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　　1、主要业务　　2025年上半年，作为人工智能技术赋能数字经济建设的整体解决方案和产品提供商，公司以“技术基座筑基、生态协同赋能、体系保障提质”为战略核心，在巩固传统优势领域的同时，推动业务结构优化升级，成功构建起“硬核技术+生态共建+全域服务+体系保障”的立体化发展格局。　　在管理体系建设层面，报告期内完成质量/环境/职业健康安全管理体系、集团-售后服务管理体系等多项管理体系的提交审核工作，为构建全流程管理闭环、保障业务高质量扩张奠定标准化基础。　　在城市数字化转型领域，2024年度布局的“城市智芯”战略... 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
　　1、主要业务
　　2025年上半年，作为人工智能技术赋能数字经济建设的整体解决方案和产品提供商，公司以“技术基座筑基、生态协同赋能、体系保障提质”为战略核心，在巩固传统优势领域的同时，推动业务结构优化升级，成功构建起“硬核技术+生态共建+全域服务+体系保障”的立体化发展格局。
　　在管理体系建设层面，报告期内完成质量/环境/职业健康安全管理体系、集团-售后服务管理体系等多项管理体系的提交审核工作，为构建全流程管理闭环、保障业务高质量扩张奠定标准化基础。
　　在城市数字化转型领域，2024年度布局的“城市智芯”战略落地成效显著。依托“数据-算力-应用”三层架构搭建智能技术生态基座，实现对细分行业场景的深度赋能。以庐山为例，通过基座的跨领域协同能力，公司为当地羽绒服小微企业提供AI自动化打板解决方案，将设计周期压缩近半，推动传统产业向智能化生产跃迁，成为“城市智芯”赋能区域经济的典型实践。此外，在智慧文旅领域，公司聚焦精品化布局：一方面正积极为庐山设计和开发沉浸式剧场，计划融合前沿AI交互与场景营造技术，打造科技文旅体验新标杆；另一方面稳步推进崇义景区统管项目，以构建智能化管理体系为核心，为景区文旅资源整合和管理打造智能化管理平台。
　　在核心技术产业化方面，基于智能技术生态基座，持续发力AIoT领域，强化多场景适配与跨设备协同能力，为各行业数字化转型提供技术支撑。同时，与浪潮计算机科技有限公司落地战略合作，共建DeepSeek一体机等信创国产化产线，以“自主可控、安全可靠”为核心，推动AI技术与国产化软硬件生态深度融合，构建从核心技术到终端应用的国产化全链条体系，为数字经济安全发展筑牢根基。
　　在行业场景赋能方面，公司在公共安全、社会治理等多个行业持续发力，依托技术积累与场景经验，将AI能力深度融入各领域业务流程。其中，公司开发的智能养老解决方案、智能制造解决方案作为赋能传统行业的新产品，依托技术基座支撑实现快速落地，为传统行业智能化升级提供助力；AI+企业服务作为公司新型业务板块，凭借创新模式与技术优势，实现从技术研发到场景落地的快速转化，进一步拓展了公司的业务能力边界。
　　2、主要产品及服务
　　公司立足数字经济，聚焦人工智能大数据核心技术的沉淀与发展，布局区域人工智能应用创新基地，构建人工智能大数据应用能力底座，与客户同行，深入千行百业，开拓文旅、农业互联网、海洋数字化、工业制造等领域，为行业客户提供具有核心竞争力的数字化、智能化产品及AI+行业应用的系统级整体解决方案，助力行业数字化转型。
　　报告期内，公司构建完成“数据-算力-应用”三层架构智能技术生态基座，通过整合多源数据资源、统筹算力调度、封装通用技术组件，实现技术要素的模块化封装与跨场景灵活适配，为各行业数字化转型提供坚实的底层支撑。同时，在AIoT领域持续发力，推动感知技术、传输技术与边缘计算的深度融合，实现多终端设备的高效协同与多场景的精准适配，为智慧文旅、智能养老、工业制造等领域提供强有力的硬件赋能。在服务模式上，公司以“生态共建”为核心，联合产业链上下游伙伴，构建协同发展的产业生态。通过提供从技术咨询、方案设计、产品部署到运营维护的全周期协同服务，推动技术与各行业业务场景深度融合。致力于实现从单一产品供给向全域数字化服务的升级，切实助力各行业客户实现数字化转型。
　　（二）主要经营模式
　　1、研发模式
　　（1）提升完善产学研深度融合的技术攻关体系
　　公司以国家企业技术中心为枢纽，依托博士后工作站、罗普特人工智能产业学院等平台，形成“院士专家-高校团队-企业实验室”三级研发网络。通过联合承担重大专项和共建跨领域实验室，实现核心技术攻关与知识产权共享。在多年的发展和研发过程中，与科研院所、院士专家、高校等生态内科研力量建立了良好的合作关系。公司为了加快人工智能+机器人技术的研发工作，加强了与特定领域的头部科技企业、科研机构深度合作，建立“项目制+柔性引进”机制，形成独具特色的前沿技术合作研发机制和体系。统筹高校科研资源、生态伙伴技术团队，重点突破多模态AI、行业知识图谱、智能感知等前沿技术，实现技术成果各个特定领域的产业化应用。赋能公共安全、社会治理、交通管理、教育医疗、应急管理、生态环境、农业互联网、工业制造等行业领域的产品和技术研发工作，通过人工智能和大数据等技术手段赋能更广阔的行业领域，助力各行、各业数字化转型和智能化水平提升。
　　（2）双轮驱动架构，标准化研发管理体系
　　公司积极拥抱新质生产力变革，将人工智能技术深度应用作为驱动发展的重要引擎。深度融合人工智能等先进技术于研发、生产、管理各个环节，提升研发效能，运用AI研发助手实现需求分析、代码生成等环节自动化，释放大量重复性人力投入，使团队聚焦创新性研究，进一步激发组织创新活力，为客户提供高品质的产品与技术服务，持续构建AI技术竞争力。
　　公司研发架构体系不断完善，已在上海、厦门分别设立科创中心及区域研究院，持续深化产学研合作，强化博士后工作站建设。同时优化研发组织架构，推动集团研发及项目资源管理平台化，加强区域研发扁平化管理，有效提升核心技术成果转化率及研发产业化管理能力。此外，公司通过科创中心会联动高校、博士后工作站，高效响应集团全国市场开拓需求，在市场实践中持续提升核心技术创新力与业务竞争力；依托项目管理中心的深度整合与高效运作，强化项目全生命周期管理体系，创新项目管理信息化工具与平台，显著提升产品研发及项目交付效率与规范性。
　　（3）场景化产品和技术创新，与客户共创市场化产品机制
　　公司坚持与客户共同进行技术创新的研发理念，在院士带领和国家产业政策指引下，建设区域研究院和人工智能联合实验室，同时对研发组织架构进行提升，将集团研发和项目资源进行平台化管理，加大对业务一线的研发技术支撑力度，进一步将区域研发进行扁平化管理，打造“科研指引、全国布局、产业战略、区域项目，纵向到底、横向到边”的研发模式。
　　长期以来，公司基于与业主客户的深度合作，结合当地行业特色及场景需求，打造行业应用示范基地，开发出一系列具备场景落地能力、可快速复制的行业级产品与技术解决方案，并通过市场战略调研、产品规划、渠道建设及项目实战检验等举措完善产品体系，形成端到端智能软硬件产品、行业级平台等多系列产品及一体化技术解决方案。例如：在厦门、沙县、永川等地，与当地业主客户在社会治理、基层警务创新等领域共建行业标杆项目；在湖北大冶等地，联合当地业主客户打造城市级智慧停车应用运营及智能停车桩等标杆案例；在河南平顶山、河北衡水、大名等地，与业主客户合作开发城市治理、数字经济、产业招商及化工园区应急等领域的技术应用示范项目；在深圳，基于“新一代人工智能技术”，围绕小散工程安全监管打造“两终端一平台”智慧监管方案，实现AI赋能施工安全管理。
　　2、销售模式
　　（1）区域化营销网络与行业化营销网络相结合，构建立体化市场体系
　　公司坚持以技术营销为驱动，为客户提供优质的方案设计、驻点开发，赢得客户的信任，推动区域子公司的建设。公司以区域为单元设立子公司，通过不断扩展的技术型区域子公司获得市场优势，实现区域子公司本地化、技术化、实体化，确保市场可持续性发展。
　　同时，公司加强与涉及行业主管部门的技术交流与政策学习，顺应行业需求大趋势，着力行业顶层设计及整体规划；加强与行业研究机构及龙头企业的战略合作，形成精准独特的产业链定位，树立行业地位，由上至下与区域网点形成有效融合，构建罗普特独特的立体营销体系。
　　（2）依托合资合作模式，加强区域资源整合，加速产业落地
　　公司积极利用自身的技术优势及产学研资源整合能力，结合全国各区域的产业特色，寻找当地在相关产业领域拥有竞争优势的国有企业或地方龙头企业展开合资合作，并通过向合资公司赋能助力当地产业数字化升级，实现与当地优势产业主体的深度绑定，助力公司业务在当地的快速落地和发展。
　　（3）技术变革创新，提升客户技术信任度和用户粘合度
　　公司将总部的产业和技术资源平台化，组织前线以区域为单位在当地设立子公司，将技术团队力量下沉到区域当地用户，形成强劲技术服务体系，同客户进行联合创新，贴近客户实战进行技术服务，提供最适合客户和当地的技术解决方案，获得客户的实战认可，与客户共同建设标杆性应用示范基地。
　　整合当地的数据资源，在安全合法合规的前提下，发挥公司在数据治理及数据运维方面的技术积累和保密资质的优势，打造区域人工智能应用服务基地，提供“数据＋运维”的新型服务模式，通过对数据的挖掘、分析、二次加工及应用，形成系列数据算法及强大的数据应用平台，从而在区域化市场提升客户粘合度及市场影响力，为全国市场的二次销售奠定良好的应用示范效应和基础。公司目前在全国多个省市通过区域分子公司和区域研究院与当地客户创建了数据治理和系统运维的合作模式，通过组建专业技术服务队伍，为区域和行业客户提供数据治理和平台系统运维升级服务。
　　（4）加大与生态合作伙伴战略合作，构建行业生态，提升服务能力
　　公司在全国各区域加强与当地的集成商战略合作，向集成商提供优质的产品及行业解决方案；与优质供应商战略合作，提倡“风险共担，收益共享”，扩大生态圈影响力。与更多集成商、供应商的战略合作，大大提升公司的业务消化能力，缩短公司的产品营销周期，提升合作伙伴影响力，提高公司的资金周转率。
　　（三）公司所处行业及行业发展情况
　　根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订）及国家统计局2011年公布的《国民经济行业分类》（GB/T4754-2011），公司所处行业为“软件和信息技术服务业”。同时公司聚焦人工智能产业生态，依托于数据服务能力，致力于“AI+行业”服务的源头创新。
　　（1）行业发展阶段及基本特点
　　人工智能行业的发展历程是算力、算法与数据三大核心要素相互促进、共同演进的过程，当前正处在“算力基建化、算法大模型化、数据价值化”的关键阶段，呈现出鲜明的行业特征与发展趋势。
　　算力资源从早期的稀缺资源逐步演变为普惠型基础设施，专用芯片与云计算技术的突破使得企业能够通过自建数据中心、云服务或边缘计算节点构建弹性云边协同的算力网络，支撑自动驾驶、工业物联网等实时性要求高的场景需求。算力的规模和成本可控性得到显著提升，异构计算技术增强了对不同算法不同场景的适配性，私有化部署成为很多国央企及大型企事业单位对算力的显著需求，能效成为衡量算力基础设施效能的核心指标。同时，国产化进程加速，国内算力芯片与算力平台的自主研发步伐加快，算力基础设施国产化率不断提升。
　　算法发展则从早期的单点突破转向系统化创新，从专用模型走向通用模型再到高效推理代理模型的转变，经历了从传统机器学习到深度学习、再到生成式AI与多模态模型的范式升级，在算法效率、推理能力和多模态能力均有显著提升。当前阶段的算法创新以模型复杂度、参数规模的指数级增长为特征，千亿参数的大模型与跨模态融合能力显著提升了技术的通用性，但同时也面临技术门槛高企、研发成本攀升的挑战。算法研发需紧密结合行业知识与数据特征，例如通过小样本学习、迁移学习等技术解决数据不足的痛点，同时需应对模型可解释性与安全性的难题，而可追溯的决策路径与风险预警机制成为技术落地的关键。
　　数据作为人工智能的“燃料”，也是AI发展的核心驱动力，已从早期的单纯积累转向高质量多样化数据的深度价值挖掘。数据规模与多样性呈爆炸式增长，数据治理与安全合规能力、算力算法配合协同能力、数据要素化资产化价值化的转化能力、数据生态体系与数据人才体系成为核心竞争点，数据隐私保护与合规要求不断提高。行业正通过数据中台、联邦学习等技术整合分散数据，构建行业知识图谱与领域专用数据集，推动数据从“资源”向“资产”转化。
　　人工智能三要素产生协同效应正成为行业发展的核心驱动力：算力为算法提供试验场，支撑大模型的训练与迭代；数据为算法注入行业基因，垂直领域的数据积累决定模型的适用性和专业性；算法则通过自动化数据处理和特征提取以及数据增强等技术反哺数据利用率。未来，行业将围绕“高效算力调度”、“轻量化模型部署”、“数据-模型-场景闭环”等方向深化创新，推动人工智能从“技术驱动”向“价值驱动”转型，最终实现技术普惠与产业智能化的深度融合。
　　（2）产业政策
　　近年来，我国政府高度重视人工智能和数据要素产业的发展，报告期内持续出台了一系列政策以支持和促进这一行业的健康成长。
　　（3）行业发展趋势
　　报告期内，人工智能行业在算力、算法、数据三大核心要素领域加速突破，推动新技术、新产业、新业态与新模式的深度融合。算力基础设施的普惠化、绿色化和私有化部署成为重要趋势，云计算、边缘计算与专用芯片的协同应用显著降低了技术门槛，企业通过混合算力网络（如云端训练与边缘推理的协同）支撑了工业物联网、智慧交通等实时性场景需求。绿色计算技术的普及进一步优化了能效比，液冷技术与低碳数据中心的建设为大规模模型训练提供了可持续的算力保障。私有化部署可以帮助企业自主掌控数据存储、传输和使用的全链条，避免公共云环境中可能存在的数据泄露风险，符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法规对敏感数据本地化存储的要求，受到国央企、事业单位、大型集团企业等对数据安全要求等级高主体的广泛欢迎。
　　算法创新则聚焦轻量化与多模态融合，国产大模型如Deepseek通过参数优化、硬件协同设计以及开源模型框架，大幅降低了训练与部署成本，使中小企业能够以更低门槛获取前沿AI能力，加速技术普惠化进程。多模态融合技术突破了数据形式的壁垒，推动算法从“单点工具”向“系统化解决方案”升级，为人工智能应用落地注入强劲动能。
　　数据应用进入深度价值挖掘阶段，企业通过数据中台与联邦学习技术整合分散数据资产，构建行业知识图谱。数据安全与合规性成为价值释放的关键，隐私计算与数据脱敏技术的成熟，使得数据在跨机构共享与模型训练中既能保障隐私，又能释放商业价值。
　　未来，行业将围绕“普惠化、场景化、生态化”深化发展：算力将进一步向边缘渗透，通过云边协同技术实现“算力到端”的普惠覆盖；算法轻量化与多模态技术的结合将催生更多垂直解决方案；数据驱动的生态协同将加速发展，企业通过开放API接口与行业数据平台构建跨领域创新网络，推动技术价值向产业全链条延伸。这些技术演进与模式创新，正重塑人工智能行业的竞争格局，以“技术-场景-生态”的闭环推动实体经济智能化转型，实现从“技术突破”到“产业落地”的跨越式发展。
　　（四）公司所处市场地位
　　当前人工智能行业仍处于快速发展阶段，未来发展前景广阔，但行业内的竞争日益激烈。目前我国人工智能产业企业聚焦基础模型研发与多元化的应用场景，在我国国情和市场需求的引领下，瞄准交通、医疗、金融、安防等领域智能化改造升级的切实需求，集中选择一个或者几个重点领域进行重点布局，围绕行业全生命周期大数据，通过深化技术应用，打穿核心商业场景，率先实现商业闭环与规模商用。近年来，我国涌现出一大批新兴的人工智能企业，推动我国该领域的产业规模持续扩容，同时，也推动了行业内的良性共赢竞争。
　　公司始终坚持自主研发和创新，深化人工智能及大数据技术在智慧城市和智慧海洋等领域的应用，积累了大量AI技术+行业场景应用解决方案，能够有效满足客户的需求并高效解决客户问题，完成技术到实际落地应用的“最后一公里”，使AI成为客户生产生活中的常态化工具；公司不断沉淀、完善和升级技术中台，形成了公司AI时代的关键技术资产，基于AI技术中台可以快速研发与交付新的解决方案，同时发挥公司在大数据与物联网领域的优势，支撑公司实现了人工智能解决方案跨行业、跨区域的纵横多元化布局。近年，公司入选国家工业和信息化部第四批专精特新“小巨人”企业名单、国家知识产权局公布的“国家知识产权示范企业”、“厦门市新兴数字产业企业”、“厦门市图像信息技术重点实验室”、“福建省产业数字化服务商”等多项荣誉以及获得权威网站“智慧公安TOP50”的行业认可。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　作为深耕人工智能领域的科技公司，公司聚焦算力、算法、数据三大要素推进产业布局。目前公司正处于机遇与挑战交织并存的关键节点，一方面，行业数字化转型加速且国家政策大力扶持，带来广泛需求的同时也营造了有利环境；另一方面，激烈的技术变革使得公司需持续追加研发投入，而公司过往业务模式导致应收账款回款压力大，资金回笼慢进而影响现金流与业务拓展，目前面临业务转型的压力。面对市场环境的变化，公司未盲目追求业务规模，而是以风险控制为先，优先承接资金有保障的订单，同时积极应对挑战、优化商业模式，致力于实现健康可持续发展。
　　报告期内，公司持续聚焦AI领域的研发投入以提升科技创新能力，在寻求更多、更深区域城市链接的同时，以客户需求为导向，积极融入人工智能产业生态，广泛汇集资源扩展业务边界。同时，公司根据《公司法》《上市公司章程指引》等法律法规的变化，全面修订公司章程及配套制度，取消监事会的设置，强化审计委员会等专业委员会的职能，确保公司的各项制度符合最新的法律法规。具体经营情况如下：
　　（一）聚焦主业，践行提质增效行动方案
　　1、聚焦主业发展，提升经营质量
　　报告期内，公司积极应对外部环境变化，持续推进业务转型与市场拓展，经营态势呈现显著改善。报告期内，公司实现营业收入7,121.63万元，较上年同期增长81.38%；实现归属于母公司所有者的净利润为-4,737.46万元，较上年同期亏损减少203.61万元，亏损收窄与营收增长的协同改善印证了公司当前发展战略的阶段性成果。与此同时，公司业务结构持续优化，毛利率较高项目的占比提升，带动整体毛利率水平亦有所改善。报告期末，公司资产总额为15.01亿元，归属于上市公司股东净资产为8.45亿元。
　　在现金流管理方面，公司持续完善“全流程回款管理体系”，通过多项举措强化资金流动性管理。一方面，公司实施客户信用评级制度，依据客户的历史履约记录与财务状况，制定差异化的账期政策，从源头降低坏账风险。另一方面，持续做深、做细专项回款工作，推行责任到人的催收机制，并辅以考核奖励办法，进一步加强应收账款的回款管理。此外，针对回款周期特别长或者逾期回款的客户，除加大催收力度外，公司也积极对接金融机构推动应收账款融资和拓展供应链金融，最大限度盘活应收账款资产。报告期内，以上系列措施成效显著：公司共收回账龄1年以上的应收账款3,085.47万元，经营活动现金流净额达734.25万元，较上年同期的经营现金流情况实现显著改善。
　　2、置身行业技术变革，加快发展新质生产力
　　报告期内，在人工智能技术变革的大背景下，公司密切关注行业内算力、算法和应用领域的新技术与新态势，积极拥抱新一轮信息技术变革。报告期内，公司布局了AI算法训练推理一体化平台、多模态垂类模型等核心技术，为复杂场景的理解与交互奠定了基础。同时，公司构建了“数据-算力-应用”三层架构的智能技术生态基座，该基座通过整合多源数据资源、统筹算力调度、封装通用技术组件，实现技术要素的模块化封装与跨场景灵活适配，为各行业的数字化转型提供了坚实的底层技术支。
　　在内生业务拓展方面，报告期内公司战略性开辟“DeepSeek一体机”业务线。该业务线联合浪潮计算机科技有限公司，共同打造以DeepSeek大模型为核心的通用型AI软硬一体智能装备，将硬件设备、算法模型、应用接口集成于标准化产品体系，可广泛适配工业制造、政务服务、医疗健康、商贸流通等多个行业场景。此外，公司更新智能医疗养老解决方案相关产品，包括养老
　　机器人、智能照护系统、老人防迷失方案、毫米波雷达跌倒探测装置等，为客户提供智慧养老“医”、“养”一体解决方案；完善智能制造相关产品体系，新增激光盘粮仪产品，可以替代传统人工扦样称重模式，大幅提升效率，助力客户实现粮仓无人化盘点；新增开发多个“AI+企业服务”相关产品，如企业商旅智能管理系统（含网页端、移动端APP）、智慧物业协同服务平台（含物业管理后台、商户端、业主端、政府监管端）、小微律助智能合同平台（含网页端、微信小程序）等，进一步拓展公司的业务能力边界。
　　在外延发展布局方面，公司积极组建专注于产业链上下游整合及新兴领域投资的产业基金，旨在聚合内外部资本力量，构建多元、可持续的业务增长矩阵，为长远发展注入可持续增长动力。同时，依托多年积累的产业洞察与资源优势，系统化地搜寻、筛选具有高协同潜力或突破性技术的并购标的，通过严谨的尽职调查、科学的估值模型，力求精准“布局”潜力赛道，加速对前沿技术和战略业务的触达与整合。
　　3、强化完善内部治理机制，保障公司规范运作
　　报告期内，公司根据新修订、颁布的法律法规和规范性文件要求，结合当前业务的实际情况和监管要求，落实取消监事会的治理安排，强化审计委员会等专业委员会的监督职能，全面修订《公司章程》及配套的各项治理制度，进一步完善内部控制机制，确保公司的各项制度符合最新的法律法规。报告期内，公司完成了《公司章程》《股东会议事规则》《董事会议事规则》等26个制度的修订并废止《监事会议事规则》。
　　此外，为进一步激发组织活力，建立、健全公司长效激励约束机制，吸引和留住公司核心管理、技术和业务人才，充分调动其积极性和创造性，公司发布并审议通过了《公司2025年股票期权激励计划（草案）》，并首期向26名董事、高级管理人员、核心技术人员及业务骨干等激励对象授予451.00万份股票期权。本次股权激励计划的业绩及考核目标，有效将股东、公司和核心团队三方利益相结合，促使各方共同关注公司未来的长远发展，有利于保障公司发展战略和经营目标的实现。
　　4、严规范、防风险，强化“关键少数”责任
　　报告期内，公司紧扣上市公司高质量发展要求，以“关键少数”责任落实为核心，系统推进治理体系优化升级，为战略转型筑牢风控防线，保障企业稳健发展。
　　董事会建设上，公司在1月份完成换届，优化了成员专业结构，确保合规且配置合理。新任的3位独立董事分别具备财务、法律、机械工程背景，专业互补性增强，保障重大决策科学独立，夯实了决策根基。报告期内，公司组织独立董事开展7次现场履职调研，聚焦行业形势、风控与内控建设等关键问题，充分发挥其在治理中的作用，助力提升整体治理水平。
　　为强化“关键少数”的合规意识与能力，公司积极组织董事、高管参与监管机构及上市公司协会的培训活动，上半年累计25人次参与。同时，及时传达《科创板监管直通车》《资本市场动态》等专刊，帮助“关键少数”掌握监管政策与市场动态，筑牢合规底线。
　　5、重视股东回报，共享经营成果
　　报告期内，公司更新发布《罗普特科技集团股份有限公司未来三年（2025—2027年）股东分红回报规划》，并将其作为重要的经营目标。在制定股利分配政策时，公司充分考虑了实际经营状况、发展目标、股东（特别是中小投资者）的合理回报诉求、外部融资环境等多方面因素。公司致力于通过提升产品竞争力和整体盈利能力来夯实价值基础，并建立持续、稳定、科学的投资者回报机制，以确保股利分配政策的连续性和稳定性。
　　同时，公司高度重视市值管理工作。依据《国务院关于加强监管防范风险推动资本市场高质量发展的若干意见》《上市公司信息披露管理办法》以及《上市公司监管指引第10号—市值管理》等相关规定，并结合自身实际情况，公司制定了《罗普特科技集团股份有限公司市值管理制度》，旨在从信息披露、投资者关系、股权激励、价值传递等维度规范市值管理行为，推动公司价值增长，努力提升股东回报。
　　6、提高信息披露质量，加强投资者沟通
　　报告期内，公司始终秉持“投资者为本”的发展理念，在信息披露与投资者关系工作中持续发力，致力于提升公司治理透明度，增进市场信任，为全体股东创造长期价值。
　　在信息披露方面，公司始终将合规性与准确性置于首位。上半年，公司共披露各类文件90份，其中包括临时公告38份及相关附件52份，所有披露文件均实现“零差错、零更正、零补充”。同时，公司严格依照《上海证券交易所科创板股票上市规则》等有关规定，按期合规召开董事会会议5次、股东会3次，高效审议并通过了一系列关键议案，保障了公司重大决策程序的合法性与科学性，为稳健经营筑牢了根基。
　　在投资者关系维护上，公司致力于构建与广大投资者积极、和谐的良性互动关系及常态化、高质量的交流机制。上半年，公司成功举办两次业绩说明会，聚焦经营成果与未来战略。公司董事长、总经理、财务总监、董事会秘书及独立董事悉数出席，坦诚回应市场关切，充分展现了公司对投资者的尊重与开放透明的态度。日常沟通也保持高效畅通，报告期内，公司通过上证E互动平台及时、专业地回复投资者提问，确保投资者的疑问得到有效解答，持续传递公司价值。
　　（二）砥砺前行，深化战略布局
　　1、提炼痛点，打造符合行业趋势的刚需产品
　　公司围绕算力、算法、数据三大核心要素深入推进产业布局，并加快在具身智能等应用场景的业务落地。在算力领域，公司持续加强与华为昇腾、英伟达及国内头部算力私有化部署厂商合作，其中重点联合浪潮计算机科技有限公司发布大模型一体机，并拟在晋江落地AI产业基地项目，合资新建产线以实现规模化生产、提升产能，全力打造边缘端私有化部署能力，为公安、政务、能源等对数据安全敏感领域及工业生产质量检测、智能安防实时监控等场景提供适配边缘端的轻量化算力设备，满足高效运算与数据安全隐私保障需求。晋江AI产业基地也获得当地政府的高度支持，未来也将在业务订单、政策补贴等多方面助力合资公司的发展。
　　在算法领域，公司紧跟人工智能多模态技术发展趋势，依托多年技术沉淀与场景积累，在公共安全、政务、智能制造等领域布局多模态垂类模型算法并开发行业垂类智能体。在公共安全领域，公司融合视觉图像、语音报警、环境传感等多模态数据，结合行业专家知识与顶尖科研机构联合训练，显著提升人员识别、事件预判的精准度；在政务领域，通过构建行业专属语料库，整合政务流程规范等场景数据，不仅能实现政策条款的智能拆解，还能结合民众咨询的语境与历史交互记录，提供更贴合需求的精准响应，推动服务流程从“被动解答”向“主动预判”转型；在智能制造领域，整合生产线上的产品外观图像与设备运行参数、工艺数据等，实现产品缺陷快速识别与设备故障预测，大幅提升生产质量与效率。报告期内，公司研发的“5G+AI空中交警智能巡航预警系统”深度融合5G高速率、低时延特性与AI多模态算法，通过计算机视觉实时识别无人机、飞鸟等空中目标，同步融合雷达监测数据、气象信息等多维度内容，精准分析目标轨迹、速度等参数，可迅速对无人机闯禁、飞鸟靠近机场等异常情况发出预警并传输至管理部门，该系统凭借突出的实战价值荣获“第四届厦门5G应用大赛-最具商业价值奖”，充分彰显了公司在多模态技术研发与行业落地中的技术实力和领先优势。
　　在数据领域，公司深耕数据服务产业链，构建“采集-清洗-标注-挖掘”全链条服务能力，并致力于以全生命周期安全措施为政府客户提供安全可信的数据治理服务，助力提升城市治理水平。在数据采集环节，协同客户和具体业务场景，依托多模态传感器设备与物联网技术获取多源异构数据；在数据清洗环节，联合院士专家及科研院所，持续开发并迭代算法提升数据质量；在数据标注环节，依托于专业团队与自动化标注技术输出精准数据；在数据挖掘环节，紧密结合客户需求，依托技术与平台为客户决策赋能。报告期内，公司凭借多年在数据服务领域的积累，入选福建智慧城市数据中心名单。
　　在应用领域，公司积极布局具身智能产业，计划构建从核心零部件到行业本体机器人的全产业链体系。在零部件环节，公司积极对接传感器、控制器等核心部件的生态企业，探索股权与业务合作；在行业本体机器人领域，公司聚焦智慧安防、智能制造、消防应急等业务场景，联合头部机器人公司开发行业专用机器人产品。其中，拟开发的智慧安防巡逻机器人将具备自主导航、危险行为识别、应急事件处置等功能，拟开发的工业场景机器人则可完成高精度装配、产品质量检测等复杂工序，满足智能制造领域的精细化需求。通过在具身智能领域的全产业链布局，公司未来力争成为福建省机器人产业平台标杆企业，引领区域产业升级。
　　2、加强外部资源链接和导入，拓展能力边界
　　公司以“加强外部资源链接和导入”为核心，通过系统性整合产学研资源拓展创新边界。报告期内，公司设立公共安全图谱融合研发中心，整合跨领域技术力量攻坚核心难题；入选集美区实训基地，持续夯实博士后实习工作站，构建人工智能领域“培养-储备-转化”的高端人才链，为技术突破提供智力支撑。同时，公司紧扣人工智能行业的具身智能发展趋势，深化产业协同创新，探索陪伴型及文旅服务机器人应用场景开发，将技术储备转化为场景化解决方案能力。
　　在全球化布局中，公司依托多年在国内应用场景的AI技术积累，积极拓展海外业务边界。通过为境外客户提供定制化解决方案，将成熟技术与本地化需求深度融合，例如在安防领域输出AI智能分析系统；同时瞄准香港市场的高端需求，积极争取订单突破，以区域突破带动全球业务网络构建，实现技术价值与市场边界的双重拓展。

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、拥有产学研一体研发生态，贴近客户需求进行研发
　　公司深知技术创新是在行业内立足的根本，围绕市场需求和行业发展趋势，聚焦人工智能、云计算、智能感知、大数据及数据价值挖掘技术研究，拓展AI+行业的应用创新，建立并不断完善技术研发体系，深入行业应用，为各行业客户提供具有核心竞争力的数字化产品、技术及数据服务，助力行业数字化转型。
　　公司拥有计算机视觉国家级人工智能技术中心，构建技术中台以及标准化技术模块，加快行业研究院区域化建设，以匹配人才发展规划，贴近用户服务创新。
　　公司充分借鉴IPD研发模型及敏捷开发模型，规范项目立项、项目管理、项目结项的研发流程，有利于公司研究开发项目的规范化、流程化、高效化，在保证产品可靠性的基础上促进研究开发成果的快速落地。
　　公司通过了企业知识产权管理体系认证（GB/T29490-2013）、信息技术服务管理体系认证（ISO/IEC20000-1:2018）、信息安全管理体系认证（ISO/IEC27001:2013）、质量管理体系认证（ISO9001:2015）、商品售后服务评价体系（GB/T27922-2011）等系列认证，持有软件开发成熟度CMMI五级证书。
　　在不断完善自有研发平台建设、持续巩固自身研发实力的同时，公司积极与科研院所、院士等开展关于行业拓展的合作，参与及牵头国家重点专项课题、重大科研课题、政法研究课题等前沿课题，建立起产学研用协作关系，通过内生性的自主研发和开放式的外部科研院所、技术专家合作模式，公司研发体系建设的广度和深度得以拓展，技术研发实力不断增强。
　　2、具备丰富的行业实战经验，可跨行业多领域为客户提供服务
　　公司自设立以来，深耕公共安全、智慧政法、智慧城市、智慧交通、智慧海洋、生态环境业务，并积累了丰富的专业技术和实战经验。AI+行业前景仍处在方兴未艾的发展阶段，人工智能安全领域市场机会是公司主营业务持续增长的基础，大数据平台技术及大数据价值挖掘技术，围绕行业数字化智能化水平提升是新的增长引擎。与此同时，公司在长期激烈的市场竞争中，依托在智慧城市领域的技术积累和应用能力，逐步形成“打通技术到实战应用最后一公里”的能力，锻造出参与市场角逐的差异化竞争优势，促成了公司运用计算机视觉人工智能技术、大数据技术向各行业多领域延伸渗透，公司业务逐渐在应急、医疗、教育、市政、专业园区、农业、水利等行业不断拓展落地。
　　3、广泛链接城市客户，高效触达应用场景
　　公司依托自身研发基础与多个客户建立了长期稳定的合作关系。在国家和地方政府的科研支持下，公司承接了国家和地方政府多个重大科研项目，涉及“存算一体化”AI芯片产业化、政法智能化、市域社会治理、海洋数字经济产业化等多个行业方向。此外，得益于广泛链接的城市客户基础和多年的行业经验，公司能够快速获取前沿、真实的市场需求，基于对市场需求的深刻理解，将AI技术高效融入到具体应用场景中，使技术解决方案始终紧跟市场脉搏，满足不断变化的需求。
　　4、深度绑定产业链生态伙伴，合力拓展区域市场
　　公司聚焦主业发展、持续贯彻客户第一的原则，着力打造多渠道、多形式、可持续发展的开拓模式；积极拓展并培育各地子公司，建立起根据地业务，与当地产业主体进行深度绑定合作，推进合作的进一步深入；公司高度重视生态合作伙伴，通过与行业龙头企业、大型集成商、本地运营商的长期合作，为客户提供具有竞争力的产品及服务支持；公司重视行业延伸，立足传统的公安政法业务，不断拓宽业务边界，如在数字海洋领域，公司与上海海图中心、厦门大学合作推进海洋数字经济产业化，研发智慧海洋牧场、船舶安全导航等创新产品，构建二三维海陆融合大数据平台，助力长三角经济带海洋经济高质量发展，目前相关技术已在厦门等地实现业务落地，服务海洋渔业局、养殖企业等客户。在智慧文旅方面，公司通过“未来数智应用技术联合创新中心”联合院士团队，参与庐山等地的数字化文旅建设，运用AI技术优化景区管理与服务。
　　5、构建持续迭代的技术中台，可快速、高效响应客户需求
　　在近二十年的持续经营过程中，公司成功完成了涉及多个领域的标杆性项目，对内公司研发与技术部门积累了丰富的行业经验，并通过持续实践在技术中台中储备了可以适用于多个领域的众多成熟的技术模块、软件版本以及平台。公司根据最终用户的不同需求，对已有成熟的技术模块进行组合化应用或者二次开发，并搭配硬件设备后形成完整的解决方案，解决细分客户群的不同痛点。深入理解公共安全、智慧政法、智慧交通、智慧海洋、智慧城市的行业需求及痛点，快速输出具备技术先进、行业优势的解决方案。通过技术中台，一方面可以有效降低公司项目推广的成本、设计开发及实施周期，有助于公司保持较高的利润空间；另一方面，成熟的技术模块、软件版本以及平台的储备，有助于项目团队快速为客户提供解决方案，显著提升公司对于客户需求的响应速度。对外公司与各类生态合作伙伴有着紧密联系，无论是渠道/技术/科研均与合作伙伴保持共同发展、合力并进的合作态势，在公司发展中起到关键性的作用，也为公司平台的产业布局打下了良好的基础。
　　(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
　　在报告期内，公司在视频智能分析、多模态数据感知、边缘计算等核心技术基础上，融合AI辅助开发能力，创新打造“数据-算力-应用”三层架构的智能技术生态基座，实现技术要素的模块化封装、标准化复用与跨场景灵活适配。基座通过整合多源数据资源、统筹算力调度、封装通用技术组件，打破部门与系统壁垒，支撑跨领域应用协同，推动人工智能技术持续迭代与场景深度落地。报告期内核心技术进展如下：
　　（1）AI大模型基础技术平台
　　基于开源大模型与多模态模型的深度优化升级，进一步强化在政务、工业等垂直场景的语义理解精度与交互灵活性。通过构建行业专属语料库，整合政务流程规范、工业生产标准等场景化数据，使模型对复杂业务的解析能力显著提升。例如在基层政务场景中，不仅能实现政策条款的智能拆解，还能结合民众咨询的语境与历史交互记录，提供更贴合需求的精准响应，推动服务流程从“被动解答”向“主动预判”转型。
　　同时，积极探索区县级AI智能体的应用模式，通过将知识图谱与政务审批、民生服务等业务流程深度绑定，构建“问题识别-资源调度-结果反馈”的闭环响应链路。例如在社区治理场景中，智能体可自动关联民政、社保等多部门数据，为特殊群体提供个性化帮扶建议，让技术能力更贴合基层治理的精细化需求。此外，针对国际业务场景，优化多语言实时翻译模型，提升小语种翻译的准确性，支撑跨境合作中的无障碍沟通。
　　（2）AIoT技术平台
　　整合轻量化建模、低延迟传输等核心技术组件，重点提升跨设备协同效率与多场景适配能力。通过重构视频流与物联网数据的融合机制，实现设备运行状态、环境传感参数、空间位置信息等多源数据的实时关联分析，强化对动态场景的全域感知精度。例如在智慧园区场景中，可同步关联摄像头画面、门禁记录、能耗数据，精准识别“异常人员闯入+设备能耗突增”等复合风险。在交互技术层面，升级渲染引擎架构，采用“预渲染+实时渲染”混合模式，结合边缘节点的本地化计算能力，大幅提升沉浸式场景的响应效率与体验流畅度。同时，推进嵌入式技术与物联网的深度融合研发，开发通用化硬件接入协议，使不同品牌、类型的智能终端能快速接入平台，为多设备协同联动奠定基础，例如实现安防摄像头、环境传感器、智能门禁的跨系统联动响应。
　　（3）大数据智能技术
　　深化实时计算与离线分析的协同架构，通过优化计算引擎与规则引擎的底层适配逻辑，提升对交通拥堵、设备故障、安全隐患等动态事件的响应速度与判断准确性。在数据治理层面，整合血缘分析工具与质量校验模块，构建从数据采集、清洗、存储到应用的全链路质量管理体系，通过自动识别数据异常、追溯问题源头，确保数据从产生到应用的一致性与可靠性，为决策提供可信的数据支撑。
　　同时，推动大语言模型与大数据分析的深度协同，开发自然语言交互接口，让业务人员无需掌握复杂的编程技能，通过日常语言即可发起数据分析需求。例如基层管理人员可直接输入“近一周园区安全隐患分布”，系统自动生成可视化报告并标注高风险区域，大幅降低数据分析的门槛，提升业务决策效率。此外，优化时序数据处理能力，针对交通流量、设备运行等高频更新数据，实现秒级实时分析与趋势预判。
　　（4）智能硬件技术平台
　　聚焦硬件与算法的协同优化，通过轻量化结构设计与低功耗芯片选型，提升设备在高温、潮湿、粉尘等复杂环境中的稳定运行能力。国产化加密技术的深度应用覆盖从数据采集、传输到存储的全环节，通过集成国密算法芯片与加密传输协议，确保敏感信息不泄露，符合金融、政务等领域的安全合规要求。
　　在感知技术上，升级雷达探测算法与光谱分析模型，提升对人体行为、物质属性的识别精度与抗干扰能力。例如优化毫米波雷达的跌倒探测方案，通过多维度特征提取与场景自适应算法，减少因光线变化、障碍物遮挡导致的误报，增强对老年人、残障人士等特殊群体安全监测的可靠性。同时，前瞻布局嵌入式开发前沿技术，为桌面机器人、智能交互终端等新型智能硬件做技术储备，通过研发模块化硬件接口与可复用算法组件，探索硬件形态与场景需求的创新结合，例如开发支持多模态交互的轻量化终端，适配办公、服务等场景的智能化升级需求。
　　通过上述技术的协同迭代，公司核心技术体系实现从“单一功能支撑”向“全域场景赋能”的跨越，不仅提升了技术在各领域的落地效率，更通过生态化布局为未来业务拓展积累了可持续的技术竞争力。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　报告期内，公司首次通过厦门市科学技术局“2024年度厦门市未来产业骨干企业备案”、荣获“第八届中国安防百强工程（集成）商”、“2025年度中国安防行业优秀解决方案服务商-智慧城市”、“2025年度中国安防行业十大品牌-智慧城市领域”等荣誉，公司“厦门罗普特公共安全图数融合技术研发中心”获得厦门市科技局2024年厦门市企业研发中心（创新中心）认定，并于2025年6月被集美区人社局授予“集美区实习实训基地”称号。
　　公司下属子公司罗普特（厦门）大数据集团有限公司顺利通过厦门市工业和信息化局“厦门市2025年专精特新中小企业复核（第一批）”，2025年1月首次获得厦门市科学技术局“2024年度厦门市未来产业骨干企业备案”，2025年6月首次入库“福建省数据应用企业”，报告期内还获得“第八届中国安防百强工程（集成）商”、“2025年度中国安防行业优秀解决方案服务商-平安城市”荣誉。公司产品“5G+AI的空中交警智能巡航预警系统”荣获“第四届厦门5G应用大赛-最具商业价值奖”。
　　截至2025年6月30日，公司累计获得各项知识产权545项，其中发明专利137项，实用新型专利25项，外观设计专利14项、软件著作权369项。
　　在知识产权建设方面，报告期内新增11项专利申请，其中发明专利10项；获得14项发明专利授权；获得4项软件著作权登记证书。报告期内获得的重要知识产权详细情况如下：
　　部分专利清单：
　　部分核心软件著作权清单：
　　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
　　报告期末，公司资产总额为15.01亿元，比上年期末减少1.34%；负债总额为6.31亿元，比上年期末增加3.44%；归属于母公司所有者权益为8.45亿元，比上年期末同比减少5.26%。2025年度上半年，公司实现营业收入7,121.63万元，较上年同期增加81.38%；实现归属于母公司所有者的净利润-4,737.46万元，较上年同期亏损减少203.61万元。

　　五、风险因素
　　(一)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　报告期内，公司实现营业收入7,121.63万元，较上年同期增长81.38%；实现归属于母公司所有者的净利润-4,737.46万元，较上年同期减亏203.61万元。公司为保持核心竞争力，将持续保持一定力度的研发投入；为促进销售收入增长，将持续加大市场推广投入，可能导致相关成本及费用有所增长。此外，为降低资金回款风险、合理管控应收账款规模和账期，公司降低对短期业务规模的追求，战略性放弃回款能力差的项目，选择性承接有专项资金匹配的项目，可能导致营业利润下滑或净利润下滑，存在业绩亏损的风险。
　　(二)核心竞争力风险
　　1、技术更新迭代风险
　　公司所处的行业属于知识密集型、技术密集型行业。人工智能、大数据等领域的技术发展迅猛，扩散及更新迭代速度快，如不能密切追踪前沿技术的变化并将新技术用于客户服务升级，将会对公司业务产生不利影响，无法实现可持续的业务稳定及业务增长。
　　公司以国家企业技术中心为驱动，通过加强研发团队的建设，实行行业专家传帮带教练制，与外部科研机构紧密合作（包括与行业龙头合作开发、设立博士后科研工作站、与高校合作等），不断加强研发人才培养，提升科研创新力，力求在技术迅速迭代的过程中保持先进性。
　　2、研发进展不及预期风险
　　在未来经营过程中，如果公司不能持续加大研发投入或者研发投入的效果不及预期，公司的技术能力将不能持续提高，面临核心竞争力下降，经营业绩无法持续增长的风险。
　　公司紧贴各地市场，打造7*24小时响应客户需求的快速反应团队，搭建需求-研发-交付-需求的端到端的业务闭环，同时也结合业务驱动的产学研联合攻关模式进行研发，形成行业专家+产品专家+技术专家在内的“铁三角”，有效降低研发不及预期的风险。
　　3、核心人才流失风险
　　随着行业的持续发展，行业内企业之间对于高端人才的竞争日益激烈，如果公司无法持续加强核心人员的培养及引进，并为核心人员提供有竞争力的激励机制和薪资待遇等，则将面临核心人员流失的风险，公司的技术水平、研发能力也将受到不利影响。
　　公司积极储备行业人才，从行业经验、职业素养、学历条件等方面招募和挖掘潜在核心人才，同时通过传帮带构建人才梯队，并通过股权激励等多种手段跟核心人才进行深度绑定，尽量减少核心人才的流失。
　　4、知识产权风险
　　作为一家科技型企业，公司拥有较多发明专利、实用新型专利、外观设计专利、软件著作权等知识产权，该等知识产权是公司取得竞争优势和实现持续发展的关键因素。公司在业务开展过程中存在相关知识产权被盗用、不当使用或产生知识产权纠纷等风险。
　　公司不断完善知识产权审核制度，尽量降低知识产权纠纷风险。此外，公司将加大对侵犯知识产权行为的监控，严格保护公司知识产权。
　　(三)经营风险
　　1、销售季节性风险
　　公司主要客户以各地公安局、政法委、监狱、交通、市政服务机构等政府机构、军队和电信运营商等国有企业为主，项目建设资金大多来源于政府财政资金。这些客户通常实行预审管理和产品集中采购制度，一般每年年初制订年度预算、投资计划，并进行招投标方案设计，采购招标和项目建设实施集中在年中和下半年，并在下半年（特别是四季度）进行集中验收和结算，从而使得公司收入呈现明显的季节性特征，经营业绩存在较为明显的季节性波动的风险。
　　针对销售季节性风险，一方面，公司将延伸和丰富客户类别，增加非政府类客户的拓展和积累，包括重点开拓企业类客户，平滑销售业绩的季节波动性；另一方面，合理安排项目施工交付的进度，尽量减少项目集中交付的情况，在更好保证项目质量的同时平滑公司季度业绩的波动。
　　2、下游需求波动风险
　　公司服务的下游市场覆盖公安、政法、交通、教育、医疗等行业领域，各细分市场受行业发展趋势和行业政策影响，若客户出现财政预算支出削减，或客户自身业务结构调整出现智能化、数字化需求调整，将对公司的业绩和盈利能力造成不利影响。
　　公司将进一步加强对宏观环境、行业、市场、客户层面的洞察，对市场需求变化保持敏锐，及时做出积极应对。同时，公司将加强重点客户深耕，贴近客户需求进行研发及服务，推动与价值客户的战略合作以及各层级客户关系建设，提升行业竞争力，从而更有效抵御市场波动对公司带来的负面影响。
　　3、市场扩张带来的内部管理风险
　　公司在市场扩张的过程中将面临包括但不限于团队扩张、产品及服务的快速输出、人才结构优化等一系列内部管理挑战，如内部管理不能跟上，公司将面临业务被内部管理拖累的风险。
　　对此，公司持续完善优化研发体系和供应链体系，通过组织效能提升强化快速交付能力；同时，通过建设职能端共享中心和优化提升管理效能，更好服务业务发展。
　　(四)财务风险
　　1、应收款项回款不及预期的风险
　　该风险存在的主要原因是公司业务的最终客户主要以政府部门为主，而受财政资金到位时间的影响，针对该类客户的业务存在前期建设投入较高、回款周期较长的情况。公司将不断增强回款验收工作的力度，在市场扩张过程中，选择付款条件相对优质的客户，并不断探索商业模式多样化。同时，公司开始执行供应商战略合作模式，倡导并践行与供应商“风险共担、收益共享”的合作模式，减少公司的资金占用，降低因回款周期长带来的流动性风险。
　　2、应收账款余额较高风险
　　报告期末，公司应收账款账面价值合计为34,474.08万元，较2024年期末有所上升，应收账款余额较高。应收款项余额较高的主要原因是：公司业务的最终客户主要以政府部门为主，受财政付款审批进度、财政资金到位时间的影响，回款周期较长，且政府项目验收存在季节性，公司大部分项目验收时间集中在下半年，特别是第四季度，因此通常难以在当年度回款。同时，受政府财政预算政策影响，公司部分订单无法如期验收。虽然根据历史经验，政府采购项目发生坏账的风险较低，但若未来各地政府财政资金紧张，不排除政府采购项目发生坏账的可能，进而对公司的业绩造成不利影响。虽然报告期末公司主要偿债指标仍较为正常（流动比率为1.62，资产负债率为42.05%），但若公司不能采取措施改善现金流量状况，或者未能进行持续有效的外部融资，公司可能面临较大的资金压力，对公司的持续经营能力和偿债能力造成一定的不利影响。
　　公司持续完善“全流程回款管理体系”，一方面，实施客户信用评级制度，根据历史履约记录与财务状况设定差异化账期政策，降低坏账风险。另一方面，公司建立责任到人的催收机制，并配套发布相应管理办法以及落实系列考核奖励机制等举措，持续加强应收账款的回款管理，尽量降低应收账款坏账和无法回收风险。
　　(五)行业风险
　　1、市场竞争加剧的风险
　　根据《全球人工智能产业发展白皮书（2024年度）》数据显示，2023年中国人工智能核心产业规模同比增长13.90%，2024年已接近6,000亿元。随着传统行业数字化转型的加速，人工智能的应用深度与广度将进一步拓展，预计2025-2030年间，中国人工智能市场规模将持续扩大，2030年，预计达到1万亿元的产业规模。人工智能市场的快速增长也带来了较多参与者，竞争相对激烈。若公司不能紧跟行业发展趋势，满足客户需求的变化，在产品研发、技术创新和客户服务等方面进一步增强实力，则未来将面临市场竞争加剧的风险。
　　公司在公共安全、社会治理、交通管理、生态环境、教育医疗、文化旅游、农业互联网、数字海洋等多个领域延伸业务布局。立足于多年行业积累及资质优势，公司与行业内的一些知名竞争厂商采用不同战略侧重，形成优势互补、协作共赢的行业生态。公司以数字经济为市场机遇，在政府加快推进“人工智能+”建设浪潮中，快速输出产品+数据服务的定制化实战解决方案，贴近客户需求，增强客户黏性，持续为客户创造价值。
　　2、行业政策变动的风险
　　报告期内，公司主要提供人工智能、大数据相关的系统解决方案及产品销售、维保服务等，终端客户以政府机构为主，较大程度上受益于国内各级政府对智慧城市、智慧海洋等领域的持续投入。若未来因政府政策变动，对上述领域的投资规模出现下降，或政府财政周期性波动无法及时支付建设款项等，则会对公司持续盈利能力和项目回款进度、资金流产生较大不利影响。
　　目前，国家十四五规划将新基建、数字化政府、智能政府提到新高度，2024年政府工作报告明确开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群，多个省市政府工作报告均将数字化转型、人工智能赋能作为重要部署内容，为公司所处行业提供较好的市场机会。
　　(六)宏观环境风险
　　1、经济发展不及预期的风险
　　2025年，国内外经济形势仍面临很大的不确定性，国际贸易环境日趋复杂，中美贸易摩擦争端此起彼伏，国内外整体经济形势下行，实体经济增长放缓。在国内外错综复杂的形势交互作用下，宏观经济增长预期进入相对保守的阶段，给企业经营带来较大的外部环境压力。
　　在此情况下，公司将在进一步巩固传统业务优势的基础上，积极开拓业务新机会，寻找新的业务增长端口；同时，公司坚持技术创新，持续增加核心技术的研发投入，提高研发产品化效率，不断丰富公司技术的应用场景，为公司未来业务发展储备科技力量。
　　2、税收优惠的不确定性风险
　　2023年，公司重新通过了高新技术企业认证，享受高新技术企业税收优惠，根据《中华人民共和国企业所得税法》及相关法规规定，适用企业所得税税率为15%，有效期自2023年11月22日至2026年11月21日止。若公司未来未能持续被评定为高新技术企业，或国家税收政策有所调整，则将对公司未来经营业绩产生影响。 收起▲

　　一、经营情况讨论与分析　　在科技飞速发展的当下，人工智能技术加速从实验室走向产业深处，成为驱动全球科技和产业变革的核心引擎，推动市场规模迅猛扩张，行业生态丰富，技术创新日新月异。2024年，行业呈现出技术突破密集、应用场景深化、生态竞争加剧三大特征，企业既面临算力成本高企、数据安全风险攀升、行业落地门槛高等挑战，也迎来AI技术与实体经济深度融合的黄金机遇。　　作为深耕人工智能领域的科技公司，公司跟随行业变革聚焦算力、算法和数据全要素进行技术积累。目前公司正处于机遇与挑战交织并存的关键节点，一方面行业发展带来诸多机遇，各行业数字化转型加速，国家政策大力扶持，数据量也因技术普及大幅增长，对人工... 查看全部▼

　　一、经营情况讨论与分析
　　在科技飞速发展的当下，人工智能技术加速从实验室走向产业深处，成为驱动全球科技和产业变革的核心引擎，推动市场规模迅猛扩张，行业生态丰富，技术创新日新月异。2024年，行业呈现出技术突破密集、应用场景深化、生态竞争加剧三大特征，企业既面临算力成本高企、数据安全风险攀升、行业落地门槛高等挑战，也迎来AI技术与实体经济深度融合的黄金机遇。
　　作为深耕人工智能领域的科技公司，公司跟随行业变革聚焦算力、算法和数据全要素进行技术积累。目前公司正处于机遇与挑战交织并存的关键节点，一方面行业发展带来诸多机遇，各行业数字化转型加速，国家政策大力扶持，数据量也因技术普及大幅增长，对人工智能需求井喷；另一方面技术竞争激烈，需持续高额研发投入保领先，而公司过往业务模式导致应收账款压力大，资金回笼慢进而影响现金流与业务拓展；同时，受外部环境影响，公司下游客户需求出现周期性波动，部分客户因预算调整、需求延缓，订单阶段性收缩。面对市场环境的变化，公司未盲目追求业务规模，以风险控制为先，优先承接资金有保障的订单，同时积极应对挑战、优化商业模式，致力于实现健康可持续发展。报告期末，公司资产总额为15.21亿元，归属于上市公司股东净资产为8.92亿元；报告期内，公司实现营业收入1.43亿元，较上年同期下降68.08%；实现归属于母公司所有者的净利润为-1.93亿元。
　　报告期内，公司持续聚焦AI领域的研发投入以提升科技创新能力，在寻求更多、更深区域城市链接的同时，以客户需求为导向，积极融入人工智能产业生态，广泛汇集资源扩展业务边界。同时，公司持续加强合规建设，坚持回报投资者，通过回购股份稳定投资者预期，通过注销部分股份增强投资者获得感。具体经营情况如下：
　　（一）聚焦主业，践行提质增效行动方案
　　公司聚焦主业，积极践行年度“提质增效重回报”的行动方案。在提质方面，围绕合规治理、风险管控与生态布局等维度推动发展。公司通过更新《重大事项报告制度》等3项治理制度、开展董监高合规培训53人次、实施4次内部审计及落实2次保荐机构现场督导，系统性强化内控体系；同时，公司积极链接上下游优质资源，布局与自身业务发展具备较强协同性的人工智能项目，探索内生增长与外延发展双轮驱动路径，为长期稳健发展奠定基础。
　　在增效方面，通过技术突破与业务结构优化，实现资源高效整合与价值创造。公司通过完善研发、市场双向协作平台，加速产品市场化进程，提升研发精准度与成果转化率。技术布局上，新增多模态语义识别、通用大模型行业应用等前沿技术研发，强化国产化技术突破，全年新增发明专利27项、软件著作权32项，累计知识产权达528项，并重新通过CMMI5认证及ITSS运维三级认证，构建AI算法训练推理一体化平台，技术模块复用率超50%。业务结构优化方面，公司以科技文旅、海洋数字经济、工业智能化等新场景为突破口，探索数据治理、数字孪生等增值服务，推动AI技术与多行业深度融合，为可持续发展注入动能。
　　在重回报方面,公司连续三年实施股份回购计划：2022年公司实际回购公司股份2,207,433股，使用资金总额2,999.58万元（不含印花税、交易佣金等交易费用）；2023年公司实际回购公司股份2,717,970股，使用资金总额4,099.64万元（不含印花税、交易佣金等交易费用）；2024年公司实际回购公司股份4,568,743股，使用资金总额3,010.57万元（不含印花税、交易佣金等交易费用），并注销2,207,433股历史回购股份，通过减少总股本直接提升每股收益，增强投资者获得感。此外，公司通过优化治理结构与信息披露，持续强化与资本市场的沟通，除了在年报等定期报告及重要临时公告中加强信息披露质量的把关，在业绩说明会和投资者互动过程中也着重加强对发展战略和业务布局的解读，合理引导投资者预期，适当提振投资者信心。
　　（二）夯实产品和运营，深化业务布局
　　在人工智能技术变革推动各行各业转型升级的大环境下，公司面向人工智能算力、算法和数据三大核心要素，定位自身优势并整合内外部资源，加强产品驱动，强化运营管理，深化业务布局：
　　1、提炼客户痛点，打造贴近客户需求的刚需产品
　　经过近20年的发展与积累，公司在人工智能图像识别与视频处理等算法领域储备了较强的技术能力，在公共安全、社会治理等应用场景积累了丰富实战经验，在人工智能技术变革的推动下，公司迎来了新的发展契机。一方面，生成式人工智能大模型技术为公司解决客户痛点提供了新的手段和工具，创造和激发了客户的新需求，公司以自身优势的公共安全等应用场景为切入点，提炼客户痛点和需求，以新技术打造新产品为客户创造价值；另一方面，公司依托深度绑定客户的优势，可以深入调研城市治理、教育、医疗、文旅、工业和农业等场景需求，合理进行产品延伸和业务布局，打造新的业务增长点。
　　在算力领域，公司坚持联合研发与资源整合并重，聚焦边缘端私有化部署能力打造。在加强与华为昇腾、英伟达等算力厂商合作的基础上，进一步深化与国内算力私有化部署的头部厂商合作，针对公安、政务、能源等对数据安全敏感的领域，共同研发适配边缘端的轻量化算力设备。比如为公安局、政府机要场所提供“本地化算力+安全加密算法”的私有化部署方案，既满足数据不出域的安全要求，又通过边缘端实时处理提升响应效率，降低中心端算力压力。
　　在算法技术领域，公司联动国内顶尖的大模型科研院所和机构，进行基础大模型技术的适配和应用，攻坚行业垂类多模态模型。基于公司在公共安全、交通、文旅、智能制造等场景可触及的海量数据以及行业专家知识，联合训练多模态垂类模型。例如，针对城市交通治理，研发融合“视频图像+交通流数据+天气信息”的多模态算法模型，实现拥堵预测、信号灯智能调控，让算法真正落地行业实战场景，提升城市治理智能化水平。
　　在数据领域，公司聚焦产业链全链条数据服务能力，挖掘数据价值，打造细分领域的垂类智能体。公司发挥在过往项目案例中积累的场景数据优势，联合科研院所及行业专家，为客户提供“采集、清洗、标注、挖掘”全链条服务，并将共性需求打包提炼为可以一站式自主解决的垂类智能体。比如为智慧城市项目清洗多源异构的监控数据，标注交通事件特征，再通过数据分析挖掘城市安全隐患热点区域，助力客户从数据中提取决策依据，同时确保全流程数据加密，保障数据安全可信。
　　2、加强产学研合作，提升科技创新能力
　　公司聚焦科技创新与人才发展战略，持续夯实“产、学、研、用”四位一体的生态体系。公司依托于国家企业技术中心和罗普特人工智能学院，与集美大学等高校共建人工智能联合实验室，加强博士后工作站建设，汇聚人工智能、计算机视觉、大数据分析等领域顶尖专家，组成攻坚团队进行核心技术攻关。公司持续加强与国家级科研院所合作开展海洋监测、智慧治理等前沿领域的技术及产品研发，实现“实验室成果到产业化应用”的快速转化。此外，公司依托海门海洋人工智能研究院等载体，联合客户打造“AI+产业服务中心”和孵化基地，将技术研发、人才培养与产业落地深度融合，有效推动地方数字经济与新一代人工智能技术融合发展。
　　3、强化运营管理，推进业务模式升级
　　公司持续完善“三维一体”客户管理模型，贴近客户并快速响应客户需求。建立动态客户分级机制，针对性配置资源。利用大数据技术构建精准客户画像，整合客户行为数据与行业动态，识别深层需求。例如，针对智慧城市客户，结合其区域发展规划提供定制化解决方案，涵盖公共安全、城市交通等多场景协同应用。
　　为增强产业协同效应，公司积极融入产业生态，推进产业链上下游深度绑定。通过战略投资与股权合作，公司与算力服务商、算法研发机构及硬件供应商建立合作关系。此外，公司积极筹划设立产业基金，重点投向人工智能应用场景创新项目，通过资本赋能拓展业务边界。依托于“产业+资本”双轮驱动模式，不仅强化供应链稳定性，还将为公司培育新的利润增长点提供支撑。
　　针对企业端客户市场，公司推出模块化AI解决方案，如面向制造业的智能质检系统、物流行业的仓储管理平台，通过“轻量化产品+定制化服务”模式降低客户使用门槛。同时，依托国内领先的AI算法与硬件研发能力，公司加强对海外市场的调研和考察，聘请专业的律师顾问为业务出海做准备，尝试探索为海外客户提供的技术和产品服务。
　　（三）围绕客户痛点，以数据服务和安全可信为抓手
　　人工智能技术的快速发展在为行业注入创新动能的同时，也暴露出亟待解决的挑战：数据安全与模型可信度不足、历史数据孤岛化、大模型与行业场景存在适配性鸿沟等问题，目前正成为制约技术落地的关键痛点。面对人工智能行业机遇与挑战并存的发展态势，公司将以“客户为中心”作为核心导向，依托对行业需求的深刻洞察与技术积累，构建安全可靠、深度适配的AI解决方案，推动人工智能技术与产业需求的深度融合。
　　未来，公司将围绕客户痛点，聚焦三大核心方向：第一，强化数据治理能力，通过隐私计算、联邦学习等技术实现数据“可用不可见”，保障客户数据主权与隐私安全；同时，基于多模态模型基座，结合行业知识图谱与客户业务场景，开发可解释性强、决策透明的AI模型，确保技术应用的合规性与可信度。第二，针对历史数据分散、标准不一的痛点，公司将持续迭代“行业数据中台+AI模型”的一体化解决方案，通过标准化数据接口与智能清洗工具，帮助客户整合跨系统、跨部门的碎片化数据资产，并基于多模态模型对结构化与非结构化数据进行统一分析，挖掘数据间的深层关联。第三，公司将进一步深化“大模型+行业知识”的定制化路径，聚焦垂直领域痛点，以客户实际场景为训练目标，结合行业专家经验与历史案例数据，开发轻量化、高精度的行业专属模型。
　　通过以上举措，公司将不仅解决行业技术应用中的核心痛点，更致力于成为客户智能化转型的“可信技术伙伴”。未来，公司将以“安全可信、数据赋能”为核心，持续强化技术安全与合规能力、场景化解决方案能力及生态协同能力，联合产业链上下游共建数据共享与模型迭代的开放生态，推动技术价值向行业价值转化。在人工智能与实体经济深度融合的浪潮中，公司将持续创造技术、商业与社会的多重价值，为客户的长期发展提供坚实支撑。
　　
　　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、主要业务
　　公司是人工智能（AI）技术赋能数字经济建设的整体解决方案和产品提供商。主要面向公共安全、社会治理、交通管理、教育医疗、文化旅游、数字海洋、应急管理、生态环境、农业互联网、工业制造等领域，提供自主创新软硬件产品及整体解决方案。
　　公司基于对人工智能技术和行业应用需求特点的深刻理解，把在AI计算机视觉领域积累的技术优势向各行业、多领域拓展，凭借丰富的产品、高效协同的服务、技术场景化应用落地的实践经验，体现差异化市场竞争优势，形成“打通技术到行业应用最后一公里”的集成创新能力。
　　报告期内，公司获得“国家专精特新小巨人”企业再次认定，在巩固原有行业业务优势的同时积极探索海洋数字经济业务市场。公司秉承“科技创新就是企业增长动能”的理念，聚焦核心技术的研发投入，重视与高校和院士资源的深度链接与合作，推动科研成果的商用化，针对新增市场领域开发多款拥有自主核心技术的产品和解决方案。公司在人工智能技术服务领域持续深化产学研合作，依托与集美大学共建的罗普特人工智能学院，整合高校技术资源和人才优势，聚焦算力、算法、数据三大技术支柱，打造核心竞争力。通过联合区域城市打造“城市智芯”基础设施，与客户共建AI应用创新中心，共同开发行业数据资源，推动垂类大模型研发，加速AI技术在交通、应急等领域的落地应用。在数字海洋领域，公司与上海海图中心、厦门大学合作推进海洋数字经济产业化，研发智慧海洋牧场、船舶安全导航等创新产品，构建二三维海陆融合大数据平台，助力长三角经济带海洋经济高质量发展，目前相关技术已在厦门等地实现业务落地，服务海洋渔业局、养殖企业等客户。在智慧文旅方面，公司通过“未来数智应用技术联合创新中心”联合院士团队，参与庐山、崇义等地的数字化文旅建设，运用AI技术优化景区管理与服务。同时合资成立庐山创新文旅公司，开发智能行程规划、物联网安防等系统，推动区域文旅产业智能化升级。
　　报告期内，公司积极布局全国区县级业务，以“小区域大作为”的战略理念，在拓展的区县打造人工智能应用创新示范基地，凭借公司打造的RUP人工智能技术应用开发中台，为区县经济数字化转型提供AI+服务能力，助力新质生产力建设。未来，随着公司全国业务布局的落地，有望建成全国互联互通的AI+服务网，开展AI+运营业务，形成公司业务的稳定持续增长动能。
　　2、主要产品及服务
　　公司立足数字经济，聚焦人工智能大数据核心技术的沉淀与发展，布局区域人工智能应用创新基地，构建人工智能大数据应用能力底座，与客户同行，深入千行百业，开拓文旅、农业互联网、海洋数字化、工业制造等领域，为行业客户提供具有核心竞争力的数字化、智能化产品及AI+行业应用的系统级整体解决方案，助力行业数字化转型。
　　报告期内，公司持续加大对数字经济领域的核心技术研发布局和核心技术人才梯队建设，强化数字技术创新研发体系建设，在数字基础设施、人工智能、大数据等方面构建和完善技术体系。在已构建的数字技术体系基础上，不断研发出各类数字平台产品和行业数字化解决方案，提升公司产品的市场竞争力。同时，公司持续加大人工智能应用技术产品的研发投入，产出大量科研成果，并持续在公共安全、社会治理、智能交通、文化旅游、教育、医疗养老、城市应急、数字海洋、农业生态、工业制造等领域不断进行AI产品创新，将科研成果产业化，形成大量可应用于多行业、多领域的软硬件产品和解决方案。
　　(二)主要经营模式
　　1、研发模式
　　（1）依托产学研资源优势，合作研发攻克重点技术
　　公司以国家企业技术中心为驱动，以博士后工作站为平台，基于原有的人工智能和大数据等核心技术，不断加深加大核心技术的研发工作。在人工智能赋能产业转型升级的政策背景下，公司加快行业大模型布局和多模态人工智能技术的研发工作。同时，持续拓宽加深人工智能和大数据等技术手段赋能公共安全、社会治理、交通管理、教育医疗、文化旅游、数字海洋、应急管理、生态环境、农业互联网、工业制造等行业领域的产品和技术研发工作，通过人工智能和大数据等技术手段赋能更广阔的行业领域，助力各行、各业数字化转型和智能化水平提升，助力数字中国和平安中国建设。
　　公司以国家政府课题为牵引，以集美大学罗普特人工智能产业学院和博士后科研工作站为平台，通过与院士合作、引进高端技术人才、组建联合实验室、联合生态内的技术团队等多种方式进行前沿技术和产品应用场景的落地研发工作，形成了独具特色的前沿技术合作研发机制和体系。在多年的发展和研发过程中，与科研院所、院士专家、高校等生态内科研力量建立了良好的合作关系。
　　（2）依托技术中台高效研发，持续输出标准化产品
　　公司经过多年打造的统一研发效能框架（RUP）和一系列自主研发技术，逐步释放技术创利能力：打通团队跨区域协助，完善持续集成开发环境，AI辅助开发工具，大幅提升研发效能，快速输出标准化技术组件，实现高效的客户响应及交付，交付周期缩短20%以上，技术模块复用率超过50%。
　　公司积极拥抱新质生产力变革，将人工智能技术深度应用作为驱动发展的重要引擎。深度融合人工智能等先进技术于研发、生产、管理各个环节，提升研发效能，使得研发团队从繁琐的工作中脱离出来，参与到创新技术领域的研究中，进一步激发组织创新活力，为客户提供更加个性化、高品质的产品与服务，持续构建AI技术竞争力。
　　公司研发架构体系不断健全，在厦门和上海两地分别成立大数据研究院和智能装备研究院，加强产学研合作，加大博士后工作站建设。同时对研发组织架构进行提升，将集团研发和项目资源管理平台化，进一步加强区域研发扁平化管理，不断提升核心技术成果转化率和研发产业化管理能力。除此之外，公司通过技术委员会联合高校、博士后工作站，高效响应集团全国区域范围内的市场开拓需求，在市场实践中不断提升核心技术创新力和业务竞争力，通过项目管理中心的深度整合与高效运作，我们持续强化项目从售前、售中、售后的全生命周期管理体系，不断完善并创新项目管理信息化工具与平台，显著提升产品研发及项目交付的效率及交付过程的规范。
　　（3）与客户共同创新，打造具备市场竞争力的产品
　　公司坚持与客户共同进行技术创新的研发理念，在院士带领和国家产业政策指引下，建设区域研究院和人工智能联合实验室，同时对研发组织架构进行提升，将集团研发和项目资源进行平台化管理，加大对业务一线的研发技术支撑力度，进一步将区域研发进行扁平化管理，打造“科研指引、全国布局、产业战略、区域项目，纵向到底、横向到边”的研发模式。
　　长期以来，公司基于与业主客户深度合作，有针对性地根据当地行业特色和场景需求，打造行业应用示范基地，开发出多个优秀行业级、具备场景落地能力、可快速复制的产品和技术解决方案，并借助市场战略调研、产品规划、市场渠道和项目实战检验等举措不断完善产品体系，形成了从端到端的智能软硬件产品、行业级平台等多个行业系列的产品和一体化技术解决方案。例如在厦门思明区建设的防溺水警戒项目基于人工智能和大数据分析技术，对监控区域内的视频流进行智能分析，实现对人员离岸距离、情绪识别、人数统计等关键信息的快速提取和准确判断。同时，结合预警处置系统，实现远程喊话、远程广播、弹窗预警等功能，为相关部门提供及时、有效的信息支持；在沙县、江津、奉节、昆明等地，与当地业主客户在社会治理、基层警务创新和网格化管理等领域共同打造行业标杆和产品；在湖北大冶等地，与当地业主客户共同打造城市级智慧停车应用运营和智能停车桩等行业标杆案例和产品；在河北衡水等地，与当地业主客户共同打造在数字经济、产业招商和化工园区应急等行业标杆性技术应用示范；在深圳，基于“新一代人工智能技术”，围绕小散工程安全监管共同打造“两终端一平台”的智慧监管创新方案，实现以AI赋能施工安全。
　　2、销售模式
　　（1）区域化营销网络与行业化营销网络相结合，构建立体化市场体系
　　公司坚持以技术营销为驱动，为客户提供优质的方案设计、驻点开发，赢得客户的信任，推动区域子公司的建设。公司以区域为单元设立子公司，目标通过不断扩展的技术型区域子公司获得市场优势，实现区域子公司本地化、技术化、实体化，确保市场可持续性发展。
　　同时，公司加强与涉及行业主管部门的技术交流与政策学习，顺应行业需求大趋势，着力行业顶层设计及整体规划；加强与行业研究机构及龙头企业的战略合作，形成精准独特的产业链定位，树立行业地位，由上至下与区域网点形成有效融合，构建罗普特独特的立体营销体系。
　　（2）依托合资合作模式，加强区域资源整合，加速产业落地
　　公司积极利用自身的技术优势及产学研资源整合能力，结合全国各区域的产业特色，寻找当地在相关产业领域拥有竞争优势的国有企业或地方龙头企业展开合资合作，并通过向合资公司赋能助力当地产业数字化升级，实现与当地优势产业主体的深度绑定，助力公司业务在当地的快速落地和发展。
　　（3）技术变革创新，提升客户技术信任度和用户粘合度
　　公司将集团总部的产业和技术资源平台化，组织前线以区域为单位在当地设立子公司，将技术团队力量下沉到区域当地用户，形成强劲技术服务体系，同客户进行联合创新，贴近客户实战进行技术服务，提供最适合客户和当地的技术解决方案，获得客户的实战认可，与客户共同建设标杆性应用示范基地。
　　整合当地的数据资源，在安全合法合规的前提下，发挥集团在数据治理及数据运维方面的技术积累和保密资质的优势，打造区域人工智能应用服务基地，提供“数据＋运维”的新型服务模式，通过对数据的挖掘、分析、二次加工及应用，形成系列数据算法及强大的数据应用平台，从而在区域化市场提升客户粘合度及市场影响力，为全国市场的二次销售奠定良好的应用示范效应和基础。公司目前在全国多个省市通过区域分子公司和区域研究院与当地客户创建了数据治理和系统运维的合作模式，通过组建专业技术服务队伍，为区域和行业客户提供数据治理和平台系统运维升级服务。
　　（4）加大与生态合作伙伴战略合作，构建行业生态，提升服务能力
　　公司在全国各区域加强与当地的集成商战略合作，向集成商提供优质的产品及行业解决方案；与优质供应商战略合作，提倡“风险共担，收益共享”，扩大生态圈影响力。与更多集成商、供应商的战略合作，大大提升公司的业务消化能力，缩短公司的产品营销周期，提升合作伙伴影响力，提高公司的资金周转率。
　　(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
　　根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订）及国家统计局2011年公布的《国民经济行业分类》（GB/T4754-2011），公司所处行业为“软件和信息技术服务业”。同时公司聚焦人工智能产业生态，依托于数据服务能力，致力于“AI+行业”服务的源头创新。
　　（1）行业发展阶段及基本特点
　　人工智能行业的发展历程是算力、算法与数据三大核心要素相互促进、共同演进的过程，当前正处在“算力基建化、算法大模型化、数据价值化”的关键阶段，呈现出鲜明的行业特征与发展趋势。
　　算力资源从早期的稀缺资源逐步演变为普惠型基础设施，专用芯片与云计算技术的突破使得企业能够通过自建数据中心、云服务或边缘计算节点构建弹性云边协同的算力网络，支撑自动驾驶、工业物联网等实时性要求高的场景需求。算力的规模和成本可控性得到显著提升，异构计算技术增强了对不同算法不同场景的适配性，私有化部署成为很多国央企及大型企事业单位对算力的显著需求，能效成为衡量算力基础设施效能的核心指标。同时，国产化进程加速，国内算力芯片与算力平台的自主研发步伐加快，算力基础设施国产化率不断提升。
　　算法发展则从早期的单点突破转向系统化创新，从专用模型走向通用模型再到高效推理代理模型的转变，经历了从传统机器学习到深度学习、再到生成式AI与多模态模型的范式升级，在算法效率、推理能力和多模态能力均有显著提升。当前阶段的算法创新以模型复杂度、参数规模的指数级增长为特征，千亿参数的大模型与跨模态融合能力显著提升了技术的通用性，但同时也面临技术门槛高企、研发成本攀升的挑战。算法研发需紧密结合行业知识与数据特征，例如通过小样本学习、迁移学习等技术解决数据不足的痛点，同时需应对模型可解释性与安全性的难题，而可追溯的决策路径与风险预警机制成为技术落地的关键。
　　数据作为人工智能的“燃料”，也是AI发展的核心驱动力，已从早期的单纯积累转向高质量多样化数据的深度价值挖掘。数据规模与多样性呈爆炸式增长，数据治理与安全合规能力、算力算法配合协同能力、数据要素化资产化价值化的转化能力、数据生态体系与数据人才体系成为核心竞争点，数据隐私保护与合规要求不断提高。行业正通过数据中台、联邦学习等技术整合分散数据，构建行业知识图谱与领域专用数据集，推动数据从“资源”向“资产”转化。
　　人工智能三要素产生协同效应正成为行业发展的核心驱动力：算力为算法提供试验场，支撑大模型的训练与迭代；数据为算法注入行业基因，垂直领域的数据积累决定模型的适用性和专业性；算法则通过自动化数据处理和特征提取以及数据增强等技术反哺数据利用率。未来，行业将围绕“高效算力调度”、“轻量化模型部署”、“数据-模型-场景闭环”等方向深化创新，推动人工智能从“技术驱动”向“价值驱动”转型，最终实现技术普惠与产业智能化的深度融合。
　　（2）产业政策
　　近年来，我国政府高度重视人工智能和数据要素产业的发展，并出台了一系列政策以支持和促进这一行业的健康成长。
　　（3）行业主要门槛
　　①技术门槛
　　人工智能作为信息化领域的分支，从事相关业务企业的核心竞争力集中体现在核心技术、核心产品的研发上。一方面，只有拥有核心技术并兼具软硬件设计开发、系统解决方案设计实施能力的企业能够在行业内站稳脚跟，其他企业大都只能成为单纯的设备代工或运维企业，利润空间较小，在竞争中处于弱势地位；另一方面，人工智能设备大约每隔3-5年就会更新换代，同时软件行业也处在技术应用爆发的时代，上游行业和底层技术的快速发展导致人工智能行业在软硬件两端的更新换代速度极快，对专业技术吸收、优化和创新的要求日益提高，若企业无法紧跟行业技术发展趋势，实现技术、产品的快速迭代和升级，将可能在竞争中被淘汰。
　　②人才门槛
　　人工智能行业属于技术密集型行业，需要大量优秀的软件、硬件研发人员以及行业专家的储备，以保证企业拥有持续的研发能力和自主创新能力，另外，还需要同时熟悉软硬件、系统集成、具体应用需求的全方位人才对研发方向进行决策。优秀的研发人员不仅需要扎实的专业知识功底、较好的理论知识，还必须要有丰富的行业实践经验。国内在人工智能行业专家人才方面的储备较少，优秀人才难以从人才市场直接引进，往往需要企业自己培养并通过业务实践积累经验，而且培养周期较长。对于行业新进入者来说，人才的缺乏是一大痛点。
　　③市场准入和资质门槛
　　社会安全对计算机视觉等人工智能技术的需求相对迫切，且该类技术更容易通过社会安全场景的应用得到实际的效果，所以做计算机视觉的企业会优先选择在社会安全行业进行技术应用和产品开发。社会安全行业关系到人民生命、健康以及公私财产安全，我国对社会安全行业产品的生产、销售具有较为严格的准入和监管：第一，根据《国家强制性产品认证目录》，被列入国家强制性产品认证目录的须通过CCC认证才能进行生产和销售；产品进入国际市场销售还需要取得CE、UL、FCC等不同类型的认证和通过RoHS等检测；第二，涉及项目工程设计与施工的情形需要取得相关主管部门发放的建筑企业资质证书、工程设计资质证书等；第三，涉及数据分析、处理及军工保密类的项目，项目承接前还需要取得军工、保密资质。以上制度和资质认证的存在，使得企业要进入人工智能在社会安全领域的应用业务存在较高的市场准入和资质壁垒。
　　④数据与应用场景门槛
　　人工智能训练依赖海量高质量数据，但行业内存在严重的“数据孤岛”问题，如医疗、金融数据分散存储于不同系统，跨平台整合成本高昂。同时，复杂场景（如自动驾驶）需百万级高精度标注样本，人工成本占比超60%，且需持续迭代更新。此外，多模态数据处理（如视频类AI需同步处理图像、语音、文本）技术复杂度是单一模态的3-5倍，且需依赖隐私计算、区块链等技术保障数据安全流通。
　　人工智能在不同行业应用的下游客户分属不同行业、不同领域，对于产品和服务的需求也会产生较多差异，这要求企业对客户所在行业的业务规则、业务流程、管理模式及应用环境有深刻的理解，具备较为丰富的行业经验，特别是公安、武警、军队、边海防、政法等领域的大型客户，其对系统的安全性、稳定性要求较高，更加关注企业过往的行业成功案例及标杆性项目。同时，更多的业务经验也为人工智能在不同行业的系统提供更多的实操应用及场景学习机会，优化产品实战表现。以上情况使得人工智能在各行业的实战落地存在较高的行业经验壁垒。
　　⑤资金门槛
　　随着国家对新基建目标的提出，各地政府将新基建作为一个重要的建设要素，但是受制于各地财政的周期性调整，所以人工智能在不同行业的落地时，资金都存在一定的壁垒。壁垒主要体现在两个方面：其一，由于新基建类型如智慧城市等项目规模日渐扩大，项目招标方对竞标企业的资本实力、风险承受能力提出较高的要求；其二，项目招标方多为公安、武警、军队、边海防、政法系统、发改委、应急局、教育局、卫计委等政府部门，政府项目规模一般较大，且项目回款周期较长，使得中标企业需要具有足够的资金实力以应付项目运作资金需求。
　　2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
　　当前人工智能行业仍处于快速发展阶段，未来发展前景广阔，但行业内的竞争日益激烈。目前我国人工智能产业企业聚焦基础模型研发与多元化的应用场景，在我国国情和市场需求的引领下，瞄准交通、医疗、金融、安防等领域智能化改造升级的切实需求，集中选择一个或者几个重点领域进行重点布局，围绕行业全生命周期大数据，通过深化技术应用，打穿核心商业场景，率先实现商业闭环与规模商用。近年来，我国涌现出一大批新兴的人工智能企业，推动我国该领域的产业规模持续扩容，同时，也推动了行业内的良性共赢竞争。
　　公司始终坚持自主研发和创新，深化人工智能及大数据技术在智慧城市和智慧海洋等领域的应用，积累了大量AI技术+行业场景应用解决方案，能够有效满足客户的需求并高效解决客户问题，完成技术到实际落地应用的“最后一公里”，使AI成为客户生产生活中的常态化工具；公司不断沉淀、完善和升级技术中台，形成了公司AI时代的关键技术资产，基于AI技术中台可以快速研发与交付新的解决方案，同时发挥公司在大数据与物联网领域的优势，支撑公司实现了人工智能解决方案跨行业、跨区域的纵横多元化布局。近年，公司入选国家工业和信息化部第四批专精特新“小巨人”企业名单、国家知识产权局公布的“国家知识产权示范企业”、“厦门市新兴数字产业企业”、“厦门市图像信息技术重点实验室”、“福建省产业数字化服务商”等多项荣誉以及获得权威网站“智慧公安TOP50”的行业认可。
　　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，人工智能行业在算力、算法、数据三大核心要素领域加速突破，推动新技术、新产业、新业态与新模式的深度融合。算力基础设施的普惠化、绿色化和私有化部署成为重要趋势，云计算、边缘计算与专用芯片的协同应用显著降低了技术门槛，企业通过混合算力网络（如云端训练与边缘推理的协同）支撑了工业物联网、智慧交通等实时性场景需求。绿色计算技术的普及进一步优化了能效比，液冷技术与低碳数据中心的建设为大规模模型训练提供了可持续的算力保障。私有化部署可以帮助企业自主掌控数据存储、传输和使用的全链条，避免公共云环境中可能存在的数据泄露风险，符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法规对敏感数据本地化存储的要求，受到国央企、事业单位、大型集团企业等对数据安全要求等级高主体的广泛欢迎。
　　算法创新则聚焦轻量化与多模态融合，国产大模型如Deepseek通过参数优化、硬件协同设计以及开源模型框架，大幅降低了训练与部署成本，使中小企业能够以更低门槛获取前沿AI能力，加速技术普惠化进程。多模态融合技术突破了数据形式的壁垒，推动算法从“单点工具”向“系统化解决方案”升级，为人工智能应用落地注入强劲动能。
　　数据应用进入深度价值挖掘阶段，企业通过数据中台与联邦学习技术整合分散数据资产，构建行业知识图谱。数据安全与合规性成为价值释放的关键，隐私计算与数据脱敏技术的成熟，使得数据在跨机构共享与模型训练中既能保障隐私，又能释放商业价值。
　　未来，行业将围绕“普惠化、场景化、生态化”深化发展：算力将进一步向边缘渗透，通过云边协同技术实现“算力到端”的普惠覆盖；算法轻量化与多模态技术的结合将催生更多垂直解决方案；数据驱动的生态协同将加速发展，企业通过开放API接口与行业数据平台构建跨领域创新网络，推动技术价值向产业全链条延伸。这些技术演进与模式创新，正重塑人工智能行业的竞争格局，以“技术-场景-生态”的闭环推动实体经济智能化转型，实现从“技术突破”到“产业落地”的跨越式发展。
　　(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
　　公司在视频智能分析技术、基于三维地图的视频融合与展示技术、多模态数据感知技术、基于边缘计算的机器视觉技术、公安大数据分析技术、海洋大数据感知与计算技术等六大核心技术基础上，持续深耕人工智能核心技术研发及AI+行业场景创新应用落地工作，长期从事机器视觉、元素感知、边缘计算、数据挖掘、语义分析、机器学习、多维数据融合及智能集成技术等核心技术的研究，构建全栈的人工智能核心技术能力、智能硬件技术能力和行业场景应用持续创新能力。深入千行百业场景需求，将自研的核心技术与市场上成熟的技术进行融合和应用落地，形成具有实战应用能力的创新产品和技术服务。
　　公司基于“未来数智应用技术联合创新中心”和博士后科研工作站，进一步提升公司科技人才队伍层次及产业技术水平，构建以“新一代人工智能数智应用技术”为牵引的跨领域研究，聚焦公共安全、社会治理、交通管理、教育医疗、文化旅游、数字海洋、应急管理、生态环境、农业互联网、工业制造等相关领域产业化应用与装备数字化、智能化关键技术创新，努力实现让机器“看得见、听得懂、会思考、能决策”的目标。报告期内，公司围绕算力、算法、数据等人工智能关键要素开展技术研究，包括多模态大模型语义分析技术、大模型行业智能体技术、基于大模型的AIoT技术平台和多个关键领域的国产化替代等。
　　公司围绕人工智能核心技术不断打造统一研发智能技术生态平台（RUP），持续构建智能硬件平台、智能技术平台、行业应用产品，贴近客户应用场景构建创新解决方案，赋能泛智慧城市、智慧海洋、数字文旅等多个领域的千行百业，打通技术到实战的最后一公里。持续投入技术力量构建以AI大模型技术平台为基础的“新一代人工智能”技术体系，迭代研发智能硬件技术平台、AIoT技术平台、大数据技术平台，持续构建算力、算法、数据等关键要素，不断完善和夯实公司核心技术底座、核心基础设施。技术研发团队基于行业应用场景需求及海量行业数据，致力于人工智能核心技术与智能研发技术生态平台的构建，通过行业知识库的积累，持续训练提升行业垂类大模型能力，提升我司在行业智能化解决方案的能力。
　　在人工智能赋能行业场景应用创新方面，深耕公共安全、社会治理、智能交通、文化旅游、教育、医疗养老、城市应急、数字海洋、农业生态、工业制造等业务领域，将人工智能技术与产业经济对新质生产力的迫切需求结合，将AI大模型技术在行业应用中落地，助力地方产业数字化转型。通过在不同行业领域的AI落地应用，持续进行核心技术的积累、核心技术团队的淬炼和技术合作生态的打造，最终成为“AI行业应用的引领者”。
　　（1）AI大模型基础技术平台
　　围绕AI赋能千行百业的细分应用场景，构建AI大模型基础技术，完善AI算法训练推理一体化平台，实现智能分析、轻松上手、快速部署的AI应用。AI算法训练推理一体化，提升AI模型管理服务和数据分析治理服务的能力，构建统一多元的数据入口，实现多类算法模型的统一配置，服务资源的统一管理，提供丰富快捷访问服务，赋能各业务应用。在多模态大模型技术方面，深入探索了多模态图片语义识别技术，通过将图片与文本进行语义匹配，以单个通用模型实现了高效的视觉万物识别能力；提升多模态目标检测技术，根据文本或图片语义，在输入图片上进行目标的精准检测并框选标识，一次识别多种类别，极大地提升了万物识别的准确性和识别效率，同时，布局大模型行业智能体应用技术，探索大模型落地行业创新应用模式，依托昇腾AI基础软硬件生态完成主流大模型深度适配，构建智能体开发，为业务应用提供统一的大模型底层能力，极大提升智能应用研发速度和系统智能化能力。
　　报告期内，AI大模型技术在图文数据分析、知识推理应用和智能体开发方面取得显著进展。在图文数据分析领域，开发了多模态图文检测系统，结合多模态图像语义分析和文字识别技术，能够从复杂的视觉信息中提取关键线索，为案件预警和侦破提供有力支持。在知识推理应用方面，平台开发了完整的知识库工具，帮助行业用户利用自有数据构建行业知识库，并打造用户专属的AI助手。在智能体应用方面，平台针对行业智能化需求，开发了具备强大数据分析和生成能力的智能体，实现了更高效的文本分析、写作及自动化决策判断能力，为行业客户提供了创新的服务模式。
　　（2）AIoT技术平台
　　AIoT技术深度融合AI大模型能力，实现从“万物互联”到“万物智联”的转变，实现视频、图像、物联网数据接入、管理、存储、应用能力，包含物联资源管理、数据处理、数据存储、物联资源访问管理、各基础应用模块、门户管理等模块。内网独立部署、公有云部署、云边结合部署，满足不同场景应用需求。多端访问，包括浏览器、桌面端、移动端。结合AI大模型技术，实现知识推理、行为分析与多模态数据处理，提升数据智能。
　　报告期内，基于AI大模型技术更新迭代AIoT技术，持续提升IoT物联网的易用性、丰富业务应用能力，提升媒体服务性能与兼容性，引入AI大模型技术，支持自然语言处理、实时数据分析与推理、行为分析与预测的能力。构建SaaS与PaaS服务，降低行业应用门槛，实现针对行业场景深度融合，研发前端感知智能硬件产品，拓展碎片化市场，向消费类市场延伸。
　　（3）大数据技术平台
　　罗普特大数据技术框架基于物联网、人工智能、视频图像信息分析识别等核心框架，以“数据资产化”和“数据价值化”为目标，运用实时计算、离线计算、数据挖掘、机器学习、分布式计算存储等核心技术，强化对海量异构、多维多源、多模态数据的采集、转换、比对、存储、治理、计算分析等，实现了数据集成、数据治理、数据开发、数据融合、数据分析、数据服务功能。同时创新性整合大语言模型、向量数据库、图数据库等前沿技术，打造高性能、高可靠性的数据智能底座。为用户提供高性能、高稳定性、高可靠性、高安全性、易扩展和易管理运维的一站式大数据服务平台。
　　报告期内，大数据技术聚焦数据智能驱动业务升级的核心目标，以数据建模体系优化与大模型融合创新为主线，支撑智慧城市、社会治理、公共安全等领域的智能化转型。在数据建模体系优化方面，基于多源异构数据融合建模框架，支持结构化、半结构化及非结构化数据的统一语义建模，结合动态数据血缘图谱与图数据库技术，实现复杂关系挖掘性能提升以及模型迭代效率提升。在大模型融合创新方向，构建了大语言模型+大数据协同架构，通过大模型能力与数据平台相结合，为数据分析人员提供了一个高效、智能的工作流程，能够快速实现数据获取、分析和理解，极大地提升了数据建模与分析的效率和准确性。
　　（4）智能硬件技术平台
　　智能硬件技术致力于打造嵌入式互联互通的开发标准，以及一站式硬件产品的智能化和物联网应用快速开发。实现硬件产品快速组合，形成具备路由能力、通用物联能力、AI计算能力的系列产品，提供嵌入式系统级开发支持，可使开发者从不同的芯片平台、系统及连接协议等碎片化开发体验中解放，实现一次开发、多端可用、安全稳定的效果。公司在硬件上继续加大研发创新，持续扩充整合国产芯片厂家、传感器厂家、通讯模组厂家，升级完善智能硬件技术，与AI中台、IoT进行深度融合，持续推动形成完整硬件技术平台生态圈。整合通用模组、SDK、网关及算法容器等一系列核心组件，构建既全面高效又具灵活性的物联网解决方案。通用模组提供了标准化接口和协议支持，极大地促进了供应商设备快速地接入，而SDK则通过封装平台的核心功能和接口，极大地简化了应用开发的复杂流程。通过端侧算法容器，实现AI算法快速在边端设备上部署运行，提升端侧设备智能。
　　报告期内，公司持续加大对数字经济领域的核心技术研发布局和核心技术人才梯队建设，强化数字技术创新研发体系建设，以AI大模型为技术底座，构建AIoT、大数据、智能硬件技术体系，并不断完善提升，持续构建算力、算法、数据等关键要素能力，同时，在产品化转型布局方面，基于AI大模型技术底座，聚焦AI+具身智能产品研发，提升公司产品的市场竞争力。公司的上述核心技术及其先进性未发生明显的变化。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　报告期内，公司重新获批国家高新技术企业，取得“厦门市工信局软件企业入库”认证，入选“2024年先进制造业倍增计划企业名单”，荣获“2024年度厦门市重点工业企业”、“安防行业知名品牌”、“服务公共安全突出贡献单位”、“2022-2023年度厦门市守合同重信用企业”、第七届中国安防百强工程（集成）商荣誉称号、“2023-2024年度中国安防行业优秀解决方案服务商”等荣誉，顺利通过“国家专精特新小巨人”年审、“福建省公共安全防范企业信用”复评、“信用等级证书AAA级（企业招投标）”重新评价，以及全球软件领域的软件成熟度模型CMMIV2.0五级（简称CMMI5）重新认证，并首次取得ITSS信息技术服务标准符合性证书（运行维护服务三级）。
　　公司下属大数据集团有限公司入选厦门市工业和信息化局工业企业供应链子基金“白名单”(第四批)工业链主企业&工业链主协作企业(在厦规上工业企业)，并于2024年6月首次取得CMMI3级（软件开发成熟度等级三级）、12月取得ITSS信息技术服务标准符合性证书（运行维护服务三级）。“小散工程智慧监管平台”入选中国安防“人工智能+”行动暨2024AIIA“AI+安防”优秀案例。
　　公司专利方面，“面向边缘感知的轻量化三维数字底座及产业应用”获“2022年度福建省科学技术进步奖三等奖”。报告期内，公司完善了知识产权管理体系，持续完善修订管理手册和程序文件，先后修订了《知识产权管理程序》《专利管理制度》等。公司已通过知识产权认证（证书编号：CQC23IPMS0122ROM/46500），并按照体系标准要求，对公司内部知识产权进行全方位的管理。
　　截至2024年12月31日，公司累计获得各项知识产权528项，其中发明专利124项，实用新型专利25项，外观设计专利14项、软件著作权365项。
　　在知识产权建设方面，报告期内新增39项专利申请，其中发明专利39项；获得27项发明专利授权,实用新型专利1项，外观设计专利1项；获得32项软件著作权登记证书。报告期内获得的重要知识产权详细情况如下：
　　部分专利清单：
　　部分核心软件著作权清单：
　　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
　　
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、拥有产学研一体研发生态，贴近客户需求进行研发
　　公司深知技术创新是在行业内立足的根本，围绕市场需求和行业发展趋势，聚焦人工智能、云计算、智能感知、大数据及数据价值挖掘技术研究，拓展AI+行业的应用创新，建立并不断完善技术研发体系，深入行业应用，为各行业客户提供具有核心竞争力的数字化产品、技术及数据服务，助力行业数字化转型。
　　公司拥有计算机视觉国家级人工智能技术中心，构建技术中台以及标准化技术模块，加快行业研究院区域化建设，以匹配人才发展规划，贴近用户服务创新。
　　公司充分借鉴IPD研发模型及敏捷开发模型，规范项目立项、项目管理、项目结项的研发流程，有利于公司研究开发项目的规范化、流程化、高效化，在保证产品可靠性的基础上促进研究开发成果的快速落地。
　　公司通过了企业知识产权管理体系认证（GB/T29490-2013）、信息技术服务管理体系认证（ISO/IEC20000-1:2018）、信息安全管理体系认证（ISO/IEC27001:2013）、质量管理体系认证（ISO9001:2015）、商品售后服务评价体系（GB/T27922-2011）等系列认证，持有软件开发成熟度CMMI五级证书。
　　在不断完善自有研发平台建设、持续巩固自身研发实力的同时，公司积极与科研院所、院士等开展关于行业拓展的合作，参与及牵头国家重点专项课题、重大科研课题、政法研究课题等前沿课题，建立起产学研用协作关系，通过内生性的自主研发和开放式的外部科研院所、技术专家合作模式，公司研发体系建设的广度和深度得以拓展，技术研发实力不断增强。
　　2、具备丰富的行业实战经验，可跨行业多领域为客户提供服务
　　公司自设立以来，深耕公共安全、智慧政法、智慧城市、智慧交通、智慧海洋、生态环境业务，并积累了丰富的专业技术和实战经验。AI+行业前景仍处在方兴未艾的发展阶段，人工智能安全领域市场机会是公司主营业务持续增长的基础，大数据平台技术及大数据价值挖掘技术，围绕行业数字化智能化水平提升是新的增长引擎。与此同时，公司在长期激烈的市场竞争中，依托在智慧城市领域的技术积累和应用能力，逐步形成“打通技术到实战应用最后一公里”的能力，锻造出参与市场角逐的差异化竞争优势，促成了公司运用计算机视觉人工智能技术、大数据技术向各行业多领域延伸渗透，公司业务逐渐在应急、医疗、教育、市政、专业园区、农业、水利等行业不断拓展落地。
　　3、广泛链接城市客户，高效触达应用场景
　　公司依托自身研发基础与多个客户建立了长期稳定的合作关系。在国家和地方政府的科研支持下，公司承接了国家和地方政府多个重大科研项目，涉及“存算一体化”AI芯片产业化、政法智能化、市域社会治理、海洋数字经济产业化等多个行业方向。此外，得益于广泛链接的城市客户基础和多年的行业经验，公司能够快速获取前沿、真实的市场需求，基于对市场需求的深刻理解，将AI技术高效融入到具体应用场景中，使技术解决方案始终紧跟市场脉搏，满足不断变化的需求。
　　4、深度绑定产业链生态伙伴，合力拓展区域市场
　　公司聚焦主业发展、持续贯彻客户第一的原则，着力打造多渠道、多形式、可持续发展的开拓模式；积极拓展并培育各地子公司，建立起根据地业务，与当地产业主体进行深度绑定合作，推进合作的进一步深入；公司高度重视生态合作伙伴，通过与行业龙头企业、大型集成商、本地运营商的长期合作，为客户提供具有竞争力的产品及服务支持；公司重视行业延伸，立足传统的公安政法业务，不断拓宽业务边界，如在数字海洋领域，公司与上海海图中心、厦门大学合作推进海洋数字经济产业化，研发智慧海洋牧场、船舶安全导航等创新产品，构建二三维海陆融合大数据平台，助力长三角经济带海洋经济高质量发展，目前相关技术已在厦门等地实现业务落地，服务海洋渔业局、养殖企业等客户。在智慧文旅方面，公司通过“未来数智应用技术联合创新中心”联合院士团队，参与庐山等地的数字化文旅建设，运用AI技术优化景区管理与服务。
　　5、构建持续迭代的技术中台，可快速、高效响应客户需求
　　在十多年的持续经营过程中，公司成功完成了涉及多个领域的标杆性项目，对内公司研发与技术部门积累了丰富的行业经验，并通过持续实践在技术中台中储备了可以适用于多个领域的众多成熟的技术模块、软件版本以及平台。公司根据最终用户的不同需求，对已有成熟的技术模块进行组合化应用或者二次开发，并搭配硬件设备后形成完整的解决方案，解决细分客户群的不同痛点。深入理解公共安全、智慧政法、智慧交通、智慧海洋、智慧城市的行业需求及痛点，快速输出具备技术先进、行业优势的解决方案。通过技术中台，一方面可以有效降低公司项目推广的成本、设计开发及实施周期，有助于公司保持较高的利润空间；另一方面，成熟的技术模块、软件版本以及平台的储备，有助于项目团队快速为客户提供解决方案，显著提升公司对于客户需求的响应速度。对外公司与各类生态合作伙伴有着紧密联系，无论是渠道/技术/科研均与合作伙伴保持共同发展、合力并进的合作态势，在公司发展中起到关键性的作用，也为公司平台的产业布局打下了良好的基础。
　　(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
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　1、主营业务的影响
　　报告期内，公司从组织架构、业务布局等多方面进行调整以积极应对行业变化，立足全国营销网络，以“区域拓展、属地化经营”推进开展业务，但由于客户需求延迟及部分项目实施工期较长，导致报告期内经最终用户验收的项目金额较少，因此，公司营业收入同比去年有一定幅度的下降，进而增加了亏损金额。
　　2、信用减值的影响
　　报告期内，部分项目应收款项由于账龄拉长，应收款项整体预期信用损失率有所增加，以及部分到期款项集中于预期信用损失率增加较多的区间，因此，公司2024年在回款情况基本稳定的情况下，信用减值损失金额相比2023年有所增加。
　　(三)核心竞争力风险
　　1、技术更新迭代风险
　　公司所处的行业属于知识密集型、技术密集型行业。人工智能、大数据等领域的技术发展迅猛，扩散及更新迭代速度快，如不能密切追踪前沿技术的变化并将新技术用于客户服务升级，将会对公司业务产生不利影响，无法实现可持续的业务稳定及业务增长。
　　公司以国家企业技术中心为驱动，时时关注行业内发展动态及先进的技术。通过加强研发团队的建设、实行行业专家传帮带教制、与外部科研机构开展合作（包括与行业龙头合作开发、设立博士后科研工作站、与高校合作等）、建立长效激励机制等措施储备和壮大公司的技术人才队伍，不断加强研发人才培养，提升科研创新力，力求在技术迅速迭代的过程中保持先进性。
　　2、研发进展不及预期风险
　　在未来经营过程中，如果公司不能持续加大研发投入或者研发投入的效果不及预期，公司的技术能力将不能持续提高，面临核心竞争力下降，经营业绩无法持续增长的风险。
　　公司紧贴各地市场，打造7*24小时响应客户需求的快速反应团队，搭建需求-研发-交付-需求的端到端的业务闭环，同时也结合业务驱动的产学研联合攻关模式进行研发，形成行业专家+产品专家+技术专家在内的“铁三角”，有效降低研发不及预期的风险。
　　3、核心人才流失风险
　　随着行业的持续发展，行业内企业之间对于高端人才的竞争日益激烈，如果公司无法持续加强核心人员的培养及引进，并为核心人员提供有竞争力的激励机制和薪资待遇等，则将面临核心人员流失的风险，公司的技术水平、研发能力也将受到不利影响。
　　公司积极储备行业人才，从行业经验、职业素养、学历条件等方面招募和挖掘潜在核心人才，同时通过传帮带构建人才梯队，并通过股权激励等多种手段跟核心人才进行深度绑定，尽量减少核心人才的流失。
　　4、知识产权风险
　　作为一家科技型企业，公司拥有较多发明专利、实用新型专利、外观设计专利、软件著作权等知识产权，该等知识产权是公司取得竞争优势和实现持续发展的关键因素。公司在业务开展过程中存在相关知识产权被盗用、不当使用或产生知识产权纠纷等风险。
　　公司不断完善知识产权审核制度，尽量降低知识产权纠纷风险。此外，公司将加大对侵犯知识产权行为的监控，严格保护公司知识产权。
　　(四)经营风险
　　1、销售季节性风险
　　公司主要客户以各地公安局、政法委、监狱、交通、市政服务机构等政府机构、军队和电信运营商等国有企业为主，项目建设资金大多来源于政府财政资金。这些客户通常实行预审管理和产品集中采购制度，一般每年年初制订年度预算、投资计划，并进行招投标方案设计，采购招标和项目建设实施集中在年中和下半年，并在下半年（特别是四季度）进行集中验收和结算，从而使得公司收入呈现明显的季节性特征，经营业绩存在较为明显的季节性波动的风险。
　　针对销售季节性风险，一方面，公司将延伸和丰富客户类别，增加非政府类客户的拓展和积累，包括重点开拓企业类客户，平滑销售业绩的季节波动性；另一方面，合理安排项目施工交付的进度，尽量减少项目集中交付的情况，在更好保证项目质量的同时平滑公司季度业绩的波动。
　　2、下游需求波动风险
　　公司服务的下游市场覆盖公安、政法、交通、教育、医疗等行业领域，各细分市场受行业发展趋势和行业政策影响，若客户出现财政预算支出削减，或客户自身业务结构调整出现智能化、数字化需求调整，将对公司的业绩和盈利能力造成不利影响。
　　公司将进一步加强对宏观环境、行业、市场、客户层面的洞察，对市场需求变化保持敏锐，及时做出积极应对。同时，公司将加强重点客户深耕，贴近客户需求进行研发及服务，推动与价值客户的战略合作以及各层级客户关系建设，提升行业竞争力，从而更有效抵御市场波动对公司带来的负面影响。
　　3、市场扩张带来的内部管理风险
　　公司在市场扩张的过程中将面临包括但不限于团队扩张、产品及服务的快速输出、人才结构优化等一系列内部管理挑战，如内部管理不能跟上，公司将面临业务被内部管理拖累的风险。
　　对此，公司持续完善优化研发体系和供应链体系，通过组织效能提升强化快速交付能力；同时，通过建设职能端共享中心和优化提升管理效能，更好服务业务发展。
　　(五)财务风险
　　1、应收款项回款不及预期的风险
　　报告期内，公司经营活动现金流量净额为-6,114.99万元，经营现金流持续流出会给公司带来一定的现金流风险。该风险存在的主要原因是公司业务的最终客户主要以政府部门为主，而受财政资金到位时间的影响，针对该类客户的业务存在前期建设投入较高、回款周期较长的情况。
　　公司将不断增强回款验收工作的力度，在市场扩张过程中，选择付款条件相对优质的客户，并不断探索商业模式多样化。同时，公司开始执行供应商战略合作模式，倡导并践行与供应商“风险共担、收益共享”的合作模式，减少公司的资金占用，降低因回款周期长带来的流动性风险。
　　2、应收账款余额较高风险
　　报告期末，公司应收账款账面价值合计为33,381.80万元，虽然应收账款因为坏账计提等原因较2023年期末有所下降，但应收账款余额仍较高。应收款项余额较高的主要原因是：公司业务的最终客户主要以政府部门为主，受财政付款审批进度、财政资金到位时间的影响，回款周期较长，且政府项目验收存在季节性，公司大部分项目验收时间集中在下半年，特别是第四季度，因此通常难以在当年度回款。同时，受政府财政预算政策影响，公司部分订单无法如期验收。虽然根据历史经验，政府采购项目发生坏账的风险较低，但若未来各地政府财政资金紧张，不排除政府采购项目发生坏账的可能，进而对公司的业绩造成不利影响。同时，应收账款的增长和较长的回款周期导致公司短期经营现金净流出金额较大，虽然报告期末公司主要偿债指标仍较为正常（流动比率为1.79，资产负债率为40.10%），但若公司不能采取措施改善现金流量状况，或者未能进行持续有效的外部融资，公司可能面临较大的资金压力，对公司的持续经营能力和偿债能力造成一定的不利影响。
　　公司成立专项回款工作组，充分集合调动资源，建立“日更新、周反馈、周考核”的工作机制，并配套发布相应管理办法以及落实系列考核奖励机制等举措，持续加强应收账款的回款管理，尽量降低应收账款坏账和无法回收风险。
　　(六)行业风险
　　1、市场竞争加剧的风险
　　根据《全球人工智能产业发展白皮书（2024年度）》数据显示，2023年中国人工智能核心产业规模同比增长13.90%，2024年已接近6,000亿元。随着传统行业数字化转型的加速，人工智能的应用深度与广度将进一步拓展，预计2025-2030年间，中国人工智能市场规模将持续扩大，2030年，预计达到1万亿元的产业规模。人工智能市场的快速增长也带来了较多参与者，竞争相对激烈。若公司不能紧跟行业发展趋势，满足客户需求的变化，在产品研发、技术创新和客户服务等方面进一步增强实力，则未来将面临市场竞争加剧的风险。
　　公司在公共安全、社会治理、交通管理、生态环境、教育医疗、文化旅游、农业互联网、数字海洋等多个领域延伸业务布局。立足于多年行业积累及资质优势，公司与行业内的一些知名竞争厂商采用不同战略侧重，形成优势互补、协作共赢的行业生态。公司以数字经济为市场机遇，在政府加快推进“人工智能+”建设浪潮中，快速输出产品+数据服务的定制化实战解决方案，贴近客户需求，增强客户黏性，持续为客户创造价值。
　　2、行业政策变动的风险
　　报告期内，公司主要提供人工智能、大数据相关的系统解决方案及产品销售、维保服务等，终端客户以政府机构为主，较大程度上受益于国内各级政府对智慧城市、智慧海洋等领域的持续投入。若未来因政府政策变动，对上述领域的投资规模出现下降，或政府财政周期性波动无法及时支付建设款项等，则会对公司持续盈利能力和项目回款进度、资金流产生较大不利影响。
　　目前，国家十四五规划将新基建、数字化政府、智能政府提到新高度，2025年政府工作报告将“人工智能+”行动作为重点聚焦的大方向之一，明确要求深化“人工智能+”行动，推动数字技术与实体经济深度融合，加速医疗、工业、金融等垂直领域的大模型产业化应用，“人工智能+”从概念转向场景化落地。多个省市政府工作报告均将数字化转型、人工智能赋能作为重要部署内容，为公司所处行业提供较好的市场机会。
　　(七)宏观环境风险
　　1、经济发展不及预期的风险
　　2024年，国内外经济形势仍面临很大的不确定性，国际贸易环境日趋复杂，中美贸易摩擦争端此起彼伏，国内外整体经济形势下行，实体经济增长放缓。在国内外错综复杂的形势交互作用下，宏观经济增长预期进入相对保守的阶段，给企业经营带来较大的外部环境压力。若后续人工智能行业支持政策落地进度不及预期，可能会影响公司的业务发展。
　　在此情况下，公司将在进一步巩固传统业务优势的基础上，积极开拓业务新机会，寻找新的业务增长端口；同时，公司坚持技术创新，持续增加核心技术的研发投入，提高研发产品化效率，不断丰富公司技术的应用场景，为公司未来业务发展储备科技力量。
　　2、税收优惠的不确定性风险
　　2023年，公司重新通过了高新技术企业认证，享受高新技术企业税收优惠，根据《中华人民共和国企业所得税法》及相关法规规定，适用企业所得税税率为15%，有效期自2023年11月22日至2026年11月21日止。若公司未来未能持续被评定为高新技术企业，或国家税收政策有所调整，则将对公司未来经营业绩产生影响。
　　(八)存托凭证相关风险
　　(九)其他重大风险
　　
　　五、报告期内主要经营情况
　　报告期末，公司资产总额为15.21亿元，比上年期末减少20.15%；负债总额为6.10亿元，比上年期末减少20.47%；归属于母公司所有者权益为8.92亿元，比上年同期减少20.00%。2024年度，公司实现营业收入1.43亿元，较上年同期减少68.08%；实现归属于母公司所有者的净利润-1.93亿元，同比增加亏损1.45亿元。
　　
　　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
　　人工智能行业正处于技术突破与商业化探索并行的快速发展期，但其演进过程中亦面临多重结构性挑战。在算力领域，英伟达凭借GPU+CUDA生态的绝对优势，持续巩固其在云端算力市场的主导地位，其Hopper架构与软件工具链的深度绑定为大模型训练提供了核心支撑。与此同时，华为昇腾、寒武纪等国产厂商加速突破，通过自研芯片与边缘计算方案切入细分市场，例如昇腾的Atas系列聚焦工业、安防场景的边端算力需求，寒武纪则以“云边端”协同架构降低部署成本。这一格局既凸显了头部企业的生态控制力，也折射出国产替代在场景化落地中的突破潜力，但算力资源的集中化与技术依赖问题仍制约行业均衡发展。
　　算法层面，行业呈现“轻量化与规模化并行”的分化趋势。小模型技术通过参数裁剪、知识蒸馏等手段显著降低算力需求，推动AI技术向中小企业及边缘场景渗透，例如工业质检、园区巡检等领域的小模型解决方案已实现成本可控的规模化应用。与此同时，生成式AI（如GPT系列、Deepseek系列）的商业化探索加速，从“技术秀场”向内容生成、客户服务等场景延伸，但头部企业仍面临盈利模式模糊的挑战——尽管用户规模增长迅速，但付费意愿与实际需求匹配度不足，流量战与价格战加剧了行业竞争，而真正具备颠覆性的产品（如完全替代人类的智能助手）尚未出现。
　　数据应用则面临“价值挖掘与风险管控”的双重命题。数据作为AI模型的“燃料”，其质量、规模与合规性直接决定技术效果。一方面，行业通过联邦学习、数据中台等技术整合分散数据资产，构建垂直领域知识图谱，推动数据从“资源”向“资产”转化；另一方面，数据安全与隐私保护成为技术落地的刚性约束，数据孤岛、跨境流动限制及合规成本等问题仍制约数据价值释放。
　　未来行业格局将围绕“技术普惠、场景深耕、生态协同”深化。算力层面，国产替代与边缘计算的结合将推动算力资源向更广泛场景渗透，尤其在工业、农业等传统领域实现“普惠覆盖”；算法层面，小模型与生成式AI的融合或成关键突破方向，例如通过小模型实现生成式AI的轻量化部署，降低企业应用门槛；数据层面，数据治理与合规生态的完善将成为行业竞争的新高地，隐私计算、数据确权技术的成熟将加速数据要素市场化进程。然而，行业需警惕算力过度依赖头部厂商导致的技术“卡脖子”风险，算法商业化若无法突破“流量泡沫”可能陷入低水平竞争，而数据安全与伦理问题若处理不当或引发监管收紧与用户信任危机。唯有通过技术自主可控、场景深度绑定、生态协同创新，方能实现从“技术驱动”向“价值驱动”的跨越，推动人工智能真正成为产业变革的核心引擎。
　　(二)公司发展战略
　　在人工智能重塑产业格局的时代背景下，作为覆盖算力、算法、数据全要素的科技企业，公司立足技术创新与产业融合，制定“AI+行业”深度发展战略，以核心技术优势打通基础层到应用层的价值链路，加速人工智能对千行百业的深度赋能，驱动新质生产力跃升。
　　1、夯实技术底座，构建全要素竞争优势
　　在算力领域，持续深化私有部署与边缘计算的算力一体机研发。针对行业数据本地化、实时性需求，优化算力架构，实现低延迟、高并发的计算能力，确保在工业自动化、智能交通等场景中数据处理的及时性与稳定性；在算法层面，以图像信息技术积累为基础，融合国际前沿的大模型、强化学习等算法，构建通用化与定制化结合的算法体系，提升模型的自适应能力与泛化性能；在数据层面，依托自主可控的数据安全处理技术，打造跨行业、多维度的数据治理平台，通过脱敏、加密、合规清洗等手段，释放数据要素价值，为行业应用提供高质量数据支撑。
　　2、深化“AI+”融合，拓展产业赋能边界
　　秉持“技术创新-场景适配-价值转化”的发展路径，以AI技术为核心，结合行业特性开发垂直化解决方案。通过与各行业头部企业合作，挖掘核心痛点：如针对传统制造业的生产效率瓶颈，部署AI质检、预测性维护系统；针对能源行业的资源调度难题，研发AI能源管理系统。同时，依托“AI+机器人”模式，开发适配不同场景的智能终端，如工业巡检机器人、服务型机器人等，实现技术从软件到硬件、从虚拟到实体的立体赋能，推动行业智能化升级。
　　3、强化软硬协同，打造一体化解决方案
　　发挥软硬件协同优势，构建“算法驱动、硬件承载、数据优化”的闭环生态。硬件端，围绕算力一体机、智能传感器等设备进行迭代升级，提升硬件兼容性与扩展性；软件端，开发模块化、低代码AI平台，降低行业应用开发门槛，支持客户快速部署个性化方案。通过软硬件接口标准化与系统集成优化，实现“即插即用、灵活适配”，为不同行业提供轻量化、高效能的整体解决方案，缩短技术应用周期，加速AI技术在千行百业的渗透速度。
　　4、生态共建，实现可持续发展
　　积极构建开放共赢的AI产业生态，与科研机构、高校合作开展前沿技术攻关，与行业伙伴共建联合实验室，加速技术成果转化；通过开源算法框架、开放数据平台，吸引开发者参与生态建设，丰富应用场景。同时，建立技术服务支持体系，为行业客户提供从咨询、部署到运维的全生命周期服务，持续优化解决方案，以生态合力推动人工智能技术在各行业的深度扎根，为社会经济高质量发展注入持久动能，确立行业引领者地位。
　　(三)经营计划
　　2025年，公司秉承“科技创新就是企业增长动能”的理念，遵循“以用户为中心”的基本要求，将研发资源向人工智能核心技术倾斜，紧密结合市场需求与产品应用场景，深度洞察潜在需求与用户痛点。通过新一代通用人工智能技术和特定场景产品研发的深度融合，发挥自身数据服务能力，构建差异化竞争优势，为区域性客户的新质生产力发展赋能，力争突破创新，构建发展新格局。
　　1、布局多元渠道，打造稳固且可持续的营销网络
　　公司坚持以核心技术为驱动，为客户提供优质的方案，解决客户核心问题，赢得客户的信任，充分发挥政府端业务的既有优势，进一步横向拓展企业端、个人消费者端的业务潜能，全方位布局区域、行业、海外多元渠道，打造稳固且可持续的营销与服务体系，以客户为中心，无缝对接市场需求，聚焦价值创造。
　　同时，公司重视技术交流与政策学习，顺应行业需求大趋势，着力行业顶层设计及整体规划；加强与行业研究机构及龙头企业的战略合作，形成精准独特的产业链定位，树立行业地位，由上至下与区域网点形成有效融合，构建公司独特的立体营销体系。
　　2、置身技术变革，以产品驱动营收跃升
　　作为人工智能领域软硬件一体的高新技术企业，公司始终将科技创新视为发展的核心动力，持续进行科研投入，紧跟行业技术变革，加快技术迭代升级，紧贴客户实际需求，解决客户痛点，以“企业科技化产品化”为重要抓手，聚焦AI与具身智能领域，通过投资并购生态企业、携手国家级科研院所、联合高校开展研发等方式，搭建前沿技术与创新产品体系，提升科创属性，快速丰富产品线，以产品驱动营收规模跃升，推动公司转型落地。
　　3、借助资本力量整合上下游生态资源，提升科技品牌形象
　　公司将借助资本力量，逐步整合上下游生态资源，为业务拓展和公司转型注入强劲动力，从而快速实现延伸产业链、丰富产品结构、提升产品附加值，增加公司利润增长点的目标，增强公司的核心竞争力和行业话语权。
　　公司始终坚持以科技创新为核心驱动力，创建品牌营销体系和完善品牌资质建设，多维度多渠道提升科技品牌形象，从而提升品牌知名度和美誉度，增强用户粘性。
　　4、以诚毅文化为本，注重人才建设，激发人才活力
　　公司在经营发展的过程中，始终以“诚毅”文化为本并将其融入到人才管理的各个环节，引导员工树立正确的价值观和行为准则，增强团队凝聚力和向心力。日常工作中，公司倡导开放包容的工作氛围，鼓励员工畅所欲言，积极表达自己的想法和建议；吸纳人才时，公司欢迎来自不同背景、拥有不同经验的优秀人才加入，并为员工提供平等的发展机会。此外，公司建立扁平化的组织架构和高效的沟通机制，打破部门壁垒，促进信息共享和团队协作，激发员工的创新活力和创造力。 收起▲

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　（一）公司主要业务及主要产品　　1、主要业务　　公司是人工智能（AI）技术赋能数字经济建设的整体解决方案和产品提供商。主要面向公共安全、社会治理、交通管理、应急管理、生态环境、教育医疗、文化旅游、农业互联网、数字海洋等领域，提供自主创新软硬件产品及整体解决方案。　　公司基于对人工智能技术和行业应用需求特点的深刻理解，把公司在AI计算机视觉领域积累的技术优势向各行业、多领域拓展，凭借丰富的产品、高效协同的服务、技术场景化应用落地的实践经验，体现差异化市场竞争优势，形成“打通技术到行业应用最后一公里”的集成创新能力。　　报告期内，公司顺利通过全球软... 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）公司主要业务及主要产品
　　1、主要业务
　　公司是人工智能（AI）技术赋能数字经济建设的整体解决方案和产品提供商。主要面向公共安全、社会治理、交通管理、应急管理、生态环境、教育医疗、文化旅游、农业互联网、数字海洋等领域，提供自主创新软硬件产品及整体解决方案。
　　公司基于对人工智能技术和行业应用需求特点的深刻理解，把公司在AI计算机视觉领域积累的技术优势向各行业、多领域拓展，凭借丰富的产品、高效协同的服务、技术场景化应用落地的实践经验，体现差异化市场竞争优势，形成“打通技术到行业应用最后一公里”的集成创新能力。
　　报告期内，公司顺利通过全球软件领域CMMI V2.0成熟度五级（简称“CMMI5”）复评认证，此次复评成功，进一步验证了公司在软件研发领域的卓越能力。公司秉承“科技创新就是企业增长动能”的理念，持续增加人工智能核心技术的研发投入，以新一代通用人工智能技术应用驱动新一轮技术和产业变革，为区域性客户的新质生产力发展赋能。公司重视与高校、科研院所及院士等的深度链接与合作，推动科研成果赋能产业经济和民生服务，针对产业数字化和数据产业化服务领域，研发拥有自主核心技术的产品和整体解决方案。主要包括：（1）公司强化上海研发中心建设，辐射长三角经济带市场，持续在数字海洋和“智改数转”领域研究探索，为公司打开更广阔的数字海洋和“智改数转”业务市场。（2）在“未来数智应用技术联合创新中心”技术牵引下，公司聚焦元宇宙和人工智能技术在文化旅游、工业制造等行业的应用，探索特色文旅IP、智能制造的应用落地场景。（3）通过国家重点研发计划、海洋示范和集装箱码头等政府重点课题，公司积极研发在数据要素、社会治理、海洋产业、智能装备、医疗教育等领域的新一代人工智能技术和国产化大数据技术的应用示范。（4）公司持续发挥集美大学罗普特人工智能学院的科研引领和人才培养作用，凭借高校的技术资源优势和人才优势，探索人工智能行业前沿技术和行业大模型商用落地的可行性，为企业积累未来发展的技术储备和优质人才。
　　报告期内，公司加大布局全国区县级业务，以“小区域大作为”和“技术+产业”的战略布局，在拓展的区县打造人工智能应用创新示范基地和产业研究院，凭借公司打造的统一人工智能技术应用开发中台，为区县经济数字化转型提供AI+服务能力，助力区域客户新质生产力建设。未来，随着公司全国业务布局的深入落地，有望建成全国互联互通的AI+服务网，开展AI+运管业务，形成公司业务的持续增长动能。
　　2、主要产品及服务
　　公司立足数字经济，聚焦人工智能大数据核心技术的沉淀与发展，布局区域人工智能应用创新基地，构建人工智能大数据应用能力底座，与客户同行，深入千行百业，开拓文旅、农业互联网、海洋数字化等领域，为行业客户提供具有核心竞争力的数字化、智能化产品及AI+行业应用的系统级整体解决方案，助力行业数字化转型。
　　报告期内，公司持续加大对数字经济领域的核心技术研发布局和核心技术人才梯队建设，强化数字技术创新研发体系建设，在数字基础设施、人工智能、大数据等方面构建技术体系，并不断完善提升。在已构建的数字技术体系基础上，不断研发出各类数字平台产品和行业数字化解决方案，提升公司产品的市场竞争力。同时，公司持续加大人工智能应用技术产品的研发投入，产出大量科研成果，并持续在公共安全、社会治理、交通管理、生态环境、教育医疗、文化旅游、农业互联网、数字海洋、智能装备等领域不断进行集成创新，将科研成果产业化，形成大量可应用于多行业多领域的软硬件产品和解决方案。主要产品和服务如下：
　　(1)AI+公共安全
　　(2)AI+社会治理
　　(3)AI+交通管理
　　(4)AI+应急管理
　　(5)AI+生态环境
　　(6)AI+教育医疗
　　(7)AI+文化旅游
　　(8)AI+农业互联网
　　(9)AI+工业制造
　　(10)AI+数字海洋
　　（二）主要经营模式
　　1、研发模式
　　（1）依托产学研资源优势，合作研发攻克重点技术
　　公司以国家企业技术中心为驱动，以博士后工作站为平台，基于原有的人工智能和大数据等核心技术，不断加深、加大核心技术的研发工作。在人工智能赋能产业转型升级的大政策背景下，公司加快行业大模型布局和多模态人工智能技术的研发工作。同时，持续拓宽加深人工智能和大数据等技术手段赋能智慧城市、公共安全、社会治理、智能交通、城市应急、生态环境、教育医疗、文化旅游、农业农村、海洋产业和工业制造等行业领域的产品和技术研发工作，通过人工智能和大数据等技术手段赋能更广阔的行业领域，助力各行各业数字化转型和智能化水平提升，助力数字中国和平安中国建设。
　　公司以国家政府课题为牵引，以集美大学罗普特人工智能产业学院和博士后工作站为平台，通过与院士合作、引进高端技术人才、组建联合实验室、联合生态内的技术团队等多种方式进行前沿技术和产品应用场景的落地研发工作，形成了独具特色的前沿技术合作研发机制和体系。在多年的发展和研发过程中，与科研院所、院士专家、高校等生态内科研力量建立了良好的合作关系。
　　（2）依托技术中台高效研发，持续输出标准化产品
　　公司经过多年打造的统一研发效能平台（RUP）和一系列自主研发技术中台，逐步释放技术创利能力，通过打通团队跨区域协作，完善持续集成开发环境，大幅提升研发效能，可以快速输出标准化技术组件及产品级平台，技术模块复用率超过50%以上。
　　公司积极拥抱新质生产力变革，将人工智能技术深度应用作为驱动发展的重要引擎。深度融合人工智能等先进技术于研发、生产、管理各个环节，提升研发效能，助力研发团队从繁琐的工作中脱离出来，参与到创新技术领域的研究中，进一步激发组织创新活力，为客户提供更加个性化、高品质的产品与服务，持续构建AI技术竞争力。
　　公司研发架构体系不断健全，在厦门和上海两地分别成立大数据研究院和智能装备研究院，持续夯实博士后工作站工作机制。同时对研发组织架构进行提升，将集团研发和项目资源管理平台化，进一步加强区域研发扁平化管理，组建“阿米巴”式经营团队，不断提升核心技术成果转化率和研发产业化管理能力。除此之外，公司通过技术委员会联合博士后工作站，快速、高效响应集团全国区域范围内的市场开拓需求，在市场实践中不断提升核心技术创新力和业务竞争力。通过项目管理中心的深度整合与高效运作，持续强化项目售前、售中、售后的全生命周期管理，不断完善并创新项目管理信息化工具与平台，提升产品研发及项目交付的效率及交付过程的规范。
　　（3）与客户共同创新，打造具备市场竞争力的产品
　　公司坚持与客户共同进行技术创新的研发理念，在院士带领和国家产业政策指引下，建设区域研究院和人工智能联合实验室，同时对研发组织架构进行提升，将集团研发和项目资源管理进行平台化，加大对业务一线的研发技术支撑力度，进一步将区域研发进行扁平化管理，打造“科研指引、全国布局、产业战略、区域项目，纵向到底、横向到边”的研发模式。
　　长期以来，公司基于与业主客户深度合作，有针对性地根据当地行业特色和场景需求，打造行业应用示范基地，开发出多个优秀行业级、具备场景落地能力、可快速复制的产品和技术解决方案，并借助市场战略调研、产品规划、市场渠道和项目实战检验等举措不断完善产品体系，形成了从端到端的智能软硬件产品、行业级平台等多个行业系列的产品和一体化技术解决方案。例如在厦门，与当地的业主客户在智慧警务、智能交通和海洋数字经济等多个领域共同打造行业标杆性的场景应用示范；在沙县、江津、奉节、昆明等地，与当地业主客户在社会治理、基层警务创新和网格化管理等领域共同打造行业标杆和产品；在湖北大冶等地，与当地业主客户共同打造城市级智慧停车应用运营和智能停车桩等行业标杆案例和产品；在河北衡水等地，与当地业主客户共同打造在数字经济、产业招商和化工园区应急等行业标杆性技术应用示范。
　　2、销售模式
　　（1）区域化营销网络与行业化营销网络相结合，构建立体化市场体系
　　公司坚持以技术营销为驱动，为客户提供优质的方案设计、驻点开发，赢得客户的信任，推动区域子公司的建设。公司以区域为单元设立子公司，目标通过不断扩展的技术型区域子公司获得市场优势，实现区域子公司本地化、技术化、实体化，确保市场可持续性发展。
　　同时，公司加强与涉及行业主管部门的技术交流与政策学习，顺应行业需求大趋势，着力行业顶层设计及整体规划；加强与行业研究机构及龙头企业的战略合作，形成精准独特的产业链定位，树立行业地位，由上至下与区域网点形成有效融合，构建公司独特的立体营销体系。
　　（2）依托合资合作模式，加强区域资源整合，加速产业落地
　　公司积极利用自身的技术优势及产学研资源整合能力，结合全国各区域的产业特色，寻找当地在相关产业领域拥有竞争优势的国有企业或地方龙头企业展开合资合作，并通过向合资公司赋能助力当地产业数字化升级，实现与当地优势产业主体的深度绑定，助力公司业务在当地的快速落地和发展。
　　（3）技术变革创新，提升客户技术信任度和用户粘合度
　　公司将集团总部的产业和技术资源平台化，通过项目管理中心扁平化管理业务、技术团队的模式创新，组织前线以区域为单位在当地设立子公司，将技术团队力量下沉到区域当地用户，形成强劲技术服务体系，同客户进行联合创新，贴近客户实战进行技术服务，提供最适合客户和当地的技术解决方案，获得客户的实战认可，与客户共同建设标杆性应用示范基地。
　　整合当地的数据资源，在安全、合法、合规的前提下，发挥集团在数据治理及数据运维方面的技术积累和保密资质的优势，打造区域人工智能应用服务基地，提供“数据＋运维”的新型服务模式，通过对数据的挖掘、分析、二次加工及应用，形成系列数据算法及强大的数据应用平台，从而在区域化市场提升客户粘合度及市场影响力，为全国市场的二次销售奠定良好的应用示范效应和基础。
　　公司目前在全国多个省市通过区域分子公司和区域研究院与当地客户创建了数据治理和系统运维的合作模式，通过组建专业技术服务队伍，为区域和行业客户提供数据治理和平台系统运维升级服务。同时项目管理中心和交付团队为重点项目提供一站式服务、系统性交付及统一的项目管理，通过对当地的创新需求进行技术定制化研发，提升客户技术信任度和用户粘合度。
　　（4）加大与生态合作伙伴战略合作，构建行业生态，提升服务能力
　　公司在全国各区域加强与当地的集成商战略合作，向集成商提供优质的产品及行业解决方案；与优质供应商战略合作，提倡“风险共担，收益共享”，扩大生态圈影响力。通过与更多集成商、供应商的战略合作，显著提升公司的业务消化能力，缩短公司的产品营销周期，提升合作伙伴影响力，提高公司的资金周转率。
　　（三）公司所处行业及行业发展情况
　　根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订）及国家统计局2011年公布的《国民经济行业分类》（GB/T4754-2011），公司所处行业为“软件和信息技术服务业”。同时公司聚焦人工智能产业生态，致力于“智慧/数字+行业”服务的源头创新。
　　1、行业发展阶段及基本特点
　　工业和信息化部公布的《2023年软件和信息技术服务业统计公报》数据显示，2023年，我国软件和信息技术服务业运行稳步向好，软件业务收入高速增长，盈利能力保持稳定。其中软件产品收入平稳增长，2023年软件产品收入29,030亿元，同比增长11.1%，增速较上年同期提高1.2个百分点，占全行业收入比重为23.6%。信息技术服务收入较快增长，2023年信息技术服务收入81,226亿元，同比增长14.7%，高出全行业整体水平1.3个百分点，占全行业收入比重为65.9%。
　　当前我国人工智能产业的加速发展，2023年我国人工智能核心产业规模达到5,784亿元，增速为13.9%，产业规模的快速扩张，同时我国人工智能企业数量超过4,300家，产业活跃度和创新能力也随之不断提升。人工智能领域的创新成果不断涌现，不断在智能芯片、基础架构、操作系统、大模型、机器学习平台和应用软件等方面进行大力研发和产业化布局。人工智能技术已广泛应用于如智慧城市、企业智能管理、智能制造、智能医疗等19个应用领域，且在第三产业中技术合作关系分布密度最高，占比达75.49%。我国人工智能技术正与实体经济加速融合，助推传统产业转型升级，为高质量发展注入强劲动力。
　　此外，中国计算机视觉核心产品的市场规模在过去几年中经历了显著的增长，并且预计在未来几年将继续保持这一趋势。计算机视觉技术在安防、金融、互联网、医疗、工业、政务等多个领域得到了广泛应用，推动了相关产业的发展。预计到2025年，中国计算机视觉核心产品市场规模将达到1,873亿元人民币，而带动的相关产业市场规模将达到5,771亿元人民币，显示出计算机视觉市场的强劲增长潜力和对经济发展的重要贡献。
　　我国人工智能技术的不断创新推动了应用场景的深度发展，企业对自身数字化和数字化转型的积极推动也催生了对人工智能技术多样性的需求，为中国人工智能市场规模的长期增长奠定了坚实基础。受益于技术创新、政策支持和市场需求的共同推动，中国人工智能产业核心产业规模在未来几年预计将继续保持稳健增长，根据前瞻产业研究院的测算，预计在2024-2029年期间，中国人工智能行业市场规模将进一步扩大，到2029年市场规模预计将突破万亿大关。随着技术的成熟和应用领域的不断拓展，我国人工智能产业有望实现更大规模的增长，将对社会经济产生更广泛的影响。
　　与此同时，随着数据应用需求的不断演变和数据投入生产的方法、规模的不断发展，数据逐渐成为除资本、劳动、土地、技术外的第五大生产要素。数据要素将像资本、管理、技术和知识在工业时代中的作用一样，大规模地应用于生产、分配、交换、消费各环节以及制造与服务等各场景，推动经济长期持续增长。据权威部门测算，“十四五”期间，我国数据要素流通市场规模将达到5千亿-1万亿元，若考虑数据要素全链条投入产出，以及围绕数据资产的评估、质押、融资等衍生市场，整体规模可能会超过60万亿元。具体来说，数据要素产业链主要包括采集、存储、加工、分析、确权、定价以及交易环节，其中数据采集、存储、加工、分析等环节是数据服务的重要内容，未来市场空间广阔。
　　2、产业政策
　　近年来，我国政府高度重视人工智能和数据要素产业的发展，并出台了一系列政策以支持和促进这一行业的健康成长。
　　2023年3月，第十四届全国人民代表大会第一次会议表决通过了关于国务院机构改革方案的决定，根据《国务院机构改革方案》第八项内容，国家数据局正式获批成立。国家数据局承接国家发展改革委员会及中央网络安全和信息化委员会办公室部分职责，并由国家发展和改革委员会管理，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，最终推进以数据要素为核心支撑的数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，将有效推进数据要素产业化发展。
　　2023年7月，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。同月，人工智能法草案被列入国务院2023年立法工作计划，提请全国人大常委会审议。我国将强化人工智能技术研发，鼓励人工智能前沿研究和原始创新，构建开源开放的创新生态，加快人工智能在科学研究、医疗服务、文化创意、生态治理等领域的部署落地。
　　2023年10月，习近平主席在第三届“一带一路”国际合作高峰论坛开幕式主旨演讲中提出《全球人工智能治理倡议》，该倡议围绕人工智能发展、安全、治理三方面系统阐述了人工智能治理中国方案，还强调在以人工智能为主的新兴科技领域，各国应该秉持共同、综合、合作、可持续的安全观，并坚持发展和安全并重的原则，加强人工智能治理。
　　2023年12月，国家数据局发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出到2026年底，要打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模倍增的总体目标，并重点聚焦“工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳”这十二个行业，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力。
　　2024年政府工作报告提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。这是我国政府工作报告第一次提出“人工智能+”，可以看到在国家加快发展新质生产力的战略中，人工智能作为引擎的重要性得到提升，有望进一步推动我国AI产业的发展。报告中也提出，要深入推进数字经济创新发展，制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。
　　2024年2月，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，指出建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。
　　2024年5月，国务院总理李强主持召开国务院常务会议，审议通过了《制造业数字化转型行动方案》。会议指出，制造业数字化转型是推进新型工业化、建设现代化产业体系的重要举措。要根据制造业多样化个性化需求，分行业分领域挖掘典型场景。要加快核心技术攻关和成果推广应用，做好设备联网、协议互认、标准制定、平台建设等工作。要加大对中小企业数字化转型的支持，与开展大规模设备更新行动、实施技术改造升级工程等有机结合，完善公共服务平台，探索形成促进中小企业数字化转型长效机制。
　　3、行业未来发展趋势
　　2023年以来，ChatGPT点燃大语言模型（LLM）和生成式AI（AIGC）赛道，全球大模型厂商以GPT-3.5/4为目标，不断扩大底座模型的参数量以拓展能力边界。随着大模型持续迭代升级通用性和智能化，以及多模态AI技术的日渐成熟，AI得以广泛赋能各行业应用，AI大模型的衍生应用层出不穷，AI大模型不仅触及通用办公市场，更潜入互联网、金融等不少行业办公赛道，而垂直领域应用场景则更为丰富，国内垂直领域企业已在医疗健康、游戏开发、教育、法律、金融等各个领域均有相应的垂直领域生成式人工智能应用。未来，随着相关技术的进一步迭代和成熟，千行百业的数字经济都有望受益于技术的变革，迎来新的发展机遇和产业升级。
　　自2012年以来，我国数字经济平均增速15.9%，已连续11年显著高于GDP增速，数字经济正在成为经济的“稳定器”、“加速器”。随着数字经济结构日趋优化，第一、二、三产业渗透率稳步提升，产业数字化的升级转型将进一步加速，这将有望实现产业的高质量发展，增强产业竞争力与生命力，叠加近期人工智能相关技术和模型持续迭代进步，未来，数字经济在中国经济总量中的占比也将持续提升。
　　随着数字经济的深入发展和城市化进程的加快，城市数字化转型也成为各级政府工作的重点。在2024年各地的政府工作报告中，数字经济应用和智慧城市建设被赋予了新的目标和任务，包括推动政务信息系统整合共享，鼓励智慧城市应用的创新和推广，加强数字治理能力，培育数字经济核心产业等内容，旨在通过技术创新提升城市管理效率、改善居民生活质量，并推动经济的可持续发展。通过这些政策的实施，我国智慧城市的发展取得了显著成效，不仅提高了城市管理的智能化水平，也为居民提供了更加便捷、高效的生活服务，同时也为经济社会的可持续发展做出了重要贡献。未来，随着政策的不断完善和技术创新的推进，我国智慧城市的发展前景将更加广阔。
　　与此同时，今年两会期间，人工智能、信创产业等方向继续成为政策关注的重点，“超长期特别国债”、“人工智能+”等话题备受瞩目。《2024年政府工作报告》提出拟发行超长期特别国债，专项用于国家重大战略实施和重点领域安全能力建设，今年先发行1万亿元。新的一年，政策将继续推动以“人工智能+”为代表的先进科技产业建设，同时进一步深化国企改革和信创产业推进进程。在以AI驱动的生产力大变革背景下，从新一轮资金配置到产业部署等相关政策逐渐清晰，同时国产化红利有望持续释放，人工智能和信创产业将迎来巨大的市场发展机遇。
　　此外，数据要素是数字经济的核心引擎，是实现数字产业化和产业数字化的关键。一方面，通过整合海量数据要素能够打造出数字产品制造业、服务业、应用业等新经济增长点，另一方面，数据要素与其他生产要素的结合能够提升其他生产要素的匹配效率、推动产业数字化水平提升。随着新一代信息技术高速迭代，人工智能、区块链和云计算等领域发展态势均十分迅猛，数字经济为产业发展提供日益强大的驱动力量，数据要素的重要性也随之凸显。不仅如此，作为新型生产要素，是国家基础性战略资源，对土地、劳动力、资本、技术等生产要素具有放大、叠加、倍增作用，正在推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革。
　　（四）公司所处的市场地位
　　当前人工智能行业仍处于快速扩容阶段，未来发展前景依旧广阔，但行业内的竞争有可能会逐步加剧。目前我国人工智能产业企业聚焦多元化的应用场景，在我国国情和市场需求的引领下，瞄准交通、医疗、金融、安防等领域智能化改造升级的切实需求，集中选择一个或者几个重点领域进行重点布局，围绕行业全生命周期大数据，通过优化场景设计率先推动实现商业化落地。近年来，差异化和区域化的竞争态势促进我国涌现出一大批新兴的人工智能企业，推动我国该领域的产业规模持续扩容，同时，也推动了行业内的良性共赢竞争。
　　为应对多变的市场和层出的竞争对手，公司始终坚持自主研发和创新，拓宽人工智能及大数据技术在智慧城市、智慧海洋等领域的发展，期间积累的AI+行业应用解决方案，帮助企业能够精准触达客户需求，解决技术到实战的“最后一公里”；公司不断实现技术中台沉淀，通过二次开发及实战应用开发，充分发挥数据处理能力优势，实现了人工智能解决方案跨行业、跨区域的纵横多元化布局；近年，公司入选国家工业和信息化部第四批专精特新“小巨人”企业名单、国家知识产权局公布的“国家知识产权示范企业”、“厦门市新兴数字产业企业”、“厦门市图像信息技术重点实验室”、“福建省产业数字化服务商”等多项荣誉以及获得权威网站“智慧公安TOP50”的行业认可。
　　二、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
　　公司专注于人工智能核心技术研发及AI+行业场景创新应用落地工作，长期从事机器视觉、元素感知、边缘计算、数据挖掘、语义分析、机器学习、多维数据融合及智能集成技术等核心技术的研究，构建全栈的人工智能核心技术能力、智能硬件技术能力和行业场景应用持续创新能力。深入千行百业场景需求，将自研的核心技术与市场上成熟的技术进行融合和应用落地，形成具有实战应用能力的创新产品和技术服务。
　　公司基于“未来数智应用技术联合创新中心”和博士后科研工作站，进一步提升公司科技人才队伍层次及产业技术水平，构建以“新一代人工智能数智应用技术”为牵引的跨领域研究，聚焦智慧安防、数智文旅、海洋装备、数字海丝、智慧工业、智慧医疗等相关领域产业化应用与装备数字化、智能化关键技术创新，努力实现让机器“看得见、听得懂、会思考、能决策”的目标。报告期内，公司新增布局多模态语义识别技术、通用大模型行业应用技术、关键领域国产化技术、海洋数字经济技术等前沿技术的研发。
　　公司围绕人工智能核心技术不断打造统一研发智能技术生态平台（RUP），持续构建智能硬件产品、智能技术平台产品、行业应用产品，贴近客户构建创新解决方案，赋能泛智慧城市、智慧海洋等多个领域的千行百业，打通技术到实战的最后一公里。同时持续投入技术力量研发边缘计算平台、智能硬件中台、AI中台、IoT中台、大数据中台和统一研发效能平台，不断巩固完善和拓宽夯实公司核心技术平台底座。技术研发团队基于行业应用场景需求及海量行业数据，致力于人工智能核心技术与智能研发技术生态平台的构建，积累核心技术共享模块，从而实现技术生态共享和开放能力，具备快速响应市场需求与变化的能力。
　　在人工智能赋能行业场景应用创新方面，深耕公共安全、社会治理、交通管理、生态环境、教育医疗、文化旅游、农业互联网、数字海洋等业务领域，将人工智能技术与产业经济对新质生产力的迫切需求结合，将通用AI技术与行业应用落地，助力地方产业进行数字化经济转型。在不同行业应用AI领域进行核心技术的积累、核心技术团队的淬炼和技术合作生态的打造，最终成为“AI行业应用的引领者”。
　　（1）智能硬件中台
　　智能硬件中台致力于打造嵌入式互联互通的开发标准，以及一站式硬件产品的智能化和物联网应用快速开发平台。一方面，可以实现硬件产品快速组合，形成具备路由能力、通用物联能力、AI计算能力的系列产品；另一方面，提供嵌入式系统级开发支持，可使开发者从不同的芯片平台、系统及连接协议等碎片化开发体验中解放，实现一次开发、多端可用、安全稳定的效果。报告期内，公司在硬件上继续研发创新，持续扩充整合国产芯片平台厂家、传感器厂家、通讯模组厂家，升级完善智能硬件中台，与AI中台、IoT进行深度融合，持续推动形成完整硬件技术平台生态圈。
　　在智能硬件安全方面，创新研发基于国密加密芯片的计算板卡、雷达检测传感器连接板卡及多个延伸产品，开发出了针对智慧停车的无线视频桩产品、生活噪音溯源监测系统、非机动车自动劝导终端等创新应用。
　　在智能硬件开发方面，研发了工业数据采集网关，该设备集可视化监控、数据采集、图形化分析功能于一体，支持百万级数据接入、图形化监视、SOE事项记录、告警提示、历史数据溯源等，可以满足不同行业、不同场景的应用需求。研发了移动噪声监测抓拍设备，该设备具有可移动性和灵活性等特点，能够在不同地点进行快速部署和监测，联动摄像机进行抓拍、联动噪声仪进行录音，并形成软硬件整体解决方案。
　　（2）边缘计算
　　在边缘计算硬件和技术研发方面，基于存算一体AI芯片的低功耗、器件涨落与波动小的特点，在智慧河湖安全技术的小模型、低浮点运算的计算架构之上，研究开发适用于智慧河湖环境监控的视频感知设备，满足不同距离、白天/夜间、局部/全局的全天候实时监控需求；研究开发水文水质感知设备，实现对水文水质的全方位实时在线监测；研究开发基于存算一体芯片和智能分析算法的边缘计算设备。
　　（3）AI中台
　　AI技术平台将AI能力进行抽象，与业务管理、基础平台等模块解耦，实现智能处理流程的标准化、规范化以及数据流动的安全化。内部通过灵活的算法调度、模型调度和扩容运维等能力，为不同体量的业务需求提供可配置的AI能力。算力调度平台将多种异构的底层硬件整合为统一的算力资源，从而可以有效管理和分配计算资源，提升资源的利用率和效率。目前，算力调度平台具备适配英伟达GPU体系、华为昇腾体系、算能体系、CPU计算体系及存算一体芯片体系等主流算力体系的能力。
　　报告期内，围绕AI赋能千行百业的细分应用场景，构建和完善AI算法训练推理一体化平台，实现智能分析、轻松上手、快速部署的AI应用平台。该平台可提升AI模型管理服务和数据分析治理服务的能力，构建统一多元的数据入口，实现多类算法模型的统一配置，服务资源的统一管理，提供丰富快捷访问服务，赋能各业务应用。在多模态技术方面，深入探索了多模态图片语义识别技术，通过将图片与文本进行语义匹配，实现了高效的视觉万物识别能力，提升多模态目标检测技术，根据文本或图片语义，在输入图片上进行目标的精准检测并框选标识，一次识别多种类别，极大地提升了万物识别的准确性和识别效率。同时，公司积极布局大模型应用技术，探索大模型落地行业创新应用模式，通过与多种开源及私有化大模型平台的结合，立项大模型应用平台等科研课题，为业务应用提供统一的大模型底层能力，极大提升系统的智能化水平。
　　（4）大数据中台
　　大数据中台基于大数据、物联网、人工智能、视频图像信息分析识别等技术，以“数据资产化”和“数据价值化”为目标，运用实时计算、离线计算、数据挖掘、机器学习、分布式计算存储等核心技术，强化对海量异构、多维多源、多模态数据的采集、转换、比对、存储、治理、计算分析等，实现了数据集成、数据治理、数据开发、数据融合、数据分析、数据服务功能，为用户提供高性能、高稳定性、高可靠性、高安全性、易扩展和易管理运维的一站式大数据服务平台。报告期内，公司将大数据平台应用于智慧城市、社会治理、智慧交通等领域，不断锤炼和迭代升级，优化数据采集、数据分析和处理流程，不断完善和扩展产品及解决方案，不断积累行业数据，为AI中台提供源源不断的生产要素。同时，公司大数据中台结合AI大语言模型应用场景，探索整合向量数据库、图数据库等技术组件，构建一个统一的数据管理和服务平台，进而能够结合大模型和生成式AI应用所需的复杂数据处理和多样化应用场景，提供高效、可靠的数据支撑。
　　（5）物联感知（IoT）中台
　　物联网IoT中台是RUP统一研发效能平台的重要组成，该中台实现视频、图像、物联网数据接入、管理、存储、应用能力；包含物联资源管理、数据处理、数据存储、物联资源访问管理、各基础应用模块、门户管理等模块；支持内网独立部署、公有云平台部署、云边结合部署，满足不同场景应用需求；支持多端访问，包括浏览器、桌面端、移动端（Android、苹果iOS、微信小程序、并与鸿蒙系统进行适配）。基于物联网IoT中台，实现针对行业场景深度融合，研发前端感知智能硬件产品，拓展碎片化市场，向消费类市场延伸，构建行业优势壁垒。报告期内，持续拓展资源管理，补充实现通道管理、数据类型、模型管理、设备管理、点位管理等功能，实现资源数据精细化分类管控，新增策略中心、设备授权管理、数据推送，完善告警中心，实现广泛的物联网数据的快速汇聚、高效共享应用。
　　（6）RUP统一研发智能技术生态平台
　　罗普特技术中台（RUP）涵盖了统一研发管理标准体系和规范、统一技术框架和组件、统一服务接口以及统一快速开发平台的通用智能基础技术平台，是介于基础设施和应用产品之间的共享技术底座，实现项目快速交付、提升研发效率和质量、降低研发成本。RUP以连接、数据、智能为目标，通过各类传感器设备连接各种场景，采集各种数据以及业务系统本身产生的数据形成数据池，通过对数据池进行分析、加工处理后分主题、分类、分时间维度存储形成数据资产，对已有数据资产进行各类AI智能化的应用研发，通过完善RUP的持续集成开发环境，打通系统研发、发布及部署流程，提高软件系统生产的规范及效率。
　　报告期内，公司持续加大对数字经济领域的核心技术研发布局和核心技术人才梯队建设，强化数字技术创新研发体系建设，在数字基础设施、人工智能、大数据等方面构建技术体系，并不断完善提升。在已构建的数字技术体系基础上，不断研发出各类数字平台产品和行业数字化解决方案，提升公司产品的市场竞争力。公司的上述核心技术及其先进性未发生明显的变化。
　　2.报告期内获得的研发成果
　　报告期内，公司取得“厦门市工信局软件企业入库”认证，荣获“2024年度厦门市重点工业企业”、“安防行业知名品牌”、“服务公共安全突出贡献单位”等荣誉，顺利通过“国家专精特新小巨人”年审、“福建省公共安全防范企业信用”复评、“信用等级证书AAA级（企业招投标）”重新评价，以及全球软件领域的软件成熟度模型CMMI V2.0五级（简称CMMI5）重新认证。
　　截止2024年6月30日，公司累计获得各项知识产权501项，其中发明专利106项，实用新型专利25项，外观设计专利14项、软件著作权356项。
　　在知识产权建设方面，报告期内新增11项专利申请，均为发明专利，新增申请软件著作权25项；获得6项发明专利授权；获得23项软件著作权登记证书。公司部分重要知识产权详细情况如下：
　　部分专利清单：
　　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

　　二、经营情况的讨论与分析
　　2024年上半年，面对诸多市场不确定性的挑战，公司经营业绩受到多方面因素的影响。首先，市场环境的不确定性导致下游客户需求释放减缓和波动，对公司业务的拓展和增长构成一定压力。其次，项目验收集中在下半年（特别是第四季度）的行业季节性特点，对公司收入确认节奏带来较大影响。此外，为降低资金回款风险和确保项目利润、合理管控应收账款规模和账期，公司降低对短期业务规模的追求，战略性放弃预期回款能力差、盈利性不佳的项目，选择性承接有专项资金匹配的项目。在以上因素综合作用下，公司上半年实现营业收入3,926.33万元，归属母公司净利润-4,941.08万元。
　　面对市场的诸多不确定性，公司管理层在不确定性中积极寻求确定性，持续聚焦AI领域的研发投入以提升科技创新能力，在寻求更多、更深区域城市链接的同时，内部加强组织变革和战略管理，组建“阿米巴”式经营团队进行扁平化管理提升管理效率，引入战略管理体系提升战略执行效率；外部积极推进产业生态构建，利用资本运作等手段广泛汇集资源，强化公司产业生态，布局新的增长曲线。同时，公司持续加强合规建设，坚持回报投资者，通过回购股份稳定投资者预期，通过注销部分股份增强投资者获得感。具体经营情况如下：
　　（一）聚焦“高质量”项目，在多个城市深度推进“AI+”赋能区域产业经济
　　在“小区域大作为”的战略思想指引下，公司依托各业务单元，深度链接重点布局城市的信息化、智能化市场。一方面，公司强化与区域优势主体的链接，加快重点区域城市的突破，并积极探索从政府端到企业端延伸的业务发展模式，在部分区域取得进展；另一方面，公司持续加强全国各战略城市分支机构的经营管理，依托于分布在各地的市场团队，充分利用公司独特的产学研资源优势以及产业生态资源，根据不同区域的产业特色导入针对性的核心技术，为区域产业经济赋能。
　　报告期内，公司通过紧贴客户需求，坚持将人工智能、大数据技术有效融合于公司产品与解决方案，在“AI+工业”、“AI+医疗”、“AI+文旅”、“AI+海洋”等领域推进场景示范项目落地，相关领域的在谈订单较为充足。公司持续巩固在安徽、重庆、湖北、河北、云南、四川等省市的区域布局进展，延伸拓展江苏、山东等省市的区域市场机会。同时，在部分区域地方政府出现财政周期性波动、付款周期延长等情况的背景下，为降低回款风险、合理管控应收账款规模和账期，公司持续加强“项目质量”的评判，优先选择有资金保障、盈利能力强、有利于提升公司综合竞争能力的项目，不盲目追求短期业务规模的增长。
　　（二）持续加强AI核心技术研发投入，增强科技创新能力
　　作为人工智能领域软硬件一体的高新技术企业，公司持续进行科研投入，通过置身行业技术变革和紧贴客户实际需求，加快技术迭代升级，以“企业科技化”为重要抓手，聚焦新一代人工智能相关核心技术的研发和突破，进一步积累和掌握硬科技，为持续高质量发展积蓄新动能。报告期内，公司新增布局多模态语义识别技术、通用大模型行业应用技术、关键领域国产化技术、海洋数字经济技术等前沿技术的研发。其中，围绕AI赋能千行百业的细分应用场景，构建和完善AI算法训练推理一体化平台，提供丰富快捷访问服务，赋能各行业应用。在多模态技术方面，深入探索多模态图片、语义识别技术，优化多模态目标检测技术，提升万物识别的准确性和识别效率。同时，公司积极布局大模型应用技术，探索大模型落地行业的创新应用模式，通过与多种开源及私有化大模型平台的结合，立项大模型应用平台等科研课题，为业务应用研发统一的大模型底层能力，显著提升系统的智能化水平。
　　报告期内，公司积极拥抱新质生产力变革，将人工智能技术深度应用作为驱动发展的重要引擎，深度融合人工智能等先进技术于研发、生产、管理各个环节，提升研发效能，技术模块复用率超过50%以上。公司顺利通过“国家专精特新小巨人”年审、“福建省公共安全防范企业信用”复评、“信用等级证书AAA级（企业招投标）”重新评价，以及“全球软件领域的软件成熟度模型CMMI V2.0五级”（简称CMMI5）重新认证，新增获得发明专利6项、软件著作权23项，累计获得各项知识产权501项，其中发明专利106项。
　　（三）加强“内功修炼”，重点提升经营质量，优化组织效率
　　公司聚焦高质量、可持续发展战略，围绕“提质增效”加强“内功修炼”。在提质方面，公司深入推进组织变革，组建“阿米巴”式经营团队进行扁平化管理，避免管理层级冗余，将项目商机和潜在客户下沉到业务团队一线，在提高团队执行力的同时，给予业务团队更多的自主权，激发业务团队积极性、创造力，显著提升客户响应度和满意度。此外，公司引入新型战略管理体系和工具，通过引导团队制定更有效的目标设定，各部门的战略目标更加明确，执行步骤更加具体，公司整体的战略规划与执行能力得到显著加强，各部门之间的协同效应更加明显。
　　在增效方面，公司采取了一系列措施以优化人员配置和结构，通过精细化管理，实现了人力资源的合理配置和成本的有效控制。同时，公司紧密结合技术研发与市场需求，打造了高效的双向互动平台，这不仅促进了研发团队与市场部门之间的深度协作，还加速了产品市场化落地的转化过程。通过持续优化产品市场匹配度（PMF），公司提升了研发的精准性和效率，确保了创新成果迅速转化为市场上的竞争优势。
　　（四）布局“外延生态”，助力内生发展的同时，布局新的增长曲线
　　作为科创板人工智能领域的上市公司，除了依托自身业务内生稳健的增长，公司也在积极依托资本运作工具和平台，展开外延发展的布局，并同步带动内生增长。一方面，公司通过深化产业链生态合作，与行业内上下游企业建立紧密联系，实现资源共享和技术创新，同时深化产业链整合，优化供应链管理，共同研发创新产品。在此基础上，加强技术创新与服务优化，提升差异化服务能力，并结合高效资源配置与品牌建设，提高市场竞争力。此外，通过市场调研和客户关系管理，公司能够快速响应市场需求，从而全面提升综合竞争力和需求响应能力。
　　另一方面，公司战略性地探寻和挖掘蕴藏增长潜力、与自身业务发展具备较强协同性的人工智能项目标的，旨在通过深入的战略合作及深度的股权合作，为公司业务的转型升级注入强劲动力，布局一条更加立体、多元且具备弹性的增长曲线。同时，依托于自身的技术积累以及所拥有的资源平台，借用资本运作工具优化资源配置、实现能力融合与市场拓展，为公司带来长期的战略竞争优势，助力公司巩固在人工智能赛道领域的领先布局和优势地位。
　　报告期内，公司将外延生态布局作为公司重要的发展战略进行推进和落地，已经全面启动以上两方面的工作，并通过广泛链接资源，深入推进资本运作相关工作，已经在多个业务领域的合作取得有序进展。
　　（五）持续加强合规风控，力所能及回报投资者
　　在新的《国九条》政策指导下，在报告期内，公司持续优化合规架构，确保公司规章制度与法律法规同步更新；全面提升员工合规意识，通过定期培训强化合规精神；识别并评估潜在风险，制定风险防控策略；严格遵守信息披露规范，保障投资者权益的透明公正；积极构建和谐投资者关系，增强市场信任度和品牌影响力；建立健全独立的合规监督机制，确保合规措施得以贯彻执行；对违规行为采取坚决措施，维护公司纪律和市场秩序。通过这些举措，公司旨在构建一个坚实可靠的企业治理框架，为公司的长远发展和投资者的利益保护提供有力保障。
　　在当前宏观经济需求疲软、市场竞争加剧等多重挑战交织的复杂局面下，公司始终坚守对投资者的承诺，将保障和提升投资者回报置于战略核心。报告期内，公司通过策划并落地执行股份回购计划，旨在稳定股价波动，增强市场信心，该次回购计划实际回购公司股份4,568,743股，使用资金总额30,105,745.17元（不含印花税、交易佣金等交易费用）；公司始终将投资者的利益和诉求放在首位，并通过注销部分回购股份，让投资者切实感受到公司对投资者获得感的重视，本次注销回购股份拟将存放于回购专用证券账户中原用于员工股权激励的2,207,433股公司股份，予以注销以减少注册资本，目前仍在有序推进过程中。与此同时，公司深知品牌管理与社会责任对于塑造企业形象的重要性，通过深入开展品牌维护活动、积极参与社会公益项目、以及坚定不移地推行节能减排策略，全方位提升公司在资本市场上的声誉和整体品牌形象。

　　三、风险因素
　　(一)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　公司2024年上半年营业收入同比下降幅度较大，主要系在手订单未能如期按时交付确认收入。市场环境的整体低迷导致客户需求下降或发生变动，对公司业务的拓展和完成交付构成了压力。其次，行业招标和验收活动集中在下半年（特别是第四季度）的季节性特点，对公司收入确认节奏带来较大影响。此外，为降低资金回款风险、合理管控应收账款规模和账期，公司降低对短期业务规模的追求，战略性放弃回款能力差的项目，选择性承接有专项资金匹配的项目。
　　公司核心竞争力未发生重大不利影响。但若下游客户需求持续转弱，而公司在新技术研发和新渠道拓展方面如果一直无法突破，公司业绩仍有可能面临下滑风险。2024年以来，人工智能产业在政策推动和技术变革的大背景下，有望迎来新一轮快速增长，公司将努力抓住行业快速发展的机遇，实现业务规模和科技属性的进一步提升。
　　(二)核心竞争力风险
　　1、技术更新迭代风险
　　人工智能、大数据等领域的技术发展迅猛，扩散及更新迭代速度快，如不能密切追踪前沿技术变化并将新技术用于客户服务升级，公司在同行业竞争中将不具有竞争优势，无法实现可持续的业务稳定及业务增长。
　　公司以国家企业技术中心为驱动，通过加强研发团队的建设，实行行业专家传帮带教练制，与外部科研机构紧密合作（包括与行业龙头合作开发、设立博士后科研工作站、与高校合作等），不断加强研发人才培养，提升科研创新力，力求在技术迅速迭代的过程中保持先进性。
　　2、研发进展不及预期风险
　　在未来经营过程中，如果公司不能持续加大研发投入或者研发投入的效果不及预期，公司的技术能力将不能持续提高，面临核心竞争力下降，经营业绩无法持续增长的风险。
　　公司紧贴各地市场，打造7*24小时响应客户需求的快速反应团队，搭建需求-研发-交付-需求的端到端的业务闭环，同时也结合业务驱动的产学研联合攻关模式进行研发，形成行业专家+产品专家+技术专家在内的“铁三角”，有效降低研发不及预期的风险。
　　3、核心人才流失风险
　　随着行业的持续发展，行业内企业之间对于高端人才的竞争日益激烈，如果公司无法持续加强核心人员的培养及引进，并为核心人员提供有竞争力的激励机制和薪资待遇等，则将面临核心人员流失的风险，公司的技术水平、研发能力也将受到不利影响。
　　公司积极储备行业人才，从行业经验、职业素养、学历条件等方面招募和挖掘潜在核心人才，同时通过传帮带构建人才梯队，并通过股权激励等多种手段与核心人才进行深度绑定，尽量减少核心人才的流失。
　　(三)经营风险
　　1、销售季节性风险
　　公司主要客户以各地公安局、政法委、监狱、交通、市政服务机构等政府机构、军队和电信运营商等国有企业为主，项目建设资金大多来源于政府财政资金。这些客户通常实行预审管理和产品集中采购制度，一般每年年初制订年度预算、投资计划，并进行招投标方案设计，采购招标和项目建设实施集中在年中和下半年，并在下半年（特别是第四季度）进行集中验收和结算，从而使得公司收入呈现明显的季节性特征，经营业绩存在较为明显的季节性波动的风险。
　　针对销售季节性风险，一方面，公司将延伸和丰富客户类别，增加非政府类客户的拓展和积累，包括重点开拓企业类客户，平滑销售业绩的季节波动性；另一方面，合理安排项目施工交付的进度，尽量减少项目集中交付的情况，在更好保证项目质量的同时平滑公司季度业绩的波动。
　　2、下游需求波动风险
　　公司服务的下游市场覆盖公安、政法、交通、教育、医疗等行业领域，各细分市场受行业发展趋势和行业政策影响，若客户出现财政预算支出削减，或客户自身业务结构调整出现智能化、数字化需求调整，将对公司的业绩和盈利能力造成不利影响。
　　公司将进一步加强对宏观环境、行业、市场、客户层面的洞察，对市场需求变化保持敏锐，及时做出积极应对。同时，也将加强重点客户深耕，贴近客户需求进行研发及服务，推动与价值客户的战略合作以及各层级客户关系建设，提升行业竞争力，从而更有效抵御市场波动对公司带来的负面影响。
　　3、市场扩张带来的内部管理风险
　　公司在市场扩张的过程中将面临包括但不限于团队扩张、产品及服务的快速输出、人才结构优化等一系列内部管理挑战，如内部管理不能跟上，公司将面临业务被内部管理拖累的风险。
　　对此，公司持续完善优化研发体系和供应链体系，通过组织效能提升强化快速交付能力；同时，通过建设职能端共享中心和优化提升管理效能，更好服务业务发展。
　　(四)财务风险
　　1、应收款项回款不及预期的风险
　　报告期内，公司经营活动现金流量净额为-7,047.80万元，经营现金流持续流出会给公司带来一定的现金流风险。该风险存在的主要原因是公司业务的最终客户主要以政府部门为主，而受财政资金到位时间的影响，针对该类客户的业务存在前期建设投入较高、回款周期较长的情况。公司将不断增强回款验收工作的力度，在市场扩张过程中，选择付款条件相对优质的客户，并不断探索商业模式多样化。同时，公司开始执行供应商战略合作模式，倡导并践行与供应商“风险共担、收益共享”的合作模式，减少公司的资金占用，降低因回款周期长带来的流动性风险。
　　2、应收账款余额较高风险
　　报告期末，公司应收账款账面价值合计为39,315.12万元，虽较2023年期末有所下降，但应收账款余额仍较高。应收款项余额较高的主要原因是：公司业务的最终客户主要以政府部门为主，受财政付款审批进度、财政资金到位时间的影响，回款周期较长，且政府项目验收存在季节性，公司大部分项目验收时间集中在下半年，特别是第四季度，因此通常难以在当年度回款。同时，受政府财政预算政策影响，公司部分订单无法如期验收。虽然根据历史经验，政府采购项目发生坏账的风险较低，但若未来各地政府财政资金紧张，不排除政府采购项目发生坏账的可能，进而对公司的业绩造成不利影响。同时，应收账款的增长和较长的回款周期导致公司短期经营现金净流出金额较大，虽然报告期末公司主要偿债指标仍较为正常（流动比率为1.69，资产负债率为41.62%），但若公司不能采取措施改善现金流量状况，或者未能进行持续有效的外部融资，公司可能面临较大的资金压力，对公司的持续经营能力和偿债能力造成一定的不利影响。
　　公司成立专项回款工作组，充分集合调动资源，建立“日更新、周反馈、周考核”的工作机制，并配套发布相应管理办法以及落实系列考核奖励机制等举措，持续加强应收账款的回款管理，尽量降低应收账款坏账和无法回收风险。
　　(五)行业风险
　　1、市场竞争加剧的风险
　　我国人工智能行业市场空间已颇具规模，多年来保持了快速增长态势，根据中国信息通信研究院公布的数据显示，2023年我国人工智能核心产业规模达5,784亿元，增速13.9%，企业数量超过4,300家。人工智能市场快速增长，市场机遇也带来了较多参与者，竞争相对激烈。若公司不能紧跟行业发展趋势，满足客户需求的变化，在产品研发、技术创新和客户服务等方面进一步增强实力，则未来将面临市场竞争加剧的风险。
　　公司在公共安全、社会治理、交通管理、生态环境、教育医疗、文化旅游、农业互联网、数字海洋等多个领域延伸业务布局。立足于多年行业积累及资质优势，公司与行业内的一些知名竞争厂商采用不同战略侧重，形成优势互补、协作共赢的行业生态。公司以数字经济为市场机遇，在政府加快推进“人工智能+”建设浪潮中，快速输出产品+数据服务的定制化实战解决方案，贴近客户需求，增强客户黏性，持续为客户创造价值。
　　2、行业政策变动的风险
　　报告期内，公司主要提供人工智能、大数据相关的系统解决方案及产品销售、维保服务等，终端客户以政府机构为主，较大程度上受益于国内各级政府对智慧城市、智慧海洋等领域的持续投入。若未来因政府政策变动，对上述领域的投资规模出现下降，或政府财政周期性波动无法及时支付建设款项等，则会对公司持续盈利能力和项目回款进度、资金流产生较大不利影响。
　　目前，国家十四五规划将新基建、数字化政府、智能政府提到新高度，2024年政府工作报告明确开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群，多个省市政府工作报告均将数字化转型、人工智能赋能作为重要部署内容，为公司所处行业提供较好的市场机会。
　　(六)宏观环境风险
　　1、经济发展不及预期的风险
　　2024年，国内外经济形势仍面临很大的不确定性，国际贸易环境日趋复杂，中美贸易摩擦争端此起彼伏，国内外整体经济形势下行，实体经济增长放缓。在国内外错综复杂的形势交互作用下，宏观经济增长预期进入相对保守的阶段，给企业经营带来较大的外部环境压力。
　　在此情况下，公司将在进一步巩固传统业务优势的基础上，积极开拓业务新机会，寻找新的业务增长端口；同时，公司坚持技术创新，持续增加核心技术的研发投入，提高研发产品化效率，不断丰富公司技术的应用场景，为公司未来业务发展储备科技力量。
　　2、税收优惠的不确定性风险
　　2023年，公司重新通过了高新技术企业认证，享受高新技术企业税收优惠，根据《中华人民共和国企业所得税法》及相关法规规定，适用企业所得税税率为15%，有效期自2023年11月22日至2026年11月21日止。若公司未来未能持续被评定为高新技术企业，或国家税收政策有所调整，则将对公司未来经营业绩产生影响。

　　四、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1.拥有产学研一体研发生态，贴近客户需求进行研发
　　公司深知技术创新是在行业内立足的根本，围绕市场需求和行业发展趋势，聚焦人工智能、云计算、智能感知、大数据及数据价值挖掘技术研究，拓展AI+行业的应用创新，建立并不断完善技术研发体系，深入行业应用，为各行业客户提供具有核心竞争力的数字化产品、技术及数据服务，助力行业数字化转型。
　　公司拥有计算机视觉国家级人工智能技术中心，构建技术中台以及标准化技术模块，加快行业研究院区域化建设，以匹配人才发展规划，贴近用户服务创新。
　　公司充分借鉴IPD研发模型及敏捷开发模型，规范项目立项、项目管理、项目结项的研发流程，有利于公司研究开发项目的规范化、流程化、高效化，在保证产品可靠性的基础上促进研究开发成果的快速落地。
　　公司通过了企业知识产权管理体系认证(GB/T29490-2013)、信息技术服务管理体系认证(ISO/IEC20000-1:2018)、信息安全管理体系认证(ISO/IEC27001:2013)、质量管理体系认证(ISO9001:2015)、商品售后服务评价体系(GB/T27922-2011)等系列认证，持有软件开发成熟度CMMI五级证书。
　　公司依托自身研发基础及国家和地方政府的科研支持，承接了国家和地方政府多个重大科研项目，涉及“存算一体化”AI芯片产业化、政法智能化、市域社会治理、海洋数字经济产业化等多个行业方向，建立产学研深度合作模式，对多项先进关键技术进行攻坚克难、探索突破。
　　在不断完善自有研发平台建设、持续巩固自身研发实力，开展与科研院所、院士等关于行业拓展的合作，参与及牵头国家重点专项课题、重大科研课题、政法研究课题等前沿课题，建立起产学研用协作关系，通过内生性的自主研发和开放式的外部科研院所、技术专家合作模式，公司研发体系建设的广度和深度得以拓展，技术研发实力不断增强。
　　2.具备丰富的行业实战经验，可跨行业多领域为客户提供服务
　　公司自设立以来，深耕公共安全、智慧政法、智慧城市、智慧交通、智慧海洋、生态环境业务，并积累积淀了丰富的专业技术和实战经验。AI+行业前景仍处在方兴未艾的发展阶段，人工智能安全领域市场机会是公司主营业务持续增长的基础，大数据平台技术及大数据价值挖掘技术，围绕行业数字化智能化水平提升是新的增长引擎。与此同时，公司在长期激烈的市场竞争中，依托在智慧城市领域的技术积累和应用能力，逐步形成“打通技术到实战应用最后一公里”的能力，锻造出参与市场角逐的差异化竞争优势，促成了公司运用计算机视觉人工智能技术、大数据技术向各行业多领域延伸渗透，公司业务逐渐在应急、医疗、教育、市政、专业园区、农业、水利等行业不断拓展落地。
　　3.深度绑定产业链生态伙伴，合力拓展区域市场
　　公司在渠道建设发力，着力打造多渠道、多形式、可持续发展的开拓模式；积极拓展并培育各地子公司，建立起根据地业务，与当地产业主体进行深度绑定合作，推进合作的进一步深入，通过区域布局实现营收规模增长；公司高度重视生态合作伙伴，通过与行业龙头企业、大型集成商、本地运营商的长期合作，为合作伙伴提供具有竞争力的产品及服务支持；公司重视行业延伸，立足传统的公安政法业务，不断拓展智慧城市等多行业应用领域，拓宽业务边界；公司拥有行业齐全的资质，具备承接涉密项目、军工业务的条件，能够提供行业产品和技术资源整合能力，不断延长产业链条，促进增量业务自然成长。
　　4.构建持续迭代的技术中台，可快速、高效的响应客户需求
　　在十多年的持续经营过程中，公司成功完成了涉及多个领域的标杆性项目，对内公司研发与技术部门积累了丰富的行业经验，并通过持续实践在技术中台中储备了可以适用于多个领域的众多成熟的技术模块、软件版本以及平台。公司根据最终用户的不同需求，对已有成熟的技术模块进行组合化应用或者二次开发，并搭配硬件设备后形成完整的解决方案，解决细分客户群的不同痛点。深入理解公共安全、智慧政法、智慧交通、智慧海洋、智慧城市的行业需求及痛点，快速输出具备技术先进、行业优势的解决方案。通过技术中台，一方面可以有效降低公司项目推广的成本、设计开发及实施周期，有助于公司保持较高的利润空间；另一方面，成熟的技术模块、软件版本以及平台的储备，有助于项目团队快速为客户提供解决方案，显著提升公司对于客户需求的响应速度。对外公司与各类生态合作伙伴有着紧密联系，无论是渠道/技术/科研均与合作伙伴保持共同发展、合力并进的合作态势，在公司发展中起到关键性的作用，也为公司平台的产业布局打下了良好的基础。 收起▲