公司报道☆ ◇688787 海天瑞声 更新日期：2026-11-06◇ 通达信沪深京F10
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2026-11-02 14:35│海天瑞声(688787)2026年11月02日投资者关系活动主要内容
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1、请介绍物理 AI 数据业务的行业大背景，公司布局该业务的核心逻辑是什么？
答：对比大语言模型 LLM，物理 AI 目前最大的痛点是数据缺口远大于 LLM，产业想要加速突破，必须在数据端实现突破。同时
国家数据集团成立，将服务人工智能发展纳入主责主业，数据要素产业从建立规则进入运营落地阶段，供需两端都迎来加速窗口。基
于行业机遇，公司正式布局物理 AI 也就是具身智能训练数据业务，发挥我们多年的数据工程能力，切入产业缺口。
2、目前物理 AI 数据业务的客户覆盖和标杆项目进展如何？
答：客户层面主要分为三类，人形机器人企业、科技大厂内部具身团队以及车企。
代表性客户包括智元、极佳视界等。标杆项目方面，2026年春节后我们承接智元真机摇操订单，服务超100 台本体的数据采集工
作，经过3个月爬坡，实现稳定运行后快速扩容至数百台，下一阶段目标冲击千台规模。另外，我们和国内头部世界模型企业极佳视
界，已经在真机遥操方向深度合作，后续计划将拓展到Ego第一视角数据，同时探讨模型落地层面的配套方案。
3、当前物理AI数据业务主要业务形态是什么？行业采集技术路线发生了怎样的迭代变化？
答：现阶段业务以具身数据采集为主，标注业务也已经启动。物理 AI 本身具备特殊物理属性，采集环节需要攻克稀缺场景对接
、硬件适配驾驭、大规模批量落地三大难题。
行业采集路线迭代节奏比较清晰：2026 上半年行业主流是室内真机遥操、搭建模拟场景；5?6 月行业快速转向 Ego 第一视角，
依旧以室内场景为主；7?8 月至今，不少客户开始走向真实线下场景开展采集。一线客户反复提到，场景化数据是提升机器人出货、
拓展落地场景的关键。
4、仿真、Ego、UMI、真机遥操这几条技术路线，公司怎么看待各自定位、占比以及优劣势？
答：仿真数据目前整体占比很小，未来更多是作为补充。
Ego 路线实施相对简单，更容易适配海量真实场景做规模化落地，我们判断它标品复用潜力最高，未来有望支撑较高毛利。
UMI 路线我们定义为行业中间过渡形态。
真机遥操产出的数据属于 “金标准”，当前在我们的有效小时产出中占比 20% 以上；但短板也很突出，机器人本体重量普遍接
近 200 公斤，电池功率数倍于民用电瓶车，在室内做规模化采集的安全、落地阻力很大，硬件物理约束最强，同时也是三类里面单
价最高的。
5、业务开展中硬件如何处理？产能现状和后续扩产空间怎么样？
答：如果客户自身已经具备成熟硬件，优先使用客户硬件；商务模式分为采购、租赁、代采三种。评判硬件是否合格，唯一标准
就是产出的数据能不能满足客户模型训练、验证要求。
产能上，不同设备有效产出不一样：Ego 设备单班 8 小时有效产出 3?4 小时，UMI 设备约 3 小时以上，真机遥操约 2 小时以
上，设备支持两班倒作业。目前三类采集方式合计单月有效小时产能已经突破一万小时，对应年产能 15?20 万小时。待各条模式跑
通成熟，后续扩产难度较低。
6、公司做物理 AI 数据业务，核心竞争力体现在哪些地方？
答：第一是场景落地能力；其次是对硬件、具身算法的理解驾驭能力；同时依托公司 21 年沉淀的数据工程能力，还要持续夯实
完善的数据合规体系。
场景落地我们有实际案例，某地方项目曾调动近千名采集人员，联动政府、街道对接各类场景资源；也具备医院、学校这类准入
门槛高、涉及隐私安全机构的对接落地能力。另外我们和清华大学官方的具身智能与机器人研究院深度合作，获得算法层面支撑，叠
加全球化资源池，形成业务协同。
7、海外业务筹备与推进情况如何？
答：东南亚基地原有人员规模扩充到 1300?1500 人，原本服务传统大模型标注，现在同步筹备具身业务。当地已经完成场景储
备，覆盖雅加达及周边连锁商超、餐厅、高校、医院；后续将推进合规出海。北美市场同步推进，已经和当地两家头部科技大厂开启
Ego 数据业务需求沟通。
8、具身数据业务在成本以及数据资产方面有什么特点？
答：现阶段具身数据以高清视频为主，存储资源消耗大。但是我们自主采集的数据具备长期复用价值，如果打磨成为标准化产品
，会成为高毛利业务的重要支撑，其中 Ego 数据标品化潜力最高。
9、投资者跟踪具身业务，可以重点关注哪些核心指标？
答：分为需求端和供给端。
需求端，重点跟踪具身基座、世界模型企业（包括北美厂商）对有效小时数据的需求量，这个指标直接对应潜在订单规模。
供给端，一是各家厂商单月有效小时产出，以及 Ego、真机遥操、UMI 三者的结构占比；二是产出数据集的场景丰富度，场景丰
富度直接决定数据对模型训练的实际价值。
10、通用大模型能力提升，会对物理 AI 行业带来什么影响？
答：类似 GPT?6 Astra 这类通用大模型，如果在具身顶层规划能力实现突破，有可能把具身智能商业化落地的时间节点往前推
动。但即便通用大模型能力很强，工业、专业场景容错标准很高，仍然需要具身企业自研垂域模型，搭配高质量专家动作数据做微调
优化。
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202611/96030688787.pdf
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2026-11-01 06:31│海天瑞声（688787）2026年三季报简析：营收净利润同比双双增长，应收账款上升
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海天瑞声2026年三季报显示，公司营收2.9亿元同比增23.87%，归母净利润1046万元同比增150.26%，单季度营收与净利均实现显
著增长。但应收账款同比激增44.05%，净利率虽提升至3.77%，毛利率微降，且历史ROIC波动较大。机构提示需关注公司经营性现金
流及高企的应收账款风险，当前业绩主要依赖研发与营销驱动。...
https://stock.stockstar.com/RB2026110100001669.shtml
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2026-10-30 18:28│图解海天瑞声三季报：第三季度单季净利润同比增长83.26%
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海天瑞声2026年三季报显示，前三季度营收2.9亿元，同比增长23.87%；归母净利润1046.03万元，增150.26%。第三季度单季营
收9839.5万元，增26.73%；单季净利68.74万元，增83.26%。公司毛利率保持49%，负债率17.56%，整体经营向好，利润增速显著高于
营收增速。...
https://stock.stockstar.com/RB2026103000044328.shtml
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2026-10-30 18:24│海天瑞声(688787)发布前三季度业绩，归母净利润1046.03万元，同比增长150.26%
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智通财经APP讯，海天瑞声(688787.SH)发布2026年第三季度报告，公司前三季度实现营业收入2.9亿元，同比增长23.87%;归属于
上市公司股东的净利润1046.03万元，同比增长150.26%;归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润1072.32万元，同比增长99
3.82%;基本每股收益0.18元。
http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1516297.html
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2026-10-26 20:00│海天瑞声(688787)2026年10月26日投资者关系活动主要内容
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1、请介绍物理 AI 数据业务的行业大背景，公司布局该业务的核心逻辑是什么？
答：对比大语言模型 LLM，物理 AI 目前最大的痛点是数据缺口远大于 LLM，产业想要加速突破，必须在数据端实现突破。同时
国家数据集团成立，将服务人工智能发展纳入主责主业，数据要素产业从建立规则进入运营落地阶段，供需两端都迎来加速窗口。基
于行业机遇，公司正式布局物理 AI 也就是具身智能训练数据业务，发挥我们多年的数据工程能力，切入产业缺口。
2、目前物理 AI 数据业务的客户覆盖和标杆项目进展如何？
答：客户层面主要分为三类，人形机器人企业、科技大厂内部具身团队以及车企。
代表性客户包括智元、极佳视界等。标杆项目方面，2026年春节后我们承接智元真机摇操订单，服务超100 台本体的数据采集工
作，经过3个月爬坡，实现稳定运行后快速扩容至数百台，下一阶段目标冲击千台规模。另外，我们和国内头部世界模型企业极佳视
界，已经在真机遥操方向深度合作，后续计划将拓展到Ego第一视角数据，同时探讨模型落地层面的配套方案。
3、当前物理AI数据业务主要业务形态是什么？行业采集技术路线发生了怎样的迭代变化？
答：现阶段业务以具身数据采集为主，标注业务也已经启动。物理 AI 本身具备特殊物理属性，采集环节需要攻克稀缺场景对接
、硬件适配驾驭、大规模批量落地三大难题。
行业采集路线迭代节奏比较清晰：2026 上半年行业主流是室内真机遥操、搭建模拟场景；5?6 月行业快速转向 Ego 第一视角，
依旧以室内场景为主；7?8 月至今，不少客户开始走向真实线下场景开展采集。一线客户反复提到，场景化数据是提升机器人出货、
拓展落地场景的关键。
4、仿真、Ego、UMI、真机遥操这几条技术路线，公司怎么看待各自定位、占比以及优劣势？
答：仿真数据目前整体占比很小，未来更多是作为补充。
Ego 路线实施相对简单，更容易适配海量真实场景做规模化落地，我们判断它标品复用潜力最高，未来有望支撑较高毛利。
UMI 路线我们定义为行业中间过渡形态。
真机遥操产出的数据属于 “金标准”，当前在我们的有效小时产出中占比 20% 以上；但短板也很突出，机器人本体重量普遍接
近 200 公斤，电池功率数倍于民用电瓶车，在室内做规模化采集的安全、落地阻力很大，硬件物理约束最强，同时也是三类里面单
价最高的。
5、业务开展中硬件如何处理？产能现状和后续扩产空间怎么样？
答：如果客户自身已经具备成熟硬件，优先使用客户硬件；商务模式分为采购、租赁、代采三种。评判硬件是否合格，唯一标准
就是产出的数据能不能满足客户模型训练、验证要求。
产能上，不同设备有效产出不一样：Ego 设备单班 8 小时有效产出 3?4 小时，UMI 设备约 3 小时以上，真机遥操约 2 小时以
上，设备支持两班倒作业。目前三类采集方式合计单月有效小时产能已经突破一万小时，对应年产能 15?20 万小时。待各条模式跑
通成熟，后续扩产难度较低。
6、公司做物理 AI 数据业务，核心竞争力体现在哪些地方？
答：第一是场景落地能力；其次是对硬件、具身算法的理解驾驭能力；同时依托公司 21 年沉淀的数据工程能力，还要持续夯实
完善的数据合规体系。
场景落地我们有实际案例，某地方项目曾调动近千名采集人员，联动政府、街道对接各类场景资源；也具备医院、学校这类准入
门槛高、涉及隐私安全机构的对接落地能力。另外我们和清华大学官方的具身智能与机器人研究院深度合作，获得算法层面支撑，叠
加全球化资源池，形成业务协同。
7、海外业务筹备与推进情况如何？
答：东南亚基地原有人员规模扩充到 1300?1500 人，原本服务传统大模型标注，现在同步筹备具身业务。当地已经完成场景储
备，覆盖雅加达及周边连锁商超、餐厅、高校、医院；后续将推进合规出海。北美市场同步推进，已经和当地两家头部科技大厂开启
Ego 数据业务需求沟通。
8、具身数据业务在成本以及数据资产方面有什么特点？
答：现阶段具身数据以高清视频为主，存储资源消耗大。但是我们自主采集的数据具备长期复用价值，如果打磨成为标准化产品
，会成为高毛利业务的重要支撑，其中 Ego 数据标品化潜力最高。
9、投资者跟踪具身业务，可以重点关注哪些核心指标？
答：分为需求端和供给端。
需求端，重点跟踪具身基座、世界模型企业（包括北美厂商）对有效小时数据的需求量，这个指标直接对应潜在订单规模。
供给端，一是各家厂商单月有效小时产出，以及 Ego、真机遥操、UMI 三者的结构占比；二是产出数据集的场景丰富度，场景丰
富度直接决定数据对模型训练的实际价值。
10、通用大模型能力提升，会对物理 AI 行业带来什么影响？
答：类似 GPT?6 Astra 这类通用大模型，如果在具身顶层规划能力实现突破，有可能把具身智能商业化落地的时间节点往前推
动。但即便通用大模型能力很强，工业、专业场景容错标准很高，仍然需要具身企业自研垂域模型，搭配高质量专家动作数据做微调
优化。
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202610/95509688787.pdf
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2026-10-23 13:50│异动快报：海天瑞声（688787）10月23日13点46分触及涨停板
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海天瑞声（688787）于10月23日13点46分触及涨停板，领涨IT服务板块。该公司涉及ChatGPT、人形机器人及虚拟数字人等热点
概念，当日相关板块均有所上涨。资金流向显示，10月22日主力资金净流入4724.18万元，占比成交额4.66%，而游资与散户资金分别
出现净流出。市场对该股热度较高，主要受相关概念板块驱动。...
https://stock.stockstar.com/RB2026102300022243.shtml
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2026-10-09 20:00│海天瑞声(688787)2026年10月9日投资者关系活动主要内容
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1、151*****096问海天瑞声董事、总经理李科：李总好，定增批文已取得，想请教发行时间窗口和投资者接触节奏？另外大模型
训练数据需求的持续性，以及海外收入的增长预期如何？会后希望向您请教资本规划。
答：董事、总经理李科答:尊敬的投资者，您好：
截止目前，公司不存在您说的“定增”情形。
AI产业对于训练数据的需求不是阶段性现象，而是伴随AI产业从“技术突破”迈向“规模化落地”的长期结构性趋势。当前行业
正从预训练向“后训练+垂类适配”延伸，对高质量、场景化、多模态数据的需求密度和复杂度都在提升，高质量语料的稀缺性反而
在加剧。我们在具身智能、自动驾驶等方向的布局，正是对这一趋势的主动响应。
海外方面，公司持续维护海外客户、拓展海外相关业务机会，并始终重视全球化交付能力的建设，东南亚数据交付基地已进入稳
定运营阶段，为服务国际客户提供了产能支撑。具体收入、资本规划情况请以公司后续定期报告、以及相关公开披露信息为准。
2、153*****705问海天瑞声董事、副总经理、财务负责人吕思遥：看到 2026 半年报公司收入实现较快增长，想了解支撑这一轮
收入增长的核心驱动是什么
答：董事、副总经理、财务负责人吕思遥答:尊敬的投资者：您好，收入增长主要是因为全球多模态大模型持续迭代落地，AI 应
用场景加速商业化，公司传统数据服务与新兴平台类业务实现同步增长。一方面，伴随视觉大模型在文生视频、智能驾驶等方向快速
落地，计算机视觉相关训练数据需求旺盛，带动公司计算机视觉业务增长；智能语音业务则受益于国内模型企业全球化布局、人机交
互体验升级趋势，多语种语音识别、多音色多情感语音合成类数据订单带动智能语音需求持续扩容，公司依托长期积累的数据生产与
质量管控能力，持续承接国内外头部科技企业的训练数据需求。另一方面，在《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》等政
策指引与市场需求共振下，公司ToG可信数据空间业务取得里程碑式突破。在2025年市场试点基础上，公司依托深厚的数据技术壁垒
与成熟的数据服务落地能力，与国家级数据标注试点城市达 成深度合作，输出全栈式可信数据空间综合解决方案，助力地方构建安
全可控、合规流通的数据 要素基础设施，推动区域数据资源资产化、价值化落地。
3、186*****155问海天瑞声董事、总经理李科：请问李总站在产业实操角度，当前数据价值流通各个环节，最主要的痛点和堵点
有哪些？
答：董事、总经理李科答:尊敬的投资者，您好：
数据价值流通中主要的痛点和堵点如下：
（1）数据产权确权难
数据所有权、使用权等权属界定模糊，产权不明晰导致企业不敢触碰灰色地带数据，易引发纠纷。中央虽已出台产权顶层设计，
但具体制度尚未落地。
（2）定价机制缺失
数据价值评估缺乏共性标准，定价权归属不明确，买卖双方难以达成合理价格，尤其非标数据的场景价值动态匹配仍是难题。
（3）数据孤岛与流通壁垒
大量数据分散在不同主体手中，跨行业、跨领域的数据融合存在隐形壁垒，无法有效打通。公共数据占比超75%，但开放利用不
足。
（4）安全合规顾虑
数据持有方普遍存在合规焦虑、安全焦虑和价值焦虑，担心触碰监管红线、原始数据泄露或数据被低价使用。法律层面重安全规
制、轻流通促进。
（5）技术能力制约
部分场景数据需求现有技术（人工标注、人机协同、自动化处理等）无法满足，隐私计算、区块链等技术与实际场景融合深度有
待加强。
4、183*****012问海天瑞声董事、总经理李科：从公司业务实践视角，数据要素产业完整的商业化路径是怎样的？
答：董事、总经理李科答:尊敬的投资者：您好，数据要素产业的商业化路径主要通过三类主体协同实现：
一是数据交易所，提供合规保障、标准建设、生态培育等综合服务，推动数据产品流通交易。二是数据流通服务平台企业，聚焦
行业领域，围绕产业链、生态链以价值共创方式促进数据流通利用。三是数据商，负责开发数据产品和服务，建设高质量数据集，深
度挖掘场景价值。
从价值转化链条看，数据需经过要素化→资源化→产品化→资产化→资本化的完整路径，最终通过数据资产入表、质押融资、证
券化等方式实现商业价值变现。
5、173*****756问海天瑞声董事会秘书张哲：公司布局具身智能数据业务，和同行相比，核心竞争优势体现在哪些方面？
答：董事会秘书张哲答:尊敬的投资者：您好，具身智能业务领域，公司优势体现在以下三个方面：
（1）硬件理解+驾驭壁垒：通过头部主流本体厂商合作经验，深度理解本体硬件性能特性、负载逻辑与异构适配要点，可快速解
决硬件高故障率与稳定性问题；已在北京运营首个具身智能数据训练场，依托百台机器人实现高效数据产出。
（2）模型理解与落地壁垒：核心团队拥有大模型开发等资深背景，懂模型更懂数据；数据体系精准对齐机器人大脑训练范式，
提供具备高泛化能力的数据解决方案，支撑具身大脑模型训练。
（3）综合数据工程化壁垒：不仅具备全球化数据采集与低成本交付资源；同时，自研的AI自动化标注平台与实时算法质检，兼
顾低成本与专家级质量
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202610/94981688787.pdf
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2026-09-18 18:16│海天瑞声(688787)拟推2026年员工持股计划
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智通财经APP讯，海天瑞声(688787.SH)披露2026年员工持股计划(草案)，参与总人数不超过70人，筹集资金总额上限为2330.585
0万元。持股计划的股份来源为公司回购专用证券账户已回购海天瑞声A股普通股股票。持股计划经公司股东会审议通过后，将通过非
交易过户等法律法规允许的方式获得公司回购专用证券账户所持有的公司股份。
http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1498075.html
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2026-08-27 02:30│图解海天瑞声中报：第二季度单季净利润同比下降60.10%
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海天瑞声2026年中报显示，上半年营收1.92亿元同比增22.45%，归母净利润977.29万元同比增156.87%。但第二季度单季业绩下
滑，营收9510.16万元同比增9.46%，归母净利润仅136.99万元，同比下降60.1%，扣非净利润亦降27%。公司整体毛利率维持在49.1%
，负债率19.76%。...
https://stock.stockstar.com/RB2026082700006966.shtml
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2026-08-27 00:24│海天瑞声(688787)发布半年度业绩，归母净利润977.29万元，同比增长156.87%
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海天瑞声发布半年度业绩，营收1.92亿元同比增长22.45%，归母净利润977.29万元，增幅达156.87%。公司传统数据服务与新兴
平台业务同步增长。受多模态大模型落地驱动，计算机视觉及智能语音业务需求旺盛，多语种、多情感数据订单扩容。此外，依托数
据技术壁垒，公司在可信数据空间业务取得突破，与国家级试点城市合作输出全栈解决方案，助力数据要素价值化。...
http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1486614.html
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2026-06-24 18:10│海天瑞声(688787)2025年年度权益分派：每股派利0.10元
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海天瑞声（688787.SH）公布2025年年度权益分派方案，拟以扣除回购股份后的59,859,063股为基数，每股派发现金红利0.10元
（含税），共计派发约598.59万元，不送红股及转增股本。股权登记日为2026年6月30日，除权除息日为2026年7月1日。...
https://www.gelonghui.com/news/5257128
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2026-06-08 16:59│海天瑞声(688787)2026年6月8日投资者关系活动主要内容
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1、一季度公司毛利率提升的原因是什么？
答：2026年第一季度公司毛利率同比提升，主要得益于业务结构的积极变化，具体来说：高毛利的政府平台类业务在本季度显著
起量。政府（G端）客户的可信数据空间建设，核心是提供标准化程度较高的数据处理平台及方案，相比传统定制化的数据采集与标
注业务，其人力密集程度更低、交付周期更短、边际成本递减效应更明显，因此毛利率水平更高。
2026年第一季度，随着公司前期在G端市场的全面布局进入收获期，这部分高毛利业务在收入结构中的占比明显提升，从而带动
了整体毛利率的增长。
2、后训练和强化学习阶段，对数据标注需求有哪些变化？
答：在后训练和强化学习（RLHF/GRPO）阶段，模型的目标从“预训练期学会语言统计规律”转向“对齐人类偏好，这对标注数
据的需求产生了深刻变化。
（1）从“量”到“质”与“复杂度”的转变
后训练阶段不再需要海量的原始文本，转而需要高质量、细粒度、领域专家级的标注数据。例如，SFT（监督微调）依赖精确的
“标准答案”，而RL训练则需要能区分“好/较好/差”的偏好排序数据。
（2）聚焦“难例”与“长尾”场景
在RL阶段，“难例”（模型初始成功率低的数据）的价值远超易例，且能极大增强模型的泛化能力。标注重点从普遍规律转向稀
缺、复杂的边界案例。
3、公司在具身数据领域的核心竞争优势是什么？
答：（1）硬件理解+驾驭壁垒：通过头部主流本体厂商合作经验，深度理解本体硬件性能特性、负载逻辑与异构适配要点，可快
速解决硬件高故障率与稳定性问题；已在北京运营首个具身智能数据训练场，依托100+台机器人实现高效数据产出。
（2）模型理解与落地壁垒：核心团队拥有大模型开发等资深背景，懂模型更懂数据；数据体系精准对齐机器人大脑训练范式，
提供具备高泛化能力的数据解决方案，支撑具身大脑模型训练。
（3）综合数据工程化壁垒：不仅具备全球化数据采集与低成本交付资源；同时，自研的AI自动化标注平台与7×24小时算法质检
，兼顾低成本与专家级质量。
4、不同机器人公司之间，是否存在可以共用的数据？
答：不同机器人公司之间确实存在可以共用的数据，但需要区分数据类型来看。
目前数据主要分为三类：真机数据、UMI数据、第一人称视角数据。
从共用难度来看，真机数据很难直接共用，而UMI和第一人称视角数据相对更容易跨本体迁移。UMI数据和第一人称视角数据不绑
定具体机器人的关节参数和运动学模型，采集的是“操作过程”本身，理论上可以被不同机器人学习和泛化。
为什么真机数据很难共用？主要有2个原因：
一是硬件本体不统一。不同厂家机器人关节数量、自由度、末端执行器各不相同，A公司的“抓取”数据没法直接拿去训练B公司
的机械臂。
二是数据格式各自为政，行业缺乏统一的标准和“通用语言”。
所以行业正在推动的是：让UMI和第一人称这类“本体无关”的数据更多流通共用，同时通过技术对齐和标准统一，逐步解决真
机数据的跨本体迁移问题。
5、具身智能数据服务的需求逻辑？
答：具身智能的核心在于赋予机器人具备理解与泛化能力的‘大脑’。这不仅是代码的堆砌，而是类似大模型‘涌现’的范式变
革。由于当前仿真环境无法完美模拟物理接触与长尾场景，海量、高泛化度的真实物理交互数据成为训练具身大脑的唯一‘燃料’，
这是具身智能区别于传统自动化的根本逻辑。
6、具身客户为何不自己做数据，而选择外部采购？
答：数据工程是一项重人力、重流程、重管理的‘苦活累活’，并非算法厂商的核心基因。自建数据团队不仅边际成本高，且难
以应对波峰波谷的弹性需求。我们定位为“具身智能行业的数据富士康”，通过规模化、标准化、可伴随客户迭代而同步迭代的整体
数据供应链能力，帮助客户剥离非核心业务，使其聚焦于算法与本体研发，实现产业分工的最优解。
7、具身智能数据赛道能做多久，是否像智驾一样只有短期机会？
答：这是一个比自动驾驶更长、更宽的赛道。正如李飞飞教授所言，自动驾驶主要解决避障与导航，而具身智能需要解决非结构
化环境下的复杂物理交互。当前我们甚至还未穷尽场景的定义，数据需求将伴随机器人进家庭、进工厂的全过程。我们定位为全行业
的数据基础设施，旨在伴随行业全生命周期成长，而非短期套利
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202606/88747688787.pdf
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2026-06-05 18:41│海天瑞声(688787)2026年6月5日投资者关系活动主要内容
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1、WDO成立之后，您认为会对整个AI数据行业的格局、合规与商业化带来哪些影响？
答：尊敬的投资者：您好，WDO（世界数据组织）于2026年3月在北京成立，是全球首个专注于数据治理的非政府、非营利性国际
组织，已汇集40多国200余家会员单位。其对数据行业的影响主要体现在以下几个方面： （1）填补全球治理空白 此前全球缺乏专门
协调数据政策的专业机构，各国规则割裂。WDO搭建统一对话平台，推动从单一“规则”导向转向“规则+标准”并重，引入“集体数
据治理”新范式。 （2）降低跨境合规成本 各国数据政策差异导致企业跨国运营合规成本高昂。WDO推动行业共识与标准互认，有望
实现“一次评估、多国互认”，降低企业数据合作成本，提升政策可预期性。 （3）促进数据有序流动 WDO为数据跨境流动提供制度
供给，打通堵点，带动数字贸易与科技创新。 （4）赋能全球南方国家 WDO将发展中国家数据能力建设作为重点，通过技术援助缩小
数字鸿沟。数据无价值差的特性使南方国家在数字贸易中可与发达国家站在同一起跑线，放大其在存储、算力、人力成本等方面的优
势。 （5）加速国内数据要素国际化 国内33家数据交易所活跃度预期将获提升，首批跨国数据产品挂牌可期。标准互认倒逼合规体
系建设，具备跨境合规能力的企业优先受益，中国数据治理经验可向国际输出。 （6）推动产业生态落地 聚焦医疗、教育等场景推
动项目落地，提炼可复制解决方案，促进全球数字产业协同。
2、公司参与WDO的初衷是什么？在其中承担怎样的角色与定位？
答：尊敬的投资者：您好，海天瑞声作为仅有的少数几家企业发起单位之一参与其中，并荣膺首届理事单位，也是AI数据领域唯
一入选的企业。WDO选中海天瑞声，是基于公司深耕AI训练数据领域超过20年的积累——公司已形成覆盖数据采集、处理、标注、治
理到应用落地的全链条能力体系，拥有覆盖全球300多个语种的多模态数据资源，累计服务全球上千家科技企业与科研机构。公司的
定位是借助WDO平台深度参与全球数据治理体系建设：一是推动数据质量、生产流程等标准的国际互认，输出工程化、规模化数据治
理经验；二是依托对WDO规则和框架的深度理解，在现有出海基础上进一步提升全球化业务拓展效率；三是作为理事单位，持续发挥
产业实践优势，推动数据标准共建与生态协同。
3、为什么机器人厂商倾向于外购数据服务而不是自建团队？
答：尊敬的投资者：您好，数据工程是一项重人力、重流程、重管理的‘苦活累活’，并非算法厂商的核心基因。自建数据团队
不仅边际成本高，且难以应对波峰波谷的弹性需求。我们定位为“具身智能行业的数据富士康”，通过规模化、标准化、可伴随客户
迭代而同步迭代的整体数据供应链能力，帮助客户剥离非核心业务，使其聚焦于算法与本体研发，实现产业分工的最优解。
4、大模型进入后训练与强化学习阶段后，对数据标注的需求发生了哪些关键变化？
答：尊敬的投资者，您好：在后训练和强化学习（RLHF/GRPO）阶段，模型的目标从“预训练期学会语言统计规律”转向“对齐
人类偏好，这对标注数据的需求产生了深刻变化。 （1）从“量”到“质”与“复杂度”的转变 后训练阶段不再需要海量的原始文
本，转而需要高质量、细粒度、领域专家级的标注数据。例如，SFT（监督微调）依赖精确的“标准答案”，而RL训练则需要能区分
“好/较好/差”的偏好排序数据。 （2）聚焦“难例”与“长尾”场景 在RL阶段，“难例”（模型初始成功率低的数据）的价值远
超易例，且能极大增强模型的泛化能力。标注重点从普遍规律转向稀缺、复杂的边界案例。
5、管理层如何看待当前具身智能赛道的发展阶段与未来空间？
答：尊敬的投资者：您好，公司高度看好具身智能数据这一新兴赛道，已将其作为战略重点进行前瞻布局，并组建了专项团队加
快业务落地。 从行业前景看，具身智能已被国家列为未来产业重点培育方向。当前，机器人“大脑”认知决策等核心能力仍处于发
展早期，大模型泛化能力尚未成熟，规模化落地亟需海量高质量、细颗粒度的训练数据支撑，市场空间广阔。 从市场需求看，国内
外头部科技企业与本体厂商已启动规模化数据采购，需求覆盖真实场景交互数据、第一人称视角数据、UMI数据、仿真数据等。与此
同时，部分地方政府正积极规划“具身智能训练场”，以工程化方式生产高质量数据，赋能产业应用。 目前，公司已与国内某头部
具身厂商签署真机数据采集合约，并与多家头部具身厂商、科技大厂及地方政府启动订单对接，正稳步推进样例数据方案的设计与落
地，为具身智能数据业务的规模化发展蓄力筑基。
6、不同机器人厂商之间，是否存在可通用、可复用的数据？
答：尊敬的投资的者：您好，不同机器人公司之间确实存在可以共用的数据，但需要区分数据类型来看。
目前数据主要分为三类：真机数据、UMI数据、第一人称视角数据。
从共用难度来看，真机数据很难直接共用，而UMI和第一人称视角数据相对更容易跨本体迁移。UMI数据和第一人称视角数据不绑
定具体机器人的关节参数和运动学模型，采集的是“操作过程”本身，理论上可以被不同机器人学习和泛化。
为什么真机数据很难共用？主要有2个原因：
一是硬件本体不统一。不同厂家机器人关节数量、自由度、末端执行器各不相同，A公司的“抓取”数据没法直接拿去训练B公司
的机械臂。
二是数据格式各自为政，行业缺乏统一的标准和“通用语言”。
所以行业正在推动的是：让UMI和第一人称这类“本体无关”的数据更多流通共用，同时通过技术对齐和标准统一，逐步解决真
机数据的跨本体迁移问题。
7、公司2026年第一季度实现较快收入增长，能否详细拆解一下核心驱动因素？
答：尊敬的投资者：您好，2026年第一季度，公司实现营业收入9,677.93万元，同比增长38.63%，受益于AI应用爆发与数据要素
产业化提速，业绩增长强劲。
全球AI竞争加剧，高质量训练数据成为核心资源。公司作为国内AI数据服务头部企业，传统业务凭借全品类、规模化、高合规优
势稳健增长。同时，ToG可信数据空间业务实现突破，与国家级数据标注试点城市深度合作，提供全栈解决方案，开辟政务与公共数
据新增长曲线。此外，公司东南亚数据交付基地完成产能爬坡，全球化交付能力与竞争力提升。以上因素共同驱动公司业务的高速增
长。
8、一季度公司毛利率同比有所提升，主要是什么原因带来的？
答：尊敬的投资者：您好，2026年第一季度公司毛利率同比提升，主要得益于业务结构的积极变化，具体来说：高毛利的政府平
台类业务在本季度显著起量。政府（G端）客户的可信数据空间建设，核心是提供标准化程度较高的数据处理平台及方案，相比传统
定制化的数据采集与标注业务，其人力密集程度更低、交付周期更短、边际成本递减效应更明显，因此毛利率水平更高。 2026年第
一季度，随着公司前期在G端市场的全面布局进入收获期，这部分高毛利业务在收入结构中的占比明显提升，从而带动了整体毛利率
的增长。
9、请问李总，在具身智能数据这个赛道上，公司相比同行最核心的竞争壁垒体现在哪些方面？
答：尊敬的投资者，您好，公司的核心壁垒体现在： （1）硬件理解+驾驭壁垒：通过头部主流本体厂商合作经验，深度理解本
体硬件性能特性、负载逻辑与异构适配要点，可快速解决硬件高故障率与稳定性问题；已在北京运营首个具身智能数据训练场，依托
100+台机器人实现高效数据产出。 （2）模型理解与落地壁垒：核心团队拥有大模型开发等资深背景，懂模型更懂数据；数据体系精
准对齐机器人大脑训练范式，提供具备高泛化能力的数据解决方案，支撑具身大脑模型训练。 （3）综合数据工程化壁垒：不仅具备
全球化数据采集与低成本交付资源；同时，自研的AI自动化标注平台与7×24小时算法质检，兼顾低成本与专家级质量。
10、具身智能数据服务的需求逻辑？
答：具身智能的核心在于赋予机器人具备理解与泛化能力的‘大脑’。这不仅是代码的堆砌，而是类似大模型‘涌现’的范式变
革。由于当前仿真环境无法完美模拟物理接触与长尾场景，海量、高泛化度的真实物理交互数据成为训练具身大脑的唯一‘燃料’，
这是具身智能区别于传统自动化的根本逻辑。
11、具身智能数据赛道能做多久，是否像智驾一样只有短期机会？
答：这是一个比自动驾驶更长、更宽的赛道。正如李飞飞教授所言，自动驾驶主要解决避障与导航，而具身智能需要解决非结构
化环境下的复杂物理交互。当前我们甚至还未穷尽场景的定义，数据需求将伴随机器人进家庭、进工厂的全过程。我们定位为全行业
的数据基础设施，旨在伴随行业全生命周期成长，而非短期套利。
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202606/88698688787.pdf
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2026-05-18 18:50│海天瑞声(688787)：中毅安合计减持2.9521%公司股份
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格隆汇5月18日丨海天瑞声(688787.SH)公布，近日，公司收到股东贺琳、中毅安出具的《上市公司股份减持结果告知函》，中毅
安通过集中竞价方式减持所持有的公司股份603,251股,占公司目前总股本的1.0000%；中毅安通过大宗交易方式减持所持有的公司股
份1,177,606股,占公司目前总股本的1.9521%,股东贺琳未进行减持。截至本公告披露日，股东贺琳、中毅安本次减持计划已实施完毕
。
https://www.gelonghui.com/news/5235576
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2026-05-15 19:01│5月15日海天瑞声发布公告，股东减持47.99万股
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5月15日，海天瑞声公告称，持股5%以上股东宁波中毅安创业投资合伙企业于5月8日至15日合计减持47.99万股，占公司总股本0.
7956%。减持期间，公司股票股价微跌0.27%，截至5月15日收盘报143.78元。此次权益变动触及1%刻度，公司及时进行了信息披露。.
..
https://stock.stockstar.com/RB2026051500035964.shtml
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2026-05-14 20:00│海天瑞声(688787)2026年5月14日投资者关系活动主要内容
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1、公司第一季度收入增长原因是什么？
答：2026年第一季度，公司实现营业收入9,677.93万元，同比增长38.63%，受益于AI应用爆发与数据要素产业化提速，业绩增长
强劲。
全球AI竞争加剧，高质量训练数据成为核心资源。公司作为国内AI数据服务头部企业，传统业务凭借全品类、规模化、高合规优
势稳健增长。同时，ToG可信数据空间业务实现突破，与国家级数据标注试点城市深度合作，提供全栈解决方案，开辟政务与公共数
据新增长曲线。此外，公司东南亚数据交付基地完成产能爬坡，全球化交付能力与竞争力提升。以上因素共同驱动公司业务的高速增
长。
2、一季度公司毛利率提升的原因是什么？
答：2026年第一季度公司毛利率同比提升，主要得益于业务结构的积极变化，具体来说：高毛利的政府平台类业务在本季度显著
起量。政府（G端）客户的可信数据空间建设，核心是提供标准化程度较高的数据处理平台及方案，相比传统定制化的数据采集与标
注业务，其人力密集程度更低、交付周期更短、边际成本递减效应更明显，因此毛利率水平更高。
2026年第一季度，随着公司前期在G端市场的全面布局进入收获期，这部分高毛利业务在收入结构中的占比明显提升，从而带动
了整体毛利率的增长。
3、公司在具身数据领域的核心竞争优势是什么？
答：（1）硬件理解+驾驭壁垒：通过头部主流本体厂商合作经验，深度理解本体硬件性能特性、负载逻辑与异构适配要点，可快
速解决硬件高故障率与稳定性问题；已在北京运营首个具身智能数据训练场，依托100+台机器人实现高效数据产出。
（2）模型理解与落地壁垒：核心团队拥有大模型开发等资深背景，懂模型更懂数据；数据体系精准对齐机器人大脑训练范式，
提供具备高泛化能力的数据解决方案，支撑具身大脑模型训练。
（3）综合数据工程化壁垒：不仅具备全球化数据采集与低成本交付资源；同时，自研的AI自动化标注平台与7×24小时算法质检
，兼顾低成本与专家级质量。
4、不同机器人公司之间，是否存在可以共用的数据？
答：不同机器人公司之间确实存在可以共用的数据，但需要区分数据类型来看。
目前数据主要分为三类：真机数据、UMI数据、第一人称视角数据。
从共用难度来看，真机数据很难直接共用，而UMI和第一人称视角数据相对更容易跨本体迁移。UMI数据和第一人称视角数据不绑
定具体机器人的关节参数和运动学模型，采集的是“操作过程”本身，理论上可以被不同机器人学习和泛化。
为什么真机数据很难共用？主要有2个原因：
一是硬件本体不统一。不同厂家机器人关节数量、自由度、末端执行器各不相同，A公司的“抓取”数据没法直接拿去训练B公司
的机械臂。
二是数据格式各自为政，行业缺乏统一的标准和“通用语言”。
所以行业正在推动的是：让UMI和第一人称这类“本体无关”的数据更多流通共用，同时通过技术对齐和标准统一，逐步解决真
机数据的跨本体迁移问题。
5、后训练和强化学习阶段，对数据标注需求有哪些变化？
答：在后训练和强化学习（RLHF/GRPO）阶段，模型的目标从“预训练期学会语言统计规律”转向“对齐人类偏好，这对标注数
据的需求产生了深刻变化。
（1）从“量”到“质”与“复杂度”的转变
后训练阶段不再需要海量的原始文本，转而需要高质量、细粒度、领域专家级的标注数据。例如，SFT（监督微调）依赖精确的
“标准答案”，而RL训练则需要能区分“好/较好/差”的偏好排序数据。
（2）聚焦“难例”与“长尾”场景
在RL阶段，“难例”（模型初始成功率低的数据）的价值远超易例，且能极大增强模型的泛化能力。标注重点从普遍规律转向稀
缺、复杂的边界案例。
6、客户为何不自己做数据，而选择外部采购？
答：数据工程是一项重人力、重流程、重管理的‘苦活累活’，并非算法厂商的核心基因。自建数据团队不仅边际成本高，且难
以应对波峰波谷的弹性需求。我们定位为“具身智能行业的数据富士康”，通过规模化、标准化、可伴随客户迭代而同步迭代的整体
数据供应链能力，帮助客户剥离非核心业务，使其聚焦于算法与本体研发，实现产业分工的最优解。
7、具身智能数据赛道能做多久，是否像智驾一样只有短期机会？
答：这是一个比自动驾驶更长、更宽的赛道。正如李飞飞教授所言，自动驾驶主要解决避障与导航，而具身智能需要解决非结构
化环境下的复杂物理交互。当前我们甚至还未穷尽场景的定义，数据需求将伴随机器人进家庭、进工厂的全过程。我们定位为全行业
的数据基础设施，旨在伴随行业全生命周期成长，而非短期套利。
8、语音业务的发展趋势？
答：语音业务作为公司的传统优势板块，当前正沿着三个明确方向升级：拟人化、全球化、多场景。这三大趋势共同驱动语音数
据业务从“量的扩张”转向“质的升级”。
第一，拟人化：多情感、多音色成为刚需。
AI交互正从“能听会说”向“拟人化、情感化”迈进。大模型不仅要能识别指令，还要能通过语气、情感、风格进行自然交互。
这要求语音数据覆盖丰富的情感维度和音色特征。公司在此方向已积累大量标准化产品资源，可高效匹配大厂的多情感、多风格语音
交互需求。
第二，全球化：多语种能力决定产品边界。
科技巨头正在加速全球化布局，大模型的多语种覆盖能力直接决定了其产品的市场边界。公司拥有覆盖全球300多种语言的工业
化数据生产网络，以及境外标注基地，能够支持客户AI产品的全球化拓展。
第三，多场景：从通用场景向垂类场景纵深。
语音数据的应用正从最初的通用对话，向医疗、金融、教育、车载等垂直行业深度渗透。垂类场景对数据专业性、术语准确性、
场景真实性的要求远高于通用场景，数据价值密度更高，也为公司带来了更高附加值的业务机会。
9、具身智能数据服务的需求逻辑？
答：具身智能的核心在于赋予机器人具备理解与泛化能力的‘大脑’。这不仅是代码的堆砌，而是类似大模型‘涌现’的范式变
革。由于当前仿真环境无法完美模拟物理接触与长尾场景，海量、高泛化度的真实物理交互数据成为训练具身大脑的唯一‘燃料’，
这是具身智能区别于传统自动化的根本逻辑。
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202605/87414688787.pdf
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2026-05-13 20:01│海天瑞声：5月12日至5月13日李科、吕思遥、黄宇凯、郝玉峰、张哲减持股份合计2.89万股
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海天瑞声（688787）2026年5月12日至13日，董事李科、副总裁吕思遥及郝玉峰、董事黄宇凯、董秘张哲等五人合计减持2.89万
股，占总股本0.048%。减持期间股价微跌0.95%，收盘报145.29元。数据显示，公司近5日融资净流入超3052万元，融资及融券余额均
有所增加。近90天内，两家机构给予其“买入”和“增持”评级。此次变动属常规高管股份减持。...
https://stock.stockstar.com/RB2026051300040279.shtml
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2026-05-13 16:02│公司问答丨海天瑞声：本季度新签订单及确认合作待签署订单同比增长超100% 在手订单充足
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海天瑞声回复称，AI训练数据服务行业处于高景气期，大模型对高质量数据需求旺盛。一季度公司营收9677.93万元，同比增长3
8.63%。其中，本季度新签订单及待签署订单同比增速超100%，在手订单充足。在AI应用爆发与数据要素产业化驱动下，公司业绩增
长势能强劲，为全年持续良性增长奠定基础。...
https://www.gelonghui.com/live/2446749
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2026-05-13 15:17│海天瑞声(688787)2026年5月13日、14日、20日投资者关系活动主要内容
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1、公司第一季度收入增长原因是什么？
答：2026年第一季度，公司实现营业收入9,677.93万元，同比增长38.63%，受益于AI应用爆发与数据要素产业化提速，业绩增长
强劲。
全球AI竞争加剧，高质量训练数据成为核心资源。公司作为国内AI数据服务头部企业，传统业务凭借全品类、规模化、高合规优
势稳健增长。同时，ToG可信数据空间业务实现突破，与国家级数据标注试点城市深度合作，提供全栈解决方案，开辟政务与公共数
据新增长曲线。此外，公司东南亚数据交付基地完成产能爬坡，全球化交付能力与竞争力提升。以上因素共同驱动公司业务的高速增
长。
2、一季度公司毛利率提升的原因是什么？
答：2026年第一季度公司毛利率同比提升，主要得益于业务结构的积极变化，具体来说：高毛利的政府平台类业务在本季度显著
起量。政府（G端）客户的可信数据空间建设，核心是提供标准化程度较高的数据处理平台及方案，相比传统定制化的数据采集与标
注业务，其人力密集程度更低、交付周期更短、边际成本递减效应更明显，因此毛利率水平更高。
2026年第一季度，随着公司前期在G端市场的全面布局进入收获期，这部分高毛利业务在收入结构中的占比明显提升，从而带动
了整体毛利率的增长。
3、公司在具身数据领域的核心竞争优势是什么？
答：（1）硬件理解+驾驭壁垒：通过头部主流本体厂商合作经验，深度理解本体硬件性能特性、负载逻辑与异构适配要点，可快
速解决硬件高故障率与稳定性问题；已在北京运营首个具身智能数据训练场，依托100+台机器人实现高效数据产出。
（2）模型理解与落地壁垒：核心团队拥有大模型开发等资深背景，懂模型更懂数据；数据体系精准对齐机器人大脑训练范式，
提供具备高泛化能力的数据解决方案，支撑具身大脑模型训练。
（3）综合数据工程化壁垒：不仅具备全球化数据采集与低成本交付资源；同时，自研的AI自动化标注平台与7×24小时算法质检
，兼顾低成本与专家级质量。
4、不同机器人公司之间，是否存在可以共用的数据？
答：不同机器人公司之间确实存在可以共用的数据，但需要区分数据类型来看。
目前数据主要分为三类：真机数据、UMI数据、第一人称视角数据。
从共用难度来看，真机数据很难直接共用，而UMI和第一人称视角数据相对更容易跨本体迁移。UMI数据和第一人称视角数据不绑
定具体机器人的关节参数和运动学模型，采集的是“操作过程”本身，理论上可以被不同机器人学习和泛化。
为什么真机数据很难共用？主要有2个原因：
一是硬件本体不统一。不同厂家机器人关节数量、自由度、末端执行器各不相同，A公司的“抓取”数据没法直接拿去训练B公司
的机械臂。
二是数据格式各自为政，行业缺乏统一的标准和“通用语言”。
所以行业正在推动的是：让UMI和第一人称这类“本体无关”的数据更多流通共用，同时通过技术对齐和标准统一，逐步解决真
机数据的跨本体迁移问题。
5、具身智能数据服务的需求逻辑？
答：具身智能的核心在于赋予机器人具备理解与泛化能力的‘大脑’。这不仅是代码的堆砌，而是类似大模型‘涌现’的范式变
革。由于当前仿真环境无法完美模拟物理接触与长尾场景，海量、高泛化度的真实物理交互数据成为训练具身大脑的唯一‘燃料’，
这是具身智能区别于传统自动化的根本逻辑。
6、客户为何不自己做数据，而选择外部采购？
答：数据工程是一项重人力、重流程、重管理的‘苦活累活’，并非算法厂商的核心基因。自建数据团队不仅边际成本高，且难
以应对波峰波谷的弹性需求。我们定位为“具身智能行业的数据富士康”，通过规模化、标准化、可伴随客户迭代而同步迭代的整体
数据供应链能力，帮助客户剥离非核心业务，使其聚焦于算法与本体研发，实现产业分工的最优解。
7、具身智能数据赛道能做多久，是否像智驾一样只有短期机会？
答：这是一个比自动驾驶更长、更宽的赛道。正如李飞飞教授所言，自动驾驶主要解决避障与导航，而具身智能需要解决非结构
化环境下的复杂物理交互。当前我们甚至还未穷尽场景的定义，数据需求将伴随机器人进家庭、进工厂的全过程。我们定位为全行业
的数据基础设施，旨在伴随行业全生命周期成长，而非短期套利。
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202605/88082688787.pdf
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2026-05-07 19:01│5月7日海天瑞声发布公告，股东减持73.89万股
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海天瑞声于5月7日公告，其持股5%以上股东宁波中毅安创业投资在4月16日至5月7日期间合计减持73.89万股，占公司总股本1.22
48%。减持期间，公司股价累计上涨10.86%，5月7日收盘报144.17元。该公告旨在提示股东权益变动触及1%刻度，未披露公司具体业
务动态，投资者需关注后续市场表现及公告详情。...
https://stock.stockstar.com/RB2026050700034286.shtml
〖免责条款〗
1、本公司力求但不保证提供的任何信息的真实性、准确性、完整性及原创性等，投资者使
用前请自行予以核实，如有错漏请以中国证监会指定上市公司信息披露媒体为准，本公司
不对因上述信息全部或部分内容而引致的盈亏承担任何责任。
2、本公司无法保证该项服务能满足用户的要求，也不担保服务不会受中断，对服务的及时
性、安全性以及出错发生都不作担保。
3、本公司提供的任何信息仅供投资者参考，不作为投资决策的依据，本公司不对投资者依
据上述信息进行投资决策所产生的收益和损失承担任何责任。投资有风险，应谨慎至上。
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