拓尔思 300229

报告期内,公司紧扣人工智能产业发展浪潮,以“决策智能”为核心发展方向,依托三十余年自然语言处理、知识图谱等核心技术积累,持续加大行业大模型研发投入,加速拓天大模型技术落地与场景应用推广,深化人工智能、大数据技术在数字政府、融媒体、金融科技、数字企业、公共安全等优势领域的融合创新。

公司率先实现大模型与各行业传统业务的深度耦合,助力客户实现体验提升、风险管控、降本增效的核心目标,持续巩固技术壁垒与市场领先优势,全面推进商业模式向大模型赋能的认知智能服务转型,为公司长期高质量发展筑牢根基。

本报告期内,公司无新增重要非主营业务。

（一）人工智能产品决策智能作为人工智能应用发展的核心前沿,是实现机器从“感知”到“理解”再到“自主决策”的关键跨越,成为全球科技界的核心探索方向。

李飞飞曾指出“认知智能的突破将重构人机协作的底层逻辑,让AI真正具备解决复杂现实问题的能力”,马斯克亦强调“真正的人工智能必然是拥有认知能力的智能体,而非单纯的信息处理工具”,Palantir创始人AlexKarp在2025年最新演讲中更是提出“认知智能作为双用途核心技术,已成为全球科技竞争与产业升级的关键抓手”。

全球决策智能发展已步入场景落地阶段,以Palantir为代表的企业正将认知智能技术深度融合于政务、安全、金融等领域,实现从数据挖掘到智能决策的全链路赋能,头部科技企业均加大研发投入,推动认知智能技术与实体经济的快速结合。

国内决策智能产业迎来黄金发展期,在政策支持与技术创新双重驱动下,行业整体呈现“技术迭代加速、场景应用深化、生态体系完善”的特征,AI大模型作为决策智能的核心载体,市场规模保持高速增长,成为数字经济发展的重要引擎。

作为国内决策智能领域的先行者,公司构建了覆盖底座、平台、应用三层的全栈认知智能产品体系,涵盖从数据采集、汇聚、存储检索到数据治理、动态本体、AI大模型、智能体平台的全链路能力,为金融、能源、企业、媒体、政务、网信、公安、特种等行业提供端到端的决策智能赋能。

1、底座底座层由数据资产与拓天大模型两大核心构成,共同为上层认知智能应用提供“燃料”与“引擎”。

其中,数据资产定位为高质量、多模态、可运营的AI训练资源底座和行业应用场景核心数据资源,拓天大模型定位为深耕垂直行业的专用大模型基座。

数据资产：作为公司认知智能体系的“燃料层”,数据资产的核心价值在于为大模型预训练、行业专属语料销售及多模态模型训练提供高质量、高密度的数据支撑。

公司已构建超6,000亿条多模态数据资源,经标准化清洗与Token化处理,形成超200万亿Token的高质量语料池。

在金融风控、舆情监测、开源情报等核心应用场景中,公司数据资产为行业场景智能体提供精准的行业上下文与实时动态信息,显著提升模型输出准确性与业务适配能力。

拓天大模型：作为公司认知智能体系的“引擎层”,拓天大模型定位为深耕政务、金融、媒体、公共安全等垂直行业的专用大模型基座,核心价值在于为上层智能体应用提供高性价比、高安全性的行业AI能力。

模型已完成与华为昇腾、寒武纪、海光等主流国产化GPU厂商的深度适配。

在不同行业应用场景中,拓天大模型实现规模化落地,具备行业知识深度耦合、业务规则精准执行、私有化安全部署三大核心优势,成为驱动行业智能体的可靠动力核心。

2、平台平台层由数据治理平台、动态本体平台、智能体平台三大核心引擎构成,分别承担数据资产化、知识语义化、能力智能化的关键职能。

数据治理平台：定位为从多源异构数据采集、汇聚到高质量AI就绪数据的全链路加工与治理中心。

其核心价值在于将分散、原始、多模态的数据资源转化为标准化、可计量、可追溯的高价值数据资产,为上层认知智能应用提供坚实的数据底座。

平台深度融合海蜘分布式采集系统、海聚大数据融合系统、海贝全文搜索/向量/图数据库、数据中台及高质量数据构建系统等核心产品,形成覆盖“采—聚—存—管—用”的全流程闭环。

通过上述能力的系统集成,数据治理平台为行业大模型训练与智能体应用提供源源不断的高质量“燃料”。

动态本体平台：定位为业务语义建模与知识表示系统。

其核心价值在于解决AI“看不懂业务”的痛点,通过构建统一、动态、可执行的业务语义层,将分散在不同数据源中的原始字段、表结构、业务规则等转化为机器可理解、可推理的概念、属性与关系。

公司以自主研发的动态本体一体化平台为核心,支持多源异构数据的实时融合、实体提取、关系建模与动态演化。

与静态的、预先定义的行业知识图谱不同,动态本体能够随着业务变化、数据更新和应用反馈自动调整和扩展,确保语义层始终与真实业务逻辑保持一致。

通过动态本体平台,智能体可以基于业务概念而非底层数据表进行推理和决策,从而大幅提升对复杂业务场景的理解准确性和任务执行可靠性,为上层智能体应用提供精准、可信、可解释的业务上下文。

智能体平台：定位为行业智能体的统一开发、调度与运行环境。

其核心价值在于将大模型能力与行业业务深度耦合,实现从“通用对话”到“专业办事”的跨越。

平台以拓天大模型为核心引擎,提供可视化编排、Skill原子能力库及多智能体协同等核心功能,将智能体开发周期从周级缩短至小时级。

在此基础上,基于本体的自主探索系统支持业务人员无需技术背景即可开展多跳挖掘、关联溯源与技战法沉淀,自动化解业务口径冲突,将专家经验转化为可复用分析流程。

平台深度融合拓天大模型及认知博弈实验平台等,支撑千行百业智能体的规模化落地。

在交付模式上,支持按实例数、Token消耗量或效果产出计费,推动商业模式向“数字员工服务采购”升级。

其他人工智能专业平台：TRS事件推演与博弈系统新增基于平行数据的决策预测功能,将物理世界的多源感知数据与信息领域的事件知识库相结合,提升复杂场景下的决策支持效果。

TRS数据和模型驱动的战略推演系统,借鉴国际先进推演技术理念,基于AI大模型为战略推演与桌面演习提供智能化支持,助力国防相关领域用户探索动态复杂任务场景。

公司构建认知推演与分析平台,以社交媒体大数据为基础,融合AI语义理解、用户行为建模与仿真推演技术,形成集主题发现、风险预警、立场分析、群体特征测绘、策略推演、内容生成与效果评估于一体的综合性分析系统,服务于关键领域用户在网络空间风险感知与策略优化方面的需求。

公司主要平台已完成与华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数智芯、燧原科技等主流国产AI芯片的适配,并与海光、飞腾等国产CPU平台实现深度兼容,全面构建自主可控的国产化算力底座。

3、应用在应用层,公司面向金融、公共安全（网信、公安、特种等）、能源、企业、政务、媒体等垂直领域,构建起覆盖核心业务场景的智能体集群。

这些智能体深度适配各行业复杂业务痛点,通过自主感知、规划与执行,实现从技术能力到商业价值的快速转化：在金融领域,智能体助力风控审计、消保审查等场景实现全流程智能化；在公安领域,支撑情指行一体化与合成作战等核心业务。

通过标准化开发框架与可复用的行业知识资产,公司实现了智能体应用的快速部署与规模化复制,持续巩固并扩大在关键赛道的技术代差与市场领先地位；在政务领域,推动“对话即服务”的新型政务服务和数字机关办公模式落地。

（二）大数据报告期内,公司持续对全栈数据服务能力与产品进行了升级与优化,重点以Token为核心完成了数据价值的重构。

1、数据来源公司的原始数据主要来源于互联网公开数据,属于公共数据的授权,主要通过自研的海蜘智能化采集平台对原始数据进行采集,采集范围包括新闻网页、APP新闻及APP推送消息、报刊版面、音视频、自媒体平台、博客论坛、国内外各主流社交媒体等。

采集类型包括文本、图片、音视频、附件以及其他特种数据采集。

2、数据采集报告期内,公司持续强化数据采集核心技术能力,在采集效率、成本控制与系统稳定性方面取得显著进展。

在采集能力提升方面,公司针对高成本采集场景优化技术路径,通过改进采集策略,有效降低流量成本约三分之一。

针对复杂应用环境下的采集难点,公司攻克了多层加密协议解析技术,支撑了高难度数据源的稳定获取。

在站点采集稳定性方面,公司通过优化访问策略、智能频率控制及行为模拟等综合手段,显著提升了对高难度目标站点的采集成功率与稳定性。

在采集体系建设方面,公司重构浏览器采集器架构,实现资源的动态调度与高效利用,大幅提升机器资源使用效率。

针对数据重复等共性问题,公司优化采集调度策略,升级排重存储能力,整体采集效能持续提升。

其中,特定场景采集通过接口化改造替代传统浏览器模式,采集效率提升5倍,系统稳定性显著增强。

上述技术突破有效提升了公司多源异构数据的采集获取能力,为行业大模型训练与数据服务业务提供了坚实的数据基础支撑。

3、数据治理报告期内,公司持续深化数据治理能力建设,在加工治理、系统稳定性、国产化适配及行业应用封装等方面取得进展。

在数据加工治理方面,进一步增强数据聚合与多次治理能力,血缘支持细化至字段级,实现数据全链路可追溯、可管理,提升数据资产质量与运维效率。

同时,增强实时处理能力,满足重大项目对高时效数据服务的业务需求。

在系统稳定性与排障能力方面,优化动态资源调度机制,有效缓解资源倾斜问题,提升系统运行稳定性。

增强平台可观测性,降低实施与排障成本,为上层业务应用提供更可靠的数据服务支撑。

在国产化适配与合规能力方面,持续推进数据中台数据库的国产化适配工作,完成相关产品兼容性测试。

同时,增强审计智痕能力,满足高安全场景下的合规管理要求。

在行业应用封装方面,面向公安行业完成标准资产结构与算子骨架的初步构建,形成可复用的最小业务闭环；面向特种领域开展基础调研与算子库储备,为后续行业化数据服务能力的快速构建奠定基础。

在基础设施方面,公司海贝搜索数据库系统发布V12.0版本,全面升级向量检索能力,新增IVF索引,优化HNSW索引构建与检索效率,提升海量高维数据的召回性能。

系统深度融合拓天大模型,实现智能检索与跨模态搜索一体化能力。

在信创适配方面,全面完善ElasticSearch兼容接口,覆盖索引、检索、统计等核心业务场景,降低应用系统迁移与对接成本。

同时,进一步强化数据备份与恢复机制,完善多层次安全防护体系,提升系统稳定性与安全性。

4、数据质量公司深刻认识到,在人工智能时代,数据质量已从完整性、准确性等传统指标,升级为以Token为计量单位、以有效信息密度为核心的全新评价体系。

为此,公司从六大维度系统性实施数据质量提升专项方案,实现核心指标的量化跃升与价值转化。

基础层：源头治理与合规保障数据来源可信度分层体系：建立L1（权威级）、L2（优质级）、L3（参考级）三级信源权重体系,高权威数据在训练语料中享有更高权重。

核心成果：高权威数据覆盖核心业务场景,为模型训练提供可信源头。

合规与隐私保护：从个人信息自动脱敏、版权风险识别、数据来源溯源链完整率等方面构建全链路合规体系。

核心成果：PII脱敏率达100%,数据来源完整溯源,为数据流通提供合规硬门槛。

核心层：价值提炼与能力构建Token级噪声过滤与信息密度提升：从传统条数衡量转向有效Token衡量,以困惑度（Perplexity）、信息熵等AI原生指标驱动清洗策略。

核心成果：有效Token率从74%提升至92%以上,重复Token占比降至3%以内。

多模态数据对齐质量：图片、短视频与文字的跨模态对齐质量,是多模态大模型训练的核心原料。

核心成果：图文语义对齐率从61%提升至85%以上,视频关键帧有效率从52%提升至80%。

社交数据深度结构化：社交平台数据天然高噪,但经过深度清洗与标注后,可转化为RLHF偏好数据、情感语料等高附加值产品。

核心成果：有效内容提取率从43%提升至75%,AIGC生成内容识别率达92%。

保障层：持续迭代与效率优化数据质量自动化飞轮：用自有数据训练数据质量小模型,构建“采集—清洗—评分—反馈”的闭环机制,使数据质量随规模增长持续自我优化。

核心成果：自动化质量标注覆盖率达85%,质量问题响应周期缩短至4小时。

5、数据资源目前,公司拥有的互联网数据总量为6,000亿条以上,日均更新数量6亿条以上,日均向公司各行业用户推送数据20亿条以上。

数据内容包括资讯数据、主题数据、行业数据、报告数据、特种数据5大类,数据模态包括文本、图片、音频、视频和GIS等类型,新闻资讯采集范围覆盖196个国家与地区,语种130+种。

面向AI原生时代,公司前瞻性推动数据工程从“物理大一统”向“语义大一统”范式升级。

通过构建语义层（主题树）,将分散的指标定义、业务规则、历史优质查询等隐性知识形式化为可被智能体理解的上下文资产,形成“目录树（物理层）+主题树（语义层）”的双层知识架构。

公司引入Agentic数据治理机制,并基于业务实际消耗的“最长链”投票机制固化共识,使技术团队从业务扯皮中解放,成为规则引擎的设计者。

同时,公司践行“过程即数据”理念,通过组件化前端捕获专家与系统协同博弈的完整交互轨迹,将结构化修正动作反哺为高价值训练数据,实现数据飞轮的终极形态。

这一范式创新,使公司数据底座从“死数据”进化为驱动智能体自主运行的“活资产”。

公司互联网数据经标准化清洗与Token化处理,通过实施多层级质量过滤与信源分级体系,形成以下高质量语料池：高质量Token语料池：累计超200万亿Token,有效Token率≥92%,可用于大模型预训练授权与行业专属语料销售；多模态对齐数据集：累计3亿对图文/视频对齐数据,为多模态大模型训练提供核心原料；RLHF偏好标注数据：累计超1,000万条,基于社交平台深度结构化生成。

在知识图谱方面,公司已构建覆盖多领域、多场景的结构化知识体系：行业知识图谱：专利知识图谱40亿条、科技论文知识图谱30亿条、金融行业知识图谱1亿条；通用知识图谱：多语言通用知识图谱30亿条；事理图谱：全球新闻事理图谱10亿条；人物组织图谱：重要公共人物与组织图谱实体3.22亿条,图谱关系2.78亿条。

6、数据产品公司通过采集互联网公开数据,进行清洗、排重、分类、打标、数据融合后,形成高质量数据资源,分发到五大数据产品平台：数家资讯平台、网察大数据平台、数星产业大脑、天目开源情报平台、GlobalInsight国际资讯平台,为千行百业用户提供数据赋能。

报告期内,五大数据资产平台均基于拓天行业智能底座进行了功能迭代,推出了智能体应用,具体内容如下：数星产业大脑公司聚焦金融科技领域,构建覆盖消保全链路与商业大数据决策的智能体产品矩阵。

消保智能体集群实现事前审查、事中投诉、事后预警全链路闭环；已在多家国有大行及股份制银行深度应用。

商业大数据决策智能体依托舆情风控数据与风险营销知识,面向金融机构及企业客户提供风控、营销、供应商管理等场景服务；同步探索C端专业用户应用与渠道引流模式。

数家资讯平台重点升级资讯热点与榜单系统。

资讯热点模块新增多模态切换标签,支持国内主流视频内容展示,丰富资讯呈现维度。

榜单系统优化多模态筛选功能,支持按图文、视频、图片等模态类型进行精准排行,提升内容筛选与排行分析能力。

网察大数据平台公司持续推进网察产品研发,在舆情智能体、企业版及谣言识别三大方向取得重要进展。

舆情智能体完成多轮迭代,重构深度思考与范式推演交互流程,新增自由智答、预警分级、分析看板等功能。

网察企业版发布。

谣言智能判定功能实现“特征明显谣言”与“模糊信息”分层筛查；从传播特征、内容特征、影响风险及应对预防四大维度进行深度分析。

天目开源情报平台平台持续围绕开源情报全链路,迭代升级“智能发现—专题汇聚—态势感知”核心能力,支撑全域事件监测与高风险区域动态预警。

持续拓展特色数据源与专项采集计划,形成覆盖全域宏观态势、公共安全及重点行业的多维数据资产,为政企用户提供高价值情报支撑。

GlobalInsight国际资讯平台从多维度优化数据呈现与分析能力,丰富社交账号核心信息视图并支持多模态内容自动关联,实现穿透式逐层分析与区域化灵活配置,同时简化采集流程、增强协同分享功能,统一视觉标准,全面提升用户对全域资讯的高效获取与深度洞察体验。

7、数据安全完成DTP（数据传输安全平台）、DTS（数据交换安全系统）、BOP（安全隔离与信息交换平台）、MTP（安全传输平台）等核心产品的新规适配版本更新。

基于FPGA芯片的新一代隔离板卡已研发完成并量产,新板卡的硬件设计、代码实现完全自主完成,性能得到较大提升,具有高稳定性、高扩展性等特点。

（三）行业应用1、公共安全报告期内,国家安全体系现代化建设深入推进,公安、网信、特种机构对情报智能化、侦查精准化、管控主动化的需求持续增强,以大模型驱动的智能体应用成为提升合成作战效能的关键抓手。

公司依托拓天行业智能底座及公安大模型、军事大模型、开源情报大模型等,构建覆盖多安全领域的智能体产品矩阵。

在公安领域,打造了线索研判、资金穿透、时空碰撞、重点任务管控、异常行为分析、辅助审讯、黑产网络研判等智能体集群,覆盖侦查、研判、管控全链条。

在网信和特种领域,推出舆情态势感知、开源情报知识问答、情报写作辅助、数据融合分析等专业智能体应用,支撑网络空间治理与特殊业务需求。

报告期内,公司的公共安全业务实现营业收入20,500万元,同比增长28.24%,成为公司增长最快的业务板块之一。

其中,特种业务爆发式增长,实现营收4,803万元,同比增长109.45%；其他监管及安全机构业务实现营收4,032万元,同比增长54.00%；公安业务保持稳健发展,实现营收10,088万元,同比增长4.39%。

客户拓展方面,新增两个省厅级单位,以及数个西部市级公安单位和多个特种行业客户,市场覆盖广度与深度同步提升。

公司与香港某政府部门的合作持续深化,继一期、二期项目后签署第三期合同,彰显核心技术在高端客户中的持续认可度。

目前,公共安全业务正加速从“项目定制+数据服务”向“智能体集群+场景赋能”模式转型,为规模化复制奠定基础。

2、金融科技报告期内,金融行业IT投入更趋审慎,数字化建设重心加速从传统系统建设向智能化应用转型。

在消费者权益保护领域,随着监管力度持续加强,金融机构亟须从事后处置向事前防控延伸,为智能体应用落地提供了明确的市场需求。

公司依托拓天行业智能体底座,重点打造以消保审查智能体、投诉智能体、消保预警智能体为核心的智能消保产品矩阵。

其中,消保审查智能体已实现全场景、全材料覆盖；投诉智能体构建十维分析体系,可自动识别投诉产品、原因、诉求、风险、定责等关键信息。

在智能风控领域,公司启动商业大数据决策智能体规划,面向金融机构提供风控、营销、供应商管理等场景的智能体服务。

目前,公司智能风控业务用户已覆盖5大国有银行、3大政策性银行、92%的股份制商业银行,以及中国证监会、国家金融监督管理总局、上交所、深交所等核心监管与交易机构。

智能消保应用已推广至银行、保险、信托、消费金融公司等多类金融机构,如中国银行、兴业银行、北京银行、上海银行等。

报告期内,公司主动推动金融科技业务从传统项目制开发向“AI+数据”服务模式转型,全年实现营业收入7,084万元,收入结构持续优化。

传统定制化开发业务收入同比收缩34%,而AI与数据类业务合计实现收入4,753万元,同比增长23.26%,占总收入比重跃升至67%。

其中,消保智能体业务表现突出,全年收入达2,604万元,同比增长159%；风控数据服务ARR收入保持在1,500万元,贡献了稳定的高毛利现金流。

核心金融机构客户贡献了金融业务总收入的近50%,展现出公司在头部客户中的稳固卡位能力。

3、融媒体报告期内,受媒体行业IT预算整体收缩影响,中央及省级媒体信息化项目规模较上年同期下降约三分之一,地市级与行业媒体投入保持相对平稳。

面对行业周期性调整,公司主动推动业务重心从传统项目制交付向数据服务与智能体应用转型。

公司依托拓天行业智能体底座,持续打磨面向新闻生产全流程的智能编辑助手。

该产品集“专业媒资库、全场景覆盖、全流程接入、多模态支持”于一体,以智能体模式深度集成于编辑器核心工作流,为编辑记者提供标题拟定、智能摘要、多语言翻译、以文生图、以图搜视频等生成式服务,有效提升内容生产效率。

公司融媒体用户已覆盖72%中央媒体、61%省级媒体、40%行业媒体,保持较高的市场渗透率。

尽管中央及省级媒体项目制业务短期承压,但存量客户黏性稳定。

报告期内,媒体行业数据服务合同总额及客单价均实现显著提升,公司融媒体业务正从“软件产品”向“数据服务+AI赋能”的复合模式演进,收入结构持续优化。

4、数字政府报告期内,各级政府数字化转型进入深水区,从系统建设向业务智能化、服务主动化加速演进,对政务大模型及智能体应用的需求逐步释放。

公司依托拓天行业智能底座,全面推动数字政府解决方案向“智能体应用”迭代升级。

在政务公开与政务服务领域,打造政务问答智能体,深度融合多轮对话交互技术,构建“对话即服务、平台即助理”的新型服务模式。

在政府办公领域,推出公文仿写、材料整编、智能问数、政策比对、合同比对、材料总结等场景化应用,辅助公务人员实现政策解读、报告撰写等工作的智能化提效。

目前,拓天数字机关智能体矩阵已在政务热线、政府门户问答、专业领域知识问答等核心场景深度落地。

公司政府用户已覆盖80%的中央和国务院机构、64%的省级政府、52%的地市政府及400余家地方金融监管单位。

报告期内,公司数字政府业务从传统的“软件交付+数据服务”模式,加速向“智能体应用+场景赋能”模式转型,业务附加值及客户黏性显著提升。

5、数字企业报告期内,央国企及大型企业在数字化转型中更加注重内部知识赋能与出海业务安全,对智能化内容处理与开源情报服务的需求稳步释放。

公司依托拓天行业智能底座,持续深化企业内部知识服务场景应用。

智能问答助手为研究人员提供政策资讯获取、成果摘要、知识助手、竞争情报等服务；研报辅助撰写助手支持专业领域的渐进式智能化写作。

同时,基于天目开源情报平台,公司可为出海企业提供国际风险库、法律法规库、安全风险数据库及海外利益威胁预警等服务,帮助客户建立海外风险事前防范能力。

公司数字企业服务用户已覆盖中国能建、中国铁路、国投集团、国家电网、南方电网、中国人民保险、海尔集团、百胜集团等大型企业。

报告期内,新增中国交建集团、中国航发黎明公司、青岛地铁集团、乾元科技公司等央国企客户,原有用户保持较高SaaS服务续签率。

公司稳步推进数字企业业务从传统软件交付向“SaaS订阅+场景智能体”模式演进,业务基本盘保持稳健发展。

（四）服务模式1、软件产品公司拥有人工智能和大数据技术领域的通用产品,包括拓天行业智能底座、动态本体一体化平台、自主探索系统、海蜘大数据采集平台、海聚数据融合平台、海贝搜索数据库等,在项目中主要用于构建人工智能底座和大数据底座,为上层业务应用提供数智化能力。

其中,拓天行业智能底座为行业大模型与智能体提供统一技术框架,动态本体一体化平台实现多源异构数据的实时融合与知识动态建模,自主探索系统支持业务人员开展多跳挖掘与关联推理,三者协同构成公司认知智能体系的核心引擎。

目前,公司的软件产品主要按许可组件+套数的模式进行销售。

同时,随着人工智能技术向“智能体化”演进,公司已在探索行业应用场景推出智能体（Agent）软件许可,按智能体实例数、并发数或模型调用量进行计费,满足客户对自主执行、任务驱动型AI应用的采购需求。

2、大数据服务公司采集的公开信源数据通过加工处理,通过不同专业模型转化成不同领域的知识数据,实现数据从资源性到经营性的数据资产变现,形成了五大数据产品：数家资讯平台、网察大数据平台、数星产业大脑、天目开源情报平台、GlobalInsight国际资讯平台。

目前,公司的数据产品主要提供以下计费服务模式：在数据资源方面,公司对公开采集源进行了扩增,并持续加大数据标注服务投入,以保证数据标注质量不断提升。

在数据流通方面,公司数据服务类OpenAPI已在北京、上海、深圳、郑州、湖南、浙江、贵阳、西部等数据交易所挂牌,并入驻了全球数源中心数场平台,成为杭州国家语料库首批数据合伙人。

3、创新服务（SaaS、按Token计费、RaaS）公司持续完善多元化服务体系,在传统订阅制SaaS服务基础上,构建“基础能力按需调用、价值成果按效付费”的多层次商业模式。

在基础服务层面,公司面向大模型及智能体应用推出按Token计费模式,支持客户根据实际模型调用量灵活付费,降低使用门槛,满足从轻量级应用到规模化部署的多样化需求。

该模式已在金融风控、舆情监测等场景中试点应用,客户可根据业务波峰波谷灵活配置资源,实现成本与效益的动态平衡。

在价值共创层面,公司积极探索“按效果付费（RaaS,ResultsasaService）”创新商业模式。

在金融风控、经侦等业务逻辑清晰、产出可量化的场景中,公司已与部分客户试点按智能体处理案件数量、业务转化成果或效率提升效果进行阶梯式计费。

这一模式将AI能力从“工具采购”升级为“数字员工服务采购”,深度绑定供应商与客户利益。

IDC预测,到2028年70%的软件供应商将转向按业务结果计费的新模式。

公司将积极把握市场趋势,持续优化“SaaS基础订阅+按Token弹性调用+按效果价值分成”的复合商业模式,推动从项目交付向“智能体+数据服务”可持续模式转型。

（五）生产模式公司全面转向人工智能和大数据赋能客户的数智化发展,整个商业模式正由销售解决方案、软件产品全面转向云和数据服务模式。

传统的数字政府、融媒体等行业解决方案的生产由重建设转向重运营、重增值服务,通过叠加专业领域的数据服务,进一步深化公司的服务能力。

大模型的生产模式也已由“建-用-管”转向细分领域场景落地。

随着智能体应用的规模化推广,公司生产模式正从“项目定制开发”向“智能体封装+场景配置”转型,通过沉淀可复用的行业智能体组件,显著降低交付成本、提升规模化复制能力。

在此基础上,公司进一步探索“Skill”原子能力生产模式,将智能体的核心能力拆解为可独立调用、灵活组合的标准化技能单元（Skill）,支持面向不同场景快速编排和定制化组装,实现“基础智能体+场景Skill”的模块化交付。

这一模式有效缩短了从需求到上线的响应周期,提升了产品的灵活性和复用性,为规模化服务更多细分领域客户奠定基础。

（六）采购模式公司采购内容包括软件安全产品、技术服务等业务实现过程中所需的软件、硬件、材料、附件、工具,其中IT软硬件设备包括网络设备、安全设备、主机设备、数据库软件和操作系统等。

IT基础设施部负责受理公司内部软硬件采购申请,提交审批,组织供应商评价工作,执行采购；商务部负责受理给客户代购的软硬件采购申请,处理客户提交的审批,供应商监督、评价及执行采购等；行政部负责公司办公用品、产品介质光盘的采购,并负责相关供应商评价；市场部负责公司印刷品的采购,并负责相关供应商评价；公司主管领导负责对公司内部采购业务的软硬件、办公用品等合格供应商进行审批；申请部门/人员配合采购实施人员对采购产品进行验收、保管及维护；销售部根据服务项目的需求提出采购申请。

在智能体业务拓展过程中,公司已开始探索与算力服务商、模型平台方的生态合作采购模式,满足客户对“模型+算力+应用”一体化交付的需求。

（七）研发模式报告期内,公司研发人员700余人,在北京、成都、广州设立了7个研发机构（北京研发中心、数字经济研究院、资讯和融媒体产品中心、舆情和网信产品中心、金融和产业大脑产品中心、成都研发中心、广州知识图谱研究院）,拥有4个北京市重点实验室,是国家重点实验室数据智能创新研发基地,承担过20余项国家级科研项目,包括多项国家重点研发计划,已与多所知名高校建立了联合实验室/战略合作关系,形成产学研深度合作生态。

公司新增获批共建情报智能技术北京市重点实验室,该实验室依托北京市科学技术研究院,由公司与研究院联合建设。

公司还与新华社国家重点实验室、北京信息科技大学三方共建“媒体融合生产技术与系统国家重点实验室数据智能创新研发基地”,面向国家重大需求筑牢科研基础,旨在推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合,围绕业务需求痛点开展应用研发。

在人工智能时代,公司积极推动研发组织从传统“金字塔”层级结构向“蜂窝状”超级个体协同模式进化,形成“小团队、大平台”的作战模式,通过AI深度赋能研发全流程,倒逼管理机制系统性变革。

研发组织与协同：围绕金融、政务、媒体、公安等核心行业,组建面向场景的端到端研发小组,成员覆盖算法、工程、产品、测试全职能,通过统一AI研发平台实现各单元间的协同与能力复用。

AI赋能研发流程：公司将AI能力嵌入研发全生命周期——需求阶段由大模型辅助生成文档与原型,开发阶段集成AI编码助手实现代码补全与审查,测试阶段应用自动化工具生成用例,文档环节由大模型辅助撰写技术文档。

目前,公司AI辅助开发在研发体系中的渗透率已超90%。

根据行业研究机构预测,AI驱动下的软件研发效能有望实现40%至50%的整体提升。

研发流程与考核机制：公司以敏捷开发为核心,实施双周迭代模式,构建“需求—原型—验证—迭代”的快速闭环。

绩效考核全面转向“价值导向”,核心指标从“代码量、工时”调整为“Token调度效率、指令质量、业务成果”,重点考核产品交付质量、客户反馈与业务转化成效。

同时,对市场化成果按销售额或续费率实施成果分红机制。

（八）销售模式公司在全国设立了31家分子公司和办事处,已与行业头部企业建立了广泛的战略合作伙伴关系,包括央国企、互联网平台公司、行业集成商等。

公司软件产品、云和数据服务的销售主要是通过直接向客户销售以及委托合作伙伴销售相结合的方式进行。

多年来,公司以高质量的产品和服务获得大量的行业用户认可。

基于这些客户逐步新增的业务需求,和他们在行业内的口碑传播,以及公司积极进行行业营销活动的作用下,形成的销售机会可以驱动公司业绩在稳健增长的基础上随着行业市场同步发展。

1、概述报告期内,公司实现营业总收入51,134.48万元,较上年同期下降34.19%；实现归属于上市公司股东的净利润-29,374.94万元,较上年同期下降212.02%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-33,575.33万元,较上年同期下降96.88%。

报告期末,归属于上市公司股东的净资产为384,655.38万元,较上年末下降6.76%。

公司业绩变化的主要原因如下：（1）商誉减值影响公司于2014年收购的子公司天行网安,受网络安全行业整体需求收缩、市场竞争加剧等因素影响,经营业绩未达预期。

基于谨慎性原则,公司计提商誉减值准备1.5亿元,对当期净利润产生较大影响。

（2）主营业务经营情况剔除商誉减值影响后,公司全年主营业务亏损约1.4亿元。

分阶段看,前三季度受宏观环境影响,下游行业客户信息化投入整体放缓,公司收入同比下降,累计亏损约1.6亿元；第四季度业务恢复向好,实现归母净利润约2,000万元,环比改善明显,显示经营呈修复态势。

（3）收入结构变化2025年公司实现主营业务收入5.11亿元。

2024年同期因处置房产产生非经常性收入9,834万元,剔除该因素后,公司主营业务收入同比下降约24.66%。

主要原因为：下游政府、金融等行业客户信息化投资节奏放缓,部分项目推迟或缩减规模；同时公司主动调整业务结构,压缩传统系统集成等低毛利业务,聚焦人工智能应用与数据要素新赛道。

（4）期间费用情况公司持续加大在人工智能大模型、智能体平台等前沿领域的研发投入,同步保持销售和管理团队的稳定布局。

报告期内期间费用总额与上年同期基本持平。

在收入阶段性承压的背景下,费用刚性投入导致短期亏损,但为公司抢占AI产业机遇奠定了技术基础。

（5）财务结构稳健截至报告期末,公司总资产42亿元,归属于上市公司股东的净资产38亿元,其中现金及交易性金融资产15亿元,资产负债结构健康,资金储备充足,为后续业务拓展与战略转型提供坚实保障。

报告期内公司主要经营亮点：（1）公共安全业务实现快速增长报告期内,公司公共安全业务实现营业收入20,500万元,同比增长28.24%,成为公司增长最快的业务板块之一。

其中,特种业务爆发式增长,实现营收4,803万元,同比增长109.45%；其他监管及安全机构业务实现营收4,032万元,同比增长54.00%；公安业务保持稳健发展,实现营收10,088万元,同比增长4.39%。

客户拓展方面,新增两个省厅级单位,以及数个西部市级公安单位和多个特种行业客户,市场覆盖广度与深度同步提升。

公司与香港某纪律部队合作持续深化,继一期、二期项目后签署第三期合同,彰显核心技术在高端客户中的持续认可度。

目前,公共安全业务正加速从“项目定制+数据服务”向“智能体集群+场景赋能”模式转型,为规模化复制奠定基础。

（2）AI智能体应用加速落地报告期内,公司人工智能软件产品及服务实现营业收入26,258万元,在行业客户IT投入普遍收缩的背景下保持稳健增长。

拓天大模型及智能体在金融、政务、公安、特种等领域持续突破：金融消保智能体承揽某国有大行近2,000万元标杆项目,成为行业示范案例；政务舆情智能体在自然资源部、住房和城乡建设部、海关总署及贵州、云南、深圳等政府机构深度应用；公安线索研判、资金穿透、时空碰撞、重点任务管控、涉毒网络挖掘、异常行为分析、辅助审讯、黑产网络研判等智能体集群,覆盖侦查、研判、管控全链条,已在多个省市级公安机构中得到实战能力的持续验证。

（3）数据资产价值持续彰显公司依托高质量数据集构建平台,已形成超6,000亿条稀缺数据资源,日均更新6亿+,日均API调用20万+。

经标准化清洗与Token化处理,公司构建了超200万亿Token的高质量语料池、3亿对多模态对齐数据集及超1,000万条RLHF偏好数据,可广泛应用于大模型预训练授权、行业专属语料销售及多模态模型训练。

同时,公司已积累覆盖专利、科技论文、金融、多语言通用、新闻事理及人物组织等领域的结构化知识图谱,总规模超百亿条。

在上海数据交易所发布的《上市公司数据价值化研究报告（2025）》中,公司入选“2024上市公司数据价值化100强榜单”并位居榜首；作为杭州国家语料库计划首批数据合伙人,公司数据服务类OpenAPI已在全国核心数据交易所挂牌,数据资产化能力获业界高度认可。

（4）经营现金流显著改善公司加大应收账款催收力度,优化采购管理,减少系统集成业务支出约4,000万元,同时通过人员结构优化降低了部分成本,全年实现经营性现金流净额1.97亿元,经营质量持续提升。

（5）信创与国产化适配领先公司积极参与信创生态建设,拓天大模型已完成与华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、沐曦、天数智芯、海光等主流国产化GPU厂商的深度适配。

报告期内,公司入选“2025年中国信创软件高质量发展百强企业”,信创领域综合实力获行业认可。

（6）生态建设与品牌影响报告期内,公司顺利通过CMMIV3.0成熟度5级认证,这是继2019年首次通过CMMIV1.35级认证、2022年通过CMMIV2.05级认证后,第三次在该领域获得国际权威认可。

本次认证不仅体现了公司在软件研发、项目管理及交付能力上的持续精进,更标志着其软件工程标准化、规范化水平已达到国际最高标准。

公司子公司天行网安深度参与国家标准GB/T20279-2024《信息安全技术网络和终端隔离产品安全技术要求》的制定工作,该项标准已于2025年4月1日实施,目前正在参与该标准的汉译英工作；2025年在标准化建设领域取得重要突破,成功加入多个权威标准化组织：正式获准成为密码行业标准化技术委员会基础密码工作组成员单位,同时入选全国数据标准化技术委员会数据流通利用标准工作组成员单位,并成功加入全球计算联盟机密计算专业委员会。

这些重要资质的取得,标志着公司在密码技术、数据流通和机密计算等领域的专业能力获得行业高度认可。

同时,公司凭借深厚的技术实力与丰富的数智化应用场景,赢得了众多奖项和荣誉,具体情况如下：报告期内经营未达目标的原因分析：（1）宏观环境影响下游需求2025年我国经济保持平稳增长,但各行业信息化投入普遍收缩。

公司核心客户集中于政府和金融领域,相关客户受财政预算统筹、自身经营压力等因素影响,项目推进放缓、投资规模缩减。

从行业整体看,同行业上市公司亦普遍出现亏损或业绩下滑,行业整体经营承压。

（2）政府行业依赖度较高公司业务中国家财政支持的信息化项目占比较高,政府行业数字化转型投入放缓对公司收入产生直接影响。

信息安全细分领域受到冲击尤为明显,子公司天行网安所在行业竞争加剧、利润空间压缩,成为商誉减值的直接原因。

（3）战略转型期业绩转化滞后公司主动调整业务结构,压缩传统大数据与系统集成业务,全力聚焦人工智能应用与数据要素新赛道。

新业务虽已形成上千个客户智能体应用,但现阶段多处于试用培育期,尚未进入规模化变现阶段；而研发投入、算力成本等刚性支出持续发生,收入与成本错配导致短期亏损。

（4）人员结构调整需进一步深化报告期内,公司减少人员约200人,人工成本有所下降。

但由于员工结构和管理层对业务增长的预期偏乐观,人员调整力度未达预期。

后续公司将加大组织调整力度,推进队伍年轻化与结构优化,提升人效与组织敏捷性,以更好地适应战略转型需要。

1、回顾前期发展战略在报告期内的进展2025年,公司确立了“AllinAI”战略方向,全力推动产品AI重构与行业大模型落地。

报告期内,公司持续推进战略转型,在技术研发、市场拓展、生态建设等方面取得阶段性进展：技术研发方面,公司自主研发的拓天大模型已完成与主流国产化GPU厂商的深度适配,构建起“动态本体一体化平台+自主探索系统”的核心技术架构,形成覆盖数据、算法、应用的全栈AI能力。

高质量数据集构建平台投入应用,数据资源规模突破6,000亿条,数据价值化能力持续提升。

市场拓展方面,拓天大模型及智能体在金融、政务、公安、特种等领域落地。

金融消保智能体在中国银行、兴业银行等多家银行深度应用,某国有大行近2,000万元消保智能体项目成为行业标杆；政务舆情智能体、数字办公智能体在多个部委及地方政府落地；公安刑侦办案智能体用户新增多个省级及市级公安单位等。

生态建设方面,公司入选杭州国家语料库计划首批数据合伙人,数据服务类OpenAPI在全国核心数据交易所挂牌。

信创领域,公司入选“2025年中国信创软件高质量发展百强企业”。

经营结果方面,受宏观环境影响,公司全年营业收入同比下降34.19%,剔除商誉减值后主营业务亏损约1.3亿元,未达年初目标。

但第四季度实现归母净利润约3,000万元,环比改善明显；经营性现金流净额1.97亿元,经营质量持续向好。

2、未来发展战略与2026年经营计划2026年,公司将以“降本增效、恢复增长、扭亏为盈”为核心经营方针,在主动收缩传统低毛利业务、优化人员结构的同时,聚焦高价值客户的数据服务与智能体复购,以精细化运营替代规模扩张,推动经营基本面回归健康增长轨道,力争营业收入超过2024年水平（7.7亿元）,实现一定规模的正向净利润。

（1）收入保障截至报告期末,公司尚未确认收入的合同储备约为4.5亿元,较上年同期增长23%,预计2026年可确认收入约2.4亿元,为当年业绩提供坚实基础。

（2）产品研发与市场突破公司深刻认识到,人工智能已从辅助性工具演进为具备自主任务拆解、执行与交付能力的“数字员工”。

基于这一战略认知,公司正推动业务模式从“交付软件产品”向“交付智能劳动力”转型——不仅为企业构建组织级智能中枢,更致力于让每一位业务人员拥有贴身的AI助理,使智能能力真正渗透至岗位末梢,实现从“组织赋能”到“人人赋能”的跨越。

在技术路径上,公司将持续强化“动态本体+自主探索”核心引擎,以高质量行业数据为底座,加快行业智能体产品矩阵的研发迭代,推动AI应用从场景验证向规模化商业变现转化。

在数据工程上,公司将持续引领AI时代数据基建的重构——从物理数据囤积转向语义上下文资产构建。

通过自研DataAgent、最长链推演机制及“过程即数据”的产品哲学,不断优化面向大模型和智能体的下一代数据底座,为企业客户提供“语义大一统”的标准化能力,助力千行百业跨越AI落地的数据鸿沟。

在市场拓展上,公司聚焦四大核心赛道分层推进：金融领域：深耕智能消保、智能风控等核心场景,重点突破国有大行及股份制银行,打造可复制的智能体标杆案例,提升客单价与复购率；特种领域：依托认知域、态势感知与决策推演等技术积累,深化与特种行业的配套合作,以技术优势服务关键任务；大型企业领域：聚焦央企等大型集团,提供智能办公、知识管理、风险预警等智能体服务,以场景化方案带动规模化部署；政务领域：保持审慎预期,控制增量投入,聚焦存量客户的数据服务与智能体复购,以精细化运营替代规模扩张。

同时,公司将以高质量数据集构建平台为支撑,持续扩大数据资源规模,深化数据治理与知识封装能力,夯实智能体规模化落地的数据根基。

（3）组织优化与人才升级为适应AI驱动型组织的发展需要,公司正加速推进组织扁平化与人才结构升级,通过“调整一批、新招一批”实现队伍年轻化与能力迭代,同时全面推进内部AI工具应用,组织去中心化,小团队作战,以技术手段提升人效,实现生产力跃升。

公司计划2026年继续进行组织调整,同时引进一批关键岗位人才,重点补充AI产品、数据工程等战略方向人才。

2025年人员调整的成本节约效应将在2026年充分体现,叠加新一轮结构优化,有效降低人工成本费用；同时全面推进内部AI工具应用,以技术手段提升人效,实现生产力跃升。

（4）产业生态与并购协同紧跟国家“十五五”规划及信创替代政策,发挥公司在基础软件、行业应用领域的适配优势,积极把握2026年信创红利,推动已储备订单落地。

围绕人工智能与数据要素产业链,积极寻求与公司技术互补、场景协同的并购标的,审慎决策、有的放矢,通过外延式发展强化核心竞争力,持续加强与华为等头部企业的战略合作,深化信创生态适配,构建自主可控的技术体系。