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CLOUDWALK TECHNOLOGY CO., LTD. Annual Report 2026
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Annual Report
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云从科技集团股份有限公司2025年年度报告摘要
公司代码：688327
公司简称：云从科技
云从科技集团股份有限公司
2025年年度报告摘要
云从科技
CLOUDWALK
云从科技集团股份有限公司2025年年度报告摘要
第一节 重要提示
1、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www.sse.com.cn网站仔细阅读年度报告全文。
2、重大风险提示
公司已在本报告中详细描述可能存在的相关风险，具体内容详见本报告“第三节 管理层讨论与分析”之“四、风险因素”的相关内容。
3、本公司董事会及董事、高级管理人员保证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。
4、公司全体董事出席董事会会议。
5、天健会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。
6、公司上市时未盈利且尚未实现盈利
√是 □否
公司采用《上海证券交易所科创板股票发行上市审核规则》第二十四条第（二）项上市标准上市，上市时尚未盈利。公司2025年度实现营业收入为50,059.85万元；归属于上市公司股东的净利润为-55,560.98万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为-65,438.20万元。报告期内公司尚未实现盈利。
公司已在本报告中详细阐述公司在生产经营过程中可能面临的各种风险，敬请查阅“第三节管理层讨论与分析”之“四、风险因素”。敬请投资者注意投资风险。
7、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
因公司尚存在未弥补亏损，且公司未来在研发投入等方面资金需求依然较大，为更好地维护全体股东的长远利益，保障公司的可持续发展，公司2025年度利润分配及资本公积转增股本方案为：不派发现金红利，不送红股，不以资本公积转增股本。
上述利润分配方案已经公司第三届董事会第二次会议审议通过，尚需提交公司2025年年度股东会审议。
母公司存在未弥补亏损
云从科技集团股份有限公司2025年年度报告摘要
√适用 □不适用
截至2025年12月31日，公司母公司报表中期末可供分配利润为-1,687,433,068.36元。
8、是否存在公司治理特殊安排等重要事项
√适用 □不适用
公司治理特殊安排情况：
√本公司存在表决权差异安排
1. 特别表决权设置的基本安排
2020年9月1日，公司召开2020年第三次临时股东大会，审议通过了《关于公司实施特别表决权制度及累积投票制度暨修改公司章程及股东大会议事规则的议案》，并修改《公司章程》，设置特别表决权。
根据特别表决权设置安排，公司控股股东常州云从持有公司的股份为A类股份，其他股东（包括首次公开发行对象）所持公司股份均为B类股份。除《公司章程》规定的部分特定事项的表决外，每一A类股股份享有6票表决权，每一B类股股份享有1票表决权。公司董事长兼总经理周曦通过常州云从对公司的经营管理等决策事项拥有控制权，能够影响公司股东会表决的结果。
2. 特别表决权持有情况
2023年5月16日，公司召开2022年年度股东大会，审议通过了《关于<公司2022年年度利润分配及资本公积转增股本方案>的议案》等相关议案。转增股本以方案实施前的公司总股本740,670,562股为基数，以资本公积向全体股东每股转增0.4股。本次资本公积转增股份已于2023年6月13日上市流通，公司控股股东常州云从持有公司的A类股份数由146,505,343股增加至205,107,480股，表决权数量由879,032,058股增加至1,230,644,880股，表决权比例不变。
2025年1月9日，公司召开第二届董事会第二十五次会议及第二届监事会第二十一次会议，审议通过了《关于公司2023年限制性股票激励计划首次授予部分第一个归属期符合归属条件的议案》。2025年3月31日，上述归属的160.9733万股股票正式上市流通，公司控股股东常州云从持有公司的A类股份数不变，表决权比例由 59.67% 变为 59.62% 。
单位:股
| 股东名称 | 职务 | 持有特别表决权股份数量 | 每份特别表决权股份的表决权数量 | 合计持有表决权数量 | 合计持有表决权比例（%） |
|---|---|---|---|---|---|
| 常州云从 | 董事长、总经理 | 205,107,480 | 6 | 1,230,644,880 | 59.62 |
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- 特别表决权股份拥有的表决权数量与普通股股份拥有表决权数量的比例安排
公司控股股东常州云从持有公司的205,107,480股股份为A类股份，扣除A类股份后，公司剩余833,441,040股股份为B类股份。具体比例安排如下：
| 序号 | 股东名称 | 持股数量（股） | 持股比例（%） | 表决权（票） | 表决权比例（%） |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 常州云从 | 205,107,480 | 19.75 | 1,230,644,880 | 59.62 |
| 2 | 其他股东 | 833,441,040 | 80.25 | 833,441,040 | 40.38 |
| 合计 | 1,038,548,520 | 100.00 | 2,064,085,920 | 100.00 |
- 其他安排
根据《公司章程》的规定，当公司股东对下列事项行使表决权时，每一A类股份享有的表决权数量应当与每一B类股份的表决权数量相同：
（一）对《公司章程》作出修改；
（二）改变A类股份享有的表决权数量；
（三）聘请或者解聘公司的独立董事；
（四）聘请或者解聘为公司定期报告出具审计意见的会计师事务所；
（五）公司合并、分立、解散或者变更公司形式；
（六）更改公司主营业务；
（七）审议公司利润分配方案；
（八）聘请或者解聘审计委员会成员。
股东会对上述第（二）项作出决议，应当经过不低于出席会议的股东所持表决权的三分之二以上通过，但根据《上海证券交易所科创板股票上市规则》的规定，将相应数量A类股份转换为B类股份的不受前述需要三分之二表决权以上通过的约束。
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第二节 公司基本情况
1、公司简介
1.1 公司股票简况
☑适用 ☐不适用
| 公司股票简况 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 股票种类 | 股票上市交易所及板块 | 股票简称 | 股票代码 | 变更前股票简称 |
| A股 | 上海证券交易所科创板 | 云从科技 | 688327 | 不适用 |
1.2 公司存托凭证简况
☐适用 ☑不适用
1.3 联系人和联系方式
| 董事会秘书 | |
|---|---|
| 姓名 | 杨桦 |
| 联系地址 | 上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能岛11栋 |
| 电话 | 021-60969707 |
| 传真 | 021-60969708 |
| 电子信箱 | [email protected] |
2、报告期公司主要业务简介
2.1 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。
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。
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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技术能力和对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。
报告期内，公司主要产品及服务图谱如下：
报告期内，公司核心产品及结构图如下：
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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。
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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。
| 序号 | 类型 | 应用名称 | 应用功能 |
|---|---|---|---|
| 1 | 基础操作系统 | CWOS 人机协同操作系统 | 公司自主研发的核心软件平台，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及应用接口，专为人与机器之间自然交互、协作完成复杂业务以及开发人机协同智能应用而构建。公司基于 CWOS 向客户提供的核心产品包括：银河人工智能平台提供感知能力集合，对算法、算力、设备、数据等 AI 资源进行集中管理和智能调度；灵犀知识计算平台将结构化数据通过实体抽象及概念提取转化为知识，提供面向行业的知识推理和知识建模能力；知识中台将 AI 技术从感知、认知拓展至复杂决策环节，形成客户业务价值闭环。围绕上述核心产品，公司配套提供应用产品、核心组件及公有云、风控、智能化运维等技术服务。 |
| 2 | 银河人工智能平台 | 人机协同操作系统的核心版本，提供云从多年积累的感知能力集合，对算法、算力、设备、数据等 AI 资源进行集中管理和智能调度，从而实现各类感知能力的灵活组合，包含智能视图计算、智能事件治理、智能文字识别、可信身份认证、智能视听交互等模块。 | |
| 3 | 轻舟人机协同平台 | 轻舟人机协同平台是人机协同操作系统面向渠道伙伴的版本，除包含人机协同操作系统的能力特性之外，同时提供 AI 标准场景方案和二次开发能力。 | |
| 4 | AI 训练推理一体化平台 | 人机协同操作系统包含规模化训练能力的版本，提供给有 AI 开发能力的客户和合作伙伴。平台提供完整的一套通用的 AI 开发训练方法，支持 AI 开发全周期管理。 |
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| 5 | 视图汇聚分析平台 | 人机协同操作系统侧重于实现对海量视图数据汇聚、查询与智能解析能力的版本，以人脸、ReID、活体、OCR等核心AI技术为基础，结合支持百亿级数据存储与秒级检索响应的大数据技术，为多场景业务应用系统赋能。 | |
|---|---|---|---|
| 6 | 集成生物识别系统 | 集成生物识别系统是人机协同操作系统融合了多种生物识别认证技术的版本，支持如人脸识别认证算法、指纹认证算法、指静脉认证算法、虹膜认证算法、声纹认证算法等认证方式。广泛适用于金融、商业、安防、教育、医疗等应用场景。 | |
| 7 | 核心组件 | 云之眼人脸识别服务软件 | 人机协同操作系统的早期版本，包含人脸检测、人脸识别、人脸质量分检测、活体检测、卡证识别等功能，支持公有云、私有云方式部署，提供快速集成开发能力，广泛适用于金融、机场等各类身份认证场景。 |
| 8 | Facego 人脸识别引擎 | 人机协同操作系统的核心组件，具有亿级人脸库检索、秒级返回、识别率高等特点，提供人脸库管理、人脸识别检索、人脸库建模、特征快速加载、调用频次统计等功能。 | |
| 9 | 人脸识别 SDK | 云从人脸识别技术的核心组件，内含云从拥有多项独家专利技术的人脸识别算法。 | |
| 10 | 交警人脸识别服务引擎软件 | 为公安交通集成指挥平台，提供卡口车辆驾驶员人脸比对识别服务，开展失驾、准驾不符、无证驾驶等涉证交通违法行为的实时预警、现场拦截查处等服务。面向省级总队客户，最大支持1亿底库，支持多并发I:N的查询。 | |
| 11 | 视云数据管理平台 | 负责视频资源的统一接入，多级联网，权限管控，路由管理，数据对外共享；作为人机协同操作系统的一部分，向上支撑公司各行业业务应用类产品。 | |
| 12 | 云之盾-人脸识别防攻击产品 | 人脸识别防攻击系列产品，包含移动端人脸安全核验SDK、人脸识别防攻击服务套件等。能有效防范各类人脸活体攻击，同时支持深伪图分析、图像内容欺诈分析、数据安全分析和多模态分析等，有机整合AI算法、移动威胁、数据安全、反欺诈决策等多种防攻击策略，形成包含设备、系统、数据、内容、行为多维安全感知的人脸识别立体化防御。 | |
| 13 | 应用产品 | 视频大数据系统 | 基于视频全解析、大数据分析、云计算等技术，并结合实战业务需求，为用户提供海量视频全解析、多维感知数据清洗汇聚、视图数据级联、视频研判于一体的视频大数据业务实战系统，全面提高公安机关事件精准处置、犯罪精准打击的能力，实现案事件快速处置、侦破的目标。 |
| 14 | 云从科技OCR智能文档解析系统 | 提供对多种语言的票据、证件（身份证、驾驶证、存单、支票、银行卡等）等标准卡证和固定版式的文字信息的智能提取与识别，并提供财报、流水、合同等业务场景的文档智能理解与提取能力，为金融等行业信息化、数字化和智能化提供基础能力。 | |
| 15 | 云从科技人证核验软件 | 人证核验软件系统与机场现有安检信息系统深度融合，实现人员身份信息核验，重点人员、人证不符、证件过期等告警内容推送，提升机场安保等级。 | |
| 16 | 云从科技活体检测软件 | 活体检测软件与云从人脸识别服务软件或人脸识别引擎配合，实现防扣眼、扣嘴、半张脸、视频回放、黑白图片、纸面、边框、摩 |
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| 尔纹、脸优、纸面（光流）等攻击手段的能力，形成活体攻防、识别整体解决方案。 | |||
|---|---|---|---|
| 17 | 智能安防管理系统 | 以“人”为核心的基于物联网、人工智能和 AI 大数据技术的智能化系统，可广泛适用于智慧社区、智安校园、智慧医院等治安防控场景，汇聚整合人、车、地、物、组织等要素，实现设备管理、多源数据汇聚展现等应用，为用户提供数据采集、数据服务的能力。 | |
| 18 | 机场综合服务平台 | 内含人机协同操作系统内核、算法仓等核心模块，基于云从自研人脸识别、跨镜追踪、行为识别、语音识别等感知技术，结合民航业务服务场景需求，提供以人脸为统一 ID 的登机全流程服务，为机场的安全保障、生产运行、旅客服务提供支撑 | |
| 21 | 商业慧眼平台 | 面向大型商业综合体客户推出的智慧数据中心产品，采用人脸识别技术/头肩识别技术/ReID 技术相结合的多模态 AI 技术实现客流数据采集和智能分析，主要功能有多空间客流量统计、特定日期挖掘、冷启动客群属性分析等。 | |
| 22 | AR 智慧监控及数字孪生一体化平台 | 集合了立体监控、AR 标签能力、实景监控、GIS、全景监控、AI 应用、行业方案平台接入的新一代融合大屏产品，能提高可视化程度、带动业务效能和提升工作效率。产品支持实景监控鹰眼球机、低点枪机等设备的接入，可实现实景监控、全景监控，并支持在视频流上建立业务标签。配合数据看板和视频监控，以及特色应用及 AI 应用，协助客户进行运行监测、决策研判、指挥调控。 | |
| 23 | 轨道交通 CCTV 系统 | 轨道交通 CCTV 系统是保证城市轨道交通行车组织和安全的应用产品，综合运用云从视频资源接入和分析能力，提供轨道线路运营中心，控制中心、沿线各站点、车辆段、停车场一个直观、实时、真实的现场图像画面，是提高行车指挥透明度的辅助通信工具。 | |
| 24 | 智能客服产品 | 智能客服是公司依托从容多模态大模型与人机协同操作系统（CWOS）构建的智能客户服务产品。产品为客服人员提供辅助接待，实现邮件和对话的内容总结、智能翻译、情绪识别、文案优化、AI 自动回复、快捷短语生成、话术推荐等功能，同时结合智能 RPA 技术，自动识别产品信息、事件类型，实现工单辅助填报。产品支持与客户现有业务系统集成部署，覆盖从咨询受理到工单处理的客户服务全流程。 |
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
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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
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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。
云从科技智慧治理综合解决方案概览
报告期内，智慧治理领域综合解决方案概况如下：
| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 智慧校园综合解决方案 | 智慧校园综合解决方案结合线上与线下服务体系建设，为新型智慧校园提供数据支撑，针对 | 1、操作系统：视图汇聚分析平台 | |
| 2、功能应用：智能安防管理系统面向校园场景 | 1、提升校园师生进出管理效率，并减少成本投入：依托AI技术减少进 |
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| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 校园各个服务场景提供整体化解决方案，如：门禁管理、考勤签到、访客管理、智慧食堂、家校亲、人员布控、流程审批、线上认证、智能预警、校园消费、宿舍管理、线上教学、智能课堂等。 | 提供的考勤签到、访客管理、智慧食堂、家校亲、人员布控、流程审批、宿舍管理、智能课堂等功能 | |||
| 3、自研智能 AIoT 设备：智能安防一体机、视频门禁、人证访客机、刷脸支付终端、智能抓拍机、视频门控机、人脸识别终端等感知设备 | ||||
| 4、智能数字人服务：基于从容大模型能力，提供校园自助知识问答服务，实现校园管理、教研指导、教学安排等内容的自助服务。 | 出管理人员投入，系统自动化监测管理。 | |||
| 2、增加校园安保人员监测手段：通过 AI 相关算法模型进行多方位监测预警。 | ||||
| 3、强化教委管理实效：云从提供整体区域校园 AI 大数据分析平台，为教委日常考评项进行在线实时汇总。 | ||||
| 4、智能化自助服务：基于从容大模型，能够听懂、看懂、有记忆、自学习，与人进行自然交互，应用场景广泛涵盖了教学、生活食宿等多个领域。 | ||||
| 2 | 医院智能化管控解决方案 | 医院智能化管控解决方案针对医院场景的智能化管理升级需求，融合出入口人员智能管控、人员布控、人员鉴身等功能，为医院人员管理提供精准化、规范化、智能化的全套解决方案，完善医院管理实效性和手段多样化，提升患者就医体验、医护人员安全感以及医院运营管理水平。 | 1、操作系统：视图汇聚分析平台 | |
| 2、功能应用：智能安防管理系统面向医院场景提供的人员管理、区控安防、一脸就医、医院管理等功能。 | ||||
| 3、自研智能 AIoT 设备：视频门禁、人证访客机、刷脸支付终端、智能摄像机、视频门控机、人脸识别终端等感知设备。 | ||||
| 4、医保大数据决策系统：充分利用大数据、人工智能等先进技术，建设医保智能监管系统。为打击“欺诈骗保”、基金监管、内部控制、目录管理、价格管理、信用管理等业务工作提供有力支撑。 | 1、优化就医民众体验：智能化门禁、远程预约、一脸就医等建设，提供便捷服务。 | |||
| 2、加强医护人员安全感：通过智能化预警模型及周界防范、门禁系统、访客管理等建设，提升医院安全度。 | ||||
| 3、完善卫健委管理实效性和手段多样化：汇聚医院管理数据，结合知识图谱、模型工厂等技术，提供多样化管理手段。 | ||||
| 4、构建线上、线下一体化监管体系：通过风险预警、风险自检、风险抽检，提升医保监管能力，扩大监管范围，完善医保基金风控体系，提高经办人员监控质量及监管效率，实现基金监管向大数据全方位、全流 |
云从科技集团股份有限公司2025年年度报告摘要
| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 程、全环节智能监控转变。 | ||||
| 3 | 智慧社区解决方案 | 智慧社区解决方案针对居民快速无感通行需求、精准化社区治理需求，通过人脸识别、车辆识别、OCR、人脸聚类、可视化建模、知识图谱、大数据分析等技术，面向用户提供泛感知数据采集能力和多种社区数字化治理模型，帮助各类用户实现社区场景的精细化治理，助力城市治理升级。 | 1、操作系统：视图汇聚分析平台。 | |
| 2、功能应用：智慧安防管理系统面向社区运营者提供社区内的门禁管理、访客管控、区域布控、轨迹分析、居民服务等。 | ||||
| 3、自研智能 AIoT 设备：智能摄像机、智能安防一体机、智能分析盒、视频人脸门控机、人脸识别终端等。 | ||||
| 4、社区服务精灵：基于云从从容大模型，面向社区居民、社区管理者、物业人员，提供居住安全、商圈生活、重点事项等智能问答服务，提升居民生活品质，降低物业及社区管理者工作压力。 | 1、优化居民通信体验：引入智能门禁等建设，可实现社区居民快速无感通行。 | |||
| 2、社区信息高效采集：通过部署感知设备并结合后端数据汇集分析系统，实现社区治理信息的高效采集。 | ||||
| 3、打造社区特色治理应用：针对社区场景提供近 100 种社区治理的数字化模型。 | ||||
| 4 | 智慧景区治理解决方案 | 智慧景区治理解决方案以人脸识别、活体检测、ReID 算法等 AI 技术实现景区的安全防护，提供景区的人流量统计、热度图的统计功能，并结合融资云平台的大数据分析、知识图谱等技术，构建景区压力指数，为管理者提供辅助决策依据，实现景区的前瞻性治理，保障景区与群众和谐发展，助力城市单元级区域治理。 | 1、操作系统：视图汇聚分析平台。 | |
| 2、功能应用：提供景区安防管理、客流热力分析、游客服务等。 | ||||
| 3、自研智能 AIoT 设备：智能摄像机、智能分析盒、人证核验等设备。 | ||||
| 4、景区智能客服：基于云从从容行业大模型，面向景区旅客，提供智能客服服务，包含：景区导览、景点讲解、智能求助、游览政策解答、游玩规划指引等。 | 1、提高景区安全性：构建景区安全防护评价等级，实现景区安全治理。 | |||
| 2、提升景区治理效率：借助 AI 技术手段，提供景区治理决策依据，提升治理效率。 | ||||
| 3、提升景区智能化运营水平：借助云从大模型能力，面向游客及管理者提供各项智能化服务，提升景区游览体验，强化景区商业化经营能力。 |
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，
云从科技集团股份有限公司2025年年度报告摘要
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。
云从科技智慧出行综合解决方案概览
报告期内，智慧出行领域综合解决方案概况如下：
云从科技集团股份有限公司2025年年度报告摘要
| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 机场视频感知系统 | 系统基于民航机场高安全性要求，为机场航站楼、周界、飞行区等泛安防场景提供智能化应用，利用感知一认知一决策的闭环引擎，实现机场各子系统之间的应急联动智能化和安保防控智能一体化，提升机场安全保障的智能化水平和运营效率，杜绝安全隐患。 | 1、操作系统：CWOS | |
| 2、功能应用：机场安全检查、动态布控、周界入侵分析、人员流动热力检测分析、室内高精度人员轨迹追踪、异常行为分析预警、智能应急指挥辅助决策、日常告警分析处理追踪等功能。 | ||||
| 3、自研智能 AIoT 设备：各类智能相机 | ||||
| 4、第三方产品：AR 眼镜、智能可穿戴设备 | 1、整合能力强：通过机场综合服务平台通用协议网关，快速对接机场各类安保类系统，实现联动基础。 | |||
| 2、智能化程度高：通过交通视觉大模型，实现对交通行业场景下的人员、物体、标识、空间的全方位识别理解，以实现对人员行为识别、室内厘米级人员轨迹追踪、人群态势感知等行业所需应用。 | ||||
| 3、应急联动智能化：针对异常事件，实现跨系统、跨部门的多任务派发、追踪，确保事件处理快速周全无遗漏。实现机场安全保障。 | ||||
| 2 | 乘旅客智能服务系统 | 乘旅客服务系统其核心是基于图像识别技术、旅服大模型、数字人、AR、大数据分析、仿真预测等技术，打造一个针对交通行业旅客服务的基础能力平台，为上层的具体旅客服务应用提供智能化的能力输出。包括但不限于：旅客服务数字人应用、机场 APP、小程序、旅客服务测量、AR 导航、旅客流向分析等。 | ||
| 通过旅客服务系统，能够提供旅客进出港、中转、楼内服务、交通出行、机场商业、客服中心等全场景、多交互手段的服务，实现节约人力成本、减少旅客等待时间、增强用户粘性、提升用户体验目标。 | 1、操作系统：旅服能力基础平台 | |||
| 2、功能应用：旅客运行信息处理与发布、服务执行测量、乘旅客智能服务、乘旅客流向分析及资源调度等功能。具体交互包括前端智能客服终端、乘旅客服务 APP/小程序 | ||||
| 3、自研智能 AIoT 设备：乘旅客自助综合服务终端 | 1、传统的旅客客服主要基于问答库和人工坐席，用户体验不佳，当前方案结合大模型和数字人，通过自助综合服务终端为旅客提供更亲和、更人性化、更好的咨询和查询服务。 | |||
| 2、传统的路线导航方式在航站楼、高铁站等室内场景的效果较差，导致用户难以有效找到需要的位置。通过 AR 实景导航和虚拟航站楼漫游可有效帮助乘旅客的出行需求。 | ||||
| 3、针对旅客的分析大都基于视频算法解析，无法对室内乘旅客的分布和流向进行精准分析，基于最新的大数据分析和实时人流仿真模型，对旅客 |
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| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 流向进行分析，为服务资源调度提供支撑。 | ||||
| 3 | 轨交智慧车站管理系统 | 车站智慧管控平台是一个包含多个功能模块的系统，它通过运行驾驶舱、智慧运行、智慧客服、智慧维护和智慧管理等模块的构成，实现对地铁车站的全面控制和管理。智慧管理模块通过大数据分析和决策支持系统，实现对地铁车站运营的智能化管理和指挥。通过对各个模块的数据进行分析和整合，能够为管理人员提供决策支持和业务分析报告，以优化运营策略和资源配置。 | 1、操作系统：CWOS | |
| 2、功能应用： | ||||
| 1）运行驾驶舱：通过车站全景全景呈现的方式展示车站的实时情况，包括人流量、列车运行情况等。 | ||||
| 2）智慧运行：包含车站智能巡检、车站客流分析、车站全景设备管理、车站应急处理、一键开关站、智能环境感知及调控、智慧安防、能源管理等功能，运营人员可以更直观地管控车站的整体工况，提高运营效率和乘客体验。 | ||||
| 3）智慧客服：包含智慧客服中心、智慧安检、智能票务、AR导航漫游等功能。乘客可以通过该模块获取实时的乘车信息，提高乘客出行体验。 | ||||
| 4）智慧维护：通过智能化的维护管理，监测和分析地铁车站的设备运行状况，及时发现并解决设备故障，提高设备的可靠性和维护效率。 | ||||
| 5）智慧管理：包含台账管理、车站人员管理、车站巡更、系统授权管理等功能，为人员管理提供高效便捷的系统手段。 | 1、技术先进性：采用了视觉大模型、文本大模型、AR和大数据分析技术。系统能够实时监测和管理车站，提高运营效率和生产效率。 | |||
| 2、数据驱动决策：通过各个模块之间的数据共享和分析，为运营人员和管理人员提供了准确的数据支持。运行驾驶舱实时展示车站情况，智慧运行分析乘客流量，智慧维护监测设备状态等，这些数据能够帮助决策者做出科学、准确的决策。 | ||||
| 3、综合集成优势：系统将多个模块集成到一个系统中，实现了全面、一体化的车站管控。这种综合集成的优势，使得运营人员能够更加直观地了解和掌握车站整体工况，提高工作效率和准确性。 | ||||
| 4 | 城市智慧公交运营管理 | 城市智慧公交运营管理解决方案基于城市现有公交调度系统、公交ERP管理系统、公交移动办公系统及公交车场站系统等，通过CWOS平台能 | 1、操作系统：CWOS | |
| 2、功能应用：公交智能调度、疲劳驾驶实时预警、乘车人员交通出行量分析、刷脸乘车、公交轨迹分析 | 1、实现三位一体联动：实现了公交车、车站与调度后台的三位一体综合联动。 | |||
| 2、提升公共交通安全：实时检测公交车辆情况， |
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| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 解决方案 | 力赋能，提升城市公共交通感知实时性和分析精准度，助力降低城市公交管理成本、提升车辆及驾乘人员安全和服务质量，实现运营的高效和精细化管理。 | 3、自研智能 AIoT 设备：车载摄像机、麦克风阵列 | ||
| 4、第三方产品：DMS 终端、5G 终端等 | 根据司机自身规范、乘客异常行为进行实时预警。 | |||
| 3、优化发车调度：基于车辆实时轨迹、车站候车人数、车内乘客数据进行动态发车调度。 | ||||
| 4、更科学的线路规划：基于 AI 技术的新一代精准交通出行量分析，提升轨迹规划科学性。 |
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。
云从科技智慧金融综合解决方案概览
云从科技集团股份有限公司2025年年度报告摘要
报告期内，云从科技智慧金融领域综合解决方案主要如下：
| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 数字化身份认证解决方案 | 数字化身份认证解决方案基于以客户为中心的服务理念，通过人脸、语音、指纹、指静脉、声纹、虹膜等多种生物识别技术对客户信息进行采集和分析，结合云从科技算法建立 AI 用户体系，广泛应用于系统登录鉴权、重要业务授权核验、自助服务登录认证、VIP 用户识别等场景；解决了过往人证不一致、账号密码他用、违规授权、非授权或提供给他人使用等身份核验问题。 | 1、操作系统：集成生物识别平台 | |
| 2、功能应用：各类业务的身份认证功能 | ||||
| 3、自研智能 AIoT 设备：各类相机模组、AI 智能相机、刷脸支付终端等 | ||||
| 4、第三方产品：方案集成指纹仪、指静脉等生物特征采集设备 | 1、增强交易安全，降低交易成本：多模态生物识别解决了在业务拓展和行内流程管理中身份鉴别和授权问题。 | |||
| 2、方案成熟稳定：方案成熟，市场认可度较高，上线至今已服务包括六大国有银行在内的超过 100 家银行为代表的金融机构。 | ||||
| 2 | 业务合规与智能稽核解决方案 | 业务合规和智能稽核解决方案针对金融机构常见的双录场景，例如身份不一致、营销双方不在视频范围内、第三方闯入、营销话术不合规、客户申购意愿不明确等，通过昆仑平台与智能双录设备的搭配，实现智能化稽核和快速生成分析报告，为金融业务合规和提升服务质量提供依据，同时减轻工作人员对双录视频审核的工作压力。 | 1、操作系统：集成生物识别平台 | |
| 2、功能应用：合规稽核 | ||||
| 3、自研智能 AIoT 设备：柜面双录独立式设备终端 | 1、稽核效率提升：传统人工审核方式效率低下，智能稽核方案大幅提升金融业务合规审核效率。 | |||
| 2、合规检测覆盖面广：传统合规稽核只能采用人工抽检，智能稽核方案可实现大面积覆盖，降低合规风险。 | ||||
| 3 | 网点智能化升级解决方案 | 网点智能化升级解决方案综合运用人工智能、大数据、云计算、物联网等技术，实现银行网点业务流程的数字化重构和网点的智能化运营，提升网点的服务效能，改善用户体验，促进多渠道融合，助力银行网点从传统的交易中心向展示中心、体验中心、营销中心转变， | 1、操作系统：集成生物识别平台 | |
| 2、功能应用：互动展示体验、咨询引导、精准营销、客流轨迹分析、网点运营分析等智慧网点能力； | ||||
| 3、自研智能 AIoT 设备：智能识别相机、智能分析盒，内嵌云从摄像机模组的机具设备等 | 1、算法精准度高：采用云从科技视频结构化算法框架，算法自主研发、准确率高、鲁棒性强。 | |||
| 2、一站式交付能力：具备网点转型升级的整体设计规划和软硬件一体的产品、平台交付能力。 | ||||
| 3、丰富的智慧网点实施案例：在全国多个地区都有网点智能化升级的落 |
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| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 以客户为中心，重塑网点价值。 | 地，可以针对不同规模和阶段的银行对网点的差异化需求进行特色设计。 | |||
| 4 | 非接触远程服务解决方案 | 非接触远程服务解决方案从底层的音视频基础平台，到上层的全栈 AI 能力的集成，提供了全景双录、AI 自助双录等多种能力，并通过身份核验、电子签名、语音质检等多种方式智能匹配监管需求，实现业务留痕。助力银行通过线上渠道和客户建立直接联系，确保金融服务顺利通畅地进行，提升客户服务体验，还可以进行私域化流量运营，提升银行的综合营销能力 | 1、操作系统：集成生物识别平台； | |
| 2、功能应用：提供全景双录、自助双录等远程银行业务监管功能； | ||||
| 3、第三方产品：支持各类视音频接入 | 1、全栈的 AI 能力：具备从视频到语音、语义，多模态的 AI 智能识别和分析能力。 | |||
| 2、端到端的解决方案：支持一体化部署方案，也可以和已部署的第三方音视频平台集成。 | ||||
| 3、灵活的私有化部署方式：支持分布式高可用的私有化集群部署，可弹性扩容，支持算法版本的动态管理。 | ||||
| 5 | 云之盾金融 AI 反欺诈解决方案 | 云从科技新一代活体安全产品，通过整合移动端安全核验、后端防 hack 算法、业务安全策略，帮助客户建立多层次防护体系，提升安全水平。云之盾产品相较于原有的活体检测产品有跨越式的提升。 | 1、操作系统：动作活体； | |
| 2、功能应用：云之盾（组件/平台）产品提供在 App、小程序、PC 端的活体检测、假体识别，防范面具、图像、视频、注入、劫持、深伪图等攻击手段 | 提升系统反欺诈能力：传统交易反欺诈系统提供商均不是生物识别系统供应商，无法做到结合生物识别算法+行为数据的防控；该方案针对 AI 反欺诈的场景（账户安全防护），依靠活体防攻击的经验，沉淀出一套和交易反欺诈系统不一样的规则和阈值。 | |||
| 6 | 数字员工解决方案 | 为金融客户提供基于企业微信，结合 AI 及机器自动化将公域流量向私域流量转化，并实现客户差异化、精准化、智能化的持续营销管理平台，解决客户营销人员不足、产品同质化和信息不对称等问题，打通线上线下营销渠道。 | 应用产品：基于数字员工平台，提供自动营销、客群管理、营销和渠道管理以及营销分析的能力。 | 1、零售客群全量增长：通过自动化形式提高触达面，整个营销过程中自动触发，活动之间相互导流，提升流量使用效率； |
| 2、全量客群触达：通过数字员工及数字助理，数字员工与人工结合、相辅相成，实现全量客户覆盖及触达，实现最优成本； | ||||
| 3、全程智能营销：依托流程配置实现自动化智能 |
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| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 营销，以大数据和人工智能等技术为基础，通过建立 360 度用户画像体系及精准营销模型，实现千人多面的模型驱动营销； | ||||
| 4、数据化决策支持：在营销的每个环节可进行数据埋点及采集，通过数据分析为产品、运营及领导决策提供更多维度的数据支撑，有效提高营销转化率及运营管理水平。 |
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，把握商业场景人一货一场关键基点，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。
云从科技智慧商业综合解决方案概览
报告期内，云从科技智慧商业领域综合解决方案主要如下：
| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 智慧购物 | 购物中心解决方案针对购物中心内的各细 | 1、操作系统：轻舟平台 | 1、线下流量数字化：结合线下购物中心场景，将商场流 |
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| 序号 | 名称 | 方案概述 | 方案构成 | 方案优势 |
|---|---|---|---|---|
| 中心解决方案 | 分场景提供一体化解决方案，帮助商业地产运营者进行线下流量导入、数据分析、运营决策；帮助入驻门店商家新增引流入口，实现线下精准营销；同时提供购物中心内智能导航、反向寻车等便捷服务，帮助顾客获取更好的服务体验。 | 2、功能应用：商业地产线下流量数据采集分析、智能广告推荐分流、购物小票智能积分、反向寻车 | ||
| 3、自研智能 AIoT 设备：各类智能相机、热力分析边缘盒子等 | ||||
| 4、第三方产品：地磁导航专业软件、广告屏、导航屏、机器人等设备 | 量数字化，打破购物中心客流速雾，让运营者对到场客户不再陌生。 | |||
| 2、运营数字化：为运营者提供有效数据支撑，提升商业决策（营销活动、目标客户定位、租金策略等）科学性。 | ||||
| 3、客户体验：为顾客提供精准营销及个性化服务（室内导航、反向寻车等），最大化客户价值。 | ||||
| 2 | 智慧商业连锁解决方案 | 基于轻舟平台和零售行业经验，帮助零售连锁门店快速实现数字化、智能化，全方位重构“人、货、场”要素，生成全面细致的业务分析报表，辅助决策者洞察客户的行为特征，为准确高效的决策提供依据。同时提供一站式自助式的云端智能巡店功能超市，帮助客户定义行业化、个性化的智慧门店。 | 1、操作系统：轻舟平台 | |
| 2、功能应用：客流统计分析、区域热力分析、营销话术分析、收银规范检测、货架缺货检测提醒等 | ||||
| 3、自研智能 AIoT 设备：各类智能相机 | 1、低成本获取 AI 应用：云+端架构，以最小的门店终端投入，实现零售门店日常运营数字化，智能化，适合规模投入部署。 | |||
| 2、量身定制智慧门店：提供数十种云智能巡店功能，客户通过选择服务，可个性化定义智能门店。 | ||||
| 3、持续服务：功能及核心算法云化，实现门店零投入的功能算法持续升级。 | ||||
| 3 | 智能货柜解决方案 | 实现智能货柜的运营。包括对接智能货柜，接收上传视频流并进行存储、播放，提供运营平台对商品 SKU、货柜、运营商进行管理并对 AI 无法识别的购物行为进行视频审核并对接支付系统。同时对接训练平台，通过设备管理平台把训练好的模型下发到货柜（模组） | 1、操作系统：CWOS（银河 AI 人工智能平台含视觉模组） | |
| 2、应用功能：提供货品云端识别、人工审核平台、货柜管理、商品管理、交易查询、监控运维、模型训练等功能 | 1、支持多样化的商品形态，自由布货，极大降低运营成本 | |||
| 2、高准确率的商品识别，更低的人工审核比例以及每单交易成本 |
2.2.5 泛AI领域综合解决方案
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在泛AI领域，公司基于人机协同操作系统（CWOS）及从容多模态大模型强大的底座能力，全面赋能千行百业的智慧化转型。自上市以来，公司在泛AI领域持续深耕，深度结合各垂直行业特性研发综合解决方案，为公司业务的长期高质量发展进行前瞻性布局。
2025年，公司在产品形态创新与产业生态落地方面取得了全面突破：在硬件与基础设施端，公司顺应软硬一体化趋势，推出了集高性能算力与先进AI技术于一体的大模型训推及智用一体机产品。该产品成功适配了当前多款主流的国产开源大模型与国产AI基础软硬件底座，大幅降低了各行业应用大模型的部署门槛与算力成本。在行业应用与智能体（AI Agent）落地端，公司将技术深度嵌入客户核心业务流程，携手多个领域的头部企业打造了产业智能化标杆。例如，在工程设计领域，公司联合头部工程技术企业构建了行业领先的数字化智能辅助与知识审核体系；在智能制造领域，公司为大型制造企业量身定制了覆盖生产、质控、运维等全业务环节的多智能体协同系统，打造了企业专属的“数字专家团”，推动工业大模型应用从单点辅助向系统化协同迈进。
未来，公司将持续发挥自身在多模态融合、人机协同等关键技术领域的深厚优势，依托沉淀多年的AI核心技术闭环与安全可控的算力体系，加速孵化并落地更多具备高商业价值的行业AI智能体，赋能更广泛的实体企业实现数智化转型与高质量发展。
2.2 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，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
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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、Intel、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
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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。
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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。
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2.3 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
当前，人工智能行业正处于国家战略高度重视与政策密集催化的历史性机遇期。从宏观顶层设计来看，国家正全方位推动人工智能技术与实体经济的深度融合，政策导向已从早期的单纯鼓励技术研发，全面转向构建产业生态与推动规模化商业应用。根据《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中的明确部署，我国将全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、民生保障等相结合，抢占人工智能产业应用制高点。在具体的落地目标上，根据国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，我国设定了明确且可量化的时间表：到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超 70%；到2030年，该普及率将超过 90%，智能经济将成为我国经济发展的重要增长极；最终到2035年，我国将全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。这一系列顶层规划为人工智能行业的长期演进提供了清晰的指引。
在产业标准化和具体应用落地方面，国家部委及各级地方政府的配套政策正在加速出台并形成政策合力。国家网信办、国家发改委、工信部等多部门此前联合印发了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，致力于加快形成引领人工智能产业高质量发展的标准体系，促进产业全球化发展。同时，全国工业和信息化工作会议明确提出推进“人工智能+制造”专项行动，培育一批重点行业智能体和智能原生企业。在地方层面，各级政府积极抢抓发展机遇。北京、上海、广东等地聚焦打造人工智能产业生态集聚区，引导各类资源向产业创新集聚，出台技术人才优惠政策，优化产业发展环境；河北、山西、贵州等地重点推进算力基础设施建设，聚焦算力节点布局、智算中心搭建及用算成本降低，夯实产业发展根基；天津、辽宁、山东等地着力攻关工业AI核心技术，重点突破芯片/操作系统国产化、大模型研发、机器人控制等关键领域；河南、浙江等地则侧重AIGC技术场景赋能，推动AI全面覆盖、制造业智能化改造及中小企业数字化赋能。此外，监管层面坚持“发展与安全并重”的包容审慎基调，国家网信办等部门出台的《生成
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式人工智能服务管理暂行办法》等文件，规范了数据合规、算法备案等全流程，在保障数据与网络安全的前提下，为人工智能技术的普惠化和商业化应用奠定了坚实的法治基础。政策、技术与商业之间正形成良性的联动反馈闭环，驱动行业实现螺旋式跃升。
1.1.2 行业发展情况
人工智能行业目前已跨越技术验证和单点试用的萌芽期，正大步迈入规模化应用与商业价值兑现的新阶段。行业整体规模呈现出爆发式增长态势，根据官方机构及相关政府部门公布的数据，2025年我国人工智能核心产业规模已超过1.2万亿元，企业数量突破6,200家，中国开源大模型下载量位居全球第一，规上制造业企业人工智能技术应用普及率更是超过了 30%。从全球视野来看，市场需求同样呈现指数级扩张，依据全球知名研究机构Counterpoint Research的最新报告预测，全球生成式AI的消费支出将从2023年的2,250亿美元大幅增长至2030年的6,990亿美元，复合年增长率（CAGR）高达 21%。同时，根据国家发展改革委的预期目标，到“十五五”期末，人工智能相关产业规模预计将增长到十万亿元以上，彰显了极其广阔的市场空间。
在技术演进层面，大模型行业已从单纯的“参数规模竞赛”全面转向“干活能力”的竞争，多模态融合与智能体（Agent）技术成为核心驱动力。底层技术正从依赖规则驱动、数据驱动，向具备强大逻辑推理与自主工具调用能力的通用智能体进化。特别是AI Agent正取代传统的对话式Chatbot，成为新一代人机交互界面与主流应用形态。Agent能够实现从“理解用户意图”到“感知-规划-行动”闭环执行的跨越，深入到企业的工作流中。全球科技巨头正在加码布局，国内各大互联网与科技厂商也纷纷推出企业级Agent平台与产品。根据IDC（国际数据公司）的预测数据，全球活跃Agent的数量将从2025年的约2,860万，快速攀升至2030年的22.16亿，五年复合增长率达 139%，标志着“智能体时代”的全面到来。
在商业化落地方面，AI应用正从概念验证全面迈向真实价值创造，B端与C端市场共振。在企业级市场，得益于明确的投资回报率考量，AI技术率先在金融、医疗、工业制造、软件编程等具备高度结构化数据和明确业务痛点的领域实现规模化渗透。例如，具备深厚行业Know-How的企业将AI融入ERP、CRM等核心系统，打造行业专属的垂直模型与智能体，大幅提升了生产协同效率。在消费级市场，各大厂商正通过将大模型接入搜索引擎、办公软件、电商、医疗健康等生态，打造超级入口，成功验证了用户在严肃场景下强烈的AI交互需求。随着应用渗透率和任务复杂度的提升，Token消耗量迎来了指数级跃升，进一步催生了庞大且刚性的算力基础设施需求，推动了“算力-模型-应用”全产业链的高景气繁荣。
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1.2 公司所处行业的基本特点
人工智能及大模型应用行业具备典型的高技术壁垒、深产业融合、算力密集以及注重商业化闭环等基本特征。
第一，行业具有极高的技术与数据双重壁垒。随着通用大模型基础能力的逐渐普惠化，行业竞争的核心壁垒已显著下沉至“行业 Know-How”与“专有数据资产”。通用模型难以低成本且高精准地覆盖特定行业（如医疗、金融、工业制造等）的长尾知识与隐性经验要求。因此，能够将垂直领域的复杂业务逻辑转化为专用 AI 模型或 Agent 的企业，将具备极强的不可替代性。企业级客户往往要求 AI 系统与内部现有的复杂工作流（如权限管理、财务流、审批流）深度集成，这种强耦合特性不仅考验 AI 企业的工程化落地能力，也为先发企业构筑了极高的客户转换成本与生态护城河。
第二，行业表现为算力高度密集与技术快速迭代。人工智能是典型的资金与技术双密集型产业。大模型的预训练、微调以及日常的推理服务均需要海量的智能算力支撑。尽管随着算法优化（如混合专家架构 MoE、稀疏激活等）使得单位推理成本有所降低，但由于 AI Agent 需要自主执行多步骤、长上下文的复杂任务，单次任务及全局的 Token 消耗量呈现出爆发式增长，导致整体算力成本消耗依然巨大。为了维持核心技术优势，行业内企业必须在底层算法创新、多模态技术研发以及算力基础设施上保持持续且高额的资本开支。技术的非线性进化要求企业具备极强的前瞻性技术判断力与人才储备，任何在技术路线上的滞后都可能导致市场份额的快速流失。
第三，商业化效率与价值创造成为行业现阶段的核心考核指标。有别于发展初期市场对技术概念的狂热，当前的人工智能行业已进入商业化深耕期，客户与资本市场的关注点已回归现实。在企业级市场，客户不再单纯为前沿概念买单，而是高度关注 AI 应用能否带来可量化的业务价值，如明确的成本节约、收入增长或流程效率提升。这种从“技术叙事”向“盈利拐点、收入质量及毛利率改善”的转变，要求 AI 企业必须从提供通用 API 接口，转向提供能够切实解决具体场景痛点的端到端解决方案。能够有效跨越数据孤岛、突破业务边界并跑通商业闭环的企业，才能在激烈的市场竞争中获取稀缺性溢价。
第四，行业发展受到严格的数据安全与合规治理约束。在 AI 全面赋能千行百业的进程中，网络安全、数据隐私保护及伦理合规成为悬在行业上方的关键约束条件。尤其在政务、医疗、金融等高敏感度行业，数据出境和调用第三方云服务面临严格的监管限制。这使得企业客户对私有化部署、行业专有云以及本地化算力的需求日益增长。同时，人工智能系统在实际应用中可能存在
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的算法幻觉与偏见，也要求企业必须建立完善的 AI 治理与风险防范框架。平衡技术创新与合规监管、降低本地化部署的高昂成本，是当前人工智能企业在拓展中大型政企客户时必须攻克的核心挑战。
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
人工智能平台是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及全面实施“人工智能+”行动的关键领域之一。随着新一代大语言模型及多模态大模型的快速演进，产业的核心主题已从追求单一的规模扩张转向构建混合专家（MoE）架构、全模态化演进以及复杂推理能力的跃升。因此，支持超大规模异构算力集群（如CPU/GPU/NPU融合）的高效训练与推理调度平台（AI Infra），已成为构建AI平台竞争门槛的关键因素。算力算法平台通常以开源软件为基础进行研发，包含算力资源调度引擎、算法仓库和配套的数据平台，可以实现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。知识中台致力于将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，行业客户对智能化升级的解决方案提供商提出了更高的要求，期望解决方案提供商不仅具备强大的AI技术能力，而且对行业应用场景有深刻的理解，能够提供具有前瞻性和高性价比的综合解决方案。总体而言，人工智能解决方案在海量数据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展现出了技术门槛。
数据智能解析及数据治理的主要技术涵盖了人脸识别、全量视频结构化、自然语言理解、OCR等，技术的核心在于实现全链路（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中的实战效果，已成为主流AI厂商技术实力竞争的关键。目前，行业客户的需求已经从最初的“数据可被解析”逐步演变为“数据准确解析+数据可治理”，这对解决方案供应商提出了更高的要求。
知识计算及智能服务的核心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。
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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的智能化程度是技术竞争的核心。
数字化身份认证需要满足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的要求。
(2). 公司所处的行业地位分析及其变化情况
自成立以来，公司一直专注于人工智能技术的深入研究及其广泛应用。随着技术的持续发展和市场的不断扩张，公司在行业内的地位与影响力实现了稳步提升。
2.1 技术创新
在人工智能核心技术研发领域，公司持续筑牢底层技术根基。自主研发的人机协同操作系统（CWOS）作为面向通用人工智能（AGI）的增长操作系统，全面支撑各产业的智能化升级。该系统融合了业务数据、硬件设备及软件应用，为客户提供全方位的信息化、数字化及智能化服务。
报告期内，公司围绕多模态融合与人机协同深化技术迭代，其新一代“从容多模态大模型”在多模态对齐、高阶推理及长上下文建模等领域实现核心技术突破，首创融合DPO（直接偏好优化）与GRPO（生成式奖励优化）的双重对齐技术，无需依赖奖励模型即可实现类人化推理决策。凭借卓越的创新实力，公司在2025年荣获了财联社“年度最具影响力企业新势力人工智能企业”以及非凡产研“2025 CHINA AI 100”等多项重磅荣誉，技术创新实力再获业界高度认可。
2.2 技术突破
公司在传统视觉领域始终占据领先地位，并在大型模型研究方面取得了显著成就。研发团队持续致力于新技术的探索与开发，不仅在国际权威数据集上刷新了纪录，而且在实际应用中也彰显了卓越的竞争实力。这些成就为公司在人工智能领域的领先地位提供了坚实的基础。报告期内，公司自主研发的从容大模型（CongRong-v2.0）在第三方权威开放评测平台OpenCompass发布的全球多模态综合评估榜单中，以80.7分的优异综合成绩跃居全球第一位。
2.3 技术应用
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在拓展行业解决方案方面，公司进一步巩固了其在人工智能领域的地位。基于CWOS，公司为智慧治理、智慧出行、智慧金融、智慧商业以及泛AI等多个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。
报告期内，公司深化与华为等龙头企业的战略合作，推出集高性能算力与模型能力于一体的“从容大模型智用一体机”；同时在武汉国家网安基地成功打造了全国首个基于可信数据空间的“可控训练场”，为千行百业筑牢算力与安全根基。应用层面，公司通用AI智能体平台等多项技术深入赋能智慧金融、智慧治理、智慧物流等垂直领域，成功助力天津港部署全球首个港口大模型PortGPT，大幅提升货物调度效率。凭借在规模化落地及商业价值创造上的杰出表现，公司连续两年蝉联“胡润中国人工智能企业50强”，并斩获“全国人工智能高价值应用场景示范企业TOP50”及“AIoT视觉技术创新突破奖”等多项产业大奖。
(3). 报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
报告期内，全球新一轮科技革命和产业变革深入演进，人工智能作为新质生产力的核心引擎，正加速重构千行百业。2025年，我国正式迈入“人工智能+”规模化应用新阶段。
在新技术与新产业发展方面，大模型技术路径在2025年进一步收敛并走向深化，产业核心从单纯的参数规模扩张转向了多模态融合、深度推理算法以及智能体能力的全面提升。以混合专家（MoE）为代表的高效架构成为行业主流，国内开源大模型性能实现跨越式突破，部分头部模型在调用量上甚至首次超越了海外主流模型，国产大模型在全球开源生态中的影响力显著增强。伴随模型能力的跃升与长文本、复杂任务需求的增加，底层Token消耗呈现出指数级增长，进而引发了全球范围内智算基础设施建设的高潮。国内主要互联网与科技巨头在2025年的资本开支大幅增加，据IDC预测，到2028年，中国智能算力规模将达到2,781.9EFLOPS，2023-2028年期间的年复合增长率预计高达 46.2%。庞大的算力需求叠加地缘政治背景，为国产算力芯片的突围提供了历史性机遇，国产算力在单卡性能、超节点架构、生态兼容与产能上全面加速替代，构筑了坚实的底层技术支撑平台。
在新业态与新模式方面，2025年被业界视为智能体（Agent）全面爆发与商业化落地的元年。人工智能应用正在从被动响应的对话工具，向具备感知、规划与行动闭环能力的“数字员工”演进。在B端市场，企业级AI应用加速落地，基于多智能体协作的垂直行业解决方案层出不穷，商业模式也从传统的软件订阅拓展至按调用量付费甚至按业务结果付费等多种创新形态。在C端
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市场，AI大模型正深度内化于手机、PC、智能眼镜等新一代智能终端，成为连接数字世界与物理世界的全新流量入口。
展望未来发展趋势，人工智能产业将沿着算力基础设施化、模型平台化、应用泛在化与智能体化的方向持续演进。未来三到五年，在“十五五”规划及自主可控战略的指引下，“人工智能+”将从单点技术验证走向全域系统性赋能，全面融入制造、金融、政务、交通等实体经济的各个环节。一方面，以端云协同为特征的智能大生态将逐步成型，推动传统图形用户界面（GUI）向自然语言与意图驱动的交互范式升级；另一方面，国产算力体系、高质量数据集建设以及AI安全治理标准将进一步完善，为行业的数字化与智能化转型提供安全、可靠、高效的底座保障。
3、公司主要会计数据和财务指标
3.1 近3年的主要会计数据和财务指标
单位：元 币种：人民币
| 2025年 | 2024年 | 本年比上年增减(%) | 2023年 | |
|---|---|---|---|---|
| 总资产 | 1,230,001,455.40 | 1,982,248,295.74 | -37.95 | 2,748,521,233.94 |
| 归属于上市公司股东的净资产 | 732,694,152.44 | 1,117,920,154.81 | -34.46 | 1,622,776,936.30 |
| 营业收入 | 500,598,522.34 | 397,684,607.77 | 25.88 | 628,122,118.15 |
| 扣除与主营业务无关的业务收入和不具备商业实质的收入后的营业收入 | 496,245,825.70 | 396,788,133.31 | 25.07 | 626,799,517.60 |
| 利润总额 | -573,849,149.32 | -708,525,376.44 | 不适用 | -654,690,410.25 |
| 归属于上市公司股东的净利润 | -555,609,808.04 | -695,687,560.64 | 不适用 | -643,457,156.38 |
| 归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润 | -654,381,996.36 | -722,323,870.76 | 不适用 | -688,879,824.41 |
| 经营活动产生的现金流量净额 | -80,651,462.19 | -307,051,752.30 | 不适用 | -239,748,686.02 |
| 加权平均净资产收益率(%) | -59.84 | -51.37 | 减少8.47个百分点 | -35.04 |
| 基本每股收益(元/股) | -0.54 | -0.67 | 不适用 | -0.62 |
| 稀释每股收益(元/股) | -0.54 | -0.67 | 不适用 | -0.62 |
| 研发投入占营业 | 43.73 | 119.26 | 减少75.53个百分 | 91.97 |
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3.2 报告期分季度的主要会计数据
单位：元 币种：人民币
| | 第一季度
(1-3月份) | 第二季度
(4-6月份) | 第三季度
(7-9月份) | 第四季度
(10-12月份) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 营业收入 | 37,233,234.47 | 131,752,366.11 | 186,205,330.43 | 145,407,591.33 |
| 归属于上市公司股东的净利润 | -123,934,878.06 | -105,882,907.74 | -79,737,466.66 | -246,054,555.58 |
| 归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润 | -129,388,407.34 | -119,054,160.17 | -151,718,089.89 | -254,221,338.96 |
| 经营活动产生的现金流量净额 | -15,764,129.91 | -14,491,231.06 | 61,513,942.19 | -111,910,043.41 |
季度数据与已披露定期报告数据差异说明
□适用 √不适用
4、股东情况
4.1 普通股股东总数、表决权恢复的优先股股东总数和持有特别表决权股份的股东总数及前10名股东情况
单位：股
| 截至报告期末普通股股东总数(户) | 47,984 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 年度报告披露日前上一月末的普通股股东总数(户) | 46,860 | ||||||
| 截至报告期末表决权恢复的优先股股东总数(户) | 0 | ||||||
| 年度报告披露日前上一月末表决权恢复的优先股股东总数(户) | 0 | ||||||
| 截至报告期末持有特别表决权股份的股东总数(户) | 1 | ||||||
| 年度报告披露日前上一月末持有特别表决权股份的股东总数(户) | 1 | ||||||
| 前十名股东持股情况（不含通过转融通出借股份） | |||||||
| 股东名称 | |||||||
| (全称) | 报告期内 | ||||||
| 增减 | 期末持股数 | ||||||
| 量 | 比例 | ||||||
| (%) | 持有有限售 | ||||||
| 条件股份数 | |||||||
| 量 | 质押、标记 | ||||||
| 或冻结情况 | 股东 | ||||||
| 性质 | |||||||
| 股份 | |||||||
| 状态 | 数量 | ||||||
| 常州云从信息科技有限公司 | 0 | 205,107,480 | 19.75 | 205,107,480 | 无 | 0 | 境内非国有法人 |
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| 宁波梅山保税港区云逸众谋投资管理合伙企业（有限合伙） | -5,073,816 | 25,532,821 | 2.46 | 0 | 无 | 0 | 其他 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 新理益集团有限公司 | -115,759 | 16,339,707 | 1.57 | 0 | 无 | 0 | 境内非国有法人 |
| 新余杰翱科技发展合伙企业（有限合伙） | -750,000 | 15,685,482 | 1.51 | 0 | 无 | 0 | 其他 |
| 广州大昊创业投资合伙企业（有限合伙） | -3,070,097 | 15,236,589 | 1.47 | 0 | 无 | 0 | 其他 |
| 广州高丛创业投资合伙企业（有限合伙） | -3,568,046 | 14,738,640 | 1.42 | 0 | 无 | 0 | 其他 |
| 宁波梅山保税港区释天创业投资合伙企业（有限合伙） | -5,129,272 | 13,670,893 | 1.32 | 0 | 无 | 0 | 其他 |
| 佳都科技集团股份有限公司 | -24,828,536 | 12,115,547 | 1.17 | 0 | 无 | 0 | 境内非国有法人 |
| 国投证券股份有限公司－博时上证科创板人工智能交易型开放式指数证券投资基金 | 10,798,039 | 10,798,039 | 1.04 | 0 | 无 | 0 | 其他 |
| 招商银行股份有限公司－南方中证1000交易型开放式指数证券投资基金 | 2,696,184 | 9,546,262 | 0.92 | 0 | 无 | 0 | 其他 |
| 上述股东关联关系或一致行动的说明 | 广州高丛创业投资合伙企业（有限合伙）与宁波梅山保税港区释天创业投资合伙企业（有限合伙）的执行事务合伙人均为姚志强。除上述说明外，公司未知其他股东是否存在关联关系或一致行动的情形。 | ||||||
| 表决权恢复的优先股股东及持股数量的说明 | 无 |
存托凭证持有人情况
□适用 √不适用
截至报告期末表决权数量前十名股东情况表
√适用 □不适用
单位:股
| 序号 | 股东名称 | 持股数量 | 表决权数量 | 表决权比例 | 报告期内表决权增减 | 表决权受到限制的情况 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 普通股 | 特别表决权股份 | ||||||
| 1 | 常州云从信息科技有限公 | 205,107,480 | 1,230,644,880 | 59.62% | -0.05% | 无 |
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| 司 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 宁波梅山保税港区云逸众谋投资管理合伙企业(有限合伙) | 25,532,821 | 25,532,821 | 1.24% | -0.25% | 无 | |
| 3 | 新理益集团有限公司 | 16,339,707 | 16,339,707 | 0.79% | -0.01% | 无 | |
| 4 | 新余杰翱科技发展合伙企业(有限合伙) | 15,685,482 | 15,685,482 | 0.76% | -0.04% | 无 | |
| 5 | 广州大昊创业投资合伙企业(有限合伙) | 15,236,589 | 15,236,589 | 0.74% | -0.15% | 无 | |
| 6 | 广州高丛创业投资合伙企业(有限合伙) | 14,738,640 | 14,738,640 | 0.71% | -0.17% | 无 | |
| 7 | 宁波梅山保税港区释天创业投资合伙企业(有限合伙) | 13,670,893 | 13,670,893 | 0.66% | -0.25% | 无 | |
| 8 | 佳都科技集团股份有限公司 | 12,115,547 | 12,115,547 | 0.59% | -1.20% | 无 | |
| 9 | 国投证券股份有限公司一博时上证科创板人工智能交易型开放式指数证券投资基金 | 10,798,039 | 10,798,039 | 0.52% | 0.52% | 无 | |
| 10 | 招商银行股份有限公司一南方中证1000交易型开放式指数证券投资基金 | 9,546,262 | 9,546,262 | 0.46% | -0.05% | 无 | |
| 合计 | / | 133,663,980 | 205,107,480 | 1,364,308,860 | 66.10% | / | / |
4.2 公司与控股股东之间的产权及控制关系的方框图
√适用 □不适用
4.3 公司与实际控制人之间的产权及控制关系的方框图
√适用 □不适用
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4.4 报告期末公司优先股股东总数及前10名股东情况
□适用 √不适用
5、公司债券情况
□适用 √不适用
第三节 重要事项
1、公司应当根据重要性原则，披露报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。
报告期内，公司实现营业收入 50,059.85 万元，同比增长 25.88%；归属于上市公司股东的净利润为 -55,560.98 万元，亏损同比收窄 20.14%；扣除非经常性损益后归属于母公司股东的净利润亏损为 -65,438.20 万元，同比收窄 9.41%；经营活动产生的现金流量净额为负，现金净流出减少 73.73%。
2、公司年度报告披露后存在退市风险警示或终止上市情形的，应当披露导致退市风险警示或终止上市情形的原因。
□适用 √不适用