[年报]大华股份(002236):2024年年度报告
原标题:大华股份:2024年年度报告 证券代码： 002236 证券简称： 大华股份 披露日期：2025年 3月 2024年年度报告 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。 公司负责人傅利泉、主管会计工作负责人徐巧芬及会计机构负责人（会计主管人员）朱竹玲声明：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。 报告期内，公司面临的风险无重大变化，公司一直努力识别所面临的各类风险，积极采取应对措施，规避和降低风险。 （1）技术更新换代的风险：智慧物联行业是典型的技术密集型行业，行业更新换代极为迅速。若公司不能紧跟行业技术的发展趋势，充分关注客户多样化的个性需求，后续研发投入不足，则仍将面临因无法保持持续创新能力导致市场竞争力下降的风险。公司通过加大研发投入，持续加强在多维感知、人工智能大模型、视频云、大数据、网络通信、网络安全、机器视觉等领域核心技术的研究，储备应对未来更广阔市场的产品、技术、管理和人才资源，实现公司业务的持续稳健发展。 （2）商业模式转变风险：随着物联网、人工智能、大数据、云计算、网络通信等技术的发展和智能终端应用方式的升级，物联网时代的商业模式可能对传统行业发展带来冲击，如企业不能及时把握商业模式转变带来的机遇，则可能面临原有市场格局被打破的风险。公司持续关注并研究全球经济、行业和技术领域的重大变化，分析行业发展逻辑，对智慧物联产业的演化、视频技术与信息通信技术、数字化技术的持续融合，客户需求多元化和不确定性进行预判，巩固原有优势市场，积极探索、试点新业务和新商业模式，开展业务布局和技术布局。 （3）地方财政支付能力下降风险：目前，部分地方财政债务水平较高，如支付能力下降，可能导致行业需求增速放缓，工程项目工期延长，企业资金回笼周期拉长，客户支付延期等风险。公司持续完善内控制度、优化项目评审办法，通过审慎选择地方工程项目、系统评估项目风险，谨慎评估项目的市场逻辑和项目现金流平衡逻辑，合理进行风险管控，做好应对现金流短缺、项目延期等风险的预案，减少延期支付等风险。 （4）国际化经营的风险：公司产品及解决方案覆盖海外一百多个国家及地区，国际化业务经营面临着不断变化的环境和新挑战。一方面全球经济增速持续放缓、局部地区地缘及政治冲突加剧、部分国家存在汇困及汇率波动等风险，对所在国业务持续拓展存在一定威胁和风险。另一方面，地区性贸易保护和管制、国际营商环境的合规要求日益复杂、部分国家和地区的本地制造要求等压力持续加码，导致公司的合规能力建设要求及成本投入不断提高。对此，公司积极防范和应对国际化经营风险，持续完善海外整体合规风控体系，提升合规风险主动预判及体系性响应能力，不断加强公司在本地生产制造能力上的储备和建设。同时，不断加强公司业务所涉地区法律法规以及政治、经济环境的了解与适应能力，并根据不同区域政治、经济的变化情况，一国一策地制定差异化的国家业务经营策略，减少业务经营和本地运营风险。 （5）汇率风险：公司出口销售的结算货币以美元为主，且海外业务处于持续增长中，因此汇率的波动，可能影响公司的盈利水平。公司根据主要采用美元作为结算货币的特点，通过外汇资金集中管理、采购支付对冲等方式来对冲和规避汇率风险。 （6）产品安全风险：公司高度重视并持续设立专项资金投入，加强产品安全建设，以防范和应对产品在互联网应用环境下的安全风险，但仍可能存在遭受拒绝服务、暴力破解、SQL注入、恶意软件等攻击，导致系统故障或服务中断的风险。公司成立网络与数据安全委员会，从政策、组织、流程、管理、技术和规范等方面建立并完善全球端到端网络与数据保障体系，积极应对网络安全挑战，警惕并预防重大网络安全事故发生。 （7）知识产权风险：公司全球化战略及自主品牌战略的推进，将有可能导致公司面临产权保护及专利侵权等方面的知识产权风险，并有可能带来商务关系、舆论环境波动及法律诉讼事件增多、费用成本上升等风险。公司高度重视技术创新并建立了对创新成果、自有品牌、商业秘密等无形资产的保护和管理机制，不断聚集优势知识产权资产；建立了知识产权合规风控体系，不断加强对公司业务所在地区知识产权法律法规、行政司法环境的了解与把握能力。 （8）供应链安全风险：供应市场整体上供应充足，公司通过新物料选型、独家物料二供开发、弹性库存策略等多种手段，构建可持续供应生态，保障供应交付；公司关注供应商经营风险，通过经营风险数据管理平台，实时监测供应商运营状况，避免潜在风险发生。 公司经本次董事会审议通过的利润分配预案为：以截至 2025年 3月 28日扣除公司回购股份（已回购股份为 19,819,601股）的股本 3,279,257,910股为基数，向全体股东每 10股派发现金红利 4.58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 .............................................................................. 11 第三节 管理层讨论与分析 .......................................................................................... 15 第四节 公司治理 .......................................................................................................... 98 第五节 环境和社会责任 .............................................................................................. 114 第六节 重要事项 .......................................................................................................... 115 第七节 股份变动及股东情况 ...................................................................................... 131 第八节 优先股相关情况 .............................................................................................. 138 第九节 债券相关情况 .................................................................................................. 139 第十节 财务报告 .......................................................................................................... 140 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）载有会计师事务所盖章、注册会计师签名并盖章的审计报告原件。 （三）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。 （四）备查文件置备于公司证券部供投资者查阅。 释义
第二节 公司简介和主要财务指标 一、公司信息
公司聘请的会计师事务所
?适用 □不适用
□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
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
九、非经常性损益项目及金额 ?适用 □不适用 单位：元
□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、报告期内公司所处行业情况 2024年，国内市场业务有所承压，海外业务面临地区性贸易保护、局部地区冲突、全球经济增速 放缓等风险，致使经营承压；但与此同时，国内政策环境正在发生积极变化，为公司把握新市场潜力提 供了更多可能，海外新兴经济体需求相对旺盛，中资企业加速出海，也为海外业务增长提供新的动能。 同时，以人工智能为重要引擎的数字经济，正成为推动全球经济复苏和可持续发展的重要力量，为 我国实现经济社会高质量发展开辟了广阔空间。大模型的出现深刻重塑了人工智能的发展路径，带动多 模态、RAG、Agent等技术快速演进，大幅拓展了人工智能的应用边界，为各行业的智能化进程发展打 开了难得的窗口期。智慧物联行业以千行百业客户业务需求为牵引，能够充分发挥专业算法沉淀和场景 应用的经验积累，实现以人工智能为代表的先进技术在各应用领域的有效落地，行业护城河得到持续巩 固。此外，数据要素将逐步成为影响产业发展的关键战略性资源，智慧物联行业围绕物联感知数据要素 产业链，助力推进数据资源化、数据资产化和数据商品化，持续丰富业务内涵。 随着技术的发展，数字化与智能化已成为推动社会进步、经济发展的关键力量。未来，政府数字化 建设、企业数智化转型需求会进一步释放，智慧物联行业能力圈也正从客户外围系统整合迈向核心生产、 管理系统中，行业空间依然广阔。 二、报告期内公司从事的主要业务 1、业务概述 公司是全球领先的以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商，以 AIoT和物联数智平台两大技术战略为支撑，将人工智能、大数据、物联网技术有效融合于公司产品与解决方案，服务城市数字化创新和企业数智化转型。 在城市业务领域，围绕“城市高效治理、城市运行自治、安全体系升级、生态协同治理”目标，建 立“架构统一、利旧兼容、能力共享、商业开放”的新型智慧城市生态，在交通、交警、社会治理、公 共民生、生态环境等行业，深耕城市业务场景，为城市各行业领域提供领先的智慧物联解决方案，服务 城市数字化创新，助力实现人与自然、人与社会、人与城市和谐共生的美好愿景。 在企业业务领域，将 AI、大数据等先进技术与行业场景深度融合，洞察产业变革趋势，深入千行 百业，挖掘企业数字化、智能化需求，为每一位客户提供优质的数智化升级解决方案。在建筑、教育、 制造、石化、煤炭、电力、钢铁、农产、物流、文旅、医疗、金融、商业连锁等领域，公司积极进行创 新实践，围绕保障生产安全，提升生产能力，促进经营提效，优化服务质量等客户价值实现，致力于成 为值得客户信赖的企业数智化升级合作伙伴。 在创新业务领域，公司基于对客户多元化需求的深入了解和多年在智慧物联领域的积淀，持续探索 新兴业务，包括：机器视觉与移动机器人、热成像、汽车电子、智慧安检、智慧消防、存储介质等创新 业务。 2024年，公司构建了更加广阔的 AIoT能力，强化了融合连接能力，激活以视频为核心的数据要素价值，坚实地朝着智慧物联首选品牌的目标迈进。 在技术领域，公司持续强化技术能力。AIoT方面，坚持以视频为核心，持续深化全域 6D感知能力，视网融合构建更宽泛的连接能力；借助图像、语音、文本等多模态技术与公司行业沉淀的深度融合，持续完善行业大模型架构体系，构建全面的场景化 AI能力；通过大小模型协同，结合行业业务场景，加快推进行业大模型落地应用。物联数智平台方面，基于对城市治理与企业需求的深刻洞察，进行平台全新升级，以数据全生命周期管理为核心，助力推动数据资源化、资产化与商品化进程，为高质量发展注入新动能；依托全域 6D多维感知技术及多元连接能力，实现全网数据高效汇聚，构建城市与企业的动态数据底座，推进数据资源化；构建图数融合计算体系，打通视图数据与业务数据壁垒，挖掘多维特征并建立多模态关系网络，激活数据深层价值，推进数据资产化；升级软件工程化能力，实现行业场景模块与大模型、图数融合技术的自由编排，赋能城市高效治理与企业数智化转型。 在业务领域，公司持续赋能行业客户释放业务价值。在城市业务方面，公司致力于将数智化能力落地到城市万千场景，聚焦社会安全、城市有序、治理提效、绿色惠民四大业务领域，深刻洞察行业场景 需求，持续构建行业领先的产品和方案能力，通过数智融合与应用创新护航城市业务落地，助力城市管 理效率提升，提供科学决策支持。在企业业务方面，公司专注场景数智化业务，积极进行创新实践，通 过与合作伙伴技术共创和商业共享，为客户提供优质的数智化解决方案，为用户构建大安全体系、构铸 数智生产力、提升经营决断力，助推企业实现数智化转型。 2、组织构成 公司设立先进技术研究院、大数据研究院、中央研究院、网络安全研究院和产品工程院五大研究院，支撑 AIoT智慧物联和物联数智平台两大研发产品线，赋能城市业务、企业业务和中小企业业务三大解决方案部门，并以杭州总部为中心，在西安、成都、欧洲、拉美建立研发分中心，有序拓展全球化研发体系布局，满足不断发展的业务需求，探索技术的无限可能。经过多年发展，公司拥有国家级博士后工作站，是国家认定企业技术中心、国家级工业设计中心、国家创新型试点企业，以源源不断的创新能力，持续做出突破性贡献，引领行业发展。 在创新业务方面，包括华睿科技、华感科技、华锐捷、华视智检、华消科技、华忆芯科技等分子公司，不断进行技术创新，基于智慧物联领域持续拓展业务边界，与集团主营业务形成融合与互补。 在全球化业务趋势下，公司有序推进国内和海外的营销与服务体系布局，为客户提供产品与解决方案咨询、设计、销售、交付和售后等全生命周期服务。截至目前，国内营销中心覆盖全部省市和 70%以上区县，海外营销中心设立 69个境外分支机构，产品覆盖 180多个国家与地区，公司在全球具备服务合作伙伴 1,000多家，设立备件中心、备件站 170多个。 3、主要产品及能力 2024年，公司持续加大对“全感知、全智能、全连接、全计算、全生态”的“五全”能力基座投入与建设，建立起行业领先的“视频与非视频多模态感知、感知到认知智能全覆盖、多元化连接、端边云融合计算”的以视频为核心的物联基础设施研发与解决方案闭环服务，持续保持技术与产品的行业领先性。同时，公司积极打造开放、合作、共赢的数字技术生态，坚定推动从数字基础设施、行业范式应用、算法能力到数据智能向合作伙伴及行业开发者的全面开放。 全感知：通过视觉、多频谱、时间、空间等多维融合应用，保持产品与技术的场景精准适配，构建一套行业领先的全方位感知体系，在数字世界真实呈现物理世界； 全智能：面向行业需求，为实现从感知智能到数据智能，再到业务智能的闭环，基于算法、大数据和业务平台，构建了一套自治系统，实现客户数据价值挖掘和智能决策； 全连接：构建适应多元化场景需求的数据连接体系，夯实物联感知和信息互联相融合的数据价值连接基础，持续提升物联感知接入与集成能力； 全计算：全面实现包括图像算力、AI算力、通用算力等计算资源化，统一调度协同端边云算力和算法，构建一套全网计算架构体系； 全生态：全面开放业务、软件、算法、硬件等合作生态，构建共建、共赢、共生的生态圈，打造智慧物联生态共同体。 3.1 全感知 公司坚持以视频为核心，不断强化在各类极端环境下的视频感知能力，在全域 6D感知架构下，持续拓展音频、雷达、热成像、高光谱、激光等非视频维度的感知手段，丰富产品形态来适配各行各业的细分场景，为客户提供更全面的感知服务。 3.1.1 视频感知技术与产品 公司以 AI技术为驱动内核，实现视频感知系统的全链路智能化重构。通过视觉引擎与思维引擎的 双引擎驱动，完成传统摄像设备向智能视觉终端的认知升级。 在技术架构层面，持续夯实光学成像、智能运动控制、高效编码传输及复杂环境适应性等核心技术 底座，构建坚实的技术基座，全面赋能产品迭代与性能跃迁。在终端产品层面，公司持续完善多摄感知 产品矩阵，通过智能多摄联动、多摄协同、多摄拼接等创新设计，显著提升单设备的多维场景覆盖能力 与业务执行效能。面向细分行业场景，打造覆盖智能安防、能源化工、工业检测、交通管理等垂直领域 的专业化摄像机产品体系，深度契合行业场景需求，持续拓宽商业应用边界。 （1）全彩夜视增强 以 AI视觉重构成像体系，推出第二代 AI ISP技术，突破传统 ISP性能边界，全面升级产品矩阵： 通过 AI算法深度优化低照度场景信噪比、色彩还原及运动拖影抑制，实现夜间全彩成像与细节增强， 并完成算法轻量化适配全系产品，推动 AI夜视普惠化。同时，推动“算法-硬件-场景”三维创新，构 建从夜间成像到复杂光环境解析的智能视觉闭环。 夜视王系列首创无补光全彩监控，支持百米周界精准检测，兼具抗飞虫干扰与低功耗特性；天镜/ 天阙系列搭载大模型增强算法，显著提升夜间非机动车及车内人员抓拍效果，重瞳 3.0技术实现全目标 速度自适应追踪，超景深技术升级景深聚焦自动化一键联调；熠臻系列加载逆光猎影技术，有效消除车 灯强光导致的监控盲区，保障高速场景全天候可视。 （2）智能场景适应 以 AI主动视觉技术为核心，突破复杂场景成像瓶颈，实现产品矩阵全面进化。通过动态调节成像系统与算法优化，显著提升逆光、雾雨及室内复杂光源的场景适应力，实现检测准确率与模式切换流畅性双升级。在周界检测方面，引入大小模型协同计算，有效抑制光线突变、雨水干扰导致的误报，强化匍匐/翻滚等非常规姿态识别能力，检测距离与精度同步提升。在创新精准检索功能方面，依托端侧实时结构化特征提取与分布式边缘计算架构，实现局域网多机并发图搜，摆脱传统大算力服务器依赖。 超能 MAX/TIOC系列加载协同周界与场景自适应技术；三目百米周界相机通过多焦段接力实现单机百米覆盖；双枪/双云台等设备构建多向多摄监控网络，支持视角灵活调节与超宽域监控；多摄联动系列升级 AST变级加速、目标关联去重技术，联动跟踪效率与稳定性大幅提升。技术革新深度赋能安防、交通等场景的精准感知与高效运维。 （3）专业场景定义 场景定义系列深度融合技术创新与场景需求，依托技术积淀与场景洞察，瞄准行业数字化转型痛点， 为客户提供以场景精准定义的产品。 在电力领域，相关产品能实现云台毫米级精准定位、完成仪表数据自动化采集，且能在无网无电环 境实现电力线异物 AI识别。在水利监测领域，采用 4G雷达水位计，达成±1mm精度突破极端天气监测 瓶颈。在矿山场景中，首创自清洁摄像机解决井下镜头污染难题，超小体积实现危险区域强化管控，觅 音技术优化矿下对讲效果。在交通领域，产品能够极速响应并结合 ITO加热玻璃，适配车路协同场景。 在城市管理领域，通过 4G免布线高位相机或视频桩，推动智慧停车建设。在港航领域，远控摄像机攻 克强振动场景难点，赋能港口机械远程精准操控。在智能制造领域，摄像机采用微型化机身与三重抗震 结构，配合高帧率成像精准捕捉高速移动目标，全面提升工业质检效率。 （4）无电无网全时值守 公司响应国家低碳环保转型要求，对低功耗技术平台进行升级，通过动态分区断电控制等技术，大幅降低设备运行功耗；新增 AOV（低电全时视频值守）模式，在极低功耗下仍能保证 24小时不间断录像，无需布线就可获得长电摄像机的体验。 基于新一代低功耗平台，公司推出一系列节能无线摄像机，配备宽温电池设计，可应对各类温度环境使用需求。依赖产品续航能力提升和宽温电池等特点，实现摄像机应用场景的拓展。 （5）高清同轴 高清同轴系列基于客户场景需求持续创新：全彩 3.0搭载锐利/分区补光技术，解决画面亮度不均痛 点；双光全彩通过动态感知与智能光切换实现全时段监控，降低部署成本；PT系列新品采用双光同轴、 无感混合变倍等自研技术，突破传统变焦限制，拓展周界防护等场景应用。 3.1.2 全域感知技术与产品 基于“全域 6D感知”产品技术架构，公司持续拓展音频、毫米波、射频等更多非视频维度的感知 手段，融合各维度数据的智能分析、研判，进一步提升产品的感知适应力和信息关联能力，挖掘智慧物 联行业价值。 （1）毫米波雷达感知产品 通过算法优化持续提升检测精度，有效降低误报率，已经构建安防、交通、体积、康养四大产品矩阵：安防雷达，可用于覆盖发电站周界防护；交通雷达，能够支撑治超、交调及铁路防入侵场景；体积雷达，实现料堆、筒仓的三维测量；康养雷达，监测人体姿态与健康状态。 进一步拓展雷视融合领域产品，通过场景化产品组合，形成从周界防护到智慧交通的全链路解决方案。如“哨兵”系列搭载 VRF2.0算法，实现视频与雷达特征级融合，广泛应用于全息路口、交通预警等场景；海外 Spotter测速柱，采用模块化设计满足超速抓拍、违章治理需求。 （2）音频感知产品 公司持续构建并完善全链路音视频技术体系，覆盖音频采集、传输、处理全流程，通过企业级开发 标准及音频编解码、质量优化、事件检测、语音识别等技术，保障声场适应性与音质智能。工业音频领 域，突破专属滤波算法、频域特征提取及跨信道模拟技术，打造振动采集与算法分析的闭环链路，推出 ASD8000音频智能网关产品，实现工业变压器、轴承的异常检测、广场舞扰民识别等功能，广泛应用 于电力、钢铁、公安等场景。同时，进一步深化交互音频创新，形成多模态解决方案矩阵，深入赋能工 业检测与公共安全管理。 （3）多频域感知产品 公司创新融合多频谱技术，构建全域感知体系。光谱探测设备，基于物质吸收特性进行相应成分分析，如激光气体仪检测可燃、有害气体泄漏，高光谱水质仪感知保障水域安全；全域哈勃系统，通过融合可见光与热成像，实现全景监测及烟雾识别，应用于森林防火、边海防等领域；数字号牌与射频视频一体机，应用自主研发的超高频 RFID技术，赋能电动车治理、无感通行及城市违停管理。同时，拓展能见度检测仪、声呐“哨兵”等多元感知设备，持续深化场景解决方案能力。 （4）无线报警产品公司报警产品系列深耕无线技术，发布 AirFly4.0技术，优化扩展协议标准，构建新的软件框架， 在数据传输速度、稳定性、接入效率、低功耗性能上均有大幅提升。基于客户需求和业务场景，产品体 系及功能得到完善：持续提升云业务能力优化用户体验，完善 Converter基线功能和云端 API接口，让 生态接入更便捷，并完成多家报警软件和报警运营中心对接，助推产品打开报警运营管道。 3.1.3 智能交互技术与产品 物理世界丰富多彩，在众多场景中，人与人、人与物之间有着丰富的交互。通过多维感知对真实世 界进行提炼、多元连接汇集数据、智能计算构筑数智场景，最终让物成为人触达的延伸，提升人与物的 互动，拉近人和人的距离。公司在车辆管理、人员出入管理、智慧办公、门禁对讲及报警、医院护理、 工业、新能源等多领域多场景，陆续推出各类智能交互产品，助推社会不断进步。 （1）人居领域 ? 车辆管理诱导场景 在智慧停车领域，将视频与显示、机械控制完美组合，持续优化出入口通行体验，提高车牌识别准 确度及产品稳定性，打造无簧道闸、无簧道闸一体机等一系列行业领先产品，降低停车场运营成本，提 升管理效能。同时，提供创新的停充一体化解决方案，改善新能源充电占位问题，优化用户体验。 ? 人员出入口管理场景 在人员通行领域，公司打造了集智能身份核验、通行行为感知与交互、本地与远程管理于一体的智能人员通行系统，可广泛应用于高端写字楼无人值守通道、智慧园区、智慧校园、智慧文旅、交通枢纽、 商业综合体等楼宇出入口场景，为用户带来极致无感通行体验。 ? 楼宇交互场景 楼宇交互场景已经深入到人们日常起居之中，包括了门禁、可视对讲、紧急求助等各类智能产品。 在门禁系列中，公司基于技术进步全方位升级产品价值：提升门禁系统的安全防护能力，推出国密、 掌静脉识别系列门禁；为用户带来更流畅的使用体验，实现 0.1秒极速无感识别；助力客户实现业务增 值，产品支持一键上云，实现移动端配置与管理，集成广告播放功能，应用于电子门牌展示、园区社区 公告发布、商业广告投放。 在可视对讲领域，公司始终坚持以人为本的理念，为业主提供便捷的生活体验，为社区安全筑起坚 实防线。优化访客、业主与物业管理中心之间的业务流程，融入一键招梯、社区通告播报、智能语音拨 号等人性化功能。 ? 智慧办公场景 公司依托智慧物联能力基座，精研交互、视频核心技术，不断丰富智慧办公产品体系，持续创新打磨竞争力，提升产品性能和用户体验，助力全球教育和会议市场开拓。2024年，推出全新“悦享 Pro S2”、“专业 S2”系列会议平板产品、系列教育平板产品，协同 Deephub board、Deephub Class等软件，提供极致的音视频交互体验，打造教育和会议精选方案。 ? 医护对讲场景 在医院护理场景中，公司以“构建护士与患者间的无障碍沟通桥梁”为核心目标，全新升级智能医 护对讲系统。支持一键换药、高清音视频即时对讲，确保医护人员能够第一时间响应患者需求；通过精 准的护理定位功能，优化医护人员调度效率；系统在床旁分机上展示其护理级别标识，有效预防护理疏 漏的发生。系统设计充分体现了以患者为中心的服务理念，为构建和谐医患关系提供了有力的技术支撑。 ? 显示控制场景 公司在显控领域旨在满足城市运营中心、枢纽调度中心、中大型指挥中心等场景的高效指挥需求， 同时提升工程部署效率和用户体验，推出视频综合平台 M80、K系列 MLED控制器、泰山解拼器等创 新产品和解决方案，通过融合 AI技术，打造出无人熄屏、大屏防火、智能除湿三大智能场景应用，为 用户提供更高效、更便捷的服务。 （2）工业领域 在智慧用电领域，通过融合信息技术与物联网技术，帮助提高电力系统的安全性、经济性和便捷性。 公司发布第三代智能空开产品，升级计量精度及分断能力，提供更精准、更安全的用电保障。将负荷识别技术应用到智能插座产品，实时末端回路监测，满足宿舍、办公区等场所对违禁电器管控的需求。丰富智能空调控制系统，提升智能化运行水平与能源利用效率。 （3）新能源领域 公司紧抓新能源发展趋势，实现在新能源充电桩领域从无到有的重大突破，推出多款充电桩产品， 全方位满足新能源汽车的充电需求。面向园区、城市、云化场景发布充停一体、商用运营、家用物联等 解决方案，提供车辆泊位管理、充电管理、智慧运维、场站运营等一站式服务，打造更安全、更智能、 更便捷的极致用户体验。 3.1.4 智能物联边缘技术与产品 智能物联边缘系列是物联网和边缘计算相结合的智能化产品，作为边缘管理控制中心，与视频感知 产品组合形成不同的应用方案。可以将各类视频、音频、报警和传感设备进行接入和管理，实时采集、 处理、存储和分析数据，实现本地化业务闭环，无需依赖云端，支持快速决策与响应。产品集成多种行 业应用算法，广泛应用于工业自动化、物流仓储和商业楼宇等场景。 公司推出基于自主国产硬件及鸿蒙操作系统的系列产品。产品支持海量物联协议和超强 AI算力，满足各行业物联传感和控制设备的接入管理，实现物联数据与视频 AI能力的深度融合，为各个行业边缘侧提供端到端的智慧物联解决方案。 3.2全连接 在数智视频时代，网络产品和视频系统需要进行深度融合，公司以“视网融合”为核心理念，以“易安装、易配置、易维护”为目标，打造“一融三易”产品与技术体系，对“全连接”能力进行全新升级。通过云重塑了视频系统和网络系统的开局、配置和运维方式，让开局更快速、配置更简单、运维更高效。并且，针对不同使用场景陆续推出包括有线网络、无线网络、光网络、工业网络等体系完善的产品组合及解决方案。 3.2.1 有线传输 2024年，公司打造新一代网络操作系统，不断丰富有线传输产品体系，对核心、汇聚、接入管理 型、接入云管理交换机进行全新升级，实现零配置开局、整网管理、整网 VLAN批量划分等视网融合 特性，有效简化了有线传输产品的配置和运维方式，提高了用户运维效率。 3.2.2 无线传输 在无线传输领域，公司以满足用户便捷使用、安装简单、接入多样化需求为目标，把“视网融合”的创新技术加载到各场景的无线产品，丰富无线传输产品体系，优化产品性能，让无线产品的开局更快速、配置更简单、使用更流畅。比如基于 eSync快速加网技术实现无线终端设备一键配网、优化漫游算法为用户带来极致无感漫游体验、一键隔离视频网与办公网，为用户打造便捷、稳定的无线传输网络。 3.2.3 工业场景传输 在工业传输场景中，公司对全系列工业网络产品进行升级，实现工业网络产品上云。产品支持快速 环网、可视化拓扑、批量 VLAN配置、智能分析告警和云端配置管理等能力，提高了工业场景网络产 品的易用性、可靠性。 3.2.4 全光网络 在全光网络领域，面向企业园区、学校等场景下园区网络的视频、数据、语音业务的融合通信需求，采用无源光通信技术，2024年推出全系列框式和小型盒式局端汇聚 OLT产品，以及特性丰富、规格齐全的终端接入 ONU产品，为用户打造高容量、大带宽、长距离、简部署的新一代全光园区网络。 3.3全计算 在面向多样性的场景时，计算的多样性成为必然趋势。公司“全计算”架构基于边缘智能计算、中心智能计算、智能存储和云计算等多种维度，为多领域提供算力更强、速度更快和安全可信的计算能力，结合大模型在“全计算”中的应用，构建可持续驱动的全栈创新，助力城市高效治理和企业数智化升级。 3.3.1 智能计算 随着智能化技术的应用落地，数字技术与实体经济融合持续加速，数据已成为新的生产力，智能成为最有效、最强的生产工具。借助大模型技术在智慧物联行业的推广应用，智能计算从传统的纯视图算法逐步迈向多模态算法的新阶段，通过大模型零样本能力生成的新算法，快速验证业务场景，完成业务匹配度评估；通过少样本的大模型微调能力，快速落地智能化项目建设，加速行业智能化的进程。结合大模型在智能化领域的应用，智能计算从算力构筑、架构互补、数智中台进行突破，通过虚拟化、容器化等部署方式，快速实现高性能计算资源的全面兼容，适配各类 CPU、GPU、NPU，全面实现资源池化。 （1）算力构筑：随着国产化和自主可控开源项目日趋成熟，公司已完成全链路产品国产化，覆盖端边云算力；实现算力资源池化（如：图像算力，AI算力，通用算力，专用算力）；发挥行业经验积累，协同合作伙伴进行技术创新，如：芯片虚化算力切分，专业比对计算，为全链路国产化提供强大算力支撑。为满足客户对算法效果的高要求，持续不断对跨硬件模型量化进行优化，完成跨硬件精度对齐，实现端边云算力协同，高效发挥算力价值。 （2）架构互补：公司在面向差异化的长尾场景，基于专业算法、开放算法、大模型算法能力，利用多智能体架构、嵌入式计算架构、视频云计算架构、训练架构四大不同架构优势，满足客户场景化需求。 （3）数智中台：为最大化发挥公司算力和架构的优势，数智中台将聚焦于能力层面，为上层应用平台提供智能服务，串联专业算法、训练算法、大模型算法和数据计算等多项能力，提升算法智能化应用，助力新兴智能业务孵化，为生态伙伴提供智能底座。 针对 AIoT海量数据的处理，公司在智能计算领域进行全面产品升级。包含：中心智能产品，边缘智能盒、存智融合一体机、智能存储 EVS等产品系列。 3.3.1.1 边缘智能计算 公司致力于边缘计算深入行业，持续探索各领域业务规范，升级算法编排、误报过滤、算法范式等 技术应用，有效解决 AI在行业应用面临的海量数据处理、实时响应、数据安全等问题，实现更加智能 化的管理与服务。 公司发布了大华神算一体机产品。大华神算集存、算、管为一体，以可靠存储、安全监控、高效查 询为基础，不断增强图像识别、视频分析和行为预测等方面的能力，算法货架涵盖能源安全、电力、煤 矿、应急管控、金融合规、自然资源、行为分析等多种细分行业智能，通过算法货架实现不同行业算法 自由组合，同时结合多智能并行、智能轮巡、潮汐智能等亮点功能，以提供更加精准和高效的智能监控 解决方案。同时，产品最新引入了先进的大模型技术，应用大模型的泛化性、高精准等特性，快速响应 边缘场景的碎片化需求，使得在应用过程中能够实现更快速、精准、智能化的决策。 3.3.1.2 中心智能计算 在技术方面，公司持续打造统一的开放智能架构，通过完善智能中台框架、升级视图智能引擎，为智能进阶提供基础底座，从而构建智能生态，孵化新兴智能业务。 同时，基于不同的业务诉求，全面升级两大领域核心能力：在存算检全要素专精智能领域，通过多模态算法、特征索引技术及国产硬件适配，实现高精度感知解析与大规模数据检索，赋能城市级大数据应用；在新兴长尾智能领域，以“算法训练引擎+算法仓库+规则引擎”模式，支持云边端协同调度，快速生成适配算法并灵活部署，通过标准化接口打通生态合作链路。 在产品方面，公司推出天系列一体机和大模型智能引擎产品，承载星汉大模型能力，全力推动行业大模型产品业务落地。 天系列一体机，通过软硬件深度协同，五位一体集成计算算力、行业算法、平台应用、算仓管理、算法训练，为客户提供一站式解决方案。一体机产品自带能力底座，融合 AI监管优化、多算法编排、全息多维引擎等创新技术，同时能够与生态伙伴业务有机结合，实现单机场景化 AI闭环，引领行业智能落地。 大模型智能引擎产品，采用软硬解耦方案，集成了大小模型协同、零样本新算法生成、少样样本大模型微调等能力，打造私有化、本地化的自闭环大模型解决方案。基于多模态大模型的能力，实现客观 精准描述真实的业务场景，形成垂直领域的智能体应用，以终为始自主规划业务路径，深度挖掘图数价 值，高效协同多种算法模型，服务于行业智能化升级。通过领域蒸馏、模型量化等技术，实现了大模型 的小型化，确保了模型的高效运行和资源优化。在工程实践中，结合小模型应用实现多模型协同，优化 算力资源配置，加速大模型千行百业的应用，构建会思考、能推理、用得起的大模型产品。 3.3.1.3 智能存储 随着物联信息化时代到来，视频、图片、音频、文档等多维感知数据呈爆炸性增长，存储需求的多 样化和复杂化对数据存储提出更高的要求。 传统存储受限硬件空间、存储数据访问方式等因素无法满足用户巨大的数据存储、高性能处理挑战。 公司智能存储以单控制器、双控制器为硬件底座，基于流式存储能力，集成数据冗余、集群策略、加密 等技术，降低单点故障风险，实现数据安全、可靠存储。结合智能分析、数据快速结构化、存智管融合 一体等技术，实现目标数据快速检索、价值数据长周期存储、边缘数据业务闭环，赋予数据集中存储新 的价值。 智能存储EVS产品采用模块化设计，支持单控、双控、双路、高密存储等多种产品形态，融合RAID 技术与统一集群管理等技术，构建多重数据保护机制，结合大容量硬盘，确保数据长周期高可靠存储。 相关产品具备多通道智能均衡调度、整机全器件国产化、动态存储策略调整等技术特点。 3.3.2 云计算 传统数据中心向云转型过程中，面临着烟囱式重复建设和建设周期长等诸多挑战，为提升资源利用率、简化管理运维、保障业务安全稳定运行，公司推出云计算解决方案，对底层物理资源进行整合，提供计算、存储、网络和 PaaS等丰富的云服务，对云基础设施进行全生命周期管理，成为客户数字化转型的强力引擎。 （1）云平台：公司面向智慧物联多样性计算场景，提供新一代高效、敏捷的云原生计算底座，实现基础计算资源池化统管、大数据/智能分析/应用软件等多负载混合部署，满足统一管理、高效资源利用、灵活服务部署和可靠容灾等需求。基于云原生及视频行业业务的深刻理解，推出云管平台、容器云平台、超融合、通用存储等一系列云化产品，覆盖高、中、低产品形态，从单机起步无缝弹性扩容到大规模集群，为用户提供更普惠的云化方案，助力政企客户构建新一代的数字化基础设施。 （2）云存储：公司面向城市级、企业级客户提供大规模视频云存储服务，历经十多年的技术沉淀，提供多种设备接入、多路大规模视频接入与存储、流媒体分发等能力，依托原生分布式文件系统技术、领域性优化、软硬件融合、动态容错等长期技术研发，构建了超大规模四级（磁盘级、节点级、机架级、存储池级）可靠数据存储能力。 （3）大数据存算组件：公司十余年来面对海量感知数据的实时接入、存储、检索，以及复杂场景的处理需求，持续积累大量实战经验，在软硬件融合、动态容错、索引优化、可靠性、分布式技术、数据安全等领域上长期投入，能够为客户提供具备行业特色能力的集中式数据库、分布式数据库服务、Hadoop等存储组件能力，可自动完成物联感知设备数据的接入，数据自动均衡分布，提供高效的检索服务，做到稳定可靠、开箱即用的极致体验。另一方面，面对多样化视频物联数据计算场景，持续优化Spark、Flink等计算组件内核，提供行业特色差异化能力，满足图数融合业务的离线与实时计算，云上的大数据存算组件大幅降低业务平台对接存算组件的开发、运维、实施成本，可广泛服务于政企客户。 3.4全智能 随着人工智能、大数据技术加速产业化落地，公司以场景化应用为导向，聚焦核心技术研究，坚持科技创新，积极探索和推动大模型、多模态 AI等新技术突破与应用落地，不断夯实 AI工程基座，构建大模型全栈能力，持续推进 AI产业化和商业成功。同时，深入挖掘视图数据内涵，释放数据价值，推动人机交互全面升级，全面助力城市与企业数智化升级，实现从感知智能到数据智能，再到业务智能的闭环，以“全智能”能力为客户创造经营价值。 3.4.1 人工智能 人工智能大模型已成为产业创新和解锁新质生产力的重要抓手，以视觉为核心的多模态大模型技术，已经在各行业中逐渐开始应用。公司将人工智能作为核心战略之一，始终致力于全球领先的人工智能技术创新研究，聚焦视觉为核心的主航道，持续优化全面和领先的人工智能科研和工程能力。围绕行业业务，以大模型技术为驱动，不断夯实 AI产业化能力，加速各行业实现数智化转型。 目前，公司拥有国家级企业技术中心、国家级博士后科研工作站、浙江省企业研究院、浙江省工程研究中心、浙江省重点实验室，人工智能研发团队超过千人，累计获得 70 多项国内外人工智能算法竞赛评测第一，发表 140多篇核心期刊论文，申请 2700多项人工智能发明专利, 承担国家和省部级人工智能科研项目 26项。报告期内，申请 AI发明专利 270多项，授权 400多项，承接国家和省部级人工智能科研项目 4项。 3.4.1.1 人工智能技术发展趋势 大模型的出现极大地改变了 AI发展的轨迹，多模态大模型、RAG、Agent等技术发展迅速，拓展了人工智能的应用领域，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。2023年，公司推出了星汉大模型，它是以视觉为核心的多模态大模型，通过融合多模态数据大幅提升视觉解析能力。2024年，公司围绕业务实战快速迭代大模型应用，加快推进行业智能化落地，多角度实现价值变现。在部分行业，大模型已经深入核心业务，通过重塑核心业务系统，真正发挥大模型的产业价值和商业价值。 （1）多模态大模型迅猛发展 传统 LLM只擅长处理文本信息，一些新技术尝试让 LLM把图像、视频、音频等多种模态的数据融合起来，推出了各式各样的多模态大模型。其中，视觉语言模型（VLM）尤其引人注目。视觉语言模型能够从海量的图像文本中学习丰富的视觉语言相关性，只需一个 VLM即可实现图像理解、目标定位、图文问答等视觉解析任务。虽然通用的 VLM在特定功能指标上可能不如专用的小模型，但通过行业数据监督微调（SFT）产生多个参数规模较小的任务插件，在特定任务上表现可以超过领域内的小模型。此外，VLM也在向小型化发展，参数规模在 0.5B-3B左右的小模型在视觉解析任务上也能取得良好效果，并具备较强的泛化能力。VLM的迅猛发展将会对智慧物联行业、视频应用领域具有较大的影响。 （2）AI Agent走向应用 近来人们基于传统的 LLM构建了一系列的 Agent，即用户输入指令，大模型理解后调用智能体中相应的工具即可输出想要的结果，从而实现业务的智能闭环。智能体被赋予主动思考、规划和执行任务的能力，可以主动感知环境和理解任务目标，自主选择解决方案，与外部环境进行交互，通过“数据飞轮”不断提升模型能力，通过集中各种智能工具不断丰富功能，最终自主实现业务闭环。 （3）大模型技术从中心向端侧迁移 2024年，随着多种优化技术的出现，功能强大的大模型正在变得小巧，端侧算力的增强为大模型在终端部署创造了条件。端侧大模型可以在本地处理数据，避免传输过程中可能出现的隐私泄漏和合规风险，且不需要通过网络传输数据和交互，响应更加及时，可以针对用户需求进行定制，提供个性化的服务，提升时效性和灵活性。此外，端侧大模型能力的增强将会使设备更智能、服务更精准，通过和云边侧大模型的协同部署可以打造更加强大的 AI解决方案，推动大模型在各行各业的广泛应用。 3.4.1.2 夯实“1+2”人工智能能力体系 经过多年的持续积累，公司构筑了“1+2”的人工智能能力体系，即一套架构体系加科研能力及工程能力两方面支撑。2024年，公司重点围绕大模型技术进行全面升级，大模型技术研究和工程落地能力实现了大幅提升，发布了 3.0版本。四层技术架构，实现大模型与小模型无缝融合，充分发挥大小模型各自的技术优势。科研能力方面，布局语言大模型、视觉大模型、多模态大模型等先进基础技术研究。 工程能力方面，建立了以算法组件为中心的研发体系，以大模型促小模型、以小模型助大模型，支持算法云边端高效部署。 （1）持续完善四层架构体系，高效满足场景化AI需求 ? 持续升级巨灵人工智能平台 实现人工智能大规模产业化，需要具备高效的端到端方案开发和交付能力。公司持续重点投入打造巨灵一站式 AI开发平台。巨灵开发平台是面向开发者的一站式人工智能开发平台，从数据处理、模型训练、优化移植、算法管理、方案开发，到算法验证测试，实现 AI开发全工作流管理。2017年，公司建成高性能计算中心；2019年，公司发布了全栈算法开发平台，实现从数据管理到方案交付的全链路闭环管理；2021年，公司升级发布组装式方案开发平台；2023年，研发针对场景化算法开发的工作流系统。2024年，随着大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的广泛应用，需要具备高效的大模型开发和交付能力。巨灵 AI开发平台围绕大模型业务，持续升级和完善 AI开发线上全链路能力。支持图像、文本、视频、音频等不同类型数据智能标注，处理能力达到每日亿级；自研大模型推理框架，支持主流模型跨平台部署；升级大模型工作流系统，实现大模型数据处理，训练，推理，评测，应用部署，溯源全链路支持，提升大模型业务的开发效率。 ? 算法组件完成大模型技术升级 公司基于大量场景化应用方案，沉淀了系列通用算法组件，将算法开发模式从“以方案为中心”切换到“以算法组件为中心”，有效提升了算法复用性。多模态融合的大模型技术，使得视觉理解能力实现了质的提升。采用大模型技术，实现了小模型算法组件的技术升级，在维持低算力消耗的基础上，算法效果显著提升。同时，沉淀了相关的大模型算法组件，显著提升了行业大模型的开发速度。全系打通了大小模型的协同与调用，加速小模型技术升级和大模型技术落地。 ? 构建全面的场景化 AI能力 面对行业数智化转型过程中涌现的海量场景化智能需求，公司经过多年探索与创新，逐渐建立起了能高效落地的场景化智能算法开发体系，涵盖专业定制开发、通用算法范式、轻量化训练、大模型自定义功能、现场越用越准等技术模式。全面的场景化 AI能力，能够使不同客户针对不同的业务特点，选择到合适的 AI开发模式，极大提升了场景化算法供给丰富性和效率，加速普惠 AI进程。 通用算法范式，从众多碎片化需求中提炼通用技术方法解决特定类型需求，化定制为通用，通过快速配置实现新功能支持，满足场景化智能需求。大模型自定义识别技术，打开了场景化智能业务想象空间，把用户所想快速转化为智能功能，同时保证算法效果；现场越用越准技术，实现 AI方案持续优化，更好满足业务实战需求。 （2）围绕行业发展趋势，积极布局新AI技术领域 ? 创新 AI与空间智能融合技术，打造数智孪生行业应用新形态 空间智能技术极大促进了数字世界和物理世界的深度融合，2024年公司提出数智孪生概念，打造了鲁班系列产品，源自于公司在三维空间智能技术上的积累和突破。公司开发了视频融合技术，让来自多个相机的视频画面在三维模型中同步拼接融合，赋予传统孪生模型丰富的实时动态信息。公司持续深耕自动化建模技术，推出了重建及纹理映射等整套建模算法方案，解决了传统人工建模成本高、真实感差等问题，大幅降低项目交付及运维成本。公司研发了 3D矢量定位技术，基于场景中空间矢量的结构关系约束，精准定位传感器及目标位置，实现视域分析、相机推荐、智能布点等智能功能，并落地到企业、能源和公共民生等场景。（未完）  |