问：公司都是ToB基因,会不会有产品面向C端消费者？
答：公司及下属公司深耕视觉人工智能行业近三十载，技术所应用的终端，从个人电脑、数码相机、智能手机，再发展到智能汽车、VR/MR/AR智能可穿戴设备以及其他AIoT领域，公司一直与影像产业的发展、消费者的需求和影像科技创新紧密相连。
经过多年的技术、专利和人才积累，公司已全面掌握了视觉人工智能及人工智能的各项底层算法技术并不断进行技术演进，积累了大量具有通用性和延展性的视觉人工智能的底层算法，构建了完整的视觉人工智能技术体系。先进的视觉引擎技术造就了公司在消费级智能终端影像行业中视觉算法及相关应用的全球领先地位，并且历史上研究开发了诸如ArcVideo、Closeli/simplicam以及Perfect365等面向C端、B端的产品和技术。
所以公司在AIGC产品形态与客户定位规划上有以下思考：1、在产品形态上：虹软是AI视觉公司，所以公司AIGC领域的产品形态更多会专注于影像、视频、3D等擅长的领域。2、在公司面对的客户群体上：公司目前需要考虑的是：1）如完全面对C端的消费者，公司在技术产品化上是有充分把握的，但目前面向C端的流量有限，如何把技术和产品的门槛提高的同时还要可持续地大力推广产品，形成闭环，这对公司来说是一个比较大的挑战，所以这部分公司目前还在探讨中。2）如做一个面向B端的产品，此产品需有大的需求量，不仅要面向中国还要面向全球。所以从这种意义上说，如何运作产品，公司内部也在给很多产品和技术做评估。基于公司原有的商务模式，AIGC业务目前可能不适用于完全ToC的业务，因为公司在流量上不占优势，所以完全ToC的产品，公司认为目前并不是最适合的模式。
在世界全面进入数字化和智能化的这一进程中，AIGC未来是一个具有革命性变化的机会，公司将充分发挥在视觉人工智能领域的技术和能力，通过技术发展和市场发展模式创新来助推企业的进一步升级，整合内外部资源，进一步丰富AIGC相关的技术和产品，把虹软AI技术带到更多的智能设备领域和应用场景，助力更多“视觉人工智能 X”产业的发展。
问：公司与各种大小模型相比，技术、产品的差异化在哪里？
答：公司是行业领先的视觉人工智能公司，可在自身领域的基础上结合其它开源大模型，通过自身的技术融合，提升公司技术的泛化能力，这部分我们认为是非常重要的工作。
比如SAM模型提升了CV图像分割的通用能力和检测效果，但在特定对象分割效果、性能、功耗等方面仍存在诸多不足，具体场景落地时仍需要不同领域的CV算法厂商去进行优化和落地；此外，SAM还提升了数据标注的效率，对CV算法厂商而言，在训练数据方面起到了降本增效的作用，公司在图像分割技术领域已积累十几年，有一支专业的优化团队，在特定对象分割、功耗、性能上都做了大量的研发（如分割、Pose、深度恢复、抽象边缘提取、全图分析为主要的“Control Net”技术），公司已经把自己的图像分割算法和SAM进行融合，取长补短，并同时拥有特定对象分割效果更好、性能更强、功耗更低的优化能力。
问：2022年度在智能可穿戴设备上公司有何突破？
答：2022年，公司丰富了智能VR/MR/AR头显低延时渲染解决方案、智能VR/MR/AR头显视频透视解决方案。针对头显端低延时、高刷新率的渲染需求，当前硬件瓶颈限制了用户体验，公司在异步事件扭曲等插帧产品方案的基础上，开发了位置空间扭曲方案，提升了用户在不同运动方式下的低延时虚拟现实或者虚实融合体验，弥补了因时延引起的眩晕感缺陷。在虚拟现实或者混合现实眼镜的使用场景下，为实现用户佩戴使用过程中区域安全、便于寻找手柄配件、扩展MR体验等目的，用户需要透过封闭的头显设备“看穿”到外部世界。公司实现了基于鱼眼相机的黑白透视，以及基于双RGB相机、单RGB 双鱼眼相机融合方案的全彩透视，为前述MR场景需求提供了基础技术支撑，同时也为客户在硬件形态设计上提供了更大的灵活性。
问：公司OpenXR软件框架主要解决哪方面的问题？
答：2022年公司重点实现了OpenXR软件框架，将头显SLAM、手柄SLAM、视频透视和渲染插帧算法嵌入到OpenXR软件框架，为客户提供了易用和标准的接口信息，便于客户快速实现产品落地。
问：2022年公司在虚拟数字人上有何进展？
答：虚拟数字人是VR/MR/AR用户虚拟身份的重要表征方式，2022年公司实现了可用于VR/MR/AR头显的虚拟数字人的视觉面部捕捉技术，可借助眼镜内置摄像头获取人脸局部图像来实时驱动虚拟数字人的微表情。
问：公司3D与AR视觉解决方案是否适用于各种摄像头？都实现了哪些功能？
答：针对单摄/多摄/TOF/结构光等不同种类的摄像头，公司均可提供相应的3D与AR视觉解决方案，帮助厂商在移动设备上便捷高效地实现落地。为满足各智能终端对于VR/MR/AR应用的需求，公司已经研发并可以直接落地使用的解决方案，包括基于双摄/多摄/TOF/结构光的深度获取和优化，以及基于单摄的深度获取引擎，这些深度数据成为一些上层逻辑应用的核心基础；实现了SLAM中环境Map的构建，物体的3DModeling，视线的检测、跟踪，人体和动作静态、动态姿态的检测和跟踪，解决了实时显示中的延迟等多种场景。为满足智能驾驶人机交互的需求，公司主要研发了基于红外相机、单摄RGB摄像头、双摄、深摄的交互技术，包括手势交互引擎包、头部动作和口部动作交互引擎、经典表情识别，以及视频、照片拍摄时的娱乐功能。
问：公司在AR/VR方面的功能、算法布局是怎样？2022年新增的解决方案有哪些？
答：在VR/MR/AR智能可穿戴设备上，公司从标定、感知、交互和视觉呈现四大方向布局算法解决方案。2022年度，公司新增了可提供VR/MR/AR一站式多传感器标定的解决方案、头显6DoF跟踪、平面检测、稠密重建、语义分析、深度估计、实时3DMesh重建等空间感知解决方案，手柄6DoF跟踪、裸手3D手势交互、视线跟踪和虚拟数字人表情驱动、人体驱动等交互解决方案，以及异步时间扭曲、视频透视（VST）等视觉呈现解决方案。
问：公司预计今年第四季度推出商拍摄影解决方案，主要是看到了市场什么机会？公司商拍摄影解决方案可以解决传统商拍哪些问题？
答：目前传统商拍存在两个难以绕过的问题：第一，传统商拍成本高。除向模特本身支付费用外，商家或商拍工作室需要为模特搭配专业的团队，配备齐全专业的设施和拍摄场地，配备影棚配套设施，这些对于商家而言都是一笔不小的开销。第二，传统商拍效率较低。拍摄及拍摄前的准备工作（如更换服装、妆造）均需要耗费较长时间，且模特精力有限，存在产能瓶颈。
所以结合市场需求以及当前AIGC与大模型的技术突破，我们想到的是能否使用AIGC技术为传统商拍工作室降低成本，提升效率，同时还能满足卖家的需求。
传统商拍模式通常对于整图AIGC生成方案而言，虽然整体生成更加协调，但由于技术原理限制，无法很好地保留原始商品细节；而对于局部重绘的AIGC生成方案来说，原理上更便于控制但组合任务变多、精度要求极高。
所以基于这些技术难点，虹软智能商拍摄影解决方案可以解决的问题如下：①大模型 CV模型的精细化分割技术，可解决由于分割精细度不足导致的商品边缘破损和蒙版出错等问题；②3D手部骨骼点技术，可改善AI生成模特手部可控性差的问题；③PixelInside技术，可解决AI输出图像分辨率低和市场超分方案还原度不足的问题；④光照估计和重打光技术，可解决了商品蒙版和局部重绘部分光照阴影违和感的问题；⑤AI一键超模技术，可高效优化和雕琢生成模特，改善因蒙版区域形态引起的出图形态和效率限制。
问：公司商拍摄影解决方案，产品推出的计划怎样？今年能看到这方面的收入吗？
答：公司商拍摄影解决方案计划今年首先推出的商拍摄影解决方案，主要包括两点：①静态商品解决方案，包括商品加背景静态图像的生成；②商品加数字模特的生成。未来我们会考虑推出动态视频、360度的VR视频和3D动态视频。最终落地到业务、商务等方面，还需看公司产品方案推进的速度。
问：公司在年报里提到公司的超算中心，那超算中心的投入是多少？规划用于AIGC的哪些场景？
答：公司是自主研发技术型的公司，这几年研发投入是很大，虽然产品的研发周期比较长，但是正因为具备了比较好的技术和研发，才能维持较长的产品生命周期。公司在AIGC、Transformer技术上早有研发，2022年扩建了自己的超算中心“Jade”，不仅能够满足现有手机相关的大量AI新模型以及新算法，也对公司智能汽车领域及未来AR/MR/VR等业务的布局起到重要的支撑作用。公司目前在AIGC相关的技术和产品上，除了支持公司的手机、智能汽车业务之外，未来可能还会开发新的业务。
问：公司2023年招聘及人员规划是怎样？
答：公司2022年末同比增加了15.87的人员，增加了大量的开发算法、测试人员，但主要人才的配置还是给到智能驾驶业务。未来招聘的策略依然围绕着公司整个业务开发情况而变动，如果业务本身需要增加人员，可能还需要继续招聘，主要还是看后面整个的业务的发展状况来决定;
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短期趋势弱势下跌过程中，可逢高卖出，暂不考虑买进。
中期趋势回落整理中且下跌有加速趋势。
长期趋势已有129家主力机构披露2022-12-31报告期持股数据，持仓量总计1.35亿股，占流通A股50.28
综合诊断：近期的平均成本为43.59元。多头行情中，目前处于回落整理阶段且下跌有加速趋势。该股资金方面呈流出状态，投资者请谨慎投资。该公司运营状况尚可，多数机构认为该股长期投资价值较高，投资者可加强关注
