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5月18日上市公司晚间公告一览

共同探索研发营销垂类模型及多模态生成式AI产品工具及应用　　海思科：获得利丙双卡因乳膏《药品注册证书》　　新华制药：获得缬沙坦氨氯地平片（I）药品注册证书　　人福医药：枸橼酸托法替布缓释片获得药品注册证书　　中微公司：以5790.21万元竞得睿励科学仪器6.76％股权　　国瓷材料：全资孙公司拟1350万欧元受让德国DEKEMA74.9％股权　　利扬芯片：拟不超3.5亿元投设两家全资子公司　　海翔药业：拟作为有限合伙人投资嘉兴翌恺　　大连电瓷：子公司瓷绝缘子产品生产线正式投产　　华明装备：参与新加坡JTC光伏项目投标　　申通快递：4月快递服务业务收入同比增长53.81％　　新开普：公司实际控制人、董事长兼总经理杨维国取保候审　　利源精制：证券简称变更为“利源股份” 　　广州港：拟20亿元投建南沙国际港航中心项目　　乾景园林：签订萧县凤山片区生态环境综合治理EOD项目工程总承包合同　　圆通速递：4月快递产品收入同比增长31.73％　　渝三峡A：控股股东拟变更为渝化新材料　　中材国际：与沙特南方省水泥公司签订3.3亿美元工程总承包合同　　【停复牌】　　*ST中天：公司股票自5月19日（星期五）开市起停牌　　*ST海核：股票撤销退市风险警示及其他风险警示 19日起复牌

金融界2023-05-18

晚间公告全知道：中际旭创800G产品处于上量阶段，日播时尚重大重组标的公司未来利润率水平存不及预期的风险

共同探索研发营销垂类模型及多模态生成式AI产品工具及应用　　引力传媒回复上交所问询函，公司与澜舟科技本次合作的主要内容为共同探索研发营销垂类模型及多模态生成式AI产品工具及应用；澜舟科技主要产品是“孟子大模型”核心技术打造的一系列能力平台和垂直场景应用。本次签署战略合作协议的背景为AI大模型作为新的生产力工具和流量入口，有望引发新一轮产业变革。双方基于对未来科技和商业化的价值共识，立足于内容及营销领域，共同布局基于AI2.0时代的AIGC轻量化模型及产品应用。　　海思科：获得利丙双卡因乳膏《药品注册证书》　　海思科公告，全资子公司四川海思科于近日收到国家药品监督管理局下发的利丙双卡因乳膏的《药品注册证书》。利丙双卡因乳膏是利多卡因和丙胺卡因的复合制剂。利多卡因和丙胺卡因均为酰胺类局部麻醉药物。　　新华制药：获得缬沙坦氨氯地平片（I）药品注册证书　　新华制药公告，收到国家药品监督管理局核准签发的缬沙坦氨氯地平片（I）《药品注册证书》。缬沙坦氨氯地平片（I）治疗原发性高血压，用于单药治疗不能充分控制血压的患者。　　人福医药：枸橼酸托法替布缓释片获得药品注册证书　　人福医药公告，公司控股子公司宜昌人福（公司持有其80％的股权）近日收到国家药监局核准签发的枸橼酸托法替布缓释片的《药品注册证书》，本次获批的适应症为类风湿关节炎、银屑病关节炎和强直性脊柱炎。　　中微公司：以5790.21万元竞得睿励科学仪器6.76％股权　　中微公司公告，根据上海联合产权交易所公开挂牌相关工作流程，睿励科学仪器（上海）有限公司6.7575％股权通过挂牌公示及网络竞价后征集到1个符合条件的意向受让方即公司，公司以挂牌价格5790.21万元取得标的股权。　　国瓷材料：全资孙公司拟1350万欧元受让德国DEKEMA74.9％股权　　国瓷材料公告，全资孙公司国瓷新加坡拟以自有或自筹资金1350.42万欧元（约合1.02亿元人民币）对德国DEKEMA进行投资。5月16日全资孙公司国瓷新加坡与目标公司的母公司DEBROS签署了一系列协议。根据相关协议约定，国瓷新加坡将受让DEBROS持有的目标公司74.9％股权。DEKEMA产品主要涵盖牙科陶瓷烧结炉、烤铸一体炉、烤瓷炉等牙科烧结设备以及牙科3D打印机等。　　利扬芯片：拟不超3.5亿元投设两家全资子公司　　利扬芯片公告，拟使用不超过人民币3.5亿元的自有资金在上海市投资设立全资子公司光瞳芯和毂芯。　　海翔药业：拟作为有限合伙人投资嘉兴翌恺　　海翔药业公告，拟作为有限合伙人以自有资金人民币3100万元投资嘉兴翌恺创业投资合伙企业（有限合伙），占合伙企业认缴出资96.875％。嘉兴翌恺拟专项投资青岛新泰和纳米科技有限公司。　　大连电瓷：子公司瓷绝缘子产品生产线正式投产　　大连电瓷公告，控股子公司江西大瓷的瓷绝缘子产品生产线正式投产。　　华明装备：参与新加坡JTC光伏项目投标　　华明装备公告，拟与CIWE合作投标并签署《关于新加坡JTC光伏项目之合作协议》，共同参与JTC的新加坡JTC光伏项目的投标。在项目中标后，华明装备或下属子公司将与CIWE共同出资设立境外控股子公司负责新加坡JTC光伏项目的投资、建设及运营等。新加坡JTC光伏项目总的容量预估110MW，总投资预计不超过1亿元新币。　　申通快递：4月快递服务业务收入同比增长53.81％　　申通快递公告，4月快递服务业务收入31.28亿元，同比增长53.81％；完成业务量13.39亿票，同比增长69.16％。　　新开普：公司实际控制人、董事长兼总经理杨维国取保候审　　新开普公告，公司于5月18日收到公司实际控制人、董事长兼总经理杨维国的通知，其收到潍坊市公安局出具的《取保候审执行通知书》，根据《中华人民共和国刑事诉讼法》相关规定，决定对其取保候审，期限从2023年5月18日起算。目前，公司生产经营情况正常，各项工作有序开展。　　利源精制：证券简称变更为“利源股份” 　　利源精制公告，公司证券简称变更为“利源股份”，启用日期为5月19日。　　广州港：拟20亿元投建南沙国际港航中心项目　　广州港公告，为提升港区办公生活配套设施供给品质，打造南沙港区港航企业集聚区、港航高端人才创新发展基地，公司拟投资建设南沙国际港航中心项目，该项目总投资估算20亿元。　　乾景园林：签订萧县凤山片区生态环境综合治理EOD项目工程总承包合同　　乾景园林公告，公司、中交一公局集团、中交一公局第五工程有限公司等与萧县东向建设发展有限公司签订了《萧县凤山片区生态环境综合治理EOD项目工程总承包合同》，项目总投资约28.62亿元。公司承担项目的生态修复提升工程及康养文旅产业配套项目施工任务，其中生态修复及提升工程项目金额约5.76亿元，康养文旅产业配套项目工程金额约1.45亿元。　　圆通速递：4月快递产品收入同比增长31.73％　　圆通速递公告，4月快递产品收入41.13亿元，同比增长31.73％；业务完成量17.37亿票，同比增长39.41％。　　渝三峡A：控股股东拟变更为渝化新材料　　渝三峡A公告，渝化新材料拟通过支付现金方式受让控股股东生材集团所持有的公司40.55％股份。本次交易完成后，渝化新材料将成为上市公司的控股股东，上市公司的实际控制人仍为重庆市国资委。　　中材国际：与沙特南方省水泥公司签订3.3亿美元工程总承包合同　　中材国际公告，公司近日与沙特阿拉伯南方省水泥公司签订了《南方省水泥公司吉赞厂三号线工程总承包合同》，合同金额为3.3亿美元。　　【停复牌】　　*ST中天：公司股票自5月19日（星期五）开市起停牌　　*ST中天公告，公司股票收盘价已连续二十个交易日低于1元，已触及交易类强制退市规定，公司股票自2023年5月19日（星期五）开市起停牌，公司股票交易存在被终止上市的风险。公司股票不进入退市整理期。　　*ST海核：股票撤销退市风险警示及其他风险警示 19日起复牌　　*ST海核公告，公司股票将于2023年5月18日开市起停牌1天，并于2023年5月19日开市起复牌。公司股票自2023年5月19日开市起撤销退市风险警示及其他风险警示，股票简称将由“*ST海核”变更为“台海核电”，股票代码仍为“002366”，股票交易价格的日涨跌幅限制由“5％”变更为“10％”。

金融界2023-05-18

AI将改变应用格局?看谷歌和微软两大巨头如何布局

我们在这里简单盘点一下两大巨头之间核心AI产品的几次“交锋”。 ◉ 聊天机器人：ChatGPT VS Bard ChatGPT从发布初代版本到现在已进行了多轮更新。目前，基于GPT-4的新版ChatGPT除了能像人类一样来聊天交流，还增加了对话记录的可访问性、加强了对话的连续性和一致性等，即支持联网和引入众多插件的它将会变得更加“所向披靡”。比如一个叫Portfolio Pilot的插件，支持投资者将自己的投资组合复制粘贴到该工具中进行分析，获得投资建议，搜索市场信息，并向它提问。 Bard作为谷歌推出的聊天机器人，也许在单纯的“人机交流”方面还不如ChatGPT，但是背靠谷歌这个强大的搜索引擎，它的最大优势是其拥有巨大的信息资源，它可以依托谷歌的搜索工具获取最新信息，并根据自己的梳理给出答案。升级后的Bard还会新增视觉图像搜索、图片生成能力、暗黑模式等功能。 ◉ 搜索引擎：New Bing VS Google New Bing与老版相比有着更好的搜索体验。New Bing给出的AI生成建议或者答案多数是带有信息来源的链接，它也会抓取来自整个Web的结果，汇总我们要查找的答案。尽管在3月份Bing的流量增长超过了谷歌，但根据最新的数据显示，Bing的搜索市场份额在上个月不增反降，这背后或许与用户习惯以及目前GPT的技术限制有关。而Google本来就是靠着“搜索引擎之王”这个名号“发家致富”的，在它的主战场自然是不会败下阵来。在PaLM 2的驱动下，Google搜索的AI革新让人期待。除了和Bing类似的功能，即在网页内将由AI提供更直接的答案之外，SGE（搜索生成体验）将会提供用户更加客制化的搜寻体验。例如购物时，它会提供一份选购指南，然后列出适合我们的商品。 ◉ 办公AI套件：Copilot VS Duet AI Copilot是微软在自家办公系列软件Office中研发的AI助手，它被嵌入常用的办公软件后，能够根据不同软件的功能与需要，处理不同类型的任务。例如，在Word中会根据用户输入或上传的文本提示撰写稿件，将GPT的语言能力与微软自研的Word排版技术相结合。对标微软的Copilot，谷歌给出的方案是推出Duet AI。如果说Copilot是将GPT融入微软办公全家桶，那么Duet AI则是更倾向于为用户提供更加智能和便捷的搜索、建议和协作。 Duet AI还可嵌入到谷歌云接口中，为IT人提供开发者工具、代码辅助、聊天帮助等。在开发者大会上，谷歌官方还预告了一个名为“Sidekick”的功能，它可以帮助用户阅读、总结和回答不同谷歌应用程序中的文档问题。从聊天机器人到搜索引擎再到其他应用，微软与谷歌之战的硝烟已经弥漫开来。“谁更胜一筹”这个问题我们不做论断，因为竞争还在继续，技术还在革新，新兴竞争对手也在加入，我们期待所有参与者都能不断释放潜能，为我们带来更多令人惊喜的AI成果。而在核心产品对标中，我们注意到AI加持下的浏览器以及引入插件系统的聊天机器人，说不上“无所不能”，但离“上天入地”似乎也不远了，当然这不是现在，而是对未来的一种预期。这种样态让我们看到了完全区别于当前应用生态的的另一种可能性。浏览器会成为App Store吗？ “我们正处于一个激动人心的转折点，”谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊说，“我们正在重新构想包括搜索在内的所有核心产品。” 毫无疑问，微软与OpenAI的合作是为了超越以搜索引擎起家的谷歌，其用AI改造Edge浏览器的决定势必加剧与谷歌旗下Chrome浏览器的竞争。过去，谷歌因为对人工智能畏首畏尾而饱受市场的诟病，现在谷歌宣布计划包括Chrome在内的产品中注入更多AI技术，以提升工作与生活效率，并强调将对AI大胆而负责，似乎是对过往慎重行动的回应。除了在搜索引擎的应用，两家公司更是在为其核心AI产品不断加码升级，而支持自由选择添加插件就是其中重要的一环。Chrome无需多言，将AI引入插件系统将会极大程度增浏览器的生产力，而OpenAI宣布将为所有ChatGPT Plus用户开放联网与70多款插件。我们需要思考，在市场已有五花八门的AI应用的情况下，他们选择将AI集合到插件系统的原因是什么？有这样一种观点，浏览器的插件系统将会是应用市场的替代品。不久前，苹果在英国的反垄断案件再次遭到法院驳回。CMA（英国竞争和市场管理局）认为苹果虽然允许开发者在App Store上提供浏览器，但却只允许使用其自有引擎的浏览器，导致浏览器应用性能受到限制，且高额的“苹果税”——30%抽成规则本身也让中小开发者望而却步。这样的壁垒不止在App Store存在，安卓应用商店同样存在诸多限制与弊端。用户们同样期待在未来可以免去下载的烦恼，直接通过网页进入应用。这便是微软与谷歌你追我赶，以AI之名，抢占浏览器市场的背后深意。桑达尔在发布会指出，谷歌旗下15款产品的日活均超过5亿，其中Chrome等五款产品的日活甚至突破了20亿。可想而知，每个浏览器都享有着庞大的流量红利。浏览器的插件系统好比微信小程序，使用便捷，开发成本较低。诚然，不是每个用户都会在浏览器上安装插件，但微信小程序早已攻占了微信用户的衣食住行。随着AI插件数量与功能的拓展，AI正往着成为普通用户的日常工具这个方向转变。再宽泛一点，ChatGPT等聊天机器人引入插件也符合这一基础逻辑，过去我们是人寻找应用、使用应用的路径，但是现在，已经变成由AI使用应用。或者从软件开发的角度而言，谁最先抛开过去APP设计开发的思维包袱，找到“为AI打下手的方式”，而不是要“与AI争夺Best Practice”，谁或许就能抢占先机。过去，我们已然熟悉苹果的封闭生态系统，即只能从APP Store上下载应用，但AI正改变着这个时代，开放、平等与透明才是我们所需要的新网络生态圈。插件应运而起，为移动互联网时代下逐渐式微的浏览器应用点亮一盏明灯。当然，开放与封闭都是相对的概念，重要的是AI正在塑造着全新的应用生态。以浏览器为入口的应用生态是否会助AI从科技圈的神坛走下，共同融入普通大众的生活与工作中？我们尚未可知，但谷歌与微软将AI引入浏览器的插件市场，或能构建出属于自己的生态圈，亦能焕发新的市场活力。腾笼换鸟，除旧布新，改变应用生态格局也许还只是第一步。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-05-18

行业数据+场景：AI风口下，率先利好的是这样的公司

件研判机器人、个性化助理机器人等一系列AI产品。 02 为什么要做自训练模型？ •如何定义自训练模型？• 自训练模型是指基于Transformer架构*，使用了大量的预训练数据和自监督学习方法，可以完成各种自然语言处理任务。 Transformer架构*：最早是由Google于2017年在「Attention is all you need」一文中提出，在论文中该模型主要是被用于克服机器翻译任务中传统网络训练时间过长，难以较好实现并行计算的问题。相当于从零搭建、训练语言模型，如BERT、GPT、T5等模型都是基于类似的架构训练。基于行业数据所搭建的自训练模型，往往具备可私有化，开源的特点。本文受访的必优科技、澜舟科技、秘塔科技和睿企科技，均为具有自训练模型并且已率先应用到行业场景，快速实现商业化的企业。 • 自训练与利用API应用开发有什么不同？• 如果从构建商业模式壁垒来说，随着通用模型以超乎人类想象的速度优化延伸其基础能力，越是靠近基础功能的应用越危险。 Jasper AI近期的局面就说明了该问题。 Jasper AI是美国一家2021年成立的专注营销领域内容创作的公司，Jasper AI是GPT生态早期的最大赢家之一。在ChatGPT发布前，用户难以直接使用LLM的语言理解与生成能力，由此Jasper基于GPT-3模型的API，通过模型的微调（fine-tune）*打造了营销内容生成平台，用户量超过10万，成立短短18个月的时间估值快速增长到15亿美元。然而ChatGPT的问世，取代了Jasper提供的部分基础功能，免费的同时兼具极佳的易用性，大部分中小客户的需求可以直接通过ChatGPT满足。这给Jasper的定价带来极大压力，Jasper的优势大大减弱。有消息称，其上轮投资方在ChatGPT成为C端现象级应用时就已经考虑出售其股份了。模型的微调（fine-tune）*指在一个已经训练好的模型的基础上，使用新的数据集或者任务对模型进行进一步的训练，以适应特定的任务或者数据。通常情况下，fine-tune会调整模型的参数，使得模型可以更好地拟合新的数据集或者完成新的任务。如果从开发到商用的难度及成本的角度来说，无疑API应用开发是最快最便捷的，自训练模型的搭建包括了多个复杂环节，包括模型的复杂度、数据的质量和数量、算法的选择和实现、计算资源的可用性、团队的经验和技能等等。在一般情况下，自训练模型从开发到商用的时间可能需要数月或数年的时间不等。例如必优科技所训练的垂直行业语言模型（SLLM）模型耗时14个月，该模型为专注于NLP下的细分CTG（Control Text Generate）方向的行业模型。在创业公司的生存压力下，形成商业解决方案并成功服务客户才是最重要的事情，在此情形下，炼丹和投喂都变得十分讲究性价比。澜舟科技创始人周明博士把当前不同的AI商业解决方案技术路线类比自动驾驶发展阶段，也将AI技术路线的演进比喻成三个发展阶段。 L1（Level 1）是自研/自训练通用大模型，例如ChatGPT所使用的GPT-4模型；L2是在LLM基础上利用行业大数据，建立行业大模型，深度参与到行业使用场景当中；L3是基于各个场景需求，在行业模型/LLM的基础上，根据具体任务，要么做fine-tune，要么做prompt工程等，来满足场景的需要。很多大模型的创业团队刚起步，大多数处在L1阶段，少数团队选择L2阶段创业。澜舟科技从2021年就开始了自研大模型之路，并获得了创新工场、斯道资本等机构的多轮融资支持。据周明博士介绍，澜舟科技推出的“孟子”模型，其技术底座均为澜舟自训练，已经率先形成了商业闭环。而澜舟科技刚成立时就坚持选择自训练模型路径，贯穿L1到L3，并率先形成商业化解决方案。此举从今天看来颇具先见之明。以金融行业为例，现有的LLM无法深入到金融行业的业务场景之中，即使使用大厂的LLM模型，也不会给客户做定制化的fine-tune。所以澜舟科技选择了在自研LLM的基础上，自训练行业模型，服务于金融行业的客户，可私有化部署，可基于客户数据训练，深度参与到行业业务场景之中。必优科技的创始人周泽安认为，模型的生成可控性非常重要，自训练可以完全掌控生成的质量。 “通用大模型可以迅速达到60分，而必优科技的自训练模型能够做到在核心场景里面从60分到90分。” 模型的可控生成可以满足可信、可控的要求。而如果仅使用通用模型的基础微调，其提供给下游场景模型的可控fine-tune优化空间有限。睿企科技董事长于伟博士提出，尽管基础通用大模型已经达到优秀高中毕业生甚至未来达到优秀本科毕业生的水平，但是在实际落地应用中所需要的模型能力更多是专业的能力，需要专业的知识和数据进行训练，而这类知识和数据大多是私有数据，不能对外开放。因此，睿企科技自2018年成立之初就致力于基于Transformer的行业垂直大模型的训练，为行业提供具备专业能力的NLU（自然语言处理解）和NLG（自然语言生成）大模型。 03 行业大模型，是中国当前最容易看清楚的属于创业公司的好机会行业模型是指，依托特定行业自有数据，结合行业场景，通过自训练或基于开源通用模型的API做应用开发的模型。 • 通用大模型入局成本过高，行业模型有更多创业机会 • 通用大模型的创业成本极其高昂，例如在算力成本方面，1750亿参数的GPT-3用到了上万块A100芯片，机时费用是460万美元，资金花费就高达1200万美元。澜舟科技创始人周明博士指出，假设组建10到20人的团队，购买500块到1000块GPU，每年最便宜大概也要投入5000万人民币作为研发费用，能够训练出一个百亿数据级别的模型，如果训练千亿级模型就在需要大概再投入7-10倍的资金，相当于两亿到三亿人民币左右。睿企科技董事长于伟博士指出，随着用户对模型能力的期望和要求不断变高，模型参数和训练数据也需要不断增加，受限于训练成本，未来只有像微软和谷歌这类既有技术又有应用场景、还具备超级财力的互联网高科技公司才有可能在通用大模型训练进行持续的投入。当前国内研发LLM的团队至少30家，如百度、MiniMax和智谱AI等，均为资金，人才，资源、经验密集的大公司及知名创业者领衔。属于大多数创业者的机会并不在通用大模型领域。相比LLM，行业模型的创业并不需要自己训练通用大模型，可以直接基于最先进的开源模型或API进行二次训练，模型训练成本大幅降低。不需要一开始就对标GPT3.5做千亿级参数的大模型，减少模型参数量反而使得训练的算力成本下降、复杂度降低，在小样本学习下进行多次有效的训练，从而迅速获得know-how和产品反馈。减少模型参数之后，训练一次的成本甚至能够从几百万美元减小到几十万美元。那么就得以在特定领域对模型进行多次训练，此时与通用大模型就形成了差异化优势。并且相对低的成本会带来客户可承受的定价，尤其是在结合客户数据的二次训练阶段和使用阶段的成本要低很多。秘塔科技COO王益为提出创业公司难以兼顾的三个难点，即“不可能三角”：投入的成本、模型的多样性和模型的可信度。除非有无穷无尽的资金、资源可以投入，大多数模型只能做到其中一点或者兼顾两点，即使 OpenAI 也达不到三者兼顾的程度。周明博士提出，澜舟科技目前并没有做千亿级的大模型，除了成本考量，一个重要原因就是客户目前没有那么强的需求，必须做一个千亿级大模型。在很多场景，客户需要低成本且适用的模型。必优科技周泽安认为，通用大模型的基础底座很重要，给各行各业整体带来了在泛化生成能力上的提升，但在如何利用通用模型打造出满足业务场景的下游模型更为关键，虽然大模型目前已经显现出在特定场景的具象处理能力，但其在实际应用的可控生成能力（可控输入/输出、可信可塑内容）却要弱于场景模型。针对在特定场景和特定用途的数据集上训练更精细的模型，所以必优科技依托于自研 RFKL智能算法范式迅速尝试了90多个场景模型（伯乐、商贾、图芴三大系列），并基于精准的高价值用户反馈数据，可实现模型自我优化。睿企科技于伟博士提出，睿企科技的产品即是从模型的专业性和实战价值出发，不盲目追求模型参数规模，而是专注与针对行业中需要的专业能力，训练能满足要求的性价比最高的模型，解决逻辑应用过程中遇到的算力不足的问题。 • 行业模型的壁垒在于场景和数据 • GPT为代表的通用大模型涌现出惊人的理解和生成能力以及强大的知识储备。但是通用大模型可以全方位碾压行业模型吗？周明博士指出，“通用大模型是万能的，这只是一个幻觉。” 在处理海量数据、重复性流程和追求个性化的C端场景，通用大模型会更有优势；而在非常专业的To B场景，例如金融、法律和医疗等一些对输出内容的精准度以及质量要求比较高的行业，需要在通用模型的基础上加入私密且专业的高价值数据集进行模型训练和工作流程优化，才能满足专业场景的需求。如果能够掌握充足且独特的数据量，不单纯依赖第三方API，选择垂直化方式（自训练模型应用于面向用户的应用），垂直整合场景中复杂度足够深的任务，快速迭代，寻找真实的闭环场景和用户反馈，从而建立竞争壁垒。此外，由于通用模型和行业模型的用户群体差异较大，因此反馈数据有较大差异，使得由垂直行业模型生成的内容更能符合特定垂直场景的需求，生成质量和深度也会更高。用于RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习）的高质量用户反馈也起到非常关键的作用，有助于不断推动模型产出的内容质量进一步提升。这也说明了行业模型，数据为先，场景为王。睿企科技于伟博士以公检法行业为例，提到执法办案工作人员的工作量大、涉及的各种文书种类很多、流程繁琐、对合规要求相当高，而文书材料也是执法办案过程中的关键部分，不能有一点瑕疵。公检法行业有极大的刚性需求、每年也有大量的预算投入，并且拥有很多高质量数据。睿企科技结合公检法部门的业务需求，基于通用大模型，把专属数据和业务知识放在定制化的多模态垂直大模型里面，帮助公检法部门训练专属AI大脑，推出一系列基于大模型的简单易用的AI产品，包括执法办案智能合规审核机器人、智能接处警机器人等，解决工作痛点提升效率。秘塔科技COO王益为表示，法律咨询场景的核心问题在于不能直接使用通用模型，因为LLM的目前存在Hallucination（机器幻觉，指事实性错误），阻碍了B端的法律场景深度应用。通过一个字去预测下一句，这种技术方式在法律咨询的领域里行不通。所以对于创业公司来说，首先资源是非常有限的，那么一定要选择具有特色的一些场景，比如行业付费意愿强，并且对于可信度要求极高的领域。必优科技基于Transformer架构，引入了自研WCCG（Wernicke Control Content Generate）模型，并在中间加了一层融合，通过可控的方式去生成模型，并且拥有独创的 RFKL 智能算法范式。通用模型本身有很强的知识性，但是精确度方面，通用模型只能解决的是 6 、7成的问题。必优科技则通过场景倒推模型的机制，基于精准的高价值用户反馈数据，通过数据飞轮强化对场景模型的内容生成方向进行引导，实现模型自我优化，在特定场景中需要专门优化模型来提升生成质量，重塑以数据为驱动的内容创作新模式。必优科技在用模型尝试了近百种行业场景后，依据反馈聚焦在了人力招聘、办公office场景。 “自训练特定的场景模型不仅是单纯的在技术层面实现，还要配合对数据的理解，实打实的去扎根到了解这个行业的本质，或者内容到底输出是给谁用？这样才能反向定义数据去训练。” 澜舟科技创始人周明博士认为两年后没有人再会谈论大模型，因为它已经成为基础设施了，行业竞争格局将会稳定，通用大模型领域不再会出现新的创业机会。那就意味着将会就有很多公司倒闭或者转型，这些团队的从业人员在市场上面将会形成很强的技术外溢效应，或者将在非大模型行业内渗透。同时意味着即使是通用大模型做的很好的企业也不能仅仅依赖模型业务，也应该更多去发展各自的生态或者在这基础上做一些新的运营。 • 行业模型可以与通用模型LLM并存 • 目前行业内共识是中国一定要有自己的大模型，大厂一定会专注在全力迅速地建立通用大模型能力。这给创业公司留出了生存空间。在C端，由于大厂的流量、规模效应和千亿大模型的通用性，创业公司的机会将被大量挤兑，需要在夹缝中寻找机会，做大厂没有形成共识的方向；在B端，大型客户大概率不会使用大厂的产品，而倾向于选择可定制的私有化部署解决方案。行业模型创业公司需要具备特定领域的独有关键数据，在具体场景上又快又好的解决问题，兼具私有化部署能力，就可以与通用模型LLM并存，在行业中找到生态位。秘塔科技COO王益为提出只要选取自己真正懂的场景，即使巨头都已经布局，秘塔科技仍然在细分领域里面有机会和提升的空间。而在法律行业，对于生成文本的多样性要求并不是特别高，但是对于法律服务的严谨度和可信度要求特别高。秘塔科技在选择技术路线和产品路线上有一些思考，秘塔科技的模型本身就是为了文生文的任务去做的单一任务训练，相应去精心准备数据库，在专项文本上进行强化和训练，形成正式文件的文风，这就是秘塔科技竞争的优势。在直接向C端提供文本AIGC服务的产品中，秘塔科技拥有最多的用户（近千万）；在法律行业中，秘塔科技的现有用户覆盖数千家律师事务所和公司法务部。睿企科技于伟博士指出，尽管行业模型创业不需要从头训练通用大模型，但是挑战同样存在。行业模型创业需要业务、数据、模型的有机融合，因为用户只会采购能满足他们需求的性价比最高的服务和产品。如何找到一个巨大的市场并把产品和服务做到极致，成为行业头羊，是每个垂直行业模型创业公司必须面对的挑战。 • 行业模型很有可能是中国产业数智化的最后一公里 • 这一波AI被称为第四次工业革命，将彻底改变每一个行业。阿里董事会主席张勇提出“所有行业都值得用大模型重做一遍”。即便中国在通用模型技术上是跟随者，但并不代表着中国市场会参照美国市场而发展。美国的AI赛道创业环境，以OpenAI为例，活跃开放的资本市场、充足的算力资源和人才更适合“大力出奇迹”路线；中国的创业环境更加看重技术应用的深度，中国创业者擅长在产业应用里创新。陆奇博士在奇绩创坛的演讲中表示，中国的重要优势在于政府在AI领域的投入、支持和重视程度高于其他国家。睿企科技于伟博士提到，十三五期间中国政府在公检法领域投入数万亿，催生了一大批人工智能企业的高速发展和上市，加速了人工智能技术的发展。十四五期间，中国政府在大模型上的持续投入也会缩小和美国的差距，并在很多领域超过美国。美国从上世纪90年代就开始了数字化浪潮，相比于美国而言，中国企业尚处于数字化转型初期，中国有大量亟待数字化转型升级的传统产业，有太多需要依赖人工智能实现效率提高的业务场景。在中国30年的产业数智化浪潮之中，一直延续着的信息化-数字化-智能化的演进路线，随着通用模型及行业模型加入到产业数智化浪潮之中，很有可能在部分关键场景率先利用AI模型达到智能化，从而倒逼产业其他工作流及场景快速形成数据沉淀，这将大大加快中国整个产业数智化的进程。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-05-18

信达证券：给予遥望科技买入评级

智能技术/产品，包括但不限于在虚拟人、AI产品等领域进行产品创新、升级。　　（2）在数据方面，为提高合作产品的技术能力及市场竞争能力，双方将基于遥望科技在直播电商领域多年沉淀的大量真人直播素材、讲品内容、直播策划、运营思路等多方面数据资源，展开对虚拟人主播的迭代与优化，重点解决人工智能在直播电商领域中所面临的技术难题。　　（3）遥望科技还将与小冰公司展开品牌宣传、商业资源及商业化方面等方面的多项内容合作，将利用双方在各自行业的地位和影响优势，对外积极宣传，提升双方各自的品牌形象和影响力。　　22年及23Q1业绩回顾：　　（1）公司2022年营收39.01亿元，同增38.75%；归母净利润-2.65亿元，同增62.13%，扣非净利润-3.19亿元，同增55.75%。　　（2）公司23Q1营收11.02亿元，同增37.22%，主要系社交电商业务增长所致；归母净利润-0.38亿元，同减143.88%；扣非净利润-0.45亿元，同减154.65%。　　（3）分行业来看，22年公司服装鞋类行业营收3.18亿元，同减40.86%，主要系2022年国内市场环境不佳对公司鞋履业务线下渠道影响较大，占营收比重8.15%，毛利率31.36%，较21年上升16.00pct；互联网广告行业营收35.74亿元，同增57.72%，占营收比重高达91.64%，毛利率57.72%，与21年基本一致。其中，社交电商业务收入23.32亿元，同比增长35.27%，22年实现GMV150亿元，21年同期GMV为100亿元；互联网广告代理业务收入11.18亿元，同比增长194.92%。　　迭代升级“遥望云”系统，助力规模化扩张。自主研发直播全流程数字化平台“遥望云”，将行业领先的直播电商运营经验和方法论沉淀到系统，有效地提升了管理的精细化程度。在遥望云的赋能下，公司在短时间内完成了“遥望未来站”和“遥望梦想站”的筹备和启动，“遥望梦想站”于2022年双11开启直播首秀，直播当天成交额超2200万，粉丝量突破150万，而“遥望未来站”从0-1完成账号开通、招商选品、直播流程策划到首播，仅历时7天，首日就涨粉150万，最高在线人数超过50万，优异的直播成绩让公司看到了规模化打造IP的可能性。　　截至2023年3月31日，遥望已经在抖音、快手等多平台构建起达人/主播/艺人矩阵，签约艺人/主播/达人百余位，覆盖粉丝（不去重）超过6亿，月曝光量超过40亿，2022年公司积极切入非标类目的服饰领域，更多的服饰类目主播加入，素人主播和达人数量将持续高增。双十一期间（10.17-11.11）公司完成总GMV31.87亿，相较于上年同期实现38.4%的增长，商品SKU达到4万量级，同比增长45%。品牌自播号业务也表现亮眼，双十一期间，遥望品牌IP“遥望梦想站”在淘宝首播便取得了成交额破亿的战绩，跻身淘宝新主播Top3。　　公司高位完成员工股权激励，彰显信心、坚定目标。2023年4月，公司以14.33元/股的行权价，授予265名员工4000万份股票期权，同时明晰了2023-2025年公司50.71/56.56/62.41亿元的营收成长目标，营收目标同比增速分别为30%/12%/10%。股票期权激励成本合计为1.865亿元，23-26年各年分别确认成本7665.8/7153.5/3105.3/722.5万元。　　投资建议：“AI+虚拟分身”已成为行业热点，公司率先推出行业解决方案引领直播电商市场。公司位于杭州整体项目面积22.9万方的“线上+线下”新型商业综合体“遥望X27”项目正在筹备中，服饰供应链分销平台将依托于“遥望云AIOS”，为分销业务快速增长提供支撑。公司此前在数字虚拟人IP、数字化场景构建已有丰富储备。我们调整公司23-24年并补充25年盈利预测，我们预计公司23-25年归母净利分别为5.09/8.13/12.33亿元，根据相对估值法给予公司2024年29xPE，对应2024年目标市值238.73亿元，维持“买入”评级，看好公司作为“AI+虚拟分身”核心概念股的投资价值以及Q2开始GMV周期向好。　　风险因素：互联网技术人员流失的风险、资产减值风险等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，信达证券冯翠婷研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为19.94%，其预测2023年度归属净利润为盈利10.01亿，根据现价换算的预测PE为16.35。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有14家机构给出评级，买入评级12家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为25.45。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，遥望科技（002291）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力较差，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标1星，综合指标0.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-05-17

互动| 久远银海：基于人工智能平台已研发相关行业NIP应用产品

能阅片、智能导诊、医保AI反欺诈等行业AI产品，近期计划陆续发布应用。

金融界2023-05-17

微盟推出SaaS+AI多套实质性产品并启动商家内测

　　5月10日，微盟AI产品面向商户开启内测。该产品是微盟基于AIGC（人工智能生成内容）技术开发的商户智能助手，包含多套基于SaaS业务场景的实质性AI应用型产品。包括红豆居家、生活家精选等多个行业头部品牌均已接入内测，内测功能主要覆盖商户运营、数字营销和数据分析等场景。　　微盟集团CTO黄骏伟表示，“目前微盟已经在广告与营销、数据智能、运营提效、用户体验等领域有完整技术应用规划和产品端落地。“据介绍，现阶段微盟AI产品主要通过文生文、文生图、文生视频的方式，为商户提供店铺运营、内容营销、数据分析等维度的产品，为商户生成适用多元渠道的不同风格的营销素材，包括文案创意、社群话术、商品描述等，为导购、运营快速提供源源不断的营销武器，降低SaaS工具使用门槛的同时助力商户提高经营效率。　　举例来说，当商家想要为一款春季女装匹配相应的商品描述时，只需在微盟商家后台唤起微盟AI产品，输入自己的需求后，便可在数秒内获得满意的答案。再比如，导购需要一段社群推广话术向消费者推广新产品时，同样可以通过该产品，高效获得相应素材。　　再以私域运营为例，商户需要运营个人微信/企业微信、朋友圈、微信群、公众号、视频号、商城等不同的触达渠道，以充分触达消费者。这些更复杂更依赖创意的营销素材，仅仅在准备阶段就需要文案、设计、运营的多方多流程协同，耗费运营团队以周为单位的人力投入。通过AI技术提供符合创意需求的高质量营销文案、图片、口播脚本，成为了“SaaS+AI”的探索方向。　　除了运营之外，在自定义数据分析场景中，以往商户需要手动编写SQL代码，而这需要充分了解数据表结构，并具备SQL编写能力，这成为SaaS数据分析类应用难以逾越的使用门槛，限制了价值发挥。“BI+AI”将可以帮助商户快速实现自定义数据的取数、分析需求，轻松地一键生成SQL语句，产出数据结果，商户的数据分析将不再受限于技术能力，通过AI技术普惠进一步发挥SaaS分析类应用的价值。　　目前来看，在帮助众多传统企业完成数字商业“基础设施”建设后，AI技术在数字商业领域的落地应用有望为微盟及其服务的商家带来价值升级。黄骏伟表示，”微盟AI产品正在快速迭代产品能力，包括图片生成、视频脚本制作、代码服务等更多功能均在研发中，从而进一步融入更广泛的商家经营场景。“ 　　此次微盟AI产品内测，意味着微盟在SaaS+AI领域持续加码和探索，并取得了阶段性成果。结合微盟2023年财报披露信息来看，其正在积极拓展AI技术在数字商业的应用场景，通过提升自身技术壁垒和产品功能体验提升，从而助力商家更好的经营和增长。　　微盟是国内智慧商业领域的头部SaaS产品和技术服务提供商。截至2023年底，微盟客户在国内市场时尚零售百强占比44％，商业地产百强占比45％，连锁便利百强占比35％，餐饮百强占比43％。大客户之外，微盟还同时服务数十万家中小型企业的数字商业。

金融界2023-05-16

人工智能开启第四次工业革命？| AI Financial恒益投资

AI Financial恒益投资2023-05-16

神思电子：公司的实际控制人为济南市人民政府国有资产监督管理委员会

防行业、医疗行业)、人工智能业务(单项AI产品及AI云服务解决方案)。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-05-12

华策影视：版权业务去年净利6560万元，视频素材服务于大模型训练等

型训练等商业场景。另外，公司还表示，AI产品的研发、训练、应用需要大量的优质数据和行业人才。公司作为国内产能最大的影视公司，在项目体量、大数据应用和服务、IP和剧本储备、内外部行业优秀人才等方面具有产业优势。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-05-10

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