杭州海康威视数字技术股份有限公司（证券代码：002415，证券简称：海康威视）日前发布财报。财报显示，海康威视2023年前三季度营收为612.75亿元，较上年同期的597.2亿元增长2.6%；净利为88.5亿元，较上年同期的88.4亿元增长0.12%。

　　其中，海康威视2023年第三季度营收为237亿元，较上年同期的224.64亿元增长5.52%；净利为35.13亿元，较上年同期的30.8亿元增长14%；扣非后净利为34.26亿元，较上年同期的28.8亿元增长18.93%。

　　随后，海康威视高级副总经理、董事会秘书黄方红女士与投资人展开互动，并对公司财报做出解答。黄方红说，2023年全年业务逐季度向上趋势继续，海康威视预计公司全年归母净利润在135-140亿左右。

　　当前，ChatGPT火热，引发国内对大模型领域的持续投入，海康威视也推出了观澜大模型。与其他家不同在于，海康威视对大模型提及不多。

　　对此，海康威视解释说，海康威视主要面对ToB的用户，更偏向实用主义，目的是帮助客户解决问题，客户并不太关心海康威视具体是借助软件、硬件或是算法，对他来说更重要的是结果。

　　海康威视还说，华为的盘古大模型与海康威视比较接近，都是三级模型，下面是通用层，中间是行业层，上面是用户层，两者本质上差别不大。不过，海康威视在模型部署层面具备非常突出的特点，再加上海康有丰富的软硬件及大模型产品，相较于友商，海康威视可以提供更多的选择。

　　10月17日，美国政府进一步收紧对尖端人工智能芯片的出口管制，严格限制英伟达和其他芯片制造商向中国销售高性能半导体。

　　根据新规，受到管制的英伟达芯片涉及A100、A800、H100、H800、L40，甚至包括RTX4090，这对将大模型构建在英伟达算力上的大模型厂商会产生比较大的影响。

　　对此，海康威视称，公司已把大模型浓缩成了小模型。这些小模型在产品端、边缘端的计算问题，是可以通过普通的专用芯片来解决的，并不需要非常大的GPU芯片来承载，所以对海康的业务没有构成实质性的障碍。

　　提问：OpenAI的算法到了GPT-4的阶段，大家看到大模型、多模态算法有了新的发展，对图片和视频的解析能力有了更让大家惊喜的进步，海康威视利用算法所做的对产品方案的改善、对应用效果的优化、对商业效率的提升等等工作，具体是怎么样的？

　　回答：海康威视之前披露的谨慎一些，有海康威视特别的考虑。其实不管从时间还是从投入的资源上来说，海康威视都是比较早也比较大的。

　　海康威视的大模型叫观澜。观澜这个名字源自《孟子·尽心上》，所谓“观水有术，必观其澜”，“观澜”寓意尽心知命，追本溯源，了解事物的根本。

　　海康威视的大模型讲起来是三层的架构，海康威视先说中间层——行业大模型。因为海康服务的行业很多，所以行业大模型的数量也很多，海康威视有用于金融的、交通的、城市治理的大模型，也有电力的、能源的、工业的、零售场景的种种行业大模型。

　　最顶层是任务模型，或者叫场景模型，也可以叫用户模型。这是主要针对用户不同的场景需求，在行业的模型基础上更有针对性地做训练得出的，这一类的模型就太多了。

　　最下面的一层其实是大家最关注的基础类大模型，或者是现在讲得比较多的通用大模型。在这一层的基础大模型上，海康的投入也比较多，但同时带着海康威视自己的特点。海康威视有语言大模型，但这个语言大模型现阶段不追求达到通用人工智能的效果，主要构建从感知到认知的能力。海康威视是服务于行业应用的，有了语言的理解能力，对于完善多模态应用非常重要。

　　海康威视有视觉大模型，大家应该能认可这是海康特别重要的一个部分，确实是的。海康威视也有其他的X光大模型、雷视大模型，以及其他的如音频大模型、甚至还有用振动光纤这个新型感知手段训练出的光纤大模型。这些是基于技术或者说数据维度来构建的。

　　每一个维度的信息都有所差异，所以在基础大模型上，海康威视的种类也会比较多。那么在这些种类上下面，那么最后还有一个非常特殊的那就是多模态大模型。这些模型我刚才讲的可能也还没有穷尽，还有省略号。以上就是海康威视的“观澜”三层模型的结构。

　　讲完模型架构，海康威视来看看工具。从2018年大家就看到海康在披露AI开放平台，实际上AI开放平台是海康威视在基础的算法能力之上，面向用户需求的一个算法训练、生成的平台。五年前海康威视建立AI开放平台，就是为了衔接用户场景、行业模型、基础模型。这么多年下来，海康威视累计的模型数量、用户场景数量都是比较大的。

　　另外，关于通用模型的价值和解决的问题大家了解的很多，那么我要稍微提一下，大量的通用模型比较常见的方式是基于互联网上的数据来构建，比如一些音视频的数据。从数据的源头来讲，因为海康威视靠近行业用户的业务，所以海康威视在大量的垂直行业，比如交通、电力、钢铁、煤炭、安检等等大量场景里，实际上还是结合了比较多的行业数据来打造行业大模型。

　　我还想讲一下存量数据、增量数据的话题。在许多用户场景中，存量的感知数据不充分，那么大部分的数据有待于通过感知的方式做采集，自己做数据清洗，最后才能用于训练。海康在这部分比较擅长，海康威视有丰富的感知手段，有大量的感知设备，这也是海康威视一直以来投入的重点。

　　最后海康威视聊聊模型的部署。部署可能是现阶段大家还不太关注的，但让算法走到用户那里，把解决方案到搬现场去解决问题的时候，就免不了要回答这个问题。

　　大家熟悉的可能还是在线的通用大模型的应用方式，上传一些个体数据，在线做些处理，再回传处理的结果。但是，对于B端用户来讲，这个过程一般难以实现。实际上，如果要部署巨大的模型到用户现场，往往也是不现实的。所以就又产生了稀疏裁剪、精细量化、异构蒸馏等等一些专业方式，通过这些方式实现大模型向边缘端小模型的迁移。

　　这些其实都是实际问题，海康有很多经验，而且也是海康威视比较擅长的一些领域。这个部分也会涉及到一些比较大的技术创新，可能简单的语言不一定能够完全表述清楚，海康威视通俗点说，就是要考虑如何把通用大模型、行业大模型、场景小模型部署到用户现场去，为用户提供出高性价比的解决方案。

　　提问：海康很早就已经做了大模型，但之前这个概念并没有在市场上广泛流传。现在经过将近一年多时间，整个社会包括一些下游企业用户都被大模型概念洗脑，海康威视现在再向客户推广的过程中，是不是会主动去提大模型的能力，能否跟海康威视分享一些比较典型的已经落地的案例？

　　回答：海康威视对于大模型提的不多，因为海康威视主要面对ToB的用户，其实更偏向实用主义，海康威视的目的是帮助客户解决问题，客户并不太关心海康威视具体是借助软件、硬件或是算法，对他来说更重要的是结果。从结果的角度来说，对海康来讲，海康威视需要借助什么样的方法，在整体解决方案中都是灵活运用的。

　　人工智能可以带来非常好的效果，除了过去讲的跟身份ID识别有关的算法可能是属于大场景的需求，例如人脸识别、车牌识别，除此之外的应用仍然是非常具有用户场景个性化的需求。从实现的方式方法来说，解决问题依旧需要大量的软硬件的配合，所以海康威视通常借助解决方案的方式。

　　例如防溺水的案例，在一些河流、湖泊、水库、水闸这些比较容易发生小孩或者成年人野泳溺水的场合，过去这些场景不可能常年派人值守，但海康威视可以用一台海康的设备进行监控，这个设备具备一些识别的算法，实际上就是视觉大模型训练之后的结果。现在来看报警的效果也是不错的，结合现场的语音提示，还是阻止了大量的危险行为的发生。

　　在水果零售场景中，现金不入账的问题一直都是零售店比较难管理的，现场缺乏监督，现金的处理不好控制，这个场景下海康威视可以用到视觉大模型训练出来的一些结果来规范收取现金，对于不合规的行为在后台进行警示，从零售店的角度来讲，这种场景还是需要有比较强的泛化能力。

　　在工厂里安装螺丝的场景，大量的电子类的产品都需要安装螺丝，但是螺丝的特点就是体积小、数量多，很容易存在螺丝漏打的情况，从而影响到产品的品质。如何在大量不同产品的场景中识别到不同的螺丝孔位，判断螺丝是否都已安装，这也是相对比较常见的需求。通过视觉大模型的训练，可以在螺丝安装的场景里提示工人哪些孔位的螺丝没有安装上，从而提升生产质量。

　　提问：公司基于行业模型衍生出了非常多的场景，往未来看，您认为会是客户的需求来决定海康威视布局模型的方向，还是海康威视现在已布局的模型方向也能影响客户采用新的解决方案？从长远角度来看，当模型应用到客户的项目方案里，会导致项目方案的平均规模变得更大还是更小呢？

　　回答：客户需求和海康威视的模型方案，这两者是相互的。因为客户的需求仍然是最本质的核心，有需求才能够驱动双方建立一些合作。

　　对于海康来说，海康威视不是针对每一个客户做完整的定制开发，这样海康威视满足单体客户需求的成本和费用开支就会非常大，海康威视一定是追求规模效应的。这也是为什么海康威视会做行业大模型，因为解决了行业头部、典型用户的需求之后，行业内其他用户的需求可能是类似的，或者百分之八、九十是类似的，可能会有少量的定制，但是它的规模效应还是存在的。

　　行业内，老二、老三都想努力超越前面的竞争对手的，所以当行业先锋玩家开始采用更先进、更高效的解决方案的时候，其他的竞争对手会有一种紧迫感，会去学习、采用这样的方式方法。

　　针对项目规模这个问题，从海康威视在客户端的影响力来说，当海康威视解决了客户的一个痛点之后，双方逐渐建立了理解和信任，客户会把其他的痛点和需求提出来，如果这些痛点和需求不是市面上标准化的痛点和需求，那么就会定向解决。在一来二去的过程中，粘性是在增强的。

　　往往一个行业的大型客户，当你帮他解决了一个问题之后，他会把其他的问题来跟你做交流，所以海康威视有很多的行业需求是在这个过程中不断发现的，然后海康威视又新增了更多的解决方案去帮他解决问题。

　　举个例子，烟草行业中，关于烟草的质量控制，过去是比较难实现的，因为过去主要是靠人的经验来判断烟草的干丝、烟叶的各方面指标，这样就很难标准化。现在通过海康威视的多维感知，不仅是可见光，还有红外、紫外等其他波段的光，照射在有机物上面，呈现的样子会不一样，可以给设备设定一些标准指征来判断，就能解决一些问题。

　　这个问题解决完了之后，客户会再提出来香烟制造过程中产品品控的问题，比如烟盒子里面有没有漏放烟，或者一箱烟里面有没有漏放几条等。这些问题客户都希望不是用人工来解决，而是用自动化设备来解决。

　　在钢铁行业，海康威视最开始帮客户做炉温的观测和控制，因为过去需要人工走到很靠近的地方拿手持设备去检测，环境非常恶劣，工作也比较危险，这类问题海康威视能够通过热成像设备帮客户解决。后来客户会提出针对皮带运转健康程度的检测需求等等，这些需求都是逐渐展开的。

　　在煤炭行业，最初海康威视帮用户做井下的一些规范性管理，后来用户提出了煤炭检测的需求，不同煤炭的燃值、灰分，里面的成分是不一样的。到了电厂之后，又要如何来管理。这些问题过去靠人工这种比较粗放式的方法来解决，都是痛点。

　　但当海康威视有更多的感知手段的时候，海康威视可以通过不同光的检测来做煤炭质量的预测，或者是不同效果的数据收集。

　　现在每个行业都在发生很多的变化，这些变化没有一种通用的应对模式，需要结合用户现场实际情况来应对，很多都是创新性的解决方案。

　　提问：相较于华为的盘古大模型，公司有哪些竞争优势？在业务进展中，是否会有直接竞争？

　　回答：华为盘古大模型的确与海康威视比较接近，都是三级模型，下面是通用层，中间是行业层，上面是用户层，海康威视认为本质上差别不大。

　　刚刚您提到的算力与软件等能力，都是做大模型的研发过程中必不可少的，公司也都具备，只不过在服务不同类型的客户时，对算力的依赖程度可能不同。

　　之前也有提到，海康目前的业务模式重点在于为用户去解决具体的问题，而不是帮助客户构建大模型的能力，也就是说海康目前还不会给客户提供算力资源，因为这些本身不是海康的主要产品，海康威视目前也没有涉及太多这类业务。所以公司与华为在业务定位上还是有较大的差异的。

　　从个体竞争角度来说，海康有特色的地方主要体现在三个方面，第一，海康威视在感知层面有优势，公司构建了全面的感知体系，包括红外、雷达、X光等全波段的电磁波，声波、超声波等机械波，以及包括流量、压力等大量物理传感技术。通过这些感知能力，可以获取大量的行业数据，并基于这些数据构建包括视觉、音频、X光等各类大模型。

　　而目前市场上各类通用大模型主要依赖于互联网的公有文字类、音视频类数据，这些数据主要偏向于娱乐及生活场景应用，相较于行业中的质量管控、行为校准等场景差异还是比较大的。目前公司为客户提供的各类产品是最接近行业数据生成端的，因此海康威视具备的感知数据还是比较有优势的。

　　第二，公司的业务面向千行百业，与大量的行业用户有深入合作的基础。在垂直行业当中，公司在行业数据的积累，与用户在数据层面的合作等方面都比较深入。所以相对于竞争对手，公司在打造行业大模型上有比较好的基础，也更有优势。

　　第三，关于模型的小型化部署。相较于很多厂商主要以云端业务为主，海康威视的业务架构则更强调云边融合，公司在边缘端进行模型小型化部署方面，积累了大量经验。目前海康威视不仅支持云端部署，同时也支持产品端的小模型化部署，这两类业务共同构成了海康的竞争优势。

　　部分用户受限于用户现场的各种问题，云端部署会比较困难，而产品端小模型部署方案的可行性更高，同时海康威视也支持在云端和边端同时进行模型的部署。

　　所以海康在模型部署层面具备非常突出的特点，再加上海康有丰富的软硬件及大模型产品，相较于友商，海康威视可以提供更多的选择。

　　提问：问能否从公开数据或者报表上直观的感受到海康大模型对业务的拉动？是否有相应的观测指标？

　　回答：AI开放平台用户进展的情况，海康威视每年都会在年报上进行披露。截至2023年6月30日，海康威视的AI开放平台服务的中小微企业已经超过2万家，生成模型超过8万个，落地的项目超过了1.4万个，企业成交用户数超过了1万家，海康的大模型已经具备了一定的规模价值。

　　海康威视从大模型不热门的时候就开始投入，通过这么多年的积累，已经具备了比较好的用户基础。

　　回答：海康威视从2015年开始，现金分红比例都基本维持在50%左右，甚至是50%以上，其实50%的分红率在整个国内的上市公司中已经算是比较高的水平了。

　　分红率跟企业的现金流情况息息相关，一般企业的资金情况如果没有那么理想，高比例的分红实际上会影响企业的正常经营。海康已经持续多年50%的分红比例，说明海康威视在现金流管理方面做的比较好。海康威视会继续维持这样一个比例的分红，但是更高比例的话，海康威视目前没有这方面的计划。

　　提问：目前国内增速不快，很多企业都在看出海的机会，海康威视公司海外业务很大，请问公司海外业务的策略是什么样的？公司将会重点发展哪些地方？

　　回答：目前海外业务就整个全球环境来讲，其实并没有那么乐观，现在的海外市场跟2018年之前相比要复杂的多，因为2018年之前海外市场是大家公认的全球化的环境，整个市场的分歧不是太大，但是从2018年之后，受到逆全球化的影响，现在的海外市场充斥着大量不同的国家文化、价值观、意识形态等方面的冲突。

　　过去几次交流过程当中，海康威视也讲过关于发达国家的市场，海康威视在资源投放上面相对来说是比较紧缩的，海康威视将更多的资源倾斜给了发展中国家的市场，主要是因为存在一些政治意识形态层面上对中国企业的打压。

　　从海外市场的长期空间来说，对于海康现在能够供给的产品技术，在面对全球业务大量的场景和环境下，海康威视的解决方案需求还是非常多。中国数字化转型的过程实际上是比较快的，海外存在较多安防的需求，加上数字化、机器换人的需求同时都存在，海康威视认为海外长期空间还是比较大。

　　现在海康仍然在全球市场实行一国一策的策略，因为每个国家差异太大；同时海康威视在三季度就海外市场做了一些调整，从过去10几个大区调整成4个大区，重新做了整合。海康威视通过整合的方式，既希望关注到各个国家的特殊性，同时也增强相邻区域的协同和共性，进一步做一些业务引导。

　　目前就海外市场而言，长期看海康威视仍然保持乐观态度，但短期甚至近三五年来看，海外市场的挑战还是比较大的。对于海康来讲，海康威视还是会比较坚定的去做海外市场，因为作为一个国际化的公司，海康威视不可能放弃海外市场的需求。从竞争力的角度看，近期大家在交流制造业往东南亚迁移的话题，其实实质还是受意识形态、政治等政策导向的影响，导致一些工厂的迁移。

　　但从本质上来讲，中国企业以及中国工业体系对制造业供应链的影响还是较大，中国产品的竞争力仍然非常突出。海康产品的竞争力在全球市场也很突出，尽管短时间内受到了其他因素的干扰，但是从长期的商业角度来说，海康威视的竞争力没有下降。

　　提问：三季报里预付款增长比较快，请问公司现在供应链的策略是什么？这周美国又收紧了对中国出口GPU的限制，对海康威视的业务连续性会不会有什么影响？

　　回答：今年海康威视在做降本的推动，并且效果也还不错，对于整体毛利率也有较好影响。从供应链这个角度来讲，海康威视存货保持高水位的策略，其中涉及到原材料的部分，海康威视也维持比较高的水位，来应对全球市场供应体系的不确定性。

　　关于GPU的问题，先进计算芯片用总处理性能和性能密度作为认定标准，替代了过去用双向传输速率和浮点算力作为认定标准，基本上就意味着先进计算芯片算是与中国绝缘了，原来英伟达可以给中国市场的一些型号，现在也都在限制范围里面。

　　这个问题长期来看，对中国整体人工智能产业发展的影响肯定存在，因为算力的基础支撑的芯片从供应上得不到保障，最后可能也只能看中国能不能尽快发展出自己的芯片。

　　另一方面对于海康个体来讲，海康威视的生意模式中，几乎是不卖算力的，海康威视也不提供这种高性能的计算芯片。海康讲的人工智能，还包括海康威视很强的部署能力。海康威视通过到用户现场去部署软件、硬件、算法形成一套解决方案的时候，本质上意味着通过前期的蒸馏等动作，

　　海康威视把大模型已经浓缩成了小模型。这些小模型在产品端、边缘端的计算问题，是可以通过普通的专用芯片来解决的，并不需要非常大的GPU芯片来承载，所以当下来看对海康的业务并没有构成实质性的障碍。

　　提问：海康威视对客户的解决方案在不断升级，不仅在算法或是匹配的小模型上面升级，在硬件方面可能也会有一些升级。请问针对这样软件的升级，海康威视匹配的硬件配套有什么样的布局？

　　回答：这是关于研发加速的话题，海康威视认为，实际上海康是人工智能的一个典型的应用公司。海康威视说的很多的大模型：基础的大模型、光纤大模型、音频大模型、视觉大模型等，能解决在有大量数据的实际场景中靠人工去建模的方式几乎没法分析数据的问题。

　　比如说光纤场景，光纤的拉曼散射原理海康威视是知道的，但至于散射什么样的信号进来，什么样的信号散射出去，如果通过传统建模的方式来做，对于模型的校准调整的工作量非常大，也是非常漫长的一个过程。

　　现在海康威视都是用人工智能来做的，通过大量数据训练和学习来建模，之后再用少量的样本调整，这个模型可能就比较稳定了，就可以到用户那去做应用。

　　针对不同的情况，比如光纤测振、测温、拾音的感知，都可以产生很好的效果。通过大模型的训练学习，再进行快速的微调和场景的适配，很大程度上也构成了在当前人工智能比较快速发展的阶段，海康在硬件产品端的一个竞争力。

　　海康威视人工智能的这种能力，不仅是用在一两个产品当中，几乎是在全系列的产品中，只要是有大量数据产生，有数据的分析处理等环节，海康威视都可以在硬件产品端进行训练，性能效果的表现也是比较好的。所以海康威视在内部说，这是一个研发加速的过程。

　　提问：各行各业7、8、9月份的情况都不太一样，请问公司从7、8、9月看，各个BG大概经历了什么样的变化过程？展望四季度或者明年,会是什么样的趋势？

　　回答：每个月都会有数据波动，确实也不像过去线性的、单一趋势的表征，单月好其实也谈不上能说明什么大的趋势。整体来说经济在复苏过程当中，也会有反复的过程，所以不需要抠特别细，不然因为每个月的信号不一样而影响到大家判断的话就太复杂了。

　　海康威视还是比较坚定地认为在现在的形势下，经济的状态不外乎复苏比较慢、比较快、不怎么复苏或者复苏比较持平这几种可能性，海康威视更倾向于还是在复苏的判断，只是节奏上可能根据不同行业面临的不同情况，以及国家政策产生的不同的效果，可能状态会略有不同。

　　海康威视会持续观察，也通过季度数据等一些表征来持续去看待或者反馈一些经济的信号。

　　至少到目前来看，从一季度到现在，海康还是保持相对偏谨慎乐观的预判，从经营的结果来说，海康威视逐季在增长，也维持这样的预判。

　　提问：三季度的现金流比较好，请问公司是在回款方面采取了什么措施吗？还是有下游复苏比较好，整个产业链景气度有所回升的原因？

　　回答：从单季度的现金流来看确实不错，但这里也有一个问题，比如里面含的政府回款，其实是在变慢的，因为整体财政比较紧张。但是以海康威视过去这么多年的经验来说，政府回款虽然慢一点，也从来没有出现过坏的情况。

　　近期有一个信号，应该是在内蒙有一个政策，对于历史上的应收，只接受现金兑付的线%，或者全额兑付，以一部分是现金，一部分是消费券的形式。

　　所以从这个角度来看，说明虽然中间这个过程大家觉得挺难受的，但其实逐渐还是感受到政府的对债的处理有比较积极趋势。随着好多省都在发行这种特殊的置换债券，可能处理债的过程接下来也会向好。

　　提问：关于人员管控政策，海康威视看到公司今年的人员管控是相对偏紧的，公司也提到说看到今后还有很多机会，也出现了一些回暖的迹象，请问公司明后年的人员管控政策会不会有变化？

　　回答：肯定会有调整，公司人员管控政策是动态的，即使现在公司内部人员也不是固定不动的，还是在持续流动，比如创新业务因为增长比较快，还在增加人员；在软件端、硬件端的不同产品线，有些比较成熟之后，资源、人员相对比较富裕，人员就会收缩一些，转向新产品、新业务的研发。现在要说未来两三年的趋势比较难下判断，但总的来讲，只要公司业务是在增长的，人员也还是会有所增长。

　　同时，海康在新产品、新业务上的投入比较多的，从这个角度来讲，海康威视并不像做大品类业务的公司一样，呈现出一条标准的S型曲线，在进入相对成熟期后，人效会大幅上行；海康不是这样的，海康威视是由许许多多小品类业务组成的公司，业绩表现特征也会跟大品类业务公司不一样。

　　对于小品类业务而言，不同品类所处的发展阶段不同，有些可能比较成熟了，有些可能退出了，有些还在早期持续投入阶段，所以会有大量的内部协同和调整。过去海康威视从2016年开始，连续三年做了比较大的投入，当时是为了抓住人工智能这一波机会，从而导致那几年费用增长比较快，但那几年海康威视的投入还是卡在点上的，现在即使不投入或者相对比较少的投入，海康威视也能够应对。

　　现在大家可能看到别人都在大举投入大模型，但海康好像没有看到什么动静，这不是海康威视没有投入，而是因为在前期海康威视已经投入了。

　　海康很多产品和技术的研发，大概都需要有3-5年时间的前期铺垫，这个在实业是比较现实的。同时，也正因为需要3-5年的前期铺垫，避免了在当下要用的时候才去投入，这样是来不及的。

　　至于明后年的大趋势，海康威视还是比较谨慎，如果说整体没有大的好转，海康威视还是会偏收紧一点，因为2022年对海康威视来说也是个教训。如果产业上、经济上有比较好的机会，海康威视还是会坚定投入的。

　　提问：公司的费用表现逐季度有改善，针对明后年公司人员规划和人效目标的展望是什么？

　　回答：去年大家都特别关心海康的费用增长，因为海康威视去年做了比较大的人员投入。

　　从去年下半年到现在，海康威视对员工总数的控制还是比较严格的，除产线工人之外的员工总数大概是41,000人左右。往未来看，如果宏观经济没有明显的好转，会继续实行这样的策略，也就是对总员工数进行控制。

　　从人效的角度来看，这也关系到收入、利润的增速，海康威视每年年初会做预算，一方面是收入、利润的预算，另一方面是人员投入的预算，两者是需要相匹配的。但是市场有不确定性，所以收入、利润的实际增长跟预算可能会有偏差，而人员投入是比较刚性的，导致人效出现一些波动。

　　海康的经营还是比较稳健的，虽然现在是以年为单位做投入和产出的预算，但在中间过程中，海康威视也会做及时的调整。虽然海康威视没有裁员，但内部有不同部门之间的人员调整，比如说部分成熟产品线上的员工可以分流就新产品线上，做新产品线的研发、营销、销售等。

　　提问：海康威视看到过去这段时间公司现金周期有一定拉长，包括存货、应收、应付周转天数。请问公司在这些方面后续的经营策略是怎么样的？本季度海康威视也看到经营周期出现改善趋势，往后展望是否能够看到公司经营效率回升？

　　回答：总体来看，公司存货比较平稳，现在基本还维持在比较高的水位，这个政策短期内也很难调整，因为外部还有较多不确定性。对于企业经营来讲，还是需要给自己一点腾挪周期，如果存货太少的话，腾挪的周期就变短了，对企业经营灵活性要求就提升很多，所以这也是平衡后的选择。

　　公司当下现金流和资金情况都还比较好，对于相对高库存的压力也就不大。目前看，短期内海康威视看不到外部环境会突然间好转，仍然还是偏中长期的压力，所以高库存水位策略基本还是会延续，大方向上是这样。

　　提问：关于现金流和负债情况，海康威视看到公司单季度和今年整体现金流改善幅度比较大，也看到长期借款、一年内到期的非流动负债有所增加。请问公司是基于什么考虑去做包括提升长期有息负债在内的一些动作？公司是看到了一些新的机会，还是有一些新的想法？

　　回答：这些变化是在公司合并报表中体现的。有些是子公司的负债，包括创新业务的一些子公司，因为公司还小，现金流情况没有那么好，就会产生一些借款，这是比较正常的业务需求。而且，像海康威视这样规模和质量的企业，借款利率总体上比较优惠，也会导致长期借款增加。

　　总的来说，在这方面还谈不上什么大的规划，而是几个维度综合比较，看怎么做对公司更有利，那海康威视就怎么做。

　　提问：关于竞争格局，行业过去两年发生了一些变化，想请公司解读一下，从宏观和微观的角度来看，在竞争格局或者说竞争的激烈程度上，目前看是怎样的变化，在财务报表上未来会有什么体现？

　　回答：从大的产业格局来看，竞争状态还是在向好的，因为过去有很多行业大的玩家都想进来尝试去做这种碎片化的业务，但从结果来看，其实每一行的差异也还是在那里的，企业也是做一行算一行的，一个企业要什么行业都做也是不现实的。

　　像海康威视这种由众多的小品类业务构成一定的规模的公司，从全球来看都是比较少见的，大的企业绝大部分都是大品类、大平台业务，所以可对标、可比较的企业也相对要少一些。

　　现在来说，大品类或者大平台公司要来做小品类、碎片化市场的，我觉得还是会比较痛苦，因为无论是从费用端的人员成本或者用户端的投入产出来说，规模效应相对是被局限的。

　　对海康来说，海康威视一开始做安防就是这样一个碎片化的格局，到现在做智能物联之后，可能还呈现出更散、更碎的格局，但行业更多了、需求也更丰富了，产品品类也越来越多。

　　所以海康威视并不害怕这样一个碎片化市场，相反海康威视会觉得在众多的小品类业务当中，如果我们能够有越来越多的品类能够做到行业前三，那就意味着公司在众多的品类中都具有较强的竞争力，应对风险和不确定性的能力就会比较强，公司的发展也就会非常地稳健。

　　海康威视对公司未来路径的规划，是做众多的小品类，把众多小品类都做到行业当中比较好、比较具有竞争力的状态。从行业变化的角度来说，尽管看起来更散，但也更大，需求也更加的丰富多元。

　　随着20多年的发展和积累，海康在多维感知的技术上的储备已经非常丰富了，覆盖了从电磁波到机械波到温、湿、压、磁等物理传感等多个领域。

　　在这个领域，全球能有像公司这样储备这么多感知技术的也是比较少见的。在这个领域，公司构建了3万多种型号的硬件产品、200多种类型的软件产品，能够有比较丰富的选项应对客用户需求，海康威视现在在公司的定位和行业的需求之间做了比较好的匹配。

　　往未来看，在细分领域可能会有持续不断的竞争对手出现，海康威视不认为只有海康一家独大，产业上仍会呈现一个持续竞争的状态，但是海康威视比较有信心，产业本身也还是一个比较有朝气、比较有空间的产业，我觉得产业也容得下更多的公司来一起发展。

　　海康威视要做的就是做好自己，让自己达到做得比较好的、有竞争力的状态，那我想在整个竞争的过程中，海康威视也会得到一个比较好的结果。