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一、公司簡介環節

財務總監、董事會秘書王娜對公司主營業務、研發與技術、2022年及2023年一季度財務狀況及公司未來發展進行了介紹。

二、問答環節

1、公司在AI和物聯網的技術儲備如何?怎樣看 待多模態發展?

安防行業是一個人工智能技術和物聯網技術深度結合的行業。公司深耕行業多年,在人工智能和物聯網方面有長期的技術積累。物聯網技術是云邊端結合的技術。在傳感層,公司擁有視頻、音頻、探測、檢測、報警等完整解決方案和關鍵產品。在平臺方面,公司積累有完整的物聯網平臺解決方案,兼容各種通信協議,具有很強的數據傳輸和數據整合能力。在人工智能方面,公司主要是在垂直領域結合各種傳感技術和信息技術來進行整合應用。比如在軌道交通安檢場景下,公司需要整合物檢中的X射線成像數據、人檢中的人臉視頻數據還有危險氣體、痕量爆炸物等探測數據。安防行業處理的數據類型很多,本身就是一個需要處理多模態數據的的行業。

2、目前重點開拓 的市場預期進展怎樣?

在業務布局方面,除了深耕現有行業現有業務外,公司將加大力度、積極探索以合資合作等模式推進與行業集團客戶的合作,主要是重點區域地地鐵集團地合作,以實現深度綁定;第二,繼續在低空安全無人機反制業務、交通樞紐業務、港口業務等領域進行積極的布局和推廣,這些領域去年公司已經開始探索和嘗試,今年會加大力度爭取落地;第三,是圍繞華中戰略布局,加速華中中心建設,依托當地招商引資政策,大力開拓智慧停車、智慧交通、安防教育培訓、機場等新業務。

3、公司擁有海量 數據,在垂直行業應用下數據價值如 何挖掘?

針對這個問題,可以舉例回答。比如公司近期獲得軌道交通協會科技進步一等獎的項目,即軌道交通客流風險辨識與疏導系統項目。系統通過四個維度獲取數據,第一類是通過如視頻、三維視頻、NFC、 安檢系統來獲取客流密 度和流向流速數據;第二類是獲取車站內環境,包括溫度、濕度、天氣等數據;第三類是獲取車站的結構數據,不同結構會產生不同的客流特征以及風險特征,第四類是異常行為數據,包括乘客的異常行為和運維工作人員的異常行為,同樣也包括列車的異常等。通過這些多模態數據的挖掘和整合,公司即可建立風險辨識模型,從而解決客戶真正關心的問題。客戶關心的不是數據本身,而是通過數據挖掘得出的結論和解決方案,這就是數據挖掘帶來的價值。

4、在軌道交通的垂直 細分領域,公司基于yolo系列以及Transformer系列等模型,形成了自有知識產權的算法 模型,那公司是否考慮與國內外大模 型公司進行合作?

公司的基本定位是垂直行業的AI應用。針對市面上常見的大模型,公司一直在跟進相關技術的發展,比如AIGC相關的技術,也在探索是否可以應用到公司的智能客服、智能運維、智能交互等方面。另外一個方面,公司也一直在關注和分析新技術帶來的新風險。比如視頻生成帶來的視頻換臉、視頻偽造等對安全防范帶來的挑戰。

5、公司與清華合 作腦與認知實驗室的初衷和進展如何 ?

公司與清華合作腦與認知實驗室的初衷,一是響應國家在推動新一代人工智能方面的戰略方向,其次是腦科學的研究與人工智能是相輔相成、相互促進的。實驗室研究內容包括腦觀測、行為數據分析、智能模型等,科研人員已發表多篇論文,同時公司已經基于實驗室研究內容進行了相關的技術應用,如安全檢測與監控、智能培訓與考核等。

6、怎么看待sam模型在cv領域的應用?

sam模型的研究歷史很長,它在分類模型的突破是目標檢測和目標分割的技術問題,其在cv領域的應用有著重大進展。對于公司的垂直領域應用而言,可以利用sam模型進行快速標注代替傳統的人工標注,這將極大提升研發效率。相信隨著sam模型等新技術的深入應用,AI的精度、工作效率和準確率等方面會得到明顯提升。