北京博睿宏远数据科技股份有限公司2025 年年度报告摘要
公司代码：688229 公司简称：博睿数据
北京博睿宏远数据科技股份有限公司
北京博睿宏远数据科技股份有限公司2025 年年度报告摘要
第一节 重要提示
划，投资者应当到 http://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”。
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2025年度拟不进行利润分配，也不进行资本公积金转增股本。
母公司存在未弥补亏损
√适用 □不适用
截止2025年12月31日，母公司未分配利润为-34,967.13万元，未弥补亏损金额为-34,967.13万元。
□适用 √不适用
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 博睿数据 688229 无
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□适用 √不适用
董事会秘书 证券事务代表
姓名 孟曦东 崔春
联系地址 北京市东城区东中街46号4层 北京市东城区东中街46号4层
电话 010-65519466 010-65519466
传真 010-65518328 010-65518328
电子信箱 IR@bonree.com IR@bonree.com
公司主营业务属于 IT 运维管理监控领域的重要分支行业——应用性能管理及可观测性行业。
博睿数据始终秉承“以数据赋能 IT 运维”的理念，致力于为企业级客户提供优质的应用性能管理
及可观测性产品和服务。
应用性能管理（Application Performance Management，简称 APM）是指通过系统化的方法体
系与专业工具组合，对应用程序的运行效能实施全生命周期管理及实时监测。其核心目标在于保
障企业业务系统的高效稳定运行，通过持续优化应用可靠性与服务质量，确保终端用户获得优质
的服务体验，同时有效优化 IT 运维综合成本。可观测性（Observability）作为支撑复杂 IT 系统运
维的技术体系，基于全链路调用追踪数据、运行指标、日志记录及事件信息的采集分析，构建多
维度的系统状态感知能力。该技术使企业能够实时洞察数字化系统的整体运行状态、性能表现及
用户体验，精准识别潜在异常风险并快速定位故障根源，为数字化服务优化提供数据驱动的决策
支持。
公司核心产品 Bonree ONE 可以为企业提供一体化智能可观测性解决方案，通过对丰富多样
的软硬件 IT 资产运行所产生的各类数据构建模型、分析处理，叠加开箱即用的 AI 算法能力，为
用户在运维工作中提供更直观、更准确的见解，提升运维效率、减少故障带来的经济损失，最终
确保客户数字化业务的有效开展。
截至目前，公司主要产品介绍如下表所示：
监
第
产品名 测
第一级 二 功能介绍 解决客户需求
称 技
级
术
一 Bonree ONE 平台致力于完成“一个平台， 助力企业级客户
体 满足所有监控需求”的价值目标，覆盖用 在生产系统运行
化 户、网络、服务、进程、代码、容器、主 保障过程中的事
应用性能 被
智 Bonree 机、数据中心的全方位监控，透视数字化 前防御、 事中 1 分
监测产品 动
能 ONE 业务从客户端的用户旅程到服务端的调用 钟发现、5 分钟定
（APM） 式
可 链的处理过程的每一个技术细节。 位和 10 分钟恢复
观 包 括 了 原 有 Server 、 SDK 、 Browser 、 目标的达成、事
测 Dataview、SmartAlert 产品所有能力。 后分析溯源及变
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平 更升级。
台
无需嵌码、开箱即用的数字体验模拟用户
模 监控（Synthetic Monitor）产品 Net，基
助力企业级客户
拟 于广布全球的监控网络，为企业提供网页
从广域网模拟用
用 浏览、业务操作、音视频播放、直播推流、
主 户视角发现用户
户 文件传输、API 调用、网络质量探测、互联
Net 动 体验的异常情
监 网短信服务、CDN 质量评估、网络劫持分析
式 况，以便快速定
测 等多种终端用户使用场景下的应用性能体
位问题原因和及
产 验监控，帮助企业主动掌握应用服务水平、
时修复。
数字体验 品 立体评估竞品差距、精准定位性能瓶颈、
监测产品 快速验证新版功能。
（DEM） Bonree APP 是一款主动式 Android/iOS 数
模
字体验性能监测产品，可以进行安全可靠 助力企业级客户
拟
的黑盒测试，移动网络覆盖全国移动、联 从手机终端模拟
用
主 通、电信、WIFI 监测环境，上千部真实手 用户视角发现
户
APP 动 机的监测节点，实现从 APP 上线前、上线 App 的 用 户 体 验
监
式 后、版本迭代、更新等立体一站式服务， 异常情况，以便
测
先于最终用户发现问题，并给予及时处理， 快速定位问题原
产
确保最终用户的体验效果，为企业提供更 因和及时修复。
品
有价值的问题分析数据。
助力企业级客户
从网络性能视角
网络性能 发现不同服务、
监测产品 - Reesii - 监控中端网络层的性能质量 主机间的网络异
（NPM） 常情况，以便快
速定位问题原因
和及时修复。
核心产品 Bonree ONE 发展路径介绍：
的数据高动态性和高维护门槛以及稳态、敏态两种 IT 架构所导致的数据割裂，国际同业在应对此
类挑战时已经有了成功案例，而国内尚缺少可以应对该挑战的产品和供应商，经过周密调研和审
慎研判后，推出“All in ONE”战略。从 2022 年到 2025 年，产品的发展迭代经历了如下几个阶
段。
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等整合到一个产品中，从前端的用户体验到后端的应用性能实现端到端全链路打通，帮助用户从
全链路视角上快速定位问题的原因。
Bonree ONE 并投入商用。此外，通过发力 ETL、数据集成、AI 三方面能力，积极探索多源异构数
据场景下的根因定位最佳实践。
将可观测平台的分析能力进一步提升，将运维领域由碎片化工具带来的无序数据变成了有序数据，
数据之间的关联更加紧密，进一步提升了运维效率。
融合治理难题，同时将应用场景实现与 Ai 引擎、数据治理引擎等关键能力解耦，为运维数据中台
的建立打下了坚实基础。
（1）一体化智能可观测平台 Bonree ONE 产品推出 2025 秋季正式版
维观测、架构突破升级三大维度展开，具体情况如下：
①AI 深度融合
通过 AI 构建多维度智能模块协同框架，实现与可观测性的深度融合，将观测数据转化为自主
运维决策能力与精准的根因定位能力。以小睿助理作为统一交互入口，结合 AIGC 与 RAG 知识库，
提供智能问答、智能环境感知、导航引导、AI 帮写、自主决策型根因分析功能，使可观测能力更
易于触达和应用。
智能问答功能：无需翻阅使用手册，即问即答，获取可观测平台的准确、详细操作指引，1,035
篇公共文档+21,954 篇私域文档，实时推理，实现如真人专家协同般的故障排查体验；
智能环境感知功能：实时感知当前页面所在位置，提供功能说明和详细解释；
智能导航功能：支持用户输入操作意图描述，小睿助理可通过意图解析精准定位对应功能的
操作路径，一键跳转，实现需求与操作入口的直接衔接；
AI 帮写功能：AI 帮写赋能数据探索、仪表盘、告警配置等环节，可快速生成 PromQL，交互
中支持一键回填；
自主决策型根因分析功能：当异常触发时，通过大模型理解可观测数据，结合 Agent、大语言
模型（LLM）与知识库，并依托 MCP 客户端等协同运作，能够实现自主决策型根因分析并输出排
查指导建议，推动 AI 与可观测技术深度结合。
②全面多维观测
全面多维观测能力以业务形态为核心，组织并串联所有 IT 运维数据，实现由大到小、由粗到
细的分层分类呈现。既可一览业务整体健康状况，又能逐层下钻、精准定位问题根因，从而快速
启动应急恢复，保障生产系统的业务连续性。
链路编排功能：支持用户围绕核心业务，灵活定制关键路径视图，从而摆脱孤立指标的局限，
实现对系统架构与运行状态的全局掌控。任何异常均可通过关联指标与告警被即时感知，同时，
页面布局与图表支持完全自定义，使用户能够根据实际需求自主配置，实现更精准、高效的数据
分析；
宏观概览功能：将复杂的分布式系统映射为清晰可视的核心业务链路，清晰掌握全局架构与
关键流程，轻松掌握系统整体健康状态；
焦点详情功能：每个节点均支持逐层下钻，直观展示上下游架构依赖关系，整合日志、调用
链、告警等多维信息，层层下钻溯源，迅速定位和解决问题，显著缩短故障排查时间，提升运维
效能。
③架构突破升级
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核心 ETL 引擎 Ingester 经过重构，资源消耗降低 65%，并实现毫秒级数据接入，为高效查询
奠定坚实基础；QueryService 能力显著增强，对 PromQL 的兼容度大幅提升，极大提升了查询的
便捷性与强大能力；在此之上，AI Service 全面融入大模型技术，共同驱动监控与分析系统向智
能化、洞察化迈进。
Ⅰ ETL 架构全面升级，新一代 ETL 引擎以流批一体为核心，围绕处理能力、资源调度、算法
支持、性能与稳定性五个维度实现增强。
处理能力方面，新增滚动、滑动、会话及全局窗口支持，并提供“精准一次”处理语义保障；
资源调度方面，支持任务级与算子级并行度灵活配置；
算法引擎方面，内置 200+算子并支持 UDF，适配复杂计算场景；
性能提升方面，资源利用率提升 65%，实时流数据处理延迟降至毫秒级，计算资源需求降至
原方案的 1/3；
稳定性方面，构建 50+监控指标与智能预警体系，引入自适应流量控制与熔断保护机制。
Ⅱ 存储体系升级，统一读写能力强化，QueryService 对 PromQL 兼容度提升至 99.44%，增强
多协议交互稳定性；通过动态索引、并行副本加速及列存储压缩等技术，实现查询性能提升 3 倍，
存储占用降低 50%；且借助分级存储与无锁并发机制，数据延迟从分钟级优化至秒级，整体入库
与查询效率提升 30%。
Ⅲ 以大模型为核心的智能能力重构
上层构建四大智能模块，基于多路召回与知识大脑的智能问答、下一代根因分析引擎、自然
语言驱动的智能检索，以及多源数据聚合的智能总结，底层通过 OneFlow 可编排平台与 MCP 服务
平台，实现能力灵活调度与闭环服务支撑，推进 AI 技术从生成到落地的全面覆盖。
（2）全面拥抱国产化，支持信创生态。
公司已完成核心产品线的信创生态适配体系构建，实现在主流国产 CPU（鲲鹏、飞腾、海光、
兆芯、龙芯）、国产操作系统（麒麟、统信等）、国产中间件(东方通、华宇、金蝶天燕等)以及
数据库（达梦、人大金仓等）等信创环境的兼容技术开发，完成相关部署和稳定运行测试，进一
步拓展了公司产品的适用环境。其智能探针能够监控国产化操作系统、服务器、中间件的性能，
并对部署在相关软硬件上的应用进行性能监控，保障业务系统的连续性及稳定性。
公司以直销模式为主，海外主要采用经销商模式。专注于为企业级客户提供优质的应用性能管
理及可观测性产品和服务，下游客户涵盖金融业、互联网、制造业、能源业等多种行业，重点服
务行业头部大客户，客户粘性较强，合作关系稳固。
公司主要采用参与各种行业活动、客户间介绍、电话沟通、现场拜访、参与招投标等方式拓展
客户，根据客户需求制定方案、提供技术咨询、提供测试等形式与客户进一步接洽，若客户存在
采购意向，双方则进入商务谈判阶段，根据谈判情况确定最终报价并签署合同。
在经营过程中，公司的采购主要包括网络资源采购、软硬件采购、会员监测服务采购等。公司
采购主要由采购部负责，其中会员的招募与管理主要由交付中心——会员部负责。
公司制定了《采购管理制度》，建立了专门的采购管理系统，当公司发生采购需求时，由需求
部门具体人员在采购系统中发起采购申请，经过部门负责人、公司分管负责人、采购部门负责人
审批后交由采购部具体人员安排采购，确保所需物资优质、高效供应，并不断降低采购成本和管
理成本。
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目前，公司主要服务企业级客户。公司为客户提供持续的技术咨询服务和故障处理服务，及时
发现并迅速解决客户在使用中遇到的技术问题，同时还为大客户配备专门的售后技术工程师，为
客户开展产品使用培训，指导客户使用公司的产品，协助客户解读性能数据、定位性能问题、并
提出优化建议等。此外，根据客户要求，公司技术人员还会上门提供专业的技术指导并撰写服务
报告。
公司设立研发部门，组建了专门的研发队伍、测试队伍，还设置了专门的代码管理、质量控制、
资源调度、安全管理等岗位，确保产品研发的质量和效率。公司产品研发遵循标准的软件开发流
程并通过 CMMI5 认证，自主研发流程主要为：需求分析、开发立项、设计及研发、测试、验收、
培训等环节，完善、严谨的研发管理体系可保障公司产品在精准符合客户需求的前提下，有效地
缩短开发周期。
(1). 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
公司始终秉承“以数据赋能 IT 运维”的理念，坚持“客户第一、正直守信、追求卓越、开放创新、
勇于担当、协作共赢”的品牌价值观，致力于为企业级客户提供优质的应用性能管理及可观测性产
品和服务。通过助力客户构建稳定、高效、智能的新型 IT 运维监控体系，提升 IT 运维效率、降低
总体运营成本，驱动业务创新增长，赋能企业数字化转型高质量发展。根据中国证监会发布的《上
市公司行业分类指引（2012 年修订）》，公司属于软件和信息技术服务业（分类代码：I65）。依
据《国民经济行业分类和代码表（按第 1 号修改单修订）》（GB/T 4754-2017），公司所处行业为
“信息传输、软件和信息技术服务业”门类下的“软件和信息技术服务业”。
（1）行业发展阶段
①全球应用性能管理及可观测性（APMO）市场
北美应用性能管理及可观测性市场起步较早，已形成完整的市场竞争格局。海外市场许多企
业和组织积极采用 APMO 解决方案来监控和管理其应用程序性能，APMO 产品逐渐从传统监控工
具演变为业务生产过程中的生产力工具。可观测性能力以数据为中心，通过人工智能技术赋予监
控工具强大的数据洞察力，使监控工具能够快速识别并预测故障，从而在对用户影响最小的前提
下解决相关问题。同时，可观测性能力支持集成原始监测数据，助力运维人员更好地理解和探索
数据，有效解决传统监控工具分散导致的数据孤岛问题。根据 Gartner 预测，到 2028 年，可观测
性产品市场估计将达到 142 亿美元，按固定汇率计算，2021 年至 2028 年复合年增长率（CAGR）
为 11.1%1。随着数据量及关系复杂度的持续上升，运维管理面临巨大挑战，企业对应用性能管理
及可观测性能力的需求正高速增长。
IDC 最新数据显示，2023 年全球数字化转型投资规模超过 2.1 万亿美元，2028 年预计达到 4.4
万亿美元，2023-2028 年五年复合增长率(CAGR)为 15.4%。随着全球数字化转型市场蓬勃发展，云
计算、人工智能、大数据、5G 等技术的应用范围不断扩大，全球企业的数字化转型已进入持续发
展阶段，这也促使企业不断加大在数字化转型的投入2。
从供给侧看，海外已存在众多优秀的商业化技术供应商，提供多元的应用性能管理及可观测
性解决方案，包括基于云端的、移动端的、微服务架构等，如 Dynatrace、Datadog、Splunk、Honeycomb
等。同时，也涌现出一批开源项目，如 Prometheus、OpenTelemetry 等。这些技术和工具持续创
新演进，以适应不同场景下的监控及可观测性需求。
②中国的应用性能管理及可观测性（APMO）市场
Gartner《可观测性平台魔力象限》报告 2025。
IDC《全球数字化转型支出指南》2024 年 11 月 6 日。
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中国 APMO 市场处于初期阶段，行业渗透率相对较低，但市场认知和客户需求在 2025 年下
半年已明显释放。2024 年 11 月，IDC 首次将原应用性能管理（APM）市场革新升级为应用性能管
理及可观测性（APMO）市场，此举预示在数字化转型进程加速的背景下，国内企业对应用性能管
理及可观测性的需求持续上升，中国 APMO 市场展现出巨大的增长潜力。
到 2025 年底，数字中国建设取得重要进展，数字领域新质生产力不断壮大，数字经济发
展质量和效益大幅提升，数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重超过 10%，数据要素
市场建设稳步推进，算力规模超过 300EFLOPS，政务数字化智能化水平明显提升，数字文化建
设跃上新台阶，数字社会精准化、普惠化、便捷化取得显著成效，数字生态文明建设取得积
极进展，数字安全保障能力全面提升，数字治理体系更加完善3。
“十五五”规划（2026-2030 年）指出，将深入推进数字中国建设，提升数智化发展水平，把握
数字化、网络化、智能化发展大势，加快数智技术创新，深化拓展“人工智能+”。数字中国建设将
进入“深化应用、规范发展、普惠共享”新阶段，IT 系统可观测性将从“辅助工具”升级为“数字化基
石能力”。聚焦“融合（运维/安全/业务）、智能（AI 驱动）、国产化”三大趋势，打造覆盖全域数
据、实时响应、价值导向的可观测体系。
从技术栈演变路径看，北美市场已完成从基础监控、日志分析、APM、应用安全到全面可观
测的能力累积，而中国仍处于快速发展阶段，正逐步对标北美技术演进轨迹。在部署模式上，北
美业务应用更倾向于部署在主流云平台上，国内则伴随着云计算技术与云生态环境的持续成熟，
推动企业加速业务上云进程，推动了技术栈的升级和发展。中国作为全球最大的信息技术市场之
一，未来随着中国数字经济的稳定发展，叠加 5G、云计算、物联网等技术的规模化落地，中国应
用性能管理及可观测性的需求将逐步得到释放。
（2）行业基本特点
随着中国企业推动数字化转型，应用性能监控及可观测性需求日益增长。高效、稳定、智能
的 IT 系统智能可观测方案可以更好地服务于互联网、金融机构、制造业、甚至初创企业。
①文化层面：伴随敏捷开发、DevOps（开发运维一体化）、BizDevOps（业务开发运维协同）
及 DevSecOps（安全开发运维融合）等理念的涌现和转变，结合持续集成、持续部署等工具流和工
具的整合，软件迭代效率得到显著提升。在此背景下，通过系统化梳理模块间依赖关系、建立全
链路代码追踪机制，提升开发团队对系统运行状态的实时监测能力，已成为保障复杂系统稳定性
的核心因素。
②业务层面：在数字化转型加速的背景下，客户体验已成为企业核心竞争力的关键构成要素。
企业已经认识到，传统监控体系难以适配云原生、微服务架构等技术演进趋势，推动应用性能管
理及可观测性解决方案逐渐纳入技术选型评估范围。政策方面，《关于促进数据产业高质量发展
的指导意见》明确提出，到 2029 年数据产业规模年均复合增长率超过 15%，数据产业结构明显优
化，数据技术创新能力跻身世界先进行列，数据产品和服务供给能力大幅提升，将催生一批数智
应用新产品新服务新业态4。
在政策驱动下，数据资产运营体系的建设将推动企业升级数据治理工具链，而应用性能管理
及可观测性工具作为保障数据应用高效运行的重要手段，市场需求有望加速释放。
③技术驱动：2025 年被广泛视为智能体产业化元年，智能体从实验室走向市场，开始重构数
字生产力。中国工程院邬贺铨院士提出三阶段演进路径：单智能体→多智能体协同→智联网，最
终实现开放协作。随着 MAS 的普及，IT 领导者应重新审视工作流程，多智能体系统中智能体之间
的通信为可观测性创造了新的机会，使复杂工作流的故障排除和更新变得更加容易。
④本土化需求：受中西方文化背景与使用习惯差异影响，本土化的应用性能监控及可观测性
解决方案正加速成为市场主流。此类方案深度适配国内企业云架构部署特征及业务连续性管理要
《数字中国建设 2025 年行动方案》。
《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》 ，2024 年 12 月 30 日。
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求，在信创产业政策持续深化背景下，政务、金融、能源等关键基础设施领域对核心业务系统的
稳定性保障与性能优化已成为关键运维指标，直接驱动具备自主知识产权的应用性能监控及可观
测产品国产化替代进程提速。伴随数字化转型及 5G、算力等 IT 基础设施建设加速，叠加信息安全
和数据合规等对信息安全体系的强制性合规要求，国内 APMO 厂商凭借对本土数据主权规范与行
业监管政策的精准适配能力，市场渗透率有望持续提升。
⑤目标客户行业技术栈差异：金融、电商、游戏等垂直领域的技术生态体系差异显著，例如
金融行业的高并发分布式交易系统、电商平台的弹性微服务架构、游戏产业的实时渲染引擎等技
术特征分化明显。此类跨行业技术组件的兼容性要求，对应用性能管理及可观测性厂商的技术积
累和行业沉淀提出了较高要求，需能够适配不同行业的各类技术栈，以更高效支撑各行业数字化
转型中的业务连续性保障。
（3）主要技术门槛
公司产品的核心价值是自动发现客户 IT 业务系统复杂的内部结构，并进行实时数字建模，从
而对其运行状态进行管理、观测和排障，以保障客户自身业务的连续性。该类产品的技术门槛主
要体现在以下几个方面：
①具备“全栈、双模”的数据采集能力
作为数据平台类产品，其核心能力建设需聚焦于构建开放型数据治理体系。在数据采集维度，
除标配的标准化数据采集探针外，重点需实现异构数据源的标准化接入能力，具体表现为：通过
单一探针组件即可完成基础设施层（IaaS）、网络传输层、基础平台层（PaaS）、应用服务层（SaaS）
至业务层的全栈数据关联采集；同时依托多源异构数据处理引擎，低成本建立与数百种第三方产
品或工具的无缝集成。因此，开发商需同步具备探针级数据抓取技术的深度研发能力及分布式计
算引擎研发能力。
②具备“开放、融合”的全域可观测数据模型构建能力
该产品需应对多源性异构数据融合的核心挑战，其数据具有以下三种特征：其一，数据源端
呈现跨平台集成复杂性，涵盖自研探针数据流、第三方系统 API 接口数据、客户各类自定义数据
的多源异构融合。其二，数据结构多样性，涵盖结构化的指标、元数据，半结构化的事件、调用
链和日志数据，以及堆栈、会话回放视频等非结构化数据。其三，数据量级极大，日处理数据量
一般达到 PB 级别。因此要求开发商须对海量的可观测信号数据和元数据进行统一化处理和规范
化建模的能力，构建以 IT 实体为中心的全域可观测数据模型，具体包括基础设施层（IaaS）、网
络传输层、基础平台层（PaaS）、应用服务层（SaaS）至业务层。这是对 IT 系统进行全面可观测
的基础，因此开发商需对可观测性有极为深入的理解，并拥有较强的海量可观测数据处理、治理
和建模能力。
③具备“统一、强大”的数据中台能力
该类产品接入数据特征，要求开发商在大数据处理方面至少具备以下三项技术能力：一是对
海量多源异构数据的实时建模能力，构建以运维实体为中心的全域可观测数据模型；二是对跨多
种大数据存储和分析引擎联合分析能力，如支持指标存储引擎、日志存储引擎与配置管理数据库
的联合查询和分析场景，如支持对分布于多地多中心的数个指标存储引擎和配置管理数据库的分
布式联合分析等；三是支持灵活的分布式数据视图能力以及架构动态伸缩的能力，以适配不同量
级、灵活多变的业务场景。上述能力要求开发商需具备很强的统一数据中台研发能力。
④具备“精准、可解释”的 AI 算法能力
该类产品由于数据量级极大，格式复杂多样且数据之间存在各种关联关系，传统的数据分析
技术难以满足上层灵活多变的分析场景需求。开发商需具备以下三类 AI 算法技术，一是预测型 AI
算法技术，通过对系统内数百万个指标进行机器学习，进行精准的趋势预测，自动生成指标基线
并设置告警阈值，对指标的异常波动进行自动检测与生成告警。二是因果型 AI 算法技术，对系统
内不同层级、不同实体、不同时间发生的多个事件，通过统一运维数据大模型自动构建事件因果
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图谱，进而进行根因事件和表因事件的识别，自动确定 IT 系统故障根因，极大提高客户故障定位
效果和处置效率，减少业务损失，该算法的特点是分析结果具备天然的可理解性和可解释性。三
是生成式 AI 算法技术，通过对用户输入的自然语言指令进行智能分析，自动规划任务，实现如自
动创建分析模型、自动创建告警规则等功能，极大提高用户使用效率和体验。上述能力要求开发
商除需要具备较强的多场景 AI 算法能力外，还需对可观测性领域有深入理解，且自身数据具备极
高的品质。
⑤具备“众创、百搭”的数据应用能力
该类产品的数据消费和应用场景极为复杂多样，既包含以各种运维实体为中心的独特观测视
角，也涵盖以各种可观测性信号数据为中心的统一分析视角；既涉及对各种海量运维实体运行状
态的监控场景，也包含对海量实体及关联关系的管理诉求；既需要具备 APM、RUM、ITIM、LOG
等专项能力，也需拥有仪表盘、智能告警、数据分析等强大且开放的平台能力。因此，一方面需
要开发商具备较强的可观测应用场景和开发能力，能够为客户提供丰富成熟的各种专项应用，另
一方面需要开发商提供强大、开放、灵活的自定义应用引擎能力，能够支持用户高效、低成本地
自行构建自定义数据应用，以满足客户应对复杂多变业务场景的监控和分析诉求。这对市场上多
数专项监控产品开发商而言构成了极高的技术门槛。
(2). 公司所处的行业地位分析及其变化情况
随着国内信息技术的快速发展和数字经济建设的全面推进，国内企业对于应用性能监控及可
观测性技术的认知逐步深入，企业对精细化运营的重视程度不断提升，逐渐意识到应用性能管理
及可观测性技术在助力企业自身业务发展中的关键作用。企业如何高效地利用海量数据，做出精
准决策并快速响应市场成为关键，使得市场对可观测性的需求也日益明确和迫切。
公司一体化智能可观测平台 Bonree ONE 产品于 2023 年 4 月正式投入商用，自推出以来便引
领了市场对可观测性的需求。于 2025 年 5 月全球发布 Bonree ONE 国际版，开启公司软件出海征
程。2025 年 10 月 Bonree ONE2025 秋季版发布，围绕 AI 深度融合、全面多维观测、架构突破升级
三大维度全面升级可观测能力。根据 IDC 发布的《中国 IT 统一运维软件产品市场跟踪报告》，
APMO 市场。
（1）产品战略领先、成熟稳定，中国领先的一体化智能可观测平台
公司 2021 年正式迈入可观测性领域，首次提出“All in ONE”战略，逐步构建了 Bonree ONE 一
体化智能可观测平台并持续迭代，产品经历了一体化——可观测——模型化——平台化四个发展阶
段，实现从单一监测工具向全场景解决方案的跨越，构建了完整的可观测性能力图谱。
公司在保持中国应用性能管理及可观测性 APMO 市场领先地位的基础上，Bonree ONE 2025 春
季版正式推出国际化版本，支持中英文切换以适配海外用户需求；导航栏、工作台全面优化，重
构交互逻辑与界面设计，为全球用户带来更便捷、更高效的观测体验。
针对云原生架构的动态、弹性、分布式的特点，以及传统割裂的监控工具适配不足的行业痛
点，结合企业系统持续上云、云原生架构加速普及的趋势，公司对 Bonree ONE 2025 春季版对云
原生观测能力进行了全面升级。
Bonree ONE 2025 春季版进一步释放了数据模型的价值，同时全面深化从数据采集到业务分析
的全域可观测能力，为用户提供更高效、灵活的全域可观测与管理体验。
Bonree ONE 2025 秋季版在产品能力维度方面实现关键进化：一方面通过多维观测实现系统链
路的全局洞察，清晰掌握全局架构与关键流程；另一方面通过小睿助理将 AI 深度融入日常运维，
提供如专家随行般的智能协作体验。同时，Bonree ONE 在技术架构与生态支持方面实现全面升级：
ETL 与统一存储架构经过全面优化，性能更稳定；OpenAPI 及文档中心完成系统性重构，共同为高
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效、智能的运维体系构筑起更为坚实可靠的底层基座。这是针对复杂数字化时代运维痛点的一次
突破性改变。
（2）坚持自主研发，技术实力雄厚。
公司坚持以技术创新和产品创新为核心的发展战略，密切关注应用性能管理及可观测性技术
的最新发展趋势，经过十七年的行业深耕，公司在 IT 数据的采集、治理、存储及分析等核心环节
积累了丰富的技术经验，能够满足国内客户不断变化升级的市场需求。截至报告期末，公司共拥
有 57 项已授权发明专利、135 项软件著作权、32 项核心技术，在应用性能管理及可观测性领域实
现了多项技术突破，具备显著的技术先进性。
公司基于行业技术领先优势，在履行社会责任过程中积极参与行业标准体系建设，推动行业
高质量发展。公司深度参与信通院 AIOps 标准制定工作，同时参与编制中国电子工业标准化技术
协会《政务 App 评价指标》团体标准，协同推进信通院分布式系统稳定性实验室主导的《信息系
统稳定性保障能力建设指南》编制。入选中国信通院《高质量数字化转型产品及服务全景图》、
《高质量数字化转型技术解决方案集》、《高质量数字化转型案例集》。长期担任新浪银行 App
评测数据支持机构，持续输出技术标杆实践，为行业可持续发展提供动力。此外，公司荣获技术
卓越奖评选“产品创新奖”、央国企数智化转型与智能制造领航技术服务品牌 TOP50、软件/IT 服务
行业可观测性领域“年度明星产品”等多项荣誉，技术实力与市场价值获得广泛认可。持续输出技
术标杆实践，为行业可持续发展提供动力。
（3）拥有行业领先的品牌影响力。
公司基于 17 年行业积累形成显著市场影响力，获得许多头部客户的信任与认可。客户高黏性
与稳定的合作关系使得公司保持竞争优势。
在报告期内有效应对市场环境变化，通过进一步深化市场渗透与品牌建设。公司积极布局线
上线下的全域市场运营，完善官网及新媒体营销矩阵，组织行业会议、高峰论坛及专业沙龙，
《Bonree ONE 产品直通车》《可观测解决方案 webinar》及《聊点技术》等系列 IT 运维行业内容
IP，产出系统化公开课及技术论文，发布涵盖 100+IT 运维应用场景的 80 余个标杆实践案例。客户
成功案例获行业权威认可：制造业领域“Bonree ONE 赋能中国铁塔业务监测分析效能升级”（高质
量数字化转型典型案例集（2025 上半年度），凭借突出的品牌实力与行业贡献，公司荣膺“2025
央国企数智化转型与智能制造领航技术服务品牌 TOP50”，Bonree ONE 斩获 2025 年度技术卓越奖
评选-产品创新奖，并于 2024-2025 年连续两年获评 GOITI“可观测性年度明星产品”奖。
（4）领先的客户体验及口碑。
公司通过技术迭代与服务升级持续提升客户体验价值，市场认可度持续提升。例如：在某大
型证券公司，通过公司可观测性平台建设，帮助客户梳理 21 条核心交易链路，以确保核心链路的
业务连续性，通过对前后端监控数据、日志数据、基础监控数据、网络数据等全要素可观测数据
的整合，帮助该客户构建了 1-5-10 体系，即 1 分钟发现问题、5 分钟定位问题、10 分钟故障恢复，
从而大幅降低平均故障恢复时间，为客户生产业务带来了巨大的保障，从而减少业务损失。
综上所述，公司凭借其卓越的技术实力、健全的产品体系和优质的服务体验，稳居中国应用
性能监控及可观测行业的领导者。
(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、新产业、新业态、新模式
大语言模型（LLM）技术的深度融合。这一变革促使运维模式、技术架构乃至行业生态的重塑。
①AI 成为运维工作的“决策大脑”
AI 的价值已超越辅助工具，正成为运维的决策核心。其关键进展体现在，智能诊断与自愈、
自然语言交互及预测性运维。利用 LLM 的推理能力，系统能关联分析指标、日志、链路追踪等多
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源数据，实现跨模态的根因定位，并将诊断环节从小时级缩短至分钟级；运维模式从编写复杂查
询语句转向对话式交互。工程师使用自然语言即可查询数据、配置图表或生成脚本，显著降低了
使用门槛；通过机器学习算法分析历史数据，系统能够预测潜在的性能瓶颈与风险，推动运维从
“被动救火”转向“主动预防”。
②从人机协同到智能体的运维新业态
运维的组织形态和目标正在演进，人机协同成为主流，AI 并非取代运维工程师，而是将其从
重复性警报处理中解放，转向更高价值的架构优化、策略制定和 AI 模型监督工作。未来的竞争是
“会用 AI 的运维”与“低效运维”的竞争。且 AI 智能体（Agent）的崛起，可观测系统正从“眼睛”（观
测）演变为具备“大脑”（分析）和“手”（执行）的智能体。这些智能体可以分工协作，自主处理告
警生命周期事件，实现“半自治”运维。
③融合与统一的技术新架构
为支撑上述能力，技术底座也在同步升级，不仅包括大模型与传统算法的协同：业界共识两
者为互补关系。传统算法在特定场景（如时序异常检测）上响应快、资源消耗低；而 LLM 擅长处
理复杂、跨域的推理任务。最佳实践为传统算法作为“肌肉记忆”处理常规问题，LLM 作为“大脑”应
对复杂诊断。也包含标准化与成本优化：OpenTelemetry（OTel）已成为可观测数据采集的事实标
准，同时公司首推的可观测全域数据模型是进行高质量数据治理的基础条件。
（2）未来发展趋势
数字化转型进入深水区，2025 年智能体的迅猛发展、市场从传统 IT 架构向智能 IT 架构的洗
牌、以及客户需求边界的持续扩张——IT 智能可观测行业正站在一个关键转折点上。未来发展趋
势将不再仅仅是“监控 IT 系统的健康状况”，而是演变为“驱动智能业务运转的决策平台”。
未来，智能体将实现与可观测平台的深度整合，构建“感知-分析-决策-执行-验证”的全闭环能
力。例如，专门处理日志的智能体可自主分析日志数据、提取规律、发现异常，再与负责故障处
置的智能体协同，完成资源扩展、流量调度、服务重启等操作，有效缩短平均修复时间（MTTR），
降低人工运维成本。同时，随着生成式 AI 与大语言模型（LLM）的融入，智能体将具备更强的自
然语言交互与复杂问题处理能力，能够解读业务术语、自动生成运维报告，甚至基于历史数据预
测系统潜在风险，让可观测从“技术监控”升级为“业务保障”的核心支撑。这种智能体驱动的可观
测运转模式，将成为行业差异化竞争的关键。
IT 行业正经历从传统 IT 系统架构向智能 IT 系统架构的根本性演进，这一变革直接引发 IT 可
观测市场的品牌洗牌，重塑行业竞争格局。传统 IT 系统架构以单体架构、分层架构为主，结构相
对简单，可观测需求集中于基础设备监控、日志分析等浅层场景，对应的厂商多以单一功能工具
为主，技术门槛较低，市场竞争分散。而智能 IT 系统架构以云原生、微服务、边缘计算、中台架
构为核心，具有分布式、动态化、复杂化的特点，对可观测能力提出了更高要求——不仅需要覆盖
基础设施、应用服务、业务体验的全链路监控，还需具备跨环境、跨系统的数据整合与智能分析
能力。
客户不仅需要实现基础设施、操作系统（包括虚拟化系统）、中间件、应用、业务、网络的
全维度监控，还希望获得数据治理、智能告警、根因分析、成本优化等一体化服务，核心诉求是
降低成本开支和故障所带来的经济损失、提升生产和管理效率，实现“一站式解决所有生产质量问
题”。
基于这一需求变化，IT 可观测厂商未来的核心发展趋势是打造一栈式服务能力，打破数据孤
岛与工具壁垒，为客户提供从数据采集、存储、分析到故障处置、成本优化的全流程解决方案。
具体而言，厂商将整合日志（Log）、指标（Metrics）、链路追踪（Tracing）、事件（Event）、元
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数据（Meta），“五位一体”的数据，构建统一的数据中台，实现多源数据的关联分析；同时，融
入 AI 智能运维能力，基于动态基线、知识图谱和大模型技术实现告警分级收敛与秒级根因定位，
让客户无需切换多个工具，即可完成全链路观测与运维处置。面对客户有限的人力资源和日益复
杂的技术栈，未来的竞争不再是售卖“工具”或“数据存储空间”，而是售卖“解决方案”和“洞察能力”。
厂商需要提供行业模板、智能分析看板、咨询及实施在内的全栈服务，让客户无需成为可观测性
专家，也能享受到专家级的服务体验。
单位：元 币种：人民币
本年比上年
增减(%)
总资产 437,220,915.71 485,154,250.31 -9.88 607,028,831.77
归属于上市公司
股东的净资产
营业收入 126,670,580.53 140,556,055.36 -9.88 120,730,680.70
扣除与主营业务
无关的业务收入
和不具备商业实 126,643,089.56 140,525,170.43 -9.88 120,440,323.34
质的收入后的营
业收入
利润总额 -87,904,109.31 -115,811,541.40 不适用 -106,922,293.96
归属于上市公司
-96,835,025.90 -115,174,522.72 不适用 -106,627,574.74
股东的净利润
归属于上市公司
股东的扣除非经
-97,738,024.74 -116,711,489.75 不适用 -111,707,953.36
常性损益的净利
润
经营活动产生的
-54,850,388.44 -72,474,094.80 不适用 -84,919,688.61
现金流量净额
加权平均净资产 减少1.20个百分
-25.15 -23.95 -17.71
收益率（%） 点
基本每股收益（
-2.22 -2.66 不适用 -2.43
元／股）
稀释每股收益（
-2.22 -2.66 不适用 -2.43
元／股）
研发投入占营业 减少9.50个百分
收入的比例（%） 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
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（1-3 月份） （4-6 月份） （7-9 月份） （10-12 月份）
营业收入 36,210,318.28 33,989,392.67 30,803,552.59 25,667,316.99
归属于上市公司股东的
-9,205,137.92 -16,986,612.80 -15,562,318.49 -55,080,956.69
净利润
归属于上市公司股东的
扣除非经常性损益后的 -9,543,852.77 -17,203,999.99 -15,751,896.89 -55,238,275.09
净利润
经营活动产生的现金流
-27,670,694.47 -7,806,896.58 -16,961,918.51 -2,410,878.88
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
名股东情况
单位: 股
截至报告期末普通股股东总数(户) 5,678
年度报告披露日前上一月末的普通股股东总数(户) 6,837
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 质押、标记
有限 或冻结情况
股东名称 报告期内 期末持股 比例 售条 股东
（全称） 增减 数量 (%) 件股 性质
股份 数
份数
状态 量
量
李凯 0 10,266,270 23.12 0 无 0 境内自然人
冯云彪 -614,288 4,450,012 10.02 0 无 0 境内自然人
孟曦东 -1,000,000 3,706,610 8.35 0 无 0 境内自然人
上海佳合兴利咨询管理
中心（有限合伙）
上海元亨利汇咨询管理
-320,000 1,330,000 3.00 0 无 0 其他
中心（有限合伙）
王利民 11,874 1,277,000 2.88 0 无 0 境内自然人
侯健康 0 1,035,662 2.33 0 无 0 境内自然人
焦若雷 16,635 1,006,222 2.27 0 无 0 境内自然人
吴耀斌 / 880,000 1.98 0 无 0 境内自然人
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中国工商银行股份有限
公司－诺安稳健回报灵
/ 826,401 1.86 0 无 0 其他
活配置混合型证券投资
基金
上述股东关联关系或一致行动的说明 1、冯云彪为李凯姐姐之配偶；
表决权恢复的优先股股东及持股数量的说明 不适用
注：根据公司 2024 年 12 月 31 日股东名册，“吴耀斌”与“中国工商银行股份有限公司－诺安稳健
回报灵活配置混合型证券投资基金”未在前 200 名股东之中，因此公司无法确定前述股东在报告期
内实际增减的股份数量。
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
李凯为公司控股股东、实际控制人。截至报告期期末，李凯直接持有公司 10,266,270 股股份，
占公司股份总数的 23.12%。李凯及其控制的佳合兴利合计持有公司 11,916,270 股，占目前本公司
总股本的 26.84%。
√适用 □不适用
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李凯为公司控股股东、实际控制人。截至报告期期末，李凯直接持有公司 10,266,270 股股份，
占公司股份总数的 23.12%。李凯及其控制的佳合兴利合计持有公司 11,916,270 股，占目前本公司
总股本的 26.84%。
□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。
报告期内，公司实现营业收入 12,667.06 万元，同比减少 1,388.55 万元，同比下降 9.88%；归
属于上市公司净利润-9,683.50 万元，同比减亏 1,833.95 万元；归属于上市公司股东的扣除非经常
性损益的净利润-9,773.80 万元，同比减亏 1,897.35 万元。
止上市情形的原因。
□适用 √不适用
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