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
　　公司致力于通过打造具备高性能、高性价比及高适配性的推理芯片，推动AI加速普及。基于“算法芯片化”核心能力底座，构建了AI推理芯片研发流程和各类产品的开发，并面向企业、消费、行业等场景形成了各类AI相关产品、服务和解决方案。
　　公司报告期内实现核心技术落地、获取营业收入的主要手段包括通过在企业级、消费级、行业级应用场景部署公司的产品和服务。
　　公司的产品及服务布局端边云三个维度，基于自主研发的芯片涉及及核心算法，服务于三大类应用场景：
　　企业级场景。包括AI推理芯片与相关产品、算力服务... 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
　　公司致力于通过打造具备高性能、高性价比及高适配性的推理芯片，推动AI加速普及。基于“算法芯片化”核心能力底座，构建了AI推理芯片研发流程和各类产品的开发，并面向企业、消费、行业等场景形成了各类AI相关产品、服务和解决方案。
　　公司报告期内实现核心技术落地、获取营业收入的主要手段包括通过在企业级、消费级、行业级应用场景部署公司的产品和服务。
　　公司的产品及服务布局端边云三个维度，基于自主研发的芯片涉及及核心算法，服务于三大类应用场景：
　　企业级场景。包括AI推理芯片与相关产品、算力服务及IP授权服务等，这些服务主要应用于大模型服务、智算中心、服务机器人及下游厂商的SoC开发等企业应用场景；
　　消费级场景。消费级场景的产品主要包括噜咔博士AI拍学机、噜咔博士AI宠物狗等AI原生产品以及岍丞技术的电子可穿戴设备（如AI耳机、AI手表等）模组等智能硬件类产品。
　　行业级场景。基于公司的大模型能力和AI推理芯片，公司开发了面向智慧城市治理、智慧交通、智慧园区等面向行业需求的软硬一体化解决方案，结合专业产品与强大的AI能力解决复杂的实际应用场景挑战。
　　(二)主要经营模式
　　公司的盈利模式为致力于通过全面布局端、边、云三个维度，服务企业级、消费级和行业级三大类应用场景并实现业务收入。
　　1、企业级场景：公司打造了覆盖神经网络处理器IP、AI推理芯片和模组、边缘计算盒子、AI推理服务器及智算集群的系列产品，广泛应用在摄像头终端、车路云、机器人、智算中心等场景。报告期内的企业级服务业务包括向企业出售芯片和模组、落地大规模异构高性能算力集群为客户提供AI训练及推理算力服务，包括智能算力调度及AI大模型开发配套服务等。
　　2、消费级场景：公司开发和销售各类终端面向消费者的产品，主要包括子公司噜咔博士提供的AI拍学机、AI宠物狗等基于AI大模型能力诞生的AI原生产品，以及子公司岍丞技术提供的包括操作系统和软件在内的智能耳机和智能手表芯片模组等。
　　3、行业级场景：基于自研的算法及AI推理芯片等核心技术，公司为系统集成商及公共服务场景提供软硬一体解决方案，应用于城市治理、智慧交通等领域。
　　盈利模式概要：
　　(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
　　根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“I65软件和信息技术服务业”中的“I6513应用软件开发”。同时，根据《中国上市公司协会上市公司行业统计分类指引》，公司所属行业为“信息传输、软件和信息技术服务业－软件和信息技术服务业”。
　　报告期内，人工智能技术正加速从模型能力突破阶段迈向规模化产业应用阶段，人工智能正逐步成为数字经济的重要基础设施，并加速渗透至互联网服务、智能终端、智能制造、自动驾驶、机器人等多个产业领域。大模型能力持续迭代，应用落地明显提速。以DeepSeek等开源推理模型为代表的新一代模型在推理效率和部署成本方面实现显著优化，大幅降低了大模型落地门槛，推动大模型在企业私有化部署、行业应用及智能终端中的快速普及。
　　从产业演进阶段看，当前行业已经由早期以算法验证、单点场景落地和局部硬件替代为主的导入期，进入到大模型驱动下的规模化商业落地阶段。一方面，人工智能快速普及，推动云端、边缘端、终端对推理算力的需求持续提升；另一方面，行业竞争焦点也由单纯追求训练峰值算力，逐步转向更强调推理效率、部署成本、系统可用性和生态适配能力的综合竞争。
　　报告期内，大模型应用的持续落地推动推理算力需求快速增长。与模型训练相比，推理计算具有调用频率高、部署规模大、持续运行时间长等特点，在大模型应用普及后，推理算力需求将显著高于训练需求。随着企业级AI应用、智能终端AI能力、AIAgents、行业私有化部署以及智能机器人等新兴应用的兴起，大模型推理计算需求呈现持续增长趋势，成为人工智能算力需求的重要组成部分。
　　根据灼识咨询报告，中国AI推理芯片相关产品及服务行业市场规模由2021年的人民币193亿元增至2025年的人民币3,050亿元，复合年增长率为99.4%，并预期将于2030年增至人民币21,097亿元，2025年至2029年的复合年增长率为47.2%。NPU驱动的市场规模由2021年的人民币12亿元增长到2025年的人民币621亿元，复合年增长率为167.4%，预计2030年将攀升至人民币7,012亿元，反映2025年至2030年的复合年增长率为62.4%。
　　AI推理芯片的设计需要在计算性能、存储带宽、功耗控制和成本之间取得平衡。与传统通用计算芯片相比，AI芯片需要针对人工智能算法进行架构优化，通过专用计算架构、存储结构和数据流等设计提升计算效率。同时，随着人工智能应用复杂度提升，算力需求正从单卡性能竞争逐渐转向系统级能力竞争。AI算力产品不仅需要具备高性能计算能力，还需要具备服务器集成能力、算力调度能力、软件生态兼容能力以及系统级优化能力。
　　算法与芯片架构协同优化能力是AI芯片设计的重要技术壁垒。人工智能推理芯片需要针对深度学习模型的计算特性进行架构优化，通过专用计算单元、数据流结构以及片上存储架构的设计，实现对人工智能算法的高效加速。随着大模型规模持续增长，推理计算对计算效率、访存效率以及能效比提出更高要求，因此需要通过算法与芯片架构协同优化，实现计算单元、存储体系和数据调度机制的系统级优化，从而提升整体推理效率。
　　存储带宽与计算能力之间的平衡成为高性能AI芯片的重要技术挑战。在大模型推理场景中，计算性能的提升往往受到存储带宽限制，即所谓的“MemoryBound”问题。为解决这一问题，行业正在探索通过先进封装技术与三维存储架构（3DMemory）提升存储带宽，以提高数据传输效率并降低访存延迟，从而缓解计算单元受限于存储带宽的问题。高带宽存储技术的应用可以显著提升大模型推理效率，但其实现涉及复杂的封装工艺与系统设计，对芯片设计能力与产业链协同能力提出较高要求。
　　基于Chiplet的异构集成技术成为高性能AI芯片发展的重要方向。随着芯片设计复杂度不断提升以及先进制程成本持续上升，传统单芯片架构在算力扩展与成本控制方面面临一定挑战。Chiplet架构通过将不同功能模块拆分为多个芯粒并进行异构集成，可以在提升算力规模的同时提高设计灵活性，并实现计算、存储及接口模块的高效协同。基于Chiplet的异构集成技术能够提升系统级性能并缩短产品迭代周期，但同时也对芯粒互连、封装技术以及系统协同设计提出更高要求。
　　此外，随着人工智能应用规模不断扩大，算力需求正由单卡性能竞争逐渐演进为系统级算力能力竞争。AI算力产品不仅需要具备高性能计算能力，还需要具备服务器集成能力、算力调度能力、软件生态兼容能力以及系统级优化能力。因此，行业企业的竞争模式逐渐由单一芯片产品竞争，升级为芯片、服务器、算力集群、软件平台与行业解决方案协同发展的综合竞争模式。
　　2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　公司在推理芯片、计算机视觉、多模态理解及大模型推理优化等方向形成较深技术积累。公司曾获得“吴文俊人工智能科学技术奖”等行业权威奖项，并获得中国专利奖等荣誉。
　　报告期内，公司DeepEdge10芯片平台持续完善对主流国产大模型、操作系统及推理框架的适配能力，完成对DeepSeek系列模型及相关推理优化组件的适配，并支持国产操作系统运行环境，进一步提升国产AI生态兼容能力。同时，公司相关产品已在政务、算力基础设施及重点行业场景中实现落地应用，并参与国家重大专项项目，体现出产品在高可靠性及复杂应用环境下的实际应用能力。在行业认可方面，报告期内公司获得多项政府、行业协会及权威媒体评选的荣誉，包括广东省科技进步奖特等奖、人工智能与机器人领域相关创新奖项，以及“AI算力芯片Top10”“AI企业创新大奖”等行业榜单荣誉，同时获得来自科研机构及政府部门的感谢与认可。报告期内，凭借领先的技术实力，DeepEdge10Max承担国家科技部重大专项并通过验收。公司的《基于国产工艺的大模型边缘高效推理的AI芯片关键技术及产业化》项目在2025年粤港澳大湾区人工智能与机器人产业大会暨广东省人工智能与机器人技能大赛上获得唯一特等奖。
　　在知识产权方面，公司持续加强核心技术布局，围绕芯片架构、算法模型、系统平台及开发工具链等方向形成较为完善的专利体系。截至本报告期末，公司拥有1,152项专利、272项软件版权及599项商标。该等所有专利中，公司拥有发明专利914项，覆盖芯片架构、AI算法、系统平台及开发工具链等多个方向，知识产权体系持续完善。公司长期坚持“算法芯片化”路线，并围绕大模型推理、软硬件协同、先进封装、Chiplet异构集成、3D堆叠存储等方向持续推进研发，既形成了较强的技术壁垒，也不断夯实其在国产AI推理芯片产业链中的行业地位。
　　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
　　报告期内，人工智能产业在技术创新和产业应用方面均呈现出新的发展趋势，新技术、新产业、新业态和新模式不断涌现。人工智能产业发展重心已从“模型训练”全面转向“模型推理”，推理效率优先”驱动全产业链系统性重构，AI推理算力在算力基础设施中的占比快速提升，人工智能产业迈入规模化落地关键阶段。
　　在新技术方面，随着模型训练技术日趋成熟，大模型持续快速迭代，基础大模型的核心能力实现跨越式升级，推理效率显著提升，推理成本持续下降。多模态大模型已经从“多模态适配”演进为“原生统一多模态”，在跨模态统一表征、跨模态理解与推理、跨模态可控生成上实现了突破，支持长视频、多图、多轮交互下的细粒度理解和因果推断，支持文生视频/图像/音频、图生文及跨模态编辑与续写，生成内容在时序一致性、物理合理性、细节保真度等方面大幅优化提升，为沉浸式交互、数字孪生、具身智能等场景奠定底层基础；模型架构不断优化，高效稀疏与动态计算成为主流，MoE稀疏架构规模化落地，推动推理成本显著下降，百万级长上下文的推理稳定性增强，使得复杂文档分析、多轮对话记忆、复杂任务全局规划和长程推理等能力大幅增强。2025年以来，开源大模型生态持续活跃，以DeepSeek等模型为代表的开源模型在推理效率和成本控制方面取得突破，加速大模型在企业级、智能终端及行业场景落地。与此同时，低比特量化、模型蒸馏、推理加速框架以及软硬件协同优化等技术日趋成熟，在保障大模型性能的同时大幅降低算力消耗，为大规模推理应用创造了条件。
　　在新产业方面，AI模型能力的提升拓宽了AI技术的应用边界，AI技术正广泛渗透到千行百业和日常生活，与各个领域的各类应用场景深度融合，AI原生应用快速普及，AI原生硬件创新密集涌现，人工智能产业链不断延伸，AI算力基础设施成为数字经济重要支撑，“推理效率优先”正驱动全产业链的底层架构进行系统性重构。从DeepSeek、豆包、元宝、千问等AI对话应用，到AI搜索，VibeCoding，Manus智能体，再到各类基于OpenClaw的智能体平台，AI应用从“被动响应工具”向“自主智能劳动力”演进。大模型推理一体机、家庭AI网关、AI眼镜、AI耳机、AI拍学机、智能陪伴玩具、具身人形机器人等AI硬件产品创新层出不穷，各类AI原生智能硬件进入高速发展期。与此同时，云端MaaS服务生态持续完善，日均Token消耗量同步迎来持续性、爆发式增长。在此背景下，人工智能产业的发展重心正在发生战略转移，从“模型训练”全面转向“模型推理”，相比训练，推理应用的成本、稳定性与规模化交付能力，直接决定了AI生产力转化效率，推动了AI基础设施由“训练优先”加速转向“推理效率优先”，进而驱动了全产业链的系统性重构。
　　在新业态方面，AI算力基础设施逐渐成为数字经济的重要组成部分。随着大模型应用需求持续增长，AI算力产业正逐渐形成以AI芯片、服务器、算力集群、算力云平台以及模型服务为核心的AI算力产业体系。各类智能算力中心、AI云服务以及企业私有化部署需求不断增长，推动AI算力基础设施市场持续扩容，并逐步形成“端、边、云”协同发展的产业格局。云端算力承担大规模模型训练与推理服务，边缘设备支撑实时AI部署，而终端设备逐渐具备本地AI推理能力。AI手机、AIPC、AI眼镜等智能终端产品持续迭代，AI能力逐渐从云端向终端下沉，形成多层级算力协同发展的新业态。
　　在新模式方面，人工智能产业商业模式正在发生深刻变革。AI算力企业从单一硬件销售模式，向“芯片产品+算力基础设施+软件平台+行业解决方案”的综合模式转型。大模型服务化趋势凸显，算力服务和模型服务成为重要的商业模式，推动行业从“一次性项目交付”向“持续服务模式”转变。
　　展望未来，随着人工智能技术不断成熟以及应用场景持续拓展，AI推理算力需求预计将持续增长。具备芯片架构设计能力、软件生态能力以及系统级算力解决方案能力的企业，将在未来行业竞争中占据更加有利的位置。
　　二、经营情况讨论与分析
　　公司致力于通过大幅降低大模型应用成本，为人工智能的普惠落地提供强劲支撑，实现企业级、消费级、行业级场景应用。具体情况如下：
　　1、核心研发进展
　　云天励飞经过多年的持续发展和技术沉淀，逐步构建起覆盖应用、算法与芯片的全栈能力，打通了从芯片、算法到上层应用的完整链条。公司针对“云、边、端”AI推理应用场景，规划了面向云端大算力推理的AI芯片“深穹”，面向边缘高能效推理的AI芯片“深界”，以及面向具身智能机器人的AI芯片“深擎”。基于自研AI推理芯片，公司全面适配国产主流大模型、国产主流操作系统、国产推理框架等，推出覆盖“云、边、端”的全系AI推理产品，具备全国产化软硬一体解决方案能力，广泛赋能智算中心、智慧城市及具身智能等核心领域。
　　公司正在研发的GPNPU架构，其主要技术亮点包括四个方面：
　　（1）GPGPU级通用编程能力。面向国内芯片“易用性”痛点，GPNPU架构强调对主流CUDA等生态的兼容与迁移支持，以降低客户模型部署与迁移门槛；
　　（2）极致能效的NPU内核。围绕推理效率与能效比进行深度优化，提升推理侧性价比；
　　（3）引入3D堆叠存储架构。采用3D堆叠存储架构，以获得更高带宽与更低访问时延，突破“内存墙”，提升推理效率；
　　（4）算力积木架构。公司延续过去五年在国产工艺上的探索，以“算力积木”架构利用下一代芯片构建机架级Scale-up超节点，以满足万亿级乃至十万亿级MoE架构大模型的推理需求。
　　（5）与此同时，公司全力投入云侧推理场景的大算力芯片研发，基于对大模型推理计算特征的理解，按照“PD分离”的系统架构规划了两类大算力芯片，分别为：面向计算密集型需求设计，满足Prefill阶段的高算力要求的Prefill芯片（简称P芯片）；面向访存密集型需求设计，满足Decode阶段的高带宽需求的Decode芯片（简称D芯片）。在一个由数百到数千颗芯片构建的超节点内，P芯片与D芯片可实现有效组合，以满足云侧大模型集群推理的高性价比需求。
　　公司研发的大模型IFMind（天书），能够针对不同场景快速构建服务。目前，IFMind布局的应用场景包括智慧交通、智慧城市治理、消费性电子领域的智能可穿戴设备以及智慧教育等战略新兴行业。例如，公司推出的AI原生教育产品“噜咔博士AI拍学机”等产品。
　　报告期内，凭借领先的技术实力，DeepEdge10Max承担国家科技部重大专项并通过验收。公司的《基于国产工艺的大模型边缘高效推理的AI芯片关键技术及产业化》项目在2025年粤港澳大湾区人工智能与机器人产业大会暨广东省人工智能与机器人技能大赛上获得唯一特等奖。研发过程中，公司沉淀了一系列发明专利并在多领域形成典型应用示范，为我国神经网络处理器芯片产业标准化生态的健康、稳定发展贡献力量。
　　2、应用场景和业务进展
　　报告期内，公司在应用场景和业务方面的主要进展情况如下：
　　（1）企业级场景业务稳中向好，实现健康持续发展
　　公司积极对接国内大模型应用生态。报告期内，DeepEdge10芯片平台全面支持DeepSeek在报告期内发布的全系列模型。在DeepSeek“开源周”期间，公司迅速完成了DeepEdge10芯片平台与FlashMLA的适配工作，通过一系列优化，不仅显著提升了计算效率，还大幅降低了显存占用，充分展现了DeepEdge10芯片平台“算力积木”架构的卓越优势，以及其与DeepSeek生态的高度契合性。云天天书大模型训推一体机也成功适配DeepSeek，并实现在华南某市的落地并支撑其官方政务外网部署上线DeepSeek-R1全尺寸模型，可用于公文写作、文件起草、文件校对、秒完成1000字文字校对等。DeepEdge10芯片还完成了国产鸿蒙操作系统的适配，鸿蒙操作系统桌面环境和系统原装应用已经可以顺利运行。
　　公司与德元方惠签署的智算运营服务项目已按照合同约定完成交付和验收相关工作，报告期内，该项目持续按照服务进度正常收款。公司与业内知名的机器人、安全智能生活、智慧交通企业等开展合作，持续拓展芯片在各场景的应用，包括服务机器人、家庭主机、车路云等场景。
　　（2）消费级场景业务稳中有进，AI赋能增长可期
　　噜咔博士于2024年底发布搭载“云天天书”多模态大模型的AI拍学机Snap旗舰版，融合多模态识别技术，实现“拍摄-识别-科普”闭环，针对儿童群体提供场景化知识交互。自发布以来在多个互联网平台实现热销，并在“618购物节”获得“抖音排行榜智能玩具爆款榜和好价榜TOP1”、“京东AI玩具热卖榜TOP1”、“天猫高端儿童照相机热销榜TOP1”等在主流电商平台的销售成绩。2025年10月，噜咔博士发布全球首款可喂养的养成系AI宠物狗“卡噜噜”，该产品搭载自研“云天天书”多模态视觉交互大模型，具备趣味喂养、声纹认主、情绪感知、长期记忆等功能，扩充公司消费者产品矩阵。线下渠道方面，噜咔博士积极推进与中国移动、头部零售商、书店、潮玩店及教育渠道的合作布局，拓展实体零售终端覆盖，通过场景化体验营销强化用户触达。目前已全面入驻胖东来、顺电、机器时代、荣耀、客吉莱、钟书阁、Z.Pilot等500+线下门店。截至目前，AI拍学机全渠道累计出货突破10万台。产品已斩获“2025德国红点设计奖”、“2025中国AI年度产品”、“2025深圳特色旅游商品大赛金奖”等称号。同时，噜咔博士深度布局AI+教育领域，推动产品从消费级硬件向教育场景渗透。
　　岍丞技术在手机品牌商耳机产品解决方案领域位居行业头部。同步，在与云天IFMind大模型、讯飞语音等进行深度融合基础上，交付了RealmeAI耳机、安克AI录音豆、Viture智能AI眼镜等多个项目，完成向人工智能硬件方案提供商的转型升级。
　　（3）行业级场景业务稳中有序，经营态势稳固前进
　　行业级业务方面，公司聚焦项目质量与经济效益，持续提升收入与利润质量。报告期内，通过组织调整及资源整合，聚焦公共安全、城市治理、智慧交通及数字基础设施等领域，以深圳、成都、青岛三大灯塔城市为核心阵地，持续打造示范样板。同时，在非灯塔区域实现模式突破，在华东向领军解决方案提供商单独赋能AI算法，成功实现技术价值轻量化输。未来，公司将持续深耕政企需求，向人机共生时代的AI推理引擎缔造者稳步迈进。
　　立足于上述报告期内公司业务稳健经营的基础上，公司同步推进业务布局，收获成效显著，如公司于2026年3月，以联合体方式中标金额约4.2亿元湛江市AI渗透支撑新质生产力基础设施建设项目，公司将基于自研国产AI推理加速卡，参与建设AI推理算力集群，并推动DeepSeek等国产大模型在相关应用场景中的适配与部署，为政务和产业数字化应用提供算力基础设施支持。
　　未来，公司将着力降低大模型应用成本，推动人工智能技术普惠化、规模化落地，为产业广泛应用提供坚实支撑。
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、AI推理芯片先行者
　　公司是AI推理芯片的先行者，是全球第一批提出NPU驱动的AI推理芯片概念并商业化落地的公司。十多年来，公司坚持算法芯片化的先进理念，打造了软硬一体、正向循环的技术能力。公司已经推出四代NPU及兼具高性能与高性价比的业内领先AI推理芯片，支持单一视觉小模型到复杂多模态大模型等应用。公司在研的第五代Nova500将支持兼容多数AI大模型架构，可以根据不同应用场景持续优化指令集和微架构。
　　2、植根于算法芯片化方法的研发能力
　　凭借算法芯片化能力，公司建立了IFIC底座，从算法分析—指令集定义—芯片架构设计—工具链开发，研发多代NPU及AI推理芯片。透过整合工具链开发，公司的IFIC底座可确保最佳效率及场景适应性。公司首推创新的算力积木架构设计和全国产供应链及先进工艺，可以将多个标准计算单元以搭积木方式，封装成不同算力的芯片和互连可扩展的多芯片计算系统，可实现一次设计流片、多次封装，生产不同计算规格的芯片。公司持续迭代D2Dchiplet与C2Cmeshtorus互联技术，实现满足高效推理的多维可扩展的计算架构，完成国产半导体工艺下的大算力扩展、带宽提升以及延时降低。
　　依托公司的IFIC底座，公司研发出基于算力积木架构设计的DeepEdge系列推理芯片。目前，公司的DeepEdge10系列芯片覆盖单个芯片8T-128T算力需求，支持Transformer模型，可实现高效推理。此外，公司推出的近存超融的存算一体架构适配大模型参数实时加载需求，大幅提高AI推理芯片能效比。有别于传统分离架构，近存超融架构将存储单元与计算单元垂直集成，使数据在3D堆叠结构中直接流通，消除传统封装互连的带宽限制，实现TB级片上带宽与亚纳秒级延迟，降低数据搬运能耗。
　　截至2025年12月31日，公司拥有1,152项专利、272项软件版权及599项商标。该等所有专利中，公司拥有发明专利914项，涵盖芯片架构、AI算法、系统平台及开发工具链等多个方向。公司分别在2018年、2020年、2022年三次荣获业内最高奖项吴文俊人工智能科学技术奖，成为唯一一家独揽算法、芯片、应用三项大奖的企业，充分展现了公司从研发到商业化的全栈创新能力。
　　3、具备跨场景迁移能力及快速的市场化响应能力
　　公司拥有深刻的市场洞察和精准的市场应变能力，能快速捕捉多变的市场需求并将其转化为解决客户痛点的成熟产品及服务。具体而言，公司能够高效及灵活解构、重组与配置现有技术模组以适应新案例及场景，并推出产品。这种技术灵活性与市场敏锐度的结合创造了差异化竞争优势，让公司能比传统参与者更快抓住市场机遇。
　　具体而言，公司可以根据不同场景差异化需求进行灵活部署和动态优化，实现技术方案跨端边云三个层级应用场景的低成本迁移。展开来说，在终端，公司认为AI与大模型将重新定义智能设备，通过端云协同，将IFMind大模型推理能力赋能消费电子，包括AI耳机及AI手表等可穿戴智能设备，以及噜咔博士AI拍学机等学习设备。在边端，公司的边端设备可增强客户终端设备的功能，从而降低成本，节省云计算、存储和带宽资源，提高效率并保障数据隐私。在云端，IFMind大模型及推理服务器为客户提供高效稳定的算力服务，满足多样化的客户需求。
　　4、战略合作伙伴关系积累和服务经验积淀铸造品牌形象
　　公司在特定场景应用上拥有深厚的专业知识，具备成熟的大规模部署能力。公司与各重要领域的蓝筹客户保持战略合作伙伴关系，其中包括中国三大电信运营商，以及在全球市场领先的消费电子公司。公司的竞争优势来自高效的AI推理芯片、智能算力服务，以及适配场景的产品及服务，这些优势让公司与国内互联网企业达成长期合作，以支持其核心算力需求。
　　截止2026年4月22日，公司先后参与中国人工智能行业的48项行业标准制定，进一步证明了公司在行业上的领先地位，并不断提升公司的品牌价值和市场地位。
　　5、供应链保障自主可控
　　在芯片领域，公司于2020年通过与本地制造商建立战略伙伴关系完成芯片产能的国产化切换，取得三大关键优势，包括具有长期效益的成本可预测性；对紧急订单的响应速度超越国际供应商；及在全球供应链波动的情况下仍能实现稳定产品交付。除国产化外，公司亦在国产芯片架构设计及工艺优化方面取得技术突破创新，主要包括D2Dchiplet、C2Cmeshtorus互联和存算一体等先进工艺。这些创新成果提升了产品表现与能耗，具有相比国内同业明显的先发优势。
　　6、具有战略视野的管理团队及经验丰富的研发人才
　　公司的管理团队由具有突出的技术专长、丰富的管理经验及卓越的战略眼光的人才组成。创始人兼董事长陈宁博士是全球范围内少数具有丰富算法研发和芯片架构设计经验的专家人才。陈博士曾在海内外领先的科技企业工作，拥有丰富经验，能够站在技术发展前沿角度，结合商业化落地能力把握公司长期发展战略方向。陈宁博士入选深圳经济特区成立40周年“40位杰出个人”，彰显了其作为AI行业先驱的卓越贡献。
　　公司拥有高素质的研发团队，形成由资深行业专家引领的芯片设计与算法研发协同体系，为快速的产品创新与技术突破提供了支撑。公司的研发团队由多位国内知名专家领衔，长期在国内知名科技企业工作，平均深耕AI产业超过25年。他们拥有丰富的芯片架构设计、算法开发优化经验。截至2025年12月31日，公司拥有研发人员589名，包括50多名拥有十年以上芯片设计经验的人员和多位国家级领军技术人才。公司的团队还包括推动公司增长的业界专家，在市场拓展及战略规划方面形成支撑。公司优秀的团队结构及高效的流程确保公司能够持续为市场提供前沿产品。
　　(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
　　公司核心技术的来源为自主创新。经过多年的技术积累，公司搭建了算法芯片化核心技术平台IFIC（天芯），核心技术与专利主要是人工智能算法、人工智能芯片两个方向，公司在企业级、消费级及行业级场景业务的销售中运用公司研发的算法和芯片技术形成收入。
　　截至本报告期末，公司主要核心技术与变化情况如下：
　　（1）人工智能芯片
　　公司人工智能芯片技术包括芯片技术、工具链技术、基础系统软件技术，其技术来源、用途及商用情况如下：
　　1）芯片技术
　　2）工具链技术
　　3）基础系统软件技术
　　（2）算法
　　公司已研发的关键算法包括：大规模视频结构化技术、大模型技术、大规模训练及部署技术。
　　上述关键技术为公司产品提供了核心技术支持。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　公司建立了完善的知识产权管理体系，实现对知识产权的保护。报告期内公司共申请发明专利186件，申请外观设计专利19件，申请软件著作权34件。获得授权发明专利199件，外观设计专利14件，软件著作权34件。截至2025年12月31日，公司累计拥有有效授权发明专利914件、软件著作权272件、外观设计专利212件。
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　公司所在的人工智能领域存在前期研发投入高的特点，在产品实现规模化销售前，公司需要持续进行投入。报告期内，公司归属于上市公司股东的净利润、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益净利润分别为-42,219.43万元、-55,027.97万元；截至报告期末，公司合并口径累计未分配利润为-259,350.60万元，公司尚未盈利及存在未弥补亏损。未来一段时间，由于人工智能行业属于技术密集型行业，存在持续进行高强度研发的需求，公司收入规模有可能无法支撑公司进行持续大规模研发投入、核心设备采购和市场开拓等活动，公司可能将面临持续亏损的风险。即使公司将来能够实现盈利，公司亦未必能在其后期间保持盈利。预计公司短期内无法现金分红，对股东的投资收益将造成一定程度的不利影响。
　　人工智能行业是人才和技术密集型行业，技术创新是公司赖以发展的根本，人才是公司的关键资源，核心团队的稳定性对公司至关重要；同时，为了获取市场份额，公司需要进行持续的市场开拓和营销投入。如果公司持续亏损，则公司可能面临因可使用资金受限而导致的业务规模受限、业务拓展困难、人才引进和团队稳定困难、研发投入不足的风险、市场开拓无法达到预期的风险等。
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　报告期内，公司实现营业收入133,928.41万元，较上年同期相比增长45.99%，主要是企业级场景和消费级场景业务收入增加。公司未来业绩主要受到宏观经济、市场竞争、人工智能行业政策等外部环境以及公司技术研发、产品市场认可度、市场推广及销售等内部因素的综合影响。如果前述外部环境或者内部因素发生不利情况，进而可能使未来销售收入增长不及预期，可能存在业绩下滑的风险。公司为保持核心竞争力，将持续加大研发投入、新产品开发投入，公司为促进销售收入增长，将持续加大市场推广投入，导致相关成本及费用持续增长。公司成本及费用的增长金额可能会大于销售收入的增长金额，导致营业利润大幅下滑或净利润大幅下滑，存在业绩亏损的风险。
　　为满足公司业务需要，公司使用自有资金以及通过银行借款等方式筹集资金进行大额设备采购，公司未来合并口径资产折旧费用、研发费用、财务费用等将大幅增长，如果业务开展不及预期，可能出现经营业绩不及预期的风险。
　　岍丞技术作为高新技术类企业，技术迭代快、人力及运营成本较高，如果不能持续保持技术先进性，有可能出现营业收入不及预期的风险。如果管理效率和运营效率得不到提高，导致成本支出过大，有可能出现净利润不及预期的风险。
　　(三)核心竞争力风险
　　1、研发工作未达预期的风险
　　公司作为一家人工智能企业，需要对现有产品的升级更新和新产品的开发工作持续投入大量的资金和人员，以适应不断变化的市场需求。人工智能算法和芯片技术等属于前沿科技领域，研发项目的进程及结果的不确定性较高。此外，公司的技术成果产业化和市场化进程也具有不确定性。如果未来公司在研发方向上未能正确做出判断，在研发过程中关键技术未能突破、性能指标未达预期、或者研发出的产品未能得到市场认可，公司将面临前期的研发投入难以收回、预计效益难以达到的风险，对公司业绩产生不利影响。
　　2、产品升级更新及技术迭代的风险
　　公司所处的人工智能行业技术升级迅速，产品更新换代频繁，市场对技术与产品的需求不断提高和变化，对于行业内企业的持续研发能力、技术灵活性、准确把握行业变化趋势的能力等均提出了较高的要求。开展持续的研发和保持领先的技术水平是公司业务可持续发展的基石，如果公司未能及时实现原有产品的升级换代，或者研发与生产不能满足市场供应的要求，或者不能正确判断和及时把握行业的发展趋势和技术的演进路线并投入充足的研发力量布局下一代的人工智能算法和芯片技术，可能导致公司无法保持当前的技术先进性及产品竞争力，将会对公司未来的经营产生不利影响。
　　3、核心技术人员流失及核心技术泄密的风险
　　人工智能行业为典型的技术密集行业，核心技术是公司保持竞争优势的有力保障。目前公司多项产品和技术处于研发阶段，核心技术人员稳定及核心技术保密对公司的发展尤为重要。若公司在经营过程中由于核心技术信息保管不善、核心技术人员流失等情况导致核心技术泄密，这将对公司业务发展和研发工作进程造成不利影响。
　　人工智能行业发展迅速、竞争激烈，行业内各公司培养、集聚了一批业内顶尖技术人才，高科技行业内的竞争核心是人才的竞争。若公司不能建立完备的激励机制、人才培养机制和技术保密机制，维护现有研发团队的稳定，并不断吸引优秀技术人员加盟，而导致核心技术人才流失，可能会对公司的发展造成不利影响。
　　(四)经营风险
　　1、公司AI产品未来应用落地及商业化的不确定风险
　　虽然许多国家已将人工智能作为战略布局的重点，我国亦自上而下出台了诸多政策性文件予以支持，但人工智能技术及产品的落地应用需要与具体的行业相结合，通过对产业经济效益、社会效益的提升进而逐步带动对产业的渗透。尽管人工智能已经在某些领域如安防等证实了其应用价值并进行了渗透率的快速提升，但整体而言，人工智能尚处于发展初期，在各行业中何时能实现规模化落地以及渗透率提升的整体速度受制于多种因素，每个行业因其实际情况不尽相同，影响到人工智能落地的时间和效率。在当前市场规模、落地效果和政策导向等诸多因素的影响下，城市治理、金融、智能客服、搜索等场景已产生较高的商业化渗透和对传统产业提升度；而其余产业中，出于成本效益比、数据获取难度较大、安全性等原因，人工智能应用仍较为边缘化，短期内渗透释放难度较大，产品落地及商业化的进度与效率存在不确定性。
　　2、被列入美国商务部“实体清单”的风险
　　2020年5月，公司被美国商务部列入“实体清单”；2022年10月，美国商务部对《出口管制条例》中涉及先进计算集成电路、超级计算机和半导体制造设备相关规则进行了修订，并对包括公司在内的28家已列入“实体清单”的主体适用更为严格的限制措施。截至目前，该等事项未对公司日常对外销售产生重大不利影响，但对公司采购美国生产原材料、采购或使用含有美国技术的知识产权和工具等产生一定限制。就此，公司需要通过提升供应链国产化程度、加强自主技术研发等予以应对，并需要避免违反“实体清单”对公司采购、研发等环节的限制措施，以避免自身受到经济处罚或受到进一步的技术限制措施，同时，虽然公司目前主要聚焦国内市场，但如果未来公司对海外市场加大开拓力度，也势必将受到公司被列入“实体清单”的影响，将对公司的技术研发和日常经营带来一定程度的负面影响。鉴于国际形势的持续变化和不可预测性，公司能否被移除出“实体清单”以及是否会受到来自于美国的进一步技术限制措施均存在不确定性，如果公司受到进一步的制裁措施，不排除会出现供应商断供乃至影响公司业务研发和销售等对公司正常生产经营带来较大影响的事项，“实体清单”影响的长期持续或公司受到进一步的技术限制措施均会对公司的日常经营带来负面影响。
　　(五)财务风险
　　1、研发投入相关风险
　　报告期内，公司研发投入为44,546.25万元，较上年同期增加11.40%，占当期营业收入的33.26%，研发投入占营业收入比例仍保持较高水平。为加强技术壁垒的构建、保持技术先进性和市场竞争力，公司将进行持续大量的研发投入，可能将对公司的盈利产生较大影响。
　　2、大额股份支付的风险
　　为进一步建立、健全公司长效激励机制，有效地将股东利益、公司利益和员工利益相结合，使各方共同关注公司的长远发展，公司在上市前进行了股权激励，在2023年、2025年分别推出了2023年限制性股票激励计划、2025年限制性股票激励计划。报告期内，公司发生股份支付费用12,865.80万元。
　　确保人才和管理团队的稳定是公司长期健康发展的重要保障，实施持续、有效的员工激励有利于公司吸引和留住优秀人才，公司未来不排除会持续采取必要激励措施以吸引和留住优秀人才。若未来公司实施新的股权激励计划，仍将可能产生大额股份支付费用，进而延迟公司实现盈利。
　　3、毛利率下滑的风险
　　报告期内，公司主营业务收入主要来自于企业级、消费级和行业级三大场景，其中消费级场景的收入主要来自于岍丞技术，而岍丞技术现有业务的毛利率水平较低。公司行业级场景业务包含自研的算法软件、芯片等核心产品，并搭配外购的定制化或标准化硬件产品、安装施工服务等。如果行业级场景业务中的公司外购硬件或者安装服务的成本上升，或者岍丞技术的营业收入占公司总体营业收入的比例进一步提升，将会导致毛利率相应下降。另外，人工智能行业随着新竞争对手的加入和人工智能技术的普及化，市场竞争有所加剧，从而导致公司的毛利率存在进一步下降的风险，对公司盈利能力产生不利影响。
　　4、经营活动现金流相关风险
　　报告期末，公司经营活动产生的现金流量净额为26,582.60万元，较上年同期净流入增加56,034.59万元，公司自经营性活动获取现金流的能力有所改善。人工智能行业存在持续的研发投入需求，公司在核心技术研发方面进行持续投入，研发投入金额较大且持续增长。未来，公司预计仍将持续保持较高的研发强度，研发投入金额可能继续增长，在公司盈利水平无法同步较快增长的情况下公司存在经营性现金流量持续为负值的风险。如果公司现金流状况持续恶化，且无法获得外部融资，将对公司资金状况和经营造成不利影响。
　　5、应收账款坏账风险
　　报告期末，公司应收账款账面价值为66,616.31万元，占当期资产总额的比例为12.16%。公司的终端客户主要为各政府机构，信用记录良好。报告期末，公司账龄1年以内的应收账款占比为59.95%。但未来随着公司经营规模的扩大，应收账款规模也会相应增长。若公司客户出现财务状况恶化、无法按期付款的情况，则将会加大公司应收账款坏账风险，从而对公司的经营稳定性、资金状况和盈利能力产生不利影响。
　　6、商誉减值风险
　　公司收购岍丞技术已于2024年度完成第一期交割，岍丞技术已成为公司合并报表范围内的子公司。根据《股权收购协议》的约定，公司将在业绩承诺期（2024年度、2025年度及2026年度）内的每一会计年度结束后，聘请会计师事务所对岍丞技术在该会计年度的业绩实现情况进行专项审核并出具专项审核意见，并就业绩承诺达成情况、交割先决条件是否满足等后续收购相关事宜与少数股东等相关方进行协商确认。截至报告期末，在公司合并资产负债中已形成商誉2,036.72万元。根据《企业会计准则》的规定，收购岍丞技术形成的商誉将在每年进行减值测试。虽然《股权收购协议》已就业绩承诺及补偿安排进行了约定，但如果未来由于行业不景气或岍丞技术自身因素导致其未来经营状况未达预期，公司将存在商誉减值的风险。
　　7、智算运营服务项目提前解约导致的流动性风险
　　智算运营服务项目属于先采购、构建异构算力集群并同步进行软件平台研发，将公司在研发大模型过程中积累的系列软件平台及工具融合进算力集群，最终形成算力服务，并按约定周期收到服务费用回款。该业务模式下，公司用自有和自筹资金先支付设备采购资金。若出现用户提前终止合同不续租的极端情况，减少的服务期限对应的合同金额，导致资产周转速度降低，将对公司流动性产生影响。
　　(六)行业风险
　　1、行业竞争风险
　　近年来，人工智能行业发展迅速，竞争愈加激烈。公司的竞争对手不仅包括众多人工智能初创企业，同时还面临着来自海康威视、华为、英伟达等综合实力较强的大型企业在产业链内部延伸而带来的市场竞争。公司在市场竞争中进行进一步的市场开拓和已有客户的维持能力将直接影响经营的持续性。
　　由于目前公司业务仍处于发展初期阶段，随着未来市场竞争进一步加剧，公司若不能及时根据客户需求和技术发展情况，为下游客户不断提供更新迭代的产品或解决方案、开拓产品应用场景、开发客户资源，公司将存在市场拓展受限等风险。
　　此外，随着人工智能产业链多方势力加入，行业竞争将进一步加剧。即使人工智能的规模化落地与渗透率提升速度与预期相符，行业取得快速发展，如果未来公司在研发方向上未能做出正确判断、研发出的产品未能得到市场认可、新技术研发、新产品推出及新场景开拓落后于竞争对手，将导致公司未来在新兴应用场景落地及商业化的程度存在不确定性，从而对公司未来开拓新市场、获取新客户、保持营业规模持续增长造成不利影响。
　　岍丞技术的主要产品主要应用于音频市场、消费类电子市场等。目前国内消费电子领域经过多年发展，市场比较成熟，竞争相对激烈。同时，智能产品的迭代和变化快，未来市场的竞争逐渐加剧。
　　2、政策制度的风险
　　人工智能行业受到国家政策的大力支持。若国家的支持政策落地不达预期，或国家产业政策发生调整，人工智能行业将受到不利影响。同时人工智能技术仍处于初步发展阶段，且仍在不断进化，人工智能技术被不当使用或被滥用都可能令潜在客户对人工智能解决方案却步，也可能影响社会对人工智能解决方案的普遍接纳程度，引起负面报道，甚至可能违反中国及其他司法辖区的相关法律法规，面临诉讼和相关监管的风险。
　　(七)宏观环境风险
　　当前国内外经济形势复杂多变，宏观环境的不稳定、不确定性因素明显增多。若宏观经济环境发生重大不利变化、经济步入下行周期、或因国际关系紧张、战争、贸易制裁等无法预知的因素或其他不可抗力因素，公司将面临业务波动的风险，进而对公司经营业绩产生一定的影响。在国际政治、经济形势日益复杂的背景下，尤其是随着中美贸易摩擦的加剧，美国政府不断扩大“实体清单”名单、加强对列入“实体清单”企业的限制以及关税政策的不确认性等因素，可能导致公司面临供货受限、订单需求下降的风险，并进而通过产业链传导影响公司的正常生产经营和业务发展，对公司的盈利状况构成不利影响。
　　(八)存托凭证相关风险
　　(九)其他重大风险
　　1、投资并购整合风险
　　公司上市后，充分借助资本市场的平台，通过并购、投资、参股等多种方式积极推进公司的战略部署。公司通过收购岍丞技术，开始探索面向智能家居、智能穿戴场景的消费者产品业务；作为创始股东成员之一参股深圳国创具身智能机器人有限公司，为其提供AI芯片、大模型领域的技术支持，并投资了智慧互通、臻识科技、神州云海等在动态停车、静态停车、全息路口及智慧工地、清洁机器人等方向的龙头企业，进一步完善了公司的AI产业生态布局。虽然公司在投资、并购目标选择和团队融合方面积累了一定的经验，但由于宏观经济环境、行业政策、市场竞争等存在不确定性，以及公司与标的公司在企业文化、管理制度等方面存在一定的差异，在公司投资、并购的过程中，可能会出现交易最终未能完成、合作目标未能达成、收购整合不成功、无法实现协同效应、业绩不达预期等风险。
　　2、募集资金投资项目实施不达预期的风险
　　公司首次发行股票募集资金项目“城市AI计算中枢及智慧应用研发项目”、“面向场景的下一代AI技术研发项目”、“基于神经网络处理器的视觉计算AI芯片项目”正逐步实施。若政策环境、市场规模、投资成本、行业竞争等发生变化，或研发过程中关键技术未能突破，公司的募集资金投资项目存在不能顺利实施或实施完毕后不能完全达到预期经济效益的风险。由于募集资金投资项目的实施将进一步加大公司的研发投入，同时也会新增较多的折旧和摊销费用，从而会对公司经营业绩产生一定影响。
　　
　　五、报告期内主要经营情况
　　报告期内，公司实现营业收入133,928.41万元，同比增长45.99%，归属于母公司所有者的净利润-42,219.43万元，较去年同期亏损金额收窄15,685.27万元。
　　
　　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
　　(二)公司发展战略
　　云天励飞基于对人工智能技术演进趋势、产业格局判断及自身核心技术优势，制定了公司的发展战略：公司将“成为AI推理时代的加速器”作为公司愿景，将“让AI无处不在”作为公司使命，致力于通过打造具备高性能、高性价比及高适配性的推理芯片，推动AI加速普及。基于“算法芯片化”核心能力底座，公司构建了“算法分析—指令集定义—芯片架构设计—工具链开发”的AI推理芯片研发流程，并形成了包括NPU产品Nova系列、AI推理芯片系列、及大模型IFMind在内的AI推理相关产品及服务，实现在企业级、消费级、行业级三大类场景的应用。
　　随着大模型技术的快速发展和能力边界的拓展，借助AI模型的推理实现AI应用规模化落地正成为人工智能产业发展的关键趋势。AI产业进入应用爆发期，产业重心从“训练优先”转向“推理效率”，推理进入到算力的中心舞台。作为AI推理芯片先行者，公司认为，降低推理成本、追求极致能效，是AI产业化规模落地的核心基础。人工智能大模型发展及计算推理成本的指数级下降，将推动以生成式人工智能、代理式人工智能和具身智能机器人等为代表的人工智能技术加速商业落地。
　　公司自研AI推理芯片是核心引擎。公司致力于大幅降低大模型应用成本，为人工智能的普惠落地提供强劲支撑。作为AI推理芯片领军企业，公司持续构建和打磨IFIC算法芯片化能力底座，在IFIC底座上，研发自主创新的“天星（Nova）”系列第五代NPU架构、“深穹（DeepVerse）”“深界（DeepEdge）”“深擎（DeepXBot）”系列AI推理芯片、Hy芯片、B硬件使能工具、IFIE软件平台及IFMind大模型，专注打造高性能、高性价比的AI推理基础设施，筑牢产品与服务核心根基。
　　面向公司未来发展，公司将持续深耕GPNPU架构和AI推理芯片相关核心技术，以极致性价比的AI推理系统设计驱动AI应用普惠落地，加大核心技术研发投入，推进技术迭代升级，巩固行业技术领先地位；丰富端边云全场景产品矩阵，聚焦核心应用场景深化落地，拓展产品覆盖广度与深度；强化产业链上下游合作，整合产业资源，构建完善AI产业生态，提升整体竞争力；拓展全渠道销售网络，深耕国内市场的同时布局海外市场，提升全球市场份额；完善人才引育留用机制，吸纳高端技术与管理人才，为业务发展提供人力支撑；择机开展战略合作、投资与并购，补齐业务短板，加速业务扩张与生态布局。
　　(三)经营计划
　　1、技术发展规划
　　（1）新一代神经网络处理器
　　随着大模型日渐成熟，大模型应用在场景中的应用日益加深，带动AI推理芯片迎来重要发展机遇。公司依托算法芯片化核心技术平台，打造了更适配于大模型运算要求的神经网络处理器NOVA500，以及多款AI推理芯片，广泛适用于大模型的各类应用。
　　2026年，公司将继续加强神经网络处理器技术研发，着重解决“卡脖子”技术攻关，实现神经网络处理器芯片的自主可控；持续深耕GPNPU架构和AI推理芯片相关核心技术，通过面向大模型的专用指令集、专用算子、专用的存算一体架构、保证精度的低比特混合量化，实现算法与芯片的联合深度优化，满足大模型的推理需求；开发包括芯片工具链、软件开发包等组成的配套全栈软件开发平台，为公司神经网络处理器生态化发展提供有力保障。
　　（2）大模型技术研发
　　2025年，公司除在加强“云天天书”大模型在多模态信息融合理解能力、超长文本生成能力，研发高效推理多模态大模型方面的研发，还重点推进了大模型和硬件相结合的推理优化能力。
　　未来，在技术方面，“云天天书”大模型将进一步通过技术攻坚突破认知智能和全模态融合边界，结合算法芯片化能力，将大模型的能力在自主可控的算力底座上充分释放和展现，推动国产AI算力的生态完善。在行业方面，将通过多款软硬件产品深度赋能包含不限于教育、城市治理、智慧政务、智能交通、商业企业等行业，通过“技术下沉+场景深耕”，推动大模型能力从通用化赋能向行业价值重构演进。
　　（3）城市AI计算中枢
　　城市AI计算中枢是数字城市“新基建”的重要组成部分，也是云天励飞人工智能业务规模产业化发展的落地形态。一方面公司将基于已有的研发平台、核心技术以及下游应用场景，提供围绕大模型形成的综合解决方案，进一步提升公司产品竞争力；另一方面，公司将继续落地大规模异构高性能算力集群，凭借自身丰富的软硬件运营和维护经验，并依托于国内先进的AI云基础软件平台满足智能算力管理需求，运用业内已有成熟经验和方案，为人工智能研究开发和推理应用提供高效、稳定和安全的运行环境。
　　2、业务发展规划
　　2026年，云天励飞依托算法芯片化核心技术平台，通过加深面向企业级、消费级及行业级场景的AI应用板块业务，进一步推进AI推理芯片的研发和国产算力的大规模应用。
　　（1）企业级场景业务
　　公司自成立以来以“算法芯片化”作为核心技术路线，并通过历代自研神经网络处理器及基于其设计的芯片、硬件产品等已经切入各类应用场景，同时公司于2023年开始涉足异构服务器集群的运营服务，企业级业务已经积累了头部互联网大厂、龙头硬件厂商等客户及生态资源。一方面，公司将以自研芯片和核心模组等形式面向家庭主机、机器人、无人车、无人机、智慧交通边缘加速计算等场景提供高能效、低功率和高实时性要求的算力，并寻求在使用量级上持续突破；另一方面，以AI推理加速卡、服务器整机、智算集群提供服务等形式，基于原有生态上持续扩大在AI公司、互联网厂商等的国产化AI算力机会。
　　（2）消费级场景业务
　　云天励飞于2024年正式启动消费级业务战略，噜咔博士独立运营AI原生的儿童兴趣和成长陪伴领域的产品和业务，通过系列化的智能终端与云端AIAgent深度融合，构建无缝、专属的服务体验，致力于成为AI儿童智能硬件第一品牌。岍丞技术是智能耳机和智能手表等硬件产品的芯片模组和软件设计领域的头部供应商，公司于2024年收购后深度整合其硬件设计能力，结合大模型的能力，赋能智能设备，进而丰富公司AIoT产品矩阵，通过自主研发、品牌合作等方式推动智能眼镜等可穿戴设备在行业和个人消费等领域的应用。
　　未来，公司将推出多款消费级产品，建立健全“线上+线下”全渠道营销体系；持续推进“噜咔博士”品牌IP化运营，通过内容共创强化用户心智和品牌传播力；深化技术迭代与成本优化，丰富产品序列；持续探索“硬件+订阅制内容”商业模式；拓展海外市场，开发面向海外市场的多语言版本系列产品。公司消费级业务将坚持以“技术创新+场景深耕”为双引擎，不断丰富智能硬件产品矩阵，构建“硬件+内容+服务”的生态闭环。
　　（3）行业级场景业务
　　行业级业务场景公司将通过持续的技术创新开拓新的业务增长点。一方面，在持续优化现有城市治理、公共安全、商业园区、智慧交通等成熟领域解决方案的同时，积极布局智慧教育、低空经济等新兴领域，实现技术能力向更多应用场景的有效延伸。另一方面，通过AI推理计算硬件产品与行业大模型的深度融合和协同创新，打造更具竞争力的产品体系，持续巩固和扩大在行业市场的领先优势。与此同时，依托重点城市的标杆效应，公司将构建更完善的渠道和生态体系，加速面向行业级场景的产品及AI解决方案在全国范围的规模化落地。 收起▲

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　（一）所属行业及其发展情况　　根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“I65软件和信息技术服务业”中的“I6513应用软件开发”。同时，根据《中国上市公司协会上市公司行业统计分类指引》，公司所属行业为“信息传输、软件和信息技术服务业－软件和信息技术服务业”，行业代码为“I65”。　　报告期内人工智能技术尤其是大模型技术快速迭代与推理成本的颠覆性下降共同引发了推理应用的爆炸性增长。DeepSeek等国产开源模型的出现，无需完整的训练周期即可进行特定场景的优化，进一步降低开发壁垒。此外，国产芯片替代的进展亦为大规模落... 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）所属行业及其发展情况
　　根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“I65软件和信息技术服务业”中的“I6513应用软件开发”。同时，根据《中国上市公司协会上市公司行业统计分类指引》，公司所属行业为“信息传输、软件和信息技术服务业－软件和信息技术服务业”，行业代码为“I65”。
　　报告期内人工智能技术尤其是大模型技术快速迭代与推理成本的颠覆性下降共同引发了推理应用的爆炸性增长。DeepSeek等国产开源模型的出现，无需完整的训练周期即可进行特定场景的优化，进一步降低开发壁垒。此外，国产芯片替代的进展亦为大规模落地创造了更可靠的硬件基础。
　　随着人工智能应用的快速普及，为满足市场对极致推理性价比的高能效人工智能推理系统的需求，用于人工智能推理的芯片架构正在发生根本性变革，从CPU通用计算，GPU通用并行计算转向NPU面向人工智能推理领域优化的并行计算。NPU是人工智能推理加速计算领域的一次巨大飞跃，它原生支持张量运算，支持低精度量化，并具备大规模并行处理能力。这种架构专用化的芯片在四个关键维度实现了前所未有的提升：一是延迟降低（支持实时推理）；二是能效提升（最大化每瓦吞吐量，将部署范围扩展至边缘设备和终端设备）；三是计算密度提高（单位尺寸的芯片可容纳更强的专用工作负载计算性能）；四是成本效益优化（推动其在各类应用场景中更广泛、更可持续地落地）。通过软硬件协同设计，NPU实现了算法感知层面的优化，将人工智能推理从一种功能性能力转变为可扩展、高性价比且可投入生产的解决方案。
　　根据灼识咨询报告，中国AI推理芯片相关产品及服务行业正高速增长。市场规模由2020年的人民币113亿元增至2024年的人民币1,626亿元，复合年增长率为94.9%，并预期将于2029年增至人民币13,830亿元，2024年至2029年的复合年增长率为53.4%。NPU驱动的市场规模由2020年的人民币5亿元增长至2024年的人民币260亿元，复合年增长率为175.6%，预计2029年将攀升至人民币3,954亿元，反映2024年至2029年的复合年增长率为72.3%。
　　与此同时，中国智能设备行业正经历快速增长，尤其是在消费场景方面，AI已从迭代算法改进发展到计算基础设施的稳健进步，推动了基础硬件的创新，并将逐步重新定义硬件产品。大模型正在催化两条并行的硬件演进路径，包括由AI快速发展催生的全新产品类别的AI原生产品及通过整合AI能力对现有产品进行升级改造而产生的AI赋能产品。
　　根据灼识咨询报告，中国消费级智能设备的市场规模由2020年的人民币2,321亿元增至2024年的人民币4,853亿元，复合年增长率为20.3%，预计到2029年将达到人民币9,136亿元，2024年至2029年的复合年增长率为13.5%。
　　（二）主营业务情况
　　公司致力于通过打造具备高性能、高性价比及高适配性的推理芯片，推动AI加速普及。基于“算法芯片化”核心能力底座，构建了“算法分析—指令集定义—芯片架构设计—工具链开发”的AI推理芯片研发流程，并形成了包括NPU产品Nova系列、AI推理芯片DeepEye系列和DeepEdge系列、及大模型IFMind在内的AI推理相关产品及服务，实现在企业级、消费级、行业级三大类场景的应用。
　　公司报告期内实现核心技术落地、获取营业收入的主要手段包括通过在企业级、消费级、行业级应用场景部署公司的产品和服务。
　　（三）主要经营模式
　　公司的盈利模式为致力于通过AI推理芯片相关产品及服务全面布局端、边、云三个维度，基于公司自主研发的芯片设计及核心算法，服务消费级、企业级和行业级三大类应用场景并实现业务收入。
　　1、企业级场景：公司打造了覆盖神经网络处理器IP、AI推理芯片和模组、边缘计算盒子、AI推理服务器及智算集群的系列产品，广泛应用在摄像头终端、车路云、机器人、智算中心等场景。报告期内的企业级服务业务包括向企业出售芯片和模组、落地大规模异构高性能算力集群为客户提供AI训练及推理算力服务，包括智能算力调度及AI大模型开发配套服务等。
　　2、消费级场景：公司开发和销售各类AI原生产品及AI赋能型产品。公司推出的噜咔博士AI拍学机、噜咔博士AI毛绒玩具等基于AI大模型能力诞生的新产品类别，以及子公司岍丞技术为多个知名品牌提供包括操作系统及产品设计服务在内的智能耳机和智能手表芯片模组等AI技术在原有硬件智能基础上可提供进一步AI技术赋能的产品。
　　3、行业级场景：基于自研的算法及AI推理芯片等核心技术，公司为系统集成商及公共服务场景提供软硬一体解决方案，应用于城市治理、智慧交通等领域。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　公司是中国领先的人工智能公司，长期专注于AI推理芯片的研发设计及商业化。报告期内，公司将对AI算法及实际应用场景的深度理解融入到使用AI推理计算的强大且高性价比的应用，推出面向企业级、消费级、行业级三大类应用场景的行业领先的NPU驱动AI推理芯片相关产品及服务，成功打造从AI推理基础设施构建到产品设计、开发及商业化落地的完整闭环，实现AI多元场景快速迁移。
　　（一）经营情况
　　2025年上半年，公司抢抓行业发展大趋势，积极布局AI推理芯片相关产品及服务行业。报告期内，公司主要业务收入来自于企业级、消费级、行业级场景业务，前述场景的收入依次分别为26,866.55万元、29,784.44万元、7,570.41万元。报告期内，公司实现主营业务收入64,221.40万元，较上年同期增长123.53%，主要是消费级及企业级场景业务的销售收入增加所致；公司归属于上市公司股东的净利润-20,593.82万元，较上年同期亏损金额收窄10,380.84万元，主要系报告期内营业收入及毛利率同步增加所致。公司上半年实现毛利率28.5%，较上年同期提升12.8个百分点。
　　（二）研发及业务拓展情况
　　公司致力于通过打造具备高性能、高性价比及高适配性的推理芯片，推动AI加速普及，实现企业级、消费级、行业级场景应用。
　　1、研发进展
　　公司积极对接国内大模型应用生态。报告期内，DeepEdge10芯片平台全面支持DeepSeek全系列模型。在DeepSeek“开源周”期间，公司迅速完成了DeepEdge10芯片平台与FlashMLA的适配工作，通过一系列优化，不仅显著提升了计算效率，还大幅降低了显存占用，充分展现了DeepEdge10芯片平台“算力积木”架构的卓越优势，以及其与DeepSeek生态的高度契合性。云天天书大模型训推一体机也成功适配DeepSeek，并实现在华南某市的落地并支撑其官方政务外网部署上线DeepSeek-R1全尺寸模型，可用于公文写作、文件起草、文件校对、秒完成1000字文字校对等。DeepEdge10芯片还完成了国产鸿蒙操作系统的适配，鸿蒙操作系统桌面环境和系统原装应用已经可以顺利运行。
　　公司研发的大模型IFMind（天书），能够针对不同场景快速构建服务。目前，IFMind布局的应用场景包括智慧交通、智慧城市治理、消费性电子领域的智能可穿戴设备以及智慧教育等战略新兴行业。例如，公司推出的AI原生教育产品“噜咔博士AI拍学机”、“花草志”应用等产品。
　　公司积极参与国家重大专项工程，自研的DeepEdge10芯片为深空探测实验室的自主可控星载计算提供支撑，为建设航天强国、科技强国贡献力量。报告期内，凭借领先的技术实力，DeepEdge10Max承担国家科技部重大专项并通过验收。除已商业化的DeepEdge10系列芯片外，公司还在开发多款芯片以适配多样化应用场景。公司主要在研芯片包括DeepVerse系列及DeepXBot系列。研发过程中，公司沉淀了一系列发明专利并在多领域形成典型应用示范，为我国神经网络处理器芯片产业标准化生态的健康、稳定发展贡献力量。
　　2、应用场景和业务进展
　　报告期内，公司在应用场景和业务方面的主要进展情况如下：
　　（1）企业级场景业务
　　2025年上半年，公司稳步拓展企业级场景业务，并在以下几个方面取得进展：
　　励飞科技于2024年签署的《关于AI算力运营项目的服务合同》已按照合同约定完成交付和验收相关工作，自各批次的服务起始日起，励飞科技可按照合同约定收取服务费，报告期内，该项目已经开始实现回款并持续按照服务进度正常收款。
　　公司与业内知名的机器人、安全智能生活、智慧交通企业等开展合作，持续拓展芯片在各场景的应用，包括服务机器人、家庭主机、车路云等场景。
　　（2）消费级场景业务
　　公司之全资子公司噜咔博士于2024年底发布搭载“云天天书”多模态大模型的AI拍学机，融合多模态识别技术，实现“拍摄-识别-科普”闭环，针对儿童群体提供场景化知识交互，自发布以来在多个互联网平台实现热销，并在“618购物节”获得“抖音排行榜智能玩具爆款榜和好价榜TOP1”、“京东AI玩具热卖榜TOP1”、“天猫高端儿童照相机热销榜TOP1”等在主流电商平台的销售成绩，截至目前，全渠道累计出货突破7万台。已斩获“2025德国红点设计奖”、“文博会礼物”、“深圳手信”等称号。报告期内，噜咔博士的养成系AI宠物产品亮相第五届中国国际消费品博览会，该产品具备趣味喂养、语音对话、情绪感知、长期记忆等功能，是公司未来的重点推广产品之一，预计将于2025年第三季度推出。未来，噜咔博士将持续深耕儿童成长场景，以AI为笔，以创新为墨，为每个孩子绘制独一无二的成长记忆。公司正与合作企业联合开发AI眼镜产品也在稳步推进中。报告期内，公司的全资子公司岍丞技术业务进展继续保持稳健，为公司在消费级场景业务的拓展提供了有力支持。
　　（3）行业级场景业务
　　行业级业务方面，公司的经营重心自规模和市占率调整为更侧重于项目质量和经济效益，持续提升行业的收入和利润质量。

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、AI推理芯片先行者，技术积淀铸就竞争壁垒
　　公司是AI推理芯片的先行者，是全球第一批提出NPU驱动的AI推理芯片概念并商业化落地的公司。十多年来，公司坚持算法芯片化的先进理念，打造了软硬一体、正向循环的技术能力。公司已经推出四代NPU及兼具高性能与高性价比的业内领先AI推理芯片，支持单一视觉小模型到复杂多模态大模型等应用。公司在研的第五代Nova500具有重大技术突破，其支持兼容多数AI大模型架构，可以根据不同应用场景持续优化指令集和微架构，将进一步巩固公司的市场地位和技术领先地位。
　　公司建立技术创新与实际应用持续互补的共生关系。公司的产品及服务通过硬件适配、算法优化、数据闭环能满足云服务商、AI企业、电信运营商及电子制造商等对国产化高性能算力的需求。公司在计算机视觉、智能算力、AIoT等领域的技术突破，使得高性价比的AI推理芯片和解决方案能够持续赋能相关行业数字化、智能化转型，并通过场景应用反馈迭代，优化公司的AI算法和芯片设计，形成了行业需求与技术发展的良性循环。
　　2、强大的研发能力植根于算法芯片化方法，AI推理效率卓越
　　凭借算法芯片化能力，公司建立了IFIC底座，从算法分析—指令集定义—芯片架构设计—工具链开发，研发多代NPU及AI推理芯片。透过整合工具链开发，公司的IFIC底座可确保最佳效率及场景适应性。公司首推创新的算力积木架构设计和全国产供应链及先进工艺，可以将多个标准计算单元以搭积木方式，封装成不同算力的芯片和互连可扩展的多芯片计算系统，可实现一次设计流片、多次封装，生产不同计算规格的芯片。公司持续迭代D2D chiplet与C2C mesh torus互联技术，实现满足高效推理的多维可扩展的计算架构，完成国产半导体工艺下的大算力扩展、带宽提升以及延时降低。
　　依托公司的IFIC底座，公司研发出基于算力积木架构设计的DeepEdge系列推理芯片。目前，公司的DeepEdge10系列芯片覆盖单个芯片8T-128T算力需求，支持Transformer模型，可实现高效推理。此外，公司推出的近存超融的存算一体架构适配大模型参数实时加载需求，大幅提高AI推理芯片能效比。有别于传统分离架构，近存超融架构将存储单元与计算单元垂直集成，使数据在3D堆迭结构中直接流通，消除传统封装互连的带宽限制，实现TB级片上带宽与亚纳秒级延迟，降低数据搬运能耗。
　　公司构建了自进化的生态系统，通过实际应用场景落地产生对应用的理解，进而改进公司的算法，而算法又会推动优化芯片架构，从而拓展新的应用场景，产生复合飞轮效应，即每个实施周期均会增强公司的技术能力，进而推动研发效率和商业可扩展性的卓越改善。
　　截至2025年7月23日，公司拥有1,052项专利、242项软件版权及572项商标。该等所有专利中，截至同日，公司拥有发明专利818项，涵盖芯片架构、AI算法、系统平台及开发工具链等多个方向。公司分别在2018年、2020年、2022年三次荣获业内最高奖项吴文俊人工智能科学技术奖，成为唯一一家独揽算法、芯片、应用三项大奖的企业，充分展现了公司从研发到商业化的全栈创新能力。
　　3、具备跨场景迁移能力及快速的市场化响应能力
　　公司的核心优势在于稳固的技术根基与精准市场应变能力。凭借IFIC底座、AI推理芯片与算法的研发实力，以及深刻的市场洞察，公司能快速捕捉多变的市场需求，并将其转化为解决客户痛点的成熟产品及服务。具体而言，公司能够高效及灵活解构、重组与配置现有技术模组以适应新案例及场景，并推出产品。这种技术灵活性与市场敏锐度的结合创造了差异化竞争优势，让公司能比传统参与者更快抓住市场机遇。
　　具体而言，公司可以根据不同场景差异化需求进行灵活部署和动态优化，实现技术方案跨端边云三个层级应用场景的低成本迁移。展开来说，在终端，公司认为AI与大模型将重新定义智能设备，通过端云协同，将IFMind大模型推理能力赋能消费电子，包括AI耳机及AI手表等可穿戴智能设备，以及噜咔博士AI拍学机等学习设备。在边端，公司的边端设备可增强客户终端设备的功能，从而降低成本，节省云计算、存储和带宽资源，提高效率并保障数据隐私。在云端，IFMind大模型及推理服务器为客户提供高效稳定的算力服务，满足多样化的客户需求。
　　公司以极致性价比的产品及服务推动AI技术普惠千行百业。依托自主研发的NPU，公司通过量身打造的硬件设计，对特定场景进行定制化调整，最大化运算效率，减少资源冗余和能耗浪费。公司持续拓展AI推理芯片相关产品及服务应用边界，战略性布局具身智能、低空经济、智慧学习等新兴领域。
　　4、战略合作伙伴关系积累和服务经验积淀铸造品牌形象
　　作为市场的领导者，公司在特定场景应用上拥有深厚的专业知识，具备成熟的大规模部署能力。公司与各重要领域的蓝筹客户保持战略合作伙伴关系，其中包括中国三大电信运营商，以及在全球市场领先的消费电子公司。公司的竞争优势来自于高效的AI推理芯片、智能算力服务，以及适配场景的产品及服务，这些优势让公司与国内互联网企业达成长期合作，以支持其核心算力需求。
　　通过结合自研AI推理芯片与智能算力服务的一体化方式，公司已形成不局限于交易关系的多种合作伙伴关系。公司自研的AI算法为下一代可穿戴智能设备和智能设备形成技术支持。通过与著名研究机构和行业领导者合作，公司持续推动行业标准制订，进一步巩固技术领先地位，从而不断提升公司的品牌价值和市场地位。
　　通过技术创新与大规模商业化的结合，公司树立了强大的品牌形象。公司签署了长期服务合同并服务于互联网企业等，合同期内将带来稳定的收入。公司的独有AI推理芯片及AI算法创造了可持续的竞争优势，该等因素叠加上公司参与的标准制定，使公司能成为中国智算生态系统中值得信赖的合作伙伴，促进公司持续成长，进一步推动NPU驱动的AI推理计算时代的技术创新。
　　5、把握中国AI市场发展机遇的先行者，供应链保障自主可控
　　依托中国AI产业的广阔市场空间和高速增长态势，公司凭借三大战略要素成为国内卓越的AI推理芯片开发商业化的市场参与者。公司的竞争优势来自长期致力于满足中国特定市场的需求，以及在端边云部署等多种AI应用场景的技术适应性。公司对国内供应链自主化的战略承诺进一步强化这优势，确保创新和弹性。该等核心竞争优势结合公司在国内AI推理芯片开发的先发优势，使得公司能够稳占领先的市场地位。
　　公司参与中国人工智能行业的36项行业标准制定，进一步证明了公司在行业上的领先地位。公司在国内AI生态系统中已验证的行业领先地位与对国内供应链自主化的战略关注相结合，使公司成为可靠、高性能、符合严格监管和技术标准的AI推理芯片相关产品及服务的首选供应商。
　　公司于2020年通过与本地制造商建立战略伙伴关系完成芯片产能的国产化切换，取得三大关键优势，包括具有长期效益的成本可预测性；对紧急订单的响应速度超越国际供应商；及在全球供应链波动的情况下仍能实现稳定产品交付。除国产化外，公司亦在国产芯片架构设计及工艺优化方面取得技术突破创新，主要包括D2D chiplet、C2C mesh torus互联和存算一体等先进工艺。这些创新成果提升了产品表现与能耗，具有相比国内同业明显的先发优势。
　　6、具有战略视野的管理团队及经验丰富的研发人才
　　公司的管理团队由具有突出的技术专长、丰富的管理经验及卓越的战略眼光的人才组成。创始人兼董事长陈宁博士是全球范围内少数具有丰富算法研发和芯片架构设计经验的专家人才。陈博士曾在海内外领先的科技企业工作，拥有丰富经验，能够站在技术发展前沿角度，结合商业化落地能力把握公司长期发展战略方向。陈宁博士入选深圳经济特区成立40周年“40位杰出个人”，彰显了其作为AI行业先驱的卓越贡献。陈宁博士带头设计和开发中国本土的AI推理芯片，实现了从算法突破到芯片化实施的端到端创新。其创业轨迹充分利用了深圳充满活力的创新生态系统，将学术研究、技术开发和产业应用完美融合。
　　公司拥有高素质的研发团队，形成由资深行业专家引领的芯片设计与算法研发协同体系，为快速的产品创新与技术突破提供了支撑。公司的研发团队由多位国内知名专家领衔，长期在国内知名科技企业工作，平均深耕AI产业超过25年。彼等拥有丰富的芯片架构设计、算法开发优化经验。截至2025年7月23日，公司拥有研发人员489名，包括50多名拥有十年以上芯片设计经验的人员和多位国家级领军技术人才。公司的团队还包括推动公司增长的业界专家，在市场拓展及战略规划方面形成支撑。公司优秀的团队结构及高效的流程确保公司能够持续为市场提供前沿产品。
　　(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
　　公司核心技术的来源为自主创新。经过多年的技术积累，公司搭建了算法芯片化核心技术平台IFIC（天芯），核心技术与专利主要是人工智能算法、人工智能芯片两个方向，公司在消费级、企业级及行业级场景业务的销售中运用公司研发的算法和芯片技术形成收入。
　　截至本报告期末，公司主要核心技术与变化情况如下：
　　1、人工智能芯片
　　公司人工智能芯片技术包括芯片技术、工具链技术、基础系统软件技术，其技术来源、用途及商用情况如下：
　　（1）芯片技术
　　（2）工具链技术
　　（3）基础系统软件技术
　　2、算法
　　公司已研发的关键算法包括：大规模视频结构化技术、大模型技术、大规模训练及部署技术。
　　上述关键技术为公司产品提供了核心技术支持。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　公司建立了完善的知识产权管理体系，实现对知识产权的保护。报告期内公司共申请发明专利40件，申请外观设计专利5件，申请软件著作权4件。获得授权发明专利103件，外观设计专利10件，软件著作权4件。截至2025年6月30日，公司累计拥有有效授权发明专利818件、软件著作权242件、外观设计专利208件。
　　3、研发投入情况表
　　研发投入总额较上年发生重大变化的原因
　　报告期研发投入占营业收入比例较上年同期减少31.18个百分点，主要系本期较上年同期营业收入增长率高于研发投入增长率所致，本期营业收入较上年同期增长123.10%，本期研发费用较上年同期增长11.87%，增速慢于营业收入增长导致研发投入占营业收入比例减少。
　　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
　　报告期内，公司实现营业收入64,578.73万元，同比增长123.10%，归属于母公司所有者的净利润-20,593.82万元，较上年同期亏损金额收窄10,380.84万元。

　　五、风险因素
　　（一）尚未盈利的风险
　　公司所在的人工智能领域存在前期研发投入高的特点，在产品实现规模化销售前，公司需要持续进行投入。报告期内，公司归属于上市公司股东的净利润、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益净利润分别为-20,593.82万元、-23,544.08万元；截至报告期末，公司合并口径未分配利润为-237,724.99万元，公司尚未盈利及存在未弥补亏损。未来一段时间，由于人工智能行业属于技术密集型行业，存在持续进行高强度研发的需求，公司收入规模有可能无法支撑公司进行持续大规模研发投入、核心设备采购和市场开拓等活动，公司可能将面临持续亏损的风险。即使公司将来能够实现盈利，公司亦未必能在其后期间保持盈利。预计公司短期内无法现金分红，对股东的投资收益将造成一定程度的不利影响。
　　人工智能行业是人才和技术密集型行业，技术创新是公司赖以发展的根本，人才是公司的关键资源，核心团队的稳定性对公司至关重要；同时，为了获取市场份额，公司需要进行持续的市场开拓和营销投入。如果公司持续亏损，则公司可能面临因可使用资金受限而导致的业务规模受限、业务拓展困难、人才引进和团队稳定困难、研发投入不足的风险、市场开拓无法达到预期的风险等。
　　（二）业绩大幅下滑、亏损或不及预期的风险
　　报告期内，公司实现营业收入64,578.73万元，较上年同期相比增长123.10%，主要系企业级及消费级场景业务的销售收入增加所致。公司未来业绩主要受到宏观经济、市场竞争、人工智能行业政策等外部环境以及公司技术研发、产品市场认可度、市场推广及销售等内部因素的综合影响。如果前述外部环境或者内部因素发生不利情况，进而可能使未来销售收入增长不及预期，可能存在业绩下滑的风险。公司为保持核心竞争力，将持续加大研发投入、新产品开发投入，公司为促进销售收入增长，将持续加大市场推广投入，导致相关成本及费用持续增长。公司成本及费用的增长金额可能会大于销售收入的增长金额，导致营业利润大幅下滑或净利润大幅下滑，存在业绩亏损的风险。
　　为满足公司业务需要，公司使用自有资金以及通过银行借款等方式筹集资金进行大额设备采购，公司未来合并口径资产折旧费用、研发费用、财务费用等将大幅增长，如果业务开展不及预期，可能出现经营业绩不及预期的风险。
　　岍丞技术作为高新技术类企业，技术迭代快、人力及运营成本较高，如果不能持续保持技术先进性，有可能出现营业收入不及预期的风险。如果管理效率和运营效率得不到提高，导致成本支出过大，有可能出现净利润不及预期的风险。
　　（三）核心竞争力风险
　　1、研发工作未达预期的风险
　　公司作为一家人工智能企业，需要对现有产品的升级更新和新产品的开发工作持续投入大量的资金和人员，以适应不断变化的市场需求。人工智能算法和芯片技术等属于前沿科技领域，研发项目的进程及结果的不确定性较高。此外，公司的技术成果产业化和市场化进程也具有不确定性。如果未来公司在研发方向上未能正确做出判断，在研发过程中关键技术未能突破、性能指标未达预期、或者研发出的产品未能得到市场认可，公司将面临前期的研发投入难以收回、预计效益难以达到的风险，对公司业绩产生不利影响。
　　2、产品升级更新及技术迭代的风险
　　公司所处的人工智能行业技术升级迅速，产品更新换代频繁，市场对技术与产品的需求不断提高和变化，对于行业内企业的持续研发能力、技术灵活性、准确把握行业变化趋势的能力等均提出了较高的要求。开展持续的研发和保持领先的技术水平是公司业务可持续发展的基石，如果公司未能及时实现原有产品的升级换代，或者研发与生产不能满足市场供应的要求，或者不能正确判断和及时把握行业的发展趋势和技术的演进路线并投入充足的研发力量布局下一代的人工智能算法和芯片技术，可能导致公司无法保持当前的技术先进性及产品竞争力，将会对公司未来的经营产生不利影响。
　　3、核心技术人员流失及核心技术泄密的风险
　　人工智能行业为典型的技术密集行业，核心技术是公司保持竞争优势的有力保障。目前公司多项产品和技术处于研发阶段，核心技术人员稳定及核心技术保密对公司的发展尤为重要。若公司在经营过程中由于核心技术信息保管不善、核心技术人员流失等情况导致核心技术泄密，这将对公司业务发展和研发工作进程造成不利影响。
　　人工智能行业发展迅速、竞争激烈，行业内各公司培养、集聚了一批业内顶尖技术人才，高科技行业内的竞争核心是人才的竞争。若公司不能建立完备的激励机制、人才培养机制和技术保密机制，维护现有研发团队的稳定，并不断吸引优秀技术人员加盟，而导致核心技术人才流失，可能会对公司的发展造成不利影响。
　　（四）经营风险
　　1、公司AI产品未来应用落地及商业化的不确定风险
　　虽然许多国家已将人工智能作为战略布局的重点，我国亦自上而下出台了诸多政策性文件予以支持，但人工智能技术及产品的落地应用需要与具体的行业相结合，通过对产业经济效益、社会效益的提升进而逐步带动对产业的渗透。尽管人工智能已经在某些领域如城市治理、金融等证实了其应用价值并进行了渗透率的快速提升，但整体而言，人工智能尚处于发展初期，在各行业中何时能实现规模化落地以及渗透率提升的整体速度受制于多种因素，每个行业因其实际情况不尽相同，影响到人工智能落地的时间和效率。在当前市场规模、落地效果和政策导向等诸多因素的影响下，城市治理、金融、智能客服、搜索等场景已产生较高的商业化渗透和对传统产业提升度；而其余产业中，出于成本效益比、数据获取难度较大、安全性等原因，人工智能应用仍较为边缘化，短期内渗透释放难度较大，产品落地及商业化的进度与效率存在不确定性。
　　2、被列入美国商务部“实体清单”的风险
　　2020年5月，公司被美国商务部列入“实体清单”；2022年10月，美国商务部对《出口管制条例》中涉及先进计算集成电路、超级计算机和半导体制造设备相关规则进行了修订，并对包括公司在内的28家已列入“实体清单”的主体适用更为严格的限制措施。截至目前，该等事项未对公司日常对外销售产生重大不利影响，但对公司采购美国生产原材料、采购或使用含有美国技术的知识产权和工具等产生一定限制。就此，公司需要通过提升供应链国产化程度、加强自主技术研发等予以应对，并需要避免违反“实体清单”对公司采购、研发等环节的限制措施，以避免自身受到经济处罚或受到进一步的技术限制措施，同时，虽然公司目前主要聚焦国内市场，但如果未来公司对海外市场加大开拓力度，也势必将受到公司被列入“实体清单”的影响，将对公司的技术研发和日常经营带来一定程度的负面影响。鉴于国际形势的持续变化和不可预测性，公司能否被移除出“实体清单”以及是否会受到来自于美国的进一步技术限制措施均存在不确定性，如果公司受到进一步的制裁措施，不排除会出现供应商断供乃至影响公司业务研发和销售等对公司正常生产经营带来较大影响的事项，“实体清单”影响的长期持续或公司受到进一步的技术限制措施均会对公司的日常经营带来负面影响。
　　（五）财务风险
　　1、研发投入相关风险
　　报告期内，公司研发投入为20,253.64万元，较上年同期增加11.87%，占当期营业收入的31.36%，研发投入占营业收入比例仍保持较高水平。为加强技术壁垒的构建、保持技术先进性和市场竞争力，公司将进行持续大量的研发投入，可能将对公司的盈利产生较大影响。
　　2、大额股份支付的风险
　　为进一步建立、健全公司长效激励机制，有效地将股东利益、公司利益和员工利益相结合，使各方共同关注公司的长远发展，公司在上市前进行了股权激励，在2023年推出了2023年限制性股票激励计划。报告期内，公司发生股份支付费用9,164.30万元。
　　确保人才和管理团队的稳定是公司长期健康发展的重要保障，实施持续、有效的员工激励有利于公司吸引和留住优秀人才，公司未来不排除会持续采取必要激励措施以吸引和留住优秀人才。若未来公司实施新的股权激励计划，仍将可能产生大额股份支付费用，进而延迟公司实现盈利。
　　3、毛利率下滑的风险
　　报告期内，公司主营业务收入主要来自于消费级、企业级和行业级三大场景，其中消费级场景的收入主要来自于在报告期内纳入公司合并报表的岍丞技术，而岍丞技术现有业务的毛利率水平较低。公司行业级场景业务包含自研的算法软件、芯片等核心产品，并搭配外购的定制化或标准化硬件产品、安装施工服务等。如果行业级场景业务中的公司外购硬件或者安装服务的成本上升，或者岍丞技术的营业收入占公司总体营业收入的比例进一步提升，将会导致毛利率相应下降。另外，人工智能行业随着新竞争对手的加入和人工智能技术的普及化，市场竞争有所加剧，从而导致公司的毛利率存在进一步下降的风险，对公司盈利能力产生不利影响。
　　4、经营活动现金流相关风险
　　报告期末，公司经营活动产生的现金流量净额为3,953.27万元，较上年同期净流入增加59,345.54万元，公司经营性活动获取现金流的能力改善。人工智能行业存在持续的研发投入需求，公司在核心技术研发方面进行持续投入，研发投入金额较大且持续增长。未来，公司预计仍将持续保持较高的研发强度，研发投入金额可能继续增长，在公司盈利水平无法同步较快增长的情况下公司存在经营性现金流量为负值的风险。
　　5、应收账款坏账风险
　　报告期末，公司应收账款账面价值为71,525.82万元，占当期资产总额的比例为12.83%。公司的终端客户主要为业内知名企业和各地政府机构及国央企，信用记录良好。报告期末，公司账龄1年以内的应收账款占比为68.13%。但未来随着公司经营规模的扩大，应收账款规模也会相应增长。若公司客户出现财务状况恶化、无法按期付款的情况，则将会加大公司应收账款坏账风险，从而对公司的经营稳定性、资金状况和盈利能力产生不利影响。
　　6、商誉减值风险
　　公司收购的岍丞技术已成为公司合并报表范围内的子公司。截至报告期末，在公司合并资产负债中已形成商誉2,036.72万元。根据《企业会计准则》的规定，收购岍丞技术形成的商誉将在每年进行减值测试。虽然《股权收购协议》已就业绩承诺及补偿安排进行了约定，但如果未来由于行业不景气或岍丞技术自身因素导致其未来经营状况未达预期，公司将存在商誉减值的风险。
　　7、智算运营服务项目提前解约导致的流动性风险
　　智算运营服务项目属于先采购、构建异构算力集群并同步进行软件平台研发，将公司在研发大模型过程中积累的系列软件平台及工具融合进算力集群，最终形成算力服务，并按约定周期收到服务费用回款。该业务模式下，公司用自有和自筹资金先支付设备采购资金。若出现用户提前终止合同不续租的极端情况，减少的服务期限对应的合同金额，导致资产周转速度降低，将对公司流动性产生影响。
　　（六）行业风险
　　1、行业竞争风险
　　近年来，人工智能行业发展迅速，竞争愈加激烈。公司的竞争对手不仅包括众多人工智能初创企业，同时还面临着来自海康威视、华为、英伟达等综合实力较强的大型企业在产业链内部延伸而带来的市场竞争。公司在市场竞争中进行进一步的市场开拓和已有客户的维持能力将直接影响经营的持续性。
　　由于目前公司业务仍处于发展初期阶段，随着未来市场竞争进一步加剧，公司若不能及时根据客户需求和技术发展情况，为下游客户和消费者不断提供更新迭代的产品或解决方案、开拓产品应用场景、开发客户资源，公司将存在市场拓展受限等风险。
　　此外，随着人工智能产业链多方势力加入，行业竞争将进一步加剧。即使人工智能的规模化落地与渗透率提升速度与预期相符，行业取得快速发展，如果未来公司在研发方向上未能做出正确判断、研发出的产品未能得到市场认可、新技术研发、新产品推出及新场景开拓落后于竞争对手，将导致公司未来在新兴应用场景落地及商业化的程度存在不确定性，从而对公司未来开拓新市场、获取新客户、保持营业规模持续增长造成不利影响。
　　岍丞技术的主要产品主要应用于音频市场、消费类电子市场等。目前国内消费电子领域经过多年发展，市场比较成熟，竞争相对激烈。同时，智能产品的迭代和变化快，未来市场的竞争逐渐加剧。
　　2、政策制度的风险
　　人工智能行业受到国家政策的大力支持。若国家的支持政策落地不达预期，或国家产业政策发生调整，人工智能行业将受到不利影响。同时人工智能技术仍处于初步发展阶段，且仍在不断进化，人工智能技术被不当使用或被滥用都可能令潜在客户对人工智能解决方案却步，也可能影响社会对人工智能解决方案的普遍接纳程度，引起负面报道，甚至可能违反中国及其他司法辖区的相关法律法规，面临诉讼和相关监管的风险。
　　（七）宏观环境风险
　　当前国内外经济形势复杂多变，宏观环境的不稳定、不确定性因素明显增多。若宏观经济环境发生重大不利变化、经济步入下行周期、或因国际关系紧张、战争、贸易制裁等无法预知的因素或其他不可抗力因素，公司将面临业务波动的风险，进而对公司经营业绩产生一定的影响。在国际政治、经济形势日益复杂的背景下，尤其是随着中美贸易摩擦的加剧，美国政府不断扩大“实体清单”名单、加强对列入“实体清单”企业的限制以及关税增加等因素，可能导致公司面临供货受限、订单需求下降的风险，并进而通过产业链传导影响公司的正常生产经营和业务发展，对公司的盈利状况构成不利影响。
　　（八）其他重大风险
　　1、投资并购整合风险
　　公司上市后，充分借助资本市场的平台，通过并购、投资、参股等多种方式积极推进公司的战略部署。公司通过收购岍丞技术，开始探索面向智能家居、智能穿戴场景的消费者产品业务；作为创始股东成员之一参股深圳国创具身智能机器人有限公司，为其提供AI芯片、大模型领域的技术支持，并投资了智慧互通、臻识科技、神州云海等在动态停车、静态停车、全息路口及智慧工地、清洁机器人等方向的龙头企业，进一步完善了公司的AI产业生态布局。虽然公司在投资、并购目标选择和团队融合方面积累了一定的经验，但由于宏观经济环境、行业政策、市场竞争等存在不确定性，以及公司与标的公司在企业文化、管理制度等方面存在一定的差异，在公司投资、并购的过程中，可能会出现交易最终未能完成、合作目标未能达成、收购整合不成功、无法实现协同效应、业绩不达预期等风险。
　　2、募集资金投资项目实施不达预期的风险
　　公司首次发行股票募集资金项目“城市AI计算中枢及智慧应用研发项目”、“面向场景的下一代AI技术研发项目”、“基于神经网络处理器的视觉计算AI芯片项目”正逐步实施。若政策环境、市场规模、投资成本、行业竞争等发生变化，或研发过程中关键技术未能突破，公司的募集资金投资项目存在不能顺利实施或实施完毕后不能完全达到预期经济效益的风险。由于募集资金投资项目的实施将进一步加大公司的研发投入，同时也会新增较多的折旧和摊销费用，从而会对公司经营业绩产生一定影响。 收起▲

　　一、经营情况讨论与分析　　2024年人工智能产业正站在从大模型技术探索向大模型规模化应用跨越的关键节点。在技术层面，大模型技术持续创新突破，实现了多模态理解与生成、跨模态交互、复杂问题推理分析等能力的显著提升；在应用层面，大模型技术的商业化探索和应用落地不断加速，AI原生应用如雨后春笋般涌现，“人工智能+”模式通过与各行业场景的深度融合，正广泛渗透到更多领域，各种垂类AI应用的深耕细作正悄然重塑各行业的生产力格局。与此同时，各类智能硬件迎来爆发式增长，涵盖大模型推理计算集群、大模型一体机、AI耳机、AI眼镜、拍学机以及人形机器人等。随着上述产业态势的发展，人工智能算力市场的需求结构也发生了... 查看全部▼

　　一、经营情况讨论与分析
　　2024年人工智能产业正站在从大模型技术探索向大模型规模化应用跨越的关键节点。在技术层面，大模型技术持续创新突破，实现了多模态理解与生成、跨模态交互、复杂问题推理分析等能力的显著提升；在应用层面，大模型技术的商业化探索和应用落地不断加速，AI原生应用如雨后春笋般涌现，“人工智能+”模式通过与各行业场景的深度融合，正广泛渗透到更多领域，各种垂类AI应用的深耕细作正悄然重塑各行业的生产力格局。与此同时，各类智能硬件迎来爆发式增长，涵盖大模型推理计算集群、大模型一体机、AI耳机、AI眼镜、拍学机以及人形机器人等。随着上述产业态势的发展，人工智能算力市场的需求结构也发生了转变，从围绕“超大规模参数”通用大模型训练计算为主，逐渐向面向AI应用的软硬件协同优化的大模型推理计算倾斜，推理算力需求在整体智算算力需求中的占比迅速攀升。
　　云天励飞作为一家拥有“算法芯片化”能力的人工智能企业，积极布局边缘AI发展的技术和业务，从底层的算法、芯片到面向行业级、企业级、消费级三大类场景的业务，凭借“算法芯片化”的核心能力和“端云协同”的技术路线，持续探索边缘AI应用场景的边界。具体情况如下：
　　1、国产“算力积木”DeepEdge10系列芯片和加速卡
　　DeepEdge10基于公司自研的神经网络处理器（NNP400）架构，采用自主可控的先进全国产工艺打造。DeepEdge10采用了创新的“算力积木”架构设计，通过支持多芯粒扩展的Chipet技术，以及C2CMeshTorus互连技术，可以将多个DeepEdge10标准计算单元像搭积木一样，封装成不同算力的芯片和多芯片互连的可扩展计算系统，覆盖8T-256T算力需求，可实现7B、14B、130B、671B等不同参数量大模型的高效推理，赋能各类智算推理硬件产品。针对各类应用场景，公司已开发出DeepEdge10C、DeepEdge10标准版、DeepEdge10Max和DeepEdge200四款芯片。2024年公司推出全新大模型推理加速卡IPU-X6000，该加速卡内置全国产工艺的大算力芯片DeepEdge200，采用D2DChipet技术，专门针对大模型推理任务设计，研发了符合大模型演进趋势的统一工具链，包括分布式并行策略、基于硬件的流水线排布、先进的量化策略、多机并行的编译机制等，在同等条件下能够做到推理性能更高、消耗成本更低，IPU-X6000加速卡已适配了包括云天天书、DeepSeek、通义千问、百川智能、以及Lama2/3等在内的主流大模型。未来，公司将持续加大芯片研发力度，推动芯片在国产化领域取得更大突破，为国产AI生态建设贡献更多力量。
　　2、支持“万物识别”的“云天天书”多模态大模型
　　“云天天书”大模型包含语言大模型、多模态大模型等不同系列，具有业界领先的图文数据理解和问答等能力，在C-Eva、CMMLU等权威测试中多次获得第一，并于2023年正式通过中央网信办备案。天书大模型能够针对不同行业场景快速构建解决方案，已在公共安全、智慧交通、城市治理、人居生活等行业落地多个案例，并积极拓展低空经济、智慧教育等战略新兴行业。“云天天书”数字政务大模型入选中国信息通信研究院2024大模型典型示范应用案例。2024年，公司旗下品牌“噜咔博士”推出专为儿童启蒙学习阶段打造的AI原生教育产品“AI拍学机”，该产品依托“云天天书”大模型强大的“万物识别”能力，可实现秒级精准识别拍摄物体，而且识别范围广泛，涵盖超4800个门类、230万种物品。同年，公司还携手闪极科技、LOHO联合开发并正式发布了搭载“云天天书”大模型的AI智能眼镜。
　　3、聚焦行业级、企业级、消费级三大类场景的业务
　　2024年，公司积极深化边缘AI战略部署，紧密跟踪AI技术的创新迭代，敏锐洞察市场需求的动态变化，在此背景下，为实现业务结构的战略性优化和资源高效配置，公司对原有的业务模块进行了全面的优化与升级，调整为消费级、企业级和行业级三大场景化业务板块，全力推进边缘AI在三大类场景中的深度应用与高效落地。
　　（1）消费级场景业务
　　公司通过子公司岍丞技术，进入华为、荣耀、OPPO、VIVO、安克、boAt、Noise等终端品牌供应链，2024年全年累计出货超过三千万套；公司全资子公司噜咔博士，其品牌“噜咔博士”推出了面向三岁以上儿童设计的AI原生教育硬件AI拍学机；公司与闪极科技、LOHO联合打造的AI眼镜搭载了公司自研大模型“云天天书”，为其AI记忆系统提供了强大的技术基础，这款眼镜也是国内首款量产的AI智能拍摄眼镜，进一步拓展了公司在智能硬件领域的布局。
　　（2）企业级场景业务
　　公司依托芯片能力和基于芯片的各种硬件形态，赋能AI行业公司及AI生态圈合作伙伴，包含互联网厂商、AI公司、电信运营商、高校及科研院所等客户。采用独特的“算力积木”架构的DeepEdge10系列芯片可灵活应对不同场景对算力的需求，为大模型推理提供强大动力。目前，DeepEdge10芯片平台已成功适配DeepSeekR1系列模型及国产鸿蒙操作系统。2024年公司推出的全新大模型推理加速卡IPU-X6000已经适配了包括云天天书、DeepSeek、通义千问、百川智能、以及Lama2/3等在内的主流大模型。未来，IPU-X6000加速卡将进一步支撑公司企业级业务，为各行业带来性价比更高的推理算力选择。
　　2024年公司与德元方惠签署协议，提供总算力规模约4000PFLOPS的AI训练及推理异构算力服务，预计未来3年将为公司贡献约16亿的营收。
　　（3）行业级场景业务
　　公司已经在智慧警务、城市治理、智慧交通和智慧商业等领域陆续实现了场景业务落地。“云天天书”大模型已应用于政务民意速办、公文智写、警务视频语义检索、城市道路CT巡检等领域。
　　公共安全方面，公司基于“云天天书”多模态大模型打造视频巡逻解决方案，推动公共安全治理从“被动治理”走向“主动预防”。利用大模型泛场景识别的能力，可以对包括打架斗殴在内的各类城市异常风险、隐患、苗头进行主动识别，并结合反应圈机制精准推送、快速处置、事后评估，实现警务工作从“被动”向“主动”的创新转变，让基层“真减负”，做到社会面安全“止危发”，提升市民安全获得感。
　　城市治理方面，公司基于“云天天书”多模态大模型创新推出了“无人机+视频”“语音调视频”“边聊边办”等创新场景应用，进一步推动“一网通办、一网统管、一网协同”深度融合，让“政务百晓生”、慧眼工程、智能客服等智慧应用更加管用、好用。
　　此外，早在2023年，云天励飞就联合华为推出了大模型训推一体化产品——云天天书大模型训推一体机。随着DeepSeekR1开源大模型的推出，云天励飞与华为强强联合，将DeepSeek-R1
　　全尺寸模型（6710亿参数）部署在昇腾服务器上，在全国范围内率先实现基于昇腾服务器成功部署上线及私有化部署应用。目前，云天天书大模型训推一体机已经在多个城市实现落地部署。
　　
　　二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明
　　(一)主要业务、主要产品或服务情况
　　1、公司主营业务基本情况
　　公司积极布局边缘AI发展的技术和业务，从底层的算法、芯片到场景业务深耕边缘AI，推动中国通用人工智能发展为目标，持续引领人工智能产业发展。
　　公司拥有算法和芯片两大核心技术平台，凭借“算法芯片化”的核心能力和“端云协同”的技术路线，不断推进边缘AI在消费级、企业级和行业级场景的产品应用，为各行业带来安全、智慧、便捷的AI体验。
　　在算法层面，经过多年的技术研发与积累，构建了人工智能算法平台，拥有大模型研发能力，并推出了“云天天书”大模型。在芯片层面，公司基于对人工智能算法技术特点及行业场景计算需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计,实现算法技术芯片化，构建了神经网络处理器平台。
　　公司报告期内实现核心技术落地、获取营业收入的主要手段包括面向消费级、企业级和行业级场景的客户销售AI产品和解决方案。
　　2、公司主要产品基本情况
　　算法芯片化基础技术平台：该平台是公司基础技术研究平台，基于该平台重点研究算法与芯片协同设计技术，包括大模型算法技术、视觉语义类算法技术、AI处理器设计仿真验证技术、芯片工具链技术等。公司基于算法芯片化基础技术平台，不断提升基础技术研发效率，为公司构建公司核心技术能力提供有力支撑。
　　基于公司基础技术，公司开发了算法服务、数据挖掘与算法训练、知识库大数据、智能调度中枢、SDC端边服务、AIoT物联感知汇聚、模型迭代进化、数字孪生技术系列化核心能力平台。通过上述平台，公司实现快速整合各类核心能力技术组件，面向行业场景业务高效落地应用。公司报告期内的主要的业务由面向消费者、企业和行业的产品和服务构成。
　　在消费级业务方面，基于公司核心技术，打造面向各类边缘AI场景的各类硬件设备并对外销售，包括可穿戴设备类产品、AI交互类产品等。报告期内，公司成立子品牌“噜咔博士”，推出大模型原生教育硬件产品，和合作伙伴闪极科技推出联名智能眼镜产品，以及子公司岍丞技术为多个知名品牌提供智能耳机和智能手表的芯片模组、操作系统及产品设计服务。
　　在企业级业务方面，公司打造了覆盖NPUIP、SOC芯片、SOC模组、边缘计算盒子、AI推理服务器及智算集群的系列产品，广泛应用在摄像头终端、车路云、机器人、智算中心等场景。公司报告期内的企业级服务业务包括向企业出售芯片模组，和落地大规模异构高性能算力集群为客户提供AI训练及推理算力服务，包括智能算力调度及AI大模型开发配套服务。
　　DeepEdge系列芯片
　　“深目”AI模盒
　　在行业级业务方面，基于公司的软件和硬件通用平台，开发面对行业的软硬一体化解决方案，目前已形成城市治理、智慧交通、智慧应急、智慧园区、智慧泛商业、智慧警务、智慧教育等行业产品与解决方案体系，并结合多模态大模型技术特点和行业需求，持续拓展创新业务。
　　(二)主要经营模式
　　公司的盈利模式为致力于通过人工智能技术推动边缘AI应用的落地，并不断拓展产品在消费级、企业级和行业级市场的规模化落地。
　　1、消费级：最终面向个人消费者的产品，涵盖可穿戴设备产品、智能硬件等，依托公司自研的大模型或系统、软件应用等为消费级产品提供技术基础，以硬件形式进行交付。
　　2、企业级：包括IP授权、芯片、服务器整机和智算中心等，盈利模式包括：将相关研发成果通过“IP授权”的方式实现收入；面向设备厂商进行标准化芯片产品交付实现收入；以自研DeepEdge系列芯片为核心，向客户提供服务器整机；搭建异构高性能算力集群，为客户的AI训练、推理等场景提供高效、稳定和安全的运行环境并实现服务收入。
　　3、行业级：基于自研的算法软件、芯片等核心产品，搭配外购的定制化或标准化硬件产品、安装施工服务等，面向政府机构等终端客户、企事业单位等集成商客户，根据其需求交付相应软硬件产品或解决方案并对外销售实现收入。
　　(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
　　根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“I65软件和信息技术服务业”中的“I6513应用软件开发”。同时根据《中国上市公司协会上市公司行业统计分类指引》，公司所属行业为“信息传输、软件和信息技术服务业－软件和信息技术服务业”，行业代码为“I65”。继2023年“百模大战”之后，基础大模型数量逐步收拢，豆包、通义千问、DeepSeek等逐步成为基础大模型的主流方向，随着训练成本的下降和大模型开源，落地于具体场景和应用的垂类大模型以及承载应用的推理算力、智能硬件等逐步成为市场需求的爆发点，网络搜索、会议摘要、自动化编程、自动化办公软件等应用渗透率率先提升，过去一年的行业发展总结如下：
　　2024年，我们可以看到：
　　（1）大模型技术向多模态、轻量化、开源化、平民化方向发展
　　大模型的能力迅速地从自然语言处理快速向语音、图像、视频等领域横向扩展，在文生图、文生视频等领域出现显著进步。从Pika到Sora，再到GPT4o的发展让我们看到大模型在对3D场景的理解及视频内容一致性等方面取得了巨大进步，提升了人们对多模态大模型能力上限的想象力。
　　小型化的技术路线逐渐清晰、明朗，通过高质量AI技术设施、高效训练方法与优质数据集探索十亿级参数量下的模型性能极限。小型化基于十亿级别参数量，通过架构调整训练更大体量数据，从而实现匹敌千亿级参数的模型效果。小型化意味着更低的使用成本和部署门槛，部分模型已经走向PC、手机等终端设备使用，拓宽了大模型的赋能场景。
　　2024年12月，中国公司DeepSeek推出开源大模型DeepSeek-R1，其性能接近OpenAI的o1等闭源模型，这一开源策略迅速吸引了全球开发者，HuggingFace平台基于DeepSeek的衍生模型下载量超500万次，推动开源社区的技术迭代与应用创新。另外，云端大模型API调用成本不断下降，各大厂商打出超低价格。OpenAI在5月将其API价格调低50%，随后国内各家大模型厂商掀起了降价潮，甚至部分模型免费。
　　（2）模型能力提升及成本下降推动推理市场需求爆发
　　2023年底OpenAI发布的o1模型标志着AI训练范式的重要转型——其训练过程中推理验证循环耗能占比超60%，传统参数训练占比降至40%，折射出算力需求从单纯规模扩张向效率优化的跃迁。DeepSeekR1模型训练成本仅为560万美元，以指数级降低的训练成本大幅降低了行业门槛。随着模型全生命周期成本中推理环节占比持续攀升，“训练一次、多场景微调”的架构成为行业新共识，众多中小型企业也能参与大模型开发。成本的降低一方面带来应用需求的增加，另一方面也带来了开发者的增加，开发者的加入会促使更多应用投放市场，使得行业进入良性循环的上升期，而应用需求的整体增长会极大促进推理算力的需求量级攀升，这为国产半导体产业提供了历史性机遇。
　　根据巴克莱的分析师估计，未来两年内，“前沿AI”（指最大且最先进的系统）在推理方面的资本支出将超过训练，从2025年的1226亿美元跃升至2026年的2082亿美元。博通预测2027
　　年仅3家客户（谷歌/微软/Meta）的ASIC+网络需求将达600-900亿美元；Marve预计2023-2028年AI推理芯片市场CAGR达45%。同时，国内云厂商阿里、字节、腾讯等均表示，未来在云和AI基础设施投入将大幅提升。根据浪潮信息和IDC联合发布的《中国人工智能计算力发展评估报
　　告》，2025年中国智能算力规模将达到1,037.3EFLOPS，预计到2028年将达到2,781.9EFLOPS，2023-2028年期间，中国智能算力规模的五年年复合增长率预计达到46.2%。
　　同时，一体机作为集成化方案同时将AIAgent产业链上游的模型、算法、硬件和中游的平台及下游的应用集合在一起，可以给客户提供针对垂类领域便捷高效的解决方案，符合当前主要需求方——政企、金融客户众多细分场景的部署要求，是当前AIAgent的理想实现载体。AI智慧政务DeepSeek一体机部署全国各级单位正在推进。根据IDC测算，2025年中国服务器市场出货量有望达到488万台，政府、金融、公共事业、医疗等6大政企行业由于涉及隐私数据，存在本地私有化部署需求，2021年上述行业占中国服务器市场需求约28%。根据中金公司向《通信产业报》全媒体的表示，预计在乐观情景下2025年上述行业约5%的需求转向DeepSeek一体机，则需求达到7万台，市场规模有望达到540亿元。
　　（3）智能硬件生态进入重构周期
　　移动设备“手机+APP”的统治格局正因AI能力突破而改变，大模型时代会重塑硬件的生态，包括AI玩具、AI可穿戴设备、自动驾驶、机器人/具身智能等硬件使边缘AI逐步发展成为行业的重要力量。Meta眼镜的商业化突破、闪极眼镜等带来的现象级关注等带动行业加速布局智能硬件领域。边缘AI让物联网升级成为AIoT，助力大模型落地。国泰君安证券研究所数据显示，随着AIoT的发展，未来3年边缘智能硬件设备将保持50%以上的复合增长率。据IDC预测，2025年全球AIoT连接设备数将达300亿台，形成万亿级市场规模。
　　根据Wesenn统计数据，2024年全球AI智能眼镜销量将达200万副，2025年预计类似传统手机厂商、互联网厂商等企业将会积极布局探索AI智能眼镜领域，推动2025年全球出货量进一步增长至400万副。到2030年后，AI+AR技术发展到成熟阶段，到2030年全球AI智能眼镜出货有望达到8,000万部，渗透率约为4.3%。2035年，全球AI+AR智能眼镜销量达到14亿台规模，与智能手机规模相当，AI+AR智能眼镜最终实现传统智能眼镜的替代，达到70%的渗透率，成为下一代通用计算平台和终端。
　　（4）国家战略层面持续构建系统性创新生态
　　我国通过“十四五”规划纲要、“十四五”数字经济规划等顶层设计，明确将人工智能列为战略性新兴产业。2024年中央经济工作会议明确提出实施“人工智能+”行动，强调通过AI与实体经济深度融合，提升传统产业效率并培育新质生产力，这是“人工智能+”行动首次写入国家级的政府工作报告。2023年10月，国家发改委发布《新一代人工智能基础设施高质量发展行动计划》，提出到2025年建成一批国家级AI算力枢纽节点，推动通用/专用算力并网调度。工信部等四部委印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》，通过系统化的标准布局，旨在解决当前AI产业面临的技术碎片化、安全风险高、应用落地难等问题，推动技术、产业与治理的协同发展。
　　2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　公司的竞争力来源于自研的算法、芯片技术及两者间的高效适配，以及基于上述核心技术、市场需求快速推出各类高性价比AI产品的能力。
　　在AI算法层面，公司算法技术达到业内领先水平。2018年，公司获得被誉为“中国智能科学技术最高奖”的“吴文俊人工智能科学技术奖”。公司的“面向智慧城市的大规模动态人像识别和实时检索系统”获得2018年度深圳市科技进步（技术开发类）一等奖。此外，公司还获评第二十一届中国专利奖。2023年，公司推出自研千亿级基础大模型“云天天书”，该大模型使用自研训练框架，全栈适配国产算力，在可伸缩训练、断点续训等业界难点问题上屡次取得创新突破。采用首创SPACE高性能推理引擎，同等条件下推理速度提升超80%，做到“算得快、算得多、算得精”。在通用问答、语言理解、数学推理、文本生成、角色扮演等方面均达到行业先进水平，在2023年9月上旬的C-Eva中文大模型榜单中，“云天天书”大模型位列第一。2024年，公司紧跟AI模型的发展趋势，基于视觉和语言两大前期模型的技术积累，发布了视觉语义多模态大模型，协助边缘、端侧设备更好地理解物理世界。公司的视觉语义多模态大模型，以设计轻量化和推理高效为核心，在约十亿量级参数下，通过高效的算子设计，实现了极低的推理成本。在万物识别任务上，效果比肩InternVL2-40B、Qwen-VL-Max和GPT-4o等主流模型，在某些类别（如动植物的识别方面）实现了超越。通过图文对齐，天书大模型展现了强大的跨模态理解能力。自研图像动态分辨率和词元压缩技术，在有效提高细粒度图文理解准确性的同时，降低推理成本。2024年，由公司参与研发的“国产E级高性能人工智能算力平台”项目获得广东省科技进步奖特等奖。
　　在AI芯片领域，公司是业内少数基于对人工智能算法技术特点的深度分解及对行业场景计算需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，自主研发芯片并已实现流片、量产及市场化销售的公司之一。公司获得2020年“吴文俊人工智能专项奖芯片项目一等奖”；作为工信部2019年新一代人工智能产业创新重点任务的揭榜单位，开展“面向智能安防及机器人视觉应用的终端神经网络芯片”项目，公司因该项目获评为工信部“第一期人工智能产业创新揭榜优胜单位”；承担国家发改委2019人工智能芯片专项“自主指令集的异构芯片”重大专项；承担科技部2019新一代人工智能重大专项“神经网络处理器关键标准和验证芯片”重大专项并顺利通过验收。2023年，公司新一代芯片DeepEdge10完成流片。目前已完成DeepSeekR1系列模型、国产鸿蒙操作系统、QwQ-32B模型适配，不断为国产AI生态注入新动能。DeepEdge10基于公司自研的神经网络处理器（NNP400）架构，采用自主可控的先进全国产工艺打造，采用了创新的“算力积木”架构设计，通过支持多芯粒扩展的Chipet技术，以及C2CMeshTorus互连技术，可以将多个DeepEdge10标准计算单元像搭积木一样，封装成不同算力的芯片和多芯片互连的可扩展计算系统，覆盖8T-256T算力需求，可实现7B、14B、130B、671B等不同参数量大模型的高效推理，赋能各类智算推理硬件产品。针对各类应用场景，云天励飞已开发出DeepEdge10C、DeepEdge10标准版、DeepEdge10Max和DeepEdge200四款芯片。
　　在产品层面，消费级场景下，岍丞技术产品业已进入华为、荣耀、OPPO、VIVO、安克、boAt、Noise等终端品牌供应链，2024年全年累计出货超过三千万套；企业级场景下，公司自研芯片与海康威视、阿里巴巴平头哥等头部客户建立了业务合作关系。2024年公司推出全新大模型推理加速卡IPU-X6000，采用全国产工艺、D2DChipet技术，专门针对大模型推理任务设计，研发了符合大模型演进趋势的统一工具链，包括分布式并行策略、基于硬件的流水线排布、先进的量化策略、多机并行的编译机制等，在同等条件下能够做到推理性能更高、消耗成本更低；行业级场景下，公司已经在多城市落地多个重点项目，参与建设了多个城市的智慧安防、巴士智能调度系统、智慧社区、万科印力智慧商业、智慧书城等解决方案，2022年公司与中国科学技术大学联合完成的“大规模视频结构化关键技术研发及产业化”项目荣获第十一届吴文俊人工智能科学技术奖一等奖。目前各场景中AI渗透率仍较低，未来发展空间较大，行业及公司在各细分场景的产品应用仍有较大增长空间。
　　同时，公司还多次受邀参与人工智能国家级行业标准的制定，参与由国家人工智能标准化总体组、中国电子技术标准化研究院发起的《2021人工智能标准化白皮书》编撰工作，参与起草由中国电子工业标准化技术协会发布的《信息技术人工智能机器学习模型及系统的质量要素和测试方法》《信息技术人工智能面向机器学习的系统框架和功能要求》《信息技术人工智能面向机器学习的数据标注规程》等多项标准。在产业标准方面，2022年公司参与编写中国在人工智能领域发布的第一批国家标准，包括《信息技术计算机视觉术语》《信息技术人工智能术语》《信息技术生物特征识别人脸识别系统技术要求》等。2020年入选全国信息技术标准化技术委员会人工智能分技术委员会（首届人工智能国家标准化组织）单位委员名单并当选全国信息技术标准化技术委员会可信赖研究组副组长。
　　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
　　报告期内，国内外大模型技术都有了长足的进步。以OpenAI发布的Sora、GPT-4o，Googe推出的Gemini1.5，字节跳动的豆包大模型为代表，大模型从单模态向多模态演进，融合文本、语音、图像、视频等多种模态的技术逐渐成熟，实现跨模态生成和交互，显著提升了大模型对复杂场景的理解能力，也提升了内容创作和人机交互能力。以OpenAI推出的o3-mini、o1、o1-mini模型，DeepSeek发布开源DeepSeek-R1模型，阿里通义千问团队发布QwQ-32B模型为代表，推理模型通过强化学习和内化思维链，提升了模型的复杂推理思考能力，能解决STEM领域的难题。
　　模型架构技术也有较大的优化，上下文窗口长度得到拓展，主流大模型支持的上下文长度达到128K，通过稀疏注意力机制和训练算法优化提升了长文本处理能力；混合专家架构成为趋势，通过多个专家分工协同处理，提升了模型效率。随着大模型技术的快速发展和能力边界的拓展，大模型与企业级工具和服务集成，提升办公生产效率，成为新质生产力发展的重要引擎，开源大模型生态带动开发社区活跃，降低模型应用的门槛，加速行业垂类应用落地，借助AI模型推理实现AI应用规模化落地，正成为人工智能产业发展的关键趋势。AI应用的规模化落地也带动了智能硬件的创新，在边缘AI推理芯片、模型轻量化边缘部署的配合下，各类智能硬件迎来爆发式增长，涵盖大模型推理计算集群、大模型一体机、AIPC、AI手机、AI耳机、AI眼镜、拍学机、自动驾驶以及人形机器人等。
　　我们看到以下趋势及机会：
　　（1）大模型通用性、泛化能力增强的趋势，与行业结合的趋势同时存在，并行发展。一方面，模型参数量及规模在过去两年中快速增加，大模型出现“智能涌现”。如谷歌推出的多模态具身视觉语言模型PaLM-E参数量已超过五千亿，而ChatGPT4参数量达到1.8万亿。规模的增长使得模型在知识密集型、多步骤复杂型等任务下的表现都得到显著提升，泛化能力增强；另一方面，大模型在落地应用过程中与各行业“Know-how”相结合，亦呈现小型化的趋势，使模型学习特定领域知识，形成针对该行业、领域的“轻量版”行业大模型和领域大模型，提升适用性及准确度。如微软的Phi-2，Meta的ightLLM，谷歌的Gemma等都展现了小模型在特定领域的优异表现。
　　（2）大模型的能力迅速地从自然语言处理快速向语音、图像、视频等领域横向扩展，在文生图、文生视频等领域出现显著进步。过去一年中，从Pika到Sora的发展让我们看到大模型在对3D场景的理解及视频内容一致性等方面取得了巨大进步，提升了人们对多模态大模型能力上限的想象力。多模态大模型具备对图、文、音等不同规格、类型的数据的理解能力及生成能力，能更进一步提升生产效率，已成为大模型发展的重要方向之一。
　　（3）大模型商业化应用加速，边缘AI成为重要发展方向。随着大模型在多模态理解生成（如文本、图像、音频等多种模态信息的精准解析与融合生成）、交互能力（实现更加自然、流畅、智能的人机交互体验）以及复杂问题推理思考（具备对复杂逻辑、因果关系、不确定性问题的深度分析与推理能力）等方面取得显著进步，大模型深耕多个行业，加速拓展应用场景，在场景需求驱动下大模型开始在很多领域转化为生产力，提升生产效率，成为办公工作、生产制造、物流运维、创意创作的高效工具，例如网络搜索、会议摘要、自动化编程、自动化办公软件、专业领域咨询、广告设计、文本创作等。大模型应用部署从云端将逐渐向边缘和端侧延申的趋势逐渐明朗，用户对应用提出实时性、安全性、隐私性的需求，面向大模型推理应用的边缘AI成为重要发展方向。
　　（4）技术革新推动单位算力成本下降，促使需求显著增长。多头潜在注意力（MLA）、模型-硬件协同设计、精准资源分配、动态缩放策略等技术手段使得模型训练及应用的单位成本进一步降低，促使大模型的商业化应用进程不断加速，AI推理算力需求开始呈现出快速增长，例如目前大模型在搜索业务中呈现的爆发式增长趋势。这类需求增长进一步提出对AI推理性能、能效比等更为严苛的要求，而依托高效AI推理芯片，借助软硬件协同优化的技术手段，构建高性价比的软硬一体AI基础设施已成为关键。
　　（5）智能硬件将成为推动AI应用广泛普及的核心载体。各类形态丰富的智能硬件，在AI应用落地进程中承担着多样化的关键角色：部分智能硬件专注于边缘端，以高效响应与数据安全为特色，提供即时的AI推理算力支持；另一部分则致力于构建人性化交互体验，同时强化个性化数据隐私保护机制；更有智能硬件借助端云协同技术，成为全时、全场景大模型人机交互的便捷入口。
　　(四)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
　　公司核心技术的来源为自主创新。经过多年的技术积累，公司搭建了两大技术平台，即人工智能算法平台、人工智能芯片平台，公司在消费级、企业级及行业级场景业务的销售中运用公司研发的算法和芯片技术形成收入。
　　截至本报告期末，公司主要核心技术与变化情况如下：
　　1、算法
　　公司已研发的关键算法包括：大规模视频结构化技术、大模型技术、大规模训练及部署技术。
　　2、人工智能芯片
　　公司人工智能芯片技术包括芯片技术、工具链技术、基础系统软件技术，其技术来源、用途及商用情况如下：
　　（1）芯片技术
　　（2）工具链技术
　　（3）基础系统软件技术
　　上述关键技术为公司产品提供了核心技术支持。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　公司建立了完善的知识产权管理体系，实现对知识产权的保护。报告期内公司共申请发明专利204件，申请外观设计专利24件，申请软件著作权64件。获得授权发明专利239件，外观设计专利37件，软件著作权64件。截至2024年12月31日，公司累计拥有有效授权发明专利715件、软件著作权238件、外观设计专利198件。
　　3、研发投入情况表
　　研发投入总额较上年发生重大变化的原因
　　主要系本期股份支付费用及购买IP授权费用较上年同期增加所致。
　　4、在研项目情况
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明
　　
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、面向场景的算法芯片化能力
　　公司创始团队拥有丰富的处理器指令集和架构全流程设计经验，搭建了算法分析-指令集定义-芯片架构设计-工具链设计的AI芯片研发设计流程，基于对人工智能算法技术特点及行业场景计算需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，实现算法技术芯片化，提升芯片技术平台的高效性及场景适应性。公司现阶段研发的AI芯片主要面向AI推理计算，可灵活支撑多类算法框架，具备高性能、低功耗、低成本的优点。
　　当前处于量产阶段的DeepEdge10针对Transformer的计算需求进行了优化，凭借自研芯片创新的D2Dchipet架构打造的X6000系列推理卡，可应用于语言、视觉、多模态等各类大模型的推理加速，并已适配云天天书、DeepSeek-V3/R1、通义千问、百川智能、Lama2/3等主流大模型及业界各种主流CV模型。
　　2、自研多模态大模型的技术研发及商业化落地能力
　　公司“云天天书”系列大模型使用自研训练框架，全栈适配国产算力，在可伸缩训练、断点续训等业界难点问题上屡次取得创新突破。具备边缘端硬件在线微调学习能力，通过能力蒸馏研发的轻量化模型和MoE大模型，边缘应用性能普遍优于同等参数模型，可支撑大模型在边缘设备的广泛落地。“云天天书”大模型涵盖语言大模型、多模态大模型等不同系列，在C-Eva、CMMLU等权威测试中多次获得第一，通过中央网信办正式备案，并在由中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）等启动的大模型安全性测评“磐石-X”中符合指令安全、内容安全、模型安全、网络安全和数据安全的A级安全性要求，达到测评的最高安全级别。目前，“云天天书”已在AI拍学机、AI眼镜、公文智写、城市道路CT巡检、企业员工培训等领域落地应用。
　　3、“端云协同”技术路线优势
　　公司自成立以来致力于面向场景实现算法和芯片技术的融合，并致力于实现端边侧数据智能采集、处理与云侧数据深度处理的交互和自适应。基于“端云协同”的技术路线，公司在端边侧应用自研的DeepEye、DeepEdge系列人工智能芯片进行数据的高效采集和处理，在云侧与基于公司自有算法和大数据分析技术为核心的业务系统实现高度适配，并通过算力前置实现终端分布式算力与云端中心算力的动态平衡，大幅提升“算法+芯片”整体的动态适应能力和灵活处理能力，降低人工智能应用的落地成本。
　　4、深入的场景理解能力和大规模场景解决方案落地能力
　　基于场景需求进行技术研发，通过技术研发支撑各类业务场景，是公司重要的技术优势。公司是业内较早实现人工智能应用大规模落地的企业之一，在项目落地过程中积累了大规模业务场景与人工智能技术相融合的深刻理解和落地能力。在面向业务场景的实践过程中，公司实现了多项核心技术及产品的产业化。目前，公司已经在消费级、企业级和行业级的三大领域实现了规模化场景业务落地。公司所积累的行业经验及场景理解，能够为公司未来技术研发及产品开发提供重要支持，使公司提供的产品及方案能更好满足下游客户的核心需求。
　　5、技术积累优势
　　截至本报告期末，公司已取得939专利，其中发明专利715项、实用新型专利26项、外观设计专利198项。公司已登记的软件著作权238项。公司的技术先进性得到了业界的广泛认可，优异的产品性能、稳定的产品质量、可靠的技术支持为公司积累了良好的市场口碑，公司已经获得了业内多项殊荣：2018年度中国知识产权领域最具影响力创新主体百名榜单；2019年、2020年2023年深圳市科学技术奖（专利奖），2020年、2021年广东省专利奖，2019年、2020年、2022年中国专利奖优秀奖，国家知识产权优势企业等荣誉称号；公司别在2018年、2020年、2021年三次荣获被誉为“中国智能科学技术最高奖”的吴文俊人工智能科学技术奖，包含人工智能专项奖芯片项目一等奖、科技进步奖一等奖等，也成为唯一一家独揽算法、芯片、应用三项大奖的AI企业；2018年度深圳市科技进步（技术开发类）一等奖、2021年工信部人工智能重点任务揭榜优胜单位、2023年中国电子学会科学技术一等奖。2024年，由公司参与研发的“国产E级高性能人工智能算力平台”项目获得广东省科技进步奖特等奖。
　　6、人才优势
　　公司自成立以来注重技术研发团队的建设，截至报告期末，公司拥有一支覆盖人工智能算法、大模型、人工智能芯片、大数据处理等关键技术领域的535人的研发团队，公司创始人陈宁曾获得深圳市国家级领军人才、第十六届广东省青年“五四奖章”、深圳市孔雀计划A类人才、深圳经济特区建立40周年创新创业人物和先进模范人物等荣誉称号。截至报告期末，公司组建的研发团队中，有117人拥有硕士及以上的相关学历。报告期内，公司的研发投入为39,986.88万元，占营业收入的比例为43.59%，体现了公司的研究实力和由创新驱动业务的实质。优秀的研发团队带头人和持续的技术研发投入是公司保持行业内竞争力的重要保障。
　　(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
　　
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　公司所在的人工智能领域存在前期研发投入高的特点，在产品实现规模化销售前，公司需要持续进行投入。报告期内，公司归属于上市公司股东的净利润、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益净利润分别为-57,904.70万元、-68,345.58万元；截至报告期末，公司合并口径累计未分配利润为-217,131.16万元，公司尚未盈利及存在未弥补亏损。未来一段时间，由于人工智能行业属于技术密集型行业，存在持续进行高强度研发的需求，公司收入规模有可能无法支撑公司进行持续大规模研发投入、核心设备采购和市场开拓等活动，公司可能将面临持续亏损的风险。即使公司将来能够实现盈利，公司亦未必能在其后期间保持盈利。预计公司短期内无法现金分红，对股东的投资收益将造成一定程度的不利影响。
　　人工智能行业是人才和技术密集型行业，技术创新是公司赖以发展的根本，人才是公司的关键资源，核心团队的稳定性对公司至关重要；同时，为了获取市场份额，公司需要进行持续的市场开拓和营销投入。如果公司持续亏损，则公司可能面临因可使用资金受限而导致的业务规模受限、业务拓展困难、人才引进和团队稳定困难、研发投入不足的风险、市场开拓无法达到预期的风险等。
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　报告期内，公司实现营业收入91,737.19万元，较上年同期相比增长81.30%，主要系消费级和企业级场景业务的收入增加所致，消费级场景业务主要来自在报告期内纳入合并报表的岍丞技术。公司未来业绩主要受到宏观经济、市场竞争、人工智能行业政策等外部环境以及公司技术研发、产品市场认可度、市场推广及销售等内部因素的综合影响。如果前述外部环境或者内部因素发生不利情况，进而可能使未来销售收入增长不及预期，可能存在业绩下滑的风险。公司为保持核心竞争力，将持续加大研发投入、新产品开发投入，公司为促进销售收入增长，将持续加大市场推广投入，导致相关成本及费用持续增长。公司成本及费用的增长金额可能会大于销售收入的增长金额，导致营业利润大幅下滑或净利润大幅下滑，存在业绩亏损的风险。
　　为满足公司业务需要，公司使用自有资金以及通过银行借款等方式筹集资金进行大额设备采购，公司未来合并口径资产折旧费用、研发费用、财务费用等将大幅增长，如果业务开展不及预期，可能出现经营业绩不及预期的风险。
　　岍丞技术作为高新技术类企业，技术迭代快、人力及运营成本较高，如果不能持续保持技术先进性，有可能出现营业收入不及预期的风险。如果管理效率和运营效率得不到提高，导致成本支出过大，有可能出现净利润不及预期的风险。
　　(三)核心竞争力风险
　　1、研发工作未达预期的风险
　　公司作为一家人工智能企业，需要对现有产品的升级更新和新产品的开发工作持续投入大量的资金和人员，以适应不断变化的市场需求。人工智能算法和芯片技术等属于前沿科技领域，研发项目的进程及结果的不确定性较高。此外，公司的技术成果产业化和市场化进程也具有不确定性。如果未来公司在研发方向上未能正确做出判断，在研发过程中关键技术未能突破、性能指标未达预期、或者研发出的产品未能得到市场认可，公司将面临前期的研发投入难以收回、预计效益难以达到的风险，对公司业绩产生不利影响。
　　2、产品升级更新及技术迭代的风险
　　公司所处的人工智能行业技术升级迅速，产品更新换代频繁，市场对技术与产品的需求不断提高和变化，对于行业内企业的持续研发能力、技术灵活性、准确把握行业变化趋势的能力等均提出了较高的要求。开展持续的研发和保持领先的技术水平是公司业务可持续发展的基石，如果公司未能及时实现原有产品的升级换代，或者研发与生产不能满足市场供应的要求，或者不能正确判断和及时把握行业的发展趋势和技术的演进路线并投入充足的研发力量布局下一代的人工智能算法和芯片技术，可能导致公司无法保持当前的技术先进性及产品竞争力，将会对公司未来的经营产生不利影响。
　　3、核心技术人员流失及核心技术泄密的风险
　　人工智能行业为典型的技术密集行业，核心技术是公司保持竞争优势的有力保障。目前公司多项产品和技术处于研发阶段，核心技术人员稳定及核心技术保密对公司的发展尤为重要。若公司在经营过程中由于核心技术信息保管不善、核心技术人员流失等情况导致核心技术泄密，这将对公司业务发展和研发工作进程造成不利影响。
　　人工智能行业发展迅速、竞争激烈，行业内各公司培养、集聚了一批业内顶尖技术人才，高科技行业内的竞争核心是人才的竞争。若公司不能建立完备的激励机制、人才培养机制和技术保密机制，维护现有研发团队的稳定，并不断吸引优秀技术人员加盟，而导致核心技术人才流失，可能会对公司的发展造成不利影响。
　　(四)经营风险
　　1、公司AI产品未来应用落地及商业化的不确定风险
　　虽然许多国家已将人工智能作为战略布局的重点，我国亦自上而下出台了诸多政策性文件予以支持，但人工智能技术及产品的落地应用需要与具体的行业相结合，通过对产业经济效益、社会效益的提升进而逐步带动对产业的渗透。尽管人工智能已经在某些领域如安防等证实了其应用价值并进行了渗透率的快速提升，但整体而言，人工智能尚处于发展初期，在各行业中何时能实现规模化落地以及渗透率提升的整体速度受制于多种因素，每个行业因其实际情况不尽相同，影响到人工智能落地的时间和效率。在当前市场规模、落地效果和政策导向等诸多因素的影响下，城市治理、金融、智能客服、搜索等场景已产生较高的商业化渗透和对传统产业提升度；而其余产业中，出于成本效益比、数据获取难度较大、安全性等原因，人工智能应用仍较为边缘化，短期内渗透释放难度较大，产品落地及商业化的进度与效率存在不确定性。
　　2、被列入美国商务部“实体清单”的风险
　　2020年5月，公司被美国商务部列入“实体清单”；2022年10月，美国商务部对《出口管制条例》中涉及先进计算集成电路、超级计算机和半导体制造设备相关规则进行了修订，并对包括公司在内的28家已列入“实体清单”的主体适用更为严格的限制措施。截至目前，该等事项未对公司日常对外销售产生重大不利影响，但对公司采购美国生产原材料、采购或使用含有美国技术的知识产权和工具等产生一定限制。就此，公司需要通过提升供应链国产化程度、加强自主技术研发等予以应对，并需要避免违反“实体清单”对公司采购、研发等环节的限制措施，以避免自身受到经济处罚或受到进一步的技术限制措施，同时，虽然公司目前主要聚焦国内市场，但如果未来公司对海外市场加大开拓力度，也势必将受到公司被列入“实体清单”的影响，将对公司的技术研发和日常经营带来一定程度的负面影响。鉴于国际形势的持续变化和不可预测性，公司能否被移除出“实体清单”以及是否会受到来自于美国的进一步技术限制措施均存在不确定性，如果公司受到进一步的制裁措施，不排除会出现供应商断供乃至影响公司业务研发和销售等对公司正常生产经营带来较大影响的事项，“实体清单”影响的长期持续或公司受到进一步的技术限制措施均会对公司的日常经营带来负面影响。
　　(五)财务风险
　　1、研发投入相关风险
　　报告期内，公司研发投入为39,986.88万元，较上年同期增加35.62%，占当期营业收入的43.59%，研发投入占营业收入比例仍保持较高水平。为加强技术壁垒的构建、保持技术先进性和市场竞争力，公司将进行持续大量的研发投入，可能将对公司的盈利产生较大影响。
　　2、大额股份支付的风险
　　为进一步建立、健全公司长效激励机制，有效地将股东利益、公司利益和员工利益相结合，使各方共同关注公司的长远发展，公司在上市前进行了股权激励，在2023年推出了2023年限制性股票激励计划。报告期内，公司发生股份支付费用18,952.34万元。
　　确保人才和管理团队的稳定是公司长期健康发展的重要保障，实施持续、有效的员工激励有利于公司吸引和留住优秀人才，公司未来不排除会持续采取必要激励措施以吸引和留住优秀人才。若未来公司实施新的股权激励计划，仍将可能产生大额股份支付费用，进而延迟公司实现盈利。
　　3、毛利率下滑的风险
　　报告期内，公司主营业务收入主要来自于消费级、企业级和行业级三大场景，其中消费级场景的收入主要来自于在报告期内纳入公司合并报表的岍丞技术，而岍丞技术现有业务的毛利率水平较低。公司行业级场景业务包含自研的算法软件、芯片等核心产品，并搭配外购的定制化或标准化硬件产品、安装施工服务等。如果行业级场景业务中的公司外购硬件或者安装服务的成本上升，或者岍丞技术的营业收入占公司总体营业收入的比例进一步提升，将会导致毛利率相应下降。另外，人工智能行业随着新竞争对手的加入和人工智能技术的普及化，市场竞争有所加剧，从而导致公司的毛利率存在进一步下降的风险，对公司盈利能力产生不利影响。
　　4、经营活动现金流相关风险
　　报告期末，公司经营活动产生的现金流量净额为-29,451.99万元，较上年同期净流出减少24,649.13万元，公司自经营性活动获取现金流的能力有所改善。人工智能行业存在持续的研发投入需求，公司在核心技术研发方面进行持续投入，研发投入金额较大且持续增长。未来，公司预计仍将持续保持较高的研发强度，研发投入金额可能继续增长，在公司盈利水平无法同步较快增长的情况下公司存在经营性现金流量持续为负值的风险。如果公司现金流状况持续恶化，且无法获得外部融资，将对公司资金状况和经营造成不利影响。
　　5、应收账款坏账风险
　　报告期末，公司应收账款账面价值为72,677.19万元，占当期资产总额的比例为14.78%。公司的终端客户主要为各政府机构，信用记录良好。报告期末，公司账龄1年以内的应收账款占比为66.41%。但未来随着公司经营规模的扩大，应收账款规模也会相应增长。若公司客户出现财务状况恶化、无法按期付款的情况，则将会加大公司应收账款坏账风险，从而对公司的经营稳定性、资金状况和盈利能力产生不利影响。
　　6、商誉减值风险
　　公司收购岍丞技术已于报告期内完成第一期交割，岍丞技术已成为公司合并报表范围内的子公司。截至报告期末，在公司合并资产负债中已形成商誉2,036.72万元。根据《企业会计准则》的规定，收购岍丞技术形成的商誉将在每年进行减值测试。虽然《股权收购协议》已就业绩承诺及补偿安排进行了约定，但如果未来由于行业不景气或岍丞技术自身因素导致其未来经营状况未达预期，公司将存在商誉减值的风险。
　　7、智算运营服务项目提前解约导致的流动性风险
　　智算运营服务项目属于先采购、构建异构算力集群并同步进行软件平台研发，将公司在研发大模型过程中积累的系列软件平台及工具融合进算力集群，最终形成算力服务，并按约定周期收到服务费用回款。该业务模式下，公司用自有和自筹资金先支付设备采购资金。若出现用户提前终止合同不续租的极端情况，减少的服务期限对应的合同金额，导致资产周转速度降低，将对公司流动性产生影响。
　　(六)行业风险
　　1、行业竞争风险
　　近年来，人工智能行业发展迅速，竞争愈加激烈。公司的竞争对手不仅包括众多人工智能初创企业，同时还面临着来自海康威视、华为、英伟达等综合实力较强的大型企业在产业链内部延伸而带来的市场竞争。公司在市场竞争中进行进一步的市场开拓和已有客户的维持能力将直接影响经营的持续性。
　　由于目前公司业务仍处于发展初期阶段，随着未来市场竞争进一步加剧，公司若不能及时根据客户需求和技术发展情况，为下游客户不断提供更新迭代的产品或解决方案、开拓产品应用场景、开发客户资源，公司将存在市场拓展受限等风险。
　　此外，随着人工智能产业链多方势力加入，行业竞争将进一步加剧。即使人工智能的规模化落地与渗透率提升速度与预期相符，行业取得快速发展，如果未来公司在研发方向上未能做出正确判断、研发出的产品未能得到市场认可、新技术研发、新产品推出及新场景开拓落后于竞争对手，将导致公司未来在新兴应用场景落地及商业化的程度存在不确定性，从而对公司未来开拓新市场、获取新客户、保持营业规模持续增长造成不利影响。
　　岍丞技术的主要产品主要应用于音频市场、消费类电子市场等。目前国内消费电子领域经过多年发展，市场比较成熟，竞争相对激烈。同时，智能产品的迭代和变化快，未来市场的竞争逐渐加剧。
　　2、政策制度的风险
　　人工智能行业受到国家政策的大力支持。若国家的支持政策落地不达预期，或国家产业政策发生调整，人工智能行业将受到不利影响。同时人工智能技术仍处于初步发展阶段，且仍在不断进化，人工智能技术被不当使用或被滥用都可能令潜在客户对人工智能解决方案却步，也可能影响社会对人工智能解决方案的普遍接纳程度，引起负面报道，甚至可能违反中国及其他司法辖区的相关法律法规，面临诉讼和相关监管的风险。
　　(七)宏观环境风险
　　当前国内外经济形势复杂多变，宏观环境的不稳定、不确定性因素明显增多。若宏观经济环境发生重大不利变化、经济步入下行周期、或因国际关系紧张、战争、贸易制裁等无法预知的因素或其他不可抗力因素，公司将面临业务波动的风险，进而对公司经营业绩产生一定的影响。在国际政治、经济形势日益复杂的背景下，尤其是随着中美贸易摩擦的加剧，美国政府不断扩大“实体清单”名单、加强对列入“实体清单”企业的限制以及关税增加等因素，可能导致公司面临供货受限、订单需求下降的风险，并进而通过产业链传导影响公司的正常生产经营和业务发展，对公司的盈利状况构成不利影响。
　　(八)存托凭证相关风险
　　(九)其他重大风险
　　1、投资并购整合风险
　　公司上市后，充分借助资本市场的平台，通过并购、投资、参股等多种方式积极推进公司的战略部署。公司通过收购岍丞技术，开始探索面向智能家居、智能穿戴场景的消费者产品业务；作为创始股东成员之一参股深圳国创具身智能机器人有限公司，为其提供AI芯片、大模型领域的技术支持，并投资了智慧互通、臻识科技、神州云海等在动态停车、静态停车、全息路口及智慧工地、清洁机器人等方向的龙头企业，进一步完善了公司的AI产业生态布局。虽然公司在投资、并购目标选择和团队融合方面积累了一定的经验，但由于宏观经济环境、行业政策、市场竞争等存在不确定性，以及公司与标的公司在企业文化、管理制度等方面存在一定的差异，在公司投资、并购的过程中，可能会出现交易最终未能完成、合作目标未能达成、收购整合不成功、无法实现协同效应、业绩不达预期等风险。
　　2、募集资金投资项目实施不达预期的风险
　　公司首次发行股票募集资金项目“城市AI计算中枢及智慧应用研发项目”、“面向场景的下一代AI技术研发项目”、“基于神经网络处理器的视觉计算AI芯片项目”正逐步实施。若政策环境、市场规模、投资成本、行业竞争等发生变化，或研发过程中关键技术未能突破，公司的募集资金投资项目存在不能顺利实施或实施完毕后不能完全达到预期经济效益的风险。由于募集资金投资项目的实施将进一步加大公司的研发投入，同时也会新增较多的折旧和摊销费用，从而会对公司经营业绩产生一定影响。
　　
　　五、报告期内主要经营情况
　　报告期内，公司实现营业收入91,737.19万元，同比增长81.30%，归属于母公司所有者的净利润-57,904.70万元，较去年同期亏损金额扩大19,592.99万元。
　　
　　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
　　(二)公司发展战略
　　云天励飞基于对人工智能技术演进趋势、产业格局判断及自身核心技术优势，制定了公司的发展战略：以边缘AI战略为指引，依托算法芯片化核心技术平台，涵盖视觉语义大模型和神经网络处理器推理芯片2个底层核心技术，紧密围绕AI规模化应用的产业发展趋势，在业务领域持续探索并不断推进边缘AI在行业级、企业级、消费级三大类场景的应用，推动新质生产力的全面升级，为大家带来安全、智慧、便捷的AI体验，使公司成为边缘AI领军企业。
　　随着大模型技术的快速发展和能力边界的拓展，借助AI模型的推理实现AI应用规模化落地正成为人工智能产业发展的关键趋势。云天励飞边缘AI战略强调的是更面向AI落地的战略价值定位。相较于云AI当前主要聚焦于大模型训练以及通用能力平台搭建，边缘AI更着重于大模型的推理和应用，进而构建起人工智能技术的价值闭环，促进人工智能技术更为广泛地落地实施。
　　云天励飞边缘AI战略围绕一主一辅两条发展线进行布局。其中，主线以NPU推理芯片为核心，涵盖边缘推理芯片与云端推理芯片，构建起具备更高性价比的计算平台，并以此为基础推进大模型一体机、软硬一体推理服务器等产品，以及相关服务及生态。辅线包含自有品牌“噜咔博士”和子公司岍丞技术的消费侧业务，为面向消费者的产品及AIAgent硬件服务，提供更可靠的AI落地应用载体，如AI眼镜、拍学机、AI玩具等。
　　边缘AI作为连接物理世界与数字世界的“神经末梢”，正逐步成为推动智能化升级的关键力量。云天励飞凭借算法芯片化的核心能力，打造AI模型高效推理的软硬一体化平台以及各类智能硬件产品，致力于构建更贴近用户、更靠近场景的AI应用实现路径，通过更低的成本投入、更可靠的应用部署、更安全的数据保护，最终为消费级、企业级、行业级的各类产品与应用赋能。
　　(三)经营计划
　　1、技术发展规划
　　（1）多模态融合基础大模型
　　2024年，公司进一步加强大模型的研发投入，包括增加基础算力、加强研发人才团队建设等，“云天天书”大模型在多模态信息融合理解能力、超长文本生成能力进一步提升，获得MMbench多模态评测榜单第一名；在万物识别能力方面，研发高效推理多模态大模型，万物识别能力行业领先，推理效率提升3倍以上；结合算法芯片化能力，“云天天书”大模型实现在多款自研芯片以及华为昇腾的无缝适配，构建了自主可控的算力底座；同时，“云天天书”大模型展现了良好的泛化能力，提升了模型精度上界和特征表达，结合公司积累的行业“Know-how”，打造了更加适用于各类场景的行业大模型，目前“云天天书”大模型已覆盖了城市治理、智慧教育、智慧政务、智慧交通、商业企业等多个行业。
　　未来，在技术方面，“云天天书”大模型将进一步通过技术攻坚突破认知智能和全模态融合边界，结合算法芯片化能力，将大模型的能力在自主可控的算力底座上充分释放和展现，推动国产AI算力的生态完善。在行业方面，将通过多款软硬件产品深度赋能包含不限于教育、城市治理、智慧政务、智能交通、商业企业等行业，通过“技术下沉+场景深耕”，推动大模型能力从通用化赋能向行业价值重构演进。
　　（2）新一代神经网络处理器
　　随着大模型日渐成熟，模型将进一步与场景结合进行轻量化，推理将逐步从云端扩展向端侧，带动AI推理芯片迎来重要发展机遇。公司依托算法芯片化核心技术平台，打造了更适配于大模型运算要求的神经网络处理器NNP400T，AI推理芯片DeepEdge10支持transformer大模型计算架构，广泛适用于大模型在边缘端的各类应用。
　　2025年，公司将继续加强神经网络处理器技术研发，着重解决“卡脖子”技术攻关，实现神经网络处理器芯片的自主可控；通过面向大模型的专用指令集、专用算子、专用的存算一体架构、保证精度的低比特混合量化，实现算法与芯片的联合深度优化，满足大模型的推理需求；开发包括芯片工具链、软件开发包等组成的配套全栈软件开发平台，为公司神经网络处理器生态化发展提供有力保障。
　　（3）城市AI计算中枢
　　城市AI计算中枢是数字城市“新基建”的重要组成部分，也是云天励飞人工智能业务规模产业化发展的落地形态。一方面公司将基于已有的研发平台、核心技术以及下游应用场景，提供围绕大模型形成的综合解决方案，进一步提升公司产品竞争力；另一方面，公司将继续落地大规模异构高性能算力集群，凭借自身丰富的软硬件运营和维护经验，并依托于国内先进的AI云基础软件平台满足智能算力管理需求，运用业内已有成熟经验和方案，为人工智能研究和开发提供高效、稳定和安全的运行环境。
　　2、业务发展规划
　　2025年，云天励飞依托算法芯片化核心技术平台，着力打造面向消费级、企业级及行业级场景的业务板块，逐步推进AI的标准化与大规模应用。
　　（1）消费级
　　公司于2024年正式启动消费级业务战略，夯实边缘AI发展战略。
　　报告期内公司成立全资子公司噜咔博士，独立运营儿童益智领域业务，明确以“技术驱动儿童成长”为核心定位，致力于成为AI儿童智能硬件第一品牌。公司投入研发两款AI硬件产品：AI拍学机与AI毛绒玩具。AI拍学机融合多模态识别技术，实现“拍摄-识别-科普”闭环，针对儿童群体提供场景化知识交互；AI毛绒玩具集成多模态大模型、情绪互动反馈系统，通过语音、图像等多模态信息触发人机互动反馈，实现对儿童群体的趣味性成长陪伴。上述两款产品均搭载自主研发的“云天天书”多模态大模型，利用多模态能力，提升了产品体验和趣味性，增强了产品的差异化竞争力。公司与闪极科技、LOHO联合推出了国内第一款量产AI眼镜，加速推进公司人工智能技术与智能可穿戴设备的融合发展。
　　公司通过收购岍丞技术并深度整合其硬件能力，促进公司自研AI大模型的应用推广，赋能智能设备，进而丰富公司AIoT产品矩阵，通过自主研发、品牌合作等方式推动智能眼镜等可穿戴设备在行业和个人消费等领域的应用。
　　公司将推出多款消费级产品，建立“线上+线下”全渠道营销体系；启动“噜咔博士”品牌IP化运营，通过内容共创强化用户心智和品牌传播力；继续深化技术迭代与成本优化，持续丰富产品序列，形成差异化竞争壁垒；探索“硬件+订阅制内容”商业模式；拓展海外市场，开发面向海外市场的多语言版本系列产品。
　　公司消费级业务将以“技术创新+场景深耕”双轮驱动，持续拓展智能硬件新品类，构建“硬件+内容+服务”生态闭环，巩固在智能硬件领域的行业领导地位。
　　（2）企业级
　　公司自成立以来以“算法芯片化”作为核心技术路线，并通过历代自研神经网络处理器及基于其设计的芯片、硬件产品等已经切入各类应用场景，同时公司于2023年开始涉足异构服务器集群的运营服务，企业级业务已经积累了头部互联网大厂、龙头硬件厂商等客户及生态资源。一方面，公司将以自研芯片和核心模组等形式面向家庭主机、机器人、无人车、无人机、智慧交通边缘加速计算等场景提供高能效、低功率和高实时性要求的算力，并寻求在使用量级上持续突破；另一方面，以AI推理加速卡、服务器整机、智算集群提供服务等形式，基于原有生态上持续扩大在AI公司、互联网厂商等的国产化AI算力机会。
　　（3）行业级
　　行业级业务场景公司将通过持续的技术创新开拓新的业务增长点，在进一步加强边缘AI领域的战略布局基础上，打造技术商业化闭环生态。一方面，在持续优化现有城市治理、公共安全、商业园区、智慧交通等成熟领域解决方案的同时，积极布局智慧教育、低空经济等新兴领域，实现技术能力向更多应用场景的有效延伸。另一方面，通过AI推理计算硬件产品与行业大模型的深度融合和协同创新，打造更具竞争力的产品体系，持续巩固和扩大在行业市场的领先优势。与此同时，依托重点城市的标杆效应，公司将构建更完善的渠道和生态体系，加速面向行业级场景的产品及AI解决方案在全国范围的规模化落地。 收起▲