一、报告期内公司从事的主要业务　　报告期内，公司紧扣人工智能产业发展浪潮，以“决策智能”为核心发展方向，依托三十余年自然语言处理、知识图谱等核心技术积累，持续加大行业大模型研发投入，加速拓天大模型技术落地与场景应用推广，深化人工智能、大数据技术在数字政府、融媒体、金融科技、数字企业、公共安全等优势领域的融合创新。公司率先实现大模型与各行业传统业务的深度耦合，助力客户实现体验提升、风险管控、降本增效的核心目标，持续巩固技术壁垒与市场领先优势，全面推进商业模式向大模型赋能的认知智能服务转型，为公司长期高质量发展筑牢根基。　　本报告期内，公司无新增重要非主营业务。　　（一）人工智能产品　　决策智... 查看全部▼

　　一、报告期内公司从事的主要业务
　　报告期内，公司紧扣人工智能产业发展浪潮，以“决策智能”为核心发展方向，依托三十余年自然语言处理、知识图谱等核心技术积累，持续加大行业大模型研发投入，加速拓天大模型技术落地与场景应用推广，深化人工智能、大数据技术在数字政府、融媒体、金融科技、数字企业、公共安全等优势领域的融合创新。公司率先实现大模型与各行业传统业务的深度耦合，助力客户实现体验提升、风险管控、降本增效的核心目标，持续巩固技术壁垒与市场领先优势，全面推进商业模式向大模型赋能的认知智能服务转型，为公司长期高质量发展筑牢根基。
　　本报告期内，公司无新增重要非主营业务。
　　（一）人工智能产品
　　决策智能作为人工智能应用发展的核心前沿，是实现机器从“感知” 到“理解”再到“自主决策”的关键跨越，成为全球科技界的核心探索方向。李飞飞曾指出“认知智能的突破将重构人机协作的底层逻辑，让 AI 真正具备解决复杂现实问题的能力”，马斯克亦强调“真正的人工智能必然是拥有认知能力的智能体，而非单纯的信息处理工具”，Palantir 创始人 Alex Karp 在 2025 年最新演讲中更是提出“认知智能作为双用途核心技术，已成为全球科技竞争与产业升级的关键抓手”。全球决策智能发展已步入场景落地阶段，以 Palantir 为代表的企业正将认知智能技术深度融合于政务、安全、金融等领域，实现从数据挖掘到智能决策的全链路赋能，头部科技企业均加大研发投入，推动认知智能技术与实体经济的快速结合。国内决策智能产业迎来黄金发展期，在政策支持与技术创新双重驱动下，行业整体呈现“技术迭代加速、场景应用深化、生态体系完善” 的特征，AI 大模型作为决策智能的核心载体，市场规模保持高速增长，成为数字经济发展的重要引擎。
　　作为国内决策智能领域的先行者，公司构建了覆盖底座、平台、应用三层的全栈认知智能产品体系，涵盖从数据采集、汇聚、存储检索到数据治理、动态本体、AI大模型、智能体平台的全链路能力，为金融、能源、企业、媒体、政务、网信、公安、特种等行业提供端到端的决策智能赋能。
　　1、底座
　　底座层由数据资产与拓天大模型两大核心构成，共同为上层认知智能应用提供“燃料”与“引擎”。其中，数据资产定位为高质量、多模态、可运营的 AI训练资源底座和行业应用场景核心数据资源，拓天大模型定位为深耕垂直行业的专用大模型基座。
　　数据资产：作为公司认知智能体系的“燃料层”，数据资产的核心价值在于为大模型预训练、行业专属语料销售及多模态模型训练提供高质量、高密度的数据支撑。公司已构建超 6,000亿条多模态数据资源，经标准化清洗与Token化处理，形成超200万亿Token的高质量语料池。在金融风控、舆情监测、开源情报等核心应用场景中，公司数据资产为行业场景智能体提供精准的行业上下文与实时动态信息，显著提升模型输出准确性与业务适配能力。
　　拓天大模型：作为公司认知智能体系的“引擎层”，拓天大模型定位为深耕政务、金融、媒体、公共安全等垂直行业的专用大模型基座，核心价值在于为上层智能体应用提供高性价比、高安全性的行业 AI能力。模型已完成与华为昇腾、寒武纪、海光等主流国产化GPU厂商的深度适配。在不同行业应用场景中，拓天大模型实现规模化落地，具备行业知识深度耦合、业务规则精准执行、私有化安全部署三大核心优势，成为驱动行业智能体的可靠动力核心。
　　2、平台
　　平台层由数据治理平台、动态本体平台、智能体平台三大核心引擎构成，分别承担数据资产化、知识语义化、能力智能化的关键职能。
　　数据治理平台：定位为从多源异构数据采集、汇聚到高质量 AI就绪数据的全链路加工与治理中心。其核心价值在于将分散、原始、多模态的数据资源转化为标准化、可计量、可追溯的高价值数据资产，为上层认知智能应用提供坚实的数据底座。平台深度融合海蜘分布式采集系统、海聚大数据融合系统、海贝全文搜索/向量/图数据库、数据中台及高质量数据构建系统等核心产品，形成覆盖“采—聚—存—管—用”的全流程闭环。通过上述能力的系统集成，数据治理平台为行业大模型训练与智能体应用提供源源不断的高质量“燃料”。
　　动态本体平台：定位为业务语义建模与知识表示系统。其核心价值在于解决AI“看不懂业务”的痛点，通过构建统一、动态、可执行的业务语义层，将分散在不同数据源中的原始字段、表结构、业务规则等转化为机器可理解、可推理的概念、属性与关系。公司以自主研发的动态本体一体化平台为核心，支持多源异构数据的实时融合、实体提取、关系建模与动态演化。与静态的、预先定义的行业知识图谱不同，动态本体能够随着业务变化、数据更新和应用反馈自动调整和扩展，确保语义层始终与真实业务逻辑保持一致。通过动态本体平台，智能体可以基于业务概念而非底层数据表进行推理和决策，从而大幅提升对复杂业务场景的理解准确性和任务执行可靠性，为上层智能体应用提供精准、可信、可解释的业务上下文。
　　智能体平台：定位为行业智能体的统一开发、调度与运行环境。其核心价值在于将大模型能力与行业业务深度耦合，实现从“通用对话”到“专业办事”的跨越。平台以拓天大模型为核心引擎，提供可视化编排、Skill原子能力库及多智能体协同等核心功能，将智能体开发周期从周级缩短至小时级。在此基础上，基于本体的自主探索系统支持业务人员无需技术背景即可开展多跳挖掘、关联溯源与技战法沉淀，自动化解业务口径冲突，将专家经验转化为可复用分析流程。平台深度融合拓天大模型及认知博弈实验平台等，支撑千行百业智能体的规模化落地。在交付模式上，支持按实例数、Token消耗量或效果产出计费，推动商业模式向“数字员工服务采购”升级。
　　其他人工智能专业平台：TRS事件推演与博弈系统新增基于平行数据的决策预测功能，将物理世界的多源感知数据与信息领域的事件知识库相结合，提升复杂场景下的决策支持效果。TRS数据和模型驱动的战略推演系统，借鉴国际先进推演技术理念，基于AI大模型为战略推演与桌面演习提供智能化支持，助力国防相关领域用户探索动态复杂任务场景。公司构建认知推演与分析平台，以社交媒体大数据为基础，融合AI语义理解、用户行为建模与仿真推演技术，形成集主题发现、风险预警、立场分析、群体特征测绘、策略推演、内容生成与效果评估于一体的综合性分析系统，服务于关键领域用户在网络空间风险感知与策略优化方面的需求。
　　公司主要平台已完成与华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数智芯、燧原科技等主流国产AI芯片的适配，并与海光、飞腾等国产CPU平台实现深度兼容，全面构建自主可控的国产化算力底座。
　　3、应用
　　在应用层，公司面向金融、公共安全（网信、公安、特种等）、能源、企业、政务、媒体等垂直领域，构建起覆盖核心业务场景的智能体集群。这些智能体深度适配各行业复杂业务痛点，通过自主感知、规划与执行，实现从技术能力到商业价值的快速转化：在金融领域，智能体助力风控审计、消保审查等场景实现全流程智能化；在公安领域，支撑情指行一体化与合成作战等核心业务。通过标准化开发框架与可复用的行业知识资产，公司实现了智能体应用的快速部署与规模化复制，持续巩固并扩大在关键赛道的技术代差与市场领先地位；在政务领域，推动 “对话即服务” 的新型政务服务和数字机关办公模式落地。
　　（二）大数据
　　报告期内，公司持续对全栈数据服务能力与产品进行了升级与优化，重点以Token为核心完成了数据价值的重构。
　　公司的原始数据主要来源于互联网公开数据，属于公共数据的授权，主要通过自研的海蜘智能化采集平台对原始数据进行采集，采集范围包括新闻网页、APP新闻及APP推送消息、报刊版面、音视频、自媒体平台、博客论坛、国内外各主流社交媒体等。采集类型包括文本、图片、音视频、附件以及其他特种数据采集。
　　2、数据采集
　　报告期内，公司持续强化数据采集核心技术能力，在采集效率、成本控制与系统稳定性方面取得显著进展。
　　在采集能力提升方面，公司针对高成本采集场景优化技术路径，通过改进采集策略，有效降低流量成本约三分之一。针对复杂应用环境下的采集难点，公司攻克了多层加密协议解析技术，支撑了高难度数据源的稳定获取。在站点采集稳定性方面，公司通过优化访问策略、智能频率控制及行为模拟等综合手段，显著提升了对高难度目标站点的采集成功率与稳定性。
　　在采集体系建设方面，公司重构浏览器采集器架构，实现资源的动态调度与高效利用，大幅提升机器资源使用效率。针对数据重复等共性问题，公司优化采集调度策略，升级排重存储能力，整体采集效能持续提升。其中，特定场景采集通过接口化改造替代传统浏览器模式，采集效率提升5倍，系统稳定性显著增强。
　　上述技术突破有效提升了公司多源异构数据的采集获取能力，为行业大模型训练与数据服务业务提供了坚实的数据基础支撑。
　　3、数据治理
　　报告期内，公司持续深化数据治理能力建设，在加工治理、系统稳定性、国产化适配及行业应用封装等方面取得进展。
　　在数据加工治理方面，进一步增强数据聚合与多次治理能力，血缘支持细化至字段级，实现数据全链路可追溯、可管理，提升数据资产质量与运维效率。同时，增强实时处理能力，满足重大项目对高时效数据服务的业务需求。
　　在系统稳定性与排障能力方面，优化动态资源调度机制，有效缓解资源倾斜问题，提升系统运行稳定性。增强平台可观测性，降低实施与排障成本，为上层业务应用提供更可靠的数据服务支撑。
　　在国产化适配与合规能力方面，持续推进数据中台数据库的国产化适配工作，完成相关产品兼容性测试。同时，增强审计智痕能力，满足高安全场景下的合规管理要求。
　　在行业应用封装方面，面向公安行业完成标准资产结构与算子骨架的初步构建，形成可复用的最小业务闭环；面向特种领域开展基础调研与算子库储备，为后续行业化数据服务能力的快速构建奠定基础。
　　在基础设施方面，公司海贝搜索数据库系统发布V12.0版本，全面升级向量检索能力，新增IVF索引，优化HNSW索引构建与检索效率，提升海量高维数据的召回性能。系统深度融合拓天大模型，实现智能检索与跨模态搜索一体化能力。在信创适配方面，全面完善 ElasticSearch兼容接口，覆盖索引、检索、统计等核心业务场景，降低应用系统迁移与对接成本。同时，进一步强化数据备份与恢复机制，完善多层次安全防护体系，提升系统稳定性与安全性。
　　4、数据质量
　　公司深刻认识到，在人工智能时代，数据质量已从完整性、准确性等传统指标，升级为以 Token为计量单位、以有效信息密度为核心的全新评价体系。为此，公司从六大维度系统性实施数据质量提升专项方案，实现核心指标的量化跃升与价值转化。
　　核心成果：高权威数据覆盖核心业务场景，为模型训练提供可信源头。
　　-核心层：价值提炼与能力构建
　　Token级噪声过滤与信息密度提升：从传统条数衡量转向有效Token衡量，以困惑度（Perplexity）、信息熵等AI原生指标驱动清洗策略。核心成果： 有效Token率从74%提升至92%以上，重复Token占比降至3%以内。
　　多模态数据对齐质量：图片、短视频与文字的跨模态对齐质量，是多模态大模型训练的核心原料。核心成果： 图文语义对齐率从61%提升至85%以上，视频关键帧有效率从52%提升至80%。
　　社交数据深度结构化：社交平台数据天然高噪，但经过深度清洗与标注后，可转化为RLHF偏好数据、情感语料等高附加值产品。核心成果： 有效内容提取率从43%提升至75%，AIGC生成内容识别率达92%。
　　-保障层：持续迭代与效率优化
　　数据质量自动化飞轮：用自有数据训练数据质量小模型，构建“采集—清洗—评分—反馈”的闭环机制，使数据质量随规模增长持续自我优化。核心成果：自动化质量标注覆盖率达85%，质量问题响应周期缩短至4小时。
　　5、数据资源
　　目前，公司拥有的互联网数据总量为 6,000亿条以上，日均更新数量6亿条以上，日均向公司各行业用户推送数据20亿条以上。数据内容包括资讯数据、主题数据、行业数据、报告数据、特种数据5大类，数据模态包括文本、图片、音频、视频和GIS 等类型，新闻资讯采集范围覆盖196个国家与地区，语种130+种。
　　面向AI原生时代，公司前瞻性推动数据工程从“物理大一统”向“语义大一统”范式升级。通过构建语义层（主题树），将分散的指标定义、业务规则、历史优质查询等隐性知识形式化为可被智能体理解的上下文资产，形成“目录树（物理层）+主题树（语义层）”的双层知识架构。公司引入Agentic数据治理机制，并基于业务实际消耗的“最长链”投票机制固化共识，使技术团队从业务扯皮中解放，成为规则引擎的设计者。同时，公司践行“过程即数据”理念，通过组件化前端捕获专家与系统协同博弈的完整交互轨迹，将结构化修正动作反哺为高价值训练数据，实现数据飞轮的终极形态。这一范式创新，使公司数据底座从“死数据”进化为驱动智能体自主运行的“活资产”。
　　公司互联网数据经标准化清洗与 Token化处理，通过实施多层级质量过滤与信源分级体系，形成以下高质量语料池：-高质量Token语料池：累计超200万亿Token，有效Token率≥92%，可用于大模型预训练授权与行业专属语料销售；
　　-多模态对齐数据集：累计3亿对图文/视频对齐数据，为多模态大模型训练提供核心原料；
　　-RLHF偏好标注数据：累计超1,000万条，基于社交平台深度结构化生成。
　　在知识图谱方面，公司已构建覆盖多领域、多场景的结构化知识体系：
　　-行业知识图谱：专利知识图谱40亿条、科技论文知识图谱30亿条、金融行业知识图谱1亿条；
　　-通用知识图谱：多语言通用知识图谱30亿条；
　　-事理图谱：全球新闻事理图谱10亿条；
　　-人物组织图谱：重要公共人物与组织图谱实体3.22亿条，图谱关系2.78亿条。
　　6、数据产品
　　公司通过采集互联网公开数据，进行清洗、排重、分类、打标、数据融合后，形成高质量数据资源，分发到五大数据产品平台：数家资讯平台、网察大数据平台、数星产业大脑、天目开源情报平台、Global Insight国际资讯平台，为千行百业用户提供数据赋能。报告期内，五大数据资产平台均基于拓天行业智能底座进行了功能迭代，推出了智能体应用，具体内容如下：
　　-数星产业大脑
　　公司聚焦金融科技领域，构建覆盖消保全链路与商业大数据决策的智能体产品矩阵。消保智能体集群实现事前审查、事中投诉、事后预警全链路闭环；已在多家国有大行及股份制银行深度应用。商业大数据决策智能体依托舆情风控数据与风险营销知识，面向金融机构及企业客户提供风控、营销、供应商管理等场景服务；同步探索C端专业用户应用与渠道引流模式。
　　-数家资讯平台
　　重点升级资讯热点与榜单系统。资讯热点模块新增多模态切换标签，支持国内主流视频内容展示，丰富资讯呈现维度。榜单系统优化多模态筛选功能，支持按图文、视频、图片等模态类型进行精准排行，提升内容筛选与排行分析能力。
　　-网察大数据平台
　　公司持续推进网察产品研发，在舆情智能体、企业版及谣言识别三大方向取得重要进展。舆情智能体完成多轮迭代，重构深度思考与范式推演交互流程，新增自由智答、预警分级、分析看板等功能。网察企业版发布。谣言智能判定功能实现“特征明显谣言”与“模糊信息”分层筛查；从传播特征、内容特征、影响风险及应对预防四大维度进行深度分析。
　　-天目开源情报平台
　　平台持续围绕开源情报全链路，迭代升级“智能发现—专题汇聚—态势感知”核心能力，支撑全域事件监测与高风险区域动态预警。持续拓展特色数据源与专项采集计划，形成覆盖全域宏观态势、公共安全及重点行业的多维数据资产，为政企用户提供高价值情报支撑。
　　-Global Insight国际资讯平台
　　从多维度优化数据呈现与分析能力，丰富社交账号核心信息视图并支持多模态内容自动关联，实现穿透式逐层分析与区域化灵活配置，同时简化采集流程、增强协同分享功能，统一视觉标准，全面提升用户对全域资讯的高效获取与深度洞察体验。
　　7、数据安全
　　完成DTP（数据传输安全平台）、DTS（数据交换安全系统）、BOP（安全隔离与信息交换平台）、MTP（安全传输平台）等核心产品的新规适配版本更新。基于FPGA芯片的新一代隔离板卡已研发完成并量产，新板卡的硬件设计、代码实现完全自主完成，性能得到较大提升，具有高稳定性、高扩展性等特点。
　　（三）行业应用
　　1、公共安全
　　报告期内，国家安全体系现代化建设深入推进，公安、网信、特种机构对情报智能化、侦查精准化、管控主动化的需求持续增强，以大模型驱动的智能体应用成为提升合成作战效能的关键抓手。公司依托拓天行业智能底座及公安大模型、军事大模型、开源情报大模型等，构建覆盖多安全领域的智能体产品矩阵。
　　在公安领域，打造了线索研判、资金穿透、时空碰撞、重点任务管控、异常行为分析、辅助审讯、黑产网络研判等智能体集群，覆盖侦查、研判、管控全链条。
　　在网信和特种领域，推出舆情态势感知、开源情报知识问答、情报写作辅助、数据融合分析等专业智能体应用，支撑网络空间治理与特殊业务需求。
　　报告期内，公司的公共安全业务实现营业收入20,500万元，同比增长 28.24%，成为公司增长最快的业务板块之一。其中，特种业务爆发式增长，实现营收4,803万元，同比增长109.45%；其他监管及安全机构业务实现营收4,032万元，同比增长54.00%；公安业务保持稳健发展，实现营收10,088万元，同比增长4.39%。客户拓展方面，新增两个省厅级单位，以及数个西部市级公安单位和多个特种行业客户，市场覆盖广度与深度同步提升。公司与香港某政府部门的合作持续深化，继一期、二期项目后签署第三期合同，彰显核心技术在高端客户中的持续认可度。目前，公共安全业务正加速从“项目定制+数据服务”向“智能体集群+场景赋能”模式转型，为规模化复制奠定基础。
　　2、金融科技
　　报告期内，金融行业IT投入更趋审慎，数字化建设重心加速从传统系统建设向智能化应用转型。在消费者权益保护领域，随着监管力度持续加强，金融机构亟须从事后处置向事前防控延伸，为智能体应用落地提供了明确的市场需求。公司依托拓天行业智能体底座，重点打造以消保审查智能体、投诉智能体、消保预警智能体为核心的智能消保产品矩阵。其中，消保审查智能体已实现全场景、全材料覆盖；投诉智能体构建十维分析体系，可自动识别投诉产品、原因、诉求、风险、定责等关键信息。在智能风控领域，公司启动商业大数据决策智能体规划，面向金融机构提供风控、营销、供应商管理等场景的智能体服务。
　　目前，公司智能风控业务用户已覆盖5大国有银行、3大政策性银行、92%的股份制商业银行，以及中国证监会、国家金融监督管理总局、上交所、深交所等核心监管与交易机构。智能消保应用已推广至银行、保险、信托、消费金融公司等多类金融机构，如中国银行、兴业银行、北京银行、上海银行等。
　　报告期内，公司主动推动金融科技业务从传统项目制开发向“AI+数据”服务模式转型，全年实现营业收入 7,084万元，收入结构持续优化。传统定制化开发业务收入同比收缩34%，而AI与数据类业务合计实现收入4,753万元，同比增长23.26%，占总收入比重跃升至67%。其中，消保智能体业务表现突出，全年收入达2,604万元，同比增长159%；风控数据服务ARR收入保持在 1,500万元，贡献了稳定的高毛利现金流。核心金融机构客户贡献了金融业务总收入的近50%，展现出公司在头部客户中的稳固卡位能力。
　　3、融媒体
　　报告期内，受媒体行业IT预算整体收缩影响，中央及省级媒体信息化项目规模较上年同期下降约三分之一，地市级与行业媒体投入保持相对平稳。面对行业周期性调整，公司主动推动业务重心从传统项目制交付向数据服务与智能体应用转型。
　　公司依托拓天行业智能体底座，持续打磨面向新闻生产全流程的智能编辑助手。该产品集“专业媒资库、全场景覆盖、全流程接入、多模态支持”于一体，以智能体模式深度集成于编辑器核心工作流，为编辑记者提供标题拟定、智能摘要、多语言翻译、以文生图、以图搜视频等生成式服务，有效提升内容生产效率。
　　公司融媒体用户已覆盖72%中央媒体、61%省级媒体、40%行业媒体，保持较高的市场渗透率。尽管中央及省级媒体项目制业务短期承压，但存量客户黏性稳定。报告期内，媒体行业数据服务合同总额及客单价均实现显著提升，公司融媒体业务正从“软件产品”向“数据服务+AI赋能”的复合模式演进，收入结构持续优化。
　　4、数字政府
　　报告期内，各级政府数字化转型进入深水区，从系统建设向业务智能化、服务主动化加速演进，对政务大模型及智能体应用的需求逐步释放。
　　公司依托拓天行业智能底座，全面推动数字政府解决方案向“智能体应用”迭代升级。在政务公开与政务服务领域，打造政务问答智能体，深度融合多轮对话交互技术，构建“对话即服务、平台即助理”的新型服务模式。在政府办公领域，推出公文仿写、材料整编、智能问数、政策比对、合同比对、材料总结等场景化应用，辅助公务人员实现政策解读、报告撰写等工作的智能化提效。目前，拓天数字机关智能体矩阵已在政务热线、政府门户问答、专业领域知识问答等核心场景深度落地。
　　公司政府用户已覆盖80%的中央和国务院机构、64%的省级政府、52%的地市政府及 400余家地方金融监管单位。报告期内，公司数字政府业务从传统的“软件交付+数据服务”模式，加速向“智能体应用+场景赋能”模式转型，业务附加值及客户黏性显著提升。
　　5、数字企业
　　报告期内，央国企及大型企业在数字化转型中更加注重内部知识赋能与出海业务安全，对智能化内容处理与开源情报服务的需求稳步释放。
　　公司依托拓天行业智能底座，持续深化企业内部知识服务场景应用。智能问答助手为研究人员提供政策资讯获取、成果摘要、知识助手、竞争情报等服务；研报辅助撰写助手支持专业领域的渐进式智能化写作。同时，基于天目开源情报平台，公司可为出海企业提供国际风险库、法律法规库、安全风险数据库及海外利益威胁预警等服务，帮助客户建立海外风险事前防范能力。
　　公司数字企业服务用户已覆盖中国能建、中国铁路、国投集团、国家电网、南方电网、中国人民保险、海尔集团、百胜集团等大型企业。报告期内，新增中国交建集团、中国航发黎明公司、青岛地铁集团、乾元科技公司等央国企客户，原有用户保持较高SaaS服务续签率。公司稳步推进数字企业业务从传统软件交付向“SaaS订阅+场景智能体”模式演进，业务基本盘保持稳健发展。
　　（四）服务模式
　　1、软件产品
　　公司拥有人工智能和大数据技术领域的通用产品，包括拓天行业智能底座、动态本体一体化平台、自主探索系统、海蜘大数据采集平台、海聚数据融合平台、海贝搜索数据库等，在项目中主要用于构建人工智能底座和大数据底座，为上层业务应用提供数智化能力。其中，拓天行业智能底座为行业大模型与智能体提供统一技术框架，动态本体一体化平台实现多源异构数据的实时融合与知识动态建模，自主探索系统支持业务人员开展多跳挖掘与关联推理，三者协同构成公司认知智能体系的核心引擎。目前，公司的软件产品主要按许可组件+套数的模式进行销售。
　　同时，随着人工智能技术向“智能体化”演进，公司已在探索行业应用场景推出智能体（Agent）软件许可，按智能体实例数、并发数或模型调用量进行计费，满足客户对自主执行、任务驱动型AI应用的采购需求。
　　2、大数据服务
　　公司采集的公开信源数据通过加工处理，通过不同专业模型转化成不同领域的知识数据，实现数据从资源性到经营性的数据资产变现，形成了五大数据产品：数家资讯平台、网察大数据平台、数星产业大脑、天目开源情报平台、Global Insight国际资讯平台。
　　目前，公司的数据产品主要提供以下计费服务模式：
　　在数据资源方面，公司对公开采集源进行了扩增，并持续加大数据标注服务投入，以保证数据标注质量不断提升。在数据流通方面，公司数据服务类Open API已在北京、上海、深圳、郑州、湖南、浙江、贵阳、西部等数据交易所挂牌，并入驻了全球数源中心数场平台，成为杭州国家语料库首批数据合伙人。
　　公司持续完善多元化服务体系，在传统订阅制SaaS服务基础上，构建“基础能力按需调用、价值成果按效付费”的多层次商业模式。
　　在基础服务层面，公司面向大模型及智能体应用推出按 Token计费模式，支持客户根据实际模型调用量灵活付费，降低使用门槛，满足从轻量级应用到规模化部署的多样化需求。该模式已在金融风控、舆情监测等场景中试点应用，客户可根据业务波峰波谷灵活配置资源，实现成本与效益的动态平衡。
　　在价值共创层面，公司积极探索“按效果付费（RaaS，Results as a Service）”创新商业模式。在金融风控、经侦等业务逻辑清晰、产出可量化的场景中，公司已与部分客户试点按智能体处理案件数量、业务转化成果或效率提升效果进行阶梯式计费。这一模式将AI能力从“工具采购”升级为“数字员工服务采购”，深度绑定供应商与客户利益。
　　IDC预测，到2028年70%的软件供应商将转向按业务结果计费的新模式。公司将积极把握市场趋势，持续优化“SaaS基础订阅+按 Token弹性调用+按效果价值分成”的复合商业模式，推动从项目交付向“智能体+数据服务”可持续模式转型。
　　（五）生产模式
　　公司全面转向人工智能和大数据赋能客户的数智化发展，整个商业模式正由销售解决方案、软件产品全面转向云和数据服务模式。传统的数字政府、融媒体等行业解决方案的生产由重建设转向重运营、重增值服务，通过叠加专业领域的数据服务，进一步深化公司的服务能力。大模型的生产模式也已由“建-用-管”转向细分领域场景落地。
　　随着智能体应用的规模化推广，公司生产模式正从“项目定制开发”向“智能体封装+场景配置”转型，通过沉淀可复用的行业智能体组件，显著降低交付成本、提升规模化复制能力。在此基础上，公司进一步探索“Skill”原子能力生产模式，将智能体的核心能力拆解为可独立调用、灵活组合的标准化技能单元（Skill），支持面向不同场景快速编排和定制化组装，实现“基础智能体+场景 Skill”的模块化交付。这一模式有效缩短了从需求到上线的响应周期，提升了产品的灵活性和复用性，为规模化服务更多细分领域客户奠定基础。
　　（六）采购模式
　　公司采购内容包括软件安全产品、技术服务等业务实现过程中所需的软件、硬件、材料、附件、工具，其中IT软硬件设备包括网络设备、安全设备、主机设备、数据库软件和操作系统等。IT基础设施部负责受理公司内部软硬件采购申请，提交审批，组织供应商评价工作，执行采购；商务部负责受理给客户代购的软硬件采购申请，处理客户提交的审批，供应商监督、评价及执行采购等；行政部负责公司办公用品、产品介质光盘的采购，并负责相关供应商评价；市场部负责公司印刷品的采购，并负责相关供应商评价；公司主管领导负责对公司内部采购业务的软硬件、办公用品等合格供应商进行审批；申请部门/人员配合采购实施人员对采购产品进行验收、保管及维护；销售部根据服务项目的需求提出采购申请。在智能体业务拓展过程中，公司已开始探索与算力服务商、模型平台方的生态合作采购模式，满足客户对“模型+算力+应用”一体化交付的需求。
　　（七）研发模式
　　报告期内，公司研发人员700余人，在北京、成都、广州设立了 7个研发机构（北京研发中心、数字经济研究院、资讯和融媒体产品中心、舆情和网信产品中心、金融和产业大脑产品中心、成都研发中心、广州知识图谱研究院），拥有4个北京市重点实验室，是国家重点实验室数据智能创新研发基地，承担过20余项国家级科研项目，包括多项国家重点研发计划，已与多所知名高校建立了联合实验室/战略合作关系，形成产学研深度合作生态。公司新增获批共建情报智能技术北京市重点实验室，该实验室依托北京市科学技术研究院，由公司与研究院联合建设。公司还与新华社国家重点实验室、北京信息科技大学三方共建“媒体融合生产技术与系统国家重点实验室数据智能创新研发基地”，面向国家重大需求筑牢科研基础，旨在推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，围绕业务需求痛点开展应用研发。
　　在人工智能时代，公司积极推动研发组织从传统“金字塔”层级结构向“蜂窝状”超级个体协同模式进化，形成“小团队、大平台”的作战模式，通过AI深度赋能研发全流程，倒逼管理机制系统性变革。
　　研发组织与协同：围绕金融、政务、媒体、公安等核心行业，组建面向场景的端到端研发小组，成员覆盖算法、工程、产品、测试全职能，通过统一AI研发平台实现各单元间的协同与能力复用。
　　AI赋能研发流程：公司将 AI能力嵌入研发全生命周期——需求阶段由大模型辅助生成文档与原型，开发阶段集成AI编码助手实现代码补全与审查，测试阶段应用自动化工具生成用例，文档环节由大模型辅助撰写技术文档。目前，公司AI辅助开发在研发体系中的渗透率已超90%。根据行业研究机构预测，AI驱动下的软件研发效能有望实现40%至50%的整体提升。
　　研发流程与考核机制：公司以敏捷开发为核心，实施双周迭代模式，构建“需求—原型—验证—迭代”的快速闭环。绩效考核全面转向“价值导向”，核心指标从“代码量、工时”调整为“Token调度效率、指令质量、业务成果”，重点考核产品交付质量、客户反馈与业务转化成效。同时，对市场化成果按销售额或续费率实施成果分红机制。
　　（八）销售模式
　　公司在全国设立了31家分子公司和办事处，已与行业头部企业建立了广泛的战略合作伙伴关系，包括央国企、互联网平台公司、行业集成商等。公司软件产品、云和数据服务的销售主要是通过直接向客户销售以及委托合作伙伴销售相结合的方式进行。多年来，公司以高质量的产品和服务获得大量的行业用户认可。基于这些客户逐步新增的业务需求，和他们在行业内的口碑传播，以及公司积极进行行业营销活动的作用下，形成的销售机会可以驱动公司业绩在稳健增长的基础上随着行业市场同步发展。
　　二、报告期内公司所处行业情况
　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第 3号——行业信息披露》中的“软件与信息技术服务业”的披露要求
　　（一）行业概述：2025年软件与信息技术服务业发展态势良好
　　软件与信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。工业和信息化部统计数据显示，2025年我国软件和信息技术服务业运行态势良好，软件业务收入稳健增长，达到154,831亿元，同比增长13.2%；利润总额为18,848亿元，同比增长7.3%；软件业务出口627.3亿美元，同比增长7.7%。其中信息技术服务收入保持两位数增长，达106,366亿元，同比增长14.7%，占全行业收入的68.7%；云计算、大数据服务共实现收入16,230亿元，同比增长13.6%。
　　（二）行业政策环境与趋势分析
　　1、人工智能：战略深化与智能经济新形态
　　近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。据国家发展改革委在十四届全国人大四次会议上披露，到“十五五”末，我国人工智能相关产业规模将增长到10万亿元以上，2025年初步估算相关领域投资将超过7万亿元。工业和信息化部数据显示，2025年我国人工智能核心产业规模超过 1.2万亿元，企业数量超过6,200家，智能算力规模达1,590 EFLOPS，中国企业推出的开源大模型下载量全球第一。伴随以大模型为代表的 AI技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展等新特点。政策层面，国务院于2025年8月印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，作为我国首部人工智能领域纲领性文件，明确提出到2030年人工智能全面赋能高质量发展，智能经济成为我国经济发展的重要增长极。国务院政府工作报告连续三年聚焦“人工智能+”战略，2024年确立行动框架，2025年深化实施路径，2026年进一步提出“打造智能经济新形态”，政策支持力度持续加码。以DeepSeek、Qwen等为代表的AI大模型及应用的推出，标志着我国在生成式人工智能领域持续走在世界前列。
　　2、数据要素：市场化配置改革全面深化
　　数据已成为影响未来发展的关键战略性资源。2025年是我国数据要素市场化发展全面深化的一年，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》进入全面实施阶段，数据要素市场化发展迈入新阶段。这一年，国家持续完善数据基础制度体系，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》深入推进，各地紧扣国家部署，10多个省市已出台“数据要素×”行动整体或具体领域工作方案，配套制定了财政资金奖补等专项支持政策。截至2025年9月，国家数据资源登记平台已公示公共数据资源475项，覆盖38个国民经济行业大类。2025年， “数据要素×”大赛全国报名队伍突破 2.2万支，各地遴选近900个项目入围全国总决赛。国务院政府工作报告连续三年将数据要素纳入核心议题，政策支持力度持续加码。未来，数据要素将加速向“基础设施普惠化、价值释放指数化、治理规则全球化”方向演进，为数字中国建设提供核心支撑。
　　3、数字政府：集约化建设与政务大模型深度应用
　　近年，中国政府密集出台多项数字政府政策，推动政务治理向智能化、集约化方向纵深发展。2025年，中央网信办、国家发展改革委联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，为人工智能技术推进电子政务创新发展、赋能国家治理体系和治理能力现代化提供了方向与路径。文件明确要依托“东数西算”和全国一体化算力网，统筹推进智能算力基础设施布局，构建集约高效的政务智能算力支撑体系。国务院公布《政务数据共享条例》，作为第一部促进政务数据共享流通的行政法规，对政务数据共享工作提出总体要求。中国信通院发布的《数字政府建设发展研究报告（2025年）》指出，数字政府建设正从依赖外部投入、粗放扩张的“高投入—低产出”模式，转向以内生动力驱动、注重质量和可持续性的“低投入—高产出”模式。当前中国数字政府建设已呈现政务服务提质增效、城市全域数字化、数据治理体系升级的显著特征，贵州省“贵人智办”AI助手、黑龙江省“龙政智数”大模型等典型案例涌现。未来将在现有基础上稳步推进，持续优化政务运行模式，为国家治理体系和治理能力现代化提供坚实支撑。
　　4、信创产业：自主可控全面加速，2027年节点迫近
　　当前，我国信创产业正经历从“国产替代”向“价值创造”、从“单点突破”向“场景深耕”的战略转型。在政策、技术与市场三重驱动下，产业进入发展快车道，据中国软件行业协会预测，2025年我国信创软件市场规模有望突破3万亿元，2027年或达5万亿元。市场结构呈现“双轨制”特征：政企采购以安全性、稳定性为核心，构成基本盘；中小企业更关注性价比与易用性，成为新增长极。需求演进呈现从单点替代向全链升级、从基础可用向体验优化、从被动适配向主动创新的三大转变。技术层面，操作系统、数据库、AI框架等基础软件取得关键突破，根技术创新与生态层重构并行，推动产业从技术跟随向技术引领转型。展望2026年，人工智能深度赋能、行业数字化转型提速、全产业链生态协同、开源重构产业规则、安全范式转变、全球布局加速、产教融合深化、标准走向全球等八大趋势，将共同塑造信创产业发展新格局。根据国家相关政策要求，2027年底前需实现所有中央企业信息化系统安全可信替代，当前数据库、操作系统等重要基础软件领域国产化率仍有较大差距，未来两年将进入国产替换高峰期。
　　公司积极参与信创深度适配工作，推动产品与国内主流软硬件全面兼容，提升核心竞争力，为构建自主可控的信创生态贡献力量。目前，公司已完成拓天大模型与华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数智芯、海光等主流国产化GPU厂商的深度适配。公司入选2025年中国信创软件高质量发展百强企业，信创领域综合实力获行业认可。
　　
　　三、核心竞争力分析
　　（一）全栈AI能力：构建决策智能的“核心引擎”
　　公司自成立以来持续专注于中文全文检索和自然语言处理技术的自主研发，是国内最早从事NLP研发的企业之一。当前，公司以“决策智能”为核心方向，致力于让机器不仅“读懂”文字与数据，更能“理解”复杂业务场景并自主执行闭环任务。
　　报告期内，公司围绕这一方向持续强化全栈认知智能产品体系。自主研发的动态本体一体化平台，实现多源异构数据的实时融合与知识动态建模，为 AI提供精准的业务语义上下文；自主探索系统让业务人员无需技术背景即可开展多跳挖掘、关联推理与事实溯源，将专家经验转化为可复用分析流程，实现从“被动响应”到“主动认知”的跨越；拓天智能体平台整合数据资产、行业大模型、认知博弈实验平台等核心能力，形成“智能体集群”效应，让 AI不仅提供答案，更能自主执行复杂任务。基于底座、平台、应用三层的全栈协同，公司实现了从“数据采集”到“结果交付”的一体化贯通，构筑了通用大模型厂商难以复制的行业壁垒——推理成本降低 40%以上，智能体开发周期从周级压缩至小时级，并支持按效果计费的“数字员工服务采购”模式，真正推动AI从“对话”走向“办事”。
　　（二）稀缺数据资源：构建可运营的知识资产
　　依托自建大数据中心积累的超6,000亿条全域数据（覆盖196国、130余语种，日均更新6亿+、API调用20万+）。报告期内，公司自主研发的高质量数据集构建平台，形成覆盖“原始数据—净化—切片—知识库封装”的全链条工程能力，构筑了难以复制的数据护城河。
　　面向AI原生时代，公司推动数据工程从“存数据”升级为“存知识”，构建“物理数据+业务语义”双层知识体系，并引入智能化治理机制，让数据底座进化为驱动智能体自主运行的“活资产”。经标准化清洗与 Token化处理，公司构建了超200万亿Token的高质量语料池（有效Token率≥92%）、3亿对多模态对齐数据集及超1000万条RLHF偏好数据；同时积累百亿级结构化知识图谱（覆盖专利、科技论文、金融、通用多语言、新闻事理、人物组织等），实现从“资源性数据”到“经营性知识资产”的质变。
　　公司高质量数据获业界高度认可：在上海数据交易所《上市公司数据价值化研究报告（2025）》中，公司以 95.86分位居“数据价值化100强榜单”榜首；作为杭州国家语料库计划首批数据合伙人，入驻全球数源中心“数场平台”，数据服务类Open API已在全国核心数据交易所挂牌，为政企客户提供“数据+知识”一体化服务能力。
　　（三）行业深耕与AI工程化：解决最复杂的关键任务
　　公司深度渗透政务、媒体、金融、公安、网信等关键领域，头部客户覆盖率保持行业领先：中央部委80%、中央媒体72%、国有银行100%、省级公安100%、省级网信56%。这一客户结构决定了公司须服务于最高要求场景——在高安全、强合规、深业务的复杂环境中打磨技术。基于20余年垂直领域Know-How沉淀，公司构建了“行业知识+AI工程化”深度融合能力。交付模式上，公司派遣工程师深入客户现场，把技术嵌入日常工作流，不仅交付系统，更交付解决复杂问题的方法论。
　　报告期内，拓天大模型及智能体在千行百业落地取得显著进展。金融领域，消费者保护智能体已在国有大行及多家股份制银行、城商行深度应用，客户包括中国银行、兴业银行、上海银行、北京银行、上海农商银行、天津银行、吉林银行等。其中，2025年公司承揽某国有大行近2,000万元消保智能体项目，为金融业该领域投入最大的单体项目之一。政务领域，舆情智能体已在自然资源部、住房和城乡建设部、海关总署、贵州省等政府机构深度应用，数字办公和政务服务智能体在贵州、云南、深圳等地成功落地。公安领域，刑侦办案智能体在多个省级公安及市级公安单位持续深化实战应用。公司与香港某政府部门的合作持续深化，继一期、二期项目后签署第三期合同，彰显核心技术在高端客户中的持续认可度。
　　公司以“决策智能”为核心发展方向，依托覆盖底座、平台、应用三层的全栈人工智能技术体系，通过“动态本体+自主探索”架构升级，将AI能力深度嵌入各业务决策的执行闭环，在特种、公安、金融等强业务耦合场景中，构筑了通用AI难以替代的差异化优势。
　　
　　四、主营业务分析
　　1、概述
　　报告期内，公司实现营业总收入 51,134.48万元，较上年同期下降 34.19%；实现归属于上市公司股东的净利润- 29,374.94万元，较上年同期下降212.02%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-33,575.33万元，较上年同期下降96.88%。报告期末，归属于上市公司股东的净资产为384,655.38万元，较上年末下降6.76%。公司业绩变化的主要原因如下：
　　（1）商誉减值影响
　　公司于2014年收购的子公司天行网安，受网络安全行业整体需求收缩、市场竞争加剧等因素影响，经营业绩未达预期。基于谨慎性原则，公司计提商誉减值准备1.5亿元，对当期净利润产生较大影响。
　　（2）主营业务经营情况
　　剔除商誉减值影响后，公司全年主营业务亏损约 1.4亿元。分阶段看，前三季度受宏观环境影响，下游行业客户信息化投入整体放缓，公司收入同比下降，累计亏损约1.6亿元；第四季度业务恢复向好，实现归母净利润约2,000万元，环比改善明显，显示经营呈修复态势。
　　（3）收入结构变化
　　2025年公司实现主营业务收入5.11亿元。2024年同期因处置房产产生非经常性收入9,834万元，剔除该因素后，公司主营业务收入同比下降约 24.66%。主要原因为：下游政府、金融等行业客户信息化投资节奏放缓，部分项目推迟或缩减规模；同时公司主动调整业务结构，压缩传统系统集成等低毛利业务，聚焦人工智能应用与数据要素新赛道。
　　（4）期间费用情况
　　公司持续加大在人工智能大模型、智能体平台等前沿领域的研发投入，同步保持销售和管理团队的稳定布局。报告期内期间费用总额与上年同期基本持平。在收入阶段性承压的背景下，费用刚性投入导致短期亏损，但为公司抢占 AI产业机遇奠定了技术基础。
　　（5）财务结构稳健
　　截至报告期末，公司总资产42亿元，归属于上市公司股东的净资产38亿元，其中现金及交易性金融资产15亿元，资产负债结构健康，资金储备充足，为后续业务拓展与战略转型提供坚实保障。
　　报告期内公司主要经营亮点：
　　（1）公共安全业务实现快速增长
　　报告期内，公司公共安全业务实现营业收入 20,500万元，同比增长 28.24%，成为公司增长最快的业务板块之一。其中，特种业务爆发式增长，实现营收4,803万元，同比增长109.45%；其他监管及安全机构业务实现营收4,032万元，同比增长54.00%；公安业务保持稳健发展，实现营收10,088万元，同比增长4.39%。客户拓展方面，新增两个省厅级单位，以及数个西部市级公安单位和多个特种行业客户，市场覆盖广度与深度同步提升。公司与香港某纪律部队合作持续深化，继一期、二期项目后签署第三期合同，彰显核心技术在高端客户中的持续认可度。目前，公共安全业务正加速从“项目定制+数据服务”向“智能体集群+场景赋能”模式转型，为规模化复制奠定基础。
　　（2）AI智能体应用加速落地
　　报告期内，公司人工智能软件产品及服务实现营业收入26,258万元，在行业客户IT投入普遍收缩的背景下保持稳健增长。拓天大模型及智能体在金融、政务、公安、特种等领域持续突破：金融消保智能体承揽某国有大行近 2,000万元标杆项目，成为行业示范案例；政务舆情智能体在自然资源部、住房和城乡建设部、海关总署及贵州、云南、深圳等政府机构深度应用；公安线索研判、资金穿透、时空碰撞、重点任务管控、涉毒网络挖掘、异常行为分析、辅助审讯、黑产网络研判等智能体集群，覆盖侦查、研判、管控全链条，已在多个省市级公安机构中得到实战能力的持续验证。
　　（3）数据资产价值持续彰显
　　公司依托高质量数据集构建平台，已形成超6,000亿条稀缺数据资源，日均更新6亿+，日均API调用20万+。经标准化清洗与Token化处理，公司构建了超 200万亿 Token的高质量语料池、3亿对多模态对齐数据集及超1,000万条RLHF偏好数据，可广泛应用于大模型预训练授权、行业专属语料销售及多模态模型训练。同时，公司已积累覆盖专利、科技论文、金融、多语言通用、新闻事理及人物组织等领域的结构化知识图谱，总规模超百亿条。在上海数据交易所发布的《上市公司数据价值化研究报告（2025）》中，公司入选“2024上市公司数据价值化100强榜单”并位居榜首；作为杭州国家语料库计划首批数据合伙人，公司数据服务类Open API已在全国核心数据交易所挂牌，数据资产化能力获业界高度认可。
　　（4）经营现金流显著改善
　　公司加大应收账款催收力度，优化采购管理，减少系统集成业务支出约4,000万元，同时通过人员结构优化降低了部分成本，全年实现经营性现金流净额1.97亿元，经营质量持续提升。
　　（5）信创与国产化适配领先
　　公司积极参与信创生态建设，拓天大模型已完成与华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数智芯、海光等主流国产化GPU厂商的深度适配。报告期内，公司入选“2025年中国信创软件高质量发展百强企业”，信创领域综合实力获行业认可。
　　（6）生态建设与品牌影响
　　报告期内，公司顺利通过CMMI V3.0成熟度5级认证，这是继2019年首次通过CMMI V1.3 5级认证、2022年通过CMMI V2.0 5级认证后，第三次在该领域获得国际权威认可。本次认证不仅体现了公司在软件研发、项目管理及交付能力上的持续精进，更标志着其软件工程标准化、规范化水平已达到国际最高标准。
　　公司子公司天行网安深度参与国家标准 GB/T 20279-2024《信息安全技术网络和终端隔离产品安全技术要求》的制定工作，该项标准已于2025年4月1日实施，目前正在参与该标准的汉译英工作；2025年在标准化建设领域取得重要突破，成功加入多个权威标准化组织：正式获准成为密码行业标准化技术委员会基础密码工作组成员单位，同时入选全国数据标准化技术委员会数据流通利用标准工作组成员单位，并成功加入全球计算联盟机密计算专业委员会。这些重要资质的取得，标志着公司在密码技术、数据流通和机密计算等领域的专业能力获得行业高度认可。
　　报告期内经营未达目标的原因分析：
　　（1）宏观环境影响下游需求
　　2025年我国经济保持平稳增长，但各行业信息化投入普遍收缩。公司核心客户集中于政府和金融领域，相关客户受财政预算统筹、自身经营压力等因素影响，项目推进放缓、投资规模缩减。从行业整体看，同行业上市公司亦普遍出现亏损或业绩下滑，行业整体经营承压。
　　（2）政府行业依赖度较高
　　公司业务中国家财政支持的信息化项目占比较高，政府行业数字化转型投入放缓对公司收入产生直接影响。信息安全细分领域受到冲击尤为明显，子公司天行网安所在行业竞争加剧、利润空间压缩，成为商誉减值的直接原因。
　　（3）战略转型期业绩转化滞后
　　公司主动调整业务结构，压缩传统大数据与系统集成业务，全力聚焦人工智能应用与数据要素新赛道。新业务虽已形成上千个客户智能体应用，但现阶段多处于试用培育期，尚未进入规模化变现阶段；而研发投入、算力成本等刚性支出持续发生，收入与成本错配导致短期亏损。
　　（4）人员结构调整需进一步深化
　　报告期内，公司减少人员约200人，人工成本有所下降。但由于员工结构和管理层对业务增长的预期偏乐观，人员调整力度未达预期。后续公司将加大组织调整力度，推进队伍年轻化与结构优化，提升人效与组织敏捷性，以更好地适应战略转型需要。
　　
　　五、公司未来发展的展望
　　1、回顾前期发展战略在报告期内的进展
　　2025年，公司确立了“All in AI”战略方向，全力推动产品AI重构与行业大模型落地。报告期内，公司持续推进战略转型，在技术研发、市场拓展、生态建设等方面取得阶段性进展：
　　技术研发方面，公司自主研发的拓天大模型已完成与主流国产化GPU厂商的深度适配，构建起“动态本体一体化平台+自主探索系统”的核心技术架构，形成覆盖数据、算法、应用的全栈AI能力。高质量数据集构建平台投入应用，数据资源规模突破6,000亿条，数据价值化能力持续提升。
　　市场拓展方面，拓天大模型及智能体在金融、政务、公安、特种等领域落地。金融消保智能体在中国银行、兴业银行等多家银行深度应用，某国有大行近 2,000万元消保智能体项目成为行业标杆；政务舆情智能体、数字办公智能体在多个部委及地方政府落地；公安刑侦办案智能体用户新增多个省级及市级公安单位等。
　　生态建设方面，公司入选杭州国家语料库计划首批数据合伙人，数据服务类Open API在全国核心数据交易所挂牌。信创领域，公司入选“2025年中国信创软件高质量发展百强企业”。
　　经营结果方面，受宏观环境影响，公司全年营业收入同比下降34.19%，剔除商誉减值后主营业务亏损约 1.3亿元，未达年初目标。但第四季度实现归母净利润约3,000万元，环比改善明显；经营性现金流净额1.97亿元，经营质量持续向好。
　　2、未来发展战略与2026年经营计划
　　2026年，公司将以“降本增效、恢复增长、扭亏为盈”为核心经营方针，在主动收缩传统低毛利业务、优化人员结构的同时，聚焦高价值客户的数据服务与智能体复购，以精细化运营替代规模扩张，推动经营基本面回归健康增长轨道，力争营业收入超过2024年水平（7.7亿元），实现一定规模的正向净利润。
　　（1）收入保障
　　截至报告期末，公司尚未确认收入的合同储备约为4.5亿元，较上年同期增长 23%，预计2026年可确认收入约2.4亿元，为当年业绩提供坚实基础。
　　（2）产品研发与市场突破
　　公司深刻认识到，人工智能已从辅助性工具演进为具备自主任务拆解、执行与交付能力的“数字员工”。基于这一战略认知，公司正推动业务模式从“交付软件产品”向“交付智能劳动力”转型——不仅为企业构建组织级智能中枢，更致力于让每一位业务人员拥有贴身的 AI助理，使智能能力真正渗透至岗位末梢，实现从“组织赋能”到“人人赋能”的跨越。
　　在技术路径上，公司将持续强化“动态本体+自主探索”核心引擎，以高质量行业数据为底座，加快行业智能体产品矩阵的研发迭代，推动AI应用从场景验证向规模化商业变现转化。
　　在数据工程上，公司将持续引领AI时代数据基建的重构——从物理数据囤积转向语义上下文资产构建。通过自研Data Agent、最长链推演机制及“过程即数据”的产品哲学，不断优化面向大模型和智能体的下一代数据底座，为企业客户提供“语义大一统”的标准化能力，助力千行百业跨越AI落地的数据鸿沟。
　　在市场拓展上，公司聚焦四大核心赛道分层推进：
　　金融领域：深耕智能消保、智能风控等核心场景，重点突破国有大行及股份制银行，打造可复制的智能体标杆案例，提升客单价与复购率；
　　特种领域：依托认知域、态势感知与决策推演等技术积累，深化与特种行业的配套合作，以技术优势服务关键任务；
　　大型企业领域：聚焦央企等大型集团，提供智能办公、知识管理、风险预警等智能体服务，以场景化方案带动规模化部署；
　　政务领域：保持审慎预期，控制增量投入，聚焦存量客户的数据服务与智能体复购，以精细化运营替代规模扩张。同时，公司将以高质量数据集构建平台为支撑，持续扩大数据资源规模，深化数据治理与知识封装能力，夯实智能体规模化落地的数据根基。
　　（3）组织优化与人才升级
　　为适应AI驱动型组织的发展需要，公司正加速推进组织扁平化与人才结构升级，通过“调整一批、新招一批”实现队伍年轻化与能力迭代，同时全面推进内部AI工具应用，组织去中心化，小团队作战，以技术手段提升人效，实现生产力跃升。公司计划2026年继续进行组织调整，同时引进一批关键岗位人才，重点补充AI产品、数据工程等战略方向人才。2025年人员调整的成本节约效应将在2026年充分体现，叠加新一轮结构优化，有效降低人工成本费用；同时全面推进内部AI工具应用，以技术手段提升人效，实现生产力跃升。
　　（4）产业生态与并购协同
　　紧跟国家“十五五”规划及信创替代政策，发挥公司在基础软件、行业应用领域的适配优势，积极把握2026年信创红利，推动已储备订单落地。围绕人工智能与数据要素产业链，积极寻求与公司技术互补、场景协同的并购标的，审慎决策、有的放矢，通过外延式发展强化核心竞争力，持续加强与华为等头部企业的战略合作，深化信创生态适配，构建自主可控的技术体系。
　　3、公司可能面对的风险
　　（1）市场竞争风险
　　公司是国内领先的拥有自主核心技术的人工智能和大数据技术及数据服务提供商。当前软件市场中，产品技术研发能力、产业生态构建与运营能力日益成为竞争焦点。随着行业内新入企业增加，公司面临更加激烈的竞争压力。若公司不能在技术水平、成本控制、市场拓展等方面持续保持优势，盈利能力和市场份额将受到较大影响。
　　（2）技术应用成熟度风险
　　人工智能和大数据技术加速发展，各行业应用需求旺盛，但各类AI应用的实用效果、成熟度及用户应用水平仍有待验证，产业成长可能面临反复与延滞。若公司不能精准把握用户痛点、及时推出成熟产品和解决方案，可能对产品技术应用进度造成影响。
　　（3）商誉减值风险
　　公司过往并购重组形成一定金额的商誉，截至报告期末，剩余商誉约为 2.36亿元。若未来子公司经营状况未达预期，可能面临商誉减值风险，进而对公司合并报表利润产生不利影响。公司将加强子公司业务协同与经营管理，推动核心业务稳健发展，积极防范相关风险。
　　（4）应收账款坏账风险
　　随着经营规模扩大，公司应收账款余额可能逐步增加。尽管主要客户为政府部门和大型企事业单位，资信状况良好，但若客户经营发生重大变化或公司收款措施不力，发生坏账的可能性将会加大。公司将持续加强应收账款管理，优化回款机制。
　　（5）人力资源风险
　　公司正处于业务转型关键期，对高端人才需求迫切。信息技术及AI领域人才竞争日益激烈，存在人力成本上升、关键人才流失的风险。公司将通过有竞争力的薪酬福利、公平的晋升机制、开放协作的企业文化，努力吸引、培养和保留核心人才。 收起▲

　　一、报告期内公司从事的主要业务　　报告期内，公司深耕公共安全、金融科技、数字政府、融媒体等领域，积累优质客户与场景资源，继续聚焦“DATA+AI”双轮驱动，赋能千行百业。　　（一）拓天大模型与智能体　　报告期内，公司持续加大行业大模型与智能体的技术与产品研发，升级了新一代AI应用智能底座，加速垂直领域智能体应用的落地，助力用户降本增效。拓天行业AI应用智能底座是以拓天行业大模型为核心，通过多智能体协同驱动的企业级AI操作系统。向上赋能千行百业应用，向下兼容各类底层算力，唤醒数据、融汇知识、智联应用，并通过模型持续进化，为行业提供源源不断的智能动力。　　报告期内，公司行业大模型的迭代主要集中... 查看全部▼

　　一、报告期内公司从事的主要业务
　　报告期内，公司深耕公共安全、金融科技、数字政府、融媒体等领域，积累优质客户与场景资源，继续聚焦“DATA+AI”双轮驱动，赋能千行百业。
　　（一）拓天大模型与智能体
　　报告期内，公司持续加大行业大模型与智能体的技术与产品研发，升级了新一代AI应用智能底座，加速垂直领域智能体应用的落地，助力用户降本增效。拓天行业AI应用智能底座是以拓天行业大模型为核心，通过多智能体协同驱动的企业级AI操作系统。向上赋能千行百业应用，向下兼容各类底层算力，唤醒数据、融汇知识、智联应用，并通过模型持续进化，为行业提供源源不断的智能动力。
　　报告期内，公司行业大模型的迭代主要集中在以下维度：智能体的迭代主要集中在：
　　（二）行业应用
　　1、融媒体
　　融媒体业务主要面向各级新闻媒体单位，围绕新闻生产策、采、编、发、评、运、屏全流程提供融媒体内容生产、用户行为资产、媒体大数据等综合服务。
　　2、金融科技
　　金融科技业务主要面向银行、保险、证券、基金等机构，为其提供智能风控等信息化服务。
　　3、数字政府
　　数字政府业务主要面向各级政府和职能部门，为其提供政府网站集约化、数字机关、智慧金融监管、产业招商等领域的政务应用。
　　4、数字企业
　　数字企业主要面向央国企、能源、金融等行业用户，为其提供企业官媒及融媒宣传管理、企业声誉风险管理、中企海外利益保护等领域的应用。
　　5、公共安全
　　公共安全业务主要面向网信、公安及特种行业等机构用户，提供网络舆情监测、公安情指行、开源情报、数据安全等领域的产品和数据服务。
　　（三）主要产品
　　报告期内，公司对以下产品进行了深入的优化与升级，以确保产品性能与用户体验的持续提升。
　　（四）大数据
　　公司通过采集互联网公开数据，进行清洗、排重、分类、打标、数据融合后，形成数据资源，分发到数据产品中，为千行百业用户提供数据赋能。
　　报告期内，公司持续扩大信息采集源的覆盖，对数据基础设施和产品进行迭代优化。
　　1、数据资源
　　2、数据产品
　　（五）服务模式
　　1、研发模式
　　公司研发实力雄厚，拥有900人以上研发团队，在北京、成都、广州设立8个研发机构，建有3个北京市重点实验室及国家重点实验室数据智能创新研发基地，承担20余项国家级科研项目，与高校、新华社等共建联合实验室，形成产学研深度合作生态。
　　公司主要以自主研发为主，覆盖需求分析、用户调研、产品规划、产品研发、开发测试、动态优化等全生命周期，建立严格质量管控体系，跟踪技术趋势并快速验证应用，以确保创新力与市场领先地位。同时以市场需求为核心，通过线上线下多维调研收集用户反馈，针对性打磨产品并快速迭代。
　　2、服务模式
　　公司根据软件产品及服务的类型、功能、目标客群以及不同区域的付费偏好，构建了多元化的综合服务模式，主要包括：软件产品授权、数据服务、订阅制SAAS服务、解决方案及专家咨询服务。
　　软件产品授权：涵盖通用型与行业专用型软件，主要采用“软件许可+授权数量”的销售模式。
　　数据服务：提供三类服务形式：数据集（按数据量计价）；API接口服务（按调用次数、使用时长或项目制综合计费）；订阅账号（按用户数量、功能版本及服务时长计费）。
　　订阅制SAAS服务：基于云平台，按用户数、功能模块及订阅周期提供标准化服务。
　　解决方案：整合公司软件产品与定制化开发服务，为客户提供端到端的业务解决能力。
　　专家咨询服务：提供顶层规划咨询、项目实施咨询及专项知识报告等专业智力服务。
　　3、营销模式
　　公司已构建覆盖全国的营销与服务网络，在国内设立分支机构30余个，并积极拓展海外市场，推进国际化业务布局。公司与行业领先企业建立了广泛的战略合作伙伴关系，涵盖中央企业、国有企业、大型互联网平台及行业集成商等。
　　公司业务的销售采取直销与渠道分销相结合的模式。凭借多年积累的优质产品与服务，公司赢得了众多行业客户的信赖。基于现有客户持续增长的业务需求、行业内的良好口碑效应以及公司持续的市场拓展，公司不断挖掘新的销售机会，驱动业绩在稳健增长的同时与行业市场保持同步发展。
　　（一）行业概述：2024年软件与信息技术服务业发展态势良好
　　软件与信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。工业和信息化部的统计数据显示，2024年我国软件和信息技术服务业运行态势良好，软件业务收入平稳增长，达到137,276亿元，同比增长10.0%；利润总额为16,953亿元，同比增长8.7%。其中人工智能、云计算、大数据等新兴领域贡献显著。人工智能产业进入深度赋能阶段，大模型技术加速分化，头部企业通过垂类场景应用形成差异化优势，行业应用渗透率提升至42%。全球范围内，AI立法与数据安全治理成为焦点，推动行业向合规化、高效化方向演进。
　　（二）行业政策环境与趋势分析
　　1.人工智能发展进入加速道
　　2025年年初，DeepSeek的破圈让国内人工智能的发展上了加速道，各行各业开始探索AI赋能，整个产业正在飞速发展。有机构预计，2025至2029年中国AI产业将保持32.1%的年均复合增长率。政策方面，自从今年政府工作报告中提出要持续推进“人工智能+”行动之后，各地政府纷纷出台人工智能专项政策，截至6月中旬，已有北京、天津、重庆、四川、山东、江苏、浙江、河南、苏州、无锡、深圳、武汉等省市相继出台了人工智能专项行动。7月31日召开的国务院常务会议，审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（下称《意见》）。8月1日，在国家发展改革委召开的新闻发布会上，国家发展改革委政策研究室主任、新闻发言人蒋毅表示，下一步，国家发展改革委将贯彻落实党中央、国务院决策部署，会同有关方面，注重让市场有方向、有信心，注重务实管用，深入实施“人工智能+”行动。在人工智能深刻重塑各行业的时代，以Palantir公司为代表的科技企业展现出强劲发展态势，该公司凭借其卓越的数据整合与分析能力，主要为政府（包括美国及友好国家的国防、情报、执法、卫生等机构）和商业（大型企业客户）两大板块提供企业级解决方案，助力客户从海量数据中提取高价值洞察。作为人工智能与大数据领域的公认领导者，Palantir尤其在复杂数据分析处理方面具有显著优势，目前市值已突破约4,200亿美元（截至2025年8月），成为全球市值最高的AI软件企业，堪称人工智能时代科技公司飞跃发展的典范。
　　通过对标分析可见，拓尔思与Palantir在技术能力（聚焦大数据和人工智能）、核心产品矩阵（水晶球分析师平台、事件预测与推演平台、拓天大模型、智能体、数据中台等）、商业模式及行业深耕（政府、公共安全及银行、能源等机构）等方面存在显著相似性。公司正积极把握市场机遇，持续加大在拓天大模型及智能体平台以及在优势行业AI+应用场景的研发投入，致力于提升算法的自主学习与进化能力。
　　2.数据要素迈入“政产联动”新阶段
　　2025年中国数据要素行业在政策、技术与基建的协同推动下，迈入“政产联动”新阶段，形成全链条发展体系。政策上，国家数据局发布的《数字中国建设2025年行动方案》中提出，到2025年底，数字经济核心产业增加值占GDP超10%、算力超300EFLOPS等目标，各地也出台差异化政策。技术方面，2024年全球生成式AI专利中我国占比达到了61.5%，AIGC提升数据处理效率，高质量数据反哺技术优化。数字基建已成为国家战略，计划2025年底实现全国算力等目标，到2029年初步形成横向联通、纵向贯通、协调有利的国家数据基础设施基本格局。市场规模上，数字经济规模增长显著，数据要素市场预计以约20.26%的复合增长率发展，将2028年突破3,000亿元，其中数据处理环节占比最高。价值链流通体系含数据资源整合、资产管理、资本化建设三阶段：资源整合聚焦合规确权与登记；资产管理涉及价值评估、入表及交易，交易呈“内冷外热”态势；资本化通过融资等实现价值，其中通证化是其高阶形式。在产业实践中，金融业和互联网行业占据约一半的市场空间。其中，金融业在风控等场景表现佳，其市场规模预计将在2028年突破千亿；工业制造业和医疗健康业也有良好增长预期。其核心趋势为高质量数据集和可信数据空间建设，前者成AI发展关键，后者则保障数据流通。
　　3.数字政府向一体化与智能化纵深发展
　　2025年成为数字政府建设的“制度深化年”，政策焦点从平台搭建转向数据贯通与场景效能。核心进展包括：全国一体化政务大数据体系全面标准化：8月13日，《全国一体化政务大数据体系》两项国家标准（GB/T45800.1/2-2025）正式发布，首次明确政务数据共享交换的框架、流程与安全要求，强制破除部门间“不愿共享、不敢共享”壁垒，要求跨层级数据互通“全流程留痕可溯”。《政务数据共享条例》刚性约束生效：8月1日起施行的该条例确立“以共享为原则、不共享为例外”机制，规定无条件共享数据需1个工作日内响应，各地方政府细则陆续出台加速配套。国务院《高效办成一件事常态化机制意见》要求“稳妥推进AI大模型应用”，试点智能预填、边聊边办等场景。国家数据局试点“数据直达街道”，解决基层治理数据匮乏问题，要求上级部门不得设置回流限制。
　　公司已积极布局“政务AI”赛道，持续加大政务大模型研发，聚焦政务智能问答、智能数字机关、智能金融监管等场景。
　　4.信创从“替代”转向“创新+自主”
　　国家层面，党的二十大报告明确“新安全格局保障新发展格局”，将信创列为支撑数字经济高质量发展的核心战略。《“十四五”国家信息化规划》提出加速核心技术研发与适配认证平台建设，为产业提供顶层框架。2023年出台的“79号文”更要求央企国企2027年前100%完成信创替代，覆盖芯片、操作系统等全链条。行业渗透率方面，金融、电信、电力成为“排头兵”，2025年金融业非核心系统国产化率将超60%，电信行业服务器国产化率有望达90%，党政领域进入区县全覆盖阶段，央企采购从“规模化”转向“常态化”。在政策与市场双轮驱动下，信创内涵从“替代”转向“创新+自主”，AI大模型、工业软件等新场景为产业打开增量空间，未来动能将持续释放。
　　报告期内，公司积极参与信创深度适配工作，推动产品与国内主流软硬件全面兼容，提升核心竞争力，为构建自主可控的信创生态贡献力量。目前，公司全线产品已基本完成与主流国产化GPU厂商的深度适配。

　　二、核心竞争力分析
　　（一）技术优势：全栈自主可控的智能底座
　　公司始终将提升产品研发和创新能力作为企业发展的动力，持续加大前沿技术的研发投入，并将先进的AI技术快速应用于产品，不断进行产品创新，持续技术升级。公司已构建覆盖数据层（海贝搜索数据库、向量数据库）、算法层（拓天大模型、知识图谱平台）、应用层（智能体平台）的全栈式AI技术架构。拓天大模型引入混合专家（MoE）架构与动态路由算法，提升中文生成可控性及复杂任务推理能力，计算效率得到极大提升。公司通过华为昇腾AI框架兼容认证，联合推出拓天一体机，实现了从硬件到软件的国产化全栈适配。
　　（二）数据优势：高质量稀缺数据资源
　　公司自2010年构建大数据中心，已积累全球多语种海量多模态开源数据（文本、图像、视频、音频、GIS等），构建了国内领先的高质量另类数据资源库。通过建立“数据采集→治理→场景赋能”完整闭环，为AI大模型迭代与行业数智化提供核心支撑。公司严格遵循合规采集原则，对互联网公开权威数据实施经过7层梯度清洗（含去噪、去重、标准化、毒性过滤、知识强化、合规脱敏等），将原始数据加工为高价值、高可用的数据资源，确保数据安全可控。公司依托语义识别、实体提取及跨模态融合技术，支持多场景应用，显著提升数据综合利用价值。公司高质量数据获业界高度认可，荣膺“2024上市公司数据价值化100强榜单”榜首，并作为核心共建方参与CCI中国互联网语料集建设。
　　（三）行业优势：深厚的行业洞察与AI工程化能力
　　公司深度服务政务、媒体、金融、公安、网信等领域，广泛覆盖相关头部客户，构建了显著的行业服务壁垒。
　　行业Know-How：基于30余年垂直领域经验沉淀，形成“场景适配-工程化落地-价值迭代”的AI应用范式，推动大模型技术与产业深度融合。
　　规模化落地：智能体应用已在金融（消保审查、信贷风控）、公安（办案侦查、研判分析、笔录质检、专刊生成、文章写作、战略情报）、政府（政务问答、数字机关、AI审查、金融监管）、知识产权（专利、商标审查与搜索）、网信（舆情预警、舆情分析、舆情处置）以及特种行业（开源情报、认知域业务）等多场景实现智能体规模化应用。
　　价值兑现：公司的大模型工程化能力已进入规模化价值兑现阶段，标杆案例效应持续显现。

　　三、公司面临的风险和应对措施
　　1、市场竞争风险
　　公司是国内领先的拥有自主核心技术的人工智能和大数据技术及数据服务提供商。在近年来软件市场中，产品技术的研发创新能力、产业生态链的构建与运营能力越来越成为竞争焦点。目前国内的软件市场是一个快速发展、空间广阔的开放市场，技术升级及客户信息化需求旺盛，但随着行业内新入企业增加，公司将面临更加激烈的竞争压力。如果公司不能在技术水平、成本控制、市场拓展等方面持续保持自身优势，公司的盈利能力和市场份额将会受到较大影响。
　　2、人工智能和大数据技术应用成熟度风险
　　近年来，人工智能和大数据技术加速发展，国家关于促进人工智能和大数据产业发展的战略规划陆续出台。当前各行业用户热情较高、需求较旺，很多人工智能和大数据的创新应用场景随之浮现，市场参与者不断加大技术研发及市场开拓的投入，产业发展已进入场景为王、应用落地的阶段。但实践中，尽管人工智能和大数据行业空间广阔，但各类应用的实用效果、成熟度和最终用户应用水平还有待验证和提高，同时也面临着成长进程反复和增速延滞的风险。因此，公司若不能围绕发掘用户实际痛点及时推出新产品和解决方案，可能会对公司的产品技术应用成熟度造成一定的影响。
　　3、商誉减值风险
　　公司近年来进行过重大资产重组及数次股权收购，各项收购之后公司形成了较大金额的商誉。如果未来经营状况恶化，将有可能出现商誉减值，从而造成公司合并报表利润不确定风险，对公司的经营管理产生不利影响。公司将继续推动各收购子公司加强业务经营，积极进行战略协同，促进子公司核心业务向好发展，实现公司保值增值。
　　4、应收账款发生坏账的风险
　　尽管公司的主要客户为政府部门和大型企事业单位等一些资信良好、实力雄厚、发生坏账风险较小的客户，但随着公司经营规模的扩大，应收账款的余额可能会逐步增加，如果客户经营状况发生重大变化导致其偿债能力受影响或公司采取的收款措施不力，发生坏账的可能性将会加大。
　　5、人力资源风险
　　公司正处于业务转型快速发展阶段，且有不断进行相关产业扩张的需求，对人力资源提出了较高的需求。由于信息技术及软件开发人才的竞争日益激烈，存在人力资源成本上升，或因关键人才流失而对公司的业务发展造成一定影响的可能。因此，公司面临着人力成本压力增大、有效保留和吸引人才难度增大的风险。公司将通过提供有竞争力的薪酬福利，建立公平的晋升机制，创造开放、协作的工作环境和企业文化氛围，努力吸引人才、培养人才和保留人才。

　　四、主营业务分析
　　报告期内，为应对外部多重挑战对经营业绩带来的阶段性压力，公司继续深化“DATA+AI”战略，AIAgent项目加速落单，在公共安全等领域实现逆势突破，特种行业合同额同比大幅增长61%，对标Palantir的水晶球分析师平台作为国内首批专业级情报分析系统已在多个单位部署，开源数据采集与智能研判分析的技术与产品已顺利出海；同时经营性现金流显著改善，财务状况保持稳健。
　　1、受外部环境及季节性影响，营收与利润承压
　　受宏观经济环境影响，行业信息化投入减缓或延后，公司减少低毛利业务；在需求收缩环境下，市场竞争激化导致各业务板块毛利率普遍承压；同时受行业招标的季节性影响，多数收入集中于下半年；为把握AI技术机遇，公司持续坚定拥抱AI，投入大模型、智能体研发及垂直应用适配（研发费用率达27.3%）。
　　报告期内，公司实现营业总收入24,480.10万元，较上年同期下降38.36%；实现归属于上市公司股东的净利润-7,363.12万元，较上年同期下降223.11%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-8,944.63万元，较上年同期下降344.58%。归属于上市公司股东的净资产为405,400.77万元，较上年末下降1.73%。
　　2、经营性现金流显著改善，财务状况保持稳健
　　尽管短期盈利承压，报告期内公司经营性现金流净额达人民币3,778.54万元，较上年同期增长895%。现金流的强劲改善，主要得益于公共安全业务的稳定贡献以及营运资本管理效率的持续优化，体现了公司良好的经营韧性和财务健康度。
　　（1）现金流改善的核心驱动因素
　　强化应收账款管理：在营业收入同比下降的背景下，公司持续加强客户信用评估与账期管理，报告期末应收账款比率较期初下降0.28%，回款效率保持稳定。
　　优化成本结构与资源配置：公司主动调整部分非核心或效益不佳的业务，有效控制成本并减少非必要现金支出。同时，子公司天行网安信创业务通过优化采购策略，外购软硬件成本占营业成本比重同比下降53.64%。
　　（2）归属于上市公司股东净利润变动主要因素
　　收入规模效应影响：营业收入下降导致毛利额减少，而部分固定成本（如技术与产品研发、数据中心维护等）仍需持续投入。
　　持续的战略性投入：为把握人工智能等领域的长期发展机遇，公司坚定投入于大模型、智能体等前沿技术的研发。本报告期末，归属于上市公司股东的净资产为人民币405,400.77万元，较期初下降1.73%，资产质量具备韧性。
　　3、深化“DATA+AI”战略聚焦，公共安全等领域逆势突破
　　面对复杂严峻的外部环境，公司管理层保持战略定力，始终围绕“DATA+AI”的核心战略，聚焦优势领域，扎实推进各项工作。上半年工作重心明确：强化核心技术壁垒、优化业务结构与客户质量、提升运营效率、为未来市场复苏奠定更坚实基础。
　　报告期内公司主要经营工作
　　1、智能体项目加速落单，特种行业合同额同比大幅增长61%
　　公司积极应对市场变化，深挖重点行业（如政务、金融、媒体、公共安全等）客户需求，提供更贴合客户实际痛点的解决方案。
　　（1）公共安全业务高速增长
　　伴随地缘政治环境变化，特种行业对开源情报、认知域治理及战略决策系统的需求显著提升。公司依托“技术+产品+数据+工程化”的强大综合能力，在相关领域实现深度落地，推动公共安全板块收入达10,339.12万元，同比增长20.68%。公司在2017年就对标Palantir，推出了水晶球分析师平台，主要用于专业情报机构的情报收集和分析研判、公安部门的案件调查和情报研判等应用场景。该平台作为国内首批专业级情报分析系统，已在多个单位部署使用，其主要能力如下：
　　全域数据融合：突破异构数据壁垒，整合开源情报、多模态传感数据及专业数据库；知识图谱构建：通过实体抽取、关系推理、动态本体等技术方式，将碎片信息转化为结构化知识网络；智能分析引擎：提供可视化关联分析、时空轨迹推演及决策预案模拟功能。
　　报告期内，公司持续深耕特种行业开源情报赛道，着力推动集团内相关产品的深度融合与协同联动，现已构建起覆盖开源情报场景的完整能力体系：以开源情报智能分析为基石，同步拓展非法资金追踪分析与查控、特种行业认知域业务支撑等核心能力，形成“一基两柱”的立体化业务矩阵。特种行业合同额同比大幅增长61%，成为报告期核心增长极。
　　（2）海外市场持续增长
　　香港地区业务在稳健交付的基础上，上半年成功续签第三期项目。其他国际化区域亦取得重要突破，公司报告期内已签约某国客户，项目目前正处于交付阶段。此外，公司与东南亚、中东地区及一带一路等多个国家的重要客户就开源数据采集与智能研判分析的技术与产品，开展了多轮深入交流及商务谈判。2025年，公司国际市场业务有望实现高速增长。
　　（3）智能体项目加速落单
　　智能体应用已在金融（消保审查、信贷风控）、公安（办案侦查、研判分析、笔录质检、专刊生成、文章写作、战略情报）、政府（政务问答、数字机关、AI审查、金融监管）、知识产权（专利、商标审查与搜索）、网信（舆情预警、舆情分析、舆情处置）以及特种行业（开源情报、认知域业务）等多场景实现规模化应用。其中不乏多个里程碑式项目，例如：某国有五大行之一：已签订某消保智能体项目合同，合同总金额近2,000万元，是金融业该应用软件领域投入最大的单体项目之一，由公司独家承揽。
　　中国航发：中标其旗下重要知识智能体项目。
　　某国家骨干能源企业：中标其重点AI项目。
　　（4）着力提升服务高价值、可持续性强的客户比例
　　报告期内，公司已续签中国银行、浦发银行、平安银行、国家电网、中交集团、中国航发、新华社、中新社、国家知识产权局、海关总署、深圳市政府等多个重要战略客户的标杆项目。
　　基于与上海证券报合作的“上证鹰”舆情智能监测服务平台，公司新增舆情服务客户57家，其中包括格力电器、寒武纪、芯原股份、水晶光电、川宁生物、厦门象屿等上市公司。
　　2、持续投入研发，夯实技术底座
　　报告期内，公司研发持续保持高投入，研发投入达14,751.14万元，重点投入于多模态大模型优化、行业垂直大模型与智能体落地应用、海外版产品研发、全球数据采集能力加强等。
　　公司的拓天大模型继完成“生成式人工智能服务”备案后，又成功通过了网络安全等级保护三级测评，这标志着拓天大模型在算法安全、数据安全、服务安全、网络信息安全层面均达到了较高的水平。TRS海贝搜索(向量)数据库顺利通过向量数据库性能专项测试并入选中国信息通信研究院发布的《2025中国数据库产业图谱》。公司的安拓知识图谱平台V5.0、天鉴资金分析系统V2.0及天目开源情报服务平台V4.0均已与Kunpeng920V200完成并通过相互兼容性测试认证。
　　同时，公司成功举办覆盖全体员工的AI+X创新大赛，以激发员工创新活力并孵化AI标杆团队，挖掘超级员工。大赛吸引了137支队伍参赛，经初筛，20支团队入围决赛。项目类型分布如下（按占比降序）：场景应用、业务平台、降本增效、外部创新。
　　3、提升运营效率，强化内部管理
　　推进运营智能化：在研发与实施环节应用智能分析工具，识别资源使用瓶颈，优化资源配置模型，提升流程效率。深化精细管控：在项目与商务环节实施全周期成本管理，严控非必要支出，提升资源使用效益。
　　强化资金保障：加强经营性现金流管控，期末现金及等价物余额同比增加77.45%，资金储备充裕。
　　4、生态建设与品牌影响
　　报告期内，公司顺利通过CMMIV3.0成熟度5级认证，这是继2019年首次通过CMMIV1.35级认证、2022年通过CMMIV2.05级认证后，第三次在该领域获得国际权威认可。本次认证不仅体现了公司在软件研发、项目管理及交付能力上的持续精进，更标志着其软件工程标准化、规范化水平已达到国际最高标准。
　　公司子公司天行网安深度参与国家标准GB/T20279-2024《信息安全技术网络和终端隔离产品安全技术要求》的制定工作，该项标准已于225年4月1日实施，目前正在参与该标准的汉译英工作。2025年在标准化建设领域取得重要突破，成功加入多个权威标准化组织：正式获准成为密码行业标准化技术委员会基础密码工作组成员单位，同时入选全国数据标准化技术委员会数据流通利用标准工作组成员单位，并成功加入全球计算联盟机密计算专业委员会。这些重要资质的取得，标志着公司在密码技术、数据流通和机密计算等领域的专业能力获得行业高度认可。
　　同时，公司凭借深厚的技术实力与丰富的数智化应用场景，赢得了众多奖项和荣誉，尽管面临多重挑战，但管理层对公司所处赛道的长期发展前景充满信心。人工智能与大数据作为国家战略新兴产业的核心驱动力，市场需求将持续释放。公司上半年在核心技术突破、重点行业深耕、运营效率提升等方面取得的进展，为后续发展积蓄了动能。下半年，公司将密切关注市场动向，灵活调整经营策略，重点围绕加速核心技术在标杆场景的规模化落地应用、深化重点行业解决方案、进一步提升经营效率与盈利能力、把握数据要素等政策机遇，全力以赴推动业务恢复增长，回报广大投资者。 收起▲

　　一、报告期内公司所处行业情况　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中的“软件与信息技术服务业”的披露要求　　（一）行业概述：2024年软件与信息技术服务业发展态势良好　　软件与信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。工业和信息化部的统计数据显示，2024年我国软件和信息技术服务业运行态势良好，软件业务收入平稳增长，达到137,276亿元，同比增长10.0%；利润总额为16,953亿元，同比增长8.7%。其中人工智能、云计算、大数据等新兴领域贡献显著。人工智能产业进入深度赋能阶段，大模... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所处行业情况
　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中的“软件与信息技术服务业”的披露要求
　　（一）行业概述：2024年软件与信息技术服务业发展态势良好
　　软件与信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。工业和信息化部的统计数据显示，2024年我国软件和信息技术服务业运行态势良好，软件业务收入平稳增长，达到137,276亿元，同比增长10.0%；利润总额为16,953亿元，同比增长8.7%。其中人工智能、云计算、大数据等新兴领域贡献显著。人工智能产业进入深度赋能阶段，大模型技术加速分化，头部企业通过垂类场景应用形成差异化优势，行业应用渗透率提升至42%。全球范围内，AI立法与数据安全治理成为焦点，推动行业向合规化、高效化方向演进。
　　（二）行业政策环境与趋势分析
　　1. 人工智能：立法深化与场景落地并进
　　近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点。2024年以来，我国人工智能产业迎来系统性政策赋能。中央及部委密集出台如《关于推动未来产业创新发展的实施意见》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》《人工智能生成合成内容标识办法》及配套标准等纲领性文件，形成“技术标准-内容治理-产业应用”三位一体的政策矩阵。国务院政府工作报告连续两年聚焦“人工智能+”战略，2024年确立行动框架，2025年深化实施路径，政策支持力度持续加码。据《2024年人工智能产业发展白皮书》数据显示，我国人工智能核心产业规模预计到2025年将达9,800亿元，年均复合增长率保持20%以上，人工智能市场规模持续扩张，有望成为经济增长新引擎。2025年，以DeepSeek、Qwen、Manus等为首的AI大模型及应用的推出标志着我国在生成式人工智能领域已经走在世界前列。除政策支持外，阿里、字节等互联网大厂不断攀升的资本开支为我国人工智能产业发展奠定基础。
　　公司积极把握市场新机遇，不断加大拓天大模型和智能体平台的研发投入，致力于提升算法的自我迭代能力。本年度，拓天大模型在银行智能审计、智能风控、智能消保以及智慧公安等多个领域成功落地超过40个项目。
　　2. 数据要素：市场化配置改革提速
　　数据已成为影响未来发展的关键战略性资源。2024年是我国数据要素市场化应用深化发展和规范治理全面推进的重要一年，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》于2024年1月1日正式施行，数据要素市场化发展迈入全面深化阶段。这一年，国家陆续出台多项政策文件，构建起数据要素发展的“四梁八柱”，如《关于加快公共数据资源开发利用的意见》《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》《关于促进企业数据资源开发利用的意见》《数据资产全过程管理试点方案》《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》《数字中国建设2024年工作要点清单》《促进和规范数据跨境流动规定》以及《国家数据标准体系建设指南》等，推动我国数据基础制度加快建立，数据资源开发向深度和广度持续拓展。截至2025年3月11日，国家登记平台与8个已完成建设的省级平台顺利实现互联互通，已公示公共数据资源475项，覆盖38个国民经济行业大类。平台上线同日，国家发改委、数据局发布关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知，同时出台《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》《公共数据资源登记管理暂行办法》，进一步规范了公共数据资源授权运营。国务院政府工作报告连续三年将数据要素纳入核心议题，2024年确立“数据要素×”战略框架，2025年进一步细化实施路径。政策支持力度持续加码。未来，数据要素将加速向“基础设施普惠化、价值释放指数化、治理规则全球化”方向演进，为数字中国建设提供核心支撑。
　　公司始终紧跟国家政策导向，是国内首批数据资产入表的上市企业之一。公司数据服务类 Open API已在北京、上海、深圳、郑州、湖南、浙江、贵阳、西部等数据交易所挂牌。另外，公司积极参与国家重要行业语料库的共建工作，如中国互联网安全协会数据集、CCI 中国互联网语料集等。同时，立足全球化视野，公司持续加大对全球互联网公开数据的收集与治理投入，致力于推动公司数据要素的深入发展。
　　3. 数字政府：全域数字化转型深化
　　近年，中国政府密集出台多项数字政府政策，推动政务治理向全域数字化转型纵深发展。2024年1月国务院发布《国务院关于进一步优化政务服务提升行政效能推动“高效办成一件事”的指导意见》，提出把“高效办成一件事”作为优化政务服务、提升行政效能的重要抓手，推动线上线下政务服务能力整体提升。《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》文件明确以人工智能技术赋能城市智能调度、监管与决策，构建“一网统管”的治理框架，加快完善省、市两级政务数据平台，整合构建全国一体化政务大数据体系。由此可见，当前中国数字政府建设已呈现政务服务提质增效、城市全域数字化、数据治理体系升级的显著特征，未来将在现有基础上稳步推进，持续优化政务运行模式，为国家治理体系和治理能力现代化提供坚实支撑。
　　4. 信创产业：自主可控全面加速
　　信创产业发展当前进入党政深化和下沉、行业持续发力的关键阶段，相关扶持政策频出、国测名单持续更新完善叠加或有配套资金支持落地的背景下，板块景气度持续提升。近年来，我国信创产业扶持政策密集出台，覆盖多区域、多领域、多维度，已形成了“2+8+N”的信创产业发展模式，其中“2”是指党政和政府这两个关键领域；“8”则涉及金融、能源、电信、交通、医疗、教育、云计算和工业互联网等八个行业；“N”代表信创产品在消费市场的广泛应用，包括各种To B市场和应用场景，这些领域是信创产业的潜在市场和增长点。目前，信创的国产替换按照“2+8+N”的节奏稳步推进。党政信创已往区县乡镇下沉，替代的核心已从电子公文系统转移到电子政务。在八大行业中，金融信创的替换节奏最快，金融PC等终端将基本完成百分百替换，部分核心系统也在进行替换。电信、电力行业的信创替换节奏也在加快。有关文件要求 2027年底前实现所有中央企业的信息化系统安可信创替代。万亿国债重点聚焦高水平科技自立自强，有望支撑信创产业发展。外部不确定性增强，自主可控大势所趋，国产算力迎发展新机遇，信创国产替代加速。节奏上，党政信创持续引领，行业信创新政频出。预计到2025年，信创市场规模将达1.5万亿元，成为数字经济核心增长极。
　　公司积极参与信创深度适配工作，推动产品与国内主流软硬件全面兼容，提升核心竞争力，为构建自主可控的信创生态贡献力量。目前，公司已完成拓天大模型与主流国产化GPU厂商，如华为、寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数、海光的深度适配。报告期内，公司合计中标信创项目31个，合同总金额达 1.32亿元。
　　未来，公司将致力于加强与生态圈内合作伙伴的深度合作与共同创新，持续优化技术-场景-商业闭环，以有效应对行业内的变革与挑战，进一步巩固公司市场竞争中的领先地位。
　　
　　二、报告期内公司从事的主要业务
　　报告期内，公司立足"数字中国"建设浪潮，依托在数字政府、融媒体、金融科技、数字企业及公共安全等领域的战略卡位优势，构建了以拓天大模型一体化平台+拓天链智能体平台为核心的智能底座，以领域大模型+领域专家架构为协同进化范式。同时，公司持续拓展数据采集的深度与广度，强化数据治理的精细化水平，深度融合行业知识图谱与海量高质量数据资产，在多个垂直领域率先落地大模型与智能体应用。此外，公司大力推动出海战略，研发了两款出海产品，持续深化垂直领域AI创新场景应用的拓展。
　　（一）拓天大模型
　　2024年，AI赛道持续升温，市场竞争加剧，技术与产品加速迭代。大模型发展迈入新阶段，从比拼参数迈向深耕应用，更加重视实际成效，力求深度融入大众生活与工作，提升用户满意度与体验，切实发挥助力作用。
　　1、拓天大模型及智能体应用实践成果
　　报告期内，拓天大模型一体化平台凭借应用易维护、能力易连接、业务易协同、数据易运营以及模型易优化的特点，精准锚定用户需求，助力其在垂直领域与特定场景量身定制大模型智能应用，深度赋能产业升级。2024年4月，公司率先接入DeepSeek作为拓天大模型的基础模型，拓天大模型具备强大的任务适应性，运用少样本乃至零样本技术路径，高效产出优质回答与内容，搭配智能体（AI Agent）模式驱动机制，实现了从“被动回应”的传统语言模型向“主动出击”执行工作任务的智能体的跨越转变，极大拓展了模型的实用效能。2024年，拓天大模型及智能体在千行百业的落地进程中成绩喜人，已成功应用于 9大垂直领域 40 多个项目，应用场景持续拓展，呈现出蓬勃兴旺的发展态势，为众多行业注入全新活力，切实推动各领域数字化、智能化转型迈向新高度。
　　智能问答：为解决传统政务咨询机器人答非所问、匹配准确率较低、无法满足真实诉求等问题，拓天-政务大模型以“大模型引擎”为主体、以“向量索引引擎”为辅助、以“智能搜索引擎”为补充的三大引擎协同机制，通过聊天对话的方式，全面优化提升智能问答服务水平，可精准理解用户复杂的、口语化的提问，支持多轮会话，且整个回答过程有清晰思考链路，为用户提供全天候自动化、精准化、场景化、主动化、实时化的智能互动服务。
　　目前，该应用已经在自然资源部、贵州、广西、深圳等政府成功落地，实现了对用户咨询问题的“秒回”“准回”“智回”，不仅显著提高了公众满意度，也有效树立了政府高效服务的良好形象。
　　政策解读：利用拓天-政务大模型深入分析政策文件，通过构建知识图谱将条款与案例库相连接，实现精确政策解读与智能咨询服务，支持自然语言交互查询专业名词解释、政策要点、政策解读等，为用户提供“一站式”权威解答。在用于办公场景时，还提供深入剖析政策走向及其对行业的影响，提供指标提取、变迁分析以及对比分析等服务，为政府的政策制定部门制定新策提供科学依据。
　　目前，该应用已经在自然资源部、贵州、广西、深圳等政府单位以及国网能源研究院、数所大学院校等机构成功落地。
　　智能办公：基于生成式大模型自动构建公文框架，可自动生成符合政府机关行文规范的公文内容，并准确引用相关政策表述、法律法规等，结合语法/语义检测模型，避免格式错误及表述偏差，提升智能公文的文本规范性撰写与错误纠正，解放公文撰写过程中的模板化重复工作。目前，该应用已在海关成功落地，示范效应显著。
　　基于拓天-舆情大模型的舆情分析助手，用户只需输入简单的自然语言提出需求，该助手便能快速响应，自动理解用户意图、自动创建监测方案、自动进行关键数据分析、自动调用相关思维链，高效完成用户所需要的舆情监测、数据统计与分析、撰写舆情分析报告等工作，大大节省了各项操作的时间和精力。舆情报告助手则主要用于舆情领域常见的撰写事件分析报告场景，用户用一句话简单描述需求后，系统便会自动解析用户的需求，自动匹配相关信息，通过DeepSeekR1长思维链和拓天大模型融合，进行推理分析后，自动创建事件关键词方案、梳理事件进程，并进行传播数据、媒体报道情况、KOL观点、网民观点等维度的分析，只需几分钟即可生成报告，实现过去数小时才能完成的工作。
　　目前，该模型已在公司网察大数据服务平台成功运行一年多，服务了数百个订阅用户。同时，该应用已在国家发改委、新华网以及多个省级网信办等权威单位成功落地。
　　拓天-开源情报大模型将
　　“信息提取、归纳总结、逻辑推理、内容生成、智能问答”等基础能力赋能开源情报全业务流程，为各级业务部门提供智能化的态势感知、威胁发现以及目标建档能力，同时提供大模型问答的模式开展开源情报业务工作，全面提升用户工作效能。
　　在开源情报数据处理中，拓天-开源情报大模型通过主题提取和文档聚类功能，快速识别关键主题并归类相似内容，帮助情报分析师高效提取核心信息，大幅提升处理效率；基于命名实体识别与消歧技术精准区分各类实体，避免名称歧义导致的误判；通过关系挖掘功能则从文本中提取语义关系，构建知识图谱，清晰呈现潜在联系。用户输入简洁指令（如“查询量子计算领域近半年的开源情报及进展”），模型可快速统计相关信息总量、占比及变化趋势，并精准反馈检索结果，让海量情报条理清晰。在监测方案创建中，用户只需输入需求（如“新型航天材料研发情报的关键词方案”），模型即可生成贴合需求的关键词组合，简化流程，节省时间。报告生成方面，无论是专项报告还是例行报告，模型均可快速整合核心情报，生成内容详实、数据精准且可视化良好的报告。
　　拓天-开源情报大模型显著提升了开源情报分析效率，帮助情报分析师从繁重的文档阅读工作中解放出来，实现快速处理海量数据，及时洞察风险与机遇。通过深度挖掘信息背后的联系，为决策提供更全面、深入的支持，增强了情报分析的深度。同时，情报分析师结合自身专业能力对模型输出进行验证，有效保障了情报分析的质量，推动情报分析业务不断发展，更好地适应复杂多变的情报需求。
　　目前，该应用已在多个防务部门及国防大学、国防科技大学等机构中成功落地。
　　AIGC智能编辑助手：在媒体资源检索与策划方面，该智能助手可为编辑记者提供媒体资源检索、选题策划、智能撰稿和摘要以及高效精准的内容合规审查服务。其多模搜索功能涵盖智能文本搜索、图片搜索、视频搜索、多语言搜索、语义搜索等场景，有效提升了编辑记者的信息搜集效率。此外，智能审核与校对功能通过多维度精准识别文字、视频、音频、图片等内容，能够有效检测其中的错误或违规内容，从而提升内容质量和传播安全性。该智能助手一方面可助力媒体机构降本增效，减少人力投入的同时大幅提升内容产出效率与质量；另一方面，可推动媒体内容生态的优化升级，以智能化手段强化主流媒体舆论引导力，进一步巩固媒体公信力，为行业发展注入强劲动力。
　　目前，该创新应用已在人民日报、中国日报、中国环境报、中国青年报等多家权威单位成功落地。
　　智能审校：可对各类文字材料中的字词错误、知识错误、常识错误、政治错误、敏感词等进行实时审校，全面提高文字质量。
　　目前，该应用已经在人民日报社、中国环境报社、人民出版社、解放军出版社、国家大剧院等权威机构成功落地。
　　拓天-公安大模型通过在公安内网部署，接入公安大数据服务平台，实现了对警情研判、指挥调度、公文写作、数据分析、情报挖掘、侦查打击、风险防控、执法办案、智能安保、应急处置等公安业务场景深度赋能。例如：运用拓天大模型DeepSeek版强大的数据分析、逻辑推理能力，强化数据分析赋能警情研判，对警情进行多维度、精细化地研判，快速、自动地生成警情分析报告。强化预测预警赋能风险防控，通过实时调取情指中心提供的线索、事件信息数据库，深度挖掘历史数据和实时信息，模型能够预测可能出现的风险事件，并提前发出预警信号。强化数据碰撞提升安保精度，通过接入多样感知源数据，形成了精确、实时的热点区域和潜在风险点分布情况并形成实时预警机制，实时推送到情指行三屏。强化推演分析赋能应急处置，通过智能分析与预测，警方能够精准识别潜在风险点，优化警力资源配置，缩短应急响应时间，提升整体处置效率。强化规范审查赋能执法办案，辅助法制工作人员对执法办案材料进行规范性审查，显著提高文书审查效率和公安执法规范化水平。
　　目前，该应用已经在多个地市公安局成功落地，助推警务工作提质增效显著。
　　信贷风控：公司通过拓天-金融大模型显著提升了银行风控数据加工生产的精准度与效率。同时，与RAG融合，不仅强化了金融风控知识的整合与实时数据的更新能力，还有效突破了传统大模型在金融风控领域的知识局限性，从而极大提升了生成内容的质量。这一系列优化措施，直接促使风控预警信号的准确率实现了大幅提升。
　　目前，该应用已在平安银行、渤海银行、农业银行等信贷风控项目中成功落地，在贷后风险管理、投后风险管理、供应商监控、宏观研究、合规内控等多个关键场景，为银行提供了专业、高效且全面的金融风控预警支持。
　　内容审查：在银行营销内容审查应用场景中，在实现路径上，银行首先依托拓天-金融大模型搭建起营销素材库、合规知识库以及风险案例库，将过往积累的海量营销资料、金融法规条款、因违规受罚的典型案例录入其中，为精准审查筑牢数据根基。在实际审查环节，大模型充分施展其智能分析专长。一方面，针对新产品推广文案、各类营销活动宣传资料，从保护消费者权益、遵循金融监管规定等多维度构建审查指标体系，对文本进行深度剖析。例如，能快速识别出夸大收益、隐瞒风险、不当诱导等违规表述，精准揪出潜在风险点。另一方面，利用自然语言处理技术与深度学习算法，对营销话术的情感倾向、逻辑连贯性进行评估，确保信息传达准确清晰，避免消费者误解。举例而言，当一款理财产品即将推向市场，其宣传文案提交审查时，拓天-金融大模型迅速扫描文本，不仅标记出“年化收益高达20%，稳赚不赔”这类夸大收益误导消费者的语句，还能依据法规库给出修改建议，帮助营销团队优化文案。
　　目前，该应用已在兴业银行、中国银联、百年人寿等内容审查项目中成功实践，助力银行营销合规高效开展，切实维护金融市场秩序与消费者权益。
　　智能消费者保护：在银行智能消费者保护场景下，拓天-金融大模型在实施落地时，依循风险归因→靶向整改→机制沉淀→投诉压降的科学路径，助力消费者投诉处理模式从“被动扑救”向“主动防控”转变。拓天大模型深度赋能投诉处理各关键环节：投诉受理时，借助语音识别精准录入投诉内容，依托自然语言处理构建智能分类模型，快速匹配对应标签，实现高效分流；投诉处理阶段，自动生成解决方案与贴心回复话术，同时推荐相似案例以供参考；定责结案环节，凭借对海量相似历史投诉案例的深度学习，给出客观定责建议；归因分析环节尤为关键，它将繁杂的投诉内容转化为结构化、标准化数据，支持交互分析并智能生成优化策略，深挖投诉根源，精准定位问题症结，比如精准识别是产品设计缺陷、服务流程漏洞，还是沟通话术不当引发投诉。
　　目前，该创新应用已在招商银行、民生银行、浙商银行、国投信托、浦发银行等多家金融机构的消保项目中成功落地。
　　产业投研和对公营销：在银行产业投研场景中，一方面，在整合海量宏观经济数据、产业动态资讯以及企业财报信息基础上，拓天-金融大模型可助力银行深度洞察行业趋势，通过智能分析精准勾勒各产业发展脉络，为投资决策提供前瞻性依据。例如在新兴科技产业投研上，能提前预判潜在增长点与风险点，使银行投资团队精准布局，提升投资准确率。另一方面，在风险评估环节，大模型凭借强大的数据分析能力，对拟投资企业进行全方位“体检”，涵盖财务状况、市场竞争力、信用评级等多维度，有效识别潜在风险企业。于对公营销场景而言，在客户画像方面，在整合企业工商、税务、交易流水等多元数据基础上，拓天-金融大模型可快速勾勒出精准且立体的客户形象，帮助营销人员深入了解客户需求，提升营销精准度。
　　目前，该应用已在公司产业大脑平台成功运行一年多，服务了数百个订阅用户。同时，该应用也在中国银行浙江分行成功落地，大幅提升了银行对公业务的市场竞争力。
　　拓天-智库大模型开启了新一代智库研究的智能化模式。课题筹备阶段，一方面提供海量知识、前沿热点追踪、思路启发与文献综述，帮助专家精准把握研究动态；另一方面，专业知识图谱关联多领域知识，提升知识整合效率。智能推荐与个性化服务依科研成果、兴趣构建用户画像，推送个性化检索、文献与社交推荐，帮助专家挖掘前沿课题、提效并拓展合作。专业知识发现板块，模型依靠数据挖掘与分析，结构化解析专业元素、汇聚高质量证据，为科研赋能。在政策研究方面，深入剖析政策走向及其对行业的影响，涵盖政策资讯解读、指标提取、变迁分析以及对比分析等内容，为研究团队制定策略提供坚实依据。文稿辅助写作环节，智能推荐关键词、句式与图表数据，提升文稿编写效率与专业性。成果摘要提炼能快速抓取核心观点，加速传播。自动翻译助力国际交流，文字校对确保文稿规范。
　　目前，该创新应用已在中国医学科学院医学信息研究所、国网能源研究院、南京图书馆以及数所大学院校等单位成功落地，提升决策效率，助力智库在竞争中突围，实现可持续发展。
　　拓天-专利大模型聚焦于专利领域，基于大模型、智能体插件、技能服务、调度服务、AI公共服务等能力，为实用新型明显创造性审查及通知书撰写、局部外观设计检索、专利语义检索、自动生成技术综述、案源聚类等核心应用场景提供专利知识问答、专利多模态语义搜索、专利文件自动生成、外观专利图片识别及图生文、专利深度挖掘等功能。
　　目前，该应用已在国家知识产权局得到成功落地，助力国家持续提高知识产权的审查质量和审查效率，加快推进人工智能大模型在审查工作中的应用。
　　2、拓天大模型一体化平台
　　为持续强化智能底座的竞争力，2024年4月，公司率先接入了DeepSeek作为拓天大模型的基础模型，同时围绕“精度、速度、效能”三大维度完成了拓天大模型一体化平台里程碑式的升级，提升以下6大竞争优势。
　　提升模型精度
　　首先，公司基于全生命周期的数据治理体系，持续优化与沉淀了海量高质量训练数据，重点围绕预训练数据、强化训练数据、SFT训练数据的优化开展模型精度提升训练：
　　其次，公司聚焦技术创新，着力探索大模型优化路径，综合运用量化压缩、结构剪枝、知识蒸馏三大技术手段，深度融合架构优化策略与软硬协同机制，针对不同参数规模的大模型开展精准微调工作。在此过程中，技术团队依据模型特性与应用需求，精细调配各项技术占比，确保微调效果达到最佳。经多轮严格测试与优化后的模型，在开源中文榜单以及专业能力评测等权威评估体系中展现出卓越性能，相较于开源的官方基座模型，其评测成绩实现显著提升，在语义理解、文本生成等关键维度均具备更强的竞争力。
　　提高推理速度
　　公司从多方面技术路径提升大模型推理速度：
　　模型层面，通过量化压缩将高精度的浮点数参数转换为低精度格式，在几乎不损失模型精度的情况下，大幅减少内存占用和计算量，加快推理速度。通过结构剪枝去除模型中对推理结果影响较小的连接和神经元，简化模型结构，降低计算复杂度。
　　硬件层面，借助GPU、TPU等专用硬件快速处理大量数据以及深度学习效率，显著提升推理效能。同时，优化硬件与软件的协同，使模型代码能高效地在硬件上运行。
　　算法层面，采用知识蒸馏，让小模型学习大模型的知识，小模型推理速度快，且精度损失不大。还可通过优化推理算法，如采用更高效的矩阵运算方法，减少不必要的计算步骤，进一步提高推理速度。通过这些技术路径的综合运用，能有效提升大模型的推理速度。
　　以拓天14B模型为例，在研发过程中，研发团队选取了性能优秀的Qwen2.5作为基础模型，通过精心设计的微调训练方案对其进行深度优化。在一系列严格且专业的评测环节中，将拓天14B模型与 Qwen2.5的官方原生模型展开横向对比分析。评测范畴涵盖自然语言处理的多个关键领域，包括但不限于文本生成的流畅性与逻辑性、知识问答的准确性、语义理解的精准度等。结果显示，经过精细微调后的拓天14B模型在各项专业评测指标上均表现优异，相较于开源的Qwen2.5大模型展现出了多方面的优势，无论是应对复杂的任务理解还是垂直业务领域的知识理解与推理，拓天14B模型以更小的模型更快的速度达到大模型的精度。
　　增加高效微调
　　公司运用基于Merge的减小微调灾难遗忘方案，开启高效微调模式。该方案具有显著优势，在微调过程中，多个子业务数据能够独立开展训练，无需引入其他开源数据或历史微调数据。这一特性极大地精简了训练数据量，使得训练时间大幅缩减，显著提升了训练效率。更为关键的是，即便业务数据微调出现轻度过拟合的情况，也无需担忧会对其他任务的表现产生破坏。此方案能让模型在多任务处理中保持较高精度，为行业数据的精准微调提供了坚实保障。通过这种方式，公司能够更加游刃有余地微调行业数据，最终更为快速、有效地解决大模型灾难性遗忘问题，为业务的高效开展和模型的稳定应用奠定了良好基础。
　　公司在开源模型Qwen2.5 Base Model基础上进行微调。该基础模型在TRS业务上表现不足，其他通用能力表现不错。单纯TRS业务微调后的模型在除业务能力外的综合能力上有所下降（出现灾难性遗忘）。通过采用基于Merge高效微调方案合并得到最终的模型，在所有任务上均有最好的表现。
　　精进专业能力
　　公司通过采用对齐用户偏好、RAG的深度优化、Token级溯源、通过Function Calling拉通业务系统、ToSQL打通业务数据等技术手段实现各领域大模型专业能力的精进。
　　深度国产化适配
　　拓天大模型已全面完成与华为、寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数、海光等主流国产GPU的深度适配。在与华为的合作中，基于华为昇腾910B3，拓天大模型团队依托华为MindIE源码，通过精细的研发投入，针对性地增加数据指令和能力指令适配。该成果已在多个公共安全类项目中成功落地，有效提升了当地公共安全领域的智能化水平，助力安防工作提质增效。
　　在中国环境报项目中，拓天大模型完成了在寒武纪MLU370与天数平台上部署运行，完成了训练与推理全方位的适配验证工作，确保模型从基础构建到实际应用的连贯性与稳定性，为后续业务拓展及复杂场景应用筑牢根基。
　　拓天大模型在摩尔线程上的适配已通过中国信通院的测试。
　　携手沐曦C500，拓天大模型聚焦在线政务智能问答服务，精准对接贵州、广西、深圳等地区政府部门需求，为政务服务数字化转型赋能。目前，该服务已稳定运行，切实帮助各地政府提升服务效率，优化群众办事体验。
　　基于海光K100，拓天大模型顺利完成最新14B、72B模型的适配与验证，具备成熟的落地生产条件，可随时响应市场需求，投入商业化运营，进一步拓展公司业务边界。
　　凭借在国产GPU适配领域的成果，拓天大模型在纯国产化架构下能够高效稳定运行，切实为信创体系强化智能支撑，助力公司在信创产业赛道稳健前行。
　　增强基础能力
　　公司融合开源和行业数据构建高质量训练数据，从多个方面对大模型进行了基础能力的整体优化与提升：
　　面向大模型的文档语义解析：版面分析在PDF文档的解析中至关重要，因为大多数的论文为两栏结构，而且存在图片和表格等多种混合的情况。版面识别出图片和表格后，需要调用多模态能力来进一步识别与处理。对此，拓天大模型的研发团队基于SOTA模型进行了针对性训练和调优，覆盖范围支持WORD、PDF常规文档、论文、报表、报告等，细粒度类别涵盖9类，包括页眉、页脚、标题、段落、表格、图片、图表等。
　　最新版拓天大模型在通用版面专业评测中显示精度高、效果好。
　　无线表格识别能力：无线表格的识别与处理是版面识别与分析中难度最大的环节之一。针对不同场景，拓天大模型研发团队训练和实现了基于DETR/YOLO的两种无线表格识别模型，均达到较好的落地指标。
　　DETR模型边缘对齐能力强；YOLO模型稠密表格识别更优。在实际项目落地时，可针对不同场景需求进行不同模型的灵活选择。
　　OCR优化：研发团队主要针对医保单据图片、公安问询笔录及案件卷宗等场景进行OCR识别优化，通过统一视觉API接口，多线程并发执行OCR内容识别、OCR标题识别、CVR识别、二维码识别、分辨率识别、角度识别功能，同时，通过合成场景数据集，以及蒸馏技术训练优化OCR模型，提高识别准确率，同时减少模型参数，提升推理速度，实现了特定场景下文本图片扫描识别能力的提速、提质。并且通过优化推理服务框架，提升并发性，提升CPU和GPU的利用率，端到端的并发推理速度提升明显，在大数据场景，极大降低了硬件资源的消耗，更加容易落地。
　　视频人像识别优化：针对关键帧选择，进行了算法迭代，可动态选择清晰图像，避免了模糊图像识别准确率低的问题；在模型选择方面，使用人像识别SOTA模型结构 arcFace，人像准确率达到99.8%(LFW数据集)；调整人像库图片，优化远景、低头、侧头误差高的问题。
　　重排模型优化：重排是RAG场景里面重要的信息过滤技术，排除掉不相关的上下文信息。研发团队在bge-reranker-base的基础上，重新设计了损失函数，进行模型效果的优化。
　　3、拓天链智能体平台
　　报告期内，公司推出拓天链智能体平台。该平台深度融合知识库、工具组件与大型语言模型（LLM）优势，依托前沿的智能体（AI Agent）技术，聚焦简化问答系统构建流程以及攻克复杂问题处理难题。尤为突出的是，该平台专为非技术背景人员打造无代码或低代码操作环境，极大程度降低人工智能项目落地门槛，令AI项目实施更为便捷。凭借直观交互界面，用户仅需通过便捷的拖拽与配置操作，即可迅速搭建起工作流，彻底摆脱对底层技术细节的深度钻研，真正实现高效、敏捷地运用人工智能技术赋能业务发展。
　　拓天链智能体平台主要由四部分组成：Agent=智能Agent大脑+规划技能+记忆+工具使用。
　　智能Agent大脑：主要由拓天大模型负责，包含Agent记忆体和多策略融合的任务规划与分解。Agent记忆体主要分为短期记忆和长期记忆，短期记忆主要由拓天大模型的历史记录，长期记忆存储在海贝向量数据库中。
　　任务规划与分解：主要由微调后的拓天大模型负责自动规划。
　　感知：感知模块的核心目的是将Agent的感知空间从纯文字领域扩展到包括文字、听觉和视觉模式在内的多模态领域。本平台标准支持文本输入、视觉输入、听觉输入，通过扩展还可以感知更复杂的端侧输入。
　　 Agent工具组件：主要包括大模型的组件、输入输出组件、外部工具接口以及存储检索相关工具等。
　　提示工程：提供内置拓天大模型的Prompt提示，用户也可以自定义。
　　可视化工具链配置：平台提供了一个直观的拖拽界面，用户可以通过简单的拖拽和配置操作来构建工作流，无需深入了解编程或复杂的开发过程。
　　 Agent中心：企业可以通过拓天链构建业务创新所需的专属Agent中心，平台支持多Agent模式，用户可以创建多个针对不同任务的单个Agent，并进行集中管理，包括创建、修改、发布、共享等操作。
　　前端问答展示和API调用：对每个任务链可以单独提供问答页面展示，用户可以自定义页面功能。同时，任务链也提供API接口调用，方便用户集成。
　　为进一步提高智能体项目的准确性，公司研发团队基于拓天链智能体平台进行了以下关键技术的优化改进：
　　 GraphRAG：增加知识图谱抽取，建立实体关联；检索中增加图谱检索
　　图表生成技术改进
　　转换成Mermaid代码，然后再进行图表生成。
　　自动规划技术改进
　　 自主规划：先将与用户问题最相关的工具进行前置检索和召回，然后模型对用户输入的当前问题、上下文和模型能使用的工具进行分析，模型判断出解决当前问题需要使用哪些工具，从而规划出可由现有工具完成的计划链路，或不使用工具。
　　 工具验证：判断模型规划出的工具链路是否正确，检测需要调用的工具所需参数是否已经提供，如果未提供，需要向用户“反问”获取信息；如果用户提供了完整的参数信息，或者当反问客户之后拿到了缺失的参数信息，就完成了执行计划链路的准备。
　　 工具调用：系统根据模型的规划来进行行动，来执行各个工具。行动可以是调用外部工具、查询数据库或者直接生成答案。
　　 答案生成：模型根据输入的问题和工具调用的返回结果进行分析，给出对问题的回答。
　　多模态技术改进
　　通过多模态大模型以及文档解析等技术，实现复杂文献的版面理解能力，图像、表格、公式、正文的问答。
　　报告期内，拓天链智能体平台已成功应用于中国日报、浦发银行、国家电网能源研究院、北京科委某大模型课题、南京图书馆以及多个防务类项目共10多个应用场景。该平台帮助用户减少了软件开发成本，提高了软件开发与运营效率，为企业和其开发者提供了强大的AI项目开发支持。
　　（二）数据服务
　　报告期内，公司为解决各数据产品部门多源异构数据采集分散、治理割裂、标准缺失、应用滞后四大痛点，研发了拓思数据平台。该平台定位为拓尔思集团的企业级数据资产智能中枢，构建“采-存-治-用”全链路赋能体系，通过基础治理、智能增强、应用赋能三级架构支撑前台业务场景数星、网察、数家等数据服务产品实时数据调用，实现场景化服务支撑，推动数据要素向业务价值的深度转化，进一步释放数据资产潜能。
　　1、数据资源应用场景
　　2、数据资源基础信息
　　公司通过自主研发的海蜘智能化采集平台，对上述互联网公开信息进行合规采集，确保数据的来源清晰、可追溯。
　　数据类型
　　公司采集数据的类型包括网页文本、图片、音视频、附件以及卫星遥感等其他特种数据采集。
　　数据规模
　　截至2024年12月31日，公司累计采集的数据总量超5,000亿条。公司每日新增数据采集量平均约为5亿条以上，每年新增文本与图片超 1,500亿条，短视频约400亿个，每年经处理后的文字与索引存储300TB以上。数据规模持续稳定增长，为业务发展提供了坚实的数据基础。
　　数据权属
　　公司高度重视数据权属问题，严格遵守相关法律法规和平台规定。公司采集的数据均为公开信息，且在采集过程中充分尊重数据所有者的权益，确保数据的使用符合法律法规和道德规范。公司对采集的数据拥有合法的使用权，所有采集的公开数据都经过公司自研的人工智能技术平台进行自动分类、自动查重、实体抽取、多维度知识标注、质量校核等加工处理，实现了互联网非结构化数据到结构化数据的智能转化。在物理上按照一定逻辑归集后达到一定的数据规模，形成可重用、可应用、可获取的数据集合，从而达到数据资源化的效果，并在业务范围内合理使用数据资源，不涉及任何侵犯第三方权益的行为。
　　数据质量
　　公司在数据质量管理方面遵循DCMM数据管理能力成熟度稳健级（3级）认证标准，从多维度进行数据质量的保障。
　　 准确性
　　公司采集的互联网资讯数据均来源于官方媒体及政府机构在各个平台上发布的真实可靠的信息。这些权威机构均实行严格的“三审三校”信息发布制度，确保信源内容的准确性和可信度。所有原始采集信源均经过人工核查、梳理和标注，以保证信源的真实性。原始数据采集后，其清洗策略通过人工配置的解析脚本和多维度知识库（包括垃圾信息、广告信息及有害信息等知识库）进行标准化处理，确保数据的精准解析和清晰呈现。这一过程严格遵循原始信源的格式，避免在采集和加工过程中改变数据的原始信息量和完整性。
　　 完整性
　　为确保数据采集的全面性，公司采用人工配置的解析模板，针对每个信源进行标准化处理，完整捕捉原始信源发布的每条数据，并确保核心字段的完整性。例如，新闻类数据的关键字段（标题、正文、时间、来源）均纳入采集范围，避免信息碎片化。数据采集结合自动化流程与人工校验，解析模板提取结构化核心字段，智能算法预处理非结构化数据，确保数据可用性。同时，公司建立数据质量监测体系，实时监控核心字段完整性。若发现数据缺失（如缺少发布时间），系统自动预警并触发人工校验，通过上下文关联或信源追溯补充缺失信息。通过“模板化采集+智能监测+人工校验”的多重保障机制，公司有效避免信息遗漏，确保数据在采集、传输、存储和加工环节的完整性。
　　 一致性
　　为确保数据一致性，公司在不同平台间数据传递时，遵循统一数据与服务标准，对同一类型数据进行归一化处理，包括去重和合并。公司制定统一数据格式规范，涵盖数据类型、编码规则等关键要素，确保数据交互时的一致性。系统自动清洗数据，去除重复信息并整合分散片段。例如，多平台发布的新闻资讯通过唯一标识符去重，补充信息合并到主记录。公司开发标准化API，采用统一传输协议和封装格式，避免平台差异导致的数据偏差。同时建立实时验证机制，定期对比源数据与目标数据，自动校正偏差。对于复杂或敏感数据，系统标记高优先级，交由人工审核团队二次验证，修正问题并优化流程。通过这些机制，公司确保数据在不同平台间的一致性，提升数据可信度，增强跨平台协作效率，为数据分析和业务决策提供可靠基础。
　　 时效性
　　为确保数据的时效性和准确性，公司根据数据的使用场景及重要性，对不同类型、不同信源的数据按照不同频率进行周期性更新。实时性要求较高的数据（如实时新闻资讯、热点新闻）采用高频次更新，通常为分钟级或秒级，依赖实时数据流和自动化采集技术，确保用户获取最新信息。其他数据依场景需求设置不同频率，如5分钟、10分钟、30分钟或60分钟更新。周期性更新的数据（如市场调研报告、行业统计数据）根据使用频率和业务需求，设置每日、每周或每月的更新周期，适用于变化较慢但需定期更新的数据类型。这种灵活的更新策略合理分配资源，确保数据时效性，降低更新成本，为业务决策提供可靠支持。
　　数据主要来源于官方媒体、各级政府机构以及权威行业组织。这些来源具有高度的公信力和专业性，能够提供准确、真实的数据支持。
　　这些机构在数据发布前均经过严格的审核流程，确保数据的准确性和合规性。此外，公司还与众多权威新闻媒体保持长期合作关系，如新华社、人民日报等。
　　这些数据不仅为业务决策提供了坚实的基础，也在经济分析、社会研究等领域展现出重要的应用价值。
　　 可访问性
　　为确保数据的可访问性，公司依据不同场景需求，通过标准化的数据开放平台提供数据服务。该平台支持多种访问方式，包括API接口、数据下载服务和在线查询工具，用户可根据自身需求灵活选择。同时，平台采用分级授权机制，确保数据安全与合规性，不同级别的用户可获取相应权限的数据资源。在数据格式和结构方面，公司采用统一的标准化存储方案。所有数据均以通用格式（如JSON、CSV、XML）存储，并遵循一致的数据模型和元数据标准。这种标准化处理不仅便于数据的处理和分析，还支持跨平台、跨系统的数据集成与共享。例如，数据分析团队可直接使用标准化数据进行建模，而无需额外的格式转换。
　　3、数据资源管理与技术投入
　　数据资源加工维护
　　公司建立了完善的数据资源加工与深度治理体系，经过7层梯度清洗，将原始数据加工为高纯度、高价值、高安全、高可用的数据资源。
　　去噪清理层
　　公司通过自主研发的数据清洗工具，基于特定规则的信息清洗和过滤，针对数据中冗余、广告、隐私等不良信息，设计了 1,000余种的清洗规则, 如删除广告、无关的文本、图像中的干扰元素、电头识别、图说提取、底部非正文、垃圾信息过滤等，确保深度清洁。不仅滤除了大量的垃圾文本和乱码，还确保了文本语料的统一和规范，为后续的数据分析与应用奠定坚实基础。
　　去重净化层
　　识别并删除数据集中的重复记录，确保数据的唯一性。通过比较记录中的唯一标识符或基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术，深度分析文本内容，识别其中的重复或相似部分来实现去重。
　　标准化层
　　将不同来源、不同格式的数据转换为统一的格式，以便于后续的处理和分析。这不仅提高了数据的可用性，还减少了因格式不一致带来的错误和混淆，如将日期格式、数值单位、文本术语、表述方式进行标准化等。举例：假设系统从不同的数据源采集的网页正文日期的格式各不相同：
　　为了便于后续处理和分析，系统需要将这些日期自动统一转换为一种标准格式，比如 ISO格式（YYYY-MM-DD）。这样，所有日期都变成了：2025-04-12
　　启发式规则层
　　基于业务经验和启发式规则对数据进行进一步处理。例如，根据业务逻辑修正数据中的异常值，或通过规则推断缺失值。例如某一产品的拥有情况可能和家庭收入有关，可以根据调查对象的家庭收入推算拥有这一产品的可能性。
　　“毒性”过滤层
　　通过文本识别、视觉计算以及“毒性”知识库等技术手段检测并过滤数据中的有害内容，确保数据的合规性和安全性。在构建高质量权威数据库时，这一过程尤为重要，因为它涉及到信息的真实性，举例如下：
　　虚假信息检测：利用人工智能技术检测新闻中的虚假信息，可自动发现可疑线索并进行认证，大大降低谣言可能带来的危害。
　　敏感内容过滤：通过自研的审校大模型，对文本、图片、视频等多模态内容的敏感信息自动过滤。恶意评论过滤：新闻媒体的评论区常常会出现恶意评论，通过文本有害内容检测和OCR识别技术，可以自动识别文本、图片等多模态内容并过滤违规内容。
　　知识强化层
　　结合知识图谱、领域知识等对数据进行增强处理，提升数据的语义丰富度和关联性。例如，通过知识图谱补充数据中的实体信息和关系信息。
　　合规脱敏层
　　对数据进行脱敏处理，确保数据符合法律法规和隐私保护要求。例如，使用加密、掩码等技术对敏感信息进行脱敏。
　　数据安全保护
　　公司高度重视数据安全，采取了多层次的安全保护措施。在技术层面，公司采用国密加密技术、访问控制技术和数据备份技术，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性和保密性。在管理层面，公司建立了严格的数据安全管理制度，明确数据访问权限和操作流程，确保数据的合法合规使用。公司还通过定期的安全审计和漏洞扫描，及时发现并修复潜在的安全风险，保障数据资源的安全。
　　人才与关键技术投入
　　在人才方面，公司拥有一支专业的数据采集、治理、研发、运营和安全保障团队，成员具备丰富的行业经验和专业技能。公司持续投入资源进行人才培养和团队建设，通过内部培训、外部交流和学术合作等方式，不断提升团队的专业水平。
　　在关键技术方面，公司一方面将最新的OCR识别、审校大模型、视觉计算等技术积极应用于拓思数据平台，用于提高数据治理的效率与质量；另一方面将最新的拓天大模型积极应用于网察、数星、数家等数据场景服务产品中，以提升数据服务产品的智能化，不断优化用户体验。
　　4、数据资源应用与运营情况
　　报告期内，公司持续拓展数据采集的广度与深度，致力于提升数据治理的精细化水平，积极探索数据服务的创新应用场景，持续丰富数据产品矩阵，全力释放数据的潜在价值，以实现数据价值的最大化。本年度，公司对以下数据服务产品进行了持续迭代：
　　网察大数据平台：基于态势感知的新一代网络舆情监测分析SAAS服务平台。
　　移动端的全面的升级开发：让用户在移动端也能轻松查看舆情监测的实时动态，包括舆情监测、预警模块，支持在线筛选以及推送消息的提醒，支持移动端与网页端的数据同步。
　　拓天-舆情大模型的高效微调与深度适配：基于大模型推出了舆情分析助手和舆情报告助手
　　向量数据库部署调试
　　数据挖掘优化升级：敏感分类、情绪分类、行业分类、垃圾文识别过滤、知识库沉淀、治理数家资讯平台：专注于内容资讯的“数据专家”。
　　数据开发：新增数据项、新增接口、新增种子资源、新增实体知识库构建、持续实体信息虚实打通、新增服务模式等。
　　大模型增强：实现自动翻译模块流程改造，并引入大模型翻译组件；基于大模型的事件多要素抽取、情感分析、关键词和摘要等打标服务升级；跨模态检索；专题事件报告及传播分析报告自动生成；开发网察助手。
　　数星产业大脑：主要面向金融、政府、企业等机构，提供洞察产业态势、监测企业风险、获取企业商机等数据服务。重点研发审查标准产品+大模型应用服务、大模型合成风控数据、大模型产业线索生成服务。
　　大模型增强：大模型风控数据生成上线，降低50%人工成本，提升200%信号覆盖度。产业大脑应用，大模型企业上链，提升200%准确率。
　　公司数据服务产品主要提供以下计费服务模式：
　　在数据流通方面，公司数据服务类Open API已在北京、上海、深圳、郑州、湖南、浙江、贵阳、西部等数据交易所挂牌。
　　（三）行业应用
　　1、数字企业
　　报告期内，尽管宏观经济环境复杂多变、行业竞争愈发激烈，数字企业的业绩却逆势增长，该版块本年度营业收入为3.66亿元，同比增长17.02%，新签约企业级客户如中国建筑、中交集团、招商局集团、国家能源集团国际工程公司、精工控股集团、深圳机场、浪潮软件等十余家。目前，公司已成功服务了32家中央企业，在全国央企版图中占据了32%的比重，成功助力多家头部企业实现细分领域的数字化转型。该板块的业务呈现分化态势。
　　首先，行业周期和市场格局调整导致传统内容管理和企业融媒宣传市场逐渐饱和，投入规模随之收缩，但公司依靠存量客户的系统运维收入保持稳定。
　　其次，在企业声誉风险管理业务方面，公司精准把握企业刚需，凭借专业的舆情监测及危机应对方案，助力多家知名企业实现危机提前精准预警，企业客户存留率高达85%，比去年提升了4.9%。同时，公司积极开展舆情生态网络建设，与上海证券报社有限公司在人工智能、网络舆情、数字化营销等方面展开了深度战略合作。上海证券报作为新中国第一份提供权威金融证券专业资讯的全国性财经日报，与全国5,300多家A股上市公司，和银行、保险、基金、证券、信托等金融机构，及地方政府、监管部门、要素市场、产业园区、行业协会等建立了广泛而深入的服务与合作关系。双方联合打造“上证鹰”舆情智能监测服务平台，致力于为上海证券报的用户提供及时、有效、个性化的全媒体大数据舆情监测和处置服务，协助其用户进行声誉风险管理。其中，拓尔思主要提供平台建设、系统迭代、数据运营和技术支持，上海证券报负责该平台的运营推广。“上证鹰”系统主要面向上市公司董监高，证券部、战略部，基金公司基金经理等用户，围绕市值管理、品牌口碑管理、竞争对抗、需求及用户反馈收集等用户需求，基于拓天-舆情大模型提供智能化的舆情管家服务。用户可通过“一句话”的交互方式，及时了解公司的舆情预警、热点追踪、舆情对比、行业分析、舆情报告、应对案例、决策参考、报告生成等。“上证鹰”自2024年10月16日正式发布以来，已开通试用帐号100多个，正式转化用户32个，其中50%以上为上市公司，如寒武纪、国联股份、郑煤机、林洋能源、天通股份等。
　　第三，随着大模型技术的迅猛发展，企业的数智化创新需求也开始兴起。公司凭借出色的拓天大模型工程化落地能力，企业新型智库的创新应用场景新签项目5个，初步构建起极具潜力的增长曲线，有望持续为公司拓宽盈利边界。
　　2、开源情报
　　报告期内，国际地缘政治局势复杂多变，全球政治经济格局深度调整，国家海外利益保护的紧迫性与重要性愈发凸显。在此背景下，公司精准锚定开源情报业务发力，该版块业绩大幅跃升，本年度母公司的开源情报营业收入约2,489万元，同比增长111.89%。
　　首先，公司加大了全球开源情报数据收集与治理的投入，涵盖全球主流新闻媒体、社交媒体、政府公开文件、学术研究成果等多类型数据源，覆盖全球196个国家与地区，数据总量超5,000亿条，支持130多种语言，确保数据的全面性、及时性与准确性，为客户提供坚实的数据基石。报告期内，国家海外利益保护相关的数据服务收入增长显著，超过1,300万，同比增长550%。
　　其次，公司持续优化情报分析产品，融合人工智能、机器学习与自然语言处理等前沿技术，通过产品迭代深度挖掘和智能分析海量数据，精准提炼高价值情报。依托自建的全球开源情报数据中心、天目-瑶光装备数据库、天目开源情报服务平台、拓天大模型、事件分析平台及情报分析师团队等核心平台，公司综合服务能力优势凸显。结合对防务客户需求的深刻洞察，公司打造定制化开源情报解决方案，提供从监测、分析到风险预警与决策支持的全流程一站式服务。
　　该版块业务主要由开源情报数据推送服务、开源情报数据治理服务、开源情报报告服务、开源情报分析与研判平台私有化部署四种模式构成，已形成“知识服务领航、数据服务支撑、平台服务保障”的服务格局。公司在该领域的竞争优势进一步提升，防务类新客户拓展数量90家，其中93%为开源情报数据和知识服务客户。
　　3、数字政府
　　报告期内，根据《2023-2024年中国信息化市场中标分析》报告显示，2024年期间国家及省级、市级层面已出台近 350个数字政府相关政策文件，覆盖全国大部分省份，政策密度进一步提升。在政策引导下，数字政府项目遍及政务服务、一网统管、数据治理等方面，需求稳步释放，数字政府投入呈现出总体增长但项目小型化的趋势，由于预算分散到更多基层和小型场景，项目数量同比增长 13%，略超金额增速，单项投入有所降低，强调“场景牵引”而非单纯追求大项目规模。公司数字政府业务版块的业绩保持平稳，本年度营业收入为1.74亿元，同比增长1.74%。其业务也呈现分化趋势：
　　一方面，公司在政府网站集约化、金融监管、政务舆情等成熟领域，新项目建设投入收缩，基于庞大的政府用户基础：80%的中央和国务院机构，64%的省级政府，52%的地市政府以及400多家地方金融监管单位，公司在已有系统的运维方面获得的营业收入保持平稳，形成坚实的业绩基本盘。
　　另一方面，全国政府网站在2024年信息发布总数达3,212.3万条，全国政务新媒体账号总数为88,826个。受益于年度政府网站绩效评估，政务网站与新媒体矩阵传播效应亟待量化。在此背景下，政务新媒体传播数据推送服务，为该业务板块收入提供重要补充，相关数据服务需求呈增长态势。
　　第三，DeepSeek掀起全国政务系统大模型应用热潮，各地积极引入，借力AI优化政务服务。公司依托拓天-政务大模型，已向自然资源部、贵州、广西、深圳等地政府单位提供智能政务问答助手服务。同时，审编校对、辅助办公、政策分析等智能助手应用，也在十余个部委及省市单位深度试用，政务大模型应用有望成为新增长引擎。
　　4、融媒体
　　报告期内，受所处行业周期性波动这一客观因素的深度影响，公司融媒体业绩面临较大挑战，整体呈现收缩态势，本年度营业收入为7,647万元，相较于去年同比下滑21.78%。
　　首先，传统融媒体平台建设需求呈现阶段性调整，市场投入有所缩减，但公司运维团队凭借精湛的专业技术、高效的响应机制，为众多传媒客户提供了稳定可靠、高效优质的运维服务，既保障了相对稳定的技术运维基本盘收入，也有望在行业回暖时抢占先机。
　　其次，在数字化浪潮下，融媒体蓬勃发展，其运营复杂，对信息即时性、精准性要求颇高。融媒体平台要汇聚、分发海量信息，满足受众多变需求，就得确保内容优质，比如新闻类融媒体，遇全球性自然灾害、国际政治变动等突发大事，数据推送服务能迅速整合权威媒体、社交媒体、官方发布等多渠道一手信息，经智能算法处理后，即刻推送至编辑终端。编辑据此快速产出深度报道，抢时效领先同行。数据服务作为保障融媒体核心系统的关键，至关重要。本年度公司融媒体的数据服务营业收入为1,959万元，比去年同比增长20%。该增长一方面源于客户需求的稳定增长，另一方面主要源自公司长期在数据采集、算法优化、服务定制等方面的深耕。
　　第三，当前主流媒体正面临系统性变革的迫切需求，重点要解决三大痛点：一是智能化应用水平提升面临挑战，二是数据转化与利用能力急需强化，三是内容生产能力有待全面提高，生成式人工智能技术正在颠覆传统媒体的内容生产和分发模式。公司基于拓天-媒体大模型通过智能编辑助手将数据化和智能化融入媒体的策采编审发评全业务流程，目前，该创新应用在人民日报社、中国日报、中国环境报、中国青年报、人民出版社、解放军出版社、国家大剧院等多家权威单位成功落地。其中，公司助力中国环境报在生态环境领域构建了首个以DeepSeek R1/V3为基座模型，深度融合生态环境领域权威数据，集成智能写作、智能校对、公文助手、报告撰写、产业分析等功能模块于一体的大模型服务平台，标志着中国环境报社发展迈入智能驱动新阶段。
　　拓尔思长期为新华社、人民日报社、中央广播电视总台等国家级媒体提供多个核心业务系统技术支撑，显著提升了媒体业务场景效能，同时，公司也是新华社媒体融合国家重点实验室的智能数据创新基地的联合建设方。公司融媒体用户已经覆盖了72%的中央媒体，61%的省级媒体，40%的行业媒体。当下，融媒体信息化建设正从以软件产品为主，大数据服务为辅向数智化服务模式转变。新技术赋能之下，内容创作、分发及用户互动等环节将被重塑，市场需求有望迎来爆发式增长。随着大模型技术的不断成熟与普及，基于公司深厚的融媒体业务底蕴与客户基础，公司已抢先布局，将大模型深度融入融媒体全业务流程与生态，有望在媒体行业处于周期向上的转折时机，开启新的业绩增长曲线。
　　5、金融科技
　　报告期内，公司金融科技板块面临诸多挑战，受宏观经济环境复杂多变以及金融行业周期波动的双重影响，信息化建设呈现用户自建为主，市场需求在短期内出现收缩，客户预算普遍收紧，部分项目推进受阻整体业绩呈现下滑态势。
　　信贷风控业务：传统系统平台建设需求呈现阶段性调整，市场投入缩减，部分银行客户因自身战略调整，放缓了数字化升级项目的步伐。该领域的信息化业务由平台投入型转向以常规运维+数据推送服务为主，项目客单价变小，但用户粘性很强，数据服务的收入增长保持稳定。同时，公司也在积极调配内部资源，拟定并实施一系列针对性的应对举措，如加大信贷数据运营与治理，引入大模型技术，强化金融风控知识的整合与实时数据的更新能力，有效突破传统大模型在金融风控领域的知识局限性，大幅提升信贷风控预警信号的早报率与准确率，力求在后续阶段能以大模型应用助力该板块重回稳健增长轨道，持续为公司整体发展贡献坚实力量。目前，智能信贷风控助手已在平安银行、渤海银行、农业银行等项目中成功落地。
　　消费者保护业务：当前监管态势持续收紧，国家监管对金融机构实施精细化、内卷式评分体系，银行等金融机构面临严峻的消保审查与投诉压降双重压力。在此背景下，机构纷纷加大金融消保信息化投入，驱动该细分市场呈现上行趋势。公司凭借深厚技术沉淀，消保审查产品、投诉工单产品以及消保审查模型、消保归因标签模型等已逐步走向成熟，产品稳定性与精准度不断提升，有望充分受益于市场扩容，斩获可观收益。目前，智能消保助手已在招商银行、民生银行、浙商银行、国投信托、浦发银行、兴业银行、中国银联、百年人寿等消保投诉、消保内容审查项目中成功实践，助力银行营销合规高效开展，切实维护金融市场秩序与消费者权益。
　　产业数据及分析业务：公司加大了产业数据治理与运营投入，并于2024年4月率先接入DeepSeek作为拓天-金融大模型的基础模型，利用大模型优化产业与企业数据上链质量，准确率提升了200%。本年度产业数据服务的营业收入为 1,250万元，同比增长342%，在行业整体承压的大环境下逆势上扬，彰显持续发展动力与潜力。
　　拓尔思的金融用户已经覆盖了 5大国有银行、3大政策性银行、92%的股份制商业银行以及中国证监会、国家金融监督管理总局、上交所、深交所。公司立足长远发展，持续深耕人工智能技术研发领域，全力优化金融创新产品。伴随行业周期稳步推进，有望开启全新增长曲线，深度释放数据价值。
　　6、公共安全
　　在复杂宏观经济环境下，此业务版块的信息化项目预算投入减少或延迟，本年度公司在此版块的项目主要聚焦数智赋能提高新质战斗力。
　　公安：本年度公司在公安
　　版块的营业收入为1.10亿元，比去年同比下降27.67%，主要是子公司天行网安公安网络安全业务受行业周期波动影响，客户收缩网络安全预算规模，项目延期情况突出，导致收入大幅下滑。剔除天行网安公安业务调整因素后，母公司公安业务板块实现营业收入4,375万元，同比增长 26.26%，展现出强劲的增长势头。公司持续深耕公安领域，重点发力大模型赋能情报研判、情指行一体化等核心方向，进一步巩固技术优势，推动业务规模稳步扩张。这一亮眼增长不仅体现了公司在公安信息化领域的深厚积累，也彰显了其在新兴技术应用上的创新活力。拓天-公安大模型接入DeepSeek后，结合实战应用场景进行了参数精准蒸馏和专业知识高质量再治理，并将推理能力与非推理能力整合到同一个模型中，主要聚焦警情研判、侦查打击、风险防控、安保保障、应急处置、执法办案等多个场景提供创新服务。目前，拓尔思将继续深耕垂直领域，针对公安场景的特殊需求，持续优化模型性能，拓展更多应用场景，帮助警方更好地应对复杂的社会治安挑战。目前，该应用已经在多个地市公安机构成功落地。
　　网信：公司已稳固确立在智慧网信领域的领军地位，即便在行业整体信息化投入不足的背景下，本年度网信业务板块仍展现出强劲的增长态势，合同金额达 2,924万元，同比增幅达23.38%。区域市场方面，公司保持了良好的增长势头，成功拓展了2家省级网信用户，并加速向市级市场渗透，新增16家市级网信用户，标杆省份的网信业务已全面渗透至省、市、区（县）三级市场，业务版图持续扩大。该板块的核心业务聚焦于舆情一体化综合研判指挥系统，该系统具备高度成熟的产品特性和强大的可复制性，有效降低了交付成本，从而在行业中占据了显著优势。报告期内，公司依托拓天-舆情大模型，对网信业务进行了深度应用创新，通过构建“全、精、活、深”四位一体的服务矩阵，在原有日常监测、专题分析、预警中心、舆情报告、在线检索及短视频分析等核心功能基础上，为用户提供了基于 Chatbot、独立应用、AI伴随等多样化产品形态的创新体验。这一创新举措助力用户实现了从监测、分析到决策的全流程业务管理，为网信用户构筑了从风险预警到战略决策的全方位智慧防护体系，充分彰显了AI时代舆情治理的标杆价值。
　　7、出海业务
　　报告期内，公司出海业务取得实质性进展，海外营业收入达924万元，同比增长55.04%。公司依托
　　全球化战略布局，聚焦两大核心业务板块推进出海业务：
　　一方面，公司依托香港全资子公司拓尔思国际有限公司立足香港辐射全球，重点面向中东、东南亚、拉美及一带一路国家的政府、大型企业、智库等机构提供开源情报、互联网资讯分析、社交媒体舆情监测等服务。
　　另一方面，针对中企出海需求，主要提供数据安全服务以及海外利益风险评估综合服务等，助力政府和出海中企加快形成并有效提升海外安全保障服务能力，建立起国际综合信息收集预警、分析研判能力，构建覆盖事前预防、事中响应、事后复盘的全周期安全保障体系，帮助出海中企补齐海外利益保护的短板，助力企业提升海外风险防控水平。
　　目前，公司已与香港某纪律部队成功续签了二期合同。此次合作将聚焦于深化多元新型网络诈骗犯罪领域的开源情报服务，进一步强化公司在粤港澳区域市场的渗透能力。
　　（四）软件平台
　　1、出海新品
　　① Tate-A-Tate
　　Tate-A-Tate （https://tate-a-tate.com）是拓尔思公司新研发的一款面向全球用户的智能体在线开发平台，支持无代码创建品牌化的 AI Agent。用户可以通过预构建模块定制代理，实现端到端服务，并通过订阅方式盈利。此外，该平台支持多平台发布，助力用户快速将 AI 服务推向市场。
　　无代码开发：用户无需编程知识，即可通过平台的可视化界面和预构建模块快速创建品牌化的 AI Agent。
　　高度定制化：支持对Agent的每个细节进行定制，包括工作流程自动规划、工具配置等，以满足不同业务需求。
　　多平台发布：用户可以将开发的Agent轻松发布到 Discord、Slack、Telegram 等多种平台上。
　　盈利模式：提供订阅服务，用户可以通过平台将开发的AI Agent进行盈利。
　　预构建模块：平台提供多种预构建模块，如知识容器和表格生成等，用户可直接拖拽使用，快速搭建工作流。
　　数据集成：支持用户将自己的数据拖拽到平台中，与预构建模块结合，创建个性化的解决方案。
　　测试与优化：用户可以在发布前对工作流进行预览和测试，确保其功能和性能符合预期。
　　这些功能特性使得 Tate-A-Tate 成为一个强大的工具，适用于个人开发者、业务分析师、产品经理、业务专家、AI爱好者等不同职业背景的用户。
　　② Global Insight全球资讯洞察
　　Global Insight是一款实时全球资讯聚合与智能洞察平台，主要面向东南亚、中东、拉美等地区，助力其B端G端用户精准把握全球政经态势与行业趋势，该产品于2024年12月正式发布上线。
　　多源数据处理和融合分析：覆盖全球主流媒体，一站式汇集账号、贴文、评论、图片、地理位置、关系等多源异构数据，实现数据的快速融合、关联分析。
　　多语言翻译与跨语言检索：用户以一种语言提问，可检出多种语言描述的相关信息。综合了文本处理、语言情报学、信息检索与机器翻译等技术，综合性强、富有挑战性。
　　动态可扩展的社交关系、实体关系构建：面向互联网开源数据，构建包含人、地、事、物、组织、行为等要素的动态可扩展的关系图谱，帮助用户对数据、情报信息进行深度挖掘和全面理解。
　　实体目标虚实打通和全景洞察：通过实体多平台账号关联，实现现实身份与虚拟网络账号的无缝对接，进而获取目标的相关事件、行为关系、位置信息等多维度分析结果数据，实现实体目标的全景洞察。
　　2、拓天大模型一体机
　　拓天一体机是拓尔思与华为联合推出的一款高性能、全栈国产化的大模型一体机，其以昇腾算力一体机为载体，具备高性能、低功耗的计算能力，精准对接人工智能模型训练和推理的需求。它内置拓天大模型与DeepSeek双引擎模型及特种场景常用算法，用户只需按照智能向导操作，导入专业知识库，添加行业指令，可视化编排智能体开发，即可快速完成特种行业不同场景的大模型训练与应用配置。支持特种行业用户根据业务特性深度定制模型功能，突破传统应用边界，持续释放AI潜在价值，拓天一体机适用机房部署，覆盖多种部署场景。
　　3、人工智能平台
　　① 智拓人工智能平台
　　通过将机器学习、深度学习、强化学习及大模型训练等技术整合到同一平台，构建高效、灵活的技术生态，为用户提供一站式的智能化解决方案。
　　报告期内，研发团队对该产品进行了以下迭代：
　　自主研发容器化分布式计算框架，摆脱对Kubernetes等开源框架的依赖，降低运维复杂度，提升系统的自主可控性与稳定性，为大规模计算任务提供可靠支撑。
　　统一从算法开发、模型训练与推理到应用部署的全生命周期技术规范，打通与第三方厂商的技术壁垒，提升平台的开放性与兼容性，促进生态合作与技术共享。
　　基于多个重点项目的实践经验，深入挖掘用户核心需求与痛点，持续优化产品功能与性能，确保产品能够切实解决用户实际问题，提升用户体验与满意度。
　　② 事件分析平台
　　公司进一步完善了大模型推荐和虚实事件库推荐等功能，新增了精确地点预测和事件征兆分析功能，用以不断提升开源情报业务中事件研判与预测的准确性。
　　针对海外项目需求，开发多语种版本，进一步迭代事件态势、事件热点、事件专题、事件推演、AI问答助手、报告生成等模块的设计与开发。
　　③ 自动校对服务
　　通用型校对模式：提供基础的文本校对功能,包括拼写检查、语法修正和标点规范，适用于广泛的文本编辑需求。以规则+小模型校对引擎作为默认校对方式，可提供快速文本校对能力,但在语法是否等长等错误类型的能力偏弱。
　　大模型校对模式：利用先进的自然语言处理技术,对文本进行深度分析和校对。它能够理解上下文,提供更精准的语法和风格建议，尤其适合专业写作和学术出版。提供规则+大模型校对引擎，可以提供更准确、更智能的校对服务，但校对性能对硬件要求较高。
　　大模型事件核查系统：专门用于验证文本中提及的事件和数据的准确性。它通过与数据库和可信来源的交叉验证，确保信息的真实性和可靠性。采用知识库+大模型,针对领导人讲话的引用以及知识理解类错误提供能力支持，需要收录并加工相关知识库。
　　④ 智眼平台
　　OCR：优化PDF to WORD、多语种OCR识别。基于版式识别、表格结构识别、公式识别和OCR，实现PDF to DOCX，在WORD中体现标题、表格、句间公式及插图。
　　多模态：优化基于轮廓检测的文生图技术；优化图像生成文字描述。通过人物轮廓检测、背景移植和光线还原，得到更加逼真的图片生成效果。
　　视频智能识别：优化视频相似度检索，集成视频动作识别和智能切片功能。
　　事件平台：实现轨迹识别和预测。
　　信创：适配华为NPU平台和RK3588平台。
　　发明专利：一种基于深度学习的超分辨率图像小目标检测方法。
　　4、数据软件平台
　　报告期内，公司持续对数据基础设施软件平台进行迭代研发。
　　增强生态适应支持、适配支持更多操作系统：RockyLinux、AlmaLinux、Ubuntu等
　　② 海贝向量数据库
　　新增备份与恢复功能、镜像数据库（读写分离）支持、管理台国际化支持、TRS引擎mmap优化、向量增强优化等
　　③ 海贝图数据库
　　海贝图数据库是公司新研发的一个可靠的分布式、线性扩容、性能高效的图数据库。
　　支持存储与计算分离，通过增加节点轻松扩展存储容量和计算能力，支持RAFT协议下的数据强一致，自动数据分片与负载均衡，支持多种类型的图计算算法与灵活的查询语言，可与Hadoop、Spark、Flink等工具集成，处理复杂数据任务，支持图数据直观展示和交互式分析。
　　5、天目开源情报平台
　　（四）服务模式
　　软件产品+云服务+数据服务+解决方案+专家咨询
　　（五）采购模式
　　公司采购内容包括软件安全产品、技术服务等业务实现过程中所需的软件、硬件、材料、附件、工具，其中IT软硬件设备包括网络设备、安全设备、主机设备、数据库软件和操作系统等。IT基础设施部负责受理公司内部软硬件采购申请，提交审批，组织供应商评价工作，执行采购；商务部负责受理给顾客代购的软硬件采购申请，处理客户提交的审批，供应商监督、评价及执行采购等；行政部负责公司办公用品、产品介质光盘的采购，并负责相关供应商评价；市场部负责公司印刷品的采购，并负责相关供应商评价；公司主管领导负责对公司内部采购业务的软硬件、办公用品等合格供应商进行审批；申请部门/人员配合采购实施人员对采购产品进行验收、保管及维护；销售部根据服务项目的需求提出采购申请。
　　（六）研发模式
　　公司研发人员近900人，在北京、成都、广州设立了8个研发机构（北京研发中心、数字经济研究院、天行未来实验室、资讯和融媒体产品中心、舆情和网信产品中心、金融和产业大脑产品中心、成都研发中心、广州知识图谱研究院），拥有 3个北京市重点实验室，是国家重点实验室数据智能创新研发基地，承担过20余项国家级科研项目，包括多项国家重点研发计划，已与多所知名高校建立了联合实验室/战略合作关系，形成产学研深度合作生态。公司还与新华社国家重点实验室、北京信息科技大学三方共建“媒体融合生产技术与系统国家重点实验室数据智能创新研发基地”，面向国家重大需求筑牢科研基础，旨在推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，围绕业务需求痛点开展应用研发。
　　根据研发总规划、产品研究和开发计划，公司研发部门进入产品立项和项目策划过程，撰写产品研发的《项目立项报告》和《项目计划书》，提交项目立项申请。项目获批后，正式启动产品研发工作，《项目计划书》作为项目整个研发过程中的指导依据，是项目验收的主要依据。完整的研发流程包括立项报告、需求分析、关键技术突破、产品设计编码与测试（包含但不限于单元测试）、系统测试、变更控制、研究成果报告撰写、项目验收和产品发布、评审、专利和软件著作权申请等过程。
　　（七）销售模式
　　公司在全国设立了 30余家分子公司和办事处，立足香港已进入海外市场，布局国际化业务，并与行业头部企业建立了广泛的战略合作伙伴关系，包括央国企、互联网平台公司、行业集成商等。公司软件产品、云和数据服务的销售主要是通过直接向客户销售以及委托合作伙伴销售相结合的方式进行。多年来，公司以高质量的产品和服务获得大量的行业用户认可。基于这些客户逐步新增的业务需求，和他们在行业内的口碑传播，以及公司积极进行行业营销活动的作用下，形成的销售机会可以驱动公司业绩在稳健增长的基础上随着行业市场同步发展。
　　本年度，自与华为达成战略合作以来，公司多次受邀参加华为全国及全球人工智能大会，并出席近十场地方性重要活动，充分展现了双方在人工智能领域的战略契合与技术共鸣。双方联合推出的拓天大模型一体机，已成为合作的标志性成果，并在多个安全领域项目中进入深度试用阶段。与此同时，公司和华为制造与大企业军团在公安、政府及大型企业领域持续展开深度沟通与合作，项目推进有序且成果显著，在途订单近千万。近期，双方更是在加速推进普教大模型一体机的研发工作，致力于为教育领域提供更高效、更智能的解决方案。
　　
　　三、核心竞争力分析
　　（一）强大的全栈
　　AI实力
　　公司自成立以来，一直专注于中文全文检索和自然语言处理（NLP）技术的自主研发与应用创新，是国内最早从事NLP研发的开拓者之一。凭借30余载的技术积淀与持续创新突破，公司已成功搭建起覆盖数据层、算法层、AI应用层的全栈式AI技术架构，实现了全方位、多层次的认知智能交互体系。
　　在数据层面，公司不仅拥有高质量语料，可用于大模型训练，还打造了海贝搜索数据库、向量数据库、图数据库等核心数据处理引擎，可实现文本、图片、音频、视频等多模态数据的高效处理和跨语义检索；在算法层面，公司已构建了大小模型协同的算法矩阵，包括拓天大模型、安拓知识图谱、智语NLP、智眼视觉计算等AI平台；在AI应用层面，公司推出拓天链用于AI Agent智能体应用的无代码创建，并开发了事件分析平台、战略博弈推演平台等面向特定应用场景的AI产品。
　　公司以全栈AI技术与产品优势，结合强大的AI工程化落地能力，为各行业客户提供从技术赋能到场景落地的全链路智能解决方案，助力千行百业实现数字化转型与智能化升级。
　　（二）5000亿稀缺优质数据资源
　　自2010年自建大数据中心以来，公司已构建起规模超5,000亿条、主题覆盖多场景的稀缺数据资源体系，形成了“高质量数据治理—高密度数据挖掘—高价值场景赋能”的完整数据闭环，为AI大模型迭代与行业数智化升级提供核心支撑。
　　公司严格遵循数据合规采集原则，从互联网公开权威数据源获取原始数据，经过7层梯度严格清洗流程（去噪清理→去重净化→统一标准→规则启发→“毒性”过滤→知识强化→合规脱敏）转化为安全可控的数据资源，确保数据的使用符合法律法规和道德规范。这些数据资源具有覆盖广（196个国家与地区，130+语种）、模态多（文本、图片、音频、视频、GIS等）、内容多样（新闻资讯、政务公开、政策法规、舆情资讯、产业资讯、开源情报、社交媒体、期刊智库等）、时效性高（按需设置采集优先级，分钟级更新）、活性好（日均更新5亿+，日均推送量20亿+，日均数据API调用20万+）的特点。通过语义识别与实体提取、关联技术，实现跨模态数据的准确融合，进一步提升了数据资源的综合利用价值。拓尔思高质量数据得到业界的高度认可，公司作为核心共建方积极参与了国内两大重要行业语料集的建设（中国互联网安全协会数据集、CCI中国互联网语料集）。
　　（三）行业深耕×AI工程化双轮驱动
　　公司深度渗透政务、媒体、金融、公安、网信等领域，头部客户覆盖率达中央部委80%、中央媒体72%、国有银行100%、省级公安100%、省级网信56%，成功构建了行业级服务壁垒。基于20余年垂直领域Know-How沉淀，公司推出“行业场景适配—工程化落地—持续价值迭代”的AI进化范式，实现大模型技术与产业实践的深度融合。报告期内，拓天大模型及智能体在千行百业的落地进程取得显著成绩，已成功应用于 40多个项目，涵盖国家发改委及新华网的舆情智能助手、国家知识产权局的专利审查智能助手、人民日报的AIGC智能编辑助手、中国环境业务大模型集成平台、深圳政府在线的政务智能问答、平安银行的智能风控助手、中国银联的内容审查助手、招商银行的智能消保助手、国网能源研究院的智库助手、公安的智慧警务助手等，大模型与智能体成功落地的应用场景持续拓展。拓尔思的大模型工程化能力已加快进入价值兑现阶段，期待通过标杆牵引实现指数级增长。
　　
　　四、主营业务分析
　　1、概述
　　报告期内，公司实现营业总收入77,703.45万元，较上年同期同比下降0.59%；实现归属于上市公司股东的净利润-9,414.56万元，较上年同期同比下降358.17%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-17,053.32万元，较上年同期同比下降7,121.78%。报告期末，归属于上市公司股东的净资产为412,523.98万元，较上年末同比增长23.06%。公司业绩变化的主要原因如下：
　　1、主要系子公司天行网安计提商誉减值9,067万元，广拓公司计提商誉减值801万元，合计9,868万元导致。其中报告期内，天行网安所处网络安全行业相关需求有所减缓，市场规模增速减缓，天行网安营业收入及利润不及预期。综合客观因素和未来业务发展的谨慎判断，根据《会计监管风险提示第8号——商誉减值》及《企业会计准则第8号——资产减值》的相关要求，公司聘请具有从事证券、期货相关业务资格的评估机构及审计机构进行评估和审计后，确定公司2024年度对其计提商誉减值。
　　2、2024年作为公司全线All in AI战略换挡的关键年，公司主动优化盈利结构，加大了人工智能和数据要素领域的研发投入，阶段性降低短期利润以筑牢长期竞争力：一是公司整体研发支出同比增长8.16%，占总营收比重由去年39.52%提升至43%，新增专利15项，为未来三年产品升级奠定基础；二是数据资产的相关研发支出占总营收比的5.03%，进一步加大公司高质量数据的竞争力，提升数据价值释放潜能；三是实施精品项目策略，主动淘汰低毛利业务，如减少传统开发型项目，通过项目精选机制释放更多人力资源投入大模型项目中，短期亏损承压是主动选择的战略蓄能，预计技术红利将在2025-2026年逐步释放。
　　分业务来看，公司业绩变化呈以下特点：
　　1、大模型应用密集落地，智能体加速渗透
　　根据《毕马威全球财务智能化调研报告》显示，当前企业用于人工智能技术和解决方案的支出占IT预算的平均比重为8.6%，未来三年将跃升至13.6%。在此背景下，公司人工智能软件产品及服务实现收入2.58亿元，同比增长8.99%。其中，大模型应用实现营业收入1.26 亿元，同比增长13.87%，客户覆盖政务、媒体、金融、公安、智库、专利等行业，累计交付大模型和智能体标杆项目40余个：
　　数字政府：拓天-政务大模型在自然资源部、贵州、广西、深圳等政府成功落地，目前主要应用于政务智能问答。
　　舆情治理：拓天-舆情大模型已在公司网察大数据服务平台成功运行，服务了数百个订阅用户，同时，也已在国家发改委、新华网以及多个省级网信办等权威单位中得到应用。
　　开源情报：拓天-开源情报大模型已在多个防务部门及国防大学、国防科技大学等机构中投入实战，帮助提升开源情报分析效率。
　　媒体融合：拓天-媒体大模型赋能人民日报、中国日报、中国环境报、中国青年报等多家权威单位的内容生产，推动媒体内容生产提质增效。
　　金融科技：拓天-金融大模型在中国银行、农业银行、招商银行、民生银行、浙商银行、国投信托、浦发银行、平安银行、渤海银行等金融机构的产业投研、信贷风控、消保项目等不同场景中得到成功应用，帮助金融机构提升对公业务的市场竞争力。
　　审核校对：拓天-审校大模型在人民出版社、解放军出版社、国家大剧院等采编系统中得到应用，对出版内容进行实时审校，全面提高文字质量。
　　智慧警务：拓天-公安大模型已在多个地市公安机构成功落地，实现了对警情研判、指挥调度、公文写作、数据分析、情报挖掘、政务服务、侦查打击、风险防控、执法办案、智能安保、应急处置等公安业务场景深度赋能。
　　智库研究：拓天-智库大模型在中国医学科学院医学信息研究所、国网能源研究院、南京图书馆以及数所大学院校等单位成功落地，提升决策效率，助力智库在竞争中突围。
　　专利审查：拓天-专利大模型赋能国家知识产权局助力国家持续提高知识产权的审查质量和审查效率。随着人工智能应用范围的持续扩展，当前，公司的大模型与智能体应用已在多个行业树立了标杆示范，不仅帮助B端、G端用户实现降本增效和优化决策，还显著提升了投资回报率。根据IDC于2025年4月7日发布的《全球人工智能支出指南》，至2028年，生成式AI技术相关投资占比将提升至30.6%，中国AI领域总投资预计超过1000亿美元。行业头部企业在技术创新、知识产权和跨领域应用方面持续突破，推动AI技术向产业化纵深发展。面对千亿级智能化市场机遇，公司将继续深化All in AI的战略布局，以技术创新为核心，积极拓展市场，把握未来发展先机。
　　2、数据服务突围，开源情报现新机
　　大数据软件产品及服务实现收入2.91亿元，与去年同比小幅下降7.05%。随着行业数字化转型进入深化阶段，数据基础架构搭建需求趋于平稳，导致大数据软件产品新签项目数量减少。与此同时，数据服务实现营业收入8,514 万元，同比增长13.87%。这一增长主要得益于客户IT预算的结构性调整，更多资金向数据服务和运维倾斜，推动了大数据服务业务的持续扩展。
　　当前，国际竞争日益激烈，全球市场扩张促使各国在经济、安全与技术领域展开多维度竞争。在此背景下，国家发展及企业出海面临诸多挑战，包括地缘政治风险、国际法规限制以及复杂的市场环境。为了应对这些挑战，我国有关政府、防务机构及中国出海企业对开源情报的需求显著增长。本年度，公司开源情报数据实现营业收入3,049万元，该版块下，母公司的业绩增速最快，营业收入为2,489万元，同比增长111.89%。这一增长不仅反映了市场需求的快速扩展，也体现了公司在开源情报领域的技术优势和市场竞争力。公司拥有全球开源情报数据中心、天目.瑶光武器装备数据库、天目开源情报服务平台、拓天-开源情报大模型、事件分析平台、情报分析师团队等开源情报全栈服务能力，结合对客户需求的深刻理解，可提供从情报监测、分析解读到风险预警与决策支持的一站式服务，满足国际形势追踪与分析、目标国经济态势感知、防务政策制定参考、目标情报获取、技术趋势跟踪、危机态势感知等丰富场景下的开源情报需求。本年度内，公司新增防务类客户90家，其中93%为开源情报数据和知识服务客户。未来，公司将采取扩大全球互联网数据收集、加强数据精细化治理与运营、利用人工智能技术增强开源情报分析研判能力等措施，进一步巩固公司在开源情报领域的市场地位，实现该版块业务的持续增长和用户价值的最大化。
　　3、出海业务持续拓展，海外营收创佳绩
　　报告期内，公司出海业务持续突破，海外营业收入达924万元，同比增长55.04%。为进一步推动出海业务发展，公司定制了以下全球化布局：
　　首先，公司依托香港全资子公司拓尔思国际立足香港辐射全球，重点面向中东、东南亚、拉美及一带一路国家的政府、大型企业、智库等机构提供开源情报、互联网资讯分析、社交媒体舆情监测等服务。拓尔思国际 2024年在香港地区业务取得了重大进展，与香港某纪律部队成功续签了二期合同，深化多元新型网络诈骗犯罪领域的开源情报服务。公司拟对拓尔思国际进行增资800万美元，用于建设数据中心、扩充研发和商务团队、购置办公场所和办公设备、扩大办公规模，以增加公司拓展海外市场的实力。目前增资流程正在稳步推进中，增资完成后拓尔思国际注册资本将达到1,000万美元。
　　其次，在人工智能驱动的变革浪潮中，公司正积极探索To C市场的新产品和新商业模式。公司研发了一款面向全球用户的智能体在线开发平台 Tate-A-Tate （https://tate-a-tate.com），支持无代码创建品牌化的 AI Agent，通过多平台发布，助力用户快速将 AI 服务推向全球市场。Tate-A-Tate 适用于个人开发者、业务分析师、产品经理、业务专家、AI爱好者等不同职业背景的用户。目前，该产品已正式上线，并已组建了具有海外工作经验的专业团队负责运营。公司期待在AI时代打造具有市场影响力的爆款产品，为公司在智能化领域的持续增长提供强劲动力。
　　同时，公司推出了海外利益保护解决方案，主要面向出海的中国企业，为他们提供数据安全服务以及海外利益风险评估综合服务，建立国际综合信息收集预警、分析研判能力，构建覆盖事前预防、事中响应、事后复盘的全周期安全保障体系，帮助出海中企补齐海外利益保护的短板，助力企业提升海外风险防控水平。
　　1、“拓天大模型”备案成功
　　报告期内，基于在NLP领域30余年技术创新成果、10余年高质量数据和知识资产积累，以及在垂直行业 10,000多家企业级用户应用实践，公司自主研发的“拓天大模型”，已正式通过生成式人工智能服务备案。
　　“拓天大模型”拥有内容生成、多轮对话、语义理解、跨模态交互、知识型搜索、逻辑推理、安全合规、数学计算、编程能力和插件扩展十大基础能力，具有中文特性增强的可控生成技术、融合搜索引擎的生成结果可信核查、融合稠密向量的跨模态能力加强以及支持外界知识及时更新四大创新点。
　　2、TRS海贝搜索数据库系统完成中国信通院向量数据库产品测试
　　2024年4月，在中国信通院“可信数据库”向量数据库产品测试中，拓尔思TRS海贝搜索数据库系统顺利完成向量数据库产品基础能力测试。测试过程依据标准在基本功能、运维管理、安全性、兼容性、扩展性、高可用以及工具生态七大能力域的相关要求。测试结果表明，该产品在向量数据库的功能完备性、易用性、通用性等方面均符合标准要求。
　　3、深度参与信通院搜索型数据库白皮书的编写
　　中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会编写的《搜索型数据库白皮书》在“2024可信数据库发展大会”搜索与分析型数据库＆多模数据库分论坛上发布。拓尔思深度参与了该白皮书的编写，从搜索型数据库的发展历程、核心技术、关键特性、应用场景等多个维度进行介绍，对搜索型数据库的整体发展现状以及未来演进趋势进行了概括总结，为技术创新、企业决策提供参考。
　　4、发布《海外利益保护解决方案（2024）》
　　2024年 9月，公司依托强大的人工智能、大数据及数据安全技术，发布了《海外利益保护解决方案（2024）》。该解决方案基于拓尔思出海业务的实践，对中国海外利益保护新形势及公司在该领域的服务内容、技术优势及创新实践进行了详细阐述，为中企海外利益保护提供有力支持。
　　5、拓尔思拓问管理平台通过“可信AI”大模型评估
　　2024年 11月，由中国人工智能产业发展联盟指导，南京经济技术开发区管委会主办，以“场景驱动产模融合”为主题的大模型产业创新发展大会在南京召开，会上正式发布了中国信通院首批大模型“样板间工程”优秀案例及“可信AI”大模型评估最新结果。拓尔思技术支持的平安银行“慧小喵”审计大模型应用入选“样板间工程”优秀案例，同时，拓尔思自主研发的拓问管理平台通过“可信AI”大模型评估，并在模型应用模块获得5级的综合评级。
　　6、收获众多重磅奖项和品牌荣誉
　　凭借深厚的技术实力与丰富的数智化应用场景，公司赢得了众多奖项和荣誉。
　　
　　五、公司未来发展的展望
　　（一）行业格局和趋势
　　（二）公司发展战略
　　2025年度，公司将专注于人工智能技术创新和行业应用，努力拓展业务布局，扩大市场规模。
　　1、深耕垂直领域智能体，锻造业务智能增效引擎
　　聚焦金融科技、融媒体、数字政府、公共安全等优势赛道，依托拓天大模型一体化平台与拓天链智能体平台实现算法自迭代能力，通过领域动态知识图谱与实时数据流驱动智能体自动进化，升级打造领域大模型+多智能体协同的架构，推动行业客户实现从数据服务向智能决策的价值跃迁。
　　2、强化开源情报全域采集，拓展数据资产倍增空间
　　公司将以香港为枢纽，加大部署自研分布式采集引擎，内容聚焦地缘政治、军事、经济、产业供应链、前沿科技等核心领域，实现开源情报采集规模大幅增长。通过大模型、知识图谱与深度学习技术融合，基于“数据清洗-知识标引-场景封装-质量追溯”的闭环治理机制，进一步完善行业实体、事件关系、风险画像等动态标签体系，形成更大规模、更高质量、更高价值的开源情报数据库。
　　3、加速海外市场业务拓展，进一步释放数据服务价值
　　公司以香港为战略枢纽，重点布局东南亚、中东及沙特等新兴市场，构建跨境数字服务矩阵。聚焦海外舆情监测与开源情报服务双赛道，通过技术中台本地化+数据服务云端化的模式，携手央国企出海平台及属地化合作伙伴，打造覆盖数据采集、智能分析、决策支撑的一站式服务体系，实现从区域试点到全球复制的进阶发展。
　　（三）公司可能面对的风险
　　1、市场竞争风险
　　公司是国内领先的拥有自主核心技术的人工智能和大数据技术及数据服务提供商。在近年来软件市场中，产品技术的研发创新能力、产业生态链的构建与运营能力越来越成为竞争焦点。目前国内的软件市场是一个快速发展、空间广阔的开放市场，技术升级及客户信息化需求旺盛，但随着行业内新入企业增
　　加，公司将面临更加激烈的竞争压力。如果公司不能在技术水平、成本控制、市场拓展等方面持续保持自身优势，公司的盈利能力和市场份额将会受到较大影响。
　　2、人工智能和大数据技术应用成熟度风险
　　近年来，人工智能和大数据技术加速发展，国家关于促进人工智能和大数据产业发展的战略规划陆续出台。当前各行业用户热情较高、需求较旺，很多人工智能和大数据的创新应用场景随之浮现，市场参与者不断加大技术研发及市场开拓的投入，产业发展已进入场景为王、应用落地的阶段。但实践中，尽管人工智能和大数据行业空间广阔，但各类应用的实用效果、成熟度和最终用户应用水平仍有待验证和提高，同时也面临着成长进程反复和增速延滞的风险。因此，公司若不能发掘围绕用户实际痛点及时推出新产品和解决方案，可能会对公司的产品技术应用成熟度造成一定的影响。
　　3、商誉减值风险
　　公司近年来进行过重大资产重组及数次股权收购，各项收购之后公司形成了较大金额的商誉。如果未来经营状况恶化，将有可能出现商誉减值，从而造成公司合并报表利润不确定风险，对公司的经营管理产生不利影响。公司将继续推动各收购子公司加强业务经营，积极进行战略协同，促进子公司核心业务向好发展，实现公司保值增值。
　　4、应收账款发生坏账的风险
　　尽管公司的主要客户为政府部门和大型企事业单位等一些资信良好、实力雄厚、发生坏账风险较小的客户，但随着公司经营规模的扩大，应收账款的余额可能会逐步增加，如果客户经营状况发生重大变化导致其偿债能力受影响或公司采取的收款措施不力，发生坏账的可能性将会加大。
　　5、人力资源风险
　　公司正处于业务转型快速发展阶段，且有不断进行相关产业扩张的需求，对人力资源提出了较高的需求。由于信息技术及软件开发人才的竞争日益激烈，存在人力资源成本上升，或因关键人才流失而对公司的业务发展造成一定影响的可能。因此，公司面临着人力成本压力增大、有效保留和吸引人才难度增大的风险。公司将通过提供有竞争力的薪酬福利以及股权激励制度，建立公平的晋升机制，创造开放、协作的工作环境和企业文化氛围，努力吸引人才、培养人才和保留人才。 收起▲