[中报]罗普特(688619):罗普特科技集团股份有限公司2021年半年度报告（更正后）
原标题:罗普特:罗普特科技集团股份有限公司2021年半年度报告（更正后） 罗普特科技集团股份有限公司 2021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、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。 二、重大风险提示 本公司提醒投资者认真阅读本报告，并特别注意下列风险： （一）技术更新换代风险 人工智能、大数据等领域的技术发展迅猛，扩散及更新迭代速度快，如不能密切追踪前沿技术变化并将新技术用于客户服务升级，公司在同行业竞争中将不具有竞争优势，无法实现可持续的业务稳定及业务增长。公司逐年不断增加研发投入，特别是利用上市后的募集资金和融资优势不断加大研发投入及相关技术人才储备。 （二）销售季节性风险 公司存在上半年与下半年销售收入不均衡的特点。收入不均衡的主要原因是由于公司主要客户以各地公安局、政法委等政府机构、军队和电信运营商等国有企业为主，客户采购及建设资金大多来源于政府财政资金。客户通常年初制订年度预算、投资计划，年中进行采购招标和项目建设，下半年进行验收和结算，因此公司收入呈现明显的季节性特征，经营业绩存在季节性波动的风险。 （三）行业竞争激烈风险 公司业务的各个细分行业领域竞争日趋激烈，一些知名同行企业已取得相应竞争优势。面对这样的竞争格局，公司将继续在公安、应急、军工细分领域精耕细作深度布局，并在工业互联网、医疗、养老等其他领域尝试业务外延。公司立足于多年行业知识经验积累及自身保密资质优势，与行业内的一些知名竞争厂商采用不同战略侧重，形成差异化的经营模式，与供应商建立产品互销，营造优势互补协作共赢的行业生态。公司以抓住政府的广阔市场机遇为目标，确保加快推进市域社会治理现代化建设，快速输出产品+数据服务的定制化实战解决方案，贴近客户需求，增强客户粘性，持续为客户创造价值。 （四）应收账款过高风险 报告期末，公司应收票据、应收账款、合同资产、一年内到期的非流动资产及长期应收款金额分别为 38.13万元、33,300.03万元、1,043.87万元、17,130.18万元和 14,713.37万元，金额较高。主要原因是公司业务的最终客户为公安、政法、监所等政府部门，针对该类客户开展的业务存在前期建设投入较高，但受财政付款审批进度、国拨资金到位时间的影响，导致回款周期较长的情况。此外，公司分期收款项目一般需在 3至 6年时间内分期收款，收款期较长，导致公司应收账款金额较高。虽然根据历史经验，政府采购项目发生坏账的风险较低，但随着宏观经济增速放缓、各地政府财政收入增速放缓，若未来各地政府财政资金紧张，不排除政府采购项目发生坏（五）回款周期长的流动性风险 公司经营活动现金流量净额为-16,997.55万元，与公司净利润存在较大差异，使得公司存在经营流动性风险。该风险存在的主要原因是公司业务的最终客户主要以公安、政法等政府部门为主，针对该类客户的业务存在前期建设投入较高，而受国拨资金到位时间的影响，回款周期较长所致。 公司将不断增强回款验收工作的力度，在公司销售市场快速扩张的过程中，选择付款条件更为优质的客户，并不断探索商业模式多样化，增加行业销售渠道建设，向产品型业务模式转型。自2020年，公司开始与集成商形成战略合作以减少公司资金大规模投入，向产品输出及技术输出业务模式转型，提升订单回款速度。 （六）市场快速扩张带来的内部管理风险 公司在市场快速扩张的过程中将面临包括但不限于团队扩张，产品及服务的标准化快速输出，人才结构优化等一系列内部管理挑战，如经营模式不能持续优化，或内部管理不能跟上，公司的持续发展将面临风险。对此，公司将继续完善总部技术中台的打造和升级，实现产品及服务模块化、标准化的高效输出，以此降低市场快速扩张过程中人力资源紧张的风险，并不断增强内外结合的培训与学习，提升内部管理及治理水平。 （七）新冠疫情反复影响的风险 部分地区疫情的反复，可能导致订单施工进度明显不及预期、客户采购节奏有所放缓、业务机会落地延后、在手订单推迟交付及验收等情形，进而对公司的业绩和回款产生不利影响。为降低该风险对公司的影响，公司始终以技术创新作为公司生产和发展的最主要手段，加强对客户需求调研，将疫情下的客户需求融入公司已有解决方案，促进潜在订单落地，并加快与在手订单的交付与验收，持续推进公司的稳健发展。 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、公司负责人江文涛、主管会计工作负责人余丽梅及会计机构负责人（会计主管人员）陈英明声明：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 八、前瞻性陈述的风险声明 √适用 □不适用 本报告中所涉及的未来计划、发展战略等前瞻性描述不构成公司对投资者的实质承诺,敬请投资者注意投资风险。 九、是否存在被控股股东及其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 ................................................................................................. 6 第三节 管理层讨论与分析 ............................................................................................................. 9 第四节 公司治理 ........................................................................................................................... 42 第五节 环境与社会责任 ............................................................................................................... 44 第六节 重要事项 ........................................................................................................................... 45 第七节 股份变动及股东情况 ....................................................................................................... 65 第八节 优先股相关情况 ............................................................................................................... 71 第九节 债券相关情况 ................................................................................................................... 71 第十节 财务报告 ........................................................................................................................... 72
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：
第二节 公司简介和主要财务指标 一、 公司基本情况
二、 联系人和联系方式
三、 信息披露及备置地点变更情况简介
四、 公司股票/存托凭证简况 (一) 公司股票简况 √适用 □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
(二) 主要财务指标
公司主要会计数据和财务指标的说明 √适用 □不适用 1、归属于上市公司股东的净利润、基本每股收益、稀释每股收益大幅增加主要得益于报告期内其他收益中的政府补助增加所致。 2、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润较上年同期下降较多，主要系本期管理费用、销售费用有所增加导致；报告期内公司业务毛利率水平较去年同期实现增长，公司业务盈利能力持续增长。 3、经营活动产生的现金流量净额减少主要原因为：公司经营活动现金流与公司业务季节性特点相关，因为公司最终客户以政府企事业单位为主，其业务特点是一二季度做预算，四季度开始验收并财审结算，因此公司的业务大部分为二三季度实施，三四季度集中验收回款，尤其集中在四季度。故年中时，公司业务以投入支出居多，经营性现金流出较大，而回款较少，经营性现金流入较少，导致经营活动现金流为负数；另外，因部分应收款到期收款时，交易对手根据协议约定以商业汇票方式支付，故导致报告期内现金流入较去年同期减少较多。 4、报告期内，公司归属于上市公司股东的净资产、总资产增加主要系报告期内公司完成首次公开发行股票公司并成功募集资金，注册资本及资本公积增加所致。经中国证券监督管理委员会2021年 1月 19日出具的《关于同意罗普特科技集团股份有限公司首次公开发行股票注册的批复》（证监许可〔2021〕147号）核准，并经上海证券交易所同意，公司首次公开发行人民币普通股（A股）4,683.00万股，每股面值 1.00元，每股发行价格为 19.31元。本次公开发行募集资金总额为人民币 904,287,300.00元，扣除发行费用人民币 85,500,287.58元（不含增值税），募集资金净额为人民币 818,787,012.42元。本次募集资金已于 2021年 2月 10日全部到位，容诚会计师事务所（特殊普通合伙）于 2021年 2月 10日对资金到位情况进行了审验，并出具了《验资报告》（容诚验字[2021]361Z0023号）。 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
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）公司主要业务及主要产品 罗普特多年来专注于人工智能的产品研发与行业应用，在图像智能感知采集、图像可视高清化、数据安全高效传输、图像人工智能分析等技术领域取得了大量科技成果，拥有大量基于“计算机视觉”为核心的人工智能和大数据算法。公司以“计算机视觉”技术为牵引，同步拓展语义分析、元素感知、边缘计算、数据挖掘、计算机深度学习及逻辑推理等核心技术的研究，努力实现让机器“看得见听得懂，会思考能决策”。 在技术竞争激烈的人工智能市场，公司始终坚持科技创新，致力于人工智能产品研发和行业实战应用开发，将自研的核心技术与市场上成熟的技术结合，根据用户需求进行技术融合和应用开发，形成具有市场实战应用价值的产品和行业解决方案。公司的核心竞争能力来源于对人工智能算法技术特点和行业场景需求的深刻理解，以计算机视觉及相关人工智能技术中台两大核心能力为牵引，公司始终坚持产品与服务高效协同的技术场景化应用落地路线，立足智慧城市、公共安全、工业物联网、人居生活等各类场景需求，打通技术到场景实战应用的最后一公里，让科技高效快速服务社会。 公司致力于为客户提供全方位、系统性的安全服务业务，主要业务包括提供计算机视觉智能产品及 AI+行业应用的系统级整体解决方案。公司以计算机视觉、语义分析、元素感知、边缘计算、数据挖掘、计算机深度学习及逻辑推理、空间技术为核心构建技术中台，技术中台支撑智能产品业务及 AI+行业应用业务研发，提供从端到端的全流程智能产品和行业应用，涉及前端感知软硬件开发、数据传输与计算软硬件开发、后台智能分析、数据处理、平台设计应用开发，构建了完整的产品体系和行业级应用解决方案。计算机视觉智能产品主要涉及智能终端核心硬件产品（包括计算机视觉摄像机、多模态智能终端、存算一体化终端、移动感知终端、物联网智能终端）、边缘计算单元、平台软件产品（包括人像 AI平台、车辆 AI平台、多维 AI平台、视图库系统、三维 AI立体平台、视频综合平台、AI运维平台、AR全息平台、AI应急指挥平台、社会治理智治平台、反诈骗联合指挥平台）等产品，行业级解决方案囊括 AI+城市、AI+安全、AI+交通、AI+教育、AI+医疗等各行业。 AI智能化产品 罗普特拥有人工智能领域的国家级企业技术中心，依托人工智能算法平台和人工智能芯片平台，在图像处理、边缘计算、数据挖掘、机器深度学习等人工智能领域取得了一系列的产品成果。 （1）AI智能硬件 罗普特 AI智能硬件大致可分成 AI智能感知前端产品、AI边缘计算产品和一体化智能硬件系统产品。AI智能感知前端产品有 AI摄像机、全景视频融合硬件、移动布控产品、测温感知设备、物联网数据采集终端硬件、智能门禁等。AI边缘计算产品有边缘计算盒子、边缘计算服务器等。 一体化智能硬件系统产品有移动巡逻执法设备、移动车载设备、手持移动感知设备、信息采集广告一体机、智能图像信息采集设备等。 （2）智能算法 ● 基于大规模并发的多引擎人像识别算法 罗普特多引擎算法技术实现国内主流人脸识别算法融合二次综合分析，输出最终的识别比对结果，提升引擎算法准确性，同时最大限度发挥多引擎的综合性能，同时实现硬件与算法解耦、平台与算法解耦。采用多引擎方式进行二次分析计算，既有助于综合利用各引擎的优势，避免单引擎各自的特殊短板，扬长避短；又可通过引擎之间的交叉印证，来检验各算法引擎的智能分析效果。 ● 大规模数据融合处理算法 在智慧城市、公共安全及海洋安全等领域需要感知处理大规模的环境特征、物联感知、人员、车辆、物品、活动轨迹及相关的图片、文本、视频、语音等数据，传统的数据处理技术难以解决这类大规模多模态采集与处理问题。为实现“全面、实时、准确”的采集和分析处理，公司逐步形成了具备自身特点的大规模数据融合处理技术，可以有效应对多模态数据采集场景广、采集环境复杂、采集对象多等技术难点。单纯的数据并不能够直接创造价值，只有经过筛选、清理、加工、提炼、融合碰撞之后，形成有意义的信息，揭露数据背后的客观规律，才能更有效的创造价值。例如在公安领域，公司通过该技术研究实现了既有系统性、标准性，同时又有专业性的公安“数据大脑”，支撑公安数据管理、数据运营业务的可持续发展；在海洋安全领域，围绕近海域监测和船舶安全航行的需求，以该技术为核心打造的海洋大数据体系可实现从近海岸环境数据获取、目标感知、应急响应的完整流程，满足近海域大数据挖掘与预警智能化、资源管理统一化、应急响应联动化的需求，有效提升近海域应急指挥的数字化、网络化、高效化的协同管理效率。 ● 基于多基线优化的多源视频融合算法 通过基于光速平差的多源相机联合标定技术，完成空间位置标定能力。采用基于快速图割的海面图像拼接融合技术，实现视频图像拼接，利用各维度摄像机传输过来图片，拼接成一张全景图。基于该算法可实现广域全景分析，实时获取或检测海洋、无人岛屿等多维度动态情况，可广 泛应用于边防、海防、无人岛屿。 ● 量子加密应用算法技术 罗普特致力于量子加密算法技术的场景落地及应用，成功在边检系统中应用量子加密技术， 保障边检系统各项业务数据传输的安全性。《十四五规划纲要》明确指出大力发展人工智能、量 子信息等技术，罗普特重点技术应用实验室将加快量子加密技术的场景应用研究，在安全领域创 造更大的价值。 （3）智能平台 ● 反诈骗联合指挥平台 联合公安、银行、运营商，通过反诈骗平台搭建金融银行和通讯运营商之间的信息桥梁作用， 为打击诈骗犯罪行为提供基础。将电信诈骗案件从纷杂的报警信息中独立出来，根据电信诈骗案 件自有特征，采取适合的接处警流程，并联合银行、通讯、网安等部门实现对涉案资金账号的快 速冻结止付，有效阻止诈骗犯罪活动的进行并阻止资金的转移，对涉案诈骗通讯工具的快速封堵 拦截，进行源头阻断，从而降低诈骗案件的数量，减少群众财产的损失。 创新的多方联合作战、合署办公模式，结合AI技术的应用，罗普特反诈骗联合指挥系统在 多个城市应用取得较好的社会治理成效。公司开发的厦门市反诈骗平台树立了行业标杆。 ● 人像大数据平台 人像大数据平台将 AI与大数据结合，致力于打造以“平台+服务+AI应用”为核心，打造智能化、系统化、结构化、情报化的实战应用体系，最大限度地服务警务实战，提高城市立体化治安防控能力。该平台应用多引擎融合技术，同时结合实战经验建立了引擎评测体系的城市级人像系统。该系统目前已在全国多个省份复制应用，目前已积累了 100多项 AI+技战法，形成了具有 实战应用优势的技战法库。 ● 车辆大数据平台 系统采用视频智能化应用、地图应用、综合管理应用、大数据等技术的应用性平台，通过打 通各个信息资源库，达到互联互通，为大数据挖掘分析和跨地市案件串并等深度应用提供技术支 撑，充分发挥大数据情报研判的引擎作用，深化“车—人—物—案”的案件侦查新模式，更加便 捷高效的处理巨量、复杂的警务数据，实现科学的预测预警，大幅提升警务办案能力及警情处理 效率。 ● 城市轨道交通立体防控系统 利用三维建模技术、视频融合技术、AI技术、大数据技术，提供地铁内高还原度的场景再现，联动实时视频，实现数据的无感采集和危险元素的多级实时预警，360度人员身份识别，收集并分析情报信息，为预防和处置极端事件、涉众性群体性事件提供可视化、智能化手段，实现地铁的平安运行。 ● 智慧社区治理管控平台 “智慧社区治理管控平台”是一套服务于社区民警的集疑似长住分析、实有人口管理、重点对象管控功能于一体的智慧社区警务平台。系统整合了一标三实、实有楼栋、房屋、人员、车辆、单位等基础信息，结合人脸、车辆、门禁、访客、WIFI等多种感知数据，构建空置房研判、疑似长住未登记人员、小区重点人员出行规律分析、精神障碍患者轨迹分析、团伙分析、敏感行为分析等多种社区技战法模型，解决规范化采集、结构化存储和全局性共享等问题，提升小区人口管理效率，辅助重点人员精确管控，实现小区接入汇聚、数据上报等功能，最大限度地服务警务实战，提高立体化治安防控能力。 2、 数据处理与应用产品 依托城市级数据资产的管理，罗普特以数据价值为驱动力，打造新一代智慧城市运行底座，聚焦城市数据汇聚、治理、服务及运维的一体化技术中台，形成数据优势资产与产业再升级和重定义，为服务城市应用的“最后一公里”实现数据赋能。 城市信息系统数据运维管理平台 城市信息系统数据运维管理平台，围绕设备中心、数据中心、IDC机房中心、解析中心、安全中心、网络中心和应用中心形成七大能力中心，实现对城市前端设备感知、数据资产监测、机房新基建管理、智能算法调度、信息及网络安全管理、网络传输链路监测、系统功能应用的全过程、全维护、全智能的新型智慧城市运行底座。 3、 行业应用智能平台 公司坚持以用户终端的应用场景创新理念，围绕行业应用场景的需求和痛点，打造具有行业 特色的产品与解决方案，实现差异化、定制化产品布局，在公共安全、应急管理、智慧海洋、社 会治理和新型智慧城市等行业应用关键环节形成优势产品与服务。 ● 市域社会治理平安指数平台 该平台通过建立科学的、可量化的、体系化的平安指数，动态、及时、直观地反映社会运行 状况，以数据抓取社会危机的及时把控。平台以区内各社会系统安全状态数据为基数，以客观反 映全区各镇街、各重点社区平安状况的量化评估机制为核心，帮助市民直观了解居住地区的安全 情况并广泛参与平安的创建工作，同时助推政府部门对社会风险敏锐感知、及时预警和提前干预， 推动治理手段由事后处置向事前防范转变。 ● 城市全息立体安全防控系统 该系统以城市真实三维场景为背景，将海量视频数据与客观世界在时间和空间上深度融合， 用最直观的方式还原城市本来面貌，有效整合、分析、处理海量视频监控数据，帮助用户获得在 三维时空中的全景可视能力与智慧感知能力，在透彻感知客观世界的基础上实现高效指挥、管理 和运营的目标，为决策指挥提供科学依据。 ● 城市综合管廊系统 该系统以“硬件+平台+应用”为核心，基于前端智能采集终端，通过先进的 AI视频图像智能分析、三维仿真、AR增强实景、GIS及移动计算等技术，依托三维可视化巡检、AR实景视频融合、人员安全管理、入侵告警管理、全景监控管理、智能门禁管理、移动 APP等深度应用，打造“感、传、知、控”一体化安全管控体系，达到综合管廊地下空间多维度的可视化实景应用，实现能感知、能预警、会研判、会决策，实现综合管廊全生命周期的智慧化管理和服务。 公司协助厦门管廊公司在其多条综合管廊线上实战应用，为其他地区树立了建设标杆。与此同时，公司还参与了综合管廊相关标准的制订工作，该系统的发展前景较为广阔。 ● 城市社区网格三维可视化平台 城市社区网格三维可视化平台打破了传统的二维的网格化管理模式，以三维 GIS可视化平台 为基础，充分利用城市现有区域城市三维模型，整合已有的信息资源，通过基于地理信息平台的 服务构建满足社会安全防范需求、具备安全态势感知的三维立体可视化平台，真正实现将三维视 角与信息化的一体结合展示。 ● 城市级智慧停车系统 城市智慧停车公共服务平台可以对城区交通、停车进行统一的规划、优化和管理，针对城市中因停车难引起的交通拥堵、泊位利用不均衡、收费不统一、管理困难的问题，充分挖掘停车资源，结合私有停车资源进行有效的互补，从而实现停车资源高效利用，推进优化动静态交通协同发展，实现停车资源的共建共享，创造优质公共服务，加快推进数字经济发展，促进和提升城市形象与政府行政管理。 平台以城市高精度的二、三维地图为基础，集一标三实资源、事件资源、警力警备资源、雪 亮资源以及政务数据等资源于一体，具有采集、存储、汇聚、和治理城市数据的功能，提供可视 化的全局警务数据展示和态势分析能力，为智慧警务应用建设提供了坚实的数据基座，大大提升 了公安指挥调度的有效性。 ● 森林防火系统 围绕森林火情的早期预警预报及应急指挥管理，融合先进的视频监控、热成像火情监测等报警手段，配合视频分析、智能管控、三维地图以及决策指挥等模块构建智能化防火体系。以基础空间数据库、林业专题数据库和防护数据库为支撑，通过森林火情预警处置系统实现场景下的“灾前、灾中、灾后”全过程、全方位、一体化动态管控和预警决策，为森林火险监测、预警、预报、扑救、灾后评怙等决策提供技术支撑和科学依据，为各级领导决策指挥、日常管理提供有力保障。 ● 不停车超限检测系统 罗普特不停车超限超载检测系统，通过车牌识别、轮轴识别、高精度重量测量、信息联动发布、数据匹配等技术，打造具有智能识别、精准查控、系统联防的智慧治超系统。通过智能化系统的部署，实现治超的不停车高精度测量、重量实时采集，自动筛选超载车辆等功能，助力治超工作智能化、便捷化。 ● 智慧化工园区管理平台 聚焦园区管理、产业发展、安全生产、环境保护等方面，突出信息技术手段的应用体验，打造集服务、管理、指挥、调度为一体的智慧园区，全面提升园区治理体系和治理能力现代化水平，为化工园区发展提供新的动力，注入新的内涵。智慧化工园区的建设按照“1+1+N”的模式，建设“一个集成指挥平台”、“一个数据中台”、以及“N个应用系统”，通过信息化手段，实现园区安全、环保、应急的监管规范化、科学化，全面提升园区监管机构信息化业务效能；推动企业履行安全生产主体责任，提升安全管理水平；从社会公众的实际需求出发，实现对社会、对公众的开放对接，全面监督，全面提升园区管理水平和民众满意度。 ● 智慧园区系统 智慧园区系统围绕影响园区安全的人员、车辆、园区周界、重点敏感区域等要素，制定危险 等级、危险应急预案等方式，实现园区安全事先预防、事中及时处置、事后总结管理的园区安全 一体化、集中化、智能化管控与处理。该系统集人工智能、大数据应用、云计算、智慧物联、信 息安全等技术与一体，实现各系统之间的融合联动、按需交互、实现智慧园区的技术联防、统筹 管理。 ● 无人值守超远程监控系统 公司“无人值守超远程监控系统”已入围国家某办产品目录，该系统集成了透雾技术、热成 像技术、视频导航技术及雷达探测技术，在全国无人值守领域实现成功应用。 （二）、主要经营模式 1、研发模式 （1）立足基础研发，积累核心技术 公司坚持基础研发和核心技术研发工作，以国家企业技术中心为驱动，在原有计算机视觉核心技术的基础上逐步加大图像分析、语义分析等基础技术的研发。 公司加大基础和核心技术预研研发力量，通过加强科创中心技术预研和共享技术建设，抽调经验丰富的资深研究骨干并结合招聘、收购技术团队等多种方式，组建了高学历高素质的研究团队。研究团队致力于计算机视觉图像内容分析和语义分析的基础算法与核心技术的研究，语言处理与深度计算视觉领域的前沿算法研究。为公司升级技术中台、提高技术壁垒、拓展业务板块。 在基础研发和核心技术研发加强与外界强强联合，不断加深并扩延构建公司的技术壁垒，在多年的发展和研发过程中与包括行业专家、高校等外部科研力量建立了良好的合作关系： （2）构建强大技术中台，碎片化创新形成标准化产品输出 公司通过技术中台研究院打造基于核心自主研发的技术中台（计算机视觉、语义分析、元素感知、边缘计算、数据挖掘、计算机深度学习及逻辑推理、语义分析、三维空间技术、大数据等技术）及行业中台(人像 AI平台、车辆 AI平台、多维 AI平台、视图库系统、三维 AI立体平台、 视频综合平台、AI运维平台、AR全息平台、AI应急指挥平台、社会治理智治平台、反诈骗联合 指挥平台等行业中台)。 公司研发架构体系为在IPD研发流程管理下构建技术中台，科创中心通过设立技术中台研究院，建立技术标准，进行平台开发，形成共享技术储备；通过设立技术预研部，对未来的技术和产品进行探索和研究，形成技术规划，以核心技术主动引导客户；通过设立产品技术部，通过共享技术或者外部成熟技术快速实现可对外发布销售的具体产品。 行业研究院围绕行业中台组织研发工作，基于技术中台研究院建立的技术中台同时结合行业市场需求构建行业中台，以快速、高效响应公司区域和行业的市场需求，从而在市场上构建行业技术核心竞争力。同时在行业中台构建过程中进行技术共享分析，将个性化的共性核心技术反哺沉淀到技术中台，进行基础和核心技术深入研发。 （3）研发组织下沉到用户端，与用户共同创新，提高产品实战能力 公司坚持研发与客户共同进行技术创新的理念，以行业建院，项目组下沉到全国子公司的客户端，构建总部研发-区域研发的扁平化研发组织架构，打造“一中台、多个行业研究院、N个项目组”的新型创新研发模式。 区域和行业研究院研发侧重贴近区域和行业客户一线进行研发，为客户提供优质到位的第一线技术售前、售中服务。同时，区域研发将项目开发过程中创新技术和应用模块提炼给总部技术中台进行进一步的产品化研发和技术共享，输出可复制性的标准化产品，逐步形成产品规模化营销。 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。公司未来以区县为单元设立子公司，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，顺应行业发展大趋势，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）强化技术驱动，提升客户体验，强化实战效果 公司以区县为单位在当地设立子公司，将研发组织下沉到用户，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，从而获得客户的实战认可，与客户共同建设示范标杆项目。 （3）加大与优质集成商战略合作，构建行业生态，提升服务能力 公司在全国各区域加强与较强实力的集成商战略合作，向集成商提供优质的产品及行业解决方案。与更多集成商的合作，大大提升公司的业务消化能力，缩短公司的产品营销周期，提高公司的资金周转率。 （4）创新业务模式，提升市场影响力及用户粘合度 公司除向客户提供系列的 AI+行业的产品解决方案的同时，发挥集团在数据治理及数据运维的技术和保密资质的优势，提供数据+运维的新型销售模式，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，为市场的二次销售奠定了良好的基础，从而在区域化市场形成客户粘合度及市场影响力。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建立了数据治理和系统运维的合作模式，通过建立专业技术服务队伍，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。通过与区域客户合作，整合城市各个委办局、部门数据，建立统一的数据标准与接口规范，依托数据资源池和数据交换系统，对汇聚到部门资源池业务数据进行筛选、清洗、加工等标准化处理，对业务数据提供全面的数据处理服务，通过数据质量的管理办法、组织、流程以及评价考核规则的制定，及时发现并解决数据质量问题，提升数据的完整性、及时性、准确性和一致性，从而提升数据的价值。公司通过对汇集得到的数据进行筛选、清洗、加工治理，形成可汇聚的主题库数据资源，提供一线的数据治理和咨询服务，为区域客户重大事项提供决策支撑。 （三）公司所属行业及行业发展情况 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，致力于“智慧/数字+行业”数字化服务源头创新。 （1）软件和信息技术服务： 工业和信息化部公布《2020年软件和信息技术服务业统计公报》数据显示，2020年我国软件 和信息技术服务业持续恢复，逐步摆脱新冠肺炎疫情负面影响，呈现平稳发展态势，收入和利润 均保持较快增长。其中软件产品收入保持较快增长，2020年软件产品实现收入 22,758亿元，同比 增长 10.1%，占全行业比重为 27.9%。信息技术服务实现收入 49,868亿元，同比增长 15.2%，增 速高出全行业平均水平 1.9个百分点，占全行业收入比重为 61.1%。 根据普华永道数据预测，受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，2020年全球人 工智能市场规模将达到 2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到 2030年全球市场 规模将达到 15.7万亿美元的规模，约合人民币 104万亿元。 全球人工智能市场规模 根据德勤《全球人工智能发展白皮书》报告，城市逐渐成为 AI创新融合应用主战场。城市是承载 AI技术创新融合应用的综合性载体，也是人类与 AI技术产生全面感知的集中体验地。过去几年，全球各地的主要城市都在 AI技术的发展中发挥了差异化作用，构建了各自的生态体系，并在赋能产业应用、助力区域经济发展方面实现初步效果，掀起了人类对新一轮产业革命的思考、认知和行动。随着 AI应用纷纷落地于城市层面，城市逐渐成为 AI创新融合应用的主战场。 同时，全球人工智能商业化加速，AI应用场景愈发丰富。人工智能技术经过过去近 10年的 快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断 提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点。欧美国等发达国家和地 区的人工智能产业商业逐渐落地，中国近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用 进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实 现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富。 赛迪顾问发布的《2020人工智能产业创新与投资趋势》指出，从 2016年开始，中国人工智 能进入市场爆发阶段，持续保持较高的市场增长率，2019年中国人工智能市场规模达到 489.3亿 元，增长率 27.5%。预计未来三年中国人工智能市场稳步向前，人工智能的场景落地以及市场开 拓将在各行各业中稳定开展。从人工智能各细分行业领域净利润来看，随着社会信息化水平快速 推进，行业对于智能化需求不断提高，大量的数据积累是发展人工智能的重要前提和基础，安防 交通、城市运营、工业互联网、教育、医药健康、金融领域在人工智能产业发展中容易率先形成 成熟的应用体系和商业模式，拥有良好盈利空间。预计到 2022年，中国人工智能市场规模将超过 千亿元。 艾瑞咨询发布的《2020中国人工智能产业研究报告（Ⅲ）公开版》中指出，当下人工智能行业份额格局比较集中，2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营（公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等）。 （2）产业政策 当前，软件和信息技术服务业结构持续调整优化，新的增长点不断涌现，正在成为数字经济发展、数字社会演进、数字政府转型的重要驱动力量，软件行业网络化、服务化、智能化、平台化以及融合化的发展趋势，将带动智慧产业及人工智能产业进入高速发展期。 第十九届五中全会提出，坚定不移建设网络强国、数字中国。智慧产业是网络强国、数字中国建设的重要组成部分,建设网络强国、数字中国就要大力发展智慧产业,伴随新技术新业务新应用的快速发展和应用普及，国家层面着力推动新型智慧城市建设，大力推进智能交通、智慧教育、智慧医疗、智能制造、智慧能源等智慧产业建设。同时，国家治理及社会治理现代化的新业态、新模式不断涌现，为智慧产业发展带来新机遇。此外，国家“新基建”项目建设也将给智慧产业带来新的发展机遇。 发展人工智能是国家的既定战略，人工智能发展是传统产业转型升级的重要推动力，是赋能实体经济的新动能。国家陆续出台了相关扶持政策助力人工智能技术与产业的深度融合和落地应用。依托人工智能产业战略地位及巨大市场空间、政府与社会的支持，我国人工智能产业发展潜力巨大。当前，人工智能产业生态建设正在加速推进，产业发展逐步由单一应用转向平台的组织模式。随着“互联网+”往纵深发展，“智能+”迅速发展成为改造传统行业的抓手。国家“十四五规划”将人工智能列为科技前沿领域的首位，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革将为我国人工智能产业带来新一轮的发展机遇。 面向数字化智能新时代，智能交通、医疗大数据、智慧教育、工业互联网、市域社会治理等重点行业将成为公司产业发展的关键。公司将围绕“智慧/数字+行业”战略，以“推动社会数字化转型”为主题，聚焦智能交通、医疗大数据、智慧教育、工业互联网、市域社会治理、数字新基建等业务板块，主动融入国内大循环和国家重大区域战略，加强“智慧/数字+行业”资金链、创新链、产业链对接，推进“智慧/数字+行业”产业基础高级化、产业链现代化，加快“智慧/数字+行业”基础产品关键技术攻关和产业化步伐，持续打造技术和产品先发优势，致力于成为国内一流、国际知名的“智慧/数字+行业”平台产品领军企业。 （3）公司所处行业地位分析及其变化情况 公司立足 AI大数据技术产品，拓展计算机视觉及人工智能在市域社会治理、应急、交通等领域应用，在社会安全领域积累的大量计算机视觉及人工智能+大数据解决方案，对其他领域的技术应用具有较好的参考性，方案具有迅速可复制性。 计算机视觉系统是由图像获取与感知、数据处理与分析、决策执行三部分组成，是一个包含算法、软件和硬件等诸多单元的应用系统，通过自动接收大量真实场景图像数据并进行智能化分析处理，获得信息以控制机器或流程。AI+安全是计算机视觉最成熟、最核心的应用领域，安全领域因其应用场景丰富、需求多元化，成为计算机视觉最好的练兵场所。因此，随着从模拟时代到数字时代再到后来的超高清、智能化，计算机视觉在安全领域的发展随着人工智能、通信技术的发展产生了巨大的变革，逐渐被应用在除安全之外的多个领域，如教育、交通、城市市域治理、医疗、工业等各领域。 经过十几年的发展，公司不断实现技术产品沉淀，通过二次开发及实战应用开发，充分发挥数据处理能力优势，实现了 AI解决方案跨行业的多元化布局，业务不断拓展到城市、交通、工业、医疗、教育、管廊、园区、生活等各个领域。公司致力于用人工智能赋能行业发展，积极推动技术到应用的最后一公里，是数字时代“AI方案+数据处理”实战应用的领先技术提供商。 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 公司长期从事计算机视觉、语义分析、元素感知、边缘计算、数据挖掘、机器深度学习及逻辑推理等核心技术的研究，积累了包括视频智能分析技术、基于三维地图的视频融合与展示技术、多模态数据感知技术、基于边缘计算的计算机视觉技术、基于海量数据的公共安全智能分析技术、海洋大数据感知与计算在内的人工智能技术，总共六大核心技术，技术水平在公共安全和城市建设领域具有先进性。 公司的核心技术是基于计算机视觉应用相关的通用理论为基础，拓展语义分析、元素感知、边缘计算、数据挖掘、逻辑推理等多种人工智能核心技术，整合海量行业应用场景及多维数据，积累共享技术模块，致力于人工智能算法平台与人工智能芯片平台的构建，从而实现多维度的计算机视觉技术发展。在技术应用方面，已成功赋能国家安全战略，进一步扩展到智慧城市、交通、工业、医疗、教育、生活等各个领域；从技术能力方面，不断构建技术中台及标准化技术模块，实现技术共享和开放能力，能够快速应对市场需求的定制与变化。 报告期内，公司的核心技术未发生变化。 2. 报告期内获得的研发成果 报告期内，公司坚持拓展语义分析、元素感知、边缘计算、数据挖掘、逻辑推理等 AI核心技术，打通技术到实战的“最后一公里”，加强在公共安全、应急管理、社会治理和新型智慧城市等行业的技术应用关键环节和细分领域的技术研究与分析，实现核心算法、关键硬件、数据挖掘及平台应用的行业 AI赋能作用，为公司 AI+行业解决方案落地提供支撑保障。 （1）关键核心算法技术的研究 上半年公司加大在计算机视觉领域技术研究，围绕智能检测、识别与跟踪技术核心算法获得了 4个发明专利，并将有关算法应用到智慧城市管理、公共安全、森林防火等多个行业之中，取得了良好的效果。同期公司主导的面向近海域的三维展示与监测系统及其产业化科技项目完成研发，取得了软件著作权，沉淀了基于光速平差的多源相机联合标定技术以及基于快速图割的海面图像拼接融合技术等核心技术，并在厦门市智慧海防综合管理系统上取得典型示范应用。 （2）计算机视觉硬件及边缘计算终端的研究 公司继续加强在智慧城市管廊多源感知一体机、存算一体 AI芯片、智慧河湖设备、防溺水预警救援箱、多功能酒精检测仪、远距离变焦扫描成像系统等计算机视觉芯片、边缘计算终端及专用硬件设备的研发，拓宽公司在芯片、物信融合、边缘计算领域的研究方向，实现关键算法技术的搭载与应用能力，为 AI场景的落地提供赋能价值。 公司还加强在室内外广告型电子围栏探测装置、红光驱离警戒摄像机、双目图像火灾探测器、复眼超高像素全景摄像机、双轴稳像光电转台、多功能智慧灯杆、AIoT边缘网关等公共安全领域和智慧城市应用领域的智能装备应用研究。 （3）行业应用场景应用研究 公司专注计算机视觉研究深耕 AI+行业，始终紧跟市场需求和行业发展趋势，在智慧城市管理、智慧小区、市域社会治理、公共安全、智慧海洋、森林防火、城市管理等行业领域形成一批专项课题与应用研究项目，并取得良好成效。其中“基于大数据智能应用的社区智慧警务平台”获得厦门市优秀应用解决方案，“面向公共安全的城市高低空信息融合与增强现实防控系统”获得厦门市科技进步奖（三等奖）、“基于视频结构化的政务信息处理平台”取得工业和信息化部信息中心信息技术应用创新解决方案。 报告期内获得的知识产权列表
3. 研发投入情况表 单位：元
研发投入总额较上年发生重大变化的原因 □适用 √不适用 研发投入资本化的比重大幅变动的原因及其合理性说明 □适用 √不适用 4. 在研项目情况 √适用 □不适用 单位：万元
5. 研发人员情况 单位:元币种:人民币
6. 其他说明 □适用 √不适用 三、 报告期内核心竞争力分析 (一) 核心竞争力分析 √适用 □不适用 1、研发创新能力和技术体系优势 公司深知技术创新是在行业内立足的根本，围绕市场需求和行业发展趋势，专注计算机视觉研究，拓展 AI+行业的应用创新，建立并不断探索完善技术研发体系。 公司打造“一中台、多个行业研究院、N个项目组”的新型创新研发模式，拥有计算机视觉国家级人工智能技术中心，构建技术中台以及标准化技术模块，加快行业研究院区域化建设，以匹配人才发展规划，贴近用户服务创新。 公司推行 IPD研发管理标准，规范项目立项、项目管理、项目结项的研发流程，有利于公司研究开发项目的规范化、流程化、高效化，在保证产品可靠性的基础上促进研究开发成果的快速实现。 公司通过了企业知识产权管理体系认证（GB/T29490-2013）、信息技术服务管理体系认证（ISO/IEC20000-1:2001）、信息安全管理体系认证（ISO/IEC27001:2013）、质量管理体系认证（GB/T19001-2016/ISO9001:2015）、CMMI5等系列认证。 在不断完善自有研发平台建设、持续巩固自身研发实力的前提下，公司还与国内知名院校建立起产学研用协作关系，通过内生性的自主研发和开放式的外部科研院所、技术专家合作模式，公司研发体系建设的广度和深度得以拓展，技术研发实力不断增强。 2、行业竞争力优势 公司自设立以来，深耕公安、政法、边海防领域业务，在新型雪亮、警务引擎、平安小区、重大安保等业务和解决方案上积淀了丰富的专业技术和实战经验。AI+社会安全市场规模目前占比约 50%，行业前景仍处在方兴未艾的发展阶段，人工智能安全领域市场机会是公司主营业务持续增长的基础。于此同时，公司在长期激烈的市场竞争中，依托在公安政法领域的技术积累和应用能力，逐步形成“打通技术到实战应用最后一公里”的能力，锻造出参与市场角逐的差异化竞争优势，促成了公司运用计算机视觉人工智能技术向各行业多领域延伸渗透，公司业务逐渐在应急、医疗、教育、市政、专业园区等行业不断拓展落地。 3、市场竞争优势 公司发力渠道建设，积极拓展并培育各地子公司，建立起根据地业务，通过区域布局实现营收规模增长；公司重视行业延伸，立足传统的公安政法业务，不断向政府其他部门行业应用领域拓宽新业务；公司拥有行业齐全的资质，具备承接涉密项目、军工业务的条件，能够提供行业产品和技术资源整合能力，不断延长产业链条，促进增量业务自然生长。 4、强大技术中台驱动产品标准化，快速响应客户需求优势 在十多年的持续经营过程中，公司成功完成了涉及多个领域的标杆性安全项目，公司研发与技术部门积累了丰富的行业经验，并通过持续实践在技术中台中储备了可以适用于多个领域的众多成熟的技术模块、软件版本以及平台。公司根据最终用户的不同需求，对已有成熟的技术模块进行组合化应用或者二次开发，并搭配硬件设备后形成完整的解决方案，解决细分客户群的不同痛点，在技术中台中沉淀了社会安全系统智能化管理平台、图像融合、智能分析、智能监控、行为分析、三维成像、大数据分析等技术。通过技术中台一方面可以有效降低公司项目推广的成本、设计开发及实施周期，有助于公司保持较高的利润空间；另一方面，成熟的技术模块、软件版本以及平台的储备，有助于项目团队快速为客户提供解决方案，显著提升公司对于客户需求的响应速度。 (二) 报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施 □适用 √不适用 四、 经营情况的讨论与分析 2021年度上半年，面对市场行业间的激烈竞争，公司抓住上市后带来的品牌影响力进一步积极拓展市场，深化改革，加强内部管理，提高经营质量与效率，同时进一步优化公司人才结构，提升公司发展质量。报告期内，公司积极开拓市场，加快全国区域布局，不断加强行业互动和产业协同发展，公司的经营业绩实现持续增长。截至报告期末，公司资产总额为 17.56亿元，归属于母公司所有者权益为 13.14亿元；报告期内，公司实现营业收入 1.25亿元，较上年同期增长8.21%；实现归属于母公司所有者的净利润 0.08亿元，较上年同期增长 306.52%。报告期内，公司的主要工作如下： 1、拓展行业业务领域，渗透县域蓝海市场 基于多年公共安全领域集成项目的经验优势，公司不断迭代计算视觉、语义分析、元素感知、边缘计算、数据挖掘、机器深度学习及逻辑推理等核心技术，进一步加快人工智能技术和产品与多行业领域的融合创新。2021年公司在深耕公安、政法、交通、市政、教育、军工等历史优势行业领域的基础上，在智慧城市顶规设计、水利、环保、应急等领域的持续探索也取得了新的突破，城市智能运维服务业务从福建省逐步扩展至江苏、江西、贵州等地，推动了公司业务的可持续发展。 随着城市信息化升级在全国各地如火如荼地开展，信息化重点逐渐从大城市下沉到县域层级，基于信息化背景的城乡融合发展，使得县域智慧城市成为国家未来数字经济发展的聚焦重点。公司近年来在县域城市的战略布局已初显成效，业务拓展较好。 2、持续推动科研创新，不断提高品牌竞争力 公司高度重视研发创新及科研体系建设。继公安政法行业研究院、应急管理行业研究院、智慧市政行业研究院等多个以聚焦行业应用的研究院成立之后，2021年上半年，公司专门成立基于物联网技术应用的智能硬件产品研究院，主打智慧灯杆、智能区域控制器等数据感知智能终端硬件设备的研发。在科研课题投入方面，公司上半年参与了“2020协作重大专项——市域社会治理”、“2020国家重点研发计划‘科技助力经济2020’”等六个政府课题实施。此外，还新获得工信部“2020信息技术应用创新解决方案典型案例”、厦门市未来产业骨干企业、厦门市科技进步三等奖等荣誉。6月份通过 CMMI5认证，标志着公司已拥有较高成熟度的研发过程能力，并在软件开发能力、项目管理能力等方面达到了国际先进水平。 3、打造“强总部大业务”运营模式，全面优化内部管理机制 2021年上半年，为加快市场响应速度，提升管理效能，降低运营成本，公司进一步优化各部门设置，推动机制改革和管理创新，依照“强总部大业务”原则积极实施瘦身健体计划：精简总部职能机构，压缩管理层级，提高总部资源支撑和管理服务力度；设立风控、投资、财经和技术委员会专业决策机构，加强风险管控水平，提高管理决策效率；大力发展子公司、事业部实行内部独立核算，激活内部运行机制；推行区域执行总裁负责制，高效协同售前、售中、售后团队，快速响应市场，提高客户服务水平。 公司重视信息化建设，上半年上线电子采购平台、产品资源库平台，不断提升信息化管理水平。在人才建设方面，公司注重和强化人才队伍建设，加大关键岗位人才招聘，开展多层次、多元化的人才培训，不断提高员工和管理团队素质。为保障公司稳健发展，公司从上市公司规范化治理要求出发，不断完善公司制度建设，定期开展内部专项审计，提高风险识别和管控水平，进一步提升公司治理质量。 报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项 □适用 √不适用 五、 风险因素 √适用 □不适用 （一）核心竞争力风险 1、技术更新迭代风险 人工智能、大数据等领域的技术发展迅猛，扩散及更新迭代速度快，如不能密切追踪前沿技术变化并将新技术用于客户服务升级，公司在同行业竞争中将不具有竞争优势，无法实现可持续的业务稳定及业务增长。公司逐年不断增加研发投入，特别是利用上市后的募集资金和融资优势不断加大研发投入及相关技术人才储备。 公司以国家企业技术中心为驱动，通过加强科创中心技术预研部和技术共享部建设，公司行业专家的帮带教练制、与外部科研合作（包括与行业龙头合作开发、设立院士专家工作站、共建博士后实践基地、与高校合作等）不断加强研发人才培养、提升科研创新力，力求在技术迅速迭代的过程中保持先进性。 2、研发失败的风险 未来，为了保持核心竞争力，公司将持续增加研发投入。如果研发项目失败或者研发的产品未能形成产业化应用，那么将对公司的业绩产生不利影响。 公司坚持研发下沉到前端，各个行业研究院贴近客户需求，定制化设计解决方案与产品，与客户共同创新，定制化的研发策略以及集团内部IPD研发管理体系较为有效地降低研发失败的风险。 （二）经营风险 1、销售季节性风险 报告期内，公司主要客户以各地公安局、政法委、监狱、交通、市政服务机构等政府机构、军队和电信运营商等国有企业为主，项目建设资金大多来源于政府财政资金。这些客户通常实行预审管理和产品集中采购制度，一般每年年初制订年度预算、投资计划，并进行招投标方案设计，采购招标和项目建设实施集中在年中和下半年，并在下半年（特别是四季度）进行集中验收和结算，从而使得公司收入呈现明显的季节性特征，经营业绩存在较为明显的季节性波动的风险。 2、客户相对集中的风险 报告期末，公司前五名客户的销售额占营业收入的比重为 47.87%，公司客户集中度较高。公司的主要客户包括各地公安局、政法委、监狱、交通、市政服务机构、出入境边防检查站等政府机构和中国电信、中国联通、各地政府城建公司等上市公司或国有企业。如果未来公司客户所处行业或政府相关投资发生不利变化，或者公司不能持续开拓新客户，将可能造成公司业绩的短期波动，对公司的持续经营产生不利影响。 公司原来业务源于项目型业务，2020年起公司业务开始向产品型销售、技术型销售转型，公司业务开始涉猎 AI+工业、AI+生活等领域，新增业务范围扩大到工业、民用等市场，以逐步降低业务持续增长对政府采购的过度依赖，丰富未来业务增长点。 3、行业竞争激烈风险 公司业务的各个细分行业领域竞争日趋激烈，一些知名同行企业已取得相应竞争优势。面对这样的竞争格局，公司将继续在公安、应急、军工细分领域精耕细作深度布局，并在工业互联网、医疗、养老等其他领域尝试业务外延。公司立足于多年行业知识经验积累及自身保密资质优势，与行业内的一些知名竞争厂商采用不同战略侧重，形成差异化的经营模式，与供应商建立产品互销，营造优势互补协作共赢的行业生态。公司以抓住政府的广阔市场机遇为目标，确保加快推进市域社会治理现代化建设，快速输出产品+数据服务的定制化实战解决方案，贴近客户需求，增强客户粘性，持续为客户创造价值。 4、应收账款过高风险 报告期末，公司应收票据、应收账款、合同资产、一年内到期的非流动资产及长期应收款金额分别为 38.13万元、33,300.03万元、1,043.87万元、17,130.18万元和 14,713.37万元，金额较高。主要原因是公司业务的最终客户为公安、政法、监所等政府部门，针对该类客户开展的业务存在前期建设投入较高，但受财政付款审批进度、国拨资金到位时间的影响回款周期较长的情况。 此外，公司分期收款项目一般需在 3至 6年时间内分期收款，收款期较长，导致公司应收账款金额较高。虽然根据历史经验，政府采购项目发生坏账的风险较低，但随着宏观经济增速放缓、各地政府财政收入增速放缓，若未来各地政府财政资金紧张，不排除政府采购项目发生坏账的可能，进而对公司的业绩造成不利影响。 5、回款周期长的流动性风险 公司经营活动现金流量净额为-16,997.55万元，与公司净利润存在较大差异，使得公司存在经营流动性风险。该风险存在的主要原因是公司业务的最终客户主要以公安、政法等政府部门为主，针对该类客户的业务存在前期建设投入较高，而受国拨资金到位时间的影响，回款周期较长所致。 公司将不断增强回款验收工作的力度，在公司销售市场快速扩张的过程中，选择付款条件更为优质的客户，并不断探索商业模式多样化，增加行业销售渠道建设，向产品型业务模式转型。自 2020年，公司开始与集成商形成战略合作以减少公司资金大规模投入，向产品输出及技术输出业务模式转型，提升订单回款速度。 6、市场快速扩张带来的内部管理风险 公司在市场快速扩张的过程中将面临包括但不限于团队扩张、产品及服务的标准化快速输出、人才结构优化等一系列内部管理挑战，如经营模式不能持续优化，或内部管理不能跟上，公司的持续发展将面临风险。对此，公司将继续完善总部技术中台的打造和升级，实现产品及服务模块化、标准化的高效输出，以此降低市场快速扩张过程中人力资源紧张的风险，并不断增强内外结合的培训与学习，提升内部管理及治理水平。 （三）行业风险 人工智能特别是计算机视觉在社会安全领域应用时存在以下风险： 1、政府采购项目流程差异及变更的风险 报告期内，公司承接的政府采购项目流程主要分为两种：一种是常规政府采购流程，政府部门先设计后招投标，通过前期设计确定项目具体金额和预算明细再进行招投标；一种是 EPC项目采购流程，在 EPC模式下，政府部门先招投标后设计，即前期业主方仅确定项目预算暂估价，依据预算暂估价进行招标，之后再由中标方根据预算暂估价开展设计，并将设计形成的预算明细报业主方审批，审批后的金额作为合同金额。在常规政府采购流程下，由于预算明细在招标时点已事先确定，公司参与投标时可事先合理预估材料用量和项目成本，从而可以合理预计项目利润；在 EPC项目流程下，由于预算明细是中标后设计并经业主方审批确定，因此在投标时点公司无法准确预估材料用量和项目成本，导致项目最终盈利情况与预计情况存在一定偏差。公司政府采购项目以常规政府采购项目为主，EPC项目为辅，但若未来 EPC项目占比提升，将可能导致公司投标时盈利预测的难度增大，从而影响业绩的稳定性和可预测性。 公司根据多年来的行业经验，积累了大量的供应商资源，形成良好、互信的合作关系；基于此，公司充分发挥自身优势、同时结合各家上游供应商的特点形成了稳定而完整的产业生态圈。 产业生态圈一方面有利于合作拓展项目，另一方面也有利于公司能够较好的预估、控制成本，公司在 EPC项目中设计过程中可以较为准确的预估成本，执行过程中合理控制成本，在一定程度上降低 EPC项目的不确定性。 2、订单实施进度不及预期的风险 报告期内，受不可预见因素的影响，公司部分订单出现了实际进度明显延期的情况。公司社会安全系统解决方案项目在实际实施过程中受政府规划原因、疫情原因等不可预见因素影响，可能存在订单进度明显不及预期的情形，进而对公司的业绩和回款产生不利影响。该风险随着中央对地方政府执政效率的考核越来约严格，地方政府越来越重视各类政府工程按时推进，风险概率有望逐步降低。 另外，随着数据安全、隐私意识的加强，人工智能的应用还存在数据安全和个人隐私安全风险，给人工智能的企业带来一定的品牌形象风险与声誉风险。目前绝大部分的人工智能机器算法需涉及训练数据进行深度学习，在大数据后台拥有大量用户数据和个人隐私，这些数据一旦泄露，后果不堪设想。面对智能硬件的安全问题，可以从生产厂层面上保障智能硬件的安全；根据国家统一化的安全等级评价标准，对后台大数据系统以及移动端应用给予适合的安全等级要求，也有助于提高人工智能应用的数据安全。（未完）  |