神州泰岳(300002)股吧行情消息

董秘回答：尊敬的投资者，您好。我司今年未参加此次3月中旬的会议。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。公司游戏业务致力于手机游戏的自研自发和自运营，玩家可在全球150个国家与地区的安卓和苹果平台下载公司的游戏产品。基于智能汽车终端数量和使用场景的考虑，公司目前尚无为智能汽车定制开发游戏产品的计划。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。公司本次未参加全球游戏开发者大会，但我们非常关注本次会议的相关议题，也积极使用AI技术对游戏研发工作流持续优化和赋能，并持续探索新玩法，丰富游戏内容。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。公司计划今年在海外上线两款融合类SLG新产品，一款科幻题材，一款文明题材，两款产品正在按计划进行上线前的测试和完善工作。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。坚持出海是公司的长期战略。为应对汇率风险，公司使用套期保值工具来降低汇率波动对公司的影响。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。一方面公司以自主创新为核心引擎，推动主营业务高质量内生增长，提高公司在数字经济领域的竞争力；另一方面基于未来发展和产业布局的考虑，也会在适当时机去投资优质资产，与公司发展形成战略协同，构建新的增长点。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。公司一贯重视以现金分红回馈广大投资者，自2009年上市以来，公司已在十余个年度进行了现金分红（包含股份回购）。公司将继续专注经营业务，提升经营效益，随着公司业绩的不断抬升，在兼顾公司发展需要的同时，相信广大投资者也会获得更多的包括现金分红在内的投资收益。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。截至2024年3月8日，公司股东人数为113,765户。

董秘回答：尊敬的投资者，您好，上述法案与公司业务关联性不大。我们相信更加开放的数字经济环境，将带来更加多样化的游戏推广渠道，公司也将秉承既定的战略方向，推动游戏业务走向更为宽广的全球化之路。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。公司立足于“成为有持续创新能力的数字经济领军企业”的愿景，持续推动游戏业务、软件和信息技术服务业务发展。公司在2020-2022年的归母净利润复合增长率为24.22%，预计2023年的归母净利润同比增长超50%。2024年，公司将继续按照既定的战略，以“打造行业精品，支撑客户提升，推动产业发展”为使命，持续深耕数字经济领域，夯实主业优势，以良好业绩回馈广大股东。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。电力行业是公司提供“数智化”服务的新领域，您提到的与我司存在诉讼纠纷的被告是“大唐半导体”、“大唐微电子”，并非“大唐发电”。上述诉讼多数案件已经进入一审后被告上诉阶段，公司会及时公告案件的最新进展。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。公司积极关注国家战略方向，推动技术和产业升级。近年来，公司以“创新驱动、全球布局”为战略，聚焦主营业务，推动核心业务稳健发展，目前不考虑涉足游戏设备领域。公司的游戏业务以SLG手游为主，我们希望公司的游戏业务能保持出海领先优势，持续推出手游精品。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。公司在游戏制作中已经使用Stable Diffusion、Midjourney等AI绘图工具，并持续向AI软件“投喂”具有公司产品特色的美术数据资源，并通过持续的训练和迭代，团队训练出具有特质的AI模型，加快游戏的创作进度，提升游戏产品的使用体验。同时在广告视频的制作、剧情文案的辅助撰写、AI语音的配音、基础代码的复核等方面也有广泛的AIGC工具探索和应用，并实现了游戏制作的降本增效。公司的“泰岳智呼”平台是公司应用自有的NLP技术研发出并服务于垂直领域的解决方案，以智能催收、智能电销为主。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。基于Transformer架构、运用自有的NLP技术，公司研发了垂直领域模型“泰岳智呼”，主要应用于智能催收和智能电销。创新驱动是公司的长期战略，在通用人工智能（AGI）领域，公司积极拥抱、探索AI技术在公司各条业务线中的开发和应用。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。截至2024年2月29日，公司股东人数为110,952户。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。基于丰富的自然语言处理（NLP）技术积累，公司人工智能技术已在垂直领域实现任务型人机对话，公司自研的“泰岳智呼”解决方案以智能电销、智能催收为主，同时支持智能客服、智能质检、智能问询、RPA机器人等。当前客户主要分布于金融等行业。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。公司的人工智能以软件产品形态体现，应用于智能催收、智能电销和ICT运维等业务场景中，尚未应用于类人机器人领域。

董秘回答：尊敬的投资者，您好。公司以“创新驱动，全球布局”为战略，形成了“沿着ICT架构布局，云提供基础设施，C端布局游戏，B端赋能行业”的数字产业布局。数年前，公司就已投入相当的资金和人才，持续探索人工智能技术，积极布局人工智能产业，当前公司基于Transformer架构自主研发的模型已应用于金融等垂直领域，并实现商业化落地。