Operator
各位好，欢迎参加猎豹移动2024年第二季度财报电话会议。所有与会者将处于只听模式。[接线员提示] 今天的演示结束后，将有机会提问。[接线员提示] 请注意本次会议正在录音。现在我将会议转交给朱海伦。请开始。
Helen Zhu
谢谢接线员。欢迎参加猎豹移动2024年第二季度财报电话会议。今天与我们一同参会的有公司董事长兼首席执行官傅盛先生，以及董事兼首席财务官任旭阳先生。管理层准备发言后，我们将进行问答环节。请注意，首席执行官发言稿将由AI代理呈现。在开始之前，请参阅我们财报新闻稿中的安全港声明，该声明同样适用于我们今天的电话会议，因为我们将做出前瞻性陈述。现在，我们将让AI代理代表我们的董事长兼首席执行官傅盛发言。
Sheng Fu
感谢大家今天参加我们的电话会议。在第二季度，我们的总收入同比增长加速至12.3%。AI及其他业务约占我们总收入的40%。这一增长主要得益于轮式服务机器人在国内外市场的销售，显示出我们在向企业服务公司转型方面取得的进展。收购北京猎户星空使服务机器人成为猎豹移动的关键支柱，为稳健的收入增长做出了贡献。我们的服务机器人在语音交互应用场景中占据主导地位，广泛应用于展览中心、博物馆、企业接待区等场所。此外，我们的配送服务机器人在餐厅领域排名前三，并持续从竞争对手手中夺取市场份额。客户选择我们是因为我们最佳的产品体验和售后服务。强大的核心AI能力，包括远场语音识别，我们的机器人受益于大语言模型，能够更好地理解端到端客户查询并智能响应他们的需求。得益于我们支持定制化的强大软件能力，客户可以轻松在我们的机器人上定制应用程序。为了进一步扩大轮式服务机器人业务的收入增长，我们专注于两个关键战略。首先，我们旨在通过持续的产品创新拓宽服务机器人的应用场景，重点关注我们的核心能力，包括语音交互能力和实现自主配送。例如，在工厂和配送中心，我们最近推出了专为相对低负载自主配送设计的机器人。我们为中国和海外的客户提供卓越的性能和定价，专注于提供市场上最可靠的机器人。我们已经开始向韩国发货机器人，并收到了来自日本和南欧客户的订单。在酒店行业，我们的服务机器人正在取得进展。酒店是轮式服务机器人经过验证的应用场景，我们正在从现有参与者手中夺取市场份额。我们还在进一步更新面向酒店行业的机器人以增强竞争力。在超市中，我们的服务机器人通过识别潜在买家、主动接近他们、提供全面的产品介绍并清晰回应消费者咨询，成功促进了低价产品的销售。继我们与[听不清]合作在超市销售热狗肠后，我们现在正扩展到更多本地商店和超市。其次，我们正在全球范围内扩展服务机器人业务，海外收入已超过国内收入。继在韩国和日本取得成功后，我们正在积极拓展在南欧、东南亚、北美和澳大利亚的业务，特别是在餐厅、工厂和配送中心等应用场景。中国电子产品已证明其全球竞争力。凭借猎豹移动在国际运营方面的丰富经验，我们有信心在这些海外市场取得成功。我们相信服务机器人行业为AI商业化提供了最大的市场机遇之一。大语言模型和生成式AI作为机器人的大脑，增强了机器智能并加速了其大规模商业部署。然而，这个行业仍处于早期阶段，需要时间来释放其全部潜力。猎豹移动正努力使服务机器人在越来越多的应用场景中对企业更加经济实惠，帮助他们通过使用我们的机器人降低劳动力成本。我们专注于轮式服务机器人，因为我们相信在当前阶段它们在性能和成本之间提供了最佳平衡，使猎豹移动成为中国唯一一家从头训练大语言模型并获得当地监管部门批准进行大规模推广的机器人公司。我们使用大语言模型为机器人赋能，专注于通过在各种应用场景中服务客户来实现硬件、软件和成像的整合。我们显著增强了语音交互能力，特别是在接待相关应用场景中，我们将继续利用机器人生成的数据来增强我们的大语言模型和产品体验，形成正向反馈循环。这种方法应能使我们在全球市场上提供性价比最佳的产品。同时，我们仍然致力于产品创新，[低浪费]，努力平衡性能与成本效益。在上次财报电话会议中，我们讨论了如何帮助企业构建基于大语言模型的应用程序。应用程序是使大语言模型在企业中有用的关键。这是因为大语言模型需要行业特定或公司特定的知识来避免错误并有效解决企业挑战。猎豹移动正在为企业开发生成式AI应用程序。我们鼓励员工创建生成式AI工具或应用程序来提高工作效率。同时，我们正在与关键客户密切合作，帮助他们开发生成式AI应用程序以简化日常运营。我们的目标是识别生成式AI可以提高效率的案例，然后将可扩展至其他公司的工具和功能标准化。例如，[ServiceNow]，一个基于大语言模型的云管理应用程序，帮助企业监控和优化跨平台的云使用情况。在猎豹内部成功使用它降低成本后，我们已开始向企业客户提供该服务。早期客户反馈积极。我们还帮助中国一家大型酒店运营商开发了用于员工培训计划的生成式AI。展望未来，我们将继续与关键客户密切合作，将我们在内部开发的生成式AI产品应用到他们的业务运营中。这种方法将帮助我们进一步完善产品体验，并逐步建立全面的产品组合。在我将电话交给Thomas进行财务重点介绍之前，我想强调以下几点。首先，我们的企业业务——服务机器人和基于大语言模型的应用程序——各自代表巨大的市场机遇，并且仍处于发展的早期阶段。其次，猎豹移动拥有一支在PC和移动领域拥有丰富经验的团队，加上强大的AI能力，致力于开发最佳产品以抓住这些机遇，我们专注于实现高质量、长期增长，而不是追求短期利益。
Thomas Ren
感谢傅盛。大家好，欢迎参加本次电话会议。请注意，除非另有说明，所有金额均以人民币计。猎豹移动本季度业绩表现稳健。第二季度，总收入同比增长12%，达到1.87亿元人民币。非美国通用会计准则毛利润增长11%，达到1.22亿元人民币。我们的非美国通用会计准则毛利率保持稳定，为65%，与去年同期持平。尽管我们持续在人工智能领域进行投资，但我们成功实现了运营亏损的环比收窄。第二季度，我们的非美国通用会计准则运营亏损环比减少约400万元人民币，至6200万元人民币。这一改善反映了我们将资源从传统互联网业务重新分配到人工智能举措的战略决策。从我们的互联网业务来看，剔除股权激励费用后，运营利润率提升至12.4%，高于上一季度的7.9%以及去年同期的5.5%。该业务板块的收入同比保持相对平稳，环比增长4%。正如我们之前所指出的，运营亏损的同比扩大是由我们对人工智能的投资驱动的，这发生在我们收购北京猎户星空控股权之后。具体而言，亏损增加归因于研发、销售及行政管理人员数量的增加，以及服务机器人相关硬件成本的上升。截至2024年6月30日，我们拥有约870名员工，而上一季度约为860名，去年同期约为730名。我们很高兴地报告，我们的人工智能投资开始取得成果。我们的轮式服务机器人业务已成为关键的收入驱动力。此外，通过与领先公司在其大语言模型项目上的合作，我们获得了宝贵的行业洞察，目前正在测试我们基于大语言模型的企业级应用。本季度的一个突出成就是我们的现金生成能力。尽管持续亏损，我们在第二季度通过经营活动产生了近2.2亿元人民币的现金，凸显了我们强大的现金管理和生成能力。最后，我们的资产负债表依然稳健。截至2024年6月30日，我们拥有约2.7亿美元的现金及现金等价物，以及短期投资和超过1.19亿美元的长期投资。这其中包括一些知名的实体，例如[听不清] Meta AI等。接下来，我们将开放问答环节。
Helen Zhu
各位，在今天的电话会议上，管理层将用中文回答问题，AI助手将在另一行将管理层的评论翻译成英文。请注意，翻译仅为方便起见。如有任何差异，以我们管理层的中文陈述为准。如果您无法听到中文翻译，英文文字记录将在七个工作日内发布于我们的网站。接线员，我们现在准备接受中文提问。谢谢。
Operator
谢谢。我们现在开始问答环节。[接线员说明]
Unidentified Analyst
第一个问题，我的问题是关于机器人产品形态的。现在人形机器人和具身智能讨论很多，很多人也把2024年定义为人形机器人产业化元年。猎户星空更侧重于传统的轮式机器人。您如何看待轮式机器人和人形机器人在不同场景落地中的异同和障碍？猎户星空未来的机器人产品形态是如何规划的？
Sheng Fu
是的。这个轮式机械已经成为了传统的人相关的机械。其实我觉得不管是人相关还是人形，本质都是完成某类工作，对吧？嗯，人形机器人更像人，在宣传上能吸引更多关注。但实际上我们真正的机器人大部分都是在室内完成点到点的配送，或者在移动机器人本体上加装机械臂来完成一些任务。所以我一直认为轮子能满足大部分移动场景，因为今天无论是在工厂、餐厅，包括酒店，实际上，怎么说呢。台阶的情况非常少见。很多地方都有坡道，这些轮子完全可以实现。然后轮子本身的成本远低于双足的。总之它有成本优势。第三，今天虽然具身智能很火，但说到双足或人形机器人的具身智能能否实用化。应该说还看不到特别明确的时间点或具体的视频，大家只是觉得有机会，主要是因为特斯拉做了人形机器人。所以这个行业被带动起来了。我的观点一直是，在大多数场景下，都是轮式移动，但后期可以加装一些升降机械臂来完成同样的工作。所以对于我们机器人的形态和产品形态，我们目前不会追求人形机器人，特别是双足的。但我们会在配送和机器语音交互方面，对吧，做一些类似加装机械臂来完成某些任务的事情，比如拾取物品或做一些简单的小搬运。我觉得这在我们计划之内。所以我觉得可能很长时间内，我们不会考虑这个双足的东西。我个人也认为在整个行业中相当长或很长一段时间内，对吧，移动肯定主要是轮式。双足的要商业化至少还需要几年时间。
Unidentified Analyst
第二，从SaaS的历史经验来看，中国企业的付费意愿和能力相对较低，这可能会影响大模型行业的整体收费和利润。基于实践经验，您的客户如何考虑大模型的预算？预算来自哪里？在当前宏观环境下，企业对大模型的投入是否有减少？您如何比较不同企业大模型应用的变现模式和潜力？A，如果是帮助企业节省成本，企业的预算能有多大？B，如果是帮助企业增加收入，是否可能基于效果、佣金等方式收费？天花板真的很高吗？
Sheng Fu
对于这类软件，实际上我认为可能有很多历史因素。但今天，在中国这样的环境下，企业对效率的追求正在增加。另一个原因是，由于大模型本身非常新，所以这不是特别非科技企业通过招聘几个人就能为SaaS本身做到的。我个人认为它在中国出现得相对较晚。在分工形成之前，中国的软件人才已经相对较少。所以很多企业可以自己做，或者一些大公司做了并免费供大家使用。但今天，当涉及到大模型的实施时，正如我们所看到的，它仍然需要与企业实际场景进行非常深入的整合。不是你拿一个API，找几个人就能把应用做好的。我们目前正在与几家领先客户合作，已经看到了这样的趋势。所以仍然需要专业团队来帮助他们。然后回答这两个问题，如果帮助企业节省成本，我们目前正在与一家企业、一家大型企业讨论和谈判报价方案，即从节省的成本中拿出一部分作为预算。这个客户非常愿意。这确实能帮他节省相当多的钱。所以从中拿出一部分作为预算是可以的，包括我们也为一些客户推广过，我们可以披露。但对于一些客户，我们可以披露。例如，我们为云上的云管理开发了一个AI应用，可以帮助您分析云系统的闲置率以及可以节省多少机器。我们已经为几家企业算过账，结合起来可能节省30%到40%的云成本。这项服务现在很受这个客户欢迎。我们推广的收费模式大约是他整个云使用量的2.5%作为软件费。目前，我们正在谈判的几家客户已经进入部署期，他们愿意付费。也就是说，这是关于节省的预算。本质上是从节省的成本中分一杯羹。一般来说，企业都愿意这样做。第二个关于增加收入的问题，是否可能基于效果或佣金收费。我们认为也是可能的。我们与另一家企业合作，为他们构建了一个大模型应用。后来，他们的连锁店加盟商会购买这项服务，我们将与他们分享佣金。这种商业模式目前似乎也是成功的。至于天花板是否真的很高，我认为对于这样的企业应用，如果你真的谈论巨大的技术困难本身，我认为没有这样的事情。我们自己正在做应用。应用真正的困难或天花板并不来自技术本身，而是来自真正深入理解企业需求，做好产品点，满足他们的真实需求，并在结果上实现闭环，即能够经受住他们的测试，实现真正积极的口碑。这是我们过去的优势之一。所以这也是我认为的天花板，因为在这个阶段，怎么说呢，真正愿意与企业进行深入研究并花费大量时间的大模型或应用公司并不多。大家还在谈论模型的参数之类的事情。所以我认为这对我们来说反而是一个机会。而且，通过与这样的领先企业进行深度研究，我们相信可以将这个产品、这样的应用标准化为组件，并推广到其他企业或其他行业。AI有一个非常好的机会，即跨行业的难度比之前那套要简单得多。以前，它也依赖于大量的代码对齐。所以在新的环境中，代码量非常大。但现在AI有自己的理解和生成能力，所以代码量会小得多。嗯，关键是在流程和体验中实现闭环。好的。这就是我的回答。
Unidentified Analyst
第三，公司账上有充足的现金储备，并且仍在产生净现金。管理层计划如何使用这些资金？是否有私有化计划？或者是否有股票回购或分红的计划？
Sheng Fu
这个问题提得很好。确实如您所说，我们目前确实有充足的现金储备，本季度也产生了净现金。但是我们认为，实际上在当前整体经济环境相当不确定的情况下，公司保持充足的现金储备尤为重要。所以我们会继续保持相对谨慎的财务策略。这可以确保公司在面对市场波动时有足够的灵活性和抗风险能力。目前，公司没有私有化计划，因为我们目前认为作为猎豹保持上市公司的地位有助于提升公司的透明度和治理水平。同时，我们也能为股东提供更好的流动性。目前，公司也没有具体的股票回购和分红计划。如果董事会批准相关计划，我们会尽快向市场公告。
Unidentified Analyst
我们看到有机器人公司与大模型公司合作，使用最先进的大模型来加速产品落地。猎豹如何看待与大模型厂商的合作？还是更倾向于端模型整合的思路？
Sheng Fu
现阶段，我们肯定会与大模型厂商合作，使用最强大的模型来提升机器人的智能化水平，这是我们现在需要做的，因为目前在整个AI行业，基本上可以说大模型的供给是过剩的，token的成本现在也大幅下降了。所以这种合作对我们的成本和快速落地都非常有利。我们的思路是，通过一段时间的探索，在产品体验做好之后，我们会逐步看是否有必要为我们自己的终端训练模型。实际上我们已经训练了一个，一个140亿参数的模型。我们下个月也会发布[MO7A]模型。但我认为，基本上在现阶段，目前我们还是需要先提升产品落地和产品智能化。在获得足够经验后，再回过头来更好地为我们的终端配置模型。也许长期来看，我们会走端模型整合的路径。那就是针对我们的[听不清]应用或机器人应用，我们会更好地训练一个可以在终端部署的模型。但目前，我们还是会与大模型厂商进行一些深度合作。谢谢。
Unidentified Analyst
第五，我们看到很多初创项目的机器人产品形态与猎豹非常相似。您如何看待猎豹在制造机器人方面的竞争优势？机器人产品有哪些差异点？
Sheng Fu
我认为我们的优势主要体现在三个方面。第一个方面是我们仍然拥有充足的技术积累。我们在服务机器人领域已经积累了六七年时间。因此我们机器人的智能化水平，也就是我们当前的机器人，无论是交互对话能力还是室内自主导航能力，包括二次开发能力，即我们的代理商可以基于我们的系统和超级系统进行非常简单的定制和开发。目前我们在行业内处于领先地位。这是已经可以观察到的。接下来，我们将推出我们的大模型。也就是说我们将推出大模型机器人的概念。今天在机器人行业，应该很少有公司训练了自己的模型。我们至少可能是第一家或者其中之一，但我们的团队不仅负责机器人硬件的设计和制造，现在软件操作系统也具备了大模型能力。所以我们的技术优势体现在刚才提到的交互能力、智能化水平和二次开发能力上。第二个方面是，实际上正如大家所见，有很多这样的机器人。经过几年时间，我们真正推出了所谓的产品化机器人，因为机器人是导航技术、各种电子电路技术和各种机械结构技术等多种技术的结合。所以制作样品可能相对较快。但要真正使产品质量足够稳定，能够在多种场景下运行，并通过各种质量检测和用户使用在产品能力方面，我认为我们当前团队在这方面的效率已经比之前高得多。我们推出新产品或在新的场景推广产品的能力，对于一般的小型初创企业来说应该不容易比拟。第三个方面是通过这么多年的积累，我们初步探索了商业化能力或渠道建设能力。我们在中国有数百家代理商，在全球有数十家代理商。一些国家的代理商相当重要，也就是说他们是相当大的公司。我们正在合作建立这个业务网络，使我们的产品能够通过我们的渠道快速到达用户手中。所以今天，我们现在正在用成品原型寻找用户，但我们可以根据用户需求反向进行产品研发，包括我们最近推出的工厂用轻型配送机器人。这也是来自我们代理商和渠道的反馈促使我们进行研发的。所以我认为这几点基本上已经为我们今天的猎豹机器人形成了一个闭环。即从研发到销售再到用户体验的闭环。我认为这个闭环是我们真正的差异化点。不是在某个技术点上，因为其他人也可以做到。但这个闭环的建立，特别是像Tubi这样的渠道网络，周期不会太短。所以我对这类初创项目的竞争并不太担心。好的。谢谢。
Unidentified Analyst
第六，关于数据方面。我们的机器人产品出口海外后，生成的数据如何归属？我们是否还能利用这些数据持续迭代模型和产品？
Sheng Fu
在出海过程中，我们的总体原则是根据不同地区的法律要求及其法律法规进行相应处理。对于这些数据的收集，会存储在海外AWS服务器上，并经过必要的存储加密、安全审查和严格的访问控制措施。我们还完成了ISO 27001信息安全管理体系认证、27701隐私信息管理体系认证以及ISO 42001人工智能管理体系认证，参照ISO认证标准。我们是亚洲首家获得这项人工智能管理认证的公司。因此，这些体系的建立确保我们的数据使用符合国际标准安全认证。在这方面，由于猎豹出海较早，我们实际上之前就遇到过这个问题。我们最早的APP出海时也遇到过这些问题，包括欧洲的GDPR等法规，我们非常重视此类合规性，也有这样的经验传承。那么关于您刚才询问的使用原则，我们肯定遵循使用必要性和数据最小化原则，即确保机器运行问题的分析，这不涉及非必要的个人信息，基本上在很多地方都不会涉及。例如，在一些国家，我们会关闭某些功能，只为了实现一些基本功能。所以总体而言，我们在数据使用方面非常谨慎，并遵守当地法律法规。嗯，另一个问题是这些数据是否可以反向用于训练大模型。实际上今天，像TI和国外[听不清]提供的那种真正的大语言模型能力已经非常好了，我们暂时不需要这些数据的训练。而对于导航之类的事情，实际上不涉及这个，或者说大部分不涉及这部分AI数据训练。所以总的来说，今天我们非常重视海外数据安全，也非常合规。谢谢。
Unidentified Analyst
八、我的问题是关于组织能力，因为在大模型时代，创业不仅是技术和产品创业，还需要组织创新。特别是企业在开发产品时，需要考虑很多变量，比如模型、数据、客户、终端用户等等。在您看来，自从猎户星空并入上市公司以来，在这半年多的时间里，猎户星空在组织创新方面取得了哪些显著成果？猎豹如何招募最优秀的人才？您在人才招聘上花费多少时间？
Sheng Fu
好的。让我从这一点开始。坦率地说，我们的组织创新并不特别具有创新性，因为组织能力的建设是一项长期而常规的工作，特别是，正如您提到的，在我们收购Orion之后，整个猎豹在组织改革方面做了很多事情。事实上，今天，猎豹已经逐渐转型为一家以2B业务为核心的公司，无论是机器人的销售、我们的[听不清]还是我们的国际广告代理业务，对吧，它们都围绕着销售展开。所以在组织能力方面，第一件事是加强培训。我自己今年也参加了公司组织的各种销售培训。我们投入了很多努力，也花费了不少资金。明天，我们还有培训。第二是在销售管理方面。这是猎豹以前不擅长的领域。但自2017年以来，我自己开始担任销售一号位。所以在销售体系的管理上，我们也借鉴了华为的171铁三角方法，向许多优秀企业学习，并在我们的组织中做出了重要改变。在整个AI 2B销售团队实施171方法时，我们首先将其应用于我们自己的2B销售管理，包括各种流程管理、日报管理和周报管理。在这方面，我们应该做了很多工作。之所以很难说它具有创新性，是因为我认为2B本身有一套成熟的方法论和一些组织参考。我们正在学习和实施更先进的模式。一个明显的变化是，今天，对于一些所谓的关键客户或CA客户，我们真正形成合作或开展业务的能力肯定比以前加强了。今年，在不同的业务中，我们与许多关键客户或行业领先客户达成了某些协议。举个例子。是的，比如酒店。对于一些手机制造商，我们也在AI方面与领先的手机制造商合作，一些汽车制造商，也是领先的。我们在云方面与他们有合作。这些应该都是组织改革带来的一些变化。当然，我必须说，从2C转向2B并不特别容易。我们探索了很长时间，付出了很多努力，也走了一些弯路。现在看来，这一整套2B销售管理体系，包括行业与销售的整合，与以前相比已经取得了相当大的进展。关于招聘，我自己也花时间。每周我都有一些面试或与招聘相关的事情。当然，我必须说，今天，由于我们花了几年时间建立这个2B销售体系，目前我们没有那么大的的人才缺口。我们主要专注于寻找一些优秀的2B销售人才并投入一些努力。总的来说，这也取决于内部培训。除了招聘顶尖人才外，我们可能非常重视年轻人的培养。今年，我们也重新启动了校园招聘计划，整个公司花费大量时间培训校园招聘的新员工，我自己也会给他们讲课。所以这就是我们目前在组织管理和改革方面的情况。谢谢。
Unidentified Analyst
基于实践经验，哪些模型应用具有更好的实施效果并满足企业需求？现阶段，这些应用距离真正实用还有多远？历史经验表明，中国企业在应用开发方面更具优势。但如果中国的基础大模型无法达到特别智能的水平，基于这些模型开发的应用效果能否与海外相媲美？
Sheng Fu
首先是今天2B大模型的应用效果。实际上，第一波2B大模型应用的效果，比如文生图、文生视频，我们都看到这个领域的公司成长很快。这其实是因为在撰写文本时创建图形有很大的需求。这是最简单的应用。现在我认为它正在进入一个阶段。例如，我们与客户正在做的是为他们搭建内部培训系统。所有新员工都需要培训、考核和一些实际场景。以前只能阅读文档和回答问题。现在可以与AI互动，对吧？这是一个客户，然后进行这方面的培训和考核。目前效果似乎很好，用户也相当满意。所以这是一种内部培训类型，与培训和文档内容技能相关。这方面在企业内部对新员工技能的培训和考核有相当大的市场。我认为AI目前似乎能够实现这一点，你所说的真正有用。嗯，大模型不能简单地随意使用，因为大模型有幻觉问题，对企业内部知识的理解，对吧，以及企业自身的要求。需要构建一个产品体系才能使其真正有用。所以这实际上需要很多努力。因此我认为需要一些时间才能使这方面的体验足够好。第二类实际上是数据组织类型，与购买相关。那就是传统的购买与AI效果结合也会好很多。以前，对于每个购买需求，都需要编写大量代码，然后根据企业的应用需求进行更改。我刚才提到的，比如云成本节省，就是这样一个例子。使用大模型理解意图并编写优质代码。我看到我们的一些客户也在实施。对于第二个问题，你提到的，当底层大模型水平不是特别智能时。实际上，我认为今天，中国大模型的水平与顶级外国模型相比有差距，但差距并不那么大。在我们自己的许多场景中，我们通常在实验阶段使用外国模型。先进行实验，发现可行后，我们会切换到国内模型提供服务，因为这是在中国的要求。但实际上，在替换为国内模型后，最终性能与外国模型相比不会有显著差异。基本上，在使用上没有本质区别，因为在许多企业场景中，你不需要像我们想象的那样智能，而是真正明确需求。今天有一个非常流行的术语叫做智能体。智能体的本质就是为这类需求编写一些东西。例如，让大模型自己发现错误，自己思考，然后结合一些传统技术。调用代码进行调整，对吧；实现这种魔法。通过这种方式，这种组合在实际应用中的水平其实很好。我对中国公司应用效果与海外相比充满信心，因为海外公司在算法上肯定有优势。但当涉及到在应用开发中雕琢那些细节，真正细致地满足用户需求时，我认为中国公司现在有很大优势。所以对于实际应用开发，我认为效果会很好。它不会受到所谓的底层大模型水平的限制，对吧？顺便说一下，我刚才提到了这个。今天，你可以看到Open AI发布了一个新版本。通过我们一天的信息收集和使用来看，似乎不是模型能力的提升。他们编写了一些类似数学问题的东西，也就是说他们专门为这个场景编写了一些内部代码，这相当于应用优化。所以在回答数学问题时，内部模型会有各种辩论、自我反思和[听不清]等功能。所以在这个层面的性能提升了很多，但并不涉及底层模型的改进。我举这个例子是想说，所谓的模型智能水平。并不是只有当它的智能水平提高时，整个应用水平才会特别好。只要大模型的基本能力不太差，就可以通过应用中的持续调整来实现。在这种情况下，用户需求场景可以做得相当好，正如我们现在所看到的。好的，谢谢。
Unidentified Analyst
最后一个问题。从研发角度出发，谈谈猎豹的竞争优势和研发计划？
Sheng Fu
好的。感谢您的提问。让我重复一下。我认为，当我们开始投资AI战略时，我们也经历了第一波AI热潮，当时非常火热。到今天AI 2.0时代，我现在的思考更倾向于更加务实，以精细化的方式逐步推进技术更新，而不是通过某种超级技术[听不清]八个产品然后以某种方式横扫市场。我现在认为，机器人是一个相当复杂的系统，它比手机系统更为复杂。因此它涉及硬件、软件、人工智能等各种技术的整合，而且它们在不同的场景中运行，对吧？这些场景与用户从口袋中拿出手机的场景完全不同。有时它在餐厅、酒店、前台或图书馆中运行。无论是导航、语音处理还是内部应用程序的体验，它们都各不相同。所以我认为，今天推动这项研发的真正优势不在于某个技术点，而在于研发能否与销售链和终端客户形成高效联动，这是我今天真正思考的问题。也就是说，今天大家对机器人有不同的想法，有些人正在做人形机器人，但我们的重点是落地实施。当我们首次在某个场景中实施并运行后，肯定会出现问题。当这些问题出现或遇到一些问题时，我们可以让研发团队快速响应。然后当你看到一个问题接一个问题时，你的工程能力和团队效率就是你的优势，对吧？今天，如果你单独挑出某个技术点，说我们能做这个技术点而别人不能，我实际上认为在今天的商业竞争和产业环境中很难实现这一点。比较的是企业从终端到后端再到产品的闭环，以及产品能够快速推向客户的能力。这就是这种闭环的能力。所以我认为这是我们这些年在研发中探索出来的。如果说有优势，这就是优势。这有点像亚马逊所说的客户至上，从客户那里发现问题，然后在客户中寻找创新。有时，我们之前也犯过这种错误，认为一切都很好，产品也不错。但结果发现，当你接触到用户时，我们发现餐厅老板或酒店老板的关注点可能与我们大不相同。所以对于这件事，我们只能建立这样的系统来确保我们未来研发过程的实现。这是第一点。其次，我对新技术的看法是这样的。我认为对于新技术，包括人工智能、大模型技术在今天的具身智能中，我们肯定会了解内部发生了什么以及如何去做。即使现在，我们已经在机器人上添加了机械臂，在具身智能方面进行一些实验。但我认为，对于我们这种规模的公司，我们不能特别超前，也没有必要超前，对吧？有时，一次试错的成本可能非常巨大。所以我们跟随新技术，逐步将其应用到我们的产品中。我们现在在机器人上做的是将大模型变成一个，我们称之为大模型机器人的核心，就是让大模型[听不清]。这个打印工作也在逐步进行，不会用一个特别大的框架来完成。结合具体的用户场景，是的，通过跟随新技术，确保我们整个研发和销售系统的高速迭代。高度关注真实用户的问题，并快速响应反馈到我们整个研发能力。我认为这就是我们今天拥有的。您认为可以算作优势的东西。
Helen Zhu
感谢各位参加我们的业绩电话会议。我是公司投资者关系部的Helen。这是用于翻译的线路，我们将尽快提供英文文字记录。非常感谢各位参与。再见。
Operator
会议现已结束。感谢您参加今天的演示，您现在可以断开线路了。