海天瑞聲董事長賀琳在業績會上表示，隨著智能駕駛相關政策的推出以及單車成本的不斷下降，智能駕駛的商業化進程將加速，數據處理需求將呈現指數級增長趨勢。海天瑞聲判斷，未來大模型向多模態發展亦將產生更多新型數據需求。

“近年來數字經濟已成為國家經濟發展的核心動能和重要引擎，數據要素作為其中的核心支柱之一，也將迎來新的發展機遇。”在海天瑞聲業績會上，公司財務負責人、董事會秘書呂思遙表示，公司多年提供的訓練數據集及服務作為數據要素的一部分，圍繞國家戰略，正在積極布局數據要素更多領域的業務，加大對數據要素服務模式和相關技術探索，將其作為公司未來收入增長的潛在支撐。

據海天瑞聲近期發布的三季度財報，公司今年前三季度實現營收1.03億元，同比下降38.25%；歸母凈利潤-3211萬元，同比下降272.40%。單季度來看，第三季度營收為2875萬元，同比下降45.10%。

針對業績較大幅度波動，呂思遙表示，虧損主要系報告期內，公司境外收入受境外部分客戶階段性裁員、業務方向調整，以及數據出境相關法規落地實施的階段性影響，公司境外收入同比下降；同時，為配合整體戰略發展及業務拓展目標，公司在營銷體系建設、管理架構及激勵體系升級方面持續加大投入，疊加新購置辦公樓帶來折舊費用同比增加，使得管理費用、銷售費用大幅增長。

公司本月接受機構調研表示，境內業務方面，雖然宏觀穩經濟政策已初見成效，但國內仍面臨復雜嚴峻的內外部環境考驗，部分境內客戶對集中性研發投入仍持謹慎態度，基礎數據服務領域客戶預算及需求釋放出現階段性減緩，疊加行業內競爭加劇，綜合導致境內收入同比下滑。

海天瑞聲表示，未來公司將在繼續鞏固傳統基礎數據業務的同時，通過持續發展智能駕駛、大模型、數據要素等新興戰略型業務，實現收入的穩步回升。

▌智能駕駛數據需求廣闊

海天瑞聲今年境內智能駕駛業務收入表現平穩，整體收入占比有所提升，大模型等新興數據需求逐步釋放，公司稱將為下一步駛入良性發展軌道奠定一定基礎。

在業績會上，投資者十分關注未來智能駕駛的數據需求空間，以及海天瑞聲是否具備競爭力，能否抓住市場機遇。

海天瑞聲董事長賀琳表示，隨著智能駕駛相關政策的推出以及單車成本的不斷下降，智能駕駛的商業化進程將加速，數據處理需求將呈現指數級增長趨勢。根據德勤報告，智能駕駛數據需求在2022-2027年將達到30%以上復合增長率，具有廣闊的市場空間。

具體來看，智能駕駛數據業務的市場需求主要與三個要素相關：

1）車廠的車型及傳感器豐富度。通常來說，不同車型、不同傳感器會有不同的硬件配置方案，繼而需要不同的數據解決方案，因此車型/傳感器等硬件配置的多樣性程度，將會直接影響所需數據解決方案的數量；

2）量產車數量。量產車的數量決定了整個訓練數據需求基數的大小；

3）智能駕駛級別的逐漸提升。智能駕駛級別和滲透率的提升決定了數據處理場景的種類和體量。

“這三個要素對訓練數據需求的影響，是相互疊加的。”賀琳如是稱。

據賀琳介紹，智能駕駛數據領域的核心競爭力主要體現在三個方面，分別是平臺能力、算法能力以及數據安全能力。

首先，平臺能力是數據標注能力的基石。“平臺功能點覆蓋的豐富度，是評價平臺水平的核心要素，目前同時具備2D標注、3D點云標注、2D-3D聯合標注、4D標注的供應商比較有限，能以最快速度覆蓋更多功能需求的數據服務商，將能更好掌握智能駕駛數據市場的主動權以及議價能力。”

第二個核心要素是算法能力。平臺的智能化程度越高，對人的依賴程度越低，在提高平臺生產效率的同時，可以大幅降低生產成本。

第三個要素是數據安全能力。在智能駕駛數據領域，由于其采集圖像、視頻可能涉及地理及個人隱私信息，為更好防范數據安全風險，國家相關法律法規要求，數據流轉鏈條上各類企業必須做好充分的數據安全保障。“因此，未來不具備相關數據安全能力的供應商，將逐漸被市場淘汰。”

▌大模型多模態發展，將催生新型數據需求

今年十月，全國信息安全標準化技術委員會發布技術文件《生成式人工智能服務安全基本要求》征求意見稿。該份文件對語料安全、模型安全、安全措施、安全評估等方面內容，給出了生成式人工智能服務在安全方面的基本要求。

該份文件對海天瑞聲的數據標注業務將有何影響？賀琳面對投資者提問表示，該文件將進一步提升數據合規要求，增加需求側對高質量、專業化、合規數據的需求。“預計將會有更多大模型廠商釋放更多的數據服務需求，給第三方數據服務商。”

海天瑞聲董事長賀琳在業績會上表示，公司已啟動大模型標準化數據集產品的研發投入計劃。據了解，該公司此前定增計劃的核心內容之一，即為大模型數據集產品建設。“標準化數據集產品是公司區別于其他競爭對手的特色商業模式，標準化數據集產品由于其一次性投入、未來可重復銷售的特點，對公司的營收、毛利起著重要作用。”

據介紹，數據集建成后，將提供可供大模型訓練和評測的不少于10個品類的專業數據集，顯著提升行業內面向大模型訓練數據集的類別和質量，實現基于大模型通用能力和垂直領域數據的訓練學習。

“隨著更多大模型產品面向公眾推出上線，以及不斷進行版本迭代，未來的大模型相關數據需求會持續顯著增長，這符合當AI進入大規模落地應用后對數據的需求才會規模性增長的規律。”

賀琳表示，預期該類增長將主要體現在預訓練階段對高質量、大規模的版權數據、公共/政務數據、多模態數據、垂直領域的實際場景數據等方面的需求，以及不斷提升其交互精準度的強化學習階段各類數據需求等。未來，隨著大模型向更高級、更多維、更廣泛垂向拓展，大模型數據需求將呈現快速增長趨勢。

此外，海天瑞聲判斷，未來大模型向多模態發展亦將會產生更多新型數據需求。

大模型向多模態發展后，將會產生更多的例如文生圖的多模態大模型，通過文字輸入生成對應圖片，這就需要機器理解文字語義的同時，將理解的關鍵詞與圖片的關鍵標簽進行映射，通過對齊兩種獨立模態關鍵特征的方式，實現按指令的創作，以此完成學習訓練過程。因此，當大模型向多模態能力維度拓展時，高質量多模態訓練數據集的持續學習訓練的重要性將更加凸顯，多模態的發展，將推動數據服務行業進入更大的增量空間。