云从科技2023年半年度董事会经营评述

（原标题：云从科技2023年半年度董事会经营评述）

云从科技2023年半年度董事会经营评述内容如下：

一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明

　　（一）公司所属行业情况

　　1.所属行业及宏观环境

　　根据中国证监会《国民经济行业分类与代码上市公司行业分类指引》（GB/T4754-2017），公司所属行业为属于“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（I65）”。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）”。

　　人工智能作为国家战略新兴产业，今年获得了国家层面的高度重视。2023年3月10日，十四届全国人大一次会议举行第三次全体会议，表决通过了《国务院机构改革方案》。根据该改革方案，组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。国家数据局由国家发展和改革委员会管理。

　　此外，今年以来国家继续出台了多条政策给予支持。2023年2月，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，提出了数字中国建设的“2522”整体布局框架，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。

　　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，中共中央、国务院发布《关于促进民营经济发展壮大的意见》：鼓励民营企业根据国家战略需要和行业发展趋势，持续加大研发投入，开展关键核心技术攻关，按规定积极承担国家重大科技项目。支持民营企业加强基础性前沿性研究和成果转化。

　　2.所属行业发展情况及所处的行业地位

　　2.1人机协同操作系统

　　人机协同操作系统从行业属性上属于人工智能平台领域。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。人工智能平台的构建，旨在降低人工智能技术的研发门槛和使用门槛，减少重复建设和重复劳动，提高研发效率和使用体验。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。

　　根据人工智能平台领域产品类别和技术特点，公司人机协同操作系统属于算力算法平台和知识中台相结合的产品，支持主流的多个深度学习框架。感知智能、认知智能和决策智能相结合，帮助用户系统性地解决更复杂的业务问题，是人工智能行业发展最重要的趋势之一。公司的技术储备集中在感知和认知领域，具备构建有竞争力的算力算法平台的能力；而行业经验的积累为发展认知和决策智能进而构建知识中台奠定良好基础。因此，公司选择发展将算力算法平台和知识中台相结合的人机协同操作系统，努力形成感知、认知、决策的技术闭环，为客户解决复杂业务问题提供有力支持。

　　2.2人工智能解决方案

　　2.2.1智慧金融市场

　　智慧金融领域，人工智能解决方案提供方主要为金融机构客户提供数字化身份认证及生物特征识别、智慧网点数字化运营管理、刷脸支付、信贷风险管理等场景的解决方案。根据赛迪顾问统计，人工智能技术在金融领域的渗透程度逐年增加，2022年中国智慧金融市场规模已突破2,800亿元，预计2025年中国智慧金融市场规模将达3,648.1亿元。

　　2017—2025年中国智慧金融市场规模预测

　　智慧金融领域，人工智能解决方案主要覆盖数字化身份认证及生物特征识别、智慧网点数字化运营管理、刷脸支付、信贷风险管理等场景。

　　公司智慧金融解决方案将相关算法能力落地为技术平台，持续推进创新技术到工程化产品的转化，通过不断的技术创新来形成技术壁垒，并尝试针对不同业务场景形成通用解决方案，通过标准化方式提高交付效率。

　　2.2.2智慧治理市场

　　智慧治理领域，人工智能解决方案提供方主要服务公安、政法、交通、应急、文教卫、社区园区等政府和大型企事业客户。根据赛迪顾问统计，2022年中国智慧治理领域的市场规模达到1,591.7亿元。预计未来三年智慧治理的市场规模保持高速平稳增长，2025年市场规模有望突破2,500亿元，未来大量的设备升级将带来新一轮市场需求。

　　2017—2025年中国智慧治理市场规模预测

　　智慧治理领域的主要产品覆盖范围包括海量数据（603138）的智能接入及存储、数据智能解析及数据治理、知识计算及智能服务、行业视图专业应用及智能综合应用平台。不同产品的技术特点和发展方向存在一定差异。面向公安、政府、应急、科教文卫等领域的综合化平台和应用产品通常要求能够融合多维数据，提供多细分场景应用的资源管理、图上作战、智能预警、态势预测、智能搜索、发现推荐、全息档案等服务，并可向行业生态合作伙伴提供标准接口、智能应用、数据分析和数据内容等服务。相关细分市场较为多样导致用户需求差异较大，应用平台需具备弹性灵活的架构，便于横向扩容及轻量化，同时快速响应用户的定制化要求。

　　公司智慧治理解决方案，具备安全高效的海量异构智能设备的数据接入、联网和存储能力，业界领先的视图感知数据分析能力，面向行业的知识存储、建模和推理应用等知识计算能力，为行业客户提供可闭环的业务应用产品和解决方案，提升政府和企事业的智慧化治理水平和效率。

　　2.2.3智慧出行市场

　　智慧出行领域，人工智能解决方案的主要应用场景以机场航司作为切入口，探索“空陆联运”，联动客运公交、地铁、高铁，逐渐实现对城市的轨交、公交的覆盖。主要产品类别包括民航机场AI视频平台、民航机场智慧运行、城市智慧公交运营管理、智慧地铁运营管理等解决方案。根据赛迪顾问统计，2022年中国智慧出行市场规模为131.7亿元，预计未来三年市场规模增速相对平稳，到2025年中国智慧出行市场规模有望突破200亿元。

　　2017—2025年中国智慧出行市场规模预测

　　随着多种类人工智能、大数据等领域技术的成熟，目前人脸识别技术的应用已经成为出行领域的常态，语音交互、物体识别、跨镜追踪、行为动作识别、智能调度等技术也逐步开展试点，并且已经开始出现基于多模态算法技术的行业解决方案。未来随着人工智能技术的不断完善和发展，行业市场空间将保持快速增长；并且会结合自身痛点需求提出各类长尾算法和多模态算法融合的需求，要求厂商更加了解出行场景下的行业知识。

　　公司在智慧出行领域的解决方案，基于人脸识别、视频结构化、行为动作分析、物体识别、飞行器识别、NLP、物联网等技术，实现对出行领域的场站服务资源、交通工具运行状态的全域感知认知，通过大数据、知识图谱、深度学习等技术实现决策闭环，在具体出行业务场景实现技术赋能，实现交通出行在安全管控、生产运营、旅客服务三大方向上的效率最大化。

　　2.2.4智慧商业市场

　　智慧商业领域，主要应用领域为线下商业地产为基座的各类线下消费场景，例如购物中心、连锁门店、百货商超等。主要产品为智慧购物中心、智慧商业连锁等解决方案。主要产品为智慧房地产案场、智慧汽车零售、智慧购物中心、智慧商业连锁等解决方案。根据赛迪顾问统计，2022年中国智慧商业市场规模达到306.9亿，预计2025年中国智慧商业市场规模将接近500亿元。

　　2017—2025年中国智慧商业整体市场规模预测

　　智慧商业领域，人工智能技术的应用着重助力线下零售实现数字化转型、渠道风控管理能力和管理效率提升。近年来，随着计算机识别技术的成熟和商业地产基础设施的完善，大量线下场景希望通过AI技术来补齐线下零售数字化管理方式不足的短板。随着技术的不断完善和更广泛的工程化落地，人工智能技术公司和线下零售公司在未来将会持续合作推出更丰富的应用，从成本、效率、体验等多个环节改变线下零售的业务模式，甚至可能会形成更先进的商业模式。

　　公司智慧商业相关解决方案通过运用人脸识别、商品识别、语音识别等技术，将物理世界中的人、货、场映射到线上的虚拟实体中，为线下零售客户提供更丰富的经营分析手段，从销售人员管理、商品陈列、消费者洞察、商户业态调整等多个环节提高经营效率，降低运营成本，优化用户体验。

　　2.2.5泛AI领域

　　在泛AI领域，目前公司正基于人机系统操作系统强大的AI能力，积极探索赋能不同行业的智慧化转型，并初步对能源、工业智能等行业进行了布局。

　　就能源行业而言，当前我国能源行业智能化尚处示范阶段，市场空间较大。根据中研普华产业研究院的统计，近年来我国能源行业IT投资规模呈现快速增长趋势，2022年能源行业的IT投资规模为1,133亿元，预计2027年将达到2,015亿元，2022-2027年复合增长率达到12.20%。并且，随着传统能源的不断朝向清洁化、高效化的趋势发展，未来行业智能化需求也将更为紧迫。

　　就智能制造行业而言，根据沙利文的数据，近年来“AI+制造”规模快速增长，2022年AI+制造市场规模预计约为204亿元，到2025年市场规模可以达到649亿元，2022—2025年复合增速47.07%。伴随着智能制造的逐步推进，AI在制造业领域的渗透率稳步提升，但仍然保持较低水平，未来有较大的增长空间。

　　（二）公司主营业务情况

　　1.概述

　　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。

　　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。

　　2.2人工智能解决方案

　　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。

　　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硬件设备面向智慧金融、智慧治理、智慧出行、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。

　　3.主要经营模式

　　3.1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，前台业务线的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公司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。

　　3.2生产模式

　　3.2.1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。

　　3.2.2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包含方案设计和规模销售两个阶段：

　　（1）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。

　　（2）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。

　　3.3销售模式

　　公司产品和服务的销售采用直销与经销相结合的模式：

　　（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。

　　（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。

　　3.4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。

　　3.5采购模式

　　公司建立了《采购管理制度》《招标采购管理办法》《物料采购管理办法》等相关制度规范采购行为，公司采购内容主要分为非生产性物资和生产性物资：

　　（1）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。

　　（2）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等公司自主研发的AIoT设备；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。

　　4.所处的市场地位

　　智能时代下，人工智能技术应用将如同智能手机时代中的应用软件，未来的人工智能产品形态将如同操作系统一样，集成了大量专业的处理不同任务的智能应用。随着人工智能产业的发展，基于操作系统的应用生态会愈加繁荣，以人工智能平台为核心的智能化生态将成为趋势。

　　公司拥有自主可控并不断创新的人工智能核心技术，实现了从智能感知、认知到决策的核心技术闭环。公司自主研发的人脸识别、跨镜追踪、语音识别、自然语言处理等单点技术参与了国内外权威数据集的测试，凭借相关技术在算法先进性指标（准确率、精确率、召回率、综合评价指标等[准确率指所有被预测正确的样本（包括正、负）占所有样本的比例；精确率指正确预测正样本占预测为正的比例；召回率指正确预测正样本占标注为正的比例；综合评价指标指召回率和精度的加权调和平均]）上的表现取得优异成绩。具体包括：（1）人脸识别方面，2022年12月，全球权威人脸识别算法测试（NIST-FRVT）发布最新榜单，公司在人脸识别1:1、人脸识别1：N和口罩遮挡下的人脸识别三个赛道，全部获得冠军。领先SAMSUNG、TOSHIBA、VisionLabs、Ever AI、Vocord、商汤、旷视、依图、美团、海康、大华、腾讯等；（2）跨镜追踪方面，在2020年5月杜克大学（DukeMTMC-reID）、香港中文大学（CUHK03-NP）数据集测试中刷新世界纪录，在清华大学（Market-1501）数据集测试中mAP指标（mAP是检索结果中所有正确结果排在前面的综合考察指标）刷新世界纪录，并在2020年首届全国人工智能大赛（NAIC）中获得冠军；

　　（3）语音识别方面，2021年，公司的语音识别、语义纠错、深度学习降噪等技术，刷新权威中文语音识别数据集Aishell和清华大学语音Thchs30测试集、国际顶会Interspeech2020DNS Challenge比赛数据集等多项国际、国内语音识别权威纪录；（4）自然语言处理方面，2020年，公司与上海交通大学赵海教授团队联合发表了《Semantics-aware BERT for Language Understanding》论文。针对机器阅读理解模型未能有效理解篇章语义的问题，从计算语言学角度，提出使用显性语义角色信息来改善深度语言模型的建模性能。并将语义角色标注用于机器阅读理解和推理任务中，提供更加丰富和精准的语义信息。该论文被全球人工智能领域权威会议AAAI2020（AAAI,The National Conference on Artificial Intelligence）收录；（5）视觉大模型：2023年，公司行人基础大模型在PA-100K、RAP V2、PETA、HICO-DET四个数据集上从阿里巴巴、日立等多家知名高校、企业与研究机构脱颖而出，刷新了四项世界纪录。

　　公司以人机协同操作系统为抓手，旨在打造人工智能平台型企业，通过将人工智能技术能力向社会释放，运用平台化思维赋能更多行业企业实现智能化转型。大模型具有更强的智能化水平，通过将大模型嵌入在已构建的人工智能平台服务生态体系中，将更好地实现全链AI技术整合与规模化高效AI生产力，有助于公司人工智能生态建设，促进大量的行业企业围绕公司核心平台形成较强的生态粘性，从而进一步提升公司的市场地位。

　　二、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

　　截至报告期末，

　　2.报告期内获得的研发成果

　　（1）报告期内获得的重要奖项

　　报告期内，公司及控股子公司荣获由“重庆市经济和信息化委员会”“重庆市发展和改革委员会”颁发的2022年度重庆市重点软件和信息服务企业成长型、荣获由“中国软件行业协会”颁发的2022年软件行业人工智能领域领军企业、荣获由“上海世界人工智能大会”颁发的“上海世界人工智能大会2022优秀人气奖”、荣获由“上海市总工会”“上海市人力资源和社会保障局”颁发的上海市“工人先锋号”证书等多项重要奖项。

　　报告期内，公司及控股子公司入选由“亿欧”颁发的2022世界创新奖——2022中国低碳科技创新企业Top30及2023AIGC基础服务TOP10、入选“IDC”发布的2022年IDC数字政府百强榜、入选“中国品牌创新奖组委会”发布的2022年度最佳人工智能品牌TOP30、入选由“稀土掘金”发布的年度最佳实践案例TOP10、入选由“机器之心”发布的AI中国.机器之心2022年度评选——最佳人工智能企业TOP30及AI中国.机器之心2022年度评选——最具创新价值落地案例TOP30、入选由“量子位”发布的中国AIGC领域最值得关注的50家公司。

　　（2）相关权利证书

　　报告期内，公司新增授权专利13件，其中发明专利11项，外观设计专利2项；新增登记的软件著作权42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4项，处于“提交结题申请”状态的5项，项目“验收通过”状态的15项，处于“退项”状态的1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。

　　（4）报告期内获得的知识产权列表

　　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

二、经营情况的讨论与分析

　　2023年2月，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，提出了数字中国建设的“2522”整体布局框架，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。

　　AI技术作为数字经济发展的强大推动力，伴随着以ChatGPT类产品为代表的生成式技术范式的突破和应用拓展，再次验证了AI大模型技术必然给传统经济模式带来巨大变革。数字经济将在AI技术的加持下，从概念走向数实融合，并进一步构建全新的数字经济发展技术基础和商业模式，数字平台经济也会因AI技术的应用而迅速崛起，促进资源的共享和优化配置，加速数字经济的繁荣发展。

　　作为AI平台型企业，一方面，公司将继续坚持以CWOS为技术底座，生产通用大模型和行业大模型，加深解决方案对行业核心业务支持，促进数实融合。另一方面，公司将以“CWOS+产业落地”拥抱数字化转型下的智能时代，真正赋能日常生活、社会服务和产业经济。

　　未来，公司将坚持以“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，持续发挥创新动能、加速数据价值释放，携手各方促进人工智能、隐私计算技术等多项技术实际应用，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，助力打造“数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享”的智能经济形态。

　　报告期内，尽管公司的交付进度也已逐渐恢复，但受限于2022年公司新增订单数量未达预期造成订单储备不足的影响，报告期内主营业务收入仍较2022年同期有所下降。

　　报告期内，公司实现营业收入16,364.60万元，同比下降58.16%。公司实现归属于上市公司股东的净利润为-304,11.04万元，亏损同比收窄6.53%。

　　作为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，公司始终鼓励技术创新，重视研发工作。一方面，公司坚持以CWOS为基座，通过先进的研发架构，保持高研发投入，推进人工智能前沿技术理论研究和核心技术研发，持续不断地进行人工智能领域相关技术平台和新产品的研发工作，强化与科研单位的合作，保持公司的持续技术领先地位，从而提升公司核心竞争力，实现长期可持续发展。另一方面，公司坚持将技术创新服务于客户，以市场和客户需求为导向确定产品和解决方案研发方向，使创新技术能够具有明确的目标定位实现产业化落地，从而提高公司的产品竞争力和市场地位，并有效提升研发投入的转化率。

　　报告期内，公司研发费用支出19,800.29万元，在营业收入同比下滑的情况下，仍保持高额的研发投入。

　　尽管持续高强度的研发投入在一定程度上影响了公司当期利润，但在核心技术自主可控方面所构建的全新能力，以及在迈向通用型AI行业大模型方面取得的最新进展，为公司在数字经济时代长期可持续发展夯实了雄厚基础：一方面，使公司在AI赋能养老、教育等民生事业，赋能智能制造、智慧能源等行业的数字化、智能化转型过程中强化了领先优势；另一方面，也为公司在AI时代打造每个行业专属的“精灵”、开拓更广阔的C端消费产品市场带来了全新机会。

　　（一）推进平台产品升级，加速解决方案创新

　　报告期，公司立足现有主航道业务，深入各行业客户核心业务，解决业务增长和降本增效方面的痛点，对原有产品和解决方案进行持续升级，并孵化落地新产品/方案，进一步拓展了公司在智能化转型市场的业务范围。

　　1.平台产品：经过持续打磨和产品化，形成了“四梁”系列的平台产品——“人工智能平台”“数据与知识平台”“智慧物联平台”“展示与交互平台”。在智慧城市建设、大型企业的数字化转型项目中，这些产品都发挥了“高效率、低门槛、低成本”的核心AI技术平台的作用，大幅提升了场景应用开发效能。

　　2.行业产品、解决方案：深耕行业、利用闭环AI技术解决客户复杂业务问题，沉淀出金融AI反欺诈、财报机器人、航站楼指挥调度系统、智慧零售云平台、AI教学实训平台等行业应用产品和解决方案，助力客户智能化水平提升。

　　3.智能化AIoT设备：从人机协同操作系统“云边端一体化”的战略架构出发，围绕特色场景和AI核心技术打造了一系列AIoT设备，如谛格系列边缘盒子/一体机、智能零售柜等特色产品，为安全生产监督、智能零售等场景提供完整解决方案。

　　随着公司在人机交互技术不断成熟，特别是在ChatGPT横空出世带来的“预训练大模型+人类反馈强化学习”技术范式对认知技术巨大推动作用下，更坚定了公司人机协同战略，即以有形象/无形象的“数智人”为载体的综合智能体，成为公司后续持续投入研发的重点方向。

　　报告期内，公司实现了智能制造、智慧能源、智慧养老等新领域的布局，开发更加先进的智能设备和更贴合市场需求和技术发展趋势的人工智能解决方案，抓住人工智能市场发展的机遇，对公司主营业务进行持续补充，为公司拓展新的业务增长点。

　　（二）扩大研发投入规模，推动关键技术迭代

　　公司持续推动能力平台建设和技术孵化，在现有研发成果的基础上，重点投入人机协同操作系统升级，其中包括基础平台升级、开发者平台升级、AI数据湖升级、算法工厂升级、人机自然交互升级、知识计算能力升级、智能业务流技术落地7个方向的升级建设，加大推进预训练大模型技术、产品和解决方案的研发，积极探索人机协同二浪闭环方案，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。

　　报告期内，公司和人工智能与数字经济广东省实验室达成合作，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。未来，该中心将成为全球领先的人工智能研究机构之一，为推动人工智能技术的发展和应用作出更大的贡献。此外，今年5月，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，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56项国际、国家和行业标准制定工作。报告期内，新增GB/T42755-2023人工智能面向机器学习的数据标注规程、GB/T42572-2023信息安全技术可信执行环境服务规范等7项标准。

　　（三）加强专业人才引进，夯实研发队伍培养

　　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。报告期内，公司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，进一步提高了公司的自主创新和技术服务能力，巩固并进一步提高了公司的技术优势。

　　截至报告期末，公司在职研发人员522人，占员工总数60.42%，较去年同期占比增加近8个百分点。

　　（四）重视知识产权管理，注重核心技术保护

　　公司始终重视知识产权的管理，设立知识产权部归口相关证书和文件，并制定了《知识产权奖励办法》《荣誉奖项管理制度》等制度鼓励研发创新，维护公司知识产权。在风险控制方面，公司基于“技术创新专利化”“专利技术标准化”的思路，加强知识产权保护，围绕核心技术和产品研发积极搜集相关专利技术情报，规避知识产权风险并借鉴专利技术情报信息，提高技术研发水平及产品、方案的市场竞争力。

　　报告期内，一方面，公司高度重视知识产权管理，通过制定专门的知识产权管理制度，同时在战略规划部设置知识产权中心跟踪行业技术动态、检索技术信息，对公司专利权、软件著作权等知识产权进行申请与管理。另一方面，公司重视核心技术的保护工作，通过专利申请以及专有技术保密相结合的方式进行技术保护，打造自有知识产权体系和核心技术体系。

　　报告期内，公司新增授权专利13项，其中发明专利11项，外观设计专利2项；新增登记的软件著作权42项。

　　（五）优化市场营销战略，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，加强大项目运作，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，包括智慧公安、数字政府、金融服务、智慧交通、教育与医疗等。

　　另一方面，公司大力加强了数字政府产品和解决方案的交付能力，并持续强化数字政府营销队伍建设。报告期内，公司扩大了数字政府营销队伍，实现了全国范围内60%以上的地级市销售网络覆盖。同时，公司加强投入渠道网络建设布局，组建了专业的渠道营销管理团队，与软件开发商、系统集成商、渠道供应商等生态伙伴积极合作，推动人机协同生态体系建设，覆盖更广泛的客户群体。报告期内，公司已与10多家大型软件开发商建立了合作伙伴关系，新拓展系统集成商、渠道供应商60余家，为公司核心产品打开了更广阔的营销通路。公司通过建立与公司战略目标相匹配的营销能力，提升公司巩固和进一步提高公司的影响力和市场份额，构筑更强大的商业竞争实力。

　　（六）深耕多元应用场景，强化业务竞争壁垒

　　报告期内，公司广泛布局智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业和泛AI等业务领域，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。

　　业务方面，通过多年技术积累和业务深耕，公司在智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业、数字城市、泛AI等领域已逐步实现成熟落地应用。

　　智慧金融领域：已覆盖六大国有银行在内超过100家金融机构。报告期内，公司增厚了解决方案能力，解决方案覆盖向银行、保险、证券等金融机构的业务渗透进一步增强；同时，公司基于从容大模型、金融行业模型、智能业务流等核心技术研发的虚拟客户经理，具备智能问答、自动语义、意图判断、多意图理解、动态追问等AI交互能力，可赋能金融机构实现从客户引流、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。

　　智慧治理领域：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。

　　智慧出行领域：已在包括中国十大机场在内的上百座民用枢纽机场部署上线。报告期内，公司智慧出行方案进一步拓宽，如机场解决方案地图较之从前有了根本性变化，已经形成相对全面并渗透到机场生产环节的方案和产品。

　　数字城市领域：报告期内，公司继续加强数字城市销售队伍建设，已实现对全国约60%地级市的覆盖，基于较为完备的数字城市解决方案/产品群，将数字城市解决方案/产品向更多区域进行复制推广；同时，在《人民日报》产经专题发布的《人工智能产业迎来发展新机遇》一文中特别报道了公司天府新区数字城市项目，基于人机协同操作系统，建设城市大脑、智慧防汛、智慧规划等板块，打造天府新区“公园城市”等数字城市建设标杆，实现世界级智慧城市领域实践的领先榜样。

　　泛AI领域：（1）在智能制造领域，公司赋能今世缘（603369）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。同时，把不同的数据来源做成数据的叠层管理，来构建数据神经网络从而优化整个的工厂端到供应端到客户端的大模型，从而实现管理的优化。（2）在智慧文娱领域，公司联手游族网络（002174）共同致力于针对游戏行业的人工智能大模型技术研究及应用实践以赋能产业发展，全面提升游戏开发和发行等环节的业务效率。（3）泛出行领域，公司与深信科创达成了战略合作，双方将在“开发与建设智慧出行一体化解决方案”“研发车路云城一体化应用解决方案”等泛出行领域达成紧密合作。

　　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、虚拟直播、虚拟客服、动画游戏、视频提炼等行业的个性化需求提供低成本和高效率的定制化服务。以虚拟直播为例，公司基于“从容大模型”推出了大麦数字人直播平台，该平台可以提供对应的主播库、音色库、背景板等基础能力，同时支持相应的智能话术的撰写、相应的违禁词的检测等；实时监控直播间的数字，从而调整演讲策略和商品的话术配比、提升GMV，在整个运营层面来提高效率和质量。平台还可以根据不同行业生成一站式的人、货、场的完整解决方案，数字人主播选取、话术风格等，打造具备个性化特征的数字人直播间。

三、风险因素

　　（一）宏观环境变化风险

　　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。

　　（二）研发失败或研发成果无法转化的风险

　　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。

　　（三）行业需求及市场拓展存在不确定性的风险

　　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。

　　（四）被美国商务部列入“实体清单”等的相关风险

　　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。

　　（五）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。

　　（六）公司所处行业竞争激烈，后期需要不断投入研发，短期无法盈利，未弥补亏损存在持续扩大导致短期无法分红的风险

　　公司所处人工智能行业一方面面临着商汤科技、虹软科技、格林深瞳等人工智能企业的竞争，其中既包括核心算法技术实力的比拼，也包括人工智能应用和行业解决方案的较量；另一方面也面临着海康威视（002415）等视觉设备厂商推进对产品进行人工智能赋能转型的挑战，该类厂商在硬件研发和供应链方面有着深厚积累，使得新兴人工智能企业需不断寻求差异化优势，整体市场竞争较为激烈。公司专注人工智能算法研发及应用，依托核心技术打造人机协同操作系统，并面向智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业、泛AI等多个领域提供人工智能解决方案，需要结合技术发展和市场需求确定新技术和产品及解决方案的研发方向，并在研发过程中持续投入大量资金和人员。报告期内，公司研发费用为19,800.29万元，占营业收入的比例为120.99%。公司营业收入为16,364.60万元，归属于母公司所有者的净利润为-30,411.04万元，尚未实现盈利。截至报告期末，公司合并口径累计未分配利润为-338,886.42万元，存在大额未弥补亏损。若公司未来一定期间面临市场激烈竞争出现主要产品价格下降、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，公司短期将无法盈利，未弥补亏损将持续扩大。

　　（七）财务风险

　　报告期内，公司经营活动产生现金流量净额为-17,157.89万元，主要原因是报告期内公司人员支出及采购金额相对于销售回款而言较大。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。

四、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。

　　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的应用。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“从容大模型算法”已通过安全评估申报，目前正处于备案审核阶段。

　　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。截至报告期末，公司拥有369项专利（其中166项为发明专利）、543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。截至报告期末，公司研发人员为522人，占员工总数的比重为60.42%。其中，硕士及以上学历人数为177人，占研发人员比重为33.91%，核心技术团队来自微软亚洲研究院、中科院以及阿里等国内外知名研究机构。

　　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。

　　公司基于深厚的人才储备池，从2022年12月开始组织筹备人工智能大数据模型队伍建设，截至报告期末已正式建成近百人规模的大型团队，下设算法组、平台组、算力组和数据组。其中，算法组分为语言、视觉、语音等若干小组，主要成员为原CV团队在预训练技术具有较深经验的算法专家和原语音/NLP团队的算法专家；平台组则由训练平台团队和信创团队的成员组成，长期与华为昇腾、寒武纪等团队进行技术合作；算力组由云平台运维团队和供应链团队的成员组成，具有多个国家级、城市级AI平台的建设和运维经验；数据组由数据服务部成员、大数据团队成员和部分算法工程师组成。

　　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，同时开放式地引入生态伙伴共同开发AI应用及配套服务，使人工智能服务惠及更广泛的各行业客户；另一方面公司基于原有的技术储备快速构建人机协同操作系统的大模型能力，拥抱技术和应用变革，加速技术平台化和应用场景化的进程，从而打开更多应用场景。

　　公司深耕AI技术的自主开发、自主可控，并受邀参与了人工智能国家标准、公安部行业标准等多项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。

　　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，广泛布局智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业、泛AI等业务领域，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，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；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；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。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、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。

　　近年来公司先后获得吴文俊人工智能一等奖、首届全国人工智能大赛一等奖、中国最具影响力软件和信息服务企业、全球人工智能产品应用博览会创新产品金奖、重庆市科技进步一等奖年度科创先锋企业技术应用奖、全球人工智能独角兽、重大行业创新贡献奖、新一代信息技术最具成长性企业、IDC中国FinTech50、2022胡润中国元宇宙潜力企业榜、世界人工智能大会、IDC数字政府百强榜、中国AIGC领域最值得关注的50家公司等众多荣誉。

　　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。