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數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練是AI應(yīng)用降本增效的重要因素，隨著場(chǎng)景落地，數(shù)據(jù)將成為大模型競(jìng)爭(zhēng)力提升的高效燃料，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)商有望伴隨著AI場(chǎng)景落地而快速成長(zhǎng)。
　　前期AI模型搭建以過往數(shù)據(jù)為主，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)需求并未伴隨模型發(fā)展而快速增長(zhǎng)，由此帶來錯(cuò)覺：預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)在AI中不需要。事實(shí)恰恰相反，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)是AI模型降本增效，加速迭代重要因素。
　　預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)需求將伴隨AI場(chǎng)景落地而迅速增長(zhǎng)。預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)有助于優(yōu)化算力配置；有助于更精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)客戶需求；有助于AI模型快速迭代。因此，隨著AI場(chǎng)景落地，使用更多全新數(shù)據(jù)，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)需求由此快速增長(zhǎng)。
　　數(shù)據(jù)反向賦能應(yīng)用場(chǎng)景，數(shù)據(jù)和場(chǎng)景落地有望共振。終端場(chǎng)景應(yīng)用落地加速數(shù)據(jù)要素多模態(tài)擴(kuò)容，將進(jìn)一步提升預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的重要性，高質(zhì)量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是大模型自反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制的前提，數(shù)據(jù)與場(chǎng)景將實(shí)現(xiàn)共振。
　　承齊重之積淀，機(jī)床成為公司發(fā)展壓艙石。
　　“齊一”品牌優(yōu)勢(shì)顯著，多年積累成就“4+3+N”創(chuàng)新體系鞏固研發(fā)優(yōu)勢(shì)。近年公司雙向發(fā)力，縱向承接風(fēng)電行業(yè)需求釋放研發(fā)系列新品。橫向針對(duì)航空航天、船舶、能源等行業(yè)進(jìn)行高端品升級(jí)。
　　公司切入數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練業(yè)務(wù)，發(fā)力智能標(biāo)注和自動(dòng)駕駛，重塑發(fā)展動(dòng)能。
　　平臺(tái)化統(tǒng)籌、智能化、技術(shù)先進(jìn)性是自動(dòng)駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的準(zhǔn)入壁壘，公司當(dāng)前已具備艙內(nèi)語音、艙外圖像、視頻等多類型數(shù)據(jù)的標(biāo)注能力，Enable AI智能平臺(tái)支持3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的連續(xù)幀標(biāo)注、點(diǎn)云融合。
　　自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)需求隨算法迭代和落地車型量產(chǎn)的時(shí)間呈現(xiàn)周期性收斂，根據(jù)德勤測(cè)算，2027E年自動(dòng)駕駛帶來的AI預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)需求有望達(dá)到83億元，2022E-2027E五年復(fù)合增速為37%。
　　投資建議：我們預(yù)計(jì)公司2023-2025年實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入8.86/11.06/13.72億元，歸母凈利潤(rùn)1.82/2.66/3.54億元。對(duì)應(yīng)PE分別為41.69/28.53/21.45倍，維持“增持”評(píng)級(jí)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：大模型產(chǎn)業(yè)結(jié)合不及預(yù)期；智能數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加速；智能標(biāo)注平臺(tái)落地不及預(yù)期。