经营分析☆ ◇688619 罗普特 更新日期：2025-05-01◇ 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】
社会安全系统解决方案设计实施、软硬件设计开发、产品销售及运维服务业务。
【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(%)
─────────────────────────────────────────────────
AI+安全(行业) 1.33亿 92.93 993.51万 95.61 7.48
AI+其他(行业) 1010.79万 7.07 46.91万 4.51 4.64
其他业务(行业) 3789.63 0.00 -1.25万 -0.12 -329.57
─────────────────────────────────────────────────
社会安全系统解决方案(产品) 1.11亿 77.36 508.50万 48.93 4.60
维保及其他服务(产品) 2943.78万 20.59 456.65万 43.94 15.51
安防视频监控产品销售(产品) 291.79万 2.04 75.27万 7.24 25.80
其他业务(产品) 3789.63 0.00 -1.25万 -0.12 -329.57
─────────────────────────────────────────────────
华东、华南、华中(地区) 7179.06万 50.22 776.83万 74.75 10.82
东北、华北、西南、西北(地区) 7116.69万 49.78 263.60万 25.37 3.70
其他业务(地区) 3789.63 0.00 -1.25万 -0.12 -329.57
─────────────────────────────────────────────────
直销(销售模式) 1.43亿 100.00 1040.43万 100.12 7.28
其他业务(销售模式) 3789.63 0.00 -1.25万 -0.12 -329.57
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
AI+安全(行业) 3572.25万 90.98 1293.39万 94.67 36.21
AI+其他(行业) 354.08万 9.02 72.86万 5.33 20.58
─────────────────────────────────────────────────
社会安全系统解决方案(产品) 1980.92万 50.45 671.81万 49.17 33.91
维保及其他服务(产品) 1669.34万 42.52 611.85万 44.78 36.65
安防视频监控产品销售(产品) 276.07万 7.03 82.59万 6.05 29.92
─────────────────────────────────────────────────
华东、华南、华中(地区) 3529.74万 89.90 1177.15万 86.16 33.35
东北、华北、西南、西北(地区) 396.59万 10.10 189.10万 13.84 47.68
─────────────────────────────────────────────────
直销(销售模式) 3926.33万 100.00 1366.25万 100.00 34.80
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
AI+安全(行业) 3.46亿 77.36 1.11亿 80.25 32.18
AI+其他(行业) 1.01亿 22.50 2741.24万 19.73 27.21
其他业务(行业) 63.99万 0.14 1.47万 0.01 2.29
─────────────────────────────────────────────────
社会安全系统解决方案(产品) 4.04亿 90.21 1.26亿 90.51 31.12
维保及安防教育服务及其他(产品) 2217.79万 4.95 767.37万 5.52 34.60
安防视频监控产品销售(产品) 2102.30万 4.69 549.41万 3.96 26.13
其他业务(产品) 63.99万 0.14 1.47万 0.01 2.29
─────────────────────────────────────────────────
华东、华南、华中(地区) 3.16亿 70.64 9489.85万 68.32 29.99
东北、华北、西南、西北(地区) 1.31亿 29.21 4399.01万 31.67 33.62
其他业务(地区) 63.99万 0.14 1.47万 0.01 2.29
─────────────────────────────────────────────────
直销(销售模式) 4.47亿 99.86 1.39亿 99.99 31.06
其他业务(销售模式) 63.99万 0.14 1.47万 0.01 2.29
─────────────────────────────────────────────────
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(%)
─────────────────────────────────────────────────
社会安全系统解决方案(产品) 1.10亿 93.51 --- --- ---
维保及其他服务(产品) 660.80万 5.60 --- --- ---
安防视频监控产品销售(产品) 63.24万 0.54 --- --- ---
其他(补充)(产品) 42.55万 0.36 --- --- ---
─────────────────────────────────────────────────
【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1.24亿元，占营业收入的87.08%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│客户一 │ 6272.25│ 43.87│
│客户二 │ 3450.73│ 24.14│
│客户三 │ 1253.38│ 8.77│
│客户四 │ 782.27│ 5.47│
│客户五 │ 691.13│ 4.83│
│合计 │ 12449.76│ 87.08│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【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0.47亿元，占总采购额的26.88%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│供应商一 │ 1305.62│ 7.41│
│供应商二 │ 1149.84│ 6.53│
│供应商三 │ 880.60│ 5.00│
│供应商四 │ 776.96│ 4.41│
│供应商五 │ 622.51│ 3.53│
│合计 │ 4735.53│ 26.88│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【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
在科技飞速发展的当下，人工智能技术加速从实验室走向产业深处，成为驱动全球科技和产业变革的核
心引擎，推动市场规模迅猛扩张，行业生态丰富，技术创新日新月异。2024年，行业呈现出技术突破密集、
应用场景深化、生态竞争加剧三大特征，企业既面临算力成本高企、数据安全风险攀升、行业落地门槛高等
挑战，也迎来AI技术与实体经济深度融合的黄金机遇。
作为深耕人工智能领域的科技公司，公司跟随行业变革聚焦算力、算法和数据全要素进行技术积累。目
前公司正处于机遇与挑战交织并存的关键节点，一方面行业发展带来诸多机遇，各行业数字化转型加速，国
家政策大力扶持，数据量也因技术普及大幅增长，对人工智能需求井喷；另一方面技术竞争激烈，需持续高
额研发投入保领先，而公司过往业务模式导致应收账款压力大，资金回笼慢进而影响现金流与业务拓展；同
时，受外部环境影响，公司下游客户需求出现周期性波动，部分客户因预算调整、需求延缓，订单阶段性收
缩。面对市场环境的变化，公司未盲目追求业务规模，以风险控制为先，优先承接资金有保障的订单，同时
积极应对挑战、优化商业模式，致力于实现健康可持续发展。报告期末，公司资产总额为15.21亿元，归属
于上市公司股东净资产为8.92亿元；报告期内，公司实现营业收入1.43亿元，较上年同期下降68.08%；实现
归属于母公司所有者的净利润为-1.93亿元。
报告期内，公司持续聚焦AI领域的研发投入以提升科技创新能力，在寻求更多、更深区域城市链接的同
时，以客户需求为导向，积极融入人工智能产业生态，广泛汇集资源扩展业务边界。同时，公司持续加强合
规建设，坚持回报投资者，通过回购股份稳定投资者预期，通过注销部分股份增强投资者获得感。具体经营
情况如下：
（一）聚焦主业，践行提质增效行动方案
公司聚焦主业，积极践行年度“提质增效重回报”的行动方案。在提质方面，围绕合规治理、风险管控
与生态布局等维度推动发展。公司通过更新《重大事项报告制度》等3项治理制度、开展董监高合规培训53
人次、实施4次内部审计及落实2次保荐机构现场督导，系统性强化内控体系；同时，公司积极链接上下游优
质资源，布局与自身业务发展具备较强协同性的人工智能项目，探索内生增长与外延发展双轮驱动路径，为
长期稳健发展奠定基础。
在增效方面，通过技术突破与业务结构优化，实现资源高效整合与价值创造。公司通过完善研发、市场
双向协作平台，加速产品市场化进程，提升研发精准度与成果转化率。技术布局上，新增多模态语义识别、
通用大模型行业应用等前沿技术研发，强化国产化技术突破，全年新增发明专利27项、软件著作权32项，累
计知识产权达528项，并重新通过CMMI5认证及ITSS运维三级认证，构建AI算法训练推理一体化平台，技术模
块复用率超50%。业务结构优化方面，公司以科技文旅、海洋数字经济、工业智能化等新场景为突破口，探
索数据治理、数字孪生等增值服务，推动AI技术与多行业深度融合，为可持续发展注入动能。
在重回报方面,公司连续三年实施股份回购计划：2022年公司实际回购公司股份2,207,433股，使用资金
总额2,999.58万元（不含印花税、交易佣金等交易费用）；2023年公司实际回购公司股份2,717,970股，使
用资金总额4,099.64万元（不含印花税、交易佣金等交易费用）；2024年公司实际回购公司股份4,568,743
股，使用资金总额3,010.57万元（不含印花税、交易佣金等交易费用），并注销2,207,433股历史回购股份
，通过减少总股本直接提升每股收益，增强投资者获得感。此外，公司通过优化治理结构与信息披露，持续
强化与资本市场的沟通，除了在年报等定期报告及重要临时公告中加强信息披露质量的把关，在业绩说明会
和投资者互动过程中也着重加强对发展战略和业务布局的解读，合理引导投资者预期，适当提振投资者信心
。
（二）夯实产品和运营，深化业务布局
在人工智能技术变革推动各行各业转型升级的大环境下，公司面向人工智能算力、算法和数据三大核心
要素，定位自身优势并整合内外部资源，加强产品驱动，强化运营管理，深化业务布局：
1、提炼客户痛点，打造贴近客户需求的刚需产品
经过近20年的发展与积累，公司在人工智能图像识别与视频处理等算法领域储备了较强的技术能力，在
公共安全、社会治理等应用场景积累了丰富实战经验，在人工智能技术变革的推动下，公司迎来了新的发展
契机。一方面，生成式人工智能大模型技术为公司解决客户痛点提供了新的手段和工具，创造和激发了客户
的新需求，公司以自身优势的公共安全等应用场景为切入点，提炼客户痛点和需求，以新技术打造新产品为
客户创造价值；另一方面，公司依托深度绑定客户的优势，可以深入调研城市治理、教育、医疗、文旅、工
业和农业等场景需求，合理进行产品延伸和业务布局，打造新的业务增长点。
在算力领域，公司坚持联合研发与资源整合并重，聚焦边缘端私有化部署能力打造。在加强与华为昇腾
、英伟达等算力厂商合作的基础上，进一步深化与国内算力私有化部署的头部厂商合作，针对公安、政务、
能源等对数据安全敏感的领域，共同研发适配边缘端的轻量化算力设备。比如为公安局、政府机要场所提供
“本地化算力+安全加密算法”的私有化部署方案，既满足数据不出域的安全要求，又通过边缘端实时处理
提升响应效率，降低中心端算力压力。
在算法技术领域，公司联动国内顶尖的大模型科研院所和机构，进行基础大模型技术的适配和应用，攻
坚行业垂类多模态模型。基于公司在公共安全、交通、文旅、智能制造等场景可触及的海量数据以及行业专
家知识，联合训练多模态垂类模型。例如，针对城市交通治理，研发融合“视频图像+交通流数据+天气信息
”的多模态算法模型，实现拥堵预测、信号灯智能调控，让算法真正落地行业实战场景，提升城市治理智能
化水平。
在数据领域，公司聚焦产业链全链条数据服务能力，挖掘数据价值，打造细分领域的垂类智能体。公司
发挥在过往项目案例中积累的场景数据优势，联合科研院所及行业专家，为客户提供“采集、清洗、标注、
挖掘”全链条服务，并将共性需求打包提炼为可以一站式自主解决的垂类智能体。比如为智慧城市项目清洗
多源异构的监控数据，标注交通事件特征，再通过数据分析挖掘城市安全隐患热点区域，助力客户从数据中
提取决策依据，同时确保全流程数据加密，保障数据安全可信。
2、加强产学研合作，提升科技创新能力
公司聚焦科技创新与人才发展战略，持续夯实“产、学、研、用”四位一体的生态体系。公司依托于国
家企业技术中心和罗普特人工智能学院，与集美大学等高校共建人工智能联合实验室，加强博士后工作站建
设，汇聚人工智能、计算机视觉、大数据分析等领域顶尖专家，组成攻坚团队进行核心技术攻关。公司持续
加强与国家级科研院所合作开展海洋监测、智慧治理等前沿领域的技术及产品研发，实现“实验室成果到产
业化应用”的快速转化。此外，公司依托海门海洋人工智能研究院等载体，联合客户打造“AI+产业服务中
心”和孵化基地，将技术研发、人才培养与产业落地深度融合，有效推动地方数字经济与新一代人工智能技
术融合发展。
3、强化运营管理，推进业务模式升级
公司持续完善“三维一体”客户管理模型，贴近客户并快速响应客户需求。建立动态客户分级机制，针
对性配置资源。利用大数据技术构建精准客户画像，整合客户行为数据与行业动态，识别深层需求。例如，
针对智慧城市客户，结合其区域发展规划提供定制化解决方案，涵盖公共安全、城市交通等多场景协同应用
。
为增强产业协同效应，公司积极融入产业生态，推进产业链上下游深度绑定。通过战略投资与股权合作
，公司与算力服务商、算法研发机构及硬件供应商建立合作关系。此外，公司积极筹划设立产业基金，重点
投向人工智能应用场景创新项目，通过资本赋能拓展业务边界。依托于“产业+资本”双轮驱动模式，不仅
强化供应链稳定性，还将为公司培育新的利润增长点提供支撑。
针对企业端客户市场，公司推出模块化AI解决方案，如面向制造业的智能质检系统、物流行业的仓储管
理平台，通过“轻量化产品+定制化服务”模式降低客户使用门槛。同时，依托国内领先的AI算法与硬件研
发能力，公司加强对海外市场的调研和考察，聘请专业的律师顾问为业务出海做准备，尝试探索为海外客户
提供的技术和产品服务。
（三）围绕客户痛点，以数据服务和安全可信为抓手
人工智能技术的快速发展在为行业注入创新动能的同时，也暴露出亟待解决的挑战：数据安全与模型可
信度不足、历史数据孤岛化、大模型与行业场景存在适配性鸿沟等问题，目前正成为制约技术落地的关键痛
点。面对人工智能行业机遇与挑战并存的发展态势，公司将以“客户为中心”作为核心导向，依托对行业需
求的深刻洞察与技术积累，构建安全可靠、深度适配的AI解决方案，推动人工智能技术与产业需求的深度融
合。
未来，公司将围绕客户痛点，聚焦三大核心方向：第一，强化数据治理能力，通过隐私计算、联邦学习
等技术实现数据“可用不可见”，保障客户数据主权与隐私安全；同时，基于多模态模型基座，结合行业知
识图谱与客户业务场景，开发可解释性强、决策透明的AI模型，确保技术应用的合规性与可信度。第二，针
对历史数据分散、标准不一的痛点，公司将持续迭代“行业数据中台+AI模型”的一体化解决方案，通过标
准化数据接口与智能清洗工具，帮助客户整合跨系统、跨部门的碎片化数据资产，并基于多模态模型对结构
化与非结构化数据进行统一分析，挖掘数据间的深层关联。第三，公司将进一步深化“大模型+行业知识”
的定制化路径，聚焦垂直领域痛点，以客户实际场景为训练目标，结合行业专家经验与历史案例数据，开发
轻量化、高精度的行业专属模型。
通过以上举措，公司将不仅解决行业技术应用中的核心痛点，更致力于成为客户智能化转型的“可信技
术伙伴”。未来，公司将以“安全可信、数据赋能”为核心，持续强化技术安全与合规能力、场景化解决方
案能力及生态协同能力，联合产业链上下游共建数据共享与模型迭代的开放生态，推动技术价值向行业价值
转化。在人工智能与实体经济深度融合的浪潮中，公司将持续创造技术、商业与社会的多重价值，为客户的
长期发展提供坚实支撑。
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
1、主要业务
公司是人工智能（AI）技术赋能数字经济建设的整体解决方案和产品提供商。主要面向公共安全、社会
治理、交通管理、教育医疗、文化旅游、数字海洋、应急管理、生态环境、农业互联网、工业制造等领域，
提供自主创新软硬件产品及整体解决方案。
公司基于对人工智能技术和行业应用需求特点的深刻理解，把在AI计算机视觉领域积累的技术优势向各
行业、多领域拓展，凭借丰富的产品、高效协同的服务、技术场景化应用落地的实践经验，体现差异化市场
竞争优势，形成“打通技术到行业应用最后一公里”的集成创新能力。
报告期内，公司获得“国家专精特新小巨人”企业再次认定，在巩固原有行业业务优势的同时积极探索
海洋数字经济业务市场。公司秉承“科技创新就是企业增长动能”的理念，聚焦核心技术的研发投入，重视
与高校和院士资源的深度链接与合作，推动科研成果的商用化，针对新增市场领域开发多款拥有自主核心技
术的产品和解决方案。公司在人工智能技术服务领域持续深化产学研合作，依托与集美大学共建的罗普特人
工智能学院，整合高校技术资源和人才优势，聚焦算力、算法、数据三大技术支柱，打造核心竞争力。通过
联合区域城市打造“城市智芯”基础设施，与客户共建AI应用创新中心，共同开发行业数据资源，推动垂类
大模型研发，加速AI技术在交通、应急等领域的落地应用。在数字海洋领域，公司与上海海图中心、厦门大
学合作推进海洋数字经济产业化，研发智慧海洋牧场、船舶安全导航等创新产品，构建二三维海陆融合大数
据平台，助力长三角经济带海洋经济高质量发展，目前相关技术已在厦门等地实现业务落地，服务海洋渔业
局、养殖企业等客户。在智慧文旅方面，公司通过“未来数智应用技术联合创新中心”联合院士团队，参与
庐山、崇义等地的数字化文旅建设，运用AI技术优化景区管理与服务。同时合资成立庐山创新文旅公司，开
发智能行程规划、物联网安防等系统，推动区域文旅产业智能化升级。
报告期内，公司积极布局全国区县级业务，以“小区域大作为”的战略理念，在拓展的区县打造人工智
能应用创新示范基地，凭借公司打造的RUP人工智能技术应用开发中台，为区县经济数字化转型提供AI+服务
能力，助力新质生产力建设。未来，随着公司全国业务布局的落地，有望建成全国互联互通的AI+服务网，
开展AI+运营业务，形成公司业务的稳定持续增长动能。
2、主要产品及服务
公司立足数字经济，聚焦人工智能大数据核心技术的沉淀与发展，布局区域人工智能应用创新基地，构
建人工智能大数据应用能力底座，与客户同行，深入千行百业，开拓文旅、农业互联网、海洋数字化、工业
制造等领域，为行业客户提供具有核心竞争力的数字化、智能化产品及AI+行业应用的系统级整体解决方案
，助力行业数字化转型。
报告期内，公司持续加大对数字经济领域的核心技术研发布局和核心技术人才梯队建设，强化数字技术
创新研发体系建设，在数字基础设施、人工智能、大数据等方面构建和完善技术体系。在已构建的数字技术
体系基础上，不断研发出各类数字平台产品和行业数字化解决方案，提升公司产品的市场竞争力。同时，公
司持续加大人工智能应用技术产品的研发投入，产出大量科研成果，并持续在公共安全、社会治理、智能交
通、文化旅游、教育、医疗养老、城市应急、数字海洋、农业生态、工业制造等领域不断进行AI产品创新，
将科研成果产业化，形成大量可应用于多行业、多领域的软硬件产品和解决方案。
(二)主要经营模式
1、研发模式
（1）依托产学研资源优势，合作研发攻克重点技术
公司以国家企业技术中心为驱动，以博士后工作站为平台，基于原有的人工智能和大数据等核心技术，
不断加深加大核心技术的研发工作。在人工智能赋能产业转型升级的政策背景下，公司加快行业大模型布局
和多模态人工智能技术的研发工作。同时，持续拓宽加深人工智能和大数据等技术手段赋能公共安全、社会
治理、交通管理、教育医疗、文化旅游、数字海洋、应急管理、生态环境、农业互联网、工业制造等行业领
域的产品和技术研发工作，通过人工智能和大数据等技术手段赋能更广阔的行业领域，助力各行、各业数字
化转型和智能化水平提升，助力数字中国和平安中国建设。
公司以国家政府课题为牵引，以集美大学罗普特人工智能产业学院和博士后科研工作站为平台，通过与
院士合作、引进高端技术人才、组建联合实验室、联合生态内的技术团队等多种方式进行前沿技术和产品应
用场景的落地研发工作，形成了独具特色的前沿技术合作研发机制和体系。在多年的发展和研发过程中，与
科研院所、院士专家、高校等生态内科研力量建立了良好的合作关系。
（2）依托技术中台高效研发，持续输出标准化产品
公司经过多年打造的统一研发效能框架（RUP）和一系列自主研发技术，逐步释放技术创利能力：打通
团队跨区域协助，完善持续集成开发环境，AI辅助开发工具，大幅提升研发效能，快速输出标准化技术组件
，实现高效的客户响应及交付，交付周期缩短20%以上，技术模块复用率超过50%。
公司积极拥抱新质生产力变革，将人工智能技术深度应用作为驱动发展的重要引擎。深度融合人工智能
等先进技术于研发、生产、管理各个环节，提升研发效能，使得研发团队从繁琐的工作中脱离出来，参与到
创新技术领域的研究中，进一步激发组织创新活力，为客户提供更加个性化、高品质的产品与服务，持续构
建AI技术竞争力。
公司研发架构体系不断健全，在厦门和上海两地分别成立大数据研究院和智能装备研究院，加强产学研
合作，加大博士后工作站建设。同时对研发组织架构进行提升，将集团研发和项目资源管理平台化，进一步
加强区域研发扁平化管理，不断提升核心技术成果转化率和研发产业化管理能力。除此之外，公司通过技术
委员会联合高校、博士后工作站，高效响应集团全国区域范围内的市场开拓需求，在市场实践中不断提升核
心技术创新力和业务竞争力，通过项目管理中心的深度整合与高效运作，我们持续强化项目从售前、售中、
售后的全生命周期管理体系，不断完善并创新项目管理信息化工具与平台，显著提升产品研发及项目交付的
效率及交付过程的规范。
（3）与客户共同创新，打造具备市场竞争力的产品
公司坚持与客户共同进行技术创新的研发理念，在院士带领和国家产业政策指引下，建设区域研究院和
人工智能联合实验室，同时对研发组织架构进行提升，将集团研发和项目资源进行平台化管理，加大对业务
一线的研发技术支撑力度，进一步将区域研发进行扁平化管理，打造“科研指引、全国布局、产业战略、区
域项目，纵向到底、横向到边”的研发模式。
长期以来，公司基于与业主客户深度合作，有针对性地根据当地行业特色和场景需求，打造行业应用示
范基地，开发出多个优秀行业级、具备场景落地能力、可快速复制的产品和技术解决方案，并借助市场战略
调研、产品规划、市场渠道和项目实战检验等举措不断完善产品体系，形成了从端到端的智能软硬件产品、
行业级平台等多个行业系列的产品和一体化技术解决方案。例如在厦门思明区建设的防溺水警戒项目基于人
工智能和大数据分析技术，对监控区域内的视频流进行智能分析，实现对人员离岸距离、情绪识别、人数统
计等关键信息的快速提取和准确判断。同时，结合预警处置系统，实现远程喊话、远程广播、弹窗预警等功
能，为相关部门提供及时、有效的信息支持；在沙县、江津、奉节、昆明等地，与当地业主客户在社会治理
、基层警务创新和网格化管理等领域共同打造行业标杆和产品；在湖北大冶等地，与当地业主客户共同打造
城市级智慧停车应用运营和智能停车桩等行业标杆案例和产品；在河北衡水等地，与当地业主客户共同打造
在数字经济、产业招商和化工园区应急等行业标杆性技术应用示范；在深圳，基于“新一代人工智能技术”
，围绕小散工程安全监管共同打造“两终端一平台”的智慧监管创新方案，实现以AI赋能施工安全。
2、销售模式
（1）区域化营销网络与行业化营销网络相结合，构建立体化市场体系
公司坚持以技术营销为驱动，为客户提供优质的方案设计、驻点开发，赢得客户的信任，推动区域子公
司的建设。公司以区域为单元设立子公司，目标通过不断扩展的技术型区域子公司获得市场优势，实现区域
子公司本地化、技术化、实体化，确保市场可持续性发展。
同时，公司加强与涉及行业主管部门的技术交流与政策学习，顺应行业需求大趋势，着力行业顶层设计
及整体规划；加强与行业研究机构及龙头企业的战略合作，形成精准独特的产业链定位，树立行业地位，由
上至下与区域网点形成有效融合，构建罗普特独特的立体营销体系。
（2）依托合资合作模式，加强区域资源整合，加速产业落地
公司积极利用自身的技术优势及产学研资源整合能力，结合全国各区域的产业特色，寻找当地在相关产
业领域拥有竞争优势的国有企业或地方龙头企业展开合资合作，并通过向合资公司赋能助力当地产业数字化
升级，实现与当地优势产业主体的深度绑定，助力公司业务在当地的快速落地和发展。
（3）技术变革创新，提升客户技术信任度和用户粘合度
公司将集团总部的产业和技术资源平台化，组织前线以区域为单位在当地设立子公司，将技术团队力量
下沉到区域当地用户，形成强劲技术服务体系，同客户进行联合创新，贴近客户实战进行技术服务，提供最
适合客户和当地的技术解决方案，获得客户的实战认可，与客户共同建设标杆性应用示范基地。
整合当地的数据资源，在安全合法合规的前提下，发挥集团在数据治理及数据运维方面的技术积累和保
密资质的优势，打造区域人工智能应用服务基地，提供“数据＋运维”的新型服务模式，通过对数据的挖掘
、分析、二次加工及应用，形成系列数据算法及强大的数据应用平台，从而在区域化市场提升客户粘合度及
市场影响力，为全国市场的二次销售奠定良好的应用示范效应和基础。公司目前在全国多个省市通过区域分
子公司和区域研究院与当地客户创建了数据治理和系统运维的合作模式，通过组建专业技术服务队伍，为区
域和行业客户提供数据治理和平台系统运维升级服务。
（4）加大与生态合作伙伴战略合作，构建行业生态，提升服务能力
公司在全国各区域加强与当地的集成商战略合作，向集成商提供优质的产品及行业解决方案；与优质供
应商战略合作，提倡“风险共担，收益共享”，扩大生态圈影响力。与更多集成商、供应商的战略合作，大
大提升公司的业务消化能力，缩短公司的产品营销周期，提升合作伙伴影响力，提高公司的资金周转率。
(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
根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订）及国家统计局2011年公布的《国民经
济行业分类》（GB/T4754-2011），公司所处行业为“软件和信息技术服务业”。同时公司聚焦人工智能产
业生态，依托于数据服务能力，致力于“AI+行业”服务的源头创新。
（1）行业发展阶段及基本特点
人工智能行业的发展历程是算力、算法与数据三大核心要素相互促进、共同演进的过程，当前正处在“
算力基建化、算法大模型化、数据价值化”的关键阶段，呈现出鲜明的行业特征与发展趋势。
算力资源从早期的稀缺资源逐步演变为普惠型基础设施，专用芯片与云计算技术的突破使得企业能够通
过自建数据中心、云服务或边缘计算节点构建弹性云边协同的算力网络，支撑自动驾驶、工业物联网等实时
性要求高的场景需求。算力的规模和成本可控性得到显著提升，异构计算技术增强了对不同算法不同场景的
适配性，私有化部署成为很多国央企及大型企事业单位对算力的显著需求，能效成为衡量算力基础设施效能
的核心指标。同时，国产化进程加速，国内算力芯片与算力平台的自主研发步伐加快，算力基础设施国产化
率不断提升。
算法发展则从早期的单点突破转向系统化创新，从专用模型走向通用模型再到高效推理代理模型的转变
，经历了从传统机器学习到深度学习、再到生成式AI与多模态模型的范式升级，在算法效率、推理能力和多
模态能力均有显著提升。当前阶段的算法创新以模型复杂度、参数规模的指数级增长为特征，千亿参数的大
模型与跨模态融合能力显著提升了技术的通用性，但同时也面临技术门槛高企、研发成本攀升的挑战。算法
研发需紧密结合行业知识与数据特征，例如通过小样本学习、迁移学习等技术解决数据不足的痛点，同时需
应对模型可解释性与安全性的难题，而可追溯的决策路径与风险预警机制成为技术落地的关键。
数据作为人工智能的“燃料”，也是AI发展的核心驱动力，已从早期的单纯积累转向高质量多样化数据
的深度价值挖掘。数据规模与多样性呈爆炸式增长，数据治理与安全合规能力、算力算法配合协同能力、数
据要素化资产化价值化的转化能力、数据生态体系与数据人才体系成为核心竞争点，数据隐私保护与合规要
求不断提高。行业正通过数据中台、联邦学习等技术整
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