开元体育·(中国)官方网站淳厚基金调研微光股份、华大基因

　　开元体育·(中国)官方网站淳厚基金调研微光股份、华大基因基金市场数据显示，淳厚基金成立于2018年11月3日。截至目前，其管理资产规模为231.38亿元，管理基金数24个，旗下基金经理共10位。旗下最近一年表现最佳的基金产品为淳厚现代服务业A（011349），近一年收益录得36.18%。

　　答：2024年度，面对复杂严峻形势，公司沉着应变、综合施策，经营稳中有进，营业收入及净利润实现双增长，2024年度预计公司营业收入14.09亿元，同比增长11.12%；归属于上市公司股东的净利润21,600万元-22,600万元，同比增长78.39 %-86.65%；扣除非经常性损益后的净利润 30,100万元- 31,100万元，同比增长7.86% -11.44%，具体请见2025年1月22日公司披露的《2024 年度业绩预告》（公告编号 2025-005）。公司主要产品制冷电机及风机、伺服都实现增长。

　　答：公司2024年度海外销售以及目前海外订单同比保持增长。欧洲、亚洲、南美洲销售比重较高，北美洲、非洲、大洋洲销售比重相对较低，目前公司在努力开发新市场、新应用。

　　答：公司泰国子公司已取得生产许可、通过了 ISO9001 质量管理体系认证，产品取得CE认证开元体育，冷柜、外转子风机、ECM 电机已正常生产，2025年1月首个集装箱出口印度，公司将增加人员，完善组织架构，加强能力建设，加快UL、VDE认证，上产能，提质量，规范管理，满足客户验厂要求，扩大销售，争取早出效益、多出效益。公司国内项目厂房已结顶，目前进入幕墙安装、水电及道路建设，争取下半年部分生产。

　　答：2024年公司开发了3款空心杯电机、4款无框力矩电机，2025年将丰富产品系列，同时做好市场推广和产业化工作。

　　答：公司伺服电机2024年度销售收入超亿，主要应用于纺织机械、工业自动化、机器人、数控机床等领域。

　　答：主要因素：创新驱动；艰苦奋斗、勤俭办企业；精益管理，严格考核；全产业链生产；品牌效应等。

　　答：自2016年上市以来，公司坚持每年现金分红，累计派现金额5.49亿元（不包含回购股份金额），是IPO募集资金净额2.23倍。同时，基于对公司未来发展前景的信心以及对公司价值的高度认可，同时进一步健全公司长效激励机制，2023年公司实施股份回购计划，回购金额4,487.26万元，拟用于后续实施股权激励或员工持股计划。未来公司原则上每年度进行利润分配，优先考虑现金形式，有条件可以进行中期现金分红，公司每年以现金形式分配的利润不少于当年实现的可供分配利润的百分之三十，现金股利政策目标为稳定增长股利，切实让投资者分享企业的成长与发展成果；并重视运用股份回购等方式，增厚投资者回报，提振市场信心。

　　答：公司每年更新五年规划、制定年度目标，并将企业目标层层分解，落实责任，签订目标责任书。公司将坚持稳中求进工作总基调，贯彻新发展理念，因地制宜，培育壮大新质生产力，加快构建以国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进的新发展格局，统筹发展和安全，努力实现高质量发展。 公司将结合国家“双碳”战略，扩大高效节能电机、风机产能和规模；抓住冷链发展机遇，进一步稳固制冷电机及风机的领先地位，拓展产品在电力、通信、储能、热泵等领域的应用；伺服电机丰富产品系列，拓展应用领域，提升品牌、质量、效益，同时向伺服系统、运动控制、与自动化拓展；紧盯产业发展方向开元体育，加大资源配置，广招人才，加大机器人核心部件空心杯电机、无框力矩电机、关节模组等研发投入，加快产业化进程，不断提高机器人产业规模和市场竞争力。

　　深圳股份有限公司（简称公司或华大基因）本次投资者交流活动采用线下会议的形式，主要交流内容如下：

　　答：从数据处理维度来看，以临床全基因组数据为例，每位受检者数据量接近120G，随着全基因组检测整体成本的快速下降和技术进步，公司数据积累速度将大幅提升。利用新的AI算法对传统生信分析整体进行优化开元体育，将显著提升数据分析的准确率和效率，并快速降低整体处理成本。 从数据应用层面来看，数据的来源多样性保障了模型具备更强的泛化能力和对罕见病等复杂情况的处理能力。随着大模型相关技术的兴起，出现了检索增强生成（RAG）等技术，能够帮助自动分析案例并找出关键信息，通过将信息向量化，在空间中理解和关联不同概念之间的关系，结合大语言模型GeneT也能够解决很多用户痛点，推动医学领域的数据量生产和融合，减少误差，提高预测准确性。

　　答：未来广阔的医疗检测市场产生的大量数据将成为公司测试和扩展模型的重要来源。基于公司现有的体系，数据处理不仅需要关联上游设备，还需要针对不同应用场景进行优化。随着高通量测序仪在临床的广泛应用，公司的设备一天可以完成数十个样本的测序，这就要求公司的生信分析能力和解读能力必须满足相应的通量需求。过去，培训一个专家需要耗时半年且难以规模化，而现在的大模型可以处理大量数据并保持高效记忆，这大大提升了不同场景下的泛化能力及解读专家的能力。

　　答：公司模型的优势在于数据来源的多样性和模型的泛化能力。公司多年来积累了丰富的标志性数据，而每家医院的数据特征往往相对局限于其所在地区。通过整合不同地区、不同人群的多样化数据，公司的模型具备更强的泛化能力，以及更好地应对罕见病等复杂疾病分析应用场景的处理能力。

　　答：公司未来将继续通过合规收集用户的度健康数据，包括医学影像数据（CT、核磁共振等）、可穿戴设备监测数据等，并结合智能算法（例如大语言模型）进行处理。实现更精准的健康状态评估和疾病风险预测这样可以更精准地对用户进行健康状况评估，提供个性化健康干预建议，而不仅只是依赖传统的大规模统计结论。同时，随着的持续积累和算法的不断优化，有助于未来实现对个体健康管理需求的精准匹配和疾病风险预测。

　　答：最大的难点在于如何证明模型的有效性。以基因检测为例，需要有足够数量的真实病例作为验证样本，这在罕见病场景下是一项艰巨的任务。此外，还需处理真实世界中复杂多样的排列组合情况，让模型能够发现多种临床表现症状与疾病之间的关联关系，从而避免产生错误推断。大数据的优势在于揭示潜在的生物医学方面的关联性，而大模型则通过学习大量数据来模拟现实世界的多样性。

　　答：大模型与医院结合将催生多元化的产品形态和创新商业模式。产品形态方面，可能通过APP等形式，将技术与医院服务相结合，为用户提供个性化的健康检测评估、疾病预警和诊疗建议。盈利模式方面，既可能是向客户输出大模型技术，也可能是通过提供服务的方式实现盈利，具体取决于产品定位和服务内容。

　　答：通过嵌入大模型，设备变得更易用，终端医院更愿意布局和使用。医生在接受一定时间的培训后，能够借助模型的使用，稳定、高效、系统地处理样本，降低深度测试的学习曲线，提高工作效率。 同时，该系统能提供稳定且被多数专家认同的结果，显著提升了用户体验。

　　答：模型泛化能力需要通过设计包含所有可能场景的数据集来提高，不同医院间由于数据产出平台、对象来源差异导致模型表现不同，公司通过多年来开发各种应用场景下的产品，逐渐积累多样型的数据，同时拥有专业人才对数据进行解读和应用，提升模型对多样化数据的适应能力。实现数据多样性主要依赖于与医院的广泛合作，以获取不同类型的检测数据。在国内，由于存在数据孤岛问题，公司正在努力打破壁垒，通过开展战略合作和联合实验室共建，实现与更多医院的深度合作，从而提高数据的多样性和模型的适用性。 二、风险提示本次投资者交流主要就现阶段技术创新及未来可能的应用场景进行探讨，AI技术的应用对公司未来经营业绩的影响，取决于产品研发及行业场景应用的落地进度，具有不确定性。请广大投资者理性看待前沿技术快速发展，注意二级市场股价波动风险。