主营业务:
公司及其附属公司（统称‘集团’）主要从事人工智能（‘AI’）产品及AI解决方案的销售。
报告期业绩:
集团的总收入由截至2024年6月30日止六个月的人民币337,048千元增加20.2%至截至2025年6月30日止六个月的人民币404,967千元，该增加主要归因于公司AI能力及行业影响力的提升，使公司在AI解决方案所应用的多个垂直行业进一步渗透，在AI人工智能的超算平台项目、轨交、医疗等领域收入有所增加。
报告期业务回顾：
公司是一家AI解决方案提供商，专注于在中国销售用于日常生活及医疗相关应用场景的对话式AI产品及解决方案。公司的业务集中于通过以用户为中心的AI解决方案，提升运营效率、加强决策能力及提供更佳结果，为不同行业的客户提供动力。这些产品和解决方案的广泛商业应用为公司提供了优质的用户反馈，进而促使作为云知大脑核心的山海大模型不断迭代。
下图说明AtlasAI基础设施、云知大脑及AI应用解决方案，分别为基础层、中央技术平台层及应用层，共同构成公司AI解决方案的技术栈。云知大脑云知大脑为中央技术平台，具备高通用性、适应性及高效性，可透过芯片、边缘SDK、公有及私有云部署来交付。该中央技术平台赋能公司的AI应用解决方案，开发者在此构建、测试及管理AI应用解决方案。云知大脑包括山海大模型及一系列AI组件，其中，山海大模型是公司2023年5月从基于BERT的大语言模型UniCore升级GPT架构而来，经过海量文本及代码预训练，得到更高参数量、更强生成能力，具有强大通用能力的大模型。发布之后，山海大模型又先后拓展了检索增强生成(RAG)、智能体(Agent)、多模态融合及深度推理（类似DeepSeek-R1）等技术能力，参数规模也扩大到千亿以上，保持通用大模型能力在OpenCompass、SuperCLUE等多次评测中处于第一梯队水平。以此为基础打造的专家级医疗大模型，在2025年5月的MedBench医疗综合评测中获得第一名，并突破严肃场景下的规模化应用瓶颈，带动大模型相关业务高速增长。
AtlasAI基础设施公司的AtlasAI基础设施由硬件及可实现计算、储存、连接、调度及管理的软件资源组成。其支持公司的中央技术平台云知大脑以及云知大脑的核心算法模型山海大模型的开发、优化及运营。公司战略性地于2016年开始建立AtlasAI基础设施，其专注于公司的智算集群，就高效机器学习工作动态调度强大算力。Atlas的智算集群目前拥有超过184PFLOPS的计算能力，以及超过10PB的存储容量，而两者均可在不中断训练任务的情况下进行扩展。
公司的智算集群可高效动态地调度数千个GPU进行并行计算，并无缝执行动态扩张，以满足不断变化的业务需求。其亦能为大型机器学习任务优化资源使用率，例如储存、带宽及算力，解决其重大并行计算的需求。智算集群强大的算力、高效动态的调度和可扩展性，是公司推进AI解决方案及数据飞轮的核心竞争优势。
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AI应用解决方案于2025年上半年，公司的收入主要来自销售AI产品及解决方案。公司的AI应用解决方案层位于公司技术栈的顶部，是用户与之互动的地方。基于云知大脑，公司提供易于部署、效能最佳的AI产品及解决方案，可为广泛客户进行高效调优，有助客户提高运营效率及生产力，以及为各行业的终端用户带来价值。日常生活17.3%
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100.0%公司提供可应用于交通、商业空间、酒店及住宅等应用场景的多样化AI产品及解决方案，以提升人们日常生活的便利性和品质。此外，公司通过模型即服务（‘MaaS’）向开发者和企业按需要提供AI大语言模型能力。主要产品包括基于公有云的AI能力应用程式介面（‘API’），使不同的应用程式能够相互通信、定制专有AI技术服务平台及AI模型嵌入式芯片和物联网(IoT)硬件模块。于2025年上半年，公司已向开发者和客户销售16.5百万颗AI芯片，较2024年上半年增加0.7%。截至2025年6月30日，公司已累计销售近1亿颗AI芯片。
于2025年上半年，公司来自日常生活的客户数量309名，与2024年同期基本持平；每名客户收入人民币1,084千元，较2024年同期增加20.1%，这主要是由于公司逐渐增强的AI能力使公司提供了更广泛的AI解决方案产品。
解决方案基于大模型及物联平台的基础核心能力，公司提供日常生活解决方案，连接音箱、集中式语音控制屏、人脸识别设备及多模态交互屏等物联网设备。通过不同层次的设备和服务的互联，公司为跨垂直行业（包括住宅、商业空间、酒店及交通）的不同的场景提供一站式解决方案。公司的解决方案将一致性及高效率的标准化解决方案与满足特定客户需求的适应性解决方案相结合。公司与多家大型国企持续深入合作交通、商办等多领域智能化业务；客户包括国内知名汽车企业，同时作为端侧AI技术提供商，联合知名外企共同助力多家中国知名车企出海。
于2025年上半年，公司来自销售解决方案的收入为人民币282,544千元，较2024年上半年增长22.6%，主要由于公司深入拓展AI大模型在解决方案中的应用，AI超算平台项目、商办、轨交领域解决方案的收入均有增加。
产品公司在日常生活板块项下的产品主要包括芯片、模块及API。AI芯片是能够执行影像辨识、自然语言处理及机器学习等AI任务的半导体，AI模块是与AI芯片整合并经其增强的硬件设备及组件。截至报告期末，公司已开发并销售AI芯片及AI模块产品，除现有语音控制功能外，亦支持更多功能的整合，如蓝牙及主控。于2025年上半年，公司来自于AI芯片和AI模块的收入为人民币48,881千元，较2024年同期增加5.8%，这主要是由于AI芯片及AI模块类产品在白电市场和教育平板市场有所增长。
公司以公有云AI能力API和定制化自有AI技术服务平台的形式，按需向开发者和企业提供基于MaaS的AI能力，公司以按次付费的方式收取该等服务的订阅费。于2025年上半年，公司来自于API的有关订阅费为人民币3,243千元，较2024年同期增加45.6%，这主要是由于基于山海大模型的云端调用服务增加。
医疗公司提供AI赋能医疗解决方案，如病历语音输入、病历质控、单一疾病质控及医疗保险支付管理。该等AI解决方案通常作为定制的AI赋能业务系统交付，其可规范医疗服务流程和决策，从而减少医疗失误，提高医疗服务质量并保障患者权益。
于2025年上半年，公司来自医疗的每名客户收入为人民币1,013千元，较2024年同期的人民币469千元增加116.2%，这得益于山海医疗大模型升级增强了产品AI能力，使公司能够以更高的价格提供更高端及先进的解决一站式物联网互联系统公司开发了一个独特的一站式物联网互联系统，就特定应用场景将所有相关空间、装置、使用者和服务进行互联，重新定义人、事、物之间的有机互动。该系统主要用于生活场景。以智能家庭为例：该系统的终端是各种物联网设备，包括电灯、空调和风扇等执行设备，以及温度计、动作侦测器和烟雾侦测器等感测器。该系统的中心是物联网系统，终端和中心透过互联网等相互连接。该系统还包括与终端用户互动的各种终端及与运营商（倘有）打交道的各种业务系统。例如，使用者感觉太冷，透过语音对互动终端说需要提高温度，系统会理解使用者的意图并调节温度。同时，不同位置的温度感测器会透过互联网不断向物联网中心传输资料。人工智能中心根据知识图谱判断，即使按照使用者的要求调节了温度，某些区域的温度仍可能异常。因此，它会自动发出异常警报，指挥特定的维护人员检查并解决问题。
研发公司开发新技术、设计新产品和解决方案以及增强现有产品和解决方案的能力，对于保持公司的市场地位至关重要。与同行相比，公司的产品及解决方案具有竞争优势，主要是由于其利用先进的AI技术，由公司坚实的基础设施和公司的研发、定制及产品化能力支持。公司先进的AI技术不断迭代，而公司的大模型基于现实世界场景的高质量海量数据及持续的用户反馈，高效进行高度自动化的自我强化，释放飞轮效应。公司的大模型技术优势使公司在同行中脱颖而出，在MedBench等多项通用及医疗大模型评测中名列前茅。与此同时，公司通过AI辅助设计和编程等工具，显著提升工作效率，从而在保持业务增长的同时，无需显著增加员工数量。截至2025年6月30日，公司的研发团队由312名雇员组成，约占公司雇员总数的68.7%。公司于报告期内发生人民币168,128千元的研发费用，占公司报告期内总收入的41.5%。方案。公司为北京协和医院、北京友谊医院等多家知名三甲医院持续提供服务。在2025年上半年公司积极拓展保险行业的医疗相关理赔审核服务，并签约多家新客户，相关收入由截至2024年6月30日止六个月的人民币670千元大幅增加1,386.8%至截至2025年6月30日止六个月的人民币9,963千元。
核心技术与应用大语言模型公司的大语言模型—山海大模型是云知大脑的核心，它决定了系统的认知及业务处理能力，也是公司基于MaaS的业务模式的关键。山海大模型是由公司自研的训练和推理一体化框架，经过10T级别的数据和代码预训练和百万级指令数据后训练而成。通过深度融合跨模态信息并结合深度推理能力，山海大模型实现了三方面的突破：
一是支持高效混合推理模式，可自动针对不同难度的问题进行推理模式的切换；二是拓展多模态融合，支持图音文等多源信息的输入；三是可以接入模型上下文协议(MCP)。这种能力升级使山海大模型可高效赋能医疗、交通等垂直领域的智能体(Agent)开发，将行业解决方案的构建周期缩短40%以上，并支持模型在持续反馈中实现迭代优化，形成‘感知—决策—行动’的业务闭环。公司来自山海大模型的收入由截至2024年6月30日止六个月的人民币17,718千元大幅增加457.4%至截至2025年6月30日止六个月的人民币98,760千元。
行业级知识图谱行业级知识图谱是认知智能的核心组成部分，其与山海大模型结合，可有效提高产业知识的准确性和可靠性，大幅降低大模型固有的幻觉现象，解决严肃场景下的产业应用问题。各种行业的专业知识、人们的日常生活常识、建筑空间的各种规则都可以结构化及图谱化。在执行人机互动或任务时，大语言模型可以基于GraphRAG技术，结合知识图谱中的内容，让系统做出更合理、有效及具体的回应。例如，在公司新研发成功的门诊病历生成系统中，就利用了医疗知识图谱中的疾病与症状等相关描述信息，大幅提高了门诊病历生成的质量，使得医生对基于AI生成的病历的引用率达到85%以上。
多模态感知及生成多模态感知与生成技术，已经有效整合到山海语音大模型中，显著提升语言理解和情感表达能力。通过大模型蒸馏技术，可将模型参数压缩到0.5B以内，构建端云结合的智慧座舱解决方案，将交互响应时间压缩到300ms以内，并在国内车企成功交付。依托山海语音大模型，快速拓展多语言智能语音交互能力，支持国内知名空调品牌等智能家电出海，并获国际领先技术认证。
业务展望：
公司将继续依托Atlas基础架构，积极推动通用大模型底座、专家级大模型与智能体(Agent)、端侧大模型及芯片优化等技术演进，及行业知识与数据飞轮构建，形成以下四大可持续的竞争优势和壁垒，为业务拓展提供强大的AI技术支撑。一是通用大模型，持续跟进和对标前沿算法和技术，保持模型通用能力在行业第一梯队水平，为专业大模型提供扎实的基础底座和强大的学习能力。二是专家级大模型和智能体(Agent)，是公司的差异化与核心竞争优势，在通用大模型基础上，通过深入行业和应用场景，整合行业知识、数据与Know-how，实现从助手、同事、专家到导师级的专业能力演进，逐步提高智能体(Agent)解决行业实际问题的水平，通过人机协同突破行业能力上限，引领生产力变革。三是行业知识与数据飞轮，结合专家级大模型和智能体(Agent)的产业化应用，将算法和技术的领先优势，转化为行业知识、数据和模型的优势和壁垒。四是端侧大模型及芯片优化，根据不同应用场景和硬件条件，通过蒸馏和量化等技术，实现性能几乎无损的大模型压缩与芯片级推理优化，并部署到不同层级的硬件芯片上，通过极致成本优化实现大模型的规模化产业应用。
公司积极推动在严肃场景下的大模型应用，以自研山海大模型为基座，结合场景化需求，打造了兽牙智能体(Agent)平台，不断拓展AI行业应用的广度和深度。
在医疗场景，基于兽牙智能体(Agent)平台，公司开发了不同应用场景的行业智能体(Agent)产品，如病历生成与病历质控产品系列，实现了门诊、手术、病程、出院记录等全场景病历的自动生成。目前该产品已在多家机构落地，大幅提升门诊病历录入效率，显著降低医生文书负担并提升患者满意度。基于山海大模型升级的智能病历质控系统已实现从单方面的‘质控提示’到交互式的‘缺陷修改’的跨越升级。该系统以‘动态推理+交互修正’重构医疗质控范式，其技术深度与政策适配性已形成商业护城河。
在智慧座舱领域，公司成功开发了端侧大模型，基于兽牙智能体(Agent)平台，开发了人机交互的数字助理智能体(Agent)，并在国内车企成功交付，在大大缩减响应速度的同时也保护了车主隐私，将更有利于数字助理进入座舱内。
企业服务方面，公司成功开发了企业内部使用的智能体(Agent)数字专家，从目前技术趋势发展来看，智能体(Agent)的发展遵循能力逐步演进的逻辑，从‘辅助业务’、‘自主业务’逐步走向‘通用智能’，因此通过基于智能体(Agent)的数字专家在赋能传统岗位的同时，也将高效批量地创造新的岗位，这将为公司的智能体(Agent)应用提供更为广阔空间。
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