云天励飞2023年年度董事会经营评述内容如下：
一、经营情况讨论与分析 2023年是人工智能里程碑式的一年。从2022年11月OpenAI发布ChatGPT，生成式大规模预训练模型（GPT）展现了量变到质变的涌现能力，到2023年，不断有新的公司发布新的模型与应用。AI的能力从自然语言理解，到多模态理解与生成，快速地进化演变。基于大模型研发的发展，AI的应用也进入了新的阶段，在文字和图片、视频处理等的软件方面，以及预装了大模型的AI硬件等方面，都有很多令人耳目一新的产品出现。云天励飞作为一家拥有“算法芯片化”能力的AI公司，于2023年在研发、产品和业务拓展方面，也有多项进展，具体情况如下： 1、“云天天书”大模型 “云天天书”基础大模型包含语言大模型及多模态大模型，具有业界领先的图文数据理解和问答等能力，2023年通过中央网信办备案，曾在C-Eva、CMMLU等测试集中获得第一。天书大模型架构包含三个层级：通用大模型、行业大模型、场景大模型，能够针对不同行业场景快速构建解决方案。目前，“云天天书”大模型已在政务、交通、警务、企业办公等领域探索落地。其中，云天励飞与深圳龙岗政数局共同探索的大模型在政务咨询服务系统的应用，2023年入选信通院《通用人工智能创新应用案例集》。未来，该系统还将逐步拓展到法务、金融、教育、医疗等政府机构和公共服务领域。 2、DeepEdge10芯片 DeepEdge10基于公司自研的神经网络处理器（NNP400）架构，采用国内先进工艺、支持多芯粒扩展的Chipet技术，可提供12TOPS（INT8）整型计算和2TFLOPS（FP16）浮点计算的深度学习推理计算算力，满足市场对处理芯片在算法的多样性、准确性、算力密度及效能方面的要求；针对各类应用场景，云天励飞已开发出Edge10C、Edge10标准版和Edge10Max三款芯片。Edge10系列主要应用于边缘大模型推理领域，能高效支持Transformer模型中的矩阵乘法运算。目前DeepEdge10芯片主要的适配的合作伙伴包括摄像头、边缘计算设备、机器人、汽车智能座舱等行业的客户，并已开始实现批量出货。 3、行业解决方案 报告期内，公司的行业解决方案主要分为数字城市和人居生活两大类。在报告期内，本公司重点落地的行业解决方案包括： 城市综合治理平台 云天励飞的城市综合治理平台，以人工智能、大数据技术为基础，方案通过构建算法、算力、数据等统一调度管理的区域大脑——智能运算平台，提供数据接入、算力调度、算法调度、智能监控、自动化运维等服务。城市综合治理平台作为城市的AI底座，可服务多项城市治理服务，云天励飞在大湾区及西南城市落地的平台现已服务于智慧治理、智慧交通、智慧市监、智慧水务、智慧消防、智慧工地、智慧住建、智慧应急等多项业务。 智慧交通 云天励飞的智慧交通方案，涵盖城市级交通治理、数字化公交车运营、智慧道路巡检、专线物流智能网联等。云天励飞综合运用人工智能、大数据、边缘计算等技术，打造从基础设施养护，到车辆智能调度，能源网络规划管理全面智能交通解决方案，并利用在城市管理、交通调度和应急管理方面积累的经验，积极参与地方低空经济规划和服务平台建设。 智慧园区与智慧商圈 云天励飞的智慧商圈方案以商业大数据平台为数据连接器，以数字化营销平台为资源连接器，建立面向消费者、商业企业、运营机构和政府部门的智慧应用服务体系，为区域商务发展规划、资源配置、培育新兴消费提供决策依据；云天励飞的智慧园区方案，基于全场景AI感知、场景小数据和企业大数据，打造智慧安防、数字招商、数字资产的价值闭环，构建精准服务、多维协同的管理能力，基于平台+运营的模式，打造园区产业新生态。 4、AI运营 在原有行业解决方案的基础上，公司在本年度逐步开展与推进AI运营业务。包括智算中心类，以及行业数据分析类的运营业务。云天励飞是中国电子主导的“自主安全计算产业生态链”的重要支撑单位，参与编写中国在人工智能领域发布的第一批国家标准，在人工智能计算方面具有核心技术和优势经验。目前，云天励飞已经落地超大规模异构高性能算力集群，并积累了丰富的软硬件运营和维护经验，并依托于国内先进的AI云基础软件平台满足智能算力管理需求，运用业内已有成熟经验和方案，为人工智能研究和开发提供高效、稳定和安全的运行环境。 5、AI硬件 本年内，公司与华为昇腾系统合作，发布了“天舟”大模型训推一体机。“天舟”大模型训推一体机内置了公司自主研发的“云天天书”千亿级大模型。通过与昇腾硬件加速平台的联合深度优化，并集成开箱即用系列训推工具，产品可满足面向多业务场景的大模型高并发高能效处理、预置多类提示模板，满足业务快速上线的需求。同时，产品具有丰富的接口，支持灵活的二次开发和敏捷部署。未来公司将持续探索，大模型部署于边缘端，及终端的标准化硬件产品。 二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明 (一)主要业务、主要产品或服务情况 1.公司主营业务基本情况 公司作为拥有自主可控核心技术能力的业内领先人工智能企业，率先提出打造“1+1+N”自进化城市智能体实践框架，积极构建自学习、自进化的数字城市智能协同发展体系，推动人工智能产业快速发展。 公司拥有算法和芯片两大核心技术平台，凭借“算法芯片化”的核心能力和“端云协同”的技术路线，在数字城市、人居生活等领域成功落地一系列标杆式解决方案，为各行业带来安全、智慧、便捷的AI体验。在算法层面，经过多年的技术研发与积累，构建了人工智能算法平台，拥有大模型研发能力，并推出了“云天天书”大模型，打造服务于多场景的行业大模型，并且与华为昇腾合作推出了搭载“云天天书”大模型的“天舟”大模型训推一体机；在芯片层面，公司基于对人工智能算法技术特点及行业场景计算需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，实现算法技术芯片化，构建了神经网络处理器平台。 软硬件产品和解决方案销售为公司报告期内实现核心技术落地、获取营业收入的主要手段。公司自研的核心软件产品主要以算法和大数据分析技术为基础；自研的核心硬件产品主要是公司的芯片及相关产品。根据客户需求公司将自研的核心软硬件产品，通过云端与终端的产品和服务的协作，以及基于过往项目经验的方案工程化设计，提供解决方案满足客户需求，解决行业痛点问题。另外，标准化软硬一体产品和芯片及相关产品在报告期内也实现单独对外销售。 2.公司主要产品基本情况 根据下游应用场景的不同，公司的主营业务聚焦的服务场景分为数字城市运营管理和人居生活智慧化升级两大业务场景，目前以数字城市场景为主，逐步向人居生活场景拓展，面向城市治理、智慧交通、智慧应急、智慧城管、智慧园区、智慧泛商业、智慧社区、智慧道路巡检、智慧安防、智慧警务等行业应用。 算法芯片化基础技术平台：该平台是公司基础技术研究平台，基于该平台重点研究算法与芯片协同设计技术，包括大模型算法技术、视觉文本语义类算法技术、AI处理器设计仿真验证技术、芯片工具链技术等。基于算法芯片化基础技术平台提升公司基础技术的研发效率，为公司构建公司核心技术能力提供有力支撑。 DeepEdge系列芯片 核心能力平台：该平台系公司快速满足行业场景应用需求的支撑。基于公司基础技术，公司开发了算法服务、数据挖掘与算法训练、知识库大数据、智能调度中枢、SDC端边服务、AIoT物联感知汇聚、模型迭代进化、数字孪生技术系列化核心能力平台。通过上述平台，快速整合各类核心能力技术组件，实现面向行业场景业务高效落地应用。 硬件通用平台：该平台系公司面向自进化城市智能体的行业场景深耕过程中，基于行业场景共性通用需求，沉淀的天舟系列云/边服务器、深目边缘计算盒子、慧眼SDC前端硬件三大硬件通用平台。上述平台一方面，面向行业场景提供高能效高性价比的硬件计算资源支撑，另一方面，硬件平台搭载行业场景共性算法和业务应用，形成面向行业的标准化软硬一体产品。 “天舟”大模型训推一体机 “深目”AI模盒 行业标准化产品及解决方案：公司以构建自进化城市智能体为牵引，基于硬件通用平台，聚焦城市场景下的行业智慧化建设，目前已形成城市治理、智慧交通、智慧应急、智慧城管、智慧园区、智慧社区、智慧泛商业、智慧道路巡检等行业产品与解决方案体系，并结合多模态大模型技术特点和行业需求，持续拓展创新业务。 人居生活解决方案 (二)主要经营模式 公司盈利模式主要为基于自研的算法软件、芯片等核心产品，搭配外购的定制化或标准化硬件产品、安装施工服务等，面向政府机构等终端客户、企事业单位等集成商客户，根据其需求交付相应软硬件产品或解决方案，并有自研芯片、IP授权单独实现销售收入。公司的算法技术主要以软件方式实现客户需求的具体功能，同时结合用户需求，搭配外购的定制化或标准化硬件。公司的人工智能芯片技术可以用于前端设备和边缘设备的智能化，可在公司产品中自用或单独对外销售。 在解决方案层面，公司通过方案设计，根据用户的具体需求，将自研的软件等核心产品与公司软件适配性较高的定制或标准硬件组合，形成一套软硬件一体的解决方案并对外销售实现收入；在软硬件产品方面，公司一般通过向客户销售用于方案集成中所需的软件或定制硬件产品实现收入；在芯片层面，公司的AI芯片产品为标准化产品，主要面向设备厂商进行芯片交付实现收入，也可以将相关研发成果通过“IP授权”的方式实现收入。 随着AI大模型应用逐步成熟，2023年公司开始逐步探索AI运营模式，包括智能计算中心运营和行业数据运营，以及预装大模型的标准化硬件，包括“天舟”大模型训推一体机和“深目”AI模盒等，预计未来AI运营和标准化硬件会成为公司重要的商业模式之一。 (三)所处行业情况 1.行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛 根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“I65软件和信息技术服务业”中的“I6513应用软件开发”。根据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订），公司所属行业为“信息传输、软件和信息技术服务业－软件和信息技术服务业”，行业代码为“I65”。 人工智能利用机器学习和数据分析，对人的意识和思维过程进行模拟、延伸和拓展，赋予机器类人的能力。人工智能将重塑实体经济，提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。经历了从技术到产品、从产品到场景的快速发展过程，人工智能正逐步作为一种变革力量与产业深度融合，并成为目前新型基础设施建设的重要一环，面临广阔的发展空间。据Sage预测，至2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。 AI芯片与算法都是人工智能行业的关键底层技术，都有着较高的技术开发门槛，两者的发展彼此交互、相互融合、相互促进，才能共同助推终端智能和AI生态的发展。同时，在产业落地层面也对企业的技术研发能力和综合服务能力提出了新的要求，过去在产业链单一环节的专业化优势正趋于弱化，而如何基于场景需要，打通底层的算法、芯片等核心技术，如何为客户提供全面、综合、成本更优、体验更好的方案和服务正成为未来行业竞争的关键因素。 2.公司所处的行业地位分析及其变化情况 公司的竞争力来源于自研的算法、芯片技术及两者间的高效适配，以及大型解决方案的实施经验和系统落地工程能力。 在AI算法层面，公司算法技术达到业内领先水平。2018年，公司获得被誉为“中国智能科学技术最高奖”的“吴文俊人工智能科学技术奖”。公司的“面向智慧城市的大规模动态人像识别和实时检索系统”获得2018年度深圳市科技进步（技术开发类）一等奖。此外，公司还获评第二十一届中国专利奖。2023年，公司推出自研千亿级基础大模型“云天天书”，其架构包含通用大模型、行业大模型、场景大模型三个层级。该模型在通用问答、语言理解、数学推理、文本生成、角色扮演等方面均达到行业先进水平。此外，在2023年9月上旬的C-Eva中文大模型榜单中，“云天天书”大模型位列第一。 在AI芯片领域，公司是业内少数基于对人工智能算法技术特点的深度分解及对行业场景计算需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，自主研发芯片并已实现流片、量产及市场化销售的公司之一。公司获得2020年“吴文俊人工智能专项奖芯片项目一等奖”；作为工信部2019年新一代人工智能产业创新重点任务的揭榜单位，开展“面向智能安防及机器人视觉应用的终端神经网络芯片”项目，公司因该项目获评为工信部“第一期人工智能产业创新揭榜优胜单位”；承担国家发改委2019人工智能芯片专项“自主指令集的异构芯片”重大专项；承担科技部2019新一代人工智能重大专项“神经网络处理器关键标准和验证芯片”重大专项。2023年，公司新一代芯片DeepEdge10完成流片。搭载公司自研的神经网络处理器NNP400T，DeepEdge10可广泛应用于AIoT边缘视频、移动机器人等场景，目前已在智慧交通、清洁机器人等领域进行应用；此外，依托创新的D2Dchipet架构打造的X5000推理卡，已适配并可承载SAMCV大模型、Lama2等百亿级大模型运算。 在AI解决方案层面，公司具备提供AI解决方案能力并已经实现多个大型项目成功落地。自成立以来，公司已经在深圳、东莞、青岛、成都、杭州、上海、北京等诸多城市落地多个重点项目，参与建设了多个城市的智慧安防、常态疫情监测与大数据分析平台、巴士智能调度系统、智慧社区、万科印力智慧商业、智慧书城等解决方案。2022年，公司与中国科学技术大学联合完成的“大规模视频结构化关键技术研发及产业化”项目荣获第十一届吴文俊人工智能科学技术奖一等奖。此外，公司的AI疫情防控设备、“深目”系统、“天图”系统三款产品入选中国电子技术标准化研究院发布的国家人工智能标准化总体组推荐方案。2023年2月，公司与鹏城实验室、北京大学、青岛海信网络科技股份有限公司、（）、深圳巴士集团股份有限公司作为主要完成单位的“特征流与模型流协同的大规模视频智能处理技术及城市交通中的应用”项目荣获2022中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖。2023年，云天励飞为福田中心智慧商圈落地了全国首个“商圈级”的智慧客流监测体系、基于大模型的AI数据分析平台以及AI客服导购等先进的智能化应用，助力福田商圈成为8个第二批全国示范智慧商圈之一。在市场空间方面，目前各细分场景中AI渗透率仍较低，未来发展空间较大，行业及公司在各细分场景仍有较大增长空间。 同时，公司还多次受邀参与人工智能国家级行业标准的制定，参与由国家人工智能标准化总体组、中国电子技术标准化研究院发起的《人工智能标准化白皮书（2020版）》编撰工作，参与起草由中国电子工业标准化技术协会发布的《信息技术人工智能机器学习模型及系统的质量要素和测试方法》《信息技术人工智能面向机器学习的系统框架和功能要求》《信息技术人工智能面向机器学习的数据标注规程》等多项标准。在产业标准方面，2022年公司参与编写中国在人工智能领域发布的第一批国家标准，包括《信息技术计算机视觉术语》、《信息技术人工智能术语》、《信息技术生物特征识别人脸识别系统技术要求》等。2020年入选全国信息技术标准化技术委员会人工智能分技术委员会（首届人工智能国家标准化组织）单位委员名单并当选全国信息技术标准化技术委员会可信赖研究组副组长。 3.报告期内新技术、（）、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势 在过去的一年中，以ChatGPT、Gemini、Caude3为代表的国内外大模型成为全球热点并在多个领域开始显著提高人类生产力，除了在原有对话生成、图像生成、图像分割、音乐生成等领域持续进步迭代，亦在文生视频、长文本阅读等领域展现了令人惊叹的效果，人工智能已成为新质生产力发展重要引擎。随着底层技术的进步，我们看到以下趋势及机会： （1）大模型落地应用加速，开始在很多领域转化为生产力，提升生产效率，成为人们生活、工作、企业生产、运行的高效工具，例如网络搜索、会议摘要、自动化编程、自动化办公软件、专业领域咨询、广告设计、文本创作等。 （2）大模型通用性、泛化能力增强的趋势，与和行业结合的趋势同时存在，并行发展。一方面，模型参数量及规模在过去两年中快速增加，大模型出现“智能涌现”。如谷歌推出的多模态具身视觉语言模型PaLM-E参数量已超过五千亿，而ChatGPT4参数量达到1.8万亿。规模的增长使得模型在知识密集型、多步骤复杂型等任务下的表现都得到显著提升，泛化能力增强；另一方面，大模型在落地应用过程中与各行业“Know-how”相结合，亦呈现小型化的趋势，使模型学习特定领域知识，形成针对该行业、领域的“轻量版”行业大模型和领域大模型，提升适用性及准确度。如微软的Phi-2，Meta的ightLLM，谷歌的Gemma等都展现了小模型在特定领域的优异表现。 （3）大模型的能力迅速地从自然语言处理快速向语音、图像、视频等领域横向扩展，在文生图、文生视频等领域出现显著进步。在过去一年中，从Pika到Sora的发展让我们看到大模型在对3D场景的理解及视频内容一致性等方面取得了巨大进步，提升了人们对多模态大模型能力上限的想象力。多模态大模型具备对图、文、音等不同规格、类型的数据的理解能力及生成能力，能更进一步提升生产效率，已成为大模型发展的重要方向之一。 （4）边缘端推理算力需求即将迎来爆发。大模型时代的到来带来了算力需求的急剧上升，以ChatGPT为代表的大模型在运行背后需要强大的算力支撑，而随着国际局势和中美关系的变化，高性能算力供给和需求的剪刀差日益扩大。算力需求主要有预训练及模型微调和推理及部署两个阶段，相对于大模型训练算力的一次性开销而言，推理算力需求将随着模型使用时间和用户量的增长而快速增加，同时应用端对于数据安全性的要求也日益提升，这一矛盾将催生在边缘端和终端分布的更加适用于人工智能推理运算要求的芯片及相应工具链的产业机会。 (四)核心技术与研发进展 1.核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况 公司核心技术的来源为自主创新。经过多年的技术积累，公司搭建了两大技术平台，即人工智能算法平台、人工智能芯片平台，公司在销售的AI软硬件产品和解决方案中运用公司研发的算法和芯片技术形成收入。 截至本报告期末，公司主要核心技术与变化情况如下： 1.算法 公司已研发的关键算法包括：大规模视频结构化技术、大语言模型技术、大规模训练及部署技术。 2.人工智能芯片 公司人工智能芯片技术包括芯片技术、工具链技术、基础系统软件技术，其技术来源、用途及商用情况如下： （1）芯片技术 （2）工具链技术 （3）基础系统软件技术 上述关键技术为公司产品提供了核心技术支持。 2.报告期内获得的研发成果 公司建立了完善的知识产权管理体系，实现对知识产权的保护。报告期内公司共申请发明专利274件，申请外观设计专利35件，申请软件著作权11件。获得授权发明专利156件，外观设计专利23件，软件著作权11件。截至2023年12月31日止，公司累计拥有有效授权发明专利476件、软件著作权174件、外观设计专利161件。 3.研发投入情况表 4.在研项目情况 情况说明 在研项目6“大语言模型技术”名称变更为“大模型技术”：报告期内，通过大语言模型研发过程中的技术积累和研发成果，公司进一步开展了多模态大模型的研发工作，未来将在此基础上加强多模态大模型的研发和产品化，将多模态大模型技术与云天自研芯片进行有机整合，将算法芯片化技术向更多行业进行赋能转化。 39/282 5.研发人员情况 6.其他说明 三、报告期内核心竞争力分析 (一)核心竞争力分析 1.“端云协同”技术路线优势 公司自成立以来致力于面向场景实现算法和芯片技术的融合，并致力于实现端侧数据智能采集、处理与云侧数据深度处理的交互和自适应。基于“端云协同”的技术路线，公司在端侧应用自研的DeepEye系列人工智能芯片部署可重定义智能摄像实现数据的高效采集和前端处理，在云侧与基于公司自有算法和大数据分析技术为核心的业务系统实现高度适配，从而可根据不同业务场景需求进行灵活调整，真正实现数据的前端智能采集和云端处理，为下游客户提供自主可控的“端云协同”AI解决方案，通过算力前置实现终端分布式算力与云端中心算力的动态平衡，通过在终端设备中部署公司的可重定义芯片实现云端业务系统与终端设备的动态适配，大幅提升AI解决方案整体的动态适应能力和灵活处理能力，降低解决方案的落地成本，加速AI解决方案的推广与落地。同时，随着端侧部署规模的不断扩张，及满足客户业务实时性、安全性、隐私性的需求，公司还自研了DeepEdge系列边缘人工智能芯片，可实现性能更强的轻量级边缘智能设备并支持边缘智能计算加速卡，满足AI解决方案在更靠近数据源头的用户现场灵活部署的需求，进一步加强“端云协同”AI解决方案的场景适应能力。 2.面向场景的算法芯片化能力 公司创始团队拥有丰富的处理器指令集和架构全流程设计经验，搭建了算法分析-指令集定义-芯片架构设计-工具链设计的AI芯片研发设计流程，基于对人工智能算法技术特点及行业场景计算需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，实现算法技术芯片化，提升芯片技术平台在产品和解决方案中的高效性及场景适应性。公司现阶段研发的可重定义AI芯片主要面向嵌入式前端和边缘计算应用，可灵活支撑多类算法框架，提高算法实现的效率，降低后台处理成本，具备高性能、低功耗、低成本的优点。依托于对人工智能算法发展的理解和预测，云天励飞在2022年流片的Edge10针对Transformer的计算需求进行了优化，凭借自研芯片DeepEdge10创新的D2Dchipet架构打造的X5000推理卡，已适配并可承载SAMCV大模型、Lama2等百亿级大模型运算。公司自研芯片技术平台可高效运行自有及第三方人工智能算法，对硬件设计进行优化，从而为市场和行业提供更优方案。 3.深入的场景理解能力和大规模场景解决方案落地能力 基于场景需求进行技术研发，通过技术研发支撑各类业务场景，是公司重要的技术优势。公司是业内较早实现动态人像系统在国内一线城市大规模落地的人工智能企业之一，在项目落地过程中积累了城市大规模业务场景与人工智能技术相融合的深刻理解，具备了大规模业务场景的解决方案落地能力。在面向业务场景的实践过程中，公司实现了多项核心技术及产品的产业化。目前，公司已经在智慧安防、城市治理、应急响应、智慧社区、智慧园区、智慧泛商业等领域陆续实现了场景业务落地。公司所积累的行业经验及场景理解，能够为公司未来技术研发及产品开发提供重要支持，使公司提供的产品及解决方案能更好满足下游客户的核心需求。公司大规模场景解决方案落地能力，能帮助公司在未来的城市级解决方案构建中，实现更高效的方案落地。 4.技术积累优势 截至本报告期末，公司已取得660项专利，其中发明专利476项、实用新型专利23项、外观设计专利161项。公司已登记的软件著作权174项。公司的技术先进性得到了业界的广泛认可，优异的产品性能、稳定的产品质量、可靠的技术支持为公司积累了良好的市场口碑，公司已经获得了业内多项殊荣：2017年深圳市知识产权优势企业；2018年度中国知识产权领域最具影响力创新主体百名榜单中位列第93名；2019年第二十一届中国专利奖-优秀奖；2019年深圳市科学技术奖（专利奖）等荣誉称号；2018年公司获得被誉为“中国智能科学技术最高奖”的“吴文俊人工智能科学技术奖”、2020年获得“吴文俊人工智能专项奖芯片项目一等奖”；公司申报的“面向智慧城市的大规模动态人像识别和实时检索系统”获得2018年度深圳市科技进步（技术开发类）一等奖；2019年12月，公司的“云天励飞智能终端人脸识别系统”和“面向智能安防及机器人视觉应用的终端神经网络芯片”均作为工信部的国家人工智能重点任务揭榜，体现了公司的技术实力得到广泛认可。2022年，公司与中国科学技术大学联合完成的“大规模视频结构化关键技术研发及产业化”项目荣获第十一届吴文俊人工智能科学技术奖一等奖。2023年2月，公司与鹏城实验室、北京大学、青岛海信网络科技股份有限公司、海康威视、深圳巴士集团股份有限公司作为主要完成单位的“特征流与模型流协同的大规模视频智能处理技术及城市交通中的应用”项目荣获2022中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖。“云天天书”大模型在报告期内已通过中央网信办备案，并在C-Eva、CMMLU等权威测试中多次获得第一，目前已经在智慧政务、智慧警务等领域应用落地。 5.人才优势 公司自成立以来注重技术研发团队的建设，截至报告期末，公司拥有一支覆盖人工智能算法、大模型、人工智能芯片、大数据处理等关键技术领域的546人的研发团队，公司创始人陈宁曾获得深圳市国家级领军人才、第十六届广东省青年“五四奖章”、深圳市孔雀计划A类人才、深圳经济特区建立40周年创新创业人物和先进模范人物等荣誉称号。截至报告期末，公司组建的研发团队中，有174人拥有硕士及以上的相关学历。报告期内，公司的研发投入为29,483.70万元，占营业收入的比例为58.27%，体现了公司的研究实力和由创新驱动业务的实质。优秀的研发团队带头人和持续的技术研发投入是公司保持行业内竞争力的重要保障。 (二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施 四、风险因素 (一)尚未盈利的风险 公司所在的人工智能领域存在前期研发投入高的特点，在产品实现规模化销售前，公司需要持续进行投入。报告期内，公司归属于上市公司股东的净利润、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益净利润分别为-38,311.72万元、-49,968.67万元；截至报告期末，公司合并口径累计未分配利润为-159,226.46万元，公司尚未盈利及存在未弥补亏损。未来一段时间，由于人工智能行业属于技术密集型行业，存在持续进行高强度研发的需求，公司收入规模有可能无法支撑公司进行持续大规模研发投入和市场开拓等活动，公司可能将面临持续亏损的风险。即使公司将来能够实现盈利，公司亦未必能在其后期间保持盈利。预计公司短期内无法现金分红，对股东的投资收益将造成一定程度的不利影响。 人工智能行业是人才和技术密集型行业，技术创新是公司赖以发展的根本，人才是公司的关键资源，核心团队的稳定性对公司至关重要；同时，为了获取市场份额，公司需要进行持续的市场开拓和营销投入。如果公司持续亏损，则公司可能面临因可使用资金受限而导致的业务拓展困难、人才引进和团队稳定困难、研发投入不足的风险、市场开拓无法达到预期的风险等。 (二)业绩大幅下滑或亏损的风险 报告期内，公司实现营业收入50,600.86万元，较上年同期相比下降7.36%，主要系数字城市业务收入下降导致。公司未来业绩主要受到宏观经济、市场竞争、人工智能行业政策等外部环境以及公司技术研发、产品市场认可度、市场推广及销售等内部因素的综合影响。如果前述外部环境或者内部因素发生不利情况，进而可能使未来销售收入增长不及预期，可能存在业绩下滑的风险。公司为保持核心竞争力，将持续加大研发投入、新产品开发投入，公司为促进销售收入增长，将持续加大市场推广投入，导致相关成本及费用持续增长。公司成本及费用的增长金额可能会大于销售收入的增长金额，导致营业利润大幅下滑或净利润大幅下滑，存在业绩亏损的风险。 (三)核心竞争力风险 1、研发工作未达预期的风险 公司作为一家人工智能企业，需要对现有产品的升级更新和新产品的开发工作持续投入大量的资金和人员，以适应不断变化的市场需求。人工智能算法和芯片技术等属于前沿科技领域，研发项目的进程及结果的不确定性较高。此外，公司的技术成果产业化和市场化进程也具有不确定性。如果未来公司在研发方向上未能正确做出判断，在研发过程中关键技术未能突破、性能指标未达预期、或者研发出的产品未能得到市场认可，公司将面临前期的研发投入难以收回、预计效益难以达到的风险，对公司业绩产生不利影响。 2、产品升级更新及技术迭代的风险 公司所处的人工智能行业技术升级迅速，产品更新换代频繁，市场对技术与产品的需求不断提高和变化，对于行业内企业的持续研发能力、技术灵活性、准确把握行业变化趋势的能力等均提出了较高的要求。开展持续的研发和保持领先的技术水平是公司业务可持续发展的基石，如果公司未能及时实现原有产品的升级换代，或者研发与生产不能满足市场供应的要求，或者不能正确判断和及时把握行业的发展趋势和技术的演进路线并投入充足的研发力量布局下一代的人工智能算法和芯片技术，可能导致公司无法保持当前的技术先进性及产品竞争力，将会对公司未来的经营产生不利影响。 3、核心技术人员流失及核心技术泄密的风险 人工智能行业为典型的技术密集行业，核心技术是公司保持竞争优势的有力保障。目前公司多项产品和技术处于研发阶段，核心技术人员稳定及核心技术保密对公司的发展尤为重要。若公司在经营过程中由于核心技术信息保管不善、核心技术人员流失等情况导致核心技术泄密，这将对公司业务发展和研发工作进程造成不利影响。 人工智能行业发展迅速、竞争激烈，行业内各公司培养、集聚了一批业内顶尖技术人才，高科技行业内的竞争核心是人才的竞争。若公司不能建立完备的激励机制、人才培养机制和技术保密机制，维护现有研发团队的稳定，并不断吸引优秀技术人员加盟，而导致核心技术人才流失，可能会对公司的发展造成不利影响。 (四)经营风险 1、公司AI产品未来应用落地及商业化的不确定风险虽然许多国家已将人工智能作为战略布局的重点，我国亦自上而下出台了诸多政策性文件予以支持，但人工智能技术及产品的落地应用需要与具体的行业相结合，通过对产业经济效益、社会效益的提升进而逐步带动对产业的渗透。尽管人工智能已经在某些领域如安防等证实了其应用价值并进行了渗透率的快速提升，但整体而言，人工智能尚处于发展初期，在各行业中何时能实现规模化落地以及渗透率提升的整体速度受制于多种因素，每个行业因其实际情况不尽相同，影响到人工智能落地的时间和效率。在当前市场规模、解决方案落地效果和政策导向等诸多因素的影响下，安防、零售、金融等场景已产生较高的商业化渗透和对传统产业提升度；而其余产业中，出于成本效益比、数据获取难度较大、安全性等原因，人工智能应用仍较为边缘化，短期内渗透释放难度较大，产品落地及商业化的进度与效率存在不确定性。 在AI芯片领域，一方面公司AI芯片业务未来是否可以实现持续销售、持续获得订单存在一定不确定性，有可能因为市场环境变化、用户需求变化等导致芯片需求量下降，另一方面AI芯片技术不断突破发展，随着技术的发展迭代，有可能因为技术突破而导致公司产品不再具备持续竞争力，进而在后续商业化方面遇到困难。 2、被列入美国商务部“实体清单”的风险2020年5月，公司被美国商务部列入“实体清单”；2022年10月，美国商务部对《出口管制条例》中涉及先进计算集成电路、超级计算机和半导体制造设备相关规则进行了修订，并对包括公司在内的28家已列入“实体清单”的主体适用更为严格的限制措施。截至目前，该等事项未对公司日常对外销售产生重大不利影响，但对公司采购美国生产原材料、采购或使用含有美国技术的知识产权和工具等产生一定限制。就此，公司需要通过提升供应链国产化程度、加强自主技术研发等予以应对，并需要避免违反“实体清单”对公司采购、研发等环节的限制措施，以避免自身受到经济处罚或受到进一步的技术限制措施，同时，虽然公司目前主要聚焦国内市场，但如果未来公司对海外市场加大开拓力度，也势必将受到公司被列入“实体清单”的影响，将对公司的技术研发和日常经营带来一定程度的负面影响。鉴于国际形势的持续变化和不可预测性，公司能否被移除出“实体清单”以及是否会受到来自于美国的进一步技术限制措施均存在不确定性，如果公司受到进一步的制裁措施，不排除会出现供应商断供乃至影响公司业务研发和销售等对公司正常生产经营带来较大影响的事项，“实体清单”影响的长期持续或公司受到进一步的技术限制措施均会对公司的日常经营带来负面影响。 3、经营依赖数字城市业务的风险 报告期内，公司主营业务收入主要来自于数字城市场景下的业务收入，公司在人居生活场景下的业务拓展尚在初期，人居生活场景下业务收入的成长存在一定不确定性，公司预计在未来较长一段时间仍将以数字城市业务为主。如果公司在该等业务场景下遇到新增业务拓展困难，或者增速不达预期，可能会导致公司主营业务收入增速不达预期或者盈利未达预期的风险。 (五)财务风险 1、研发投入相关风险 报告期内，公司研发投入为29,483.70万元，占当期营业收入的58.27%，较上年同期减少5.17个百分点，研发投入占营业收入比例仍保持较高水平。为加强技术壁垒的构建、保持技术先进性和市场竞争力,公司将进行持续大量的研发投入，可能将对公司的盈利产生较大影响。 2、大额股份支付的风险 为进一步建立、健全公司长效激励机制，有效地将股东利益、公司利益和员工利益相结合，使各方共同关注公司的长远发展，公司在上市前进行了股权激励，在本报告期内推出了2023年限制性股票激励计划。报告期内，公司发生股份支付费用8,665.87万元。 确保人才和管理团队的稳定是公司长期健康发展的重要保障，实施持续、有效的员工激励有利于公司吸引和留住优秀人才，公司未来不排除会持续采取必要激励措施以吸引和留住优秀人才。若未来公司实施新的股权激励计划，仍将可能产生大额股份支付费用，进而延迟公司实现盈利。 3、毛利率下滑的风险 报告期内，公司主营业务收入主要来自于为客户提供数字城市场景下的综合性解决方案，其主要由自主研发软件、外购硬件及安装服务构成，如果公司外购硬件或者安装服务的成本上升，将会导致毛利率相应下降。另外，人工智能行业随着新竞争对手的加入和人工智能技术的普及化，市场竞争有所加剧，从而导致公司的毛利率存在进一步下降的风险，对公司盈利能力产生不利影响。 4、经营活动现金流相关风险 报告期末，公司经营活动产生的现金流量净额为-54,101.12万元，较上年同期增加13,026.21万元，主要系因业务发展需要支付购买商品、劳务的现金增加所致。人工智能行业存在持续的研发投入需求，公司在核心技术研发方面进行持续投入，研发投入金额较大。未来，公司预计仍将持续保持较高的研发强度，研发投入金额可能继续增长，在公司盈利水平无法同步较快增长的情况下公司存在经营性现金流量持续为负值的风险。如果公司现金流状况持续恶化，且无法获得外部融资，将对公司资金状况和经营造成不利影响。 5、应收账款坏账风险 报告期末，公司应收账款余额为49,122.19万元，占当期资产总额的比例为10.12%。公司的终端客户主要为各政府机构，信用记录良好。报告期末，公司账龄1年以内的应收账款占比为71.41%。但未来随着公司经营规模的扩大，应收账款规模也会相应增长。若公司客户出现财务状况恶化、无法按期付款的情况，则将会加大公司应收账款坏账风险，从而对公司的经营稳定性、资金状况和盈利能力产生不利影响。 (六)行业风险 1、行业竞争风险 近年来，人工智能行业发展迅速，竞争愈加激烈。公司的竞争对手不仅包括众多人工智能初创企业，同时还面临着来自海康威视、华为、英伟达等综合实力较强的大型企业在产业链内部延伸而带来的市场竞争。公司在市场竞争中进行进一步的市场开拓和已有客户的维持能力将直接影响经营的持续性。 由于目前公司业务仍处于发展初期阶段，随着未来市场竞争进一步加剧，公司若不能及时根据客户需求和技术发展情况，为下游客户不断提供更新迭代的产品或解决方案、开拓产品应用场景、开发客户资源，公司将存在市场拓展受限等风险。 此外，随着人工智能产业链多方势力加入，行业竞争将进一步加剧。即使人工智能的规模化落地与渗透率提升速度与预期相符，行业取得快速发展，如果未来公司在研发方向上未能做出正确判断、研发出的产品未能得到市场认可、新技术研发、新产品推出及新场景开拓落后于竞争对手，将导致公司未来在新兴应用场景落地及商业化的程度存在不确定性，从而对公司未来开拓新市场、获取新客户、保持营业规模持续增长造成不利影响。 2、政策制度的风险 人工智能行业受到国家政策的大力支持。若国家的支持政策落地不达预期，或国家产业政策发生调整，人工智能行业将受到不利影响。同时人工智能技术仍处于初步发展阶段，且仍在不断进化，人工智能技术被不当使用或被滥用都可能令潜在客户对人工智能解决方案却步，也可能影响社会对人工智能解决方案的普遍接纳程度，引起负面报道，甚至可能违反中国及其他司法辖区的相关法律法规，面临诉讼和相关监管的风险。 (七)宏观环境风险 当前国内外经济形势复杂多变，宏观环境的不稳定、不确定性因素明显增多。若宏观经济环境发生重大不利变化、经济步入下行周期、或因国际关系紧张、战争、贸易制裁等无法预知的因素或其他不可抗力因素，公司将面临业务波动的风险，进而对公司经营业绩产生一定的影响。 (八)存托凭证相关风险 (九)其他重大风险 公司首次发行股票募集资金项目“城市AI计算中枢及智慧应用研发项目”、“面向场景的下一代AI技术研发项目”、“基于神经网络处理器的视觉计算AI芯片项目”正逐步实施。若政策环境、市场规模、投资成本、行业竞争等发生变化，或研发过程中关键技术未能突破，公司的募集资金投资项目存在不能顺利实施或实施完毕后不能完全达到预期经济效益的风险。由于募集资金投资项目的实施将进一步加大公司的研发投入，同时也会新增较多的折旧和摊销费用，从而会对公司经营业绩产生一定影响。 五、报告期内主要经营情况 报告期内，公司实现营业收入50,600.86万元，同比降低7.36%，归属于母公司所有者的净利润-38,311.72万元，亏损收窄，较去年同期亏损金额减少6,399.26万元。 六、公司关于公司未来发展的讨论与分析 (一)行业格局和趋势 1、技术演进加快 过去一年，人工智能行业持续涌现出令人惊叹的创新能力，并展现出了远高于前三次工业革命的演进效率，以ChatGPT和Sora为代表，生成式人工智能在短短一年时间内已从文生文向文生图、文生视频等多模态大模型能力发展。未来，人工智能领域仍将持续展示强大的发展动能。 2、参与者百花齐放 一方面，不断有传统大型企业宣布进军人工智能，另一方面，人工智能创业企业百花齐放，市场仍在培育期，行业格局尚未形成，未有拥有较高市占率的人工智能巨头出现。 3、基础算力需求提升 大模型时代的到来带来了算力需求的急剧上升，以ChatGPT为代表的大模型在运行背后需要强大的算力支撑，训练阶段算力需求随模型加大而快速上升，推理阶段算力随模型使用时间和用户量的增长而急剧增加，而随着国际局势的变化，信创算力的发展存在巨大的市场潜力。 4、数据隐私需求迫切 随人工智能对生活的快速渗透，个人数据的隐私性和安全性被提升至更高的关注维度，这一矛盾将催生在边缘端和终端分布的更加适用于人工智能推理运算要求的芯片及相应工具链的产业机会。 5、终端交互工具更受关注 大模型带来人机交互方式的深刻变革，标志着人类可以自然语言的方式与计算机交互，并将带来人工智能使用人群的扩张和应用的爆发，手机、电脑、耳机、手表、眼镜等终端产品将在未来逐步作为人工智能时代的人机交互入口而受到来自用户和业界的关注。 6、产业政策持续保障 党的十八大以来，习近平总书记就人工智能发展与治理作出一系列重要指示。近年来，《新一代人工智能发展规划》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》等文件相继出台，传递出我国高度重视人工智能发展应用的强烈信号。2023年，国家仍陆续出台政策鼓励人工智能行业发展与创新，如2023年2月19日，中央企业人工智能专题推进会指出中央企业应主动拥抱人工智能，将其发展放在更加突出的位置。具体措施包括强化创新策略、应用示范和人才聚集，打造人工智能产业集群，推动人工智能赋能传统产业，构建智能经济形态等。2023年10月18日，中央经济工作会议提出，要大力推进新型工业化，发展数字经济，加快推动人工智能发展。 (二)公司发展战略 云天励飞基于对人工智能技术演进趋势、产业格局判断及自身核心技术优势，制定了公司的发展战略：依托算法芯片化核心技术平台，支撑“行业解决方案”、“AI运营”、“AI硬件产品”等业务板块，使公司成为全球人工智能领军企业。 目前，“云天天书”大模型达到千亿级别，其泛化能力、多模态信息融合理解能力、超长文本生成能力进一步加强，使人工智能解决方案可以覆盖更多场景。结合不同场景需求，“云天天书”大模型分为通用大模型、行业大模型、场景大模型三个层级架构，实现基于大模型解决方案的快速构建，提高公司产品竞争力。同时，公司将继续发挥算法芯片化核心技术平台优势，打造更适配于大模型运算要求的神经网络处理器，通过探索预装大模型标准化硬件产品，加速大模型与场景应用的结合，拓展技术边界，让用户可以获得更加经济、便捷、安全的人工智能服务。 (三)经营计划 1、技术发展规划 多模态融合基础大模型 2023年公司进一步加强大模型的研发投入，包括增加基础算力、加强研发人才团队建设，“云天天书”大模型已达到千亿级别，并通过中央网信办备案；经过两次版本迭代，“云天天书”大模型多模态信息融合理解能力、超长文本生成能力进一步提升，在通用问答、语言理解、数学推理、文本生成、角色扮演等方面均达到行业先进水平； 在2023年9月的C-Eva中文大模型榜单中，“云天天书”大模型位列榜单第一。 同时，“云天天书”大模型展现了良好的泛化能力，提升了模型精度上界和特征表达，结合公司积累的行业“Know-how”，打造了更加适用于各类场景的行业大模型，目前“云天天书”大模型已覆盖了城市治理、智慧政务、智慧交通、商业企业、能源管理等多行业。 新一代神经网络处理器 随着大模型日渐成熟，模型将进一步与场景结合进行轻量化，推理将逐步从云端扩展向端侧，带动AI推理芯片迎来重要发展机遇。公司依托算法芯片化核心技术平台，打造了更适配于大模型运算要求的神经网络处理器NNP400T，AI推理芯片DeepEdge10支持transformer大模型计算架构，广泛适用于大模型在边缘端的各类应用。 2024年，公司将继续加强神经网络处理器技术研发，着重解决“卡脖子”技术攻关，实现神经网络处理器芯片的自主可控；通过面向大模型的专用指令集、专用算子、专用的存算一体架构、保证精度的低比特混合量化，实现算法与芯片的联合深度优化，满足大模型边缘侧的推理需求；开发包括芯片工具链、软件开发包等组成的配套全栈软件开发平台，为公司神经网络处理器生态化发展提供有力保障。 城市AI计算中枢 城市AI计算中枢是数字城市“新基建”的重要组成部分，也是云天励飞人工智能业务规模产业化发展的落地形态。一方面公司将基于已有的研发平台、核心技术以及下游应用场景，提供围绕大模型形成的综合解决方案，进一步提升公司产品竞争力；另一方面，公司将继续落地超大规模异构高性能算力集群，凭借自身丰富的软硬件运营和维护经验，并依托于国内先进的AI云基础软件平台满足智能算力管理需求，运用业内已有成熟经验和方案，为人工智能研究和开发提供高效、稳定和安全的运行环境。 2、业务发展规划 2024年，云天励飞依托算法芯片化核心技术平台，着力打造“行业解决方案”、“AI运营”、“AI硬件产品”等业务板块，逐步推进AI的标准化与大规模应用。 行业解决方案 公司在全国人工智能投入居前的城市深圳、成都、青岛等核心灯塔城市深耕多年，对人工智能赋能行业形成了深入的理解，并建立起一套“即买即用”的软硬件一体化的解决方案，实现人工智能的产业化落地。目前，公司AI解决方案已经覆盖城市治理、公共安全、商业园区、智慧交通等多个领域，未来，将依托大模型泛化能力，公司行业解决方案的跨场景迁移能力、细分场景覆盖效率将进一步提升。另一方面，公司将加强渠道建设，赋能行业合作伙伴，加快方案推广。 AI运营 公司拥有多年AI算法研发经验，在人工智能计算方面具有核心技术和优势；同时，公司也是中国电子主导的“自主安全计算产业生态链”的重要支撑单位，参与编写中国在人工智能领域发布的第一批国家标准。基于以上优势，公司于2023年开始涉足AI基础设施运营创新业务，并于当年落地了超大规模异构高性能算力集群，给各类大模型应用类公司提供了算力支持。未来，公司将进一步提升智算中心市场化效益，并探索数据资产等新型运营模式。 AI硬件产品 随着大模型的日渐成熟，推理应用将逐步向边缘及端侧迁移，AI推理芯片及预装大模型的标准化硬件将迎来重大发展机遇。公司DeepEdge10基于公司自研的神经网络处理器（NNP400）架构，可承载大模型边缘端的推理需求，并广泛适配于摄像头、边缘计算设备、机器人、汽车智能座舱等行业客户。 2023年公司与华为昇腾合作，发布了“天舟”大模型训推一体机，内置“云天天书”千亿级大模型，满足面向多业务场景的高并发高能效需求。同时，随着大模型与场景的进一步结合及轻量化发展趋势，2024年3月，公司发布了面向于中小企业客户的“深目”AI模盒，并将在未来继续探索边缘端、终端AI智能硬件，让用户可以获得更加经济、便捷、安全的人工智能服务。