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证券之星信息，中科创达(300496)06月30日在投资者关系平台上答复投资者关心的问题。
投资者：当前汽车市场面临激烈的竞争，虽然5月新能源车仍然增长达到近20%，但汽车市场整体下滑达12%。做为汽车细分市场智能座舱软件龙头机构，面对激烈的市场竞争，机构怎样保证行业领先地位？1.3万名员工创收50亿，人均创收不到40万，这是个残酷的数字！不可光说连续加大开发投入增多人员采用人海战术守护领先地位，机构怎样提高人均战力水平？感谢您的回答
中科创达董秘：您好。机构是全世界领先的操作系统和端侧智能制品和技术供给商, 将在端侧智能行业发力于第二增长曲线（现有业务+端侧智能）以及第三增长曲线（端侧智能+创新业务）, 持续构建, 强化, 升级操作系统+端侧智能的核心竞争力和护城河。在智能汽车行业, 机构已然形成从智能座舱OS、智能驾驶OS到新一代整车操作系统和HPC的全系列制品以及技术覆盖。机构发布了整车操作系统-"滴水OS", 将座舱、智驾、舱驾融合等所有打通, 作为机构汽车智能化的核心系统中枢。机构将充分抓住中央计算趋势带来的新一代整车操作系统新机遇，坚定战略投入，致力于作为中央计算领军者。机构处在人工智能快速发展的时代下, 持有广阔的产业, 制品, 技术发展空间。机构仍然处在一个连续创业, 创新的迭代过程中。随着初创业务的逐步培育发展壮大, 日趋成熟，机构的脚步亦不会就此止步 ， 还会持续孵化培育新的业务。因此呢仅仅经过人均创收的表象不可表率机构所有, 实质上,机构始终以操作系统技术持续推动智能产业的发展, 发力于第二增长曲线现有业务端侧智能以及第三增长曲线（端侧智能+创新业务）， 经太多年的累积, 机构当前所重点布局的整车操作系统、工业设备人、端侧智能的创新业务方向上的战略投入和制品创新, 都实现了关键发展。感谢您的关注！
投资者：机构15年到23年时期人均创收分别为29万、29.7万，47.6万，43.1万，37.2万，35.6万，36万，41.2万，39.96万，做为一个高科技机构始终未能有效突破人均创收瓶颈，是什么样的原由限制了机构充分发挥人员效率？连续数年的人员扩招并未有效扩大规模效应，而核心员工的离职率居高不下，若不找出关键问题，危矣
中科创达董秘：您好。机构处在人工智能快速发展的时代下, 持有广阔的产业, 制品, 技术发展空间。机构仍然处在一个连续创业, 创新的迭代过程中。随着初创业务的逐步培育发展壮大, 日趋成熟，机构的脚步亦不会就此止步，还会持续孵化培育新的业务。因此呢仅仅经过人均创收的表象不可表率机构所有, 实质上,机构始终以操作系统技术持续推动智能产业的发展, 发力于第二增长曲线现有业务端侧智能以及第三增长曲线（端侧智能+创新业务）， 经太多年的累积, 机构当前所重点布局的整车操作系统、工业设备人、端侧智能的创新业务方向上的战略投入和制品创新, 都实现了关键发展。而人才是机构的核心资产, 针对核心资产的引入和培育, 机构都会坚定不移地进行布局和投入。机构有自信心能够吸引更加多优秀的制品经理, 技术骨干共造产业生态。感谢您的关注！
投资者：董秘您好！我理解的IAPC重点是办工电脑及汽车电脑，请问机构的AIPC关联的制品重点用于哪个板块？谢谢！
中科创达董秘：您好。机构是AIPC产业全栈制品和技术供给商。机构与微软, 高通都保持着非常紧密的合作, 并且, 在AIPC生态方面亦和主流PC厂商创立合作。机构覆盖的是应用到AI PC行业的全栈制品和处理方法。感谢您的关注！
投资者：机构的AIPC、AI手机关联的制品和那些终端厂商有合作？谢谢！
中科创达董秘：您好。在AI PC行业, 机构是AIPC产业全栈制品和技术供给商, 与微软, 高通都保持着非常紧密的合作。另一, 机构在AIPC生态方面亦和主流PC厂商创立合作。例如, 机构帮忙厂商大模型在端侧场景的落地, 中科创达“魔办法律助手”端侧智能应用正式与联想AI PC个人智能体“联想小天”实现无缝对接。在智能手机行业, 随着AI技术的发展, AI手机为智能手机的图形图像, 语音交互, 手机助手等多个场景带来全新的用户体验和应用创新, 从而进一步推动软件开发需要的递增。机构始终败兴是智能手机全栈制品和技术供给商, 将一如既往, 面向产业链中的芯片、终端、运营商、软件与互联网厂商以及元器件厂商供给一站式操作系统研发处理方法和技术服务。感谢您的关注！
投资者：机构您好！做为大型科技企业，机构的制品丰富，开发投入亦很大。在机构持续研发AI制品对外营销的同期，机构内部运用AI工具的渗透率和效果怎样？机构数以亿万行的代码中，日前大概有多少是AI编程的？机构在运用AI编码，测试等行业的效果怎样？谢谢！
中科创达董秘：您好。机构从技术开发到运营管理, 都在持续融合最新的人工智能技术提高效率。例如, 在软件研发行业, 机构的Rubik Studio这款AI编程工具, 支持多种主流编程语言, 能够有效实现代码生成, 代码补全, 代码检测, 方法生成, 软件工程测试等, 从而加强了编程效率。编程代码仅仅是庞大且繁杂的软件工程管理的一环, 软件工程还包含从客户需要分析, 系统设计, 编码, 调试测试, 交付安排等一系列生命周期管理。机构将持续融合最新的人工智能关联技术, 持续推动机构智能组织的优化和软件工程的卓越。感谢您的关注！
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发表于 2024-9-28 02:16:23