每日互动获89家机构调研：2022年研发投入主要方向就是DiOS、大数据联合计算、用户运营平台等（附调研问答）

　　答：单单公共服务这块，我们有三条线，两款SaaS产品以及基于DiOS的项目制业务。大家知道目前我们SaaS产品主要有两个，最初老SaaS产品更多是满足客户一个特定需求，并且帮我们做出了很好的口碑，大幅覆盖了全国三分之二左右的区县。其实公共服务客户需求多种多样，除了老SaaS提供的服务，我们还会根据新的需求提供不同功能定位的产品。当然我们认为不能偏向于提供非常纯数据化的服务，还要满足管控等方面的需求。比如我们的新SaaS产品，是在新的刚性需求起来后，把相应的产品进行垂直化，深度挖掘之后，提供给全国复制使用，有非常大的速效。所以我们这个新SaaS产品一经推出，就迅速在去年产生了几千万的收入。第一个产品就相当于通用型的杀毒软件，第二个产品相当于专杀工具，未来我们会推出越来越多的“专杀工具”。从2022年年报来看，我们两大SaaS产品是齐头并进在拓展，同时我们也在探索新的产品。 第三个产品来讲，就是基于DiOS的项目制业务。越来越多的公共服务客户通过使用我们的产品非常相信我们的治数能力，我们在拥有资质后可以私有化部署去帮助客户治理数据，同时我们也可以帮助客户融合多方数据，做出非常好的效果。比如我们帮助某个区县把当地的交通事故数据跟多方数据深度融合之后，通过找出30%的人群，基本上可以覆盖70%的预期事故，更甚至我们帮助相关部门找出高概率会出交通事故的人群。所以未来我们可以针对这些易发生事故的人群进行精准普法，比如这些人以后可能在刷短视频的时候，会看到交通事故的视频得到警示。这块基于DiOS的项目制业务，去年第一年落地确认了几千万的收入。此外，我们连同生态伙伴在交通领域探索出的绿波带方案试点成功之后，现在已经在多个城市落地。这块其实也可以通过我们之前覆盖的2700个区县的自有渠道进行推广落地。所以在公共服务方面，我们非常有信心快速推进。

　　问：公司整个2022年研发投入其实同比增加了大概1000多万，具体的投入方向有哪些呢？包括DiOS未来投入方向有哪些？

　　答：2022年研发投入主要方向就是DiOS、大数据联合计算、用户运营平台等。DiOS以前我们讲就是数据的容器，实际上按照中台来理解的话，就是数据中台上加技术中台，但其实我们一直在做的是智能中台。举个例子来说，我们可以将APP列表数据等变成向量服务于建模，比如我们跟互联网公司之间的数据融合时，原始数据不用出域，更多的是把它压缩成向量，人完全不可见不可识别，但是这样的信息能够在主体之间迁移。用个比喻来讲，就是原来是把煤炭挖出来，装上卡车运给对方，现在是我们就地发成电输送给对方。当然我们除了有发电机之外，还可以帮助客户去开发发动机，让客户可以把电很好地用起来。相关工作我们在持续的推进，包括之前提到的温州数安港的大数据联合计算中心早期的一些研发，我们也会组织队伍一起去开发。

　　问：最近也经常看到国外的向量数据库在ChatGPT的带动下非常受关注，想请您从产业自身的角度帮我们解答下未来它的市场空间或者想象空间？

　　答：这块其实就像“数据智能”在我们上市的时候已经成了行话，但是大家都觉得是生造词。 其实我们会发现一个很有意思的现象，就是某个词在国外火了之后，大家才突然发现，这就是原来我们做的那个。就像我们当年做个信的时候，其实我们跟WhatsApp、Kik同步起家，但是互相不知道，但是他们火了之后，大家才知道，这时我们已经做了两年了。对于向量相关的技术，我们有非常多的积累，而且已经在非常熟练的应用。数据库存算其实相对比较简单，更重要的是怎么样把数字世界中的比如APP列表数据或者行为数据等如何朝某个方向投影成向量，以及在使用过程当中如何在向量中重新提取和复原它的价值，这个才是更核心的技术。向量数据库是一个工程技术上解决向量数据存储和快速检索问题的技术活，数据向量化技术更多可以理解为生成向量的过程，就像把煤发成电，向量在各个领域的使用，实际上就像发动机这个概念。未来随着对向量相关的各方面需求起来之后，自然对向量化技术和向量数据库等有更多的期待和需求。

　　问：前段时间其实我们看到市场上推出很多大模型，大家也比较关注大模型和应用场景的具体结合，请问公司对AI大模型的技术是如何理解的？然后AI技术的发展对公司的业务会有什么影响？公司和大模型之间有没有考虑过合作的方式，会不会把积累的数据卖给大模型进行训练从而进行变现？

　　答：大家都知道最近这个几年我们有个习惯叫“闭关”，就是带着我们的研发队伍在研发基地静下心来去做开发工作，大模型研究也是我们这次闭关的重点。关于大模型的能力，首先可以给大家讲一个例子，比如你看了10万本书，但记不得哪一本书上的哪一页上讲的是什么，但是看了这10万本书之后，你自然就文思泉涌，这个就是大模型表现出来的能力，非常让人震撼。 随着大模型的发展，我们发现现在大模型缺的是价值观判断和筛选这一部分，这也是国家监管部门第一时间作为全世界首个提出让大模型必须具有各种各样约束条件的原因。基于此理解，我们推行的概念是可控大模型在垂直领域里的应用，所以我们考虑的一种模式是大模型的私有化部署，比如说在温州数安港环境下，各家把自己的经验数据和最优秀的数据送到数安港这个闭环的容器里，进行垂直化训练和调优之后的这个模型，在可控情况下用于垂直领域。 此外，我们是第一批获得百度文心一言大模型接口的公司之一，也已经拿到了微软的GPT的官方接口，可以批量的去做我们在垂直领域业务的研究，当然怎么样商业化应用还要需要在监管部门的指导下以及合规的框架下去做，也需要解决数据跨境和刚才说到的价值观判断和筛选等问题。在这个过程当中，数安港可能会成为非常重要的一个基础底座和约束机制，因为大模型是一辆开得非常快的车，必须在高速公路上、在封闭的车道上才能发挥出它应有的价值。我们会在大模型上去使用数据，比如在我们业务开展的过程中，可以通过向量化方式深加工数据产品，通过这些方式促进数据价值的流转。

　　问：看到去年年底到现在政策层面来讲的话有非常多的利好政策，从产业发展维度来讲的话，您觉得大数据行业市场要爆发目前有哪几个环节可能还需要重点攻克？

　　答：我们觉得做大数据其实要越具体越好，包括我们跟相关政府部门去汇报和沟通的过程中，他们也提到在以数据跨境为代表的这个非常敏感又非常有挑战的场景中怎么去做，因为数据一旦出去，要说涉不涉及到安全问题各方面很难去解答。但是当把事情变得很具体之后，问题就相对容易解答，比如说我们在网上买了一张跨国的机票，我们购买机票的信息，不共享给外国的地接人员当然不可能。再比如说船运出国，船上装的是什么货需要共享给对方的海关，以便于验证。像这样涉及到具体场景之后，就会相对比较容易去做。 所以大数据合规落地变现的时候，怎样结合场景把一个个问题打透，甚至是跨界，我们特别强调共创、共建、共赢、共享。以跟交管部门合作为例，我们经常先不谈钱，只要一起把产品开发出来，需要跨界共创，之前我们就派了专班在试点城市的交警支队待了半年去学习研究，在这个过程当中就能找到很好的解决方案。所以大数据需要在垂直领域去做，如果是空谈，大数据就容易停留在理论指导理论的阶段，最后还是理论。

　　问：浙江作为数字经济强省，在公共数据开放还有产业数据价值化方面也有一系列的政策储备和发布，请问公司在其中是怎样的一个角色，这些利好政策对我们能够产生怎样的积极影响？

　　答：政策方面来讲，浙江省是非常领先的，应该是率先成为国家数据要素化先行先试的省份，在数据二十条里也可以看到是唯一被提到的先行先试省份。所以省大数据局和发改委相关领导在密集的调研和征求意见过程中，不用等他们，是要我们边干边给他们提供很多的先行先试的案例。包括国家相关垂直领域的部门也特别鼓励我们基于数安港这样可控的环境，对很多产品进行先行先试，走出一些案例，使得在有具象化参考情况下，可以抽象成一些行业政策和规则。浙江有具体的部门去牵头做行业数据的产业化，以及数据要素化的改革和推动，力度都非常大，温州的市委市政府也在非常大力度地推动，接下去相信会有更多的配套设施出来。这些政策方面更多的是给我们提供了一片沃土以及阳光雨露，真正成长和快速发展还是要我们自己在产业里，去寻找应用场景的落地。

　　问：公司在数据要素这块未来的布局，尤其是跟数安港的这个合作这一块，未来的业务发展重心是推动产业数据的价值释放，还是推动公共数据的价值释放。第二个小问题，就是我们跟数安港的合作具体落到商业模式上是怎样的。第三就是，公司跟数安港现在的合作进展到什么程度？跟其他数据交易所有什么合作？

　　答：在最近一段时间里，去数安港参观考察的领导和企业伙伴非常多，包括大家都熟悉的世界知名消费品公司，包括一些很大的数据源方，他们不仅看了数安港，还去专门去（数安港的）数据资源法庭做了非常深入的了解。数安港方面，除了已有的交易规则之外，还在不断推动合规方面的深度建设，并且除了做好温州的事情之外，也会在合适的时间以合适方式，把数安港的理念推广到全国。 在数安港的框架下，现在我们在做的大部分的业务，是利用行业数据，服务于品牌客户和公共服务客户。从使用端来讲，产业界客户跟政府部门客户差不多，都在快速的崛起和发展。从供应端来讲，目前为止，大部分的数据是产业数据。当然，各地政府部门都在陆续推出公共数据开放的政策。我们在公共数据开放与应用方面打造了成功的案例。比如说刚才提到的城市道路绿波带的建设，就是用交警部门的路网数据，结合我们自己的互联网大数据，来精确的计算出了每一个道路段之间的绿波带如何设置，能够提高大家每天的交通效率。此外，我们和高速交警在合作研发高速抛洒物预警，希望能够在异常情况发生后的一分半钟之内给交警部门发出预警，现实情况是异常情况发生后大概10分钟消息才会传达到交警部门，但是70%的交通事故是在5分钟内发生。这样的一些案例打通之后，我们也会向全国去推广。总的来说，我认为现在供给端大部分是行业数据，但是公共数据的开放非常值得期待。 第二个问题关于与温州数安港合作的商业模式，我们在数安港推动建设的大数据联合计算中心，更多的是为行业搭建基础设施，就像支付宝之于淘宝，支付宝的诞生是为淘宝提供安全的支付环境，所以它的营收先是来自淘宝，而不是来自支付宝本身。我们积极部署大数据联合计算模式，是为了探索数据要素市场化路径，破解当下数据要素市场参与者“不会共享、不敢共享、不愿共享”的难点，打通数据流转的环节，推动数据要素市场的建设，也为我们参与到数据加工贸易中铺路。随着产业的纵深和全国各大数商汇聚到温州数安港，大数据联合计算中心将会起到非常重要的连接器的作用。未来（大数据联合计算中心）不排除会涉及数据经纪商的服务，去做供需两端的撮合业务，这个时候他除了提供基础设施的价值之外，也能够提供一个真正的市场的作用。大数据联合计算中心跟全国各大数据交易所、交易中心也保持非常良好的关系。 第三个我们和数安港的合作程度，我们是大数据联合计算模式的首倡者和数安港数据智能产业建设者。整个数安港是温州市委市政府推动的一个公共的基础设施，在相关的技术研发过程当中我们会不遗余力的投入，同时也会积极引入产业伙伴和友商，共同去建设这个公共平台，让它能够真正成为行业的基础设施。 围绕着“三权分置”的产权运行机制，我们已经构建了“数据积累、数据治理、数据应用”的服务生态闭环，并在行业里推动像数安港（大数据联合计算中心）这样的模式，来更好地落地我们未来参与数据加工贸易的战略规划，开启更大的增长空间。

　　问：我们看到数据资源的开发还是会分一些区域或者行业的，公司有强大数据分析处理能力、有大数据联合计算中心的平台优势，如何在全国跨区域、跨行业进行扩张？

　　答：以营销领域为例，仅部分区域的数据是不够的，要做到足够大的覆盖量，才能够非常好的服务于营销领域。但是有些垂直领域，比如说交通，就是分区域应用的，这个区域的交通数据通过我们加工训练之后，就服务于这个区域。垂直领域里面有很多数据智能的使用场景。 从纵向来讲，我们会首先关注于精准营销这个领域，这是我们最熟悉的，现在也做得非常的好。后面我们会在交通、医疗和金融风控领域里边，我们会做垂直化的探索。 关于跨区域的问题，我觉得产业数据本身就天然跨区域的，而且温州数安港不只是服务于温州，它的全称叫中国（温州）数安港，虽然总部建在温州，但是服务于全国，甚至未来数据出境问题解决之后，服务于全球大数据的参与者。

　　问：有了大模型之后，数据要素的这种商业化对我们而言是否也能够得到进一步的加速？

　　答：数据要素在温州数安港有一句话：凡是脱开场景去谈大数据的使用和合规的都是耍流氓。大模型其实除了这个产品本身之外，还给大家提供了一种方式，会极大地释放数据使用的产品和方式，优质的垂直数据未来一定能够在大模型上发挥它应有的价值。

　　答：我们公司所积累的数据主要是行为数据，包括线上行为数据。DiOS商业化进展方面，我们用了差不多三个月，研发出了一分半钟时间就能够发出高速异常情况预警的系统。此外还有我们一直运用的“采察扩投归”5步法1做数智营销，并且我们跟明略合资设立了浙江明日数据智能有限公司，就设立在温州数安港，共拓数智营销新成长空间。包括还有公共服务的一些业务，也是基于我们DiOS在做的。包括我们自己公司里面的效率工具，也是基于DiOS，提效增能效果非常好; 每日互动股份有限公司作为专业的数据智能服务商，致力于数据让产业更智能。公司深耕开发者服务，并以海量的数据积累和创新的技术理念，构建了移动开发、用户增长、品牌营销、公共管理和智能风控等多领域的数据智能服务生态。公司主要产品包括开发者服务、数据服务、公共服务、风控服务和品牌服务。公司于2019年3月登陆创业板，成为我国行业内率先在A股上市的“数据智能”企业。

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