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一、公司經營情況說明

2023年三季度,國內經濟企穩,但需求復蘇緩慢;國際個別區域沖突加劇,部分國家通脹高企,環境的高度不確定性給企業經營帶來巨大的挑戰。公司繼續穩扎穩打,優化和改善內部管理,提升運營效率,公司整體運行情況平穩。前三季度,公司實現營業總收入612.75億元,比上年同期增長2.60%,實現歸屬于上市公司股東的凈利潤88.51億元,比上年同期增長0.12%;三季度實現營業收入237.04億元,同比增長5.52%,實現歸屬于上市公司股東的凈利潤35.13億元,同比增長14.00%。

從國內外兩方面看公司經營情況:

國內主業方面,PBG三季度繼續負增長,受政府財政較為緊張的影響,項目落地進展仍然緩慢。其中交通行業、以及得到中央資金補貼的部分細分領域如森林防火、自然保護區等業務保持增長。由于公安、交警等傳統PBG大行業業務占比持續下降,PBG內部的幾個行業收入規模差距縮小,內部結構較為均衡。EBG三季度繼續保持增長勢頭,其中工商企業增速較為領先,在當前的經濟環境中,數字化轉型仍然是各個行業頭部企業持續改善的迫切訴求。除金融板塊表現較弱以外,EBG其他行業如智慧建筑、能源冶金、教育教學均有增長。SMBG實現單季度轉正。

過去幾年我們一直在講EBG業務將超過PBG,EBG有更大的發展空間。三季度,EBG單季度在國內主業的收入占比接近45%,傳統公安和交警的收入占比低于15%,未來公司的增長將更多的基于數字化轉型帶來的動力,傳統安防仍然是公司技術和產品一個非常重要的應用行業,現在和未來將持續有更多的行業成長起來。

海外業務前三季度增速逐步提升,個別國家和地區如韓國、以巴等表現欠佳外,大部分國家都呈現增長態勢,整體表現趨勢回暖。

創新業務方面,三季度同比增速較上半年進一步上升,整體增長良好。

毛利率方面,前三季度毛利率為44.85%,比上年同期增長2.50個百分點。

費用支出方面,從去年三季度末以來公司人員總數基本不變,短期內將繼續維持當前人員規模,費用率呈現逐季下降趨勢。

財務費用方面,前三季度產生的匯兌收益約為1.05億元;三季度匯兌損失約1.8億。

公司存貨繼續保持較高水位,以應對經營環境的不確定性,為業務平穩推進提供保障。公司應收、應付款項的周轉天數基本平穩。

經營性現金流方面,整體回款狀況較好。當前公司資金充足,將較好的保障經營平穩,支持公司積極實施各方面必要的經營舉措。

未來,各行各業轉型升級,將持續在機器換人、提質增效、改善運營、工藝提升、裝備升級等等方面提出訴求,也給我們帶來為客戶創造價值的重要機會,我們認為智能物聯的發展才剛剛開始。海康威視當前在多維感知領域的技術儲備、產品儲備,在人工智能領域的探索和積累,為我們應對外部環境的高度不確定性帶來底氣。與此同時,我們也會一如既往審慎經營,我們相信公司走在正確的道路上,行穩才能致遠。

2023年全年業務逐季度向上趨勢繼續,我們預計公司全年歸母凈利潤在135-140億左右。

二、Q&A環節

Q:從商機或者訂單的維度,是不是方便定性分享一下公司看到的最新情況,幾條核心業務線是怎么樣的展望?

A:從總體來看,公司還是維持今年逐季度向上的判斷,對四季度的業務預期還是會更高的。每個板塊面臨的挑戰和機遇都不太一樣,除了政府之外的其他四大板塊目前都保持增長的態勢,所以公司整體壓力不大。

先看PBG,很多人都在關心業務進展,看到宏觀數據和各方面信息,大家對于未來的路到底怎么走還是存在比較大的疑惑。從我們感受到的信息來說,我提供幾個視角維度供大家來參考,來驗證我們看到政府業務可能有的復蘇跡象。

第一,政府采購招投標項目的數量和金額,止住了之前下滑的趨勢,現在開始轉正了。從項目的數量、金額兩個指標來看,當下的數據都在轉正。第二,工程建設項目的竣工數量在持續上升,其實也就意味著未來弱電類的項目有更大的施展空間。第三,政府專項債的發行從8月份開始有提速的勢頭,最近也看到許多省發行特定債券的新聞多起來了。

所以從這些角度來看,我們感覺政府業務復蘇的跡象是存在的。三季度的數據還是在反應過去的經營環境,往未來看,四季度和明年會有一個企穩的過程,這是我們大致的判斷。

EBG方面,我們還是認為增長的空間很確定,因為在這樣一個經濟環境中,各行各業都面臨轉型升級的壓力。長期看人口的出生率下降,用工成本提升,不管是用機器換人,還是說企業內部經營效率提升,或者更上游的材料、工藝、裝備的升級,這些都是轉型升級的切入方法。在這些升級過程中,海康有很多可為空間,因為大量的轉型升級過程依賴于工具、方法、流程的改善,海康的智能物聯實際上就是為這些轉型升級過程提供數字化的方法和工具。我們覺得未來機會很多,而且產業正處于朝陽狀態,所以我們是比較有信心的。

SMBG面向中小企業,總體跟宏觀經濟的關系會比較緊密,我們現在也在觀察。SMBG三季度營收增速已經轉正,目前從商機的情況來說,整體有企穩的態勢,接下來看看四季度或明年上半年是不是會更好一些。

從海外市場來說,海外從三季度的數據來看呈現出回暖的勢頭,除了個別的國家和地區比如韓國、以巴,絕大部分國家和地區都呈現增長的態勢,所以我們對海外趨勢的預期也是樂觀的。

創新業務子公司比較多也就不打開細講了,因為國內外經營環境都類似,所以整體情況還是不錯的,謝謝。

Q:OpenAI的算法到了GPT-4的階段,大家看到大模型、多模態算法有了新的發展,對圖片和視頻的解析能力有了更讓大家驚喜的進步,我們利用算法所做的對產品方案的改善、對應用效果的優化、對商業效率的提升等等工作,具體是怎么樣的?

A:我們之前披露的謹慎一些,有我們特別的考慮。其實不管從時間還是從投入的資源上來說,我們都是比較早也比較大的。

我們的大模型叫觀瀾。觀瀾這個名字源自《孟子·盡心上》,所謂“觀水有術,必觀其瀾”,“觀瀾”寓意盡心知命,追本溯源,了解事物的根本。

我們的大模型講起來是三層的架構,我們先說中間層——行業大模型。因為海康服務的行業很多,所以行業大模型的數量也很多,我們有用于金融的、交通的、城市治理的大模型,也有電力的、能源的、工業的、零售場景的種種行業大模型。

最頂層是任務模型,或者叫場景模型,也可以叫用戶模型。這是主要針對用戶不同的場景需求,在行業的模型基礎上更有針對性地做訓練得出的,這一類的模型就太多了。

最下面的一層其實是大家最關注的基礎類大模型,或者是現在講得比較多的通用大模型。在這一層的基礎大模型上,海康的投入也比較多,但同時帶著我們自己的特點。

我們有語言大模型,但這個語言大模型現階段不追求達到通用人工智能的效果,主要構建從感知到認知的能力。我們是服務于行業應用的,有了語言的理解能力,對于完善多模態應用非常重要。

我們有視覺大模型,大家應該能認可這是海康特別重要的一個部分,確實是的。我們也有其他的X光大模型、雷視大模型,以及其他的如音頻大模型、甚至還有用振動光纖這個新型感知手段訓練出的光纖大模型。這些是基于技術或者說數據維度來構建的。

每一個維度的信息都有所差異,所以在基礎大模型上,我們的種類也會比較多。那么在這些種類上下面,那么最后還有一個非常特殊的那就是多模態大模型。這些模型我剛才講的可能也還沒有窮盡,還有省略號。以上就是我們的“觀瀾”三層模型的結構。

講完模型架構,我們來看看工具。從2018年大家就看到海康在披露AI開放平臺,實際上AI開放平臺是我們在基礎的算法能力之上,面向用戶需求的一個算法訓練、生成的平臺。五年前我們建立AI開放平臺,就是為了銜接用戶場景、行業模型、基礎模型。這么多年下來,我們累計的模型數量、用戶場景數量都是比較大的。

另外,關于通用模型的價值和解決的問題大家了解的很多,那么我要稍微提一下,大量的通用模型比較常見的方式是基于互聯網上的數據來構建,比如一些音視頻的數據。從數據的源頭來講,因為我們靠近行業用戶的業務,所以我們在大量的垂直行業,比如交通、電力、鋼鐵、煤炭、安檢等等大量場景里,實際上還是結合了比較多的行業數據來打造行業大模型。

我還想稍微講一下存量數據、增量數據的話題。在許多用戶場景中,存量的感知數據不充分,那么大部分的數據有待于通過感知的方式做采集,自己做數據清洗,最后才能用于訓練。海康在這部分比較擅長,我們有豐富的感知手段,有大量的感知設備,這也是我們一直以來投入的重點。

最后我們聊聊模型的部署。部署可能是現階段大家還不太關注的,但讓算法走到用戶那里,把解決方案到搬現場去解決問題的時候,就免不了要回答這個問題。

大家熟悉的可能還是在線的通用大模型的應用方式,上傳一些個體數據,在線做些處理,再回傳處理的結果。但是,對于B端用戶來講,這個過程一般難以實現。實際上,如果要部署巨大的模型到用戶現場,往往也是不現實的。所以就又產生了稀疏裁剪、精細量化、異構蒸餾等等一些專業方式,通過這些方式實現大模型向邊緣端小模型的遷移。這些其實都是實際問題,海康有很多經驗,而且也是我們比較擅長的一些領域。這個部分也會涉及到一些比較大的技術創新,可能簡單的語言不一定能夠完全表述清楚,我們通俗點說,就是要考慮如何把通用大模型、行業大模型、場景小模型部署到用戶現場去,為用戶提供出高性價比的解決方案。

我們先大致提一下,后面如果有機會的話,我們看看能不能做更多的信息披露,謝謝。

Q:海康很早就已經做了大模型,但之前這個概念并沒有在市場上廣泛流傳。現在經過將近一年多時間,整個社會包括一些下游企業用戶都被大模型概念洗腦,我們現在再向客戶推廣的過程中,是不是會主動去提大模型的能力,能否跟我們分享一些比較典型的已經落地的案例?

A:我們對于大模型提的不多,因為我們主要面對ToB的用戶,其實更偏向實用主義,我們的目的是幫助客戶解決問題,客戶并不太關心我們具體是借助軟件、硬件或是算法,對他來說更重要的是結果。從結果的角度來說,對海康來講,我們需要借助什么樣的方法,在整體解決方案中都是靈活運用的。

人工智能可以帶來非常好的效果,除了過去講的跟身份ID識別有關的算法可能是屬于大場景的需求,例如人臉識別、車牌識別,除此之外的應用仍然是非常具有用戶場景個性化的需求。從實現的方式方法來說,解決問題依舊需要大量的軟硬件的配合,所以我們通常借助解決方案的方式。

例如防溺水的案例,在一些河流、湖泊、水庫、水閘這些比較容易發生小孩或者成年人野泳溺水的場合,過去這些場景不可能常年派人值守,但我們可以用一臺海康的設備進行監控,這個設備具備一些識別的算法,實際上就是視覺大模型訓練之后的結果。現在來看報警的效果也是不錯的,結合現場的語音提示,還是阻止了大量的危險行為的發生。

在水果零售場景中,現金不入賬的問題一直都是零售店比較難管理的,現場缺乏監督,現金的處理不好控制,這個場景下我們可以用到視覺大模型訓練出來的一些結果來規范收取現金,對于不合規的行為在后臺進行警示,從零售店的角度來講,這種場景還是需要有比較強的泛化能力。

在工廠里安裝螺絲的場景,大量的電子類的產品都需要安裝螺絲,但是螺絲的特點就是體積小、數量多,很容易存在螺絲漏打的情況,從而影響到產品的品質。如何在大量不同產品的場景中識別到不同的螺絲孔位,判斷螺絲是否都已安裝,這也是相對比較常見的需求。通過視覺大模型的訓練,可以在螺絲安裝的場景里提示工人哪些孔位的螺絲沒有安裝上,從而提升生產質量。

以上這些都是比較具備應用畫面感的案例。

Q:請問公司后期是否有計劃考慮提升整體的分紅比例?

A:我們從2015年開始,現金分紅比例都基本維持在50%左右,甚至是50%以上,其實50%的分紅率在整個國內的上市公司中已經算是比較高的水平了。分紅率跟企業的現金流情況息息相關,一般企業的資金情況如果沒有那么理想,高比例的分紅實際上會影響企業的正常經營。海康已經持續多年50%的分紅比例,說明我們在現金流管理方面做的比較好。我們會繼續維持這樣一個比例的分紅,但是更高比例的話,我們目前沒有這方面的計劃,謝謝。

Q:目前國內增速不快,很多企業都在看出海的機會,我們公司海外業務很大,請問公司