经营分析☆ ◇300229 拓尔思 更新日期：2026-07-18◇ 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】
报告期内，公司紧扣人工智能产业发展浪潮，以“决策智能”为核心发展方向，依托三十余年自然语言处
理、知识图谱等核心技术积累，持续加大行业大模型研发投入，加速拓天大模型技术落地与场景应用推广
，深化人工智能、大数据技术在数字政府、融媒体、金融科技、数字企业、公共安全等优势领域的融合创
新。
【2.主营构成分析】
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
公共安全(行业) 2.05亿 40.09 1.45亿 46.24 70.87
政府行业(行业) 1.46亿 28.46 8292.37万 26.39 56.99
金融、制造、能源等企业客户(行业) 1.04亿 20.43 5173.61万 16.47 49.52
互联网和传媒(行业) 5634.95万 11.02 3424.35万 10.90 60.77
─────────────────────────────────────────────────
人工智能软件产品及服务(产品) 2.63亿 51.35 1.66亿 52.88 63.28
大数据软件产品及服务(产品) 1.03亿 20.18 6236.26万 19.85 60.43
安全产品(产品) 9370.24万 18.32 6554.64万 20.86 69.95
系统集成及其他(产品) 5186.06万 10.14 2012.77万 6.41 38.81
─────────────────────────────────────────────────
北方(地区) 2.40亿 46.84 1.42亿 45.04 59.08
华东(地区) 1.06亿 20.66 7323.57万 23.31 69.32
西部(地区) 9114.42万 17.82 6146.86万 19.56 67.44
华南/华中(地区) 7501.98万 14.67 3796.64万 12.08 50.61
─────────────────────────────────────────────────
直接客户(销售模式) 2.81亿 54.97 1.57亿 49.84 55.71
与集成商或代理商合作(销售模式) 2.30亿 45.03 1.58亿 50.16 68.44
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
公共安全(行业) 1.03亿 42.23 7788.65万 50.54 75.33
政府行业(行业) 5591.22万 22.84 3373.85万 21.89 60.34
金融、制造、能源等企业客户(行业) 5383.92万 21.99 2520.76万 16.36 46.82
互联网和传媒(行业) 3165.84万 12.93 1727.72万 11.21 54.57
─────────────────────────────────────────────────
人工智能软件产品及服务(产品) 1.09亿 44.49 7258.63万 47.10 66.64
大数据软件产品及服务(产品) 8257.25万 33.73 5168.91万 33.54 62.60
安全产品(产品) 2710.68万 11.07 1950.83万 12.66 71.97
系统集成及其他(产品) 2620.21万 10.70 1032.61万 6.70 39.41
─────────────────────────────────────────────────
北方(地区) 1.23亿 50.43 7275.56万 47.21 58.93
华东(地区) 6155.13万 25.14 4599.59万 29.85 74.73
西部(地区) 3051.89万 12.47 2197.99万 14.26 72.02
华南/华中(地区) 2926.74万 11.96 1337.83万 8.68 45.71
─────────────────────────────────────────────────
直接客户(销售模式) 1.52亿 62.09 9254.68万 60.05 60.89
与集成商或代理商合作(销售模式) 9279.86万 37.91 6156.29万 39.95 66.34
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
大数据软件产品及服务(行业) 2.91亿 37.50 1.75亿 36.67 60.21
人工智能软件产品及服务(行业) 2.58亿 33.24 1.88亿 39.24 72.68
系统集成及其他(行业) 1.54亿 19.76 6225.23万 13.01 40.53
安全产品(行业) 7379.70万 9.50 5297.62万 11.07 71.79
─────────────────────────────────────────────────
金融、制造、能源等企业客户(产品) 3.66亿 47.15 2.28亿 47.62 62.18
政府行业(产品) 1.74亿 22.44 9973.74万 20.85 57.21
公共安全(产品) 1.60亿 20.57 1.14亿 23.80 71.22
互联网和传媒(产品) 7646.51万 9.84 3698.62万 7.73 48.37
─────────────────────────────────────────────────
北方(地区) 4.14亿 53.34 2.35亿 49.18 56.77
华南/华中(地区) 1.38亿 17.81 7678.78万 16.05 55.49
西部(地区) 1.16亿 14.92 8680.57万 18.15 74.86
华东(地区) 1.08亿 13.93 7953.66万 16.63 73.47
─────────────────────────────────────────────────
直接客户(销售模式) 5.12亿 65.88 3.03亿 63.28 59.14
与集成商或代理商合作(销售模式) 2.65亿 34.12 1.76亿 36.72 66.25
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2024-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
金融、制造、能源等企业客户(行业) 1.78亿 44.89 1.21亿 43.39 67.93
政府行业(行业) 9288.92万 23.39 6740.26万 24.15 72.56
公共安全(行业) 8567.23万 21.57 6396.89万 22.92 74.67
互联网和传媒(行业) 4030.48万 10.15 2664.60万 9.55 66.11
─────────────────────────────────────────────────
大数据软件产品及服务(产品) 2.13亿 53.57 1.67亿 59.72 78.36
人工智能软件产品及服务(产品) 1.02亿 25.65 6907.86万 24.75 67.81
系统集成及其他(产品) 4774.22万 12.02 1871.30万 6.70 39.20
安全产品(产品) 3480.40万 8.76 2463.03万 8.82 70.77
─────────────────────────────────────────────────
北方(地区) 1.85亿 46.48 1.24亿 44.33 67.04
华南/华中(地区) 8755.52万 22.04 5662.95万 20.29 64.68
西部(地区) 6796.42万 17.11 5426.47万 19.44 79.84
华东(地区) 5705.59万 14.37 4449.34万 15.94 77.98
─────────────────────────────────────────────────
直接客户(销售模式) 2.18亿 54.92 1.61亿 57.54 73.63
与集成商或代理商合作(销售模式) 1.79亿 45.08 1.19亿 42.46 66.19
─────────────────────────────────────────────────
【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0.62亿元，占营业收入的12.18%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│公安部第一研究所 │ 1722.40│ 3.37│
│新长城科技有限公司 │ 1425.93│ 2.79│
│中电信数智科技有限公司 │ 1286.09│ 2.52│
│客户1 │ 942.65│ 1.84│
│四川兴熙鸿商业管理有限公司 │ 851.63│ 1.66│
│合计 │ 6228.71│ 12.18│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【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0.39亿元，占总采购额的23.34%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│北京优克信息技术有限公司 │ 1003.95│ 6.02│
│北京兴汉网际股份有限公司 │ 893.49│ 5.36│
│北京宇通信合科技有限公司 │ 857.82│ 5.14│
│深圳市意盛科技有限公司 │ 572.25│ 3.43│
│山东浪潮超高清智能科技有限公司 │ 566.04│ 3.39│
│合计 │ 3893.54│ 23.34│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【5.经营情况评述】
截止日期:2025-12-31
●发展回顾:
一、报告期内公司从事的主要业务
报告期内，公司紧扣人工智能产业发展浪潮，以“决策智能”为核心发展方向，依托三十余年自然语言
处理、知识图谱等核心技术积累，持续加大行业大模型研发投入，加速拓天大模型技术落地与场景应用推广
，深化人工智能、大数据技术在数字政府、融媒体、金融科技、数字企业、公共安全等优势领域的融合创新
。公司率先实现大模型与各行业传统业务的深度耦合，助力客户实现体验提升、风险管控、降本增效的核心
目标，持续巩固技术壁垒与市场领先优势，全面推进商业模式向大模型赋能的认知智能服务转型，为公司长
期高质量发展筑牢根基。
本报告期内，公司无新增重要非主营业务。
（一）人工智能产品
决策智能作为人工智能应用发展的核心前沿，是实现机器从“感知”到“理解”再到“自主决策”的关
键跨越，成为全球科技界的核心探索方向。李飞飞曾指出“认知智能的突破将重构人机协作的底层逻辑，让
AI真正具备解决复杂现实问题的能力”，马斯克亦强调“真正的人工智能必然是拥有认知能力的智能体，而
非单纯的信息处理工具”，Palantir创始人AlexKarp在2025年最新演讲中更是提出“认知智能作为双用途核
心技术，已成为全球科技竞争与产业升级的关键抓手”。全球决策智能发展已步入场景落地阶段，以Palant
ir为代表的企业正将认知智能技术深度融合于政务、安全、金融等领域，实现从数据挖掘到智能决策的全链
路赋能，头部科技企业均加大研发投入，推动认知智能技术与实体经济的快速结合。国内决策智能产业迎来
黄金发展期，在政策支持与技术创新双重驱动下，行业整体呈现“技术迭代加速、场景应用深化、生态体系
完善”的特征，AI大模型作为决策智能的核心载体，市场规模保持高速增长，成为数字经济发展的重要引擎
。
作为国内决策智能领域的先行者，公司构建了覆盖底座、平台、应用三层的全栈认知智能产品体系，涵
盖从数据采集、汇聚、存储检索到数据治理、动态本体、AI大模型、智能体平台的全链路能力，为金融、能
源、企业、媒体、政务、网信、公安、特种等行业提供端到端的决策智能赋能。
1、底座
底座层由数据资产与拓天大模型两大核心构成，共同为上层认知智能应用提供“燃料”与“引擎”。其
中，数据资产定位为高质量、多模态、可运营的AI训练资源底座和行业应用场景核心数据资源，拓天大模型
定位为深耕垂直行业的专用大模型基座。
数据资产：作为公司认知智能体系的“燃料层”，数据资产的核心价值在于为大模型预训练、行业专属
语料销售及多模态模型训练提供高质量、高密度的数据支撑。公司已构建超6,000亿条多模态数据资源，经
标准化清洗与Token化处理，形成超200万亿Token的高质量语料池。在金融风控、舆情监测、开源情报等核
心应用场景中，公司数据资产为行业场景智能体提供精准的行业上下文与实时动态信息，显著提升模型输出
准确性与业务适配能力。
拓天大模型：作为公司认知智能体系的“引擎层”，拓天大模型定位为深耕政务、金融、媒体、公共安
全等垂直行业的专用大模型基座，核心价值在于为上层智能体应用提供高性价比、高安全性的行业AI能力。
模型已完成与华为昇腾、寒武纪、海光等主流国产化GPU厂商的深度适配。在不同行业应用场景中，拓天大
模型实现规模化落地，具备行业知识深度耦合、业务规则精准执行、私有化安全部署三大核心优势，成为驱
动行业智能体的可靠动力核心。
2、平台
平台层由数据治理平台、动态本体平台、智能体平台三大核心引擎构成，分别承担数据资产化、知识语
义化、能力智能化的关键职能。
数据治理平台：定位为从多源异构数据采集、汇聚到高质量AI就绪数据的全链路加工与治理中心。其核
心价值在于将分散、原始、多模态的数据资源转化为标准化、可计量、可追溯的高价值数据资产，为上层认
知智能应用提供坚实的数据底座。平台深度融合海蜘分布式采集系统、海聚大数据融合系统、海贝全文搜索
/向量/图数据库、数据中台及高质量数据构建系统等核心产品，形成覆盖“采—聚—存—管—用”的全流程
闭环。通过上述能力的系统集成，数据治理平台为行业大模型训练与智能体应用提供源源不断的高质量“燃
料”。
动态本体平台：定位为业务语义建模与知识表示系统。其核心价值在于解决AI“看不懂业务”的痛点，
通过构建统一、动态、可执行的业务语义层，将分散在不同数据源中的原始字段、表结构、业务规则等转化
为机器可理解、可推理的概念、属性与关系。公司以自主研发的动态本体一体化平台为核心，支持多源异构
数据的实时融合、实体提取、关系建模与动态演化。与静态的、预先定义的行业知识图谱不同，动态本体能
够随着业务变化、数据更新和应用反馈自动调整和扩展，确保语义层始终与真实业务逻辑保持一致。通过动
态本体平台，智能体可以基于业务概念而非底层数据表进行推理和决策，从而大幅提升对复杂业务场景的理
解准确性和任务执行可靠性，为上层智能体应用提供精准、可信、可解释的业务上下文。
智能体平台：定位为行业智能体的统一开发、调度与运行环境。其核心价值在于将大模型能力与行业业
务深度耦合，实现从“通用对话”到“专业办事”的跨越。平台以拓天大模型为核心引擎，提供可视化编排
、Skill原子能力库及多智能体协同等核心功能，将智能体开发周期从周级缩短至小时级。在此基础上，基
于本体的自主探索系统支持业务人员无需技术背景即可开展多跳挖掘、关联溯源与技战法沉淀，自动化解业
务口径冲突，将专家经验转化为可复用分析流程。平台深度融合拓天大模型及认知博弈实验平台等，支撑千
行百业智能体的规模化落地。在交付模式上，支持按实例数、Token消耗量或效果产出计费，推动商业模式
向“数字员工服务采购”升级。
其他人工智能专业平台：TRS事件推演与博弈系统新增基于平行数据的决策预测功能，将物理世界的多
源感知数据与信息领域的事件知识库相结合，提升复杂场景下的决策支持效果。TRS数据和模型驱动的战略
推演系统，借鉴国际先进推演技术理念，基于AI大模型为战略推演与桌面演习提供智能化支持，助力国防相
关领域用户探索动态复杂任务场景。公司构建认知推演与分析平台，以社交媒体大数据为基础，融合AI语义
理解、用户行为建模与仿真推演技术，形成集主题发现、风险预警、立场分析、群体特征测绘、策略推演、
内容生成与效果评估于一体的综合性分析系统，服务于关键领域用户在网络空间风险感知与策略优化方面的
需求。
公司主要平台已完成与华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数智芯、燧原科技等主流国产AI芯片的
适配，并与海光、飞腾等国产CPU平台实现深度兼容，全面构建自主可控的国产化算力底座。
3、应用
在应用层，公司面向金融、公共安全（网信、公安、特种等）、能源、企业、政务、媒体等垂直领域，
构建起覆盖核心业务场景的智能体集群。这些智能体深度适配各行业复杂业务痛点，通过自主感知、规划与
执行，实现从技术能力到商业价值的快速转化：在金融领域，智能体助力风控审计、消保审查等场景实现全
流程智能化；在公安领域，支撑情指行一体化与合成作战等核心业务。通过标准化开发框架与可复用的行业
知识资产，公司实现了智能体应用的快速部署与规模化复制，持续巩固并扩大在关键赛道的技术代差与市场
领先地位；在政务领域，推动“对话即服务”的新型政务服务和数字机关办公模式落地。
（二）大数据
报告期内，公司持续对全栈数据服务能力与产品进行了升级与优化，重点以Token为核心完成了数据价
值的重构。
1、数据来源
公司的原始数据主要来源于互联网公开数据，属于公共数据的授权，主要通过自研的海蜘智能化采集平
台对原始数据进行采集，采集范围包括新闻网页、APP新闻及APP推送消息、报刊版面、音视频、自媒体平台
、博客论坛、国内外各主流社交媒体等。采集类型包括文本、图片、音视频、附件以及其他特种数据采集。
2、数据采集
报告期内，公司持续强化数据采集核心技术能力，在采集效率、成本控制与系统稳定性方面取得显著进
展。
在采集能力提升方面，公司针对高成本采集场景优化技术路径，通过改进采集策略，有效降低流量成本
约三分之一。针对复杂应用环境下的采集难点，公司攻克了多层加密协议解析技术，支撑了高难度数据源的
稳定获取。在站点采集稳定性方面，公司通过优化访问策略、智能频率控制及行为模拟等综合手段，显著提
升了对高难度目标站点的采集成功率与稳定性。
在采集体系建设方面，公司重构浏览器采集器架构，实现资源的动态调度与高效利用，大幅提升机器资
源使用效率。针对数据重复等共性问题，公司优化采集调度策略，升级排重存储能力，整体采集效能持续提
升。其中，特定场景采集通过接口化改造替代传统浏览器模式，采集效率提升5倍，系统稳定性显著增强。
上述技术突破有效提升了公司多源异构数据的采集获取能力，为行业大模型训练与数据服务业务提供了
坚实的数据基础支撑。
3、数据治理
报告期内，公司持续深化数据治理能力建设，在加工治理、系统稳定性、国产化适配及行业应用封装等
方面取得进展。
在数据加工治理方面，进一步增强数据聚合与多次治理能力，血缘支持细化至字段级，实现数据全链路
可追溯、可管理，提升数据资产质量与运维效率。同时，增强实时处理能力，满足重大项目对高时效数据服
务的业务需求。
在系统稳定性与排障能力方面，优化动态资源调度机制，有效缓解资源倾斜问题，提升系统运行稳定性
。增强平台可观测性，降低实施与排障成本，为上层业务应用提供更可靠的数据服务支撑。
在国产化适配与合规能力方面，持续推进数据中台数据库的国产化适配工作，完成相关产品兼容性测试
。同时，增强审计智痕能力，满足高安全场景下的合规管理要求。
在行业应用封装方面，面向公安行业完成标准资产结构与算子骨架的初步构建，形成可复用的最小业务
闭环；面向特种领域开展基础调研与算子库储备，为后续行业化数据服务能力的快速构建奠定基础。
在基础设施方面，公司海贝搜索数据库系统发布V12.0版本，全面升级向量检索能力，新增IVF索引，优
化HNSW索引构建与检索效率，提升海量高维数据的召回性能。系统深度融合拓天大模型，实现智能检索与跨
模态搜索一体化能力。在信创适配方面，全面完善ElasticSearch兼容接口，覆盖索引、检索、统计等核心
业务场景，降低应用系统迁移与对接成本。同时，进一步强化数据备份与恢复机制，完善多层次安全防护体
系，提升系统稳定性与安全性。
4、数据质量
公司深刻认识到，在人工智能时代，数据质量已从完整性、准确性等传统指标，升级为以Token为计量
单位、以有效信息密度为核心的全新评价体系。为此，公司从六大维度系统性实施数据质量提升专项方案，
实现核心指标的量化跃升与价值转化。
·基础层：源头治理与合规保障
数据来源可信度分层体系：建立L1（权威级）、L2（优质级）、L3（参考级）三级信源权重体系，高权
威数据在训练语料中享有更高权重。核心成果：高权威数据覆盖核心业务场景，为模型训练提供可信源头。
合规与隐私保护：从个人信息自动脱敏、版权风险识别、数据来源溯源链完整率等方面构建全链路合规
体系。核心成果：PII脱敏率达100%，数据来源完整溯源，为数据流通提供合规硬门槛。
·核心层：价值提炼与能力构建
Token级噪声过滤与信息密度提升：从传统条数衡量转向有效Token衡量，以困惑度（Perplexity）、信
息熵等AI原生指标驱动清洗策略。核心成果：有效Token率从74%提升至92%以上，重复Token占比降至3%以内
。
多模态数据对齐质量：图片、短视频与文字的跨模态对齐质量，是多模态大模型训练的核心原料。核心
成果：图文语义对齐率从61%提升至85%以上，视频关键帧有效率从52%提升至80%。
社交数据深度结构化：社交平台数据天然高噪，但经过深度清洗与标注后，可转化为RLHF偏好数据、情
感语料等高附加值产品。核心成果：有效内容提取率从43%提升至75%，AIGC生成内容识别率达92%。
·保障层：持续迭代与效率优化
数据质量自动化飞轮：用自有数据训练数据质量小模型，构建“采集—清洗—评分—反馈”的闭环机制
，使数据质量随规模增长持续自我优化。核心成果：自动化质量标注覆盖率达85%，质量问题响应周期缩短
至4小时。
5、数据资源
目前，公司拥有的互联网数据总量为6,000亿条以上，日均更新数量6亿条以上，日均向公司各行业用户
推送数据20亿条以上。数据内容包括资讯数据、主题数据、行业数据、报告数据、特种数据5大类，数据模
态包括文本、图片、音频、视频和GIS等类型，新闻资讯采集范围覆盖196个国家与地区，语种130+种。
面向AI原生时代，公司前瞻性推动数据工程从“物理大一统”向“语义大一统”范式升级。通过构建语
义层（主题树），将分散的指标定义、业务规则、历史优质查询等隐性知识形式化为可被智能体理解的上下
文资产，形成“目录树（物理层）+主题树（语义层）”的双层知识架构。公司引入Agentic数据治理机制，
并基于业务实际消耗的“最长链”投票机制固化共识，使技术团队从业务扯皮中解放，成为规则引擎的设计
者。同时，公司践行“过程即数据”理念，通过组件化前端捕获专家与系统协同博弈的完整交互轨迹，将结
构化修正动作反哺为高价值训练数据，实现数据飞轮的终极形态。这一范式创新，使公司数据底座从“死数
据”进化为驱动智能体自主运行的“活资产”。
公司互联网数据经标准化清洗与Token化处理，通过实施多层级质量过滤与信源分级体系，形成以下高
质量语料池：
·高质量Token语料池：累计超200万亿Token，有效Token率≥92%，可用于大模型预训练授权与行业专
属语料销售；
·多模态对齐数据集：累计3亿对图文/视频对齐数据，为多模态大模型训练提供核心原料；
·RLHF偏好标注数据：累计超1,000万条，基于社交平台深度结构化生成。
在知识图谱方面，公司已构建覆盖多领域、多场景的结构化知识体系：
·行业知识图谱：专利知识图谱40亿条、科技论文知识图谱30亿条、金融行业知识图谱1亿条；
·通用知识图谱：多语言通用知识图谱30亿条；
·事理图谱：全球新闻事理图谱10亿条；
·人物组织图谱：重要公共人物与组织图谱实体3.22亿条，图谱关系2.78亿条。
6、数据产品
公司通过采集互联网公开数据，进行清洗、排重、分类、打标、数据融合后，形成高质量数据资源，分
发到五大数据产品平台：数家资讯平台、网察大数据平台、数星产业大脑、天目开源情报平台、GlobalInsi
ght国际资讯平台，为千行百业用户提供数据赋能。报告期内，五大数据资产平台均基于拓天行业智能底座
进行了功能迭代，推出了智能体应用，具体内容如下：
公司聚焦金融科技领域，构建覆盖消保全链路与商业大数据决策的智能体产品矩阵。消保智能体集群实
现事前审查、事中投诉、事后预警全链路闭环；已在多家国有大行及股份制银行深度应用。商业大数据决策
智能体依托舆情风控数据与风险营销知识，面向金融机构及企业客户提供风控、营销、供应商管理等场景服
务；同步探索C端专业用户应用与渠道引流模式。
重点升级资讯热点与榜单系统。资讯热点模块新增多模态切换标签，支持国内主流视频内容展示，丰富
资讯呈现维度。榜单系统优化多模态筛选功能，支持按图文、视频、图片等模态类型进行精准排行，提升内
容筛选与排行分析能力。·网察大数据平台
公司持续推进网察产品研发，在舆情智能体、企业版及谣言识别三大方向取得重要进展。舆情智能体完
成多轮迭代，重构深度思考与范式推演交互流程，新增自由智答、预警分级、分析看板等功能。网察企业版
发布。谣言智能判定功能实现“特征明显谣言”与“模糊信息”分层筛查；从传播特征、内容特征、影响风
险及应对预防四大维度进行深度分析。·天目开源情报平台
平台持续围绕开源情报全链路，迭代升级“智能发现—专题汇聚—态势感知”核心能力，支撑全域事件
监测与高风险区域动态预警。持续拓展特色数据源与专项采集计划，形成覆盖全域宏观态势、公共安全及重
点行业的多维数据资产，为政企用户提供高价值情报支撑。
·GlobalInsight国际资讯平台
从多维度优化数据呈现与分析能力，丰富社交账号核心信息视图并支持多模态内容自动关联，实现穿透
式逐层分析与区域化灵活配置，同时简化采集流程、增强协同分享功能，统一视觉标准，全面提升用户对全
域资讯的高效获取与深度洞察体验。
7、数据安全
完成DTP（数据传输安全平台）、DTS（数据交换安全系统）、BOP（安全隔离与信息交换平台）、MTP（
安全传输平台）等核心产品的新规适配版本更新。基于FPGA芯片的新一代隔离板卡已研发完成并量产，新板
卡的硬件设计、代码实现完全自主完成，性能得到较大提升，具有高稳定性、高扩展性等特点。
（三）行业应用
1、公共安全
报告期内，国家安全体系现代化建设深入推进，公安、网信、特种机构对情报智能化、侦查精准化、管
控主动化的需求持续增强，以大模型驱动的智能体应用成为提升合成作战效能的关键抓手。公司依托拓天行
业智能底座及公安大模型、军事大模型、开源情报大模型等，构建覆盖多安全领域的智能体产品矩阵。
在公安领域，打造了线索研判、资金穿透、时空碰撞、重点任务管控、异常行为分析、辅助审讯、黑产
网络研判等智能体集群，覆盖侦查、研判、管控全链条。
在网信和特种领域，推出舆情态势感知、开源情报知识问答、情报写作辅助、数据融合分析等专业智能
体应用，支撑网络空间治理与特殊业务需求。
报告期内，公司的公共安全业务实现营业收入20,500万元，同比增长28.24%，成为公司增长最快的业务
板块之一。其中，特种业务爆发式增长，实现营收4,803万元，同比增长109.45%；其他监管及安全机构业务
实现营收4,032万元，同比增长54.00%；公安业务保持稳健发展，实现营收10,088万元，同比增长4.39%。客
户拓展方面，新增两个省厅级单位，以及数个西部市级公安单位和多个特种行业客户，市场覆盖广度与深度
同步提升。公司与香港某政府部门的合作持续深化，继一期、二期项目后签署第三期合同，彰显核心技术在
高端客户中的持续认可度。目前，公共安全业务正加速从“项目定制+数据服务”向“智能体集群+场景赋能
”模式转型，为规模化复制奠定基础。
2、金融科技
报告期内，金融行业IT投入更趋审慎，数字化建设重心加速从传统系统建设向智能化应用转型。在消费
者权益保护领域，随着监管力度持续加强，金融机构亟须从事后处置向事前防控延伸，为智能体应用落地提
供了明确的市场需求。
公司依托拓天行业智能体底座，重点打造以消保审查智能体、投诉智能体、消保预警智能体为核心的智
能消保产品矩阵。其中，消保审查智能体已实现全场景、全材料覆盖；投诉智能体构建十维分析体系，可自
动识别投诉产品、原因、诉求、风险、定责等关键信息。在智能风控领域，公司启动商业大数据决策智能体
规划，面向金融机构提供风控、营销、供应商管理等场景的智能体服务。
目前，公司智能风控业务用户已覆盖5大国有银行、3大政策性银行、92%的股份制商业银行，以及中国
证监会、国家金融监督管理总局、上交所、深交所等核心监管与交易机构。智能消保应用已推广至银行、保
险、信托、消费金融公司等多类金融机构，如中国银行、兴业银行、北京银行、上海银行等。
报告期内，公司主动推动金融科技业务从传统项目制开发向“AI+数据”服务模式转型，全年实现营业
收入7,084万元，收入结构持续优化。传统定制化开发业务收入同比收缩34%，而AI与数据类业务合计实现收
入4,753万元，同比增长23.26%，占总收入比重跃升至67%。其中，消保智能体业务表现突出，全年收入达2,
604万元，同比增长159%；风控数据服务ARR收入保持在1,500万元，贡献了稳定的高毛利现金流。核心金融
机构客户贡献了金融业务总收入的近50%，展现出公司在头部客户中的稳固卡位能力。
3、融媒体
报告期内，受媒体行业IT预算整体收缩影响，中央及省级媒体信息化项目规模较上年同期下降约三分之
一，地市级与行业媒体投入保持相对平稳。面对行业周期性调整，公司主动推动业务重心从传统项目制交付
向数据服务与智能体应用转型。
公司依托拓天行业智能体底座，持续打磨面向新闻生产全流程的智能编辑助手。该产品集“专业媒资库
、全场景覆盖、全流程接入、多模态支持”于一体，以智能体模式深度集成于编辑器核心工作流，为编辑记
者提供标题拟定、智能摘要、多语言翻译、以文生图、以图搜视频等生成式服务，有效提升内容生产效率。
公司融媒体用户已覆盖72%中央媒体、61%省级媒体、40%行业媒体，保持较高的市场渗透率。尽管中央
及省级媒体项目制业务短期承压，但存量客户黏性稳定。报告期内，媒体行业数据服务合同总额及客单价均
实现显著提升，公司融媒体业务正从“软件产品”向“数据服务+AI赋能”的复合模式演进，收入结构持续
优化。
4、数字政府
报告期内，各级政府数字化转型进入深水区，从系统建设向业务智能化、服务主动化加速演进，对政务
大模型及智能体应用的需求逐步释放。
公司依托拓天行业智能底座，全面推动数字政府解决方案向“智能体应用”迭代升级。在政务公开与政
务服务领域，打造政务问答智能体，深度融合多轮对话交互技术，构建“对话即服务、平台即助理”的新型
服务模式。在政府办公领域，推出公文仿写、材料整编、智能问数、政策比对、合同比对、材料总结等场景
化应用，辅助公务人员实现政策解读、报告撰写等工作的智能化提效。目前，拓天数字机关智能体矩阵已在
政务热线、政府门户问答、专业领域知识问答等核心场景深度落地。
公司政府用户已覆盖80%的中央和国务院机构、64%的省级政府、52%的地市政府及400余家地方金融监管
单位。报告期内，公司数字政府业务从传统的“软件交付+数据服务”模式，加速向“智能体应用+场景赋能
”模式转型，业务附加值及客户黏性显著提升。
5、数字企业
报告期内，央国企及大型企业在数字化转型中更加注重内部知识赋能与出海业务安全，对智能化内容处
理与开源情报服务的需求稳步释放。
公司依托拓天行业智能底座，持续深化企业内部知识服务场景应用。智能问答助手为研究人员提供政策
资讯获取、成果摘要、知识助手、竞争情报等服务；研报辅助撰写助手支持专业领域的渐进式智能化写作。
同时，基于天目开源情报平台，公司可为出海企业提供国际风险库、法律法规库、安全风险数据库及海外利
益威胁预警等服务，帮助客户建立海外风险事前防范能力。
公司数字企业服务用户已覆盖中国能建、中国铁路、国投集团、国家电网、南方电网、中国人民保险、
海尔集团、百胜集团等大型企业。报告期内，新增中国交建集团、中国航发黎明公司、青岛地铁集团、乾元
科技公司等央国企客户，原有用户保持较高SaaS服务续签率。公司稳步推进数字企业业务从传统软件交付向
“SaaS订阅+场景智能体”模式演进，业务基本盘保持稳健发展。
（四）服务模式
1、软件产品
公司拥有人工智能和大数据技术领域的通用产品，包括拓天行业智能底座、动态本体一体化平台、自主
探索系统、海蜘大数据采集平台、海聚数据融合平台、海贝搜索数据库等，在项目中主要用于构建人工智能
底座和大数据底座，为上层业务应用提供数智化能力。其中，拓天行业智能底座为行业大模型与智能体提供
统一技术框架，动态本体一体化平台实现多源异构数据的实时融合与知识动态建模，自主探索系统支持业务
人员开展多跳挖掘与关联推理，三者协同构成公司认知智能体系的核心引擎。目前，公司的软件产品主要按
许可组件+套数的模式进行销售。
同时，随着人工智能技术向“智能体化”演进，公司已在探索行业应用场景推出智能体（Agent）软件
许可，按智能体实例数、并发数或模型调用量进行计费，满足客户对自主执行、任务驱动型AI应用的采购需
求。
2、大数据服务
公司采集的公开信源数据通过加工处理，通过不同专业模型转化成不同领域的知识数据，实现数据从资
源性到经营性的数据资产变现，形成了五大数据产品：数家资讯平台、网察大数据平台、数星产业大脑、天
目开源情报平台、GlobalInsight国际资讯平台。
在数据资源方面，公司对公开采集源进行了扩增，并持续加大数据标注服务投入，以保证数据标注质量
不断提升。在数据流通方面，公司数据服务类OpenAPI已在北京、上海、深圳、郑州、湖南、浙江、贵阳、
西部等数据交易所挂牌，并入驻了全球数源中心数场平台，成为杭州国家语料库首批数据合伙人。
3、创新服务（SaaS、按Token计费、RaaS）
公司持续完善多元化服务体系，在传统订阅制SaaS服务基础上，构建“基础能力按需调用、价值成果按
效付费”的多层次商业模式。
在基础服务层面，公司面向大模型及智能体应用推出按Token计费模式，支持客户根据实际模型调用量
灵活付费，降低使用门槛，满足从轻量级应用到规模化部署的多样化需求。该模式已在金融风控、舆情监测
等场景中试点应用，客户可根据业务波峰波谷灵活配置资源，实现成本与效益的动态平衡。
在价值共创层面，公司积极探索“按效果付费（RaaS，ResultsasaService）”创新商业模式。在金融
风控、经侦等业务逻辑清晰、产出可量化的场景中，公司已与部分客户试点按智能体处理案件数量、业务转
化成果或效率提升效果进行阶梯式计费。这一模式将AI能力从“工具采购”升级为“数字员工服务采购”，
深度绑定供应商与客户利益。
IDC预测，到2028年70%的软件供应商将转向按业务结果计费的新模式。公司将积极把握市场趋势，持续
优化“SaaS基础订阅+按Token弹性调用+按效果价值分成”的复合商业模式，推动从项目交付向“智能体+数
据服务”可持续模式转型。
（五）生产模式
公司全面转向人工智能和大数据赋能客户的数智化发展，整个商业模式正由销售解决方案、软件产品
全面转向云和数据服务模式。传统的数字政府、融媒体等行业解决方案的生产由重建设转向重运营、重增值
服务，通过叠加专业领域的数据服务，进一步深化公司的服务能力。大模型的生产模式也已由“建-用-管”
转向细分领域场景落地。
随着智能体应用的规模化推广，公司生产模式正从“项目定制开发”向“智能体封装+场景配置”转型
，通过沉淀可复用的行业智能体组件，显著降低交付成本、提升规模化复制能力。在此基础上，公司进一步
探索“Skill”原子能力生产模式，将智能体的核心能力拆解为可独立调用、灵活组合的标准化技能单元（S
kill），支持面向不同场景快速编排和定制化组装，实现“基础智能体+场景Skill”的模块化交付。这一模
式有效缩短了从需求到上线的响应周期，提升了产品的灵活性和复用性，为规模化服务更多细分领域客户奠
定基础。
（六）采购模式
公司采购内容包括软件安全产品、技术服务等业务实现过程中所需的软件、硬件、材料、附件、工具，
其中IT软硬件设备包括网络设备、安全设备、主机设备、数据库软件和操作系统等。IT基础设施部负责受理
公司内部软硬件采购申请，提交审批，组织供应商评价工作，执行采购；商务部负责受理给客户代购的软硬
件采购申请，处理客户提交的审批，供应商监督、评价及执行采购等；行政部负责公司办公用品、产品介质
光盘的采购，并负责相关供应商评价；市场部负责公司印刷品的采购，并负责相关供应商评价；公司主管领
导负责对公司内部采购业务的软硬件、办公用品等合格供应商进行审批；申请部门/人员配合采购实施人员
对采购产品进行验收、保管及维护；销售部根据服务项目的需求提出采购申请。在智能体业务拓展过程中，
公司已开始探索与算力服务商、模型平台方的生态合作采购模式，满足客户对“模型+算力+应用”一体化交
付的需求。
（七）研发模式
报告期内，公司研发人员700余人，在北京、成都、广州设立了7个研发机构（北京研发中心、数字经济
研究院、资讯和融媒体产品中心、舆情和网信产品中心、金融和产业大脑产品中心、成都研发中心、广州知
识图谱研究院），拥有4个北京市重点实验室，是国家重点实验室数据智能创新研发基地，承担过20余项国
家级科研项目，包括多项国家重点研发计划，已与多所知名高校建立了联合实验室/战略合作关系，形成产
学研深度合作生态。公司新增获批共建情报智能技术北京市重点实验室，该实验室依托北京市科学技术研究
院，由公司与研究院联合建设。公司还与新华社国家重点实验室、北京信息科技大学三方共建“媒体融合生
产技术与系统国家重点实验室数据智能创新研发基地”，面向国家重大需求筑牢科研基础，旨在推动创新链
、产业链、资金链、人才链深度融合，围绕业务需求痛点开展应用研发。
在人工智能时代，公司积极推动研发组织从传统“金字塔”层级结构向“蜂窝状”超级个体协同模式进
化，形成“小团队、大平台”的作战模式，通过AI深度赋能研发全流程，倒逼管理机制系统性变革。
研发组织与协同：围绕金融、政务、媒体、公安等核心行业，组建面向场景的端到端研发小组，成员覆
盖算法、工程、产品、测试全职能，通过统一AI研发平台实现各单元间的协同与能力复用。
AI赋能研发流程：公司将AI能力嵌入研发全生命周期——需求阶段由大模型辅助生成文档与原型，开发
阶段集成AI编码助手实现代码补全与审查，测试阶段应用自动化工具生成用例，文档环节由大模型辅助撰写
技术文档。目前，公司AI辅助开发在研发体系中的渗透率已超90%。根据行业研究机构预测，AI驱动下的软
件研发效能有望实现40%至50%的整体提升。
研发流程与考核机制：公司以敏捷开发为核心，实施双周迭代模式，构建“需求—原型—验证—迭代”
的快速闭环。绩效考核全面转向“价值导向”，核心指标从“代码量、工时”调整为“Token调度效率、指
令质量、业务成果”，重点考核产品交付质量、客户反馈与业务转化成效。同时，对市场化成果按销售额或
续费率实施成果分红机制。
（八）销售模式
公司在全国设立了31家分子公司和办事处，已与行业头部企业建立了广泛的战略合作伙伴关系，包括央
国企、互联网平台公司、行业集成商等。公司软件产品、云和数据服务的销售主要是通过直接向客户销售以
及委托合作伙伴销售相结合的方式进行。多年来，公司以高质量的产品和服务获得大量的行业用户认可。基
于这些客户逐步新增的业务需求，和他们在行业内的口碑传播，以及公司积极进行行业营销活动的作用下，
形成的销售机会可以驱动公司业绩在稳健增长的基础上随着行业市场同步发展。
二、报告期内公司所处行业情况
（一）行业概述：2025年软件与信息技术服务业发展态势良好
软件与信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，对经济社会发
展具有重要的支撑和引领作用。工业和信息化部统计数据显示，2025年我国软件和信息技术服务业运行态势
良好，软件业务收入稳健增长，达到154,831亿元，同比增长13.2%；利润总额为18,848亿元，同比增长7.3%
；软件业务出口627.3亿美元，同比增长7.7%。其中信息技术服务收入保持两位数增长，达106,366亿元，同
比增长14.7%，占全行业收入的68.7%；云计算、大数据服务共实现收入16,230亿元，同比增长13.6%。
（二）行业政策环境与趋势分析
1、人工智能：战略深化与智能经济新形态
近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模
。据国家发展改革委在十四届全国人大四次会议上披露，到“十五五”末，我国人工智能相关产业规模将增
长到10万亿元以上，2025年初步估算相关领域投资将超过7万亿元。工业和信息化部数据显示，2025年我国
人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业数量超过6,200家，智能算力规模达1,590EFLOPS，中国企业推
出的开源大模型下载量全球第一。伴随以大模型为代表的AI技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群
体突破、行业应用融合发展等新特点。政策层面，国务院于2025年8月印发《关于深入实施“人工智能+”行
动的意见》，作为我国首部人工智能领域纲领性文件，明确提出到2030年人工智能全面赋能高质量发展，智
能经济成为我国经济发展的重要增长极。国务院政府工作报告连续三年聚焦“人工智能+”战略，2024年确
立行动框架，2025年深化实施路径，2026年进一步提出“打造智能经济新形态”，政策支持力度持续加码。
以DeepSeek、Qwen等为代表的AI大模型及应用的推出，标志着我国在生成式人工智能领域持续走在世界前列
。
2、数据要素：市场化配置改革全面深化
数据已成为影响未来发展的关键战略性资源。2025年是我国数据要素市场化发展全面深化的一年，《企
业数据资源相关会计处理暂行规定》进入全面实施阶段，数据要素市场化发展迈入新阶段。这一年，国家持
续完善数据基础制度体系，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》深入推进，各地紧扣国家部
署，10多个省市已出台“数据要素×”行动整体或具体领域工作方案，配套制定了财政资金奖补等专项支持
政策。截至2025年9月，国家数据资源登记平台已公示公共数据资源475项，覆盖38个国民经济行业大类。20
25年，“数据要素×”大赛全国报名队伍突破2.2万支，各地遴选近900个项目入围全国总决赛。国务院政府
工作报告连续三年将数据要素纳入核心议题，政策支持力度持续加码。未来，数据要素将加速向“基础设施
普惠化、价值释放指数化、治理规则全球化”方向演进，为数字中国建设提供核心支撑。
3、数字政府：集约化建设与政务大模型深度应用
近年，中国政府密集出台多项数字政府政策，推动政务治理向智能化、集约化方向纵深发展。2025年，
中央网信办、国家发展改革委联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，为人工智能技术推进电
子政务创新发展、赋能国家治理体系和治理能力现代化提供了方向与路径。文件明确要依托“东数西算”和
全国一体化算力网，统筹推进智能算力基础设施布局，构建集约高效的政务智能算力支撑体系。国务院公布
《政务数据共享条例》，作为第一部促进政务数据共享流通的行政法规，对政务数据共享工作提出总体要求
。中国信通院发布的《数字政府建设发展研究报告（2025年）》指出，数字政府建设正从依赖外部投入、粗
放扩张的“高投入—低产出”模式，转向以内生动力驱动、注重质量和可持续性的“低投入—高产出”模式
。当前中国数字政府建设已呈现政务服务提质增效、城市全域数字化、数据治理体系升级的显著特征，贵州
省“贵人智办”AI助手、黑龙江省“龙政智数”大模型等典型案例涌现。未来将在现有基础上稳步推进，持
续优化政务运行模式，为国家治理体系和治理能力现代化提供坚实支撑。
4、信创产业：自主可控全面加速，2027年节点迫近
当前，我国信创产业正经历从“国产替代”向“价值创造”、从“单点突破”向“场景深耕”的战略转
型。在政策、技术与市场三重驱动下，产业进入发展快车道，据中国软件行业协会预测，2025年我国信创软
件市场规模有望突破3万亿元，2027年或达5万亿元。市场结构呈现“双轨制”特征：政企采购以安全性、稳
定性为核心，构成基本盘；中小企业更关注性价比与易用性，成为新增长极。需求演进呈现从单点替代向全
链升级、从基础可用向体验优化、从被动适配向主动创新的三大转变。技术层面，操作系统、数据库、AI框
架等基础软件取得关键突破，根技术创新与生态层重构并行，推动产业从技术跟随向技术引领转型。展望20
26年，人工智能深度赋能、行业数字化转型提速、全产业链生态协同、开源重构产业规则、安全范式转变、
全球布局加速、产教融合深化、标准走向全球等八大趋势，将共同塑造信创产业发展新格局。根据国家相关
政策要求，2027年底前需实现所有中央企业信息化系统安全可信替代，当前数据库、操作系统等重要基础软
件领域国产化率仍有较大差距，未来两年将进入国产替换高峰期。
公司积极参与信创深度适配工作，推动产品与国内主流软硬件全面兼容，提升核心竞争力，为构建自主
可控的信创生态贡献力量。目前，公司已完成拓天大模型与华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数智芯
、海光等主流国产化GPU厂商的深度适配。公司入选2025年中国信创软件高质量发展百强企业，信创领域综
合实力获行业认可。
三、核心竞争力分析
（一）全栈AI能力：构建决策智能的“核心引擎”
公司自成立以来持续专注于中文全文检索和自然语言处理技术的自主研发，是国内最早从事NLP研发的
企业之一。
当前，公司以“决策智能”为核心方向，致力于让机器不仅“读懂”文字与数据，更能“理解”复杂业
务场景并自主执行闭环任务。
报告期内，公司围绕这一方向持续强化全栈认知智能产品体系。自主研发的动态本体一体化平台，实现
多源异构数据的实时融合与知识动态建模，为AI提供精准的业务语义上下文；自主探索系统让业务人员无需
技术背景即可开展多跳挖掘、关联推理与事实溯源，将专家经验转化为可复用分析流程，实现从“被动响应
”到“主动认知”的跨越；拓天智能体平台整合数据资产、行业大模型、认知博弈实验平台等核心能力，形
成“智能体集群”效应，让AI不仅提供答案，更能自主执行复杂任务。基于底座、平台、应用三层的全栈协
同，公司实现了从“数据采集”到“结果交付”的一体化贯通，构筑了通用大模型厂商难以复制的行业壁垒
——推理成本降低40%以上，智能体开发周期从周级压缩至小时级，并支持按效果计费的“数字员工服务采
购”模式，真正推动AI从“对话”走向“办事”。
截至报告期末，公司及子公司新增软件著作权52项，持续夯实技术护城河。
（二）稀缺数据资源：构建可运营的知识资产
依托自建大数据中心积累的超6,000亿条全域数据（覆盖196国、130余语种，日均更新6亿+、API调用2
0万+）。报告期内，公司自主研发的高质量数据集构建平台，形成覆盖“原始数据—净化—切片—知识库封
装”的全链条工程能力，构筑了难以复制的数据护城河。
面向AI原生时代，公司推动数据工程从“存数据”升级为“存知识”，构建“物理数据+业务语义”双
层知识体系，并引入智能化治理机制，让数据底座进化为驱动智能体自主运行的“活资产”。经标准化清洗
与Token化处理，公司构建了超200万亿Token的高质量语料池（有效Token率≥92%）、3亿对多模态对齐数据
集及超1000万条RLHF偏好数据；同时积累百亿级结构化知识图谱（覆盖专利、科技论文、金融、通用多语言
、新闻事理、人物组织等），实现从“资源性数据”到“经营性知识资产”的质变。
公司高质量数据获业界高度认可：在上海数据交易所《上市公司数据价值化研究报告（2025）》中，公
司以95.86分位居“数据价值化100强榜单”榜首；作为杭州国家语料库计划首批数据合伙人，入驻全球数源
中心“数场平台”，数据服务类OpenAPI已在全国核心数据交易所挂牌，为政企客户提供“数据+知识”一体
化服务能力。
（三）行业深耕与AI工程化：解决最复杂的关键任务
公司深度渗透政务、媒体、金融、公安、网信等关键领域，头部客户覆盖率保持行业领先：中央部委80
%、中央媒体72%、国有银行100%、省级公安100%、省级网信56%。这一客户结构决定了公司须服务于最高要
求场景——在高安全、强合规、深业务的复杂环境中打磨技术。基于20余年垂直领域Know-How沉淀，公司构
建了“行业知识+AI工程化”深度融合能力。交付模式上，公司派遣工程师深入客户现场，把技术嵌入日常
工作流，不仅交付系统，更交付解决复杂问题的方法论。
报告期内，拓天大模型及智能体在千行百业落地取得显著进展。金融领域，消费者保护智能体已在国有
大行及多家股份制银行、城商行深度应用，客户包括中国银行、兴业银行、上海银行、北京银行、上海农商
银行、天津银行、吉林银行等。其中，2025年公司承揽某国有大行近2,000万元消保智能体项目，为金融业
该领域投入最大的单体项目之一。政务领域，舆情智能体已在自然资源部、住房和城乡建设部、海关总署、
贵州省等政府机构深度应用，数字办公和政务服务智能体在贵州、云南、深圳等地成功落地。公安领域，刑
侦办案智能体在多个省级公安及市级公安单位持续深化实战应用。公司与香港某政府部门的合作持续深化，
继一期、二期项目后签署第三期合同，彰显核心技术在高端客户中的持续认可度。
公司以“决策智能”为核心发展方向，依托覆盖底座、平台、应用三层的全栈人工智能技术体系，通过
“动态本体+自主探索”架构升级，将AI能力深度嵌入各业务决策的执行闭环，在特种、公安、金融等强业
务耦合场景中，构筑了通用AI难以替代的差异化优势。
四、主营业务分析
1、概述
报告期内，公司实现营业总收入51,134.48万元，较上年同期下降34.19%；实现归属于上市公司股东的
净利润-29,374.94万元，较上年同期下降212.02%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-
33,575.33万元，较上年同期下降96.88%。报告期末，归属于上市公司股东的净资产为384,655.38万元，较
上年末下降6.76%。公司业绩变化的主要原因如下：
（1）商誉减值影响
公司于2014年收购的子公司天行网安，受网络安全行业整体需求收缩、市场竞争加剧等因素影响，经营
业绩未达预期。基于谨慎性原则，公司计提商誉减值准备1.5亿元，对当期净利润产生较大影响。
（2）主营业务经营情况
剔除商誉减值影响后，公司全年主营业务亏损约1.4亿元。分阶段看，前三季度受宏观环境影响，下游
行业客户信息化投入整体放缓，公司收入同比下降，累计亏损约1.6亿元；第四季度业务恢复向好，实现归
母净利润约2,000万元，环比改善明显，显示经营呈修复态势。
（3）收入结构变化
2025年公司实现主营业务收入5.11亿元。2024年同期因处置房产产生非经常性收入9,834万元，剔除该
因素后，公司主营业务收入同比下降约24.66%。主要原因为：下游政府、金融等行业客户信息化投资节奏放
缓，部分项目推迟或缩减规模；同时公司主动调整业务结构，压缩传统系统集成等低毛利业务，聚焦人工智
能应用与数据要素新赛道。
（4）期间费用情况
公司持续加大在人工智能大模型、智能体平台等前沿领域的研发投入，同步保持销售和管理团队的稳定
布局。报告期内期间费用总额与上年同期基本持平。在收入阶段性承压的背景下，费用刚性投入导致短期亏
损，但为公司抢占AI产业机遇奠定了技术基础。
（5）财务结构稳
健截至报告期末，公司总资产42亿元，归属于上市公司股东的净资产38亿元，其中现金及交易性金融资
产15亿元，资产负债结构健康，资金储备充足，为后续业务拓展与战略转型提供坚实保障。
报告期内公司主要经营亮点：
（1）公共安全业务实现快速增长
报告期内，公司公共安全业务实现营业收入20,500万元，同比增长28.24%，成为公司增长最快的业务板
块之一。其中，特种业务爆发式增长，实现营收4,803万元，同比增长109.45%；其他监管及安全机构业务实
现营收4,032万元，同比增长54.00%；公安业务保持稳健发展，实现营收10,088万元，同比增长4.39%。客户
拓展方面，新增两个省厅级单位，以及数个西部市级公安单位和多个特种行业客户，市场覆盖广度与深度同
步提升。公司与香港某纪律部队合作持续深化，继一期、二期项目后签署第三期合同，彰显核心技术在高端
客户中的持续认可度。目前，公共安全业务正加速从“项目定制+数据服务”向“智能体集群+场景赋能”模
式转型，为规模化复制奠定基础。
（2）AI智能体应用加速落地
报告期内，公司人工智能软件产品及服务实现营业收入26,258万元，在行业客户IT投入普遍收缩的背景
下保持稳健增长。拓天大模型及智能体在金融、政务、公安、特种等领域持续突破：金融消保智能体承揽某
国有大行近2,000万元标杆项目，成为行业示范案例；政务舆情智能体在自然资源部、住房和城乡建设部、
海关总署及贵州、云南、深圳等政府机构深度应用；公安线索研判、资金穿透、时空碰撞、重点任务管控、
涉毒网络挖掘、异常行为分析、辅助审讯、黑产网络研判等智能体集群，覆盖侦查、研判、管控全链条，已
在多个省市级公安机构中得到实战能力的持续验证。
（3）数据资产价值持续彰显
公司依托高质量数据集构建平台，已形成超6,000亿条稀缺数据资源，日均更新6亿+，日均API调用20万
+。经标准化清洗与Token化处理，公司构建了超200万亿Token的高质量语料池、3亿对多模态对齐数据集及
超1,000万条RLHF偏好数据，可广泛应用于大模型预训练授权、行业专属语料销售及多模态模型训练。同时
，公司已积累覆盖专利、科技论文、金融、多语言通用、新闻事理及人物组织等领域的结构化知识图谱，总
规模超百亿条。在上海数据交易所发布的《上市公司数据价值化研究报告（2025）》中，公司入选“2024上
市公司数据价值化100强榜单”并位居榜首；作为杭州国家语料库计划首批数据合伙人，公司数据服务类Ope
nAPI已在全国核心数据交易所挂牌，数据资产化能力获业界高度认可。
（4）经营现金流显著改善
公司加大应收账款催收力度，优化采购管理，减少系统集成业务支出约4,000万元，同时通过人员结构
优化降低了部分成本，全年实现经营性现金流净额1.97亿元，经营质量持续提升。
（5）信创与国产化适配领先
公司积极参与信创生态建设，拓天大模型已完成与华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数智芯、海
光等主流国产化GPU厂商的深度适配。报告期内，公司入选“2025年中国信创软件高质量发展百强企业”，
信创领域综合实力获行业认可。
（6）生态建设与品牌影响
报告期内，公司顺利通过CMMIV3.0成熟度5级认证，这是继2019年首次通过CMMIV1.35级认证、2022年通
过CMMIV2.05级认证后，第三次在该领域获得国际权威认可。本次认证不仅体现了公司在软件研发、项目管
理及交付能力上的持续精进，更标志着其软件工程标准化、规范化水平已达到国际最高标准。
公司子公司天行网安深度参与国家标准GB/T20279-2024《信息安全技术网络和终端隔离产品安全技术要
求》的制定工作，该项标准已于2025年4月1日实施，目前正在参与该标准的汉译英工作；2025年在标准化建
设领域取得重要突破，成功加入多个权威标准化组织：正式获准成为密码行业标准化技术委员会基础密码工
作组成员单位，同时入选全国数据标准化技术委员会数据流通利用标准工作组成员单位，并成功加入全球计
算联盟机密计算专业委员会。这些重要资质的取得，标志着公司在密码技术、数据流通和机密计算等领域的
专业能力获得行业高度认可。
同时，公司凭借深厚的技术实力与丰富的数智化应用场景，赢得了众多奖项和荣誉。
报告期内经营未达目标的原因分析：
（1）宏观环境影响下游需求
2025年我国经济保持平稳增长，但各行业信息化投入普遍收缩。公司核心客户集中于政府和金融领域，
相关客户受财政预算统筹、自身经营压力等因素影响，项目推进放缓、投资规模缩减。从行业整体看，同行
业上市公司亦普遍出现亏损或业绩下滑，行业整体经营承压。
（2）政府行业依赖度较高
公司业务中国家财政支持的信息化项目占比较高，政府行业数字化转型投入放缓对公司收入产生直接
影响。信息安全细分领域受到冲击尤为明显，子公司天行网安所在行业竞争加剧、利润空间压缩，成为商誉
减值的直接原因。
（3）战略转型期业绩转化滞后
公司主动调整业务结构，压缩传统大数据与系统集成业务，全力聚焦人工智能应用与数据要素新赛道
。新业务虽已形成上千个客户智能体应用，但现阶段多处于试用培育期，尚未进入规模化变现阶段；而研发
投入、算力成本等刚性支出持续发生，收入与成本错配导致短期亏损。
（4）人员结构调整需进一步深化
报告期内，公司减少人员约200人，人工成本有所下降。但由于员工结构和管理层对业务增长的预期偏
乐观，人员调整力度未达预期。后续公司将加大组织调整力度，推进队伍年轻化与结构优化，提升人效与组
织敏捷性，以更好地适应战略转型需要。
●未来展望:
1、回顾前期发展战略在报告期内的进展
2025年，公司确立了“AllinAI”战略方向，全力推动产品AI重构与行业大模型落地。报告期内，公司
持续推进战略转型，在技术研发、市场拓展、生态建设等方面取得阶段性进展：
技术研发方面，公司自主研发的拓天大模型已完成与主流国产化GPU厂商的深度适配，构建起“动态本
体一体化平台+自主探索系统”的核心技术架构，形成覆盖数据、算法、应用的全栈AI能力。高质量数据集
构建平台投入应用，数据资源规模突破6,000亿条，数据价值化能力持续提升。
市场拓展方面，拓天大模型及智能体在金融、政务、公安、特种等领域落地。金融消保智能体在中国银
行、兴业银行等多家银行深度应用，某国有大行近2,000万元消保智能体项目成为行业标杆；政务舆情智能
体、数字办公智能体在多个部委及地方政府落地；公安刑侦办案智能体用户新增多个省级及市级公安单位等
。
生态建设方面，公司入选杭州国家语料库计划首批数据合伙人，数据服务类OpenAPI在全国核心数据交
易所挂牌。信创领域，公司入选“2025年中国信创软件高质量发展百强企业”。
经营结果方面，受宏观环境影响，公司全年营业收入同比下降34.19%，剔除商誉减值后主营业务亏损约
1.3亿元，未达年初目标。但第四季度实现归母净利润约3,000万元，环比改善明显；经营性现金流净额1.97
亿元，经营质量持续向好。
2、未来发展战略与2026年经营计划
2026年，公司将以“降本增效、恢复增长、扭亏为盈”为核心经营方针，在主动收缩传统低毛利业务、
优化人员结构的同时，聚焦高价值客户的数据服务与智能体复购，以精细化运营替代规模扩张，推动经营基
本面回归健康增长轨道，力争营业收入超过2024年水平（7.7亿元），实现一定规模的正向净利润。
（1）收入保障
截至报告期末，公司尚未确认收入的合同储备约为4.5亿元，较上年同期增长23%，预计2026年可确认收
入约2.4亿元，为当年业绩提供坚实基础。
（2）产品研发与市场突破
公司深刻认识到，人工智能已从辅助性工具演进为具备自主任务拆解、执行与交付能力的“数字员工”
。基于这一战略认知，公司正推动业务模式从“交付软件产品”向“交付智能劳动力”转型——不仅为企业
构建组织级智能中枢，更致力于让每一位业务人员拥有贴身的AI助理，使智能能力真正渗透至岗位末梢，实
现从“组织赋能”到“人人赋能”的跨越。
在技术路径上，公司将持续强化“动态本体+自主探索”核心引擎，以高质量行业数据为底座，加快行
业智能体产品矩阵的研发迭代，推动AI应用从场景验证向规模化商业变现转化。
在数据工程上，公司将持续引领AI时代数据基建的重构——从物理数据囤积转向语义上下文资产构建。
通过自研DataAgent、最长链推演机制及“过程即数据”的产品哲学，不断优化面向大模型和智能体的下一
代数据底座，为企业客户提供“语义大一统”的标准化能力，助力千行百业跨越AI落地的数据鸿沟。
在市场拓展上，公司聚焦四大核心赛道分层推进：
金融领域：深耕智能消保、智能风控等核心场景，重点突破国有大行及股份制银行，打造可复制的智能
体标杆案例，提升客单价与复购率；
特种领域：依托认知域、态势感知与决策推演等技术积累，深化与特种行业的配套合作，以技术优势服
务关键任务；
大型企业领域：聚焦央企等大型集团，提供智能办公、知识管理、风险预警等智能体服务，以场景化方
案带动规模化部署；
政务领域：保持审慎预期，控制增量投入，聚焦存量客户的数据服务与智能体复购，以精细化运营替代
规模扩张。
同时，公司将以高质量数据集构建平台为支撑，持续扩大数据资源规模，深化数据治理与知识封装能力
，夯实智能体规模化落地的数据根基。
（3）组织优化与人才升级
为适应AI驱动型组织的发展需要，公司正加速推进组织扁平化与人才结构升级，通过“调整一批、新招
一批”实现队伍年轻化与能力迭代，同时全面推进内部AI工具应用，组织去中心化，小团队作战，以技术手
段提升人效，实现生产力跃升。公司计划2026年继续进行组织调整，同时引进一批关键岗位人才，重点补充
AI产品、数据工程等战略方向人才。2025年人员调整的成本节约效应将在2026年充分体现，叠加新一轮结构
优化，有效降低人工成本费用；同时全面推进内部AI工具应用，以技术手段提升人效，实现生产力跃升。
（4）产业生态与并购协同
紧跟国家“十五五”规划及信创替代政策，发挥公司在基础软件、行业应用领域的适配优势，积极把握
2026年信创红利，推动已储备订单落地。围绕人工智能与数据要素产业链，积极寻求与公司技术互补、场景
协同的并购标的，审慎决策、有的放矢，通过外延式发展强化核心竞争力，持续加强与华为等头部企业的战
略合作，深化信创生态适配，构建自主可控的技术体系。
3、公司可能面对的风险
（1）市场竞争风险
公司是国内领先的拥有自主核心技术的人工智能和大数据技术及数据服务提供商。当前软件市场中，产
品技术研发能力、产业生态构建与运营能力日益成为竞争焦点。随着行业内新入企业增加，公司面临更加激
烈的竞争压力。若公司不能在技术水平、成本控制、市场拓展等方面持续保持优势，盈利能力和市场份额将
受到较大影响。
（2）技术应用成熟度风险
人工智能和大数据技术加速发展，各行业应用需求旺盛，但各类AI应用的实用效果、成熟度及用户应用
水平仍有待验证，产业成长可能面临反复与延滞。若公司不能精准把握用户痛点、及时推出成熟产品和解决
方案，可能对产品技术应用进度造成影响。
（3）商誉减值风险
公司过往并购重组形成一定金额的商誉，截至报告期末，剩余商誉约为2.36亿元。若未来子公司经营状
况未达预期，可能面临商誉减值风险，进而对公司合并报表利润产生不利影响。公司将加强子公司业务协同
与经营管理，推动核心业务稳健发展，积极防范相关风险。
（4）应收账款坏账风险
随着经营规模扩大，公司应收账款余额可能逐步增加。尽管主要客户为政府部门和大型企事业单位，资
信状况良好，但若客户经营发生重大变化或公司收款措施不力，发生坏账的可能性将会加大。公司将持续加
强应收账款管理，优化回款机制。
（5）人力资源风险
公司正处于业务转型关键期，对高端人才需求迫切。信息技术及AI领域人才竞争日益激烈，存在人力
成本上升、关键人才流失的风险。公司将通过有竞争力的薪酬福利、公平的晋升机制、开放协作的企业文化
，努力吸引、培养和保留核心人才。
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