公司报道☆ ◇688787 海天瑞声 更新日期：2025-05-23◇ 通达信沪深京F10
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2025-05-23 18:34│海天瑞声联合华为发布海天瑞声x昇腾DeepSeek数据飞轮智能体
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5月23日，海天瑞声与华为昇腾发布“X昇腾 DeepSeek 数据飞轮智能体”，聚焦企业数字化转型难题，提供零代码、低门槛的智
能体部署方案。该方案基于昇腾AI平台，整合数据标注与模型训练闭环，具备数据安全、智能进化、高效标注三大优势，助力企业实
现全场景智能化升级，推动AI落地应用。
http://www.dongtaibao.cn/#/releaseDetail?id=946233
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2025-05-23 15:42│海天瑞声(688787)：Google一直以来是公司的重要客户
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海天瑞声表示，Google是其重要客户，曾为其提供多语种语音数据服务，但具体是否用于Google Meet需以Google信息为准。公
司虽不直接做同声传译，但其语音数据提升了多款AI模型的多语种识别能力，可应用于同声传译场景。
https://www.gelonghui.com/news/5009479
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2025-05-21 11:35│海天瑞声(688787)2025年5月21日投资者关系活动主要内容
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1、2025年第一季度，公司收入增长的驱动因素是什么？
答：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？
答：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？
答：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？
答： 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、数据标注行业未来会有什么样的发展趋势？
答：首先是更加智能化，即通过拓展算法覆盖的场景以及算法预识别的准确率等，持续提升机器参与程度以及人机协作效率，降
低数据处理成本。
其次，随着AI技术不断革新，应用行业以及场景不断增加，各行业、各领域数据安全规范逐渐落地将成为趋势，对于以数据生产
为主营业务的数据服务企业，数据安全及合规能力将成为数据服务能力的核心评价维度，成熟的安全合规管理体系将成为重要评价标
准，能持续跟踪法律环境变化，积极响应监管政策的企业将具有更强的市场竞争力。
此外，随着境内、外企业的全球化扩张成为确定性趋势以及各类客户群体扩张步伐加速，多语种能力作为支撑企业顺利出海的核
心要素之一，重要意义更加凸显，具有强大语言研究能力的数据服务企业将获得更多商业机会。
另外，随着数据服务向多元化、多类型、多场景持续发展，充足、稳定且高质量的数据处理团队储备、以及更加智能化的资源配
置能力，将成为数据高效、稳定交付的重要保障。
6、公司的核心竞争力主要体现在哪？
答：（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。
7、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？
答：（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。
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？
答：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。
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202505/66022688787.pdf
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2025-05-12 20:00│海天瑞声(688787)2025年5月12日、13日、14日投资者关系活动主要内容
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北京海天瑞声科技股份有限公司于2025年5月12日、2025年5月13日、2025年5月14日在线上交流、现场交流举行投资者关系活动
，参与单位名称及人员有金信基金谭佳俊、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，上市公司接待人员有董事会秘书张哲。
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202505/64385688787.pdf
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2025-05-06 20:00│海天瑞声(688787)2025年5月6-8日投资者关系活动主要内容
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1、2025年第一季度，公司收入增长的驱动因素是什么？
答：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、公司2025年第一季度收入结构中，语音、视觉、文本的占比分别是多少？
答：2025年第一季度，公司收入结构呈现阶段性显著变化：视觉业务占比超过45%，首次超越语音业务占比，文本业务占比约10%
。这一结构性转变主要源于，在大模型逐步向多模态领域发展的大背景下，公司一季度头部客户的数据需求集中体现在计算机视觉领
域，带动视觉业务收入实现快速增长。展望全年，各业务方向的收入占比预计也将呈现动态变化。
3、训练特定垂向领域的大模型所需的数据，主要来源于哪里？
答：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。
4、国内大模型数据的来源有哪些？
答：根据艾瑞咨询的调研报告，目前大模型训练主要有5类数据来源：分别是，可以公开获取的数据（可直接利用下载的数据，
如来自高校、社区的免费共享数据）、网络爬虫数据、采购数据（通过第三方数据服务商）、大模型应用及客户合作数据以及企业自
有数据。
未来，随着AI产业、数据要素产业的进一步交融发展，预计公共数据的有序开放流通也将带来更大规模的大模型数据供给。
5、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？
答：（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。
6、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？
答：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
。
7、公司的核心竞争力主要体现在哪？
答：（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。
8、公司的主要竞争对手有哪些？
答：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。
9、公司与运营商的合作进展如何？
答：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。
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202505/63113688787.pdf
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2025-04-27 17:26│海天瑞声(688787)2025年4月27日-28日投资者关系活动主要内容
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1、2025年第一季度，公司收入增长的驱动因素是什么？
答：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？
答：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？
答：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、与客户自建数据团队相比，海天的优势是什么？
答：相较于客户自建团队，海天瑞声历来都是对接众多大型科技公司、头部人工智能企业、科研院所等，获得的信息是广泛的，
项目经验丰富，同时积累了大量的know-how，对数据的理解更广、更深刻，同时我们搭建了成熟的数据处理算法平台，通过更高效的
人机交互实现降本增效，保证数据质量的同时能有效降低成本，为客户提供更高性价比的训练数据产品/服务。
5、行业的竞争格局现在及未来是什么样的？未来市场集中度将如何变化？
答：目前来看，市场上数据服务市场主要由品牌数据服务商、客户自建团队以及一些中小数据服务商构成。
未来，公司预判整个数据服务市场将进行重新洗牌，集中度将进一步提升。市场各类主体将会通过在技术研发投入、资源能力建
设等主要方面的竞争，逐步淘汰掉那些研发能力弱、资源势力差的品牌服务商和中小玩家。此外，国家对于数据安全及合规要求的进
一步趋严，会将那些不具备数据安全合规能力或尚未进行此方面布局的企业逐渐淘汰出局。
在客户自建团队部分，出于其自身对数据和业务的敏感性、保密性需求，可能会与品牌服务商长期共存。
6、公司的业务是否存在规模效应？
答：公司业务是存在规模效应的，一方面随着公司在研发方面加大投入，自研平台的能力逐步提升，可以赋能数据处理过程中的
人机协作朝着更加智能化的方向前进，这就使得公司进行更大规模的数据生产成为可能。同时，数据产品的积累、平台以及工具的研
发，在公司业务规模逐渐上升的情况下，相关的研发费用、管理费用将被摊薄；
从成本端看，数据生产的成本还有很大的下沉空间，对于成本控制我们会在两方面进行持续投入：一方面是继续加大技术投入，
采用更为合理的人机协同比例完成数据处理任务，降低人员投入，提高处理效率；另一方面是加强供应链资源管理能力，扩大资源供
给，降低单位成本。
此外，数据集产品一直是我们公司所坚持的重点方向，公司开发大量通用型、复卖率高的标准化产品数据集，反复给公司带来利
润，也能实现训练数据产品的规模化效应。
7、成本结构里最大的部分是什么？如何能够持续性的优化成本结构？
答：公司最大的成本就是原料数据采购费用，即：采集、标注成本。一方面，公司通过继续加大研发投入的力度，全面提升公司
的算法能力、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，这样能够做大规模、提升效率、降低成本；
另一方面是加强供应链资源管理能力，扩大资源供给，降低单位成本。
8、公司提供的训练数据整体解决方案中，各个环节的技术难度如何？
答：首先，训练数据集的设计和原料数据采集环节是存在相当的技术难度的，比如语音类采集，文本设计是否贴合实际场景、如
何实现最小采集量且确保场景覆盖丰富度等因素均是设计和采集环节需要考虑和解决的；在视觉类采集方面，复杂的人像采集、物体
影像采集，同样具有如何设计合理的数据浓度达到最小成本最高训练效果，如果是垂直行业数据集的采集，例如交通行业内的自动驾
驶领域，则存在准入资质、技术难度（包括但不限于对于交通场景、车辆传感器等要素的综合理解和实施能力）等方面的门槛。
数据标注环节的难度在于面对大量的数据标注需求，如何快速的找到充足的资源，而且通过算法平台实现机器的辅助标注，并在
人机协作过程中，寻找效率与质量的最佳平衡，在提升数据标注效率、保证数据质量的同时降低成本。
9、定制数据逐渐积累，是否可以转化为自有的数据产品？
答：客户定制服务涉及的训练数据在交付给客户并完成验收后，所有权完全转移给客户，海天瑞声是不能用于自身产品建设的，
这一点是公司始终遵循的知识产权要求。
在定制数据集的生产过程中，积累下来的经验、know-how会帮助公司各方面能力的提升，例如工具平台因为处理了大量的定制数
据集，使平台完善性有很大的增益，加强了公司的数据处理能力；再如，在一些情况下，公司在生产定制数据集时，也会根据对行业
需求的判断，在保障数据权属划分清晰的前提下，利用团队管理、资源获取的便利性，同步安排额外的设计、采集和标注工作，完成
产品数据集的开发。
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202504/61892688787.pdf
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2025-04-26 10:09│海天瑞声(688787)一季度净利润37.16万元
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格隆汇4月26日丨海天瑞声(688787.SH)发布一季报，2025年一季度实现营业总收入6980.95万元，同比增长71.75%；归属母公司
股东净利润37.16万元，上年同期亏损63.41万元；基本每股收益为0.01元。
https://www.gelonghui.com/news/4989737
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2025-04-26 02:49│图解海天瑞声一季报：第一季度单季净利润同比增158.60%
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海天瑞声2025年一季报显示，公司主营收入6980.95万元，同比上升71.75%；归母净利润37.16万元，同比上升158.6%；扣非净利
润-68.48万元，同比上升74.12%；负债率8.22%，投资收益42.05万元，财务费用-49.56万元，毛利率47.41%。以上数据为证券之星根
据公开信息整理，不构成投资建议。
https://stock.stockstar.com/RB2025042600001092.shtml
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2025-04-26 01:28│图解海天瑞声年报：第四季度单季净利润同比增335.08%
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海天瑞声2024年年报显示，公司主营收入2.37亿元，同比上升39.45%；归母净利润1133.61万元，同比上升137.31%；扣非净利润
497.35万元，同比上升111.44%。2024年第四季度，公司主营收入8752.55万元，同比上升31.03%；归母净利润754.74万元，同比上升
335.08%；扣非净利润691.18万元，同比上升827.73%。负债率8.06%，投资收益655.29万元，财务费用30.18万元，毛利率66.46%。
https://stock.stockstar.com/RB2025042600000601.shtml
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2025-04-26 00:49│海天瑞声(688787)发布2024年度业绩，归母净利润1134万元，同比扭亏为盈
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智通财经APP讯，海天瑞声(688787.SH)披露2024年年度报告，报告期公司实现营收2.37亿元，同比增长39.45%;归母净利润1134
万元，同比扭亏为盈;扣非净利润497万元，同比扭亏为盈;基本每股收益0.19元。公司拟向全体股东每10股派发现金股利3.50元(含税
)。
http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1285658.html
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