中科信息获7家机构调研: 公司在投票选举系统上掌握核心技术拥有自主知识产权是中国数字会议一流品牌在电子选举市场

中科信息300678)4月19日发布投资者关系活动记录表,公司于2023年4月18日接受7家机构调研,机构类型为QFII、保险公司、基金公司、证券公司。 投资者关系活动主要内容介绍: 一、介绍公司基本情况及2022年年度业绩情况二、沟通交流

答:2022年公司数字会议业务实现营业收入2.12亿元,同比增长92.08%,该业务近两年保持持续高速增长。2022年,公司实现新型会议系统全面国产化、成功完成“中科国声”系列发言及同声传译产品的自主研发,并获得了为党和国家重大会议提供技术保障服务的订单,安装且服务于万人大礼堂的近4000席中科国声同声传译系统也成为全球规模最大的同声传译系统。公司选举和表决业务在省市区级客户获得业务合同额均取得大幅增长;新兴业务“中科国声”系列音频产品在人民大会堂的应用获得成功后立即获得市场关注,产品又成功入驻多个重要省级会议场所。 公司在投票选举系统上掌握核心技术,拥有自主知识产权,是中国数字会议一流品牌,在电子选举市场领域具有绝对领先地位。

答:2022年公司烟草行业业务实现营业收入1.96亿元,同比增长34.25%,该业务近两年保持持续增长态势,主要得益于公司成功收购瑞拓科技后,双方实现市场资源共享、整合,强化了公司竞争优势。公司设立的烟草行业营销中心、云南办事处等,充分发挥了组织营销作用,原有市场优势巩固,新市场开拓顺利,烟草智能制造业务、烟草物理检测设备销售方面取得较大突破,瑞拓科技产品在年内还实现海外出口。

答:公司是国内少数几家能够为烟草农、工、商业全产业链提供信息化整体解决方案的供应商。应用于烟草行业的AI产品包括烟叶种植、病虫害防护、烟叶收购、不适用烟叶处理、数字化仓储、溯源分析、烟叶复烤生产运营、卷包数据采集、原辅材料跟踪、防差错管理、设备管理、智慧工艺系统、产品研发管理、卷烟及滤棒全自动化、智能化物理检测管控系统等。

答:公司应用于会议、烟草、印钞、油气等行业场景数十年的高速机器视觉与智能分析技术,就是在结合我们的AI算法与具体行业的数据生成的模型上进行不断训练形成的。这些模型能够满足于某个具体行业的高速、实时、高精度检测需求,已经为我们的主要行业客户服务多年。我们的模型不是通用大模型,参数级别不需要比照通用大模型,但符合具体行业应用需要。在当前通用大模型迅速发展的趋势下,我们的优势体现在对行业垂直知识与数据的掌握与应用,能够开发落地于行业应用的模型。

答:自主研发的中科国声音频系列产品实现发言、同声传译系统的自主可控和国产化替代,安装于人民大会堂后,其更新改造后的音响效果超过了厅堂设计的最高标准,实现万人大礼堂等多个厅室扩声效果的有效提升。并且,安装于万人大礼堂的近4000席中科国声同声传译系统为参会的各民族代表提供了高稳定、高保真的同声传译,是全球规模最大的同声传译系统。“中科国声”系列包括发言、扩音、同声传译等54款音频系列产品,均通过第三方权威机构的测评,其品质技术参数比肩世界一流水准。

答:工业产品生产速度快、精度高,公司的高速机器视觉技术是解决高速连续制造业实时检测产品缺陷的问题,即在极快的速度下,完成大规模数据的采集、分析与人机交互。高速机器视觉技术是CV领域的一个分支,它们的关键区别是能否在保证检测高精度的前提下,实现检测速度高于设备生产运行速度,并做到被检测品的数量足够多。例如:在卷烟生产方面,烟支的卷接速度一般是7000支/分钟,每支烟都要做360度检测,而我们的检测系统做到了每分钟同时检测12000支无差错。

答:公司将主要投向研发与营销网络建设。近三年来,公司持续加大研发投入,技术创新战略实施成效显著,研发成果不断涌现,产品品类规模迅速扩大,加上营销网络建设成效带动了订单额的有效增长,为公司经营业绩的提升起到有力支撑。

答:数字会议系列产品包括:以电子票箱为核心产品的集中式选举系统和以高速选票阅读机为代表产品的分布式计票业务; 以手持式表决器、桌面式表决器、升降式智能表决终端、嵌入式智能表决终端及远程表决子系统为主要产品的代表大会与常委会表决系统;基于人脸识别技术和RFID自动识别技术的会议报到系统;以发言、扩声和同声传译系统为主要产品的音频业务。 整体解决方案包括:选民登记、人事任免、事项表决、人员报到、电子阅文、文件共享、同步演示发言扩声、同声传译、大屏显示、摄像监控及呼叫服务等全方位会务服务的整体解决方案。

答:数字会议产品品类的不断扩充、经销商队伍扩大助力加快产品销售速度、技术开发与服务类业务占比提高,都将有利于业务毛利率的提升。

答:公司面向行业的整解决方案中也包括了一些通用CV技术的产品,做人脸识别等通用CV的企业也很多,各有特色。公司主要是面向具体行业特别是高速连续制造业的应用,具备在单计算节点上实现约50Gbps图像数据复杂处理与系统交互控制的能力,综合技术能力媲美全球领域业务龙头。

答:公司高速机器视觉技术现在主要应用到印钞、烟草行业以及现场会议选举场景,近两年又拓展了新能源电池、汽车玻璃、电子玻璃、半导体等高端连续制造业的产品质量检测场景,这项技术的通用性很强,可以适用多种场景。

答:生成式、大模型的发展对生产力变革带来的影响是比较大的。生成式大模式将带来新的创业机会,便如新型云计算(Mass即服务);工业、金融、交通等行业模型精调;文字、图像、音视频生成等应用开发。SAM模型优秀的图像分割能力将对机器视觉产业造成深远影响。SAM具备“零样本”或者“少样本”泛化能力,可类比ChatGPT在语言领域的应用和突破,有望颠覆传统的CV发展路径;尤其是其开源的背景下,有望大幅提升产业应用生态。同时,SAM模型以视频和图像识别为方向,结合当前快速发展的大语言模型,多模态AI融合发展可期。但SAM与公司高速机器视觉与分析技术不是替代关系。模型泛化能力很强。但经过Demo演示测试,研究者发现,其在工业数据领域,包括自动驾驶、异常检测等并不能实现100%的分割覆盖。公司从事的工业视觉检测,其核心在于将高速CV技术落地于工业制造的现场,为推进所服务企业的综合制造水平提升起到了重要且关键的作用。工业视觉检测落地应用是一个非常复杂的过程,涉及到包括需求分析、系统搭建、过程适配与调优、效率优化、人机效率最优配套、自动化配套等多个方面。我们会根据项目具体需求特性来确定使用哪种算法。在工业检测方面,我们检测内容包括视觉缺陷、目标尺寸、目标数量、目标外形、目标缺失等多种参数。这些检测内容的最佳解决方案不一定是SAM或其它CNN,但这些通用模型的发展可以为公司面向特定场景的工业过程专用模型特别是新场景检测需求及产品研制、优化等起到很好的促进作用; 中科院成都信息技术股份有限公司主营业务是以智能识别及分析技术为核心,提供信息化解决方案(包括软件及硬件)及相关服。

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