集團於中國進行人工智能技術研發並提供基於人工智能的軟件及硬件技術解決方案服務。

業務回顧 - 截至2023年12月31日止年度

作為中國最大的「AI+製造」解決方案供應商和國家專精特新小巨人企業，創新奇智不斷探索用前沿人工智能技術賦能製造業，解決行業場景中的實際問題，助力企業客戶降本增效提質，推動數字化轉型和高質量發展。2023年，得益於人工智能技術的突破創新和我們在製造業的持續深耕，創新奇智保持著正向增長，多項營運指標健康發展，企業基本面不斷夯實。具體表現如下：

報告期內，營業收入達人民幣1,751.0百萬元，同比增長12.4%；毛利潤達人民幣588.5百萬元，同比增長16.1%；毛利率33.6%，較上期提高1個百分點；這一年，我們堅定地貫徹「聚焦」戰略：更聚焦製造業主營業務，「AI+製造」業務板塊收入達人民幣1,176.4百萬元，同比增長24.1%，佔整體營業收入比例大幅提升至67.2%，同比大幅提升6.3個百分點；更聚焦高質量業務，推動毛利率持續改善提升；更聚焦客戶成功，客戶數量從2022年的292家增至2023年的397家，同比提升36.0%；更聚焦經營質量，在保持收入持續增長的同時，經調整淨虧損率較上一財年持續收窄，經營活動所用現金淨額較上一財年顯著進步，同比大幅改善40.7%，保障了企業穩健可持續的經營能力。在「聚焦」戰略和「精細化」管理的推動下，我們實質性優化了業務結構和提升了經營水平，向著高質量發展迭代轉型。2023年，創新奇智榮獲山東省工業和信息化廳頒發的「山東省級高質量發展獎勵企業」。

這一年，我們圍繞AI製造業賦能，不斷壯大生態體系，加強產研合作。我們與中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所達成戰略合作，聯合推動AI技術標準制定與產業化賦能，聯合編製國內首個工業大模型標準和開展技術測評。與研華科技達成戰略合作，創新奇智的工業大模型牽手研華科技的工業雲平台共同賦能製造業。在資本層面，我們探索基於區域的產業優勢和資本資源，結合自己的發展戰略，聯合成立並購基金，助力高效務實地推動人工智能與製造業深度融合發展，取得了初步成效。同時，我們作為青島市人工智能產業鏈鏈主企業，帶動產業鏈上下游發展。我們還是青島市流程製造與高端裝備產業數字化轉型賦能中心和青島市裝備製造與紡織服裝數字化轉型賦能中心，結合當地優勢產業資源和自身技術特色，賦能產業生態發展。

有效的企業發展策略和製造業的廣闊市場進一步推動了我們在人工智能市場地位的不斷攀升。根據IDC發佈的《中國人工智能軟件及應用市場研究報告》，創新奇智在中國計算機視覺市場份額晉升到第3名，機器學習平台市場份額持續位居第4。同時，我們積極佈局工業軟件細分市場，在《IDC中國製造業MES市場分析及廠商份額》研究報告中，在食品飲料煙草細分領域，名列市場份額第2。「MOM（製造運營管理軟件系統）+AI工業互聯網平台」入選國家級特色專業型工業互聯網平台，標誌著正式進入工業互聯網平台國家第一梯隊。

我們始終以務實的態度和前瞻的眼光佈局人工智能技術。作為國家級知識產權優勢企業，我們持續貫徹國家知識產權標準，2023年通過國家知識產權貫標認證，標誌著公司在知識產權規範化管理、創造、運用和保護方面邁入國內先進水平。截至2023年12月31日止，累計申請專利1,286件，其中80.9%為發明專利，確權專利524件，其中確權發明專利305件。根據全球知識產權綜合信息服務提供商IPRdaily統計近三年全球公司在中國申請並公開的AI工業視覺發明專利數據，創新奇智名列第19名；同時我們積極佈局AIGC推動的AI2.0時代，加大對AIGC和大模型相關技術的研發，據IPRdaily數據，我們位居中國AI大模型企業發明專利排行榜35名。2023年，「奇智孔明AInnoGC工業大模型」亦受到多方認可。在中國信通院《大規模預訓練模型技術和應用評估方法》標準符合性驗證中，創新奇智攜「奇智孔明AInnoGC工業大模型」與華為、騰訊、科大訊飛等國內知名AI企業共同獲得優秀級(4+)驗證。《麻省理工科技評論》2023年底發佈了15個中國AI大模型先進應用案例，重點考察AI大模型的真正應用和部署能力，創新奇智攜「奇智孔明AInnoGC工業大模型」與華為、百度、百川等國內知名AI企業共同上榜。

我們堅信，創新性技術的價值在於幫助解決真實世界的問題。例如，製造業有大量的產品質檢和異物識別需求，我們在服務客戶過程中發現受限於樣本數據量和高昂的標注成本，視覺識別類任務往往不能達到預期效果。針對此問題，2023年我們研發的關於細粒度視覺識別技術的多項研究成果被世界頂級學術會議認可。在NeurIPS 2023，我們提出了一種從粗標簽進行細粒度學習的新方法(PE-HCM)，研究論文被大會接收；在CVPR 2023細粒度視覺分類(FGVC)挑戰賽的SnakeCLEF賽道和PlantTraits賽道兩次奪冠。這些研究成果能夠區分物體中非常微小的差異特徵，而且省去了需要某一特定領域專家進行數據標注的高昂成本，在商品識別、瑕疵檢測、安全防護等領域具有很高的應用價值。

資料來源: 創新奇智 (02121) 全年業績公告

業務展望 - 截至2023年12月31日止年度

著國家大力推動實體經濟高質量發展，以人工智能為代表的新一代信息技術迎來高速發展期。工業製造是實體經濟的重要組成部分。二十大報告提出要推進新型工業化，加快建設製造強國、數字中國。2023年12月，工信部等八部門聯合印發《關於加快傳統製造業轉型升級的指導意見》，強調要加快數字技術賦能，全面推動智能製造。2024年1月，工信部等七部門聯合印發《關於推動未來產業創新發展的實施意見》，重點推進未來製造、未來信息等產業發展，利用人工智能、先進計算等技術精準識別和培育高潛能未來產業。2024年政府工作報告再次提出「人工智能+」，大力推進新型工業化建設，加快發展新質生產力。

在應用側，企業對人工智能技術的需求也達到了空前高度。據IDC預測，到2026年，中國500強企業將把30%以上的核心IT支出用於AI，從而使產品創新和流程改進的速度達到兩位數的增長。另據中國信通院《工業大模型技術應用與發展報告》指出，AI與大模型將加速賦能新型工業化，從2022至2032年工業AI市場規模將以46%的年均複合增長率高速成長，2032年工業AI市場規模將高達895億美元。AI大模型的誕生大大降低了技術應用的難度，並顯著提升了AI的泛化能力，從而推動了創新應用產品和解決方案的發展。我們相信隨著大模型市場逐漸走向有序與落地，工業製造在生成式AI的驅動下將產生更多的智能化、數字化創新場景，迸發出強大的生命力。

AI1.0時代，我們依託MMOC人工智能技術平台積累了豐富的以人工智能技術服務製造業的經驗。未來，在AI2.0時代，我們將持續夯實MMOC平台並且更大力度研發AInnoGC工業大模型技術平台，用AI技術賦能更多的工業製造應用場景。我們的業務結構也將隨著技術升級和外界需求的變化而進一步優化調整，在原有的工業細分領域之上，更加凝集聚焦打造「工業軟件、數智軟件、工業物流、智能裝備、工業可持續」五大業務主題，推動人工智能與工業製造的深度融合。2024年政府工作報告提出「加強標準引領和質量支撐，打造更多有國際影響力的中國製造品牌」。當下中國製造正以前所未有的速度和規模出海邁向國際，中國製造業出海也已成為中國經濟發展的一個必然趨勢。未來，我們將配合客戶的業務需求和市場變化，支持中國製造企業出海，基於現有技術平台與解決方案，在海外市場探索「1+N」擴張和「1xN」複製，助力將製造業升級的能力擴展到海外市場，並希望成為企業新的增長引擎。

強化人工智能技術雙塔

隨著ChatGPT、Sora、Claude等大模型的快速發展，人工智能進入新的發展階段，大模型更強的跨模態學習和理解能力、自我學習和適應能力、邏輯推理和問題解決能力以及對物理世界的模擬能力預示著AGI時代的快速到來。這將對許多領域產生深遠影響，諸如在工業領域優化生產流程，提高生產效率，降低成本，並實現更高級的自動化；在金融領域幫助進行複雜的金融分析、風險預測和投資決策等，加速人工智能技術的發展和應用。

面向未來，公司會積極擁抱新技術變革帶來的重大機遇，持續強化人工智能「技術雙塔」開發與運營，針對重點工業領域和關鍵場景，積極佈局下一代應用類產品和方案，逐步構建AI2.0階段的智能產品新格局。

優化AI產品與解決方案

2024年，我們的目標是深化人工智能技術的應用，特別是大模型技術，在各細分領域產品和解決方案中實現高度技術融合。我們致力於擴展智能化產品和解決方案的範圍，構建一個體系化的產品矩陣，旨在提供全面的產品功能，同時專注於促進客戶業務數據的整合和持續積累。這將加速人工智能技術的實際應用，全面支持企業的智能化決策過程。進一步地，通過引入Chat X系列產品，我們將引入一系列創新特性以強化產品和解決方案。這包括利用自然語言理解和Text-to-SQL技術深度挖掘和分析龐大數據集，以提供深刻的洞見和預測，從而增強決策支持能力。此外，依託於可回答問題和模型歸納總結的能力，我們能夠在知識問答領域提供即時且準確的信息，顯著提升用戶體驗。借助大模型技術的Text-to-CAD多模態能力，自動生成或優化設計圖紙，我們將大幅提高設計效率和創新性，加速產品開發週期，為企業創造競爭優勢。這一全方位的技術深化和產品創新策略，旨在推動人工智能技術在各行業的廣泛應用，助力企業實現數字化和智能化的轉型升級，確保企業在激烈的市場競爭中保持領先。

在食品飲料&新材料領域，我們將繼續堅定執行AI+MOM的工業軟件產品化戰略，打造智能化、平台化、垂直化的核心MOM產品組合，在食品飲料、高端新材、汽車裝備等優勢細分行業，以標準化產品矩陣為內核，以垂直行業工業互聯網解決方案為載體，踐行以前沿技術催生新質生產力，大力推進新型工業化和數字經濟的國家戰略。具體的，我們會堅持「平台+產品+行業套件」的產品研發戰略，不斷提升產品標準化程度，以重點產品驅動業務高質量成長。同時，基於前期大模型賦能工業軟件的場景探索和商業化落地嘗試，我們會聚焦高價值場景開展產品化工作，圍繞重點產品進行大模型能力深度嵌入，打造產品化的工業軟件Copilot。作為一個例子，我們已經開始圍繞大模型的知識庫構建能力，探索在設備管理軟件中嵌入設備運維知識庫，為設備管理軟件用戶無縫提供智能化的運維輔助。同樣的知識庫構建能力還可以快速複製到企業的研發管理系統、內部運營系統和外部營銷系統等，逐步實現全方位企業知識庫的建設。我們將與多家行業燈塔客戶開展深度合作，踐行「1+N/1xN」策略，在探索更多大模型賦能場景的同時，實現成熟的大模型嵌入產品在燈塔客戶的落地，以及向其它行業客戶的複製。

在鋼鐵冶金領域，我們將鞏固智慧鐵鋼介面及鐵水運輸無人化市場地位，圍繞鋼鐵全廠大物流的四大環節—「原料進廠、生產配送、廠內倒運、成本出廠」不斷深化，物流對象從「液態」至「固態」覆蓋，不斷開拓原料碼頭卸船智能化、廠內汽運智能化、鋼水運輸智能化及倉儲發運智能化，佈局工業物流智能化。

在面板半導體和汽車裝備領域，我們將持續推進以機器視覺技術驅動的軟硬一體智能裝備在各細分行業的批量落地，並加速推動各類智能裝備與工業軟件系統的無縫對接，實現雲邊端的高效智能協同。例如，我們已經在過往的多個客戶側落地中，將智能化質檢裝備的檢測結果與企業質量管理系統對接，實現端到端的質量管理，和設備管理系統對接，實現設備的精準智能化運維等。我們將在產品和解決方案層面對於數據對接提供更加原生的支持，進一步推進上述最佳實踐在客戶側的複製落地。同時，我們將聯合行業頭部客戶，積極探索大模型技術在智能裝備領域的創新型落地場景。例如，在智造實訓領域已經得到應用的PLC代碼生成技術，以智能體引擎和多模態大模型驅動的工業機器人任務編排和執行能力，大模型驅動的CAD設備佈線能力等，持續提升各類裝備的智能化水平和自主完成重複性工作的能力，提升產線的整體效率。

在智造實訓領域，我們將進一步聚焦產業需求，設計和開發更多與製造業升級緊密對接的數字化實訓課程，以及配套的實訓軟件模塊及實踐操作平台。我們將積極推進把AInnoGC孵化的更多生成式AI技術深度嵌入智造實訓軟件平台中，並向各地智造實訓中心推廣。一方面通過生成式AI技術，持續提升實訓中心運營、教師教研、學生實訓學習的效率，另一方面，將實訓中心作為各類生成式AI技術在實際工業生產環節落地的實驗基地，既可以測試和提升生成式AI技術在產線側落地的準確性和穩定性，又可以讓未來的製造業從業人員增加對生成式AI技術的了解，加速生成式AI技術在製造業場景的落地，推動工業可持續化發展。

在金融行業，在當今數據驅動的經濟環境下，數據已經成為繼土地、勞動力、資本和技術之後的第五大生產要素，對於金融行業而言，這一點尤為重要。隨著國家對多層次資本市場建設的大力推進以及金融市場機構在財富管理業務上加速數字化轉型，對AI技術和數據解決方案的需求日益增加。我們致力於利用我們在AI技術領域的深厚積累，特別是通過AInnoGC與數智軟件的深度融合，不斷推進產品和服務的創新。我們的目標是通過產品級別的集成，如代碼自動生成、數據資產分級和用戶畫像等功能，以及通過數據治理與資產管理軟件的功能解耦和行業套件的定制，全面提升金融行業客戶在精準營銷、合規風控、業務和財務管理、監管報送等關鍵業務場景的效能，進而幫助他們激活和最大化數據資產的潛在價值。我們堅持以「產品特色鮮明」、「業務場景高度粘合」和「執行力強」的原則，不斷增加對AI解決方案和數據產品研發的投入，擴大我們的行業覆蓋範圍。

從銀行和保險業開始，穩步拓展到證券、基金、期貨、租賃、信託等更廣泛的資產管理領域，乃至於製造業等數據管理處於相對早期但需求迅速增長的行業。通過這種方式，我們不僅加強了金融科技基礎設施的建設，還在數據資產的治理、控制和數字化轉型過程中為客戶提供持續的支持和賦能，以應對日益複雜的市場需求和監管環境。

資料來源: 創新奇智 (02121) 全年業績公告