证券之星消息，近期佳华科技（688051）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、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
（一）主营业务情况说明
1、总体业务布局
公司深耕物联网大数据领域二十余年，始终聚焦于物联网大数据技术的研发与落地应用，建立了覆盖物联网感知层、平台层、应用层的全链条业务布局，并在长期项目实践中持续迭代、深化技术体系与业务布局，积累了扎实的核心技术储备和丰富的实施经验。
公司承建国家生态环境部工业污染源监控工程技术中心、国家级物联网应用工程研究中心，同时是国家密码局认证的商用密码应用产品生产单位。在数字化方面，公司是全国数字经济示范企业，是国家级工程研究中心。在绿色化方面，公司是国家生态环境部工程技术中心，承担全国碳市场管理平台等四大国家平台的建设和运营。公司承建和运营的全国首批数字经济专项-绿色低碳数字赋能平台，为全国政企客户提供大数据和智能体服务。
公司先后承担或参与国家火炬计划、国家科技支撑计划、国家科技进步和产业升级等50多项国家级和政府专项课题，拥有自主知识产权1000多项，主导和参与了多项国家标准的制定，专利与标准成果获得权威认可；同时建立了完备的研发体系，通过全球软件领域最高级别CMMI5级认证、ISO27001信息安全管理体系认证、ISO20000IT服务管理体系认证，具备先进的软件成熟度与项目管理能力，资质认证实力突出；此外，公司研发体系由专家领衔，汇聚专业核心技术团队并布局物联网、大数据、区块链、人工智能及大模型等领域，还与多所知名高校、科研院所共建“产学研用”合作基地，重视骨干员工培养及选拔，形成了优秀的研发团队与深厚的人才储备，为公司持续创新筑牢人才根基，形成强有力的组织保障。
2、主营产品
公司主营产品分为数据运营服务、感知及平台建设两大类。
在数据运营服务方面，公司以数据为核心、以平台为载体和中枢，依托自主可控的“数据工厂”技术体系，发挥运营服务、数据算力、数据能力等核心能力，为政企客户提供数据接入、治理、建模、分析与持续运营服务，有效实现行业数据互通共享与价值挖掘，并通过“数据资源化—资产化—资本化”全链路价值转化机制，推动数据要素价值化，形成传统软硬件交付与数据资产化交付双轨并行的业务模式，与客户构建起深度价值共创的长期合作关系。
在感知及平台建设方面，公司依托覆盖感知层、平台层、应用层的全链条业务布局，以及智能制造、物联网工程等核心能力，持续为政企客户提供监测感知设备、物联网平台等软硬件产品与工程服务，为公司数据运营与智能化应用提供感知与数据支撑。
3、新业务发展动向
公司持续深入AI与智能体相关技术研发，已取得碳价预测模型软件、碳排放量预测模型软件、污染源在线监测数据核验大模型系统、企业排污许可证证后合规校验大模型系统、生态环境自由裁量大模型系统、算法管理平台等著作权，自主研发的“生态环境大模型算法”已完成网信备案，相关AI智能体产品已在生态环境部全国碳市场管理平台、温室气体自愿减排监测联网系统、非二氧化碳温室气体管理平台、碳足迹公共服务平台等项目中得到应用推广，标志着公司AI布局已逐步得到验证。公司将持续推进AI与智能体相关产品与服务的研发迭代和场景落地。
4、技术支撑体系
（1）核心技术与能力体系
公司坚持以数据为核心、以平台为载体和中枢，通过“核心技术产品化、信息工程数据化、数据要素价值化”等举措，构建了自主可控的“数据工厂”技术体系。公司深度融合人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud）、大数据（BigData）、物联网（IoT）五大核心技术（A+B+C+D+I），形成智能制造、物联网工程、软件开发、运营服务、数据算力、数据能力六大核心能力，为各业务领域提供统一的技术底座与能力支撑。
（2）AI与智能体技术能力
公司依托多年物联网、大数据、云计算技术积淀与自主可控的“数据工厂”技术体系，积极响应国家“人工智能+”战略部署，持续加大生态低碳领域行业大模型、AI智能体的研发迭代与场景落地投入，推动人工智能技术与主营业务深度耦合，持续推进AI技术的场景化创新与规模化应用，各业务领域智能化赋能水平持续提升，依托AI技术有效提升了数据处理效率、场景研判精度与数字化服务能力。
2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，作为国内人工智能产业发展的顶层纲领性文件，明确提出到2027年推动人工智能与科技、产业、消费、民生、社会治理、国际合作六大领域深度融合，大力推广行业大模型、AI智能体及垂直领域人工智能解决方案规模化落地，加速人工智能技术产业化、场景化、价值化应用，为公司AI相关业务发展提供了核心政策指引。
在技术研发层面，公司依托自研的8大类碳算法、1500余项智能校验规则，打造了专属碳管理的垂类智能体应用产品系列；公司自主研发的“双碳智能体”，以智能体矩阵聚合不同功能、不同角色的智能体应用，并支持以订阅形式自主订阅接口、数据、报告与助手服务，构建起覆盖“数据采集—算法核算—智能研判—场景应用”全链条的AI能力体系。
展望未来，公司将持续深化AI技术与绿色低碳业务的融合创新，以行业大模型和智能体矩阵为引擎，加速AI能力向碳管理、环境监测、园区运营等核心业务场景规模化落地，助力客户实现绿色低碳转型，为“双碳”目标实现贡献科技力量。
5、垂直业务场景典型应用
公司业务应用围绕节能、减污、降碳核心业务主线展开，坚持减污降碳协同增效，聚焦生态环境双碳数字化领域，确立了智慧环保、智慧双碳、低碳智慧城市三大垂直业务场景。公司通过自主搭建的全价值链绿色低碳数字赋能平台，有效实现行业数据互通共享与价值挖掘，可为各级政企客户提供物联网大数据软硬件产品、行业解决方案及专业化数据服务，持续沉淀技术应用与数字化服务经验。公司三大业务场景协同赋能，围绕节能、减污、降碳全维度发力，具体如下：
（1）智慧双碳：聚焦降碳增效
在智慧双碳建设层面，公司以降碳增效为核心目标，作为生态环境部涉碳领域“四大核心”系统建设与运营单位，业务全面覆盖二氧化碳、非二氧化碳温室气体及CCER的监测、碳足迹核算、碳资产管理、碳交易等全链条场景，具备行业领先的双碳数字化服务能力。公司打造“双碳智能体”核心产品矩阵，推出政府碳账本、集团碳账本、企业数字碳表等标杆产品，既能够协助政府厘清区域碳排放家底、精准管控双碳目标，也可帮助企业高效完成碳核算、碳减排、碳交易等相关工作，助力政企实现碳资产增值与绿色提质增效。
政府侧的“全域态势研判智能体”全面赋能政府碳账本相关业务，聚焦智能问答、智能研判、智能推演、智能出报告、智能督办等场景，实现AI发现问题、数据支撑决策、系统派发任务、全程闭环监管的全链路智能治理模式；“审核智能体”可自动审核企业碳排放相关数据与文件，以递进式的闭环检验逻辑大幅降低人工审核工作量，助力实现碳数据质量全链条监管；“碳考核智能体”面向省市级发改委考核评价工作，提供综合评级、控制指标与支撑指标达标情况等，助力发改委更高效、更精准地开展年度考核与过程管理。
在企业侧，主要聚焦客户碳数据报送和碳市场交易场景需求。其中针对碳数据报送应用场景，公司研发数据质检三件套，即“文件校核智能体”“数据预警智能体”“行业对标智能体”，分别用以校验存证文件对填报数据的佐证效力、排查填报数据逻辑矛盾、研判企业行业定位与履约额外成本等。同时依托公司二十余年收集的生态环境双碳数据进行多源交叉核验，并通过自研核算模型、工序拆分算法完成数据加工，实现数据产品的价值化释放。针对碳市场交易应用场景，公司研发“碳交易智能体”，监测配额价格、成交量变化并生成提醒与可视化图表，按月度、年度自动生成配额交易与履约建议报告。目前，“绿金易碳”小程序已实现全功能免费开放，聚焦碳行情+碳资讯+碳知识库，为碳市场从业者提供了便捷、高效的信息获取与交流平台。
此外，公司积极布局的集团碳账本及企业数字碳表，已经在电力、钢铁、水泥、电解铝、化工、有色、航空、交通等行业都有广泛应用。该产品从源头数据进行汇总、清洗、运算、归档，形成企业碳数据管理的电子台账，从而实现碳排放“电算化”，可一键核算碳排放总量，并自动监控异常数据、及时报告，通过配额盈亏预警模型、碳价预测模型及碳价数据实时更新，能帮助企业对碳排放、碳资产进行实时算、动态管，为企业碳资产金融化提供可能。公司最新推出的CCER监测网关等硬件产品，可以一键接入、实时报警，助力煤矿、交通、生物质发电等减排项目尽快落地。
报告期内，基于国家“碳达峰、碳中和”相关政策的不断出台与落地，公司凭借平台化产品布局与积淀的数据处理能力，智慧双碳业务多点突破，成功签约生态环境部碳足迹技术服务开发项目，正式承接生态环境部碳足迹数字化建设核心任务。这是继全国碳市场管理平台、温室气体自愿减排监测联网系统、非二氧化碳温室气体管理平台之后，公司承接的第四个生态环境部涉碳建设任务，是公司助力国家“双碳”战略落地的重要里程碑。
目前全国产品碳足迹管控体系建设加速推进，针对当前产品碳足迹管理体系缺乏全国统一公共服务载体、企业数据分散且标准不一、监管部门缺少多维度动态分析手段等核心痛点，公司将打造一体化碳足迹综合服务系统，搭载自研知识图谱可视化核算模型，搭建标准化、可追溯、可视化的全国统一产品碳核算体系。平台可实现全国碳数据全景可视化展示，支持分省份、分行业、分年度多维度统计分析，打通碳数据互通共享链路，建成标准化碳足迹公共服务载体。
同时，公司与生态环境部信息中心正式签署温室气体自愿减排监测联网模块建设项目。此监测联网模块将面向海上油田、陆上油田、陆上气田等自愿减排项目，构建覆盖项目业主、审核机构、主管部门的全链条数字化管控体系，实现监测数据实时接入、智能预警与全流程追溯，进一步夯实全国温室气体自愿减排交易市场的数字化监管底座，助力构建“政府精准控碳、企业主动减碳、社会共同参与”的治理格局。
除上述国家战略级项目外，公司智慧双碳业务在省级维度，落地江西省生态环境厅应对气候信息化项目，将运用AI大模型智能技术升级碳数据智能审核能力；行业标杆项目方面，华电集团碳资产管理系统成功验收并荣获全国企业管理现代化创新成果二等奖；阳春新钢铁碳管理平台顺利通过验收，该平台建成覆盖“数据采集—过程管控—核算分析—报告生成—智慧决策”的碳管理闭环体系，实现碳排放全链条数智化管理；市场端，先后中标河南钢铁集团智慧碳管理平台、山西建投生物质热电联产CCER数据联网项目；煤炭赛道，与中煤旗下中国地方煤矿有限公司签约煤矿温室气体智能数据管理研究项目，完善煤矿CCER数字化服务方案。
（2）智慧环保：紧扣减污主线
在智慧环保层面，公司紧扣减污核心业务主线，聚焦生态环境数字化监测、溯源与智能监管领域，汇聚企业自行监测、排污许可、执行报告、末端监测、用能、环评、税务等多维度环保关联数据，通过标准化清洗整合、深度数据分析，并结合生态环境大模型技术，完成环保业务模块集成与管控手段协同，搭建智慧环保分析智能体，实现大气环境精准监测、科学研判与非现场数字化监管。依托长期行业积淀，公司构建“预测、分析、溯源、管控”全流程闭环减污服务体系，遵循“指标反映问题—技术明确方向—管理实现闭环”的科学管控逻辑。搭建生态环境智能感知与数据融合系统，完善空气质量数字化防控体系，以大数据智能化技术为减污工作赋能，为政府生态环境精细化管控、精准施策提供有力支撑，高效助力区域污染防控与环境质量提升。
报告期内，在智慧环保业务领域，公司以大模型和智能体技术为核心驱动力，持续推进生态环境行业大模型向专业化、场景化和任务化方向升级，重点研发和推广生态环境非现场监管大模型、案卷评查大模型、市场监管接诉即办智能辅助大模型、大气智能体等产品，推动大模型由知识问答和辅助分析向复杂任务执行、业务流程协同和智能决策支持延伸。公司将继续坚持“带着数据做产品、带着算法做服务、带着平台做市场”的模式，纵向深化生态环境领域应用，横向拓展市场监管、司法行政等业务场景，逐步形成以数据资源、行业模型、专业智能体和场景化服务为核心的数智化业务体系。
（3）低碳智慧城市：聚焦节能管控
在低碳智慧城市节能管控层面，公司以源头节能管控为抓手，深度融合物联网、人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术，构建以数据为核心驱动的全场景低碳智慧城市解决方案体系。公司依托AI智能算法实时解析各类设备运行数据，动态优化设备运行工况，精准甄别高能耗环节，聚焦建筑智能化、建筑节能、工业节能、能碳管理、智慧监管、低碳环保管家等核心场景，打造数字化能碳管理平台、低碳环保管家数据服务等核心产品，形成零碳园区、零碳工厂、零碳建筑等标杆解决方案。凭借成熟的智能化产品研发能力、工程实施资质与丰富的项目落地经验，公司可为城市、产业园区、公共机构及工业企业提供涵盖咨询设计、系统建设、SaaS服务、运营维护的全生命周期智能化服务，依托行业大模型深度挖掘数据价值，持续提升区域与企业能源利用效率、降低碳排放，全方位赋能城市能源管理升级与产业绿色低碳转型。
报告期内，公司围绕公共建筑、工业企业和园区三大重点场景，加快构建绿色低碳数字化服务体系，相关业务尚处于培育与推进阶段，尚未形成规模化收入。
面向公共机构、园区及大型建筑，公司正推进集建筑智能化、能源费用托管、数字化能碳管理和智慧运维于一体的综合服务体系建设，通过节能诊断、节能改造、智能化建设和专业化运营，探索从投资建设到持续运营的能源托管模式，并基于AI模型开展能耗预测、异常识别、运行优化和节能效果评估等应用探索，推动建筑能源管理由经验驱动向数据智能驱动转变。
面向钢铁、水泥、铝冶炼、装备制造、化工、电力等高耗能行业，公司正推进工业能效管理、数字化能碳管理、生产过程优化和智能决策一体化服务体系的研发与布局，通过融合能源、生产、设备、工艺等多源数据，利用数据分析和AI算法开展设备能效诊断、能源异常识别、工艺优化和节能策略推荐等能力建设，助力企业挖掘节能空间、提升生产协同效率。
面向园区，公司正围绕新能源消纳、源网荷储协同、碳排放管理和绿色产业运营等场景，推进园区绿色低碳数字化体系建设，通过整合电力、新能源、储能、重点企业用能及碳排放等数据资源，基于AI算法开展负荷预测、绿电预测、储能优化调度和能源协同控制等应用研发，并结合碳排放监测、碳足迹分析和碳资产管理服务，探索推动园区由能源管理向碳价值运营升级。
（二）所处行业情况说明
依据中国证监会《上市公司行业统计分类与代码》（2024版），公司归属于软件和信息技术服务业（I65），该产业依托物联网等数字技术，是培育新质生产力、促进数字经济与实体经济深度融合的核心支柱产业，也是生态环境精细化治理、经济社会绿色低碳转型、智慧城市迭代升级的基础性先导产业。当前，国家明确现代化产业体系建设坚持智能化、绿色化、融合化发展方向，叠加数字中国、“人工智能+”“十五五”绿色低碳攻坚、数据要素市场化改革等国家战略驱动，行业正由传统软硬件交付，迈向数智赋能、绿色提质、产数融合、资产增值的高质量发展新阶段。
公司作为物联网技术创新企业，二十余年深耕物联网大数据研发与应用，构筑起扎实完备的技术研发及落地体系，打造出海东青数据库IOT物联网平台、区块链数据安全体系、AI算法人工智能平台，形成自身技术壁垒；同时持续深耕智慧环保、智慧双碳、低碳智慧城市等垂直赛道，技术与业务应用双向赋能，物联网工程能力、以数据为核心、以平台为载体的应用价值已获得市场验证。公司致力于搭建物联网云链大数据平台，打通各优势平台，实现“万物互联，数据赋能”的发展愿景。
从行业细分产业逻辑与公司业务、技术、赛道的对应关系来看，公司智慧环保、智慧双碳、低碳智慧城市三大业务场景，深度处于双碳产业、AI智能体赋能、数据要素经济耦合共生的核心领域，高度契合产业智能化、绿色化、融合化发展趋势，形成清晰的“场景赛道＋技术赋能＋商业变现”产业闭环，精准匹配行业核心发展红利。其中，双碳数字化产业紧扣国家“3060”碳达峰、碳中和顶层战略部署，是贯穿当前至2035年、2060年的国家级长期刚性赛道，随着“十五五”节能降碳攻坚、碳排放双控考核常态化、重点行业低碳改造全面落地，行业持续释放稳定、广阔、可预期的长期增量空间，产业未来成长前景明确，与公司智慧双碳赛道深度对应；AI垂直智能体与行业大模型作为核心技术赋能载体，夯实产业智能化升级底座，实现传统治理业务的数智化革新，与公司AI与智能体服务及大模型、智能体技术体系深度对应；数据要素价值化为核心资产与商业模式升级路径，落地产业融合化发展要求，推动数字技术、绿色产业、数据经济深度联动、业态创新，与公司数据运营服务及“数据工厂”技术体系深度对应。依托技术与数据双重壁垒，公司全面推行“系统平台＋高质量数据集”双轨并行的“双交付”模式，实现从一次性项目建设交付向持续性数据价值运营、长期服务共创进阶。公司精准卡位行业三化发展趋势，依托自身全链条技术能力，将三大细分行业核心优势深度融入三大主营业务，构筑起差异化、高壁垒的核心竞争体系。
1、双碳数字化产业
（1）政策演进：从战略确立到考核问责与“十五五”攻坚
2020年9月22日，我国在第七十五届联合国大会上首次对外正式提出碳达峰、碳中和“双碳”战略目标，完成国家战略的对外宣告，开启顶层政策谋划阶段。2021年，国家集中出台两大核心纲领文件搭建政策总框架：9月中共中央、国务院印发顶层总纲领《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》，10月国务院配套发布《2030年前碳达峰行动方案》，明确十大碳达峰专项行动；同年7月全国碳排放权交易市场正式上线运行，双碳从战略承诺落地为顶层纲领与市场机制并行。
2022年，国家发改委、市场监管总局等多部委陆续出台碳排放统计核算体系、碳达峰标准计量体系、钢铁、煤炭、化工等重点行业专项实施方案，补齐各类行业政策文件，各省市也相继编制地方碳达峰方案，政策从中央顶层向行业与地方逐层传导。2023年，政策侧重机制完善，陆续发布碳达峰碳中和标准体系指南、温室气体自愿减排交易新规，完善碳核算、碳认证、CCER配套制度，让纲领政策具备量化执行依据。2024年，双碳政策迈向法治化升级：年初《碳排放权交易管理暂行条例》正式实施，成为碳市场首部行政法规；年中，国务院印发《2024—2025年节能降碳行动方案》，中央层面又出台《关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》，把双碳融入整体绿色转型顶层逻辑。2025年，国家进一步强化碳市场顶层规制，发布《碳达峰碳中和的中国行动》白皮书，系统梳理整套制度体系。
2026年3月，两会政府工作报告明确了双碳工作的相关部署和年度目标：单位GDP二氧化碳排放降低3.8%左右；实施碳排放总量和强度双控；扩大碳市场覆盖；设立国家低碳转型基金；管控“两高”项目；发展氢能、绿氨；推进零碳工厂/园区；完善碳足迹体系，把五年碳达峰目标分解为年度约束指标，作为全年政府工作的指挥棒。
2026年4月22日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于更高水平更高质量做好节能降碳工作的意见》，明确坚持节约优先，将节能降碳贯穿经济全流程；覆盖工业、建筑、交通、公共机构、数字基建五大重点领域。遏制能源消费不合理增长，推动产业升级，兼顾能源安全与绿色转型；强化节能审查、“两高”项目管控，推广节能低碳技术与市场化服务。
2026年4月23日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《碳达峰碳中和综合评价考核办法》，并发出通知，要求各地区各部门认真遵照执行。此为我国首次以党内法规形式确立“碳排放双控”刚性约束，将“双碳”目标与地方党政领导班子考核及干部任用深度绑定，推动国家战略从规划倡导转向实质问责与全面绿色转型。在评价考核内容上，设置了5项控制指标和9项支撑指标，其中，控制指标包括碳排放总量、碳排放强度降低、煤炭消费总量、石油消费总量、非化石能源消费占比等指标；支撑指标包括节能、工业、城乡建设、交通运输、公共机构、碳排放权交易等领域具有代表性且对碳达峰碳中和具有支撑作用的指标；考核结果与政绩、项目审批挂钩；区分不同地区发展基础，避免“一刀切”，兼顾发展阶段差异。核心作用在于压实党政主体责任，解决过去“重部署、轻考核”问题；推动管控逻辑从过去“能耗双控”向碳排放总量和强度双控过渡；设置差异化考核，防止简单层层加码，保障稳妥有序降碳。
2026年5月7日，中共中央办公厅、国务院办公厅发布《美丽中国建设成效考核办法》，明确对各省（自治区、直辖市）党委和政府美丽中国建设成效开展年度考核，重点考核责任落实、年度主要目标完成、年度重点任务完成、生态环境保护资金使用绩效和群众满意程度等内容，涵盖大气、水和海洋、土壤、固体废物、生态质量、绿色低碳转型及生态环境安全等重点领域。考核结果将作为地方领导班子和有关领导干部综合考核评价、奖惩任免以及生态环境保护相关财政资金分配的重要参考，推动美丽中国建设形成目标设定、任务落实、过程监管、成效评价和结果运用的管理闭环。
2026年6月15日，国家发展改革委、工业和信息化部、生态环境部、国务院国资委、国家能源局联合发布《关于开展重点行业节能降碳改造攻坚三年行动的通知》，提出自2026年起，聚焦钢铁、电解铝、水泥、平板玻璃、炼油、乙烯、合成氨、甲醇、煤电等9个重点行业，利用3年时间全面实施节能降碳改造。到2028年底，工业重点行业达到现行能效标杆水平的产能比例平均提高20个百分点，煤电行业力争提高15个百分点，累计形成节能量1亿吨标准煤以上、减排二氧化碳2亿吨以上，并通过节能诊断、设备更新、数智赋能和能源系统优化，推动重点行业能效碳效水平提升和绿色低碳转型。
2026年7月3日，国务院发布《美丽中国建设“十五五”规划》，明确“十五五”时期是美丽中国建设承前启后、扩面提质，实现生态环境根本好转的关键阶段，系统部署深入打好蓝天、碧水、净土保卫战，推进固体废物和新污染物治理、生态保护修复、应对气候变化及经济社会发展全面绿色转型等重点任务。《规划》提出，到2030年生态环境质量全面改善、美丽中国建设取得新的重大进展，并要求完善规划实施动态监测、中期评估、总结评估和建设成效考核机制，为生态环境监测监管、污染防治、降碳减污协同及智慧环保行业发展提供了持续的政策支撑。
2026年7月14日，国务院出台了《“十五五”碳达峰行动方案》（国发〔2026〕22号），制定了“十五五”碳达峰总路线图；明确“十五五”单位GDP二氧化碳排放累计下降17%，非化石能源消费比重提升，推动煤炭、石油消费力争达峰；部署能源、工业、建筑、交通、算力新基建、碳汇、绿色技术、绿色贸易等方面的工作。提出建设国家级零碳园区、零碳工厂；完善碳市场、碳足迹、CCUS、绿电等机制；压实地方、行业责任。
2026年7月27日，19部委联合发布了《国家应对气候变化“十五五”规划》，核心内容包括兼顾减排（减缓）＋适应气候变化两大板块；目标：2030年完成国家自主贡献；建设气候风险预警、观测网络；完善温室气体排放统计；提升极端天气应对能力；推动气候适应型城市建设。
至此，我国“双碳”领域已建成1+N+X全景政策体系：1为顶层纲领，定全局总目标总路径；N为配套支撑政策，覆盖能源工业、新能源储能、电力碳市场、碳履约及碳排放预算管理等保障体系；X为垂直专项政策，聚焦零碳园区、绿电直连、智能微电网、固废处置等细分场景，实现从上到下全链条闭环落地，整个双碳政策完成了从战略提出→顶层纲领搭建→行业细则配套→考核问责与法治固化→“十五五”阶段攻坚优化的完整演进路径。
（2）市场运行：全国碳市场持续扩容
2026年7月，为全国碳排放权交易市场正式上线五周年，全国碳市场覆盖全国碳排放总量六成以上，纳管行业由单一的发电行业扩展至发电、钢铁、水泥、铝冶炼四大行业。截至2026年7月14日，全国碳市场碳排放配额累计成交量达9.24亿吨，累计成交额突破622亿元——全球覆盖温室气体排放量最大的碳市场稳定运行。根据生态环境部数据，2025年全国碳市场重点排放单位共计3378家，其中发电行业重点排放单位2087家、钢铁232家、水泥962家、铝冶炼97家。这四大行业覆盖碳排放量升至约80亿吨，占全国总量的60%以上。管控的温室气体种类除二氧化碳外，新增四氟化碳和六氟化二碳两类，市场容量和减排效能实现跨越式提升。全国碳市场经历了从无到有、从小到大、由浅入深的发展历程，从发电行业起步逐步拓展至多个重点行业，市场主体碳资产管理意识持续提升，市场信号不断明晰。
（3）行业总结与公司卡位
2026年作为“十五五”开局之年，亦是碳达峰决胜攻坚期，我国已形成“顶层纲领＋专项规划＋重点领域行动＋考核制度”完整政策体系，坚持统筹发展和安全，推动降碳减污扩绿增长协同推进，由能耗双控稳步转向碳排放总量和强度双控，稳妥推进2030年前碳达峰目标落地。伴随碳市场扩围提速、金融机构入市等机遇，系列政策持续落地，将推动能源结构优化、碳排放精准管控与绿色生产消费模式形成，助力经济社会发展全面绿色转型。在双碳这一长期刚性赛道中，公司作为生态环境部涉碳领域四大核心系统的建设与运营单位，具备碳监测、碳核算、碳账本、碳资产管理全链条数字化服务能力，深度匹配政策落地与控排企业合规需求，行业红利释放背景下，公司双碳相关业务有望迎来提升空间。
2、AI垂直智能体与行业大模型
AI垂直智能体与行业大模型是驱动行业数智化升级的核心技术形态，亦是公司AI与智能体服务板块的核心技术载体与产品方向。公司依托行业大模型、垂直智能体矩阵，将通用AI能力转化为面向生态环境、双碳等场景的专属智能服务，与公司“AI与智能体服务”产品结构及“智能体矩阵”技术体系形成对应。
以人工智能驱动生态环境治理的政策路径，在近十年间持续加码。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号），将“人工智能+环境监测”列为重点应用方向，要求“利用大数据和人工智能技术提升环境监测预警能力”，为AI技术进入环境治理领域奠定了制度基础。2024年政府工作报告首次提出“人工智能+”行动，明确推动AI赋能千行百业；2025年国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，重点鼓励行业大模型、垂直智能体在政务治理、生态环保、绿色低碳领域落地，推动AI从通用对话工具向业务执行载体演进。到2026年，中办国办《关于推进绿色低碳转型加强全国碳市场建设的意见》明确提出“综合运用大数据、区块链、物联网等技术，提升碳排放数据质量监管水平”；《国家应对气候变化“十五五”规划》将“全国碳市场数字化智慧化升级重大工程”列为专项部署，要求“构建可信采集、智慧分析、高效监管一体化的碳排放数智治理体系”。作为“十五五”开局之年，配套政策进一步强调数智赋能生态环境治理，大力推广环境执法大模型、非现场监管智能应用。从方向性规划到行动纲领再到重大工程，政策层面以AI驱动环境治理的共识已高度确立，行业采购逻辑也从概念试点转向务实落地。
政策的刚性约束与行业的实际演进互为呼应。2026年新版《生态环境监测条例》正式施行，加速了低端产能出清，推动行业从价格竞争转向技术能力和数据质量的比拼。当监测网点遍布全国、数据量指数级增长时，传统人工研判模式已难以为继，向数智化转型成为一个必然选项——而AI智能体正是这一转型的核心载体。区别于简单的数据分析工具，智能体能够整合大气、排放、卫星遥感等多源异构数据，自主完成从数据清洗、异常识别、污染溯源到预警推送的全流程闭环，将监管从“事后追责”前置为“事前预防”。垂直行业AI解决方案市场空间持续打开，有望推动环境监管、碳排放管理模式革新。上述行业趋势，与公司“感知平台建设＋数据运营服务＋AI与智能体服务”的产品结构高度契合——监测网络与数据底座建设对应感知平台建设与数据运营服务，AI智能体与行业大模型则对应公司AI与智能体服务，行业增长逻辑正从“铺设备”转向“建平台”，为公司长期数据运营与智能服务模式打开了空间。
在这一趋势下，公司依托多年积累形成了一定的先发优势。公司长期深耕生态环境与双碳领域，具备突出的行业数据底座优势，依托多年项目沉淀，构建万亿级生态环境双碳大数据库，其数据积累可追溯至1997年，覆盖全国近三十年的碳排放、经济、产业、环境等多维数据，收录数十万家排污企业的经营档案和实时排放数据，形成标准化高质量行业数据集，为垂直大模型、行业智能体训练提供核心基础支撑。依托这一数据底座，公司在AI智能体应用层面形成了较为突出的行业优势：旗下大气环保智能体、生态环境执法大模型已树立标杆应用场景，覆盖污染源在线监测核验、排污许可证证后审查、视频线索识别、执法裁量、文书生成等全流程场景，实现违法线索自动发现、案例法规智能匹配，支撑非现场智慧执法模式落地，缓解基层执法取证难、标准不统一等现实痛点。该成果在重庆市生态环境智慧执法暨执法机构规范化建设试点现场会上被授予“全国生态环境智慧执法新范式”称号，并在全国生态环境执法领域专业培训交流会上作专题分享推广，获得了行业专家的充分认可。双碳智能体系列产品面向政府端可完成污染溯源分析、碳排放数据智能审核、异常预警推送，面向高耗能企业输出碳配额预测、履约寻优、低碳方案推荐等服务，打通“监测—核算—预测—履约”完整业务闭环，将数据资源、行业认知与大模型技术深度结合，高度匹配政务数字化监管、企业降碳增效的现实需求。在政策持续加码、环境与双碳领域智能化改造需求加速释放的背景下，公司依托场景、数据、算法三位一体的竞争壁垒，有望在垂直AI赛道打开新的增长曲线。
3、数据要素
我国数据要素制度建设整体呈现出要素入列筑基、基础制度搭建、市场化价值化深化、全面落地闭环的递进发展逻辑，制度体系持续完善、改革不断走深走实。2020年4月，中央出台要素市场化配置核心意见，首次将数据确立为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，正式赋予数据要素国家战略地位，拉开了我国数据要素市场化改革的序幕。2022年12月，“数据二十条”重磅发布，搭建起数据要素制度体系的四梁八柱，明确数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大核心基础制度，创新数据“三权分置”机制，为数据要素合规流通、市场化配置筑牢顶层规则根基。2024年1月《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，数据资产入表制度落地实施，将数据资源纳入企业财务报表，让数据资源从政策概念转化为可量化、可确权、可增值的实体资产，成为激活数据要素市场的关键制度突破，同年我国同步启动数据流通标准化建设与国家数据基础设施布局，夯实数据要素市场流通与硬件支撑基础。2025年，数据要素政策体系进一步完善，围绕数据流通、产业培育、场景应用、低碳治理持续补全制度链条，通过出台数据流通交易合同示范文本规范市场交易双方权责，依托数字中国建设行动培育数据产业、推进人工智能赋能转型，同时完善智慧城市建设、碳足迹数据管理、数字经济创新企业培育等专项制度，推动数据要素与实体经济、绿色发展、城市治理深度融合，构建起标准化、产业化、场景化的全方位制度支撑。2026年以来，数据要素改革进入全面深化、闭环落地的关键阶段，国家明确数据交易所、数据流通平台企业、数据商三类法定流通主体权责边界，规范公共数据资源授权运营信息披露，统筹布局全国一体化数据流通生态；“十五五”规划更是将全国一体化数据要素市场建设列为重点改革任务，部署数据产权分置改革、高质量数据集体系建设等七大核心工作，同时通过模数共振行动、AI智能体顶层规划、平台经济协同发展、物联网产业升级等系列纲领性政策，推动数据与工业产业、人工智能深度融合，明确行业标杆数据集建设时序，为大模型产业发展提供数据支撑。截至2026年中，我国已全面建成要素入列、基础制度、资产入表、基建支撑、标准规范、产业培育、智能驱动的完整政策闭环，数据要素市场化改革完成从顶层设计、制度搭建到全域落地、价值加速释放的全覆盖。
在数据要素市场建设进程中，公司作为全国数字经济试点示范企业，较早卡位并跑通了数据资产化的全链条，形成了可持续、可复制、可推广的佳华经验。公司是首个获得数据资产登记凭证的上市公司。2023年，公司在全球数字经济大会上获得北京国际大数据交易所正式发放的首批数据资产登记证书，同年入选北京市数据资产入表试点企业；子公司山东佳华取得山东省第一张数据资产登记证书并获得百万元授信贷款，成为省内首单涵盖数据资产登记、数据质量评价、数据价值评估、数据资产授信贷款的全流程闭环案例。随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》于2024年1月1日起实施，公司在全国率先实现数据资产登记、评估定价、融资贷款、数据入表全链条落地。公司还深度参与数据要素制度建设，作为参编单位参与《数据要素流通标准化白皮书（2024版）》编制，作为核心参编单位参与《信息技术生态环境大数据数据分类与代码》等八项国标及生物特征识别数据交换格式系列标准的制定。2025年7月，公司承担建设国家发改委和国家数据局联合支持的首批数字经济专项——全国绿色低碳数字赋能平台，该平台以SaaS“菜单式”轻量化服务模式，面向全国数千家政府部门与数万家重点企业提供定制化双碳数字化服务，不仅大幅降低了政企客户双碳管理成本、提升了工作效率，更实现了碳资产增值与数据资产变现的“双重价值”，契合当前数据资产入表相关政策导向与行业趋势。
公司依托自建生态环境双碳大数据库与数据要素智能管理平台，总结出从数据资源化、资产化到资本化的底层逻辑，将数据治理升级为经营层面的数据要素管理，凭借行业先发布局优势、成熟的全链条落地能力以及领先的绿色数智化服务实力，将持续夯实环境与碳数据产品化、数据资产市场化运营核心竞争力，持续释放标杆示范价值，为数据要素与绿色低碳场景深度融合、落地赋能提供成熟可复制的行业样本。
综上，公司所处行业已形成“双碳产业提供长期刚性赛道、AI垂直智能体与行业大模型提供技术赋能载体、数据要素价值化提供资产与商业模式升级路径”的协同格局，与公司智慧环保、智慧双碳、低碳智慧城市三大业务场景、数据运营服务与感知平台建设及AI与智能体服务产品结构、“数据工厂”技术支撑体系深度对应。依托场景、数据、算法三位一体竞争壁垒，公司聚焦“场景赛道＋技术赋能＋商业变现”产业闭环，通过“系统平台＋高质量数据集”双轨并行的“双交付”模式，实现从一次性项目建设交付向持续性数据价值运营、长期服务共创进阶，将行业趋势转化为差异化、高壁垒的核心竞争能力。
上述不断完善的政策体系为我国生态环境数智低碳产业发展，构筑了优质的政策与产业生态。立足行业数碳智融合发展大势，公司聚焦智慧环保、智慧双碳、低碳智慧城市核心主业，在产品研发与项目落地过程中持续沉淀全链条数据处理能力，搭建起集数据汇聚、存储、建仓、治理、分析、交换于一体的标准化技术体系，依托积累的核心权属数据，打造形成以生态环境双碳云图数据库为基底、绿色低碳数字赋能平台为载体、行业算法大模型人工智能技术为核心支撑的特色研发经营模式，深度打通碳管理、数据治理与人工智能应用场景，夯实企业数绿智一体化发展战略根基。
二、经营情况的讨论与分析
佳华科技作为生态环境部工业污染源监控工程技术中心、国家发改委授牌的国家地方联合物联网应用工程研究中心，是国家发改委全国能耗监测系统的顶层设计单位，国家发改委首批人工智能专项承担单位，全国碳市场平台建设与运维单位，以及全国数字经济试点示范企业。公司始终以数据为核心，聚焦智慧环保、智慧双碳、低碳智慧城市领域综合应用，积累海量行业数据，沉淀优势算法，运用物联网、大数据、人工智能等前沿技术打造新质生产力，助力全社会降碳减污、扩绿增长，是数字化绿色化双化协同创新发展的典型代表。
2026年以来，我国经济运行总体平稳、稳中有进，回升向好态势延续，但外部环境更趋复杂严峻，国内有效需求仍然不足，经济恢复向好的基础仍需进一步巩固，结构性矛盾依然存在。尽管公司所处的软件和信息技术服务业在“3060”双碳战略、“人工智能+”行动、数据要素市场化改革驱动下长期发展基本面未发生改变，但受下游财政预算约束、市场竞争加剧等因素影响，行业仍处于阶段性调整阶段。2026年上半年公司实现营业收入8292.92万元，较去年同期减少24.22%，归属于上市公司利润总额-6173.01万元，较上年同期亏损额增加44.23%，归属于上市公司股东的净利润-5736.34万元，较上年同期亏损额增加40.32%，主要系公司所处行业市场竞争加剧，主要客户财政资金紧张，预算投入审慎，总体需求相对偏弱，受其制约，公司业务开拓以稳为主，同比收入减少。
2026年为“十五五”开局之年，伴随相关部署落地实施，国家围绕数字经济、碳达峰碳中和持续发力，深化“人工智能+”赋能，促进物联网、大数据、行业AI智能体等技术与减污降碳深度融合，在单位GDP二氧化碳排放累计降低17%的硬约束目标驱动下，监测统计数据进入集成创新与深度应用阶段，为行业带来有力的政策支撑。虽然行业短期存在阶段性调整，但中长期发展机遇明确。公司研发的行业垂类AI智能体、智能终端、生态环境双碳云图、绿色低碳数字赋能平台、数据资源管理平台等产品，精准匹配国家战略方向。公司将持续创新升级主营业务，落实“双交付”商业模式，积极拓展市场，把握“十五五”开局窗口期，推进企业转型发展。
三、报告期内核心竞争力分析
(一)核心竞争力分析
1、研发优势
公司承建国家生态环境部工业污染源监控工程技术中心、国家级物联网应用工程研究中心，同时是国家密码管理局认证的商用密码应用产品生产单位。在数字化方面，公司是全国数字经济示范企业，是国家级工程研究中心。在绿色化方面，公司是国家生态环境部工程技术中心，承担全国碳市场等四大国家平台的建设和运营，也是全国首批人工智能专项和全国首批数字经济专项的建设单位。
佳华科技作为物联网技术的创新者，二十多年以来，始终聚焦于物联网大数据技术的研发与应用，在物联网的感知层、平台层、应用层积累了具有竞争力的核心技术和丰富的实施应用经验。公司先后承担或参与国家火炬计划、国家科技支撑计划、国家科技进步和产业升级等50多项国家级和政府专项课题，拥有自主知识产权1000多项，主导和参与了多项国家标准的制定，专利与标准成果获得权威认可；同时建立了完备的研发体系，通过全球软件领域最高级别CMMI5级认证、ISO27001信息安全管理体系认证、ISO20000IT服务管理体系认证，具备先进的软件成熟度与项目管理能力，资质认证实力突出；此外，公司研发体系由专家领衔，汇聚专业核心技术团队，布局物联网、大数据、区块链、人工智能及大模型等领域，还与多所知名高校、科研院所共建“产学研用”合作基地，重视骨干员工培养及选拔，形成了优秀的研发团队与深厚的人才储备，为公司持续创新筑牢人才根基，形成强有力的组织保障。
公司始终坚持以数据为核心、以平台为载体和中枢，通过“核心技术产品化、信息工程数据化、数据要素价值化”等举措构建了“数据工厂”的技术体系。融合人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud）、大数据（BigData）、物联网（IoT）五大核心技术（A+B+C+D+I），形成了智能制造、物联网工程、软件开发、运营服务、数据算力、数据能力六大核心能力，包括以传感器和边缘计算为核心的嵌入式产品；以“海东青”物联网数据库为核心的“海东青”物联网平台；以区块链技术为核心的云链数据共享平台；以加密技术为核心的数据安全管理系统；以人工智能AI算法为核心的人工智能平台；以及建立在物联网平台基础上的微精灵沟通平台等，形成了完全国产、自主、可控的综合技术支撑。
在人工智能领域，大模型技术加速演进，正成为行业数智化转型的重要驱动力量。公司依托自身人工智能领域的技术积累、研发实力和深厚的行业经验，基于开源大模型框架，融合近20年积累的海量生态环境双碳数据，进行全参数微调，在公司自主研发的高性能大模型训练板块上（基于Megatron和DeepSpeed高性能训练框架，支持数据并行、算子切分、流水线并行3种分布式并行策略），成功训练出生态环境双碳大模型，在生态环境双碳垂直领域取得阶段性突破。
在此基础上，公司持续推进技术迭代与能力升级，围绕生态环境双碳领域构建了“AI模型+算法平台+算法库”融合体系，依托统一自研底座绿色低碳数字赋能平台，逐步沉淀形成覆盖环保双碳领域的垂类智能体矩阵，并已在多地实现落地应用。公司的垂类智能体依托行业一手数据、一线业务积淀与政策审核底层逻辑，构筑了差异化的核心技术壁垒：一是原生可信数据壁垒，通过深度服务国家级监管平台，形成行业可信数据闭环；二是行业知识库引擎，内置完整的双碳环保规则体系，实现专业术语的精准识别与调用；三是监管业务闭环框架，预置覆盖政府监管、企业履约的全流程标准化工作流，联动业务子系统实现AI分析结果向实际业务动作的落地转化；四是合规与确定性保障，支持内网私有化本地部署与全链路操作留痕，核算、校验、裁量结果绑定对应国标、行业政策与排污许可条文，有效抑制通用大模型在行业参数混淆、排放数据错配、法规引用错误等方面的幻觉风险，满足碳数据核查与环保行政执法的合规要求。
未来，随着技术持续演进与应用场景不断拓展，公司将继续深化垂类智能体能力建设，助力实现可持续发展目标。
2、数据资源优势
公司发展一直以物联网大数据为核心，致力于构建全价值链的物联网大数据平台，2020年开始构建“数据工厂”体系，围绕数据的采集、加工、存储、应用等环节，形成数据、算法与算力三大核心支柱，持续对项目及数据进行价值挖掘。
（1）数管中心：集成自研“海东青”时序数据库，强化物联网数据处理能力，提供结构化处理、标签化登记及标准化数据建模，实现全流程管理。
（2）算法平台：可接入DeepSeek等通用大模型，同时结合各类行业模型，为用户提供自训练和推理的能力平台。
（3）数据资源管理平台：在用户信息化系统的建设和运营中，建立数据资产的归集、登记、交易等机制，提供模拟入表和评估等功能，实现数据资本化。
公司通过20年的数据积累沉淀，并且集合了1997年至今近30年的全国各省市县的城市数据，其中包括碳排放、经济、农业、建筑、交通、绿化等，以及企业方面收录了涉及污染物或碳排放的70余万家企业的工商及相关经营信息、3000余个减排项目全周期信息，汇集十多年200余类指标，包含环境监测、核算台账、区域统计等多维度行业数据，全部经过官方核算口径校验。这些数据全部进入佳华科技数据资源管理平台，形成自带关联关系的数据知识图谱，成为公司的核心数据集——“生态环境双碳云图”，二者相辅相成，共同赋能公司数据工厂能力，形成良性循环。
3、客户优势
公司长期深耕生态环境与智慧双碳数字化赛道，积累了层次丰富的政企客户资源，客户群体覆盖国家主管部门、各省市地方政务单位以及电力、钢铁、煤炭、化工等高耗能重点工业企业，业务服务范围辐射北京、上海、广州、天津、重庆、太原、呼和浩特等国内多个省市。
依托长期服务政务监管端的实践，公司深度把握行业政策导向、监管规则与治理业务逻辑，对生态环境、双碳领域的顶层制度设计与业务需求具备深刻理解，形成了稳定的政务客户合作基础。面向产业端，公司积累了大量重点控排行业客户服务经验，充分洞悉工业企业在碳核算、数据管控、履约管理、碳资产运营等方面的现实痛点，能够将政务场景沉淀的技术能力向产业端有效迁移复用。
公司搭建了专业化的运营服务体系，持续强化服务团队专业能力，紧跟政策迭代节奏与客户实际业务诉求持续优化产品与服务方案，以数字化智能化工具赋能客户业务效能提升。多层次的客户结构也形成良性反馈机制，既推动顶层政策要求落地到行业应用场景，也将一线业务诉求反向传导至产品研发环节，持续迭代完善产品能力，构筑起较强的客户资源壁垒。
4、产品及服务优势
公司依托物联网、人工智能、大数据、区块链等多重技术能力，凭借持续技术创新、专业化人才团队以及全国化的营销服务网络，助力政府监管模式由传统“人防”向高效“技防”转变，提供集监测预警、环保管理、应急处置、执法监管、科学决策于一体的智慧环保整体解决方案，在行业内积累良好市场口碑，品牌影响力持续提升，为业务拓展筑牢基础。公司核心团队深耕行业应用软件与现场咨询服务领域，对环保、双碳领域业务需求、客户监管痛点难点具备深刻理解；同时拥有完备的研发、数据服务、市场销售队伍，覆盖产品研发、市场推广、数据服务、运营维护全业务链条，保障产品服务的先进性、实用性与稳定性。依托技术创新实力，公司董事长获聘北京城市副中心（通州区）“十五五”规划专家咨询委员会专家委员，充分体现了行业对公司技术能力的认可。
公司具备数据汇聚、治理加工到业务应用的全流程数据服务能力，可针对客户多源异构的分散数据，完成数据接入、清洗转换、标准统一、关联融合、质量校验、标签标注及知识化加工，推动原始业务数据转化为高质量、可复用的数据资产。基于长期沉淀的行业数据标准、指标体系、业务规则与治理经验，能够适配不同区域、不同部门差异化管理诉求，搭建包含数据质量监测、问题整改、更新维护、安全管理在内的数据长效管理机制，为智能分析、模型训练以及业务决策输出稳定可信的数据底座。
在此基础上，公司掌握行业专用智能体的规划搭建与迭代优化能力，可将大模型技术与行业知识库、业务规则库、案例库、算法模型及现有业务系统深度融合，结合实际业务流程配置智能体角色、任务目标、数据权限与工具能力，实现知识检索、数据分析、流程协同、内容生、闭环任务执行等业务功能。公司高度重视智能体与真实业务场景的适配性，通过知识增强、提示词工程、模型评测、工具调用、多智能体协作等手段，持续提升智能体在垂直行业场景下的准确性、稳定性与可控性，并可结合客户数据安全要求与信息化基础条件，提供本地化、私有化及定制化部署服务，形成技术、数据、智能应用一体化的产品服务竞争优势。
5、运营优势
在智慧环保应用领域，公司依托覆盖全国的服务网络和长期积累的政府客户基础，建立了涵盖项目实施、数据运营、模型运营、应用运营和售后保障的全生命周期服务体系。公司通过标准化运营流程与属地化服务相结合，持续开展数据质量监测、业务规则维护、知识库更新、智能体效果评估、异常问题处置和应用优化，保障系统及智能化能力稳定运行、持续迭代。依托专业运营团队和丰富的行业实践经验，公司能够深入挖掘数据、模型与业务场景价值，推动项目建设成果由“建成可用”向“持续好用、长期见效”转变，为客户提升监管效率、业务协同能力和科学决策水平提供持续支撑。
在智慧双碳应用领域，作为物联网大数据公司，公司将多年来在物联网、区块链、人工智能、大模型等领域所积累的核心技术赋能于多项应用场景，报告期内，公司已建立覆盖政府、企业、金融三方面的产品体系，基于公司双碳云图所建立起的双碳大数据基础与优势，在核心功能应用的数据校验、模型算法研究、多行业企业碳数据填报标准、企业大数据画像和量化评价等方面积累了丰富的研究基础。为重点排放企业提供碳数据采集、核算、统计、分析、管理等服务，帮助企业实现AI或大模型智能填报，完成算碳、管碳、碳交易，从而获得碳收益。为政府提供碳数据质量管控等成熟功能，解决数据造假问题；帮助金融机构解决碳数据核算难、监督难、监测难等问题，成体系的技术基础、底层应用和软硬件结合的体系体现了产品优势，应用所产生的数据将不断赋能功能和算法优化，持续增强产品应用能力，形成持续的产品运营优势。
在低碳智慧城市应用领域，公司围绕工业企业、公共机构及园区等重点场景，依托建筑智能化、能源结构优化、能碳管理及AI智能分析等核心能力，构建了覆盖节能诊断、咨询设计、工程建设、验收交付、平台运营及持续优化的全生命周期服务体系，为客户提供绿色低碳数字化整体解决方案。公司充分发挥建筑智能化工程、智能电气系统、能源系统集成及数字化平台建设优势，结合现场监测、能耗分析和AI算法模型，深入开展节能诊断和能效评估，精准识别能源利用短板和节能潜力，科学制定能源结构优化及节能降碳实施方案，推动能源系统由传统管理向智能化、精细化、高效化运营转变。在项目实施过程中，公司提供工程建设、系统集成、平台部署及验收交付等全过程服务；项目投运后，建立统一管理、标准规范、集约高效的运营服务体系，实行7×24小时全天候服务响应机制，对平台运行、设备状态、数据质量及业务应用进行持续监测和智能分析，不断优化能源运行策略，持续提升能源利用效率和运营管理水平，形成“节能诊断—咨询设计—工程建设—验收交付—持续运营”的闭环服务模式，为工业企业、公共机构及园区绿色低碳转型提供长期、稳定、高效的技术支撑。
6、品牌优势
佳华科技是深耕物联网大数据服务领域的科技标杆企业，始终以塑造国产、自主、可控的民族科技品牌为核心方向，围绕创新、品质、服务构建起独特成熟的品牌文化与健全品牌体系。公司拥有权威行业地位与扎实技术实力，作为国家生态环境部工程技术中心、国家级物联网工程研究中心，依托“数据工厂”核心技术体系及丰富知识产权储备，形成覆盖数据采集、治理、分析到应用的全价值链服务能力。
公司深度参与国内外标准体系建设，持续推进国家标准落地、积极参与国际标准研讨，深化产学研协同创新，持续推进绿色低碳数字赋能平台迭代优化；持续加强与各地政企机构战略合作，拓展碳计量、智慧双碳等领域落地场景。公司积极参与各类高端行业论坛、数据要素创新赛事，持续输出双碳智能体、碳数据全链条管理、AI大模型行业应用等技术成果，依托国家级创新平台资质、完整产业链服务能力与标杆项目案例，巩固在智慧环保、低碳智慧城市、双碳数字化领域的行业标杆地位。
7、企业文化优势
公司坚持党建引领发展，践行“高科技要深入基层，面向应用”发展理念，秉承“学习就是力量，简单就是智慧”司训与“薪火相传，拼搏奔跑”企业精神，锚定科技强国、生态报国使命。报告期内持续推动企业文化落地，常态化组织技术业务学习交流，依托内部宣传载体凝聚团队共识；持续开展“佳华之星”数字化评优、读书月、团建等文化活动，以客观数据开展人才激励，营造持续学习、务实创新、拼搏奋进的团队氛围，以红色党建赋能技术创新与业务发展，为公司持续高质量发展筑牢内生动力。
(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
公司是物联网应用技术国家地方联合工程研究中心的主要依托单位，该中心经国家发改委批复予以命名。
公司是全国信息技术标准化技术委员会-人工智能分技术委员会（SAC/TC28/SC42）单位委员；全国数据标准化技术委员会（SAC/TC609）WG4全域数字化转型标准工作组、AG2生态环境行业应用组成员单位。
报告期内，公司主导及参与制修订的标准发布共计3项，其中国家标准2项，行业标准1项。正在研制的各类标准共计40项。
公司拥有的核心技术包括但不限于以下内容：
(1)生态环境双碳大模型
截至2026年6月30日，生态环境双碳大模型拥有以下三方面11项核心技术。
1）大语言模型：
（1）“动态网络压缩与优化”，为了提升模型私有化部署的效率，公司开发了动态权重量化压缩、剪枝和优化技术。该技术能够根据应用场景的需求显著降低模型的大小和复杂度，既保证了模型性能，又显著减少了模型的存储和计算成本。
（2）“长上下文理解技术”，由于直接训练长文本大模型所需的计算量指数式上升，且训练的注意力权重稀疏导致模型精度较差，公司开发了多级长文本训练和微调技术。该技术在显著降低训练和微调所需的计算成本的同时，也能在较低的损失范围内显著提升大模型的长文本处理能力。
2）LLMOps应用平台：
（1）“大模型能力扩展及提升”，通过插件的方式增强大模型性能，扩展大模型功能。插件技术支持将大型的知识转移到更小型的模型中进行处理，以加速推理过程，同时保持相似的性能水平，使模型能够在不同的任务中灵活应用。报告期内从模型微调、模型交互等多个方面进行优化，极大地提升了大模型Agent调用工具的准确性。
（2）“检索增强技术（RAG）”，RAG技术是一种先进的模型应用技术，融合了检索和生成能力。该技术通过结合向量化检索与序列到序列的生成模型，实现了对知识的动态访问和整合。在处理查询时，RAG首先利用向量化技术从大规模文档集中快速检索出相关的文档片段，随后，这些片段被用作生成模型的上下文信息，帮助生成更准确且信息丰富的回答，这不仅提高了模型处理复杂问题的能力，还通过动态检索减少了模型所需直接存储的知识量，使得模型更加灵活高效。报告期内，新增基于BM25、Rerank、Similarity、LightRAG和GraphRAG的多技术融合增强检索技术，实现检索过程优势共享，显著提升检索精度。
（3）“基于自然语言生成SQL语句（TextToSQL）”，一种自然语言处理（NLP）技术，通过自然语言查询与数据库进行交互。支持将用户的自然语言查询转换成结构化查询语言（SQL）语句，从而使得没有SQL知识的用户也能够从数据库中检索信息。报告期内，从模型微调和模型应用策略等多个方面进行优化，极大地提升了SQL语句的效率，为客户提供更高效、安全的人工智能解决方案。
3）大模型应用：
（1）完成基于大模型的碳数据平台数据自动查找填报功能，实现一次性上传多张表，能进行自动填报，实现不同格式文件的识别和自动填报，融合现有信息化平台或产品，完成浏览器填报插件开发。所有复杂的填报类场景，可以通过填报助手实现一键上传原始文件，自动分析文件内容，根据要求自动填报。
（2）完成基于大模型和语音识别的会议纪要助手开发，用户上传录音文件，通过语音识别转为文本，大模型基于文本和角色对话，自动分析会议主题、会议大纲、章节概要、计划事项等。
（3）研发基于图像生成视频的动态数字人技术，结合语音转文本、文本转语音技术，开发动态对话数字人应用。该技术已成功应用于公司智慧双碳业务产品“绿金易碳”。
（4）基于大模型及dataGPT，实现环保政策查询助手，通过dataGPT录入政策文件知识库，再结合RAG技术，完成政策查询及对应政策文件索引功能。
（5）完成基于大模型的环保报告自动生成助手开发，根据项目要求，结合微观站等传感器数据，对每周、每月的数据进行提取、分析，按用户要求，绘制趋势图、统计图，总结数据分析趋势、污染管控建议等结论，实现高效编写周报、月报。
（6）基于大语言模型的智慧执法功能，可针对企业自行监测方案规定的因子、频次、标准限值等指标，对自行监测数据进行合规性校验，并对执行报告、环评报告等数据进行比对核查。根据用户上传的企业问询笔录，结合相关法规文件，自主判断并生成所有违法主体的全部违法行为，以及每个违法行为所对应的裁量因子、裁量等级、违反条例以及处罚依据等信息，最后输出建议处罚金额及完整的处罚报告。报告期内，新增基于企业执行报告、环评报告、排污许可证副本、自行监测、末端数据与企业用能数据等数据源的单源数据校验与跨源数据校验算法，输出40余类异常线索，为用户异常线索发现与执法提供支撑。
（2）数据赋能平台
1）数据资源管理平台
截至2026年6月30日，数据资源管理平台拥有3项核心技术。
（1）“数据资产图谱技术”结合知识图谱技术，编写了基于图数据库的数据资产模型转化引擎，该引擎可以将数据资源的来源、成本、权属、应用场景等信息动态转换成图关系数据，并通过G6可视化展示引擎直观展示数据资源是否满足资产确认条件，通过该技术可有效帮助企业识别数据资产，挖掘数据潜在金融价值。进一步构建“组织—产品线—项目—数据资源”多层级穿透式分析驾驶舱，通过资源引用追踪自动记录数据资源在各业务场景中的引用与流转轨迹，使图谱由静态确权关系升级为可下钻的动态血缘网络。
（2）“数据资产价值动态评估模型”利用生态环境双碳大模型技术及长上下文理解技术，可将公司在数据资产价值评估过程中涉及的大量资料进行数据的清洗和加工后，作为知识库信息，实现对用户数据资产的价值动态评估，利用大模型联网搜索的能力对数据可能涉及的应用场景进行分析，结合用户自身情况给出提高资产评估价值的合理化建议，最终形成资产价值评估报告。构建“收益法+成本法”双轨评估引擎，自动匹配最优评估口径并交叉校验；同时新增大模型驱动的AI报告智能写作能力，按可配置的多级模板自动生成结构化评估报告。
（3）“数据资产成本收益量化模型”通过梳理数据资产与其他无形资产的差异化特性，在成本方面针对人工成本、云资源费用和共享存储费用，在收入方面针对数据集、API、算法模型的服务特点，以及数据资产在生态环境双碳领域的降本增效场景，构建了成本分摊模型、收益分配模型及间接受益场景模型，组合形成以生态环境双碳领域为主、可延展其他领域的标准计算模型。该模型可根据用户自身业务特点，自动归集成本及收益，大幅降低管理成本。按成员、任务维度自动采集研发工时，将人工成本精准分摊至对应数据资产；并完善面向数据集、API、算法模型的收益分配引擎，支持同一资产在多产品、多订单场景下的收益自动拆分与追溯，打通合规确权、模拟试算与入表披露全流程，一键生成合规报表。以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得软件著作权1项，已提交2项知识产权申请。
2）算法平台
截至2026年6月30日，算法平台拥有3项自主研发核心技术。
（1）智能化训练任务调度与管理技术
动态任务流编排：通过拖拉拽任务流面板，用户能够以可视化的方式灵活地构建复杂的训练任务流程，系统能够实时解析任务间的依赖关系，自动调整任务执行顺序，确保任务按最优路径高效执行。
资源感知与弹性调度：系统具备强大的资源感知能力，实时监测计算资源（如CPU、GPU、内存等）的使用情况。在创建、编辑训练任务时，根据任务的资源需求和当前资源池状态，智能分配合适的资源。
节点级精细化监控与调试：对训练任务中的每个节点进行全方位监控，包括查看节点的运行日志、输入输出数据、pod信息、workflow信息等。
各项目资源使用分析：支持对每个项目模型训练使用的资源（CPU/GPU/内存）、训练调用数据量进行统计，以便更合理地分配资源和分析数据使用率。
（2）高效推理服务部署与优化技术
一键式推理服务部署：用户通过简单的操作，如添加、编辑推理服务，即可将训练好的模型快速部署为推理服务。系统自动完成模型文件的加载、环境配置、服务启动等一系列复杂流程，无需用户手动编写部署脚本和进行繁琐的环境搭建，大幅缩短了模型从训练到上线推理的时间周期。
智能推理服务监控与优化：对推理服务进行全面监控，实时采集服务的性能指标，如响应时间、吞吐量、资源利用率等。基于监控数据，系统运用先进的算法自动分析服务性能瓶颈，如模型计算复杂度过高导致响应慢，还是资源分配不合理导致吞吐量低等。
推理服务代理与负载均衡：当推理服务面临大量并发请求时，推理服务代理功能能够将请求合理分配到多个推理服务实例上，实现负载均衡。
（3）打通数管中心海量数据
报告期内，已打通从数管中心直接同步数据集的通道，支持文件数据和API数据对接，用户可在数管中心维护自身数据集。在编排环节，用户通过拖拽组件的方式，拼接数据下载、数据处理、模型训练、模型测试等组件，快捷使用多种类型的数据开展训练。已支持将训练平台的所有历史数据、训练数据同步到数管中心。
以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得软件著作权1项。
3）数管中心
截至2026年6月30日，数管中心拥有6项自主研发核心技术。
（1）元数据管理技术：该技术用于统一管理各类数据库的元数据，包括表结构、字段信息、数据类型等。通过元数据管理，平台能够自动识别和映射不同数据库的结构，支持自动元数据采集、分析、搜索、标签等功能，提升了数据管理的透明度和一致性，减少了人工维护成本。同时提供实时数据预览功能，用户可以在不下载数据的情况下，直接在平台上查看数据内容。支持数据的过滤、排序等操作，帮助用户快速了解数据结构和内容。平台具备实时数据预览、API授权访问等功能，提升了数据探索效率，减少了数据下载和处理的等待时间。
（2）数据开发与ETL技术：该技术支持数据抽取、转换和加载（ETL）操作，提供可视化的数据开发工具，允许用户通过拖拽方式构建数据处理流程。平台支持多种数据源的接入和数据转换规则的定义，具备数据清洗、任务调度、错误处理等功能，降低了数据开发门槛，提升了数据处理效率，支持复杂的数据处理场景。同时提供数据质量监控和评估功能，支持数据合规等方面的检查。通过自动化工具，及时发现和修复数据质量问题。平台具备数据质量规则定义、数据质量监控、数据质量报告等功能，提升了数据质量，确保数据的可靠性和可用性。
（3）MCP服务：其核心技术为数管中心具备向大模型提供MCP（模型上下文协议）服务的能力，能够构建起大模型与外部工具间的信息交互桥梁。通过这一服务，大模型可直接调用数管中心清洗整合的多样化数据，实现更为高效的任务处理与智能决策。数管中心会对内部数据进行标准化、结构化处理，使其符合MCP协议规范，以顺畅对接大模型的调用请求。这不仅能帮助提升模型服务能力，还使大模型的应用边界得以极大拓展。以往受限于数据获取的局限性，许多场景难以有效开展，如今通过MCP服务连接数管中心，可催生更多创新应用。如在金融领域，大模型结合中台的交易数据、用户信用数据等，实现更精准的风险评估与个性化金融产品推荐；在电商领域，助力精准营销、智能选品等场景的深化应用。这彻底打破了数据与大模型之间的壁垒，促进了数据团队与算法团队的深度协作。数据团队专注于数据的治理与优化，算法团队基于MCP服务调用数据进行模型开发与优化，双方协同工作，加速企业智能化应用的落地进程，提升企业整体的数字化创新能力。
（4）文件数据抽取：其核心技术为依托先进的大模型技术，数管中心能够从非结构化文件（如文档、报告、网页等）中高效抽取数据，并转化为结构化格式。大模型通过对非结构化数据的语义理解、模式识别，定位关键信息，再按照预设规则和数据结构，将其组织成便于存储、查询和分析的结构化数据。例如，对于一份合同文档，可提取出合同编号、签订日期、双方主体信息、关键条款等内容，并整理成结构化形式。过去面对海量非结构化文件时，传统数据提取方法效率低下且准确性欠佳。而基于大模型的数据提取技术，能够快速并行处理大量文件，显著提升数据提取效率，还可广泛应用于各个行业的不同业务场景。无论是政府部门处理公文、档案，科研机构分析学术文献，还是企业处理各类业务文档，该技术都能根据不同场景的需求和数据特点，灵活调整提取策略，实现高效准确的数据提取，为各行业数字化转型提供有力支持。
（5）多平台集成、关联：该技术将数管中心与算法平台、数据资源管理平台以及RagFlow等开源知识库平台打通。支持数据集在可控条件下相互共享。以数管中心为底座，上层应用平台直接使用底层支持，并回流使用日志。
（6）自研高性能HDFS文件查询器：该技术基于Rust语言自研的高性能HDFS文件查询系统，面向大数据场景下Hive表高频预览与快速计数需求，实现专用读加速引擎。核心引擎以Rust直接对接HDFS协议层，集成ApacheArrow列式内存格式与Parquet/ORC原生读取能力，支持列剪枝、谓词下推与RowGroup级精确定位。系统建立多层缓存体系（目录、footer元数据、PreviewIndex），结合智能并发控制与自适应缓存失效机制，在单表预览场景下P99延迟较传统方案降低80%以上，资源消耗降至1/10以下，日均承载百万级请求稳定运行。
以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得软件著作权1项。
（3）AI算法和系统研发
截至2026年6月30日，AI算法和系统研发拥有7项核心技术。
1)“AI算法模型训练”在深度学习和机器学习技术领域持续研发优化，模型数量当前累计85个。
AI模型应用场景如下：a.低碳环保、温室气体与大气污染物联防联控类包含：渣土车识别、违规占道经营场景、烟火场景、扬尘场景、黑烟车场景、河道垃圾场景、工业企业偷排、工地出入口清洗场景、塔吊喷淋场景、裸露土地场景、雾炮机工作场景、无组织烟火焚烧目标测距与定位、精准溯源和污染动态管控、标准站实时预测、网格化时序预测模型、污染实时风向玫瑰图和污染传输贡献、AREMOD有组织溯源、HYSPLIT前/后向轨迹等；b.综合类包含：车牌识别场景、人脸识别场景、体态识别场景、危险行为识别场景等。报告期内，新增机器视觉领域ReID模型，可实现人体特征的快速准确比对，行人相似度匹配准确率达90%。新增基于视觉大模型的异常事件自动审核模型，该模型利用多模态大模型对视觉小模型推送的异常事件进行自动审核，审核准确率达85%，减少了人工审核成本。优化火焰识别模型，准确率提升至约88%，同时结合火焰去误检模型和光流模型对火焰目标进行二次确认，降低了误检率。针对后厨老鼠识别场景，通过采用新模型架构并扩大数据集规模，使老鼠检测速度提升20.5%、准确率提升11.2%。人脸识别模型有所优化，采用新模型架构与方案后，缩短了人脸识别计算时间，且使人脸识别准确率提升9.6%。裸土识别模型得到优化，采用裸土分割算法后，将分割结果取外接矩形，可识别多种不规则形状的裸土，降低了误识别率。新开发视频运动目标抓拍算法，支持以短视频的方式抓拍画面中任意目标并上报。
2）“跨硬件AI推理技术”累计支撑跨硬件平台模型部署48个，AI模型部署运行AI芯片类包含：GPU/NNIE/Ascend。
3）“精准溯源和污染动态管控技术”，以观测数据和机理模型为基础，能快速实现多污染物的城市内溯源、城市间溯源、点位周边溯源以及行业溯源，并基于此开发出了适用于不同尺度的动态管控技术。省市级管控方案制定方面，开发了深度学习和污染传输理论的RK-RSM模型，该模型利用深度神经网络强大的信息提取能力，在低于5%的超低误差率的情况下，可实现管控方案的秒级评估。企业层面基于物理传输和AI分析的化工园区小尺度溯源模型，该模型可充分利用站点、企业排口和走航车排放数据，实现企业级别精准溯源。优化小尺度溯源模型，能够考虑单点的排放、烟囱高度、道路长度等多个因素，企业级别溯源效果更加精准。报告期内，针对污染扩散与溯源，新增开发了HYSPLIT前/后向轨迹模型和AREMOD有组织溯源，前者基于拉格朗日粒子轨迹，可对大气中污染物的传输、扩散和沉降过程进行有效模拟；后者可计算近地面污染物排放的浓度分布，进而对工业排放源与空气质量的影响进行有效评估。报告期内，新增HYSPLIT的MCP服务，完整支持轨迹聚类以及PSCF/CWT等的潜在源分析功能，提升大模型的专业能力。新增AERMOD的溯源场景，从企业贡献扩展到站点贡献以及区域贡献等。
4）“集成式空气质量预报预警技术”，以机理模型为基础，能实现常规气象、污染物浓度的时间序列预测，以及常规气象、污染物浓度的空间分布预测和垂直廓线预测；实现多污染物及其组分预测以及污染物的二维传输剖面预测。
5）“多源时序融合预测技术”，以观测数据和机理模型为基础，能实现常规气象、污染物浓度的时间序列预测，以及常规气象、污染物浓度的空间分布预测和垂直廓线预测，实现多污染物及其组分预测及污染物的二维传输剖面预测。全国城市级空气质量预测模型，可一次性输出全国三百余个城市的小时级多因子预测序列，预测精度与单城市模型相当，并实现秒级响应。
6）“基于大模型的非现场智慧执法技术”，依托结构化与非结构化数据，深度融合大模型技术，构建了从数据解析、规则梳理到异常线索输出的全流程业务闭环，有效提升线索发现与行政执法的智能化水平。该技术主要包含三大核心功能：a.智慧裁量，通过智能分析企业问询笔录并关联法规文件，自动识别违法主体及其违法行为，精准匹配裁量因子、裁量等级、违反条例及处罚依据等要素，最终生成包含建议处罚金额的完整处罚报告；b.证后监管，整合企业自行监测、执行报告、环评报告、排污许可证副本等多源数据，通过单源校验与跨源比对输出合规性异常线索。报告期内取得显著进展：智慧裁量新增3个省份的裁量规则，实现地域化精准适配；证后监管通过优化校验逻辑、扩充校验规则，并新增末端数据与企业用能数据源，将异常线索检测类别从20余种提升至40余种，大幅增强了监管覆盖面和精准度；c.融合环评报告、排污许可等多源数据，通过研判大模型可自动完成合规核验、法规匹配，形成监测预警、研判分析、执法处置闭环，大幅提升环保非现场监管效率。
7）“智能体集群技术”，由多个具备独立感知、决策与执行能力的智能体组成，各智能体拥有专属的领域知识、工具调用与业务处理能力，大幅提升了信息处理与复杂任务的执行效率。具体智能体包括：a.极速问答智能体，是一套集成实时联网检索、用户上传知识库及企业内部数据库，实现跨域数据的高效整合与精准检索的通用智能体。该智能体具备5秒级快速响应能力，支持图片、文本及表格等多模态文件的智能识别与深度处理；同时，内置代码编写执行功能，能够针对用户提问快速生成结构化解答与专业文档，大幅提升信息获取与知识问答效率。b.数据解析智能体，是一套专门针对非结构化文件进行解析与提取的智能体，可对环评报告、排污许可证、执行报告、企业自行监测报告等结构化与非结构化文件进行自动识别、分类解析和关键信息提取；该智能体综合运用版面分析、光学字符识别、语义理解及智能体任务编排等技术，能够准确提取企业基本信息、生产工艺、污染物排放、治理设施、执行标准及监测数据等核心要素，并按照业务规则完成数据标准化、关联校验和结构化入库。c.数据分析智能体，是一套基于结构化数据的全链路机器学习分析智能体，实现了从数据预处理、字段统计与缺失值分析，到代码自动编写执行、可视化图表绘制及机器学习建模的完整自动化流程。该智能体综合运用语义理解、自动化代码生成及模型训练等技术，能够自主完成复杂数据的深度挖掘与预测分析，并在分析完成后同步输出docx与html双格式的完整分析报告，有效赋能业务数据洞察与科学决策。
以上核心技术，均属于自主研发，公司依托核心技术已累计获得授权发明专利15项，获得软件著作权86项，申请中的发明专利20项。
（4）AI边云协同平台
截至2026年6月30日，AI边云协同平台拥有8项核心技术。
1）“云服务接口技术”基于云服务对外提供接口能力的特点，利用轻量级协程高并发、高性能等特性构建微服务对外提供云服务接口，通过可靠的签名算法进行访问合法性校验，在识别出租户身份的前提下，对单租户并发访问量进行合理限制，同时又具备多租户横向扩展的能力，以适应云服务的单点限流和多点扩容的业务需求。
2）“模型编排调度技术”基于不同AI业务场景与原子模型服务的关系特点，通过简单编排配置和少量新增代码即可将原子模型服务编排调度为复杂业务场景能力的运行框架，降低业务场景研发成本，提升原子模型服务的复用率，从而提升算力资源的使用率。迭代研发完成边端与云端统一模型编排组件，支持界面拖动组件的方式完成场景编排，更高效、可视化完成新场景适配，提升技术复用性，降低运维成本。
3）“资源动态调度技术”基于云服务资源使用不定性的特点，根据当前算力资源使用情况动态扩展或减少模型服务的部署实例，保证最小的算力资源使用下满足当前的计算需求。
4）“多帧投票技术”通过提高每秒分析的帧率，将短时间内的多个单帧分析结果累加后进行综合加权投票，得到综合置信度。该方法既可对同一目标进行多帧判断，也可对不同目标进行多帧判断，以适应不同场景使用需求，以此输出最终分析结果。在低延时的消耗下，能比较有效地减少单帧模型误检、漏检导致的错误结果输出，提高了最终对外输出的AI分析结果的准确率和召回率。同时利用多帧数据加入目标跟踪去重算法，实现事件去重，避免同一事件重复上报。
5）“策略引擎技术”基于AI模型输出的信息，通过针对AI事件实体对象、实体属性配置多组规则策略，通过AI事件送审及推送业务方式对AI事件进行实体过滤，减少无需送审或业务不关心的实体对象，将运营工作与业务需求解耦，有效提升运营审核率和覆盖率。报告期内，公司优化了策略配置项，加入事件冷却时间配置、事件阈值调节过滤、电子围栏配置优化、目标像素过滤配置等业务功能，迭代完成界面支持模型阈值展示与调节功能，并同步到分析任务，保障模型在复杂场景下达到较好效果，顺利交付。
6）“视频片段事件技术”基于直播流解码特性，将解码前的直播流数据进行缓存，通过配置事件发生时刻前后时间段，对时间段内的事件实体进行追踪，使用较小的资源代价输出视频片段，并提供视频片段合成能力，报告期内，优化了图片事件作为视频事件封面展示合成功能，为AI事件提供视频存证。
7）“边云协同技术”基于边端设备和云端平台，将嵌入式技术、web开发技术、模型异构部署技术等融合，实现服务远程配置、设备管理、事件审核和展示、固件和模型下发升级、事件规则引擎配置、权限设置、告警配置和分析配置、事件订阅等功能，支持边端和云端分析任务的批量开启与停止，将算力下沉到边端，报告期内，优化了license管理模块、设备直连通信模块、算法商城展示模块，同时完成核心结构化数据上传至云端，节省带宽和保证数据安全，提供更灵活的AI应用部署能力。
8）“视觉大模型与小模型协同技术”依托7B视觉大模型通用识别能力，已在边云协同算法平台完成内部测试和初步集成。在视觉小模型的识别工作流中嵌入大模型识别能力后，常规视觉小模型的识别能力得到极大提升。边端与云端算法协同工作，充分发挥各端优势，能够在各类应用场景下达到最佳效果，有效助力模型快速落地应用。视觉大模型不仅支持对已有小模型的结果进行审核，还可作为新的场景识别模型使用；针对碎片化识别需求，无需训练即可直接启用，并支持自定义提示词。
以上核心技术，均属于自主研发，获得授权发明专利1项，申请中的发明专利1项，获得软件著作权15项。
（5）海东青时序数据库
截至2026年6月30日，海东青时序数据库拥有12项自主研发的核心技术。
1）“时间序列索引技术”基于对时序数据使用的特点，采用时间分段索引设计，以及按时间排序的列式数据存储方式，可以高效地实现数据压缩（占用存储空间只有传统关系型数据库的1/5到1/10），并大幅提高按时间段的数据查询性能。使用实际项目线上数据与MySQL、Oracle、Hbase三种数据库进行对比，占用空间分别为这三种数据库的1/6.4、1/6、1/5.6。该项技术应用于环境监测领域后，存储成本降低了1/6。
2）“SQL优化技术”基于时间段分布数据信息，生成更优的SQL执行计划，减少写入开销，从而大幅提高时序数据查询和数据写入性能；同时利用数据标签的时间索引，对于小时间范围查询，可进一步提高查询效率。基于时序数据的写入和查询性能是传统关系型数据库的2～5倍。
3）“ISR分布式算法”是一种可靠日志复制管理算法，是实现主从架构及分布式架构的基础。ISR算法可以让主从架构无缝升级到分布式架构，此算法可以通过配置让用户在数据可用性和数据一致性之间做出选择，而不用绑定到某一种特定模式上，同时基于此算法也可以实现主从切换、故障转移等功能。
4）“时序数据库数据存储加密技术”针对时序数据库特点，基于存储算法改造，配合国密算法，同时支持硬件国密板卡或纯软件加密两种模式，高效实现数据存储的加密能力。
5）“预计算聚合查询优化算法”在数据落盘时对数据进行预计算，将预计算结果持久化到TSM文件中的blockindexentry。在聚合查询时，若时间范围完全包含某block，那么直接返回此blockindexentry中的预计算结果，从而避免读取此block数据的IO开销和数据运算的CPU开销，提升聚合查询的性能。在性能测试报告中，性能可提高30倍。
6）“内存限制”通过实时监控系统内存占用情况，对请求速率和请求的内存开销进行限制，能极大地避免数据库服务OOM。
7）“主从切换”针对原有主从数据复制方案，解决了原主从方案中主宕机时服务不可用的问题，提高了数据库服务的可用性，且减少运维工作。
8）“数据脱敏”基于数据安全要求，通过字符操作函数实现对原始数据的脱敏。结合权限系统，能够满足所有脱敏需求，同时还有灵活易使用的特点。
9）“有损压缩”基于数据存储要求，使用旋转门压缩算法，通过不存储冗余数据的方式降低磁盘存储成本，提升查询效率。
10）“MySQL协议”提供海东青直接处理MySQL协议请求的SQL语句的能力，使得原本使用MySQL的用户可以非常简便地从MySQL迁移到海东青，其业务代码不需要任何修改。
11）“分层Binder”将SQL语句及多个从句抽象划分为多个层次，每个层次输出统一结构的虚拟表结构，不同类型的层次按照不同的逻辑进行bind，以此实现灵活、可扩展且易维护的数据库binder模块。
12）“Cascades优化器”实现cascades数据库优化器框架，可以根据SQL生成高效的物理执行计划，从而提高SQL的执行效率。
以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得发明专利5项，申请中的发明专利2项，软件著作权14项。
（6）IoT物联网平台
截至2026年6月30日，IoT物联网平台拥有9项自主研发的核心技术。
1）“高性能网关技术”：该技术利用轻量级协程高并发、高性能等特性构建微服务，设备与网关连接后使用单独协程并发处理数据，结合Kubernetes容器编排的部署方式实现了设备海量接入、数据的高效处理，经CNAS的权威性能测试，具备了百万设备的并发接入能力。并且能够基于KubernetesCRD实现网关的自动化部署与更新，新增了基于KubernetesCRD的网关自动化部署及更新功能。提炼自研网关开放SDK，抽离不同协议网关中共性功能部分，缩短了不同协议网关的开发时间，提升了开发效率。
2）“分布式计算引擎”：该技术采用分布式架构，支持流批一体的处理方式，改进了内存的回收，优化了网络通信效率。经第三方测试报告，对比MapReduce和Spark，在相同条件下，实时性是Spark的1.35倍，是MapReduce的2.02倍。
3）“底层网络协议”：该技术支持在无线通信弱网环境下的稳定通信，支持0-RTT鉴权，经第三方测试报告，在模拟真实5%丢包率的情况下，其性能分别为TCP的1.28倍、UDP的1.22倍。
4）“低代码数据解析技术”：该技术支持在通用协议之上，通过图形化操作或脚本编写方式，快速完成数据解析插件的开发，实现设备协议数据的解析，支持文本与二进制两种常用的数据格式，经过第三方机构测试，平台具备了易用的数据解析能力。
5）“全链路监控技术”：该技术支持在微服务架构下，构建服务与服务、服务与中间件、用户与服务之间的依赖关系，实现调用数据展示及告警，便于平台运营和管控，及时发现服务异常，提升平台软件服务水平，经过第三方机构测试，平台具备了全链路监控的能力。
6）“规则引擎技术”：该技术支持在设备与设备间的数据、命令联动，支持设备数据在平台流转至数据库、消息总线、缓存、分布式计算引擎等组件，作为平台数据流转核心，丰富和便捷了平台应用场景，经过第三方机构测试，具备规则引擎的能力。
7）“基于SQL结合图形操作的大数据分析技术”：该技术支持通过图形化编排和SQL编写，完成设备大数据实时数据流分析，降低了数据分析的难度，同时提升了数据分析的效率，经过第三方机构测试，平台具备了易用的数据分析能力。
8）“灵活的数据可视化技术及数据资产服务”：该技术支持在B/S架构下，通过可拖拽配置的2D图表组件，结合灵活的后端数据绑定方式，快速实现客户数据的精准展示。通过数据资产，方便灵活地梳理数据，用户可通过无感知的数据生成与计算方式，结合可视化的拖拽功能，自动生成需要的可视化图表与大屏。经过第三方机构测试，平台具备了易用的数据可视化的能力，同时平台搭载数据资产模块，方便灵活地梳理数据，用户可通过无感知的数据生成与计算方式，结合可视化的拖拽功能，自动生成需要的可视化图表与大屏。
9）“多源异构数据流转”：技术支持以Golang语法作为任务脚本，在多种数据源（消息队列、时序数据库、行数据库）之间进行数据流转。在效率上远远高于定制开发服务，同时在性能上远超Lua、Python等动态语言。用户可通过拖拽、勾选、填入配置，指定输入输出。可在线编辑脚本内容，保存后立即生效。对于单个任务，该技术提供了包括但不限于定时、重试、告警、统计、工具函数等多种功能。对于所有任务，该技术提供了多重搜索、跨任务脚本对比、流转图等功能。
以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得发明专利2项，实用新型专利2项，外观设计专利2项，申请中的发明专利4项，申请中实用新型专利1项，获得软件著作权5项。
（7）云链共享平台
截至2026年6月30日，云链共享平台拥有12项自主研发核心技术。
1）“支持国密的区块链底层架构”实现了区块链底层、数据存储层以及点对点网络数据传输、存储过程中的国密算法加解密，可使用基于软件层面的加解密算法，同时也支持国密硬件加解密卡。
2）“基于密钥对的角色权限控制体系”使用国密算法的密钥对进行身份访问控制，每一对密钥都可设置系统访问权限，使用者在进行数据存证时也基于此密钥进行加解密，同时，系统管理员与普通用户的密钥进行隔离，通过独立的管理客户端连接网络以进行高权限操作。
3）“安全可控的点对点数据共享网络”实现了基于权限控制的点对点共享网络，为实现两节点间数据可控访问提供便利，同时由区块链系统加持，为数据访问链路进行存证留痕，以便追踪数据流向。
4）“支持硬件加密的区块链基础设施”是基于硬件加密卡，以国密算法为核心，为进一步提升区块链基础设施的安全性以及数据共享的传输安全性而开发的一套底层区块链基础设施。其最大的特点是在原有支持国密的区块链底层架构之上，将软件加密改为了硬件加密，为安全性及实时性要求更高的系统提供更好的支撑。
5）“基于K8S的区块链管理平台技术”是基于K8S优秀的容器编排能力，为提升区块链系统部署效率，更好地掌控区块链系统监控，降低人力、时间成本而设计的区块链管理平台，并且为多云及混合云等场景提供跨云同链的特性，同时为应对特殊的跨链场景，区块链管理平台自带的跨链网关能够实现多源同构区块链的跨链融合。
6）“开放平台技术”使云链共享平台的数据存证、审批、溯源等功能能被上游业务系统进行开发与使用。
7）“区块链跨链子系统”将原有集成在“区块链管理平台”中的跨链网关系统化、可配置化，使业务使用方能够更灵活地配置。
8）“基于区块链的用户鉴权技术”基于区块链数据不可篡改、去中心化数据存储等能力，使用户信息上链后，在数据安全方面可以避免通过业务系统sql注入等方式获取用户信息或者更改用户密码登录系统，此技术将更好地保证用户登录系统的安全性与可靠性。
9）“基于区块链的数据确权技术”对底层原始数据进行编码上链，基于区块链智能合约，保证在业务系统之间交互数据时，避免因业务系统漏洞获取到无权限数据，通过权限系统网关将业务接口返回数据与登录用户信息经过此技术进行数据与用户确权，可保证用户的数据没有被篡改。
10）“基于DHT网络的区块链文件处理技术”是针对联盟链大文件存储以及分发的难点，通过自主研发的一套数据分片和基于DHT网络的分发技术，弥补了组织之间的文件共享和传输问题，大幅提升了用户上传和获取文件的速度以及文件存储的安全性。
11）“智能合约执行监管系统”利用区块链的智能合约功能，建立监管机构与业务方之间的智能合约执行监管系统，通过智能合约自动执行监管规定，确保业务方的合规操作，并提高监管效率和透明度。
12）“区块链数字资产管理平台”利用区块链技术构建数字资产管理平台，实现数字资产的安全存储、转移和交易，提供用户可信赖的数字资产管理服务，增强数字资产的流动性和透明度。
以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得发明专利5项，获得软件著作权9项。
（8）智能终端
截至2026年6月30日，智能终端拥有6项自主研发的核心技术。
1）“嵌入式软硬件技术”，该技术以应用需求为核心，依托计算机技术构建系统框架，融合了嵌入式处理器、外围设备、操作系统及应用软件，通过高效的软硬件集成技术，成功转化为市场可销售的产品。
在环保领域，该技术利用单片机、ARM系列及X86架构系列CPU，推出了大气监测、扬尘监测、噪声监测等一系列智能化产品。汽车行业内，开发了涵盖单通道、双通道PM2.5监测总成、颗粒物和内温二合一监测总成、AQS（空气质量监测）CO2监测和颗粒物三合一监测总成、车内异味监测传感器以及离子发生器的全方位产品线。报告期内，正在研发的车载健康管理一体机是一款车内后装智能产品，安装于原车香氛盒位置，作为原车香氛盒的替代方案，为客户提供“香氛系统”与“净化系统”两种配置选择。产品核心功能定位为“即监又测、主动净化”，实时监测座舱内PM2.5、CO2、TVOC的浓度等级，并根据不同污染等级自动匹配相应的净化模式，实现从被动感知到主动干预的闭环管理。净化方面，采用“等离子+负离子+MOFs滤网”三重组合净化技术，对颗粒物、病菌、螨虫、甲醛、异味及TVOC均具备高效净化能力，全面覆盖座舱主要污染源。交互方面，产品通过蓝牙与车机互联，支持卡片显示、语音播报及氛围灯联动等多种交互方式，实现污染状态可视、净化过程可感，显著提升用户驾乘体验。报告期内，还在研发方向盘生理检测模块，该模块通过PPG、GSR、数字式温湿度传感器技术，将传感器技术与方向盘深度融合，在驾驶过程中，动态采集驾驶员体表温度、湿度、皮表电导率、心率、血氧饱和度等生理指标。对心率、血氧、疲劳度、情绪等进行实时监控和持续关怀，建立专属个人基线体系，从被动报警走向主动关怀。
此外，在工业双碳监测领域，公司已形成红外读表终端、OCR图像识别终端、数字显示仪表、温室气体末端监测设备、CCER联网监测采集网关、碳计量一体机等多品类硬件产品及行业一体化解决方案。其中，自主研发的“CCER联网监测数据采集网关”已于2026年上半年完成量产版本定型与功能固化，全面适配煤矿低浓度瓦斯资源化利用、陆上气田试气放气、农林生物质热电联产、隧道照明节能四大主流CCER场景，严格对标最新版《温室气体自愿减排项目方法学》规范要求。产品采用高安全等级架构设计，依托物理隔离与网闸穿透技术，实现工业生产内网与国家级温室气体自愿减排监测平台之间安全、合规、单向可控的数据联网传输，并内置高精度计量采集模块、长周期本地数据存储机制与实时数据异常比对算法，完整支撑碳计量MRV全流程台账归集、数据校准与核查溯源，确保监测数据真实、准确、可审计、可溯源。报告期内，产品已完成石化油气田、煤矿、生物质电厂、中深层地热、医药化工、污水环保等多行业项目的现场适配、协议迭代、安全测试与落地验证，实现规模化现场部署与批量项目交付，持续夯实公司在CCER项目数字化管控与碳计量监测赛道的核心技术底座与产品竞争力。
高速公路道路养护和RSU（RoadsideUnit）智能检测设备，都已经部署在收费站和养护车上，在报告期内完善产品的功能和现场部署。
报告期内，公司设计了居家养老非侵入式安全监护产品，该产品以安全兜底、隐私优先、极简部署、低成本运维为导向，采用非侵入式感知技术+本地化算法+微信小程序模式，不采集人脸、不录音、不侵犯隐私，实现跌倒实时检测、久卧异常监测、本地声光报警、远程一键告警，为高龄老人提供全天候无感安全守护。
2）“智能传感器设计技术”是传感器与智能微处理器相结合的产物，具备信息感知、处理、信息交换、自诊断、通信的功能。公司设计的智能传感器利用芯片的记忆和存储功能，利用自带空间对历史数据和各种必要的参数进行存储，通过自带的处理器写入智能算法，使传感器具备自补偿、自校准、自诊断的能力；同时监测多种环境相关物理量、化学量，获取与测量参数相互关联、相互影响的其他相关参数的准确值，使传感器具备自学习与自适应的能力。
公司先后设计开发了气体类传感器、温湿度传感器、噪声传感器、压力传感器、液位传感器、颗粒物传感器、风速风向传感器、光照度传感器等环境类传感器。报告期内，主要进行CEMS（连续排放监测系统）产品国家检测中心的认证实验，目前正在进行国家检测中心组织的钢铁企业实地的CO2和CH2的现场测试验证，同时CEMS设备的N2O传感器样品完成，处在实验室测试验证阶段；车内用传感器主要有两方面的研究：一是车载颗粒物降本的验证，预计10月份量产；二是方向盘生理监测模块涉及体表温度、湿度、皮表电导率、心率、血氧饱和度等生理指标传感器的研发。
3）“数据处理和分析技术”涵盖数据清洗、阈值管理、智能运算、边缘计算等传统工业数据处理技术。数据感知技术构筑于感知终端与智能网关等硬件产品之上，具备强大的数据采集能力，广泛兼容PLC控制器、仪器仪表、环保及能耗分析设备、工业系统等。该技术框架内嵌了广泛的标准通信协议，并持续拓展，已成功开发与适配多种私有化协议，确保了与各类应用场景的快速无缝对接。报告期内，增加了煤炭行业数据联网接入、国标音视频、组合惯导设备、电动自行车换电柜等设备和系统协议的接入能力。
4）“数据感知技术”，采集SCADA、DCS、MES等企业系统；采集PLC、现场各类仪器仪表数据，接入类型包含字符、文字、音视频等各种类型，覆盖所有采集接口种类，适配了多种定制化私有采集协议，可快速适配各类工业采集场景。
5）“数据安全技术”，该技术基于不同的终端硬件平台，提供适配的身份安全策略和权限，对感知数据进行软硬件加密存储，针对不同的用户安全策略需求，提供芯片级、板卡级、系统级、软件级的加解密服务，支持国密算法。报告期内，主要进行基于国标加密算法的TLS加密传输协议的设计和验证，应用于多个高安全性要求的数据传输设备中。
6）“远程管控技术”，具有联网功能的智能终端，可接入公司的统一远程管理平台，实现智能终端的统一远程管理。远程管理的具体功能包括终端的远程程序升级，远程参数配置，远程状态监测，远程故障诊断，远程设备校准等。通过远程管理技术，显著降低了终端设备的运维成本，提高了终端的智能化水平。报告期内，主要进行BMS板卡设备接入公司统一远程管理平台，实现设备电池的远程监测和运维。
以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得发明专利11项，实用新型专利35项，外观设计专利12项，软件著作权73项，申请中的发明专利1项。
（9）数据安全产品
截至2026年6月30日，数据安全产品整合了公司当前安全相关的核心技术和产品，拥有8项自主研发的核心技术。
1）“IAM统一身份认证”作为信息化管理平台的数字身份统一认证管理中心，统一管理用户身份、组织内部身份安全策略和权限，达到保障用户安全访问、减轻系统压力、实现权限精细化控制的效果。可对接第三方用户体系，完成单点登录，安全地在应用系统之间传递或共享用户身份认证凭证。
2）“API数据安全网关”是依托统一身份认证组件对用户进行认证的网关，所有服务请求都会经过统一身份认证组件做权限认证，提供应用接口（API）级别的细粒度数据访问控制、敏感数据识别、数据脱敏、数字水印、数据安全动态防护、安全日志审计与风险识别、态势分析等数据安全功能。在此加入了二级节点打码的功能，对物理设备、数据、人员和行为进行编码，有利于标识注册、标识解析以及后续的数据统计、分析和应用，满足信息系统互联互通和资源共享的需要。
3）“区块链可信存证平台”以区块链技术为底层核心能力，结合“基于区块链的用户行为追踪技术”，在不同的应用场景给数据所有者和数据需求方提供一个区块链保障下的交易平台，利用区块链去中心化、共识机制、安全、透明、数据不可篡改、可追溯等特性提供数据存证、核验、交换和共享的能力。
4）“内容数据安全平台”为内外网即时通讯提供安全部署方案，在沟通以及内容发布的基础上加了一个安全过滤网，不合规内容智能拦截，网站信息防篡改，最大限度保障沟通安全、内容安全、数据安全。
5）“IoT安全网关”结合“基于零信任的理念设计”，在设备数据采集、传输过程中，利用IoT安全网关建立安全传输通道并对设备身份进行认证；在IoT平台端实现网络隐身，防止未知设备或未授权设备进行连接；并且支持固件升级，远程修复设备安全漏洞、完善设备功能。
6）“海东青数据库防勒索”结合“基于底层驱动的防勒索技术”，通过安全策略和安全区全方位防护勒索病毒，保护用户数据文件和财产安全。
7）“国密体系”基于硬件的PCIe板卡，对国密SM2/SM3/SM4算法进行高速、并行的芯片级代码实现，提升了“服务器密码机”高吞吐、低时延的密码算法处理和计算能力。同时结合“国密算法FPGA加速技术”和符合国家商密标准的“指纹识别的智能密码钥匙”技术，已经获得国家保密局颁发的商用密码产品认证证书，包括基于自主知识产权的智能密码钥匙和PCIe密码卡搭建服务器密码机。
8）“商用密码服务中间件技术”具有自主密钥管理、权限管理、日志审计、系统监控等机制，能将密码算法过程封装在其内部完成，提供符合GM/T0018-2012《密码设备应用接口规范》的国标接口和国际接口（如PKCS#11），基于此类标准接口对接各类业务系统，为业务系统提供安全的应用层密码服务。其中，密码应用基础设施中的智能密码钥匙和PCIe密码卡已获得国家保密局颁发的商用密码产品认证证书。
以上核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计获得发明专利5项，实用新型专利3项，外观设计专利3项，软件著作权12项，申请中的发明专利3项。
2、报告期内获得的研发成果
报告期内，公司新获授发明专利1项，另获软件著作权2项。截至本报告期末，公司累计拥有知识产权1051项，其中发明专利55项，实用新型专利38项，外观设计专利17项，软件著作权626项，商标315项，累计申请中的发明专利39项。
四、报告期内主要经营情况
2026年半年度公司实现营业收入8292.92万元，较上年同期减少24.22%；实现归属于上市公司股东的净利润-5736.34万元，较上年同期亏损增加40.32%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-5948.81万元，较上年同期亏损增加29.61%。
本文数据来源于佳华科技2026年中报，仅供参考不构成投资建议。
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