天娱数科（002354）2025年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期天娱数科（002354）发布2025年年度财务报告，报告中的管理层讨论与分析如下：

发展回顾：

一、报告期内公司从事的主要业务

    公司坚持“数字化、智能化、全球化”发展战略，以天星大模型为技术底座，依托数据流量优势，聚焦智能营销、智慧能源、空间智能等领域，构建了AI营销、AI应用分发、AI售电、空间智能MaaS等业务平台，并同步拓展全球化布局，形成以AI能力为核心的业务架构。公司面向互联网、零售、能源、工业、金融等行业，加快推动人工智能技术与业务场景融合，贯通“基础模型-行业模型-智能体-业务平台”能力链条，持续提升产品化与平台化水平，助力客户降本、提质、增效，推动产业数字化转型与智能化升级。

    二、报告期内公司所处行业情况

    随着“人工智能+”行动全面实施，我国人工智能产业正进入政策红利持续释放、市场需求快速放量、技术体系加速成熟的新阶段。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推动人工智能与经济社会各领域广泛深度融合；2026年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，《“十五五”规划纲要》进一步明确全面实施“人工智能+”行动，推进国家人工智能创新高地建设、培育智能原生新模式新业态，标志着我国数字经济正由“数字化、网络化、智能化”向更高阶段的“智能经济”系统跃升。据国家数据发展研究院测算，2025年我国人工智能相关产业规模超过2.3万亿元，同比增长15%。国家发改委数据显示，预计到“十五五”末，我国人工智能相关产业规模将突破10万亿元。

    数据要素方面，赛迪顾问报告显示，2025年数据要素市场规模突破1,000亿元。一方面，数据基础制度不断完善，数据开发利用、流通交易、收益分配和安全治理逐步走向体系化；另一方面，高质量数据集建设明显提速。国家数据局披露，截至2025年底，全国已建成高质量数据集超过10万个、总体量超过890PB。

    算法方面，我国大模型发展正从“追赶式突破”转向“性能、成本与生态协同优化”的新阶段。与此同时，多模态技术也从早期的模块化拼接，逐步走向原生融合，模型在理解、生成、推理和跨模态协同上的能力不断增强。智能体技术从对话交互向决策执行加速落地，已在编程、金融、客服等垂直场景实现规模化应用。截至2025年12月31日，全国累计已有748款生成式人工智能服务完成备案，435款生成式人工智能应用或功能完成登记，这意味着我国人工智能产业已从少数头部企业技术竞赛，逐步走向更广泛的产品扩散和商业化应用阶段。

    算力方面，随着人工智能大模型、智能体和高并发推理应用快速普及，算力需求持续爆发式增长。国家数据局数据显示，我国Token日均调用量从2024年初的1,000亿跃升至2026年3月的140万亿，两年增长逾千倍。目前算力基础设施建设正从“扩容”迈向“成网”，从单纯建设智算中心转向算力、网络、能源、调度协同优化。与此同时，算力需求结构也在发生变化，高并发、低时延、可调度的推理算力需求迅速增长。

    报告期内，公司以自研AI大模型为技术底座，依托数据流量优势，聚焦智能营销、智慧能源、空间智能等领域，构建了AI营销、AI应用分发、AI售电、空间智能MaaS等业务平台，并同步拓展全球化布局，形成以AI能力为核心的业务架构。

    （一）智能营销：AIAgent重塑全链路运营，全球化拓展孕育新机遇

    当前，生成式AI、大模型与AIAgent正加速重塑营销与电商产业链条，推动行业由过去以流量采买、人工投放、经验运营为主的模式，向以数据驱动、内容自动生成、策略实时优化和全链路智能决策为特征的智能营销新范式升级。中国智能营销市场已进入快速增长通道，艾瑞咨询在《2025年中国营销智能体研究报告》中指出，2025年中国智能营销市场规模约120亿元，预计2030年将突破千亿元，年复合增长率超50%；Gartner预测，到2028年，33%的企业软件应用将内嵌代理型AI，表明AI正从辅助工具加快演进为可嵌入业务流程、具备一定自主执行能力的新型生产力。随着大模型调用成本持续下降、推理能力持续增强，智能营销正从单点工具应用加快走向系统化、平台化和规模化落地。

    从产业落地看，AI营销与电商已进入从“可用”走向“好用、常用、规模化使用”的关键阶段。内容生产端，文案生成、商品图制作、短视频脚本与广告素材生成能力快速成熟，显著压缩创意制作周期与成本。AI视频生成技术日趋成熟，以Seedance2.0为代表的大模型使短视频与广告素材的制作效率大幅提升，单条视频综合成本可压缩八成以上。投放优化端，基于用户行为、消费偏好和场景标签的智能推荐与自动出价能力不断提升，推动广告投放从“粗放覆盖”走向“精准匹配”。客户运营端，AI客服、智能外呼、线索评分、会话摘要和自动跟单等应用加速普及，使营销、转化和复购环节逐步形成数据闭环。IDC指出，AIAgent与生成式AI正从概念验证走向规模化应用，并在企业流程自动化和营销全链路场景中持续释放商业价值。可以预见，未来营销行业比拼的，将不再只是创意能力和流量能力，而是围绕内容生成、投放优化、用户运营、数据反馈和智能执行构建全链路闭环的综合能力。

    与此同时，移动应用分发正在成为智能营销生态的重要入口和增量战场。QuestMobile数据显示，截至2025年12月，国内移动端AI应用月活跃用户规模已达7.22亿，手机厂商AI助手月活达5.59亿，PC端AI应用月活达2.05亿，说明AI原生应用已从小众尝鲜走向大众普及。随着DeepSeek、Kimi、豆包等头部AI产品密集上架并形成用户心智，应用分发平台的角色也在发生变化：它们不再只是传统意义上的“上架通道”，而是逐渐演变为连接用户获取、内容触达、产品推荐和商业转化的关键入口，并与智能营销形成“流量获取—兴趣激发—转化承接—数据回流”的协同闭环。应用分发能力、推荐能力和用户运营能力的结合，正在成为平台型企业提升增长效率和商业化能力的重要抓手。

    更值得关注的是，智能营销正在加速由国内市场走向全球市场，形成“品牌出海”与“Token出海”并行的新趋势。过去企业出海更多依赖商品、渠道和流量采买，如今随着AI服务全球化，企业输出的已不只是产品和广告投放能力，也包括以Token计量的模型能力、内容能力和自动化营销服务能力。依托多语言内容生成、素材本地化改写、跨平台智能投放、海外用户洞察和客服自动化能力，中国企业正加快从“卖产品”向“卖品牌、卖服务、卖AI能力”升级。特别是在东南亚、中东、拉美等新兴市场，AI营销正显著降低本地化运营门槛，提高海外获客、转化和复购效率。

    这一趋势背后，还叠加着中国在能源和基础设施方面的独特优势。智能营销看似是内容与流量生意，本质上越来越建立在持续的模型调用、实时推理和算力供给基础之上。随着我国绿色电力供给能力持续提升、算力基础设施不断完善，以及“算电协同”被纳入国家新型基础设施建设布局，AI服务的底层成本有望进一步下降。对于智能营销行业而言，这意味着中国企业不仅能够依托大模型和Agent能力提升营销效率，还能够借助更低成本的算力和更稳定的能源供给，持续压缩内容生成、智能客服、广告优化和跨境运营的综合成本，把能源优势、算力优势进一步转化为智能营销的价格优势、交付优势和全球竞争优势。

    总体来看，智能营销行业正在经历一次从“工具升级”到“范式重构”的深刻变革。未来竞争的核心，将不再只是单点的内容生成能力，而是谁能率先打通内容生产、精准投放、用户运营、应用分发、数据反哺与智能体执行的全链路闭环，并在垂直场景解决方案、安全合规、全球化运营和成本控制能力上形成壁垒。随着大模型调用成本持续下降、Agent技术日趋成熟，以及Token出海、算电协同等新趋势加快形成，智能营销有望成为AI商业化落地最活跃、最先形成规模收入、同时也最具全球化延展空间的核心赛道之一。

    （二）智慧能源：在AI售电与算电协同中培育新增长极

    当前，以AI售电为代表的智慧能源行业，正处于由传统售电服务向“能源运营+数据智能+算电协同”综合服务加速演进的关键阶段。随着新能源高比例接入、电力现货市场持续扩容、绿电交易快速增长，售电行业的竞争逻辑正在发生深刻变化：过去更多比拼资源获取和渠道能力，现在则越来越取决于对电价波动、负荷变化、用户需求和绿电供给的实时感知、预测与优化能力。2025年，国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，明确提出推动人工智能与电网、发电、新能源、能源新业态深度融合；2026年《政府工作报告》进一步提出实施“超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”，标志着能源行业智能化升级已从单点应用进入系统重构阶段。

    从市场基础看，智慧能源特别是AI售电的发展条件正在快速成熟。2025年，全国电力市场交易电量达到6.64万亿千瓦时，占全社会用电量比重达到64.0%；绿电交易电量达到3,285亿千瓦时，同比增长38.3%。这意味着电力市场化改革持续深化，售电企业面临的已不再是简单“卖电”问题，而是如何在更复杂的市场环境中实现购售匹配、偏差控制、成本优化和客户增值服务。人工智能的价值也由此加速释放：在前端，可用于客户画像、负荷预测、套餐设计和风险识别；在中端，可用于现货报价、交易策略生成、偏差预警和购售电组合优化；在后端，则可延伸至需求响应、储能调度、绿电绿证撮合、碳资产管理等环节，推动售电公司由传统“电量搬运工”向“智慧能源运营商”升级。

    算电协同正成为AI售电迈向高阶竞争的新变量。随着大模型训练、推理服务和智能体应用快速发展，算力基础设施耗电规模持续攀升，电力系统与算力系统开始由过去相互独立，转向深度耦合、协同调度。中国信通院研究显示，到2030年，我国算力中心用电需求在高情景下可能超过7,000亿千瓦时，占全社会用电量约5.3%。这意味着未来售电行业不仅要服务传统工商业用户，还将越来越多面向数据中心、智算中心、算力园区等新型高耗能客户群体。谁能利用AI能力做好负荷预测、电价响应、跨时段购电、绿电配置和算力负载调度，谁就更有可能在新一轮行业竞争中占据主动。

    面向未来，AI售电的产业价值将不只是提升交易效率，更在于把售电业务嵌入“算力—电力—绿电—储能—用户侧响应”一体化体系之中，推动能源服务从“按电量收费”走向“按场景运营、按数据增值、按协同优化创造收益”。可以预见，随着算电协同机制不断完善，AI售电将成为连接新型电力系统与智能经济的重要入口，也将成为智慧能源行业最具成长性的领域之一。

    （三）空间智能：物理AI加速演进，数据、模型与制造协同推动产业落地

    空间智能是人工智能对真实三维世界进行感知、理解、生成、推演、交互与执行的综合能力，其不再局限于对文本、图像、语音等数字信息的处理，而是进一步面向具有空间位置、结构层次、物理属性和动态变化特征的真实环境，使机器具备对空间关系、物体状态和交互过程的持续认知与建模能力，并逐步实现从空间感知、三维建模、场景重建、语义理解到任务规划、动作执行和反馈优化的完整闭环。本质上，空间智能是连接数字世界与物理世界的重要技术底座，是人工智能由认知智能迈向物理AI的重要支撑，覆盖具身数据、3D大模型、三维重建、数字孪生、空间内容生成及3D打印等多个关键方向。

    报告期内，空间智能相关产业总体保持较快发展态势，政策支持、场景牵引和技术迭代持续增强。2025年，“具身智能”首次写入《政府工作报告》，释放出国家层面加快培育未来产业新增长点的鲜明信号。此后，地方围绕人工智能、机器人、空间感知等前沿方向的布局明显提速，北京、上海等地相继出台相关行动计划和实施方案，将具身智能、智能机器人、空间计算等纳入重点培育领域；多地也在“十五五”相关规划中，将“人工智能+机器人”“人工智能+数字空间”作为未来产业的重要发力方向。中国信通院在《虚拟（增强）现实研究报告（2025年）》中指出，XR3.0阶段的核心特征之一是空间计算与人工智能的深度介入，AI正加速推动三维空间理解、重建与交互能力演进。

    从细分方向看，具身数据、3D大模型、3D打印等正成为空间智能加快落地的重要支撑。其中，具身数据是空间智能率先形成壁垒的关键环节之一。与传统AI主要依赖文本和图像不同，具身智能更依赖视觉、语言、动作、位姿、轨迹、力控、接触反馈等多模态物理交互数据。真实场景数据不仅决定模型在复杂物理环境中的泛化能力，也直接影响其任务执行精度、环境适应能力和持续学习能力。国家发展改革委公开表示，以人形机器人为代表的具身智能产业规模正在以超50%的增速跨越式发展，预计2030年达到千亿元市场规模，我国目前已有超过150家人形机器人企业。高质量具身数据的采集、清洗、标注与训练能力正成为行业竞争的核心要素。3D大模型是空间智能从“看得见”走向“看得懂、能生成、可推演”的核心引擎。中国信通院指出，AI+AR眼镜、3D空间照片、VR大空间等新形态正在加快涌现，空间智能与空间计算正加速融合。这意味着，3D大模型正由单纯的三维内容生成能力，进一步向空间重建、场景理解、虚实融合训练和物理交互推演能力延伸。制造转化环节方面，3D打印成为空间智能由数字空间走向物理制造的重要出口，前端通过空间采集、三维建模和3D大模型完成数字表达，后端通过3D打印实现结构验证、原型制造和实体输出，推动空间智能形成“感知—建模—生成—制造”的产业闭环。国家统计局发布的《2025年国民经济和社会发展统计公报》显示，2025年我国3D打印设备产量达到521.1万台，同比增长52.5%，反映出相关产业基础正在快速增强。

    总体来看，空间智能产业正由“单点能力突破”向“数据、模型、场景、制造”协同演进，未来行业竞争的关键，将体现在高质量空间数据供给、三维模型训练与生成、场景验证以及实体制造输出的完整闭环能力上。

    三、核心竞争力分析

    1、数据优势

    公司围绕各业务平台汇聚的数据流量资源，持续打造贯穿数据生成、采集、存储、加工、分析、服务和安全管理等关键环节的全链路数据体系，构建了高效能、高可靠、强实时的数据资源聚合管理系统，形成了多个私有数据集，为大模型和智能体的开发、训练与优化持续提供合规、稀缺、高活性的核心生产资料。公司已积累超150万组3D数据、超500万组多模态数据、数百万级营销素材，覆盖广告行为、用户画像、空间感知、物体交互等多维度高价值场景。其中，公司“高质量纹理3D铰接数据”、“多模态VLA具身机器人抓取数据”等10个具身智能数据集已在北京国际大数据交易所完成数据资产登记，3D铰接数据集入选北京市高质量数据集典型案例。

    2、算法优势

    公司持续深耕人工智能算法研发，打造了“一基多模”大模型矩阵，形成了从基础模型到垂直模型、从生成能力到决策能力的较完整技术布局。天星基座大模型、智者千问大模型、智慧广告大模型、Behavision空间智能大模型均已完成国家网信办生成式人工智能服务备案，人脸融合、文本生成视频等多个算法已完成国家网信办深度合成服务算法备案。依托算法能力和工程化落地经验，公司在多模态理解、智能推荐、精准投放、3D生成、时序决策等方向形成了较强的技术优势，能够根据不同业务需求快速实现通用模型轻量化、垂直模型场景化，并支持本地化部署与跨平台兼容，降低算力成本、提升推理效率，让AI应用更高效、更灵活、更可控。

    3、场景优势

    公司持续推动人工智能能力与产业场景深度融合，已形成面向互联网、零售、能源、工业、金融等重点行业的多场景业务布局，依托“国内+海外”双循环布局以及“技术+运营”一体化能力，以及多元业务平台所沉淀的行业认知、数据资源和运营经验，公司能够推动大模型、行业模型与智能体能力加快嵌入具体业务流程，实现模型能力、数据能力和行业应用能力的标准化集成与通用化输出，支持相关产品和服务在多类业务场景中的快速部署、灵活适配和持续升级，具备较强的可复制性、可推广性和规模化落地能力，形成“平台能力沉淀—场景应用落地—业务价值释放”的良性循环。

    四、主营业务分析

    1、概述

    报告期内，在国家全面推进“人工智能+”行动的宏观背景下，公司紧密围绕“技术筑基、场景增效、全球拓界”的经营主线，持续深化人工智能技术研发和产业化落地，主营业务保持稳步发展，经营质量持续改善。全年实现营业收入20.77亿元，同比增长31.57%。海外业务收入达5,737万元，同比增长568%。得益于AI驱动的降本增效措施持续落地，公司成本管控能力与经营效率显著提升，实现毛利额5.26亿元，同比增长45.40%，毛利率达25.31%，同比提升2.41个百分点，为整体业绩的改善提供了强有力支撑。净利润方面，基于财务审慎原则，公司于报告期内针对部分业绩未达预期的控股与参股公司，分别计提商誉减值损失4,498.06万元和长期股权投资减值损失2,582.57万元，合计7,080.63万元。受资产减值计提影响，2025年公司实现归属于母公司所有者的净利润-4,885.13万元，同比增长58.58%。若剔除上述资产减值因素，公司主营业务在实际经营层面实现盈利约2,195.50万元。报告期内，公司以自研天星大模型为核心底座，持续赋能智能营销、智慧能源、空间智能等业务板块，并依托国内业务基础和技术能力积极拓展海外市场，进一步增强了公司业务韧性和长期发展动能。

    （一）技术筑基：持续强化研发能力，完善“一基多模”技术体系

    公司坚持以技术研发为核心驱动力，持续加大自研大模型与算法体系投入。报告期内，公司构建了以天星基座大模型为核心、多个垂直领域大模型协同发展的“一基多模”技术矩阵，覆盖智能营销、智慧能源、空间智能等核心应用场景。天星基座大模型、智者千问大模型、智慧广告大模型、Behavision空间智能大模型已完成国家网信办生成式人工智能服务备案，人脸融合、文本生成视频等多个算法已完成国家网信办深度合成服务算法备案，智慧能源大模型已完成开发并向有关主管部门提交备案申请。通过持续完善模型与算法能力布局，公司进一步夯实了面向多场景应用的技术底座。

    在此基础上，公司依托算法研发能力和工程化落地经验，在多模态理解、智能推荐、精准投放、3D生成、时序决策等方向形成了较强的技术优势，能够根据不同业务需求快速实现通用模型轻量化、垂直模型场景化，并支持本地化部署与跨平台兼容。上述能力有助于持续降低算力成本、提升推理效率，增强AI应用在实际业务场景中的灵活性、稳定性与可控性，为公司各业务板块的产品化和平台化落地提供了有力支撑。

    为进一步提升研发体系的协同效率和工程化水平，公司同步推进AI辅助开发追踪生态系统（ADIT）建设。ADIT面向研发团队全流程协作需求，能够对AI驱动的开发过程进行完整记录，沉淀项目知识资产，智能生成并精细化管理研发计划，并逐步打通远程执行环境，形成从“意图（Intent）—任务（Task）—执行（Execution）”的全链路闭环。相较于开源大模型在研发协作场景中的有限支持，以及分散式研发工具带来的信息割裂和重复劳动问题，ADIT提供了更完整的协同解决方案，有效提升了研发组织效率和项目管理能力，进一步增强了公司技术体系的持续迭代能力和工程化支撑能力。

    在完善研发协同能力的同时，公司加快算力调度平台“天娱云枢”建设，以提升AI模型研发和应用的基础设施支撑能力。针对高性能GPU资源、弹性算力供给、开发环境适配及安全合规保障等方面的综合需求，天娱云枢定位于面向研发团队的企业级AI云平台。报告期内，平台已上线高性能GPU资源，支持主流深度学习框架一键部署、预训练模型调用、模型微调与推理服务，并具备自定义镜像、弹性扩缩容和私有环境快速部署等能力，可为模型研发、测试验证和应用部署提供较为灵活、高效的算力支撑。通过天娱云枢建设，公司完善了从模型研发、工程协同到算力调度的支撑体系，为“一基多模”技术体系迭代和多场景应用落地提供了基础保障。

    （二）场景增效：推动AI能力与产业场景持续融合

    1、AI营销：完善智能体能力体系，提升全链路经营效率

    报告期内，公司AI营销业务围绕真实业务场景，以智慧广告大模型为核心引擎，持续完善“基础模型—智能体—多场景应用”的技术架构，推动智能体能力在内容生产、智能投放、客户运营等关键环节落地应用。针对流量成本上升、投放效率提升难和用户运营精细化要求增强等行业痛点，公司推动AI能力由单点效率工具向全链路协同工具升级，逐步提升营销链路的自动化和智能化水平。

    在内容生产方面，公司研发了基于产品知识库的素材管理平台Flint以及影视级AI长视频创编平台CineART，打通创意生成、素材管理、内容制作与输出环节，提升内容生产效率并降低制作成本。报告期内，AI生成视频超12.5万支。在数字人营销方面，公司打造了以“天妤”为代表的AI数字人IP矩阵，为维达、山西文旅厅等客户提供AI视频服务，并推进AI漫剧等创新应用场景落地。在营销流程自动化方面，报告期内平台新增广告账户121.1万个，创建投放计划1.4亿条。在直播电商运营方面，公司结合RAG等技术提供AI评论、AI客服、AI智播策略等能力，报告期内直播电商互动总量达683.3万条，其中AI互动占比89.52%。相关项目获得“2025杰出AI智能体应用案例奖”。

    报告期内，公司AI营销能力在保险、美妆、跨境电商等细分领域持续深化。在保险领域，持续服务众安、平安、阳光、人保等头部客户，直播时长累计超5.6万小时。在美妆领域，旗下A-9Code品牌借助AI内容生成与智能投放能力，2025年全渠道销售额突破5,500万元，核心产品“重构面霜”累计售出6万余瓶，新品“小气泡洁颜蜜”全年累计售出8.8万瓶。在跨境电商领域，旗下椰子壳平台基于AI数据洞察，持续优化“新品种草机”运营模式，报告期内交易额达2.6亿元，服务13个高端品牌，并获得抖音电商跨境“直播运营GMV服务之星”奖项。整体来看，公司AI营销业务在重点行业和重点客户中的应用深度和商业化能力持续提升。

    2、AI应用分发：巩固平台优势，拓展AI应用分发入口

    在AI应用分发领域，公司依托移动应用分发平台，持续推进智能推荐、自动化审核、分发管理和用户行为分析等能力建设，帮助应用开发者高效触达目标用户，并为用户提供更丰富、优质的应用选择。截至报告期末，平台总注册用户数达3.62亿人，新增注册用户数2,469万人，月活用户数达1,505万人，保持国内头部移动应用市场与手机管理工具平台地位。

    平台具备个性化推荐、自动化内容审核、智能分发管理和用户行为分析四大核心能力，能够基于用户行为数据优化推荐效果，提升应用分发效率和客户投放回报，并通过数据反馈支持开发者持续优化产品设计和运营策略。截至报告期末，平台上架移动应用数量超5,900个，覆盖社交、电商、游戏、党政服务等多个领域，并长期为抖音、快手、小红书等头部应用提供推广服务。

    随着国产大模型和AI原生应用快速发展，平台持续强化AI应用分发能力，已上架DeepSeek、Kimi、智谱清言、文心一言、豆包等头部AI应用，进一步提升了平台在AI应用触达用户过程中的入口价值，推动业务由通用应用分发向AI应用分发延伸。

    3、智慧能源：围绕电力交易场景构建智能决策能力，业务规模持续增长

    报告期内，公司围绕AI售电与算电协同持续布局智慧能源业务，推动AI能力向电力交易、能源管理和绿色用能服务延伸。针对电力交易与综合用能管理场景，公司开发了智慧能源大模型，模型依托电力交易数据、用户负荷数据、电价数据及绿电交易相关数据，结合电力市场业务规则和实际应用场景进行训练、调优与适配，旨在提升购售电匹配效率、交易决策能力和偏差控制水平。基于该模型，公司构建了“用购协同”智能化决策体系，形成负荷预测、电价策略、偏差控制等核心能力，并逐步向交易策略生成、综合用能分析、绿电配置优化等环节延伸，推动售电服务由传统交易撮合向“能源运营+数据智能+协同优化”综合服务升级。

    在业务布局方面，公司已取得辽宁、吉林、黑龙江、陕西、海南等地业务资质，逐步构建覆盖全国的智慧能源服务网络。公司2025年全年累计签约用户357家，签约电量7.53亿千瓦时；截至2026年4月，签约用户突破500家，签约电量超过8亿千瓦时。公司已面向化工、制造、生物医药、仓储物流等多个领域客户提供服务，累计为客户降低电费支出超千万元，业务规模和市场覆盖范围持续扩大。

    在服务模式方面，公司围绕大工业用户、商业综合体及新型高耗能客户需求，逐步形成覆盖咨询分析、交易策略、购电代理、智能终端部署等环节的一体化服务能力，并可协助客户完成电力市场交易申报，持续提升购售匹配效率和综合用能管理水平。随着智算中心、数据中心等新型负荷加快发展，公司正积极推进绿电交易、虚拟电厂、风光储协同等业务布局，探索构建“绿电聚合—智能消纳—权益认证”的服务体系，推动智慧能源业务加快向算电协同、绿色低碳和综合运营方向延伸。报告期内，公司获得“2025中国能源新锐服务商TOP10”奖项。

    4、空间智能MaaS：强化数据与平台能力，推动多场景探索验证

    报告期内，公司持续推进空间智能领域的数据积累、技术研发与多场景探索验证。在数据侧，实现规模与质量稳步提升，累计沉淀超150万条3D数据及518万条多模态数据。为提升数据采集能力，公司研发了可协同iOS设备使用的消费级磁吸式3D扫描仪，支持即贴即扫与快速建模，可用于高效采集高精度3D数据，提升物理世界数字化效率。在生成式数据能力方面，公司完成了Behavision空间智能3D大模型的研发，可基于文本或图片生成高质量、可打印的3D模型，初步形成“采集+扫描+生成”的多路径3D数据供给体系，持续丰富面向复杂场景的感知数据储备。其中，“高质量纹理3D铰接数据”“多模态VLA具身机器人抓取数据”等10项核心数据集已在北京国际大数据交易所完成数据资产登记。

    在平台能力建设方面，公司持续推进Behavision空间智能MaaS平台能力升级，构建了以Assets（数据）、Behavior（行为）、Client（接口）为核心的ABC能力架构。平台融合智者千问大模型的认知推理能力，依托高质量3D数据在仿真环境中开展持续训练与迭代，在世界感知、时序推理和任务执行等方向进行探索和验证，逐步完善相关能力体系。同时，平台基于MCP构建工具化接口体系，可适配人形机器人、双臂机器人、轮式机器人等多类本体，持续探索降低跨本体研发与调试成本的实现路径，增强平台的通用化输出能力和多场景适配能力。

    在应用生态拓展方面，公司推出DotClub开放式3D内容生态平台，探索从创意生成3D模型、模型交易到实体打印的应用链路，为个性化创作、柔性制造和消费级3D打印等场景提供支持，推动AI+3D能力向更广泛的消费级应用延伸。报告期内，公司Behavision平台亮相CES2025，展示了公司在3D具身智能数据集和空间智能大模型等方面的阶段性探索成果。公司入选《北京市行业高质量数据集典型案例》《北京市高质量数据集服务商》以及中国信通院《大模型应用交付供应商名录》，并参与中国信通院MaaS标准、中国人工智能产业发展联盟多模态MaaS标准制定。同时，公司获评北京市创新型中小企业及朝阳区梯度培育项目，并获得《北京市数据要素市场示范奖励》资金支持。

    （三）推进全球布局：加快AI能力出海，培育新的增长动能

    报告期内，公司全球化战略持续推进，由“产品出海”向“AI服务出海”逐步延伸，形成以AI应用能力与海外本地资源协同为特征的业务拓展路径。公司持续加强本地化团队建设，不断提升对当地市场规则、文化特征及用户需求的理解和适配能力，进一步增强了海外业务拓展效率和本地运营能力。报告期内，公司海外业务收入达5,737万元，同比增长568%。

    AI营销方面，公司聚焦海外主流社媒营销，面向出海客户打造了Flow工作流引擎，以“自动化运营+精准获客+流量增长”为核心，能够实现“采集-创作-沉淀-发布-运营-转化”的全链路自动化服务，提升跨平台多账号的社媒营销运营效率，助力出海企业高效开展社媒营销运营。公司在马来西亚吉隆坡建立AI营销基地，推动AI营销业务在东南亚市场落地。目前已在马来西亚取得TikTokShop认证的电商服务商与Shopee直播核心合作伙伴资质，并在印尼、泰国、日本等多个国家和地区取得TikTok服务商资质，已为小米、OPPO、TCL、海信、海尔、美的、石头科技、几素、联合利华、FIFA等品牌提供服务，在3C数码、家电、快消、文娱等领域逐步建立起优势。

    AI应用分发方面，海外平台3uTools依托数据智能分析能力，持续优化应用与用户之间的匹配效率，不断提升用户获取、留存和活跃表现。平台通过对用户行为、设备特征及应用偏好等多维数据的分析，持续完善应用推荐、内容分发和用户运营能力。截至报告期末累计注册用户达5,775万，月均活跃用户达232万，用户规模和平台活跃度保持良好态势。

    电竞游戏方面，公司持续推动AI能力与游戏运营体系深度融合，将相关技术应用于用户画像分析、广告投放优化、内容素材生成及活动运营支持等多个环节，不断提升产品精细化运营水平和海外市场拓展效率。报告期内，公司休闲游戏SunvyPoker在产品运营、用户获取和付费转化等方面保持良好表现，全年总流水同比增长31.8%，付费用户数提升至6.26万人，并于2026年2月登顶日本AppStore娱乐品类榜首；《飞升》《苍穹变》等产品在东南亚市场保持较好运营表现，逐步形成覆盖多国市场的长线运营体系，海外业务韧性持续增强。

未来展望：

（一）公司发展战略

    公司将坚持“数字化、智能化、全球化”发展战略，积极把握智能经济发展历史机遇，围绕“数据筑基、模型驱动、场景变现、全球协同”的总体路径，持续提升核心竞争力和可持续发展能力。公司将以数据流量资源为基础，以“一基多模”技术体系为核心引擎，以产业场景落地为价值承载，以全球化拓展为增量方向，推动技术能力、产品能力和商业能力协同演进，逐步形成覆盖智能营销、智慧能源、空间智能等重点方向的AI能力矩阵。

    在技术层面，公司将持续夯实天星基座大模型和垂直领域模型能力，强化算法研发、工程化落地和合规治理能力，形成面向多场景、可快速适配、可持续迭代的技术底座；在业务层面，公司将坚持以场景牵引创新，以平台推动规模化复制，以商业化结果检验技术价值，推动大模型、行业模型和智能体能力加快嵌入营销、能源、空间智能等核心业务流程；在全球化层面，公司将依托国内成熟业务基础和技术积累，持续推进AI服务出海，提升本地化运营能力和全球资源协同能力。

    （二）2026年重点工作

    2026年是公司深化“数字化、智能化、全球化”战略的关键一年，也是公司推动AI能力由点状应用向平台化复制、由国内验证向全球拓展、由规模增长向质量提升转变的重要阶段。公司将围绕“提质增效、强基拓新”的年度经营主题，重点推进以下工作：

    1、聚焦主业提质增效，持续优化资产质量与经营效率

    坚持聚焦主业，持续优化资源配置，加快低效资产出清和存量业务提效，推动组织、财务和经营管理协同升级。经营上更加注重收入质量、毛利水平、费用效率和现金流表现，持续提升高毛利、高确定性、高复购业务占比，推动经营重心由规模扩张进一步转向质量提升和盈利改善，不断提高经营韧性。

    2、持续夯实技术底座，提升“一基多模”迭代能力

    以天星基座大模型为核心，持续推进智慧广告大模型、Behavision空间智能大模型、智慧能源大模型等垂直模型升级，进一步增强多模态理解、智能推荐、时序决策、3D生成等关键能力。同步加强算法备案、内容安全、数据治理和模型合规能力建设，提升技术体系的稳定性、可控性与可持续迭代能力。

    3、聚焦核心场景变现，提升重点业务商业化效率

    坚持“技术服务业务、业务反哺技术”的原则，把资源进一步集中到智能营销、智慧能源、空间智能等重点方向，推动模型能力、数据能力和场景能力深度融合。智能营销板块重点提升内容生产、投放优化、客户运营和跨境营销的全链路智能化水平；智慧能源板块重点推进AI售电、绿电交易和算电协同业务落地，提升业务规模和交付能力；空间智能板块重点推进数据、平台和应用生态协同验证，提升平台通用能力和场景适配能力。

    4、推进智慧能源业务放量，培育新的增长极

    以智慧能源大模型为基础，加快在重点区域、重点客户和重点场景的复制推广，持续完善负荷预测、电价策略、偏差控制、综合用能分析等能力。围绕大工业用户、商业综合体、数据中心、智算中心等客户群体，逐步完善“能源运营+数据智能+协同优化”的综合服务体系，积极推进绿电交易、虚拟电厂、风光储协同等业务布局，打造公司中长期增长的重要支点。

    5、加速全球化布局，推动AI服务出海

    持续推进AI服务出海，强化海外本地化运营体系建设，提升对区域市场规则、文化环境和用户需求的适配能力。依托AI营销、AI应用分发等业务能力与运营经验，积极探索“Token出海”等新路径，逐步将模型调用能力、内容生成能力、智能运营能力和自动化服务能力嵌入海外客户业务流程，提升AI服务的全球化交付能力，逐步形成“技术能力输出+本地资源协同+多业务联动”的海外增长模式。

    6、强化组织能力建设，夯实集团化管理与人才支撑

    围绕技术研发、场景落地、全球化运营和风险控制等重点方向，持续优化人才结构和激励机制，增强对核心人才和关键团队的吸引、保留与激励能力。推进集团化管理体系升级，强化总部在战略协同、资源配置、风险管控、经营监督和能力支持方面的职能，提升公司整体管理效率和组织执行力。

    （三）公司未来面临的风险和应对措施

    1、市场竞争加剧风险

    随着智能营销、智慧能源、空间智能等相关赛道持续升温，行业参与者数量不断增加，市场竞争进一步加剧。若公司不能持续提升技术能力、产品竞争力、场景落地效率和客户服务水平，可能面临市场份额波动、业务拓展不及预期及盈利能力承压的风险，从而对公司的经营业绩产生不利影响。公司将持续深耕核心业务方向，强化数据、模型、场景和平台能力协同，提升产品化、平台化和规模化复制能力，增强差异化竞争优势。

    2、政策监管风险

    公司主营业务涉及AI营销、应用分发、智慧能源、数据要素等多个领域，受到国家网信、工信、市场监管、能源监管等相关部门的监管。若未来行业监管政策、行业准入规则、备案要求、交易规则或其他监管制度发生调整，可能对公司相关业务的开展方式、经营节奏及市场拓展产生影响，进而对公司的经营业绩造成不利影响。公司将持续关注政策变化和监管动态，及时调整业务策略，完善内部控制和合规管理机制，确保各项业务在合法合规前提下稳健开展。

    3、技术迭代及创新落地不及预期风险

    人工智能行业技术迭代较快，大模型、多模态、智能体、物理AI等技术路线不断演进，研发投入具有前置性和不确定性。若公司对技术发展趋势、客户需求变化或商业化节奏判断不准确，可能导致技术研发方向偏差、产品升级不及预期或研发成果转化效率不足，从而影响公司的技术竞争力和业务拓展。公司将持续加强前沿技术跟踪和研发投入，完善“一基多模”技术体系，强化技术验证、产品迭代和场景落地协同机制，不断提升技术成果商业转化能力。

    4、AI技术应用与合规风险

    公司在生成式人工智能服务、算法推荐、内容生成、数据处理等环节面临较高的技术与合规要求。若公司在模型备案、算法备案、内容安全、数据安全、隐私保护、生成内容标识等方面未能持续满足监管要求，或因技术应用引发内容安全、算法偏差、数据合规等问题，可能面临监管处罚、客户流失、品牌声誉受损等风险。公司将持续完善模型备案、算法备案、数据治理、内容审核和安全管控机制，强化AI产品全流程合规管理，确保AI相关业务在安全、可控、合规前提下稳步推进。

    5、智慧能源业务推进风险

    公司智慧能源业务正处于加快拓展阶段，受区域准入、市场交易规则、绿电政策、客户拓展进度、电价波动及业务复制效率等因素影响较大。若相关地区备案进度、客户签约情况、综合服务收益或业务放量节奏不及预期，可能对公司智慧能源业务的收入贡献和盈利能力产生影响。公司将持续加强区域政策研究和市场跟踪，稳步推进重点区域资质获取和客户拓展，强化智慧能源大模型和“用购协同”体系建设，提升业务交付能力和综合服务水平，推动智慧能源业务稳健发展。

    6、空间智能业务探索及落地风险

    空间智能业务目前仍处于技术研发和场景验证的探索阶段，在商业模式成熟度、客户需求释放节奏、场景验证周期和市场接受度等方面仍存在较大不确定性。若相关技术能力、平台能力或应用生态建设进展不及预期，可能导致业务投入回报周期延长，对公司阶段性经营成果产生影响。公司将坚持数据、模型、平台和应用生态协同推进，强化重点场景验证与商业化探索，合理把握投入节奏，优先推动具备复制潜力和落地价值的方向稳步发展。

    7、海外市场合规与地缘政治风险

    随着公司全球化业务持续推进，海外业务面临不同国家和地区在数据合规、平台监管、知识产权保护、贸易政策和市场准入等方面的差异化要求，同时也可能受到国际关系变化、贸易摩擦及地缘政治因素影响。若海外经营环境发生不利变化，可能对公司海外市场拓展、客户合作和经营稳定性产生不利影响。公司将持续完善海外合规管理体系，强化本地化团队建设和区域市场分散布局，加强对重点市场政策、法律和平台规则的研究与应对，降低海外经营不确定性。

    8、应收账款回收风险

    公司在智能营销等业务领域，基于客户资质、合作规模及行业惯例，通常会对部分信用状况良好的客户给予一定信用账期。虽然上述客户整体经营情况和履约能力相对较好，发生坏账的概率较低，但若宏观经营环境、客户经营状况或回款周期发生变化，仍可能导致应收账款不能按期收回，从而对公司的现金流状况、经营成果及资产质量产生不利影响。公司将持续完善客户准入与信用评估机制，强化合同管理、授信管理、账期管理和回款考核，健全应收账款预警及催收机制，并依托标准化流程提升客户管理、业务管理和资金管理的协同效率，降低应收账款回收风险。

    9、资产减值风险

    公司持有部分控股公司、参股公司股权及相关商誉、长期股权投资等资产，若相关公司受行业竞争加剧、市场环境变化、经营不及预期或业务整合进展不达预期等因素影响，其盈利能力和资产质量可能出现波动，公司存在计提商誉减值、长期股权投资减值等资产减值的风险，进而对当期利润和净资产水平产生不利影响。公司将持续加强投后管理和经营跟踪，完善对子公司、参股公司的经营监测、风险识别和减值测试机制，强化重大风险事项预警和应对，推动资源配置优化和经营改善，努力降低资产减值风险对公司整体经营业绩的影响。

    10、核心人才与组织能力风险

    人工智能及全球化业务对研发、产品、运营、市场和管理等复合型人才依赖程度较高，且相关领域人才竞争较为激烈。若公司不能持续完善人才引进、培养和激励机制，或在业务快速发展过程中出现关键人才流失、核心团队稳定性下降、组织协同效率不足等情况，可能对公司的技术迭代、产品研发、业务落地及国际化拓展进度产生不利影响。公司将持续优化市场化激励机制和人才发展体系，完善核心岗位引进、培养和梯队建设安排，强化关键团队稳定性；同时，持续推进集团化管理体系升级，提升跨部门、跨业务和跨区域协同能力，不断增强组织执行力与支撑能力，为公司长期发展提供有力保障。

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