[中报]云从科技(688327):2023年半年度报告

 时间：2023年08月11日 19:47:20 中财网

原标题:云从科技:2023年半年度报告

公司代码：688327 公司简称：云从科技 云从科技集团股份有限公司 2023年半年度报告




重要提示
一、 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真实性、准确性、完整性，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。


二、 重大风险提示
公司已在本报告中详细描述可能存在的相关风险，具体内容详见本报告第三节“管理层讨论与分析”之“五、风险因素”相关内容。


三、 公司全体董事出席董事会会议。


四、 本半年度报告未经审计。


五、 公司负责人周 曦、主管会计工作负责人高 伟及会计机构负责人（会计主管人员）黄 莲声明：保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。


六、 董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 无

七、 是否存在公司治理特殊安排等重要事项
√适用 □不适用
公司治理特殊安排情况：
□本公司为红筹企业
□本公司存在协议控制架构
√本公司存在表决权差异安排
(一)特别表决权设置情况
1.特别表决权设置的基本安排
2020年9月1日，公司召开2020年第三次临时股东大会，审议通过了《关于公司实施特别表决权制度及累积投票制度暨修改公司章程及股东大会议事规则的议案》，并修改《公司章程》，设置特别表决权。

根据特别表决权设置安排，公司控股股东常州云从持有公司的股份为A类股份，其他股东（包括首次公开发行对象）所持公司股份均为B类股份。除《公司章程》规定的部分特定事项的表决外，每一A类股股份享有6票表决权，每一B类股股份享有1票表决权。公司董事长兼总经理周曦通过常州云从对公司的经营管理等决策事项拥有控制权，能够影响公司股东大会表决的结果。

2.特别表决权持有情况
2023年5月16日，公司召开2022年年度股东大会，审议通过了《关于<公司2022年年度利润分配及资本公积转增股本方案>的议案》等相关议案。转增股本以方案实施前的公司总股本740,670,562股为基数，以资本公积向全体股东每股转增0.4股。本次资本公积转增股份已于2023年6月13日上市流通，公司控股股东常州云从持有公司的A类股份数由146,505,343股增加至205,107,480股，表决权数量由879,032,058股增加至1,230,644,880股，表决权比例不变。

单位:股

股东 名称职务持有特别表决 权股份数量每份特别表决权股 份的表决权数量合计持有表决权 数量合计持有表决权 比例(%)
常州 云从董事长、 总经理205,107,48061,230,644,88059.67
3.特别表决权股份拥有的表决权数量与普通股股份拥有表决权数量的比例安排 公司控股股东常州云从持有公司的205,107,480股股份为A类股份，扣除A类股份后，公司剩余831,831,307股股份为B类股份。具体比例安排如下：

序号股东名称持股数量（股）持股比例（%）表决权（票）表决权比例（%）
1常州云从205,107,48019.781,230,644,88059.67
2其他股东831,831,30780.22831,831,30740.33
合计1,036,938,787100.002,062,476,187100.00　
4.其他安排
根据《公司章程》的规定，当公司股东对下列事项行使表决权时，每一A类股份享有的表决权数量应当与每一B类股份的表决权数量相同：
（一）对《公司章程》作出修改；
（二）改变A类股份享有的表决权数量；
（三）聘请或者解聘公司的独立董事；
（四）聘请或者解聘为公司定期报告出具审计意见的会计师事务所； （五）公司合并、分立、解散或者变更公司形式；
（六）更改公司主营业务；
（七）审议公司利润分配方案。

股东大会对上述第（二）项作出决议，应当经过不低于出席会议的股东所持表决权的三分之二以上通过，但根据《上海证券交易所科创板股票上市规则》的规定，将相应数量A类股份转换为B类股份的不受前述需要三分之二表决权以上通过的约束。

八、 前瞻性陈述的风险声明
√适用 □不适用
本报告所涉及的公司未来计划等前瞻性陈述，不构成公司对投资者的实质承诺，投资者及相关人士均应当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。


九、 是否存在被控股股东及其他关联方非经营性占用资金情况
否

十、 是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况？
否

十一、 是否存在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性 否

十二、 其他
□适用 √不适用

目录
第一节 释义 ................................................................................................................... 6
第二节 公司简介和主要财务指标 ............................................................................. 14
第三节 管理层讨论与分析 ......................................................................................... 18
第四节 公司治理 ......................................................................................................... 92
第五节 环境与社会责任 ............................................................................................. 95
第六节 重要事项 ......................................................................................................... 97
第七节 股份变动及股东情况 ................................................................................... 132
第八节 优先股相关情况 ........................................................................................... 149
第九节 债券相关情况 ............................................................................................... 149
第十节 财务报告 ....................................................................................................... 150



备查文件目录(一)载有公司负责人、主管会计工作负责人、会计机构负责人（会计主管人员） 签名并盖章的财务报表
　（二）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
　（三）经现任法定代表人签字和公司盖章的本次半年度报告



第一节 释义
在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义：

常用词语释义　　
公司/本公司指云从科技集团股份有限公司
重庆云从指重庆中科云从科技有限公司，系公司的控股子公司
江苏云从指江苏云从曦和人工智能有限公司，系公司的全资子公司
四川云从指四川云从天府人工智能科技有限公司，系公司的全资子公司
北京云从指北京云从科技有限公司，系公司的全资子公司
上海云从指上海云从企业发展有限公司，系公司的全资子公司
广州人工智能指广州云从人工智能技术有限公司，系公司的全资子公司
贵州云从指贵州云从科技有限公司，系公司的全资子公司
芜湖云从指芜湖云从科技有限公司，系公司的全资子公司
广州凯风指广州云从凯风科技有限公司，系广州人工智能的全资子公司
安徽云从指安徽云从人工智能应用软件有限公司，系上海云从的全资子公司
实体清单指美国商务部产业安全局要求实体清单上企业的出口、再出口或者转让所 有受管辖的物项均需经其事先许可
常州云从指常州云从信息科技有限公司，曾用名“常州飞寻视讯信息科技有限公 司”，系公司控股股东
杰翱投资指新余杰翱科技发展合伙企业（有限合伙），系公司股东
佳都科技指佳都科技集团股份有限公司，系公司股东
新余卓安指新余卓安投资管理中心（有限合伙），系公司股东
新疆汇富指新疆汇富云鼎股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
云逸众谋指宁波梅山保税港区云逸众谋投资管理合伙企业（有限合伙），系公司股 东
元知投资指宁波梅山保税港区元知投资管理合伙企业（有限合伙），系公司股东
顺赢投资指杭州顺赢股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
智云从兴指苏州工业园区智云从兴创业投资企业（有限合伙），系公司股东
张江星河指深圳市张江星河投资企业（有限合伙），系公司股东
普华安盛指诸暨普华安盛股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
深圳兴旺指深圳兴旺互联三号投资中心（有限合伙），系公司股东
顺为科技指苏州工业园区顺为科技股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
普华天勤指金华普华天勤股权投资基金合伙企业（有限合伙），系公司股东
普华天勤指宁波梅山保税港区释天创业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
宁波卓为指宁波卓为企业管理合伙企业（有限合伙），系公司股东
宁波卓彩指宁波卓彩企业管理合伙企业（有限合伙），系公司股东
国新资本指国新资本有限公司，系公司股东
广州基金指广州汇垠云兴股权投资基金合伙企业（有限合伙），系公司股东
上海联升指上海联升承业创业投资有限公司，系公司股东
抚州友邦指抚州市友邦科技中心（普通合伙），系公司股东
新企投资指新企（广州）股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
鼎盛信和指珠海鼎盛信和股权投资基金（有限合伙），系公司股东
智云贰号指苏州工业园区智云从兴贰号创业投资企业（有限合伙），系公司股东
渤盛嘉华指湖北渤盛嘉华股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
横琴德昇指珠海市横琴德昇合泰股权投资基金（有限合伙），系公司股东
广东创投指广东省科技创业投资有限公司，系公司股东
创领日昇指宁波创领日昇股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
云鼎投资指广州云鼎股权投资基金合伙企业（有限合伙），系公司股东
盛世博豪指宁夏盛世博豪股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
群岛千帆指群岛千帆（青岛）股权投资中心（有限合伙），系公司股东
中网投指中国互联网投资基金（有限合伙），系公司股东
星河创投指广州星河湾创业投资有限公司，系公司股东
新鼎投资指新余新鼎啃哥拾陆号投资管理合伙企业（有限合伙），系公司股东
南沙金控指广州南沙金融控股集团有限公司，系公司股东
国改基金指上海国企改革发展股权投资基金合伙企业（有限合伙），系公司股东
珠江国投指广州珠江国投科创股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
众安祺瑞指众安祺瑞（上海）资本管理有限公司，系公司股东
高丛创业指广州高丛创业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
大昊创业指广州大昊创业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
吕申创业指广州吕申创业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
和德创业指广州和德创业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
明睿五号指广州明睿五号实业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
嘉兴长茂指嘉兴长茂股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
创达一号指广州越秀创达一号实业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
重庆红芯指重庆红芯股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
创达三号指广州越秀创达三号实业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
长三角基金指长三角（上海）产业创新股权投资基金合伙企业（有限合伙），系公司 股东
海纳铭威指北京海纳铭威生物科技有限公司，系公司股东
宏泰海联指湖北宏泰海联股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
高云芯智指宁波梅山保税港区高云芯智投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
广盈一号指广盈博股一号科技创新投资（广州）合伙企业（有限合伙），系公司股 东
汇星五号指广州汇星五号实业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东
海康威视指杭州海康威视数字技术股份有限公司，深圳证券交易所主板上市公司， 股票代码为002415
商汤科技指商汤集团股份有限公司
国务院指中华人民共和国国务院
财政部指中华人民共和国财政部
国家公安部/ 公安部指中华人民共和国公安部
中国证监会指中国证券监督管理委员会
上交所指上海证券交易所
《证券法》指《中华人民共和国证券法》
《公司章程 （草案）》指公司股东大会已通过且拟在上市之日起生效的《云从科技集团股份有限 公司章程（草案）》
中信建投/保 荐人/保荐机 构/主承销商指中信建投证券股份有限公司
公司律师/公 司律师/国枫 律师指北京国枫律师事务所
公司会计师/ 大华会计师/ 审计机构指大华会计师事务所（特殊普通合伙）
募投项目指募集资金扣除发行费用后将投资的项目，包括：人机协同操作系统升级 项目、轻舟系统生态建设项目、人工智能解决方案综合服务生态项目和 补充流动资金
人工智能、AI指ArtificialIntelligence的缩写，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人 的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学
云从人机协同 操作系统/人 机协同操作系 统/CWOS指CloudwalkOperatingSystem的简称，即云从人机协同操作系统，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
人工智能生态指人工智能技术服务于人类所需的核心能力和配套资源，与参与其中的各 类角色相互作用的体系
单点技术指让机器模拟或学习人类单一功能的人工智能技术。例如计算机视觉、语 音处理、自然语言处理、模式识别等功能性单一的技术
人工智能工程 化/工程化指人工智能技术原型转化为生产的过程，通过增强人工智能模型的准确 性、可扩展性、可解释性和可靠性，减少开发成本、优化开发流程，实 现技术产业化的加速
人机协同指充分结合人类和人工智能的优势能力解决问题，包括人类和人工智能互 相沟通和理解（人机交互）、人类和人工智能共同完成任务（人机融 合）、人类和人工智能共同创造新的内容（人机共创）
人机协同生态 体系指以人机协同企业为核心的产业生态体系
物联网、IoT指InternetofThings的简称，即一个动态的全球网络基础设施，它具有基 于标准和互操作通信协议的自组织能力，其中物理的和虚拟的“物”具 有身份标识、物理属性、虚拟的特性和智能的接口，并与信息网络无缝 整合
区块链指一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有不可伪造、全程留 痕、可以追溯、公开透明、集体维护等特征
深度学习指一类人工智能主流算法的总称，可基于海量数据训练具有大量隐含层的 人工神经网络模型（即深度神经网络），使其完成图像识别、语音识别 等特定的人工智能任务
神经网络指人工神经网络的简称，是计算机科学家受生物脑基本结构启发而提出的 一大类人工智能模型的总称，可用于视觉、语音和自然语言处理等广泛 的应用领域，让计算机实现类人的感知功能和较为简单初步的认知功能
云端指在计算机领域中一般指集中在大规模数据中心进行远程处理。该处理方 案称为云端处理，处理场所为云端
终端指相对于云端，一般指个人可直接接触或使用、不需要远程访问的设备， 或者直接和数据或传感器一体的设备，如手机、智能音箱、智能手表等
浮点指计算机处理的数值数据多数带有小数，小数点位置可以浮动，称为浮点 表示法，简称浮点或浮点数，浮点表示法一般遵循IEEE754标准
训练指在机器学习或人工智能领域，通过大量带标签样本，通过一定的方法， 得到对应机器学习/人工智能模型参数的过程
推理指在机器学习或人工智能领域，通过已经训练好的模型（模型参数已经通 过训练得到），去预测新数据标签的过程
计算机视觉指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉， 并进一步做图形处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器 检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术， 试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统
跨镜追踪指行人再识别（Personre-identification），是利用计算机视觉技术判断 镜头中某个图像或跨多镜头的视频序列中是否存在特定行人的技术
谛格AI定义小 站指是云从自研的一款边缘（智能）计算类产品，集成音视频解码、AI推 理、流媒体服务等多种能力，可按需加载多样化算法引擎、赋能千行百 业的标准化软硬一体设备
带宽指在单位时间内能传输的数据量，单位为比特/秒（bit/s），代表通信线 路所能传送数据的能力
知识元组指三元组是图谱类数据结构的一种最基础形式和最小单元，表示两个节点 （事件或者概念）及它们之间的关系（关系、属性等），形式为（节点 1，关系，节点 2）；也可以把节点和关系组成 N元组，或者其他的表达 知识结构化存在形式，所以统称之为知识元组
ReID指Re-identification的缩写，即重识别技术，一般为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对象的技术。旨在弥补固定摄像 头的视觉局限，可与对象检测/跟踪技术相结合
ASR指AutomaticSpeechRecognition的缩写，即自动语音识别技术，指一种将 人的语音转换为文本的技术
NLP指NaturalLanguageProcessing的缩写，即自然语言处理，属于人工智能的 一个子领域，用于研究人类自然语言和计算机之间的相互作用。重点是 帮助机器利用信息的语义结构来理解人类自然语言的含义
ML指MachineLearning的缩写，即机器学习，专门研究计算机怎样模拟或实现 人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使 之不断改善自身的性能
API指ApplicationProgrammingInterface的缩写，应用软件编程接口，软件系 统不同组成部分衔接的约定，用来提供应用程序与开发人员基于某软件 或硬件得以访问的一组例程，而又无需访问原码
SDK指SoftwareDevelopmentKit的缩写，软件开发工具包，指特定的软件包、 软件框架、硬件平台、操作系统等建立应用软件时的开发工具的集合
3D指三维立体图形
TOF指TimeOfFlight的缩写，飞行时间法 3D成像，通过给目标连续发送光脉 冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往 返）时间来得到目标物距离
5G指Thefifthgenerationmobilecommunicationnetwork的缩写，第五代移动 通信网络，其峰值理论传输速度可达每秒数10Gb，比4G网络的传输速度 快数百倍
PAD指PortableAndroidDevice的缩写，平板电脑，一种小型、方便携带的个人 电脑，以触摸屏作为基本的输入设备
OCR指OpticalCharacterRecognition的缩写，光学字符识别，指电子设备检查 打印字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将 形状翻译成计算机文字的技术
ISV指独立软件开发商，即IndependentSoftwareVendors
OTA指空中下载技术，即 Over-the-AirTechnology，是通过移动通信的空中接 口实现对终端设备进行远程管理的技术。
AES指高级加密标准，即AdvancedEncryptionStandard
DES指DES全称为 DataEncryptionStandard，即数据加密标准，是一种使用密 钥加密的块算法
SHA指安全散列算法，即SecureHashAlgorithm，是一个密码散列函数家族，是 FIPS所认证的安全散列算法
ECC指“ErrorCorrectingCode”的简写，ECC是一种能够实现“错误检查和纠 正”的技术
RSA指一种加密算法，它是 1977年由罗纳德·李维斯特（RonRivest）、阿 迪·萨莫尔（AdiShamir）和伦纳德·阿德曼（LeonardAdleman）共同提 出的一种加密算法，RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的
BCTC指BankingCardTestCenter的缩写，中文名称为银行卡检测中心，由中国银 联股份有限公司和中国印钞造币总公司投资控股的一家提供银行卡及金 融科技检测技术服务的专业化机构
SQL指结构化查询语言（StructuredQueryLanguage），是一种数据库查询和程 序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统
IPC指网络摄像机,又叫 IPCAMERA（简称 IPC）,是一种结合传统摄像机与网络 技术所产生的新一代摄像机，它可以将视频影像通过网络进行传输
NVR指NetworkVideoRecorder，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
PGIS指城市停车诱导系统（ParkingGuidanceInformationSystem，简称 PGIS） 是指通过智能探测技术，与分散在各处的停车场实现智能联网数据上 传，实现对各个停车场停车数据进行实时发布，引导司机实现便捷停 车，解决城市停车难问题的智能系统
GIS指GeographicInformationSystem，是以地理空间数据库为基础，在计算机 软硬件的支持下，对地理空间信息进行采集、存储、检索、显示和分析 的综合性技术系统
WebSocket指是一种支持双向通讯网络的通信协议
MOTA指(MultipleObjectTrackingAccuracy)多目标跟踪准确度，用于衡量单摄 像头多目标跟踪准确度的一个指标，通常情况数值越接近于 1表示跟踪 器性能越好
BI分析系统指BI（BusinessIntelligence）即商务智能，用来将企业中现有的数据进 行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明 智的业务经营决策
MOS分指MeanOpinionScore，平均主观意见分。在国际标准中，统一使用 MOS值 来评价系统接收到的经过压缩后的话音质量
KaaS指KnowledgeasaService的缩写，知识即服务
CWOS-ECO指CloudWalkOperatingSystem简称 CWOS,是云从自主研发的人机协同操作 系统，CWOS-ECO践行了一种独特的AI系统构建思想，提供了方法论、标 准规范和工具集，聚焦于解决分布式系统封装打包、编排设计、一键部 署、快速开设、集群管理、升级扩容、故障反馈、智能运维、生命周期 管理等需求
NIST指美国国家标准与技术研究院
FRVT指人脸识别算法测试
TTS指“Text-to-Speech”的缩写，意为“文本转语音”。TTS技术是一种将文 本转换为语音的技术，可以将书面文字转换为自然流畅的语音输出。TTS 技术可以应用于语音合成、智能客服、语音助手、有声读物等领域
误识率指将错误信息识别为正确的概率
ChatGPT指ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理 解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人 类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代 码等任务。
数实融合指数实融合是指利用数字经济、平台经济对实体企业进行全面赋能
通用大模型指通用大模型是一种能够处理多种任务的预训练模型，通常采用深度神经 网络进行训练，包含大量的参数和层数，能够学习到丰富的语义信息和 语言规律
行业大模型指行业大模型是指在某个特定领域或行业中进行预训练的深度神经网络模 型，能够学习到该领域或行业的特定知识和规律，具有很强的应用性和 实用性
下游任务微调指下游任务微调是指在行业大模型基础上，使用特定领域或行业的数据进 行有监督训练，对模型进行微调，以适应具体的任务需求，如文本分 类、情感分析、命名实体识别等
云边端一体化指云边端一体化是指将云计算、边缘计算和终端设备的计算、存储、网络 等资源进行整合和统一管理，实现数据和应用在云、边、端的无缝协同 和协作
预训练大模型指预训练大模型是指在大规模数据集上进行预训练的深度神经网络模型， 通常采用无监督学习方法，如自编码器、对比学习等
人类反馈强化 学习指人类反馈强化学习是一种机器学习方法，旨在通过人类反馈来改进智能 体的决策
基础平台指基础平台是指为上层应用提供基础支撑的计算机软硬件系统，通常包括 操作系统、数据库、网络、存储等基本组件，以及应用程序接口 （API）、开发工具、安全机制等辅助工具。基础平台提供的基础设施和 服务，可以帮助上层应用快速开发、部署、运行和管理，减少开发成本 和时间，提高应用的可靠性和性能
开发者平台指开发者平台是指为开发者提供开发工具、API、SDK、文档、测试工具等
　　资源和服务的计算机软硬件系统
AI数据湖指AI数据湖是一种基于云计算和人工智能技术的数据管理和分析平台，它 可以集成、存储和处理各种结构化和非结构化数据，如文本、图像、音 频、视频等，同时支持数据挖掘、机器学习、深度学习等数据分析和建 模技术，可以为企业提供全面、高效、智能的数据处理和分析服务
算法工厂指算法工厂是指一个基于人工智能技术和自动化技术的平台，可以自动化 地开发、测试和部署算法模型，从而实现算法的快速迭代和应用
人机自然交互指人机自然交互是指通过自然、直观、智能的方式进行人机交互，使人和 计算机之间的交流更加顺畅、高效和自然。人机自然交互需要结合人工 智能、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多种技术，实现人机交 互的智能化和个性化
知识计算能力指知识计算能力是指通过人工智能和计算机技术，将人类知识和经验转化 为计算机可识别和处理的形式，从而实现知识的自动化管理
智能业务流指智能业务流（IntelligentBusinessProcess）是一种基于人工智能技术 的业务流程，通过对数据进行分析，自动化、优化和智能化地管理业务 流程，提高企业效率和竞争力
语音交互指语音交互是指人类通过语音与计算机或其他智能设备进行交流和互动的 过程。语音交互技术是一种人机交互方式，通过语音识别、语音合成、 自然语言处理等技术，实现人与计算机之间的语音交流
算法平台指算法平台是一种计算机软件或硬件系统，提供一系列算法的实现和支 持，以便用户能够快速有效地开发、测试和部署自己的算法
AIGC指AIGC即AIGeneratedContent，是指利用人工智能技术来生成内容
多模态数据感 知指多模态数据感知是指通过多种感知技术和传感器，获取不同形式和类型 的数据，并将其整合和分析，从而获得更全面、更准确的信息和知识
长尾算法指即LongTailAlgorithm，是一种用于推荐系统的算法，旨在解决传统推荐 系统中的“热门偏见”问题
AI算法指AI算法是一种计算机程序或指令集合，它使用人工智能技术来解决问题 或执行任务
生物特征识别指生物特征识别是一种基于生物特征（如指纹、人脸、虹膜、声音等）进 行身份认证的技术
GPT-3指GPT-3（GenerativePre-trainedTransformer3）是由OpenAI开发的一种 自然语言处理模型
算力算法平台指算力算法平台是一种基于云计算技术的平台，它提供一系列算法和工 具，使用户能够快速、高效地进行大规模数据处理和计算
知识中台指知识中台是一种基于互联网技术的企业级数据管理平台，旨在将企业内 部的各种知识、数据、资源进行整合和管理，从而使企业能够更好地利 用这些资产来支持业务发展
视频结构化指视频结构化是一种利用计算机视觉技术对视频进行分析和处理的方法， 目的是将视频数据转化为结构化数据，以便进行更深入的分析和应用
自然语言理解指自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding，简称NLU）是一种人工 智能技术，旨在让计算机能够理解自然语言。
结构化数据指结构化数据（StructuredData）是指按照一定的数据模式或格式进行组 织和存储的数据
知识推理指知识推理是指基于已有的知识和规则，通过逻辑推理或推断，从而得出 新的知识或结论的过程。
知识存储指知识存储是指将知识和信息存储在计算机系统中，以便于管理、检索和 应用的过程
飞行器识别指飞行器识别是一种基于视觉技术的目标识别和跟踪的方法，旨在识别和 追踪空中飞行器，包括无人机、飞机、直升机等。飞行器识别通常使用
　　计算机视觉技术，如目标检测、目标跟踪、特征提取等技术，通过对空 中飞行器的图像和视频进行分析，实现对飞行器的识别和跟踪
知识图谱指知识图谱是一种基于语义的知识表示形式，用于描述和组织现实世界中 的实体、概念和关系
迁移学习指迁移学习（TransferLearning）是指将从一个领域或任务中所学到的知 识和经验，迁移到另一个领域或任务中，以提高学习效果和效率的机器 学习方法
无监督学习指无监督学习是指一种机器学习技术，它不需要预先标记的数据，而是通 过分析数据的内在结构和特征，自动发现数据集中的模式和关系
多模态算法指多模态算法是指同时处理多种数据类型或模态的算法
图像理解指图像理解是指通过计算机视觉技术，对图像进行分析和解释的过程。
图像识别指图像识别（ImageRecognition）是指利用计算机视觉技术对图像进行分 析和处理，从而实现对图像中目标物体的识别和分类的技术
语音识别指语音识别（SpeechRecognition）是一种通过计算机技术将语音信号转化 为文本或命令的技术
报告期、本报 告期指2023年1月1日至2023年6月30日
报告期末指2023年6月30日
上年同期指2022年1月1日至2022年6月30日
元、万元、亿 元指人民币元、人民币万元、人民币亿元


第二节 公司简介和主要财务指标
一、 公司基本情况

公司的中文名称云从科技集团股份有限公司
公司的中文简称云从科技
公司的外文名称Cloudwalk Technology Co., Ltd.
公司的外文名称缩写CLOUDWALK
公司的法定代表人周曦
公司注册地址广州市南沙区南沙街金隆路37号501房
公司注册地址的历史变更情况不适用
公司办公地址上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能岛11栋
公司办公地址的邮政编码201210
公司网址www.cloudwalk.com
电子信箱[email protected]
报告期内变更情况查询索引不适用

二、 联系人和联系方式

　董事会秘书（信息披露境内代表）证券事务代表
姓名杨桦周阳帅
联系地址上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能 岛11栋上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能 岛11栋
电话021-60969707021-60969707
传真021-60969708021-60969708
电子信箱[email protected][email protected]

三、 信息披露及备置地点变更情况简介

公司选定的信息披露报纸名称《中国证券报》 《上海证券报》 《证券时报》 《证券日报》
登载半年度报告的网站地址www.sse.com.cn
公司半年度报告备置地点上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能岛11栋董事会办公室
报告期内变更情况查询索引不适用

四、 公司股票/存托凭证简况
(一) 公司股票简况
√适用 □不适用

公司股票简况　　　　
股票种类股票上市交易所及板块股票简称股票代码变更前股票简称
A股上海证券交易所科创板云从科技688327不适用

(二) 公司存托凭证简况
□适用 √不适用

五、 其他有关资料
□适用 √不适用

六、 公司主要会计数据和财务指标
(一) 主要会计数据
单位：元 币种：人民币

主要会计数据本报告期 （1－6月）上年同期本报告期比上年 同期增减(%)
营业收入163,646,018.26391,108,844.11-58.16
归属于上市公司股东的净利润-304,110,365.83-325,359,279.58不适用
归属于上市公司股东的扣除非 经常性损益的净利润-320,792,271.74-352,258,988.34不适用
经营活动产生的现金流量净额-171,578,906.70-363,437,671.41不适用
　本报告期末上年度末本报告期末比上 年度末增减(%)
归属于上市公司股东的净资产1,855,691,992.722,093,195,854.35-11.35
总资产3,013,890,533.203,418,285,848.22-11.83

(二) 主要财务指标

主要财务指标本报告期 （1－6月）上年 同期本报告期比上 年同期增减(%)
基本每股收益（元／股）-0.29-0.50不适用
稀释每股收益（元／股）-0.29-0.50不适用
扣除非经常性损益后的基本每股收益（元／股）-0.31-0.54不适用
加权平均净资产收益率（%）-15.46-31.07不适用
扣除非经常性损益后的加权平均净资产收益率（%）-16.31-33.64不适用
主要财务指标本报告期 （1－6月）上年 同期本报告期比上 年同期增减(%)
研发投入占营业收入的比例（%）120.9965.42增加55.57个百 分点
公司主要会计数据和财务指标的说明
√适用 □不适用
主营业务收入方面，尽管报告期内公司交付进度已逐渐恢复正常，但受限于2022年公司新增订单数量未达预期造成订单储备不足的影响，报告期主营业务收入仍同比下降58.16%。

净利润方面，得益于公司持续加强精细化管理，导致费用使用效率进一步提升，报告期内公司管销研费用支出同比下降1.13亿元，降幅约22.49%；叠加公司收入规模下降影响，亏损呈现小幅收窄。


七、 境内外会计准则下会计数据差异
□适用 √不适用

八、 非经常性损益项目和金额
√适用 □不适用
单位:元 币种:人民币

非经常性损益项目金额附注（如适用）
非流动资产处置损益18,447.98　
计入当期损益的政府补助，但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10,012,527.76　
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、衍生金融资产、交易性金融负债、 衍生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、衍生金融资产、交易性金融负债、衍生金 融负债和其他债权投资取得的投资收益6,805,835.43　
除上述各项之外的其他营业外收入和支出50,939.06　
减：所得税影响额　　
少数股东权益影响额（税后）205,844.32　
合计16,681,905.91　

对公司根据《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》定义界定的非经常性损益项目，以及把《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，应说明原因。

√适用 □不适用
单位：元 币种：人民币

项目涉及金额原因
其他收益1,210,037.85系软件退税款，与公司正常经营业务密切相关

九、 非企业会计准则业绩指标说明
□适用 √不适用
第三节 管理层讨论与分析
一、 报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
（一）公司所属行业情况
1.所属行业及宏观环境
根据中国证监会《国民经济行业分类与代码上市公司行业分类指引》（GB/T4754-2017），公司所属行业为属于“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（I65）”。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）”。

人工智能作为国家战略新兴产业，今年获得了国家层面的高度重视。2023年3月10日，十四届全国人大一次会议举行第三次全体会议，表决通过了《国务院机构改革方案》。根据该改革方案，组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。国家数据局由国家发展和改革委员会管理。

此外，今年以来国家继续出台了多条政策给予支持。2023年2月，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，提出了数字中国建设的“2522”整体布局框架，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。

2023年2月，中共中央、国务院印发《质量强国建设纲要》，提出：加快大数据、网络、人工智能等新技术的深度应用，促进现代服务业与先进制造业、现代农业融合发展。2023年5月，二十届中央财经委员会第一次会议强调：要把握人工智能等新科技革命浪潮。

2023年5月，国资委党委召开扩大会议，会议提到要指导推动中央企业加大在新一代信息技术、人工智能、集成电路、工业母机等战略性新兴产业布局力度，推动传统产业数字化、智能化、绿色化转型升级，引领带动我国产业体系加快向产业链、价值链高端迈进。

2023年7月，中共中央、国务院发布《关于促进民营经济发展壮大的意见》：鼓励民营企业根据国家战略需要和行业发展趋势，持续加大研发投入，开展关键核心技术攻关，按规定积极承担国家重大科技项目。支持民营企业加强基础性前沿性研究和成果转化。

2.所属行业发展情况及所处的行业地位
2.1人机协同操作系统
人机协同操作系统从行业属性上属于人工智能平台领域。人工智能平台指为研发或应用人工智能平台的构建，旨在降低人工智能技术的研发门槛和使用门槛，减少重复建设和重复劳动，提 高研发效率和使用体验。人工智能平台是人工智能产业规模化发展的关键领域之一。 深度学习框架是一种帮助人们更容易、更快速地构建和使用深度学习模型的工具，由于 GPT-3等模型的引领，超大规模模型的训练能力也将成为深度学习框架构建竞争门槛的关键点。 算力算法平台通常以开源软件为基础研发，包含算力资源调度引擎、算法仓库和配套的数据平台， 可以完成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。知识中台着眼于将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。 根据人工智能平台领域产品类别和技术特点，公司人机协同操作系统属于算力算法平台和知 识中台相结合的产品，支持主流的多个深度学习框架。感知智能、认知智能和决策智能相结合， 帮助用户系统性地解决更复杂的业务问题，是人工智能行业发展最重要的趋势之一。公司的技术 储备集中在感知和认知领域，具备构建有竞争力的算力算法平台的能力；而行业经验的积累为发 展认知和决策智能进而构建知识中台奠定良好基础。因此，公司选择发展将算力算法平台和知识 中台相结合的人机协同操作系统，努力形成感知、认知、决策的技术闭环，为客户解决复杂业务 问题提供有力支持。 2.2人工智能解决方案 2.2.1智慧金融市场 智慧金融领域，人工智能解决方案提供方主要为金融机构客户提供数字化身份认证及生物特 征识别、智慧网点数字化运营管理、刷脸支付、信贷风险管理等场景的解决方案。根据赛迪顾问 统计，人工智能技术在金融领域的渗透程度逐年增加，2022年中国智慧金融市场规模已突破 2,800亿元，预计2025年中国智慧金融市场规模将达3,648.1亿元。 2017—2025年中国智慧金融市场规模预测 数据来源：赛迪顾问
智慧金融领域，人工智能解决方案主要覆盖数字化身份认证及生物特征识别、智慧网点数字 化运营管理、刷脸支付、信贷风险管理等场景。 公司智慧金融解决方案将相关算法能力落地为技术平台，持续推进创新技术到工程化产品的 转化，通过不断的技术创新来形成技术壁垒，并尝试针对不同业务场景形成通用解决方案，通过 标准化方式提高交付效率。 2.2.2智慧治理市场 智慧治理领域，人工智能解决方案提供方主要服务公安、政法、交通、应急、文教卫、社区 园区等政府和大型企事业客户。根据赛迪顾问统计，2022年中国智慧治理领域的市场规模达到 1,591.7亿元。预计未来三年智慧治理的市场规模保持高速平稳增长，2025年市场规模有望突破 2,500亿元，未来大量的设备升级将带来新一轮市场需求。 2017—2025年中国智慧治理市场规模预测 数据来源：赛迪顾问
智慧治理领域的主要产品覆盖范围包括海量数据的智能接入及存储、数据智能解析及数据治理、知识计算及智能服务、行业视图专业应用及智能综合应用平台。不同产品的技术特点和发展方向存在一定差异。面向公安、政府、应急、科教文卫等领域的综合化平台和应用产品通常要求能够融合多维数据，提供多细分场景应用的资源管理、图上作战、智能预警、态势预测、智能搜索、发现推荐、全息档案等服务，并可向行业生态合作伙伴提供标准接口、智能应用、数据分析和数据内容等服务。相关细分市场较为多样导致用户需求差异较大，应用平台需具备弹性灵活的架构，便于横向扩容及轻量化，同时快速响应用户的定制化要求。

公司智慧治理解决方案，具备安全高效的海量异构智能设备的数据接入、联网和存储能力，业界领先的视图感知数据分析能力，面向行业的知识存储、建模和推理应用等知识计算能力，为行业客户提供可闭环的业务应用产品和解决方案，提升政府和企事业的智慧化治理水平和效率。

2.2.3智慧出行市场 智慧出行领域，人工智能解决方案的主要应用场景以机场航司作为切入口，探索“空陆联 运”，联动客运公交、地铁、高铁，逐渐实现对城市的轨交、公交的覆盖。主要产品类别包括民 航机场 AI视频平台、民航机场智慧运行、城市智慧公交运营管理、智慧地铁运营管理等解决方 案。根据赛迪顾问统计，2022年中国智慧出行市场规模为131.7亿元，预计未来三年市场规模增 速相对平稳，到2025年中国智慧出行市场规模有望突破200亿元。 2017—2025年中国智慧出行市场规模预测 数据来源：赛迪顾问
随着多种类人工智能、大数据等领域技术的成熟，目前人脸识别技术的应用已经成为出行领域的常态，语音交互、物体识别、跨镜追踪、行为动作识别、智能调度等技术也逐步开展试点，并且已经开始出现基于多模态算法技术的行业解决方案。未来随着人工智能技术的不断完善和发展，行业市场空间将保持快速增长；并且会结合自身痛点需求提出各类长尾算法和多模态算法融合的需求，要求厂商更加了解出行场景下的行业知识。

公司在智慧出行领域的解决方案，基于人脸识别、视频结构化、行为动作分析、物体识别、飞行器识别、NLP、物联网等技术，实现对出行领域的场站服务资源、交通工具运行状态的全域感知认知，通过大数据、知识图谱、深度学习等技术实现决策闭环，在具体出行业务场景实现技术赋能，实现交通出行在安全管控、生产运营、旅客服务三大方向上的效率最大化。

2.2.4智慧商业市场
智慧商业领域，主要应用领域为线下商业地产为基座的各类线下消费场景，例如购物中心、连锁门店、百货商超等。主要产品为智慧购物中心、智慧商业连锁等解决方案。主要产品为智慧房地产案场、智慧汽车零售、智慧购物中心、智慧商业连锁等解决方案。根据赛迪顾问统计，2022年中国智慧商业市场规模达到306.9亿，预计2025年中国智慧商业市场规模将接近500亿 元。 2017—2025年中国智慧商业整体市场规模预测 数据来源：赛迪顾问
智慧商业领域，人工智能技术的应用着重助力线下零售实现数字化转型、渠道风控管理能力和管理效率提升。近年来，随着计算机识别技术的成熟和商业地产基础设施的完善，大量线下场景希望通过 AI技术来补齐线下零售数字化管理方式不足的短板。随着技术的不断完善和更广泛的工程化落地，人工智能技术公司和线下零售公司在未来将会持续合作推出更丰富的应用，从成本、效率、体验等多个环节改变线下零售的业务模式，甚至可能会形成更先进的商业模式。

公司智慧商业相关解决方案通过运用人脸识别、商品识别、语音识别等技术，将物理世界中的人、货、场映射到线上的虚拟实体中，为线下零售客户提供更丰富的经营分析手段，从销售人员管理、商品陈列、消费者洞察、商户业态调整等多个环节提高经营效率，降低运营成本，优化用户体验。

2.2.5泛AI领域
在泛AI领域，目前公司正基于人机系统操作系统强大的AI能力，积极探索赋能不同行业的智慧化转型，并初步对能源、工业智能等行业进行了布局。

就能源行业而言，当前我国能源行业智能化尚处示范阶段，市场空间较大。根据中研普华产业研究院的统计，近年来我国能源行业IT投资规模呈现快速增长趋势，2022年能源行业的IT投资规模为1,133亿元，预计2027年将达到2,015亿元，2022-2027年复合增长率达到12.20%。

并且，随着传统能源的不断朝向清洁化、高效化的趋势发展，未来行业智能化需求也将更为紧迫。

就智能制造行业而言，根据沙利文的数据，近年来“AI+制造”规模快速增长，2022年 AI+制造市场规模预计约为204亿元，到2025年市场规模可以达到649亿元，2022—2025年复合增速 47.07%。伴随着智能制造的逐步推进，AI在制造业领域的渗透率稳步提升，但仍然保持较低 水平，未来有较大的增长空间。 （二）公司主营业务情况 1.概述 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。
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。
2.2人工智能解决方案
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。

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 智慧金融、智慧治理、智慧出行、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。
3.主要经营模式
3.1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，前台业务线的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公司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。

3.2生产模式
3.2.1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。

3.2.2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包含方案设计和规模销售两个阶段：
（1）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。

（2）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AIoT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。

3.3销售模式
公司产品和服务的销售采用直销与经销相结合的模式：
（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。

（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。

3.4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。

3.5采购模式
公司建立了《采购管理制度》《招标采购管理办法》《物料采购管理办法》等相关制度规范采购行为，公司采购内容主要分为非生产性物资和生产性物资：
（1）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。

（2）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等公司自主研发的 AIoT设备；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。

4.所处的市场地位
智能时代下，人工智能技术应用将如同智能手机时代中的应用软件，未来的人工智能产品形态将如同操作系统一样，集成了大量专业的处理不同任务的智能应用。随着人工智能产业的发展，基于操作系统的应用生态会愈加繁荣，以人工智能平台为核心的智能化生态将成为趋势。

公司拥有自主可控并不断创新的人工智能核心技术，实现了从智能感知、认知到决策的核心技术闭环。公司自主研发的人脸识别、跨镜追踪、语音识别、自然语言处理等单点技术参与了国内外权威数据集的测试，凭借相关技术在算法先进性指标（准确率、精确率、召回率、综合评价指标等[准确率指所有被预测正确的样本（包括正、负）占所有样本的比例；精确率指正确预测正样本占预测为正的比例；召回率指正确预测正样本占标注为正的比例；综合评价指标指召回率和精度的加权调和平均]）上的表现取得优异成绩。具体包括：（1）人脸识别方面，2022年 12月，全球权威人脸识别算法测试（NIST-FRVT）发布最新榜单，公司在人脸识别 1:1、人脸识别 1：N和口罩遮挡下的人脸识别三个赛道，全部获得冠军。领先 SAMSUNG、TOSHIBA、VisionLabs、Ever AI、Vocord、商汤、旷视、依图、美团、海康、大华、腾讯等；（2）跨镜追踪方面，在2020年5月杜克大学（DukeMTMC-reID）、香港中文大学（CUHK03-NP）数据集测试中刷新世界纪录，在清华大学（Market-1501）数据集测试中mAP指标（mAP是检索结果中所有正确结果排在前面的综合考察指标）刷新世界纪录，并在 2020年首届全国人工智能大赛（NAIC）中获得冠军；（3）语音识别方面，2021年，公司的语音识别、语义纠错、深度学习降噪等技术，刷新权威中文语音识别数据集 Aishell和清华大学语音 Thchs30测试集、国际顶会 Interspeech2020 DNS Challenge比赛数据集等多项国际、国内语音识别权威纪录；（4）自然语言处理方面，2020年，公司与上海交通大学赵海教授团队联合发表了《Semantics-aware BERT for Language Understanding》论文。针对机器阅读理解模型未能有效理解篇章语义的问题，从计算语言学角度，提出使用显性语义角色信息来改善深度语言模型的建模性能。并将语义角色标注用于机器阅读理解和推理任务中，提供更加丰富和精准的语义信息。该论文被全球人工智能领域权威会议AAAI 2020（AAAI, The National Conference on Artificial Intelligence）收录；（5）视觉大模型：2023年，公司行人基础大模型在PA-100K、RAP V2、PETA、HICO-DET四个数据集上从阿里巴巴、日立等多家知名高校、企业与研究机构脱颖而出，刷新了四项世界纪录。

公司以人机协同操作系统为抓手，旨在打造人工智能平台型企业，通过将人工智能技术能力向社会释放，运用平台化思维赋能更多行业企业实现智能化转型。大模型具有更强的智能化水平，通过将大模型嵌入在已构建的人工智能平台服务生态体系中，将更好地实现全链 AI技术整合与规模化高效 AI生产力，有助于公司人工智能生态建设，促进大量的行业企业围绕公司核心平台形成较强的生态粘性，从而进一步提升公司的市场地位。

二、 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
截至报告期末，公司主要核心技术如下表所示：
（未完）
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