一、报告期内公司所处行业情况　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中的“软件与信息技术服务业”的披露要求　　（一）加快发展数字经济建设，抢占未来发展制高点。　　党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央作出建设数字中国的重大决策部署，把发展数字经济上升为国家战略。习近平总书记深刻指出，“当今时代，数字技术、数字经济是世界科技革命和产业变革的先机，是新一轮国际竞争重点领域，我们要抓住先机、抢占未来发展制高点。”党的二十大报告对加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群，作出了战略安排。　　近年来，数字经济行业受到各级... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所处行业情况
　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中的“软件与信息技术服务业”的披露要求
　　（一）加快发展数字经济建设，抢占未来发展制高点。
　　党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央作出建设数字中国的重大决策部署，把发展数字经济上升为国家战略。习近平总书记深刻指出，“当今时代，数字技术、数字经济是世界科技革命和产业变革的先机，是新一轮国际竞争重点领域，我们要抓住先机、抢占未来发展制高点。”党的二十大报告对加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群，作出了战略安排。
　　近年来，数字经济行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持。具体而言，在数字产业化、产业数字化、数字基础设施建设、数字技术开发和数字人才培养五大方面均取得良好建树。2023年中国数字经济进入新阶段：2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，提出数字中国建设的整体框架，标志着数字经济被放到更为重要的位置，明确夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”。2023年3月，国家知识产权局办公室发布了《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表》，助力构建数字经济统计监测体系，加强对数字经济核心产业专利规模、结构、质量的统计监测，满足各级党委、政府和社会各界相关统计需求。2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，使数据要素的价值实现、数据资产入表进入实质性阶段。2023年 10月，第三届“一带一路”国际合作高峰论坛贸易畅通专题论坛期间，中国与阿富汗、阿根廷等35个国家共同发布《数字经济和绿色发展国际经贸合作框架倡议》，标志着我国数字经济发展进入国际化阶段。
　　延续2023年的发展势头，2024年中国数字经济发展已经显现出新的发展机遇。2023年底发布的“数据要素X计划”，开启数字经济的乘数效应。数字经济，正在重构中国经济的增长动力。
　　（二）推进数据要素高质量发展，发挥数字经济倍增效应。
　　在数据要素领域，《数字中国建设整体布局规划》强调要释放商业数据价值潜能，加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制，在强调数字中国建设重要地位的同时，将数据要素放到一个更为宏大的“数字中国”图景中，重新阐明了数据要素新赛道的意义。
　　为规范企业数据资源管理与信息披露，财政部于2023年8月21日正式对外发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，并自2024年1月1日开始施行。2023年10月25日，国家数据局正式揭牌。这标志着我国数字经济发展新阶段的开始，数据要素配套政策将加快出台，数据要素产业进入加速发展期。2023年 12月，国家数据局会同多部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》（征求意见稿）》（简称“三年行动计划”），明确12个数据要素应用重点领域和场景。2024年1月，国家发展改革委、国家数据局印发《数字经济促进共同富裕实施方案》，提出通过数字化手段促进解决发展不平衡不充分问题，推进全体人民共享数字时代发展红利，为新时代新征程以数字经济高质量发展推进共同富裕提供了指引。2024年2月，国家数据局等四部门联合发出通知，提出开展全国数据资源情况调查，调研各单位数据资源生产存储、流通交易、开发利用、安全等情况，为相关政策制定、试点示范等工作提供数据支持。
　　在一系列利好政策影响下，地方政府围绕数据要素市场发展、公共数据授权运营等进行了一系列探索。在2024年初相继召开的地方两会中，数据要素被纳入到多省市今年的工作计划中。“三年行动计划”中提出到2026年底，数据产业年均增速超过 20%，场内交易与场外交易协调发展，数据交易规模倍增，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量。
　　（三）推动人工智能与产业融合，加快形成新质生产力。
　　近年来，我国抢抓机遇，从国家战略层面部署人工智能，政策及时精准发力，取得明显成效。当前我国人工智能大模型取得实质性突破，加速迈入规模应用的新阶段，推动人工智能从助力千行百业提质增效的辅助手段，升级为支撑经济社会转型升级不可或缺的基础设施和核心能力，加快从“+AI”向“AI+”转变。
　　截至2023年年底，我国累计发布了200多个人工智能大模型，其中有20多个大模型产品获批向公众提供服务。公众能够使用的大模型大多是通用型基座大模型，它们的本领不仅仅是写诗作画、解数学题、做PPT，它们更大的本领是赋能工业生产智能化，加快形成新质生产力。根据央视网消息，我国在人工智能核心产业规模达到5,000亿元，企业数量超过4,400家。工业质检、知识管理、自动驾驶、语音交互……人工智能应用正向纵深演进。面对当前人工智能处于技术跃迁的重要窗口期，加之随着我国人工智能产业生态和产业链的不断完善，“人工智能+”必将释放出更大能量。实践证明，作为赋能手段，无论是孕育新产业新模式新业态，还是促进传统产业转型升级、提质增效，人工智能都蕴含着巨大的“智慧潜能”。
　　2023年12月，中央经济工作会议提出加快推动人工智能发展。新质生产力、“人工智能+”也首次被写入今年政府工作报告中，推动以人工智能为代表的数字经济发展也是非常重要的部分。该部分放在了“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”的任务当中。再结合“新质生产力”，本质上就是先进生产力，以创新为主导，并能够实现全要素生产率的大幅提升。生成式AI有望带来社会生产力的跃升，标志着“第四次产业革命”的开启。
　　（四）加强数字政府建设，推进治理能力现代化。
　　党和国家高度重视数字政府建设，先后出台了一系列相关政策文件，包括《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》《国家电子政务总体框架》《关于加快推进全国一体化在线政务服务平台建设的指导意见》《关于加强数字政府建设的指导意见》《数字中国建设整体布局规划》等，这些政策文件为全方位推进我国数字政府高质量建设提供了政策保障和实践指引。加强数字政府建设作为数字中国建设的基础性和先导性工程，对加快转变政府职能，推进国家治理体系和治理能力现代化具有重大意义。
　　当前，我国数字政府在政策、服务、数据、技术和底座等方面，已呈现一体化发展态势。站在“以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴”的历史方位，以数字政府一体化建设全面引领驱动数字化发展，时机已然成熟，建设协同高效的整体型政府需求迫切，数字政府一体化建设迎来重要窗口期。从政策沿革看，数字政府建设正从宏观到微观推进一体化建设布局；从服务方式看，政府数字履职应用日益趋向一体化协同联动；从数据资源看，全国一体化政务大数据体系加快形成；从技术特征看，数字技术全面赋能加速一体化融合；从底座建设看，设施部署明显趋向一体化共用格局。据IDC（国际数据公司）预测，在“十四五”规划和数字政府政策的引导下，数字政府市场迎来重要发展窗口期，整体市场到2025年将保持相对高速的增长，预计到2026年将达到2,173亿元人民币的市场规模，复合增长率(CAGR)为12%，是有效推动数字中国建设的重要组成部分。
　　（五）信创从政策驱动的替换，演变为技术赋能+市场需求双驱动下的创新。
　　近年来，在国际环境变化、国内数字经济高速发展等多重因素推动下，信息技术应用创新产业（全文简称信创产业）进入爆发阶段。依托国家相关政策支持，国内一批芯片、操作系统、数据库、信息安全、办公软件厂商迎来了发展机遇期，自主创新的技术实力和竞争力得到显著提升，营业收入和利润贡献均实现快速增长，中国信创生态正在逐步完善。目前，大部分信创厂商正在加速信创兼容性适配认证。根据第一新声调研显示，如今信创厂商的客户排序为：金融、电信、党政机关、医疗、电力、石油、航空航天、交通等；在不同行业的信创建设节奏中，37.5%的企业还处于信创的初步探索阶段，约56.25%的企业进入应用实践阶段，仅有 6.25%的企业已经进入全面深化阶段。信创生态处于快速裂变中，市场招投标数据大幅增长，多个市场将迎来爆发式增长。主要表现出以下几个特征：1、党政机关进入全面铺开阶段：党政机关在信创建设方面已经完成试点应用，进入全面铺开建设阶段，未来3-5年内市场需求将持续放大；2、央国企市场进入加速采购期：以金融、电信、电力、交通为代表的多个行业已经形成高度共识，将在多个环节加速进行国产厂商采购与替换，市场订单爆发式增长；3、采购顺序：硬件（包括基础设施、信息安全硬件）＞软件（包括基础软件、应用软件、信息安全软件）。
　　由于近年来芯片半导体等领域“卡脖子”的因素，硬件产品的替换紧迫性更强、交付速度也更快，因此，招投标采购中往往是硬件先行、软件其次。因此，在硬件需求爆发式增长之后，未来软件领域还会迎来市场需求的大幅增长。
　　当下，信创产业已经从“试点实践期”进入到“规模化推广期”的关键阶段。产业红利预计将会持续到2027年前后。未来几年将是“大信创”发展的关键时期，行业发展空间广阔。根据第一新声调研分析，2023年信创产业市场规模预计为18,710.59亿元，到2025年为33,777.02亿元，2020年-2025年复合增长率达到26.99%。2022年信创市场规模中，基础设施的市场规模占比54.54%，应用软件的市场规模占比37.08%，基础软件的市场规模占比6.49%，信息安全的市场规模占比1.89%。
　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第4号——创业板行业信息披露》中的“网络安全相关业务”的披露要求
　　公司所处行业适用的监管规定和行业政策
　　在数据安全领域，公司全资子公司天行网安提供数据安全传输和交换产品及服务。
　　天行网安成立于2000年，是国内首批从事网络安全及数据交换技术研发的高新技术企业，经过二十多年的发展，已成长为中国信息安全市场应用安全的领军企业之一。
　　天行网安是国内第一款安全隔离网闸的发明者，也是公安部边界入围平台项目承建厂商。秉承“安全支撑应用、让数据更有价值”的企业理念，截止目前形成了以数据交换为核心的边界安全、物联网安全、大数据安全三大阵营产品线和解决方案，持续为客户的数据安全提供全面、专业的安全能力。目前，天行网安在政府、公安、军队、金融等行业领域得到广泛应用与认证，及时有效的售后服务赢得良好的声誉和口碑。
　　报告期内，天行网安依据国家标准、行业规范要求，不断完善产品并坚持创新，努力为客户提供更高品质的网络安全产品。同时，信创安全作为天行网安重要发展战略之一，相关产品正在持续推进国产化系统适配。
　　目前，天行网安形成了以北京总部为中心，全国31个分支机构为基点，辐射全国的营销及服务体系。随着国家信息安全战略的提升、用户自身安全意识的提高，尤其是信息安全等级保护战略的全面铺开，电子政务信息安全重要性日趋突显。未来，天行网安将立足泛安全领域，在安全+大数据业务方向，进一步推进技术创新，优化产品与服务，成为以数据为核心，安全为特色的应用与平台产品供应商。
　　报告期内，天行网安主营业务未发生重大变化。
　　2023年7月，国家互联网信息办公室联合国家发展改革委、教育部、科技部、工信部、公安部、广电总局公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》。办法明确国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管，明确提供和使用生成式人工智能服务总体要求。
　　2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》。规划明确，数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。规划指出，要强化数字中国关键能力。一是构筑自立自强的数字技术创新体系。健全社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型举国体制，加强企业主导的产学研深度融合。强化企业科技创新主体地位，发挥科技型骨干企业引领支撑作用。加强知识产权保护，健全知识产权转化收益分配机制。二是筑牢可信可控的数字安全屏障。切实维护网络安全，完善网络安全法律法规和政策体系。增强数据安全保障能力，建立数据分类分级保护基础制度，健全网络数据监测预警和应急处置工作体系。
　　2023年1月，工信部等十六部门联合发布《关于促进数据安全产业发展的指导意见》。指导意见提出到2025年，数据安全产业基础能力和综合实力明显增强的发展目标。基于此，指导意见从提升产业创新能力、壮大数据安全服务、推进标准体系建设、推广技术产品应用等7方面提出13项要求。
　　2022年12月，国家发改委发布《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济为主线，在维护国家数据安全，保护个人信息和商业秘密的前提下，重点提出了数据产权制度、流通交易制度、收益分配制度、安全治理制度等四项数据基础制度，以充分实现数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利。
　　2022年 10月，《信息安全技术关键信息基础设施安全保护要求》国家标准获批发布，规定了关键信息基础设施运营者在识别分析、安全防护、检测评估、监测预警、主动防御、事件处置等方面的安全要求，将于2023年5月1日实施。
　　2022年9月，国家互联网信息办公室发布关于公开征求《关于修改〈中华人民共和国网络安全法〉的决定（征求意见稿）》意见的通知。旨在做好《中华人民共和国网络安全法》与相关法律的衔接协调，完善法律责任制度，保护个人、组织在网络空间的合法权益，维护国家安全和公共利益。
　　2022年2月，工信部再次公开征求对《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》的意见。办法规范了工业和信息化领域数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等数据处理活动，加强数据安全管理，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家安全和发展利益。
　　2021年12月，国家发改委、工信部、公安部等十三部门联合发布《网络安全审查办法》，自2022年2月15日起施行。2020年4月公布的《网络安全审查办法》同时废止。将网络平台运营者开展影响或者可能影响国家安全的数据处理活动纳入网络安全审查，明确要求掌握超过100万用户个人信息的网络平台运营者赴国外上市必须申报网络安全审查，这两项内容是《办法》修订的主要部分。
　　2021年8月20日，全国人民代表大会常务委员会发布了《中华人民共和国个人信息保护法》，明确不得过度收集个人信息、大数据杀熟，对人脸信息等敏感个人信息处理作出规定，为个人信息的处理提供明确的法理依据，为个人维护正当隐私权益提供充分保障，更为商家如何运营掌控的个人信息数据，提供了操作指引以及法律红线。对于非法买卖个人信息、擅自披露个人信息等社会乱象，通过这部法律的实施得以整治，为个人信息保护提供了强有力的法律保障。2021年7月，工信部、国家互联网信息办公室、公安部联合公布《网络产品安全漏洞管理规定》，自2021年9月1日起施行。规定旨在维护国家网络安全，保护网络产品和重要网络系统的安全稳定运行；规范漏洞发现、报告、修补和发布等行为，明确网络产品提供者、网络运营者，以及从事漏洞发现、收集、发布等活动的组织或个人等各类主体的责任和义务；鼓励各类主体发挥各自技术和机制优势开展漏洞发现、收集、发布等相关工作。
　　2021年6月，全国人民代表大会常务委员会发布了《中华人民共和国数据安全法》，并于2021年9月1日起施行。该法确立了数据分级分类管理以及风险评估、检测预警和应急处置等数据安全管理各项基本制度；明确了开展数据活动的组织、个人的数据安全保护义务，落实数据安全保护责任；坚持安全与发展并重，锁定支持促进数据安全与发展的措施；建立保障政务数据安全和推动政务数据开放的制度措施。
　　2020年4月，国家互联网信息办公室、国家发改委、工信部、公安部、国家安全部、财政部、商务部、中国人民银行、国家市场监督管理总局、国家广播电视总局、国家保密局、国家密码管理局联合发布了《网络安全审查办法》，明确了关键信息基础设施运营者采购网络产品和服务。对影响或可能影响国家安全的，应当按照《办法》进行网络安全审查。
　　2019年9月，工信部发布了《关于促进网络安全产业发展的指导意见（征求意见稿）》，意见指出到2025年，培育形成一批年营收超过20亿的网络安全企业，形成若干具有国际竞争力的网络安全骨干企业，网络安全产业规模超过2000亿。
　　2019年8月，国家标准化管理委员会发布了《信息安全技术—大数据安全管理指南》，提出了大数据安全管理基本原则，规定了大数据安全需求、数据分类分级、大数据活动的安全要求、评估大数据安全风险，适用于各类组织进行数据安全管理。
　　2019年5月，国家市场监督管理总局，中国国家标准化管理委员会发布了《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》，明确了网络系统的等级保护定级标准，对云计算安全、移动互联网安全、物联网安全和工业控制系统提出了安全扩展要求。对加强网络安全保障，提升网络安全保护能力具有重要意义。
　　2016年 11月，全国人民代表大会常务委员会发布了《中华人民共和国网络安全法》，该法是我国第一部网络空间管理方面的基础性法律。进一步界定了关键信息基础设施的范围，明确网络空间治理目标。
　　网络安全行业的整体发展情况
　　网络信息安全行业对保障国家安全、经济社会稳定运行起到重要的支撑作用，随着云计算、物联网、大数据、5G等新兴技术的兴起，网络安全防护内容不断增加，对数据安全、信息安全提出了巨大挑战，再加上经济全球化，数据安全、隐私保护等问题越来越被重视，网络安全市场规模长期保持增长态势。
　　1、网络安全市场规模
　　网络安全产业作为新兴数字产业，是维护国家网络空间安全和发展利益的网络安全技术、产品生产和服务活动，是建设制造强国和网络强国的基础保障。近年来，我国网络安全产业取得积极进展，特别是随着5G、大数据、人工智能、车联网、工业互联网、物联网等新技术新业务新模式快速发展，网络安全、数据安全等技术、产品和服务蓬勃发展。根据工信部《网络安全产业高质量发展三年行动计划（2021-2023年）（征求意见稿）》显示，到2023年，网络安全产业规模超过2500亿元，年复合增长率超过15%。
　　根据Gartner（高德纳咨询公司）的数据显示，2022年全球网络安全市场规模为1,691.60亿美元，各类因市场环境影响的网络安全项目陆续在2021年后重新启动，远程和混合办公模式逐步增加、数据泄露事件频发，导致网络安全市场进一步扩张。根据IDC（国际数据公司）预测，预计到2028年，全球网络安全市场规模可达3,540亿美元。
　　2、网络安全行业发展前景
　　（1）政策及法规全面促进行业全面快速发展
　　网络安全行业是国家重点发展的战略产业，近年来国家有关部门相继出台了《网络安全审查办法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》《网络安全等级保护基本要求》《关键信息基础设施安全保护条例》和《中华人民共和国数据安全法》等一系列法规和政策，为网络安全产业的发展创造了良好环境，有力促进了我国网络安全产业快速发展。
　　《中华人民共和国网络安全法》明确规定国家实行网络安全等级保护制度，要求网络运营者按照网络安全等级保护制度要求，履行安全保护义务。在原有的被动防御安全市场基础上，基于主动防御、零信任、大数据分析、安全运营服务等新安全思路和理念的产品市场将快速增长。
　　（2）“零信任”、“隐私计算”等安全技术持续发展
　　零信任架构是一套全新的安全理念和架构，零信任以身份为中心实现动态访问控制，是数字时代下提升信息化系统和网络整体安全性的有效方式，随着国家政策的大力支撑及各安全厂商对技术架构的研究，零信任技术逐渐得到关注并应用，近期得到了大力发展。
　　隐私保护计算的目标是在完成计算任务的基础上，实现数据计算过程和数据计算结果的隐私保护。数据计算过程的隐私保护指参与方在整个计算过程中难以得到除计算结果以外的额外信息，数据计算结果的隐私保护指参与方难以基于计算结果逆推原始输入数据和隐私信息，在跨部门数据共享及计算领域有着大量需求。
　　（3）网络安全细分市场不断有创新技术及产品需求
　　随着网络安全隔离边界的大量建设，对基于大数据技术开发的边界运维管理平台产生了迫切需求；基于网络隔离技术的产品交换速率已经向超万兆转换；视频方面，GB/T 28181及GB 35114标准的落地，对视频的安全交换、安全传输、安全审计及管理提出了更高的要求；安全态势感知，主动防御产品仍有较强的市场需求。基于深度学习技术的安全产品在安全事件分析、密文分析、用户行为分析等方面逐步得到应用。
　　（4）人工智能技术的发展，带来网络安全新需求
　　全球市场基于AI带来的网络安全投资进入爆发期。根据彭博行业研究（Bloomberg Intelligence）新近报告预计，ChatGPT将给生成式AI市场带来为期十年的繁荣，市场规模将以42%的速度扩张，2032年全球生成式AI市场规模将达到1.3万亿美元。根据浙商证券研究所测算，预计到2025年，国内生成式AI市场空间可达403.52亿元，到2030年市场空间可达2,175.58亿元，未来几年市场有望迎来爆发式成长。
　　AI的应用落地带来新安全风险，安全防护难度大幅上升。但 AI同时赋能网络安全，促进攻防技术升级。因此，越来越多的安全厂商加速布局网络安全与AI技术的融合，用AI对抗AI成为行业共识，驱动AI安全市场加速爆发。根据Precedence Research数据，2022年全球基于AI的网络安全市场规模为174亿美元，预计2032年将达1,027.80亿美元，2022-2032年CAGR约19.43%。
　　3、网络安全面临的主要问题及风险
　　（1）数据泄漏
　　对企业而言，数据泄漏仍然是最大的安全风险之一。数据一直以来是重要生产资料，数据驱动业务决策也成为实践业务创新的核心手段。数据安全日渐成为核心业务系统体系运转的基石，随着数据交易的常态化，勒索软件开发市场的规模化，数据衍生服务的体系化，企业的核心数据保护均面临着来自内外部的巨大风险。
　　（2）安全产品的联动能力
　　目前，各网络安全产品仍处于各自为战的状态，迫切需要制定各类标准、规范统一联动接口，对于安全事件，可以在策略、防护、检测、响应和恢复流程上相互协作，实现最大安全能力。
　　（3）人才风险
　　网络信息安全行业属于技术密集型行业，信息安全产品的研制对人员的技术要求高，人才培养周期长，若企业不能及时聘请一定数量合适的技术人员，或者对技术人员的管控不到位，将面临人才稀缺的情况，从而无法在短期内突破研发领域中的技术难关，形成自身的技术或差异化优势。
　　
　　二、报告期内公司从事的主要业务
　　公司作为人工智能、大数据和数据安全产品及服务提供商，为各行业用户的数智化赋能。公司业务根据行业应用的不同，可划分为数字政府、融媒体、金融科技、数字企业、公共安全五个版块；根据技术领域的不同，可划分为人工智能、大数据、数据安全、信创四个领域；根据服务模式的不同，又可划分为软件产品、大数据服务、订阅制SaaS服务、软硬一体化产品四种模式。
　　（一）行业应用
　　1、数字政府
　　数字政府是公司的成熟业务版块，主要面向各级政府和职能部门提供政府网站集约化、智慧监管、政务舆情、产业招商、数字机关等领域政务应用的解决方案、软件产品及数据服务。政府网站集约化主要包括政府网站群、政务公开平台、政策文件库、政务新媒体矩阵、政民互动、用户智能推送服务、政务虚拟人等。智慧监管主要聚焦金融监管，具体包括非法集资监管和非法金融活动监管。政务舆情主要帮助政府单位及时了解公众对政府的重大政策、重要决策部署、政务工作的评价、社会公共事件的意见、情绪与观点等，进行网络政务舆情监测，帮助用户有效监测舆情态势。产业招商主要帮助政府招商部门、产业研究部门等围绕产业发展全生命周期，基于产业经济发展科学规划，实现产业招商、产业治理、政策惠企与精准施策、区域强链补链、产业经济运行监测的全流程数字化、智能化、精准化，帮助建立“一企一档、一人一档、园区档案、政策档案、产品档案、机构档案”，为地方产业发展提供一站式精准服务。数字机关主要包括政务运行知识底座、政策智能研读、机关事务知识问答、政务知识搜索等，为提高共性办公应用、机关运行效能、政府决策科学化水平进行数智赋能。
　　目前，公司的数字政府业务主要以“软件产品+大数据服务+订阅制SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。政府用户已经覆盖80%的中央和国务院机构，64%的省级政府，52%的地市政府以及400多家地方金融监管单位。
　　报告期内，公司在数字政府方面，省级政府网站群、政务公开平台等业务进入运维期，地市级政府网站集约化业务与政务新媒体业务增长放缓，政务大模型的应用探索需求旺盛，已在多个省级政府部门中提供细分领域场景的试用。公司将加大力量基于云和数据服务以及政务行业大模型开辟新赛道，增加新商机。
　　2、融媒体
　　融媒体是公司的成熟业务版块，主要面向各级新闻媒体单位围绕新闻生产策、采、编、发、评、运、屏全流程提供融媒体内容生产、用户行为资产、媒体大数据等综合服务。融媒体内容生产服务平台是以内容资产为核心的新一代数据型媒体业务平台，涵盖了报、网、端、微、视和自媒体平台的全流程内容生产发布管理。该平台由数据资源聚合、融合生产创作、选题策划分析、传播效果分析、协调指挥调度、用户资产运营、大屏综合管理等多个平台组成。用户行为资产管理平台是从各个媒体传播渠道搜集的读者用户的静态信息和用户行为信息进行汇集和整理，基于海量用户特征和挖掘技术对用户建立标签化信息全景，形成360°用户画像完善的数据管理及输出流程，满足个性化推荐服务等多种业务应用的需要。媒体大数据云服务是以“多维知识库+智能语义”的方式对资讯数据进行结构化标引，通过对数据的精细化运营加工，提供多元垂直数据型分析应用场景，贯穿媒体业务的各个环节，为媒体用户提供高信源、精加工、个性化的数据产品云服务，提升媒体大数据的价值密度。
　　目前，公司的融媒体业务主要以“软件产品+大数据服务”的融合模式为客户提供服务。公司融媒体用户已经覆盖了72%的中央媒体，61%的省级媒体，40%的行业媒体。
　　报告期内，中央头部媒体业务增长稳定，公司成为人民日报5大核心供应商之一，拓天媒体大模型赋能应用已经在人民日报等多家单位进入到深度测试阶段。地级融媒体平台业务增长放缓。2023年5月，公司与浙数文化控股子公司传播大脑科技（浙江）股份有限公司签订了战略合作协议，双方将依托各自在媒体领域的生态、产品、数据服务、技术优势，在媒体业务拓展、大数据服务、创新技术研发等领域开展深入合作。
　　3、金融科技
　　金融科技是公司的成长业务版块，主要面向银行业金融机构提供智能风控、智能消保、普惠助贷、绿色金融等金融科技领域的软件产品及数据服务。智能风控云服务主要面向银行、投研机构提供全面监控海量金融实体多维风险，实现高频异构数据自动化分析、风险知识化分析、跨场景知识延展和异动风险监测。智能消保管控中台面向银行业消保、业务部门，打通各业务系统消保数据，从非结构化投诉数据挖掘相关知识并分析应用，实现对各渠道消保数据的科学精细化管理。普惠助贷与绿色金融主要面向银行基于特色产业标签与企业价值分析模型，快速挖掘绿色产业、高新技术产业细分领域下的潜力、低风险、优质客群，精准放贷。
　　目前，公司的金融科技业务主要以“软件产品+大数据服务+订阅SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。公司智能风控业务的用户已经覆盖了5大国有银行、3大政策性银行、92%的股份制商业银行以及中国证监会、银保监会、上交所、深交所。
　　报告期内，金融科技业务版块的传统业务增长放缓，公司加大力量推广金融大模型在细分领域场景落地，消保、风控AI延展类业务需求较为旺盛。在平安银行的“审计大脑”平安慧眼一体化数智平台中，拓天金融大模型在金融审计领域得到了成功应用。金融科技版块的AI与数据营业收入为4,297.07万元，较上年同期增长了29.85%，拓天金融大模型及数据赋能的用户包括中国农业发展银行、上海浦东发展银行信用卡中心、平安银行、中国银行浙江分行、浙商银行、厦门国际银行、国家开发银行、天津银行、民生银行、人保财险、上海农商银行。
　　4、数字企业
　　数字企业是公司重点拓展业务版块，主要面向能源、消费电子、餐饮等行业用户提供智能内容管理、企业融媒宣传、企业声誉风险管理、企业开源情报等企业应用。
　　目前，公司的数字企业业务主要以“软件产品+订阅制 SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。公司数字企业版块订阅制SaaS服务用户已经覆盖了中国能建、中国铁路、国投集团、国家电网、南方电网、中国人民保险、潍柴动力、海尔集团、鲁信集团、百胜集团、中国通用、上汽通用、九毛九集团、山东航空、浙江国贸等大型企业。
　　报告期内，公司与现有央国企用户保持了较高SaaS服务续签率，并与行业头部企业建立了广泛的战略合作伙伴关系，包括央国企、互联网平台公司、行业集成商等，如国内三大运营商、腾讯、阿里、首都在线、华胜天成等，持续延伸产业链布局。
　　5、公共安全
　　公共安全是公司的成长业务版块，主要面向网信、公安、防务等涉密和安全机构，提供公安情指行（情报、指挥、行动）、开源情报、知识图谱、数据安全等领域的产品和数据服务。
　　目前，公司的公共安全业务主要以“解决方案+软硬产品+数据服务”的融合模式为客户提供服务。
　　报告期内，公司成功开拓了香港、东南亚和中东地区市场，开源情报业务服务了多家防务机构。基于公司多年来为全国200多家公安单位提供网络隔离、数据安全以及开源情报等服务的良好基础，拓天公安大模型在公安情指行以及智能辅助办案的场景应用也在逐步落地中。同时，公安行业的安全新产品启动市场导入，未来可期。
　　（二）技术领域
　　1、人工智能
　　公司具有20余年的自然语言处理（以下简称NLP）研发经验，是国内最早研发人工智能技术的企业之一，在NLP、知识图谱、OCR、图像视频结构化等领域都具备自主可控的多模态内容处理底层技术，处于行业领先地位。公司一直密切关注人工智能的前沿技术发展，并积极探索相关技术在产品及业务中的应用。
　　报告期内，拓天大模型聚焦优势行业应用，融合公司多年在NLP领域的综合研发实力及关键技术持续创新能力，利用自有的高质量数据进行预训练，并且针对细分领域场景落地需求进行了系列迭代创新。
　　1）大模型底座架构迭代创新，持续提升其训练推理能力。
　　2）大模型场景应用效能显著，全面实现降本增效提质。
　　3）智能体重构人机交互模式，打通大模型落地最后一公里。
　　4）RAG充份融合外部知识源，有效缓解大模型幻觉问题。
　　2023年6月末，公司正式发布了“拓天大模型”，推出适用金融、媒体、政务的三大行业大模型，具备较好的合规性、安全性、准确性、可控性，可满足行业用户的专业化智能创新需求。2023年第四季度，公司陆续发布了舆情等行业大模型。
　　①拓天.金融行业大模型
　　公司基于自有的110亿+金融主题数据、百亿级产业指标数据、30亿+产业要素明细数据、2亿+产业动态本体、500+以上标引维度、10000+知识标引规则、10万+产业标签作为专业训练数据，打造了金融专业大模型，主要功能覆盖智能风控、智能客服、智能投研等业务场景。
　　报告期内，公司不断调优金融大模型在风控和消保细分领域的行业指令，提升指令识别精准度。并全面开启现有产品核心功能基于AI原生应用的重构验证，支持定义多个Agent，例如企业上链agent、舆情风险agent、产业分析agent等，最终串联形成Muti-Agent解决复杂行业问题。
　　②拓天.媒体行业大模型
　　公司基于自有的 1200亿+互联网媒体资讯数据，100亿+官媒数据，200万+人民数据，14大类知识标引规范，12000+知识标引规则作为专业训练数据，打造了媒体专业大模型，主要功能覆盖内容生产智能助手、新一代搜索与推荐、多模态传播与服务三大业务场景。
　　报告期内，经过不断调优，媒体大模型支持13大类、24小类业务指令，通过模型可控生成技术优化，解决指令识别和任务分解稳定性问题，可用性提高，指令识别精度提升到96%。支持多数据源混合嵌入，支持第三方库API+私有库+互联网数据多数据源混合嵌入，模式可复制扩展到其他业务场景，发挥数智价值。支持视频数据智能问答，打通数据中台，实现数据接入，数据加工，语义分析，大模型对接全套流程。写作核心能力不断优化，微调优化模型6个版本，解决标题生成，文本风格迁移，文章续写，文章生成等质量和稳定性问题。
　　③拓天.政务行业大模型
　　拓尔思基于自有的300万+篇公文类数据、200万+篇政策法规类数据、8000万+篇政务资讯类数据等数据作为专业训练数据，打造了政务专业大模型，主要功能覆盖公文辅助写作、政策大脑和新一代政务互动等业务场景。
　　报告期内，公司针对政策比对、政策查询、政策脉络分析、观点分析、办事咨询、智能培训、常务会议、便民问答等业务型指令进行指令识别调优，指令识别精度提升到94%。
　　④拓天.舆情大模型
　　报告期内，公司基于自有的训练十亿条舆情样本，聚合百万条研判建议，学习十万篇精品报告，训练了舆情大模型，主要发布AI报告智能写作助手，覆盖网信、教育、金融、公安等众多行业，支持简报、专报、日报、周报、月报等报告类型，以及AI舆情分析助手，支持舆情问答、观点提炼、舆情分析、研判建议、发展预测、敏感分析，还可以联动网察其他功能。经过多版本迭代，指令识别精度提升到95%，模型改进功能性指令识别可控生成，解决助手和报告的指令识别稳定性问题，可用性提高，系统基本可用。支持25类业务型指令，常用的10类指令稳定可用，基本覆盖舆情常见业务，包括分析研判，舆论观点，处置建议等。优化舆情事件和原始数据相关性判定，解决报告摘要事实不对，文不对题等问题，基本消除模型幻觉，稳定可用。优化研判分析，舆论观点，事件摘要等核心业务场景，最新版本在专业性方面超过GPT 3.5。优化情感识别5个版本，提升短文本（微博，短视频）识别的精度20个百分点，到90%。
　　2、大数据
　　报告期内，公司对数据基础设施进行了全面升级与优化。
　　①数据资产平台
　　公司拥有2000亿条的高质量数据资源，日均更新5亿多条。
　　三大数据资产平台均基于拓天大模型和AI Agent进行了功能迭代，推出了新应用模块，同时发布了第四个数据资产平台——天目开源情报平台。
　　数星产业大脑：全面开启现有产品核心功能基于 AI原生应用的重构验证，支持定义多个 Agent，例如企业上链agent、舆情风险agent、产业分析agent等，最终串联形成Muti-Agent解决复杂行业问题。利用AI Agent重构4条核心数据产品，该工作正在紧密推进中。同时，进一步梳理拆解业务功能，进行独立的SaaS服务封装，如产业图谱、科创金融、消保审查等。
　　数家资讯平台：行业专家知识“人机协作”模式持续更新，覆盖多领域业务场景。新增AIGC智能生成服务，如以文生图，根据用户的文字描述，快速生成符合要求的图片或画作。可应用于创意设计、内容创作、社交媒体等领域；智能搜索，准确理解用户意图，提供更精准和有用的搜索结果。根据用户的兴趣和行为，推荐符合用户需求的服务；智能报告，能够自动分析、整合数据，提供个性化建议、决策支持和创新发展等方面的研判意见，生成具有深度洞察的报告等。
　　网察大数据平台：基于公司最新数据中台进行了整体平台架构升级，提升了平台数据效果。并对首页和舆情监测两个核心功能模块进行了性能优化与功能增强。同时，精进管理和工具，提升效率，优化巡检规范，丰富和扩展巡检工具功能。新增AI报告、AI助手功能，并持续优化。调优各板块数据规则，包括逻辑路径、限定条件、匹配方式等。提升AIGC在舆情垂直领域的效果，撰写十万余条场景指令语料，收集十万字的研判建议，梳理完成公司 30年积攒的舆情样本；大范围提升AI在舆情领域知识覆盖范围，规划上百个展示要素、60余个报告模板、50余个分析维度、几十个舆情高频和低频问答场景。
　　天目开源情报平台：是一款面向全球开源情报的全天候、一体化、自动化、智能化的开源情报作业平台，支持对各类开源情报的订阅追踪、关联挖掘、报告整编和态势感知，用以提升用户处理和分析开源情报的能力。
　　②数据基础设施
　　公司持续进行数据中台（一中心五中台）的升级迭代。如调优数据接入向导，让用户手动输入内容减少 90%。补充支持常见的数据源，目前已支持4大类13种。原来1天接入2个表，现在3分钟接1个表，工作效率提升80倍。持续优化资源目录，提升了数据的可发现性、可访问性、可理解性，让取数用数更加高效、便捷、安全。优化全链路监控，吞吐量提升10倍。进一步完善流处理的机制：专属、流控，可提速40倍以上。
　　公司对大数据平台进行了各子产品的新版本迭代开发，开发了新一代社交媒体数据采集系统，完成了TRS海贝搜索数据库V10标准版开发，新版本支持主节点自动切换，引入了TRS引擎，支持CLIP、BLIP、Chinese-CLIP跨模态模型，支持LSH、HNSW、PQ的向量索引，对以文生图的排序、精准推荐系统及检索增强生成（RAG）提供有力支撑。
　　公司加大了海贝向量数据库的研发。公司基于数据存储、全文检索等技术的丰富积累，旨在推出一款既能满足向量数据库标准，又能满足搜索型数据库标准的国产自研软件。海贝向量数据库可利用内存+磁盘解决方案替代纯内存方案，突破“容量天花板”，其分布式的架构可替代单机版，提升产品可用性，同时，海贝向量数据库通过完善的权限管理机制、HTTPS、加密存储等机制解决数据访问和数据存储的机密性问题，还支持数据与索引的完全加密，支持国产加密卡，可达金融级数据安全。并且，公司从底层完全自主构建海贝向量数据库，不依赖开源产品，可实现自主更新迭代。海贝向量数据还支持全文索引和向量索引融合，提升检索结果可控性。
　　3、数据安全
　　报告期内，内容安全方面，公司自动校对云服务平台集成了基于图像、PDF等文件的OCR校对功能，探索基于大模型的事实核查校对功能，提高了校对词典质量，优化多字、少字、叠字、语义等。数据安全方面，未来实验室已经完成了天行隐私计算平台V1.1的研发。新一代FPGA隔离板卡研发基本完成，进入量产装机。天行研发中心完成了边界安全基础平台开发、公安安全大数据平台开发、安全管理平台第一版发布、网闸大更新版本发布、光闸大更新版本发布、内部研发通用组件、生产安装平台自动化继续优化。
　　4、信创
　　报告期内，信创安全产品销售开始发力。智拓AI平台已完成与华为、飞腾、海光等国产化架构的适配与总结工作。并且，公司完成了TRS发行版开发，可完全兼容ElasticSearch的信创替换。
　　（三）服务模式
　　1、软件产品
　　公司拥有人工智能和大数据技术领域的通用产品，包括海蜘大数据采集平台、海聚数据融合平台、海贝搜索数据库、天骄数据中台、智拓人工智能技术平台等，在项目中主要用于构建人工智能底座和大数据底座，为上层业务应用提供数智化能力。公司还拥有数字政府、融媒体、公共公安等领域的行业产品，包括海云集约化智能门户平台、海融智能媒体融合平台等，主要聚焦特定的业务场景。目前，公司的软件产品主要按许可组件+套数的模式进行销售。
　　2、大数据服务
　　公司采集的公开信源数据通过加工处理，通过不同专业模型转化成不同领域的知识数据，实现数据从资源性到经营性的数据资产变现，形成了三大数据资产平台：数家（媒体资讯）、网察（舆情）、数星（产业大脑）的格局。目前，公司的大数据产品主要提供以下计费服务模式：
　　报告期内，在数据资源方面，公司对数百万个采集点进行了采集清理，保证了采集源的高度权威可信。同时，进一步扩大采集点，使公开可信信源的地域库、短视频数据等方向的采集能力得到高速增长，高质量多模态数据资源得到大幅充实。另外，公司还加大了数据标注服务的投入，保证数据标注质量得到不断提升。
　　在数据流通方面，公司数据服务类Open API已在北京、上海、深圳、郑州、湖南、浙江等地的数据交易所挂牌，贵阳大数据交易所与西部数据交易中心的数据服务上架正在同步推进中。公司参与了中国网络空间安全协会“大模型首批中文基础语料库”、北京市经济和信息化局“人工智能大模型高质量数据集”等重点中文数据集项目的建设。
　　在数据服务方面，公司大力开拓大模型预训练数据集服务业务，以数据推送服务方式为全国大模型服务厂商提供优质的中文预训练数据集。中文大模型训练需要优质且合法的数据资源，而国家互联网信息办公室、具备新闻发布资质的单位以及其他组织机构所发布的合法稿源、长期数据，无疑具备稀缺性。目前，公司拥有规模位列业界前茅的、经过领域知识加工的权威高质量公开数据2000亿+，涵盖近10年来的报刊数据、互联网主流新闻数据、新闻资讯客户端数据、政府类门户网站数据、权威第三方平台数据及行业资讯数据等。公司已为小米、云之声、云天励飞、蚂蚁集团、上海人工智能实验室等头部大模型厂商提供了训练数据集销售服务。未来，公司有望为全国更多MaaS服务商提供不同垂直领域的高质量预训练数据服务。
　　在数据资产管理方面，公司积极加强与上海数据交易所的交流，共同探索数据资产入表的操作实践，持续加强对数据资源的应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护等相关机制优化、工作细化，以全面提升公司的数据资产管理能效。
　　3、订阅制SaaS服务
　　公司在经营过程中已经形成了一套“1+1=N”的数据要素商业模式。“1+1”是指一个大数据底座和一个人工智能技术底座。“N”是指行业SaaS服务集群，未来可实现N个云服务产品的拓展。“1+1=N”的商业模式主要依托拓尔思自建的大数据中心，基于自研的大数据底座和人工智能技术底座，面向政府、媒体、金融、企业等优势行业，根据不同场景封装产品，基于公司成熟营销体系迅速推向市场。这种模式实现了同一数据资源在数据资产转化方面的裂变增长，充分体现了公司深耕行业应用，深挖存量客户衍生价值的行业优势，也体现了公司高质量专业模型和知识数据的优势。
　　（四）生产模式
　　公司全面转向人工智能和大数据赋能客户的数智化发展，整个商业模式正由销售解决方案、软件产品全面转向云和数据服务模式。传统的数字政府、融媒体等行业解决方案的生产由重建设转向重运营、重增值服务，通过叠加专业领域的数据服务，进一步深化公司的服务能力。大模型的生产模式也已由“建-用-管”转向细分领域场景落地。
　　（五）采购模式
　　公司采购内容包括软件安全产品、技术服务等业务实现过程中所需的软件、硬件、材料、附件、工具，其中IT软硬件设备包括网络设备、安全设备、主机设备、数据库软件和操作系统等。IT基础设施部负责受理公司内部软硬件采购申请，提交审批，组织供应商评价工作，执行采购；商务部负责受理给顾客代购的软硬件采购申请，处理客户提交的审批，供应商监督、评价及执行采购等；行政部负责公司办公用品、产品介质光盘的采购，并负责相关供应商评价；市场部负责公司印刷品的采购，并负责相关供应商评价；公司主管领导负责对公司内部采购业务的软硬件、办公用品等合格供应商进行审批；申请部门/人员配合采购实施人员对采购产品进行验收、保管及维护；销售部根据服务项目的需求提出采购申请。
　　（六）研发模式
　　公司研发人员900人以上，在北京、成都、广州设立了 8个研发机构（北京研发中心、数字经济研究院、天行未来实验室、资讯和融媒体产品中心、舆情和网信产品中心、金融和产业大脑产品中心、成都研发中心、广州知识图谱研究院），拥有3个北京市重点实验室，是国家重点实验室数据智能创新研发基地，承担过20余项国家级科研项目，包括多项国家重点研发计划，已与多所知名高校建立了联合实验室/战略合作关系，形成产学研深度合作生态。公司还与新华社国家重点实验室、北京信息科技大学三方共建“媒体融合生产技术与系统国家重点实验室数据智能创新研发基地”，面向国家重大需求筑牢科研基础，旨在推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，围绕业务需求痛点开展应用研发。根据研发总规划、产品研究和开发计划，公司研发部门进入产品立项和项目策划过程，撰写产品研发的《项目立项报告》和《项目计划书》，提交项目立项申请。项目获批后，正式启动产品研发工作，《项目计划书》作为项目整个研发过程中的指导依据，是项目验收的主要依据。完整的研发流程包括立项报告、需求分析、关键技术突破、产品设计编码与测试（包含但不限于单元测试）、系统测试、变更控制、研究成果报告撰写、项目验收和产品发布、评审、专利和软件著作权申请等过程。
　　（七）销售模式
　　公司在全国设立了30余家分子公司和办事处，计划进入海外市场，布局国际化业务，并与行业头部企业建立了广泛的战略合作伙伴关系，包括央国企、互联网平台公司、行业集成商等。公司软件产品、云和数据服务的销售主要是通过直接向客户销售以及委托合作伙伴销售相结合的方式进行。多年来，公司以高质量的产品和服务获得大量的行业用户认可。基于这些客户逐步新增的业务需求，和他们在行业内的口碑传播，以及公司积极进行行业营销活动的作用下，形成的销售机会可以驱动公司业绩在稳健增长的基础上随着行业市场同步发展。
　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第4号——创业板行业信息披露》中的“网络安全相关业务”的披露要求
　　上市公司通过自有的云计算平台为客户提供网络安全产品或服务，且云安全收入占公司最近一个会计年度经审计的合并财务报表营业收入10%以上
　　
　　三、核心竞争力分析
　　（一）30年全文检索与NLP技术积累
　　自成立以来，公司一直专注中文全文检索、自然语言处理（NLP）技术的自主研发与应用创新，拥有各类专利 50余项，软件著作权800余项，是国内最早从事NLP研发的企业之一。历经30余年的发展，公司已形成了完整的 NLP 技术布局，包括大模型、语言理解、AIGC、知识图谱等。公司实现了图像、音频、视频与文本的多模态融合及深度语义匹配，可通过文字、语音、图片进行OCR识别、以图搜文、以文搜图、视频搜索、音频搜索、以文生图等功能应用，实现图像、声音与文本之间的跨模态语义识别、检索与生成。这些技术与行业大模型融合，有望解决大模型缺乏事实知识、幻觉、可解释性和数据安全等诸多问题，使行业大模型在应用场景中能够有效提升总体答案相关性、答案溯源性、可信度以及数据安全性。
　　（二）深耕行业优质客户和AI工程化建设
　　自1993年成立发展至今，公司已在媒体、政府等行业深耕20年以上，在金融、安全行业也厚植15年以上，积累了一大批行业头部标杆和优质用户，如媒体行业服务72%的中央媒体，61%的省级媒体，40%的行业媒体等用户；政府行业服务80%的中央和国务院机构，64%的省级政府，52%的地市政府等用户；金融行业服务5大国有银行、3大政策性银行、92%的股份制商业银行等用户；公安行业服务公安部及32个省市160多个地市公安用户。
　　长期的行业客户深耕，推动了公司行业应用向纵深发展。公司在金融风控、金融审计等场景已率先实现大模型与传统业务的融合，帮助用户提体验、控风险、降本增效。为解决行业大模型落地的数据安全、敏捷开发等问题，公司将提供丰富的工具与平台支撑高效便捷的应用开发,学习效率高,可解释性好,可大幅降低 AI开发与应用门槛。行业大模型将以智能体、智能助手、Copilot等多元化的方式，推动新质生产力在各个场景中的应用，赋能实体经济高质量发展。同时，公司沉淀了一套成熟的AI工程化实施机制，涵盖从场景理解到能力分析、需求分析、方案设计、研发测试、应用开发、效能评估、运行监测、运营管理的完整落地路线。公司注重行业细分领域的实用场景落地，用大数据和人工智能赋能新质生产力，实现数实融合，助力创造价值。
　　（三）2000多亿高质量多模态数据资源
　　公司积累了公司2010年自建大数据中心，具备了数据采集、清洗、脱敏、存储、标注、分类、治理、质检等数据全生命周期管理能力。公司以长期服务多行业用户持续累积的公开可信数据为基础，拥有规模位列业界前茅的、经过领域知识加工的超2000亿条高质量互联网中文数据集，并且以日均5亿条以上的更新速度保持高速增长。公司拥有合规安全的中文、图文、视频等多模态语料库，内容涵盖资讯、政务、金融、舆情、专利等，可用于加速行业大模型预训练，帮助提高行业大模型的准确性、鲁棒性，减少偏见和歧视，增强价值观对齐。这些数据资源不仅可用于公司自研数据资产平台调用，也可面向不同行业客户提供场景化数据服务。公司已为小米、云之声、云天励飞、蚂蚁集团、上海人工智能实验室等头部大模型厂商提供了预训练数据集服务。未来，公司有望为全国更多MaaS服务商提供不同垂直领域的高质量预训练数据服务。
　　
　　四、主营业务分析
　　1、概述
　　主营业务概述
　　报告期内，公司实现营业总收入78,167.84万元，较上年同期同比下降13.84%；实现归属于上市公司股东的净利润3,646.60万元，较上年同期（调整后）同比下降 71.45%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润242.86万元，较上年同期（调整后）同比下降96.97%。
　　报告期末，归属于上市公司股东的净资产为335,210.50万元，较上年末（调整后）同比增长24.75%。
　　报告期内，公司业绩变化的主要原因如下：
　　（1）受宏观环境变化及行业用户投入减少等因素影响，公司的政务、媒体、公共安全等行业营收水平和利润贡献较上年同期有所下降。由于往年公司在这几个行业的收入占比较高，加上本年度子公司天行网安大幅减少了集成业务，导致本年度的整收入下降了13.84%。其中，大数据软件产品及服务收入中政府行业和公共安全行业收入下降明显，其下滑原因主要受到宏观经济影响，政府相关单位原有项目的实施、交付、验收等相关工作的进度有所推迟，新增项目的招投标等采购也一定程度上延缓，上述情况综合导致大数据软件产品及服务中，公司政府和安全相关单位用户贡献的收入出现一定程度的下降。
　　随着《关于加强数字政府建设的指导意见》《国务院办公厅关于印发全国一体化政务大数据体系建设指南的通知》等一系列政策文件的不断出台，未来通过人工智能、大数据等新一代信息技术手段开展数字政府建设仍为推进国家治理能力和治理体系现代化的重要举措。据 IDC（国际数据公司）预测，在“十四五”规划和数字政府政策的引导下，数字政府市场迎来重要发展窗口期，预计到2026年将达到2,173亿元人民币的市场规模，是有效推动数字中国建设的重要组成部分。因此，随着政府相关单位对人工智能（而非大数据）等产品需求的释放，公安、安全等刚性领域需求的增多，且公司针对政府相关单位客户的进一步下沉和拓展（如从部委客户下沉到区县，从公司深耕的传统优势部门向其他部门拓展），潜在政府相关单位客户将增多，新增订单量预计上涨，并随着公司大模型等人工智能等相关新产品的不断推出和行业的横向拓展，公司业绩有望逐渐恢复并反弹。截至2023年末，公司在手订单金额为54,290.74万元，较2022年末增加1,448.05万元，公司期末在手订单金额同比开始上升。其次，公司前次可转债募投项目预计于2024年4月底左右结项达产，与其相关的人工智能软件产品及服务收入在近年内亦呈现上涨趋势，为前次可转债募投项目结项达产后顺利运营奠定了基础。为保持竞争优势，公司在报告期内加大在人工智能和数据平台的研发投入，强化销售和管理布局，加之新增招聘员工薪酬、新办公楼折旧等因素影响，导致期间费用较上年同比上升。除此之外，公司公允价值变动、固定资产处置亦存在一定波动，导致公司利润水平有所下降。
　　（2）在国家加快发展数字经济以及人工智能飞跃发展的背景下，公司加大了拓天大模型、多场景AI Agent的研发和创新应用推广。报告期内，公司的人工智能软件产品及服务实现营业收入 23,696.94万元，较上年同期同比增长11.76%，占营业收入比重30.32%。自2023年6月底发布拓天行业大模型以来，公司逐步探索实现在金融、媒体、政务、公共安全等行业的应用场景落地，在金融等行业领域已签署合同20余个，合同金额累计约5,000万元。其中，基于公司在金融风控市场领先的优势，率先实现金融大模型与现有金融风控业务无缝融合，帮助用户提体验、控风险、降本增效。拓天金融行业大模型及数据赋能的用户包括中国农业发展银行、上海浦东发展银行信用卡中心、平安银行、中国银行浙江分行、浙商银行、厦门国际银行、国家开发银行、天津银行、民生银行、人保财险、上海农商银行。另外，拓天金融行业大模型在平安银行的“审计大脑”平安慧眼一体化数智平台中也得到了成功应用，实现了拓天大模型在金融审计领域的创新赋能。金融科技版块的AI与数据营业收入为4,297.07万元，较上年同期增长了29.85%。
　　（3）高质量数据是大模型应用成功的基石。据媒体报道，以ChatGPT为例，训练数据中，中文语料比重不足千分之一，而英文语料占比超过92.6%。补齐优质中文语料数据短板，这对中国的人工智能发展显然是一个挑战。权威主流媒体高质量内容数据有利于推动通用大模型实现中文特性增强和价值观对齐。报告期内，公司加大了对数据基础设施和数据资产平台的产品迭代研发，增强了短视频采集能力，加强了数据资源多维度精细化梳理。公司目前拥有超2000亿条高质量互联网中文数据集，并且以日均5亿条以上的更新速度保持高速增长。数据类型包括中文、图文、视频等多模态语料，主题类型涵盖资讯、政务、金融、舆情、专利等，可用于加速行业大模型预训练，帮助提高行业大模型的准确性、鲁棒性，减少偏见和歧视，增强价值观对齐。公司推出的大模型预训练数据集质量得到了业界高度认可，已为小米、云之声、云天励飞、蚂蚁集团、上海人工智能实验室等头部大模型厂商提供了预训练数据集服务。未来，公司有望为全国更多MaaS服务商提供不同垂直领域的高质量预训练数据服务。另外，公司还参与了中国网络空间安全协会“大模型首批中文基础语料库”、北京市经济和信息化局“人工智能大模型高质量数据集”等重点项目的建设。在数据流通方面，公司数据服务类Open API已在北京、上海、深圳、郑州、湖南、浙江等地的数据交易所挂牌，贵阳大数据交易所与西部数据交易中心的数据服务上架正在同步推进中。
　　报告期内公司主要经营工作
　　（1）发布《数据要素白皮书》，“1+1=N”商业模式在多领域成功实践。
　　2023年3月，公司数字经济研究院编写的《拓尔思数据要素白皮书》（以下简称《白皮书》）正式对外发布。《白皮书》基于拓尔思数据要素业务的实践，从我国数据要素市场发展背景到拓尔思数据要素业务发展历程、业务目标、商业模式、业务体系、数据资产、数据和云服务、市场规模、发展方向等层面进行了全面介绍。
　　（2）发布拓知全球基因专利数据库
　　报告期内，公司与知识产权出版社进行合作，在强化搜索引擎技术与数据资源优势基础上，推出完全自主可控的“拓知全球基因专利数据库”（以下简称拓知基因）。拓知基因目前涵盖全球40多个国家、地区和组织的生物序列相关专利数据及32个公共资源库，包含4.2亿条专利基因序列及11.9亿条公共资源生物序列。典型应用场景包括纳米生物技术、组织工程与再生、基因测序、基于细胞的检测、发酵工程、PCR技术、色谱技术、生物医药的研发、基因治疗和诊断、食品保健、农业育种、自然资源与环境、工业加工、生物信息学等多个领域。
　　（3）公司产品完成中国信通院对话式AI首轮专项评测
　　2023年3月，公司自主研发的TRS小思智能问答机器人系统参与中国信通院首轮对话式AI专项评测工作，并顺利通过对话功能模块评测。此次评测，依据《对话式人工智能技术及产品评估方法》开展，共涉及8项指标，评估对话式AI产品的功能完备度。
　　（4）公司产品完成搜索型数据库产品评测
　　2023年5月10日，在中国信通院组织的首批可信数据库“搜索型数据库”产品能力评测中，公司“TRS海贝搜索数据库”系统顺利完成了搜索型数据库产品能力评测。本次评测依据《搜索型数据库技术要求》，覆盖数据库基本能力、数据库管理能力、数据库安全能力、数据库兼容能力、数据库扩展能力、数据库高可用能力，共计32个测试项目，包括12个必选项和 20个可选项。“海贝搜索数据库”是公司自主研发的一款搜索引擎数据库，适用于数字、文本、地理位置、结构化数据、非结构化数据等所有数据类型，为大数据应用提供高效的数据存储、全文检索、分析统计等数据管理服务。
　　（5）“拓天大模型”正式发布，聚焦大模型场景化应用和行业落地。
　　报告期内，基于在NLP领域20余年技术创新成果、10余年高质量数据和知识资产积累，以及在垂直行业10000多家企业级用户应用实践，公司隆重发布“拓天大模型”，并面向媒体、金融、政务、舆情等领域，推出了行业大模型。和通用大模型相比，拓尔思“拓天大模型”基于多年自主研发成果，在自主可控、中文特性加强、专业知识加强、实时数据接入、内容安全和价值观对齐、客户私有化部署等方面具有领先优势，并与业务场景深度融合，为用户带来生产力变革。
　　“拓天大模型”拥有内容生成、多轮对话、语义理解、跨模态交互、知识型搜索、逻辑推理、安全合规、数学计算、编程能力和插件扩展十大基础能力，具有中文特性增强的可控生成技术、融合搜索引擎的生成结果可信核查、融合稠密向量的跨模态能力加强以及支持外界知识及时更新四大创新点。
　　（6）拓天大模型通过中国信通院“可信AI”标准符合性验证
　　2023年9月，中国信息通信研究院发布第八批“可信AI”评估结果，公司拓天大模型凭借在模型开发与模型能力两大模块的亮眼表现，最终获得4+级的综合评级。本次标准符合性验证，中国信通院参考AIIA/PG 0071-2022《大规模预训练模型技术和应用评估方法 第 1部分：模型开发》与 AIIA/PG 0072-2022《大规模预训练模型技术和应用评估方法第2部分：模型能力》两项标准开展，共涉及7个能力域、20余个能力子域及100余项指标，多维度评估大模型的开发能力、功能丰富度、性能优越度、服务成熟度。
　　（7）收获众多重磅奖项和品牌荣誉
　　凭借深厚的技术实力与丰富的数智化应用场景，公司赢得了众多奖项和荣誉。
　　
　　五、公司未来发展的展望
　　（一）全力加速All in AI落地，抢占创新发展制高点。
　　公司以“高质量专业大模型+领域知识数据”为相互促进的双轮模式，全力推动现有产品的 AI重构，进而实现大模型能力持续加深和行业大模型更快地落地生根，由浅及深，逐步触达客户核心业务，抢占创新发展制高点。
　　（二）持续深耕优势行业应用，增强高质量发展能力。
　　公司将继续深耕优势领域，强化业务产品升级，补齐业务短板。公司以做强传统业务为基本盘，深化运维服务，发展数据服务，增值AI业务，探索新业务，多维提升公司高质量发展能力。
　　（三）深度聚焦SaaS生态，扩大更多行业用户覆盖。
　　公司已与行业头部企业建立了广泛的战略合作伙伴关系，包括央国企、互联网平台公司、行业集成商等，如三大运营商、腾讯、阿里、首都在线、华胜天成等，持续延伸产业链布局。公司与华为的深度合作也在积极推进中。未来，公司期待以高品质的SaaS生态伙伴一起实现共创、共享、共赢。
　　（四）大力加强出圈出海，发挥数据服务优势。
　　公司围绕金砖国家集团、上海合作组织、“一带一路”沿线国家，三个中国外交抓手，聚焦海外舆情数据服务，与央国企、互联网平台公司等生态伙伴一起加强海外市场开拓。
　　（五）公司可能面对的风险
　　1、市场竞争风险
　　公司是国内领先的拥有自主核心技术的人工智能和大数据技术及数据服务提供商。在近年来软件市场中，产品技术的研发创新能力、产业生态链的构建与运营能力越来越成为竞争焦点。目前国内的软件市场是一个快速发展、空间广阔的开放市场，技术升级及客户信息化需求旺盛，但随着行业内新入企业增加，公司将面临更加激烈的竞争压力。如果公司不能在技术水平、成本控制、市场拓展等方面持续保持自身优势，公司的盈利能力和市场份额将会受到较大影响。
　　2、人工智能和大数据技术应用成熟度风险
　　近年来，人工智能和大数据技术加速发展，国家关于促进人工智能和大数据产业发展的战略规划陆续出台。当前各行业用户热情较高、需求较旺，很多人工智能和大数据的创新应用场景随之浮现，市场参与者不断加大技术研发及市场开拓的投入，产业发展已进入场景为王、应用落地的阶段。但实践中，尽管人工智能和大数据行业空间广阔，但各类应用的实用效果、成熟度和最终用户应用水平还有待验证和提高，同时也面临着成长进程反复和增速延滞的风险。因此，公司若不能发掘围绕用户实际痛点及时推出新产品和解决方案，可能会对公司的产品技术应用成熟度造成一定的影响。
　　3、商誉减值风险
　　公司近年来进行过重大资产重组及数次股权收购，各项收购之后公司形成了较大金额的商誉。如果未来经营状况恶化，将有可能出现商誉减值，从而造成公司合并报表利润不确定风险，对公司的经营管理产生不利影响。公司将继续推动各收购子公司加强业务经营，积极进行战略协同，促进子公司核心业务向好发展，实现公司保值增值。
　　4、应收账款发生坏账的风险
　　尽管公司的主要客户为政府部门和大型企事业单位等一些资信良好、实力雄厚、发生坏账风险较小的客户，但随着公司经营规模的扩大，应收账款的余额可能会逐步增加，如果客户经营状况发生重大变化导致其偿债能力受影响或公司采取的收款措施不力，发生坏账的可能性将会加大。
　　5、人力资源风险
　　公司正处于业务转型快速发展阶段，且有不断进行相关产业扩张的需求，对人力资源提出了较高的需求。由于信息技术及软件开发人才的竞争日益激烈，存在人力资源成本上升，或因关键人才流失而对公司的业务发展造成一定影响的可能。因此，公司面临着人力成本压力增大、有效保留和吸引人才难度增大的风险。公司将通过提供有竞争力的薪酬福利，建立公平的晋升机制，创造开放、协作的工作环境和企业文化氛围，努力吸引人才、培养人才和保留人才。 收起▲

　　一、报告期内公司从事的主要业务
　　（一）公司所处行业发展情况
　　1、不断做强做优做大数字经济，构筑国家竞争新优势
　　近年来，国内数字经济规模维持着较高的增长速度，数字经济增速也远高于GDP整体的增长速度，数字经济正在成为稳定经济增长的重要力量。顶层设计、经济转型、国家安全是数字经济的三大驱动力。从政策层面看，数字经济政策定调级别高，已上升为国家战略。从经济层面看，长期而言以数字经济为代表的新兴产业是转型期的经济发动机。二十大报告提出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。
　　2022年1月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，... 查看全部▼

　　一、报告期内公司从事的主要业务
　　（一）公司所处行业发展情况
　　1、不断做强做优做大数字经济，构筑国家竞争新优势
　　近年来，国内数字经济规模维持着较高的增长速度，数字经济增速也远高于GDP整体的增长速度，数字经济正在成为稳定经济增长的重要力量。顶层设计、经济转型、国家安全是数字经济的三大驱动力。从政策层面看，数字经济政策定调级别高，已上升为国家战略。从经济层面看，长期而言以数字经济为代表的新兴产业是转型期的经济发动机。二十大报告提出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。
　　2022年1月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，从数字基础设施、大数据、产业数字化转型、数字产业化等多方面规划了数字经济发展前景。
　　2022年7月，国务院发布公告，同意国家发改委牵头联合中央网信办等20个部委建立数字经济发展部际联席会议制度，强化了数字经济发展的顶层设计。
　　2022年10月，国务院在第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十七次会议上就数字经济发展情况进行报告，并且重点提及了核心技术攻关、数字基础设施建设、数字产业创新发展、产业数字化转型等工作安排。同时，在二十大报告中再次提及建设数字中国，密集政策推动下数字经济有望迎来快速发展。
　　2023年政府工作报告中提到数字经济不断壮大，新产业、新业态、新模式增加值占国内生产总值的比重达到17%以上。推动产业向中高端迈进，促进数字经济和实体经济深度融合。加快建设现代化产业体系，大力发展数字经济，提升常态化监管水平，支持平台经济发展。从地方来看，各地政府工作报告对数字化转型的目标和路径着墨较多。例如上海市提出“着力推动城市数字化转型，加快建设具有世界影响力的国际数字之都”；北京市提出“加快建设全球数字经济标杆城市，加快智慧城市建设”；浙江省致力于做强做优做大数字经济，大力实施数字经济“一号发展工程”等。2023年6月，财政部、工业和信息化部联合发布《关于开展中小企业数字化转型城市试点工作的通知》，拟分三批组织开展中小企业数字化转型城市试点工作。支持试点城市选择重点行业和相关中小企业，梳理行业共性和企业个性需求，采取市场化手段公开遴选数字化服务商，支持数字化服务商为被改造企业提供诊断、咨询等服务，开发集成“小快轻准”的数字化服务和产品，供企业自愿选择，开展数字化改造。同时，总结集成通用性强、效果好的数字化解决方案，推动跨区域复制推广，放大政策效果。
　　2、大力加强培育数据要素市场，助推数字经济高质量发展
　　当前，数据已成为重要的生产要素，大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。党中央、国务院高度重视大数据产业发展，频繁出台数据要素相关政策文件，推动数据要素市场深化改革，推动实施国家大数据战略。
　　2022年3月，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》提出加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用。
　　2022年7月，《数据出境安全评估办法》国家互联网信息办公室令第11号文件出台，提出了数据出境安全评估的具体要求，规定数据处理者在申报数据出境安全评估前应当开展数据出境风险自评估，并明确了重点评估事项。此外，还明确了数据出境安全评估程序、监督管理制度、法律责任以及合规整改要求等。
　　2022年12月，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》从数据要素、流通交易、收益分配、安全治理四方面初步搭建我国数据基础制度体系，提出20条政策举措，包括提出构建数据基础制度体系，促进数据合规高效流通使用，建立保障权益、合规使用的数据产权制度，建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。2022年12月9日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，拟规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值，服务数字经济发展和数字中国建设。
　　国家的顶层设计逐步对数据要素各环节提出更细致的目标和要求，为推动数据在更大范围内有序流动和合理集聚、进一步促进数据价值转化应用指明了方向。企业数据资源相关会计处理规定的出台，将极大地激活数据要素的活力，数据要素产业市场有望迎来井喷式发展，以数据为核心驱动的数字经济将迎来大爆发。根据国家工业信息安全发展研究中心测算，“十四五”期间我国数据要素市场规模预计2025年将突破1749亿元，复合增速将达到26.3%，整体上进入高速发展阶段。
　　2023年7月，人民银行发布的《中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）》提出，鼓励数据处理者在保障安全合规前提下，积极促进数据高效流通和创新应用。
　　2023年上半年，多个省市已相继发布“数据要素”政策规划。北京市印发的《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》提出，形成一批先行先试的数据制度、政策和标准。推动建立供需高效匹配的多层次数据交易市场，充分挖掘数据资产价值，打造数据要素配置枢纽高地。促进数字经济全产业链开放发展和国际交流合作，形成一批数据赋能的创新应用场景，培育一批数据要素型领军企业。力争到2030年，北京市数据要素市场规模达到2000亿元，基本完成国家数据基础制度先行先试工作，形成数据服务产业集聚区。上海市印发的《立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023-2025年）》明确，到2025年，上海数据要素市场体系基本建成，国家级数据交易所地位基本确立；数据要素产业动能全面释放，数据产业规模达5000亿元，年均复合增长率达15%，引育1000家数商企业；建成数链融合应用超级节点，形成1000个高质量数据集，打造1000个品牌数据产品，选树20个国家级大数据产业示范标杆；数据要素发展生态整体跃升，网络和数据安全体系不断健全，国际交流合作全面深化。
　　3、不断深化升级数字政府建设，驱动数字中国新发展
　　加强数字政府建设是适应新一轮科技革命和产业变革趋势、引领驱动数字经济发展和数字社会建设、营造良好数字生态、加快数字化发展的必然要求，是建设网络强国、数字中国的基础性和先导性工程，是创新政府治理理念和方式、形成数字治理新格局、推进国家治理体系和治理能力现代化的重要举措，对加快转变政府职能，建设法治政府、廉洁政府和服务型政府意义重大。
　　2022年2月，《国务院关于加快推进政务服务标准化规范化便利化的指导意见》国发〔2022〕5号文件从四个方面部署了重点工作任务：一要推进政务服务标准化。二要推进政务服务规范化。三要推进政务服务便利化。四要全面提升全国一体化政务服务平台服务能力。
　　2022年4月，《国务院办公厅关于印发2022年政务公开工作要点的通知》国办发〔2022〕8号文件主要提出了五方面重点工作要求，持续深化政务公开，更好发挥以公开促落实、强监管功能。
　　2022年6月，国务院印发《关于加强数字政府建设的指导意见》国发〔2022〕14号文件，明确了数字政府建设的七方面重点任务：构建协同高效的政府数字化履职能力体系；构建数字政府全方位安全保障体系；构建科学规范的数字政府建设制度规则体系；构建开放共享的数据资源体系；构建智能集约的平台支撑体系；以数字政府建设全面引领驱动数字化发展；加强党对数字政府建设工作的领导。
　　2022年9月，《国务院办公厅关于印发全国一体化政务大数据体系建设指南的通知》国办函〔2022〕102号文件明确了全国一体化政务大数据体系建设的目标任务、总体框架、主要内容和保障措施，重点从统筹管理一体化、数据目录一体化、数据资源一体化、共享交换一体化、数据服务一体化、算力设施一体化、标准规范一体化、安全保障一体化等八个方面，组织构建全国一体化政务大数据体系，推进政务数据依法有序流动、高效共享，有效利用、高质赋能，为营造良好数字生态，提高政府管理服务效能，推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。上述系列政策文件的出台是推进国家治理能力和治理体系现代化的重要举措，为下一阶段数字政府建设指明了方向。
　　据IDC（国际数据公司）预测，在“十四五”规划和数字政府政策的引导下，数字政府市场迎来重要发展窗口期，整体市场到2025年将保持相对高速的增长，预计到2026年将达到2173亿元人民币的市场规模，复合增长率(CAGR)为12%，是有效推动数字中国建设的重要组成部分。
　　4、举国体制下的机构改革深化，对信创发展意义重大
　　信创旨在实现信息技术领域的自主可控，保障国家信息安全。其核心在于通过行业应用拉动构建国产化信息技术软硬件底层架构体系和全周期生态体系，解决核心技术关键环节“卡脖子”问题。信创产业是数字经济、信息安全发展的基础，也是“新基建”的重要内容，将成为拉动中国经济增长的重要抓手之一。在地方政府中，以安徽省、辽宁省、福建省等为代表的地方政府发布的政策文件中，加速企业信创产品国产化替代，赋能企业数字化转型，以信创产业为主攻方向，加快企业新一代信息技术应用创新也多有提及。
　　中央全面深化改革委员会第二十七次会议审议通过《关于健全社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型举国体制的意见》。中共中央政治局2023年1月31日第二次集体学习会议强调，要加快科技自立自强步伐，解决外国“卡脖子”问题，健全新型举国体制，强化国家战略科技力量。2023年3月8日，《学习时报》刊发中国电子党组书记、董事长曾毅的署名文章《以新型举国体制打造网信事业核心战略科技力量》。2023年3月，中共中央、国务院印发了《党和国家机构改革方案》，提出组建中央科技委员会，加强党中央对科技工作的集中统一领导，统筹推进国家创新体系建设和科技体制改革，研究审议国家科技发展重大战略、重大规划、重大政策，统筹解决科技领域战略性、方向性、全局性重大问题，研究确定国家战略科技任务和重大科研项目，统筹布局国家实验室等战略科技力量，统筹协调军民科技融合发展等。作为党中央决策议事协调机构，中央科技委员会一要加强科技工作统一领导，体现高层对科技产业的高度重视。机构的改革表明这次党和国家机构改革，加强党中央对科技工作的集中统一领导，组建中央科技委员会，中央科技委员会办事机构职责由重组后的科学技术部整体承担；二是中央科技委员会的组建对高水平科技自立自强具有重大战略意义。新型举国体制、科技创新全链条管理、科技成果转化、促进科技和经济社会发展相结合等职能将进一步加强，对加强基础科学研究、集中力量在一些“卡脖子”工程上取得成绩等方面具有重要的战略性意义。
　　市场普遍认为，未来五年是“大信创”发展的关键时期，发展空间广阔。据《2022中国信创生态市场研究及选型评估报告》显示，2022年信创产业规模达9920亿元，近五年复合增长率为35.7%，预计2025年将突破2万亿元。
　　5、通用大模型开启AI新时代，加速人工智能产业发展
　　人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。2022年12月，全球顶级人工智能研究机构之一的OpenAI公司推出了基于GPT-3.5的新型AI聊天机器人ChatGPT，在发布两个月后拥有1亿用户，成为史上用户增长最快的应用。2023年3月，OpenAI正式推出多模态大模型GPT-4，该模型可对图文多模态输入生成应答文字，以及对视觉元素的分类、分析和隐含语义提取，并表现出优秀的应答能力。GPT-4被业界认为是具有里程碑意义的一代，因为多模态的GPT-4会从视觉角度和视觉-文字语义融合方面涌现出更多的能力。继GPT-4之后，谷歌、微软、百度、阿里、腾讯、华为等海内外科技公司纷纷加速了通用大模型的研发，并将陆续推出各自的大模型。未来，各科技厂商或将更加聚焦于大模型的产品定位和商业化落地，越来越多的知识计算能力会融入到行业大模型中，行业AI应用的渗透率将全面提速。近年来，我国陆续出台多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新。《新一代人工智能发展规划》《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023年）》等产业政策，为人工智能产业发展提供了保障。我国还依托领军企业建设了10余家国家新一代人工智能开放创新平台，依托地方建设国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区等。党的二十大报告指出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建人工智能等一批新的增长引擎，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。上海深入贯彻落实国家发展人工智能的战略，将人工智能作为重点发展的三大先导产业之一，已成为全国发展人工智能产业的排头兵和先行者。
　　2023年2月，上海市人民政府副市长李政在2023全球人工智能开发者先锋大会上表示，上海将全力夯实产业基础，加快多模态通用大模型研发攻关，积极培育智能内容生成、科学智能等新赛道。北京市经济和信息化局在北京人工智能产业创新发展大会上，正式发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》。白皮书中提出，全面夯实人工智能产业发展底座，支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，着力构建开源框架和通用大模型的应用生态。北京将持续推动建设具有全球影响力的人工智能创新策源地。在中央政治局集体学习强调要加强基础研究的会上，科技部部长王志刚称，AI这个领域是大方向、大领域，并且它的影响绝不仅仅在科技领域本身，可能还涉及在其他领域的赋能应用。这方面科技部已经作了很多部署：包括AI本身技术发展的一些课题，已经部署了很多年；中国首先提出AI治理方面的“八项原则”；在AI转化应用方面最近推出智能码头等若干个示范应用场景，推动AI转化应用。
　　大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。大模型的发展是大势所趋，大模型未来将会助推数字经济，为智能化升级带来新范式。随着GPT-4大模型的最新发布，多模态技术让AIGC可应用的广度不断扩展，可跨文字、图像、音频、视频等多种类型数据进行关联，提高内容生产能力。据Gartner预测，至2023年将有20%的内容被生成式AI所创建，至2025年，生成式AI产生的数据将占所有数据的10%（目前不到1%）。另据全球著名风险投资公司红杉资本预测，生成式AI将产生数万亿美元经济价值，到2025年，国内生成式AI应用规模有望突破2000亿元。
　　2023年8月，由国家互联网信息办公室等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《办法》）于8月15日正式施行，这也是我国首个针对生成式人工智能产业的规范性政策。《办法》提出国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。在促进发展具体措施上，《办法》明确鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，生成积极健康、向上向善的优质内容，探索优化应用场景，构建应用生态体系；鼓励生成式人工智能算法、框架、芯片及配套软件平台等基础技术的自主创新，参与生成式人工智能相关国际规则制定。《办法》明确生成式人工智能服务提供者应当依法开展预训练、优化训练等训练数据处理活动，使用具有合法来源的数据和基础模型；涉及知识产权的，不得侵害他人依法享有的知识产权；涉及个人信息的，应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形；采取有效措施提高训练数据质量，增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。此外，明确了数据标注的相关要求。
　　（二）报告期内公司从事的主要业务
　　公司作为人工智能、大数据和数据安全产品及服务提供商，为各行业用户的数智化赋能。公司业务根据行业应用的不同，可划分为数字政府、融媒体、金融科技、数字企业、公共安全五个版块；根据技术领域的不同，可划分为人工智能、大数据、数据安全、信创四个领域；根据服务模式的不同，又可划分为软件产品、大数据服务、订阅制SaaS服务、软硬一体化产品四种模式。
　　1、行业应用
　　（1）数字政府
　　数字政府是公司的成熟业务版块，主要面向各级政府和职能部门提供政府网站集约化、智慧监管、政务舆情、产业招商、数字机关等领域政务应用的解决方案、软件产品及数据服务。政府网站集约化主要包括政府网站群、政务公开平台、政策文件库、政务新媒体矩阵、政民互动、用户智能推送服务、政务虚拟人等。智慧监管主要聚焦金融监管，具体包括非法集资监管和非法金融活动监管。政务舆情主要帮助政府单位及时了解公众对政府的重大政策、重要决策部署、政务工作的评价、社会公共事件的意见、情绪与观点等，进行网络政务舆情监测，帮助用户有效监测舆情态势。产业招商主要帮助政府招商部门、产业研究部门等围绕产业发展全生命周期，基于产业经济发展科学规划，实现产业招商、产业治理、政策惠企与精准施策、区域强链补链、产业经济运行监测的全流程数字化、智能化、精准化，帮助建立“一企一档、一人一档、园区档案、政策档案、产品档案、机构档案”，为地方产业发展提供一站式精准服务。数字机关主要包括政务运行知识底座、政策智能研读、机关事务知识问答、政务知识搜索等，为提高共性办公应用、机关运行效能、政府决策科学化水平进行数智赋能。
　　目前，公司的数字政府业务主要以“软件产品+大数据服务+订阅制SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。政府用户已经覆盖80%的中央和国务院机构，60%的省级政府，50%的地市政府。
　　报告期内，公司在数字政府方面，省级政府网站群、政务公开平台等业务进入运维期，地市级政府网站集约化业务与政务新媒体业务稳步增长，政务大模型的应用探索需求旺盛。公司将持续拓展生态合作，定位专精特新，基于云和数据服务以及政务行业大模型开辟新赛道，增加新商机。在智慧监管方面，公司的防非处非SaaS云产品链条更加完整，经济金融风险监测方面加大了业务创新探索，如基于大众媒体情绪和公开财务债务测算地方城投债务真实风险。在智慧水利方面，公司控股子公司广拓公司推出了融合知识图谱与行业大模型的水利知识服务平台解决方案，得到多地水利部门的高度认可。
　　（2）融媒体
　　融媒体是公司的成熟业务版块，主要面向各级新闻媒体单位围绕新闻生产策、采、编、发、评、运、屏全流程提供融媒体内容生产、用户行为资产、媒体大数据等综合服务。融媒体内容生产服务平台是以内容资产为核心的新一代数据型媒体业务平台，涵盖了报、网、端、微、视和自媒体平台的全流程内容生产发布管理。该平台由数据资源聚合、融合生产创作、选题策划分析、传播效果分析、协调指挥调度、用户资产运营、大屏综合管理等多个平台组成。用户行为资产管理平台是从各个媒体传播渠道搜集的读者用户的静态信息和用户行为信息进行汇集和整理，基于海量用户特征和挖掘技术对用户建立标签化信息全景，形成360°用户画像完善的数据管理及输出流程，满足个性化推荐服务等多种业务应用的需要。媒体大数据云服务是以“多维知识库+智能语义”的方式对资讯数据进行结构化标引，通过对数据的精细化运营加工，提供多元垂直数据型分析应用场景，贯穿媒体业务的各个环节，为媒体用户提供高信源、精加工、个性化的数据产品云服务，提升媒体大数据的价值密度。目前，公司的融媒体业务主要以“软件产品+大数据服务”的融合模式为客户提供服务。公司融媒体用户已经覆盖了72%的中央媒体，61%的省级媒体，40%的行业媒体。
　　报告期内，融媒体业务版块经营业绩稳步增长，营业收入较上年同期增长了17.56%。其中，行业报数据业务在稳步增长，央国企融媒体平台建设在加快推进。随着拓天.M媒体行业大模型发布，AIGC服务在媒体领域的落地将迎来新一波商机。
　　（3）金融科技
　　金融科技是公司的成长业务版块，主要面向银行业金融机构提供智能风控、智能消保、普惠助贷、绿色金融等金融科技领域的软件产品及数据服务。智能风控云服务主要面向银行、投研机构提供全面监控海量金融实体多维风险，实现高频异构数据自动化分析、风险知识化分析、跨场景知识延展和异动风险监测。智能消保管控中台面向银行业消保、业务部门，打通各业务系统消保数据，从非结构化投诉数据挖掘相关知识并分析应用，实现对各渠道消保数据的科学精细化管理。普惠助贷与绿色金融主要面向银行基于特色产业标签与企业价值分析模型，快速挖掘绿色产业、高新技术产业细分领域下的潜力、低风险、优质客群，精准放贷。目前，公司的金融科技业务主要以“软件产品+大数据服务+订阅SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。公司智能风控业务的用户已经覆盖了5大国有银行、3大政策性银行、92%的股份制商业银行。
　　报告期内，金融科技业务版块实现了经营业绩的大幅提升，营业收入较上年同期增长了95.68%，其中传统业务稳中微增，主要增长来自AI与数据业务，消保、风控延展类业务需求较为旺盛。
　　（4）数字企业
　　数字企业是公司重点拓展业务版块，主要面向能源、消费电子、餐饮等行业用户提供智能内容管理、企业融媒宣传、企业声誉风险管理、企业开源情报等企业应用。目前，公司的数字企业业务主要以“软件产品+订阅制SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。公司数字企业版块订阅制SaaS服务用户已经覆盖了中国能建、中国铁路、国投集团、国家电网、南方电网、中国人民保险、潍柴动力、海尔集团、鲁信集团、百胜集团、中国通用、上汽通用、九毛九集团、山东航空、浙江国贸等大型企业。
　　报告期内，央国企客户融媒体项目需求旺盛，公司加大了央国企客户的开拓，新增了航天科工集团等客户。
　　（5）公共安全
　　公共安全是公司的成长业务版块，主要面向网信、公安、防务等涉密和安全机构，提供公安情指行（情报、指挥、行动）、开源情报、知识图谱、数据安全等领域的产品和数据服务。目前，公司的公共安全业务主要以“解决方案+软硬产品+数据服务”的融合模式为客户提供服务。
　　报告期内，公安、防务等业务版块的软件产品营业收入稳定增长，较去年同比增长了33%。边界安全等硬件产品营业收入，较去年同比增长了31.43%。
　　2、技术领域
　　（1）人工智能
　　公司具有20年的自然语言处理（以下简称：NLP）研发经验，是国内最早研发人工智能技术的企业之一，在NLP、知识图谱、OCR、图像视频结构化等领域都具备自主可控的多模态内容处理底层技术，处于行业领先地位。公司一直密切关注人工智能的前沿技术发展，并积极探索相关技术在产品及业务中的应用。
　　报告期内，拓天大模型聚焦优势行业，融合公司多年在NLP领域的综合研发实力及关键技术持续创新能力，利用自有的高质量数据进行预训练。2023年6月底，公司正式发布了“拓天大模型”，推出适用媒体、金融、政务的三大行业大模型，具备较好的合规性、安全性、准确性、可控性，可满足行业用户的专业化智能创新需求。同时，公司还启动了拓天网信行业大模型、公安行业大模型、法律大模型的业务场景规划与预训练。
　　①拓天.M媒体行业大模型
　　公司基于自有的1000亿+互联网媒体资讯数据，100亿+官媒数据，200万+人民数据，14大类知识标引规范，12000+知识标引规则作为专业训练数据，打造了媒体专业大模型，主要功能覆盖内容生产智能助手、新一代搜索与推荐、多模态传播与服务三大业务场景。
　　●大模型+大数据：智能选题策划
　　实时接入最新、最热和具有公信力的外部互联网数据，通过大模型的能力实现媒体大数据的知识增强，应用到报社内容生产的智能选题策划环节，帮助媒体工作者更方便地从各种维度获取需要的外部互联网数据。具体应用场景包括实时新闻热点、网民最新关注、实时问答互动等。编辑记者以互动问答的方式向大模型发出指令，可要求给出特定时间段、特定领域的统计分析结果，大模型能够快速准确的给出结果，为表现结果的真实性，每个结果都会给出来源出处。
　　●大模型+编辑器：内容生产智能助手
　　利用主流媒体垂直领域大模型的核心能力为内容生产过程赋能，通过大模型与富媒体编辑器的深度融合形成内容生产智能助手，提升编辑记者日常工作效率，具体应用包括拟定新闻标题、文章段落续写、内容智能摘要、文章风格改写、文字智能配图等。
　　●大模型+知识库：知识搜索与推荐
　　将媒体单位自有的私域数据和行业知识相结合，提供知识搜索与推荐服务，应用于领导人金句引用、权威法典引用、报道文集引用、权威数据素材搜集等场景，编辑记者可利用大模型实现不同来源的权威数据集的素材搜集、整理工作。可根据用户个性化的要求（比如：包含时间、标题、摘要等），将不同主题的内容数据集按照要求整理到一篇文档中，也可以对新闻报纸中包含某种关键性信息的版面进行汇总整理。
　　●大模型+分析报告：多模态传播与服务
　　利用大模型强大的分析统计能力，对互联网采集的媒体新闻报道内容和互动数据进行分析计算，自动生成各种传播分析结果，并按照特定的报告格式进行输出。利用媒体大模型的统计分析能力，针对特定主题事件实现宣传报道的智能归纳与总结，并根据要求智能生成总结报告进行输出。
　　②拓天.F金融行业大模型
　　公司基于自有的110亿+金融主题数据、百亿级产业指标数据、30亿+产业要素明细数据、2亿+产业动态本体、500+以上标引维度、10000+知识标引规则、10万+产业标签作为专业训练数据，打造了金融专业大模型，主要功能覆盖智能风控、智能客服、智能投研等业务场景。
　　●大模型+智能风控
　　提供风险预警助手、风险报告生成助手、风险知识查询助手功能，在原有智能风控产品基础上，全面升级基础技术底座，利用大模型技术提供以下功能升级：
　　风险预警助手，多模态风险信息的获取、风险自动化摘要、风险分类、风险定级与信息排重。
　　风险报告生成助手，在贷前尽调、贷后排查等环节，提供智能化报告生成助手，可提供报告标题生成、目录生成与报告全文生成等自动化功能，并可集成大模型插件数据智能化生成各类风险报告。
　　风险知识查询助手，利用自然语言输入的方式，对内部数据与知识数据实现海量数据智能化搜索。
　　●大模型+智能投研
　　人工智能在提升投研效率和科学性方面体现了较为明显的优势，拓尔思将利用大模型推出投研智能搜索引擎与研报生成助手。
　　投研搜索引擎，通过自然语言处理、深度学习等人工智能技术拓宽投资信息来源，金融信息系统可抓取与投资目标相关的宏观经济指标、舆情走向和监管政策等数据，大幅提高获取信息的及时性，利用自然语言处理技术来分析新闻文章和社交媒体上的评论，更好地了解市场情绪和趋势，并根据其预测结果制定投资策略，减少投资顾问进行金融处理基础数据的工作量。
　　研报生成助手，利用大模型技术能力，结合数星产业大脑上百类宏观、中观、微观相关数据，提供智能化研报生成助手，自动化生成研报标题、研报目录、研报内容，并结合各类插件化数据提供精准实时数据的插入与内容生产。
　　●大模型+智能客服（消保）
　　利用大模型技术，实现金融机构接诉即办，提升客服能力。
　　客服数据智能分析助手，可对语音、文本等各类投诉数据完成客户投诉原因、投诉渠道、投诉诉求、是否高危、是否重复等核心要求完成自动化分析。
　　客服投诉处理助手，利用投诉知识库与投诉处理意见库等，自动化生成投诉建议处理意见、定责意见、排查意见等，提升客服处理投诉效率，降低客户投诉率。
　　③拓天.G政务行业大模型
　　拓尔思基于自有的300万+篇公文类数据、200万+篇政策法规类数据、8000万+篇政务资讯类数据等数据作为专业训练数据，打造了政务专业大模型，主要功能覆盖公文辅助写作、政策大脑和新一代政务互动等业务场景。
　　●公文辅助写作
　　在公文写作过程中提供更快速、准确的帮助和建议，支持生成横跨多专业领域的内容建议、改进文章结构等，帮助节省作者的时间和精力，并提高公文写作的效率。
　　基于公文标题和提示信息，依次完成公文概要、目录、目录内容的生成，形成公文写作结果。
　　支持基于输入的少量文字，自动生成内容连贯、富有逻辑的公文正文。
　　支持与内容编辑器集成，作为辅助写作助手与内容编辑过程实时交互；可指出不合适的词汇、修正语法错误、改进句子结构，并提供更生动、吸引人的表达方式，提升内容的可读性和吸引力。
　　●政策大脑
　　支持对最新发布的政策进行智能解读，具备实时数据接入模型进行识别、问答。
　　支持对政策核心内容进行解读，生成总结，包括总体目标、重点任务、政策措施等。
　　支持对政策内容中企业扶持、补贴等信息进行解读，为企业参考提供支持。
　　支持对不同地区的产业政策，或者相同地区不同时间段政策进行比对，进一步为企业提供政策研究支持。
　　●新一代政民互动
　　可应用于政府网站智能问答、办事APP实时咨询、政务服务大厅机器人引导等场景。网民通过自然语言表达自己的需求，无需复杂的菜单或过滤器，可自由地以最自然、最方便的方式来表达诉求。
　　（2）大数据
　　公司自成立之初就从事中文全文检索技术的研发，是国内最早从事该技术领域研发的企业。在大数据技术平台方面，公司拥有完整的大数据产品矩阵，涵盖数据采集、汇聚、加工、治理、存储、共享、开放等全流程。在数据资产方面，公司2010年就自建了大数据中心，以长期服务多行业用户持续积累的开源数据为基础，拥有了规模及质量均位列业界前茅的公开信源数据，目前数据总量超1500亿+，并仍保持日均亿级数据的采集增长。
　　报告期内，公司在数据资产平台、数据技术平台等方面做了以下工作。
　　①在数据资产平台方面，公司分别对三大经营性数据资产平台进行了架构、性能、功能方面的优化迭代。
　　●在产业大脑平台方面，公司重构了底层4大子系统，优化了100多类数据的架构与存储，进一步提升了系统稳定性。在数据方面，对专利数据、精准营销相关线索数据等进行专项增强。在模型方面，对产业标签及各类场景项目级进行专项优化。在应用方面，进行非核心功能瘦身，提升客户体验。
　　●在数家资讯平台方面，公司对分布式采集管理平台进行了全面优化，初步完成了数据服务线研发。
　　●在网察大数据平台方面，公司优化了平台代码和架构，进一步提升了平台安全性和稳定性。
　　②在数据技术平台方面，为提高数据中台的数据高可复用性以及数据应用开发敏捷性，公司投入了较大研发力量进行新中台架构（一中心五中台）的升级迭代。
　　●在数据治理、数据分析、数据存储等进行了全方位的优化，增加了数据中台云服务处理模式，为无条件落地的小B端用户大数据建设提供了简单快捷方案，降低实施落地难度，同时满足智能化需求。
　　●在搜索型数据库方面，公司主要聚焦信创替换以及向量数据库两个方向。今年4月，公司发布了海贝10加强版(Hybase10Pro)，完成了海贝的稠密向量索引核心功能的开发。今年5月，在中国信通院组织的首批可信数据库“搜索型数据库”产品能力评测中，公司的海贝搜索数据库系统顺利完成了搜索型数据库产品能力评测。
　　●在数据处理方面，公司对TRSETL进行了新版本研发，完成了ElasticSearch（以下简称ES）生态兼容处理工具的升级，增强了ETL任务的断点续传能力，实现了多种CDC实时数据同步类型，新增SQL和JAR类型任务，从ETL到ELT等，使TRSETL在生态兼容、性能、处理能力等方面得到进一步提升。
　　（3）数据安全
　　在网络信息内容安全治理方面，公司主要聚焦网络低俗色情、饭圈乱象、网络暴力等网络生态问题的监测、追踪和分析。在内容安全审核方面，公司的文字校对云服务平台能够比较准确、全面、智能地对发布内容进行审核，包括文字类差错、敏感词过滤、常识错误等内容。在网络安全方面，公司子公司天行网安是国内最早从事网络安全和数据交换的企业，发明了国内第一台安全隔离网闸，在数据视频交换、单向导入等方面具有雄厚的技术实力。目前，公司主要面向政府、公检法、海关等单位提供以数据交换为核心的边界安全、物联网安全、大数据安全三大阵营产品线和解决方案。其中，边界安全产品在全国公安边界安全市场处于领先地位。受益于国家对数字中国建设的重视，天行网安充分发挥自身在公安行业的优势，积极参编GA/T1788.3等标准，并致力于服务公安边界安全建设。
　　报告期内，在边界安全产品方面，天行网安基于统一架构的边界产品升级改造，有效提高开发效率及产品性能，提升产品竞争力，已完成边界安全基础平台开发。同时，启动了数据服务安全网关和视频交换平台3.2版本的合作研发工作。
　　在大数据安全方面，天行网安完成了公安安全大数据平台项目开发，发布了安全管理平台V1.0。同时启动了边界运维平台（BOP）2.0版本的研发工作。
　　同时，天行网安未来实验室已完成天行隐私计算平台V1.1的研发，新一代FPGA隔离板卡研发也基本完成，准备进行实验局。
　　（4）信创
　　自2018年我国将信创纳入国家战略以来，公司已经实现了主要软件产品与国内信创领导厂家的基础产品，包括海光、鲲鹏、飞腾、龙芯等芯片，以及统信UOS、中标麒麟、银河麒麟、中科方德等国产操作系统的适配工作。公司的海贝大数据管理系统是一款从内核到系统完全国产自研的搜索型数据库，是构建搜索引擎应用的核心支撑软件。作为一款纯国产自研的搜索引擎数据库，海贝大数据管理系统支持所有数据类型，功能完备，安全可靠，兼容主流国外搜索引擎数据库常用接口，对接主流生态。美国搜索型数据库产品ElasticSearch利用开源优势，迅速成为该领域的全球领导者，我国使用量排名全球第一，且深度应用到各行业的关键系统。但ES是全球发生数据安全事件最多的数据库产品，导致我国数据安全风险极大。报告期内，公司拓展了不同行业的合作渠道，积极推进对ES搜索引擎数据库的国产替代。纯国产自研的“海贝”具备与之媲美的产品力，公司具有众多国家标杆项目成功经验以及本土化服务能力，完全可以平滑替代ES。报告期内，拓尔思进一步扩大主流产品的全面适配信创国产化，完成了TRSServer、Hybase、ETL、雷达、APIGW、DL-CKM、WCM、IDS、MAS等产品与飞腾S2500的适配测试，完成了ETL、IDS、MAS等产品与海量数据库的适配测试，配合海量数据库完成测试报告，已获互认证书。
　　3、服务模式
　　（1）软件产品
　　公司拥有人工智能和大数据技术领域的通用产品，包括海蜘大数据采集平台、海聚数据融合平台、海贝大数据管理系统、天骄数据中台、智拓人工智能技术平台等，在项目中主要用于构建人工智能底座和大数据底座，为上层业务应用提供数智化能力。公司还拥有数字政府、融媒体、公共公安等领域的行业产品，包括海云集约化智能门户平台、海融智能媒体融合平台等，主要聚焦特定的业务场景。目前，公司的软件产品主要按许可组件+套数的模式进行销售。
　　报告期内，公司启动了新中台架构（一中心五中台）的升级迭代。
　　在技术中台方面，基于公司原有微服务网关和低代码平台，研发了能力中心V1.0，并和数据中台能力接入做了内部拉通，可一键发布数据服务到能力中心，实现申请审批、流控等服务保护。数据中台可快速接入能力中心其他系统发布的能力，将数据中台变薄，让数据中台更加专注。能力中心对所有接入的数据服务能力、人工智能的能力进行申请和审批的管理、流控等，现已支撑了项目两个示范应用的运行。
　　在AI中台方面，公司增加了视频语义分析能力，如改进人脸搜索匹配算法，优化了低头和正脸的匹配度以及不同年龄的匹配度。
　　在行业产品方面，公司在海云集约化智能门户平台中持续迭代TRS校对功能，实现智能校对交互全面优化，新增工作流，优化抄送功能、政务新媒体入驻号管理等。对金融智能监管中台的架构进行了升级迭代，算法模型也进一步丰富。同时启动了金融犯罪大数据法律监督平台的研发。
　　（2）大数据服务
　　公司采集的公开信源数据通过加工处理，通过不同专业模型转化成不同领域的知识数据，实现数据从资源性到经营性的数据资产变现，形成了三大数据资产平台：数家（媒体资讯）、网察（舆情）、数星（产业大脑）的格局。目前，公司的大数据产品主要提供以下计费服务模式：
　　报告期内，在数据资源方面，公司对数百万个采集点进行了采集清理，保证了采集源的高度权威可信。同时，进一步扩大了10万+采集点，使公开可信信源的地域库、短视频数据等方向的采集能力得到高速增长，高质量多模态数据资源得到大幅充实。另外，公司还加大了数据标注服务的投入，保证数据标注质量得到不断提升。
　　在数据流通方面，公司已实现了三大经营性数据资产平台的数据服务产品全面细化与优化，数据要素业务也呈良好增长态势。目前，公司数据服务类OpenAPI已在北京、上海、深圳、郑州数据交易所挂牌，贵阳大数据交易所与西部数据交易中心的数据服务上架正在同步推进中。
　　在数据服务方面，公司大力开拓大模型预训练数据集服务业务，以数据推送服务方式为全国大模型服务厂商提供优质的中文预训练数据集。中文大模型训练需要优质且合法的数据资源，而网信办、具备新闻发布资质的单位以及其他组织机构所发布的合法稿源、长期数据，无疑具备稀缺性。目前，公司拥有规模位列业界前茅的、经过领域知识加工的权威高质量公开数据1500亿+，涵盖近10年来的报刊数据、互联网主流新闻数据、新闻资讯客户端数据、政府类门户网站数据、权威第三方平台数据及行业资讯数据等。公司正积极与多家大模型头部厂商洽谈数据服务合作业务。未来，公司有望为全国更多MaaS服务商提供不同垂直领域的高质量预训练数据服务。
　　在数据资产管理方面，公司积极加强与上海数据交易所的交流，共同探索数据资产入表的操作实践，持续加强对数据资源的应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护等相关机制优化、工作细化，以全面提升公司的数据资产管理能效。
　　（3）订阅制SaaS服务
　　公司在经营过程中已经形成了一套“1+1=N”的数据要素商业模式。“1+1”是指一个大数据底座和一个人工智能技术底座。“N”是指行业SaaS服务集群，未来可实现N个云服务产品的拓展。“1+1=N”的商业模式主要依托拓尔思自建的大数据中心，基于自研的大数据底座和人工智能技术底座，面向政府、媒体、金融、企业等优势行业，根据不同场景封装产品，基于公司成熟营销体系迅速推向市场。这种模式实现了同一数据资源在数据资产转化方面的裂变增长，充分体现了公司深耕行业应用，深挖存量客户衍生价值的行业优势，也体现了公司高质量专业模型和知识数据的优势。
　　报告期内，数星产业大脑数据服务平台营业收入大幅提升，较去年同比增长了223.9%。网察大数据服务平台营业收入平稳增长，较去年同比增长了46%。
　　公司控股子公司广拓公司推出了天目开源情报数据服务平台V3.0，构建了全新底座，推出了三大中心（透视中心、报告整编中心、情报服务中心），初步实现了开源情报各类数据服务产品的自增长体系构建。

　　二、核心竞争力分析
　　（一）专注20年自然语言处理技术的积累
　　自成立以来，公司始终坚持核心技术自主研发，拥有40+发明专利、700+软件著作权，一直引领全文检索和搜索引擎数据库、自然语言处理（NLP）技术的原始创新和应用场景落地，是国内最早从事NLP研发的企业之一，专注的语义智能细分领域属于人工智能中的认知智能领域。公司从2000年开始自主研发NLP，率先将中文分词、自动分类、相似文本检索等相关技术深度集成到公司的全文检索系统中，用于商业落地。经过20多年的发展，目前，公司聚焦NLP、知识图谱、图像检索三大核心技术，结合机器人流程自动化技术，面向不同应用场景，形成了一套完整的多模态人工智能产品体系，可为广大用户提供文本、音视频、多模态等全栈AI服务能力。公司将行业知识图谱等语义知识应用于深度学习中，通过知识驱动+大数据驱动，实现AI学习效果提升。同时，公司实现了图像、视频、音频与文本的多模态融合的深度语义匹配，通过OCR识别、以图搜文、以文搜图、视频搜索、音频搜索等功能，可实现图像、声音与文本之间的跨模态语义识别与检索。公司专注20年自然语言处理技术的研发，以商业化、市场化、产业化为目的，每次迭代的人工智能技术都能及时高效地融入到各行业产品中，实现科技成果转化到技术商业化。
　　报告期内，公司及子公司共计新增软件著作权36项。
　　报告期内，公司及子公司取得2项专利证书。
　　（二）深耕行业优质客户和AI工程化建设
　　自1993年成立发展至今，公司已在媒体、政府等行业深耕了20年以上，在金融、安全行业也厚植了15年以上，积累了一大批行业头部标杆和优质用户，如媒体行业服务了72%的中央媒体，61%的省级媒体，40%的行业媒体等用户；政府行业服务了80%的中央和国务院机构，60%的省级政府，50%的地市政府等用户；金融行业服务了5大国有银行、3大政策性银行、92%的股份制商业银行等用户；公安行业服务了公安部及32个省市160多个地市公安用户。长期的行业客户深耕，推动了公司行业应用向纵深发展，业务主要聚焦在内容管理、大数据、人工智能、数据和云服务等领域。公司从行业的关键场景切入，用大数据和人工智能技术解决最棘手的问题，为行业创造价值。
　　（三）1500亿+规模高质量经营性数据资产
　　公司2010年自建大数据中心，以长期服务多行业用户持续累积的公开信源数据为基础，拥有了规模及质量均位列业界前茅的公开信源大数据，千亿级“全、准、新”的无监督训练数据和微调优化知识数据，可针对优势行业训练出高质量的行业大模型，满足行业用户的专业化智能创新需求。

　　三、公司面临的风险和应对措施
　　（一）市场竞争风险
　　公司是国内领先的拥有自主核心技术的人工智能和大数据技术及数据服务提供商。在近年来软件市场中，产品技术的研发创新能力、产业生态链的构建与运营能力越来越成为竞争焦点。目前，国内的软件市场是一个快速发展、空间广阔的开放市场，技术升级及客户信息化需求旺盛，但随着行业内新入企业增加，公司将面临更加激烈的竞争压力。如果公司不能在技术水平、成本控制、市场拓展等方面持续保持自身优势，公司的盈利能力和市场份额将会受到较大影响。
　　（二）产品销售季节性波动风险
　　由于公司目前的主要客户是政府部门和大型企事业单位，这些客户通常采取预算管理和产品集中采购制度，一般为下半年制订次年年度预算和固定资产投资计划，审批通常集中在次年上半年，设备采购招标一般则安排在次年年中或下半年，造成公司产品销售具有上、下半年不均衡的特点。因此，公司营业收入和净利润存在较为明显的季节性特征。同时，由于软件企业员工工资性支出、无形资产摊销等成本所占比重较高，造成公司净利润的季节性波动更为明显。受销售季节性因素的影响，公司第一、二季度营业收入和净利润较少，占全年收入和利润的比重较低，甚至可能出现公司第一季度季节性亏损等情况。
　　（三）技术应用成熟度风险
　　近年来，人工智能和大数据技术加速发展，国家关于促进人工智能和大数据产业发展的战略规划陆续出台。当前，各行业用户热情较高、需求较旺，很多人工智能和大数据的创新应用场景随之浮现，市场参与者不断加大技术研发及市场开拓的投入，产业发展已进入场景为王、应用落地的阶段。但实践中，尽管人工智能和大数据行业空间广阔，但各类应用的实用效果、成熟度和最终用户应用水平还有待验证和提高，同时也面临着成长进程反复和增速延滞的风险。因此，公司若不能发掘围绕用户实际痛点及时推出新产品和解决方案，可能会对公司的产品技术应用成熟度造成一定的影响。
　　（四）运营管理风险
　　随着公司业务、资产、人员规模的不断扩大，技术创新要求更高、更快，对经营效率的要求进一步提高，公司经营的决策、实施和风险控制难度将增加。虽然公司目前具有核心技术优势，但人工智能和大数据应用环境和需求的快速变化以及公司规模化扩张对公司保持持续的技术领先提出了更高的要求，如何在研发技术、研发管理方面保持持续有效的创新，并保证产品快速满足市场需求，均给公司带来一定程度的压力。
　　（五）人力资源风险
　　公司属于技术资本和知识资本密集型行业，人力资源是企业成败的关键因素，行业内的市场竞争也越来越体现为高素质人才的竞争。本行业企业面临的人力资源群体通常具有人员素质高、流动性大、知识结构更新快、人力成本不断上升的特点。尽管公司制定了相应的人才政策，公司仍可能会面临核心技术人员和管理人员离职的风险，以及在业务扩张过程中无法招聘到足够合格的技术人员和管理人员的风险。
　　（六）商誉减值风险
　　公司近年来进行过重大资产重组及数次股权收购，各项收购之后公司形成了较大金额的商誉。如果未来经营状况恶化，将有可能出现商誉减值，从而造成公司合并报表利润不确定风险，对公司的经营管理产生不利影响。公司将继续推动各收购子公司加强业务经营，积极进行战略协同，促进子公司核心业务向好发展，实现公司保值增值。
　　（七）税收优惠政策变化的风险
　　公司及多家子公司被认定为高新技术企业，在不同期间享受15%的所得税税率优惠政策。其次，根据财政部、国家税务总局、国家发展改革委、工业和信息化部《关于软件和集成电路产业企业所得税优惠政策有关问题的通知》（财税[2016]49号）规定，公司及下属部分子公司享受财税[2012]27号文件规定的税收优惠政策的规划布局内重点软件企业，每年汇算清缴时应按照《国家税务总局关于发布〈企业所得税优惠政策事项办理办法〉的公告》（国家税务总局公告2015年第76号）规定向税务机关备案，公司及下属部分子公司企业所得税税率按10%执行。另外，根据财政部、国家税务总局《关于软件产品增值税政策的通知》（财税[2011]100号），增值税一般纳税人销售其自行开发生产的软件产品，对其增值税实际税负超过3.00%的部分实行即征即退政策。
　　如果未来国家对软件产品、软件企业、高新技术企业的税收优惠政策发生变化，或者公司及子公司未来高新技术企业资格复审未通过国家主管部门认定，将会对公司经营业绩产生一定的负面影响。
　　（八）应收账款发生坏账的风险
　　尽管公司的主要客户为政府部门和大型企事业单位等一些资信良好、实力雄厚、发生坏账风险较小的客户，但随着公司经营规模的扩大，应收账款的余额可能会逐步增加，如果客户经营状况发生重大变化导致其偿债能力受影响或公司采取的收款措施不力，发生坏账的可能性将会加大。

　　四、主营业务分析
　　（一）主营业务概述
　　报告期内，公司实现营业总收入44,442.96万元，较上年同期同比增长4.58%；实现归属于上市公司股东的净利润6,964.41万元，较上年同期同比降低6.68%。实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润5,029.36万元，较上年同期同比增长8.52%；报告期末，归属于上市公司股东的净资产为338,485.25万元，较上年末同比增长25.97%。
　　2023年上半年，公司紧抓国家数字经济发展新机遇，在行业大模型方面取得了新进展，发布了“拓天大模型”。公司聚焦本身的优势行业，在金融、媒体、政务三大领域推出了三大行业大模型，在赋能千行百业的数字化、智能化转型过程中占有领先优势。报告期内，公司业绩变化的主要原因如下：
　　1、受益于国家加快发展数字经济，把握数字化、网络化、智能化方向，大力推进数字产业化和产业数字化，重视通用人工智能发展，金融、媒体行业客户对大模型的创新应用需求旺盛。其中，AIGC业务实现了营业收入782.18万元，较上年同期同比增长206.02%，主要业务涉及消保报告自动写作、媒体智能辅助写稿等应用。公司的金融科技业务实现了经营业绩的大幅提升，其中传统业务稳中微增，主要增长来自人工智能与数据业务，消保、风控延展类业务需求较为旺盛。今年上半年，公司在金融消保和风控领域的签约用户包括中国银行、国家开发银行、民生银行、招商银行、平安银行、北京银行、上海浦发银行、上海农商银行、渤海银行、中国人保等。在这些项目中，公司将陆续实现金融行业大模型在消保和风控领域应用，如消保智能审查、消保智能客服、智能风控助手等。大模型也迅速渗透传媒业，促进了数智融合。从目前来看，大模型在内容管理、主体责任、传播阵地等方面均对现有的意识形态管理模式提出了新的要求。建设我国自有的主流媒体垂直领域大模型是落实国家科技创新发展战略的重要举措，也是对冲美西方ChatGPT人工智能模型对我国意识形态领域冲击的必然选择。随着拓天.M媒体行业大模型发布，大模型应用在媒体领域的落地将迎来新一波商机。公司已经与传播大脑签定了战略合作协议，联合发布了“传播大模型”，后续双方将共同开拓该领域业务。另外，公司已中标人民日报某项目，在落地过程中，公司将与用户共创更多媒体AIGC应用。
　　2、报告期内，公司的云和数据服务业务实现营业收入18,073.39万元，较上年同期同比增长21.68%。大模型的自主性、可控性、安全性是必要且需要重点关注内容，提高这三方面能力是落地部署的前提条件之一。权威主流媒体高质量内容数据有利于推动通用大模型实现中文特性增强和价值观对齐。公司与深圳云天励飞技术股份有限公司（股票代码：688343，以下简称云天励飞）签订了数据服务合作协议。公司以数据推送服务方式为云天励飞提供近两年广东省政务网站（非全量）新闻、公文、公告、政策类数据数百万条，作为其大模型预训练数据集。大模型训练需要优质且合法的中文数据资源，而网信办、具备新闻发布资质的单位以及其他组织机构所发布的合法稿源、长期数据，无疑具备稀缺性。目前，公司拥有规模位列业界前茅的权威高质量公开数据1500亿+，涵盖近10年来的报刊数据、互联网主流新闻数据、新闻资讯客户端数据、政府类门户网站数据、权威第三方平台数据及行业资讯数据等。公司正积极与多家大模型头部厂商洽谈数据服务合作业务。未来，公司有望为全国更多MaaS服务商提供不同垂直领域的高质量预训练数据服务。
　　3、受宏观环境变化及政府预算紧张的影响，公司的政务行业营收水平和利润贡献较上年同期有所下降。
　　（二）报告期内公司主要经营工作
　　1、发布《数据要素白皮书》，“1+1=N”商业模式在多领域成功实践。
　　2023年3月，公司数字经济研究院编写的《拓尔思数据要素白皮书》（以下简称《白皮书》）正式对外发布。《白皮书》基于拓尔思数据要素业务的实践，从我国数据要素市场发展背景到拓尔思数据要素业务发展历程、业务目标、商业模式、业务体系、数据资产、数据和云服务、市场规模、发展方向等层面进行了全面介绍。《白皮书》重点介绍了公司以做大做强数据要素业务为发展目标，通过充分发挥海量数据规模和丰富应用场景优势，在经营过程中形成了一套“1+1=N”的商业模式，即基于自研的大数据底座和人工智能底座，以场景驱动推出N个行业数据和云服务。目前，该模式已在政务、金融、媒体、舆情、安全、专利等行业或领域获得了成功实践。
　　2、发布拓知全球基因专利数据库
　　报告期内，公司与知识产权出版社进行合作，在强化搜索引擎技术与数据资源优势基础上，重磅推出完全自主可控的“拓知全球基因专利数据库”（以下简称拓知基因）。拓知基因目前涵盖全球40多个国家、地区和组织的生物序列相关专利数据及32个公共资源库，包含4.2亿条专利基因序列及11.9亿条公共资源生物序列。系统支持生物序列检索、序列比对、基因专利检索等丰富检索策略，提供多途径检索追溯、分析手段和辅助工具，以及检索分析报告的查看和下载，并对基因序列和专利进行深加工，在支持基因序列融合检索基础上，支持多维度揭示基因专利等功能。拓知基因在性能优势上具备数据范围广、检索策略丰富、系统功能强和图形展示更直观四大特点。典型应用场景包括纳米生物技术、组织工程与再生、基因测序、基于细胞的检测、发酵工程、PCR技术、色谱技术、生物医药的研发、基因治疗和诊断、食品保健、农业育种、自然资源与环境、工业加工、生物信息学等多个领域。
　　3、公司产品完成中国信通院对话式AI首轮专项评测
　　2023年3月，公司自主研发的TRS小思智能问答机器人系统参与中国信通院首轮对话式AI专项评测工作，并顺利通过对话功能模块评测。此次评测，依据《对话式人工智能技术及产品评估方法》开展，共涉及8项指标，评估对话式AI产品的功能完备度。TRS小思智能问答机器人系统的功能完备度较高，全面支持用户私有资源定制、知识库管理、第三方数据接入功能，支持对话干预、对话引导、多媒体消息交互，具备较好的情绪安抚和格式解析能力。
　　4、公司产品完成搜索型数据库产品评测
　　2023年5月10日，在中国信通院组织的首批可信数据库“搜索型数据库”产品能力评测中，公司“TRS海贝搜索数据库”系统顺利完成了搜索型数据库产品能力评测。本次评测依据《搜索型数据库技术要求》，覆盖数据库基本能力、数据库管理能力、数据库安全能力、数据库兼容能力、数据库扩展能力、数据库高可用能力，共计32个测试项目，包括12个必选项和20个可选项。“海贝搜索数据库”是公司自主研发的一款搜索引擎数据库，适用于数字、文本、地理位置、结构化数据、非结构化数据等所有数据类型，为大数据应用提供高效的数据存储、全文检索、分析统计等数据管理服务。
　　5、发布海贝搜索数据库V10及数星产业大脑
　　在2023年5月举办的2023中关村论坛上，公司正式对外发布海贝搜索数据库V10和数星产业大脑两款产品。
　　本次最新发布的海贝搜索数据库V10，在数据存储和数据检索等方面的性能实现了大幅提升。海贝不仅提供了更加专业的段句位检索、XML检索以及度量衡数据的数值区间检索等高级功能，新增向量检索功能（支持语义/图像/多模态搜索），让数据检索更加精确；同时，海贝还加强了数据安全控制，通过用户管理、权限控制、安全审计以及索引加密等机制，保证用户数据的安全可靠。海贝目前已经服务于安全大数据、媒体大数据、政府大数据以及军队大数据等众多细分行业，拥有公安部、新华社、国家市场监督管理总局、海关总署、专利局、商标局等一系列客户，具有众多国家标杆项目成功经验以及本土化服务能力，可作为国外开源软件ElasticSearch的国产替代。在国家层面，几个重大的基础数据库，例如企业信用信息公示系统、专利检索系统等都构建在海贝之上。依托海贝构建的浙江日报报业集团“媒立方”，实现了多种媒介的有机融合、新闻数据的流程再造，荣获王选新闻科学技术奖特等奖。目前海贝已完成与龙芯、海光、飞腾、鲲鹏等国产芯片以及中标麒麟、统信UOS等国产操作系统的适配工作，完全满足信创要求和国产化替换需求。
　　数星产业大脑是一款基于自然语言处理、大模型等语义智能技术的智能信息服务平台，它能够融合海量另类数据，以产业视角透视风险与机会，洞察产业态势，监测企业风险，获取企业商机。数星产业大脑可满足金融、政府和企业等机构获取、加工、处理另类数据应用于决策的需求，让信息发现从“人工模式”进入“智能模式”。该平台提供产业链中心、宏观洞察、产业地图、产业拓客、事件中心、研究中心、企业洞察七大应用功能，支撑跨场景赋能，助力实现产业高质量发展。平台具备多层次、多形式的服务体系，不仅可提供对外标准化的SaaS化服务，还面向场景端形成智能风控、科创营销、精准招商及电报小程序四大场景，能够满足用户本地化、模型定制以及产品定制化的多元诉求。数星产业大脑已在全国多个场景应用，覆盖信用、风控、监管、招商等多个商业化应用领域，为国有银行、政策性银行及50%的股份制商业银行等金融行业用户提供一整套风险监控解决方案，为北京经开区、营口、成都等区域的政府精准招商赋能，构建全面产业分析、提供强链补链策略等等。
　　6、“拓天大模型”正式发布，聚焦大模型场景化应用和行业落地。
　　报告期内，基于在NLP领域30年技术创新成果、10余年高质量数据和知识资产积累，以及在垂直行业10000多家企业级用户应用实践，公司隆重发布“拓天大模型”，并面向媒体、金融、政务领域，推出了三大行业大模型。
　　和通用大模型相比，拓尔思“拓天大模型”基于多年自主研发成果，在自主可控、中文特性加强、专业知识加强、实时数据接入、内容安全和价值观对齐、客户私有化部署等方面具有领先优势，并与业务场景深度融合，为用户带来生产力变革。
　　“拓天大模型”拥有内容生成、多轮对话、语义理解、跨模态交互、知识型搜索、逻辑推理、安全合规、数学计算、编程能力和插件扩展十大基础能力，具有中文特性增强的可控生成技术、融合搜索引擎的生成结果可信核查、融合稠密向量的跨模态能力加强以及支持外界知识及时更新四大创新点。
　　公司以三大行业大模型作为产业落地的先行突破：拓天媒体大模型，具有内容生产智能助手、新一代搜索与推荐、多模态传播与服务三大行业应用；拓天金融大模型，已在投研服务、信贷风控、审查审批、客户服务等场景助力用户实现智能化转型；拓天政务大模型，在公文辅助写作、政务咨询、政策服务、接诉即办、智能工作助手等场景提高用户办公效率，提升政务服务质量。2023年下半年，公司计划推出网络舆情、公安、知识产权、法律、审计等行业大模型。
　　7、收获众多重磅奖项和品牌荣誉，部分核心产品顺利通过权威机构评测
　　凭借深厚的技术实力与丰富的数智化应用场景，报告期内，拓尔思赢得了众多奖项和荣誉：荣获2022大数据产业年度创新服务企业、2023爱分析-信创产品及服务创新奖、中国优秀软件产品（网察大数据分析平台/海贝大数据管理系统）等。公司自主研发的TRS小思智能问答机器人和TRS海贝搜索数据库分别通过中国信通院对话式AI首轮专项评测和搜索型数据库产品评测。 收起▲

　　一、报告期内公司所处行业情况
　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号--行业信息披露》中的“软件与信息技术服务业”的披露要求
　　（一）不断做强做优做大数字经济，构筑国家竞争新优势
　　2022年是“大政治年、超复杂年、极困难年、强改革年”交织的一年，公司紧紧抓住行业发展机遇，推进公司业务高质量发展。报告期内，公司的主营业务受到一系列国家重要的政策文件和发展规划的支持。从当下看，数字经济是稳定经济增长的重要力量。2022年以来中国经济下行压力加大，稳增长任务仍然艰巨。而近些年来，数字经济规模维持着较高的增长速度，数字经济增速也远高于GDP整体的增长速度，数字经济正在成为稳... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所处行业情况
　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号--行业信息披露》中的“软件与信息技术服务业”的披露要求
　　（一）不断做强做优做大数字经济，构筑国家竞争新优势
　　2022年是“大政治年、超复杂年、极困难年、强改革年”交织的一年，公司紧紧抓住行业发展机遇，推进公司业务高质量发展。报告期内，公司的主营业务受到一系列国家重要的政策文件和发展规划的支持。从当下看，数字经济是稳定经济增长的重要力量。2022年以来中国经济下行压力加大，稳增长任务仍然艰巨。而近些年来，数字经济规模维持着较高的增长速度，数字经济增速也远高于GDP整体的增长速度，数字经济正在成为稳定经济增长的重要力量。顶层设计、经济转型、国家安全是数字经济的三大驱动力从政策层面，数字经济政策定调级别高，已上升为国家战略。
　　从经济层面看，长期而言以数字经济为代表的新兴产业是转型期的经济发动机。二十大报告提出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。
　　2022年 1月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，从数字基础设施、大数据、产业数字化转型、数字产业化等多方面规划了数字经济发展前景。
　　2022年7月，国务院发布公告，同意国家发改委牵头联合中央网信办等20个部委建立数字经济发展部际联席会议制度，强化了数字经济发展的顶层设计。
　　2022年 10月，国务院在第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十七次会议上就数字经济发展情况进行报告，并且重点提及了核心技术攻关、数字基础设施建设、数字产业创新发展、产业数字化转型等工作安排。同时，在二十大报告中再次提及建设数字中国，密集政策推动下数字经济有望迎来快速发展。
　　2023年政府工作报告中提到数字经济不断壮大，新产业新业态新模式增加值占国内生产总值的比重达到 17%以上。推动产业向中高端迈进，促进数字经济和实体经济深度融合。加快建设现代化产业体系，大力发展数字经济，提升常态化监管水平，支持平台经济发展。
　　从地方来看，各地政府工作报告对数字化转型的目标和路径着墨较多。例如上海市提出“着力推动城市数字化转型，加快建设具有世界影响力的国际数字之都”；北京市提出“加快建设全球数字经济标杆城市，加快智慧城市建设”；浙江省致力于做强做优做大数字经济，大力实施数字经济“一号发展工程”等。
　　（二）大力加强培育数据要素市场，助推数字经济高质量发展
　　当前，数据已成为重要的生产要素，大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。党中央、国务院高度重视大数据产业发展，频繁出台数据要素相关政策文件，推动数据要素市场深化改革，推动实施国家大数据战略。
　　2022年 3月，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》提出加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用。
　　2022年7月，《数据出境安全评估办法》国家互联网信息办公室令第11号文件出台，提出了数据出境安全评估的具体要求，规定数据处理者在申报数据出境安全评估前应当开展数据出境风险自评估并明确了重点评估事项。此外，还明确了数据出境安全评估程序、监督管理制度、法律责任以及合规整改要求等。
　　2022年12月，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》从数据要素、流通交易、收益分配、安全治理四方面初步搭建我国数据基础制度体系提出20条政策举措，包括提出构建数据基础制度体系，促进数据合规高效流通使用，建立保障权益、合规使用的数据产权制度，建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。2022年12月9日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，拟规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值，服务数字经济发展和数字中国建设。
　　国家的顶层设计逐步对数据要素各环节提出更细致的目标和要求，为推动数据在更大范围内有序流动和合理集聚、进一步促进数据价值转化应用指明了方向。企业数据资源相关会计处理规定的出台，将极大地激活数据要素的活力，数据要素产业市场有望迎来井喷式发展，以数据为核心驱动的数字经济将迎来大爆发。根据国家工业信息安全发展研究中心测算，“十四五”期间我国数据要素市场规模2025年将突破1749亿元，复合增速将达到26.3%，整体上进入高速发展阶段。
　　（三）不断深化升级数字政府建设，驱动数字中国新发展
　　加强数字政府建设是适应新一轮科技革命和产业变革趋势、引领驱动数字经济发展和数字社会建设、营造良好数字生态、加快数字化发展的必然要求，是建设网络强国、数字中国的基础性和先导性工程，是创新政府治理理念和方式、形成数字治理新格局、推进国家治理体系和治理能力现代化的重要举措，对加快转变政府职能，建设法治政府、廉洁政府和服务型政府意义重大。
　　2022年2月，《国务院关于加快推进政务服务标准化规范化便利化的指导意见》国发〔2022〕5号文件从四个方面部署了重点工作任务：一要推进政务服务标准化。二要推进政务服务规范化。三要推进政务服务便利化。四要全面提升全国一体化政务服务平台服务能力。
　　2022年4月，《国务院办公厅关于印发2022年政务公开工作要点的通知》国办发〔2022〕8号文件主要提出了五方面重点工作要求，持续深化政务公开，更好发挥以公开促落实、强监管功能。
　　2022年6月，国务院印发《关于加强数字政府建设的指导意见》国发〔2022〕14号文件，明确了数字政府建设的七方面重点任务：构建协同高效的政府数字化履职能力体系；构建数字政府全方位安全保障体系；构建科学规范的数字政府建设制度规则体系；构建开放共享的数据资源体系；构建智能集约的平台支撑体系；以数字政府建设全面引领驱动数字化发展；加强党对数字政府建设工作的领导。
　　2022年9月，《国务院办公厅关于印发全国一体化政务大数据体系建设指南的通知》国办函〔2022〕102号文件明确了全国一体化政务大数据体系建设的目标任务、总体框架、主要内容和保障措施，重点从统筹管理一体化、数据目录一体化、数据资源一体化、共享交换一体化、数据服务一体化、算力设施一体化、标准规范一体化、安全保障一体化等八个方面，组织构建全国一体化政务大数据体系，推进政务数据依法有序流动、高效共享，有效利用、高质赋能，为营造良好数字生态，提高政府管理服务效能。
　　上述系列政策文件的出台是推进国家治理能力和治理体系现代化的重要举措，为下一阶段数字政府建设指明了方向。据IDC（国际数据公司）预测，在“十四五”规划和数字政府政策的引导下，数字政府市场迎来重要发展窗口期，整体市场到2025年将保持相对高速的增长，预计到2026年将达到2173亿元人民币的市场规模，复合增长率(CAGR)为12%，是有效推动数字中国建设的重要组成部分。
　　（四）举国体制下的机构改革深化，对信创发展意义重大
　　信创旨在实现信息技术领域的自主可控，保障国家信息安全。其核心在于通过行业应用拉动构建国产化信息技术软硬件底层架构体系和全周期生态体系，解决核心技术关键环节“卡脖子”问题。信创产业是数字经济、信息安全发展的基础，也是“新基建”的重要内容，将成为拉动中国经济增长的重要抓手之一。在地方政府中，以安徽省、辽宁省、福建省等为代表的地方政府发布的政策文件中，加速企业信创产品国产化替代，赋能企业数字化转型，以信创产业为主攻方向，加快企业新一代信息技术应用创新也多有提及。
　　中央全面深化改革委员会第二十七次会议审议通过《关于健全社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型举国体制的意见》。中共中央政治局2023年1月31日第二次集体学习会议强调，要加快科技自立自强步伐，解决外国“卡脖子”问题健全新型举国体制，强化国家战略科技力量。2023年3月8日，《学习时报》刊发中国电子党组书记、董事长曾毅的署名文章《以新型举国体制打造网信事业核心战略科技力量》。2023年3月，中共中央、国务院印发了《党和国家机构改革方案》，提出组建中央科技委员会，加强党中央对科技工作的集中统一领导，统筹推进国家创新体系建设和科技体制改革，研究审议国家科技发展重大战略、重大规划、重大政策，统筹解决科技领域战略性、方向性、全局性重大问题，研究确定国家战略科技任务和重大科研项目，统筹布局国家实验室等战略科技力量，统筹协调军民科技融合发展等。作为党中央决策议事协调机构，一要加强科技工作统一领导，体现高层对科技产业的高度重视。机构的改革表明这次党和国家机构改革，加强党中央对科技工作的集中统一领导，组建中央科技委员会，中央科技委员会办事机构职责由重组后的科学技术部整体承担；二是中央科技委员会的组建对高水平科技自立自强具有重大战略意义。新型举国体制、科技创新全链条管理、科技成果转化、促进科技和经济社会发展相结合等职能将进一步加强，对加强基础科学研究、集中力量在一些“卡脖子”工程上取得成绩等方面具有重要的战略性意义。
　　市场普遍认为，未来五年是“大信创”发展的关键时期，发展空间广阔。据《2022中国信创生态市场研究及选型评估报告》显示，2022年信创产业规模达9920亿元，近五年复合增长率为35.7%，预计2025年将突破2万亿元。
　　（五）通用大模型开启AI新时代，加速人工智能产业发展
　　人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。2022年 12月，全球顶级人工智能研究机构之一的OpenAI公司推出基于了GPT-3.5的新型AI聊天机器人ChatGPT，在发布两个月后拥有1亿用户，成为史上用户增长最快的应用。2023年3月，OpenAI正式推出多模态大模型GPT-4，该模型可对图文多模态输入生成应答文字，以及对视觉元素的分类、分析和隐含语义提取，并表现出优秀的应答能力。GPT-4被业界认为是具有里程碑意义的一代，因为多模态的GPT-4会从视觉角度和视觉-文字语义融合方面涌现出更多的能力。继GPT-4之后，谷歌、微软、百度、阿里、腾讯、华为等海内外科技公司纷纷加速了通用大模型的研发，并将陆续推出各自的大模型。未来，各科技厂商或将更加聚焦于大模型的产品定位和商业化落地，越来越多的知识计算能力会融入到行业大模型中，行业AI应用的渗透率将全面提速。
　　近年来，我国陆续出台多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新。《新一代人工智能发展规划》《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》等产业政策，为人工智能产业发展提供了保障；我国还依托领军企业建设了10余家国家新一代人工智能开放创新平台；依托地方建设国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区等。党的二十大报告指出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建人工智能等一批新的增长引擎，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。上海深入贯彻落实国家发展人工智能的战略，将人工智能作为重点发展的三大先导产业之一，已成为全国发展人工智能产业的排头兵和先行者。2023年2月，上海市人民政府副市长李政在2023全球人工智能开发者先锋大会上表示，上海将全力夯实产业基础，加快多模态通用大模型研发攻关，积极培育智能内容生成、科学智能等新赛道。北京市经济和信息化局在北京人工智能产业创新发展大会上，正式发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》。白皮书中提出，全面夯实人工智能产业发展底座，支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，着力构建开源框架和通用大模型的应用生态。北京将持续推动建设具有全球影
　　响力的人工智能创新策源地。在最近的中央政治局集体学习强调要加强基础研究的会上，科技部部长王志刚称，AI这个领域是大方向、大领域，并且它的影响绝不仅仅在科技领域本身，可能还涉及在其他领域的赋能应用。这方面科技部已经作了很多部署：包括AI本身技术发展的一些课题，已经部署了很多年；中国首先提出AI治理方面的“八项原则”；在AI转化应用方面最近推出智能码头等若干个示范应用场景，推动AI转化应用。
　　大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。大模型的发展是大势所趋，大模型未来将会助推数字经济，为智能化升级带来新范式。随着GPT-4大模型的最新发布，多模态技术让AIGC可应用的广度不断扩展，可跨文字、图像、音频、视频等多种类型数据进行关联，提高内容生产能力。据Gartner预测，至2023年将有20%的内容被生成式AI所创建；至2025年生成式AI产生的数据将占所有数据的10%（目前不到1%）。另据全球著名风险投资公司红杉资本预测，生成式AI将产生数万亿美元经济价值，到2025年，国内生成式AI应用规模有望突破2000亿元。
　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第4号--创业板行业信息披露》中的“网络安全相关业务”的披露要求
　　公司所处行业适用的监管规定和行业政策
　　在数据安全领域，公司全资子公司天行网安提供数据安全传输和交换产品及服务。
　　天行网安成立于2000年，是国内首批从事网络安全及数据交换技术研发的高新技术企业，经过二十多年的发展，已成长为中国信息安全市场应用安全的领军企业之一。
　　天行网安是国内第一款安全隔离网闸的发明者，也是公安部边界入围平台项目承建厂商。秉承“以领先的信息安全技术助力数字中国”的使命，目前形成了边界安全、物联网安全、大数据安全三大阵营完整产品线和解决方案，持续为客户的数据安全提供全面、专业的安全能力，目前在政府、公安、军队、金融等行业领域得到广泛应用与认证，及时有效的售后服务赢得良好的声誉和口碑。
　　报告期内，天行网安依据国家标准、行业规范要求，不断完善产品并创新，努力为客户提供更高品质的网络安全产品。同时，信创安全作为天行网安重要发展战略之一，持续推进产品的国产化系统适配。
　　目前，天行网安形成了以北京总部为中心，全国31个分支机构为基点，辐射全国的营销及服务体系。随着国家信息安全战略的提升、用户自身安全意识的提高，尤其是信息安全等级保护战略的全面铺开，电子政务信息安全重要性日趋突显。未来，天行网安将立足泛安全领域，在边界安全、物联网安全及大数据安全方向进一步推进技术创新，优化产品与服务，努力成为中国最具创新能力的信息安全企业。
　　报告期内，天行网安主营业务未发生重大变化。
　　1、网络信息安全行业主管部门及监管体制
　　公安部：主管全国计算机信息系统安全保护工作。
　　国家发改委：主要负责产业政策、产业规划的研究制定、行业的管理与规划等。
　　工信部：研究制定国家信息化产业发展战略、总体规划和方针政策，统筹推进国家信息化工作；拟订并组织本行业的技术规范、技术标准和技术政策；发布本行业的法律法规和行政规章；协调和解决国家信息化建设中的重大问题等。国家保密局：管理和指导保密技术工作，负责办公自动化和计算机信息系统的保密管理，指导保密技术产品的研制和开发应用，对从事涉密信息系统集成的企业资质进行认定。
　　国家版权局中国版权保护中心：软件著作权登记的主管部门。
　　此外，信息安全产业还受到全国信息安全标准化技术委员会、中国信息安全认证中心、中国信息安全测评中心、公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心以及国家信息安全产品认证管理委员会在安全标准和产品测评认证方面的管理。
　　新技术企业在科技创新、产业扶持、高新园区设立、国际交流等方面的管理和政策制定，由国家科技部及各地科技厅和税务部门会同相关部门执行。
　　2、网络信息安全行业主要法律法规及政策
　　2022年 10月，《信息安全技术关键信息基础设施安全保护要求》国家标准获批发布，规定了关键信息基础设施运营者在识别分析、安全防护、检测评估、监测预警、主动防御、事件处置等方面的安全要求，将于2023年5月1日实施。
　　2022年9月，国家互联网信息办公室发布关于公开征求《关于修改〈中华人民共和国网络安全法〉的决定（征求意见稿）》意见的通知。旨在做好《中华人民共和国网络安全法》与相关法律的衔接协调，完善法律责任制度，保护个人、组织在网络空间的合法权益，维护国家安全和公共利益。
　　2021年12月，国家发展和改革委员会、工信部、公安部等十三部门联合发布《网络安全审查办法》，自2022年2月15日起施行。2020年4月公布的《网络安全审查办法》同时废止。将网络平台运营者开展影响或者可能影响国家安全的数据处理活动纳入网络安全审查，明确要求掌握超过100万用户个人信息的网络平台运营者赴国外上市必须申报网络安全审查，这两项内容是《办法》修订的主要部分。
　　2021年8月20日，全国人民代表大会常务委员会发布了《中华人民共和国个人信息保护法》，明确不得过度收集个人信息、大数据杀熟，对人脸信息等敏感个人信息处理作出规定，为个人信息的处理提供明确的法理依据，为个人维护正当隐私权益提供充分保障，更为商家如何运营掌控的个人信息数据，提供了操作指引以及法律红线。对于非法买卖个人信息、擅自披露个人信息等社会乱象，通过这部法律的实施得以整治，为个人信息保护提供了强有力的法律保障。2021年7月，国务院公布《关键信息基础设施安全保护条例》，自2021年9月1日起施行。条例明确关键信息基础设施范围和保护工作原则目标、监督管理体制，完善了关键信息基础设施认定机制，明确运营者责任义务、保障和促进措施、法律责任，有利于进一步健全关键信息基础设施安全保护法律制度体系。
　　2021年7月，工信部、国家互联网信息办公室、公安部联合公布《网络产品安全漏洞管理规定》，自2021年9月1日起施行。规定旨在维护国家网络安全，保护网络产品和重要网络系统的安全稳定运行；规范漏洞发现、报告、修补和发布等行为，明确网络产品提供者、网络运营者，以及从事漏洞发现、收集、发布等活动的组织或个人等各类主体的责任和义务；鼓励各类主体发挥各自技术和机制优势开展漏洞发现、收集、发布等相关工作。
　　2021年6月，全国人民代表大会常务委员会发布了《中华人民共和国数据安全法》，并于2021年9月1日起施行。该法确立了数据分级分类管理以及风险评估、检测预警和应急处置等数据安全管理各项基本制度；明确了开展数据活动的组织、个人的数据安全保护义务，落实数据安全保护责任；坚持安全与发展并重，锁定支持促进数据安全与发展的措施；建立保障政务数据安全和推动政务数据开放的制度措施。
　　2021年1月，工信部发布了《工业互联网数据安全保护要求》，要求规定了工业互联网数据安全保护的范围及数据类型、工业互联网数据重要性分级与安全保护等级划分方法，同时规定了低/中/高重要性数据在数据产生、传输、存储、适用、迁移及销毁阶段的具体安全保护要求。
　　2020年 12月，国家保密局发布了《涉密信息系统集成资质管理办法》，办法对涉密信息系统集成资质的申请、受理、审查等方面做了规定，对保密资质管理工作进行了规范和加强。
　　2020年4月，国家互联网信息办公室、发改委、工信部、公安部、国家安全部、财政部、商务部、中国人民银行、国家市场监督管理总局、国家广播电视总局、国家保密局、国家密码管理局联合发布了《网络安全审查办法》，明确了关键信息基础设施运营者采购网络产品和服务。对影响或可能影响国家安全的，应当按照《办法》进行网络安全审查。2019年9月，工信部发布了《关于促进网络安全产业发展的指导意见（征求意见稿）》，意见指出到2025年，培育形成一批年营收超过20亿的网络安全企业，形成若干具有国际竞争力的网络安全骨干企业，网络安全产业规模超过2000亿。
　　2019年8月，国家标准化管理委员会发布了《信息安全技术-大数据安全管理指南》，提出了大数据安全管理基本原则，规定了大数据安全需求、数据分类分级、大数据活动的安全要求、评估大数据安全风险，适用于各类组织进行数据安全管理。
　　2019年5月，国家市场监督管理总局，中国国家标准化管理委员会发布了《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》，明确了网络系统的等级保护定级标准，对云计算安全、移动互联网安全、物联网安全和工业控制系统提出了安全扩展要求。对加强网络安全保障，提升网络安全保护能力具有重要意义。
　　2018年6月，公安部发布了《网络安全等级保护条例（征求意见稿）》，条例制定了明确的等级保护制度，将大数据中心、云计算平台、物联网、工控系统、互联网企业等全部纳入等级保护监管，对网络实施等级保护、分等级监管。
　　2016年 11月，全国人民代表大会常务委员会发布了《中华人民共和国网络安全法》，该法是我国第一部网络空间管理方面的基础性法律。进一步界定了关键信息基础设施的范围，明确网络空间治理目标。
　　网络安全行业的整体发展情况
　　网络信息安全行业对保障国家安全、经济社会稳定运行起到重要的支撑作用，随着云计算、物联网、大数据、5G等新兴技术的兴起，网络安全防护内容不断增加，对数据安全、信息安全提出了巨大挑战，再加上经济全球化，数据安全、隐私保护等问题越来越被重视，网络安全市场规模长期保持增长态势。
　　1、网络安全市场规模
　　随着国内信息安全政策法规持续完善优化，网络安全市场规范性逐步提升，政府及企业客户在产品和服务上的投入稳步增长，国内网络安全市场规模不断扩大。随着数字经济的发展，网络安全作为必要保障，其投入将持续增加。据中国信通院数据显示，2021年中国网络安全市场规模达到2003亿元，较2020年增长15.8%，预计2023年我国网络安全市场规模将达2598亿元。
　　2、网络安全行业发展前景
　　（1）政策及法规全面促进行业全面快速发展
　　网络安全行业是国家重点发展的战略产业，近年来国家有关部门相继出台了《网络安全审查办法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》《网络安全等级保护基本要求》《关键信息基础设施安全保护条例》和《中华人民共和国数据安全法》等一系列法规和政策，为网络安全产业的发展创造了良好环境，有力促进了我国网络安全产业快速发展。
　　《中华人民共和国网络安全法》明确规定国家实行网络安全等级保护制度，要求网络运营者按照网络安全等级保护制度要求，履行安全保护义务。在原有的被动防御安全市场基础上，基于主动防御、零信任、大数据分析、安全运营服务等新安全思路和理念的产品市场将快速增长。
　　（2）“零信任”、“隐私计算”等安全技术持续发展
　　零信任架构是一套全新的安全理念和架构，零信任以身份为中心实现动态访问控制，是数字时代下提升信息化系统和网络整体安全性的有效方式，随着国家政策的大力支撑及各安全厂商对技术架构的研究，零信任技术逐渐得到关注并应用，近期得到了大力发展。
　　隐私保护计算的目标是在完成计算任务的基础上，实现数据计算过程和数据计算结果的隐私保护。数据计算过程的隐私保护指参与方在整个计算过程中难以得到除计算结果以外的额外信息，数据计算结果的隐私保护指参与方难以基于计算结果逆推原始输入数据和隐私信息，在跨部门数据共享及计算领域有着大量需求。
　　（3）网络安全细分市场不断有创新技术及产品需求
　　随着网络安全隔离边界的大量建设，对基于大数据技术开发的边界运维管理平台产生了迫切需求；基于网络隔离技术的产品交换速率已经向超万兆转换；视频方面，GB/T 28181及GB 35114标准的落地，对视频的安全交换、安全传输、安全审计及管理提出了更高的要求；安全态势感知，主动防御产品仍有较强的市场需求。基于深度学习技术的安全产品在安全事件分析、密文分析、用户行为分析等方面逐步得到应用。
　　3、网络安全面临的主要问题及风险
　　（1）数据泄漏
　　对企业而言，数据泄漏仍然是最大的安全风险之一。对企业而言，数据一直以来是重要生产资料，数据驱动业务决策也成为实践业务创新的核心手段。数据安全日渐成为核心业务系统体系运转的基石，随着数据交易的常态化，勒索软件开发市场的规模化，数据衍生服务的体系化，企业的核心数据保护均面临着来自内外部的巨大风险。
　　（2）安全产品的联动能力
　　目前，各网络安全产品仍处于各自为战的状态，迫切需要制定各类标准、规范统一联动接口，对于安全事件，可以在策略、防护、检测、响应和恢复流程上相互协作，实现最大安全能力。
　　（3）人才风险
　　网络信息安全行业属于技术密集型行业，信息安全产品的研制对人员的技术要求高，人才培养周期长，若企业不能及时聘请一定数量合适的技术人员，或者对技术人员的管控不到位，将面临人才稀缺的情况，从而无法在短期内突破研发领域中的技术难关，形成自身的技术或差异化优势。
　　
　　二、报告期内公司从事的主要业务
　　公司作为人工智能、大数据和数据安全产品及服务提供商，为各行业用户的数智化赋能。公司业务根据行业应用的不同，可划分为数字政府、融媒体、金融科技、数字企业、公共安全五个版块；根据技术领域的不同，可划分为人工智能、大数据、数据安全、信创四个领域；根据服务模式的不同，又可划分为软件产品、大数据服务、订阅制SaaS服务、软硬一体化产品四种模式。
　　（一）行业应用
　　1、数字政府
　　数字政府是公司的成熟业务版块，主要面向各级政府和职能部门提供政府网站集约化、智慧监管、政务舆情、产业招商、数字机关等领域政务应用的解决方案、软件产品及数据服务。政府网站集约化主要包括政府网站群、政务公开平台、政策文件库、政务新媒体矩阵、政民互动、用户智能推送服务、政务虚拟人等。智慧监管主要聚焦金融监管，具体包括非法集资监管和非法金融活动监管。政务舆情主要帮助政府单位及时了解公众对政府的重大政策、重要决策部署、政务工作的评价、社会公共事件的意见、情绪与观点等进行网络政务舆情监测，帮助用户有效监测舆情态势。产业招商主要帮助政府招商部门、产业研究部门等围绕产业发展全生命周期，基于产业经济发展科学规划，实现产业招商、产业治理、政策惠企与精准施策、区域强链补链、产业经济运行监测全流程数字化、智能化、精准化，帮助建立“一企一档、一人一档、园区档案、政策档案、产品档案、机构档案”，为地方产业发展提供一站式精准服务。数字机关主要包括政务运行知识底座、政策智能研读、机关事务知识问答、政务知识搜索等，为提高共性办公应用、机关运行效能、政府决策科学化水平进行数智赋能。目前，公司的数字政府业务主要以“软件产品+大数据服务+订阅制SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。
　　报告期内，政府网站集约化用户已经覆盖80%的中央和国务院机构，60%的省级政府，50%的地市政府。金融风险防控全链条云产品用户已经覆盖了55%的全国省市两级金融监管机构。政务舆情用户覆盖了全国近50%的省级政府。政府网站集约化、金融监管、政务舆情在细分领域竞争优势明显，保持行业绝对领先的市场地位。产业招商、数字机关建设全国尚未大规模展开，属于新兴发展业务。公司参与了浙江数改政务运行大脑的两大应用基座（公文智能搜索、公文智能标注）建设，为全省政务运行大脑上层业务系统所有的搜索与标签调用提供数智赋能，打造了数字机关建设的标杆样本，大规模市场示范效应可期。
　　2、融媒体
　　融媒体是公司的成熟业务版块，主要面向各级新闻媒体单位围绕新闻生产策、采、编、发、评、运、屏全流程提供融媒体内容生产、用户行为资产、媒体大数据等综合服务。融媒体内容生产服务平台是以内容资产为核心的新一代数据型媒体业务平台，涵盖了报、网、端、微、视和自媒体平台的全流程内容生产发布管理，该平台由数据资源聚合、融合生产创作、选题策划分析、传播效果分析、协调指挥调度、用户资产运营、大屏综合管理等多个平台组成。用户行为资产管理平台是从各个媒体传播渠道搜集的读者用户的静态信息和用户行为信息进行汇集和整理，基于海量用户特征和挖掘技术对用户建立标签化信息全景，形成360°用户画像完善的数据管理及输出流程，满足个性化推荐服务等多种业务应用的需要。媒体大数据云服务是以“多维知识库+智能语义”的方式对资讯数据进行结构化标引，通过对数据的精细化运营加工，提供多元垂直数据型分析应用场景，贯穿媒体业务的各个环节，为媒体用户提供高信源、精加工、个性化的数据产品云服务，提升媒体大数据的价值密度。目前，公司的融媒体业务主要以“软件产品+大数据服务”的融合模式为客户提供服务。
　　报告期内，公司融媒体用户已经覆盖了72%的中央媒体，61%的省级媒体，40%的行业媒体。
　　3、金融科技
　　金融科技是公司的成长业务版块，主要面向银行业金融机构提供智能风控、智能消保、普惠助贷、绿色金融等金融科技领域的软件产品及数据服务。智能风控云服务主要面向银行、投研机构提供全面监控海量金融实体多维风险，实现高频异构数据自动化分析、风险知识化分析、跨场景知识延展和异动风险监测。智能消保管控中台面向银行业消保、业务部门，打通各业务系统消保数据，从非结构化投诉数据挖掘相关知识并分析应用，实现对各渠道消保数据数据的科学精细化管理。普惠助贷与绿色金融主要面向银行基于特色产业标签与企业价值分析模型，快速挖掘绿色产业、高新技术产业细分领域下的潜力、低风险、优质客群，精准放贷。目前，公司的金融科技业务主要以“软件产品+大数据服务+订阅SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。
　　报告期内，公司智能风控业务的用户已经覆盖了5大国有银行、3大政策性银行、50%的股份制商业银行。
　　4、数字企业
　　数字企业是公司重点拓展业务版块，主要面向能源、消费电子、餐饮等行业用户提供智能内容管理、企业融媒宣传、企业声誉风险管理、企业开源情报等企业应用。目前，公司的数字企业业务主要以“软件产品+订阅制 SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。
　　报告期内，公司数字企业版块由“软件产品+解决方案”的服务模式加快了向云服务的转型，订阅制 SaaS服务用户已经覆盖了中国能建、中国铁路、国投集团、国家电网、南方电网、中国人民保险、潍柴动力、海尔集团、鲁信集团、百胜集团、中国通用、上汽通用、九毛九集团、山东航空、浙江国贸等大型企业。
　　5、公共安全
　　公共安全是公司的成长业务版块，主要面向网信、公安、防务等涉密和安全机构，提供公安情指舆、开源情报、知识图谱、数据安全等领域的产品和数据服务。目前，公司的公共安全业务主要以“解决方案+软硬产品+数据服务”的融合模式为客户提供服务。
　　（二）技术领域
　　1、人工智能
　　公司具有20年的自然语言处理（以下简称：NLP）研发经验，是国内最早研发人工智能技术的企业之一，在 NLP、知识图谱、OCR、图像视频结构化等领域都具备自主可控的多模态内容处理底层技术，处于行业领先地位。公司一直密切关注人工智能的前沿技术发展，并积极探索相关技术在产品及业务中的应用。报告期内，公司在人工智能领域开展了 6项重要工作，具体包括预训练大模型和专业模型的融合实践、启动公司自有专业模型trsGPT研发、开发具有AIGC能力的虚拟人开放云服务平台、开启生成式大模型创新应用规划、发布了多模态人工智能技术平台、推出了基于事理图谱的事件推演分析系统，取得一定成绩。
　　（1）预训练大模型和专业模型的融合实践
　　公司通过使用开源预训练大模型的基础上，在通识数据(各种百科+新闻数据+问答数据)的基础上，增加了大量舆情领域的行业数据，进行舆情专业模型预训练，将经过指令微调和人工反馈优化后的专业模型迭代到政务舆情项目中进行商业落地实测。在某省某项目的运行过程中，结合实际应用不断强化反馈学习，系统实测数据表明公司的政务舆情专业模型比开源模型在下游多个类型的舆情任务上的准确度平均提升了3%。
　　（2）启动公司自有专业模型trsGPT研发
　　通用大模型使用的大规模训练语料来自互联网公开的通用数据，提供的是通用能力，适用于通用场景应用，在行业应用的专业度、精度、深度方面存在局限。公司积极拥抱大模型发展，启动了trsGPT的研发，其技术栈可以分为5层：
　　-应用层：将trsGPT生成的trsGPT-G（政务专业模型）、trsGPT-F（金融专业模型）、trsGPT-M（媒体专业模型）三大行业模型（可通过接口）集成到自研云服务或面向用户的应用程序，运行自有模型或通过第三方接口运行模型，帮助用户使用trsGPT带来的人工智能协作能力和生成能力，形成各类行业应用，如公文辅助写作、投研自动报告生成、智能投研问答、新闻资讯知识型搜索、以文生图配稿等。
　　-接口层：将应用层和模型层衔接，方便应用层调用，使得开发者和用户能够以编程方式与模型进行交互。这可以简化trsGPT在实际应用中的部署和调用，从而降低使用门槛。
　　-模型层：trsGPT支持接入各类主流大模型，包括各类开源或非开源模型，以及各种模型的共享平台。大模型负责向trsGPT模型输出模型能力，trsGPT模型更精确地处理自己“擅长”的任务。这一层提供了不同的模型数据和功能，通过接口层为应用层提供专业模型的功能支持，包括各种调用API和数据中心调用工具，同时提供对应的提示工程接口和模型精调接口等。
　　-框架层：提供训练或云部署的深度学习框架和中间件等，包括PyTorch、TensorFlow等知名深度学习框架和中间件。
　　-计算层：为模型层提供模型计算和调度的各种算力支持，为训练AI模型运行训练和运行推理任务提供基础设施。计算层包括了各种云计算平台和计算芯片。
　　（3）开发具有AIGC能力的虚拟人开放云服务平台
　　近年来，公司以数据智能应用为核心赋能不同行业的数字化转型与降本增效的场景应用，积极与客户携手在AIGC相关领域，如机器写作、对话式AI、内容人机协同和自动报告生成等应用场景相继打造出一批实践案例。2022年公司尝试在自研的自动写作产品基础上，基于大模型进行融合迭代，进一步提升现有AIGC产品的内容生成质量，取得一定效果。
　　同时，公司还推出了具有AIGC能力的虚拟人开放平台，通过对行业知识图谱的构建，赋予虚拟数字人知识储备、语义理解、推理分析、自主决策和交互表达的智慧能力的“实用灵魂”。虚拟人可以被赋予很多场景应用和特定角色，如媒体行业内容自动创作及播报等。目前虚拟人云服务支持虚拟主播、虚拟直播、直播问答三种形式，通过虚拟人制作的一站式服务，使得从选“人”到成片成为流程闭环，为用户的操作提供了最大便捷。拓尔思虚拟人已在北京冬奥会、2022卡塔尔世界杯和两会等重大赛事、活动中亮相，并受到公司媒体和政府用户的关注，也已在深圳大鹏新区政府、深圳审计局等政府网站中上线。
　　（4）开启生成式大模型创新应用规划
　　2022年初，公司就开始探索 AIGC在更多商业场景的落地。针对乡村振兴农村电商直播场景中，大多数素人农产品主播受文化素养瓶颈限制，缺乏专业产品知识，在直播中无法讲出带货产品特性、差异和价值，导致产品吸引力不够，购买率低。为了解决他们长时间直播无话可说或只会吆喝式叫卖的问题，公司研发了一款农产品直播文案智能创作云服务产品--“麦文智创”。“麦文智创”主要面向广大农产品主播提供直播文案在线智能创作服务，以权威、翔实、丰富的农产品知识库和语义智能技术为底座，用户零输入，只需选择直播产品的品类、名称和直播风格属性，直播文案可秒级生成。平台提供人机交互服务，用户可对AI自动生成的脚本进行内容丰富与调整。同时，平台还提供错词、违禁词在线校对，帮助主播避免直播违规风险。目前产品一期已上线运行，广大农民主播可通过PC电脑、微信小程序进行在线服务体验。同时，公司还启动了公文辅助写作、政策研读、智能投研、康养服务等领域的AIGC产品规划。
　　（5）研发了多模态人工智能技术平台
　　公司进一步融合深度学习技术，推出了智拓人工智能技术平台，围绕NLP、知识图谱、图像检索三大核心技术，结合机器人流程自动化技术，面向不同应用场景，提供文本、音视频、多模态等AI服务能力。
　　（6）基于事理图谱的事件推演分析系统
　　公司推出了基于事理图谱的事件推演分析系统，是一款事件推演分析SaaS云服务平台，主要面向安全领域，融合信息采集、自然语言处理、事理图谱、深度学习等技术，构建更符合中文特点的事件分类体系、高质量的中文事件库和表征事件之间关联的事理图谱，实现安全情报事件智能化分析。在中文事件库和事理图谱的基础上，系统提供专题事件分析、事件GIS态势感知、热点事件发现、事件预警、事件推演、事件预测等可视化分析工具，提高了情报的价值转化效率，为辅助决策提供数据和技术支撑。
　　2、大数据
　　公司成立之初就从事中文全文检索技术的研发，是国内最早从事该技术领域研发的企业。在大数据技术平台方面，公司拥有完整的大数据产品矩阵，涵盖数据采集、汇聚、加工、治理、存储、共享、开放等全流程。在数据资产方面，公司2010年就自建了大数据中心，以长期服务多行业用户持续积累的开源数据为基础，拥有了规模及质量均位列业界前茅的公开信源数据，目前数据总量超1400亿，并仍保持日均亿级数据的采集增长。
　　公司所有的公开信源数据通过加工处理，推送到三大经营性数据资产平台（媒体资讯、舆情、产业大脑）中，通过不同专业模型转化成不同领域的知识数据，实现数据从资源性到经营性的数据资产变现。报告期内，在技术产品方面，公司进一步增强了数据中台多模态数据管理的能力。在数据流通方面，已实现了三大经营性数据资产平台（媒体资讯、舆情、产业大脑）的全面SaaS化，如媒体资讯类服务提供了200余种API服务，涵盖基础数据服务、增值场景服务、智能分析服务、传播分析服务、专题分析服务、定向采集服务，全方位赋能多元内容业务场景，为用户提供丰富的选择。目前公司媒体资讯类的Open API已在北京数据交易所挂牌，公司更多数据产品在上海、深圳、郑州等地数据交易所挂牌的工作也在积极推进中。
　　3、数据安全
　　在网络信息内容安全治理方面，公司主要聚焦网络低俗色情、饭圈乱象、网络暴力等网络生态问题的监测、追踪和分析。在内容安全审核方面，公司的文字校对云服务平台能够比较准确、全面、智能地对发布内容中进行内容审核，包括文字类差错，如错别字、音近字、形近字、多字、重叠、颠倒、繁体词、异形词等；敏感词过滤，如涉及暴恐、色情、违禁、侮辱、歧视等不健康用词，落马官员等；知识错误，如表述不当、搭配不当、语义错误、术语名词、地名等；常识错误，如标点符号、数字、量词、计量单位、大小写、时间表述等内容。在网络安全方面，公司子公司天行网安是国内最早从事网络安全和数据交换的企业，发明了国内第一台安全隔离网闸，在数据视频交换、单向导入等方面具有雄厚的技术实力。目前公司主要面向政府、公检法、海关等单位提供以数据交换为核心的边界安全、物联网安全、大数据安全三大阵营产品线和解决方案。其中，边界安全产品在全国公安边界安全市场处于领先地位。受益于国家对数字中国建设的重视，天行网安充分发挥自身在公安行业的优势，积极参编GA/T1788.3等标准，并致力于服务公安边界安全建设。报告期内，天行网安参与了32个省市160多个地市的边界安全建设，为“雪亮工程”、“智慧平安”及“沿海防控”重点项目贡献了天行智慧。天行网安和江南大学人工智能与计算机学院共建联合研究室，双方将就机器学习、AI算法研发、安全风险识别、用户实体行为分析、智能安全监测以及态势感知等安全产品进一步研究合作，共同引领安全产品智能化转型升级。天行网安推出的“天行隐私计算平台”（Topwalk-PPCP）顺利通过“联邦学习”基础能力专项评测，可基于安全多方计算与联邦学习，实现隐匿查询、隐私求交、联合建模、模型预测等功能，提供全流程的数据共享服务，让各参与方在数据不见面的基础上实现数据价值共享，有效解决实际业务中的“数据孤岛”问题，进一步助力了数据在跨网、跨部门间的数据流转共享。中国信通院“可信隐私计算评测”体系自2018年起逐步构建，是目前国内隐私计算领域最早、最全、广受行业认可的评测体系，目前已成为隐私计算领域权威的第三方评测品牌，为隐私计算行业的发展做出了重要贡献，成为供给侧产品研发和需求侧采购选型的风向标。天行隐私计算平台顺利通过评测，不仅充分印证了天行网安专业技术实力已经得到行业权威机构的高度肯定，还为各行各业客户选择专业数据安全服务提供了参考、引导和保障。
　　4、信创
　　自2018年我国将信创纳入国家战略以来，公司已经实现了主要软件产品与国内信创领导厂家的基础产品，包括海光、鲲鹏、飞腾、龙芯等芯片，以及统信 UOS、中标麒麟、银河麒麟、中科方德等国产操作系统的适配工作。公司的海贝大数据管理系统是一款从内核到系统完全国产自研的搜索型数据库，是构建搜索引擎应用的核心支撑软件。作为一款纯国产自研的搜索引擎数据库，海贝大数据管理系统支持所有数据类型，功能完备，安全可靠，兼容主流国外搜索引擎数据库常用接口，对接主流生态。美国搜索型数据库产品ElasticSearch（以下简称ES）利用开源优势，迅速成为该领域的全球领导者，我国使用量排名全球第一，且深度应用到各行业的关键系统。但ES是全球发生数据安全事件最多的数据库产品，导致我国数据安全风险极大。报告期内，公司拓展了不同行业的合作渠道，积极推进对ES搜索引擎数据库的国产替代。纯国产自研的“海贝”具备足够媲美的产品力，公司具有众多国家标杆项目成功经验以及本土化服务能力，完全可以平滑替代ES。
　　（三）服务模式
　　1、软件产品
　　公司拥有人工智能和大数据技术领域的通用产品，包括海蜘大数据采集平台、海聚数据融合平台、海贝大数据管理系统、天骄数据中台、智拓人工智能技术平台等，在项目中主要用于构建人工智能底座和大数据底座，为上层业务应用提供数智化能力。公司还拥有数字政府、融媒体、公共公安等领域的行业产品，包括海云集约化智能门户平台、海融智能媒体融合平台等，主要聚焦特定的业务场景。报告期内，公司研发了多模态人工智能技术平台，主要加强提供计算机视觉（CV）和视频的智能识别、处理和分析的能力。目前，公司的软件产品主要按许可组件+套数的模式进行销售。
　　2、大数据服务
　　公司采集的公开信源数据通过加工处理，推送到数家资讯大数据云服务平台和网察大数据云服务平台中，通过不同专业模型转化成不同领域的知识数据，实现数据从资源性到经营性的数据资产变现。报告期内，公司研发了“产业大脑”云服务平台，形成了三大数据资产平台（媒体资讯、舆情、产业大脑）的格局。目前，大数据服务主要通过API接口以按次、按量、按时的收费模式进行销售。
　　3、订阅制SaaS服务
　　凭借公司的行业应用深耕以及对国家政策信号的敏锐捕捉，公司在2011年就推出了第一款SaaS产品--TRS SMAS（一款面向政府、企事业单位、个人提供基于社交网络的舆情分析云服务）。2015年，全资子公司金信网银推出了国内第一款非法集资监测预警云服务--“冒烟指数”。2017年，公司推出了数家资讯大数据平台。2018年初，公司提出坚持“大数据+人工智能”技术为行业赋能、“面向行业重度垂直应用”、“云和数据服务优先”的三大整体战略，同年推出了数星智能风控云服务和网察大数据云服务。
　　报告期内，公司在经营过程中已经形成了一套“1+1=N”的数据要素商业模式。“1+1”是指一个大数据底座和一个人工智能技术底座。“N”是指行业SaaS服务集群，未来可实现N个云服务产品的拓展。“1+1=N”的商业模式主要依托拓尔思自建的大数据中心，基于自研的大数据底座和人工智能技术底座，面向政府、媒体、金融、企业等优势行业，根据不同场景封装产品，基于公司成熟营销体系迅速推向市场。这种模式实现了同一数据资源在数据资产转化方面的裂变增长，充分体现了公司深耕行业应用，深挖存量客户衍生价值的行业优势，也体现了公司高质量专业模型和知识数据的优势。
　　目前，公司提供订阅制SaaS服务可满足政务、金融、媒体、舆情、公共安全、专利等六大版块的业务场景。
　　公司在“1+1=N”模式的运作下，2022年共发布了9款SaaS服务创新产品。创新业务是公司孵化的新兴业务，主要聚焦公司优势行业，探索更多新场景的数据和云服务，提升存量客户的增值价值。在数字政府的乡村振兴业务版块，面向回乡创业的“新农人”做农产品电商直播提供直播脚本的自动写作服务（麦文智创云服务），这是公司依托自有数据中心和AIGC能力探索数据要素业务在县级政府应用的新兴业务。在数字机关业务版块，面向党政机关、央国企事单位的秘书工作者提供全网政务资讯订阅云服务，帮助用户及时了解最新政务动态、领导讲话、重大会议、政策资讯、行业趋势等前沿政务资讯（政务资讯云服务）。在金融科技版块，面向广大金融证券投资机构/用户提供小程序端的金融资讯小助手，帮助用户及时获取多渠道财经资讯、风险预警、图标数据解读、链上企业分析、标签预测、场景知识等金融资讯。在专利服务版块，面向专利代理机构、广大专利申请单位以及研究智库等用户提供战略新兴产业专利检索云服务。目前一期全球基因专利检索云服务已上线，通过对区域创新趋势和区域头部专利申请人的分析，可以帮助用户识别潜在的创新者和未来可能合作的重要伙伴，为我国生物技术领域的发展和创新提供强有力的“智力支撑”。这些创新业务均以“订阅制SaaS服务”的模式为客户提供服务。报告期内，所有创新业务均以产品打磨和标杆项目验证为主。
　　目前，公司共有17款SaaS服务产品，主要通过帐号订阅模式进行销售。
　　表：拓尔思SaaS服务产品清单
　　4、软硬一体化产品
　　公司子公司天行网安面向政府、公检法、海关等单位在边界安全、物联网安全、大数据安全三大场景提供软硬一体化产品。当用户需要和外部单位进行大数据、音视频、物联网数据交换时，根据安全防护需求不能将内部网络与外部网络直接互通，通过天行的一系列软硬一体化产品，基于双单向安全隔离技术，为不同安全域用户之间，提供大数据、音视频、物联网数据的安全交换，实现安全隔离、数据适配、安全处理和传输。
　　公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第4号--创业板行业信息披露》中的“网络安全相关业务”的披露要求
　　上市公司通过自有的云计算平台为客户提供网络安全产品或服务，且云安全收入占公司最近一个会计年度经审计的合并财务报表营业收入10%以上
　　
　　三、核心竞争力分析
　　（一）专注20年自然语言处理技术的积累
　　自成立以来，拓尔思始终坚持核心技术自主研发，拥有 40+发明专利、600+软件著作权，一直引领全文检索和搜索引擎数据库、自然语言处理（NLP）技术的原始创新和应用场景落地，是国内最早从事NLP研发的企业之一，专注的语义智能细分领域属于人工智能中的认知智能领域。公司从2000年开始自主研发NLP，率先将中文分词、自动分类、相似文本检索等相关技术深度集成到公司的全文检索系统中，用于商业落地。经过20多年的发展，目前，公司聚焦NLP、知识图谱、图像检索三大核心技术，结合机器人流程自动化技术，面向不同应用场景，形成了一套完整的多模态人工智能产品体系，可为广大用户提供文本、音视频、多模态等全栈 AI服务能力。公司将行业知识图谱等语义知识应用于深度学习中，通过知识驱动+大数据驱动，实现 AI学习效果提升。同时，公司实现了图像、视频、音频与文本的多模态融合的深度语义匹配，通过OCR识别、以图搜文、以文搜图、视频搜索、音频搜索等功能，可实现图像、声音与文本之间的跨模态语义识别与检索。公司专注20年自然语言处理技术的研发，以商业化、市场化、产业化为目的，每次迭代的人工智能技术都能及时高效地融入到各行业产品中，在媒体融合、智慧专利、智慧公安、智慧舆情、智慧金融、开源情报分析等不同应用场景中，实现科技成果转化到技术商业化。
　　（二）深耕行业优质客户和AI工程化建设
　　公司自1993年成立就开始承接新闻媒体单位的中文新闻资讯全文检索和媒体采编项目。1999年，国家推出“政府上网工程”，公司开始进入政府信息化建设领域。2006年，中国银行筹建京沪信息中心，发动百亿 IT计划，拓尔思成为中国银行全球官网的服务商。2007年，公司与北京市公安局合作，成为其警务综合系统核心数据底座中非结构化信息处理和全文检索的服务商。发展到现在，公司已经在媒体、政府等行业深耕了20年以上，在金融、安全行业也厚植了15年以上，积累了一大批行业头部标杆和优质用户，如媒体行业服务了72%的中央媒体，61%的省级媒体，40%的行业媒体等用户；政府行业服务了80%的中央和国务院机构，60%的省级政府，50%的地市政府等用户；金融行业服务了 5大国有银行、3大政策性银行、50%的股份制商业银行等用户；公安行业服务了公安部及32个省市160多个地市公安用户。长期的行业客户深耕，推动了公司行业应用向纵深发展，业务主要聚焦在内容管理、大数据、人工智能、数据和云服务等领域。公司从行业的关键场景切入，用大数据和人工智能技术解决最棘手的问题，为行业创造价值。在业务持续稳健发展的过程中，公司已经形成了一套完整自研的多模态大数据管理底座和人工智能技术底座，具有成熟的大数据治理和人工智能服务能力，如通过海蜘大数据采集平台进行互联网公开信源的自动采集，统一存储在海贝大数据管理系统，经智拓人工智能技术平台对源数据自动分类、自动抽取、自动标注、自动查重、质量校核等处理，再通过智眼图像分析与处理平台、安拓知识图谱平台、TRS模型工厂等提供不同行业不同场景的业务模型、算法等，将初步处理的数据要素进行不同维度的融合，包括数据级融合、行业级融合、场景级融合、决策级融合等，通过不同方式为行业用户赋能。公司成立30年来，已经积累了大量的行业应用工程化实战经验，如在AI数据智能应用领域，公司在中国经济信息社（新华财经）区域产业分析项目，利用AI智能技术，融合宏观、中观、微观近百种异构数据，构建超过8000个产业领域图谱，10大产业类量化模型，上万个产业场景应用标签，赋能金融高质量营销获客与政府产业招商。在知识图谱应用项目方面，全国某金融行业监管部门使用安拓知识图谱平台，采用国产自主可控技术，在该项目中构建了百亿级知识图谱，可对资金往来、交易对手、异常交易、操纵市场行为以及涉及的人物、组织、关联关系、上网轨迹等深度分析，实现对所属行业监管对象的全方位监测，打击金融违法行为和执法专项调查。在大规模数据处理与分析方面，公司实施的“某部云搜索”项目对接了Oracle、ES、DB2、MySQL等多款主流数据库，汇聚了基础信息、背景信息、活动轨迹信息等100多种信息，涵盖了结构化、半结构化、非结构化数据所有类型，数据规模达PB级，总数据量达500亿+条，每日实时更新约5000万条各类信息。
　　（三）千亿级规模高质量经营性数据资产
　　拓尔思2010年自建大数据中心，以长期服务多行业用户持续累积的公开信源数据为基础，拥有了规模及质量均位列业界前茅的公开信源大数据，主要具有以下优势：
　　一信源多样，权威，可靠。从互联网采集信息，信源就是指特定的网站，是保证数据质量的初始环节。为保证信源可靠，公司从网站的组织特征、页面特征和价值特征三个方面进行信源质量评估，如信源网站有无网站备案，是否由一个合法组织来管理运营，该网站有无管理监督机构，该组织的专业性如何，网站信息提供者资质是否符合新闻资讯信息采集要求等。公司数据采集的信源主要来自境内外政府官网、主流媒体官网、互联网新闻网站、智库/研究机构/社会团体官网、各类数据公开网站、维基百科、电子报刊、新闻客户端等主流媒体的互联网渠道。所有的数据采集后经过系统自动分类、分词、查重、打标等数据加工，在专业知识库建立、企业竞争情报分析、报社媒体资讯获取、舆情监测等领域应用广泛。公司覆盖具有公信力背书的数据采集点，在数据质量和行业关联度方面具备优势。
　　二数量采集广，规模大，更新快。拓尔思数据中心目前拥有 3大专业IDC机房，上千台高端机架式服务器完成对互联网公开数据的7*24小时不间断采集，同时租用了阿里云及微软云的服务器实现全球数据采集。数据中心监测的采集站点包括80万余家新闻网站、3000余个资讯APP、1200余家国内报刊、20余个第三方平台、79语种50万余个其他站点。数据总量1400亿条以上，每日新增数据量高达1亿多条，秒级采集更新。数据采集覆盖面、数据存储量及日均增量都明显高于业内水平。
　　三沉淀了大量高质量的行业知识资产，如：基于自然语言处理技术、积累的各场景行业术语及主题数据形成的各行业知识图谱，对海量多源异构数据进行融合、关联、标注以及知识化处理，构建形成大规模领域知识图谱。目前，公司拥有30+大类通用、行业/领域知识库；31000+标签规则；100+通用NLP和300+行业/领域深度学习算法模型的模型工厂等，可面向不同行业、不同落地场景对数据进行知识模型的加工。公司把行业需求和项目能力沉淀到自研的通用人工智能基础底座，实现产品的不断迭代，为公司更多的行业产品数智赋能，以期更好地服务全社会。
　　
　　四、主营业务分析
　　1、概述
　　（一）主营业务概述
　　报告期内，公司实现营业总收入90,726.83万元，较上年同期同比降低11.81%；实现归属于上市公司股东的净利润12,769.79万元，较上年同期同比降低48.04%。报告期末，资产总额为388,374.80万元，较上年末同比增长4.23%；归属于上市公司股东的净资产为268,707.46万元，较上年末同比增长4.83%。
　　2022年度，公司紧抓国家数字经济发展新机遇，进一步夯实语义智能技术壁垒，基于公司“数据+知识”双轮驱动的技术路线、领先的大数据技术平台和数据资产，陆续推出多款数智云服务产品，为客户提供了高质量人工智能和大数据应用服务。并且，公司积极探索以大模型为基础的生成类应用新产品，致力于打造垂直行业的类ChatGPT产品，满足更多B端用户对于内容生成的需求。受宏观市场因素及部分项目延期验收确认等因素影响，导致公司报告期内营收水平和利润贡献较上年同期有所下降。报告期内，公司业绩变化的主要原因如下：
　　（1）由于复杂严峻的外部环境影响，互联网和传媒用户因宣传引导工作需求增加，加大了信息化建设和数据购买服务的投入。公司媒体行业用户基础深厚，又具有高质量的全球新闻资讯云和数据服务，市场竞争力优势明显，媒体业务收入达1.06亿元，同比增长33.60%，呈现良好增长态势。金融、制造、能源等企业客户虽然也受到宏观环境的影响，但由于公司新发布了多款SaaS服务产品，通过加大推广，增加了新的销售机会，该版块业务收入达3.47亿元，同比增长0.88%，与去年业绩基本持平。政府和公共安全行业客户因受各地政府防疫开支成本加大，项目工程款无法正常支付，导致应收账款出现逾期情况或原有项目延期；又因宏观市场因素导致公司项目人员与用户现场见面沟通、上门实施等工作受限，部分项目交付推迟等原因，政府版块业务收入同比下降13.69%，公共安全版块业务收入同比下降31.84%。（2）2022年经营计划中，公司明确提出要全面加快云和数据智能服务发展。目前，公司的云和数据服务覆盖政务、金融、媒体、舆情、公共安全、专利六大版块的业务场景。报告期内，公司的云和数据业务收入达3.84亿元，同比增长1.4%，占营业收入比例为42.36%，占比同比提升 5.52%，云和数据服务收入占比稳中有升。其中，金融、媒体、舆情三大版块的云和数据业务收入均实现了增长创新高。金融版块因受宏观环境影响，银行客户加大了在金融风控方面的资金投入。同时，各地政府、银行、智库等客户积极开展产业大脑建设，对产业、企业、政策、舆情、资讯等数据需求加大，金融版块的云和数据业务收入达3,550万元，同比增长 387.36%，业绩发展迅猛。媒体版块因受内外部环境形势影响，客户的宣传工作需求大量增加，媒体用户加大了对全球新闻资讯数据购买力度，媒体版块的云和数据业务收入达 9,567万元，同比增长89.88%，业绩增速明显。舆情版块因受宏观环境影响，各地政府、大中型企业等客户为提升信息公开和舆情应对能力，加大了对网络舆情监测和态势感知的服务购买力度，舆情版块的云和数据业务收入达8,402万元，同比增长64.80%，业绩稳步增长。在创新业务中，公司面对外部环境变化和行业承压的双重挑战，深挖客户精细化管理需求，实现创新业务的快速突破，如专利云服务自2022年9月发布以来，业务收入达211万元，实现了0的突破，新产品开始贡献业绩。目前，专利云服务的主要客户为企知道网络技术有限公司（以下简称企知道）。企知道公司通过购买拓尔思专利云服务为其服务的众多生物行业用户提供技术创新、知识产权等领域的联结服务。
　　（3）公司加速了人工智能技术在多元化场景落地的推进，尤其是AIGC领域的创新，如在媒体领域的机器写作与自动报告生成、政务领域的对话式AI机器人以及内容人机协同等应用。公司在AIGC领域（机器写作、自动报告生成、对话式AI机器人、虚拟人播报等）的用户数已达103家，业务收入达852万元。2022年发布的9款SaaS服务产品中，有8款是融合了大数据和人工智能技术，如麦文智创云服务作为一款农产品电商直播脚本的自动写作产品，在第七届广东省农村电子商务峰会暨数美汕尾助农电商消费节上正式向社会各界发布，得到业界一致好评。公司凭借“麦文智创”入围“广东农电奖”获奖名单，荣获“数字乡村金翼奖”。同时，公司与广东省南方乡村振兴促进中心、广东省农村电子商务协会、广东省电子商务协会等社团展开了积极的战略合作。目前，“麦文智创”已在广东省多个县域展开试用。
　　（二）报告期内主要经营工作
　　1、纵深推进数据要素开发利用，全面强化数据产品高质量发展
　　报告期内，公司自有数据中心已配置超过2000台机架式服务器，数据资源规模超千亿级，具备日均亿级公开数据资源合规采集和处理加工能力。公司目前已形成了以产业大脑、媒体资讯、网络舆情三大数据资产平台为核心的行业SaaS服务集群，可满足政府、金融、媒体、企业等用户在产业大脑、网络信息内容治理、金融监管、政务资讯服务、金融机构风控管理、智能媒体服务、开源情报等多场景业务创新需求。公司的核心数据产品已在多个大数据交易所上架交易，为公司在数据要素时代的腾飞打下坚实基础。
　　2、成立数字经济研究院，拓展数字经济增长新空间
　　2022年3月，公司成立了数字经济研究院，主要职责是储备公司长期竞争力，旨在依托公司多元的产品、丰富的案例和海量的数据，围绕数字经济产业发展的焦点问题，通过开放合作的研究平台，加速数实融合探索，成为公司创新业务“孵化器”，拓展数字经济增长新空间。报告期内，数字经济研究院的研究重点集中在四大研究方向：数据要素、元宇宙、机器人、人工智能，并公开发布《拓尔思数据要素白皮书》，就数据要素市场发展、业务目标、业务体系、拓尔思数据要素方向以及业务保障等进行深入分析和详细论述，为公司夯实数据底座基础、强化数据治理能力和提升数据要素变现能力提供了有力支撑。
　　3、守正创新坚持国产自主可控，引领国产搜索型数据库产业发展
　　公司已形成全产品链的自主可控，且所有产品均同信创主流厂商全面适配。2022年，公司在信创领域的收入大幅上升。公司积极参与信创产业生态，是信创工委会成员单位之一，并深度参与到现阶段信创非关系型数据库标准的建设。凭借完全自研的海贝搜索引擎数据库，公司入选《2022爱分析-信创厂商全景报告》信创数据库细分领域代表厂商。公司应邀参加了中国信通院数据库应用创新实验室2022年11月17日组织召开的国内首次“搜索型数据库”技术研讨会，作为国产搜索型数据库的引领厂商为产业发展积极建言献策。
　　4、联合提升数据安全能力，护航数字经济快速发展
　　2022年，拓尔思全资子公司天行网安北京研发中心、成都研发中心及未来实验室联合研发了多个数据安全产品。公司推出的隐私计算产品通过了中国信通院可信隐私计算测评，新版本视频传输平台进一步加强了视频数据安全防护能力，新一代数据交换服务系统及数据检控产品深度融合零信任体系。子公司广拓公司聚焦泛安全领域的产品与应用研发，推出了基于知识图谱的天目开源情报服务平台。
　　5、持续推进人工智能场景创新，重磅发布9款数智云服务
　　公司积极探索基于大模型的AIGC和多语言多模态大数据分析处理、视频语义化、云原生、AI推理框架等新技术，基于公司自有大数据资源与项目成果转化进行融合应用创新。2022年，公司重磅发布了基因专利检索、政策大脑、智能校对、大数据可视化等9款云服务新品。
　　6、匠心服务数字中国建设，工作取得新突破新成果
　　公司在数字政府领域，参与了浙江数字化改革党建统领整体智治、数字政府、数字法治和数字文化四个领域多个项目的规划与建设。在企业数字化转型领域，公司语义智能技术在国家电网和航天科工集团的创新项目中得到成功应用。在媒体融合领域，公司产品和云服务已成为人民日报国际传播能力技术支撑体系的重要组成部分。在乡村振兴领域，公司推出了麦文智创云服务，实现了农村直播电商文案自动写作的新突破。在网络信息内容治理领域，公司作为头部厂商，已完成从中央到地方的市场布局。
　　7、积极开展多种合作模式，推动商业生态共融共赢
　　报告期内，公司积极开展多种模式的合作，如与头部企业联合产品运营、与平台公司建立战略合作、与参投企业行业融合拓展等，打造通过数智赋能驱动企业高质增长的合作新生态。2022年，公司与腾讯云、知识产权出版社、广东省南方乡村振兴促进中心、中国人民公安大学等单位签署了战略合作协议，共同推动Web3.0、产业大脑、知识产权、乡村振兴、开源情报等方面的业务创新。
　　8、喜迎拓尔思总部乔迁新址，凝心聚力焕新前行
　　2022年12月4日，公司总部正式入驻北京市西三旗金隅科技园 3号楼，此次乔迁是公司发展历程中的重要里程碑，自此公司所有在京员工齐聚总部大楼办公。公司目前已经拥有北京总部、成都天目中心和北京昌平大数据中心三处自有办公楼，总建筑面积超10万平米。
　　9、收获众多重磅奖项和品牌荣誉，社会美誉度不断提升
　　凭借深厚的技术实力与丰富的数智化应用场景，2022年，拓尔思赢得了数十项奖项和荣誉：连续7年荣获北京软件和信息服务业综合实力百强企业、2022北京数字经济企业100强、2022信创发展--大数据领军企业、2022元宇宙产业应用与先锋技术百强、2022中国大数据企业 50强、2022数字赋能先锋企业30强、2022北京软件核心竞争力企业（创新型）等。

　　五、公司未来发展的展望
　　2023年，拓尔思将迎来30周年司庆。公司始终与数字政府转型、数字经济建设一起高速发展。大模型时代来临，拓尔思将启航新征程，奋发向未来。公司总经理施水才先生在今年召开的全公司营销工作大会上提出：2023是拓尔思二次腾飞元年，公司业务要All-in在数据的智能化应用，翱翔在云端；要聚焦行业，垂直做透；要顺势而为，生态共赢；SaaS、DaaS、KaaS、MaaS类业务在三年内要占营收一半。
　　（一）全力加速trsGPT与AIGC产品研发，抢占行业创新制高点
　　作为近年来最为热门的AI细分领域，大语言模型是人工智能迈向通用智能的里程碑，是人工智能的发展趋势和未来。大模型的出现，让很多产业人士认为这项技术会改变信息产业格局，即基于数据的互联网时代和基于算力的云计算时代之后，将进入基于大模型的AI时代。大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用。更重要的是，大模型具有自监督学习能力，不需要或很少需要人工标注数据进行训练，降低训练成本，从而可以加快AI产业化进程，降低AI应用门槛。GPT-4是最新且最先进的OpenAI多模态大模型，并在多个基准任务上取得了非常好的成绩，包括图像字幕、图文问答、代码生成和法律推理，GPT-4能够生成比其他语言模型更符合事实的准确陈述，确保更高的可靠性和可信度，也可接受图文信息作为输入并生成说明、分类和分析。大模型的真正意义在于改变了AI模型的开发模式，将模型的生产由“作坊式”升级为“流水线”。而模型开发模式的转变，使得AI技术在落地时拥有更强的通用性，可以泛化到多种应用场景。由此利用大模型的通用能力可以有效应对多样化、碎片化的AI应用需求，为实现规模推广AI落地应用提供可能。AIGC即利用人工智能技术来生成内容。与此前Web1.0、Web2.0时代的UGC（用户生产内容）和PGC（专业生产内容）相比，代表人工智能构思内容的AIGC，是新一轮内容生产方式变革，而且AIGC内容在Web3.0时代也将出现指数级增长。
　　2023年开年拓尔思正式启动了“209工程”，短期内将推出trsGPT及基于trsGPT生成的系列AIGC产品。
　　1、trsGPT
　　trsGPT通过行业专业模型与通用大模型结合，实现明确分工，大模型负责向trsGPT模型输出大模型的通用能力，trsGPT模型更精确地处理自己“擅长”的任务，高效率低成本地解决业务问题，协同推动人工智能的发展。trsGPT支持接入各类主流大模型，包括国内外各类开源或非开源模型，以及各种模型的共享平台。在不同大模型数据和功能的基础上，trsGPT通过提供对应的提示工程接口和模型精调接口等生成trsGPT-G（政务专业模型）、trsGPT-F（金融专业模型）、trsGPT-M（媒体专业模型）三大行业专业模型。trsGPT提示工程涉及选择合适的模型架构和参数、设计提示格式和结构、选择合适的任务和训练数据，以及使用选定的提示和数据微调模型。trsGPT生成的三大行业专业模型（可通过接口）将被集成到拓尔思自研的行业应用云服务或面向用户的应用程序，通过运行自有模型或第三方接口运行模型，帮助用户使用trsGPT带来的人工智能协作能力和生成能力，形成各类行业应用，如公文辅助写作、投研自动报告生成、智能投研问答、新闻资讯知识型搜索、以文生图配稿等。
　　2、媒体行业的AIGC应用
　　（1）以文生图
　　应用场景：面向媒体从业者提供稿件AI配图服务。系统根据文字描述，AI自动生成完整的绘画作品，支持写实、照片、国画、水彩、素描、科幻、素描、油画、卡通等风格。
　　商业路径：以SaaS服务模式集成到拓尔思数家资讯云服务。优化对公司存量媒体用户提供增量价值。目前公司媒体用户覆盖72%中央新闻单位、61%省级新闻单位、40%行业新闻单位。
　　目标客户：3398家主流新闻媒体（互联网新闻平台未计）（媒体机构数据来自中国记者协会，统计截至2022年9月。）
　　（2）知识搜索和辅助写作
　　应用场景：基于拓尔思自有的千亿级官媒、主流媒体、自媒体等新闻资讯数据，面向媒体、智库等从业者提供高质量的新闻资讯类知识型搜索服务，支持对话内容自动生图，支持辅助新闻写稿。
　　商业路径：以SaaS服务模式集成到拓尔思数家资讯云服务。对媒体、智库单位用户提供增量价值。
　　目标客户：3398家主流新闻媒体（互联网新闻平台未计）、403家国内外主流智库（智库数据来自CIRAA智库研究小组发布的2021年智库排行榜单显示。）
　　3、政府行业的AIGC应用--政策研读和比对
　　应用场景：基于拓尔思数据中心采集的全国政府官网政策数据，面向政府、央企、国企、智库等机构用户提供高质量的会话AI式政策研读服务，支持政策提纲、政策摘要、政策推荐、政策比对等功能。
　　商业路径：以SaaS服务模式集成到拓尔思数家政务资讯云服务。对政府、国企、智库等机构用户提供增量价值。目标客户：3273个县及以上人民政府机构（各级政府职能部门未计）、323277家国有控股企业、403家国内外主流智库（政府机构、企业数据来自《中国统计年鉴-2022》。）
　　4、金融行业的AIGC应用--智能投研问答与产业报告生成
　　应用场景：基于拓尔思数星产业大脑平台相关数据，为金融类客户提供面向产业、企业、个股、宏观等多维度融合的知识智能问答与内容报告生成服务。
　　商业路径：以SaaS模式集成到拓尔思数星产业大脑云服务。面向个人投资者、金融机构客户及渠道伙伴提供多种服务方式。
　　目标客户：4588家商业银行、133家证券公司、155公募基金、22168家私募基金、广大个人投资者（数据来自银保监会网站2022年公布的最新《银行业金融机构法人名单》。）
　　（二）着力培育智慧康养新应用，探索C端服务新赛道
　　拓尔思“209工程”除了发力B端，也在探索C端的新应用。据网络公开数据表明，老年人口基数大、老龄化速度快，高龄、失能、独居、留守等老年群体不断增多，他们既有机构长期照护的刚性需求，又有依托社区居家便捷享受社会化专业化服务的殷切期待。在此背景下，拓尔思数字经济研究院正在研发智慧康养数字人。
　　应用场景：围绕老年人需要亲情陪伴、康养保健、闲聊解闷等场景，提供虚拟亲人、健康助手、闲聊问答、预防痴呆症等功能。虚拟亲人利用老人亲友的声音和照片合成虚拟人，给老人播报热点新闻或者讲故事。基于生成式大模型和健康知识库、生活百科知识库等，以会话AI方式提供多模态的老年人聊天服务。
　　商业路径：1以SaaS模式向社会提供服务；2以产品或API方式与第三方康养机器人进行深度集成合作。
　　目标客户：2.67亿60岁及以上老年人，36万个各类养老服务机构。（数据来自民政部养老服务司的最新发布，人口数据截至2021年底，机构数据截至2022年第一季度。）
　　（三）持续深耕优势行业应用，增强高质量发展能力
　　公司将继续深耕优势领域，同时补齐业务短板，强化业务产品升级，不断培育多元化业务体系，找准风险和效益的更好平衡点，多维度提升公司高质量发展能力。在成熟行业领域，如政府网站集约化、金融监管、融媒体等，公司以做强传统业务为基本盘，深化运维服务，发展数据服务，探索衍生业务，抢占创新赛道，叠加公司新优势。在成长行业领域，如在金融科技、政务舆情、企业开源情报等，面临日益激烈的竞争环境，公司将注重资源配置的集约高效，全力护航行业标杆项目，筑牢高质量数据基础，强化差异化竞争能力。在新兴行业领域，如数字机关、绿色金融、智慧专利等，公司向精细化管理要效益，优化业务结构，锚定高质量发展方向，以创新思维满足客户多元需求，担当数据与创新服务“主力军”。
　　（四）全力加速SaaS生态建设，确保行业覆盖快准广
　　数字经济时代，融合生态是赋能企业数字化、智能化的重要手段。在日趋激烈的竞争与博弈环境下，企业级SaaS服务商如何突破营销障碍，抓住机遇，迎风生长，是普遍面临的重要挑战。SaaS服务要实现垂直领域市场快速覆盖，关键做好生态建设。公司今年新设了生态合作部，未来将进一步与行业合作伙伴、区域合作伙伴、服务合作伙伴、运营商以及行业知识专家、行业头部企业展开市场、渠道、算力、智力、创新样本等全方位的合作。拓尔思将与高品质的SaaS生态伙伴一起实现共创、共享、共赢。
　　（五）积极推广使用AI编码工具，促进研发降本增效
　　人工智能正迅速成为软件开发不可或缺的一部分，使开发人员能够自动执行日常任务、更快地分析数据并最终提高他们的生产力，如OpenAICodex、GithubCopilot、Tabnine、CodeGeeX、CodeWP、IntelliCode、AiXcoderCodeCompleter、BlackboxAI等。这些人工智能代码助手，使用AI技术，只需简单的提示就可以用自然语言自动编写软件代码，或在在编写代码时自动生成代码建议，从而帮助程序员提高编写代码的效率和准确性。在公司高速发展过程中，来自创新的驱动以及各产品迭代需求会不断攀升，然而随着人力资源成本的提升，势必会让企业人力成本上涨。公司将在内部积极推行AI编码工具，不仅仅可以通过简单高效的开发模式来提高速度，还能帮助整个产品开发流程实现高效运转，简单代码编写的工作逐步让AI帮助完成，中高级开发人员则更加专注于复杂代码的编写或代码质量的优化提升，以此降低人力成本，优化开发人员结构，同时实现敏捷开发，提升开发效率，最终实现研发工作的降本增效。
　　（六）公司可能面对的风险
　　1、人工智能和大数据技术应用成熟度风险
　　近年来，人工智能和大数据技术加速发展，当前各行业用户热情较高、需求较旺。但实践中，各类应用的实用效果、成熟度和最终用户应用水平还有待验证。公司将持续深度投入人工智能和大数据技术研发，吸取行业需求，发掘应用创新点和价值点，及时推出新产品和解决方案，保持技术领先和应用接地，切实有效地推动人工智能和大数据技术应用迭代发展、稳步成熟。
　　2、商誉减值风险
　　公司近年来进行过重大资产重组及数次股权收购，各项收购之后公司形成了较大金额的商誉。如果未来经营状况恶化，将有可能出现商誉减值，从而造成公司合并报表利润不确定风险，对公司的经营管理产生不利影响。公司将继续推动各收购子公司加强业务经营，积极进行战略协同，促进子公司核心业务向好发展，实现公司保值增值。
　　3、业绩季节性波动风险
　　公司营业收入和利润水平存在较为明显的季节性特征，主要是公司主要客户为政府部门和大型企事业、采购普遍集中在下半年所致。受销售季节性因素的影响，公司第一、二季度营业收入和净利润较少，占全年收入和利润的比重较低，投资者不宜以第一季度或半年度的数据推测全年盈利状况。公司将尽量扩大云和数据服务业务的营收占比，并尽量覆盖不同行业和类型的客户，以降低季节性因素影响。
　　4、人力资源风险
　　公司正处于业务转型快速发展阶段，且有不断进行相关产业扩张的需求，对人力资源提出了较高的需求。由于信息技术及软件开发人才的竞争日益激烈，存在人力资源成本上升，或因关键人才流失而对公司的业务发展造成一定影响的可能。因此，公司面临着人力成本压力增大、有效保留和吸引人才难度增大的风险。公司将通过提供有竞争力的薪酬福利，建立公平的晋升机制，创造开放、协作的工作环境和企业文化氛围，努力吸引人才、培养人才和保留人才。 收起▲