中科院成都信息技术股份有限公司

投资者关系活动记录表

证券代码：300678证券简称：中科信息

编号：2024-3

□特定对象调研□分析师会议

□媒体采访□业绩说明会投资者关系活

□新闻发布会□路演活动动类别

□现场参观

□其他

四川省上市公司协会：刘唯玮、杜欣悦、汪小平、龙思桥

四川省投资基金业协会：张宇、余云丹中信证券四川分公司

中国证券报：周渝

参与单位名称证券日报：舒娅疆

及人员姓名投资机构：富恩德观今投资中睿合银海成投资金控发展廪实私募一盏私募茂源科技红业投资汇聚投资前海贝增国经资本交研私募精正建设昇望私募四川众信电子科大科技园时间2024年4月11日地点公司会议室形式现场交流

董事会秘书：刘小兵

董办主任、证券事务代表：吴琳琳上市公司接待

技术中心经理：彭程人员姓名

工业控制技术总监：唐中柱

智能制造技术专家：何林

1高速机器视觉技术专家：叶路

1.Q：公司智能制造、工业控制相关产品是正处于导入阶

段吗？预计后面放量如何？可以介绍一下相关竞品吗？

A：今天介绍的两款产品，面向智能建造领域的智能作业机器人以及面向智能制造的工业智能一体化平台，目前都有相关落地项目，工业智能一体化平台主要考虑国产化替代，其竞品例如某国外产品，操作复杂、用户体验感不好，而我们这个产品可视化操作界面，用户根据需求随心调配模块儿组件，非常便捷。

2.Q：公司目前的技术产品是完全市场竞争的吗？

A：公司 2001年 6月整体转制为公司后，就是一家自负盈亏完全市场化的企业，是完全市场竞争的。例如我们表决系统产品、印钞方面的业务都是依靠充分的市场竞争取得，再如我投资者关

们近两年推出的新业务，中科国声系列产品，也是同国内外多系活动主要内

家大品牌一同参与盲听竞选，依靠其质量和技术取胜，获得订容介绍单。

3.Q：公司 2023 年年报显示营业利润下降，那么公司未来

在产品市场开拓、整合方面有没有什么大的举措？

A：2023 年公司的营业利润为 4174.25 万元，较往年略有下降。分析其原因，主要还是市场竞争激烈，毛利下降。国家重大会议高峰期结束，会议进入平缓期，这对我们还是有一定的影响；再有我们市场开拓力度加强，推进本地化服务，所以在市场推广、营销上支出增加较大。

未来发展方面，公司定位于做国内领先的基于人工智能的行业信息化整体解决方案提供商。以提升客户价值为导向，坚持面向行业，做大主业，努力保持公司在会议系统、工业机器视觉领域的标杆或领先地位，以高速机器视觉、大数据为核心的人工智能技术引领公司在智慧政务、智能制造、智慧城市、

2智慧健康领域的产业化，为行业提供信息技术整体解决方案、技术平台及相关产品与服务。致力于以科技创新为动力，聚焦行业信息化建设，通过资本经营和实业发展使公司快速成为我国软件和信息技术服务业内有突出贡献的、受人尊敬的高科技股份企业集团。

2024年—2025年是公司促发展、谋扩张阶段。公司将坚

持行业深耕，充分整合生态资源，进一步凝练面向各行业的重点产品和服务，围绕核心产品，沿着行业产业链或优势客户群体有效推动产品线的扩张，并持续完善技术创新与产品开发能力，赢得在价值领域的战略地位，努力成为行业各细分领域产品品类的领导者，通过持续提升的市场营销能力及资本运作能力，实现公司规模扩张。

4.Q：公司具备哪些数据储备，大概是什么样的数据和体

量？

A：公司扎根党政、烟草、油气、特种印刷行业数十年，医疗行业十余年已积累了大量优质的行业数据。每个领域生产及业务运行的信息数据我们都拥有。

5.Q：公司在与大模型合作中承担什么角色，和哪些单位合作，未来收益分享的模式？A：随着国产大模型性能的不断成熟，公司可以作为其落地行业应用的重要开发合作伙伴，因为我们具有“通用大模型+垂直模型”结合的坚实基础。首先，我们掌握行业数据优势，算法和行业应用能力在国家队里是顶尖的，又有成熟的垂直模型。其二，在算力方面，公司能获得中科院的算力资源支持。

所以，公司可在大模型基础上做精雕，布局更多行业和垂直模型。收益分享模式应该是合作开发、利益共享的方式，具体会细化约定。

6.Q：公司在模型相关技术和人才的储备情况如何？近期

引进了哪些技术和人才？

3A：公司坚持以人为本，定位于做具有人才吸引力的技术创新平台。公司核心技术团队保持稳定，拥有一流的底层算法与架构师、中台研发人员、客户端开发人员。公司还设有中国科学院大学硕士生、博士生培养点，形成了完善的“产-学－研”一体化的成果转化体系，大量研究生也成为公司研发力量的一部分，为研发工作不断注入活力。公司核心技术主要是自主研发，骨干人才一部分来自硕博培养点毕业生，一部分来自中科院人才引进绿色通道。

7.Q：由院士和科学家领衔，张杨定理奠定机器自动推理基础，高速高精度 CV 技术泛化和通用性强？A：公司核心技术是高速机器视觉与智能分析，采用人工智能机器学习技术，根据不同的应用场景运用不同的算法，帮助传统制造行业在产品的高速生产过程中进行质量在线精准检测，自动识别产品的缺陷状况和分类剔除，或者自动控制温度、湿度、添加辅料等，使生产效率与管理质量实现质的飞越，有效力实现工业自动化和智能化。

该技术具备很强的通用性，以公司业务领域拓展的实例来看，从最早的大型集中式现场会议选举场景，拓展到高端连续制造业内的烟叶、卷烟、印钞的质量检测，再拓展到近两年的电子玻璃、汽车玻璃、锂电池薄膜检测、半导体生产、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。

关于本次活动是否涉及应披否露重大信息的说明活动过程中所使用的演示文

稿、提供的文无档等附件（如有，可作为附件）

4日期2024年4月11日

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