安徽容知日新科技股份有限公司2025 年年度报告摘要
公司代码：688768 公司简称：容知日新
安徽容知日新科技股份有限公司
安徽容知日新科技股份有限公司2025 年年度报告摘要
第一节 重要提示
划，投资者应当到 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”部分。
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
经容诚会计师事务所（特殊普通合伙）审计，截至2025年12月31日，安徽容知日新科技股份
有限公司（以下简称“公司”）母公司报表中期末未分配利润为人民币401,931,709.88元。经董事会
决议，公司2025年年度拟以实施权益分派股权登记日登记的总股本为基数分配利润。本次利润分
配方案如下：
公司拟向全体股东每10股派发现金红利3.00元（含税)。截至2025年12月31日，公司总股本
司股东净利润的31.33%。公司不送红股，不进行资本公积金转增股本。
如在本公告披露之日起至实施权益分派股权登记日期间，公司总股本发生变动的，拟以每股
分配比例不变，调整拟分配利润总额。
本次利润分配方案尚需提交公司2025年年度股东会审议。
母公司存在未弥补亏损
□适用 √不适用
□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 股票上市交易所及板块 股票简称 股票代码 变更前股票简称
A股 上海证券交易所科创板 容知日新 688768 /
□适用 √不适用
董事会秘书 证券事务代表
姓名 孔凯 周少辉
联系地址 合肥市高新区生物医药园支路59号 合肥市高新区生物医药园支路59号
电话 0551-65332331 0551-65332331
传真 0551-65335196 0551-65335196
电子信箱 ronds_@ronds.com.cn ronds_@ronds.com.cn
公司是一家人工智能驱动的工业 AI 服务企业，致力于为客户提供全球领先的设备智能运维解
决方案和 AI 设备运维订阅制服务。主要产品和服务已广泛应用于电力、石化、煤炭、钢铁等多个
行业，持续向半导体、轨道交通、港口、化工等众多行业及新应用场景拓展。公司始终坚持以科
技创新引领产业创新，将 AI 先进技术与真实的行业应用相结合。经过多年发展，公司已完成核心
感知元器件、边缘智能、工业大数据、智能算法、PHMGPT 系列工业大模型及工业互联网平台的
全链条完整技术布局，形成“1+N+X”场景化智能运维解决方案产品服务体系。在"1+N+X"的产品
服务体系之上，打造全链路赋能体系，提供培训赋能、战略咨询等立体式服务，致力成为客户智
能运维的长期服务伙伴。
报告期内，公司全面深化 AI+设备智能运维应用，持续加大在智能运维领域产品的研发投入。
依托多年累积的工业行业经验与数据积累，公司已构建以“1+N+X”为核心的全栈式智能运维产品
体系，通过标准化平台、模块化技术与场景化方案的深度融合以及全面立体的服务体系，赋能制
造业智能化、高端化、绿色化、协同化升级。
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（1）设备智能运维平台
“1”即 1 个工业设备智能运维平台，作为公司面向工业智能运维领域的数字基座，提供 AI
算法框架、大数据处理、可视化引擎、边缘计算管理等通用智能化引擎和标准化技术融合总线，
依托近二十年工业设备运维数据积累，构建覆盖多行业、多类别的运维知识与数据资产库，能覆
盖电力、石化、煤炭、钢铁等行业各种工业设备智能运维场景应用。通过开放式技术架构与生态
化能力设计，平台具备智能感知、智能预警、智能诊断、智能体等功能应用，实现多源数据的统
一接入、协同调度与深度分析，为工业智能运维场景应用奠定坚实基础。
①数据资产
深耕工业近二十年沉淀的设备故障数据。平台深度整合电力、石化、煤炭、钢铁等复杂工业
场景的全量设备运行数据、故障案例库与专家经验图谱，形成跨行业、跨设备类型的标准化数据
治理体系。通过多源异构数据的统一标注、关联分析与知识沉淀，将分散的运维记录转化为可复
用、可演进的结构化数据资产，为智能决策提供高质量的数据基础，真正实现"数据驱动运维"的
价值闭环。
② 工业 AI 能力
AI 大模型驱动的智能引擎。依托 PHMGPT 工业 AI 大模型，构建起"感知-预警-诊断"的全链条
智能能力，具备工况感知、特征提取等多样化的边缘感知能力，自研多模态模型矩阵嵌套趋势分
析、波形分析、轴承分析等细分模型，能够精准识别潜在故障特征，实现设备故障精准预警与故
障诊断分析。同时凭借海量故障案例库与多模态知识推理，搭配诊断推理引擎、专家知识图谱等，
生成推理过程、诊断结果和建议等关键信息，完成复杂故障的快速定位与处置方案推荐。
③平台开放
生态化架构与场景敏捷适配。有效支持第三方算法、行业应用及硬件设备的快速接入与灵活
编排，实现多源数据的统一接入、协同调度与深度分析。平台能够适配电力、钢铁、石化等各行
业多样化工业设备场景，为工业智能运维的规模化应用奠定坚实技术底座。
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（2）智能感知产品体系
“N”即 N 种基于“视听触嗅味”五感能力的智能感知产品体系，通过标准接口无缝接入智
能运维平台，配置振动、油液、声纹、气体、视觉等监测传感器，形成开放且强大的技术底座，
为智能运维提供全域感知支撑。
① 视觉
视觉感知层涵盖智能巡检机器人与 AI 智眼摄像头，融合可见光成像与红外热成像技术，实现
设备故障精准识别；
② 听觉
听觉感知层集成超声传感器与高灵敏度麦克风阵列，实时捕捉异常声波信号；
③ 触觉
触觉感知层部署多类型振动传感器，覆盖振动加速度、冲击振动、工况参数及转速监测等维
度；
④ 嗅觉
嗅觉感知层配置高精度气体传感器，对环境中一氧化碳、甲烷等关键气体浓度进行动态监测；
⑤ 味觉
味觉感知层依托油液智能检测终端，精准分析油品金属磨粒含量、水分指标及粘度特性等核
心参数。
（3）解决方案体系
“X”即 X 种面向客户的全栈场景解决方案，作为公司深耕垂直行业的价值交付载体，推出覆
盖电力、石化、煤炭、钢铁、有色、港口等行业解决方案，深度融合设备数据积累和行业知识沉
淀，依托 PHMGPT 工业 AI 大模型，聚合图像、声音、视频等多模态数据，并与传统振温监测优势
协同，构建机械、电气、仪表、静态设备等多类型工业设备"数据采集→智能诊断→维护决策"智能
运维全流程。
① 皮带机 AI 智能监测系统
通过巡检机器人、线性串联、AI 摄像头、纵撕监测、无线振温的产品组合，实现对皮带机传
动部件、皮带本体、运行状态、沿线状态、安全合规五大维度的全方位、立体化智能监测；
② 智能机泵监测系统
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面向离心泵、风机、磁力泵，空压机，电机等设备，具备边缘故障特征计算、边缘加密采集、
AI 启停机识别、AI 时序异常检测等智能监测能力，实现对机泵类设备的智能感知、智能预警与智
能诊断分析；
③ 润滑油品质智能监测系统
采用油品和金属磨粒独立监测油路设计，内置油泵以及电磁阀实现对采集油路的启停、流量
控制、油路切换、静置消泡等采集策略，支持同时监测金属磨粒、密度、40℃运动黏度、介电常
数、温度、水活性、含水量、含水率等指标，可实时呈现油品状态。
④ 其他基于行业痛点和场景价值的各类型智能运维解决方案，如：轧机智能监测系统，低速
重载类设备智能监测系统、配电室 AI 智能监测无人巡检系统等。
（4）智能运维赋能体系
在"1+N+X"的产品体系之上，打造全链路赋能体系，提供“培训赋能、战略咨询、诊断服务”
的立体服务，致力成为客户智能运维的长期服务伙伴。以 AI+设备智能运维建设为核心，结合行业
级战略咨询输出全流程解决方案和智能化转型路径，依托 AI 深度诊断服务挖掘设备运维数据价
值，以标准化培训体系赋能实现客户运维能力升级，助力客户构建自主可控、内生进化的智能运
维核心能力，为客户创造可持续的数字化运营价值。
① 战略咨询
行业 Know-How 与智能运维生态融合，为客户提供行业级战略咨询，输出全流程解决方案和
智能化转型路径，依托覆盖全产业链的运维生态伙伴网络，整合设备制造商、传感器厂商、算法
服务商及行业专家资源，构建开放协同的运维知识体系。通过将垂直行业经验沉淀为可复用的方
法论，帮助客户打通从设备层到决策层的数据链路，制定清晰、有效的 AI+设备智能运维实施路
径。
② 培训赋能
标准化体系驱动能力升级。以培训赋能体系为支点，致力为客户提供 AI+设备智能运维长期服
务。通过企业高层、中层、基层分层分级的课程设计，系统性提升客户团队的数字化运维素养。
培训内容深度融合客户行业经验与真实诊断案例库，配备 Mobius 认证体系与最佳实践共享机制，
确保客户不仅"用上"智能运维，更能"用好"并持续迭代。
③ 诊断服务
系。通过 AI 驱动的智能预警和智能诊断体系与专家远程诊断中心协同运作，实现设备异常响应、
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故障趋势监测。全天候诊断服务，确保客户关键设备有效运行，将运维数据真正转化为可量化的
生产效益与资产保值能力。
公司采购的原材料主要包括电子元器件、计算机及网络设备、结构件以及辅材等。目前，该
等原材料市场供应较为充足，市场竞争较为充分，公司选择质量稳定、交付及时、成本有竞争力
且与公司合作关系良好的供应商进行采购。公司采购部门主要根据市场预测和订单情况进行采购，
对部分原材料进行战略备货。在确保原材料的质量和供货期的前提下，采购人员通过比较不同供
应商的产品质量、技术水平、交付能力、价格和售后服务等因素，择优选择最终的供应商。公司
建立了完善的采购管理制度，制定了严格、透明、规范的采购流程，对采购物料的各个环节进行
全面管理，确保原材料采购环节符合公司质量控制标准。公司根据供应商的规模、产品质量、技
公司实行以销定产和需求预测相结合的生产模式。生产部门根据公司销售订单和日常备货需
要，结合公司库存情况，制定生产计划和组织实施生产。公司产品生产包括自行生产和外协加工
两个部分，其中：传感单元制造、电路板测试、软件烧录、半成品部件生产、整机组装、高低温
循环老化测试、整机性能测试等技术要求高的核心环节，由公司自行生产完成；贴片及接插件焊
接、部分结构件表面处理和线束注塑等工艺简单、附加值较低的加工环节，由外协厂商加工完成。
在外协加工过程中，公司提供设计图纸，外协加工厂商按照公司要求进行生产加工。为了更好地
控制和保证外协厂商的生产过程质量，公司设置了专职的供应商质量管理工程师岗位，对外协厂
商生产加工进行巡检和评审。公司建立了外协厂商的引入、绩效考核、分类评级及淘汰等严格的
过程质量管控流程体系，以监控和保证外协生产过程中的产品质量。
“全面战略伙伴协同”与“产品全球化布局”转变，助力公司实现从产品供应商向生态型工业智
能服务化转型。
公司全面落实合作伙伴战略，建立"共同开发场景、联合创造价值"的战略伙伴合作机制，积
极拓展煤炭、钢铁、石化、电力、半导体、港口等行业伙伴，围绕各行业智能运维场景，建立客
户、战略伙伴技术合作与生态共赢。
公司积极推进全球化战略，依托本地化运营策略，优先深耕北美、东南亚等产业密集且数字
化需求旺盛的海外市场，推动公司产品服务标准与国际接轨，逐步提升国际市场品牌影响力。
公司以市场需求为导向开展自主研发，研发中心通过跟踪行业前沿技术发展趋势和目标市场
需求信息，基于公司发展规划提出研发计划，并经过内部立项评审通过后确定研发项目。在预研
方面，公司持续加大投入力度，成立了专门的预研小组，聚焦前瞻性技术探索与创新。预研小组
重点关注大模型、智能体等前沿领域，招聘高级别技术专家，深入开展技术可行性验证与原型开
发，为公司中长期技术路线提供战略支撑。产品开发方面，研发项目经理确定研发项目进度计划
表，组织研发人员实施研发，主要内容包括方案设计、软硬件开发、系统测试、小批量验证、Beta
版本试运行等。在技术研发管理方面，公司制定了体系化的内部规章制度，构建了完善的项目开
发管理体系，明确了研发过程中各阶段人员分工和职责权限。
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(1). 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
（1）行业的发展阶段
我国工业设备智能运维产业起步相对较晚，伴随工业自动化水平提升与数字技术迭代，目前
已在技术研发与场景落地层面实现快速突破，成为保障工业系统可靠性、安全性，支撑先进装备
制造与传统工业自动化升级的关键基础产业。我国工业设备运维历经人工经验运维阶段、仪器化
监测运维阶段、计算机辅助诊断阶段、网络化智能运维阶段四个发展阶段，持续向数字化、智能
化、协同化演进：
第一阶段：人工经验运维阶段（基于经验与简易诊断）：主要依靠诊断专家和专业技术人员，
通过观察现象、积累知识，凭借人工经验判断故障类型与隐患。
第二阶段：仪器化监测运维阶段（基于信号测量与预防维修）：利用先进的传感技术获取响
应信号表征机械装备的运行状态，从动力学、声学、摩擦学、热力学等多物理场获取响应信号，
通过信号处理方法提取故障微弱特征，开展切片式分析。
第三阶段：计算机辅助诊断阶段（基于信号处理与模型分析）：以观察现象、积累知识、设
计算法、提取特征、分析决策为主线，依托专家系统识别装备故障，利用计算机完成数据综合分
析与状态评价。
第四阶段：网络化智能运维阶段（大数据与人工智能驱动）：转向以机理为基础、数据为中
心、计算为手段、智能数据解析与决策为需求的新学术思维，由针对关键零部件的单层次监测诊
断转向针对复杂系统的多层次监测诊断，实现多物理源数据融合、自动特征提取、智能预警与剩
余寿命预测，是智能制造的关键组成。
（2）行业的基本特点
① 政策推动指引产业升级
当前，国家已密集出台一系列以 “工业互联网”、“AI+”为核心的政策文件，如《机械工业
数字化转型实施方案》《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》《场景化、图谱化
推进重点行业数字化转型的参考指引（2025 版）》等文件大力推动工业产业结构向数智化、绿色
化、协同化、高端化方向转型升级，核心聚焦在工业大模型研发落地、高价值应用场景拓展和智
能算力供给提升等关键环节，以加快人工智能技术与工业设备运维场景深度融合；同时，工业设
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备自动化升级、制造业数字化转型等相关政策陆续落地，明确要求强化工业 AI 技术研发与场景应
用，推动设备运维向数字化、智能化转型，提升设备运行稳定性，助力工业企业实现“提质、增
效、绿色、节能”的发展目标。政策端持续发力为行业发展指明了方向，也为行业规模化拓展、
体系化升级提供了良好环境。
② 技术创新驱动行业变革
以工业 AI、工业大模型、工业 Agents 为代表的前沿科技的快速迭代，正重新定义工业设备运
维的技术范式与服务模式，推动行业从“经验驱动”转向“数据智能双轮驱动”加速跃迁。一方
面，AI 与大小模型融合成为核心引擎，通用大模型提供全域认知能力，场景专用小模型实现精准
适配与高效推理，二者协同融合，赋能故障诊断、寿命预测与健康管理全链路智能化升级；另一
方面，海量多源工业数据的融合应用打破数据孤岛，通过设备运行、工艺参数等数据的汇聚与挖
掘，持续沉淀并转化为行业场景解决方案，形成技术迭代与场景落地的正向循环，为智能运维方
案的精准化、高效化与规模化落地提供核心技术支撑。
③ 需求增强加速市场发展
现阶段，工业设备智能运维模式的市场认可度与接受度持续提升，而行业服务整体呈现应用
成熟度不均、市场渗透率偏低的核心特征，行业仍处于快速发展的初期阶段。在制造业数字化转
型的大背景下，工业企业数智化改造加速推进，智能运维已成为该转型趋势的核心环节之一。随
着智能运维相关技术成熟度提升、服务模式不断迭代、应用场景持续拓宽，叠加数智化转型的长
期趋势支撑，市场需求持续增强，行业未来发展前景广阔、动能充沛。
（3）主要技术门槛
工业设备智能运维基于工业 AI、物联网与大数据等先进技术应用，属于多学科交叉融合的技
术密集型领域。工业设备智能运维领域企业不仅要集技术沉淀、规模化研发、软硬件产品、故障
数据资产、专业场景解决方案及专家服务网络于一体，更要以运维平台、海量数据融合、大小模
型协同、工业智能体为核心底座，深挖行业 Know-How，转化为场景化解决方案，依托全链条服务
能力，推动工业企业高质量发展。
① 工业 AI 技术自研
工业设备智能运维的技术壁垒，首先体现在 AI 算法、工业数据集、大模型与智能体等核心
技术的研发能力上。工业场景涉及多个行业且多元复杂，各行业均有独特的工艺特点与技术挑战。
因此，企业不仅需突破 AI 核心技术瓶颈，更要实现技术与工业数据集、智能场景应用的深度融
合，方能为工业运维模式转型升级提供坚实支撑。工业 AI 技术自主研发既是智能运维落地的重要
基础，也是智能运维发展的关键基座。
② 海量数据积累迭代
海量工业数据是工业设备智能运维的关键支撑。作为核心生产要素与竞争力载体，工业数据
多元获取、融合处理、积累迭代与实践应用是工业设备智能运维领域的重要壁垒。一方面，涉及
跨生产环节、制造基地、工业行业，需要构建可靠安全高效的工业互联网体系来支撑数据的获取
与融合。另一方面，工业数据通常因设备运行、工况、环境等多样性与复杂性因素，不仅要具备
从海量冗余数据中提炼出关键运维信息的能力，更要在场景中实践应用与长期积累，这对企业的
高效运营与建设规划都提出了极高的要求。
③ 深耕业务细分场景
工业设备智能运维应用场景多元复杂，各行业对智能运维解决方案的需求差异显著。因此，
深度扎根细分行业，精准把握核心设备制造原理、运行特性及全生命周期影响要素，具备深厚的
行业知识、专业的专家团队与丰富的落地经验，是开发适配现场需求、契合行业痛点的解决方案
的必要前提。企业需在掌握先进技术与海量数据的基础上，深度理解一线流程与业务需求，持续
沉淀细分场景 Know-How，打造面向细分场景的专用小模型，并强化大小模型的协同，以此构建既
契合革新趋势、又满足实际需求的行业级场景解决方案。
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④ 全链条服务支撑
工业设备智能运维应用涉及平台、数据、AI、服务、赋能等，投入巨大且各环节紧密关联。企
业需具备全流程落地实施与持续赋能客户转型发展的综合服务能力，既要保障方案稳定可靠、可
落地、可执行，也要在遵循行业标准、符合实际需求的基础上，提供从项目落地到长期运维赋能
的一体化服务支撑。
(2). 公司所处的行业地位分析及其变化情况
公司是国内较早布局、并长期专注工业设备智能运维领域的领军企业，伴随行业从信息化、
数字化迈向人工智能深度融合的积极转型阶段，始终保持技术研发与场景应用的领先地位，深耕
电力、石化、煤炭、钢铁等多个行业，并持续向半导体
、轨道交通、港口、化工等行业拓展，在此过程中积淀了丰富的行业服务经验，并持续引领
行业技术与应用发展。
截至本报告披露日，公司实时接入数据中心远程监测的重要设备超 20 万台，智能推送设备体
检报告超 375 万份，累计闭环各行业工业设备故障案例超 4 万例，拥有 300 余项核心专利及软件
著作权，参编国家标准 4 项，获批 2 家国家级实训基地；同时积极推进全球化布局，业务已覆盖
全球 35 个国家和地区，市场竞争力持续增强。
工业设备智能运维行业准入门槛高、对技术沉淀与经验积累要求严苛。公司凭借研发、产品、
市场与品牌等多维优势，已在行业内确立了领先地位，先后荣获国家级专精特新 “小巨人” 企
业、工信部智能制造试点示范、服务型制造示范、工业互联网试点示范、制造业与互联网融合发
展试点示范、大数据产业发展试点示范、安徽省专精特新冠军企业和企业技术中心等多项权威认
定。
(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）产品性能与功能持续升级，复杂场景适配能力不断增强
随着传感技术、采集技术、传输技术与诊断技术的不断发展，客户对监测结果准确性的要求
持续提升，对采集设备的精度、可靠性和环境适应性提出了更高要求。同时，应用场景不断丰富，
状态监测正从室内、厂房等单一环境逐步拓展至水下、高粉尘、矿井、强电磁等复杂工业现场，
对产品的功能多样化、模块化和场景适配能力提出了更高要求。具备模块化架构与多参数集成能
力的状态监测产品，能够快速适配不同行业、不同设备与不同工况，已成为行业产品竞争的重要
方向。
（2）边缘智能与工况驱动采集成为技术演进关键方向
随着监测设备性能的持续提升，数据采集密度不断加大，接入设备数量持续增长，工业现场
数据量呈指数级上升，对云端传输、计算与存储带来较大压力。在此背景下，边缘智能成为必然
选择：前端设备通过嵌入高性能计算单元与工业机理算法，在采集端即完成数据清洗、异常判断
与工况识别，仅将异常数据与必要信息上传，有效降低云端压力。同时，边缘侧可实现工况精准
感知，自动识别误信号、启停机状态与转速平稳工况，支撑"常态低频指标+异常高频波形"的自适
应采集策略，从"盲目扫射"向"精准点射"转变，提升有效数据获取能力与故障特征保留时效。
（3）智能运维平台体系化程度持续深化
随着企业设备运维智能化要求的不断提高，设备智能运维的数字化程度持续深化。以设备云
诊断平台为数据基础，将多类型设备的数据计算与处理引擎，以及设备维保、检修、备件等运维
应用工具部署于云平台上，结合统一的数据标准与使用规范，构建完整的设备智能运维平台体系，
已成为行业平台演进的主流方向。该体系化路径有助于支撑多行业、多类型、大规模工业设备的
智能运维需求，提升运维效率并降低综合成本。
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（4）"工业五感"多模态融合成为行业升级的重要路径
突破传统单点监测局限性，深度整合振动、图像、声纹、温度、工艺量等多源异构数据，依
托深厚的工业数据积累与 AI 多模态融合分析技术，已成为行业从"单一维度"向"全感知"跨越的重
要路径。通过构建振动、工艺、视听等多模态数据的同步采集通道，并依托"机理+AI"融合分析框
架，实现设备健康的全面感知与复杂故障的精准识别，已成为行业智能化升级的核心方向之一。
以智慧皮带场景为例，通过整合振动、图像、声音等多种感知手段，可实现皮带纵撕、跑偏、托
辊故障及物料系统异常等多类故障的智能识别，可实现皮带机运输 80% 以上综合巡检覆盖率。
（5）故障诊断智能体化趋势加速
随着大模型与智能体技术的快速发展，工业设备故障诊断正从传统的规则匹配、单一模型预
测，向具备自主规划、自主工具调用、多模态融合与透明化推理能力的故障诊断智能体方向加速
演进。以"特征解码（感知）—逻辑推理（认知）—决策输出（决策）"为核心架构的故障诊断智能
体，能够模拟专家诊断思维，深度融合振动、图像、声音、温度等多模态数据，成为工业设备智
能运维的重要发展方向。
与此同时，AIGC（生成式人工智能）技术在工业视觉场景中实现应用突破。针对工业故障视
觉场景中样本稀缺、难以获取的"冷启动"困境，通过生成式 AI 合成高保真度故障样本数据，有效
加速模型精准迭代与快速上线，破解了工业 AI 落地中"数据瓶颈"的行业共性难题。公司率先推出
通用设备 PHMGPT 故障诊断智能体系列产品，构建了从"大模型问答"到"智能体自主诊断"的技术
跃迁，引领行业发展趋势。
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单位：元 币种：人民币
本年比上年
增减(%)
总资产 1,449,602,048.56 1,255,989,601.15 15.42 1,065,238,582.88
归属于上市公司股东的净资产 1,103,991,393.08 1,049,557,522.15 5.19 801,507,030.30
营业收入 645,598,022.46 583,731,193.48 10.60 498,037,887.59
利润总额 73,312,489.30 109,376,611.63 -32.97 51,947,473.64
归属于上市公司股东的净利润 84,250,661.70 107,522,571.94 -21.64 62,697,779.59
归属于上市公司股东的扣除非经常性
损益的净利润
经营活动产生的现金流量净额 84,921,500.64 71,620,096.96 18.57 -73,977,073.82
加权平均净资产收益率（%） 7.85 12.51 减少4.66个百分点 8.02
基本每股收益（元／股） 0.96 1.31 -26.72 0.77
稀释每股收益（元／股） 0.96 1.30 -26.15 0.76
研发投入占营业收入的比例（%） 21.20 18.36 增加2.84个百分点 21.91
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 83,574,024.40 172,757,943.99 133,912,424.15 255,353,629.92
归属于上市公司股东的净利润 -6,391,796.49 20,627,334.40 12,659,625.65 57,355,498.14
归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润 -6,717,705.58 19,954,946.74 11,958,526.18 56,719,930.86
经营活动产生的现金流量净额 7,351,791.55 33,471,151.55 536,165.58 43,562,391.96
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季度数据与已披露定期报告数据差异说明
□适用 √不适用
单位: 股
截至报告期末普通股股东总数(户) 5,697
年度报告披露日前上一月末的普通股股东总数(户) 6,153
截至报告期末表决权恢复的优先股股东总数（户） 0
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） 0
截至报告期末持有特别表决权股份的股东总数（户） 0
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） 0
前十名股东持股情况（不含通过转融通出借股份）
持有有限售 质押、标记或冻结情况
股东名称 股东
报告期内增减 期末持股数量 比例(%) 条件股份数 股份
（全称） 数量 性质
量 状态
聂卫华 -1,231,841 15,415,143 17.52 725,164 无 境内自然人
盐城科知博企业管理合伙企业
-1,407,818 8,037,727 9.13 0 无 其他
（有限合伙）
贾维银 0 7,442,141 8.46 0 无 境内自然人
基本养老保险基金二一零一组合 88,174 3,340,404 3.80 0 无 其他
六安拾岳禾安二期创业投资合伙
-136,494 2,523,762 2.87 0 无 其他
企业（有限合伙）
刘良恒 254,247 2,166,133 2.46 0 无 境内自然人
方新龙 -112,695 2,104,037 2.39 0 质押 2,070,000 境内自然人
瑞众人寿保险有限责任公司－自
有资金
安徽容知日新科技股份有限公司2025 年年度报告摘要
博时基金管理有限公司－社保基
金划转三零零一组合
中国工商银行股份有限公司－交
银施罗德趋势优先混合型证券投 1,320,271 1,320,271 1.50 0 无 其他
资基金
聂卫华与贾维银为一致行动人，聂卫华为盐城科知博的普通合伙人、执行事
上述股东关联关系或一致行动的说明 务合伙人及实际控制人，贾维银为盐城科知博的有限合伙人，构成关联关
系。
表决权恢复的优先股股东及持股数量的说明 无
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
安徽容知日新科技股份有限公司2025 年年度报告摘要
√适用 □不适用
□适用 √不适用
□适用 √不适用
安徽容知日新科技股份有限公司2025 年年度报告摘要
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。
公司 2025 年度实现营业收入 64,559.80 万元，同比增长 10.60%；实现归属于母公司所有者
的净利润 8,425.07 万元，同比下降 21.64%；实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净
利润 8,191.57 万元，同比下降 21.69%。
止上市情形的原因。
□适用 √不适用
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