千方科技（002373）6月12日发布投资者关系活动记录表，公司于2023年6月9日接受8家机构调研，机构类型为QFII、其他、基金公司、证券公司。 投资者关系活动主要内容介绍：

问：大模型训练阶段如何帮助客户实现降本增效?模型训练出来之后是否有后续运营服务?

【资料图】

答：感谢您的关注。训练侧,对于大量中小渠道,提供公有云训练服务,无需购买相关基础设施,可以极大降低使用门槛;对于AI需求多、研发实力强的大渠道,提供私有化部署方案,综合考虑技术门槛和使用频度,长远来看是极具性价比的。推理侧,由于行业大模型资源开销要比通用大模型小很多,在数据中心侧和边缘侧的资源开销上升有限,综合推理设备成本和研发费用,TCO(总体拥有成本)是大幅下降的;即针对碎片化的AI需求,使用行业大模型的交付模式精度更高,同时也更经济。我们会有专门的业务团队来支撑后续的运营业务。

问：行业大模型的盈利情况?

答：感谢您的关注。我们梧桐大模型的软件平台-AI长尾算法云训练平台是为了赋能我们的渠道合作伙伴而设计的。它的商业价值首先体现在提升解决方案的竞争力,这不仅仅是我们自身的竞争力提升,也是我们合作伙伴的竞争力提升。真正收益来自于与合作伙伴的共同努力,共同收益的增加。

问：我们的大模型总体来说在通用性的问题类比ChatGPT这种NLP模型会有很大差异性吗?

答：感谢您的关注。我们的模型不是像ChatGPT这样的通用的大模型,而是在通用大模型的基础上,结合了行业的特点和场景数据进行微调和训练。这样的做法既保留了通用大模型的优势,又考虑到了行业的需求。最终的效果就是为了实现跨行业应用。

问：基于开源做行业大模型,除了成本优势还有什么?市场格局会怎样?大模型有没有贡献客户增量需求?

答：感谢您的关注。小模型的市场拼的是场景的样本量和厂商的私有平台。大模型有开源的优势,对比友商,我们原来的短板缩小了,因为大家新技术的起跑线都一样。伴随着新技术的迭代,硬件能力会向头部集中。CV领域的行业大模型不需要开拓客户需求,因为长尾需求很多,企业难以用小模型响应其需求,现在大模型可以满足客户更多需求。

问：目前经济环境下,如何看待交通的政府业务未来的景气度?

答：感谢您的关注。交通行业集中度不高,公司的经营策略认为稳健是最重要的,加强与国企、央企的合作,拓展出海业务;寻求国家政策和财政大力支持的地域的项目,例如智能网联和智慧交通的业务,公司在雄安地区具有自己的核心竞争力。

问：公司与阿里的协同有无新商业模式?

答：感谢您的关注。双方高层业务协同的目标一致,业务上需要磨合细节。今年双方开始新的合作机制的探索,希望一起合作标杆项目,尤其是数字化,数据和产品方案的业务方向。

问：数据要素变现逻辑与商业模式?

答：感谢您的关注。公司通过行业合作与市场拓展,已建立起汇集海量数据（603138）的“千方云”交通大数据平台,日均采集各类车辆轨迹已覆盖全国主要城市及公路网,形成全国路网运行状态的精准感知能力,为交通运输部-路网监测与应急处置中心建立全国公路网运行监测管理与服务平台,在多个城市成功实施TOCC(交通运行监测调度中心,宣城、遵义、常德等地)项目,占据领先市场份额。数据要素法规和政策在建立过程中,公司也在商业场景落地业务中做了很多探索,不仅提供日常的路网监测运营服务、ETC收费数据应用、为车厂提供路况数据等,有一定收入落地,还在进行高速公路收费稽核提质增效等新场景、新业务工作。

问：请介绍一下贵司的梧桐行业大模型业务应用方向?景区Vlog业务是公司toC业务新尝试,请介绍该业务商业逻辑?

答：感谢您的关注。梧桐在CV侧可以大幅提升长尾算法的生成效率;基于NLP工具,能很好满足提升内部技术营销和服务效率的需求;MM多模态例如Vlog应用为文旅景区带来了多赢的运营模式。依靠核心技术积累及产品工程化落地经验,公司致力于让解决方案更丰富、让细分场景算法更易获得、让细分场景算法准确率更高,打造能力更为开放的商业合作模式。景区的终极用户是C端客户,公司给景区提供端侧的硬件及算法,最终应用到景区的旅游服务中。游客通过摄像头采集数据,经过游客认证后,可以调取本人的数据,后台算法合成,形成动态的Vlog,游客付费后可以下载到终端,以此拓展新的C端业务。

问：贵司能为种子合作伙伴提供什么样的服务内容呢?

答：感谢您的关注。公司将为合作伙伴搭建完备的训练环境和行业基础算法,并持续提供培训、技术支持,赋能合作伙伴训练细分场景算法,以公共云或私有化部署的方式,让训练后的算法在线上、线下得到安全高效的应用;

调研参与机构详情如下：