秒懂上市公司——科大讯飞（002230）
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公司介绍：技术弄潮 业务聚焦
公司是人工智能行业龙头之一，自 1999 年创业以来就致力于智能语音、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术的研究，并始终保持国际前沿技术水平。公司持续践行“顶天（核心技术保持国际领先）”、“立地（技术成果实现大规模产业化应用）”战略，因而我们对公司的分析也围绕公司的技术进步及应用聚焦两方面展开。
公司自成立以来经历过数轮产业技术革新。语音技术的发展经历了 GMM-HMM 架构（高斯混合-隐马尔可夫模型）、深度学习和Transformer 架构这三轮较大的进步；相应地，语音技术的应用从仅仅局限于部分通信场景（如电信呼叫、车载电话）、到智能手机/智能音箱/汽车语音等各类场景、再到与图像和生成式技术结合向机器人方向发展。
1999 年公司成立之时，GMM-HMM 架构主导了语音识别技术，中文语音识别技术基本掌握在 IBM、微软、摩托罗拉等海外企业手里。2000~2009 年之间语音识别技术发展较为缓慢，但公司在中文语音识别领域具有深厚积累；根据赛迪顾问及公司招股说明书，公司 2006 年市场占有率达到 73.4%，在中文语音合成市场赶超海外大厂。
这个阶段，语音识别技术的准确率仅为 80%左右，可以应用于电信呼叫中心等场景；2004 年嵌入式语音合成技术取得突破，开始在车载电话等场景得到应用。虽然公司技术水平领先同业、一直保持较高市占率，然而受限于语音识别技术本身的发展，公司在该阶段虽然营收取得较快增长，但应用场景有限、市场空间天花板较低。
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2009 年，Geoffrey Hinton 与微软合作将深度学习应用于语音识别领域，并于 2012年发表了语音识别领域著作《Deep Neural Networks for Acoustic Modeling inSpeech Recognition ：The Shared Views of Four Research Groups》。相较GMM-HMM 算法，基于深度学习的语音识别系统错误率下降了 30%以上。
微软与 Hinton 合作将深度学习应用于语音识别领域，使得识别词错误率稳定降低了20~30%，在产业界引起轰动。2010~2012 年间，微软邓力与公司多次进行学术讨论，公司也成为全世界较早将深度学习技术应用于语音领域的企业之一。2011 年 10 月，苹果在 iPhone 中率先推出了智能语音助理 Siri，谷歌、百度等科技巨头也迅速跟进了移动智能语音助理的研发。
2016 年，微软首席语音科学家黄学东带领的团队在 Switchboard 语音识别基准测试中，实现了对话语音识别词错率 5.9%，首次达到与专业速记员持平、优于普通人的表现，被认为是 AI 领域的历史性突破之一。受益于技术水平的进步，语音识别得以在更多场景得到应用，于是公司在教育、医疗、政法、金融等领域持续深化 AI 应用，2009~2021 年间营收复合增速达 40.6%。
与此同时，2014 年人脸识别算法准确率首次超过人眼，计算机视觉也迎来飞速发展。受此影响，公司于 2014 年正式启动“讯飞超脑”人工智能计划，从智能语音技术延伸至多模态交互。
2017 年，Google 提出的 Transformer 架构解决了大规模并行计算的问题，统一了CV 和 NLP 领域的底层骨干架构，“大模型”时代自此开启。2022 年 11 月，OpenAI发布的 ChatGPT 引领了生成式大模型的浪潮。公司也于 2022 年 12 月启动了“1+N认知智能大模型技术及应用专项攻关”，学习机、办公本等消费类硬件产品的销售在星火大模型的促进之下取得显著增长。2023 年 5~6 月，公司 C 端硬件 GMV 创历史新高，同比翻倍增长。其中学习机 5 月、6 月 GMV 分别同比增长 136%和 217%；讯飞 AI 硬件（AI 学习、AI 办公、AI 健康）在“618”期间的销售额同比增长 125%。
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星火稳居第一梯队，开启超脑 2030 计划
伴随着生成式 AI 技术的进步，公司于 2023 年初发布星火大模型迭代时间表，并提出将于 2023 年 10 月 24 日对标 ChatGPT，达到中文能力超越、英文能力相当的水平。在底层技术的飞速发展之下，公司也于 2022 年初正式启动了讯飞超脑 2030 重大项目，旨在让每一个家庭拥有能够端茶送水、陪伴服务、护理健康的机器人。
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尽管大模型时代百花齐放，但公司的星火大模型依然能够稳居国内第一梯队，这主要得益于公司独特的竞争优势：
自主可控的人工智能国家队。1）公司是混合所有制的代表企业，中国移动持股10.52%，是公司第一大股东；此外中科大资产经营有限责任公司也持股 3.24%，是公司第四大股东。2017 年，科技部批准公司建设认知智能国家重点实验室；公司承建的语音及语言信息处理国家工程研究中心也于2021年纳入发改委新序列管理的国家工程研究中心名单。2023 年 7 月，公司被授予国家人工智能标准化总体组大模型专题组联合组长单位，进一步参与大模型国家标准制定工作。
2）公司核心技术研究与产品开发平台实现全面自主可控；并通过与华为等公司强强联合，实现了大模型软硬件核心技术底座自主可控。成建制的顶尖研发团队。公司多年来构建了一只成建制的、行业顶尖的研发团队，且在 Transformer 深度神经网络算法方面拥有丰富经验，因而在生成式人工智能技术领域实现较快突破。
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丰富的行业场景及数据资源。公司拥有丰富的语言库和方言库，AI 开放平台每日使用量超过 50 亿人次，在教育、医疗、智慧城市、智能办公等场景拥有丰富的数据积累和应用理解；且星火大模型在开放试用期间也积累了更多的真实对话语料，以对大模型进行进一步迭代和优化。
星火大模型的提出为公司商业模式的多样化发展提供了更多的可能性，包括：
赋能已有产品。如应用于学习机、办公本、助听器、讯飞听见等，助力现有产品销量提升。
开发者按 tokens 调用量付费、应用合作分成、流量分成及订阅费。
基于特定行业的专业数据和领域知识构建行业私有化大模型。目前公司与华为昇腾合作推出自主可控的星火一体机，实现训推一体，内置办公、代码、知识库、客服等场景包。
助力企业“研产供销服管”提质增效，合作构建企业级大模型知识库和决策体系。
打造个人 AI 助手。目前公司也在积极做好面向 C 端的推广工作。
前十大流通股东：
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持股基金：
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运营情况：
信息工程扮演的业务入口角色逐渐削弱
我们将公司业务分为 4 大类：分别是信息工程、行业应用、开放平台和智能硬件，其中行业应用包括教育产品和服务、运营商业务、数字政府、智慧政法、移动互联网、智慧医疗、智慧汽车、智慧金融等。至 2023 年上半年，这 4 类业务的营收占比分别为 10.8%、59.7%、20.2%和 7.3%。
信息工程是公司建立客户联系与业务认知的入口，随着公司知名度提升及 AI 应用的普及，信息工程占公司的营收比重从 2006 年的 60%降至 2016 年的 25%再到 2022 年14%。
由于 AI 技术解决的是结构化数据的处理问题，而在公司成立之初，我国各行业信息化水平普遍偏低，尚不具备 AI 技术落地的成熟环境。因此公司最初从信息化建设入手，承接政府、教育、电信等行业的信息工程项目，实现自身造血，并由此获得接触政府资源和行业场景的机会。随着各行业信息化普及、AI 技术拓宽应用场景，信息工程扮演的业务入口角色逐渐削弱。
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开放平台的发展受益于业务聚焦战略
近年公司战略进行过两次较大的迭代，目前公司聚焦于能够提升人均效益的根据地业务增长，并将一些非重点赛道下放至开放平台，通过为开发者提供技术调用接口，收取平台广告和软件授权费用。
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至 2023 年上半年，公司开放平台已开放 587 项 AI 能力及场景解决方案，聚集 497.4万开发者团队，同比增长 45%，星火认知大模型发布后开发者数量在两个月内增加了 85 万家。开放平台总应用数达 172.5 万，链接超过 500 万生态合作伙伴。
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行业应用采取 G-B-C 联动战略，智慧教育应用蓬勃发展
由于AI技术发展缓慢曲折、行业认知也需日积月累，公司的业务一直采取自上而下、G-B-C三层联动发展的战略。G 端业务定位于抢占平台高地、制定行业标准，因此公司早期深耕G 端和 B 端业务，2023 年也对 G、B 端的项目提出了明确的利润考核。随着 AI 技术的发展、以及公司对业务自造血重视程度的提升，公司加大了对于 B 端和 C 端的投入，至 2023年上半年，公司 B、C 端营收占比已经达到 70%；随着 B、C 端营收占比的提升，公司人效及应收账款有望持续好转。
目前，公司的主营业务收入中列示了 8 条行业线，分别为教育产品和服务、运营商业务、数字政府、智慧政法、移动互联网、智慧医疗、智慧汽车、智慧金融。对于各条行业线，公司深入推行增量绩效管理机制，各业务线将毛利的 30%上交公司平台、70%按照公司规划进行实时和分发，从而鼓励有实际效益的业务线做大做深、成就新的主营业务线，而行业线中，教育行业营收占比最高，也是公司由 G 端向 C 端转型最为成功的行业，因此我们以教育为例阐述公司 G-B-C 联动发展的思路：即先抢占考试制高点，进而发展智慧课堂、考前模拟和家庭学习业务。其他行业也有望复制教育的成功经验。
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