一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　（一）主要业务、主要产品或服务情况
　　公司是一家国内领先的基础软件产品和解决方案供应商，公司始终坚持独立自主的产品研发，以实现基础软件自主可控为公司使命，不断提升产品竞争力。公司紧跟信息技术创新应用发展趋势，构建起覆盖基础设施软件、智能运维、人工智能及大数据类三大领域、六大产品线、40+产品的矩阵，打造了覆盖全国的营销和服务网络。
　　（二）所处行业情况
　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司主营业务是以基础设施软件、智能运维软件及人工智能大数据类软件为主的软件的研发和销售，并提供配套专业技术服务。
　　2026年是“十五... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　（一）主要业务、主要产品或服务情况
　　公司是一家国内领先的基础软件产品和解决方案供应商，公司始终坚持独立自主的产品研发，以实现基础软件自主可控为公司使命，不断提升产品竞争力。公司紧跟信息技术创新应用发展趋势，构建起覆盖基础设施软件、智能运维、人工智能及大数据类三大领域、六大产品线、40+产品的矩阵，打造了覆盖全国的营销和服务网络。
　　（二）所处行业情况
　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司主营业务是以基础设施软件、智能运维软件及人工智能大数据类软件为主的软件的研发和销售，并提供配套专业技术服务。
　　2026年是“十五五”规划开局起步之年，依托“十四五”收官阶段的产业积淀，行业迎来自主创新、数智融合双重发展窗口期；当前新一轮科技革命与产业变革加速演进，信创深化落地、人工智能规模化赋能、数字化转型持续渗透，软件和信息技术服务业迎来高质量发展全新机遇。
　　根据工业和信息化部发布的行业运行数据，2026年上半年我国软件和信息技术服务业整体运行态势稳健向好，产业规模持续扩容、细分赛道结构性增长突出。上半年，我国软件业务收入77,182亿元，同比增长9.50%。软件业利润总额8,999亿元，同比增长1.00%。软件产品收入16,761亿元，同比增长6.90%，占全行业收入比重为21.70%。其中，基础软件产品收入1,047亿元，同比增长10.60%。
　　人工智能技术进入全面应用阶段后，基础研究领域的竞争会进一步加剧，国外优势产业可能对我国造成“卡脖子”的影响，竞争重心也从单一的技术落地能力比拼，进一步向基础研究、底层生态与产业体系的综合较量延伸。与此同时，国内企业应积极把握技术迭代的窗口期，推动实现新技术与产业优势的深度融合，通过规模化的产业实践反向推动基础软件领域的技术突破，逐步构建起自主可控的产业生态。
　　（1）行业发展阶段
　　基础设施中间件行业发展情况
　　信息技术应用创新产业覆盖IT底层基础软硬件至上层全链路应用软件，以实现全产业链安全自主可控。中间件作为核心基础软件，是我国各行业信息系统稳定运行的核心底座；实现中间件关键核心技术自主可控，是筑牢国家网络信息安全屏障的核心抓手，长期获得国家顶层政策重点扶持。
　　我国中间件市场早期由IBM、Oracle等海外厂商凭借先发技术优势形成市场垄断。伴随国产基础软件技术持续迭代升级，以公司为代表的本土厂商持续深耕核心业务场景，已在运营商、金融、政府、能源等行业核心业务系统规模化落地，持续打破海外厂商长期垄断，加速行业整体国产化替代进程。
　　2026年作为“十五五”规划开局之年，信创产业正式从规模化替代阶段迈入生态升级、AI融合高质量发展新阶段，国产中间件行业迎来持续扩容的发展窗口期，基础软件赛道成为信息技术应用创新产业标杆板块。云计算、物联网、大数据与人工智能技术深度融合，持续拓宽中间件产品边界、丰富产品形态：既有适配传统服务器与操作系统、支撑应用开发运行的标准企业级中间件，也有云原生架构下支撑PaaS平台搭建的云化中间件，以及赋能全域数据流转、数据治理、AI智能体应用搭建的数据和AI中台型中间件。无论部署架构、业务场景如何迭代升级，分布式业务系统对标准化底层支撑平台的刚性需求持续增长，中间件产品内涵不断延伸，市场空间随全社会数字化、云化、智能化转型持续扩大。当前行业竞争逻辑也从单一功能替代，转向具备AI原生、智能编排、全栈信创适配能力的综合解决方案比拼，与公司BESWare全系列中间件、CloudLink云平台产品发展方向高度匹配。
　　IT智能运维软件行业发展情况
　　伴随信创落地持续深化，各行业大规模部署国产化软硬件，多架构、多生态软硬件混合部署带来适配兼容、系统稳定性等多重挑战，业务系统故障频次显著提升，传统单一设备监控运维产品已无法适配复杂信创IT架构，市场催生大量面向国产化环境的一体化智能运维工具需求；同时信创产品准入、兼容适配认证体系持续完善，行业技术合规门槛持续抬高，具备全栈软硬件适配、AI智能分析能力的厂商竞争优势持续凸显。
　　国内IT运维行业已于2025年完成自动化转型铺垫，2026年全面进入大模型、多智能体协同驱动的AIOps发展新阶段。云计算、大数据、生成式AI技术全面落地，企业IT架构复杂度指数级攀升，行业运维模式由传统人工被动处置，全面转向主动预警、风险前置的智能化自治运维体系。依托机器学习对海量监控指标、日志、链路数据全域分析，运维平台可自动完成故障预判、根因定位与业务自愈，大幅降低核心业务中断风险。
　　大模型技术落地重构智能运维解决方案体系，为企业数字化运维提供全新技术路径。依托检索增强生成（RAG）架构，运维大模型可沉淀行业运维专家经验、历史故障案例库，结合实时时序监控数据挖掘潜在系统隐患，推动运维管理从事后抢修向事前风险防控转型；依托自然语言处理（NLP）技术整合运维手册、场景问答、历史故障案例，搭建统一智能运维知识库，降低一线运维人员技术门槛、提升团队协同效率。同时大模型可自动完成告警分级、日志解析、全链路状态巡检等重复性工作，依托多类型运维智能体协同完成故障识别、根因分析、运维报告自动生成、运维流程智能编排，全方位减少人工介入依赖。公司自主研发OpsLink智能运维、WebGate融合监控系列产品，结合日新月异的智能体技术，深度贴合行业智能化转型需求，为用户提供运维智能体相关产品方案和服务。
　　人工智能行业发展情况
　　2026年全球人工智能产业进入技术规模化落地、产业价值兑现的关键周期，技术创新、场景应用、产业生态协同共振，人工智能实现从“技术可用”向“产业实用”的实质性跨越。我国将人工智能作为培育新质生产力核心引擎，持续推进基础大模型、行业专用模型技术攻关，推动AI在千行百业深度落地，产业生态持续繁荣。
　　工信部明确加快出台“人工智能+软件”专项行动方案，推动基础软件、运维平台、大数据工具智能化升级，为行业发展提供强力政策支撑。依据中国信息通信研究院2026年1月发布的《人工智能产业发展研究报告（2025年）》，截至2025年末，国内人工智能企业数量突破6000家，全球占比16%，建成覆盖算力底座、大模型框架、行业场景应用的完整产业体系；公有云面向企业客户大模型Token调用量达2,000万亿级，人工智能产业落地速度持续提升。中国互联网络信息中心第五十七次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月，国内生成式人工智能用户规模6.02亿，较2024年末增长141.70%，用户普及率42.80%，同比提升25.20个百分点，人工智能产业化、规模化发展基础持续夯实。
　　2026年3月全国两会“部长通道”上，工信部部长李乐成提出，人工智能这一“关键变量”，正转化为经济高质量发展的“强劲增量”；2025年我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，相关企业数量超6,200家。2026年，国家持续推进数据要素市场化流通、行业高质量数据集建设、行业智能体规模化落地，算力基础设施、全域数据治理、AI行业应用迎来多重政策红利。
　　（2）行业基本特征
　　基础软件（中间件）行业基本特征
　　国家顶层政策持续强力驱动，信创产业迈入规模化高质量落地阶段
　　党的二十大报告明确提出坚持“四个面向”，加快实现高水平科技自立自强，集中力量开展核心技术攻关，打赢关键核心技术攻坚战，将基础软件列为突破“卡脖子”技术的重点领域。2026年作为“十五五”规划开局之年，国家持续出台配套产业政策，对集成电路、基础软件、工业软件实施体系化技术攻关布局，着力补齐产业链短板。叠加数字新基建持续扩容，信息技术应用创新是数字基础设施建设核心组成部分，金融、电信、政务、能源等关键行业国产化考核要求持续收紧，推动中间件等核心基础软件从试点试用转向全业务系统规模化替换，行业长期增长具备稳定政策支撑，国产替代空间持续释放。
　　新质生产力发展要求下，云原生+AI融合催生多元增量市场需求
　　围绕加快形成新质生产力的发展要求，国家全面推进数字中国建设，面向“十五五”落地多项数字经济重大工程与配套扶持政策，产业发展导向清晰明确。当前新一轮科技革命和产业变革持续深化，产业数字化从数字化、网络化全面转向智能化升级。企业数字化转型、云原生架构普及与大模型技术落地形成共振，市场需求呈现多元化分层特征：传统核心业务系统需要高稳定、全兼容的标准化中间件；云平台建设带动云原生PaaS中间件需求爆发；数据要素流通治理催生数据中台类中间件增量。AI与基础软件深度融合，AI原生中间件成为全新细分赛道，持续拓宽国产中间件行业成长边界。
　　IT智能运维行业基本特征
　　行业应用场景持续拓宽，产业生态逐步完善，垂直领域差异化需求凸显
　　国内智能运维行业经过多年落地实践，产业生态日趋成熟。早期应用集中于互联网、运营商、头部银行，现阶段证券、保险、电力、政务机关、高端制造等关键行业均加速AIOps落地。不同行业业务架构、业务优先级存在明显差异，使得运维需求呈现精细化、定制化特点，各领域对异常检测、根因定位、容量预测、系统自愈的功能侧重各不相同，行业垂直壁垒逐步形成。与此同时，产业整体向一体化平台化方向发展，可兼容多架构、多信创软硬件环境的综合运维平台成为市场主流选型。
　　大模型技术重塑运维模式，行业从被动运维转向主动智能防控
　　伴随全行业数字化转型深化，大模型、大数据、边缘计算技术与运维场景深度融合，彻底改变传统人工被动处置的运维模式，主动预警、风险前置、自主自愈成为智能运维核心能力。IT智能运维产品的定位也发生根本性转变，不再仅作为优化运营效率的辅助工具，而是保障政企核心业务稳定、支撑产业数字化高质量发展的关键底层赋能载体，具备大模型适配、全栈信创兼容能力的运维厂商竞争优势持续放大。
　　人工智能行业基本特征
　　人工智能成为新型生产力，数据要素赋能全产业智能化升级
　　人工智能已是全球公认的核心新兴生产力，数据正式确立为我国重要生产要素，二者协同推动技术普惠与产业变革。2026年国内人工智能、大数据产业保持高速发展态势，不仅市场规模持续扩张，底层技术创新、商业化落地模式也在持续迭代，产业生态不断完善。国家持续推进数据要素市场化配置改革，数据治理、数据中台相关需求同步持续增长，为大数据、AI行业带来持续性增量。
　　大模型技术全面赋能产业数字化，各行业智能化改造需求集中释放
　　以行业专用大模型、通用基础大模型为代表的AI技术，大幅降低软件开发、数据治理、系统运维的技术门槛，有效简化研发流程、提升企业数字化建设效率。人工智能已深度渗透电信、金融、制造、政务、医疗等千行百业，为各领域提供定制化智能解决方案，推动产业数字化转型进入智能化升级新阶段。当前各大央国企、政企客户均加速布局大模型与数据智能体系，依托智能化工具优化业务流程、压降运营成本、搭建数字化竞争壁垒，AI与大数据软硬件解决方案迎来集中落地窗口期。
　　（3）技术门槛
　　中间件作为核心基础平台产品，天然具备跨平台属性，产品需同时满足高性能、高稳定、强可扩展、多架构兼容、多开发语言适配等严苛指标，对厂商底层软件架构设计、内核自主研发能力提出硬性高要求，底层技术积累、长期版本迭代经验构成基础准入门槛。
　　2026年行业全面进入云原生、AI原生融合发展阶段，进一步抬高行业技术壁垒：一方面，市场需求从传统单体架构支撑，转向适配分布式、微服务、云原生应用架构，厂商需持续丰富服务组件品类，匹配企业业务架构数字化升级需求；另一方面，中间件产品自身必须完成全面云原生化及智能化改造，具备容器化部署、状态服务拆分、组件模块化解耦、资源弹性伸缩、云上异构资源统一适配、智能故障预判、链路智能分析、自助策略优化、大模型驱动运维治理等核心能力，要求企业同时掌握传统中间件内核与云原生底层调度、容器编排、人工智能等多重技术栈，所需技术储备大幅拉高新进入者研发成本与技术落地周期。叠加信创多芯片、多操作系统适配要求，厂商还需完成海量软硬件生态兼容适配验证，进一步形成技术与生态双重壁垒。
　　IT智能运维平台产品面向云环境的一体化智能运维管理平台综合技术复杂度高，叠加2026年大模型、智能体技术深度落地的行业趋势，行业技术门槛显著提升。第一，平台需适配云计算大规模集群、按需弹性分配、快速批量部署等核心特性：大规模集群场景下要求平台具备海量运维数据并行计算、高吞吐实时传输能力；资源按需调度层面，需实现硬件物理资源、中间件实例、上层应用实例三层资源统一策略化自动调度，底层资源调度架构研发难度大。第二，信创混合架构+AIOps大模型融合带来全新技术壁垒：智能运维产品研发高度依赖深厚行业运维积淀，研发团队需深度吃透多架构IT系统、业务应用逻辑、全链路运行机制；叠加大模型落地需求，企业还需自主完成运维知识库搭建、RAG检索增强、运维智能体开发、故障根因自动推理等AI能力落地。整体行业产品研发链条长、适配场景繁杂，既需要底层平台架构研发能力，又需要垂直行业运维经验与大模型工程化落地能力，综合技术壁垒较高，新厂商短期难以实现完整产品落地。
　　人工智能是引领数字经济发展的战略性技术，行业天然具备高投入、长迭代、高壁垒特征，2026年各行业加速大模型规模化商用落地，叠加智能体应用普及，全链条技术门槛进一步抬升。从平台底层研发层面，企业需持续攻坚异构智算调度底座、通用智能体开发框架、多模态能力融合对齐、行业智能体小样本微调、领域专用智能体优化等前沿核心技术，高度依赖高端算法与系统研发人才、长期行业场景数据沉淀以及持续高额研发资金投入，新入局者短期难以实现技术追赶。从产品工程落地层面，大模型、智能体从技术原型走向企业级规模化商用存在大量复杂工程难题，对团队综合系统工程能力提出极高要求：涵盖跨芯片异构算力统一调度、分布式训练与推理性能优化、低延迟智能体实时交互、大模型轻量化压缩、多源异构数据统一接入解析、智能体任务编排与协同调度等系列技术难点。同时，智能体开发平台、场景化智能体解决方案、异构智算管理平台需要与中间件、智能运维、数据中台产品深度融合，打通底层算力基础设施、基础软件与上层智能体行业应用完整链路，横跨算力调度、大模型工程化、智能体编排、数据治理、分布式基础软件的跨领域复合型技术储备，进一步抬高行业准入门槛。
　　2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　2026年，数字技术、云计算与生成式人工智能产业持续深度迭代，各行业数字化、云化、智能化转型提速，客户对基础软件、智能运维、数智化赋能的一体化、高可靠、国产化需求持续攀升。公司深耕基础设施软件、智能运维软件、人工智能与大数据类三大核心业务，持续推进技术迭代与产品升级，持续推进从单一中间件产品供应商向全栈数智化基础软件服务商的转型，各业务板块行业市场地位稳步提升，综合竞争优势不断加强。
　　（1）基础设施软件市场地位
　　公司基础设施软件涵盖中间件、云应用基础设施两大品类，是公司核心优势业务。公司自主研发的核心中间件产品，性能、稳定性、高可用性等核心指标已达到国际一流水平，在电信、金融、党政、央国企等领域核心系统中广泛应用，市场占有率位居行业前列，其中金融领域业务增速显著领先行业。伴随行业云化转型提速，公司持续迭代推出云原生中间件、中间件智能体、容器PaaS平台、中间件统一管理平台等系列产品，精准适配传统架构向云原生、AI原生架构迁移的市场需求，可实现多元异构中间件统一管控、弹性算力调度与标准化服务输出。凭借成熟的核心产品技术、大型核心系统支撑能力及定制化服务能力，公司在基础中间件及PaaS云平台领域持续保持领先的市场地位。相较于往年，本板块业务实现产品结构升级，从传统单机中间件拓展至云原生、AI原生全栈基础设施产品，突破传统业务瓶颈，在政企云化改造、混合云架构建设领域的市场覆盖范围持续扩大，高端核心系统国产化替代优势进一步强化。
　　（2）IT智能运维软件市场地位
　　公司长期深耕智能运维领域，持续加大研发投入，完成运维产品全栈迭代升级。目前已形成覆盖基础设施、容器、业务、用户体验的全维度监控产品矩阵，可提供一站式融合监控解决方案，同时打造一体化运维支撑平台、运维智能体软件等多个产品方案，适配云原生场景下复杂故障溯源、自动化运维的行业需求。依托数字效能大模型、AI智能运维机器人，公司深化AIOps智能运维场景落地，实现运维作业自动化、智能化调度。产品可全域纳管基础设施、容器与非容器算力资源、应用业务模块，整合运维全维度数据，构建标准化运维能力中心，重塑数智化算力运维体系，为企业业务稳定运行提供全方位保障。同时公司统一产品技术架构，优化产品集成能力，大幅提升客户使用体验。本年度，公司智能运维业务从传统基础监控向AI赋能、智能体助力的数智化、自动化运维全面升级，产品差异化竞争优势进一步凸显，在电信、金融、党政等行业的云原生智能运维细分市场的领先地位持续巩固。
　　（3）人工智能和大数据市场地位
　　公司聚焦人工智能与大数据赛道核心产品研发落地，依托技术迭代与场景深耕，涵盖智能体平台、算力平台、中间件智能化、运维智能化及智能数据全系列产品，精准适配行业数智化转型与大模型规模化落地需求，产品实用性与落地性行业领先。人工智能领域核心产品包括AI智算管理平台和AI智慧助手软件，构建了完整的AI底层支撑与上层应用服务体系，聚焦政企私有化、场景化、高可控的核心需求。AI智慧助手软件聚焦行业实际业务场景，覆盖运维、营销、客服、教学等多领域智能化场景，实现业务流程智能化重构，同时针对公司的中间件、智能运维产品线深度结合赋能，形成中间件智能体、运维智能体等融合场景。AI智算平台可统一纳管企业异构算力资源，解决大模型高并发推理、算力瓶颈、Token运营等行业痛点，支持模型微调优化，有效降低企业AI研发部署门槛与成本，助力行业智能化升级。
　　大数据领域，公司依托核心智能数据产品，搭建覆盖数据集成、交换、治理、资产管控、可视化应用的全链条大数据服务体系。相关智能数据产品可全方位满足政企客户数字化转型、数据要素治理、数据价值挖掘的核心需求，与公司AI中间件、智算平台等产品深度协同，形成“算力支撑+智能应用+大数据服务”的一体化解决方案，在信创大数据与AI融合应用领域具备稳定的市场竞争力。
　　本年度，公司人工智能与大数据业务产品体系高度聚焦、布局持续完善，实现商业化落地与场景迭代。智能化中间件与智算平台筑牢数智化底层底座，AI智慧助手实现多行业场景赋能，智能数据产品补齐数据服务闭环。板块整体从技术布局阶段迈入规模化落地增长阶段，差异化竞争优势显著，与公司基础软件、智能运维业务形成强力协同，成为公司高质量发展的核心新兴增长极。
　　3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
　　（1）自主安全可靠成为行业新航向
　　2026年3月正式公布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》（以下简称“十五五”规划纲要）指出，“十四五”时期，数字经济核心产业增加值占比超过10.5%；“十五五”时期，新型工业化、信息化取得重大进展，是高质量发展取得显著成效这一目标的重要组成部分。要支持网络安全技术创新和产业发展，鼓励发展安全可靠的信息产品和服务。
　　实现关键技术自主安全可靠的战略意义重大，关乎国家的经济安全、网络安全、国际竞争力和长远发展。国家在不断重视关键技术的自主可控工作，自主安全可靠中间件是保障关键信息基础设施安全稳定运行的关键。做大做强我国信创产业，实现跨越式发展，必须提供自主安全可靠的中间件产品，促进中国软件技术的进步和创新，打破国外技术壁垒，解决信息安全隐患。同时聚焦行业差异化需求，为电信、金融、党政等行业用户提供自主可控安全可靠的中间件产品，打造更高质量、更有效率、更可持续、更为安全的基础软件产业链和供应链。
　　（2）人工智能、云原生等技术广泛应用推动领域交叉创新
　　《“十五五”规划纲要》指出要全面实施“人工智能+”行动，加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。
　　随着科学技术的不断进步，产业数字化转型要求将云计算、大数据、人工智能、5G等技术融入到传统产业之中，不断推出产业级的创新应用。中间件作为重要的一类基础软件，是系统建设中承上启下的关键，需要不断发展更新以适应上下层技术与业务需求的发展，同时云原生技术和产业数字化转型存在相互促进的关系。在产业发展过程中，以容器、微服务、Serverless、DevOps等为代表的云原生技术和理念可在云计算、大数据、人工智能等各种基础设施层面为产业应用提供底层支撑能力，一方面云原生技术提供的敏捷性提高了产业应用的开发效率及生命周期的管理能力，实现产业资源利用效率的提升、业务弹性扩展能力和灵活性的升级，另一方面云原生技术的先进性提供了更加灵活高效多样的云边端等基础设施资源，带来了业务形态多样性的可能，如云原生中间件、云原生可观测等新型云原生技术的涌现和演进，为中间件快速上云、降低复杂环境的运维难度带来了突破口。
　　随着技术创新深化与市场边界拓宽，人工智能和运维也在不断跨界融合。其中算力运维在数字经济中的战略支撑作用将日益凸显，借助算力的可观测能力，企业能够高效优化资源分配、精准预警风险，显著降低算力成本。这一趋势正驱动市场对专业算力监测及可观测产品与服务的需求持续攀升。而人工智能和中间件技术也在不断融合，人工智能技术的迅猛发展对中间件全生命周期的开发态、运行态、运营态等各个环节提供了全方位的赋能，同时在人工智能的场景下，中间件的内涵持续丰富，演化为AI模型与AI应用之间的桥梁。传统基础中间件不断增强自身能力，以更好适配复杂的AI场景。
　　（3）分层赋能破局行业数字化转型深水区
　　近年来，国家加大力度加快企业数字化转型升级，倡导有条件的大型企业打造一体化数字平台，全面整合企业内部信息系统，强化全流程数据贯通，加快全价值链业务协同，形成数据驱动的智能决策能力。中小企业及信息化较为分散的行业则从数字化转型需求迫切的环节入手，加快推进线上营销、智能生产、远程协作、数字化办公等应用，由点及面向全业务全流程数字化转型延伸拓展。基于公司在中间件、智能运维及人工智能领域的技术积累，可分层赋能政企数字化转型。针对大型企业，云原生平台、中间件统一管理、AI智能体和算力统一管理等技术方案可有效整合业务系统、软件资产、算力资源，构建全流程数据驱动的智能决策中枢；面向中小企业及信息化较为分散的行业用户，可通过提供轻量化一体化运维平台、轻量化AI工具包的方式，从持续运营、经营分析、智能运维等单点场景切入，逐步向全业务延伸。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　报告期内，公司经营态势稳步向好，收入规模有所增加，2026年上半年公司实现营业收入9,012.42万元，较上年同期增长10.26%，亏损金额较上年同期有所收窄。
　　报告期内，公司主要经营情况如下：
　　（一）聚焦优势行业领域，紧抓行业战略机遇
　　报告期内，公司持续聚焦电信、金融等传统优势行业，结合技术发展及客户需求，持续优化产品性能，不断迭代更新，并结合客户业务场景具体需求演进新产品、新技术，减少同质化低端竞争，集中资源抓住高景气行业市场发展机遇，依托成熟的适配体系与落地经验，持续扩大市场占有率与行业影响力。
　　（二）坚持创新驱动战略，提升研发资源利用率
　　报告期内，公司持续保持高强度研发投入，构建覆盖技术研发、产品迭代、场景落地、生态适配的全栈式产品布局，公司研发投入占营业收入比例为45.19%，报告期内公司不断推动产品迭代升级，深度融合大模型、低代码开发等前沿技术，改造传统产品，中间件业务不断推动从传统单机中间件向云原生、AI原生全栈基础设施的业务延伸，智能运维业务从基础监控向AI赋能的数智化升级，AI与大数据业务从技术布局阶段迈入场景化落地期，与基础软件、智能运维板块形成协同，持续贡献业务收入。
　　（三）全流程推进精细化管理，经营效率持续提升
　　报告期内，公司以提质增效为重要目标，深化精细化管理体系，覆盖项目研发、产品交付、市场运营、成本管控、人力管理等公司经营全链条，优化内部运营机制，明确各岗位职责、时间节点与考核指标，提升工作效率及产品质量，同时精准管控研发成本、运营成本、营销成本等，严控非必要开支，实现降本增效。公司建立了常态化经营数据分析机制，通过数据复盘营收结构、项目收益、运营短板，精准优化经营策略，提升整体盈利水平。在项目交付与客户服务环节，规范售前对接、项目实施、交付验收、售后运维全流程服务标准，建立客户需求快速响应机制、问题闭环处理机制，提升项目交付质量与客户满意度。

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　（一）核心竞争力分析
　　经过多年的积累，公司形成了较强的技术优势、客户优势、产品线优势、服务优势、人才优势。
　　1、技术优势
　　公司自主掌控中间件领域核心技术。自成立以来，公司长期扎根中间件及相关底层架构演进、传输技术研究，已实现全栈中间件核心技术的自主可控，并打造出以应用服务器为核心的全系列中间件产品矩阵。依托持续的研发投入与产品技术的迭代创新，公司产品的功能完备性与技术先进性持续提升、不断完善。
　　在研发管理体系建设方面，公司于2017年通过CMMI3级软件能力成熟度认证，2025年升级通过CMMI5级最高等级认证。作为国际公认的软件开发成熟度与流程规范性评估标准，CMMI等级的持续跃升，印证了公司研发管理效能与流程规范度已得到国际体系的持续认可。此外，公司2021年取得信息技术服务标准（ITSS）三级资质；2022年相继通过ISO9001质量管理体系、ISO27001信息安全管理体系年度审核，并斩获KCSP（Kubernetes认证服务提供商）资质。
　　依托长期的技术沉淀与研发投入，公司在巩固传统产品优势的基础上，持续推进中间件产品的迭代升级：应用服务器云化版本与微服务版本已在多行业客户场景中实现规模化落地；消息中间件PaaS服务MQPaaS及中间件统一管理平台MCP已成功应用于金融行业，通过向下对接统一云平台、向上支撑云管理平台，为客户提供高效、全域的运维管理支撑能力；数据类中间件以产品工具套件形态交付，助力企业高效沉淀数据资产。与此同时，公司在容器管理、微服务治理、DevOps一体化开发交付等方向均推出了成熟的云原生产品矩阵，形成了体系化的云原生解决方案。
　　在智能运维领域，公司以“新一代IT运维闭环管理套件”为核心理念，整合全域监控、资产配置管理、流程工单管理、自动化运维与智慧赋能能力于一体，打破传统监控工具的数据孤岛，构建业务、应用、资源三位一体的融合配置模型，为企业用户提供全维度、立体化的监控与管理服务，有效压缩故障排查时长。针对不同行业客户的业务特性，公司可精准解决分布式、容器化、微服务架构下的应用故障快速定位与处置难题，降低故障带来的业务损失。
　　紧跟云原生、AI原生技术发展趋势，公司研发团队在现有监控产品体系之上升级打造内生能力框架，推出信创一体化运行支撑平台、云原生可观测平台、运维智能体等多款新产品；通过持续兼容适配信创软硬件、深度融合云原生技术、集成大模型与智能体能力，全面提升系统故障排查、根因剖析与智能分析能力，保障基础设施与业务系统的高效稳定运行。
　　响应国家人工智能与数据要素领域的战略部署，公司将AI技术与数据技术纳入核心发展战略，围绕通用人工智能平台建设、垂类算法模型沉淀与优化、大模型行业场景创新、数据全生命周期一站式开发与治理能力构建等方向重点布局，已形成数据治理软件、数据资产服务平台、AI智能助手、AI智算平台等多元化产品能力体系。
　　凭借持续的研发投入与技术攻关，公司已掌握多项关键核心技术，并通过技术成果的产品化落地，显著强化了软件产品与技术服务的性能优势，构筑起公司的核心竞争力壁垒。
　　2、客户优势
　　公司软件产品与技术服务覆盖行业广泛，市场品牌认可度突出。公司产品终端客户主要分布在电信、金融、党政等关键领域，凭借技术先进性、性能优越性、产品成熟度与安全可靠性，获得了各行业用户的高度认可，在市场中建立了优良的品牌口碑。经过长期的技术服务深耕与市场拓展，公司已积累起规模庞大、结构稳定的优质客户群体。
　　由于客户的计算资源、数据资产、业务流程与管理规范均高度依赖底层软件基础架构，系统的稳定运行需要服务商对客户信息体系具备深度理解，因此客户在软件基础架构领域的投入规模大、替换成本高。合作周期越久，客户对产品与服务提供商的依赖度越高，客户粘性也随之持续增强。
　　3、产品线优势
　　公司以中间件软件为核心拳头产品，基础中间件矩阵涵盖应用服务器BES Application Server、Web服务器中间件BES WebServer、分布式缓存软件BES CacheServer、消息中间件BES MQ、云原生消息流软件BES CloudMQ等，全面覆盖市场主流基础中间件品类；同时拓展了分布式配置中心BES DCS、数据搜索软件BES DataSearch等业务类中间件产品。
　　在此基础上，公司进一步布局了CloudLink云计算基础设施软件系列、DataLink大数据产品系列、AILink智能学习平台，并持续完善WebGate融合监控系列、OpsLink运维管理系列等智能运维领域产品。全系列产品与中间件产品具备天然的兼容性与集成能力，既是中间件产品演进升级的重要补充，也能在市场端形成协同效应，为存量客户提供一站式的拓展服务。
　　公司基础设施软件与智能运维两大产品线形成双向赋能的协同格局：智能运维产品线可显著提升基础设施软件的运维效率，强化系统持续稳定运行能力；而基础设施产品则为智能运维产品线提供底层支撑，包括运维大数据能力、云原生底座能力、可观测内生能力等，二者互为引擎、相互拉动，形成技术共进的正向循环。
　　4、服务优势
　　公司为客户提供覆盖产品全生命周期的技术服务，涵盖需求规划、部署实施、运行保障、迭代升级等完整环节。公司建立了标准严谨的技术支持服务流程，打造了专业高效的服务团队，并搭建了体系完善的内部知识库。
　　秉承“客户至上”的服务理念，公司在北京、上海、西安、长沙等客户集中区域布局本地化服务团队，保障服务响应的及时性与高效性；技术服务团队实行7×24小时全天候值守机制，可随时响应客户服务诉求，同时为部分重点客户提供驻场式贴身服务支持。目前公司已在北京、西安、长沙等地设立产品技术研究中心，专职为客户提供专业化技术支撑与服务保障。
　　5、人才优势
　　对于软件企业而言，人才是核心发展驱动力。公司自成立伊始便将人才队伍建设置于战略首位，历经多年的内部培养与外部引进，已汇聚了一大批高素质技术人才。未来公司将继续依托灵活科学、兼具人文关怀的用人机制与人才培养体系，持续完善人才梯队建设，为公司长远发展夯实人才储备、巩固人才优势。
　　（二）报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　（三）核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司专注分布式、云化架构软件基础设施业务，持续研判基础中间件软件、IT运维、人工智能领域技术发展趋势，促进前沿创新技术与传统技术架构有机融合，依靠自主创新研发，积淀形成系列具备自主知识产权的核心关键技术。
　　报告期内公司新增的关键核心技术包括：一种昇腾服务器集群中多租户资源隔离方法及装置，基于多AI服务租户的资源存储方法及装置，一种基于多维度知识库检索与交叉匹配的选表方法及装置等。
　　公司持续巩固“基础软件+人工智能”技术布局，集中优势资源，深耕信创生态底座，在通算领域和智算领域持续强化自主创新能力和国产化替代服务支撑体系。将人工智能技术深度融入基础软件产品迭代与客户服务全流程。
　　在核心中间件领域，公司保持高强度研发投入，持续推进信创深度优化，不断完善电信、金融、党政等国计民生行业在业务系统过程中所需的各类中间件产品，同时向中间件智能化及统一运维管理、智能运维可观测、AI智算和智能体中台支撑、垂直行业AI应用等方向拓展，推动“中间件+AI”深度融合。
　　基础软件作为国家数字经济的“数字底座”，其自主可控已上升至国家战略核心层面。公司持续聚焦基础软件核心技术攻关，构建了覆盖应用服务器中间件、Web服务器中间件、消息中间件、分布式缓存中间件、分布式配置中心软件、数据搜索软件、天工JDK等产品的全栈信创解决方案。具备全面替代国外主流商用及开源产品的能力，能够精准满足金融、电信、能源、交通、政务等关键行业对安全可控、高性能、高可靠性的严苛要求。公司产品在功能、性能、兼容性、稳定性及安全性等核心指标上均达到行业领先水平，为规模化替代应用提供了坚实保障。在金融领域，公司产品成功入围多家头部金融机构的选型测评，凭借金融级高可用、智能化运维能力以及卓越的高并发处理与云原生支持性能，部署规模持续扩大；在政务领域，众多中央部委机关项目长期稳定运行，宝兰德中间件作为底层支撑，有力护航国家关键信息基础设施的安全稳定，实现“以用促研、迭代升级”的良性循环，为国家关键核心技术的自主突破贡献力量。
　　此外，随着中间件应用范围快速拓展、功能持续丰富，传统的分散管理模式已难以应对日益增长的管理需求，遭遇诸如使用不规范、部署效率低、配置复杂、故障分析难、安全风险高等中间件的使用及管理难题，导致中间件管理及运维效率低下，成本居高不下。针对企业在使用和管理中间件过程中的种种难题，宝兰德凭借在中间件及运维领域的深厚积淀以及对中间件应用场景的深刻理解，推出集中间件部署、监控、配置、运维、安全管控于一体的中间件统一管理平台解决方案，作为一个面向企业级用户基础软件管理中枢，可以通过可视化的集中管控、自动化运维以及智能化的监控告警，显著降低企业IT运维成本，提升业务系统的连续性和安全性，是企业实现信创改造和数字化转型不可或缺的“稳定器”与“加速器”。此方案凭借其卓越的技术创新性、稳定的系统性能以及广泛的行业适用性，在2026信息技术应用创新发展大会上成功入围“2025信息技术应用创新解决方案”名单。标志着宝兰德在推动基础软件国产化、助力企业数字化转型方面的实力再次获得了国家级权威机构的认可。
　　同时，公司智能运维与可观测技术持续迭代，深度适配云原生与信创环境，高可用保障能力进一步强化。2026年，公司实施研发投入结构化升级，重点投向智能运维可观测、运维智能体等核心技术领域，持续完善信创环境全栈监控适配，打造云平台智能运维和算力运维管理体系，提升微服务框架深度运维能力。公司融合监控平台构建了统一、智能的监控数据管理架构，为智能运维奠定坚实的可观测数据底座。在行业应用层面，公司一体化运维平台构建了“监控、告警、通知、工单、处置、评价”全流程闭环运维管理体系，形成监控、服务、资产、渠道一体化的综合运维服务能力，有效规整运维流程、整合运维资源，提升企业整体运维管理规范化水平。平台搭载的AI运维中心，可依托自主规划智能体技术打造SRE Agent，完成日常运维巡检、故障告警处置、根因定位分析、故障报告生成等智能化场景，有效规避、降低系统运行故障风险，保障业务系统稳定、持续运行，同时实现AIGC技术与智能运维业务的有机协同，推动运维模式向智能化、自动化演进。
　　在AI应用构建支持层面，公司基于生成式人工智能技术，自主研发的Debot智能体平台是面向企业内网场景、以流程型智能体与自主规划智能体多主体协同为核心的企业级AI赋能平台。依托多层技术能力体系，实现智能化任务治理与业务赋能：智能协同编排能力可对复杂业务任务进行结构化拆解与智能分发，通过多专业智能体协同联动，实现复杂工作的分工并行处理，提升整体任务执行效率；知识与技能沉淀复用能力能够将行业领域知识、历史运维及办公经验、标准化业务能力进行模块化封装，形成可随时调用、可持续迭代的智能化技能资产，支撑业务场景快速落地；代码智能辅助能力可在合规授权范围内解析业务系统代码结构，辅助完成系统架构研判、问题隐患定位、优化修复建议输出，有效提升系统研发与运维智能化水平。同时在AI基础设施层面，公司研发的智算管理平台AILink Computing是面向AI Infra场景的全栈式异构智算调度与运营的“操作系统”（AIOS），集成集群自动化部署、算力虚拟化、MaaS模型服务、异构算力调度、算力运营、研发支撑及全栈可观测核心能力，有效解决传统AI集群部署慢、资源利用率低、模型落地难、异构适配弱、运维成本高等行业痛点。平台可实现集群极速自动化部署，大幅缩短基建交付周期；通过精细化算力虚拟化调度，显著提升资源利用率与任务并发效率，降低硬件投入成本。依托端到端MaaS体系，平台预置主流大模型，集成数据处理、微调评测、弹性推理、统一网关及计费能力，有效降低AI应用落地门槛与推理成本。产品全面兼容国内外主流异构算力，支持跨集群资源协同与硬件无感迁移，深度适配国产算力生态，规避硬件锁定风险。平台搭建起完备的算力配额管控、精细计费、全链路溯源审计体系，实现算力标准化、可量化运营；同时提供轻量化双模式开发环境，消除研产环境差异，提升研发迭代效率。凭借软硬件全栈可观测与智能排障能力，平台可快速定位修复集群故障，保障大规模AI算力集群高效、稳定运行，对企业、高校、科研机构等智算中心的算力纳管、算力加速、算力调度、算力运维、算力运营等各项核心诉求均能高效支持，拓展“算力供给-技术迭代-科研产出”的闭环支撑模式，帮助用户突破算力瓶颈，加速大模型及其场景的普及及广泛应用。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　报告期内，公司新取得授权发明专利3个，累计获得发明专利72个，新取得软件著作权21项，累计拥有313项软件著作权；共有17项注册商标。

　　四、报告期内主要经营情况
　　报告期内，公司实现营业收入9,012.42万元，同比增加10.26%；实现归属于上市公司股东的净利润-5,874.96万元；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-6,233.24万元，同比亏损幅度收窄。

　　五、风险因素
　　（一）业绩亏损的风险
　　受宏观经济环境变动、行业竞争持续加剧以及部分客户采购计划延后、信息化预算收缩等多重因素叠加影响，公司当期净利润出现亏损。
　　若未来宏观经济下行压力持续，公司营业收入增长未能达到预期，同时成本费用管控效果不及目标，公司仍将面临业绩亏损的风险。
　　针对上述风险，公司将持续优化经营效率、提升经营质量：一方面深度挖掘行业客户需求，加大市场拓展力度，紧跟市场新需求与行业新形势研发更具竞争力的新产品，夯实核心竞争能力；另一方面持续推进降本增效工作，强化全流程成本管控，提升盈利水平；同时公司将继续深化AI、大数据等新技术的研发攻关与落地推广，平抑业绩波动，降低亏损风险。
　　（二）核心竞争力风险
　　软件行业具备技术迭代速度快、产品更新周期短的特性，行业技术路线演进与客户需求变化均较为迅速。若公司未能精准把握技术发展方向、及时响应市场需求变化，导致产品质量不达标、无法匹配市场需求，或是在新产品研发过程中出现关键技术突破受阻、研发成果不及预期等情况，则可能丧失现有技术领先优势，对公司后续经营发展造成不利影响。
　　核心自主技术与配套的高端专业人才，是软件企业综合竞争力的核心体现，也是长期可持续发展的根基。当前公司多款产品与技术均处于研发攻坚阶段，专业技术队伍的稳定性对公司发展至关重要。若未来在人才市场竞争中出现核心技术人员大规模流失的情况，将对公司经营发展产生负面影响。
　　截至报告期末，公司仍有多项发明专利处于申请阶段。若后续相关发明专利未能顺利获得授权，公司对应技术将可能面临无法获得知识产权法律法规充分保护的风险，进而对公司经营造成不利影响。
　　（三）信息技术应用创新发展不确定的风险
　　公司为涵盖中间件、智能运维、AI+大数据领域的基础软件产品和解决方案提供商，产品主要应用于电信、金融、党政等领域。近年来，信息技术应用创新高速发展，但如果未来出现信息技术应用创新相关政策变动、国产化替代进程放缓等不利因素，将对公司的持续增长和盈利能力造成影响。
　　（四）宏观环境风险
　　公司产品下游应用集中于电信、金融、党政等与国计民生紧密相关的领域，上述行业的信息化投入规模与国内宏观经济运行态势关联度较高。若宏观经济出现大幅波动，引发相关部门与企业的软件采购需求下降，将可能对公司经营业绩造成不利影响。
　　（五）财务风险
　　报告期末，公司的应收账款数额较大，占流动资产的比例较高。若后续出现应收账款无法及时收回的情况，会产生坏账损失的风险，对公司的经营业绩造成不利影响。
　　（六）公司控股股东、实际控制人暨董事长兼总经理可对公司事务施加重大影响的风险
　　截至报告期末，公司现任控股股东、实际控制人暨董事长兼总经理持有的股份占公司已发行股份总数的比例为28.49%。控股股东可通过股东会表决、董事会决策及经营层管理指令等多重路径，对公司战略规划、经营方针、核心人事任免等重要事务施加重大影响。 收起▲

　　一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
　　(一)主要业务、主要产品或服务情况
　　公司是一家专业的基础软件产品和解决方案供应商，公司紧跟信息技术创新应用发展趋势，构建起覆盖基础设施软件、智能运维、人工智能及大数据三大类、六大系列、40+产品的矩阵，打造了覆盖全国的营销和服务网络。
　　2025年，公司始终坚持独立自主的产品研发，以实现基础软件自主可控为公司使命，坚持以客户为中心，专注客户需求，积极进行研发创新，不断提升产品竞争力。
　　(二)主要经营模式
　　1、盈利模式
　　公司报告期内的盈利主要来自销售自主研发的软件产品以及提供软件产品的技术服务收入。
　　公司持续... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
　　(一)主要业务、主要产品或服务情况
　　公司是一家专业的基础软件产品和解决方案供应商，公司紧跟信息技术创新应用发展趋势，构建起覆盖基础设施软件、智能运维、人工智能及大数据三大类、六大系列、40+产品的矩阵，打造了覆盖全国的营销和服务网络。
　　2025年，公司始终坚持独立自主的产品研发，以实现基础软件自主可控为公司使命，坚持以客户为中心，专注客户需求，积极进行研发创新，不断提升产品竞争力。
　　(二)主要经营模式
　　1、盈利模式
　　公司报告期内的盈利主要来自销售自主研发的软件产品以及提供软件产品的技术服务收入。
　　公司持续拥抱国家信息技术应用创新政策及人工智能发展浪潮，根据市场和客户需求，持续研发创新，提升产品技术含量、丰富产品功能、提高服务质量和响应速度，从而有效满足用户需求，是公司实现盈利的重要途径。
　　2、软件销售模式
　　报告期内，公司产品和服务主要提供给电信领域、金融领域、政府领域等大型政企客户，公司通过直接销售模式和经销模式进行软件销售。
　　不同销售模式的主要业务流程内容如下：
　　（1）直接销售
　　公司具备独立完备的销售团队和技术支持团队。
　　在该模式下，公司参与客户的公开招标或商务谈判。达成交易意向后，公司直接和客户签订销售合同。如公司签订产品供货合同，公司根据合同内容进行产品发货，并按照双方的合同约定向客户提供安装实施、调试及支持试运行等相关工作。产品到货后公司向客户索取到货证明，试运行阶段结束后公司向客户索取试运行稳定报告。如公司签订服务合同，公司向客户提供合同中指定服务内容。
　　由于中间件软件产品在客户的业务系统中起到核心关键作用，同时中间件软件本身与上层应用软件紧密相关，所以产品一经使用，替换中间件软件相对成本较高。一般在新建系统中，客户采用公开招标的形式来确定产品及合作方，而在后续的系统扩容业务中，客户一般不会更换中间件产品提供厂商。
　　（2）经销销售
　　公司经销销售模式是指公司通过经销商进行产品销售，由经销商将产品销往下游客户的一种方式。
　　经销商模式下，公司将产品以买断方式销售给经销商，并由经销商向最终用户交付产品及服务，公司充分给予经销商业务培训、业务支持等。
　　3、采购模式
　　公司作为软件企业，为非生产型企业，业务流程不涉及生产环节，销售自主研发的软件产品具有无差异化和可批量复制的特性。公司日常经营发生的采购主要为外包服务采购和采购开发部署软件相关的其他软硬件产品。
　　4、研发模式
　　公司新产品的研发，一般需要进行市场需求分析调查、提出可行性分析报告，经过可行性论证通过后进行立项。
　　立项后，项目研发过程分为6个阶段：规划、需求分析和设计、架构设计、开发实现、测试及发布。待研发项目完成后，通过注册软件著作权，形成软件产品，再向客户出售软件产品实现盈利。公司研发形成产品并向客户销售的过程即为公司实际的生产过程。公司在软件产品交付后，通过售后技术服务的方式为客户维护公司软件产品并保障业务系统的稳定。
　　5、技术服务模式
　　由于公司中间件和智能运维产品在客户的业务系统中起着核心作用，客户需要公司在销售软件产品后持续提供技术服务以辅助客户维护系统稳定，持续更新演进。公司专业化技术服务内容主要包括：保障服务、升级及补丁服务、系统维护服务和开发服务四种类型，其中保障服务和升级及补丁服务是关键和基础的支撑服务，客户需要购买这些服务来保障业务系统的稳定运行。
　　(三)所处行业情况
　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司主营业务是以基础设施软件、智能运维类软件及人工智能大数据类软件为主的软件的研发和销售，并提供配套专业技术服务。
　　2025年是“十四五”收官之年，也是布局“十五五”的关键之年。当前正处于新一轮科技革命和产业变革加速突破的阶段，软件和信息技术服务业也迎来了新的发展机遇。根据工业和信息化部发布的数据，软件和信息技术服务业2025年度运行态势良好，软件业务收入稳健增长。2025年，我国软件业务收入154,831亿元，同比增长13.2%，软件业利润总额18,848亿元，同比增长7.3%。软件业务出口627.3亿美元，同比增长7.7%，增速连续10个月保持正增长。
　　（1）行业发展阶段
　　①基础设施中间件行业发展情况
　　信息技术应用创新产业包含了从IT底层的基础软硬件到上层应用软件全产业链的安全、可控，中间件作为核心基础软件，在我国各行业信息系统中均发挥着至关重要的作用。实现中间件产品关键核心技术自主可控，是保障国家信息安全的关键一环，因此受到了国家政策的重点扶持。
　　我国中间件软件行业早期由国际知名厂商IBM和Oracle以领先的产品技术迅速占领了市场，随着国产中间件厂商技术的升级，以宝兰德为代表的国产厂商在电信、金融、政府等领域客户中不断打破原有的IBM和Oracle的垄断，逐步实现了中间件软件产品的国产化自主可控。
　　在国家信息技术应用创新产业发展的持续推动下，中间件产品的国产化进程将持续加快，国产中间件厂商将迎来难得的发展机遇，并有望成为信息技术应用创新产业发展的标杆行业。随着云计算、物联网和大数据领域相关技术日渐成熟，中间件开始不断扩大边界以融合新兴技术趋势，中间件产品形态愈发多样，既可以是在计算机硬件和操作系统之上，支持应用软件开发和运行的基础中间件软件形态，也可以是在云环境中组成PaaS平台的云化中间件形态，以及在大数据领域中以数据中台的形态出现。但不论应用场景如何变化，为分布式应用提供标准平台的需求始终存在并持续增长，中间件产品的概念不断延伸，且将随着数字化技术的发展而不断壮大。
　　②IT智能运维软件行业发展情况
　　伴随国产化信息技术应用创新工作的不断落实和深入推进，新型国产化软硬件产品在更多行业和领域纷纷落地，由于产品的兼容适配性及稳定性的差异导致的业务系统故障明显增多，传统基于设备的监控运维产品无法满足需要，从而催生了大量面向信息技术应用创新领域的运维工具的产品需求。同时，信息技术应用创新产品的测试认证工作也为行业内的运维产品设定了门槛。
　　中国信息化运维行业在2025年已进入智能化与自动化深度融合的新阶段。随着云计算、大数据、人工智能等技术的广泛应用，传统以人工为主的运维模式加速向自动化、智能化转型。企业IT系统复杂度指数级增长，促使运维服务从“被动响应”转向“主动防御”，智能运维（ArtificialIntelligentOperations，或称AIOps）成为核心驱动力。通过机器学习算法对海量运维数据进行分析，系统可实现故障预测、根因定位和自愈能力，显著降低业务中断风险。
　　随着人工智能技术的兴起，大模型赋能的智能化运维为企业提供了一种全新解决运维难题的路径。通过大模型从日志、指标等时序监控数据中挖掘有效信息，实现故障的精准定位和快速解决。通过检索增强生成RAG框架，大模型可以依托运维专家支持能力的沉淀积累及对历史案例的泛化学习，提供预测分析技术，可以帮助企业提前识别潜在的故障风险、容量问题，实现从事后处置向事前防控演进。对于企业沉淀的诸多运维解决方案资料库，大模型通过NLP技术，将运维手册、场景问题回答、运维案例库和实时数据整合为运维智能知识系统，降低了对人工的依赖，提升了团队协作效率。同时大模型还可以自动化处理重复性任务，如告警分类、日志分析和状态监控，通过不同的运维专家Agent，驱动大模型实现智能化的故障识别、故障定位、根因分析、报告生成，同时支持多环节智能编排，降低整个运维周期中对人工的依赖。
　　③人工智能及大数据行业发展情况
　　2025年，全球人工智能步入系统性进化的关键阶段，技术、应用与生态的协同共振，推动人工智能正从“有能力”向“有用处”的实质性跨越。我国高度重视人工智能发展，将其作为发展新质生产力的关键引擎和造福人类的国际公共品，不断推进关键技术突破、行业应用走深向实，助力产业生态日趋繁荣。
　　根据中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）2026年1月发布的《人工智能产业发展研究报告（2025年）》，截至2025年底，我国人工智能企业数量超过6000家，全球占比达16%，形成了从基础底座、模型框架到行业应用的完整产业体系。我国大模型调用需求快速增长，2025年公有云大模型（对客侧）Token调用量约2000万亿，人工智能正加速从“能思考”向“能实干”转变，为千行百业开拓赋能新空间。
　　根据中国互联网络信息中心发布的第五十七次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月，我国生成式人工智能用户达6.02亿人，较2024年底增长141.7%；普及率达42.8%，同比大幅提高25.2个百分点。
　　2026年3月5日，工信部部长李乐成在全国两会首场“部长通道”上谈及中国人工智能产业的发展形势时表示，人工智能这个“关键变量”，正成为经济高质量发展的“强劲增量”。2025年，我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业超过6200家。
　　（2）行业基本特点
　　国家政策推动信息技术应用创新加速
　　二十大报告强调，“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，加快实现高水平科技自立自强。以国家战略需求为导向，集聚力量进行原创性引领性科技攻关，坚决打赢关键核心技术攻坚战。”要深入贯彻落实党的二十大关于加快实现高水平科技自立自强的战略要求，面向软硬件等信息技术领域开展核心关键技术体系化布局，以体系化优势弥补单点弱势。着力补齐技术短板，重点推进集成电路、基础软件、工业软件领域关键核心技术突破，加快改变核心技术受制于人的局面。随着国家政策的大力支持和行业需求强劲拉动，“新基建”在全国范围内快速铺开，“信息技术应用创新”已然成为“新基建”的重要内容并迎来加速发展的窗口期，信息化创新的成熟度也在不断提高。
　　企业数字化转型与云原生技术结合催生新型市场需求
　　“整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力。”习近平总书记关于新质生产力的重要论述，为新时代新征程加快科技创新、推动高质量发展提供了科学指引。2025年是我国"十四五"规划的收官之年，也是"十五五"规划的谋篇布局之年。党中央、国务院高度重视数字中国建设，各地区、各部门积极贯彻落实数字中国战略部署，面向"十五五"，统筹推出一批重大工程、重大项目、重大政策和重大改革举措，显著增强了未来发展的确定性与导向性。当前，新一轮科技革命与产业变革纵深推进，人工智能等新兴技术蓬勃兴起，信息化发展正经历从数字化、网络化向智能化的全面跃升。
　　②IT智能运维行业基本特点
　　我国智能运维行业起步较晚，经过近些年的不断实践，也取得了部分成果，除了互联网公司、银行以外，证券、保险、电力、运营商、工业制造、国家机关、自动驾驶公司等也都开始尝试AIOps落地，智能运维逐步形成了产业生态化。在智能运维场景上也呈现了精细化、多样化的趋势，用户在具体场景的异常检测、根因分析、趋势预测等要求会根据场景和检测重点而不同。整个产业也在不断提升应用开发效率，并逐步形成整体AIOps技术的平台化。各行业对IT运维产品的需求呈现明显差异，在推进IT运维软件深度落地的过程中，不同领域面临着独特的机遇与挑战。随着各行业数字化转型持续深入，人工智能、大数据、边缘计算等技术与运维场景加速融合，推动行业运维模式从被动应对向主动预测转变。在此背景下，IT智能运维软件的价值将超越传统的运营效率优化工具，逐步成为驱动各行业实现高质量发展的核心赋能要素。
　　③人工智能行业基本特点
　　人工智能已经成为全球共识的新兴生产力，而数据已被纳入我国的新兴生产要素，共同推动着技术普惠和社会进步。近年来，人工智能与大数据行业在我国得到了迅猛的发展。这一趋势不仅体现在市场规模的扩大，更体现在技术创新和业务模式的深刻变革。
　　人工智能技术的快速进步，正驱动企业加速数字化转型进程。以大模型为代表的AI技术革新，显著提升了软件开发的智能化水平，不仅简化了开发流程、降低了技术门槛，更大幅提升了研发效率。这些先进技术在电信、金融、制造、医疗、教育等垂直领域的深度应用，为行业提供了更精准、高效的智能化解决方案，推动产业数字化转型迈向新阶段。当前，众多企业正积极部署大模型等前沿技术，通过优化生产流程、降低运营成本来构筑竞争优势，抢占行业发展先机。
　　（3）行业主要门槛①技术门槛
　　中间件软件属于基础类平台产品，具有跨平台性，应可以满足高性能、稳定性、可扩展性、跨平台、跨语言的要求，需要开发商具备优秀的软件架构能力和底层技术研发能力。针对云原生环境下的中间件，不仅仅需要在传统中间件类型上进行丰富，提供更多的服务满足应用架构升级、分布式、微服务化转变等需求，同时还需要中间件产品自身的云原生化转变，能够实现对云上基础资源的适配，支持容器化运行、有状态无状态服务分离、组件模块化、支持弹性伸缩等能力。
　　面向云计算的智能运维管理平台技术复杂度高，需要支持云计算的特性，即大规模、按需使用、灵活快速部署等。大规模要求平台具备高效并行计算能力及数据传输能力，按需使用要求云管理平台须能够实现按照策略完成物理资源、中间件实例、应用实例三个层次的自动化调度等。同时，面向IT行业的智能运维，需要大量的IT运维工作经验，对系统架构、应用架构、运行模式、运行机制等方面深入了解，技术要求高，行业经验要求深，开发周期长，具有较高的技术门槛。
　　人工智能作为引领未来的战略性技术，其研发与应用存在较高的技术门槛，需要较高研发投入与长周期迭代。在算法与模型创新方面，需持续突破大模型架构设计、多模态对齐、小样本学习等核心算法，依赖顶尖科研团队与长期技术积累。同时从实验环境到规模化落地的过程中，会考验研发团队较强的工程化能力，需解决算力虚拟化、算力调度优化、分布式训推优化、低延迟推理、模型压缩、数据解析优化、参数自动化调优、大模型自身幻觉问题消除等技术难题，涉及复杂系统工程经验。
　　②市场壁垒门槛
　　公司所在行业的最终客户中由于较高比例是电信、金融、政府领域等大型政企单位，这些客户不仅对产品质量要求很高，而且对厂商提供的售后服务要求也很高。基础软件产品的供应商只有通过长期的技术服务和市场推广才能形成规模化、稳定成熟的客户群体。客户的计算资源、数据资源、业务及企业规范都依托于底层和支撑的软件基础架构，相关系统的有效运营依赖于供应商对客户信息系统的深入理解，因此，客户在软件基础架构的投资规模很大，同等条件下，其替代及更换成本较高。使用周期越长，其对产品及服务的提供商的粘性就越强，这个特点对市场新进入者形成了较强的市场壁垒。
　　③人才门槛
　　中间件和云环境下的智能管理平台软件是平台基础软件，连接应用和操作系统、数据库。不同于一般行业解决方案开发商的研发人员，中间件和云管理平台要求开发人员熟悉基础底层核心的知识，不仅仅精通中间件自身的技术，还要精通数据库以及操作系统的技能，更需要有对技术演变具有很好的前瞻性，云管理平台还要求对虚拟机技术、容器技术和分布式文件系统等技术有很好的掌握。而IT智能运维需要有大型软件的系统架构经验，需要精通网络通信、大数据、AI算法和可视化等技术。对于人工智能方面的人才，则需要对机器学习、深度学习、强化学习、神经网络、大模型、智能体等各种前沿算法和技术有积累和沉淀，具备数学建模与创新能力，并且在人工智能场景与行业的结合中具备跨学科交叉与行业洞察，所需的人才培养周期长。
　　2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　随着信息技术、数字技术、智能技术的不断变革和迅猛发展，云计算、大数据、人工智能等尖端科技的更迭日新月异，推动了各行各业的深刻变革。客户对于产品服务的灵活性和响应速度提出了更高要求。为应对这一新挑战，并满足市场的多元化需求，公司积极推动产品创新与技术升级，灵活调整战略以适应行业的新动态和未来趋势，从而为公司的稳健、持续、高质量发展奠定坚实基础。公司产品逐渐形成基础设施软件、智能运维软件、人工智能和大数据三大类别。
　　（1）基础设施软件市场地位
　　在公司的产品板块布局中，基础设施软件涵盖中间件类、云应用类产品。中间件作为公司的拳头产品，依赖自主研发的多项核心技术，其处理能力、高可用、稳定性等特性均达到媲美国外一流产品的水平，在电信、金融和党政央国企等领域的市场应用中均处于领先地位，尤其在金融领域增长较快。随着技术的不断演进，公司推出的云原生中间件系列产品可以更好地适应新型云化趋势下应用构建的需求。云应用基础设施领域作为新兴市场，随着上云速度的不断加快，尤其在从传统架构向云化架构迁移的过程中，行业用户在PaaS建设方面的市场需求快速扩大，公司衍生出众多新型云端中间件技术。公司在弹性计算平台的能力支持、多元异构中间件产品的统一管控、服务能力统一提供等维度均提供了容器PaaS平台、中间件统一管理平台等产品。凭借在基础中间件和PaaS云平台领域丰富的产品技术能力、针对行业客户大型核心系统的支撑能力和针对企业用户的定制服务能力，公司持续处于市场领先地位。
　　（2）IT智能运维软件市场地位
　　经过多年发展，公司对智能运维软件领域核心技术深入研究开发，通过不断加大技术研究、产品开发投入力度，持续进行改进和创新，公司产品功能、技术水平不断提升。公司不断提升监控产品实现全栈融合监控和云原生可观测能力，增强低代码开发能力和AI能力以快速适应用户需求变化，全面助力自动化、数智化运维新场景。在应用性能管理软件基础上，逐步研发演进出基础设施监控软件、容器监控软件、业务性能管理软件、应用可用性探测软件、用户体验类监控软件等产品，为客户提供一站式融合监控解决方案。随着云计算技术的快速发展以及云原生平台承载的应用系统复杂故障界定和溯源问题带来的挑战，公司打造了基于云原生技术的全景可观测平台软件，为帮助客户快速准确诊断云原生应用故障提供了有力的技术支撑。公司推出的智能运维编排软件，允许用户通过拖拉拽方式快速建立运维作业和任务，实现自动化调度，快速应对用户不同运维场景需求。基于领域模型驱动型的低代码开发平台，可实现运维服务的快速开发与交付。同时基于数字效能大模型等专业领域模型的构建，利用AI智能运维机器人作为产品入口，深化了ChatOps等场景能力。
　　针对具备强大纳管能力，可全面管理算力平台容器化与非容器化环境的全域资源并高效采集数据。平台深度融合资源、指标、日志等各类运维数据，构建规范统一的能力中心。从应用视角重塑数智化算力运维场景，通过实时监测与快速处理，为企业智能业务和算力服务提供全方位保障。公司不断进行架构优化，进一步规范和统一技术架构，梳理各产品功能定位，使产品的组合集成更标准、更便利，给用户提供更优质的客户体验。
　　（3）人工智能和大数据市场地位
　　公司在人工智能领域的投入从研发初期就注重技术的落地性和实效性，公司智能运维AIOps产品聚焦在如何将人工智能技术运用到企业的运维实践中，提升整体运维效率和生产运行质量，降低IT建设运营成本。公司AI智能学习平台AILinkLearning作为智能计算软件的基础设施，着力打造智能化的数据处理、模型开发、模型训练部署、模型评估、模型推理、算力管理、国产AI芯片适配、算法应用等能力，降低人工智能应用的开发维护成本，并以此为依托提供各种优质高效的算法服务及衍生产品打造智能化的数据处理和模型服务等服务化能力。随着生成式人工智能技术的迅猛崛起，公司在如何利用大型模型技术来显著提升用户的数字效能方面重点投入，专注于多个关键领域包括低成本私有化专业大模型的研究、规模化商业大模型服务的集成以及大模型领域应用开发的拓展等。
　　公司注重立足实际场景应用，结合丰富的行业经验，迅速构建出AI智能助手平台AILinkDebot，大幅提升运维服务、客服投诉、智能营销、故障应急、态势分析、智能学伴、智能助教及其他业务场景的智能化程度，让技术价值直接转化为业务效能，实现一岗一助手，通过AI原生应用的构建重塑业务流程，并已在电信、金融、教育领域实现落地。
　　AI智算平台AILinkComputing通过整合企业内不同厂商、型号的算力资源，帮助企业有效利用现有硬件，为未组建算力平台的企业提供集中管理方案。同时还聚焦于解决大模型应用中的高并发压力和推理服务响应问题，并支持对模型进行微调，提升大模型在实际应用中的准确性和效果，降低企业在大模型开发与部署过程中的成本与技术门槛，加速人工智能技术的落地和广泛应用，解决算力瓶颈问题并推动行业数字化转型。通过提供完善的算力服务体系，通过规范化的流程管理、灵活的弹性计费模式、直观的资源全景视图以及高效的一体化运维能力，显著降低企业在大模型开发与部署中的成本和技术门槛。这不仅有效解决了算力资源短缺的瓶颈问题，更将加速人工智能技术的应用落地，有力推动各行业的智能升级。
　　在大数据领域，公司重点加强数据集成、数据交换、数据治理、数据服务资产及数据可视化等大数据体系的产品研发，研发并完善了数据交换平台BESDataLinkDXP、数据集成平台BESDataLinkDI、数据资产服务平台DASP、数据治理平台DGP、大数据平台BESDataLinkDSP、数据可视化平台DataCool等云计算和数据类中间件及平台类软件，有效地支撑了下游用户数字化转型及数据要素支持等方面的需求。
　　3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
　　（1）自主安全可靠成为行业新航向
　　2026年3月正式公布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》（以下简称“十五五”规划纲要）指出，“十四五”时期，数字经济核心产业增加值占比超过10.5%；“十五五”时期，新型工业化、信息化取得重大进展，是高质量发展取得显著成效这一目标的重要组成部分。要支持网络安全技术创新和产业发展，鼓励发展安全可靠的信息产品和服务。
　　实现关键技术自主安全可靠的战略意义重大，关乎国家的经济安全、网络安全、国际竞争力和长远发展。国家在不断重视关键技术的自主可控工作，自主安全可靠中间件是保障关键信息基础设施安全稳定运行的关键。做大做强我国信创产业，实现跨越式发展，必须提供自主安全可靠的中间件产品，促进中国软件技术的进步和创新，打破国外技术壁垒，解决信息安全隐患。同时聚焦行业差异化需求，为电信、金融、政府等行业用户提供自主可控安全可靠的中间件产品，打造更高质量、更有效率、更可持续，更为安全的基础软件产业链和供应链。
　　（2）人工智能、云原生等技术广泛应用推动领域交叉创新
　　《“十五五”规划纲要》指出要全面实施“人工智能+”行动，加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。
　　随着科学技术的不断进步，产业数字化转型要求将云计算、大数据、人工智能、5G等技术融入到传统产业之中，不断推出产业级的创新应用。中间件作为重要的一类基础软件，是系统建设中承上启下的关键，需要不断发展更新以适应上下层技术与业务需求的发展，同时云原生技术和产业数字化转型存在相互促进的关系。在产业发展过程中，以容器、微服务、Serverless、DevOps等为代表的云原生技术和理念可在云计算、大数据、人工智能等各种基础设施层面为产业应用提供底层支撑能力，一方面云原生技术提供的敏捷性提高了产业应用的开发效率及生命周期的管理能力，实现产业资源利用效率的提升、业务弹性扩展能力和灵活性的升级，另一方面云原生技术的先进性提供了更加灵活高效多样的云边端等基础设施资源，带来了业务形态多样性的可能，如云原生中间件、云原生可观测等新型云原生技术的涌现和演进，为中间件快速上云、降低复杂环境的运维难度带来了突破口。
　　随着技术创新深化与市场边界拓宽，人工智能和运维也在不断跨界融合。其中算力运维在数字经济中的战略支撑作用将日益凸显，借助算力可观测能力，企业能够高效优化资源分配、精准预警风险，显著降低算力成本。这一趋势正驱动市场对专业算力监测及可观测产品与服务的需求持续攀升。而人工智能和中间件技术也在不断融合，人工智能技术的迅猛发展，正在逐步加深对中间件全生命周期的开发态、运行态、运营态等各个环节提供了全方位的赋能，同时在人工智能的场景下，中间件的内涵持续丰富，演化为AI模型与AI应用之间的桥梁。传统基础中间件将不断增强自身能力，以更好适配复杂的AI场景。
　　（3）分层赋能破局行业数字化转型深水区
　　近年来，国家加大力度加快企业数字化转型升级，倡导有条件的大型企业打造一体化数字平台，全面整合企业内部信息系统，强化全流程数据贯通，加快全价值链业务协同，形成数据驱动的智能决策能力。中小企业及信息化较为分散的行业则从数字化转型需求迫切的环节入手，加快推进线上营销、智能生产、远程协作、数字化办公等应用，由点及面向全业务全流程数字化转型延伸拓展。基于公司在中间件、智能运维及人工智能领域的技术积累，可分层赋能政企数字化转型。针对大型企业，云原生平台、中间件统一管理、AI智能体和算力统一管理等技术方案可有效整合业务系统、软件资产、算力资源，构建全流程数据驱动的智能决策中枢；面向中小企业及信息化较为分散的行业用户，可通过提供轻量化一体化运维平台、轻量化AI工具包的方式，从持续运营、经营分析、智能运维等单点场景切入，逐步向全业务延伸。
　　二、经营情况讨论与分析
　　报告期内，公司实现营业总收入23,059.60万元，较上年同期下降18.64%；实现归属于母公司所有者的净利润-7,494.44万元，较上年同期亏损扩大1,622.20万元。
　　报告期内，公司部分下游客户采购需求有所减少或延缓，叠加公司结合市场环境、产品竞争力及发展战略等因素，收敛部分业务条线，导致营业收入有所下滑；同时，公司始终坚持技术创新与产品升级，持续保持较高的研发投入，在2025年度公司整体推进降本增效的背景下，研发投入较上年度仍有所增加。
　　报告期内，面对复杂多变的市场环境，公司始终坚持独立自主的产品研发，以实现基础软件自主可控为公司使命，坚持以客户为中心，专注客户需求，持续进行研发创新，不断提升产品竞争力。报告期内，公司营业收入、净利润有所下滑，但公司持续重视研发投入，保持着对技术创新的关注，报告期内，公司研发投入占营业收入的比例为41.82%，较上年同期增长了10.62%。随着各项优化措施的持续深化，公司将进一步维持稳健发展的态势。
　　报告期内，公司主要经营工作如下：
　　（一）持续深耕优势客户，不断拓展客户群体
　　报告期内，公司围绕电信、金融等传统优势行业不断进行深耕，稳固现有市场地位并进一步扩大市场份额。通过深入了解这些行业的业务特点和需求，持续优化产品功能和服务，以满足不同客户的行业属性需求，不断提升客户满意度。同时加大在教育、能源、交通、医疗等潜力行业的开拓力度，全面拓宽公司的行业覆盖领域。
　　公司充分利用自身技术优势，深挖市场需求，打造更具竞争力的行业解决方案，进一步提升公司产品的市场渗透率，为公司的持续发展和市场竞争力打下坚实基础。
　　（二）重视研发投入，不断提升核心竞争力
　　报告期内，公司高度重视技术创新与产品研发，累计研发投入9,644.47万元，较上年同期增长约9.08%，占本期营业收入的比例为41.82%。公司持续实施研发投入结构化升级，重点投向AI智算平台、智能体开发平台、智算运维平台、行业AI应用场景建设、中间件品类拓展、智能运维可观测等核心技术领域，彰显了公司对技术创新的高度重视，为进一步契合信息技术产品发展及公司后续成长提供了坚实支撑。
　　（三）合理控制成本、费用，加强管理监督
　　报告期内，公司通过进一步加强预算编制管理，优化资源配置、严格监督等措施，进一步聚焦核心市场、核心产品，在保障公司市场竞争力及发展前景的前提下，加强成本费用管控，有效控制运营成本。
　　（四）优化公司治理，加强合规运作
　　报告期内，公司管理层高度重视内部控制管理工作，进一步建立健全各项内部控制制度，提升公司规范化运营水平。在制度建设上，公司已根据法律法规的最新要求，全面修订内部控制制度，并进行公司治理结构的调整，公司已制定了详细的调整方案，确保调整工作平稳过渡。沟通协作方面，强化董事会、高管之间的交流，明确各自职责权限，建立科学决策流程和高效执行机制，保障决策科学合理，提升执行速度与效果。信息披露层面，公司加强内部协作，优化审核审批流程，通过真实、准确、完整、及时的信息披露，增强投资者信心，提升市场声誉。投资者关系管理上，公司通过举办业绩说明会、上证E互动、投资者热线等多种方式，加强与投资者的沟通交流。
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　经过多年的积累，公司形成了较强的技术优势、客户优势、产品线优势、服务优势、人才优势。
　　1、技术优势
　　公司自主掌握中间件相关的核心技术。公司自创立以来，长年扎根于中间件及相关底层架构演进和传输技术的研究中，完全自主掌握了一整套中间件相关的核心技术，并研发出了以应用服务器为核心的中间件系列产品。通过持续的研发投入和对产品技术的不断改进和创新，公司产品功能和技术水平得到不断提高和完善。
　　公司通过长期的持续积累和研发投入，在夯实原有产品的基础上，演进研发了新型的中间件产品，其中应用服务器云化版和微服务版已广泛应用在各行业客户；消息中间件的PaaS服务MQPaaS及中间件统一管理平台MCP已经在金融领域实现落地应用，通过向下对接统一云平台、向上支撑云管理平台，可提供广泛且高效的运维管理支撑能力；数据类中间件以产品工具套件的形式，为企业形成有效数据资产提供了便利；此外公司在容器管理、微服务、DevOps开发交付一体化等方面均推出了成熟完整的云原生系列产品，形成了完善的云原生解决方案。
　　公司在智能运维领域以“新一代IT运维闭环管理套件”理念为指导，集全方位监控、资产配置管理、流程工单管理、自动化操作和智慧赋能于一体，打破传统监控工具的数据壁垒，构建业务、应用、资源的融合配置模型，为企业用户提供全面立体的监控及管理服务，有效缩短排障时间。并且根据不同行业客户的实际情况，针对性解决分布式、容器化、微服务架构下应用系统故障快速定位与排查问题，减少故障损失。通过积极跟进云原生技术演进趋势，公司研发团队在现有监控产品体系基础上演进升级打造内生能力框架，形成云原生可观测平台，构建云原生要素地图，提高系统排错、剖析及分析能力，保障云基础设施高效稳定运行。
　　公司积极响应国家在人工智能及数据要素方向上的战略规划，在企业发展战略上将AI技术及数据技术作为公司发展的重要动力，在通用人工智能平台、垂类算法模型能力提升及沉淀、大模型技术的行业领域创新、数据全生命周期一站式开发与治理能力打造等多个维度重点发力，构建了数据治理软件、数据资产服务平台、智能学习平台、AI智能助手、AI智算平台等多款产品能力体系。公司通过持续的研发投入与技术创新，掌握了多项关键核心技术，并通过对核心技术的应用，显著提高了相关软件和服务产品的性能优势，形成了公司的核心竞争力。
　　2、客户优势
　　公司销售的软件产品和技术服务行业覆盖度广，品牌认可度高。公司产品的主要终端客户为电信、金融、政府等领域，在技术先进性、性能优越性、产品成熟度及安全可靠性等方面得到了各行业用户的认可，在市场中树立了良好的品牌形象，只有通过长期的技术服务和市场推广才能形成规模化、稳定成熟的客户群体。客户的计算资源、数据资源、业务及企业规范都依托于底层和支撑的软件基础架构，相关系统的有效运营依赖于供应商对客户信息系统的深入理解，因此，客户在软件基础架构的投资规模很大，同等条件下，其替代及更换成本较高。使用周期越长，其对产品及服务的提供商的粘性就越强。
　　3、产品线优势
　　公司以中间件软件为拳头产品，主要中间件软件产品包括中间件领域的应用服务器BESApplicationServer，Web服务器中间件BESWebServer，分布式缓存数据库软件BESCacheDB，消息中间件BESMQ，云原生消息流软件BESCloudMQ等，覆盖了市场上主流的基础中间件软件产品。同时，拓展了云计算CloudLink系列基础设施软件产品、大数据DataLink系列产品以及智能学习平台AILink产品，并且不断完善智能运维领域的融合监控WebGate系列和运维管理OpsLink系列软件产品。上述产品与中间件天然兼容和集成，成为公司中间件软件产品向前不断演进和完善的有力补充，在市场层面形成为存量客户提供扩展服务的合力优势。公司基础设施软件产品线和智能运维产品线相辅相成，智能运维产品线可以增强基础设施软件产品的运维效率，能提高可持续运行的能力；而基础设施产品的能力反过来可以用来作为智能运维产品线的支撑，例如提供运维大数据能力的支撑、云原生底座能力的支撑、可观测内生能力的支持等，并形成技术助推和拉动的引擎。
　　4、服务优势
　　公司为客户提供的技术服务贯穿于公司产品在客户现场的需求规划、部署实施、运行保障以及后期升级服务等完整服务过程。公司建立了规范严谨的技术支持服务流程，组建了专业高效的服务团队，并在内部建立了完善的知识库体系，本着“客户至上”的原则，公司在北京、上海、西安、长沙等重点客户所在地建立了本地化支持团队，可以为客户提供及时快速的服务响应；同时公司的技术服务团队处于7x24全天候的待命状态，随时准备为客户提供服务，并为部分客户提供驻场“贴身式”服务支持。公司现已在北京、西安、长沙等地建立产品技术研究中心，负责对客户进行专业的技术支持服务。
　　5、人才优势
　　作为软件企业，人才是第一生产力，公司自成立之初就一直把人才队伍建设放在首位。通过公司多年的积累和培养，公司已经拥有大批优秀的技术人才。公司将持续依靠灵活、科学、人性化的用人机制和人才培养机制，持续完善公司的人才梯队建设，持续为公司发展储备人才优势。
　　(三)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司持续聚焦于分布式、云化架构软件基础设施领域，密切关注基础设施平台、智能运维、大数据及人工智能领域技术的更新发展，将创新技术与传统技术架构有效融合，自主研发形成系列拥有自主知识产权的核心技术。
　　报告期内公司新增的关键核心技术包括：基于大模型的自然语言转SQL语句的方法，基于文档切片与打标的增强型问答方法，基于仓颉编程语言选用数据库执行查询的方法及基于仓颉语言编程实现服务限流熔断降级的方法，工单数据的聚类方法、装置、电子设备及存储介质，性能指标时序数据的波形识别方法和装置，Web富雷达图生成方法和装置，一种基于KubernetesCRI插件的非容器应用编排方法及装置，消息同步方法、装置、存储介质和电子设备等。
　　公司技术布局从基础软件国产化升级为“基础软件+人工智能”融合创新，核心技术先进性持续巩固，信创基本盘更加稳固，AI技术成为新增长引擎，为公司在数字经济与信创产业浪潮中高质量发展奠定坚实技术基础。
　　在核心中间件领域，公司保持高强度研发投入，持续推进信创深度优化，研发重心由单一中间件国产化转向中间件智能化及统一运维管理、智能可观测、AI智算、智能体、行业AI应用五大方向，推动“中间件+AI”深度融合，形成双轮驱动技术体系。
　　除了保持核心技术与业界规范的同步发展外，公司积极跟进业界应用在云计算领域的需求变化，从应用云化演进对中间件云原生转变的要求出发，结合在云计算领域相关技术产品的研发，形成了云原生中间件完整的解决方案、覆盖了容器、微服务、DevOps等相关新兴领域的产品自主研发，并与传统应用中间件、消息中间件、缓存中间件等产品形成了优势整合，转向为应用提供覆盖开发、生产、运维全生命周期的支撑。公司的应用服务器软件产品，经中国信息通信研究院的检验，通过了《云原生能力成熟度模型第5部分：中间件》标准的弹性、可移植性、可维护性、可观测性、高可用性、开放性及安全性的检测，在国内率先通过云原生中间件成熟度评估的4级要求。
　　基础软件作为国家数字经济的“数字底座”，其自主可控已上升至国家战略核心层面。公司持续聚焦基础软件核心技术攻关，构建了覆盖应用服务器中间件、Web服务器中间件、消息中间件、分布式缓存中间件、天工JDK等产品的全栈信创解决方案。该方案具备全面替代国外主流商用及开源产品的能力，能够精准满足金融、电信、能源、交通、政务等关键行业对安全可控、高性能、高可靠性的严苛要求。公司产品在功能、性能、兼容性、稳定性及安全性等核心指标上均达到行业领先水平，为规模化替代应用提供了坚实保障。在金融领域，公司产品成功入围多家头部金融机构的选型测评，凭借金融级高可用、智能化运维能力以及卓越的高并发处理与云原生支持性能，部署规模持续扩大；在政务领域，众多中央部委机关项目长期稳定运行，宝兰德中间件作为底层支撑，有力护航国家关键信息基础设施的安全稳定，实现“以用促研、迭代升级”的良性循环，为国家关键核心技术的自主突破贡献力量。
　　此外，随着中间件应用范围快速拓展、功能持续丰富，传统的分散管理模式已难以应对日益增长的管理需求，遭遇诸如使用不规范、部署效率低、配置复杂、故障分析难、安全风险高等中间件的使用及管理难题，导致中间件管理及运维效率低下，成本居高不下。针对企业在使用和管理中间件过程中的种种难题，宝兰德凭借在中间件及运维领域的深厚积淀以及对中间件应用场景的深刻理解，推出中间件统一管理平台解决方案，集中间件部署、监控、配置、运维、安全管控于一体，旨在帮助企业打破原有烟囱式格局，建设完备的中间件服务及运管能力体系，规范中间件使用，实现规模化的中间件深度治理，提升中间件运维效率，实现企业降本增效的目标。该平台通过了中国信息通信研究院《云原生平台中间件管理能力要求》中针对中间件管理能力相关的接入管理、生命周期治理、运维支撑、运营服务、高可用、兼容性、开放性、安全性等八个部分的考察，从8大维度124个评估方向进行多轮实际演示与测评，顺利通过并获得先进级（最高级）认证，可满足不同业务场景通用性与定制化使用需求。
　　同时，公司智能运维与可观测技术持续迭代，深度适配云原生与信创环境，高可用保障能力进一步强化。2025年，公司实施研发投入结构化升级，重点投向智能运维可观测、运维智能体等核心技术领域，持续完善信创环境全栈监控适配，打造云平台智能运维和算力运维管理体系，提升微服务框架深度运维能力。公司融合监控平台构建了统　　一、智能的监控数据管理架构，为智能运维奠定坚实的可观测数据底座。在行业应用方面，公司推出的教育一体化运维平台实现了“监控-告警-通知-工单-解决-评价”的全链路闭环服务模式，具备监控一体化、服务一体化、资产一体化、渠道一体化四大能力，其中AI运维中心可实现告警智能收敛与事件根因分析，有效提升故障定位与解决效率。在运维作战室场景，AI助手可化身“全能运维专家团”，实现拓扑专家查架构、告警专家盯资源、故障专家配方案，遇服务器CPU过载等情况可自动关闭冗余进程并生成故障报告，实现故障自动自愈，大幅降低运维风险。
　　基于生成式人工智能技术，公司创新研发了AI智能数字助手平台，以大模型技术为核心，为用户构建私有化AI应用中台，助力行业客户以低成本、高效率赋能AI应用开发。其中，智能数字助手与运维业务深度融合打造的ChatOps场景，实现了AIGC技术与智能运维业务的有机协同，推动运维模式向智能化、自动化演进。公司积极拥抱前沿技术变革，在关键领域实现突破，推动AI智能数字助手在运营商、金融、教育等行业实现规模化落地。在运营商领域，助力某省移动公司完成政企业务售后服务场景的智能化改造，一线客户经理通过语音或文字即可快速录入客诉信息，AI助手实时响应并自动提取关键信息完成建单，整体投诉处理效率提升超20%，验证了公司在垂直场景的深度适配能力；在金融领域，为某股份制银行打造金融可信大模型中台，涵盖智能营销、综合经营分析、运维助手、风险控制等十余个核心业务场景，实现推理性能显著提升、运行成本降低约60%，模型准确率达90%以上；在教育领域，为多所高校构建智慧教育平台，以AI智能助手为核心，成功落地AI教学评估、AI文献分析、AI个性化学习、AI数据驾驶舱等20余个场景，实现智能助教、智能助学、智能助管、智能助研、智能服务的全流程覆盖，显著提升教学科研与校园管理效率。同时通过AI智算平台的推出，对企业、高校、科研机构等智算中心的算力纳管、算力加速、算力调度、算力运维、算力运营等各项核心诉求均能高效支持，采用开放式技术架构，形成覆盖异构算力管理、全流程开发工具链及场景化应用落地的完整技术体系，拓展“算力供给-技术迭代-科研产出”的闭环支撑模式，帮助用户突破算力瓶颈，加速大模型及其场景的普及及广泛应用。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　报告期内，公司新取得授权发明专利6个，累计获得发明专利69个，新取得软件著作权12项，共拥有292项软件著作权；共有17项注册商标。
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　业绩出现亏损的具体原因
　　公司主营业务及核心竞争力未发生重大不利变化，所处行业亦不存在持续衰退或被技术替代的风险，公司持续经营能力整体保持稳健，不存在重大风险。
　　报告期内，公司营业收入较上年同期降低18.64%，主要系公司部分下游客户采购需求有所减少或延缓，叠加公司结合市场环境、产品竞争力及发展战略等因素，公司收敛部分业务条线，导致营业收入有所下滑。按照下游客户分类来看，报告期内公司电信板块业务下降约25.70%，金融板块业务增长约6.36%，政府板块业务下降约31.25%。
　　报告期内，公司归属于上市公司股东的净利润同比下降，主要系报告期内公司部分下游行业客户需求有所放缓导致营业收入下降；同时，公司始终坚持技术创新与产品升级，持续保持较高强度的研发投入，研发费用较上年同期增长9.08%，公司部分新产品尚处于培育推广阶段，产生业绩贡献较少所致。
　　(三)核心竞争力风险
　　由于软件行业的特性，其产品更新换代较快，行业技术方向、客户需求变化较迅速，如果公司不能紧跟技术方向和市场需求的变化，导致公司产品质量不合格或不能满足市场需求或在新产品开发过程中存在关键技术未能突破、不达预期的情况，则可能导致公司无法保持当前的技术领先性，从而对公司未来经营造成不利影响。
　　截至报告期末，公司有多项发明专利尚在申请过程中，未来如果相关发明专利证书无法顺利取得，公司相应技术将可能面临无法得到知识产权相关法律法规保护的风险，从而对公司经营造成不利的影响。
　　(四)经营风险
　　信息技术应用创新发展不确定的风险
　　公司为涵盖中间件、智能运维、AI+大数据领域的基础软件产品和解决方案提供商，产品主要应用于电信、金融、政府等领域。近年来，信息技术应用创新高速发展，但如果未来出现信息技术应用创新相关政策变动、国产化替代进程放缓等不利因素，将对公司的持续增长和盈利能力造成影响。
　　市场开拓不及预期风险
　　公司产品主要应用于电信、金融、政府等与民生关联重大的领域。相关领域的发展与我国宏观经济状况关联度较高。若宏观经济发生较大波动，导致相关部门对软件领域的采购需求下降，可能对公司经营造成不利影响。
　　(五)财务风险
　　报告期末，公司的应收账款数额较大，占流动资产的比例较高。如果出现应收账款无法及时收回的情况，会产生坏账损失的风险，对公司的经营业绩造成不利影响。
　　(六)行业风险
　　行业竞争加剧风险
　　随着国内信息技术应用创新进程加快，行业内已涌现出数家较为领先的厂商，在信创各细分领域占据了一定市场份额。上述企业在品牌影响力、资金实力、技术研发能力及市场占有率等方面各具优势。若公司未能持续加大研发投入、加快产品更新迭代并积极开拓市场以应对未来的竞争格局，公司经营业绩将可能受到不利影响。
　　(七)宏观环境风险
　　公司产品被广泛运用于电信领域、金融领域、政府领域，上述领域受到国内外宏观经济、行业法规和贸易政策等宏观环境因素的影响较大。未来，如果国内宏观环境因素发生不利变化，可能会对公司经营带来不利影响。
　　(八)存托凭证相关风险
　　(九)其他重大风险
　　公司控股股东、实际控制人暨董事长兼总经理可对公司事务施加重大影响的风险
　　截至2025年12月31日，公司现任控股股东、实际控制人暨董事长兼总经理持有的股份占公司已发行股份总数的比例为27.79%。控股股东可对选举董事及批准重大合并、收购或其他业务合并交易等事宜施加重大影响。
　　
　　五、报告期内主要经营情况
　　公司实现营业收入23,059.60万元，同比减少18.64%；实现归属于上市公司股东的净利润-7,494.44万元；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-10,244.21万元。
　　
　　六、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　1、行业格局
　　（1）中间件软件行业发展情况
　　中间件为公司最主要的主营产品，所处行业为基础软件核心细分的中间件行业。
　　中间件作为基础软件体系的关键枢纽，承担着连接底层硬件、操作系统与上层应用软件的核心职责，是保障各类信息系统稳定、高效、安全运行的基础支撑，广泛服务于电信、金融、政务、能源、交通等国民经济关键领域，其技术成熟度与产业竞争力直接关乎国家信息安全与数字经济发展的核心根基。当前，在国内信创产业纵深推进、数字经济转型提速、新兴技术融合创新的多重背景下，中间件行业正步入国产替代深化、技术架构重构、市场格局优化的关键发展阶段，行业发展的确定性与成长性凸显，为公司持续发展奠定了坚实的产业基础。
　　从行业发展的核心背景来看，政策导向、安全需求与数字化转型共同构成了行业发展的核心驱动力。国家层面持续将基础软件产业作为战略核心，出台一系列政策推动信创产业发展，明确关键信息基础设施需实现自主可控，为中间件等核心基础软件的研发、推广与规模化应用提供了坚实的政策保障。同时，全球信息技术环境日趋复杂，信息安全的重要性愈发凸显，各行业对核心软件的自主可控要求持续提升，倒逼中间件行业加速实现技术突破与国产替代。此外，数字经济的全面渗透推动各领域数字化转型向纵深发展，传统企业的信息化升级、新兴业务场景的数字化构建，均对中间件产品的高性能、高可用、高安全及灵活适配能力提出了更高要求，持续催生新的市场需求，推动行业规模稳步扩容。
　　当前行业竞争格局呈现明显的分化与重构特征，市场资源加速向具备核心竞争力的主体集中，形成了差异化竞争与协同发展并存的格局。国际厂商凭借长期的技术积累与品牌沉淀，在行业发展初期占据了重要地位，尤其在部分高端应用场景中仍保有一定的市场影响力。但近年来，受国内信创政策导向、本土化服务需求升级以及国产厂商技术持续突破等因素影响，国际厂商的市场优势逐步弱化。其核心短板集中体现为信创适配体系不完善，难以满足国内关键领域对自主可控的核心要求；本土化服务响应机制不足，无法快速适配国内各行业的个性化需求；产品与服务模式相对固化，难以契合国内市场的应用场景与成本需求，逐步被国产厂商在关键领域实现替代。
　　国产中间件厂商是当前行业发展的核心力量，经过多年的技术研发、场景打磨与市场积累，已逐步打破技术垄断，成为国产替代的主力军。作为国产中间件行业的核心参与者，公司凭借全栈自研的技术体系、深度的信创适配能力与本土化的服务优势，在核心行业场景中实现了规模化落地，获得了市场与客户的广泛认可。国产厂商的核心竞争力主要体现在三个方面：一是自主可控能力突出，核心技术与产品均实现自主研发，拥有完整知识产权，能够从根本上保障信息系统的安全稳定；二是信创适配体系完善，能够快速响应政策要求，完成与国内主流软硬件产品的深度兼容，满足关键领域的替代需求；三是本土化服务优势显著，能够深入理解各行业客户的业务逻辑与应用场景，提供定制化的产品与解决方案，具备快速响应的服务能力与高效的问题解决能力。
　　行业竞争的核心焦点已从单一的产品性能比拼，转向技术实力、信创适配能力与生态布局完整性的综合较量。技术实力是企业立足的根本，中间件产品的稳定性、安全性、可扩展性直接决定其市场竞争力，唯有具备全栈自研能力、能够持续推动技术迭代升级的企业，才能在市场竞争中保持优势。信创适配能力是抢占关键市场的前提，随着信创政策常态化，全场景、深层次的适配能力成为进入核心行业市场的必备条件。生态布局则是构建长期竞争力的关键，中间件作为产业生态的枢纽，其与上下游软硬件厂商、行业客户的协同深度，直接影响产品的应用场景拓展与市场推广效率，完善的产业生态能够形成强大的竞争壁垒。在这一竞争逻辑下，行业集中度持续提升，缺乏核心技术、适配能力薄弱、生态布局不完善的中小厂商逐步被市场淘汰，具备综合竞争力的企业将持续抢占市场资源，行业格局呈现“优强集聚”的优化态势。
　　（2）智能运维及人工智能相关解决方案业务
　　在基础软件行业持续向信创深化、技术架构重构、市场格局优化的背景下，人工智能（AI）技术正加速与中间件、智能运维等核心基础软件融合，推动形成“AI+基础软件”的新型解决方案能力体系，成为行业发展的重要变量与增长极。
　　从智能运维领域来看，随着企业IT架构向云原生、分布式、异构化演进，传统基于规则的运维模式已难以满足系统规模扩大与复杂度提升后的保障需求。基于人工智能技术的智能运维（AIOps）逐步从辅助工具向核心平台演进，成为保障关键系统高可用、高稳定性的重要支撑。行业普遍将AI能力融入可观测、告警收敛、根因分析、故障预测、自动化修复等关键环节，实现对复杂运维场景的智能感知与闭环处置。特别是在金融、电信、政务等高可靠性要求领域，智能运维与信创环境的深度融合已成为刚需，用户对智能化故障自愈、资源弹性调度、运维效率提升的诉求持续增强，结合运维智能体、算力运维等AI新技术，推动具备AI能力的运维平台加速实现规模化落地。
　　从人工智能解决方案层面来看，大模型技术的突破催生了“AI+行业应用”的新范式。各行业用户不再满足于基础算力或单一模型服务，而是期望构建私有化、场景化、可迭代的AI应用中台，实现AI能力与业务系统的深度融合。在此背景下，具备算力调度、异构适配、模型训推、应用开发等一体化能力的AI智算平台，逐渐成为企业实现智能化转型的基础设施。尤其在电信、金融、教育等数据基础好、应用场景丰富的行业，AI技术正全面渗透至客户服务、经营分析、风险控制、个性化推荐、教学辅助等核心业务环节，通过大模型与行业知识的深度结合，提升业务效率与决策水平。
　　从行业竞争格局来看，AI能力的引入正在重塑基础软件厂商的竞争边界。具备全栈自研能力、深厚行业积累、AI技术与基础软件深度融合能力的企业，正逐步构建起新的差异化竞争优势。一方面，AI技术赋予传统中间件、运维平台更强的智能特性，使其从“连接支撑”向“智能驱动”演进；另一方面，AI应用平台的落地能力成为衡量厂商综合实力的重要标尺，能否在行业关键场景中实现规模化应用、解决实际业务痛点，直接影响市场格局的进一步集中。
　　当前人工智能与基础软件正经历从技术融合到产品融合、再到生态融合的深度演进过程。在政策持续引导、行业需求升级、技术迭代加速的多重驱动下，具备“基础软件+AI”一体化能力的解决方案正成为行业发展的核心方向，推动市场资源进一步向技术实力强、行业积淀深、生态布局完善的企业集中。
　　2、行业未来发展趋势
　　（1）中间件软件行业
　　未来，中间件行业的发展趋势清晰明确，四大核心方向将引领行业实现高质量发展，为公司带来广阔的发展机遇。
　　一是信创常态化纵深推进，国产替代迈向核心攻坚：信创产业已从单纯政策驱动转变为政策与市场共同驱动，相关政策持续推动核心领域完成信创替代，中间件作为基础软件的关键环节，其替代需求正从外围应用场景逐步向核心业务场景渗透。与此同时，信创适配要求不断提升，从单一产品适配升级到全栈生态适配，从基础功能适配跨越至高端性能适配，这无疑会进一步强化那些掌握核心技术且具备完善适配体系企业的市场优势。
　　二是AI与中间件深度融合，技术向“智能原生”演进。人工智能技术的迅猛发展，促使中间件从传统的“工具化”模式向“智能化”方向转型，通过将AI+中间件、中间件+AI等技术的交叉深度融合，实现中间件智能运维、资源动态调度、故障自愈以及性能智能优化等核心功能。这种“智能原生”的技术变革，能够不断提升信息系统的运行效率，有效降低运维成本，精准契合各行业数字化转型的智能化需求，智能化能力也将成为中间件企业的核心竞争力所在。
　　三是云原生与全栈一体化成为行业标配，产品架构全面升级。云计算技术的广泛普及，推动了容器、微服务等云原生技术的广泛应用。在此背景下，中间件产品架构加速向云原生转型，以更好地适配弹性扩展、快速部署的云环境需求。同时，行业发展呈现出全栈一体化趋势，厂商逐渐从单一产品提供商的角色，转变为提供“中间件+算力+数据+智能体”全栈解决方案的服务商。通过整合上下游资源，为客户提供一站式数字化服务，生态壁垒的重要性也日益凸显。
　　四是应用场景持续拓展，行业需求结构不断优化。随着数字经济的深入发展，能源、交通、医疗、教育等领域的数字化建设加速，中间件需求逐步释放，成为行业增长的新引擎。同时，工业互联网、算力租赁等新兴场景的兴起，催生了新的中间件应用需求，推动行业应用场景持续多元化。客户对定制化、行业化解决方案的需求日益增长，也将推动行业产品形态与服务模式持续优化。
　　中间件行业发展确定性强，政策红利、技术创新与市场需求将持续驱动行业稳步增长。公司作为具备全栈自研能力、深度生态适配优势的国产中间件核心企业，能够精准把握行业发展趋势，依托在核心行业的先发优势、技术积累与服务能力，持续巩固市场地位，在行业变革与升级中实现高质量可持续发展。
　　（2）智能运维及人工智能相关行业
　　“十五五”规划纲要提出要推进AI模型架构改进、算法优化，强化“模芯云用”协同创新。未来智能运维与人工智能相关业务将呈现以下发展趋势：
　　一是智能运维向“AI驱动、主动预防、价值运营”深度演进。随着“人工智能+”行动的全面深化，智能运维正加速从“监控+告警”的被动模式向“AI驱动”转型，通过大模型与机器学习技术实现故障预测、根因分析与自动修复的闭环智能。同时，运维的价值定位从“保障稳定”向“赋能业务”延伸，推动运维从成本中心向价值中心转变。
　　二是人工智能与基础软件能力深度融合，构建“AI原生”的智算与智能应用体系。智算平台正从单纯算力调度升级为覆盖“算力—模型—数据—应用”的全栈支撑体系，实现异构算力高效协同与模型快速训推。智能助手、智能体等产品从“对话式工具”向“懂业务、能执行、可信赖”的行业数字专家演进，在电信、金融、政务等关键领域实现规模化深度应用。
　　三是信创与AI双轮驱动，推动解决方案向“全栈适配、自主可控”升级。随着信创产业从“政策驱动”向“用户体验驱动”跃升，具备全栈信创适配能力的智能运维与人工智能解决方案将占据核心市场，在性能、稳定性、安全性上达到甚至超越国际同类产品水平，切实保障关键信息基础设施供应链安全。
　　四是行业应用场景持续拓展，新兴领域需求加速释放。“十五五”规划部署人工智能超大规模智算集群等重大工程，推动“人工智能+”全方位赋能千行百业。智能运维与人工智能的应用场景正从金融、电信等传统优势行业向能源、交通、医疗、制造等领域快速延伸，在智慧电网、智能网联汽车、算力租赁等新兴场景中需求日益凸显。具备行业经验积累与场景深度适配能力的企业，将在差异化竞争中占据先机。
　　未来智能运维与人工智能相关业务将在政策红利、技术融合创新、信创深化替代的多重驱动下，迎来广阔发展空间。公司凭借基础软件领域的深厚积累、全栈自研的技术实力以及核心行业场景的丰富实践，能够精准把握行业趋势，持续巩固市场地位，为数字中国建设与新质生产力发展贡献更大力量。
　　(二)公司发展战略
　　在“十四五”圆满收官、“十五五”开局起步的承上启下之际，国内软件和信息技术服务业蓬勃发展，AI、大模型等新技术、新应用层出不穷，国内行业也步入“人工智能+”行动全面深化、打造智能经济新形态的关键阶段。面对新一轮科技革命与产业变革的机遇，公司将始终秉持“基础软件+AI”的战略路线，坚持以自主创新为核心驱动力，在信创与人工智能两大方向持续深耕，为推动行业进步和新质生产力发展贡献力量。
　　1、信创业务持续深耕，从“被动替代”迈向“主动引领”
　　“十五五”规划明确提出要强化源头技术供给，推动基础软硬件底层根技术的原始创新。公司深刻认识到，信创的核心已从单点产品的“可用”走向全栈技术的“好用”，信创是AI的载体，AI是信创的灵魂。公司将继续坚持市场化和产品化双重聚焦，依托在电信、金融等关键行业的深厚积淀，持续攻坚中间件“根技术”，构建全栈自主可控的高性能中间件产品体系，满足核心系统对高并发、高可靠、高安全的严苛要求。
　　公司紧跟新兴技术发展趋势，将人工智能技术深度融入基础软件，驱动中间件的智能化升级，实现信创与AI的深度融合。同时，公司将继续深化与生态伙伴的协同，积极参与开源社区建设，持续打造“以用促研、迭代升级”的良性循环，为金融、电信、能源、交通、政务等国计民生行业筑牢数字底座，切实提升我国关键基础设施的供应链安全水平。
　　2、人工智能领域不断加码，争取实现新的突破
　　公司将积极响应国家“人工智能+”战略，将AI技术作为公司发展的重要新引擎。在AI智算平台领域，公司将持续优化算力智能调度、异构算力适配、模型训推加速等核心能力，依托“算力+模型+AI应用”三位一体的AI汇智平台，解决企业异构算力管理和模型选型难的痛点，让国产算力“跑得快、用得稳”，让大模型应用“落得实、转得顺”。在AI智慧助手及智能体领域，公司将持续打磨产品，将大模型与企业私域知识、业务流程深度融合，构建企业级AgenticAI平台，使AI助手从通用的对话机器人蜕变为懂业务、能执行、可信赖的“行业数字专家”。公司将深挖行业，聚焦场景，在智能运维、金融科技、智慧教育等领域持续赋能，通过AI技术实现降本增效，切实提升全要素生产率，助力千行百业的数智化转型。
　　(三)经营计划
　　公司作为基础软件产品、服务和解决方案提供商，深刻认识到基础软件是支撑大模型时代的“数字底座”与“技术命脉”，将全面把握信创产业从基础替代向全产业链融合跨越、人工智能从技术探索迈向大规模应用期的战略机遇，在中间件基础软件、智能运维、行业智能体、智算平台等相关领域持续加大投入，致力于深度推动行业用户业务应用建设及系统长效运营。公司在既有客户市场优势、行业优势、产品优势等基础上，在聚焦深挖行业赛道、产品持续创新整合、提升团队效能等各方面深化推进。
　　在基础设施软件领域，面对信创产业加速推进、“十五五”规划明确提出强化源头技术供给和基础软件关键核心技术攻关的战略要求，公司确立中间件业务“广度+深度+安全+智能”四维发展战略。在广度上，公司要持续丰富中间件品类，支持全面信创国产替换；在深度上，聚焦打造精品，攻坚自主数据处理架构与核心内核技术，提升性能、创新性、易用性，形成技术护城河；在安全上，练好内功、持续完善生态、提升安全防护能力；在智能上，推动中间件与人工智能深度融合，以AI赋能基础软件，实现信创与AI的双轮驱动。
　　在智能运维领域，公司持续完善信创环境全栈监控适配，把握智能运维从通用平台走向“场景化实战”的行业趋势，打造云平台智能运维管理体系，提升微服务框架深度运维能力。顺应运维市场从“规模驱动”向“价值深耕”转变的范式，公司将聚焦告警智能聚合与根因分析、预测性健康检查、智能知识库等核心场景，打造运维智能助手和算力可观测产品，持续提升产品质量和交付效率，降本增效，并积极推动从“救火式运维”向“防火式运营”的升级。
　　在智算平台及智慧助手等领域，公司紧跟“十五五”规划纲要关于“强化算力算法数据高效供给”的战略部署，持续优化算力调度、异构算力适配、算力租赁、大模型服务、算力虚拟化、训练推理加速等功能，致力于解决企业异构算力管理和模型选型难的痛点。公司将持续加大市场调研力度，深挖行业，聚焦场景，赋能应用，通过“算力+模型+AI应用”三位一体的AI汇智平台，让国产算力“跑得快、用得稳”，让大模型落地“用得实、转得顺”，持续助力客户的数智化转型。 收起▲

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　(一)主要业务、主要产品或服务情况　　公司是一家专业的基础软件产品和解决方案供应商，公司紧跟信息技术创新应用发展趋势，构建起覆盖基础设施软件、智能运维、人工智能及大数据三大领域、六大产品线、30+产品的矩阵，打造了覆盖全国的营销和服务网络。　　2025年，公司坚持独立自主的产品研发，以实现基础软件自主可控为公司使命，坚持以客户为中心，专注客户需求，积极进行研发创新，不断提升产品竞争力。　　(二)所处行业情况　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛　　公司主营业务是以基础设施软件、智能运维类软件及人工智能大数据类软件为主的软件的研发和销售，... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　(一)主要业务、主要产品或服务情况
　　公司是一家专业的基础软件产品和解决方案供应商，公司紧跟信息技术创新应用发展趋势，构建起覆盖基础设施软件、智能运维、人工智能及大数据三大领域、六大产品线、30+产品的矩阵，打造了覆盖全国的营销和服务网络。
　　2025年，公司坚持独立自主的产品研发，以实现基础软件自主可控为公司使命，坚持以客户为中心，专注客户需求，积极进行研发创新，不断提升产品竞争力。
　　(二)所处行业情况
　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　公司主营业务是以基础设施软件、智能运维类软件及人工智能大数据类软件为主的软件的研发和销售，并提供配套专业技术服务。根据《国民经济行业分类与代码》（GB/T4754―2017），公司所处行业归属于软件开发业（I6510）。
　　根据《产业结构调整指导目录（2019年本）》，“软件开发生产（含民族语言信息化标准研究与推广应用）”属于“鼓励类”产业。
　　2025年是“十四五”收官之年，也是布局“十五五”的关键之年。当前正处于新一轮科技革命和产业变革加速突破的阶段，软件和信息技术服务业也迎来了新的发展机遇，尤其是人工智能技术进入全面应用阶段后，一方面基础研究领域的竞争会进一步加剧，可能对我国造成“卡脖子”的影响，与此同时如果我们能实现新技术与产业优势的深度融合，又有可能在全球格局重构中赢得战略先机。
　　（1）行业发展阶段
　　①基础设施中间件行业发展情况
　　信息技术应用创新产业包含了从IT底层的基础软硬件到上层应用软件全产业链的安全、可控，中间件作为核心基础软件，在我国各行业信息系统中均发挥着至关重要的作用。实现中间件产品关键核心技术自主可控，是保障国家信息安全的关键一环，因此受到了国家政策的重点扶持。
　　我国中间件软件行业早期由国际知名厂商IBM和Oracle以领先的产品技术迅速占领了市场，随着国产中间件厂商技术的升级，以宝兰德为代表的国产厂商赶超者，在电信、金融、政府等领域客户中不断打破原有的IBM和Oracle的垄断，逐步实现了中间件软件产品的国产化自主可控。
　　在国家信息技术应用创新产业发展的持续推动下，中间件产品的国产化进程将持续加快，国产中间件厂商将迎来难得的发展机遇，并有望成为信息技术应用创新产业发展的标杆行业。
　　随着云计算、物联网和大数据领域相关技术日渐成熟，中间件开始不断扩大边界以融合新兴技术趋势，中间件产品形态愈发多样，既可以是在计算机硬件和操作系统之上，支持应用软件开发和运行的基础中间件软件形态，也可以是在云环境中组成PaaS平台的云化中间件形态，以及在大数据领域中以数据中台的形态出现。但不论应用场景如何变化，为分布式应用提供标准平台的需求始终存在并持续增长，中间件产品的概念不断延伸，且将随着数字化技术的发展而不断壮大。
　　②IT智能运维软件行业发展情况信息技术应用创新运维需求激增
　　伴随国产化信息技术应用创新工作的不断落实和深入推进，新型国产化软硬件产品在更多行业和领域纷纷落地，由于产品的兼容适配性及稳定性的差异导致的业务系统故障明显增多，传统基于设备的监控运维产品无法满足需要，从而催生了大量面向信息技术应用创新领域的运维工具的产品需求。同时，信息技术应用创新产品的测试认证工作也为行业内的运维产品设定了门槛。
　　新型云计算技术推动云原生可观测发展
　　随着容器、微服务、分布式架构、无服务器等新型云计算技术的引入，基于云原生平台承载的应用系统在运维过程中出现的故障越来越复杂，传统运维监控系统已不足以支撑故障的快速定位需求，给运维支撑人员带来了很大的挑战。如何通过业务无侵入、用户无感知的内生技术帮助客户快速诊断云原生应用的故障，是云原生环境下的运维服务面临的一大挑战。
　　智能运维成为ITOM类产品主要方向
　　全球IT运维行业已从被动式监控和管理演进到通过对监控和运营数据及经验的积累主动监控管理业务系统，即所谓的IT运营分析（IT Operations Analytics，或称ITOA），随着人工智能技术和机器学习算法的发展，全球主要IT运维厂商将AI算法与ITOA技术相结合，IT运维行业正在向智能运维（Artificial Intelligent Operations，或称AIOps）的方向演进。
　　一体化运维成为新增核心赛道
　　通过运维工具向平台化、一体化演进，运维平台的作用已经从“IT效率工具”升级为“数智化转型核心底座”，驱动运维向极简运营、极高可用的目标演进。根据IDC发布的《2024年中国IT智能运维软件产品市场报告》，即ITAO(ITAI OperationSoftware)报告，IOMP（一体化运维平台）以平台化架构为核心竞争力，通过PaaS层或中台层整合IT设备、系统及数据，实现资源优化配置与跨域协同，其数据中台能力可打破“数据孤岛”、提供统一数据基座，自动化编排与智能分析使运维效率与硬件资源利用率显著提升，并降低人力成本。
　　大模型技术为智能运维开辟了新思路
　　随着人工智能技术的兴起，大模型赋能的智能化运维为企业提供了一种全新解决运维难题的路径。通过大模型从日志、指标等时序监控数据中挖掘有效信息，实现故障的精准定位和快速解决。通过检索增强生成RAG框架，大模型可以依托运维专家支持能力的沉淀积累及对历史案例的泛化学习，提供预测分析技术，可以帮助企业提前识别潜在的故障风险、容量问题，实现从事后处置向事前防控演进。对于企业沉淀的诸多运维解决方案资料库，大模型通过NLP技术，将运维手册、场景问题回答、运维案例库和实时数据整合为运维智能知识系统，降低了对人工的依赖，提升了团队协作效率。同时大模型还可以自动化处理重复性任务，如告警分类、日志分析和状态监控，通过不同的运维专家Agent，驱动大模型实现智能化的故障识别、故障定位、根因分析、报告生成，同时支持多环节智能编排，降低整个运维周期中对人工的依赖。
　　③人工智能及大数据行业发展情况
　　IDC发布的2025年《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》显示，2024年全球人工智能IT总投资规模为3158亿美元，并有望在2028年增至8159亿美元，五年复合增长率（CAGR）为32.9%。聚焦生成式AI（Generative AI），IDC预测全球生成式AI市场五年复合增长率或达63.8%，到2028年全球生成式AI市场规模将达2842亿美元，占AI市场投资总规模的35%。中国将继续引领亚太地区人工智能市场发展，占亚太地区人工智能总支出超五成，预计到2028年中国人工智能总投资规模将突破1000亿美元，五年复合增长率为35.2%。
　　随着各行业对数据价值的重视，数据要素产业相关市场也在不断扩大。大数据与云计算、人工智能等技术的融合，进一步拓展了其应用场景和市场空间。2024年中国大数据产业规模突破2万亿元，云计算市场的增长也将带动大数据软件市场的发展。按照20%以上的年均增长率测算，2030年中国数据产业规模将达7.5万亿元。
　　（2）行业基本特点
　　①基础软件中间件行业基本特点
　　国家政策推动信息技术应用创新加速
　　二十大报告强调，“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，加快实现高水平科技自立自强。以国家战略需求为导向，集聚力量进行原创性引领性科技攻关，坚决打赢关键核心技术攻坚战。”要深入贯彻落实党的二十大关于加快实现高水平科技自立自强的战略要求，面向软硬件等信息技术领域开展核心关键技术体系化布局，以体系化优势弥补单点弱势。着力补齐技术短板，重点推进集成电路、基础软件、工业软件领域关键核心技术突破，加快改变核心技术受制于人的局面。随着国家政策的大力支持和行业需求强劲拉动，“新基建”在全国范围内快速铺开，“信息技术应用创新”已然成为“新基建”的重要内容并迎来加速发展的窗口期，信息化创新的成熟度也在不断提高。
　　企业数字化转型与云原生技术结合催生新型市场需求
　　“整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力。”习近平总书记关于新质生产力的重要论述，为新时代新征程加快科技创新、推动高质量发展提供了科学指引。《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》内容指出，加强产业基础能力建设，加快补齐基础软件等瓶颈短板，成为“十四五”时期的主要任务之一。根据国家发展改革委、国家数据局2024年联合印发的《数字经济2024年工作要点》，明确提出加快推动数字技术创新突破，深化关键核心技术自主创新，打造数字产业集群；深入推进产业数字化转型，深化制造业“智改数转网联”，释放数据要素价值。同时，2025年《国家信息化发展报告（2024年）》进一步强调“坚持驱动引领，加快推动信息化赋能新质生产力发展”，要求强化数字技术赋能实体经济。在此背景下，以云原生技术为核心的新型IT架构成为支撑转型的关键引擎。分布式计算、微服务、容器化及持续交付等技术重构了软件开发生态，推动中间件向云原生范式演进。更多细分领域的中间件产品涌现，为应用的敏捷部署、弹性扩展和安全运维提供底层支撑，助力企业构建横向打通、纵向贯通的数字化体系，响应《数字经济2024年工作要点》中“加快建设全国一体化算力网”与“深化赋能增效”的战略目标。
　　②IT智能运维行业基本特点
　　我国智能运维行业起步较晚，经过近些年的不断实践，也取得了部分成果，除了互联网公司、银行以外，证券、保险、电力、运营商、工业制造、国家机关、自动驾驶公司等也都开始尝试AIOps落地，智能运维逐步形成了产业生态化。在智能运维场景上也呈现了精细化、多样化的趋势，用户在具体场景的异常检测、根因分析、趋势预测等要求会根据场景和检测重点而不同。整个产业也在不断提升应用开发效率，并逐步形成整体AIOps技术的平台化。各行业对IT运维产品的需求呈现明显差异，在推进IT运维软件深度落地的过程中，不同领域面临着独特的机遇与挑战。随着各行业数字化转型持续深入，人工智能、大数据、边缘计算等技术与运维场景加速融合，推动行业运维模式从被动应对向主动预测转变。在此背景下，IT智能运维软件的价值将超越传统的运营效率优化工具，逐步成为驱动各行业实现高质量发展的核心赋能要素。
　　③人工智能行业基本特点
　　人工智能已经成为全球共识的新兴生产力，而数据已被纳入我国的新兴生产要素，共同推动着技术普惠和社会进步。近年来，人工智能与大数据行业在我国得到了迅猛的发展。这一趋势不仅体现在市场规模的扩大，更体现在技术创新和业务模式的深刻变革。
　　人工智能技术的快速进步，正驱动企业加速数字化转型进程。以大模型为代表的AI技术革新，显著提升了软件开发的智能化水平，不仅简化了开发流程、降低了技术门槛，更大幅提升了研发效率。这些先进技术在电信、金融、制造、医疗、教育等垂直领域的深度应用，为行业提供了更精准、高效的智能化解决方案，推动产业数字化转型迈向新阶段。当前，众多企业正积极部署大模型等前沿技术，通过优化生产流程、降低运营成本来构筑竞争优势，抢占行业发展先机。
　　（3）行业主要门槛
　　①技术门槛
　　中间件软件属于基础类平台产品，具有跨平台性，应可以满足高性能、稳定性、可扩展性、跨平台、跨语言的要求，需要开发商具备优秀的软件架构能力和底层技术研发能力。针对云原生环境下的中间件，不仅仅需要在传统中间件类型上进行丰富，提供更多的服务满足应用架构升级、分布式、微服务化转变等需求，同时还需要中间件产品自身的云原生化转变，能够实现对云上基础资源的适配，支持容器化运行、有状态无状态服务分离、组件模块化、支持弹性伸缩等能力。
　　面向云计算的智能运维管理平台技术复杂度高，需要支持云计算的特性，即大规模、按需使用、灵活快速部署等。大规模要求平台具备高效并行计算能力及数据传输能力，按需使用要求云管理平台须能够实现按照策略完成物理资源、中间件实例、应用实例三个层次的自动化调度等。同时，面向IT行业的智能运维，需要大量的IT运维工作经验，对系统架构、应用架构、运行模式、运行机制等方面深入了解，技术要求高，行业经验要求深，开发周期长，具有较高的技术门槛。
　　人工智能作为引领未来的战略性技术，其研发与应用存在较高的技术门槛，需要较高研发投入与长周期迭代。在算法与模型创新方面，需持续突破大模型架构设计、多模态对齐、小样本学习等核心算法，依赖顶尖科研团队与长期技术积累。同时从实验环境到规模化落地的过程中，会考验研发团队较强的工程化能力，需解决算力虚拟化、算力调度优化、分布式训推优化、低延迟推理、模型压缩、数据解析优化、参数自动化调优、大模型自身幻觉问题消除等技术难题，涉及复杂系统工程经验。
　　②市场壁垒门槛
　　公司所在行业的最终客户中由于较高比例是电信、金融、政府领域等大型政企单位，这些客户不仅对产品质量要求很高，而且对厂商提供的售后服务要求也很高。基础软件产品的供应商只有通过长期的技术服务和市场推广才能形成规模化、稳定成熟的客户群体。客户的计算资源、数据资源、业务及企业规范都依托于底层和支撑的软件基础架构，相关系统的有效运营依赖于供应商对客户信息系统的深入理解，因此，客户在软件基础架构的投资规模很大，同等条件下，其替代及更换成本较高。使用周期越长，其对产品及服务的提供商的粘性就越强，这个特点对市场新进入者形成了较强的市场壁垒。
　　③人才门槛
　　中间件和云环境下的智能管理平台软件是平台基础软件，连接应用和操作系统、数据库。不同于一般行业解决方案开发商的研发人员，中间件和云管理平台要求开发人员熟悉基础底层核心的知识，不仅仅精通中间件自身的技术，还要精通数据库以及操作系统的技能，更需要有对技术演变具有很好的前瞻性，云管理平台还要求对虚拟机技术、容器技术和分布式文件系统等技术有很好的掌握。而IT智能运维需要有大型软件的系统架构经验，需要精通网络通信、大数据、AI算法和可视化等技术。对于人工智能方面的人才，则需要对机器学习、深度学习、强化学习、神经网络、大模型、智能体等各种前沿算法和技术有积累和沉淀，具备数学建模与创新能力，并且在人工智能场景与行业的结合中具备跨学科交叉与行业洞察，所需的人才培养周期长。
　　2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　随着信息技术、数字技术、智能技术的不断变革和迅猛发展，云计算、大数据、人工智能等尖端科技的更迭日新月异，推动了各行各业的深刻变革。客户对于产品服务的灵活性和响应速度提出了更高要求。为应对这一新挑战，并满足市场的多元化需求，公司积极推动产品创新与技术升级，灵活调整战略以适应行业的新动态和未来趋势，从而为公司的稳健、持续、高质量发展奠定坚实基础。公司产品逐渐形成基础设施软件、智能运维软件、人工智能和大数据三大类别。
　　（1）基础设施软件市场地位
　　在公司的产品板块布局中，基础设施软件涵盖中间件类、云应用类产品。中间件作为公司的拳头产品，依赖自主研发的多项核心技术，其处理能力、高可用、稳定性等特性均达到媲美国外一流产品的水平，在政府、金融和电信领域的市场应用中均处于领先地位。并且随着信息化建设和软件国产化的市场需求不断增加，公司业务在能源、教育、医疗等多个领域也获得了高速增长。随着技术的不断演进，公司推出的云原生中间件系列产品可以更好地适应新型云化趋势下应用构建的需求。云应用基础设施领域作为新兴市场，随着上云速度的不断加快，尤其在从传统架构向云化架构迁移的过程中，行业用户在PaaS建设方面的市场需求快速扩大，公司衍生出众多新型云端中间件技术。公司在弹性计算平台的能力支持、多元异构中间件产品的统一管控、服务能力统一提供等维度均提供了容器PaaS平台、中间件统一管理平台等产品。凭借在基础中间件和PaaS云平台领域丰富的产品技术能力、针对行业客户大型核心系统的支撑能力和针对企业用户的定制服务能力，公司持续处于市场领先地位。
　　（2）IT智能运维软件市场地位
　　经过多年发展，公司对智能运维软件领域核心技术深入研究开发，通过不断加大技术研究、产品开发投入力度，持续进行改进和创新，公司产品功能、技术水平不断提升。公司不断提升监控产品实现全栈融合监控和云原生可观测能力，增强低代码开发能力和AI能力以快速适应用户需求变化，全面助力自动化、数智化运维新场景。在应用性能管理软件基础上，逐步研发演进出基础设施监控软件、容器监控软件、业务性能管理软件、应用可用性探测软件、用户体验类监控软件等产品，为客户提供一站式融合监控解决方案。随着云计算技术的快速发展以及云原生平台承载的应用系统复杂故障界定和溯源问题带来的挑战，公司打造了基于云原生技术的全景可观测平台软件，为帮助客户快速准确诊断云原生应用故障提供了有力的技术支撑。公司推出的智能运维编排软件，允许用户通过拖拉拽方式快速建立运维作业和任务，实现自动化调度，快速应对用户不同运维场景需求。基于领域模型驱动型的低代码开发平台，可实现运维服务的快速开发与交付。同时基于数字效能大模型等专业领域模型的构建，利用AI智能运维机器人作为产品入口，深化了ChatOps等场景能力。
　　针对具备强大纳管能力，可全面管理算力平台容器化与非容器化环境的全域资源并高效采集数据。平台深度融合资源、指标、日志等各类运维数据，构建规范统一的能力中心。从应用视角重塑数智化算力运维场景，通过实时监测与快速处理，为企业智能业务和算力服务提供全方位保障。为智能运维业务的提智增效创造了新的契机。公司不断进行架构优化，进一步规范和统一技术架构，梳理各产品功能定位，使产品的组合集成更标准、更便利，给用户提供更优质的客户体验。
　　（3）人工智能和大数据市场地位
　　经过多年的研究与发展，人工智能和大数据的底层技术已经逐渐走向成熟，并开始广泛渗透到各行各业的实际应用场景中。人工智能以其智能化、自动化的特点，可有效提高工作效率、优化服务体验，而大数据技术借助强大的数据处理能力能够处理和分析海量的信息，为决策提供有力支持，两者相辅相成，共同推动着各个领域的数字化转型，为生活和工作带来了前所未有的变革。无论是金融、医疗、教育还是交通等领域，都可以看到人工智能和大数据技术的身影，它们正在逐步改变着传统行业的运作方式，引领着未来发展的新方向。
　　公司在人工智能领域的投入从研发初期就注重技术的落地性和实效性，公司智能运维AIOps产品聚焦在如何将人工智能技术运用到企业的运维实践中，提升整体运维效率和生产运行质量，降低IT建设运营成本。公司AI智能学习平台AILink Learning作为智能计算软件的基础设施，着力打造智能化的数据处理、模型开发、模型训练部署、模型评估、模型推理、算力管理、国产AI芯片适配、算法应用等能力，降低人工智能应用的开发维护成本，并以此为依托提供各种优质高效的算法服务及衍生产品打造智能化的数据处理和模型服务等服务化能力。随着生成式人工智能技术的迅猛崛起，公司在如何利用大型模型技术来显著提升用户的数字效能方面重点投入，专注于多个关键领域包括低成本私有化专业大模型的研究、规模化商业大模型服务的集成以及大模型领域应用开发的拓展等。
　　公司注重立足实际场景应用，结合丰富的行业经验，迅速构建出AI智能助手平台AILink Debot，大幅提升运维服务、客服投诉、智能营销、故障应急、态势分析、智能学伴、智能助教及其他业务场景的智能化程度，让技术价值直接转化为业务效能，实现一岗一助手，通过AI原生应用的构建重塑业务流程，并已在电信、金融、教育领域实现落地。
　　AI智算平台AILink Computing通过整合企业内不同厂商、型号的算力资源，帮助企业有效利用现有硬件，为未组建算力平台的企业提供集中管理方案。同时还聚焦于解决大模型应用中的高并发压力和推理服务响应问题，并支持对模型进行微调，提升大模型在实际应用中的准确性和效果，降低企业在大模型开发与部署过程中的成本与技术门槛，加速人工智能技术的落地和广泛应用，解决算力瓶颈问题并推动行业数字化转型。通过提供完善的算力服务体系，通过规范化的流程管理、灵活的弹性计费模式、直观的资源全景视图以及高效的一体化运维能力，显著降低企业在大模型开发与部署中的成本和技术门槛。这不仅有效解决了算力资源短缺的瓶颈问题，更将加速人工智能技术的应用落地，有力推动各行业的智能升级。
　　在大数据领域，公司重点加强数据集成、数据交换、数据治理、数据服务资产及数据可视化等大数据体系的产品研发，研发并完善了数据交换平台BES DataLink DXP、数据集成平台BES DataLink DI、数据资产服务平台DASP、数据治理平台DGP、大数据平台BES DataLink DSP、数据可视化平台DataCool等云计算和数据类中间件及平台类软件，有效地支撑了下游用户数字化转型及数据要素支持等方面的需求。
　　3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
　　（1）自主安全可靠成为行业新航向
　　中央网络安全和信息化委员会印发的《“十四五”国家信息化规划》指出，“十四五”时期，信息化进入加快数字化发展、建设数字中国的新阶段。随着科学技术的不断进步，产业数字化转型要求将云计算、大数据、人工智能、5G等技术融入到传统产业之中，不断推出产业级的创新应用。中间件作为重要的一类基础软件，是系统建设中承上启下的关键，需要不断发展更新以适应上下层技术与业务需求的发展。
　　实现关键技术自主安全可靠的战略意义重大，关乎国家的经济安全、网络安全、国际竞争力和长远发展。国家在不断重视关键技术的自主可控工作，自主安全可靠中间件是保障关键信息基础设施安全稳定运行的关键。做大做强我国信创产业，实现跨越式发展，必须提供自主安全可靠的中间件产品，促进中国软件技术的进步和创新，打破国外技术壁垒，解决信息安全隐患。同时聚焦行业差异化需求，为电信、金融、政府等行业用户提供自主可控安全可靠的中间件产品，打造更高质量、更有效率、更可持续，更为安全的基础软件产业链和供应链。
　　（2）人工智能、云原生等技术广泛应用推动领域交叉创新
　　2024年《政府工作报告》指出，要推动科技创新和产业创新融合发展，激发数字经济创新活力。持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。扩大5G规模化应用，加快工业互联网创新发展，优化全国算力资源布局，打造具有国际竞争力的数字产业集群。加快完善数据基础制度，深化数据资源开发利用，促进和规范数据跨境流动。
　　同时云原生技术和产业数字化转型存在相互促进的关系。在产业发展过程中，以容器、微服务、Serverless、DevOps等为代表的云原生技术和理念可在云计算、大数据、人工智能等各种基础设施层面为产业应用提供底层支撑能力，一方面云原生技术提供的敏捷性提高了产业应用的开发效率及生命周期的管理能力，实现产业资源利用效率的提升、业务弹性扩展能力和灵活性的升级，另一方面云原生技术的先进性提供了更加灵活高效多样的云边端等基础设施资源，带来了业务形态多样性的可能，如云原生中间件、云原生可观测等新型云原生技术的涌现和演进，为中间件快速上云、降低复杂环境的运维难度带来了突破口。
　　随着技术创新深化与市场边界拓宽，人工智能和运维也在不断跨界融合。其中算力运维在数字经济中的战略支撑作用将日益凸显，借助算力可观测能力，企业能够高效优化资源分配、精准预警风险，显著降低算力成本。这一趋势正驱动市场对专业算力监测及可观测产品与服务的需求持续攀升。而人工智能和中间件技术也在不断融合，人工智能技术的迅猛发展，正在逐步加深对中间件全生命周期的开发态、运行态、运营态等各个环节提供了全方位的赋能，同时在人工智能的场景下，中间件的内涵持续丰富，演化为AI模型与AI应用之间的桥梁。传统基础中间件将不断增强自身能力，以更好适配复杂的AI场景。
　　（3）分层赋能破局行业数字化转型深水区
　　“十四五”期间，国家加大力度加快企业数字化转型升级，倡导有条件的大型企业打造一体化数字平台，全面整合企业内部信息系统，强化全流程数据贯通，加快全价值链业务协同，形成数据驱动的智能决策能力。中小企业及信息化较为分散的行业则从数字化转型需求迫切的环节入手，加快推进线上营销、智能生产、远程协作、数字化办公等应用，由点及面向全业务全流程数字化转型延伸拓展。基于公司在中间件、智能运维及人工智能领域的技术积累，可分层赋能政企数字化转型。针对大型企业，云原生平台、中间件统一管理、AI智能体和算力统一管理等技术方案可有效整合业务系统、软件资产、算力资源，构建全流程数据驱动的智能决策中枢；面向中小企业及信息化较为分散的行业用户，可通过提供轻量化一体化运维平台、轻量化AI工具包的方式，从持续运营、经营分析、智能运维等单点场景切入，逐步向全业务延伸。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　报告期内，面对复杂多变的市场环境，公司坚持独立自主的产品研发，以实现基础软件自主可控为公司使命，坚持以客户为中心，专注客户需求，持续进行研发创新，不断提升产品竞争力。报告期内，公司营业收入、净利润有所下滑，但公司持续重视研发投入，保持着对技术创新的关注，报告期内，公司研发投入占营业收入的比例为55.69%，较上年同期增长27.54%。随着各项优化措施的持续深化，公司将进一步维持稳健发展的态势。报告期内，公司主要经营工作如下：
　　（一）加强应收账款管控，加速资产周转，改善现金流
　　2025年，公司将应收账款管理作为重要的专项行动，构建全周期管理体系，提升资产运营效率。为强化应收账款管控，提升资金回收效率，公司制定了应收账款专项催收管理机制，报告期末，公司应收账款余额较期初下降10.11%，经营活动产生的现金流量净额较去年同比有所增加。
　　（二）重视研发投入，不断提升核心竞争力
　　报告期内，公司高度重视技术创新与产品研发，累计研发投入4,552.46万元，较上年同期增长约15.48%，占本期营业收入的比例为55.69%。公司持续实施研发投入结构化升级，重点投向AI智算平台、智能体开发平台、智算运维平台、行业AI应用场景建设、中间件品类拓展、智能运维可观测等核心技术领域，彰显了公司对技术创新的高度重视，为进一步契合信息技术产品发展及公司后续成长提供了坚实支撑。
　　（三）合理控制成本、费用，加强管理监督
　　报告期内，公司通过进一步加强预算编制管理，合理资源配置、严格监督等措施，进一步聚焦核心市场、核心产品，在保障公司市场竞争力及发展前景的前提下，加强成本费用管控，有效控制运营成本。
　　（四）优化公司治理，加强合规运作
　　报告期，公司管理层高度重视内部控制管理工作，进一步建立健全各项内部控制制度，提升公司规范化运营水平。在制度建设上，公司已根据法律法规的最新要求，全面修订内部控制制度，并进行公司治理结构的调整，公司已制定了详细的调整方案，确保调整工作平稳过渡。沟通协作方面，强化董事会、高管之间的交流，明确各自职责权限，建立科学决策流程和高效执行机制，保障决策科学合理，提升执行速度与效果。信息披露层面，公司加强内部协作，优化审核审批流程，通过真实、准确、完整、及时的信息披露，增强投资者信心，提升市场声誉。投资者关系管理上，公司通过举办业绩说明会、上证E互动、投资者热线等多种方式，加强与投资者的沟通交流。
　　告期内公司经营情况的重大变化。

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　经过多年的积累，公司形成了较强的技术优势、客户优势、产品线优势、服务优势、人才优势。
　　1、技术优势
　　公司自主掌握中间件相关的核心技术。公司自创立以来，长年扎根于中间件及相关底层架构演进和传输技术的研究中，完全自主掌握了一整套中间件相关的核心技术，并研发出了以应用服务器为核心的中间件系列产品。通过持续的研发投入和对产品技术的不断改进和创新，公司产品功能和技术水平得到不断提高和完善。
　　公司2017年通过了软件开发过程成熟度CMMI3级认证，并在2025年通过了软件开发过程成熟度CMMI5级认证；CMMI是国际公认的衡量软件开发过程成熟度和过程规范性评估标准，连续获得该体系的CMMI3级和CMMI5级，表明公司研发管理有效性、过程规范性得到持续认可。2021年，公司通过了信息技术服务标准（ITSS）三级资质认证；2022年公司通过了ISO9001质量管理体系认证标准和ISO27001信息安全管理体系认证年审、通过了KCSPKubernetes Certified Service Provider）认证。
　　公司通过长期的持续积累和研发投入，在夯实原有产品的基础上，演进研发了新型的中间件产品，其中应用服务器云化版和微服务版已广泛应用在各行业客户；消息中间件的PaaS服务
　　MQPaaS及中间件统一管理平台MCP已经在金融领域实现落地应用，通过向下对接统一云平台、向上支撑云管理平台，可提供广泛且高效的运维管理支撑能力；数据类中间件以产品工具套件的形式，为企业形成有效数据资产提供了便利；此外公司在容器管理、微服务、DevOps开发交付一体化等方面均推出了成熟完整的云原生系列产品，形成了完善的云原生解决方案。
　　公司在智能运维领域以“新一代IT运维闭环管理套件”理念为指导，集全方位监控、资产配置管理、流程工单管理、自动化操作和智慧赋能于一体，打破传统监控工具的数据壁垒，构建业务、应用、资源的融合配置模型，为企业用户提供全面立体的监控及管理服务，有效缩短排障时间。并且根据不同行业客户的实际情况，针对性解决分布式、容器化、微服务架构下应用系统故障快速定位与排查问题，减少故障损失。通过积极跟进云原生技术演进趋势，公司研发团队在现有监控产品体系基础上演进升级打造内生能力框架，形成云原生可观测平台，构建云原生要素地图，提高系统排错、剖析及分析能力，保障云基础设施高效稳定运行。
　　公司积极响应国家在人工智能及数据要素方向上的战略规划，在企业发展战略上将AI技术及数据技术作为公司发展的重要动力，在通用人工智能平台、垂类算法模型能力提升及沉淀、大模型技术的行业领域创新、数据全生命周期一站式开发与治理能力打造等多个维度重点发力，构建了数据治理软件、数据资产服务平台、智能学习平台、AI智能助手、AI智算平台等多款产品能力体系。公司通过持续的研发投入与技术创新，掌握了多项关键核心技术，并通过对核心技术的应用，显著提高了相关软件和服务产品的性能优势，形成了公司的核心竞争力。
　　2、客户优势
　　公司销售的软件产品和技术服务行业覆盖度广，品牌认可度高。公司产品的主要终端客户为电信、金融、政府等领域，在技术先进性、性能优越性、产品成熟度及安全可靠性等方面得到了各行业用户的认可，在市场中树立了良好的品牌形象，只有通过长期的技术服务和市场推广才能形成规模化、稳定成熟的客户群体。客户的计算资源、数据资源、业务及企业规范都依托于底层和支撑的软件基础架构，相关系统的有效运营依赖于供应商对客户信息系统的深入理解，因此，客户在软件基础架构的投资规模很大，同等条件下，其替代及更换成本较高。使用周期越长，其对产品及服务的提供商的粘性就越强。
　　3、产品线优势
　　公司以中间件软件为拳头产品，主要中间件软件产品包括中间件领域的应用服务器BES Application Server，Web服务器中间件BES WebServer，分布式缓存数据库软件BES CacheDB，消息中间件BES MQ，云原生消息流软件BES CloudMQ等，覆盖了市场上主流的基础中间件软件产品。同时，拓展了云计算CloudLink系列基础设施软件产品、大数据DataLink系列产品以及智能学习平台AILink产品，并且不断完善智能运维领域的融合监控WebGate系列和运维管理OpsLink系列软件产品。上述产品与中间件天然兼容和集成，成为公司中间件软件产品向前不断演进和完善的有力补充，在市场层面形成为存量客户提供扩展服务的合力优势。公司基础设施软件产品线和智能运维产品线相辅相成，智能运维产品线可以增强基础设施软件产品的运维效率，能提高可持续运行的能力；而基础设施产品的能力反过来可以用来作为智能运维产品线的支撑，例如提供运维大数据能力的支撑、云原生底座能力的支撑、可观测内生能力的支持等，并形成技术助推和拉动的引擎。
　　4、服务优势
　　公司为客户提供的技术服务贯穿于公司产品在客户现场的需求规划、部署实施、运行保障以及后期升级服务等完整服务过程。公司建立了规范严谨的技术支持服务流程，组建了专业高效的服务团队，并在内部建立了完善的知识库体系，本着“客户至上”的原则，公司在北京、上海、西安、长沙等重点客户所在地建立了本地化支持团队，可以为客户提供及时快速的服务响应；同时公司的技术服务团队处于7x24全天候的待命状态，随时准备为客户提供服务，并为部分客户提供驻场“贴身式”服务支持。公司现已在北京、西安、长沙等地建立产品技术研究中心，负责对客户进行专业的技术支持服务。
　　5、人才优势
　　作为软件企业，人才是第一生产力，公司自成立之初就一直把人才队伍建设放在首位。通过公司多年的积累和培养，公司已经拥有大批优秀的技术人才。公司将持续依靠灵活、科学、人性化的用人机制和人才培养机制，持续完善公司的人才梯队建设，持续为公司发展储备人才优势。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　(三)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司持续聚焦于分布式、云化架构软件基础设施领域，密切关注基础设施平台、智能运维、大数据及人工智能领域技术的更新发展，将创新技术与传统技术架构有效融合，自主研发形成系列拥有自主知识产权的核心技术。报告期内公司新增的关键核心技术包括：基于大模型的自然语言转SQL语句的方法、基于文档切片与打标的增强型问答方法、基于仓颉编程语言选用数据库执行查询的方法、基于仓颉语言元编程实现服务限流熔断降级的方法等。
　　除了保持核心技术与业界规范的同步发展外，公司积极跟进业界应用在云计算领域的需求变化，从应用云原生化演进对中间件云原生化转变的要求出发，结合在云计算领域相关技术产品的研发，形成了云原生中间件完整的解决方案、覆盖了容器、微服务、DevOps等相关新兴领域的产品的自主研发，并与传统中间件、消息中间件等产品形成了优势整合，转向为应用提供覆盖开发、生产、运维全生命周期的支撑。公司的应用服务器软件产品，经中国信息通信研究院的检验，通过了《云原生能力成熟度模型第5部分：中间件》标准的弹性、可移植性、可维护性、可观测性、高可用性、开放性及安全性的检测，在国内率先通过云原生中间件成熟度评估的4级要求。
　　公司在信创全栈中间件解决方案涵盖应用服务器中间件、Web服务器中间件、消息中间件、分布式缓存中间件、天工JDK等，这一方案具备强大的替代能力，能够全面取代国外主流商用及开源产品，满足金融、电信、能源、交通、政务等行业对安全可控、高性能、高可靠性的严苛要求。宝兰德中间件在功能、性能、兼容性、稳定性和安全性等核心指标上在行业内处于领先地位,能全面替代国外主流商用及开源产品。在金融行业，成功入围某大型银行选型测评，凭借金融级高可用和智能化运维能力，以及出色的高并发处理、云原生支持性能，部署规模不断扩大。在政务领域，众多中央部委机关项目稳定运行背后，都有宝兰德中间件的坚实支撑，有力保障了国家关键信息基础设施的安全稳定。
　　此外，随着中间件应用范围和功能被快速扩大,传统的分散管理模式已难以应对日益增长的管理需求，遭遇诸如使用不规范、部署效率低、配置复杂、故障分析难、安全风险高等中间件的使用及管理难题，导致中间件管理及运维效率低下，成本居高不下。针对企业在使用和管理中间件过程中的种种难题，宝兰德凭借在中间件及运维领域的深厚积淀以及对中间件应用场景的深刻理解，推出中间件统一管理平台解决方案，集中间件部署、监控、配置、运维、安全管控于一体，旨在帮助企业打破原有烟囱式格局，建设完备的中间件服务及运管能力体系，规范中间件使用，实现规模化的中间件深度治理，提升中间件运维效率，实现企业降本增效的目标。该平台通过了中国信息通信研究院《云原生平台中间件管理能力评估要求》中针对中间件管理能力相关的接入管理、生命周期治理、运维支撑、运营服务、高可用、兼容性、开放性、安全性等八个部分的考察，从8大维度124个评估方向进行多轮实际演示与测评，顺利通过并获得先进级（最高级）认证，可满足不同业务场景通用性与定制化使用需求。
　　基于生成式人工智能技术，公司创新性的研发了AI智能数字助手平台，利用大模型技术为用户构建私有化AI应用中台，助力行业客户低成本赋能AI应用开发，其中智能数字助手与运维业务相融合打造的ChatOps场景，实现了AIGC技术与智能运维业务的有机结合。宝兰德积极拥抱前沿技术，实现关键突破。核心产品AI智慧助手深度接入DeepSeek，从2024年5月便开展底层技术适配与算法优化，历经多阶段打磨，逐步构建起代码生成、智能问数等核心能力。尤其在2024年12月与DeepSeek V3版本API接口对接后，智能问数场景准确率提升约10%，生成速度显著加快，在复杂业务场景下交互更流畅，决策效率更高。凭借该技术融合，宝兰德在运营商、金融、教育等行业实现规模化落地。例如，助力某省运营商完成服务场景智能化改造，大幅提升服务响应效率，验证了在垂直场景的深度适配能力；帮助某金融客户打造综合经营分析、智能营销、IT服务、故障应急等多个智能化业务场景；为高校用户打造智慧教育平台，集成个性化学习支持、智能教务管理及科研辅助工具。同时通过AI智算平台的推出，对企业、高校、地方等智算中心的算力纳管、算力加速、算力调度、算力运维、算力运营等各项核心诉求均能高效支持，帮助用户突破算力瓶颈，加速大模型及其场景的普及及广泛应用。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　报告期内，公司新取得授权发明专利3个，累计获得发明专利66个，新取得软件著作权1项，共拥有281项软件著作权；共有17项注册商标。
　　3、研发投入情况表
　　4、在研项目情况
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明

　　四、报告期内主要经营情况
　　公司实现营业收入8,173.99万元，同比减少41.63%；实现归属于上市公司股东的净利润-6,777.07万元；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-7,937.33万元。

　　五、风险因素
　　（一）业绩亏损的风险
　　公司报告期内营业收入有所下滑，净利润出现亏损，受部分行业客户预算收紧、采购延迟及市场竞争加剧等因素影响，公司营业收入同比有所下降，同时，公司净利润出现亏损，如果未来市场经济持续下行，公司营业收入增长不如预期、成本费用控制不如预期等情况发生，公司仍存在业绩亏损的风险。
　　（二）核心竞争力风险
　　由于软件行业的特性，其产品更新换代较快，行业技术方向、客户需求变化较迅速，如果公司不能紧跟技术方向和市场需求的变化，导致公司产品质量不合格或不能满足市场需求或在新产品开发过程中存在关键技术未能突破、不达预期的情况，则可能导致公司无法保持当前的技术领先性，从而对公司未来经营造成不利影响。
　　拥有自己的核心技术及与之配套的高端、专业人才是软件开发企业综合竞争力的体现和未来持续发展的基石。当前公司多项产品和技术处于研发阶段，专业技术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专业技术人员大量流失情况，将对公司经营产生不利影响。
　　截至报告期末，公司有多项发明专利尚在申请过程中，未来如果相关发明专利证书无法顺利取得，公司相应技术将可能面临无法得到知识产权相关法律法规保护的风险，从而对公司经营造成不利的影响。
　　（三）信息技术应用创新发展不确定的风险
　　公司为涵盖中间件、智能运维、AI+大数据领域的基础软件产品和解决方案提供商，产品主要应用于电信、金融、政府等领域。随着近年来国家政策的大力支持和“新基建”在全国范围内的快速铺开，信息技术应用创新高速发展，各地信息技术应用创新项目大面积开展，信息技术应用创新也随之出现了一个现象级的风口，全产业迎来了快速发展的机遇期。如果未来出现信息技术应用创新相关政策变动、国产化替代进程放缓等不利因素，将对公司的持续增长和盈利能力造成影响。
　　（四）宏观环境风险
　　公司产品主要应用于电信、金融、政府等与民生关联重大的领域。相关领域发展与我国宏观经济状况的关联度较高。若经济发生较大波动，导致相关部门对于软件的采购需求下降，将可能对公司经营造成不利影响。
　　（五）财务风险
　　报告期末，公司的应收账款数额较大，占流动资产的比例较高。如果出现应收账款无法及时收回的情况，会产生坏账损失的风险，对公司的经营业绩造成不利影响。
　　公司按照会计政策，已对应收账款计提足额的坏账准备，发生大额坏账损失的风险相对较小。为进一步降低风险，公司将持续优化各项回款措施，并加强对销售人员客户回款情况的考核。
　　（六）行业竞争加剧风险
　　随着国内信息技术应用创新加快，国内同行业涌现出几家较为领先的厂商，这几家在信息技术应用创新各个行业占据了一定市场份额，每家公司在品牌影响力、资金实力、技术研发实力、市场占有率等方面均存在各自的优势。如果公司不能继续加大研发投入、加快产品更新换代，不断开拓市场以适应未来的市场竞争格局，公司的经营业绩将受到影响。
　　（七）公司控股股东、实际控制人暨董事长兼总经理可对公司事务施加重大影响的风险
　　截至报告期末，公司现任控股股东、实际控制人暨董事长兼总经理持有的股份占公司已发行股份总数的比例为35.29%。控股股东可对选举董事及批准重大合并、收购或其他业务合并交易等事宜施加重大影响。 收起▲