运营商数智化领域、城市智能经济领域、产业和企业数智化领域、人工智能领域、信创领域。
运营商数智化领域、城市智能经济领域、产业和企业数智化领域、人工智能领域、信创领域
运营商数智化领域 、 城市智能经济领域 、 产业和企业数智化领域 、 人工智能领域 、 信创领域
技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务；计算机系统服务；计算机维修；销售电子产品、计算机、软件及辅助设备、仪器仪表；货物进出口、技术进出口、代理进出口；经营电信业务。（市场主体依法自主选择经营项目，开展经营活动；经营电信业务以及依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事国家和本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）
| 业务名称 | 2026-06-30 | 2025-12-31 | 2025-06-30 | 2024-12-31 | 2024-06-30 |
|---|---|---|---|---|---|
| 专利数量:授权专利:发明专利(个) | 7.00 | 22.00 | 15.00 | 96.00 | 65.00 |
| 专利数量:授权专利:软件著作权(个) | 18.00 | 53.00 | 21.00 | 149.00 | 87.00 |
营业收入 X
| 业务名称 | 营业收入(元) | 收入比例 | 营业成本(元) | 成本比例 | 主营利润(元) | 利润比例 | 毛利率 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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| 客户名称 | 销售额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 客户1 |
1.31亿 | 21.24% |
| 客户2 |
9752.74万 | 15.81% |
| 客户3 |
5203.44万 | 8.44% |
| 客户4 |
2788.19万 | 4.52% |
| 客户5 |
2528.65万 | 4.10% |
| 供应商名称 | 采购额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 供应商1 |
513.68万 | 11.94% |
| 供应商2 |
423.02万 | 9.83% |
| 供应商3 |
350.14万 | 8.14% |
| 江苏显格信息科技有限公司 |
280.75万 | 6.52% |
| 供应商5 |
225.17万 | 5.23% |
| 客户名称 | 销售额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 中移动信息技术有限公司 |
1.69亿 | 19.41% |
| 中国移动通信集团四川有限公司 |
1.39亿 | 15.95% |
| 中国移动通信集团安徽有限公司 |
8638.44万 | 9.91% |
| 中国移动通信集团山西有限公司 |
4123.56万 | 4.73% |
| 中国联合网络通信有限公司北京市分公司 |
3694.01万 | 4.24% |
| 供应商名称 | 采购额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 四川亚弘电子股份有限公司 |
690.69万 | 12.88% |
| 济南铭赛信息技术有限公司 |
560.38万 | 10.45% |
| 成都云镜科技有限公司 |
421.09万 | 7.85% |
| 北京坤鹏远航科技有限公司 |
320.00万 | 5.97% |
| 亚信科技(中国)有限公司 |
295.84万 | 5.52% |
| 客户名称 | 销售额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 客户1 |
1.41亿 | 16.15% |
| 客户2 |
8691.90万 | 9.99% |
| 客户3 |
7762.18万 | 8.92% |
| 客户4 |
7169.49万 | 8.24% |
| 中国联合网络通信有限公司北京市分公司 |
4130.17万 | 4.74% |
| 供应商名称 | 采购额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 供应商1 |
742.96万 | 14.85% |
| 供应商2 |
560.38万 | 11.20% |
| 供应商3 |
404.90万 | 8.09% |
| 苏州钉乐信息科技有限公司 |
205.66万 | 4.11% |
| 北京思云网科技有限公司 |
191.51万 | 3.83% |
| 客户名称 | 销售额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 客户1 |
1.36亿 | 16.36% |
| 客户2 |
8197.00万 | 9.83% |
| 客户3 |
7212.86万 | 8.65% |
| 客户4 |
7049.08万 | 8.45% |
| 客户5 |
4690.41万 | 5.62% |
| 供应商名称 | 采购额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 供应商1 |
1218.11万 | 15.32% |
| 供应商2 |
725.34万 | 9.12% |
| 神州数码(中国)有限公司 |
666.70万 | 8.38% |
| 供应商4 |
616.89万 | 7.76% |
| 供应商5 |
532.55万 | 6.70% |
| 客户名称 | 销售额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 客户1 |
2.42亿 | 26.75% |
| 客户2 |
7718.45万 | 8.53% |
| 客户3 |
6954.98万 | 7.69% |
| 客户4 |
6207.97万 | 6.86% |
| 客户5 |
3832.30万 | 4.24% |
| 供应商名称 | 采购额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 供应商1 |
4116.27万 | 38.86% |
| 供应商2 |
1045.71万 | 9.87% |
| 供应商3 |
672.88万 | 6.35% |
| 供应商4 |
600.00万 | 5.66% |
| 供应商5 |
513.68万 | 4.85% |
一、报告期内公司从事的主要业务 （一）公司主要业务领域 思特奇作为ICT领域产品、技术、服务与智慧运营的引领者及长期合作伙伴，致力于融合自主研发、科技创新、场景应用与价值运营，构建开放共赢的生态合作体系。公司具备数字经济基础设施支撑能力，不仅是运营商值得信赖的长期合作伙伴，更是城市、产业及企业数智化转型的核心赋能者，围绕“东数西算”、人工智能、信创等国家战略进行深度布局。 第一，业务维度：公司业务广泛覆盖运营商、城市、产业与企业以及算网基础设施与数据安全等核心市场。 运营商领域：基于云原生、AI原生方式，围绕运营商生产服务、网络运营和政企产品提供系统支撑，涵盖支撑域、网络域、数字政... 查看全部▼
一、报告期内公司从事的主要业务
（一）公司主要业务领域
思特奇作为ICT领域产品、技术、服务与智慧运营的引领者及长期合作伙伴，致力于融合自主研发、科技创新、场景应用与价值运营，构建开放共赢的生态合作体系。公司具备数字经济基础设施支撑能力，不仅是运营商值得信赖的长期合作伙伴，更是城市、产业及企业数智化转型的核心赋能者，围绕“东数西算”、人工智能、信创等国家战略进行深度布局。
第一，业务维度：公司业务广泛覆盖运营商、城市、产业与企业以及算网基础设施与数据安全等核心市场。
运营商领域：基于云原生、AI原生方式，围绕运营商生产服务、网络运营和政企产品提供系统支撑，涵盖支撑域、网络域、数字政企域三大方向，以AI推动运营商从“经验驱动”向“AI驱动”跃迁。
产业与企业领域：依托自研五层三域架构、九思行业大模型、可信数据空间三大技术底座，面向大型产业集团、中小微企业、产业园区提供企业智能化、产业链协同、数据资产化全栈解决方案。
城市领域：提供政务数字化底座、城市可信数据空间、本地数字经济运营全栈一体化解决方案，目前已为全国30余个城市提供智慧城市服务。
东数西算领域：为“东数西算”提供从云管、监测到算力调度的系统平台和运营服务，覆盖国家算力枢纽，构建“数、算、网、安”一体化算力生态。
第二，技术维度：公司以自主创新为基石，在AI大模型与信创领域形成核心技术体系。
人工智能：自研九思大模型已通过国家网信办双备案，构建涵盖客户经营、生产经营、客户服务等19类大模型矩阵。围绕“云、边、端”协同架构推出智能算力终端、智能工牌等端侧产品，推动AI从算力走向生产、办公、生活等多元场景。
信创国产化：已掌握覆盖IaaS、PaaS、SaaS的全栈信创产品体系，依托自研信创服务器、全系列国产数据库、全栈中间件及迁移工具，助力关键行业实现安全可控的数字化转型。
2026年上半年，公司持续为运营商、城市、产业及企业、“东数西算”等提供全方位数字化转型服务。作为全栈AI原生的创新实践者，公司将继续以AI原生体系架构和方法论为基础，深化“AI原生+百业”融合，助力客户实现可持续价值提升。
1、业务维度
1.1运营商数智化领域
1.1.1行业态势感知
1.1.1.1国家宏观政策
数智化国家战略、人工智能+、AI与信息通信融合、网络自智、智能体应用、AI赋能千行百业。
（1）国家战略升维：国家“十五五”规划明确提出打造“智能经济新形态”，推动核心要素从“数据+数字技术”向“模型+数据+算力+场景”演进，加快提升数智化发展水平。
（2）“人工智能+”行动全面提速：中共中央政治局会议强调深入实施“人工智能+”行动，要求加快人工智能与实体经济深度融合，重点突破大模型、智能体等关键核心技术。
（3）人工智能与信息通信深度融合：工信部发布《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见》，要求网络初步实现高等级自智，形成高价值场景，聚焦5G-A/6G、网络自智、智能体等关键攻关领域。
（4）AI赋能政企行业应用：相关部委联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，推动智能体在各行业创新应用，AI正加速向政企行业应用全面渗透。
1.1.1.2行业发展态势
（1）战略转型：运营商正从通信管道商向AI综合智能服务商跃迁，经营范式从“卖连接”拓展至“卖Token、卖模型、卖算力”，构建算力调度、大模型及AI应用开发生态，开启智能时代新增长曲线。
（2）业务发展：个人市场聚焦存量价值深耕与ARPU提升，家庭市场从基础宽带向云网融合综合数字服务升级，政企市场从传统专线、IDC转向算力服务、AI+DICT及工业互联网等战新赛道，为千行百业提供全栈服务，从资源销售向能力输出转型。
（3）企业转型：运营商以“AI+”数智化转型体系为指引，纵向聚焦AI+市场、政企、网络、管理实现全面升级，横向深化AI+流程、数据、工具专项治理，打破系统竖井，推动运营模式从经验驱动向数据与AI驱动演进。
1.1.1.3市场空间分析
（1）存量价值经营：个人市场深化存量精细化经营，依托AI精准营销与融合产品设计，提升ARPU；家庭市场拓展数字化服务产品，从宽带连接向智慧家庭、社区安防等场景延伸。
（2）政企行业数智化服务：政策驱动工业互联网、车联网、低空经济等万亿级赛道规模化落地，运营商发挥云网融合优势，提供AI+DICT多元融合方案，通过运营持续提升附加值，打造收入增长主引擎。
（3）自智网络：高等级自智成为行业刚需，推动规建维优营全生命周期智能化升级；网络能力产品化实现从成本中心向价值中心转变，AI数字员工在运维、稽核等环节规模化应用，显著压降运营成本，实现增收提效。
（4）智能算力与Token经营：智算基础设施需求爆发，算力租赁、调度及算电协同迎来万亿级窗口；Token计量经营与MaaS平台开辟千亿级增量空间，运营商依托算网一体优势，把握平台化运营与生态化服务新机遇。
1.1.1.4行业市场拓展
2026年上半年，思特奇深耕移动、联通、电信、广电、虚商与国际化业务，核心布局AI、算力网与Token运营。AI赋能全域业务智能化；算力网实现多元算力统一纳管及调度；Token运营建立标准化计费结算与产品输出体系，全方位助力运营商数智化升级。
移动行业：AI商业化浪潮下，思特奇深度赋能中国移动数智化发展。通信服务领域，面向市场、政企、网络、管理、客服全条线落地数字化转型，依托AI技术赋能内部各岗位，提升工作效率。算力服务领域，搭建端到端算力运营体系，落地移动算力网络战略。Token运营领域，以Token为统一计量标准，搭建集计费、结算、鉴权于一体的运营体系，将算力、模型封装为标准化产品对外输出，培育新增长极。
联通行业：公司依托集团统一AI底座，构建省级智能中台，打造“平台为基、场景为王”的数智运营新范式，贯通算力纳管、模型训练、智能体落地至全域运营全链路。业务支撑域深耕公众、政企智慧运营，落地智能问数、智能受理、智能质检等多模态AI应用；云网领域打造统一云管平台实现集约纳管，叠加5G智能运维智能体达成网络提质与成本下降双重成效；国产化PaaS替代领域搭建自主可控数据库全栈资源池，助力联通算力集约运营与全域数智化发展。电信行业：2026上半年，思特奇与中国电信在多领域合作产出众多成果。数字员工建设方面，在旗舰示范营业厅提供营业数字人服务，大幅提升客户体验和营业效率。AI赋能业务支撑方面，实现“美好家”业务全面转向AI原生支撑模式。昆仑生态联盟方面，基于AI大模型与行业数字化能力打造智慧文旅标杆案例，政企产数合作持续深入。
广电行业：2026年上半年公司参加CCBN2026，推出“AI基础设施、AIfor支撑、AIfor政企、AIfor网络、AIfor生态”全套AI体系赋能广电。AI基础设施实现通算、智算、超算统一调度运营；AIfor支撑推动AI+DICT架构升级，打通从商机挖掘到合同签订全流程；AIfor网络涵盖5G智慧网络规建维优营全环节，推出“专网+AI应用”一体化方案；AIfor生态以AI能力超市为载体，构建闭环协同的AI生态。
出海/国际化：公司坚持“网络+终端+服务”协同出海策略，依托运营商国际网络资源，完善全球连接与算力服务能力。在国际漫游及全球云网加速领域取得进展，持续优化全球通信服务体系，迭代升级国际漫游增值能力，适配多区域、多场景业务需求；与专网运营商合作，在FWA/FTTR家庭与中小企业接入、5G专网行业赋能等方向实现实质性突破。此外，在数智化方面，围绕AI智能体平台推进智能运维、AICoding、AI+政企等场景落地；依托大数据实现客户、商机、运营、风控的可视洞察；依托云原生构建全链路智能监控与故障闭环；依托大模型搭建统一线上服务，助力运营商降本增效，推动Token运营等新领域向全球化延伸。
虚商：2026年上半年，公司持续推进AI原生云BSS研发与市场化，聚焦运营效率、产品敏捷、风控合规与生态协同，引入AIAgent、大模型与智能决策机制，强化智能编排与灵活扩展。积极开展场景验证，推动技术向业务价值转化，为客户降本增效提供支撑。未来将继续围绕“平台+业务、AI+BSS、国内+国际”方向，完善平台并推动规模化应用。
1.1.2业务发展概述
1.1.2.1公司业务核心定位
在运营商从传统通信向AI数智化服务全面转型的浪潮下，思特奇致力于成为运营商数智化转型的核心合作伙伴与使能者。基于对市场空间的分析，公司精准定位三大业务领域：支撑域、网络域、数字政企域。通过构建AI原生应用、算法模型及数智底座，帮助运营商将连接、算力与数据资产转化为可经营、可计量的智能服务，全面助力运营商实现从“管道服务商”向“AI综合服务商”的战略跃迁。
1.1.2.2业务核心价值主张
支撑域：释放数据价值，驱动存量经营与运营增效。以AI大模型与大数据技术重塑运营商核心业务支撑体系，解决“获客难、触达难、转化低”痛点。通过AI赋能市场营销、订购、客服、渠道及计费账务全流程，推动核心运营模式从“人工经验驱动”向“AI数据驱动”跃迁，助力运营商盘活存量、拓展增量，实现从成本中心向效益中心的转型。网络域：构建自智网络，将云网能力产品化。将AI深度注入网络“规、建、维、优、营”全生命周期，推动网络从“被动运维”迈向“主动自智”的高阶演进。核心价值在于赋能运营商将云网能力封装为可售卖的NaaS（网络即服务）产品及运维服务，通过智能化手段显著降低电费、代维费等运营成本。
数字政企域：赋能千行百业，全栈数智化服务。聚焦数据要素价值释放与AI生态化服务。通过提供AI原生解决方案，帮助运营商将产品与服务优势转化为可持续的运营收益。提供“算力+模型+数据+安全”一体化服务，助力运营商从“资源销售”升级为“服务运营”，成为数字经济时代的核心使能者。
1.1.2.3业务目标与业务形态
（1）支撑域：以AI重塑BSS/OSS体系，推动从稳定支撑向智能驱动升级。面向个客/家客支撑，提供营销、订购、客服、渠道、计费全流程AI支撑，助力存增一体化；面向政企支撑，提供从市场研判到售后维系的端到端AI智能闭环；面向新业务支撑，提供敏捷适配的专项支撑能力。面向融合支撑，打通各域壁垒，实现跨CHBN融合支撑。
（2）网络域：AI注入网络生产全流程，推动自智网络向L4高阶演进，实现运维从成本中心向能力供给中心转变。围绕“规-建-维-优-营”全生命周期，提供网络运营管理、数据协同与AI智能体能力，实现网络统一感知、资源高效调度与运维智能决策。
（3）数字政企域：聚焦政企全栈数智化服务，构建“AI+数据+算力”一体化能力，实现从资源销售向能力输出升级。面向行业提供数据要素×政企场景化服务，构建AI产品体系、全链路开发与持续运营体系，降低行业AI落地门槛；打造算力网调度与市场运营平台，将异构算力资源转化为标准化可售卖商品。
1.1.3核心服务能力
1.1.3.1支撑域核心服务能力
个客/家客支撑：面向个人与家庭市场，提供AI驱动的市场营销、订购、客服、渠道、计费全流程支撑，助力存增一体化。
政企支撑：面向政企客户，提供从市场研判、潜客挖掘、营销销售、订单交付到售后维系的端到端AI智能支撑。新业务支撑：面向5G专网、国际化、海外虚拟运营等新兴市场，提供专项支撑能力。
融合支撑：整合各域能力，实现跨CHBN灵活组装编排与中台共享服务。
支撑域IaaS、PaaS、DaaS底座：提供算力纳管、容器云、智能运维、安全运营等IaaS能力，大数据、数据库、中间件等技术PaaS能力，以及数智中台、数据本体、数据智能等数据PaaS能力。
1.1.3.2网络域核心服务能力
网络运营支撑：围绕网络“规、建、维、优、营”全生命周期，提供工程设计交维、资源管理、运维工作台及云网加速等运营支撑。
网络数据服务：依托GIS平台、协同作战与运营分析平台，提供网络数据协同与可视化分析能力。
网络AI产品与服务：面向线路巡检、操作保障、质量优化、地址治理等场景，提供大模型驱动的网络智能体服务。网络域IaaS、PaaS、DaaS底座：提供智能运维、GIS开发、数据速递、智能存力等IaaS能力；流批一体大数据、时序数据库、中间件等PaaS能力；网络数智中台、数据本体与数据智能等DaaS能力。
1.1.3.3数字政企域核心服务能力
数据要素×政企：以运营商及外部数据为底座，面向文旅、应急、城市治理等领域提供场景化数据应用。
AI生态服务：覆盖AI产品交付、模型开发、智能体集成到持续运营全链路。
算力服务：构建算力网调度与市场运营平台，实现异构算力统一监测、弹性调度与供需撮合。
1.2产业和企业数智化领域
1.2.1行业态势感知
1.2.1.1行业整体发展阶段与演进方向
当前国内产业和企业数字化已从传统企业单点开展阶段，全面迈入AI原生、数据要素资产化、产业链集群协同的高质量增长阶段。行业发展已经进入政策持续加码、企业需求刚性释放的高景气赛道阶段。2026年作为“十五五”开局之年，行业内三大核心逻辑清晰，也是持续打开公司中长期成长天花板的关键：
转型主体由单一企业转向产业链集群批量改造：过往企业数字化多为独立采购ERP、MES单点工具系统，投入分散、协同能力弱；现阶段各地园区、工信部门、产业龙头优先推行“以大带小”链式数字化方案，统一搭建产业链协同底座，批量带动上下游中小企业上云，集群总包类项目订单规模显著提升。为公司标准化平台产品带来规模化落地机会。
技术主线由传统信息化升级为AI+可信数据的双核心底座：行业采购逻辑发生根本性变化，大模型、行业智能体、隐私计算、产业可信数据空间不再是增值可选模块，而是已经成为项目标配刚需；客户采购重心从流程线上工具系统转向智能决策、数据资产流通类高附加值系统，具备全栈自研AI与数据安全技术厂商的竞争优势持续放大。
1.2.1.2核心顶层配套政策
公司产业和企业数智化业务精准匹配国家“数实融合、智能经济、数据要素市场化”顶层政策导向，政策红利持续转化为落地订单：
首先，在中长期顶层纲领上，《“十五五”规划纲要》、《2026年政府工作报告》明确提出打造智能经济新形态、深化“人工智能+”全域行动，要求普及行业智能体、建设全国一体化数据要素流通体系，将产业互联网、中小企业数字化、行业可信数据空间列为数字经济核心新型基础设施。其次，工信部、财政部联合印发《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027）》，设立全国“智改数转”引导基金，推出数字化服务券、普惠算力减免政策，单企业年度数字化补贴最高5万元；新版专精特新培育管理办法将数字化底座、自主数据能力纳入企业硬性评审指标，倒逼中小制造、商贸企业加速数字化投入。
AI与数据要素专项落地文件：八部门《“人工智能+制造”实施意见》提出2027年前规模化落地千套工业行业智能体；国家数据局《可信数据空间发展行动计划（2024—2028）》鼓励产业链共建行业数据空间，统一数据确权、流通、收益分配规则，直接打开产业数据运营增量市场。
算力与产业互联网配套政策：《算力基础设施高质量发展行动计划》推进普惠算力下沉至县域产业园区；“5G+工业互联网升级版”持续扩容，边缘计算、全域物联网配套改造预算持续增加，完善产业数字化底层算力供给。
1.2.1.3行业四大核心增长驱动因素
政策端刚性托底：地方政府将产业数字化、专精特新培育纳入绩效考核体系，工信、园区设立专项数字化预算；数据空间、行业大模型配套试点专项资金优先采购具备全栈自研底层技术服务商，国产化信创政策持续释放替换订单增量。
企业内生降本增效需求：实体企业普遍存在数据孤岛、供应链协同低效、人工决策成本高、沉淀数据无法变现四大痛点；同时中小企业数字化人才、自研资金短缺，标准化外部平台外包成为最优解决方案，需求持续刚性释放。
技术成熟降低落地门槛：大模型轻量化微调、隐私计算、云原生、物联网技术完成规模化商用落地，行业智能体开发周期大幅缩短；可信数据空间标准化架构解决跨企业数据共享安全顾虑，大幅拓宽数据服务市场空间。
产业资本与生态协同驱动：各地国资产业基金重点布局具备长期运营能力产业数字化平台；产业链龙头主动开放上下游生态，联合服务商统一搭建协同底座，批量导入中小客户，拓宽公司获客渠道、摊薄市场拓展成本。
1.2.1.4市场空间：需求分层、供给格局、重点细分赛道
（1）整体市场规模
2024年全国数字经济总规模达56.35万亿元，产业数字化为核心增长引擎；权威机构预测2026年国内中小企业数字化服务市场规模约2.2万亿元，同比增速19%，2026-2028年复合增速超19%；其中AI数字化服务三年复合年均增长率达46%，为增速最高细分赛道；全国工业互联网核心产业规模突破1.6万亿元，可信数据空间全国试点超900个，增量持续释放。
（2）需求侧分层市场结构
大型产业集团/产业链龙头：需求为集团全域AI底座、产业链协同平台、集团级可信数据空间，项目客单价高、合同周期长，配套多年运维、数据增值持续性收费；
中小微企业（核心增量市场）：轻量化SaaS订阅、模块化AI工具，付费门槛低、客户基数庞大，批量复制带来稳定年度订阅收入；
产业园区、地方工信平台：政府统一采购公共产业数字化底座，落地后覆盖园区全部企业，批量转化终端客户。
（3）供给侧竞争分层，公司差异化定位
互联网/大型工业软件大厂：侧重单一重度行业定制，底层技术封闭，缺少轻量化跨行业标准化产品，中小客户覆盖能力弱；
区域小型集成商：仅提供基础信息化工具，无自研大模型、可信数据底层技术，无法承接高附加值数据要素、AI智能体业务；
思特奇差异化赛道定位：国内稀缺同时拥有自研五层三域产业底层架构、九思行业大模型、全套可信数据空间安全技术的综合服务商，兼顾大型集团定制、中小企业轻量化订阅，同时具备平台长期运营变现能力，优势突出。
（4）五大高增长细分赛道空间
企业全域智能协同赛道（对应Teamshub4.0）：企业AI协同SaaS市场持续扩容，2028年整体规模有望突破千亿；产业链协同产业互联网赛道：制造、文旅、农业、商贸等25大行业万亿级改造空间，交易撮合分成具备永续增长属性；
产业可信数据要素赛道：政策全新增量赛道，数据确权、联合建模、数据交易服务随全国统一数据市场建设持续扩容；
垂直行业数智化赛道（工业/农业/文旅/金融）：各细分赛道均具备千亿长期改造空间，行业专属智能体提升项目溢价；
行业AI智能体配套赛道：2026-2028企业数字化新增刚性采购品类，智能体单独形成增量订单。
1.2.2业务发展概述
1.2.2.1公司业务核心定位
公司作为全域数智化综合服务商，依托自研五层三域产业底层架构、九思行业大模型、产业可信数据空间三大自主可控技术底座，面向大型产业集团、中小微实体企业、产业园区、地方工信主管部门，提供企业内部智能化、产业链全域协同、产业数据资产化全栈一体化解决方案。是市场少数同时具备全栈底层自研技术、跨行业规模化落地案例、平台长期运营变现完整能力的上市软件企业。
1.2.2.2业务核心价值主张
区别于传统仅做一次性软件交付的同行，公司以平台+生态+长期数智运营为核心价值，形成差异化竞争叙事：面向实体企业：一站式解决数字化投入高、技术人才短缺、数据孤岛、沉淀数据无法变现四大痛点，依托AI与数据技术实现生产、经营、供应链全链路降本，将企业沉睡数据转化为可交易数据资产；
面向产业链集群：打通上下游信息壁垒，贯通信息流、资金流、票据流、交易流、物流“五流合一”，搭建供需协同产业生态，全链条降低交易与运营成本；
面向政府、产业园区：搭建区域统一产业数字化公共底座，实现全域产业经济监测、中小企业批量轻量化赋能，精准匹配地方产业升级、培育专精特新政策目标。
1.2.2.3报告期业务发展核心目标
产品结构优化：持续迭代标准化AI原生平台，提升SaaS订阅以及数据运营服务能力，降低定制项目占比；
客户拓展目标：持续深耕制造、文旅、农业、金融、商贸垂直赛道，复制标杆园区项目，扩大中小企业客户基数；技术壁垒强化：加大行业大模型、可信数据空间研发投入，紧抓2026智能经济、数据要素政策红利，巩固技术差异化优势。
1.2.3核心服务能力
1.2.3.1企业全域智能化转型全周期服务能力
面向大中小各类实体企业提供一站式数字化转型全流程配套服务：
企业数字化顶层规划服务：结合行业、经营规模定制轻量化适配方案，避免碎片化重复建设，控制客户总体投入；
AI原生数字底座搭建服务：融合大模型、智能体打通企业内分散业务系统与全域数据，实现由流程驱动向智能驱动升级；
分场景AI智能化落地服务：覆盖生产调度、供应链风控、智能营销、财务风控、客户服务等标准化AI场景快速落地；
全周期迭代运维服务：提供系统升级、算法优化、数据治理、故障托管配套长期服务。
1.2.3.2产业链协同生态搭建与托管运营服务能力
以产业集群、龙头产业链为服务对象，提供跨企业一体化协同全套服务：
产业互联顶层架构规划服务：依托自研五层三域体系搭建统一协同底座，打通上下游数据与业务壁垒；
产业链全链路数字化改造服务：完成采购、生产、仓储、分销全流程线上闭环，实现五流合一；
产业平台长期托管运营服务：承接供需匹配、订单撮合、产业资源调度、上下游生态拓展日常运营；
集群批量轻量化赋能服务：依托园区、龙头批量带动上下游中小企业低成本上云，规模化拓展客户。
1.2.3.3产业数据要素全链条合规运营服务能力
公司差异化核心服务赛道，依托全套可信数据空间安全技术形成独有竞争力：
企业数据资产盘点与标准化治理服务：梳理沉淀经营、生产沉睡数据，完成清洗、分类、价值评估；
行业可信数据空间搭建部署服务：落地隐私计算、数据沙箱、区块链底层基础设施，实现原始数据不出域、数据可用不可见；
数据全生命周期运营托管服务：覆盖确权登记、授权流通、联合建模、数据产品开发、收益分配全流程；
行业高质量数据集定制服务：基于全域产业数据训练行业大模型、行业智能体，对外提供AI数据支撑服务。
1.2.3.4多垂直行业定制化数智落地服务能力
具备跨实体行业的完整落地服务体系，针对行业独有痛点输出专属转型路径：
行业痛点诊断与定制方案设计：深度吃透工业、农业、文旅、金融、商贸等行业生产经营特征，输出轻量化改造方案；
行业专属AI场景适配服务：开发适配行业规则的定制智能体、预测分析模型；
垂直产业生态共建服务：联动行业协会、龙头、地方主管单位拓宽业务落地渠道。
1.2.3.5普惠中小企业轻量化数字化赋能服务能力
针对中小企业缺资金、缺技术人才核心痛点打造低成本服务体系：模块化轻量化数字化套餐按需订阅，大幅降低一次性改造投入；配套各地智改数转、数字化服务券申报辅助服务，降低客户实际采购成本；全流程远程托管运维，企业无需配置专业数字化团队。
1.2.3.6政企协同产业公共平台共建运营服务能力
面向地方工信、产业园区政府单位提供区域公共数字化底座全套服务：区域产业数字底座整体规划与落地建设；全域产业经济监测、企业培育、产业链风险智能分析服务；园区中小企业普惠数字化长期托管运营服务。
1.3城市智能经济领域
1.3.1行业态势感知
1.3.1.1行业发展阶段与核心演进方向
2026年作为“十五五”开局之年，国内城市数字化已告别单一政务信息化建设阶段，全面迈入全域数字化、AI规模化、数据要素资产化高景气成长周期，行业四大核心逻辑清晰，持续打开公司中长期成长天花板：
项目交付模式向长期运营转型，现金流质量显著优化：各地政府财政规划思路发生根本性转变，由一次性软件采购转向“平台共建+多年持续运营”政企合作模式，衍生平台运维、数据授权、算力租赁、交易分成等持续性收入，该类业务具备可复现、抗周期特征。
技术底座升级为全域大模型+可信数据空间双刚需：依托2026年“人工智能+”规模化落地政策，综合智能体、城市统一AI底座等已成为各地数字建设硬性采购内容；叠加国家数据要素市场化改革全面铺开，城市可信数据空间作为跨部门政企安全数据流通唯一合规基础设施，新增项目订单快速放量。
业务边界由单一政务拓展为“政务+产业+民生”一体化：地方政府不再单独采购政务系统，同步统筹城市治理、本地产业培育、便民服务数字化建设，一体化全域总包项目占比持续提升，具备“政务底座+产业运营”综合交付能力厂商竞争优势持续放大。
建设范围由单一城市延伸城市群协同数字化：十五五规划重点推进都市圈数据互通、跨区域数字底座共建，具备跨城市标准化复制落地能力服务商可同步承接多区域项目，市场扩容空间进一步打开。
1.3.1.2顶层配套政策
中长期顶层纲领：《“十五五”规划纲要》《2026年政府工作报告》首次提出打造智能经济新形态，明确将规模化落地政务智能体、建设全国一体化数据市场、布局省市两级可信数据空间列为数字经济核心基建，将城市全域数字化作为新型城镇化核心抓手；《数字中国建设整体布局规划》“2522”框架持续落地，统筹政务、产业两类数据资源合规流通。
智慧城市专项国家级文件：国家发改委、国家数据局联合印发《深化智慧城市发展推进全域数字化转型行动计划》，提出2027年前建成50个全域数字化标杆城市，强制要求各地落地统一政务AI公共平台、城市可信数据空间、城市数字中枢，鼓励地方国资与市场化服务商合资运营数字经济平台。
数据要素专项落地政策：国家数据局《可信数据空间发展行动计划（2024—2028）》明确分省、市两级落地数据空间，统一公共数据授权、确权、收益分配规则，2024-2028年赛道复合增速超150%，是全新增量蓝海赛道。
政务AI配套政策：八部门《智能体规范应用与创新发展实施意见》允许地方财政单列政务大模型、智能体专项预算，大幅提升AI相关项目采购规模与预算上限。
地方落地配套政策：全国超90%地级市出台本地数字经济实施方案，设立专项数字化财政资金，推出数据券、AI算力补贴，降低政企数字化投入门槛，直接拉动订单释放。
1.3.1.3行业四大核心增长驱动因素
政策刚性托底：数字中国、新型城镇化、数据要素市场化纳入地方政府绩效考核，政务、数据空间专项预算单列；具备一级信创资质厂商天然拥有投标壁垒，国产化替换订单持续释放。
政企内生刚需释放：政务端，传统系统烟囱、跨部门数据割裂、人工审批效率低下，统一AI中枢、标准化智能体可长期压缩财政运维成本，投入产出比清晰；城市产业端，地方政府亟需摆脱互联网平台本地产业数据、资金虹吸，依靠自有数字经济底座沉淀区域数据资产；数据要素端，公共数据商用、政企联合分析需求爆发，可信数据空间是合规唯一载体，刚需属性突出。
技术成熟降低落地门槛：自研城市大模型、隐私计算、区块链、云原生中台完成规模化商用，政务智能体轻量化开发，项目交付周期缩短、标准化复用率提升。
资本与生态协同赋能：各地成立国有数据运营平台，以合资共建模式引入市场化服务商；专项债、产业基金持续投向城市数字底座、数据空间项目，拓宽长期运营合作渠道。
1.3.1.4市场空间、需求分层、供给格局、细分赛道
（1）整体市场规模
机构测算2026年全国智慧城市投资规模突破1.05万亿元，行业年均增速维持15%以上；其中城市可信数据空间2026-2028年复合增速领跑，2028年市场规模有望突破500亿元，运营类收入占比提升至45%；政务AI、城市数字经济平台两大细分赛道三年复合增速超40%。
（2）需求侧分层结构
省级/副省级城市的全域数字化总包项目，同步采购政务AI、可信数据空间、区域数字经济底座，客单价高、配套多年运营合同；地级市、区县：轻量化政务中台、单领域数据空间项目，标准化产品复制空间广阔；园区、文旅片区：景区、农贸、物业小型数字化项目；地方国资数据平台等。
（3）供给竞争分层，公司差异化定位
头部云大厂：偏重底层算力硬件，政务场景、本地产业运营落地能力薄弱；
传统政务集成商：仅具备基础大数据能力，无自研大模型、全套可信数据安全技术，无法承接数据要素增值业务；区域小型软件商：产品碎片化，无跨城市复制能力；
思特奇差异化优势：作为同时具备自研政务九思大模型、全套可信数据空间、城市数字经济运营、多文旅垂直数字化完整解决方案服务商，拥有全国30余城成熟落地标杆，形成“底层自研技术+全场景应用+长期运营变现”完整优势。
（4）五大高增长细分赛道
政务全域智能化赛道：万亿存量替换市场，统一政务AI底座、标准化智能体可批量分拆采购，项目附加值显著高于传统政务软件；
城市可信数据空间赛道：政策硬性配套工程，竞品稀缺、项目溢价能力强；
城市本地数字经济底座赛道：政企合资核心载体，覆盖文旅、农贸等消费场景，衍生票务、交易分成；
城市数据要素流通运营赛道：中长期核心增长曲线，公共数据授权、联合建模等持续增值；
产业营商监测赛道：宏观经济、工信、企业画像平台为各政府部门常态化采购。
1.3.2业务发展概述
1.3.2.1公司业务核心定位
公司作为全域数字化综合服务商，深度契合2026年智能经济、数据要素市场化顶层战略，面向各省市县政府、地方国资数据集团、城市产业园区、文旅商圈，提供政务数字化底座+城市可信数据空间+本地数字经济运营+全域数据要素流通全栈一体化解决方案，是国内少数同时具备全栈自研AI与数据安全底层技术、三十余城落地标杆、政企长期可持续运营变现完整能力的软件企业。
1.3.2.2业务核心价值主张
区别于传统仅交付一次性政务项目的同行，公司以平台+数据+长期运营为核心差异化价值：
政府端：一站式解决部门数据孤岛、AI重复建设、本地产业数据外流三大痛点，同步兼顾精细化政务治理、区域产业培育、数据资产合规变现三重政府考核诉求；
本地企业端：打通政企可信数据流通通道，提供低成本AI分析、产业链协同服务，降低中小企业数字化投入门槛；
居民端：统一一码通办、文旅便民数字化体系，提升公共服务体验、激活本地消费；
市场差异化：提供成熟的标准化业务底座，支持快速配置落地，持续迭代升级，针对客户独有诉求，保留适度的扩展能力，兼顾上线效率与业务适配，兼顾成本、周期与个性化需求，通过数据、交易、分成收益打造持续性现金流。
1.3.2.3报告期核心发展目标
市场拓展：持续复制标杆全域数字化模式，新增多个地市级总包项目，布局城市群协同数字化业务；
技术落地：规模化落地政务智能体、城市可信数据空间，打造多个地市级AI政务标杆案例；
生态共建：深化与各地国资平台合资运营合作，搭建长期稳定运营业务载体。
1.3.3核心服务能力
1.3.3.1城市全域数字底座一体化规划建设服务
面向省、市、区县提供全域数字化顶层设计与落地全流程服务：
全域数字化整体方案规划：结合地方产业、政务现状，统筹政务、产业、民生一体化建设，避免碎片化重复投入；统一城市中枢搭建服务：整合跨部门数据与业务能力，解决系统烟囱、数据割裂痛点；
全栈国产化信创适配服务：完成国产软硬件全兼容，满足政务招投标硬性资质要求；
城市共性组件集约化建设：沉淀标准化公共能力组件，大幅压缩政府长期数字化财政支出。
1.3.3.2政务AI全栈建设与智能体落地服务
依托自研九思城市大模型提供完整政务智能化落地配套：
城市统一AI公共底座搭建：统筹全市算力、模型、知识库，避免各委办局单独采购AI底层；
场景化政务智能体批量开发部署：针对统计、市监、工信等部门快速落地专属AI智能体，替代大量人工审批、数据分析工作；
政务AI生态共建运营：开放标准化接口联合本地服务商拓展细分场景，摊薄交付成本；
AI平台年度迭代运维：模型微调、知识库更新、算力扩容长期配套服务。
1.3.3.3城市可信数据空间全链条安全运营服务
匹配国家数据要素改革，提供全套数据合规流通托管服务：
市级可信数据空间整体搭建服务：部署权限管控、数据沙箱、隐私计算、区块链全套安全底层；
政企标准化连接器部署服务：实现企业、政府数据本地不出域、安全互通；
数据全生命周期托管运营：覆盖确权、治理、授权、交易、收益分配全流程；
跨城市群、产业链数据协同分析服务：释放政企数据联合价值。
1.3.3.4城市数字经济共建与长期托管运营服务
主打政企合资共建模式，是公司区别同行核心运营能力：
市级数字经济中枢共建服务：联合地方国资搭建服务政府、企业、市民一体化底座；
全消费业态数字化改造服务：覆盖景区、酒店、餐饮、零售、农贸、物业六大场景；
平台长期托管运营：承接商户入驻、客流分析、营销推广、供需撮合全流程；
本地产业数据资产沉淀运营：归集全域交易数据，支撑政府产业监测与精准招商。
1.3.3.5城市产业治理与营商环境数字化服务
面向发改委、工信、统计等经济主管部门专项服务：
宏观经济智能监测服务：多源数据融合实现经济实时监测、风险预警、产业研判；
工业经济全周期数字化管控：覆盖产值监测、产业链断点分析、能耗双控、技改监管；
企业全生命周期画像服务：多维数据构建企业360档案，支撑精准政策推送、风险预警；
中小企业普惠数字化赋能：依托城市底座为本地中小微企业提供低成本数据、AI服务。
1.3.3.6民生一体化便民数字化服务
面向市民公共服务场景配套全套数字化运营服务：
全市统一一码通域搭建服务：打通政务、交通、文旅多场景认证与清算；
社区、文旅、医疗高频民生数字化配套；
便民平台长期迭代运营服务，持续提升居民使用粘性。
1.4东数西算领域
1.4.1行业态势感知
1.4.1.1行业整体发展阶段与演进方向
当前国内算力产业依托东数西算战略与AI产业化浪潮，已从传统数据中心分散建设阶段，全面迈入全国一体化算力网集约运营、智能调度、服务化输出的高质量增长阶段。行业已进入政策持续加码、供需双向爆发的高景气赛道。
2026年作为“十五五”开局之年，行业内三大核心演变逻辑清晰，持续打开公司中长期成长天花板：
算力供给模式从零散基建向全国一体化集约运营转型：过往算力基础设施多为各企业、各地区零散自建，资源割裂、利用率低、能耗不均；现阶段国家依托八大枢纽节点、十大数据中心集群完成全国算力资源统筹规划，推动算力从“分散建设”走向“统一纳管、跨域调度、池化共享”的标准化公共基础设施，算网融合、算力互联、资源池化等技术体系加速成熟，为算力运营服务商带来规模化落地机会。
技术主线从基础算力资源供给升级为“算力+模型+Token”一体化服务输出：行业采购逻辑发生根本性变化，企业客户不再满足于单一算力资源租用，而是需要“算力+模型+调度+运营”的一站式MaaS（模型即服务）综合能力；大模型部署、Token聚合运营、智能体开发、算力精细化管控已成为项目标配刚需，客户采购重心从裸算力资源转向智能调度、模型服务、Token运营等高附加值服务，具备全栈算力软件平台与运营能力的技术厂商竞争优势持续放大。
商业模式从一次性项目交付向长期运营与交易分成转型：算力SaaS订阅、Token零售运营、算力撮合交易分成、卡时弹性租赁、模型服务持续计费等运营型收入模式成为行业核心盈利抓手，服务商更注重具备平台长期运营变现能力。
1.4.1.2核心顶层配套政策
公司东数西算业务精准匹配国家“全国一体化算力网、人工智能+规模化落地、算力普惠化”顶层政策导向，政策红利持续转化为落地订单：
首先，在中长期顶层纲领上，《“十五五”规划纲要》《2026年政府工作报告》明确提出构建全国一体化算力网、深化“人工智能+”全域行动，要求推进算力资源统筹调度、普惠算力下沉至产业园区与中小企业，将算力基础设施列为数字经济核心新型基础设施。《数字中国建设整体布局规划》“2522”框架持续落地，统筹算力、模型、数据三类资源合规流通与高效配置。
算力基础设施专项落地文件：《算力基础设施高质量发展行动计划》明确推进八大枢纽节点AIDC智能算力中心建设，要求2027年前实现全国算力资源统一纳管与跨域调度能力全覆盖；国家发改委、国家数据局联合印发《全国一体化算力网建设实施方案》，提出构建“西部存储与训练、东部推理”的产业分工格局，推动算力从“资源”向“商品”转化，直接打开算力调度与撮合交易增量市场。
AI与Token运营配套政策：八部门《“人工智能+制造”实施意见》提出2027年前规模化落地千套工业行业智能体，带动大模型调用与Token消耗需求井喷；工信部《算力网络创新发展行动计划》推进算网融合、算电协同，要求建立统一算力计量、计费、结算标准体系，为Token聚合运营与算力市场化交易提供制度保障。
普惠算力与中小企业配套政策：《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027）》推出普惠算力减免政策，降低中小企业AI算力使用门槛；各地产业园区、工信部门设立专项算力补贴预算，推出算力券、AI算力减免等扶持措施，直接拉动普惠算力服务需求释放。
1.4.1.3行业四大核心增长驱动因素
政策端刚性托底：国家将全国一体化算力网建设纳入数字经济核心基建考核体系，八大枢纽节点、十大数据中心集群配套专项财政预算；算力调度、算力互联、算电协同等试点项目专项资金优先采购具备全栈自研算力软件平台的技术服务商，国产化信创政策持续释放算力基础设施替换订单增量。
AI产业化需求爆发驱动：千行百业智能化场景全面落地，AI智能视频解析、高清编码传输、智能检索、大模型赋能等新型场景持续迭代普及。行业应用从简单数据处理转向大模型训练、推理、智能生成等高阶算力场景，带动模型调用、Token消耗、算力调度、智能运维等全链条服务需求井喷。权威机构测算，2026年国内AI算力服务市场规模同比增速超40%，Token运营赛道复合增速领跑。
技术成熟降低落地门槛：异构算力统一纳管、智能调度算法、云原生编排、大模型轻量化部署等技术完成规模化商用落地，算力调度平台可兼容GPU、NPU、FPGA等多类型芯片，跨域调度能力大幅增强；Token聚合、模型服务封装、算力撮合交易等新型服务形态技术门槛持续降低，具备全栈软件平台能力的服务商可快速规模化复制。
产业资本与生态协同驱动：各地国资算力平台纷纷成立，以合资共建模式引入市场化算力运营服务商；运营商、科技头部企业持续加码算力基建投入，加速从基建向运营转型，丰富算力供给层级；专项债、产业基金持续投向算力网调度、AIDC建设、普惠算力运营项目，拓宽长期运营合作渠道。
1.4.1.4市场空间：需求分层、供给格局、重点细分赛道
（1）整体市场规模
2026年全国算力产业总规模突破1.2万亿元，智能算力占比持续提升；权威机构预测2026-2028年国内算力调度与运营服务市场复合增速超35%，Token聚合运营赛道三年复合年均增长率达50%以上，为增速最高细分赛道；全国AIDC智能算力中心在建及规划项目超200个，算力撮合交易平台累计撮合规模突破数百亿元，增量持续释放。
（2）需求侧分层市场结构
大型运营商、算力中心：需求为异构算力统一纳管调度平台、跨域算力编排系统、算力网运营支撑平台，项目客单价高、配套多年运维与运营服务合同；
大中型企业客户：需求为MaaS模型服务、Token聚合调用、AI开发平台、私有化算力部署，标准化产品+定制化服务组合，合同周期长、续约率高；
中小微企业、开发者（核心增量市场）：轻量化算力SaaS订阅、按需Token消费、普惠算力套餐，付费门槛低、客户基数庞大，批量复制带来稳定持续性收入；
地方政府、产业园区：统一采购普惠算力公共服务底座，落地后覆盖园区全部企业，批量转化终端客户，配套算力券、AI算力减免等政策补贴。
（3）供给侧竞争分层，公司差异化定位
头部云厂商/硬件设备商：侧重底层算力硬件与IaaS资源供给，算力软件平台、Token运营、算力撮合交易等上层服务能力薄弱，缺少面向中小客户的轻量化运营产品；
传统IDC/系统集成商：仅提供基础机房托管与算力资源出租服务，无自研算力调度引擎、Token聚合平台、模型服务能力，无法承接高附加值算力运营与AI服务业务；
思特奇差异化赛道定位：国内稀缺同时拥有自研算力调度引擎、Token聚合运营平台、AI模型服务全栈能力、算力撮合交易体系、全链路算力与数据安全技术的综合服务商，兼顾大型算力中心定制运营、中小企业普惠算力服务，同时具备“算力+模型+Token+安全”一体化服务输出能力，优势突出。
（4）五大高增长细分赛道空间
算力调度与纳管赛道（对应算力调度平台、异构算力纳管平台）：全国算力中心统一纳管与跨域调度需求刚性释放，2028年市场规模有望突破千亿，软件授权+SaaS订阅模式优势显著；
Token聚合与AI模型服务赛道：大模型规模化商用驱动Token消耗需求井喷，多厂商模型统一汇聚、标准化API输出成为行业刚需，持续性收入占比高，长期运营变现空间广阔；
算力撮合交易赛道：政策推动算力从“资源”向“商品”转化，算力超市、算力银行等新型交易模式快速放量，交易撮合分成具备永续增长属性；
AI开发与智能体服务赛道：2026-2028企业AI应用新增刚性采购品类，智能体开发、AI开发平台、开发者服务单独形成增量订单；
算力与数据安全赛道：政策硬性配套工程，覆盖算力全链路数据安全防护、可信数据空间、国密算法适配，竞品稀缺、项目溢价能力强。
1.4.2业务发展概述
1.4.2.1公司业务核心定位
公司作为算力服务综合运营商，依托自研算力调度引擎、Token聚合运营平台、AI模型服务全栈能力、算力撮合交易体系、全链路数据安全技术五大自主可控技术底座，面向运营商、算力中心、大中型企业、中小微企业及开发者、地方政府与产业园区，提供算力纳管调度、Token聚合运营、AI模型服务、算力撮合交易、AI开发与智能体服务、算力与数据安全全栈一体化解决方案。公司是市场少数同时具备全栈算力软件自研能力、跨域算力规模化调度经验、算力平台长期运营变现完整能力的上市软件企业。
1.4.2.2业务核心价值主张
区别于传统仅做算力基建交付或单一资源出租的同行，公司以平台+运营+生态为核心价值，形成差异化竞争叙事：面向运营商、算力中心：提供异构算力统一纳管与智能调度平台，实现算力资源池化、跨域调度、精细化切分，大幅提升算力利用率、降低闲置率，配套算力网运营支撑服务，助力客户从基建投入向运营变现转型；
面向企业客户、开发者：一站式解决算力资源分散、模型部署复杂、Token管理混乱、AI开发门槛高、算力成本不可控五大痛点，依托MaaS模型服务与Token聚合能力实现“一次对接、全品类调用”，大幅降低AI应用落地成本与周期；
面向中小微企业：提供轻量化普惠算力SaaS订阅与按需Token消费服务，配套算力券、AI算力减免等政策补贴对接，大幅降低中小企业AI算力使用门槛；
面向地方政府、产业园区：搭建区域统一普惠算力公共服务底座，实现算力资源集约共享、中小企业批量赋能，精准匹配地方算力普惠、AI产业培育政策目标。
1.4.2.3报告期业务发展核心目标
产品结构优化：持续迭代标准化算力软件平台与Token运营体系，降低基建项目占比，提升SaaS订阅、Token运营、算力撮合交易分成类项目占比；
客户拓展目标：持续深耕运营商、金融、政务、能源垂直赛道，复制标杆算力中心运营项目，扩大中小企业与开发者客户基数；
技术壁垒强化：加大算力调度引擎、Token聚合平台、AI模型服务、算力安全技术研发投入，紧抓2026全国一体化算力网建设政策红利，巩固技术差异化优势。
1.4.3核心服务能力
1.4.3.1算力调度与异构算力纳管服务能力
面向运营商、大型企业、算力中心提供全栈算力资源调度与纳管服务：
异构算力统一纳管服务：自研算力调度引擎支持GPU、NPU、FPGA等多类型芯片统一纳管，兼容主流国产算力芯片混合调度，实现算力资源池化与动态分配，有效降低算力闲置率；
智能调度与跨域编排服务：平台内置智能调度算法，可根据任务类型、优先级、资源负载自动匹配最优算力节点，支持多数据中心协同作业，实现算力资源跨区域、跨层级动态调配，满足“东部训练、西部推理”等差异化算力需求，支撑国家“东数西算”战略落地；
算力精细化切分服务：依托云原生编排架构结合Ray任务调度及HAMi-Core技术实现智算卡细粒度切分与池化动态调度，让算力中心每张卡基于任务细粒度切分使用，显著提升算力利用率；
可视化运维与高可用保障服务：提供可视化运维监控、自动化故障迁移与弹性伸缩能力，确保算力服务高可用性与稳定性，降低运维复杂度。算力调度平台已接入全国多个算力中心节点，累计调度算力资源超过10万PFlops，服务客户涵盖运营商、金融、政务、能源等多个行业。
1.4.3.2Token聚合运营与AI模型服务能力
公司差异化核心服务赛道，依托Token聚合平台与AI模型服务平台形成独有竞争力：
多厂商大模型统一汇聚服务：整合各类通用、行业专属及多模态大模型资源，破除不同厂商接口、协议壁垒，对外提供统一API接口，客户仅需一次对接即可调用全品类AI模型能力，覆盖文本问答、内容创作、数据分析、视听识别等全场景应用；
Token计量与计费结算闭环服务：实现Token计量、安全鉴权、计费结算的统一闭环管理，归一化计量口径精准统计多维度算力消耗数据，支持多样化计费模式与自动对账分润，全面支撑AI算力服务标准化、规模化、商业化运营；模型全生命周期管理服务：支持通用大模型、行业定制模型及多模态模型的适配接入、快速部署、统一纳管与服务封装，屏蔽不同框架、不同版本模型部署差异，实现模型资源集中化与池化管理，覆盖模型监控、状态巡检、版本管理、故障自愈、计量鉴权全链条能力；
模型运行调度与性能优化服务：依托算力调度底座，实现模型运行资源智能分配、动态调优与负载管控，支持推理加速、缓存优化、负载均衡及限流熔断等策略，保障各类模型服务在高并发、常态化场景下稳定高效运行。
1.4.3.3算力撮合交易与市场化运营服务能力
公司算力网运营核心业务，推动算力从“资源”向“商品”转化：
算力超市运营服务：将不同服务商的算力资源入驻上架到平台，通过平台进行销售，需求方与服务商达成交易后平台收取服务费。面向服务商提供产品展示、营销推广、上架管理等服务能力，面向需求方提供产品展示、自助下单、费用支付、即时开通等一站式服务；
算力银行运营服务：将不同服务商的闲置算力资源进行“储蓄”聚合，形成算力大池子，分化为不同规格的产品商品，面向需求客户提供按卡时、按天、按月、按年的散租或整租“贷算”服务，平台在过程中赚取算力化整为零的“利息”差价；
智能匹配与信用保障服务：通过智能匹配算法自动识别用户算力需求特征，推荐最优算力服务商与资源组合，降低用户选择成本与交易摩擦；引入信用评价体系与交易保障机制，确保交易双方权益，提升平台公信力与交易安全性。算力撮合交易平台已汇聚多家主流算力服务商，覆盖全国多个算力节点，累计撮合交易额突破数亿元。
1.4.3.4AI开发与智能体交付服务能力
面向开发者与企业客户提供全生命周期AI开发服务：
AI开发全流程服务：提供涵盖需求分析、架构规划、方案设计、应用开发、系统测试、上线运行及持续运营在内的七种标准化业务服务形态，助力开发者解决从入门到精通的各类实际难题；
行业智能体快速交付服务：依托AI基础平台与Token聚合能力，面向政务、金融、制造、文旅等垂直行业快速落地专属AI智能体，覆盖智能客服、智能营销、智能运维、智能质检等标准化场景；
开发者生态赋能服务：开放标准化API接口与开发工具链，降低AI应用开发门槛，联合开发者社区拓展细分场景，摊薄交付成本，构建繁荣AI应用生态。
1.4.3.5算力与数据安全全链路保障服务能力
公司“安全即服务”理念下构建的全栈安全保障体系：
全生命周期数据安全防护服务：构建覆盖数据采集、传输、存储、处理、交换、销毁全生命周期的数据安全防护体系，结合国密算法、数据脱敏、访问控制、审计追溯等技术手段，确保算力服务过程中的数据安全与合规性；
算力安全资源一体化服务：通过算力数据安全平台统筹调度数据资产识别、分类分级、流量监测、风险分析、风险评估、事件溯源等能力，向下实现安全资源拉通，向上提供安全服务支撑，构建贯穿基础网络、数据中心、云平台、数据、应用的一体化协同安全保障体系；
可信数据空间与可信联接服务：建设可信数据空间平台，保障数据生命周期全过程安全、可控、可信赖；配套算联可信联接器硬件设备，在算力中心与调度平台之间构建可信链路，支持国际通用加密算法与国密算法，保障算力并网传输数据安全；
安全标准制定与合规服务：深度参与国家数盾安全团体标准研制工作，与国家信息中心在东数西算集群节点展开合作，共同推进数据安全标准落地与算力节点安全防护体系建设，将数据安全能力转化为算力服务的核心竞争壁垒。
1.4.3.6普惠算力与终端设备部署服务能力
面向中小企业与边缘场景打造低成本算力服务体系：
普惠算力SaaS订阅服务：提供轻量化算力套餐按需订阅，大幅降低中小企业一次性算力投入门槛；配套各地算力券、AI算力减免政策申报辅助服务，降低客户实际采购成本；
智能终端一体机服务：作为算力网调度架构“云-边-端”协同的终端设备，自带部分算力与模型、智能体应用，支持数据不出域，为客户提供便捷AI相关服务；
智算一体机边缘部署服务：面向企业、园区提供私有化、小规模算力组网，数据圈定在有限范围内，多种规格设计快速互联组网，满足不同规模企业或园区对算力的需求；
数据速递传输服务：基于客户源数据中心与目的数据中心的数据目录构建传输路径，客户可选择不同路径进行数据传输，实时监控传输过程，保证数据安全无损抵达，解决企业数据上云、数据迁移核心痛点。
2、技术维度
2.1人工智能领域
2.1.1行业态势感知
随着新一轮科技革命和产业变革深入推进，人工智能正在成为推动经济社会数字化、智能化发展的核心技术力量。以大模型、生成式人工智能、智能体为代表的新一代人工智能技术快速演进，推动人工智能从传统的数据分析和规则驱动模式，向具备理解、推理、生成和自主决策能力的智能化阶段迈进。人工智能应用正逐步从技术验证阶段进入规模化应用阶段，成为促进产业升级、提升生产效率、推动数字经济发展的关键基础能力。
（1）国家政策持续推动，“人工智能+”进入产业规模化发展阶段
近年来，国家高度重视人工智能产业发展，将人工智能作为培育新质生产力、推动数字经济发展的重要战略方向。《“十四五”数字经济发展规划》《新一代人工智能发展规划》等政策文件明确提出，要加强人工智能基础能力建设，推动人工智能与实体经济深度融合，加快智能计算、数据资源、算法模型等创新要素发展。
随着“人工智能+”行动持续推进，人工智能正在加速融入生产、生活和社会治理各领域，从辅助工具逐步演变为产业发展的基础能力。政策层面持续推动人工智能技术创新、基础设施建设和行业应用落地，促进算力资源、数据资源、模型能力和应用生态协同发展，为人工智能产业规模化应用提供了良好的发展环境。
未来，人工智能竞争将不再局限于单一模型能力，而是围绕算力供给能力、模型服务能力、数据资源能力、智能应用能力以及产业服务能力展开综合竞争，构建开放、高效、安全的AI基础设施体系已成为产业发展的重要方向。
（2）企业智能化需求快速增长，AI应用由单点探索向规模化应用演进
随着大模型技术不断成熟，企业对人工智能的需求正在发生深刻变化。过去，企业更多关注数字化系统建设和数据资源积累，而当前正在加速向“智能化生产、智能化运营、智能化服务”转型，希望通过AI能力提升业务效率、降低运营成本、增强创新能力。
从应用方向看，企业AI需求主要呈现两大发展趋势：
一方面，通用型AI能力需求快速增长。围绕企业通用办公和生产效率提升，人工智能正在进入更多日常业务场景，包括：
AICoding智能研发：辅助代码生成、代码优化、测试分析，提高软件开发效率；
智能办公与知识助手：基于企业知识库实现智能问答、文档分析、信息检索，提高知识利用效率；
视频智能分析：利用视觉大模型实现视频理解、目标识别、异常检测等能力；
数字员工与智能助手：通过智能体技术实现业务流程自动执行、客户服务、运营辅助等工作；
智能客服与营销助手：提升客户服务效率，实现精准营销和用户运营。
企业希望通过低门槛、可复制的AI能力，将人工智能快速应用到日常生产经营过程中。另一方面，行业智能化需求持续深化。不同行业由于业务模式、数据特点和运营流程存在差异，对人工智能的需求逐渐从通用能力向行业专属能力发展，需要结合行业知识、业务流程和专业数据打造场景化智能应用。
（1）重点行业AI应用需求持续释放，推动行业智能化升级
随着人工智能技术不断成熟，各行业正在积极探索AI赋能业务发展的新模式。
运营商领域：围绕市场、政企、客服、网络等核心业务推动智能化升级。运营商拥有丰富的数据资源和复杂业务体系，对人工智能应用需求突出。未来将重点围绕市场经营领域：利用AI提升营销分析、用户洞察、业务推荐和运营决策能力；政企服务领域：利用AI提升行业解决方案设计、客户服务和项目支撑能力；客户服务领域：通过智能客服、知识助手提升服务效率和用户体验；网络运营领域：利用AI开展网络故障分析、智能巡检、自动优化和运维辅助。通过AI赋能运营商生产经营全过程，实现从传统运营向智能运营转型。
金融领域：推动智能服务和智能风控能力建设。金融行业数据资源丰富、业务流程标准化程度高，是人工智能应用的重要领域。重点需求包括智能客服与客户运营；风险识别与智能风控；金融知识问答与业务辅助；智能投顾、智能运营等场景。
城市领域：助力智慧治理和公共服务能力提升。面向城市治理需求，人工智能将在政务服务、城市管理、公共安全等领域发挥重要作用，推动城市治理模式由经验驱动向数据智能驱动转变。
制造企业重点关注智能质检、生产优化、设备预测性维护等应用；医疗行业关注辅助诊疗、医学知识助手、科研分析等场景；教育行业关注智能教学、科研辅助和知识服务；广大中小企业则更加关注低成本、快速部署的办公助手、客户服务、知识管理等应用。
（2）构建开放融合的AI能力供给体系，支撑人工智能产业化发展
面向人工智能规模化应用趋势，需要打造开放、安全、高效的一体化AI基础平台，汇聚多元算力资源，统一纳管多类型模型能力，沉淀行业数据资源，提供智能体构建和应用开发能力，并结合运营、安全、服务体系，实现AI能力从资源供给、应用开发到业务运营的全流程支撑。
通过构建“算力+模型+数据+智能体+服务”的综合能力体系，可满足政府、运营商、金融、制造、医疗、教育、中小企业等不同领域智能化发展需求，推动人工智能能力快速复制、规模推广和持续运营，助力千行百业实现从数字化向智能化加速跃迁。
2.1.2业务发展概述
基于人工智能产业规模化发展趋势以及千行百业智能化升级需求，思特奇围绕AI能力供给、应用开发和行业智能化应用，构建面向客户的多元化AI业务服务体系，为政府、运营商、金融、制造、医疗、教育及中小企业等客户提供从模型调用、应用开发到行业智能应用落地的全流程服务能力。围绕不同客户群体和业务需求，形成以下五大AI业务方向：
（1）AI模型服务：提供多元模型能力供给，满足企业智能应用调用需求
面向需要快速应用AI能力的企业客户，提供统一的AI模型服务能力，汇聚开源模型、商业模型、行业模型及自研模型等多类型模型资源，通过标准化接口方式提供模型调用服务（Token服务），满足客户在智能问答、内容生成、知识助手、业务分析等场景中的模型使用需求。
通过模型统一接入、灵活调用和按需计费，降低企业使用大模型的技术门槛和应用成本，帮助客户快速获得人工智能能力。
（2）AI开发服务：面向开发者和行业应用建设需求，提供智能应用开发能力
面向企业开发者、行业应用建设团队以及生态合作伙伴，提供AI应用开发服务，降低人工智能应用开发复杂度。通过提供开发工具链、智能体构建能力、模型调用能力和应用开发环境，支持开发者快速完成AI应用设计、开发、测试和部署，满足千行百业在业务场景智能化改造过程中的应用建设需求。
围绕政务、金融、运营商、制造、医疗等行业，支撑合作伙伴和客户快速打造符合业务特点的智能化应用。
（3）数据服务：释放行业数据价值，支撑AI应用持续优化
面向行业智能化应用需求，提供数据资源治理、知识库构建、训练数据管理等数据能力服务，帮助客户提升数据利用效率，为模型训练、智能体运行和行业应用提供高质量数据支撑。
通过数据资源整合和行业知识沉淀，推动企业数据资源向AI生产资料转化，为行业智能化应用提供持续演进能力。（4）AIAgent服务：打造千行百业智能体应用，推动业务流程智能化面向行业客户实际业务场景，提供基于大模型的智能体服务能力，结合行业知识、业务流程和企业数据，打造面向不同领域的智能化应用。
围绕运营商市场经营、政企服务、客户服务、网络运维，金融智能客服与风险管理，城市治理与公共服务，企业办公与知识管理等场景，提供行业智能体解决方案，实现从辅助决策到业务流程自动执行的智能化升级。
（5）AI支撑服务：保障AI能力安全、高效、持续运营
面向企业AI应用长期运营需求，提供包括资源管理、Token运营、计量计费、安全管理、应用运营、技术咨询等支撑服务能力。
通过完善的运营支撑体系，帮助客户实现AI资源统一管理、使用成本精细化控制以及业务价值持续提升，保障AI应用稳定、高效运行。
通过上述业务体系建设，思特奇形成覆盖“模型服务、开发服务、数据服务、智能体服务、支撑服务”的AI业务布局，为客户提供从AI能力获取、应用开发到行业落地运营的一站式服务，推动人工智能能力快速进入实际业务场景，实现规模化应用和商业价值转化。
2.1.3核心服务能力
随着人工智能从技术探索阶段进入规模化应用阶段，企业对AI能力的需求已从单一模型调用逐步扩展至模型管理、应用开发、资源供给、运营支撑等全流程能力需求。为满足不同行业客户在AI应用建设、能力调用和商业运营过程中的多样化需求，思特奇围绕AI业务服务方向，构建覆盖模型服务、开发服务、资源供给和运营支撑等环节的AI产品服务体系。
面向需求客户、开发者以及生态合作伙伴，提供包括AI模型管理及网关、AI开发工具链、AI能力供给服务、Token运营支撑服务等在内的一系列产品能力，支撑客户快速获取AI能力、高效构建智能应用、灵活开展业务运营，推动人工智能能力规模化应用和商业价值转化。
2.1.3.1AI模型管理及网关
AI模型管理及网关面向快速增长的多模型应用需求，提供统一化、标准化的模型服务支撑能力，帮助企业高效管理和使用多元化模型资源。
随着大模型生态持续发展，企业面临模型类型多样、调用方式复杂、应用场景差异化等问题，需要具备统一管理和灵活调度能力。AI模型管理及网关通过连接不同来源、不同类型的模型资源，为企业提供统一模型服务入口，支撑商业模型、开源模型、自研行业模型等多类型模型的接入和应用。
通过模型能力统一封装，实现模型资源向标准化服务能力转化，满足企业在智能问答、内容生成、知识助手、业务分析等多场景下的AI应用需求，帮助客户降低模型使用成本，提高模型应用效率。
2.1.3.2AI开发工具链
AI开发工具链面向企业智能应用快速构建需求，提供支撑AI应用创新和规模化复制的工程化开发能力。随着AI应用场景不断丰富，企业需要更加便捷、高效的开发方式，将业务需求快速转化为智能应用。AI开发工具链围绕AI应用建设全过程，为开发者、业务人员和生态伙伴提供统一开发支撑环境，降低人工智能应用开发复杂度。
通过提供智能应用构建、模型调用、应用编排、测试验证等工具能力，支持企业快速打造面向不同业务场景的智能应用，加快AI能力从技术资源向业务应用转化，提升企业AI应用建设效率和推广能力。
2.1.3.3AI能力供给服务
AI能力供给服务面向千行百业智能化升级需求，构建统一化、标准化的AI资源供给体系，实现AI能力快速获取和灵活组合。人工智能应用落地涉及算力、模型、数据、智能体等多类资源，传统资源分散供给模式难以满足企业快速创新需求。AI能力供给服务通过对多类型AI资源进行统一组织和服务化封装，为客户提供按需选择、灵活组合的AI能力供给方式。
面向政府、运营商、金融、制造、医疗、教育、中小企业等不同领域，支持根据行业特点和业务需求组合所需AI能力，形成面向具体场景的智能化解决方案，推动AI能力规模化复制和行业推广。
2.1.3.4Token运营支撑服务
Token运营支撑服务面向AI能力商业化运营需求，提供支撑AI服务规模化运营的基础保障能力。大模型服务逐步走向商业应用，企业不仅需要具备AI能力供给能力，还需要建立面向市场运营的管理体系，实现AI资源可管理、服务可计量、成本可核算、价值可分析。
Token运营支撑服务围绕AI服务运营全过程，提供资源管理、使用统计、计量计费、运营分析等支撑能力，帮助企业建立完善的AI服务运营模式，实现AI能力从技术供给向商业服务转变。
2.2信创领域
2.2.1行业态势感知
2.2.1.1行业发展与演进方向
十五五期间，信创产业正式迈入2.0深度落地周期。相较于十四五阶段以党政办公系统替换为主的试点推广，国家在《数字中国建设整体布局规划》及科技自立自强相关专项政策中，进一步明确要集中攻坚芯片、操作系统、数据库、中间件、AI基础设施等底层关键核心技术，推动信创从单一办公场景全面延伸至“2+8+N”全行业核心生产业务系统。推动信创从单一办公场景全面延伸至“2+8+N”全行业核心生产业务系统，产业发展从“可用”向“好用、高性能、高安全、一体化”升级，成为数字中国建设的核心底座。
2.2.1.2市场需求结构与增长空间
从市场需求来看，党政领域持续推进政务云、城市中台、电子政务等核心系统深度升级改造；金融、电信、能源、交通、医疗、教育、工业、军工八大关键行业，存量国外数据库、商用中间件、高端服务器替代需求集中爆发，核心交易、计费结算、工业控制、关键诊疗等生产系统国产化改造成为重点；制造、物流、文旅及广大中小微企业也同步推进轻量化信创建设。叠加全国一体化自主算力网络建设、行业大模型国产化部署等新增需求，信创市场具备持续稳定的增长动力，受短期宏观经济波动影响较小。
2.2.1.3产业供给能力与生态成熟度
供给层面，国产CPU、操作系统、整机等软硬件生态成熟度显著提升，全栈适配能力持续完善，市场需求已从“可用”向“好用、高性能、高安全、一体化”升级。操作系统、数据库、中间件、信创一体机等细分领域增速突出，金融核心交易、电信高并发业务、城市数字中台、工业海量数据存储、行业知识库构建等场景成为市场增量核心载体，整体行业规模将保持长期稳步扩张。
2.2.1.4行业增长驱动
（1）政策驱动：顶层规划与刚性考核形成强牵引
国家层面以《数字中国建设整体布局规划》、科技自立自强专项政策为引领，将信创提升至国家安全与数字经济战略高度，自上而下形成统一部署、部委推进、地方落地的完整政策体系。各地陆续出台国产化替代时间表、路线图与刚性考核指标，央企、国企、党政机关均明确核心业务系统自主可控要求，叠加财政补贴、项目倾斜、采购优先等配套支持，为信创产业规模化发展提供持续、稳定、可预期的政策保障，推动行业需求从试点走向全面铺开。
（2）场景驱动：全行业核心业务替代打开增量空间
信创应用场景从党政办公外延至“2+8+N”全行业核心生产系统，需求深度与广度同步提升。党政领域持续深化政务云、城市大脑、一网统管等系统建设；金融、电信、能源、军工等关键行业围绕核心交易、高并发计费、工控安全、关键数据治理等场景开展深度替代；制造、医疗、教育、物流等行业加速轻量化信创部署。场景从外围辅助系统走向核心生产链路，从单点替换走向整体架构重构，带来持续且规模化的市场需求。
（3）技术驱动：国产软硬件生态成熟支撑深度落地
以国产CPU、操作系统、数据库、中间件为代表的底层技术能力显著提升，全栈适配与兼容性大幅改善，支撑复杂业务稳定运行。分布式架构、云原生、内存计算、向量检索、多模数据管理等关键技术逐步成熟，产品性能、可靠性、安全性全面接近并部分超越传统商用体系，解决了过去“能用但不好用”的瓶颈。技术成熟度提升直接带动项目落地效率与客户接受度，为核心业务系统替代、大规模集群部署提供坚实技术底座。
（4）创新驱动：AI与算力网络催生新增长赛道
全国一体化自主算力网络、行业大模型、AI应用国产化部署成为新的增长引擎。信创与云计算、大数据、人工智能深度融合，推动智算中心、信创一体机、向量数据库、AI中台等新型基础设施建设。企业在完成基础替代的同时，同步开展云原生升级、数据中台建设、知识库构建、智能决策系统落地，形成“基础替换+智能化升级”双轮驱动格局，进一步拓宽信创产业边界，打开长期可持续的增量市场空间。
2.2.2业务发展概述
2.2.2.1业务布局与产品体系
思特奇紧跟十五五信创产业发展方向，围绕“2+8+N”全行业政企客户核心系统国产化替代刚需，系统布局IaaS算力设施、信创数据库、全栈中间件、全流程迁移工具等自研产品体系，并配套多云管理平台、开发云、智能运维、信创一体机等整体解决方案，形成从底层算力、基础软件到迁移实施、运维保障的完整信创业务闭环。
2.2.2.2技术研发与行业深耕
公司持续加大数据库内核、分布式计算、向量检索、云原生调度等关键底层技术研发投入，针对电信高并发、金融核心交易、政务海量数据处理等典型行业痛点进行深度产品优化，不断拓展能源、制造、医疗等重点行业落地场景，提升跨领域交付能力与市场覆盖面。
2.2.2.3市场定位
公司定位为面向全行业的全栈自研信创底座服务商，依托一体化产品与方案能力，为客户提供从IT架构重构到核心业务系统替代的整体自主可控建设能力，帮助客户在核心业务零中断前提下完成去O改造，同时支撑云原生升级与AI智能化应用落地。
2.2.3核心服务能力
2.2.3.1全栈信创算力底座建设
公司具备完整的信创IaaS层规划与落地能力，依托自研信创服务器、一云多芯IaaS云基座、多云管理平台产品体系，可为政企客户搭建全栈自主可控的国产化算力基础设施。可针对客户现有IT架构现状与行业信创合规要求，统一纳管私有云、公有云、混合云及非云异构算力资源，破除传统信创资源孤岛问题，实现异构算力统一调度、资源弹性交付、全域监控运维，支撑客户完成底层硬件替换、云平台重构与算力资源集约化升级，为上层数据库、中间件、业务系统提供安全、稳定、高效的底层算力基座支撑。
2.2.3.2国产数据库全栈建设与治理
依托全系列思创自研数据库产品矩阵，涵盖通用国产数据库、分布式内存数据库、分布式缓存、分布式文件系统、多模数据库及全套数据库配套工具，可为各行业客户提供全场景国产化数据替代与数据价值治理服务。可根据金融高并发、电信低时延、工业海量文件、物联网多模数据等差异化业务场景，匹配对应数据库产品能力，完成传统国外数据库平滑替换，构建集数据存储、高速计算、容灾备份、安全管控、性能调优、智能运维于一体的自主可控数据体系，实现海量多类型数据统一治理、高效流转与价值挖掘，保障核心交易、实时分析、智能决策类业务稳定运行。
2.2.3.3分布式中间件集成与适配
基于全品类自主可控信创中间件产品，包含数据库中间件、消息中间件、网关及业务流程中间件等核心组件，可为客户提供业务架构适配、系统互联互通、高并发业务支撑的一体化中间件服务。能够深度适配国产底层软硬件生态，有效屏蔽国产化环境技术异构差异，解决传统架构跨系统通信低效、流程调度繁琐、数据库适配困难等痛点，支撑百万级高并发业务场景稳定运行，助力客户完成业务系统微服务改造、流程自动化升级与国产化架构统一适配，是全栈信创替换的核心衔接与缓冲支撑能力。
2.2.3.4全流程自动化信创迁移
公司拥有覆盖云、主机、数据库、代码、应用、灰度发布的全套信创迁移工具矩阵，具备信创改造全流程、自动化、低风险的迁移实施服务能力。可提供前期迁移评估、方案规划、架构适配、数据迁移、代码重构、应用改造、灰度切换、业务验证全链路服务，通过双轨并行、流量灰度、实时数据同步、故障应急保障等机制，实现老旧IT架构向国产化架构的无感、平滑过渡，大幅降低信创改造风险、缩短落地周期、减少人工改造成本，保障客户核心业务全程连续稳定运行。
2.2.3.5AI信创融合与全周期运维
依托自研开发云平台、全栈信创模型一体机及AI智能运维平台，可支撑客户在纯国产化环境下快速落地大模型、智能体、向量检索等智能化应用，降低行业数智化转型门槛。同时具备全链路智能化运维保障能力，可对算力基座、数据库、中间件、业务系统实现全域实时监控、故障智能诊断、自动修复与持续性能调优。依托完善的国产产业链生态适配与互认证体系，可为政企客户提供从顶层规划、底座建设、软件部署、系统迁移到长期运维的一站式、全周期信创转型整体支撑服务。
（二）核心技术支撑与产品
1、运营商领域
1.1支撑域
1.1.1个客/家客支撑
面向个人与家庭市场，提供AI驱动的市场营销、自助订购、智能客服、渠道运营与计费账务全流程支撑服务，助力运营商实现存量经营与增量拓展的一体化发展。
（1）AI+市场营销
市场分析助手：面向市场业务人员，以大模型驱动“洞察-策略-执行-评估”全闭环，覆盖指标搭建、异动监控、根因定位、策略生成、效果复盘全流程。推动流量运营智能精准，提升运营效率与决策质量。
客户洞察助手：面向目标客群精准定位与潜在客群挖掘，整合市场空间信息与客户画像数据，支持多渠道自动触达，帮助渠道与客户经理精准发现客户，提升获客效率与转化率。
营销助手：提供营销全过程智能化辅助，支持自动输出运营分析报告、根据客户特征匹配营销策略、自动看管客户异动。场景驱动贯穿商机、策略、调度、执行、评估全过程，助力存增一体化发展。
（2）AI+订购
营业厅龙虾助手：针对各智能体入口分散、功能交叉、体验不一致等痛点，打造融合众多智能体功能的超级智能体，技能可持续拓展。以AI原生形式打造统一交互入口，让营业员通过自由对话完成操作。
智能订购助手：采用自由对话高效完成业务受理，一线无需学习复杂业务规则，在AI引导下操作。支持全对话和辅助引导两种模式，满足外场营销和营业厅复杂业务办理需求。
智能开票：基于会话界面的发票查询、开具与统计智能服务，大模型识别需求并自主调度流程，提升发票业务受理效率，实现对话式智能办理。
（3）AI+客服
客服辅助助手：覆盖客户订购业务后的全流程售后服务支持，快速响应客户问题，提升服务满意度，降低客服工作负担。
投诉处理助手：系统对投诉工单进行智能业务梳理与归类，通过工单智能导航自动将工单流转至对应处理节点，提升处理效率。
故障申报助手：客服与客户通话过程中实时语音转文本，系统智能解析文本内容，识别关键信息后实时提供禁语、知识点等提醒，通话结束后自动生成摘要并代填工单。
满意度评价助手：精准识别用户评价中的情感倾向，并细化负向情感的强度及具体成因，助力服务质量的深度洞察与持续改进。
（4）AI+渠道
网格长数字人：AI赋能的网格运营全流程智能助手，深度渗透洞察、策划、调度、执行、复盘各环节。推进数据驱动决策，提升运营效率，实现从经验管理向智能化转型。
智能陪练：基于语音与NLP技术的智能陪练模型，模拟各业务场景客户对话，支持“学-练-考-评”全流程培训，为员工提供一对一指导，快速提升业务能力与合格率。
智能质检：基于深度学习与自适应技术，通过对通话数据分析和挖掘，结合上下文理解意图，提升质检精准度。全面高效执行质量控制，降低人力成本与误差，提升服务质量与客户满意度。
（5）AI+计费账务结算
反诈识别数字人：深度理解话单、用户行为与诈骗模式，自动识别异常话单并联动计费系统秒级拦截，配合数据共享实现主动预警，解决漏封、封停慢、错封等痛点。
智能出账数字人：深度理解出账流程与故障逻辑，自动监控全流程并实时检测异常，匹配历史故障库推荐恢复方案，保障亿级用户出账稳定高效，已多省规模落地。
信用控制数字人：深度理解用户消费与信用等级，自动识别高敏风险用户并差异化管控，高价值用户柔性提醒而非直接停机，保障客户体验与收入稳定双赢。
1.1.2政企支撑
面向政企客户提供全生命周期AI智能支撑，涵盖市场研判、潜客挖掘、智能营销、销售赋能、订单交付、售后维系及生态协同等关键环节。
政企市场分析智能体：具备市场景气度研判、竞品监测、客户分层识别及政策红利捕捉能力，输出增长潜力与分层策略，支撑战略制定，提升决策效率与投放精准度。
政企营销智能体：集成策划、产品匹配、任务调度三大模块，自动生成定制化营销方案与话术，实现政企产品千人千面精准触达，降低策划工作量，提升转化效率。
潜客挖掘助手：整合存量数据、产业图谱与企业画像，融合工商、招投标等外部数据交叉验证，自动筛选高意向线索并多渠道分发，提升拓客与转化效率。
政企销售智能体：覆盖商机全生命周期，内置投标助手、数字评委、合同等智能工具，规范销售流程，自动生成合规投标文件，有效提升中标率并压缩成交周期。
政企订购智能体：支撑从下单、调度到验收移交的全流程自动化闭环管控，自动生成实施方案与验收报告等交付材料，提升交付效率与标准化质量。
政企售后智能体：集成客户画像、智能客服、投诉处置、满意度评价等全链路工具，依托大模型快速解析诉求、自动分派工单、预判风险，实现秒级响应与闭环处置。
政企维系智能体：聚焦高价值客户经营，通过时序AI监控消费、缴费等异动指标，提前预警并推送挽留策略，主动拦截流失风险，稳固存量基本盘。
合作伙伴推荐助手：售前智能匹配伙伴，售中综合资质与口碑筛选实施方，提供伙伴画像与履约评分看板，保障商机转化与交付质量，构建标准化生态协同体系。
1.1.3新业务支撑
面向运营商新兴市场，提供全方位的专项支撑能力：
5G业务支撑：提供独立的专网场景支撑，满足5G专网业务的定制化设计与快速部署需求。
国际化业务支撑：打造专业化的全球卡批发交易系统，保障跨境交易高效合规。
海外虚拟运营支撑：量身打造MVNE（移动虚拟网络运营商使能）支撑系统，助力合作伙伴实现业务快速部署、灵活运营与高效管理，共同开拓全球数字新蓝海。
1.1.4融合支撑
面向跨CHBN的融合业务需求，提供：
跨域融合编排：整合个客、家客、政企、新业务各域支撑能力，实现基础服务跨域灵活组装编排，快速搭建适配融合业务场景的组合能力。
智慧中台能力：构建“业务+数据+技术”能力服务体系，将沉淀多年的优质能力统一组织上台，推动能力像水、电一样成为“一点接入、即取即用”的社会级共享服务，有效赋能千行百业，加速全社会的数智化转型。
1.1.5支撑域IaaS、PaaS、DaaS底座
提供异构算力纳管、云原生容器、AI智能运维与安全运营中心等IaaS产品，以及全栈自研的大数据、数据库、中间件、数智中台、数据本体和数据智能等PaaS与DaaS能力，夯实数智化运营基础底座。
（1）支撑域IaaS
算力纳管平台：提供通算、智算、超算等异构算力的统一纳管与智能调度能力，解决资源分散、利用率低等痛点，实现算力资源的可管、可调度、可计量、可运营。
容器云平台：提供云原生容器运行环境，集成资源调度与流程编排能力，支撑应用的敏捷开发、弹性伸缩与快速部署，缩短应用向云端交付的周期，加速企业云原生架构转型。
智能运维管理平台：融合大模型与AI算法，提供AI驱动的故障预测、根因定位与自愈闭环能力，支持日志智能分析、异常检测与优化建议，实现从被动运维向主动智能运维的转变，提升系统稳定性，降低运维成本。
安全运营中心平台：构建安全事件监测-分析-响应-复盘全闭环运营体系，结合AI智能化分析实现全域感知与智能联动，解决“看不见、查不清、响应慢”等核心问题，保障业务持续稳定运行。
（2）支撑域-技术PaaS
PaaS基础设施建设以大数据、数据库、中间件为核心的产品体系：
大数据：提供湖仓一体的数据汇聚、治理与自助分析能力，支撑经营分析与营收稽核等场景。平台承载数据资产覆盖率100%，自助分析效率提升35%，数据服务响应小于500ms。
数据库：打造以PhotonBase为核心的全场景国产化数据库，涵盖集中式/分布式及内存数据库，兼容Oracle/MySQL语法，支撑BOSS计费、CRM等核心业务。某省移动完成12000+数据库对象迁移，计费出账效率提升10%，业务无感知平稳切换。
中间件：全栈自研微服务网关、消息中间件、分布式缓存等组件，单集群千万级TPS、毫秒级延迟，支撑计费、客服等核心业务微服务改造。某大型运营商完成10余个组件国产化替换，运维效率提升30%。
（2）支撑域-数据PaaS
数智中台：企业数智化转型的核心基础设施，通过“数据+业务+AI”深度融合，提供从数据开发、治理、供给到智能应用的全链路支撑，推动企业从信息化运营升级为智能化预判与精准决策，实现降本增效。
数据本体：企业级知识中枢，接入多源系统构建全场景本体数据，归集内外部数据形成标准化知识资产，依托智能体与推理引擎输出关联分析与推理服务，运营数据反向反哺迭代，构建可解释、可复用的数据智能底座。
数据智能：覆盖智能问数、洞察、归因等场景的AI数据能力体系，让AI自主完成数据分析与执行，提升数据获取效率与经营响应速度，使管理者更早发现问题、更快决策，释放运营商数据资产生产力价值。
1.2网络域
1.2.1网络运营支撑
围绕运营商网络“规、建、维、优、营”全生命周期运营需求，形成从网络规划建设管理到网络运行保障、从资源统一管理到业务服务支撑的一体化能力，公司构建网络运营支撑产品体系：
网络工程设计交维平台：面向运营商网络规划、工程建设和交付维护全过程，提供工程设计、资源校验、施工管理、验收交付、竣工资料管理等能力，实现网络建设流程数字化和工程资源自动沉淀，提升网络建设效率和资源交付质量，支撑网络从规划建设到生产运营的高效衔接。
网络资源管理：产品面向运营商网络资源统一管理需求，提供网络资源建模、资源可视化、资源动态治理、资源状态分析等能力，通过资源数据治理和可视化呈现，提升网络资源准确性和利用效率，为网络规划、故障定位和业务开通提供数据支撑。
网管运维工作台：面向运营商网络日常运行维护场景，提供统一运维入口和智能化运维工具，融合网络监控、告警分析、故障定位、性能分析、巡检管理等能力，实现多专业、多厂商网络统一运维支撑。通过提升故障发现、分析和处置效率，推动网络运维从人工驱动向智能辅助转变。
云网加速产品：面向云网融合和业务上云发展需求，云网加速产品聚焦运营商网络连接质量优化和业务访问体验提升，通过融合网络资源、云资源和业务流量数据，提供云业务访问加速、网络路径优化、质量监测和智能调优能力。
1.2.2网络数据服务
围绕网络与数据服务领域，公司形成三类核心产品体系：
GIS平台：融合空间地理数据、行业资源数据与业务运行数据，构建统一空间底图与可视化分析能力，面向垂直行业打造“一张图”解决方案，提供资源全景展示、态势感知、空间分析与精细化管理支撑。
网络协同作战平台：融合网络资源、运行状态、告警事件与保障任务等多维数据，提供态势感知、协同分析与任务管理能力，支撑重保、故障等场景下网络问题快速定位、资源统一调配与保障闭环。
业务运营分析平台：融合网络数据与业务数据，提供业务质量分析、用户体验评估与影响分析能力，实现从网络指标管理向业务体验管理转变，支撑宽带优化、政企客户保障及业务服务提升。
1.2.3网络AI产品与服务领域
基于大模型与AI能力，提供面向网络线路巡检、操作保障、质量优化和资源治理等核心运维场景的智能体服务，推动网络运维由人工驱动向智能辅助决策转变。
线路巡检智能体：融合AI视觉识别、大模型分析与GIS能力，实现线路资源智能巡检、现场问题识别与隐患分析，提升巡检效率与问题发现能力，支撑网络设施精细化管理。
网络操作智能体：结合网络本体、知识库与大模型推理，实现操作指令理解、规则校验、风险分析与辅助决策，提升网络操作准确性与安全性，降低人工操作风险。
网络优化智能体：融合性能、告警、资源与业务感知数据，实现网络异常分析、问题定位与优化策略自动生成，推动网络优化从人工分析向智能辅助决策转变。
地址治理智能体：结合GIS空间分析、大模型推理与资源治理能力，实现地址智能选址、资源稽核与关联分析，提升网络建设规划精准度与资源管理效率。
1.2.4网络域laaS、PaaS、DaaS底座
（1）网络域IaaS
网络智能运维管理平台：融合大模型与AI算法，实现故障预测、根因定位与自愈闭环，支持日志智能分析、异常检测与优化建议，提升系统稳定性，降低运维成本。
GIS场景开发平台：提供GIS开发API、多源数据整合工具及低代码开发能力，支撑网络域二三维一体化可视化应用快速构建，赋能资源管理与空间分析场景。
数据速递运营平台：基于AI技术构建数网融合的智能传输加速引擎，面向跨资源池大文件广域传输场景，提供高吞吐、高安全、可视化的网络传输能力。
智能存力管理平台：实现异构存储统一纳管、数据迁移风险管控与冷热数据分级调度，构建智能存力运营底座，支撑数据全生命周期管理。
（2）网络域PaaS
大数据：提供流批一体的网络数据处理、日志解析与指标分析能力，支撑告警关联、性能监控、故障根因定位等场景，实现故障分钟级定位，告警压缩率达90%以上。
数据库：提供高性能国产化数据库，支持高吞吐时序数据写入与毫秒级查询，适配网络高并发场景，完成千万级资源数据平滑迁移，系统可靠性达99.99%。
中间件：提供跨厂商网元通信、海量消息流转与工单调度能力，单集群千万级TPS、毫秒级延迟，保障网络配置下发与告警上报实时性，日均处理消息超千万条。
（3）网络域DaaS
网络数智中台：深度融合网络数据、业务与AI能力，构建统一智能的网络能力平台，覆盖数据采集开发、全域治理、服务供给到智能应用的全链路闭环，重塑网络运营体系。
网络数据本体：全域接入无线网、传输网、核心网、边缘算力等多源异构数据，实现网络设备、资源、故障、工单、规则等全场景本体的标准化构建与持续沉淀，依托全流程管控形成运营商专属的标准化网络知识资产库。
网络数据智能：覆盖智能问数、质量洞察、负荷分析、故障归因、资源研判等核心能力，让AI具备自主分析网络数据、研判问题、输出优化策略的能力，提升数据获取效率、响应速度与决策精度。
1.3数字政企域
1.3.1数据要素×政企
以运营商核心数据、政务协同数据及外部融合数据为底座，提供数据驱动的场景化应用服务。
智慧文旅：构建涵盖客流、舆情、交通及智能导览、路线规划、游客画像等能力模型，面向政府文旅管理部门、文旅企业及游客提供全流程智慧化应用服务。
智慧应急：对风险点全天候监测识别预警，提供灾害现场图像、人口热力图等可视化管理与精准预警到人，实现灾害隐患发现更早、响应更快、处置更及时。
1.3.2AI生态服务
面向政企客户提供全栈AI生态服务，涵盖N类AI产品、一套AI开发服务及一套AI运营体系。
N类AI产品和服务：围绕私有化部署与场景化定制需求，提供AI一体机、模型能力中心、智能体集市等产品。AI一体机实现端侧快速交付与云侧持续迭代协同；模型能力中心构建覆盖城市治理、文旅、工业等领域的模型矩阵；智能体集市覆盖政务办公、工业质检、金融分析等高频场景，降低AI应用落地门槛。
一套AI开发服务：覆盖需求、设计、开发、训练、测试到运行的工程化全链路，以多Agent协同的AICoding体系嵌入研发流程，配套算力调度、数据处理、知识管理、模型纳管与低代码开发平台，实现能力组件化、开发标准化、交付产品化。
一套AI运营体系：围绕流程、组织与AI能力，构建业务价值运营、智能体运营、IT运营与监控运维能力，实现应用上架、调用计量、效果分析、安全运营等持续管理，推动AI从“上线可用”到“持续产生业务价值”。
1.3.3算力
面向政企客户打造算力网调度与市场运营平台，将异构算力资源转化为可订购、可计量的标准商品，提供算力监测、智能调度、供需撮合及一站式商城等服务。
平台定位为高效流通、智能调度、价值共享的算力生态中枢：对内是运营商省内异构算力的统一调度核心，实现通算、智算、超算资源的池化与原子化管理；对外是算力交易运营中心，联结政企客户需求与算力供给，帮助运营商从“基础底座”向“算力运营商”跃迁。
围绕政企客户算力业务需求，形成以下核心能力：
算力监测：对全域异构算力资源的运行状态、负载水平、利用率等核心指标全维度采集与监测，助力政企客户全面掌握算力资源动态分布与使用情况。
算力网调度：依托智能调度算法，根据业务对算力类型、网络时延等差异化需求自动匹配最优节点，实现跨区域、跨架构异构算力的弹性调度与错峰复用，覆盖智算训练推理、超算仿真等多元场景。
算力撮合：适配资源共享租赁、短期外包、长期合作等场景，搭建供需对接标准化机制，完成资源发布、报价协商、智能匹配与交易撮合。
算力商城：提供一站式线上算力订阅入口，实现产品标准化封装与选型、订购、计费、运维全线上办理，降低客户算力使用门槛。
2、产业和企业数智化领域
2.1底层自研核心技术支撑体系
2.1.1自研产业数字化底层架构（独家基础底座）
技术原理与技术壁垒：公司自主研发纵向五层、横向三域一体化产业数字化底层架构，纵向自下而上覆盖现场设备层、产线控制层、生产调度层、企业经营层、产业互联层；横向打通产业运营域、企业管理域、数据要素流通域，完整解决传统厂商系统分层割裂、无法跨层级协同的行业共性痛点，底层无第三方技术依赖，具备完全自主知识产权。
商业化落地价值：一套底层架构可复用制造、文旅、农业、金融等多个实体行业，大幅降低跨行业定制开发成本；同时支持大型集团私有化、中小企业SaaS、园区公共平台三类交付模式；在政府、园区业务中形成独有技术加分项，相比碎片化竞品竞争优势显著。
落地验证情况：现阶段内已在多省市规模化落地，累计服务数千家实体企业，经7×24小时连续生产经营场景长期稳定验证，成熟度可快速复制至全国新增产业园区、产业链项目。
2.1.2九思行业大模型+AI智能体全栈自研技术体系
底层自研能力：公司实现行业大模型本地化训练、轻量化微调、边缘端离线推理全链路自主可控，无需依赖第三方公有云，满足政企数据不出本地、信创合规硬性要求；配套标准化智能体开发调度引擎，内置各行业业务知识库、任务自动编排能力，快速批量生成生产、风控、营销类行业智能体。
商业化价值：AI模块由过去增值功能转变为客户刚需采购内容，智能体、行业大模型相关项目显著高于传统信息化项目，预计增加未来收入。
2.1.3产业可信数据空间全套自主安全技术（差异化核心优势）
公司为国内少数具备全套自主可控产业数据流通安全技术的上市服务商，五大自研技术形成完整安全闭环：动态精细化权限管控、隔离式数据沙箱、融合隐私计算（安全多方/同态加密）、自动化业务智能合约、区块链全程存证；完整实现“原始数据不出域、数据可用不可见”，完全匹配国家数据要素市场化政策合规要求。
商业化价值：赛道竞品稀缺，项目溢价能力强；衍生空间年费、数据建模、交易分成持续性收入，提供中长期业务贡献。
2.1.4云原生多租户PaaS底座（Teamshub4.0底层支撑）
全自研云原生、组件化、多租户PaaS架构，统一集成数据、AI、权限、消息集成中心，标准化组件复用率超80%，可快速打通企业存量异构系统；支持私有化、混合云、公有SaaS多部署形态，轻量化交付缩短项目周期，持续降低边际实施成本。
2.1.5全域多协议物联感知+边缘计算技术
自研工业、农业、文旅多类型物联网接入网关，兼容市面绝大多数设备采集协议；配套本地边缘实时分析、预测告警算法，支撑工厂、景区、园区现场智能化管控场景落地，完善软硬一体化解决方案能力。
2.1.6全栈国产化信创适配技术
完成服务器、操作系统、数据库、中间件全链条国产软硬件兼容适配，取得多赛道信创数智服务一级资质，满足国企、园区、政府业务硬性准入门槛，持续承接国产化替换增量订单。
2.2标准化核心产品矩阵
2.2.1企业级底座：Teamshub4.0AI原生智能协同PaaS平台
产品定位：承载企业全域经营数据与AI能力的标准化智能数字底座，区别于普通协同办公工具，面向中大型集团提供私有化方案、面向中小企业推出年费SaaS订阅模式。
依托底层技术：云原生PaaS、九思行业大模型、智能体、全域数据集成中台。
产品商业价值：打通企业异构系统与全域数据资产，实现从流程驱动到智能驱动转型；模块化架构适配内部管理、产业链协同、工业互联网多场景；轻量化订阅版本边际成本低，客户基数持续扩张。
落地成效：现阶段平台累计服务超20000家中小企业，客户续约率稳步提升，提供订阅类收入。
2.2.2产业链协同标准化平台系列
产业互联网平台（易信基座）：依托五层三域架构搭建，实现产业链五流合一，搭建交易、产业金融、产业服务三大中心。
产业数字化平台：面向产业园区、地方工信的公共数字化底座，覆盖从设备到产业互联全层级数字化能力，可批量赋能园区企业，多地落地标杆项目。
产业数据要素流通平台：依托可信数据空间全套安全技术打造，覆盖数据盘点、确权、治理、流通、收益分配全流程，是数据要素赛道标准化主力产品。
2.2.3垂直行业标准化数智化平台
全部共享五层三域、九思大模型、可信数据空间底层，针对行业特性标准化封装，可独立实现落地：工业数智化平台、农业数智化平台、文旅数智化平台、金融数智化平台；各平台配套行业专属智能体、物联采集模块，具备场景化溢价能力。
2.2.4技术基础设施标准化组件产品
产业可信数据空间运营平台：可独立对外销售，配套年度空间运营服务费；
可信数据空间连接器：软硬一体化标准化接入硬件，硬件销售+年度运维收费，标准化交付周期短；
AI公共服务组件套件：包含模型纳管、智能体开发、行业数据集、算力调度模块，可单独订阅收费。
2.3技术与产品协同商业化核心优势
底层技术全域复用：五层三域架构、九思大模型、可信数据空间三大自研底层可全部复用至全行业产品线，是区别单一行业厂商的核心优势。
分层产品覆盖全客户群体：高客单价私有化底座服务大型产业集团；中型垂直行业平台覆盖制造、文旅等中型企业；轻量化Teamshub订阅批量覆盖海量中小企业。
全栈自研构筑竞争壁垒，赛道竞争格局占优：多数同行仅具备单一软件工具，缺少完整产业底层架构、自研行业大模型、全套可信数据安全技术；公司全栈自研叠加一级信创资质，在同类产品中具备显著优势。
产品路线高度匹配2026国家数字经济顶层政策：自研产业AI、可信数据空间、产业链协同平台精准对应“智能经济新形态、人工智能+、数据要素市场化”三大年度核心政策，政策驱动专项预算持续释放订单，公司中长期成长具备强政策确定性。
3、城市数智化领域
3.1底层自研核心技术支撑体系
3.1.1九思城市级大模型+政务智能体全栈自研技术
完整自主可控技术架构：公司全栈自研城市行业大模型训练、轻量化微调、边缘离线推理链路，无需依赖第三方公有云，完全满足政务数据不出本地、信创合规硬性要求；配套一体化智能体调度开发引擎，内置政务专属知识库、自动任务编排能力，可快速批量生成统计、监管、审批类标准化政务智能体；配套全域统一算力调度模块，实现全市多部门算力池共享，大幅降低政府重复AI基建投入。
差异化竞争优势：市面通用大模型缺乏政务审批、经济统计垂直场景深度优化，九思大模型依托全国多地政务真实业务数据迭代，内置政务专属知识图谱；标准化智能体开发框架将落地周期压缩70%，在同类产品中形成核心竞争优势。
商业化价值：实现政务AI平台+算力运维持续性服务；标准化政务智能体可实现独立销售和组合销售，显著提升销售的多样性，客户可以自由选择，丰富体验感。
3.1.2城市全域可信数据空间全套自主安全技术
公司为少数具备全套城市级可信数据空间自主知识产权服务商，五大自研技术形成完整安全合规闭环：精细化动态权限引擎、分布式数据沙箱、融合隐私计算（安全多方/同态加密）、自动化业务智能合约、联盟链全程存证，完整实现“原始数据不出域、数据可用不可见”，完全匹配国家数据要素市场化合规标准。
3.1.3云原生政务统一中枢中台底层技术
全自研云原生微服务多租户架构，模块化组件可插拔复用，统一集成数据网关、消息、权限、AI调度、清算五大中心，兼容存量老旧政务系统无缝对接，彻底解决政务多系统烟囱痛点；已在某城市落地沉淀3000+城市通用标准化组件，一套基线可全国多城市复制，持续摊薄研发、交付成本；具备全套信创一级资质，满足国产化投标准入门槛。
3.1.4全域多源政务数据融合治理技术
自研异构政务数据自动清洗、标准化转换引擎，整合工商、税务、电力、统计多维度碎片化数据，内置宏观经济指标标准化算法，解决政府数据标准杂乱、无法智能分析行业痛点，是宏观经济大脑、企业画像平台底层核心支撑。
3.1.5城市消费场景AIoT全域感知技术
自研文旅、农贸、园区多协议物联网接入网关，兼容闸机、客流、安防、收银各类终端，配套本地边缘计算实时分析能力，支撑景区、商圈数字化闭环落地，完善软硬一体化交付能力。
3.1.6一码通域统一身份区块链清算技术
融合数字身份、分布式区块链存证、跨域统一清算底层能力，打通多场景卡码体系，支撑一码通办、一码通行，衍生长期交易清算服务费。
3.2标准化核心产品矩阵
3.2.1政务AI顶层标准化产品
政务AI公共服务平台：依托九思大模型+全域算力调度底层打造城市统一AI底座，采用“一平台、多应用、生态化”架构，一套底座供全市各委办局共享，避免重复AI建设；配套多个标准化政务智能体（统计智析、项目智审、信用修复、政策审核等）可按需选配，轻量化快速交付。
标杆落地：为某城市提供AI底座，具备全国复制成熟案例。
政务中枢平台（城市共性能力中台）：基于自研云原生中台搭建城市全域数字化总底座，沉淀3000+复用公共组件，一站式解决政务数据孤岛、系统重复建设痛点，是各地城市数字化总包核心标配产品。
五大政务专项标准化平台：宏观经济大脑、工业经济监测平台、城市企业画像平台、智慧工信平台、一码通域平台；全部复用政务中台、九思大模型底层，支持按需部署，为发改委、工信、市监常态化采购刚需产品。
3.2.2城市可信数据空间系列产品
城市可信数据空间运营平台：市级全域数据流通底层基础设施，整合隐私计算、沙箱、区块链全套安全技术，为各地数据局核心采购产品；
可信数据空间连接器：软硬一体化标准化接入组件，硬件销售+年度运维收费，标准化、交付周期短，批量拓展区县、园区客户；
公共数据流通运营平台：专项适配政府公共数据授权、确权、交易全流程，支撑公共数据合规商用分成落地；市场化企业数据流通平台：面向园区、本地企业提供数据盘点、联合建模、资产化服务。
3.2.3城市AI数字经济基础设施平台
基于云计算、AI、全域数据、统一清算底层打造市级数字经济总中台，解决本地产业数据、资金外流互联网平台痛点，是与地方国资共建运营核心载体。平台向下兼容多个垂直消费标准化子平台：景区、酒店、餐饮、零售、农贸、物业数字化平台。
3.3技术与产品协同商业化核心优势
底层技术全域复用，规模效应持续释放利润弹性：九思大模型、可信数据空间、云原生政务中台三大自研底层技术可复用至政务、数据要素、城市数字经济全产品线，通过配置化、模块化批量服务多类客户，快速复制拓展市场，创造规模效益。
分层产品覆盖全层级政企客户：省级/副省级城市高客单价全域总包项目、区县、委办轻量化智能体、经济监测单品、园区、文旅小型垂直数字化项目多层次产品矩阵，增强经营稳健性。
全栈自研构筑竞争壁垒，行业竞争格局占优：多数传统政务集成商仅具备基础大数据能力，缺失自研城市大模型、完整可信数据安全全套底层技术；同时具备一级信创资质，显著领先同行。
产品路线完全匹配2026国家数字经济顶层政策红利：政务AI智能体、城市可信数据空间、本地数字经济运营三大产品线精准对应“智能经济新形态、人工智能+规模化、数据要素市场化”三大年度核心政策，中长期成长具备强政策确定性。
4、算力网与数据安全领域
4.1算力调度与异构纳管产品体系
本类产品体系面向运营商、大型企业、算力中心，提供异构算力资源统一接入、池化管理、智能调度与跨域编排全栈能力，是公司算力核心业务底座，支撑算力资源从分散部署向集约化、智能化调度转型。
4.1.1异构算力纳管平台
面向人工智能与大模型时代，将分散在不同地域、不同服务商、不同架构（如CPU、GPU、NPU、FPGA）的算力资源进行统一接入、管理和智能调度的核心基础设施。平台兼容主流国产算力芯片混合调度，实现算力资源池化与动态分配，有效解决算力资源分散、架构复杂、利用率低等痛点，将分散的硬件转化为可按需调用的基础服务。
4.1.2智算调度平台
利用云原生技术通过Kubernetes编排架构结合Ray任务调度及HAMi-Core技术，实现智算卡的细粒度切分及池化动态调度，让智算中心的每张卡都可以基于任务细粒度的切分使用，显著提升智算中心算力卡的利用率，让算力没有停歇的时间。平台内置智能调度算法，可根据任务类型、优先级、资源负载自动匹配最优算力节点，支持多数据中心协同作业与跨区域动态调配。
4.1.3多云管理平台
企业IT架构中的“中央控制台”，将分散在不同公有云、私有云、虚拟化环境中的异构资源进行统一抽象、纳管和运营。可屏蔽不同云厂商的差异，集中纳管统一模型，进行监控及全生命周期管理，使企业云算力使用数据、运维数据、监控数据、权限管控统一化，有效降低多云环境下的运维复杂度与管理成本。
4.2算力网运营与市场化交易服务产品体系
本类产品体系是公司算力网运营核心商业载体，通过算力银行、算力超市两种业务模式实现算力资源商品化、市场化流通，同时依托Token聚合能力实现多厂商大模型统一汇聚与标准化服务输出，推动算力从“资源”向“商品”转化，AI模型从“技术能力”向“可运营能力”转变。
4.2.1算力网调度与市场运营平台
基于算力银行、算力超市的业务模式，通过多种并网技术实现算力储存、并网（入仓）池化。基于客户算力需求，多维度因子不同权重考量，结合跨域融合编排调度能力，为客户匹配推荐最优算网资源。设计多量纲计费能力，实现卡时细粒度计费，让客户随取随用、不用即停，灵活使用算力。平台具备统一计量、统一计费、统一结算、统一开票的能力，让客户在线一站式全流程解决选算、用算的问题。算力超市模式面向服务商提供产品展示、营销推广、上架管理等服务，面向需求方提供自助下单、费用支付、即时开通等一站式服务；算力银行模式将闲置算力“储蓄”聚合，分化为不同规格产品商品，面向需求客户提供散租或整租“贷算”服务。
4.2.2TokenBoss
Token-Boss是思特奇面向AI时代打造的新一代AI运营及计费支撑系统，面向运营商、政府、企业等AI服务运营主体，提供AI产品管理、Token实时计量、实时计费、动态结算、经营分析、生态分润等一体化能力，支持算力、模型、Agent及多模态AI资源统一运营，让AI能力实现“统一管理、实时运营、按需计费、价值闭环”，助力客户快速构建商业化AI服务体系，推动AI能力持续运营、持续增值。
（1）产商品与订单管理能力：
AI产商品管理：支持AI模型、Agent、算力等多形态AI资源的商品化封装与全生命周期管理，实现AI能力从资源到可交易商品的标准化转化。
营销与订购管理：支持B2C、B2B、B2B2B、B2B2C等多种业务模式下的营销活动配置、套餐设计与灵活订购，适配运营商及企业客户的差异化售卖场景。
业务受理管理：统一接入多渠道业务请求，实现AI服务开通、变更、退订等全流程受理闭环。
（2）计量与计费能力：
标准化统一计量：构建统一计量模型，实现算力、模型、Agent等多类AI资源的单位标准化换算，支持多模态AI资源统一量纲管理，让不同形态的AI能力具备可比较、可度量、可交易的价值基础。
融合计费引擎：支持按量、卡时、周期等多种计费模式，支持开发态与运行态差异化计费策略，可灵活适配不同业务场景的定价需求。
消费意图识别：识别业务场景与调用意图，预测Token消费趋势，实现精准授权与消费测算，帮助运营主体提前把控资源分配与消费节奏。
（3）结算与分润能力：
生态分润管理：支持运营商、算力中心、AI解决方案厂商、代理商等多角色灵活分润规则配置与自动清分，支撑AI生态多方协同经营。
结算清分管理：深度适配运营商级复杂计费与结算体系，实现跨平台、跨主体的动态结算，保障AI业务从调用到入账的全链路资金流转清晰可控。
（4）经营分析与智能增长能力：
收入分析：提供收入结构分析、套餐收入识别、Token调用收入分析、超套收入归因及客户收入分层分析等模型能力，全面掌握收入来源与构成。
成本分析：涵盖Token成本分析、模型调用成本分析、算力资源成本分析及客户/产品成本归因分析，精准定位成本分布与优化空间。
利润分析：支持客户利润、产品利润、模型利润、Agent利润及利润结构与驱动因素分析，实现收入-成本-利润一体化经营透视。
智能增长运营：提供套餐升级推荐、超套转化机会识别、客户价值提升策略、流失风险预警、AI经营建议等收入增长运营能力，实现以数据洞察机会，以策略驱动行动，助力实现收入扩大、成本优化与利润持续增长。
4.3算力安全与可信数据产品体系
本类产品体系是公司“安全即服务”理念下的全栈安全保障产品矩阵，覆盖算力全链路数据安全防护、可信数据空间建设与算力并网可信联接三大能力域，为算力服务提供全生命周期安全合规保障，是公司参与大型算力总包项目的核心竞争壁垒。
4.3.1算力数据安全平台
思特奇在算力网安全领域的重磅产品，通过统筹调度围绕数据资产识别、分类分级、流量监测、风险分析、风险评估、事件溯源等能力，向下实现安全资源拉通，向上提供安全服务支撑，构建贯穿基础网络、数据中心、云平台、数据、应用等一体化、协同的安全保障体系。平台将数据安全能力嵌入算力交易全流程，实现安全策略与业务逻辑的深度融合，通过自动化安全检测与实时风险预警机制，对算力服务过程中的异常行为进行智能识别与阻断。
4.3.2可信数据空间平台
保障数据生命周期（入、存、用、出）全过程安全、可控、可信赖的平台，提供打造空间连接器、基础支撑平台、数据要素流通平台，为数据生命周期全过程提供一个安全、可控、可信赖的环境。通过建设可信可管、互联互通、价值共创的数据空间，分类推进企业、行业、城市、个人、跨境可信数据空间建设和应用，充分释放数据要素价值，支撑数据市场发展。平台整合隐私计算、数据沙箱、区块链等全套安全技术，完整实现“原始数据不出域、数据可用不可见”。
4.3.3算联可信联接器
思特奇在算力并网过程中为保障传输数据安全、构建可信链接链路的硬件设备。其主要作用是在被纳管的算力中心与调度平台之间建立安全可信链路，通过控制台可下发链路接入的鉴权信息、网络策略、路由信息等，支持国际通用加密算法也支持国密算法，保障算力并网传输过程中数据不泄露、不被篡改。
4.4普惠算力与边缘部署产品体系
本类产品体系面向中小企业与边缘计算场景，依托算力网“云-边-端”协同架构，打造低成本、轻量化、数据不出域的算力终端与数据传输产品，是公司普惠算力战略落地的核心产品载体。
4.4.1数据速递平台
解决企业数据传输的核心工具，企业数据上云、企业数据传送、数据迁移均可使用。平台可基于客户源数据中心的数据目录及目的数据中心的数据目录构建传输路径，客户可选择不同的路径进行数据传输，传输过程中实时监控数据传输过程，保证数据安全无损抵达。
4.4.2智能终端一体机
思特奇算力网调度架构“云-边-端”协同的终端设备，自带部分算力与模型、智能体应用，可满足客户日常使用，方便携带，可以让数据不出域，为客户提供AI相关的服务。适用于政务审批、企业办公、远程边缘站点等对数据安全与便捷性有较高要求的场景。
4.4.3智算一体机
思特奇算力网调度架构“云-边-端”协同的边缘设备，主要面向企业、园区提供私有化、小规模的算力组网，让企业、园区数据圈定在一个有限的范围内。其设计多种规格，快速互联组网，满足不同规模企业或者园区对算力的需求，适用于本地化AI推理、数据合规存储、园区数字化等场景。
5、人工智能领域
基于AI产品服务体系，思特奇进一步围绕人工智能应用落地过程中的关键环节，打造支撑AI能力规模化应用的核心产品体系。通过对模型资源、算力资源、数据资源、开发工具和应用服务进行统一组织与能力封装，形成从资源接入、能力管理、应用开发到业务运营的完整支撑链路。
面向企业多模型管理、多场景应用构建以及AI能力开放服务需求，构建包括AI模型管理平台、AI模型网关、AI开发底座、AI本体智能平台等核心产品能力。提供多类型模型统一纳管与生命周期管理、模型能力统一接入、智能路由和服务调用；算力、模型、数据等资源统一组织与灵活调度以及持续运营和商业化发展。
通过产品体系建设，形成面向千行百业的AI基础能力底座，为客户提供开放、敏捷、安全、可运营的人工智能服务能力，支撑人工智能应用快速落地和规模化推广。
5.1AI模型管理
随着大模型技术快速发展，企业人工智能应用逐步从单一模型使用向多模型协同应用演进。在实际应用过程中，企业需要同时使用开源模型、商业模型、行业模型以及自研模型等多类型模型资源，但不同模型在接入方式、服务能力、运行环境和管理方式等方面存在差异，导致模型资源分散、调用效率不足、应用适配复杂、运营管理困难等问题。
AI模型管理平台面向企业多模型应用需求，构建统一的模型资源管理和服务支撑能力，通过对不同来源、不同类型的大模型进行统一接入、统一管理、统一运营，实现模型资源从分散管理向集中化、标准化、服务化管理转变，为企业智能应用规模化落地提供模型基础能力支撑。
平台支持商业大模型、开源大模型、自研行业模型等多类型模型资源统一纳管，实现模型信息管理、版本管理、能力管理、服务管理等全生命周期管理能力。同时，通过标准化服务接口，将模型能力封装为可调用、可组合的AI服务资源，支撑企业在智能问答、内容生成、知识助手、智能分析、行业智能体等不同场景中的灵活应用。
面向企业AI应用持续发展的需求，AI模型管理平台进一步提供模型运行监控、调用分析、服务运营等支撑能力，帮助企业掌握模型使用情况，优化模型资源配置，提高模型应用效率，降低大模型应用成本。
通过建设AI模型管理平台，企业可实现多模型资源统一管理、AI能力统一供给和模型服务统一运营，提升人工智能资源利用效率，加速AI能力向业务场景转化，为千行百业智能化升级提供稳定、高效、可持续的模型服务基础。
5.2AI网关
AI网关是连接模型能力与业务应用的统一入口，面向多模型、多场景、多应用的复杂使用需求，提供模型统一接入、智能路由调度、调用治理和运营分析能力。通过屏蔽底层模型差异，实现模型能力的标准化开放和高效调用，帮助企业降低模型使用成本，提升AI应用响应效率和运营管理能力。
（1）模型统一接入
支持商业模型、开源模型、行业模型及企业私有模型统一接入，兼容OpenAIAPI等主流接口协议，实现模型资源统一纳管。
（2）智能模型路由
根据业务场景、模型能力、响应速度、调用成本、Token消耗等因素，自动选择最优模型，实现模型智能调度与动态切换。
（3）统一调用治理
提供认证鉴权、限流熔断、重试机制、超时控制、配额管理等治理能力，保障模型服务稳定可靠运行。
（4）Token精细运营
支持Token统计分析、配额管理、成本核算、消费监控、费用分摊、计量计费等能力，实现模型调用全过程精细化运营。
（5）安全管控
提供敏感词过滤、Prompt安全检测、数据脱敏、内容审核、访问审计等能力，保障模型调用过程安全可控。
（6）运行监控与可观测
实时监控模型调用量、响应时间、成功率、Token消耗、服务健康状态等运行指标，支持日志分析、链路追踪、异常告警和运营分析，提升平台运维效率。
5.3AI开发工具链
AI开发工具链面向AI应用全生命周期建设需求，围绕需求分析、方案设计、应用开发、模型训练、测试验证等关键环节，提供智能化开发辅助能力。通过将AI能力融入应用建设全过程，实现从业务需求理解、智能体设计开发，到模型优化、效果验证的一体化支撑，降低AI应用建设复杂度，提升开发效率和交付质量，加速AI能力规模化应用。
（1）需求态工具
需求智能助手：基于客户原始需求，通过智能问答辅助需求澄清，自动识别业务场景、匹配AI能力和解决方案，生成需求分析文档和需求跟踪矩阵。
需求评审助手：对需求文档进行智能分析，辅助识别需求完整性、一致性、可实现性等问题，自动生成评审意见和问题清单，提高需求评审效率。
（2）设计态工具
AI规划助手：根据业务需求自动生成AI应用建设方案，辅助完成总体架构、能力规划和技术路线设计，提升方案设计效率。
智能体设计工具：支持智能体任务流程、Prompt、插件接口、知识库、本体、数据集等要素设计，快速完成智能体方案构建。
模型设计助手：结合业务场景需求，辅助进行模型能力分析、模型选型和评测指标设计，为模型应用提供方案支撑。
（3）开发态工具
智能体开发平台：提供可视化开发能力，支持工作流编排、模型调用、工具接入、知识库关联等功能，实现智能体快速开发、调试和部署。
知识加工工具：支持企业知识采集、清洗、切片、向量化处理和知识管理，构建面向业务场景的专业知识库能力。本体加工工具：支持业务领域知识体系建模，对实体、关系、属性等进行抽取和管理，构建行业知识本体，增强AI应用对业务语义的理解能力。
（4）训练态工具
数据处理工具：提供数据采集、清洗、转换、增强、标注和质量评估能力，构建高质量训练数据集，为模型优化提供数据基础。
模型训练工具：支持模型训练、微调优化、参数调整和训练任务管理，实现行业模型、企业模型的定制化优化。
（5）测试态工具
智能体测试工具：支持功能测试、性能测试、安全测试和自动化测试，验证智能体任务执行效果和业务场景适配能力。
模型评估工具：围绕模型准确性、响应效率、资源消耗、安全性等指标进行综合评测，保障模型服务质量和应用效果。
5.4AI底座
随着人工智能应用从简单问答向具备理解、推理、规划和执行能力的智能体（Agent）方向发展，企业对AI应用支撑能力提出了更高要求。传统应用建设模式难以满足智能体对知识理解、业务推理、数据调用和持续优化等方面的需求，需要构建面向AI原生应用的新型基础能力体系。
AI底座面向智能体及行业AI应用建设需求，提供统一的AI原生能力支撑环境，通过融合模型能力、本体能力、数据资源、知识库等核心要素，为智能体提供理解业务、调用知识、执行任务和持续演进所需的基础支撑能力。
平台围绕智能体运行过程中的核心需求，对企业业务知识、行业数据和AI资源进行统一组织与服务化封装，支撑智能体快速构建和高效运行。通过提供标准化、可复用的AI基础能力，降低行业智能应用建设复杂度，提升智能体开发效率和业务适配能力。面向政务、运营商、金融、制造、医疗、教育等行业场景，AI底座能够支撑不同类型智能体快速落地，实现从通用AI能力到行业专业能力的融合，推动人工智能由单点应用向面向业务流程的智能化服务演进。
通过建设AI底座，企业可形成面向智能体时代的统一AI能力基础，实现AI资源统一管理、业务知识有效沉淀、智能应用快速构建，为千行百业人工智能规模化应用提供核心支撑。
5.4.1AI本体
本体智能平台是AI原生时代下的业务翻译与智能中枢，超越传统数据库的存储能力，通过将复杂的业务规则、产品逻辑等转化为大模型可理解的结构化思维框架，解决大模型幻觉、不懂业务、复杂逻辑推理难等核心痛点，作为连接底层数据与上层应用场景的关键枢纽，统一语义标准，赋予AI大模型精准业务判断能力，推动业务从单纯的“能对话”到“能办事”跨越。
（1）本体构建：对源数据进行采集清洗与治理形成标准数据，通过业务化本体建模、数据映射入库及语义推理补全实体关系，对外提供图检索、智能问答等服务，支撑各类业务应用。同时依托增量更新、日志监控与用户反馈持续迭代优化，形成长效治理闭环，实现数据从接入、建模服务到迭代治理的全链路闭环；基于SID共享信息框架搭建企业本体基座，依托电信行业9域分级标准，保障底层本体结构的行业统一与兼容。通过五户模型与SID域精准映射，统一抽象类、属性、关系等核心要素构建业务本体，并建立四大运营机制，实现集团全域业务语义统一，有效规避大模型业务幻觉问题，推动业务从经验猜测向精准推理迭代升级；
（2）本体推理：多源数据经语义建模后，借助标准规范与推理引擎完成关系推导、数据校验，沉淀为知识本体图谱；用户发起任务时，依托大模型、GraphRAG、MCP完成融合推理，支撑智能问答、决策与流程自动化，再通过业务反馈迭代本体，形成推理闭环；支持可视化配置映射规则打通异构数据，通过校验机制保障数据语义转换精准度，依托规则与逻辑推理引擎挖掘实体隐性关联、自动补全知识，适配多行业复杂业务场景完成智能调度与业务决策，赋能智能体无感获取完整知识、输出精准业务结论；
（3）本体资产：基于企业核心价值链，依托IT原始数据与治理体系产出标准数据源，通过平台搭建本体模型，构建三级本体目录体系，定义企业顶层本体目录规划，以业务线条/场景为基本划分原则，为实现远期跨域融合与共享奠定基础；
（4）知识库中心：以智能理解、知识治理、实时迭代为核心，支撑知识录入、结构化加工、语义检索、精准问答、自动更新与运营监控全流程能力，实现知识统一管理、精准分发、持续进化，为全场景业务提供稳定可靠的AI知识底座。
5.4.2AI数据集
提供AI数据集高质量供给能力，通过“AI数据集生产线”“AI数据集持续归集”与“AI数据集资产纳管”三大引擎，将原始数据资源高效转化为可供给模型训练、微调与推理验证的高质量数据集。平台以周期性归集并加工而成的基础数据集为输入，依托知识内循环与数据回流外循环的双轮驱动机制，确保每一份数据集持续保鲜、分布均衡且高质可用，最终有力支撑领域知识库构建、模型微调训练及智能体服务三大场景，为AI能力的持续演进提供源源不断的“数据燃料”与可持续进化闭环。
（1）AI数据集生产线
提供从“数据采集”到“安全发布”的全流程标准化、可编排生产线。平台将智能化处理算子（如自动去重、异常检测、智能标签推荐、模型辅助质检）嵌入各环节，其核心输出物即为高质量、带标签、格式规范的AI数据集。该生产线显著提升了数据集的制备自动化水平，大幅缩短从原始数据到可训数据集的周期，直接为模型迭代供给标准化的训练与评估数据集。
（2）AI数据集持续归集
通过可配置的数据源接入管道，支持定时、增量、事件触发等多模式归集，并自动识别与剔除过期、失效、低价值数据。该机制确保所生成的AI数据集始终保持高时效性与高相关性，有效防止数据集分布偏移或陈旧化，持续为模型持续训练与演进供给代表最新业务分布的“新鲜数据集”。
（3）AI数据集资产纳管
以智能分类为核心，建立集中、统一的AI数据集资产目录。每一份数据集被视为独立可度量的数字资产，支持版本管理、血缘追溯、质量评分与权限控制。该目录让散乱的AI数据集资源转变为可管理、可度量、可复用、可审计的企业核心战略资产，彻底解决“数据孤岛”和“重复制标”问题，最大化每一次数据治理投入的复用价值。
5.4.3AI知识库
AI知识库面向企业智能应用和智能体建设需求，通过对企业业务资料、行业知识、文档数据等内容进行统一管理和智能化组织，为大模型和智能体提供可调用的知识能力，实现企业知识资产向AI能力的转化。
（1）企业知识统一沉淀，构建AI知识资源中心
支持对企业内部文档、业务资料、行业规范、专业知识等多类型知识资源进行统一汇聚和管理，帮助企业将分散在不同系统和人员中的知识进行集中沉淀，形成面向AI应用的知识资源体系。
（2）知识智能化处理，提升AI理解能力
通过对知识内容进行结构化处理、语义理解和智能关联，使企业知识能够被大模型和智能体有效识别和利用，提升AI应用对专业领域内容的理解能力和业务适应能力。
（3）赋能智能体应用，实现精准知识服务
作为AI智能体的重要知识支撑能力，知识库能够为智能问答、业务助手、客户服务、专家辅助等场景提供可靠知识来源，帮助智能体基于企业实际业务知识进行分析、推理和响应，提高输出结果的准确性和可信度。
（4）支撑行业场景复制，推动AI规模化应用
面向政务、运营商、金融、制造、医疗、教育等行业需求，通过沉淀行业知识和业务经验，形成可复用的知识能力，降低AI应用建设成本，加速智能应用在不同业务场景中的推广落地。
通过建设AI知识库，实现企业知识资源与大模型能力深度融合，将传统知识资产转化为可调用、可运营的AI能力，为智能体和行业智能应用提供持续演进的知识支撑。
5.5AI智能体
5.5.1支撑域智能体
支撑域智能体面向运营商个人与家庭客户、政企客户两大核心市场，围绕“营销、订购、客服、渠道、计费、销售、交付、售后、维系、生态协同”等关键业务环节，构建覆盖客户全生命周期的AI智能支撑体系。通过大模型、智能体、时序AI、语音与NLP等技术，将市场洞察、客户识别、商机挖掘、策略生成、业务办理、服务响应、风险识别及经营分析等能力融入业务流程，推动支撑模式由传统人工操作向“智能理解—自主决策—协同执行—效果评估”转变。
面向个客/家客市场，重点打造AI+市场营销、AI+订购、AI+客服、AI+渠道、AI+计费账务等智能应用，实现从精准洞察、营销触达、业务受理到服务保障和风险管控的全流程智能化，提升存量经营效率与增量拓展能力。面向政企市场，覆盖市场研判、潜客挖掘、智能营销、销售赋能、订单交付、售后维系及伙伴协同等全生命周期，通过市场分析、营销策划、商机挖掘、投标辅助、智能交付、客户维系等智能体，提升政企客户经营、销售转化和项目交付效率。
通过统一的智能体能力体系和场景化应用，实现AI能力与运营商核心业务深度融合，形成“洞察更精准、决策更智能、执行更高效、服务更主动、经营更精细”的支撑模式，全面提升运营商市场经营、客户服务和业务运营的智能化水平。
5.5.2网络域智能体
网络域智能体面向运营商网络规划、建设、运维与优化等核心场景，围绕线路巡检、网络操作、质量优化、资源治理等关键环节，构建覆盖网络全生命周期的AI智能支撑体系。通过融合大模型、AI视觉、GIS、网络本体、知识库及多源网络数据，将网络状态感知、异常识别、问题分析、风险研判、策略生成与辅助执行等能力融入网络运营流程，推动网络运维由依赖人工经验向数据驱动、智能分析和辅助决策转变。
围绕网络线路巡检，通过视觉识别与空间分析实现线路资源智能巡查、现场问题识别及隐患分析；围绕网络操作，通过网络知识与大模型推理实现操作指令理解、规则校验和风险研判，提升操作规范性与安全性；围绕网络优化，融合性能、告警、资源及业务数据，开展异常分析、故障定位和优化策略生成，提升网络质量保障与问题处置效率；围绕地址治理，实现地址选址、资源稽核、空间关联及资源分析，支撑网络规划建设精准决策。
通过AI能力与网络专业知识、网络数据及运维流程深度融合，形成“智能感知—分析研判—策略生成—辅助执行—效果评估”的网络智能闭环，提升网络运维效率、操作安全、资源利用率和网络质量，推动运营商网络运营模式向更加自动化、智能化和精细化方向演进。
5.5.3数字政企域智能体
面向政企客户数据价值释放与AI应用规模化落地，依托运营商核心数据、政务协同数据及外部融合数据，融合大模型、知识库、数据分析及智能体等能力，构建覆盖数据应用、行业场景、AI开发与运营管理的智能化服务体系。通过智能体将数据资源、模型能力与业务流程深度连接，推动数据从“可用”向“可分析、可决策、可执行”转变，降低AI应用建设与运营门槛。
面向数据要素应用，重点围绕智慧文旅、智慧应急等场景，构建客流分析、游客画像、舆情研判、路线规划、风险识别、灾害预警等智能体能力，实现多源数据融合分析与业务辅助决策，提升城市治理和行业运营的智能化水平。面向AI生态服务，依托模型能力中心、智能体集市及AI开发服务，为政务办公、工业质检、金融分析等场景提供智能体快速构建、能力复用和应用交付能力，同时通过多Agent协同、AICoding、知识管理、模型纳管等能力提升智能体研发效率。
进一步构建覆盖应用上架、调用计量、效果分析、安全运营和运行监控的智能体运营体系，实现智能体从开发、发布、使用到持续优化的全生命周期管理，推动AI能力由单点应用向规模化复制、由“上线可用”向“持续产生业务价值”演进。
5.5.4智能体协同与业务执行
5.5.4.1多智能体写协作
构建面向复杂业务任务的多Agent协同机制，通过角色分工、任务拆解、上下文共享与结果协同，将单一智能体难以独立完成的复杂任务转化为多个专业Agent协同执行的任务链。
平台可根据业务目标自动进行任务规划，将任务拆分为信息检索、数据分析、方案生成、业务判断、结果校验等子任务，并匹配相应能力的专业Agent参与执行。不同Agent之间通过标准化消息、共享上下文和中间结果进行协作，实现任务的串并行调度、结果汇聚与动态调整。
同时支持主Agent统一编排与子Agent自主协同，可根据任务执行状态动态增加、调整或终止Agent，实现从“单Agent问答”向“多Agent协同解决问题”升级，适用于政企服务、运营分析、智能客服、知识问答、业务审批及辅助决策等复杂场景。
5.5.4.2工具调用
构建统一的工具调用与能力编排机制，使Agent能够根据任务目标自主识别、选择并调用外部工具和业务能力，实现从“理解与生成”向“执行与操作”延伸。平台通过标准化FunctionCall接口封装数据库查询、知识检索、API服务、计算分析以及企业内部业务能力，对工具名称、功能描述、输入参数、输出结果及调用权限进行统一管理。Agent在执行任务过程中，可结合上下文和业务意图自动判断所需工具，完成参数生成、调用执行、结果解析及后续任务决策，并支持多工具连续调用和调用结果二次推理。同时建立完善的权限控制、调用审计、异常重试和安全校验机制，确保工具调用过程可控、可追溯。通过工具能力与Agent深度融合，可有效打通AI与实际业务执行之间的“最后一公里”。
5.5.4.3工作流引擎与业务系统打通
构建面向智能业务场景的工作流引擎，将Agent、工具调用与企业业务流程进行统一编排，实现AI能力与CRM、ERP、工单、审批等业务系统的深度融合。工作流采用DAG有向无环图模式，将复杂业务拆解为可配置、可复用的任务节点，并支持条件判断、并行执行、任务依赖、数据传递及动态路由，实现业务流程的灵活编排。
在执行过程中引入人机协同机制，对于高风险决策、关键审批和异常场景，可自动转人工审核或人工接管，形成“AI执行—人工确认—流程继续”的闭环。同时提供超时、失败、重试、回滚、异常分支等机制，保障流程稳定运行。通过标准API、FunctionCall及消息机制与CRM、ERP、工单等系统连接，使Agent能够真正参与业务查询、业务办理、任务派发和流程审批，推动AI从辅助问答进一步进入企业核心业务流程。
6、信创领域
6.1信创IaaS
6.1.1信创一体机
全栈信创模型一体机是基于五层国产化技术栈构建的AI一体化设备，从芯片、操作系统、中间件、AI框架到模型服务实现端到端自主可控，适配多架构国产处理器与AI加速卡，集成国密算法与模型管理能力，提供一站式模型训练、微调、部署与推理服务，支撑行业AI应用快速落地。
6.1.2智能运维
智能运维是基于AI大模型驱动的全生命周期运维管理平台，通过多源运维数据采集融合、智能诊断与知识图谱协同，实现告警降噪、故障定位、自动修复与智能问答，打破传统运维工具数据壁垒，提升故障处理效率与系统稳定性，降低人工运维成本。
6.2信创数据库
6.2.1思原国产数据库
思原国产数据库是全场景国产化数据库产品，采用集中式与分布式一体化架构，兼容主流数据库语法，可满足高并发吞吐与海量数据存储需求，具备高可靠、高可用、弹性扩展与企业级安全能力，配套智能运维与实时监控告警，全面适配国产软硬件生态。
6.2.2思原分布式内存数据库
思原分布式内存数据库是纯自研国产化内存型数据库，采用分布式架构实现数据透明分布与横向扩展，支持应用无感部署与多集群容灾，性能显著优于传统数据库，可提供高性能、高并发、低时延的数据存储与事务处理能力，支撑核心交易类关键业务运行。
6.2.3思原国产分布式缓存
思原国产分布式缓存是自主研发的内存数据缓存产品，无开源依赖与商务风险，优化资源开销，支持物理机与容器环境一键部署，具备优异读写性能并深度适配国产软硬件，可满足高频交易、风控管理、库存缓存等场景需求。
6.2.4思原分布式文件系统
思原分布式文件系统是面向海量文件存储的分布式共享存储产品，专注解决小文件场景性能瓶颈，支持高IOPS与高容量双模式存储，可与容器平台深度集成，具备高并发访问、多租户管理与数据生命周期管理能力，适配云计算海量数据存储场景。
6.2.5思原多模数据库
思原多模数据库是面向物联网与AI场景的分布式多模数据平台，支持云边端协同与多类型数据统一存储，具备高速写入、极速查询、AI自治与动态压缩能力，兼容多语言开发接口，可支撑企业知识库建设、实时决策、向量数据平台等多元化应用。
6.2.6数据库配套工具
数据库配套工具是覆盖数据库全生命周期的一体化支撑工具集，包含开发调试、集群管控、数据同步、一致性校验、性能负载分析等能力，实现数据库开发、部署、运维、优化全流程自动化支撑，提升管理效率并降低业务运行风险。
6.3信创中间件
6.3.1思原数据库中间件
思原数据库中间件是面向关系型数据库的适配与安全管控组件，可对接主流数据库实现SQL语法兼容与请求转发，支持敏感字段转换与数据访问安全控制，是数据库国产化替换的关键衔接组件，全面适配国产软硬件生态。
6.3.2消息中间件
消息中间件是全自研无开源依赖的分布式消息通信组件，支持百万级QPS高并发场景，提供消息队列、发布订阅、异步通信等能力，深度适配国产CPU与操作系统，可保障业务系统间高效可靠传输，支撑电信、金融、政务等核心业务流转。
6.4信创迁移工具
6.4.1云迁移平台
云迁移平台是面向信创改造的自动化迁移服务平台，提供迁移评估、智能调度、数据同步、业务验证等全流程能力，支持物理机、裸金属及异构虚拟化环境迁移，保障业务平滑上云与信创改造落地，降低迁移风险并缩短实施周期。
6.4.2数据库迁移工具
数据库迁移工具是适配自研信创数据库的专用迁移平台，支持多源异构数据库结构转换、数据迁移与语法兼容，覆盖数据库国产化替换全流程，保障数据一致性与迁移效率，支撑核心业务系统平稳完成数据库替代。
6.4.3应用迁移工具
应用迁移工具是覆盖多场景的应用信创化改造平台，支持源码可见与不可见两类环境，提供容器化部署、逆向工程还原等方案，配合上线流程实现应用平滑迁移与信创适配，兼容不同技术架构的业务系统。
（三）公司的经营模式
公司以员工为主体进行自主研发和生产运营。
1、采购模式
公司在业务开展过程中的对外采购主要包括软件外包服务采购和部分计算机、服务器等系统集成硬件设备采购。公司的采购均严格按照相关采购制度执行，具体情况如下：
1.1软件外包服务采购
出于降低自身人力成本，提高项目执行效率的考虑，公司通常在两种情况下进行软件外包服务采购：一是为弥补软件开发项目的暂时性人手不足，将项目中部分非核心模块外包给第三方进行开发；二是将项目外围模块，如用户界面设计等部分外包给专业第三方进行开发。
公司在报价、口碑、技术实力等多方面对软件外包供应商进行筛选，经过多年发展，公司已经建立了比较完善的供应商管理体系，与主要供应商之间形成了良好稳定的合作关系。选定供应商后公司与其签订外包服务合同。外包工程实施完毕后，公司组织产品部门和技术部门对项目进行验收。验收通过后，以对应的主合同通过公司客户阶段性验收为前提，在收到客户的阶段性付款后向供应商支付合同款项。
1.2计算机、服务器等系统集成配套设备采购
销售人员首先根据合同约定发出设备采购申请，由商务部门通过比价确定供应商，技术部门负责设备配置。项目运营部负责验收设备。验收通过后，公司按照合同约定向供应商支付货款。
2、产品开发及服务模式
2.1产品和定制开发模式
公司软件开发包括产品研究开发和定制开发。
前者是公司基于行业和技术的发展趋势及市场需求，每年投入的研究开发。并结合过往项目经验总结提前研发的产品，既可以独立销售，也是后续定制软件的基础；
定制软件则是公司根据客户的个性化需求，基于前期研发的产品进行的定制软件开发，形成系统并销售和服务客户。
2.2服务
公司完成满足客户需求的软件上线后，将继续为客户提供新需求和维护服务，包括将客户需要实现的新功能嵌入原有系统和系统运营维护。
公司的运维能力建立在已有的产品和技术基础上，通过常驻外派、现场支持、远程诊断等手段保证客户系统新需求的实现和系统稳定运行。
3、销售模式
3.1定制软件开发、服务类
公司针对不同客户，组织产品部门人员深度挖掘其客户痛点和需求，并参考研发的产品能力，结合自身丰富的行业应用经验，提出最适合用户的解决方案。在双方充分沟通的基础上，最后以合同文本的方式确认用户的需求。
公司软件开发业务的拓展通常有两类，一类是新增业务，另一类是老客户原有系统的升级改造，或者是系统技术服务业务。
对于新增业务，公司首先由销售部门负责与客户相应的业务管理部门建立沟通关系，了解客户的潜在需求，其后由销售部门引导产品、技术部门与客户沟通具体业务需求，确定和落实解决方案。然后由销售部门、产品部门和商务部门基于过往项目经验和本次项目目标，基于成熟和研发的产品能力，共同制定竞标或定价方案，与客户协商价格、工期、收款等合同条款，最后由公司商务部门负责与客户签订合同。
对于老客户原有系统的升级改造或者是系统技术服务业务，通常由客户提出要求，派驻现场的工程师直接与客户沟通，在销售部门和商务部门的辅助下根据投入的人力和工作总量报价，最后由商务部门负责商讨合同条款，签订合同。
3.2运营类
运营类业务是指基于自主产品研发为客户提供持续的服务，通过与客户共同成长获得收益的商业模式。公司在原有软件开发和技术服务的基础上，将加大该类模式的投入，基于公司愿景和发展规划，公司对业务架构和组织进行调整，并加强在智慧城市、大数据、物联网、电子商务产品的研发、运营推广，形成标准化、行业通用的服务，使其具备行业客户规模复制推广能力。
在具体的销售结算模式上，包括以下几种模式：
1）按资源占用量收费，包括SaaS／PaaS／IaaS所使用的业务能力及占用资源；
2）按收入或者利润分成；
3）按一定阶段License授权、开通数，使用数等市场情况分成；
4）按需定制化服务单独计费。
运营类业务与公司传统模式不同，是公司在万物互联网时代转型、规模发展的重要探索。
3.3产品类
基于研发的产品，分为PaaS、SaaS、IaaS类。满足客户需求的情况下，可独立作为产品系统销售。特别是PaaS类、IaaS类产品，包括部分SaaS类产品，具备产品销售特征，正在大力拓展。基于客户订购的产品，签署合同协议后，交付和实施、运营。
收入主要为产品许可收入、实施和开发收入、产品支持服务收入：
1）通常按照授权使用许可，对不同产品的功能应用模块及并发数或注册数进行计费。
2）安装部署、实施交付与定制开发的工作量计费。
3）产品支持服务，产品一般会有一定期限的质保期，可为客户提供电话、网络及自助服务工具等手段的保障性技术支持。如客户需要更深入的运营维护、现场服务等需另外签署服务合同。
终端用户签署产品使用许可、实施开发和支持服务合同后进行产品交付和服务模式。
报告期内公司的主要经营模式未发生重大变化。
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
二、核心竞争力分析
（一）客户优势
公司在ICT深耕三十年，有着专业且经验丰富的技术服务团队，以及为客户持续不断创造价值获得的良好合作基础，乘数字经济之风，持续打开成长空间。公司秉承为客户贴身服务的理念，坚持以客户为中心，基于“三点三边”方法论，不断开发适合客户需求、提升客户价值的软件产品。客户遍布全国，以专业的服务赢得业界良好的口碑。
1、在运营商数智化领域，公司与中国移动、中国联通、中国电信、中国广电等运营商建立了长期、紧密、共赢的合作关系。思特奇不仅提供面向数智化转型的咨询、规划、产品与平台，更通过深度嵌入客户生产运营环节等全生命周期的专业运营团队，实现从“支撑”到“共生”的演进，与客户同发展、共命运。
2、在产业和企业数智化领域，公司基于对中小企业转型痛点的深刻理解与模式创新，为企业用户提供“云+智能”的贴身服务，助力其在新市场、新机遇中实现敏捷转型与价值跃迁。这一领域的持续深耕，不仅推动着企业客户的高质量发展，也为公司打开了更广阔的产业增长空间。
3、在城市数智化领域，在长期服务于运营商数智化升级过程中，思特奇沉淀出一批成熟、可复用的数智化产品与平台能力，并逐步向城市与政府领域延伸。通过将大数据、云原生、AI等前沿技术与城市治理场景深度融合，公司已为全国30余个城市提供智慧城市服务，并深度参与重点城市的长期运营，携手政府共同探索、持续演进智慧城市新模式。
4、在人工智能领域，核心竞争力体现在全栈适配、场景深耕与价值落地三大维度。依托“六横七纵”架构与易问九思大模型，提供从算力、数据到应用的端到端服务，百余种场景化智能体可精准匹配不同行业需求。深耕运营商、政务等领域数十年，懂行业痛点与业务流程，能定制“一客一策”解决方案。以“产品+服务”双轮驱动，通过“七步闭环”实施路径保障落地效果，助力客户降本、增效、增收，同时凭双重备案资质与全栈技术，降低客户转型门槛与合规风险，成为长期信赖的智能化伙伴。
5、在算力网与数据安全领域，公司深度参与国家数据安全及算力网相关标准的研制与验证，并依托运营商多年积累的客户资源，凭借其在数字经济、智慧城市领域的品牌影响力，同时借鉴贵州算力枢纽、庆阳算力集群的成功案例，面向城市、政府、中小企业和运营商，提供与东数西算相关的产品及服务，以响应国家东数西算战略部署，助力城市、政府、中小企业和运营商实现数字化转型。
6、在信创领域，公司依托ICT领域深厚积淀，将运营商、城市政府、产业业等存量客户长期合作关系延伸至信创场景，成功进入中国电信信创目录，借助运营商渠道快速渗透政企客户。聚焦“2+8+N”全行业，提供全栈信创解决方案，精准匹配合规与业务需求。客户遍布全国20余省，覆盖金融、电信、政务等关键领域，兼顾央企国企与中小企业需求。
（二）研发优势
1、专业优势
公司深耕通信行业三十年，深刻理解运营商支撑、网络、政企领域业务模式，积累深厚业务知识。对标国际一流，作为TMF会员客户，熟练掌握eTOM、SID等国际标准，为行业洞察、客户引领、产品创新、商业变现提供优质土壤。依托通信行业深厚积累，研究方法、技术积累快速复制产业、城市等客户。
迈入AI时代，我们秉承人机协同智能观理念，以企业价值为牵引，提出六层七态AI原生架构、本体驱动、九要素的做正确AI的范式。创新AI软件工程，提出“需求-设计-开发-训练-测试-运行-运营”七态生产方式，1+N协同，给出云原生向AI原生的演进路径，并提出通过业务价值运营，持续度量和指引，给客户带来商业价值。
以这套体系和方法论作为指路明灯，我们推出AI产品和服务-运营商、AI产品和服务-中小企业、AI产品和服务-证券等，为各类提供开箱即用的AI智能体和算力、模型、数据等基础设施服务。还推出了AI开发服务、AI运营服务，为客户提供全方位AI转型支持。
2、组织优势
公司设置未来科技研究院，专注前沿技术、行业发展趋势研究和重点问题的攻关，与研究院、产品线等各组织协同，形成研究、研发、落地的闭环，为业务持续增长注入动力。
3、体系优势
3.1研发方法
围绕市场和产品研发闭环，创新战略业务预研方法，提升产品创新机会识别和产品创新转化率；规范产品研发流程和方法，提升产品交付效率，降低试错成本；提出AI原生体系和方法，为企业向AI原生转型提供目标牵引、实施路径和业务价值运营驾驶舱。
3.2研发工具
总结提炼企业三十年研发最佳生产方式和实践，沉淀出覆盖业务研究、竞品分析、产品创新、产品规划到产品上线、客户运营等研发端到端研发工具，集成专家skill和专家知识，极大提升产品研发效率和成功率。
3.3产学研协同
公司长期与国内重点高校、科研院所保持稳定产学研合作，共建联合实验室，围绕AI大模型、算力网络、数字孪生、数据要素流通等前沿方向开展联合技术攻关。
同时深度参与通信数字化领域行业生态建设，积极主导、参与多项国家级、通信行业技术标准编制、揭榜挂帅工作，持续提升公司在数字信息产业领域的技术话语权，实现前沿技术研究、人才培养、产业落地三者协同发展。
4、人才优势
公司组建结构稳定、高学历的专业化核心研发梯队，研发人员在公司员工总数中占比高。核心技术人员深耕通信数字化、政企信息化行业，具备通信业务支撑、大数据处理、人工智能、数字孪生、算力调度等多领域复合型技术能力，深刻理解行业业务逻辑与技术演进路线。公司持续完善人才引进、培养与保留体系机制，配套项目激励、研发分红、创新奖励等多元化激励，充分激发技术团队创新活力。
5、研发成果
报告期内，公司共获得发明专利7项，包括：5G类、安全类、云计算类；软件著作权18个，包括：AI类、大数据类、数字经济类、云计算类；公司有6项资质通过年度审核、对1项资质进行了再认证。
5.1发明专利
报告期内，公司共获得7项发明专利。
5.2软件著作权
报告期内，公司共获得18项软件著作权。
5.3资质认证
报告期内，公司有6项资质通过年度审核、对1项资质进行了再认证。
（三）文化与组织优势
我们始终坚信，卓越的文化与组织优势是公司基业长青的基石。报告期内，我们在以下方面持续深耕：
1、我们的文化：
我们始终倡导开放、透明、无等级、无障碍的交流；诚实守信、实事求是、凝心聚力、协同共进；秉持客户价值优先，通过深化企业文化建设，提升员工和团队的认同感和归属感，营造了积极向上、拼搏进取的文化氛围，达成持续为客户、为投资者、为员工和团队创造更高的价值的目的。
2、我们的理念：
始终秉持“以市场为导向，以产品为中心”的理念，践行“学习、思考、创新、行动、改进、成功”的文化宗旨。通过持续的组织变革与重塑，不断强化以ADevOps、云原生，人智协同为基础的技术文化氛围。全年通过系列文化研讨与培训学习，将“为客户、为投资者、为员工和团队”创造价值的核心观念融入到每一位思特奇人的思想与工作中，持续推动生产方式、生产效率与能力交付的提升，推进更加敏捷、高效的生产组织和体系的变革。
3、我们的服务：
客户价值优先，通过人智协同为客户提供优质服务，面向AI优化一线生产组织、重构与之匹配的生产方式，落实员工全生命周期，致力于打造卓越的交付团队。通过持续优化先进高效的生产流程与机制，为核心市场客户提供具有高价值的产品和高水平的技术服务，显著提升了生产效率和市场竞争力，为客户与公司创造了更多价值。
三、公司面临的风险和应对措施
1、客户相对集中和业绩季节性波动风险
在国家推动数字经济核心产业发展的背景下，公司采取稳增长策略，深耕电信运营商行业，并积极开拓虚拟运营商、云和大数据公有云服务、中小企业云、大数据运营服务、智慧城市、智慧园区、智慧旅游、智慧农业、制造业、金融业等新业务领域，以实现市场与业务多元化布局，降低业绩波动风险，增强抗风险能力和可持续发展能力。
然而，若因国家宏观调控、行业景气周期波动等因素发生重大不利变化，将对公司正常经营带来不利影响。同时，客户采购管理、付款流程及投资预算管控策略的调整，导致公司收入多集中于第四季度；加之管理与销售费用中的人力成本和差旅费等刚性支出，可能引致季度业绩波动。
针对上述风险，应对措施如下：
（1）协同合作：加强与客户在规划、预算及流程方面的协同，确保工作的及时性、科学性与严肃性，提升沟通合作质量；
（2）能力提升：提高项目管理和产品交付能力，深化敏捷迭代模式，发挥ADevOps平台及工具优势，强化网络和数据安全保障；
（3）融合发展：深化数字经济与实体经济融合，推动技术与产业创新升级，开发新产品、拓展新客户，扩大市场与业务增长点；
（4）业务拓展：持续拓展新兴业务，加大在虚拟运营商、云和大数据公有云服务、中小企业云、大数据运营服务、智慧城市、智慧园区、智慧旅游等方向的投入，优化业务结构，增强市场竞争力。
2、技术升级与市场需求不匹配的风险
软件行业技术更新迭代迅速，用户对软件功能的需求持续提升。若公司不能准确把握技术、产品和市场动态，未能及时推动技术革新和产品升级，将影响生产运营效率，削弱竞争力与可持续发展能力。
针对上述风险，应对措施如下：
（1）强化研究预判：组建专业团队，深入分析行业发展趋势，前瞻性研究技术走向和市场需求，建立高效信息收集与分析机制，提前布局研发，保持行业敏锐度和战略前瞻性；
（2）优化响应机制：深入研究客户需求，通过调研、反馈收集精准把握客户痛点，引导需求升级；优化端到端流程，打破部门壁垒，提升协同效率，快速响应客户需求；
（3）提升创造能力：以市场为导向加大研发投入，引进高端人才，构建产学研融合创新体系，积极开展新技术、新产品研发，推动产品服务升级，注重成果转化，提高研发回报率和市场竞争力；
（4）推进敏捷迭代：建立敏捷开发迭代机制，快速响应市场变化和客户反馈，缩短迭代周期，及时调整产品服务内容，捕捉商机，开拓新业务和利润增长点。
3、税收优惠政策变化的风险
公司作为高新技术企业适用15%的企业所得税税率，若符合国家鼓励的重点软件企业条件则适用10%税率。公司自行开发研制的软件产品销售收入按13%的法定税率计缴增值税，对实际税负超过3%的部分享受即征即退政策。此外，多个子公司为小型微利企业，适用20%的所得税税率。若国家调整相关税收优惠政策，或公司未能持续被评为高新技术企业或国家鼓励的重点软件企业，将对公司的经营业绩和利润水平产生不利影响。
针对上述风险，应对措施如下：
（1）扩大规模：扩大公司经营规模，提高市场占有率，推出更符合市场需求的产品；
（2）提升业绩：提升整体经营业绩，降低对税收优惠政策的依赖程度，减弱政策变动对公司业绩的影响。
4、技术人才流失风险
公司作为知识密集型企业，其目标实现和策略施行高度依赖合理的人才结构与高效的组织运营。软件行业人才竞争激烈，易出现核心人才流失，影响企业的稳定发展。
针对上述风险，应对措施如下：
（1）储备培养：依托资源池与“未来之星”项目建立人才储备梯队，开展系统性培养，保障关键岗位人力供给；（2）优化体系：优化价值评估体系，强化SPCM（岗位胜任能力成熟度模型si-techpositioncapabilitymodel，简称SPCM）认知，营造创新文化氛围，以创造价值为核心，以先进生产方式为手段，以产品技术竞争力为标杆，推动公司高效发展；
（3）薪酬激励：结合公司发展与人才战略，优化薪酬激励机制，建立月度岗位价值评估和晋升调薪联动机制，有效激发员工积极性与创造力；
（4）学习培训：创新完善学习培训体系，打造学习型组织和科学人才梯队。利用思特奇大学平台，为员工定制个性化职业发展路径，提升员工多维度能力；
（5）平台助力：持续推进ADevOps平台和工具的研发与应用，提升团队协作效率，助力员工工作，增强员工的成就感、幸福感、归属感和忠诚度。
5、募集资金投资项目风险
公司已对募集资金投资项目进行了充分的可行性论证，研究了产业发展方向、行业规律和市场趋势。但在项目实施过程中，仍可能面临产业政策调整、市场环境变化、竞争加剧、技术更新迭代等诸多不确定因素，影响项目的投资成本、回收期和预期收益率，进而对经营业绩产生不利影响。
针对上述风险，应对措施如下：
（1）关注动态：密切关注产业政策和市场环境变化趋势，加强在技术研究、产品开发和项目管理等领域专业人才的培养与储备；
（2）完善内控：持续完善内部控制体系，强化资金管理，做好项目的精细策划、高效运营与全过程监控。
6、不可抗力因素影响的风险
公司主营业务是为客户提供数智化转型技术平台、云和大数据智能产品及运营服务。项目实施可能受到自然灾害、政府行为、社会异常事件等不可抗力因素的影响，导致项目进度延误。
针对上述风险，应对措施如下：
（1）在项目前期严格把关，进行重点经济技术评估和多方案对比；
（2）制定完善的容灾备份与业务连续性方案；
（3）加强项目实施过程中的监控和风险管理，最大限度减少或规避不可抗力风险对业务的影响。
四、主营业务分析
2026年1-6月，思特奇以数字经济和数字化转型为主线，以数据要素在政务、经济、产业内的全面融合流通为核心，以平台能力为基础支撑，围绕运营商、城市、产业等不同层级视角，全面推动数字化转型，持续加强城市数字化治理、企业上云和促进产业数字化变革、实现企业数字化服务能力有效供给，服务“数字中国”战略。
2026年1-6月，公司整体收入规模与同期持平，但受外部市场环境和客户持续降本增效的影响，公司利润下滑。上半年实现营业收入18,113.27万元，较上年同期增长0.63%。归属于上市公司股东的净利润-10,247.18万元，较上年同期下降16.37%。公司软件开发及技术服务收入占比保持在90%以上，核心业务稳定，同时三大电信运营商收入所占比重保持在90%以上，核心客户稳定。
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