汽车智能诊断、检测分析系统、汽车电子零部件、智能充电网络的研发、生产、销售和服务。
汽车综合诊断产品、TPMS系列产品、ADAS系列产品、具身智能集群、智能充电网络以及相关产品的软件云服务
汽车综合诊断产品 、 TPMS系列产品 、 ADAS系列产品 、 具身智能集群 、 智能充电网络以及相关产品的软件云服务
汽车智能诊断、检测分析系统及汽车电子零部件的研发、生产、销售和服务，产品主要有汽车综合诊断产品、TPMS系列产品和ADAS系列产品和汽车电子零部件以及相关产品的软件升级服务。
| 业务名称 | 2025-12-31 | 2024-12-31 | 2023-12-31 | 2022-12-31 | 2021-12-31 |
|---|---|---|---|---|---|
| 库存量:ADAS产品(PC) | 2642.00 | 3950.00 | 2705.00 | - | - |
| 库存量:TPMS产品(PC) | 423.29万 | 287.26万 | 201.04万 | - | - |
| 库存量:充电桩(台) | 5.37万 | 5.62万 | 5.89万 | - | - |
| 库存量:汽车综合诊断产品(PC) | 17.59万 | 14.02万 | 17.01万 | - | - |
| ADAS产品库存量(PC) | - | - | - | 2910.00 | 4098.00 |
| TPMS产品库存量(PC) | - | - | - | 91.68万 | 69.30万 |
| 充电桩库存量(PC) | - | - | - | 4.68万 | - |
| 汽车综合诊断产品库存量(PC) | - | - | - | 27.48万 | 40.66万 |
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 |
|---|---|---|
| 第一名 |
3.45亿 | 7.14% |
| 第二名 |
2.97亿 | 6.14% |
| 第三名 |
2.85亿 | 5.90% |
| 第四名 |
1.76亿 | 3.64% |
| 第五名 |
1.47亿 | 3.05% |
| 供应商名称 | 采购额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 第一名 |
1.66亿 | 6.44% |
| 第二名 |
9519.66万 | 3.70% |
| 第三名 |
7291.63万 | 2.83% |
| 第四名 |
6725.41万 | 2.61% |
| 第五名 |
6100.63万 | 2.37% |
| 客户名称 | 销售额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 客户一 |
2.38亿 | 6.05% |
| 客户二 |
2.30亿 | 5.86% |
| 客户三 |
2.18亿 | 5.55% |
| 客户四 |
1.95亿 | 4.97% |
| 客户五 |
9902.36万 | 2.52% |
| 供应商名称 | 采购额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 供应商A |
1.03亿 | 5.43% |
| 供应商B |
7764.42万 | 4.10% |
| 供应商C |
5627.12万 | 2.97% |
| 供应商D |
4998.06万 | 2.64% |
| 供应商E |
4896.93万 | 2.59% |
| 客户名称 | 销售额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 客户一 |
2.15亿 | 6.60% |
| 客户二 |
2.09亿 | 6.43% |
| 客户三 |
1.78亿 | 5.47% |
| 客户四 |
1.48亿 | 4.54% |
| 客户五 |
6919.64万 | 2.13% |
| 供应商名称 | 采购额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 供应商A |
7003.25万 | 5.13% |
| 供应商B |
6196.30万 | 4.54% |
| 供应商C |
5524.07万 | 4.05% |
| 供应商D |
4002.75万 | 2.93% |
| 供应商E |
3211.07万 | 2.35% |
| 客户名称 | 销售额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 客户一 |
1.55亿 | 6.85% |
| 客户二 |
1.40亿 | 6.16% |
| 客户三 |
1.26亿 | 5.57% |
| 客户四 |
1.18亿 | 5.22% |
| 客户五 |
7018.39万 | 3.10% |
| 供应商名称 | 采购额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 供应商A |
4060.46万 | 3.46% |
| 供应商B |
3784.10万 | 3.23% |
| 供应商C |
3506.41万 | 2.99% |
| 供应商D |
3013.47万 | 2.57% |
| 供应商E |
2553.05万 | 2.18% |
| 客户名称 | 销售额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 客户一 |
1.58亿 | 7.01% |
| 客户二 |
1.30亿 | 5.78% |
| 客户三 |
9719.13万 | 4.31% |
| 客户四 |
9066.15万 | 4.02% |
| 客户五 |
8329.38万 | 3.70% |
| 供应商名称 | 采购额（元） | 占比 |
|---|---|---|
| 供应商A |
4731.09万 | 3.49% |
| 供应商B |
4528.25万 | 3.34% |
| 供应商C |
4520.93万 | 3.33% |
| 供应商D |
4045.31万 | 2.98% |
| 供应商E |
3617.86万 | 2.67% |
一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明 (一)主要业务、主要产品或服务情况 道通科技是领先的数智车辆诊断及智慧充电解决方案提供商。公司坚持前沿技术创新，并积极探索具身智能集群领域。公司致力于提供AI驱动的软硬件深度融合的解决方案，以满足客户不断变化的需求，助力构建以人为本的智能未来。 (二)主要经营模式 1、维修智能终端业务 （1）采购模式 公司一般按照“以产定购”的模式，根据销售预测、运输途径、市场供应、库存及生产等因素制定相应的采购计划并确定采购数量等内容，主要包括制订采购计划、下达采购订单以及交货付款等环节。采购内容主要为原材料与委外加工服务，原材料主要... 查看全部▼
一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
(一)主要业务、主要产品或服务情况
道通科技是领先的数智车辆诊断及智慧充电解决方案提供商。公司坚持前沿技术创新，并积极探索具身智能集群领域。公司致力于提供AI驱动的软硬件深度融合的解决方案，以满足客户不断变化的需求，助力构建以人为本的智能未来。
(二)主要经营模式
1、维修智能终端业务
（1）采购模式
公司一般按照“以产定购”的模式，根据销售预测、运输途径、市场供应、库存及生产等因素制定相应的采购计划并确定采购数量等内容，主要包括制订采购计划、下达采购订单以及交货付款等环节。采购内容主要为原材料与委外加工服务，原材料主要包括IC芯片、液晶显示屏、电阻电容、PCB电路板、二极管、三极管等电子零部件，一般均采购优秀的工业级产品，其他为结构件、包装件、生产辅料等，委外加工服务主要是深圳制造中心SMT环节由外协代工厂加工。考虑当地委外加工服务供给不足的情况，海外越南制造中心自2020年已自建SMT生产线。
（2）生产模式
公司产品核心技术凝结于汽车综合诊断、检测等应用软件，通过嵌入硬件终端产品从而实现相关诊断检测功能，公司主要进行产品组装、功能测试和质量检验等环节。
公司生产按照“以销定产”的模式，通常根据未来数个月各产品的预测销售量按周制定滚动的生产计划，同时根据产能和原材料供应情况合理安排各个产品的生产时间表。营销中心负责组织销售预测评审，并向供应链中心计划部下发产品需求，计划部负责产品的总体的生产计划并负责物料的外协及跟催工作，生产部负责具体生产计划安排，生产进度控制，负责材料、半成品、成品的品质验证，以及生产过程中技术问题解决与技术支持。
（3）销售模式
从销售模式看，公司根据客户采购产品和服务的用途可划分为经销和直销模式。结合下游市场需求及自身产品特点，综合诊断产品、TPMS及ADAS产品采用经销为主、直销为辅的销售模式。经销客户包括大型连锁零售商、汽配行业经销商、电商等，在经销模式下，客户向公司购买产品后，会面向下一级分销商或终端用户进行销售；直销客户主要是大型汽车维修连锁店、保险、零售商等行业客户以及通过智能终端直接购买软件升级的终端用户。
2、能源智能中枢业务
（1）采购模式
公司一般根据市场情况预测客户订单，并通过MRP（物资需求计划）逻辑运算确定物料总需求量及实际需求量，保证公司能够预留足够的安全库存，最终向供应商发出采购订单。通过集中采购及海外优势物料的供应资源，保障公司成本最优化。
（2）生产模式
充电桩的生产按照“以销定产”的模式，通常根据公司的销售预测及在手订单数据制定生产计划并进行适量备货，并结合当地关税、相关优惠政策及法律法规，选择综合成本最低的产地。
（3）销售模式
从销售模式看，公司根据客户采购产品和服务的用途可划分为经销和直销模式。结合下游市场需求及自身产品特点，充电桩产品采用直销为主、经销为辅的销售模式。经销客户包括大型连锁零售商、汽配行业经销商、充电桩经销商、电商等，在经销模式下，客户向公司购买产品后，会面向下一级分销商或终端用户进行销售；直销客户主要是新能源充电桩运营商、充电桩安装商、能源公司、车队、社区物业、保险、零售商、大型汽车维修连锁店等行业客户。
3、AI及软件业务
诊断软件云服务产品在北美、欧洲等市场采用后续软件升级收费模式，该收费模式下，智能终端产品所附带的免费软件升级期限到期后，需要通过在线升级或购买预付升级卡等方式购买软件升级，完成车型的更新和功能的拓展等后续软件云服务。在线升级是终端用户通过信用卡或第三方支付平台PayPal等支付升级费用后通过公司云平台对产品进行升级；购买预付升级卡升级是终端用户向经销商购买预付升级卡，使用升级卡唯一序列号通过公司云平台对产品进行升级。
充电云平台服务在北美、欧洲等市场通过软件订阅、交易佣金、AI服务等模式，根据客户及具体项目需求，按照授权数量收取软件授权费。其中，充电运营云采用按充电桩的枪线端口数量计费；充电支付云采用按支付终端数量计费的订阅模式；能源管理云采用按充电场站数量及场站规模计费的订阅模式；同时，公司正积极探索包括基于Agent使用量、客户价值分成在内的新型盈利模式，进一步提升产品的边际收益。
(三)所处行业情况
1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
长期以来，公司围绕“人工智能”战略布局，形成了维修智能终端、能源智能中枢和具身智能机器人三大业务体系，分别对应数智车辆诊断行业、智慧充电行业以及具身智能集群行业。
（1）全球数智车辆诊断行业
①行业发展阶段、基本特点全球数智车辆诊断行业正处于从传统诊断模式向智能诊断方案加速转型的成长期，行业智能化、高效化升级趋势显著。
根据弗若斯特沙利文发布的行业报告，2020年至2024年，全球数智车辆诊断行业市场规模从28.088亿美元稳步增长至38.315亿美元，期间年复合增长率达到8.1%；受益于汽车电动化、智能化趋势的持续深化，以及AI技术在诊断领域的深度应用，预计2024年至2030年行业将保持13.1%的高速增长态势，2030年全球市场规模有望突破80.035亿美元，行业发展潜力持续释放。
2024年，北美、欧洲、中国及其他地区占比分别为36.5%、39.3%、12.1%及12.2%。到2030年，北美将继续保持领先地位，其份额达37.9%。
②主要技术门槛
在全球数智车辆诊断行业，准入壁垒主要源于深度数据积累、长期信誉建立及高度技术复杂性。新进入者面临着巨大的经验及数据壁垒，主要系缩小大量车辆协议及适配数据的积累差距极其困难。同时，建立稳健的渠道及可信的品牌形象需要多年持续投入，方能赢得依赖安全关键诊断工具的维修店及技术人员的信任。此外，研发能力构成另一重大障碍，需持续密集投入以掌握先进的通信、互联及AI相关技术，同时确保与快速演进的数智车辆系统架构兼容。
（2）全球智慧充电行业
①行业发展阶段、基本特点
根据弗若斯特沙利文发布的行业报告，全球电动汽车充电桩总量从2020年的约460万个增长至2024年的约2,530万个，复合年增长率约为53.4%，并预计于2030年增长至约12,550万个，2024年至2030年复合年增长率约为30.6%。于2024年，北美及欧洲的平均电动汽车与公共充电桩比例分别约为18：1及12：1。随着电动汽车市场占比持续攀升、超快充和高压平台技术加速落地、以及公共与私人充电网络的快速扩张，全球充电基础设施建设正进入高密度、精细化和智慧化的新阶段。
全球智慧充电行业市场规模从2020年的约24亿美元增长至2024年的约104亿美元，复合年增长率达到约44.0%。随着电动汽车渗透率持续提升、充电网络加密布局以及AI在能源管理领域的深度融合，预计到2030年市场规模将达约504亿美元，2024年至2030年的复合年增长率达约30.2%。软件分部的市场占比预计将从2024年的约4.4%显著提升至2030年的约25.4%，成为价值链升级的核心动力。在北美，公共充电网络的快速扩张预期将推动区域市场于2030年增长至约105亿美元，2024年至2030年的复合年增长率约为30.7%。
②主要技术门槛
全球智慧充电行业面临四大进入壁垒：技术壁垒、市场准入壁垒、产品和运营服务壁垒以及供应链壁垒。
技术壁垒源于将高效充电模组与先进的数据和算法功能相结合的需求，以确保在多样化电网环境中的可靠性能。
市场准入壁垒源于全球对安全标准和运营合规性的严格要求，这需要严格的认证流程并充分理解当地监管要求。
产品和运营服务壁垒源于通过智能运营提供灵活的负荷管理与持续的性能升级。
供应链壁垒源于对高精度电力电子元件的依赖，使得稳定且全球化的供应链系统对成为生产和可扩展性的关键要素。
上述壁垒共同提高了新进入者寻求在全球智慧充电市场建立竞争门槛的准入标准。
（3）全球具身智能集群行业
①行业发展阶段、基本特点受AI、垂域模型与多智能体协同控制技术快速发展所推动，全球具身智能集群市场快速发展。根据弗若斯特沙利文发布的行业报告，全球具身智能集群市场规模从2020年的125亿美元增长至2024年的343亿美元，复合年增长率为28.7%。未来，随着应用场景进一步扩张，到2030年，全球具身智能集群市场预计达2,002亿美元，2024年至2030年复合年增长率为34.2%。此外，随着具身智能集群的大规模应用推动硬件成本下降，AI的突破不断提升系统智能化水准，行业价值重心将逐步向软件转移，软件份额将从2024年的14.1%增长至2030年的30.0%。
中国凭借完善的产业链体系以及快速推进的智能化转型，正推动具身智能集群市场稳步发展。自2020年至2024年，中国具身智能集群市场从55亿美元增长至168亿美元，复合年增长率为32.1%。随着产业加速升级以及AI与具身智能技术落地，该市场预计进一步增长至2030年的1,011亿美元，其中软件占市场的18.9%。
②主要技术门槛
全球具身智能集群行业面临的主要技术门槛包括：
多智能体协同控制技术：需实现不同类型、不同功能的智能体之间高效协作、实时数据共享和指令协调，构建稳定的协同运作机制；
AI模型整合能力：需将多模态基础模型、垂直AI模型和具象化智能模型深度融合，实现系统基于场景数据的自学习和任务自调度，具备主动感知和自主决策能力；
硬件与软件适配技术：需将智能感知、路径规划、避障、长续航等硬件关键技术，与软件系统、实时场景数据进行深度协同，确保设备在复杂环境下的稳定运行；
复杂环境适配技术：要求智能体能够在复杂地形、极端气候等恶劣条件下，实现高精度、长时间的自主运行，对设备的环境适应性和可靠性提出了极高要求。
2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
公司凭借强大的业绩和技术能力，在多个行业取得了领先地位。根据弗若斯特沙利文发布的行业报告：
在全球数智车辆诊断行业，按2022年、2023年及2024年收入计算，公司是全球第一的数智车辆诊断解决方案提供商，市场份额从2022年的9.1%增长到2024年的11.1%。
在全球智慧充电行业，按2024年海外收入计算，公司是中国最大的海外智慧充电解决方案提供商。按2024年收入计算，公司是北美第四大智慧充电解决方案提供商，亦是北美最大的中国智慧充电解决方案提供商。
同时，公司是首批开发垂域AI模型，并将此类模型应用于数智车辆诊断及智慧充电解决方案，以赋能相关智能功能落地的企业之一。
3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
（1）全球数智车辆诊断行业
①全球车辆保有量增长叠加电气化浪潮
随着车辆数量和平均车龄的持续上升，数智车辆诊断行业正在经历全球机遇。根据弗若斯特沙利文发布的行业报告，预计全球车辆保有量将从2024年的20亿辆增加至2030年的23亿辆，复合年增长率为2.2%。全球新能源汽车销量预计将由2024年的约1,900万辆增长至2030年的约4,410辆，复合年增长率约为15.0%。随着新能源汽车的加速普及，新能源汽车诊断市场正迎来显著的结构性发展。车龄方面，美国乘用车及轻型商用车平均车龄从2010年的约10年增加至2024年的约13年，且持续保持增长态势。在北美、欧洲等成熟市场，高车辆保有量叠加平均车龄则增长，正推动维修保养需求稳步增长。与此同时，中国作为全球最大车辆市场，不仅拥有庞大的车辆基数，而且在新能源车辆销量激增推动下呈现强劲增长态势。随着中国车龄结构进入集中维修期，售后需求正加速释放。
②法规推动TPMS标准化
随着全球车辆安全及智能化水平的不断提升，多国已出台了强制TPMS的法规，以降低事故风险并提升行车安全。例如，除了乘用车之外，欧盟已经将TPMS的要求扩展到卡车、挂车、客车及大巴。该法规从2022年7月起适用于新车型，从2024年7月起适用于所有新注册的车辆。在中国，2017年发布的《乘用车轮胎气压监测系统性能要求及试验方法》要求2019年起所有新认证乘用车必须安装TPMS，并于2020年起全面实施。由于TPMS通常具有6至8年的使用寿命，现有庞大存量车辆正创造可观的替换需求。结合监管要求和不断扩大的售后市场渗透率，TPMS市场具有巨大的增长潜力，有望进一步拓宽其在智慧连接和预测性维护方面的应用。根据弗若斯特沙利文发布的行业报告，预计到2030年，全球TPMS解决方案市场规模将超过14亿美元。
③ADAS标定需求持续提升
全球智能驾驶技术快速普及正加速ADAS标定需求增长。根据弗若斯特沙利文发布的行业报告，L2-L5级车辆渗透率预计将增加至2030年的约74.9%。随着ADAS前装渗透率持续提高、消费者对主动安全功能的日益重视，以及保险公司为降低理赔成本推动基于ADAS的维修标准，市场对高效专业ADAS标定服务的需求正快速扩张。ADAS标定有望发展成为规模化、标准化的必备维修工序。预计到2030年，全球ADAS标定解决方案市场规模将超过18亿美元。
④生成式AI实现车辆诊断形成多模态智慧交互
在生成式AI及垂域AI模型的融合推动下，车辆诊断正从被动式故障检测转向主动式多模态智慧诊断与交互决策。AI智能体通过即时监测关键车辆部件、自动识别潜在风险，并基于历史与即时资料进行预测性维护，构建起从问题发现到解决方案执行的全周期闭环流程。多系统多模态诊断工具将进一步提升诊断精度与效率，为智慧化车辆健康管理与高品质维护提供支撑。
（2）全球智慧充电行业
①新能源汽车快速普及推动行业扩张
全球新能源汽车渗透率持续攀升，成为智慧充电行业扩张的首要驱动力。根据弗若斯特沙利文发布的行业报告，全球新能源汽车销量由2020年的约320万辆增长至2024年的约1,900万辆，复合年增长率约为56.1%。到2030年，全球新能源汽车销量有望突破4,400万辆，使充电基础设施需求迅速增加，全球电动汽车充电桩有望在2030年达约12,550万个，为智慧充电提供规模化市场基础。同时，充电功率需求的提升、800V高压平台与兆瓦级超充技术的落地，带来了更复杂的能源调度与安全管理挑战，进一步催生了对智慧化调度、能源优化和安全管控的系统性需求。
②政策支援加速市场扩张
政府政策正加速推动智慧充电中枢发展。举例而言，中国国家发展和改革委员会及其他三个部门于2025年7月联合发布《关于促进大功率充电设施科学规划建设的通知》，将兆瓦级超充等设施纳入新型基础设施重点领域。该通知提出到2027年底全国范围内大功率充电设施数量超过10万台、设备可用率不低于98%的目标。
美国于2025年8月修订了《国家电动汽车基础设施(NEVI)方案指南》，恢复了《基础设施投资与就业法案》的50亿美元资金，以支持全国互联充电网络的发展。此次修订还简化了各州获得NEVI基金的审批流程，为确定充电站位置及建设时间表提供了更大的灵活性。于2025年6月，欧盟根据《替代燃料基础设施法规(AFIR)》采纳了授权法案(EU)2025/656，该法案统一了充电标准，并要求从2025年开始，在跨欧洲交通网络(TEN-T)沿线每60公里至少安装一个150kW的快速充电站，每100公里安装一个350kW的重型车辆充电站，到2030年实现网络全覆盖。这些政策的密集出台，不仅推动全球智慧充电中枢进入标准化与高功率化发展阶段，也为该行业提供了制度保障，加速行业从基础设施建设转向智慧化运营管理。
③光储充一体化助力智慧充电优化
随着新能源汽车充电需求快速增长，许多充电站正面临电网容量有限、电网升级成本高昂、能源运营开支上升、服务能力薄弱及充电桩利用率低等限制。领先的智慧充电解决方案提供商已推出光储充一体化能源管理解决方案，将光伏发电、储能系统、充电基础设施、端侧计算及云平台整合至统一架构。该方案以发电及负荷预测为基础，并辅以能源优化、智慧充电、智能调度及电池诊断算法，确保供电可靠性，实现动态扩容，降低能源相关成本，并执行削峰填谷。这使客户能以最优成本最大化充电桩利用率，提升整体运营盈利能力，并显著缩短投资回报期。
④AI驱动的智慧调度与服务模式多样化
领先的智慧充电解决方案提供商依托积累的经验与垂域AI模型，通过AI智能体及智慧管理平台构建一体化的智慧决策体系。AI智能体依托对电价、负荷曲线、车流量及场站运行资料的多维AI建模，可即时预测充电需求变化与能源供给能力，动态优化调度策略，实现发电预测、容量扩展与削峰等关键功能。
此外，智慧管理平台正在成为服务创新的核心载体。通过模组化设计与标准化界面，平台可拓展至充电管理、支付结算、动态电价、车队管理等多样化服务，也可以与电力市场、能源交易平台及分散式能源管理系统深度结合以支援灵活电价结算与虚拟电厂(VPP)调度。未来，具备AI调度与云边协同能力的智慧充电系统将成为串联电力网、能源调度网、支付网的关键智慧中枢。
（3）全球具身智能集群行业
①软件价值占比持续提升
随着行业规模化应用推动硬件成本下降，以及AI技术突破提升系统智能化水平，行业价值重心将逐步向软件转移，经过几年积累，行业将转向以“智能+服务”为核心的价值创造模式。随着AI大模型、边缘计算、多机协同算法和数字孪生技术的成熟，解决方案的智能化水平不断提升，以AI大脑为核心的软件服务具有更高的附加值、更强的可复制性与持续盈利能力，支持订阅制、按需付费等新型商业模式，推动企业从“卖产品”向“卖服务”转型。同时，随着硬件成本的持续下降与标准化程度提高，硬件逐渐成为通用基础组件，而AI大脑能力将成为差异化竞争的关键。
②应用场景持续拓展
随着空中、地面智能设备与AI技术的深度融合，已有效突破了此前空中单机作业、空地协同不足的行业瓶颈，解决方案的应用场景将从目前的能源、交通、工业园区等领域，逐步向更多工业场景渗透，在高风险、高复杂度、劳动密集型领域的应用不断深化，成为驱动各行业高效、安全、智能运营的关键力量。
二、经营情况讨论与分析
2025年，在国际贸易格局深度调整、政策环境复杂多变的背景下，公司凭借前瞻性全球化布局与战略定力，于市场波动中稳固行业领先地位，积极提升全球市场份额。公司以“AI智能化”为核心引擎，形成了覆盖数智车辆诊断、智慧充电、具身智能集群三大领域的立体化业务矩阵，打造“硬件终端+Agent应用+场景解决方案”的协同生态闭环。通过前沿技术突破与商业模式创新双轮驱动，实现了业绩新高。
报告期内，公司实现营业收入48.33亿元，同比增长22.90%；实现归属上市公司股东净利润9.36亿元，同比增长46.02%；实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润8.69亿元，同比增长60.67%。
公司持续践行“以智能终端/智能中枢/具身智能为业务入口，通过AIAgents服务实现持续收费”的业务模式，报告期内，AI及软件实现营业收入5.52亿元，同比增长22.85%，毛利率超99%。随着“全面拥抱AI”战略在全业务链条的深度渗透，高毛利、高粘性的软件及Agent服务将持续释放增长潜力，为公司带来可持续、高质量的发展动能。
（一）数智车辆诊断业务：AI赋能产品生态，领跑全球市场
受益于汽车电动化、智能化转型与后市场替换需求多重因素驱动，全球数智车辆诊断行业呈现较快的增长态势。根据弗若斯特沙利文的资料，全球数智车辆诊断行业市场规模预计将在2030年增长至约80亿美元，2024年至2030年的复合年增长率预计将达到13.1%。
凭借二十余年技术积累与全球化布局，公司已确立全球领先地位。根据弗若斯特沙利文的资料，按2022年、2023年及2024年收入计算，公司是全球第一的数智车辆诊断解决方案提供商，市场份额从2022年的9.1%增长到2024年的11.1%，预计2025年将进一步提升至12%，持续巩固行业龙头地位。
2025年，公司维修智能终端实现营业收入约29.80亿元，同比增长15.83%。其中，汽车综合诊断产品实现收入13.92亿元，同比增长9.83%；TPMS系列产品实现收入10.07亿元，同比增长42.73%；ADAS标定产品实现收入3.81亿元。
诊断相关的AI及软件相关服务实现收入5.30亿元，同比增长18.87%，毛利率维持99%以上，成为驱动业务增长的重要动力，印证了“硬件+软件+服务”商业模式的可持续性与高盈利性。
1、核心技术突破，引领行业发展
报告期内，公司推出了自研的数智车辆诊断垂域AI模型，基于自主构建的边云协同架构，可提供实时故障识别及决策支持，可显著提升问题检测的准确性及车辆诊断的整体效率。
公司还开发了针对电动汽车的电池诊断技术，基于不同品牌及使用场景下的大规模运营数据，建立全面的电池健康指标，通过机器学习及深度学习技术，能够精确检测电芯老化等问题的智能模型，实现精准故障识别，提升诊断准确性及效率，有效解决电动汽车动力电池检测及维修中故障定位困难、诊断指标不全及测试效率低下等挑战。2025年8月，公司正式获得由欧洲汽车再营销委员会（CARA）颁发的电池SOH（StateofHealth，电池健康状态）检测认证。截至报告期末，在所有通过认证的企业中，道通科技是唯一通过该认证的中国企业，亦是全球唯一能够提供完整电池检测、诊断及维修综合服务方案的企业。
公司持续通过构建“硬件检测设备+软件算法系统”边云协同生态，覆盖诊断、二手车检测、梯次利用等场景，兼顾稳定性与适配性，以标准化、高效化检测打破经验依赖，为行业提供可靠解决方案，推动产业规范发展。
2、新品矩阵落地，赋能全场景
2025年，公司集中推出新一代综合诊断终端UltraS2、ADAS标定主架IA1000及商用车TPMS解决方案，构建覆盖乘用车与商用车、诊断与标定、硬件与服务的完整产品体系，全面适配行业智能化升级需求。
综合诊断设备：公司推出的新一代综合诊断终端UltraS2运用AI多模态语音大模型、AI车辆环检智能识别等Agents实现高精准和效率大幅提升，全面革新用户体验。
ADAS标定产品：公司推出的新一代ADAS标定主架IA1000，是集数字化、自动化、智能化为一体的全新系统，可通过自然语言调用UltraS2的多模态语音大模型，实现标定主架自动定位，极大提高ADAS标定的准确性与易用性，大幅提升标定效率。
TPMS产品：持续巩固乘用车TPMS产品核心竞争力，软件持续升级迭代，新车首发行业领先；同时，公司进一步完善解决方案生态，推出了商用车TPMS解决方案，以高可靠、简单易用、车型覆盖面达到95%以上等核心优势，卡位布局潜力巨大的商用车TPMS后装市场。
3、软件服务深化，构建生态壁垒
报告期内，公司持续推进诊断AI及软件服务升级，目前，公司具有AI特性的高端诊断机型已带有远程专家、AI技师助手等功能，极大提升了维修技师的维修精度和维修效率，推动软件续费率进一步提升。
此外，作为基于SaaS的诊断数据管理平台，公司持续打磨AutelCloud，致力于构建覆盖车辆全生命周期资料的维修数据生态系统，实现高效的设备管理与数据沉淀。通过开放的API集成能力，AutelCloud能够与外部系统实现无缝数据共享，打破信息壁垒，推动构建协同互连的汽车维修生态系统。同时，公司高度重视数据安全与隐私保护，采用严格的访问控制，确保所有用户数据在存储与传输过程中的机密性和完整性。
未来，公司将持续提升Agents功能在智能终端的渗透率，并结合AI能力进一步开发相关功能，探索更多软件收费、Agents收费的商业模式。
（二）智慧充电业务：AI加持全链创新，捷报遍及全球
全球智慧充电行业正借新能源汽车渗透率提升的东风，迎来规模与质量的双重跃升，市场空间持续扩容。根据弗若斯特沙利文的资料，全球智慧充电行业市场规模从2020年的约24亿美元增长至2024年的约104亿美元，复合年增长率达到约44.0%，预计到2030年将进一步攀升至约504亿美元，2024年至2030年复合年增长率达约30.2%。
根据弗若斯特沙利文的资料，按2024年海外收入计算，公司是中国最大的海外智能充电解决方案提供商；在北美智慧充电解决方案行业中排名第四，且为该市场规模最大的中国企业。2025年，公司领先优势持续扩大，凭借深厚的技术积累、全场景解决方案覆盖及AI深度赋能优势，市场份额稳步提升，综合实力跃升全球第一梯队。
1、硬件+软件+Agents应用：全链创新夯实核心根基
公司始终坚持以技术创新为驱动，依托电力电子技术与AI智能化技术两大坚实基石，构建起涵盖自研充电模块、智慧能源大模型、智能充电、光储充智能能源调度、车桩云兼容、不间断通信、智能运维、智能运营以及智能支付在内的核心能力。
报告期内，公司推出自研的60kW/120kW液冷功率模块，形成从功率模块到充电智能中枢的端到端整体解决方案。
公司推出MaxiChargerDS600L全液冷超充，采用高效率碳化硅（SiC）液冷模块，整机效率稳定在97%以上，配合模块化设计与端到端供应链整合优势，实现全生命周期成本优化，可实现单柜600KW高功率输出，可通过并柜实现最高3兆瓦的总输出，可灵活适配乘用车到重卡的多场景应用。该系统融合“光-储-充-边-云”协同能力，可动态分配功率资源，有效降低电网压力，为港口、矿山、干线物流等高频作业场景提供高效、稳定的补能解决方案，助力客户打破电动重卡规模化应用的补能瓶颈。
公司智慧充电业务围绕以AIAgents为核心，持续深化智慧充电垂域AI模型，贯通终端与平台、连接用户与运营的智能能力体系，推动充电产品Agents化，并向更高自主性的“AI智能员工”演进。
AutelCSMS平台AI智能员工矩阵
公司通过将AI原生能力全面引入充电运营平台，构建了行业首批落地的AI数字员工系统。在新一代CSMS平台上，公司正式发布AI智能员工矩阵，具体包括产品问答助手、智能建站助手、数据分析师、定价分析师和市场分析师在内的一组全天候在线的AI智能体。通过深度行业知识库与数据能力的融合，AI功能被真正嵌入到运营决策全过程，覆盖问答、报表、定价、分析与策略制定等关键业务，使AI成为客户运营决策伙伴，大幅提升效率与收益优化能力，推动运营系统从传统管理向对话式智能运营中枢跃迁。
在积极推进AI驱动业务创新发展的同时，公司高度重视数据安全与合规管理，将负责任的AI应用理念贯穿于产品研发与服务全生命周期。报告期内，公司先后通过多项国际权威认证持续夯实合规基石：
顺利取得ISO/IEC42001人工智能管理体系认证（全球首个聚焦AI管理体系的国际标准），为AI系统开发与应用构建系统化框架，确保AI系统的可信、安全、合规和可持续发展；
通过OCPP2.0.1全功能认证、ISO/IEC27018云服务隐私认证及CSA-STAR云安全认证，全面保障云服务的数据安全与合规性。
这些认证不仅彰显了公司在数据安全与AI合规领域的领先水平，更筑牢了业务持续健康发展的安全屏障，为全球客户提供可信、可靠的智能解决方案。
2、客户生态拓展：标杆项目遍布全球版图
2025年，凭借在产品、技术、品牌、市场、服务及全球供应链等方面的系统性优势，公司智慧充电业务与全球范围内的优质客户群体深度合作，涵盖全球能源巨头、头部便利店及加油站运营商、大型停车场运营商、州立电力公司、零售连锁巨头等多个领域，综合竞争力跃升全球行业第一梯队，形成全球多点开花、协同发展的良好格局。根据各类客户至2030年电动化规划，预计未来订单支撑公司智慧充电业务中长期的高速增长。
（1）北美市场
北美作为公司核心战略市场，公司持续巩固并扩大业务版图，战略客户数量及订单规模显著增长。
在电力场景，公司已与多家美国州立及区域电力公司达成合作，合作区域涵盖内华达州、加利福尼亚州、德克萨斯州等能源需求最为集中的地区，通过“智能充电+储能+能源优化”一体化能力，其中与内华达州N公司合作的项目，为极端天气下数据中心和工业用电的稳定性提供了保障。凭借具备模块化复制扩展能力的“储能+超充+EMS”系统，为后续合作从单点试点走向规模化铺开打下基础。截至2025年年底，公司已在北美开工打造6个储能+超充标杆项目。目前已有1个站点完工，未来计划将方案标准化并在美国大量推广，并规划在2026年对大型充电站开展超5兆瓦时的储能项目。
在停车场场景，成功中标北美最大商用停车场运营商LAZParking的商用交流充电桩项目，成为其独家供应商，首期部署5万个充电智能中枢，合同金额达2.38亿元，LAZParking在美加43个州、536个城市运营超4000个商业停车场及170万个停车位，目前第一阶段交付已圆满完成，该项目将成为北美商用停车场充电网络规模化部署的标杆案例。
在零售与物流场景，公司已新增12家全球零售连锁巨头客户，还与全球最大便利店品牌A公司签署多年直流快充设备采购协议，旗下DH480大功率直流充电桩将规模化进入其北美核心门店网络；同时服务A公司、W公司等头部物流车队，为其基地和仓储枢纽提供高功率补能方案。
道通在南加州落地的充电与电池储能系统解决方案
（2）欧洲市场
2025年12月，欧盟发布“欧洲电网方案（EuropeanGridsPackage）”，提出到2040年将投入1.2万亿欧元进行电网升级，其中约5,840亿欧元将在本十年进入配电网改造、高功率充电和储能等重点领域。未来数年将是欧洲电网与补能基础设施同步升级的关键窗口期，为高功率快充、车网互动与分布式能源协同创造条件。伴随欧盟电网升级周期开启，道通正成为欧洲新能源基础设施重构的重要参与者。
公司已成功突破多家全球及区域级大客户，并中标多家知名能源公司、重卡车队、商超连锁、加油站及充电基础设施运营商等行业顶级客户。业务覆盖荷兰、英国、法国、德国、北欧等成熟市场，并加速拓展南欧、东欧等增长型市场。
道通科技与欧洲电动汽车充电基础设施领先企业Mer达成战略合作。Mer将整合公司全MaxiChargerAC产品系列，并应用于其在北欧、英国、德国和奥地利等核心市场不断扩展的充电网络。
道通科技携手全球能源巨头壳牌（Shell），进一步部署充电网络体系。首批ACUltra城市商用桩正式上线其在荷兰的项目，标志着道通数字能源产品进一步渗透欧洲公共充电核心场景。
道通科技在瑞典向全球领先的便利店及加油站运营商——CircleK正式交付了首个重型电动车充电站。
道通科技的兆瓦级充电系统（MCS）在冰岛成功部署并投入运营，服务于当地主要充电网络运营商ONPower，成为冰岛首个兆瓦级公共快充示范站。该项目验证了道通设备在低温环境下的稳定性和高功率输出能力，为北欧地区电动重卡充电设施建设提供了参考。
道通科技与保加利亚领先充电运营商达成合作，在保加利亚高速公路成功建成新一代高功率充电枢纽并正式投入运营。该项目采用道通MaxiCharger系列高功率充电解决方案，系统总功率达1.44兆瓦，成为东欧地区首批投入商用的兆瓦级充电项目之一。该系统充电效率达到每分钟24度电，最快13分钟即可为电动重卡完成充电，实现“充电5分钟，续航百公里”的补能体验。该枢纽将显著提升保加利亚主干高速公路沿线电动重卡与长途商用车的充电效率，助力东欧地区电动交通基础设施建设。
荷兰储充一体化项目
（3）其他市场
公司在亚太、中东南非等新兴市场加速深耕，结合区域特性落地定制化方案，与核心客户共同打造行业标杆。
道通科技携手澳大利亚最大零售巨头——澳洲某大型物流公司，在悉尼Moorebank配送中心成功部署MaxiChargerDS480高功率直流充电系统，打造出总功率达960kW的电动重卡充电枢纽，并预留MCS（兆瓦超充）升级能力。该项目作为目前澳大利亚功率最高的商用重卡充电场站之一，为澳洲最大电动重卡车队之一提供快速、稳定的补能保障。此外，公司在马来西亚、日本、新加坡等成熟市场取得突破性进展，积极拓展泰国、越南等潜力市场，形成覆盖全亚太的业务布局。
道通科技与阿联酋国家级充电运营商签署战略合作备忘录，深度参与当地充电基础设施升级，围绕V2G（车网互动）、电池储能系统等前沿方向开展联合研发，提供可在55℃以上极端高温环境稳定运行的直流快充系统，支撑阿联酋绿色出行战略落地。此外，道通科技与南非合作伙伴STSTechGroup联合打造开普敦Arrowgate车场电动公交充电枢纽，这是南非规模最大的同类项目，采用太阳能-电网混合供电系统，配备MaxiChargerDCFast充电桩及自研AI充电云平台，全面投运后可支持120辆电动公交运营，为非洲公共交通电动化树立标杆。
公司的新能源足迹正在全球多点开花，新能源业务版图正在全球快速扩张，这不仅彰显了公司在技术创新、市场开拓及客户服务方面的卓越能力，更为推动全球能源结构转型、促进绿色低碳发展贡献了重要力量。
3、深化海外市场本土化建设，品牌影响力持续增强
自2021年前瞻性布局智慧充电业务以来，公司大力推进海外市场本土化建设，重点培育和打造海外本土营销团队，进一步夯实并拓展了全球营销体系。截至本报告期末，公司已在全球建立了超30个海外区域总部、销售平台和子公司。同时，公司不断拓展和深化与合作伙伴关系，加强与当地政府、行业组织、社区及大型企业的合作，以增强市场影响力和竞争优势。
报告期内，公司在全球范围内共参加或举办超70场展会或产品/解决方案发布会，与超过70家的领先垂直媒体建立联系，并荣获多个区域性市场奖项，全面深化了公司行业解决方案专家的形象。这些举措显著增强了公司的品牌影响力，同时也向客户表明了不断进取的决心。
（三）具身智能集群业务：AI驱动场景深耕，筑牢全域根基
全球具身智能集群市场正处于高速增长期，市场空间持续扩容。从行业需求来看，传统人工及单体智能设备已难以满足能源、交通、工业等领域复杂场景下的高频感知、精准决策与高效管理需求，行业对无人化、自主化、集群化的智能解决方案需求愈发迫切，具身智能集群已成为各行业智能化转型的核心方向。根据弗若斯特沙利文的报告，伴随行业发展，软件价值占比持续提升，预计将从2024年的14.1%提升至2030年的30.0%，技术与服务的核心地位愈发凸显。
公司精准洞察技术发展趋势，于2024年11月成立深圳市道和通泰机器人有限公司（以下简称“道和通泰”），专门负责推进具身智能能力在智慧交通、智慧园区与智慧能源等核心场景的应用。依托前瞻的技术研发、完善的产品体系与全球化资源协同，报告期内公司已构建起“技术-产品-市场”的完整闭环，核心竞争力持续凸显，为业务规模化拓展奠定坚实基础。
1、核心技术支撑，方案适配多元场景
公司在具身智能集群领域构建起“核心技术+一体化方案”的完整能力，核心技术涵盖三大方向：具身机器人技术（可靠机器人本体、具身智能体、空间智能、运动控制）、集群智慧巡检系列垂域模型（多模态模型、VLA模型、行业模型）及“一超多强”架构的多智能体集群调度技术，为方案落地提供坚实支撑。
公司具身智能集群解决方案可适配能源、交通枢纽、工业园区等多场景，核心为“具身智能体+AI应用平台”架构：具身智能体作为物理载体，具备自主导航、多场景适配能力；AI应用平台（Hub、AIP、数据平台）实现智能体管理、低代码开发、数据全生命周期管理等功能，形成“硬件执行+平台赋能”闭环。
2025年10月，道和通泰正式发布首款巡检智能作业机器人AvantRoboticsGen1，该机器人基于“具身智能行业大模型”，在路径规划成功率＞99%、动态避障成功率＞95%、精准操作成功率＞80%三大指标上表现突出，实现从感知到执行的闭环作业。
道和通泰还发布了自主作业智慧巡检平台AvantHub，支持全流程无人化作业与异构智能体协同，并推出覆盖高速、园区、油气管网等场景的7大垂域Agent及12个通用Agent，构建完整应用生态。
2、市场突破见效：绑定核心伙伴，成果落地验证
公司具身智能集群业务已实现多项市场突破，核心产品与解决方案获得行业广泛认可。
生态合作层面，公司与科技巨头开展全面深入合作，联合打造空地一体机器人集群解决方案，成为其具身智能出海的“能力型”伙伴，为智慧能源、交通等领域的规模化应用奠定基础。
品牌与签约方面，2025年10月30日，公司旗下道和通泰主办首届“空地一体集群智慧AI生态联盟大会”，全面展示“智慧巡检AI战略全景图”，彰显在具身智能领域的技术引领地位。发布会现场签约成果丰硕，道和通泰与多位合作伙伴达成战略合作，充分验证了公司技术路线的市场认可度与闭环服务能力，为业务规模化拓展注入强劲动力。
同时，公司积极参与行业生态建设，作为首批产业合作伙伴启动“PhysicalAI”全球新赛道，为科研成果的工程化转化提供工业级场景验证条件，持续提升在行业内的话语权与影响力。此外，公司积极参与国际展会，亮相国际消费电子展（CES2026）、2025世界人工智能大会（WAIC2025）、中国国际高新技术成果交易会（高交会）、全球人工智能终端展等重要平台，集中展示核心技术与产品成果，持续提升全球行业影响力与市场认知度。
2025年10月空地一体集群智慧AI生态联盟大会
（三）全球供应链布局，抗风险能力持续增强
公司始终坚守全球化发展战略。在全球地缘政治风险加剧、国际贸易摩擦升级的复杂背景下，公司前瞻性布局全球供应链，通过生产基地网络化建设与仓储物流体系优化，构建起稳健高效的全球供给体系，抗风险能力与市场响应能力持续增强。
经过多年深耕，已在中国深圳、越南海防、美国北卡罗来纳州建成三大核心生产基地，并于2025年第四季度正式投产墨西哥生产基地，形成覆盖亚洲、美洲的全球化生产网络，为应对贸易政策变动等潜在风险提供坚实保障。
越南海防工厂凭借成熟的运营管理、高效的本地化生产模式及供应链整合优势，充分发挥劳动力资源与成本优势，成为公司全球化战略的重要支撑；
美国北卡罗来纳州工厂自2023年末投产以来，积极响应美国国家电动汽车基础设施法案（NEVI）、建设美国、购买美国法案（BABA）等本土政策要求，实现供应链向市场前沿延伸，快速响应北美客户需求；
新投产的墨西哥工厂进一步完善了北美市场产供销自闭环，通过全球产能组合布局，大幅提升应对国际贸易政策变化的灵活性。
在仓储布局方面，公司持续完善欧洲、北美、亚太大区的本地化仓储体系，实现对主要市场的全面覆盖，全方位提升区域供给能力与响应速度。
这一系列全球供应链的战略部署，不仅让公司能够灵活应对国际贸易环境变化，显著提升抗风险能力，更通过本地化生产与仓储物流的持续优化，缩短交付周期、降低运营成本，进一步增强市场竞争力，为公司业务持续高质量发展奠定了坚实基础。
（四）践行“AI驱动增长”，重塑组织效能与治理底座
报告期内，公司将AI从工具层级升级为核心生产要素，推动组织能力从“数字化支撑”走向“智能化驱动”。
公司坚定践行“AI驱动高质量增长”，在研发、供应链及经营管理等核心价值链中，成功部署了80余个AI智能体，构建起“人机协同”的智能运营矩阵。这一变革推动研发综合效能提升，大幅缩短产品上市周期；同时，有力支撑了业务规模快速扩张，实现单位人效的结构性增长。
同时，公司致力于实现全员能力的智能化跃迁，升级人才底座，推动核心团队AI认知重构与能力转型。报告期内，公司持续开展对研发骨干的“AI认知重构”，通过技能层赋能和高强度实战演练，推动软件研发团队向“AI产品经理+全栈工程师”的复合型角色转型，从根本上提升了组织在智能化时代的技术承载力与创新响应速度。
此外，公司对核心领导力体系进行了深层变革，实施了以“长期价值”为锚点的激励与约束机制。在激励端，引入战略里程碑考核机制，将核心团队的“实股+期权”与公司长期战略目标的达成深度绑定，构建利益与命运共同体。在约束端，实施合伙人领导力定期盘点评估，建立“领导力+价值观+绩效”的三维门槛。通过完善分层分级、动态调整的合伙人“进退机制”，保持核心团队的战斗力，为公司的基业长青注入强劲的内生动力。
三、报告期内核心竞争力分析
(一)核心竞争力分析
1、技术创新优势
公司长期以来高度重视研发创新，将其作为保持市场竞争力的核心动力。公司以AI技术为核心驱动引擎，专注于技术创新与场景应用的深度融合，持续完善核心技术架构体系，并以行业大模型为智能底座、平台化能力为规模引擎，构建起稳固且可持续演化的技术壁垒。2025年公司研发投入金额为8.74亿元，占营业收入的比例为18.08%。
在数智车辆诊断业务领域：
公司构建了涵盖MaxiFlash、MaxiOS、MaxiSim和MaxiSys等多个数智车辆诊断系统能力，并战略性布局数智车辆诊断大模型和新能源电池检测技术。
公司自研的数智车辆诊断垂域AI模型基于端云协同架构，依托海量诊断数据与典型案例，为用户提供实时故障诊断与决策支持。模型支持自然语言模糊查询、多模态交互和智能标注优化等能力，模型性能持续迭代，诊断准确率显著提升。
在智慧充电业务领域：
公司以电力电子和AI为核心底座，构建起涵盖自研充电模块、智慧能源大模型、智能充电、光储充智能能源调度、车桩云兼容、不间断通信、智能运维、智能运营以及智能支付在内的核心能力。
公司自研的智慧充电垂域AI模型具备多模态处理能力，可实现充电站运营全流程智能数据管理、24小时自动化客户问答等核心功能。随着用户群体扩大及数据量持续增长，用户反馈与数据积累进一步提升了模型的稳定性与场景适配能力。
在具身智能集群业务领域：
公司在具身智能机器人本体和AI大脑领域，有深厚的技术积累，构建起涵盖大模型研发、AI应用平台研发、机器人研发等方面的核心能力。
公司自研的集群智慧巡检系列垂域模型围绕多模态大模型、行业大模型、具身VLA大模型技术体系，构建核心能力。系列垂域模型可通过多种数据类型训练并采用多种模型训练方法，实现多模态感知、自主决策与可靠的任务执行，同时持续提升模型泛化能力与任务成功率。此外，公司开发的集成AI应用平台，支持具身智能体的管理以及AI智能体开发、模型训练与推理及数据处理的全生命周期管理，提升了解决方案的交付效率及可扩展性。
2、产品及解决方案优势
公司始终坚持“价值创新、孜孜以求”的经营理念、“将产品做到极致”的产品理念以及“超越客户期望，立于拼搏奉献”的核心价值观，以AI为核心驱动力，紧密围绕“智能化”战略布局业务生态，不断推动AI技术与业务场景的深度融合。
在数智车辆诊断业务领域，公司凭借强大的研发实力，打造了高兼容、广覆盖、智能易用、高集成度且快速迭代的全系列解决方案，在全球汽车后市场拥有数十万具有高度客户黏性的行业终端用户，充分应用生成式AI赋能智能终端，全面提升汽车诊断效率和用户体验，持续巩固数智车辆诊断业务的行业领先地位。
在智慧充电业务领域，公司提供端到端智能充电网络解决方案和一站式光储充能源管理产品解决方案包含“直流超快充、交流家商一体”等系列充电桩矩阵，以及智能运营、智能运维、充电支付等充电云平台，并可基于光伏发电和充电负荷预测，结合能源优化、智能充电、AI调度算法，融合“光、储、充、边、云”，以最优成本实现最高充电利用率，提升充电运营收益，缩短投资回报周期。
在具身智能集群业务领域，公司基于生成式AI技术，为能源、交通和园区等领域的巡检作业提供更智能更高效的方案，能够实现从行业大模型、智能大脑、智慧机器人执行器和场景数据全链条拉通，具有高效、智能、持续快速自我演进的能力，赋能千行百业向数智化、无人化和空地一体化的新型作业范式转变。
3、全球化差异化竞争优势
公司始终坚持全球化布局，秉持“全球创新、全球市场、全球制造”的核心理念，构建起覆盖研发、销售、制造的全链路体系，为全球业务拓展筑牢坚实基础。
完善的全球创新研发体系。公司聚焦核心技术突破与区域化市场需求的结合，在全球布局了多个研发中心，充分激活各地区在电力电子、AI智能化、工业设计与软件开发等领域的技术优势。通过跨地域协作机制，公司既保障了前沿技术的突破，又能快速适配不同市场的本地化需求，推动技术创新与商业化落地的高效衔接。
广泛的全球销售服务网络。依托在全球设立的直属销售子公司与本地化服务团队，公司已构建了覆盖北美、欧洲、亚太、中东和南美等120多个国家和地区的营销服务网络，可快速洞察各区域的市场趋势与客户痛点，实现从需求对接、产品开发到售后服务的全周期敏捷响应，为全球客户提供一致、优质的服务体验。
坚实的全球生产供应链体系。公司已在中国、越南、美国和墨西哥建立了四大生产基地，各生产基地均配备本地化的生产经营团队和供应链体系，对持续优化资源配置，应对国际贸易环境变化的不确定性风险，进一步提升产品的市场竞争力具有重大战略意义，有助于公司提高供应链的响应速度和整体运营效率，助力公司在全球范围内保持领先地位并实现可持续发展。
4、高质量客户群体和合作生态优势
公司的客户包括国际知名能源企业、主流汽车厂商、大型连锁零售商及核心分销商，构建了直销与经销相结合的多层次客户生态体系。同时，公司与客户建立了协作共赢的合作生态。客户的洞察与前瞻思维持续促进公司的产品创新与技术进步，推动公司业务取得突破。通过一体化的产品开发流程，我们与客户保持紧密协作，形成“客户驱动创新、创新反哺客户”的良性循环。
通过长期信赖、价值共创与双向赋能，公司已构建了覆盖多层级的客户体系并持续放大品牌影响力，为公司全球化业务的稳健增长筑牢坚实基础。
5、人才与团队优势
公司高度重视并持续强化人才队伍建设，致力于打造“极致效率、极致追求”的卓越组织，利用AI技术赋能组织数智化变革，全面优化研发、营销服、供应链、IT及职能等全业务链条。
公司创始人以前瞻性的战略眼光与卓越的战略执行力引领企业发展方向，并汇聚了一批汽车诊断、汽车新能源与人工智能领域的资深专家，形成了一支兼具战略高度与高效执行力的核心管理团队。管理团队以创新和结果为导向，持续提升组织响应力与创新能力，确保战略规划高效落地。
同时，公司将创新作为发展的基石，培育鼓励创造与前瞻思维的企业文化。通过多元化的激励机制吸引顶尖行业人才，推动研发创新，构建共享、共创、共赢的组织生态，截至报告期末，公司拥有超过960名研发专业人员，为企业持续跨越发展注入不竭动力。
(二)核心技术与研发进展
1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
（1）数智车辆诊断业务核心技术
公司已构建专有诊断系统及电池诊断技术，该等技术由公司的诊断垂域AI模型提供支持，共同构成了数智车辆诊断业务的技术基础。
①诊断系统
公司已开发了一套相互关联的诊断系统。各系统在统一框架内各司其职，形成涵盖硬件连接、系统控制及智能分析的闭环系统，可实现高效、准确及自适应的车辆诊断。
a.汽车诊断通信系统MaxiFlash
MaxiFlash是公司的车辆诊断通信系统，作为连接入口，通过OBD端口等标准接口，将诊断终端与车辆的车载ECU连接起来。其采用专有的高度集成通信系统，确保与车辆建立稳定可靠的连接。该系统支持众多不同的汽车通信协议以及有关诊断终端的三大国际标准，并能自动检测所需的连接类型。凭借多通道通信和优化的协议栈，该系统大幅提升了通信速度及效率，可同时与超过20个ECU建立稳定连接，为所有后续诊断操作提供了基础。
b.汽车诊断专用操作系统MaxiOS
MaxiOS是公司的车辆诊断操作系统，负责管理诊断任务的处理和执行方式。MaxiOS基于定制的安卓系统构建，包含一个统一的软件开发工具包（“SDK”），提供一套标准化的工具，简化开发过程、改善用户体验，并确保在不同车辆系统和型号间的兼容性。该系统整合了动态资源管理功能，可根据诊断任务的实时需求分配处理能力和带宽等系统资源，防止系统过载并保持流畅运行。此外，MaxiOS通过优化数据处理和结果分析的速度，加快关键诊断流程，实现更快、更准确的诊断，提升整体效率。凭借威胁检测等内置安全功能，MaxiOS为设备和数据提供强大保护，使其在车辆诊断中安全可靠。
c.智能仿真分析系统MaxiSim
MaxiSim是公司的智能仿真分析系统，利用大数据和机器学习技术自动解析车辆通信协议并验证算法。MaxiSim能精确创建虚拟车辆环境，并模拟ECU及通信总线的行为，从而大幅减少测试中对实体车辆的需求，显著提升运营效率。
d.诊断专家系统MaxiSys
MaxiSys是公司的诊断专家系统，负责分析通过MaxiFlash收集并由MaxiOS处理的数据。其能够对多种汽车品牌和型号进行快速准确的诊断。MaxiSys能够自动识别车辆、通信协议及控制单元，显著提升扫描速度。其跨平台及模块化设计将各功能分离，使系统在保持一致用户体验的同时，能够快速适配不同的产品平台。MaxiSys与MaxiSim及AutelCloud连接，作为分析核心，将原始诊断数据转化为可行的结果。
②电池检测技术
公司开发电池诊断技术，以解决电动汽车动力电池在检测及维修中的主要挑战，包括故障定位困难、诊断指标不全及测试效率低下等问题。通过将诊断流程标准化及精简化，该技术降低了对技术人员经验的依赖，并提升了整体效率。
公司利用大型广泛的真实案例数据库，基于不同品牌及使用场景下的大规模运营数据，建立了一套全面的电池健康指标。通过将电池行为的深度研究与机器学习及深度学习技术相结合，公司开发了能够精确检测电芯老化等问题的智能模型，实现了精准的故障识别，提升了诊断的准确性及效率。
③用于数智车辆诊断的垂域AI模型
基于边云协同架构，公司构建垂域AI模型，可提供实时故障识别及决策支持，显著提升问题检测的准确性及车辆诊断的整体效率。
该模型基于从涵盖传统燃油车到电动汽车的多种汽车类型收集的广泛数据进行训练。该数据库使模型即使用户以笼统或非技术性语言描述问题，亦能准确识别故障。该模型支持多模态交互，可同时处理文本、语音、图像及传感器数据流。这使其能够全面理解车辆状况，并实现一体化的多维度诊断。
为支持持续改进，该模型从实际车辆检测过程中产生的实时数据及诊断反馈中学习。通过采用一个结合自动化学习技术与专家审核的智能数据标注系统，诊断案例可被高效地整理并转化为结构化知识，从而不断增强模型的性能及诊断准确性。
（2）智慧充电业务核心技术
智慧充电解决方案基于两个核心技术基础，即电力电子技术及AI充电技术。
①电力电子技术—充电模块
公司推出自研的60kW/120kW液冷功率模块，形成从功率模块到充电智能中枢的端到端整体解决方案。公司自研的充电模块具备以下特点：
a.高效率
实现最高97.5%的能源转换效率，显著降低运行损耗与电力成本。
整合直流光储充架构减少能源转换环节。
b.高可靠性
液冷及防水防尘保护，使模块寿命延长至15年以上。
实时监测、远程诊断、寿命预测及远程升级功能，实现预测性维护。
c.高电网兼容性
谐波失真(iTHD)低于3%，提升电网品质。
支持vPFC的功能，取得VDE4100和VDE4110认证，可根据需求吸收电网谐波，净化电网。
②AI充电技术
公司已开发一系列AI充电技术，构成智慧充电的技术基础，包括：
a.智能充电
公司已开发基于多智能体协同架构的智慧充电技术，以自动化及优化端到端充电工作流程。车辆识别智能体在车辆连接时识别车型，电力需求预测智能体预测所需充电功率，电力调度智能体计算跨越多个充电桩的最优一次性分配方案，以提升群充效率并降低电力成本；充电过程中，电池评估智能体执行电池状态检查。这些能力共同提升充电效率、安全性及充电站运营回报。
凭借多智能体架构，公司的智慧充电技术具备“一次性最优”方案的特点，相较传统“多次调整”方案实现重大转变；该技术通过数据闭环进一步增强——基于公司累积的充电数据及车型数据库构建的闭环，使公司AI模型得以持续优化。
b.智能运维
智能运维平台的核心技术架构以三大支柱为基础：AI驱动、全生命周期数字孪生、统一协议治理（OCPP+ACMP标准）。该架构通过融合设备实时数据与AI分析能力，为充电桩建立虚拟数字孪生，实现设备监控、故障预测到远程修复的全流程智能化与自动化，推动运维模式从被动响应转向主动预防。
平台通过部件级智能诊断与3D可视化技术精准定位故障并提供维修指引；借助端到端安全固件管理体系，实现固件的无风险升级与回滚；对话式智能运维Agent支持自然语言交互，可自主执行运维任务；标准化OpenAPI将核心能力模块化输出，安全赋能生态伙伴，助力充电服务协同化与高效化。
c.智慧充电垂域AI模型
公司已开发针对智慧充电的垂域AI模型，该模型深度结合公司业务逻辑与产品功能，融合AI增强型样本生成方法与模型微调技术，可提供紧贴充电站实际需求的决策支持及运营指导。
基于此模型的AI智能体支持与用户多轮语音互动，能准确理解意图、作出可靠判断并执行操作指令；模型通过吸纳实际运营反馈形成闭环学习系统，实现持续优化。随着公司充电设备与云平台在更广泛场景的部署，该模型在对话准确性、任务执行能力与系统可靠性方面不断提升，推动用户体验持续改善。
（3）具身智能集群业务核心技术
①具身机器人研发技术
公司的具身机器人采用以下技术：
a.可靠本体
公司设计的机器人本体其在运动及执行任务过程中具备可靠性、身体平衡及稳定性。传感器、关节和执行器等关键模块采用模块化设计，易于更换或升级，从而延长操作正常运行时间、简化维护流程，并支持未来升级的可扩展性。
b.具身智能大脑
公司的具身智能大脑是机器人的核心决策系统，结合多模态感知、语言理解及任务规划能力，使机器人能够自主理解环境并生成可操作指令。该智能体采用多策略模型，提升任务执行效率与成功率，确保机器人在动态环境下性能稳定且可预测。
c.空间智能
公司的空间智能技术支持机器人整合位置及语义信息以理解周围环境，帮助机器人更有效地处理和理解复杂场景。通过多模态模型，公司增强了机器人理解任务、适应新环境的能力，在广泛用例中优化了任务执行与决策效果。
d.运动控制
公司开发的运动控制系统结合力控制技术，可实现机器人与人和物体的安全交互。该系统确保机器人在动态任务中保持稳定与精确控制，优化运动及操纵性能；同时支持机器人协调移动与操作，使其能在移动过程中高效执行任务，提升整体任务稳定性与效率。
②集群智慧巡检系列垂域AI模型
公司已开发出三款用于智能集群的垂域AI模型，每款模型都旨在用于具身智能体在复杂及动态环境中的训练后及性能增强。
a.多模态模型
公司已开发出一款多模态模型，专注于环境感知和机器人任务规划。对于环境感知，该模型旨在通过对包括极端条件在内的各种场景建模，使机器人能够理解环境。这加强了机器人的空间理解、推理和决策，提高了其在现实世界任务中的有效性。
对于任务规划，该模型通过跨任务泛化、推断潜在环境因素以及通过强化学习改进决策，帮助机器人从小数据集中快速学习。因此，机器人可以根据环境和指令自主生成带有动作的计划，在提高任务性能的同时减少对大量数据的需求。
公司自主开发了面向现实世界机器人应用的VLA模型。该模型将视觉输入、语言指令和运动控制结合在一个系统中，因此可以跨不同类型的机器人使用，了解事物的位置以及它们如何随时间变化，并输出特定的动作步骤。通过对来自不同机器人和操作情况的数据进行训练，该模型可以在复杂环境下保持一致的感知和理解并实现高任务完成率，从而实现多机器人任务的部署。该模型的主要功能包括：
采用通用方式描述机器人的动作，加上轻量级的自适应方式，因此不同类型的机器人可以遵循相同的命令，适应不同的操作环境；
将任务分解为多个步骤，一步一步推理，支持任务执行；
自监督训练循环，通过推理推出来改进模型，同时保持跨不同机器人具身的泛化。
c.行业模型
公司开发了专用的行业模型，通过融入包括设备特性、操作流程及安全标准在内的领域知识，解决通用模型的局限性。公司将行业数据与模型微调及检索增强生成方法相结合，该方法在生成回应时动态检索相关参考信息，从而提升场景理解、问答准确性及回应一致性。可追溯性与稳定性机制有助于保持模型与实际行业需求的对齐。凭借这些能力，该模型支持包括技术问答及安全风险分析在内的关键工作流。
③集群智能技术——多智能体协调与调度技术
公司自主研发了基于“一超多强”架构的多智能体协调技术。在此框架下，单一的数字指挥官智能体协调两个专业团队：a.数字智能体，负责目标理解、任务编排及数据分析等任务；b.具身智能体，负责执行现场物理操作。这种互动形成了集中决策、现场执行及实时反馈的闭环系统，从而提升整体营运效率与可靠性。
公司的多智能体协调技术在决策与任务编排、执行能力与工具生态两个方面表现卓越，此项完善的技术框架，可为公司具身智能集群解决方案提供标准化部署、可扩展式推广及持续升级的支撑。
2、报告期内获得的研发成果
（1）数智车辆诊断业务研发成果
①汽车综合诊断：
高端智能终端：面向全球推出了UltraS2，MS909S2，MS919S2三款旗舰产品。
同时，公司持续加强诊断云生态构建，推出了道通云服务，打破端云壁垒，从设备管理、报告管理、数据分析、远程诊断等方面为技师提供更便捷，更智能、更全面的服务。
新能源诊断：推出高压电池AI快检，实现新能源电池信息的智能读取，进一步提升了新能源的问题排查效率。新能源诊断车型覆盖持续升级，高压部件车下驱动能力继续加强（包括高压电池、压缩机、OBC、DCDC、48V电池、48V电机、PTC等主流部件），竞争力保持行业领先水平。新能源电池SOH健康检测，取得欧洲CARA认证，进一步巩固了新能源诊断产品在欧洲的行业领先地位。
②TPMS系列产品：
乘用车TPMS：软件持续升级迭代，新车首发行业领先，乘用车TPMS解决方案车型覆盖率达到99%以上，竞争力持续保持行业领先水平。
商用车TPMS：随着商用车TPMS强制法规在国内、欧洲的相继落地，公司推出第一代通用型商用车胎压传感器CVS-A01和匹配工具ITS600CV，提供完整的商用车胎压解决方案。产品简单易用，车型覆盖率达到95%以上，竞争力行业领先。
③ADAS系列产品：
ADAS标定产品：ADAS校准软件与四轮定位软件车型覆盖持续更新，全球车系覆盖率达到95%以上；新一代ADAS标定主架IA1000已全球正式上市，主架实现整机自动定位，标定图案数字化，结合AI多模态语音大模型，真正实现了标定数字化，自动化和智能化，标定效率和易用性显著提升。
四轮定位仪：全新四轮定位仪IWA500即将上市，行业领先的产品精度，引导式软件流程，支持SAS校准，打造一站式四轮定位全流程解决方案。
④诊断相关软件服务：
远程专家：聚焦于诊断设备底层通信与技术兼容性的全面升级，在为远程维修提供更稳定、高效的技术支持。协议与车系覆盖持续拓展，已累计支持国内外乘用车及新能源品牌已超过400个。
续费升级：已完成超300款新车的综合诊断软件升级，以及逾600款新能源车型的软件更新。针对复杂故障场景，推出了专项诊断功能，包括全车高级功能快速检索直达、失火检测、智能功能帮助及燃油系统图形化分析等，显著提升客户在故障定位与处理中的效率。
（2）智慧充电业务研发成果
①充电智能中枢：
a.液冷充电模块：美标版本和欧标版本均完成量产和上市，核心竞争力（高效率、低电网谐波、长寿命、高智能化）达到行业领先水平，主要面向光储充和大功率充电场景，主打快充电、融光储、长寿命，能够适应如高盐雾海边、高粉尘矿区等各种严酷环境。
b.推出全新系列化MaxiChargerDC新品，包括欧美标DH480,欧标DS480,DH240,DS600L液冷超充，相关产品的主要特点如下：
极优体验：每秒可达1公里续航里程，充电成功率超过99%，支付聚合实现便捷支付；
极致可靠：支持98%以上的运行时间，超过99.9%的在线率，通过全在线O&M实现远程维护；全液冷超充产品高防护，15年长寿命，降低长期投资TCO（全生命周期成本）；
极佳收益：提高10%的充电效率，端到端（E2E）效率高达96%，直流耦合，支持与光伏和电池储能系统集成；
全模块化设计，易维护，可通过更换充电模块实现原址升级，持续迭代升级和功率扩容；
平台化设计，功率段可覆盖80-1440kW，满足在途、目的地、车队、MCS等不同客户场景的充电需求；
功率可拓展，支持MCS（兆瓦级）充电解决方案，单枪最大电流可达1500A，最大功率支持到1.44MW，可搭配风冷或者液冷终端，适用于充电功率需求在1MW以上的电动卡车充电。
c.推出全新家用/商用一体的交流桩MaxiChargerSingleCharger二代新品，该产品的主要特点如下：
5分钟快速安装，10分钟引导式批量开站；
具备管理大型场站的智能动态负载均衡、AI驱动优化等智能特性；
具有三层安全防护、高网络在线率等特性，为用户带来高可靠的极致充电体验。
AIAgent：将AI原生能力全面引入充电运营平台，构建“AI智能员工”矩阵，实现从问答、数据分析、定价策略到市场洞察的全链路智能辅助，使AI成为运营决策伙伴，大幅提升效率与收益优化能力，推动运营系统从传统管理向对话式智能运营中枢跃迁。
边缘云：创新性地在充电云中实现“边云结合”，并推出边缘云解决方案，确保离网/弱网环境下，充电功率不过载、充电策略无差异、充电订单不丢失，保障场站正常运营。
开放兼容：AutelChargeCloud已经通过OCPP2.0.1的全功能认证，是大中华区第一家获得认证的软件服务提供商，先后通过ISO/IEC27018、CSA-STAR、ISO/IEC42001多项国际权威云服务安全认证，确保公司AI系统的开发和使用是负责任、合乎伦理且安全。
b.运维云平台
远程智能运维：通过设备实时监控和全链路数据跟踪，结合多维度设备日志，打造全方位设备运维管理体系，精确分析各环节关键数据，提升运维效率，降低故障率。
部件级诊断：通过多视图解析设备核心构件运行状态，从温度、数据、外观反馈等方面构建设备数字化触达体系，将故障精确到部件，大幅度提升排障效率。
定制服务体系：以工单系统为基点，智能调控服务人力资源，实时把控服务进度和效率，优化服务质量，确保服务全链路可追溯可跟踪，保证故障响应符合SLA要求。
c.支付云：基于公共充电场景，构建了完善的线上线下聚合支付解决方案，CPO收款极简，一键开户，综合降本30%以上；持续围绕能源服务场景的支付效率优化及产业资产价值提升等方向加快布局。
d.能源管理云：以充电为切入点，以智能化能源管理为核心，融合“光、储、充、边、云”，基于发电和负载预测，结合能源优化、智能充电、智能调度和电池检测等算法，实现充电侧需求电力保障、动态扩容、降低需量费用、削峰填谷等功能，助力客户以最优成本实现最高充电利用率、提升充电运营收益、大幅缩短投资回报周期。
③一站式光储充能源管理解决方案
硬件解决方案：完成欧/美标储能电池、变流器（PCS）、光伏逆变器、交/直流充电桩等硬件平台的系统性集成测试验证，满足毫秒级快速响应，平滑扩容的硬件技术需求。
软件解决方案：发布了能源管理云MaxiPowerX、站级能源管理系统MaxiPowerS，海外示范站点正式投入运行。
能源边缘控制器MaxiEdgeController：具备多端口、多协议、多品牌兼容性，可满足秒级或毫秒级采集处理以及毫秒级调度响应需求，能够实现能源优化与策略调度算法，达成AI调度模式、云边协同模式和本地策略模式等多策略控制模式逻辑，支持在场站级进行独立部署运行，采用双冗余高可靠设计，可靠性高达99.99%，可确保能源调度业务正常运行。
（3）具身智能集群业务研发成果
报告期内，公司推出的具身智能集群解决方案适用于多种应用场景，包括能源领域（如油田）、交通枢纽（如高速公路）及工业园区。通过实时信息收集与分析，该方案支持早期故障侦测和及时应对，从而提升管理效率及运营响应能力。
公司通过专有的AI应用平台整合具身智能体，包括Hub平台、AIP平台及数据平台，共同为涵盖人形机器人等多种形态的具身机器人的互联协同提供支持。
①具身智能体
具身智能体是公司具身智能集群解决方案的物理载体，旨在支持广泛的潜在应用场景。
报告期内，公司推出了具备先进感知、规划与运动控制功能的专有具身机器人，使其能够在极少人为干预的情况下自主运行。利用自主导航功能，公司的具身机器人可解析周围环境、规划运动路径并执行任务；通过多向移动性和自适应控制系统，它们能在室内外运行，在不平坦或受限空间中导航，并对环境变化做出响应。
②AI应用平台
报告期内，公司开发了三个AI应用平台，实现具身智能体的高效管理与运营：
a.Hub平台
Hub平台作为开放式平台，旨在促进多品牌具身智能体的连接与管理。用户可通过本平台管理具身智能体，实现任务执行、检测、响应、归档及数据管理等工作流程自动化；该平台支持具身智能体的闭环执行，从现场问题识别、评估到解决，助力各行业加速向无人化、智能化运营转型。
基于AIP平台构建的多智能体工作流程，用户可通过自然语言指令驱动各智能体协同作业：任务协调智能体作为指挥中枢，接收指令后规划任务并分派至具身智能体集群；路线规划智能体随即生成最优执行路线；任务执行中，多模态分析智能体识别问题并触发实时告警；完成后，报告生成智能体自动编制符合行业规范的运营报告，由此实现具身智能体作业的单指令、端到端自主执行模式。
b.AIP平台
AIP平台整合了AI智能体开发模组与AI模型训练及推理模组，为AI智能体开发、AI模型训练及推理提供全生命周期管理。
AI智能体开发模组：支持用户无需编写代码，通过AI驱动的自然语言交互或可视化拖放界面创建AI智能体；提供预构建模板及配套工具，协助用户高效集成常用功能，大幅缩减智能体开发时长；用户可搭建多智能体工作流程，实现日常任务自动化与优化，提升整体效率。
AI模型训练及推理模组：支持AI模型的训练、部署及管理；通过可视化配置以最少人工调优生成训练及部署任务；支持数据集管理及智能标注，可实时检测AI模型训练进度、部署状态及推理性能。
AIP与Hub平台协作，可实现跨客户场景的顺畅工作流程及协调执行，提升整体运营效率。
c.数据平台
数据平台为AI模型训练提供数据生命周期管理，自动化数据收集、清洗、整理、标注及评估等关键步骤以减少人工工作；同时管理数据存储及处理，设计用于与主流AI模型（包括AIP平台）配合进行训练及推理，实现端到端工作流程中的无缝数据流动及模型持续改进。
四、风险因素
(一)核心竞争力风险
1、技术革命性迭代的风险
公司产品主要服务于汽车行业。随着5G、物联网、云计算、人工智能、新能源等各项新兴技术加快与汽车行业融合，催生汽车行业不断向智能化、网联化、新能源化发展，使得汽车综合诊断、检测行业也面临众多新的发展机遇和挑战。不排除未来在汽车行业可能出现革命性的新型产品和技术，从而可能使现有公司产品技术发生重大变化和革命性迭代。虽然公司始终以研发和技术作为核心驱动力，高度重视对研发和技术的投入，但如果届时公司未能成功把握行业技术发展趋势，有效的完成产品技术迭代，则可能导致公司无法保持技术优势，从而对公司生产经营造成不利影响。
2、技术人才流失或不足的风险
汽车综合诊断及检测、新能源及电力设备、AI机器人属于技术密集型行业，同时具有较强的行业属性和较高的行业壁垒。产品的技术进步和创新依赖行业经验丰富、结构稳定的研发团队。目前，与快速变化和不断发展的市场相比，高端研发人才相对稀缺，同时行业内的人才竞争也较为激烈，技术人员流失时有发生。未来在业务发展过程中，若公司核心技术人员大量流失且公司未能物色到合适的替代者，或人才队伍建设落后于业务发展的要求，则可能会削弱或限制公司的竞争力，进而对公司生产经营产生不利影响。
3、核心技术泄密的风险
虽然公司已对核心技术采取了保护或保密措施，防范技术泄密，并与高级管理人员和核心技术人员签署了保密及非竞争协议，但行业内的人才竞争也较为激烈，仍可能出现了解相关技术的人员流失导致技术泄密、专利保护措施不力等原因导致公司核心技术泄密的风险。如前述情况发生，将削弱公司的技术优势，从而对公司生产经营产生不利影响。
4、知识产权纠纷的风险
考虑到公司全球化经营的策略，境外经营面临的法律环境复杂，且随着公司不断拓展新的业务领域，市场竞争对手或其他主体出于各种目的而引发的知识产权纠纷可能难以完全避免。由于知识产权的排查、申请、授权、协商和判定较为复杂，如公司未能妥善处理各类复杂的知识产权问题及纠纷，并在未来潜在的知识产权诉讼败诉，可能导致公司赔偿损失、支付高额律师费、专利许可费、产品停止生产销售等不利后果。
(二)经营风险
1、境外经营风险
公司长期以来均主要向海外客户销售产品，存在一定程度上依赖北美市场的风险。目前公司境外销售已遍及全球超过120多个国家和地区，在北美、欧洲等主要地区设立了海外分支机构，并在越南、美国设立了生产基地。如未来我国与相关国家或地区的双边关系发生变化，或者上述国家或地区的市场环境、行业和对外贸易政策等发生重大不利变化，公司在相关国家和地区的日常经营和盈利状况将受到较大不利影响。
2、原材料供应风险
公司生产所需的原材料主要为IC芯片、电阻电容、PCB电路板、二极管、三极管、液晶显示屏等。总体来看公司所需原材料相关行业的供应商数量多，供给充分，但IC芯片、液晶显示屏等主要消费电子元器件的更新升级速度较快，随着产品代际更迭，原有型号产品可能由于减产、停产而出现供应不足。由于该等主要原材料直接影响公司的产品设计方案，公司需根据该等主要原材料相应地更改产品设计，如公司未能及时作出应对调整或找到替代性方案，可能导致阶段性出现该等原材料供给不足，进而对公司生产经营产生不利影响。
此外，公司产品目前使用的IC和电子元器件部分通过进口，若中美贸易摩擦、国际经济贸易形势出现极端情况导致部分材料、特别是关键芯片采购周期变长、价格剧烈波动或无法顺利进口，且公司未能合理调整生产销售安排、及时采取调整产品设计、寻找替代性方案或者将采购生产转移至境外等措施进行有效应对，可能对公司生产经营产生不利影响。
3、公司业务和资产规模扩张引致的风险
报告期内，公司业务和资产规模呈现快速增长态势。如果公司的管理层素质、管理能力不能适应规模迅速扩张以及业务发展的需要，组织模式和管理制度未能随着公司规模的扩大而及时调整和完善，将会影响公司经营目标的实现。
(三)财务风险
1、汇率波动风险
公司产品以出口为主，境外主营业务收入占比较高，境外销售结算货币主要为美元、欧元，人民币兑美元、欧元的汇率波动会对公司经营业绩造成一定影响。
2、存货规模较高的风险
报告期末，公司存货净额为16.68亿元，占流动资产的比例为33.66%。若未来原材料价格大幅波动，或产品市场价格大幅下跌，公司存货将面临跌价损失风险。
3、出口退税政策变动风险
公司产品以出口销售为主，出口产品税收实行“免、抵、退”政策。如果未来主要产品出口退税率降低，将对公司经营业绩造成一定的不利影响，公司存在出口退税率波动风险。
4、毛利率下降的风险
报告期内，公司综合毛利率总体维持在较高的水平。但公司综合毛利率受产品结构、产品价格、原材料及运费等多种因素影响。产品结构的变化可能导致公司报告期内综合毛利率出现下滑。此外，产品价格受到市场竞争情况、公司销售策略及汇率等因素的影响，产品生产成本受到原材料价格、劳动力成本、业务规模和生产效率等因素的影响。未来如影响公司产品价格和成本的相关因素出现重大不利变化导致公司产品价格下降较多，或成本上升较快，则公司毛利率亦存在下滑的风险。
(四)行业风险
1、产业政策变化及所带来的下游市场需求波动的风险各国对新能源以及汽车综合诊断、检测行业相关的产业政策出台将对公司产品销售产生重大影响。如果未来主要国家或地区政府对于新能源、汽车综合诊断、检测行业相关的产业政策发生重大不利变化，可能导致下游客户对公司产品的需求发生波动，进而影响公司的经营业绩。
2、市场竞争风险
公司业务以出口为主，主要面向北美、欧洲等海外市场，公司部分竞争对手已在相关行业长期经营，具有较大资产规模和较强品牌认知度。如公司未来不能准确把握行业发展趋势，长期保持技术领先及核心竞争力，则可能对公司的行业地位、市场份额、经营业绩等产生不利影响。
此外，随着国内外新能源及电力设备、汽车综合诊断及检测行业的发展，亦可能吸引更多的竞争者加入，预期未来行业竞争会加剧。如公司不能充分发挥和维持现有的竞争优势、特别是产品技术优势，随着竞争加剧，则有可能导致公司市场份额的下降、公司产品和服务价格下降，从而导致公司该项业务的毛利率和盈利能力的下降。
(五)宏观环境风险
近年来，国际政治经济环境风云变幻，国际贸易摩擦不断升级，全球地缘安全和经济发展将面临更大的不确定性。如果国际贸易政策、关税、附加税、出口限制或其他贸易壁垒进一步恶化，可能对公司的经营情况产生不利影响。
公司长期以来密切关注各国政策导向，自2018年起前瞻性地启动海外工厂的布局。截至目前，公司已在中国深圳、越南海防、美国北卡罗来纳州、墨西哥蒙特雷建立了四大生产基地，构筑了覆盖全球的生产及供应链网络。公司将对各国政策导向保持密切关注，同时加强底线思维，持续评估并提升重点市场区域的产销自循环能力，实现供应链系统的多重备份。此外，在销售端，公司将采用更加灵活的销售策略，加大对企业客户的开发，并加大对欧洲、亚太、中国市场的资源投入，降低单一市场风险，保障公司生产经营的稳定性和可持续性。
五、报告期内主要经营情况
报告期内，公司实现营业收入48.33亿元，同比增长22.90%；实现归属上市公司股东净利润9.36亿元，同比增长46.02%；实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润8.69亿元，同比增长60.67%。
六、公司关于公司未来发展的讨论与分析
(一)公司发展战略
道通科技是数智车辆诊断、智慧能源的全球领导者，是具身智能集群的先行者，致力于为全球客户提供AI驱动、软硬件深度融合的产品解决方案，为人类社会的智能未来持续创造价值。
公司将持续以AI智能化为核心，以“垂域模型”以及“诊断智能终端、智慧智能中枢、具身智能机器人”为两翼，形成覆盖数智车辆诊断、智慧充电、具身智能集群三大领域的立体化产品矩阵，打造“硬件终端+Agent应用+场景解决方案”的协同生态，通过前沿技术和商业模式创新重塑业务格局，以实现AI驱动的业绩稳健增长。
(二)经营计划
1、AI驱动产品，聚焦高价值应用场景公司将围绕行业关键痛点，深入挖掘适用AI技术的高价值应用场景，开发创新的AI行业应用解决方案，以技术创新推动产业升级，拓展企业新的增长空间。
（1）在数智车辆诊断领域
公司将继续开发新一代AI驱动的数智化汽车诊断解决方案。在新能源汽车方面，公司将融合AI车辆诊断专家与AI电池检测专家的能力，推出覆盖整车与电池系统的新能源诊断方案。
同时，公司将进一步升级AutelCloud，通过开放式平台架构，使其从单一诊断工具演进为行业共享的基础平台，支持标准化数据形成并强化我们的技术优势。
（2）在智慧充电领域
公司将持续完善一站式光储充能源管理解决方案，以应对电力供应不足、电网扩容成本高昂及能源运营费用上升等行业挑战。依托行业大模型能力，打造系列“光储充Agents”，构筑“场站自组织、自学习、自演进、一站一策”的差异化竞争优势，实现从规划、建设、维护、优化、扩容的全生命周期智能化管理，显著提升充电容量利用率，降低综合用电成本和能源故障风险。
公司将拓展AI在能源交易领域的应用，打造能源交易智能体，推动车网互动协同、参与虚拟电厂市场，进一步提升充电站运营商的收益。
公司将进一步拓展智慧充电解决方案在更多场景中的应用，依托从兆瓦级大功率充电产品中积累的技术，公司将积极探索全球AI数据中心供电系统领域的机遇，同时，进一步探索自动驾驶汽车机器人充电领域的机遇。
（3）在具身智能集群领域
公司将强化Hub平台的生态能力,支持用户自由接入并集群化管理不同品牌、不同形态的具身机器人，并开展集群自主作业。同时，持续强化AIP平台，赋能客户构建更多面向垂域场景的AIAgent矩阵，从而以智能体工作流替代传统人工作业，实现端到端的无人化运营。
公司还将打造多形态的机器人矩阵，并以自研机器人作为整体解决方案的核心物理载体。
同时，探索基于token使用量的持续性收费模式；随着AIP能力的持续升级，客户对token的应用场景将进一步拓展，从而推动相关Agents应用的持续性收费及盈利能力提升。
2、全面拥抱AI，持续加码前沿技术投入公司将持续全面拥抱AI，并增加对技术的投资。通过垂域AI模型的开发、AI智能体的强化以及建立统一智能平台，加速AI在行业场景中的应用。
（1）公司将优化面向数智车辆诊断、智慧能源及具身智能集群领域的垂域AI模型。通过开展研究，以优化模型算法与数据迭代机制，从而提升智能硬件在多模态感知、推理与决策方面的能力。
（2）公司将强化智能体的能力，从而提升产品竞争力。
在AI智能体方面，公司将继续加强其在任务规划、情境管理、多任务协同等能力，使其硬件设备能够独立完成更复杂的工作。
在具身智能体方面，公司将深化在智能决策、空间智能、自适应运动控制、群体协作及可靠硬件等领域的专业能力，从而为特定行业应用开发领先的具身智能体。
（3）公司将完善AIP平台和数据平台的相关技术，加快AI应用在业务中的落地实施。
AIP平台将包括智能体评估系统，用于优化提示词、知识清洗、模型微调和成本调整，实现智能体的持续学习与自我演进。
公司也将改进AIP平台的模型训练与推理能力，以包括实时检测与异常检测功能，提升模型的准确性、推理速度和成本效率。
此外，公司的数据平台将把数据工程与知识工程整合为自动化流程，提升数据生产效率与质量，同时优化数据飞轮以实现加速运转。
3、以人为本，构筑AI+场景复合型人才高地
公司始终将人才视为业务增长的核心驱动力。通过精准招募、技能发展赋能及多元化团队建设，公司正构建AI及场景应用人才库，为长期发展提供核心支撑。
公司将实施精准化引才战略，组建具备强大创新能力的跨学科团队。公司计划引进兼具AI前沿技术功底与行业场景落地经验的复合型人才，重点强化AI模型、智能体开发、具身智能集群及电力电子等关键领域的人才储备。通过构建跨学科协同创新的团队架构，公司推动研发与业务运营高效联动，实现技术攻关与商业落地的深度耦合。
公司亦将构建全链路育才体系，重点培养行业导向型AI人才。通过覆盖AI知识普及、自动编程实践、智能体开发应用、AI工具实操及平台搭建的系统培训，公司旨在全面提升员工的AI技术理解能力、工具应用能力及跨场景创新能力，推动形成“人人懂AI、人人会用AI”的组织文化。
此外，公司将构建多元激励体系，提升人才长期发展动能。公司计划采用精准化、分层次的激励措施，包括合伙人机制、长期激励计划及项目专项奖励等，优化长期与中短期激励组合，激发核心团队创新活力，强化组织凝聚力与稳定性，最大化释放人才创新潜力。
4、AI驱动组织变革，全面提升企业效能
公司计划加速研发、制造、销售及服务等全流程工作流的数字化，以提升整体营运效率。为支持全球业务运营，公司将构建可组合的数字化能力架构，推动流程标准化与数字化工具在各区域协同应用，进而提升响应速度，打破地域和部门壁垒。
公司计划将成熟经验提炼为可复用的标准化能力，开发能力共享平台；同时，建设统一的知识库与分析云平台，整合全链路业务数据和行业洞察，以提升决策的准确性与及时性。
公司将积极推动组织智能转型，开辟创新型增长新来源。为此，公司将充分挖掘AI智能体应用潜力，打造智能体员工矩阵，并推动组织从传统阶层式架构向更扁平化、高效的模式转型。这一转变将助力员工从执行者向问题解决者、决策者及系统设计师演变，建立支撑持续创新与长远发展的新型组织运营模式。
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