一、报告期内公司从事的主要业务　　报告期内，公司紧扣“数据+AI”两大主线，以决策智能为战略方向，加速动态本体与行业智能体的场景化部署。公司率先提出“数力”价值体系，构建“数力（价值层）—动态本体（语义层）—智能体（运行层）”三层架构，以“让每一个AI决策，都有迹可循”为技术内核，深化“数据+AI”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。　　公司已积累超1万亿条多模态数据资源，形成以互联网公开数据为底座的多层次数据体系——涵盖媒体资讯、政务公开、政策文件、行业法规、社交网络等全域公开信源，并融合可公开获取的物理世界感知数据与组织业务知识数据（专项事件库、机构人... 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“数据+AI”两大主线，以决策智能为战略方向，加速动态本体与行业智能体的场景化部署。公司率先提出“数力”价值体系，构建“数力（价值层）—动态本体（语义层）—智能体（运行层）”三层架构，以“让每一个AI决策，都有迹可循”为技术内核，深化“数据+AI”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。
　　公司已积累超1万亿条多模态数据资源，形成以互联网公开数据为底座的多层次数据体系——涵盖媒体资讯、政务公开、政策文件、行业法规、社交网络等全域公开信源，并融合可公开获取的物理世界感知数据与组织业务知识数据（专项事件库、机构人物库、信用评级、专项数据库等）。在此基础上，公司具备将用户私有数据与自有数据体系安全整合的能力，为行业智能体的场景化落地提供完整、可定制的数据支撑。公司据此入选国家级高质量数据集，数据服务已在多家数据交易所挂牌。拓天行业大模型以动态本体为语义操作系统、以Skill为可复用能力单元、以智能体为场景执行载体，使AI从“对话交互”走向“自主执行”。报告期内，基于动态本体的智能体已在资金链分析、政策智能影响分析等核心场景落地。公司通过“数据—模型—场景”协同闭环，持续巩固技术壁垒，全面推进商业模式向“智能体集群+场景赋能”转型。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从“感知理解”走向“自主决策”的关键跨越，已成为全球科技竞争的核心前沿。2026年1月，Gartner首次发布《决策智能平台魔力象限》，正式将决策智能定义为可评估的软件市场，预测到2027年50%的业务决策将通过AI智能体实现增强或自动化。全球决策智能市场估值约148亿至177.9亿美元，年复合增长率超14%。以Palantir为代表的企业正深度融合政务、安全、金融等领域——2026年Q2营收19.4亿美元，同比增长93%（第三方公开数据），其核心产品AIP将大语言模型与Ontology（本体层）深度集成，以Ontology构建现实世界对象与关系的语义模型，实现从数据挖掘到智能决策的全链路赋能。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轮驱动下，AI大模型及智能体作为核心载体，市场规模高速增长，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“数力（价值层）—动态本体（语义层）—智能体（运行层）”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。
　　“数力”是公司将数据转化为现实生产力的系统性能力——不是简单的数据规模堆砌，而是数据经过治理、语义化、能力封装后，可被智能体调用并产生业务结果的综合效能。公司正将三十年积累的1万亿条多模态数据资源与全栈AI软件能力重组为一条“数力生产线”——数据是原材料，动态本体是语义加工线，Skill是标准件库，智能体是装配线，最终交付给客户的是可被调用、可产生结果的生产力本身，为客户提供从数据到决策的全链路赋能。
　　拓尔思数力体系六层架构图表明，从底层数据底座到顶层智能体体验与执行，构成从数据原材料到智能生产力的完整转化链路。右侧“治理与运营层”贯穿全栈，保障系统安全合规与可持续运营。
　　报告期内，公司“拓天行业智能体平台”和“动态本体一体化平台”在2026世界人工智能大会（WAIC）亮相，凭借“业务适配、场景落地、安全可溯、价值跃迁”的核心优势获得广泛关注；“拓天链智能体平台”入选《2026爱分析·Data+AI厂商全景报告》，入选金融DataAgent、智能体开发平台、LLMOps、知识工程、本体平台、AI数据库等多个细分市场代表厂商名录。
　　1、拓天行业大模型
　　拓天行业大模型完成重要升级，在智能体、数据智能查询、多语种应用及国产化适配四个维度取得实质性进展。
　　智能体能力全面增强。智能体开发平台在多轮对话、工具调用及复杂任务并行处理等核心能力上实现系统性提升，为政务、公安、金融等高复杂度场景的规模化落地提供支撑。
　　数据智能查询能力持续领先。围绕Text2SQL这一数据分析领域最成熟的应用方向，公司在5类核心问数场景中实现综合性能领先，有效提升了自然语言到结构化查询的准确率与稳定性。
　　多语种能力实现关键突破。中藏互译能力已在7个专业评测集上完成验证，藏语语音识别（ASR）实现了从无到可用的跨越，进一步巩固了公司在多语种智能信息处理领域的技术壁垒。
　　国产化适配稳步推进。拓天大模型已完成华为昇腾910B、910B3、910B4等多款国产算力芯片适配与发布，实现从训练到推理的全链路国产化支撑，为政务、金融等高合规场景的自主可控部署提供保障。
　　2、动态本体平台
　　动态本体一体化平台是连接治理数据与业务应用的语义运行平台，通过“建模图谱—实例图谱—运行图谱”组织业务世界，并以规则、动作、探索和服务能力推动数据向可理解、可追溯、可复用的业务能力转化。
　　报告期内，动态本体一体化平台完成从“平台构建”向“项目验证与持续运行”的阶段跨越，在建模效率、分析深度、运行规模及演进方向四个维度实现实质性推进。
　　建模效率显著提升。平台围绕政务、公安、金融等核心行业，已构建10余个业务本体，通过标准化本体建模流程与自动化映射能力，将单个业务本体的构建周期从传统数天缩短至数小时，大幅降低了行业知识语义化的时间成本。
　　分析能力持续深化。平台支持多起点、多条件、多路径的图谱分析，在复杂业务关系的深度遍历与推理追溯方面实现突破，所有分析路径与推导过程均可完整溯源，为高合规场景提供可审计、可验证的决策依据。
　　运行规模稳步扩大。平台已承载100余项数据接入任务及50余项规则动作的稳定运行，在高并发、多租户的持续运行环境下保持系统稳定性，动态本体已从阶段性项目交付演进为持续运行的企业级基础设施。
　　演进方向更加清晰。平台正加速向智能化（本体构建与映射自动化）、可视化（业务语义与图谱关系直观呈现）、透明化（全链路可解释、可审计）等方向演进，持续巩固公司在决策智能底层架构领域的技术壁垒。
　　3、智能体平台
　　报告期内，公司智能体平台完成从“能回答”向“能交付、能复用、能运维”的能力跃迁，在响应体验、可信度、安全防护与复用能力四个维度实现系统性提升。
　　响应体验持续优化。智能体平台已在100余个核心应用中落地，问答响应速度较上一版本提升约11%，在多轮对话与复杂任务并行处理场景中显著改善终端用户的使用体验。
　　可信度与准确率稳步提升。上下文管理与长期记忆功能持续优化迭代，将进一步增强智能体在长周期任务中的用户偏好记忆与连贯推理能力。在Text2SQL问数场景中，智能体问数准确率保持在99%以上（根据公司内部测算），知识检索准确率较上一版本提升约9%，有效降低了自然语言转结构化查询中的语义偏差，使业务决策所依赖的数据输出更加精确可靠。
　　安全防护能力全面加固。平台在技能权限隔离、Docker/Sandbox容器隔离、用户文件夹权限隔离及系统命令授权管控四个维度实现安全加固，有效防范越权操作与恶意代码执行风险，在内容安全与防护层面实现攻击拦截率接近100%（据公司内部测算），在政务、公安、金融等高合规性场景中，有效保障了智能体系统的安全稳定运行。
　　数据管理能力持续优化。平台建立了生成数据的定时清理机制，自动识别和清理临时文件与过期数据，释放存储空间、降低长期运行成本。
　　可复用资产持续积累。围绕标准化交付与能力复用，智能体底座已沉淀100余项内部专属标准化Skill、5条自动化工作流及6类报告模板，有效缩短了同类场景的交付周期，提升了多项目并行交付效率，初步形成“一次开发、多次复用”的智能体交付模式。
　　4、Skill能力体系
　　Skill是封装了特定业务任务最佳执行路径的标准化能力单元，位于动态本体与智能体之间——动态本体回答“业务是什么”，Skill回答“这件事怎么做”，智能体回答“谁来调用执行”。三者构成从知识到能力的完整闭环。
　　公司Skill能力底座已成型，累计沉淀超200项标准化Skill，95%已完成上线部署，覆盖政务、公安、金融、网信等核心行业，呈现“内部提效+外部变现”双轮结构：约半数Skill部署于公司自有业务场景，通过研发运维、数据治理等高频使用持续打磨成熟度；其余半数已完成商业化封装并在客户侧实现部署调用。两类Skill共享统一技术底座，通过“先内后外、以内养外”的演进路径，有效降低对外交付的技术风险与边际成本，支撑公司人工智能软件从“项目定制”向“数据服务+业务智能体服务”的模式演进。以网察线上业务为例，相关Skill矩阵累计调用超5.95万次，其中数据搜索约3.6万次、网察巡查约1.5万次、项目巡检约0.64万次，规模化应用价值与客户黏性已得到初步验证。
　　公司正持续扩充Skill库，重点方向包括：跨场景复合Skill（组合多个原子能力完成复杂任务）、行业专属Skill（政务、公安、金融等垂直场景深化）、客户自建Skill（通过可视化编排工具支持客户自定义）。逐步构建“公司预置Skill+客户自定义Skill”的双层能力池，推动Skill从内部资产向可对外赋能的开放能力演进。
　　5、其他人工智能专业平台
　　认知域平台：在分析评估体系、对抗仿真与制品生成、项目与课题交付三个维度同步推进，贴文测绘、用户画像、社群发现、态势跟踪与复盘等核心能力完成建设，支持从数据测绘到态势复盘的全链路分析评估；复杂决策流程模拟（感知—研判—决策—行动的闭环流程）、社交模拟器、仿真推演及多模态制品生成等能力实现突破，为复杂场景下的模拟推演与态势研判提供技术支撑。
　　正鉴与智能校对平台：在AI内容安全体检报告与校对引擎升级两个方向取得进展，AI内容安全体检报告集审鉴、报告生成、知识库问答于一体，支持文本、PDF等多格式内容安全审校，为正鉴产品的标准化交付提供支撑；校对引擎新增GRA语法审查引擎，完成PDF校对全流程（分片上传、合并、异步校对、标记导出）建设。
　　仿真平台与AI-HUB：在特种场景仿真与应急推演、多环境适配与项目交付两个方向持续推进，完成AFSIM仿真工具调研适配与国产化测试，仿真推演工作台已在多个客户侧完成部署。
　　公司上述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。
　　6、智能应用平台
　　在上述核心技术能力基础上，公司面向垂直行业场景打造了五大数据与智能应用平台——数家资讯平台、网察大数据平台、数星产业大脑、天目开源情报平台及GlobalInsight国际资讯平台。
　　（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，并率先提出“数力”概念体系，将数据价值的衡量标准升级为综合性的生产力指标。报告期内，公司数据服务类API日均调用超20万次，Token化计费模式已完成产品化封装，具备向客户规模化交付的能力，标志着公司数据价值衡量标准正从“条数”向“Token”升级，为数据资产的标准化定价与规模化变现奠定了基础。
　　[注]数力的概念公式为：数力=数据独特性×数据质量×语义完备度×可调用性×场景转化率×信任系数。这涉及数据规模与覆盖度、数据质量（准确率/完整性/时效性）、数据产品化率（已封装为可售产品的数据占比）、数据服务调用量（API日均调用次数）、Skill的调用率等核心指标。报告期内，上述指标均实现稳步提升。
　　公司原始数据以互联网公开数据为主体，通过自研海蜘智能化采集平台实现全域覆盖，涵盖媒体资讯、政务公开、政策文件、行业法规、社交网络等全域公开信源，数据类型覆盖文本、图片、音视频及特种数据，日增数据超8亿条。在此基础上，公司依托长期行业深耕，构建了物理世界感知数据与组织业务知识数据（专项事件库、机构人物库、信用评级、专项数据库等）的定向采集通道，形成了“互联网公开数据为底座、行业专有数据为护城河”的多元化数据采集体系。公司数据采集严格遵守《网络安全法》和《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规，仅采集已合法公开的互联网信息。
　　2、数据采集
　　公司数据采集平台围绕兼容性、效率与智能化完成升级。平台已完成国内外主流平台的采集适配更新，服务器操作系统从CentOS6.5迁移至Ubuntu24.04LTS，系统安全性与可扩展性显著增强。AI可视化采集流程上线，支持多线程并发采集，吞吐量明显提升；实体关联缓存机制投入使用，有效降低存储与带宽成本。
　　3、数据治理
　　公司数据中台从“支撑型平台”向“智能化数据运营平台”升级。平台已沉淀190余项标准算子，支持流批一体编排与全链路数据溯源，治理效率大幅提升；具备超13,000张数据表批量接入、千亿级数据处理与百节点扩展能力，稳定支撑金融、政务、公安等高并发场景。
　　4、数据质量
　　公司围绕准确率、覆盖度与完整性持续优化。自主研发的降噪算法有效剔除广告、版权等冗余信息，保留纯净正文；多语种实体识别与情感分析能力全面升级，已覆盖全球200+国家/地区。
　　5、数据资源
　　公司已积累超1万亿条数据资源，日增8亿条，已形成涵盖全球内容与知识数据、社会行为与态势数据、产业经济与商业数据、全球实体与关系数据、空间与物理世界数据、认知加工与标注数据六大类别的全域数据资产体系，覆盖200+国家与地区、130+语种。
　　截至报告期末，公司依托多年积累的中文语义语料，经标准化清洗与Token化处理，已构建高质量通用语料池（存量口径）规模超200万亿Token，其中行业高价值语料超10万亿Token。该语料池为公司数据资产与模型训练的基础资源，其价值通过两条路径释放：一是内部模型训练降本增效，二为行业语料授权。另外公司还积累了3亿对多模态对齐数据集及逾1,000万条RLHF偏好标注数据，直接服务于大模型预训练与对齐优化；同时以逾百亿条规模的知识图谱矩阵，为AI推理与行业应用提供结构化知识底座。
　　在此基础上，公司进一步构建了实体知识体系、事件知识体系、关系知识体系、专题知识体系及多维标签体系等专业知识资产，并形成基础数据产品、专业知识产品、分析研判产品、智能应用产品四层数据产品矩阵，满足从原始数据到决策智能的多样化场景需求。
　　6、数据资产平台
　　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，分发到六大数据资产平台：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、GlobalInsight国际资讯平台、金信网银非法金融活动监测平台，为千行百业用户提供数据赋能。报告期内，六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，重点推出智能体应用矩阵，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
　　持续推进数家资讯平台向“AIReady”方向改造。平台已完成Markdown格式的全链路支持，资讯数据可被大模型与智能体高效读取处理；同时面向数据分析场景开放了事件溯源、脉络分析、传播分析、语义检索、趋势研判、报告生成等十余个专业智能体，支持上层应用灵活调用。
　　·网察大数据平台
　　持续推进网察产品智能体研发，完成多轮迭代。巡检能力实现从“单点自动化”向“体系化”升级，构建了可复制、可扩展的AI巡检体系；Agent早报“数字员工”投入应用，通过智能工作流实现15分钟内完成完整早报撰写，获得用户认可；舆情报告实现全流程自动化生成，制作时长从人工6-15小时压缩至20分钟-1.5小时，效率提升80%以上，已在重点项目中完成从“一次性生成”到“标准化交付”的能力跃迁。
　　·天目开源情报平台
　　完成天目开源情报平台核心升级，建成天目OS智能中枢，并推出“天目情报官”智能助手，涵盖8大模块、41项技能，覆盖简报、舆情、人物分析等核心情报场景，支持AI意图识别与全流程自动化。目前平台已在多个公共安全客户侧深度部署，情报报告交付效率提升70%，单篇简报产出时间由2小时压缩至15分钟。
　　·GlobalInsight国际资讯平台
　　完成重要版本迭代，围绕AI赋能与用户体验两大主线实现全面升级。AI能力深度嵌入信息检索、事件分析与报告生成等核心环节，有效降低人工编辑成本；新增论坛数据及多模态检索支持，数据覆盖与分析能力进一步扩展，满足用户更深层的数据探索需求。同时，产品在协作效率、交互体验、报告生成及系统可审计性等方面同步优化，用户体验显著改善，产品竞争力持续增强。
　　·金信网银非法金融活动监测平台
　　子公司金信网银非法金融活动监测平台已完成从风险监测向处置全链条的升级，覆盖线索发现、风险监测、智能预警、协同核查、联动处置闭环。报告期内，平台推出了领域预警模型、现场核查助手、企业风险分析报告生成、风险态势感知助手等智能体应用，覆盖非法集资、虚拟货币、非法证券期货等重点风险业态，预警与处置效率显著提升。
　　7、数据安全
　　报告期内，公司持续推进AI数据安全治理体系建设，围绕大模型训练数据合规审查、智能体运行数据安全隔离、用户隐私数据保护三个层面建立了完整的安全管理框架，确保从数据采集、存储、加工到模型训练、智能体运行的全链路数据安全可控。
　　子公司天行网安围绕AI赋能研发与数字化运营两个方向持续推进数据安全产品的能力升级。公司将AI技术融入产品设计、代码编写与安全检测全流程，完成DTS2.7互联网集群、DTS2.7非互联网集群（光闸）等产品开发，95%的代码由AI辅助生成。进一步完善数字化运营系统，补充开发了售后运维模块，实现了设备报修、运维服务工时记录及运维报告出具等功能的线上化管理，提升了售后服务的规范化与可追溯性。
　　（三）行业应用
　　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行动等核心业务。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。
　　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、管控主动化的需求持续增强，以大模型驱动的智能体应用已成为提升跨部门协同与决策效率的关键抓手。公司依托拓天行业智能底座及警务大模型、国防大模型、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。
　　公安领域，公司围绕风险感知、侦查研判与证据链条三大核心环节，打造了风险感知、案件智能研判、金析为证、自动编报等智能体集群，覆盖从风险发现、线索研判到证据固定的全链条业务场景，有效支撑公安客户从“事后追溯”向“事前预警、事中干预”的主动防控体系升级。目前相关能力已在多个用户处落地验证，显著提升了线索发现与研判效率。
　　网信领域，公司围绕网络空间治理需求，推出了“灵境”多智能体协同平台。平台以“灵境管家”为统一入口，通过多智能体协同调度，将用户自然语言需求自动分发至监测预警、分析研判、报告产出等专业智能体，实现从数据采集、风险识别到研判结论、报告生成的全链路闭环，替代了传统软件“菜单式”操作模式。目前平台已在多个网信客户侧完成部署验证，有效提升了客户在日常监测与专项任务中的响应效率与作业精度。
　　特种领域，公司聚焦开源数据采集与分析应用、智能化处理及分析系统、智能体开发验证环境建设等方向，打造了专项内容监测预警、多维聚合分析、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，形成了覆盖“数据采集-智能分析-场景交付”全链路的闭环能力。目前相关能力已在多个特种行业客户侧完成部署验证，有效支撑了特殊业务场景下的信息处理与分析需求。
　　报告期内，公共安全业务实现营业收入4,510万元。受部分公安及监管机构、特种单位项目验收节奏放缓影响，整体营收同比有所下降，但公司主动调整业务结构，收缩低附加值的传统系统集成类项目交付，聚焦高价值的智能体应用与数据服务，成本降幅与营收降幅基本匹配。随着智能体类收入占比的持续提升，公司公共安全业务正加速从传统项目制向“智能体集群+场景赋能”模式转型，业务质量与客户粘性稳步改善。
　　2、金融科技
　　2026年，金融行业监管范式持续趋严，从事后处置向事前防控、全流程穿透监管的转型加速推进，金融机构对AI驱动的智能化风控与合规管理需求显著增长。公司依托金融大模型、专业数据与专属智能体的综合能力，围绕消费者权益保护管理与智慧风控服务两大场景，持续深化智能体应用开发与项目落地。
　　在消费者权益保护管理方向，报告期内，公司已在多家商业银行成功投产，融合客户私域数据及最新监管要求，构建12大维度消保技能库，并完成在重点客户从数据融合-模型适配-评测迭代-灵活部署的整体闭环应用。技能调用次数超千万。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、上海农商行、百年人寿、中国人寿、厦门国际银行、渤海银行、渤银理财等。
　　在智能风控方向，公司基于舆情数据与AI服务能力，持续为多家金融机构提供风险预警与研判支撑。报告期内，公司主要聚焦境外风控智能体与数据审核处理智能体的提升，依托全新智能体能力在风险信号全面性与客户风控分层分级适配性提升整体能力，并大幅降低成本。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。
　　报告期内，金融、制造、能源等企业客户实现营业收入3,055万元。受金融机构IT预算整体趋紧及部分传统定制化开发项目节奏放缓影响，整体营收同比有所下降。公司主动收缩低毛利率的传统定制化开发业务，聚焦消保智能体与风控数据服务等高价值业务方向，成本降幅明显大于营收降幅，业务毛利率实现显著提升。其中，消保智能体业务持续放量，已成为金融科技板块的核心增长引擎；风控数据服务客户续约率保持高位，贡献了稳定的高毛利现金流。收入结构的持续优化标志着金融科技业务已从传统项目制开发迈入“AI+数据”服务模式的良性轨道。
　　3、数字政府
　　报告期内，国家互联网信息办公室、国家发改委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，该意见是为落实国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》制定出台，目的是推动智能体规范应用与创新发展。北京、深圳、广州等多地相继出台政务智能体建设计划，市场空间加速释放。
　　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与业务编排技术，构建“对话即服务、平台即助理”的新型服务模式，实现咨询引导、政策解读、诉求响应等对外服务场景的智能化贯通。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，覆盖公文起草核校、会议纪要生成、督查督办跟踪等内部办公全流程，辅助公务人员实现政策研读与文稿撰写的高效产出。目前，拓天政务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、数字办公、政策分析等核心场景深度落地，实现从“事后处置”向"事前预防、事中干预"的治理模式前移，切实推动政务服务提质增效与政府治理现代化。
　　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，数字政府业务实现营业收入4,006万元。受政府行业IT预算整体收紧及重大项目验收节奏延迟影响，营收同比有所下降，成本控制力度弱于营收降幅，毛利率同步承压。尽管短期业绩面临压力，公司在政务智能体领域的前瞻布局取得积极进展--拓天政务智能体矩阵已在政务热线、政府门户问答、数字办公、政策分析等核心场景深度落地，政策驱动下的政务智能体市场空间正加速释放。随着政务智能体从试点验证向规模化部署推进，公司数字政府业务的企稳回升具备较为明确的需求支撑。
　　4、融媒体
　　报告期内，“十五五”规划深化主流媒体系统性变革，国家广电总局将2026年作为广电媒体系统性变革纵深推进年，AI已从辅助工具演进为新的生产力。受行业预算收缩及转型节奏调整影响，中央及省级媒体信息化项目规模有所下降，地市级与行业媒体投入保持平稳。面对行业调整，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，集“专业媒资库、全场景覆盖、全流程接入、多模态支持”于一体，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。与此同时，公司持续推进数家资讯平台向“AIReady”方向改造，面向数据分析场景开放了事件溯源、脉络分析、传播分析、语义检索、趋势研判、报告生成等十余个专业智能体，支持上层应用灵活调用，为媒体客户的深度数据分析与智能决策提供支撑。
　　公司融媒体用户已覆盖72%的中央媒体、61%的省级媒体、40%的行业媒体，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，融媒体业务实现营业收入1,067万元。受媒体行业IT预算整体收缩及融媒体项目规模下降影响，营收同比有所下降。公司主动调整业务重心，大幅压缩低毛利的传统项目交付，加大数据服务与AI赋能类业务的拓展力度，成本降幅明显大于营收降幅，毛利率实现提升。媒体行业数据服务合同总额及客单价均实现显著提升，存量客户黏性保持稳定，数据订阅类收入占比稳步增长。融媒体业务从“软件产品”向“数据服务+AI赋能”的复合模式转型已初见成效，为板块盈利能力修复奠定了基础。
　　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。面向政企校单位推出的“文件智能一体机”，覆盖“扫描-识别-校对-存储-管理-价值挖掘”全流程，帮助用户构建组织的数字记忆与智能中枢；面向大型制造企业研发的知识感知系统，实现文档智能切片与语义检索，为研发提供精准问答。在数据治理方向，公司为多家央国企提供高质量数据集治理服务，助力其完成多源异构数据的统一治理、标准化标注与知识图谱构建，实现数据资产化管理与业务流程智能化升级。TRS事件预测和推演系统（TRSEPAD）于2026全球数字经济大会首发，专注复杂局势研判与智能辅助决策。此外，公司持续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，助力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，受大型企业客户IT预算收紧及部分项目交付节奏延迟影响，营收同比有所下降。公司主动收缩低毛利的传统项目交付，聚焦高附加值的数据治理、知识感知系统及出海数据情报服务等新场景拓展，成本降幅明显大于营收降幅，毛利率实现显著提升。数字企业业务从传统软件交付向“SaaS订阅+场景智能体”模式的转型稳步推进，为业务基本盘的稳健发展奠定了结构性基础。
　　（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，拓天大模型为行业智能应用提供大模型推理与生成能力，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，智能体平台作为场景化智能应用的开发与运行载体，三者协同构成公司认知智能体系的核心引擎。公司的传统软件产品主要按许可组件+套数的模式进行销售。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经加工处理与专业模型转化，形成覆盖资讯、舆情、产业、情报、国际业务等场景的五大数据资产产品：数家资讯平台、网察大数据平台、数星产业大脑、天目开源情报平台和GlobalInsight国际资讯平台，实现数据从资源到资产的价值变现。在此基础上，公司进一步提供基础数据产品、专业知识产品、分析研判产品与智能应用产品四层数据产品体系。
　　在数据流通方面，公司数据服务类OpenAPI已在北京、上海、深圳、郑州、湖南、浙江、贵阳、西部等地的数据交易所挂牌，并入驻了全球数源中心数场平台，也是杭州国家语料库首批数据合伙人。
　　（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“传统软件+项目定制”向“数据服务+业务智能体服务”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，公司大力推进“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。随着大模型与智能体业务的拓展，公司采购范围进一步延伸至算力资源与Token调用服务——算力方面以GPU云服务器租赁、智算集群算力服务为主；Token调用方面按API调用量或预付费Token资源池进行采购。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。
　　（七）研发模式
　　报告期内，公司研发人员近700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，已与多家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的“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”的工作模式。研发组织围绕金融、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。研发与交付的边界正逐步消融，技术团队向FDE（ForwardDeployedEngineer，前置部署工程师）模式演进——将售前、实施、产品与客户成功能力重组于一线团队，使交付与学习同步发生。关键项目从“研发—实施分离”转向平台研发、FDE共创与产品沉淀一体化的协同机制，强调每一次前线实践都沉淀为可复用的Skill、模板或产品能力，持续降低后续同类项目的交付成本。
　　公司已将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%，研发效能持续提升。
　　在研发流程与考核机制方面，公司以敏捷开发为核心，构建了“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”，核心指标从传统的“代码量、工时”转向产品交付质量、客户反馈、业务转化成效以及AI协作效率（如Token调度效率、指令质量等新型指标），推动研发人员从“写代码的人”向“规划、验证与指挥AI完成业务的人”转型。公司坚持研发必须深入市场和客户，在解决真实业务问题中锻造核心竞争力。
　　（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，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，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。
　　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：2026年上半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。工业和信息化部数据显示，2026年上半年我国软件和信息技术服务业运行态势良好，软件业务收入达77,182亿元，同比增长9.5%；利润总额为8,999亿元，同比增长1.0%；软件业务出口337.9亿美元，同比增长11.4%。其中信息技术服务收入保持两位数增长，达52,907亿元，同比增长10.4%，占全行业收入的68.5%；云计算、大数据服务共实现收入8,877亿元，同比增长12.1%；集成电路设计收入2,365亿元，同比增长20.1%。信息安全产品和服务收入1,425亿元，同比增长6.3%；嵌入式系统软件收入6,088亿元，同比增长10.6%。
　　（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。工业和信息化部数据显示，我国人工智能核心产业规模已突破1.2万亿元，企业超过6,200家，智能算力规模达2,185EFLOPS；人形机器人整机企业超过140家，产品超400款，规上工业企业人工智能应用普及率超过30%。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。2026年上半年，中国大模型市场竞争焦点从流量争夺转向商业变现，阿里、腾讯、字节等头部厂商纷纷将发展重心从通用模型参数竞赛转向智能体赛道，加速推动AI从“对话交互”走向“自主执行”。
　　政策层面，2026年3月18日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），明确提出到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，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。该意见围绕科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作6大重点领域开展“人工智能+”行动，围绕模型、数据、算力、应用、开源、人才、政策法规、安全8个方面系统构建人工智能基础支撑体系。2026年6月29日，国务院常务会议进一步提出深入实施“人工智能+”行动，推进创新突破，守牢安全底线。工业和信息化部加快推进“模数共振”行动，推动算力、算法、数据协同攻关。国务院政府工作报告连续三年聚焦“人工智能+”战略，政策支持力度持续加码。
　　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。2026年，数据要素市场化配置改革持续深化。国家数据局印发《2026年数字经济发展工作要点》（以下简称《工作要点》），对2026年推进数字经济高质量发展重点工作作出部署，提出8个方面重点任务——深化数据要素市场化配置改革，加快建立全国统一数据产权登记制度，推动各地加快建立健全公共数据授权运营价格形成机制；筑牢数字基础设施底座，加快建设全国一体化算力网；强化数据赋能人工智能发展，实施强基扩容、应用赋能、提质增效、管理服务、价值释放、标注攻坚6大专项行动，形成一批满足AI就绪度要求、有效训练先进模型的标杆性高质量数据集；促进实体经济与数字经济深度融合；提升数字化治理与服务能力。《工作要点》明确以经济领域重大场景为切入，充分释放数据要素价值，助力建设现代化产业体系，加快培育新质生产力。
　　3、数字政府：集约化建设与政务智能体深度应用
　　近年来，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10月，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》（以下简称《指引》），从应用场景、规范部署、运行管理等方面，为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的工作导向和基本参照。《指引》明确政务部门应探索构建“一地建设、多地多部门复用”的集约化部署模式。2026年5月，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，从技术基础、安全管控、场景应用、产业生态多维度统筹布局，为智能体行业规范有序、创新向好发展筑牢政策根基。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、粗放扩张的模式，转向以内生动力驱动、注重质量和可持续性的发展模式。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，以政务智能体为代表的新型应用加速落地普及，逐步成为驱动数字政府智慧转型的核心载体。
　　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。据赛迪顾问等机构测算，2026年中国信创产业市场规模预计突破1.8万亿元。根据国资委2022年9月印发的《国资发〔2022〕79号》文件要求，所有中央企业、地方国企须在2027年底前完成信息化系统的信创国产化替代，实现100%替换。2026年至2027年正是集中交付与放量的关键阶段。2026年5月，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，明确智能体发展要坚持安全可控的基本原则。信创建设正从“政策驱动”转向“合规驱动”。预计2026年党政领域国产化率将全面达到100%，金融、能源、交通等关键行业替代进度提速至75%以上。

　　二、核心竞争力分析
　　（一）全栈AI能力：从技术架构到“数力”价值体系
　　公司成立三十余年来，始终深耕数据与AI技术。从早期中文全文检索到自然语言处理，再到近年大模型与智能体的全面布局，公司持续推动数据从“可检索”迈向“可理解”，进而走向“可执行”。公司提出“数力”价值体系，是国内最早将数据资源与AI技术深度整合为现实生产力的软件企业之一。
　　在数据层，公司具备支撑大模型训练的高质量语料基础，并打造了数据中台、高质量数据集构建平台等核心数据处理引擎，支持文本、图片、音频、视频等多模态数据的高效处理与跨模态检索。在语义层，动态本体一体化平台将多源异构数据对齐为统一的业务语义表达，实现数据从“可检索”到“可理解、可推理”的升级。在执行层，智能体平台提供可视化编排、Skill原子能力及多智能体协同等核心功能，支持面向政务、公安、金融、媒体等垂直行业的场景化智能应用开发与运行。公司以“数力”价值体系为牵引——数据是原材料，动态本体是语义加工线，Skill是标准件库，智能体是装配线——将三十年积累的数据资源与全栈软件能力重组为一条从数据到智能生产力的完整转化链路，为客户提供端到端的决策智能支撑。
　　报告期内，公司及子公司共计新增软件著作权9项。
　　报告期内，公司及子公司共取得6项专利证书。
　　（二）稀缺优质数据资源与“数力”价值转化
　　前述数据层能力，依托公司自2010年自建的大数据中心进一步落地为覆盖多场景的数据资产体系。公司累计积累规模超1万亿条（据公司内部统计口径）的稀缺数据资源，形成“治理—挖掘—赋能”闭环，数据覆盖200+国家与地区、130+语种，涵盖文本、图片、音频、视频、GIS等多模态。
　　公司数据体系以互联网公开数据为底座——通过自研采集平台实现新闻资讯、社交媒体、政企官网等全域覆盖，日增数据超8亿条（据公司内部统计），保障数据的广度、实时性与持续更新能力；以非互联网公开数据为护城河——与公开可获取的通用信息形成差异。公司依托三十年行业深耕，构建了多源专有数据渠道，覆盖物理世界感知与行业组织知识类数据，与互联网公开数据互为补充：前者保障“知道得多、知道得快”，后者确保“知道得深、知道得独到”。公司延续并深化前述“数力”价值体系，将价值衡量从“数据规模”升级为“生产力”——通过语义识别、实体提取与跨模态融合，把原始数据转化为智能体可直接调用的知识资产，实现“资源→资产→生产力”跃迁，为大模型迭代与行业数智化提供核心支撑。
　　（三）行业深耕×智能体工程化：从“项目交付”到“能力复制”
　　公司深度渗透政务、公安、网信、特种、金融、媒体等领域，形成行业级服务壁垒。据公司内部统计口径，公司在中央和国务院机构覆盖率80%，省级政府覆盖率64%，省级公安机关覆盖率100%，中央媒体覆盖率72%，国有大型商业银行覆盖率100%、主要股份制商业银行覆盖率92%。基于30余年垂直领域Know-How沉淀，公司以动态本体封装行业知识、以Skill沉淀最佳实践、以智能体实现场景交付，构建了“行业知识—可复用能力—场景化交付”的智能体工程化体系。在智能体规模化交付过程中，公司建立了FDE（ForwardDeployedEngineer，前置部署工程师）机制——将算法、工程、产品人员前置到客户现场，与客户业务团队并肩工作，在解决真实业务问题的同时，将项目经验沉淀为可复用的Skill、模板与产品能力，形成“前线实践→资产沉淀→能力复用→边际成本递减”的正向循环，有助于持续降低后续同类项目的成本，驱动公司从“项目制”向“产品化+规模化”持续演进。需要提示的是，该演进方向受市场需求、技术迭代及行业竞争等因素影响，存在一定不确定性。

　　三、公司面临的风险和应对措施
　　（一）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。2026年上半年，AI大模型市场竞争焦点已从通用能力比拼加速转向行业场景落地。全球大模型市场格局正从单一巨头垄断转向多方竞争态势，据行业研究机构统计，中国模型凭借性价比优势持续扩大市场份额。与此同时，软件行业竞争正从“功能采购”转向“能力采购”——企业购买软件的方式可能从购买席位和功能，逐渐转向购买自动完成工作的能力。若公司不能在行业知识沉淀、智能体工程化能力、场景化交付效率等方面持续构建差异化优势，盈利能力和市场份额将受到较大影响。
　　（二）技术应用成熟度风险
　　人工智能技术加速迭代，各行业应用需求持续增长，但AI从“技术可用”到“业务好用”仍面临实质性障碍。行业调研普遍显示，多数组织在AI落地上遇到实质性障碍，企业计划部署AIAgent的意愿较强，但真实落地率与可量化收益仍偏低。据Gartner2025年6月预测，到2027年底超过40%的AgenticAI项目可能因成本失控、业务价值不清、风险管控跟不上而被取消。毕马威（KPMG）《2026全球技术报告》指出，人才短缺、安全妥协、技术负债是AI规模化落地的三大核心障碍。若公司不能精准把握用户痛点、持续优化产品成熟度与交付效率，可能对业务规模化拓展进度产生影响。
　　（三）商誉减值风险
　　截至报告期末，公司商誉账面价值为2.36亿元，主要系过往并购重组形成。若未来宏观经济环境或行业竞争态势发生重大不利变化，导致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。
　　（四）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。公司主要客户为政府部门和大型企事业单位，资信状况良好，但2026年上半年政府及金融领域客户预算统筹与项目推进节奏持续审慎，部分项目验收及回款周期有所延长。若宏观经济波动导致客户经营状况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，防范相关风险。
　　（五）人力资源风险
　　2026年上半年，AI领域人才竞争持续加剧，顶尖AI岗位薪酬水涨船高。公司正处于业务转型关键期，对高端AI研发、智能体开发及行业解决方案人才需求迫切，存在人力成本上升、关键人才流失的风险。其中，FDE（ForwardDeployedEngineer，前置部署工程师）作为AI落地“最后一公里”的关键角色，正成为行业稀缺人才；根据招聘平台Indeed公开数据，FDE岗位数量从2025年4月的643个增至2026年4月的5,330个，同比增长729%。此类工程师需同时具备技术理解能力与客户现场交付能力，既要懂模型和技术，也要理解客户的数据、流程和业务痛点。公司将通过有竞争力的薪酬福利体系、公平的晋升机制、开放协作的企业文化，持续吸引、培养和保留核心人才，尤其是FDE等紧缺岗位的复合型人才。
　　（六）数据合规与版权风险
　　公司数据服务体系依赖对多源数据的采集、清洗、标注与知识化处理，相关活动受到《数据安全法》《个人信息保护法》及《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规的规范。若数据采集来源的授权边界、个人信息处理合规性，或训练语料相关知识产权权属认定出现变化，可能对公司数据资产的合法性与可用性产生影响，进而影响相关业务收入；监管处罚或诉讼亦可能导致数据资源价值受损，并对品牌与客户信任造成不利影响。公司严格遵守数据合规采集原则，持续完善数据来源授权、个人信息保护与版权合规管理机制，主动对接数据交易所等合规流通渠道，降低相关合规风险。

　　四、主营业务分析
　　2026年上半年，公司实现营业总收入12,637.47万元，较上年同期下降48.38%。报告期内，软件和信息技术服务业总体保持稳定，但不同行业、不同客户群体之间的需求出现明显分化。公司营业收入下降，是核心客户采购节奏变化、项目交付验收周期延长、业务结构主动调整以及新旧业务转换等因素共同作用的结果。
　　（一）经营未达预期的客观原因
　　报告期内，公司营业收入较上年同期出现较大幅度下降，主要受以下因素综合影响：
　　一是部分政务、公共安全、金融及大型企业客户预算安排趋于审慎，项目立项、采购决策和招投标周期有所延长。部分人工智能项目还需经过场景验证、安全合规审查和客户内部决策等环节，导致新增商机向合同、合同向收入的转化速度低于预期。
　　二是部分已签约大型项目截至报告期末仍处于实施、交付或客户验收阶段，尚未达到收入确认条件，相关项目收入未能在本期体现。公司将根据项目实际履约及客户验收情况确认相关收入。
　　三是公司坚持以盈利质量、现金回收和业务可持续性为导向，主动减少低毛利率、回款周期较长、资金占用较大以及风险收益不匹配的系统集成和项目型业务。上述调整在短期内对营业收入规模形成一定影响，但有利于改善业务结构和控制经营风险。
　　四是公司正处于由传统软件和项目交付模式，向“数据服务＋行业智能体服务”模式转换的关键阶段。传统大数据软件、系统集成等业务收缩较快，而行业智能体、动态本体和数据服务等新业务仍处于标杆验证、产品标准化和规模复制阶段，形成的增量收入尚未完全弥补传统业务下降。
　　五是刚性投入持续发生，收入成本阶段性错配。在收入规模因外部需求收缩及内部业务结构优化而阶段性承压的同时，公司在大模型研发、智能体平台建设、算力基础设施及数据治理等方面的投入持续发生，相关费用与成本保持刚性。收入端与成本端的阶段性错配，是导致报告期内公司利润阶段性承压的重要原因。上述投入均为公司面向AI与数据要素时代的战略性布局，将为公司中长期高质量发展奠定基础。
　　需要提示的是，上述转型方向及新业务推广节奏受市场需求、客户采购周期及行业竞争等因素影响，公司不构成对未来业绩的预测或承诺，请投资者充分理解并关注相关风险。
　　（二）分产品经营情况
　　1、人工智能软件产品及服务
　　报告期内，人工智能软件产品及服务实现收入5,630.60万元，占主营业务收入44.55%，继续稳居公司第一大业务板块。受行业下游客户预算收缩与项目推进节奏放缓影响，收入同比下降48.30%；毛利率65.37%，维持在较高水平。面对行业性需求调整，公司进一步聚焦智能体的标准化交付与行业场景深耕，业务质量与产品成熟度持续巩固。主要呈现以下特点：一是各行业头部用户标杆效益持续显现。金融消保智能体在头部银行标杆项目基础上持续深化复用；政务舆情智能体在中央和国家机关、地方政府层面应用范围扩大；公安领域围绕线索研判、资金穿透、时空碰撞、辅助审讯等智能体集群已在多省市公安机关实战应用。其中，基于动态本体的智能体已在资金穿透分析、政策影响分析等场景完成技术验证与场景适配，初步展现出从数据关联推演到业务决策辅助的闭环能力，为下半年场景化复制与商业转化奠定了基础。标杆项目的持续深化与扩围，为后续规模化复制奠定了客户基础。
　　二是企业客户业务质量显著改善。金融、制造、能源等企业客户板块毛利率同比上升12.57%，是本期毛利率改善幅度最大的板块；互联网和传媒板块毛利率同比上升5.71%。这两类客户毛利率的提升，体现了公司商业模式从“传统项目”向“数据服务+业务智能体服务”演进已取得阶段性成效，单一项目的边际投入逐步降低，业务的可复制性持续增强。
　　三是高毛利业务板块保持较强的盈利韧性。公共安全板块毛利率达72.38%，为公司各板块最高水平，这说明在收入同比下降的背景下，公司在高端客户与高复杂度项目中仍具备较强的盈利把控能力。
　　报告期内，公司在政务、公安、金融等行业积累了上百个客户智能体应用，覆盖了从试点验证到场景化部署的多样化需求阶段。随着行业智能体从试用验证向规模化部署推进，前期积累的标杆案例与标准化Skill能力有望逐步转化为规模化收入。
　　2、大数据软件产品及服务
　　报告期内，大数据软件产品及服务实现收入3,967.56万元，占主营业务收入31.40%。受政府及金融领域客户预算统筹与项目推进节奏持续审慎影响，收入同比下降51.95%；毛利率63.29%，同比上升0.69%。公司依托覆盖200余个国家与地区、130余种语种的多模态数据资源，持续提升数据治理效能，在高质量数据集建设与行业语料库积累方面保持业内领先地位。
　　其中，数据服务业务实现收入2,724.43万元，同比增长29.75%，占大数据软件产品及服务收入比重达68.67%，在大数据产品收入整体承压背景下实现逆势增长，收入贡献占比进一步提升。收入增长主要得益于三个方面：一是数据治理与质量管控持续强化，数据资源的准确性、时效性与覆盖广度不断提升，带动数据服务调用量与客单价稳步增长；二是订阅制客户续订率保持稳定提升，经常性收入占比持续提高，业务可预测性显著增强；三是随着中资企业出海步伐加快，公司面向海外市场的开源情报与多语种数据服务需求快速增长，成为数据服务业务的新增量。
　　3、安全产品
　　报告期内，安全产品实现收入1,575.54万元，占主营业务收入12.47%。子公司天行网安持续推进网络安全细分领域的标准化建设与产品迭代，加入密码行业标准化技术委员会、全国数据标准化技术委员会数据流通利用标准工作组、全球计算联盟机密计算专业委员会等多个权威标准化组织，行业参与度和专业影响力持续提升。
　　4、系统集成及其他
　　报告期内实现收入1,463.77万元，同比下降44.14%，毛利率35.80%，为公司各产品中毛利率最低。公司继续按既定战略主动压缩该类低毛利、占用营运资金较大的业务，将资源进一步向人工智能软件、数据产品等高毛利业务倾斜。
　　（三）期间费用与研发投入
　　报告期内，公司持续围绕人工智能大模型、智能体平台、动态本体、数据产品等核心方向保持研发投入强度，期间费用总体保持在合理水平。在收入阶段性承压的背景下，研发投入与算力成本等刚性支出持续发生，导致利润端短期承压。上述投入是公司在人工智能与数据要素产业机遇期构建长期竞争壁垒的必要保障，将为公司中长期高质量发展奠定基础。 收起▲

　　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。
　　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▲