Cheetah Mobile - Earnings Call - Q4 2024

Transcript

Speaker 3

Good day, and welcome to the Cheetah Mobile Fourth Quarter 2024 earnings conference call. All participants will be in listen-only mode. If you need assistance, please signal a conference specialist by pressing the star key followed by zero. After today's presentation, there will be an opportunity to ask questions. To ask a question, you may press star then one on your telephone keypad. To withdraw your question, please press star then two. Please note today's event is being recorded. I would now like to turn the conference over to Helen Zhing Zhu, Investor Relations for Cheetah Mobile. Please go ahead.

Speaker 2

Thank you, operator. Welcome to Cheetah Mobile's Fourth Quarter 2024 earnings conference call. With us today are our company's Chairman and CEO, Mr. Fu Sheng, and our company's Director and CFO, Mr. Thomas Ren. Following management's prepared remarks, we will conduct a Q&A section. Please note that the CEO's remarks will be presented by an AI agent. Before we begin, I refer you to the safe harbor statement in our earnings release, which also applies to our earnings conference call today, as we will make forward-looking statements. At this time, I would like to turn the conference call over to our CEO and Chairman, Mr. Fu Sheng. Please go ahead, Fu Sheng.

Speaker 0

Hello, everyone. Thank you for joining us today. In Q4, our total revenue accelerated, robustly growing 42% year over year and 23% quarter over quarter. We continue to make progress by consistently reducing non-GAAP operating losses quarter over quarter, and we expect our first quarter's non-GAAP operating losses to further decrease both year over year and quarter over quarter. For the full year 2024, total revenue increased by 21% to RMB 807 million, and our non-GAAP net loss attributable to shareholders narrowed year over year. This performance highlights our commitment to high-quality growth and positions us strongly for a continued business turnaround in 2025. Our growth is driven not only by our enterprise facing AI and robotic businesses, but also by our legacy Internet business, which continues to deliver strong year-over-year revenue growth and margin expansion. Our apps for PC and mobile users continue to address pain points effectively, delivering excellent product experience even in a mature market. We believe that this positive trajectory will continue into 2025. Benefiting from the momentum of LLMs, Cheetah entered 2025 with tremendous opportunities for our robotic business. LLMs are playing a key role in transforming the service robotics industry, expanding its total addressable market and laying the groundwork for service robots to evolve into general-purpose physical AI. At Cheetah, we are taking a measured, strategic approach to growing our robotics business, focusing on product types that can generate sustainable revenue and profits, aiming to become a top three service robot provider globally within three years. Our wheel-based robots are designed to serve real-world business environments, enabling a data flywheel that will further drive product innovation and LLM advancement. At the same time, we continue to enhance our general-purpose robotic capabilities by leveraging the most advanced LLMs available in the market, such as DeepSeek, ChatGPT, and others, alongside our self-developed LLMs. Capabilities such as voice interaction capability and indoor autonomous navigation are essential to the integration of physical AI over the long term. Speaking of voice interaction capability, building upon our success in voice-enabled robots, we will be launching AgentOS in the coming days, being the first to market our robot agent. AgentOS is our next-generation voice interaction system for service robots, backed by our self-developed AI agent technology. It powers robots to reason autonomously, verify information, and call additional tools to complete tasks. AgentOS will expand our total addressable market. We built tailor-made AI agents to help ourselves or our distributors sell robots and to assist restaurant and supermarket owners in greeting customers and introducing promotions. You can also easily customize your robot by uploading your company's data, making the Cheetah robot especially adaptable to your needs. For example, our reception robot can greet visitors and even help visitors find nearby coffee shops, all by using voice commands. One of our distributors in China has already used AgentOS to sell Cheetah robots. They uploaded product details, images, and videos into the system, and now the robots act as smart sales representatives, giving clear and detailed answers that sometimes surpass those of human sales staff. This easy-to-customize solution has led to higher sales and improved efficiency. We believe AgentOS will strengthen our lead in voice-enabled robots. This improved product experience not only positions us to attract new customers but should also drive repeat purchases from our existing customer base, particularly in corporate receptions, exhibition centers, public sector departments, schools, and universities. Regarding our indoor autonomous driving capability, as I stated in the past, we are gradually transitioning to vision-based solutions for our service robots. Vision helps our robots better understand and navigate real-world environments, further enhancing the data flywheel for further product innovation and LLM advancement. In addition, we are continuing to leverage AI to enable smoother collaboration between robots, as well as between robots and humans. Specifically, we use multimodal models to allow robots to follow users even in crowded spaces, and we use enhanced AI algorithms for route planning, ensuring that multiple robots can work seamlessly together in a factory. Our ongoing product innovations and enhancements, combined with a strong focus on high-quality after-sales service and Cheetah's established brand recognition, have consistently helped us capture market share from peers and drive sustained sales growth. Going forward, we will continue expanding globally by building local sales teams and distribution channels, leveraging Cheetah's proven experience operating outside China. Following our success in South Korea and Japan, we have made solid progress in Europe. After about 12 months in Italy, we became the country's largest service robot provider. We are planning to open our European headquarters in Germany, aiming to solidify our presence in the region. It's important to note that the adoption of service robots in developed markets significantly lags behind China, presenting substantial opportunities, particularly in restaurants and fulfillment centers. Moving on to AI application initiatives. AIDES, our AI-based data service platform, has been well received by enterprises, including some well-known companies. We also continue to leverage the most advanced LLMs to rapidly find product-market fit while building AI applications with a small focus team. For example, since DeepSeek became available, our team quickly used it to transform my WeChat official account into an AI agent, a virtual Fu Sheng, to answer users' inquiries. We have seen a significant increase in user engagement and new followers as a result. Additionally, we have integrated DeepSeek to support our voice-enabled robots, allowing businesses to easily upgrade their robots and gain access to the DeepSeek model through other devices. Our strategy for the AI application business is to build a product portfolio while focusing on building killer apps in selected areas. By leveraging the most advanced LLMs and our experience in developing apps, we are making limited investments with a smaller team to drive innovations. Overall, we achieved solid growth in 2024, but it is just the beginning of Cheetah's achievement. With entrepreneurial spirit and the valuable lessons from operating as a public-listed company serving users and businesses globally, I am confident in our team's ability to bring Cheetah to even greater success.

Speaker 3

Thank you, Fu Zhong. Hello everyone on the call. Please note that, unless stated otherwise, all money amounts are in RMB terms. In Q4, we once again accelerated year-over-year revenue growth and achieved quarter-over-quarter reductions in non-GAAP operating losses. Also, it represented the first quarter that we reduced our non-GAAP operating losses on a year-over-year basis since Q4 2022. Our strong performance in both top line and bottom line demonstrates Cheetah's continued business improvement since Q1 2024. In Q4, total revenue increased by 42% year-over-year and 23% quarter-over-quarter to ¥237 million. Revenues from our Internet business increased by 49% year-over-year and 19% quarter-over-quarter, accounting for 68% of total revenue. This segment remains a strong cash cow supporting our initiatives in AI and robotics. Revenues from AI and others increased by 29% year-over-year and 33% quarter-over-quarter. Within this segment, our robotics business contributed about one-third of AI and other revenues, or about 10% of total revenues. Notably, in the quarter, revenue from our robotics business outgrew other businesses in this segment, including our advertising agency business and multi-cloud management services. On the profitability side, we continue to manage our costs and expenses while strategically investing in top R&D talent and leading sales professionals to drive our robotics business forward. As of December 31, 2024, we had 935 employees, an increase from 845 in 2023. About 40% of our employees are R&D talent, and about 30% are in sales. From a business perspective, we continue to optimize our costs and expenses and focus our resources on AI and robotics. On a corporate level, our non-GAAP gross profit increased by 74% year-over-year and 32% quarter-over-quarter to ¥172 million in Q4. Non-GAAP gross margin increased to 73% in the quarter, from 59% in the same period last year and 68% in the previous quarter. Non-GAAP operating loss reduced by about ¥18 million quarter-over-quarter and about ¥7 million year-over-year to ¥42 million. As we enter the anniversary of consolidating Beijing Orange Star and our investments in AI and robotics business, we expect our operating losses to continue reducing on both year-over-year and quarter-over-quarter basis. As segment, operating margins for our Internet business increased to 16% in Q4, up from 9% in the year-ago quarter and 10% in the previous quarter. Another highlight of the quarter is our strong cash flow generation. We generated about $39 million in operating cash flow, closing Q4 with a net cash position of about $250 million. Additionally, we hold about $100 million in long-term investments on our balance sheet. We are confident in keeping our balance sheet strong, in particular maintaining our strong net cash position going forward. Before opening the call for questions, I want to emphasize our clear objective: to drive revenue growth while achieving break-even and generating operating profit as soon as possible. Furthermore, we continue to carefully manage our net cash position, as we have recognized that earnings and cash position are the two key metrics that we measure our progress, both operationally and financially.

Speaker 0

Everyone, for today's conference call, now we'll start the Q&A section. Everyone, for today's call, management will answer the questions in Chinese. I think all the analysts on the line will ask their questions in Chinese. We will have an AI agent who will translate the analysts' questions and also management's comments into English on another line. Please note the translation is for convenience purposes only. In the case of any discrepancies, management statements in Chinese will prevail. If you are unable to hear the Chinese translation, a transcript in English will be available on our IR website within seven working days. Operator, now we are ready to take questions. Thank you so much.

Speaker 1

Thank you. We will now begin the question-and-answer session. To ask a question, please press star then one on your telephone keypad. If you are using a speakerphone, we ask that you please pick up your handset before pressing the keys. If at any time your question has been addressed and you would like to withdraw your question, please press star then two. At this time, we will pause momentarily to assemble our roster. Today's first question comes from Thomas Zhang at Jefferies. Please go ahead.

好，谢谢管理层接受我的提问。管理层可以分享一下这一套互联网业务在2025年的预期，包括收入增速还有利润率方面的一些关键指标。如果是看跟过去几个季度相比，我们是否有一些新的调整或者是发展的方向？谢谢。

Speaker 0

好的。应该说通过过去几年调整，互联网业务已经恢复到一个增长的渠道上了。我们觉得我们在新的形势下也找到了传统互联网业务的增长之道了。我们新的一年2025年，因为互联网变化比较快，我们没有特别具体的数据趋势的披露，但我们觉得它的增长应该会超过2024年的水平。而且这里面你说新的方向，我觉得我们有一个思路就是现在AI的技术已经到了一个落地阶段了。我们会用AI的这些新的模型，还有Agent的技术，对我们原来的互联网的很多产品进行AI化的改造。我们也相信这个会对我们整个互联网的业务有更好的支撑和加速作用。好，谢谢。

Operator, please move to the next question. Thank you.

Speaker 1

Our next question comes from Zeping Zhao at ICBC International. Please go ahead.

管理层您好。我是工银国际的TMT分析师赵泽平，我想请教一下，贵公司在拼接和移动互联网时代其实积累了非常强大的工具产品能力和推广经验。那么在当今这个大模型时代，您是怎么看待企业内部的AI Agent的发展空间？贵公司是否有类似的实用工具产品规划？这些产品是否也能够跟贵公司的机器人业务实现协同发展？谢谢您。

Speaker 0

好的，谢谢。我们觉得今天刚我已经讲过了，就是Agent这个词很火嘛，我们也认为AI Agent在各条线上都已经到了一个落地的爆发前夜吧，这是我们的一个判断。企业内部的AI Agent肯定会大量的出现，并且成为这个企业内部应用AI的一种主流。它更好的能够让企业提效。我们公司内部自己也在这方面做了很多动作，而且我们也有对外的一些产品。最近我们还说我们有那种叫AI代教产品，其实就是用AI Agent能够实现企业内部的培训，完全由AI化来代替。我们也和一些大的合作伙伴，这个应该说有些合作伙伴成为我们的客户吧。 然后呢，你刚问那个机器人业务的协同发展，我觉得机器人这个业务最终它还是软件的智能化能力是决定这个机器人这个业务能否真正的实现用户的预期吧，达到可商用化或者大规模商用化这么一个地步。我觉得其实猎豹在过去一年多吧，在AI Agent方面的努力，还有大模型方面的努力，其实都是可以很好的用在这个机器人领域的。因为其实到了后来他们的这个架构都是非常趋同的。比如我们在我们的发言稿里说了，我们会发布一个叫Agent OS的机器人的一个操作系统，实际上就是完全基于这次的大模型和Agent的这个体系，把这个机器人的智能化的水平提到了一个新的高度。 这个没有之前我们在这个企业内部应用Agent，包括帮助我们客户去做Agent那些实例，包括在各种模型的能力之间的这个，包括自己去训模型这种了解，其实是不容易做出来做好的。虽然大家今天都在讲，每家都在讲接DeepSeek，但是让真的能够让它叫做好用，那个实际上还是有挺多细节的这个技术点要去做到的。我觉得应该说这就是这个我们在软件上的Agent的努力和机器人这个结合的一个体现吧，就是我们要发布的那个Agent OS这么一个机器人的这么一个操作平台。好，谢谢。

Operator, please move to the next question. Thank you.

Speaker 1

Thank you. Our next question comes from Gigi Zhao with GF Securities. Please go ahead.

感谢管理层接受我的提问。我的问题是DeepSeek今年其实推动了全球大模型行业的一个发展。我想问问管理层是否认为AI已经具备在更低成本下实现规模化的一个条件，还是说我们仍需要等待一些关键的技术上的转折点。那我来自己翻译一下吧。My question is about DeepSeek has driven the development of global large model industry this year. Do you think AI already possesses a condition to achieve scalability at lower cost, or do we still need to wait for some critical turning points? Thank you.

Speaker 0

好的，我觉得DeepSeek这个出现的确对整个AI行业的普及是有非常重大的意义的。但我想说的是，DeepSeek最关键的还不仅仅是它的低成本，而是它在推理模型上的性能已经是行业顶级水平了。而且这个顶级水平是完全开源且免费的。所以这使得每一家厂商都可以拥有自主知识产权的大模型了。所以我有个观点，之前在前不久有一次采访中我也说，我说可能未来就不会有所谓大模型公司，或者说很少的大模型公司，而所有的公司都会变成应用公司。怎么能够让用户真正的去解决他的特别实际的问题，就会变成今年的一个非常关键的点。而由于推理模型的这种逻辑能力的提升，我们认为这个时机点已经到了。所以我们觉得整个AI行业，无论是软件的应用还是硬件的应用，都到了一个实现规模化的条件了。当然肯定还需要一些时间，这些时间更多的是具体的需求和工程的时间，而不是技术的先决条件的时间。所以在这点上我们自己还是非常乐观而且充满信心的。所以我们的无论是机器人产品还是互联网的产品，都会围绕AI Agent这样的一个技术主线，去全力的去做。谢谢。

谢谢。

Operator, please move to the next question. Thank you.

Speaker 1

Thank you. Our next question comes from Yizhu with Founders Securities. Please go ahead.

好的，感谢管理层提供的提问机会。我们看到随着大模型技术的快速发展，轮式机器人的市场空间在迅速拓展。我的问题是想请问一下，您认为哪些类型的大厂可能会进入到轮式机器人这个赛道，特别是像EV厂商这样的企业，他们是不是可能会凭借自己在硬件制造和智能化技术方面的积累去切入这个领域？在这个背景下，您认为列报的积累和优势是不是能够构建足够深的护城河，以及对未来市场竞争格局的展望？谢谢。

Speaker 0

不好意思，您说的EV厂商是电动车吗？

是的。

好的。我目前认为在一段时间，相当长一段时间内，可能我自己说可能两三年，可能你认为这些大厂都不太会进入这个领域。因为比如说和电动车领域相比，今天的轮式机器人虽然有一个很好的前景，但是和电动车相比还是个太小的市场了。而电动车市场本身的竞争也是非常激烈的。所以我认为在可见的，这个两三年之内应该不会太有什么大厂去进这个市场，因为这个市场处于早期投入还是挺多的。其实我们去年在这个AI机器人上也是我们投入的重头。可能长期再往后发展可能会有大厂的进入。我觉得这个就是比专注度，就是我们要抓住这个窗口期，全力以赴的把我们在这个机器人，尤其是这种轮式机器人的市场能够构建出自己的迭代体系。 我不认为某一个技术点会成为护城河，因为今天技术的就是叫开源也好，各种信息也好，这技术很难成为彻底的护城河。还是你真正的通过你的产品去获取用户的认可，然后在用户认可的情况下，根据用户的需求快速迭代的能力。我觉得如果我们能在这两三年当中抓住这个机会窗口，我觉得我们能够建立起一个就是这种从销售到研发的整套的快速的产品的迭代体系。我觉得这才是我们真正的护城河。而且即便是到那个时候有大厂进来的时候，其实还是有非常多的细节点是很难一下子就被复刻的。 我举个例子来说，也有人问过我说，那如果做电动车的厂商都有无人驾驶了，对吧，再来做机器人是不是会很快？其实我说这里面的问题也是不一样的。为什么呢？因为汽车上搭载的芯片可能就上万块钱了。我整个机器人售价就一万多块钱，我要在一个相对他们来说算法算力小得多的芯片上去实现室内的无人驾驶，其实这里的技术难点不在于视觉这些的大框架，而在于你能不能够去用那么点的算力真正实现可靠自主的室内的导航。其实这里面的技术点是不一样的。这个不恰当的例子就像PC厂商如果做个小手机是不能做好，其实也不一定。所以我觉得还是一个就是在这样的一个科技快速发展的时期，还是拼你的迭代速度，拼你在这一个领域的专注度。谢谢。

明白明白，感谢。

Operator, please move to the next question. Thank you.

Speaker 1

Thank you. And as a reminder, it is star one to ask a question. Our next question comes from Joanna Ma with CMBI. Please go ahead.

感谢管理层接受我的提问。然后我是想请教您一个关于模型的问题，就是随着现在高质量且成本合理的这个模型数量的增多，您是否有注意到一些中小规模的公司在算力使用上从模型训练转向了模型推理？然后同时呢，就是您认为有哪些企业仍在持续训练自己的大模型，并保持较高的一个算力投入？那这个趋势对我们列报的未来的业务发展有什么影响呢？谢谢。

Speaker 0

对，你刚问这个问题，我本来就认为中小规模的公司没有必要去做模型训练。其实大模型最后就是一个基础设施，这个基础设施的能力其实是大家都可以去用的。以后未来我的观点就是这个观点其实两年前我到今天没怎么变过。以后大模型训练一个就是大厂它会去训练自己大模型，因为他们会认为没有自己大模型可能就会没有这个安全边界，对吧？这个要不然就被人家卡脖子。再一个就是开源模型还是会持续的这个上涨，而且现在看起来，对吧，我之前就认为开源模型的性能是不会输于这个就是所谓的封闭模型的。而且这个趋势我觉得会越来越明显，因为在这个算力没有那么充裕的情况下，反而会是进行这个叫资源压迫性的创新，会在更多的算法、更多的这个尝试上去想办法。就是最终还是会实现一个这样的均衡态。 我觉得那个现在很多企业这个从模型训练转向推理是正确的，因为未来就是每一家企业的算力都会跟这个人力一样变成一个标配。你有很多的工作其实就是可以用算力完成，而不是要需要这个人力去完成。我觉得对列报的业务的影响，就第一个就是对我们的研发模式是肯定现在就在有改变。我们自己在这个无论是编程、设计上其实已经大量在使用这个AI方面的东西了，而不完全是以前那种纯人工的。所以我们的整个，而且对事实上就对所谓的专业的高技能的人员的依赖在降低。我们今年也去年年底我们也在这个西安建了一个研发中心，这个其实借助AI的这个助力，在这样的二三线城市招的一些年轻人，他们能够很快的具备很强的这个问题的解决能力。 然后对我们自己的影响我觉得就是几个吧，一个就是说刚刚讲了机器人上我们会把这个AI Agent变成我们的核心的这个主打。就今天其实机器人是一个非常广泛的概念，对吧，有人形的，有清扫的，有重载的，对吧，有机械臂的等等。但我们的优势还是在这个真正的能够跟用户的交互，并且去智能的完成任务上。这点上就是我们发布的这个Agent OS。第二个就是说其实本质上就是这些互联网的应用都会这个AI化、Agent化。我们现在也在这个紧锣密鼓的把我们的一些传统软件这个把它这个更好的用AI的方式跟用户去这个见面。我觉得所以现在对我们来说，我觉得未来我们的业务就是由于和AI的结合吧，我们其实会更有信心。好，谢谢。

好的，谢谢管理层，很清楚，谢谢。

Operator, please move to the next question. Thank you.

Speaker 1

Thank you. Our next question comes from Min San at UOB. Please go ahead.

您好，感谢管理层给我提问的机会。我是UOB的Min San，想请问关于DeepSeek V3和R1等大语言模型的进展，您如何看待这些模型的引入对AI应用竞争格局的影响？贵公司在未来几个季度将如何利用这些技术推动公司的进展，尤其是提高产品竞争力？谢谢您。

Speaker 0

对，其实这个问题跟上面的差不多。不知道大家注意到没有，昨天还是前天那个DeepSeek有升级一下的V3的那个版本。那个最新这个版本我们刚刚已经测过了，其实它在编码能力上已经和这个顶尖的这个Claude的这个编码的能力是差不多的。然后这个在很多能力上都是和那些这个闭源的甚至收费的大模型都是差不多的。所以我觉得这个竞争格局的影响就是在可见的一段时间内，DeepSeek的创新我觉得会持续的，然后会对整个这个大模型的性能的竞争会进入更加的白热化。最后应该大模型的这个最后就剩几个厂家在竞争，然后绝大部分的公司都会转向AI应用的这个发展。 还有一个就是我觉得其实这次DeepSeek对这个中国的AI Agent的创业的氛围也是一次非常重大的这个促进。因为以前如果你在中国做AI创业的确有一个问题，你做应用你不能用那些，不是你用不了那些顶级模型，而现在用DeepSeek这个模型体验已经和这个顶级模型差不多了。所以我觉得对这一波中国这个AI创业也会有很正面的积极的因素。 未来几个季度如何利用这个技术推动公司发展，刚才我已经讲过了。我觉得其实我们在机器人这个领域已经花了好几年的时间了，我们最早就特别重视交互这个点，这个做了这个语音交互机器人，包括去听你的指令去完成一些动作的。但是坦率的讲，那时候受限于全行业的技术的天花板，所以我们语音交互体验很难做到在那种公共的嘈杂的这个多人的环境下做到让你感觉满意，只能在一些特别垂直的领域做到满意。比如我们帮小米做个小爱同学那个音箱，那个语音最早我们提供的也是能做到在那样的一个个人环境下有限的，比如点歌这种方面能做到满意。 但现在由于有了这个大模型的基础能力提升，现在无论是语音识别，包括我们最新的这个Agent OS加入了多模态识别，把视觉、语音这些感知加在一起，现在我们这个自己，包括给我们代理商用，都觉得可以接近真人的这个交互的这种感受了。它是真正的能够去把很多的这个用户的这种问题，还有一个技术点叫免唤醒，就我们现在机器人是你不需要叫它名字了，你只要走过去它就能够去跟你主动的交互。这种体验在之前的应该说几乎所有的这种号称机器人设备上都是没有过的。 所以我觉得这一点不仅是提高体验，是会使这一类的机器人真正的开始大规模的可以应用。就有点像这个ChatGPT出来以后聊天类这种跟AI聊天类软件一下子能涨那么多用户是一样的。之前我们那么多这个大家看过很多视频，但很多视频都是摆拍的，那个真正的就是随时随地的能够跟你很好的去交互，解决你问题的这种交互体验是几乎不存在的。但今天这个由于有了这个大模型，使得它基于理解，所以使得无论是噪音消除、什么多人打扰这些，我们其实都做了，应该说现在来讲一个比较好的体验。所以我们觉得是能够使得这个介绍类的交互类的机器人会变成一个快速发展的这么一个赛道。 然后刚刚还讲了就是在传统软件上我们会把AI这个Agent变成一个它的基础的技术构架，使得它在解决用户问题的时候，这个满足用户需求的时候更加智能。我觉得所以我们今年对无论是机器人还是互联网的业务都还是比较有信心。谢谢。

Operator, please move to the next question. Thank you.

Speaker 1

Absolutely. Our next question comes from Ben Kai Zhao with CICC. Please go ahead.

Speaker 3

谢谢管理层。我这边想请教一下AI行业的快速发展对列报机器人业务的未来空间、发展路径和商业模式带来哪些新的机遇？然后和上个季度相比的话，公司是否对机器人业务战略进行了调整？谢谢。

Speaker 0

对，你刚刚问这个问题我觉得已经说得比较清楚了吧。那我就正好综述一下吧，就是说现在机器人这个行业很火热，对吧，但是好像大家的热点都在人形机器人。我的观点是一贯的，就是人形机器人它不仅是一个软件技术上的难点，更多是硬件技术上的复杂度。所以它真正到可大规模商业化其实还有挺长的距离要走。今天人形机器人更多的还是科研院所这样的客户。那真正能够向类人的提供服务的，我们一直坚定的认为机械复杂度不能过高，然后在理解环境、理解用户需求方面能够有充分智能。所以这一点上我们觉得由于大模型技术的成熟，我们觉得已经到了一个点上。所以我们认为今年其实也不能说有什么调整吧，我们还是按照机器人的既有路线，只是我们认为在语音交互、接待、讲解，包括推销、翻译这样的机器人市场应该会比去年或者比前几年会有比较大规模的增长。我们在这里有一些内部的具体的商业化的或者说渠道上的调整，这个就不具体说了。总体来说我们认为今天的人工智能机器人的确到了一个可以快速发展的赛道上。好，谢谢。

Operator, please move to the next question. Thank you.

Speaker 1

Of course. Our next question comes from Cheng Ru Li with Guoyan Securities. Please go ahead.

Speaker 3

管理层你们好。我想请教一下，在列报机器人的业务当中如何通过真实场景中的数据反馈加速技术的迭代，然后数据飞轮在推动列报机器人业务向更广泛的行业应用扩展时将会发挥怎样的作用？谢谢。

Speaker 0

对，基于刚才我回答问题我就说一下，今天其实我们真正的机器人做的是两个方面技术，还有一个在预言的就不说了。那个两个方面，一个就是语音交互方面的，这个交互方面就跟大家举个例子吧，其实我们的一般在很多公共场合的环境噪音可能是60、70分贝，甚至更高一点。其实它对噪音的这个敏感度就是其实麦克风对噪音敏感度还是挺高的。还有就是各种空间的回音等等这些，这个其实我们在之前通过这几年的深耕，我们在这些语音的能力上已经就是通过数据的这个迭代已经有很多的提升吧，就是可以这么说吧，举个例子，比如说我们现在自己的语音模型，就是在这种环境下的语音识别模型就比外面的一些你们可能听过名声很大的这种模型识别率会好很多。这其实就是数据这个迭代的一个方面。然后得先讲这个，就是然后在现在我们上了Agent OS以后，它会对更复杂的语音交互、视觉交互，还有就是这个多人等等这些情况下，它会做出这个反应。这个反应里面其实一样还是会有，还是会有这种bad case这样的一些数据。所以当我们推出向市场的时候，我相信这个随着数据的不断的这个回收，我们一定会更好的解决这个体验，使得我们在这个体验上越来越接近于真人，越来越能知道你是不是在对他说话，你还是在跟旁边人聊天，对吧？你说这句话的意图是不是真的是让机器人去干个什么事，还是跟旁边人说？这些体验我觉得是会增强的。第二个其实就是我们讲的这个机器人，还有一个就是那个室内的导航。室内导航大家都知道，这个我刚刚讲过受限于算力，我们以前更多的是基于SLAM的算法，就是这个工程化的算法。这个可能有的细心的朋友也知道，比如在以前餐厅的时候，我们那个天花板上是要贴二维码的，如果没有这样的一些硬指标，它就很容易迷路，对吧？会这个甚至容易撞人什么的。但现在随着视觉的进展，数据的不断的增多，我们现在已经取消了这个顶端要贴二维码这样的事情了。而且随着这个不断的这个数据的增多，我们又会增强在空间上的自我的这个无论是定位还是规划的能力。所以在这点上我觉得这个数据的飞轮是对我们是有足够帮助的。而且随着我们不断的去体验的提升，用户越来越多，我相信我们的这个机器人在智能化上体验可以一直这个保持足够的领先性。好，谢谢。

Speaker 3

谢谢。

Speaker 0

Thank you. Operator, please move to the next question.

Speaker 1

Thank you. Next is our next question. Please press star then one. Our next question comes from Ben Cheng Ru with TF Global. Please go ahead.

Speaker 3

好的，感谢管理层。那我的问题是最近也看到无论是元宝还是豆包，豆包这样的AI一些助理，它包括Copilot还有AI搜索的这种AI产品，它有一个很快速的一个发展。也就是想问一下，就是这个AI Agent的一些出现，对于咱们现有的应用生态能不能够产生一些重大的影响？第二个问题是现在其实大家很多投资者认为这种AI Agent它可能够取代一个传统的APP，就想请教一下您就是怎么看待AI Agent和现有应用的一些整合，特别是这种AI Agent怎么和微信这样的一些超级应用的一些整合？

Speaker 0

就是你说AI Agent的出现是否会对应用生态产生重大影响？这个我觉得AI Agent的出现对现有的这个APP的技术路线是肯定产生重大影响的。对这个现有生态系统会发生重大影响，是否会发生重大影响，我觉得这个也很取决于这些生态大厂们的反应，就是谁反应得快，谁就有可能挡得住，谁反应得慢就有可能会产生一些变化。我觉得这是一个有点类似于当年移动互联网出来，传统互联网厂商能不能在移动互联网拿到船票这件事，对吧？或者能不能在移动互联网再进一步，对吧？我们也看到不同的厂有不同的这个，有不同的应该说这个后期的发展吧。 但是我觉得这件事可能它不是注定的，而是取决于大家对AI的投入，还有就是在AI上真正在产品化方面的动作的快慢，包括后来对吧，出现抖音这样的短视频，对吧？那些视频网站是不是最开始就一定做不出来？其实我也不觉得，因为我们当时还是投资了Musical.ly，还这个卖给了这个头条，对吧？这个后面改名叫TikTok，实际上本质上是那个时候大家不看好，而不是做不出来。这一波AI Agent我觉得这个应该说是形成了广泛共识的，无论是这个创业者还是大厂。所以这里怎么变化，说实话我很难预测，这个因为有的时候是取决于这个每家的动作。 但是你问的第二个问题就是会不会取代现在很多传统APP？我认为这个技术是一定会取代传统APP的，就是当用户习惯于一句话就解决问题的时候，就不会再去用传统点击那种方式，因为自然语言是无需学习的。以前我们在用任何一款APP的时候都得学习这个APP界面，这也是为什么老人那时候用健康码用不了，对吧？不会打车，就是这样的。而当这个自然交互变成了这个主流的时候，也就是你不需要任何学习，机器来适应你，对吧？这是我之前讲的叫做第一次这个机器围着人在转，而不是人围着机器转。 所以在这种背景下，这个AI Agent的技术是一定会取代很多传统的APP的。那也要看这些APP是不是在AI Agent的这个技术上应用是否足够快，对吧？不给这个新的这个创业者或者新的这个玩家这个足够的时间窗口，我觉得这点也是非常关键的。反正现有的应用我觉得的确都适合用这个AI Agent的这个技术重新再去做一遍的，这个一定是体验会不一样的。 然后问和微信这种超级应用如何进行互补，这个我就没办法回答了，因为这取决于微信的未来的一系列的动作，对吧？它在这方面的是否开放，是否这个把这件事做成头等大事，会不会不断持续地推出这样的体验？其实我个人都认为如果就是在这波AI Agent这波如果动作太慢的话，对吧？即便是一些以前的生态都可能会遇到，如果它动作太慢了都可能会遇到问题。 对，再举个例子吧，就是说多说一句，就是今天如果大家都习惯于用这个AI的这些APP去用的话，你就会发现你对传统搜索的这个依赖是大幅度下降的，对吧？其实这是一个非常，至少我个人是这样的，我已经很久不用这个搜索了，基本上我用我们投的秘塔或者是这个其他的一些APP，直接你要的答案它都帮你整理出来了。所以我不觉得就事情会是朝着一个这个固定的方向发展，取决于在这个行业当中每一个玩家这个大家的具体怎么做吧。好，谢谢。

Speaker 3

好的，感谢副总。

Speaker 0

Thank you. Operator, please move to the next question. Thank you.

Speaker 1

Of course. And once again, if you do have a question, please press star then one. Our next question comes from Yunpeng Jiao with Guotai Junan. Please go ahead.

Speaker 3

谢谢管理层接受我的提问。能否请管理层回顾一下列报2024年在机器人业务取得的一些成就，以及2025年在这方面是如何规划，以及有什么样的目标？谢谢。

Speaker 0

我知道。我们2024年的成就，其实我们在AI和Others的那里是有一些披露的，对吧？对，我们觉得在24年的一个比较算是一个成就吧，就是我们开拓了一些海外市场。我们现在认为在海外的这个对服务机器人的需求是非常明显的在上升的。当然了，我得说海外市场由于这个和以前做APP不太一样，它对渠道的建设，对这个代理商还有销售人员需要一个周期。我们觉得24年的整体的这个机器人就是看到了这种真正来自于市场端的这个需求的增长，尤其甚至包括像欧洲这样，我一度以为是比较变化很慢的这种市场，其实他们今天由于用人荒，由于这个都能明显看到这样的需求。 这个2025年呢，我觉得我们的那个目标刚我讲过了，就是可能我们今年的一个可以说重大的一个目标吧，就是能够实现和很多机器人厂商的差异化竞争。我觉得我们不会是在单一的这种所谓的递送市场去这个，因为国内大家都知道比较卷嘛，对吧？在这个价格战方面，尤其是国内市场价格战是非常凶的。我们今年要实现的差异化就是以这个智能化和交互为核心的一个这样的一个发展的战略吧，去真正的把这个市场，我觉得我们在这个市场的产品性能、产品体验都是领先的。而且这个市场呢，这个应该说跟着大模型吧，今年可以正式开启。然后我们还是希望就我觉得对机器人这件事我们会更长远的看，我觉得我们需要花三年的时间能够成为全球这个前三位的这种机器人公司，并且也希望能够机器人的收入能够这个增长到整个公司的一半，这个是我们的一个三年以上的规划。 好的，谢谢。

Speaker 3

谢谢副总，很清楚，谢谢。

Speaker 0

Operator, please move to the next question. Thank you.

Speaker 1

Thank you. Once again, if you do have a question, please press star then one. Our next question comes from Yanlong Chen with CITIC Securities. Please go ahead.

Speaker 3

管理层您好，我是中西证券的研究员陈彦龙。这边就是刚才听您讲我们未来的一个差异化战略。因为过去我理解一些市场认为轮式机器人其实主要应用场景像在酒店、餐馆，包括一些展厅这些领域，其实整个市场空间大家觉得比较有限。那就是从差异化的角度，您在您看来我们这边是如何去实现一些这种哪一些领域的一些突破，从而去打开这个市场空间，以及您觉得在这种AI的推动下，我们离这个突破大概是后面怎样的一个落地的一个节奏，就是这个问题想请教您一下，谢谢。

Speaker 0

好的，好的。那个就是我赞同你前半段的结论，不是特别赞同原因，就是轮式机器人的这个空间有限，并不是因为它是轮式机器人，而是因为之前的机器人的智能化水平有限。就是在过去你看到很多餐厅、这个酒店它用的时候，其实它是要大量的这个部署工作，还有它的任务是非常单一的。它没有办法去，就是它必须完成一个比较复杂的一个这个叫解决方案级的问题，它才能真正用进去，对吧？所以它的整个智能化水平不够是限制了它这一点。就是它只能完成非常固定的，比如说点到点的这种递送任务，对吧？ 所以我觉得这个人形机器人其实之前的最大的问题，就是轮式机器人最大的问题，本质上或者包括整个机器人行业吧，我们讲机器人不是工业机器人，因为工业机器人通过几十年打造，它在自动化水平方面反正已经足够满足工业产线的很多这个了。这样就是智能化水平不够，智能化水平不够就使得它能完成的任务是非常有限的一点。 但是今年我们加入了这个刚讲的Agent OS，就是全新的这种多模态的交互能力，还有它的任务规划能力以后，我认为它的智能水平能够上一个很大的台阶。上了台阶以后，其实它能完成的工作就会变得跟这个可以说吧，不能说像人一样，这个吹牛了，那个接近在某些程度上是接近人的这种能力的。 那个你看我举个很细的例子你就能理解，比如说餐厅机器人在以前受限，就是它只能从几号桌到几号桌，服务员还要接受培训，还要去点，还要这个，而且就这么一件事，对吧？它也不知道这个顾客什么反应。但今天加上我们这个系统以后，对吧？其实首先第一个这个去几号桌把这个送过去什么这件事，服务员都可以不用接受培训，就跟人说一样，就把这个送到哪里就可以了，对吧？第二个它也可以去执行一些以前服务员才能干的任务，比如说快收桌了，你去跟有桌还有人的桌去每一桌都说一下，对吧？这件事都不需要写任何代码就能完成，它就能够自主地通过Agent去完成，对吧？说现在这个人比较少，你到门口去吆喝两句，这件事也是可以完成的。这在以前对餐厅这种非IT企业，你要去配置好各种东西，让它这个再去，就其实这个成本是隐性成本是非常高的。 所以当然我这只是举了一个很小的例子，因为这是一个财报会嘛，我们后面也会有关于这些用例的一些这个发布吧，到时候感兴趣你也可以去看一下。所以我想说的就是说这个其实本质上不是轮式本身，而是智能化水平不够。所以今年我们做的最大的一个投入，或者从去年开始吧，就是提高机器人的智能化水平。只要智能化水平够了，它在很多场合能够去应用，它就能够去很大的增加它的空间。 当然了，从长期来说，我觉得虽然我不看好人形，但是我认为这个加上这个机械臂和物理空间在发生去实现一些这个任务，我觉得这也是拓展机器人这个下一步延展的一个目前看起来很快就可以切实可行的一条路线。好吧，谢谢。

Okay, thank you. Operator, please move to the next question.

Speaker 1

That does conclude our question and answer session, ma'am, so I'll turn it back over for any closing remarks.

Speaker 0

Okay. So thank you so much for joining our earnings conference call today. If you have any further questions, please let us know. You can either give us a call or send us an email for your questions. Thank you so much.

Speaker 3

Thank you.

Speaker 1

Thank you. This concludes today's conference call. We thank you all for attending today's presentation. You may now disconnect your lines and have a wonderful day.