经营分析☆ ◇688327 云从科技 更新日期：2026-08-08◇ 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】
提供高效人机协同操作系统和行业解决方案
【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(%)
─────────────────────────────────────────────────
泛AI领域或其他(行业) 3.33亿 66.57 5454.14万 38.07 16.37
智慧治理(行业) 6242.36万 12.47 2533.25万 17.68 40.58
智慧金融(行业) 6212.44万 12.41 4250.66万 29.67 68.42
智慧出行(行业) 3499.86万 6.99 1604.72万 11.20 45.85
其他业务(行业) 435.27万 0.87 296.96万 2.07 68.23
智慧商业(行业) 345.84万 0.69 187.02万 1.31 54.08
─────────────────────────────────────────────────
软硬件组合(产品) 3.46亿 69.15 6081.88万 42.45 17.57
技术开发(产品) 6906.62万 13.80 2746.71万 19.17 39.77
技术服务(产品) 2949.41万 5.89 1752.02万 12.23 59.40
基础操作系统(产品) 2311.14万 4.62 1468.96万 10.25 63.56
应用产品(产品) 1474.62万 2.95 852.31万 5.95 57.80
核心组件(产品) 1365.86万 2.73 1127.92万 7.87 82.58
其他业务(产品) 435.27万 0.87 296.96万 2.07 68.23
─────────────────────────────────────────────────
境内(地区) 4.96亿 99.13 1.40亿 97.93 28.27
其他业务(地区) 435.27万 0.87 296.96万 2.07 68.23
─────────────────────────────────────────────────
直销(销售模式) 4.87亿 97.32 1.37亿 95.53 28.09
经销(销售模式) 904.77万 1.81 343.38万 2.40 37.95
其他业务(销售模式) 435.27万 0.87 296.96万 2.07 68.23
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
人工智能解决方案(产品) 1.28亿 75.55 3583.69万 56.21 28.07
人机协同操作系统(产品) 4088.27万 24.19 2750.39万 43.14 67.28
其他(产品) 42.71万 0.25 41.90万 0.66 98.11
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
泛AI领域或其他(行业) 1.48亿 37.33 2924.02万 20.53 19.70
智慧治理(行业) 1.44亿 36.15 5042.19万 35.40 35.08
智慧金融(行业) 5014.96万 12.61 3330.48万 23.38 66.41
智慧出行(行业) 3355.16万 8.44 1923.29万 13.50 57.32
智慧商业(行业) 2089.45万 5.25 938.26万 6.59 44.90
其他业务(行业) 89.65万 0.23 84.23万 0.59 93.95
─────────────────────────────────────────────────
软硬件组合(产品) 1.59亿 39.98 2948.43万 20.70 18.54
技术开发(产品) 1.35亿 33.86 3949.61万 27.73 29.33
应用产品(产品) 5507.71万 13.85 3978.14万 27.93 72.23
基础操作系统(产品) 2020.86万 5.08 1292.93万 9.08 63.98
技术服务(产品) 1595.19万 4.01 1004.27万 7.05 62.96
核心组件(产品) 1187.19万 2.99 984.84万 6.91 82.96
其他业务(产品) 89.65万 0.23 84.23万 0.59 93.95
─────────────────────────────────────────────────
境内(地区) 3.97亿 99.77 1.42亿 99.41 35.68
其他业务(地区) 89.65万 0.23 84.23万 0.59 93.95
─────────────────────────────────────────────────
直销(销售模式) 3.75亿 94.27 1.28亿 90.01 34.20
经销(销售模式) 2189.83万 5.51 1338.37万 9.40 61.12
其他业务(销售模式) 89.65万 0.23 84.23万 0.59 93.95
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
人工智能解决方案(产品) 8017.83万 66.53 4097.48万 56.47 51.10
人机协同操作系统(产品) 4033.70万 33.47 3157.94万 43.52 78.29
其他业务(产品) 4561.55 0.00 --- --- ---
─────────────────────────────────────────────────
【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3.31亿元，占营业收入的66.16%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│无锡国星空天智能科技有限公司 │ 16139.37│ 32.24│
│武汉临空港网安基地运营管理有限公司 │ 14090.66│ 28.15│
│民航成都电子技术有限责任公司 │ 1153.25│ 2.30│
│客户四 │ 1071.01│ 2.14│
│中国电信股份有限公司娄底分公司 │ 664.02│ 1.33│
│合计 │ 33118.31│ 66.16│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【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2.65亿元，占总采购额的80.64%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│星凡星启（成都）科技有限公司 │ 12435.35│ 37.85│
│湖北楚禹水务科技有限公司 │ 7771.16│ 23.65│
│毕昇云技术有限公司 │ 4104.96│ 12.49│
│供应商四 │ 1481.26│ 4.51│
│供应商五 │ 702.21│ 2.14│
│合计 │ 26494.94│ 80.64│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【5.经营情况评述】
截止日期:2025-12-31
●发展回顾:
一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
(一)主要业务、主要产品或服务情况
1.主要业务
公司是一家提供高效人机协同操作系统和行业解决方案的人工智能企业，致力于助推人工智能产业化进
程和各行业智慧化转型升级。公司一方面凭借着自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同操作系统，通
过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态的核心入口，为客户提供信息化、数字
化和智能化的人工智能服务；另一方面，公司基于人机协同操作系统，赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行
、智慧商业、泛AI等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。
2.主要产品及服务
公司自主研发了融合人工智能技术的人机协同操作系统和部分AIoT设备。报告期内，公司主要产品及服
务按照提供交付内容和业务模式可划分为人机协同操作系统和人工智能解决方案。人机协同操作系统业务指
公司向客户提供自主研发的基础操作系统、基于人机协同操作系统的应用产品和核心组件以及技术服务。同
时，公司推出轻量化且功能全面的基于人机协同操作系统的“轻舟”通用服务平台引入生态伙伴共同开发AI
应用及配套SaaS服务。人工智能解决方案业务指公司提供解决特定行业客户业务问题的智能化升级解决方案
；公司凭借所具备较强的AI技术能力和对行业应用场景的深刻理解，为客户提供涵盖架构咨询与设计、软硬
件产品适配优化、交付部署、售后维护等环节的一体化解决方案。人工智能解决方案会将人机协同操作系统
作为方案架构的核心组成部分，充分发挥操作系统提供的AI能力，再结合智能AIoT设备和第三方软硬件产品
等为客户解决特定行业问题。
2.1人机协同操作系统
公司人机协同理念包含“人机交互、人机融合和人机共创”三个依次演进的层次：
（1）人机交互：通过视觉、听觉和超感知等感知技术以及认知和决策等技术，实现机器对人的感知和
交互的过程；
（2）人机融合：将实际生产、服务、决策等工作任务根据人和机器的优势进行智能分配，实现人机无
缝融合，提升任务处理效率；
（3）人机共创：通过行业知识转换、群体智能以及人工智能自主发掘创造新的服务内容、产品系统，
并动态更新。
公司人机协同操作系统指运行在通用操作系统或云操作系统之上，提供人机协同相关算力、算法和数据
管理能力和应用接口的底层软件系统，专为人与计算机之间进行自然交互、协作完成复杂业务以及为开发者
设计开发人机协同智能应用而构建，旨在降低人工智能应用门槛、提升人类与机器智能进行协作的效率和体
验。
2.1.1主要产品
报告期内，公司面向客户提供基础操作系统、基于人机协同操作系统的应用产品和核心组件以及技术服
务，服务于客户单点业务效能提升或整体业务场景智能化升级。基础操作系统是应用产品的运行基础，报告
期内公司向客户销售应用产品通常即包含基础操作系统及其应用软件；核心组件是基础操作系统内可以独立
交付的功能模块。
2.1.2主要服务情况
公司人机协同操作系统业务中的技术服务，主要指人机协同操作系统在软件产品销售以外的服务，包括
公有云服务、风控服务和智能化运维服务。
（1）公有云服务：依托基于人机协同操作系统构建的公有云系统开展，公有云服务的服务模式上分为
两类：一类为提供人脸识别、OCR识别等AI能力的SaaS服务，即客户线上申请开发者账号，根据开发文档编
写程序调用联网鉴身、人证核验等服务接口，客户业务系统即可通过接口获取人脸分析、活体检测、文字识
别等结果；另一类是根据智慧商业领域部分客户的委托需求提供技术服务，为客户提供会员识别、客流统计
、热力分析、风险交易预警等数据分析或决策辅助的结果。
（2）风控服务：主要是在智慧金融客户的生产环境本地化部署人机协同操作系统，银行、保险等金融
机构可依托操作系统的建模能力，将认知数据和业务数据相结合定制风控模型，客户业务人员在信贷、保险
业务流程中风险评估环节可请求系统输出风险评估结果，实现相关业务在风险可控条件下的有效拓展。
（3）智能化运维服务：主要是公司在人机协同操作系统及应用产品部署上线后，根据客户需求提供运
维巡检、日志分析、系统状态维护、软件升级等服务。
2.2人工智能解决方案
报告期内，公司主要基于自主研发的人机协同操作系统及其应用产品和AIoT硬件设备，面向智慧治理、
智慧出行、智慧金融、智慧商业、泛AI等领域提供综合解决方案，同时根据客户需求基于公司人工智能核心
技术并结合其他应用领域的技术为客户提供定制化软件开发服务。
2.2.1智慧治理综合解决方案
作为科技应用型行业，智慧治理行业的发展从信息时代到数字化时代再到现阶段的智能化时代，其应用
需更加贴合用户的实际业务需求，需结合用户业务需求提供数字化、智能化的综合解决方案。比如在传统的
智能化改造项目中需要诸多长尾算法，无论是检测缺陷还是其他识别，都需要单独训练模型、单独收集数据
，用非标的方法解决需求，因此很多场景没有办法直接用AI解决问题，因为为了提高1%的性能可能付出了10
0%的成本。在安防领域中，传统的检测和分析存在诸多难点，包括：一是缺乏对场景的理解，只能检测出目
标；二是行人的某些特征非常细微，需要模型具有细粒度的识别能力，各种大姿态和环境干扰容易造成影响
；三是对行人的检测分析需求多变，层出不穷，大部分需要定制化开发。这些问题都需要投入大量资源去提
高算法性能，所以如何能够降低开发成本，在技术产业化的过程中非常关键。如今人工智能实现跨越式发展
，通用大模型的诞生让人们看到了AI大规模应用在更多领域的希望。借助大模型构造基础能力之后，结合行
业大模型的行业属性，只需在实际应用场景中进行微调便可以解决实际问题。
公司基于自主研发的从容大模型，以校园、医院、机关单位、社区、街面、商圈、酒店、园区、景区等
多个场景的治理需求为牵引，通过构建两大闭环，实现业务的全面智能化。首先，通过提供丰富的AIoT设备
，全面感知场景中人、车、物、电等动态信息，并提供针对业务具体场景的人机交互设备，打造服务于人的
场景应用小闭环。其次，通过汇聚场景全量数据，利用云从人机协同操作系统进行视图解析、数据分析，并
结合业务专家的经验知识，生成面向治理决策的智慧治理行业大模型。最终，通过充分融合治理条线中各角
色的需求，以综合应用体系为抓手打造包括分析、决策、执行、反馈、优化的行业化、场景化、个性化的解
决方案闭环，全面助力社会治理智能化建设。
智慧城市是公司在智慧治理领域中重点开拓的方向，公司智慧城市解决方案以城市大脑为核心，将人、
环境、资源与产业等多个要素综合融汇，以理念先进、资源集约、平台开放为纲领，基于统一的泛感知、汇
数据、智平台的能力，深度融合云从从容行业大模型能力，构建智慧城市5.0的城市大脑数字底座，打造智
慧城市数字化、智能化基础能力，为城市治理创新提供核心引擎，为智慧城市的各类场景业务应用提供强力
支撑。
2.2.2智慧出行综合解决方案
公司结合自主研发的人机协同操作系统和智慧出行应用场景需求，连接AIoT智能交互终端，打通融合机
场、航空公司、轨道交通等交通领域业务数据，通过交通行业大模型和智能化分析决策能力，打造“从门到
门”的全流程、跨场景的智慧出行体系，致力于优化旅客出行智能化体验，提高交通场站运行效率和安全保
障水平，并努力促进交通体系互通共享。
2.2.3智慧金融综合解决方案
公司把握数字经济蓬勃发展和智能科技创新应用的趋势，着眼于金融机构智慧化升级中用户体验、提高
效能、场景融合三大变革突破点，针对不同发展阶段的金融机构提供端到端全套智慧金融解决方案，助力金
融行业打造以客户为中心的无边界智慧金融生态，致力于成为金融机构转型进程中的战略合作伙伴。
公司结合自主研发的人机协同操作系统和智慧金融应用场景需求，为客户提供从提升单点业务效能、解
决全业务闭环需求到建立开放生态实现全行业赋能等多种解决方案，覆盖了AI技术、行业产品、流程优化、
业务咨询在内的多种客户诉求，从数字化客户互动、运营管理、风险管理、金融服务网络等多个维度对金融
业务赋能，满足了不同发展阶段金融客户的智慧转型需要。
公司依托集成生物识别系统提供的多方位算法能力，同时拓展业务单据智能化审核、资产智能化配置、
跨境人民币结算、智能风控等方向应用。
2.2.4智慧商业综合解决方案
公司结合自主研发的人机协同操作系统和智慧商业应用场景需求，以行业应用为导向，把握商业场景人
－货－场关键基点，打造面向购物中心、商业连锁、汽车、餐饮、商超便利等综合智能解决方案，赋能商业
客户建设感知、认知到决策的智能商业闭环，创造更高效的商业社会与更美好的消费体验。
2.2.5泛AI领域综合解决方案
在泛AI领域，公司基于人机协同操作系统（CWOS）及从容多模态大模型强大的底座能力，全面赋能千行
百业的智慧化转型。自上市以来，公司在泛AI领域持续深耕，深度结合各垂直行业特性研发综合解决方案，
为公司业务的长期高质量发展进行前瞻性布局。
2025年，公司在产品形态创新与产业生态落地方面取得了全面突破：在硬件与基础设施端，公司顺应软
硬一体化趋势，推出了集高性能算力与先进AI技术于一体的大模型训推及智用一体机产品。该产品成功适配
了当前多款主流的国产开源大模型与国产AI基础软硬件底座，大幅降低了各行业应用大模型的部署门槛与算
力成本。在行业应用与智能体（AIAgent）落地端，公司将技术深度嵌入客户核心业务流程，携手多个领域
的头部企业打造了产业智能化标杆。例如，在工程设计领域，公司联合头部工程技术企业构建了行业领先的
数字化智能辅助与知识审核体系；在智能制造领域，公司为大型制造企业量身定制了覆盖生产、质控、运维
等全业务环节的多智能体协同系统，打造了企业专属的“数字专家团”，推动工业大模型应用从单点辅助向
系统化协同迈进。
未来，公司将持续发挥自身在多模态融合、人机协同等关键技术领域的深厚优势，依托沉淀多年的AI核
心技术闭环与安全可控的算力体系，加速孵化并落地更多具备高商业价值的行业AI智能体，赋能更广泛的实
体企业实现数智化转型与高质量发展。
(二)主要经营模式
1.研发模式
公司技术研发主要由技术中台（感知研究院、数据研究院、AI平台中心和硬件产品中心）负责执行，前
台业务线下属产品和解决方案部在产品设计开发方面提供行业经验和技术支持。技术中台重点推进算法引擎
、大数据分析技术、人机协同操作系统和AIoT设备及模组研发。产品和解决方案部主要基于云从人机协同操
作系统针对金融服务、城市治理、交通出行、商业零售等应用场景进行具体产品的定制化设计开发，打造契
合客户具体场景需求的解决方案。
公司技术研发流程以集成产品开发管理模式（IPD）为主，整体贯彻人工智能与产业融合“五步走”阶
段理念，包含立项、概念、计划、开发、验证、发布等阶段，各阶段间均设置决策评审点，开发验证过程中
有若干技术评审点。
同时，公司的业务进展会反向推动研发效率的提高，各类解决方案经验会以模块的形式逐步沉淀至人机
协同操作系统。其中，各行业的通用经验沉淀于通用版人机协同操作系统，行业专有经验作用于行业版人机
协同操作系统升级。
2.生产模式
公司根据项目需求为客户提供人机协同操作系统和人工智能解决方案。
2.1人机协同操作系统服务模式
公司根据合同约定向客户交付基础操作系统、应用产品和核心组件或向客户提供相关技术服务。部分项
目根据客户要求需进行定制化开发，公司按需定制开发人机协同操作系统及应用产品，同时根据客户需求的
不同，会将部分非人机协同操作系统相关技术的配套系统功能委托给独立软件开发商等行业生态伙伴进行定
制开发或向独立软件开发商采购配套软件产品。客户根据合同约定的付款进度与公司进行结算。公司从操作
系统开放性的角度出发，自主研发了异构计算运行时库，支持自研算法在各种终端、边缘和云端的硬件服务
器和设备上运行，未规划定制化硬件。因此，公司的算法和系统兼容CPU/GPU/NPU等多种类型的通用硬件架
构，主要有ARM、Intel、AMD、华为鲲鹏、飞腾、海光、龙芯等商用CPU硬件平台，英伟达、ARM、高通、AMD
等商用GPU硬件平台，以及华为昇腾NPU、寒武纪思元NPU、海光DCU等商用AI加速硬件平台。
2.2人工智能解决方案服务模式
公司的人工智能解决方案业务主要为客户提供针对具体应用场景定制的行业解决方案，解决方案包括自
主研发的人机协同操作系统和智能AIoT设备以及第三方软硬件产品，并提供相关技术服务。
公司的人工智能解决方案业务包含方案设计和规模销售两个阶段：
方案设计阶段，公司通过行业研究梳理行业价值链、主要业务难题、信息化成熟度、数字化进展以及智
能化困境，并结合AI技术难度与应用成熟度聚焦行业客户智能化转型的重点需求，将自主研发的人机协同操
作系统及应用软件、智能AIoT设备和服务器等第三方软硬件进行系统性的适配与产品/系统测试，包括GPU算
法加速、CPU指令集优化、稳定性测试、集群优化测试和解决方案配比等多方面测试，形成行业解决方案的
初步框架，并经与行业客户沟通和实验性交付部署，验证并优化解决方案，进而通过多个典型项目打磨，逐
步形成行业标准化解决方案。
规模销售阶段，公司基于已积累的行业经验，以行业标准化解决方案为核心，针对不同行业客户需求进
行软硬件功能的定制化开发，并提供与客户现有系统对接开发等技术服务，形成适配客户的解决方案。公司
配置项目交付团队，根据解决方案实施路径进行设计及组织部署，以人机协同操作系统为核心，结合智能AI
oT设备和第三方软硬件产品，完成与客户业务系统或相关IT系统对接，提高与核心的人机协同系统的配置性
及交付效率，综合实现设备、应用、业务系统和场景进行有机结合。
3.销售模式
公司产品和服务的销售采用直接销售与经销相结合的模式：
3.1直销模式
对政府、公安、银行、机场以及其他大型企业等政企客户以及直接面对中大型终端客户的厂商或集成商
，公司一般采用直销的方式，通过招标或竞争性谈判等方式取得相关项目，与客户直接签订合同，安排专门
的销售及技术团队为其服务。主要原因是政企类客户一般要求提供人工智能解决方案规划和后续平台系统运
维在内的整体定制化开发，集成商客户一般需要公司配合具体项目集成需求和终端用户的要求提供相关产品
并完成交付，采用直销模式能更好满足客户需求，确保与客户持续、稳定的合作。
3.2经销模式
报告期内，公司存在极少量客户采用经销模式。经销模式下，公司的直接客户为经销商，由经销商向终
端客户或集成商进行销售。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，除因产
品自身质量问题，并经公司确认后可以要求退换货外，其他情况原则上不可退换货。
4.盈利模式
公司基于自主研发的人工智能技术，为政府、公安、银行、机场以及其他大型企业等政企客户和直接面
对中大型终端客户的厂商或集成商提供人机协同操作系统和应用软件以及人工智能解决方案，从而获得销售
收入。
人机协同操作系统业务中，公司主要向客户销售软件产品，涵盖了基础操作系统、核心组件和应用软件
，按照客户购买数量或接入路数收费。同时，公司也存在少量依托人机协同操作系统提供技术服务的收入，
其中公有云服务按调用量收费，风控服务按系统为客户带来的相关收益进行利润分成，智能化运维服务按照
提供运维的标的数量（如服务器台数）和服务周期收费。
人工智能解决方案业务中，公司将操作系统、应用软件、智能AIoT设备和第三方软硬件产品等进行结合
，根据客户需求提供技术开发服务，实现解决方案整体部署交付并提供维保服务。解决方案按照所配置的操
作系统、应用软件、智能AIoT设备和第三方软硬件产品数量以及技术服务内容和周期收费。
5.采购模式
公司采购内容主要分为非生产性物资和生产性物资。
5.1非生产性物资
非生产性物资主要为公司日常经营和研发过程中所需的服务器、办公电脑等相关硬件设备和部分外包服
务以及办公用品，主要用于公司日常经营和技术研发，由行政中心根据公司各部门汇总需求进行采购。
5.2生产性物资
生产性物资主要为各类软硬件设备，主要用于解决方案项目交付。主要包括两类：一类为向合作供应商
采购智能摄像头、刷脸PAD、AI智能鼠标等公司自主研发的AIoT产品；另一类为解决方案业务项目交付中所
需的服务器等第三方软硬件产品，以及与第三方合作开发的软硬件产品。
对于第一类物料的采购，为保证公司自身产品运行和产品销售的正常履约，通常由前台业务线与供应链
中心汇总项目及产品需求、合同订单和产品出货情况，综合考虑公司库存等因素，制定采购计划并实施采购
。供应商与公司合作进行产品开发设计、样机测试，供应商生产完成后由质量管理中心校验产品质量，最终
由供应商将产成品交付至公司指定仓库或项目现场。
对于第二类物料的采购，公司主要由供应链中心通过招标和商务洽谈等市场化方式进行采购，根据解决
方案业务客户需求和项目规划情况进行采购。
公司建立了《云从科技采购管理制度》《云从科技集成业务型项目采购管理制度》等相关制度规范采购
行为。
(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
根据中国证监会上市公司行业分类结果，公司属于“信息传输、软件和信息技术服务业”中的“软件和
信息技术服务业”。同时根据国家统计局《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－人工智能-人工智能软件开发（1.5.1）/人工智能系统服务（1.5.3）”。
1.1公司所处行业的发展阶段
1.1.1行业政策情况
当前，人工智能行业正处于国家战略高度重视与政策密集催化的历史性机遇期。从宏观顶层设计来看，
国家正全方位推动人工智能技术与实体经济的深度融合，政策导向已从早期的单纯鼓励技术研发，全面转向
构建产业生态与推动规模化商业应用。根据《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建
议》中的明确部署，我国将全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同
产业发展、民生保障等相结合，抢占人工智能产业应用制高点。在具体的落地目标上，根据国务院印发的《
关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，我国设定了明确且可量化的时间表：到2027年，新一代智能终
端、智能体等应用普及率超70%；到2030年，该普及率将超过90%，智能经济将成为我国经济发展的重要增长
极；最终到2035年，我国将全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。这一系列顶层规划为人工智能行业的
长期演进提供了清晰的指引。
在产业标准化和具体应用落地方面，国家部委及各级地方政府的配套政策正在加速出台并形成政策合力
。国家网信办、国家发改委、工信部等多部门此前联合印发了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南
（2024版）》，致力于加快形成引领人工智能产业高质量发展的标准体系，促进产业全球化发展。同时，全
国工业和信息化工作会议明确提出推进“人工智能+制造”专项行动，培育一批重点行业智能体和智能原生
企业。在地方层面，各级政府积极抢抓发展机遇。北京、上海、广东等地聚焦打造人工智能产业生态集聚区
，引导各类资源向产业创新集聚，出台技术人才优惠政策，优化产业发展环境；河北、山西、贵州等地重点
推进算力基础设施建设，聚焦算力节点布局、智算中心搭建及用算成本降低，夯实产业发展根基；天津、辽
宁、山东等地着力攻关工业AI核心技术，重点突破芯片/操作系统国产化、大模型研发、机器人控制等关键
领域；河南、浙江等地则侧重AIGC技术场景赋能，推动AI全面覆盖、制造业智能化改造及中小企业数字化赋
能。此外，监管层面坚持“发展与安全并重”的包容审慎基调，国家网信办等部门出台的《生成式人工智能
服务管理暂行办法》等文件，规范了数据合规、算法备案等全流程，在保障数据与网络安全的前提下，为人
工智能技术的普惠化和商业化应用奠定了坚实的法治基础。政策、技术与商业之间正形成良性的联动反馈闭
环，驱动行业实现螺旋式跃升。
1.1.2行业发展情况
人工智能行业目前已跨越技术验证和单点试用的萌芽期，正大步迈入规模化应用与商业价值兑现的新阶
段。行业整体规模呈现出爆发式增长态势，根据官方机构及相关政府部门公布的数据，2025年我国人工智能
核心产业规模已超过1.2万亿元，企业数量突破6,200家，中国开源大模型下载量位居全球第一，规上制造业
企业人工智能技术应用普及率更是超过了30%。从全球视野来看，市场需求同样呈现指数级扩张，依据全球
知名研究机构CounterpointResearch的最新报告预测，全球生成式AI的消费支出将从2023年的2,250亿美元
大幅增长至2030年的6,990亿美元，复合年增长率（CAGR）高达21%。同时，根据国家发展改革委的预期目标
，到“十五五”期末，人工智能相关产业规模预计将增长到十万亿元以上，彰显了极其广阔的市场空间。
在技术演进层面，大模型行业已从单纯的“参数规模竞赛”全面转向“干活能力”的竞争，多模态融合
与智能体（Agent）技术成为核心驱动力。底层技术正从依赖规则驱动、数据驱动，向具备强大逻辑推理与
自主工具调用能力的通用智能体进化。特别是AIAgent正取代传统的对话式Chatbot，成为新一代人机交互界
面与主流应用形态。Agent能够实现从“理解用户意图”到“感知-规划-行动”闭环执行的跨越，深入到企
业的工作流中。全球科技巨头正在加码布局，国内各大互联网与科技厂商也纷纷推出企业级Agent平台与产
品。根据IDC（国际数据公司）的预测数据，全球活跃Agent的数量将从2025年的约2,860万，快速攀升至203
0年的22.16亿，五年复合增长率达139%，标志着“智能体时代”的全面到来。
在商业化落地方面，AI应用正从概念验证全面迈向真实价值创造，B端与C端市场共振。在企业级市场，
得益于明确的投资回报率考量，AI技术率先在金融、医疗、工业制造、软件编程等具备高度结构化数据和明
确业务痛点的领域实现规模化渗透。例如，具备深厚行业Know-How的企业将AI融入ERP、CRM等核心系统，打
造行业专属的垂直模型与智能体，大幅提升了生产协同效率。在消费级市场，各大厂商正通过将大模型接入
搜索引擎、办公软件、电商、医疗健康等生态，打造超级入口，成功验证了用户在严肃场景下强烈的AI交互
需求。随着应用渗透率和任务复杂度的提升，Token消耗量迎来了指数级跃升，进一步催生了庞大且刚性的
算力基础设施需求，推动了“算力-模型-应用”全产业链的高景气繁荣。
1.2公司所处行业的基本特点
人工智能及大模型应用行业具备典型的高技术壁垒、深产业融合、算力密集以及注重商业化闭环等基本
特征。
第一，行业具有极高的技术与数据双重壁垒。随着通用大模型基础能力的逐渐普惠化，行业竞争的核心
壁垒已显著下沉至“行业Know-How”与“专有数据资产”。通用模型难以低成本且高精准地覆盖特定行业（
如医疗、金融、工业制造等）的长尾知识与隐性经验要求。因此，能够将垂直领域的复杂业务逻辑转化为专
用AI模型或Agent的企业，将具备极强的不可替代性。企业级客户往往要求AI系统与内部现有的复杂工作流
（如权限管理、财务流、审批流）深度集成，这种强耦合特性不仅考验AI企业的工程化落地能力，也为先发
企业构筑了极高的客户转换成本与生态护城河。
第二，行业表现为算力高度密集与技术快速迭代。人工智能是典型的资金与技术双密集型产业。大模型
的预训练、微调以及日常的推理服务均需要海量的智能算力支撑。尽管随着算法优化（如混合专家架构MoE
、稀疏激活等）使得单位推理成本有所降低，但由于AIAgent需要自主执行多步骤、长上下文的复杂任务，
单次任务及全局的Token消耗量呈现出爆发式增长，导致整体算力成本消耗依然巨大。为了维持核心技术优
势，行业内企业必须在底层算法创新、多模态技术研发以及算力基础设施上保持持续且高额的资本开支。技
术的非线性进化要求企业具备极强的前瞻性技术判断力与人才储备，任何在技术路线上的滞后都可能导致市
场份额的快速流失。
第三，商业化效率与价值创造成为行业现阶段的核心考核指标。有别于发展初期市场对技术概念的狂热
，当前的人工智能行业已进入商业化深耕期，客户与资本市场的关注点已回归现实。在企业级市场，客户不
再单纯为前沿概念买单，而是高度关注AI应用能否带来可量化的业务价值，如明确的成本节约、收入增长或
流程效率提升。这种从“技术叙事”向“盈利拐点、收入质量及毛利率改善”的转变，要求AI企业必须从提
供通用API接口，转向提供能够切实解决具体场景痛点的端到端解决方案。能够有效跨越数据孤岛、突破业
务边界并跑通商业闭环的企业，才能在激烈的市场竞争中获取稀缺性溢价。
第四，行业发展受到严格的数据安全与合规治理约束。在AI全面赋能千行百业的进程中，网络安全、数
据隐私保护及伦理合规成为悬在行业上方的关键约束条件。尤其在政务、医疗、金融等高敏感度行业，数据
出境和调用第三方云服务面临严格的监管限制。这使得企业客户对私有化部署、行业专有云以及本地化算力
的需求日益增长。同时，人工智能系统在实际应用中可能存在的算法幻觉与偏见，也要求企业必须建立完善
的AI治理与风险防范框架。平衡技术创新与合规监管、降低本地化部署的高昂成本，是当前人工智能企业在
拓展中大型政企客户时必须攻克的核心挑战。
1.3公司所处行业的技术门槛
人工智能行业在人工智能平台、人工智能行业解决方案均具有较高的技术门槛。
1.3.1人工智能平台
人工智能平台是指为研发或应用人工智能技术而构建的一套软硬件环境，通常涉及算力、算法、数据、
知识等一个或多个要素。人工智能平台是人工智能产业规模化及全面实施“人工智能+”行动的关键领域之
一。随着新一代大语言模型及多模态大模型的快速演进，产业的核心主题已从追求单一的规模扩张转向构建
混合专家（MoE）架构、全模态化演进以及复杂推理能力的跃升。因此，支持超大规模异构算力集群（如CPU
/GPU/NPU融合）的高效训练与推理调度平台（AIInfra），已成为构建AI平台竞争门槛的关键因素。算力算
法平台通常以开源软件为基础进行研发，包含算力资源调度引擎、算法仓库和配套的数据平台，可以实现AI
算法从处理数据原料到部署算法服务的全生命周期管理。知识中台致力于将AI技术从感知、认知深度拓展到
复杂决策环节，形成客户业务价值的闭环。
1.3.2行业解决方案
在智慧治理、智慧出行、智慧金融、智慧商业、泛AI等领域，行业客户对智能化升级的解决方案提供商
提出了更高的要求，期望解决方案提供商不仅具备强大的AI技术能力，而且对行业应用场景有深刻的理解，
能够提供具有前瞻性和高性价比的综合解决方案。总体而言，人工智能解决方案在海量数据智能解析及数据
治理、知识计算及智能服务、嵌入业务运营的数字化身份认证等方面展现出了技术门槛。
数据智能解析及数据治理的主要技术涵盖了人脸识别、全量视频结构化、自然语言理解、OCR等，技术
的核心在于实现全链路（数据汇集/清洗/转换/标签计算）的高效处理、混合存储、检索查询。相关技术的
识别效率以及在具体场景中的实战效果，已成为主流AI厂商技术实力竞争的关键。目前，行业客户的需求已
经从最初的“数据可被解析”逐步演变为“数据准确解析+数据可治理”，这对解决方案供应商提出了更高
的要求。
知识计算及智能服务的核心在于将海量的结构化数据通过实体抽象以及概念提取转化为知识。需要运用
AI技术将感知、视图、业务数据进行深度融合，并基于海量数据训练和机器学习方法，为客户提供面向行业
的知识推理和知识建模能力，有效挖掘数据价值，提供决策支持和智能服务。知识计算容量和推理建模的智
能化程度是技术竞争的核心。
数字化身份认证需要满足客户在业务运营流程中嵌入人脸比对、活体检测、OCR识别、语音识别等多元
数字化身份认证手段的需求。由于涉及不同行业客户的关键业务流程，对于算法识别的精准度、软件开发性
能及处理效率、对多渠道多设备的兼容性及安全性、对于客户内部系统架构的熟悉程度等方面都有较高的要
求。
2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
自成立以来，公司一直专注于人工智能技术的深入研究及其广泛应用。随着技术的持续发展和市场的不
断扩张，公司在行业内的地位与影响力实现了稳步提升。
2.1技术创新
在人工智能核心技术研发领域，公司持续筑牢底层技术根基。自主研发的人机协同操作系统（CWOS）作
为面向通用人工智能（AGI）的增长操作系统，全面支撑各产业的智能化升级。该系统融合了业务数据、硬
件设备及软件应用，为客户提供全方位的信息化、数字化及智能化服务。
报告期内，公司围绕多模态融合与人机协同深化技术迭代，其新一代“从容多模态大模型”在多模态对
齐、高阶推理及长上下文建模等领域实现核心技术突破，首创融合DPO（直接偏好优化）与GRPO（生成式奖
励优化）的双重对齐技术，无需依赖奖励模型即可实现类人化推理决策。凭借卓越的创新实力，公司在2025
年荣获了财联社“年度最具影响力企业新势力人工智能企业”以及非凡产研“2025CHINAAI100”等多项重磅
荣誉，技术创新实力再获业界高度认可。
2.2技术突破
公司在传统视觉领域始终占据领先地位，并在大型模型研究方面取得了显著成就。研发团队持续致力于
新技术的探索与开发，不仅在国际权威数据集上刷新了纪录，而且在实际应用中也彰显了卓越的竞争实力。
这些成就为公司在人工智能领域的领先地位提供了坚实的基础。报告期内，公司自主研发的从容大模型（Co
ngRong-v2.0）在第三方权威开放评测平台OpenCompass发布的全球多模态综合评估榜单中，以80.7分的优异
综合成绩跃居全球第一位。
2.3技术应用
在拓展行业解决方案方面，公司进一步巩固了其在人工智能领域的地位。基于CWOS，公司为智慧治理、
智慧出行、智慧金融、智慧商业以及泛AI等多个领域提供了定制化的AI解决方案。这些解决方案的成功实施
，不仅显著提升了客户的业务效率，也为公司积累了宝贵的行业经验和良好的市场声誉。
报告期内，公司深化与华为等龙头企业的战略合作，推出集高性能算力与模型能力于一体的“从容大模
型智用一体机”；同时在武汉国家网安基地成功打造了全国首个基于可信数据空间的“可控训练场”，为千
行百业筑牢算力与安全根基。应用层面，公司通用AI智能体平台等多项技术深入赋能智慧金融、智慧治理、
智慧物流等垂直领域，成功助力天津港部署全球首个港口大模型PortGPT，大幅提升货物调度效率。凭借在
规模化落地及商业价值创造上的杰出表现，公司连续两年蝉联“胡润中国人工智能企业50强”，并斩获“全
国人工智能高价值应用场景示范企业TOP50”及“AIoT视觉技术创新突破奖”等多项产业大奖。
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
报告期内，全球新一轮科技革命和产业变革深入演进，人工智能作为新质生产力的核心引擎，正加速重
构千行百业。2025年，我国正式迈入“人工智能+”规模化应用新阶段。
在新技术与新产业发展方面，大模型技术路径在2025年进一步收敛并走向深化，产业核心从单纯的参数
规模扩张转向了多模态融合、深度推理算法以及智能体能力的全面提升。以混合专家（MoE）为代表的高效
架构成为行业主流，国内开源大模型性能实现跨越式突破，部分头部模型在调用量上甚至首次超越了海外主
流模型，国产大模型在全球开源生态中的影响力显著增强。伴随模型能力的跃升与长文本、复杂任务需求的
增加，底层Token消耗呈现出指数级增长，进而引发了全球范围内智算基础设施建设的高潮。国内主要互联
网与科技巨头在2025年的资本开支大幅增加，据IDC预测，到2028年，中国智能算力规模将达到2,781.9EFLO
PS，2023-2028年期间的年复合增长率预计高达46.2%。庞大的算力需求叠加地缘政治背景，为国产算力芯片
的突围提供了历史性机遇，国产算力在单卡性能、超节点架构、生态兼容与产能上全面加速替代，构筑了坚
实的底层技术支撑平台。
在新业态与新模式方面，2025年被业界视为智能体（Agent）全面爆发与商业化落地的元年。人工智能
应用正在从被动响应的对话工具，向具备感知、规划与行动闭环能力的“数字员工”演进。在B端市场，企
业级AI应用加速落地，基于多智能体协作的垂直行业解决方案层出不穷，商业模式也从传统的软件订阅拓展
至按调用量付费甚至按业务结果付费等多种创新形态。在C端市场，AI大模型正深度内化于手机、PC、智能
眼镜等新一代智能终端，成为连接数字世界与物理世界的全新流量入口。
展望未来发展趋势，人工智能产业将沿着算力基础设施化、模型平台化、应用泛在化与智能体化的方向
持续演进。未来三到五年，在“十五五”规划及自主可控战略的指引下，“人工智能+”将从单点技术验证
走向全域系统性赋能，全面融入制造、金融、政务、交通等实体经济的各个环节。一方面，以端云协同为特
征的智能大生态将逐步成型，推动传统图形用户界面（GUI）向自然语言与意图驱动的交互范式升级；另一
方面，国产算力体系、高质量数据集建设以及AI安全治理标准将进一步完善，为行业的数字化与智能化转型
提供安全、可靠、高效的底座保障。
二、经营情况讨论与分析
（一）总体经营情况概述
1.经营业绩稳步增长，盈利能力与现金流显著改善
（1）核心财务指标表现持续向好
2025年，面对全球人工智能竞争的白热化阶段与复杂多变的市场环境，公司坚持技术创新与产业应用双
轮驱动，实现了经营业绩的稳步增长与收入结构的持续优化。报告期内，公司实现营业收入50,059.85万元
，较上年同期增长了25.88%。在盈利能力方面，公司亏损幅度呈现显著收窄趋势，归属于上市公司股东的净
利润为-55,560.98万元，亏损同比收窄20.14%。扣除非经常性损益后归属于母公司股东的净利润亏损为-65,
438.20万元，同比收窄9.41%。这一系列核心财务指标的改善，充分表明公司持续推进的“AI基础设施+AI智
能体”战略正在转化为切实的商业价值与财务回报。
（2）降本增效与业务结构调整成效显著
在生成式人工智能技术快速演进、下游客户更加注重性价比的宏观背景下，公司主动实施了“提质增效
重回报”的行动方案。报告期内，公司主动收缩了附加值低、资金占用高的业务单元，将资源聚焦于需求明
确、拓展性强的优质领域。在现金流管理方面，公司强化了应收账款回收机制并提升了资源配置效率，经营
活动产生的现金流量净流出额较上年同期大幅减少73.73%，主营业务现金生成能力得到极大增强，流动性风
险得到有效缓解。此外，公司战略性地平衡了短期盈利压力与长期创新发展，研发投入规模同比下降53.85%
，技术产出效率得到提升。
2.战略布局持续深化，双轮驱动转型确立行业新范式
（1）“AI基础设施+AI智能体”战略全面落地
报告期内，公司顺利完成了从AI1.0时代的计算机视觉领军者，向AI2.0时代“AI智能体”新范式定义者
的战略跃迁，展现出从技术先驱向产业生态构建者升维的全新角色。公司以构建“面向AGI的增长操作系统
”为核心，围绕自主研发的人机协同操作系统（CWOS），构建了一整套支撑产业智能化的基础设施体系。在
此基础上，公司坚定推进“AI基础设施+AI智能体”双轮驱动模式，为全国制造业及各行各业的智能化升级
提供可复制的实施路径。这种将复杂人工智能能力封装为可扩展、可复制的数字生产力单元的做法，极大降
低了行业应用门槛，使人工智能真正从实验室走向了生产线。
（二）核心技术突破与研发创新体系建设
1.多模态大模型持续领跑，系统化能力全面跃升
（1）“从容”大模型登顶全球权威评测榜首
技术创新始终是公司发展的核心驱动力。5月，公司自主研发的“从容”多模态大模型在国际权威评测
平台OpenCompass的全球多模态榜单中，以80.7分的综合成绩登顶榜首，刷新了国内AI模型在国际测评中的
最高得分纪录。该大模型在中文理解、高阶推理、自然语言处理、图像识别及数据分析等多个核心场景中拔
得头筹，综合能力领先国际头部模型。特别是在长上下文理解与超高分辨率OCR任务中，模型展现出了极强
的复杂场景理解与跨模态推理能力，为构建高可靠性的行业智能体奠定了坚实的技术底座。
（2）深度融合前沿技术探索模型可控演进
公司不仅追求模型参数与单点性能的突破，更致力于探索人工智能的高效训练与安全可控。报告期内，
公司积极将DeepSeek等优秀语言大模型的能力与自身在视觉领域的深厚技术积累相融合，通过动态知识蒸馏
技术提升了从容大模型的语言理解与生成能力，实现了性能跃升与算力成本的大幅下降。同时，公司在业界
率先提出并践行了“可控训练场”理念，确保多模态与行业模型在训练和演进过程中的数据、路径均可追溯
与审计，攻克了人工智能在规模化工程落地中的稳定性与安全性痛点。
2.智能体技术实现规模化应用，基础平台能力获权威认可
（1）通用AI智能体平台重构行业协同模式
报告期内，公司打造的通用AI智能体平台（AI-Agent）持续取得突破，针对当前智能体应用过度依赖大
模型能力、算力消耗巨大等痛点，进行了分层社会网络架构设计、人机协同原生设计以及多样化模型动态组
合调度的三大创新。该平台能够使人工智能在真实业务流程中完成跨系统协作和持续优化，提供感知、理解
、决策与执行协同的一体化能力支撑。凭借在多模态理解、自主决策及产业落地能力上的显著优势，公司的
“通用AI智能体平台”成功入选《2025年第四批重庆市首版次软件产品名单》，标志着公司的核心软件自主
创新能力获得了高度认可。
（2）编程等垂直领域智能体展现技术前瞻性
在垂直技术应用方面，公司联合重庆大学团队共同研发的智能编程助手CoSEFA（CodeSEcurityandFixAg
ent）被软件工程领域顶尖会议ACMSIGSOFTFSE2025正式录用。该智能体创新性地提出“监督共解码”技术，
在代码生成过程中实现了安全性与功能性的双重优化，使代码安全性提升9.34%，功能正确性提升11.2%，为
金融、政务等高安全需求场景下的软件开发提供了可信赖的智能工具标准。
3.具身智能前瞻布局，重构人与物理世界交互新范式
在人工智能从感知智能向认知与执行智能演进的关键阶段，公司将具身智能视为下一代AI平台的核心支
柱。报告期内，公司深度参与了国家地方共建人形机器人创新中心的“人形机器人麒麟训练场”标准化试点
项目，助力推动跨区域、跨行业的高质量数据归集与模型训练。公司通过探索多模态感知融合、认知决策系
统及高精度运动控制等关键技术，致力于构建融合真实与虚拟环境的训练平台，推动具身智能技术在公共服
务、工业制造、养老健康等场景的规模化落地。
（三）核心业务板块深耕与落地应用分析
1.智慧金融业务深化场景赋能，助力金融机构降本增效
在智慧金融领域，公司已累计服务超100家金融机构，覆盖全国多数银行网点的智能化升级。报告期内
，公司重磅升级发布了“企信洞察”智能信贷报告智能体，该产品深度整合全维度数据，实现了信贷尽调报
告企业分析部分的分钟级自动化生成，可替代90%以上的人工重复劳动，目前已累计生成报告过万份，服务
企业超500家，客户满意度达95%。此外，公司与中国邮政重庆市分公司联合打造的“代理金融风控合规案防
智能平台”荣获亚洲银行家2025年度大奖，该平台通过语言大模型与知识图谱双引擎架构，实现风险识别准
确率提升至98.5%，审查效率提高50%，客户监管投诉量压降一半以上，年节省合规成本超百万元。
2.智慧治理业务助力城市与安全效能提升，构筑可信底座
（1）城市综合治理与人工智能安全平台双向发力
在智慧治理与城市管理方面，公司依托高精感知与大模型技术，携手生态伙伴在广州市番禺区打造了城
市道路秩序智能化解决方案，通过全息感知网络实现了违停占道、垃圾溢满等复杂城市事件的毫秒级预警与
综合治理。同时，公司在拉萨高新区部署智慧食安与园区监管平台，通过AI实时监测食品生产流通全流程，
显著提升了政府监管效能。
3.智慧出行业务拓展大交通与智驾生态，提升运营效率
（1）航空港口枢纽智能化与智慧汽车前沿探索并行
在智慧出行领域，公司的AI产品与解决方案已广泛应用于北京首都国际机场、上海浦东国际机场等国内
十大枢纽在内的上百座民用机场，日均服务旅客超百万人次，有效提升了交通枢纽的运营与安检效率。在智
慧港口建设方面，公司助力天津港成功部署全球首个港口大模型PortGPT，该应用实现了物流路径的智能优
化与交接班会议的数字化助手赋能，大幅提升了港口货物调度与流转效率。此外，公司积极向智慧汽车前沿
领域拓展，参与共建的“重庆市智慧汽车技术创新中心”入选市级认定名单，公司致力于将AI智能体技术注
入智能座舱与自动驾驶体系，推动汽车向具备自主感知与交互能力的“具身智能体”迈进。
4.智慧商业业务驱动企业经营精细化，赋能客户服务升级
（1）智能客服与办公平台重塑商业服务体验
在智慧商业与企业服务领域，公司通过大模型与智能体技术深度切入企业内部经营流转。公司携手正浩
创新推出的多模态智能客服平台，使得客服团队人均处理产能月均环比提升了24%以上，极大优化了消费者
的沟通体验与企业的人效比。同时，公司联合武汉市东西湖区政府上线了“寻知AI智能体平台”，该平台深
度融合文档研读、智能写作与PPT创作等多项能力，为政企办公场景提供了“高性能、低门槛”的创新体验
，全面加速了产业办公的智能化转型升级。
5.泛AI领域创新应用多点开花，加速千行百业智能化转型
（1）智能制造与泛行业解决方案成为新增长极
随着公司业务结构的调整，泛AI领域已成为公司最重要的营收支柱。在智能制造领域，公司联合青山工
业打造了覆盖知识管理、质量分析、安全监控等全业务链条的十大AI智能体“数字专家团”，将设备故障真
因识别时间从40分钟缩短至10分钟，文档查询响应降至3秒以内，全面重塑了制造企业的生产协同范式。在
工程设计领域，公司联合中冶京诚开发了“工程数字化审图辅助系统”，构建了业内首个全流程智能审核知
识体系，有效解决了工业工程领域的知识传承与校审效率瓶颈。
（四）产业生态体系构建与产学研深度融合
1.国产化算力生态持续深化，软硬一体化产品加速普及
（1）携手头部算力企业打造行业智用基础设施
报告期内，公司坚定深化与华为等国产算力领军企业的战略合作，全面适配昇腾基础软硬件底座与Mind
Spore框架。双方在鲲鹏昇腾开发者大会上重磅发布了“从容大模型智用一体机”，该产品深度集成了公司
多模态大模型与智能体平台工具链，实现了算力使用效率5倍以上的提升。通过提供支持私有化部署、安全
可控的一站式算力与模型解决方案，公司帮助政务、金融、制造等对数据隐私要求极高的客户跨越了算力短
缺与部署复杂的鸿沟，推动了人工智能底层软硬件生态的繁荣发展。
2.产学研深度融合与联合创新平台建设，夯实技术根基
（1）共建前沿研究机构探索AI交叉学科边界
为保持技术的长期领先性，公司高度重视产学研用五位一体的协同创新体系建设。报告期内，公司与上
海交通大学正式签署战略协议，共同成立“AI-X研究院”，并计划在未来三年内投入3,000万元资金支持。
该研究院将聚焦下一代人工智能的核心技术攻关，通过联合引进顶尖人才、共同培养博士生及合作申报国家
级科研项目等形式，致力于突破多模态融合、科学智能等前沿科学难题，为中国构建自主可控的AI底层技术
生态输出源源不断的创新势能。
3.牵头国家标准制定与行业规范引领，推动数据合规流通
（1）完善人工智能安全与数据交易准则
在推动技术向产业标准转化的过程中，公司发挥了至关重要的引领作用。报告期内，公司作为核心起草
单位深度参与了国家标准GB/T45958-2025《网络安全技术人工智能计算平台安全框架》及《数据安全技术基
于个人信息的自动化决策安全要求》的制定与发布，将公司在防范模型窃取、对抗样本攻击等方面的实战经
验升华为国家技术规范。同时，公司积极加盟“出版数据生态联盟”并签约可信数据交易供需战略项目，探
索文化数据要素在“可用不可见、可控可审计”框架下的高效流通，为大模型所需的优质语料资源体系建设
贡献了坚实力量。
（五）市场影响力提升与企业社会责任践行
报告期内，公司凭借在多模态大模型及产业智能体领域的深厚积累，市场品牌价值与行业影响力持续攀
升。公司不仅连续第二年入选胡润研究院《中国人工智能企业50强》榜单，更在世界人工智能大会（WAIC20
25）上荣膺“全球最具投资价值企业TOP50”。此外，公司的“从容大模型智用一体机”入选了中国信息通
信研究院评选的“AIInfra专项十大标杆案例”，且成功跻身“全国人工智能高价值应用场景示范企业TOP50
”名录。在资本市场端，公司实力入选上海证券交易所“上证科创板民营企业指数”及“科创民企50策略指
数”，充分彰显了资本市场与产业界对公司商业成长性、技术领先性及社会价值的全面认可。
三、报告期内核心竞争力分析
(一)核心竞争力分析
1.技术优势
公司在软硬件研发及核心算法领域持续深化研发，推出了涵盖图像识别、语音识别、自然语言处理与机
器学习等方向的核心技术。所构建的人机协同操作系统，基于人机交互理念，实现了多模态数据感知、知识
推理、人机共融共创以及数据安全共享等方面的技术突破，有效促进了人工智能基础设施、算法与产业应用
之间的协调发展。算法团队采用预训练大模型与微调技术，在NLP、OCR、机器视觉及语音等领域显著提升了
算法性能与效率，其应用价值已在多行业场景中得到验证。公司自主研发的跨镜追踪、3D结构光人脸识别、
双层异构深度神经网络及对抗性神经网络等技术处于行业领先地位。
截至报告期末，公司受邀参与了人脸识别国家标准、公安部行业标准、人民银行金融行业标准以及人脸
识别相关国际标准等百余国际、国家、地方、行业和团体标准制定工作。截至报告期末，公司拥有453项专
利（其中297项为发明专利）、611项软件著作权等人工智能领域知识产权。
2.研发优势
在周曦博士的领导下，公司已组建一支成熟的研发团队。团队成员具备深厚的专业知识与丰富的实践经
验，技术基础扎实。团队结构科学合理、技能覆盖全面，为持续的技术创新与产品研发提供坚实支撑。公司
高度重视人才培养，制定了完善的选拔机制与多样化的培养计划，确保人才梯队建设与专业能力持续提升。
公司构建了“三大联合实验室及六大研发中心”的研发体系架构，确保研发体系的可持续发展。该架构涵盖
技术中台、产品研发中心、行业解决方案部门以及产品与技术管理团队。研发中心分布于多个地区，形成技
术研发的核心力量。同时，公司与多家科研机构共建联合实验室，开展人工智能研发项目合作，显著提升人
工智能核心技术的研发能力。
3.平台优势
公司开发的人机协同操作系统集成了全栈AI技术，包括视觉、语音和文字处理，提供自然的人机交互和
智能决策支持。系统以“数据与知识双轮驱动”为核心，通过多源信息的融合与理解，将分散的业务经验与
行业知识转化为可复用的智能能力，并在不同应用场景中实现灵活调用与持续优化。系统构建了统一的产品
平台与智能应用集成开发环境，支持模型能力、工具能力与业务流程的协同编排与快速集成，加速从能力构
建到业务落地的转化效率。公司致力于为客户提供高效平台，支持智能化解决方案的快速构建与落地。公司
的操作系统通过多样化应用场景和产品解决方案，推动智能能力在业务流程中的嵌入与协同，帮助客户提升
业务效率，促进运营模式的优化升级。同时，平台具备良好的开放性与扩展能力，可支持多方协作与生态共
建，持续推动人工智能技术在不同行业中的应用落地。
报告期内，公司持续遵循既定的技术发展路线，稳步推进人工智能领域的基础理论研究与核心技术创新
。公司通过人机协同操作系统（CWOS），致力于构建能够模拟人类思考与工作方式的智能体体系。在此基础
上，公司整合了视觉、语音、自然语言处理（NLP）等关键领域的技术，对多模态系列大模型进行了持续优
化与能力提升，进一步增强其在复杂业务场景中的适用性与稳定性。
4.行业优势
作为在人工智能平台系统领域深耕多年的企业，公司始终致力于垂直行业的深度研究，并在智慧治理、
智慧出行、智慧金融、智慧商业及泛AI等关键领域全面布局。公司深入洞察用户需求，为各垂直领域客户提
供多元化的高效解决方案，显著提升其效能，并积累了丰富的场景化实践经验。通过与重点行业客户的长期
深度合作，公司持续运用海量场景数据训练优化算法平台，形成针对不同行业的差异化数据分析与应用能力
。由此，公司构建起深刻的行业认知与核心服务能力，形成较高的业务壁垒。截至本报告期末：
(1)在智慧金融领域，公司为包括中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、邮储银行
及交通银行在内的逾100家金融机构提供产品与技术解决方案，推动全国众多银行网点实现智能化升级；在
智慧治理领域，公司产品及技术服务已覆盖全国30个省级行政区的政法机构、教育单位、旅游景区等多元化
应用场景。
(2)在智慧出行领域，公司产品及解决方案已广泛应用于北京首都国际机场、北京大兴国际机场、上海
浦东国际机场、上海虹桥国际机场、广州白云国际机场、重庆江北国际机场、成都双流国际机场、深圳宝安
国际机场等上百座民用枢纽机场，覆盖范围包括中国十大机场中的九座重要机场，日均服务旅客超过百万人
次。
(3)在智慧能源领域，公司依托从容大模型训练推理一体机的高算力支撑，高效实施故障研判推理，为
能源企业集控与调度系统提供精准决策支持，保障能源供应可靠性。
(4)在智能制造领域，公司依托数字平台构建数据神经网络，助力制造业企业实现管理优化。通过深度
应用及与行业领先客户、信息化龙头企业的紧密合作，公司逐步积累了在垂直行业数据应用、行业沉淀与工
程化实践方面的独特优势。
(5)在智慧商业领域，公司产品及服务已广泛应用于汽车展厅、购物中心、品牌门店等多元应用场景，
持续为全球数亿人次提供智慧、便捷、人性化的AI体验。
5.品牌优势
面对全球局势的不确定性，公司致力于深耕国内市场，专注于科技创新，优化产品布局结构，持续增强
自主品牌的核心竞争力和市场影响力，积极拓展万亿级数字经济新领域，稳健应对各类风险与挑战，以行业
领跑者的地位，构筑了强大的品牌优势，为金融、交通等行业提供了广泛的人工智能解决方案。作为中国人
工智能领域的领军企业之一，公司与其他人工智能企业协同合作，在人工智能技术的研发方面取得了显著成
就，成为中国人工智能产业的重要代表。
报告期内，公司及控股子公司顺利入选新财富“2025新财富机器人上市公司成长价值榜”、广州市人工
智能产业发展促进会和北京亿欧网盟联合颁布的“2025年广州市人工智能应用先锋榜单”等多项榜单，构筑
了强大的品牌优势。
6.生态优势
在当前的人工智能领域，特别是通用人工智能（AGI）的革新，正引发市场上的热烈讨论，并为各种规
模的企业带来了丰富的创业机遇。面对AGI的变革，公司瞄准了规模化发展和生态构建的机遇：首先，公司
依托深厚的技术积累和庞大的数据资源，开发更高级别的大模型智能产品与服务，以满足企业和政府对于解
决复杂问题的需求；其次，公司利用自身的先发优势，整合产业链的上下游资源，引领行业标准的制定，构
建一个开放且可持续的人工智能生态系统。
在算法领域，公司构建了一个算法集成生态系统，支持自动注册自主研发的算法和在线训练算法，同时
兼容第三方厂商的算法，并实现了算法资源的统一管理；在算力方面，公司构建了一个异构算力生态系统，
支持与英特尔、英伟达、华为、海光、寒武纪、比特大陆等算力资源的适配，并实现了算力资源的统一调度
；在设备适配方面，公司构建了一个设备适配生态系统，支持与海康、大华、宇视等厂商的设备对接，以及
与视频联网平台、物联网平台等设备平台的对接；在应用方面，公司构建了一个应用赋能生态系统，支持通
过HTTP接口对外提供基础服务、算法服务、数据服务，以赋能独立软件供应商（ISV）实现高效的应用开发
。
报告期内，公司基于昇腾硬件底座、昇腾异构计算架构（CANN）、昇思MindSporeAI框架以及MindIE推
理引擎，开展面向金融、政务、制造、能源、交通、运营商等行业的原生大模型应用开发，持续发布基于昇
腾平台原生的AI智能体（AI-Agents）及行业大模型产品、解决方案，加速千行万业数智化升级。
(二)核心技术与研发进展
1、报告期内获得的研发成果
（1）报告期内获得的重要奖项
2025年，公司坚持核心技术创新驱动，在人工智能前沿技术与大模型应用落地方面屡获殊荣。报告期内
，公司荣获四川省人民政府颁发的“四川省科学技术进步奖”，获批参与重庆市科学技术局等单位共建的“
数字交通智能安全川渝共建重点实验室”。在技术攻坚与产品创新领域，公司先后斩获全国人工智能应用场
景创新挑战赛组委会颁发的“荣誉证书”、“智能破界万物共生”颁发的“AloT视觉技术创新突破奖”，并
强势登榜爱分析发布的“AI大模型50强榜单”，技术硬实力获得业界高度认可。
依托深厚的技术底蕴，公司综合实力与规范治理持续提升。报告期内，公司入选胡润百富发布的“2025
胡润中国人工智能企业50强”及深圳市人工智能行业协会颁发的“中国人工智能百强榜”。
（2）相关权利证书
截至报告期末，公司已拥有专利453项，其中发明专利297项、实用新型专利44项、外观设计专利112项
；累计获得计算机软件著作权611项。
报告期内，公司新增授权专利54项，其中发明专利54项，实用新型专利0项，外观设计专利0项；新增登
记的软件著作权9项。
2、研发投入情况表
研发投入总额较上年发生重大变化的原因
报告期内，公司持续推进精细化管理与组织效能优化，通过优化组织架构与人员配置，使得费用投入减
少。
四、报告期内主要经营情况
报告期内，公司实现营业收入50,059.85万元，同比增长25.88%；归属于上市公司股东的净利润为-55,5
60.98万元，亏损同比收窄20.14%；扣除非经常性损益后归属于母公司股东的净利润亏损为-65,438.20万元
，同比收窄9.41%；经营活动产生的现金流量净额为负，现金净流出减少73.73%。
●未来展望:
(一)公司发展战略
公司以“定义智慧生活，提升人类潜能”为使命，以“成为全球智能生态领军企业”为愿景，聚焦于人
工智能领域，依托核心产品人机协同操作系统，为客户提供人工智能解决方案。
未来，公司将抓住国家深入实施“人工智能+”行动计划及“十五五”规划建议中关于“推动科技创新
与产业创新深度融合”的重大机遇，在人工智能加速向智能体时代跃迁的浪潮之下，充分发挥出公司在人才
储备、算法安全、国产算力适配及品牌影响力等方面的领先优势。公司将深耕“AI驱动的增长操作系统”建
设，持续优化创新多模态大模型技术底座及行业模型研发，加速AI智能体在金融、治理、出行及智能制造等
高价值场景的规模化落地，夯实公司核心产品竞争力。公司致力于成为智能体时代的行业增长伙伴，努力推
动核心技术与实体经济、新质生产力深度融合，推动人工智能产业化进程和各行业智慧化转型升级，助力“
数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享”的智能经济形态建设。
(二)经营计划
1、坚定战略转型，锚定“智能体时代的行业增长伙伴”新定位
（1）全面推进品牌与业务逻辑的升维重塑
2026年，公司将迎来从“AI技术提供商”向“智能体时代的行业增长伙伴”跨越的关键一年。面对人工
智能迈入以价值创造为核心的3.0阶段，公司将摒弃单纯依靠技术指标内卷的传统模式，全面拥抱以客户业
务增长为导向的新型商业逻辑。在实际经营中，公司将严格贯彻“3R”准则，即提供自主可控的可靠技术（
Reliable）、打造深入行业场景的适配方案（Relevant）以及兑现可量化的业务增值回报（Rewarding）。
通过这种战略视角的转变，公司致力于与客户建立长期的增长共创伙伴关系，从而在激烈的市场竞争中构建
起差异化护城河，切实帮助千行百业实现基于人工智能的新质生产力跃升。
（2）紧抓“人工智能+”政策机遇拓展泛AI领域
针对国家发改委等部门深入推进的“人工智能+”行动，公司将在2026年把政策红利转化为实质性的业
务增长动力。新一轮产业政策更加聚焦于工业制造业和基础实体经济的深度赋能，这与公司深耕企业端市场
的战略不谋而合。公司将重点发力泛AI领域，紧抓快消品、3C电子、智能制造以及能源等高潜行业的爆发性
需求。公司将针对不同体量的企业采取差异化打法，对于头部大型企业，通过打造标杆性的行业大模型应用
来提炼行业认知与知识图谱；对于广大的中小企业市场，则积极顺应政策可能推出的普惠性补贴趋势，以更
具性价比的云化AI服务降低企业的试错成本。公司期望在2026年实现泛AI业务收入占比的进一步大幅提升，
将泛AI领域打造为公司业务增长的强力引擎。
2、强化“AI基础设施+AIAgent”双轮驱动，构建稳健商业闭环
（1）做深做精第一曲线业务以保障基本盘的高质量运行
在以政府、金融、交通等高壁垒行业为主的第一曲线传统业务中，2026年公司将坚持“质量驱动”的经
营理念，聚焦经营质量与现金流健康。在金融领域，公司将继续巩固在六大行等上百家头部金融机构中的市
场份额，将基于大模型技术的智能体应用进一步做深做透。在智慧公安与城市治理领域，公司将持续发挥跨
模态视觉大模型在处理复杂长尾场景中的核心优势，为客户提供高安全、高精准的实战化解决方案。通过对
第一曲线业务的深耕，公司旨在确保这一核心基本盘能够持续产生稳定的正向现金流，为全公司的技术创新
和新业务孵化提供坚实的资金保障。
（2）全力加速第二曲线业务以标准化Agent实现规模化扩张
2026年是公司全面发力第二曲线业务、实现从项目制向产品化和SaaS平台化转型的攻坚之年。公司将倾
注核心资源打造标准化的行业AIAgent产品矩阵，将直接针对企业的核心业务痛点提供智能化赋能。针对第
二曲线业务，公司将坚定不移地推进云服务商业模式的落地与普及。通过按需订阅、按结果付费等新型商业
模式，公司致力于将单次项目交付转化为可持续的长期服务收入，不断提升客户的终身价值与使用粘性，进
而推动公司整体业务毛利率水平的结构性改善与跃升。
3、夯实人机协同底座与国产化生态，保持硬科技竞争优势
（1）全面升级CWOS操作系统以打造智能体超级工场
技术创新始终是公司发展的源动力，公司将把自主研发的人机协同操作系统（CWOS）打造为业界领先的
AIAgent开发与运行平台。该平台将不局限于对单一底层模型的依赖，而是具备向下兼容并智能调度DeepSee
k、千问等多种顶尖开源或商业大模型的能力，并能将这些通用模型与企业私有知识库进行深度融合。为了
解决大模型容易产生幻觉的行业痛点，公司将重点强化平台“智能业务流”的构建能力，使AIAgent不仅能
够进行自然的语言问答，更能够直接对接企业现有核心经营管理系统，自动触发并完成采购下单、库存调拨
等实质性业务操作。此外，公司还将持续优化平台内置的低代码开发工具箱，大幅降低AI应用场景的开发门
槛与交付周期，使得公司内部研发团队和外部生态合作伙伴都能够在这个平台上像流水线一样高效组装和生
产各类专业级行业智能体。
（2）深度绑定国产算力生态并严守数据安全合规底线
面对复杂的国际科技竞争环境与国内强烈的自主可控战略需求，公司将进一步深化与以华为昇腾为代表
的国产算力巨头的战略绑定关系。公司将依托专门的联合技术团队，在国产新一代算力芯片发布的第一时间
完成大模型的底层适配和性能极致调优，确保公司在提供软硬一体机或承接地方大型智算中心建设运营项目
时，能够展现出超越同行的响应速度和系统稳定性。同时，针对金融、政企等对数据隐私极其敏感的重磅级
客户，公司将继续坚持最高标准的数据安全交付规范。在此基础上，公司还将大力投入内容审核大模型与防
伪技术的研发，积极应对人工智能生成内容可能带来的社会诈骗与伦理风险，以实际行动践行“可信AI”的
行业承诺，构筑让国家放心、让客户安心的安全技术底座。
4、全面推进AI原生组织变革，重塑内部协同与运营效能
（1）以工作流重构打造“人机协同”的新型组织形态
2026年，公司将在内部全面推行“AINative组织”体系建设，重构组织运转模式。区别于传统的人工主
导、AI工具辅助模式，公司致力于打造“人机协同、AI主导、人控核心”的新型组织形态。在此模式下，工
作流将逐步由AI主导编排，知识沉淀为组织化资产，从而大幅提升响应速度并降低业务扩张的边际人力成本
。在落地路径上，公司将全面推进工作流数字化梳理，引入DAG（有向无环图）逻辑，将日常工作拆解为标
准化、可量化、可AI化的节点流程。
（2）重塑员工核心角色并坚守数据安全底线
伴随业务流程AI化，公司员工的角色定位将迎来深刻重塑，从单纯的执行者转变为填补AI空白的操作者
（Operator）、把控质量与合规的审核者（Judge）以及设计AI工作流体系的架构师（Architect）。通过此
举，员工将脱离低附加值的事务性消耗，聚焦于核心决策、客户沟通等高价值环节。同时，在推进组织AI化
的过程中，公司将严格筑牢数据安全与合规防线。针对涉及财务、核心技术等保密数据的场景，公司采取私
有化部署方案，确保模型与数据在本地服务器安全运行，从根源上杜绝数据出境与泄露风险，为组织向AI原
生形态的平稳过渡提供坚实的安全保障。
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