汉鑫科技2023年半年度董事会经营评述

（原标题：汉鑫科技2023年半年度董事会经营评述）

汉鑫科技2023年半年度董事会经营评述内容如下：

一、业务概要

　　（一）主营业务

　　公司是信息技术领域专业服务商，专注于为政企客户提供基于人工智能技术的产品与解决方案，包括系统设计、系统开发、设备选型采购、实施调试以及运营维护等。业务领域涵盖工业智能、智能网联、智慧城市三大领域。

　　工业智能领域，应用“物联网+人工智能”技术打造工业企业数字化转型服务平台，为工业企业提供“AI+工业视觉”、“AI+工艺优化”、“AI+运营优化”等“AI+X”场景解决方案产品及服务，构建“AI+X”产业赋能生态，为工业企业提供基础信息化提升、数据互联互通、人工智能应用等服务。

　　智能网联领域，利用车路协同技术实现“人、车、路、网、云”协同，解决单车智能瓶颈问题，推动协同式自动驾驶、车联网等落地应用，是公司智能网联领域面向未来的重要战略方向。基于车路协同技术，公司研发了车路协同云控基础平台、智能网联物联网平台、智能网联云控应用平台、智能网联汽车运行安全监测平台等软件平台，以及边缘计算等硬件设备，为司乘人员、交通管理部门、交通运输部门、智能网联运营商等提供V2X自动驾驶、智能网联精准公交、智能网联运营管理、全息路口/路网、智慧隧道等场景应用服务，满足城市交通出行智能化、交通管控全局化、信息服务泛在化等需求。

　　智慧城市领域，公司深耕智慧城市领域20余年，积累沉淀了大量的业务及技术经验，目前已形成涵盖业务应用平台、场景解决方案、信创适配方案等的数字化转型能力，在政务、教育、医疗等领域为客户提供咨询规划、方案设计、设备采购、系统实施、开发调试、运行维护为一体的信息化智能化产品和解决方案。同时为党委、政府、纪检监察等有涉密需求的单位提供国产自主可控的涉密信息系统产品和解决方案，并在此基础上布局信创行业应用系统的软件开发及适配业务。

　　（二）主要产品和服务

　　1、工业智能领域

　　工业智能业务基于市场的广泛需求及行业经验积累，基于人工智能技术，通过物联网平台、工业数据平台、低代码应用开发平台等产品开发框架，打造了多个基于行业及场景的个性化解决方案和产品，业务覆盖精细化工、有色金属、微生物工程、建材/矿物加工、汽车及零部件、3C电子、医疗器械、食品药品8个细分行业领域，在全国已完成6个创新中心（济南、烟台黄渤海新区、龙口、滕州、呼和浩特、佛山）、9个业务代表处（大连、青岛、临沂、苏州、宁波、东莞、南昌、珠海、重庆）、4个产品渠道（华为、卡奥斯、移动、浪潮）的营销服务体系搭建，逐步形成以东三省/内蒙、环渤海、长三角、珠三角的四区为核心的业务布局。

　　（1）“AI+工业视觉”

　　“AI+工业视觉”解决方案是基于先进成像技术、自动化技术及人工智能技术的创新应用，综合考虑工业企业的环境、目标、成本、效果等要求，运用面阵、线阵、三维相机、红外、多光谱等成像模组将现场场景数字化，运用语义分隔模型进行图像分割与图片预处理；基于AI算法开发框架训练卷积神经网络算法，为工业企业提供高效、精准、智能的检测、测量、定位、识别解决方案，实现人力资源的节约、生产质量的提升和生产效率的优化。

　　检测：判断产品是否存在缺陷，通常用于零部件缺陷、特征的检测等，替代人工，提升良品率和生产效率。

　　测量：通过图像计算出目标物体的尺寸及体积，主要应用于高精度及复杂形态测量，提高测量效率和准确度，降低成本。

　　定位：获取位置信息，通常用于辅助机器人完成装配、拾取等动作，提升产线自动化水平。

　　识别：采集外形、颜色、字符、条码等信息，协助产线进行读取、比对、分类、记录，通常用于不同型号的产品分类、工序防错、过程溯源等场景。

　　“AI+工业视觉”解决方案目前已广泛应用于汽车及零配件、3C电子、医疗器械、食品药品等行业。

　　（2）“AI+工艺优化”

　　“AI+工艺优化”解决方案基于设备、生产、环境、质量等数据的有效累积和建模分析，对海量数据（603138）进行分析、训练、推理，分析问题环节，定位工艺参数优化节点。通过人工智能技术，全流程、多层次的提升生产工艺的智能化水平，梳理复杂机理知识和专家经验，构建工业大脑，替代“老师傅”，实现产品质量恒定、生产效率提升、生产成本降低的目标。

　　工艺改进规划：梳理生产工艺流程，从生产要素、质量结果、工艺指标等多方面评估影响产品质量的关键控制点，定义生产经营指标体系，出具完整解决方案。

　　工艺物联监控：进行设备物联改造，采集关键工艺指标/设备参数，提供实时数据展示、工艺分析报表、监控预警等功能。

　　工艺数据应用：构建生产、工艺、质量的全链路管理体系，含设备控制、原料/仓储管理、批次投入/产出管理、配方/实验室数据管理、质量管理、执行控制等功能，提升生产执行和运营管理的效率。工艺大脑控制：基于制造过程、材料、设备、工艺参数、环境数据，建立智能优化+智能控制模型，以达到工艺优化的目标。

　　“AI+工艺优化”解决方案目前已广泛应用于精细化工、有色金属、微生物工程、建材/矿物加工等行业。

　　2、智能网联领域

　　公司致力于车路协同智能网联软硬件系统研发，打造“聪明的车+智慧的路”。基于新一代互联网+、大数据、云计算、人工智能等先进技术，研发了车路协同智能网联云控平台；以亚米级智能网联精准交通数据为基础，研发了V2X自动驾驶、智能网联精准公交、全息路口/路网、智慧隧道、边缘计算设备等产品及应用，为自动驾驶、智慧高速、城市交通、隧道管理、公交通行等领域提供智能网联产品及解决方案。

　　（1）智能网联云控平台

　　智能网联云控平台包含云控基础平台和云控应用平台。云控基础平台应用物联网、车联网技术实现海量路侧设备、车端数据接入，提供亚米级精准交通数据，并为交通运行管理和智能化服务等提供技术支撑；云控应用平台为智慧路网、智慧隧道、智慧公交、智慧高速等提供应用场景服务，通过人工智能数据分析，实现交通异常、交通拥堵、车辆出行规律、驾驶行为等数据分析功能，实现交通信号控制、V2X安全出行、主动式公交优先、网联车辆运营管理等应用场景，为交通管理、交通运输、应急救援、车联网企业等提供应用服务。

　　（2）智能网联精准公交

　　智能网联精准公交通过车端智能设备与路侧智能设备相结合，实现智慧公交车、路、云一体化协同与管理，将公交车辆的实时位置、速度、载客信息等数据与路侧设备及其他网联车辆进行信息交互，可实现公交优先通行，提升公交准时准点率，增加公交出行市民乘车数量，减少私家车出行，提高公众绿色出行和低碳出行数量，为城市碳达峰和碳中和做出贡献。

　　（3）全息路口/路网

　　全息路口/路网是车路协同云控平台的典型拓展应用。系统基于高精地图，通过视频及雷达全息融合感知，获取车道级机动车、非机动车、行人的精准交通数据，实现路口的全方向、全天候、全要素的数字化，通过交通态势、路网承载等精准分析，对于交通异常、交通拥堵、交通事故、交通隐患等问题可快速发现与诊断，并通过联动信息诱导屏、交通信号控制机等设备，实现及时诱导与快速疏导，提升道路通行能力。针对具体路口路段，给出信控配时优化、道路渠化、堵点避行等解决方案，帮助交管部门提升交通管理水平。

　　（4）边缘计算设备

　　路侧边缘计算单元设备是路侧交通控制与管理的边缘大脑，接收路侧雷达与视频等感知信息，进行多源融合分析，实现机动车、非机动车、行人交通状态感知，以及路侧遗撒物、道路施工、交通事故等特殊事件快速检测，为车端提供高效率、高可靠、低时延实时信息服务，是车路协同智能网联应用的核心设备。基于车道级精准交通数据，设备可对路口车流量、排队长度、拥堵指数等交通指标进行实时计算，提供交通态势实时分析、交通信号优化控制、车路协同路侧智能计算服务，为云端系统提供精准交通分析数据，并可联动信息诱导屏、交通信号控制机等设备，实时缓解交通拥堵，提升通行效率。

　　（5）智慧隧道管理系统

　　智慧隧道管理系统是车路协同云控平台的典型拓展应用，面向交通管理、隧道养护、应急救援等场景，提供隧道智慧交通警察系统、隧道智慧巡检管理系统和隧道智慧应急管理系统产品。

　　隧道智慧交通警察系统通过雷达、摄像机、巡检机器人等设备，感知隧道内车道级精准交通数据，对隧道拥堵、交通违章等进行秒级预警，对异常事件快速处置，保障隧道交通安全，提升通行效率。

　　隧道智慧巡检管理系统对隧道路况、环境、设备设施进行24小时无死角巡检，发现异常即时预警，异常事件快速处置，提高隧道整体管养能力。

　　隧道智慧应急管理系统对隧道内的重大突发事件实现秒级预警，并联动设施设备进行现场疏散及控制，在事故发生初期降低事故影响，减少二次事故发生及人员伤亡。

　　（6）智能网联仿真实训系统

　　智能网联仿真实训系统利用物联网和互联网技术，将教学内容与实际的场景相结合，通过智能座舱、底盘线控等装调设备，以及微型测试场、实景沙盘、数字孪生、虚拟仿真操作、数字人教师等创新实训模式，帮助学生快速掌握智能网联知识以及各类设备与系统装调测试技能，实现教、学、训、考、评五维一体，创新职教产教融合方式，培养实践技能和提高教学质量。

　　3、智慧城市领域

　　公司通过软件的开发服务、硬件的安装集成，对业务数据进行采集、分析、可视化，帮助政府、企事业单位及相关部门提高行政管理水平和服务能力。

　　（1）智算中心

　　随着人工智能技术的高速发展和大模型在各行业的推广，对现有算力形成极大挑战，考虑大模型对数据量的要求和高昂连接费用间的平衡，以及各区域井喷式的需求，各省、地市分别建设智算中心作为支撑区域数字经济发展的算力底座。区域智算中心的建设将为企业、高校及科研院所提供大规模的普惠AI算力，加速推进海量数据和各行业领域模型训练过程，提升模型精度，加速人工智能算法创新及应用进程，同时验证模型在实际场景中的应用效果，支撑应用的测试和验证。公司可为客户提供智算中心的规划设计、建设实施、算力运营维护和相关应用(智能计算、大数据分析、算法模型搭建等)方面的定制化服务。

　　（2）数字政府

　　数字政府业务致力于推进各级政府治理体系和服务的数字化，实现互联化、智能化、开放化的政府运营，形成“用数据对话、用数据决策、用数据服务、用数据创新”的现代化治理模式。产品服务主要包括政务信息化、指挥中心、城市大脑等的建设及运营。

　　（3）智慧校园

　　智慧校园业务是将校园内的教学、科研、管理和生活服务等各类信息资源进行整合、软硬件集成，实现校园的全面信息化。公司在智慧校园领域主要提供虚拟仿真实训教学平台、汽车智能技术实训室、校园车路协同微型测试场、远程驾驶仿真系统、数字人教学等解决方案，实现教学理论和操作实践的有机结合，为解决行业蓝领人才缺口提供有力的人才培养支撑。

　　（4）信创服务

　　该类业务系为客户提供自主可控的信息管理系统的解决方案，基于国有知识产权的芯片及操作系统，根据不同用户的需求和场景，为客户提供应用软件国产化适配服务及产品，构建自主可控的业务系统，实现功能和服务的国产化。

二、经营情况回顾

（一）经营计划

2023年公司抓住数字中国发展的机遇，加大对AI行业大模型的研发布局，加快人工智能技术在产业创新的应用落地，保持在智慧城市领域的业务优势，不断提升智算中心建设的规划、实施、运营能力；稳步推进工业智能业务的产品及市场布局，逐步从“客户资源池”模式转变为产品渠道推广模式；积极探索智能网联领域的行业创新应用，打造标杆，做出应用示范。

报告期内，公司实现营业收入229,989,942.88元，同比增加160.82%，主要原因系随着大模型的不断推出，对人工智能算力需求增加，智算中心建设及运营市场有较高增长；实现净利润12,076,517.60元，同比下降18.34%，主要原因系随着人工智能的快速发展，公司为加大算力中心业务的拓展力度，对本期完成的济南智算中心项目的毛利采取让利措施，且因项目金额较大，款项还在陆续收回中，影响本期末应收账款增加较大，导致计提信用减值损失较去年同期大幅增加所致。

1、报告期内公司财务状况

（1）公司财务状况截止2023年6月30日，公司资产总额为727,258,882.21元，较上年度末增加14.44%；负债总额358,065,156.58元，比上年度末增幅达29.55%；资产负债率49.23%；净资产总额369,193,725.63元，比上年度末增加2.81%。

（2）公司经营成果报告期内，公司实现营业收入229,989,942.88元，同比增加160.82%；营业成本179,679,568.86元，同比增加213.23%；净利润12,076,517.60元，同比下降18.34%。

（3）现金流量情况报告期内，经营活动产生的现金流量净额为-21,444,470.53元，比上年同期减少1,799,026.10元：经营活动现金流入小计103,189,517.26元，比上年同期增加8,759,205.24元；经营活动现金流出小计为124,633,987.79元，比上年同期增加10,558,231.34元。

2、技术和产品研发情况

工业智能领域，围绕“AI+工业视觉”、“AI+工艺优化”两款核心产品服务加大应用算法研发，在基于小样本数据特征提取算法、基于相似多分辨率图像卷积算法、基于改进surfmatch匹配定位算法进行了相关研究及成果转化落地。在“AI+工艺优化”产品相关算法研发中，结合元学习和深度学习技术，从少量样本数据中提取关键特征，实现对设备健康状态的准确监测和故障预测，对企业设备故障诊断及预测性维护提供了有效支撑。在“AI+工业视觉”产品相关算法研发中，通过结合多分辨率图像分析和相似性计算，优化SURF特征提取和匹配过程，对在复杂的工业环境中缺陷质检、设备定位、目标跟踪、图像匹配提供了更高的精度和稳定性。

智能网联领域，公司围绕“智能网联云控平台”产品的应用开发，完成了“智能网联数据安全监管平台”、“自动驾驶车辆运营管理平台”等新产品的研发，解决城市高级别自动驾驶车的上路运营和监管问题，保障了研发成果的技术转化和产品落地应用。同时开展了“智能网联隧道机器人”及“隧道交通异常事件AI检测一体机”产品的研发，通过自研的AI算法提升了隧道内交通事件识别效率、降低了事件处置时间，代替了传统的人工值守现状，保障了隧道内车辆的通行安全。

报告期内研发投入8,961,834.53元，较上年同期增加54.11%。

3、业务拓展情况

工业智能业务完成广东佛山创新中心的拓展，先后与海尔卡奥斯、中国移动（600941）、浪潮签约产品渠道合作，在全国建立6个创新中心+9个业务代表处+4个产品渠道的营销服务体系，逐步形成以东三省/内蒙、环渤海、长三角、珠三角的四区为核心的业务布局。智慧城市业务完成了济南市人工智能计算中心人工智能计算软、硬件项目的交付，该项目的建设和运营是公司在智算中心建设领域的积极探索和成功尝试，实现公司在智慧城市领域业务技术能力的提升和转型，从智慧城市行业解决方案提供商向算力数据运营服务商转变。报告期内，智能网联业务收入实现零的突破，实现营业收入320,183.49元；公司承建的烟台智能网联示范路项目稳步推进，项目中智能网联精准公交、无人驾驶小巴进入路测阶段。

截至本报告披露日，公司在手订单约2.3亿元。

4、下半年经营计划

锚定方向、脚踏实地。下半年，公司将持续加大研发投入，迭代工业、交通领域大模型技术应用，持续推进业务场景应用落地并实现收入。业务方面，公司将在持续市场开拓的同时，稳步推进在手订单的交付工作，重点抓紧应收账款的回款工作，保障全年经营指标的企稳回升。资本运作方面，公司下半年将围绕工业信息化、工业自动化、智慧交通等领域重要产品技术环节寻找合作或投并购标的，积极探索通过产业链投资实现“补短板”和“能力倍增”。人力管理方面，多措并举引进高水平人才，优化人才梯队，提质增效，打造汉鑫职业化铁军。

（二）行业情况

2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，强调到2025年，基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放，数字经济发展质量效益大幅增强，政务数字化智能化水平明显提升，数字文化建设跃上新台阶，数字社会精准化普惠化便捷化取得显著成效，数字生态文明建设取得积极进展，数字技术创新实现重大突破，应用创新全球领先，数字安全保障能力全面提升，数字治理体系更加完善，数字领域国际合作打开新局面。到2035年，数字化发展水平进入世界前列，数字中国建设取得重大成就。数字中国建设体系化布局更加科学完备，经济、政治、文化、社会、生态文明建设各领域数字化发展更加协调充分，有力支撑全面建设社会主义现代化国家。

1、工业智能领域

《“十四五”数字经济发展规划》提出，到2025年工业互联网平台应用普及率提升至45%。今年政府工作报告提出，“大力发展数字经济”“加快传统产业和中小企业数字化转型，着力提升高端化、智能化、绿色化水平”。工信部部长表示，我国工业经济规模大、数字经济规模位居全球第二，融合发展前景广阔，将以数字技术创新突破和应用拓展为主攻方向，加大信息化和工业化的融合发展。

人民日报评论文章指出，大模型赋能，生成式人工智能正在引发新一轮智能化浪潮。得益于拥有庞大的数据、参数以及较好的学习能力，大模型增强了人工智能的通用性。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。从战略高度着手，凝聚合力、攻坚克难、勇于创新，努力拓展理论和技术应用空间，必能更好培育壮大新动能，构筑发展新优势。

近年来，我国工业互联网发展态势良好，有利提升了产业融合创新水平，加快了制造业数字化转型步伐，推动了实体经济高质量发展。工业互联网、5G、数据中心等数字基础设施日益成为新型基础设施的重要组成部分，为传统制造业的升级提供了信息技术支撑。我国的工业互联网是在传统工业与信息通信技术的基础上建立起来的，逐步实现了技术创新和应用融合，搭建了新型的产业体系。据中国工业互联网研究院数据显示，工业互联网对我国GDP产生巨大带动作用。据相关机构预测，到2025年全球工业互联网市场规模达到1.2万亿美元左右。

2、智能网联领域

2023年7月，工信部联合国家标准委发布了《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》。构建跨领域协同开放的智能网联汽车技术标准体系，发挥标准的基础性、引领性和规范性作用，推进智能网联汽车产业基础高级化、产业链现代化，构建以国内为主体、国内国际互促发展的格局，建设社会主义现代化智能网联汽车强国。

智能网联车路协同使单车智能路线中互相孤立的车企、通讯企业及智能硬件企业形成有机统一体，再通过5G、LTE-V等通讯技术和互联网技术，达到“孤岛信息”互联，实现车况、路况、交通动态信息的实时共享。车路协同不仅能够有效地改善出行效率，还将影响到社会大众生活的方方面面。随着智能汽车时代的到来，在国家政策的大力支持下，车路协同行业将迎来发展良机。5G商用将加速V2X技术落地，而V2X作为车路协同系统中最核心的基础技术，其快速发展将促进中国车路协同系统的不断普及与推广。近年来，政府相关部门积极推动智能网联汽车行业的发展，行业市场规模快速增长。数据显示，2022年我国智能网联汽车行业的市场规模约为1209亿元，同比增长19.5%。随着行业科技加速变革，技术加快升级，中商产业研究院预测，2023年中国智能网联汽车行业市场规模将增至1503亿元。

3、智慧城市领域

国家陆续出台的《"十四五"数字经济发展规划》、《关于加强数字政府建设的指导意见》、《“十四五”全国城市基础设施建设规划》等政策，明确了智慧城市作为我国城镇化发展和实现城市可持续化发展方案的战略地位，以及“推进智慧城市建设”的任务，刺激了各地对智慧城市的建设需求，对促进智慧城市和相关行业的发展具有极大的积极作用。

智慧城市建设与数字经济密不可分，在建设的过程中，智慧城市需要以海量的数据作为基础，通过运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等数字技术，不断提升信息管理水平。智慧城市把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的基于知识社会下一代创新的城市信息化高级形态，实现信息化、工业化与城镇化深度融合，有助于缓解“大城市病”，提高城镇化质量，实现精细化和动态管理，并提升城市管理成效和改善市民生活质量。

受政策红利、社会需求、技术升级等利好因素影响，社会资本不断进入智慧城市行业。据IDC发布的《全球半年度智慧城市支出指南》数据显示，预计2022年-2025年的年均复合增长率约为24.49%，2027年中国智慧城市的市场规模将达到75万亿元。

三、公司面临的风险和应对措施

　　宏观经济下滑、政府采购下降风险

　　重大风险事项描述:受到国内外大环境的影响，当宏观经济出现较大下滑时，将直接导致地方政府财政收入减少。为缓解财政压力，地方政府可能采取消减投资项目、压缩投资规模、减少后期投入和延长款项支付周期等手段，从而影响行业内企业的盈利能力，并加大企业资金链断裂风险。应对措施:公司将加强相关政策的跟踪与研究,促进新一代信息技术与传统业务快速融合，通过加大产品开发、技术创新的力度，不断拓展公司第二增长曲线和第三增长曲线。在不断调整产品结构的基础上，积极拓展渗透细分行业领域，不断提高公司整体规模和综合实力。

　　客户集中风险

　　重大风险事项描述:2023半年度公司前五名客户销售总额为22,529,453.89元，占当期营业总收入的比重97.96%，较去年同期29.14%增加68.82个百分点；客户集中度较以往有明显增加，前五大客户波动较大，且未来公司承揽大型项目能力增强，未来客户集中度高的风险仍可能存在。应对措施:加大产品标准化投入，建立一套完整的产品化营销体系，不断扩展已有成果，逐步占领细分市场，由地区到全国辐射核心行业客户，突破客户地域性限制、打开全国市场。

　　应收账款持续增长风险

　　重大风险事项描述:2023半年年度公司应收账款账面价值占资产的57.15%，比例较高。随着公司经营规模的扩大，公司应收账款规模可能会进一步增加。应收账款的增长会给公司造成运营资金压力，不利于公司业务规模的持续扩大。此外，如果公司应收账款出现大额坏账，不仅严重影响当期经营业绩，而且对公司未来的持续发展造成不利影响。应对措施:建立专人专项回款制度，加大对应收账款的催收力度；对内加强项目实施全程管理，强化项目过程中回款考核指标，实施“自上而下”的考核跟进制度，提高项目回款速度及回款率。

　　行业竞争风险

　　重大风险事项描述:我国计算机信息技术服务业开放程度较高，随着大数据、云计算、人工智能技术的发展，市场需求持续增长，用户对软件与信息技术服务的需求不断增长，新技术、新产品不断推陈出新，来自同行业企业的竞争愈发激烈。公司的竞争对手多为国内大型集团或上市公司，整体规模和综合实力较高。如果公司不能适应日趋激烈的市场竞争，无法抓住行业快速发展的机遇，公司将面临着无法持续扩大市场份额，竞争优势不断丧失的风险。应对措施：公司不断培养创新意识，加大产品业务开发和推广力度，努力保持在行业客户的领先优势。实施合作伙伴策略，通过建立合作伙伴关系网络，拓展市场份额和扩大市场影响力。着力升级客户的体验，提升客户的服务质量，在业务稳定增长的基础上，提升客户满意度，突出企业品牌效应。

　　技术进步风险

　　重大风险事项描述:计算机信息技术的发展是飞速的，每次的技术突破都将带来行业的加速发展，而行业的快速发展又刺激了技术的升级。随着行业技术水平的快速发展，如果公司不能及时掌握关键技术的发展动态，在研发方向、技术路线上不能正确把握，公司将存在无法紧跟市场需求，丧失市场机遇的风险。应对措施：加强与科研院所、知名企业的合作，跟踪和了解国际上的技术发展趋势，引进和吸收高精尖科技人才。加大公司的研发投入，借助科研能力提升的影响力，带动整个公司技术实力的提升和进步，也为后续科技成果的研发及成果转化提供了可靠保证。

　　核心技术、业务人员流失风险

　　重大风险事项描述:大数据、人工智能、信息安全是知识密集型行业，行业的核心竞争力是技术和人才。随着计算机信息技术变革日新月异和市场竞争的不断加剧，对人才的争夺也日趋激烈，特别是大数据和人工智能的兴起，对公司技术储备和人才储备带来一定的挑战。拥有稳定、高素质的人才队伍对公司的发展壮大至关重要。如果公司不能有效保持和完善核心人员的激励机制，不仅可能导致公司无法及时引进所需人才，同时自身培养的核心技术、业务人员也存在流失的可能。核心技术、业务人员的流失不仅造成技术升级受阻碍、业务机会丧失、核心技术泄露等风险，并且对公司持续健康发展造成不利影响。应对措施：公司秉承“共成长、同发展”的企业人才观，增强公司凝聚力及向心力，为员工提供更多的培训学习机会及更广阔的成长舞台；同时制定出合理的薪酬和考评机制，按员工的贡献大小实行不同的福利待遇，提高员工的积极性和工作效率。