期該類增長將主要體現(xiàn)在預訓練階段對高質(zhì)量、大規(guī)模的版權數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)、垂直領域的實際場景數(shù)據(jù)等方面的需求，以及不斷提升其交互精準度的強化學習階段各類數(shù)據(jù)需求等。例如，若某大模型應用領域為文學創(chuàng)作，就會需要來自版權方的散文、小說、詩詞等數(shù)據(jù)進行創(chuàng)作能力訓練；若某大模型擬提升其在民生政務領域的客服能力，則來自民生政務服務平臺的此類對話數(shù)據(jù)將產(chǎn)生重要價值。未來，隨著大模型向更高級、更多維、更廣泛垂向拓展，大模型數(shù)據(jù)需求將呈現(xiàn)快速增長趨勢。

6、強化學習階段的數(shù)據(jù)服務，今年有何進展或者變化？

目前來看，隨著各大模型的陸續(xù)上線，強化學習環(huán)節(jié)的整體數(shù)據(jù)需求在逐漸攀升，并在具體標注任務上呈現(xiàn)如下趨勢：

（1）逐漸向更多垂類拓展（例如，法律、金融、醫(yī)療）；（2）強化學習標注的評價/評分指標變得更為豐富，會要求標注人員從更多維度對模型的問答進行評判和打分；（3）由單模態(tài)向多模態(tài)轉(zhuǎn)變：23年主要的標注需求集中在文本類標注，今年開始逐步向多模態(tài)拓展（例如，文本-視頻、文本-圖像等）。