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　　原標(biāo)題：科大訊飛2023年Q1營(yíng)收28.88億元，AI學(xué)習(xí)機(jī)營(yíng)收同比增長(zhǎng)超過20%

　　科大訊飛（SZ.002230）發(fā)布2023年第一季度財(cái)報(bào)，期內(nèi)營(yíng)業(yè)收入28.88億元，較去年同期下降 17.64%；歸屬于上市公司股東的凈利潤(rùn)與扣除非經(jīng)常性損益的凈利潤(rùn)分別為-0.58億元和-3.38億元。

　　財(cái)報(bào)中，科大訊飛表示， 公司在一季度業(yè)績(jī)下滑基于幾方面原因：一方面，由于2022年12月份和2023年1月份特殊的社會(huì)經(jīng)濟(jì)客觀環(huán)境，當(dāng)期無法推進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)程和合同簽署等工作，隨后又面臨春節(jié)假期，較多大項(xiàng)目在一季度延遲。另一方面，科大訊飛2019年被列入美國實(shí)體清單，2022年10月7日被再次極限施壓，從供應(yīng)鏈到相關(guān)的合同簽署需要調(diào)整的過程，目前主要調(diào)整已基本完成。 此外，科大訊飛于2022年12月15日啟動(dòng)了“1+N 認(rèn)知智能大模型專項(xiàng)攻關(guān)”，將于2023年5月6日正式發(fā)布訊飛星火大模型。上述攻關(guān)項(xiàng)目的新增投入一定程度上影響了當(dāng)期利潤(rùn)。

　　科大訊飛稱：“公司雖然在一季度業(yè)績(jī)下滑，但基于在國產(chǎn)替代和業(yè)務(wù)開拓上的進(jìn)展，預(yù)計(jì)從二季度開始將會(huì)實(shí)現(xiàn)收入和毛利正向增長(zhǎng)，并有信心實(shí)現(xiàn)全年高質(zhì)量增長(zhǎng)的目標(biāo)。”

　　再看2022年，科大訊飛營(yíng)業(yè)收入約188.2億元，同比增加2.77%；歸屬于上市公司股東的凈利潤(rùn)約5.61億元，同比減少63.94%。

　　對(duì)于扣非凈利潤(rùn)較上年減少的主要原因，科大訊飛在財(cái)報(bào)中表示，報(bào)告期內(nèi)，公司在教育、醫(yī)療等持續(xù)運(yùn)營(yíng)型根據(jù)地業(yè)務(wù)的合作平臺(tái)拓展投入、新產(chǎn)品研發(fā)以及核心技術(shù)自主可控和國產(chǎn)化適配等方向新增投入約8億元。

　　智慧教育業(yè)務(wù)方面，科大訊飛表示：“2022年底、2023年初極其特殊的社會(huì)經(jīng)濟(jì)客觀環(huán)境及春節(jié)假期導(dǎo)致部分大項(xiàng)目在Q1的簽單、交付、驗(yàn)收等出現(xiàn)延遲，影響了收入的實(shí)現(xiàn)進(jìn)度，但智慧教育的其他根據(jù)地業(yè)務(wù)依然保持穩(wěn)健增長(zhǎng)。”

　　其中，考試業(yè)務(wù)2022年新增12個(gè)地市的中考，新增兩個(gè)省市的高考；個(gè)性化學(xué)習(xí)手冊(cè)2022年在1400所學(xué)校商業(yè)化運(yùn)營(yíng)，營(yíng)收同比增長(zhǎng)12%，2023年一季度營(yíng)收同比增長(zhǎng)超40%；AI學(xué)習(xí)機(jī)2022年?duì)I收同比增長(zhǎng)53%，線下新增700多家門店，2023年一季度營(yíng)收同比增長(zhǎng)超過20%；課后服務(wù)2023年Q1末覆蓋超300區(qū)縣。

　　針對(duì)訊飛大模型相關(guān)的算力投入和中長(zhǎng)期規(guī)劃，在4月20日的投資者關(guān)系活動(dòng)上，科大訊飛透露：“在認(rèn)知大模型的研發(fā)上，未來一段時(shí)間公司并不需要太多額外的人力投入。”科大訊飛還表示，目前已建成4城7中心深度學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)，為大模型訓(xùn)練平臺(tái)建設(shè)奠定了硬件基石；科大訊飛過去幾年?duì)款^承擔(dān)了國家自主可控人工智能平臺(tái)的諸多項(xiàng)目，與華為、寒武紀(jì)、曙光等企業(yè)建立深度合作的同時(shí)建設(shè)自己的算力。目前公司的訓(xùn)練、推理在國產(chǎn)平臺(tái)上的方案已跑通成型；。

　　此外，未來訊飛在認(rèn)知大模型相關(guān)的算力上，會(huì)繼續(xù)圍繞自主可控人工智能算力平臺(tái)展開建設(shè)，在工程技術(shù)方面科大訊飛實(shí)現(xiàn)了百億參數(shù)大模型推理效率的近千倍加速， 為未來更大更多認(rèn)知智能大模型技術(shù)經(jīng)濟(jì)實(shí)惠規(guī)?；瘧?yīng)用提供了可能。