北京慧辰资道资讯股份有限公司2025 年年度报告摘要
公司代码：688500 公司简称：慧辰股份
北京慧辰资道资讯股份有限公司
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第一节 重要提示
划，投资者应当到上海证券交易所网站（www.sse.com.cn）网站仔细阅读年度报告全文。
公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险及应对措施，敬请查阅本
报告第三节“管理层讨论与分析”之“四、风险因素”中的内容。
虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。
□是 √否
公司第四届董事会第二十九次会议审议通过了《关于<公司2025年度利润分配预案>的议案》，
母公司存在未弥补亏损
√适用 □不适用
截至2025年12月31日，公司经审计的母公司报表中期末未分配利润为-280,504,802.17元，合
并报表中期末未分配利润为-247,220,430.68元。根据《公司法》及《公司章程》等相关规定，该
事项需提交股东会审议。
□适用 √不适用
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第二节 公司基本情况
√适用 □不适用
公司股票简况
股票种类 股票上市交易所 股票简称 股票代码 变更前股票简称
及板块
A股 上海 证券 交易 所 慧辰股份 688500 不适用
科创板
□适用 √不适用
董事会秘书 证券事务代表
姓名 何东炯 刘红妮
北京市朝阳区酒仙桥北路甲10号院 北京市朝阳区酒仙桥北路甲10
联系地址
电话 010-52027122 010-52027122
传真 - -
电子信箱 dmb.hcr@hcr.com.cn dmb.hcr@hcr.com.cn
公司是一家以数据智能分析和人工智能技术为核心支撑的科技创新型企业，基于数据分析方
法论和数据智能技术（AI 等相关技术），提供数据应用相关的全栈解决方案。公司以数据要素生
态链中数据咨询服务商、数据供需方服务商的产业定位为出发点，主要面向商业和公共服务领域，
深度挖掘行业大数据、客户内外部多维数据、消费者行为与态度数据等多种数据要素资源价值，
凭借独有行业数据分析模型、数据算法、人工智能（AI）技术等，为客户提供经营决策数据产品、
行业数字化应用方案，以及数据产品开发、数据运营变现、AI 应用解决方案等产品与服务，沿数
据要素生态价值链拓展业务版图。公司深耕行业十余年，服务众多大中型商业客户（包括世界 500
强及中国 500 强等头部品牌）及政府与公共服务机构客户，在国内同行业公司中拥有较高的营收
规模，是国内头部数据分析服务商之一。公司围绕数据要素应用，在数据科学方法论、数据分析
应用场景、行业专业数据及算法模型等方面积累了丰富的经验。在全球 AI 浪潮的蓬勃兴起的当
下，公司精准把握客户智能化转型的核心痛点与需求，以“AI 驱动数据要素的价值实现”为企业
愿景，专注于研发数据分析、数据挖掘、数据运营及应用的智能技术，开发行业数据分析应用的
专业算法/模型，为客户的业务场景提供服务或产品支撑，助力数据要素从生产要素到价值创造的
转化。
公司的数据智能产品服务主要包括三种交付模式：专业数据分析服务、数字化营销软件产品
/SaaS 与行业数字化产品和解决方案。如下图所示：
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三种不同的交付模式都需要具备从数据采集、数据处理、数据分析和数据应用全部环节的一
体化能力，具体如下：
数据采集环节：专业数据分析服务模式下，相关的多维数据（包括企业内部数据、外部数据
与消费者体验类数据等）通过多种方式（公司产品平台采集、采购、客户提供与对接）实现数据
采集，而数字化营销产品/SaaS 模式，则主要以企业的内部数据为主，多由客户企业提供和平台对
接。行业数字化产品和解决方案模式下，涉及的数据，主要通过解决方案中相关产品采集或与客
户平台对接获得。
数据处理环节：主要进行用于后续分析应用的预处理（如清洗、融合与标签化等）与基础管
理工作。根据客户数据应用场景与数据安全合规要求，有两种实施方式：在客户方（私有云）数
据管理平台上进行，或者在公司内部的大数据处理技术平台进行。
数据分析环节：在前期融合处理的数据上，基于公司核心的业务场景专用数据分析模型（如
产品路径/净推荐值等），生成相关的数据分析结果。分析模型的相关功能程序，以专业分析方法
与数据科学技术的算法模型结合生成，并加入了最新人工智能的数据智能分析能力。这一环节为
体现公司业务核心技术能力的关键环节，所有交付模式，都需要公司数据分析核心技术的支撑。
数据应用环节：公司数据分析能力最主要的价值变现场景，根据客户需求提供多种应用形式：
专业数据分析服务（报告），应用于客户业务运营核心场景（消费者洞察、产品创新、满意度研究、
渠道运营分析等）的关键性业务问题分析，主要服务商业（如快消、通信运营商、TMT、汽车、
医药、房地产等）与政府/公共服务的关键业务决策；而数据分析产品将分析模型以云端 SaaS 产
品/API 服务形式，服务商业客户为主（快消、通信运营商、TMT 与金融为代表）日常运营的快速
分析；数据运营服务，是将数据分析与后续对应业务实施策略融合的持续化服务，满足快消与企
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业 CRM 服务的私域数据运营类需求；数字化转型与运营效能提升应用，主要通过实施行业数字化
产品和解决方案，实现基于数据智能利用驱动业务创新，帮助相关行业（如烟草、农业等）进行
数字化转型，提升业务的精细化与智能化水平，从而提升经营效益。
随着人工智能技术和相关 AI 大模型应用市场的发展，公司正积极布局与数据智能应用相关的
算法模型及算力基础设施相关业务，满足客户对 AI 技术应用和对 AI 基础设施的新增需求，形成
公司以“数据、算法及算力”为核心的业务覆盖。目前，公司在 AI 应用领域已投入研发多款产品，
可满足客户多领域/场景需求。未来，公司将依托自身在业务场景与数据资源方面的积累，持续构
建多维度、可落地的 AI 应用平台及智能体（Agent），助力客户实现 AI 时代业务创新。
公司主要为企业、政府机构提供基于多维度数据的业务分析一体化服务和应用技术产品以及
行业数字化应用解决方案，因此公司的生产模式主要围绕数据获取、数据融合、数据分析和数据
应用来进行。
数据获取。公司获取数据的主要途径包括客户提供的专有数据（包括产品数据、销售数据、
渠道数据、广告数据、用户数据与客服数据以及政府各委/办/局的相关数据）、公司向供应商采购
的通用或定制数据（主要包括消费者态度数据、行为数据、渠道类数据、舆情监控数据和行业特
性业务数据）以及公司自行采集的特定数据（主要包括消费者态度数据、行为数据以及所部署的
数字化应用采集的相关生产过程数据）。
数据融合。通过数据融合技术，公司实现了对多维数据的预处理和标签化操作，为数据后续
的分析和应用奠定了基础。
数据分析和数据应用。在融合数据的基础上，通过对数据科学技术和垂直领域专业分析方法
模型的融合应用，完成两类业务应用服务：
（1）数据驱动的数据分析服务：实现对相关业务场景的深入分析，发现深层业务问题并提供
策略建议；
（2）行业化数据智能应用解决方案：针对行业性数据应用需求，提供基于数据的智能解决方
案。公司基于本地化软件系统和云端的产品服务，完成从数据体系的设计整合、专业分析模型生
成到最终场景化的智能应用的全流程服务。
在经营过程中，公司对外采购内容主要包括两类：数据分析服务所需的数据与其他非数据类
内容（如云计算环境、软硬件设备与其他服务等）。其采购流程也相应分为数据服务类采购和非数
据服务类采购两种。公司通过供应商管理（经过比价入库等）实现供应商能力与资质的有效审核
和甄别。
（1）数据服务类采购
公司主要通过外部数据供应商采购分析中必要但客户方未提供的相关数据，主要采购消费者
态度数据、行为数据和渠道类数据等，公司会在合同中与数据供应商就数据的合法合规性进行约
定。
（2）非数据服务类采购
非数据服务类采购，主要针对公司业务运营中除了数据之外的其他业务资源的采购。包括办
公场地与设备、运营与业务服务所需的云计算环境、软硬件设备、固定资产、网络资源、公司市
场宣传、资质与知识产权申请等相关服务。
公司主要采用直销方式对客户产品、服务及解决方案进行销售。日常通过进入客户供应商采
购名册、参与竞标等方式获取业务合同。
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公司的产品和技术研发以数据分析应用市场需求为导向，结合数据分析相关领域技术发展趋
势的预测以及竞争对手技术业务能力分析来进行。
公司采用产品管理团队和产品开发团队相结合的模式来进行自主研发。产品管理团队由公司
技术总负责人和业务运营相关负责人组成，主要负责对研发项目过程中所有重大事项进行评议审
核，对研发开发的关键节点和重大变更进行决策；产品开发团队则主要由研发实施相关的业务部
门（参与需求采集、原型测试）、技术部门（模型研究、算法建模、应用开发、系统测试与运维支
持等）核心成员组成，主要负责承接公司产品管理团队下发的任务，对所辅助的研发内容实现技
术定义、开发与交付，并申报相关的研发成果。
公司以向企业级客户销售基于数据的业务分析服务与应用产品和行业应用解决方案等产品与
服务，满足客户需求，为客户创造业务价值实现盈利。
公司主要经营模式及影响经营模式的关键因素在报告期内保持稳定，无重大变化。
(1). 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
公司主要为商业客户和政府机构提供基于多维度数据的数据分析与应用产品、服务和行业性
数字化解决方案，上述产品或服务是公司主要的收入和利润来源，主要涉及数据服务行业和软件
行业。
公司核心业务模式、核心技术与主要产品或服务均与数据分析相关，根据《国民经济行业分
类》（GB/T4754-2017），公司所处行业属于 I64 互联网和相关服务-6450 互联网数据服务，所处细
分行业为数据分析行业。
数据分析作为一个跨学科的交叉科学技术，其基于量化指标，以数据资源为驱动基础，通过
自动分析算法模型实现对业务深度理解与决策应用。其特点是通过深挖数据的价值来产生业务效
益。从横向看其可服务任何具有数据与量化分析需求的行业，从纵向看可深入具体业务的深层场
景。
数据分析行业，是数据要素市场产业的重要组成。作为一个相对细分的垂直技术领域，其应
用场景与可分析的数据资源紧密相关，早期服务主要分散在具有较多数据资源的行业/企业（如世
界 500 强大型企业）的专业需求场景（如市场趋势预测、生产流程管控、消费者研究、产品设计、
渠道建设等等），需要兼具业务深度理解与数据分析技术的有效实施能力，对相关专业服务公司的
能力要求很高。随着大数据、行业数字化的迅速发展，数据的积累和应用需求日益明显，各行业
的数字化与大数据应用系统建设进一步产生了多维海量的数据资源。如何对数据这种原材料进行
深度加工应用，发挥数据的增量价值，实现智能化的运营，提升未来的竞争力，不再只是各行业
头部/大型企业的目标，也成为各行业内涵盖中小企业的广泛诉求。 “十五五”规划《纲要（草案）》
对培育壮大新兴产业和未来产业，以及数智化发展作了专门部署，数智赋能是重大工作任务之一，
以算力、算法、数据高效供给和数智技术赋能经济社会发展，深入推进数字中国建设。数据方面，
健全数据要素基础制度，深化数据资源开发利用。赋能方面，全面实施“人工智能+”行动，全方
位赋能千行百业，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。2020 年 4 月数据被确认为中国
国民经济生产的重要生产要素。2025 年，国家发展改革委、国家数据局印发《2025 年数字经济发
展工作要点》，对 2025 年推进数字经济高质量发展重点工作作出部署，提出了加快释放数据要素
价值，筑牢数字基础设施底座，提升数字经济核心竞争力，推动实体经济和数字经济深度融合等
重点任务。
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数据要素市场归结为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生
态保障七大模块。数据分析与数据应用作为重要组成，是建立相关数据分析与应用的技术服务体
系，从数据资产中提炼出有价值的洞察和知识，帮助所有者与使用者更好地发挥其业务与经济价
值，是数据要素市场未来最具价值的业务环节。近年来，随着相关技术推动数据分析的能力逐步
提高，数据分析已经被证明是实现数据资产价值的一种低投入高产出的有效模式。数据分析行业
趋势表现为：业务服务范围扩展（从商业/互联网到政府/工业/农业/物联网，从头部大企业到行业
中小企业），可分析的数据资源类型更多（如从生产经营数据到地理空间数据、从结构化与文本数
据到语音、图像与视频等多模态数据），而服务场景也更加细分（从管理决策、设计创意、营销扩
展到供应链、智能化生产等任何存在数据资源的场景），服务能力需求进一步升高（更智能、更深
入与更快捷）。自 2023 年 12 月国家数据局等部门印发《
“数据要素×”三年行动计划（2024—2026
年）》以来，各行各业深入贯彻新发展理念，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，数据要素
对千行百业的赋能作用正在加速显现。根据政府工作报告，2025 年，我国数据要素潜力加快释放，
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。政府工作报告将“深入推进
数字中国建设，数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达到 12.5%”列入“十五五”发展
的重大战略任务。
近年来人工智能技术发展迅猛，已成为新质生产力的重要组成，在数据分析领域利用 AI 技术
赋能已经成为行业发展趋势。2024 年 1 月，工业和信息化部等七部门发布《关于推动未来产业创
新发展的实施意见》，明确利用人工智能、先进计算等技术精准识别和培育高潜能未来产业，支撑
推进新型工业化。2024 年 7 月，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、国家标准委等
四部门联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024 版)》，提出到 2026 年，我国
人工智能产业标准与产业科技创新的联动水平持续提升，新制定国家标准和行业标准 50 项以上，
引领人工智能产业高质量发展的标准体系加快形成。
智能算力作为支撑人工智能技术应用、激活数据要素潜能的新动能，已经成为数字经济时代
的重要资源和基础设施。“十五五”规划将提升数智化发展水平单独成篇，聚焦算力、算法、数据
高效供给和数智技术赋能经济社会发展。明确加快建设全国一体化算力网，推进算力资源规模化、
集约化、绿色化、普惠化发展，论证建设超大规模智算集群，为智能算力发展划定清晰路线。2026
年政府工作报告首次提出 “打造智能经济新形态”，将智能经济作为新质生产力发展的核心抓手。
明确实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，推动智能算力与电力协同布局，降低中小
企业用算成本，为智能算力应用提供政策支撑。
数据分析行业的技术门槛，包括两个层面：一方面是以 AI、数据科学技术与行业认知深入结
合构造的专业数据分析算法模型。首先要将行业的专业理论/分析方法，通过大量的行业专业数据
的预处理（清洗融合）后，基于机器学习、深度学习等 AI 与数据科学算法进行建模，其次需要持
续调优，构建出基于数据的业务认知分析模型，打造对行业知识体系与逻辑的自动化、深度的分
析认知能力。相关模型除了需要基于专业的 AI 与数据科学技术构建（机器学习/深度学习、行业
大模型训练调优），同时必须具备较多的行业数据积累，并能有效抽象重构出分析场景的特点、专
业认知与业务理解，才实际使得分析模型具有分析的深度和更好的可解释性，模型后续须进一步
经过不断反馈优化，才能达到更高的精度。这样兼具分析效率与业务认知深度的数据分析技术模
型才具有良好的应用效果，真正发挥数据的价值；另一方面是实现数据分析与应用的专业技术体
系（包括专业数据积累与最佳的应用服务体系）。因为客户实际服务场景不同，数据来源多样，规
模特性各不相同（如大数据与小数据、结构化与非结构化），客户诉求存在差异，针对上述挑战，
首先要具备长期积累的行业性分析数据资源（能够帮助构建基础的专业分析模型框架），其次在其
上能够基于实际多源异构数据的特性进行融合分析（如针对数据的不同阶段/特性对应融合最优分
析模型），而在最终的应用交付形式上也支持差异化（以专项软件/服务满足大客户定制化需求；
以标准化/SaaS 产品满足大量中小规模用户诉求；以集成化、数字化解决方案满足客户全生命期服
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务），实现快速、低成本与高价值的兼顾，也是数据分析供应商在实际客户服务应用中的重要技术
能力要求。
(2). 公司所处的行业地位分析及其变化情况
公司作为数据智能分析行业的国内规模领先的专业咨询服务商，在主要行业市场拥有良好的
口碑，已形成较高的行业地位和广泛的品牌影响力。主要表现在公司已为较多重要经济产业（如
汽车、快消、TMT/ICT、烟草、金融、医疗、农业、政府和公共服务等）长期提供了专业服务，且
服务客户主要为所在行业领先的头部企业（以世界 500 强企业与大型央国企及互联网厂商为代表）。
产品化、分析技术智能化与数据服务模式多样化方面均进行了对应拓展，在服务行业/客户群体/
业务规模与数据分析服务的产品化能力进一步增强，巩固了公司的行业地位。随着 2023 年人工智
能大模型和 AIGC 技术的突破性发展，公司紧跟技术发展形势，投入发展 AI+数据智能分析的应用
创新，包括行业 AI+数据智能应用平台、行业数据产品及行业 AI+数字化转型解决方案的开发，满
足行业市场的不断涌现的新增需求，以进一步维护和提升公司的行业市场地位。
为丰富公司 AI 相关业务能力，公司同步布局 AI 算力服务领域，与生态合作伙伴合作研发了
具备行业领先技术优势的平台产品“算力调度运营平台”，构建数据、算法及算力融合的核心能力，
不断满足算力市场快速增长的需求，在数据要素、数字经济时代为客户赋能。
(3). 报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
（1）新技术
数据分析技术作为数据科学技术的分支，随着理论逐步发展和数据资源的日益扩大，近年进
入了快速发展期，以大数据处理、机器学习为代表的数据科学算法技术（侧重于分析大规模数据
与弱相关性）已逐渐超越传统统计技术成为数据分析的重要技术支撑；以 AI 人工智能（以深度学
习为代表的文本、图像与语音处理）、AIGC、多模态大语言模型相关的智能化分析技术，在 2021
年以来迅速发展并逐步应用到数据分析场景，进一步推动了数据分析的智能化和深度，并帮助数
据分析技术扩展到更大的数据资源空间。包括商业领域的高维非结构化数据（语音、图像与视频
等）、物联网/工业互联网相关数据（大规模高速时序数据）以及更多专业领域数据（如生物工程
的基因大数据等）。同时，新的数字化、可视化展示（如基于地理空间、机器视觉、三维实景建模
和数字人相关）技术有效提升了时空类数据的分析能力。未来，以深度学习、强化学习、AIGC、
模型自动化与数字化展示结合的数据分析技术体系，将具备更快的智能建模与自动优化能力、更
精确的业务推理，提升分析应用的智能化水平。
（2）新产业
长期以来，数据分析应用主要集中在第三产业商业服务领域，围绕企业经营业务环节展开。
因其对企业经营效益提升效果显著，故而长期受到国际性企业与行业头部大企业的青睐。近年来，
随着大数据蓬勃发展、企业自身数据不断积累，以及管理者数据应用意识日益增强，大量中小型
企业也对数据分析产生了需求。这些企业功能需求较为统一，且用户规模庞大，标准化、产品化
的分析服务模式的未来市场空间有望迅速拓展。
数据要素市场涵盖数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态
保障七大模块。其中，数据分析与数据应用是关键环节，能从数据资产中挖掘出有价值的洞察和
知识，助力所有者与使用者更好地发挥其业务与经济价值，堪称数据要素市场未来最具潜力的业
务板块。当前，这一领域正日益受到更多行业、更大客户群体的关注，以政府与公共管理服务领
域为例，伴随数字中国建设推进，智慧城市正朝着智能城市转变，在态势感知、交通疏导等场景
已初见成效；而如何推动城市经济发展（如提升区域产业经济，拉动区域消费内需与民生），仍是
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各级政府的关注重点。
（3）新业态
当前，全球互联网技术正经历新一轮深度变革，人工智能、数据要素、绿色算力等领域的重
大突破持续推动产业格局发生深刻变化，催生出新的产业形态和商业模式，数字化、智能化成为
互联网未来方向和数字经济发展趋势。2024 年，“人工智能+”首次被写入政府工作报告，2025
年政府工作报告提出，人工智能与各行各业的协同发展日趋加速，持续推进‘人工智能+’行动，
将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来。2025 年 8 月，国务院印发《关于深入实施“人
工智能+”行动的意见》，旨在推动人工智能与经济社会深度融合。意见提出，到 2027 年实现人工
智能与 6 大重点领域广泛融合，智能终端普及率超 70%；到 2030 年全面赋能高质量发展，智能经
济成增长极；到 2035 年步入智能社会新阶段。重点实施六大行动，涵盖科技、产业、消费、民生、
治理、全球合作等领域，并强化模型、数据、算力等 8 项基础支撑，确保行动安全可控、开放共
享。“人工智能+”连续 3 年被写入《政府工作报告》，在“十五五”规划《纲要（草案）》中，全
面实施“人工智能+”行动仍是重大战略部署，坚持推进人工智能与经济社会各行业各领域广泛深
度融合、重塑生产生活范式、促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革。
在商业领域，各行业的大量企业意识到数字化服务模式的趋势，开始尝试建立基于数字化的
业务模式，以及相关的数据驱动的业务经营与决策能力，通过数字化能力与相关数据分析的体系，
打破原有以行业经验和专家认知为主的模式，以基于数据的科学与量化的方法应对迅速变化的市
场挑战，在生产供应链、消费者认知、产品创新、精准营销等多个场景提升自己的竞争力。数据
驱动策略的基础是专业的数据分析技术，在每个业务环节中通过对多维度数据的整合分析与深度
挖掘，生成相关策略并进行应用，帮助企业降低运营成本、提升整体效率和业务营收。
在政府涉及的公共服务、环保、农业、旅游服务等领域，配合国家相关的数字化战略，相关
政府和机构正在积极推进各产业的数字化，提升数据应用的能力与价值。各级政府部门通过开放
城市、民生等数据资源，建立大数据交易中心、数字贸易港，推动全域旅游大数据应用等多种尝
试，将城市资源数字化，借助分析技术实现智能化，提升城市资源管理与经济发展水平。2025 年，
中央一号文件指出，“支持发展智慧农业”“以科技创新引领先进生产要素集聚，因地制宜发展农
业新质生产力”。以数字技术为引擎，推动智慧农业集群向高端化、规模化迈进，夯实智慧农业发
展的基础。中国旅游研究院发布的《全国智慧旅游发展报告 2024》显示，人工智能技术的新突破
推动旅游行业数智化加速升级，为智慧旅游发展带来了新的机遇。生成式人工智能将对旅游内容
创作、旅游趋势预测、旅游数据分析、个性化营销产生较大的影响，正成为推动行业变革的重要
力量。
未来，数据将成为各行各业的重要资产，对形成自身竞争优势和良好的服务能力至关重要，
而数据分析与相关应用亦将成为相关业务环节实现卓越能力的前置驱动力。以数据的最终应用为
主导，在数字化资产管理、数据资产交易流通、数据多场景应用等整个数据的链条中，以需求为
中心、以数据为基础，结合专业方法论与数据科学技术，快速、准确指导客户解决问题，并进一
步通过专业洞察，提升分析结果的附加价值。上述全链条分析服务能力可帮助客户快速适应不断
变化的业务需求，重新定义行业服务的新标准。
（4）新模式
随着数据科学、AI 技术应用模式不断发展，以数据为中心的业务智能化驱动能力将成为企业
的核心竞争力。数据分析服务在业务应用上，逐渐呈现出新的模式，企业可有效分析的数据维度
与空间迅速扩大，从部分环节扩展到业务全流程，从内部业务经营数据扩展到生产物联网数据，
从线下扩展到线上，从消费者态度数据扩展到消费者的行为数据，构成了全新的多维度数据空间。
同时，客户规模因行业中小型客户的大量增加而迅速扩大，相应对服务模式也有了更多要求。具
体表现在以下模式上的创新：
在实施模式上，大量常规、标准性业务分析，由人工分析转变为基于 AI 与数据科学技术模型
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的智能化、自动化分析，以数字化智能分析产品的形式服务客户。产品除了本地化软件模式，更
多是云端 SaaS 模式的产品形态，以快速而低成本的方式满足大量新增的客户群的实际需求。智能
化方面，对产品的交互智能化与分析结果的智能化都提出了更多需求，随着 AIGC 大模型技术的发
展，未来数据分析产品将以 AI Agent 智能体的形式，深入到每个业务环节，融合企业数据、专家
经验与领域 AI 模型化能力，在垂直场景帮助客户专家更方便地进行自主分析，在效率与业务深度
方面达到最佳效果。
在服务模式上，随着客户对数据分析价值的认可，在基础分析服务上，越来越多的客户由于
自身能力与业务要求，日益关注最终的业务效果（如营业收入实际增长目标）并愿意为其付费。
因此，数据分析服务的未来，将不仅限于只提供基本分析软件产品，还能提供针对性的完整解决
方案（软件+硬件+配套的服务），以及后续持续提供产品上的数据驱动的专业运营，帮助客户完成
期望的最终业务效果。这些新的模式将成为数据分析与应用价值链的重要延伸，将具有更好的用
户粘性和持续性收入。
（5）未来发展趋势
在数字化产业领域，政策的迅速演进为行业的发展明确了界限，也指明了方向，从中央对于
数据作为生产要素的表述，到数字化在十四五规划中的重要阐述，再到数据安全法的出台、以及
各地大数据局、数字产权交易所的设立，数字化产业与数据要素市场应用，将成为未来国民经济
发展中最重要的驱动力， 驱动数字经济时代的数字化产业在未来若干年都将会是一个高速发展、
受高度关注、高频迭代演进的领域。随着 AI 技术的不断变革，数字经济的蓬勃发展引领人工智能
产业持续向好，人工智能已成为全球科技竞争新焦点。2026 年被国家数据局正式定位为"数据要
素价值释放年"，标志着中国数据产业从基础设施建设阶段全面迈入精细化运营与价值变现阶段。
预计 2026 年中国数据产业规模将突破 10 万亿元，年复合增长率超 25%，催生万亿级新市场。2026
年 1 月，智源研究院发布的《2026 十大 AI 技术趋势》指出，过去十年，AI 以语言模型为核心，
聚焦于文本、图像等符号数据的生成与理解。而 2026 年的核心转向是“Next-State Prediction(NSP)”，
即 AI 系统不再局限于预测下一个符号，而是学习物理世界的动态规律，预测物体运动、环境变化
及事件演化。AI 正从"预测下一个词"转向"预测世界下一状态"，这一范式跃迁将重塑技术路径、
产业格局与人类社会形态。
单位：元 币种：人民币
本年比上年
增减(%)
总资产 1,038,237,737.74 1,043,802,965.08 -0.53 1,201,342,417.54
归属于上市公
司股东的净资 731,762,236.07 741,417,234.50 -1.30 793,962,704.95
产
营业收入 505,040,881.33 444,039,525.40 13.74 539,430,563.62
扣除与主营业
务无关的业务
收入和不具备
商业实质的收
入后的营业收
入
利润总额 -38,801,480.05 -42,177,356.90 不适用 -194,083,624.91
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归属于上市公
司股东的净利 -39,805,646.77 -53,397,196.02 不适用 -169,788,028.24
润
归属于上市公
司股东的扣除
-53,471,694.43 -106,061,568.76 不适用 -122,697,904.35
非经常性损益
的净利润
经营活动产生
的现金流量净 25,778,496.06 -63,181,950.69 140.80 1,236,142.94
额
加权平均净资 增加1.55个百分
-5.40 -6.95 -19.20
产收益率（%） 点
基本每股收益
-0.55 -0.73 不适用 -2.31
（元／股）
稀释每股收益
-0.55 -0.73 不适用 -2.31
（元／股）
研发投入占营
减少1.46个百分
业收入的比例 6.70 8.16 8.47
点
（%）
单位：元 币种：人民币
第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
（1-3 月份） （4-6 月份） （7-9 月份） （10-12 月份）
营业收入 76,968,864.09 124,643,534.88 113,099,575.11 190,328,907.25
归属于上市公司股东的
-17,657,023.18 -14,368,038.32 -11,135,026.27 3,354,441.00
净利润
归属于上市公司股东的
扣除非经常性损益后的 -19,072,608.88 -15,303,738.40 -12,549,831.59 -6,545,515.56
净利润
经营活动产生的现金流
量净额
季度数据与已披露定期报告数据差异说明
□适用 √不适用
北京慧辰资道资讯股份有限公司2025 年年度报告摘要
名股东情况
单位: 股
截至报告期末普通股股东总数(户) 5,513
年度报告披露日前上一月末的普通股股东总数
(户)
截至报告期末表决权恢复的优先股股东总数
（户）
年度报告披露日前上一月末表决权恢复的优先
股股东总数（户）
截至报告期末持有特别表决权股份的股东总数
（户）
年度报告披露日前上一月末持有特别表决权股
份的股东总数（户）
前十名股东持股情况（不含通过转融通出借股份）
质押、标记或冻结
持有有 情况
股东名称 报告期内 期末持股 限售条 股东
比例(%)
（全称） 增减 数量 件股份 性质
股份
数量 数量
状态
境内非
西藏良知正德企业
-3,995,782 12,807,968 17.01 0 无 0 国有法
管理咨询有限公司
人
西藏恒擎极智人工 境内非
智能合伙企业（有限 5,270,770 5,270,770 7.00 0 无 0 国有法
合伙） 人
境内非
文昌琢朴企业管理
-1,416,500 4,252,065 5.65 0 质押 1,820,000 国有法
事务所（有限合伙）
人
聚行知（上海）企业 境内非
管理咨询中心（有限 -779,263 1,729,037 2.30 0 无 0 国有法
合伙） 人
建信基金－建设银
行－中国人寿－中
国人寿委托建信基
金公司股票型组合
境内非
海南金慧聪创业投
-3,413,222 1,194,385 1.59 0 无 0 国有法
资有限公司
人
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上海浦东发展银行
股份有限公司－金
鹰改革红利灵活配 1,160,970 1.54 0 无 0 其他
置混合型证券投资
基金
中国工商银行股份
有限公司－德邦稳
盈增长灵活配置混
合型证券投资基金
境内自
骆超群 790,000 1.05 0 无 0
然人
承合一（上海）企业 境内非
管理咨询中心（有限 -495,725 745,975 0.99 0 无 0 国有法
合伙） 人
上述股东关联关系或一致行动的说明 1、西藏良知正德企业管理咨询有限公司、聚行知
（上海）企业管理咨询中心（有限合伙）、承合一
（上海）企业管理咨询中心（有限合伙）的实际
控制人为赵龙。
于一致行动人。
表决权恢复的优先股股东及持股数量的说明 不适用
存托凭证持有人情况
□适用 √不适用
截至报告期末表决权数量前十名股东情况表
□适用 √不适用
√适用 □不适用
√适用 □不适用
北京慧辰资道资讯股份有限公司2025 年年度报告摘要
□适用 √不适用
□适用 √不适用
第三节 重要事项
公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。
的净利润-3,980.56 万元，经营活动产生的现金流量净额为 2,577.85 万元。报告期内，公司凭借
提升客户粘性及强化业务服务能力两大抓手，专注于业务开拓、产品研发和高质量交付，稳扎和
深挖主营业务基本盘，夯实经营根基，并努力从多方面、多层次横向增大市场边界和纵向场景应
用深度，实现公司营业收入稳步增长。同时，公司积极推行组织优化，强化业务管控，通过狠抓
应收账款回收、严控费用支出等举措，使得应收账款周转率提升，应收账款管理成效显现，经营
业绩逐步改善，公司亏损持续收窄，经营性净现金流由负转正。
止上市情形的原因。
□适用 √不适用
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