海康威视：海康观澜大模型与华为盘古大模型本质差别不大只是对算力的依赖程度不同

  2023 年前三季度，海康实现营业总收入612.75 亿元，比上年同期增长 2.60%，实现归属于上市公司股东的净利润 88.51 亿元，比上年同期增长 0.12%；三季度实现营业收入 237.04 亿元，同比增长 5.52%，实现归属于上市公司股东的净利润 35.13 亿元，同比增长 14.00%。

  国内主业方面，PBG 三季度继续负增长，受政府财政较为紧张的影响，项目落地进展仍然缓慢。其中交通行业、以及得到中央资金补贴的部分细致划分领域如森林防火、自然保护区等业务保持增长。由于公安、交警等传统 PBG 大行业业务占比持续下降，PBG 内部的几个行业收入规模差距缩小，内部结构较为均衡。EBG 三季度继续保持增长势头，其中工商企业增速较为领先，除金融板块表现较弱以外，EBG 别的行业如智慧建筑、能源冶金、教育教学均有增长。SMBG 实现单季度转正。

  过去几年，海康一直在讲 EBG 业务将超过 PBG，有更大的发展空间。三季度，EBG 单季度在国内主业的收入占比接近 45%，传统公安和交警的收入占比低于 15%，未来海康的增长将更多基于数字化转型带来的动力，传统安防仍然是海康技术和产品一个很重要的应用行业。

  海外业务，前三季度增速逐步提升，个别国家和地区如韩国、以巴等表现欠佳外，大部分国家都呈现增长态势，整体表现趋势回暖。

  毛利率方面，前三季度毛利率为 44.85%，比上年同期增长 2.50 个百分点。

  费用支出方面，从去年三季度末以来公司人员总数基本不变，短期内将继续维持当前人员规模，费用率呈现逐季下降趋势。

  财务费用方面，前三季度产生的汇兑收益约为 1.05 亿元；三季度汇兑损失约 1.8 亿。

  2023 年全年业务逐季度向上趋势继续，海康预计公司全年归母净利润在 135-140 亿左右。

  以下是调研全文重要内容，雷峰网(公众号：雷峰网)作了不改变原意的整理与编辑：

  Q：从商机或者订单的维度，请分享一下公司看到的最新情况，对几条核心业务线有怎样的展望？

  A：总体看，除政府之外的其他四大板块目前都保持增长的态势，所以公司整体压力不大，公司还是维持今年逐季度向上的判断，对四季度的业务预期会更高。

  先看 PBG，很多人看到宏观数据和各方面信息，对于未来的路到底怎么走还是存在比较大的疑惑。我提供几个视角维度供各位参考，来验证我们正真看到政府业务可能有的复苏迹象。

  第一，从政府采购招投标项目的数量、金额两个指标看，止住了下滑的趋势，开始转正。第二，工程建设项目的竣工数量持续上升，意味着未来弱电类项目有更大施展空间。第三，政府专项债的发行从 8 月份开始有提速的势头，最近许多省发行特定债券的新闻多起来了。

  从这些角度看，政府业务复苏的迹象是存在的。三季度的数据还是在反应过去的经营环境，往未来看，四季度和明年会有一个企稳的过程。

  EBG 方面，我们仍旧是认为增长的空间很确定，因为在这样一个经济环境中，各行各业都面临转变发展方式与经济转型的压力。长期看人口的出生率下降，用工成本提升，不管是机器换人，还是企业内部经营效率提升，或更上游的材料、工艺、装备的升级，这些都是转变发展方式与经济转型的切入方法。在这些升级过程中，海康有很多可为空间，因为大量的转型升级过程依赖于工具、方法、流程的改善，海康的智能物联实际上就是为这些转型升级过程提供数字化的方法和工具。

  SMBG 面向中小企业，总体跟宏观经济关系较紧密，我们现在也在观察。SMBG 三季度营收增速已经转正，从商机情况来说，整体有企稳态势。

  海外市场，从三季度的数据分析来看呈现出回暖的势头，除了个别的国家和地区比如韩国、以巴，绝大部分国家和地区都呈现增长的态势。

  创新业务子公司比较多就不打开细讲了，因为国内外经营环境类似，所以整体情况还是可以的。

  Q：Open AI 的算法到了 GPT-4 的阶段，大模型、多模态算法有了新的发展，对图片和视频的解析能力有了更惊喜的进步，海康利用算法对产品方案的改善、对应用效果的优化、对商业效率的提升等工作，具体是如何的？

  A：海康之前披露的谨慎一些，有特别的考虑。其实不管从时间还是从投入的资源上来说，海康都是投入较早较大的。

  海康的大模型叫观澜。名字源自《孟子·尽心上》，所谓“观水有术，必观其澜”，“观澜”寓意尽心知命，追本溯源，了解事物的根本。

  中间层——行业大模型。海康服务的行业很多，所以行业大模型的数量也很多，有用于金融的、交通的、城市治理的大模型，也有电力的、能源的、工业的、零售场景的种种行业大模型。

  最顶层——任务模型，或者叫场景模型，也可以叫用户模型。主要是针对用户不同的场景需求，在行业的模型基础上更有明确的目的性地做训练得出的，这一类的模型数量极多。

  最下层——基础类大模型，或者叫通用大模型。在基础大模型上，海康投入也比较多，但同时带着我们自己的特点。

  海康有语言大模型，但现阶段不追求达到通用AI的效果，主要构建从感知到认知的能力。海康是服务于行业应用的，有了语言的理解能力，对于完善多模态应用非常重要。

  海康有视觉大模型，这是海康很重要的一个部分。我们也有其他的 X 光大模型、雷视大模型，以及其他的如音频大模型、更不可思议的是用振动光纤这一新型感知手段训练出的光纤大模型。这些是基于技术或数据维度构建的。

  每一个维度的信息都有所差异，所以在基础大模型上，种类比较多。在这些种类下面，最后还有一个非常特殊的多模态大模型。这些模型可能也还没有穷尽，还有省略号。以上就是海康“观澜”三层模型的结构。

  讲完模型架构，来看看工具。2018 年起海康就披露了 AI 开放平台，这是在基础算法能力之上，面向客户的真实需求的一个算法训练、生成的平台，目的是为了衔接用户场景、行业模型、基础模型。

  另外，关于通用模型的价值和解决的问题，大量通用模型很常见的方式是基于网络上的数据来构建，比如一些音视频的数据。从数据源头讲，海康靠近行业用户的业务，所以在大量的垂直行业，如交通、电力、钢铁、煤炭、安检等等大量场景里，结合了较多的行业数据来打造行业大模型。

  关于存量数据、增量数据，在许多用户场景中，存量的感知数据不充分，大部分的数据有待于通过感知方式做采集，自己做数据清洗，最后才能用于训练。海康在这部分比较擅长，有丰富的感知手段，有大量的感知设备，这也是海康一直以来投入的重点。

  最后聊聊模型部署。可能现阶段大家还不太关注，但让算法走到用户那里，把解决方案到搬到现场处理问题的时候，免不了要回答这个问题。

  大家熟悉的可能还是在线的通用大模型的应用方式，上传一些个体数据，在线做处理，再回传处理结果。但是，对于 B 端用户，这样的一个过程一般难以实现。实际上，部署巨大的模型到用户现场，往往也是不现实的。所以产生了稀疏裁剪、精细量化、异构蒸馏等等专业方式，通过这一些方式实现大模型向边缘端小模型的迁移。这些都是实际问题，海康有很多经验，非常擅长的领域。这个部分也会涉及到一些较大的技术创新，通俗说，即考虑怎么把通用大模型、行业大模型、场景小模型部署到用户现场，为用户更好的提供出超高的性价比的解决方案。

  Q：海康很早就做了大模型，但之前这个概念并未在市场上广泛流传。现在经过一年多时间，社会包括一些下游企业用户都被大模型概念洗脑，现在再向客户推广，是否会主动介绍大模型的能力，能否分享一些典型的落地案例？

  A：海康对于大模型提的不多，因为主要面对 To B 用户，更偏向实用主义，海康的目的是帮助客户处理问题，客户并不太关心具体是借助软件、硬件或是算法，更重要的是结果。从结果的角度，对海康来讲，需要思考借助什么样的方法，在整体解决方案中都是灵活运用的。

  人工智能能带来非常好的效果，除了跟身份 ID 识别有关的算法可能属于大场景的需求，例如人脸识别、车牌识别，除此之外的应用仍然很具有用户场景个性化的需求。从实现的方式方法来说，处理问题依旧需要大量软硬件的配合，所以海康通常借助解决方案的方式。

  例如防溺水的案例，在一些河流、湖泊、水库、水闸等较易发生野泳溺水的场合，过去这些场景不可能常年派人值守，现在可以用一台海康的设备做监控，这个设备具备一些识别的算法，即视觉大模型训练之后的结果。目前报警效果不错，结合现场的语音提示，阻止了大量的危险行为发生。

  水果零售场景中，现金不入账的问题一直较难管理，现场缺乏监督，现金处理不好控制，可以用视觉大模型的训练规范收取现金，对于不合规的行为在后台进行警示，从零售店角度，这种场景需要有比较强的泛化能力。

  工厂安装螺丝的场景，大量电子类产品都要安设螺丝，但是螺丝的特点是体积小、数量多，很容易存在螺丝漏打的情况，进而影响产品的质量。在大量不一样的产品的场景中识别不同的螺丝孔位，判断螺丝是否都已安装，也是相对来说还是比较常见的需求。通过视觉大模型的训练，可以在螺丝安装的场景里提示工人哪些孔位的螺丝没安装上，从而提升生产质量。

  A：海康从 2015 年开始，现金分红比例基本维持在 50%左右，甚至是 50%以上，50%的分红率在国内上市公司中已经是比较高的水平。分红率跟企业的现金流情况息息相关，一般企业的资金情况假如没有那么理想，高比例的分红实际上会影响企业的正常经营。海康已经持续多年 50%的分红比例，说明我们在现金流管理方面做的比较好。我们会继续维持这样的分红比例，目前没有更高比例的分红计划。

  Q：目前国内增速不快，很多企业都在看出海的机会，海康海外业务很大，请问海康海外业务的策略是什么样的？公司将会重点发展哪些方面？

  A：目前就整个全球环境来讲，海外业务其实并没那么乐观，现在的海外市场跟 2018年之前相比要复杂的多，2018 年之前海外市场是公认的全球化的环境，市场分歧不是太大，但 2018 年之后，受到逆全球化影响，海外市场充斥着大量不同的国家文化、价值观、意识形态等方面的冲突。过去几次交流过程中我们也讲过关于发达国家的市场，我们在资源投放上相对比较紧缩，将更多的资源倾斜给了发展中国家市场，主要是因为存在一些政治意识形态层面上对中国企业的打压。

  从海外市场的长期空间来说，海康现在能够供给的产品技术，在全球业务大量的场景和环境下，海康的解决方案需求还是非常多的。中国数字化转型的过程实际上比较快，海外存在较多安防需求，加上数字化、机器换人的需求同时存在，我们认为海外长期空间还是比较大。

  现在海康仍然在全球市场实行一国一策的策略，因为每个国家差异太大；同时海康在三季度就海外市场做了一些调整，从过去 10 几个大区调整成 4 个大区，重新做了整合。通过整合的方式，既希望关注到各个国家的特殊性，同时也增强相邻区域的协同和共性，进一步做业务引导。

  目前就海外市场而言，长期看仍然保持乐观态度，但短期甚至近三五年来看，海外市场的挑战还是比较大的。对于海康来讲，还是会坚定的做海外市场，因为作为一个国际化的公司，不可能放弃海外市场需求。从竞争力角度，近期大家交流制造业往东南亚迁移的话题，实质还是受意识形态、政治等政策导向的影响，导致一些工厂的迁移。但从本质上讲，中国企业以及中国工业体系对制造业供应链的影响较大，中国产品的竞争力仍然非常突出。海康产品的竞争力在全球市场也很突出，尽管短时间内受到了其他因素的干扰，但是从长期的商业角度来说，海康的竞争力没有下降。

  Q：三季报里预付款增长较快，请问海康现在供应链的策略是什么？这周美国又收紧了对中国出口 GPU 的限制，对海康业务连续性会不会有什么影响？

  A：今年海康在做降本的推动，效果还不错，对于整体毛利率有较好影响。从供应链角度来讲，海康存货保持高水位的策略，其中涉及到原材料的部分，也维持比较高的水位来应对全球市场供应体系的不确定性。

  关于 GPU 的问题，先进计算芯片用总处理性能和性能密度作为认定标准，替代了过去用双向传输速率和浮点算力作为认定标准，基本上意味着先进计算芯片与中国绝缘了，原来英伟达可以中国市场的一些型号，现在也都在限制范围里面。

  这个问题长期来看，对中国整体人工智能产业发展的影响肯定存在，因为算力基础支撑的芯片从供应上得不到保障，可能只能看中国能否尽快发展出自己的芯片。

  另一方面对于海康来讲，海康的生意模式中，几乎是不卖算力的，也不提供高性能的计算芯片。海康讲的人工智能，还包括很强的部署能力。通过到用户现场部署软件、硬件、算法形成一套解决方案，本质上意味着通过前期的蒸馏等动作，把大模型已经浓缩成了小模型。这些小模型在产品端、边缘端的计算问题，可以通过普通的专用芯片来解决，并不需要非常大的 GPU 芯片来承载，所以当下来看对海康的业务并没有构成实质性的障碍。

  Q：海康对客户的解决方案在不断升级，不仅在算法或是匹配的小模型上面升级，在硬件方面可能也会有一些升级。请问针对软件的升级，匹配的硬件配套有什么样的布局？

  A：这是关于研发加速的话题，我们认为，海康是人工智能一个典型的应用公司。海康说的很多大模型：基础大模型、光纤大模型、音频大模型、视觉大模型等，能在有大量数据的实际场景中解决靠人工建模方式几乎没法分析数据的问题。比如光纤场景，光纤的拉曼散射原理我们是知道的，但至于散射什么样的信号进来，什么样的信号散射出去，如果通过传统建模方式，模型的校准调整工作量非常巨大，过程非常漫长。

  现在我们都是用人工智能来做，通过大量数据训练和学习建模，再用少量样本调整，这样的模型比较稳定。针对不同情况，比如光纤测振、测温、拾音的感知，都可以产生很好的效果。通过大模型的训练学习，再进行快速的微调和场景适配，构成了在当前人工智能较快发展阶段，海康在硬件产品端的竞争力。海康的人工智能能力，几乎用在全系列产品中，只要有大量数据产生，有数据的分析处理等环节，都可以在硬件产品端进行训练。

  Q：各行各业 7、8、9 月份的情况都不太一样，请问海康7、8、9 月各 BG 大概经历了什么样的变化过程？展望四季度或者明年，会是怎样的趋势？

  A：每个月都会有数据波动，确实不像过去线性的、单一趋势的表征，单月好也不能说明大的趋势。整体来说，经济在复苏过程当中，也会有反复的过程，不需要抠特别细，不然因为每个月的信号不一样影响到大家判断就太复杂了。

  我们还是比较坚定地认为在现在的形势下，经济状态不外乎复苏比较慢、比较快、不怎么复苏或者复苏比较持平这几种可能性，我们更倾向于还是在复苏的判断，只是节奏上根据不同行业面临不同情况，以及国家政策产生不同的效果，状态会略有不同。

  我们会持续观察，也通过季度数据等一些表征持续看待或者反馈一些经济的信号。至少从一季度到现在，海康还是保持相对偏谨慎乐观的预判，从经营结果来说，海康在逐季增长。

  Q：海康三季度现金流较好，请问公司是在回款方面采取了什么措施吗？还是因为下游复苏比较好，整个产业链景气度有所回升？

  A：从单季度的现金流来看确实不错，但也有一个问题，比如因为整体财政比较紧张，政府回款在变慢。但以这么多年的经验来说，政府回款虽慢一点，也从来没出现过坏账的情况。

  近期有一个信号，内蒙有一个政策，对于历史上的应收，只接受现金兑付的话，以一部分是现金一部分是消费券的形式，可以兑付 80%，或者全额兑付。从这个角度来看，虽然中间的过程很难受，但能感受到政府对债的处理有比较积极趋势。随着多省都发行这种特殊的置换债券，可能接下来处理债的过程也会向好。

  Q：机器人业务未来重点的发展战略是什么？业务的重点和市场的重点是什么？差异化的核心竞争力是什么？

  A：关于海康机器人的情况，在招股书中有比较充分的信息披露，更详细的信息可以看海康机器人的招股书。

  Q：公司的费用表现逐季度有改善，针对明后年公司人员规划和人效目标的展望是什么？

  A：去年大家都特别关心海康的费用增长，因为海康去年做了较大的人员投入。去年下半年到现在，海康对员工总数的控制比较严格，除产线工人外的员工总数大概 41,000 人左右。未来，如果宏观经济没有明显好转，会继续实行控制总员工数的策略。

  从人效角度看，这关系到收入、利润的增速，海康每年年初会做预算，一方面是收入、利润的预算，另一方面是人员投入的预算，两者需要相匹配。但是市场有不确定性，所以收入、利润的实际增长跟预算可能会有偏差，而人员投入是比较刚性的，导致人效出现一些波动。海康的经营比较稳健，虽然现在是以年为单位做投入和产出的预算，但过程中，也会及时调整。虽然海康没有裁员，但内部有不同部门之间的人员调整，比如部分成熟产品线上的员工可以分流到新产品线上，做新产品线的研发、营销、销售等。

  Q：海康基于行业模型衍生出了非常多的场景，往未来看，您认为是客户需求决定海康布局模型的方向，还是现在已布局的模型方向也能影响客户采用新的解决方案？长远角度来看，当模型应用到客户的项目方案里，会导致项目方案的平均规模变得更大还是更小呢？

  A：客户需求和海康的模型方案，两者是相互的。因为客户需求仍然是最本质的核心，有需求才能驱动双方建立合作。海康不是针对每一个客户做完整的定制开发，这样满足单体客户需求的成本和费用开支会非常大，海康一定是追求规模效应的。这也是海康做行业大模型的原因，因为解决了行业头部、典型用户的需求后，行业其他用户除有少量定制，可能百分之八九十的需求是类似的，是存在规模效应的。行业内，老二、老三都想努力超越前面的竞争对手，所以当行业先锋玩家开始采用更先进、更高效的解决方案，其他竞争对手会有紧迫感，会学习、采用这样的方式方法。

  针对项目规模这个问题，从海康在客户端的影响力来说，当解决客户一个痛点后，双方逐渐建立理解和信任，客户会把其他痛点和需求提出来，如果这些痛点和需求不是市面上标准化的痛点和需求，就会定向解决，在这个过程中粘性会增强。往往一个行业的大型客户，当帮他解决一个问题后，他会跟你交流其他的问题，海康有很多行业需求是在这个过程中不断发现的，然后新增更多解决方案去帮客户解决问题。

  举个例子，烟草行业中，关于烟草的质量控制，过去比较难实现，因为过去主要靠人的经验判断烟草的干丝、烟叶的各方面指标，很难标准化。现在通过多维感知，不仅是可见光，还有红外、紫外等其他波段的光，照射在有机物上面，会呈现不同的样子，通过给设备设定一些标准指征来判断，就能解决一些问题。这个问题解决后，客户又提出香烟制造过程中产品品控的问题，比如烟盒里有没有漏放烟，或者一箱烟里有没有漏放几条等。这些问题客户都希望用自动化设备来解决。

  钢铁行业，海康最开始帮客户做炉温的观测和控制，因为过去需要人走到很靠近的地方拿手持设备检测，环境非常恶劣，工作比较危险，海康通过热成像设备帮客户解决了这个问题。后来客户提出针对皮带运转健康程度的检测需求等等，这些需求都是逐渐展开的。煤炭行业，最初海康帮用户做井下的一些规范性管理，后来用户提出煤炭检测需求，不同煤炭的燃值、灰分，里面的成分是不一样的，到电厂后如何管理。这些问题过去靠人工这种比较粗放式的方法来解决，都是痛点。但当有更多感知手段的时候，可以通过不同光的检测做煤炭质量预测，或不同效果的数据收集。

  现在每个行业都在发生很多变化，这些变化没有一种通用的应对模式，需要结合用户现场实际情况来应对，很多都是创新性的解决方案。

  A：汇率问题对于所有做外贸的企业，可能都是一个挑战，尤其汇率不稳定阶段，通过外汇套保也比较难彻底解决这个问题。

  海康在外汇管理中的主要目标是减少损失，并不是以投机盈利为目的。我们的外汇中包含欧元、美元及各种其他货币，而最近一个季度人民币兑欧元是升值的，所以欧元会给汇兑部分带来一些损失。

  外汇对总体营收影响不大，而且目前预测汇率变化趋势也比较难。但公司对外汇管理工作保持严谨细致的态度，各方面都会充分考虑，所以整体上过去几年公司汇兑部分还是比较平稳的。

  Q：相较于华为盘古大模型，海康有哪些竞争优势？在业务进展中，是否会有直接竞争？

  A：华为盘古大模型的确与海康的模型比较接近，都是三级模型，下面是通用层，中间是行业层，上面是用户层，我们认为本质上差别不大。算力与软件等能力，都是做大模型研发过程中必不可少的，公司也都具备，只不过在服务不同类型客户时，对算力的依赖程度可能不同。

  海康目前的业务模式重点在为用户解决具体问题，而不是帮助客户构建大模型的能力，也就是说海康目前还不会给客户提供算力资源，因为这些本身不是海康的主要产品，目前也没有涉及太多这类业务。所以海康与华为在业务定位上有较大差异。

  第一，在感知层面有优势，公司构建了全面的感知体系，包括红外、雷达、X 光等全波段的电磁波，声波、超声波等机械波，以及包括流量、压力等大量物理传感技术。通过这些感知能力，可以获取大量行业数据，并基于这些数据构建包括视觉、音频、X 光等各类大模型。而目前市场上各类通用大模型主要依赖于互联网的公有文字类、音视频类数据，这些数据主要偏向于娱乐及生活场景应用，相较于行业中的质量管控、行为校准等场景差异比较大。目前公司为客户提供的各类产品是最接近行业数据生成端的，因此海康具备的感知数据比较有优势。

  第二，公司业务面向千行百业，与大量行业用户有深入合作的基础。在垂直行业当中，公司在行业数据的积累，与用户在数据层面的合作等方面都比较深入。所以相对于竞争对手，公司在打造行业大模型上有比较好的基础，也更有优势。

  第三，关于模型的小型化部署。相较于很多厂商主要以云端业务为主，海康的业务架构更强调云边融合，公司在边缘端进行模型小型化部署方面，积累了大量经验。目前不仅支持云端部署，也支持产品端的小模型化部署，这两类业务共同构成了海康的竞争优势。部分用户受限于用户现场的各种问题，云端部署比较困难，而产品端小模型部署方案的可行性更高，同时海康也支持在云端和边端同时进行模型的部署。所以海康在模型部署层面具备非常突出的特点，再加上海康有丰富的软硬件及大模型产品，相较于友商可以提供更多选择。

  Q：能否从公开数据或报表上直观感受到海康大模型对业务的拉动？是否有相应的观测指标？

  A：海康每年都会在年报上披露AI 开放平台用户进展的情况。截至 2023 年 6 月30 日，海康 AI 开放平台服务的中小微企业已经超过 2 万家，生成模型超过 8 万个，落地项目超过 1.4 万个，企业成交用户数超过 1 万家，海康大模型已经具备一定的规模价值。海康从大模型不热门的时候就开始投入，通过这么多年的积累，已经具备了比较好的用户基础。

  Q：海康今年的人员管控相对偏紧，公司提到今后还有很多机会，也出现了一些回暖的迹象，请问公司明后年的人员管控政策会不会有变化？

  A：肯定会有调整，公司人员管控政策是动态的，即使现在公司内部人员也不是固定不动的，还是在持续流动，比如创新业务因为增长较快，还在增加人员；软件端、硬件端的不同产品线成熟后，资源、人员相对比较富裕，人员就会收缩一些，转向新产品、新业务的研发。现在要说未来两三年的趋势比较难下判断，但总的来讲，只要公司业务是在增长的，人员也还是会有所增长。

  同时，海康在新产品、新业务上的投入较多，从这个角度讲，海康并不像做大品类业务的公司，呈现出一条标准的 S 型曲线，在进入相对成熟期后，人效会大幅上行；海康不是这样的，海康是由许许多多小品类业务组成的公司，业绩表现特征也不同于大品类业务公司。对于小品类业务而言，不同品类所处的发展阶段不同，有些可能比较成熟了，有些可能退出了，有些还在早期持续投入阶段，所以会有大量的内部协同和调整。从 2016 年开始，海康连续三年做了比较大的投入，当时是为了抓住人工智能的机会，导致那几年费用增长比较快，但那几年我们的投入还是卡在点上的，现在即使不投入或者投入相对较少，也能够应对。现在大家可能看到别人都在大举投入大模型，但海康好像没有看到什么动静，这不是我们没有投入，而是因为在前期我们已经投入了。

  海康很多产品和技术的研发，大概都需要 3-5 年时间的前期铺垫，这个在实业是比较现实的。同时，也正因为需要 3-5 年的前期铺垫，避免了在当下要用的时候才去投入，这样是来不及的。至于明后年的大趋势，还是比较谨慎，如果整体没有大的好转，海康还是会偏收紧一点，因为 2022 年对海康来说也是个教训。如果产业上、经济上有比较好的机会，我们还是会坚定投入。

  Q：关于经营周期，过去这段时间公司现金周期有一定拉长，包括存货、应收、应付周转天数。请问公司在这些方面后续的经营策略是怎么样的？本季度海康经营周期出现改善趋势，往后展望是否能够看到公司经营效率回升？

  A：总体来看，公司存货比较平稳，基本维持在比较高的水位，这个政策短期内很难调整，因为外部还有较多不确定性。对于企业经营来讲，需要给自己一点腾挪周期，如果存货太少，腾挪周期变短，对企业经营灵活性要求就提升很多，这也是平衡后的选择。公司当下现金流和资金情况较好，相对高库存的压力不大。目前短期内看不到外部环境会突然间好转，仍然还是偏中长期的压力，所以海康高库存水位策略还会延续。

  Q：关于现金流和负债情况，海康单季度和今年整体现金流改善幅度较大，长期借款、一年内到期的非流动负债有所增加。请问海康是基于什么考虑做提升长期有息负债等动作？公司是看到了一些新的机会，还是有一些新的想法？

  A：这些变化是在公司合并报表中体现的。有些是子公司的负债，包括创新业务的一些子公司，因为公司还小，现金流情况没那么好，就会产生一些借款，这是比较正常的业务需求。而且，像海康这样规模和质量的企业，借款利率总体上比较优惠，也会导致长期借款增加。总的来说，在这方面谈不上什么大的规划，而是几个维度综合比较，怎么做对公司更有利，我们就怎么做。

  Q：关于商机展望，目前接近 10 月末了，请问现在来看，公司明年商机、收入情况是什么趋势？

  A：趋势这个问题现在是最说不清楚的，做宏观经济研究的专家们的态度差异也很大，有乐观的、有悲观的。现在要说明年的趋势是比较难判断的，订单、商机的周期也是比较短的，也就看不到那么长。

  今年下半年原本希望能落地几个 P 端的大项目，但现在看今年下半年要落地也比较难，可能还是会转到明年落地。从这个方面讲，明年应该没有那么悲观，因为累积了更多需求。对未来趋势的判断，最多只能到这个层面，没有办法做更大的趋势判断。

  Q：关于竞争格局，行业过去两年发生了一些变化，从宏观和微观角度看，在竞争格局或者说竞争的激烈程度上，目前有怎样的变化，在海康的财务报表上未来会有什么体现？

  A：从大的产业格局来看，竞争状态在向好，过去有很多行业大玩家都想尝试做碎片化的业务，但从结果看，每一行都存在差异，企业也是做一行算一行，一个企业什么行业都做是不现实的。

  像海康这种由众多小品类业务构成一定的规模的公司，在全球都比较少见，大企业绝大部分都是大品类、大平台业务，所以可对标、可比较的企业相对少一些。现在来说，大品类或者大平台公司做小品类、碎片化市场，我觉得会比较痛苦，无论从费用端的人员成本或用户端的投入产出来说，规模效应相对是被局限的。

  对海康来说，一开始做安防就是碎片化的格局，到现在做智能物联，呈现出更散、更碎的格局，但行业更多了、需求也更丰富了，产品品类也越来越多，所以海康并不害怕碎片化市场，相反会觉得在众多的小品类业务当中，如果能够有越来越多的品类做到行业前三，那就意味着公司在众多的品类中都具有较强的竞争力，应对风险和不确定性的能力就会比较强，公司的发展也会非常地稳健。

  我们对公司未来路径的规划，是做众多的小品类，把众多小品类都做到行业中较好、较具有竞争力的状态。从行业变化角度来说，尽管看起来更散，但也更大，需求也更加的丰富多元。

  随着 20 多年的发展和积累，海康在多维感知技术上的储备已经非常丰富，覆盖了从电磁波到机械波到温、湿、压、磁等物理传感等多个领域。在这个领域，全球像海康这样储备这么多感知技术的公司比较少见。在这个领域，海康构建了 3 万多种型号的硬件产品、200 多种类型的软件产品，有比较丰富的选项应对客用户需求，在公司定位和行业需求之间做了比较好的匹配。

  往未来看，细分领域可能会出现持续不断的竞争对手出现，我们不认为只有海康一家独大，产业上仍会呈现一个持续竞争的状态，但是我们比较有信心，产业本身也还是一个比较有朝气、比较有空间的产业，我觉得产业也容得下更多的公司来一起发展。海康要做的就是做好自己，达到有竞争力的状态，那我想在整个竞争过程中，海康也会得到一个比较好的结果。