一、业务概要　　（一）商业模式　　1、业务概要　　慧云新科技股份有限公司是国资实控聚焦人工智能行业应用的数据要素资源型公众公司（NEEQ：834342），国家高新技术企业，运营总部在上海，工业基地总部在泰兴，同时在香港、东京、北京、深圳、江苏、河北等地设有分支机构。　　公司承接科技部“多模态网络与通信”及工信部“工业互联网+安全生产”两大国家级课题，在人工智能领域自主研发多模态协同技术架构、全栈式AI技术，深耕化工园区智能化业务，打造化工行业百亿参数多模态大模型，训练行业算法，生成场景应用，管理数据资产，提升客户数据资产价值，为人工智能赋能千行百业应用创造低成本技术实现路径。　　2、产品与... 查看全部▼

　　一、业务概要
　　（一）商业模式
　　1、业务概要
　　慧云新科技股份有限公司是国资实控聚焦人工智能行业应用的数据要素资源型公众公司（NEEQ：834342），国家高新技术企业，运营总部在上海，工业基地总部在泰兴，同时在香港、东京、北京、深圳、江苏、河北等地设有分支机构。
　　公司承接科技部“多模态网络与通信”及工信部“工业互联网+安全生产”两大国家级课题，在人工智能领域自主研发多模态协同技术架构、全栈式AI技术，深耕化工园区智能化业务，打造化工行业百亿参数多模态大模型，训练行业算法，生成场景应用，管理数据资产，提升客户数据资产价值，为人工智能赋能千行百业应用创造低成本技术实现路径。
　　2、产品与服务
　　(1)化工行业垂直大模型及化工行业人工智能应用
　　以基础化工、实验和配方、生产工艺与流程、市场与供应链、行业文献与专利、客户与产品应用、安全与合规等数据为训练基础，构建138TB、285亿Tokens、192亿参数的化工行业垂直大模型，同时，利用自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术，以公有云或者私有化部署的方式开展化工行业各类应用场景海量数据的训练、推理、验证、微调，获得辨识参数和经验的多模态识别结果，形成多场景算法，构建化工行业多场景人工智能应用。
　　示范应用1：AI+特殊作业全过程监管分析平台
　　平台提供企业特殊作业现场全流程视频监控设备整合及视频信号采集整体解决方案，与园区安全风险智能化管控平台联动，实现特殊作业现场全流程视频监管，同时通过人员行为及环境等AI模型，实现对企业特殊作业现场画面进行实时智能分析并实现预警闭环处置，加强企业特殊作业现场安全监管，提升园区重大风险防范能力。
　　示范应用2：AI+危化品车辆运输全过程监管分析平台
　　为应对危化品道路运输环节的高风险性，全面提升安全监管与应急响应能力，我们构建了“危化品车辆运输全过程监管分析平台”。该平台深度融合物联网、数字孪生、大数据分析与人工智能技术，打造覆盖“装-运-卸”全链条、事前-事中-事后全周期的智慧化监管与决策支持体系。
　　示范应用3：AI+应急演练全流程解决方案
　　提供基于数字孪生建模的可视化应急演练实战场景支撑，包括模拟发生事故，基于现场物质进行灾害模拟辅助分析，应急启动，联动融合通讯应急指挥，应急处置，应急结束，总结复盘推演等全流程实战场景。基于园区全域数据，根据大模型算法，提供应急演练风险评估与预警、演练效果智能评估、参与者智能评分、预案智能生成与优化等应急辅助决策功能。
　　(2)智慧化工园区2.0平台
　　面向化工园区的智能化管理的平台，依托数据智能中台、AI视频分析及数字孪生技术，构建“安全、环保、应急、能源”四位一体的综合管理平台。其特色包括：通过视频AI实时监测人员行为（如安全装备穿戴、违规操作）、特殊作业（动火作业全程监管）、危化车辆调度及环境风险（烟火识别、污染物泄漏），并利用跨模态预训练模型提升识别精度；基于全域数字孪生实现三维可视化管控，支持应急事件快速定位资源、联动分析；整合企业私有知识库与双碳管理功能，生成企业“碳效码”动态追踪碳中和进程，助力政府及企业实现安全合规、降本增效与绿色转型。
　　(3)大模型一体机
　　一款“软硬一体”的生成式人工智能（AIGC）解决方案一体机，整合高性能算力硬件（如异腾/英伟达GPU集群）、自研大语言模型（如DeepSeek-R1/V3系列）及预装AI应用生态（智能客服、企业知识专家等），通过本地化全离线部署保障数据安全，支持零代码拖拽式操作、企业私有知识库接入及微信/企微无缝对接，提供从基础版到专业版的多层级配置，覆盖小型企业至政府机构需求，以开箱即用、低成本、高安全的方式，赋能用户快速构建对话生成、代码辅助、业务决策等智能化场景，降低AI技术门槛并加速企业数字化转型。
　　(4)零碳算力中心
　　千卡集群零碳算力中心，通过光伏等新能源的部署推动绿色计算标准和技术的普及，提升行业整体绿色水平，减少碳排放，降低对环境的影响，提升算力中心的计算性能和服务质量，充分利用可再生能源为算力中心提供绿色电力，实现算力中心的电力自发自用、供应清洁稳定，同时余量发电可以并网销售。
　　3、盈利模式
　　(1)化工行业垂直大模型/化工行业人工智能应用/智慧化工园区2.0平台
　　以项目形式收取服务费用：园区主管单位指定平台公司统一购买服务。
　　标准化产品销售收取产品费用：针对单个业务场景的需求，按照产品刊例价报价，收取定价模式费用。
　　(2)大模型一体机
　　收取一体机知识产权费用。
　　一体机直接销售一次性收入或者租赁服务费收入。
　　(3)零碳算力中心
　　投资收益；
　　集成服务收入；
　　运营服务收入（算力运营、模型运营、应用运营三大类费用）；
　　运维服务收入；
　　新能源指标费用；
　　其它项目机会费用。
　　4、营销方式
　　(1)直销团队：组建专业销售团队直接对客户资源开展销售。
　　(2)渠道伙伴：与行业生态系统建立合作关系，共同推广产品和服务。
　　渠道赋能：公司将产品赋能渠道资源，签署代理销售协议。
　　渠道绑定：将公司产品与渠道伙伴产品或者伙伴项目综合绑定，实现嵌入式合作销售。

　　二、公司面临的重大风险分析
　　公司治理风险
　　股份公司成立后，公司制定并修订了较为完备的《公司章程》、“三会”议事规则、《关联交易管理制度》、《对外担保管理制度》等内控制度，新制度对公司治理提出了更高的要求。由于内控制度根据法律、法规要求不断进行修订及完善，公司及管理层规范运作意识的提高、相关制度切实执行及完善均需一定过程，持续规范的过程中，会对公司治理造成一定的风险。应对措施：股份公司设立后，建立健全了法人治理结构，完善了现代化企业发展所需的内部控制体系，公司将不断提高风险管控意识，严格切实执行各项管理制度。
　　市场竞争风险
　　随着国家政策大力支持数字经济产业发展，越来越多的传统软件类企业正转型进入人工智能赛道，从而加剧了该领域的市场竞争。公司通过研发化工行业垂直大模型，在泰兴经开区场景上得到充分应用，打造化工行业3.0的标杆案例，但仍然可能受到新进入企业及相关多样化替代品产生的冲击，公司在化工行业人工智能相关产品研发与销售仍存在风险。应对措施：一方面，公司将利用泰兴经开区在化工园区领域的领头羊地位，及公司国资实控背景，加大公司在化工园区服务的影响力；另一方面，公司将充分借助泰兴经开区完整的应用场景、数据，加快化工行业大模型的落地，及118项化工行业应用的部署，形成产品化服务，面向全国各地其它化工园区推广布局，抢占市场。
　　产业政策变化风险
　　预计在较长时间内，关于数字经济、软件与信息技术、人工智能等相关领域的政策仍将继续推动和影响相关产业的发展，从而为行业的发展提供良好的外部政策环境。如果相关行业政策发生改变，导致外部整体经营环境出现不利变化，政府及相关企业人工智能转型建设投资减少或资金无法回笼，且公司不能满足新的行业政策的要求，将影响公司的经营业绩，对公司的持续发展产生不利影响。应对措施：持续关注研究产业政策，同时充分了解企业自身的诉求，以市场为导向，结合国家产业政策，制定公司研发、产品与市场的战略，尽可能避免由于产业政策变化给企业所带来的收益的不确定性。
　　业务规模快速增长带来的管理风险
　　业务的规模化发展对于公司全方位的组织架构设计，体系化支撑和人员管理，特别是对于高技术人才团队的管理带来了新的挑战，且公司已经有众多标杆性案例，成功经验在未来的快速复制和大规模推广对团队的交付能力提出了更高的需求，需要公司及时配备大量专业团队满足客户交付需求，因此由业务增长带来的团队管理风险加大。应对措施：通过公司内部激励机制，将公司的短期、中期、长期发展与各层面员工的利益结合，极大地调动团队的工作积极性，对于高级人才提供有竞争力的薪酬，引进外部经营管理、专业技术人才，确保现有团队全身心投入到业务。同时，公司将建立外部生态合作制度，归集战略资源，为业务提供全方位的支持，充分激励外部合作伙伴，释放交付压力，促使其协助公司完成新增项目的交付。
　　核心管理人员流失的风险
　　公司拥有的高素质、稳定、充足的人才队伍是公司保持优势的保障。如果公司无法对核心人员进行有效激励，可能出现核心人员的离职、流失，从而对公司保持优势造成不利影响。同时随着公司业务规模的发展、扩大，如果不能通过自身培养或外部引进获得足够多的核心人员，将会产生由于核心人员不足而给公司经营运作带来不利影响的风险。应对措施：公司根据核心人员的职责对其进行划分，并建立针对性的激励制度，增强公司员工凝聚力；同时，计划推出相应的股权激励机制，深度绑定核心人才。
　　税收优惠政策变动风险
　　公司享受以下税收优惠：（1）根据财税[2011]100号文，纳税人销售其自行开发生产取得的软件产品，对其增值税实际税负超过3%的部分实行即征即退政策。（2）公司于2022年11月通过复审取得高新技术企业证书，证书号为GR202231001800，有效期三年。报告期内公司依据《中华人民共和国企业所得税法》中华人民共和国主席令第63号第二十八条第二款规定，适用所得税率为15.00%。在上述税收优惠政策到期后，如果公司不能按照国家税收政策及时申请到所得税、增值税等税收优惠，或者我国的税收优惠政策出现不可预测的不利变化，公司的税收支出将增加，对盈利能力将产生一定的影响。应对措施：公司将进一步拓展市场，加强成本控制，提高公司的盈利能力，减少由于税收政策变化对公司的不利影响。同时，公司在报告期内符合高新技术企业复审条件并已提交复审材料。
　　毛利率重大波动的风险
　　由于公司标杆示范项目未形成规模化优势，前期销售成本及项目直接成本会较高，毛利率相对较低，后期公司的数据智能产品成熟后，随着成功经验的快速复制和大规模推广，毛利率会有所提高，因此公司的利润存在一定波动风险，也将影响公司的毛利率水平。若公司的项目未来不能按照预期成功复制，也将影响公司的毛利率。应对措施：公司将持续提高经营效率、扩大经营规模、加强成本控制、降低产品成本，逐步形成标准化产品与服务模式，按照制定的业务规划，全力拓展新客户，携手行业合作伙伴，从而降低毛利率重大波动对公司的不利影响。
　　汇率波动风险
　　报告期末，子公司城市产业互联网运营有限公司及慧云日本ICT株式会社持有外币折合人民币3,038.89万元，汇率受国内外政治、经济等多种因素影响，如果国外相关地区出现经济衰退或其他重大不利情况，或者人民币汇率存在较大波动，将会对公司经营业绩产生一定影响。应对措施：公司将密切关注外汇波动趋势，提高汇率波动风险的防范能力，同时为提高资金利用率，公司已着手采取合法合规措施，陆续开始收回部分境外资金。
　　本期重大风险是否发生重大变化
　　本期重大风险未发生重大变化。 收起▲

　　一、业务概要　　(一)商业模式与经营计划实现情况　　1、业务概要　　慧云新科技股份有限公司是泰兴国资控股聚焦人工智能行业应用和数据资产管理服务的数据要素资源型公众公司，是国家高新技术、专精特新企业，在香港、东京、上海、北京、深圳、江苏、河北等地设有分支机构。公司承接科技部“多模态网络与通信”及工信部“工业互联网+安全生产”两大国家级课题，历时三年研发软硬一体AI自动化数据训练平台，适配包括DeepSeek系列、千问Qwen系列、零一万物系列、智谱系列、LLama系列、Mistra系列等主流60+开源大模型，自主研发多模态协同技术架构、全栈式AI技术，打造化工行业百亿参数多模态大模型，训练行... 查看全部▼

　　一、业务概要
　　(一)商业模式与经营计划实现情况
　　1、业务概要
　　慧云新科技股份有限公司是泰兴国资控股聚焦人工智能行业应用和数据资产管理服务的数据要素资源型公众公司，是国家高新技术、专精特新企业，在香港、东京、上海、北京、深圳、江苏、河北等地设有分支机构。公司承接科技部“多模态网络与通信”及工信部“工业互联网+安全生产”两大国家级课题，历时三年研发软硬一体AI自动化数据训练平台，适配包括DeepSeek系列、千问Qwen系列、零一万物系列、智谱系列、LLama系列、Mistra系列等主流60+开源大模型，自主研发多模态协同技术架构、全栈式AI技术，打造化工行业百亿参数多模态大模型，训练行业算法，生成场景应用，管理数据资产，提升客户数据资产价值，为人工智能赋能千行百业应用创造低成本技术实现路径。
　　2、产品与服务
　　（1）化工行业垂直大模型及化工行业人工智能应用
　　以基础化工、实验和配方、生产工艺与流程、市场与供应链、行业文献与专利、客户与产品应用、安全与合规等数据为训练基础，构建138TB、285亿Tokens、192亿参数的化工行业垂直大模型，同时，利用自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术，以公有云或者私有化部署的方式开展化工行业各类应用场景海量数据的训练、推理、验证、微调，获得辨识参数和经验的多模态识别结果，形成多场景算法，构建化工行业多场景人工智能应用。
　　（2）智慧化工园区2.0平台
　　面向化工园区的智能化管理解决方案，依托数据智能中台、AI视频分析及数字孪生技术，构建“安全、环保、应急、能源”四位一体的综合管理平台。其特色包括：通过视频AI实时监测人员行为（如安全装备穿戴、违规操作）、特殊作业（动火作业全程监管）、危化车辆调度及环境风险（烟火识别、污染物泄漏），并利用跨模态预训练模型提升识别精度；基于全域数字孪生实现三维可视化管控，支持应急事件快速定位资源、联动分析；整合企业私有知识库与双碳管理功能，生成企业“碳效码”动态追踪碳中和进程，助力政府及企业实现安全合规、降本增效与绿色转型。
　　（3）大模型一体机
　　一款“软硬一体”的生成式人工智能（AIGC）解决方案一体机，整合高性能算力硬件（如异腾/英伟达GPU集群）、自研大语言模型（如DeepSeek-R1/V3系列）及预装AI应用生态（智能客服、企业知识专家等），通过本地化全离线部署保障数据安全，支持零代码拖拽式操作、企业私有知识库接入及微信/企微无缝对接，提供从基础版到专业版的多层级配置，覆盖小型企业至政府机构需求，以开箱即用、低成本、高安全的方式，赋能用户快速构建对话生成、代码辅助、业务决策等智能化场景，降低AI技术门槛并加速企业数字化转型。
　　（4）AI一体机
　　搭载面向AI算法生产的全流程自动化工具的“软硬一体”机器，通过零代码、可视化的操作界面，结合自研AutoML技术（如半监督学习、迁移学习、神经网络自动搜索等），实现从数据上传、模型训练到部署优化的端到端自动化。该平台支持目标检测、图像分类等9类算法，适配100+主流芯片，仅需少量标注数据即可在3小时内生成高精度（>92%）算法模型，同时降低90%的AI开发成本，赋能业务人员、设备厂商及集成商等非技术用户快速构建定制化AI能力，覆盖千行百业场景实现AI自建能力，大幅缩短算法交付周期并提升规模化落地效率。
　　（5）零碳算力中心
　　千卡集群零碳算力中心，通过光伏等新能源的部署推动绿色计算标准和技术的普及，提升行业整体绿色水平，减少碳排放，降低对环境的影响，提升算力中心的计算性能和服务质量，充分利用可再生能源为算力中心提供绿色电力，实现算力中心的电力自发自用、供应清洁稳定，同时余量发电可以并网销售。
　　3、盈利模式
　　（1）化工行业垂直大模型/化工行业人工智能应用/智慧化工园区2.0平台
　　以项目形式收取服务费用：园区主管单位指定平台公司统一购买服务。
　　标准化产品销售收取产品费用：针对单个业务场景的需求，按照产品刊例价报价，收取定价模式费用。
　　（2）大模型一体机/AI一体机
　　收取一体机知识产权费用。
　　一体机直接销售一次性收入或者租赁服务费收入。
　　（3）零碳算力中心
　　投资收益。
　　集成服务收入。
　　运营服务收入（算力运营、模型运营、应用运营三大类费用）。
　　运维服务收入。
　　新能源指标费用。
　　其它项目机会费用。
　　4、营销方式
　　（1）直销团队：组建专业销售团队直接对客户资源开展销售。
　　（2）渠道伙伴：与行业生态系统建立合作关系，共同推广产品和服务。
　　渠道赋能：公司将产品赋能渠道资源，签署代理销售协议。
　　渠道绑定：将公司产品与渠道伙伴产品或者伙伴项目综合绑定，实现嵌入式合作销售。
　　5、2024年经营计划实现情况
　　2024年上半年，公司完成了总部从上海到泰兴经开区的工商及税务整体搬迁，在确保公司人员、资产、财务、机构和业务方面的独立的前提下，按照《公司法》、《变更事项管理办法》及公司章程等相关规定，改组慧云股份董事会，监事会，重新对机构进行设置和调整，明确了泰兴公司总部的地位，招聘新团队，重新调整组织架构。
　　报告期内，公司实现营业收入35,505,938.34元，较上年同期下降66.53%。业绩同比下降的原因：（1）由于公司业务的换挡升级，传统数字化2.0的软件开发业务升级为化工行业垂直大模型及化工行业人工智能应用、大模型一体机、AI一体机、零碳算力中心等人工智能3.0业务。公司紧跟人工智能行业发展，在传统的软件开发业务之上，发挥数据要素资源型企业的优势，结合大模型开展智能化场景的训练，将更多精力投入到数据智能新产品的研发，成功打造首单化工园区内的大模型+特殊作业应用——“特殊作业全过程智能监管产品”（数据产品）：第一时间通过AI监测及数据的分析发现现场异常状态及人员的违规行为并自动闭环处置，帮助政府扩大企业特殊作业监管范围及深度，降低消除现场安全隐患及快速应急响应；首单化工园区大模型+黑烟分析应用——“高空瞭望黑烟分析智能产品”（数据产品）：接入园区高点巡航摄像机信号视频，通过AI监测发现园区内疑似事故黑烟后，第一时间推送至园区应急岗人员核实后启动应急处置流程，同时通过大数据分析出事故地点及其周边企业、重大危险源及应急资源等分布情况，提供应急救援辅助决策，防止事故的继续扩大，帮助降低
　　事故带来的损失，并在此基础之上结合泰兴经开区化工园区的场景需求，提出118项化工行业应用场景的研发课题（包含九大类：人员行为、车辆、特殊作业、公共检测、机械设备、建筑施工、应急演练、环保等），通过打造化工行业百亿参数大模型，训练104种化工行业算法，完成118项化工行业场景应用交付。为公司在化工行业数据智能业务的升级及数据资产化业务的发展提供支撑；
　　（2）由于公司搬迁，公司新业务团队组建处于调整适应期，同时原有传统软件开发业务团队逐渐升级为拥有大模型应用能力的团队，新产品需要一定的研发周期，进而导致业务收入规模降低，随着新团队的组建及规模扩大，公司业务将迎来快速发展；
　　（3）2024年公司与襟江投资签署《江苏省泰兴经济开发区ESG数据资产入表及数据资产管理运营服务合同》，合同总价约为8,000万元，由于行业相关政策以及法律法规尚处在摸索阶段，导致项目实施延缓未能及时在报告期内确认收入，公司将在2025年积极推进项目进度。
　　(二)行业情况
　　1、软件和信息技术服务产业
　　2024年，中国软件和信息技术服务业（简称“软件业”）在国家大力推动数字经济和信息技术应用创新的背景下，延续了稳健增长的态势。行业覆盖范围依然广泛包括软件开发、集成电路设计、信息技术服务（涵盖云服务、大数据服务、人工智能服务等）、运行维护、信息处理与存储、咨询以及数字内容等多个关键领域。
　　根据工业和信息化部等官方机构发布的数据及行业报告显示，2024年软件业业务收入继续保持增长，尽管全球经济存在不确定性，但国内数字化转型需求的持续释放为行业提供了坚实支撑。利润总额预计也实现了稳定增长，反映出行业整体的健康发展。
　　政策层面，《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》在2024年继续发挥着重要的指导作用。国家持续出台相关政策，鼓励软件产业高质量发展，特别是在基础软件、工业软件、信息安全软件以及新兴技术（如人工智能、云计算、大数据）相关的软件服务领域加大了支持力度。国家对信创产业（信息技术应用创新）的推动也为国内软件企业带来了发展机遇。到2025年规模以上企业软件业务收入突破14万亿元的目标仍然是行业发展的重要牵引。
　　IT服务市场在2024年继续扩张。企业上云、数字化运营、智能化升级的需求带动了IT咨询、集成、运维服务的增长。市场竞争格局保持激烈，但领先的服务商凭借技术实力、品牌优势和规模效应，市场份额有进一步集中的趋势。特别是在云服务、AI服务等高增长领域，竞争与合作并存。
　　2024年软件和信息技术服务业在政策红利、旺盛的市场需求以及AI等技术革新的多重驱动下，保持了良好的发展态势。然而，行业依然面临技术快速迭代、高端人才竞争以及日益复杂的网络安全环境等挑战。企业需持续加大研发投入，提升核心竞争力，并紧密关注数据安全、合规性要求，以适应不断变化的市场格局。
　　2、大数据产业
　　（1）大数据作为数字经济核心引擎的地位更加巩固
　　2024年，数字经济继续作为中国经济增长的重要引擎。大数据的角色不仅限于生产要素，更成为驱动产业数字化转型和数字产业化发展的核心力量。数据的采集、存储、处理、流通、分析和应用贯穿于数字经济的各个环节。国家层面在2024年继续强调发挥数据的要素价值，推动数据赋能实体经济。
　　（2）“大数据+”模式深化发展，与AI融合加速
　　“大数据+”模式在2024年向更深层次、更广领域拓展。
　　大数据+云计算：云计算依然是大数据处理和应用的关键基础设施。2024年，云厂商进一步优化
　　大数据处理平台和服务，提供更高效、弹性的算力与存储支持。
　　大数据+人工智能（尤其是生成式AI）：这是2024年最显著的趋势之一。大模型的训练和推理离不开海量高质量数据。同时，AI技术也提升了数据处理、分析和价值挖掘的效率与深度。“AI+数据”驱动的应用场景在各行业加速落地，成为创新的重要方向。
　　（3）数据资产化进程加速，数据要素市场建设成为焦点
　　继2023年一系列奠基性政策（如数据资源入表规定、国家数据局组建等）之后，2024年成为数据要素市场建设和数据资产化实践的关键推进年。
　　政策落实与细化：国家数据局在2024年正式运行后，围绕数据基础制度建设（如产权、流通、分配、治理）开展了大量工作，推动相关配套政策和标准的制定与落地。各地政府也积极响应，探索数据要素市场化配置改革试点。
　　数据资产入表实践：企业开始探索将符合条件的数据资源计入财务报表，虽然仍处早期阶段，但这标志着数据作为资产的价值正逐步得到确认。相关的会计处理、资产评估指导意见在实践中得到检验和完善。
　　数据安全与合规：随着数据流通和应用加深，《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的执行在2024年更加严格。数据安全产业也随之发展，市场对数据加密、脱敏、安全审计、合规咨询等服务的需求增加。工信部等部门提出的到2025年数据安全产业规模超1500亿元的目标，在2024年得到进一步的市场验证和推动。
　　公共数据授权运营：2024年，多地开始探索公共数据的授权运营机制，旨在安全合规的前提下释放公共数据的经济和社会价值。
　　数据资产已明确成为企业数字化转型背景下的新战略重点和发展机遇。企业不仅需要利用数据优化运营、驱动创新，更要思考如何合规、高效地管理和运用数据资产，甚至参与到数据要素的流通和交易中，这为相关数据服务企业带来了广阔的发展空间。但同时，数据安全、隐私保护、确权、定价等挑战也更为凸显。
　　3、智慧化工园区
　　2024年，在安全生产、环境保护要求持续趋严以及产业升级需求的双重驱动下，中国智慧化工园区的建设步伐进一步加快，市场渗透率稳步提升。通过融合运用5G、物联网、大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术，对园区进行数字化、网络化、智能化升级，已成为化工园区高质量发展的必然选择。
　　市场规模与增长：根据行业研究机构的预测和跟踪数据，中国化工园区整体市场规模在2024年继续增长，智慧化解决方案的市场需求旺盛，智慧化升级改造的投入也相应增加。
　　应用深化：智慧化工园区的应用在2024年不仅局限于安全（如重大危险源监控、特殊作业管理、人员定位）、环保（如环境监测、能耗管理、碳排放在线监测），更向生产优化、应急管理、智慧物流、能源管理、一体化运营等更深层次拓展。AI在事故预警、工艺优化、设备预测性维护等方面的应用探索增多。
　　数据价值凸显：化工园区在智慧化进程中积累了海量的生产、安全、环保、能耗、物流等数据。如何将这些数据转化为可管理、可运营、可增值的数据资产，成为2024年智慧化工园区建设者和运营者思考的新重点。这与国家推动数据要素化的战略高度契合。利用园区数据进行态势感知、风险预判、资源优化配置、产业链协同，成为提升园区核心竞争力的关键。
　　挑战与机遇：尽管前景广阔，但2024年智慧化工园区建设仍面临挑战，包括：缺乏统一的数据标准和接口规范，导致系统集成困难；数据孤岛问题依然存在；对数据安全和隐私保护的要求极高；建设和运营成本较高；需要既懂化工又懂IT的复合型人才等。这些挑战也为提供标准化解决方案、数据治理服务、安全服务的企业带来了机遇。
　　4、大模型技术的发展与应用
　　继2023年的爆发式增长后，大模型（特别是生成式AI）技术在2024年进入了能力提升、应用深化和产业落地的关键阶段。其发展不仅为软件和信息技术服务业带来了新的增长引擎，也深刻影响着大数据产业和各行各业的智能化进程。
　　（1）通用大模型的技术演进
　　能力持续增强：2024年，国内外领先的通用大模型在参数规模、训练数据量、算法优化等方面持续投入，模型的理解、生成、逻辑推理和代码能力不断提升。多模态能力（融合处理文本、图像、音频、视频信息）成为重要发展方向，并取得显著进展。
　　性能与效率平衡：在追求模型能力的同时，业界也更加关注模型的推理效率和部署成本。模型压缩、量化、蒸馏等技术得到广泛研究和应用，以适应更多样化的终端和场景需求。
　　开源与闭源并存：开源大模型生态在2024年继续繁荣，为开发者和企业提供了更多选择和定制空间。同时，领先的科技公司继续迭代其闭源的旗舰模型，保持技术领先优势。国内大模型市场呈现“百模大战”后的逐步整合与差异化竞争态势。
　　安全与可信赖：随着模型能力的增强，如何确保其输出的安全性、可靠性、公平性，避免偏见和“幻觉”，成为技术研发和应用部署中愈发重要的议题。
　　（2）垂直大模型的兴起与发展
　　趋势确立：面向特定行业或场景的“垂直大模型”在2024年成为产业应用的重要方向。这些模型通过融入行业知识、专业数据集进行训练或微调，旨在提供更精准、更可靠、更符合行业规范的智能服务。
　　驱动因素：通用大模型在处理专业任务时可能存在的知识深度不足、合规性风险以及成本问题，催生了对垂直大模型的需求。企业希望获得成本可控、易于部署且能解决实际业务痛点的AI能力。重点领域：金融（智能投顾、风控）、医疗（辅助诊断、病历分析）、法律（合同审查、案例检索）、工业（设计优化、预测性维护）、教育（个性化辅导）等领域成为垂直大模型研发和应用的热点。许多大型企业和科技公司开始构建或投资特定领域的模型，形成“通用+垂直”的布局。
　　挑战并存：高质量、大规模的行业数据获取困难，模型训练和维护成本，以及如何将模型有效嵌入现有业务流程，是垂直大模型发展面临的主要挑战。
　　（3）大模型应用的深化与拓展
　　从尝鲜到实用：2024年，大模型的应用不再局限于简单的聊天机器人或内容生成尝鲜，而是更深入地渗透到企业的核心业务流程中，追求实际的降本增效和业务创新。通用大模型提供了广泛的基础能力，而垂直大模型则在专业领域展现出独特价值。
　　应用场景扩展：
　　企业知识管理：构建基于大模型的企业知识库和智能助手，实现高效的信息检索和智能问答。软件开发：AI辅助编程工具（基于通用或代码专用模型）日益普及，提升开发效率。
　　客户服务与营销：更智能的客服机器人（结合通用理解与行业知识）、个性化的营销内容生成、用户意图精准识别。
　　数据分析：通过自然语言交互进行数据查询和分析（通用模型赋能交互，结合行业数据），降低数据使用门槛。
　　运营自动化：自动化处理报告生成、邮件撰写、流程审批等日常任务。
　　研发创新：在新药研发、材料科学等领域，利用大模型（特别是科学计算类垂直模型）加速研究进程。
　　融合集成趋势：大模型能力越来越多地被集成到现有的软件产品和企业系统（如ERP、CRM、
　　协同办公平台）中，以“AI+应用”的形式赋能用户。模型即服务（MaaS）的模式也逐渐成熟。挑战与关注点：模型可靠性（幻觉问题）、数据隐私与安全、运行成本、伦理与偏见、以及与现有IT架构的集成复杂性，仍然是2024年及未来大模型规模化应用需要持续关注和解决的问题。对“负责任的AI”和合规性的要求也日益提高。
　　总而言之，2024年中国智慧化工园区建设呈现加速发展态势，技术应用不断深化，数据价值日益受到重视。未来，随着技术的成熟和标准的完善，智慧化工园区将在提升产业本质安全水平、促进绿色低碳发展、优化资源配置效率方面发挥更加核心的作用，成为推动化工行业转型升级和区域经济高质量发展的重要载体。

　　二、未来展望
　　1、产品技术规划
　　公司将基于国家科技部十四五重大课题和工信部“工业互联网+安全生产”课题成果及沉淀的数据智能技术，重点研发化工行业人工智能垂直大模型及118项化工行业AI应用，以化工行业场景、数据及全流程管理经验壁垒，打造化工行业3,0产品核心竞争力，发布大模型一体机及AI一体机产品，升级数据智能技术及全链路数据融通可溯可信及隐私增强计算技术，将多模态模型广泛应用与公司产品及服务，推动产品和服务向人工智能时代的智能化转型。
　　2、业务市场规划
　　公司将围绕“5+1”赛道（化工行业3.0、零碳算力中心、数据要素服务、行业应用、大工业产品及国际化业务）开拓业务，具体如下：
　　（1）化工行业3.0
　　公司计划将泰兴经开区化工行业3.0打造成标杆案例，面向全国687个化工园区复制化工行业3.0产品，通过切入更多的园区，丰富化工行业3.0业务场景，使公司产品覆盖面更广，目前已经接触的园区包括邳州、宿迁、镇江、泰州、连云港、南充、潞州、宜都等地，未来将继续聚焦江苏、山东、安徽、浙江、福建等沿海地区实现化工行业3.0的业务拓展。
　　（2）零碳算力中心
　　公司将全国八大算力枢纽城市（张家口、芜湖、韶关、贵安、重庆、庆阳、中卫、和林格尔）作为目标市场，同时面向新疆、镇江、连云港、南通、泰州等公司资源所在地，拓展零碳算力中心业务。
　　（3）数据要素服务
　　公司将聚焦慧云40+分布云落地城市政府委办局、地方国有企业推广大模型一体机，同时面向各地数据产业集团、需要自建AI能力的客户群体，推广AI一体机，赋能千行百业客户实现AI能力赋能。
　　（4）行业应用、大工业产品及国际化业务
　　公司将建立生态合作伙伴集群，充分吸收生态合作伙伴能力，实现行业应用、大工业产品的生态销售，同时，公司的成熟的业务将走向海外，通过日本、香港等地的公司作为抓手，将产品及服务输出到海外市场。
　　3、组织机构建设规划
　　公司将对机构设置进行调整，基于未来规划，重点在苏州地区建设苏州研发中心，作为公司核心技术及化工行业3.0产品、大模型一体机、AI一体机的研发基地、拟与行业知名企业合作成立合资公司作为零碳算力中心业务的拓展载体，重新调整公司组织架构、组建公司管理团队，确保公司团队高学历、年轻化、专业化、职业化的经理人团队，助力公司经营发展，适应公司高速发展创新强、更新快的新时期发展特点，为公司带来新技术、新思维、新模式的突破；同时，公司将推出合伙人机制，开展股权激励吸引留住人才；公司将充分发扬奋斗者精神，打造高效、务实、严谨、创新、共赢的企业文化。

　　三、公司面临的重大风险分析
　　公司治理风险
　　股份公司成立后，公司制定并修订了较为完备的《公司章程》、“三会”议事规则、《关联交易管理制度》、《对外担保管理制度》等内控制度，新制度对公司治理提出了更高的要求。由于内控制度根据法律、法规要求不断进行修订及完善，公司及管理层规范运作意识的提高、相关制度切实执行及完善均需一定过程，持续规范的过程中，会对公司治理造成一定的风险。应对措施：股份公司设立后，建立健全了法人治理结构，完善了现代化企业发展所需的内部控制体系，公司将不断提高风险管控意识，严格切实执行各项管理制度。
　　市场竞争风险
　　随着国家政策大力支持数字经济产业发展，越来越多的传统软件类企业正转型进入人工智能赛道，从而加剧了该领域的市场竞争。公司通过研发化工行业垂直大模型，在泰兴经开区场景上得到充分应用，打造化工行业3.0的标杆案例，但仍然可能受到新进入企业及相关多样化替代品产生的冲击，公司在化工行业人工智能相关产品研发与销售仍存在风险。应对措施：一方面，公司将利用泰兴经开区在化工园区领域的领头羊地位，及公司国资实控背景，加大公司在化工园区服务的影响力；另一方面，公司将充分借助泰兴经开区完整的应用场景、数据，加快化工行业大模型的落地，及118项化工行业应用的部署，形成产品化服务，面向全国各地其它化工园区推广布局，抢占市场。
　　产业政策变化风险
　　预计在较长时间内，关于数字经济、软件与信息技术、人工智能等相关领域的政策仍将继续推动和影响相关产业的发展，从而为行业的发展提供良好的外部政策环境。如果相关行业政策发生改变，导致外部整体经营环境出现不利变化，政府及相关企业人工智能转型建设投资减少或资金无法回笼，且公司不能满足新的行业政策的要求，将影响公司的经营业绩，对公司的持续发展产生不利影响。应对措施：持续关注研究产业政策，同时充分了解企业自身的诉求，以市场为导向，结合国家产业政策，制定公司研发、产品与市场的战略，尽可能避免由于产业政策变化给企业所带来的收益的不确定性。
　　业务规模快速增长带来的管理风险
　　业务的规模化发展对于公司全方位的组织架构设计，体系化支撑和人员管理，特别是对于高技术人才团队的管理带来了新的挑战，且公司已经有众多标杆性案例，成功经验在未来的快速复制和大规模推广对团队的交付能力提出了更高的需求，需要公司及时配备大量专业团队满足客户交付需求，因此由业务增长带来的团队管理风险加大。应对措施：通过公司内部激励机制，将公司的短期、中期、长期发展与各层面员工的利益结合，极大地调动团队的工作积极性，对于高级人才提供有竞争力的薪酬，引进外部经营管理、专业技术人才，确保现有团队全身心投入到业务。同时，公司将建立外部生态合作制度，归集战略资源，为业务提供全方位的支持，充分激励外部合作伙伴，释放交付压力，促使其协助公司完成新增项目的交付。
　　核心管理人员流失的风险
　　公司拥有的高素质、稳定、充足的人才队伍是公司保持优势的保障。如果公司无法对核心人员进行有效激励，可能出现核心人员的离职、流失，从而对公司保持优势造成不利影响。同时随着公司业务规模的发展、扩大，如果不能通过自身培养或外部引进获得足够多的核心人员，将会产生由于核心人员不足而给公司经营运作带来不利影响的风险。应对措施：公司根据核心人员的职责对其进行划分，并建立针对性的激励制度，增强公司员工凝聚力；同时，计划推出相应的股权激励机制，深度绑定核心人才。
　　税收优惠政策变动风险
　　公司享受以下税收优惠：（1）根据财税[2011]100号文，纳税人销售其自行开发生产取得的软件产品，对其增值税实际税负超过3%的部分实行即征即退政策。（2）公司于2022年11月通过复审取得高新技术企业证书，证书号为GR202231001800，有效期三年。报告期内公司依据《中华人民共和国企业所得税法》中华人民共和国主席令第63号第二十八条第二款规定，适用所得税率为15.00%。在上述税收优惠政策到期后，如果公司不能按照国家税收政策及时申请到所得税、增值税等税收优惠，或者我国的税收优惠政策出现不可预测的不利变化，公司的税收支出将增加，对盈利能力将产生一定的影响。应对措施：公司将进一步拓展市场，加强成本控制，提高公司的盈利能力，减少由于税收政策变化对公司的不利影响。同时，公司在报告期内符合高新技术企业复审条件并已提交复审材料。
　　毛利率重大波动的风险
　　由于公司标杆示范项目未形成规模化优势，前期销售成本及项目直接成本会较高，毛利率相对较低，后期公司的数据智能产品成熟后，随着成功经验的快速复制和大规模推广，毛利率会有所提高，因此公司的利润存在一定波动风险，也将影响公司的毛利率水平。若公司的项目未来不能按照预期成功复制，也将影响公司的毛利率。应对措施：公司将持续提高经营效率、扩大经营规模、加强成本控制、降低产品成本，逐步形成标准化产品与服务模式，按照制定的业务规划，全力拓展新客户，携手行业合作伙伴，从而降低毛利率重大波动对公司的不利影响。
　　商誉减值的风险
　　公司于2020年通过购买资产的方式，控股智云信息产业发展有限公司，上述收购属于非同一控制下的企业合并。根据《企业会计准则》的相关规定，成本大于合并中取得的被购买方可辨认净资产公允价值的差额应当确认为商誉，合计形成商誉18,308.47万元。由于商誉资产组对应的后续项目暂缓实施，且已完成项目资金拨付不及时，加大了商誉资产组未来收益的不确定性，据此公司基于谨慎判断，本期对商誉计提了减值准备。截至本报告期末，公司已累计计提商誉资产减值18,308.47万元，公司合并财务报表商誉为0.00元。
　　应收账款回收风险
　　报告期末，公司应收账款账面价值为30,212.57万元，占总资产的比例为35.35%，与公司业务规模、发展速度相匹配。随着公司销售规模的扩大，应收账款有可能会进一步增加。虽然公司已采取积极措施加快应收账款的回笼，并对应收账款按谨慎性原则计提坏账准备，但未来如果客户发生重大不利或突发事件，或者公司不能持续完善应收账款的控制和管理，可能造成应收账款不能及时收回而形成坏账的风险。应对措施：公司将密切关注下游主要客户的信用状况，对其进行动态信用风险管理，并将严格按照信用期对其开展业务，同时公司将不断加强对客户回款采取法律诉讼、应收账款质押等措施，以保障公司应收款项的及时收回。
　　汇率波动风险
　　报告期末，子公司城市产业互联网运营有限公司及慧云日本ICT株式会社持有外币折合人民币3,178.63万元，汇率受国内外政治、经济等多种因素影响，如果国外相关地区出现经济衰退或其他重大不利情况，或者人民币汇率存在较大波动，将会对公司经营业绩产生一定影响。应对措施：公司将密切关注外汇波动趋势，提高汇率波动风险的防范能力，同时为提高资金利用率，公司已着手采取合法合规措施，陆续开始收回部分境外资金。
　　本期重大风险是否发生重大变化：
　　本期重大风险未发生重大变化。 收起▲

　　一、业务概要 （一）商业模式与经营计划实现情况 （一）业务概要 公司是一家数据要素资源型企业，定位全生命周期数据资产管理运营商，拥有数据智能核心技术，以“提升天下数据价值”为使命，对生成式人工智能算力大模型进行应用，打造垂直行业多模态大模型，研发数据智能产品，管理数据资产，提升客户数据资产价值。 公司通过获取原生数据的加工使用权与产品经营权，依托自主知识产权研发的数魔方产品及数据资产聚合管理平台，获得“事件性”的衍生数据，对衍生数据进行确权、加工、应用、管理；同时，公司在各地建设大模型聚合训练基地，基于国内领先的开源基础大模型，对化工行业细分场景海量数据进行通用模式... 查看全部▼

　　一、业务概要
（一）商业模式与经营计划实现情况
（一）业务概要
公司是一家数据要素资源型企业，定位全生命周期数据资产管理运营商，拥有数据智能核心技术，以“提升天下数据价值”为使命，对生成式人工智能算力大模型进行应用，打造垂直行业多模态大模型，研发数据智能产品，管理数据资产，提升客户数据资产价值。
公司通过获取原生数据的加工使用权与产品经营权，依托自主知识产权研发的数魔方产品及数据资产聚合管理平台，获得“事件性”的衍生数据，对衍生数据进行确权、加工、应用、管理；同时，公司在各地建设大模型聚合训练基地，基于国内领先的开源基础大模型，对化工行业细分场景海量数据进行通用模式下的训练、推理、验证及精调，聚焦打造化工垂直行业百亿参数多模态大模型，研发化工行业数据智能产品并开展落地应用，打造多个化工行业场景智能体来提升化工行业的智能水平，挖掘数据资产价值，开展数据资产全生命周期运营，管理价值千亿数据资产。
公司将上述从数据管理到大模型训练的发展路径在全国复制，为客户搭建大模型盈利模式，推动各地新质生产力的发展。
（二）公司产品与服务
1、数魔方产品
以数据资产建设与管理为核心，通过定义统一的数据资产全生命周期管理标准规范体系，实现多态数据汇聚、数据湖安全存储、数据标准化治理及数据加工，实现“原始数据不出域，数据可用不可见”。
2、数据资产聚合管理平台
以全链路数据融通可溯可信及隐私增强技术为核心，获取原生数据的加工使用权与产品经营权，集成并聚合管理数据资产化行业工具（包括不限于数据资源入表一站式服务平台、数据质量评价系统、数据空间、数据资产增值服务平台、数据授权运营平台、数据资源登记平台），服务数据资产化全流程，管理数据资产。
3、大模型聚合训练平台
集成大规模数据处理、模型训练与优化、以及多模型聚合管理功能的综合性平台，是一个无代码AI应用构建平台，通过获取原生数据的加工使用权与产品经营权，及对衍生数据进行资源持有权的确权，聚合国内外各领域大模型对每个场景的海量数据进行通用模式下的训练、推理、验证及精调，帮助客户实现垂直行业百亿参数多元智能的垂直大模型。平台支持高效并行计算，能够处理海量数据，实现垂直大模型的快速训练与迭代，通过平台用户可以方便地管理、调度和监控多个大型机器学习模型，有效提升模型训练效率与效果，加速AI应用的开发与部署，满足复杂业务场景下的高性能计算需求。
4、化工园区数据智能产品
根据国家应急管理部、生态环境部、及省应急厅、环保及发改委等部门对安全、环保、能耗等规定、要求和指南的标准，融合吸收各类现场生产、管理等传感器、视频素材、装置设备及其中安环相关物质实时信息、作业人员信息、应急资源及应急预案等，通过涌现、泛化和学习的百亿参数大模型学习机制，以公有云、私有化或者混合云部署的方式开展化工园区各类应用场景海量数据的训练、推理、验证、获得辨识参数和经验的视觉识别结果，打造化工行业百亿参数多元智能垂直大模型，形成化工园区数据智能产品在全国化工园区推广。
（三）盈利模式
1、数魔方产品
一次性或者分期收取数魔方产品销售费用、运营服务费用。
数魔方产品作为项目私有云部署及数据存储、治理运营的核心前置设备，嵌入到项目中开展销售，以产品直接销售、SaaS服务的方式或者进行交付，面向客户收取产品费、运营服务费。
2、数据资产聚合管理平台
收取平台运营分成费用。
通过数据资产聚合管理平台的建设与运营，汇聚数据要素生态企业，为客户提供数据资产化线上全流程服务，挖掘数据资产价值，提供数据资产运营服务，助力客户实现数据资产增值。
3、大模型聚合训练平台
收取平台建设及运营分成费用。
建设平台收取一次性建设费及后续持续的运营分成费用。大模型聚合训练平台以数据模型训练基地的方式在各地落地，作为专注于各地产业级应用的综合性平台，通过对地方产业大规模数据处理、多领域产业大模型的训练与优化、以及模型聚合管理等功能，赋能地方产业满足产业对高性能、高可靠AI解决方案的需求，提升产业界复杂问题的解决效率与效果，推动人工智能技术在产业中的深度应用与创新发展。
4、化工园区数据智能产品
按照产品销售收取产品销售费或者按照数据价值服务模式收费。
数据智能产品按照产品的成本加成方式定价收费，也可按照数据价值服务模式进行收费：即以数据服务的结果（报告等形式）向园区管委会/企业进行收费，进而推动全国化工园区及企业本质安全及环保相关水平等由被动管理向主动预防转变。
（四）营销方式
直销团队：组建专业销售团队直接对接化工园区和各地数产集团资源开展销售。
渠道伙伴：与行业生态系统建立合作关系，共同推广产品和服务。
在线平台：通过公司官网、行业垂直网站/小程序等在线平台展示产品、提供服务，开展销售。
（五）上半年经营计划实现情况
2024年上半年，公司完成了总部从上海宝山区到泰兴经开区的工商及税务整体搬迁，在确保公司人员、资产、财务、机构和业务方面的独立的前提下，按照《公司法》、《变更事项管理办法》及公司章程等相关规定，改组慧云股份董事会，监事会，重新对机构进行设置和调整，明确了泰兴公司总部的地位，招聘新团队，重新调整组织架构。
2024年上半年，公司实现营业收入37,404,138.31元，同比去年下降61.26%。业绩同比下降的原因有两点，一是由于公司业务的换挡升级，传统软件开发业务升级为大模型行业应用落地与数据资产化业务，公司紧跟时代发展，在传统的软件开发业务之上，发挥数据要素资源型企业的优势，结合大模型开展智能化场景的训练，将更多精力投入到数据智能新产品的研发，成功打造首单化工园区内的大模型+特殊作业应用——“特殊作业全过程智能监管产品”（数据产品）：第一时间通过AI监测及数据的分析发现现场异常状态及人员的违规行为并自动闭环处置，帮助政府扩大企业特殊作业监管范围及深度，降低消除现场安全隐患及快速应急响应；首单化工园区大模型+黑烟分析应用——“高空瞭望黑烟分析智能产品”（数据产品）：接入园区高点巡航摄像机信号视频，通过AI监测发现园区内疑似事故黑烟后，第一时间推送至园区应急岗人员核实后启动应急处置流程，同时通过大数据分析出事故地点及其周边企业、重大危险源及应急资源等分布情况，提供应急救援辅助决策，防止事故的继续扩大，帮助降低事故带来的损失。上述新产品的打造将为公司在化工行业数据智能业务的升级及数据资产化业务的发展提供支撑；二是由于公司搬迁，原有团队部分员工流失，原有传统软件开发业务团队逐渐升级为拥有大模型应用能力的团队，随着新团的组建及规模扩大，公司业务将迎来快速发展。
（二）行业情况
一、软件和信息技术服务产业
中国国内软件与信息技术产业近年来持续蓬勃发展，展现出强劲的增长动力。据工业与信息化部官方网站披露的数据统计：2023年中国软件和信息技术服务业规模以上企业超过3.8万家，累计完成软件业务收入达到123,258亿元，同比增长13.4%，增速较上年同期提升2.2个百分点。这一数据充分反映了该行业的高速成长态势和巨大的市场潜力。
在细分领域方面，信息技术服务收入占比最高，达到65.9%，其中云服务、大数据服务等新兴领域增长尤为显著，共实现收入12,470亿元，同比增长15.4%。这表明，随着云计算、大数据等技术的广泛应用，我国软件产业正加速向智能化、云端化转型。同时，软件产品收入也实现平稳增长，达到29,030亿元，同比增长11.1%，其中工业软件产品收入同比增长12.3%，显示出在工业制造领域的广泛应用和市场需求。
从区域分布来看，东部、中部、西部和东北地区均保持稳步增长，其中东部地区软件业务收入占比最高，达到81.8%，显示出区域发展的不均衡性。然而，部分中西部省市如内蒙古、安徽等增速亮眼，表明软件产业正在向更广泛的地域拓展。
此外，我国软件业务出口虽然2023年有所下滑，但整体仍保持稳定增长态势，特别是在软件外包服务领域，出口同比增长5.4%，显示出我国软件产业在国际市场上的竞争力。
综上所述，中国国内软件与信息技术产业正处于高速成长期，产业规模持续扩大，技术创新和市场应用不断深化，为国民经济发展提供了强有力的支撑。未来，随着数字化转型的加速和新兴技术的不断涌现，该行业有望进一步保持快速增长，成为推动中国经济高质量发展的重要力量。
二、大数据产业
中国国内大数据产业近年来发展迅猛，成为推动数字经济发展的关键力量。据北京大数据研究院研究调查的结果显示，2023年中国大数据产业规模已达到约1.9万亿元，同比增长显著，展现出强劲的增长势头。这一成绩的取得，离不开国家政策的持续支持与推动。
政府高度重视大数据产业的发展，出台了一系列相关政策措施，如《“十四五”大数据产业发展规划》等，旨在加快数据要素市场培育，推动大数据与实体经济深度融合，促进大数据产业高质量发展。这些政策不仅为大数据产业提供了广阔的发展空间，也为企业创新提供了有力保障。
在政策的引领下，中国大数据产业链不断完善，上游数据采集、存储、处理等环节技术不断突破，中游数据服务领域应用场景持续拓展，下游则在金融、电信、医疗等多个行业形成广泛应用。同时，大数据与人工智能、云计算等技术的深度融合，进一步提升了数据处理能力和应用价值，为产业升级和转型提供了有力支撑。
三、化工园区产业
化工园区绿色智慧化水平，既是园区综合发展能力的直接体现，又直接关系到园区可持续发展。近年来，化工园区把安全、绿色、智慧化建设摆在突出位置，大力提升安全监管水平、发展循环经济，安全水平、能源循环利用率不断提升；不少园区努力创建国家新型工业化产业示范基地、循环化改造示范基地和绿色园区。
截至2024年6月30日，我国共有676家化工园区,产值超过1,000亿元的超大型园区17家，500~1,000亿的大型园区35家，超大型和大型园区总产值占比超过化工园区总产值的50%，规模效益十分明显，其中57家化工园区在国家发改委产业发展司的支持下开展了循环化改造，33家化工园区获评工业和信息化部“国家新型工业化产业示范基地”，12家园区入选“绿色化工园区”名录，8家园区入选“绿色化工园区”（创建）单位；15家化工园区成为智慧化工园区试点示范单位，50家化工园区成为智慧化工园区试点示范创建单位，智慧化工园区“由点到面”地从示范试点向全面建设稳步推进。
四、大模型行业
2023年我国AI大模型行业规模已达到147亿元。AI大模型的行业应用及技术进步能有效提升各
行业生产要素的产出效率并提高了数据要素在生产要素组合中的地位。供给方面，当前AI大模型企业主要通过深化通用大模型能力或打造垂直行业大模型两种路径为下游行业提供AI大模型应用服务，商业模式则较为灵活且多元化；需求方面，企业需求特征表现为满足可落地的前提下实现价格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡，因此大部分的规模企业用户主要选择参数规模在100~200亿之间的AI大模型和本地化部署的落地方式。
应用现状：大模型赋能场景包括一般通用业务场景和行业应用场景。截至2023年，我国大模型在各垂直应用行业中，金融、政府、影视游戏和教育领域是大模型渗透率最高的四大行业，渗透率均超过50%。电信、电子商务和建筑领域的应用成熟度较高。
面临的痛点：首先是基础算力不足；其次是数据获取成本高；三是人才不足；四是潜在法规风险；五是市场认知不准确。
AI大模型行业是技术驱动的行业，且仍具有巨大的挖掘潜力、技术更新进步速度也较快，行业技术能力拓展上限尚未出现。行业发展的七大趋势，一是技术趋势，具备强大预测能力的预测大模型、强大决策能力的决策大模型和能够自主学习、实时交互的大模型最有可能成为继自然语言大模型和多模态大模型后的下一个大模型行业风口；二是竞争趋势，AI大模型企业需将资源聚焦单一发展路径，行业竞争将开始分化；三是应用场景趋势，行业应用场景数量也将爆炸性的多元化增长，且会逐渐从当前的业务类场景向决策管理场景深入；四是应用行业趋势，前期信息化基础较好，对新兴技术接受度支付意愿也较高的金融、电商、教育和医疗领域是未来五年AI大模型应用潜力最高的四大下游行业领域；五是AI大模型的应用将反哺基础科学技术的发展；六是AI大模型将轻量化发展助力终端智能化；七是基础AI通用大模型将开源化赋能构建国产软件生态。
基于AI大模型行业上限仍未可知的技术前景以及巨大的应用潜力市场，结合《2023年AI大模型研究报告：人工智能大模型产业创新价值研究报告》中的分析，预计到2028年我国AI大模型行业的市场规模将突破千亿元，五年行业复合增速将超过50%，行业前景巨大。

　　二、公司面临的重大风险分析
公司治理风险
股份公司成立后，公司制定并修订了较为完备的《公司章程》、“三会”议事规则、《关联交易管理制度》、《对外担保管理制度》等内控制度，新制度对公司治理提出了更高的要求。由于内控制度根据法律、法规要求不断进行修订及完善，公司及管理层规范运作意识的提高、相关制度切实执行及完善均需一定过程，持续规范的过程中，会对公司治理造成一定的风险。应对措施：股份公司设立后，建立健全了法人治理结构，完善了现代化企业发展所需的内部控制体系，公司将不断提高风险管控意识，严格切实执行各项管理制度。
市场竞争风险
随着国家政策大力支持数字经济、人工智能产业发展，越来越多的传统软件类企业进入大模型应用的赛道，从而加剧了该领域的市场竞争。公司在大模型赋能化工园区智能化及数据资产管理领域打造多个标杆案例，公司核心技术和产品虽然与市场上其他公司提供的产品或服务有一定差异性，但仍然受到新进入企业及相关多样化替代品产生的冲击，公司在产品研发与销售仍存在风险。应对措施：公司将积极关注市场动态和行业发展趋势变化，继续加强技术研发的投入，摒弃传统软件开发类业务，充分利用开源大模型，发挥公司数据要素资源型企业的优势，通过模型的训练，打造具有差异化竞争力的垂直多模态大模型，并形成数据智能产品，从商业模式及产品研发的角度，与竞争者实现差异化竞争。
产业政策变化风险
预计在较长时间内，关于数字经济、人工智能等相关领域的政策仍将继续推动和影响相关产业的发展，从而为行业的发展提供良好的外部政策环境。如果相关行业政策发生改变，导致外部整体经营环境出现不利变化，政府及相关企业数字化建设投资减少或资金无法回笼，且公司不能满足新的行业政策的要求，将影响公司的经营业绩，对公司的持续发展产生不利影响。应对措施：持续关注研究产业政策，同时充分了解企业自身的诉求，以市场为导向，结合国家产业政策，制定公司研发、产品与市场的战略，尽可能避免由于产业政策变化给企业所带来的收益的不确定性。
业务规模快速增长带来的管理风险
公司主营业务涵盖软件技术开发服务、运维服务。业务的规模化发展对于公司全方位的组织架构设计，体系化支撑和人员管理，特别是对于高技术人才团队的管理带来了新的挑战，且公司已经有众多标杆性案例，成功经验在未来的快速复制和大规模推广对团队的交付能力提出了更高的需求，需要公司及时配备懂得人工智能大模型应用的团队满足客户交付需求，因此由业务增长带来的团队管理风险加大。应对措施：通过公司内部激励机制，将公司的短期、中期、长期发展与各层面员工的利益结合，极大地调动团队的工作积极性，对于高级人才提供有竞争力的薪酬，引进外部经营管理、专业技术人才，确保现有团队全身心投入到业务。同时，公司将建立外部生态合作制度，与行业内领先的大模型企业开展全面合作，充分激励外部合作伙伴，释放交付压力，促使其协助公司完成新增项目的交付。
核心管理人员流失的风险
公司拥有的高素质、稳定、充足的人才队伍是公司保持优势的保障。如果公司无法对核心人员进行有效激励，可能出现核心人员的离职、流失，从而对公司保持优势造成不利影响。同时随着公司业务规模的发展、扩大，如果不能通过自身培养或外部引进获得足够多的核心人员，将会产生由于核心人员不足而给公司经营运作带来不利影响的风险。应对措施：公司根据核心人员的职责对其进行划分，并建立针对性的激励制度，增强公司员工凝聚力。
税收优惠政策变动风险
公司享受以下税收优惠：（1）根据财税[2011]100号文，纳税人销售其自行开发生产取得的软件产品，对其增值税实际税负超过3%的部分实行即征即退政策。（2）公司于2022年11月通过复审取得高新技术企业证书，证书号为GR202231001800，有效期三年。报告期内公司依据《中华人民共和国企业所得税法》中华人民共和国主席令第63号第二十八条第二款规定，适用所得税率为15.00%。在上述税收优惠政策到期后，如果公司不能按照国家税收政策及时申请到所得税、增值税等税收优惠，或者我国的税收优惠政策出现不可预测的不利变化，公司的税收支出将增加，对盈利能力将产生一定的影响。应对措施：公司将进一步拓展市场，加强成本控制，提高公司的盈利能力，减少由于税收政策变化对公司的不利影响。同时，公司在报告期内符合高新技术企业复审条件并已提交复审材料。
毛利率重大波动的风险
由于公司标杆示范项目未形成规模化优势，前期销售成本及项目直接成本会较高，毛利率相对较低，后期公司的数据智能产品成熟后，随着成功经验的快速复制和大规模推广，毛利率会有所提高，因此公司的利润存在一定波动风险，也将影响公司的毛利率水平。若公司的项目未来不能按照预期成功复制，也将影响公司的毛利率。应对措施：公司将持续提高经营效率、扩大经营规模、加强成本控制、降低产品成本，逐步形成标准化产品与服务模式，按照制定的业务规划，全力拓展新客户，携手行业合作伙伴，从而降低毛利率重大波动对公司的不利影响。
商誉减值的风险
公司于2020年通过购买资产的方式，控股智云信息产业发展有限公司，上述收购属于非同一控制下的企业合并。根据《企业会计准则》的相关规定，成本大于合并中取得的被购买方可辨认净资产公允价值的差额应当确认为商誉，合计形成商誉18,308.47万元。由于商誉资产组对应的后续项目暂缓实施，且已完成项目资金拨付不及时，加大了商誉资产组未来收益的不确定性，据此公司基于谨慎判断，本期对商誉计提了减值准备。截至本报告期末，公司已累计计提商誉资产减值13,112.27万元。若后期由于市场环境发生重大不利变化、公司经营不善等原因导致经营业绩未达到预期，可能导致商誉继续减值，从而对公司业绩造成不利影响。应对措施：为规避商誉减值的风险，公司正在与项目甲方进行沟通，配合甲方做好项目实施的前期调研，进一步完善项目实施方案，为项目重新启动积极准备。同时，公司将进一步加强对智云信息的管理，提高智云信息的经营效率、扩大经营规模，避免业绩不达预期带来的商誉减值风险。
应收账款回收风险
报告期末，公司应收账款账面价值为3,427.40万元，占总资产的比例为32.97%，与公司业务规模、发展速度相匹配。随着公司销售规模的扩大，应收账款有可能会进一步增加。虽然公司已采取积极措施加快应收账款的回笼，并对应收账款按谨慎性原则计提坏账准备，但未来如果客户发生重大不利或突发事件，或者公司不能持续完善应收账款的控制和管理，可能造成应收账款不能及时收回而形成坏账的风险。应对措施：公司将密切关注下游主要客户的信用状况，对其进行动态信用风险管理，并将严格按照信用期对其开展业务，同时公司将不断加强对客户回款采取法律诉讼、应收账款质押等措施，以保障公司应收款项的及时收回。
汇率波动风险
报告期末，子公司城市产业互联网运营有限公司及慧云日本ICT株式会社持有外币折合人民币3215.29万元，汇率受国内外政治、经济等多种因素影响，如果国外相关地区出现经济衰退或其他重大不利情况，或者人民币汇率存在较大波动，将会对公司经营业绩产生一定影响。应对措施：公司将密切关注外汇波动趋势，提高汇率波动风险的防范能力，同时为提高资金利用率，公司已着手采取合法合规措施，陆续开始收回部分境外资金。 收起▲