经营分析☆ ◇002970 锐明技术 更新日期：2026-09-16◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.主营业务】【2.主营构成分析】【3.前5名客户营业收入表】【4.前5名供应商采购表】
【5.经营情况评述】
【1.主营业务】
以人工智能和视频技术为核心，聚焦商用车安全、合规和效率提升的AIoT智能物联解决方案
【2.主营构成分析】
截止日期:2026-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
公共出行车辆(行业) 5.80亿 46.88 2.68亿 51.52 46.27
物流车辆(行业) 5.43亿 43.91 2.06亿 39.61 37.97
特种车辆(行业) 5863.75万 4.74 --- --- ---
其他(行业) 5529.24万 4.47 1362.70万 2.62 24.65
─────────────────────────────────────────────────
AI解决方案(产品) 9.83亿 79.47 4.28亿 82.21 43.55
视频设备(产品) 1.99亿 16.06 7907.38万 15.18 39.78
其他(产品) 5529.24万 4.47 1362.70万 2.62 24.65
─────────────────────────────────────────────────
境外(地区) 8.02亿 64.84 3.80亿 72.94 47.36
中国境内(地区) 4.35亿 35.16 1.41亿 27.06 32.39
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2025-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
公共出行车辆(行业) 12.28亿 49.56 6.13亿 54.81 49.96
物流车辆(行业) 11.17亿 45.10 4.57亿 40.85 40.93
特种车辆(行业) 8447.08万 3.41 --- --- ---
其他(行业) 4777.09万 1.93 347.66万 0.31 7.28
─────────────────────────────────────────────────
AI解决方案(产品) 20.15亿 81.37 9.46亿 84.51 46.92
视频设备(产品) 4.14亿 16.70 1.70亿 15.18 41.06
其他(产品) 4777.09万 1.93 347.66万 0.31 7.28
─────────────────────────────────────────────────
境外(地区) 15.27亿 61.64 8.14亿 72.75 53.32
中国境内(地区) 9.50亿 38.36 3.05亿 27.25 32.09
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2025-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
交通运输(行业) 5.18亿 44.80 2.50亿 45.23 48.38
交通出行(行业) 4.80亿 41.50 2.38亿 43.05 49.71
前装业务(行业) 1.07亿 9.25 --- --- ---
创新业务(行业) 2835.98万 2.45 --- --- ---
其他(行业) 2309.10万 2.00 207.82万 0.38 9.00
─────────────────────────────────────────────────
商用车行业信息化产品(产品) 9.68亿 83.73 4.49亿 81.09 46.41
商用车通用监控产品(产品) 1.65亿 14.28 1.03亿 18.53 62.21
其他(产品) 2309.10万 2.00 207.82万 0.38 9.00
─────────────────────────────────────────────────
国外(地区) 7.69亿 66.51 4.30亿 77.71 55.98
国内(地区) 3.87亿 33.49 1.23亿 22.29 31.91
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2024-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
交通运输(行业) 9.12亿 32.85 4.59亿 46.22 50.35
交通出行(行业) 8.82亿 31.77 4.18亿 42.08 47.39
其他(行业) 8.03亿 28.93 4719.89万 4.75 5.87
前装业务(行业) 9694.78万 3.49 --- --- ---
创新业务(行业) 8233.50万 2.96 --- --- ---
─────────────────────────────────────────────────
商用车行业信息化产品(产品) 16.71亿 60.16 7.62亿 76.66 45.60
其他(产品) 8.03亿 28.93 4719.89万 4.75 5.87
商用车通用监控产品(产品) 3.03亿 10.92 1.85亿 18.59 60.95
─────────────────────────────────────────────────
国内(地区) 14.89亿 53.62 2.72亿 27.35 18.25
国外(地区) 12.88亿 46.38 7.22亿 72.65 56.04
─────────────────────────────────────────────────
【3.前5名客户营业收入表】
截止日期:2025-12-31
前5大客户共销售4.70亿元，占营业收入的18.99%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│第一名 │ 13178.42│ 5.32│
│第二名 │ 9916.91│ 4.00│
│第三名 │ 9863.52│ 3.98│
│第四名 │ 7143.47│ 2.89│
│第五名 │ 6943.44│ 2.80│
│合计 │ 47045.77│ 18.99│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【4.前5名供应商采购表】
截止日期:2025-12-31
前5大供应商共采购3.31亿元，占总采购额的25.18%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│第一名 │ 10790.57│ 8.21│
│第二名 │ 8620.90│ 6.56│
│第三名 │ 4873.84│ 3.71│
│第四名 │ 4713.92│ 3.58│
│第五名 │ 4096.02│ 3.12│
│合计 │ 33095.25│ 25.18│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【5.经营情况评述】
截止日期:2026-06-30
●发展回顾:
一、报告期内公司从事的主要业务
（一）业务概览
公司是一家以人工智能和视频技术为核心，聚焦商用车安全、合规和效率提升的AIoT智能物联解决方案
提供商。公司致力于利用人工智能、高清视频、大数据、辅助驾驶等手段提升商用车运营和驾驶安全，提高
车队运营效率，帮助客户减少交通事故和货物损失，并确保车辆和驾驶行为符合日益严格的法规要求。
基于多年技术积累和市场探索，公司已形成较为完善的产品体系与业务架构，广泛服务于货运物流、车
队运营、公共交通、校车安全管理等领域，并积极与整车制造企业深化合作，推动相关技术在新车制造阶段
的预装配套。与此同时，公司在自动驾驶能力建设及SaaS平台化发展方面持续推进，明确将平台化与自动化
AI能力作为未来成长的重要驱动力，持续强化从感知、传输、分析到干预的闭环能力。
（二）业务体系
1.AI解决方案
AI解决方案是公司面向商用车安全管理、作业管理和运营提效构建的核心能力集合，主要包括AI辅助驾
驶系统、AI车队作业管理系统和AI垂直大模型车队管理系统三类。该类业务围绕真实运营流程展开，强调从
风险识别、预警干预到复盘治理的完整闭环，持续推动客户管理模式由设备部署向体系化运营升级。
（1）AI辅助驾驶系统
AI辅助驾驶系统主要面向行车安全和风险干预场景，涵盖ADAS、DMS、BSD、AEBS、CMCS、智能补盲、电
子后视镜（CMS）等能力。该类系统通过摄像头、雷达、G-sensor等多元感知手段，对司机状态、车辆运行
状态以及周边环境进行实时识别，并在关键风险时刻提供预警或联动干预，推动安全管理从“看得见、能回
放”向“能预测、能干预、可复盘、可审计”演进。
报告期内，公司围绕司机疲劳与分心识别、车辆盲区监测、碰撞风险预警、起步与转弯安全辅助等方向
持续完善系统能力，在货运、出租、公交等行业及前装业务中形成了较强的复制基础。公司同步推进显示交
互、风险分级、误报过滤与闭环复盘机制优化，使主动安全能力更加贴近真实运营流程要求。
（2）AI车队作业管理系统
AI车队作业管理系统主要围绕运营管理、调度协同、作业流程管控和管理效率提升展开，重点包含出租
车综合服务管理、货运运输过程管理、货运资产安全管理、公交ALLINONE（IBCU）平台、公交客流统计等。
该类系统通过统一接入车载终端、IoT传感器、位置服务及云端业务模块，推动装载、运输、卸货、报站、
调度、运价、支付、客流分析和运营指挥等流程在线化、标准化和可追溯化，帮助客户提升执行效率、资源
利用率和管理透明度，并降低系统重复建设、运维复杂和数据割裂带来的综合成本。
（3）AI垂直大模型车队管理系统
AI垂直大模型车队管理系统是公司面向未来重点布局的业务方向之一。公司以SafeGPT为智能分析与辅
助决策引擎，围绕风险识别、司机评价、事故分析、素材检索、场景理解与自动化样本供给等方向形成能力
组合，并逐步向“可拆解任务、可调用工具、可协作执行”的AIAgent模式延伸。
面向货运、公交、出租及前装等业务场景，公司正推动大模型能力嵌入调度、维护、合规、安全、客服
和内部协同等关键流程，推动平台从“工具化平台”升级为“智能化运营平台”，使“识别—判断—行动—
复盘”的管理闭环更贴合真实业务流程。其中，FTCloud已由视频安全管理平台向智能化运营平台升级，并
围绕SafeGPT与AIAgent持续定义调度、维护、合规和安全等关键场景的业务价值。
2.视频设备
视频设备是公司业务体系中的硬件底座，主要承担视觉数据采集、过程记录、信息传输及基础交互等核
心功能，是公司AI解决方案、云平台服务和场景化应用落地的重要载体。围绕商用车安全管理、运营管理及
智能化升级需求，公司持续推动视频设备从传统采集与记录工具向智能化、平台化、系统化方向升级，不断
夯实业务发展的基础能力。
公司视频设备产品主要包括车载AI视频监控设备、车载专业摄像机、驾驶主动安全套件、司乘交互终端
、标准显示屏、客流仪及相关车规标准件和传感器产品，能够面向不同车型平台、不同应用场景和不同客户
需求，提供覆盖前端感知采集、本地存储记录、显示交互及数据上传的完整硬件支撑体系。依托多年的产品
工程化能力和车规级研发经验，公司不仅形成了较为完善的视频设备产品矩阵，也建立了覆盖前装与后装市
场的综合业务能力。在后装市场，公司能够围绕不同客户和项目需求实现快速部署、灵活适配和场景化交付
；在前装市场，公司能够围绕主机厂及车型平台要求，提供符合车规标准、法规要求和量产条件的产品开发
与配套支持。围绕物流车辆、公共出行车辆和特种车辆等不同场景需求，公司持续完善视频设备矩阵，不断
提升产品在环境适应性、系统兼容性、安装便捷性和运行稳定性等方面的综合表现，以更好满足客户在安全
监管、合规取证、运营管理和远程服务等方面的实际需求。
同时，公司视频设备业务与AI解决方案业务并非割裂存在，而是深度协同、相互支撑。一方面，视频设
备支撑后装市场在多场景下快速部署，另一方面，也支撑前装业务在合规、安全及智能工作域方向实现量产
配套。通过与AI解决方案、云平台和数据分析能力的协同，视频设备进一步由“采集终端”升级为“业务闭
环的数据入口和执行节点”，不仅承担基础采集和记录功能，同时也成为主动安全预警、风险识别、运营分
析、证据留存及远程管理的重要入口。依托视频设备形成的广泛装机基础，公司得以持续沉淀视觉数据资源
、优化算法模型、强化平台服务能力，并推动相关解决方案在不同场景中的快速复制与规模化落地，为公司
构建长期竞争壁垒和实现可持续增长提供了坚实支撑。
（三）应用场景
1.物流车辆
物流车辆场景是公司最成熟、覆盖最广的核心应用方向之一。围绕运输安全、货物安全、调度效率和运
营合规，公司形成了由AI视频监控、智能补盲、资产安全以及FTCloud货运车队运营云平台构成的场景化解
决方案体系，全面覆盖车辆启动、转弯、窄道行驶、倒车、装载、运输监控和卸货管理等关键环节，通过AI
视频远程监控、盲区检测、货物智能管理、地理围栏及IoT传感器协同，构建全流程、全场景的安全与管理
闭环。
其中，FTCloud平台以视频安全管理为核心，依托AI与大数据打通车载终端与云端分析链路，并集成Saf
eGPT行业安全大模型，帮助车队持续降低告警噪音、提前识别高风险路段与驾驶行为，推动安全管理由“被
动处置”向“主动预防”演进。面向未来，公司将进一步把SafeGPT与AIAgent能力嵌入调度、维护、合规与
安全等关键场景，打造更贴合货运真实业务流程的智能运营底座。
2.公共出行车辆
公共出行车辆场景涵盖出租车、公交车、校车等城市出行与民生服务车辆。围绕乘客安全、运营效率、
服务监管和行业治理，公司构建了出租车综合服务管理、出租车缓碰撞管理、风险减量、公交安全管理、公
交运营效率提升等解决方案。
在出租车场景中，公司通过智能服务交互屏、智能摄像头、网联计价器及管理平台，推动身份核验、动
态监管、计价透明、支付发票和评价体系等能力的一体化落地。同时，通过AI驱动的司机行为建模、疲劳/
分心/激进驾驶识别以及缓碰撞系统，帮助行业降低事故率和保险赔付风险。
在公交场景中，公司围绕“源头预防—事前预警—事中干预—管理提升”构建立体化安全防控体系，并
通过IBCU、客流统计、智能排班和PTCloud等能力，支撑线网优化、运力配置、到站管理和统一调度等关键
运营环节。针对公交盲区、进出站及行人高密度区域等复杂场景，系统通过司机状态监测、碰撞风险识别、
轨迹预测、动态安全区域划定和CMCS缓碰撞能力，持续推动公交行业由“安全驾驶”向“平稳驾驶”和“精
细化运营”升级。
3.特种车辆
特种车辆场景主要包括工程车辆、矿山车辆、环卫车辆、叉车以及其他高风险、高复杂作业车辆。该类
场景普遍具有运行环境复杂、车身结构特殊、盲区多、非道路工况比例高和安全责任重等特点，对智能视觉
、盲区监测、设备可靠性和闭环管理能力提出更高要求。
公司依托在黑光成像、多感知融合、AVM环视、智能补盲和云端管理等方面的技术积累，持续推动相关
产品在特种车辆场景中的适配和延伸，并围绕高风险作业区域的人员识别、车辆接近预警、边界过滤、作业
过程留证和管理闭环等核心需求构建可复制方案。同时，公司持续在限定场景自动驾驶能力方向进行投入，
面向干线物流、园区、矿区和特定公共交通场景，逐步沉淀面向规模化复制的技术与运营基础。
（四）核心技术与平台能力
依托长期积累的技术经验及行业应用实践，公司已成功搭建“1+3”研发基础平台体系。其中，“1”指
硬件设计与研发能力，“3”指嵌入式软件平台、云服务平台及人工智能算法平台，三者共同构成从端侧感
知与计算到云端管理与智能决策、从数据分析到干预闭环的全链条技术底座。该平台体系显著提升了解决方
案研发效率、交付一致性和个性化定制能力，基础技术平台复用率超过80%。
1.嵌入式软件平台
嵌入式软件平台采取“基础软件层—行业标准软件层—行业定制软件层”的三级分层结构。基础软件层
聚焦硬件芯片适配、外设、网络、存储、音视频及基础业务组件，形成具备高复用性的通用底座；行业标准
软件层围绕公交、货运等细分行业的共性需求，沉淀标准化协议、业务功能和报警组件；行业定制软件层则
在前两层基础上，支持围绕具体客户和特定场景开展快速定制与独立维护。
2.云平台能力
云平台围绕“一个PaaS平台+N个行业业务平台”的模式构建，在完全开放、模块解耦和云原生设计理念
下，形成设备接入、注册鉴权、租户应用管理、音视频处理、GNSS、告警证据和业务中台等能力模块。通过
电子围栏、证据中心、统计报表、视频墙等标准化模块，平台已具备规模化复制与持续迭代能力，并可通过
模块化拼装高效响应客户的行业化、差异化需求。
3.人工智能算法平台
人工智能算法平台由部署层、模型层和应用层构成。部署层通过推理加速子系统、模型编译工具链和基
础算子硬件加速库，屏蔽不同芯片平台差异，提升算法跨平台迁移效率与交付确定性；模型层坚持低算力消
耗和高精度并重的设计理念，持续优化目标检测、目标分割等核心视觉算法；应用层则围绕ADAS、DMS、BSD
、客流统计、限高检测、遗留孩童检测、遗失物品检测等真实业务场景持续扩展。
4.大模型与数据引擎
围绕大模型应用，公司已逐步形成场景识别大模型、图像生成大模型、素材检索大模型、行业通用大模
型和样本数据引擎等能力矩阵。场景识别大模型负责对视频信息进行结构化解析和索引构建；图像生成大模
型面向车载视觉实现域内生成，提升难例和罕见场景的数据供给效率；素材检索大模型支撑图片去重、相似
图片检索、图文匹配和视频段检索；行业通用大模型为多产品线提供统一的车载视觉能力底座；样本数据引
擎则将上述能力进一步整合，形成自动归档、难例挖掘、自动化标注和模型自驱迭代的稳定数据闭环。
二、核心竞争力分析
（一）技术与平台优势
公司坚持以技术创新驱动行业发展，率先在行业中构建覆盖ADAS、DMS、BSD等方向的车载端AI算法集群
，并形成超过80种智能算法服务于多个细分行业。在此基础上，公司进一步前瞻布局大模型、AIGC样本生成
、自动化标注和云边端闭环治理能力，使技术能力不仅停留在感知和识别层面，还持续向风险治理、流程协
同和经营提效层面延伸。
（二）全球化布局与交付优势
公司已建立覆盖全球100多个国家和地区的市场网络，并逐步形成以属地化团队为核心的本地运营体系
，能够更好地适配不同地区的法规节奏、文化差异和场景需求。与此同时，公司构建了柔性制造与全球交付
能力，配合严格的质量控制和差异化市场策略，为海外市场持续拓展与品牌影响力提升提供了基础支撑。
（三）平台化组织与敏捷响应优势
公司通过后端研发中台和前端区域/行业团队协同，形成平台化组织和分级响应体系。后端沉淀核心AI
技术、数据能力和基础平台，前端围绕不同区域市场和行业需求进行灵活配置，从通用版本到区域优化版再
到定制专用版，形成兼顾规模化与差异化的交付路径。
（四）场景理解与价值转化优势
公司长期深耕全球商用车市场，对运输安全、保险风控、运营提效和合规治理等场景痛点具有深度理解
。公司更强调把技术嵌入客户的日常管理流程，把识别能力转化为可执行的管理动作和经营结果，形成“标
准化支撑、快速响应、价值闭环”的解决方案交付逻辑。
（五）人才与生态优势
公司坚持长期主义发展理念，持续围绕关键岗位能力建设、激励机制优化、国际化人才引进和学习型组
织打造进行投入。同时，公司积极与主机厂、关键零部件伙伴、渠道商和本地化服务体系协同，构建覆盖研
发、制造、销售和交付的生态合作网络，为公司长期增长与行业地位巩固提供保障。
三、主营业务分析
概述2026年上半年，公司秉着科技构筑美好交通未来的企业愿景，聚焦于核心技术创新，持续推动产品
迭代升级，大力开拓全球市场。报告期内，公司实现营业收入123752.03万元，同比增长7.09%；实现主营业
务收入118222.78万元，同比增长4.39%；实现归属于上市公司股东的净利润11101.27万元，同比下降45.33%
。
报告期内公司业务进展具体情况如下：
1.AI解决方案业务
报告期内，公司持续加强人工智能核心技术积累，研发投入保持在较高水平，重点推进AI感知、决策和
应用三个层面的协同发展。公司不限于单点技术突破，而是系统拓展AI对物理环境的感知能力，涵盖视觉、
毫米波雷达及多传感器融合，逐步提升算法在复杂场景下的稳定性和适应性。在此基础上，公司实现了对驾
驶行为、车辆状态及资产流转的全过程监控，形成从识别到预警、干预、追溯的闭环管理。
公司注重大模型能力的系统化落地，经过多轮需求调研与场景适配，FTCloud发布了三位一体的AIAgent
体系，该体系将云端大规模推理能力、边缘侧低延迟决策能力和终端设备数据采集与执行能力有机结合，支
持在物流路径规划、驾驶员疲劳预警、车辆故障预诊断等多个场景下高效运行，目前已逐步应用于部分客户
的日常运营。
合规方面，公司参照最新国际标准，对各项认证要求进行了针对性研发和测试，以满足不同区域的法规
和技术规范。报告期内，先后通过EN18031、CE-RED及UNECEE-mark（含R10）等认证，为全球业务发展提供
更坚实基础。市场开拓方面，公司在保持北美、英国及欧洲大陆等现有市场业务稳步发展的同时，将资源有
侧重地投向日本、印度和墨西哥等新兴区域。针对这些市场，公司采取了差异化进入策略，三个区域均实现
重点项目落地。为进一步缩短服务响应时间，公司于巴西和墨西哥新设全资子公司，配备本地化销售、技术
支持及售后服务团队，并同步建设小型备件仓库和调试工具库，实现售前咨询、现场安装到故障排除的全流
程覆盖。属地化运营不仅提升了客户信任度，也为后续区域内业务扩展提供了组织保障和快速响应的能力。
2.自动驾驶业务
随着AI技术发展，自动驾驶已成为行业必然的发展趋势。公司已在公共出行车辆、物流车辆、特种车辆
等商用车领域深耕二十余年，能够深刻理解并精准把握客户痛点,鉴于公共交通业务场景纷繁复杂，对自动
驾驶技术与业务产品深度融合提出更高要求，公司将公共交通行业作为自动驾驶业务首要发展方向，着力推
动Robobus解决方案的应用落地。报告期内，公司深度参与中国道路运输协会标准《公交车辆碰撞缓解控制
系统性能要求及测试方法》的制定，与南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院联合发布了《自动驾驶汽
车数据安全合规白皮书》，并持续开展小批量车队测试。目前公司正积极推进深圳智能驾驶临时牌照申请，
计划于下半年申请上路应用牌照，获批后，相关车辆将可在城市公开道路上试运营，为产品验证、商业化落
地提供保障。
3.数字能源产品制造业务
为推动数字能源产品制造业务发展，公司基于行业发展趋势和自身战略发展规划，有序推进了产能建设
和市场拓展工作。报告期内，公司依托于越南智能工厂的现代化生产管理能力，搭建了超大尺寸专用产线，
该产线最大可支持规格为1.2米的PCBA生产，有效拓宽产品制造边界。目前，不间断电源（UPS）相关产品已
实现批量交付，客户订单量稳步增长，荣获客户高度认可；新一代服务器电源相关产品将于三季度逐步开启
试产。与此同时，公司正积极开展客户拓展工作，以优化客户结构，提升业务稳定性。现已有多家重点终端
客户前往工厂进行现场稽核与实地考察，对越南智能工厂智造水平、项目响应配合能力给出高度评价。
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