研报评级☆ ◇688787 海天瑞声 更新日期：2026-05-23◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.投资评级统计】【2.盈利预测统计】【3.盈利预测明细】【4.研报摘要】
【5.机构调研】
【1.投资评级统计】最新评级日期:2026-05-13
时间段 买入评级次数 增持评级次数 中性评级次数 减持评级次数 卖出评级次数 评级次数合计
────────────────────────────────────────────────
1月内 2 1 0 0 0 3
2月内 2 1 0 0 0 3
3月内 2 1 0 0 0 3
6月内 2 1 0 0 0 3
1年内 2 1 0 0 0 3
────────────────────────────────────────────────
【2.盈利预测统计】(近6个月)
┌──────────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┐
│财务指标 │ 2023年│ 2024年│ 2025年│2026年预测│2027年预测│2028年预测│
├──────────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤
│每股收益(元) │ -0.50│ 0.19│ 0.23│ 0.69│ 1.07│ 1.65│
│每股净资产(元) │ 12.97│ 12.32│ 12.30│ 12.77│ 13.49│ 14.60│
│净资产收益率% │ -3.88│ 1.53│ 1.90│ 5.38│ 8.01│ 11.33│
│归母净利润(百万元) │ -30.39│ 11.34│ 14.12│ 41.37│ 64.58│ 99.42│
│营业收入(百万元) │ 170.01│ 237.08│ 376.97│ 541.68│ 745.14│ 999.83│
│营业利润(百万元) │ -42.78│ 10.63│ 15.12│ 45.00│ 70.00│ 106.33│
└──────────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┘
【3.盈利预测明细】(近6个月)
日期 评级 评级变化 目标价 2026EPS 2027EPS 2028EPS 研究机构
────────────────────────────────────────────────
2026-05-13 买入 首次 188.39 0.62 1.00 1.53 国泰海通
2026-05-08 增持 维持 --- 0.51 0.75 1.15 华创证券
2026-04-24 买入 维持 --- 0.93 1.47 2.26 东吴证券
────────────────────────────────────────────────
【4.研报摘要】(近6个月)
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-05-13│海天瑞声(688787)首次覆盖报告：AI数据智能工厂，数据训练稀缺龙头 │国泰海通 │买入
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
本报告导读：公司致力于研发和生产高质量、大规模、结构化的训练数据，为算法模型的训练拓展提供可靠素材，是
AI时代的数据生产智能工厂。
投资要点：首次覆盖，给予“增持”评级。我们预测公司2026-2028年归母净利润分别为0.37/0.60/0.92亿元，对应E
PS分别为0.62、1.00、1.53元。我们结合PE和PS的方法对公司进行估值，最终给予公司目标市值114亿元，对应目标价为1
88.39元，首次覆盖，给予“增持”评级。
数据训练龙头，AI数据生产的智能工厂。公司成立于2005年，致力于研发和生产高质量、大规模、结构化的训练数据
，为算法模型的训练拓展提供可靠训练素材，助力AI商业化落地。公司生产的模型训练数据涵盖智能语音、计算机视觉及
自然语言处理三大核心领域，交付形式包括标准化产品和定制化服务，公司还外延提供与训练数据相关的应用服务。截止
2025年底，公司累计客户数量超过1200家，覆盖科技互联网、社交、IoT、具身智能、智能驾驶、大模型等领域的主流企
业，以及政企、教育科研机构。
高质量训练数据是AI规模化应用的核心“燃料”。作为大模型学习、训练和验证的“燃料”基础，大规模、高质量的
数据集对于模型能力的提升愈加重要，当前高质量数据短缺已成为AI规模化落地的关键制约。2025年6月，Meta以148亿美
元收购数据标注初创公司ScaleAI49%股权，充分凸显AI时代数据的价值。根据Cognilytica统计数据，预计2027年全球AI
训练数据市场规模将达到220亿美元，2021-2027年复合增长率达32%。
下游需求爆发，公司业绩增长步入快车道。2025年公司实现营收3.77亿元，同比+59.00%；归母利润0.14亿元，同比+
24.54%；收入和利润均实现快速增长，延续2024年趋势。伴随多模态模型技术突破和AI应用场景落地加速，AI训练数据需
求爆发，公司凭借丰富的数据集积累和服务经验，持续获得海内外头部科技企业订单，业绩已步入快速增长通道。
风险提示：AI技术迭代风险，AI应用落地不及预期，行业竞争加剧风险。
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-05-08│海天瑞声(688787)2025年报及2026年一季报点评：具身智能前瞻卡位，数据要│华创证券 │增持
│素价值释放 │ │
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
事项：
公司发布2025年报及2026年一季报，2025年实现营业收入3.77亿元，同比+59.00%；实现归母净利润0.14亿元，同比+
24.54%。2026Q1实现营业收入9,677.93万元，同比+38.63%；实现归母净利润840.30万元，同比+2,161.14%。
评论：
业绩高速增长，业务结构向多模态和定制化加速转型。2025年公司业绩实现高速增长，主要受益于全球人工智能产业
迈向“规模化落地”，训练数据业务迎来强劲增长。分业务看，计算机视觉业务实现收入1.48亿元，同比+217.66%；自然
语言业务实现收入0.51亿元，同比+112.29%，成为增长核心引擎，训练数据相关的应用服务业务实现收入0.28亿元，同比
+1390.69%，表现亮眼；传统优势的智能语音业务收入实现收入为1.50亿元，同比-8.66%。公司业务结构正发生深刻变化
，毛利较低的定制服务收入占比持续抬升，反映了头部客户为打造模型差异化而寻求独特数据的行业趋势，受此影响，公
司整体毛利率下降18.38pct至48.08%。
境内外业务齐头并进，数据要素打开G端新空间。公司全球化战略成效初显，2025年境外业务实现收入1.58亿元，同
比+38.68%，其中东南亚数据交付基地已进入稳定运营阶段，为海外定制化服务市场贡献了显著增量。境内业务实现收入2
.19亿元，同比+77.72%，增长动能强劲。公司凭借丰富的数据服务经验以及海量标品数据集积累，持续获得国内外头部科
技企业的数据需求订单。公司紧抓“数据要素X”战略机遇，地方政府积极布局结合各地产业特色的人工智能应用，公司
为相关项目交付垂直领域AI模型及应用平台，并助力地方政府建设针对地方产业特色的高质量数据集，推动数据资源向资
产化、价值化转化，已与成都、长沙、保定等城市合作共建数据标注基地，2026Q1公司新签订单及确认合作待签署订单同
比增长超100%，在手订单充足、结构优质，为全年持续良性增长奠定坚实基础。
前瞻布局具身智能，构筑第二成长曲线。公司精准把握具身智能作为AGI关键路径的发展趋势，将数据视为其核心瓶
颈，进行前瞻性战略布局。公司已组建具身智能数据专项团队，并开始在全国多个城市启动项目落地，与国内头部机器人
本体厂商展开合作，推动人形机器人在千行百业的规模化应用。2026年，公司将加快具身智能数据训练场方案落地与数据
资源储备，持续深化与头部机器人本体厂商、科技大厂、相关地方政府的合作，为具身智能产业的发展提供坚实的数据支
撑。
投资建议：考虑到公司在数据要素和具身智能等新兴领域布局领先，商业化落地进程超预期，同时受益于头部大厂AI
投入及地方政府数据要素投入加大。我们预计2026-2028年公司营收分别为5.49/7.62/10.55亿元，对应增速分别为45.6%/
38.9%/38.4%；归母净利润分别为0.31/0/.45/0.70亿元，对应增速分别为117.5%/48.1%/53.1%，对应EPS为0.51/0.75/1.1
5元，维持“推荐”评级。
风险提示：AI技术发展不及预期；数据要素政策落地不及预期。
──────┬──────────────────────────────────┬──────┬────
2026-04-24│海天瑞声(688787)2025年报&2026一季报点评：业绩持续高增 │东吴证券 │买入
──────┴──────────────────────────────────┴──────┴────
事件：公司发布2025年报&2026一季报，公司2025年营收3.77亿元，同比增长59%；归母净利润0.14亿元，同比增长25
%。2026年Q1营收0.97亿元，同比增长39%；归母净利润0.08亿元，同比增长2161%，符合市场预期。
投资要点
收入持续高增：分业务来看，公司2025年计算机视觉业务收入1.48亿元，同比+218%；自然语言业务收入0.51亿元，
同比+112%；智能语音业务收入1.50亿元，同比-9%；训练数据相关应用服务收入0.28亿元，同比+1394%。2026Q1公司营收
持续高增，主要系1）国内外头部大厂加大视频、文本等方面AI数据投入；2）地方数据标注基地项目建设加快推进；3）
东南亚数据交付基地完成产能爬坡。公司2025年毛利率48%，同比下滑，主要受定制化服务业务收入占比提升影响。2026Q
1公司相对高毛利的训练数据应用服务收入占比提升，整体毛利率改善至56%。
模型迭代加速推动需求快速提升：随着AIAgent、文生视频、AI编程等场景开始大规模应用，大模型以及垂类场景应
用迭代速度不断加快，推动客户采购高质量专业数据的需求量和复杂度提升。公司多年服务阿里巴巴、字节跳动、腾讯、
中国移动等头部客户，已成为多家行业领先企业的核心数据服务供应商，率先受益。除大厂外，公司积极拓展政府和央国
企客户，已为广西、四川等地打造多类特色数据集，并同步推进湖南、内蒙古等地的专项数据集建设。2026年3月，世界
数据组织成立，海天瑞声以发起单位身份深度融入。我们预计未来公司将继续推进和地方政府共建高质量数据集，推动数
据标注平台和应用落地。
全球化布局持续优化：公司进一步强化北美、欧洲及日韩销售团队，深化本地化服务能力，公司在东南亚新建的数据
交付基地已进入稳定运营阶段，为海外业务贡献了显著的增量收入，未来将成为支撑公司全球化战略的重要支点。
拓展具身智能等新场景：具身智能需要机器人在复杂的真实世界中实现自主感知、学习和适应，该能力的构建依赖海
量来自“真实物理环境”的动态交互数据进行训练。目前相关数据获取成本高、覆盖场景有限，供需缺口非常大。公司已
与国内某头部具身厂商签署真机数据采集合约，并与多家头部具身厂商、科技大厂及地方政府启动订单对接，有望成为公
司新的增长点。
盈利预测与投资评级：高质量数据集是人工智能发展的基础，公司是A股稀缺的专注提供AI训练数据解决方案的领军
企业，2026Q1新签订单及确认合作待签署订单同比增长超100%，业绩有望持续高增，我们将公司2026-2027年EPS由0.92/1
.50元调整至0.93/1.47元，预计2028年EPS为2.26元，维持“买入”评级。
风险提示：行业竞争加剧，项目回款不及预期，研发进展不及预期。
【5.机构调研】(近6个月)
参与调研机构：96家
──────┬──────────────────────────────────────────────
2026-05-14│海天瑞声(688787)2026年5月14日投资者关系活动主要内容
──────┴──────────────────────────────────────────────
1、公司第一季度收入增长原因是什么？
答：2026年第一季度，公司实现营业收入9,677.93万元，同比增长38.63%，受益于AI应用爆发与数据要素产业化提速
，业绩增长强劲。
全球AI竞争加剧，高质量训练数据成为核心资源。公司作为国内AI数据服务头部企业，传统业务凭借全品类、规模化
、高合规优势稳健增长。同时，ToG可信数据空间业务实现突破，与国家级数据标注试点城市深度合作，提供全栈解决方
案，开辟政务与公共数据新增长曲线。此外，公司东南亚数据交付基地完成产能爬坡，全球化交付能力与竞争力提升。以
上因素共同驱动公司业务的高速增长。
2、一季度公司毛利率提升的原因是什么？
答：2026年第一季度公司毛利率同比提升，主要得益于业务结构的积极变化，具体来说：高毛利的政府平台类业务在
本季度显著起量。政府（G端）客户的可信数据空间建设，核心是提供标准化程度较高的数据处理平台及方案，相比传统
定制化的数据采集与标注业务，其人力密集程度更低、交付周期更短、边际成本递减效应更明显，因此毛利率水平更高。
2026年第一季度，随着公司前期在G端市场的全面布局进入收获期，这部分高毛利业务在收入结构中的占比明显提升
，从而带动了整体毛利率的增长。
3、公司在具身数据领域的核心竞争优势是什么？
答：（1）硬件理解+驾驭壁垒：通过头部主流本体厂商合作经验，深度理解本体硬件性能特性、负载逻辑与异构适配
要点，可快速解决硬件高故障率与稳定性问题；已在北京运营首个具身智能数据训练场，依托100+台机器人实现高效数据
产出。
（2）模型理解与落地壁垒：核心团队拥有大模型开发等资深背景，懂模型更懂数据；数据体系精准对齐机器人大脑
训练范式，提供具备高泛化能力的数据解决方案，支撑具身大脑模型训练。
（3）综合数据工程化壁垒：不仅具备全球化数据采集与低成本交付资源；同时，自研的AI自动化标注平台与7×24小
时算法质检，兼顾低成本与专家级质量。
4、不同机器人公司之间，是否存在可以共用的数据？
答：不同机器人公司之间确实存在可以共用的数据，但需要区分数据类型来看。
目前数据主要分为三类：真机数据、UMI数据、第一人称视角数据。
从共用难度来看，真机数据很难直接共用，而UMI和第一人称视角数据相对更容易跨本体迁移。UMI数据和第一人称视
角数据不绑定具体机器人的关节参数和运动学模型，采集的是“操作过程”本身，理论上可以被不同机器人学习和泛化。
为什么真机数据很难共用？主要有2个原因：
一是硬件本体不统一。不同厂家机器人关节数量、自由度、末端执行器各不相同，A公司的“抓取”数据没法直接拿
去训练B公司的机械臂。
二是数据格式各自为政，行业缺乏统一的标准和“通用语言”。
所以行业正在推动的是：让UMI和第一人称这类“本体无关”的数据更多流通共用，同时通过技术对齐和标准统一，
逐步解决真机数据的跨本体迁移问题。
5、后训练和强化学习阶段，对数据标注需求有哪些变化？
答：在后训练和强化学习（RLHF/GRPO）阶段，模型的目标从“预训练期学会语言统计规律”转向“对齐人类偏好，
这对标注数据的需求产生了深刻变化。
（1）从“量”到“质”与“复杂度”的转变
后训练阶段不再需要海量的原始文本，转而需要高质量、细粒度、领域专家级的标注数据。例如，SFT（监督微调）
依赖精确的“标准答案”，而RL训练则需要能区分“好/较好/差”的偏好排序数据。
（2）聚焦“难例”与“长尾”场景
在RL阶段，“难例”（模型初始成功率低的数据）的价值远超易例，且能极大增强模型的泛化能力。标注重点从普遍
规律转向稀缺、复杂的边界案例。
6、客户为何不自己做数据，而选择外部采购？
答：数据工程是一项重人力、重流程、重管理的‘苦活累活’，并非算法厂商的核心基因。自建数据团队不仅边际成
本高，且难以应对波峰波谷的弹性需求。我们定位为“具身智能行业的数据富士康”，通过规模化、标准化、可伴随客户
迭代而同步迭代的整体数据供应链能力，帮助客户剥离非核心业务，使其聚焦于算法与本体研发，实现产业分工的最优解
。
7、具身智能数据赛道能做多久，是否像智驾一样只有短期机会？
答：这是一个比自动驾驶更长、更宽的赛道。正如李飞飞教授所言，自动驾驶主要解决避障与导航，而具身智能需要
解决非结构化环境下的复杂物理交互。当前我们甚至还未穷尽场景的定义，数据需求将伴随机器人进家庭、进工厂的全过
程。我们定位为全行业的数据基础设施，旨在伴随行业全生命周期成长，而非短期套利。
8、语音业务的发展趋势？
答：语音业务作为公司的传统优势板块，当前正沿着三个明确方向升级：拟人化、全球化、多场景。这三大趋势共同
驱动语音数据业务从“量的扩张”转向“质的升级”。
第一，拟人化：多情感、多音色成为刚需。
AI交互正从“能听会说”向“拟人化、情感化”迈进。大模型不仅要能识别指令，还要能通过语气、情感、风格进行
自然交互。这要求语音数据覆盖丰富的情感维度和音色特征。公司在此方向已积累大量标准化产品资源，可高效匹配大厂
的多情感、多风格语音交互需求。
第二，全球化：多语种能力决定产品边界。
科技巨头正在加速全球化布局，大模型的多语种覆盖能力直接决定了其产品的市场边界。公司拥有覆盖全球300多种
语言的工业化数据生产网络，以及境外标注基地，能够支持客户AI产品的全球化拓展。
第三，多场景：从通用场景向垂类场景纵深。
语音数据的应用正从最初的通用对话，向医疗、金融、教育、车载等垂直行业深度渗透。垂类场景对数据专业性、术
语准确性、场景真实性的要求远高于通用场景，数据价值密度更高，也为公司带来了更高附加值的业务机会。
9、具身智能数据服务的需求逻辑？
答：具身智能的核心在于赋予机器人具备理解与泛化能力的‘大脑’。这不仅是代码的堆砌，而是类似大模型‘涌现
’的范式变革。由于当前仿真环境无法完美模拟物理接触与长尾场景，海量、高泛化度的真实物理交互数据成为训练具身
大脑的唯一‘燃料’，这是具身智能区别于传统自动化的根本逻辑。
─────────────────────────────────────────────────────
参与调研机构：39家
──────┬──────────────────────────────────────────────
2026-03-24│海天瑞声(688787)2026年3月24日-4月14日投资者关系活动主要内容
──────┴──────────────────────────────────────────────
北京海天瑞声科技股份有限公司于2026年3月24日-4月14日在线上说明会、线下交流举行投资者关系活动，参与单位
名称及人员有华龙证券股份有限公司邓鹏怡，国泰海通证券股份有限公司黄晓明，上海磐耀资产管理有限公司徐行余，深
圳市红筹投资有限公司刘俊青，鹏华基金管理有限公司董威，拾贝投资管理有限公司朱晋，银华基金管理股份有限公司刘
宇尘，上市公司接待人员有董事会秘书：张哲，政企事业部总经理：崔向雨，投资者关系负责人：袁璐。 查看原文
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202604/83115688787.pdf
─────────────────────────────────────────────────────
参与调研机构：43家
──────┬──────────────────────────────────────────────
2026-03-03│海天瑞声(688787)2026年3月3日-18日投资者关系活动主要内容
──────┴──────────────────────────────────────────────
北京海天瑞声科技股份有限公司于2026年3月3日-18日在线上说明会、线下交流举行投资者关系活动，参与单位名称
及人员有兴业证券蒋佳霖、罗池婧，中银基金郭艳超，中信保诚基金吴振华，华夏基金郭琨研，信达澳银基金伏涛、郭敏
，西部利得基金吴海健，博时基金郭子琪，上银基金王婷、杨东朔，国寿安保基金张帆，交银人寿王玉英、周捷，长江资
管王毅，上市公司接待人员有董事会秘书：张哲，投资者关系负责人：袁璐。 查看原文
https://data.tdx.com.cn/zxfile/pdf_tb_news_jgdyxx/202603/81942688787.pdf
─────────────────────────────────────────────────────
参与调研机构：14家
──────┬──────────────────────────────────────────────
2026-02-11│海天瑞声(688787)2026年2月11日投资者关系活动主要内容
──────┴──────────────────────────────────────────────
1、公司在境外基地方面的布局计划如何？
答：公司于2024年整合了位于东南亚的一个超过1000人的标注基地。该基地主要提供内容审核和数据标注服务。预计
2025年该基地将贡献千万级美元收入。此次布局标志着公司境外交付能力建设进入了新阶段。我们计划于2026年在东南亚
地区建设第二个本地化交付基地，预计到2026年底，境外基地总人数将再新增500人左右。
该类基地建设为公司未来承接中国一线科技公司的出海业务、以及北美头部客户的定制化大型订单提供了关键的基础
保障。
2、境外传统训练数据业务的驱动因素是什么？
答：过往多年，公司持续为境外多家头部科技大厂的全球人工智能产品的本地化及出海提供关键的多语种、多模态数
据支撑。随着全球化AI应用场景的快速落地，市场对高质量、多语种、场景化训练数据的需求持续提升。具体而言，驱动
需求的产品线主要包括但不限于：
（1）多语种语音识别数据：服务于智能助手、客服机器人等产品的全球化部署与口音适配。
（2）多语种手写体数据：支持金融票据识别、表单处理、手写笔记数字化等应用在不同语言文字区域的准确理解。
（3）多语种文本数据：涵盖自然语言理解、内容审核、机器翻译等任务所需的多语言文本语料库。
公司凭借在多语言、多模态数据处理领域长期积累的全球供应链管理能力和技术know-how，正在持续获取并交付此类
项目，从而推动境外数据业务的快速发展。
3、政府类业务布局和进展如何？
答：目前，我们与地方政府的合作已形成清晰的模式：一是基于地方特色数据（如农业、文旅）建设行业高质量数据
集；二是搭建可信数据空间，保障数据安全；三是参与建设数据交易平台，促进数据流通；四是向下游延伸，开展场景化
模型开发与应用落地。
在项目进展方面，公司已与成都、长沙等国家级数据标注基地试点城市建立合作，同时与广西、呼和浩特、保定、彭
州等地方政府已启动具体项目推进。今年第三季度，公司已完成呼和浩特首批高质量行业数据集，以及首批广西东盟语料
库数据的交付。
4、请问公司如何看待具身智能数据业务？海天在该方向上有具体的计划吗？
答：公司非常看好具身智能数据领域作为高增长的新兴赛道，已组建具身智能数据专项团队开展相关业务，并开始在
全国多个城市启动专项公司的选址。
一方面，国家已将具身智能列为未来产业予以重点培育。另一方面，控制机器人认知决策等“大脑”仍处于发展早期
，大模型在泛化能力上仍有不足，因此想实现规模化落地将依赖大量高质量、细颗粒度的训练数据，因此这一领域市场潜
力巨大。
当前，国内、外多家头部科技企业已启动具身智能数据的规模采购，需求涵盖机器人在真实场景下的交互数据、构建
仿真世界模型所需数据等。同时，部分地方政府也在积极规划建设“具身智能训练场”，旨在工程化生产高质量具身数据
，赋能科研与产业应用。
目前，公司已与多家机器人本体厂商展开合作，并与若干家头部科技大厂及地方政府启动订单需求对接，正在推进相
关样例数据交付与训练场方案的设计与落地，为下一步具身智能数据业务的加速发展奠定坚实基础。
5、请介绍一下公司在训练数据领域的竞争优势
答：经过多年发展与积累，公司逐步构建起了在行业内的竞争壁垒，核心竞争力主要体现在：
（1）公司的业务模式是服务产品双模式，且产品化贡献显著，是收入和毛利的主要来源，标准化数据集的研、产、
销体系是公司从业多年探索出来的业务模式，其复用性为公司的规模化和高利润率提供了保障。而保持这样的能力需要具
备对行业需求的强判断力和较强的资金实力。
（2）技术平台能力：公司历来重视技术的研发，近年来更是加大研发投入的力度，全面提升公司的算法能力、平台
能力、工程化能力，加深算法辅助能力与人工工作的结合，达到更佳的人机协同效率，这样能够做大规模、提升效率、降
低成本。
（3）供应链资源管理能力：公司通过长期建设的供应链体系，保障资源的获取，未来，公司会进一步加大供应链资
源平台的建设，使人员管理、采标资源分配、质量检验、远程工作等各方面的能力得到显著提升，为客群拓展提供有力支
撑。
（4）数据安全及合规能力：数据安全及合规能力已经成为了衡量品牌数据服务商综合能力的重要指标。公司在多年
数据风险识别和管理实践中，已形成了较为成熟的安全、合规管理体系。
公司全方位做好数据风险管控工作，通过了业内重要的 ISO/IEC 27001体系认证、ISO27701个人隐私信息安全管理体
系认证，形成了具有自身特色的数据安全与隐私保护整体解决方案。公司已获得了北京市规划和自然资源委员会行政许可
，获得乙级测绘资质，为公司智能驾驶采集业务拓展奠定基础；同时开展信息系统等级保护测评工作，获得等保三级备案
证明；目前，公司符合GDPR、《数据安全法》、《个人信息保护法》等一系列国际通用与国内法律法规的管理规范要求，
获得了业务领域合作客户的高度认可。
6、客户是否会自建数据团队？
答：有一些客户是会有自建团队的，客户自建团队主要解决其自身的部分数据需求，如敏感数据等，但受专业化分工
的影响，客户仍然会大量购买数据服务提供商的数据，尤其是那些需要投入较高研发力量的复杂数据，以充实其算法模型
训练的规模性需求。
7、公司的业务是否存在规模效应？
答：公司业务是存在规模效应的，一方面随着公司在研发方面加大投入，自研平台的能力逐步提升，可以赋能数据处
理过程中的人机协作朝着更加智能化的方向前进，这就使得公司进行更大规模的数据生产成为可能。同时，数据产品的积
累、平台以及工具的研发，在公司业务规模逐渐上升的情况下，相关的研发费用、管理费用将被摊薄；
从成本端看，数据生产的成本还有很大的下沉空间，对于成本控制我们会在两方面进行持续投入：一方面是继续加大
技术投入，采用更为合理的人机协同比例完成数据处理任务，降低人员投入，提高处理效率；另一方面是加强供应链资源
管理能力，扩大资源供给，降低单位成本。
此外，数据集产品一直是我们公司所坚持的重点方向，公司开发大量通用型、复卖率高的标准化产品数据集，反复给
公司带来利润，也能实现训练数据产品的规模化效应。
─────────────────────────────────────────────────────
参与调研机构：46家
──────┬──────────────────────────────────────────────
2026-01-15│海天瑞声(688787)2026年1月15日-2月6日投资者关系活动主要内容
──────┴──────────────────────────────────────────────
1、公司在境外基地方面的布局计划如何？
答：公司于2024年整合了位于东南亚的一个超过1000人的标注基地。该基地主要提供内容审核和数据标注服务。预计
2025年该基地将贡献千万级美元收入。此次布局标志着公司境外交付能力建设进入了新阶段。我们计划于2026年在东南亚
地区建设第二个本地化交付基地，预计到2026年底，境外基地总人数将再新增500人左右。
该类基地建设为公司未来承接中国一线科技公司的出海业务、以及北美头部客户的定制化大型订单提供了关键的基础
保障。
2、境外传统训练数据业务的驱动因素是什么？
答：过往多年，公司持续为境外多家头部科技大厂的全球人工智能产品的本地化及出海提供关键的多语种、多模态数
据支撑。随着全球化AI应用场景的快速落地，市场对高质量、多语种、场景化训练数据的需求持续提升。具体而言，驱动
需求的产品线主要包括但不限于：
（1）多语种语音识别数据：服务于智能助手、客服机器人等产品的全球化部署与口音适配。
（2）多语种手写体数据：支持金融票据识别、表单处理、手写笔记数字化等应用在不同语言文字区域的准确理解。
（3）多语种文本数据：涵盖自然语言理解、内容审核、机器翻译等任务所需的多语言文本语料库。
公司凭借在多语言、多模态数据处理领域长期积累的全球供应链管理能力和技术know-how，正在持续获取并交付此类
项目，从而推动境外数据业务的快速发展。
3、政府类业务布局和进展如何？
答：目前，我们与地方政府的合作已形成清晰的模式：一是基于地方特色数据（如农业、文旅）建设行业高质量数据
集；二是搭建可信数据空间，保障数据安全；三是参与建设数据交易平台，促进数据流通；四是向下游延伸，开展场景化
模型开发与应用落地。
在项目进展方面，公司已与成都、长沙等国家级数据标注基地试
|