锐明技术（002970）2026年半年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期锐明技术（002970）发布2026年半年度财务报告，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

    （一）业务概览

    公司是一家以人工智能和视频技术为核心，聚焦商用车安全、合规和效率提升的AIoT智能物联解决方案提供商。公司致力于利用人工智能、高清视频、大数据、辅助驾驶等手段提升商用车运营和驾驶安全，提高车队运营效率，帮助客户减少交通事故和货物损失，并确保车辆和驾驶行为符合日益严格的法规要求。

    基于多年技术积累和市场探索，公司已形成较为完善的产品体系与业务架构，广泛服务于货运物流、车队运营、公共交通、校车安全管理等领域，并积极与整车制造企业深化合作，推动相关技术在新车制造阶段的预装配套。与此同时，公司在自动驾驶能力建设及SaaS平台化发展方面持续推进，明确将平台化与自动化AI能力作为未来成长的重要驱动力，持续强化从感知、传输、分析到干预的闭环能力。

    （二）业务体系

    1.AI解决方案

    AI解决方案是公司面向商用车安全管理、作业管理和运营提效构建的核心能力集合，主要包括AI辅助驾驶系统、AI车队作业管理系统和AI垂直大模型车队管理系统三类。该类业务围绕真实运营流程展开，强调从风险识别、预警干预到复盘治理的完整闭环，持续推动客户管理模式由设备部署向体系化运营升级。

    （1）AI辅助驾驶系统

    AI辅助驾驶系统主要面向行车安全和风险干预场景，涵盖ADAS、DMS、BSD、AEBS、CMCS、智能补盲、电子后视镜（CMS）等能力。该类系统通过摄像头、雷达、G-sensor等多元感知手段，对司机状态、车辆运行状态以及周边环境进行实时识别，并在关键风险时刻提供预警或联动干预，推动安全管理从“看得见、能回放”向“能预测、能干预、可复盘、可审计”演进。

    报告期内，公司围绕司机疲劳与分心识别、车辆盲区监测、碰撞风险预警、起步与转弯安全辅助等方向持续完善系统能力，在货运、出租、公交等行业及前装业务中形成了较强的复制基础。公司同步推进显示交互、风险分级、误报过滤与闭环复盘机制优化，使主动安全能力更加贴近真实运营流程要求。

    （2）AI车队作业管理系统

    AI车队作业管理系统主要围绕运营管理、调度协同、作业流程管控和管理效率提升展开，重点包含出租车综合服务管理、货运运输过程管理、货运资产安全管理、公交ALLINONE（IBCU）平台、公交客流统计等。该类系统通过统一接入车载终端、IoT传感器、位置服务及云端业务模块，推动装载、运输、卸货、报站、调度、运价、支付、客流分析和运营指挥等流程在线化、标准化和可追溯化，帮助客户提升执行效率、资源利用率和管理透明度，并降低系统重复建设、运维复杂和数据割裂带来的综合成本。

    （3）AI垂直大模型车队管理系统

    AI垂直大模型车队管理系统是公司面向未来重点布局的业务方向之一。公司以SafeGPT为智能分析与辅助决策引擎，围绕风险识别、司机评价、事故分析、素材检索、场景理解与自动化样本供给等方向形成能力组合，并逐步向“可拆解任务、可调用工具、可协作执行”的AIAgent模式延伸。

    面向货运、公交、出租及前装等业务场景，公司正推动大模型能力嵌入调度、维护、合规、安全、客服和内部协同等关键流程，推动平台从“工具化平台”升级为“智能化运营平台”，使“识别—判断—行动—复盘”的管理闭环更贴合真实业务流程。其中，FTCloud已由视频安全管理平台向智能化运营平台升级，并围绕SafeGPT与AIAgent持续定义调度、维护、合规和安全等关键场景的业务价值。

    2.视频设备

    视频设备是公司业务体系中的硬件底座，主要承担视觉数据采集、过程记录、信息传输及基础交互等核心功能，是公司AI解决方案、云平台服务和场景化应用落地的重要载体。围绕商用车安全管理、运营管理及智能化升级需求，公司持续推动视频设备从传统采集与记录工具向智能化、平台化、系统化方向升级，不断夯实业务发展的基础能力。

    公司视频设备产品主要包括车载AI视频监控设备、车载专业摄像机、驾驶主动安全套件、司乘交互终端、标准显示屏、客流仪及相关车规标准件和传感器产品，能够面向不同车型平台、不同应用场景和不同客户需求，提供覆盖前端感知采集、本地存储记录、显示交互及数据上传的完整硬件支撑体系。依托多年的产品工程化能力和车规级研发经验，公司不仅形成了较为完善的视频设备产品矩阵，也建立了覆盖前装与后装市场的综合业务能力。在后装市场，公司能够围绕不同客户和项目需求实现快速部署、灵活适配和场景化交付；在前装市场，公司能够围绕主机厂及车型平台要求，提供符合车规标准、法规要求和量产条件的产品开发与配套支持。围绕物流车辆、公共出行车辆和特种车辆等不同场景需求，公司持续完善视频设备矩阵，不断提升产品在环境适应性、系统兼容性、安装便捷性和运行稳定性等方面的综合表现，以更好满足客户在安全监管、合规取证、运营管理和远程服务等方面的实际需求。

    同时，公司视频设备业务与AI解决方案业务并非割裂存在，而是深度协同、相互支撑。一方面，视频设备支撑后装市场在多场景下快速部署，另一方面，也支撑前装业务在合规、安全及智能工作域方向实现量产配套。通过与AI解决方案、云平台和数据分析能力的协同，视频设备进一步由“采集终端”升级为“业务闭环的数据入口和执行节点”，不仅承担基础采集和记录功能，同时也成为主动安全预警、风险识别、运营分析、证据留存及远程管理的重要入口。依托视频设备形成的广泛装机基础，公司得以持续沉淀视觉数据资源、优化算法模型、强化平台服务能力，并推动相关解决方案在不同场景中的快速复制与规模化落地，为公司构建长期竞争壁垒和实现可持续增长提供了坚实支撑。

    （三）应用场景

    1.物流车辆

    物流车辆场景是公司最成熟、覆盖最广的核心应用方向之一。围绕运输安全、货物安全、调度效率和运营合规，公司形成了由AI视频监控、智能补盲、资产安全以及FTCloud货运车队运营云平台构成的场景化解决方案体系，全面覆盖车辆启动、转弯、窄道行驶、倒车、装载、运输监控和卸货管理等关键环节，通过AI视频远程监控、盲区检测、货物智能管理、地理围栏及IoT传感器协同，构建全流程、全场景的安全与管理闭环。

    其中，FTCloud平台以视频安全管理为核心，依托AI与大数据打通车载终端与云端分析链路，并集成SafeGPT行业安全大模型，帮助车队持续降低告警噪音、提前识别高风险路段与驾驶行为，推动安全管理由“被动处置”向“主动预防”演进。面向未来，公司将进一步把SafeGPT与AIAgent能力嵌入调度、维护、合规与安全等关键场景，打造更贴合货运真实业务流程的智能运营底座。

    2.公共出行车辆

    公共出行车辆场景涵盖出租车、公交车、校车等城市出行与民生服务车辆。围绕乘客安全、运营效率、服务监管和行业治理，公司构建了出租车综合服务管理、出租车缓碰撞管理、风险减量、公交安全管理、公交运营效率提升等解决方案。

    在出租车场景中，公司通过智能服务交互屏、智能摄像头、网联计价器及管理平台，推动身份核验、动态监管、计价透明、支付发票和评价体系等能力的一体化落地。同时，通过AI驱动的司机行为建模、疲劳/分心/激进驾驶识别以及缓碰撞系统，帮助行业降低事故率和保险赔付风险。

    在公交场景中，公司围绕“源头预防—事前预警—事中干预—管理提升”构建立体化安全防控体系，并通过IBCU、客流统计、智能排班和PTCloud等能力，支撑线网优化、运力配置、到站管理和统一调度等关键运营环节。针对公交盲区、进出站及行人高密度区域等复杂场景，系统通过司机状态监测、碰撞风险识别、轨迹预测、动态安全区域划定和CMCS缓碰撞能力，持续推动公交行业由“安全驾驶”向“平稳驾驶”和“精细化运营”升级。

    3.特种车辆

    特种车辆场景主要包括工程车辆、矿山车辆、环卫车辆、叉车以及其他高风险、高复杂作业车辆。该类场景普遍具有运行环境复杂、车身结构特殊、盲区多、非道路工况比例高和安全责任重等特点，对智能视觉、盲区监测、设备可靠性和闭环管理能力提出更高要求。

    公司依托在黑光成像、多感知融合、AVM环视、智能补盲和云端管理等方面的技术积累，持续推动相关产品在特种车辆场景中的适配和延伸，并围绕高风险作业区域的人员识别、车辆接近预警、边界过滤、作业过程留证和管理闭环等核心需求构建可复制方案。同时，公司持续在限定场景自动驾驶能力方向进行投入，面向干线物流、园区、矿区和特定公共交通场景，逐步沉淀面向规模化复制的技术与运营基础。

    （四）核心技术与平台能力

    依托长期积累的技术经验及行业应用实践，公司已成功搭建“1+3”研发基础平台体系。其中，“1”指硬件设计与研发能力，“3”指嵌入式软件平台、云服务平台及人工智能算法平台，三者共同构成从端侧感知与计算到云端管理与智能决策、从数据分析到干预闭环的全链条技术底座。该平台体系显著提升了解决方案研发效率、交付一致性和个性化定制能力，基础技术平台复用率超过80%。

    1.嵌入式软件平台

    嵌入式软件平台采取“基础软件层—行业标准软件层—行业定制软件层”的三级分层结构。基础软件层聚焦硬件芯片适配、外设、网络、存储、音视频及基础业务组件，形成具备高复用性的通用底座；行业标准软件层围绕公交、货运等细分行业的共性需求，沉淀标准化协议、业务功能和报警组件；行业定制软件层则在前两层基础上，支持围绕具体客户和特定场景开展快速定制与独立维护。

    2.云平台能力

    云平台围绕“一个PaaS平台+N个行业业务平台”的模式构建，在完全开放、模块解耦和云原生设计理念下，形成设备接入、注册鉴权、租户应用管理、音视频处理、GNSS、告警证据和业务中台等能力模块。通过电子围栏、证据中心、统计报表、视频墙等标准化模块，平台已具备规模化复制与持续迭代能力，并可通过模块化拼装高效响应客户的行业化、差异化需求。

    3.人工智能算法平台

    人工智能算法平台由部署层、模型层和应用层构成。部署层通过推理加速子系统、模型编译工具链和基础算子硬件加速库，屏蔽不同芯片平台差异，提升算法跨平台迁移效率与交付确定性；模型层坚持低算力消耗和高精度并重的设计理念，持续优化目标检测、目标分割等核心视觉算法；应用层则围绕ADAS、DMS、BSD、客流统计、限高检测、遗留孩童检测、遗失物品检测等真实业务场景持续扩展。

    4.大模型与数据引擎

    围绕大模型应用，公司已逐步形成场景识别大模型、图像生成大模型、素材检索大模型、行业通用大模型和样本数据引擎等能力矩阵。场景识别大模型负责对视频信息进行结构化解析和索引构建；图像生成大模型面向车载视觉实现域内生成，提升难例和罕见场景的数据供给效率；素材检索大模型支撑图片去重、相似图片检索、图文匹配和视频段检索；行业通用大模型为多产品线提供统一的车载视觉能力底座；样本数据引擎则将上述能力进一步整合，形成自动归档、难例挖掘、自动化标注和模型自驱迭代的稳定数据闭环。

    二、核心竞争力分析

    （一）技术与平台优势

    公司坚持以技术创新驱动行业发展，率先在行业中构建覆盖ADAS、DMS、BSD等方向的车载端AI算法集群，并形成超过80种智能算法服务于多个细分行业。在此基础上，公司进一步前瞻布局大模型、AIGC样本生成、自动化标注和云边端闭环治理能力，使技术能力不仅停留在感知和识别层面，还持续向风险治理、流程协同和经营提效层面延伸。

    （二）全球化布局与交付优势

    公司已建立覆盖全球100多个国家和地区的市场网络，并逐步形成以属地化团队为核心的本地运营体系，能够更好地适配不同地区的法规节奏、文化差异和场景需求。与此同时，公司构建了柔性制造与全球交付能力，配合严格的质量控制和差异化市场策略，为海外市场持续拓展与品牌影响力提升提供了基础支撑。

    （三）平台化组织与敏捷响应优势

    公司通过后端研发中台和前端区域/行业团队协同，形成平台化组织和分级响应体系。后端沉淀核心AI技术、数据能力和基础平台，前端围绕不同区域市场和行业需求进行灵活配置，从通用版本到区域优化版再到定制专用版，形成兼顾规模化与差异化的交付路径。

    （四）场景理解与价值转化优势

    公司长期深耕全球商用车市场，对运输安全、保险风控、运营提效和合规治理等场景痛点具有深度理解。公司更强调把技术嵌入客户的日常管理流程，把识别能力转化为可执行的管理动作和经营结果，形成“标准化支撑、快速响应、价值闭环”的解决方案交付逻辑。

    （五）人才与生态优势

    公司坚持长期主义发展理念，持续围绕关键岗位能力建设、激励机制优化、国际化人才引进和学习型组织打造进行投入。同时，公司积极与主机厂、关键零部件伙伴、渠道商和本地化服务体系协同，构建覆盖研发、制造、销售和交付的生态合作网络，为公司长期增长与行业地位巩固提供保障。

    三、主营业务分析

    概述2026年上半年，公司秉着科技构筑美好交通未来的企业愿景，聚焦于核心技术创新，持续推动产品迭代升级，大力开拓全球市场。报告期内，公司实现营业收入123752.03万元，同比增长7.09%；实现主营业务收入118222.78万元，同比增长4.39%；实现归属于上市公司股东的净利润11101.27万元，同比下降45.33%。

    报告期内公司业务进展具体情况如下：

    1.AI解决方案业务

    报告期内，公司持续加强人工智能核心技术积累，研发投入保持在较高水平，重点推进AI感知、决策和应用三个层面的协同发展。公司不限于单点技术突破，而是系统拓展AI对物理环境的感知能力，涵盖视觉、毫米波雷达及多传感器融合，逐步提升算法在复杂场景下的稳定性和适应性。在此基础上，公司实现了对驾驶行为、车辆状态及资产流转的全过程监控，形成从识别到预警、干预、追溯的闭环管理。

    公司注重大模型能力的系统化落地，经过多轮需求调研与场景适配，FTCloud发布了三位一体的AIAgent体系，该体系将云端大规模推理能力、边缘侧低延迟决策能力和终端设备数据采集与执行能力有机结合，支持在物流路径规划、驾驶员疲劳预警、车辆故障预诊断等多个场景下高效运行，目前已逐步应用于部分客户的日常运营。

    合规方面，公司参照最新国际标准，对各项认证要求进行了针对性研发和测试，以满足不同区域的法规和技术规范。报告期内，先后通过EN18031、CE-RED及UNECEE-mark（含R10）等认证，为全球业务发展提供更坚实基础。市场开拓方面，公司在保持北美、英国及欧洲大陆等现有市场业务稳步发展的同时，将资源有侧重地投向日本、印度和墨西哥等新兴区域。针对这些市场，公司采取了差异化进入策略，三个区域均实现重点项目落地。为进一步缩短服务响应时间，公司于巴西和墨西哥新设全资子公司，配备本地化销售、技术支持及售后服务团队，并同步建设小型备件仓库和调试工具库，实现售前咨询、现场安装到故障排除的全流程覆盖。属地化运营不仅提升了客户信任度，也为后续区域内业务扩展提供了组织保障和快速响应的能力。

    2.自动驾驶业务

    随着AI技术发展，自动驾驶已成为行业必然的发展趋势。公司已在公共出行车辆、物流车辆、特种车辆等商用车领域深耕二十余年，能够深刻理解并精准把握客户痛点,鉴于公共交通业务场景纷繁复杂，对自动驾驶技术与业务产品深度融合提出更高要求，公司将公共交通行业作为自动驾驶业务首要发展方向，着力推动Robobus解决方案的应用落地。报告期内，公司深度参与中国道路运输协会标准《公交车辆碰撞缓解控制系统性能要求及测试方法》的制定，与南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院联合发布了《自动驾驶汽车数据安全合规白皮书》，并持续开展小批量车队测试。目前公司正积极推进深圳智能驾驶临时牌照申请，计划于下半年申请上路应用牌照，获批后，相关车辆将可在城市公开道路上试运营，为产品验证、商业化落地提供保障。

    3.数字能源产品制造业务

    为推动数字能源产品制造业务发展，公司基于行业发展趋势和自身战略发展规划，有序推进了产能建设和市场拓展工作。报告期内，公司依托于越南智能工厂的现代化生产管理能力，搭建了超大尺寸专用产线，该产线最大可支持规格为1.2米的PCBA生产，有效拓宽产品制造边界。目前，不间断电源（UPS）相关产品已实现批量交付，客户订单量稳步增长，荣获客户高度认可；新一代服务器电源相关产品将于三季度逐步开启试产。与此同时，公司正积极开展客户拓展工作，以优化客户结构，提升业务稳定性。现已有多家重点终端客户前往工厂进行现场稽核与实地考察，对越南智能工厂智造水平、项目响应配合能力给出高度评价。

本文数据来源于锐明技术2026年中报，仅供参考不构成投资建议。