【董事长发言】

去年是很不容易的一年，疫情反复影响很大。Q4本来是要冲刺的，想办法把延后的项目在Q4抢回来，没想到四季度疫情防控反复、年底员工和客户感染，导致有30亿合同后延。这些项目没有取消的，也没有丢单的，23年会陆续实施，估计在上半年也会有很多项目招标完成。去年我们投入了8个亿，如果不投这八个亿，扣非利润会好看很多。

另外还有国产化替代问题。所以去年10月讯飞再次被列入实体清单，给与了更严格的控制，但我们迅速做了应对措施，除了备货等常规处理外，在训练服务器上也下了功夫，还尝试用更小的模型实现大模型的效果。

 

经过2022，虽然很多业务受到影响，但我们看到AI在教育、养老、医疗许多民生刚需领域的需求是越来越明确的。而在这些领域，我们已经形成了越来越强的优势。预计未来五年，根据地业务要到500亿以上（到650亿左右），形成200亿毛利。未来持续运营型、流水型业务要代替项目型业务，成为公司基本盘，未来要占到公司收入的80%以上。

 

国产替代：主要算法模型已经在国产自主可控的平台上做了有效工作，否则我们担心研发源头受阻。

 

类似ChatGPT这种模式，讯飞也有自己中文预训练的模型，在Github上好评如潮。而且我们不需要这么大的模型，以小得多的规模，在汽车等场景就可以实现不错的交互效果。

 

相信2023年公司会回归良性增长，我们把增长目标从收入切到利润，未来利润增长达到30%以上。

 

 

【提问环节】

Q：高质量发展如何达成？

A：我们在各个事业部都是做三年计划的，会有明确业务结构比例目标，会有相关的导向。第二，重点领域前后拉通，形成平台化，让普通工程师就能做定制化，形成在国产平台上更高的效率。第三，人均效率和现金流要有提升。去年客户的钱其实很紧，但我们的回款还是增加的，人均效能我们也有提升的机制。今年我们实现的是零基预算，所有部门压缩10%的编制，90%的人完成过去的事，剩下的10%资源拿去给到战略性板块。另外，也会有配套的人才政策。

 

在2023年，公司项目管理导向会走向利润导向（过去收入占比比较大），让大家形成节省花费的意识。过去销售只想把单子卖出去，后台业务部门对成本又不太控，现在通过数字化手段端到端打通，每个员工的考评都是和项目挂钩的，会好一些。22年已经把基础打好了，23年会进一步释放红利。

 

Q：讯飞在大模型这块布局比较早，也取得了很好的应用效果，请问讯飞的技术布局以及未来可能的落地？是否可能有爆款产品？

A：微软已经一百亿美金投资openAI了，大学生已经开始用chatGPT写论文了。不过chatGPT确实不是横空出世了，18年开始大模型就已经陆续出现了。20年起，GPT3掀起了大模型的热潮，关注度一直很高。chatGPT是对GPT3的进一步改进，融入了代码型的数据，提升了模型的思维能力；通过成千上万个任务（prompt），指导学习，实现统一交互式的回复，更好地激发大模型的潜力；通过人类反馈进行加强学习，能够优化模型表现。chatGPT给大家感受到了很大的鼓舞。

 

讯飞是最有希望做出最好的中文对话系统的企业，并且是最有可能在教育、医疗等领域落地的。chatGPT使用起来很贵，因此大规模商用还有一些问题需要解决，并且在一些专业领域可能表现暂时不如一些专业模型。

 

讯飞在大模型这块是很有积累的。我们承载了全国唯一的认知智能实验室，也已经有开源的预训练模型，成为业界流传最广泛的中文预训练模型之一，Github上排名第一。我们的参数量远小于业界其他模型（1/20的参数量），表现却不输，因此我们有信心去取得突破。

 

chatGPT是需要收集全球数据的，但预计未来他们也很难进入中国市场。因此在中国国内的工作就很重要。我们已经启动了相应的1+N（一个模型，n个领域）专项技术攻关，不过chatGPT确实有一种从量变到质变的感觉，令我们也很激动。

 

Q：22年有60-70亿的教育收入，里面各类业务的占比是怎样的？

A：由于22年教育大项目延期比较多，因此GBC里去年BC已经占大头了。今年的增长，个册新增了300所学校，今年预计新增600所，学生付费转化率超过70%，收入目标增长40%。英语听说这部分，去年营收增长35%，我们又增加了12个地市，新增了两个省的高考，今年目标是45%。学习机去年关注线下店的情况，比线上更有稳定性。去年增长53%，今年预计学习机的增长，目标是75%-80%，而且线下增长为主。

今年教育业务会出现比较高速的增长，今年的比例运营型+流水型仍然主要占60%左右。

其他大项目，我们也在按根据地的逻辑在推进，尽量去向年度收费的模式靠拢。

 

去年教育小GB，就是通过渠道去走的那些业务，是正常增长的，增长了19%，今年要翻番。

 

Q：汽车这块，去年新增了很多定点储备车企，公司汽车业务在布局上过去的节奏、未来规模放量、以及出海的节奏？

A：过去我们最重要的产品还是语音套件，就是把我们的语音能力给到汽车厂商，让他们开发。不过，22年已经形成了很多产品，包括：

1）智能座舱里信息域的域控制器，类似于一个主机，可以控制导航、音乐等信息服务。原本我们提供语音交互工具比较多，现在我们可以提供软硬一体化的域控，已经有定点了。

2）智能音箱，音频技术和AI技术结合起来，可以显著提升音响效果。新能源汽车由于噪音很低，对音响要求就比较高。讯飞的智能音响已经显著超过了国外一些比较贵的品牌，广汽一些款和智己都用了，大家可以去体验。3）讯飞现在在L2+已经完成了从技术到产品的研发，在未来不久的时间里，在汽车上完成定点。

我们在面向非洲、中东等地区，已经和国内出海做得比较好的车企达成了合作。我们会支持国内车厂出海，也在日本设立了子公司，已经在一些海外车型上有突破。

在预训练模型上线后，我们有望把语音交互体验再升级。并且我们的语音合成技术，也已经有很大的突破了，现在基本和播音员一样了。

今年开始，讯飞要重启国际化的进程了，过去几年暂缓都是因为被美国加入实体清单，但现在是时候了。讯飞的多语种技术是全球最好的，只是需要和当地数据重新训练落地而已，我们有信心去做核心技术输出。

第二，是消费类产品要到海外，往韩国、日本、欧美等地，包括翻译机等。由于今年出国潮主要在暑假，所以预计销售高峰会在二季度末。另外教育，我们想切入的是英语学习，以英语口语考试和听力考试为切入点，雅思已经和我们合作了，这个模式也是可以往全球需要学英语的地方输出的。我们希望五年内成为全球最出色的多语种技术提供商。

 

Q：22年受疫情影响递延的合同，大致是怎样的结构构成？预期落地和收入确认节奏是怎样的（集中在上半年还是时间周期更长）？

A：有60%是教育，40%是智慧医疗和城市。绝大部分上半年能招标完成，Q1全部完成会有压力（有春节，马上又要两会了）

 

Q：23年的人员计划？费用端这边是怎么考虑的？

A：没有比较大的招聘计划，人员会基本稳定在去年年底的水平。通过内部的组织效能的优化（前面所述零基计划），通过员工能力的提升，可以实现今年的目标。今年业绩会保持一个比较好的快速增长，同时

 

Q：chatGPT如果出了的话，刚刚聊得比较多的都是B端的应用，会有C端使用的版本吗？

A：它在C端也有价值的。我们现在做的第一个尝试的是老人耳机，我们那个2k多，戴上之后就能听见，体验比国外几万的要好。医疗这块也是面向个人的，家庭医生和慢病管理，我们已经看见了很清晰的发展路径。

我们现在也推出了业界最好的虚拟人交互平台，未来元宇宙消费经济这块，会有很大的机会。

 

Q：各个板块里运营型、流水型的比重？

A：总体占58%左右，增长26%，今年增长肯定比26%更高，2023年希望达到60%以上。教育中占比50-60%，我们今年也希望保持这个量。长期来看希望能占到80%。

消费类产品里，开放平台上很多精准投放类的广告业务，也能算持续流水型的。

现在主要是智慧城市里的比例比较低。现在也开始转变了，比如法庭业务，合肥那边用了我们基于AI的断案支持服务后，断案效率增长很大，未来也是需要给我们持续付费的。

2023年，根据地业务增长主要还是教育、医疗、汽车、消费者业务。

 

Q：认知智能方面，我们领先，但是和其他大厂拉开的差距有多大？

A：我们跟国际大厂相比，从基础科研能力上，我们还是有差距的。人家从芯片算力、行业资源上，比我们好很多。三五年前差距更小，现在我们不得不看到这个差距。我们现在要在算力只有1/10上，通过算法去弥补。

我们也要紧跟国际最新进展，保持并跑，在我们擅长的领域做到领跑。语音、翻译、OCR领域，我们有信心一直领先，还有一些行业领域大厂不如我们（比如医疗等），这个我们也是有信心的。我们要在典型赛道上，始终保持领先，并且在商业变现上形成综合优势。

和国内比，国内真正在做chatGPT的可能就是百度，但他们的重点跟我们是不一样的。在其他高校，我们也有很多合作。另外的大厂，能力和技术积累本身就不够，无法跟我们竞争。

 

Q：机器人方面未来的打算？

A：去年我们已经推出了轮式机器人，现在先提升运动能力。我们跟国内市场上口碑比较好的机器狗，拿过来之后通过我们研究院的能力，提升了各类运动能力。在此基础上，已经在1024发布了机器人超脑平台，希望更多机器人公司来用我们的超脑平台，形成迭代，做好进入家庭的准备。我们第一步是工业机器人，未来会进入到家庭。今年会有一些进入家庭的产品会让大家看到，但不会直接出家庭机器人。先会有外骨骼机器人，然后再推进到家庭陪伴型机器人。

 

Q：国产化是公司重点方向，公司在相关领域的适配和发展情况？未来几年的投入规划？

A：1）训练服务器已经国产化了，作了比较好的切换。过去三年算子库关键领域已经弄完了，投入的工作量是英伟达的20倍，但已经移植得差不多了，心里有底了。切换后有些地方效率是原本的70%-80%，有些比过去还高。

2）算法的优化，我们要在算力有限的情况下，用算力弥补。

3）推理服务器也已经国产化了。

4）典型产品的国产化替代，原本有些部件用的是国外芯片，现在都切成国产化了。