一、公司概况 现在大数据行业处在非常重要和热门的阶段，我们非常想跟大家交流怎么去理解我们的业 务发展。过去几年我们在业务拓展同时，也在静心修炼内功，各位投资人也能看到我们是真正响 应了“数据二十条”的号召，把数据要素价值化政策进行落地。公司数据相关业务的占比达到 9 成 左右，原来的开发者服务大概在 10%，所以在上市的时候就提出我们是一家数据智能企业，那个 时候大家还觉得是生造词，但是现在就非常好理解。下面我们从几个角度跟大家做个分享。 第一个是就顶层设计来讲，国家一直以来非常重视大数据的发展，2014 年的时候就把大数 据写入政府工作报告。2017 年中g中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，提 出推动实施国家大数据战略。去年 12 月，又推出“数据二十条”。今年 3 月，全国两会明确要新 组建国家数据局。后续，中g中央、国务院也印发了《数字中国建设整体布局规划》，这些都非 常重要。

我会从三个方面对公司的发展做个介绍，即战场、战术、战略。 战场：首先跟大家分享几个词：数字化（Digitization）、数智化（Data Intelligence）、数治 化（Digital Governance），这个是我在“西溪论数”上阐述的数字治理三阶段。第一个数字化阶 段已经走得非常充分，我们的定位就是在充分数字化的领域里面去做数据智能化的工作，帮助客 户实现数字化治理。 战术：我们的战术就是在定期报告中反复提到的 D-M-P 三层结构，第一层 D 层是数据积累， 我们 SDK 累计安装量已突破 950 亿，日活跃独立设备数 4 亿，智能 IoT 设备 SDK 累计安装量 超 2.5 亿，也在快速成长。中间层 M 层我们叫数据治理层，我们打造了数据智能操作系统 DiOS。 大家知道电脑操作系统是让用户更方便去操作软硬件，降低计算机这样非常高壁垒的产品使用， 通过图形方式实现了原来写代码才能完成的事情。最近出来的大模型已经实现了让人类的自然 语言非常便捷地和高壁垒的人工智能进行交互。M 层除了我们自己以外，我们也输出给合作伙 伴，比如公共服务，帮助客户治理他们的数据。再上面一层 P 层是数据应用层，这个要结合行业 的专业知识来开展。 战略：我们的战略也可以用三个词来总结，即自数-治数-置数。第一个是用自己的数据在商 业服务和公共服务领域提供产品和服务，第二个是治理数据，这是一个 X 结构，中间层是 M 层， 下方是我们的 D（数据）和客户的 D ’（数据），上面是我们在大数据行业的专业能力 P 和客户 在垂直领域的专业技术 P ’，这块正在全面落地。第三步置数就是走向数据的加工贸易，我们用甲 方的数据，加工贸易以后用于乙方，我们身处丙方的位置，我们的数据能力和链接共创的能力非 常强。所以总结起来就是先用自己的数据，然后治理数据，未来再置换数据。以石油来比喻的话， 第一步类似大庆油田，我们要挖掘自己的财富。第二步是斯伦贝谢，能够给油田提供一整套的设 备和解决方案。后面进入大流通领域，走向壳牌、中石油、中石化这样的模式。 回看“数据二十条”中强调的，要建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权 的三权分置的产权运行机制，这正是我们战略拓展深耕的方向：通过“自数“来释放自身持有数 据资源的价值，让产业更智能；“治数”对外输出我们的数据加工治理能力，让客户自己的数据 更好地用起来，解决他们业务（应用）场景的问题；“置数”则凭借我们的加工治理能力、行业 知识（Know-How）、运营经验沉淀等，依托数安港等基础设施，推动数据要素在数据持有方和 需求方之间交易流转、融合融通，做数据加工贸易的事情。 去年的业绩来看，营收 5.26 亿，归母净利润大概两三千万。今年一季度我们营收一个亿左 右，略有盈利。宏观经济环境大家都知道还在不停的变化，比如关于最近五一旅游的报道，旅游 人数大家可以看到比 2019 年增长了 20%，从我们自己的数据分析解读来看，我们发现旅游真正 的走向了全域旅游，五一旅游经济的带动，对于消费指数和信心的提升是非常强的，所以从这个 角度看宏观经济在回暖。 在业务板块方面，我们的商业服务受到的影响比较多，尤其是品牌广告，同时互联网公司作 为品牌广告下游，推广预算增长也非常低。而消费的改变会经过一段时间来影响品牌广告的预 算，互联网公司后续就会感到业务收入的变化，进而投入自己的预算来做广告，所以非常重要的 是经济状况的传递。今年来看，我们觉得一季度消费快速恢复到疫情前，品牌公司和各大互联网 公司会陆续感受到恢复，互联网公司预计先会恢复自己扩量的预算，也就是我们增长服务广告投 放业务。 公共服务这块，我们增长了 20%左右，我们的 SaaS 产品积累服务了 2700 多个区县，依然 保持非常好的粘性，基于 DiOS 的项目制业务在浙江、江苏、河南、河北等多地落地，在全国铺 垫了数十个商业机会。我们也会每个季度做深度总结，关注经济形势变化。公共服务中，在新产 品方面我们也做了非常多的创新，比如数智交通领域，我们和生态公司合作，帮助杭州交警把 380 多公里的道路变成了绿波带，也给温州大道进行红绿灯调优，使行驶速度和到达时间提升非 常多。同时我们也做效率工具，把在互联网领域司空见惯的工具应用到政府领域，进行了相关部署和实验，这些都是未来可以值得期待的。 还有一个就是大家都特别关心的事项，就是中国（温州）数安港这个数据安全以及合规使用 的机制，其中非常重要的载体就是浙江省大数据联合计算中心，我们是首倡者，大数据行业中大 家面临的困扰是不敢共享、不会共享和不愿共享。而数安港的诞生就是以政府国资加上懂行业的 民资，共同组建一个第三方的公信力平台，双方数据不进行交换，只把多方数据放到一个联合计 算的区域内，计算完成之后，结论经审计拿走，原始数据就地销毁。为了确保这个销毁的可靠性 和直观性，整个大数据联合计算中心的服务器上没有硬盘，只有内存，大家把数据放在上面之 后，在内存里计算完毕之后，断一次电就彻底消除了。当然行业中的联邦计算、匿踪查询等各种 各样的安全计算方式，都在数安港里面有完整的解决方案。而且全国首家数据资源法庭和仲裁庭 也在数安港落户，由公检法司和的全国各位顶级专家组建合规审查的队伍，对每一个场景提前进 行审查，就像上市程序中有预审员、初审会和发审会等类似的一个机制，确保每一个产品在上线 的时候都是合规的，通过这样的方式真正解决掉了大数据行业里面痛点。所以过去一年，我们在 数安港里面投入了相当多的精力，我们愿意用比较多的的笔墨跟大家去分享数安港发展的一些 过程，它能够给我们赋能，同时也给全国数据要素行业搭一个很重要的基础设施。数据二十条里 面也专门点到了浙江省，在浙江省推进产业数据价值化改革当中，也重点提到了中国（温州）数 安港的市场化运营模式，以浙江省大数据联合计算中心为技术底座，探索数据价值化改革的温州 范例。 以上是我们对定期报告的一个解读，过去几年我们虽然有一定的波动，但是我们的核心竞争 力和既定的战略没有丝毫改变，只是我们节奏姿态放下来一点，在最近三年完成了弯道换胎，现 在走到了直道冲刺。在弯道换胎的过程中，我们的业务从开发者服务转到专注数据智能业务，并 且绝大部分的收入都是在上市后发展和长出来的，所以我们是纯正的数据智能企业。谢谢大家。

二、交流互动情况 1、看到公司的公共服务这块这两年增长的比较好，请问今年的展望怎么样？ 答：单单公共服务这块，我们有三条线，两款 SaaS 产品以及基于 DiOS 的项目制业务。大 家知道目前我们 SaaS 产品主要有两个，最初老 SaaS 产品更多是满足客户一个特定需求，并且 帮我们做出了很好的口碑，大幅覆盖了全国三分之二左右的区县。其实公共服务客户需求多种多 样，除了老 SaaS 提供的服务，我们还会根据新的需求提供不同功能定位的产品。当然我们认为 不能偏向于提供非常纯数据化的服务，还要满足管控等方面的需求。比如我们的新 SaaS 产品， 是在新的刚性需求起来后，把相应的产品进行垂直化，深度挖掘之后，提供给全国复制使用，有 非常大的速效。所以我们这个新 SaaS 产品一经推出，就迅速在去年产生了几千万的收入。第一 个产品就相当于通用型的杀毒软件，第二个产品相当于专杀工具，未来我们会推出越来越多的 “专杀工具”。从 2022 年年报来看，我们两大 SaaS 产品是齐头并进在拓展，同时我们也在探索新 的产品。 第三个产品来讲，就是基于 DiOS 的项目制业务。越来越多的公共服务客户通过使用我们的 产品非常相信我们的治数能力，我们在拥有资质后可以私有化部署去帮助客户治理数据，同时我 们也可以帮助客户融合多方数据，做出非常好的效果。比如我们帮助某个区县把当地的交通事故 数据跟多方数据深度融合之后，通过找出 30%的人群，基本上可以覆盖 70%的预期事故，更甚 至我们帮助相关部门找出高概率会出交通事故的人群。所以未来我们可以针对这些易发生事故 的人群进行精准普法，比如这些人以后可能在刷短视频的时候，会看到交通事故的视频得到警 示。这块基于 DiOS 的项目制业务，去年第一年落地确认了几千万的收入。此外，我们连同生态 伙伴在交通领域探索出的绿波带方案试点成功之后，现在已经在多个城市落地。这块其实也可以 通过我们之前覆盖的 2700 个区县的自有渠道进行推广落地。所以在公共服务方面，我们非常有信心快速推进。 2、公司整个 2022 年研发投入其实同比增加了大概 1000 多万，具体的投入方向有哪些呢？包括 DiOS 未来投入方向有哪些？ 答：2022 年研发投入主要方向就是 DiOS、大数据联合计算、用户运营平台等。DiOS 以前 我们讲就是数据的容器，实际上按照中台来理解的话，就是数据中台上加技术中台，但其实我们 一直在做的是智能中台。举个例子来说，我们可以将 APP 列表数据等变成向量服务于建模，比 如我们跟互联网公司之间的数据融合时，原始数据不用出域，更多的是把它压缩成向量，人完全 不可见不可识别，但是这样的信息能够在主体之间迁移。用个比喻来讲，就是原来是把煤炭挖出 来，装上卡车运给对方，现在是我们就地发成电输送给对方。当然我们除了有发电机之外，还可 以帮助客户去开发发动机，让客户可以把电很好地用起来。相关工作我们在持续的推进，包括之 前提到的温州数安港的大数据联合计算中心早期的一些研发，我们也会组织队伍一起去开发。 3、最近也经常看到国外的向量数据库在 ChatGPT 的带动下非常受关注，想请您从产业自身的 角度帮我们解答下未来它的市场空间或者想象空间？ 答：这块其实就像“数据智能”在我们上市的时候已经成了行话，但是大家都觉得是生造词。 其实我们会发现一个很有意思的现象，就是某个词在国外火了之后，大家才突然发现，这就是原 来我们做的那个。就像我们当年做个信的时候，其实我们跟 WhatsApp、Kik 同步起家，但是互 相不知道，但是他们火了之后，大家才知道，这时我们已经做了两年了。对于向量相关的技术， 我们有非常多的积累，而且已经在非常熟练的应用。数据库存算其实相对比较简单，更重要的是 怎么样把数字世界中的比如 APP 列表数据或者行为数据等如何朝某个方向投影成向量，以及在 使用过程当中如何在向量中重新提取和复原它的价值，这个才是更核心的技术。向量数据库是一 个工程技术上解决向量数据存储和快速检索问题的技术活，数据向量化技术更多可以理解为生 成向量的过程，就像把煤发成电，向量在各个领域的使用，实际上就像发动机这个概念。未来随 着对向量相关的各方面需求起来之后，自然对向量化技术和向量数据库等有更多的期待和需求。 4、前段时间其实我们看到市场上推出很多大模型，大家也比较关注大模型和应用场景的具体结 合，请问公司对 AI 大模型的技术是如何理解的？然后 AI 技术的发展对公司的业务会有什么影 响？公司和大模型之间有没有考虑过合作的方式，会不会把积累的数据卖给大模型进行训练从 而进行变现？ 答：大家都知道最近这个几年我们有个习惯叫“闭关”，就是带着我们的研发队伍在研发基 地静下心来去做开发工作，大模型研究也是我们这次闭关的重点。关于大模型的能力，首先可以 给大家讲一个例子，比如你看了 10 万本书，但记不得哪一本书上的哪一页上讲的是什么，但是 看了这 10 万本书之后，你自然就文思泉涌，这个就是大模型表现出来的能力，非常让人震撼。 随着大模型的发展，我们发现现在大模型缺的是价值观判断和筛选这一部分，这也是国家监管部 门第一时间作为全世界首个提出让大模型必须具有各种各样约束条件的原因。基于此理解，我们 推行的概念是可控大模型在垂直领域里的应用，所以我们考虑的一种模式是大模型的私有化部 署，比如说在温州数安港环境下，各家把自己的经验数据和最优秀的数据送到数安港这个闭环的 容器里，进行垂直化训练和调优之后的这个模型，在可控情况下用于垂直领域。 此外，我们是第一批获得百度文心一言大模型接口的公司之一，也已经拿到了微软的 GPT 的官方接口，可以批量的去做我们在垂直领域业务的研究，当然怎么样商业化应用还要需要在监 管部门的指导下以及合规的框架下去做，也需要解决数据跨境和刚才说到的价值观判断和筛选 等问题。在这个过程当中，数安港可能会成为非常重要的一个基础底座和约束机制，因为大模型 是一辆开得非常快的车，必须在高速公路上、在封闭的车道上才能发挥出它应有的价值。我们会在大模型上去使用数据，比如在我们业务开展的过程中，可以通过向量化方式深加工数据产品， 通过这些方式促进数据价值的流转。 5、看到去年年底到现在政策层面来讲的话有非常多的利好政策，从产业发展维度来讲的话，您 觉得大数据行业市场要爆发目前有哪几个环节可能还需要重点攻克？ 答：我们觉得做大数据其实要越具体越好，包括我们跟相关政府部门去汇报和沟通的过程 中，他们也提到在以数据跨境为代表的这个非常敏感又非常有挑战的场景中怎么去做，因为数据 一旦出去，要说涉不涉及到安全问题各方面很难去解答。但是当把事情变得很具体之后，问题就 相对容易解答，比如说我们在网上买了一张跨国的机票，我们购买机票的信息，不共享给外国的 地接人员当然不可能。再比如说船运出国，船上装的是什么货需要共享给对方的海关，以便于验 证。像这样涉及到具体场景之后，就会相对比较容易去做。 所以大数据合规落地变现的时候，怎样结合场景把一个个问题打透，甚至是跨界，我们特别 强调共创、共建、共赢、共享。以跟交管部门合作为例，我们经常先不谈钱，只要一起把产品开 发出来，需要跨界共创，之前我们就派了专班在试点城市的交警支队待了半年去学习研究，在这 个过程当中就能找到很好的解决方案。所以大数据需要在垂直领域去做，如果是空谈，大数据就 容易停留在理论指导理论的阶段，最后还是理论。 6、浙江作为数字经济强省，在公共数据开放还有产业数据价值化方面也有一系列的政策储备和 发布，请问公司在其中是怎样的一个角色，这些利好政策对我们能够产生怎样的积极影响？ 答：政策方面来讲，浙江省是非常领先的，应该是率先成为国家数据要素化先行先试的省 份，在数据二十条里也可以看到是唯一被提到的先行先试省份。所以省大数据局和发改委相关领 导在密集的调研和征求意见过程中，不用等他们，是要我们边干边给他们提供很多的先行先试的 案例。包括国家相关垂直领域的部门也特别鼓励我们基于数安港这样可控的环境，对很多产品进 行先行先试，走出一些案例，使得在有具象化参考情况下，可以抽象成一些行业政策和规则。浙 江有具体的部门去牵头做行业数据的产业化，以及数据要素化的改革和推动，力度都非常大，温 州的市委市政府也在非常大力度地推动，接下去相信会有更多的配套设施出来。这些政策方面更 多的是给我们提供了一片沃土以及阳光雨露，真正成长和快速发展还是要我们自己在产业里，去 寻找应用场景的落地。 7、公司在数据要素这块未来的布局，尤其是跟数安港的这个合作这一块，未来的业务发展重心 是推动产业数据的价值释放，还是推动公共数据的价值释放。第二个小问题，就是我们跟数安 港的合作具体落到商业模式上是怎样的。第三就是，公司跟数安港现在的合作进展到什么程度？ 跟其他数据交易所有什么合作？ 答：在最近一段时间里，去数安港参观考察的领导和企业伙伴非常多，包括大家都熟悉的世 界知名消费品公司，包括一些很大的数据源方，他们不仅看了数安港，还去专门去（数安港的） 数据资源法庭做了非常深入的了解。数安港方面，除了已有的交易规则之外，还在不断推动合规 方面的深度建设，并且除了做好温州的事情之外，也会在合适的时间以合适方式，把数安港的理 念推广到全国。 在数安港的框架下，现在我们在做的大部分的业务，是利用行业数据，服务于品牌客户和公 共服务客户。从使用端来讲，产业界客户跟政府部门客户差不多，都在快速的崛起和发展。从供 应端来讲，目前为止，大部分的数据是产业数据。当然，各地政府部门都在陆续推出公共数据开 放的政策。我们在公共数据开放与应用方面打造了成功的案例。比如说刚才提到的城市道路绿波 带的建设，就是用交警部门的路网数据，结合我们自己的互联网大数据，来精确的计算出了每一 个道路段之间的绿波带如何设置，能够提高大家每天的交通效率。此外，我们和高速交警在合作研发高速抛洒物预警，希望能够在异常情况发生后的一分半钟之内给交警部门发出预警，现实情 况是异常情况发生后大概 10 分钟消息才会传达到交警部门，但是 70%的交通事故是在 5 分钟内 发生。这样的一些案例打通之后，我们也会向全国去推广。总的来说，我认为现在供给端大部分 是行业数据，但是公共数据的开放非常值得期待。 第二个问题关于与温州数安港合作的商业模式，我们在数安港推动建设的大数据联合计算 中心，更多的是为行业搭建基础设施，就像支付宝之于淘宝，支付宝的诞生是为淘宝提供安全的 支付环境，所以它的营收先是来自淘宝，而不是来自支付宝本身。我们积极部署大数据联合计算 模式，是为了探索数据要素市场化路径，破解当下数据要素市场参与者“不会共享、不敢共享、 不愿共享”的难点，打通数据流转的环节，推动数据要素市场的建设，也为我们参与到数据加工 贸易中铺路。随着产业的纵深和全国各大数商汇聚到温州数安港，大数据联合计算中心将会起到 非常重要的连接器的作用。未来（大数据联合计算中心）不排除会涉及数据经纪商的服务，去做 供需两端的撮合业务，这个时候他除了提供基础设施的价值之外，也能够提供一个真正的市场的 作用。大数据联合计算中心跟全国各大数据交易所、交易中心也保持非常良好的关系。 第三个我们和数安港的合作程度，我们是大数据联合计算模式的首倡者和数安港数据智能 产业建设者。整个数安港是温州市委市政府推动的一个公共的基础设施，在相关的技术研发过程 当中我们会不遗余力的投入，同时也会积极引入产业伙伴和友商，共同去建设这个公共平台，让 它能够真正成为行业的基础设施。 围绕着“三权分置”的产权运行机制，我们已经构建了“数据积累、数据治理、数据应用” 的服务生态闭环，并在行业里推动像数安港（大数据联合计算中心）这样的模式，来更好地落地 我们未来参与数据加工贸易的战略规划，开启更大的增长空间。 8、我们看到数据资源的开发还是会分一些区域或者行业的，公司有强大数据分析处理能力、有 大数据联合计算中心的平台优势，如何在全国跨区域、跨行业进行扩张？ 答：以营销领域为例，仅部分区域的数据是不够的，要做到足够大的覆盖量，才能够非常好 的服务于营销领域。但是有些垂直领域，比如说交通，就是分区域应用的，这个区域的交通数据 通过我们加工训练之后，就服务于这个区域。垂直领域里面有很多数据智能的使用场景。 从纵向来讲，我们会首先关注于精准营销这个领域，这是我们最熟悉的，现在也做得非常的 好。后面我们会在交通、医疗和金融风控领域里边，我们会做垂直化的探索。 关于跨区域的问题，我觉得产业数据本身就天然跨区域的，而且温州数安港不只是服务于温 州，它的全称叫中国（温州）数安港，虽然总部建在温州，但是服务于全国，甚至未来数据出境 问题解决之后，服务于全球大数据的参与者。 9、有了大模型之后，数据要素的这种商业化对我们而言是否也能够得到进一步的加速？ 答：数据要素在温州数安港有一句话：凡是脱开场景去谈大数据的使用和合规的都是耍流 氓。大模型其实除了这个产品本身之外，还给大家提供了一种方式，会极大地释放数据使用的产 品和方式，优质的垂直数据未来一定能够在大模型上发挥它应有的价值。 10、DiOS 目前的商业化进展？DiOS 主要处理什么类型的数据？ 答：我们公司所积累的数据主要是行为数据，包括线上行为数据。DiOS 商业化进展方面， 我们用了差不多三个月，研发出了一分半钟时间就能够发出高速异常情况预警的系统。此外还有 我们一直运用的“采察扩投归”5 步法1做数智营销，并且我们跟明略合资设立了浙江明日数据智 能有限公司，就设立在温州数安港，共拓数智营销新成长空间。包括还有公共服务的一些业务，也是基于我们 DiOS 在做的。包括我们自己公司里面的效率工具，也是基于 DiOS，提效增能效 果非常好。