汇洲智能：卡位大模型的数据预训练新秀

研报总结

主要内容概览：

1. 数据预训练在AI中的重要性：数据预训练是AI应用成本效益提升的关键因素，随着AI场景的落地，数据将成为提升大模型竞争力的高效燃料，预训练数据服务提供商有望伴随AI场景的快速成长。

2. 需求增长驱动因素：预训练数据服务需求将随着AI场景的落地而迅速增长。这种增长体现在优化算力配置、精准满足客户需求以及加速AI模型迭代上。

3. 数据与场景共振：数据反向赋能应用场景，数据和场景的相互作用将促进高质量预训练数据集的形成，这是大模型自反馈强化学习机制的前提条件。

4. 机床龙头的转型：汇洲智能，作为机床行业的领军企业，正通过布局AI大模型数据预训练业务重塑其成长动能。这包括通过收购整合资源，建立研发平台，以及在多个行业扩展高端产品线。

5. 发力AI数据预训练：汇洲智能依托其在机床制造领域的深厚积累和技术创新体系，以及丰富的技术产品矩阵、高粘性客户群和经验丰富的技术团队，快速进入AI数据预训练市场，实现了业务的多元化发展。

6. 场景驱动的增长：AI预训练数据市场在全球范围内呈现出高速增长态势，特别是自动驾驶领域，预计未来五年复合年增长率将达到37%。

7. 智能标注与自动驾驶：汇洲智能通过启用智能工具辅助数据标注，提升了效率和准确性，同时在自动驾驶领域投入，打造了支持3D点云数据的连续帧标注和点云融合标注能力，展现出强大的技术创新实力。

8. 盈利预测与估值：基于机床业务和数据预训练业务的预测，预计公司营收将分别增长至8.86亿、11.06亿、13.72亿元，归母净利润预计为1.82亿、2.66亿、3.54亿元。估值基于可比公司PE平均值，维持“增持”评级。

风险提示：

1. 大模型产业结合的不确定性：模型与产业的深度融合面临挑战，包括模型迭代速度、数据确权和采集标注难度的增加。
2. 市场竞争加剧：智能数据标注领域的竞争正在加剧，尤其是在自研数据标注模型的开发上。
3. 智能标注平台落地风险：公司自研的智能标注平台可能面临技术难题，影响其实际落地效果。