过模块化IP 库实现快速定制,例如针对新能源车BMS 场景,可在3个月内完成算法适配;FAE 团队7×24 小时响应,开放工具链降低本土化门槛。这种"懂车+灵活+贴近客户"的组合,使我们在车规MCU 领域的替代速度快于行业平均水平。 7. 能否请公司介绍一下 SOC 产品线的行业情况、产品矩阵? 当前,智能座舱全面普及、智能驾驶发展迅猛,以双域融合打造极致性价比的舱驾融合解决方案已经成为行业发展趋势。我们拥有 80 15、80 25、8025AE 等核心产品,从后装到前装已经迭代了6代。在消费电子芯片低价竞争环境下,单芯片的年出货量达到 100 万+。特别是面向海外的车规级芯片增长明显。 8. 请公司简要介绍一下杰发科技的生态合作与国产化情况。 杰发科技当前模拟 IP 自研率已经达到 100%,数字 IP 自研率超90%,并与国内头部企业积极推进设计、封测、晶圆制造等全链条国产化进程,在AC7802/AC7803 等芯片上均成功实现。 9. 对芯片未来价格走势是否能给我们一些判断或指引? 我们观察到车规级芯片价格目前仍在下探,但长期看单纯的价格战不可持续。我们的应对思路是在产品矩阵的完善上,加力推出复杂度更高、带功能安全和信息安全的产品。以产品的高性能、高稳定性和安全性,保护我们的品牌和价格。 10.关注到我们公司与火山云、阿里云、华为云、亚马逊云等云服务商均有合作,可否请您介绍一下业务背景,及这些合作是否有方向上的区别? 我们与这些云厂商具有双重关系。首先,四维图新是上述云厂商的客户,使用他们的云基础设施;同时,也和他们一起,共同服务车厂、科技公司等客户。共同点是,这些合作均围绕数据闭环和数据合规进行;同时会结合他们各自的能力与战略布局,或与 AI 和大模型紧密结合,让对话交互和车端娱乐内容融入公司舱驾产品的软硬件平台;或进行自动驾驶合规环境的建设和运营;或加速实施端到端模型的训练、自动化标注、仿真场景库搭建等;或服务车企出海和智能网联等关键领域。多方合作的目的是发挥他们在各个领域的相对优势,寻找其与四维图新业务的最佳结合点。 11.我们看到数据合规已经保持了 3年的高速增长,都在100%以上。能否请公司介绍一下我们的优势、如何收费,以及帮我们展望一下未来的市场空间,这种增速是否可持续呢? 智能驾驶的加速普及带来了需求的高速增长。首先是原型车的开发领域,按不同的车型、平台收费;其次是量产环节里会搭载数据合规系统,需要按国家要求做到"非必要,不出车",即在车内环境实现数据处理,同时结合和云厂商的合作,进一步实现闭环。公司在控制传输规模、不占用太多带宽和算力等方面进行创新,实现对车端敏感信息的处理,在业内都是率先实现,基于此,客户量在今年有了极大提升。由于与原型车相比,量产车规模更大,同时增加了软件销售模式,所以成为了智云业务增长的核心引擎。另外,数据合规业务可和公司其他业务板块完美融合,互相带货,形成协同效应。随着数据运营的规模越来越大,将来的增长仍有很大的潜力。 12.公司从 25 年起比较频繁地提到 AI 新基建的概念,可否请您讲解下对于这个底层架构的设计对于行业及公司的意义? AI 新基建的架构由三大核心层构成:在数据合规层,依托甲级测绘资质有效解决地理信息脱敏、个人隐私保护及国家安全等关键问题;在数据增强层,通过自研 40 余条标注产线和 20 多个内容识别模型,实现数据的结构化存储与流通共享,将90%的数据处理"脏活累活"实现自动化;在 AI 训练层,提供覆盖仿真测试到模型迭代的全链条工具链,支持闭环优化。 目前这一"AI Infra as a Service"平台化服务已实现车端数据采集、云端合规处理、AI 训练与场景库生成的全流程覆盖,可以显著降低了车企的研发成本,推动行业整体效率提升。 对于公司来说,起到一个最大化公司各个板块能力的连接器作用,因为四维图新已经积累了百万级的智驾量产项目经验,那么通过 AI 新基建的这三大核心层,就可以有效地连接公司拥有的海量地图数据资源、量产经验、众源信息及车路云基础设施,以真实场景数据为算法优化提供持续燃料,同时高效处理这些数据,进而推动公司舱驾地图等核心产品的迭代和商业模式创新。lg...