1、业务经营情况
　　2025年1-9月公司实现营业收入85,515,466.45元，毛利率29.37%。
　　智慧城市业务收入主要是信创、教育、医疗领域市场订单，实现营收68,557,393.88元，占比80.17%。智能制造业务主要是AI+数字工厂、AI+工业视觉业务订单，实现营收10,489,493.51元，占比12.27%。智能驾驶业务主要是智慧交通基础设施建设订单，实现营收6,435,105.75元，占比7.53%。

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　　一、业务概要　　商业模式报告期内变化情况：　　（一）主营业务　　公司是信息技术领域专业服务商，专注于为政企客户提供基于人工智能技术的产品与解决方案，包括系统设计、系统开发、设备选型采购、实施调试以及运营维护等。业务领域涵盖智能制造、智能驾驶、智慧城市三大领域。　　智能制造领域，基于精益生产理念和人工智能技术,为工业企业提供全面的智能制造解决方案，助力企业在生产运营各环节实现数字化和智能化。　　依托工业数据AI分析平台和工业视觉AI开发平台，研发了“AI+工业视觉”、“AI+数字工厂”两类基于客户场景的产品及解决方案，在自有产品和解决方案的基础上打造以人工智能技术为核心的“汉工云”工业互联网... 查看全部▼

　　一、业务概要
　　商业模式报告期内变化情况：
　　（一）主营业务
　　公司是信息技术领域专业服务商，专注于为政企客户提供基于人工智能技术的产品与解决方案，包括系统设计、系统开发、设备选型采购、实施调试以及运营维护等。业务领域涵盖智能制造、智能驾驶、智慧城市三大领域。
　　智能制造领域，基于精益生产理念和人工智能技术,为工业企业提供全面的智能制造解决方案，助力企业在生产运营各环节实现数字化和智能化。
　　依托工业数据AI分析平台和工业视觉AI开发平台，研发了“AI+工业视觉”、“AI+数字工厂”两类基于客户场景的产品及解决方案，在自有产品和解决方案的基础上打造以人工智能技术为核心的“汉工云”工业互联网平台，联合生态伙伴共同构建“AI+X”产业赋能生态，实现“AI+工业”在各行业领域的产业落地。目前已服务于流程化工、高端装备、食品药品、汽车及零部件、3C电子、金属冶炼六大行业千余家客户。
　　智能驾驶领域，基于车路云一体化技术，开发了智能网联汽车云控平台、智能网联汽车安全监测平台、自动驾驶算法系统以及车路协同智能终端等全栈产品矩阵，面向交通管理部门、交通运输部门、城市车联网运营商、园区港口矿山等企事业单位，提供自动驾驶车辆改装、园区物流管理、精准公交、自主召泊车、智慧隧道巡检、数字教学仿真等应用解决方案，实现“人、车、路、网、云”全域数字化协同，提升车辆自动驾驶能力与道路通行效率，强化交通安全管理，为智能网联汽车产业规模化落地提供技术产品和服务。
　　智慧城市领域，公司深耕智慧城市领域20余年，积累沉淀了大量的业务及技术经验，目前已形成涵盖业务应用平台、场景解决方案、信创适配方案等的数字化转型能力，在算力基础设施、政务、教育、医疗等领域为客户提供咨询规划、方案设计、设备采购、系统实施、开发调试、运行维护为一体的信息化智能化产品和解决方案。同时为党政机关提供国产自主可控的信息系统产品和解决方案，并在此基础上开展信创行业应用系统的软件开发及适配业务。
　　（二）主要产品和服务
　　1、智能制造领域
　　（1）“AI+工业视觉”
　　“AI+工业视觉”解决方案是基于先进视觉技术，以深度学习为核心技术引擎，应用机械、工业自动化、大模型等技术，综合考虑工业企业的环境、目标、成本、效果等要求，在工业企业生产各环节，以智能设备替代人工，提供精细检测、精准测量、精确定位、高效识别等智造解决方案，有效降低人力成本、提升产品质量、提高生产效率，帮助工业企业提升自动化、智能化水平，打造核心竞争力。为满足工业企业多样化的需求，持续降低交付成本、提升交付效率，汉鑫科技自主研发了工业视觉AI开发平台（HiVision）。平台以众多行业开源算法库为基础，积累了千余个自研项目算法库，并根据工业视觉独特应用场景要求，整合了视觉算法开发所需的工具集和开发环境，在提高项目质量同时，实现项目快速交付。未来汉鑫科技将持续推动“AI+工业视觉”在不同行业和领域的深度应用，为细分领域工业CV大模型研发奠定基础。
　　（2）“AI+数字工厂”
　　“AI+数字工厂”解决方案，以汉鑫工业物联网平台（HiIOT）、工业数据AI分析平台（HiData）和工业APP开发平台（HiCode）为底座，按照ISA-95和ISO-62264国际标准打造了智能运营管理平台（HiMOM），实现订单管理、智慧排产、智慧调度、制造执行管理、质量管理、仓储管理、设备管理、能源管理等生产运营全过程的数字化智能管理。围绕工业企业运营管理痛点，依托工业数据AI分析平台，打造工艺、质量、设备、能源等大数据集，通过内嵌的AI算法，对非线性、强耦合的数据集进行数据挖掘和关联分析，孵化了“AI+配方优选”、“AI+工艺优化”、“AI+能耗优化”等8大应用场景。“AI+数字工厂”解决方案帮助工业企业实现了全要素、全业务、全价值链的数字化和智能化管理，提升了工业企业利用数据进行问题发现、分析和解决的能力，从而帮助企业持续优化经营绩效。
　　2、智能驾驶领域
　　（1）云边一体化开发平台
　　云边一体化开发平台采用1+N+X架构体系，提供核心通用能力、行业定制化扩展能力和场景化应用扩展能力。
　　平台基于1个核心通用能力模块，提供全局性的技术支持和资源管理；N个领域扩展能力模块，专注于不同领域的特定需求，确保平台能够快速适应和响应各行业的应用场景；X个场景化扩展能力模块，进一步满足复杂和多样化的业务需求。平台能够适应不断变化的业务需求和技术发展，支持集群部署、标准部署或轻量化部署等多种方式。
　　云边一体化技术架构
　　（2）智能网联云控平台
　　智能网联云控平台，包括云控基础平台和云控应用平台两部分。
　　云控基础平台：应用物联网和车联网技术，实现海量路侧设备和车端数据的高效接入与管理，提供高精交通数据。平台为交通运行管理和智能化服务提供技术支撑，实时监控和分析交通状况，确保数据的准确性和及时性。
　　云控应用平台：通过人工智能数据分析，实现交通异常检测、交通拥堵监测、车辆出行规律分析、驾驶行为分析等功能，支持交通信号控制、V2X安全出行、公交优先通行、网联车辆运营管理等多种场景应用。
　　智能网联云控平台
　　（3）智能网联汽车安全监测平台
　　智能网联汽车安全监测平台由数据采集、数据处理、数据分析和应用管理等模块组成。
　　平台通过数据采集和处理，实时获取智能网联汽车的行驶数据和车辆信息，包括车辆位置、速度、行驶路线、车辆健康状况等。通过对数据的分析和挖掘，发现行驶中的异常情况和潜在的安全隐患，并及时采取措施进行处理和管理。同时可实现与其他平台的数据共享和交互，配合相关管理部门开展交通违法处理、事故调查、责任认定、原因分析等工作，共同构建智慧交通管理体系。
　　智能网联汽车安全监测平台
　　（4）边缘计算单元
　　边缘计算单元实时处理雷达、视频等设备的多源感知数据，通过内置算法实现数据的本地化处理与分析，提供实时交通状况监测、车辆行为分析、路况预警等功能，有效减少云端计算压力和网络延时，可应用于实时交通信号控制、动态路径规划、事故检测与响应、智能停车管理等场景。
　　边缘计算单元
　　（5）自动驾驶车辆改装解决方案
　　自动驾驶车辆改装解决方案是为具备线控底盘的新能源车，配置自动驾驶域控制器，安装自动驾驶算法系统，增加激光雷达、摄像头等感知设备，实现电控车辆自动驾驶功能。面向矿山矿卡、港口集卡、配送车、清扫车、巡检车等应用需求，通过环境感知、路径规划和决策控制等算法优化，实现特定领域自动驾驶应用，并与智能网联云控平台、智能网联汽车安全监测平台数据协同，满足不同应用场景的协同式自动驾驶解决方案。
　　（6）精准公交解决方案
　　精准公交解决方案利用智能网联技术对城市公交车辆进行改造升级，提升公共交通车辆的行驶安全和通行效率。通过车端智能设备与路侧智能设备进行信息感知与共享，实现智慧公交的车、路、云一体化协同与管理，将公交车辆的实时位置、速度、载客信息等数据与路侧设备及其他网联车辆进行信息交互，可实现公交优先通行，提升公交准时准点率，提高公众绿色出行和低碳出行数量，为城市碳达峰和碳中和做出贡献。
　　精准公交管理系统
　　（7）自主召泊车解决方案
　　自主召泊车解决方案利用自动驾驶、车路协同、视觉分析等技术，实现人、车、路、场、云的协同和交互，提高车位利用率和停车效率，优化停车资源配置，降低运营成本，提升用户的出行体验，可为停车场运营商、物业管理公司、城市规划者和车辆制造商提供全面的技术支持和管理工具，帮助用户实现智能化、自动化的停车管理。
　　（8）智慧隧道巡检解决方案
　　智慧隧道巡检解决方案面向交通管理、隧道养护、应急救援等场景，提供隧道智慧交通警察系统、隧道智慧巡检管理系统和隧道智慧应急管理系统产品。隧道智慧交通警察系统通过雷达、摄像机、巡检机器人等设备，感知隧道内车道级精准交通数据，对隧道拥堵、交通违章等进行秒级预警，对异常事件快速处置，保障隧道交通安全，提升通行效率。隧道智慧巡检管理系统对隧道路况、环境、设备设施进行24小时无死角巡检，发现异常即时预警，异常事件快速处置，提高隧道整体管养能力。隧道智慧应急管理系统对隧道内的重大突发事件实现秒级预警，并联动设施设备进行现场疏散及控制，在事故发生初期降低事故影响，减少二次事故发生及人员伤亡。
　　智慧隧道巡检系统
　　（9）数字教学仿真解决方案
　　数字教学仿真解决方案将教学内容与实际的场景相结合，通过智能座舱、底盘线控等装调设备，采用微型测试场、实景沙盘、数字孪生、虚拟仿真操作、数字人教师等创新实训模式，帮助学生快速掌握智能网联知识以及各类设备系统安装测试技能，实现教、学、训、考、评五维一体，创新职教产教融合方式，培养实践技能，提高教学质量。
　　数字教学仿真系统
　　3、智慧城市领域
　　公司通过软件的开发服务、硬件的安装集成，对业务数据进行采集、分析、可视化，帮助政府、企事业单位及相关部门提高管理水平和运营服务能力。
　　（1）算力基础设施建设及运营
　　随着人工智能技术的高速发展和大模型在各行业的推广，各省、地市分别建设算力基础设施作为支撑区域数字经济发展的算力底座。区域算力中心的建设将为企业、高校及科研院所提供大规模的普惠AI算力，加速推进海量数据和各行业领域模型训练过程，提升模型精度，加速人工智能算法创新及应用进程。公司可为客户提供算力中心的规划设计、建设实施、算力运营维护和相关应用（智能计算、大数据分析、算法模型迁移搭建等）方面的定制化服务。
　　（2）数字政府
　　数字政府业务致力于推进各级政府治理体系和服务的数字化，实现互联化、智能化、开放化的政府运营，形成“用数据对话、用数据决策、用数据服务、用数据创新”的现代化治理模式。产品服务主要包括政务信息化、指挥中心、城市大脑等的建设及运营。
　　（3）智慧校园
　　智慧校园业务是将校园内的教学、科研、管理和生活服务等各类信息资源进行整合、软硬件集成，实现校园的全面信息化。公司在智慧校园领域主要提供虚拟仿真实训教学平台、汽车智能技术实训室、校园车路协同微型测试场、远程驾驶仿真系统、数字人教学等解决方案，实现教学理论和操作实践的有机结合，为解决行业蓝领人才缺口提供有力的人才培养支撑。
　　（4）信创服务
　　该类业务系为客户提供自主可控的信息管理系统的解决方案，基于国有知识产权的芯片及操作系统，根据不同用户的需求和场景，为客户提供应用软件国产化适配服务及产品，构建自主可控的业务系统，实现功能和服务的国产化。

　　二、经营情况回顾
　　（一）经营计划
　　2025年公司聚焦在人工智能的创新应用服务的业务主线，通过智慧城市、智能制造、智能驾驶三大业务，专注于为政企客户提供基于人工智能技术的产品与解决方案。
　　1、公司财务状况
　　（1）公司资产总额为642,862,354.78元，比上年度末减少6.92%；负债总额268,615,570.61元，比上年度末减少9.08%；资产负债率41.78%；净资产总额374,246,784.17元，比上年度末减少5.31%。
　　（2）公司经营成果报告期内，公司实现营业收入63,846,253.81元，同比减少47.09%；营业成本48,188,152.01元，同比减少41.50%；净利润-17,919,099.34元，同比减少468.84%。
　　（3）现金流量情况报告期内，经营活动产生的现金流量净额为-47,723,985.37元，比上年同期减少2,444,229.23元；经营活动现金流入小计51,733,095.63元，比上年同期减少39,391,710.88元；经营活动现金流出小计99,457,081.00元，比上年同期减少36,947,481.65元。
　　2、业务拓展情况
　　报告期内，公司顺应经济环境和行业的发展态势，及时调整业务重心，持续推进核心业务的战略布局，为公司持续的业务转型和发展打好基础。报告期内公司实现营业收入63,846,253.81元，毛利率24.52%。
　　智慧城市业务收入主要是信创、教育领域市场订单。受到客户资金支付能力的影响，公司在跟进的算力建设及运营的潜在订单处于暂缓状态，客户侧需求下降，报告期内智慧城市业务实现营收59,102,892.17元，占比92.57%。
　　智能制造业务受到市场竞争环境的影响，质检专机系列二代产品推广未及预期，单体千万规模的潜在订单尚在跟进中，报告期内实现营收4,721,173.54元，主要是AI+数字工厂业务订单，占比7.39%。智能驾驶业务领域，目前车路云一体化建设尚处在引领示范阶段，该领域订单存在一定波动，公司在跟进潜在订单尚在推进中，报告期内尚未实现收入。公司积极拓展特种车辆自动驾驶应用等新业务领域，通过“产学研用”协同创新体系，推进工业园区/港区物流接驳、无人清扫等应用场景落地。截至本报告披露日，公司在手订单约9,000万元，其中智能驾驶业务约5,000万元，智能制造业务约1,800万元。
　　（二）行业情况
　　人工智能产业政策持续推进。2025年7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，强调深入实施“人工智能+”行动，推进规模化商业化应用，发挥我国优势推动其与经济社会各领域融合，形成创新与应用的良性循环；要求政府部门和国有企业要示范引领，优化创新生态，提升安全能力水平，构建动态敏捷、多元协同的治理格局。
　　山东省出台政策推动人工智能产业的高质量发展。2025年5月15日，山东省政府办公厅印发《关于支持人工智能全产业链创新发展的若干政策措施》，要求从聚焦策源引领，提升科技创新支撑；聚焦关键环节，强化核心要素供给；聚焦重点领域，深化拓展赋能应用；聚焦协同发力，优化产业发展生态；聚焦激励相容，加大要素资源保障五个方面，为人工智能全产业链创新发展提供系统化政策支撑。2025年6月6日，山东省政府办公厅印发《关于加快人工智能赋能重点领域高质量发展的推进方案》，提出到2027年，培育20个服务垂直行业的基础级人工智能大模型，打造50个以上可复制推广的标杆应用场景等目标；围绕加速赋能重点产业、培育生活领域新型消费热点等方面明确重点任务，推动人工智能在多领域应用。
　　公司围绕人工智能创新应用，业务产品包括工业AI产品及解决方案、交通AI产品及解决方案、数字城市解决方案及建设。在当前人工智能产业相关的政策支持下，公司将在人工智能创新应用领域持续发力。
　　1、智能制造领域
　　2025年4月19日，工信部依据《制造业数字化转型行动方案》《“十四五”智能制造发展规划》等的任务要求，发布了《智能制造典型场景参考指引》，用于指导智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案攻关、智能制造标准研制应用等相关工作，助力制造业数字化、智能化升级。
　　山东省做为工业大省，出台了一系列的相关政策推进工业企业的数字化转型和智能化发展。2025年1月26日，山东省工业和信息化厅发布《2025年全省工业互联网赋能制造业数字化转型工作要点》，明确提出规上工业企业数字化转型覆盖率达94%的目标，通过完善工业互联网功能体系等举措助力制造业数字化、智能化发展。山东省工业和信息化厅组织开展了2025年度“工赋百景”制造业数字化转型揭榜挂帅项目申报暨数字化供应链试点工作，围绕技术赋能、链式转型、载体赋能三类方向布局任务，涉及工业互联网+安全生产、5G工厂等多个细分领域。
　　制造业是我国的立国之本、强国之基，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，是一个逐步和长期的建设过程，为公司智能制造业务的发展提供了广阔的发展空间。
　　2、智能驾驶领域
　　2025年是中国乘用车L3级有条件自动驾驶的商业化元年。2025年3月，工信部有条件批准L3准入，北上深等一线城市已开放L3级有条件自动驾驶测试，处在“试点先行”的阶段。在技术实现层面，依赖端到端大模型提升复杂场景泛化能力、车路协同基建弥补单车智能盲区、算力能力等进一步提升；在社会管理层面，需要通过数据积累与政策制度协同实现从示范应用到全面商业化的跨越。单车智能的发展将积极地促进车路云一体化建设的步伐。
　　山东省济南市入选全国20个智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市，推动了山东省智能网联产业的发展。2025年2月，山东省发布《山东省智能网联汽车产业发展行动方案(2025—2027年)》，提出到2027年，力争全省智能网联新能源汽车产量达到150万辆，整零协同产业体系基本完善，智能网联产业竞争力明显提升。山东省人民政府办公厅印发《关于加快人工智能赋能重点领域高质量发展的推进方案》，提出在智能驾驶领域，重点发展高精度定位导航、复杂环境动态避障等场景，推动智能网联汽车产业发展；在“人工智能+出行”方面，布局建设智慧交通系统等，开展无人配送、无人出租、智慧公交等应用场景试点，全面推进“出行即服务”模式。
　　这为公司智能驾驶业务的发展提供了市场机遇。
　　3、智慧城市领域
　　2025年4月28日，工业和信息化部办公厅、财政部办公厅发布《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》，聚焦智能化市政设施、智慧交通、数据安全等领域，提出实施智能化市政基础设施改造，新建设施同步部署物联设备，老旧设施逐步实现实时监测与模拟仿真推；动“5G+车联网”协同发展，加快道路智能感知系统布设，提升车路协同水平，构建城市运行智能中枢，整合公共安全、交通管理等全领域数据，实现“一网统管”和应急快速响应。
　　2025年4月3日，国家数据局发布《关于组织开展2025年可信数据空间创新发展试点工作的通知》，支持城市开展可信数据空间试点，重点任务包括：构建跨部门、跨领域的数据资源体系，围绕智慧交通、能源调控等场景开发数据产品；建立数据安全可信流通机制，通过动态数据价值评估和收益分配，激发数据要素价值共创；试点期为两年，目标形成可复制的经验模式，支撑全国一体化数据市场建设。
　　上述政策的推出为“一网通管”和信创业务的发展带来契机。
　　（三）新增重要非主营业务情况

　　三、公司面临的风险和应对措施
　　宏观经济下滑、政府采购下降风险
　　重大风险事项描述:受到国内国际经济形势的影响，在宏观经济出现较大下滑时，将直接导致地方政府财政收入减少。为缓解财政压力，地方政府可能采取消减投资项目、压缩投资规模、减少后期投入和延长款项支付周期等手段，从而影响行业内企业的盈利能力，并加大企业资金链断裂风险。应对措施：公司将加强相关政策的跟踪与研究,通过人工智能技术赋能工业制造与智能驾驶领域，加大产品开发、技术创新的力度，在不断调整产品结构的基础上，积极拓展渗透细分行业领域，不断拓展公司业务广度和深度。
　　客户集中风险
　　重大风险事项描述：2025年半年度公司前五名客户销售总额为21,141,972.44元，占当期营业总收入的比重33.11%，较去年同期83.40%减少50.29个百分点；客户集中度较以往有所下降，前五大客户波动较大，若未来公司承揽大型项目能力增强，未来客户集中度高的风险仍可能存在。应对措施：积极拓宽新地域、新领域市场，加大产品标准化投入，建立一套完整的产品化营销体系，不断扩展已有成果，逐步占领细分市场，由地区到全国辐射核心行业客户，突破客户地域性限制、打开全国市场。
　　应收账款持续增长风险
　　重大风险事项描述：2025年半年度公司应收账款账面价值占资产总额的57.57%，比例较高。随着公司经营规模的扩大，公司应收账款规模可能会进一步增加。应收账款的增长会给公司造成运营资金压力，不利于公司业务规模的持续扩大。此外，如果公司应收账款出现大额坏账计提，不仅严重影响当期经营业绩，而且对公司未来的持续发展造成不利影响。应对措施：完善应收账款回款督导制度，针对各事业部建立“一把手负责、责任到人”的督导机制，全面系统、实时更新、定期专人督导应收账款回款情况，多措并举提高回款速度及回款率。
　　行业竞争风险
　　重大风险事项描述:随着大数据、云计算、人工智能技术的发展，新技术、新产品不断推陈出新，来自同行业企业的竞争愈发激烈。在当前竞争环境下，对企业的议价能力、持续服务能力、大客户领先能力都提出了更高要求。如果公司不能适应日趋激烈的市场竞争，无法抓住行业快速发展的机遇，公司将面临着无法持续扩大市场份额，竞争优势不断丧失的风险。应对措施：公司执着创新，持续加大产品业务开发和推广力度，不断提升产业链上下游整合能力、拓展产品边界，建立软硬一体化的全链产品服务体系，努力保持在行业客户的领先优势。实施合作伙伴策略，通过建立合作伙伴关系网络，拓展市场份额和扩大市场影响力。着力升级客户的体验，提升客户的服务质量，在业务稳定增长的基础上，提升客户满意度，突出企业品牌效应。
　　技术进步风险
　　重大风险事项描述:计算机信息技术的发展是飞速的，每次的技术突破都将带来行业的加速发展，而行业的快速发展又刺激了技术的升级。随着行业技术水平的快速发展，如果公司不能及时掌握关键技术的发展动态，在研发方向、技术路线上不能正确把握，公司将存在无法紧跟市场需求，丧失市场机遇的风险。应对措施：加强与国内知名大学、科研院所、知名企业的合作，跟踪和了解国内外的技术发展趋势，引进和吸收高精尖科技人才。加大公司的研发投入，借助科研能力提升的影响力，带动整个公司技术实力的提升和进步。
　　核心技术、业务人员流失风险
　　重大风险事项描述:大数据、人工智能、信息安全是知识密集型行业，行业的核心竞争力是技术和人才。随着计算机信息技术变革日新月异和市场竞争的不断加剧，对人才的争夺也日趋激烈，特别是大数据和人工智能的兴起，对公司技术储备和人才储备带来一定的挑战。拥有稳定、高素质的人才队伍对公司的发展壮大至关重要。如果公司不能有效保持和完善核心人员的激励机制，不仅可能导致公司无法及时引进所需人才，同时自身培养的核心技术、业务人员也存在流失的可能。核心技术、业务人员的流失不仅造成技术升级受阻碍、业务机会丧失、核心技术泄露等风险，并且对公司持续健康发展造成不利影响。应对措施：公司秉承“共成长、同发展”的企业人才观，增强公司凝聚力及向心力，为员工提供更多的培训学习机会及更广阔的成长舞台；同时制定出合理的薪酬和考评机制，按员工的贡献大小实行不同的福利待遇，提高员工的积极性和工作效率。
　　本期重大风险是否发生重大变化：
　　本期重大风险未发生重大变化。 收起▲

　　一、业务概要　　商业模式报告期内变化情况　　（一）主营业务　　公司是信息技术领域专业服务商，专注于为政企客户提供基于人工智能技术的产品与解决方案，包括系统设计、系统开发、设备选型采购、实施调试以及运营维护等。业务领域涵盖智能制造、智能驾驶、智慧城市三大领域。　　智能制造领域，基于精益生产理念和人工智能技术,为工业企业提供全面的智能制造解决方案，助力企业在生产运营各环节实现数字化和智能化。　　依托工业数据AI分析平台和工业视觉AI开发平台，研发了“AI+工业视觉”、“AI+数字工厂”两类基于客户场景的产品及解决方案，在自有产品和解决方案的基础上打造以人工智能技术为核心的“汉工云”工业互联网平... 查看全部▼

　　一、业务概要
　　商业模式报告期内变化情况
　　（一）主营业务
　　公司是信息技术领域专业服务商，专注于为政企客户提供基于人工智能技术的产品与解决方案，包括系统设计、系统开发、设备选型采购、实施调试以及运营维护等。业务领域涵盖智能制造、智能驾驶、智慧城市三大领域。
　　智能制造领域，基于精益生产理念和人工智能技术,为工业企业提供全面的智能制造解决方案，助力企业在生产运营各环节实现数字化和智能化。
　　依托工业数据AI分析平台和工业视觉AI开发平台，研发了“AI+工业视觉”、“AI+数字工厂”两类基于客户场景的产品及解决方案，在自有产品和解决方案的基础上打造以人工智能技术为核心的“汉工云”工业互联网平台，联合生态伙伴共同构建“AI+X”产业赋能生态，实现“AI+工业”在各行业领域的产业落地。目前已服务于流程化工、高端装备、食品药品、汽车及零部件、3C电子、金属冶炼六大行业千余家客户。
　　智能驾驶领域，基于车路云一体化技术，开发了智能网联汽车云控平台、智能网联汽车安全监测平台、自动驾驶算法系统以及车路协同智能终端等全栈产品矩阵，面向交通管理部门、交通运输部门、城市车联网运营商、园区港口矿山等企事业单位，提供自动驾驶车辆改装、园区物流管理、精准公交、自主召泊车、智慧隧道巡检、数字教学仿真等应用解决方案，实现“人、车、路、网、云”全域数字化协同，提升车辆自动驾驶能力与道路通行效率，强化交通安全管理，为智能网联汽车产业规模化落地提供技术产品和服务。
　　智慧城市领域，公司深耕智慧城市领域20余年，积累沉淀了大量的业务及技术经验，目前已形成涵盖业务应用平台、场景解决方案、信创适配方案等的数字化转型能力，在算力基础设施、政务、教育、医疗等领域为客户提供咨询规划、方案设计、设备采购、系统实施、开发调试、运行维护为一体的信息化智能化产品和解决方案。同时为党政机关提供国产自主可控的信息系统产品和解决方案，并在此基础上开展信创行业应用系统的软件开发及适配业务。
　　（二）主要产品和服务
　　1、智能制造领域
　　（1）“AI+工业视觉”
　　“AI+工业视觉”解决方案是基于先进视觉技术，以深度学习为核心技术引擎，应用机械、工业自
　　动化、大模型等技术，综合考虑工业企业的环境、目标、成本、效果等要求，在工业企业生产各环节，以智能设备替代人工，提供精细检测、精准测量、精确定位、高效识别等智造解决方案，有效降低人力成本、提升产品质量、提高生产效率，帮助工业企业提升自动化、智能化水平，打造核心竞争力。目前已经面向磁材、罐装瓶、刹车盘等领域打造了系列智能质检专机设备，并积极推动项目快速实施和规模复制。
　　为满足工业企业多样化的需求，持续降低交付成本、提升交付效率，汉鑫科技自主研发了工业视觉AI开发平台（HiVision）。平台以众多行业开源算法库为基础，积累了千余个自研项目算法库，并根据工业视觉独特应用场景要求，整合了视觉算法开发所需的工具集和开发环境，在提高项目质量同时，实现项目快速交付。未来汉鑫科技将持续推动“AI+工业视觉”在不同行业和领域的深度应用，为细分领域工业CV大模型研发奠定基础。
　　（2）“AI+数字工厂”
　　“AI+数字工厂”解决方案，以汉鑫工业物联网平台（HiIOT）、工业数据AI分析平台（HiData）和工业APP开发平台（HiCode）为底座，按照ISA-95和ISO-62264国际标准打造了智能运营管理平台（HiMOM），实现订单管理、智慧排产、智慧调度、制造执行管理、质量管理、仓储管理、设备管理、能源管理等生产运营全过程的数字化智能管理。围绕工业企业运营管理痛点，依托工业数据AI分析平台，打造工艺、质量、设备、能源等大数据集，通过内嵌的AI算法，对非线性、强耦合的数据集进行数据挖掘和关联分析，孵化了“AI+配方优选”、“AI+工艺优化”、“AI+能耗优化”等8大应用场景。“AI+数字工厂”解决方案帮助工业企业实现了全要素、全业务、全价值链的数字化和智能化管理，提升了工业企业利用数据进行问题发现、分析和解决的能力，从而帮助企业持续优化经营绩效。
　　2、智能驾驶领域
　　（1）云边一体化开发平台
　　云边一体化开发平台采用1+N+X架构体系，提供核心通用能力、行业定制化扩展能力和场景化应用扩展能力。
　　平台基于1个核心通用能力模块，提供全局性的技术支持和资源管理；N个领域扩展能力模块，专注于不同领域的特定需求，确保平台能够快速适应和响应各行业的应用场景；X个场景化扩展能力模块，进一步满足复杂和多样化的业务需求。平台能够适应不断变化的业务需求和技术发展，支持集群部署、标准部署或轻量化部署等多种方式。
　　云边一体化技术架构
　　（2）智能网联云控平台
　　智能网联云控平台，包括云控基础平台和云控应用平台两部分。
　　云控基础平台：应用物联网和车联网技术，实现海量路侧设备和车端数据的高效接入与管理，提供高精交通数据。平台为交通运行管理和智能化服务提供技术支撑，实时监控和分析交通状况，确保数据的准确性和及时性。
　　云控应用平台：通过人工智能数据分析，实现交通异常检测、交通拥堵监测、车辆出行规律分析、驾驶行为分析等功能，支持交通信号控制、V2X安全出行、公交优先通行、网联车辆运营管理等多种场景应用。
　　智能网联云控平台
　　（3）智能网联汽车安全监测平台
　　智能网联汽车安全监测平台由数据采集、数据处理、数据分析和应用管理等模块组成。
　　平台通过数据采集和处理，实时获取智能网联汽车的行驶数据和车辆信息，包括车辆位置、速度、行驶路线、车辆健康状况等。通过对数据的分析和挖掘，发现行驶中的异常情况和潜在的安全隐患，
　　并及时采取措施进行处理和管理。同时可实现与其他平台的数据共享和交互，配合相关管理部门开展交通违法处理、事故调查、责任认定、原因分析等工作，共同构建智慧交通管理体系。
　　智能网联汽车安全监测平台
　　（4）边缘计算单元
　　边缘计算单元实时处理雷达、视频等设备的多源感知数据，通过内置算法实现数据的本地化处理与分析，提供实时交通状况监测、车辆行为分析、路况预警等功能，有效减少云端计算压力和网络延时，可应用于实时交通信号控制、动态路径规划、事故检测与响应、智能停车管理等场景。
　　边缘计算单元
　　（5）自动驾驶车辆改装解决方案
　　自动驾驶车辆改装解决方案是为具备线控底盘的新能源车，配置自动驾驶域控制器，安装自动驾驶算法系统，增加激光雷达、摄像头等感知设备，实现电控车辆自动驾驶功能。面向矿山矿卡、港口集卡、配送车、清扫车、巡检车等应用需求，通过环境感知、路径规划和决策控制等算法优化，实现特定领域自动驾驶应用，并与智能网联云控平台、智能网联汽车安全监测平台数据协同，满足不同应用场景的协同式自动驾驶解决方案。
　　（6）精准公交解决方案
　　精准公交解决方案利用智能网联技术对城市公交车辆进行改造升级，提升公共交通车辆的行驶安全和通行效率。通过车端智能设备与路侧智能设备进行信息感知与共享，实现智慧公交的车、路、云一体化协同与管理，将公交车辆的实时位置、速度、载客信息等数据与路侧设备及其他网联车辆进行信息交互，可实现公交优先通行，提升公交准时准点率，提高公众绿色出行和低碳出行数量，为城市碳达峰和碳中和做出贡献。
　　精准公交管理系统
　　（7）自主召泊车解决方案
　　自主召泊车解决方案利用自动驾驶、车路协同、视觉分析等技术，实现人、车、路、场、云的协同和交互，提高车位利用率和停车效率，优化停车资源配置，降低运营成本，提升用户的出行体验，可为停车场运营商、物业管理公司、城市规划者和车辆制造商提供全面的技术支持和管理工具，帮助用户实现智能化、自动化的停车管理。
　　（8）智慧隧道巡检解决方案
　　智慧隧道巡检解决方案面向交通管理、隧道养护、应急救援等场景，提供隧道智慧交通警察系统、隧道智慧巡检管理系统和隧道智慧应急管理系统产品。隧道智慧交通警察系统通过雷达、摄像机、巡检机器人等设备，感知隧道内车道级精准交通数据，对隧道拥堵、交通违章等进行秒级预警，对异常事件快速处置，保障隧道交通安全，提升通行效率。隧道智慧巡检管理系统对隧道路况、环境、设备设施进行24小时无死角巡检，发现异常即时预警，异常事件快速处置，提高隧道整体管养能力。隧道智慧应急管理系统对隧道内的重大突发事件实现秒级预警，并联动设施设备进行现场疏散及控制，在事故发生初期降低事故影响，减少二次事故发生及人员伤亡。
　　智慧隧道巡检系统
　　（9）数字教学仿真解决方案
　　数字教学仿真解决方案将教学内容与实际的场景相结合，通过智能座舱、底盘线控等装调设备，采用微型测试场、实景沙盘、数字孪生、虚拟仿真操作、数字人教师等创新实训模式，帮助学生快速掌握智能网联知识以及各类设备系统安装测试技能，实现教、学、训、考、评五维一体，创新职教产教融合方式，培养实践技能，提高教学质量。
　　数字教学仿真系统
　　3、智慧城市领域
　　公司通过软件的开发服务、硬件的安装集成，对业务数据进行采集、分析、可视化，帮助政府、企事业单位及相关部门提高管理水平和运营服务能力。
　　（1）算力基础设施建设及运营
　　随着人工智能技术的高速发展和大模型在各行业的推广，各省、地市分别建设算力基础设施作为支撑区域数字经济发展的算力底座。区域算力中心的建设将为企业、高校及科研院所提供大规模的普惠AI算力，加速推进海量数据和各行业领域模型训练过程，提升模型精度，加速人工智能算法创新及应用进程。公司可为客户提供算力中心的规划设计、建设实施、算力运营维护和相关应用（智能计算、大数据分析、算法模型迁移搭建等）方面的定制化服务。
　　（2）数字政府
　　数字政府业务致力于推进各级政府治理体系和服务的数字化，实现互联化、智能化、开放化的政府运营，形成“用数据对话、用数据决策、用数据服务、用数据创新”的现代化治理模式。产品服务主要包括政务信息化、指挥中心、城市大脑等的建设及运营。
　　（3）智慧校园
　　智慧校园业务是将校园内的教学、科研、管理和生活服务等各类信息资源进行整合、软硬件集成，实现校园的全面信息化。公司在智慧校园领域主要提供虚拟仿真实训教学平台、汽车智能技术实训室、校园车路协同微型测试场、远程驾驶仿真系统、数字人教学等解决方案，实现教学理论和操作实践的有机结合，为解决行业蓝领人才缺口提供有力的人才培养支撑。
　　（4）信创服务
　　该类业务系为客户提供自主可控的信息管理系统的解决方案，基于国有知识产权的芯片及操作系统，根据不同用户的需求和场景，为客户提供应用软件国产化适配服务及产品，构建自主可控的业务系统，实现功能和服务的国产化。

　　二、经营情况回顾
　　(一)经营计划
　　2024年公司践行“硬终端”的战略目标，完成“汉鲲”硬件终端品牌的注册，基本完成首个硬件终端试产实验室的搭建，迈出了从软件集成到软硬一体化路线的第一步，构建起“硬终端+软平台+解决方案”的全链服务能力，拓宽了业务产品边界，提升了公司在产业链的垂直整合能力和产品竞争力，为公司未来长足的发展奠定了基础。
　　1、报告期内公司财务状况
　　（1）公司资产总额为690,683,832.05元，比上年度末减少1.49%；负债总额295,444,813.54元，比上年度末减少5.91%；资产负债率42.78%；净资产总额395,239,018.51元，比上年度末增加2.10%。（2）公司经营成果报告期内，公司实现营业收入271,864,639.11元，同比减少25.38%；营业成本177,331,808.97元，同比减少35.15%；净利润15,203,111.94元，同比减少49.35%。
　　（3）现金流量情况报告期内，经营活动产生的现金流量净额为-12,975,689.04元，比上年同期减少50,824,268.35元；经营活动现金流入小计216,127,029.06元，比上年同期减少144,736,720.03元；经营活动现金流出小计229,102,718.10元，比上年同期减少93,912,451.68元。
　　2、业务拓展情况
　　智能制造业务领域，公司持续对核心产品进行研发迭代，“AI+工业视觉”产品方面，针对磁材、罐装瓶、刹车盘等领域的系列智能质检专机设备已陆续投放市场为客户提供服务。报告期内，智能制造业务收入主要系提供“AI+工业视觉”、“AI+数字工厂”及工业管理平台建设等产品和服务，实现营收44,662,657.30元，占比16.43%。
　　智慧城市业务领域，受市场环境变化的影响，智算中心建设及运营领域潜在订单客户投资决策放缓，在跟进潜在订单尚在推进中。报告期内，智慧城市业务收入主要来自信创、政务、医院、学校等服务领域，实现营收196,603,668.87元，占比72.32%。
　　智能驾驶业务领域，目前车路云一体化建设尚处在引领示范阶段，该领域订单存在一定波动，公司在跟进潜在订单尚在推进中。报告期内，智能驾驶业务收入主要系提供智慧汽车服务配套、智慧交通平台建设及交通教学实训等产品和服务，实现营收30,537,145.93元，占比11.23%。
　　2024年公司实现营业收入271,864,639.11元，其中烟台市场占比79.58%，烟台外市场占比20.42%。
　　截至本报告披露日，公司在手订单约1.1亿元。
　　(二)行业情况
　　人工智能产业政策支持力度持续加大。2024年6月，工业和信息化部等四部门联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，聚焦产业高质量发展的标准体系加快形成。
　　2025年3月5日，政府工作报告中提出，持续推进“人工智能+”行动。因地制宜发展新质生产力，加快建设现代化产业体系。推动科技创新和产业创新融合发展，大力推进新型工业化，做大做强先进制造业。加快制造业数字化转型，培育一批既懂行业又懂数字化的服务商，加大对中小企业数字化转型的支持。开展标准提升引领传统产业优化升级行动。加快工业互联网创新发展，优化全国算力资源布局，打造具有国际竞争力的数字产业集群。随着新一轮科技革命和产业革命的快速推进，国内相关领域发展呈迅猛态势，“人工智能+”是未来经济发展的必然趋势。
　　赛迪顾问认为，2025年中国人工智能产业将迎来爆发式增长，增速领跑全球。中国人工智能产业在未来10年将呈现出显著的增长趋势，并在全球市场中占据重要地位。预计2030年中国人工智能产业规模将突破1万亿元，到2035年中国人工智能产业规模预计将增长至17,295亿元，复合年增长率为15.6%。
　　注：赛迪顾问发布的《2025年人工智能产业趋势洞察》
　　2024年12月6日，山东省印发《山东省人工智能产业科技创新行动计划（2025—2027年）》计划到2027年，全省算力算法数据有效支撑，创新体系不断完善，场景赋能的广度和深度全面拓展。行动计划提出，全省算力规模达到14EFops（每秒百亿亿次浮点运算），智能算力占比达到40%；打造具有国内竞争力的行业级大模型10个以上；培育20家人工智能领军企业；打造500个左右全国领先的深度融合应用场景；打造一批细分领域产业集群，人工智能核心产业产值规模突破1,000亿元，带动相关产业规模超万亿元，成为全国重要的人工智能科技创新与产业应用融合发展高地。
　　公司围绕人工智能创新应用，业务产品包括工业AI产品及解决方案、交通AI产品及解决方案、数字城市解决方案及建设。在当前人工智能产业相关的政策支持下，公司将迎来广阔的发展机遇。
　　1、智能制造领域
　　公司在智能制造领域产品“AI+工业视觉”“AI+数字工厂”主要分布在机器视觉、工业智能软件两个行业领域。工信部出台了多项政策支持人工智能发展。《关于推动未来产业创新发展的实施意见》提出，围绕制造业主战场加快发展人工智能、人形机器人等未来产业，支撑推进新型工业化；2024年7月公布《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，将赋能新型工业化作为人工智能标准体系结构的七个部分之一，规范了人工智能技术在制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求；2024年12月发布《制造业企业数字化转型实施指南》，鼓励企业探索智能研发新应用，开发“人工智能+”研发设计软件。
　　在机器视觉领域，根据高工产业研究院（GGII）预测，到2025年我国机器视觉市场规模将达到349亿元，其中，2D视觉市场规模将超过291亿元，3D视觉市场规模将超过57亿元。根据前瞻产业研究院预测，到2029年中国机器视觉行业市场规模将超过1,000亿元。
　　注：前瞻研究院发布的《2024年中国机器视觉行业市场需求现状及发展趋势前景分析》
　　在工业智能软件领域，根据国际数据公司（IDC）最新研究，中国核心工业软件（含CAD、CAE、EDA、PLM、MES，不含硬件和服务）市场规模将以19.1%的年复合增长率持续高速扩张，从2024年的318.6亿元人民币激增至2029年的765.0亿元人民币。
　　注：IDC近期发布的《IDC Market Forecast：中国核心工业软件市场预测，2023-2027》
　　2、智能驾驶领域
　　在智能驾驶领域，公司业务主要聚焦在车路云一体化建设领域。
　　2024年7月3日，工业和信息化部等五部门发布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单，确定了20个城市（联合体）为首批“车路云一体化”试点城市，北京、上海、深圳、广州、武汉、重庆、南京、苏州、成都、济南等在列。截至2024年9月，全国已启动超30个车路云一体化项目，北京（99亿元）、武汉（170亿元）等城市项目投资额达百亿级。中国汽车工程学会等机构最新发布的《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》报告提出，2025年中国车路云一体化产业产值增量预计为7,295亿元，其中智能网联汽车贡献6,451亿元，智能化路侧基础设施贡献223亿元；在中性预期情景下，2030年车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预计为25,825亿元，年均复合增长率为28.8%。
　　3、智慧城市领域
　　根据艾瑞咨询研究院测算，2023年中国智能算力市场规模已达到5,097亿元，2028年中国智能算力市场规模或将达到3.4万亿元，五年复合增长率达到46.3%；2023年中国AI基础数据服务市场规模为37亿元，2028年中国AI基础数据服务市场规模将达到117亿元，五年复合增长率达到26.1%。
　　注：艾瑞咨询研究院发布的《中国人工智能行业产业研究报告（VI）》
　　国际数据公司（IDC）发布最新报告，预计到2028年，中国智慧城市ICT市场投资规模将增长至12,325.4亿元人民币，2023—2028年的年均复合增长率（CAGR）预计为7.1%。根据中研普华产业研究院统计预测，未来几年内，我国智慧校园市场规模将保持10%以上的增速。根据前瞻产业研究院发布的智慧政务发展现状进行初步预测，2024—2029年智慧政务年复合增速在4%左右，2029年市场规模接近5,000亿水平。
　　注：前瞻产业研究院发布的《2024年中国智慧政府行业全景图谱》

　　三、未来展望
　　(一)行业发展趋势
　　(二)公司发展战略
　　公司将聚焦于人工智能技术的产品研发与创新应用，基于“硬终端+软平台+解决方案”的全链服务能力，持续扩大经营规模，进一步增强核心竞争力,巩固和提升公司在行业中的地位和品牌影响力，完成业务从1到10的全国战略布局。
　　(三)经营计划或目标
　　2025年度公司经营管理目标：
　　1、保持业绩稳定增长。在智慧城市业务基本盘的基础上，重点跟进算力、车路云建设相关订单落地；在烟台、济南及周边市场基础上，重点拓展青岛市场，完成智能制造业务产品的全国推广销售指标。2、持续提升核心竞争力。持续加大研发投入，招引高端人才，夯实研发团队能力；深化产品研发，提高产品竞争力，完成无纸化办公、行业质检专机、自主召泊车、无人矿卡等产品的研发迭代，并实现新品的订单落地。
　　3、借助资本力量助力公司快速发展。公司将紧跟国家政策导向，积极储备上下游产业和资本生态资源，探索利用资本工具助推公司持续做大做强。
　　4、逐步优化团队，提高作战能力。逐步推进组织架构的敏捷化改造，建立与业务战略高度适配的人才梯队；通过管理干部轮训计划、技术创新激励机制、跨部门协作平台的系统构建，强化管理干部的带头作用，树立“以奋斗者为本、勇于担当、团结协作”的团队正气。
　　5、降本增效，着力提升盈利水平。完善应收账款回款督导考核管理制度，建立各事业部“一把手负责、责任到人”的督导机制，多措并举完成回款指标；对内强化成本控制，利润考核指标责任到人，积极改善现金流，着力提高公司盈利水平。
　　(四)不确定性因素
　　受国内外政治经济形势变化影响，当宏观经济出现较大下滑时，将直接导致地方政府财政收入减少。为缓解财政压力，地方政府可能采取消减投资项目、压缩投资规模、减少后期投入和延长款项支付周期等手段，从而影响行业内企业的盈利能力，并加大企业资金链断裂风险。

　　四、风险因素
　　(一)持续到本年度的风险因素
　　宏观经济下
　　重大风险事项描述:受到国内国际经济形势的影响，在宏观经济出现较大下滑时，
　　滑、政府采购下降风险
　　将直接导致地方政府财政收入减少。为缓解财政压力，地方政府可能采取消减投资项目、压缩投资规模、减少后期投入和延长款项支付周期等手段，从而影响行业内企业的盈利能力，并加大企业资金链断裂风险。
　　应对措施:公司将加强相关政策的跟踪与研究,通过人工智能技术赋能工业制造与智慧城市应用，积极部署新一代算力基建及服务，探索智能驾驶商业闭环领域，加大产品开发、技术创新的力度，在不断调整产品结构的基础上，积极拓展渗透细分行业领域，不断拓展公司业务广度和深度。
　　客户集中风险
　　重大风险事项描述:2024年度公司前五名客户销售总额为124,171,188.16元，占当期营业总收入的比重45.67%，较去年同期87.60减少41.93个百分点；客户集中度较以往有所下降，前五大客户波动较大，若未来公司承揽大型项目能力增强，未来客户集中度高的风险仍可能存在。
　　应对措施：积极拓宽新地域、新领域市场，加大产品标准化投入，建立一套完整的产品化营销体系，不断扩展已有成果，逐步占领细分市场，由地区到全国辐射核心行业客户，突破客户地域性限制、打开全国市场。
　　应收账款持续增长风险
　　重大风险事项描述:2024年度公司应收账款账面价值占资产总额的51.90%，比例较高。随着公司经营规模的扩大，公司应收账款规模可能会进一步增加。应收账款的增长会给公司造成运营资金压力，不利于公司业务规模的持续扩大。此外，如果公司应收账款出现大额坏账计提，不仅严重影响当期经营业绩，而且对公司未来的持续发展造成不利影响。
　　应对措施：完善应收账款回款督导制度，针对各事业部建立“一把手负责、责任到人”的督导机制，全面系统、实时更新、定期专人督导应收账款回款情况，多措并举提高回款速度及回款率。
　　行业竞争风险
　　重大风险事项描述:随着大数据、云计算、人工智能技术的发展，新技术、新产品不断推陈出新，来自同行业企业的竞争愈发激烈。在当前竞争环境下，对企业的议价能力、持续服务能力、大客户领先能力都提出了更高要求。如果公司不能适应日趋激烈的市场竞争，无法抓住行业快速发展的机遇，公司将面临着无法持续扩大市场份额，竞争优势不断丧失的风险。
　　应对措施：公司执着创新，持续加大产品业务开发和推广力度，不断提升产业链上下游整合能力、拓展产品边界，建立软硬一体化的全链产品服务体系，努力保持在行业客户的领先优势。实施合作伙伴策略，通过建立合作伙伴关系网络，拓展市场份额和扩大市场影响力。着力升级客户的体验，提升客户的服务质量，在业务稳定增长的基础上，提升客户满意度，突出企业品牌效应。
　　技术进步风险
　　重大风险事项描述:计算机信息技术的发展是飞速的，每次的技术突破都将带来行业的加速发展，而行业的快速发展又刺激了技术的升级。随着行业技术水平的快速发展，如果公司不能及时掌握关键技术的发展动态，在研发方向、技术路线上不能正确把握，公司将存在无法紧跟市场需求，丧失市场机遇的风险。
　　应对措施：加强与国内知名大学、科研院所、知名企业的合作，跟踪和了解国内外的技术发展趋势，引进和吸收高精尖科技人才。加大公司的研发投入，借助科研能力提升的影响力，带动整个公司技术实力的提升和进步。
　　核心技术、业务人员流失风险
　　重大风险事项描述:大数据、人工智能、信息安全是知识密集型行业，行业的核心竞争力是技术和人才。随着计算机信息技术变革日新月异和市场竞争的不断加剧，对人才的争夺也日趋激烈，特别是大数据和人工智能的兴起，对公司技术储备和人才储备带来一定的挑战。拥有稳定、高素质的人才队伍对公司的发展壮大至关重要。如果公司不能有效保持和完善核心人员的激励机制，不仅可能导致公司无法及时引进所需人才，
　　同时自身培养的核心技术、业务人员也存在流失的可能。核心技术、业务人员的流失不仅造成技术升级受阻碍、业务机会丧失、核心技术泄露等风险，并且对公司持续健康发展造成不利影响。
　　应对措施：公司秉承“共成长、同发展”的企业人才观，增强公司凝聚力及向心力，为员工提供更多的培训学习机会及更广阔的成长舞台；同时制定出合理的薪酬和考评机制，按员工的贡献大小实行不同的福利待遇，提高员工的积极性和工作效率。
　　本期重大风险是否发生重大变化：
　　本期重大风险未发生重大变化。 收起▲