一、报告期内公司从事的主要业务　　（一）业务概览　　公司是一家以人工智能和视频技术为核心，聚焦商用车安全、合规和效率提升的AIoT智能物联解决方案提供商。公司致力于利用人工智能、高清视频、大数据、辅助驾驶等手段提升商用车运营和驾驶安全，提高车队运营效率，帮助客户减少交通事故和货物损失，并确保车辆和驾驶行为符合日益严格的法规要求。　　基于多年技术积累和市场探索，公司已形成较为完善的产品体系与业务架构，广泛服务于货运物流、车队运营、公共交通、校车安全管理等领域，并积极与整车制造企业深化合作，推动相关技术在新车制造阶段的预装配套。与此同时，公司在自动驾驶能力建设及SaaS平台化发展方面持续推进，... 查看全部▼

　　一、报告期内公司从事的主要业务
　　（一）业务概览
　　公司是一家以人工智能和视频技术为核心，聚焦商用车安全、合规和效率提升的AIoT智能物联解决方案提供商。公司致力于利用人工智能、高清视频、大数据、辅助驾驶等手段提升商用车运营和驾驶安全，提高车队运营效率，帮助客户减少交通事故和货物损失，并确保车辆和驾驶行为符合日益严格的法规要求。
　　基于多年技术积累和市场探索，公司已形成较为完善的产品体系与业务架构，广泛服务于货运物流、车队运营、公共交通、校车安全管理等领域，并积极与整车制造企业深化合作，推动相关技术在新车制造阶段的预装配套。与此同时，公司在自动驾驶能力建设及SaaS平台化发展方面持续推进，明确将平台化与自动化AI能力作为未来成长的重要驱动力，持续强化从感知、传输、分析到干预的闭环能力。
　　（二）业务体系
　　1.AI解决方案
　　AI解决方案是公司面向商用车安全管理、作业管理和运营提效构建的核心能力集合，主要包括AI辅助驾驶系统、AI车队作业管理系统和AI垂直大模型车队管理系统三类。该类业务围绕真实运营流程展开，强调从风险识别、预警干预到复盘治理的完整闭环，持续推动客户管理模式由设备部署向体系化运营升级。
　　（1） AI辅助驾驶系统
　　AI辅助驾驶系统主要面向行车安全和风险干预场景，涵盖ADAS、DMS、BSD、AEBS、CMCS、智能补盲、电子后视镜（CMS）等能力。该类系统通过摄像头、雷达、G-sensor等多元感知手段，对司机状态、车辆运行状态以及周边环境进行实时识别，并在关键风险时刻提供预警或联动干预，推动安全管理从“看得见、能回放”向“能预测、能干预、可复盘、可审计”演进。
　　报告期内，公司围绕司机疲劳与分心识别、车辆盲区监测、碰撞风险预警、起步与转弯安全辅助等方向持续完善系统能力，在货运、出租、公交等行业及前装业务中形成了较强的复制基础。公司同步推进显示交互、风险分级、误报过滤与闭环复盘机制优化，使主动安全能力更加贴近真实运营流程要求。
　　（2） AI车队作业管理系统
　　AI车队作业管理系统主要围绕运营管理、调度协同、作业流程管控和管理效率提升展开，重点包含出租车综合服务管理、货运运输过程管理、货运资产安全管理、公交ALL IN ONE（IBCU）平台、公交客流统计等。该类系统通过统一接入车载终端、IoT传感器、位置服务及云端业务模块，推动装载、运输、卸货、报站、调度、运价、支付、客流分析和运营指挥等流程在线化、标准化和可追溯化，帮助客户提升执行效率、资源利用率和管理透明度，并降低系统重复建设、运维复杂和数据割裂带来的综合成本。
　　（3） AI垂直大模型车队管理系统
　　AI垂直大模型车队管理系统是公司面向未来重点布局的业务方向之一。公司以SafeGPT为智能分析与辅助决策引擎，围绕风险识别、司机评价、事故分析、素材检索、场景理解与自动化样本供给等方向形成能力组合，并逐步向“可拆解任务、可调用工具、可协作执行”的AI Agent模式延伸。
　　面向货运、公交、出租及前装等业务场景，公司正推动大模型能力嵌入调度、维护、合规、安全、客服和内部协同等关键流程，推动平台从“工具化平台”升级为“智能化运营平台”，使“识别—判断—行动—复盘”的管理闭环更贴合真实业务流程。其中，FT Cloud已由视频安全管理平台向智能化运营平台升级，并围绕SafeGPT与AI Agent持续定义调度、维护、合规和安全等关键场景的业务价值。
　　2.视频设备
　　视频设备是公司业务体系中的硬件底座，主要承担视觉数据采集、过程记录、信息传输及基础交互等核心功能，是公司AI解决方案、云平台服务和场景化应用落地的重要载体。围绕商用车安全管理、运营管理及智能化升级需求，公司持续推动视频设备从传统采集与记录工具向智能化、平台化、系统化方向升级，不断夯实业务发展的基础能力。
　　公司视频设备产品主要包括车载 AI视频监控设备、车载专业摄像机、驾驶主动安全套件、司乘交互终端、标准显示屏、客流仪及相关车规标准件和传感器产品，能够面向不同车型平台、不同应用场景和不同客户需求，提供覆盖前端感知采集、本地存储记录、显示交互及数据上传的完整硬件支撑体系。依托多年的产品工程化能力和车规级研发经验，公司不仅形成了较为完善的视频设备产品矩阵，也建立了覆盖前装与后装市场的综合业务能力。在后装市场，公司能够围绕不同客户和项目需求实现快速部署、灵活适配和场景化交付；在前装市场，公司能够围绕主机厂及车型平台要求，提供符合车规标准、法规要求和量产条件的产品开发与配套支持。围绕物流车辆、公共出行车辆和特种车辆等不同场景需求，公司持续完善视频设备矩阵，不断提升产品在环境适应性、系统兼容性、安装便捷性和运行稳定性等方面的综合表现，以更好满足客户在安全监管、合规取证、运营管理和远程服务等方面的实际需求。
　　同时，公司视频设备业务与 AI解决方案业务并非割裂存在，而是深度协同、相互支撑。一方面，视频设备支撑后装市场在多场景下快速部署，另一方面，也支撑前装业务在合规、安全及智能工作域方向实现量产配套。通过与 AI解决方案、云平台和数据分析能力的协同，视频设备进一步由“采集终端”升级为“业务闭环的数据入口和执行节点”，不仅承担基础采集和记录功能，同时也成为主动安全预警、风险识别、运营分析、证据留存及远程管理的重要入口。依托视频设备形成的广泛装机基础，公司得以持续沉淀视觉数据资源、优化算法模型、强化平台服务能力，并推动相关解决方案在不同场景中的快速复制与规模化落地，为公司构建长期竞争壁垒和实现可持续增长提供了坚实支撑。
　　（三）应用场景
　　1.物流车辆
　　物流车辆场景是公司最成熟、覆盖最广的核心应用方向之一。围绕运输安全、货物安全、调度效率和运营合规，公司形成了由AI视频监控、智能补盲、资产安全以及FT Cloud货运车队运营云平台构成的场景化解决方案体系，全面覆盖车辆启动、转弯、窄道行驶、倒车、装载、运输监控和卸货管理等关键环节，通过AI视频远程监控、盲区检测、货物智能管理、地理围栏及IoT传感器协同，构建全流程、全场景的安全与管理闭环。
　　其中，FT Cloud平台以视频安全管理为核心，依托AI与大数据打通车载终端与云端分析链路，并集成SafeGPT行业安全大模型，帮助车队持续降低告警噪音、提前识别高风险路段与驾驶行为，推动安全管理由“被动处置”向“主动预防”演进。面向未来，公司将进一步把SafeGPT与AI Agent能力嵌入调度、维护、合规与安全等关键场景，打造更贴合货运真实业务流程的智能运营底座。
　　2.公共出行车辆
　　公共出行车辆场景涵盖出租车、公交车、校车等城市出行与民生服务车辆。围绕乘客安全、运营效率、服务监管和行业治理，公司构建了出租车综合服务管理、出租车缓碰撞管理、风险减量、公交安全管理、公交运营效率提升等解决方案。
　　在出租车场景中，公司通过智能服务交互屏、智能摄像头、网联计价器及管理平台，推动身份核验、动态监管、计价透明、支付发票和评价体系等能力的一体化落地。同时，通过AI驱动的司机行为建模、疲劳/分心/激进驾驶识别以及缓碰撞系统，帮助行业降低事故率和保险赔付风险。
　　在公交场景中，公司围绕“源头预防—事前预警—事中干预—管理提升”构建立体化安全防控体系，并通过IBCU、客流统计、智能排班和PT Cloud等能力，支撑线网优化、运力配置、到站管理和统一调度等关键运营环节。针对公交盲区、进出站及行人高密度区域等复杂场景，系统通过司机状态监测、碰撞风险识别、轨迹预测、动态安全区域划定和CMCS缓碰撞能力，持续推动公交行业由“安全驾驶”向“平稳驾驶”和“精细化运营”升级。
　　3.特种车辆
　　特种车辆场景主要包括工程车辆、矿山车辆、环卫车辆、叉车以及其他高风险、高复杂作业车辆。该类场景普遍具有运行环境复杂、车身结构特殊、盲区多、非道路工况比例高和安全责任重等特点，对智能视觉、盲区监测、设备可靠性和闭环管理能力提出更高要求。
　　公司依托在黑光成像、多感知融合、AVM环视、智能补盲和云端管理等方面的技术积累，持续推动相关产品在特种车辆场景中的适配和延伸，并围绕高风险作业区域的人员识别、车辆接近预警、边界过滤、作业过程留证和管理闭环等核心需求构建可复制方案。同时，公司持续在限定场景自动驾驶能力方向进行投入，面向干线物流、园区、矿区和特定公共交通场景，逐步沉淀面向规模化复制的技术与运营基础。
　　（四）核心技术与平台能力
　　依托长期积累的技术经验及行业应用实践，公司已成功搭建“1+3”研发基础平台体系。其中，“1”指硬件设计与研发能力，“3”指嵌入式软件平台、云服务平台及人工智能算法平台，三者共同构成从端侧感知与计算到云端管理与智能决策、从数据分析到干预闭环的全链条技术底座。该平台体系显著提升了解决方案研发效率、交付一致性和个性化定制能力，基础技术平台复用率超过80%。
　　1.嵌入式软件平台
　　嵌入式软件平台采取“基础软件层—行业标准软件层—行业定制软件层”的三级分层结构。基础软件层聚焦硬件芯片适配、外设、网络、存储、音视频及基础业务组件，形成具备高复用性的通用底座；行业标准软件层围绕公交、货运等细分行业的共性需求，沉淀标准化协议、业务功能和报警组件；行业定制软件层则在前两层基础上，支持围绕具体客户和特定场景开展快速定制与独立维护。
　　2.云平台能力
　　云平台围绕“一个PaaS平台+N个行业业务平台”的模式构建，在完全开放、模块解耦和云原生设计理念下，形成设备接入、注册鉴权、租户应用管理、音视频处理、GNSS、告警证据和业务中台等能力模块。通过电子围栏、证据中心、统计报表、视频墙等标准化模块，平台已具备规模化复制与持续迭代能力，并可通过模块化拼装高效响应客户的行业化、差异化需求。
　　3.人工智能算法平台
　　人工智能算法平台由部署层、模型层和应用层构成。部署层通过推理加速子系统、模型编译工具链和基础算子硬件加速库，屏蔽不同芯片平台差异，提升算法跨平台迁移效率与交付确定性；模型层坚持低算力消耗和高精度并重的设计理念，持续优化目标检测、目标分割等核心视觉算法；应用层则围绕ADAS、DMS、BSD、客流统计、限高检测、遗留孩童检测、遗失物品检测等真实业务场景持续扩展。
　　4.大模型与数据引擎
　　围绕大模型应用，公司已逐步形成场景识别大模型、图像生成大模型、素材检索大模型、行业通用大模型和样本数据引擎等能力矩阵。场景识别大模型负责对视频信息进行结构化解析和索引构建；图像生成大模型面向车载视觉实现域内生成，提升难例和罕见场景的数据供给效率；素材检索大模型支撑图片去重、相似图片检索、图文匹配和视频段检索；行业通用大模型为多产品线提供统一的车载视觉能力底座；样本数据引擎则将上述能力进一步整合，形成自动归档、难例挖掘、自动化标注和模型自驱迭代的稳定数据闭环。
　　二、报告期内公司所处行业情况
　　报告期内，商用车行业在技术迭代与政策法规双重驱动下，智能化与合规化需求持续升温，行业整体呈现稳健的成长动能。公司依托智能车载终端、AI算法平台与数据分析系统等核心能力，围绕“安全、合规、效率”三项关键指标，形成覆盖物流运输、公共交通及特种作业等场景的全栈解决方案。随着AI、大数据与5G等关键技术的规模化应用，行业安全管理正由单点功能配置加速走向平台化、体系化运营，并从“事后统计”迈向“事中干预与闭环治理”，带动智能安全与数字化运营能力的持续投入。
　　在全球道路安全治理与商用车精细化运营同步提速的背景下，“安全合规”已演进为行业共同的配置下限与运营基线；“Vision Zero（零事故愿景）”由倡议走向可执行的技术门槛，推动核心安全能力从“选配”走向“标配”。以欧洲《一般安全法规》（GSR，EU 2019/2144）为代表的监管政策按节奏推进，关键安全要求已在2022年与2024年分阶段落地，并于2026年1月扩展至全量新注册车辆；在“更严监管 +更可验证技术”的趋势下，盲区监测、主动制动、起步提醒等能力加速成为合规基线，市场将持续扩大智能安全技术的可复制市场空间，并为行业带来更清晰的规模化部署路径与增量机会。
　　随着上游芯片算力与边缘计算能力的迭代，智能终端由“采集设备”升级为具备独立判断能力的边缘决策节点，驱动AI能力在商用车场景下沉，使安全管理从“事后统计”加速迈向“事中干预”。在此趋势下，2025年更明确的方向是：AI正从“提供分析与答案”走向“可拆解任务、可调用工具、可协作执行”的代理式能力，能否将干预动作固化为可配置流程并形成可审计闭环，成为检验规模化落地能力的关键门槛。与此同时，生成式AI的价值评估正在从“技术可行”转向“经营可度量”。基于最新 IDC相关调研，企业在生成式 AI上的投入平均呈现“每投入 1美元获得 3.7美元回报”。这一结果表明，生成式 AI正由“技术试点”加速迈向“经营应用”，企业正将 AI体系化嵌入核心经营流程，以提升经营效率，并支撑规模化、标准化的生产与交付。
　　自动驾驶在商用车领域的商业化正由“概念验证”进入“限定场景、固定线路、可复制运营”的推进阶段。行业普遍以高速干线与封闭/半封闭园区为优先落点，更强调安全论证、冗余架构与合规边界的可验证性，逐步把能力沉淀为可审计、可扩展的运营体系；同时，监管侧围绕重型车辆自动驾驶测试与数据机制的完善也在持续推进，为后续规模化落地提供制度化支撑。
　　在全球法规趋严、车队精细化运营与 AI代理化浪潮的共同作用下，商用车行业正进入智能化转型的关键窗口期。公司围绕智能车载终端、AI算法平台与数据分析系统的协同，持续强化“从感知到治理”的全栈能力，通过平台化交付提升规模化落地效率，在合规驱动的高风险场景中形成可复制、可扩张的市场机会。
　　
　　三、核心竞争力分析
　　（一）技术与平台优势
　　公司坚持以技术创新驱动行业发展，率先在行业中构建覆盖ADAS、DMS、BSD等方向的车载端AI算法集群，并形成超过80种智能算法服务于多个细分行业。在此基础上，公司进一步前瞻布局大模型、AIGC样本生成、自动化标注和云边端闭环治理能力，使技术能力不仅停留在感知和识别层面，还持续向风险治理、流程协同和经营提效层面延伸。
　　（二）全球化布局与交付优势
　　公司已建立覆盖全球100多个国家和地区的市场网络，并逐步形成以属地化团队为核心的本地运营体系，能够更好地适配不同地区的法规节奏、文化差异和场景需求。与此同时，公司构建了柔性制造与全球交付能力，配合严格的质量控制和差异化市场策略，为海外市场持续拓展与品牌影响力提升提供了基础支撑。
　　（三）平台化组织与敏捷响应优势
　　公司通过后端研发中台和前端区域/行业团队协同，形成平台化组织和分级响应体系。后端沉淀核心AI技术、数据能力和基础平台，前端围绕不同区域市场和行业需求进行灵活配置，从通用版本到区域优化版再到定制专用版，形成兼顾规模化与差异化的交付路径。
　　（四）场景理解与价值转化优势
　　公司长期深耕全球商用车市场，对运输安全、保险风控、运营提效和合规治理等场景痛点具有深度理解。公司更强调把技术嵌入客户的日常管理流程，把识别能力转化为可执行的管理动作和经营结果，形成“标准化支撑、快速响应、价值闭环”的解决方案交付逻辑。
　　（五）人才与生态优势
　　公司坚持长期主义发展理念，持续围绕关键岗位能力建设、激励机制优化、国际化人才引进和学习型组织打造进行投入。同时，公司积极与主机厂、关键零部件伙伴、渠道商和本地化服务体系协同，构建覆盖研发、制造、销售和交付的生态合作网络，为公司长期增长与行业地位巩固提供保障。
　　
　　四、主营业务分析
　　1、概述
　　2025年，面对复杂的海外业务经营环境，公司凭借二十多年来的行业经验、技术积累以及稳固的客户粘性，展现出较强的业务韧性。报告期内，公司实现营业收入24.77亿元，同比减少10.82%；主营业务实现营收24.29亿元，同比增长23.06%；归母净利润3.83亿元，同比增长31.95%。
　　报告期内，主要工作如下：
　　（一）深化全球化布局，海外业务显著提升
　　报告期内，为实现全球化的战略目标，在组织与营销体系建设方面，公司将海外营销团队从“五大战区”升级至“八大战区”，重点深耕南美、亚太、非洲等新兴市场，同时在新加坡成立了全球总部和结算中心，稳步推进海外跨部门CRM项目，为海外业务的长期稳健运行奠定坚实基础，有效提高了整体运作效率。目前，公司解决方案及产品已销往100多个国家及地区，海外业务拓展成效显著。
　　（二）前装产品获国际认证，品质保障驱动业务增长
　　报告期内，公司持续推动产品质量与国际标准接轨，多款前装产品通过了整车级与前装级测试，在EMC、环境适应性和结构可靠性等方面满足海外前装项目要求。AEBS产品先后通过欧标R131认证测试及英国的TFL 2.5封闭场地测试，ACC功能完成算法上车并通过整车验证，整机硬件与结构前装体系亦同步完成了升级。上述成果有力支撑了前装业务拓展。
　　（三）加大研发投入，筑牢技术根基
　　公司始终将技术作为发展核心，在深圳、重庆、成都布局了三大研发中心，重点聚焦视觉AI技术、云及端侧软件、硬件以及AI大模型等前沿方向，并通过持续优化三级研发架构，与客户保持紧密沟通，确保产品开发精准契合市场需求。报告期内，公司持续加大研发投入，研发团队增至690人，占比提升至30.93%，持续为产品升级和技术迭代注入动力。
　　截至2025年12月31日，公司已累计拥有80多种智能算法，广泛覆盖高级辅助驾驶、紧急制动、驾驶员监测及盲区监测领域，并在中国及海外共获得563项专利授权，其中包括169项发明专利，研发成果的持续积累，进一步助力公司提升核心竞争力。
　　（四）智能制造能力不断提升，数字能源产品生产加工业务进展迅速
　　公司不断推进自有工厂智能制造能力提升，按期完成越南二期智能工厂建设，有力支撑海外业务持续拓展。基于越南智能工厂的现代化生产管理能力，算力中心配套数字能源产品生产加工业务稳步推进，建成投产多条专用产线，成功导入行业知名海外厂商多个型号不间断电源（UPS）产品，实现批量交付。针对算力服务器功率不断提升带来的电源设备更新需求，高压直流（HVDC）电源产品相关业务按计划推进中。
　　
　　五、公司未来发展的展望
　　未来，公司将继续围绕商用车安全、合规与效率提升的长期趋势，依托AI、视频、云平台和数据闭环能力，推动业务从产品销售向平台化、智能化、可复制运营持续升级。
　　（一）持续深化AI与平台化升级
　　公司将继续深化AI技术研发与应用，对外推动产品智能化升级，对内推动组织效率提升。围绕车端感知、边缘计算、云端分析和大模型能力的协同，公司将持续推动SaaS平台由“数据展示与功能工具”升级为“可预测、可干预、可复盘”的智能运营平台，并把AI能力进一步嵌入销售、售前、交付、客服等关键流程，以更稳定的交付能力和更低的运营成本支撑规模化拓展。
　　（二）持续强化全球市场布局
　　公司将继续深耕海外市场，特别是欧洲商用车前装市场，同时强化南美、亚太、中东和非洲等新兴市场布局，持续加强本地化团队建设与全球业务网络护城河。在国内市场，公司将继续围绕新技术和核心场景价值进行业务结构调整，聚焦高技术含量和高附加值场景，优化营收结构和盈利质量。
　　（三）持续推进产品与交付能力升级
　　公司将继续通过优化供应链与生产流程提升产品性能、质量与交付效率，并围绕SafeGPT等能力推进SaaS收费模式与增值服务拓展，降低客户使用门槛，增强客户满意度和长期合作黏性。与此同时，公司将持续深化前装业务，与主机厂和核心客户开展联合共创和迭代优化，推动前装业务由项目化推进走向可复制、可规模化应用。
　　（四）积极布局商用车自动驾驶业务
　　基于对商用车细分行业的深刻理解、硬件工程能力和多感知融合算法能力，公司将继续探索自动驾驶技术在干线物流、公共交通、矿区、城市环卫和末端配送等场景中的产业化应用，围绕限定场景、固定线路和可复制运营持续沉淀能力，为下一阶段业务增长打开新的空间。
　　（五）全力发展算力中心配套数字能源产品业务
　　全球算力基础设施建设如火如荼，相关行业快速发展。公司计划围绕数字能源类产品，不断拓展海内外行业头部客户，不断拓宽产品种类，抓住行业发展的历史性机遇，在数字能源产品业务方向取得更大的成功。同时，不断提升自动化生产能力，数字化管理能力，打造“高可靠硬件+智能化平台+全球交付”的完整能力栈。 收起▲

　　一、报告期内公司从事的主要业务　　报告期内，公司从事的主要业务无重大变化。　　二、核心竞争力分析　　报告期内，公司核心竞争力无重大变化。　　三、公司面临的风险和应对措施　　（1）美国贸易战带来的全球供应链变化及应对措施　　今年4月份以来，美国贸易政策的不确定性，给全球供应链带来重大冲击；面对突如其来的贸易政策的变化，公司上半年业绩仍然保持了持续增长。得益于公司坚定不移的全球化战略和布局。在市场端，海外销售得以持续拓展，在供应链端公司前期做的海外制造（越南工厂）等战略布局，为稳定交付和客户信心奠定了坚实基础。尽管如此，由于公司海外销售收入占比近70%，贸易政策的不确定性带来的风险仍然不容轻视... 查看全部▼

　　一、报告期内公司从事的主要业务
　　报告期内，公司从事的主要业务无重大变化。

　　二、核心竞争力分析
　　报告期内，公司核心竞争力无重大变化。

　　三、公司面临的风险和应对措施
　　（1）美国贸易战带来的全球供应链变化及应对措施
　　今年4月份以来，美国贸易政策的不确定性，给全球供应链带来重大冲击；面对突如其来的贸易政策的变化，公司上半年业绩仍然保持了持续增长。得益于公司坚定不移的全球化战略和布局。在市场端，海外销售得以持续拓展，在供应链端公司前期做的海外制造（越南工厂）等战略布局，为稳定交付和客户信心奠定了坚实基础。尽管如此，由于公司海外销售收入占比近70%，贸易政策的不确定性带来的风险仍然不容轻视，尤其面临极端情况，会给公司销售收入带来下降风险。为应对贸易摩擦不确定性带来的风险，公司在持续不断做布局和准备。在供应链端，越南工厂的2期工程已经基本完成，将逐步投产，海外制造的能力将进一步提升；在市场端，不断加强海外客户的沟通，通过将解决方案本地化、加强客户响应速度等措施，有效的消除客户的各种担心和疑虑。
　　（2）市场竞争加剧的风险及应对措施
　　若公司不能持续维持自身的竞争优势，不能不断适应客户在产品功能、稳定性以及性价比方面的更高要求，则行业竞争的加剧将可能对公司未来经营业绩产生不利影响。公司通过不断的研发投入，持续在人工智能、大数据、云计算等领域进行深入研究和技术探索，保证技术领先性及产品市场竞争力。
　　（3）技术更新换代风险及应对措施
　　公司运用的人工智能、高清视频和大数据等技术发展速度较快，相关技术的应用场景变化也较快，如果不能及时跟进相关技术的变动趋势、不能及时推动创新产品的落地应用，公司长期稳定的健康发展前景将存在不确定性。在研发架构上设置专门团队及时跟进相关技术的变化，推动新产品快速落实销售，可有效降低技术更新换代的风险。
　　（4）应收账款发生坏账的风险
　　若未来公司应收款催收不力或主要债务人经营、财务状况恶化，将会面临应收账款无法按期收回或发生坏账损失的风险。公司建立客户信用风险防控体系，根据客户的不同类型及具体资信情况制订差异化的授信政策，并组建了专业的信控管理团队，通过对客户的分级管理、售后应收账款催收管理机制等，一定程度上降低了应收款逾期及坏账风险发生几率。
　　（5）汇率波动风险及应对措施
　　公司出口业务销售占比较大，占公司主营业务收入达到67.62%，基本上采用美元结算，由于汇率受国内外政治、经济环境等众多因素的影响，若未来人民币对美元汇率呈现较大波动，可能影响公司的盈利水平。公司针对外币汇率波动会在适当时候主动通过短期的外汇套期保值、进口付汇支付对冲等方式降低汇率波动的风险。
　　（6）供应链风险及应对措施
　　如全球地缘政治环境进一步恶化，而公司不能建立多元化供应链管理模式并科学管理存货，供应风险将加大。与重要供应商建立长期稳定的业务伙伴关系、加强存货的科学管理，可有效降低供应链风险。
　　（7）管理风险及应对措施
　　随着公司经营规模的扩大，在2000多人的员工规模下，特别是新生代员工的加入（如95后、00后），管理难度及复杂度不断上升。公司针对不同级别的管理人员，通过“管理转身计划、雏鹰班、精英班、领导力”等多种形式的管理培训，加强管理体系建设，不断提高管理人员的管理能力及管理水平，持续提高公司的管理及运营效率。
　　（8）网络安全风险及应对措施
　　随着办公自动化程度的提高，计算机病毒、恶意软件、黑客攻击、机密资料篡改、外泄等网络安全问题，公司一直高度重视。公司组建了专业的信息安全团队，已经建立了较为完善的信息安全保障体系，并在进行持续的优化及改进，公司的网络安全风险得到了一定保障。

　　四、主营业务分析
　　2025年上半年，公司业务在美国关税政策的巨大扰动下体现出了强大的韧性，海外客户合作进一步加深，主营业务营收利润稳步增长。报告期内，公司实现营业收入1,155,631,115.30元，同比增长0.29%；实现主营业务收入1,132,540,094.30元，同比增长27.17%；实现归属于上市公司股东的净利润203,071,747.93元，同比增长64.21%。报告期内：
　　1.剥离非主营业务子公司，聚焦主业发展
　　为更好聚焦主业发展，公司出让了经营非主营业务的子公司深圳市锐明科技有限公司的控股权，自2025年1月1日开始，该子公司不再纳入公司合并报表范围。本次控股权出让完成后，公司资产结构更加清晰，各项财务指标能够更加直观反映公司业务经营情况。同时，管理层能够更加集中精力聚焦主业发展，为股东创造长期价值。
　　2.前装业务不断突破，打开成长空间
　　受益于欧标补盲产品、电子后视镜产品和紧急刹车系统等产品的持续放量，公司前装业务在报告期内高速增长，实现收入106,900,334.79元，同比增长198.50%。同时，公司正积极拓展欧洲前装客户，力争通过以人工智能为技术基础的高端前装产品打开欧洲前装市场。
　　3.实施股权激励计划，绑定核心人才强化发展信心
　　报告期内实施2025年期权计划和第三期员工持股计划，通过股权激励机制有效绑定核心团队利益与公司长期发展目标，增强员工归属感和奋斗动力。期权计划和员工持股计划的考核目标为公司归母净利润的大幅增长，体现了公司上下对于未来业务增长的充足信心。
　　未来，面对变化的市场环境，公司将坚持技术创新和精细化管理，不断增强核心竞争力，为股东创造更大价值。 收起▲

　　一、报告期内公司所处行业情况　　报告期内，商用车行业在技术进步与政策法规的双重推动下，展现出强劲的发展潜力。公司凭借智能车载终端、AI算法平台、数据分析系统等创新产品，围绕安全、合规和效率提升，提供全栈解决方案，服务于物流运输、公共交通和特种作业等领域。随着人工智能、大数据、5G等技术的成熟应用，商用车安全管理从单一功能向平台化转型，推动了行业需求增长。　　安全始终是商用车行业发展的核心主题，从车辆合规、司机合规到车队合规，行业主体普遍将履行安全生产合规义务、有效防范安全生产事故风险视为最重要的管理职责。交通事故的高发率、司机的不安全驾驶行为以及设备老化等因素，迫使商用车行业必须进行技术创... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所处行业情况
　　报告期内，商用车行业在技术进步与政策法规的双重推动下，展现出强劲的发展潜力。公司凭借智能车载终端、AI算法平台、数据分析系统等创新产品，围绕安全、合规和效率提升，提供全栈解决方案，服务于物流运输、公共交通和特种作业等领域。随着人工智能、大数据、5G等技术的成熟应用，商用车安全管理从单一功能向平台化转型，推动了行业需求增长。
　　安全始终是商用车行业发展的核心主题，从车辆合规、司机合规到车队合规，行业主体普遍将履行安全生产合规义务、有效防范安全生产事故风险视为最重要的管理职责。交通事故的高发率、司机的不安全驾驶行为以及设备老化等因素，迫使商用车行业必须进行技术创新和管理优化，以应对日益严格的法规要求和不断变化的市场需求。同时，在全球范围内，各国对交通安全的日益重视促使商业车辆安全法规加速统一，“Vision Zero”（零事故愿景）正成为国际交通安全战略的重要方向。欧洲、美洲和亚洲相继出台更严格的商用车安全标准（如欧盟《一般安全法规》GSR、联合国R151/R159盲区监测要求、英国DVS/PSS标准等），要求车辆配备智能驾驶辅助、盲区监测、紧急制动等先进安全技术，以期逐步消除交通事故导致的死亡和重伤，对此，智能安全技术在全球范围内的推广应用将为企业带来广阔市场机遇。人工智能技术发展日新月异，随着国内的Deepseek和海外的OpenAI等企业在软件领域的迅速突破，AI技术正从单一功能向平台化解决方案转变，为全球市场持续注入增长动力。与此同时，高通、英伟达、AMD和华为等国内外芯片厂商在AI芯片和GPU领域不断实现性能飞跃，不仅推动了上游硬件技术的普及，也为各行业AI应用提供了坚实技术支撑。AI技术正成为提升运输效率、降低事故率、优化能源消耗的核心驱动力。
　　自动驾驶技术的商业化应用正在加速推进，为商用车行业带来革命性变化。通过AI算法与硬件能力的不断提升，无人驾驶卡车、智能物流车等试点项目逐步成熟，不仅降低了人力成本，还通过精准的路径规划和协同调度，大幅提升了运输效率。
　　在全球创新技术浪潮的推动下，商用车行业正迎来智能化转型的黄金时期。商用车行业将在智能化道路上迈出更加坚实的步伐，为全球交通运输行业的高质量发展注入新的活力。
　　
　　二、报告期内公司从事的主要业务
　　公司是一家以人工智能和视频技术为核心，聚焦商用车（涵盖物流运输车辆、公共出行车辆及特种作业车辆）安全、合规和效率提升的AIoT智能物联解决方案提供商。公司致力于利用人工智能、高清视频、大数据、辅助驾驶等手段提升商用车运营和驾驶安全，提高车队运营效率，帮助客户减少交通事故和货物损失，并确保车辆和驾驶行为符合日益严格的法规要求。
　　在多年技术积累和市场探索的基础上，公司已形成较为完善的产品体系与业务架构，广泛服务于货运物流、车队运营、公共交通、校车安全管理等领域。同时，公司积极与整车制造企业深入合作，推动相关技术在新车制造阶段的预装配套。此外，公司在矿山机械安全控制等创新领域的布局已初步展现市场价值，并为公司未来业务发展提供了新的增长点。依托人工智能技术的驱动，公司近年来实现了业绩的稳健增长和业务的可持续发展。在智能设备与大数据平台的支持下，公司积极践行“Vision Zero”理念，运用先进技术手段全面提升交通安全与运营效率、降低运营成本，最大化地为客户和社会创造价值。通过融合AI、大数据、智能硬件等技术，公司推动智能交通和运输系统的优化，不仅提升了道路安全水平，也帮助客户实现更高的运营效率和更低的成本支出。
　　1.公司产品体系：“Vision Zero Booster”安全闭环解决方案
　　公司作为全球商用车安防信息化的领先企业，围绕“安全、合规、效率”三大核心目标，构建了覆盖货运、校车、公交、出租车、两客一危（危险品运输车辆和客运车辆）以及渣土清运等领域的全场景业务体系，形成以“AI+硬件+数据”全栈能力构建差异化优势。主要产品涵盖了车载AI视频监控设备、车载专业摄像机、驾驶主动安全套件和司乘交互终端等智能车载设备，以及相应的管理平台软件。公司基于商用车行业二十年的深入布局和积累，通过智能感知、高清视频、大数据分析及辅助驾驶等前沿技术，打造了面向多行业、多车型的“Vision Zero Booster”安全闭环解决方案，该方案通过智能风险识别、精准数据驱动与主动干预机制，全流程实现安全闭环管理，积极推动行业迈向“Vision Zero”目标，持续创造商业价值并引领全球商用车市场的创新发展。
　　通过集成AIoT传感生态，实现对车辆状态、司机行为及外部环境的全方位感知。例如，司机监控系统（DMS）实时监测司机的面部表情、眼部状态、头部姿态等，精准识别疲劳驾驶、分心驾驶等高风险行为；高级驾驶辅助系统
　　（ADAS）通过摄像头、雷达等多种传感器，监控车辆周围的盲区、行人和其他障碍物，提供实时的碰撞预警；G-sensor加速度传感器对车辆的急加速、急刹车等异常驾驶行为进行监测，从而捕捉潜在的安全风险。
　　与之相辅相成的是软件层的强大数据处理与智能分析能力。除了端侧的即时风险预报，还可通过云平台，将所有车辆数据、司机行为和环境感知数据实时传输至云端并进行深度分析。基于这些海量数据，“Vision Zero Booster”能够构建风险预测模型，整合相关数据，如高风险路段、司机行为模式和事故高发时段等信息，为车队管理者提供提前预警和决策支持。
　　这种软硬件的协同作用，使得“Vision Zero Booster”能够实现从风险识别到实际干预的闭环管理。从运输前的车辆状态检查和司机身份认证，到运输中的实时监控与风险干预，再到运输后的数据分析与改进建议，系统确保每一个操作环节的无缝对接，形成完整的安全闭环，显著降低交通事故与货物损失风险，推动车队管理向更高的安全和效率水平发展。
　　1.1货运行业解决方案
　　公司的货运解决方案以安全管理、运营效率和成本管控为核心目标，全面覆盖车辆启动、转弯、窄道行驶及倒车等关键行驶场景，同时贯穿货物装载、运输监控和卸货管理等各个业务环节。通过AI视频远程监控、智能盲区检测和货物智能管理等技术手段，构建全流程、全场景的安全管理闭环体系，在提升车辆运行安全与规范性的同时，强化货物运输精细化管控能力，实现运营过程透明化，显著推动货运业务安全高效运营与精益管理水平提升。依托FT Cloud（货运车队运营云平台）平台实现的数据融合与深度分析能力，通过精准风险识别与主动干预，有效降低事故发生概率。同时，方案利用多维感知、云计算及大数据分析技术，构建了车辆安全、货物监测和司机管理的全链条数字化防护体系，满足日益严格的行业监管需求，持续推动企业提升物流安全标准和市场竞争优势。
　　1.1.1 AI视频监控
　　此方案以AI智能行车记录仪为核心，结合前向ADAS预警与司机监测（DMS）等多重功能，实现了“实时预警-分层监管-全程取证”的一体化管理架构。通过小型化的一体式设计，系统可以扩展多路摄像头，利用多维度数据分析，实现对车辆内外环境的全方位实时监控与防护。此外，依托高可靠性存储技术，确保了事故数据的完整性与安全性。相较于传统的事后分析模式，系统能够预知潜在风险，在司机发生疲劳或分心等高风险行为时提前告警，并在事故前介入干预。同时通过数据分析支持指导性决策，帮助车队优化调度、降低油耗和安全成本，从而全面提升运营效率、安全性及市场竞争力。
　　1.1.2智能补盲
　　该方案旨在解决大型商用车在转弯、变道或倒车时由于车身庞大而产生的视野盲区问题，特别是在传统后视镜难以覆盖的雨雾或夜间条件下，方案通过在车辆侧方、后方及顶部安装智能单目或多目黑光广角摄像头、数字电子后视镜系统及AVM 360环视系统，全方位覆盖箱式卡车、半挂车、自卸卡车、大巴及叉车等多种车型的盲区。这些系统利用大画幅高清传感器和边缘AI处理技术，能够精准识别并过滤掉无效的风险目标，同时通过多维图像拼接技术为司机提供一个完整的周边环境视图。结合黑光与红外成像技术，让司机即使在雨雾夜间等恶劣条件下也能“看得见、看得清、看得准”，将潜在的安全隐患大幅度降低；此外，实时风险预警系统通过精确识别和过滤无效风险，只在必要时触发警报，极大地减少了对司机的干扰，优化了驾驶体验。整体而言该方案通过整合高性能显示屏和摄像系统，全面覆盖多种行业场景，有效提升了司机的视野范围和行车安全性，确保了全方位的行车监控与安全防护。
　　1.1.3资产安全
　　该方案利用高度集成的智能货舱摄像机，实现货物状态的全面可视化管理。通过云端平台的实时数据和监控系统画面，车队运营者可以了解货物位置和装载情况，包括离订单最近的车辆位置，哪些车厢是空置的，装载时长，等待时长等信息，从而优化调度决策，实现货箱的最大满载率和高效运营的目的。此外，内置的存储功能支持事后分析，帮助在卸货时定责任，确保对任何损坏进行追踪和管理。利用北斗/GPS/GLONASS三模定位技术，即便在信号屏蔽环境下，也能精确上报车辆状态，并通过被动关机前的图像进行智能分析，结合地理围栏动态优化救援路径，实现高效应急响应，为车队安全提供全方位保障。方案还可联动温湿度传感器、门磁传感器和油量传感器进一步增强风险管理能力，帮助管理者及时发现偷盗、损坏和非法开箱等问题，助力构建全面、高效、安全的物流管理生态系统。
　　FT Cloud平台是一款专为货运车队打造的智能管理解决方案，旨在通过视频安全管理提升全球车队运营效率。车队管理者经常面临诸如运营效率低下、风险识别滞后及报警过载等挑战。FT Cloud通过AI和大数据技术，提供精准、高效的解决方案。同时，集成业界领先的SafeGPT大模型引擎，该引擎整合了车辆数据、司机行为及环境感知数据，实时进行分析以精确预测风险。SafeGPT引擎融合了时间序列数据、个人驾驶习惯、路面环境、车辆实时定位、速度和刹车等多维度信息，构建科学的风险预测模型。该模型精准识别高风险路段、司机行为模式和事故高发时段，为车队管理者提供全面的预警和决策支持，显著降低事故率。基于稳定的设备出货量和海量真实业务场景数据训练，SafeGPT不断优化其风险识别能力，帮助管理者从“报警噪音”中解放出来，使他们能专注于真正的安全隐患。截至2024年底，FTCloud已服务近40万台车辆，SafeGPT经过全球客户的广泛测试与验证，已在货运、公交、出租车等多个行业得到应用，并在中国、拉美、南非和墨西哥等地区获得客户和用户的高度认可，普遍认为这款专门为行业安全打造的大模型产品能有效推动“vision zero”达成。综合数据显示，SafeGPT能帮助车队大幅提升整体安全效果和运营效率。
　　1.2出租行业解决方案
　　当前出租行业正处于智能化、精细化转型升级的重要阶段，传统经营模式受市场环境影响，订单下滑、运营成本上升等压力不断增大。公司紧贴行业发展趋势与客户需求，推出以智能监控和大数据分析为核心的综合管理服务方案，通过精准风险识别、动态定价策略及司机行为精细化管控，助力行业高质量、可持续发展。目前，该解决方案已覆盖国内约160个省会、直辖市、地级市及特别行政区，并在亚太、欧洲、美洲及中东等地区超过十个国家实现落地应用，累计为全球超过50万辆出租车提供高效的信息化管理服务。
　　1.2.1出租车综合服务管理
　　出租车综合服务管理方案整合了智能服务交互屏、智能摄像头、网联计价器及国产化管理平台等前沿技术，全面提升出租车运营效率与服务质量。本方案利用人工智能与大数据分析，实现司机身份的实时验证及违规行为的动态监控，确保行业合规性。同时，配合运价改革推动的动态运价系统，优化价格调整流程，增强竞争力，提高司机与企业收益。此外，方案还包括便捷叫车、支付、电子发票及评价系统，极大优化乘客的出行体验，增强市民满意度。
　　1.2.2出租车缓碰撞管理
　　行业当前普遍面临的挑战是订单量减少，司机单位时间收入减少，进而促使司机工作时长的增加，这些因素共同推高了事故率和保险赔付金额。通过先进的盲区检测技术，配备高清广角摄像头和雷达，实现无死角监控，有效识别碰撞风险，并通过主动刹车技术减少碰撞风险。此外，还引入了缓碰撞风险管理系统，利用AI和数据分析技术，实现风险数据的实时采集与深度挖掘，为司机提供个性化的安全风险评估和刹车方案，持续提升行车安全水平。
　　1.2.3风险减量
　　公司针对出租车行业的高事故率和保险成本问题，开发了一套综合的风险减量解决方案。该方案通过AI技术驱动的司机行为建模和风险干预措施，全面实施“事前预警、事中控制、事后追溯”的安全管理策略。通过实时监测和即时警报系统，该方案能够识别并警告司机的疲劳驾驶、分心、冲黄灯、超速和激进驾驶等高危行为，极大地提升了行驶安全。此外，该系统还采用基于Safe GPT大模型技术生成司机画像，精准识别高风险司机群体，并根据司机行为模式定制个性化的培训方案，进一步优化了司机的服务质量和行业安全标准。
　　1.3公交行业解决方案
　　公共交通作为城市出行的关键支撑，安全与效率始终是行业发展的核心要务。公司基于“Vision Zero”理念，围绕源头预防、事前预警、事中干预和管理提升四个关键环节，构建了覆盖车辆、司机和外部环境的立体化安全防控体系。过去多年，公交行业由于技术发展水平的制约，一般会在车上布置多套设备来满足调度、社会安全/交通安全、信息发布和司乘管理等不同领域的需求。公司创新的推出了IBCU（智能巴士中央处理单元），给公交车提供了一台可以解决以上多领域需求的强大端侧设备，不需要重复建设多套系统，极大的提升公交信息化的投入产出比。
　　1.3.1安全管理
　　通过整合智能摄像头和雷达等感知设备，结合融合决策，车辆控制与大数据分析技术，构建“源头预防-事前预警-事中干预-管理提升”全流程防控体系。在风险预警和干预层面，系统通过实时监测司机的疲劳、分神、离座等行为，并对车辆周边的碰撞风险、车道偏离和斑马线超速等场景进行精准识别，结合行人轨迹预测算法过滤误报，将预警准确率大幅提升。针对公交盲区、进出站等复杂场景，系统动态划定安全区域，精准识别真实风险并减少无效报警干扰；在紧急情况下，公交缓碰撞系统（CMCS）能提前进行干预，通过超远距离感知提前平滑干预控制，调节制动力度，最大限度地减轻外部碰撞的危害，并降低乘客因急刹车受伤的风险。此外，平台依托SafeGPT大模型风险评估技术，能够为司机生成风险画像，客户可通过培训、家访谈话、调岗等措施纠正司机不良驾驶行为，从司机管理维度将事故隐患降至最低。
　　1.3.2运营效率
　　为帮助公交企业实现降本增效，公司基于高精度客流统计与5G车载计算单元，构建全链条的数字化管理平台，包括数据管理、计划排班、动态调度及客流分析等功能。该平台可在行车过程中实时获取乘客上下车人数、出行时段与线路偏好，并通过时空大数据分析快速呈现客流分布与出行特征，支持公交线网的动态优化，如微循环线路规划与站点调整。通过与城市交通管理平台的数据共享接口，这一方案打破了传统信息孤岛的限制，实现跨部门协同与统一调度。在管理运营与调度上，智能排班系统会根据客流波动和司机排班规则等因素，生成高效合规的调度方案。例如，系统强化了对车辆位置、路况和突发事件的实时监控，通过司机交互屏和乘客信息屏适时发布增补班次或调整线路的指令，应对高峰时段客流拥挤和突发路况变化。据2024年在多个海外城市的应用情况显示，该方案显著改善了准点率与乘客满意度，同时有效降低了空驶率与车辆运营成本。
　　1.4前装业务
　　公司前装事业部作为公司智能驾驶领域的核心业务单元，始终以“技术驱动全球化、场景驱动商业化”为战略导向，深度整合人工智能、大数据、云平台等核心技术，为主机厂提供覆盖合规安全、智能驾驶、车联网的全栈解决方案。2024年，公司前装业务在技术研发、市场拓展及生态合作方面取得显著突破。
　　前装业务部深度践行全球化生态战略，与全球顶尖智能驾驶企业及产业链龙头企业建立战略级合作伙伴关系，聚焦标准共建、技术共研、场景共创三大方向，深度参与国内和海外智能驾驶标准制定与法规升级进程，联合开展下一代高精度感知、车路云协同等核心前沿技术开发拓展；同步推进智能座舱、L2+自动驾驶套件等创新产品的场景化开发与商业化落地。通过开放生态驱动技术革新，持续巩固公司在商用车智能系统领域的先发优势与行业地位。
　　1.4.1欧标安全管理系统
　　为了避免因人为过失而导致的交通事故，达到“Vision Zero”的目标，欧盟在近年不断推行智能辅助驾驶技术，并出台相应法规，纳进WVTA认证的强制要求。这些法规的强制实施，使得欧盟市场新车准入工作面临新的技术挑战。公司继2023年完成满足欧盟GSRII标准规范的全套安全管理解决方案的开发后，于2024年实现基于GSRII欧标安全管理系统的前装量产商业化落地。
　　（1）市场拓展：获全球商用车企（覆盖重卡、巴士）近40款车型量产定点，同步在欧洲完成多国市场交付落地，是中国商用车欧标产品的主要供应商之一。
　　（2）场景延伸：量产适配车型从巴士扩展至重卡、牵引车等主力车型，并启动轻客、轻卡专用解决方案研发，覆盖城市配送、冷链物流等高频需求场景。
　　新一代产品开发正式启动，技术升级聚焦两大方向：
　　（1）硬件优化：通过传感器小型化设计与多模感知融合，提升系统集成度与可靠性；
　　（2）功能迭代：基于全新计算平台开发L2级全栈智驾域控方案，支持车道居中辅助等核心功能，计划于2025年分阶段完成功能验证与量产发布。
　　欧盟数据显示，商用车配备AEBS后可减少约20%-40%的追尾事故，近年欧盟、中国等地区逐步将商用车AEBS纳入强制安装清单。公司在去年成功推出商用车AEBS产品的基础上，今年进一步拓展ACC，LKA等纵向ADAS功能，并进一步拓展合规适配范围。
　　目前，公司的商用车自动紧急制动系统（AEBS）和全新扩展升级的自动巡航系统（ACC）已经成功在多家头部整车厂的商用车型实现定点量产，其中部分车型开始在欧洲市场部署落地。完整的法规适配能力和产品组合配置不仅助力整车厂新车在各个主要地区市场的量产准入，更重要的是实质性提高了行车安全性，降低了因碰撞事故造成的经济损失和社会影响。
　　未来公司将加速推进商用车自动紧急制动系统（AEBS）的功能安全（ISO 26262）认证，同步拓展行业上下游生态，通过与主机厂和优质合作伙伴在电子制动系统（EBS）联合标定及集成系统等领域的深度合作，进一步巩固商用车智能驾驶解决方案的技术领先性与市场覆盖率。
　　电子后视镜作为传统光学后视镜的升级替代品，采用了先进的摄像头和图像处理技术，为司机提供更加清晰、全面的后方视野。它不仅能够消除传统光学后视镜因车身结构和设计限制而带来的视野盲区，还能在恶劣天气或低光环境下，通过图像增强技术，为司机提供清晰的后视图像。
　　报告期内，公司完成了多款电子后视镜产品的设计和研发，并在国内外市场多个客户的多款车型适配；同时新开发的电子后视镜融合欧标系统即将发布，进一步丰富覆盖本土和海外主流商用车市场的产品矩阵。随着技术的不断进步，电子后视镜有望成为每辆车的标配，为用户带来更加智能、安全、便捷的驾驶体验。未来，公司将通过电子后视镜与ADAS域控制器的数据互通，扩展盲区监测、开门预警等衍生功能，强化智能视觉系统的协同安全价值和商用车全栈行车安全产品组合。
　　1.4.4智能网联产品
　　（1）汽车行驶记录仪：公司根据市场需求，发布了多款满足GB/T 19056-2021新国标的行驶记录仪产品,主要针对两客一危、货运行业，对车辆速度、时间、位置信息进行采集并传输；同时带有司机驾驶行为分析等智能功能。产品已取得多个客车主机厂、卡车主机厂项目的定点。
　　（2）智能工作域：商用车智能工作域是指以车载域控的方式专为商用车驾驶与作业场景设计的智能化集成系统，通过统一的软硬件平台，将车辆驾驶信息（如导航、车况）、业务运营数据（如物流订单、货物温控）及交互功能（语音控制、多屏协同）深度融合。其核心目标是提升司机工作效率、优化车队管理并保障作业安全，例如为冷链物流车集成实时温湿度监控与路径优化，或为工程机械提供设备状态远程诊断功能，是商用车智能化的关键载体。基于公司在车队后装业务的经验和优势，在商用车智能工作域方向取得了重大突破，未来将继续深挖不同行业车型的业务需求，不断提升产品的性能和功能，为客户提供更加优质的商用车智能工作域解决方案。
　　（3）车规标准件、传感器：车规标准件包括智能摄像机、标准显示屏、客流仪等几十类硬件产品。
　　随着全球汽车产业加速向智能化、电动化与网联化转型，公司以前瞻性技术布局与全球化战略为核心驱动力，持续深化与国内外主机厂的战略协同。公司依托智能工作域、欧标安全管理系统、自动紧急制动系统（AEBS）及电子后视镜等核心产品矩阵，已在国内商用车前装市场建立技术标杆，助力主机厂实现智能驾驶能力升级与整车竞争力跃升。未来，公司将进一步强化营销网络全球化覆盖能力，在安全合规、智能工作域、L2+自动驾驶等领域提供全栈解决方案，并通过渠道下沉、本地化服务及定制化开发，加速欧洲、东南亚等海外市场渗透，推动商用车前装业务进入规模化高速增长通道。
　　2.公司技术能力：高效的三级研发架构
　　依托长期积累的技术经验及行业应用实践，公司已成功搭建了完善、成熟且开放的“1+3”研发基础平台体系。“1”指的是硬件设计与研发能力，“3”即三级研发基础平台，包括嵌入式软件平台、云服务平台及人工智能算法平台，形成了从终端设备到云端管理、从数据分析到决策干预的全链条技术支撑能力。
　　这一平台体系不仅显著提高了公司在行业解决方案开发过程中的效率与质量，也为各细分领域客户快速实现个性化定制需求奠定了扎实的技术基础。公司通过“感知-计算-决策干预”的闭环安全管理体系，协助客户有效降低安全事故发生率，显著提升车队运营效率，并有效推动行业客户提升合规管理水平。得益于三级研发架构的构建，公司研发过程中的基础技术平台复用率超过80%，进而显著提高项目交付速度，增强了客户合作的粘性，为公司整体市场表现的提升提供了积极支撑。
　　2.1嵌入式软件三级研发平台
　　嵌入式软件三级研发平台是一种分层架构，旨在构建一个既能满足通用基础需求，又能灵活适应特定行业需求的完整软件生态系统。该平台主要包括三个层次：
　　（1）基础软件层：这一层提供了丰富的基础技术，确保不同硬件机型之间的软件兼容性。平台通过硬件芯片适配技术，在设计上屏蔽了不同芯片组之间的差异，同时配备自动化硬件测试工具，以支持各种硬件产品的快速测试。基础服务层则提供外设、网络、存储、音视频等框架服务，并构建消息通信和软总线数据传输机制，为上层业务组件提供数据支撑。基础业务组件包括多媒体、网络协议、位置服务以及车载业务等，具备高度复用性，既能被行业标准软件调用，也能服务于定制化开发。
　　（2）行业标准软件层：基于基础软件层，该层针对特定行业的共性需求，提供标准化的业务功能和解决方案。例如，在公交行业，该层整合了超过20年的行业技术积累，通过专门的网络协议、报站、调度等标准化业务以及行业标准报警组件，结合专用的UI和外设插件，形成了成熟且具竞争力的行业标准产品，显著提高了行业解决方案的开发效率。
　　（3）行业定制软件层：在前两层提供的基础和标准功能上，该层支持针对具体客户和特殊场景的快速定制。行业定制软件层与基础软件层和行业标准软件层完全解耦，既能独立维护和更新，也能在需求变化时迅速产出定制化产品，满足特定行业或客户的特殊需求。
　　2.2云平台三级研发平台
　　架构基于完全开放、模块解耦和云原生设计理念，支持在一个PaaS平台上开发并落地多个行业业务平台，实现“一个PaaS平台+N个行业业务平台”的模式。
　　（1）基础软件层：该层主要提供AIoT设备的接入及丰富的基础能力，通过抽象封装多种设备接入协议，确保平台具备稳定的基础业务接口。模块化封装整合了设备管理、注册鉴权、租户应用管理、告警证据、GNSS、音视频、转码及证据存储等功能。基础软件进一步细分为设备接入层和业务中台层，分别提供不同级别的API接口，使上层业务平台能够快速实现视频直通、回放、告警通知、证据下载、电子围栏等核心业务功能。
　　（2）行业标准软件层：该层基于各行业功能共性抽象，通过标准化实现货运、公交等行业的通用功能，提高软件开发效率和产品质量，并降低维护和升级成本。例如，针对货运行业，将设备管理、租户应用管理、告警、音视频处理、GNSS能力等功能封装成电子围栏、统计报表、证据中心、视频墙等标准化模块，其功能覆盖率超过80%。
　　（3）行业定制软件层：立足于基础和行业标准软件层，该层针对具体行业需求进行高效定制。它与前两层完全解耦，使得定制模块可以独立部署和升级，从而迅速响应诸如货主监控、动态报警等级、酒精检测等特殊需求。
　　2.3人工智能三级研发平台
　　AI三级研发平台是一种分层设计的技术策略，主要包括部署层、模型层和应用层，旨在提高AI算法的研发质量和效率，同时对AI算法的基础能力进行解耦和抽象化。
　　（1）部署层：部署层构建于推理加速子系统、模型编译工具链和基础算子硬件加速库之上。这一层的主要职能是屏蔽底层芯片的差异，确保公司的AI算法能够在各种芯片上高效、灵活地部署。通过优化的硬件适配和自动化测试手段，这一层为AI模型提供了一个稳定和高效的运行环境。
　　（2）模型层:公司采用低算力消耗和高精度算法的设计理念，研发了一系列独有的视觉算法，如目标检测和目标分割算法。这些算法通过大量数据训练和精心调优，能够在嵌入式芯片的有限算力下实现高精度的效果，大幅降低车载能源消耗。
　　（3）应用层:根据客户和行业需求，实现了广泛的算法应用。例如，先进驾驶辅助系统（ADAS）、客流数和客流方向检测、桥梁限高检测、遗留孩童检测、遗失物品检测、司机监控系统（DMS）和盲区监测（BSD）等。这些应用不仅提高了行车安全，还优化了运营效率，有效解决了行业面临的安全风险管理痛点。
　　未来，公司将持续完善并优化三级研发平台体系，不断夯实技术竞争优势，推动研发成果的市场化转化，积极响应行业变化，为客户创造持续价值，确保公司长期、稳健的发展态势。
　　2.4大模型应用
　　2.4.1场景识别大模型
　　基于公司自研的场景识别大模型，自动对视频信息进行结构化分析和归档，为公司提供了一个高效的视频处理引擎。场景识别大模型通过从视频中提取关键信息，将所有的报警按照特定的结构进行分类和整理，并生成详细的标签和元数据。
　　2.4.2图像生成大模型
　　基于AIGC中扩散模型技术，研发自有的图像生成大模型，相比于开源的各种生成大模型，其最大的区别是自研的生成大模型可以生成各种画质、各种光照、贴近实车场景的图片，达到以假乱真的程度；而开源大模型生成的图片往往过于精致，跟车载镜头拍摄的画面差异巨大，无法使用。该项技术可以大幅提升公司在难例场景、罕见场景下的数据收集速度，大幅缩短产品研发周期。该项技术已经全面应用在公司各个场景算法的研发流程中，例如车牌生成、出租遗留物生成、交通标志牌生成等等。
　　2.4.3素材检索大模型
　　素材检索大模型，其具备强大的图片去重、相似图片检索、图文匹配以及视频段检索功能，能够满足多样化的应用需求。在人工智能领域，不断解决难例场景是永恒的任务，由于其具有的偶发性特点，如何快速准确地获取这些样本成为了一项极具挑战性的任务。素材检索大模型为解决这一问题提供了有效途径。
　　2.4.4行业通用大模型
　　基于公司庞大的场景数据资源，开发了车载行业的视觉通用大模型。相比开源大模型，它在检测精度和速度上均实现了显著提升，可快速适应新场景和新业务需求。
　　2.4.5样本数据引擎
　　该引擎将场景识别大模型、素材检索大模型、行业通用大模型进行了深度整合，构建出公司特有的大数据处理框架。这些数据处理引擎具备强大的自动化处理能力，能够对每天大量涌入公司的数据实现自动归档、样本去重、难例挖掘以及自动化标注等功能。该引擎可以持续不断地收集场景数据，不断拓宽算法应用范畴，通过这种方式，公司能够实现模型的自主更新迭代，大幅增强模型的适应性和准确性。
　　
　　三、核心竞争力分析
　　（1）技术领航者：硬核科技驱动行业革新
　　公司始终坚持以技术创新引领行业发展。率先在行业中引入车载端AI算法集群，覆盖高级驾驶辅助（ADAS）、司机监控（DMS）、盲区检测（BSD）等领域，提供超过80种智能算法服务于10大细分行业。与此同时，公司前瞻布局大模型等前沿技术，实现了自动化标注、AIGC样本生成等关键应用突破，深化AI技术在实际场景的应用，确保解决方案的领先性和广泛适应性。报告期内，公司聚焦功能安全、辅助驾驶、高清视频等底层技术，构建了“云-边-端”全栈技术生态，实现技术平台的高复用和易扩展。高强度的研发投入使公司在核心技术领域保持领先，并确保安全闭环解决方案的持续完善与跨行业落地。凭借强大的硬件研发能力和软件算法实力，打造出从前端感知设备、边缘计算到云端平台的数据闭环体系，在毫秒级低时延内完成数据从采集、处理到分析的全流程，大幅提高了系统响应速度和数据利用率。
　　（2）全球智联网络：本地化运营，全球化交付
　　凭借全球化的战略布局和本地化的运营策略，公司建立了广泛的国际市场网络。目前公司业务已拓展至全球超过100个国家和地区，逐步形成了以属地化管理团队为核心的本地运营体系，有效提升了对不同地区文化差异、法规标准和市场需求的适应能力，并为当地客户提供更为精准的解决方案，获得客户高度认可，在北美、欧洲、中东、南美及亚太区域均取得了良好的发展势头。公司构建了柔性与智能制造相结合的生产网络：配备先进的柔性生产线以支持小批量、多批次的生产需求，全自动化仓储和物流系统确保高效的全球交付能力。同时，公司坚持严苛质量管控，保证每一款产品都符合高标准的质量要求，进一步巩固了公司在国际市场的信誉。针对不同地区市场特点，公司实施差异化的市场开拓策略。在欧美发达市场，以ODM模式快速拓展合作客户；而在中东、南美及亚太等新兴市场，公司则积极通过自主品牌战略，实现品牌溢价与市场份额的双重提升。
　　（3）敏捷管理架构：平台化组织，分级响应体系
　　为快速响应多变的市场需求，公司打造了灵活高效的组织架构。后端建立统一的研发中台，集成最新的AI技术和数据分析工具，为所有产品和解决方案提供核心技术支持；前端根据区域和行业特性配置业务团队，贴近市场一线敏捷响应客户需求。同时，公司实行需求分级策略，从通用版本到区域优化版再到定制专用版，确保产品方案既具有广泛适用性，又能针对特定客户深度定制。研发团队由大批AI工程师和行业专家组成，多元化的人才结构使公司能够融合不同领域的专业知识，高效解决客户实际问题，不断提升客户满意度和产品市场接受度。这样的平台化组织与分级响应体系，使公司既能保持技术创新的前沿性，又能灵活地适应各地市场变化，在复杂多变的环境中保持竞争优势。
　　（4）深度行业理解：从场景中来，到价值中去
　　公司凭借长期服务全球商用车市场所积累的深厚行业经验，持续深入研究运输安全、保险风控与运营效率提升等细分领域的需求与痛点，积极推动相关产品与解决方案的创新研发与市场落地。此外，公司基于自身三级研发体系（嵌入式软件层、云平台层、人工智能算法层）实现了底层技术能力与行业场景需求的深度融合，做到“标准化支撑、快速响应、价值闭环”的解决方案交付。不仅使产品技术性能保持行业领先地位，更显著降低了产品研发与生产成本，从而使产品在市场竞争中具备明显的差异化优势和性价比优势。同时，公司基于深度行业理解与客户需求洞察，每年可快速研发、落地十余个新应用场景解决方案，并及时有效地进入各个新兴市场，推动公司业务版图不断拓展与丰富。
　　（5）长期主义基因：人才与生态共赢
　　公司坚信人才和生态是实现长期可持续发展的基石，坚持长期主义发展理念。在内部管理上，以战略目标和业务需求为导向，实施多层次的激励机制，例如推出股权激励计划与员工持股计划激发骨干员工的积极性，并积极引进国际化专业人才，挖掘各类技术型和管理型人才潜能。这些举措强化了员工的主人翁意识，激发组织活力，提升了组织运行效率。公司还致力于打造学习型组织，针对核心与关键岗位建立明确的能力标准，构建系统化的培训课程体系，并借助数字化工具落实培训计划。通过不断沉淀和分享内部外部知识经验，公司持续提升研发、运营、销售等全方位的组织能力。与此同时，公司注重产业生态共赢，积极与上下游伙伴开展合作，融合产业链各环节优势，共同推动商用车智能安全生态的发展。这种对人才与生态的长期投入，确保了公司创新动力源源不断，为企业的长期战略愿景和行业领导地位提供了坚实保障。
　　
　　四、主营业务分析
　　1、概述
　　2024年，公司在经营层面取得了显著的成绩。公司实现营业总收入27.77亿元，同比增长63.45%；归属于上市公司股东的净利润2.90亿元，同比增长184.50%。公司净利润的增长速度远高于营业收入的增长速度，充分体现了公司在报告期内经营效率的进一步提升。
　　公司总收入中，主营业务收入19.74亿元，同比增长32.73%；非主营业务收入8.03亿元，同比增长279.00%。非主营业务收入主要来自低毛利的电子产品加工业务，为更好聚焦主业发展，公司已将经营该项业务的子公司控股权出让，自2025年1月1日起，该子公司不再纳入公司合并报表范围。
　　（一）夯实技术基础，研发效率进一步提升
　　公司持续投入研发资源，优化三级研发架构，提升研发效率。2024年，公司通过“1+3”研发基础平台，进一步提升了行业解决方案和定制化需求的研发质量和效率。在技术研发团队人数保持稳定的情况下，支撑了营收的快速增长，2024年公司研发费用2.84亿元，同比增长15.14%，同时，主营业务研发费用率由2023年的16.57%下降到2024年的14.37%。公司在保持高研发投入的同时，进一步优化费用结构，提升了盈利能力。
　　（二）国内业务稳步回暖，海外业务高速增长
　　公司在全球范围内持续扩大营销网络，全力抓住人工智能在商用车行业应用带来的商业机会。报告期内，国内主营业务收入6.93亿元，同比增长14.80%，海外主营业务收入12.81亿元，同比增长44.99%。公司通过提供高品质产品，不断提升行业口碑和客户满意度，实现了营收的快速增长。
　　（三）海外供应链成熟，打造全球变局下业务韧性
　　海外产能布局是全球化战略的重要支撑。报告期内，越南智能工厂生产效率和质量控制能力显著提升，已经得到各地区客户认可，开始承担海外重点区域客户产品的生产制造任务。越南工厂的成功运营，给公司积累了宝贵的海外供应链规划和落地能力，未来公司将继续推进海外产能布局，新建智能制造中心以满足不同区域海外业务的增长需求，力争在不确定性越来越强的国际环境中构建更强的业务韧性。
　　
　　五、公司未来发展的展望
　　（一）行业发展趋势
　　（1）技术趋势上，人工智能在各行各业应用落地逐渐呈现规模效应，而商用车安全与信息化领域，在人工智能应用落地上走在了前列。随着大量人工智能产品的规模应用，车队事故率降低、交通死亡人数显著下降。人工智能产品的应用效果，推动行业进入快速发展阶段，视频及智能化终端渗透率将加速提升。
　　（2）政策面上，随着人工智能终端带来的交安事故明显改善，“Vision Zero”（道路交通零死亡愿景），有望得到真正实现。越来越多的欧美国家和城市，加入“Vision Zero”计划，更多的安全监管法规出台，将极大促进行业发展。国内市场方面，法规严控和技术带来的效果双向驱动下，行业发展有走向价值驱动的趋势。
　　（3）随着自动驾驶技术的逐步成熟，越来越多的商用车应用领域，开始寻求自动驾驶与业务场景深度结合的自动驾驶解决方案。与不同行业的业务场景深度结合，是商用车自动驾驶技术与乘用车自动驾驶技术的重大区别，围绕着商用车不同运营场景打造的自动驾驶方案，将得到快速发展。
　　（二）2025年经营计划
　　（1）技术创新与产品研发
　　1、持续优化AI技术：公司将继续深化AI技术的研发与应用，特别是驾驶安全认知大模型SafeGPT的优化升级。通过不断提升模型的风险感知能力和行业级司机群体画像认知能力，进一步拓展其在货运、公交、出租车以及智能矿山车辆管理等商用车场景中的应用。
　　2、推动技术融合：加强AI算法与5G、车联网技术的结合，推动产品从“被动监控”向“主动预警”及“主动干预控制”升级，以更好地契合行业对安全和效率的需求。
　　3、研发投入与平台化建设：持续投入研发资源，优化“1+3”研发基础平台，进一步提升研发质量和效率，降低研发成本，同时增强客户对公司产品的粘性。
　　4、前沿技术探索：基于对商用车不同细分行业的深刻理解、强大的硬件工程设计能力和多感知融合算法的调优能力，公司将积极探索商用车自动驾驶技术的产业化应用，通过技术创新和资源整合，推动商用车自动驾驶技术在干线物流、公共交通、矿区、城市环卫、末端配送等关键领域的商业化落地，助力商用车行业快速迈入到全新的智能网联时代，提供行业新一轮可持续发展的动能。
　　（2）市场拓展与业务布局
　　1、海外市场深耕：公司海外业务覆盖100多个国家和地区。未来将继续加强在海外市场的布局，特别是欧洲商用车前装市场，争取在包含货车在内的多个领域取得突破。同时，进一步强化在南美、亚太、中东和非洲等新兴市场的业务拓展。公司坚信为世界各地各行业提供更加本地化的产品和更便捷落地的服务是大势所趋，将在现有九个子公司基础上，在全球更多国家或地区设立子公司进行业务开拓，并不断加大外籍本地员工人数比例，不断加深全球业务网络护城河。
　　2、国内市场转型：在国内市场，公司全面转向基于新技术和核心场景价值的竞争，即业务结构调整升级，将更专注于高技术含量需求场景，提供高附加值产品，优化营收结构，不断提升国内业务整体毛利率。
　　3、业务多元化探索：基于公司在商用车智能视频领域的技术积累，积极探索高阶智能驾驶辅助系统、车联网在线增值服务等新兴业务领域，寻找新的业务增长点。
　　（3）产品与服务升级
　　1、提升产品性能与质量：通过优化供应链与生产流程，进一步提升产品生产效率，同时加强生产过程中的质量控制，确保产品质量符合国际领先标准，并在此基础上满足客户更多更高的需求。
　　2、拓展服务模式：随着SafeGPT大模型的商业化应用，公司将继续推进SaaS收费模式业务的拓展，为客户提供按需付费的软件服务，不断降低客户使用门槛，提高客户满意度和忠诚度。
　　（4）人才与团队建设
　　1、加强人才引进与培养：随着公司业务的不断拓展和技术的持续创新，公司将加大人才引进力度，吸引更多的技术专家、具备国际化视野的市场精英和管理人才。同时，完善人才培养体系，为员工提供良好的职业发展空间和培训机会，打造高素质、创新型的人才队伍。
　　2、实施股权激励计划：适时实施股权激励计划，通过激励员工与公司共同成长，进一步提升员工的积极性和创造力，为公司实现长期发展目标奠定基础。
　　（5）风险应对与可持续发展
　　1、应对市场风险：密切关注国际经济形势和政策环境的变化，及时调整市场策略。加强与客户的沟通与合作，共同应对市场风险。
　　2、加强供应链管理：优化供应链管理体系，提高供应链的稳定性和效率，确保原材料的稳定供应和质量控制，降低生产成本，提升公司的运营效率和盈利能力。积极储备不同区域产能落地资源，做好充分准备应对国际局势的不确定性。
　　3、推动可持续发展：积极响应国家可持续发展战略，将绿色发展理念融入公司的生产经营活动中，通过技术创新和产品升级，降低产品能耗，减少对环境的影响。
　　综上所述，公司将继续秉承创新驱动、市场导向的发展理念，不断优化技术与产品，拓展市场与业务，提升服务与质量，加强人才与团队建设，积极应对风险与挑战，推动公司持续、健康、稳定发展，致力于成为全球领先的智能交通解决方案提供商。 收起▲