[中报]佳华科技(688051):2023年半年度报告
原标题:佳华科技:2023年半年度报告 罗克佳华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 公司已在本报告中阐述了公司在生产经营过程中可能面临的风险因素，敬请查阅“第三节 管理层讨论与分析/五、风险因素”部分。 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、 公司负责人李玮、主管会计工作负责人王朋朋及会计机构负责人（会计主管人员）赖维君声明：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 本报告中涉及未来计划或规划等前瞻性陈述的，均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。敬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 □适用 √不适用 目录 第一节 释义..................................................................................................................................... 4 第二节 公司简介和主要财务指标 ................................................................................................. 5 第三节 管理层讨论与分析 ............................................................................................................. 8 第四节 公司治理 ........................................................................................................................... 44 第五节 环境与社会责任 ............................................................................................................... 46 第六节 重要事项 ........................................................................................................................... 48 第七节 股份变动及股东情况 ....................................................................................................... 61 第八节 优先股相关情况 ............................................................................................................... 65 第九节 债券相关情况 ................................................................................................................... 65 第十节 财务报告 ........................................................................................................................... 66
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 本期经营活动产生的现金流量净额较上年同期净流出减少48,219,683.39元,主要系本期支付供应商款项较上年同期减少所致。 本期研发投入占营业收入的比例较上年同期减少20.70个百分点，主要系本报告期较上年同期研发人员减少所致。 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 佳华科技作为物联网技术的创新者，二十年以来一直聚焦于物联网技术的研发与应用，在物联网的感知层、平台层、应用层积累了具有竞争力的核心技术和丰富的实施应用经验。 公司以数据为核心、以平台为载体和中枢，以工业互联网标识解析二级节点建设为抓手，致力于实现物联网数据互通共享，深度挖掘数据价值，向各垂直领域提供物联网数据服务，建立全价值链的物联网云链大数据平台。 2023年，国内经济正处在复苏期，但国际经济运行仍面临不稳定因素，宏观环境仍呈复杂态势，当前经济复苏的节奏仍存在结构性差异，公司所处行业仍处在复苏调整期。2023年上半年公司实现营业收入13,481.10万元，较上年同期减少2.28%；实现归属于上市公司股东的净利润-6,032.42万元，较上年同期亏损增加2.26%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-6,622.17万元，较上年同期亏损减少16.03%。公司营业收入和净利润均有所下降。 公司的主营业务收入主要包括智慧环保及智慧城市业务，客户主要为政府及其平台公司或国有企业用户。报告期内，受外部市场环境及宏观经济波动的影响，大数据信息化方面的投资较往年存在减少，导致新业务机会减少；加之市场竞争等因素影响，公司数据运营服务项目续签合同额调低，叠加固定成本难以削减，导致毛利率水平下降。 公司基于感知层的环境监测传感器、企业能耗监测存证器等大量物联网设备的接入、标识解析、协议转换、边缘计算等功能，以及平台层中以海东青时序数据库和云链平台为核心的数据层、以AI云平台为核心的计算层等核心技术，聚焦于为智慧环保和智慧城市领域的应用场景，提供基于物联网综合技术的软硬件产品、解决方案及数据服务。 在智慧环保和智慧城市垂直领域的产品研发和实施过程中，持续提炼沉淀数据的通用处理能力，包括数据的汇聚、存储、建仓、治理、分析、交换等方面的技术工具和流程，以及有权属数据的积累，基本形成以大中台小前台的研发模式，进一步夯实公司数据战略的基础。 报告期内，基于碳达峰、碳中和的市场机会，公司作为由国家生态环境部批准建设的国家环境保护工业污染源监控工程技术中心，以及作为国家发改委世界银行项目“重点用能单位能源利用在线监测系统顶层方案设计”的编制单位，并依托长期持续积累的行业经验、客户资源以及物联网领域的综合技术等优势，以大中台、小前台模式建立基于物联网架构的碳排放及碳资产管理的监测、量化、分析系统，并进行试点推广工作。 在智慧双碳垂直领域，公司不断推进业务发展和技术应用，目前已经建立了政府端、企业端、金融端三类主要应用产品，政府端可面对部、省、市、区各级政府主管部门提供双碳智服平台产品；企业端形成了面向电力、水泥等行业集团客户的双碳管理服务能力，和面向单体重点控排企业数字碳表产品的服务能力；在金融端公司作为唯一技术提供商支撑开发北京绿色交易所“企业碳账户和绿色项目库系统”，正在多个地市推动系统落地和实施应用，形成可复制的服务模式，并通过企业碳账户进行进一步延伸。另一方面基于公司同北京银行双方建立的战略合作伙伴关系，推进双碳产品在金融机构应用场景的功能实践。 2023年5月18日，由生态环境部应对气候变化司主持、生态环境部环境规划院承办，召开了扩大全国碳市场行业覆盖范围专项研究”启动会，会上明确了钢铁、石化、化工、有色、建材、民航、造纸等7大行业将开展纳入全国碳市场专项研究，这将对我国碳市场的规模体量带来可观增长。报告期内，公司积极参与相关工作研讨会议，围绕配额分配方案、核算报告、核查技术要点、国内外碳市场情况、历史数据评估及结构化录入、关键参数及排放边界等多方面内容，与地方、行业和企业代表联合集中攻关，为加快推进全国碳市场扩大行业覆盖范围提出规划建议。 2023年7月11日，中央全面深化改革委员会第二次会议审议通过了《关于推动能耗双控逐步转向碳排放双控的意见》。强调要立足我国生态文明建设已进入以降碳为重点战略方向的关键时期，完善能源消耗总量和强度调控，逐步转向碳排放总量和强度双控制度。推动能耗双控逐步转向碳排放双控，是锚定碳达峰碳中和目标、与时俱进推动工作的必然要求，也是积极稳妥推进碳达峰碳中和的制度保障，对我国加快促进经济社会发展全面绿色转型，助力推动高质量发展提供了重要支撑。 2023年8月23日，公司中标生态环境部全国碳市场发电行业信息平台建设与运维项目。作为国家级平台，该项目将承担全国重点控排单位、核查机构、检测机构、交易机构等涉碳主体的全面管理工作，推动全国碳市场管理业务工作数字化、智能化、体系化，对进一步提升全国碳排放数据质量，支撑全国碳市场健康有序的发展，推进我国“双碳”目标实现具有重要和深远的意义。 2022年，公司积极参与数据资产评估试点工作，公司《区域性环境大气质量监测和服务数据》获得北京国际大数据交易所颁发的《数据资产登记凭证》，是获得数据要素资产登记的首个上市公司，并获得北京银行首笔1,000万元数据资产质押融资贷款，此次获得数据资产登记凭证，标志着公司发掘和释放数据价值的模式，符合国家战略发展方向。报告期内，公司持续推进数据资产化登记等各项工作，已申报的七个项目在2023全球数字经济大会上顺利获得北京国际大数据交易所正式发放的首批数据资产登记证书，并成功入选北京市数据资产入表试点企业，探索数据资产入表新模式。2023年8月21日，国家财政部正式发布财会〔2023〕11号《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，其中明确了该项规定于2024年1月1日起执行，这标志着在国家层面，数据资源的入表有了统一的规范。 未来公司将继续积极推动数据要素技术产品创新，健全数据知识产权、数据资产治理体系，紧密围绕数字化绿色化协同发展，加快实现公司数据产品化、资产化，并进一步持续推进数据要素市场建设各项工作，用高科技技术助力国家生态环境减污降碳，推动数字经济高质量发展。 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 公司是物联网应用技术国家地方联合工程研究中心的主要依托单位，该中心经国家发改委批复予以命名。 公司是全国信息技术标准化技术委员会-生物特征识别分技术委员会（SAC/TC28/SC37）成员单位，行为识别工作组副组长单位；全国信息技术标准化技术委员会-人工智能分技术委员会（SAC/TC28/SC42）单位委员；全国信息技术标准化技术委员会-大数据标准工作组成员单位；全国信息安全标准化技术委员会（SAC/TC260）WG4鉴别与授权工作组、WG5信息安全评估工作组、WG7信息安全管理工作组、SWG-BDS大数据安全标准特别工作组成员单位；全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会-智慧园区标准工作组（SAC/TC426/WG5）成员单位；信息技术应用创新工作委员会会员单位；是工信部密码应用推进标准工作组的成员单位。 报告期内，公司主导及参与制修订的标准及技术报告共计18项，其中国家标准11项；团体标准7项。正在研制的各类标准共计50项。报告期内参与发布的标准共计4项，具体如下：
公司拥有的核心技术主要包括但不限于以下内容： 1）AI算法和系统研发 截至2023年06月30日，AI算法和系统研发拥有5项核心技术。 (1)“AI算法模型训练”在深度学习和机器学习技术领域持续研发优化，模型数量当前累计82个。AI模型应用场景如下：低碳环保、温室气体与大气污染物联防联控类包含：渣土车识别、违规占道经营场景、烟火场景、扬尘场景、黑烟车场景、河道垃圾场景、工业企业偷排、工地出入口清洗场景、塔吊喷淋场景、裸露土地场景、雾炮机工作场景、脱硫脱硝能耗优化、精准溯源和污染动态管控、标准站实时预测、网格化时序预测模型、污染实时风向玫瑰图和污染传输贡献等；综合类包含：车牌识别场景、人脸识别场景、体态识别场景、危险行为识别场景等。新研发环保领域无组织烟火焚烧目标测距定位模型，实现目标实际位置定位功能，有效降低事件排查难度，优化事件处理流程。 (2)“跨硬件AI推理技术”累计支撑跨硬件平台模型部署48个，AI模型部署运行AI芯片类包含：GPU/NNIE/Ascend。 (3)“精准溯源和污染动态管控技术”，以观测数据和机理模型为基础，能快速实现多污染物的城市内溯源、城市间溯源、点位周边溯源以及行业溯源，并基于此开发出了适用于污染事件的动态管控技术，能快速评估污染减排措施的实时管控、日管控和周管控效果。报告期内，新增了基于深度学习和污染传输理论的RK-RSM模型，该模型利用深度神经网络强大的信息提取能力，在低于5%的超低误差率的情况下，可实现管控方案的秒级评估。 (4)“集成式空气质量预报预警技术”，以机理模型为基础，能实现常规气象、污染物浓度的时间序列预测，以及常规气象、污染物浓度的空间分布预测和垂直廓线预测；实现多污染物及其组分预测以及污染物的二维传输剖面预测。报告期内，新增臭氧预报动态优化功能，使用动态特征加权融合技术，显著提升臭氧预报精度。 (5)“多源时序融合预测技术”以观测数据和机理模型为基础，能实现常规气象、污染物浓度的时间序列预测，以及常规气象、污染物浓度的空间分布预测和垂直廓线预测，实现多污染物及其组分预测及污染物的二维传输剖面预测。报告期内，新增融合预测优化模型V2，在Transformer技术的基础上进行适配和优化，预测准确率提升3%以上。 以上核心技术，均属于自主研发，公司依托核心技术已累计获得授权发明专利5项，申请中的发明专利30项，获得软件著作权83项，申请中软件著作权1项，其他说明信息详见下表。
截至2023年06月30日，公司将原“AI云平台”升级改造为“AI边云协同平台”，该平台拥有7项核心技术。 (1)“云服务接口技术”基于云服务对外提供接口能力的特点，实现利用轻量级协程高并发、高性能等特性构建微服务对外提供云服务接口，通过可靠的签名算法进行访问合法性校验，在识别出租户身份前提下对单租户并发访问量合理限制，同时又具备多租户横向扩展的能力，适应云服务的单点限流和多点扩容的业务需求。 (2)“模型编排调度技术”基于不同AI业务场景与原子模型服务的关系特点，实现了通过简单编排配置和少量新增代码即可将原子模型服务编排调度为复杂业务场景能力的运行框架，降低业务场景研发成本并且提升原子模型服务的复用率从而提升算力资源的使用率。 (3)“资源动态调度技术”基于云服务资源使用不定性的特点，实现根据当前算力资源使用情况动态扩展或减少模型服务的部署实例，保证最小的算力资源使用下满足当前的计算需求。 (4)“多帧投票技术”通过提高每秒分析的帧率，将短时间内的多个单帧分析结果累加之后进行综合的加权投票得到综合置信度，以此作为依据输出最终分析结果，可在低延时的消耗下，比较有效的减少单帧模型误检、漏检导致的错误结果输出，提高了最终对外输出的AI分析结果的准确率和召回率，同时利用多帧数据加入目标跟踪去重算法，实现事件去重，避免同一事件重复上报。 (5)“策略引擎技术”基于AI模型输出的信息，通过针对AI事件实体对象、实体属性配置多组规则策略，实现AI事件送审及推送业务方式对AI事件进行实体过滤，减少无需送审或业务不关心的实体对象，将运营工作与业务需求解耦，有效提升运营审核率和覆盖率。报告期内，公司优化了策略配置项，加入事件冷却时间配置、事件阈值调节过滤、电子围栏配置优化、目标像素过滤配置等业务功能，保障模型在复杂场景下达到较好效果，顺利交付。 (6)“视频片段事件技术”基于直播流解码特性，将解码前的直播流数据进行缓存，通过配置事件发生时刻前后时间段，对时间段内的事件实体进行追踪，使用较小的资源代价输出视频片段，并提供视频片段合成能力，报告期内，优化了图片事件作为视频事件封面展示合成功能，为AI事件提供视频存证。 (7)“边云协同技术”基于边端设备和云端平台，将嵌入式技术、web开发技术、模型异构部署技术等融合，实现服务远程配置、设备管理、事件审核和展示、固件和模型下发升级、事件规则引擎配置、权限设置、告警配置和分析配置、事件订阅等，将算力下沉到边端，报告期内，优化了license管理模块、设备直连通信模块、算法商城展示模块，同时完成核心结构化数据上传至云端，节省带宽和保证数据安全，提供更灵活的AI应用部署能力。 以上核心技术，均属于自主研发，获得软件著作权12项，其他说明信息详见下表。
截至2023年06月30日，海东青时序数据库拥有12项自主研发的核心技术。 (1)“时间序列索引技术”基于对时序数据使用的特点，采用时间分段索引设计，以及按时间排序的列式数据存储，可以高效的实现数据压缩（占用存储空间只有传统关系型数据库的1/5到1/10），以及大幅提高按时间段的数据查询性能。使用实际项目线上数据对比MySQL、Oracle、Hbase三种数据库，占用空间分别为这三种的1/6.4，1/6，1/5.6。该项技术应用于环境监测领域后，存储成本降低了1/6。 (2)“SQL优化技术”是基于时间段分布数据信息，生成更优的SQL执行计划和更小的写入开销，从而大幅加速时序数据查询和数据写入性能；同时利用数据标签的时间索引，对于小时间范围查询，可进一步提高查询效率。基于时序数据的写入和查询性能是传统关系型数据库的2-5倍。 (3)“ISR分布式算法”是一种可靠日志复制管理算法，是实现主从架构及分布式架构的基础，并且ISR算法可以让主从架构无缝升级到分布式架构，此算法可以通过配置让用户在数据可用性和数据一致性之间做出选择，而不用绑定到某一种上，同时基于此算法也可以实现主从切换，故障转移等功能。 (4)“时序数据库数据存储加密技术”针对时序数据库特点，基于存储算法改造，配合国密算法，同时支持硬件国密板卡或纯软件加密两种模式，高效实现数据存储的加密能力。 (5)“预计算聚合查询优化算法”是采用在数据落盘时对数据进行预计算，将预计算结果持久化到TSM文件中的block index entry，在聚合查询时，若时间范围完全包含某block，那么直接返回此block index entry中的预计算结果，从而避免读取此block数据的IO开销和数据运算的CPU开销，从而提升聚合查询的性能。在性能测试报告中，性能可提高30倍。 (6)“内存限制”通过实时监控系统内存占用情况，对请求速率和请求的内存开销进行限制，能极大避免数据库服务OOM。 (7)“主从切换”针对原有主从数据复制方案，解决了原主从方案中主宕机时服务不可用的问题，提高了数据库服务的可用性，且减少运维工作。 (8)“数据脱敏”基于数据安全要求，通过字符操作函数实现对原始数据的脱敏。结合权限系统，能够满足所有脱敏需求，同时还有灵活易使用的特点。 (9)“有损压缩”基于数据存储要求，使用旋转门压缩算法，通过不存储冗余数据的方式降低磁盘存储成本，提升查询效率。 (10)“MySQL协议”提供海东青直接处理MySQL协议请求的SQL语句的能力，使得原本使用MySQL的用户可以非常简便的从MySQL迁移到海东青，其业务代码不需要任何修改。 (11)“分层Binder”采用分SQL语句及多个从句抽象划分为多个层次，每个层次输出统一结构的虚拟表结构，但每个不同类型的层次按照不同的逻辑进行bind，以此实现灵活可扩展并且易维护的数据库binder模块。 (12)“Cascades优化器”实现cascades数据库优化器框架，可以根据SQL生成得到高效的物理执行计划，从而提高SQL的执行效率。 以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得发明专利2项，申请中的发明专利5项，软件著作权13项，其他说明信息详见下表。
(1)“高性能网关技术”该技术利用轻量级协程高并发、高性能等特性构建微服务，设备与网关连接后使用单独协程并发处理数据，结合Kubernetes容器编排的部署方式实现了设备海的量接入、数据的高效处理，经CNAS的权威性能测试，具备了百万设备的并发接入能力。并且能够基于Kubernetes CRD实现网关的自动化部署与更新，新增了基于Kubernetes CRD 的网关自动化部署及更新。提炼自研网关开放SDK，抽离不同协议网关中共性功能部分，缩短了不同协议网关开发时间，提升了开发效率。 (2)“分布式计算引擎”该技术采用分布式架构，支持流批一体的处理方式，改进了内存的回收、优化网络通信效率。经第三方测试报告，对比MapReduce和Spark，在相同条件下，实时性是Spark的1.35倍，是MapReduce的2.02倍。 (3)“底层网络协议”该技术支持在无线通信弱网环境下的稳定通信，支持0-RTT鉴权，经第三方测试报告，在模拟真实5%丢包率的情况下，性能分别为TCP的1.28倍，UDP的1.22倍。 (4)“低代码数据解析技术”该技术支持在通用协议之上，通过图形化操作或脚本编写方式，快速完成数据解析插件的开发，实现设备协议数据的解析，支持文本与二进制两种常用的数据格式，经过第三方机构测试，平台具备了易用的数据解析能力。 (5)“全链路监控技术”该技术支持在微服务架构下，构建服务与服务、服务与中间件、用户与服务之间的依赖关系和调用数据展示及告警，便于平台运营和管控，及时发现服务异常，提升平台软件服务水平，经过第三方机构测试，平台具备了全链路监控的能力。 (6)“规则引擎技术”该技术支持在设备与设备间进行数据、命令的联动，支持设备数据在平台流转到数据库、消息总线、缓存、分布式计算引擎等组件，为平台数据流转核心，丰富和便捷了平台应用场景，经过第三方机构测试，具备规则引擎的能力。 (7)“基于SQL结合图形操作的大数据分析技术”该技术支持通过图形化编排和SQL编写，完成设备大数据实时数据流分析，降低了数据分析的难度，同时提升了数据分析的效率，经过第三方机构测试，平台具备了易用的数据分析的能力。 (8)“灵活的数据可视化技术及数据资产服务”该技术支持在B/S架构下，通过可拖拽配置的2D图表组件，结合灵活的后端数据绑定方式，快速实现客户数据的精准展示，通过数据资产，方便灵活的梳理数据，用户可通过无感知的数据生成与计算方式，结合可视化的拖拽功能，自动生成需要的可视化图表与大屏，经过第三方机构测试，平台具备了易用的数据可视化的能力，同时平台搭载数据资产模块，用来方便灵活的梳理数据，用户可通过无感知的数据生成与计算方式，结合可视化的拖拽功能，自动生成需要的可视化图表与大屏。 (9)“多源异构数据流转”技术支持以 Golang 语法作为任务脚本, 在多种数据源(消息队列、时序数据库、行数据库)之间进行数据流转。在效率上远远高于定制开发服务，同时在性能上远超出 Lua、Python等动态语言。用户可通过拖拽勾选填入配置，指定输入输出。可在线编辑脚本内容, 保存立即生效。对于单个任务，该技术提供了包括且不限于定时、重试、告警、统计、工具函数等多种功能。对于所有任务，该技术提供了包含多种搜索，跨任务脚本对比，流转图等功能。 以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得发明专利2项，外观设计专利2项，申请中的发明专利8项，实用新型专利6项，获得软件著作权2项，其他说明信息详见下表。
截至2023年06月30日，云链共享平台拥有10项自主研发核心技术。 (1)“支持国密的区块链底层架构”实现了区块链底层、数据存储层以及点对点网络数据传输、存储过程中的国密算法加解密，可使用基于软件层面的加解密算法，同时也支持国密硬件加解密卡。 (2)“基于密钥对的角色权限控制体系”使用国密算法的密钥对进行身份访问控制，每一对密钥都可设置系统访问权限，使用者在进行数据存证时也基于此密钥进行加解密，同时，系统管理员与普通用户的密钥进行隔离，通过独立的管理客户端连接网络以进行高权限操作。 (3)“安全可控的点对点数据共享网络”实现了基于权限控制的点对点共享网络，为实现两节点间数据可控访问提供便利，同时由区块链系统加持，为数据访问链路进行存证留痕，以便追踪数据流向。 (4)“支持硬件加密的区块链基础设施”是基于硬件加密卡，以国密算法为核心，为进一步提升区块链基础设施的安全性以及数据共享的传输安全性而开发的一套底层区块链基础设施。其最大的特点是在原有支持国密的区块链底层架构之上，将软件加密改为了硬件加密，为安全性及实时性要求更高的系统提供更好的支撑。 (5)“基于K8S的区块链管理平台技术”是基于K8S优秀的容器编排能力，为提升区块链系统部署效率，更好的掌控区块链系统监控，降低人力、时间成本而设计的区块链管理平台，并且为多云及混合云等场景提供跨云同链的特性，同时为应对特殊的跨链场景，区块链管理平台自带的跨链网关能够实现多源同构区块链的跨链融合。 (6)“开放平台技术”将云链共享平台数据存证、审批、溯源等能力对上游业务系统开放，使有研发能力的机构能够将现有系统与云链共享平台进行整合，提升整体系统的协作效率。 (7)“区块链跨链子系统”将原有集成在“区块链管理平台”中的跨链网关系统化、可配置化，使业务使用方能够更灵活的配置。 (8)“基于区块链的用户鉴权技术”基于区块链数据不可篡改，去中心化数据存储等能力，使用户信息上链后，在数据安全方面可以避免通过业务系统sql注入等方式获取用户信息或者更改用户密码登录系统，此技术将更好地保证用户登录系统的安全性与可靠性。 (9)“基于区块链的数据确权技术”将底层原始数据进行编码上链，基于区块链智能合约，保证在业务系统之间交互数据时，避免因为业务系统漏洞造成可以获取到无权限数据，通过权限系统网关将业务接口返回数据与登录用户信息经过此技术进行数据与用户确权，可以保证用户的数据没有被篡改。 (10)“基于DHT网络的区块链文件处理技术”是针对联盟链大文件存储以及分发的难点，通过自主研发的一套数据分片和基于DHT网络的分发技术，弥补了组织之间的文件共享和传输问题，大大提升了用户上传和获取文件的速度以及文件存储的安全性。 以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得发明专利3项，申请中的发明专利3项，获得软件著作权5项，其他说明信息详见下表。
截至2023年06月30日，国家工业互联网标识解析平台拥有5项核心技术。 (1)“边缘端IoT流式处理技术”结合边缘流式数据处理的特点，编写了基于数据源、SQL、目标的规则引擎来实现边缘端的流式处理。该技术运用于各类物联网的边缘计算场景中，通过边缘处理可以提升系统响应速度，节省网络带宽费用和存储成本。 (2)“工业物联网数据采集引擎”支持接入Modbus，OPCUA，IEC61850，IEC104和BACnet等众多协议和设备，同时提供管理控制台，用户可以在浏览器中进行可视化的配置，实现跨工业设备数据的接入，将接入设备解析并转换为统一的MQTT等协议后，可接入云端工业物联网平台。 通过该引擎可实现在边缘端的工业协议解析、数据汇聚和流式处理的一整套边缘解决方案。 (3)“双碳数据标识解析体系”创新性的将工业互联网标识解析体系与区块链技术结合，主要解决企业碳排放过程中监管部门与企业信息不互通，防止企业存在瞒报、误报、漏报等情况，同时企业也需要在银行征信、金融服务、碳市场交易等方面的碳排放数据得到认可和信任。该体系利用标识解析技术为每一笔碳排放数据通过区块链技术存证，并赋予工业互联网标识解析码，保证了数据的可信可追溯，建立了企业与监管机构、服务机构等之间互联互信的基础。 (4)“数据溯源检索技术”基于数据标识解析体系实现数据间的关系检索，帮助用户快速查询目标数据周边的数据，并能查看两条数据间的关联关系，通过关系图谱的形态呈现，并针对物联网数据的时序特性，提供时间的筛选检索，帮助用户快速定位微观数据，构建数据关系网。 (5)“火力发电行业碳排放数据质量分析技术”利用数据标识体系，将企业碳排放核算中涉及的全量指标项进行数据标识，形成数据计算模型，基于数据计算模型构建AI分析算法，形成对企业报送数据的数据筛查，构建双碳数据质量体检体系。 以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得软件著作权1项，其他说明信息详见下表。
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