一、报告期内公司从事的主要业务
　　（一）公司主营业务概况
　　公司主营业务涵盖智能算力产品及服务、数据存储设备、服务器及周边再制造、AIoT智能终端四大板块。公司依托在智能制造、供应链管理、研发设计及全球化交付方面的长期积累，把智能制造能力升级为全栈AI能力。
　　报告期内，公司持续推进业务结构升级：传统数据存储及AIoT智能终端业务为公司提供规模化制造、客户资源和供应链基础；服务器及周边再制造业务通过循环利用、维修升级和全生命周期服务，提升硬件资源使用效率；智能算力产品及服务业务向下连接GPU算力集群、光通信和存储资源，向上延伸至具身智能、智慧零售、生物医药及企业级模型服务等应用场景。... 查看全部▼

　　一、报告期内公司从事的主要业务
　　（一）公司主营业务概况
　　公司主营业务涵盖智能算力产品及服务、数据存储设备、服务器及周边再制造、AIoT智能终端四大板块。公司依托在智能制造、供应链管理、研发设计及全球化交付方面的长期积累，把智能制造能力升级为全栈AI能力。
　　报告期内，公司持续推进业务结构升级：传统数据存储及AIoT智能终端业务为公司提供规模化制造、客户资源和供应链基础；服务器及周边再制造业务通过循环利用、维修升级和全生命周期服务，提升硬件资源使用效率；智能算力产品及服务业务向下连接GPU算力集群、光通信和存储资源，向上延伸至具身智能、智慧零售、生物医药及企业级模型服务等应用场景。各业务板块既独立经营，也通过研发、采购、制造、交付和运维体系共享形成协同。
　　（二）主要业务板块经营分析
　　1.智能算力产品及服务
　　公司智能算力业务主要包括智能算力产品销售和智能算力服务。智能算力产品方面，公司根据客户的服务器配置及应用场景需求，完成设备选型、改配、软件安装、性能测试、系统部署等，向客户提供一体化算力基础设施解决方案。公司已围绕人工智能、高性能计算、图形渲染、云游戏和云手机等场景开展多型号服务器的研发测试与适配，形成X86与ARM双架构产品布局。
　　智能算力服务方面，公司通过建设和运营GPU算力集群，为客户提供算力资源、集群运维、组网建设及性能调优、GPU和服务器技术支持及定制化运营服务，已形成万卡级集群的规划建设、网络组网和运营管理能力。公司通过FCloud平台实现GPU资源池化、异构算力纳管、多租户调度、任务编排、模型部署、接口调用、负载均衡、性能优化和运行监控，将分散的硬件资源转化为可管理、可调度、可计量的标准化算力服务。
　　在高速互联环节，公司通过光为科技布局200G、400G、800G及1.6T高速光模块，并推进LPO、NPO-Pro和NPO-Pro-Link等技术路线，服务于AI智算中心及超节点场景，提升大规模GPU集群的带宽、扩展性、时延和能效表现。在应用层，公司以FCloud统一算力与模型能力为基础，围绕OmniBot具身智能开发平台、Rimo智慧零售管理、BioViMo生物医药研发以及TokenShare企业级模型服务等方向进行布局，逐步形成“基础设施—平台—应用”的服务能力链条。
　　业务协同逻辑：算力集群提供“算”，高速光互联提供“连”，企业级及分布式存储提供“存”；FCloud负责统一纳管和调度，行业应用将底层能力转化为面向客户的解决方案与持续性服务。
　　2.数据存储设备
　　公司自成立以来持续深耕数据存储领域，主要采用ODM和JDM模式，为消费电子品牌厂商提供产品研发、制造和交付服务，产品线涵盖固态硬盘、内存条、NAS及服务器存储设备等。该板块是公司的传统优势业务和重要收入来源，在客户认证、供应链组织、规模化制造及品质控制等方面形成了较为深厚的积累。
　　随着AI训练推理、云计算和数据中心建设对高吞吐、低时延及高可靠存储需求提升，公司在巩固消费级存储产品的同时，持续推动产品结构向企业级SSD、企业级内存及分布式存储方向延伸，并加强上游存储芯片供应、封装测试与制造环节之间的协同。存储业务与智能算力业务天然协同，为GPU集群的数据供给、训练数据读写和模型数据管理提供基础支撑。
　　3.服务器及周边再制造
　　公司通过“检测—修复—升级—再利用”的流程，对回收的服务器整机、内存条、固态硬盘及芯片等进行拆解、分拣、检测和再制造，形成可重新投入使用的整机、元器件及相关产品。公司已建立覆盖设备回收、无损拆解、故障检测、维修升级、整机装配与老化测试的技术和质量管理体系，并持续推进高端AI服务器及核心部件再制造技术。
　　该业务一方面通过延长设备和电子元器件的使用寿命，降低资源消耗和电子废弃物排放；另一方面，依托长期积累的检测、维修和备件管理能力，为GPU服务器集群的维保和资产全生命周期管理提供支持。再制造业务与数据存储、智能算力业务之间形成资源循环和运维协同，有助于提升公司整体供应链韧性及硬件资产运营效率。
　　4.AIoT智能终端
　　公司AIoT智能终端业务以智能硬件、视频云平台和“云—边—端”协同技术为基础，主要产品包括智能摄像机、智能门铃、智能家居终端及无人零售等行业终端，覆盖智慧家庭、智慧安防和商业运营等场景。公司通过终端设备完成数据采集和边缘处理，并依托云平台提供设备管理、数据存储、视频分析及用户应用服务。
　　随着人工智能能力由云端向端侧持续下沉，公司将继续推进AI视觉识别、多模态交互、端侧算力优化及跨设备协同能力在终端产品中的应用，提升产品的场景适配性和软件服务附加值。AIoT智能终端既是公司规模化智能制造能力的重要载体，也是连接物理场景与云端平台的数据入口。
　　（三）主要经营模式
　　1.销售与服务模式
　　公司主要采用直接销售模式，并根据不同业务特点设置差异化交付与结算方式。数据存储设备及AIoT智能终端业务主要以ODM、JDM模式为品牌客户、通信运营商及渠道客户提供研发、制造服务；智能算力产品业务以项目制方式向客户提供系统设计、设备供应、安装部署、测试调优等服务；智能算力运营服务主要通过自建算力集群提供算力租赁、平台服务和配套运维支持，并根据合同约定按算力规模、使用时长或服务进度结算；服务器及周边再制造业务则根据客户对特定型号、性能和配置的需求进行产品匹配及交付。
　　2.采购与供应链模式
　　公司由战略采购中心统筹核心物料和设备采购，采购品类包括NANDFlash、DRAM、主控芯片、算力服务器、GPU及配套网络设备等。数据存储设备和智能终端业务主要遵循以销定产原则，并结合交付周期和物料供应情况设置合理安全库存；智能算力业务设备价值较高，公司通常在客户需求和项目方案基本确定后启动采购，以平衡交付效率与资产投入风险；再制造业务根据市场需求及上游退役设备供应情况开展采购，并通过检测分级实现资源再利用。
　　3.研发、生产与质量管理模式
　　公司建立了覆盖需求分析、立项论证、产品开发、设计验证、生产验证、产品发布及结案评审的研发管理体系，并围绕关键共性技术开展前瞻性预研。生产端主要采取以销定产和柔性制造模式，通过首件检验、制程巡检、成品检验及异常闭环等机制实施全过程质量控制；对于部分外协工序，公司通过供应商准入、现场审验、过程跟踪及回厂全项检验等方式加强质量管理。
　　（四）核心竞争力与业务协同
　　1.一体化协同发展的全链能力
　　公司围绕“算—连—存”构建核心基础设施能力，并融合“云—边—端”分布式部署架构，逐步形成资源层、平台层与应用层相互衔接的全栈AI技术体系。资源层提供算力、存储、连接和终端设备；平台层通过FCloud统一纳管算力并提供训练推理、模型调用和AI工具链；应用层面向具身智能、智慧零售、生物医药及企业级模型服务等场景进行能力输出，形成AI应用场景化闭环。
　　2.研发与技术积累
　　公司在东莞、合肥、深圳、上海、杭州设立研发基地，形成覆盖硬件设计、软件开发、AI算法、存储、算力平台和智能终端的研发体系。截至2026年6月30日，公司累计取得境内专利489项，其中发明专利71项、实用新型专利269项、外观专利149项，集成电路布图设计10项、软件著作权278项。在中国境外，公司也取得了29项授权专利。
　　3.客户、供应链与全球化交付能力
　　公司长期服务消费电子、互联网、通信、存储及人工智能等领域客户，在客户认证、联合研发、质量控制及规模化交付方面积累了较强能力。公司已构建覆盖存储芯片、算力设备及多类电子物料的供应链体系，并通过原厂、授权分销商和专业供应链服务商等多层次渠道保障核心物料供应。结合境内外子公司和制造基地布局，公司能够为不同区域客户提供研发、制造、交付及售后服务。
　　4.智能制造与数字化运营能力
　　公司持续推进人工智能、大数据和云计算技术在生产运营环节的应用，通过智能化硬件、制造管理平台以及MES、ERP、HR等系统协同，实现生产数据采集、过程监控、视频追溯、异常预警和经营分析。数字化运营体系有助于提高柔性生产能力、资源配置效率和质量管理水平，并为多业务板块协同发展提供基础管理支撑。
　　（五）未来发展展望
　　公司将围绕主营业务和已形成的产业基础，重点推进以下方向：持续提升FCloud对异构算力、训练推理和模型服务的统一管理能力，增强算力集群建设、运营和性能优化水平；推进高速光互联、企业级存储与算力集群的协同，完善“算—连—存”产品与服务体系；推动OmniBot、Rimo、BioViMo、TokenShare等平台在具体行业场景中落地，形成可复制、可持续运营的解决方案；持续提升数据存储、智能终端及服务器再制造业务的产品结构、制造效率和全球化交付能力；在业务扩张过程中加强现金流、资本投入、客户信用和项目回报管理，提升增长质量。
　　二、核心竞争力分析
　　（一）一体化协同发展的全链能力
　　公司依托在智能制造、供应链管理、研发设计和规模化交付方面的长期积累，推动公司从智能制造向AI算力与应用的战略转型，把智能制造能力升级为可持续运营、可规模复制的全栈AI能力。
　　在资源层，公司通过算力服务器、GPU算力集群、数据存储设备、高速网络与光通信、AIoT智能终端等能力，为平台和应用提供算力、存储、连接及数据入口。其中，GPU算力集群提供大规模训练与推理能力；高速光互联覆盖200G至1.6T全系列光模块及LPO/NPO-Pro等技术路线，有效降低集群互联时延与功耗；数据存储设备提供高吞吐、高可靠的存储能力，支撑AI训练与通用计算场景的数据供给；AIoT智能终端覆盖智慧家庭、智慧安防等场景，提供端侧产品及数据采集能力。服务器再制造业务通过回收、拆解、改配、再制造和多层级维保，以较低成本获取硬件资源、延长设备服役周期。资源层各业务在研发、采购、生产、质量和交付环节共享公司既有体系，形成整体供应链效率和交付韧性。
　　在平台层，FCloud承担连接底层资源与上层应用的核心枢纽作用。平台向下统一纳管异构算力资源，组织GPU集群、网络和存储能力，向上提供训练推理、模型调用、资源调度和AI工具链服务，将分散的硬件资源转化为可配置、可计量、可持续优化的标准化能力。FCloud贯通集群建设、算力运营与设备维保三个环节，使建设标准可量化、算力消耗可追踪、设备状态可评估，推动基础设施由设备交付向服务化运营延伸。
　　在应用层，公司以FCloud统一算力与模型能力为底座，围绕通用AI开发、具身智能、智慧零售、生物医药及模型服务等产业场景，构建专业化应用矩阵。FCloud训推融合平台集成NVIDIAAIEnterprise软件生态，并针对主流AI框架进行优化，提供数据预处理、模型评估、训练监控、一键推理部署等开箱即用的工具链，支持多机多卡分布式训练和模型全生命周期版本管理，有效缩短AI应用的开发与交付周期；OmniBot贯通具身智能的数据采集、仿真、训练、评估与部署环节，将分散的开发工具整合为可持续迭代的完整闭环；Rimo基于InfiSight既有能力，连接门店现场、员工成长、客户增长与经营数据，将管理要求转化为可执行、可追踪、可量化的经营动作；BioViMo将AI模型与科学计算能力嵌入生物医药研发流程，提升研发效率；TokenShare则将多模型调用整合为统一、稳定、可计量的Token服务，为企业提供模型统一接入、智能路由、私有化部署及计量计费等能力。上述产品共享底层算力、模型能力与工具链，并在实际应用过程中持续沉淀行业数据、场景知识与解决方案能力。
　　资源层、平台层和应用层之间形成正向循环：底层硬件为平台提供稳定供给，平台将共性能力标准化并服务多个应用，应用侧形成的算力需求、运行数据和场景反馈推动基础设施配置、平台功能和核心部件持续优化。各板块在独立对外创收的同时，通过内部资源协同实现整体运营效率的提升，构筑了较强的全栈服务能力和综合竞争优势。
　　（二）研发与技术优势
　　历经近二十年在消费电子领域的深耕积淀，公司已在各主营业务板块中形成了体系化的核心技术能力，持续为客户提供具备差异化价值的创新解决方案。
　　在数据存储领域，公司围绕NANDFlash及DRAM两大主流技术方向，构建了覆盖消费级和企业级两大市场的完整产品矩阵，并持续推进封测环节能力建设；在智能算力领域，公司自研的FCloud训推融合平台已实现GPU资源池化管理、任务调度、模型训练与部署等全流程能力，同时依托OmniBot、RimoAI、BioViMo、TokenShare等平台，面向具身智能、智慧零售、生物医药及企业级模型服务等场景，提供差异化、行业化的应用服务；在服务器及配套产品再制造领域，公司已建立覆盖回收、拆解、检测到再制造全产业链的技术体系，芯片自动化拆解工艺在行业中具备较强竞争力。与此同时，公司作为主要起草单位之一，参与制定了国内电子行业标准《服务器再制造技术规范》（SJ/T12146—2026），该标准已于2026年6月由工业和信息化部发布，为服务器再制造提供了系统的技术指引；在物联网智能终端领域，公司围绕“云—边—端”协同形成了涵盖光学反射抑制、鱼类AI算法、IoT平台接入、跨模态数据检索及智能设备控制等多项核心技术积累。
　　公司已搭建完善的研发体系，在东莞、合肥、深圳、上海、杭州设立专业化研发基地，构建起涵盖硬件设计、软件开发、AI算法的全链条研发架构。依托矩阵式项目管理体系优化研发流程，加速技术成果产业化，确保技术优势持续转化为市场竞争优势。
　　公司及子公司安徽协创均为国家高新技术企业，公司为深圳市“专精特新”中小企业，安徽协创获评国家级专精特新“小巨人”企业、省级企业技术中心及省级大数据企业。依托在智能AI视觉系统领域持续的技术迭代与长期研发投入，公司获得广东省智能AI视觉系统工程技术研究中心认定，体现了公司在AI视觉方向的技术积累已具备行业层面的竞争力；公司控股子公司光为科技为国家级专精特新“小巨人”企业。
　　公司在知识产权方面成果斐然，截至2026年6月30日，公司累计取得境内专利489项，其中发明专利71项、实用新型专利269项、外观专利149项，集成电路布图设计10项、软件著作权278项。在中国境外，公司也取得了29项授权专利。
　　（三）客户资源优势
　　经过多年深耕，公司已在各业务板块积累了多元化的优质客户资源。在数据存储、AIoT智能终端及服务器再制造领域，公司客户已覆盖联想集团、安克创新、小米生态链企业（创米科技）、中国移动集团、360集团、网易有道、威刚科技、金泰克半导体等境内外知名企业和品牌商。其中，公司与联想集团自2006年起合作已近二十年，与安克创新自2019年起合作，与上海创米数联自2016年起合作，合作关系长期稳固。在智能算力服务领域，公司客户覆盖国内头部互联网企业、AI大模型公司、大型通信运营商及政企客户等，部分客户已签订5年长期合作协议，合作具有持续性和稳定性。上述客户涵盖消费电子、互联网、通信、存储及AI等行业的知名企业，对供应商的研发能力、制造水平、交付效率及品质管控有较高的准入门槛。公司深度切入客户核心供应链体系，与之建立了长期稳定的合作关系。优质且多元化的客户结构有效分散了单一行业或单一客户依赖的经营风险，提升了公司营收的稳定性与抗周期能力，为公司持续健康发展提供了坚实的市场基础。
　　（四）供应链优势
　　公司已构建覆盖存储芯片元器件、算力设备等多品类的多元化供应链体系，在保障核心物料稳定供应的同时有效分散单一来源风险，提升了供应链整体抗风险能力。
　　在存储芯片元器件方面，行业核心存储颗粒（NANDFlash、DRAM）供应高度集中，公司已与部分头部存储厂商建立原厂直供合作关系，签署了晶圆保供协议，锁定关键原材料供应。在实际采购执行层面，公司依托授权分销商及专业供应链服务商构建了多层次采购体系，确保供应稳定性与渠道多样性；在算力设备方面，公司子公司已获得英伟达NCP（NVIDIACloudPartner）高级别认证资质，在算力资源配置方面具备优先对接权限。报告期内，公司已与多家国内头部服务器供应商建立了稳定的合作关系，能够快速采购并交付适配不同场景的服务器整机及核心模组；同时，公司整合了供应链服务商资源，保障从设备采购到项目交付的全链条高效运作。
　　（五）智能制造与数字化优势
　　公司持续加大智能化、信息化、数字化投入，构建了高度灵活的智能制造体系，能够有效应对产品快速迭代和小批量定制化生产需求。
　　公司已部署服务器集群、工业平板电脑、工位AI计算终端及工位AI终端摄像机等智能化硬件设施，并深度融合人工智能、大数据与云计算技术，搭建了高度集成的智能制造管理平台，实现了生产全流程的数字化与智能化转型。该平台具备生产数据实时监控、视频追溯分析、自动化简报生成等功能，为经营管理层提供直观高效的决策依据。同时，平台打通了MES、ERP、HR等系统数据壁垒，建立了生产流程自动化巡航监控机制，实现了从人员绩效到设备状态的全面数字化管理。目前，管理平台已形成“数据采集—实时分析—智能决策—精准执行”的全链路精益管控架构，通过生产异常预警、资源优化配置建议等智能化功能，推动生产管控趋于精益化，有效控制运营成本，提升生产效率与决策精准度。
　　2025年来公司依托AI及AIoT赋能的数字化工厂，获评广东省工业和信息化厅“先进级智能工厂”，并入选广东省制造业协会、广东省发展和改革研究院及暨南大学产业经济研究院联合发布的“广东省制造业企业500强”，位列第75位。此外，公司作为盐田综合保税区再制造产业的重要企业之一，深度参与了深圳市首单“保税维修成品直接流转用于区内生产加工后出口”业务的落地实践。依托《国务院办公厅转发海关总署〈关于促进综合保税区扩能提质的若干措施〉的通知》（国办函〔2026〕40号）相关政策，突破“原进原出”限制，维修成品可直接在区内转化为生产料件并加工后出口，大幅缩短交货周期，增强公司在全球供应链中的响应速度与抗风险能力，为料件快速供给与产能释放提供了有力支撑。
　　三、公司面临的风险和应对措施
　　（一）国际贸易壁垒风险
　　由于国际贸易摩擦及关税政策变化，可能会提高公司的运营成本并影响市场竞争力。为应对这一风险，公司采取了多元化供应链策略，寻找替代供应商，优化生产流程以降低成本，并通过适当的定价策略转嫁部分关税负担。此外，公司加强了市场多元化，拓展新兴市场，以减少对单一市场的依赖。同时，公司设立专门的政策研究小组，密切关注贸易政策变化，确保灵活应对不确定性。
　　（二）产品研发风险
　　公司持续聚焦“云-边-端”一体的智慧存储与智能物联体系，深耕智慧存储、智能物联、云服务、算力服务器、服务器再制造等业务线。这些领域均属于典型的技术密集型行业，技术更新换代极为迅速，若公司不能紧跟行业技术的发展趋势，充分关注各业务板块客户场景化的需求，后续研发投入不足，则将面临因无法保持持续创新能力导致市场竞争力下降的风险。公司通过加大研发投入，持续加强在人工智能、机器视觉、先进存储及算力架构等领域核心技术的研究，提前布局研发投入，积极布局专利和知识产权保护，储备应对未来更广阔市场的产品、技术、管理和人才资源，实现公司业务的持续稳健发展。
　　（三）宏观经济环境变化的风险
　　近年来，在主要经济体贸易政策和货币政策变动、地缘政治局势紧张的背景下，全球经济增长面临较大挑战。若宏观经济的不确定性持续加剧、持续增长动能不足，居民可支配收入、购买力及购买意愿将受到影响，对全球消费电子产品行业的持续发展可能造成不利影响，进而给公司业绩带来一定压力。公司将密切关注国内外经济形势，积极应对国际贸易环境变化等带来的不利影响，并持续加快研发创新，提升产品核心竞争力，推出丰富的产品矩阵覆盖多元消费人群需求；公司将通过持续优化供应链、提高经营效率等方式，实现更具竞争力的成本，以布局更丰富的产品矩阵，覆盖多元消费人群需求。
　　（四）全球化经营风险
　　公司业务覆盖全球多个国家和地区，并设有多家境外子公司开展本地化销售、售后服务等海外市场运营业务，同时公司正积极向新的国际市场拓展业务。这一全球化运营战略可能使公司面临全球各国、各地语言、文化、政治、经济体制差异以及全球地缘政治不确定性提高等带来的复杂挑战，可能会对公司扩大业务和提升持续经营的能力、业务开展和经营业绩产生一定影响。公司将持续跟踪研判全球地缘政治局势与区域市场变化，动态优化全球营销资源配置及市场布局，同时通过深化本地化运营能力、拓展多元客户结构、完善供应链风险对冲机制等多重举措提升经营韧性；若未来地缘政治环境进一步恶化，公司在部分国家与地区的业务拓展、订单交付及日常经营仍可能受到不利影响。
　　（五）管理组织人才建设的风险
　　公司所处的智慧存储、智能物联、云服务及算力服务器等行业属于知识密集型和技术密集型行业。随着多业务板块的协同发展与规模扩张，对公司现有的组织架构、运营管理、制度流程、专业人才储备等核心管理领域带来较大挑战。如果公司的管理水平不能及时适应公司发展变化，公司将面临组织快速发展带来的管理风险。公司将持续探索更适应多品类、全球化公司运营的组织架构与模式，通过AI驱动组织升级、创新协作平台与模式攻克组织运营的痛点：公司将从战略AllinAI发展需求出发，完善内部重点业务、重点项目的制度流程，实现规范管理，从源头降低企业经营管理风险；公司将积极布局各业务领域、建立事业部运营机制，推行和实践一人公司的新模式，实行细致的人才梯队建设，旨在打造一个充满活力、创新和竞争力的企业未来；同时，公司将打造有竞争力的薪酬和期权激励机制，基于有效的考评机制，激励与保留人才，通过持续完善发展路径和发展平台，培养多层次、专业化的国际化人才梯队，以应对公司快速扩张可能面对的管理风险。
　　（六）债务及流动性风险
　　公司算力服务业务的设备单价较高，需要投入的资金较大，其中算力设备运营服务的资金为一次投入、在服务期限内逐期收回。随着公司算力业务的快速扩张及存储、再制造业务板块同步高速发展，公司资产负债率阶段性上升，同时流动比率有所下降。若未来现金流入不达预期，或融资环境发生变化，导致公司不能持续获得金融机构授信，可能对公司的经营发展产生不利影响。为应对上述风险，公司将持续加强资金管理，优化债务结构，合理安排长短期债务配比，积极拓展多元化融资渠道，通过股权融资、债务融资等多种方式满足业务发展资金需求。
　　（七）客户集中度较高的风险
　　公司数据存储设备业务对主要客户存在一定程度的依赖，同时算力服务业务下游头部互联网企业、AI大模型厂商等客户的算力需求规模较大，公司算力服务业务亦呈现服务头部大客户的特征。若主要客户因业务增速放缓、调整采购策略等原因减少采购，而公司开发的其他客户项目未能及时落地，可能对公司的经营业绩及财务状况造成不利影响。为应对上述风险，公司在巩固与现有大客户长期稳定合作的基础上，持续拓展多元化的客户群体，丰富客户结构；同时，公司将不断完善产品和服务体系，提升客户粘性和单客户价值贡献，通过持续提升产品竞争力和服务水平增强对下游客户的议价能力，降低单个大客户波动对经营业绩的影响。 收起▲

　　一、报告期内公司从事的主要业务　　（一）主营业务及主要产品情况　　公司采用以技术创新为核心的经营模式，通过研发先进的硬件和软件解决方案，提供一体化的产品和服务。同时，结合定制化服务与灵活的云解决方案，满足不同行业客户的需求。　　1.数据存储设备　　数据存储行业的需求主要来自人工智能领域的发展。随着这些领域的快速发展，数据存储容量不断加大，对存储性能和可靠性的要求也不断提高。同时，数据中心的建设和运维也需要大量的存储设备和解决方案。　　超大规模数据中心将继续成为数据存储行业增长的主要需求。这些数据中心拥有大量的服务器和存储设备，能够提供高效、可靠的数据存储和处理服务。同时，随着数据中心技术的... 查看全部▼

　　一、报告期内公司从事的主要业务
　　（一）主营业务及主要产品情况
　　公司采用以技术创新为核心的经营模式，通过研发先进的硬件和软件解决方案，提供一体化的产品和服务。同时，结合定制化服务与灵活的云解决方案，满足不同行业客户的需求。
　　1.数据存储设备
　　数据存储行业的需求主要来自人工智能领域的发展。随着这些领域的快速发展，数据存储容量不断加大，对存储性能和可靠性的要求也不断提高。同时，数据中心的建设和运维也需要大量的存储设备和解决方案。
　　超大规模数据中心将继续成为数据存储行业增长的主要需求。这些数据中心拥有大量的服务器和存储设备，能够提供高效、可靠的数据存储和处理服务。同时，随着数据中心技术的不断进步和升级，超大规模数据中心将更加注重能效、可靠性和安全性等方面的提升。
　　公司在SSD产品上具备完整的产品线，推出的企业级SSD具备高速运算的性能、更好的可靠性、更大的单盘容量以及更高的使用寿命，可以适应AI场景对高性能存储设备的要求。
　　2.AIoT终端
　　物联网智能终端的核心产品——网络摄像机（IPC）正向“高清化、智能化、场景化”持续演进。AI算法的成熟使得IPC具备人脸识别、行为分析、异常事件检测等功能，推动安防系统从被动监控转向主动预警。智能安防终端作为AIoT的重要组成部分，已从传统视频监控升级为“看得懂、能预警、可联动”的智能感知节点。2025年，随着AI大模型轻量化部署与多模态融合技术的发展，智能安防终端在功能、性能与应用场景上实现新一轮突破。
　　公司基于云平台提供的管理和应用，集成了公司智能物联网终端、智能安防终端。主要消费类产品包括智能摄像机、智能门铃、太阳能电池摄像机、黑光玻璃相机、宠物摄像机、小孩看护摄像机、LTE智能摄像机、家庭清洁机器人及车联网智能终端。
　　公司目前AIoT终端的技术演进方向主要包括以下几个方面：
　　（1）轻量化AI模型端侧部署：基于端侧芯片的算力，在端侧实现人形检测、宠物检测、车辆检测等算法的应用，大幅降低对云端依赖，提升响应速度与隐私安全。
　　（2）多模态融合感知系统：未来将进一步结合视觉、声音、温度等多传感器数据，实现对复杂场景（如火灾预警、入侵检测等）的精准识别与交叉验证，增强系统的环境感知深度。
　　（3）通过芯片升级、电源管理算法与太阳能供电方案，推动无线安防终端在无源场景中的大规模部署。
　　3.AIoT物联网平台及数据中心节点分布
　　报告期内，得益于公司长期以来持续拓展海外市场，协创海外智慧安防业务的收入持续提升；云服务业务上，公司V-SaaS(视频监控即服务)视频云持续推进，用户数量显著增长，ARPU(每用户平均收入)值稳步提升；同时，公司依托自身服务器再制造业务，布局了更广泛的云平台领域客户拓展也在稳步推进中。
　　目前，协创云视频在全球多区域通过公有云和私有云设立服务节点，可根据用户所处地理位置，智能选择最优路径；采用分布式架构部署，实现轻量级数据同步+本地服务。实现高可用设计效果，支持日均TB级数据存储能力、弹性计算、亿级设备同时在线、千万设备并发等。安全性方面，协创云严格遵从行业的合规性要求，数据从传输到存储100%加密，安全体系可达金融级，隐私更安全。
　　公司在数据运算、数据存储、设备连接等领域加大研发投入，提供多场景化智能终端和云服务，推出了包括AI智能推送、数据存储与管理、用户使用习惯分析、用户可视化应用、视频智能化分析等增值应用，确定了智能终端产品的增值收益能力。
　　2025年，智慧商业事业部进一步推进相关技术与产品体系升级，发布InfiSight智睿视界AI 2.0版本，强化人工智能算法能力与系统协同能力，推动人工智能视觉识别、物联网感知与SaaS协同平台在连锁门店管理场景中的融合应用，并积极拓展相关商业应用场景。
　　InfiSight智睿视界是一套面向连锁门店管理场景的AI协同管理系统。系统以AI视觉识别（CV）算法为核心，结合物联网感知能力与协作平台，对门店运营现场的关键环节进行结构化采集与分析，并在此基础上为门店管理者提供决策支持与协同管理能力。
　　该系统重点聚焦连锁经营过程中难以通过传统人工方式持续管理的过程性指标与隐性成本因素，包括门店运营一致性、执行偏差、服务与合规风险等。通过对相关指标的持续监测与分析，系统辅助连锁企业提升门店管理的可视化与可控性，增强总部管理要求在多门店场景下的落地效果。
　　InfiSight智睿视界的应用目标在于支持连锁企业逐步建立标准化、可复制的组织管理能力体系，在门店规模扩张过程中提升管理效率与经营稳定性，为连锁商业的长期发展提供技术与系统支持。
　　3.服务器及周边再制造
　　服务器再制造业务方面，协创数据持续推进再制造业务体系化运营与能力建设，保障业务交付与质量稳定，包含服务器的回收、拆解、研发、生产、销售以及维修服务等。目前协创数据已实现高端AI服务器再制造技术的新突破，成功构建芯片拆解自动化作业的核心能力，进一步提升业务产业链的附加值。2025年，协创数据服务器再制造业务保持稳健发展，业务规模扩大叠加运营效率提升，对公司经营业绩增长形成贡献。
　　废旧服务器经过流程化再制造，可以延长产品的生命周期，有利于节约资源和保护环境，并具有可观的经济效益。公司主体已取得《再生资源再利用服务企业甲级资质证书》和《废旧服务器回收服务企业一级资质证书》，公司控股子公司Semsotai North Inc.已获得ISO14001:2015、R2:2013（可持续电子设备再利用与回收标准v3）、ISO45001:2018、ISO9001:2015认证证书。
　　4.智能算力产品及服务
　　报告期内，公司积极把握行业算力基础设施建设需求增长机遇，“智能算力产品及服务”业务板块实现收入高速增长，已成为公司业绩增长的核心引擎。公司在交付实施与运维服务等环节能力提升，对经营业绩增长形成积极贡献。其中包含以高端算力为基础的云算力租赁、云安防和大模型的合作、面向跨境电商的AIGC等业务领域，整合海外区域的算力资源、云业务平台、高可用IT服务等业务能力，以及在全球DICT方面的技术、资源和运营的综合服务优势，共同打造高效云服务体系。
　　（1）智能算力产品：服务器及集群交付
　　公司通过持续的技术迭代与供应链优化，实现了智能算力产品的规模化销售：算力服务器销售：针对人工智能及高性能计算需求，公司完成了多型号算力服务器的研发测试与性能提升改配。其中，基于X86架构的图形渲染加速服务器已在视频创作、电商设计等领域实现大批量出货；同时，基于ARM架构的家庭边缘算力服务器和ARM阵列服务器已成功导入国内头部游戏公司客户，广泛应用于云游戏及云手机领域。
　　集群解决方案交付：报告期内，公司多个算力集群项目按计划完成交付及验收，通过提供从机柜集成到网络架构的一体化硬件解决方案，带动了硬件产品销售收入的显著提升。
　　（2）智能算力服务：云租赁与定制化运营
　　依托与英伟达（NVIDIA）的深度合作（奥佳软件已正式取得NVIDIA CLOUD PARTNER资质，该资质是英伟达授予合作伙伴的高级别认证），表明着公司在AI算力租赁和云计算服务方面具备了与英伟达合作的资质和能力。公司把握行业算力基础设施建设需求增长机遇，持续推进算力服务器及集群解决方案落地。公司服务器已在国内多地部署并投入运营，主要面向图形渲染、视频编辑、数据分析、游戏加速等算力需求的业务。此外，公司主要应用于图像渲染加速的X86服务器，在视频创作上已投入使用，为电商企业提供跨境电商Fcloud平台服务，依托Fcloud跨境云服务SaaS系统，跨境电商企业可在多个海外社媒平台通过矩阵式账号培育、AI视频剪辑、短视频带货/直播等方式，利用AI技术赋能精准触达海外消费者，为企业跨境出海提供全链路解决方案，助力企业在跨境出海的道路上行稳致远。
　　公司在算力服务领域构建了多元化的收入模型：算力租赁与云服务：公司在北京、上海、乌兰察布、廊坊、中卫、广州、深圳、宁波等多地部署并运营算力中心，为客户提供以高端算力为基础的云算力租赁业务。重点服务于头部互联网公司模型训练推理、自动驾驶、生物医药等领域客户。
　　全球DICT综合服务：整合海外区域算力资源与云业务平台，依托Fcloud跨境云服务SaaS系统，为跨境电商企业提供包含AI视频剪辑、短视频带宽及直播赋能等在内的全链路技术服务。
　　交付实施与运维服务：通过提升对大规模算力集群的交付实施与后期运维能力，增加了服务类业务的附加值及客户粘性。
　　报告期内，公司持续推进AI应用的场景落地，在AIGC视频生成领域迭代社媒AI智能工作台，围绕选题洞察、脚本生产、素材管理、视频制作、流程协同、数据反馈等业务环节，搭建标准化工具支撑能力，以提升内容生产效率及项目复用能力。
　　2025年，蜂云出海（FCloud）依托协创数据全域算力与AIGC技术底座，以产品化、平台化、可落地为核心打造全球化数字营销与文化出海全栈能力，实现技术产品与商业落地双重突破，核心产品与技术能力体系已全面成型。其联合浙江大数据交易中心发布全球云网AI智能中枢出海全链路平台，构建起策略规划、内容生产、投放执行、数据复盘、商业变现的闭环产品体系，覆盖品牌基建到跨境转化全流程并提供标准化与定制化双重方案；自研的蜂云视界AIGC内容生产平台搭载多模态引擎，实现AI脚本策划、智能剪辑、多语种配音字幕等全自动化内容生产，效率提升80%以上，适配全球主流平台规则。
　　基于扎实的产品技术底座，蜂云出海的核心服务能力落地成果显著，已形成多场景、全链条的服务体系，且手握TikTok官方MCN、广告代理商双资质，具备平台全流程运营实战能力。在视听内容出海领域，以AIGC+本地化运营为核心提供译制、分发、代运营、变现一体化服务，单部AI短剧海外播放热度突破3100万；为中国—东盟博览会等国家级经贸活动打造TikTok全球整合营销方案，搭建多语种账号矩阵，形成可复制的“数字传播+经贸合作”服务模式。针对跨境电商领域，为外贸企业与出海品牌提供社媒矩阵运营、短视频种草、全球直播、流量代投、店铺本地化等全栈营销服务，形成引流—转化—复购的闭环交付能力，2025年服务商家规模稳步增长。整体而言，蜂云出海已构建起技术可复用、服务可标准化、效果可量化的出海服务体系，成为企业全球化数字营销的可靠合作伙伴。
　　公司打造了全栈AIGC技术架构，其底层为计算、存储、网络等基础资源层，提供协创AI服务器、多GPU智算等算力支撑；中层为技术平台与服务中台，涵盖算法库、模型库、全流程AI工具链、数据库等；上层为AIGC短剧等多场景应用，从而实现技术与产业的深度融合。在业态与模式方面，公司创新采用“工业化量产+精细化人工可控”的AIGC短剧制作模式，既解决了传统短剧制作效率低、成本高的痛点，又弥补了纯AI创作的质量短板，同时通过“平台+生态”的模式，与主流内容平台、品牌方建立合作，实现短剧内容的快速变现与产业价值延伸，该模式成为公司核心的行业竞争力之一。
　　（二）经营模式
　　1.云服务
　　（1）VSaaS（视频监控即服务）视频云服务：
　　面向用户提供视觉类AI PaaS服务，主要包括：视频接入分析服务：依托协创云人工智能和大数据的技术优势，对摄像头视频数据进行采集、分发、转储、分析、预警事件上报等服务。针对视频接入分析服务又提供云上专业算法包、云上通用算法包，以及边缘专业算法包、边缘通用算法包四类业务。
　　AI应用服务：基于核心算法，具备对于数据特征信息识别分析能力，支持同时对多张图片，快速提取、分析图片关键点信息、获取信息属性、实现精确比对和检索。提供特征信息比对、搜索、动作活体监测、静态活体监测等服务，满足客户需求各种场景需要。
　　图像识别服务：基于深度学习技术，对图像中的视觉内容进行精准识别，并对识别结果进行打标签，从而帮助客户准确识别和理解图像内容，针对图像识别，提高图像标签/媒资图像标签体、名人识别、低光照增强服务。
　　图像搜索服务：基于深度学习与图像识别技术，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同及相似的图片，图像搜索业务包括基于存储以及调用次数进行计算。
　　（2）AIGC视频生成领域，打造内容自动化生成平台：
　　平台深度应用算力资源，建立视频内容自动化生产能力，与视频平台合作，提供优质内容产生收益。
　　（3）云算力服务：
　　通过算力集群建设，组网及调优，算力节点运维及维保服务等为客户提供云算力服务，可弹性分布式部署和节点大规模部署。报告期内已经完成多个算力集群的交付使用，根据客户业务需求在国内外建设算力节点满足客户分布式算力使用的需求。
　　2.硬件制造
　　硬件制造方面，公司主要以合作研发制造（JDM）和自主设计制造（ODM）模式为客户支持和服务，拥有从产品规划、产品开发项目管理、产品设计研发、产品生产制造、产品售后服务的完整业务体系。经过多年的市场开拓，目前已经与联想集团、安克创新、小米生态链企业（创米科技）、中国移动集团（下属专业公司）、360集团、美国，日本等发达国家区域头部品牌等知名科技型企业以及国内知名电商建立了长期稳定的合作关系。经过长期发展，消费电子产品行业体系逐步实现了专业化分工，形成了由品牌商、运营商、大型渠道商和制造服务商分工并存且密切合作的格局。
　　3.服务器再制造业务
　　服务器再制造业务方面，公司控股子公司Semsotai North Inc.在北美开展服务器的回收、拆解，并经由协创数据深圳盐田分公司和协创数据保税区分公司对由Semsotai North Inc.购买的设备及材料经过严格测试，性能达标的服务器重新销售业务；同时，针对整机不再适用的设备，拆解出高价值通用部件，进入二级市场流通。并提供服务器等相关技术、维修服务等。
　　（三）主要业绩驱动因素
　　报告期内，公司业绩同比增长主要原因如下：
　　1.智能算力产品及服务方面，公司把握行业算力基础设施建设需求增长机遇，持续推进算力服务器及集群解决方案落地。报告期内，多个算力集群项目按计划完成交付及验收，算力相关收入实现高速增长。公司在交付实施与运维服务等环节能力提升，对经营业绩增长形成积极贡献。
　　2.数据存储设备方面，公司持续深化企业级存储产品布局与市场拓展，受下游客户对存储基础设施投入提升带动，出货规模同比增长并实现放量。与此同时，行业供需变化带动存储产品价格上行，公司结合市场动态优化产品结构与销售策略。上述因素共同推动存储业务收入增长，并对公司业绩形成支撑。
　　3.服务器再制造业务方面，公司持续推进再制造业务体系化运营与能力建设，保障业务交付与质量稳定。报告期内，服务器再制造业务保持稳健发展，业务规模扩大叠加运营效率提升，对公司经营业绩增长形成贡献。
　　4.AIoT智能终端业务方面，公司围绕智能物联应用场景持续丰富产品矩阵与AI解决方案能力，推动重点客户与重点区域业务拓展。
　　
二、报告期内公司所处行业情况
　　（一）报告期内公司所处行业情况
　　A、行业背景
　　2025年，全球人工智能（AI）、云计算、大数据、物联网（IoT）、智慧存储等领域进入深度融合发展新阶段。AI大模型技术加速迭代，从通用智能向垂直行业渗透，推动了企业智能化转型的全面升级。随着多模态AI技术的突破与应用，AI赋能的场景边界持续拓展，智能算力、边缘计算、端侧智能需求呈现爆发式增长。特别是在AI Agent、具身智能等新兴技术驱动下，“云-边-端-智”协同架构成为新一代信息技术的核心竞争高地。
　　中国市场在全球AI产业发展中占据引领地位，政策推动下，“人工智能+”行动深入实施，算力基础设施建设提速，数据要素市场化配置改革持续深化，AI、大数据、云计算等行业生态日趋成熟，成为培育新质生产力的关键引擎。此外，具身智能、机器人、智慧城市、AI终端等新兴领域的快速发展，为企业提供了更为广阔的市场空间。
　　B、行业竞争态势
　　随着AI技术的深度应用，云计算、AI与物联网产业的竞争格局加速演变。国内外头部企业持续加大研发投入，聚焦大模型、智能算力、边缘AI等前沿领域，强化技术创新与生态构建，提升全产业链的市场竞争力。尤其是AI Agent技术的快速发展，不仅重塑了行业竞争格局，也推动了智能终端和云服务的代际升级。未来，企业的核心竞争力将聚焦于AI技术深度、场景创新能力、生态整合能力及全球化服务能力。
　　1.AI服务器
　　（1）全球投资规模爆发式增长
　　根据穆迪公司2026年1月发布的《2026年全球数据中心市场展望报告》等研究指出：2025年全球AI服务器建设进入"万P时代"，投资规模创历史新高。美国六大超大规模云服务商微软、亚马逊、谷歌母公司Alphabet、甲骨文、Meta和CoreWeave在2025年的资本支出接近4000亿美元，预计2026年将达到5000亿美元。其中，微软在2025财年投入800亿美元用于数据中心扩建；亚马逊为AI基础设施分配了860亿美元；谷歌2025年预计支出626亿美元；Meta预计支出523亿美元。据穆迪公司估算，从现在到本十年末，全球数据中心市场至少需要3万亿美元的投资（包括建筑物成本、IT基础设施及电力费用）。
　　（2）中国智算中心建设进入规模化阶段
　　根据数智前线2026年1月梳理的招投标数据、中国互联网络信息中心（CNNIC）第57次《中国互联网络发展状况统计报告》2026年3月发布、IDC与浪潮信息《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》研究指出：中国AI算力数据中心建设呈现"全国一盘棋、多点同时上"的特征，2025年招投标市场涌现至少222个亿元以上智算中心、数据中心相关项目，其中37个项目中标金额达10亿元以上。单个智算中心算力规模从百P级跃升至数千P至万P级，新疆疆算万卡枢纽型智算中心项目中标金额达72亿元，规划算力20000P，要求国产化算力芯片占比不低于30%。截至2025年12月，我国智能算力规模达1590 EFLOPS（FP16），建成万卡智算集群42个。
　　（3）建设模式与技术路线革新
　　a.预制化、模块化建设加速普及面对AI芯片一年一迭代、应用创新周期缩短至数周的挑战，传统建设路径面临"建成即过时"风险。2025年，模块化AIDC建设模式成为主流，华为全预制化方案可将建设周期从1-2年压缩至半年内，浪潮信息预制化AIDC解决方案已实现120天完成建设投运。
　　b.液冷技术从"可选项"变为"必选项"随着单机柜功率密度提升至120-150kW，2025年中国液冷服务器渗透率达25%-30%，"东数西算"工程强制要求新建数据中心PUE≤1.25，运营商液冷采购占比超50%。浸没式液冷PUE可低至1.08，成为高性能计算场景标配。
　　c.推理算力建设成新焦点受DeepSeek等开源模型推动，AI应用落地加速，推理算力需求激增。2025年，中国移动斥资51.12亿元集采7058台推理型AI服务器，成为当年最大规模AI服务器订单；行业预测2026年初全球大模型将迎来新一波迭代，推理算力建设将持续升温。
　　（4）区域布局与绿色转型
　　国内布局：形成"东部引领、中西部崛起"格局，环渤海（北京-天津）、长三角（杭州-南京-上海）、珠三角（深圳-广州）为三大核心集群，成都、武汉、郑州、太原等中西部节点城市快速成长。青海作为首个绿色算电协同试点省，2025年新建智算中心绿电占比超90%。
　　国际布局：中东成为AI基建新高地，谷歌云与沙特公共投资基金达成100亿美元全球人工智能中心投资计划，阿联酋、沙特数据中心数量预计2030年翻倍。
　　（5）国产化替代进程加速
　　受国际技术环境变化影响，2025年国产AI芯片在政企市场渗透率快速提升，预计国产AI服务器订单占比超40%。华为昇腾生态已覆盖85%的政府及电信AI服务器需求，超节点（SuperPod）架构支持64路国产GPU高速互连，推动万亿参数大模型训练本土化落地。
　　2.AIoT终端
　　(1)智能物联网终端
　　随着人工智能、物联网与边缘计算技术的深度融合，AIoT终端正从单一功能设备向“感知-计算-联动”一体化智能体演进。2025年，在政策推动、消费升级与技术迭代的多重助力下，AIoT终端在智能家居、智能穿戴、智慧安防等领域的渗透率持续提升，场景化、个性化、服务化成为行业发展的重要特征。
　　智能家居：智能家居已进入以“主动智能”为标志的AIoH（AI+家庭物联网）阶段，系统具备环境感知、行为学习与自主决策能力，为用户提供个性化服务。根据艾瑞咨询《2025年中国智能家居行业研究报告》，2025年中国智能家居市场规模预计突破4,500亿元，AI技术渗透率接近50%，尤其在智能安防（摄像机、门锁）、智能清洁（扫地机、洗地机）及智能影音（音箱、电视）等品类中，AI视觉与语音交互的渗透率已超过60%。
　　(2)智能安防终端
　　智能安防终端的核心产品——网络摄像机（IPC）正向“高清化、智能化、场景化”持续演进。AI算法的成熟使得IPC具备人脸识别、行为分析、异常事件检测等功能，推动安防系统从被动监控转向主动预警。根据MarketsandMarkets报告，2025年全球智能安防硬件市场规模预计达1,200亿美元，其中网络摄像机占比约35%。中国市场在“平安城市”、“智慧社区”等政策推动下保持快速增长，2025年AI安防软硬件市场规模预计突破1,000亿元。
　　海外市场成为安防企业增长的重要引擎。随着欧美、东南亚等地对家庭安防及商业监控需求提升，具备AI功能、支持云存储与移动端管理的IPC产品渗透率迅速提高。协创数据依托长期积累的海外渠道与本地化服务能力，智能安防终端海外收入持续增长，2026年有望进一步提升市场份额。
　　国内安防企业出海，迎来巨大蓝海市场。市场研究机构百谏方略（DIResearch）的报告显示，2025年全球网络摄像头市场规模达到180.14亿美元，预计2032年达到347.70亿美元，2025-2032年预测期间的复合年增长率为9.85%。另据市场研究机构Precedence Research数据，全球IP摄像头市场规模预计从2025年的166.6亿美元增长至2034年的436.2亿美元，复合年增长率为11.31%。
　　从细分领域看，全球智能安防市场呈现全面爆发态势。2025年全球智能家居安防市场规模增至388亿美元。智能摄像头作为核心品类，正从传统监控扩展到家庭关怀、宠物看护、远程监护等多元场景。
　　报告期内，公司智能物联终端业务线持续拓展海外市场，海外增长势头迅猛。依托国内完备的产业链支撑（产品成熟度高、性价比突出、交付能力强），公司在美国、日本、东南亚等重点市场实现突破性进展，部分领域客户增长达到60%以上。其中，美国市场通过垂直化产品策略切入高端领域；日本市场针对老龄化催生的远程看护需求，以泛家居生态覆盖实现本地化渗透；东南亚市场则凭借高性价比优势，通过电商平台占据领先份额。
　　(3)云平台及服务
　　随着对智能安防需求的增加，V-SAAS（视频监控即服务）市场正在逐步扩展。根据市场研究机构Mordor Intelligence的报告，全球V-SAAS市场规模在2025年达到66亿美元，预计2030年将增长至137.4亿美元，2025-2030年预测期间的复合年增长率（CAGR）为15.79%。
　　从区域格局看，北美市场在2025年占据全球40.10%的份额，估值约26.6亿美元，预计2026年增至31.3亿美元。亚太地区增长最为迅猛，预计2025-2030年复合年增长率达16.2%，主要受益于智慧城市大规模投资和5G基础设施推广。中国市场在国家政策支持和AI技术赋能下，正从"跟跑"向"并跑"乃至部分领域"领跑"转变。
　　技术演进方面，V-SAAS正经历三大变革：AI驱动的智能分析（人形识别、行为分析、异常检测成为标配）、边缘AI摄像头普及（将出站流量降低70%，实现成本高效的云卸载）、混合云部署模式兴起（企业倾向将现有摄像头链接至云端分析，避免全面更换硬件）。服务模式上，托管式（Hosted）V-SAAS解决方案在2023年已占企业采用率的40%以上，预计未来三年将达50%。
　　报告期内，公司V-SAAS业务线持续拓展海外市场，依托国内成熟的AI算法能力和云基础设施优势，在北美、欧洲及亚太地区实现突破性进展。通过提供融合边缘计算与云端智能分析的混合部署方案，满足不同地区数据主权合规要求，部分区域客户增长率达到60%以上。
　　综上，V-SAAS市场正处于快速增长阶段，随着技术的不断演进和各行业需求的多样化，V-SAAS在提升安全性、降低成本、优化运营等方面的价值将更加显著。预计未来几年，V-SAAS将在全球范围内迎来更广泛的应用，成为视频监控领域的重要发展趋势。投资者和企业应关注这一新兴市场的发展机会，提前布局。
　　3.数据存储设备
　　（1）存储市场行业综述：多重动力驱动的超级景气周期
　　根据Trend Force，《2025年第四季度存储市场预测报告》、《2025年11月存储产业深度研究报告》中信证券，《2025年12月电子行业年度策略报告》、《2025年11月全球半导体行业展望》研究指出：存储芯片产业正处在一个由人工智能（AI）革命、供应链重构与技术创新共同定义的历史性节点。2026年全球存储市场规模有望飙升至4450亿美元，同比增幅接近翻倍，这预示着本轮由需求驱动的“超级周期”在强度和持续性上均可能超越历史水平。与过往主要由供给收缩或单一消费电子产品驱动的周期不同，当前市场的核心驱动力是AI基础设施的全面建设与向推理端的迁移，这是一种结构性的需求增长。行业调研机构Trend Force及包括中信证券、野村证券在内的多家权威机构研判，供需紧张的局面至少将持续至2026年底，且价格上涨的趋势或将贯穿全年。
　　在此背景下，行业呈现出鲜明的“三重叠加”特征：高带宽内存（HBM）作为AI算力的核心组件需求爆发，传统的DRAM和NAND Flash因产能分配倾斜和自身需求复苏而共振上涨，共同构成了前所未有的增长局面。与此同时，中国存储产业在“十五五”规划开局之年，凭借内需市场的支撑和自主可控的国家战略，正迎来从技术追赶迈向产能和份额提升的关键阶段。
　　（2）竞争格局与企业战略：全球巨头与国产力量的变奏
　　全球存储芯片市场长期由三星、SK海力士和美光“三巨头”主导的格局，在AI浪潮的冲击下正经历深刻重塑，呈现出更加复杂的竞合态势。2025年第三季度，三巨头合计占据全球DRAM市场95%以上的份额，其中SK海力士凭借HBM领域的领先优势，以36.7%的市场份额首度超越三星。
　　中国存储势力正成为全球不可忽视的一极，在AI引发的存储变局中寻找独特定位。以长鑫存储和长江存储为代表的IDM厂商，在国家意志和内需市场的双重驱动下加速发展。2025年，长鑫存储发布了速率达8000Mbps的DDR5产品系列，最高颗粒容量24Gb，性能比肩国际领先水平。长江存储则已突破192层及以上堆叠技术，武汉第三工厂预计2027年投产，规划月产能15万片，设备国产化率目标达50%。这些技术进步使国产存储芯片从“能用”向“好用”转变，逐步获得市场认可。
　　企业的战略选择清晰地反映了行业趋势，投资重心已从“建厂扩产”转向“技术攻坚”和“供应链安全”。头部企业纷纷构建多元化合作生态，如SK海力士与台积电结盟，结合最成熟的存储技术和最可靠的封装产能；三星则试图通过垂直整合模式，将存储器、逻辑芯片和先进封装集于一身。这种战略转变标志着存储厂商的商业模式正在发生本质变化——从传统的“通用商品”销售转向“定制化硅片”服务。2026年将成为这些竞争模式正面交锋的关键一年，其结果将深刻影响未来全球存储产业的格局走向。
　　随着AI驱动存储需求持续爆发，全球存储市场的竞争已从单纯的价格战、规模战，升级为技术生态、供应链韧性和战略定力的全方位比拼。在这一过程中，中国存储产业正迎来证明自身不可或缺性的关键节点，不仅需要填补产能缺口，更需抓住时间窗口，完成从“跟跑”到“并跑”乃至在部分领域“领跑”的关键一跃。
　　（3）AI驱动从云端向终端扩散，存储需求多元化
　　随着大模型技术向端侧渗透及AI Agent的规模化应用，各种AI场景需求全面爆发。芯片供应商加速推出面向端侧AI的专用芯片，以满足低功耗、高性能的算力需求。2026年AI将进一步成为存储市场增长的核心引擎，AI手机、AIPC、AIoT设备均进入放量出货阶段。IDC数据显示2025年全球AI手机出货量达3.5亿部，占智能手机整体出货量的28%，2029年有望达到12亿部，年复合增速将达到35%；Canalys数据预计2026年全球AIPC出货量将达到8,000万台，占PC总出货量的25%，2029年有望达到3亿台，年复合增速将达到38%。本地大模型与AI Agent的流畅运行对终端设备的存储性能提出更高要求，驱动存储技术持续升级、容量大幅扩容。预计终端OEM厂商的新AIPC单机DRAM容量将标配32GB，高端机型达64GB；AI手机单机DRAM容量将标配16GB，旗舰机型达24GB。
　　在数据中心侧，生成式人工智能（AIGC）与推理需求的快速增长带动HBM3E、DDR5及企业级SSD需求的持续增加。
　　TrendForce集邦咨询报告，2025年全球AI服务器出货量达到200万台，占服务器整体出货量的15%，2027年出货量有望达300万台，年复合年均增长率约25%。同时，随着国产存储产业链的成熟，国产化率持续提升，为国内存储企业带来重要发展机遇。
　　综上，AI应用从云端向端侧的全面延伸将持续驱动存储产业规模增长，算力基础设施建设与智能终端存储升级形成双轮驱动，国产化替代进程加速，以上三个要素为国内存储产业带来了长期的发展机遇。
　　4.服务器再制造
　　（1）AI基建浪潮来临，服务器再制造需求持续提升
　　服务器作为承载AI算力最重要的基础设施之一，承担着传递、展示、计算、存储数据信息的功能，在数据中心建设成本中价值量占比最高。服务器主要分为通用服务器和AI服务器两大类型。根据IDC、TrendForce等权威机构预测，2025年全球服务器市场规模达到约3660亿美元，同比增长超过44%，呈现显著增长态势；全球服务器整机出货量预计达到约1630万台，同比增长约8%。其中AI服务器需求强劲，预计出货量增长24%以上，成为推动市场增长的核心动力。预计全球服务器市场在2027年之前将保持健康的增长态势。由于大模型对计算能力和数据的高需求，AI服务器实现爆发式增长，其在算力基础设备投入中将占据越来越大的份额。
　　（2）服务器是价值核心
　　在各类IT资产中，服务器因其高残值和强劲的二级市场需求，通常在ITAD市场中占据最大的收入份额。ITAD通过延长现有IT资产的使用寿命并减少制造新产品的需求，帮助降低产品对环境的影响。按资产类型主要分为：台式机/笔记本电脑、移动电话、服务器、存储设备、其他类别等。算力需求推升AI基建浪潮，加速云服务厂商更新其数据中心的网络或服务器进行算力设备升级，服务器再制造需求持续向好。
　　（3）服务器再制造行业竞争格局比较分散，近年来趋于整合
　　全球服务器再制造行业竞争格局比较分散，主要厂商包括：Apto Solutions、Dell、HewlettPackard企业级(HPE)、DMDSystems、Iron Mountain、CascadeAsset Management、Global Resale、Horizon Technology、IBMCorporation、ITRenew、SimsLifecycle Services、TechData Corporation等。但市场趋于整合，头部企业通过扩大产品组合、深化合作伙伴关系和并购扩大行业份额，同时国内服务器再制造市场方兴未艾。
　　目前铁山公司（Iron Mountain Inc.）为服务器再制造业务可比公司，其业务发展反映了一定行业演进趋势和竞争格局变化。铁山公司于1951年成立，是全球最大的信息存储、数据中心基础设施、IT资产生命周期管理服务供应商之一，以文档管理起家，逐步拓展至数据安全服务，2013年成立了数据中心部门，到目前为止已建立跨越3大洲的20多个数据中心，可实现并支持客户所需的数据托管、互连和算力运维服务。铁山公司于2015年正式推出IT资产处置服务，通过回收业务扩大了IDC基础设施供给、降低了整体运营成本。根据Iron Mountain（IRM）投资者关系官网报告指出：2020年后成功转型为数据中心+ALM（服务器再制造）双轮驱动，凭借AI算力周期与IT设备退役潮，实现ALM与数据中心业务高增长，成长为北美服务器再制造标杆。其传统存储转型+双轮增长+并购整合路径，对国内服务器再制造企业具有显著对标价值。其2020–2025年营收增加约13%，2025年达69.02亿美元。其中服务器全生命周期管理模块业务爆发式增长，从2021年3800万美元运行率升至2025年5.75亿美元+，有机增长40%+，成为核心增量。2026年预计增长25％。
　　5.社媒营销解决方案+AIGC内容生产
　　（1）公司所处AIGC内容生产行业，细分聚焦AIGC短剧赛道
　　目前行业处于高速发展的成长期，受益于人工智能技术的快速迭代与内容消费市场的多元化需求，短剧作为轻量化、高传播性的内容形式，与AIGC技术的结合实现了生产效率的大幅提升，行业整体呈现无明显周期性、高成长性、技术驱动的特点，尚未形成绝对的行业龙头，具备技术与算力优势的企业占据先发地位。报告期内，AIGC短剧赛道的重大变化体现为技术从单一环节赋能向全流程工业化生产升级，行业从“流量导向”向“质量+效率双导向”转变，同时行业内数字资产沉淀与生态合作的重要性凸显。公司作为赛道内具备全链路AIGC技术与算力支撑的核心企业，在短剧全流程自动化生产领域处于行业领先地位，是国内少数实现AIGC短剧规模化、商业化量产的企业之一。
　　（2）新公布的法律、行政法规、部门规章、行业政策对所处行业的重大影响
　　2025年3月，国家互联网信息办公室等四部门联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》，并配套发布强制性国家标准《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》，均自2025年9月1日起施行。该政策要求对AIGC生成内容进行规范标识，对行业形成规范化、良性化的引导作用，一方面抬高了行业准入门槛，淘汰不具备合规能力的中小企业，为具备技术与合规能力的企业提供更广阔的市场空间；另一方面推动行业从“快速量产”向“合规量产+质量提升”转型，促进行业长期健康发展。公司已提前布局AIGC内容的合规化生产体系，可根据政策要求实现生成内容的规范标识，政策实施对公司业务的正常开展无不利影响，反而有利于公司进一步扩大市场份额。
　　综上，AI社媒营销解决方案和AIGC内容生产正成为中国企业在全球化竞争中的重要工具。通过精准的用户分析、智能化的内容创作和跨文化的本地化适配，AI不仅推动了品牌和文化的快速传播，也为中国文化产业的国际化提供了强大的技术支持。随着AI技术的不断进步，未来这一领域将迎来更多创新机遇，为企业开辟更广阔的市场。
　　6.AI智慧门店
　　（1）行业发展趋势
　　AI智慧门店是将人工智能、物联网、数据分析等技术与零售业务深度融合的产物，旨在提升消费者的购物体验、优化门店运营效率以及增强销售转化率。随着技术的发展，AI智慧门店在零售行业中逐渐成为推动数字化转型的重要力量。
　　a.个性化客户体验AI技术能够通过分析顾客的购物历史、偏好、行为模式等数据，提供更加个性化的推荐和服务。例如，通过机器学习算法，AI可以实现精准的商品推荐，提升消费者的购物体验和购买转化率。
　　b.无人零售与自动化门店无人零售是AI智慧门店的重要组成部分。借助计算机视觉、传感器和智能支付技术，消费者可以在无需人工干预的情况下完成购物和结账流程。AI驱动的无人商店能够通过感应设备和视觉识别技术，实现顾客自助购物，商品自动识别，顾客购物后通过手机自动结账。AI能够实时监测商品库存和货架状态，预测需求，并根据库存变化自动进行补货调整，提高供应链效率。
　　c.智能化运营与精细化管理AI根据市场需求、竞争对手的定价、顾客的购买意图等实时调整商品价格，提升销售效果。利用AI的预测分析，商家可以设计更灵活、更个性化的促销策略。AI可以根据客流量、销售数据等因素，优化员工的排班和门店资源的调配，提高运营效率。AI通过传感器收集门店内的温度、湿度、照明等数据，智能调节空调、灯光等设备的使用，以节省能源和降低成本。
　　d.AI与物联网（IoT）结合AI和物联网的结合将进一步推动智慧门店的升级。通过大量传感器、摄像头和其他设备，AI可以实时收集和分析门店内的各类数据，提供更精准的服务和管理方案。通过人脸识别和摄像头技术，AI可以分析顾客的流量、停留时间以及购买行为，从而优化门店的布局和商品陈列，提升顾客购物体验。结合物联网设备，AI可以实时调节店内的温度、湿度等环境因素，确保舒适的购物环境，同时实现节能。
　　（2）行业规模及增长
　　a.全球市场Coherent Market Insights、Frost＆Sullivan、Mordor Intelligence、Fortune Business Insights等研究报告显示：2025年全球智慧零售市场规模达393.1亿美元，预计2032年将增长至1,970.8亿美元，2025-2032年预测期间的复合年增长率（CAGR）为25.9%。其中，AI零售市场作为核心驱动力，预计将从2025年的142.4亿美元增长至2030年的961.3亿美元，复合年增长率高达46.54%。
　　从区域格局看，北美市场在2025年占据全球36.0%的份额，得益于政府数字化转型倡议和主要零售商对物联网技术的广泛采用。亚太地区紧随其后，占据31.3%的市场份额，中国、印度和日本成为增长引擎，其中中国贡献超37%的全球增量。欧洲市场预计2025年规模达108亿美元，德国和英国分别占据24亿美元和21亿美元。
　　技术层面，基于计算机视觉的无摩擦结算系统正从测试阶段走向大规模应用，结合视觉识别与支付系统的解决方案消除了传统收银排队延迟；云AI解决方案成本持续下降，亚马逊、微软等科技巨头提供的即用型AI工具帮助零售商更快部署解决方案。
　　b.中国市场艾瑞咨询等研究报告显示：2025年上半年中国智慧零售市场规模达107亿元人民币，全年增至约237.8亿元。受AI技术应用爆发驱动，2025年以来增长动能明显增强，预计2025-2030年复合年增长率将提升至22.1%，到2030年市场规模有望突破645.2亿元。
　　细分领域增速：智能货架/电子价签：2025年全球市场规模达51.8亿美元，预计2032年增长至248.6亿美元，CAGR为25.1%；无人收银系统：受益于无摩擦结算技术成熟，CAGR保持在45%以上；AI客户行为分析：随着AIGC在营销与客服场景释放提质增效回报，CAGR达60%以上；AI购物助手：2025年市场规模43.4亿美元，预计2034年达374.5亿美元，CAGR为27.04%。
　　三、核心竞争力分析及发展规划
　　1.布局场景化应用的终端设备落地，给用户提供有价值的产品体验和服务体验
　　市场响应能力：基于数据驱动的敏捷迭代体系公司建立了“端到端”的市场洞察机制，依托完善的组织架构，能够敏捷捕捉国际前沿需求的变化。我们以“智能硬件为触点、平台赋能为核心、算力建设为底座”，构建了从用户反馈到研发立项的快速闭环。通过“硬件+AI应用”的双轮驱动，不仅能快速切入算力服务市场，更能针对细分场景（如异宠管理、家庭安防）实现产品的精准定义与快速迭代。
　　商业化能力：多元融合的价值变现模型公司摒弃单一的硬件销售模式，积极探索技术创新与商业模式的深度融合。通过构建“智能终端销售+算力服务租赁+垂直SaaS订阅”的多元化收入模型，依托全球化的渠道营销体系，加速了从“技术优势”向“市场份额”的转化，实现了产品高溢价与场景化商业落地的双重突破。
　　全球化布局：研产销一体化的“Glocal”战略公司坚持“全球视野，本地深耕”（Glocal）战略。在巩固本土研发优势的同时，积极在海外关键市场建立“研发-生产-销售”一体化的区域中心。通过跨区域的供应链协同与资源调配，我们不仅有效降低了单一市场的地缘风险，更通过本地化服务（如合规数据中心、本地化售后）构筑了坚实的竞争壁垒，强化了全球资源的配置效率。
　　2.持续投入算力基础设施建设，巩固公司在算力服务能力的竞争力
　　构建算力服务技术能力，赋能算力服务业务落地。公司持续加大研发投入，迭代升级算力服务平台，一是异构算力纳管与多用户租赁，实现不同类型算力资源的统一调度与灵活分配；二是算力资源实时调度，保障高并发场景下的资源高效利用；三是主流AI模型适配，支持多领域模型快速部署；四是高速网络运维调优，确保数据传输与计算的低延迟；五是全生命周期服务支撑，为客户提供从接入到运维的一站式解决方案。目前，平台已深度渗透AI应用、具身机器人、生物制药、金融、云游戏、云手机、等领域，持续拓展高价值客户群体。
　　在数字化转型与人工智能应用爆发的双重驱动下，公司明确将持续投入算力基础设施建设作为年度核心战略。我们的目标不仅是规模的扩张，更是通过深度优化“算、连、存”的资源配置，构建具备极高协同效应的算力服务体系，从而巩固公司在高端算力服务市场的领先地位。
　　(1)算：构建异构智能计算集群
　　持续加大对高性能GPU、专用AI加速芯片及高性能CPU的投入，构建异构计算资源池。重点突破算力调度技术，实现业务负载与算力资源的精准匹配。通过大幅提升FP16/BF16等智能计算效率，满足大模型训练及超大规模科学计算的需求，确保“算得快、算得准”。
　　(2)连：打造高带宽低时延运力网络
　　升级数据中心内部及跨数据中心的高速互联架构，部署无损网络及高带宽交换机。解决分布式计算中的通信瓶颈，通过极致的低时延与零丢包率，保障万卡级别集群的并行计算效率。确保算力能够跨区域高效流动，实现“连得通、运得快”。
　　(3)存：铸就海量高性能数据底座
　　推进全闪存阵列与分布式并行文件系统的部署，优化冷热数据分层管理。重点提升IOPS与吞吐量，支撑AI训练中海量小文件的瞬间读取需求。确保存储系统在高并发下的稳定性，实现“存得下、读得快”。
　　3.持续投入研发在具身机器人应用的开发，战略部署
　　公司持续加大具身机器人应用研发投入，当前重点推进四足机器人等核心产品开发。围绕智能制造场景需求，构建"感知-认知-执行"全链路技术体系，重点突破环境感知、运动控制、自主导航等关键技术。依托现有算力基础设施，加速AI模型训练与仿真验证，提升研发效率和产品性能。首期聚焦安防巡检场景进行技术验证与落地应用，后续将拓展多元场景，逐步形成具身机器人产品矩阵。组建跨学科研发团队，配置专项资源持续推进技术攻关与原型迭代。
　　公司持续投入具身机器人应用研发，以实际场景需求为导向推进技术落地。当前重点开发四足机器人产品，聚焦安防巡检等应用场景，系统验证技术可行性与商业价值。采取务实的分阶段推进策略：优先完成原型开发与场景测试，验证核心技术后逐步扩大应用范围。组建精干研发团队，关键模块坚持自主攻关，通用部件与成熟供应商协同开发。利用已有算力资源支撑大规模训练与快速迭代，有效提升开发效率。该研发项目既是公司探索具身智能应用的重要实践，也是积累技术经验、培养专业人才、验证商业模式的关键载体，为后续产品线拓展和规模化应用奠定坚实基础。
　　4.积极变革公司管理，强化推动AI在办公和产品开发领域的应用
　　围绕公司整体发展战略，2025年公司在管理方式和业务支撑能力上持续推进优化，结合实际工作场景，逐步引入AI技术，重点用于提升办公效率、规范业务流程以及支持产品研发相关工作。
　　在办公管理领域，公司优先选择规则明确、重复性高的业务场景，引入AI辅助处理机制，减少人工整理和录入工作量，提高流程执行的稳定性和一致性。相关应用涵盖制度与业务的知识库、邮件内容分析、OA流程表单半自动化录入、单据半自动化录入与对账自动核对等场景，在不改变原有业务责任划分的前提下，对现有流程形成有效补充。
　　在产品开发及质量相关领域，公司结合现有研发和生产管理流程，探索将AI应用于资料生成、质量识别与异常提醒等环节，用于辅助信息整理和风险提示，降低人工操作负担。相关实践包括研发物料信息整理、BOM结构匹配、质量标签识别、来料异常提醒及现场行为识别等，均由系统和AI提供支持信息，最终决策和确认仍由业务人员完成。
　　在AI应用推进过程中，公司坚持以流程和系统为基础，避免单点化、碎片化建设，通过“系统承载+AI辅助+人工复核”的方式，逐步验证应用效果，并为后续在更复杂流程和系统级场景中的应用积累经验。
　　未来，公司将在现有实践基础上，持续推动AI从辅助工具向流程化、系统化应用演进，重点围绕办公管理与产品开发相关的核心流程，进一步提升整体管理效率和业务支撑能力。
　　报告期内，公司在各业务领域加大研发投入，主要面向AIOT物联网智能终端和智能算力及AI应用领域加大投入。重视对新技术，新工艺，创新应用的布局，推出场景化落地的物联网智能终端设备，同时对Fcloud训推平台和omnibot具身服务平持续升级和技术重构，为公司业务发展做好强力的技术和产品支撑。公司针对业务落地的全球区域和市场积极布局知识产权保护，构建产品的技术壁垒和知识产权保护。
　　截至2025年12月31日，公司在知识产权方面成果斐然。国内已授权专利达437件，其中发明专利50件、实用新型专利248件、外观专利138件，还有集成电路布图设计1件，软件著作权245件。在海外市场，公司也取得了8项专利，申请国家均为美国，其中发明专利3项，外观专利5项。这些丰富的知识产权成果，不仅是公司技术实力的有力证明，更为公司在全球市场的竞争提供了强大的支撑。

　　四、主营业务分析
　　1、概述
　　报告期内，公司持续聚焦“云-边-端”一体的智慧存储与智能物联体系，深耕智慧存储、智能物联、云服务、算力服务器、服务器再制造等业务条线，以AI需求为导向，以“云智造+数字化”赋能供应链管理及成本管控，营收规模及盈利能力较上期实现了大幅增长：2025年，公司实现营业收入122.36亿元，较上年同期增长65.13%，实现归属于上市公司股东的净利润为11.64亿元，较上年同期增长68.32%，实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润为11.35亿元，较上年同期增长69.07%，主要原因为：
　　（1）智能算力产品及服务方面，公司把握行业算力基础设施建设需求增长机遇，持续推进算力服务器及集群解决方案落地。报告期内，多个算力集群项目按计划完成交付及验收，算力相关收入实现高速增长。公司在交付实施与运维服务等环节能力提升，对经营业绩增长形成积极贡献。
　　（2）数据存储设备方面，公司持续深化企业级存储产品布局与市场拓展，受下游客户对存储基础设施投入提升带动，出货规模同比增长并实现放量。与此同时，行业供需变化带动存储产品价格上行，公司结合市场动态优化产品结构与销售策略。上述因素共同推动存储业务收入增长，并对公司业绩形成支撑。
　　（3）服务器再制造业务方面，公司持续推进再制造业务体系化运营与能力建设，保障业务交付与质量稳定。报告期内，服务器再制造业务保持稳健发展，业务规模扩大叠加运营效率提升，对公司经营业绩增长形成贡献。
　　（4）AIoT智能终端业务方面，公司围绕智能物联应用场景持续丰富产品矩阵与AI解决方案能力，推动重点客户与重点区域业务拓展。
　　（5）在供应链管理及成本管控方面，公司持续优化供应链二级三级管理，有效推动原材料成本下降；加强无人工厂建设，通过机器人替代人工，推动制造成本大幅下降。

　　五、公司未来发展的展望
　　（一）未来发展展望
　　1.筑牢智能算力底座，构建绿色高效的异构算力调度网络
　　公司将坚定不移地深化算力服务领域的布局，从单纯的资源整合向精细化的算力运营与技术创新价值链延伸。面对人工智能大模型对高性能计算的爆发式需求，公司将持续投入建设行业领先的高性能计算集群，并以此为核心，强化在高速光通信模块与高性能存储系统方面的技术协同与部署。我们将致力于解决大规模参数模型训练中面临的数据传输瓶颈与存储读写延迟，打造“高算力、快传输、大存储”的硬件基座。同时，依托自研的智能算力调度平台，深化对GPU、ASIC、NPU等异构算力资源的统一纳管与动态分配，实现跨区域、跨架构的算力资源“削峰填谷”。此外，公司将积极响应绿色计算趋势，探索液冷技术与数据中心能效优化方案，构建高可扩展、低延迟且环境友好的AIGC算力基础设施，为数字经济提供坚实的底座支撑。
　　2.升级“AI原生”云服务战略，打造视频与大模型融合的MaaS生态
　　依托“协创云”的全球化部署，公司将推动云平台从传统的基础设施服务向“模型即服务（MaaS）”全面升级。我们将充分发挥在视频处理与物联网领域的深厚积累，重点强化云端的视觉理解、多模态交互及隐私计算能力。通过自研算法与通用大模型技术的深度融合，公司将构建“云端训练迭代+边缘实时推理”的云边协同架构，使云服务具备深度理解视频内容与场景的能力。未来，我们将聚焦智能家居、智慧安防等垂直领域，提供更加智能、灵活且安全的行业大模型解决方案，助力客户实现从数据存储到智能决策的数字化价值跃迁，确立公司在全球综合性云服务平台的领先地位。
　　3.领跑具身智能赛道，实现“仿真-训练-落地”的产业闭环
　　公司将持续深耕服务机器人领域，以具身智能（Embodied AI）为核心发展方向，推动机器狗、人形机器人等先进智能装备从研发走向规模化应用。我们将构建集“虚拟仿真生成数据、云端模型训练迭代、边缘终端执行决策”于一体的完整开发闭环，利用海量合成数据加速机器人本体在复杂环境下的感知与决策进化。公司将重点攻克高精度运动控制、自主导航及人机共融等关键技术，推动智能机器人在工业巡检、养老陪护、商业服务等高价值场景的落地。通过“硬件+AI算法+云服务”的综合解决方案，公司致力于打造模块化、柔性化的智能制造新范式，为社会提供持续进化的智能劳动力。
　　4.算力筑基光联引领存储赋能
　　公司将坚定不移深化算力服务领域布局，持续投入建设行业领先的高性能算力计算集群，并以此为核心，全面强化高性能光通信模块研发投入与产品布局，聚焦高速率、低时延、高能效技术方向，加快800G、1.6T及下一代光模块迭代升级，构建自主可控的高速互联核心能力，为算力集群提供极致传输支撑。同时，加快建立企业级SSD与DDR存储研发体系，围绕高性能、高可靠、低功耗企业级应用场景，完善从芯片、固件到模组的全栈研发能力，打造与算力集群深度适配的高端存储解决方案，形成“算力+高速互联+企业级存储”协同发展的核心竞争力，以技术创新驱动算力产业高质量发展。
　　未来，公司将以算力为核心、光互联为骨架、企业级存储与内存为血脉，实现“算—联—存”三位一体深度协同，构筑自主可控、技术领先的全栈算力基础设施能力，持续提升核心竞争力与行业引领地位。
　　（二）可能面对的风险及应对措施
　　1.国际贸易壁垒风险
　　由于中美贸易战导致的关税增加，可能会提高我们的运营成本并影响市场竞争力。为应对这一风险，公司采取了多元化供应链策略，寻找替代供应商，优化生产流程以降低成本，并通过适当的定价策略转嫁部分关税负担。此外，我们加强了市场多元化，拓展新兴市场，以减少对单一市场的依赖。同时，我们设立专门的政策研究小组，密切关注贸易政策变化，确保灵活应对不确定性。
　　2.产品研发风险
　　公司持续聚焦“云-边-端”一体的智慧存储与智能物联体系，深耕智慧存储、智能物联、云服务、算力服务器、服务器再制造等业务线。这些领域均属于典型的技术密集型行业，技术更新换代极为迅速。若公司不能紧跟行业技术的发展趋势，充分关注各业务板块客户场景化的需求，后续研发投入不足，则仍将面临因无法保持持续创新能力导致市场竞争力下降的风险。公司通过加大研发投入，持续加强在人工智能、视频云、机器视觉、先进存储及算力架构等领域核心技术的研究，储备应对未来更广阔市场的产品、技术、管理和人才资源，实现公司业务的持续稳健发展。
　　3.宏观经济环境变化的风险
　　近年来，在主要经济体贸易政策和货币政策变动、地缘政治局势紧张的背景下，全球经济增长面临较大挑战。若宏观经济的不确定性持续加剧、持续增长动能不足，居民可支配收入、购买力及购买意愿将受到影响，对全球消费电子产品行业的持续发展可能造成不利影响，进而给公司业绩表现带来一定压力。公司将密切关注国内外经济走势，积极应对国际贸易环境变化等带来的不利影响，并持续加快研发创新，提升产品核心竞争力，推出更极致的产品；公司将通过持续优化供应链、提高经营效率等方式，实现更极致的成本，以布局各价格段的产品矩阵，覆盖多元消费人群需求。
　　4.全球化经营风险
　　公司业务覆盖全球多个国家和地区，并设有多家境外子公司，开展当地的销售、售后服务等海外市场运营业务。公司正在向新的国际市场拓展业务。这一战略可能面临语言、文化、政治和经济体制等差异带来的复杂挑战。因此，公司面临与全球化经营相关的风险与挑战，除需遵守中国相关法律法规外，还须遵守境外子公司注册地及公司生产经营活动所涉及的其他境外国家和地区的相关法律法规，并受到相关国家或地区政治及文化环境或经济状况变动的影响，此类风险和挑战可能会对公司扩大业务和提升持续经营的能力、业务和财务发展状况以及经营业绩产生负面影响。同时，全球地缘政治不确定性大大提高，公司将根据业务机会调整营销资源的投放，但如果地缘政治环境进一步恶化，公司在部分国家与地区的经营可能受到不利影响。
　　5.管理组织人才建设的风险
　　公司所处的智慧存储、智能物联、云服务及算力服务器等行业属于知识密集型和技术密集型行业。随着多业务板块的协同发展与规模扩张，对公司现有的组织架构、运营管理、制度流程、专业人才储备等核心管理领域带来较大挑战。如果公司的管理水平不能及时适应公司发展变化，公司将面临组织快速发展带来的管理风险。公司将持续探索更适应多品类、全球化公司运营的组织架构与模式，通过组织升级项目、创新协作平台与模式攻克组织运营的痛点：公司将从战略发展需求出发，完善内部重点业务、重点项目的制度流程，实现规范管理，从源头降低企业经营管理风险；公司将积极储备各个领域、倡导事业部独立运营，实行细致的人才梯队建设，旨在打造一个充满活力、创新和竞争力的企业未来；同时，公司将打造有竞争力的薪酬和期权激励机制，基于有效的考评机制，激励与保留人才通过持续完善发展路径和发展平台，培养多层次、专业化的国际化人才梯队，以应对公司快速扩张可能面对的管理风险。
　　6.云平台服务的数据安全及用户信息保护风险
　　公司依托大数据、云计算、人工智能等技术，通过协创云平台为用户提供视音频等数据的处理服务，系统安全、信息保护工作至关重要。随着物联网环境日趋开放、SaaS（软件即服务）应用程序和端点数量不断增长，数据泄漏风险也在不断增加，黑客和网络罪犯试图利用安全漏洞来访问分布在多个云数据中心和数据存储区的敏感数据，加大了数据安全隐患。同时计算机病毒、电力供应故障、自然灾害、其他恐怖主义或战争行为等不可控因素，亦有可能导致公司出现系统故障、数据丢失、服务中断等后果。近年来，数据安全及个人信息保护已成为世界各国监管重点，境内外多个国家、地区相继颁布一系列相关的法律法规、监管政策、行业标准，若公司未能针对性地作出及时、有效应对，则公司可能存在因立法或监管政策的发展变化而引发的数据合规方面的潜在法律风险。 收起▲

　　（一）报告期内经营情况
　　2025年1-9月，公司实现营业收入833,061.06万元，同比增长54.43%；归属于上市公司股东的净利润为69,793.42万元，同比增长25.30%；截至2025年9月30日，公司总资产为1,819,375.45万元，较年初增长149.08%；归属于上市公司股东的净资产为392,979.22万元，较年初增长22.30%；加权平均净资产收益率为19.23%，基本每股收益为2.0341元/股（前述数据未经审计）。报告期经营业绩向好，主要系以下原因所致：
　　（1）协创数据加大研发投入与算力集群建设，实现了边缘算力与云算力收入的显著提升。其FCloud训推平台... 查看全部▼

　　（一）报告期内经营情况
　　2025年1-9月，公司实现营业收入833,061.06万元，同比增长54.43%；归属于上市公司股东的净利润为69,793.42万元，同比增长25.30%；截至2025年9月30日，公司总资产为1,819,375.45万元，较年初增长149.08%；归属于上市公司股东的净资产为392,979.22万元，较年初增长22.30%；加权平均净资产收益率为19.23%，基本每股收益为2.0341元/股（前述数据未经审计）。报告期经营业绩向好，主要系以下原因所致：
　　（1）协创数据加大研发投入与算力集群建设，实现了边缘算力与云算力收入的显著提升。其FCloud训推平台与Omnibot具身服务平台已正式上线运营，客户拓展进度符合预期，智能算力服务作为公司的第二增长引擎，持续投入运营。
　　（2）在数据存储设备领域，公司受益于AI服务业务的快速发展和存储市场的行情向好，通过强化芯片封测能力并与芯片原厂深化合作，存储业务保持了稳定增长态势。
　　（3）物联网智能终端及云服务解决方案业务在新品持续上市和供应链优化的驱动下实现增长。公司通过高效的供应链管理和产能保障，满足海外客户在销售旺季的备货需求。AI商业SaaS服务和云视频设备接入数量持续增加，整合AI应用助力客户。
　　（4）服务器再制造业务在AI服务器需求增长和存储行情的推动下，展现出强劲的增长势头。公司已构建芯片拆解自动化作业的核心能力，并进一步扩大了服务器再制造的业务规模，使得该业务收入增长明显，同时实现了生产效率和产品质量的同步提升。 收起▲