经营分析☆ ◇688031 星环科技 更新日期：2025-05-03◇ 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】
数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件及服务。
【2.主营构成分析】
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
基础软件开发(行业) 3.71亿 99.80 1.88亿 99.75 50.64
其他业务(行业) 73.66万 0.20 47.26万 0.25 64.16
─────────────────────────────────────────────────
软件产品与技术服务(产品) 2.84亿 76.50 1.76亿 93.61 62.00
软件产品授权及配套服务(产品) 1.45亿 39.09 7764.70万 41.25 53.47
技术服务(产品) 8109.42万 21.83 4633.59万 24.62 57.14
应用与解决方案(产品) 7275.93万 19.59 660.97万 3.51 9.08
软件产品授权(产品) 5786.41万 15.58 5221.53万 27.74 90.24
软硬一体产品及服务(产品) 1381.64万 3.72 493.96万 2.62 35.75
平衡项目(产品) -2.83亿 -76.30 -1.76亿 -93.36 62.00
─────────────────────────────────────────────────
华东(地区) 1.53亿 41.29 7584.95万 40.30 49.45
华北(地区) 8753.91万 23.56 4735.64万 25.16 54.10
华南(地区) 4484.65万 12.07 2055.61万 10.92 45.84
华中(地区) 3388.65万 9.12 2167.84万 11.52 63.97
西南(地区) 2148.94万 5.78 627.17万 3.33 29.18
西北(地区) 2139.19万 5.76 1270.03万 6.75 59.37
东北(地区) 517.35万 1.39 325.10万 1.73 62.84
海外(地区) 303.52万 0.82 8.42万 0.04 2.77
其他业务(地区) 73.66万 0.20 47.26万 0.25 64.16
─────────────────────────────────────────────────
直销模式(销售模式) 1.88亿 50.64 8546.46万 45.41 45.43
渠道销售(销售模式) 1.83亿 49.16 1.02亿 54.34 56.01
其他业务(销售模式) 73.66万 0.20 47.26万 0.25 64.16
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
软件产品与技术服务(产品) 1.12亿 80.05 7933.43万 96.27 70.72
应用与解决方案(产品) 2382.57万 17.00 94.05万 1.14 3.95
软硬一体产品及服务(产品) 376.44万 2.69 190.52万 2.31 50.61
其他业务(产品) 37.54万 0.27 22.82万 0.28 60.78
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2023-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
基础软件开发(行业) 4.91亿 99.94 2.93亿 100.01 59.65
其他业务(行业) 27.22万 0.06 -1.61万 -0.01 -5.91
─────────────────────────────────────────────────
软件产品与技术服务:软件产品授权及 1.84亿 37.54 1.14亿 38.81 61.62
配套服务(产品)
软件产品与技术服务:软件产品授权(产 1.32亿 26.98 1.29亿 44.04 97.30
品)
应用与解决方案(产品) 7909.13万 16.11 577.08万 1.97 7.30
软件产品与技术服务:技术服务(产品) 7335.12万 14.95 3450.18万 11.79 47.04
软硬一体产品及服务(产品) 2140.10万 4.36 994.45万 3.40 46.47
其他业务(产品) 27.22万 0.06 -1.61万 -0.01 -5.91
─────────────────────────────────────────────────
华东(地区) 2.27亿 46.34 1.17亿 40.00 51.46
华北(地区) 9861.34万 20.09 6867.55万 23.47 69.64
华南(地区) 5674.80万 11.56 3150.67万 10.77 55.52
西北(地区) 4704.19万 9.58 3282.46万 11.22 69.78
华中(地区) 2423.47万 4.94 1601.57万 5.47 66.09
西南(地区) 2419.61万 4.93 1621.70万 5.54 67.02
东北(地区) 1047.84万 2.13 906.27万 3.10 86.49
海外(地区) 179.54万 0.37 127.49万 0.44 71.01
其他业务(地区) 27.22万 0.06 -1.61万 -0.01 -5.91
─────────────────────────────────────────────────
渠道销售(销售模式) 2.50亿 50.89 1.67亿 57.09 66.87
直销模式(销售模式) 2.41亿 49.05 1.26亿 42.92 52.16
其他业务(销售模式) 27.22万 0.06 -1.61万 -0.01 -5.91
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2023-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
软件产品与技术服务(产品) 9850.54万 71.40 --- --- ---
应用与解决方案(产品) 3568.58万 25.87 --- --- ---
软硬一体产品及服务(产品) 365.14万 2.65 --- --- ---
其他(补充)(产品) 12.37万 0.09 --- --- ---
─────────────────────────────────────────────────
【3.前5名客户营业收入表】
截止日期:2024-12-31
前5大客户共销售0.53亿元，占营业收入的14.32%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│客户1 │ 1186.46│ 3.19│
│客户2 │ 1163.18│ 3.13│
│客户3 │ 1034.99│ 2.79│
│客户4 │ 999.49│ 2.69│
│客户5 │ 936.44│ 2.52│
│合计 │ 5320.56│ 14.32│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【4.前5名供应商采购表】
截止日期:2024-12-31
前5大供应商共采购0.27亿元，占总采购额的39.06%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│供应商1 │ 1010.93│ 14.57│
│供应商2 │ 563.80│ 8.13│
│供应商3 │ 548.99│ 7.91│
│供应商4 │ 297.25│ 4.28│
│供应商5 │ 289.56│ 4.17│
│合计 │ 2710.53│ 39.06│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【5.经营情况评述】
截止日期:2024-12-31
●发展回顾:
一、经营情况讨论与分析
2024年，公司亲历人工智能技术浪潮驱动的产业变革，进一步见证了AIGC时代下应用构建方式的变革，
作为国产基础软件领军企业，公司的战略定位从数字基础设施提供商全面升级为AI基础设施企业，通过深度
整合大数据、人工智能、云计算等产品和技术，为企业高效构建AI基础设施，全面赋能金融、政府、能源、
电信等多个行业进行数智化转型和业务范式创新。报告期内，尽管面对外部环境变化与行业竞争加剧，公司
仍保持战略定力，持续强化研发创新和市场拓展。同时，公司通过组织架构优化、成本精细化管理和回款周
期管控等举措，提升运营效率与风险抵御能力。2024年，公司主营业务收入实现37,075.55万元，同比下降2
4.42%。实现归属于上市公司股东的净利润为-34,346.28万元，较上年同期亏损扩大19.16%。报告期内业绩
的波动主要系受宏观经济影响，客户在采购决策上更为谨慎，招标时间后置，验收耗时延长，致使公司整体
收入确认时间延后。
2、深化生态建设
报告期内，公司持续加强与各类合作伙伴的沟通和协作，不断拓展新的合作伙伴关系。公司和各类CPU
、GPU、操作系统、整机和硬件厂商进行产品适配和性能优化，其中包括众多国内领先的技术企业，以共同
促进核心技术领域国产化进程。针对行业ISV，公司通过技术对接、产品适配、商务政策沟通等系列步骤获
得合作伙伴认可并推动公司的产品在各行业的销售：报告期内，公司与市场中众多提供监管报送解决方案的
合作伙伴联合打造了一表通解决方案，满足金融行业数据资产入表的要求；与大型集团企业管理信息化综合
方案提供商签订合作协议，借助公司的大模型技术为其开发的应用软件插上智慧的翅膀。报告期内，针对大
模型相关业务，公司已和金融、律所、制造业、医疗、政企等多个领域的伙伴开展合作。此外，公司持续借
助咨询公司、区域代理商、分销商等力量进行市场覆盖，并着重培养交付服务合作伙伴，配合公司进行项目
的交付。
3、产品和技术创新
产品侧，随着智能化技术的飞速发展，生成式AI等前沿领域的创新加速，推动数据基础设施和AI基础设
施的深度融合，给数据基础设施带来新的变革和挑战。企业客户高度关注如何简化日益复杂的系统架构，提
高数据处理效率，降低开发运维成本，构建企业级知识平台，以及促进数据开放共享和创新应用。报告期内
，公司紧扣“为企业高效构建AI基础设施”这一主题，顺应行业新技术，结合用户实际需求，对三大类产品
线进行持续升级迭代：
（1）大数据和云基础平台产品线
报告期内，公司的大数据基础平台TDH主要在湖仓集一体化、大模型数据处理一体化领域进行了提升。T
DH湖仓集一体架构支持基于一种存储格式满足数据实时入湖、数仓模型加工、集市在线分析等业务。新推出
的TDH9.4版本在湖仓集一体架构进一步升级，实现了基于分布式一致性的读写资源隔离能力，在同一份数据
上保障批量业务与查询业务混合负载互不影响；推出C++编译器和高性能分析执行模式，进一步提升批量入
库、实时入库、批量加工和多表关联分析等性能，特别在精确查询和小数据量短查询方面有显著的性能提升
。相比于开源架构，TDH在湖仓集业务上端到端提升了性能，降低了系统总拥有成本。
此外，TDH9.4提升了大模型与AI应用场景功能和易用性，新增支持Python生态，提供分布式Python引擎
，帮助用户用Python进行分布式处理；提供POSIX接口，让用户可以像处理本地数据一样处理海量AI训练数
据，高效支撑数智融合时代下大模型应用和各类数据智能场景。
公司的大数据基础平台内置了11种模型的存储引擎，支持大模型场景下多种模
型混合应用场景，如RAG检索增强生成。TDH9.4在多模型能力进行了升级，其中：分布式向量数据库Hip
po2.0支持文本、图片、音视频等转化后的百亿级向量数据的存储、索引和管理，提供完整的企业级能力，
涵盖混合检索、冷热灾备、跨集群数据同步、生命周期管理等，并新增大数据量下所需的磁盘索引支持，帮
助用户更安全、便捷地支撑大模型应用。分布式图数据库StellarDB5.1大幅提升了子图匹配性能，并研发了
RAG技术提供图谱召回、图谱推理等能力，用于提升大模型的准确度帮助用户构建企业级知识库系统。分布
式时序数据库Timelyre9.2引入高性能计算引擎，并通过内置热温冷存储转换机制以有效平衡存储成本与查
询分析性能。Timelyre9.2进一步优化支持投研数据的存储和计算，支撑金融投研领域的数据应用与回测应
用场景。
公司的数据云平台TDC5.0在多集群及应用统一纳管基础上，对跨集群资源均衡调度、自动弹性伸缩、数
据共享等能力进一步升级，最大化企业资源利用率，加速业务上线与创新。
（2）分布式关系型数据库产品线
公司的分布式分析型数据库ArgoDB6.1版本推出“增量数据实时处理”能力，可在一个数据库中实现即
席查询、增量数据准实时加工、增量数据实时统计等多种场景，从数据的加载到数据的加工，保障了数据业
务端到端的实时性能，大幅提升业务分析的时效性。
公司的分布式交易型数据库KunDB4系列版本适用于核心系统的国产化替代、传统数据库的分布式升级、
海量数据的高并发处理以及关键业务的高可用容灾等场景。
KunDB打破了以往集中式与分布式之间的壁垒，允许通过扩缩容在单分片与分布式间转换。KunDB采用一
致性Paxos共识算法提供金融级别的高可用和同城双中心/异地多集群（两地三中心）的跨地域容灾能力，并
在数个省和市级数据中心完成实践落地。
在兼容性方面，KunDB可提供双语法模式完整支持PL/SQL，可以平滑替代Oracle/MySQL数据库，顺利完
成数家金融机构落地MySQL替代。通过引入OLAP引擎，KunDB支持数据仓库、复杂统计和聚合查询。
（3）大数据开发和智能分析产品线
公司的大数据开发工具TDS可按客户实际需求组合成数据开发、数据治理、数据运营套件，满足企业用
户从数据资源到数据资产运营、数据流通交易管理、实时湖仓建设等多种解决方案，可满足企业对DCMM数据
管理成熟度各等级的适配要求，是辅助企业实现数字化转型的必要工具集。TDS4.0版本进一步完善了实时数
据同步以及指标管理的能力，支持Oracle、SqlServer、Mysql、PostgreSQL主流数据库的日志级别CDC同步
；新增指标管理组件，支持对各类指标的定义管理，支持指标需求与指标标准的联动管理，结合大语言模型
的能力可实现自然语言问答指标形成数据分析看板，帮助业务人员自主创建并管理指标。
智能分析工具包括通过大模型、智能体、机器学习、深度学习等技术支撑数据挖掘、预测性分析、推理
研判等场景的工具平台,其中：
为赋能政企客户构建自己专属的大模型、智能体和应用，公司开发了大模型运营平台SophonLLMOps，一
款提供机器学习和大模型统一视角的AI运营管理平台，旨在打通并优化语料接入和开发、提示工程、大模型
训练和微调、应用构建和管理、服务部署和运营等全链路流。SophonLLMOps1.4完整支持多模态模型、大模
型、传统机器学习和深度学习模型的统一上架和部署；新增无代码开箱即用搭建智能体应用、低代码自由配
置智能体以及基于SDK代码定制化开发智能体的能力；同时，实现了外部知识库和星环知识库平台的统一管
理、跨知识库的知识体验等功能；并提升了企业级AI原生应用的安全防护能力，提供了统一的安全中心，实
现了语料数据、用户输入、大模型生成结果、应用输出等各链路的全面保护。值得一提的是，结合公司在数
据存储、分析、处理方面的能力和公司的大模型运营平台SophonLLMOps的技术积累，公司的大模型运营平台
搭载语料开发工具TranswarpCorpousSudio（TCS），提供丰富的智能化语料加工能力（包括清洗、转换、标
注、增强、质检、合规检查等），协助企业知识库构建，并为不同训练阶段提供了抽取式问答对生成、少样
本/零样本数据合成以及多维度生成数据质量评估等功能。
为助力企业整合其拥有的多源异构多模语料，支撑专业知识库问答、业财数据分析、智能投研、设备预
测性维护等场景，实现企业资料的全域知识化，同时强化企业内外部的知识共享与应用，公司推出星环知识
平台TranswarpKnowledgeHub（TKH），打造企业级一站式多模态知识平台。基于公司自主研发、从0到1预训
练的无涯大模型，星环知识平台TKH打造了无涯·问知、无涯·问数等AI原生应用，通过精准的数据分析和
知识管理，满足企业不同类型的知识应用需求，提升企业业务效率和竞争力，其中：
无涯·问知是一款基于星环科技大模型底座，结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知
识源的企业级垂直领域问答产品。无涯·问知充分利用了公司自研的向量索引技术和图计算框架，并结合大
模型底座的自动化知识工程特性，实现知识的精准召回，可用于公司尽职调查、合同审核、财务分析、智能
写作等丰富的企业业务场景中，旨在提升企业的经营管理效率。无涯·问知提供了灵活多样的部署模式，包
括私有化部署（AIPC版、企业版）、公有云服务等。
无涯·问数是一款基于星环科技数据分析大模型的智能业务分析洞察平台，能够帮助业务人员和决策者
探索数据，获取准确的数据结果及生动的图表看板，缩短数据分析链路，降低数据分析门槛。无涯·问数拥
有自然语言提问的全场景数据探索、仪表盘快速生成、指标标签预定义等核心功能，具备业务理解一致、指
标定义明晰、数据结果统一、查询结果可解释、分析探索灵活、分析场景可见等特性。
4、行业标杆案例突破及大模型相关业务进展
报告期内，公司的产品获得众多行业龙头客户的高度认可，在细分行业的认可度和品牌知名度稳步提升
。在实践方面，公司助力招商证券大模型管理平台项目入选中国人工智能产业发展联盟2024年人工智能先锋
案例，携手东证期货、中国人寿、国家光伏储能实证实验平台（大庆基地）分别荣获中国信通院2024星河案
例数据智能底座专项典型案例和潜力案例以及数据库专项典型案例，与中航电梯数据中台项目入选IDC工业
领域中数据管理分析服务最佳实践案例，和南京邮电大学联合申报的《基于数据与模型双驱动的多源信息融
合技术解决方案》荣获江苏省人工智能学会人工智能应用创新奖项目（解决方案）三等奖。
报告期内，公司大模型相关业务斩获近5000万元订单，主要包括大模型运营平台、知识平台及支撑知识
存储的大数据基础平台、向量数据库、分析型数据库等，客户覆盖金融、政府、能源、建筑与地产、制造业
和医疗等多个行业。此外，公司携手宏碁打造的AIPC于2024年9月30日在京东首发，搭载的专属AI软件A星人
专业版采用公司的无涯·问知系统，通过“云端协同”机制实现本地高安全性数据隐私保护与云端强算力高
效处理的完美结合，为用户提供了更具竞争力的AI使用体验。目前公司已协助A星人专业版全面接入DeepSee
k。
5、三费、回款管控和精细化业务管理体系建设
报告期内，公司重点推进应收款管理，将回款纳入销售KPI考核，按月度/季度公示业绩排名。公司全年
销售回款约为45558.76万元，同比增长约11.56%，且在金额上高于公司收入规模。
报告期内，公司引入客户信用评级模型，整合历史回款数据、工商信息、法律诉讼案件监测等信息，动
态生成客户风险画像，对高风险客户启动合同签约限制、预付款限制和缩短账期限制等管控手段。打造动态
化业绩预测与预警中枢，提升经营决策敏捷度，对线索、商机、合同签约、确认收入、回款、维保续约、毛
利进行多维度的业绩预测，对偏离度高的团队及时预警和优化调整，以持续提升团队能效。公司全年的销售
费用和管理费用同比下降约13.25%和8.53%。
报告期内，公司通过改进研发目标管理方式、强化研发预算管理和成本控制及更新研发相关管理制度等
措施提高研发效率，公司全年的研发支出（含资本化支出）同比增长7.21%，主要因服务器折旧和IDC机房费
用的增加。
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
公司是一家企业级大数据基础软件开发商，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等
数据全生命周期提供基础软件及服务，已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能
分析工具的软件产品矩阵，支撑客户及合作伙伴开发数据应用系统和业务应用系统，助力客户实现数字化转
型。
公司主要提供两大类的产品和服务：第一类是大数据基础软件业务，包含基础软件产品和与产品相关的
技术服务；第二类是应用与解决方案，主要针对大数据应用场景，提供大数据存储、处理以及分析等相关场
景下的咨询及定制开发等服务的解决方案；除上述两类业务以外，公司根据客户及项目需求销售少量第三方
软件、硬件等其他业务。
公司的第一类大数据基础软件业务中所包含的基础软件产品，主要由下列三大类产品矩阵所构成：
（1）大数据与云基础平台软件（TDH和TDC）
TDH是公司自主研发的一站式大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海
量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像、向量等在内的多种数据格式
，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。
TDC是一款基于容器技术的数据云平台，支持将大数据基础平台、分布式关系型数据库、智能分析工具
等大数据软件以PaaS云服务的方式提供给客户，满足客户对数据平台的多租户、弹性可扩展和使用灵活性的
要求，可以在一个云平台上支撑大量的用户需求和数字化应用，适用于建设大型企业的数字化基础设施、城
市大数据中心的数据平台、企业级数据应用云以及跨多数据中心的数据平台等场景。
（2）分布式关系型数据库软件（ArgoDB和KunDB）
ArgoDB是面向数据分析型业务场景的分布式闪存数据库产品，主要用于构建离线数据仓库、实时数据仓
库、数据集市等数据分析系统。
KunDB是一款兼容Oracle和MySQL的分布式交易型数据库，集中式与分布式一体化，可快速由集中式扩展
为分布式，主要用于支持操作型业务场景（如ERP、OA、HIS等）和高并发场景（如消费者的手机APP应用、
居民码查询等）的核心数据系统的构建。
（3）数据开发与智能分析工具软件(TDS和Sophon)
TDS是公司研发的一款用于大数据开发的工具集。TDS内置多个数据工具产品，为企业构建数据仓库、数
据湖、数据中台，提供高效的数据集成、数据治理、数据资产管理、数据标签与服务、数据共享与交易等工
具，提高开发者对数据系统的建设效率，提升业务客户对数据资产的利用效率，帮助客户实现数据对业务的
赋能。
Sophon是一款一站式人工智能平台，它能够在统一的平台上，端到端对多种模态数据完成（i）数据（
含语料数据、知识数据）的接入、清洗、生成、标注、评估、存算、推理和辅助决策；（ii）模型（含传统
机器学习模型、深度学习模型、大模型等）的训练、构建、组装、测试、管理和持续迭代；（iii）智能体
和应用的搭建、优化和运营；到（iv）数据要素流通的各个过程。同时，Sophon也能为不同的智能数据分析
业务提供便捷的存、算资源管理和调度、监控、安全、审计等企业级功能。Sophon内置了多类机器学习算法
，并支持多种主流机器学习计算框架、算法和人工智能模型在Sophon平台运行，能够赋能用户更高效地进行
大模型和智能体的开发和应用、大规模复杂数据分析和预测性分析，从而敏捷化加速和辅助业务决策，提高
企业的数字化运营能力和智能化决策能力。
(二)主要经营模式
1、盈利模式
公司主要销售大数据基础软件业务相关的软件产品和技术服务，以及为客户提供应用与解决方案。其中
，大数据基础软件业务是公司的主要盈利来源。报告期内，公司大数据基础软件产品包括大数据与云基础平
台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具。根据不同客户或项目需求，公司大数据基础软件业务
主要以软件产品授权的方式交付，少量情况下也提供软硬一体交付方式，此外，根据部分项目具体需求，公
司为大数据基础软件产品或相关的软硬一体产品配套提供相关的技术服务。报告期内，公司主要通过永久授
权模式向客户销售软件产品，授权收入根据客户及具体项目需求，按照授权数量收取软件授权费。技术服务
及应用与解决方案按项目计价模式或人月计价模式收费，其中维保类服务通常按服务期限收费。公司持续进
行新客户的开发、销售，并随着公司客户积累及客户大数据相关信息系统建设需求，向老客户提供已购产品
扩容、新软件产品销售、提供技术服务、维保及应用与解决方案的方式，实现老客户对公司产品或服务的复
购。
2、研发模式
公司秉承“自主研发、领先一代”的技术发展策略，由公司总经理作为公司研发工作总负责人，负责技
术和产品研发的统筹安排，技术和产品研发的具体工作由产品研发部门落实完成。为保证研发质量，推动技
术创新，公司针对技术研发过程制定了详细的流程管理制度，主要通过产品研发生命周期管理和软件工程过
程管理两大类流程，控制开发各环节的工作质量，提高开发作业能力和研发工作效率，保证产品和技术的先
进性。
3、销售模式
根据客户类型不同，公司销售模式分为直接销售和渠道销售两种模式。其中：（1）直接销售模式指公
司直接面向终端用户进行签约，并向终端用户直接交付公司产品与服务的销售模式。在直接销售模式下，公
司销售团队主要负责新客户的拓展以及存量客户的需求挖掘。公司总部及各地的子公司、分公司等本地化机
构具备良好的销售及综合服务能力；
（2）渠道销售模式指公司与项目合作伙伴和经销商等生态合作伙伴直接签约，通过与生态合作伙伴合
作向终端用户交付公司产品与服务的销售模式。其中，项目合作伙伴主要包括直接面对中大型终端用户的系
统集成商或应用开发商，拥有丰富的行业服务经验和（或）自有的IT产品，能够与公司协作形成具有实际应
用价值的产品或解决方案。项目合作伙伴通常根据终端用户的需求采购公司的产品，并结合其自有IT产品或
其他厂商产品（如有）销售交付给终端用户。经销商为行业内具有丰富软件推广经验的合作伙伴，与公司签
署有效的合作伙伴协议或框架协议，并在合作伙伴合作协议或框架协议中约定了销售业绩或市场占有率或产
品数量等指标。公司与经销商客户之间均为买断式销售，经销商客户在采购公司产品后，向终端用户、系统
集成商或应用开发商进行销售。
4、采购模式
公司采购内容分为自用采购及项目采购，其中：
（1）自用采购主要为公司日常经营和研发过程中所需的服务器、办公设备等相关硬件和少量技术服务
以及办公用品，由采购部门根据内部需求执行采购流程；（2）项目采购通常包括技术服务采购和软硬件采
购，用于向客户实施及交付。
为了提升项目收益率、提高交付效率以及缩短实施周期，公司会向技术服务供应商采购技术服务。公司
技术服务采购分为工时计价和项目计价两种方式。公司采购的物料主要为软硬件一体机的硬件设备及通用工
具软件。
对于项目采购，公司建立了内部制度规范采购行为，由采购部门根据客户需求执行采购流程。公司制定
了采购业务操作规范进行内外部采购流程和供应商的管理。
(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
依据国家统计局《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所处行业属于软件和信息技术服务业
（I65）。根据《战略性新兴产业分类（2018）》，公司所属行业为“新一代信息技术产业”之“新兴软件
和新型信息技术服务”之“新兴软件开发”之“基础软件开发”。
（1）行业发展阶段
近年来随着互联网、移动互联网、物联网、5G等信息通信技术及产业的不断发展，全球及中国的数据量
均爆发式增长。根据国家数据局发布的《数字中国发展报告（2023年）》，2023年，全国数据生产总量达32
.85ZB，同比增长22.44%，数据存储总量达1.73ZB。数据资源总体呈现出“4V”的特点，即海量的数据规模
（Volume）、多样的数据类型（Variety）、价值密度低（Value）、快速的数据流转（Velocity）。随着生
成式人工智能创新，在大模型时代，半结构化/非结构化数据（如文档、音视频、图像等）的利用效率显著
提升，进一步加剧了数据存储和计算的刚性需求。在大数据场景下，以集中式架构关系型数据库为代表的传
统数据管理软件不能很好适应数据的“4V”特性，面临较多技术挑战。随着信息技术的发展，数据处理需求
的变化推动了数据管理软件技术的变革，从技术发展方向来看，数据管理软件技术依次按照“关系型、集中
式”向“非关系型、分布式”并进一步向“多模型、云原生”这三个阶段进行演变。随着技术不断成熟，分
布式架构将逐渐成为主流。自底向上，传统的集中式资源管理调度逐渐向基于云原生技术的分布式统一资源
管理平台发展；数据管理软件技术架构也会因为计算模式的转变发生重大变革，传统的集中式数据库逐渐向
分布式、多模型数据库发展；传统数据分析软件逐渐向新型的分布式数据开发和智能分析软件发展。
当前，中国大数据软件领域处于发展的历史机遇期，我国高度重视大数据在经济社会发展中的作用。根
据国家数据局发布的《数字中国发展报告（2023年）》，2023年我国数字经济核心产业增加值估计超过12万
亿元，占GDP比重10%左右。根据工信部印发的《“十四五”大数据产业发展规划》，在“十三五”时期，我
国大数据产业快速起步，但仍然存在一些制约因素，目前国内的技术支撑不够强，基础软件等关键领域与国
际先进水平存在一定差距。在工信部印发的《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》中相关内容亦指
出，要聚力攻坚基础软件，对数据库等关键基础软件补短板。
（2）行业基本特点
①分布式
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