[中报]格灵深瞳(688207):格灵深瞳2023年半年度报告
原标题:格灵深瞳:格灵深瞳2023年半年度报告 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司 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阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险，敬请查阅本报告“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、 公司负责人赵勇、主管会计工作负责人王艳及会计机构负责人（会计主管人员）杜家芳声明：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 本报告所涉及的公司未来计划、发展战略等前瞻性陈述，不构成公司对投资者的实质承诺，请投资者注意投资风险。 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 目录 第一节 释义..................................................................................................................................... 4 第二节 公司简介和主要财务指标 ................................................................................................. 7 第三节 管理层讨论与分析 ........................................................................................................... 11 第四节 公司治理 ........................................................................................................................... 34 第五节 环境与社会责任 ............................................................................................................... 36 第六节 重要事项 ........................................................................................................................... 37 第七节 股份变动及股东情况 ....................................................................................................... 61 第八节 优先股相关情况 ............................................................................................................... 70 第九节 债券相关情况 ................................................................................................................... 70 第十节 财务报告 ........................................................................................................................... 71
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、报告期内，公司营业收入较上年同期增长34.35%，主要系报告期内验收订单增加所致。 2、报告期内，公司归属于上市公司股东的净利润、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润、基本每股收益、稀释每股收益、扣除非经常性损益后的基本每股收益较上年同期分别增长116.84%、107.73%、112.5%、112.5%、100%，主要原因系公司报告期内营业收入增长、资金管理取得的利息收入增长和股份支付费用减少等因素的共同影响带来的利润增长。 3、报告期内，公司经营活动产生的现金流量净额较上年同期减少657.74%，主要原因系公司本期员工人数增加、薪酬支出增长及结算货款增加所致。 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
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 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 根据国家统计局《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司属于“软件和信息技术服务业”（行业代码为I65）。根据《战略性新兴产业分类（2018）》，公司属于“新一代信息技术产业”中的“人工智能”行业。 自2015年7月国务院印发的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》将“互联网+人工智能”列入十一项重点行动之一以来，我国出台了一系列重要政策，以把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动权，促进人工智能行业发展壮大。随着人工智能技术的不断进步与发展，部分技术进入产业化发展阶段，智能应用已成为当前及未来较长发展周期的核心要义。作为战略性新兴产业，人工智能商业模式还在不断摸索与丰富，其正与生产生活的各个领域相融合，有效提升各领域的智能化水平，在带动新产业兴起的同时也为传统领域带来变革机遇，拥有极为广阔的市场前景。2023年7月，国家互联网信息办公室印发《生成式人工智能服务管理暂行办法》，支持算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作，鼓励优先采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源。目前我国人工智能在政府、金融、互联网、零售等领域的人机对话、远程作业、质控风控、营销运营、决策支持等诸多环节存在不同程度的应用，商业模式主要以项目解决方案交付、一站式产品方案、软件销售、AIoT设备销售、算法授权许可费等多种模式并存。 （二）公司主营业务情况 公司以“让计算机看懂世界，让 AI 造福人类”为愿景，专注于将先进的计算机视觉技术、大数据分析技术、机器人技术和人机交互技术与应用场景深度融合，提供面向智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康、元宇宙的人工智能产品及解决方案。公司经过多年的技术研发与积累，已有效掌握了基于深度学习的模型训练与数据生产技术、3D 立体视觉技术、大规模跨镜追踪技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、机器人感知与控制技术等方向的多项核心技术，凭借过硬的技术能力和长期的商业化经验，已成功在智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维四大领域实现落地应用，其中：城市管理领域已覆盖全国多省市的公安局、公安交通管理局、政法委员会等政府机关或企事业单位，车路协同感知MEC产品已在某市进行交付，同时车载视频违规事件取证产品已在多省市开展试点；智慧金融领域已覆盖农业银行全国各省市的上万家网点，包含智能安保、智能运营、智能风控等多个金融业务场景，同时，公司参与搭建某国有银行总行AI平台，并开始在其他国有银行分支行进行试点；商业零售领域主要收入来自排名前列的地产类客户；轨交运维领域公司自研的列车智能检测解决方案已在高铁和地铁项目中通过验收，实现落地应用，为列车的安全运维提供保障，在研产品己涵盖轨交机务、电务和工务三大工种。 除此之外，公司在体育健康、元宇宙等更多领域进行前瞻性的布局，智慧校园体育产品等部分在研产品已成功在客户中开展试点，元宇宙场馆己在首钢园区进行建设，公司产品、整体解决方案和基于大模型的行业应用的研发和落地工作按计划有序推进。公司从客户需求出发，面向智慧金 融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康、元宇宙不同领域的客户，提供相应的行业解决 方案。 （三）公司主要经营模式 1、盈利模式 公司主要从事计算机视觉技术、大数据分析技术、机器人技术和人机交互技术的研发和应用。 公司的盈利来源于向客户提供面向应用场景的人工智能产品及解决方案获得销售收入。公司自主 研发的人工智能产品主要包括智源智能前端产品、灵犀数据智能平台及深瞳行业应用平台。人工 智能产品既可以标准化模式销售，也可根据客户需求进行产品组合，提供定制化服务，以整体行 业解决方案向客户交付。 2、研发模式 公司拥有完整的研发组织架构与创新机制，以用户需求为核心，采用迭代、循序渐进的敏捷 方法进行研发活动，并对整个产品生命周期进行管理，在过程中不断对执行结果和阶段目标进行 总结复盘，通过不断迭代完善产品质量和改进研发过程。公司具体的研发过程如下图所示： （1）在产品需求调研阶段，公司对行业发展趋势、市场规模和用户核心需求进行调研分析，并结合公司产品战略规划，由产品团队完成需求分析，确定产品的核心目标特性和功能，由研发团队进行技术路线规划。 （2）在可行性验证阶段，公司进行大量算法实验以寻找合理科学的解决方案，产品经理、算法工程师、软硬件开发工程师和测试团队密切配合，在产品负责人的协调下进行多次短平快的软件原型迭代，每一次迭代都会在产品实际使用场景中进行反复实验确认，通过与客户持续沟通，调整和优化，确认产品最终形态的各功能模块和参数指标，并明确研发周期。在整个过程中，算法团队负责完成实验场景的建设和数据收集，并进行验证性实验；软件开发团队负责针对应用场景进行原型验证和开发；智能硬件团队负责对硬件产品的相关指标进行可行性实验和评估。 （3）在产品研发阶段，产品经理将总结可行性验证阶段的成果，转化为产品功能指标及开发任务，确保产品交付节点和产品定义与用户预期保持一致；算法和工程团队协同完成算法模型设计开发、数据收集清洗、功能特性开发等工作；测试团队按照产品定义对产品每个开发版本进行验收，并完成自动化测试脚本；智能硬件团队完成新硬件产品的结构设计和工业设计，有效评估外观、材质、散热、电气等特性，并负责设备软件开发和集成，交付少量可以进行测试认证的工程样机。该阶段产品会发布多个内外部测试版本，在实践中进行快速迭代。 （4）产品发布阶段是在产品完成核心功能开发后，在目标市场具备销售的条件时，产品经理建立产品的标准文档、销售价格、实施方案、售后体系，研发团队将大量来自客户实际使用的数据进行处理，快速迭代，提高产品成熟度；新的硬件产品会在这一阶段完成小批量验证和量产导入，实现加工生产工艺所需要的工装硬件和工具软件；测试团队进行大量密集的现场测试，确保产品满足产品定义的各类功能指标。这一阶段的完成标志产品正式版本发布。 （5）产品运营阶段在产品正式发布后，产品经理结合市场反馈与发展趋势，制定多个后续产品版本，不断创新，推出符合市场需求的产品新版本，以对产品进行持续的运营、维护和改进。 3、采购模式 公司专注于人工智能产品及解决方案的研发和销售，不涉及硬件的直接生产。 针对标准硬件、配件及服务类采购，公司直接向供应商提出待采购产品或服务的需求，供应商按照指定的时间和地点进行交付；针对定制化硬件，公司采购主要原材料并发货至委外加工厂，由其进行生产加工。公司选择专业的代工厂，依托其已有的完善的品质控制、生产制造管理和硬件设施进行专业的代工生产。公司通过新产品导入、质量检验标准发布、生产工艺发布、测试检验工具发布等方式确保产品生产的有效性、一致性和稳定性。 4、销售模式 公司结合下游行业的业务特点与主要产品的市场定位，制定了直接销售的销售模式，向终端客户或集成商客户直接销售人工智能产品及解决方案。其中终端客户是指直接使用公司产品及解决方案的各行业领域客户，包括金融机构、政府部门、公安机关、企事业单位等；集成商是指承担系统集成、安装部署、运营维护等职能的企业，包括终端客户的项目总包方或其指定的工程服务商等。公司与客户直接对接需求，通过商务谈判、参与招投标等方式获取订单。公司建立了完善的直销服务体系，目前已在全国划分了华东、华中、华北、东南、西南、东北、西北七个大区进行区域化和行业化的矩阵式管理，以提供及时、高效的销售服务。 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 公司打造了底层AI技术平台——深瞳大脑，深瞳大脑作为公司核心技术的驱动平台，赋能公司人工智能产品及解决方案的技术实现。深瞳大脑包含数据平台和训练平台，由数据采集、数据预处理、数据标注、模型训练、模型优选、数据管理等模块组成。 数据平台支持多源多模态数据的自动收集和清洗归类，通过构建自动化处理为主、人工标注为辅的标注体系，形成海量增长的标签数据池，有效节省标注成本，提高了算法模型的研发效率；训练平台则有效提高了模型训练的自动化水平，降低算法多平台部署应用的迁移难度，为算法高效生产及快速商业化应用奠定了重要基础。目前，公司深瞳大脑可支持数十亿训练数据、数亿类别任务，数十亿参数模型的训练。训练平台生产高质量的算法，推动应用的落地，数据平台收集应用产生的高质量数据又促进算法的提升，从而算法、应用、数据在深瞳大脑系统内形成人工智能的正向循环，为公司的高效研发创新与产业应用提供了有力支持。 （1）基于深度学习的模型训练与数据生产技术 公司自研的海量数据算法生产技术通过自有的核心算法结合大数据平台的分析处理技术，支持在海量数据中进行挖掘，主动触发模型更新训练，有效的提高了算法的准确率和生产率。同时，公司自建的数据标注平台，通过组建具有专业背景的标注团队，用人工标注加AI模型自动化预识别的方法，为算法提供精准的基础训练数据，可覆盖公司内部99%的算法标注任务。 公司利用自研的底层 AI 技术平台深瞳大脑对数十亿训练数据进行清洗，并基于大规模数据训练大模型，在海量数据下，研发了基于多模态弱监督的大模型训练算法，节省了大量数据标注资源。该算法已投稿到国际顶级会议ICLR2023并被接收，公司已在智慧金融和轨交运维业务中利用该大模型提升少样本场景的准确率，进一步验证了该大模型在下游任务中的泛化能力。 跨平台模型训练技术用于简化AI算法生产，该技术基于自主研发的训练框架，可实现常用业务AI算法的一键式训练，为常见业务中的分类、检测等算法提供便捷快速的实用模型。针对不同应用场景的算法开发，公司自主研发的跨平台模型训练技术可将训练任务管理平台产出的模型自动发布到各种类型的显卡或平台，包括英伟达显卡、嵌入式平台、海思平台、华为Altas计算卡等，无需人工干预，从而达到模型快速高效交付的目的，可有效的降低研发成本，有助于提升产品的市场竞争力。 （2）3D立体视觉技术 3D立体视觉一般通过结构光、激光雷达等特殊传感器采集得到场景的深度信息，再利用深度信息和可见光信息一同计算出场景的三维图像。 多目传感器标定与深度估计技术使用一对成本更为低廉的可见光相机组成双目系统，对场景深度信息进行估算，在达到普通结构光相机精度的同时，提高了相机的可靠性和易用性，并能覆盖更多的结构光相机无法工作的光线条件和场景。基于这项技术的输出，使公司的算法能更好地适应多种不同的场景和目标，进而对人体、物体、场景进行高精度的重建。 运动姿态分析技术通过采集不同场景下人体姿态数据，通过自主研发的三维人体姿态估计和三维人体表面重建算法，能够解决人体关键点数据采集不准确或不稳定的问题。公司基于单目相机的三维重构技术结合动作模型库及人体运动功能学的特点，优化了使用单目相机获取三维人体关键点和人体表面的效果，解决了基于二维人体关键点进行判断的难题，使得运动姿态分析算法在三维人体上做出更为精准的判断，进而可以应用在行为分析领域对人体三维姿态的准确识别与分析。 运动姿态分析技术在智慧金融领域可以协助银行客户进行员工履职分析与管控，人员重点区域违规管控（如非授权人进入、员工缺岗等）、人员操作异常管控（如单人加钞、大额现金遗留等）、人员动作异常管控（如异常倒地、打架、各类防护舱业务等）等项目均达到较高的检测精度；而在体育健康领域，该技术可评判用户动作是否完成及标准程度，进行运动项目的计次，计时，测距，相似度评价，产品可应用于俯卧撑、仰卧起坐、立定跳远、跳绳，纵跳摸高等原地类项目，足、篮、排、乒、羽等综合类项目，短跑、折返跑、中长跑等跑步类项目，引体向上、双杠臂屈伸等单双杠类项目；健身长拳、健身南拳等武术类项目，共计30余项考核项目和100余项交互训练项目；3D重建与立体视觉分析技术在轨交运维场景可将离散的局部列车零部件数据进行融合和重构，得到列车标准模型，将几何模型分析、深度学习等技术运用到列车标准模型、点云数据、图片等多维度数据，进行零部件匹配和故障诊断。公司基于深度学习的点云配准技术已在多个学术数据集上取得第一，通过点云几何结构和基于Transformer的多层特征投票机制提升正确匹配点云比例，提升点云配准精度，在真实业务测试集上旋转向量误差小于1度、平移向量误差小于0.3mm，该技术对产品落地起到了至关重要的作用。目前，公司产品已覆盖列车常见的190余种故障项点，项点处理速率超过20,000个/小时，在高级重要性项点的故障诊断成功率大于95%，对于高精度测量的项点，测量精度到达亚毫米级别。 （3）自动化交通场景感知与事件识别技术 公司拥有国内领先的车辆识别技术，能够运用高精度目标检测与跟踪技术对大陆号牌、港澳号牌、非机动车号牌等多种类型的车牌进行多种尺寸和角度的识别，支持倾斜角度在45°范围内的车牌，准确率在 99%以上。同时，公司支持的机动车、非机动车、人体属性识别多达 50 余项，重点属性识别准确率超过95%。 在对交通场景中车辆进行分析时，公司结合在人脸识别技术上的优势研发了多目标属性识别与对象关联技术。该技术可以将车内驾驶员与车辆绑定，协助交通管理部门和公安部门查找可疑人员，提供破案线索。由于车内光线较暗、抓拍受挡风玻璃干扰、司乘人员人脸姿态不受控、人脸有遮阳板墨镜口罩等遮挡的原因，普通的人脸识别算法都会有较大的下降，公司在人脸识别技术上的优势可以做到在以上困难环境下仍能达到较高的识别率。 公司研发的交通场景理解及事件检测识别技术，基于自适应交通场景理解和车辆特征识别的技术能力，无需人工标注，可自动化识别闯红灯、不按导向行驶、不礼让行人等11种交通违法场景，同时结合车辆重识别技术可准确定位车辆位置，实现对交通视频的自动分析、事件预警和违法事件的自动审核。 （4）大规模跨镜追踪技术 公司拥有完全自研的人脸识别算法和引擎技术，在多种光线条件、人脸角度的场景下都能达到较高的识别准确度。公司在研发过程中开源了TrillionPairs和Glint360K两个人脸识别数据集以及PartialFC训练代码，其中PartialFC相关论文已被视觉顶尖会议CVPR2022接收，推动了行业技术的发展。公司的人脸识别技术在公开数据集MegaFace上识别准确率达到99.1%。公司在公安部治安管理局亿级人像算法测试中，1比1人像比对测试万分之一误识率下的通过率为99.97%，5万样本比1亿级人像比对测试中首位命中率超过98%，均高于行业平均水平。 公司研发的百亿级人员聚类技术可支撑上万路摄像头接入并实时完成动态聚类，支持室内场景和光照、质量和姿态等都不受控的室外复杂场景中的大规模商用。 为了达到上万路摄像头接入并实时完成动态聚类的应用要求，公司研发了海量数据以图搜图技术。公司研发的以图搜图引擎支持多架构、不同计算设备上的图片检索功能。针对检索频率高实时要求强的场景，以图搜图引擎支持英伟达全系显卡以及华为计算卡的图片检索，该技术已广泛应用在公司多个应用场景的产品及解决方案中。 人脸属性表达技术在公共安全场景具有广泛应用，同时也能辅助大规模人员聚类。公司研发的人脸属性包括年龄、性别、表情、姿态、遮挡、模糊等多项属性。该技术使用单模型、多任务协同训练策略，利用各个属性任务之间的相关性来辅助训练单个模型，可在缩减运算资源的同时保证每个属性的精度。 公司多场景广覆盖人脸活体识别技术可应用在闸机口等通行相关的场景，公司已积累了千万级的攻击样本，可防止人员通过打印照片、屏幕、3D面具等非活体人脸通过闸机。 （5）机器人感知与控制技术 公司将实时定位与建图技术、机械臂视觉反馈技术、机器人路径规划与自主导航技术运用于轨交运维机器人等场景，算法适应性良好，机器人该场景中，以最高1m/s的速度做无碰撞运动，达到轨交运维应用所需的技术水平。其中，机器人实时定位与建图技术，又称SLAM技术，在室内和半户外场景下拥有良好的定位精度，在结构化的室内场景下，定位精度可达毫米级，在工业现场的半户外场景下，定位精度可达厘米级。同时，公司针对SLAM普遍算力要求较高的问题做出了优化，完成SLAM模块向特定型号嵌入式主板的迁移和适配工作；机械臂视觉反馈技术，又称手眼协同技术，在机械臂重复性动作的场景中收到良好效果，得到视觉反馈之后的机械臂定位，较普通机械臂定位的精度有较大提升。同时，在保证精度的前提下，时间延迟不超过1秒，保证了精度和实时性；机器人路径规划与自主导航技术，包含机器人定点巡逻、远程临场、人员跟随等功能模块，运用于自动化检修场景中。 公司的机器人虚拟示教技术，能够通过高精度3D重建技术，搭建虚拟列车检修空间，构建一个包含作业坑道、列车、机器人等元素，同时考虑物体碰撞、真实设备性能、环境噪声等因素的虚拟机器人作业空间。在虚拟空间内进行机器人示教，通过控制虚拟空间中的机器人进行采集位置确认工作，支持多人协作和远程操作，极大缓解项目实施过程中对真实列车的依赖，提升3倍以上的实施速度。 公司的机器人遥感技术则通过将虚拟点位下发给机器人，通过坐标空间变换、运动分解、轨迹规划等技术，使机器人获取在物理空间中可执行的动作指令，该技术既支持异步动作执行，也支持在线的虚拟机器人-真实机器人实时动作执行。 国家科学技术奖项获奖情况 □适用 √不适用 国家级专精特新“小巨人”企业、制造业“单项冠军”认定情况 □适用 √不适用 公司入选北京市专精特新“小巨人”企业。 2. 报告期内获得的研发成果 报告期内，公司新增专利11项、软件著作权39项。 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 报告期研发费用同比增长34.96%，主要系公司加大研发投入，研发人员同比增长41.41%。 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：元
5. 研发人员情况 单位:万元 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、深耕于计算机视觉行业的技术研发优势 公司掌握计算机视觉领域的核心算法技术，已形成了基于深度学习的模型训练与数据生产技术、3D立体视觉技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、大规模跨镜追踪技术和机器人感知与控制技术五大技术方向并拥有多项自主知识产权；公司的人脸识别、车辆识别等核心算法在国际、国内的权威机构和组织举办的算法比赛中多次名列前茅。其中：公司在 2022 年 ECCV PointCloud-C Challenge点云分割和点云分类两个赛道均获第2名，公司的人脸识别技术在公开数据集MegaFace上识别准确率达到99.1%，公司在公安部治安管理局亿级人像算法测试中，1比1人像比对测试万分之一误识率下的通过率为99.97%，5万样本比1亿级人像比对测试中首位命中率超过98%，均高于行业平均水平；公司的车辆识别技术能够对大陆号牌、港澳号牌、非机动车号牌等多种类型的车牌进行多种尺寸和角度的识别，支持倾斜角度在45°范围内的车牌，准确率在99%以上。同时，公司支持的机动车、非机动车、人体属性识别多达50余项，重点属性识别准确率超过95%，达到国内领先水平。 公司建立了以数据平台与训练平台为核心，涵盖数据采集、数据预处理、数据标注、模型训练、模型优选等模块的底层AI技术平台——深瞳大脑，有效提高了算法模型的研发效率及自动化水平。数据平台支持多源多模态数据的自动收集和清洗归类，通过构建自动化处理为主、人工标注为辅的标注体系，形成海量增长的标签数据池，有效节省标注成本，提高了算法模型的研发效率；训练平台则有效提高了模型训练的自动化水平，降低算法多平台部署应用的迁移难度，为算法高效生产及快速商业化应用奠定了重要基础。公司利用深瞳大脑对数十亿训练数据进行清洗并基于大规模数据训练大模型，在海量数据下，研发了基于弱监督的大模型训练算法，节省了大量数据标注资源，提升了少样本场景的准确率。数据、算法及应用在深瞳大脑内形成人工智能的正向循环，为公司的高效研发创新与产业应用提供了有力支持。 经过多年持续研发的优化，公司的训练任务管理平台产出的模型可无需人工干预，自动发布到各种类型的显卡或平台，包括英伟达显卡、嵌入式平台、海思平台、华为Altas计算卡等，从而达到模型快速高效交付的目的。除了该项基于深度学习的模型训练与数据生产技术之外，公司还形成了3D立体视觉技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、大规模跨镜追踪技术和机器人感知与控制技术的技术方向，掌握了跨平台模型训练技术、海量数据生产技术、多目传感器标定与深度估计技术、运动姿态分析技术、人脸识别算法和引擎技术等多项核心技术。 2、快速的商业化落地能力和良好的市场口碑 公司凭借高效的算法生产技术以及对各下游行业与应用场景的深度理解，形成了产品快速的商业化落地的能力，并结合自研大模型技术，根据行业客户的需求不断优化、升级核心技术，公司的主营业务产品在下游主要核心客户的认可程度高，良好的市场口碑为公司市场拓展及持续发展奠定了重要基础。公司成立至今陆续开发了皓目行为分析仪、边缘计算设备、视图大数据平台、AI智能管理和分析平台、AI模型现场训练平台、列车智能检测平台、体育训考系统、体感互动系统、体育大数据系统、AI 大型动捕技术平台等核心产品，并在智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康、元宇宙等领域得到应用。公司自主研发设计的智能化设备在农业银行各地分支机构推广使用，使得公司金融领域的收入快速增长，目前产品已覆盖上万家网点，包含智能安保、智能运营、智能风控等多个金融业务场景；公司研发的边缘计算设备2018年一经推出就在中国石化的智慧油站项目中得到快速应用；2020年初，公司在短时间内，利用人工智能和双光谱成像等技术积累，迅速推出双光温测智能识别设备与应用系统，快速、精确、安全地进行体温测量与核查；公司的轨交运维解决方案在多个高铁、城轨和机车领域的试点项目进入研发、测试或交付验收阶段，支持数条高铁、地铁线路的列车巡检业务，通过点云技术对列车各零部件的数据进行高质量采集和智能分析，实现自动化的故障或缺陷检测，有效提高了检修效率，保证了列车的运行安全，其中，自主研发的列车智能检测平台已经成功在高铁和地铁线路上实现落地应用。 公司于2023年5月发布智慧校园体育产品深瞳阿瞳目，以“运动体能训练项目+视觉姿态识别+AI”为核心，基于3D重建技术，并结合动作模型库和人体运动功能学，包含体育训考系统、体感互动系统和体育大数据系统，致力于打造学、练、赛、评一体化智慧校园体育解决方案；公司元宇宙形态相关产品先后于2022年9月、2023年6月在中国国际服务贸易交易会、中国科幻大会上对外展出，公司基于三维人体姿态和行为识别技术以及游戏内容开发能力自研的大规模沉浸式人机交互运动游戏项目具备真人线下运动式交互、无眩晕感沉浸式体验、内容一键下发+切换等优势，最大化增强沉浸式体验。 3、保持技术不断创新的机制安排和技术储备 公司以技术研发为核心驱动力，建立了研发管理流程、人才储备机制、股权激励机制、知识产权保护等多项保持技术不断创新的机制安排。公司在研项目涵盖计算机视觉、语音语义等多模态基础算法、智能硬件技术研发和智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康、元宇宙各领域产品和下游应用及部分前瞻性探索项目的研发，技术储备充足，为公司产品的推陈出新提供了有力支持。公司拥有完整的研发组织架构与创新机制，以用户需求为核心，采用迭代、循序渐进的敏捷方法进行研发活动，并对整个产品生命周期进行管理，在过程中不断对执行结果和阶段目标进行总结复盘，通过不断迭代完善产品质量和改进研发过程。公司高度重视新技术的研发，专门设立有负责行业相关先进技术的前瞻性探索与研发创新的前沿技术研究院由公司创始人赵勇博士主导。 在智慧金融领域，公司搭建了适用于该领域的行为分析大模型技术架构，目前已完成场景试验、技术论证并实现落地应用，公司在计算机视觉基础上探索并拓展多模态技术，未来将融合自研的自然语言处理及自动语音识别等技术，充分赋能银行客户智能化场景应用；在轨交运维领域，公司的 3D 重建与立体视觉分析技术解决了传统算法中误差较大的问题，让计算机视觉技术运用于轨交检修的落地应用成为可能，通过应用机器人主动感知技术、自主规划与控制技术、虚拟示教与远程遥感技术，有效提升了机器人的环境适应性，提升实施效率，降低整体项目运营成本，而公司的模型压缩和边缘计算能力，可以实现对线路故障诊断算法的实时运行，机器人可利用自身算力实时处理线路数据，进行在线故障诊断；在体育健康领域，公司的3D立体视觉技术使得设备成本降低的同时，提高了可靠性和易用性，同时运动姿态分析技术通过采集不同场景下人体姿态数据，通过自主研发的三维人体姿态估计算法，能够克服人体关键点采集不准不稳的难题；在元宇宙领域，公司基于3D立体视觉技术自研了大规模沉浸式人机交互系统，提供在大场景中的人体动作姿态感知、六自由度游戏装备感知等能力，未来可应用于沉浸式互动游戏、赛事、发布会、文旅和展厅等领域。 4、团队优势和人才储备 经过多年发展，公司建立了一支高学历、高水平的研发队伍。截至报告期末，公司研发人员为321人，占员工总数的比重为65.38%。截至报告期末，公司的核心技术团队由公司创始人、董事长兼总经理赵勇博士等在内的6人组成，涵盖算法、智能应用、产品设计、硬件开发等多领域的资深人才，拥有丰富的学术知识与研发创新经验，对行业前沿技术与发展趋势具有深刻认知及判断，保障了公司核心技术的持续研发创新。 报告期内，公司研发投入 7,706.15 万元，占营业收入的比重为 48.95%，研发投入同比增长34.96%。公司在核心算法技术、应用场景相关技术均有前瞻性的研究和探索，公司人工智能关键技术及在体育健康、轨交运维、元宇宙等更多领域的研发与探索，将进一步增强公司的技术积累，为持续较快发展提供坚实的技术支持。 (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 报告期内，公司保持了良好的增长势头，加大交付和推广力度，验收订单量增加，实现营业收入15,743.79万元，同比增长34.35%，实现归属于上市公司股东的净利润211.54万元，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润111.29万元，较上年同期分别增加1,467.69万元、1,551.22万元，同比扭亏为盈，主要系报告期内公司营业收入增加、资金管理取得的利息收入增长和股份支付费用减少等因素的共同影响带来的利润增长。公司在不断夯实已商业化落地业务的同时，持续加强各领域研发投入，报告期内，公司研发投入 7,706.15 万元，占营业收入比例为48.95%，研发投入同比增长34.96%，截至报告期末研发人员数量为321人，同比增长41.41%，研发团队加速构建，持续在核心算法技术、应用场景相关技术进行前瞻性的研究和探索，为公司持续较快发展提供坚实支撑。 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）技术升级及产品迭代的风险 公司所处的人工智能行业技术升级及产品更新换代速度较快，且随着物联网、5G、云计算、大数据、多模态大模型、AIGC等新技术的快速发展，人工智能技术与其他新技术的融合运用将进一步推动行业的技术创新和产品升级，因此持续研发新技术、推出新产品是行业内公司在市场中保持优势的重要手段。如果公司未能及时准确地把握技术发展趋势，或者公司的技术研发进展滞后于下游市场需求，或者公司同行业竞争对手率先在相关领域取得重大突破，推出更先进、更具竞争力的技术和产品，造成公司未能顺利对技术及产品进行持续的迭代和升级，或者无法通过持续创新研发出具有商业价值、符合市场需求的新产品，将导致公司错失新的市场商机，对公司未来业务发展造成不利影响。 （二）关键技术人员流失、技术人才不足的风险 人工智能行业系典型的技术密集型、人才密集型行业，关键技术人员是人工智能公司生存和发展的关键，也是获得持续竞争优势的基础，更是保持不断研发创新的重要保障。截至报告期末，公司的研发人员数量为321人，占公司员工总人数的比例为65.38%。随着行业规模的扩张及竞争格局的演变，人工智能公司对优秀技术人才的争夺将日趋激烈，此外，随着公司业务规模的持续增长、下游用户需求不断升级，对人工智能技术先进性的要求日趋提升。如果公司不能持续加强对原有关键技术人才的激励和保护力度，或者不能持续引进新人才应对内部研发需要，或者在人才市场的竞争中在发展前景、薪酬、福利、工作环境、激励制度等方面无法保持持续吸引力，则面临关键技术人员流失、技术人才不足的风险，进而导致在技术研发、产品创新方面有所落后，对公司技术优势的维持和新产品的持续研发造成不利影响。 （三）知识产权受到侵害或泄密的风险 人工智能行业属于技术密集型行业，为了保持技术优势和竞争力，防止技术外泄风险，已掌握先进技术的行业内优势企业通常会通过申请专利、登记软件著作权等方式设置较高的进入壁垒。 公司的核心技术是保持市场竞争力的重要支撑，相关知识产权的保护对公司的发展尤为重要。公司自设立以来，一直重视在知识产权保护方面的投入，但仍不能排除未来与竞争对手产生知识产权纠纷、公司的知识产权被侵权、个别竞争对手采取恶意诉讼拖延公司业务开展、个别公司员工由于对知识产权的理解出现偏差导致出现非专利技术侵犯第三方知识产权，以及公司部分尚处于研发过程中的非专利技术发生泄密的风险；如果发生知识产权纠纷或泄密，公司可能需要通过法律诉讼等方式维护自身权益，由此可能需承担较大的法律和经济成本，而诉讼结果也存在一定的不确定性，将对公司的生产经营、研发进展造成不利影响。 （四）公司在智慧金融领域客户集中度较高以及收入波动的风险 公司智慧金融领域客户集中度较高，如果出现主要客户的生产经营状况、采购预算计划、供应链体系等发生变化，公司未能持续获得主要客户的订单或公司与该等客户合作关系被其他供应商替代，或者公司无法有效开拓新客户资源，公司收入将存在较大波动的风险，从而对公司的经营发展、财务状况等产生不利影响。（未完）  |