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300678 中科信息调研活动信息
1.Q: 近期以 openAI 为代表的海外厂商，在生成式、通用 大模型上获得了较大的突破，也带来全新的生产力变革。公司如 何看待这种生成式、通用大模型给国内产业链带来的影响？以 及国内外的差距。
A：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。“文心一言”、“通义千问”、“商 量”、盘古等大模型以及为
金融科技公司服务的 BloombergGPT 等已经应运而生。大模型应用场景首先是工具链层面，例如 ChatGPT 和 Office 产品结合，提高交互和工作效率；语音交互 层面，如
智能音箱、智能座舱和
智能家居等。 大语言模型技术在文字处理方面优势明显，能极大地提升 文字和对话服务方面的工作效率，在生成书面报告、开展培训和 投教、提升客户陪伴质量等应用场景中潜力巨大，但其稳定性、 可靠性和安全性都还有很大欠缺。4 月 11 日,国家互联网信息办 公室下发关于《生成式
人工智能服务管理办法(征求意见稿)》公 开征求意见，拟对 ChatGPT 等产品和应用引发个人隐私、社会伦理等问题起到预先规范和正向引导作用。 大模型涉及架构、参数、算力三方面的条件。目前，国内大模型研发条件与国外的主要差距是算力层面，没有算力基础，后 面算法等发展都无法进行。人工智能模型体量已跃升至“万亿 级”参数规模，大算力、强算法共同筑起了一道“高不见顶”的 技术壁垒，只有深耕 AI 赛道的大公司才有充分的实力。
2.Q：Meta 发布并开源了 SAM（segment anything model）， 具备超强的泛化能力，能实现了零样本分割图像中一切对象，让 全球 CV 的发展迈进了一大步。公司如何评价 SAM 对于 CV 技术 发展的影响？
A：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。
3. Q：公司是否有大模型相关的技术？
A：首先，公司有获得中科院资源支持的先天优势，与中科 院内拥有强算力、大模型的单位和企业有建立紧密合作的条件 与基础，以开放合作共赢的理念，公司可以和他们共同探讨未来 生成式、通用的大模型的合作和落地，也不排除后续会与国内科技大厂建立合作。 其次，公司的 AI 算法和行业应用能力在国家队里是顶尖的， 掌握多个行业应用的优质数据资源。由于公司深耕数字会议、烟 草、油气、特种印刷等多个行业数十年，具备“行业专家+技术 专家”的双重优势以及较高的行业地位。公司累积的大量的、高 质量的行业知识和数据可以与大模型在落地具体行业应用方面 起到关键作用。
4. Q：除了 CV，公司有在 NLP、多模态领域的技术和布局 吗？
A：公司基于面向党政机关的数字办公业务需要，多年前就 开始自主研发 NLP 技术，能够实现关键字提取、知识图谱构建文本比对和文本自动生成功能，目前应用于智慧人大平台中的 代表履职服务平台、常委会速录简报系统、电子阅文系统、提案 管理系统、社情民意管理系统等产品。 公司的 CV 技术本身就具备通用性，从最早的电子选举系统， 到烟叶、卷烟、印钞的质量检测，再到电子玻璃、汽车玻璃、锂 电池薄膜检测、油气管线
无人机智能巡检等，都是通用高速机器 视觉技术在不同场景的应用。 公司牵头与
中科曙光、中科微等单位联合研发面向多模态 边缘云计算平台，应用于 AI 创天府项目，突破多源数据融合处 理、智能驾驶、无人平台集群协调控制、仿生智能感知算法、
5G 车规级应用等关键技术。同时，公司也在持续关注来自海外的技 术变革，不排除后续会加大相关领域的关注和投入。
5.Q：通用大模型对公司业务会带来哪些积极变化？会否带 来收入的增长、或者开拓新的业务领域？
A：如果未来大模型与行业的应用结合发展到成熟阶段后， 在业务方面，公司将可以充分发挥在前沿技术研发上的实力，在 同业公司中保持领先的优势，推出差异化的产品并拓展到多个 行业，例如 NLP 大模型可以和公司智慧人大平台产品的电子阅 文、会议速录简报等功能结合；CV 大模型可以和公司现有的工 业智能检测系统结合，多模态大模型（例如图文音）也可以和公司的数字会议整体方案、智慧工厂整体方案、智能远程诊疗方案 相融合，此外还可以拓展到智慧教育、
智慧城市领域的融合。 在降本方面，如果在垂直行业的应用模型建立起来，就能解 决几个行业业务的技术升级问题，有效降低研发成本。
6.Q：公司的主要客户是哪些？
A：公司主要客户覆盖中央及国家机关、各省市政府机构， 人大、政协、统计、环保、旅游、教育、交通等政府部门及公检 法和部队等机构，国内众多能源、制造、
烟草等大中型国有企业， 中国印钞造币总公司和泰国、印尼等各国央行及金融机构等等。我们与国内优质客户建立了战略合作关系，5 年以上客户占比 34.5%，用户粘性较强，形成了向全国辐射的国内营销及服务网 络，与 IT 业界头部企业广泛合作，建立起较广的产业生态圈。
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