每經AI快(kuai)訊，2023年12月26日，財通證券發布研報點評匯洲智(zhi)能（002122）。

數據(ju)預(yu)訓(xun)練是AI應用降本增效(xiao)的重(zhong)要因素(su)，隨(sui)著(zhu)場(chang)景(jing)落地，數據(ju)將成為大模型競(jing)爭(zheng)力提升的高效(xiao)燃料，預(yu)訓(xun)練數據(ju)服務(wu)商有望伴隨(sui)著(zhu)AI場(chang)景(jing)落地而快(kuai)速(su)成長。

前期AI模(mo)型(xing)搭建以過(guo)往數(shu)據(ju)(ju)為(wei)主，預(yu)訓練(lian)(lian)數(shu)據(ju)(ju)服務需(xu)求(qiu)并(bing)未伴隨(sui)模(mo)型(xing)發展而(er)快(kuai)速增(zeng)長，由此帶來錯覺(jue)：預(yu)訓練(lian)(lian)數(shu)據(ju)(ju)服務在AI中不需(xu)要(yao)。事實恰(qia)恰(qia)相反，預(yu)訓練(lian)(lian)數(shu)據(ju)(ju)服務是AI模(mo)型(xing)降本增(zeng)效，加速迭代重要(yao)因素(su)。

預訓練數(shu)據(ju)服(fu)務(wu)需(xu)(xu)求(qiu)將伴隨AI場(chang)景落地(di)而迅速增(zeng)長。預訓練數(shu)據(ju)服(fu)務(wu)有助(zhu)于(yu)(yu)優化算力配置(zhi)；有助(zhu)于(yu)(yu)更精準實現(xian)客戶需(xu)(xu)求(qiu)；有助(zhu)于(yu)(yu)AI模型快(kuai)速迭(die)代。因此，隨著(zhu)AI場(chang)景落地(di)，使用更多全新數(shu)據(ju)，預訓練數(shu)據(ju)服(fu)務(wu)需(xu)(xu)求(qiu)由此快(kuai)速增(zeng)長。

數(shu)據(ju)反向賦能(neng)應(ying)用(yong)場景，數(shu)據(ju)和場景落(luo)地有望共振(zhen)。終(zhong)端場景應(ying)用(yong)落(luo)地加速數(shu)據(ju)要(yao)素多模態擴容，將進一(yi)步提升預訓(xun)練(lian)數(shu)據(ju)環節的(de)重(zhong)要(yao)性，高質量(liang)預訓(xun)練(lian)數(shu)據(ju)集(ji)是大模型自反饋強化學(xue)習(xi)機制(zhi)的(de)前提，數(shu)據(ju)與場景將實現共振(zhen)。

承齊(qi)重之(zhi)積淀，機床成為公司發(fa)展壓艙(cang)石。

“齊一”品牌優勢(shi)顯著，多年(nian)積(ji)累成(cheng)就“4+3+N”創新體系鞏(gong)固研(yan)發優勢(shi)。近年(nian)公(gong)司雙向發力，縱向承(cheng)接風電行業需(xu)求(qiu)釋放研(yan)發系列(lie)新品。橫向針對航空(kong)航天、船舶(bo)、能源等行業進行高端品升級。

公司切入數據預訓練業務，發(fa)力智(zhi)能標注和自動駕駛，重塑發(fa)展動能。

平臺(tai)(tai)化(hua)統(tong)籌、智能(neng)化(hua)、技術先(xian)進性是(shi)自(zi)動駕駛(shi)場景數(shu)據(ju)預訓(xun)練(lian)的(de)準入壁壘，公司(si)當前已具(ju)備艙(cang)內語音、艙(cang)外圖像、視(shi)頻等(deng)多(duo)類(lei)型數(shu)據(ju)的(de)標(biao)注(zhu)能(neng)力，Enable AI智能(neng)平臺(tai)(tai)支持3D點(dian)(dian)云數(shu)據(ju)的(de)連續幀標(biao)注(zhu)、點(dian)(dian)云融合。

自動駕(jia)駛數(shu)據(ju)需求隨算法迭代和落地(di)車型(xing)量產的時間呈現周期性收斂，根據(ju)德勤測算，2027E年(nian)自動駕(jia)駛帶來的AI預訓練數(shu)據(ju)服務需求有(you)望達到83億(yi)元，2022E-2027E五年(nian)復合(he)增速為37%。

投資建議(yi)：我們(men)預計公(gong)司(si)2023-2025年實現營業收入(ru)8.86/11.06/13.72億(yi)元，歸(gui)母凈利潤1.82/2.66/3.54億(yi)元。對應PE分別(bie)為41.69/28.53/21.45倍(bei)，維持“增持”評級。

風(feng)險(xian)提(ti)示：大模(mo)型產(chan)業結合(he)不及預期；智能數據標(biao)注市場競(jing)爭加速(su)；智能標(biao)注平臺落(luo)地(di)不及預期。

(來源：慧博投研)

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(編輯 曾健輝)