云从科技（688327）2023年一季报简析：净利润减22.76%，三费占比上升明显

据证券之星公开数据整理，近期云从科技（688327）发布2023年一季报。根据财报显示，本报告期中云从科技净利润减22.76%，三费占比上升明显。截至本报告期末，公司营业总收入4534.02万元，同比下降78.72%，归母净利润-1.42亿元，同比下降22.76%。按单季度数据看，第一季度营业总收入4534.02万元，同比下降78.72%，第一季度归母净利润-1.42亿元，同比下降22.76%。

本次财报公布的各项数据指标表现一般。其中，毛利率74.42%，同比增84.32%，净利率-327.5%，同比减489.84%，销售费用、管理费用、财务费用总计9493.87万元，三费占营收比209.39%，同比增257.27%，每股净资产2.68元，同比增52.55%，每股经营性现金流-0.15元，同比增55.11%，每股收益-0.19元。具体财务指标见下表：

证券之星价投圈财报分析工具显示：

从公司最新一期2022年的财务报表来看，在盈利能力方面，近期公司主营业务盈利水平差，发展压力较大，营销竞争上的投入较大。

进一步分析公司近十年以来的历史财务报表，整体来看盈利不是很稳定。长期来看盈利能力较弱。业务体量近5年来有过超高速增长，近年来开始萎缩。利润近5年来有过萎缩迹象。

分析公司财报数据显示：需特别注意存货数据。公司三费占比上升明显。公司负债方面，债务压力大，近3年年均经营性现金流净额为-5.44亿元，而流动负债合计13.71亿元。

最近有知名机构关注了公司以下问题：

问：请分享下AI的发展历程？AI行业发展到现在的ChatGPT与AIGC，整个行业是不是到了高速发展的革命节点？

答：（1）核心算法方面——长期以来有两个流派数据派（需要更多的数据来训练更大的模型）与知识派（加入人类知识，通过知识建立规则，向专家系统发展）。随着Deep Learning的发展，即2006年开始，数据派占优，大量数据会支撑模型优化，在计算机视觉上有突破性进展。2016年的代表lpha Go带动资本浪潮，在lphaGo时代，围棋上的成功并不能带来很大现实应用，而ChatGPT带来的重要推进，是其现实应用更多，类似助理。

（2）ChatGPT使用的模型与2年前发布的GPT3底层数据和参数规模一致，ChatGPT没有进一步扩大数据规模，而是突破性的引入了人的知识，即基于人类反馈的强化学习。以前监督学习的大数据训练也需要人为标注，标注比较初级，而ChatGPT的标注是来源于专业人士，把人类对于各种问题最好的反馈进去，最大限度的在GPT的底层数据掘金，在某个具体的领域形成专业模型，把两个流派的技术路线很好的结合了起来。

（3）未来ChatGPT的发展将得益于人机协同，其优势在于a）把人类的知识与数据的能力做更好的结合，使得各个落地场景的门槛降低；b）I发展方向就是技术平台化与应用场景化，如果技术非常场景化，通用性就变差，基础研下技术的高成本难以分摊，但是通过ChatGPT的范式，可以做到核心技术的投入、算力、算法的通用化，人的标注可以快速做场景的应用，边际效用增长，会大大加速各个行业的智能化升级。c）ChatGPT的成功铺开了未来I大规模产业落地的道路，目前ChatGPT深入产业链解决问题，比lphaGo更振奋人心。

（4）至于整个I技术与产业落地结合，可以用“一横一纵”来描述。a）一横人的能力包含感知、认知、行动。关于认知体系，ChatGPT主要是认知的环节，不包含感知；关于感知体系，感知主要指云识别和CV，如果没有感知，物理和数字世界无法打通，而未来的大模型包含视觉、语音、自然语言的大模型，这才是未来的发展方向；关于行动体系，从强到弱的人机交互逻辑有三种托管（主要依赖于I）、伴随（人和I协同完成，双方随时讨论分析，需要感知、认知、计算机视觉等）、问（以人为主，操作过程中有问题通过语音或文字输入的方式询问I，I通过历史数据进行分析并，需具备认知），前两种无法实现是因为没有与物理世界打通。仅从软件角度来看，未来强I一定要将视觉、语音、自然语言、大数据融入，软件逻辑需要横向打通。如果将软件结合实体，数字人与实体机器人打通，会带来巨大的突破，完成完整的横向逻辑。b）一纵即产业链的发展，类似汽车厂商的产业链分工。Tier3I里的Tier3是大量要解决的技术点，场景、文字、行为等识别都是单点技术，都需要大量资源投入，由各个供应商来突破，通过SDK或者PI来提供；Tier2需要技术平台整合各种技术，比如通用视觉平台、语音平台、自然语言处理平台、拥有各种机器人组件的平台；Tier1往上走还会有一层平台的平台，相当于汽车产业里能够为整车厂商提供系统总成和整车设计的角色，I领域会出现数字人平台，可以支撑整个数字人的设计。数字人平台作为Tier1面向最终的场景应用则形成各种具体的数字人产品，比如家庭医生、造型设计师、健身专家等，就像汽车产业现在的主机厂商一样，可以制造各种款型的汽车。

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