云从科技2023年年度董事会经营评述

云从科技2023年年度董事会经营评述内容如下：

一、经营情况讨论与分析

　　2023年，国家层面出台了一系列战略性政策文件，致力于全面激发人工智能产业的创新活力与潜力挖掘，旨在拓宽AI技术的应用边界，并以此为核心动力推动国民经济实现高质量发展。政策层面对场景创新战略进行了统筹规划，着重布局现代化信息基础设施建设，着力整合大数据、人工智能、信息化和智能制造等前沿科技领域，积极探索并实践新型发展模式与高效发展路径，为人工智能产业绘制了广阔的发展蓝图。同时，地方政府积极响应国家战略部署，结合本地特色资源，精准制定相应的人工智能扶持政策，进一步推动全国范围内人工智能生态系统的繁荣与发展。

　　在政策引领和技术革新双重驱动下，以ChatGPT为代表的生成式模型技术取得了突破性进展，正以前所未有的力度推动传统行业的数字化转型浪潮。大模型AI技术的崛起及其广泛应用已清晰预示着对现有经济结构产生深刻重塑的趋势。这种趋势使得数字经济不再仅仅停留在理论层面，而是借助AI这一强大工具，有力地实现了实体经济与数字世界的深度融合，催生出支撑未来数字经济发展的新型基础设施体系以及革新的商业模式框架。

　　作为一家深耕AI领域的领先平台型企业，公司持续坚持CWOS技术底层架构，专注研发“感知－认知－决策”全链的核心技术，积极推行“CWOS+产业落地”的双引擎战略，以场景落地为路径，打造多模态系列大模型的智能基座以及深入各行业的解决方案和应用，对各行业关键业务流程进行赋能，确保AI技术得以广泛而深入地应用到日常生活场景、社会公共服务以及各个产业经济领域中，有力推动实体经济与数字技术的无缝融合及高效互动。

　　2023年，宏观经济环境逐步回暖以及国家对人工智能产业利好政策的持续释放，为公司带来了积极影响。一方面，大模型为代表的人工智能技术快速发展驱动下，B端客户对于数智化升级的需求显著增强，公司为客户服务的节奏也不断提速；另一方面，公司不断提升产品的性能，同时加大B端大行业和大客户的拓展，积极主动挖掘新的行业需求和客户需求，得益于此，公司在报告期内新签订单合同金额超过8亿元，同比增长超过90%，订单获取能力得到大幅提升。

　　在财务表现上，报告期内，得益于客户对数智化未来应用的可能性的看好，人工智能相关产品的需求明显增长，公司收入规模呈现相对稳健增长态势，实现营业收入62,812.21万元，同比增长19.33%。

　　此外，主要得益于公司人机协同操作系统产品随着市场的推广，销售规模显著跃升，公司整体毛利率较上一财年实现了稳步提高，由2022年的34.37%提升至52.29%。

　　同时，伴随着公司持续推进精细化管理策略，报告期内公司成本管控效果显著，销售费用、管理费用和研发费用总支出同比下降12,490.21万元，同比减少12.00%，公司实现归属于上市公司股东的净利润-64,345.72万元，亏损同比收窄25.95%，实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-68,887.98万元，亏损同比收窄27.20%。

　　公司所处的人工智能行业具有技术含量高、研发投入大、研发周期长等特点，公司始终鼓励技术具有一定领先性，重视研发工作，稳定持续的研发投入是公司持续保持技术领先性的重要支撑。由于公司前期研发投入、管理投入、销售团队建设投入等期间费用较大，而规模效应尚未完全显现，营业收入规模尚不能完全覆盖成本费用规模，致使公司经营业绩持续亏损。

　　2023年度，公司在加强资金周转管理、优化资源配置方面取得了实质进展，经营性现金流入有所增长、经营性现金流出得到有效控制，实现经营活动现金流量净额-23,974.87万元，较上年同期改善了61.52%。

　　报告期内，公司各项重点工作开展情况如下：

　　（一）精准布局驱动业务增效，构筑跨行业竞争新优势

　　报告期内，一方面，公司优先选择覆盖国家重点发展的行业，以及具有明确智能化、私有化部署需求的行业进行商业落地，继续深耕智慧治理、智慧出行、智慧金融领域、探索泛AI等领域的落地。通过深入洞悉用户所需，提供多种高效的解决方案，为不同垂直领域的客户赋能，形成领先的场景化经验积累和优质的品牌形象。历经长期与各垂直领域重点客户的紧密合作，公司通过大量场景数据训练不断优化算法平台，培育出针对不同行业特有的数据分析和应用能力，积累了对行业的深度理解和核心服务能力，建立了较高的业务壁垒。在当前MaaS化（模型即服务）时代下，公司将依托模型技术蝶变和前期的行业积累，不断拓宽赛道，并通过构建“生态伙伴圈”，基于技术和市场的变化，坚定进行高质量发展的转型，包括行业的新布局、客户的拓展。

　　另一方面，公司矢志不渝地扎根于人工智能核心应用领域，凭借深厚的技术底蕴和敏锐的市场洞察力，成功嵌入众多行业客户头部客户的核心业务流程之中，实现了深度业务融合。面对市场对业务增长速度提升及运营成本效率优化的迫切需求，公司对既有产品线与解决方案体系进行了全面而深入的系统化、深度化的优化升级。

　　这一系列举措不仅有力推动了公司在智能化转型市场的战略布局纵深拓展，更在诸如智能制造、智慧能源等新兴产业领域实现了比较前瞻性的布局。公司通过积极研发更为先进的多模态系列大模型，并精心打造贴合市场需求和技术发展趋势的人工智能解决方案，精准把握住人工智能市场发展的脉搏，为公司的主营业务提供了源源不断的创新补充和增长动力。

　　通过上述行动，公司形成了清晰的行业布局，更体系化的从基础底层到应用的产品化矩阵，这些成果进一步拓宽了公司的业务版图，为公司挖掘出新的业务增长点，从而在激烈的市场竞争中巩固并提升了公司在人工智能领域的领先地位。

　　1、智慧治理领域

　　报告期内，公司继续深化数字城市领域的产品解决方案，基于较为完备的数字城市解决方案/产品群，并基于生成式技术迭代了机器视觉、公安大数据、情指情舆等产品和方案，将数字城市（数字政务、安全治理）解决方案/产品有效地进行复制推广。

　　2、智慧出行领域

　　报告期内，公司持续深化在民航机场、轨道交通及港口物流等行业业务场景的投入和探索，为客户提供更全面、更智能、更高效的产品和服务。

　　全新打造的现代化智慧出行旅客服务综合解决方案，涵盖了旅客出行的所有相关场景，如机场旅客进出港、旅客中转、旅客安检、室内导航、交通信息、便捷服务、商业服务、智能客服等旅客出行全流程服务。方案将公司自研的从容大模型、数据中台、仿真建模平台、数字人、知识平台等技术综合应用于乘旅客出行的各业务环节。如“数字人+大模型+自助终端”，打通端到端咨询服务，提出乘旅客服务咨询新模式；融合“AR导航+虚拟漫游”，解决室内导航盲点，提供乘旅客出行导航新体验；采用“实时仿真+流向分析”，模拟场内乘旅客流向和动线精准分析，打造服务资源调度新手段。乘旅客服务体验，机场、轨交客户运营效率得到大幅度提升。

　　目前该方案已在西安机场得以落地。通过采集航班的动态数据、旅客进站数据、旅客人流密度分布、关键区域旅客排队情况、旅客服务资源分布配置数据、旅客异常行为，对旅客流向按照时间和空间两个维度进行全面预测，客流量和资源保障能力进行评估预警。各保障单位将通过预警机制以及预评估功能，提前动态优化资源分配和人员安排。实现了由人工监测向智能监测转变，同时实时展示航站楼各个区域的情况，实现平台一体化监控预警以及服务资源协同管理。提升了机场运营管理效率和旅客出行体验。

　　报告期内，公司与浦东机场共建创新实验室，在机场旅客端到端出行服务体验、夯实智慧运营安全保障基础、完善智慧机场商业系统和构建智慧物流生态体系方面展开深度合作，打造卓越的智慧机场标杆；此外，公司携手佳都科技（600728）、重庆城市交通开发投资集团就深入开展城市交通技术研发及应用落地达成战略合作，并正式发布了全球首个知行城市交通行业大模型。知行城市交通大模型聚焦城市交通治理，能够对城市交通系统进行全面、深入地分析和预测，实时监测道路、公共交通、车道等各类交通设施的使用情况，精确评估交通流量、拥堵程度和出行需求，为城市规划者、政策制定者和市民提供科学、准确的决策依据。

　　报告期内，公司与天津港（600717）集团、浙江海港集团、华为公司、天津超算中心联合研发的港口大模型PortGPT项目正式启动，这也是全球港口行业首次探索生成式人工智能与港口业务深度融合。自合作以来，公司已利用自主研发的PortGPT港口大模型，为天津港集团提供了高效、智能的解决方案，有效提升了港口运营效率和服务质量，实现了港口业务流程的智能化升级。

　　3、智慧金融领域

　　报告期内，公司积极探索大模型技术在智慧金融行业的落地，特别是切实解决客户业务痛点的场景应用，逐步向为金融客户提供AI智能体服务方向迈进。如，公司打造的数字员工解决方案，经过从容基础大模型和金融行业大模型的加持下，在产品问答、业务办理、营销推荐等核心业务场景的互动能力和业务表现大幅提升，实现了从客户引流、咨询、营销、运营等全流程智能化客户服务能力，创新金融机构服务触达通道，以AI驱动金融机构客户服务智能化转型升级。解决方案在中国农业银行有限公司呼和浩特分行、蒙商银行股份有限公司、辽宁省农村信用社联合社等金融机构落地，显著提升客户经理服务客户和营销转化的效率。

　　通过大模型能力智能生成各类营销素材，包括文字，图片，海报等

　　又如，金融机构在柜面、信贷、稽核等场景中需要对上千种不同版式的单证、文档、报表等资料进行录入、审核及校验，传统OCR模式存在算法普适性不强的问题，当面对不同的识别场景，需要重新对数据进行标注并训练一个新的模型，定制研发投入成本巨大且时间长，无法满足业务快速发展的要求。

　　云从从容多模态文档大模型，针对传统OCR和文档解析的缺陷进行了优化升级，极大提升不同版式间的泛化性能，使其能够适应各种复杂的文档版式，并且可以有效处理无固定版式的单证、合同、报表等。基于提示词的使用方式彻底打破传统的严格基于字段名称一对一匹配值的制约，实现对请求的语义级的理解并返回语义级匹配结果，从而更加灵活、全面、彻底地解析影像文档有效地简化引擎的实现，全方位提升性能。该方案可实现通过单一模型对不同版式文档的解析，无需定制百种不同模型，大幅降低研发成本、外包成本；采用自然语言优化提取要点，提升稽核运营精度和运营效率；将原先人工审核时效从半小时以上，缩短到1分钟以内，大幅度提升人工审核效率，全方位提升金融机构客户业务办理体验。

　　公司联合中国邮政储蓄银行山东分行将该方案成功落地，在需要审核各式各样、种类繁多的影像资料的信贷录入、审查审批、放款场景，将信息采集比对工作有效剥离并实现自动化处理，可大幅提升信审工作效能，有助于信审岗专注分析实质风险，大幅提升了信审效率。

　　4、智慧商业领域

　　报告期内，由于商业领域会产生多样化的场景和数据，有利于多模态大模型的优化。因此公司基于多模态大模型的智慧零售解决方案，结合AI、知识图谱和云计算技术，助力零售企业实现更多创新业务和实践，除了原有的软件产品外，公司在硬软产品的生态建设上进行了有效拓展，其中，在智能零售领域提出的智能货柜综合解决方案，一方面，在商品管理上全方位帮助企业实现了运营效率的提升和服务质量的整体优化，并在商业模式上运用了分润的销售模式；另一方面，利用动态视觉商品识别算法技术，对消费者购买过程视频进行分析，整体达到99.48%的综合识别准确率，同时可以将购物时间缩短50倍，通过秒级识别实时返回购买结果，实现“即拿即走，自动结算”的智能购物流程，极大提升消费者的购物体验。未来，该解决方案将持续演进，赋能零售企业智能化运营，实现管理决策的智慧化、营运流程的自动化、消费场景的个性化，在数字化转型的浪潮中保持竞争优势，同时为公司带来新的收入增长空间。

　　5、泛AI领域

　　（1）智能制造领域

　　报告期内，公司以江苏今世缘（603369）酒业为种子客户，联合打造了智能制造行业大模型以及配套的智能维修伴随系统，为白酒乃至整个食品饮料行业的智能制造树立了标杆，最终形成可复制、可推广的行业解决方案，有力推动中国制造业的高质量发展。具体而言，通过使用数字平台，以互联网标识解析节点为基础，来给个人、岗位、设备、流程都赋予定义。

　　该行业模型和解决方案将广泛适用于生产型制造企业，特别是新消费领域和新能源领域的制造型企业。

　　（2）智慧能源领域

　　报告期内，公司积极开拓智慧能源领域客户，特别是电力行业的智能化产品和方案落地。例如公司成为国网山东省电力公司某地市供电公司变电运维集控站人工智能变电运维大模型实验应用开发唯一单位。公司深入了解客户需求，针对国网山东电力日常巡检工作中存在的问题进行不断优化。通过从容大模型训推一体机，运用高算力，进行相应故障研判推理，为集控站值班员和调度员提供精准决策依据，减少到站检查时间，提高恢复送电效率，保障供电可靠性，并打造了基于全国产化生态的硬软一体的智能基座和整体解决方案。未来，公司将继续深化与国网的合作，通过能源大模型和变电站智能巡检系统等一系列原创方案，共同推动人工智能技术在电力行业的广泛应用，为构建智能、绿色、高效的现代能源体系贡献力量。

　　（3）智慧教育领域

　　报告期内，公司智慧教育解决方案从平安校园到智慧校园，从智能教室到智慧教学，逐步升级打造了完整的智慧教育生态系统。

　　科技创新是发展新质生产力的核心要素，科技创新需要加强战略人才队伍建设，而高校则是人才队伍的“聚集地”。云从科技基于自研“从容大模型”，推出智慧教育大模型实训解决方案（如所示），赋能高校在大模型技术和应用领域深化科教融汇、产教融合，助力高校将科技人才集聚的势能转化为服务发展新质生产力的动能。云从科技大模型实训解决方案以从容大模型训推一体机为载体，集成了基础大模型、专业大模型定制平台、知识平台和场景应用平台，内置了智能问答、知识搜索、文档分析、代码生成等基础AIAgent，配套完备课程体系，包括大模型原理、多模态数据分析、大模型设计与调优、AI原生应用开发、大模型行业实践等课程，赋能高校创新人才培养模式，助力高校学生由浅入深掌握大模型新质生产力，迎接大模型时代的挑战和机遇。

　　（4）智慧文旅领域

　　报告期内，大模型时代，提供的产品和服务会驱动IT系统和业务价值链两层变革，根据市场落地，信息化成速度，用户体验需求等方面的发展进度，在文化旅游领域（文旅），会率先出现改变业务价值的需求。因此在报告期内，公司依托从容多模态大模型，通过重点客户打造文旅业务生态，例如为首链科技提供了从容大模型训推一体机、大模型训练平台、数字人服务平台等创新产品。截至报告期末，公司和首链科技有限公司携手与行业客户进行人工智能行业应用的深入交流和探索，并已在会员服务方面交付与服务部分客户。后期，公司和首链科技将继续致力于推动人工智能在机、酒的商旅场景、文旅场景的创新应用、深度应用，共同努力构建“AI+文（商）旅”的国家骨干力量。

　　（5）AIGC领域

　　报告期内，公司凭借“AI行业精灵”成功入选中国AIGC最值得关注的50家，公司着力打造多模态大模型底座，构建虚拟数字人能力平台，为智慧政务、虚拟客服、动画游戏、视频创作等行业的个性化需求提供低成本和高效率的定制化服务。云从数字人云平台完成了从概念设计到实际开发以及成功落地的全过程实践；支持对3D数字人形象、背景、音色、知识库、唤醒词以及对话模式等模块自由配置，同时能够管理多个客户端；提供涵盖问答知识库、文档知识库、交互知识库和语言大模型能力的知识库管理功能；同时平台也提供包含数字定制在内的2D数字人全链路生产能力。云月数字人客户端完成了数次大版本迭代更新，实现了数字人从形象到驱动算法的全面升级，口型更加逼真，实现了肢体动作的全算法驱动；在交互体验方面，完全接入语言大模型能力，实现了流式推理驱动，大幅缩短回复延时，大幅提升了问答体验。

　　（二）持续保持高质量研发投入，技术迭代驱动创新引擎

　　2023年，公司持续推动能力平台建设和技术孵化，人机协同操作系统按计划迭代升级，平台性能和稳定性不断提升；同时积极投入语言和多模态大模型的研究，在技术变革的浪潮中保持了技术领先性。人机协同操作系统在理念和架构设计上具备一定前瞻性，与大模型技术能很好地融合，因此加速了大模型技术在产品和解决方案的落地，推进人机协同服务能力建设进一步提升公司的整体技术水平、研发实力和知识产权壁垒，为公司在人工智能领域进行前瞻性、广泛性、深度性的积极布局提供有力的技术保障。

　　1、通用与行业并举，开启AI赋能产业智能化新篇章

　　大模型的商业落地需要在开发通用模型的基础上，亦具备行业模型开发能力。报告期内，公司继续按照清晰的技术路径，稳定地推进人工智能前沿技术理论研究和核心技术研发，沿着“预训练模型+下游任务迁移”的技术趋势，通过人机协同操作系统（CWOS），围绕打造像人一样思考和工作的智能体目标，基于数据要素整合视觉、语音、NLP等多个领域核心技术，打造了多模态系列大模型——从容大模型，通过“平台化的通用模型+带行业know-how的专用模型”，打造更多样化的AI-Agent来帮助各行各业各场景快速实现智能化升级。

　　2023年5月18日，公司创新推出从容大模型。通过实时学习并同步反馈结果，从容大模型可以解决AI应用的痛点，从而有利于快速普及个性化应用。同时，其具备上下文学习能力，实现更好的交互性，特别在金融、游戏等交互场景，多轮对话技术在人机协同操作系统中会得到更充分地应用。

　　2023年5月30日，公司从容大模型宣布正式开启公测，后续公司将根据用户提供的反馈和意见，继续不断创新，完善从容大模型的性能和功能，为用户提供更多高质量的智能解决方案，推动人工智能技术的广泛应用。

　　截至报告期末，公司从容大模型针对行业大模型进行了定向优化，提高了金融、政务、零售、交通、安防、能源、教育、医疗、文娱等行业领域的行业数据集占比，并重点训练了行业领域的下游任务。同时，从容大模型对中文编码器进行了深度优化，支持100KTokens的上下文长度，约15万汉字。

　　2、以强大算力赋能大模型创新，驱动行业智能升级生态建设

　　随着大模型演进，行业应用对算力的需求变得愈发巨大。国内市场上，获取算力的成本大大增加，同时对于国产创新的需求也更加迫切。国家层面已在加紧布局。国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，提出到2025年底，综合算力基础设施体系初步成型。

　　报告期内，公司西部智算中心启动运营，标志公司从容大模型生产线正式投产，也标志着公司坚持以“强算力+大模型”为核心，聚焦通用人工智能（AGI）领域创新，全面升级并持续夯实智算基建，用算力支撑大模型技术，赋能科学研究、行业智能升级以及上下游产业链生态。截至报告期末，已达到1,200P算力资源，可以满足10个百亿级或2—5个千亿级基础大模型同时进行预训练，也可以满足约100个行业大模型同时进行微调训练。

　　3、训推一体，开箱即用，重塑全场景智能应用新效率

　　报告期内，华为联合公司等共同发布昇腾AI大模型训推一体化解决方案，实现了训推一体，提供了“开箱即用”的解决方案，同一个集群内可以无缝切换大模型的训练和推理过程，从而为客户提供高效的大模型训练和推理部署流程；同时，解决方案内置了大模型推理引擎、调优工具和算子加速库，支撑客户开箱即用，无需进行二次硬件适配，即可让客户能够直接使用大型预训练模型，从而降低了技术门槛；结合昇腾AI基础软硬件能力和伙伴模型和平台优势，通过嵌入公司等在大模型训练、微调和优化方面的算法和模型能力，共同设计、联合开发、协同上市、持续迭代，实现为客户提供更全面的解决方案，更能满足全场景、全行业客户使用。从容大模型推训一体机结合公司传统视觉优势，可以提供语言、视觉、多模态三大类基础模型推理和训练能力。并基于从容大模型算法及工具，大大降低了用户训练、构建和管理大模型的难度，助力企业打造专属行业大模型，实现成倍效率的提升。

　　4、共建通用大模型研究中心，驱动智慧城市革新

　　报告期内，公司和“人工智能与数字经济广东省实验室（广州）”达成合作，双方将基于新一代人工智能的人机协同核心技术和应用技术进行联合攻关，共建“通用大模型研究中心”。该中心聚焦于通用大模型的研发和应用，致力于解决人工智能技术中的核心问题，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等，双方将建立以大模型人才为核心的战略合作模式，创建大模型人才联合聘用与管理机制，实现协同引才、育才、用才，促进共同发展。同时，中心将通过不断地研究和实践，为基于通用大模型打造的城市治理大模型，以及智慧城市中包括不限于应急管理、城市治理、可信身份认证、交通管理、城市大脑、智慧金融等场景应用提供强有力的技术支持和应用示范普及保障。

　　5、一键PPT生成，内置AI大模型，引领办公效率新风尚

　　报告期内，公司参股子公司众数信科推出全新智能产品——众寻AI鼠标CDMouseV1PRO。这是众数信科基于人机协同操作系统自主研发、面向广大消费人群的软硬一体化产品，内置从容大模型、语音识别、机器翻译、自然语言理解等AI技术，可提供一键生成PPT、写作助手、语音检索、个人知识存储等功能，搭配出色的手感、出众的性能，成为高效办公领域最值得推荐的鼠标新品。这也是国内首个支持企业定制化的AI大模型鼠标，支持企业根据自身应用，进行个性化定制。

　　（三）精准优化市场营销战略，立体构筑商业竞争实力

　　报告期内，一方面，公司持续提升营销能力，加强销售渠道和生态合作伙伴建设；继续深耕重点客户和区域，加强生态伙伴链接合作，推动业务拓展。通过高效的技术服务和对行业场景的深刻理解，积极推广公司在数字政府、公安大数据、智慧医疗等领域的成功案例，深耕重点布局的行业和领域，包括金融服务，智慧公安、数字政府、智慧交通、教育与医疗等。

　　另一方面，公司通过更标准的智能底座产品和解决方案，加强了区域有效覆盖和重点KA客户拓展的销售模式，锚定高价值客户，根据联合标杆客户联合打造的产品，进行快速的复制和推广。

　　（四）内控升级与研发聚焦并举，高效驱动业务效能提升

　　报告期内，公司采取了双重优化战略，分别从内部管理效率提升和研发支出策略调整两个维度进行了深度改革。

　　在提升内部管理效率方面，公司实施了双管齐下的措施。一方面，在财务管理层面，公司强化了严谨性和精细化程度，通过严格的预算管控、精准的成本预测以及优化资本配置方案，有效减少了非必要的成本支出与资源损耗，从而显著提高了资金使用效能。另一方面，公司也对内部组织架构和人力资源配置进行了深度整合，通过科学合理地将人才布局到关键业务岗位上，不仅提升了单个岗位的工作效能，还成功控制了本期的员工薪酬支出及股份支付费用，实现了人力资源利用的最大化。

　　在研发支出策略优化方面，公司运用前瞻性的视野进行深入项目规划与资源整合。公司精心设计整体研发项目的蓝图，聚焦于募集资金的有效投放，特别是用于购置能够支撑前沿技术研发的固定资产和无形资产，并且加大了对于大模型算力云服务租赁的投入力度，以满足日益增长的研发需求，从而切实提高了研发投入的实际效益产出比，为公司的长期技术领先与竞争优势打下了坚实基础。

　　

　　二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明

　　(一)主要业务、主要产品或服务情况

　　1.主要业务

　　公司是一家提供高效人机协同操作系统和行业解决方案的人工智能企业，致力于助推人工智能产业化进程和各行业智慧化转型升级。公司一方面凭借着自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同操作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态的核心入口，为客户提供信息化、数字化和智能化的人工智能服务；另一方面，公司基于人机协同操作系统，赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业、泛AI等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。

　　报告期内，公司行业解决方案在智慧能源、智能制造等应用场景进行了拓展。

　　2.主要产品及服务

　　公司自主研发了融合人工智能技术的人机协同操作系统和部分AIoT设备。报告期内，公司主要产品及服务按照提供交付内容和业务模式可划分为人机协同操作系统和人工智能解决方案。人机协同操作系统业务指公司向客户提供自主研发的基础操作系统、基于人机协同操作系统的应用产品和核心组件以及技术服务。同时，公司推出轻量化且功能全面的基于人机协同操作系统的“轻舟”通用服务平台引入生态伙伴共同开发AI应用及配套SaaS服务。人工智能解决方案业务指公司提供解决特定行业客户业务问题的智能化升级解决方案；公司凭借所具备较强的AI技术能力和行业应用场景的深刻理解，为客户提供涵盖架构咨询与设计、软硬件产品适配优化、交付部署、售后维护等环节的一体化解决方案。人工智能解决方案会将人机协同操作系统作为方案架构的核心组成部分，充分发挥操作系统提供的AI能力，再结合智能AIoT设备和第三方软硬件产品等为客户解决特定行业问题。

　　大模型技术服务

　　2.1人机协同操作系统

　　公司人机协同理念包含“人机交互、人机融合和人机共创”三个依次演进的层次：

　　（1）人机交互：通过视觉、听觉和超感知等感知技术以及认知和决策等技术，实现机器对人的感知和交互的过程；

　　（2）人机融合：将实际生产、服务、决策等工作任务根据人和机器的优势进行智能分配，实现人机无缝融合，提升任务处理效率；

　　（3）人机共创：通过行业知识转换、群体智能以及人工智能自主发掘创造新的服务内容、产品系统，并动态更新。

　　公司人机协同操作系统指运行在通用操作系统或云操作系统之上，提供人机协同相关算力、算法和数据管理能力和应用接口的底层软件系统，专为人与计算机之间进行自然交互、协作完成复杂业务以及为开发者设计开发人机协同智能应用而构建，旨在降低人工智能应用门槛、提升人类与机器智能进行协作的效率和体验。

　　2.1.1主要产品

　　报告期内，公司面向客户提供基础操作系统、基于人机协同操作系统的应用产品和核心组件以及技术服务，服务于客户单点业务效能提升或整体业务场景智能化升级。基础操作系统是应用产品的运行基础，报告期内公司向客户销售应用产品通常即包含基础操作系统及其应用软件；核心组件是基础操作系统内可以独立交付的功能模块。

　　2.1.2主要服务情况

　　公司人机协同操作系统业务中的技术服务，主要指人机协同操作系统在软件产品销售以外的服务，包括公有云服务、风控服务和智能化运维服务。

　　（1）公有云服务：依托基于人机协同操作系统构建的公有云系统开展，公有云服务的服务模式上分为两类：一类为提供人脸识别、OCR识别等AI能力的SaaS服务，即客户线上申请开发者账号，根据开发文档编写程序调用联网鉴身、人证核验等服务接口，客户业务系统即可通过接口获取人脸分析、活体检测、文字识别等结果；另一类是根据智慧商业领域部分客户的委托需求提供技术服务，为客户提供会员识别、客流统计、热力分析、风险交易预警等数据分析或决策辅助的结果。

　　（2）风控服务：主要是在智慧金融客户的生产环境本地化部署人机协同操作系统，银行、保险等金融机构可依托操作系统的建模能力，将认知数据和业务数据相结合定制风控模型，客户业务人员在信贷、保险业务流程中风险评估环节可请求系统输出风险评估结果，实现相关业务在风险可控条件下的有效拓展。

　　（3）智能化运维服务：主要是公司在人机协同操作系统及应用产品部署上线后，根据客户需求提供运维巡检、日志分析、系统状态维护、软件升级等服务。

　　2.2人工智能解决方案

　　报告期内，公司主要基于自主研发的人机协同操作系统及其应用产品和AIoT硬件设备，面向智慧治理、智慧出行、智慧金融、智慧商业、泛AI等领域提供综合解决方案，同时根据客户需求基于公司人工智能核心技术并结合其他应用领域的技术为客户提供定制化软件开发服务。

　　2.2.1智慧治理综合解决方案

　　作为科技应用型行业，智慧治理行业的发展从信息时代到数字化时代再到现阶段的智能化时代，其应用需更加贴合用户的实际业务需求，需结合用户业务需求提供数字化、智能化的综合解决方案。比如在传统的智能化改造项目中需要诸多长尾算法，无论是检测缺陷还是其他识别，都需要单独训练模型、单独收集数据，用非标的方法解决需求，因此很多场景没有办法直接用AI解决问题，因为为了提高1%的性能可能付出了100%的成本。在安防领域中，传统的检测和分析存在诸多难点，包括：一是缺乏对场景的理解，只能检测出目标；二是行人的某些特征非常细微，需要模型具有细粒度的识别能力，各种大姿态和环境干扰容易造成影响；三是对行人的检测分析需求多变，层出不穷，大部分需要定制化开发。这些问题都需要投入大量资源去提高算法性能，所以如何能够降低开发成本，在技术产业化的过程中非常关键。如今人工智能实现跨越式发展，通用大模型的诞生让人们看到了AI大规模应用在更多领域的希望。借助大模型构造基础能力之后，结合行业大模型的行业属性，只需在实际应用场景中进行微调便可以解决实际问题。

　　公司基于自主研发的从容大模型，以校园、医院、机关单位、社区、街面、商圈、酒店、园区、景区等多个场景的治理需求为牵引，通过构建两大闭环，实现业务的全面智能化。首先，通过提供丰富的AIoT设备，全面感知场景中人、车、物、电等动态信息，并提供针对业务具体场景的人机交互设备，打造服务于人的场景应用小闭环。其次，通过汇聚场景全量数据，利用云从人机协同操作系统进行视图解析、数据分析，并结合业务专家的经验知识，生成面向治理决策的智慧治理行业大模型。最终，通过充分融合治理条线中各角色的需求，以综合应用体系为抓手打造包括分析、决策、执行、反馈、优化的行业化、场景化、个性化的解决方案闭环，全面助力社会治理智能化建设。

　　智慧城市是公司在智慧治理领域中重点开拓的方向，公司智慧城市解决方案以城市大脑为核心，将人、环境、资源与产业等多个要素综合融汇，以理念先进、资源集约、平台开放为纲领，基于统一的泛感知、汇数据、智平台的能力，深度融合云从从容行业大模型能力，构建智慧城市5.0的城市大脑数字底座，打造智慧城市数字化、智能化基础能力，为城市治理创新提供核心引擎，为智慧城市的各类场景业务应用提供强力支撑。

　　2.2.2智慧出行综合解决方案

　　公司结合自主研发的人机协同操作系统和智慧出行应用场景需求，连接AIoT智能交互终端，打通融合机场、航空公司、轨道交通等交通领域业务数据，通过交通行业大模型和智能化分析决策能力，打造“从门到门”的全流程、跨场景的智慧出行体系，致力于优化旅客出行智能化体验，提高交通场站运行效率和安全保障水平，并努力促进交通体系互通共享。

　　2.2.3智慧金融综合解决方案

　　公司把握数字经济蓬勃发展和智能科技创新应用的趋势，着眼于金融机构智慧化升级中用户体验、提高效能、场景融合三大变革突破点，针对不同发展阶段的金融机构提供端到端全套智慧金融解决方案，助力金融行业打造以客户为中心的无边界智慧金融生态，致力于成为金融机构转型进程中的战略合作伙伴。

　　公司结合自主研发的人机协同操作系统和智慧金融应用场景需求，为客户提供从提升单点业务效能、解决全业务闭环需求、到建立开放生态实现全行业赋能等多种解决方案，覆盖了AI技术、行业产品、流程优化、业务咨询在内的多种客户诉求，从数字化客户互动、运营管理、风险管理、金融服务网络等多个维度对金融业务赋能，满足了不同发展阶段金融客户的智慧转型需要。

　　公司依托集成生物识别系统提供的多方位算法能力，同时拓展业务单据智能化审核、资产智能化配置、跨境人民币结算、智能风控等方向应用。

　　2.2.4智慧商业综合解决方案

　　公司结合自主研发的人机协同操作系统和智慧商业应用场景需求，以行业应用为导向，把握商业场景人－货－场关键基点，打造面向购物中心、商业连锁、汽车、餐饮、商超便利等综合智能解决方案，赋能商业客户建设感知、认知到决策的智能商业闭环，创造更高效的商业社会与更美好的消费体验。

　　2.2.5泛AI领域综合解决方案

　　在泛AI领域，公司积极探索新的行业，基于人机协同操作系统强大的AI能力，赋能不同行业的智慧化转型。2022年以来，公司在工业智能、能源等领域进行了初步探索，基于行业特性研发出智慧工业数字人、智慧矿山等解决方案，为公司业务长期发展做长远布局。同时，公司充分发挥自身在人工智能领域积累的深厚优势，将沉淀多年的AI核心技术闭环、全面的人机协同解决方案，应用于智能网联汽车场景的开拓。

　　(二)主要经营模式

　　1.研发模式

　　公司技术研发主要由技术中台（感知研究院、数据研究院、AI平台中心和硬件产品中心）负责执行，前台业务线下属产品和解决方案部在产品设计开发方面提供行业经验和技术支持。技术中台重点推进算法引擎、大数据分析技术、人机协同操作系统和AIoT设备及模组研发。产品和解决方案部主要基于云从人机协同操作系统针对金融服务、城市治理、交通出行、商业零售等应用场景进行具体产品的定制化设计开发，打造契合客户具体场景需求的解决方案。

　　公司技术研发流程以集成产品开发管理模式（IPD）为主，整体贯彻人工智能与产业融合“五步走”阶段理念进行设置包含立项、概念、计划、开发、验证、发布等阶段，各阶段间均设置决策评审点，开发验证过程中有若干技术评审点。

　　同时，公司的业务进展会反向推动研发效率的提高，各类解决方案经验会以模块的形式逐步沉淀至人机协同操作系统。其中，各行业的通用经验沉淀于通用版人机协同操作系统，行业专有经验作用于行业版人机协同操作系统升级。

　　2.生产模式

　　公司根据项目需求为客户提供人机协同操作系统和人工智能解决方案。

　　2.1人机协同操作系统服务模式

　　公司根据合同约定向客户交付基础操作系统、应用产品和核心组件或向客户提供相关技术服务。部分项目根据客户要求需进行定制化开发，公司按需定制开发人机协同操作系统及应用产品，同时根据客户需求的不同，会将部分非人机协同操作系统相关技术的配套系统功能委托给独立软件开发商等行业生态伙伴进行定制开发或向独立软件开发商采购配套软件产品。客户根据合同约定的付款进度与公司进行结算。公司从操作系统开放性的角度出发，自主研发了异构计算运行时库，支持自研算法在各种终端、边缘和云端的硬件服务器和设备上运行，未规划定制化硬件。因此，公司的算法和系统兼容CPU/GPU/NPU等多种类型的通用硬件架构，主要有ARM、Inte、AMD、华为鲲鹏、飞腾、海光、龙芯等商用CPU硬件平台，英伟达、ARM、高通、AMD等商用GPU硬件平台，以及华为昇腾NPU、寒武纪思元NPU、海光DCU等商用AI加速硬件平台。

　　2.2人工智能解决方案服务模式

　　公司的人工智能解决方案业务主要为客户提供针对具体应用场景定制的行业解决方案，解决方案包括自主研发的人机协同操作系统和智能AIoT设备以及第三方软硬件产品，并提供相关技术服务。

　　公司的人工智能解决方案业务包含方案设计和规模销售两个阶段：

　　方案设计阶段，公司通过行业研究梳理行业价值链、主要业务难题、信息化成熟度、数字化进展以及智能化困境，并结合AI技术难度与应用成熟度聚焦行业客户智能化转型的重点需求，将自主研发的人机协同操作系统及应用软件、智能AIoT设备和服务器等第三方软硬件进行系统性的适配与产品/系统测试，包括GPU算法加速、CPU指令集优化、稳定性测试、集群优化测试和解决方案配比等多方面测试，形成行业解决方案的初步框架，并经与行业客户沟通和实验性交付部署，验证并优化解决方案，进而通过多个典型项目打磨，逐步形成行业标准化解决方案。

　　规模销售阶段，公司基于已积累的行业经验，以行业标准化解决方案为核心，针对不同行业客户需求进行软硬件功能的定制化开发，并提供与客户现有系统对接开发等技术服务，形成适配客户的解决方案。公司配置项目交付团队，根据解决方案实施路径进行设计及组织部署，以人机协同操作系统为核心，结合智能AIoT设备和第三方软硬件产品，完成与客户业务系统或相关IT系统对接，提高与核心的人机协同系统的配置性及交付效率，综合实现设备、应用、业务系统和场景进行有机结合。

　　3.销售模式

　　公司产品和服务的销售采用直接销售与经销相结合的模式：

　　3.1直销模式

　　对政府、公安、银行、机场以及其他大型企业等政企客户以及直接面对中大型终端客户的厂商或集成商，公司一般采用直销的方式，通过招标或竞争性谈判等方式取得相关项目，与客户直接签订合同，安排专门的销售及技术团队为其服务。主要原因是政企类客户一般要求提供人工智能解决方案规划和后续平台系统运维在内的整体定制化开发，集成商客户一般需要公司配合具体项目集成需求和终端用户的要求提供相关产品并完成交付，采用直销模式能更好满足客户需求，确保与客户持续、稳定的合作。

　　3.2经销模式

　　报告期内，公司存在极少量客户采用经销模式。经销模式下，公司的直接客户为经销商，由经销商向终端客户或集成商进行销售。公司与经销商客户之间均为买断式销售，经销商客户在采购公司产品后，除因产品自身质量问题，并经公司确认后可以要求退换货外，其他情况原则上不可退换货。

　　4.盈利模式

　　公司基于自主研发的人工智能技术，为政府、公安、银行、机场以及其他大型企业等政企客户和直接面对中大型终端客户的厂商或集成商提供人机协同操作系统和应用软件以及人工智能解决方案，从而获得销售收入。

　　人机协同操作系统业务中，公司主要向客户销售软件产品，涵盖了基础操作系统、核心组件和应用软件，按照客户购买数量或接入路数收费。同时，公司也存在少量依托人机协同操作系统提供技术服务的收入，其中公有云服务按调用量收费，风控服务按系统为客户带来的相关收益进行利润分成，智能化运维服务按照提供运维的标的数量（如服务器台数）和服务周期收费。

　　人工智能解决方案业务中，公司将操作系统、应用软件、智能AIoT设备和第三方软硬件产品等进行结合，根据客户需求提供技术开发服务，实现解决方案整体部署交付并提供维保服务。解决方案按照所配置的操作系统、应用软件、智能AIoT设备和第三方软硬件产品数量以及技术服务内容和周期收费。

　　5.采购模式

　　公司采购内容主要分为非生产性物资和生产性物资。

　　5.1非生产性物资

　　非生产性物资主要为公司日常经营和研发过程中所需的服务器、办公电脑等相关硬件设备和部分外包服务以及办公用品，主要用于公司日常经营和技术研发，由行政中心根据公司各部门汇总需求进行采购。

　　5.2生产性物资

　　生产性物资主要为各类软硬件设备，主要用于解决方案项目交付。主要包括两类：一类为向合作供应商采购智能摄像头、刷脸PAD、AI智能鼠标等公司自主研发的AIoT产品；另一类为解决方案业务项目交付中所需的服务器等第三方软硬件产品，以及与第三方合作开发的软硬件产品。

　　对于第一类物料的采购，为保证公司自身产品运行和产品销售的正常履约，通常由前台业务线与供应链中心汇总项目及产品需求、合同订单和产品出货情况，综合考虑公司库存等因素，制定采购计划并实施采购。供应商与公司合作进行产品开发设计、样机测试，供应商生产完成后由质量管理中心校验产品质量，最终由供应商将产成品交付至公司指定仓库或项目现场。

　　对于第二类物料的采购，公司主要由供应链中心通过招标和商务洽谈等市场化方式进行采购，根据解决方案业务客户需求和项目规划情况进行采购。

　　公司建立了《云从科技采购管理制度》《云从科技集成业务型项目采购管理制度》等相关制度规范采购行为。

　　(三)所处行业情况

　　1.行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛

　　根据中国证监会上市公司行业分类结果，公司属于“信息传输、软件和信息技术服务业”中的“软件和信息技术服务业”。同时根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》，公司所属行业为“新一代信息技术产业－人工智能-人工智能软件开发（1.5.1）/人工智能系统服务（1.5.3）”。

　　1.1公司所处行业的发展阶段

　　1.1.1行业政策情况

　　人工智能作为国家战略性新兴产业，报告期内获得了国家层面的高度重视，通过多项政策推动其深度应用与产业融合，强调技术创新与健康发展，同时促进产业数字化转型和未来产业创新，确保AI行业有序竞争与协同发展：

　　2023年2月，中共中央、国务院印发《质量强国建设纲要》，提出加快大数据、网络、人工智能等新技术的深度应用，促进现代服务业与先进制造业、现代农业融合发展。2023年5月，二十届中央财经委员会第一次会议强调：要把握人工智能等新科技革命浪潮。

　　2023年5月，国资委党委召开扩大会议，会议提到要指导推动中央企业加大在新一代信息技术、人工智能、集成电路、工业母机等战略性新兴产业布局力度，推动传统产业数字化、智能化、绿色化转型升级，引领带动我国产业体系加快向产业链、价值链高端迈进。

　　2023年7月，国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，该办法旨在对生成式人工智能的服务提供、技术研发、应用推广等方面进行规范，确保行业健康发展，防止因技术滥用带来的风险和社会问题。此外，在鼓励创新的同时，建立有序的市场竞争环境，引导企业投入更多资源用于核心技术研发和服务质量提升，推动生成式AI产业链上下游协同发展。

　　2023年8月，工业和信息化部发布《关于组织开展2023年未来产业创新任务揭榜挂帅工作的通知》，旨在推动我国在特定前沿领域的科技创新和产业化发展，明确了2023年未来产业创新的任务是面向元宇宙、人形机器人、脑机接口、通用人工

　　智能等四个重点方向。聚焦核心基础技术研究、重点产品研发、产业链关键环节突破等方面，提出具体的技术指标和预期成果

　　1.1.2行业发展情况

　　当前，人工智能行业正处于快速发展的黄金时期，其技术进步和应用拓展呈现出前所未有的活力。AI的发展可以分为三个阶段：初期的技术突破，中期的综合解决方案探索，以及当前的深度产业融合。在初期，AI技术如计算机视觉和语音识别取得了显著成就，这些技术的成功应用为特定场景下的AI实践奠定了基础。随后，随着客户需求的复杂化，行业开始转向寻求全面的AI解决方案，以实现业务流程的智能化和效率提升。

　　当前，AI正在与各行各业进行深度融合，这一阶段以用户体验的革命性提升为驱动力。AI技术正逐步渗透到业务流程的每一个环节，通过联通线上线下（300959）数据，实现智能流量的优化分配，极大地提升了人机协同的效率和体验。例如，OpenAI的ChatGPT和Sora大模型的出现，不仅在技术上实现了重大突破，而且在商业模式上也开辟了新的探索空间。这些模型的应用潜力巨大，从内容创作到决策支持，再到用户交互界面的创新，都预示着AI技术将在未来发挥更加关键的作用。

　　在这一背景下，AI行业的发展呈现出多元化的趋势。一方面，AI技术在医疗、教育、金融等传统行业的应用不断深化，推动了这些行业的数字化转型。另一方面，AI也在新兴领域如元宇宙、自动驾驶等领域展现出强大的潜力。随着技术的不断进步，AI正逐渐从辅助工具转变为决策的核心伙伴，其在提高生产效率、优化用户体验和推动科技创新方面的作用日益凸显。

　　AI行业正处于一个充满机遇和挑战的新时代。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，AI将继续深刻影响我们的工作和生活方式。

　　1.2公司所处行业的基本特点

　　近年来，中国人工智能产业处于高速建设阶段，核心产业规模呈现爆发式增长，涌现出了包括发行人在内的大量人工智能企业。中国人工智能产业逐渐趋于稳定，产业模式探索已基本完成，产业焦点从技术研发转向各行业多元化场景应用落地。未来随着新兴技术逐渐成熟应用并形成协同效应，更多的创新应用将成为可能，中国人工智能产业将迎来新一轮的增长点。预计到2030年，中国人工智能产业规模达到7,218.9亿元。

　　2017-2030年中国人工智能产业规模及预测

　　同时，人工智能通过行业智慧解决方案的方式带动相关的产业保持以较高的市场增速发展，2023年人工智能在各行业领域综合渗透规模达到21138.5亿元。随着人工智能技术在各垂直领域加速渗透，越来越多的行业将开启智慧化升级进程。预计2030年人工智能带动行业应用综合解决方案服务的市场规模将超过8万亿元。

　　2017-2030年中国人工智能带动行业综合解决方案服务市场规模及预测

　　1.3公司所处行业的技术门槛

　　人工智能行业在人工智能平台、人工智能行业解决方案均具有较高的技术门槛。

　　1.3.1人工智能平台

　　人工智能平台指为研发或应用人工智能技术而构建的一套软硬件环境，通常涉及算力、算法、数据、知识等一个或多个要素。人工智能平台是人工智能产业规模化发展的关键领域之一。

　　深度学习框架是一种帮助人们更容易、更快速地构建和使用深度学习模型的工具，由于GPT-3等模型的引领，超大规模模型的训练能力也将成为深度学习框架构建竞争门槛的关键点。算力算法平台通常以开源软件为基础研发，包含算力资源调度引擎、算法仓库和配套的数据平台，可以完成AI算法从处理数据原料到部署算法服务的全生命周期管理。知识中台着眼于将AI技术从感知、认知深度拓展到复杂决策环节，形成客户业务价值的闭环。

　　1.3.2行业解决方案

　　在智慧治理、智慧出行、智慧金融、智慧商业、泛AI等领域，行业客户在智能化升级方面要求解决方案提供商具备较强的AI技术能力和行业应用场景的深刻理解，能够提供更具前瞻性和性价比更优的综合方案。综合来看，人工智能解决方案在海量数据（603138）智能解析及数据治理、知识计算及智能服务、嵌入业务运营的数字化身份认证等方面具有技术门槛。

　　数据智能解析及数据治理的主流技术包括人脸识别、全量视频结构化、自然语言理解、OCR等技术，技术重点在于如何实现全链路（数据汇集/清洗/转换/标签计算）的高效处理、混合存储、检索查询，相关技术的识别效率以及在具体场景的实战效果是主流AI厂商技术实力比拼的重点。目前，行业客户需求已经从最初的“数据可被解析”逐步发展成了“数据准确解析+数据可治理”，对解决方案供应商提出了较高要求。

　　知识计算及智能服务的重点在于将海量的结构化数据通过实体抽象以及概念提取转化为知识。需要运用AI技术将感知、视图、业务数据进行深度融合，并基于海量数据训练和机器学习方法，为客户提供面向行业的知识推理和知识建模能力，有效挖掘数据价值，提供决策支持和智能服务。知识计算容量和推理建模智能化程度是技术竞争重点。

　　数字化身份认证需要针对客户在业务运营流程中嵌入人脸比对、活体检测、OCR识别、语音识别等多元数字化身份认证手段的需求，由于涉及不同行业客户的关键业务流程，对于算法识别的精准度、软件开发性能及处理效率、对多渠道多设备的兼容性及安全性、对于客户内部系统架构的熟悉程度等方面都有较高要求。

　　2.公司所处的行业地位分析及其变化情况

　　自创立之初，公司便致力于人工智能技术的深入研究与广泛应用，随着技术的持续进步和市场的不断拓展，公司在行业中的地位和影响力稳步提升。

　　2.1技术创新

　　在人工智能核心技术的研发上，公司已取得显著成果。公司自主研发的人机协同操作系统（CWOS）充分展示了自身的技术实力，该系统整合了业务数据、硬件设备和软件应用，为客户提供了全面的信息化、数字化和智能化服务。

　　报告期内，公司通过人机协同操作系统（CWOS），围绕打造像人一样思考和工作的智能体目标，基于数据要素整合视觉、语音、NLP等多个领域核心技术，打造了多模态系列大模型——从容大模型。公司凭借在人工智能领域的卓越创新实力和强劲的市场表现，成功入选“2023中国人工智能大模型企业综合竞争力50强”并名列前茅。

　　2.2技术突破

　　公司在传统的视觉领域一直保持着领先地位，并不断在大模型方面也取得了重大进展，研发团队不断努力探索新的技术方向，不仅在国际权威数据集上创造了新纪录，而且在实际应用中也展现了卓越的竞争力，这为公司在AI行业的领先地位提供了坚实的基础支持。

　　在报告期内，公司在全球最权威的人脸识别FRVT测试1:1和1:N刷新2项世界纪录；行人基础大模型在PA-100K、RAPV2、PETA、HICO-DET四个数据集上超越了包括阿里巴巴、日立等多家知名高校、企业与研究机构，刷新了世界纪录；公司商品基础大模型在MUGE、Product1M两个规模最大的开源中文多模态商品检索数据集上从百度、快手、京东和OPPO等多家知名高校、企业与研究机构脱颖而出，刷新了世界纪录；公司在多媒体领域唯一CCFA类顶级国际人工智能学术会议ACMMM提出视觉-语言跟踪大一统模型A-in-One，并在跨模态领域（TNL2K,LaSOT,LaSOTExt,WebUAV-3M）刷新4项世界纪录；公司视觉大模型在benchmarkCOCO上从微软研究院（MSR）、上海人工智能实验室、智源人工智能研究院等多家知名企业与研究机构脱颖而出，刷新了世界纪录；公司多模态大模型在ICCV2023细粒度行为检测挑战赛（OpenFineGrainedActivityDetectionChaenge）中战胜早稻田大学、软银等国内外多家知名企业、科研机构，斩获冠军；凭借从容大模型训推一体化解决方案，以总成绩第一获得昇腾AI创新大赛2023全国总决赛应用赛道金奖，并在世界人工智能大会（WAIC）上首次推出了“从容大模型昇腾训练推理一体化解决方案”产品，为国内大模型生态系统的进一步推进奠定了坚实的基础。

　　2.3技术应用

　　在行业解决方案的拓展上，公司进一步巩固了在AI领域的地位。公司基于CWOS为智慧治理、智慧出行、智慧金融、智慧商业、泛AI等领域提供了定制化的AI解决方案。这些解决方案的成功实施，不仅显著提升了客户的业务效率，也为公司积累了宝贵的行业经验和良好的市场声誉。特别是在智慧金融领域，公司的解决方案已服务于包括六大国有银行在内的超过100家金融机构，确立了公司在该领域的领导地位。

　　报告期内，公司积极与行业领先企业合作，共同推动AI技术在实际场景中的应用。公司携手佳都科技、重庆城市交通开发投资集团发布知行城市交通行业大模型，旨在提升城市交通的效率和安全性，为市民提供更加便捷、智能的出行体验；与华为、天津港集团等共同启动全球首个港口大模型PortGPT的联合研发，通过AI智能体“天天”，协同数据分析，提高港口运转效率及安全性；此外，公司文档多模态大模型与医疗大模型已经开始在金融与制药行业落地应用，通过智能应答、智能分析和处理大量文档数据，帮助企业提高决策效率和风险管理能力。

　　3.报告期内新技术、新产业（300832）、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势

　　在核心技术方面。近年来，机器学习尤其是深度学习技术取得了显著进展。算法的优化和计算资源的增强使得AI系统在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的表现日益接近甚至超越人类。这些技术的进步不仅推动了AI在传统行业的应用，也为新兴产业的发展奠定了基础。

　　在新产业中的应用方面。AI技术已经成为推动工业4.0的关键力量，智能制造、无人驾驶汽车和智能医疗等领域正迅速崛起。在智能制造中，AI通过优化生产流程和预测维护需求，显著提高了生产效率和产品质量。无人驾驶汽车利用AI进行环境感知和决策，预示着交通行业的未来。智能医疗则通过AI辅助诊断和个性化治疗方案，改善了医疗服务的质量和可及性。

　　此外，新业态的涌现是AI发展的另一亮点。AI正改变着零售、娱乐和教育等行业的商业模式。例如，在零售业，AI通过分析消费者行为数据，提供个性化的购物推荐，增强了用户体验。在娱乐行业，AI创作音乐和艺术作品的能力正在挑战传统创作者的界限。教育领域中，AI辅助的个性化学习系统能够根据学生的学习进度和能力提供定制化的教学内容。

　　在新模式方面，AI正在推动服务模式的创新。远程办公和在线教育的兴起，使得AI在提供虚拟助手和智能客服方面的需求日益增长。此外，AI在金融科技领域的应用，如智能投顾和风险管理，正在重塑金融服务的提供方式。

　　展望未来，AI的发展趋势预示着更加智能化和自动化的世界。随着技术的不断进步，AI将在更多领域实现突破，如在生物医药、环境保护和空间探索等领域。同时，AI的伦理、法律和社会影响也将成为行业关注的焦点。

　　人工智能行业正处于一个充满活力和变革的时期。新技术的涌现、新产业的发展、新业态的形成以及新模式的探索，共同塑造了一个多元化和动态变化的行业格局。

　　(四)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

　　2.报告期内获得的研发成果

　　（1）报告期内获得的重要奖项

　　截至报告期末，公司及控股子公司荣获上海市“工人先锋号”、“第六届上海市优秀中国特色社会主义事业建设者”、广州市科学技术局颁发的“2023广州人工智能创新发展榜单——最具影响力人工智能企业”、广州市软件行业协会颁发的“广州软件行业细分领域——人工智能十强企业”等多个称号及奖项。

　　截至报告期末，公司及控股子公司入选全国科技创新企业500强名单、全球科创竞争力榜TOP20、2023中国智能化企业TOP50、科创板日报发布的“2023最具创新力科创板上市公司”以及环球趋势案例组委会发布的“年度科技创新优秀案例——云从科技从容大模型”等多项榜单。

　　（2）相关权利证书

　　截至报告期末，公司已拥有专利396项，其中发明专利187项、实用新型专利59项、外观设计专利150项；累计获得计算机软件著作权570项。

　　报告期内，公司新增授权专利40项，其中发明专利32项，实用新型专利3项，外观设计专利5项；新增登记的软件著作权63项。

　　（3）承担的重大科研项目

　　截至报告期末，公司参与国家级、省部级、地市级以及重点科研院校的重大专项科研项目25项，其中项目进展处于“在研究中”状态的13项，处于“提交结题申请”状态的12项。

　　公司参与重大科研项目的研发过程中，充分开拓科研项目研发思路，运用课题研发成果，加强人机协同操作系统的基础平台、算法工厂、AI数据湖、智能业务流等方向的研究，优化升级人脸识别、跨镜识别、OCR、语音识别、自然语言处理等核心算法。

　　报告期内获得的知识产权列

　　3.研发投入情况表

　　4.在研项目情况

　　5.研发人员情况

　　6.其他说明

　　

　　三、报告期内核心竞争力分析

　　(一)核心竞争力分析

　　1.技术优势

　　公司在软硬件产品研发、核心算法领域不断深耕。公司拥有自主研发并不断创新的人工智能核心技术，技术方向上覆盖图像识别、语音识别、自然语言处理和机器学习全领域，已构建了从感知到认知到决策的技术闭环。公司所打造的人机协同操作系统围绕“人机交互、人机融合、人机共创”的人机协同理念，实现包括“多模态数据感知、多领域知识推理、人机共融共创、数据安全共享”四大核心技术突破，促进人工智能基础设施、算法、产业应用的协同发展。公司算法研究团队选择“预训练大模型+下游任务微调”的人机协同技术范式，陆续在NLP、OCR、机器视觉、语音等多个领域开展预训练大模型的实践，不仅进一步提升了公司各项核心算法的性能效果，同时也大幅提升了公司的算法生产效率，已经在城市治理、金融、智能制造等行业应用中体现价值。

　　公司自主研发的跨镜追踪、3D结构光人脸识别、双层异构深度神经网络和对抗性神经网络等技术均处于业界领先水平。公司及核心技术团队曾先后9次获得国内外智能感知领域桂冠，并于2018年获得“吴文俊人工智能科技进步奖”。

　　截至报告期末，公司受邀参与了人脸识别国家标准、公安部行业标准、人民银行金融行业标准以及人脸识别相关国际标准等58项国际、国家和行业标准制定工作，并同时承担国家发改委“人工智能基础资源公共服务平台”和“高准确度人脸识别系统产业化及应用项目”、科技部“视听交互国家新一代人工智能开放创新平台”等国家级重大项目建设任务。截至报告期末，公司拥有396项专利（其中187项为发明专利）、570项软件著作权等人工智能领域知识产权。

　　2.研发优势

　　公司在创始人周曦博士的带领下已经建立了成熟的研发团队，核心研发人员拥有丰富的行业经验和扎实的技术功底，研发团队结构合理、技能全面，形成了技术人才壁垒，有力地支撑了公司的技术创新和产品研发。同时，公司高度重视人才的培养和研发队伍的建设，制定了完善的人才选拔机制和丰富的人才培养方案，保证源源不断的人才供给和内部人员的能力提升。

　　公司打造了可持续发展的“三大联合实验室及六大研发中心”的研发架构，内部研发架构涵盖了技术中台、产品研发中心、行业解决方案部，以及承担提升技术能力、丰富产品组合、促进协同工作的产品与技术管理团队，分布于公司在上海、广州、重庆、苏州、成都、芜湖等地研发中心，为公司内部技术研发核心力量。同时，公司和国内多家知名科研机构建立联合实验室，持续不断地开展人工智能领域相关研发项目合作，旨在提升公司在人工智能基础核心技术的研究能力。

　　报告期内公司持续夯实研发投入，最近三年研发费用占营业收入的平均比例近80%。未来，公司仍将持续加强技术研发和创新，提升公司竞争力。

　　3.平台优势

　　公司立足人机协同理念，打造了人机协同操作系统，覆盖视觉、语音和文字的全栈AI技术，实现自然、便捷的人机交互，并提供基于自动化学习、知识计算的可信智能决策，搭载AI工程创新技术，具有整套智能应用集成开发环境，提升从算法到应用开发再部署效率，为客户实现智能化的快速落地提供一个有效的平台。

　　公司人机协同操作系统一方面通过不同应用场景下的多种人机协同应用产品和解决方案，服务于客户单点业务效能提升和整体业务智能化升级，另一方面通过轻量化且功能全面的“轻舟平台”（即通用服务平台），通过开放式地引入生态伙伴共同开发AI应用及配套SaaS服务，使人工智能服务惠及更广泛的各行业客户，赋能AI全产业链生态发展。

　　2023年度，公司继续按照清晰的技术路径，稳定地推进人工智能前沿技术理论研究和核心技术研发，通过人机协同操作系统（CWOS），围绕打造像人一样思考和工作的智能体目标，基于数据要素整合视觉、语音、NLP等多个领域核心技术，打造了多模态系列大模型——从容大模型，通过“平台化的通用模型+带行业know-how的专用模型”，打造更多样化的AI-Agent来帮助各行各业各场景快速实现智能化升级。

　　4.行业优势

　　作为深耕人工智能平台系统的公司，公司多年深耕垂直行业，广泛布局智慧治理、智慧出行、智慧金融、智慧商业、泛AI等领域，深入洞悉用户所需，提供多种高效的解决方案为不同垂直领域的客户赋能，形成领先的场景化经验积累。历经长期与各垂直领域重点客户的紧密合作，公司通过大量场景数据训练不断优化算法平台，培育出针对不同行业特有的数据分析和应用能力，积累了对行业的深度理解和核心服务能力，建立了较高的业务壁垒。

　　截至报告期末：

　　（1）在智慧金融领域，公司为包括中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、邮储银行（601658）和交通银行等超过100家银行为代表的金融机构提供产品和技术服务，推动全国众多银行网点进行人工智能升级；在智慧治理领域，公司产品及技术已服务于全国30个省级行政区政法、学校、景区等多类型应用场景。

　　（2）在智慧出行领域，公司产品和解决方案覆盖北京首都国际机场、大兴国际机场、上海浦东机场、上海虹桥机场、广州白云机场（600004）、重庆江北机场、成都双流机场、深圳宝安机场等包括中国十大机场中的九座重要机场在内的上百座民用枢纽机场，日均服务旅客达百万人次。

　　（3）在智慧能源领域，公司通过从容大模型训推一体机，运用高算力，进行相应故障研判推理，为能源企业集控和调度提供精准决策依据，保障能源可靠性。

　　（4）在智能制造领域，公司赋能制造业企业通过使用数字平台，构建数据神经网络，实现管理的优化。通过在这些领域的广泛运用和与行业头部客户以及头部信息化公司的深度合作，逐步积累了公司在垂直专有行业数据使用和行业沉淀以及工程化实践的优势。

　　（5）在智慧商业领域，产品及服务已辐射汽车展厅、购物中心、品牌门店等众多应用场景，为全球数亿人次带来智慧、便捷和人性化的AI体验。在智慧能源领域，公司通过从容大模型训推一体机，运用高算力，进行相应故障研判推理，为能源企业集控和调度提供精准决策依据，保障能源可靠性。

　　5.品牌优势

　　在全球局势环境带来的不确定性之下，公司深耕国内市场，专注于科技创新，优化产品布局，持续提升自主品牌竞争力与影响力，抢占万亿级数字经济新蓝海，从容应对各种风险与挑战，以行业领跑者姿态，积累了强大的品牌优势，为金融、交通等行业提供了大量人工智能解决方案的服务。

　　作为中国人工智能领域的领军企业之一，公司与其他人工智能企业共同努力，在人工智能技术的研究和发展方面都取得了非常显著的成果，成为中国人工智能产业的代表性企业。

　　报告期内，公司及控股子公司荣获上海市“工人先锋号”“第六届上海市优秀中国特色社会主义事业建设者”、广州市科学技术局颁发的“2023广州人工智能创新发展榜单——最具影响力人工智能企业”、广州市软件行业协会颁发的“广州软件行业细分领域——人工智能十强企业”等多个称号及奖项。

　　报告期内，公司及控股子公司入选全国科技创新企业500强名单、全球科创竞争力榜TOP20、2023中国智能化企业TOP50、科创板日报发布的“2023最具创新力科创板上市公司”以及环球趋势案例组委会发布的“年度科技创新优秀案例——云从科技从容大模型”等多项榜单。

　　随着中国经济的不断发展和各行业数字化转型的加速推进，公司将继续发挥品牌优势，致力于通过人工智能与实体经济深度融合，全面实现数字化转型，推动经济高质量发展。

　　6.生态优势

　　当前人工智能，尤其是AGI领域的革新引发市场热烈探讨，为不同规模的企业带来了多元化的创业机会。作为行业头部公司，公司深谙其战略定位与竞争优势。面对AGI变革，公司瞄准的是规模化和生态构建的机会：一是依托深厚的技术积淀和庞大的数据资源，开发更高级别的大模型智能产品与服务，满足企业和政府对复杂问题解决的需求；二是利用先发优势，整合产业链上下游，引领行业标准制定，构筑开放且可持续的AI生态系统。

　　算法方面，公司在算法集成生态上，支持自动注册自研算法和在线训练算法，支持集成第三方厂商算法，支持算法资源统一纳管；算力方面，公司在异构算力生态上，支持适配英特尔、英伟达、华为、海光、寒武纪、比特大陆等算力，支持算力资源统一调度；适配方面，公司在设备适配生态上，支持对接海康、大华、宇视等厂商的设备，支持对接视频联网平台、物联网平台等设备平台；应用方面，公司在应用赋能生态上，支持通过HTTP接口对外提供基础服务、算法服务、数据服务，赋能ISV实现高效应用开发。

　　目前，公司以开放的生态助力合作伙伴联合落地行业大模型，积极发挥云从生态优势。例如与华为联合发布训推一体机，提供“开箱即用”的解决方案；与电信运营商合作，利用大模型技术为中小企业客户提供营销海报/文案等生成式工具，促进SMB企业提升业绩等等。

　　(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

　　

　　四、风险因素

　　(一)尚未盈利的风险

　　受益于宏观经济环境逐步回暖以及国家对人工智能产业利好政策的持续释放2023年公司实现归属于母公司股东的净利润-64,345.72万元，亏损同比收窄25.95%，但仍未实现盈利，主要由于：（1）公司不仅面临着人工智能企业的竞争，也面临着大型设备厂商和互联网企业推进对产品进行人工智能赋能转型的挑战，整体市场竞争加剧。（2）公司为确保人工智能算法研究及各应用场景的定制化解决方案的高质量迭代，在竞争激烈的市场中保持技术领先优势，需要持续大量的研发投入。（3）大模型技术尚未实现大规模商业化落地，不同应用场景之间迁移的边际成本仍较高，公司相关业务尚未产生规模效应。

　　若公司未来一定期间面临市场激烈竞争出现市场拓展不及预期、研发投入持续增加且研发成果未能及时转化、人工智能行业政策出现不利影响、下游行业需求显著放缓等不利情况，公司短期将出现业绩下滑且无法盈利，未弥补亏损将持续扩大，进而存在短期内无法向股东现金分红的风险，将对股东的投资收益造成不利影响。

　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险

　　(三)核心竞争力风险

　　公司所处的人工智能行业尚处于发展初期，未来发展趋势存在不确定性，相关技术及各应用场景的定制化解决方案迭代速度快，技术的产品化和市场化亦具有一定的不确定性。若公司未能及时准确地把握行业发展趋势和市场需求、突破技术难关、产品性能指标未达预期，无法研发出具有商业价值、符合市场需求的新技术和新产品，亦或相关技术成果应用场景市场空间有限，公司将面临研发失败或研发成果无法转化、前期的研发投入将难以收回的风险，并对公司的经营情况和市场竞争力造成不利影响。

　　(四)经营风险

　　公司已在广州、重庆、上海、苏州、成都和芜湖六地设立了研发中心，随着未来公司研发需求的不断增加，公司将在其他地区新设研发中心，以满足公司对研发人员的需求。研发中心多地分布使得公司组织架构、管理体系趋于复杂。公司存在已有制度建设、组织设置、营运管理、财务管理、内部控制等不能满足因研发中心多地分布带来的经营管理风险。

　　(五)财务风险

　　报告期内，公司经营活动产生现金流量净额为-23,974.87万元，主要原因是报告期内公司人员支出及其他费用支出金额较大，而公司业务规模效应尚未显现，销售回款金额无法覆盖相关支出。如果未来公司研发投入持续增加、下游行业客户经营情况恶化、客户回款速度放缓，可能导致公司经营活动产生的现金流量持续为负，致使公司存在面临资金压力的风险。此外，公司享受了一系列增值税、所得税税收优惠。因公司报告期内未实现盈利，所得税等税收优惠对公司的业绩影响有限。但若公司未来实现盈利，或公司现享有的相关税收优惠情况出现不利变化，存在致使公司未来经营业绩、现金流水平受到不利影响的风险。

　　(六)行业风险

　　公司所处的人工智能行业尚处于发展初期，随着技术的快速迭代和行业客户智能化升级需求的持续延展，公司如何更高效地实现技术商业化应用和拓展市场空间等方面也面临一定的不确定性。具体而言，一方面，公司将核心技术落地到实际应用场景，转化周期存在一定的不确定性，可能对行业智能化升级需求探索和项目执行产生一定不利影响；另一方面，公司拟以通用平台为基础覆盖更多新兴需求行业客户，但生态体系的建设受到产业链成熟度、合作伙伴能力成长、行业景气状况、产业政策等内外部多方面因素的影响，复杂程度高，是否能够实现战略规划目标存在不确定性。

　　(七)宏观环境风险

　　人工智能行业属于技术密集型、资金密集型行业，受到国内外宏观经济、行业法规和贸易政策等宏观环境因素的影响，下游市场需求亦存在不确定性。近年来，全球宏观经济表现平稳，中国经济稳中有升，国家也出台了相关的政策法规大力支持人工智能行业发展，若后续人工智能行业支持政策落地进度不及预期，可能会导致技术迭代进度变慢，影响公司业绩增长前景。未来，如果国内外宏观环境因素发生不利变化，如全球经济增速放缓、中美贸易摩擦进一步升级加剧等，可能造成人工智能技术研发交流阻滞和上游人工智能芯片供应不利，从而影响公司的产品和解决方案研发与销售，对公司经营带来不利影响。

　　(八)存托凭证相关风险

　　(九)其他重大风险

　　2020年5月至今，美国商务部宣布将包括公司在内的多家中国公司及机构列入“实体清单”。2021年12月16日，美国财政部再次将包括公司在内的8家中国企业列入所谓“中国军工复合体企业（NS-CMIC）”清单，被列入该名单的中国企业，将无法获得美国投资者的投资。2022年10月5日，美国国防部根据《2021财年国防授权法》第1260H条的法定要求，公布了最新版“中国军事企业清单”，列入包括公司在内的多家中国企业。

　　上述行为不会对公司日常客户拓展等产生重大不利影响，但可能对公司研发和项目交付过程中采购境外厂商的芯片、服务器等产生一定限制。尽管公司已制定国产替代的产品方案，但由于方案落地需要一定验证时间、客户对使用替代产品的认可情况具有不确定性等因素，可能会对公司的生产经营产生一定影响。同时可能会对公司未来在人工智能前沿理论及学术研究和国际学术交流以及境外业务拓展产生一定不利影响。

　　

　　六、公司关于公司未来发展的讨论与分析

　　(一)行业格局和趋势

　　(二)公司发展战略

　　公司以“定义智慧生活，提升人类潜能”为使命，以“成为全球智能生态领军企业”为愿景，聚焦于人工智能领域，为客户提供人机协同操作系统和人工智能解决方案。

　　未来，公司将抓住国家深化实施促进新一代人工智能产业发展的良好机遇，在国际及国内通用人工智能发展的浪潮之下，充分发挥出公司在人才、研发技术、客户及品牌等方面的领先优势，深耕人机协同操作系统建设，优化创新“从容”人工智能大模型技术底座研发，以及基于“从容”模型的行业人工智能大模型创新研发，深化人工智能解决方案行业布局，夯实公司核心产品竞争力，努力推动公司核心技术与实体经济深度融合，推动人工智能产业化进程和各行业智慧化转型升级，助力“数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享”的智能经济形态建设。

　　(三)经营计划

　　1.加强能力建设，推动技术创新

　　公司持续推动技术平台化和应用场景化，围绕人机协同操作系统不断升级迭代各项核心技术，完善基础平台、开发者平台、AI数据湖、算法工厂等板块，在人机自然交互、知识计算和智能业务流板块寻求创新突破。结合实际的客户场景，将人机协同操作系统以人工智能平台、大数据平台、物联平台和展示交互平台等四个核心产品的组合形式落地到更多场景，巩固技术平台化的成果。基于人机协同操作系统，积极探索生成式人工智能大模型相关的落地应用场景，在知识中台、智能化BI、智能客服等领域尝试实现“像人一样思考和工作”的智能体，不断提升公司的整体技术水平、研发实力和知识产权壁垒，为公司在人工智能领域进行前瞻性、广泛性、深度性的积极布局提供有力的技术保障。

　　2.推进技术应用，沉淀核心产品

　　公司将依托CWOS持续迭代升级、结合大模型和生成式AI技术，形成更丰富多样、更高业务价值的人工智能解决方案和应用产品。在感知技术保持领先基础上，提供基于通用大模型和行业专用模型之上的业务分析和行动输出的能力，帮助客户直接解决业务问题。以金融行业为例，在如今“AI换脸”风行的时代，公司金融人脸簇整体解决方案，从多生物特征识别、活体算法多样化、AI合成防御能力提升等多方面增强防御能力，保障客户及用户的使用安全。同时，公司将与行业头部客户和业务解决方案提供商一起，通过建设金融行业大模型，来孵化构建新型产品和解决方案，如多模态文档助手解决方案为银行工作人员快速录入各类影像资料的同时，可以自动化对接各类系统流程，为客户降本增效。

　　2024-2025年，针对已构建金融大模型的客户，公司将与客户共同探索大模型更广泛的使用场景，加速业务流程的智能化转型；针对尚未构建大模型的金融客户，公司将协助客户共同构建金融大模型，提升从营销、风控、降本等各方面提升业务驱动型。到2026年，初步形成基于公司和主要伙伴共同构建的行业大模型为基础的金融行业智能解决方案生态体系，服务主要金融客户。类似地，在智能制造、机场交通等领域公司也将利用大模型带来的认知能力跃迁，不断形成和完善新的核心业务智能化解决方案，实现人机协同操作系统的开放生态。

　　3.提升营销能力，加快市场开拓

　　公司将在现有营销能力的基础上，进一步完善销售渠道和网络，加快市场拓展。针对公司深耕布局的智慧金融、智慧治理、智慧出行、智能制造、智慧教育、泛AI等业务领域，基于对行业场景的深入理解、对客户业务的整体赋能，加深解决方案对客户业务场景覆盖的深度与广度，通过优化团队配置、加强团队能力建设，提升营销、方案设计、项目交付、售后等端到端的服务能力，与行业头部客户联合共创基于大模型的行业智慧化新局面。

　　区域建设方面，公司将进一步加强若干重点区域的深耕，长期稳定维护区域重点大客户关系，并视情况进行其他地域的进一步覆盖。渠道网络建设方面，公司计划与更多头部大型软件开发商、通信运营商建立战略合作，共同构建人机协同生态体系；围绕公司战略布局行业，与行业经销商展开密切合作，丰富公司解决方案生态版图，同时拓展行业营销通路；针对标准化产品，与系统集成商、渠道经销商合作，扩大产品的销售通路，完成“1-N”的推广复制。

　　4.重视人才引进，持续培养激励

　　人工智能行业是技术密集型行业，人才是公司实现战略发展规划的重要保障和核心竞争力。未来公司将进一步加强专业化团队的建设，引进专业技术人才，加强研发人员的培训，通过内部培养和外部引进的方式，完善人才培养及激励机制，进一步提高公司的自主创新和技术服务能力，巩固并进一步提高公司的技术优势。