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一、公司简介环节

财务总监、董事会秘书王娜对公司主营业务、研发与技术、2022年及2023年一季度财务状况及公司未来发展进行了介绍。

二、问答环节

1、公司在AI和物联网的技术储备如何?怎样看 待多模态发展?

安防行业是一个人工智能技术和物联网技术深度结合的行业。公司深耕行业多年,在人工智能和物联网方面有长期的技术积累。物联网技术是云边端结合的技术。在传感层,公司拥有视频、音频、探测、检测、报警等完整解决方案和关键产品。在平台方面,公司积累有完整的物联网平台解决方案,兼容各种通信协议,具有很强的数据传输和数据整合能力。在人工智能方面,公司主要是在垂直领域结合各种传感技术和信息技术来进行整合应用。比如在轨道交通安检场景下,公司需要整合物检中的X射线成像数据、人检中的人脸视频数据还有危险气体、痕量爆炸物等探测数据。安防行业处理的数据类型很多,本身就是一个需要处理多模态数据的的行业。

2、目前重点开拓 的市场预期进展怎样?

在业务布局方面,除了深耕现有行业现有业务外,公司将加大力度、积极探索以合资合作等模式推进与行业集团客户的合作,主要是重点区域地地铁集团地合作,以实现深度绑定;第二,继续在低空安全无人机反制业务、交通枢纽业务、港口业务等领域进行积极的布局和推广,这些领域去年公司已经开始探索和尝试,今年会加大力度争取落地;第三,是围绕华中战略布局,加速华中中心建设,依托当地招商引资政策,大力开拓智慧停车、智慧交通、安防教育培训、机场等新业务。

3、公司拥有海量 数据,在垂直行业应用下数据价值如 何挖掘?

针对这个问题,可以举例回答。比如公司近期获得轨道交通协会科技进步一等奖的项目,即轨道交通客流风险辨识与疏导系统项目。系统通过四个维度获取数据,第一类是通过如视频、三维视频、NFC、 安检系统来获取客流密 度和流向流速数据;第二类是获取车站内环境,包括温度、湿度、天气等数据;第三类是获取车站的结构数据,不同结构会产生不同的客流特征以及风险特征,第四类是异常行为数据,包括乘客的异常行为和运维工作人员的异常行为,同样也包括列车的异常等。通过这些多模态数据的挖掘和整合,公司即可建立风险辨识模型,从而解决客户真正关心的问题。客户关心的不是数据本身,而是通过数据挖掘得出的结论和解决方案,这就是数据挖掘带来的价值。

4、在轨道交通的垂直 细分领域,公司基于yolo系列以及Transformer系列等模型,形成了自有知识产权的算法 模型,那公司是否考虑与国内外大模 型公司进行合作?

公司的基本定位是垂直行业的AI应用。针对市面上常见的大模型,公司一直在跟进相关技术的发展,比如AIGC相关的技术,也在探索是否可以应用到公司的智能客服、智能运维、智能交互等方面。另外一个方面,公司也一直在关注和分析新技术带来的新风险。比如视频生成带来的视频换脸、视频伪造等对安全防范带来的挑战。

5、公司与清华合 作脑与认知实验室的初衷和进展如何 ?

公司与清华合作脑与认知实验室的初衷,一是响应国家在推动新一代人工智能方面的战略方向,其次是脑科学的研究与人工智能是相辅相成、相互促进的。实验室研究内容包括脑观测、行为数据分析、智能模型等,科研人员已发表多篇论文,同时公司已经基于实验室研究内容进行了相关的技术应用,如安全检测与监控、智能培训与考核等。

6、怎么看待sam模型在cv领域的应用?

sam模型的研究历史很长,它在分类模型的突破是目标检测和目标分割的技术问题,其在cv领域的应用有着重大进展。对于公司的垂直领域应用而言,可以利用sam模型进行快速标注代替传统的人工标注,这将极大提升研发效率。相信随着sam模型等新技术的深入应用,AI的精度、工作效率和准确率等方面会得到明显提升。