证券代码：688787 证券简称：海天瑞声

北京海天瑞声科技股份有限公司

投资者关系活动记录表

编号：2025-007

投资者关系活动类别 □特定对象调研 √分析师会议 □媒体采访 □业绩说明会 □新闻发布会 □路演活动 □现场参观 √电话会议 □其他（请文字说明其他活动内容）

参与单位名称及人员姓名 金信基金 谭佳俊、赵浩然、曾艳、江泽希 招商信诺 赵若琼、林威宇、郁琦 南方基金 何欣冉 国信证券 库宏垚 国新自营 蒋坤鹏 国信证券 贺东伟 麦高证券 金朝振 紫时私募 丁帅 北京飞旋 陈旋 天壹资本 张宇翔 鸿竹资管 费征帅 龙赢富泽 郑明吉

会议时间 2025年5月12日 2025年5月13日 2025年5月14日

会议地点 线上交流、现场交流

上市公司接待人员姓名 董事会秘书 张哲

投资者关系活动主要内容介绍 1、2025年第一季度，公司收入增长的驱动因素是什么？ 随着多模态大模型的快速迭代及行业应用渗透提速，公司计算机视觉业务和自然语言业务分别同比实现高速增长。其中，在国家对“AI+数据要素”政策同步发力的背景下，以运营商、互联网平台公司为代表的大型客户持续加码高质量图像/视频等多模态数据采购，为其通用多模态大模型训练提供有力支撑；同时，政务、法律合规等场景应用的落地，带动场景类文本数据需求快速增加。在全球化布局方面，公司去年在东南亚新增建设的数据交付体系已进入爬坡运营阶段，通过拓展海外定制服务市场，不仅带来了可观的增量收入，并有望成为海外业务扩展新的战略支点。上述因素，共同驱动公司2025年第一季度营业收入显著增长。 2、目前公司是否有在尝试新的业务或者商业模式？ 当前，在国家大力推进“人工智能+”行动和“数据要素X”的战略指引下，公司正积极探索与实践数据产业新业务和新模式。一是按照国家推动公共数据资源的开发利用，发挥海天瑞声的技术优势，与多地政府、地方运营商等开展战略合作，共同探索数据要素市场化与产业化的创新路径，通过构建“数据可信空间”，协助地方政府打造安全、高效、合规的数据治理与流通体系，推动数据要素的价值释放。二是发挥海天瑞声的行业经验和积累，联合当地高校，培训和培养数据标注人才，提升就业率的同时夯实区域数字经济发展人才基础。三是，发挥海天瑞声的生态优势，助力地方及产业园区打造数据标注基地和构建数据标注产业新生态。 3、公司与运营商的合作进展如何？ 在国家"AI+数据要素"战略的指引下，尤其是国务院国资委连续两年开年启动部署中央企业“AI+”专项行动以来，以运营商为代表的重点央企自2024年起加速布局通用+垂向大模型研发，带动了高质量图像、视频等训练数据的规模化采购需求。公司凭借在数据领域的核心优势，已快速成为运营商类客户重要的数据服务供应商。未来，随着以运营商为代表的重点央企在多模态大模型方向的持续加码，以及其基座大模型在更多传统行业的应用落地，预计相关数据需求将进一步增长，为公司收入带来持续的增长动能。 4、2025年公司营收的核心增长点是什么？ 2025年公司营收增长的核心驱动力来自AI产业的两大发展趋势。首先，多模态AI技术的快速演进催生了跨模态融合数据的增量需求。随着AI从单一文本处理扩展到视觉生成、语音交互等多元模态，市场对高质量图文对数据、细粒度标注语音数据集等高价值多模态数据服务的需求呈上升态势，这为公司业务增长提供了基础。其次，AI在垂直行业的深度应用创造了新的市场机遇。开源大模型的普及推动AI在政务、法律合规等专业领域快速落地，这些场景对专业化数据服务的需求将会显著提升。此外，公司去年在东南亚新增建设的数据交付体系已进入爬坡运营阶段，该基地可以帮助公司拓展海外定制服务市场，预计可为公司带来可观的收入增量，并有望成为海外业务扩展新的战略支点。 5、标品化的产品数据集业务与定制化服务业务的区别是什么？ 产品数据集是先于客户需求形成的模拟数据，是公司区别于其他竞争对手的一大特色，基于公司对市场的判断和通用化需求的提取能力，其属于是一次性投入、未来重复授权销售，对于公司的营收、毛利有着重要作用；而定制业务的需求来源是客户的定向化需求，有些定制业务的原始数据来源是客户提供的实网数据，公司提供纯加工的服务。 客户的AI产品在上线之前及初期，因为其自身尚未产生实网数据，通常需要采购模拟型数据集进行算法模型的训练，在产品上线并运行一段时间、产生大量实网数据之后，则会提供实网数据给到我们进行数据加工，加工的数据反哺到客户的产品上从而促进其产品的迭代、升级。之后，客户需要进行产品功能或语种的拓展，再次需要购买模拟数据集来支撑，后续再采购数据加工服务进行迭代。 产品+服务的组合一直是公司向市场提供的综合解决方案，是一个整体，服务于不同客户的不同研发阶段需求，其收入贡献比例在各年间也呈现较为一致的趋势。而产品+服务带来的数据积累，也哺育了公司的数据处理平台和相关算法不断提升，努力达到数据处理场景下的行业最优。 6、海天的标准数据集是如何积累的？ 公司标准数据集产品的积累方式主要为基于公司对市场需求趋势的判断和共性需求的提炼能力，先于客户需求开发数据集。数据集产品的这种商业模式在行业内往往具有较高壁垒，一方面需要公司对未来需求趋势有精准把握，另一方面由于产品开发属于先投入后产出，因此需要公司具备充足的资金保障，只有具有大量行业经验+know-how积累以及资金充足的企业，才能具备产品开发能力。因此，产品模式也成为公司区别于其他竞争对手的一大特色，目前公司产品数据集储备已处于行业头部水平，产品的积累对公司未来的收入扩张和毛利提升都将起到重要作用。 7、境外业务的毛利率为什么会比境内业务高？ 首先，公司境外业务当中标准化数据集产品的销售占比相对更高一些，而标准化产品的销售毛利率为100%，远大于定制服务毛利水平。此外，相比于境内客户，境外客户更认同数据服务商的综合能力及品牌价值、价格敏感度相对较低。以上两个因素综合导致境外业务较高的毛利水平。 8、训练特定垂向领域的大模型所需的数据，主要来源于哪里？ 目前来看，训练垂直领域大模型的核心数据来源可分为三类：公开数据、客户自有数据和垂直场景定向采集数据。其中，公开数据（如互联网知识库、开源数据集和行业标准文档）可以为模型提供基础数据支撑；客户自有数据和定向采集数据则针对具体业务场景进行专项优化。值得注意的是，这些原始数据必须经过专业处理流程才能投入使用，主要包括：1）数据清洗与标准化；2）格式转换（如语音转文本）；3）领域专家标注与校验。以智能病历系统开发为例，数据加工流程包括：首先将门诊录音转为文本数据，再由医学专家进行专业校对并提取关键临床信息，最终生成结构化电子病历。这一过程高度依赖专业领域知识，需要大量临床医师参与质量把控。正因如此，在垂直领域大模型训练中，专业数据服务商扮演着双重角色：既是特定领域高质量数据的提供方，也是专业数据加工服务的提供商。 9、DeepSeek出来后，对数据需求的影响如何？是否会降低AI行业对数据的需求？ （1）DeepSeek推出了一系列模型，其中V3模型依然使用了预训练、以及SFT等训练方式，其中预训练阶段的token使用量达到了14.8T，远超GPT4等同类可比大模型预训练阶段的数据使用量，且在后训练阶段也使用了一定规模的标注数据，这也更加说明海量以及高质量数据对于基础模型能力提升的重要意义。 （2）关于让大家震撼的R1模型，基于目前的公开信息来看，其部分优势体现在推理类任务上，尤其是那些具备较强的规则性、可以推导的任务类型上，确实不需要大量的人工标注，但是对于其他领域（尤其是更为广阔的垂向领域）的复杂问题，依然需要观察，我们认为高阶的数据专家的参与依然非常重要。 （3）此外，数据质量不仅影响模型获取和表达知识的能力，还决定了模型生成内容的风格和准确性，帮助DeepSeek实现了在输出端的文采能力提升。 其一，高质量数据可以提升模型表达和推理能力。优质数据包含准确、连贯且富有表现力的语言样本。例如，包含CoT数据可以引导模型在推理时进行反思，进而在生成回答时展现出清晰的逻辑和优美的语言表达。这正是DeepSeek模型能够生成既准确又具有华丽文风的关键因素之一。 其二，高质量数据可以降低噪音和确保一致性。数据中的错误、噪音或不一致信息会导致模型生成内容出现语法或逻辑问题。高质量的数据则能有效减少这些问题，使模型更好地学习到语言规律，从而提高整体生成质量。 其三，高质量数据可以提升泛化能力。数据的多样性和全面性使得模型在面对不同领域和任务时都能生成高质量的回答。丰富且准确的样本帮助模型在多种场景下自如切换风格，无论是精炼的技术解答还是文采斐然的创意写作，都能游刃有余。 （4）往未来看，Deepseek模型的出现，有望进一步助推模型向产业端发展，真正让大模型技术深入滲透到各个行业中，这一过程中必将凸显专业知识的直要性，需要更多数据、以及数据专家的参与，因此我们看好并期待未来大模型在各行业百花齐放的局面。 10、公司的核心竞争力主要体现在哪？ （1）公司的业务模式是服务产品双模式，且产品化贡献显著，是收入和毛利的主要来源，标准化数据集的研、产、销体系是公司从业多年探索出来的业务模式，其复用性为公司的规模化和高利润率提供了保障。而保持这样的能力需要具备对行业需求的强判断力和较强的资金实力。截至2024年12月末，公司已积累超过1,700个自有知识产权的训练数据标准化产品，数据库存量稳居全球企业前列。 （2）技术平台能力：公司历来重视技术的研发，近年来更是加大研发投入的力度，全面提升公司的算法能力、平台能力、工程化能力，加深算法辅助能力与人工工作的结合，达到更佳的人机协同效率，这样能够做大规模、提升效率、降低成本。 （3）供应链资源管理能力：公司通过长期建设的供应链体系，保障资源的获取，未来，公司会进一步加大供应链资源平台的建设，使人员管理、采标资源分配、质量检验、远程工作等各方面的能力得到显著提升，为客群拓展提供有力支撑。 （4）数据安全及合规能力：数据安全及合规能力已经成为了衡量品牌数据服务商综合能力的重要指标。公司在多年数据风险识别和管理实践中，已形成了较为成熟的安全、合规管理体系。 11、公司的主要竞争对手有哪些？ 从短期来看，公司竞对仍是传统模式下的数据服务公司，国内的主要竞争对手是一些品牌数据提供商，如数据堂、标贝以及一些新兴公司；国外的主要竞争对手是Appen。 与竞争对手相比，海天瑞声自身还是存在显著的竞争优势的，如丰富的产品积累、成熟的数据处理技术和平台、全球化的供应链管理能力等等。另外，从公司创业历程看，由于长期与国际性科技企业合作，对数据安全和合规的重视是深入到公司运作的方方面面的。而数据安全和合规是需要投入较高的成本建设的，在日益完善的法律环境下，这方面的投入为公司带来了新的竞争壁垒，也将会为公司未来在垂直行业和政企业务拓展形成有利优势。 但从长期来看，随着训练数据需求逐渐向高品质、规模化、行业化方向转变，基于自身持续研发能力建设的数据生产智能化程度将成为数据服务商的核心竞争力，因此，未来诸如Scale AI这类具有更强技术属性的同业公司将成为海天的主要竞争对手，为此海天自身已经开始在研发、人才等方面大规模持续投入，为未来竞争提前布局。

附件清单（如有）

日期 2025年5月14日