TigerResearch/tigerbot-earning-plugin huggingface dataset:
ChatGPT|指| Chat Generative Pre-trained Transformer,美国OpenAI 研发的聊天机器人程序
 Chiplet|指|一种芯片设计技术,可将一类满足特定功能的晶圆裸片通过特定内部互联技术将多个模块芯片封装在一起,形成一个系统芯片
 FLOPS|指|每秒所执行的浮点运算次数
软件栈|指|共同工作来保证软件的正常运行的独立组件的集合
算法仓|指|一种能够实现AI 算法的集约化管理与服务的产品。通过将各种AI 算法统一入库部署,实现对算法的版本、性能、服务等进行有效的管理和监控
长尾算法|指|满足长尾需求的算法统称。长尾需求,泛指个性化、碎片化的业务场景需求。多源异构:多源指多个数据持有方,异构指数据的类型、特征等不一致
 CV|指|计算机视觉(Computer Vision)是人工智能(AI) 的一个领域,是指让计算机和系统能够从图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息,并根据该信息采取行动或提供建议
SLAM|指|即时定位及地图构建(Simultaneous Localization and Mapping),指通过一系列复杂的计算和算法,以利用传感器来构建未知环境中的地图和结构,并定位设备的位置和方向
 SAM|指| Segment Anything Model 的简称,系Meta 公司(Meta Platform Inc,纳斯达克证券交易所代码: META)发布的新AI模型
 Prompt Learning|指|提示学习,是一种在深度学习中应用的技术,旨在提高预训练模型的使用效率
 OCR|指| Optical Character Recognition 的英文缩写。光学字符识别,指电子设备检查打印字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的技术
 Transformer|指|一种利用注意力机制来提高模型训练速度的模型
 SDK|指| Software Development Kit 的缩写,指软件开发工具包,指软件工程师为特定的软件包、软件框架、硬件平台、操作系统等建立应用软件时的开发工具的集合,广义上指辅助开发某一类软件的相关文档、范
||例和工具的集合
公司的中文名称|深圳云天励飞技术股份有限公司
公司的中文简称|云天励飞
公司的外文名称| Shenzhen Intellifusion Technologies Co., Ltd.
公司的外文名称缩写| Intellifusion
公司的法定代表人|陈宁
公司注册地址|深圳市龙岗区园山街道荷坳社区龙岗大道8288号大运软件小镇36栋4F05
公司注册地址的历史变更情况|2022年6月21日,公司注册地址由“深圳市龙岗区园山街道龙岗大道8288 号深圳大运软件小镇17 栋1 楼(在深圳市龙岗区回龙路乐年广场13B 栋1402 处设有经营场所从事经营活动)”变更为“深圳市龙岗区园山街道荷坳社区龙岗大道8288 号大运软件小镇36 栋4F05(在深圳市龙岗区龙岗街道龙城大道29号龙年大厦1701处设有经营场所从事经营活动)”
公司办公地址|深圳市南山区粤海街道深圳湾科技生态园10栋 B座14-15楼、33楼
公司办公地址的邮政编码|518000
公司网址|www.intellif.com
电子信箱|ir@intellif.com
|董事会秘书(信息披露境内代表)|证券事务代表
姓名|邓浩然|/
联系地址|深圳市南山区粤海街道深圳湾科技生态园10栋B座14-15楼、33楼|/
电话|(0755)26406954|/
传真|(0755)86529704|/
电子信箱|ir@intellif.com|/
公司披露年度报告的媒体名称及网址|《中国证券报》(www.cs.com.cn)、《上海证券报》(www.cnstock.com)、《证券时报》(www.stcn.com)、《证券日报》
|(www.zqrb.cn)、《经济参考报》(jjckb.xinhuanet.com)
公司披露年度报告的证券交易所网址|www.sse.com.cn
公司年度报告备置地点|公司董事会办公室
公司聘请的会计师事务所(境内)|名称|天职国际会计师事务所(特殊普通合伙)
|办公地址|北京市海淀区车公庄西路19 号68 号楼A-1 和A-5 区域
|签字会计师姓名|陈志刚、赵阳、范科磊
报告期内履行持续督导职责的保荐机构|名称|中信证券股份有限公司
|办公地址|北京市朝阳区亮马桥路48 号中信证券大厦25 层
|签字的保荐代表人姓名|张迪、秦国安
|持续督导的期间|2023年4月4日至2026年12月31日
主要会计数据|2022年|2021年|本期比上年同期增减(%)|2020年
营业收入|546,217,591.67|565,700,909.49|-3.44|426,337,677.51
扣除与主营业务无关的业务收入和不具备商业实质的收入后的营业收入|544,900,854.57|565,064,995.53|-3.57|418,697,371.16
归属于上市公司股东的净利润|-447,092,047.76|-389,791,961.45|不适用|-392,712,767.94
归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润|-528,563,198.07|-442,830,610.53|不适用|-407,197,332.94
经营活动产生的现金流量净额|-410,749,047.10|-176,239,381.13|不适用|-243,133,873.47
|2022年末|2021年末|本期末比上年同期末增减(%)|2020年末
归属于上市公司股东的净资产|1,093,269,316.39|1,405,176,548.62|-22.20|1,593,651,254.66
总资产|1,624,456,587.82|1,902,703,604.13|-14.62|2,113,081,122.51
主要财务指标|2022年|2021年|本期比上年同期增减(%)|2020年
基本每股收益(元/股)|-1.68|-1.46|不适用|-1.78
稀释每股收益(元/股)|-1.68|-1.46|不适用|-1.78
扣除非经常性损益后的基本每股收益(元/股)|-1.98|-1.66|不适用|-1.84
加权平均净资产收益率(%)|-35.79|-26.00|减少9.79个百分点|-56.29
扣除非经常性损益后的加权平均净资产收益率(%)|-42.31|-29.53|减少12.78个百分点|-58.37
研发投入占营业收入的比例(%)|63.44|52.17|增加11.27个百分点|51.42
1、经营活动产生的现金流量净额变动原因说明:经营活动产生的现金流量净额为-41,074.90 万元,较上年同期减少23,450.97 万元,主要系本报告期购买商品、接受劳务、支付薪酬的现金增加及收到销售商品的货款减少所致。
2、营业收入变动原因说明:2022 年,公司实现营业收入54,621.76 万元,较上年同期相比下降3.44%,主要系受到宏观经济增速放缓及全国社会面多重因素的影响,导致部分项目推进安排不及预期。
3、归属于上市公司股东的净利润变动原因说明:2022 年,归属于上市公司股东的净利润为-44,709.20 万元,较上年同期亏损金额增加5,730.01 万元,主要系公司在2022年持续加大研发投入,全年研发投入金额较2021年增长5,140.38 万元。
|第一季度(1-3月份)|第二季度(4-6月份)|第三季度(7-9月份)|第四季度(10-12月份)
营业收入|50,849,254.06|134,542,646.41|71,023,437.11|289,802,254.09
归属于上市司股东的净润|-145,773,826.39|-84,111,588.36|-108,182,395.28|-109,024,237.73
归属于上市司股东的扣非经常性损后的净利润|-174,667,282.54|-92,784,544.97|-129,450,552.94|-131,660,817.62
经营活动产的现金流量额|-167,391,185.47|-37,727,435.04|-164,053,486.13|-41,576,940.46
非经常性损益项目|2022年金额|附注(如适用)|2021年金额|2020年金额
非流动资产处置损益|-80,035.01||-619,105.64|-592,189.52
越权审批,或无正式批准文件,或偶发性的税收返还、减免||||
计入当期损益的政府补助,但与公司正常经营业务密切相|61,136,594.00||34,031,590.96|30,161,139.64
关,符合国家政策规定、按照一定标准定额或定量持续享受的政府补助除外||||
计入当期损益的对非金融企业收取的资金占用费||||597,644.74
企业取得子公司、联营企业及合营企业的投资成本小于取得投资时应享有被投资单位可辨认净资产公允价值产生的收益||||
与公司正常经营业务无关的或有事项产生的损益||||
除同公司正常经营业务相关的有效套期保值业务外,持有交易性金融资产、衍生金融资产、交易性金融负债、衍生金融负债产生的公允价值变动损益,以及处置交易性金融资产、衍生金融资产、交易性金融负债、衍生金融负债和其他债权投资取得的投资收益|18,454,522.18||14,649,541.63|3,228,429.11
单独进行减值测试的应收款项、合同资产减值准备转回||||
对外委托贷款取得的损益||||
采用公允价值模式进行后续计量的投资性房地产公允价值变动产生的损益||||
根据税收、会计等法律、法规的要求对当期损益进行一次性调整对当期损益的影响||||
受托经营取得的托管费收入||||
除上述各项之外的其他营业外收入和支出|469,755.18||448,693.58|180,942.67
其他符合非经常性损益定义的|1,461,759.30||4,522,416.62|-19,078,252.37
损益项目||||
减:所得税影响额|||2,500.00|12,541.15
少数股东权益影响额(税后)|-28,554.66||-8,011.93|608.12
合计|81,471,150.31||53,038,649.08|14,484,565.00
项目名称|期初余额|期末余额|当期变动|对当期利润的影响金额
交易性金融资产|535,794,042.96|486,579,885.65|-49,214,157.31|18,454,522.18
应收款项融资|10,787,127.24|2,902,740.00|-7,884,387.24|
合计|546,581,170.20|489,482,625.65|-57,098,544.55|18,454,522.18
2022 年,对于各行各业都是具有挑战性的一年,一方面全球宏观环境影响仍在,另一方面国际政治环境动荡,能源安全、通胀等因素不断影响全球经济的恢复速度。在面对挑战的同时,数字化和智能化在2022 年迎来了发展机遇,人工智能技术研究取得新的突破,人工智能技术与实体产业的融合持续深入。人工智能算力与算法逐步发展成为数字经济时代的重要生产力。面对这样的挑战和机遇,云天励飞管理层在2022年迎难而上,以“用AI让人类生活更加安全、健康、便利、愉悦”为使命,不断实现技术和产品的突破,以及扩展新的应用场景。
2022年,公司实现营业收入5.46亿元,对比2021年小幅下降3.44%。虽然公司在2022年实现收入比2021年略有下降,但在技术研发、场景拓展、客户服务、生态建设等方面都取得持续稳定的进步。公司2022 年度主要的工作情况如下:
(一)坚持自主研发,推进人工智能算法与芯片技术协同发展
1、大模型研发投入
公司在现有的核心技术及研发平台基础上,结合前期对大模型的理论研究和实践,公司开始加大软硬件设备、研发人员等研发投入,从而构建云天励飞大模型,并依托公司深耕下游场景积累的行业“Know how”,打造服务于多场景多行业的大模型,为公司拓展行业应用、促进人工智能规模化产业化发展提供算法平台支持。
2、新一代边缘计算芯片流片
公司持续加强神经网络处理器芯片的技术研发与攻关,2022年,公司自主设计开发的新一代边缘计算芯片Deep Edge10系列SoC芯片成功流片,Deep Edge10 采用国内先进工艺、支持多芯粒扩展的Chiplet 技术,可提供12TOPS(INT8)整型计算和2T FLOPS(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;并且,配合Deep Edge10系列边缘智能芯片的处理器架构和硬件架构升级,工具链和软件栈也进行了相应的升级,满足多种深度学习算法模型在复杂的应用场景下的部署需求,为公司神经网络处理器生态化发展提供有力保障。
3、算法开发平台EasyAI–Suite
EasyAI-Suite 是云天励飞自主研发的一套算法生产平台,包含标注工具Label Free、模型生产平台YMIR、硬件部署平台三部分;通过标注工具Label Free高效解决数据标注问题,通过模型生产平台低门槛无代码完成模型的生产和迭代,通过硬件部署平台打通AI 落地最后一公里,实现模型即应用。根据多年沉淀的AI 落地经验,EasyAI-Suite 对内可实现算法研发降本增效,对外可助力企业AI 转型。 EasyAI-Suite 支持算法仓长尾算法的迭代开发以及模型自迭代平台的研发,在算法研发过程中可大幅度降本增效,开放的平台支持外部企业使用平台工具自主开发算法,AI 硬件可使用官方开放的多个高精度模型,以及使用该AI 硬件与算法模型配合生产定制化AI硬件。
(二)不断开拓市场,拓展新的应用场景
1、打造新行业样板
1)算法中台产品-算法仓
公司在算法仓技术底座的基础上,持续深化人工智能算法服务平台产品研发,在原有100余种人工智能算法的基础上,进一步丰富视觉识别、文本识别、语义分析在内的城市场景智能化算法,提升业务场景智能识别能力;持续深化平台产品大数据技术应用,先后完成了智能巡检调度、事件分析知识图谱等功能研发,深入分析城市治理事件的关联影响因素,促进城市治理由“治标”向“治本”转变。目前该平台产品已在多个城市区县进行了商用部署,通过该平台实现对各类城市安全隐患和违规事件全天候、不间断的实时监管,显著提升了城市治理与服务的精细化、智能化和科学化水平。
2)多源异构机器人调度平台
多源异构机器人调度平台是云天励飞自主研发的调度机器人之间、机器人与环境、业务之间的协作并实现智能化管理的平台。该平台通过机器人的协同作业实现业务场景的自动化生产和服务,同时具备实时调度、监控和维护机器人的能力。该平台通过调度协作,可替代人工进行巡逻、清扫、物流、检测等工作,降低工作环境带来的风险和劳动强度,可广泛应用于物流园区、商业服务、高危环境等领域,提升工作效率、降低运营成本。
3)智慧道路巡检场景
2022年云天励飞在智慧道路巡检方面做出了积极探索,在公路交通智慧养护业务数字化、智能化进程上实现了重大突破。公司在深圳市进行了车行道、人行道智慧化巡检,以及桥、隧、坡动静态检测场景的探索,研发出了一套智慧巡检产品,功能包括沥青路面病害检测、水泥路面病害检测、沿线设施病害检测、道路资产盘点、慢行道病害检测等。在试点项目中,在18条主干道上行驶公里数超过2万公里,应用上述技术成功实现了对10多种不同类型的道路病害进行高效、准确的识别和分析,通过全自动化病害巡检技术,提升了巡检效率、减少人员投入,进一步提升了安全保障。
2、深耕灯塔城市,带动区域拓展
2022 年,以灯塔战略为牵引,以业务规模扩大为目标,公司进一步深化与公司的核心灯塔城市、大湾区、成都和青岛以及上海,杭州等其他灯塔城市的业务合作,与上述核心城市及周边城市共同在商业、城市治理、园区管理等方面的数字化转型方面加深了解,在原有产品深度经营的基础上,落地了新产品、拓展了新应用场景。
(三)信创合作,生态建设
1、行业信创
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。在过去几年中,云天励飞与中国电子已在信创产业生态链的诸多领域展开合作,包括与中国电子飞腾CPU、麒麟OS操作系统完成适配兼容,联合推出飞腾机器视觉系统联合解决方案,以及基于云天励飞AI芯片打造的中国长城台式机立体指静脉生物识别模组、智能工控盒子等硬件产品。2018年,云天励飞与中国长城签署战略合作协议,共同打造自主可控人工智能平台的“灯塔工程”和应用推广;2021 年,云天励飞与中国系统签订数据要素生态合作框架协议;2022年云天励飞与中电光谷签署战略合作协议。双方在数字政府、智慧园区、智慧商业、区域拓展等方面,形成了更加深入的合作。
在产业标准方面,2022年云天励飞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。
2、IP为基础的人工智能平台生态合作
公司2022年与国内头部的AIoT芯片设计厂商、智慧汽车芯片设计厂商、服务机器人厂商、国家重点实验室等形成了合作,提供公司的最新一代人工智能处理器 NNP300的IP授权,由下游厂商进行面向行业的人工智能芯片设计和生产。
公司作为业内领先的人工智能企业,以人工智能算法、芯片技术为核心,为客户提供算法软件、芯片等自研核心产品,并可根据客户需求,将自身核心产品,外购的定制化或标准化硬件产品、安装施工服务等打包以解决方案的形式交付客户。公司执行云端和终端产品及服务高效协同的技术路线,核心技术平台包括算法技术平台、人工智能芯片技术平台。公司的算法技术覆盖计算机视觉等领域,融合对场景的理解和工程化经验,以云端软件等形式提供至下游客户;公司的人工智能芯片技术,基于对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,优化算法与芯片技术的适配性,在公司的终端和边缘端产品中应用并对外独立进行销售。
公司当前主营业务收入主要来源于公司在数字城市运营管理及人居生活智慧化升级各应用场景中,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,根据客户需求交付相应软硬件产品或解决方案。其中,公司自研的核心软件产品以算法和大数据分析技术为基础;自研的核心硬件产品为公司的芯片及相关产品;外购的定制化或标准化硬件产品主要包括摄像头、服务器等;根据客户需求提供的解决方案系公司将自研的核心软硬件产品、外购的定制化或标准化硬件产品、安装施工服务等进行有效整合,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,满足客户需求,解决行业痛点问题。
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,以数字城市场景为主,逐步向人居生活场景拓展。公司面向数字城市和人居生活场景提供的解决方案及在具体场景下使用的公司核心人工智能软硬件产品具体情况如下:
1、数字城市场景的AI解决方案
数字城市是一种利用先进的智能化、数字化技术,支撑城市的规划、建设、运营、治理与服务,提高城市管理效率、节约资源,促进城市可持续发展的系统工程。基于数字城市的城市运营和管理涉及到巨量的人员、设备、数据及行为的管
理,AI技术是数字城市的核心能力,为城市提供全要素、全状态、全过程的场景洞察和事件感知能力,促进城市高效运行,提升城市治理现代化水平。
公司提供的“端云协同”人工智能产品及解决方案目前主要用于智慧安防、城市治理、应急响应等领域,通过对数字城市各主要需求领域的AI赋能,提升政府对城市安全防控、交通监管调度、突发事件响应等领域的运营管理效率,提升城市精细化、数字化治理水平。公司在数字城市领域提供的AI产品及解决方案当前主要应用在智慧安防场景,在城市治理等场景亦有项目落地,上述场景中的解决方案简介如下:
(1)智慧安防AI解决方案
|产品名称|实现功能
云端产品|“深目”系统、“深视”系统、“深海”系统、聚类分析服务(公司自研,根据业务需求,进行集成整合和定制化开发),算力硬件产品(外采标准品或公司定制产品)|实现人像识别、检索、布控和数据挖掘
终端和边缘端产品|标准智能摄像头+人像识别边缘计算设备(外采标准品或公司定制产品),或基于公司自研芯片的端侧设备|前端视频和图像数据的获取和结构化计算
(2)城市治理AI解决方案
|产品名称|实现功能
云端产品|“深智”算法仓、“深目”系统、“深视”系统、“深迹”系统、“深海”系统(公司自研,根据业务需求,进行集成整合和定制化开发),算力硬件(采标准品或公司定制产品)|实现交通管理、人流管理、异常行为的预警
终端和边缘端产品|考勤机、人像抓拍机、全结构化像机、人车非边缘计算NVR 设备、人像识别边缘计算设备(外采标准设|实现人像、车辆、非机动车、特定行为等数据的采集和结构化计算
|备或公司定制设备),还可以接入人证比对终端、出入闸机等第三方设备|
2、人居生活场景的AI解决方案
|产品名称|实现功能
云端产品|“深目”系统、“深视”系统、“深迹”系统(公司自研,根据业务需求,进行集成整合和定制化开发),算力硬件(采标准品或公司定制产品)|实现人、房、车等要素的感知和分析,形成社区服务管理的知识图谱
终端和边缘端产品|基于自研芯片的结构化摄像机、人像识别边缘计算设备、人车非边缘计算NVR 设备(外采标准设备或公司定制设备),以及满足云侧系统接入标准的第三方端侧设备|前端视频和图像数据的获取和结构化计算
(2)智慧园区AI解决方案
|产品名称|实现功能
云端产品|“商簿”系统、“深迹”系统(公司自研,根据业务需求,进行集成整合和定制化开发),算力硬件(外采标准品或公司定制产品)|对前端数据进行挖掘分析,实现消费的内在规律对商业运营的决策支持
终端和边缘端产品| AI交互屏、客流分析专用摄像机、嵌入式AI芯片及模组(外采标准品或公司定制产品),客户端APP|采集客流数据与消费数据并进行数据的预处理
2017 年,公司第一代具有自主知识产权的神经网络处理器采用FPGA 实现,依托“深目”系统,已经在云天励飞DeepEye200 PCIE FPGA加速卡上以及IFBOX边缘计算盒子上应用,主要用于目标识别特征提取。
2022年,公司第三代芯片Deep Edge10 实现流片,预计在2023 年量产投入使用。 Deep Edge10 可广泛应用于AIoT 边缘视频、移动机器人等场景。针对末端配送机器人、商用清洁机器人、迎宾导览机器人等场景,提供12 TOPS 算力,覆盖视觉感知 AI算力要求。同时,Deep Edge 10采取8核CPU设计,包含CV硬件加速单元,可满足SLAM、路径规划的算力要求,计划支持各类方案厂商基于该芯片研发相关场景的解决方案。
公司的人工智能算法可以软件开发工具包(SDK)的形式提供给客户使用。该 SDK 模块可实现目标检测、跟踪、特征值提取和比对等功能,各行业客户的产品和服务可以利用公司的算法快速实现计算机视觉的功能。该等SDK一般应用在终端摄像机或边缘端设备中,既可以在公司自研产品中使用,也可以提供至第三方产品使用。2)外购的定制化或标准化硬件
公司研发了面向边缘计算的系列设备,该系列设备可针对已建高清视频监控设备进行智能化改造,可完成基于视频流取流的目标检测、跟踪、选优、结构化属性提取、特征值生成和搜索比对的全过程运算。根据不同的业务和场景需求,公司基于自研算法技术结合外部厂商的标准化硬件方案形成了人像识别边缘计算设备、人车非边缘计算NVR 设备、交通OD 分析边缘计算设备,同时基于自研的芯片技术开发完成了用于边缘推理计算的mini-PCIE卡。
产品设备|简介
人像识别边缘计算设备|支持视频流和图片流接入,完成视频流或图片流的人像目标检测、跟踪、选优、结构化属性提取、特征值生成和人像目标的搜索比对,支持特征值结构化属性的导出,支持基于SDK 的二次应用开发
人车非边缘计算NVR 设备|支持视频流和图片流接入,具备视频流和图片流本地化存储功能,通过对视频流或图片流中的人、车辆、非机动车等目标的结构化计算,提取有效结构化信息,可实现针对社区、园区等中小场景的人员、车辆、非机动车的出入管理,并支持基于SDK 的二次应用开发
交通OD 分析边缘计算设备|支持视频流接入,通过对公交站台、公交车内前端采集的视频进行结构化计算,实时分析公交线路的载客情况和基于公交车的OD 交通量信息,基于该信息可进行面向云端服务的业务开发
边缘计算 mini-PCIE 加速卡|该设备是一款专门面向边缘计算的AI推理计算加速卡,该设备基于自研芯片设计,采用mini-PCIE 接口,可为小型化、轻量化的边缘设备提供AI视觉分析算力支持
公司基于自研的底层算法技术,研发形成了云端的数据分析服务,与外购的定制化或标准化服务器等算力硬件解耦成云端业务应用系统,形成公司为用户提供AI解决方案的云端架构,最终面向具体场景业务需求,通过协调终端和云端软硬件产品和服务,实现特定功能。云端业务应用系统在解决方案中发挥中枢指挥的作用,并能够实现满足用户需求的最终业务功能。
产品类别|产品名称|简介
人像系统|深目-人像系统|系统以“数据应用”为核心的设计理念,通过人像属性分析、人像检索、布控、数据挖掘等应用,为城市安防、社会治理等场景提供服务
视频结构化系统|深视-视频结构化系统|系统采用先进的深度学习、高性能运算及大数据技术,集视频结构化分析、数据存储、数据应用于一体的高性能、高密度计算系统,该系统具备分析识别准、运算速度快、检索效率高等优势。广泛应用于安防、交通、社区、商业等业务场景
 AI社群服务系统|深迹-AI 社群服务系统|系统采用先进的视觉识别和大数据聚类分析技术,精细刻画城市社群特征,系统可结合各类城市人居生活场景,基于社群特征,提供面向城市社群的定制化人性化服务,助力构建以人为本的城市服务体系,提升面向城市社群的服务水平
交通OD 分析系统|深邃-交通OD分析系统|系统基于先进的交通流量特征识别算法及大数据分析模型,构建面向交通场景的人、车辆、非机动车OD 实时分析系统,洞察城市交通出行特征,为提升交通效率和交通服务水平,优化城市交通运力提供决策依据
城市多维大数据软件系统|深海-城市多维大数据软件系统|该系统通过构建AI大数据分析预测模型,深度认知城市运行规律,可广泛应用于公共安全、城市治理、数字城市等领域,为城市多元化的业务管理服务需求提供AI大数据赋能支持,提升城市管理服务智能化水平
客群分析系统|商簿-客群分析系统|系统基于先进的视觉识别算法和大数据分析技术,精准刻画客群行为特征和需求偏好,采用灵活高效的计算架构,结合各类商业场景和需求,助力商业用户高效运营,提升服务质量
出入管理系统|商翎-出入管理系统|本系统基于先进的人像、人体、车辆、非机动车识别算法,以特定区域的人员、车辆的出入管理为目标,面向园区、校园、社区、景区等应用场景,打造高效、便捷、人性化的出入通行服务
算法开发平台| EasyAI- Suite| EasyAI-Suite 是云天励飞自主研发的一套算法生产力平台,目前整体包含标注工具 LableFree、模型生产平台 YMIR、部署硬件三部分组成,通过标注工具 LableFree 高效解决数据标注问题,通过模型生产平台低门槛无代码完成模型的生产和迭代,通过部署硬件打通AI 落地最后一公里,实现模型即应用。
算法中台产品|深智-算法仓|算法仓是一个集算法分析、资源管理、智能调度、智能运维等多种能力的AI 分析管理平台。此平台可同时管理多种AI识别算法,建立算法仓库。以“进程”为AI 分析的载体,将算法与传感器相互匹配。AI算法以容器的形式运行在服务器上,当进程结束后,容器自动销毁。同时,此平台支持监控接入设备的负载均衡,事件管理和分析等多种功能。
报告期内,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,并有少量自研芯片、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,报告期内实现少量对外销售,主要面向计算机视觉终端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。
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。
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。公司自研芯片 DeepEye1000 已于2019 年起实现独立商用,目前已与海康威视、阿里巴巴平头哥建立了业务合作关系,且已通过IP 授权形式赋能下游更多硬件厂商。同时,公司多次获得国家级奖项及承担国家级项目,公司获得2018 年度中国行业信息化融合发展论坛“中国芯片最佳技术创新奖”;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。
公司DeepEye1000芯片于2019年度完成研发,公司新一代芯片DeepEdge 10 于报告期内完成流片。
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。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。
人工智能正在带来史无前例的新一轮科技革命浪潮,以ChatGPT为代表的领域大模型在过去的一年多的时间内取得了很大进展,在对话生成、图像生成、图像分割、音乐生成等领域都展现了让人惊叹的效果,并迅速的在一些场景快速应用落地,例如网络搜索、会议摘要、自动化编程、自动化办公软件等等。在另一方面,大模型的能力也迅速的从自然语言处理快速的向语音、图像、视频等领域横向扩展,多模态大模型的出现昭示着通用人工智能的时代即将来临。在可以预见的未来几年,通用智能将逐步和各种应用/APP连接,生产力工具将发生颠覆性变革。
正如计算机的发展自DOS 系统走入Windows,再到触屏操作的诞生,每一次人机交互方式的变革均会带来使用人群的扩张和应用的爆发,类似ChatGPT工具的产生标识着人类可以自然语言的方式与计算机交互,从而将带来人机交互方式的又一次跃迁。
技术的大规模应用和推广,需要满足易用性和价格合理性,算法拥有更强的泛化能力以及承载算法的芯片更加灵活及低成本是促使AI 大规模产业化的钥匙。人工智能将逐步渗透入我们的生活,各类硬件的智能化程度将在人工智能的加持下逐步提升,但以ChatGPT为代表的大模型需要千亿级乃至万亿级以上参数点、动辄万张以上GPU的需求,在向全世界展示人工智能巨大应用前景的同时,也对人工智能大规模产业化落地的成本提出更高的要求。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运算要求的芯片及相应工具链的产业机会。
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。
截止本报告期末,公司主要核心技术与变化情况如下:
(1)算法
序号|核心技术|专利数量|来源|用途|使用情况|应用产品
1|海量类别高精度学习技术|8项授权发明专利,55 项专利申请|自研|使用千万类级别的图像数据,快速进行目标类图像数值特征提取模型的快速训练。训练的模型用于人车等目标图像的数值特征提取,驱动人车的以图搜图应用,赋能公司多条产品线核心产品。最新的研究成果发表在国际顶级学术会议 ECCV2020 以及CVPR2020。|成熟并快速发展|数字城市、人居生活
2|高密度图像特征搜索技术|13 项授权发明专利,54项专利申请|自研|使用特征的压缩以及随机化技术,降低目标的图像特征间相似度计算的计算复杂度,并降低特征存储的资源需求,驱动大规模城市级人像搜索系统,支撑千万级别人员归档,百亿级别人脸的搜索应用,使用在深目、天图、Mall、Campus 等多类产品中。|成熟并快速发展|数字城市
3|大容量视频结构化技术|48 项授权发明专利,190 项|自研|在多种算力平台上全面实现监控视频中人员、车辆、非机动车等多类目标的提取,并对目标进行文字化和数值化描述,|成熟并快速发展|数字城市、人居生活
||专利申请||从而为后续的事件预测与智能决策提供数据基础。||
4|基于结构化数据的图模型学习和预测技术|7项授权发明专利,50 项专利申请|自研|使用视频结构化算法提取的相关目标的多维数据,并结合客户提供的相关基础信息,实现结构化对象及其关系的分析与预测。目前主要实现的应用有特定对象标签预测、对象活动规律分析等。相关技术已经在社区管理以及商业客户分析等产品中使用。|小规模落地快速迭代|数字城市、人居生活
5|三维场景化人员分析技术|5项发明专利申请,11 项专利申请|自研|在摄像头高密度覆盖的场景,利用相机与场景的三维关系,实现场景中目标对象的连续接力跟踪,和目标对象活动轨迹的连续监测,从而对人群游逛模式,客流集中区域等进行大数据分析。|试点落地|人居生活
6|被动活体技术|3项授权发明专利,4 项专利申请|自研|使用一种或多种模态的传感器来验证采集的人脸是否来源于真实活体用户的技术,可辨别照片、视频、头模等常见的非活体攻击手段。相关技术获得国家金融IC 卡安全检测中心增强级检测认证。|成熟稳定|数字城市、人居生活
(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:
序号|核心技术|专利数量|来源|用途|使用情况
1|计算存储融合的神经网络处理器|22 项授权发明专利,20 项专利申请|自主研发|基于ASIP 技术路线和近计算存储融合架构,打造自主安全可控的神经网络核心处理器,在边缘端和前端提供最佳的能效比;通过板级芯片的级联扩展,可以支撑云端的加速和应用,达到云端协同。|已商用
2|处理器指令集|无|自主研发|自主知识产权的神经网络高效指令集,支持CNN/RNN/LSTM 深度学习算法。|已商用
3|通用的智能硬件算子|12 项授权发明专利,6 项专利申请|自主研发|通用的智能硬算子,用于处理OPENCV核心算法和计算。|已商用
4|可重构芯片技术|无|自主研发|可重构计算技术允许硬件架构和功能随软件变化而变化,具备处理器的灵活性|已商用
||||和专用集成电路的高性能和低功耗,能够支持CNN、RNN、LSTM 等算法,实现“软件定义芯片”,以实现高能效比。|
5| SoC 芯片设计|4项授权发明专利,1 项专利申请|自主研发|公司已掌握复杂SoC 设计的核心关键技术,有力支撑了边缘端中型SoC 芯片(DeepEye1000)的研发和边缘智能计算SoC 芯片(DeepEdge10)的研发。|已商用
6|处理器和芯片功能验证|3项授权发明专利,10 项专利申请|自主研发|公司拥有成熟先进的处理器和SoC 芯片功能验证平台,确保了神经网络处理器和SoC 芯片逻辑设计按时高质量交付,有效提升芯片产品流片成功率。|已商用
7|先进工艺物理设计|2项授权发明专利,1 项专利申请|自主研发|公司已掌握12/22nm等先进工艺下开展复杂芯片物理设计的关键技术。|22nm芯片已商用
8|硬件系统设计|1项实用新型申请|自主研发|有效解决了高速传输链路信号完整性、大功率供电下的电源完整性、芯片散热、机箱模块化等关键问题,支撑公司基于自研芯片研发模组/智能加速卡、整机、集群等多样化的产品形态。|已商用
序号|核心技术名称|专利数量|来源|用途|使用情况
1|神经网络芯片工具链平台|5项授权发明专利,15 项专利申请|自主研发|通过工具链平台,将不同的深度学习神经网络模型部署到芯片上并高效执行。|已商用
序号|核心技术名称|专利数量|来源|用途|使用情况
1|智能芯片异构计算的数据管理和任务调度|7项专利申请|自主研发|结合芯片的硬件特点,提供统一的数据管理接口,解决用户数据流使用效率低的问题;针对硬件资源抽象出统一的功能接口层,隐藏异构计算下并行调度复杂度。|已商用
2|智能芯片高性能机器视觉计算库|4项授权发明专利|自主研发|利用芯片的DSP/硬件加速器资源加速计算,提供统一的机器视觉计算库编程接口|已商用
3|智能芯片DeSDK平台软件|6项专利申请,软件著作|自主研发|提供用户SDK 统一的编程接口,采用graph编程方式,异步全流水并行调度,支持用户业务跨芯片平台迁移,支持主/从芯片跨平台编程。|已商用
上述关键技术为公司产品提供了核心技术支持。国家科学技术奖项获奖情况
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266 件,申请外观设计专利31件,申请软件著作权5件。获得授权发明专利84件,外观设计专利30件,软件著作权5件。截至2022 年12月31日
止,公司累计拥有有效授权发明专利320件、软件著作权163件、外观设计专利138件。
|本年新增||累计数量|
|申请数(个)|获得数(个)|申请数(个)|获得数(个)
发明专利|266|84|1,441|320
实用新型专利|1|2|23|23
外观设计专利|31|30|169|138
软件著作权|5|5|163|163
其他|48|125|466|429
合计|351|246|2,262|1,073
|本年度|上年度|变化幅度(%)
费用化研发投入|346,528,436.73|295,124,637.91|17.42
资本化研发投入|||
研发投入合计|346,528,436.73|295,124,637.91|17.42
研发投入总额占营业收入比例(%)|63.44|52.17|11.27
研发投入资本化的比重(%)|||
序号|项目名称|预计总投资规模|本期投入金额|累计投入金额|进展或阶段性成果|拟达到目标|技术水平|具体应用前景
1| NNP400T|11,000|3,652.89|7,580.48|研发阶段|该神经网络处理器定义一套支持训练与推理为一体的指令集,在可编程性、可扩展性和高能效性上做到较好的均衡。|作为新一代自研深度学习神经网络处理器,提供单核高算力支撑,支持混合精度计算,支持训练、推理场景。| NNP400T 可应用于边缘端多路数据并行处理的应用场景,同时通过SOC 的多Die 互联,可应用于大模型的并行计算等。同时,其可应用于边缘端、云端数据中心,适配不同客户、不同应用场景的需求。
2| DETVM 工具链平台 V2.0|4,000|741.33|2,936.39|研发阶段|解耦DETVM后端,以实现现有已开发工具链框架兼容多款自研芯片需求;优化提升性能,达到业界领先。|支持常见的模型框架,包括Pytroch、 ONNX、Tensorflow、 TFlite等;支持上百个常见CV模型,包括分类、检测、分割等算法模型。|工具链平台可以实现深度学习算法模型在 NNP 上的高效推理,通过自动化的方式分析各类模型的计算和带宽特点,提供针对性的优化策略,实现算法模型和芯片的高度匹配。对于时延要求高的场景和大模型的分布式场景,高质量的工具链至关重要。
3| DeepEdge10|27,000|10,081.21|18,908.62|研发阶段|基于benchmark以及PPA需求,可快速输出定制化神经网络处理器NNP IP,满足云端、边缘侧和端侧场景下深度学习神经网络训练和推理计算的芯片设计需要;全栈软件开发平台支持业界主流深度学习框架,提供异构环境下的高效、统一编程和部署接口,可以支持端云一体人工智能计算平台的开发和部署,云边协同的高效运营和管理。| DeepEdge10作为首颗云天自研的SOC芯片,搭载新一代自研 NPU (NNP400T),通过集成Die to Die接口实现极大的算力扩展能力,同时具有良好的生态兼容性。| DeepEdge10 可广泛应用于数字城市的安防和泛安防领域的各类视频物联边缘计算场景,如智能社区、智慧园区、智能楼宇、智慧工厂的视频分析和机器视觉,以及各类环境感知、决策控制等机器人和复杂工业控制等领域场景。
4| NNP310I|4,000|1,030.14|3,505.78|研发阶段| NNP310I在NNP300I的基础上进一步优化了计算架构以及指令集,在运算效率、面积、以及低功耗方面达到业界领先。|采用的异构多核架构,实现任务智能适配和调度;同时,可重构的计算架构,高效灵活适配不同算法;多重数据复用的存储架构,大幅降低带宽消耗;多电压点、多电压分区的低| NNP310I提供极低的待机功耗和计算能效比,特别适合智能物联网的应用场景(包括:智能家居、智能穿戴设备、智能传感器等)。从而使智能物联网应用场景中的设备,实现智能化控
序号|项目名称|预计总投资规模|本期投入金额|累计投入金额|进展或阶段性成果|拟达到目标|技术水平|具体应用前景
|||||||功耗设计,适应极低功耗场景;面积、计算效率、低功耗方面达到业界领先。|制和数据处理,同时保持极低的功耗,延长电池寿命。
5|大规模目标识别技术|3,500|2,512.63|2,512.63|研发后期阶段|该项目用于对场景图片和视频进行高效分析和理解,从而形成基于此的智能应用。同时开发软件,标准化模型的产生和迭代流程,大幅提升高精度模型训练效率,并利用海量无标注数据提升模型泛化性能|使用单一模型识别多个不同物体及其属性,形成标准化、机器化模型产生流程。项目过程中,探索无监督以及混合监督前沿技术|大规模目标识别技术已经在多个领域得到了广泛应用,包括智能交通、安防监控、零售业和医疗健康等。在智能交通方面,该技术可用于违规行驶和违规停车等交通违法行为的识别和数据分析;在安防监控方面,该技术可用于入侵检测、异常行为识别和烟火探测等;在零售业中,该技术可用于消费者购买行为、商品库存情况和消费倾向的识别和数据分析;在医疗健康方面,该技术可用于医学图像分析、疾病诊断和人体器官识别等。未来,随着技术的不断创新和发
||||||||展,大规模目标识别技术的应用领域还将不断拓展和深化。
6|三维视觉技术|2,500|1,640.62|2,254.92|研发后期阶段|该项目研发多维感知和识别技术,在三维及色彩空间研发高精度的人脸识别,人体识别,行为识别等技术,用于更高精度需求的应用场景。本项目综合采用深度数据虚拟生成技术和强化学习技术,拟在配合式人脸识别场景中实现准确率较现有可见光人脸识别高一个数量级的人脸识别技术。大幅提高算法在人体及行为判断上的准确率|综合使用可见光图像和深度图像实现更高精度的人脸识别、物体识别及行为识别技术|三维视觉技术在安防、金融、零售、娱乐和医疗等领域有广泛的应用场景。在安防领域,三维视觉技术可以用于公共场所、重要设施和机场等地方,用于人脸识别、人脸检测和跟踪等,帮助实现安全监控和防范犯罪等目的。在金融领域,三维视觉技术可以用于身份认证和客户管理等,帮助提高业务安全性和效率。在零售领域,三维视觉技术可以用于客流统计和行为分析等,帮助实现精准营销和优化运营等目的。在娱乐领域,三维视觉技术可以用于游戏、电影和虚拟现实等方面,用
||||||||于实现更真实和交互性更强的人机交互体验。在医疗领域,三维视觉技术可以用于面部重建和诊断等方面,帮助医生更准确地判断疾病和制定治疗方案等。
7|基于图的数据挖掘技术|2,200|1,240.37|1,240.37|初步商业化阶段|该项目用于利用图结构来强化对单点数据的描述,从而大幅提高依据单点数据而进行的数据挖掘模型的性能|研发前沿的图卷积网络技术,并应用至数据挖掘|可以用于社交网络分析、生物信息学、路网分析和金融风险管理等。通过基于图的数据挖掘技术,可以实现社交网络中关键节点识别、生物系统中蛋白质或基因之间的相互作用关系分析、城市交通网络拓扑结构和交通流量分析、以及金融市场中投资关系和组合的分析等。未来,随着技术的不断发展和创新,基于图的数据挖掘技术的应用领域还将继续扩展和深化。
序号|项目名称|预计总投资规模|本期投入金额|累计投入金额|进展或阶段性成果|拟达到目标|技术水平|具体应用前景
8|“深彻”社会治理AI应用系统1.1.0|2,100|1,525.96|2,446.64|结项|在1.0 版本基础上,丰富算法数量,提升算法精度,增加对OCR类、NLP 类算法的支持,完善基于大数据分析技术的算法、算力和数据的调度分析能力,开发基于AI大数据技术的事件知识图谱分析和治理效果评估子系统,面向城市应急、安全生产、企业数字化转型等领域拓展系统的应用场景|基于机器学习算法和大数据技术,实现针对城市治理的任务、算法、算力自适应调度分析|该产品契合城市数字化转型趋势,通过集约化部署语视图、文本、语义理解等算法服务,为数字政府的城市治理业务提供AI能力支撑,应用场景包括智慧城管、智慧应急、智慧社区、智慧园区、城市一网统管业务等。
9|“深海”城市多维大数据软件系统1.2.0|4,500|2,013.17|3,759.99|结项|本项目在“深海”城市多维大数据软件系统1.1.0 版本基础上,一方面持续提升知识图谱分析、数据建模等核心技术竞争力;另一方面加强面向数字城市各类业务场景的应用拓展能力。|基于自研半监督学习图模型技术,实现城市级海量多维数据的高效融合、知识图谱分析与挖掘预测|该产品通过对城市的各种数据进行整合、挖掘、预测和优化,为决策者提供科学、高效、可视化的支持。应用场景包括:城市安防、城市治理、政企及民生服务等领域。
序号|项目名称|预计总投资规模|本期投入金额|累计投入金额|进展或阶段性成果|拟达到目标|技术水平|具体应用前景
10|“天图”社群人口分析赋能平台1.2.0|2,500|2,270.11|2,629.69|结项|基于1.0 版本持续迭代,实现百亿级目标的快速聚类分析,并拓展视觉目标类型,持续提升聚类分析准确率等相关性能指标,强化结构化、半结构化多维数据融合分析及全息档案构建能力。|采用行业领先的视觉目标归聚档与关系图谱分析技术,挖掘分析社群活动规律|该产品可应用于社会治理、公共安全、智慧城市等领域,提供高效、精准、智能的社群人口分析服务,制定契合社群人口特点的管理策略,提升城市安防和治理水平,助力社会管理创新和社会治理现代化。
11|“天工”数据标注与算法训练平台|1,800|1,701.79|2,213.47|结项|本项目利用自研启发式智能标注、框架封装、模型预训练等系列化技术,构建数据清洗、算法标注、模型推荐、模型训练、调优、封装的全栈式、无代码、可视化的数据标注与算法训练平台环境,该产品预期将能够实现AI算法面向城市治理、安全生产、企业服务等各领域的高效生产和|基于自研启发式智能标注、框架封装、模型与训练等系列化技术,实现数据智能清洗、自动化标注;构建可视化、无代码算法训练系统,降低算法训练技术门槛|该产品能够降低算法训练的技术门槛,提高数据处理和算法训练的效率和质量,降低算法生产成本,可广泛应用于城市治理、安全生产、企业服务等各领域,能够实现AI算法的高效低成本生产和快速落地部署。
序号|项目名称|预计总投资规模|本期投入金额|累计投入金额|进展或阶段性成果|拟达到目标|技术水平|具体应用前景
||||||快速落地,推动人工智能在多产业的规模发展。||
12|“天仪” SDC 端边服务能力平台|1,600|1,624.02|2,056.73|结项|本项目所研发产品预期将能够广泛兼容多种深度学习框架、网络结构模型,适配多款AI芯片与操作系统,实现算法模型面向端边设备的高效适配,从而赋能端边设备算法定义的场景服务能力,推动面向各类场景的端边侧设备的智能化升级。|平台基于自研可自定义指令集和工具链优化系列技术,实现算法模型向端边设备的高效转换、封装、迁移、下发和快捷发布|该产品通过提供灵活的算法模型软硬件适配方案,支持多种场景下的端边侧智能应用,如城市安防、城市治理、智慧园区、智慧交通等场景。该产品可以有效降低算法模型在端边侧设备上的运行成本和资源消耗,提高算法模型在端边侧设备上的性能和稳定性,实现数据隐私保护和实时响应。
序号|项目名称|预计总投资规模|本期投入金额|累计投入金额|进展或阶段性成果|拟达到目标|技术水平|具体应用前景
13|商簿-Mall3.0|2,200|1,996.60|1,996.60|结项|在平台2.0 的基础上,依托行业顾问专家,以顾客场内的行为分析数据为核心,结合场外大数据、消费者调研结果,形成标准化的商业场景洞察分析、经营决策分析、招商调改分析、店铺经营预警等分析模型工具,帮助商业场景管理者高效、智能的处理经营环节的各类事件和问题,实现 AI辅助决策。|结合机器人、AR、人像识别、机器学习和大数据技术,实现线下商业场景的业务智能分析及管理|该产品适用于各种类型和规模的商业场景,如商场、超市、酒店、餐厅等。它可以帮助商业场景管理者提升经营效率和效果,增加收入和利润,降低成本和风险,提升顾客满意度和忠诚度。它也可以为商业场景创造更多的价值和竞争力,打造智慧商业新生态。
14|商簿- Campus 3.0|1,000|1,033.67|1,033.67|结项|在2.0 版本基础上,一方面扩展园区全场景AI识别算法数量、提升算法精度,增强AI识别、处理、服务能力闭环能力;一方面持续提升并拓展视觉目标类型,持续提升聚类分析准确率等相关性能指|采用行业领先的视觉目标归聚档、自研机器学习算法和大数据技术,实现针对园区便捷通行、AI安防、 AI布控场景,实现园区全场景AI识别、处理、服务能力;同时实现园区多维数据高效融合、大数据推荐技术,园区管理由|该产品能够有效提高园区的安全性和便捷性,有效防范各类安全隐患;提高园区的运营效率和服务质量,通过大数据推荐技术实现园区资源的优化配置和个性化推荐,满足园区用户的多样化需求;提高园区的创新能力和竞争
序号|项目名称|预计总投资规模|本期投入金额|累计投入金额|进展或阶段性成果|拟达到目标|技术水平|具体应用前景
||||||标,持续提升知识图谱分析、数据建模等核心技术竞争力|被动转主动,由事务型向服务型转变。|力,通过知识图谱分析技术实现园区数据的深度挖掘和价值转化,促进园区内部的协同创新和跨界合作。
合计|/|69,900|33,064.51|55,075.98|/|/|/|/
基本情况||
|本期数|上期数
公司研发人员的数量(人)|521|537
研发人员数量占公司总人数的比例(%)|62.55|60.54
研发人员薪酬合计|24,941.20|21,137.79
研发人员平均薪酬|47.87|39.36
研发人员学历结构|
学历结构类别|学历结构人数
博士研究生|14
硕士研究生|147
本科|265
本科以下|95
研发人员年龄结构|
年龄结构类别|年龄结构人数
30岁以下(不含30 岁)|236
30-40岁(含30岁,不含40岁)|249
40-50岁(含40岁,不含50岁)|35
50-60岁(含50岁,不含60岁)|1
60岁及以上|0
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DeepEye1000人工智能芯片部署可重定义智能摄像机,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。
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。
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