经营分析☆ ◇688207 格灵深瞳 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】
提供面向城市管理、智慧金融、商业零售、体育健康、轨交运维等领域的人工智能产品及解决方案。
【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(%)
─────────────────────────────────────────────────
智慧金融产品及解决方案(行业) 5399.55万 46.06 2512.24万 40.82 46.53
城市管理产品及解决方案(行业) 3256.49万 27.78 2295.27万 37.30 70.48
其他(补充)(行业) 1542.12万 13.15 1011.21万 16.43 65.57
特种领域产品及解决方案(行业) 1525.78万 13.01 335.23万 5.45 21.97
─────────────────────────────────────────────────
人工智能产品(产品) 9578.77万 81.70 5497.94万 89.34 57.40
智慧终端产品(产品) 1346.25万 11.48 207.30万 3.37 15.40
技术服务及其他(产品) 798.93万 6.81 448.71万 7.29 56.16
─────────────────────────────────────────────────
境内(地区) 1.17亿 100.00 6153.95万 100.00 52.49
其他(补充)(地区) 42.16 0.00 34.27 0.00 81.29
─────────────────────────────────────────────────
直接销售(销售模式) 1.17亿 100.00 6153.95万 100.00 52.49
其他(补充)(销售模式) 42.16 0.00 34.27 0.00 81.29
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
人工智能产品(产品) 4789.62万 93.35 3202.62万 92.63 66.87
技术服务及其他(产品) 341.36万 6.65 254.67万 7.37 74.61
─────────────────────────────────────────────────
境内(地区) 5130.98万 100.00 3457.29万 100.00 67.38
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
智慧金融产品及解决方案(行业) 2.20亿 83.98 1.12亿 75.58 50.90
城市管理产品及解决方案(行业) 3153.82万 12.02 2831.76万 19.09 89.79
其他(补充)(行业) 1048.37万 4.00 790.56万 5.33 75.41
─────────────────────────────────────────────────
智源智能前端产品(产品) 2.05亿 78.16 1.02亿 69.01 49.94
深瞳行业应用平台(产品) 3380.84万 12.89 2760.71万 18.61 81.66
其他(补充)(产品) 2348.02万 8.95 1836.25万 12.38 78.20
─────────────────────────────────────────────────
境内(地区) 2.62亿 100.00 1.48亿 100.00 56.56
─────────────────────────────────────────────────
直接销售(销售模式) 2.62亿 100.00 1.48亿 100.00 56.56
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
人工智能产品(产品) 1.37亿 86.73 --- --- ---
技术服务及其他(产品) 2089.11万 13.27 --- --- ---
─────────────────────────────────────────────────
境内(地区) 1.57亿 100.00 9771.20万 100.00 62.06
─────────────────────────────────────────────────
【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0.74亿元，占营业收入的63.44%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│中国农业银行股份有限公司 │ 5209.95│ 44.44│
│第二名 │ 842.00│ 7.18│
│北京清思智能科技有限公司 │ 637.77│ 5.44│
│株洲中车时代电气股份有限公司 │ 377.34│ 3.22│
│中通服公众信息产业股份有限公司 │ 370.44│ 3.16│
│合计 │ 7437.50│ 63.44│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【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0.17亿元，占总采购额的55.87%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│第一名 │ 770.54│ 24.91│
│第二名 │ 283.02│ 9.15│
│深圳市阿普奥云科技有限公司 │ 266.79│ 8.62│
│北京英码智能系统有限公司 │ 245.27│ 7.93│
│深圳华禹智能有限公司 │ 162.78│ 5.26│
│合计 │ 1728.40│ 55.87│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【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，宏观经济环境在多重挑战中持续承压，地缘政治冲突加剧、全球产业链重构等因素对科技密集
型产业形成显著冲击，公司渡过了上市后最具挑战的一年。报告期内，公司由于对智慧金融领域产品进行国
产化适配和测试工作，导致产品交付延后，全年交货量较上年度大幅下降。2024年度，公司实现营业收入11
723.94万元，较上年同期减少55.30%；归属于母公司所有者的净利润-21159.68万元，归属于母公司所有者
的扣除非经常性损益的净利润-22653.12万元，由于收入下降导致亏损同比扩大。面对2024年的经营压力与
挑战，公司进行了深刻的反思与调整，有针对性地通过提升管理、营销和研发等各项工作水平加以改进。同
时，公司密切关注市场变化和行业发展趋势，在这充满挑战性的一年中，伴随着公司的变革，仍取得了一些
进展。
（一）多模态大模型研发加码，拥抱技术浪潮
近年来，人工智能已进入大模型时代，多模态大模型有关技术的发展日新月异，公司积极拥抱技术浪潮
，不断增强技术储备，强化对重点领域的研发投入，在多模态大模型技术领域深入布局。报告期内，公司开
启了新募投项目，预计分3年合计投入募集资金3.68亿元实施“多模态大模型技术与应用研发项目”，开发
自主可控的多模态大模型，进一步提升模型性能，以多模态大模型技术作为有关产业领域发展新质生产力的
关键驱动力，为高质量发展提供新动能。
报告期内，公司自研的视觉大模型已经在智慧金融、城市管理、工业检测等领域落地应用，大幅提升了
AI算法交付效率；公司自研的视觉大模型Unicom采用VisionTransformer的网络架构在10亿量级图像数据上
预训练，学术评测超过CLIP和SigLIP，实验结果已经公布在计算机视觉会议ECCV2024相关论文上；结合公司
自研的视觉大模型Unicom和开源大语言模型，深瞳灵感-7B多模态大模型在具身问答（EmbodiedQuestionAns
wering）任务和引用表达分割（ReferringExpressionSegmentation）任务中，与业界同等规模的VLM模型相
比居世界领先地位。2024年，公司也产出了其他的大模型方面的成果和研究文章，如提出第一个基于RWKV架
构的图文对比学习模型的论文已公布在EMNLP2024相关论文上，利用OCR工具和检测工具提升VLM推理性能的
论文已公布在MMM2025相关论文上。公司在不断探索前沿技术的同时，仍积极推进产品化策略，重点推进各
领域产品的商业化落地，重视研发和市场接轨。
（二）快速响应信创变化，全力构建智慧金融信创体系
2024年，在全面实现国产信创的行业趋势下，公司迅速组建信创专项小组，开展智慧金融信创产品研发
工作。在完成国产化替代的同时，在原有产品功能及稳定性的基础上，进一步提升产品准确率和召回率至均
稳定在90%以上。此外，利用公司大模型架构优势，提高算法训练效率和执行效率，在有限算力中，实现64
路、90+个算法业务并发运行，并能够全面接入客户运营、安防等多个业务系统，着力打造信创业务样板。
（三）智慧教育等应用领域营收增长显著，开启公司多元化业务新篇章
公司积极从多落地场景获取收入，逐步改善单一客户依赖问题，根据客户的需求不断升级核心技术、打
磨优化产品，并结合下游行业的业务特点与主要产品的市场定位加强销售推广力度，报告期内，公司在智慧
教育、工业检测等的收入取得显著增长，在城市管理领域的收入也有提升。2024年，公司服务了约5.6万名
考生，为河北省某市及北京市多个区的中考体育提供全面的人工智能支持，也应用于北京市多个区的国家学
生体质健康考试统测等场景。公司致力于在智慧校园体育领域打造一个全面的教育“生态系统”，包括学、
练、赛、评、考等多个方面，覆盖从教学研究到考试评估，再到课后辅导和专项训练的各个环节，旨在提供
一个无缝衔接的智能体育教育平台，实现日常训练与正规考试之间的平滑过渡，使得学生能够在连贯的学习
环境中发展。
（四）收购国科亿道，补强公司硬件能力，开拓特种领域智能化业务
公司持续积极寻求新商业场景的拓展，增强落地场景的丰富度，并加速人工智能软硬一体化产品的战略
实施。报告期内，公司完成了对国科亿道的收购。国科亿道主要为特种领域提供终端计算设备，完成本次交
易后，公司与国科亿道在技术、产品、供应链以及行业市场等方面产生协同效应，并将人工智能技术与终端
产品整合，开拓特种领域智能化业务。由国科亿道负责硬件设计、格灵深瞳负责软件适配的基于国产化平台
的AIPC产品已于2025年第二季度发布，即将向市场正式销售。
（五）组织架构调整，提升管理水平
报告期内，公司面对内外部挑战启动改革工作，引入新管理团队成员，新任总经理在公司治理、业务战
略和资本市场经验丰富，财务总监系兼具审计、财务、咨询经验的专业人士，硬件及供应链方面引入国科亿
道高管团队等。2024年第四季度，公司在新管理团队带领下，重新梳理公司战略，锚定“视觉AI领航者”，
聚焦图文大模型，在智慧金融、城市管理、特种、智慧教育等领域开展行业级产品研发及市场推广。同时升
级组织架构，建立销售、产品、算法的快速联动机制，引入专业的职能团队，全面重启业务，逐步提升商业
落地能力并优化客户结构。
2025年初，为更好的参与AI大模型发展浪潮，打造年轻活力技术团队，公司聘任了3位研发及产品经验
丰富的副总经理，均来自内部培养提拔；同时公司也完成了销售团队的初步整改，对应聚焦赛道引入销售10
余人。公司将在新的人才梯队的推动下积极寻求业绩改善路径，持续提升管理能力和业务多元化改革，为实
现提质增效重回报的健康发展做出积极改变。
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
公司以“让AI造福人类，让世界更安全更宜居更健康”为愿景，专注于将先进的计算机视觉、多模态大
模型、大数据分析和机器人等技术与应用场景深度融合，提供面向智慧金融、城市管理、智慧教育、工业检
测等领域的认知智能产品及解决方案；通过收购国科亿道，公司获取了向特种领域提供以国产化芯片为核心
的终端计算设备的能力，将开拓特种领域智能化业务。
公司经过多年的技术研发与积累，已有效掌握了多模态大模型技术、3D立体视觉技术、自动化交通场景
感知与事件识别技术、大规模跨镜追踪技术、机器人感知与控制技术、视频动作分析技术、信息安全及可靠
技术等方向的多项核心技术，凭借过硬的技术能力和长期的商业化经验，人工智能产品已成功在智慧金融、
城市管理、智慧教育、工业检测等领域实现落地应用，其中：智慧金融领域已覆盖中国农业银行全国各省市
的上万家网点，包含运营、安防、营销、反欺诈等多个金融业务场景，并开始在其他银行分支行进行试点，
2024年，在完成国产化替代的同时，在原有产品功能及稳定性的基础上，进一步提升产品准确率和召回率至
均稳定在90%以上，利用公司大模型架构优势，提高算法训练效率和执行效率，在有限算力中，实现64路、9
0+个算法业务并发运行，并能够全面接入客户运营、安防等多个业务系统，此外，公司也在银行业务中探索
大模型智能体技术在实现灵活数据洞察和引导用户完成复杂的系统配置与搭建方面的应用；城市管理领域已
覆盖全国多省市的公安局、公安交通管理局、政法委员会等政府机关或企事业单位，基于视觉语言大模型的
新一代智能视图大数据系统已经开始在各地落地试点，车路协同感知MEC产品已进行交付，同时车载视频记
录取证设备、交通事件分析系统等产品已在多省市应用交付；智慧教育领域公司发布了深瞳阿瞳目体育训考
系统、体感交互系统、体育大数据系统系列产品和解决方案，开发体育教育市场的渠道产品，建设了国家人
工智能学生体质健康测试标准化考场，体育训考全流程解决方案已在全国多个校园试点应用、销售，大规模
应用于北京、河北等多个区县的初中学业水平考试体育现场中，也应用于北京某区的国家学生体质健康考试
统测和某区的高中年级体育毕业会考等场景中，校园体育应用实践入选工信部和国家体育总局《2024年度智
能体育典型案例》；工业检测领域公司自研的列车智能检测解决方案已在高铁和地铁项目中落地应用，为列
车的安全运维提供保障，在研产品已涵盖轨交机务、电务和工务三大场景；公司产品、整体解决方案和基于
大模型的行业应用的研发和落地工作按计划有序推进。2024年，公司通过控股国科亿道，获取了面向特种领
域提供以国产化芯片为核心的终端计算设备的能力，提供的产品形态包括主板以及信创类、加固类平板电脑
、笔记本电脑等，产品已在行业内批量供货。并购完成后，公司便开展了将人工智能技术与终端产品进行整
合的研发工作，并于2025年第二季度发布了基于国产化硬件平台的AIPC产品。
(二)主要经营模式
1、盈利模式
公司的盈利主要来源于向客户提供面向应用场景的人工智能产品及解决方案获得销售收入，公司自主研
发的人工智能产品主要包括灵感多模态大模型、AI开发平台、智源边缘计算平台、灵犀数据智能平台及深瞳
行业应用平台；人工智能产品既可以标准化模式销售，也可根据客户需求进行产品组合，提供定制化服务，
以整体行业解决方案向客户交付；此外，公司在报告期内通过控股国科亿道，获取了向特种及信创领域客户
销售硬件设备的盈利能力。
2、研发模式
公司构建了覆盖母公司及控股子公司的协同化研发体系，根据项目特性灵活采用瀑布开发模式、敏捷开
发模式，在产品生命周期管理基础上，通过不同研发模式适配多元化业务场景，实现技术资源高效复用与市
场需求的精准响应，以用户需求为核心进行研发活动，并对整个产品生命周期进行管理，在过程中不断对执
行结果和阶段目标进行总结复盘，通过不断迭代完善产品质量和改进研发过程。
（1）在产品需求调研阶段，公司对行业发展趋势、市场规模和用户核心需求进行调研分析，并结合公
司产品战略规划，由产品团队完成需求分析，确定产品的核心目标特性和功能，由研发团队进行技术路线规
划。
（2）在可行性验证阶段，公司进行大量算法实验以寻找合理科学的解决方案，产品经理、算法工程师
、软硬件开发工程师和测试团队密切配合，在产品负责人的协调下进行多次短平快的软件原型迭代，每一次
迭代都会在产品实际使用场景中进行反复实验确认，通过与客户持续沟通，调整和优化，确认产品最终形态
的各功能模块和参数指标，并明确研发周期。在整个过程中，算法团队负责完成实验场景的建设和数据收集
，并进行验证性实验；软件开发团队负责针对应用场景进行原型验证和开发；通用硬件团队负责对硬件产品
的相关指标进行可行性实验和评估。
（3）在产品研发阶段，产品经理将总结可行性验证阶段的成果，转化为产品功能指标及开发任务，确
保产品交付节点和产品定义与用户预期保持一致；算法和工程团队协同完成算法模型设计开发、数据收集清
洗、功能特性开发等工作；测试团队按照产品定义对产品每个开发版本进行验收，并完成自动化测试脚本；
通用硬件团队完成新硬件产品的选型评估和整体设计，有效评估产品适用性、稳定性、可靠性、国产化率等
特性，并负责设备软件开发和集成，交付少量可以进行测试认证的工程样机。该阶段产品会发布多个内外部
测试版本，在实践中进行快速迭代。
（4）产品发布阶段是在产品完成核心功能开发后，产品经理建立产品的标准文档、销售价格、实施方
案、售后体系，通过与质量、市场、销售等部门确认，满足目标市场的销售条件时，产品正式发布；新的硬
件产品会在这一阶段完成小批量验证和量产导入，实现加工生产工艺所需要的工装硬件和工具软件；测试团
队进行大量密集的现场测试，确保产品满足产品定义的各类功能指标，并完成质量验收。这一阶段的完成标
志产品正式版本发布。
（5）产品运营阶段在产品正式发布后，产品经理结合市场反馈与发展趋势，制定多个后续产品版本，
不断创新，推出符合市场需求的产品新版本，以对产品进行持续的运营、维护和改进。通过母公司及控股子
公司之间，以及算法、产品、销售等各部门之间的深度协同机制，公司实现了研发资源的全局优化配置与创
新能力的指数级放大，瀑布开发模式、敏捷开发模式相结合的双轨模式既保障了定制化业务的敏捷响应，又
通过技术沉淀强化了自主产品的市场竞争力，最终形成“需求牵引创新、创新驱动增长”的良性循环。
3、采购模式
公司不涉及硬件的直接生产。针对标准硬件、配件及服务类采购，公司形成采购计划后向供应商提出待
采购产品或服务的需求，供应商按照指定的时间和地点进行交付；针对定制化硬件，公司采购主要原材料并
发货至委外加工厂，由其进行生产加工，采购产品到货后，质检人员进行检验后入库。公司通过控股专业的
硬件产品方案解决商国科亿道，获取了完备的产业链资源，为公司选择优质代工厂提供了强有力的支撑。公
司依托代工厂已有的完善的品质控制、生产制造管理和硬件设施进行专业的代工生产；通过新产品导入、质
量检验标准发布、生产工艺发布、测试检验工具发布等方式确保产品生产的有效性、一致性和稳定性。
4、销售模式
公司结合下游行业的业务特点与主要产品的市场定位，在直接销售体系的基础上，积极开发渠道商，向
终端客户或渠道客户（含集成商）销售产品及解决方案，使产品以不同的方式触达更多的客户，提供更加及
时、高效的销售服务。其中终端客户是指直接使用公司产品及解决方案的各行业领域客户，包括金融机构、
政府部门、公安机关、企事业单位等；渠道客户（含集成商）是指承担销售推广、系统集成、安装部署、运
营维护等职能的企业，包括经销/代理商、终端客户的项目总包方或其指定的工程服务商等。公司与客户直
接对接需求，通过商务谈判、参与招投标等方式获取订单。
公司于2024年下旬调整了销售中心架构，围绕下游行业领域设立了多个二级部门，建立了完善的销售服
务体系，通过有针对性的区域化管理和行业化的矩阵式管理，以提供及时、高效的销售服务，其中城市管理
划分为本部、华东、华中、西部四个大区进行业务拓展，智慧金融以大客户为主、辅以中小行的突破，智慧
教育利用渠道不断推进新的商机拓展和业务落地。
(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
公司主要提供人工智能产品及解决方案，并通过收购国科亿道补强硬件设计研发能力，研发AIPC等新一
代智能化硬件及无人计算装备。
（1）行业的发展阶段和基本特点
人工智能行业的产业链可分为基础层、技术层、应用层。基础层涉及数据、算力、AI模型生产工具和硬
件基础设施为人工智能系统提供最基础、最底层的业务服务，是人工智能发展的重要基石。技术层主要通过
基础层的算力、数据支持，进行海量模拟训练和机器学习建模，为人工智能提供核心的算法与应用技术，主
要包括以深度学习为代表的机器学习算法，计算机视觉、自然语言处理等方向的关键技术，及伴随着大模型
技术的发展产生的CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）等领域大模型和多模态大模型。技术层是人工
智能发展的核心，对应用层的智能化发展起到决定性作用。
应用层则是基于基础层与技术层，为企业级用户、政府机构用户、大众消费者用户提供面向特定应用场
景需求而形成的软硬件产品或解决方案。人工智能应用广泛，可有效赋能下游领域实现人工智能应用，为其
转型与发展注入强劲新动能。
2024年，人工智能浪潮加速席卷全球，世界主要国家纷纷将推进人工智能技术创新与应用作为国家战略
的重要方向，人工智能已成为培育和发展新质生产力的重要引擎，并逐渐成为推动社会持续发展的关键助力
。习近平总书记指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的
‘头雁’效应”“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全球经济社会发展和人类文
明进步产生深远影响”。2018年以来，以ChatGPT、Sora、DeepSeek等为代表的预训练大模型持续取得突破
，推动人工智能从感知向认知、从分析判断式向生成式、从专用向通用转变，进入快速发展的新阶段。在基
础理论突破、信息环境支撑、经济社会需求拉动的共同作用下，人工智能技术创新不断突破，大模型的性能
和效率不断提升，预训练成本不断下降，进一步拓展了人工智能的应用场景和能力边界，人工智能产业规模
持续增长，据IDC预测，2024年全球人工智能产业规模将达到6233亿美元，同比增长21.5%。在全球人工智能
技术飞速发展的背景下，行业内国际合作与竞争并存，2024年7月，第78届联合国大会通过的中国主提的加
强人工智能能力建设国际合作决议，该决议强调人工智能发展应坚持以人为本、智能向善、造福人类的原则
，鼓励通过国际合作和实际行动帮助各国特别是发展中国家加强人工智能能力建设；而另一方面，各国为了
在人工智能领域占据领先地位，纷纷出台相关政策，加大资金投入，争夺人才和技术资源。
报告期内，国家出台了一系列政策和文件支持人工智能行业发展。2024年2月，国务院国资委召开“AI
赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会，强调中央企业要把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划，
加快布局和发展人工智能产业，深入推进产业焕新，进一步深化开放合作，开展AI+专项行动，加快重点行
业赋能，构建一批产业多模态优质数据集，打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能
产业生态，将人工智能发展作为编制企业“十五五”规划的重点，旨在通过系统性布局加速技术创新与产业
升级，推动国有资本向战略性新兴产业集聚；2024年3月，《2024年国务院政府工作报告》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“人工智能+
”首次被写入政府工作报告中，体现了国家对数字经济和人工智能产业的重视；2024年6月，工业和信息化
部、中央网络安全和信息化委员会办公室、国家发展和改革委员会、国家标准化管理委员会等四部门联合印
发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，提出“创新驱动+应用牵引+产业协同+开放
合作”四大原则，要求加快人工智能赋能新型工业化，以抢抓人工智能产业发展先机为目标，完善人工智能
标准工作顶层设计，强化全产业链标准工作协同；2024年12月，工业和信息化部、财政部、中国人民银行、
金融监管总局等四部门发布《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》，提出加速人工智能创
新应用和深度赋能，充分激活数据要素价值，着力提升供给质效和服务保障水平，实施中小企业数字化赋能
专项行动，强化中小企业大模型技术产品供给。2024年，各地方政府也出台了相关具体政策措施和方案不断
推进人工智能产业的深化发展，如《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024—2025年）》《广东省关于
人工智能赋能千行百业的若干措施》《山东省人工智能产业科技创新行动计划（2025—2027年）》等。
（2）主要技术门槛
人工智能行业属于技术密集型行业，行业进入壁垒高，产品具有高技术含量、高附加值等特点，企业需
拥有高效的研发创新和产业应用能力，头部企业拥有深厚的技术积累和不断进行先进技术探索的机制，在经
营方面需拥有不同业务场景的快速商业化落地能力和良好市场口碑，需要公司深入理解行业应用场景、客户
需求并保持行业数据优势，进行软硬件适配以发挥应用价值，同时，公司开拓特种领域智能化业务需要在产
品、技术和供应链方面对公司资源协同整合，对企业的研发、销售、管理等业务能力均有较高的要求。
2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
在AI算法层面，公司的核心算法在国际、国内的权威机构和组织举办的算法比赛中多次名列前茅，达到
行业领先水平；公司在研发过程中向学术界开源了TrillionPairs和Glint360K两个人脸识别数据集，开源了
PartialFC训练代码，推动了行业技术的发展；同时，公司承担了国家科技部、北京市科学技术委员会等多
项人工智能技术应用的重大科研项目，与北京航空航天大学一起获批国家人工智能产教融合创新平台建设项
目，并与全国信息安全标准化技术委员会、中国安全防范产品行业协会、中国信息通信研究院、中关村标准
化协会、国家工业信息安全发展研究中心、中国电子工业标准化技术协会、中关村智慧城市产业技术创新战
略联盟、中关村中安公共安全视频智能应用技术联盟等单位开展多项标准化制定工作，并入选“2024北京民
营企业科技创新百强”。2024年，公司自研的视觉大模型Unicom采用VisionTransformer的网络架构在10亿
量级图像数据上预训练，学术评测超过CLIP和SigLIP，实验结果已经公布在计算机视觉会议ECCV2024相关论
文上；公司也产出了其他的大模型方面的成果和研究文章，如提出第一个基于RWKV架构的图文对比学习模型
的论文已公布在EMNLP2024相关论文上，利用OCR工具和检测工具提升VLM推理性能的论文已公布在MMM2025相
关论文上。
在AI应用层面，公司已将核心技术转化为面向智慧金融、城市管理、智慧教育、工业检测等领域的人工
智能产品及解决方案，并根据下游客户的需求不断优化、升级核心技术，确保持续的技术创新。公司控股国
科亿道后，能够提供主板以及信创类、加固类平板电脑、笔记本电脑等产品，并研发AIPC等新一代智能化硬
件及无人计算装备，更好的满足客户和市场的需求。公司的主营业务产品在下游主要核心客户的认可程度高
，良好的市场口碑为公司市场拓展及持续发展奠定了重要基础。
人工智能下游的应用领域众多，目前与公司同行业的人工智能企业在下游应用领域的布局方面各有侧重
，未来市场空间较大。公司作为创新型人工智能企业，目前尚处于产业化与市场拓展的快速发展阶段，在多
个人工智能细分应用领域中已较早完成了产品布局，未来在新应用领域的业务拓展将持续提升公司的市场份
额和竞争地位，并加速人工智能软硬一体化产品战略实施。
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
当下，随着大模型技术的发展，训练效率与性能显著提升，成本与应用门槛降低，人工智能技术迈向新
阶段，在技术创新与商业应用的双重驱动下，全球人工智能产业规模呈爆发式增长，产业赋能潜力尽显。与
此同时，面对文字、图像、音频、视频等多元数据处理需求的激增，大语言模型及多模态大模型持续迭代创
新，凭借强大能力完成复杂任务，为各行业智能化升级注入动力，在通用人工智能发展进程中发挥着愈发关
键的作用。
随着国家“东数西算”工程启动，我国算力资源形成八大国家算力枢纽节点、十大数据中心集群的核心
布局，各地算力建设如火如荼，国产算力渗透率逐步提高。大模型技术突破、算力基础设施升级以及多场景
渗透的叠加效应，使得各行业对智能化升级的需求愈发强烈，人工智能与行业场景进一步深度融合，智能化
渗透率在多个垂直领域稳步提高，长尾场景也更加丰富。我国已初步构建起全面的人工智能产业体系，《生
成式人工智能应用发展报告（2024）》显示，我国人工智能相关企业超4500家，核心产业规模接近6000亿元
，产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等上下游关键环节。人工智能与制造、交通、医疗、农业等多
领域深度融合，持续产出新产品、提供新服务，推动各行业质量变革、效率变革、动力变革，促使企业从传
统运营模式向数字化、智能化转型，通过数据驱动决策，实现资源优化配置，提升运营效率。
展望未来，人工智能将朝着更为强大和智能的方向迈进。“人工智能+高速移动互联”将深度融入人类
社会生活，加速向各场景渗透，深刻改变人们的生活与工作方式。人类记忆中存储的视觉知识远多于言语知
识，从AI对人脑知识的模拟和自身发展的角度看，视觉知识的独特性使其重要性日益凸显，从应用的广度和
对特定行业的影响力来看，视觉有超越语言的趋势。从更长远视角看，强人工智能赋能新质生产力发展，将
带来颠覆性、全局性影响，推动社会经济实现跨越式发展。在技术创新上，多模态整合能力将进一步提升，
多模态AI将成为企业应用AI的主要驱动力，助力改善客户体验、提高运营效率、开发新商业模式，而小模型
将因其灵活性、低资源消耗及快速部署等优势，在特定领域发挥更大作用，“开箱即用”与高性价比将成为
人工智能发展的趋势。
(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
公司打造了底层AI技术平台——深瞳大脑，深瞳大脑作为公司核心技术的驱动平台，赋能公司人工智能
产品及解决方案的技术实现。深瞳大脑包含数据平台和训练平台，由数据采集、数据预处理、数据标注、模
型训练、模型优选、数据管理等模块组成。
数据平台支持多源多模态数据的自动收集和清洗归类，通过构建自动化处理为主、人工标注为辅的标注
体系，形成海量增长的标签数据池，有效节省标注成本，提高了算法模型的研发效率；通过组建具有专业背
景的标注团队，用人工标注加AI模型自动化预识别的方法，为算法提供精准的基础训练数据，同时通过数据
团队对开放数据的收集和挖掘，为公司在海量数据下训练高水平模型做好数据准备；训练平台则有效提高了
模型训练的自动化水平，降低算法多平台部署应用的迁移难度，为算法高效生产及快速商业化应用奠定了重
要基础；训练平台同时支持在海量数据中进行挖掘，主动触发模型更新训练，可以有效的提高算法的准确率
和生产效率，并进一步提高产品的交付能力。目前，公司深瞳大脑可支持数十亿训练数据、数亿类别任务，
数百亿参数多模态大模型的训练。训练平台生产高质量的算法，推动应用的落地，数据平台收
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