[年报]千方科技(002373):2021年年度报告
原标题:千方科技:2021年年度报告 2021 年年度报告 2022 年 03 月 第一节 重要提示、目录和释义 公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真 实、准确、完整，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连 带的法律责任。 公司 负责人夏曙东、主管会计工作负责人张丽娟及会计机构负责人 ( 会计主 管人员 ) 赵金丽声明：保证本年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 所有董事均已出席了审议本报告的董事会会议。 本报告中涉及对公司未来计划及发展规划等前瞻性陈述，不构成公司对投 资者的实质承诺，投资者及相关人士均应对此保持足够的风险认识，并且应当 理解计划、预测与承诺之间的差异。 公司在本报告第三节 “ 管理层讨论与分析 ” 中 “ 十一、公司未来发展的展望 ” 之 “ （三）未来面对的风险因素 ” ，详细描述了公司经营中可能存在的风险，敬 请投资者关注相关内容。 公司经本次董 事会审议通过的利润分配预案为：以 1,570,188,160 为基数， 向全体股东每 10 股派发现金红利 0.00 元（含税），送红股 0 股（含税），不以公 积金转增股本。 目录 第一节 重要提示、目录和释义 ................................ ................................ ................................ ....... 2 第二节 公司简介和主要财务指标 ................................ ................................ ................................ ... 8 第三节 管理层讨论与分析 ................................ ................................ ................................ ............. 12 第四节 公司治理 ................................ ................................ ................................ .............................. 67 第五节 环境和社会责任 ................................ ................................ ................................ ................. 91 第六节 重要事项 ................................ ................................ ................................ .............................. 92 第七节 股份变动及股东情况 ................................ ................................ ................................ ....... 119 第八节 优先股相关情况 ................................ ................................ ................................ ............... 132 第九节 债券相关情况 ................................ ................................ ................................ ................... 133 第十节 财务报告 ................................ ................................ ................................ ............................ 134 备查文件目录 1 、载有公司负责人、主管会计工作负责人、会计机构负责人签名并盖章的财务报表。 2 、载有会计师事务所盖 章、注册会计师签名并盖章的公司 2021 年审计报告原件； 3 、报告期内公开披露过的所有公司文件的正本及公告的原稿。 4 、其他备查文件。 释义 释义项 指 释义内容 千方科技、上市公司、本公司、公司 指 北京千方科技股份有限公司，证券代码： 002373 控股股东、实际控制人 指 夏曙东 千方集团 指 北京千方集团有限公司，上市公司股东，夏曙东控制的企业 千方信息 指 北京千方信息科技集团有限公司、上市公司的全资子公司 宇视科技 指 浙江宇视科技有限公司 ，上市公司的全资子公司 千方捷通 指 千方捷通科技股份有限公司，由紫光捷通科技股份有限公司更名，上 市公司的全资子公司 北大千方 指 北京北大千方科技有限公司，千方信息的全资子公司 博观智能 指 济南博观智能科技有限公司，千方科技的控股子公司 千方城市 指 北京千方城市信息科技有限公司，千方信息的全资子公司，由北京掌 城科技有限公司更名 甘肃紫光 指 甘肃紫光智能交通与控制技术有限公司，千方信息的控股子公司 阿里网络 指 阿里巴巴（中国）网络技术有限公司，上市公司股东 阿里巴巴集团 指 Alibaba Group Holding Limited ，阿里网络的实际控制人 鸿泉物联 指 杭州鸿泉物联网技术股份有限公司，上市公司的参股公司，科创板上 市公司 厦门盘天 指 盘天（厦门）智能交通有限公司，北大千方的控股子公司，由北京盘 天新技术有限公司变更而来 联陆智能 指 联陆智能交通科技（上海）有限公司，上市公司参股子公司 财政部 指 中华人民共和国财政部 中国证监会 指 中国证券监督管理委员会 《公司法》 指 《中华人民共和国公司法》 元 指 人民币元 智慧交通 指 智慧交通是在智能 交通的基础上，在交通领域中充分运用物联网、云 计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术，通过高新 技术汇集交通信息，对交通管理、交通运输、公众出行等交通领域全 方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑，使交通系统在区域、城 市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力， 以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效 率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。 V2X 指 Vehicle to X ，是未来智能交通运输系统的关键技术。它使得车与车、 车与人、车与基站、基站与 基站之间能够通信。从而获得实时路况、 道路信息、行人信息等一系列交通信息，从而提高驾驶安全性、减少 拥堵、提高交通效率、提供车载娱乐信息等。 物联网 指 物物相连的互联网，物联网的核心和基础是互联网，是在互联网基础 上的延伸和扩展的网络，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之 间，进行信息交换和通信。物联网通过智能感知、识别技术与普适计 算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中。 车联网 指 是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过 GPS 、 RFID 、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境 和状 态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息 传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以 被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安 排信号灯周期。 AI 指 Artificial Intelligence 的简称，即人工智能。一种新的能以人类智能相 似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、 图像识别、自然语言处理和专家系统等。主要目标是使机器能够胜任 一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。如机器学习、计算机视 觉等。 大数据 指 巨量数据 集合，无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管 理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞 察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 云计算 指 基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联 网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。 AIoT 指 人工智能物联网， AI （人工智能） +IoT （物联网）。 AIoT 融合 AI 技 术和 IoT 技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘 端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、 万物智联化，物 联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系， 除了技术上需要不断革新，技术的落地与应用更是现阶段物联网与人 工智能领域亟待突破的核心问题。 OS 指 Operation System 的简称，即操作系统。 ReID 指 Person re - identification 的简称，即行人再识别。是利用计算机视觉技 术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术，给定一个监控 行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视 觉局限，并可与行人检测 / 行人跟踪技术相结合。广泛应用于智能视频 监控、智能安保等领域。 TOCC 指 交通运行协调中心（ Transportation Operations Coordination Center ）简 称 "TOCC" ， TOCC 围绕综合交通运输协调体系的构建，实施交通运 行的监测、预测和预警，面向公众提供交通信息服务，开展多种运输 方式的调度协调，提供交通行政管理和应急处置的信息保障。 ETC 指 电子不停车收费系统（ Electronic Toll Collection System ），实现了车辆 在通过收费节点时，通过专用短程通信技术实现车辆识别、信息写入 并自动从预先绑定的 IC 卡或 银行账户上扣除相应资金。这一技术使 得道路的通行能力与收费效率大幅度提高。 NVR 指 Network Video Recorder ，即网络视频录像机，是网络视频监控系统的 存储转发部分， NVR 与视频编码器或网络摄像机协同工作，完成视 频的录像、存储及转发功能。 IMOS 指 IP Multimedia Operation System 的简称，即 IP 多媒体操作系统。是监 控、视讯会议等多媒体产品共有的软件平台，其本质上是一个通用的 支撑多媒体综合监控、会议通信、语音通信、信息发布应用的中间件 平台。 IPD 指 集成产品开发（ Integrated Product Development ，简称 IPD ），是一种 卓越的产品开发模式。这种模式在综合业界最佳实践要素的框架指导 下，通过流程重整和产品重整，提高产品开发有效性、缩短产品上市 时间、提高产品利润，为顾客和股东提供更大价值的目标。 第二节 公司简介和主要财务指标 一、公司信息 股票简称 千方科技 股票代码 002373 股票上市证券交易所 深圳证券交易所 公司的中文名称 北京千方科技股份有限公司 公司的中文简称 千方科技 公司的外文名称（如有） China TransInfo Technology Co., Ltd 公司的外文名称缩写（如有） CTFO 公司的法定代表人 夏曙东 注册地址 北京市海淀区东北旺西路 8 号中关村软件园一期 27 号楼 B 座 501 室 注册地址的邮政编码 100085 公司注册地址历史变更情况 2012 年 5 月 3 日，由 “ 北京市海淀区北四环中路 238 号柏彦大厦 803 - 808 室 ” 变更至 “ 北京市海 淀区中关村南大街甲 8 号 10 层 1002 号 ” ， 2014 年 7 月 1 日，变更至 “ 北京市海淀区学院路 39 号 1 幢唯实大厦 901A 室 ” ， 2017 年 5 月 8 日，变更至 “ 北京市海淀区东北旺西路 8 号中关村 软件园一期 27 号楼 B 座 501 室 ” 。 办公地址 北京市海淀区东北旺西路 8 号中关村软件园一期 27 号院千方大厦 B 座 办公地址的邮政编码 100085 公司网址 www.ctfo.com 电子信箱 [email protected] 二、联系人和联系方式 董事会秘书 证券事务代表 姓名 郑学东 康提 联系地址 北京市海 淀区东北旺西路 8 号中关村软 件园一期 27 号院千方大厦 B 座 北京市海淀区东北旺西路 8 号中关村软 件园一期 27 号院千方大厦 B 座 电话 010 - 50821818 010 - 50821818 传真 010 - 50822000 010 - 50822000 电子信箱 [email protected] [email protected] 三、信息披露及备置地点 公司披露年度报告的证券交易所网站 深圳证券交易所 http://www.szse.cn 公司披露年度报告的媒体名称及网址 《中国证券报》、《上海证券报》、 《证券日报》、《证券时报》，巨潮资讯 网 www.cninfo.com.cn 公司年度报告备置地点 公司证券事务部 四、注册变更情况 组织机构代码 9111000074614377XB 公司上市以来主营业务的变化情况（如 有） 公司上市以来主营业务未发生变化。 历次控股股东的变更情况（如有） 2014 年 6 月 6 日，公司控股股东变更为夏曙东先生。目前夏曙东先生直接持有公 司股份 239,692,806 股，通过北京千方集团有限公司持有公司股份 109,175,576 股， 合计持有公司股份 348,868,382 股，共占公 司总股本的 22.07% 。 五、其他有关资料 公司聘请的会计师事务所 会计师事务所名称 致同会计师事务所（特殊普通合伙） 会计师事务所办公地址 朝阳区建国门外大街 22 号赛特广场 5 层 签字会计师姓名 傅智勇、周芬 公司聘请的报告期内履行持续督导职责的保荐机构 √ 适用 □ 不适用 保荐机构名称 保荐机构办公地址 保荐代表人姓名 持续督导期间 国泰君安证券股份有限公司 上海市静安区新闸路 669 号博 华广场 36 楼 蒋杰、徐开来 2020 年 4 月 13 月至 2021 年 12 月 31 日 公司聘请的报告期内履行持续督导 职责的财务顾问 □ 适用 √ 不适用 六、主要会计数据和财务指标 公司是否需追溯调整或重述以前年度会计数据 □ 是 √ 否 2021 年 2020 年 本年比上年增减 2019 年 营业收入（元） 10,281,096,020.39 9,418,895,592.43 9.15% 8,722,189,767.58 归属于上市公司股东的净利润 （元） 724,019,294.34 1,080,858,196.93 - 33.01% 1,013,374,155.73 归属于上市公司股东的扣除非经 常性损益的净利润 （元） 630,602,729.05 785,334,738.61 - 19.70% 751,808,761.79 经营活动产生的现金流量净额 （元） 241,525,863.67 1,311,667,953.39 - 81.59% 937,207,167.51 基本每股收益（元 / 股） 0.46 0.72 - 36.11% 0.69 稀释每股收益（元 / 股） 0.46 0.71 - 35.21% 0.68 加权平均净资产收益率 5.97% 10.51% - 4.54% 11.93% 2021 年末 2020 年末 本年末比上年末增减 2019 年末 总资产（元） 19,679,398,469.64 19,383,886,359.48 1.52% 16,220,412,885.98 归属于上市公司股东的净资产 （元） 12,444,656,697.19 11,961,363,890.58 4.04% 9,004,665,599.02 公司最近三个会计年度扣除非经常性损益前后净利润孰低者均为负值，且最近一年审计报告显示公司持续经营能力存在不确 定性 □ 是 √ 否 扣除非经常损益前后的净利润孰低者为负值 □ 是 √ 否 七、境内外会计准则下会计数据差异 1、同时按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □ 适用 √ 不适用 公司报告期不存在按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 2、同时按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □ 适用 √ 不适用 公司报告期不存在按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 八、分季度主要财务指标 单位：元 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 营业收入 1,776,155,035.67 2,347,986,708.16 2,627,524,808.34 3,529,429,468.22 归属于上市公司股东的净利润 140,210,107.44 366,510,350.92 48,742,713.19 168,556,122.79 归属于上市公司股东的扣除非经 常性损益的净利润 132,334,166.60 188,208,493.68 213,305,869.90 96,754,198.87 经营活动产生的现金流量净额 - 785,42 5,372.68 267,433,819.50 - 9,747,937.43 769,265,354.28 上述财务指标或其加总数是否与公司已披露季度报告、半年度报告相关财务指标存在重大差异 □ 是 √ 否 九、非经常性损益项目及金额 √ 适用 □ 不适用 单位：元 项目 2021 年金额 2020 年金额 2019 年金额 说明 非流动资产处置损益（包括已计提资产减 值准备的冲销部分） - 27,152,160.96 41,307,131.18 - 21,941,366.80 计入当期损益的政府补助（与公司 正常经 营业务密切相关，符合国家政策规定、按 照一定标准定额或定量持续享受的政府补 助除外） 38,103,681.45 55,098,211.09 84,571,730.64 除同公司正常经营业务相关的有效套期保 值业务外，持有交易性金融资产、交易性 金融负债产生的公允价值变动损益，以及 处置交易性金融资产交易性金融负债和可 供出售金融资产取得的投资收益 129,295,922.50 314,263,904.29 269,012,418.36 除上述各项之外的其他营业外收入和支出 - 2,946,680.40 - 26,363,634.93 - 16,769,671.23 减：所得税影响额 26,195,054.10 63,671,526.40 52,579,869.71 少数股东权益影响额（税后） 17,689,143.20 25,110,626.91 727,847.32 合计 93,416,565.29 295,523,458.32 261,565,393.94 -- 其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况： □ 适用 √ 不适用 公司不存在其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况 。 将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第 1 号 —— 非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益项目 的情况说明 □ 适用 √ 不适用 公司不存在将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第 1 号 —— 非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常 性损益的项目的情形。 第三节 管理层讨论与分析 一、报告期内公司所处的行业情况 公司需遵守《深圳证券交易所 上市公司自律监管指引第 3 号 —— 行业信息披露》中软件与信息技术服务业的披露要求 公司主营业务涉及智慧交通、智能物联、人工智能等领域。各业务板块互相支撑、互为增强，形成一 个有机整体。人工智能提升智慧交通和智能物联产品及解决方案的智能属性和综合产品竞争力；智能物联 板块补强智慧交通业务的自有产品组合，带动人工智能业务的多场景扩展；智慧交通业务为人工智能业务 提供丰富的算法训练场景和应用扩展、为智能物联业务带来配套的解决方案。同时各板块业务也拥有自己 独立的外部客户群，互相形成交叉销售，在对外方面呈现各自板块的行业特点。 （一）智慧交通行业政策、发展阶段及特点 1、智慧交通行业政策 国家交通强国战略、新基建政策、十四五规划不断助推交通行业的数字化转型。从顶层设计到配套实 施，智慧交通行业政策红利持续释放，政策需求双轮驱动助推智慧交通行业迎来持续高景气发展，ICT技 术与交通基础设施互动所产生的融合科技效应，附以对数据能力的深度挖掘，带动行业效率持续提升。 智慧交通行业近期的核心政策包括国家层面的数字经济政策、新基建政策、交通强国政策，以及交通 部、公安部、工信部等相关部委在交通规划、交通安全及秩序管理、智能网联等方面的相关政策。这些政 策主要围绕交通基础设施的扩展升级、数字化、智能化、网联化方面展开。作为交通新基建、数字交通和 低碳交通的践行者和排头兵，这些方面也正是公司在的核心业务所在。 国务院《国家综合立体交通网规划纲要》— 推进交通基础设施数字化、网联化；推动新一代通信技 术、人工智能等的行业应用；至2035年，基本建成便捷顺畅、经济高效、绿色集约、智能先进、安全可靠 的现代化高质量国家综合立体交通网； 国务院《第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》— 加快数字化发展、建设数字中国、打造数字 经济新优势、加快数字社会建设步伐、提高数字政府建设水平、营造良好数字生态，其中交通为重点行业； 交通运输部《综合运输服务“十四五”发展规划》、《数字交通“十四五”发展规划》、《公路“十四五” 发展规划》、《交通领域科技创新中长期发展规划纲要（2021—2035年）》— 公路网总里程由2020年底 的519.8万公里增长至2025年底的550万公里，高速公路里程同期由16.1万公里增长至19万公里；打造数字 智能的智慧运输服务体系，加强新一代信息技术在运输服务领域的应用，推进数据资源赋能运输服务发展， 构建交通新型融合基础设施网络；完善公路感知网络，实现基础设施全要素、全周期数字化，建设监测、 调度、管控、应急、服务议题的智慧路网平台，综合利用科技手段，开展风险动态监测预警和分析研判； 打造综合交通运输“数据大脑”,完善部、省两级综合交通运输信息平台架构，加强数据资源的整合共享、综 合开发和只能利用；交通设施数字感知，信息网络广泛覆盖，运输服务便捷智能，行业治理在线协同，技 术应用创新活跃，网络安全保障有力”的数字交通体系深入推进，“一脑、五网、两体系”的发展格局基本建 成，交通新基建取得重要进展，行业数字化、网络化、智能化水平显著提升，有力支撑交通运输行业高质 量发展和交通强国建设；深化ETC应用；重点强调提升城市交通拥堵综合治理技术水平，推动新一代信息 技术在交通运输与城市协同发展，提高城市交通“全息感知+协同联动+动态优化+精准调控”智能化管理水 平；加强资金保障，推动落实各级政府支出责任； 公安部《交通管理科技发展规划2021-2023》— 建设全国统一规范、省级统一版本的视频专网集成指 挥平台、推广全国统一的道路交通监控设备联网接入软件，到2023年，50%地市、80%县市完成建设统一 的专网集成指挥平台；完善隧道智能监控、交通控制和诱导系统，强化交通安全风险主动防控；打造高速 公路、国省道情指勤督一体化“智慧大脑”平台，到2023年，建成使用高速公路和国省道情指勤督一体化实 战平台的公路里程超过50%；加强利用视频、雷达等技术对交通违法的查处；加强城市统一交通信号管理 平台建设、提高信号控制系统联网率，到2023年，城市交通信号机联网率达75%以上，城市交通检测设备 配置率达55%以上，80个城市建成统一的交通信号管理平台；加大在线交通仿真技术应用，到2023年，36 个大城市开展交通运行态势评估； 工信部《“十四五”信息通信行业发展规划》— 建设新型数字化融合基础设施，推动C-V2X与5G网络、 智慧交通、智慧城市等统筹建设；到2025年，重点高速公路、城市道路实现蜂窝车联网（C-V2X）规模覆 盖； 国家发展改革委、住房城乡建设部、公安部、自然资源部《关于推动城市停车设施发展的意见》— 到 2025年，全国大中小城市基本建成配建停车设施为主、路外公共停车设施为辅、路内停车为补充的城市停 车系统，信息技术与停车产业深度融合基本形成。 2、智慧交通产品行业发展阶段及特点 政策推动、客户需求、技术进步使得交通行业从信息化向数字化加速转型，ICT系统从行政支撑系统 向生产系统演化，数据逐渐成为核心生产要素之一，互联互通、数据要素赋能等特征促使智慧交通行业全 面走向“云-边-端”一体化技术融合和全生命周期价值运营。智慧交通市场份额开始向掌握数据、算法能力 和对行业有着深入理解的头部企业集中。 iMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2020年智慧交通行业市场规模为2287.0亿元，同比增长19.2%， 2022年预计市场规模将达到3519.8亿元，两年期行业复合增速24.05%，预计2023年中国智慧交通市场规模 将突破4000亿元，行业单年增速将达到24.1%至4367.0亿元。智慧交通行业长期处于增长态势，但由于项目 实施、验收、收款主要集中于下半年，季节性特征较为明显。同时由于我国不同地区经济发展和技术发展 水平不平衡，导致目前我国智能交通管理系统的投资、建设，在各地区发展不均衡，智慧交通业务也呈现 出一定的区域性特点。 （二）智能物联行业的发展阶段及特点 智能物联（AIoT）产业作为全球现代数字经济的重要组成部分，在城市管理、工商业赋能、智慧生活 等领域中发挥着重要作用。经过产业链的共同合作，AI算力成本得到快速下降，算法生态日益完善，算力 供应逐渐充足，智能化渗透率不断提高，视觉智能与数据智能融合创新，多频段频谱的感知加速融合，智 能物联端侧设备逐渐向边缘计算设备进化，商业价值快速涌现，行业发展空间全面打开。 根据《中国安全防范行业年鉴》，国内安防产业总产值在2020年为8,510亿元。丰富的产品系列、全面 的客户群体及持续扩展的场景应用保障了产业的进一步稳步增长。报告期内，技术迭代速度的加快、产品 门槛不断提高、供应链紧张等趋势使得行业市场份额进一步向头部集中。从全球不同区域看，国内产业受 资本、技术和需求驱动，明显领先于其他国家。更快的产品迭代速度、更好的性价比、更完善的供应链使 得中国智能物联产业全球竞争力持续强化，在海外的市场份额持续提升。 （三）人工智能行业特点及发展阶段 以计算机视觉为核心的人工智能（AI）经历了多年的技术普及和市场拓荒之后，从感知智能开始向认 知智能跃迁，并加速进入技术与产业深度融合的AI 3.0时代。我国目前智能制造行业规模约3.3万亿元，而 AI技术在十大工业领域的平均渗透率在2019年尚不到9%，因此国家“十四五”规划明确提出要持续推动互联 网、大数据、人工智能技术等同各产业的深度融合，人工智能进入高速发展时期。 二、报告期内公司从事的主要业务 千方科技是国内领先的交通行业数字化解决方案提供商，致力于将交通行业带入数字世界。“让世界 更安全、更便捷、更智能”的愿景，驱动着公司不断努力创新。公司以实现交通行业的数智化转型与创新 为使命，依托自身在全业务领域、全栈式技术、全要素数据及全生命周期服务的优势，提供智能物联时代 的Omni-T全域交通数字化解决方案，并积极打造交通行业的产业互联网平台，为交通行业客户创造价值。 公司现有业务涵盖智慧运输、智慧交管、智慧公路、智慧民航、智慧轨交、智慧停车、智慧社区、智慧校 园等核心领域，累计成功交付中大型智慧交通项目逾6,000个。 同时，公司通过全资控股的宇视科技深度布局智能物联领域。宇视科技是全球领先的AIoT（人工智能 物联网）产品、解决方案与全栈式能力提供商，以全景、数智、物联产品技术为核心，不断加大AI等创新 技术研发投入，持续丰富AIoT产品线，深化全球化战略布局，赋能政府客户的数字化治理、企业客户的数 字化转型及个人消费者的智慧化生活。 报告期内，公司通过博观智能子公司和投资联陆智能深度进入人工智能赛道和智能网联域汽车电子赛 道，并取得了突出的效果。 千方科技深耕行业21年，产品和解决方案应用于全球150多个国家和地区、覆盖全国31个省市自治区 和300多个城市，服务超过2000个行业头部客户，通过2B2C模式每天为约3亿人次的交通出行提供支持保障。 （一）公司核心能力 进入数字经济时代，服务垂直行业和多场景的科技公司需要在算法、算力、数据、操作系统、客户服 务（解决方案能力）等的一个或多个角度具备突出的能力，才能形成有效竞争力。千方科技在智慧交通和 智能物联领域，除通用算力之外，在算法、数据应用、操作系统及解决方案等方面都拥有全面领先优势， 并籍此构建了一个多要素互相强化的一站式技术服务体系。 1、基于场景、价值导向的一流AI算法能力 公司通过旗下博观智能以视觉智能为核心，基于公司所拥有的智慧交通、智能物联等广阔场景，不断 训练和迭代行业领先的AI算法，为客户创造价值，在ReID、KITTI、ICDAR等十余项重要国际算法和数据 集比赛中荣获冠军，同时打造开放的BrePaaS平台，结合全自研的BreSuite产品引擎和BreService服务引擎， 流水线化生成和迭代各类场景的针对性算法，通过与外部合作伙伴合作，快速赋能工业生产等其他领域。 1.1 智慧交通和智能物联场景实践赋能算法迭代升级 基于在智慧交通、智能物联领域的优势和场景沉淀，千方科技在智慧地铁、机场、高速、农村道路、 智慧校园、市域治理、智慧社区等细分场景中深化提炼行业需求，不断打磨和迭代算法，如对交通场景包 括抛洒物检测、交通事故检测、缓行检测、机动车驶离检测、拥堵检测以及车流量、平均速度、时间占有 率、空间占有率、车头时距、车头间距、排队长度、交通状态等详细场景分析，对算法的准确性、鲁棒性 等都有极强的训练和提升效果。目前公司AI算法能力在智慧交通和智能物联等场景处于领先位置，不但提 升了公司在智慧交通和智能物联解决方案的竞争力，也对外输出服务同行客户。 1.2 BrePaaS平台打造算法快速生成能力 公司为AI 3.0时代构建了AI人工智能“1+2”技术栈—BrePaaS平台+BreSuite一站式AI产品化引擎和 BreService全流程AI服务引擎。BrePaaS平台基于在交通行业和物联行业十余年的AI技术积累，以理解大量 产业的低数据量和碎片化的场景为核心，打造AI人工智能的快速响应，快速部署和快速迭代。 博观智能AI “1+2”技术栈 1.3 快速向不同行业多场景扩展 凭借历史积累的场景提炼能力、自研的轻量化一站式AI产品化引擎，迅速切入多个碎片场景并迅速、 有效的提炼、迭代高精度识别的AI算法，如在安全生产过程中检测员工佩戴安全帽、工作服、区域入侵、 裸手检测、人车分流等20余种行为事件。此外，公司在智慧煤矿、智慧石化、智慧电力、3C、粮油等领域， 深入细分场景，通过创新性的产品和快速生成及部署的算法，为制造企业降本增效提供动能。截止2021年 末博观智能已推出包括100+AI训练学习算法、200+预训练模型、900+行业算法。 2、强大的交通大数据应用能力 千方科技综合运用现代通行技术、信息技术、计算机技术、导航定位技术、图像分析技术、数据处理 分析技术等，将交通系统所涉及到的人、车、道路、及环境有机地结合在一起，并通过整合交通行业全业 务域、全要素数据，在数据层面构建融合、治理、分析及GIS应用的全栈技术体系，打造了面向交通全行 业的智能数据中台，对外提供覆盖流量、拥堵、事件、天气等多维度的全国公路网运行“一张图”动态感知 及监测能力，实现交通数据的标准化、智能化，规范化，充分挖掘数据资产价值，将数据变为真正的生产 要素，直接助力客户生产力提高。 千方科技交通大数据提供从基础的数据接入、存储、计算到数据的集成管理、元数据管理、数据质量 管理、数据共享管理、数据标准管理的全生命周期管理。面向TOCC、智慧高速、智慧交管、智慧停车、 智慧机场等细分行业提供数据的分析、预测、挖掘可视化等数据服务，实现了全域交通业务的“可测、可 控、可进化”。 千方大数据技术架构 3、“云边端”统一技术架构的操作系统，以软件定义场景需求 3.1 云边端统一的交通云操作体系，实现软件定义交通基础设施 千方科技于2020年全面启动技术架构转型升级，推出了千方交通行业云及行业OS，坚持基于场景的“云 -边-端”全栈式技术融合创新战略，为客户提供低成本的全生命周期、全业务链应用服务能力。2021年千方 行业云及行业OS在交通管理、交通运输、高速路网、民航等领域全面战略落地，实现了应用、算法及数据 在中心云侧及边缘计算侧、端设备侧的统一调度编排、按需分发、按场景驱动，实现软件定义基础设施； 并通过体系贯通持续提升开发能力、节省开发成本、提高开发效率、构建了面向交通行业未来的技术核心 能力。 千方科技云-边-端技术架构 基于云-边-端统一架构体系打造的千方交通aPaaS平台通过对物联网平台、统一认证权限、流程引擎、 规则引擎、三维地图、视频平台、大数据平台等核心技术中台的研发及打磨，完成了千方科技智慧交通在 设备接入能力、用户及权限配置、流程设置编排、数据及API规则编排、地图管理及物体编辑、视频接入 处理、交通行业业务指标库、主题库等领域的积累及沉淀，有力支撑了核心能力的多项目复用、提升前端 开发及整体项目交付速度、降低交付成本。 3.2 云边端统一架构的智能物联IMOS平台支撑视频智能多场景快速部署 公司智能物联业务自成立以来，不断迭代自己全系产品软件系统的统一调度平台，并于2021年公司发 布IMOS 10.0版本，围绕去中心化理念，针对云平台、边缘计算、终端三大类产品的特点进行二次设计及 深度优化，其核心逻辑架构图如下： IMOS 10.0技术架构 IMOS 10.0采用微服务及容器技术，实现软件模块在横向及纵向上的充分解耦，保证每个子模块都能 稳定、充分的向前演进，在产品适应方面更具弹性。在云平台方面，通过不同模块组合，采用类似积木搭 建的方式快速实现新的功能组件。在大规模部署环境下，任何组件都能够实现分布式集群部署及故障迁移， 保证业务的高可靠及连续性。在边缘计算方面，通过容器技术实现硬件资源的集约化利用，推出符合客户 场景的不同算力的一体机。在终端方面，提供开放容器环境，可以灵活、快速的部署公司与三方客户的智 能算法，实现算法场景的自定义。 IMOS 10.0从单总线升级为服务+数据双总线架构，实现不同系统之间的高效资源共享。服务总线提供 高并发、高弹性的业务调用能力，数据总线提供实时、大吞吐量的数据订阅及分发能力，有效解决了业务 调用及数据分享方面的平衡及瓶颈问题。双总线架构向合作伙伴全面开放，合作伙伴按照统一标准可以注 册及调用新的服务，增加新的数据类型。通过双总线技术，打造平等共存、各司所长的多元生态环境。 IMOS 10.0增加了智能多算法服务框架，破解传统智能多算法仓库面临的算法厂商及平台厂商产品高 度耦合、产品部署难、功能升级难、产品利旧难等各种问题。在多算法服务框架之下，屏蔽底层不同厂商、 不同系统的差异，对客户提供统一的服务界面及体验。 与IMOS 10.0适配的自研aPaaS架构，支持零代码开发，熟悉业务的非技术人员可通过拖拉拽方式快速 创建新的数据模型、技战法及界面布局，帮助客户破解当前面临的定制需求开发周期长、费用高等普遍的 难题，支撑公司产品向更多细分场景快速拓展。 4、完备的硬件产品研发能力 千方科技拥有全系列智慧交通专属硬件产品，包括感知传输端的视频及雷达产品、ETC全线产品、电 子车牌全系产品、V2X全线产品，控制侧的信号机/信控系统，边缘计算方面的ECU边侧计算单元、MEC 边端智能体等。千方科技对智慧交通场景的深刻理解和把握有助于公司更好的把握新产品推出的时机以及 对产品功能的快速迭代和打磨，如交通雷达在交通场景的多车道覆盖、虚拟断面划分、多目标追踪等等方 面的需求都要有深刻的业务理解才能满足，该等理解协助公司旗下共同控制实体的交通雷达产品研发时间 从立项到批量交付时间缩短至四个月以内。 公司智能物联侧产品布局涵盖视频编解码器、存储、视频管理产品，公司不断从全光谱技术维度拓展 前端产品系列，从可见光摄像头，到热成像采集、雷视一体感知设备、面向疫情防控的人体温度采集设备 等。此外，公司不断从应用维度丰富产品种类，持续布局LCD/LED各类显示终端、人脸通道产品、云存储、 智能一体化装备等产品。产品厚度从中高端行业类产品方案到面向下层渠道市场toB/toC产品方案，每年可 销售的硬件产品型号达到16,000多种。这种大量持续推出新产品的能力得益于公司在智能物联行业的深耕、 对多种技术创新融合的能力、研发立本以及精工制造的基因、供应链的强大支撑。这些能力，配合下游渠 道的扩张，将支持公司持续、迅捷地推出更多类型智能物联产品。 5、多场景、高价值、端到端的解决方案能力 公司将自身的AI能力、端侧智能能力、云边端统一调度框架、自研aPaaS平台有效融合，结合长期积 累的行业大数据应用能力、业务认知和专家智库，发展出了针对各种新式交通需求迅速推出高价值完整解 决方案的强大能力，直击客户痛点，并敏捷化交付。 （二）公司的主要产品 1、人工智能算法及产品 经过多年沉淀，公司积累了大量的场景实践，包括100多种AI训练学习算法、200多种预训练模型及900 多种行业算法落地。 1.1 智能交通类算法 交通事件检测类算法：抛洒物检测、交通事故、缓行检测、机动车驶离、拥堵检测、烟火检测、起雾 检测、异常停车、非机动车禁闯、占用应急车道、行人禁闯、逆行检测、道路积雪检测等交通异常事件告 警，支持车流量、平均速度、时间占有率、空间占有率、车头时距、车头间距、排队长度、交通状态等交 通参数分析。 智慧车站类算法：跌倒检测、剧烈运动检测、烟火检测、吸烟检测、客流密度检测、物品遗留检测、 物品搬移检测、区域客流计数、拌线客流计数、客流受阻检测、快速移动检测、人员逗留检测、值岗检测、 区域入侵检测、卷帘门下站人检测、拌线检测、逆行检测、扶梯异常检测、轮椅检测、隔栏递物、逃票检 测等系列算法。 民航智慧机坪类算法：非保障车辆入侵保障区域、指挥人员到位、红线区域车辆入侵、适航性检查、 民航车牌识别、停止线违规、车辆超速、车辆入侵、反光衣着装、安全帽佩戴、人员在岗、旅客误闯停机 坪、区域入侵、烟火检测、阻碍物阻挡通道、保障节点识别等算法。 1.2 智能物联类算法 园区安全类算法：值岗检测、离岗检测、睡岗检测、玩手机检测、打电话检测、抽烟检测、安全帽检 测、服饰识别、越界检测、区域入侵检测、攀高检测、人员徘徊检测、剧烈运动检测、快速移动检测、人 员聚集检测、人员跌倒检测、消防通道占用检测、车辆违停检测、烟火检测、口罩识别、人脸识别、车牌 识别等算法功能。 城市管理类算法：暴露垃圾检测、出店经营检测、游商小贩检测、机动车违停检测、非机动车违停检 测、违规广告牌检测、违规晾晒检测、人群聚集检测、垃圾桶满溢、犬类识别、路面不洁识别、占道经营 检测、违规撑伞检测、道路积水检测、积存渣土检测、建筑垃圾、乱堆物料检测、打包垃圾检测等算法。 水利应用类算法：水位识别、水尺读数、河道漂浮物、垂钓识别、人车闯入识别、采砂船识别、河岸 垃圾检测等水利行业应用的24小时全天候智能化检测。 1.3 工业安全生产类算法 安全生产类算法：安全帽检测、工作服检测、烟火检测、抽烟检测、打电话检测、人车分流检测、裸 手检测、面罩检测、安全背带检测、烟火检测等工业生产场景所需算法。 智慧卸油类算法：安全行为检测、顺序流程检测等。支持引车入位检测、安全隔离检测、放置轮档检 测、连接静电夹（充分释放静电）检测、灭火器放置检测、卸油管连接检测、卸油完成后确认检测、全程 人员值守检测。 智能矿山安全类算法：矿山安全电子封条类算法、人员出入井识别检测、运输设备运行状态识别（皮 带是否运转 / 皮带有无物料）、货运车辆出矿识别、调度室空岗检测、摄像头遮挡检测、挪动角度识别检 测。 仪表识别类算法：设备状态监测、3类各型开关（垂直伸缩型、双柱水平旋转型、三柱水平旋转型）、 3类断路器状态指示（分合符号、分合字符、球状符号）诊断算法，SF6、油位、油温、计数器表计读数等。 1.4 智能制造类算法 粮油行业机器视觉解决方案：图像阈值处理算法、图像OCR 字符定位、OCR字符分割以及字符识别 算法。 3C电子行业机器视觉解决方案：图像预处理算法、对比度调节算法、滤波调参算法、图像运算算法， 支持零件缺陷检测、外包装完好性识别、焊缝位置检测、颜色识别、杂质检测、零部件字符OCR识别等应 用。 1.5 边侧AI Box 千方科技旗下博观智能针对前端普通网络摄像机智能化升级推出了工业级一盘位智能分析设备，即摇 光系列AI Box，集成视频解码、数据传输、存储、智能算法等多种技术为一体。产品被广泛应用在加油站、 小型园区、工厂、园区、校园、社区等成本要求高、视频路数接入量小的碎片场景。 2、交通云及行业解决方案 千方科技交通云是依托自研交通aPaaS平台、云边端一体贯通的OS系统为核心基石，结合云计算、大 数据、知识图谱、数字孪生等技术和能力，生成行业应用的一系列系统的集合，并以云化、服务化、容器 化、平台化方式为客户提供包括行业应用、数据服务等多种形式的交通领域云服务，助力客户实现数字化 管理、精细化运营、智能化服务的全面转型升级。 千方科技交通aPaaS平台，由交通大数据平台、交通AI算法平台、通用技术平台、交通业务智库管理 平台，交通应用编排平台等核心平台构成，具备容器管理、多集群管理、云边应用协同编排等核心能力。 该平台将千方科技在交通行业多年的业务经验和专家知识进行了有效沉淀，形成交通行业知识图谱，快速 赋能客户业务创新，为客户业务价值持续探索及数据价值挖掘，提供灵活、稳定、快速、持续的支撑。 公司在整体交通云框架内、基于自研aPaaS平台和多年沉淀的业务智库，打造了智慧路网云、智慧交运 云、智慧交管云、智慧民航云、智慧停车云、智慧轨交云等多个子行业云，形成了上百种交通行业应用， 并结合这些应用、在统一技术框架内打造了一系列针对不同场景的完备解决方案，如： 智慧路网解决方案，该方案从高速公路全路网出发，以全方位感知网络为基础，以多源数据为核心要 素，以云控平台为载体，依托2个智慧化中台、5大类智慧化应用，实现高速公路建、管、养、运、服全业 务领域智慧提升，并探索开展高等级车路协同、混合交通流主动交通管控、（准）全天候通行等高速公路 创新场景应用，推动智慧高速发展，实现 “全数字基础设施建设、全要素实时监测、全路域主动管控、全 车辆精准收费”的总体目标。已在黑龙江、吉林、四川等多地实现落地应用； 城市交通综合治理解决方案，该方案以大数据赋能作为城市交通综合治理基础，依托“精细化+智能化” 两大工程，通过路网结构优化、交通组织优化、交通工程优化、停车管理优化、慢行交通优化、公交系统 优化和科技管控提升等七种治理手段，实现城市交通多个场景的综合治理，解决了交通管理中“行车堵、 停车难”的痛点难点，并于2021年在杭州滨江区交通综合治理、北京SKP商业区治理等项目进行复制推广； 交通安全事故预防治理解决方案，该方案结合“交通安全大数据预警管控治理平台”以及“基础交通安 全提升工程”和“科技信息化提升工程”，充分发挥“大数据+交通工程”的综合治理理念，融合千方科技独有 的重货定位数据和全国公路路网数据，构建大数据条件下的交通安全治理业务智库，围绕“人-车-路-环境- 企业”为安全责任主体进行全要素安全评价指标体系构建，运用大数据和机器学习算法进行安全事故成因 分析、评价和治理，为交通安全的精准预警防控提供科学的决策依据和技术手段，催化数据赋能、整体智 治，实现管理向治理的提升，最终实现服务于城市道路、农村道路、高速道路的交通安全事故预防和减量 控大。该解决方案在杭州瓜沥镇农村道路安全综合治理项目、陕西榆林市重货安全监管项目、苏州重货安 全研判项目上实现快速复制和推广； 交通情指勤督业务智库解决方案，该方案面向交通情报研判、指挥调度、勤务管理和警务监督等核心 业务，围绕着警情和情报事件的处置业务展开，实现指挥中心对交通资源、警员和事件的一体化呈现、监 测、控制、调度和处置业务的综合管理和智能提升，从而健全勤务指挥制度，完善指挥调度流程，提高交 通事件处置效率，提升应急处置能力，构建多级扁平化指挥体系，提升客户日常指挥调度、重大活动安保 等业务的智能化程度。该方案于2021年在北京冬奥交通保障等项目实现了推广复制； 智慧运输解决方案，该方案打造了智慧公交、出租（网约）车监管与服务、共享单车重点营运车辆监 管与服务、安全生产监管、智慧港航、智慧枢纽、交旅融合、一网通办、信用管理、MaaS出行即服务、农 村公路管养、公路全资产管理、公路基础设施灾害监测预警等全业务领域的智慧运输解决方案。同时打造 以“三个基础体系、四大核心平台、N个场景应用”为特点的TOCC 3.0产品，推动交通运输多种跨层级、跨 部门、跨行业的数据融合应用，满足G端、B端、C端多场景多类型需求。该方案及产品已覆盖全国三分之 一以上省级、多个省会级和地市级城市，市场占有率全国领先； 综合执法解决方案，该方案面向交通运输综合行政执法业务，依托AI识别、大数据碰撞分析、智能传 感等现代科技手段，构建了“集、智、协、服”一体化的交通运输综合执法解决方案，率先提出综合执法边 缘智能体的应用，实现超过百余种违法场景的智能执法赋能，为客户提供全产业链产品、服务和解决方案， 逐步打造全场景、全流程、全智能的交通运输综合执法体系，实现综合执法体系和能力的现代化； V2X整体解决方案，该方案结合公司在智能网联侧的完整产品链（端智能，ETC全线产品、V2X全线 产品，ERI全线产品、视频及雷达系列产品、边端智能、信号机/信控系统、ECU边侧计算单元及MEC边端 智能体等），依托对用户价值的理解，提供智能网联及交通数字化新基建领域的创新解决方案技术赋能， 相关产品目前已顺利通过基于中国标准的LTE-V2X“三跨”“四跨”“新四跨”多项国内权威机构的认证测试， 具有全网通信、米级定位、接口丰富、环境适应、场景全面等优良性能。通过规模部署C-V2X网络、路侧 单元和智能交通信号灯等基础设施，实现城市智能路口在全息路口、信号控制、信号优化、车路协同等方 面功能迭代升级，并通过 “网联云控式”实现高级别自动驾驶示范区的快速建设； 动静态交通一体化解决方案，千方科技于2021年11月份正式发布行业内首个“城市级动静态交通一体 化”解决方案，融合动静态交通数据，将多业态停车场进行联网管控，依托“云+停车”建设理念，实现对城 市停车的全场景覆盖、全技术整合、动静态结合、全生命周期运营的产业链重构，真正实现城市停车的智 能化、数字化升级改造，覆盖城市停车产业的规划、投资、技术、建设、运营全过程领域，从技术模式、 业务模式、合作模式、运营模式实现了全面的整合与创新，搭建停车资源综合管理运营体系，为城市管理 者提供交通空间规划、停车场资源管理等的平台支撑和数据支持。该方案已在天津南开区等地落地。 智慧机场数字化安全运行解决方案，该方案围绕机场全域数据管理中心与安全运行主题，综合采用移 动终端、5G、室内定位、电子地图、数据关联、数据分析、算法模型、机器视觉、语音识别等智能化手段， 实现对机场安全管理体系运行、安全风险隐患管理、安全责任落实和安全法定自查等的全方位数字化支撑， 对安全绩效管理提供实时的过程监控和科学的量化评价，实现机场数字化场景安全管理体系的应用和赋 能，方案在首都机场安全管理平台等项目实现了推广及复制。 智慧机场数字化协同运行解决方案， 该方案基于民航运行共享数据，通过对数据深度治理和融合应 用，围绕数字化赋能、精细化管控两大主题，综合运用大数据分析、机器学习、运筹优化、智能视频、数 字孪生等新技术，打造机场运行态势感知、运行延误预警、资源协同调度、数字机坪运行、空域流量和容 量监控等创新一体化应用，实现区域运行研判、统一运行监控、统一运行指挥调度、统一资源优化配置、 智能辅助决策、智慧应急等业务功能，有效构建智慧机场数字化协同运行场景落地，该方案在山西机场集 团数据共享及协同运行等项目中实现了推广复制。 3、智慧交通专属硬件产品 千方科技拥有全系列智慧交通专属产品，包括：1）城市智能路口所涉及的电警卡口、雷达，信号控 制类的交通信号机、信号机手持遥控发射器、实时处理各类路口信息的边缘计算体；2）智能网联系列的 V2X RSU、OBU及云控平台；3）交通运输方面的非现场执法的治理超载类产品、交通流量调查产品；4） 高速公路计费产品等等。 4、智能物联全系列产品 4.1 智能物联前端产品 公司在智能物联前端环境感知与信息提取领域布局了活动摄像机、固定摄像机、双摄联动摄像机三大 系列产品： 4.1.1 摄像机 （1）活动摄像机产品体系 （2）固定摄像机产品体系 （3）双摄联动产品系列 针对大场景、大范围区域的监控痛点问题，公司开发了双摄联动球机产品，可以方便快捷实现全景画 面捕获，重要目标跟随抓拍，关键细节提取。 4.1.2 雷视一体机系列 千方科技旗下宇视科技的雷视产品采用雷达和视频深度融合技术，利用雷达探测远、测量准、持续跟 踪及全天候运行等特点和视频图像分析识别车辆、人体特征信息等特点，融合两种技术的特点优势，提高 数据采集准确性、事件分析能力和环境适应性。在交通路侧领域助力城市交通缓堵治理、高速公路准全天 候通行、预防道路交通事故“减量控大”、车道级交通管理控制和车路协同等多方面的智慧交通建设；在周 界安防领域可以更为精准地发现并预警非法闯入的安全事件；为乡镇、小区的治安防控提供人车信息及轨 迹等多维的基础数据。 4.2 智能物联NVR解析类产品 在视频物联边端智能存储及计算设备方面，公司依据对各行业的深度理解及硬件、算法研发上的大量、 长期经验积累，发布了大量满足场景智能化需求的产品。边缘产品包括智能存储、智能存算和智能计算三 大系列： 4.3 智能物联显控类产品 公司旗下宇视科技于业界首推“大显示”概念，即大显示=大屏+控制+内容+安全，并形成完整的宇视科 技显示解决方案。大屏产品中全系列小间距LED产品自主研发，具备高可靠硬件设计、高质量图像算法优 化、质量稳定的特点。核心产品显示+控制产品一共有两大类14种产品类别，组成如下: 4.4 智能物联存储类产品 公司的存储类产品包括通用存储和视图存储等，通用存储设备又分为网络存储设备和通用分布式云存 储设备两类。网络存储设备是公司为各类数据存储方案量身定制的具备极高性价比的新一代存储产品。通 用分布式云存储设备是公司新推出的全新一代可以大规模横向扩展的分布式云存储产品。视图存储系列产 品是针对智能物联行业大规模集中式或分布式存储需求而推出的产品，提供存储虚拟化管理功能，将所有 存储节点空间合并成一个存储虚拟池，对外提供海量存储空间管理。 4.5 智能物联计算类产品 4.5.1 通用计算 公司智能物联板块经过十余年的技术沉淀和积累，根据各个行业的不同客户关键需求，进而打造的高 性能、高可靠、高可用、低功耗、可扩展的通用计算产品，支持X86和ARM架构，支持硬件模块化解耦， 满足各类软件的要求。 4.5.2 智能计算 公司的智能计算服务器，具备高性能的GPU处理器，通过扩展槽达到单机百T以上存储能力，满足各 类行业的超高数据分析需求；同时能够配合视图分析、大数据等多种深度学习视觉分析算法，满足不同模 型的业务需求，为各行业全局解决方案的智能计算提供更加强有力的支持。公司智能计算系列服务器产品 具备并行计算模式，为互联网、金融、通信、交通等各类基于智能AI计算技术的行业提供包含视频、图片、 物联网等多种数据的智能分析计算需求，提供高性能、高可靠、低功耗、超强扩展能力的高效计算分析体 验。 4.6 智能物联安全类产品 公司安全产品主要专注视在频安全领域，目前已经获得国家信息安全中心、公安部检测机构等权威机 构认证以及超过30项安全创新专利，并首批获得GB35114证书。 公司的网络产品款型丰富，精工制造，在2021年从无线网桥到百/千/万兆交换机到高性能交换机，从 接入、汇聚到核心交换机，从非网管到网管交换机均做了款型补全，给用户丰富的选择，适用于各种视频 监控场景的组网。 4.7 智能物联边侧智能硬件产品 针对智慧园区、路侧停车、智能家居等边缘侧细分场景，公司也推出了一系列智能产品： 4.8 智能物联管理平台 公司智能物联管理平台包括软件产品和硬件产品，其中软件产品提供开发中间件和数智计算支撑能 力，硬件产品提供适合云中心、边缘计算的高性能智能计算卡和高密服务器。管理平台面向最终客户发布 主要产品包括视图信息管理平台、数据智能平台、融合平台一体机三大类。视图信息管理平台提供看控存 查基础视频监控功能以及视频巡更、可视指挥、预案合成、报警联动等数百个视频图像专业应用。数据智 能平台由视觉计算和数据计算两种组成，视觉计算提供视觉计算调度平台、多算法服务框架和各类视觉智 能算法，数据计算提供大数据组件、数据聚类组件、数据智能开放服务组件等组成。融合平台一体机具备 易部署、易使用、轻量化、场景化等特点，在系统规模扩容时可以通过多台部署自动延展为分布式系统。 5、汽车电子业务 千方科技通过共同控制实体联陆智能全面布局汽车网联化业务，目前已推出5G V-Box，C-V2X OBU、 UWB数字钥匙等车外网的全域射频硬件产品，并获得多家主机厂定点。其中5G V-Box产品结合了5G、V2X、 高精度定位等功能，更有效的辅助智能驾驶。此外，在千方科技与联陆智能业务链条互相协同下，前装ETC 产品也已经从定点进入量产阶段。 （三）公司主营业务经营模式 1、研发+生产+销售的产品销售模式 在该业务模式下，公司在收到市场需求后进行分析，根据销售或客户预测及研发投入做出产品开发决 策，并根据市场反馈情况对已有产品进行优化改进，之后进行量产和向客户直接销售。公司旗下智慧交通 板块及智能物联板块的软硬件销售、人工智能产品的算法及AI-Box销售业务、通过共同控制实体进行的汽 车电子业务都采用该业务模式进行经营。在该业务模式中的生产部分，公司采用“自主生产＋外协加工”模 式，根据不同产品的预计销售量、产品复杂度等决定是自主生产还是委外加工，以此来柔性控制产能。在 智能物联业务中，该类业务模式主要应用在公司的EBG和海外业务板块，销售体系主要依靠国内两级分销 架构和海外多渠道多层次的立体分销网络进行。在汽车电子业务中，产品量产前通常有客户的“定点”环节， 以保障销量和前期研发投入的回收。 2、咨询/设计+研发+交付的行业解决方案类经营模式 在该类业务模式下，公司对客户需求进行前期的深入调研和问题分析，然后出具专业、精准的解决方 案，并集合自身的算法能力、数据能力、平台能力、应用软件、端侧硬件以及外协部分产品和能力，为客 户进行一体化解决方案交付，提供从需求提交、方案咨询、勘测设计、产品研发、生产、销售到交付、售 后、运维的全流程全生命周期服务。 公司在智慧交通大型建设项目领域、智能物联针对部分PBG板块和大行业服务及智慧园区等特定场景 服务领域、AI业务针对某些细分行业服务时，采用此种解决方案销售模式。在此类解决方案提供业务模式 下，公司基本全部采用直销和准直销的模式进行销售。 3、运营类业务经营模式 在部分静态交通、城市信号配时优化、城市新基础设施管理等领域，公司自身或联合当地基础设施拥 有者以合资合作模式，借助公司自主研发的静态交通云平台、交通信号优化管理云平台、基于物联感知的 城市交通基础设施运营平台等，提供针对各类新型融合型城市基础设施的运营服务，定期直接向B端客户 或者交通设施拥有者收取运营费用，间接向C端用户收取费用，即为S2B2C模式。 另外在车联网领域，公司旗下共同控制实体联陆智能利用自己车联网硬件的前装客户优势，通过自研 车队管理系统、数字化商砼管理系统等云平台为客户提供经营管理工具和运营服务。 三、核心竞争力分析 （一）品牌优势和行业影响力 千方科技采取了多品牌策略以覆盖不同的业务板块，各个子品牌在各自领域都有着极强的行业影响 力： 千方科技主品牌为国内智慧交通行业龙头企业，在智慧高速、智慧交管、智慧交运TOCC等领域拥有 领先的市场份额，持有多项行业内一级和三甲资质，是国家高新技术企业、国家企业技术中心、国家技术 创新示范企业，拥有交通运输部“智能交通技术与设备交通运输行业研发中心”，北京市发改委“基于互联网 平台的综合交通服务与技术北京市工程实验室”、北京市发改委“车路协同自动驾驶北京市工程研究中心” 等行业研发平台，多次荣获国家技术发明二等奖、省部级特等奖，名列工信部2020中国软件百强企业前30 强。 宇视科技是国内智能物联行业的前三甲企业，在全球范围内名列第四，在机场等安全防控要求等级极 高的细分赛道拥有领先的市场份额，是国家知识产权示范企业、国家高新技术企业、国家企业技术中心、 国家级博士后工作站、浙江省创新型领军企业，多次荣获国家科技进步二等奖，在杭州市荣获市政府设立 的最高奖项–杭州市人民政府质量奖。 博观智能作为AI领域的后起之秀，具备领先的自研算法能力，仅成立两年时间，就在多项国际顶级算 法竞赛中拔得头筹，包括“MOT Challenge”中取得MOT20Det、MOT17Det多目标检测任务第一名、“OCDAR” 国际票据扫描件文字识别和信息提取大赛中取得检测和识别双任务榜单第一名、“VERI-Wild”国际ReID车 辆跨镜追踪比赛中取得榜单第一名、“KITTI”车道检测算法数据集评测榜单第一名等。 此外，公司旗下厦门盘天、冠华天视、联陆智能等都分别在交通运输综合执法、轨道PIS系统、车联 网前装硬件等细分赛道拥有领先的市场份额和分别多次获得本领域内的国家级奖项和认证。 （二）前瞻性的研发体系 公司一贯重视技术创新对企业发展的重要意义，多年持续坚持研发投入力度，在北京、杭州、天津、 武汉、济南、西安、成都、重庆、兰州、郑州、广州、深圳等十数个城市形成了三院五所八中心、明确分 工而又互相支撑和备份的完整研发体系，技术人员占总员工比一直保持在50%以上，多年来在多项关键技 术能力上取得持续突破，专利、重大专项课题等研发成果显著。公司基于集成产品开发模式（IPD），在 算法、数据、操作系统等方面形成持续迭代的领先闭环，在交通、物联、人工智能边侧智能、车联网前装 硬件等板块不断推出性能优越、引领行业的新产品及解决方案。 在智慧交通领域，公司利用研发优势和对行业趋势的研判，在2021年引领性地将全域交通解决方案升 级为2.0版本，在全栈式技术基础上更加深入渗透客户建管养运服全生命周期服务能力，并推出了自研的智 能路口完整解决方案以及动静态交通一体化的智慧停车云产品。 在智能物联领域，公司自身通过改造的适合行业特点的U-IPD研发流程，兼顾质量与速度，不断推出 新产品序列，并将产品软件统一管理平台迭代至10.0版本。公司软件项目质量管理在2015年通过CMMI5认 证，为业界首家。 另外，基于场景优势和十余年行业积累，公司投入300多人专注于人工智能领域，搭建了全能力、全 链条的集开放AI PaaS平台“BrePaaS”、AI产品化引擎“BreSuite”和AI服务引擎“BreService”的“1+2”全景AI技 术栈，形成了基于深度学习的模型训练与数据生产技术为核心的人工智能全链路输出能力，构建了以“快”、 “灵”、“轻”为我们自己特色的三大核心特点。“快”是指公司基于全自研的BreSuite人工智能基础设施实现了 算法训练平台、训练数据、算法模型、推理、自动化测试、发布等多层面、可扩展的算法流水线生产体系， 对AI产品研发过程进行全生命周期的自动化和数字化管理，实现了流水线式的算法快速生成，从接触需求 到生成Demo算法的时间控制在72小时之内。“灵”是指公司利用全自研BreService全流程AI服务引擎，和多 年行业场景历练，能迅速、准确为客户碎片化场景需求匹配最佳算法，使得算法在该场景实现极高的准确 率。“轻”是指公司凭借全自研的轻量化BrePaaS平台，以小样本技术打造轻样本的训练方案，有效降低传统 深度学习模型对大量样本的依赖，并通过自研的AdaptNet轻量化网络架构，将基线模型的参数量降低70%， 将模型参数量大幅减少的同时，保障算法指标的稳定，从而大幅降低客户对算法产品的TCO总拥有成本。 截至2021年12月31日，公司累计获得国家及省级科技类（未包含品牌荣誉类）奖项25项，承担了国家 省部级重大专项60项，累计申请专利3,648项，其中发明专利2,829项，拥有软件著作权1,395项。 （三）全国性营销网络及全球渠道覆盖 千方科技深耕大交通行业多年，拥有广泛的营销服务网络并持续完善，公司在全国各主要片区和核心 城市设有分支机构，为本地客户提供及时快捷的本地化服务；同时与重点地区的交投集团、高速公路集团、 当地交通产业平台等成立合资公司，共同经营当地市场，如黑龙江、吉林、甘肃、山东、山西、湖北等地。 各地办事处以及合资公司的贴身服务，附以公司持续深耕的理念、平台型产品的高切换成本等特点，为公 司提供了很好的客户粘性和订单连续性。 在智能物联领域，为更好地适应用户需求，提高内部运营效率，2021年宇视科技启动内部业务架构变 革重组，将国内业务调整成PBG、EBG两个业务群，面对不同类型的市场和客户，各自聚焦目标市场，分 别为公共服务领域用户和企事业用户提供服务。目前国内市场已形成六个片区、三个代表处、两个事业群、 一个事业部的市场布局。在全国30个省会城市、直辖市均已设立一级办事处机构，实现全国省会城市全覆 盖。同时在全国非省会城市布局了80多个二级办事处机构。国际市场方面，公司在韩国、越南、美国、俄 罗斯、泰国、印尼、荷兰、墨西哥、法国、意大利、澳大利亚等多个国家建立了分支机构，并通过多级渠 道覆盖约150个国家和地区。 其他包括人工智能、汽车电子等业务则根据各自重点客户所在地特点进行针对性布局，并根据客户拓 展情况实时扩展营销覆盖。 （四）完备的供应链支撑和先进的柔性制造体系 公司的供应链保障、制造体系主要在智能物联板块和汽车电子板块，在2021年整体半导体板块供应紧 张、汽车芯片“一芯难求”的情况下，有效保障了物料的充足供应和客户项目的及时交付，体现了公司供应 链体系的韧性和强度以及在紧张时期公司对供应链管理的强大能力。 智能物联板块以“订单准交、有效产出、提高流速”为基础理念打造全球智能制造基地，运用TOC管理 思想（价值流、优先级、齐套管理、控制投料），自研计划订单交付系统（PODS），实现各业务环节动 态优先级的统一，资源自动分配和生产按序加工，以精工制造、高效准交为标准，覆盖全球销售的所有产 品。公司制造中心全面打造定制化、柔性化生产车间，配置世界一流的试验设备、自动点胶、自动测试生 产线，灵活应对多品种、大/小批量加工。SMT加工采用世界领先设备，具有“高精度、高速度、高柔性” 的特点。整机加工具备业内一流的功能测试、图像测试，采用自主研发的视觉自动化检测、图像自动化检 测等项目，具有多终端同时测试、信息统计收集、工序校验等功能，实现自动测试判定和系统防呆，并配 有气密、安规、老化、雨淋等工艺实验能力，进一步保障产品的加工质量。其中视觉自动化检测项目获得 杭州市职工“五小”创新成果奖。公司自建的SFC生产管理系统，可实现“从哪里来，到哪里去”，即物料往 前可以追溯到厂家和批次信息，成品可以追溯具体客户和地址，追溯水准远超行业平均水平，确保质量数 据可全面追溯。同时公司还构建了CCA（CCA：凡事有清单（Checklist）、凡事有检查（Check）、凡事 有防呆（Automation））体系，全员参与质量管理，并对生产问题与管理流程进行优化。在仓储环节，公 司设立四大国内区域库，两大海外库，实现全流程智能化管理：通过 WMS、DMS、ERP等系统，实现快、 准、成本最优的库存管控，整体效率远超行业平均水平，并自研物流公众号，信息集成到物流公众号平台， 实现内外部统一物流查询可视化，与客户及时共享。物联板块在过去两年上游芯片等物料供应紧张的情况 下，通过加强与核心供应商的合作以及数百家上游企业的联动，有效保障了各种器件的充足供应。 汽车电子板块，公司旗下共同控制实体联陆智能在产品线不断扩展的同时，供应链布局持续优化。在 电子料市场波动较大的情况下准确预测物料走势，与核心物料供应商关系不断加强，同时，各部门联动协 调使得销售与生产计划不被割裂，保证产品按时平稳交付。在2021年芯片短缺情况下，通过自身以及股东 强大的全球供应链体系，协调上游电子器件厂商及时的保障了客户交付要求，未出现行业内普遍存在的“断 供”现象。2021年，联陆智能自建完成重庆工厂，在优化成本控制的基础上，打造柔性链，控制库存量， 提高产能与供应链稳定性，进一步提高准时交付率，为获取更多项目打好坚实基础。 （五）完善的人才梯队建设 千方科技秉承着“人才管理是核心竞争力”的人力资源理念，全方位发掘和培养人才，始终把人才的发 展和管理作为组织发展与战略目标实现的重要支撑。通过打造完善的人才梯队，激发员工内驱力和组织活 力，实现员工自我价值与事业成就感的双重提升，营造持续学习、保持竞争的组织氛围。 同时，千方科技高效利用绩效管理机制，强化基于贡献的价值导向，逐步形成自我约束、自我激励的 机制，推动落实公司的业务发展战略。公司秉承“以价值创造者为本”的理念，持续夯实人力资源体系机制， 通过人才的选、育、用、留和企业文化建设等工作，不断激发员工工作内驱力、激活组织价值创造活力， 积极推动组织变革，促进价值链持续正向循环，支持公司战略发展。 四、主营业务分析 1、概述 2021年，疫情仍然在全球范围内蔓延，全球产业链、供应链面临深度调整、地缘政治格局出现扰动， 外部环境存在高度不确定性。对内，中国经济以“十四五”规划为大局发展新坐标，积极打造以数字经济为 核心的经济发展新格局。公司以完整的研发体系和持续的研发投入为抓手，以多年行业积淀为基石，积极 赋能布局数字经济产业，在智慧交通及智能物联等领域持续发力。 报告期内，公司实现营业总收入102.81亿元，同比增长9.15%；实现归属于上市公司股东的净利润7.24 亿元，同比下降33.01%，主要系市场波动导致我司持有鸿泉物联的公允价值变动较2020年同期下降较大， 销售渠道拓展以及研发投入加大导致费用上升所致。 公司智慧交通业务（剔除子公司视频产品贡献）实现营业总收入42.31亿元，同比增长0.02%，若扣除 ETC产品及拆除省界收费站项目影响，智慧交通业务收入同比增长19.52%。其中城市交通业务实现收入 14.51亿元，占智慧交通业务收入比34.30%；城际交通业务实现收入24.63亿元，占智慧交通业务收入比 58.20%；其他业务实现收入3.17亿元，占智慧交通业务收入比7.50%。智能物联业务（包括部分物联产品 在智慧交通领域的销售）实现收入60.74亿元，同比增长15.11%。人工智能业务实现收入0.87亿元，同比增 长43.22%。 1.1 云边端一体化增强全域交通控制力，强者恒强行业优势凸现 智慧交通是千方科技历史发展中最核心的领域之一，2021年，公司依托交通运输部及地方政府“十四 五”发展规划，紧跟交通强国、交通新基建的决策部署，以数据优势为基础，以技术优势为支撑，以经验 优势为保障，构建智慧交通运输云智能体系，升级业务应用创新服务能力，加速实现对全业务场景赋能。 1.1.1 城市交通领域持续深耕（涵盖智慧交通及智慧交管业务） 1.1.1.1 智慧交运领域 2021年千方科技继续推进在交通运行协调中心（TOCC）、综合执法、智慧枢纽、智慧港航、重点营 运车辆监管与服务、安全生产监管等领域的业务积累，实现科技治超、智慧港航、交旅融合、“四好农村 路”综合管理等领域突破创新，重点打造全要素交通运输业务中台，加速AI识别、大数据分析、智能传感 等技术运用，促进“云-边-端”一体化协同，增强全域交通运输管理与服务能力，实现强者恒强。 报告期内，公司实现了赣州TOCC、昆明TOCC二期、贵州省公路治超、成都执法、重庆质监二期等项 目的顺利交付，并为客户创造量化效益。其中成都执法监控系统告警快达2-5秒/辆，精准度高达95%，改 变了过去人盯人、人盯车的传统低效模式，实现了一眼识别、一刻查处、一网监管；2021年11月上线的肇 庆源头治超项目，仅3个月就使得车货总重超过80吨的车辆数量下降90%新项目扩展方面，公司充分把握市 场机会，努力扩大市场份额，成功中标宣城、常德、遵义等地30余个项目，继续保持城市级智慧交通的引 领地位。 1.1.1.2 智慧交管领域 2021年千方科技遵循“云-边-端”一体协同的业务架构，打造了以道路全息感知能力为基础,涵盖云智能、 边缘智能、端智能在内的一体化的智能路口硬件和云控业务平台，以软件定义交通基础设施的方式建设面 向未来可平滑升级的新模式智能路口，向城市交通治理的业务数字化和智能化迈进。该平台通过高精度地 图技术、AI智能算法、大算力芯片、边缘计算技术拟合多源交通大数据资源，建立高精度、多维度模型算 法，实现路口“全方向、全天候、全要素”的全域数字化，为交通管理信息互联提供数据源头，为隐患排查、 交通安全、交通信号优化、交通组织优化等深度治理奠定数据基础,让每个路口都具备全息感知、孪生再现 和智能管控能力，使城市智能交通管理体系实现分布与集中相结合，增强城市交通管理的管控效能。 智慧交管所交付项目逐渐显现明显效果，杭州市滨江区的综合交通治理项目上线后，2021年一季度滨 江区高峰拥堵指数同比下降5%；浙大儿童医院滨江院区周边高峰延误指数下降25.8%，浙大儿童医院和浙 大二院滨江院区治理后月均接诊患者上升120000人；龙湖天街商圈日均拥堵持续时间下降44.2%，商圈治 理后月均增加客流上升30000人；互联网产业园周边公交客流上升13.7%。 2021年，随着千方科技Omni-T全域交通解决方案和云边端智能路口产品的发布，公司凭借此优势产品、 能力和经验，接连促成北京平谷、北京朝阳、山西晋城、江西南昌等多地的智慧交管项目中标，有效增强 了公司的全域交通控制力和核心竞争力，实现智慧交管领域的年度营收显著提升。同时，公司继续加大创 新研发投入，面向城市交通管理领域的交通组织优化、智能路口、安全管控等方面，新增多个产品立项， 并进入产品开发阶段。 1.1.2 城际交通领域稳扎稳打 在城际交通领域，高速公路信息化及数字化升级业务稳扎稳打，充分把握客户业务机会，同时加强隧 道提质升级等新产品新方案研发，依托扎实的客户资源基础实现快速落地，推动业务成长；智慧路网业务 承接城际交通智能化升级建设机遇，积极打造业内领先的云控平台、视频上云、AI稽查、路网监测评价等 多项智慧交通云服务，抢占行业发展先机，已在黑龙江、深圳、浙江等多地实现落地应用，助力产业变革， 技术实力、业务能力、品牌影响力进一步得到市场认可，实现了市场份额较传统业务的显著提升；ETC政 策刺激影响逐渐消退，行业发展进入常态，公司持续加强前瞻布局，把握衍生业务需求。 2021年城际交通领域重点推进的解决方案涵盖：智慧高速总体方案、高速公路视频云联网系统方案、 主动交通管控解决方案、运行监测系统解决方案、智慧隧道解决方案、智慧服务区解决方案、全天候通行 系统解决方案、自由流收费解决方案、收费稽核系统解决方案、差异化收费解决方案、公路资产采集系统 解决方案、基础设施健康监测解决方案、智慧养护系统解决方案、车路协同系统解决方案。通过为客户提 供创新、合理的各类解决方案，大大降低了客户创新的时间和经济成本，提高了客户的工作效率。如： 将高速运营数据应用于路网运行监测，例如精准流量监测、路网运行综合评价、显著提高路网运行监 测的精准度； 将路网运行监测数据，用于养护，根据不同路段轴载进行精确的预测和养护预算； 将高速货运数据和运行监测数据，应用于收费稽核，极大提高稽核算法的成功率和取证能力； 将省域货运数据应用于车辆精准画像，进一步应用于差异化收费，做到精准的引流和分流，为车主提 供更贴心的服务； 将路网运行监测数据，应用于冰雪路面的清理，合理调度资源，在不增加投入的情况下，通过降低等 待时间提高道路使用率； 通过对于历史数据的学习，准确预测未来的交通情况，做好提前量管控。 1.1.3 车路协同持续升级，多标杆项目落地 2021年千方科技智能网联事业部以需求为引导，以创新为驱动，按需部署路侧感知和通信设备，在延 崇高速（新一代交通控制网及智慧公路示范项目、冬奥会重大交通保障项目）、吉林珲乌高速（新一代国 家交通控制网和智慧公路试点项目、吉林省境内珲乌高速智能化示范工程）、CBD西北区交通优化二期示 范工程、1号高速（工信部专项：“车联网先导应用环境构建及场景测试验证平台建设”项目）等几个项目中 落地实施。在延崇高速项目中，公司通过边端部署智能化、数字化设备实现交通数据精确感知、采集、目 标全程跟踪定位等功能,实现未来可支持80公里时速、L4级自动驾驶和基于蜂窝网络技术车路协同、自动驾 驶队列跟驰等功能演示。该项目中开发的“路运一体化车路协同系统”也为未来自动驾驶商业化落地提供更 智能、更可靠的长距离测试环境与运营环境示范。 此外，千方科技在自动驾驶示范区/测试场方面也收获颇丰，参与和牵头的项目包括：京台高速（兴亦 路-南五环）北京市高级别自动驾驶示范区（全球首个网联云控式高级别自动驾驶示范区）及宁波住建部双（未完）  |