[年报]大华股份(002236):2024年年度报告摘要
原标题:大华股份:2024年年度报告摘要 浙江大华技术股份有限公司 2024年年度报告摘要 一、重要提示 本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到证监会指 定媒体仔细阅读年度报告全文。 所有董事均已出席了审议本报告的董事会会议。 非标准审计意见提示 □适用 ?不适用 董事会审议的报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 ?适用 □不适用 是否以公积金转增股本 □是 ?否 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。 二、公司基本情况 1、公司简介
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。 ? 构建音频算法基础能力，提升行业产品音频能力 音频作为重要的感知维度，公司持续构建音频算法技术体系，并将音频处理、语音识别、音频检测等技术有效落地到智慧物联前后端各个产品系列之中。音频处理技术方面，主要以提升音频品质、保留目标语音为目标，采用音频 AI降噪处理技术，有效去除非目标音频信号，提升音频质量，让通信更加清晰可懂。语音识别技术方面，实现说话内容识别，从 0到 1构建轻量化的唤醒词与命令词算法。音频检测技术方面，通过检测识别特定类型的信号，结合视觉等其他感知实现事件预警及分析；通过 AI检测技术的加载，完善了声强、突变、静音、打砸等异常音频检测算法；升级特定音频信号检测算法，提升产品运维自动化，研发了婴儿啼哭等声音事件检测、工业设备故障音频检测算法。 ? 依托智慧物联领域智能化实践经验，开拓低空智能化场景应用 公司积极响应低空经济政策，致力于拓展公司技术及相关产品在多行业的创新应用与智能化发展。 研究梳理低空移动场景技术特点，提炼通用目标定位算子及目标检测、场景比对等算法模块，快速推出烟火、违建及工程车检测及定位等 30余种智能化方案。深入挖掘客户在低空场景的痛点需求，以低空领域智能化算法为纽带，连接卫星与高点相机数据，提供统一的地理信息嵌入能力，完成立体化多元数据的时空对齐及特征融合，实现多尺度、多维度空间信息的高效整合与分析，推出自然灾害检测、林地破坏及海岸带变化监测等算法方案，有效支撑应急、城市治理和公共民生等多行业客户打造低空智能化应用示范。 ? 研发新一代雷视多模态融合技术，推进车路协同产业发展 研发端到端的雷视多模态融合技术，在 BEV（Bird's Eye View）视角下，表征空间位置、速度、尺寸的点云特征与精细的视觉纹理特征进行对齐融合，将传统的雷视目标级融合方法升级到特征级融合方法，充分挖掘雷达空间感知优势，深度理解视觉语义信息。雷视多模态融合技术实现多传感器数据优势互补，显著增强在各种恶劣环境下目标感知能力，数据融合准确率提升 20%，有效感知范围延伸至数95%以上，测速抓拍准确率达到 99%以上。相关技术已在公司单目雷视、双目雷视、测速一体机等多款 产品中落地应用，助力交通信号控制、全息路口、车路云等业务新升级。 ? 全流程体系化安全技术，保障大模型安全可靠 大模型技术蓬勃发展，能力不断地增强和延伸，伴随而来的大模型安全风险，已经引起广泛关注， 且成为大模型应用的重大挑战。大模型安全问题从模型训练角度，主要包括数据语料的来源安全、语料 的内容安全以及语料的标注安全，从模型的应用角度出发主要是传统安全（财产隐私、违法犯罪、伦理 道德）、指令攻击（反面诱导、不安全角色扮演、不安全指令主题、目标劫持）、负责任（社会和谐、心 理学、遵纪守法）等维度。公司为了保证交付大模型算法的安全可靠，主要采用数据增强、扰动和清洗 以降低数据风险，通过模型剪枝微调以消除原有模型后门以及数据投毒，采用人类和 AI协同的反馈强 化学习保证模型价值观与期望一致，并基于上下文学习技术校准模型偏见，通过上述技术能够有效提升 大模型的可靠性、鲁棒性、隐私性以及公平性。 （3）AI工程能力持续优化 ? 有序推进大模型国产化部署 大模型数以亿计的参数量需要强大的计算能力来支撑。基于小模型行业应用经验，公司在国产化芯 片应用上积累了丰富的模型部署基础能力。公司从 2023年行业大模型研发阶段开始，与国内主流芯片 厂商加深合作，探索基于国产化芯片的训练验证工作。2024年，公司完成了星汉大模型往国产化芯片 的迁移工作，保障了业务可持续发展。发布统一高效的大模型训练框架 为实现大模型的高效训练，多方面优化训练框架：支持 FP32和 FP8混合精度训练，以在保持模型 精度的同时最大化显存利用率和计算效率；根据模型不同部分和训练阶段动态调整数值精度，平衡精度 与性能，提升训练效率。在数据并行基础上，深化模型并行化策略，综合运用模型并行与流水并行技术， 解决大模型参数规模庞大带来的训练难题，提高模型拆分后的训练效率。此外，加入 MLA（机器学习 加速器）模块，通过优化计算架构、提供高效并行处理能力和专业化运算算子，进一步提升大模型训练 速度和效率。 ? 构建 1+1+N算法训练体系 构建 1+1+N算法训练体系，即：算法模型训练+算法增量训练+算法编排。1+1+N算法训练体系丰 富了算法适用场景，更加贴近客户业务流程、极大缩短算法交付周期。通过为客户提供专业、及时和个 性化的培训，可以为客户快速构建算法能力，支撑政府业务广泛需求，辅助企业智能化升级、改造和转 型。公司推出线下训练一体机和 AI训练在线平台两大核心平台，支持训练资源按需申请、动态分配、 多人协同、任务分配、在线验证、在线部署升级等能力。 3.4.1.3 全面升级星汉大模型多模态能力，加速落地推广 2024年，公司发布了以 MAAS架构为核心的行业智能应用框架，实现高效计算、便捷交付、简单 使用。体系的底层是物联感知终端，提供各类丰富的原始数据。物联感知层之上是视图智能引擎和数据 智能引擎，它们实现了对多维感知数据的高效治理，为行业智能体提供了高质量的结构化和非结构化数 据支持。行业智能体整体包含 MAAS和 SAAS两个部分。 统一的行业智能应用框架 ? 三个系列行业大模型 星汉大模型，是以视觉解析为核心，融合多模态能力，结合行业经验的行业大模型。公司以行业业务为驱动，全面升级星汉大模型：发布以视觉为核心的 V系列大模型，以语言为核心的 L系列大模型，以多模态为核心的 M系列大模型。依托三类行业大模型，构建行业智能体，重塑行业应用。 视觉大模型（V系列）：以视觉解析为核心的大模型具备两大优势，一是算法解析效果从准确走向精准，精度大幅提升，小目标检测性能与小概率事件精准度大幅提升；二是实现场景自动理解，部署更便捷，如智能标签可以实现场景自动分类和动态分割等功能，强化图像理解，实现图像描述与事件分析语言大模型（L系列）：具备文本交互能力，能够实现语义理解、任务分解、工作流执行以及结果生成。其语言能力显著提升，能够深度认知行业知识与数据，推动人机交互向人机协作转变。在具体应用中，该模型支持知识增强检索、语义理解与交互等功能，同时能够自动编排调度工作流任务，包括思维链与工作流编排、任务执行与结果生成等。 多模态大模型（M系列）：通过图文融合技术，实现了图文互搜和视觉解析的大模型，同时具备 V系列全能力。该模型不仅能够实现需求从个性化到通用化的转变，缩短开发周期，还能通过图文提示，无需定制开发即可实现新功能。它从单纯的识别走向深度理解，突破了视觉认知能力，能够通过视频序列识别各种复杂行为，如破坏设施、翻越护栏、拉车门等。此外，该模型的多模态能力得到显著增强，增广了多模态数据协同的应用价值，支持文搜图、文搜行为、文搜视频、全局图搜、局部图搜、全要素图搜、跨模态组合搜索等新功能。 ? 图数融合的 MAAS计算架构 星汉大模型在垂直领域的应用落地复杂多样，为了高效便捷地交付落地大模型算法，公司构建了统一的大模型服务架构，对于各个应用场景都可以通过统一的 MAAS服务完成一键式交付，过程中仅需替换各个业务场景下的垂直领域大模型即可。 1+1+1+N的图数融合 MAAS计算架构：1个计算架构，实现多个行业大模型架构统一；1套算力底座，实现算力的统一管理和任务统一调度；1个应用入口，创新人机交互新方式，实现文本化交互入口统一；面向政府和企业业务，提供 N类行业应用的灵活扩展能力。 MAAS架构以多模态大模型算法为基座设计，融合了视频、音频、文本等多模态信息，主要包括语言大模型、视觉大模型、模型特征库以及大小模型协同模块。所有业务场景通过语言大模型作为交互入口，语言大模型提取语义特征，视觉大模型提取图像和视频的特征，并将视图和语义等多模态特征进行对齐，能够有效实现多模态大模型在各个模态中的知识和能力对齐；各个模态的特征数据可以有效全部导出到特征库中，作为内部多模态特征知识实现离线和在线的语义检索；此外根据行业多模态知识可以进一步构建外部知识库，降低大模型的幻觉，进一步提升知识获取的丰富度。MAAS还支持大小模型协同的算法落地方案，前端小模型感知的多模态数据汇聚到后端通过大模型进行二次研判以及二次特征对齐，进一步升级算法应用方案，有效降低算法落地成本。 语言大模型技术是大模型架构中的重要组成部分，是多模态大模型架构的核心部分，可以作为软件应用平台的关键入口，基于语言大模型的智能体框架除了能够理解对齐语义特征，还能够自动调用各种平台资源与工具，如函数调用、领域知识检索、数据检索、自动化文档分析、风险评估、合规检查等，能够极大的提升整个软硬件产品的智能化程度，为企业和政府提供跨领域的智能解决方案，推动业务的数智化转型。 ? 自然语言交互的 SAAS SAAS平台以全新的人机交互方式，为政府行业（公安、交通、城市治理等）和企业行业（如电力、煤炭、制造等）提供灵活的扩展能力。通过构建统一的文本化交互入口，打破了传统应用系统的复杂界面，让用户能够以最自然、最直观的方式，轻松访问并操作各项服务，大幅降低使用门槛，政企客户能? 从大模型到智能体升级，重塑业务应用模式 大模型技术通常用于文本、图像、视频以及音频等多模态数据的理解和生成任务。随着大模型应用范式的发展，公司始终在思考如何让大模型能够模仿人类通过各种工具的调用以解决实际问题，因此以各种工具调用和任务编排为核心的智能体（AI Agent）应用正在成为行业落地的重要形式，大模型不仅可以理解工具调用，同时可以根据任务要求进行自主思考、规划和任务执行。 行业智能体在推动业务应用智能化升级方面取得了显著成效，并在政府和企业等场景中成功落地实践。公司行业智能体凭借以下五大优势，展现了其独特价值： 重塑软件形态：多模态大模型的深度理解能力，使得面对新业务时，能够快速构建从视觉解析、评估、决策到执行的完整业务流。从传统的功能堆叠模式，升级为高效闭环的工作流，显著提升了业务处理效率。 重塑交互方式：传统点击键盘、鼠标和屏幕的交互方式，能够转变为文本、图像和视频等多模态交互模式。通过多模态大模型的强大理解能力，系统能准确捕捉用户意图，提供及时有效的建议，入口统一、操作便捷，大幅降低了学习成本，优化了用户体验。 持续进化，越用越好：智能体具备卓越的业务理解能力，随着使用频次的增加，其对数据和业务的认知不断深化。智能体在使用中持续成长，性能日益优化，加速行业数智化进程。 助力深耕业务：针对长尾市场的多样化需求，以多模态大模型为核心的行业智能体能够精准沉淀用户和行业的专业知识。通过不断积累行业知识，开发出更贴合用户需求的产品，助力业务开拓与创新。 优化算网协同：智能体能够根据具体业务需求，自动完成算力的最佳调度，构建端边云算力一张网，实现端边智能与中心智能的协同作战，进一步提升算力资源的使用效率。 通过多模态大模型的核心驱动，行业智能体在多个维度展现了其革命性优势，为行业的智能化转型注入了强劲动力。 ? 大小模型协同，实现算力高效利用 为了加快大模型产品化应用范围，持续升级大小模型协同计算架构，降低大模型硬件部署成本。通过多模态蒸馏将领域知识从大模型迁移到小模型，在保持模型高泛化性的前提下，降低模型参数量，提升模型推理速度；同时采用大模型技术对小模型进行升级，提升模型精度和跨场景适应能力。为了同时发挥大模型效果优势和小模型推理速度优势，通过大小模型混合部署实现大小模型协同计算，小模型对数据流进行实时分析和特征提取，大模型共享小模型特征信息，并对关键帧图像或序列进行二次研判，实现信息融合输出。为了进一步提高算力利用率，通过整合异构算力资源，实现算力资源虚拟化调度和负载平衡，根据任务分析量和模型规模动态调配算力资源，减少任务过于分散造成的算力浪费，实现算力的最优分配和高效利用。 在硬件基础设施方面，公司提供完善的集群管理软件和推理设备。既包含自有大模型推理一体机产品，也支持在国内外算力卡或者算力服务器快速部署大模型智算中心级算力集群。通过统一的计算体系，实现算力充分利用：支持多地、异构算力统一调度，支持按需存储、算力分配；支持云边端产品推理全覆盖，支持大小模型协同部署，优化整体算力消耗，加速大模型产业化应用和推广。 ? 大模型产业落地，应用价值显现 行业大模型在识别精度、降低算力消耗和国产化等方面取得了显著的进展，已经从技术研究阶段进入了产业应用推广阶段。 公司通过不断的技术创新，加快端侧产品大模型的研究和应用部署，同时，拓展更多行业的大模型应用，助力用户提质增效、提升运营生产效率，加快业务数智化转型升级。 （1）端侧产品部署 场景点位多标签识别，将支持场景从 30种扩展至 60余种，覆盖日常监控 90%以上的类别，显著提升场景分类效率，减少人工筛选成本。同时支持零样本识别和小样本在线微调，允许用户在线新增类别提升对长尾业务场景的支持，极大增强了对多样化场景的处理能力，使得算法在实际应用中具备更高精度。 行为识别，实现了对打电话、玩手机、吸烟、倒地、打架斗殴等功能的技术升级，解决相似动作干扰和透视等痛点问题，同时通过全场景理解能识别更高语义复杂动作。与小模型相比，误报降低 90%以上。成功应用于江苏某养老院和山东某教育局等项目，更好满足用户实战需求。 烟火识别，在效果上实现了跃升。面积较小的火苗和稀薄烟雾等难度较大的事件检出率大幅提升，整体检出率超过 98%。同时，误报显著降低，每路视频每月误报小于 1次。已在神算一体机完成发布。 烟火识别大模型方案已在多省应急项目部署使用，并在其余各省推进烟火识别大模型方案应用。2025年将加速推广应用，通过火情二次分析大幅提高报警准确性，降低人员核对成本。 周界算法，依托大模型技术，完成了全面优化升级。不仅对人、机动车、非机动车等目标的抓拍距离提升 20%以上，而且通过技术升级，算法能够更精准地识别复杂场景下的目标。特别是在区分匍匐状态的人与动物方面取得了显著进步，这得益于大模型对细微动作和形态差异的强大理解能力。这一系列的升级为构建更加安全、高效的监控体系奠定了坚实基础。 此外，在人群态势、穿戴合规等诸多算法方案上都实现端侧大模型技术升级。 （2）加速试点推广政企行业大模型 交通行业大模型，融合多模态能力，升级交互模式，实现全场景增强解析和视图理解，增广行业应用价值。基于大模型强大的视图理解能力，从人车结构化升级为人车路全场景要素解析，实现交通标志、标线、设施等 90多类交通场景信息识别，快速拓展信号灯运维、设施巡检、道路养护等新业务。 突破视图认知能力，提升复杂交通事件可用性，交通事故检测，大模型实现事故检测类型从 4种拓展到20多种，从仅支持机动车事故拓宽到机动车、非机动车和行人全目标事故，应用场景从高速等封闭场景拓展到城市道路等开放场景，准确率提升 70%，达到业务实战可用；交通抛洒物检测能力升级，相比小模型不仅全天候准确率提升 50%，还支持抛洒物类型识别，自动判定抛洒物危险等级，轻微和严重事件分级管理，显著提升有效报警业务转化率，为业务决策提供依据。多模态交互，拓展业务治理新模式，通过文本提示，实现新功能定义，快速满足用户差异化需求。大模型语义理解，支持事件过程描述、事件成因分析等功能，如交通事故溯源、交通事件聚合关联分析等，有效解决行业中存在的报警事件孤立、无法形成完整的事件链、业务使用价值低效等痛点问题。 城市治理行业大模型，精准描述城市生活中的众多事件特征，助力城市治理 AI能力升级。2024年均准确率仍提升 10%以上；沿街乞讨、井盖缺失等 5个困难事件准确率提升 20%以上，对于市容市貌、公共设施管理等提供了更有力的保障。支持的场景数从 10个提升至 20个，从城市街道、住宅园区等扩展至水域河岸、建筑工地等更多领域场景，提升了大模型的应用范围。此外，点位治理算法持续扩展优化，目前已经支持 60多种点位场景，同时支持智能推荐适宜各个点位的功能配置方案。2024年，在陕西某运营商等多个试点开展试用。 公安行业大模型，支持复杂行为识别预警、用户自定义信息检索，以及自然语言交互智能体。实现从感知到认知、从理解到执行，重塑公安行业业务。大模型通过理解细微动作、相关物品及周边环境信息，实现复杂行为识别。能够精准识别奔跑、拉卷帘门、持械等异常行为，与小模型相比准确率能提升 20%以上。基于全场景信息提取，支持文搜图、文搜视频、文搜行为等超级图搜和局部图搜功能，可以按照用户自定义需求进行快速检索。实现线索的快速查询，相比以前人工在海量视频中查看录像的方式大幅提升了工作效率。公安行业大模型推出的智能体听得懂、找得到、调得快，重塑软件形态和交互模式。支持通过自然语言进行数据检索、知识问答、任务编排等功能。数据检索，基于智能体函数调用能力实现便捷的人机非等数据交互检索，降低软件操作成本。知识问答，基于检索增强生成技术（RAG）实现行业知识库的检索查询工作，降低行业知识获取门槛，降低大模型幻觉。依托北京某试点项目，不断完善模型功能、优化模型效果，并在全国公安厅会议上进行展示，得到公安部部长等领域专家高度认可。会后，陆续有各省市 10余家重点单位进行参观，全国新增大量商机和试点项目。 电力行业大模型，支持行业中常见的仪表、烟火、异物检测等 70+功能识别，替代原有 7个专项小模型功能，并实现了零标定配置，降低算法部署周期 90%以上。大模型利用图像和文本特征融合提升算法特征表达能力，相对小模型平均准确率提升 20%以上，通过图文提示技术实现零样本新功能开发，支持客户自定义功能部署。目前已落地贵州某数科公司，提升整体行业智能化水平。 矿山行业大模型，能够全面监测设备运行状态，助力煤炭和钢铁行业实现智能化升级。与小模型相比，其平均准确率提升 10%以上，且无需规则参数配置，降低人员运维工作量，提升效率与质量。 该方案具备传送带 20多种智能识别功能，可实时分析运行状态，识别锚杆、异物、水煤等异常情况并及时预警，确保煤炭传输平稳。同时，支持矿料质量分析，包括煤块大小分布、矿料装载率等实时分析，提高传送带利用效率，使用户能够及时掌控煤炭质量。此外，矿山大模型还支持通过图文提示实时分析设备运行状态，如判断设备是否处于运动或静止状态，以及启停瞬间的精准捕捉。无需额外素材采集和模型重新训练，有效降低重复性工作，为设备状态识别和分析提供有力支持，助力企业高效决策。该方案已落地山西某大型煤矿项目。 3.4.2 数据智能 公司聚焦视频物联场景，依托云原生、大数据框架、异构融合计算、数据中台等技术，提供视图和信息融合，集成、治理、开发、服务等一站式数据智能底座。基于人工智能、图数融合、数据挖掘、知识图谱等技术深入挖掘视图数据内涵，构建图数融合高价值数仓，释放数据价值，助力城市与企业数智化转型发展，共同开拓数字社会、数字经济新发展。 2024年，公司持续深挖视图数据内涵，激活数据价值，创新推出数据分析智能体，以视图数据价值计算为牵引，持续构建 AI+大数据融合计算框架、多样性数据异构计算等行业特色能力，赋能数据应用创新，助力国内与海外政企数智化转型。 （1）以数据价值计算为牵引，持续构建多源异构大数据平台能力 围绕数据价值计算，持续夯实多源异构大数据平台能力，包括数据计算平台、数据中枢、数据探索平台、数据低代码平台及大数据基础平台等产品，提供一站式的数据集成、数据治理、数据开发、数据服务等能力，满足政府数智化治理与企业数智化转型。在聚焦视频数据价值计算，激发视图数据价值潜能的战略牵引下，在数据集成方面内置多种视频物联数据的自接入能力，沉淀了多项行业数据标准；数据治理方面加载智能治理的算法能力，自动实现数据的映射、标准化、质量检测大幅提升治理效率，数据开发方面提供实时在离线任务统一开发和编排以及面向数据应用依托自研的低代码引擎技术实现快速配置业务应用，碎片化场景交付效率大幅提升；在视图、文本等非结构化数据与结构化数据形成的多样化异构数据计算方面构建 AI+大数据融合计算框架、图数融合计算框架打破传统大数据计算边界的局限性、异构算力调度框架打破算力边界，让计算更高效，让业务创新更便捷。 （2）持续深挖视图数据内涵，使能数据业务创新 公司深入挖掘数据价值，构建数据到信息、到知识的数据体系，研发了多种数据类算法和行业特色模型，沉淀了大量的数据元标准规范以及视图数据资产，24年公司依托数据智能体系创新推出数据分析智能体，打通数据智能化的最后一环，提供对话式全链数据分析、自然语言建模、归因分析与辅助决策、千人千面智能交互等能力，使能业务创新，助力政企客户数智化转型，驱动业务向行业纵深发展。 3.5全生态 生态发展是公司最重要的战略举措之一，一直以来公司致力于打造一个合作共赢的生态圈，与合作伙伴共创价值。公司的主旨是成就客户，秉承“全生态”理念，锚定服务客户价值实现，构建从技术、业务到服务的全面开放能力，通过硬件、软件、算法到服务、业务生态向行业客户及开发者全面开放，携手生态伙伴开辟新领域、塑造新动能，共创共建产业发展的无限可能，赋能千行百业数智化发展，实现共创、共生、共赢。 3.5.1 业务开放及生态合作 3.5.1.1 集成客户业务生态 公司持续推进集成商合作体系建设与资源投入，以服务为本，致力于为合作伙伴提供更优质的全行业产品与解决方案服务，坚持利他，实现共赢。公司不断提升客户与商机的融合管理，加强一线作战能力；主张面向合作伙伴释放更多行业资源，共同开拓细分市场；同时成立生态合作组织，整合产品研发资源，提升 ISV客户合作效率，聚焦价值客户，做到资源更有效的投放，以此提升客户满意度及合作粘性。 在市场推广活动中，对客户进行赋能和培训，加强与集成商合作伙伴技术、业务、服务等全方位的生态合作，进一步提升与客户的合作深度与广度。 3.5.1.2 中小企业业务生态 2024年，公司全面深化全球中小企业生态体系建设。通过立体化营销网络、伙伴成长计划及资源精准投放，携手全球渠道合作伙伴，构建 Sell-out驱动模式，强化渠道业务下沉与覆盖，优化服务布局，构建健康可持续的生态格局，共同实现中小企业业务价值的跃升。在国内市场，公司持续推进“区县下沉”战略，深化本地经营，构建下沉市场新生态；在海外市场，聚焦合作模式、管理模式和工具创新，重视弱势区域覆盖和强势区域深度，牵引业务格局变化。 3.5.1.3 行业客户业务生态 面向政府数字化转型，在产品方案创新融合、数据资源应用等方面，整合细分领域生态伙伴优势能力，打造“端到端闭环”的解决方案，提升方案竞争力。在产品方案创新融合方面，与行业生态深入合作。例如：在智慧水利领域，聚焦典型环境及应用场景，进行产品方案创新，提升水利决策与管理的科学化水平。在数据资源整合应用方面，与行业生态广泛合作。例如：在应急减灾领域，汇聚多频域应用场景下的多源物联数据，实现动态视频融合和事件联动，提升辅助决策，协同精准救援。 面向企业数智化升级，整合细分领域生态能力，打造全场景、高价值的解决方案，服务场景数智化。 例如，在工商企业板块，联合生态伙伴共同打造物流仓储、数字化车间、数字化门店、数智营销等专业方案，赋能企业构建新质生产力，提升经营效率；在文教卫业务板块，为生态伙伴提供全面的物联及AI能力，通过技术和业务合作赋能行业数智化。 3.5.2 技术开放及生态合作 3.5.2.1 软件开放平台及生态合作 在技术开放体系上，公司基于物联感知、视图智能、数据智能三大领域积累核心能力，面向合作伙伴不断优化能力开放体系，持续丰富生态产品及生态方案内容，降低伙伴技术整合成本。通过技术支撑，对合作伙伴开展各类技术服务、赋能支撑及培训认证，持续降低合作伙伴学习成本，确保合作伙伴最大化利用公司软件开放体系提供的各类能力价值，并从中获利。通过上述价值共创及分享动作，不断提升双方技术合作广度及深度，最终形成高度互信、稳定的技术生态体系。 在市场合作层面，公司依据区域、行业及客户特性对伙伴需求进行分类，有针对性的开展合作，持续探索高效合作模式，确保为合作伙伴持续创造价值。通过组建分层客户经营组织、管道资源共享、生态货架搭建、联合营销活动及品牌合作等多种途径，促进双方方案协同构建与技术联合创新。 2024年，公司依托数字化系统的全流程支撑，构建了一套完备的软件生态资源运营体系，使能生态经营数字化、过程管理标准化，推进生态伙伴拓展业务的有序落地。 3.5.2.2 硬件开放平台及生态合作 公司硬件生态开放主要包括设备硬件能力的开放（DHOP）、第三方平台接入能力的开放（跨平台统一协议、设备网络 SDK、HTTP API）以及鸿蒙、欧拉等多种生态合作方案。 设备硬件能力的开放：支持软硬件解耦，提供存储和算力等硬件资源服务、多媒体功能服务、AI加速引擎服务、各种设备基础信息服务等能力，满足第三方开发者的各种自定义业务需求，并提供从模型转换、编译、打包、调试到运维的丰富工具开发套件，降低第三方开发难度。2024年，公司与全球多家算法厂商签约合作，互惠合作开发多种行业场景下应用，有效满足最终客户业务需求，繁荣智慧物联生态应用市场。另外，硬件开放平台支持主流国产芯片，产品矩阵落地摄像机、球机、楼宇、集中存储等边端设备，并且为探索新智能场景，配套公司开放巨灵训练服务器和算法仓，实现智能新场景快速落地的全链路闭环。 跨平台统一开放协议：主要包括设备开放 API协议（EZAPI）、物模型接入协议（STAP）等。设备开放 API协议，提供系统管理、音视频传输和存储、AI智能分析等基础功能接口，以及丰富的行业业务接口，助力第三方快速对接。物模型接入协议，针对物联设备多样性和资源等限制而设计，提供完善的设备描述和高效的数据传输，方便物联设备快速联网。 鸿蒙生态合作：公司积极参与开放原子基金会、鸿蒙生态推进委员会等行业组织，跟踪鸿蒙生态产业发展，深入调研开源鸿蒙认证要求及 6类行业鸿蒙认证要求。推进与多家硬件供应商与软件服务供应商的技术合作。截至 2024年底，已有 6大类 15款硬件产品通过开源鸿蒙认证，另有多款产品通过专有行业鸿蒙认证。 3.5.2.3 算法开放及生态合作 在数字化转型浪潮中，众多行业客户利用人工智能技术提升生产效率。公司为不同需求层次的合作伙伴提供针对性的赋能工具，同时引入更多算法生态厂家，更好满足各行各业日益增多的场景化需求，集行业的力量加速人工智能产业化落地和行业数智化转型进程，携手合作伙伴、客户共建人工智能产业生态。 成熟算法，开箱即用：公司 AI算法在行业业务应用中积累了大量成熟方案，具备以下优势助力合作伙伴业务拓展：选择多，针对各行各业不同需求，开发覆盖细分行业的专用算法方案；效果好，经过实际业务打磨，具备较强场景泛化能力，同时在目标检测、目标识别等领域国际竞赛中屡获冠军；使用简单，在算法仓中按需选择算法并简单配置即可实现功能；部署省，通过优化技术，降低使用成本。 AI开放平台，构筑合作伙伴 AI能力，实现自主开发：面向低门槛无算法能力的用户，只需在 AI开放平台上输入相关数据，就能以较低门槛高效完成期望的算法功能开发，帮助构建用户的算法开发能力，实现用户自主开发，并落地到产品中实现商业变现。AI开放平台提供面向合作伙伴的一站式图形AI开放工具链，加速伙伴算法产品化：主要面向具备算法自研能力、但是不具备产品硬件能力的客户，用户可以通过自研实现算法的开发，然后采用“巨灵人工智能算法部署工具”将开发完成的算法部署到公司的硬件产品中，并且采用 DHOP实现业务软件产品化的开发落地，将算法快速产品化。 引入生态算法厂家，加快满足行业场景化算法需求：公司构建起了完善的算法科研和工程能力，具备了高效的算法供给能力。但相比于行业各种碎片化需求，公司的供给能力依然需要补充。同时，为了更好提升投入产出效益，公司加强与行业算法生态厂家的合作，通过双方密切合作，为行业用户提供更多物美价廉的智能化产品和方案。 3.5.3 服务开放及生态合作 公司始终坚持利他主义，赋能生态发展，坚定的跟合作伙伴共同成长。在全国省区建立 100多家校企合作人才培养实训中心，为产业及生态合作伙伴培养输送智慧物联专业技能人才，为客户及市场提供高效的服务支撑。构建大华生态研习中心，从聚焦技术赋能到全面业务使能，助力伙伴业务拓展及交付效能提升，保障终端客户满意度。 3.6 软件产品及业务 随着物联网、大数据、大模型等技术的持续落地，以及全球主要国家对数据产业规范的逐步完善，数据要素的技术体系和流通体系日益成熟。其中，以视频图像为主的非结构化数据因其多样性、流通性、规模性和隐私性等特点，成为数据价值化的重要突破口。 作为智慧物联行业的领军企业，公司始终致力于推动数据要素的价值化进程。面对数据要素带来的机遇与挑战，公司从多维感知、多元连接、视图智能、开放平台等维度出发，全新升级了物联数智平台2.0，深度融合星汉大模型和图数融合能力，构建高效的软件工程化能力，发布了城市天机和企业天衍两大行业产品体系，全面助力城市高效治理与企业数智化升级。 3.6.1 深挖软件业务价值，全面升级核心能力 ? 打造智能化竞争力 在产品研发方面，公司积极融合大模型、数字孪生、低代码、图数融合等前沿技术，不断提升产品竞争力。通过星汉大模型的赋能，视图智能引擎实现了对海量非结构化数据的高效处理与分析，显著提升了安防场景的智能化水平。同时，公司基于 HuaDesign设计体系和微服务架构平台，构建了强大的开发工具链，并通过萤火虫组件商城的低代码业务引擎，快速响应企业园区、数字孪生等场景需求，实现了技术复用与业务组装的灵活高效。 ? 贴近客户，赋能一线 在服务方面，公司始终坚持“以客户为中心”的理念，推动各省区软件开发中心与一线业务深度融合，贴近客户需求，通过高效的软件工程化能力，公司能够快速结合行业新兴技术，实现业务创新与场景落地，为客户创造更大价值。 ? 携手合作伙伴，共创行业未来 与合作伙伴的深度协作，公司共同推进行业数智化升级，助力客户做大做强，实现“共建、共赢、共生” 的生态目标。 3.6.2 深耕数据产业链，共创数据要素市场繁荣 数据要素已成为驱动社会经济发展的核心引擎，然而，当前以视频为核心的智慧物联数据要素产业链仍面临上中下游协同不足、价值释放受阻等挑战。作为深耕行业的技术服务商，公司以数据资源化供给者、资产化践行者、商品化赋能者为定位，携手生态伙伴，突破产业瓶颈，助力构建繁荣的数据要素市场。 ? 数据要素产业链面临的问题 上游数据采集方面，面临场景复杂性与设备割裂的困局，数据供给侧存在感知场景碎片化、物联设备协议不互通、跨网数据互联难等问题，海量非结构化视频数据的采集效率与质量亟待提升；中游数据治理方面，智能长尾需求与协同效率失衡，数据加工服务商需应对智能算法对场景适配性不足、端边云网资源协同效率低、多模态数据融合分析难等痛点；下游数据应用方面，价值呈现与流通机制缺位，各行业现有数据服务难以匹配业务动态需求，导致“数据沉睡”现象突出。 ? 全生命周期赋能数据要素价值化 针对产业链痛点，公司以技术+生态双轮驱动，构建覆盖数据全生命周期的解决方案。 在上游破局，构建多维感知与全域互联，通过多模态感知终端及统一物联协议栈，实现复杂场景下视频、物联等数据的标准化采集；依托跨网安全互联技术，打通专网、政务云与边缘设备，构建全域数据底座。在中台攻坚，实现智能协同与开放计算，持续打造视图智能引擎，集成行业算法仓与低代码开发工具，满足长尾场景敏捷开发需求。同时，构建分布式计算框架，实现端侧轻量化推理、边侧实时分析、云端深度训练的弹性协同。在下游激活，满足场景创新与生态共创，联合行业头部客户与 ISV伙伴，在各行业场景孵化数据应用范式，助推城市高效治理和企业数智化转型。 3.6.3 物联数智平台升级，赋能城市治理与企业数智化 伴随物联网、大模型及大数据技术的迅猛发展，公司基于对城市治理与企业需求的深刻洞察，全面升级物联数智平台，以数据全生命周期管理为核心，推动数据资产化、资源化与商品化进程，为高质量发展注入新动能。 ? 数据全流程赋能，释放智能新价值 数据资源化方面，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；结合 AI技术增强数据采集精度与内容描述能力，构建城市与企业的动态数据底座。数据资产化方面，视图智能引擎深度融合“星汉大模型”，突破传统视觉认知边界，实现全场景自主解析，以更高的泛化能力与准确性支撑复杂场景落地；通过数据智能引擎打造图数融合计算体系，打通视图数据与业务数据壁垒，激活数据深层价值。数据商品化方面，通过软件工程化能力升级，实现行业场景模块与大模型、图数融合技术的自由编排，构建“城市天机”“企业天衍”两大产品体系，赋能千行百业应用创新。 ? 创新政企业务范式，迈向认知智能新阶段 在城市治理领域，通过动态感知、智能分析与决策闭环，助力城市治理实现自我优化、学习与演进，推动治理模式从“感知智能”向“认知智能”跨越。围绕城市业务中的“社会安全、城市有序、绿色惠民、治理提效”四大维度，公司推出天机系列产品，以 CV大模型、算网自智及图数融合技术为核心，打造行业模型智算引擎、孪生场景生成引擎、数据资产管理服务及数据要素运营中心四大功能模块。 在企业服务领域，公司以天衍系列产品为核心，提供数据运营管理、智能计算决策、场景应用构建及数字孪生交互四大引擎。依托每年上万行业项目的实践经验，天衍系列沉淀海量业务范式，深度融合星汉大模型能力，助力企业实现高危高强度岗位人力替代、安全生产风险预警及管理决策优化，推动企业从“综合安防”向“数智化运营”跃迁。 3.6.4 依托大模型升级视图智能引擎，实现算网自智 在智慧物联行业，场景碎片化、需求多样化一直是智能化升级的难点。当前 AI市场产品形态各异， 算法算力难以协同，导致客户投资浪费，以及传统 AI算法依赖大量标注数据，难以满足长尾场景的定 制化需求，导致大量场景无法被有效覆盖, 制约了行业智能化进程。为此，公司创新推出星汉大模型， 以技术突破赋能智慧物联行业智能长尾市场，开启全域智能新篇章。 构建算力“一张网”，实现资源最优配置 针对算力资源分散、利用率低的痛点，公司创新性地提出算力统一量化和池化方案，有效屏蔽不同 芯片架构差异，将分散的算力资源整合成“一张网”。通过精准感知算力需求，动态调度和分配算力资 源，实现算法、算力、数据的协同优化，最大化资源利用率，降低客户投资成本。 技术引领：星汉大模型重塑智慧物联智能化能力 我司自主研发的星汉大模型，通过海量数据预训练和行业小数据调优，实现了低样本学习与小模型 快速蒸馏，大幅降低了对标注数据的依赖。无论是智慧城市、交通管理，还是能源、教育、社区等细分 场景，都能快速适配，满足个性化需求。大模型与小模型协同处理，既保证了高精度，又提升了计算效 率，真正实现了“一网多用、一网多能”。 3.6.5公有云让管理更高效，让运营更智能 公有云业务完成 3.0架构升级，构建以云端低代码开发中台为基础的面向渠道、行业、生态的全云开发平台 Dahua IoT Studio与六大核心中台能力，让设备上云更简单，让业务开发更高效。基于云中台，公司面向渠道合作伙伴提供了云联、DoLynk、云睿等 SaaS系列产品，凭借低成本、高弹性、可扩展、可配置的 SaaS服务优势，为企业提供全新的运营模式，由人工向“数据+智能”化升级转变，赋能企业数智化管理转型。 云生态助力国内企业数智升级 面向国内客户，大华云联服务于中小企业用户，围绕设备在线、用户在线和服务在线，牵引海量设备上云，提供涵盖视频监控、门禁、考勤、可视对讲、访客管理、报警联动等一站式产品解决方案，深入企业办公、住宅小区、小型连锁、工厂园区、酒店民宿、景区场馆、建筑工地等细分场景，打造场景化应用方案，为中小企业数字化和智能化转型注入强劲动力。 大华云睿服务于行业用户，深耕 SAAS服务领域，凭借场景化、专业化优势助推企业数智化转型迈向新高度。通过持续深挖客户使用场景，打磨视频云智能、巡店管理、园区通行、停车无人值守等核心业务模块，以精细化服务满足差异化需求，确保企业运营管理精准、高效。 依托大华云开发者平台，公司向生态客户开放了低代码产品开发工具、银河物联低代码接入工具、北斗在线运维与调测工具为代表的多元化开发资源，帮助生态客户低成本搭建适配市场需求和商业价值的创新产品。同时，大华易安装服务于合作伙伴，聚焦产品调试关键环节，全力优化工具设计，以专业、精简的操作流程显著提升调试效率，加速项目落地和交付，为合作伙伴提供更优质、更高效的支持，共筑智慧物联广域生态。 云平台为全球客户打造智联根基 面向海外客户，公司提供 DoLynk海外云服务，精准聚焦智慧物联领域，全方位赋能企业与开发者，致力于提供精准、智能、便捷的平台。从连接设备、解决方案和业务合作伙伴的角度出发，深度打造涵盖云化视频管理、设备运维、数通网络、无线报警、可视对讲、门禁考勤及连锁运营等多元应用的一站式场景化方案，助力企业精细化流程管控，实现降本增效，激活数字化转型引擎，迈向精益运营新高度。 同时，为安装商提供便捷、高效的快速开局工具，提升设备调试效率，保障项目交付，降低从业门槛。秉承开放原则，DoLynk为开发者提供极简智慧物联被集成能力，依托便捷搭建流程，开发者可快速构建自有智慧物联云平台，一站式无缝接入丰富功能模块，加速业务创新迭代。公司将全力构建直达终端的营销链路，深度洞察需求，将前沿 AIOT技术融入业务场景，持续为全球客户打造智慧物联根基，共创万物互联新未来。 3.6.6共建行业创新生态，共享数智化未来 智慧物联行业正加速从“单一产品竞争”向“生态协同创新”转型，作为行业数智化转型的践行者，公司以物联数智平台为核心底座，携手生态伙伴探索“方案共建、产品共创、能力共享”三大合作模式，推动产业链资源高效整合，构建开放共赢的智慧物联新生态。 方案共建：优势互补，打造闭环竞争力 基于生态伙伴的垂直领域深耕能力与我司的平台技术优势，双方通过“模块化组装”实现场景化方案的快速落地。例如，公司联合 ISV推出的事件管理处置一体化方案，深度融合物联数智平台的实时感业务闭环，帮助客户提升应急响应效率，此类合作不仅补齐了单一企业的业务短板，更通过生态协同构 建了差异化的方案竞争力。 产品共创：技术赋能，激活数据要素价值 依托物联数智平台的低代码开发引擎与开放接口，生态伙伴可高效开发垂直行业联合产品，并通过 我司全球销售网络快速触达市场。在医疗领域，针对数据孤岛与隐私安全痛点，我司与 ISV联合推出 隐私计算平台，创新应用多方安全计算（MPC）与可信执行环境（TEE）技术，实现跨机构数据“可用 不可见”，助力医学研究机构在不泄露原始数据的前提下完成联合建模分析，推动科研效率提升，成为 数据要素流通的“安全基座”标杆。 能力共享：敏捷创新，赋能业务升级 物联数智平台提供 AIoT感知、大数据、智能分析等标准化能力模块，生态伙伴可灵活调用并快速 构建定制化应用。在城市应急领域。通过集成平台的视频解析、预案管理及数字孪生能力，ISV伙伴可 以快速开发出城市灾害模拟推演系统，将开发周期从月级缩短至天级，降低伙伴的开发门槛与试错成本。 公司将持续完善物联数智平台的开放性与兼容性，支持伙伴在 AI大模型、数字孪生等前沿领域的 联合研发。唯有与生态伙伴共筑技术底座、共拓场景边界、共享数据价值，方能真正实现安防行业从 “连接万物”到“智联万业”的跨越，让数智化成果惠及千行百业。 3.7 安全与隐私保护 公司高度重视网络安全和隐私保护，成立网络与数据安全委员会作为最高决策组织，从公司战略层 面全面规划、统筹指导、监督审查网络安全工作的开展与落地。作为公司五大研究院之一的网络安全研 究院，是公司内部独立的网络安全监管和能力提升的实体组织，聚焦安全工程能力建设、关键安全与隐 私技术研究与应用、安全应急响应服务等领域，通过技术创新与工程能力结合，保障全系列产品、平台 与服务的安全可靠。 3.7.1 安全产品与解决方案 公司推出安全数据库、视频保护系统、视频安全网关、视频加密服务器和视频安全证书等系列产品，集成了视频终端安全准入、视频码流完整性校验、视频码流加密、用户和视频数据安全密钥管理、数字公司持续完善并优化密评安全解决方案，围绕着数据采集、传输、存储、共享、使用等全生命周期， 集成持有商用密码认证资质的密码模块和产品，实现视频、门禁等数据的端到端加密保护，支持信源加 密、密态直存、密态密钥、双因子认证、国密 SSL&双向身份认证等强安全能力，并为用户提供可选配 的密码机、密钥管理服务器，助力不同场景下的信息系统更好地满足密评标准安全要求。 3.7.2 安全技术与工程 公司持续加大对可信计算、端到端加密、隐私保护等关键技术的研究投入，相关技术成果已在产品中集成应用，进一步提升产品的安全能力，让用户享受更好的安全保障。 在产品研发阶段，公司持续推进完善安全软件开发生命周期建设，强化软件开发过程的安全管控要求与能力，并通过开展深入的安全活动成熟度评估，完善和优化适合公司的安全软件开发流程。 在产品生命周期内，公司产品安全事件响应团队 PSIRT为用户提供 7x24小时安全应急响应服务，以最大化保障用户的安全权益。同时，PSIRT积极参与业界和公众活动，并已加入多个权威漏洞管理和技术组织，包括国家信息安全漏洞共享平台 CNVD、国家信息安全漏洞库 CNNVD、国家工业信息安全漏洞库 CICSVD 、工业和信息化部移动互联网 APP产品安全漏洞专业库等，在组织内充分发挥成员单位作用，建立相互协作的网络安全威胁信息共享机制。 3.7.3 数据安全与隐私保护 随着《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》和欧盟《通用数据保护条例》等法律法规的颁布，全球范围内网络安全、数据安全和隐私保护监管与合规要求日益趋严，公司采取务实的态度和策略积极应对，坚守“积极、开放、合作、负责”的理念，制定完善的安全与隐私管理体系，并依托成熟的安全工程能力，在产品的规划、设计、开发、交付等阶段严格落实，保障产品的安全与隐私合规。 面对已经或即将生效的欧盟 NIS2指令、欧盟 RED指令和英国 PSTI法案，报告期内公司成立专项合规团队，紧密跟踪法规动态，适时调整合规策略。同时邀请三方机构开展合作，深度解读法规要求，并依据相关的安全标准，主动对产品开展检测评估，制定贴合业务场景的合规措施，帮助客户更好地遵从法律法规。 此外，公司积极开展与第三方权威机构的合作，引入外部测评和认证，已通过 ISO27001信息安全管理体系认证、ISO27701隐私信息管理体系认证、ISO27017云服务信息安全管理体系认证、ISO27018公有云个人隐私信息安全管理体系认证、CSA STAR认证、ETSI EN 303645认证、CC EAL3+认证、商用密码认证等。 4、主要业务 4.1 国内业务 4.1.1 城市级业务 4.1.1.1 业务概述 随着城市化的推进，城市成为政府数字化建设的核心载体，全国面临开展韧性城市的建设要务。城市建设面临自然灾害、公共安全事件等多重风险，以及城市运行系统日益复杂等挑战，为应对这些挑战，政府数字化建设要求通过物联网技术、大数据技术、人工智能技术、云计算技术等提升城市安全水平、促进可持续发展、提高治理能力和居民生活质量。 在政府数字化转型提质增效的大趋势下，公司紧跟数字基础设施建设、数据要素价值化、数字应用落地的产业发展步伐，以视频物联感知数据为核心，聚焦社会安全、城市有序、治理提效、绿色惠民四大城市业务板块，通过数智融合与应用创新护航城市业务落地，助力实现提高城市管理效率，提供科学决策支持。 4.1.1.2 核心策略 公司致力于将数智化能力落地到城市万千场景，聚焦智慧物联业务主航道，持续探索数智赋能城市数字化创新的场景落地。重点布局综合交通、自然资源、智慧水利、应急管理等行业新机会，深刻洞察行业场景需求，聚焦数智化能力场景落地，持续构建行业领先的产品和方案能力，数智赋能城市发展和治理模式创新。同时，公司不断深化生态合作战略，围绕城市治理业务领域的核心客户、行业专家、优秀厂商等合作伙伴持续加强技术共创和商业共享，共同赋能城市高效治理，打造“共建、共赢、共生” 的智慧物联生态共同体。 （1）构建城市数智底座 基于 AIoT2.0和物联数智平台 2.0，城市平台利用城市天机统一底座，聚焦行业模型智算、孪生场景生成、智能计算决策、场景应用构建等能力，围绕多个城市场景帮助用户城市高效治理、城市运行自治、生态协同等，结合行业各领域最佳业务实践范式，快速构建具备综合管理决策能力的数智体系。助力城市治理实现自我优化、自我学习和自我演进，逐步迈向认知智能和决策智能的新阶段。 （2）深化场景业务落地 基于城市天机统一底座，结合在智慧交通、社会治理、智慧应急、智慧水利、自然资源等业务领域多年的深耕经验，开发了面向各行业不同领域的场景化解决方案，不断推进城市数智化进程，赋能城市高效治理，努力实现社会安全、城市有序、治理提效、绿色惠民的城市治理新图景。 4.1.1.3 行业价值实践 公司始终秉持着“让社会更安全、让城市更有序、让治理更高效、让生活更美好”的社会使命。不断深化在社会安全、城市有序、治理提效、绿色惠民等领域业务的数智化实践，以 AIoT2.0和物联数智平台 2.0为依托，激活城市物联数据要素价值，以数智创新赋能城市数字化转型。 （1）让社会更安全 公司聚焦以社会安定有序、人民安全出行、群众安稳生活、企业安心生产为目标，积极履行社会使命，致力于建设更高水平的平安中国。围绕公共安全、交通安全、生活安全、生产安全四个业务领域，打通水、电、气、热、交通等“城市生命线”，打造城市生命体的安全“免疫”体系，数智赋能助力城市整体安全体系升级，筑牢城市生命线，构筑安全生命体。 公共安全：聚力国家“十四五”，聚焦视综体系深化，积极拥抱新兴技术，持续深化智慧物联技术与公共安全行业场景的结合，为客户提供更便捷的城市物联能力、更智能的融合连接能力、更高效的社会治理能力，提供从城市到乡村、从公路沿线到铁路沿线、从森林防护到江河流域的各方面的安全防护，助力城市公共安全体系和能力现代化。2024年公司聚焦视图数据要素挖掘，依托视图大模型持续帮助客户提升数据利用深度和效率，为人民群众和社会安全提供强有力的保障，为建设更高水平的平安中国贡献力量。 交通安全：以“十四五”全国道路交通安全规划为导向，围绕城市交通安全精细治理、高速安全防控、农村安全基层治理三大场景，进一步深化交通事故预防“减量控大”，打造全场景覆盖、多手段结合的交通安全治理模式，深挖大数据、AI技术在交管领域的场景应用。聚焦治理场景，2024年重磅发布“熠臻”系列相机，解决车前大灯强光干扰和视频画面抖动等问题，全天候还原高速的“臻”彩世界，真正做到高速全天候智慧监测；聚焦车路协同，实现全息感知、交通自治、态势监测等路侧应用的闭环；聚焦路网监测，从全景监测与视频上云出发，针对性提出视频加密的解决方案与轻量化视频上云网关产品，助力高速公路运行状态精准、高效、安全、畅通。 生活安全：公司围绕水、电、气、热、交通等与生活息息相关的城市生命线安全监测场景，以“能监测、会预警、快处置”的本质安全为目标，通过构建城市基础设施的前端物联感知、视频智能分析、城市安全指数模型等，对城市基础设施的监测、大数据技术对灾害数据的分析预测、人工智能技术提供的科学决策建议，有效降低灾害发生的概率和影响程度，提升城市安全水平实现对生命线工程安全运行数据的在线监测以及各类风险要素的智能分析研判，满足风险分级预警、趋势智能研判、事件联动处置的一体化业务闭环，推动安全监管从“被动应对”向“主动监管”转变，为城市生命体打造安全“免疫”体系。 应急减灾：针对 2024年应急管理部下发的信息化建设要求，公司首创的数智孪生引擎代表了新一代的智慧应急管理模式。该引擎通过构建三维场景模型，融合多源异构的数据，营造出虚实共生的应用环境。这种创新的技术，能够在应急化工园区、矿山企业以及自然灾害高风险区等特殊场景中，智能化地实现动态视频融合和事件联动，提升辅助决策和协同指挥能力；热成像“四仓”技术助力精确救援，将可见光、热成像、激光补光和测距四种技术相结合，该技术能够在浓烟和强光等极端条件下，确保火点识别准确性；通过智能消防机器人、无人机、移动布控球等智能装备，实现远程监控和任务协同，真正打造空天地一体化的应急灾害预警救援系统。 在生产安全领域：公司以“源头治理、过程监管和分级处置”为核心思想，聚焦危化品、矿山、工贸、烟花爆竹以及危化园区等关键监管领域，为一线员工、企业负责人、监管部门在重大危险源监管、作业过程风险预警和应急救援等领域提供支撑，持续关注以危险化学品、矿山、消防、交通运输、城市建设、工业园区、危险废物等为重点的安全生产专项整治，2024年强化升级重点行业领域安全生产风险监测预警系统，助力安全生产风险分级管控和隐患排查治理双重预防工作机制，切实保障企业生产和人民生命财产安全。 （2）让城市更有序 公司围绕城市交通管理和城市基础设施管理，整合全息感知、智能计算、图数融合、视觉大模型等各类数字化能力，面向城市交通畅行、城市基础设施管理等业务领域，提供先进的数智化解决方案，构城市交通畅行：共创城市交通自治服务体系，打通全息感知、图数计算、仿真推演、智能决策、精准服务全业务链条。围绕路口场景，全要素采集机、车、人、基础设施等交通全量数据，主动研判分析路口交通风险/拥堵等级，智能调整红绿灯信号配时，客观量化评价优化自治效果，提升路口交通运行效率和安全水平；依托城市级全息感知网络，主动预测城市路网交通运行态势，实现城市级交通智能自主决策，推动交通治理自主化和服务智慧化，最终驱动城市交通治理从“人工管理”向“运行自治”转变。 城市基础设施管理：以机场场景为例，绿色机场能源管理自动化已成为机场建设的重点，公司围绕机场能源中心的能源的监测、控制、分析、决策四大类业务场景，通过融合智能巡检机器人和后端智能分析能力，为机场能源中心客户提供智慧能源自动化管理系统解决方案。在某 4F级机场，通过对机场内 6座 35KV变电站、锅炉房，冷机房的智慧化改造，实现机场能源管理的在线采集、无人巡检、自动控制，大幅提升管理效率缩减管理成本。 城市停车管理：为助力健全全国城市综合交通体系，完善设施网络布局，提升运行效率、整体效益和集约化、智能化、绿色化水平；公司重磅推出大华城市全域停车充电储能一体化解决方案。方案汇聚停车充电一体化运营、光储充微网能源集控两大场景数据，在实现车位资源高效利用、运营降本增效、提升车主体验的同时，通过智慧化、精细化、绿色化管理手段优化完善充电网络布局，助力低碳城市建设。同时，在 2024年，重磅发布灵探高位相机，利用太阳能供电，具备超低耗、长续航，4G传输，无需拉线取网取电的特性，极大降低前端布建施工难度和运营、运维人力成本，配合后端智能泊位监测服务器，保障车辆识别更精准，高效赋能城市路内停车智能化管理。 （3）让治理更高效 公司始终践行“业务牵引、场景落地”理念，以数智赋能城市高效治理。紧抓城市治理体系及治理能力现代化推进契机，提供面向城市运行城市管理、基层治理、社区治理等应用场景的解决方案，利用智能化的手段和实时在线数据来解决城市治理的各种复杂问题，提升城市治理效率，增强群众满意度。 城市运行：公司构建“态势全面感知、趋势智能研判、资源统筹调度、业务多跨协同”的城市运行体系，以感知数据赋能城市治理现代化。统一的视频物联汇聚中心实现全域一屏统览，统一的算法超市实现城市事件快速发现，统一的融合指挥调度系统实现事件处置资源统筹调度，统一的事件中心实现多跨部门的业务协同。对城市基础设施的监测、大数据技术对灾害数据的分析预测、人工智能技术提供的科学决策建议，有效降低灾害发生的概率和影响程度，提升城市安全水平。 城市管理：公司以城市治理、运行安全和为民服务为目标，构建“大城智管、大城细管、大城众管”的运行管理体系，聚焦街面管理、城市环卫、综合治理等领域，实现街面违法、垃圾违规投放、城市内涝、渣土车抛洒滴漏、城市违建、井盖丢失等事件的智能检测预警，推出移动 AI巡检、流动摊贩管理等创新场景应用，构建集“实时监测、动态分析、统筹协调、指挥监督”于一体的城市运行管理模式，致力于让城市治理“更聪明”、城市运行“更安全”、公众服务“更精准”。 （4）让生活更美好 “以 AI为助力，践行绿水青山理念，增进民生福祉”。公司聚焦自然生态和行政服务两大领域，联感知与行业业务融合应用，助力生态文明建设，让生活更美好。 智慧水利：为推广先进适用技术赋能水利高质量发展，2024年，公司积极参与中国水利学会和中国水利工程协会共同主办的中国水博览会暨第十九届中国（国际）水务创新技术交流会，围绕国家水网和水利数字孪生建设发展需要，全面提升在人工智能、5G、物联网等技术领域的核心竞争力。利用视频孪生引擎一体机、高光谱水质分析仪、数视融合一体机等多款水利行业创新产品，实现了对水环境数据、大气数据和视频画面的实时获取；通过水质监测站、大气监测站等，水环境能基于各项数据更科学地展现，管理中心统一汇聚、整合多方数据资源并地图可视化展示；依托视频智能技术和丰富的物联设备数据，智慧物联感知平台将都江堰的水利数据进行了全面、精准的整理，使其呈现得井井有条，加速推进传统经验管理向信息化智能监测方式的进程，提高护水工作的效率、准确性和安全性。 生物多样性保护：为实现珍稀保护动物的智能化监测，公司相关行业解决方案围绕业务场景与需求，高效精准的识别珍稀物种，分析活动规律，管理人为活动，监测林草火灾，记录气象、水文水质、土壤等生态因子数据，充分发挥和加强生态感知和监测数据融合分析应用，助力我国自然保护地体系的建设。公司在国内众多国家公园及自然保护区内，落地了生物多样性监测保护方案，加载了上百种鸟类及哺乳动物识别算法，对各地的野生保护动物进行检测识别和分类统计，实现动物栖息地实时精确观测。 同时针对各类保护区的边界管理要求，加强人为活动的管理和引导，减少对野生动物的人为干扰，全面协助管理人员依据丰富的监测数据记录与统计分析结果，开展更加精细化的生态保护工作。 森林草原防火：为提高森林草原防火效率、降低管理人员工作强度，公司相应的行业方案通过数智科技力量，实现天空塔地多维火情实时预警、火点多元精准定位、火情二次分析过滤及综合分析研判、任务处置流程闭环，提升林草防火监测报警的准确率和防灭火应急处置能力，更好的为火情及早扑灭争取到更多“黄金时间”，更进一步的实现森林防火“打早、打小、打了”的目标，同时也为野生保护动物提供了更广阔自由的绿色空间，促进人与自然和谐发展。 4.1.2 企业级业务 4.1.2.1 业务概述 公司企业业务致力于成为智慧物联基础设施的首选供应商，场景数智化应用的专业服务商，智慧物联生态的重要构建者。公司专注场景数智化业务，用心打造场景相机、物联设备、行业算法、行业平台，通过优化安全体系、提升生产效率、辅助经营管理，帮助企业实现数智化转型公司积极进行创新实践，持续助力制造、建筑、电力、石化、煤炭、钢铁、金融、教育、医疗、文旅、农产、物流、零售等千行百业的企业数智化升级，赋能全场景价值落地，为用户构建大安全体系、构筑数智生产力、提升经营决断力，致力于成为值得客户信赖的企业数智化升级合作伙伴。在此过程中，通过与合作伙伴技术共创和商业共享，打造共建、共赢、共生的智慧物联生态共同体，共同赋能企业数智化升级。 4.1.2.2 核心策略 随着对业务场景的不断探索，公司进一步深入企业生产核心领域，专注场景数智化业务，持续用心打造场景相机、物联设备、行业算法、行业平台，在推进新型工业化的重要关口，助力企业客户实现“数智化”升级，打造企业高质量发展的新动能。 （1）专注场景化业务，做企业场景数智化转型需求的服务商 公司在企业数智化转型领域已服务超全国超5万家企业，沉淀积累了深厚的企业数智化转型经验，最终形成安全生产、生产执行、检测计量、绿色低碳四大业务方向，持续做好服务和升级。 安全生产：持续深入企业高危生产经营场景，将数智能力和场景深度融合。通过泄露探测、热成像测温、设备状态巡检等系列产品，搭载人员穿戴类、行为类、环境异常类及设备状态类等多种智能算法，打造基于安全生产、高效运维的智能管控方案，实现作业过程管控、风险隐患监测、环境异常预警，完成对人的不安全因素、物的不安全状态、环境不安全因素的管理，为安全生产保驾护航。 生产执行：对车间生产过程进行数字化表达、控制和优化，通过可视化管理系统、生产过程追溯系统等，实现生产可视化、数据互联化、管理智能化，打造新一代智慧工厂管理体系。基于公司自身多维智能融合优势，利用数字孪生技术为顶层呈现，打造工业现场的人机交互平台，高效实现从订单到成品的全生产过程管理，大幅提升企业经营管理效率。 检测计量：围绕感知能力的增强和扩展，持续投入技术研究及应用探索，将感知域在感知频谱上向低频和高频方向拓展，获得更多维度的采集手段。如在生产设备管理方面，利用音频及振动感知能力，将设备运行过程中的内部异常状态清晰洞察，及时调整生产节拍，避免设备损坏及生产断档；为除了可见光以外的下一个突破的方向持续发力，实现从可见既可知到不可见也可知。 绿色低碳：公司围绕“源、网、荷、储、充、检”，以节能减排践行“双碳”战略，聚焦光储充、生产制造、企业园区等场景，通过电力电子、云计算、人工智能等先进技术，打造新型零碳园区/工厂，提供绿色能源的全栈解决方案，帮助企业实现节能降耗。（未完）  |