海天瑞声：海天瑞声2023年半年度报告
北京海天瑞声科技股份有限公司2023年半年度报告 重要提示 一、本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 二、重大风险提示 公司已在本报告中详细描述可能存在的风险，敬请查阅第三节“管理层讨论与分析”之五“风险因素”部分，请投资者注意投资风险。 三、公司全体董事出席董事会会议。 四、本半年度报告未经审计。 五、公司负责人贺琳、主管会计工作负责人吕思遥及会计机构负责人（会计主管人员）杨韩声明：保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 六、董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案无 七、是否存在公司治理特殊安排等重要事项 □适用√不适用 八、前瞻性陈述的风险声明 √适用□不适用本报告中所涉及的未来计划、发展战略等前瞻性陈述，不构成本公司对投资者的承诺，敬请投资者注意投资风险。 九、是否存在被控股股东及其他关联方非经营性占用资金情况 否 十、是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况？否 十一、是否存在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性否 十二、其他 □适用√不适用 目录 第一节释义.....................................................................................................................................5第二节公司简介和主要财务指标.................................................................................................9第三节管理层讨论与分析...........................................................................................................13第四节公司治理...........................................................................................................................53第五节环境与社会责任...............................................................................................................56第六节重要事项...........................................................................................................................58第七节股份变动及股东情况.......................................................................................................96第八节优先股相关情况.............................................................................................................106第九节债券相关情况.................................................................................................................107第十节财务报告.........................................................................................................................108 第一节释义 在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义： 第二节公司简介和主要财务指标 一、公司基本情况 二、联系人和联系方式 三、信息披露及备置地点变更情况简介 四、公司股票/存托凭证简况 (一)公司股票简况 (二)公司存托凭证简况 □适用√不适用 五、其他有关资料 □适用√不适用 六、公司主要会计数据和财务指标 (一)主要会计数据 √适用□不适用 （1）报告期内，公司营业收入较去年同期下降35.13%，由11,478.44万元下降至7,446.09万元，主要系受境外部分客户进行阶段性裁员或业务方向调整，导致其预算释放进度放缓，同时叠加数据出境相关法规落地实施的阶段性影响，公司境外收入同比大幅下滑所致。 （2）报告期内，归属于上市公司股东的净利润为-1,724.14万元，实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-2,310.46万元，分别较上年同期减少188.76%、380.40%。主要系报告期内，营业收入下滑的同时，为配合整体战略发展及业务拓展目标，公司在营销体系建设、管理架构及激励体系升级方面持续加大投入，叠加新购置办公楼带来折旧费用同比增加，使得管理费用、销售费用大幅增长所致。 （3）报告期内，经营活动产生的现金流量净额为-2,387.38万元，同比减少2,043.84万元。主要系报告期内，受境外部分客户进行阶段性裁员或业务方向调整，导致其预算释放进度放缓，同时叠加数据出境相关法规落地实施的阶段性影响，公司境外收入同比大幅下滑显著，导致公司整体营业收入同比下降；另外，年初支付上年度已计提奖金，以及为配合公司战略发展及业务拓展目标，公司在管理架构、营销体系建设方面加大投入，相关支出大幅增长所致。 （4）报告期内，基本每股收益、稀释每股收益均较上年同期减少164.44%，扣除非经常性损益后的基本每股收益较上年同期减少300.00%。主要系报告期内归属于上市公司股东的净利润及归属于上市股东的扣除非经常性损益的净利润降幅明显，同时2023年上半年，公司完成限制性股票激励计划首次授予部分的归属以及资本公积转增股本后，股本总额增加所致。 七、境内外会计准则下会计数据差异 □适用√不适用 八、非经常性损益项目和金额 √适用□不适用 对公司根据《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》定义界定的非经常性损益项目，以及把《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目，应说明原因。 九、非企业会计准则业绩指标说明 □适用√不适用 第三节管理层讨论与分析 一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明 （一）所属行业情况 1.行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛 根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》，公司所从事的训练数据生产业务属于“新一代信息技术产业—新兴软件和新型信息技术服务—新型信息技术服务—信息处理和存储支持服务—数据加工处理服务”行业，是国家重点支持的“新一代信息技术领域”的战略性新兴产业。公司通过设计训练数据集结构、执行数据采集、加工处理过程，生产用于算法模型开发训练用途的专业数据集，并以软件形式向客户交付，所属行业为软件和信息技术服务业。 1.1行业的发展阶段、基本特点 （1）在全球数字经济发展以及大模型技术的共同驱动下，全球人工智能产业进入新一轮加速发展期 当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化转型成为大势所趋，世界主要国家均高度重视发展数字经济，纷纷出台战略规划，重塑数字时代的国际竞争新格局。人工智能作为数字经济发展的底层核心技术之一，正在发挥更加重要的作用。例如，随着数字经济发展的不断深入，数据体量以及复杂度均不断提升，为更好解决产业数字化中数据提取、处理、分析等工作，将会产生更多样化的人工智能需求，人工智能支出也将成为支持企业数字化转型支出的主力因素之一。 根据IDC报告，全球范围内，企业在人工智能市场的投资增速将显著高于数字化转型支出（（DX）和GDP增速。 此外，以ChatGPT为代表的大模型在近期的现象级智能化表现引发行业强烈关注。作为全新 的人工智能聊天机器人，在推出两个多月时，ChatGPT全球用户已突破1亿，人工智能通过极具颠覆性的能力再次走入大众视野，并获得了产业界的广泛关注。可以预见，人工智能行业将在以ChatGPT为代表的大模型技术的推动下进入新一轮产业高速发展期。 未来，受益于数字经济政策和大模型技术的双重驱动，人工智能将具备更强的产业融合能力，并将深刻影响千行百业的运行规则，以及人们的生活方式，人工智能产业的发展将随之进入快车道。 根据国际数据公司（IDC）的数据，2021年，全球人工智能市场规模为885.7亿美元，预计2025年将达到2,218.7亿美元，年复合增长率达到26.2%。 在市场需求拉动和国家政策的支持引导下，当前我国人工智能产业加速发展，已形成基础底层设施、中层技术以及上层应用的完备的产业链生态，一批创新活跃、特色鲜明的创新企业不断涌现，并联合推动中国人工智能产业实现规模增长。根据艾瑞咨询的数据显示，2022年中国人工智能产业规模达1,948亿元，预计2027年市场规模将达到6,122亿元，年复合增长率为25.6%，主要与智算中心建设以及大模型训练等需求拉动的AI芯片市场、无接触服务需求拉动的智能机器人及对话式AI市场等快速增长相关。有望在下游制造、交通、金融医疗等多领域不断渗透，实现大规模落地应用。 （2）训练数据作为AI发展和演进“燃料”的作用更加凸显，并逐渐成为大模型竞赛中的重要决定性要素 在AI产业链中，算法、算力和数据共同构成技术发展的三大核心要素。算法模型从技术理论到应用实践的落地过程依赖于大量的训练数据。训练数据越多、越完整、质量越高，模型推断的结论越可靠。过去十年，人工智能产业以算法为核心，通过深度学习算法的不断创新，推动人工智能产业的快速发展。但未来，当算法发展趋于开源、算力能力大幅提升及人工智能模型从技术理论应用到更多的垂直场景，想要更快更好提升人工智能能力，数据将发挥更重要的作用。 尤其在大模型时代下的今天，数据正在被视为大模型落地以及竞赛中重要的决定性要素。在大模型领域，过去业界普遍认为模型参数量是模型效果增强的核心要素，模型参数越大，性能表现越好，而如今这一（“参数”定律正在打破。Meta今年开发的新模型Llama（（Large（Language（Model（Meta（AI）证明，相比于单纯参数量提升，训练数据规模以及多样性的增强，可带来更好的模型效果提升。根据新浪财经报道，Llama-13B虽然在参数规模上相较于GPT-3（（175B）小了十几倍，但由于其大幅提升了训练数据规模（（Llama-13B训练数据量约为GPT-3的3倍），其表现能力在大部分指标上均超越了后者；与此同时，Llama-65B也是凭借数据规模优势，与谷歌5400亿参数的PaLM-540B在表现上旗鼓相当。 可以看出，数据正在逐渐成为大模型时代下的重要推动力量，并产生快速增长的数据需求。根据Cognilytica数据统计显示，2021年全球AI训练数据市场需求约为42亿美元，并预计到2027年这一需求将增长到220亿美元，2021-2027年复合增长率达32%。 中国作为全球人工智能产业增速最快的国家之一，相关数据需求也在快速增长。根据德勤数据，2022年中国人工智能基础数据服务市场规模为45亿元，2027年规模将达到130-160亿元，年复合增长率为23.6%-28.9%。 （3）数据要素市场蓬勃发展，数据行业迎来更为广阔的发展机遇 近
