关于深圳云天励飞技术股份有限公司
天 职 业 字 [2024]28971-4 号
目 录
关于深圳云天励飞技术股份有限公司 2023 年年度报告的信息披露监管
问询函的回复 1
关于深圳云天励飞技术股份有限公司
天职业字[2024]28971-4 号
上海证券交易所：
贵所出具的《关于对深圳云天励飞技术股份有限公司 2023 年年度报告的信息披露监管
问询函》（上证科创公函【2024】0187 号）（以下简称“问询函”）已收悉。天职国际会
计师事务所（特殊普通合伙）（以下简称“我们”或“年审会计师”）作为深圳云天励飞技
术股份有限公司（以下简称“公司”或“云天励飞”）的年审会计师，对问询函中涉及年审
会计师的相关问题，逐条回复如下：
如无特别说明，本问询函回复中使用的简称与公司《2023 年年度报告》中的释义一致。
本回复所引用的财务数据和财务指标，如无特殊说明，均为合并报表口径的财务数据和
根据该类财务数据计算的财务指标。
在本问询函回复中，若合计数与各分项数值相加之和在尾数上存在差异，均为四舍五入
原因所致。
在本问询函回复中，期初指 2023 年初，期末指 2023 年末。
问题 1 关于主营业务开展
下滑 7.36%。主要业务毛利率均较上年同期有所下滑，其中数字城市运营管理 AI 产品及整
体解决方案毛利率为 17.38%。
请公司：
（1）结合数字城市运营管理 AI 产品及整体解决方案业务的主要项目履行情况、
主要成本构成及变动情况等因素，量化分析报告期内该业务毛利率下滑的原因，变动趋势
与可比公司是否存在较大差异，如是，请说明合理性；
（2）具体说明公司 AI 芯片销售及 IP
授权业务的主要客户、销售收入及应用场景，并论证本期营业成本大幅提高的原因及合理
性；
（3）结合 AI 芯片产品竞争格局、产品验证、客户拓展情况，补充说明相关业务的商业
化前景及存在的主要障碍，并针对性提示风险。
【回复】：
一、公司对问询问题的回复
（一）结合数字城市运营管理 AI 产品及整体解决方案业务的主要项目履行情况、主要
成本构成及变动情况等因素，量化分析报告期内该业务毛利率下滑的原因，变动趋势与可
比公司是否存在较大差异，如是，请说明合理性。
毛利情况如下：
单位：万元
科目 2023 年度 2022 年度 变动
营业收入 39,159.48 41,540.86 -5.73%
营业成本 32,354.29 30,379.70 6.50%
毛利率 17.38% 26.87% 下降 9.49 个百分点
公司数字城市运营管理 AI 产品及整体解决方案业务 2023 年毛利率为 17.38%，较 2022
年度下降 9.49 个百分点。主要系 2023 年开拓新业务场景时，为了扩大业务场景和行业接触
面，应对行业竞争和满足客户一揽子交付的需求，采用了让利的定价策略、外购硬件和外采
服务的集成策略承接了部分毛利率相对较低的项目。
成及变动情况
数字城市运营管理 AI 产品及整体解决方案业务的营业成本由硬件成本、其他费用及人
工费用构成。2023 年度及 2022 年度，该业务营业成本构成如下：
单位：万元
成本构成 变动
金额 占比 金额 占比
硬件成本 27,050.22 83.61% 23,380.00 76.96% 15.70%
其他费用 3,552.72 10.98% 5,510.44 18.14% -35.53%
人工费用 1,751.35 5.41% 1,489.26 4.90% 17.60%
合计 32,354.29 100.00% 30,379.70 100.00% 6.50%
元，其中硬件成本为该业务主要成本。该业务硬件成本较 2022 年新增 3,670.22 万元，主要
系公司在开拓新业务场景时，为满足部分项目的特定需求，购买了较大规模的非自产硬件并
外采了相关安装服务。2023 年，其他费用较 2022 年减少 1,957.72 万元，主要系数字城市运
营管理业务场景发生变动：2022 年数字城市运营管理 AI 产品及整体解决方案业务收入中，
智慧应急细分行业项目占比较大，由于智慧应急项目交付时间紧、个别应用场景的专业性较
强，需要公司外采对应细分领域的施工安装服务，因此其他费用较高；2023 年，该业务主
要收入场景转变为智慧交通、智慧警务和智慧安防等细分行业项目，上述场景业务较智慧应
急项目需要外采的完工成本较少。
成如下：
占同类业
序 收入（万 总成本（万 硬件成本（万 其他费用（万 人工费用 毛利率 公司在项目中提供的主
主要项目 场景分类 务收入比
号 元） 元） 元） 元） （万元） （%） 要产品和服务
例（%）
省深圳市龙 网络、存储、安全设施以
岗区智慧交 及基础设施，科技设施管
通项目 理平台
新一代警务安全终端、算
智慧警务设
法及警务大模型应用软
件、综合运维管理平台系
发服务项目
统的对接服务
**市公安局
**分局 2022
**工程的设备采购、安装
调试及平台运营服务
电信合作项
目
广东省深圳 储能智能化检测和动态
储能项目 外机柜及安装调试
四川九洲视 安全综合网关和服务器
防护项目 平台的开发和搭建
合计 24,515.66 62.60 22,532.57 20,150.72 1,438.13 943.72 8.09 /
比例为 62.60%，前五大项目合计毛利率为 8.09%；其中，智慧交通、智慧警务项目的毛利
率为 8.53%。2023 年，公司致力于加强城市场景下的行业智慧化建设，加强在城市治理、
智慧交通、智慧应急、智慧城管、智慧园区、智慧社区、智慧泛商业、智慧道路巡检等行业
业务拓展，并将上述细分行业领域拓展作为重要的销售策略和业务规划。因此，公司在上述
行业项目的业务拓展中，为应对竞争和满足客户一揽子交付的需求，采用了让利的定价策略、
外购硬件和外采服务的集成策略承接了一些毛利率相对较低的项目，以争取扩大业务场景和
行业接触面。因此，2023 年公司数字城市运营管理 AI 产品及整体解决方案毛利率下滑具有
合理性。
公司 2023 年度 2022 年度 变动趋势
寒武纪 69.16% 65.76% 上升 3.40 个百分点
当虹科技 35.26% 27.34% 上升 7.92 百分点
云从科技 52.20% 34.06% 上升 18.14 个百分点
虹软科技 90.35% 88.49% 上升 1.86 个百分点
云天励飞 23.48% 31.87% 下降 8.39 个百分点
可比上市公司中，寒武纪及虹软科技 2023 年毛利率变动较为平稳；云从科技的毛利率
快速上升，主要系产品结构发生变动，其技术开发、人机协同操作系统等高毛利产品占比增
幅超过 20%，低毛利产品软硬件组合产品的销售占比下降 41.03%；当虹科技毛利率上升主
要系高毛利智能座舱业务 2023 年增加较多。
因此，公司毛利率变动趋势与可比公司有所差异，主要系公司考虑对新业务场景、新客
户拓展的需求，采用了让利的定价策略、外购硬件和外采服务的集成策略，承接了部分毛利
率较低的项目，从而扩大业务场景和行业接触，与行业内可比公司因产品结构变动导致的毛
利率变动趋势相比存在差异具有合理性。
（二）具体说明公司 AI 芯片销售及 IP 授权业务的主要客户、销售收入及应用场景，
并论证本期营业成本大幅提高的原因及合理性
元，其中包括 AI 芯片销售、IP 授权业务及其他两类业务收入。
单位：万元
AI 芯片 2023 年 2022 年
销售及
收入占 收入占
IP 授权 收入 成本 毛利率 收入 成本 毛利率
比 比
业务
AI 芯片
销售
IP 授权
业务及 1,908.10 117.51 79.20% 93.84% 2,170.68 67.39 87.28% 96.90%
其他
合计 2,409.08 351.38 100.00% 85.41% 2,486.99 200.31 100.00% 91.95%
公司提供的产品
客户 收入（万元） 占该业务比例 应用场景
或服务
应用于客户的视
IP 授权及相关服 频编解码芯片、
客户 1 943.40 39.16%
务 图像信号处理芯
片等
IP 授权及相关服 应用于客户的视
客户 2 786.50 32.65%
务 频编解码芯片
应用于客户的图
客户 3 327.42 13.59% 芯片产品
像信号处理设备
合计 2,057.32 85.40% / /
公司提供的产品
客户 收入（万元） 占该业务比例 应用场景
或服务
应用于客户的视
IP 授权及相关服 频编解码芯片、
客户 1 1,886.79 75.87%
务 图像信号处理芯
片等
IP 授权及相关服 应用于客户的智
客户 4 283.88 11.41%
务 能驾驶座舱芯片
应用于客户的图
客户 5 63.51 2.55% 芯片产品
像信号处理设备
合计 2,234.18 89.83% / /
由上表，公司 2023 年度 AI 芯片销售及 IP 授权业务营业成本大幅提高，主要系该业务
收入成本结构变动所致：2023 年，AI 芯片销售收入实现快速增长，该收入在 AI 芯片销售
及 IP 授权业务整体收入中占比较 2022 年度提高 8.08 个百分点。与 IP 授权业务及其他业务
相比，AI 芯片销售业务存在实体硬件销售，存在较大金额的硬件成本。因此，公司 2023 年
AI 芯片销售及 IP 授权业务成本大幅上升具有合理性。
（三）结合 AI 芯片产品竞争格局、产品验证、客户拓展情况，补充说明相关业务的商
业化前景及存在的主要障碍，并针对性提示风险
近年来，随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能芯片受重视程度日益增加。
AI 芯片产品主要的应用领域包括 AI 训练和 AI 推理。在 AI 训练领域，国际厂商英伟达具有
较大优势，国内厂商如华为、寒武纪、海光信息等同样有所布局并推出了相关产品。在 AI
推理领域，AI 芯片应用仍处于早期发展阶段，且由于推理应用需要与下游行业应用深度结
合，因此 AI 推理领域中，AI 芯片竞争格局仍处于多元化竞争、未形成具有绝对优势架构和
系统生态的阶段。公司的 AI 芯片主要布局于 AI 推理领域，该细分领域下竞争对手主要包
括国际厂商如苹果、英特尔、高通，国内厂商如海思半导体、寒武纪等。上述公司均陆续发
布了应用于终端的 AI 推理芯片。
AI 芯片行业主要参与企业情况如下：
公司 行业地位 主要 AI 芯片技术及产品
训练芯片 A100，A800，H100
英伟达 国际领先集成电路、人工智能行业公司
等；推理芯片 RTXJetson
华为 国际领先集成电路、人工智能行业公司 昇腾 910B、海思麒麟芯片
寒武纪 国内芯片厂商 思元 370，思元 290 等
海光信息 国内芯片厂商 海光 DCU
苹果 国际领先手机厂商 M 系列芯片
高通 国际领先终端芯片厂商 骁龙 X plus 等
英特尔 国际领先集成电路设计与生产厂商 酷睿 Ultra 7 155H 等
云天励飞 国内芯片厂商 DeepEdge10
公司现有 AI 芯片产品为 DeepEdge10 系列芯片，该系列芯片基于公司自研的神经网络
处理器（NNP400）架构，采用国内先进工艺、支持多芯粒扩展的 Chiplet 技术，可提供 12TOPS
（INT8）整型计算和 2TFLOPS（FP16）浮点计算的深度学习推理计算算力，能高效支持
Transformer 模型中的矩阵乘法运算，满足市场对处理芯片在算法的多样性、准确性、算力
密度及效能方面的要求。针对各类应用场景，该系列芯片已开发出 Edge10C、Edge10 标准
版和 Edge10Max 三款芯片，对应低、中、高算力需求布局，以满足边缘计算对于算力的差
异化需求。在应用方向上，Edge10C 产品定位 AI 协处理器的应用，解决嵌入式产品的智能
化升级需求；Edge10 标准版定位主控级 AI SoC，可应用于智能机器人、智能网关、汽车智
能座舱等方向；Edge10Max 定位大模型的边缘端推理加速，应用于边缘服务器等产品。
在 AI 芯片领域，公司是业内少数基于对人工智能算法技术特点的深度分解及对行业场
景计算需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，自主研发芯
片并已实现流片、量产及市场化销售的公司之一。目前，DeepEdge10 系列芯片主要的下游
客户包括摄像头、边缘计算设备、机器人、汽车智能座舱等行业的企业，公司产品处于验证
和开始实现量产阶段。
截至 2024 年 6 月末，公司 AI 芯片产品在手订单及处于验证阶段的产品情况如下：
产品 客户 订单金额 订单状态
持续下单，根
NNP IP 授权 某智能汽车芯片企业 据最终采购总 框架协议，第一期交付中
量确定
DeepEdge 10 某清洁机器人企业 验证阶段 验证中
DeepEdge 10 某配送机器人企业 验证阶段 验证中
随着大模型在各行业应用领域的拓展，以及模型轻量化和终端部署等技术的推进，AI
推理芯片的应用数量及应用范围正在大幅增加。近年来，多个上游行业厂商推出 AI 硬件类
产品，包括 AI PC，AI 手机，AI 眼镜，AI 耳机，AI 鼠标，以及带 AI 互动功能的家居用品，
办公用品，智能玩具等，上述产品硬件终端均需要 AI 推理芯片的支持。因此，公司作为具
有 AI 大模型终端及边缘端优势的业内领先厂商，AI 芯片产品商业化前景广阔。
同时，AI 芯片商业化程度受 AI 产品应用普及的速度和 AI 芯片应用配套的软件环境的
完善程度的影响较为显著，如果 AI 产品应用普及的速度不及预期或 AI 芯片应用配套的软
件环境搭建进展缓慢，可能会对公司 AI 芯片产品进一步商业化造成一定阻碍。
关于 AI 芯片研发的产品成果化和市场化进程不确定性的风险，公司已在年报以下风险
提示中说明，引用如下：
“研发工作未达预期的风险
公司作为一家人工智能企业，需要对现有产品的升级更新和新产品的开发工作持续投入
大量的资金和人员，以适应不断变化的市场需求。人工智能算法和芯片技术等属于前沿科技
领域，研发项目的进程及结果的不确定性较高。此外，公司的技术成果产业化和市场化进程
也具有不确定性。如果未来公司在研发方向上未能正确做出判断，在研发过程中关键技术未
能突破、性能指标未达预期、或者研发出的产品未能得到市场认可，公司将面临前期的研发
投入难以收回、预计效益难以达到的风险，对公司业绩产生不利影响。”
二、年审会计师核查程序及意见
（一）核查程序
针对上述经营业绩事项，年审会计师主要执行了以下核查程序：
（1）了解、评估和测试公司与收入相关的内部控制设计和执行的有效性；
（2）实质性分析程序：对报告期内重要项目的合同价格、毛利率、收入及构成本构成
的变动，分析营业收入及利润变动的合理性进行分析；
（3）报告期重大项目真实性核查：年审会计师对报告期内重大项目的招投标流程、立
项审批、合同审批、以及政府等网站公开信息披露等进行核查，并了解项目的时间周期、签
约路径、各方角色等，以及匹配同一项目的销售出库明细和采购入库明细，核实重大项目的
真实性，核查比例 83.72%；
（4）收入穿行核查：获取并检查本期确认收入的大额销售合同资料及相关单据，对销
售合同、配置清单（如有）、发货签收单、物流单、验收单、发票、银行回款等单据进行核
查，以确认营业收入的真实性、准确性、截止，核查比例 83.72%；
（5）采购穿行核查：获取并检查本期确认采购或结转成本的大额采购合同及相关单据，
对采购合同、配置清单（如有）、送货单、物流单、进度单、验收单、发票、银行付款等单
据进行核查，以确认营业成本的真实性、准确性、截止，核查比例 50.91%；
（6）项目走访：针对前十大及个别重要项目，我们执行实地走访和盘点程序，查看项
目是否完成以及是否按照合同配置履行，以确认该项目收入确认的真实性和截止，走访比例
（7）项目经理及客户访谈：针对前十大及个别重要项目，年审会计师执行了相关访谈
程序（客户访谈、终端用户访谈、项目经理访谈等），以确认营业收入的真实性；
（8）销售函证：本期应收账款发函比例 78.30%，回函比例 92.89%，本期营业收入发函
比例 83.74%，回函比例 94.01%，本期长期应收款发函比例 100%，回函比例 88.58%，针对未
回函的销售函证，通过检查销售合同、配置清单、发货签收单、物流单、验收单、发票以及
期后回款情况执行替代测试；
（9）实施截止测试：对截止日前后确认收入的业务以及报告期重大项目进行截止测试，
以核查是否存在跨认收入的情况。
（二）核查意见
经核查，我们认为公司回复的说明与我们在执行 2023 年度财务报表审计过程中所了解
的信息不存在不一致的情形；通过执行上述审计程序以及获取的审计证据，我们认为公司销
售收入真实、证据充分，数字城市运营管理 AI 产品及整体解决方案业务毛利率下滑以及 AI
芯片销售及 IP 授权业务成本大幅提高具有合理性。
并于当年落地了超大规模异构高性能算力集群，给各类大模型应用类公司提供了算力支持”。
另据公司 2024 年 6 月 7 日披露的《关于签署合作框架协议的公告》，公司拟与德元方惠合
作开展算力运营业务并对外提供服务，涉及总算力规模约为 4000PFLOPS 的 AI 训练及推理
异构算力服务，尚未签署正式协议。
请公司：（1）补充披露在算力运营业务领域的技术储备、客户资源、截至目前已落地
项目、收入规模、在手订单等，说明公司在该业务领域是否具备竞争优势，是否具备开展
易懂的语言补充说明本次框架协议算力运营业务的具体内容，包括但不限于业务运营模式、
是否为算力代建、产品交付形态及内容、最终客户、盈利模式、资金投入计划及投资回报
期、项目效益测算等情况，并说明本次拟提供的算力运营服务与公司 2023 年度开展的 AI
基础设施运营创新业务是否存在区别；（3）说明公司对该类业务采用的收入确认方式及依
据，是否符合《企业会计准则》的相关规定，结合本次拟开展交易对应的采购成本、折旧
费用、人力开支等全面预计对公司业绩产生的影响；（4）补充说明本次业务开展所需资金
的安排统筹情况，包括资金来源、是否拟使用募集资金、目前是否存在资金提供意向方、
公司预计对外担保情况等，并分析相关筹资安排是否会对公司资产负债率、利息费用、偿
债能力等造成较大影响；（5）结合公司整体业务布局、资金状况、采购能力、人员储备等
说明本次算力运营业务合作事项决策是否审慎，是否存在重大不确定性风险，是否有利于
保护上市公司及投资者利益。
【回复】：
一、公司对问询问题的回复
（一）补充披露在算力运营业务领域的技术储备、客户资源、截至目前已落地项目、
收入规模、在手订单等，说明公司在该业务领域是否具备竞争优势，是否具备开展
公司自 2023 年起深度布局智算行业，不断在技术能力、集群运营管理、客户资源、供
应链渠道等方面积累自身核心竞争力，在同行业中资源储备较为齐全。
公司自研千亿级大模型“云天天书”，并在大模型的研发过程中积累了一系列算力调优、
提升模型训练效率的技术平台和相应工具，具体如下：
智能算力调度及 AI 大模型开发服务平台
主要用
序号 服务类别 服务模块 参数说明
途
于对智
能算力
群管理平台 将日志信息统一管理，方便进一步的日志聚合分析，可按关键词、时间、组件、物理机
等各维度来缩小范围，快速定位问题 化管理
实现对硬件、软件、任务的监控，对异常发出警告，同时实现集群故障自动屏蔽，异常
信息及时同步到邮箱或其他及时通讯系统
支持图像和文本，提高标注效率；围绕数据标注提供数据标注、质检、交付、验收等一
站式服务
支持分布式部署，实现负载均衡（对于大模型负载均衡，调配推理任务）；提供模型管 主要用
理、版本控制、监控和扩展等服务
AI 大 模 型 开 支持在多个主流硬件平台进行零代码、自动化的模型发布；包括模型转换、异构算力转 大模型
换能力
支持评测大模型的性能指标，包括评测学科综合能力、知识能力、语言能力、理解能力、 服务应
推理能力、安全能力等，具备中文、英文能力
公司将上述技术运用在 AI 算力服务中，可显著提升模型训练及算力利用效率；同时，
公司将持续投入自研大模型研发及优化工作，此次算力运营业务对高性能异构算力的采购亦
可视需要作为公司大模型研发工作所需算力基础的补充，支撑公司大模型技术的持续迭代。
公司客户资源丰富，通过自身业务多年发展积累了大批行业内优质客户，如通过 AI 芯
片业务触及各类型 AI 行业公司及 AI 生态圈合作伙伴；通过数字城市业务触及电信运营商
及网络集成商；通过人居生活业务触及高校及科研院所等客户。公司在开展算力运营业务后，
上述存在算力需求的潜在客户均与公司持续保持良好的合作关系。
（1）已落地项目
截至 2024 年 5 月末，公司已搭建智算集群算力超 800P，分别如下：
类型 建设地点 用途 进度
训练集群 华南某地市 对外运营 于 2023 年投入使用
主要服务于自研云天天书
训练及推理集群 华南某地市 大模型的训练需求，后续 于 2023 年投入使用
亦可能对外运营
拟将集群进行对外销售， 建设中，预计于
训练及推理集群 西南某地市 主要对象为地方政府算力 2024 年 7 月投入使
投资公司 用
（2）收入规模
上述算力运营集群已确认的收入如下：
单位：万元
客户名称 销售产品/服务内容 2023 年度 2024 年 1-5 月
客户 6 AI 算力服务 162.96 349.33
客户 7 AI 算力服务 90.13 230.46
客户 8 AI 算力服务 480.85 1,609.50
合计 / 2,189.29
注：2023 年数据已经审计，2024 年 1-5 月为未审数
截至 2024 年 5 月末，公司算力运营业务在手订单情况如下：
订单总额（万 订单 截至 2024 年 5 月末待履行
客户名称 订单起始日
元） 期限 的订单金额（万元）
客户 6 838.26 2023 年 10 月 1年 325.97
客户 7 593.46 2023 年 10 月 1年 272.92
客户 8 7,641.60 2023 年 11 月 2年 5,551.25
合计 9,073.32 / / 6,150.14
因此，公司在算力运营业务领域具有充足的技术储备，已逐渐开拓了相关业务客户资源，
形成了部分已落地项目并取得了相关收入或在手订单，已积累一定规模算力商业化运营经验。
截至本公告出具之日，公司已通过全资子公司完成和德元方惠正式合同的签署，公司具备开
展 4000PFLOPS 大规模算力运营业务的必要条件，公司因自身限制无法实现算力运营业务
正常开展的风险较低。
出于谨慎原则，考虑公司参与算力运营业务时间较短，过往已落地商业化算力运营规模
与此次 4000PFLOPS 的算力运营规模相比较小，公司补充风险提示如下：
公司拟开展规模为 4000PFLOPS 的算力运营业务。公司参与算力运营业务时间较短，
过往已落地的算力运营项目规模较小，如果公司不能满足客户对大规模算力运营服务的核心
需求，可能会导致客户接受度不高，影响后续的销售和推广。
（二）用简明清晰、通俗易懂的语言补充说明本次框架协议算力运营业务的具体内容，
包括但不限于业务运营模式、是否为算力代建、产品交付形态及内容、最终客户、盈利模
式、资金投入计划及投资回报期、项目效益测算等情况，并说明本次拟提供的算力运营服
务与公司 2023 年度开展的 AI 基础设施运营创新业务是否存在区别
（1）业务运营模式
公司提供软硬件一体的算力服务，包括算力硬件和公司在研发大模型过程中积累的系列
软件平台及工具，帮助客户提升模型训练效率及算力使用效率。此外，公司亦将自研 AI 推
理卡应用在智算中心与训练算力相结合，为客户提供异构高性能算力，帮助客户高效完成模
型训练之后的模型推理任务。公司将上述软硬件结合以服务的形式提供给客户使用，按月确
认服务收入。
（2）是否为算力代建
算力代建模式通常为供应商按客户要求先行垫付资金购置硬件设备，后将硬件设备租赁
给客户使用，分期回收资金。公司本次框架协议算力运营业务中公司提供的是软硬件一体的
算力服务，包括算力硬件和公司在研发大模型过程中积累的系列软件平台及工具，不属于算
力代建。
（3）产品交付形态及内容
公司主要提供高性能异构 AI 训练及推理算力基础设施和智能算力调度及 AI 大模型开
发服务平台。
高性能异构 AI 训练及推理算力硬件基础设施系内置异构高性能 AI 训练及推理芯片的
AI 算力服务器设备，目前规划算力总规模约 4000PFLOPS，采用异构架构，含推理及训练
两部分，满足大模型训练客户的训练及推理需求，未来可根据项目进展及客户需求扩展。
智能算力调度及 AI 大模型开发服务平台系公司自研软件平台及工具，主要包含智能算
力集群管理平台及 AI 大模型开发服务平台两部分。智能算力集群管理平台可实现按任务调
度到卡，提供任务管理、任务编排、训练告警、大模型断点续训、集群日志管理服务、数据
管理服务等功能；AI 大模型开发服务平台聚焦于大模型的数据治理、微调等开发过程，通
过集成整在大模型研发过程中的工具和开源工具，能为用户提供高效、便捷与标准化的大模
型开发与优化的工具和流程。
（4）最终客户
本次框架协议最终客户为互联网企业，用于大模型训练及开发。
（5）盈利模式
公司按月向客户收取服务算力运营服务费确认收入，预计在服务期内服务费收入可完全
覆盖业务成本并实现盈利。
计费方式及计费标准如下：
计费标准为每月算力服务费用合计约为 4,463.13 万元，对于发生故障的算力服务，公司
会积极进行排碍、进行软件修复或更换硬件等措施，因公司方原因导致故障发生的，客户有
权按照合同约定进行扣减。
（6）资金投入计划及投资回报期及项目效益测算
此次框架协议算力运营业务项下涉及成本主要为投入硬件设备不高于 15.46 亿元人民币
（最终以实际签署的采购合同为准），作为公司固定资产计提折旧，AI 大模型开发服务平台
及智能算力集群管理平台为公司在自身大模型开发训练过程中积累，其大部分开发工作已完
成，剩余少部分为用户界面设计、软件平台优化等工作，因此会相应产生部分研发人员人力
成本。结合上述成本要素及此次框架协议所约定收费模式，三年服务期内，公司每年总服务
费为人民币 535,575,000 元（含税），投资回收期约为 3 年左右，总体项目盈利水平可以得到
保障。
（7）与公司 2023 年度开展的 AI 基础设施运营创新业务是否存在区别
除具体算力硬件类型和软件配套存在一定差异，本次拟开展业务与公司 2023 年度开展
的 AI 基础设施运营创新业务模式类似，公司均提供异构高性能算力训练及推理算力服务，
按月收取算力服务费用并确认相应收入。
（三）说明公司对该类业务采用的收入确认方式及依据，是否符合《企业会计准则》
的相关规定，结合本次拟开展交易对应的采购成本、折旧费用、人力开支等全面预计对公
司业绩产生的影响
就该类业务，公司依据合同约定，完成算力设备上架后，进行组网、调试。客户对算力
服务进行确认可正常使用后，出具《项目上线运行确认单》。公司在收到《项目上线运行确
认单》后，在合同约定的使用期限内按月确认服务费收入。
客户在公司提供算力服务的同时即取得并消耗服务履约所带来的经济利益，公司履约过
程中的算力服务产出具有不可替代用途，且公司在整个合同期间内有权就累计至今已完成的
履约部分收取款项。因此，认定该业务属于在某一时段内履行履约义务符合《企业会计准则》
的相关规定。
本次拟开展交易，公司按合同约定构建 4000PFLOPS 算力服务能力，预计需要投入硬
件设备不高于 15.46 亿元人民币（最终以实际签署的采购合同为准）。按合同约定，第一年
至第三年，每月算力服务费用合计约为 4,463.13 万元。根据公司会计政策，本次业务相关硬
件设备按 5 年进行折旧摊销，结合预估的运维成本、人力成本、财务费用，此次拟开展交易
对公司的业绩产生的影响如下：
单位：万元
项目损益预估 第一年 第二年 第三年
算力服务（PFLOPS） 4,000 4,000 4,000
营业收入 50,525.94 50,525.94 50,525.94
算力设备折旧分摊 26,001.42 26,001.42 26,001.42
运维成本 450.00 450.00 450.00
研发费用 2,100.00 2,100.00 2,100.00
财务费用 4,000.00 4,000.00 4,000.00
营业利润 17,974.53 17,974.53 17,974.53
由上表，本次拟开展业务在第一年至第三年，预计每年为公司新增营业收入 50,525.94
万元（不含税），3 年累计产生营业利润 53,923.59 万元。
（四）补充说明本次业务开展所需资金的安排统筹情况，包括资金来源、是否拟使用
募集资金、目前是否存在资金提供意向方、公司预计对外担保情况等，并分析相关筹资安
排是否会对公司资产负债率、利息费用、偿债能力等造成较大影响
（1）资金来源、是否拟使用募集资金
本次业务按合同约定构建 4000PFLOPS 算力服务能力，预计需要投入硬件设备不高于
结合的形式来支付采购款项，不使用除用于补流（补充流动资金项目）外的其他募集资金。
其中，拟使用自有资金约 6-8 亿元（含用于补充流动资金项目资金），拟通过向银行申请固
定资产贷款自筹资金 8-10 亿元，本次业务不影响公司募投项目的正常实施。
（2）资金提供意向方及公司预计对外担保情况
公司已向中国银行、农业银行、交通银行等多家银行申请固定资产贷款。由于该业务系
由全资子公司执行采购，上述银行均要求公司对全资子公司进行担保，担保金额与贷款金额
相等。公司除对全资子公司进行担保外，不存在其他对外担保。
（3）对公司财务指标的影响
本次拟开展交易，公司按合同约定构建 4000PFLOPS 算力服务能力，预计需要投入投
入硬件设备不高于 15.46 亿元人民币（最终以实际签署的采购合同为准）。按合同约定，第
一年至第三年，每月算力服务费用合计约为 4,463.13 万元。按照使用自有资金 5.46 亿元，
通过银行筹集 10 亿元、利率不高于 4%的 5 年期固定资产贷款测算，该业务当年减少公司
货币资金 6.23 亿元，增加长期借款 10 亿元，此后 5 年每年需支出的利息费用增加 4,000 万
元。本次拟开展交易对公司偿债能力影响预测如下：
财务指标 2023 年 开展业务后
流动比率（倍） 9.98 7.74
速动比率（倍） 9.62 7.42
资产负债率（%） 9.79 26.13
注：上述指标以合并财务报告数据为基础计算，具体计算方法如下：
流动比率=流动资产/流动负债；
速动比率=（流动资产-存货-其他流动资产）/流动负债；
资产负债率=总负债/总资产
如测算，本次拟开展交易预计使公司资产负债率由 2023 年末的 9.79%提高至 26.13%，
流动比率和速动比率均有所降低，但公司整体货币资金及交易性金融资产较为充裕，同时该
项目销售协议已与客户约定服务期及每月服务费用价格，并按月收取固定服务费用，预计在
服务期内应收账款回款可覆盖公司筹资安排。因此，本次业务相关筹资安排不会对公司偿债
能力造成较大影响。
（五）结合公司整体业务布局、资金状况、采购能力、人员储备等说明本次算力运营
业务合作事项决策是否审慎，是否存在重大不确定性风险，是否有利于保护上市公司及投
资者利益
（1）公司整体业务情况
公司作为拥有自主可控核心技术能力的业内领先人工智能企业，拥有算法和芯片两大核
心技术平台，凭借“算法芯片化”的核心能力和“端云协同”的技术路线，在数字城市、人
居生活等领域成功落地一系列标杆式解决方案，为各行业带来安全、智慧、便捷的 AI 体验。
在算法层面，经过多年的技术研发与积累，构建了人工智能算法平台，拥有大模型研发能力，
并推出了“云天天书”大模型，打造服务于多场景的行业大模型，并且与华为昇腾合作推出
了搭载“云天天书”大模型的“天舟”大模型训推一体机；在芯片层面，公司基于对人工智
能算法技术特点及行业场景计算需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链
的协同设计，实现算法技术芯片化，构建了神经网络处理器平台。
软硬件产品和解决方案销售为公司实现核心技术落地、获取营业收入的主要手段。公司
自研的核心软件产品主要以算法和大数据分析技术为基础；自研的核心硬件产品主要是公司
的芯片及相关产品。根据客户需求公司将自研的核心软硬件产品，通过云端与终端的产品和
服务的协作，以及基于过往项目经验的方案工程化设计，提供解决方案满足客户需求，解决
行业痛点问题。另外，标准化软硬一体产品和芯片及相关产品在报告期内也实现单独对外销
售。
（2）算力运营业务情况
随着 AI 大模型应用逐步成熟，公司于 2023 年开始探索 AI 运营模式，包括智能计算中
心运营和行业数据运营，以及预装大模型的标准化硬件，包括“天舟”大模型训推一体机和
“深目”AI 模盒等，目前，公司已经落地超大规模异构高性能算力集群，为各类大模型应
用类公司提供了算力支持，并积累了丰富的软硬件运营和维护经验，并依托于 AI 基础软件
平台满足智能算力管理需求，运用业内已有成熟经验和方案，为人工智能研究和开发提供高
效、稳定和安全的运行环境。
此外，公司持续投入自研大模型研发及优化工作，并在大模型的研发过程中积累了一系
列算力调优、提升模型训练效率的技术平台和相应工具，公司将上述技术沉淀运用在 AI 算
力服务中，可帮助客户提升模型训练及算力利用效率；公司持续存在较高对 AI 训练及推理
异构算力的需求，开展 AI 运营业务亦可视需要作为公司大模型研发工作所需算力基础的补
充，支撑公司大模型技术的持续进步。公司持续看好大模型进入成熟商业化阶段后推理需求
的爆发，后续公司亦可在其超大规模异构高性能算力集群中将其自研推理卡与高性能训练算
力相结合，为其自研推理卡落地打开场景触角、搭建生态，符合公司发展战略。
截至 2024 年 3 月 31 日，公司流动资产 3,964,781,867.66 元，其中，公司货币资金余额
为 1,415,368,192.36 元，交易性金融资产余额为 1,641,600,924.53 元。流动负债合计金额
组装完成且组网运行后三年内获取不低于人民币 16 亿元的 AI 算力服务订单。在前述算力
服务订单切实取得并正常履行的情况下，预计会对公司经营活动现金流量产生正向影响。
《合作框架协议》签署后，公司将投入资金进行设备采购、组网、软件开发等事宜，投
入资金较大，资金来源主要为公司自有及自筹资金并需要依靠银行借款进行补充，目前公司
资信情况良好，与银行等金融机构一直保持良好的合作关系，并能够持续获得授信支持。截
至本公告出具之日，公司尚未使用的银行授信额度为 3 亿元，融资渠道畅通。如公司由子公
司进行采购并筹措资金，可能需要公司提供担保或承担连带责任，截至本公告出具之日，公
司及子公司实际对外担保总额为 0 元。公司及子公司未发生对外担保逾期或涉及担保诉讼情
形。
公司对本次《合作框架协议》下涉及的采购制定了相关采购计划，以满足客户的订单需
求。公司凭借多年在行业内积累的供应商资源，已与具备供货能力的供应商签订采购协议。
截至本公告出具之日，部分采购产品已实现交付、验收，其中累计已发货数量占全部采购数
量的比例为 60.96%，累计支付预付款金额约 5.01 亿元。公司与算力服务业务设备供应商合
同签订具体情况如下：
序
供应商 完成情况 付款条件
号
已发货比例为 26.67%，将于 7 月中旬 先预付，发货后支
前交货。 付尾款提货
已发货比例为 90.57%，将 7 月中旬前 先预付，发货后支
交货。 付尾款提货
已发货比例为 100%，预计 7 月中旬
前交货。
全额保函
已发货比例为 60.87%，预计 7 月中旬
前交货。
除上述供应商外，公司亦将根据市场情况，进一步寻找、评估、选取其他合格意向供应
商。因此，公司对本次业务所需设备具备充分的采购能力。
公司已搭建能力板块较为齐全的智算业务团队，团队成员共 50 人，包含技术研发、算
力运营及销售、智算中心技术运维及交付等人员，保障智算业务顺利开展、进行。
岗位 人员数量 职责 核心人员经历概述
负责算力中 主要核心人员如下：
心整体技术 核心人员 1：曾任中兴通讯手机芯片研发总经理、
方案规划及 18 年芯片设计研发经验；
技术研发 30 设计、异构算 核心人员 2：曾任微软亚洲研究院资深研究员、微
力融合方案 软必应搜索部资深工程师、微软雷德蒙研究院首席
设计、算力调 研究员等；
优、推理算力 核心人员 3：毕业于电信科学技术研究院，曾在中
岗位 人员数量 职责 核心人员经历概述
硬件设计开 兴微电子担任研发经理，曾牵头研发物联网模块等
发、AI 大模 硬件产品；
型开发服务 核心人员 4：香港中文大学计算机科学与工程专业
平台及智能 博士毕业，研究方向为大数据驱动的序列决策 AI
算力集群管 算法；
理平台的开 核心人员 5：先后任职于中兴通讯 、英特尔等大型
发等工作 知名集成电路、半导体厂商任项目经理，牵头项目
研发工作；
核心人员 6：毕业于华中科技大学，曾在乐橙等科
技公司任技术主管，负责开放平台研发、模型算法
研发等工作；
核心人员 7：毕业于华中农业大学，熟悉云和开放
平台相关技术，曾在中国电子科技集团有限公司旗
下大数据智能公司担任软件工程师，在大数据分析
等项目中任技术负责人；
核心人员 8：毕业于中国科技大学，曾在深圳虾皮
信息科技有限公司（Shopee）、富途网络科技有限
公司等公司担任软件开发工程师、系统开发工程
师，熟悉开放平台设计及开发；
核心人员 9：毕业于华南理工大学，曾在中国平安
财产保险股份有限公司担任计算机视觉算法工程
师，熟悉算法开发、模型训练及部署。
负责市场对 主要核心人员如下：
外拓展、算力 核心人员 1：曾在国内知名服务器厂商担任深圳区
对外运营，客 域负责人，带领 40+人销售团队；
算力运营
及销售
及协调各部 数年算力业务销售经验；
门资源等工 核心人员 3：曾在互联网大厂、国际知名 PC 厂商
作 担任销售经理，维护企业客户关系、管理销售渠道。
负责智算中
主要核心人员如下：
智算中心 心组网联调、
核心人员 1、核心人员 2 等，有超过 10 年 IT 运维
技术运维 15 实施交付、算
经验，曾在大型上市公司、科技公司等负责 IT 运维
及交付 力硬件设施
及技术支持。
运维等工作
综上，公司本次算力运营业务合作事项依托于国内先进的 AI 基础软件平台满足智能算
力管理需求，运用业内已有成熟经验和方案，基于公司多年的技术积累、行业资源储备和人
才储备，在充分考虑公司资金实力的情况下满足公司未来业务发展和市场拓展的需要。本次
算力运营业务合作事项决策审慎，不存在重大不确定性风险，有利于保护上市公司及投资者
利益。
二、年审会计师核查程序及意见
（一）核查程序
针对公司 2023 年投入算力运营的业务事项，年审会计师主要执行了以下核查程序：
（1）对公司管理层进行访谈，了解公司算力运营业务相关内容，包括算力运营业务的
运营模式、公司算力服务器持有情况、用途；算力服务器采购情况以及资金来源；客户提供
算力服务情况以及算力服务器托管情况；
（2）对算力服务器采购进行细节测试、供应商穿透核查，检查服务器采购合同、合同
审批、采购发票、送货单、入库单、付款凭证、付款审批、银行回单以及其他支持性文件；
（3）对算力业务收入进行细节测试、测算收入，检查销售合同、合同审批、货物签收
确认单、项目上线运行确认单以及其他支持性文件；
（4）检查算力业务客户、供应商的工商信息、经营业务等信息，查询检查其披露的经
营业务信息，检查是否与公司存在关联关系；
（5）选取重要的客户、供应商执行函证程序，均回函相符；
（6）盘点服务器：年审会计师于 2024 年 01 月 15 日对公司托管在 IDC 数据中心的算
力服务器进行盘点，盘点比例 100%；
（7）测算托管费用：对企业本期 IT 维护及建设费-托管费合同进行合同检查，并将合
同金额与账面金额进行核对，以验证管理费用的完整性、合同金额是否与入账金额不一致。
（二）核查意见
经核查，年审会计师认为公司回复的说明与我们在执行 2023 年度财务报表审计过程中
所了解的信息不存在不一致的情形；通过执行上述审计程序以及获取的审计证据，我们认为
公司算力业务销售收入真实、证据充分，收入确认方式及依据符合《企业会计准则》相关规
定。
问题 2 关于资产质量和流动性
现金流净流出增加，其中，购买商品、接受劳务支付的现金同比增长 51%；应付账款期末账
面价值为 24,585.97 万元，占总资产的 5.07%。截至 2024 年一季度，公司经营性现金流未
见明显好转。
请公司：（1）结合行业上游原材料供应情况、公司采购模式等，说明报告期内公司销
售收入减少但采购支付的现金增幅较大的原因及合理性；（2）列示前五大应付账款支付对
象、交易背景，结合应付款项付款安排、公司日常经营周转资金需求、未来大额采购安排
等分析你公司是否存在流动性风险以及拟采取的风险防范措施。
【回复】：
一、公司对问询问题的回复
（一）结合行业上游原材料供应情况、公司采购模式等，说明报告期内公司销售收入
减少但采购支付的现金增幅较大的原因及合理性
购内容如下：
原材料 采购金额（万元） 占比
智能终端及周边产品 23,835.97 48.69%
服务器及周边产品 13,135.66 26.83%
项目实施成本 5,654.30 11.55%
其他辅料及耗材 6,333.50 12.94%
合计 48,959.43 100.00%
况如下：
原材料 采购金额（万元） 占比
智能终端及周边产品 19,002.99 51.27%
服务器及周边产品 8,657.95 23.36%
项目实施成本 7,694.05 20.76%
其他辅料及耗材 1,711.14 4.62%
合计 37,066.13 100.00%
公司原材料采购主要包括主营业务产品中的硬件部分采购（如摄像头、服务器、芯片等）、
项目安装服务采购、研发/运营采购。
类、研发/运营、固定资产等采购由供应链部负责，办公类采购由人力行政部负责。供应商
选择方面，公司实施严格的供应商准入制度。经过公司采购寻源、考察评选后，供应商才能
入围合格名单。公司对该名单中的合格供应商进行定期考核，以保证供应链体系的品质及效
率。在采购价格方面，公司通过与供应商协商确定协议价及多方比价的形式确定价格。
在摄像机、服务器等硬件产品方面，公司不直接生产相关硬件产品，而是选取业内优质
的供应商为公司提供标准品或者公司定制化后的产品，公司对代工厂商生产的产品验收合格
后，根据客户需求加装公司自主研发的软件系统。在芯片方面，公司采取“Fabless”模式生
产，由主流的芯片代工厂生产交付。
（1）公司销售收入减少
高的数字城市运营管理 AI 产品及整体解决方案业务收入下降所致。数字城市运营管理 AI
产品及整体解决方案业务收入较去年下降 5.73%，主要系华南区业务收入同比下降 34.27%
所致。
公司数字城市运营管理 AI 产品及整体解决方案业务按区域划分收入变动如下：
单位：万元
区域 2023 年 2022 年 变动金额 增幅
华南 17,670.08 26,883.16 -9,213.08 -34.27%
华东 7,474.31 6,309.29 1,165.02 18.47%
西南 8,962.77 6,726.32 2,236.45 33.25%
其他区域 5,052.32 1,622.09 3,430.23 211.47%
合计 39,159.48 41,540.86 -2,381.37 -5.73%
华南区域业务收入下降幅度较大，主要系部分项目交付进展晚于预期，在 2024 年 1 季
度完成交付和验收后才达到可确认收入状态，上述项目金额合计为 4,318.18 万元。
（2）采购支付的现金增幅较大
公司 2023 年度采购支付的现金较 2022 年度增加 18,666.23 万元，主要系公司 2023 年四
季度存在大量项目交付，采购原材料并在当期根据合同约定完成付款所致。
付款金额
供应商 采购内容 交付时间 付款条款 付款时间
（万元）
监控摄像头、交通 （1）首期款，支付至本合同签约金额的 30%；
中国移动通 信集团广 信号灯、信号控制 主 要 系 2023 年 3 （2）点位竣工验收款，支付至已完工点位对应金额的 85%； 主 要 系 2023
东有限公司 深圳分公 4,642.51 器、诱导屏、网络 月 、 12 月 及 2024 （3）整体竣工和审计，支付至结算金额的 95%； 年 6 月、12 月
司 设备以及施工材料 年3月 （4）质保期满一年，支付至结算金额的 97.5%； 支付
等 （5）质保期满两年，支付剩余款项
机房建设，主要包 （1）合同签订后 5 个工作日内甲方向乙方支付合同总金额
含服务器、存储设 的 40%；
深圳市引航 信息技术 备、网络设备、网 2023 年 12 月、2024 （2）项目整体竣工后甲方 5 个工作日内向乙方支付至合同
有限公司 络安全设备以及机 年3月 总金额的 90%；
柜、电源、空调、 （3）项目完成结算审计后，根据最终客户的结算审计结果
传感器等模块 甲方向乙方支付合同总金额剩余 10%的尾款
安全日志引擎、下
一代防火墙、下一
（1）交付验收合格后支付：33680000 元；
北京科能腾 达信息技 代入侵防护、新一
术股份有限公司 代企业级安全综合
后支付给乙方
网关、主机安全加
固、服务器等设备
福建天创信 息科技有 新一代警务安全终 2023 年 12 月 及
限公司 端（NPST) 2024 年 1 月
福建省星汉 智能科技 新一代警务安全终
有限公司 端（NPST)
知鱼智联科 技股份有 2,018.40 新一代警务安全终 分别与 2023 年 2、 合同签订生效之日起 60 日内支付全款 主 要 系 2023
付款金额
供应商 采购内容 交付时间 付款条款 付款时间
（万元）
限公司 端 （ NPST) 、 8 月交付 年 1 月、9 月
ShareLink 数 智 运 支付
营平台
应用交付系统负载
均衡、主机安全加
（1）验收合格后支付：16,610,760.00 元；
上海点泽智 能科技有 固、下一代防火墙
限公司 （综合安全网关）、
用后支付给乙方
服务器等综合信息
管理平台相关设备
（1）合同签订后支付 15%；
福信富通科 技股份有 2023 年 9-12 月 分 2023 年 9-12
限公司 批交付 月分批支付
（3）到货验收合格 30 天月结剩余 70%
深圳市北电 正光科技 存储、网络设备、 合同签订后买方向卖方开具 120 天的合同全额银行承兑汇
有限公司 网络安全设备等 票
（1）甲方已向乙方支付的人民币 290 万元作为预付款；
安徽辰茂医 疗器材销
售有限公司
付款金额
供应商 交付时间 付款条款 付款时间
（万元）
分别于 2022 年 4
深圳市天笙科技有限公司 3,131.58 2022 年 11 月、12 月 合同签订后预付全款
月、6 月、9 月
付款金额
供应商 交付时间 付款条款 付款时间
（万元）
杭州海康威视科技有限公 2022 年 4-12 月分
司 批支付
合同签订后支付总价款的 70%，
上海声通信息科技股份有 2022 年 7、8、10
限公司 月
在质保期满后的 10 个工作日内支付剩余 2%
合同 1：签署《签收单》后 10 个工作日内，支付货款，付款后开票；
合同 2：本合同生效且甲方收到最终业主方相应款项后 7 个工作日
内，甲方向乙方一次性支付合同总额；
中国移动通信集团广东有 主要于 2022 年 6、12 2022 年 8、9、12
限公司深圳分公司 月入库 月
后 7 个工作日内，甲方向乙方支付合同总额的 50%；
甲方签署《验收单》 ，且在甲方收到最终客户相应款项后 7 个工作日
内，甲方向乙方支付合同总额的 50%。
月 、 2023 年 1 月 、 5 合同 1：货到付款
深圳市建业科技有限公司 1,295.30 2023 年 1 月 、 5
月、6 月、8 月、11 月 合同 2：发货前预付 30%，到货后 1 个月内支付 70%
月、6 月、8 月、
分批入库
四川惟邦新创科技有限公 预付款 30%，设备到货款 60%，设备全部到货后的 30 个自然日内
司 支付剩余 10%
甲方款项的支付以甲方收到客户支付款项为前提。合同签订后且甲
方收到客户对应款项后，支付合同总金额的 20%；货物到齐且甲方
中华通信系统有限责任公 2021 年 12 月 、 2022 2022 年 1、4、7
司青岛分公司 年2月 月
件，付全合同总金额的 50%；甲方收到客户对应款项后，项目完成
并且验收合格后付至合同总金额的 80%，待财政局对该项目做完财
付款金额
供应商 交付时间 付款条款 付款时间
（万元）
务结算报告后无质量问题付至合同总金额的 97%，余额 3%作为质
保金，质保期满后，无质量问题一次性付清，若有质量问题按合同
约定进行结算。
广东天波信息技术股份有 2022 年 1-8 月分批入 2022 年 4、5、9
限公司 库 月
①交货付款
乙方根据合同交付时间和甲方的交货通知要求，按时交付合同货物，
并完成合同约定的相应工作，甲方收到上游客户支付的相应付款后
②初验付款
乙方对现场安装完成的设备进行单机调试及试运行，运行验收合格
固力保安全系统（中国） 后，甲方收到上游客户支付的相应付款后 10 个工作日内向乙方支付 2022 年 1、3、8
有限公司 至验收合格设备总金额的【80%】； 月
③终验付款
本项目工程竣工验收合格后，甲方在收到上游客户支付的相应付款
后 10 个工作日内向乙方支付至终验合格、结算设备总金额的【95%】
；
④质量保证金（尾款）
货物保修期满且甲方收到上游客户支付的相应付款后 10 个工作日
内向乙方支付剩余的【5%】保修款。
深圳市神州云海智能科技
有限公司
如上表，因项目模式和供应商结构变化，部分原材料供给较为紧俏，因此 2023 年公司
对主要项目供应商的付款条款以交付后付款或预付款为主，付款节奏相对紧张。公司 2023
年四季度大量项目交付，存在对原材料采购的大量需求，公司按合同条款进行付款，因此采
购支付的现金增幅较大。
公司的业务模式主要为基于自研的算法软件、芯片等核心产品，搭配外购的定制化或标
准化硬件产品、安装施工服务等，面向政府机构等终端客户、企事业单位等集成商客户，根
据其需求交付相应软硬件产品或解决方案。公司的采购模式、上游供应情况未发生明显变化。
公司在报告期内的采购支付增加，主要系按四季度交付节奏和供应商付款条款，支付货款所
致，具有合理性。
（二）列示前五大应付账款支付对象、交易背景，结合应付款项付款安排、公司日常
经营周转资金需求、未来大额采购安排等分析你公司是否存在流动性风险以及拟采取的风
险防范措施
应付账款金额
供应商 交易背景 对应项目
（万元）
广州鹏辉能源科技股 分布式储能硬件产品硬 2023 年广东省深圳市龙
份有限公司 件采购 岗区智慧交通项目
深圳市茂宏达电力设 安装服务及相关施工辅 2023 年广东省深圳市龙
备有限公司 料采购 岗区智慧交通项目
**市公安局**分局 2022
中移建设有限公司浙
江分公司
项目
浪潮金融信息技术有 2023 年广州智慧影院项
限公司 目
中国移动通信集团有 2023 年广东省深圳市龙
限公司 岗区智慧交通项目
司是否存在流动性风险以及拟采取的风险防范措施
（1）公司应付款项付款安排
截至 2023 年末，公司流动负债合计 4.19 亿元，其中一年内到期的短期债务主要情况如
下：
单位：万元
科目 6 个月以内 6 个月以上 合计
应付票据 32.34 - 32.34
应付账款 13,368.54 11,217.43 24,585.97
其他应付款 1,061.97 452.30 1,514.27
一年内到期的非流动负债 953.62 428.12 1,381.74
合计 15,416.47 12,097.85 27,514.32
以上短期债务偿还款项主要来源为公司日常经营性资金流入、公司货币资金和闲置资金
理财的交易性金融资产。2023 年末，公司应收票据及应收账款余额为 4.92 亿元，货币资金
余额为 8.05 亿元，交易性金融资产余额为 26.36 亿元，公司现金流充裕，偿还各类负债不存
在明显压力。
（2）公司日常经营周转资金需求
公司日常经营活动的资金需求主要包括支付原材料款、支付税费、支付员工薪酬及支付
经营费用等。应收账款按照账期正常收回，通常能够保证公司正常的资金流入。2023 年度，
公司经营活动产生的现金流量净额，即资金周转敞口为 54,101.12 万元。2023 年末，公司无
未偿还短期贷款或长期贷款，货币资金及交易性金融资产共 34.40 亿元，能够充分满足公司
日常经营资金需求。
（3）公司未来大额采购安排
根据公司 2024 年 6 月 7 日披露的《关于签署合作框架协议的公告》，公司拟与德元方
惠合作开展算力运营业务并对外提供服务，本次业务按合同约定构建 4000PFLOPS 算力服
务能力，预计需要投入硬件设备不高于 15.46 亿元人民币（最终以实际签署的采购合同为准），
公司计划采用自有资金和自筹资金结合的形式来支付采购款项，不使用除用于补流（补充流
动资金项目）外的其他募集资金。其中，拟使用自有资金约 6-8 亿元（含用于补充流动资金
项目资金），拟通过向银行申请固定资产贷款自筹资金 8-10 亿元，本次业务不影响公司募
投项目的正常实施。公司已向中国银行、农业银行、交通银行等多家银行申请固定资产贷款。
该项目合同已与客户约定服务期及每月服务费用价格，公司可按月收取固定服务费用，预计
在服务期前三年内合计回款 16.07 亿元，可覆盖上述筹资安排。因此，该项目对公司资金流
动性水平及偿债能力不会造成显著影响。
（4）流动性风险分析及流动性风险防范措施
公司近三个完整年度偿债能力财务指标如下：
项目 2023 年 2022 年 2021 年
流动资产（万元） 417,905.68 144,758.36 171,675.94
流动负债（万元） 41,876.93 47,551.77 40,857.64
流动比率（倍） 9.98 3.04 4.20
速动比率（倍） 9.62 2.88 4.03
资产负债率（%） 9.79 32.85 26.15
注：上述指标以合并财务报告数据为基础计算，具体计算方法如下：
流动比率=流动资产/流动负债；
速动比率=（流动资产-存货-其他流动资产）/流动负债；
资产负债率=总负债/总资产
公司 2023 年完成首次公开发行股票后取得募集资金，流动资产规模大幅提高。公司流
动比率、速动比率及资产负债率在 2023 年保持较高水平，偿债能力较强，不存在流动性风
险。
报告期末，流动资产余额 417,905.68 万元，其中货币资金 80,454.40 万元，交易性金融
资产 263,557.45 万元，应收票据、应收款项融资及应收账款 49,239.64 万元，流动资产变现
能力较强。公司的资金链稳定，有充足的现金流来应对日常运营和偿还债务，相关金融机构
授信额度仍有未使用金额，负债整体可控，现金及现金等价物足以覆盖公司流动负债。
综上，公司有较为充足的资金来源，能够满足公司日常资金周转需求，不存在流动性风
险。
出于审慎角度，公司就开展算力运营业务补充流动性风险提示如下：
（1）算力服务项目提前解约导致的流动性风险：算力服务项目属于先采购、构建异构
算力集群并同步进行软件平台研发，将公司在研发大模型过程中积累的系列软件平台及工具
融合进算力集群，最终形成算力服务，并按约定周期收到服务费用回款。该业务模式下，公
司拟用自有和自筹资金先支付设备采购资金。若出现用户提前终止合同不续租的极端情况，
减少的服务期限对应的合同金额，导致资产周转速递降低，将对公司流动性产生影响。
（2）报告期末，公司经营活动产生的现金流量净额为-54,101.12 万元，较上年同期增
加 13,026.21 万元，主要系因业务发展需要支付购买商品、劳务的现金增加所致。人工智能
行业存在持续的研发投入需求，公司在核心技术研发方面进行持续投入，研发投入金额较大。
未来，公司预计仍将持续保持较高的研发强度，研发投入金额可能继续增长，在公司盈利水
平无法同步较快增长的情况下公司存在经营性现金流量持续为负值的风险。如果公司现金流
状况持续恶化，且无法获得外部融资，将对公司资金状况和经营造成不利影响。
公司已采取或拟采取的流动性风险防范措施如下：
加强应收账款回款管理公司进一步加强对新增客户的信用审批，优化信用风险管控的体
系，降低信用风险管理带来的应收账款风险。公司持续关注客户的经济状况，加强对应收账
款的风险管理，从而最大限度的保护公司利益。
拓宽融资渠道，增强融资能力。公司将继续积极通过银行贷款、票据贴现等方式拓宽融
资渠道，增强融资能力。
精简运营开支，加强内部管理公司积极优化自身运营流程，合理控制各项成本，提高运
营效率。公司将不断加强内部管理，优化行政管理费用开支，改善经营效益，提高公司内部
管理质量，降低管理成本，提高资金使用效率。
二、年审会计师核查程序及意见
（一）核查程序
针对上述现金流事项，年审会计师主要执行了以下核查程序：
（1）了解、评估和测试公司与采购相关的内部控制设计和执行的有效性；
（2）存货真实性检查及穿行核查：年审会计师对本期发生的大额采购进行真实性检查
（未结转成本部分）和穿行核查（已结转成本部分），对采购合同、配置清单（如有）、送
货单、物流单、进度单、验收单、发票、银行付款等单据进行核查，以确认采购和营业成本
的真实性、准确性、截止，真实性检查及穿行检查核查比例分别为 39.81%、50.91%；
（3）合同付款检查：在采购真实性检查和穿行核查中查看供应商的付款情况，检查合
同付款条款、付款金额和银行回单等单据进行核查，以确认付款的真实性；
（4）预付合同检查：年审会计师获取本期预付款的主要合同，分析预付款项的商业合
理性，确认其预付款项的存在认定，检查比例 94.41%；
（5）供应商工商信息核查：对采购穿行核查中，涉及的供应商进行工商信息查询，确
定其供应商信息的真实性，核对其是否为被审计单位上游供应商以及是否有关联方关系；对
本期预付账款前十大供应商进行工商信息查询，确定其供应商信息的真实性，核对其是否为
被审计单位上游供应商以及是否有关联方关系。
（二）核查意见
经核查，年审会计师认为公司对上述问题的回复与年审会计师在核查过程中了解的信息
一致。通过执行上述审计程序以及获取的审计证据，我们认为公司购买商品、接受劳务支付
的现金真实、证据充分，变动具有合理性。
万元，占比 67%。累计计提存货跌价准备 2,327.86 万元，较上年减少 579.52 万元。其中，
发出商品的存货跌价准备本期合计减少 1,515.68 万元，系新增计提-572.35 万元，转回或
转销 249.04 万元，核销 694.28 万元。
请公司：（1）分类型补充披露存货的具体构成、库龄结构，说明报告期末各类型存货
均大幅增长的原因及合理性；（2）补充披露各类型存货对应的存货跌价准备计提政策，本
期是否发变化，与同行业可比公司是否存在较大差异；（3）说明本期存货大幅增加但计提
跌价准备同比减少的原因及合理性，相关计提是否准确、充分；（4）详细说明发出商品存
货跌价准备的计算过程，本期新增计提为负的依据，以及核销的会计处理是否合规，如否，
请对年报相关内容作修订。
【回复】：
一、公司对问询问题的回复
（一）分类型补充披露存货的具体构成、库龄结构，说明报告期末各类型存货均大幅
增长的原因及合理性
单位：万元
存货类别
库存商品 1,549.40 324.17 1,158.82 3,032.39
发出商品 8,661.55 920.74 1,096.10 10,678.39
其中：借货 846.81 462.23 945.36 2,254.40
未完工项目成本 1,909.30 - 1,909.30
委托加工物资 298.63 - 298.63
合计 12,418.88 1,244.90 2,254.93 15,918.71
存货类别
库存商品 728.08 432.59 214.17 1,374.84
发出商品 4,443.57 786.14 2,316.16 7,545.86
其中：借货 1,122.22 648.91 2,280.56 4,051.70
未完工项目成本 608.32 - 608.32
委托加工物资 42.76 - 42.76
合计 5,822.73 1,218.73 2,530.32 9,571.79
单位：万元
具体构成 库存商品 发出商品 合计
智能终端及周边产品 654.17 5,133.18 5,787.35
服务器及周边产品 2,102.16 4,599.81 6,701.97
其他 276.06 945.41 1,221.46
合计 3,032.39 10,678.39 13,710.78
公司 2023 年末各类型存货较期初均有大幅增长，变动原因如下：
显卡等重要原材料售价持续上涨；公司出于安全备货、平滑未来成本的考虑进行了较大规模
的战略备货；
海全域信控网联化改造及综合提升项目、智道网联自动无人化清扫机器人集采项目、智慧警
务设备及技术研发服务项目、2023 年广东省深圳市龙岗区智慧交通项目、2023 年**市公安
局**支队 5G 移动执法记录仪采购项目，上述项目在 2023 年末尚未达到收入确认条件，因
此对应的大额发出商品未结转成本，上述项目涉及的发出商品期末余额合计为 6,124.96 万元，
项目情况如下：
单位：万元
项目名称 客户名称 合同金额 发出商品金额 期后确认收入时间
华海全域信控
华海智汇技
网联化改造及 1,843.60 1,497.65 暂未达收入确认条件
术有限公司
综合提升项目
智道网联自动 智道网联科
无人化清扫机 技（深圳）有 2,550.00 1,174.42 2024 年 1 月
器人集采项目 限公司
智慧警务设备 福建榕信通
及技术研发服 信息技术有 1,302.78 976.46 2024 年 2 月
务项目 限公司
华海智汇技
深圳市龙岗区 20,330.49 2,171.62 2024 年 1-3 月
术有限公司
智慧交通项目
惠州市科晟
安局交通警察
信息技术有 414.61 304.81 暂未达收入确认条件
支队 5G 移动执
限公司
法记录仪采购
项目名称 客户名称 合同金额 发出商品金额 期后确认收入时间
项目
合计 / 26,441.48 6,124.96 /
因此，公司期末存货大幅增长具有合理性。
（二）补充披露各类型存货对应的存货跌价准备计提政策，本期是否发生变化，与同
行业可比公司是否存在较大差异
公司与同行业可比公司存货跌价准备计提政策如下：
公司名称 存货跌价准备计提政策
采用成本与可变现净值孰低计量，按照存货类别成本高于可变现净值的差
额计提存货跌价准备，可变现净值以存货的估计售价减去估计的销售费用
和相关税费后的金额确定其可变现净值。
①借货：借货系前期借用客户使用，未来可转销售或可收回的硬件设备等。
针对这部分发出商品，考虑以其使用寿命为限，按照计提折旧的方法，按
发出月份计提存货跌价准备。②借货以外的发出商品：采用成本与可变现
净值孰低计量，按照存货类别成本高于可变现净值的差额计提存货跌价准
云天励飞
备，可变现净值以存货的估计售价减去估计的销售费用和相关税费后的金
额确定其可变现净值。
采用成本与可变现净值孰低计量，按照存货类别成本高于可变现净值的差
额计提存货跌价准备，可变现净值以存货的估计售价减去估计的销售费用
和相关税费后的金额确定其可变现净值。
额予以恢复，并在原已计提的存货跌价准备的金额内转回，转回的金额计
入当期损益。
期末按照单个存货项目计提存货跌价准备；但对于数量繁多、单价较低的
存货，按照存货类别计提存货跌价准备；与在同一地区生产和销售的产品
系列相关、具有相同或类似最终用途或目的，且难以与其他项目分开计量
的存货，则合并计提存货跌价准备。
对于近期无相同或类似产品销售价格的库龄超过 1 年的库存商品，无法合
理预估库存商品的可变现净值，公司结合库存商品历史销售比例及对未来
云从科技 销售的预测，对库龄超过 1 年的库存商品按照库龄计提的跌价准备，按照
库龄在 1 至 2 年的计提比例为 25%、2 至 3 年的计提比例为 50%、3 年以上
计提比例为 100%计提跌价准备。
以前减记存货价值的影响因素已经消失的，减记的金额予以恢复，并在原
已计提的存货跌价准备金额内转回，转回的金额计入当期损益。
针对试用商品，主要系公司与意向客户尚未达成销售合同的情况下，通过
向潜在客户发出一定数量的试用硬件商品，期望促使潜在客户与公司签约，
公司名称 存货跌价准备计提政策
达成销售的目的而发出的商品。企业制定了专门的试用商品跌价准备计提
政策：
如预期商品无使用价值，则全额计提跌价准备；如预期已收回试用商品仍
可以用于销售或研发领用，则转入库存商品进行核算；
段计提跌价准备，尚未收回的试用商品跌价准备计提方法如下：
试用时间 跌价准备计提比例（%）
对于发出商品及合同履约成本等，公司根据合同履约进度估计合同未来现
金流量的风险，认定为亏损合同的，按照预计合同亏损额计提存货跌价准
备。
以前减记存货价值的影响因素已经消失的，减记的金额予以恢复，并在原
已计提的存货跌价准备金额内转回，转回的金额计入当期损益。
资产负债表日，存货采用成本与可变现净值孰低计量，按照成本高于可变
现净值的差额计提存货跌价准备。直接用于出售的存货，在正常生产经营
过程中以该存货的估计售价减去估计的销售费用和相关税费后的金额确定
其可变现净值；需要经过加工的存货，在正常生产经营过程中以所生产的
寒武纪
产成品的估计售价减去至完工时估计将要发生的成本、估计的销售费用和
相关税费后的金额确定其可变现净值；资产负债表日，同一项存货中一部
分有合同价格约定、其他部分不存在合同价格的，分别确定其可变现净值，
并与其对应的成本进行比较，分别确定存货跌价准备的计提或转回的金额。
资产负债表日，存货采用成本与可变现净值孰低计量，按照成本高于可变
现净值的差额计提存货跌价准备。直接用于出售的存货，在正常生产经营
过程中以该存货的估计售价减去估计的销售费用和相关税费后的金额确定
其可变现净值；需要经过加工的存货，在正常生产经营过程中以所生产的
当虹科技
产成品的估计售价减去至完工时估计将要发生的成本、估计的销售费用和
相关税费后的金额确定其可变现净值；资产负债表日，同一项存货中一部
分有合同价格约定、其他部分不存在合同价格的，分别确定其可变现净值，
并与其对应的成本进行比较，分别确定存货跌价准备的计提或转回的金额。
资产负债表日，存货应当按照成本与可变现净值孰低计量。当存货成本高
于其可变现净值的，应当计提存货跌价准备。可变现净值，是指在日常活
动中，存货的估计售价减去至完工时估计将要发生的成本、估计的销售费
虹软科技 用以及相关税费后的金额。
产成品、库存商品和用于出售的材料等直接用于出售的商品存货，在正常
生产经营过程中，以该存货的估计售价减去估计的销售费用和相关税费后
的金额，确定其可变现净值；需要经过加工的材料存货，在正常生产经营
公司名称 存货跌价准备计提政策
过程中，以所生产的产成品的估计售价减去至完工时估计将要发生的成本、
估计的销售费用和相关税费后的金额，确定其可变现净值；为执行销售合
同或者劳务合同而持有的存货，其可变现净值以合同价格为基础计算，若
持有存货的数量多于销售合同订购数量的，超出部分的存货的可变现净值
以一般销售价格为基础计算。
计提存货跌价准备后，如果以前减记存货价值的影响因素已经消失，导致
存货的可变现净值高于其账面价值的，在原已计提的存货跌价准备金额内
予以转回，转回的金额计入当期损益。
数据来源：公司年报
公司报告期内存货跌价政策未发生变化，与同行业可比公司存货跌价集体政策不存在较
大差异。
（三）说明本期存货大幅增加但计提跌价准备同比减少的原因及合理性，相关计提是
否准确、充分
公司 2022 年、2023 年存货及存货跌价准备计提情况如下：
单位：万元
项目 存货跌价 计提比例 存货跌价 计提比例
账面余额 账面余额
准备 （%） 准备 （%）
库存商品 3,032.39 1,088.96 35.91 1,374.84 152.81 11.11
发出商品 10,678.39 1,238.90 11.60 7,545.86 2,754.58 36.50
未完工项目
成本
委托加工物
资
合计 15,918.71 2,327.86 14.62 9,571.79 2,907.38 30.37
少 579.52 万元，计提比例由 30.37%下降至 14.62%主要系公司发出商品存货跌价准备计提减
少。2023 年，公司收回以前年度无法转销售借货或报废无法使用借货，同时对借货期限 3
年以上已全额计提存货跌价准备且判断已无使用价值的发出商品进行核销。相较 2022 年末，
末、2023 年末发出商品及跌价准备情况如下：
存货类别 2023 年末 2022 年末
存货跌价 计提比例 存货跌价 计提比例
账面余额 账面余额
准备 （%） 准备 （%）
借货 2,254.40 1,238.90 54.95 4,051.70 2,754.58 67.99
已发货未验收
（有订单）
小计 10,678.39 1,238.90 11.60 7,545.86 2,754.58 36.50
公司发出商品存在减值风险的为借货，借货存货跌价计提比例 2023 年末较 2022 年末下
降 13.04 个百分点，主要系 2023 年末库龄 2 年以上借货较 2022 年末占比降低所致，借货库
龄情况如下：
库龄
账面余额 占比（%） 账面余额 占比（%）
小计 2,254.4 100.00 4,051.70 100.00
公司报告期各期末存货跌价计提比例与同行业可比公司对比情况如下：
单位：万元
公司
账面余额 存货跌价准备 计提比例 账面余额 存货跌价准备 计提比例
寒武纪 34,461.78 24,521.67 71.16% 49,916.27 21,204.12 42.48%
云从科技 14,251.59 7,868.59 55.21% 17,707.07 5,147.53 29.07%
当虹科技 4,248.73 170.89 4.02% 5,483.35 3.66 0.07%
虹软科技 2,500.14 1,027.34 41.09% 2,144.62 945.62 44.09%
行业平均 13,865.56 8,397.12 60.56% 18,812.83 6,825.23 36.28%
云天励飞 15,918.71 2,327.86 14.62% 9,571.79 2,907.38 30.37%
数据来源：公司年报
由上表，2023 年末、2022 年末公司存货跌价计提比例分别为 14.62%和 30.37%，同行
业可比公司跌价准备计提比率平均水平为 60.56%、36.28%，公司存货跌价计提政策与可比
公司不存在较大差异，期末计提比例明显低于同行业可比公司平均水平，主要系公司存货结
构与可比公司存在较大差异。公司期末存货中发出商品占比较大，且发出商品中除借货的发
出商品占比由 2022 年末的 36.50%提升至 2023 年末的 52.92%，其中，发出商品中除借货的
发出商品可变现净值高于成本，公司未对其计提跌价准备。
因此，公司存货余额增加但计提跌价准备减少主要系存货结构及库龄发生变化，具有合
理性。
（四）详细说明发出商品存货跌价准备的计算过程，本期新增计提为负的依据，以及
核销的会计处理是否合规，如否，请对年报相关内容作修订
公司本期存货跌价计提情况如下：
单位：万元
本期增加金额 本期减少金额
期末余
项目 期初余额 转回库存商 转回或
计提 小计 其他 额
品跌价准备 转销
发出商品
跌价准备
库存商品
存货跌价
公司对发出商品中借货的存货跌价准备计提方式为根据借货时间、使用寿命，按发出月
份计提。公司期初发出商品中借货存货余额 4,051.69 万元，测算跌价金额为 2,754.58 万元，
（1）本期计提-572.35 万元发出商品跌价准备：主要系 1）本期根据公司存货跌价政策
对发出商品计提存货跌价 240.13 万元；2）因收回的借货转入仓库，相应存货由发出商品转
为库存商品核算，对应冲减发出商品存货跌价准备 812.48 万元，并重新计提库存商品存货
跌价准备，故转回发出商品存货跌价准备 812.48 万元。当期资产减值损失总额未发生变动，
仅因借货退回转入库存商品导致存货跌价准备明细调整；
（2）本期转回或转销 249.04 万元发出商品跌价准备：期初借货在本期实现销售，转销
对应存货跌价准备金额 32.86 万元；期初部分借货因使用不当等原因本期报废，转销相关存
货跌价准备金额为 216.18 万；
（3）本期核销存货跌价准备 694.28 万元：公司本期对借货时间超过 3 年，已经全额计
提存货跌价准备且判断较大可能无法确认收入或已无使用价值的发出商品进行了核销，核销
存货跌价准备 694.28 万元。由于该部分发出商品借出时间较久，已达到其使用寿命，预计
未来不会产生现金流入，故公司根据存货管理制度对其进行核销。
因此，公司对发出商品跌价准备计提、核销等会计处理方式符合会计准则要求及公司业
务特点，不存在应修订内容。
二、年审会计师核查程序及意见
（一）核查程序
针对上述存货事项，年审会计师主要执行了以下核查程序：
（1）了解公司仓储相关的关键内部控制，评价这些控制的设计是否健全，并测试相关
内部控制的运行有效性；
（2）存货监盘：年审会计师分别于 2024 年 01 月 02 日和 01 月 15 对公司库存商品进行
监盘，对库存商品结存数量、品种规格和存货现状进行核查，监盘比例 97.55%；对期末发
出商品前十大项目进行现场监盘，监盘比例 38.30%；
（3）存货真实性检查及穿行核查：年审会计师对本期发生的大额采购进行真实性检查
（未结转成本部分）和穿行核查（已结转成本部分），对采购合同、配置清单（如有）、送
货单、物流单、进度单、验收单、发票、银行付款等单据进行核查，以确认采购和营业成本
的真实性、准确性、截止，真实性检查及穿行检查核查比例分别为 39.81%、50.91%；
（4）存货入库截止测试：年审会计师从财务报表截止日前后存货采购数据中抽取样本，
将明细账记录与供应商送货单及入库单数据进行核对，以核实存货采购记录在正确的会计期
间；
（5）存货计价测试：年审会计师抽取发生额或余额大于测试线的物料进行计价测试，
核实公司成本结转的准确性；
（6）存货跌价计提复核：年审会计师对公司存货跌价计提政策进行复核，评估公司存
货跌价计提政策的合理性，是否与同行业可比公司存在重大差异，并对公司存货跌价计提金
额进行复核，关注存货跌价计提的充分性；
（7）存货函证及走访：详见三、年审会计师对存货尤其是发出商品执行的审计程序和
获取的审计证据的回复。
（二）核查意见
经核查，年审会计师认为公司对上述问题的回复与年审会计师在核查过程中了解的信息
一致，公司存货变动具有合理性，存货跌价准备计提充分，相关会计处理符合《企业会计准
则》相关规定。
三、年审会计师对存货尤其是发出商品执行的审计程序和获取的审计证据
年审会计师针对存货主要执行以下程序：
（1）存货监盘：年审会计师分别于 2024 年 01 月 02 日和 01 月 15 对公司库存商品进行
监盘，对库存商品结存数量、品种规格和存货现状进行核查，监盘比例 97.55%；对期末发
出商品前十大项目进行现场监盘，监盘比例 38.30%；
（2）发出商品函证：本期发出商品发函比例 67.98%，回函比例 99.42%，针对未回函
的发出商品，通过检查发出商品签收单及期后确认收入情况执行替代测试；
（3）发出商品走访：对本期发出商品前十大项目进行走访，查看终端客户项目现场的
设备安装情况和系统运行情况，了解项目实施进度，走访比例 35.30%；
（4）发出商品客户访谈：年审会计师对期末发出商品前十大项目客户进行了访谈，了
解云天的发货情况、合同进度、发出商品保管情况等；
（5）发出商品期后情况核查：年审会计师对期末发出商品期后实现收入情况进行核查，
关注其收入确认时点的准确性以及尚未确认收入项目的合理性；
（6）存货真实性检查及穿行核查：年审会计师对本期发生的大额采购进行真实性检查
（未结转成本部分）和穿行核查（已结转成本部分），对采购合同、配置清单（如有）、送
货单、物流单、进度单、验收单、发票、银行付款等单据进行核查，以确认采购和营业成本
的真实性、准确性、截止，真实性检查及穿行检查核查比例分别为 39.81%、50.91%；
（7）存货入库截止测试：年审会计师从财务报表截止日前后存货采购数据中抽取样本，
将明细账记录与供应商送货单及入库单数据进行核对，以核实存货采购记录在正确的会计期
间；
（8）存货计价测试：年审会计师抽取发生额或余额大于测试线的物料进行计价测试，
核实公司成本结转的准确性；
（9）存货跌价计提复核：年审会计师对公司存货跌价计提政策进行复核，评估公司存
货跌价计提政策的合理性，是否与同行业可比公司存在重大差异，并对公司存货跌价计提金
额进行复核，关注存货跌价计提的充分性。
应收账款余额占比 33.32%。累计计提坏账 6,256.71 万元，综合坏账准备计提比例为 11.30%，
累计单项计提坏账准备 309.05 万元。
请公司：（1）补充披露主要欠款方的客户名称、交易背景、交易时间、交易金额、对
手方资信情况、期后回款情况等，并结合公司业务特点、信用政策是否发生变化等说明公
司账龄结构延长的原因及合理性；（2）结合报告期内新增按单项计提坏账准备的应收账款
的形成背景、账龄、对应企业财务状况、公司采取的催款措施和效果，说明本期单项计提
坏账准备增加的合理性；（3）结合主要欠款方的信用风险及同行业可比公司情况，说明公
司应收账款坏账准备计提的充分性，是否符合《企业会计准则》的相关规定。
【回复】：
一、公司对问询问题的回复
（一）补充披露主要欠款方的客户名称、交易背景、交易时间、交易金额、对手方资
信情况、期后回款情况等，并结合公司业务特点、信用政策是否发生变化等说明公司账龄
结构延长的原因及合理性
应收账款 坏账准备 截至 2024 年 5 月 31 日
客户名称 项目名称 交易背景 可回收性评估
（万元） （万元） 期后回款（万元）
重庆东然
新能源科 2023 年重庆市东然新能源 为新能源重卡运输公司提供 民营企业注册资本 6,000
技有限公 换电重卡智能网联项目 AI 智能网联系统 万元，经营情况正常
司
局 100 路感知源增补项目 15.12
四川勇安
智能科技 65.51 -
感知源新建与改造项目 45.50 化建设 万元，经营情况正常
有限公司
项目
四川九洲
视讯科技 四川九洲视讯公司安全防 民营企业注册资本 2,000
有限责任 护项目 万元，经营情况正常
公司
深圳市建
国有控股企业注册资本
安（集团） 2022 年深圳市龙华区龙馨
股份有限 家园隔离酒店项目
正常
公司
深圳安视
深圳美术馆新馆信息化项 信息化项目对应的设备及配 民营企业注册资本 1,080
信息技术 1,290.28 64.51 -
目 套的软件及定制开发服务 万元，经营情况正常
有限公司
客户 1 云天 FH400T 合作 1,800.00 446.25 - 芯片 IP 授权业务 上市企业注册资本
应收账款 坏账准备 截至 2024 年 5 月 31 日
客户名称 项目名称 交易背景 可回收性评估
（万元） （万元） 期后回款（万元）
云天 FH 框采项目 1,687.50 437.50
况正常
达电子股份有限公司园区 - 智能化园区管理的面板机 上市企业注册资本
润建股份 -6.81
项目 79.57 22,074.63 万元，经营情
有限公司
影院智慧化建设的硬件产品 况正常
及智能化系统的开发服务
**公安局 为社会治安防控体系建设提 政府单位，信用状况良
**市**区公安局动态人像 584.99
**分局 147.47 - 供**系统平台 好
测试项目
大运 AI 小镇园区 AI 化建设：
-103.65 - 园区智能化基础设施的**系
AI 小镇园区 AI 化项目
统建设
- **市**数据采集预警平台
台项目 3.32
华海智汇 民营企业注册资本
市交警致力打造“鹏城”交通
技术有限 483.63 23,888.72 万元，经营情
智能体，要求龙岗智慧交通紧
公司 2023 年广东省深圳市龙岗 况正常
区智慧交通项目
化综合管理，持续完善智慧交
通感知体系
粤港跨境货运司机预警管控
广东省货运司机管控项目 -
应收账款 坏账准备 截至 2024 年 5 月 31 日
客户名称 项目名称 交易背景 可回收性评估
（万元） （万元） 期后回款（万元）
警管控平台+**结构化软件
北京华胜 2023 年北京华胜信安电子
为配合 HJJ 发射系统的信息
信安电子 科技发展有限公司综合信 民营企业注册资本 5,000
科技发展 息管理平台设备明细表项 万元，经营情况正常
平台
有限公司 目
报告期内，公司应收账款前十名账面余额合计 2.81 亿元，多数项目的终端用户为政府
部门及企事业单位，项目回款风险较低。
公司 2023 年和 2022 年应收账款按账龄分类如下表：
账龄 2023 年应收账款（万元） 2022 年应收账款（万元） 增速
合计 55,378.90 46,813.48 18.30%
报告期内，公司业务主要为基于自研的算法软件、芯片等核心产品，搭配外购的定制化
或标准化硬件产品、安装施工服务等，面向政府机构等终端客户、企事业单位等集成商客户，
根据其需求交付相应软硬件产品或解决方案，业务未发生显著变化。公司主要面向国内客户，
信用政策稳定，客户结构、信用政策亦未发生重大变化。
紧，公司部分项目的款项被延期支付所致。
因此公司应收账款出现一定程度增加、账龄结构延长具有合理性。
公司已加强应收账款回款管理，加紧对即将到期应收账款的沟通、已到期应收账款的催
收。报告期后，前十大客户应收账款已实现部分回款。同时，公司亦加强对新增客户的信用
评估和审批，优化信用风险管控的体系，降低信用风险管理带来的应收账款风险。
（二）结合报告期内新增按单项计提坏账准备的应收账款的形成背景、账龄、对应企
业财务状况、公司采取的催款措施和效果，说明本期单项计提坏账准备增加的合理性
应收
客户财 催款措
客户名称 账款余额 交易背景 账龄 结果
务状况 施
（万元）
**市**建设联网
西藏慧翔信息 资不抵债 多次电
科技有限公司 （公告信息） 话催款
动保障项目
重庆市均惠才 2018 年**市**县 多次电
科技有限责任公司 公安局动态人像项目 话催款
成都钧豪电子 2018**省**分局 多次电
有限公司 **系统试点项目 话催款
重庆高川科技 失信被执 多次电
发展有限公司 行人 话催款
建设项目
基于以下原因，公司在 2023 年单项计提上述应收账款坏账准备：
科技发展有限公司 2024 年被列为失信被执行人。
因此，按照财务报告谨慎性原则，上述应收账款在 2023 年单项计提坏账准备存在合理
性。
（三）结合主要欠款方的信用风险及同行业可比公司情况，说明公司应收账款坏账准
备计提的充分性，是否符合《企业会计准则》的相关规定
面余额合计 2.81 亿元，占比 50.82%。
其中，2022 年深圳市龙华区龙馨家园隔离酒店、**市**区公安局动态人像测试等 13 个
项目，终端用户为政府部门、事业单位和国企，项目回款风险较低；芯片 IP 授权业务、2023
年广州智慧影院等 3 个项目，客户 1 和润建股份有限公司均为上市公司，资产负债率良好。
公司对应收账款减值准备计提原则为按照相当于整个存续期内预期信用损失的金额计
量其损失准备，具体分类方式分为按单项计提坏账准备和按组合计提坏账准备，其中对组合
计提坏账准备方法为对非关联方按账龄组合计提坏账准备，对于合并范围内关联方组合不计
提减值准备。与同行业公司应收账款减值准备计提政策相比无重大差异，具体如下：
公司 计提原则 分类方式 计提方法
按照相当于整个存续期内 ①按单项计提坏 ①单项计提；②按账
寒武纪 预期信用损失的金额计量其 账准备；②按组合计 龄组合计提；③合并范
损失准备。 提坏账准备 围内关联方组合不计提
按照相当于整个存续期内 ①按单项计提坏 ①单项计提；②按账
当虹科技 预期信用损失的金额计量其 账准备；②按组合计 龄组合计提；③合并范
损失准备。 提坏账准备 围内关联方组合不计提
虹软科技 按照相当于整个存续期内 ①按单项计提坏 ①单项计提；②按账
预期信用损失的金额计量其 账准备；②按组合计 龄组合计提；③合并范
损失准备。 提坏账准备 围内关联方组合不计提
参考历史信用损失经验，
结合当前状况以及对未来经 ①按单项计提坏 ①单项计提；②按账
云从科技 济状况的预测，按照应收账款 账准备；②按组合计 龄组合计提；③合并范
账龄与整个存续期预期信用 提坏账准备 围内关联方组合不计提
损失率，计算预期信用损失。
①单项计提；②按
按照相当于整个存续期内 ①按单项计提坏
账龄组合计提；③合并
云天励飞 预期信用损失的金额计量其 账准备；②按组合计
范围内关联方组合不计
损失准备。 提坏账准备
提
公司已按《企业会计准则》的相关规定并参考同行业制定了计提坏账准备的会计政策，
并已按上述会计政策足额计提了减值准备。公司的坏账准备计提政策与同行业可比上市公司
基本一致。
公司应收账款坏账准备计提比例与同行业可比上市公司对比情况如下：
公司 5 年以上
（含 1 年） （含 2 年） （含 3 年） 4 年） 5 年）
寒武纪 0-5.00% 10.00% 30.00% 100.00% 100.00% 100.00%
当虹科技 5.00% 10.00% 20.00% 40.00% 80.00% 100.00%
虹软科技 3.00% 60.00% 80.00% 100.00% 100.00% 100.00%
通过对客户性质（国家机关、国有企业、上市企业、其他企业）、客户规模（注册资
本、收入利润规模）、合作历史及既往合同逾期时间和逾期金额等维度的评估，将客户分
为 A 级、B 级、C 级、D 级四个信用风险级次，并对不同信用风险评级的客户给予了一定
云从科技
的信用政策，对于超过设定的信用政策的应收账款，会通过了解客户经营状况、积极对账、
中止发货/合作等方式进行催收，以使客户的应收账款符合给予其的信用政策，同时对该部
分应收账款计提预期信用损失
云天励飞 5.00% 10.00% 30.00% 50.00% 80.00% 100.00%
同行业累计坏账计提比例及账龄一年以上的应收账款余额情况如下表：
应收账款 坏账准备 1 年以上应
公司 计提比例
余额（万元） （万元） 收账款占比
寒武纪 86,355.78 21,963.68 25.43% 54.13%
当虹科技 46,407.82 12,986.93 27.98% 60.53%
虹软科技 16,127.98 5,982.47 37.09% 37.24%
云从科技 61,178.13 24,078.90 39.36% 58.31%
行业平均 52,517.43 16,253.00 30.95% 55.46%
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