三维天地（301159）2026年半年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期三维天地（301159）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

    1、公司主营业务

    公司作为国内领先的AI应用开发与全栈数据要素生态服务商，致力于以AI原生能力为检验检测、数据资产、供应链等领域客户提供全面数字化、智能化研发与服务。公司产品应用领域广泛，自研产品符合信创体系要求，客户涵盖国内多个省市的食品药品监管、环境保护、市场监督管理部门和疾控中心等政府机构，以及中国海油、五矿集团、中国建筑、中国铁建、中国中化、招商局集团、华能集团、中粮集团、东风集团、光明集团、中兴通讯、比亚迪、云南白药等大型企业集团。

    报告期内，公司以AI原生能力为核心，陆续推出SW-Foundry本体管理平台、SW-DBLake多模态数据湖、SunwayUniClean智能净数平台、Sunway-Analyst知数平台及Sunway-Vertex全域业务沙盘，打通了“数据治理—知识建模—分析推演—业务决策”的价值闭环。同时，依托在检验检测、数据资产及供应链管理等垂直领域的深厚积累，以自研AI产品矩阵为引擎，将智能能力嵌入数据全链条，为企业提供从底层数据治理到顶层业务决策的一体化数智赋能方案。

    （1）数智化检验检测管理平台

    该平台基于人工智能、物联网（IoT）、大数据分析、云计算等技术，主要应用于试验/实验过程全面管理、生产过程质量控制、产品质量检验检测、产品研发过程管理、生态环境检验检测等多个领域，通过智能化手段协助用户更好地收集、存储、处理、分析、报告和共享来自检验检测过程的数据和信息，实现检验检测过程中人、机、料、法、环等资源及试验/实验流程的全面数智化管理，并可按用户需求实现研发过程管理、检验业务管理、全面质量管理，提升数据管理效率，实现跨资源、跨流程、跨系统协同，实现数据驱动的智能分析及数据价值深度挖掘。

    该平台以低代码开发平台为基础，以实验室信息管理系统（LIMS）、全面质量管理系统（QMS）、科研管理系统（RDMS）为核心，以电子实验记录本（ELN）、客户关系管理系统（CRM）、客户服务系统（CSS）、产品生命周期管理系统（PLM）为纽带，以药物安全评价实验室信息管理系统（GLP）、质量分析回顾系统（QRS）、质量基础设施一体化平台（NQI）为导向，形成系列软件系统或平台组件。

    （2）数据资产管理平台

    该平台以“数据资产价值释放”为核心目标，覆盖DAM全域数据管理职能，打通数据全生命周期的治理、开发环节，同时以知识图谱技术、机器学习、深度学习算法为智能化手段，解决企业中关键核心数据不可信、不可用、数据价值无法释放等痛点问题。

    该平台可协助企业客户从业务和技术双视角厘清数据资产，绘制企业级数据资产地图。并在此基础上，从数据质量、数据价值、数据应用成熟度多个维度进行数据资产动态评估，形成合理、健全、有效的数据资产评估机制；提供全方位的数据治理支持，构建数据治理完整链条，奠定高质量数据基石；实现数据资产的高价值循环，通过分析与挖掘获取新信息，对内促进数据流转共享，对外提供数据产品，既提升资产价值又创造创新型收益，最终实现数据资产的增值。

    平台相关软件主要包括主数据管理平台、元数据管理系统、数据目录管理系统、数据标准管理系统、数据质量管理系统、智能净数平台、AI引擎、BI引擎、数据门户等。

    （3）数智化供应链管理平台

    该平台可为企业提供基于电子商务的供应链管理业务咨询、流程设计与优化、系统开发、定制等全过程服务，可协助企业进行电子商务供应链管理，对需求计划提报、计划综合平衡、采购计划审核、分交、采购方案、询价采购、招标采购、网上交易、合同签订、催交监造、质量检验、验收入库、库存管理、发货配送、财务结算、资金支付、供应商管理、客户管理、销售计划、销售价格管理等业务动态规范处理及实时掌控。通过供应链管理与数据资产管理平台的融合，形成供应链控制塔模型，包括采购控制塔模型、销售控制塔模型、仓储物流控制塔模型，实现供应链数据统计分析、风险预警与数据智能应用的充分融合，面向供应链全过程提供精确的控制策略，加快企业响应速度，提升企业核心竞争力。

    平台相关软件主要包括采购电子商务系统（EC）、采购供应链管理系统（SCM）、销售管理系统（SMS）和供应链智能决策平台。

    （4）AI产品矩阵

    公司AI产品矩阵以多模态数据湖SW-DBLake为底层基座，负责异构数据的统一存储与一站式管理，为上层应用提供高质量原始数据支撑；以本体管理平台SW-Foundry为核心，将数据湖中的原始数据通过语义建模转化为结构化业务知识图谱，形成可推理、可复用的知识体系；基于本体模型与知识图谱能力，面向业务推演仿真与智能分析决策场景，提供全域业务沙盘Sunway-Vertex与本体知数平台Sunway-Analyst两款AI原生应用产品；智能体开发平台SunwayLink为缺乏深厚AI技术背景的企事业用户提供低门槛、多场景、可快速部署的生成式AI应用开发能力。各产品协同贯通“数据治理—知识建模—分析推演—业务决策”全链路，助力企业将数据资产转化为可落地的智能决策能力。

    1）SW-DBLake多模态数据湖

    SW-DBLake是多模态数据湖产品，致力于构建统一、弹性、智能的企业级数据汇聚与治理平台，定位为AI时代面向多模态数据的统一治理底座，支撑全量数据分析与价值挖掘。

    2）SW-Foundry本体管理平台

    SW-Foundry是以语义本体为原点、驱动企业全域数据管理与智能消费的语义智能平台，帮助用户将分散知识体系化、结构化，形成可计算、可推理的语义资产。通过构建企业级语义智能中枢，打造统一语义层与业务知识网络，为智能化应用提供坚实基础。产品自下而上包含五层：数据底座层、本体模型层、知识图谱层、AI引擎层、智能应用层。

    SW-Foundry提供可视化建模、业务域管理、AI辅助生成本体、结构化与非结构化数据接入、智能字段映射、数据预检与导入执行、知识图谱构建、工具与Agent编排、自然语言对话分析、审批拦截、证据追溯和结果输出等能力，帮助企业把分散数据转成可查询、可推理、可决策的智能应用。

    基于SW-Foundry，公司又相继推出本体知数平台Sunway-Analyst与全域业务沙盘Sunway-Vertex。Sunway-Analyst基于SW-Foundry的本体驱动能力，在原始数据与大模型之间增加一层企业语义层，将技术结构转化为业务人员、分析工具和AI共通的统一语言；Sunway-Vertex依托平台语义本体、多源数据汇聚与知识图谱技术，打破碎片化分析模式，形成“假设配置—智能传导—可信输出—安全模拟”完整闭环。

    3）智能体开发平台SunwayLink

    平台基于LLM（大语言模型），面向期望通过AI应用解决业务痛点、支撑业务决策和业务创新的技术或非技术企事业用户，提供快速搭建多场景、生成式AI应用的一站式解决方案。

    平台依托强大的知识引擎与AIAgent技术，致力于打造可感知、可理解、可推理、可执行的智能体集群，并能无缝集成现有业务系统，自动完成复杂流程、提供智能辅助决策及个性化服务，从而提升运营效率与员工生产力，实现业务模式的智能化重构。平台主要包含AI应用开发（聊天助手、Agent、Chatflow、工作流）、知识库管理（文件知识库、数据库知识库）、插件管理三大核心能力。

    2、公司主要经营模式

    （1）研发模式

    面向人工智能时代，公司构建了“需求牵引、数据驱动、模型赋能、人机协同、持续进化、安全可信”的AI原生研发体系。该体系以行业场景和客户价值为牵引，以数据、知识和模型为核心生产要素，将生成式人工智能、智能体、云原生及自动化工程能力深度融入产品研发全过程，通过人机协同设计、智能辅助编码、自动化测试、持续评测和闭环反馈，提高研发效率、产品质量及创新速度。同时，公司建立覆盖数据治理、模型治理、算法评测、隐私保护和安全合规的全生命周期治理机制。公司产品研发管理流程主要分为场景洞察与智能立项、产品及智能体设计、数据与模型工程、AI协同迭代开发、持续评测与安全验证、灰度发布与智能运维、反馈学习与持续进化七个阶段，推动产品由传统版本迭代向数据、模型和业务能力协同演进转变。

    （2）采购模式

    公司建立有严格的采购过程控制制度，采购类型主要分为外采软件、外采硬件及外采技术服务三类。

    （3）营销模式

    公司主要向政府及企事业单位提供行业应用软件及解决方案，根据产品特征及行业惯例，采用直接销售的方式向客户进行销售。由于客户群体多为大型企业及事业单位，公司主要通过参与公开招标、邀请招标、竞争性谈判、单一来源、议价等方式实现首次销售，签订合同后根据客户的具体要求和业务特点开展系统的开发设计及项目实施。公司延伸服务一般包括为客户提供持续的运行维护、现有软件功能的扩展升级与软硬件支撑环境的升级改造。

    （4）服务模式

    ①软件销售与实施项目：公司销售软件产品主要是通过销售软件附带技术开发与实施、单独销售软件（软件授权）两种方式。

    ②运行维护类项目：以销售部门签订的具有明确合同执行起止日期的运维合同为驱动，通过投入技术人员服务和时间实现交付，交付品以维护支持服务为主，以合同签订执行终止日期为完成标志。

    ③采购类项目：以销售部门签订的收入合同为驱动，不需要投入技术人员服务和时间，通过采购部门或销售部门实现交付，交付品以硬件、软件介质为主，以客户到货验收单（或相关材料）为完成标志。

    ④咨询类项目：以销售部门签订的收入合同为驱动，通过投入咨询顾问服务和时间实现交付，交付品以文档、报告为主，以客户认可的项目验收报告为完成标志。

    （5）盈利模式

    公司的盈利模式主要为主营业务软件产品销售与实施模式、运维服务模式、技术咨询模式等。具体开发及实施中，公司针对客户不同需求，在公司产品原型上根据与客户签订的合同进行定制化开发与服务，取得合同收入从而实现盈利。

    3、公司所处行业情况

    当前，数字经济在我国国民经济中的核心地位进一步巩固，已成为支撑我国经济高质量发展的重要动力。据2026年3月5日发布的政府工作报告，2025年我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值的比重提高到10.5％以上，其在国民经济中的地位和作用持续凸显。随着数据应用的深度与广度不断拓展，其与能源、制造、政务、医疗等垂直领域融合愈发紧密，有效推动各行业数字化、智能化水平稳步提升。软件和信息技术服务业作为数字经济的重要组成部分，是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，也是培育新质生产力的重要力量。工信部数据显示，2026年上半年，我国软件和信息技术服务业运行态势良好：软件业务收入77182亿元，同比增长9.5%；利润总额8999亿元，同比增长1.0%；软件业务出口337.9亿美元，同比增长11.4%。其中，软件产品收入16761亿元，同比增长6.9%，占全行业收入比重为21.7%；信息技术服务收入52907亿元，同比增长10.4%，占全行业收入的68.5%。

    现结合公司的主营业务，将公司涉及的具体细分行业领域发展情况作简要介绍。

    （1）检验检测数智化

    作为国家质量基础设施的重要组成部分，检验检测行业是推动质量提升、助力实体经济转型升级的关键支撑。近年来，国家持续从顶层设计层面推动行业数智化转型。2024年，市场监管总局办公厅发布《关于深入实施检验检测促进产业优化升级行动的通知》，进一步推动检验检测与互联网、人工智能、大数据等技术深度融合。2025年以来，AI、大模型、物联网、具身智能等前沿技术与检验检测业务加速融合，正在深刻重构行业范式，推动检验检测迈入“智能驱动”的全新阶段。面向这一变革趋势，2026年3月，市场监管总局印发《检验检测智慧监管能力提升攻坚行动方案》，围绕夯实数据基础、筑牢应用底座、强化数智赋能、鼓励示范引领四个方面部署12项重点任务，全面推动检验检测监管业务与数智化技术深度融合。2026年7月，市场监管总局披露了检验检测行业“十五五”发展路线图，将检验检测数智化提升至重塑行业公信力与核心竞争力的战略高度：在监管侧，推进检验检测智慧监管能力提升攻坚行动，建设检验检测智慧监管平台，提高穿透式、智能化监管水平；在行业侧，以数字化转型推动服务模式创新...联合攻克一批关键核心技术，推动检验检测从单一服务向“产业链协同”升级，由“事后质量把关者”转向“创新全程赋能者”。

    公司数智化检验检测管理软件，融合人工智能、物联网（IoT）、大数据分析、云计算等技术，以数据智能为驱动，广泛适用于检验检测监管与服务、研究开发及生产制造等领域，可为产品质量提升提供数智化支撑，为智慧监管提供依据和抓手，助力客户实现跨资源、跨流程、跨系统的协同管理，以及数据驱动的智能分析与价值挖掘。在此基础上，公司凭借在检验检测数智化领域积累的领先软件能力、品牌影响力和应用场景优势，与合作伙伴共同开展检验检测具身智能机器人的研发与训练，目标构建由具身智能机器人集群、智能中枢系统、物联感知系统组成的下一代检验检测实验室，实现“零人工干预、全流程自主决策”。这一布局将为重塑检验检测行业的成本结构、效率标准和可靠性边界奠定基础。

    （2）数据资产管理

    近年来，我国深入实施数字经济战略，先后印发《数字经济发展战略纲要》《“十四五”数字经济发展规划》，加快推进数字产业化与产业数字化，推动数字经济蓬勃发展。2026年3月，国家《十五五规划纲要》将“深入推进数字中国建设提升数智化发展水平”作为第四篇单独列出，体现了前所未有的战略高度。《纲要》明确提出，到2030年数字经济核心产业增加值占GDP比重达到12.5%，较“十四五”末的10.5%提升2个百分点。2026年5月，国家数据局印发《2026年数字经济发展工作要点》，对2026年推进数字经济高质量发展重点工作作出部署，提出深化数据要素市场化配置改革、筑牢数字基础设施底座、强化数据赋能人工智能发展等8个方面重点任务。在此背景下，数字中国建设正加速迈向规模扩张与质量提升并重的新发展阶段，这不仅为数字经济持续发展提供了核心驱动力，也为数智技术服务商开辟了更广阔的市场空间。尤其是随着数据要素市场建设不断完善、数据资产管理需求不断增强，数据资产管理市场有望在未来保持高速增长。

    公司作为数据要素市场中重要的技术型和应用型服务商，研制的数据资产管理软件可为广大客户构建全面有效、切合实际的数据资产管理体系，既可提高业务数据化效率，规范数据资产采集、加工、使用过程，提升数据质量，保障数据安全，又可丰富数据资产应用场景，建立数据资产绿色生态。持续运营的数据资产，将为政府机构与企事业单位等进行资产计量确认提供良好的数据条件和能力基础，并可进一步推动数据要素流通，加速数据要素市场化进程。

    （3）人工智能

    当前，人工智能正成为驱动软件业增长的核心力量，大力推动新一轮科技革命与产业变革，重塑各领域发展格局。我国“人工智能+”国家战略持续深化：2025年8月，国务院印发首部纲领性文件《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2027年新一代智能体等应用普及率超70%、2030年超90%、智能经济成为重要增长极，2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段；2026年3月，《十五五规划纲要》进一步明确全面实施“人工智能+”行动，推动人工智能与科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理深度融合，抢占产业应用制高点，全方位赋能千行百业。2026年7月，国家主席习近平在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上指出：“人工智能是世界经济增长的新引擎和新旧动能转换的加速器...全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用，协同推进传统产业改造升级、新兴产业培育壮大、未来产业前瞻布局。”在市场规模方面，国际权威机构Gartner预测，2026年全球AI总支出将达到2.52万亿美元，同比增幅高达44%。2027年支出将进一步增长32%，达到3.34万亿美元。国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会“人工智能产业化应用专题研讨会”上表示，在技术创新与商业应用驱动下，人工智能产业规模持续增长，预计到“十五五”末，中国人工智能相关产业规模将突破10万亿元。

    上述政策指引与市场规模预测，不仅为公司业务发展注入了强大信心和动力，更预示着战略性机遇与增量市场空间。公司自2023年即开展生成式AI的研究与实践，2024年通过课题合作形式，与多个客户联合打造多种人工智能应用场景。2025年，公司持续聚焦AI大模型技术，深度重构研发流程，发布AI智能体开发平台，无缝集成现有优势业务，已面向航空航天、材料科学、先进电子、食品药品、环境监测等多个行业和场景进行推广，构建起覆盖全链条的数智化服务新生态。2026年，公司陆续发布本体管理平台SW-Foundry、多模态数据湖产品SW-DBLake、本体知数平台Sunway-Analyst与全域业务沙盘Sunway-Vertex等新品，形成端到端的数据智能体系，释放协同倍增效应，持续构建面向未来的企业智能数据新基建。

    二、核心竞争力分析

    1、夯实研发底蕴，坚持自主创新

    公司是国家高新技术企业、中关村高新技术企业协会会员单位、2024科学家创新大会人工智能助力新质生产力发展论坛优秀企业、2025北京数字经济企业百强，多年来专注于检验检测、数据资产管理、AI智能体、数智化供应链等领域的研发与服务，建立了集产品规划、产品架构、开发、测试等多层次、多岗位、复合型的研发体系，具备强大的技术研发和创新实力。公司深耕人工智能与大模型前沿技术，能力覆盖知识图谱、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、智能体、多模态融合、推理增强及可信AI，并持续布局HarnessEngineering（大模型与智能体运行体系构建）、LoopEngineering（基于评测、反馈与迭代闭环的系统优化）等新一代大模型工程方法。同时践行FDE（ForwardDeployedEngineering，前线部署工程）模式，深入业务一线推动技术、数据与场景融合，在多个行业积累了丰富的应用实践与规模化落地经验。

    公司被认定为北京市企业技术中心，是中国检验检测学会信息与智能化工作委员会的发起单位、中国电子工业标准化技术协会信息技术服务分会会员单位、制造业质量管理数字化联合工作组成员单位、数据确权授权标准工作单位，获得工业和信息化部电子第五研究所颁发的数据确权授权的流程与技术规范符合性证书、北京中关村高新技术企业协会等单位颁发的高新技术企业创新能力评价证书。公司“AI算法集成系统V12.0”、“大数据风险监测预警管理系统V12.0”等多项产品，获得北京市科委等单位颁发的北京市新技术新产品（服务）证书；公司“数据资产管理平台DAMV13”，获得中国软件评测中心颁发的数据要素产品证书（数据治理类）。报告期内，公司自主研发的S-tab统计分析平台获中国国际科技促进会颁发的科技成果评价证书，该成果在质量管理数据统计分析领域整体技术达到国际先进水平；经全国数据标准化技术委员会审核批准，公司入选WG2数据治理标准工作组、WG5数据技术标准工作组，为深度参与国家数据标准体系建设奠定坚实基础；积极投身疾控与药品行业国家标准建设，成为全国数据标准技术委员会AG3疾控行业应用组成员单位，主导《药品行业主数据规范》《药品高质量数据集》研制，赋能行业规范化发展；成为AG6药品行业应用组成员单位，参与《基于大模型的疾控垂直应用平台基本功能要求》制定，助力公共卫生智能化转型。此外，公司牵头实施广西壮族自治区《检验检测垂直领域多模态认知智能体构建关键技术研究与应用》《广西质量发展专项资金重点产业链质量提升项目--AI驱动智慧检测与产业质量设施安全监管提升项目》等地方重点研发计划。

    截至目前，公司及子公司主导或参与国家、行业、团体标准30余项，主编、参与编撰技术专著8部，拥有专利139项（其中发明专利108项、外观专利30项、实用新型专利1项）、软件著作权216项，形成了拥有较为完整自主知识产权的成套技术与解决方案，在行业内技术优势突出。

    报告期内，公司（含子公司）新增3项专利（其中发明专利1项、外观设计专利2项）。

    报告期内，公司（含子公司）新增3项软件著作权。

    同时，公司产品注重对标国家有关产业政策，具有较强的科技创新特征，拥有先进的技术架构。自主研发的数智化检验检测管理软件、数据资产管理软件等系列产品，符合信创体系要求，获得鲲鹏技术认证、华为技术认证、麒麟软件NeoCertify认证、产品兼容性互认证明（中科曙光)、产品兼容性互认证明（中科可控)、产品兼容性互认证明（达梦数据库)、产品兼容性互认证明（东方通)、产品兼容性互认证明（人大金仓)、龙架构兼容互认证书（龙芯中科）、产品兼容性证书（瀚高）、产品兼容性互认证证书（宝兰德）、兼容适配认证（海量数据）等70余项兼容性认证证书。公司自研产品在大量项目实践过程中日益完善，与国产处理器、国产服务器、国产操作系统和国产数据库经过充分适配验证，可在全国产软硬件环境下高效运行，有效替代同类进口软件。

    2、厚植行业根基，深耕客户价值

    公司深耕检验检测数智化、数据资产管理、人工智能等领域，更以前沿技术为犁，开垦出数据价值流通与智能应用的无垠沃土，为千行百业提供面向未来的数智化全链全栈解决方案。公司取得了ISO9001质量管理体系、ISO14001环境管理体系、ISO27001信息技术安全管理体系、ISO/IEC20000信息技术服务管理体系、信息化工程与技术服务、CMMI体系的最高等级5级、CSMM-软件过程能力成熟度等级5级等评估或认证证书，拥有ITSS信息技术服务运行维护标准符合性成熟度三级、信息化工程与技术服务能力二级、数据管理能力成熟度DCMM（乙方）三级等行业资质。另外，公司是中国软件协会认定的信用等级AAA级企业、北京软件企业核心竞争力规模型企业。

    公司深刻理解检验检测、质量管理、数据治理、供应链管理等领域的复杂业务逻辑与合规要求，服务高端客户上千家，确保解决方案精准匹配行业需求。在数智化检验检测管理领域，公司已服务客户超过3000家，基本实现政府及第三方检测机构、生产制造业、研究开发领域的全行业覆盖；在数据资产管理领域，产品服务于多家国内大型企业集团，包括中国建筑、中国能建、中国铁建、中国交建、中国中化、华能集团、中粮集团、东风集团、中国黄金、中国海油、航天科工、招商局集团、中国五矿、国药控股等近50家中央企业，以及比亚迪、中兴通讯、TCL、特变电工、光明集团、汾酒集团、李锦记、星巴克、上海医药、达仁堂、天津港等知名企业，覆盖高科技电子、装备制造、房产物业、能源矿产、医药健康和金融投资等多个行业领域。报告期内，以多模态数据湖SW-DBLake为底层基座，以本体管理平台SW-Foundry为核心，结合智能体开发平台SunwayLink提供的低门槛、多场景、可快速部署的生成式AI应用开发能力，公司将行业Know-How与AI技术深度融合，协助各行业头部企业客户推进数据要素和智能体相关应用场景落地，填补了技术与场景之间的鸿沟。

    3、深化产品协同，构建智能生态

    报告期内，公司以AI产品矩阵为核心引擎，围绕检验检测、数据资产管理、供应链管理等核心业务，锚定“AI应用开发商”战略定位，构建起“数据治理—知识建模—分析推演—业务决策”全链路贯通的智能生态体系。

    深化产品协同。公司将AI能力内化为各产品的通用基因，三大业务平台共享本体系统SW-Foundry、多模态数据湖SW-DBLake等基础底座，打通平台间的数据流、业务流和智能流。其中，检验检测管理平台与数据资产管理平台的融合尤为紧密——检验检测平台在运行过程中持续产生海量质量检测数据、实验原始记录和合规报告，这些数据经由数据治理模块进行标准化处理，转化为高质量的数据集；治理后的数据反向输入检验检测平台，支撑模型训练、质量趋势分析和风险预警，提升检测精准度与合规效率。两大平台形成“检测产生数据、治理提升价值、价值反哺检测”的闭环协同。在此基础上，进一步协同供应链管理平台，打通从原材料入厂检测、生产过程质量控制到成品出库溯源的全链条数据通路。公司的产品线不再是独立运行的“烟囱式”单独系统，而是基于统一AI内核协同联动的智能体集群，实现数据互通、能力互补、价值倍增的协同效应。

    构建智能生态。依托全栈自研AI产品矩阵（含智能净数平台Sunway-UniClean、主数据管理平台V14（MDMGenAI）、知数平台Sunway-Analyst、全域业务沙盘Sunway-Vertex等），公司向下扎根数据治理，向上生长AI应用场景，贯通从数据资源-数据资产-数据智能化的完整价值链。在纵向维度，公司将AI应用从传统的数据治理、质量管控拓展到供应链优化、穿透式监管、医学诊断等垂直场景；在横向维度，公司面向政府机构、央企集团、行业龙头等高端客户，覆盖检验检测、能源化工、装备制造、医药健康、工程建设等多行业领域，推动智能生态从“单点赋能”向“全行业渗透”演进，助力千行百业实现数智化转型升级。

    4、升级AI工程能力，构建产学研用新生态

    公司已形成兼具行业经验、技术研发与场景交付能力的人才体系。核心技术团队平均司龄超过10年；报告期内，技术人员占比超过86%，本科及以上学历人员占比超过95%，团队覆盖系统架构、算法研发、咨询设计、开发测试及场景交付等关键环节。

    面向人工智能技术演进，公司持续强化HarnessEngineering、LoopEngineering及FDE能力建设，打通模型接入、工具调用、流程编排、效果评测和持续迭代全流程，推动技术团队深入客户一线，将行业需求快速转化为可部署、可复制的解决方案，并沉淀为标准化组件与产品能力，提升交付效率和规模化复制能力。

    同时，公司与科研院所及知名高校深化合作，围绕供应链优化、质量管控、运营决策等场景探索大模型应用，并推进数据分析人才培养、国产软件普及及高等教育数字化转型，构建“人才培养—技术研发—场景验证—产品推广”的产学研用生态闭环。

    5、强化区域纵深，打造高效服务矩阵

    公司已建立覆盖全国主要市场的销售、实施、运维服务体系。公司在香港、海南、广西、湖南设立4家子公司，在厦门、上海、广州、深圳、重庆、西安、武汉、成都、济南、南京、贵阳、杭州、郑州、合肥、沈阳、乌鲁木齐等地区设有18家分公司，在石家庄等地区设立了多家服务网点，有效实现对不同区域、不同行业、不同规模企业组织的营销覆盖，构建了成熟、稳定、多层次的营销服务体系。

    凭借该服务网络，公司得以实现对产品实施交付及运行维护的贴身服务和即时响应。即在整个项目的实施过程中，公司通过本地化的服务人员进行前期咨询与方案设计、中期项目实施管控、后期上线交付等专业化服务和质量管控，有效保障项目实施部署效率和成功率。同时，凭借该营销网络，可以实现对区域内客户需求的深入挖掘和快速响应，并通过扩建营销网络和扩大营销服务团队人员规模，实现更全面的区域覆盖及对周边地区的辐射，从而持续提高渗透率和市场占有率。

    三、主营业务分析

    报告期内，公司坚持“AI应用开发服务商”的战略定位，正式推出自主研发的AI产品矩阵，并以此为核心引擎，推动检验检测管理平台、数据资产管理平台、供应链管理平台深度协同，加速构建“数据治理—知识建模—分析推演—业务决策”全链路贯通的智能生态体系，推动AI应用从质量管控、数据治理向供应链优化、穿透式监管、医学诊断等垂直场景纵深拓展，实现数据智能领域的全新跃迁。

    2026年上半年，公司实现主营业务收入79932058.53元，较去年同期增长15.40%；归属于上市公司股东的净利润-36285759.53元，较去年同期减亏40.10%；经营活动产生的现金流量净额-62317054.28元，较去年同期净流出减少7.43%。

    报告期内，公司发展可归纳为以下几个方面：

    1、搭建AI原生产品矩阵，贯通全链路数智闭环

    2026年，继首波发布的两大基础性产品——本体管理平台SW-Foundry及支持多模态数据统一存储与管理的数据湖SW-DBLake后，公司陆续推出智能净数平台Sunway-UniClean、主数据管理平台V14（MDMGenAI）、知数平台Sunway-Analyst及全域业务沙盘Sunway-Vertex，构成一套完整的AI原生产品体系，贯通“数据治理—知识建模—分析推演—业务决策”全链路闭环。

    1）知数平台Sunway-Analyst：以统一语义图谱完成全业务要素关联建模

    Sunway-Analyst是一款本体驱动的企业级智能问数产品，依托企业本体与标准化业务语义，把零散数据、指标口径、业务逻辑沉淀为可治理、可查询、可审计的语义资产。业务人员不用编写SQL，通过自然语言就能完成各类数据查询与关联分析，搭配权限管控、全流程溯源，实现数据查询精准透明、有据可依。产品特点如下：

    业务语义资产治理：标准化筑牢问数底座

    平台支持按业务域隔离管控语义资产，可自动生成候选业务资产，降低人工配置成本。统一规范企业业务对象、字段释义、统计指标、枚举状态与实体关联关系，搭配就绪度评估、版本管控能力，实现语义资产全流程标准化管理，从源头规避语义混乱、数据错乱问题。

    持续迭代校准运营：让问数能力适配业务迭代

    平台构建闭环迭代运营机制，持续沉淀业务查询场景、标准化口径与优化反馈，动态更新语义配置与业务规则。可精准适配企业业务迭代变化，解决传统问数适配性差、准确率持续下滑的问题，实现问数能力持续优化升级。

    自然语言自助查询：轻量化赋能全员数据分析

    无需操作人员掌握SQL等专业技术，业务人员可通过自然语言自助查数。系统依托标准化语义资产自动完成解析、计算与分析，输出标准化表格、图表及分析结论，大幅降低企业数据分析门槛。

    全流程透明审计：保障数据可信可追溯

    区别于传统问数的黑盒输出，本体驱动模式可清晰还原AI决策逻辑，既满足技术合规审计需求，也让业务人员看懂数据依据，可自主验证校准数据，有效提升数据结果可信度，为企业决策提供可靠支撑。依托本体语义加持，所有问数结果均可完整展示SQL执行语句、分析计划与推理逻辑，达成100%可解释的企业级标准。

    2）全域业务沙盘Sunway-Vertex：让智能问数告别“黑盒”

    Sunway-Vertex以语义图谱为技术底座，以业务场景为核心导向，让每一次业务变动都可预判、每一处风险都可追溯、每一项决策都有依据。面对供应波动、订单调整、库存变化、质量异常等复杂问题，帮助企业在真实行动发生前，先构造假设、看清影响、识别风险、比较方案，再作出有依据的决策。Sunway-Vertex助力企业告别经验决策，迈入数据驱动、智能预判、可信可控的全新数字化决策时代。产品特点如下：

    灵活可配置假设推演，适配全业务场景

    平台支持创建独立推演场景，隔离模拟数据、支持多方案对比复盘。业务人员可自由对订单、物料、供应商、库存等核心业务对象做变量假设变更，并可自定义推演层级、结果上限，精准控制影响扩散范围，摆脱固定模板限制，适配各类个性化业务模拟场景。

    图谱智能传导，替代人工逐层排查

    基于平台标准化业务语义关系与全域知识图谱，系统可从自定义变更节点自动向上下游传导推演。无需跨系统、跨部门人工梳理，识别全层级关联对象、传播路径与关键风险，大幅缩短研判周期，提升复杂链路分析的效率与准确率。

    全维度可追溯输出，结论可信可落地

    平台将图谱数据转化为通俗、可落地的业务结论，自动判定风险优先级并输出优化建议。同时通过关系图谱、业务链路、对象明细三重展示，实现风险全貌、传导路径、影响明细全程可追溯、可审计。

    非侵入式模拟，零风险前置预判

    所有假设推演均在独立场景环境内运行，不触碰、不篡改企业真实业务与图谱数据，杜绝数据污染问题。可安全用于业务变更评估、风险预警、方案对比、业务复盘等各类前置模拟场景，实现零风险智能预判。

    3）智能净数平台Sunway-UniClean：以AI重构数据清洗方式

    Sunway-UniClean以可视化流程编排、AI问答清洗、人机协同复审、全程溯源体系，形成数据探查—问题识别—规则推荐—智能清洗—人工复审—结果发布的完整治理闭环，让数据清洗治理从被动整改，升级为可复用、可管控、可沉淀的常态化能力。平台以标准数据为标尺、规则引擎为底座、大模型为智能增量、人机协同为质量边界，打造业内完整可落地的全链路可信净数闭环体系，将一次性脚本清洗，升级为可复用、可管控、可追溯、可沉淀的常态化数据治理能力，AI智能填充、智能分类作为核心智能配套能力赋能提质增效，助力企业数据从“杂乱可用”全面升级为“标准可信”。

    全景数据探查：用数据基线替代经验判断

    平台自动生成字段质量画像，清晰呈现空值率、异常样例、唯一值分布、字段统计等核心指标，精准定位数据缺陷，让问题可视化、可量化，为后续清洗规则制定建立可靠基线。

    智能问答清洗：零代码开启治理作业

    打破技术壁垒，业务人员只需用自然语言描述治理需求，平台即可自动理解上下文、生成包含智能填充、智能分类的完整清洗方案与流程草稿，无需编写SQL脚本，普通人也能自主完成数据治理清洗作业。

    画布可视化编排：灵活适配复杂业务场景

    支持拖拽式流程搭建，可自由组合数据接入、规则处理、AI智能处理、ID主体映射、人工复审、结果沉淀等多类节点，清晰呈现数据流转全链路，复杂多步骤清洗流程一目了然、灵活可配。

    人机协同风控：智能提效，人工兜底

    平台明确区分自动化边界：规则明确、高置信的标准化问题由机器自动批量处理；疑似重复、低置信分类、高风险数据自动生成复审清单，由业务人员人工确认修正。AI负责规模化处理，人负责关键业务判断，效率与质量双向兼顾。

    全程可追溯沉淀：让每一条数据都可信可查

    治理完成后自动沉淀全套资产：原始数据样例、AI填充与分类判定依据、规则执行明细、复审结论、版本记录与可复用流程模板。每次清洗、每版结果都有据可查、可复盘、可发布，真正实现数据从“处理完成”到“可信可用”的跨越。

    标准化数据管控，统一全域数据口径

    支持多源标准数据接入，可沉淀企业权威代码、分类体系、业务词典与专家经验，形成企业专属知识集。以统一标准为标尺，彻底解决跨系统数据口径混乱、数据打架问题，打通数据孤岛。

    4）主数据管理平台V14（MDMGenAI）：推动主数据从“黄金记录”迈向“智慧决策”

    主数据管理平台V14（MDMGenAI）从数据接入层、主数据引擎、智能化引擎、智能化应用层到消费服务层和运营支撑层，构建面向AI时代的主数据管理架构。每一层都有明确的使用者和使用场景，层与层之间通过标准API解耦，既可以整体建设，也可以分阶段落地。全面融合数据标准、数据业务、数据质量、数据集成、数据安全、数据分析、方案中心、管理中心与监控中心等核心能力，并将多模态大模型、语义识别与匹配、本体建模与推理、RAG知识库、智能体、Skill编排及证据链机制深度嵌入主数据治理全流程，构建从理解、治理到决策的AI原生智能治理体系，推动主数据管理从规则驱动迈向语义驱动与智能自治的新阶段。

    标准治理+AI主数据识别

    统一管理数据标准的制定、发布、修订和模型固化。覆盖主数据定义、分类、属性规则、编码规则、流程和集成标准。通过大数据和AI算法识别企业数据目录中的主数据对象。支持落标检查，形成面向主数据、源头系统和数据湖的标准稽核报告。

    模型配置+AI智能标准建模

    覆盖模型、表结构、属性、约束规则、页面、编码和安全定义。支持可视化引导建模、多维度视图配置和灵活页面布局。内置校验规则引擎、字段级数据安全和多样化编码规则。AI从样本数据、标准文档和行业模板中推荐模型、属性和规则。

    生命周期管理+智能填报审批

    覆盖申请、审核、发布、变更、拆分、合并、归档和退役全过程。通过流程驱动实现主数据管控常态化运营。提供主数据编码、单位管理、工作流管理和基础配置能力。AI增强智能填报、校验、分类、拆分和审批，自动补齐字段并提示风险。

    数据集成+智能服务发布

    实现主数据在源头系统、目标系统和上下游系统间集成互通。支持定时/即时交换、消息路由、MQ队列和报文协议转换。提供在线调试、异常监控、日志审计和失败重试AI增强数据服务超市支持标准、数据和接口订阅，AI辅助映射推荐和异常解释。

    质量检测+数据锻造

    支持质量模型配置，按规则和任务自动生成质量报告。对近10次质量检测做趋势分析，快速定位数据问题。支持主数据自查、上游对账、下游对账和定时检测。AI给出补全建议、融合依据、证据链和字段置信度，形成可信记录。

    安全分析+权威可信

    提供分类分级、敏感识别、脱敏、加密和系统级密级管理。基于用户、角色、用户组实现全平台权限与字段级权限管控。纳入来源可信、变更追溯、权威源校验和审计证据留存。AI增强识别敏感字段、权限风险和异常访问行为，辅助生成安全审计说明。

    平台运营+主数据智能体

    方案中心沉淀行业模型、规范文档、集成规范和数据应用案例。管理中心支撑单位、流程、配置、权限、消息、首页和移动互联。监控中心覆盖资源、异常、日志、接口、任务和消息监控。数据分析管理支持22大类、80余小类图形化组件。AI增强接入多款大模型，形成标准、建模、填报、审批、清洗、分析和运维助手，并生成治理周报和风险简报。

    2、深化场景落地，AI融合解决方案加速纵深拓展

    报告期内，公司以完善的AI产品矩阵为能力基座，公司相关数智化解决方案正加速向质量智能管理、穿透式监管、供应链优化、医学诊断等垂直场景纵深拓展。

    质量智能管理。依托SW-Foundry本体管理平台与知识图谱技术，公司构建了售后故障智能诊断系统。系统将企业历史故障报告、维修案例等数据清洗标注为结构化失效模式库，形成售后领域知识图谱。故障描述上传后，系统可自动匹配失效模式、生成排查计划、锁定根因并推荐维修方案，诊断结果经实践验证后自动回馈更新知识图谱。系统上线后，企业故障诊断准确率明显提升，平均诊断时长显著缩短，三包索赔成本与重复问题发生率均呈下降趋势。

    穿透式监管。依托AI技术底座，公司穿透式监管平台以事项库、指标库、规则库、流程库为引擎，实现监管规则的统一配置与闭环处置，覆盖投资、产权、财务、采购、合同、会计、薪酬、金融、境外九大业务领域。平台上线后，帮助企业逾期应收款项周转提速30%，境外账户全部纳入监控，采购价格偏离度控制在5%以内，合同纠纷发生率降至0.5%以下。平台通过对接合同、财务、司库等业务系统，实现预警溯源至具体单据，支撑国有资产安全与合规经营。

    供应链优化。基于SW-Foundry语义智能平台推出的智慧供应链管理平台，采用语义层、动力层、治理层三层架构，通过本体建模统一供应商、物料、订单等核心实体语义，实现多源业务数据的关联与可推理。平台覆盖供应商管理、寻源采购、合同签订、隐蔽性违规识别、跨主体库存协同五大场景，将合规规则嵌入采购与合同执行的关键节点，支持资质证照自动核验、围标串标智能识别、多级库存动态调度等功能。该平台应用于能源、制造等行业，助力企业提升采购审核效率与库存周转率，降低合规风险与库存资金占用。

    AI医学诊断。公司与北京大学第三医院达成合作，共同启动“基于知识增强大模型的帕金森病诊疗决策支持平台”建设项目，该项目由北京市卫生健康委员会“首都医学科技创新成果转化优促计划”促成。针对帕金森病临床用药管理面临的信息分散、跨系统查询效率低等痛点，平台依托公司自主研发的SW-Foundry语义智能平台，构建从数据接入、语义建模、知识图谱到智能体应用的完整AI医学应用链路，覆盖患者用药工作台、药物评价报告、智能问答与循证分析三大核心场景。平台旨在提升用药审核准确性与效率，强化循证决策能力，并计划未来逐步拓展至其他神经退行性疾病及慢病多药联用管理等领域。

    3、主营平台多行业推进，新兴领域成果可见

    报告期内，公司检验检测数智化平台在生命科学、制药、电力及高压电器、航空航天、疾病预防控制等行业持续拓展。生命科学领域，合同金额较上年同期实现增长；制药行业客户拓展取得积极进展；电力及高压电器行业中标西安高压电器研究院智慧试验综合管理系统等项目，合同规模稳步提升；航空航天领域检测客户拓展取得突破；疾控领域紧跟国家政策导向，围绕传染病检测预警与应急指挥、病原监测、智慧疾控等方向完善产品体系，省级一体化疾控实验室管理平台已在部分省份落地应用。

    公司数据资产管理平台在文旅行业实现新客户拓展，成功获得上海申迪（集团）有限公司数字化建设项目的合作机会。申迪集团承担上海国际旅游度假区及上海迪士尼乐园的开发建设与运营管理，其数字化转型围绕财务、合同等核心业务构建集团级数字化体系，涵盖体系类、基础设施类、应用类及AI类服务内容。公司将继续深耕数据资产管理领域，拓展多行业应用场景。

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