一、报告期内公司从事的主要业务　　（一）公司业务结构及主要产品　　公司作为专业的数据智能服务商，秉承着“让数好用、把数用好”的理念，凭借在数据智能领域的长期深耕，公司积累了海量的数据资源、强大的数据治理能力和丰富的行业经验，数据要素价值化相关收入近年来稳居高位。依托DI（数据智能）业务的深厚积累，公司迅速把握人工智能机遇，稳步拓展了AI（人工智能）业务，专注于让AI把私有数据用起来，为客户提供“用得起，更用得起来”的人工智能产品。公司以数据智能和人工智能双轮驱动，推动数据与人工智能深度融合，致力于“数据让产业更智能”。　　1、DI业务：数据让产业更智能　　公司是数据智能（DI）行业的先行者... 查看全部▼

　　一、报告期内公司从事的主要业务
　　（一）公司业务结构及主要产品
　　公司作为专业的数据智能服务商，秉承着“让数好用、把数用好”的理念，凭借在数据智能领域的长期深耕，公司积累了海量的数据资源、强大的数据治理能力和丰富的行业经验，数据要素价值化相关收入近年来稳居高位。依托DI（数据智能）业务的深厚积累，公司迅速把握人工智能机遇，稳步拓展了AI（人工智能）业务，专注于让AI把私有数据用起来，为客户提供“用得起，更用得起来”的人工智能产品。公司以数据智能和人工智能双轮驱动，推动数据与人工智能深度融合，致力于“数据让产业更智能”。
　　1、DI业务：数据让产业更智能
　　公司是数据智能（DI）行业的先行者和领跑者，构建了“数据积累-数据治理-数据应用”（D-M-P，Data-Machine-People）三层业务逻辑，实现“让数好用、把数用好”。
　　底层“D”是指数据积累，公司基于在开发者服务中积累的数据以及对海量动态数据的深入洞察，源源不断地为顶层业务提供数据支撑。中层“M”是指数据治理，公司打造了数据治理的能力，可以对数据进行归集汇聚、资产化管理、精细加工，然后提供给上层业务系统以数据服务的能力。上层“P”是指数据应用，公司结合数据模型与行业理解，在商业服务、公共服务领域打造了产品化的、规模化盈利的数据智能应用。
　　主要产品和服务：
　　2、AI业务：AI让数据更智能
　　人工智能时代，公司将DI（数据智能）业务进一步拓展至AI（人工智能）业务，让AI把私有数据用起来，为客户提供“用得起，更用得起来”的人工智能产品，实现“人能放心，能人放大”。公司充分发挥人工智能作为激活数据价值“引擎”的作用，进一步拓展“M”层能力。在数据智能操作系统（DiOS）外，公司打造了人工智能操作系统GAI OS，支持应用层自主调度AI核心能力，快速生产轻量级应用或工具，并为构建智能体创造基础；同时GAI OS将大模型融合进数据治理全流程，显著提升数据知识化与深度检索效率。基于人工智能能力底座，公司在应用层推出强化AI实用性的AI办公套件GAI Office，并推动构建AI生态可扩展性的GAI Store。面对市场需求，公司重点打造新一代智能终端——个知-智能工作站（GAI Station），聚焦私有数据的安全高效利用，提供“安全、实用、普惠”的AI解决方案，帮助政企客户降低AI应用的门槛与成本，让AI用得起，更用得起来。
　　报告期内，公司按照“标品、标类、标杆”的“三标”策略推进人工智能业务落地，帮助政企客户以低成本、高效安全的方式用上AI、用好AI。“标品”主要是指个知-智能工作站（GAI Station），搭载自研的会议纪要、写作助手、智能问答、深度研究、表格分析等通用AI办公套件。为精准适配从组织到个人的多层次需求，公司逐步推出个知-智能工作站单位版、团队版、个人版、在线版的全景产品序列。通过标准化的硬件终端与通用办公套件，让AI快速触达广大政企客户的日常办公场景，验证了产品实用性与市场接受度。“标类”则是公司依托在数据智能领域积累的既有优势深入垂直领域，结合行业特定需求打造垂直行业专属AI应用，实现人工智能能力与行业需求的精准匹配。“标杆”是公司与有强烈AI化升级需求的头部客户共创，提供端到端的AI解决方案，共同打造标杆式的样板案例。通过“标杆”案例，公司将成熟的解决方案进行能力提炼与复用，可形成标准化的人工智能应用，进而拓展“标品”的通用AI办公套件矩阵。AI策略落地的完整路径，从“标品”的标准化产品，到“标类”模式的行业专属应用，再到生态赋能的“标杆”案例，推动人工智能业务从单点突破迈向规模化发展。
　　1是指公司自主打造的人工智能架构及产品体系。
　　（二）主要业绩驱动因素
　　1、行业政策协同推动，发展乘势而上
　　报告期内，数据智能相关政策的深化正全方位驱动行业高质量发展。数据是人工智能的“燃料”，人工智能是激活数据价值的“引擎”，二者在技术协同、应用牵引等方面政策的引导下深度融合，共同推动数据智能行业持续发展。报告期内，“十五五”规划从战略高度进一步对数据要素和人工智能进行部署，明确提出要健全数据要素基础制度、全面实施“人工智能+”行动，为行业高质量发展划定清晰主线。随后，2026年全国两会上，“智能经济新形态”被首次写入政府工作报告，促进新一代智能终端和智能体加快推广、深化数据资源开发利用成为行业明确发展方向。报告期内，公司打造的新一代智能终端——个知-智能工作站，与政府工作报告指导方向高度契合。“十五五”时期，随着各项部署相继落地，将持续推动数据和人工智能赋能产业升级，在与业务场景深度结合过程中，数据智能行业将迈入新阶段。
　　2、数据智能稳步前行，业务有序推进
　　报告期内，公司持续推进数据智能各项业务有序发展。公司开发者服务继续保持行业领先，依托数据能力和AI技术升级现有产品功能、开拓新品，并通过工具能力、数据能力、AI能力联动，为客户提供更加高效智能的运营策略，持续拓展产品覆盖广度与深度，夯实数据积累底座。商业服务领域，公司增能服务在金融领域拓展新业务场景，实现规模化落地，业务保持增长态势；品牌服务强化技术创新并深化合作多领域客户；并在生态资源整合及商业场景落地等方面取得显著突破，驱动业务持续发展。在公共服务领域，SaaS产品稳扎稳打，公共服务数盘有序推进，稳固基本核心盘；结合AI技术打造的数智新品逐步实现规模化收入，业务发展保持韧性。
　　3、人工智能高效落地，蓄力未来发展
　　报告期内，公司加大在人工智能领域的投入，推进人工智能业务落地。在AI能力底座方面，公司打造的企业级人工智能操作系统GAI OS，持续深化数据知识化处理、模型管理、智能体编排等AI核心能力，支撑上层快速生成AI应用，并为构建智能体平台创造基础。在AI应用方面，公司基于AI能力底座陆续推出会议纪要、写作助手、智能问答、深度研究、表格分析等GAI Office办公套件，不断丰富应用矩阵，并推动构建AI生态可扩展性的GAI Store。基于此，公司打造的安全、实用、普惠的新一代智能终端——个知-智能工作站，目前已重点在政务服务、科研教育等领域实现小批量交付。“标品”之外，公司在“标类”方面依托数据智能领域积累的既有优势，推出公共服务工作站和营销工作站，并与医疗、制造业、法律和财务等垂直行业客户共同探索垂直行业专属AI应用；标杆方面，公司与三花智控等有强烈AI化升级需求的大型客户进行深度共创，成功将公司领先的人工智能能力与客户的行业经验和业务知识相结合，提供端到端的AI解决方案，共同打造标杆式的样板案例。
　　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“互联网营销及数据服务相关业务”的披露要求：
　　1）开发者服务相关数据
　　A.直接类客户和代理类客户情况：
　　B.营业成本构成：
　　2）公共服务相关数据
　　A.直接类客户和代理类客户情况：
　　B.营业成本构成：
　　3）增能与风控服务相关数据
　　A.直接类客户和代理类客户情况：
　　B.营业成本构成：
　　4）品牌服务相关数据
　　B.营业成本构成：
　　二、报告期内公司所处行业情况
　　（一）公司所属行业发展情况
　　公司所处的数据智能行业是深度融合大数据技术和人工智能技术的行业，因此行业发展与数据要素市场、人工智能等前沿技术息息相关。随着数据要素价值凸显、人工智能技术深化发展，数据智能行业正迎来前所未有的发展机遇。
　　1、数据行业政产联动，数据价值日益凸显
　　近年来，数据行业在政策、技术与产业深度应用的协同推动下，迈入政产联动新阶段，实现高质量发展。从国家发布“数据二十条”开始，到《数字中国建设整体布局规划》战略落地，叠加“十五五”规划对深入推进数字中国建设的重点部署，顶层设计的加速落地，进一步奠定了数据作为国家战略资源的地位，也激发了数字经济市场活力，推动数字经济规模持续扩大。根据2026年两会政府工作报告数据，2025年全国数字经济核心产业增加值占国内生产总值的比重提高到10.5%以上。在数据规模持续爆发的当下，“用好数据”成为行业的关键命题，为此国家数据局出台《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》等政策，加大数据应用场景推广，培育数据产业，促进数据和产业深度融合，推动行业深入发展。
　　随着行业发展步入深水区，数据要素实现价值跃迁，高质量数据集的重要性日益显现。2026年政府工作报告中也明确提出要“深化数据资源开发利用，建设高质量数据集”。面对当下日益丰富的海量数据和多样的应用场景，仅仅追求数据规模已无法满足智能化决策和业务精细化管理的需求，提升数据质量、释放数据要素价值已成为企业和政府部门工作的重心。飞速发展的大模型等人工智能技术，驱动高质量数据集的建设逐步走向成熟，加速数据要素价值释放。随着主流大模型对互联网公开语料的训练面临供需失衡困境，其通用能力向解决深度产业问题的跃迁遭遇瓶颈。此时，产业内部沉淀的高质量专有数据集，凭借其专业深度与场景关联性，正成为突破瓶颈的关键资源。高质量数据集建设过程中往往涉及行业间数据集的融合流通，以可信数据空间为代表的数据基础设施，提供能够打通数据价值高效流通的安全链路，助力高质量数据集与各行业的深度融合，进一步推动形成高质量数据集协同生态。
　　2、人工智能深化发展，激活行业增长动能
　　人工智能作为当今塑造世界的最强大力量之一，正随着行业的纵深发展而不断催生技术范式革新，开辟出更广阔的应用前景。近年来，人工智能经历了从早期基于规则的聊天机器人（Chatbot），到以ChatGPT等为代表的大语言模型，再到具备自主规划、工具调用和记忆能力的智能体（AI Agent）的演进，实现了从“语言交互”到“行动执行”的范式跃迁。而编程（Coding）能力的持续升级是这场革命的重要驱动力，从早期辅助代码补全，到协同生成代码搭档，再升级到自主规划开发，编程能力将自然语言的模糊意图，转化为可执行、可验证、可迭代的机器指令，从而极大化加强了AI落地实际任务、创造实际价值的能力，成为推动AI从“能说”迈向“会做”的核心引擎，也进一步拓展人工智能赋能千行百业的广度与深度。
　　技术不断革新的同时，人工智能的商业化落地进程也在持续加速。报告期内，大模型能力日益成熟，并以其低成本、高性能、开源生态的技术基础，显著推动人工智能应用加速爆发。尤其是2026年以来，随着以OpenClaw为代表的开源智能体框架被广泛应用，使得编程能力进一步从封闭沙盒中释放，推动了由编程能力驱动的Agent能力走向普惠。而智能体通过集成和调用各类技能工具、实现跨模型协同，显著拓展了AI的应用边界，深度赋能于数据分析、自动化办公、自动化编程等实际应用场景。与此同时，各行业也根据自身的产业基础和市场需求，在AI应用端展现出不同的发展特色。金融、医疗、营销等服务领域，通过技术创新提升服务效率、优化用户体验；智能制造、智慧城市、智能交通、公共服务等领域，以实现产业升级、提高生产效率、改善城市管理为目标，推动智能化升级。
　　在AI深度赋能各行各业的发展趋势下，高质量、专业化的行业数据集将成为强大的核心护城河。数据是行业专有技术与知识的核心载体，尤其是垂直领域的AI应用，拥有优质数据集的企业能够研发高性能行业垂直大模型，并根据自身的产业基础和市场需求构建专属智能体等AI应用，解决垂直行业里的真问题。
　　3、可信可控协同保障，护航行业安全发展
　　安全可控作为行业高质量发展的重要前提，可信数据空间×可控大模型解决方案为此提供有效路径。人工智能时代，数据作为战略性资产的属性日益凸显，用AI最大化释放数据价值特别是价值密度极高的行业“私有数据”价值，成为当下重要命题，把AI融进业务也已经成为行业共识。然而在此过程中，AI落地普遍面临两难问题：纯私有化部署大模型成本高昂，全上云又存在数据安全隐患。因此，先让数据可控，再让AI可用，是AI深入行业的必由之路。可信×可控解决方案一方面通过提供安全可控的混合云架构，用本地小模型实现敏感数据的处理与计算，保障数据在安全边界内流动，同时按需调用云端大模型执行复杂任务、提供强大算力，实现智能最大化与成本最优化的平衡。另一方面，通过“开源大模型+闭源小数据（行业数据）”的模式，在开源底座之上，结合行业自身数据，打造真正“好用、有用”的垂直应用，既解决了产业数据流转不出去，大模型又搬不进来的困局，也促进了AI能力与行业知识深度结合。在保障数据主权和安全的前提下，可信×可控框架推动数据不出域，而让数据价值流转，实现数据可用不可拥，并在AI使用中确保原始数据不留存，最大化释放行业私有数据价值。
　　可信×可控框架以实现数据“用而不拥、流而不留”为核心原则，凭借安全可靠、实用高效的技术底座，让人工智能应用实现从基础“能用可用”迈向“好用可靠”新阶段。可信×可控解决方案不仅可以确保私有数据使用过程中的安全性和隐私保护，同时还能够借助可控大模型提供高效的数据处理和分析能力，满足企业和机构对于数据利用和管理的多样化需求，以适应不同的应用场景和业务需求。公司推出的个知-智能工作站创新采用“云-边-端-库”混合架构，提供安全、实用、普惠的AI解决方案，让AI真正将私有数据用起来。
　　（二）公司所处行业地位
　　1、深耕数据智能，持续领跑行业
　　公司是数据智能行业的先行者和领跑者，秉承“让数好用、把数用好”的理念，助力数据智能行业的技术提升和场景拓展。
　　公司是国内第三方推送市场的早期进入者，持续多年始终保持行业领先地位。为开发者提供服务的同时，公司持续合规积累了十余年的海量数据，为数据智能业务的拓展建立了稳固的地基。截至报告期末，公司开发者服务SDK累计安装量突破1,300亿，年覆盖设备超过10亿，SDK日活跃独立设备数（去重）超4亿。
　　作为数据智能行业的先行者，公司持续领先行业创新。公司早在2019年天津“网安周”，就提出了数据治理“三原则”：严把数据采集入口、划清数据流转边界、守正数据运用场景，这与随后2022年中共中央、国务院在“数据二十条”里提出的“三权分置”高度契合。在2024年全球数贸会上，公司倡导“树立数件与软件硬件等效意识”，以增强各行业对数据要素的价值认识，有效推动数据资产化，获得业界广泛关注。同时，公司在数据智能领域的实践获得国家相关主管部门的认可，并作为首批数据要素企业代表，在国家数据局举办的“数据大讲堂”上分享数据开发利用的实践经验。2026年3月，公司董事长方毅在光明日报发表《Token与AI的中文名到底用什么合适？》，代表公司积极参与行业标准化共建与讨论。同月，世界数据组织在北京成立，致力于推动全球数据合作与治理实践，积极探索数据在合规、安全、可信基础上的高效交流与合理利用路径，公司作为第一届会员单位出席组织成立大会。
　　经过二十多年的发展，公司已经成为数据智能行业的领跑者，是率先在A股上市的数据智能企业。公司构建了“数据积累－数据治理－数据应用”的服务闭环，覆盖数据智能全产业链。近年来，公司来自数据要素价值化的收入占比保持高位，2025年度占比约86%。
　　2、加码人工智能，引领行业创新
　　公司一直走在人工智能与大数据技术深度融合研究与实践的最前沿。人工智能时代，文本向量化的核心过程为Tokenization（分词或标记化），而Token则是文本被“向量化”编码后的基本单位，如今大语言模型的技术本质，正是预测下一个Token的概率。公司早在2015年就开始大规模深度应用向量化等技术，率先实践“Word2Vector”并赋能公司业务，在向量化的认知理解和实战应用方面积累了丰富经验。在行业进入大模型时代时，公司就第一时间应用国内外通用大模型，成为文心一言、千问等大模型的首批合作伙伴，也是ChatGPT的首批直连客户。公司在业内较早实现对DeepSeek相关模型的评估及接入，并利用自有算力进行私有化部署。通过将DeepSeek等大模型技术与公司积累20多年的数据智能经验结合，公司打造了全新的GAI系列产品，推动AI从技术能力到商业价值的落地转化。
　　公司坚定加码人工智能领域的资源投入，推动技术创新与公司业务的深度融合，持续巩固和拓展公司在这一领域的优势。报告期内，在公司架构方面，公司正式成立人工智能事业部并新设首席智能官（CAIO），聚焦公司人工智能方向产品和项目研发及技术突破。在AI产品方面，公司打造了“GAI”系列智能产品，面向政企领域推出安全、实用、普惠的新一代智能终端——个知-智能工作站，推动了数据智能、人工智能与产业深度融合，这与2026年政府工作报告提出的“打造智能经济新形态”“促进新一代智能终端和智能体加快推广”的指导方向高度契合。在组织创新方面，公司积极推进全员拥抱AI，倡导并开展全员AI Coding，助力全员实现从认知、能力到创新突破的AI能力转变，有效驱动公司创新发展。同时，公司积极运用AI能力持续赋能内部提效，以AI技术替代重复性工作、优化业务流程、升级信息处理与决策效率，提升公司基本盘业务的人效，让团队精力更聚焦于重点核心业务与创新工作。
　　面对AI行业技术不断革新，公司第一时间拥抱AI深化发展带来的开放技术生态及其产生应用需求。2026年初，以OpenClaw为代表的开源智能体框架，催生了大量技能插件和扩展工具，显著降低了复杂工作流的搭建门槛以及应用成本。公司在物理隔离、有效权限控制和安全加固的情况下，积极探索研究AI Agent框架开源带来的开放技术生态与公司数据智能优势结合，并推出了“个知笼虾”方案，既保留“龙虾”高效执行复杂任务的优势，又通过技术设计确保核心数据和权限始终留在用户手中，让普通用户能低成本、高安全地用上AI，推动了AI技术的共享与创新。目前“个知笼虾”已在“个知-智能工作站（个人版）”正式上线。
　　3、牵头标准制定，助力合规发展
　　合规是行业发展的基石，公司以自身实践践行行业合规典范。公司个推消息推送SDK是业内最早获得工信部认证，也是首批获得国家“移动消息推送平台”认证的推送产品。公司获得中国信通院颁发的首张大数据治理及服务平台综合能力测评证书；是国内首批通过“软件开发工具包（SDK）隐私配置能力”认证的企业；并成功通过DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）贯标等级认证，公司数据管理体系与产业实践通过国家标准检验达到行业先进水平。2026年，公司的“个知写作助手文本生成算法”“个知会议纪要会议转录与纪要生成算法”均正式通过国家深度合成服务算法备案，标志着公司AI相关技术能力在政企场景应用中获得权威的合规性认可与安全保障。
　　公司积极参与大数据、人工智能等行业的规范制定，以此更好地推动市场合规发展。公司是全国网络安全标准化技
　　术委员会成员单位，积极参与信息安全领域的建设；公司董事长、总经理方毅先生作为数据智能行业专家，现担任中国科协全国委员会委员、全国网络安全标准化技术委员会委员、首届全国数据标准化技术委员会委员等职务，积极参与行业研究并主动带领每日互动推动相关国家标准的起草与制定工作。公司牵头起草、参与编写了《信息安全技术移动互联网应用程序（App）软件开发工具包（SDK）安全要求》《网络安全标准实践指南移动互联网应用程序（App）使用软件开发工具包（SDK）安全指引》《信息安全技术移动互联网应用程序（App）个人信息安全测评规范》等多个国家标准和指引规范。2025年6月，公司参与编写的《向未成年人提供生成式人工智能服务安全指引》正式发布，围绕生成式人工智能服务的全生命周期，提出覆盖内容安全、数据保护、信息分发等方面的系统性安全管理要求。2025年9月，由中国网络空间安全协会同每日互动等行业企业共同发起的《人工智能安全行业自律倡议》正式发布，推动构建可控、可信、可靠的产业生态。
　　4、联合生态力量，推动产业前行
　　作为数据智能生态的建设者，公司积极携手多方生态伙伴，发挥产业协同作用，共同推动产业健康发展。
　　公司持续推动“发数站”落地，促进数据要素价值释放。报告期内，公司联合多方开展“百城百场景”共创计划，持续推进“发数站”战略，为多方数据安全高效流通提供可信空间，并结合个知-智能工作站“引擎”，用AI帮助各方数据更高效用起来，进一步释放数据价值。公司从城市与行业两个维度同步推进“发数站”战略。城市发数站与温州、济南、海南、保定、金华、湖州等地合作，共同打造城市级数据智能基座，持续推动其在更多城市落地生根；在此过程中，个知-智能工作站作为“发数站”战略的重要载体，公司联合生态公司推动其率先在温州全面铺开。行业发数站深化垂直应用，公司基于运营商、科研、卫星等领域继续深耕，后续将结合个知-智能工作站，与行业伙伴在垂直领域继续共同探索覆盖数智基建和场景创新应用的能力矩阵，打造数据智能技术应用与价值共创共享示范。
　　公司作为行业安全的倡导维护者，持续践行数据要素安全流通与人工智能安全落地的应用实践。早在2022年，公司就作为大数据联合计算模式的首倡者，参与发起设立数安港及核心载体——浙江省大数据联合计算中心有限公司，构筑数据流通的安全基座，推动数据要素产业链的生态伙伴们安全高效地进行数据融合。在当下人工智能时代，数算公司联合中国移动浙江公司、移动云，通过将可信资源中枢（可信公有云）、算力引擎、数据流通基座相结合的方式，以“用而不拥、流而不留”为核心原则，打造了安全可靠、实用高效、普惠共享的AI技术底座。公司在报告期内推出的个知-智能工作站深度契合前述核心理念，基于合作优势，公司在联合数算公司共同推动工作站在政务等领域应用落地过程中，取得了高价值实战反馈，进一步促进数据价值的融合创新，将AI赋能千行百业。
　　公司紧抓政策机遇，推进公共数据开放利用。公司直接或联合生态公司参与了交通、医疗健康等领域的公共数据授权运营，探索公共数据要素市场化路径。报告期内，公司参与的“汇聚多源微观大数据，助力科学研究新范式”应用场景入选国家数据局公共数据“跑起来”示范场景；生态公司云通数达成为浙江省交通运输领域首批省级公共数据授权运营单位。
　　公司拥抱AI共创实践，推动人工智能落地应用。2025年，在中国信通院牵头下，公司联合学习强国、新浪微博、贝壳、e代驾、搜狐等产业各方参与共建了“AI协同应用创新平台”。该平台提供标准化的接口和工具，让不同的AI应用服务可以方便地接入该平台，实现互联互通，极大地降低了创新的门槛和成本，从而形成共创生态。报告期内，公司通过“AI共创营”联合生态伙伴推动人工智能落地。在“AI共创营”中，公司以“个知-智能工作站”为载体，将自身人工智能能力赋能给生态伙伴，引导其基于私有数据共创可落地的人工智能应用，以培育一个开放共享、持续迭代的AI应用创新生态，共同推动千行百业的智能进化。
　　
　　三、核心竞争力分析
　　（一）战略优势：立足长远前瞻布局，把握行业革新机遇
　　公司在数据智能（DI）领域始终坚持以明确的战略规划——“自数、治数、置数”三步走为指引，确保每一步举措都紧密围绕公司的长远目标展开。“自数”即公司使用自己的数据，为客户赋能；“治数”即将公司将数据治理能力产品化，输出给客户，帮助客户治理、挖掘客户自身的数据，在服务过程中也可以选择叠加公司的“自数”能力；“置数”即置换数据，也就是数据的加工贸易，让越来越多的数据资源持有者、数据加工使用者、数据产品经营者参与到数据要素市场。正是基于公司数据基因与深厚的数据治理能力，面对人工智能技术持续革新，公司得以将DI业务快速延伸至AI业务。对公司而言，AI并非简单的同质化替代，而是深度加持、全面赋能，持续驱动业务智能化升级。
　　公司敏捷把握行业革新机遇，通过前瞻布局第一时间紧抓人工智能带来的发展机会。公司很早就将人工智能技术与公司数据能力相结合，有着丰富的智能技术积累：2015年就开始深度应用向量化等技术，随着行业进入大模型时代，公司敏捷应对先行布局，在第一时间接入国内外通用大模型，并储备购置了数千万元的算力资源；同时正式成立人工智能事业部，聚焦公司人工智能方向产品和项目研发及技术突破。随后，公司进一步面向全员推进全面AI革新，有效驱动公司创新发展。通过深度应用人工智能技术，公司不仅提升了数据积累层的数据资产化能力、数据治理层面的智能化水平、数据应用层面的产品性能，还积极探索落地多款新产品，用积累20年的数据智能的能力结合人工智能技术打造了“GAI”系列智能产品，进一步巩固了在数据智能领域的领先地位，展现了公司在技术创新方面的实力。
　　（二）数据优势：合规积累海量数据，夯实公司数据基础
　　公司拥有强大的数据积累能力。在合法依规的前提下，公司不断提高移动端热数据的积累能力，持续积累涵盖线上行为特征和线下场景的海量动态数据。对数据进行深度治理和挖掘后，形成深厚的数据资产，从而源源不断地为上层业务提供数据支持。在人工智能时代，数据作为AI的“燃料”，是大模型训练中不可或缺的一环，数据质量更是决定AI上限的重要因素。公司通过知识库等方式接入行业智库、垂直行业知识图谱以及权威授权的专有数据等外部多源数据，通过将数据知识化，构建AI易于理解和使用的结构化知识，支持更多场景应用。此外，公司还依托数安港的基础设施，基于打通多端数据能力等优势，能够安全融合更多源、更深厚的高质量数据源，进一步丰富了公司的数据资产。
　　截至报告期末，开发者服务SDK累计安装量突破1,300亿，年覆盖设备超过10亿，SDK日活跃独立设备数（去重）超4亿，其中用户运营SDK日活数达到1.7亿，进一步丰富了公司的数据维度，提高了公司数据资产的质量。
　　（三）技术优势：强化AI技术研发创新，自主打造智能底座
　　报告期内，公司持续以AI技术为核心驱动力，打造自主可控的智能底座，构筑企业长期竞争优势。公司在数据智能操作系统（DiOS）高效治理底座基础上，将先进的人工智能技术与数据智能能力深度融合，进一步打造了自主可控的智能底座——人工智能操作系统GAI OS，提供集数据知识化处理、模型管理、智能体编排等能力于一体的全方位企业级智能服务。GAI OS将大模型融合进数据治理全流程，显著提升数据挖掘能力与深度检索效率，同时支持应用层自主调度AI核心能力，快速生产轻量级应用或工具，并为构建智能体创造基础，帮助客户更加安全高效地释放数据要素核心价值。基于底层智能基座，推动“产品AI化”和“AI产品化”落地，让技术创新和业务创新深度融合。
　　公司持续加强技术创新与公司业务相结合探索，积蓄未来新的增长曲线。在前沿技术领域，公司建立了每日互动研究院聚焦基础技术研究，研究院下设的多个实验室在报告期内持续取得丰硕成果。其中，数字建模实验室聚焦大模型技术的研究与应用创新，全面掌握从模型训练到部署的全链路技术，成功应用于智能体开发以及在医疗领域打造脑卒中早筛模型，并继续在气象环保等垂直领域深度探索，为未来业务布局奠定技术基础。视觉实验室深耕视觉技术在智慧高速领域的创新应用，成功研发高速公路异常巡检系统，为高速运营管理提供高效智能的解决方案，持续巩固公司在智慧交通领域的技术积累。操作系统实验室专注数据底层逻辑架构的前沿研究，依托在互联网大数据治理与挖掘领域的丰富经验，与运营商等客户开展深度合作，为其数据资产的合规流通与价值深度挖掘提供核心技术支撑。公司将加速推动技术创新成果的商业化落地，驱动技术优势向市场竞争优势转化，为公司长期可持续发展奠定坚实基础。
　　（四）行业Know-How优势：持续深耕应用场景，加强推进AI落地应用
　　公司不仅打造了产品化的、规模化盈利的数据智能应用，还在业务开展过程中提炼出数据智能应用方法论，并打造了相关垂直行业的资深专家团队。这些专家将行业知识（Know-How）与公司的数据能力和方法论有机结合，通过与各垂直领域的客户协作共创，在垂直领域不断探索并深化数据智能的落地应用，致力于“把数用好”。在面对新领域、新技术时，公司能够快速结合在已有业务中沉淀的经验优势，与新领域专家知识高效融合，携手客户共创应用。因此，在人工智能时代，公司第一时间抓住行业机遇，一方面，将数据智能业务的行业知识（Know-How）与人工智能技术的优势结合，在数智营销和公共服务领域打造智能化产品，驱动服务升级。另一方面，稳步扩展人工智能业务，为企业和政府部门提供一站式的AI落地应用解决方案。公司面向应用市场打造安全、实用、普惠的标准化AI产品——个知-智能工作站，将AI在最日常的办公场景迅速落地，切入市场。在“标品”之外，公司还探索出“标类”和“标杆”的共创模式，深入垂直行业，将数据智能与行业知识深度融合，让AI深入落地行业，帮助客户把私有数据用起来。这种共创模式不仅发挥了公司的技术优势，推动公司业务的落地，也促进了合作伙伴的业务升级和创新发展，实现互利共赢的局面。
　　（五）客户优势：加速释放渠道效能，助力产品研发推广
　　公司拥有广泛且优质的客户基础，有利于推进公司核心业务的新产品向老客户拓展。同时，坚实客户基础积累的市场口碑，也有利于公司新领域的业务向新客户进行延伸。报告期内，公司不断增强客户基础的覆盖能力和服务深度。公司增能服务囊括了绝大多数头部互联网平台企业的客户，并成功将下游客户延展到金融等其他行业；公共服务凭借强大的产品能力累计覆盖全国超2,900个区县级客户单位，且以直销客户为主。依托强大的客户覆盖资源，公司可以在新产品研发初期与客户共创打磨新产品，在产品得到验证后能迅速推广，而产品矩阵的丰富反过来进一步巩固客户覆盖优势。公司基于生成式人工智能推出的两款新SaaS产品在报告期内获得市场认可，进一步拓展客户覆盖范围；同时公司新项目制业务通过与客户不断打磨产品力，依托其强大的智能研判等能力和灵活的响应式服务，持续提升产品影响力，并成功落地多个项目。公共服务业务新产品的成功落地和规模化拓展充分验证了上述能力优势。
　　（六）组织优势：创新催生组织革新，驱动公司长效发展
　　数据智能作为技术密集型、人才密集型、高度创新型的行业，企业的创新能力至关重要。公司自设立以来，始终坚持追求技术极致的文化，并重视研发人才的培养。在吸引人才方面，公司推出员工持股计划、限制性股票激励计划等长效激励机制，积极引入高水平研发人员。在创新机制方面，公司面对AI行业技术不断革新，公司正式成立人工智能事业部，新设首席智能官（CAIO），聚焦公司人工智能方向产品和项目研发及技术突破；积极组织面向全员的“AI能力突破共创营”及“AI仝学汇”等项目，助力全员实现从认知、能力到创新突破的能力转变，推动个人与公司共同成长；同时组织“技术嘉年华”“大模型深度解析专项”“AI Agent黑客松创新赛”“AI提效案例大赛”等专业培训项目和技术竞技赛，实现公司全面AI化革新，有效驱动公司创新发展。在管理梯队建设上，公司持续实施“一线管理者能力提升计划”项目，强化基层管理者的领导力与执行力，全面推进干部梯队培养，联动各级管理者制定并落地各项能力发展项目。
　　
　　四、主营业务分析
　　1、概述
　　（1）数据智能业务
　　1）开发者服务推新整合，持续夯实数据底盘
　　报告期内，公司开发者服务实现营业收入5,073.41万元，同比增长5.08%。一方面开发者服务从提供工具，逐步升级为以解决方案为核心的服务模式，通过深度融合工具能力、数据能力与AI技术能力，以提升运营效果为导向，为客户提供更加高效的运营策略；另一方面，公司积极融入人工智能技术，持续完善产品矩阵，以驱动开发者服务智能化升级。产品深度和广度的持续拓展，进一步提升公司数据资产的质量，夯实公司数据基础。
　　报告期内，开发者服务通过现有产品工具、数据能力以及AI能力联动，面向移动互联网领域打造了从数据洞察到商业变现的完整解决方案，进一步提升商业化效率。解决方案实现从标签补充-画像洞察-高价值人群挖掘-精准投放的完整商业化链路能力，并通过技术创新提升开发者推送效率、运营与决策效能，在业务中驱动客户商业化变现效率呈阶梯式增长。提升商业化效率的同时，开发者服务解决方案在推动SDK产品覆盖方面也初见成效。截至报告期末，用户运营SDK日活跃用户数量突破1.7亿，进一步丰富了公司的数据维度；OneID SDK日活跃用户数量也呈现增长态势，有力增强了公司在多端数据领域的积累。报告期内，开发者服务在金融、游戏、教育、出行等行业新增多个客户，强化了公司在开发者服务领域的优势。
　　AI时代，基于对开发者用上AI、用好AI需求的深入洞察，公司在开发者服务领域继续做互联网的“送水工”，推出行业首个AI SDK。作为一款“开箱即用”的AI能力工具，AI SDK集成了意图理解、知识库管理、智能交互等AI功能，无需开发，只需通过可视化配置即可完成App的智能化升级。同时，AI SDK能够深度结合专业知识库，并通过MCP服务与其他应用联结，显著提升用户体验，进而有效提升获客效率与用户黏性。
　　在AI赋能运营场景上，公司打造出企业级对话式Data Agent——个知-智能运营AIBI，降低数据分析门槛。该产品基于大模型能力基础，让用户通过自然语言交互方式快速完成数据深度分析，并自动生成可视化统计图表和分析结论，为运营决策提供高效的智能支撑。同时，运营决策的科学性和有效性建立在数据准确性之上，公司将多年积累的行业经验和业务知识融入意图理解能力，并可以动态关联用户自己的行业知识库，让AIBI更懂业务，从根本上解决“答非所问”的行业痛点，为运营决策提供更精准的数据分析。
　　截至报告期末，开发者服务SDK累计安装量突破1,300亿，年覆盖设备超过10亿，SDK日活跃独立设备数（去重）超4亿。公司开发者服务持续保持行业领先地位，为公司提供了坚实稳健的数据底盘。
　　2）商业服务稳中有升，技术升级、落地新场景
　　报告期内，商业服务作为与宏观经济和消费能力密切相关的业务，在消费需求和居民购买力持续承压下保持基本稳定。其中，增能服务推动新场景商业化落地，品牌服务强化技术创新，驱动服务升级。
　　①数据增能稳健增长，新业务商业化落地
　　报告期内，增能与风控服务实现营业收入9,727.94万元，同比增长4.72%。公司以数据能力为商业化场景提供增能服务，客户囊括了绝大多数头部互联网平台企业，在报告期进一步将下游客户延展到金融等行业，并在商业化方面取得显著进展。
　　公司持续升级增能服务能力，将数据资产通过向量化等技术更加高效地转化为商业增长动力。在数据向量化生产方面，公司在原有的编码压缩算法基础上，升级机器学习算法及深度学习框架，全面升级GPU算力，提升向量生产的原始数据丰富度、向量模型推力能力与模型计算效率。通过对多元异构数据进行深度治理，形成数据的特征谱系，并沉淀为可满足垂直大模型精调需求的“数件”（Dataware）。在向量化应用方面，公司基于大规模知识图谱与图神经网络算法，采用预训练的专业模型对底层数据资产进行向量化编码，并通过向量化接口为互联网、金融等领域客户提供开箱即用的建模能力，提高了模型运算效率及下游场景的预测精度，有效提升了客户商业化场景数据应用的效能。
　　报告期内，公司成功将下游客户从互联网客户延展到金融等行业，并在商业化进程方面加速落地。公司在自身数据积累基础上，将丰富的知识库资源和强大的学习推理能力结合，定向深度挖掘适应特定场景的数据特征价值，打造出特定行业模型。其中，金融行业模型大幅提升了公司在金融场景中数据处理的加工效率和精准度，显著优化了在金融营销、金融风控等多个细分场景中的数据应用效果，全面赋能金融业务的各个环节，在业务落地验证中取得良好效果。报告期内，增能服务在金融领域加速推进，已在一批头部金融客户完成商业化落地。
　　②品牌服务技术创新，驱动营销效能跃升
　　报告期内，品牌服务实现营业收入1,656.59万元。公司以第三方DMP能力为立足点，为品牌广告主提供第一方的数据前验服务。报告期内，公司在产品智能化升级、生态资源整合及商业场景落地等方面取得显著突破，驱动品牌服务升级。
　　品牌服务凭借“数据+智能”双轮驱动，实现全链路营销的效能提升。报告期内，公司将先进的算法模型与深厚的行业实践经验深度融合，对数智营销核心产品——“营销数盘”全新升级，其功能覆盖营销全链路，包括多端数据无缝打通、跨域消费者深度洞察、精准广告投放定向、营销效果科学归因以及线下门店客流智能分析。依托产品智能化升级，营销数盘可通过先进算法构建更高精度的购买倾向预测模型，动态识别具有高转化潜力的目标人群，显著提升高价值用户挖掘效率与精准度。报告期内，公司基于“营销数盘”的核心能力，推出个知-智能营销AITA。该产品深度融合了公司自身的数据能力，同时支持在安全可信的环境下接入行业知识库等多源数据，构建真实可靠的数据底座。品牌客户通过简单的自然语言交互，AITA即可实时调用底层真实可靠的数据底座，自动生成专业洞察报告，并为业务人员提供零门槛的贯穿用户洞察到投放归因的AI全营销策略，持续升级智能营销产品矩阵。
　　报告期内，公司持续强化数据融合与生态协同能力，有效拓展品牌服务边界。在品牌服务开展过程中，公司进一步整合生态资源，主导数据全案交付，通过数据融合的方式打破单一数据服务局限，撬动全域营销价值。在数据融合过程中，为有效满足品牌客户对多方数据进行安全融合和计算的需求，公司在品牌服务中推广使用“大数据联合计算平台”，确保数据计算的安全性，推动建设安全、高效的数智营销生态。此外，公司与行业生态伙伴明略科技共同设立的浙江明日数据智能有限公司，融合双方优势为品牌主及行业客户提供一站式营销智能闭环解决方案。目前明日数据服务的客户已覆盖众多国内外知名品牌公司。
　　公司依托核心产品的智能化升级与数据服务能力的持续夯实，成功拓展并深化了与核心消费品领域客户的战略合作。目前，品牌服务客户已覆盖食品酒水、美妆个护、母婴乳品、医药健康、运动服饰、家电家居、新锐国潮等多个行业。
　　3）公共服务双轨并进，产品矩阵有序拓展
　　报告期内，公共服务实现营业收入33,005.25万元，同比增长11.75%。在公共支出预算承压等外部因素影响下，公司公共服务坚持创新驱动，在深化成熟产品的同时开拓智能化新品，凭借过硬的产品能力和广泛的客户覆盖优势，保持稳健增长。
　　报告期内，公司公共服务既有产品稳扎稳打。截至报告期末，公共服务累积覆盖全国超2,900个区县级单位客户。SaaS产品方面，公司原有的SaaS产品通过技术升级不断优化产品功能和用户体验，持续保持较高的客户留存率，充分体现了产品的高市场认可度和强客户黏性；公司基于生成式人工智能推出的两款新SaaS产品在报告期内高效拓展，呈现良好发展势头，进一步驱动业务增长。项目制业务方面，公共服务数盘随着产品力的成熟，标准化程度逐步提高；新项目制业务依托其强大的智能研判等能力和灵活的响应式服务，成功中标多个政府及企事业单位项目，持续提升产品影响力，积蓄增长潜力。
　　报告期内，公司基于数据优势和人工智能等前沿技术打造的数智新品，已实现规模化落地，为业务发展提供新动力。公司深度应用人工智能技术，打造了公共服务领域的人工智能能力底座，并在此基础上孵化出多款适用于不同场景的公共服务智能产品，这些产品在报告期内展现出强劲的市场竞争力与营收潜力。同时，公司加强与客户的协同创新，共同探索智能体新品的新模式和新场景，结合客户特性需求，通过与客户共创，以公共服务工作站等方式打造专属AI应用，从而拓展公共服务市场的业务范围和客户群体。
　　（2）人工智能业务
　　报告期内，公司积极把握人工智能浪潮所带来的发展机遇，充分发挥自身优势，让AI把私有数据用起来，专注人工智能应用落地，为公司发展积蓄新的增长动能。
　　报告期内，公司在人工智能领域完成了从技术创新到商业化落地。公司用积累20年的数据智能能力打造了“GAI”系列智能产品，搭建了“GAI”系列三层产品架构：GAI OS、GAI Office和GAI Store。面对市场需求，公司重点推出个知-智能工作站（GAI Station），深度融合三层产品架构。个知-智能工作站是公司面向政企客户打造的一站式AI实用级解决方案，采用“云-边-端-库”的混合架构，结合开箱即用的高频AI应用，让AI真正用得起，更用得起来，帮助客户安全高效地将私有数据价值释放出来。
　　个知-智能工作站具备安全性、实用性与普惠性三大特色。该产品采用“本地小模型+云端大模型”的混合部署方案，支持私有数据在本地存储和处理，并根据需求通过工作站灵活调用在私有云、专有云或可信公有云上的大模型能力，完成复杂任务的推理分析，实现数据“流而不留”。这种方式既打消了用户对数据出域的安全担忧，让数据在安全边界内流动，又通过本地预处理削减Token消耗量，有效破解纯私有化部署的成本压力与纯云端调用的安全疑虑，实现智能最大化与成本最优化的平衡，推动AI能力的普惠共享。同时，工作站内置的写作助手、会议纪要、深度研究、表格分析等多款强实用性的应用，让AI帮助用户解决真问题。例如，写作助手基于学习强国权威语料，搭建“本行业－本地区－本单位－本人”四级知识体系，能够根据用户意图、内容重点和指定文风，交互式完成从构思、撰写、润色到校对的专业创作全过程，快速提升公文写作效率。会议纪要支持本地化音频处理，确保原始语音数据不外泄；并通过融合先进技术，支持跨场景声纹识别，在复杂会议场景下实现高精度发言者区分与内容转写，自动提炼会议核心议题、归纳各方观点与共识、智能生成待办事项，同时还可与写作助手联动，一键生成可下发的纪要文件，实现信息安全与办公效率。此外，还有表格分析、深度研究等开箱即用、易用实用的AI工具，可全面提升日常办公效率。
　　个知-智能工作站（在线版）界面
　　目前，个知-智能工作站已在政务服务、科研教育等领域实现小批量交付，个知-智能工作站已拥有单位版、团队版、个人版、在线版的全景产品序列，让AI能力精准适配从组织到个人的不同需求，帮助更多政企、个人主体能够低成本享受AI带来的效率提升。
　　
　　五、公司未来发展的展望
　　（一）公司未来发展战略
　　2026年是国家“十五五”规划的开局之年，数据要素加速重塑中国经济增长格局，人工智能成为推动高质量发展的重要着力点。作为专业的数据智能服务商，公司深入贯彻“十五五”规划要求，继续秉持“让数好用、把数用好”的理念，致力于“数据让产业更智能”。公司将持续聚焦数据智能业务与人工智能业务，在DI领域坚持按照“自数-治数-置数”的战略规划三步走，在人工智能领域“让AI把私有数据用起来”。公司将坚持以AI驱动、数据赋能，激活技术创新与业务创新的深度融合，充分发挥自身在数据积累、核心技术、行业经验等方面的优势，不断强化自主创新能力，在技术创新、产品迭代、市场拓展等多个维度实现高质量发展，推动“产品AI化”与“AI产品化”落地，持续为客户提供更优质、高效的数智化解决方案。
　　（二）公司经营计划
　　1、数据智能：持续稳步推进，以数智能力拓宽战略纵深
　　公司坚持按照“自数-治数-置数”的战略规划三步走，深耕数据智能赛道，积极投身行业前沿领域。
　　“自数”方面，公司将持续推进数据服务闭环。作为专业的数据智能服务商，公司已经实现数据要素在体系内的流通和价值转化，形成“数据积累-数据治理-数据应用”的业务闭环，未来将持续围绕这一业务闭环纵深推进。数据积累方面，公司将继续深挖开发者服务业务场景，夯实数据底层。一方面，推动工具能力、数据能力以及AI能力各方优势融合，在驱动商业化效率提升的同时推动产品深度覆盖；另一方面持续升级AI SDK，AIBI等产品功能，完善产品矩阵。数据应用方面，公司持续深耕数据智能服务，在保证原有商业服务、公共服务业务持续稳健发展的同时，推动产品AI化升级，深度耕耘重点应用场景，加强新场景需求牵引，为客户提供提质增效的多场景解决方案。
　　“治数”方面，公司结合前沿技术持续提升数据治理能力。通过使用安全计算、数据治理、知识挖掘、数据可视化、人机交互等技术，实现安全、智能、实时、可视的数据治理，帮助政府与行业客户治理数据，降低数据使用门槛，提高数据价值实现能力。
　　“置数”方面，公司致力于构筑数据流通基座，释放数据要素价值。公司将持续探索数据要素市场化路径，秉承“让数好用、把数用好”的理念，主张原始数据不流转，数据价值流转。通过数据的“加工贸易”，让越来越多的数据资源持有者、数据加工使用者、数据产品经营者参与到数据要素市场。2026年，在“置数”层面，公司将持续推动“发数站”规模化落地，以“可信数据空间+可控大模型”为基础设施，通过“城市发数站”与“行业发数站”双翼驱动，深耕合作场景，稳步推进规模化落地，助力数据要素市场化配置改革。
　　2、人工智能：坚持创新驱动，以AI重塑技术业务版图
　　公司将坚定不移地将研发资源重点投向人工智能，深度推进技术创新与业务创新的深度融合，专注人工智能业务落地。公司将充分发挥自身在数据理解与价值挖掘方面的长期积累，依托对“数实融合”的深刻洞察，全力推动人工智能产品化，实现规模化落地应用。
　　公司将持续围绕强化全栈人工智能能力，加大投入，深度推进有组织创新。公司将进一步发挥人工智能作为激活数据价值“引擎”的作用，拓展“M”层能力。在智能底座方面，公司将结合人工智能领域最前沿技术，持续升级人工智能操作系统GAI OS能力。公司将进一步加大对人工智能技术基础能力、智能体应用等领域的研发与实践投入，深化数据知识化处理、模型管理、智能体编排等核心能力，并基于GAI OS推出行业垂直领域模型、智能体平台。在应用层，公司基于人工智能底座，继续深耕场景落地。公司将结合底层能力不断优化会议纪要、写作助手、智能问答、深度研究、智能简历、表格分析等现有GAI Office办公套件性能，根据客户需求丰富应用矩阵。除了打造最日常的办公场景应用与智能体外，公司持续与以法律、医疗、制造为主的合作伙伴共创，让人工智能真正深入行业。在产品层，公司将进一步推动新一代智能终端——个知-智能工作站规模化应用落地，以AI助力千行百业高质量发展。
　　（三）公司面临的风险和应对措施
　　1、宏观环境风险
　　公司所处行业与国家内外部政策环境、经济形势紧密相关。当前正值我国社会、经济转型升级的关键时期，国内外经济形势复杂多变，受到宏观环境的不稳定、不确定性因素明显增多。未来若宏观经济形势出现较大变化，对居民消费、政府公共预算支出等产生一定压力，进而可能对公司的业务产生影响，短期内将给公司带来挑战。
　　基于上述分析，公司将积极应对其可能对公司产生的影响，提前储备人、财、物等资源，深化精益管理、强化技术研发，主动适应环境变化，积极应对经济形势和产业发展，为公司长期持续发展提供更加有力的支撑。
　　2、数据安全风险
　　在业务经营过程中，公司根据业务需要积累了终端设备的相关数据，覆盖了大量移动终端和活跃用户。如果公司受到互联网上的恶意软件、病毒的影响，或者受到黑客攻击，将会影响公司信息系统正常运行，或者导致公司信息数据资源泄露、损失。此外，《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等数据安全和隐私保护相关法律法规颁布后，行业在执行过程中仍需结合具体业务场景进行充分实践，如果数据合作方、客户等基于自身原因，造成了用户信息的不当使用，可能会损害公司的市场声誉，甚至可能会对公司的业务开展造成不利影响，进而影响公司的经营业绩。
　　公司所积累的数据资源都是在开展正常业务流程中所形成的合理合规的数据沉淀，数据积累均经过用户授权，且是保证业务正常开展所必须的、合理的、最小化的数据。对于积累的数据，公司建设了数据管理中心机群，采用了防火墙、数据加密等技术，以保障数据资源存储、使用的安全性、可靠性。同时在开展大数据服务的过程中，公司均采取了严格的数据保护机制，通过对数据进行脱敏、筛选、匿名化等处理，并以大数据建模的方式形成了加密的、独有的标签体系，同时不断探索大数据联合计算平台等数据安全及隐私保护领域的创新技术和创新模式，实现原始数据不流转，数据价值流转，同时确保数据使用的最小必要原则。公司持续完善安全管理相关制度，进一步强化内部控制管理制度，在管理体系建设、流程管控、数据安全等体系进行完善落实，充分保障用户的数据安全。同时，公司密切关注行业监管动态，积极与相关部门保持紧密的沟通，共创移动互联网的健康发展。
　　3、品牌形象受损和知识产权被侵权的风险
　　公司拥有的商标、专利、软件著作权等无形资产以及对外宣传时使用的宣传册、幻灯片等都是公司的重要资产，对公司未来的发展至关重要。公司在发展过程中，已积累起一定的市场口碑和行业声誉。如果公司产品、商标被他人仿制、冒用，会对公司的日常经营和市场声誉造成负面影响。
　　公司一贯重视品牌形象和知识产权的保护，未来将持续加大知识产权保护力度，针对侵权行为，及时采取法律行动，维护公司合法权益。同时，完善公司知识产权战略布局、实施策略及管理流程。
　　4、人工智能新品研发及市场推广的风险
　　目前，公司已初步形成了人工智能的初代产品，但为应对竞争与需求变化，公司还需要持续的研发投入。在这过程中，一方面，上述产品距离实现规模化销售还有一定时间，且存在研发失败的风险；另一方面，上述产品可能在未来商业化中会面临激烈竞争，出现商业价值不及预期的风险。因此，公司存在新的人工智能产品及服务研发失败和市场推广不利的风险，进而对公司未来的业绩增长产生负面影响。
　　面对市场挑战，公司仍将全力抓住人工智能的发展机遇，借鉴优秀实践，持续强化自身在数据智能与人工智能融合应用方面的核心竞争力，以推动公司长期高质量发展。
　　5、核心技术人员和技术人才流失的风险
　　公司为技术创新型企业，自成立以来一直重视技术开拓、产品研发以及研发团队的建设，通过不断实践和积累，公司已经研发并储备了多项核心技术和自主知识产权，培养、积累了一批高素质研发人员。当前公司多项产品和技术处于研发阶段，核心人员稳定对公司的发展尤为重要，如果未来在人才的市场竞争中公司出现核心技术人员和技术人才大量流失的情况，将对公司经营产生不利影响。
　　公司将持续加大对核心技术人员的引进力度，不断壮大核心人才队伍；重视员工培养，定期组织各类型的培养计划与技术分享活动；加强企业文化建设，增加企业凝聚力，并通过包括薪酬、员工福利、股权激励在内的激励措施来稳定和扩大人才队伍，激发员工的积极性与创造性；加速组织变革与赋能，有效促进公司健康、快速发展。 收起▲

　　一、报告期内公司从事的主要业务　　（一）公司所属行业发展情况　　公司所处的数据智能行业是深度融合大数据技术和人工智能技术的行业，因此行业发展与数据要素市场、人工智能等前沿技术息息相关。随着数据要素价值凸显、人工智能技术飞速发展，数据智能行业正迎来前所未有的发展机遇。　　1、数据行业持续增长，数据价值实现跃迁　　近年来，数据行业在政策推动、技术迭代以及应用深化等多重因素的驱动之下，保持高速增长态势，并经历了结构性变革。当前，数据产业发展初见成效，我国数据产量迅猛增长，数据产业已初步形成了涵盖“采、存、算、管、用”全生命周期的数据产业链，各类型的头部数据企业逐渐成为带动产业链突破的主力军。《全... 查看全部▼

　　一、报告期内公司从事的主要业务
　　（一）公司所属行业发展情况
　　公司所处的数据智能行业是深度融合大数据技术和人工智能技术的行业，因此行业发展与数据要素市场、人工智能等前沿技术息息相关。随着数据要素价值凸显、人工智能技术飞速发展，数据智能行业正迎来前所未有的发展机遇。
　　1、数据行业持续增长，数据价值实现跃迁
　　近年来，数据行业在政策推动、技术迭代以及应用深化等多重因素的驱动之下，保持高速增长态势，并经历了结构性变革。当前，数据产业发展初见成效，我国数据产量迅猛增长，数据产业已初步形成了涵盖“采、存、算、管、用”全生命周期的数据产业链，各类型的头部数据企业逐渐成为带动产业链突破的主力军。《全国数据资源调查报告（2024年）》显示，2024年全国年度数据生产总量达41.06泽字节（ZB），同比增长25%。预计未来几年内，中国数据产业仍将继续保持高增长势头。
　　在这一背景下，数据要素价值日益凸显，并正经历从基础资源沉淀到智能驱动创造的跃迁过程。数据作为新型生产要素，通过制度突破、技术迭代与应用场景深化，支撑了新质生产力的积累壮大。特别是随着数据采集、确权、流通、应用等环节的制度完善与技术突破，数据要素通过优化资源配置、重构生产流程、激活创新潜能等路径，推动了生产力的提升和社会结构的优化，为经济高质量发展和社会的全面进步注入了强劲动力。
　　在大模型时代，数据已成为关键驱动引擎。随着主流大模型对互联网公开语料的训练接近饱和，其通用能力向解决深度产业问题的跃迁遭遇瓶颈。此时，产业内部沉淀的高质量专有数据集，凭借其专业深度与场景关联性，正成为突破瓶颈的关键资源。对这类数据的利用，安全和安全感同样重要，不仅要构建可信、可控的数据价值融合平台，还要通过“闭源小数据”让客户感受到安全感，才能让产品好用，用户敢用。
　　2、人工智能飞速发展，加快探索商业变现
　　2025年，人工智能技术持续引领全球科技浪潮。从技术迭代到产业落地，人工智能正以前所未有的速度重塑全球的经济格局、社会结构以及人类的生活方式。
　　大模型的开源生态显著降低了人工智能开发和部署成本，推动了人工智能技术的普惠和创新。DeepSeekV3和R1模型的开源在全球范围内引发强烈反响，引领了全球大模型开源的热潮，OpenAI也发布了自2019年以来的首批开源大语言模型。开源大模型可以让全球的开发者都能够基于这些代码进行二次开发和创新，它的低开发成本和高性能使得更多中小企业能够快速进入市场，从而推动数据要素在更多场景中落地应用，加速了数据要素的市场化进程。
　　与此同时，人工智能在商业变现领域的探索也在持续加速。当开源模型渗透至各行各业，真正的竞争已从模型本身扩展到基于开源的场景化创新能力。基于大模型的新模式、新技术，成为人工智能在商业端应用变现的重要手段，例如基于大模型生产的对话式BI、数据分析智能工具、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）、深度搜索（DeepSearch）、深度研究（DeepResearch）、模型上下文协议（MCP）等纷纷涌现，赋能于实际的应用场景。各行业根据自身的产业基础和市场需求，在AI应用端展现出不同的发展特色。金融、医疗、娱乐、企业服务等服务领域，通过技术创新提升服务效率、优化用户体验；智能制造、智慧城市、智能交通、公共服务等领域，以实现产业升级、提高生产效率、改善城市管理为目标，推动相关产业向智能化、数字化转型。在算法趋同、算力普及的背景下，拥有优质数据集的企业能够研发高性能行业垂直大模型，进而在应用过程中积累更多数据以反馈于模型的迭代升级，使得模型拥有更好的场景化应用能力。
　　3、可信+可控双重保障，开源+私有相得益彰
　　在可信数据空间+可控大模型框架下的大模型混合云部署，更能实现数据价值的更大化释放。一方面，随着数据流通市场规模的不断扩大，可信数据空间的市场需求在扩容。2025年，中国可信数据空间市场规模有望达到30.4亿元人民币，其中城市数据空间占比超过56%，而随着数据要素的深化应用，行业数据空间和企业数据空间的增长预期将远超城市数据空间。在政策层面，国家为引导和支持可信数据空间发展，也进行了前瞻性的系统布局。2025年4月，国家数据局发布《关于组织开展2025年可信数据空间创新发展试点工作的通知》，提出开展企业、行业、城市三类可信数据空间试点，以多元主体协同共创数据价值为牵引，促进数据高效流通。到2028年，我国将建成100个以上可信数据空间，形成一批数据空间解决方案和最佳实践。另一方面，在当下人工智能飞速发展的时代，模型的可控性、安全性和场景适应性显得尤为重要，可控大模型让人工智能实现从“能用”到“好用”，从“可用”到“可靠”的跨越。2025年2月，公司携手中国（温州）数安港等，发布了全国首个基于可信数据空间和DeepSeek的可控大模型服务。
　　在可信数据空间+可控大模型的框架下，对私有数据的利用将变得更为可行，用闭源的私有小数据加上开源的大模型是非常重要的路径。在未来大模型时代，人们需要有辨别大模型谬误并通过指令训练来纠正大模型幻觉的能力，这一定是基于个人知识库来使用大模型。因此当模型越来越开源，数据会有相当部分是闭源的私有数据。通过“可信数据空间+可控大模型”的混合云部署方式，不仅能够确保数据的安全性和隐私保护，还能够提供高效的数据处理和分析能力，满足企业和机构对于数据利用和管理的多样化需求，以适应不同的应用场景和业务需求。2025年7月，公司推出了基于“可信数据空间+可控大模型”混合云部署的大模型装置——GAIStation，让“开源大模型+闭源小数据”相得益彰。
　　（二）公司所处行业地位
　　1、深耕数据智能，持续领跑行业
　　公司是数据智能行业的先行者和领跑者，秉承“让数好用，把数用好”的理念，助力数据智能行业的技术提升和场景拓展，促进产业上下游的健康发展。
　　公司是国内第三方推送市场的早期进入者，持续多年始终保持行业领先地位。为开发者提供服务的同时，公司持续合规积累了十余年的海量数据，为数据智能业务的拓展建立了稳固的地基。截至报告期末，公司开发者服务SDK累计安装量突破1,200亿，覆盖设备超过10亿，其中智能IoT设备SDK累计安装量超4亿，SDK日活跃独立设备数（去重）超4亿。
　　公司已经成为数据智能行业的领跑者，是率先在A股上市的数据智能企业。公司很早就意识到数据所蕴含的巨大价值，率先构建了“数据积累－数据治理－数据应用”的服务闭环，覆盖数据智能全产业链。近年来，公司来自数据要素价值化的收入占比保持高位，2025年上半年占比约86%。
　　公司在数据智能领域的实践获得了国家相关主管部门的认可。2024年，国家数据局多次调研每日互动，鼓励公司将“数据智能五步法”和“大数据联合计算模式”应用到更多场景。同时，公司董事长方毅作为首批数据要素企业代表，在国家数据局举办的“数据大讲堂”上分享公司数据开发利用的实践经验。
　　2、引领行业创新，加码人工智能
　　公司一直走在行业创新的最前沿。在数据治理理念方面，早在2019年天津“网安周”，公司就提出了数据治理“三原则”：严把数据采集入口、划清数据流转边界、守正数据运用场景，这与随后2022年中共中央、国务院在“数据二十条”里提出的“三权分置”高度契合。在2024年全球数贸会上，公司倡导“树立数件与软件硬件等效意识”，以增强各行业对数据要素的价值认识，有效推动数据资产化，从而进一步实现数实融合，这一提倡获得了业界广泛关注。
　　公司一直积极探索人工智能与大数据技术深度融合的研究与实践。2015年，公司开始深度应用向量化等技术，并在云计算、深度学习及结合知识图谱利用大模型等前沿科技持续研究探索。随着行业进入人工智能大模型时代，公司也在第一时间接入国内外通用大模型。公司是文心一言、通义千问等大模型的首批合作伙伴，也是ChatGPT的首批直连客户。2024年上半年，公司率先接入DeepSeek相关版本并完成各方面的评估及利用自有算力进行私有化部署，用于业务垂直场景使用、研发提效（AI4SE）、知识库问答以及将其纳入数据智能操作系统（DiOS）的功能模块等。
　　今年，公司积极拥抱DeepSeek带来的开放技术生态及其产生的AI需求，显著加大了对人工智能领域的资源投入力度，持续巩固和拓展公司在这一领域的领先地位。报告期内，公司正式成立人工智能事业部，新设首席AI官（CAIO），并抽调约50人骨干力量在AI领域进行专项攻坚，聚焦公司人工智能方向产品和项目研发及技术突破。公司用积累20年的数据智能能力锻造出“GAI”系列智能产品，搭建起GAI的三层产品架构——可提升垂直模型可用性的企业级人工智能操作系统GAIOS；强化AI实用性的AI办公套件GAIOffice；实现AI生态可扩展性的GAIStore，致力构建起安全可控、能用好用、生态共赢的人工智能产品。在企业级市场，公司面向办公单元推出十万元级大模型装置——个知-智能工作站（GAIStation），工作站采用“本地小模型+云端大模型”混合架构，使得敏感数据在本地完成计算，同时也可调用云端千亿参数模型，从而以更低的成本完成更为安全、高效的大模型计算，实现了让AI能力像电力般即插即用；此外，GAIStation还封装了GAIOffice的基本功能模块，也补充了GAIStore的AI应用生态。公司在AI领域从“操作系统-办公套件-应用生态-硬件载体”构建的闭环体系正在成型。
　　3、牵头标准制定，助力合规发展
　　合规是数据智能行业发展的基石，公司以自身实践为行业做了表率。公司个推消息推送SDK是业内最早获得工信部认证，也是首批获得国家“移动消息推送平台”认证的推送产品。公司获得中国信通院颁发的首张大数据治理及服务平台综合能力测评证书；是国内首批通过“软件开发工具包（SDK）隐私配置能力”认证的企业；并成功通过DCMM贯标等级认证，公司数据管理体系与产业实践通过国家标准检验达到行业先进水平。
　　同时，公司积极参与大数据、人工智能等行业的规范制定，以此更好地推动市场合规发展。公司是全国网络安全标准化技术委员会成员单位，积极参与信息安全领域的建设；公司董事长、总经理方毅先生作为数据智能行业专家，现担任中国科协全国委员会委员、全国网络安全标准化技术委员会委员、首届全国数据标准化技术委员会委员等职务，积极参与行业研究并主动带领每日互动推动相关国家标准的起草与制定工作。公司牵头起草、参与编写了《信息安全技术移动互联网应用程序（App）软件开发工具包（SDK）安全要求》《网络安全标准实践指南移动互联网应用程序（App）使用软件开发工具包（SDK）安全指引》《信息安全技术移动互联网应用程序（App）个人信息安全测评规范》等多个国家标准和指引规范。今年6月，公司参与编写的《向未成年人提供生成式人工智能服务安全指引》正式发布，围绕生成式人工智能服务的生命周期，提出覆盖内容安全、数据保护、信息分发等方面的系统性安全管理要求。
　　4、联合生态力量，推动产业前行
　　作为数据智能生态的建设者，公司以内外部资本为纽带，携手多方生态伙伴，发挥产业协同作用，共同推动产业健康发展。
　　解决数据流通难题，公司积极推动“发数站”落地。今年，公司重点推进“发数站”战略，联接数据使用方、数据提供方、数据服务方等主体，为多方数据的安全高效流通提供可信空间，从而实现数据价值的融合开发创造。在城市发数站方向，公司“百城百场景”共创计划已落地全国多个城市，不仅与海南签署战略合作备忘录，共建国际发数站，探索跨境数据合规流通；也与温州、济南等地合作，共同打造城市级数据智能基座。
　　安全高效融合数据，公司首倡大数据联合计算模式。早在2022年，公司作为大数据联合计算模式的首倡者，参与发起设立数安港及核心载体——浙江省大数据联合计算中心有限公司，通过大数据联合计算平台，让公司和数据要素产业链的生态伙伴们可以安全高效地融合第三方外部数据源。
　　拥抱数据要素政策，公司积极抓住公共数据开放的政策机遇。公司直接或联合生态公司参与了交通、医疗健康等领域的公共数据授权运营。报告期内，公司参与的“汇聚多源微观大数据，助力科学研究新范式”应用场景入选国家数据局公共数据“跑起来”示范场景；生态公司云通数达成为浙江省交通运输领域首批省级公共数据授权运营单位。
　　引领MCP协议落地应用，公司参与共建“AI协同应用创新平台”。在中国信通院牵头下，公司联合产业各方参与共建了“AI协同应用创新平台”。该平台提供标准化的接口和工具，让不同的AI应用服务可以方便地接入这个平台，实现互联互通，极大地降低了创新的门槛和成本，从而形成共创生态。
　　（三）公司业务结构及主要产品
　　公司作为专业的数据智能服务商，秉承着“让数好用，把数用好”的理念，致力于用数据让产业更智能，定位于在充分“数字化”的领域里、做“数智化”的工作、让客户实现“数治化”的目标。
　　1、DI业务扎实推进
　　公司是数据智能（DI）行业的先行者和领跑者，DI的业务逻辑分三层（D-M-P，Data-Machine-People），做到“让数好用，把数用好”。
　　底层“D”是指数据积累，公司基于在开发者服务中积累的数据以及对海量动态数据的深入洞察，源源不断地为顶层业务提供数据支撑。中层“M”是指数据治理，公司打造了数据治理的能力，可以对数据进行归集汇聚、资产化管理、精细加工，然后提供给上层业务系统以数据服务的能力。上层“P”是指数据应用，公司结合数据模型与行业理解，在商业服务、公共服务领域打造了产品化的、规模化盈利的数据智能应用。
　　主要产品和服务：
　　2、GAI业务开启新篇
　　在人工智能时代，公司将原来的DI（数据智能）业务拓展至GAI（人工智能）业务，拓展了“D-M-P”三层业务逻辑的内涵和外延，用AI把私有化数据用起来，从而做到“让数好用，把数用好”，即通过“开源大模型+闭源小数据”真正做到“无数不智”。
　　公司把人工智能GAI系列产品与公司原有业务进行融合和发展：在“D”层，公司一方面将融入更多外部数据源，另一方面也允许使用个人知识库打造用户的“专有模型”；在“M”层，公司在数据智能操作系统（DiOS）外，打造了可提升垂直模型可用性的人工智能操作系统GAIOS，让应用层可以更好调用基础模型层的能力；在“P”层，公司推出强化AI实用性的AI办公套件GAIOffice，并推动落地实现AI生态可扩展性的GAIStore，扩展了AI的应用。此外，公司推出了面向办公单元的十万元级大模型装置——个知-智能工作站（GAIStation），能够将上述“D-M-P”三层能力进行融合与贯通，使企业能够以低成本、高效安全的方式借助AI提升业务效率。
　　3、共创模式推进落地
　　公司发挥DI业务积累的经验优势，推动AI共创模式的发展，公司将自身的数据和人工智能技术的能力与不同行业合作伙伴的专业知识和经验相结合，共同生产出在垂直场景的智能应用，为各行业提效增能。例如，公司与三花集团合作，发挥制造业领域的数据价值，推进制造业数字化改革，赋能智能制造领域；公司与泰昌集团开展合作，共同研发变电站运维AI智能体，构建智能诊断闭环，以更高效且省力的方式应对变电站的运维情况；与邵逸夫医院联合，基于大数据和大模型等技术，就脑卒中高危人群的发病预防及个性化康复展开了深度探索。这种共创模式不仅发挥了公司的技术优势，推动了公司业务的落地，也促进了合作伙伴的业务升级和创新发展，实现了互利共赢的局面。
　　（四）主要业绩驱动因素
　　1、政策密集催化，数据产业迎来发展利好
　　近年来，国家发展改革委、国家数据局等部门密集发布了多项数据领域相关政策文件，支持数据产业的发展。从国家发布“数据二十条”开始，到《数字中国建设整体布局规划》战略部署，再到国家数据局组建成立，陆续推出数据流通、公共数据开发利用、企业数据开发利用、数字经济高质量发展、数据基础设施建设指引等多项制度文件，一系列政策举措推动着数据产业的高速发展。今年5月，国家数据局印发《数字中国建设2025年行动方案》，其中明确提出到2025年，数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重超过10%。而要实现这一目标，促进数据产业高质量发展是关键之举。该方案为数据产业提供了明确的发展方向和政策支持，将吸引更多的资本、技术和人才涌入数据产业，推动数据产业的创新和发展。
　　2、强化数据智能，有序推进三层业务逻辑
　　数据智能是人工智能的重要分支，也是公司切入大模型时代的能力基本盘。报告期内，公司持续强化“D-M-P”三层业务逻辑，有序推进各项业务协同发展。在数据积累层（D层），公司开发者服务继续保持行业领先，依托人工智能技术升级现有产品功能，更好地服务开发者，同时公司积极拥抱包括公共数据在内的更多外部数据源；在数据治理层（M层），公司新打造GAIOS企业级人工智能操作系统，深度嵌入大模型等能力，并为构建智能体（Agent）平台创造基础。在数据应用层（P层）的商业服务领域，公司增能服务积极拓展多场景应用，品牌服务深化合作多细分领域，均实现稳定发展；在公共服务领域，AI属性不断增强，新老SaaS产品稳扎稳打，公共服务数盘有序推进，业务生长极具韧性。
　　3、发展人工智能，驱动数智产品升级出新
　　报告期内，公司加大在人工智能领域的投入，升级原来产品性能，提升客户体感；探索落地AI系列新品，构建起安全可控、场景深耕、生态共赢的AI基础设施，从而为未来业绩增长奠定基础。其中：
　　GAIOS是企业级人工智能操作系统，深度嵌入大模型能力，将大模型融合进数据治理全流程，显著提升知识图谱构建与深度检索效率；其次，GAIOS通过先进的意图识别技术，结合公司积累的轻量化模型调优能力，为构建智能体平台创造基础；最后，GAIOS兼顾安全可控与能力开放，为不同行业提供安全、合规、易用的AI环境。
　　GAIOffice可以针对政务、商业等垂直领域的高频痛点场景，深度集成AI文本生成、智能决策分析等解决方案，让AI真正在不同场景中实现开箱即用。
　　GAIStore则是公司正联合中国信通院研发属于中国开发者的MCP协议，在保障App数据主权的前提下，打造一个知识平权、各类App聚合的立体生态。7月，由中国信通院牵头，基于上述MCP协议的“AI应用协同创新平台”已经落地。
　　在企业级市场，公司进一步推出十万元级大模型装置——个知-智能工作站（GAIStation）。工作站采用“本地小模型+云端大模型”混合架构：敏感数据在本地完成计算，同时也可调用云端千亿参数模型。目前GAIStation已在交通、营销、电力及传统制造等多个领域试点部署应用。
　　1）开发者服务其他数据
　　A.直接类客户和代理类客户情况：
　　B.营业成本构成：
　　2）公共服务相关数据
　　A.直接类客户和代理类客户情况：
　　B.营业成本构成：
　　3）增能与风控服务相关数据
　　A.直接类客户和代理类客户情况：
　　B.营业成本构成：
　　4）品牌服务相关数据
　　B.营业成本构成：

　　二、核心竞争力分析
　　1、发展战略清晰，强化智能属性
　　公司定位数据智能行业，始终坚持以明确的战略规划——“自数、治数、置数”三步走为指引，确保每一步举措都紧密围绕公司的长远目标展开。“自数”即公司使用自己的数据，为客户赋能；“治数”即将公司将数据治理能力产品化，输出给客户，帮助客户治理、挖掘客户自身的数据，在服务过程中也可以选择叠加公司的“自数”能力；“置数”即置换数据，也就是数据的加工贸易，让越来越多的数据资源持有者、数据加工使用者、数据产品经营者参与到数据要素市场。公司今年重点推进的“发数站”项目就是侧重于“置数”层面，“发数站”联接数据使用方、数据提供方、数据服务方等主体，为多方数据的安全高效流通提供可信空间，从而实现数据价值的融合开发创造。
　　公司紧抓人工智能带来的发展机会，加码布局智能领域，强化自身“智能”属性。公司很早就将人工智能技术与公司数据能力相结合，有着丰富的智能技术积累：2013年便设立首席数据官一职，2015年开始深度应用向量化等技术，随着行业进入大模型时代，公司也在第一时间接入国内外通用大模型。通过深度应用人工智能技术，公司不仅提升了原有数据积累层的非结构化数据处理能力、数据治理层面的智能化水平、数据应用层面的产品性能，还积极探索落地多款新产品，用积累20年的数据智能的能力锻造出“GAI”系列智能产品，进一步巩固了在数据智能领域的领先地位，展现了公司在技术创新方面的强大实力。
　　2、数据积累稳固，形成数据资产
　　公司拥有强大的数据积累能力。数据是新的生产要素，高质量的数据更是决定大模型训练中不可或缺的一环。在合法依规的前提下，公司不断提高移动端热数据的积累能力，持续积累动态数据并对数据进行深度洞察，从而源源不断地为上层业务提供数据支持。截至报告期末，开发者服务SDK累计安装量突破1,200亿，覆盖设备超过10亿，其中智能IoT设备SDK累计安装量超4亿；SDK日活跃独立设备数（去重）超4亿，其中用户运营SDK日活数达到1.7亿，进一步丰富了公司的数据维度，提高了公司数据资产的质量。
　　公司合规积累的海量数据涵盖线上行为特征数据和线下场景数据，通过数据治理和挖掘后形成了深厚的数据资产。同时，依托数安港的基础设施，公司基于打通多端数据能力和算法等优势，能够安全融合更多源、更深厚的高质量数据源，这一进步丰富了公司的数据资产。在日常经营中，公司已经将数据作为资产进行了内部核算，随着数据资产入表政策的施行，数据资产价值也显性体现在财务报表上。相较于数据资产入表对企业报表的影响，全社会数据要素参与主体对数据的核算方式变化，对行业带来的影响更为深远，为数据价值流通提供了便利，能让数据要素释放更大价值。公司今年参与了全国首单获批的数据资产证券化项目，在数据资产证券化的道路上做出了积极探索。
　　3、数据治理高效，沉淀数据能力
　　为解决各行业在落地数据智能体系过程中面临的困境，公司将十多年来沉淀的数据治理能力和经验产品化，打造数据智能操作系统（DiOS）。正如操作系统是人与软硬件之间的媒介，能够让人更快捷方便地操作软硬件，DiOS就是人与数据之间交互的媒介，提供了操作多源异构数据的工具，能帮助客户方便地融合、管理来自各个业务系统的数据，并在实际的业务场景中把数据用起来。DiOS已应用在品牌营销、公共治理、数智交通、智慧医疗等领域，为各垂直行业的发展提供数字化动力，助力数据要素市场化改革。
　　报告期内，公司新打造了GAIOS，定位企业级人工智能操作系统。GAIOS一方面深度嵌入大模型能力，显著降低复杂技术的使用门槛，让不同行业的用户能便捷调用AI能力；另一方面能安全高效地释放数据要素的核心价值，解决数据“不敢用、不会用”的难题。
　　截至报告期末，公司每日实时处理和新增的数据量超过65TB，已形成9,000余种数据标签，直接参与计算的特征参数累计约2.5亿。公司强化向量化技术运用，打造了大规模图神经网络以及深度学习模型，广泛应用于公共服务、增能服务等领域，为可控大模型在垂直领域的应用储备了优质的算料资源。
　　4、数据应用深入，变现数据价值
　　公司不仅打造了产品化的、规模化盈利的数据智能应用，还在通过“可控大模型+可信数据空间”的方式，在保障数据安全的前提下，让大模型的能力落地垂直场景，从而更好地实现数据价值，让AI为产业赋能。
　　目前，公司在现有商业服务和公共服务场景下提供多种数据智能应用的创新产品和服务，并打造相应的数据智能应用，满足行业客户以及政府部门的多样需求。面对细分垂直领域的需求迭代，公司能快速结合在已有业务中沉淀的经验优势，将自身数据能力与各垂直领域的客户和专家协作共创，不断探索深化数据智能的落地应用，为更多产业提供新的服务、产品和解决方案，满足客户的更多需求。
　　公司将数据智能应用的产品和服务延展到更多领域。在面向垂直行业的办公场景中，公司发布了“Office”级AI办公套件——GAIOffice，针对政务、商业等垂直领域的高频痛点场景，深度集成AI文本生成、智能决策分析等解决方案，特别是在政务写作场景中，公司推出的“公文写作助手”，基于“学习强国”平台全库语料的授权能最大限度减少模型幻觉，使用者可以通过便捷交互方式完成一篇高质量公文的写作；在数智交通领域，公司在行业内推动用“数件感知”替代硬件感知，赋能生态企业改变传统重资产建设的服务模式；在医疗健康领域，公司积极参与了医疗健康等领域的公共数据授权运营，并在肩颈健康、脑卒中等多个数智医疗场景中进行探索。2025年初，公司分别与中国电子云、创业慧康、树兰医疗管理集团达成战略合作，在“可信数据空间”架构和DeepSeek技术基础上，推进智慧医疗场景的深度探索。
　　同时，公司与行业伙伴开启了共创模式，通过自身业务优势与行业伙伴的实际业务结合，打造适用于具体场景的数据智能产品。
　　5、客户基础坚实，助力新品推广
　　公司拥有广泛且优质的客户基础，有利于推进公司核心业务的新产品向老客户拓展。同时，坚实客户基础积累的市场口碑，也有利于公司新领域的业务向新客户进行延伸。
　　公司增能服务囊括了绝大多数头部互联网平台企业的客户，并成功将下游客户延展到金融等其他行业；公共服务凭借强大的产品力累计覆盖全国超2,900个区县级客户单位，且以直销客户为主。其中，公司公共服务在新产品研发初期与客户共创打磨新产品，在产品得到验证后，依托广泛的客户覆盖优势迅速推向全国，产品矩阵的丰富反过来进一步巩固客户覆盖优势。2024年，公司公共服务第三款SaaS产品——SaaSC产品的顺利落地，充分验证了上述能力优势。
　　6、技术研发创新，蓄力未来增长
　　数据智能作为技术密集型、人才密集型、高度创新型的行业，企业的创新能力至关重要。公司自设立以来，始终坚持追求技术极致的文化，并重视研发人才的培养。在吸引人才方面，公司推出员工持股计划、限制性股票激励计划等长效激励机制，积极引入高水平研发人员；在创新机制方面，公司搭建“闭关产品研发”等较为完善的创新机制，组织“技术嘉年华”“大模型专项培训”“卓越产品官”等各类专业培训，有效驱动公司创新发展，同时组织“业务线CEO训练营”“一线管理者能力提升计划”，持续加强公司各级管理者的组织管理能力。在前沿技术领域，公司建立了每日互动研究院，注重探索基础技术研究，紧跟新技术热点与公司业务相结合探索，积蓄公司未来新的S型增长曲线。2025年，公司正式成立人工智能事业部，新设首席AI官（CAIO），并抽调约50人骨干力量在人工智能领域进行专项攻坚，聚焦公司人工智能方向产品和项目研发及技术突破。
　　公司持续保持高强度的研发投入。报告期内，每日互动研究院下设的多个实验室持续取得丰硕成果。其中，数字建模实验室聚焦于大模型技术的研究与应用创新，基于专有领域数据训练垂直领域大模型，成功应用于企业级场景智能体（Agent）等产品。视觉实验室积极探索视觉技术在智慧高速领域的创新应用，通过融合ETC等多源数据成功研发智能高速异常巡检系统，有效解决了夜间及低能见度环境下异常停车难以及时发现的行业痛点，显著提升了高速路网的安全管理水平。操作系统实验室专注于数据底层逻辑架构的前沿研究，报告期内依托在互联网大数据治理与挖掘领域的丰富经验，与某运营商开展深度合作，为其数据资产的合规流通与价值深度挖掘提供关键技术支撑。上述项目部分已取得显著进展，后续将探索商业化落地。
　　此外，研究院也致力于数智赋能政务，为政府机构在经济趋势预测、人口发展研究、就业形势分析等方面提供数据服务和模型支持。

　　三、公司面临的风险和应对措施
　　1、宏观环境风险
　　公司所处行业与国家内外部政策环境、经济形势紧密相关。当前正值我国社会、经济转型升级的关键时期，国内外经济形势复杂多变，受到宏观环境的不稳定、不确定性因素明显增多。未来若宏观经济形势出现较大变化，对居民消费、政府公共预算支出等产生一定压力，进而可能对公司的业务产生影响，短期内将给公司带来挑战。
　　基于上述分析，公司将积极应对其可能对公司产生的影响，提前储备人、财、物等资源，深化精益管理、强化技术研发，主动适应环境变化，积极应对经济形势和产业发展，为公司长期持续发展提供更加有力的支撑。
　　2、数据安全风险
　　在业务经营过程中，公司根据业务需要积累了终端设备的相关数据，覆盖了大量移动终端和活跃用户。如果公司受到互联网上的恶意软件、病毒的影响，或者受到黑客攻击，将会影响公司信息系统正常运行，或者导致公司信息数据资源泄露、损失。此外，《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等数据安全和隐私保护相关法律法规颁布后，行业在执行过程中仍需结合具体业务场景进行充分实践，如果数据合作方、客户等基于自身原因，造成了用户信息的不当使用，可能会损害公司的市场声誉，甚至可能会对公司的业务开展造成不利影响，进而影响公司的经营业绩。
　　公司所积累的数据资源都是在开展正常业务流程中所形成的合理合规的数据沉淀，数据积累均经过用户授权，且是保证业务正常开展所必须的、合理的、最小化的数据。对于积累的数据，公司建设了数据管理中心机群，采用了防火墙、数据加密等技术，以保障数据资源存储、使用的安全性、可靠性。同时在开展大数据服务的过程中，公司均采取了严格的数据保护机制，通过对数据进行脱敏、筛选、匿名化等处理，并以大数据建模的方式形成了加密的、独有的标签体系，同时不断探索大数据联合计算平台（中立国）等数据安全及隐私保护领域的创新技术和创新模式，实现原始数据不流转，数据价值流转，同时确保数据使用的最小必要原则。公司持续完善安全管理相关制度，进一步强化内部控制管理制度，在管理体系建设、流程管控、数据安全等体系进行完善落实，充分保障用户的数据安全。同时，公司密切关注行业监管动态，积极与相关部门保持紧密的沟通，共创移动互联网的健康发展。
　　3、品牌形象受损和知识产权被侵权的风险
　　公司拥有的商标、专利、软件著作权等无形资产以及对外宣传时使用的宣传册、幻灯片等都是公司的重要资产，对公司未来的发展至关重要。公司在发展过程中，已积累起一定的市场口碑和行业声誉。如果公司产品、商标被他人仿制、冒用，会对公司的日常经营和市场声誉造成负面影响。
　　公司一贯重视品牌形象和知识产权的保护，未来将持续加大知识产权保护力度，针对侵权行为，及时采取法律行动，维护公司合法权益。同时，完善公司知识产权战略布局、实施策略及管理流程。
　　4、人工智能新品研发及市场推广的风险
　　目前，公司已初步形成了人工智能产品的矩阵，但为应对竞争与需求变化，公司还需要持续的研发投入。在这过程中，一方面，上述产品距离实现规模化销售还有一定时间，且存在研发失败的风险；另一方面，上述产品可能在未来商业化中会面临激烈竞争，出现商业价值不及预期的风险。因此，公司存在新的人工智能产品及服务研发失败和市场推广不利的风险，进而对公司未来的业绩增长产生负面影响。
　　面对市场挑战，公司仍将全力抓住人工智能的发展机遇，借鉴优秀实践，持续强化自身在数据智能与人工智能融合应用方面的核心竞争力，以推动公司长期高质量发展。
　　5、核心技术人员和技术人才流失的风险
　　公司为技术创新型企业，自成立以来一直重视技术开拓、产品研发以及研发团队的建设，通过不断实践和积累，公司已经研发并储备了多项核心技术和自主知识产权，培养、积累了一批高素质研发人员。当前公司多项产品和技术处于研发阶段，核心人员稳定对公司的发展尤为重要，如果未来在人才的市场竞争中公司出现核心技术人员和技术人才大量流失的情况，将对公司经营产生不利影响。
　　公司将持续加大对核心技术人员的引进力度，不断壮大核心人才队伍；重视员工培养，定期组织各类型的培养计划与技术分享活动；加强企业文化建设，增加企业凝聚力，并通过包括薪酬、员工福利、股权激励在内的激励措施来稳定和扩大人才队伍，激发员工的积极性与创造性；加速组织变革与赋能，有效促进公司健康、快速发展。

　　四、主营业务分析
　　1、开发者服务迭代推新，持续夯实数据底盘
　　在报告期内，公司开发者服务实现营业收入2,417万元。公司进一步融入了更多大数据及人工智能技术，以此驱动开发者服务的智能化升级；与此同时，庞大的日活跃用户规模以及日益丰富的数据维度，持续巩固了公司的数据基础，提升了公司数据资产的质量。
　　公司持续强化在开发者服务领域的优势，通过技术创新提升开发者推送效率、用户运营能力和商业化能力。报告期内，为提升企业商业化效率，公司在面向移动互联网领域打造了商业化增长解决方案，构建了从数据洞察到商业变现的完整闭环，在业务中驱动客户商业化变现效率呈阶梯式增长。此外，公司持续在智能家电、智能汽车等IoT领域进行了拓展，新增某IoT平台大客户。截至报告期末，用户运营SDK的日活跃用户数量则突破1.7亿，进一步丰富了公司的数据维度；去年所推出的OneIDSDK，帮助企业实现跨端数据互通，其日活跃用户数量呈现出持续增长的态势，有力增强了公司在多端数据领域的积累。
　　依托人工智能技术，公司升级了现有开发者服务的产品功能。在大模型能力基础上，公司升级了用户运营SDK，新增“企业级智能数据分析助手”功能，让一线业务人员零门槛完成数据分析，自主突破业务瓶颈；让数据团队释放80%重复性工作，聚焦高价值分析体系工作；让企业管理者实现“从数周分析到分钟级决策”的效能跃迁，随时获取战略洞察，推动组织进化为“AI+人工”双轨驱动的分析型组织。
　　在AI时代，延续公司在开发者服务领域继续做互联网的“送水工”的角色。报告期内，公司推出“个知App”，不仅让用户能极速流畅地使用DeepSeek，更是可以通过融合个人知识库，成为一个“知我所想，助我所行”的强大AI助手；同时，公司提炼“个知App”的核心能力打造了AISDK，向开发者提供了“开箱即用”的AI能力。AISDK可快速集成端内对话页面、知识库问答、多模式交互等功能，让开发者无需从零开发，即可赋予App专业级AI助手能力，显著降低App智能化改造成本。
　　截至报告期末，开发者服务SDK累计安装量突破1,200亿，覆盖设备超过10亿，其中智能IoT设备SDK累计安装量超4亿，SDK日活跃独立设备数（去重）超4亿。公司开发者服务持续保持行业领先地位，为公司提供了坚实稳健的数据底盘。
　　2、推出大模型操作系统，升级智能基座产品
　　公司紧跟技术前沿，升级了数据智能操作系统（DiOS），同时成功打造了自主研发的企业级人工智能操作系统（GAIOS），在数据治理层面强化了人工智能能力。
　　DiOS是人与数据之间交互的媒介，是公司基于自身强大的数据挖掘、萃取和治理能力，打造的数据智能操作系统。DiOS为数据业务场景提供数据调度、数据建模、数据开发、可视化、机器学习等能力，驱动业务向上和场景落地。在公司实际业务中，DiOS对内对外高效赋能，一方面它是公司数据服务产品研发和运行的基础，为品牌服务、城市治理和数智交通等业务提供底层能力支持；另一方面DiOS以产品形态对外输出，帮助公司客户更高效地管理和使用数据。
　　GAIOS是企业级人工智能操作系统，是数智能力、垂直需求与通用大模型之间的转化引擎。在人工智能技术迅猛发展的背景下，GAIOS主要解决两个问题：一是显著降低复杂技术的使用门槛，让不同行业的用户能便捷调用AI能力；二是安全高效地释放数据要素的核心价值，解决“不敢用、不会用”的数据难题。
　　与原有的DiOS不同，GAIOS定位人工智能领域的操作系统。首先，GAIOS实现了从结构化数据治理向半结构化、非结构化数据治理的跨越，具备对图片、语音、文本等多种数据的识别感知能力，可结合本体技术构建高效的知识化体系。其次，GAIOS拥有意图识别能力，提供深度研究（DeepResearch）、高效嵌入匹配等更为高效的检索功能，结合公司所积累的轻量化模型调优能力，能够为智能体平台的开发提供基础。最为重要的是，GAIOS作为企业级人工智能的操作系统，具备大模型开发、部署与管理功能，包括多模型统一接口的访问能力、智能体规划能力、智能体流程的可视化低代码编排能力、多推理引擎多平台的支撑能力以及模型微调的平台能力等。通过GAIOS，公司将自身在专业数据库积累的能力赋能给客户，助力客户对接大模型应用，并为后续智能体应用的拓展提供可靠的技术支撑。
　　3、商业服务企稳向上，成功落地新应用场景
　　报告期内，商业服务作为与宏观经济和消费能力密切相关的业务，在消费需求和居民购买力持续承压下保持基本稳定。其中，增能服务强化技术创新，品牌服务升级全域营销，均展现出积极向好的发展潜能；增长服务因行业需求缩减至极小规模，公司已收缩该部分业务，更加聚焦人工智能等领域的投入。
　　（1）数据增能赋能商业，积极拓展多场景应用
　　报告期内，增能与风控服务实现营业收入4,097万元。公司以数据智能的技术为商业化场景提供增能服务，客户囊括了绝大多数头部互联网平台企业，并在报告期成功将下游客户延展到金融等其他行业。
　　公司提供数据分类业务、标签匹配等增能服务，以满足客户对存量市场环境下不断提升精细化运营等需求。公司通过对多源数据的融合治理，定制化挖掘用户深度的行为偏好，精准定位目标人群，提升客户商业化场景数据应用的效能。在数据向量化生产与应用方面，公司成功将大模型技术应用其中，实现信息压缩能力的进一步提升，挖掘多维数据的隐式含义，不仅在下游任务中大幅降低用户特征存储的内存占用，同时提高了模型运算效率与业务应用效果。报告期内，公司在原有的编码压缩算法基础上，升级机器学习算法及深度学习框架，结合GPU算力的提升，提高了向量生产的原始数据丰富度、向量模型推理能力与模型计算的效率，使多元异构数据能形成数据特征谱系，并最终沉淀为可满足垂直大模型精调需求的“数件（Dataware）”。
　　在新客户拓展方面，公司成功将下游客户从互联网客户延展到金融等其他行业。凭借强大的技术实力，公司通过文本、图像、视频等多模态数据的深度融合，构建起了一个坚实的数据底座，并在此基础上进一步打造出特定的行业垂直大模型。其中，金融行业垂直大模型可结合公司丰富的知识库资源、强大的学习与推理能力，大幅提升金融场景中数据处理的加工效率和精准度，显著优化了在金融营销、风险控制等多个细分场景中的数据应用效果，全面赋能金融业务的各个环节，有力地推动了普惠金融的可持续发展。目前，增能服务在金融领域规模化推进，已和一批头部金融品牌签订合约，完成商业化落地。
　　（2）品牌服务助力营销，深化合作多细分领域
　　报告期内，品牌服务实现营业收入846万元。公司以第三方DMP能力为立足点，为品牌主提供第一方的数据前验服务。报告期内，公司升级全域营销，发力创新产品，拓展细分领域客户，驱动品牌服务业务向上增长。
　　公司在品牌营销领域深耕多年，提供涵盖消费者人群洞察、广告投放定向与营销归因分析在内的全链路数据营销服务。报告期内，公司深度应用人工智能技术，将先进的算法模型与深厚的行业实践经验深度融合，显著提升了智能营销产品——“营销数盘”的核心能力。报告期内营销数盘全新升级，其功能覆盖营销全链路，包括多端数据无缝打通、跨域消费者深度洞察、精准广告投放定向、营销效果科学归因以及线下门店客流智能分析；同时可通过先进算法构建更高精度的购买倾向预测模型，动态识别具有高转化潜力的目标人群，显著提升高价值用户挖掘效率与精准度。此外，采用创新的“大数据+大模型”双引擎驱动架构，营销数盘在“AITA智选人群”的基础上搭建了“AI智能营销助手”，为营销人员提供零门槛的智能洞察、精准的策略生成以及高效的投放对接服务，报告期内，“AI智能营销助手”已面向众多品牌主提供SaaS化服务。
　　依托核心产品的智能化升级，品牌服务凭借“数据+智能”驱动，实现全域营销的效能提升。在公域营销方面，聚焦精准曝光与高效转化，锁定具备高潜力的“热点人群”，达成精细化的人群触达以及即时转化；在私域营销领域，深化用户价值运营，通过实施用户分层运营策略，深度挖掘私域会员的价值，从而驱动业务增长。目前，公司品牌服务的客户覆盖食品酒水、美妆个护、母婴乳品、医药健康、运动服饰、家电家居等行业，并且在报告期内成功拓展并深化了与核心消费品领域客户的战略合作，服务对象包含新锐国潮品牌以及行业头部企业等。
　　在品牌服务过程中，品牌客户对数据安全融合和计算方面有着迫切需求。基于此，公司提供了专业的解决方案，在品牌客户中推广使用“大数据联合计算平台”。大数据联合计算平台由公司与联合生态合作伙伴共同建设，该平台采用公正的机制、先进的技术和合规的流程，确保数据计算的安全性，破解当前行业所面临的数据孤岛、协同计算等难题。2025年上半年，使用大数据联合计算平台的品牌客户数量同比显著增长，显示出强劲的向上态势。
　　4、公共服务双轨并进，稳核心盘、拓新产品
　　报告期内，公共服务实现营业收入1.39亿元。在外部因素承压下，公司公共服务，一方面深化成熟产品，稳固基本核心盘；另一方面积极融入人工智能技术，开拓智能化新品，与客户进行共创，实现双轨并进。
　　在报告期内，公司公共服务领域的既有产品稳扎稳打，有效抵御了公共支出预算承压等外部因素的影响。具体来看，公司新老SaaS产品在功能层面不断进行迭代和优化，通过持续的技术升级和用户体验改进，使得客户留存率得以保持在较高水平，充分体现了产品的高市场认可度和强客户黏性；公司基于开源数据打造的SaaSC产品进展顺利，市场持续规模化推进；公司项目制产品——公共服务数盘，凭借其强大的数据处理能力和灵活的响应式服务，成功中标多个政府及企事业单位项目，进一步巩固了市场地位。截至报告期末，公共服务累积覆盖全国超2,900个区县级单位客户，基本全面覆盖了全国的区县级单位客户。
　　在报告期内，公司积极探索大数据、人工智能等前沿技术与公共服务场景的融合应用。公司打造了在公共服务领域的人工智能能力底座，并在此基础上孵化出多款适用于不同场景的公共服务智能体产品，这些产品具备提取关键语义信息、深度搜索分析、自动智能研判等强大功能。同时，公司加强与客户的协同创新，共同探索智能体新品的新模式和新场景，建设智能体产品样板点，从而有效拓展公共服务市场的业务范围和客户群体。
　　5、投资强化生态布局，多企业完成新轮融资
　　公司秉承“数据让产业更智能”的使命，遵循“专得住、长得开”的投资理念，在引领数据智能快速发展的同时，以内外部资本为纽带，携手多方生态伙伴，推动产业协同与创新。
　　报告期内，多家生态企业呈现了良好的发展态势。公司生态伙伴云通数达在数智交通领域持续深化，深度参与了杭州智能网联汽车“车路云一体化”应用试点建设，并入选浙江省交通运输领域首批省级公共数据授权运营单位。截至2025年6月，公司联合生态企业打造的“数智绿波”快速落地，试点区域增加至34个，在杭州、温州全面铺开，并新增乌鲁木齐、苏州、北京西城区等多个重点地区，共建成绿波带超760条，覆盖超1500公里城市主要道路，实现道路平均提速20%以上。公司参股的数字天堂在原有面向开发者的IDE产品HbuilderX基础之上，通过插件开发等方式适配全球最领先AI编程工具，为开发者提供更好的AI编程工具服务。此外，中数睿智、数算公司、云通数达和迦智科技等完成了新一轮的融资。公司参股的中数睿智则完成2亿元A+轮融资，此轮融资由鼎晖VGC和北京市人工智能产业投资基金联合领投。
　　同时，公司与所投企业具有良好的协同效应，能在对外业务拓展上形成联动优势。上半年，公司与千智物资科技（广东）有限公司合资设立温州英铂科技有限公司，探索在新能源、智能制造和智能家居等领域落地行业垂直大模型。今年，公司重点推进“发数站”项目的落地，生态企业能依托“发数站”实现公共与产业数据价值的互联互通，推动更多产业应用场景落地；而“发数站”也因为有丰富的数据应用场景需求而得以在各地更为顺利地拓展。5月，每日互动联合云通数达、云途科技等相关单位及企业启动了发数站“百城百场景”共创计划，共同推动“发数站”落地更多城市。 收起▲

　　一、报告期内公司所处行业情况　　（一）公司所属行业发展情况　　公司所处的数据智能行业是深度融合大数据技术和人工智能技术的行业，因此行业发展离不开数据要素市场、人工智能等前沿技术的共同推动。近年来，随着数据被增列为第五生产要素、人工智能等技术的飞速发展，数据智能行业正迎来前所未有的发展机遇。　　1、数据行业持续发展，促新质生产力发展　　近年来，我国数据产量呈现出迅猛增长的趋势，数据要素市场也呈现出蓬勃发展的态势。2023年，全国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%1。数据产量的增加带动了数据产业和服务向各行业领域广泛渗透。根据中商产业研究院数据，2024年中国数据要素市场规模将... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所处行业情况
　　（一）公司所属行业发展情况
　　公司所处的数据智能行业是深度融合大数据技术和人工智能技术的行业，因此行业发展离不开数据要素市场、人工智能等前沿技术的共同推动。近年来，随着数据被增列为第五生产要素、人工智能等技术的飞速发展，数据智能行业正迎来前所未有的发展机遇。
　　1、数据行业持续发展，促新质生产力发展
　　近年来，我国数据产量呈现出迅猛增长的趋势，数据要素市场也呈现出蓬勃发展的态势。2023年，全国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%1。数据产量的增加带动了数据产业和服务向各行业领域广泛渗透。根据中商产业研究院数据，2024年中国数据要素市场规模将达1,662亿元，2025年有望达到2,042.9亿元。这些数据显示了中国数据要素行业正处于快速发展阶段，并且预计在未来几年内将继续保持增长势头。
　　在这一背景下，数据要素的价值日益凸显。作为新型生产要素的数据，正通过多样化的途径和机制，逐渐成为推动新质生产力发展的核心力量。特别是随着数据采集、确权、流通等环节的制度完善与技术突破，数据要素通过优化资源配置、重构生产流程、激活创新潜能等路径，对经济增长和社会进步产生深刻影响。
　　2、基础制度逐渐完善，场景落地全面推进
　　报告期内，我国数据要素基础制度建设不断优化完善，数据要素应用场景在政策推动下加速落地。
　　近几年，一系列政策文件相继颁布，为数据要素市场的发展提供了明确的指导与支持。从《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》到“数据二十条”，再到《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，这些政策文件逐步构建了中国数据要素市场的基本框架和工作重点，明确了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等关键方向。2024年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，明确了数据资源的确认范围和会计处理适用准则等，进一步推动了数据要素的市场化进程。2024年 10月9日，中共中央办公厅、国务院办公厅授权公开发布《关于加快公共数据资源开发利用的意见》，首次对公共数据资源开发利用进行系统部署，鼓励各地区各部门因地制宜推动共享开放，探索开展依规授权运营，完善资源开发利用制度。2024年12月20日，国家数据局等发布《关于促进企业数据资源开发利用的意见》，旨在充分释放企业数据资源价值，分类推进企业数据资源开发利用。这些政策的出台为公司打开了更广阔的空间和潜能。
　　在政策推动下，数据要素应用场景加速落地。2023年12月，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，计划打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，通过数据要素的深度应用，推动各行业向智能化、高效化转型。2024年，国家数据局会同多部门发布了 48个数据要素×典型案例，涵盖交通运输、医疗健康、城市治理等多个行业和领域，通过示范引领，激励多方主体积极参与。各省市也纷纷举办2024年“数据要素×”大赛，鼓励各级政府、企业等主体共同挖掘市场需求，促进数据要素和产业深度融合，推动跨行业数据智能应用的快速发展。
　　从顶层设计到具体实践，从制度创新到场景落地，数据要素市场的发展取得了显著进步。
　　3、人工智能掀起热潮，驱动相关产业升级
　　人工智能掀起的技术热潮，驱动了数据智能等产业的加速升级。这些技术的快速发展不仅为人工智能的商业化提供了更广阔的空间，也为数据要素的流通与市场化创造了新的机遇。
　　开源大模型促进了数据
　　的共享和流通，提升了数据要素的配置效率。DeepSeek V3和R1模型的开源在全球范围内引发强烈反响，吸引了全球开发者和企业的广泛参与。大模型的开源生态显著降低了人工智能开发和部署成本，推动了人工智能技术的普惠和创新。它的低开发成本和高性能使得更多中小企业能够快速进入市场，从而推动数据要素在更多场景中落地应用，加速了数据要素的市场化进程。
　　同时，基于大模型的新模式、新技术，已经成为人工智能在商业端应用变现的重要支撑。基于大模型生产的对话式BI、数据分析智能工具、智能体(Agent)技术、检索增强生成(RAG)技术等纷纷涌现，赋能于实际的应用场景。例如，RAG技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为大语言模型相应生成的上下文，从而提高输出的准确性、相关性和信息量。这种技术不仅解决了大模型在特定领域知识密集型任务中的局限性，还显著提升了其在实际应用场景中的表现。人工智能技术与业务场景的深度结合，使得人工智能在金融、医疗、教育等行业被广泛应用，为企业带来了更高的生产效率和运营效益。
　　4、数据开放共享加快，催生更多行业需求
　　数据开放共享加快，为数据要素市场的流通与价值释放提供了更为广阔的发展空间和市场机遇。公共数据资源开发利用“1+3”政策体系初步构建完成，更好发挥公共数据资源在数据要素市场化配置改革中的先导作用，引领全社会数据资源融合应用。
　　在技术层面，国家数据基础设施建设正加速推进。2024年11月，国家数据局组织编制了《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，促进数据要素合规高效流通使用，支撑构建全国一体化数据市场。2025年1月，国家发展改革委、国家数据局等部门联合印发《国家数据基础设施建设指引》，旨在构建横向联通、纵向贯通的国家数据基础设施基本格局。通过数据基础设施的建设，数据的采集、汇聚、传输、加工、流通和利用将更加高效，为数据开放共享提供了强大的技术支撑。同时，数据资产入表规则不断完善，为数据资产的流通提供了计量依据。
　　在市场层面，数据开放共享的趋势日益明显。对企业来说，企业只有与更多产业数据、各地公共数据联合实践，才能更好地开发创造数据价值，促进数实融合、爆发出更强的乘数效应。2024年，公共数据的场内交易规模迅速扩大，企业数据的场外交易模式开始涌现。
　　面对行业机遇，公司提出“发数站”战略。“发数站”类似于“发电站”，它依托人工智能、隐私计算、区块链等前沿技术，融合数据合规审核、数据流程管理和监控等机制，联接数据使用方、数据提供方、数据服务方等主体，为多方数据的安全高效流通提供可信空间，从而实现数据价值的融合开发创造。通过“发数站”，数据可以被有效开发并应用到各个行业，提高产业整体的数智化水平。2025年，公司将基于可控大模型与可信数据空间，重点推进“发数站”战略落地。
　　（二）公司所处行业地位
　　1、深耕数据智能，持续领跑行业
　　公司是数据智能行业的先行者和领跑者，能够充分发挥核心技术优势、行业引领优势、安全合规优势，秉承“让数好用，把数用好”的理念，助力数据智能行业的技术提升和场景拓展，促进产业上下游的健康发展。
　　公司是国内第三方推送市场的早期进入者，持续多年始终保持行业领先地位。为开发者提供服务的同时，公司持续合规积累了十余年的海量数据，为数据智能业务的拓展建立了稳固的地基。截至报告期末，公司开发者服务SDK累计安装量突破1,150亿，覆盖设备超过10亿，其中智能IoT设备SDK累计安装量超3.7亿，SDK日活跃独立设备数（去重）超4亿。
　　经过十多年的发展，公司已经成为数据智能行业的领跑者，是率先在 A股上市的数据智能企业。公司很早就意识到数据所蕴含的巨大价值，率先构建了“数据积累－数据治理－数据应用”的服务闭环，覆盖数据智能全产业链。2024年，公司来自于数据要素价值化的收入占比约为87.58%。报告期内，公司在现有商业服务和公共服务场景下提供多种创新数据智能产品和服务，并在积极探索智慧交通、医疗健康等领域的数据应用。
　　公司在数据智能领域的实践获得了国家相关主管部门的认可。2024年，国家数据局领导多次调研每日互动，鼓励公司将“数据智能五步法”和“大数据联合计算模式”应用到更多场景。同时，公司董事长方毅作为首批数据要素企业代表，在国家数据局举办的“数据大讲堂”上分享公司数据开发利用的实践经验。
　　2、引领行业创新，树立先进典范
　　公司一直走在行业创新的最前沿。在数据治理理念方面，早在2019年的“网安周”，公司就提出了数据治理“三原则”：严把数据采集入口、划清数据流转边界、守正数据运用场景，这与随后2022年中共中央、国务院在“数据二十条”里提出的“三权分置”高度契合。在2024年全球数贸会上，公司倡导“树立数件与软件硬件等效意识”，以增强各行业对数据要素的价值认识，有效推动数据资产化，从而进一步实现数实融合，这一提倡获得了业界广泛关注。
　　在数据智能技术方面，公司也一直处于行业前列，积极探索大数据技术与人工智能技术的深度融合。早在2015年，公司就开始深度应用向量化等技术，并在云计算和深度学习及结合知识图谱利用大模型等前沿科技持续研究探索。随着行业进入人工智能大模型时代，公司也在第一时间接入国内外通用大模型。公司是文心一言、通义千问等大模型的首批合作伙伴，也是ChatGPT的首批直连客户。基于大模型的能力，公司结合自身的数据积累和挖掘能力以及对特定行业的深刻洞察，开发出垂直场景类大模型应用。
　　2024年上半年，公司就接入 DeepSeek相关版本并完成各方面的评估及利用自有算力进行私有化部署，用于业务垂直场景使用、研发提效（AI4SE）、知识库问答以及将其纳入数据智能操作系统（DiOS）的功能模块等。公司积极拥抱DeepSeek带来的开放技术生态及其产生的 AI需求，发挥公司的数据积累、挖掘能力，以及对行业场景理解和渠道积累的优势，开展开发者服务和大模型垂直场景落地等工作，对外进行商业合作。DeepSeek开源、高性能、低成本的特性为公司“发数站”项目提供了更好的技术基座。2025年2月，公司携手中国（温州）数安港等，发布了全国首个基于可信数据空间和DeepSeek的可控大模型服务。
　　值得一提的是，为了更好地适应人工智能技术的迭代发展，公司于 2025年3月设立人工智能应用部门，并任命首席AI官，聚焦公司AI方向产品和项目研发和技术突破。
　　3、助力合规发展，牵头标准制定
　　合规是数据智能行业发展的基石，公司以自身实践为行业做了表率。2024年3月，公司成为国内首批通过“软件开发工具包（SDK）隐私配置能力”认证的企业，第一时间完成旗下系列SDK产品的测评、认证；2024年 5月，公司成功通过DCMM贯标等级认证，公司数据管理体系与产业实践通过国家标准检验，达到行业先进水平；2024年12月，公司再次收到了工信部信息通信管理局的感谢信，感谢信对公司在过去一年中积极响应和支撑各项工作，特别是在“面向移动互联网应用程序的检测及认证公共服务平台”项目中的贡献给予了高度肯定。
　　同时，公司积极牵头行业规范和标准的研究与制定，以此更好地推动市场健康、有序和蓬勃的发展。公司是全国网络安全标准化技术委员会成员单位，积极参与信息安全领域的建设；公司董事长、总经理方毅先生作为数据智能行业专家，现担任中国科协全国委员会委员、全国网络安全标准化技术委员会委员、首届全国数据标准化技术委员会委员等职务，积极参与行业研究并主动带领每日互动推动相关国家标准的起草与制定工作。公司牵头起草、参与编写了《信息安全技术移动互联网应用程序（App）软件开发工具包（SDK）安全要求》、《网络安全标准实践指南移动互联网应用程序（APP）使用软件开发工具包（SDK）安全指引》、《信息安全技术移动互联网应用程序（APP）个人信息安全测评规范》等多个国家标准和指引规范。其中，由公司牵头起草的《信息安全技术移动互联网应用程序（App）软件开发工具包（SDK）安全要求》为国内首份关于SDK安全的国家标准，并在2024年6月1日实施生效。
　　4、联合生态力量，推动产业前行
　　作为数据智能生态的建设者，公司以内外部资本为纽带，携手多方生态伙伴，发挥产业协同作用，共同推动产业健康发展。
　　解决数据流转难题，公司首倡大数据联合计算模式。早在2022年，公司作为大数据联合计算模式的首倡者，参与发起设立数安港及核心载体——浙江省大数据联合计算中心有限公司。浙江省大数据联合计算中心有限公司以大数据联合计算平台作为数据流通基础设施，致力于解决当下数据要素流转中“不会共享、不敢共享、不愿共享”问题。随着公共数据和企业数据等不断开放，公司和数据要素产业链的生态伙伴们可以通过上述数据要素基础设施，融合丰富且高质量的第三方外部数据源，为拓展更多数据应用场景打下基础。
　　拥抱数据要素政策，公司积极抓住公共数据开放的政策机遇。公司直接或联合生态公司参与了交通、医疗健康等领域的公共数据授权运营。公司的肩颈健康风险人群数智大模型等已通过中国（温州）数安港的数据场景评审并给予登记；在数智交通领域，公司联合生态公司云通数达以极高性价比的方式将杭州建设成为全国首个“全域绿波”城市，双方共同研发的“数智绿波”应用成为浙江省推进公共数据授权运营首批实践场景。2024年，云通数达荣获2024年数据要素×大赛浙江省赛一等奖、全国总决赛二等奖，在权威奖项中展现出行业领先的实力。
　　积极孕育创新沃土，公司助力打造“中国云谷”产业地标。2023年，公司搬入位于杭州云谷板块的新大楼。2024年，公司举办云谷“论数”2024数据要素×产业推进大会，汇聚政产学研多方意见领袖，搭建交流平台；同年，公司设立的西湖数据智能产业园正式揭牌，希望联合数据智能产业上下游的力量，共同助力打造“中国云谷”产业地标，为全国数据智能产业发展提供推动力。
　　
　　二、报告期内公司从事的主要业务
　　（一）公司业务结构
　　公司作为专业的数据智能服务商，秉承着“让数好用，把数用好”的理念，致力于用数据让产业更智能，定位于在充分“数字化”的领域里、做“数智化”的工作、让客户实现“数治化”的目标2。
　　公司的业务逻辑分三层（D-M-P，Data-Machine-People）：底层“D”是指数据积累，公司基于在开发者服务中积累的数据以及对海量动态数据的深入洞察，源源不断地为顶层业务提供数据支撑。中层“M”是指数据治理，公司打造了数据治理的能力，可以对数据的归集汇聚、资产化管理、精细加工，然后提供给上层业务系统以数据服务的能力。上层“P”是指数据应用，公司结合数据模型与行业理解，在商业服务、公共服务领域打造了产品化的、规模化盈利的数据智能应用。
　　2 方毅先生在2020年6月“西溪论数”大会上提出数字治理三阶段：数字化、数智化、数治化。在整个数字治理过程中，可分为三个阶段：数字化、数智化和数治化。数字化是要做好数据采集自动化，存储结构化以及运用在线化。数智化是数据智能化。数治化是数字治理结合业务场景和管理要素的落地和见效。
　　（二）公司主要产品和服务
　　（三）主要业绩驱动因素
　　1、经济温和复苏，政策大力扶持
　　2024年，在宏观经济层面，中国经济运行总体平稳、稳中有进，主要发展目标顺利实现。政策支持和市场信心的提升推动了经济的持续向好，温和复苏的经济形势为公司发展提供了相对稳定的市场环境；但外部环境日趋复杂、内部有效需求不足等问题依然存在。
　　在行业层面，数据要素相关政策的深化正全方位推动行业高质量发展，“数据要素×”和“人工智能+”的叠加效应赋能千行百业，数据智能应用场景进入实质性落地阶段。例如，为进一步落实《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，国家数据局先后发布 48个数据要素×典型案例，涵盖交通运输、医疗健康、城市治理等多个行业和领域，通过示范引领，各省市纷纷举办2024年“数据要素×”大赛，鼓励各级政府、企业等共同挖掘市场需求，促进数据要素和产业深度融合；公共数据资源开发利用的进程加快，公共数据资源开发利用“1+3”政策体系初步构建完成，给公司带来了更广阔的发展空间；《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，数据资产价值显性体现在财务报表上，让数据要素从资源化、资产化到价值化迈出了关键一步，有利于让数据要素释放更大市场空间。
　　2、聚焦数智领域，业务有序推进
　　报告期内，公司持续强化“D-M-P”三层业务逻辑，有序推进各项业务协同发展。在数据积累层（D层），公司开发者服务继续保持行业领先，积极拥抱包括公共数据在内的更多外部数据源；公司是华为鸿蒙生态首家消息推送的合作伙伴，个推SDK完成了对HarmonyOS NEXT的兼容适配，以支持开发者更加高效地进行鸿蒙原生应用开发。在数据治理层（M层），公司完成了数据要素的归集汇聚、精细加工、资产化管理，确保数据的合法、安全、高效的使用，公司打造的数据智能操作系统（DiOS）在数据加工、安全合规流通等方面持续迭代，驱动业务用数场景。在数据应用层（P层）的商业服务领域，公司增能服务强化技术创新，品牌服务聚焦产品能力升级，均实现稳定成长；在公共服务领域，AI属性不断增强，新老SaaS产品稳扎稳打，公共服务数盘有序推进，业务持续保持增长。
　　3、推出数智新品，市场拓展顺利
　　积极研发创新为公司发展带来了新产品的推出和新商业模式的变现，新产品、新模式的顺利拓展进一步巩固了公司的市场份额。在开发者服务领域，公司全新打造了OneID解决方案，帮助客户在安全、合规的前提下打通多端数据，建设统一的数据资产体系，助力用户运营更有效，进一步增强客户黏性。在商业服务领域，公司增能服务强化技术创新，依托海量的数据积累和深厚的数据治理挖掘能力，积极探索业务在新领域的延展，将下游客户延展到金融等其他行业；为互联网客户提供“拉新拉活”服务的增长业务受行业预算影响而收入降幅较大，但公司基于在营销领域多年运营经验及强大数据能力，探索将服务领域从互联网扩展到企业服务、汽车营销等更多行业。在公共服务领域，公司打造并推出了第三款SaaS产品——SaaS C，该产品在2024推出第一年即实现规模化收入，展现出强劲的市场竞争力与增长潜力。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“互联网营销及数据服务相关业务”的披露要求：
　　（4）其他需披露内容
　　1）增长服务其他数据
　　A.展示量、点击量等数据：
　　B.营业成本构成：
　　2）开发者服务其他数据
　　A.直接类客户和代理类客户情况：
　　B.营业成本构成：
　　3）公共服务相关数据
　　A.直接类客户和代理类客户情况：
　　B.营业成本构成：
　　4）增能与风控服务相关数据
　　A.直接类客户和代理类客户情况：
　　B.营业成本构成：
　　5）品牌服务相关数据
　　B.营业成本构成：
　　
　　三、核心竞争力分析
　　（一）发展战略清晰，布局行业前沿
　　公司始终坚持以明确的战略规划——“自数、治数、置数”三步走为指引，确保每一步举措都紧密围绕公司的长远目标展开。“自数”即公司使用自己的数据，为客户赋能；“治数”即将公司将数据治理能力产品化，输出给客户，帮助客户治理、挖掘客户自身的数据，在服务过程中也可以选择叠加公司的“自数”能力；“置数”即置换数据，也就是数据的加工贸易，让越来越多的数据资源持有者、数据加工使用者、数据产品经营者参与到数据要素市场。
　　在战略布局上，公司积极投身于行业前沿领域，引领行业创新与变革，不断探索新技术、新模式的应用与创新，多次在市场竞争中抢占先机，公司是国内第三方推送市场的早期进入者，持续多年始终保持行业领先地位；也是国内早期进入数据智能领域的企业，是行业的领跑者。在人工智能技术飞速发展，数据要素市场化配置改革不断深化的背景下，公司率先布局前沿领域，强化公司的“自数、治数、置数”战略。
　　具体来说，公司将重点建设“可控智算能力平台及行业垂直模型产业化项目”和“发数站项目”。其中，“可控智算能力平台及行业垂直模型产业化项目”将在可信环境下，通过数据融合、安全计算、大模型等大数据与人工智能的技术，提高数据治理及应用的效能，并结合公司丰富的行业经验，打造出结合业务场景的行业垂直模型，以帮助垂直行业相关企业可以更好地落地可控大模型的应用，这一项目重点强化了公司“自数”和“治数”的布局。“发数站”项目则侧重于“置数”布局，联接数据使用方、数据提供方、数据服务方等主体，为多方数据的安全高效流通提供可信空间，从而实现数据价值的融合开发创造。2025年2月，公司已与海南国际经济发展局签署“国际发数站”合作备忘录，双方将携手共建安全高效的国际数据合作体系。
　　（二）数据积累稳固，形成数据资产
　　公司拥有强大的数据积累能力。数据是新的生产要素，高质量的数据更是决定大模型训练中不可或缺的一环。在合法依规的前提下，公司不断提高移动端热数据的积累能力，持续积累动态数据并对数据进行深度洞察，从而源源不断地为上层业务提供数据支持。截至报告期末，开发者服务SDK累计安装量突破1,150亿，覆盖设备超过10亿，其中智能IoT设备SDK累计安装量超3.7亿；SDK日活跃独立设备数（去重）超4亿，其中用户运营SDK日活数突破1.4亿，进一步丰富了公司的数据维度，提高了公司数据资产的质量。
　　公司合规积累的海量数据涵盖线上行为特征数据和线下场景数据，通过数据治理和挖掘后形成了深厚的数据资产。同时，依托数安港的基础设施，公司基于打通多端数据能力和算法等优势，能够安全融合更多源、更深厚的高质量数据源，这一进步丰富了公司的数据资产。在日常经营中，公司已经将数据作为资产进行了内部核算，随着数据资产入表政策的施行，数据资产价值也显性体现在财务报表上。相较于数据资产入表对企业报表的影响，全社会数据要素参与主体对数据的核算方式变化，对行业带来的影响更为深远，为数据价值流通提供了便利，能让数据要素释放更大价值。
　　（三）数据治理高效，沉淀数据能力
　　为解决各行业在落地数据智能体系过程中面临的困境，公司将十多年来沉淀的数据治理能力和经验产品化，打造数据智能操作系统（DiOS），从而“让数好用”。正如操作系统是人与软硬件之间的媒介，能够让人更快捷方便地操作软硬件，数据智能操作系统（DiOS）就是人与数据之间交互的媒介，提供了操作多源异构数据的工具，能帮助客户方便地融合、管理来自各个业务系统的数据，并在实际的业务场景中把数据用起来，激发出数据的巨大价值。
　　截至报告期末，公司每日实时处理和新增的数据量超过60TB，已形成 8,000余种数据标签，直接参与计算的特征参数累计约 2.3亿。公司强化向量化技术运用，打造了大规模图神经网络以及深度学习模型，广泛应用于公共服务、增能服务等领域，为可控大模型在垂直领域的应用储备了优质的算料资源；数据智能操作系统（DiOS）已应用在品牌营销、公共治理、数智交通、
　　智慧医疗等领域，为各垂直行业的发展提供数字化动力，助力数据要素市场化改革。
　　（四）数据应用深入，变现数据价值
　　数据智能行业能助力产业升级、行业创新。公司不仅打造了产品化的、规模化盈利的数据智能应用，还在业务开展过程中提炼出数据智能应用方法论，并打造了相关垂直行业的资深专家团队，致力于“把数用好”，从而更好地实现数据价值。
　　公司在现有商业服务和公共服务场景下提供多种数据智能应用的创新产品和服务。针对这两个领域的具体场景需求，公司打造了相应的数据智能应用，满足行业客户以及政府部门的多样需求。面对细分垂直领域的快速发展变化，公司能够快速结合在已有业务中沉淀的经验优势，将自身数据能力与各垂直领域的客户和专家协作共创，不断探索深化数据智能的落地应用，为更多产业提供新的服务、产品和解决方案，满足客户的更多需求。
　　同时，公司也将数据智能应用的产品和服务延展到更多领域，如数智交通、医疗健康等。在数智交通领域，公司在行业内推动用“数件感知”替代硬件感知，改变传统重资产建设的服务模式；在医疗健康领域，公司积极参与了医疗健康等领域的公共数据授权运营，并在肩颈健康、脑卒中等多个数智医疗场景中进行探索。2024年，每日互动与邵逸夫医院联合，基于大数据和大模型等技术，就脑卒中高危人群的发病预防及个性化康复展开了深度研究。2025年初，公司分别与中国电子云、创业慧康、树兰医疗管理集团达成战略合作，在“可信数据空间”架构和DeepSeek技术基础上，推进智慧医疗场景的深度探索。
　　（五）客户基础坚实，助力新品推广
　　公司拥有广泛且优质的客户基础，有利于推进公司核心业务的新产品向老客户拓展。同时，坚实客户基础积累的市场口碑，也有利于公司新领域的业务向新客户进行延伸。
　　公司增能服务囊括了绝大多数头部互联网平台企业的客户；公共服务凭借强大的产品力累计覆盖全国超 2,900个区县级客户单位，且以直销客户为主。其中，公司公共服务在新产品研发初期与客户共创打磨新产品，在产品得到验证后，依托广泛的客户覆盖优势迅速推向全国，产品矩阵的丰富反过来进一步巩固客户覆盖优势。报告期内，公司公共服务第三款SaaS产品——SaaS C产品的顺利落地，充分验证了上述能力优势。
　　（六）技术研发创新，蓄力未来增长
　　数据智能作为技术密集型、人才密集型、高度创新型的行业，企业的创新能力至关重要。公司自设立以来，始终坚持追求技术极致的文化与重视研发人才的培养。在吸引人才方面，公司推出员工持股计划、限制性股票激励计划等长效激励机制，积极引入高水平研发人员；在创新机制方面，公司搭建“闭关产品研发”等较为完善的创新机制，组织“技术嘉年华”“大模型专项培训”“卓越产品官”等各类专业培训，有效驱动公司创新发展，同时组织“业务线CEO训练营”“一线管理者能力提升计划”，持续加强公司各级管理者的组织管理能力。在前沿技术领域，公司建立了每日互动研究院，注重探索基础技术研究，紧跟新技术热点与公司业务相结合探索，积蓄公司未来新的S型增长曲线。
　　公司持续保持高强度的研发投入，从而为公司积蓄未来增长的新S型曲线。在前沿技术领域，每日互动研究院专注于将数据智能基础技术研究、热点技术赋能到公司业务。报告期内，每日互动研究院下设的多个实验室取得了丰硕的研究成果。其中，数字建模实验室重点致力于大模型的研究与开发，融合了多种技术自主研发的大模型，比如预训练、SFT、模型蒸馏等技术，已成功应用于政务和公共治理等领域，有效促进了政策的精准直达，提高了公共治理领域文本分析的效率和准确性；视觉智能实验室采用了一种低成本的方法实现对交通视频的高效智能化分析，让每路摄像头每年处理费用可以降到百元级，使得对全量视频数据的结构化、要素化成为可能，这项技术已被有效应用于车辆识别、车速分析以及异常事故监测等多个智慧交通场景；α实验室专注于医疗数据的治理与挖掘，结合公司自有数据实现了医疗数据价值的挖掘和放大，如提升疾病预测诊断的准确性并进行提前预警预防。在课题项目承担方面，每日互动研究院在2024年圆满完成了1项新发重大传染病监测相关的浙江省重点研发计划项目，并顺利通过了浙江省科技厅领雁项目的中期检查；此外，研究院还在推进3项重要项目的实施，分别为1项国家重点研发计划项目、1项省级重点项目、1项市级重点研发项目。
　　
　　四、主营业务分析
　　1、概述
　　1、开发者服务迭代出新，数据底盘坚实
　　报告期内，公司开发者服务业务实现营业收入4,828万元。公司开发者服务融入更多大数据及人工智能的技术，持续完善产品矩阵；并串联更多触达场景，深化了业务场景。公司融入了更丰富、更多源的优质数据。
　　公司持续强化自身在推送领域的优势，深化推送业务的场景。在推送渠道方面，公司消息推送产品——个推SDK成为首批与华为HarmonyOS NEXT兼容适配的服务商，以支持开发者更加高效地进行鸿蒙原生应用开发。在推送技术方面，公司融入了更多大数据及人工智能的技术，如公司结合大数据算法，智能分配消息额度，通过多种组合策略实现消息效果的提升；公司通过融合AIGC前沿技术和大模型能力，智能判断消息下发时间、内容与用户的最佳匹配，目前已在视频、音乐、社交、出行、电商等多个行业取得明显效果。
　　公司升级迭代用户运营SDK产品，以更好地服务于客户精细化运营的需求，面向移动互联网领域行业客户专门打造
　　了一整套的数智化运营解决方案——场景运营，如新用户留存、高价值用户挖掘等场景解决方案。“场景运营”构建了针对运营模板完整的设计流程，可通过可视化界面快速搭建多元场景模板，无需额外编写代码，实现从全运营链路自定义能力。通过“场景运营”，公司可以缩短功能维护周期、降低成本，同时满足企业多策略精细化闭环执行的需求，目前已服务于工具、电商、游戏、出行、社交、本地生活等行业开发者。报告期内，用户运营SDK日活数突破1.4亿，这进一步丰富了公司的数
　　据维度，提高了公司数据资产的质量。
　　公司新推出OneID SDK，以帮助企业实现跨端数据互通的需求，显著增加了公司在多端数据的积累。OneID SDK能够在安全、合规的前提下帮助企业打通多端数据，实现APP、小程序、H5、快应用等多端数据的无缝对接，打破了数据孤岛，解决了客户在跨端运营、流量归因、流量变现等场景上面的运营问题，让运营人员在多平台运营时拥有了全局视野，能够更精准地洞察用户行为，优化投放策略，提升转化效率。
　　公司进一步在智能家电、智能汽车等 IoT领域等进行了拓展。在智能家电领域，公司
　　实现了智能电视与手机之间的跨屏打通，进一步在智能家庭的用户体验、广告触达等方面进行探索；在智能汽车领域，公司向上汽乘用车、比亚迪DiLink、零跑汽车、联友科技等头部智能汽车制造商、汽车操作系统提供商，提供了用户智能触达、车主群体洞察、汽车品牌数字营销等多维度服务。
　　截至报告期末，开发者服务SDK累计安装量突破1,150亿，覆盖设备超过10亿，其中智能IoT设备SDK累计安装量超3.7亿，SDK日活跃独立设备数（去重）超4亿，持续保持行业领先地位，为公司提供了坚实稳健的数据底盘。
　　2、持续强化底座产品，融入大模型的能力
　　基于自身强大的数据挖掘、萃取和治理能力，公司打造数据智能操作系统（DiOS），为上层业务系统提供数据服务的能力。报告期内，DiOS持续推动轻量化改造，对内对外高效赋能。
　　DiOS是人与数据之间交互的媒介，融入大数据及人工智能等技术，为数据业务场景提供数据调度、数据建模、数据开发、可视化、机器学习等能力，驱动业务向上和场景落地。在人工智能技术迅猛发展的背景下，公司积极探索将前沿技术更深层次地融入到数据治理的能力中，为 DiOS模块提供智能化服务，使企业更好地实现大模型在业务场景中的落地。而在数据资产入表的趋势和背景下，公司基于 DiOS强大的数据汇集、加工、治理等能力，率先完成自身数据资产入表工作。在此过程中，公司将自身对数据资产加工计量等能力和经验在DiOS上进行沉淀，便于以产品形态对外输出最佳实践。
　　同时，随着“数据要素×”计划的进一步开展，公司持续推动DiOS的轻量化改造，打造更丰富的产品类型，以满足不同规模企业的用数场景。公司在可控大模型前提下，把公司在治数、用数方面的经验和能力以及元数据等输入给大模型学习，并进行专门调优，推动大模型进化成为一个数据治理、加工和应用方面的超级专家，让更多的行业客户和中小企业能够极其便捷地挖掘数据价值，实现数智普惠。
　　目前，DiOS已为品牌服务、城市治理和数智交通等业务提供底层能力支持。
　　3、商业服务企稳转型，驱动业务创新发展
　　报告期内，商业服务作为与宏观经济和消费能力密切相关的业务，在消费需求和居民购买力的承压下实现增长。增能服务强化技术创新，品牌服务聚焦产品能力升级，均实现稳定成长。增长服务因互联网行业需求骤减而下降到极小规模，该服务积极探索创新的业务模式，测试效果已获得客户认可。
　　（1）数据增能稳健提升，技术创新赋能未来
　　报告期内，增能与风控服务实现营业收入9,289万元，同比增长30.58%。公司以数据智能的技术为商业化场景提供增能服务，客户囊括了绝大多数头部互联网平台企业，并探索将下游客户延展到金融等其他行业。
　　公司提供数据分类业务、标签匹配等增能服务，以满足客户对存量市场环境下不断提升精细化运营等需求。报告期内，公司升级增能服务能力，在数据向量化生产与应用方面取得显著进展，提升了向量生产和应用的查询效率，从而支持高效的数据存储和客户的快速访问。公司向量化技术在原有的编码压缩算法基础上，升级机器学习算法及深度学习框架，全面升级GPU算力，提升向量生产的原始数据丰富度、向量模型推理能力与模型计算效率；同时，公司成功将大模型技术应用于数据向量化中，实现信息压缩能力的进一步提升，并挖掘出多维数据的人文含义。这不仅在下游任务中大幅降低特征存储的内存占用，同时提高了模型运算效率与业务应用效果。
　　对于客户关注的数据安全和隐私保护领域，公司也在不断进行技术探索和创新。公司倡导“大数据联合计算模式”，并成功部署多家隐私计算产品，在保证不同参与方数据安全和隐私的前提下，完成多方数据的联合计算和应用，实现了数据可用不可拥的跨平台跨场景的数据价值高效流转，从而更好地满足互联网客户的合规需求，并助力其商业化场景的发展。
　　报告期内，公司新增了多家头部互联网平台客户，目前客户已囊括绝大多数头部互联网平台企业，并探索将下游客户延展到金融等其他行业。
　　（2）传统增长服务面临挑战，积极探索模式创新
　　报告期内，增长服务为互联网行业客户提供“拉新拉活”服务的传统增长业务已经下降到极小规模，公司积极探索增长服务的新模式、新形态，在新服务领域的测试效果已获得客户认可。
　　尽管互联网行业对于“拉新拉活”的需求骤降，但千行百业对于获客以及业务增长的营销需求依然存在，公司基于在传统增长服务业务中积累的运营经验以及公司独有的数据能力，结合AI时代新的交互形式和媒体形态，联合行业生态伙伴发挥各自的数据和技术等优势，打造新的产品和业务形态，共同探索为其他行业客户提供增长服务。该平台依托数安港重要基础设施——大数据联合计算中心，采用机制和装置保障数据“分场景论证、封场景使用”，通过AI人群智选工具、公私域联合投放等方式，提供智能高效的全链路营销服务，助力客户获客及业务的全域增长。目前，该业务的测试效果已获得客户认可，公司增长服务的下游客户行业将从互联网扩展到企业服务、汽车营销等更多行业。
　　（3）品牌服务场景深化，AI助力产品创新
　　报告期内，品牌服务实现营业收入1,995万元，同比增长70.97%。公司以第三方DMP能力为立足点，为品牌主提供第一方的数据前验服务。现阶段消费正逐步复苏，公司将聚焦产品创新和服务拓展，把握发展机遇。
　　为覆盖品牌行业数智化营销多个业务场景，公司陆续推出了面向品牌客户的营销决策平台——“营销数盘”、DI（Data Intelligence）驱动的预测购买平台——“个灯魔盘”，以及生成式AI产品“AITA（AI-Targeting Audience）智选人群”产品，覆盖美妆、服饰、健康、日化、运动、食品、餐饮等多个行业客户。
　　报告期内，公司不断升级人工智能算法和模型，结合公司积累的行业实践经验，持续完善产品功能与用户体验。“营销数盘”功能强大，能在多端数据打通、跨域消费者洞察、广告投放定向、线下门店客流分析、营销效果归因等整个营销链路上的各个环节为品牌客户赋能，在报告期内能力不断升级。“个灯魔盘”使用机器学习算法搭建预测购买模型，在报告期内公司运用人工智能技术不断提升建模能力，新提供面向品牌的“AI建模方案”，助力品牌主深入分析现有用户群体，高效挖掘潜力用户。“AITA智选人群”利用自然语言处理模型的方式智能生成品牌目标受众，产品经过多个版本的迭代，实现只需简单对话即可完成品牌人群定向的目标，并将“对话式生成”的目标人群一键对接多种媒体平台，高效完成广告投放，大幅提升营销效能。
　　为有效满足客户对多种数据源进行安全融合和计算的需求，公司在品牌服务中推广使用“大数据联合计算平台”。大数据联合计算平台由公司与联合生态合作伙伴共同建设，该平台采用公正的机制、先进的技术和合规的流程，确保数据计算的安全性，破解当前行业所面临的数据孤岛、协同计算等难题。目前，公司已与头部客户打造运用大数据联合计算平台的成功案例，成功服务了美妆、日化、快消等多个品牌行业线的客户。基于可信数据空间、私有化部署的方式，公司也正探索在营销领域的可控大模型解决方法，为品牌主提供更智能、更安全、更高效的营销解决方案。
　　4、公共服务深耕场景，产品矩阵快速拓展
　　报告期内，公共服务实现营业收入 2.95亿元，持续保持逆势增长。在公共预算依然支出承压等宏观环境的挑战下，公司坚持创新驱动，深化成熟产品，积极开拓新产品，凭借过硬的产品能力和广泛的客户覆盖优势，持续保持增长动能。
　　报告期内，公司促进已有产品纵深发展，持续加强落地场景的市场运营。公司公共服务新老SaaS产品稳扎稳打，产品功能不断迭代优化，持续保持客户留存率高位，实现稳定发展；项目制产品——公共服务数盘，截至报告期末在手合同金额同比稳步增长。公共服务数盘以数据智能操作系统（DiOS）为技术底座，依托出色的数据治理能力探索大数据在实际业务场景中的创新应用，为客户输出多场景、多维度的解决方案。
　　报告期内，公司加大新品开发和市场推广，依托产品的优秀表现和渠道覆盖率高的优势，取得显著成效。公司打造并推出了第三款SaaS产品——SaaS C，该产品在2024年已实现规模化收入，展现出强劲的市场竞争力与营收潜力，有望延续公司成熟SaaS产品的发展路径，成为公共服务领域的又一重要产品。此外，公司积极运用大模型、Agent、RAG等人工智能技术，融入公司多年的行业经验，成功孵化出多款适用于不同场景的数据智能产品，这些产品具备语义提取关键信息、自动智能研判等强大功能，已获得早期客户。
　　截至报告期末，公共服务累积覆盖全国超2,900个区县级单位客户。
　　5、投资整合强化布局，协同共建数智生态
　　公司秉承“数据让产业更智能”的使命，遵循“专得住、长得开”的投资理念，在引领数据智能快速发展的同时，以内外部资本为纽带，携手多方生态伙伴，推动产业协同与创新。
　　报告期内，公司审慎收紧投资节奏，重点围绕“专得住”，帮助已投资存量生态企业提质增效、降本增收；同时有序铺垫“长得开”，投资与公司业务具有协同作用的数据智能上下游产业。通过嵌入式、精准化辅导等方式，公司帮助生态企业完成精益化改造和持续发展，同时有利于提升公司的投资收益水平；通过参与设立数安基金，公司以产业投资者身份更深度参与到数安港产业生态的建设中，该基金已在中国证券投资基金业协会备案成功；通过利用现有场地建设西湖数据智能产业园，吸引更多数据领域的上下游生态企业入驻，公司进一步打造了在数据领域的产业集聚优势。
　　报告期内，生态企业表现了良好的发展态势。例如，公司生态伙伴云通数达在数智交通领域实现新破局，以极高性价比的方式将杭州建成为全国首个“全域绿波”城市，并正将“数智绿波”推广到全国以及海外。云通数达不仅在经营方面不断精进，同时在资本运作层面也获得新一轮的融资。
　　此外，公司与所投企业具有良好的协同效应，能在对外业务拓展上形成联动优势。2025年，公司重点推进“发数站”项目的落地，云通数达、云途科技等生态企业本身打造的行业应用，能依托“发数站”实现公共与产业数据价值的互联互通，推动更多产业应用场景落地，从而更好地推动自身业务的发展；而“发数站”也因为有丰富的数据应用场景需求而得以在各地更为顺利地拓展。
　　
　　五、公司未来发展的展望
　　（一）公司未来发展战略
　　公司坚持按照“自数-治数-置数”的战略规划三步走。“自数”即公司使用自己的数据，为客户赋能，公司将自己在开发者业务开展过程中积累的数据进行加工治理，将数据价值应用到商业服务和公共服务等垂直领域，形成了D-M-P（数据积累-数据治理-数据应用）的业务闭环。“治数”即将公司将数据治理能力产品化后输出给客户，公司将多年在数据治理挖掘过程中积累的能力产品化，对外输出给客户，帮助客户治理挖掘客户自身的数据，在服务过程中也可以选择性叠加公司的“自数”能力。“置数”即置换数据，在“数据二十条”等顶层设计及数据要素市场化配置改革配套政策出台的背景下，越来越多的数据资源持有者、数据加工使用者、数据产品经营者参与到数据要素市场。
　　1、自数：推进数据服务闭环，驱动业务场景落地
　　作为专业的数据智能服务商，公司已经实现了数据要素在体系内的流通和价值转化，形成了数据积累、数据治理、数据应用的业务闭环，未来将持续围绕这一业务闭环纵深推进：继续深挖开发者服务业务场景，夯实数据底层；优化升级数据治理能力，提高融合多源异构数据的能力，驱动业务向上和场景落地；深耕数据智能服务，探索赋能更多垂直领域的应用场景。
　　2、治数：融入更多前沿技术，输出数据治理能力
　　公司打造了数据智能操作系统（DiOS），定位数据产品底座，通过使用安全计算、数据治理、知识挖掘、数据可视化、人机交互等技术，实现安全、智能、实时、可视的数据治理，帮助政府与行业客户治理数据，降低数据使用门槛，提高数据价值实现能力。在人工智能飞速发展的时代，公司将进一步提升数据治理能力，在可信环境下打造“可控智算能力平台”，通过数据融合、安全计算、大模型等大数据与人工智能的技术提高数据治理及应用的效能，并结合公司丰富的行业经验，打造出结合业务场景的“可控大模型”，以帮助垂直行业相关企业可以更好地落地可控大模型的应用。例如，公司在可控大模型的基础上，提供针对公共服务、营销、交通、医疗等不同行业的数据治理服务，探索公司治数能力在更多数据治理场景的应用，推动各行业和政府部门的数字化升级以及数据要素价值的释放。
　　3、置数：构筑数据流通基座，释放数据要素价值
　　随着行业发展与变革持续深化，数据智能行业顶层设计加速落地，数据交易、数据安全等行业基础设施生态进一步完善，数字经济发展进入新阶段。
　　公司积极探索数据要素市场化路径，秉承着“让数好用、把数用好”的理念，主张原始数据不流转，数据价值流转。在数据使用分级分类的基础上，公司首提数据还需要分场景论证、封场景使用，用机制来保障分场景论证，同时用装置保障数据封闭场景使用，通过人防和技防相结合，确保数据只在封闭场景中使用，没有被转移，以破解当下数据要素市场参与者“不会共享、不敢共享、不愿共享”的行业难题。作为大数据联合计算模式首倡者，公司积极推动建设中国（温州）数安港重要基础设施建设——浙江省大数据联合计算中心，为行业提供安全、中立、可信的大数据联合计算解决方案，构筑数据流通的安全基座，充分发挥数据要素价值。2025年，在“置数”层面，公司将重点推进“发数站”的落地。“发数站”基于“可信数据空间”和“可控大模型”，联接数据使用方、数据提供方、数据服务方等主体，为多方数据的安全高效流通提供可信空间，从而实现数据价值的融合开发创造。
　　（二）公司经营计划
　　1、夯实基础业务，链接更多优质数据
　　公司开发者服务深入用户场景，持续优化打造用户运营中心，以推送场景应用为起点，进一步为APP运营全链条增能提效，从数智化思维、解决方案到工具应用，帮助更多客户解决数智化运营过程中的痛点难点；同时，通过多种服务组合提升消息推送效果，并对推送各环节数据进行分析、回溯、优化，实现用户高效触达与转化，提升APP用户价值与运营能力，助力APP业务增长。此外，公司在自身业务发展的同时，在数据要素市场化改革的背景下，继续链接更多优质数据资源，进一步提升数据资产质量，并为更丰富、更多元的应用场景提供支撑。
　　2、升级治数能力，具备更多AI功能
　　公司基于多年大数据治理和挖掘经验打造了数据智能操作系统（DiOS），帮助用户完成数据归集，进行数据治理，落地丰富场景应用，实现数字化敏捷升级。一方面，公司将持续打磨DiOS，推动平台轻量化改造，提升平台提升兼容性，以更好地在数据治理层全面支撑业务向上，增能提效；另一方面，公司将持续融入AI大模型、智能体等前沿技术能力，深入向量化、跨模态分析等大数据技术，并在适配更多云平台、信创平台的环境下，系统性地支持大模型的训练、微调及推理等环节，从而建设具备融合多源异构数据、人工智能运算、智能化数据治理等能力的可控智算能力平台，为各行业和政府部门的数字化升级不断贡献力量。
　　3、拓展用数场景，深耕更多数据应用
　　随着宏观经济回归常态化发展，公司着力抓住数据智能行业发展机遇。公司在保障原有商业服务、公共服务业务持续稳健发展的同时，继续升级产品、扎根客户，深度耕耘行业重点应用场景。此外，公司将加大人工智能等新型技术的应用场景探索，持续探索“可控大模型”在垂直行业的落地，整合产业链，为客户提供提质增效的多场景解决方案。未来，公司会重点推动数据智能在智慧交通、医疗健康等领域的深入探索和实践，加强场景需求牵引，让更多行业在数据智能的赋能下快速发展。
　　4、基于可控大模型+可信数据空间，推进“发数站”落地
　　数据场景的加速落地需要公共数据资源的开放，需要产业数据价值的融合，并结合创新能力，拓展更多数据应用场景。但是客观上各数据主体的来源广泛、归属不同，且各数据主体的信息化进度不一，数据标准和技术规范有所差异，导致数据之间的互联互通面临较大挑战。因此为实现数据价值的融合开发创造，支撑多数据应用场景的开发，公司将基于可控大模型+可信数据空间，建设“发数站”。各公共部门、各产业主体、各行业企业可以依托“发数站”，更方便、安全、快捷地融合数据价值，推动数据价值在合规框架下实现跨域流动与产业化变现；公司也可以通过“发数站”，融合丰富且高质量的第三方外部数据源，将业务拓展到更多的应用领域，创造出更丰富多元的商业模式。
　　（三）公司面临的风险和应对措施
　　1、宏观环境风险
　　公司所处行业与国家内外部政策环境、经济形势紧密相关。当前正值我国社会、经济转型升级的关键时期，国内外经济形势复杂多变，受到宏观环境的不稳定、不确定性因素明显增多。未来若宏观经济形势出现较大变化，对居民消费、政府公共预算支出等产生一定压力，进而可能对公司的业务产生影响，短期内将给公司带来挑战。
　　基于上述分析，公司将积极应对其可能对公司产生的影响，提前储备人、财、物等资源，深化精益管理、强化技术研发，主动适应环境变化，积极应对经济形势和产业发展，为公司长期持续发展提供更加有力的支撑。
　　2、数据安全风险
　　在业务经营过程中，公司根据业务需要积累了终端设备的相关数据，覆盖了大量移动终端和活跃用户。如果公司受到互联网上的恶意软件、病毒的影响，或者受到黑客攻击，将会影响公司信息系统正常运行，或者导致公司信息数据资源泄露、损失。此外，《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等数据安全和隐私保护相关法律法规颁布后，行业在执行过程中仍需结合具体业务场景进行充分实践，如果数据合作方、客户等基于自身原因，造成了用户信息的不当使用，可能会损害公司的市场声誉，甚至可能会对公司的业务开展造成不利影响，进而影响公司的经营业绩。
　　公司所积累的数据资源都是在开展正常业务流程中所形成的合理合规的数据沉淀，数据积累均经过用户授权，且是保证业务正常开展所必须的、合理的、最小化的数据。对于积累的数据，公司建设了数据管理中心机群，采用了防火墙、数据加密等技术，以保障数据资源存储、使用的安全性、可靠性。同时在开展大数据服务的过程中，公司均采取了严格的数据保护机制，通过对数据进行脱敏、筛选、匿名化等处理，并以大数据建模的方式形成了加密的、独有的标签体系，同时不断探索大数据联合计算平台（中立国）等数据安全及隐私保护领域的创新技术和创新模式，实现原始数据不流转，数据价值流转，同时确保数据使用的最小必要原则。公司持续完善安全管理相关制度，进一步强化内部控制管理制度，在管理体系建设、流程管控、数据安全等体系进行完善落实，充分保障用户的数据安全。同时，公司密切关注行业监管动态，积极与相关部门保持紧密的沟通，共创移动互联网的健康发展。
　　3、品牌形象受损和知识产权被侵权的风险
　　公司拥有的商标、专利、软件著作权等无形资产以及对外宣传时使用的宣传册、幻灯片等都是公司的重要资产，对公司未来的发展至关重要。公司在发展过程中，已积累起一定的市场口碑和行业声誉。如果公司产品、商标被他人仿制、冒用，会对公司的日常经营和市场声誉造成负面影响。
　　公司一贯重视品牌形象和知识产权的保护，未来将持续加大知识产权保护力度，针对侵权行为，及时采取法律行动，维护公司合法权益。同时，完善公司知识产权战略布局、实施策略及管理流程。
　　4、核心技术人员和技术人才流失的风险
　　公司为技术创新型企业，自成立以来一直重视技术开拓、产品研发以及研发团队的建设，通过不断实践和积累，公司已经研发并储备了多项核心技术和自主知识产权，培养、积累了一批高素质研发人员。当前公司多项产品和技术处于研发阶段，核心人员稳定对公司的发展尤为重要，如果未来在人才的市场竞争中公司出现核心技术人员和技术人才大量流失的情况，将对公司经营产生不利影响。
　　公司将持续加大对核心技术人员的引进力度，不断壮大核心人才队伍；重视员工培养，定期组织各类型的培养计划与技术分享活动；加强企业文化建设，增加企业凝聚力，并通过包括薪酬、员工福利、股权激励在内的激励措施来稳定和扩大人才队伍，激发员工的积极性与创造性；加速组织变革与赋能，有效促进公司健康、快速发展。 收起▲