关于成都唐源电气股份有限公司
申请向特定对象发行股票的
审核问询函的回复报告
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审核问询函的回复报告 1-220
关于成都唐源电气股份有限公司
申请向特定对象发行股票的
审核问询函的回复报告
XYZH/2025CDAA6B0351
成都唐源电气股份有限公司
深圳证券交易所：
贵所于 2025 年 9 月 16 日出具的《关于成都唐源电气股份有限公司申请向特
定对象发行股票的审核问询函》（审核函〔2025〕020050 号）（以下简称“问询
函”）已收悉，成都唐源电气股份有限公司（以下简称“发行人”、“唐源电气”
或“公司”）会同信永中和会计师事务所（特殊普通合伙）
（以下简称“发行人会
计师”、“信永中和”）对问询函所列问题进行了逐项核查，现回复如下，请予审
核。
关于回复内容释义、格式及补充更新披露等事项的说明如下：
定对象发行股票募集说明书》中的释义相同；
黑体（加粗） 问询函所列问题
宋体 对问询函所列问题的回复
对募集说明书和问询函回复的修改或补充
楷体（加粗）
披露
除特别说明外，本回复中所有数值保留 2 位小数，若出现总数与各分项数值
之和尾数不符的情况，为四舍五入原因造成。
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问题 1：
申报材料显示，报告期内，发行人经营活动产生的现金流量净额分别为-
为 43358.17 万元、63942.93 万元、63978.71 万元和 8024.87 万元；扣非归母
净利润分别为 8389.56 万元、10200.58 万元、6616.75 万元和 398.70 万元。公
司积极拓展海外业务，已将产品和业务推广应用至“一带一路”沿线国家和地
区并突破到发达国家及地区。
发行人的应收账款余额分别 37514.95 万元、52169.98 万元、67592.51 万
元和 66690.01 万元,占流动资产比重分别为 30.05%、39.33%、49.69%和 51.41%。
截至 2025 年 3 月 31 日，账龄 2 年以上的应收账款账面余额为 10128.50 万元。
发行人针对单项应收账款计提坏账准备为 0。报告期各期末,发行人存货账面价
值分别为 21545.53 万元、20298.42 万元、20415.99 万元和 19687.98 万元，其
中主要为原材料及在产品，报告期各期，在产品的库龄情况 1 年以上占比 32.63%。
发行人子公司攀西钒钛自 2022 年下半年开始开展钛矿及相关资源的加工及
贸易业务。贸易业务中，攀西钒钛通常以先款后货的方式进行采购结算，通常根
据下游客户情况，采用以货到付款为主的方式进行销售结算。2025 年一季度，
攀西钒钛对其现有的钛矿选厂采取租赁外包方式经营，不再进行钒钛磁铁矿尾
矿自产加工，贸易业务规模亦有所收缩。
报告期各期末，公司的预付款项分别为 4681.48 万元、10128.09 万元、
购款增加所致。报告期各期末，发行人对曲靖鑫鑫工贸有限公司（以下简称鑫鑫
工贸）的预付款余额分别为 0 万元、1690.27 万元、2114.03 万元、2114.03 万
元，相应款项目前尚未归还。
截至 2025 年 3 月 31 日，公司交易性金融资产账面价值为 239.43 万元，为
公司持有的公募基金产品。公司其他权益工具投资账面价值为 100.00 万元，为
公司对成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）的出资。公司其他非流
动资产账面价值为 21714.14 万元，为大额定期存单。
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请发行人补充说明：
（1）报告期内发行人经营活动产生的现金流量净额大幅
波动的原因及合理性，2022 年、2024 年、2025 年一季度经营活动产生的现金流
量净额均为负值的原因及合理性，经营性现金流波动与营业收入及净利润变化
情况是否匹配，与同行业可比公司变动趋势是否一致。
（2）公司是否存在境外销
售，如是，说明具体情况，包括但不限于销售区域分布、销售产品情况、销售金
额、销售模式及流程、主要客户背景及合作情况等。
（3）结合同行业上市公司情
况说明发行人应收账款余额及占比较高的原因及合理性；发行人是否在相关合
同中约定付款时间节点，截至最近一期末超过合同约定付款时间节点逾期未付
款的具体情况，结合长账龄及逾期款项的具体情况、下游客户资质及还款能力、
单项计提坏账准备的情况、账龄分布及坏账准备计提比例与同行业公司是否存
在显著差异、期后回款情况等说明坏账准备计提是否充分。
（4）结合以销定产的
生产模式，说明在产品库龄超过 1 年占比较高的原因及合理性，是否与同行业公
司存在显著差异；结合存货的库龄情况、期后结转情况及订单支持率等,说明存
货跌价准备计提的充分性。
（5）发行人贸易业务的业务模式、业务流程、合同条
款等，是否属于行业惯例，主要风险及风险敞口,是否建立相关内部控制制度并
有效运行；贸易业务的具体开展情况,包括但不限于客户和供应商情况、贸易业
务涉及产品及采购、销售金额情况，应收款账期及回款情况、预付款项结转情况、
会计核算的方式及合理性；是否存在回款困难及预付账款不能收回的情形；相关
贸易业务客户及供应商是否与发行人、发行人实际控制人、控股股东或董监高存
在关联关系。
（6）发行人钛矿及相关资源的加工及贸易业务发展情况、营运资金
占用情况、对发行人营业收入、毛利率、净利润的贡献情况；发行人子公司攀西
钒钛短时间内进入又退出相关业务的原因及合理性，相关业务调整对公司业务
及业绩稳定性是否造成重大影响。
（7）结合鑫鑫工贸的业务规模、发行人与鑫鑫
工贸的交易情况及占比，说明发行人是否为鑫鑫工贸的主要客户，鑫鑫工贸是否
对发行人造成重大依赖，相应款项目前不能归还的原因，相关预付款的流向，是
否存在预付款项流向关联方的情形；截至目前是否有明确的还款计划及可行性，
是否存在不能收回的风险。
（8）大额定期存单的存款地点、存款期限、存款利率
等具体情况；投资成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）的具体情况，
是否存在进一步追加投资该股权投资基金的情形；结合相关财务报表科目的具
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体情况，说明报告期最近一期末是否存在持有金额较大的财务性投资的情形；本
次董事会前 6 个月内发行人新投入和拟投入的财务性投资金额，相关财务性投
资是否已从本次募集资金总额中扣除。
请发行人补充披露（3）-（7）相关风险；
请保荐人、发行人会计师核查并发表明确意见，请律师核查（5）（6）（7）
（8）并发表明确意见。
回复：
一、报告期内发行人经营活动产生的现金流量净额大幅波动的原因及合理
性，2022 年、2024 年、2025 年上半年经营活动产生的现金流量净额均为负值的
原因及合理性，经营性现金流波动与营业收入及净利润变化情况是否匹配，与同
行业可比公司变动趋势是否一致
（一）报告期内发行人经营活动产生的现金流量净额大幅波动的原因
净额分别为-1,702.21 万元、10,433.71 万元、-2,017.24 万元和-9,101.28 万元，波
动幅度较大主要与资金解除冻结、上下半年经营特点以及销售回款情况相关。
具体情况如下：
单位：万元
项目 2025年1-9月 2024年度 2023年度 2022年度
销售商品、提供劳务收到的现金 31,129.91 49,856.16 44,422.10 31,916.18
收到的税费返还 975.72 1,372.32 1,458.84 1,547.81
收到其他与经营活动有关的现
金
经营活动现金流入小计 33,324.21 75,866.33 66,034.64 35,940.45
购买商品、接受劳务支付的现金 27,702.35 35,832.18 27,859.26 19,220.52
支付给职工以及为职工支付的
现金
支付的各项税费 2,884.62 3,736.95 3,695.62 4,478.78
支付其他与经营活动有关的现
金
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项目 2025年1-9月 2024年度 2023年度 2022年度
经营活动现金流出小计 42,425.49 77,883.57 55,600.92 37,642.66
经营活动产生的现金流量净额 -9,101.28 -2,017.24 10,433.71 -1,702.21
与成都国铁精工科技有限责任公司发生诉讼事项，子公司智谷耘行被四川省成都
市中级人民法院冻结 1 亿元存款，该存款于 2023 年解除冻结，计入“当年收到
其他与经营活动有关的现金”项目。
经营活动有关的现金金额较大，除前述 2023 年存款解除冻结的影响外，主要系
公司开展贸易业务，主要通过净额法核算贸易业务收入，相关业务的全额现金收
入与全额现金支出金额较大，计入了相关项目的“净额法贸易现金收入”和“净
额法贸易现金支出”所致。其中，2023 年及 2024 年，公司收到其他与经营活动
有关的现金情况如下：
单位：万元
项目
金额 占比 金额 占比
净额法贸易现金收入 22,903.25 92.96% 7,495.85 37.19%
收回票据保证金、投标保证金、履
约保函保证金
利息收入 411.35 1.67% 510.37 2.53%
政府补助 311.33 1.26% 349.01 1.73%
房租收入 83.10 0.34% 83.10 0.41%
货币资金解除冻结 - 0.00% 10,000.00 49.62%
其他 4.29 0.02% 8.43 0.04%
合计 24,637.84 100.00% 20,153.70 100.00%
单位：万元
项目
金额 占比 金额 占比
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净额法贸易现金支出 20,772.93 78.16% 7,619.78 57.02%
差旅费 1,424.88 5.36% 1,314.66 9.84%
业务招待费 1,168.88 4.40% 992.12 7.42%
支付保证金及往来款 1,020.84 3.84% 1,183.97 8.86%
研究与开发费 690.05 2.60% 712.48 5.33%
办公费 688.43 2.59% 597.25 4.47%
中介机构咨询费 255.56 0.96% 240.12 1.80%
租赁及物业管理费 157.86 0.59% 272.72 2.04%
招投标费 144.24 0.54% 146.26 1.09%
广告宣传费 116.98 0.44% 115.94 0.87%
会务费 57.88 0.22% 42.72 0.32%
手续费 34.49 0.13% 29.02 0.22%
检测认证费 17.28 0.07% 25.36 0.19%
残疾人保障金 19.75 0.07% 30.95 0.23%
公益捐赠支出 - 0.00% 16.00 0.12%
其他 7.13 0.03% 23.87 0.18%
合计 26,577.19 100.00% 13,363.22 100.00%
除上述情况以外，公司经营活动产生的现金流净额波动还与应收账款回款速
度放缓有关，详见本题回复“一、（二）发行人 2022 年度、2024 年度、2025 年
（二）发行人 2022 年度、2024 年度、2025 年 1-9 月经营活动产生的现金流
量净额均为负值的原因
分别为-1,702.21 万元、-2,017.24 万元和-9,101.28 万元，均为负值，主要系应收
账款回款速度放缓所致。
品、提供劳务收到的现金的匹配关系如下：
单位：万元
项目 2025 年 1-9 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
营业收入 40,406.81 63,978.71 63,942.93 43,358.17
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销售商品、提供劳务收到的现金 31,129.91 49,856.16 44,422.10 31,916.18
销售商品、提供劳务收到的现金/
营业收入
期末应收账款账面价值 65,622.36 60,744.97 47,574.84 33,981.65
金占当期营业收入的比例分别为 73.61%、77.93%和 77.04%，部分当期确认的营
业收入回款速度较慢，期末应收账款账面价值有所增长。公司产品主要应用于铁
路和城市轨道交通领域，客户大多为铁路运营单位、总承包商、车辆厂和地铁公
司。该等客户信用良好，但其付款通常受我国轨道交通系统内部预算计划影响且
内部付款审批流程较长，报告期内的回款速度放缓，导致公司各期期末的应收账
款有所增加。
（三）经营性现金流波动与营业收入及净利润变化情况的匹配
与营业收入变化情况的匹配情况，详见本题回复“一、（二）发行人 2022 年度、
内容。
与净利润变化趋势存在一定差异，具体情况如下：
单位：万元
项目 2025 年 1-9 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
净利润 3,984.18 7,611.36 11,155.71 9,106.05
经营活动产生的现金流量净额 -9,101.28 -2,017.24 10,433.71 -1,702.21
差额（净利润-经营活动产生的现
金流量净额）
与净利润的差额均较大，主要系当期应收账款回款放缓、经营性应收项目的增加
所致。
（四）可比上市公司经营活动产生的现金流量净额的变动趋势
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营活动产生的现金流量净额变动趋势存在一定差异，具体变动情况如下：
单位：万元
序号 证券简称 2025 年 1-9 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
由上表可见，可比上市公司经营活动产生的现金流量净额各年度间亦存在较
大波动，且互有差异，部分公司的部分年度为负。可比上市公司的经营发展战略、
具体产品类型和财务管理理念等存在较大差异，不同公司之间经营活动现金流量
净额变动趋势可比性有限。
动产生的现金流量净额整体上呈现增长趋势。2022 年至 2024 年，唐源电气经营
活动产生的现金流量，剔除 2023 年收到的解除冻结资金 1 亿元后，为负数或金
额较小，相关数据情况如下：
单位：万元
项目 2024 年度 2023 年度 2022 年度
经营活动产生的现金流量净额（剔除解除冻结
-2,017.24 433.71 -1,702.21
资金）
可比公司存在一定差异，主要系相关年度“经营性应收项目”的增加，导致净利
润转化为经营活动产生的现金流量净额的金额较小。2022 年至 2024 年，公司净
利润与经营活动产生的现金流量净额之间的差异如下：
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单位：万元
项目 2024 年 2023 年 2022 年
净利润 7,611.36 11,155.71 9,106.05
加：资产减值准备 2,398.28 1,265.60 1,389.51
固定资产折旧、油气资产折耗、生产性
生物资产折旧
使用权资产折旧 412.16 175.52 -
无形资产摊销 37.63 40.47 39.65
长期待摊费用摊销 56.65 28.30 90.68
处置固定资产、无形资产和其他长期资
- - -
产的损失（收益以“－”号填列）
固定资产报废损失（收益以“－”号填
- 3.07 4.53
列）
公允价值变动损失（收益以“－”号填
-5.72 27.71 39.33
列）
财务费用（收益以“－”号填列） 51.74 26.48 -
投资损失（收益以“－”号填列） -522.24 -415.86 -388.65
递延所得税资产减少（增加以“－”号填
-101.02 -324.35 -411.92
列）
递延所得税负债增加（减少以“－”号填
-259.83 328.50 291.45
列）
存货的减少（增加以“－”号填列） -223.01 1,229.23 -2,961.17
经营性应收项目的减少（增加以“－”号
-17,089.43 -12,265.30 -18,058.60
填列）
经营性应付项目的增加（减少以“－”号
填列）
其他 -356.14 355.74 2,033.73
经营活动产生的现金流量净额 -2,017.24 10,433.71 -1,702.21
上表中的“经营性应收项目”主要包括应收票据、应收账款、应收款项融资、
预付账款、合同资产、其他应收款和其他流动资产等科目，除 2023 年收到的解
除冻结资金 1 亿元外，金额变化较大的科目为应收账款和预付账款，具体情况如
下：
单位：万元
项目
金额 增长率 金额 增长率 金额 增长率 金额
应收账款原值 67,592.51 29.56% 52,169.98 39.06% 37,514.95 52.50% 24,600.46
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预付款项原值 12,719.10 25.58% 10,128.09 116.34% 4,681.48 161.67% 1,789.05
长趋势，为“经营性应收项目”增加的主要原因。其中，公司应收账款原值持续
增加的原因详见本题回复“三、（一）、2、公司应收账款余额较高主要受下游客
户影响，具备合理性”相关内容；公司预付账款原值持续增加，主要系子公司攀
西钒钛自 2022 年开展业务，业务规模持续增长，预付商品采购款增加所致。
由上可知，2022 年度、2023 年度、2024 年度及 2025 年 1-9 月公司可比上市
公司经营活动产生的现金流量净额各年度间亦存在较大波动，且互有差异，部分
公司的部分年度为负。公司经营活动产生的现金流量净额波动趋势，尽管与可比
上市公司存在差异，但与其实际经营情况紧密相关，具有合理性。
（五）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了以下的核查程序：
（1）获取发行人 2022 年度、2023 年度、2024 年度及 2025 年 1-9 月的财务
报表，分析影响经营活动现金流量流入和流出的主要因素；查阅公司重要供应商
和客户业务合同，查阅供应商和客户访谈记录，了解采购及销售相关收付款政策；
（2）通过公开渠道查阅可比上市公司披露的定期报告等信息，了解可比上市
公司经营活动产生的现金流量净额的波动情况，分析可比上市公司经营活动产生
的现金流量净额波动的原因；
（3）访谈发行人财务负责人，了解发行人经营活动产生的现金流量净额波动
的原因。
经核查，发行人会计师认为：
（1）2022 年度、2023 年度、2024 年度及 2025 年 1-9 月发行人经营活动产生
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的现金流量净额大幅波动的原因，与资金解除冻结及销售回款变慢相关，具有合
理性；
（2）发行人 2022 年、2024 年和 2025 年 1-9 月经营活动产生的现金流量净额
均为负值的原因主要系应收账款回款速度放缓所致；
（3）2022 年度、2023 年度、2024 年度及 2025 年 1-9 月发行人经营活动产生
的现金流量净额与净利润存在一定差异，主要系各期应收账款回款放缓、经营性
应收项目的增加所致；
（4）2022 年度、2023 年度、2024 年度及 2025 年 1-9 月发行人可比上市公司
经营活动产生的现金流量净额各年度间亦存在较大波动，且互有差异，部分公司
的部分年度为负。发行人经营活动产生的现金流量净额波动趋势具有合理性。
二、公司是否存在境外销售，如是，说明具体情况，包括但不限于销售区域
分布、销售产品情况、销售金额、销售模式及流程、主要客户背景及合作情况等
（一）2022 年、2023 年、2024 年及 2025 年上半年，公司不存在境外销售，
但公司的多个产品已应用至海外；2025 年三季度，公司存在境外销售
司的多个产品已应用至海外。2022 年、2023 年、2024 年及 2025 年上半年，公
司与中国航空技术国际控股有限公司、唐山百川智能机器股份有限公司、中铁电
气工业有限公司、中国铁建高新装备股份有限公司等客户合作的若干项目已最终
应用到埃及、老挝、尼日利亚以及印度尼西亚等国家，产品涉及公司的机器视觉
智能检测装备以及大数据智能管控系统。
公司与墨西哥铁路工程技术有限责任公司就墨西哥城地铁 1 号线断轨检测
系统开展业务合作，该项目已于 2025 年三季度验收，公司确认境外收入 678.63
万元。该项目的销售区域为墨西哥，产品类别为机器视觉智能检测装备。该项目
由公司投标获取，通过直接销售的方式向客户提供产品。该客户系实际由公司现
有客户中车株洲电力机车有限公司控制的境外项目实施主体，公司与中车株洲电
力机车有限公司已合作多年。
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（二）公司未来将持续拓展海外业务
目前，公司与墨西哥铁路工程技术有限责任公司就墨西哥城地铁 1 号线断轨
检测系统仍有项目正在开展业务合作，预计未来将持续产生境外销售收入。同时，
公司与唐山百川智能机器股份有限公司正在合作的机器视觉智能检测装备将应
用于哥伦比亚波哥大地铁 1 号线。上述项目合同金额达 2,010.91 万元。
此外，公司于 2025 年 8 月 22 日公告，公司与越南交通运输大学、越南合力
建设股份公司（以下简称“合力建设”）签署全面战略合作协议，对公司实现“一
带一路”战略布局，具有重要的促进意义。越南作为“一带一路”倡议的重要参
与国，在轨道交通建设方面需求前景广阔。公司通过与在越南交通运输领域具有
重要影响力的越南交通运输大学以及当地实力较强的建设企业合力建设合作，有
利于促进公司更快切入越南本地市场。在城市轨道交通以及高速铁路智能运维等
项目中，凭借公司在机器视觉智能检测装备、大数据智能管控系统以及智能运维
机器人的技术优势，结合越南交通运输大学的人才与技术研发资源以及合力建设
的项目实施能力，可高效打造越南当地标杆项目，进而在东南亚地区形成示范效
应，提升公司在“一带一路”沿线国家智慧轨交市场的份额，实现核心主业规模
的扩张。
（三）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了如下核查程序：
（1）查阅发行人的合同台账；
（2）查阅海外项目或产品应用于海外项目的合同；
（3）访谈公司相关项目的业务人员了解项目以及客户的背景，双方合作的
情况等。
经核查，发行人会计师认为：
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但公司的多个产品已应用至海外。2025 年三季度，公司存在境外销售。公司积极
拓展海外项目，有利于实现核心主业规模的扩张。
三、结合同行业上市公司情况说明发行人应收账款余额及占比较高的原因
及合理性；发行人是否在相关合同中约定付款时间节点，截至最近一期末超过合
同约定付款时间节点逾期未付款的具体情况，结合长账龄及逾期款项的具体情
况、下游客户资质及还款能力、单项计提坏账准备的情况、账龄分布及坏账准备
计提比例与同行业公司是否存在显著差异、期后回款情况等说明坏账准备计提
是否充分
（一）报告期内，公司应收账款余额及占流动资产比例较高具有合理性，与
同行业上市公司相比不存在较大差异
资产比例与同行业上市公司对比情况如下：
项目 2025年9月末 2024年末 2023年末 2022年末
思维列控 27.77% 29.26% 28.69% 25.22%
哈铁科技 13.43% 19.98% 17.68% 17.87%
鼎汉技术 59.37% 60.07% 63.60% 60.14%
辉煌科技 49.20% 48.37% 29.82% 33.48%
运达科技 47.63% 53.01% 55.34% 55.12%
神州高铁 50.04% 47.42% 49.82% 46.04%
凯发电气 24.00% 23.64% 26.12% 32.45%
世纪瑞尔 46.68% 48.99% 54.69% 52.28%
可比公司中位数 47.16% 47.89% 39.82% 39.76%
唐源电气 53.29% 49.69% 39.33% 30.05%
由上表可知，2022 年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 9 月末，公司应
收账款占流动资产比例介于可比公司区间内。其中，2022 年末，公司应收账款占
流动资产比例低于可比公司中位数，但与辉煌科技和凯发电气较为接近；2023 年
末与 2024 年末，公司应收账款占流动资产比例与可比公司中位数基本一致；2025
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年 9 月末，公司应收账款占流动资产比例高于可比公司中位数，但与神州高铁和
辉煌科技较为接近。公司应收账款占流动资产的比例与同行业上市公司相比不存
在较大差异。
别为 37,514.95 万元、52,169.98 万元、67,592.51 万元和 74,060.01 万元，占
营业收入比例分别为 86.52%、81.59%、105.65%和 183.29%。2022 年度、2023 年
度、2024 年度及 2025 年 1-9 月，公司主营业务按照行业分为智慧交通业务以及
钒钛资源开发与利用业务（以下简称“钒钛业务”），其中 2025 年 1-9 月智慧交
通业务应收账款余额占比 85.93%，占比较高。智慧交通业务主要客户群体为中
国铁路总公司及下属单位、中国中铁及下属单位、中国中车旗下各车辆厂和地铁
公司等，该类客户信用基础良好，但付款流程较为繁杂，付款进度受资金预算影
响较大。2024 年末和 2025 年 9 月末，公司应收账款占营业收入比例有所增加主
要系智慧交通业务客户预算收紧、资金批复放缓以及钒钛业务所处的钛白粉市场
走弱等因素导致回款周期较长。
同行业可比公司 2025 年三季度报告未披露应收账款余额数据，因此 2025 年
对比 1-6 月情况。2022 年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 6 月末，公司应
收账款占营业收入比例与同行业上市公司对比情况如下：
项目
思维列控 120.06% 68.40% 79.31% 70.65%
哈铁科技 157.53% 70.93% 70.40% 73.33%
鼎汉技术 250.03% 114.60% 120.29% 124.61%
辉煌科技 312.44% 96.38% 76.96% 94.82%
运达科技 372.90% 127.91% 111.85% 137.07%
神州高铁 427.56% 132.93% 118.38% 158.34%
凯发电气 81.08% 37.29% 42.33% 50.41%
世纪瑞尔 267.78% 112.53% 133.38% 134.57%
可比公司中位数 258.90% 104.45% 95.58% 109.72%
唐源电气 258.37% 105.65% 81.59% 86.52%
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由上表可知，报告期各期末，公司应收账款占营业收入比例介于可比公司区
间内。其中，2022 年末以及 2023 年年末，公司应收账款占营业收入比例均低于
可比公司中位数，2024 年末以及 2025 年 6 月末，公司应收账款占营业收入比例
有所上升，但与可比公司中位数基本一致。公司应收账款占营业收入的比例与同
行业上市公司相比不存在较大差异，应收账款余额较高具有合理性。
流动资产比例为 30.05%、39.33%、49.69%和 53.29%，占比逐渐增高，一方面系
应收账款余额逐年增加，另一方面系公司自 2023 年开始，在部分结构性存款到
期后转为购买收益更为稳定的一年以上大额存单，该部分资金列示至其他非流动
资产导致流动资产总额减少所致。
公司其他非流动资产主要为购买的定期大额存单。2022 年无该类资产，2023
年末其他非流动资产金额为 10,090.56 万元，2024 年末增长至 21,565.16 万元，
该等资产列示至货币资金，则应收账款占流动资产比例有一定降低，分别为
综上所述，2022 年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 9 月末，公司应收
账款余额及占流动资产比例较高具有合理性，与同行业上市公司相比不存在较大
差异。
（二）发行人在合同中约定付款时间节点，截至最近一期末的逾期情况
公司在合同中约定了付款时间节点，但智慧交通业务与钒钛业务因行业及业
务性质不同存在差异。
截至 2025 年 9 月末，公司智慧交通板块应收账款账面余额 63,640.02 万元，
各客户类型的应收账款占比如下：
客户类型 应收账款金额（万元） 应收账款占比
总承包商 25,339.80 39.82%
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客户类型 应收账款金额（万元） 应收账款占比
车辆厂 13,108.52 20.60%
地铁公司 8,849.28 13.91%
铁路局 6,821.73 10.72%
应收账款债权凭证 5,406.61 8.50%
其他 4,114.08 6.46%
合计 63,640.02 100.00%
注：应收账款债权凭证的应收账款金额指截至 2025 年 9 月 30 日，客户开具的“云信”、
“航
信”等数字化应收账款债权凭证尚未到期兑付或背书的金额，该等债权凭证承兑期限通常为
如上表，公司产品主要应用于铁路和城市轨道交通领域，客户大多为铁路运
营单位、总承包商、车辆厂和地铁公司，该类客户信用基础较好。公司与客户在
合同中大多未约定固定的信用期，一般就各节点结算进行约定，如预付款、到货
款、安装调试后验收款和质保金等，部分尾款将于建设完工或项目整体验收后方
可收回，回款周期较长，且客户付款还受预算审批进度影响，以及总承包商客户
一般还需业主方客户与其结算后才能向公司付款，导致实际结算周期不固定。基
于上述情况，公司根据应收账款的账龄进行管理及催收，对于账龄超过 1 年以上
的应收账款，公司根据具体项目的合同约定支付条款对客户进行催收。
以下将账龄超一年以上的应收账款视为逾期，截至 2025 年 9 月 30 日的账龄
分布如下：
账龄 应收账款金额（万 逾期范围
占比
元）
合计 63,640.02 100.00% -
经查询同行业可比上市公司中鼎汉技术披露了截至 2025 年 6 月的应收账款
逾期情况，列示其披露的逾期情况如下：
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项目
应收账款金额（万元） 占比
未逾期 36,678.15 20.36%
逾期 1 年以内 92,301.11 51.24%
逾期 1-2 年 27,208.45 15.10%
逾期 2-3 年 9,395.56 5.22%
逾期 3-4 年 5,604.86 3.11%
逾期 4-5 年 4,278.15 2.37%
逾期 5 年以上 4,684.59 2.60%
合计 180,150.87 100.00%
截至 2025 年 9 月 30 日，公司应收账款逾期金额占比 43.40%，逾期 2 年以
上占比 8.62%。截至 2025 年 6 月 30 日，鼎汉技术应收账款逾期金额占比 79.64%，
其中逾期 2 年以上占比 13.30%。公司应收账款逾期占比低于鼎汉技术，但逾期
占比均较高，反映出轨道交通行业内付款周期通常较长的特点。
综上，公司与客户在合同中通常约定付款节点，但大多未约定固定的信用期。
项目各付款节点时间跨度通常较长，部分客户合同中虽然约定了达到一定节点或
满足一定条件后付款，但在实际结算过程中，客户付款受年度预算、自身资金安
排、付款审批流程、总承包商客户与业主方款项结算支付等因素影响，导致客户
并未严格按照合同约定进行付款，实际付款周期有所延长。
公司根据每个项目的实际情况跟踪各个阶段的款项支付时点，催收相关逾期
款项。公司客户主要为中国铁路总公司及下属单位、总承包商、地铁公司与车辆
厂，客户资信状况良好，与公司合作时间较长，偿债能力较强，发生实际坏账损
失的风险较低。
截至 2025 年 9 月末，公司钒钛业务应收账款账面余额 10,419.99 万元，其
中应收账款前五大客户账面余额 9,660.99 万元，占比 92.72%，具体情况如下：
序号 客户名称 应收账款金额（万元） 占比
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合计 9,660.99 92.72%
钒钛业务中，公司与下游客户付款方式主要为先货后款，信用期一般在 1 个
月以内。受钒钛业务下游终端钛白粉市场走弱，价格持续下行影响，下游客户出
现资金周转压力，导致公司钒钛业务应收账款前五大客户均有一定逾期，以下逐
一说明具体情况。
（1）河北鑫东太科技有限公司
截至 2025 年 9 月末，公司对河北鑫东太科技有限公司（以下简称“河北鑫
东太”）的应收账款为 3,519.75 万元，逾期一年以内。2024 年 4 月，公司子公
司攀西钒钛开始与河北鑫东太开展钛精矿贸易业务，报告期内累计含税销售规模
为 17,981.36 万元，系报告期内钒钛业务第一大客户。
公司对河北鑫东太的应收账款余额涉及的具体项目如下：
单位：万元
销售结算 销售结算金
项目名称 应收账款余额 合同约定支付条款
日期 额
钛 精 矿 （ 5000 吨 先货后款,结算完成
TiO2≥50%） 后7个工作日付清货款
吨 TiO2≥48%） 成后7个工作日付清货款
合计 3,519.75 4,933.89
河北鑫东太为钛精矿加工、销售企业，主营业务为将其采购的不同品位钛精
矿进行调配后销售给下游钛白粉厂。自 2025 年开始，下游钛白粉行业景气度持
续下行，钛白粉价格持续下滑，导致 2025 年河北鑫东太的下游客户盈利能力减
弱、回款变慢，进而导致河北鑫东太回款速度亦有所放缓，但河北鑫东太 2025
年 1-6 月仍持续回款。
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数据来源：Wind
河北鑫东太成立于 2023 年 7 月，注册资本为 1,000 万元，主要从事矿产加
工及贸易业务。经访谈了解，河北鑫东太下游客户主要为鲁北化工（600727.SH，
地方国有控股）的全资子公司山东金海钛业资源科技有限公司及其关联方。2025
年 9 月，攀西钒钛与供应商密尔克卫（成都）化工产品有限公司（以下简称“密
尔克卫”）以及河北鑫东太签署三方债权债务转让协议，协议约定攀西钒钛将对
密尔克卫的标的债务 1,597.40 万元全部转让给河北鑫东太，由密尔克卫作为债权
人对河北鑫东太直接享有标的债务所对应债权，后续河北鑫东太直接向密尔克卫
清偿债务，河北鑫东太受让的标的债务抵销攀西钒钛对其应收债权中的等额部分。
即截至 2025 年 9 月末，攀西钒钛对河北鑫东太的应收账款减少为 3,519.75 万元。
经访谈，客户反馈后续将陆续支付货款。
经中介机构人员走访其经营场所，河北鑫东太处于正常经营状态。同时，伴
随钛白粉市场已逐步企稳，公司预计河北鑫东太下游客户及其自身经营与偿债能
力将有所好转。
（2）盐边县博亿智商贸有限公司
截至 2025 年 9 月末，公司对盐边县博亿智商贸有限公司（以下简称“博亿
智”）的应收账款为 2,749.33 万元，逾期一年以内。其中交易标的为钛精矿以及
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辅料的应收账款余额为 2,256.23 万元，2025 年 1-9 月经营承包费的应收账款余
额为 493.11 万元。
布局的钛铁矿焙烧还原除杂工艺技术应用研究取得进展。为专注于新工艺新技术
的开发和试验，攀西钒钛计划将原有洗选厂对外承包，以收取租金的方式获取稳
定收益、降低经营风险。与此同时，攀西钒钛原合作伙伴博亿智，出于拥有完整
的水选、干选产线从而扩大业务规模、构建完整洗选加工产业链条的考量，有意
承接该洗选厂。因此，攀西钒钛与博亿智于 2024 年年末协商承包合作事宜。博
亿智承包攀西钒钛原洗选厂，并购买厂内现有存货，以便后续快速开展自主生产
加工业务。
根据攀西钒钛与博亿智签订的相关协议，博亿智承包水选厂及干选产线并开
展钛精矿洗选加工业务，攀西钒钛提供设备，不参与经营，承包期限三年，费用
按季度支付。自博亿智承包洗选厂后，攀西钒钛不再参与工厂日常经营。
采购设备投入生产技改的影响，导致其面临一定的现金流压力，因此对攀西钒钛
的回款有所延迟。
博亿智成立于 2023 年 10 月，注册资本 200 万元，主要从事钛矿干选加工业
务及贸易业务。经访谈了解，博亿智控股股东及主要人员从事矿产业多年，具有
丰富的行业经验。同时，截至 2025 年 9 月末，攀西钒钛对博亿智应付账款余额
为 785.84 万元，据此计算，攀西钒钛对博亿智债权净额为 1,963.49 万元。经访
谈，客户反馈后续将陆续支付货款。
（3）盐边泉林工贸有限责任公司
截至 2025 年 9 月末，公司对盐边泉林工贸有限责任公司（以下简称“泉林
工贸”）的应收账款为 1,322.22 万元，账龄 1-2 年，处于逾期状态。回款逾期原
因主要系下游钛白粉行业景气度持续下行，导致泉林工贸的下游客户回款变慢，
从而导致泉林工贸未及时向攀西钒钛支付货款。
泉林工贸成立于 2021 年 4 月，注册资本 500 万元，主要从事矿产加工及贸
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易业务。经公开信息查询，主板上市公司国城矿业（000688.SH）2024 年年报披
露，泉林工贸系其第四大供应商，采购额 2,530.59 万元。国城矿业钛白粉业务收
入占比超 50%，泉林工贸已与上市公司建立起稳定合作关系，展现出一定的业务
实力及资金回收保障。经访谈，客户反馈后续将陆续支付货款。该客户期后 2025
年 10 月已回款 145.50 万元。
（4）攀枝花姜苏郁工贸有限公司
截至 2025 年 9 月末，公司对攀枝花姜苏郁工贸有限公司（以下简称“姜苏
郁工贸”）的应收账款为 1,104.17 万元，逾期一年以内。对其销售标的为钛精矿，
该笔业务于 2025 年上半年结算，结算总额为 1,104.17 万元。回款逾期原因主要
系下游钛白粉市场走弱导致其资金紧张，因此对攀西钒钛的付款有所延后。
姜苏郁工贸成立于 2020 年 9 月，注册资本 1,100 万元，主要从事矿产加工
及贸易业务。经公开新闻报道，2025 年 5 月，在第十五届中国西部国际采购商
大会上，攀枝花钒钛交易中心与阿图什环球矿业有限公司、攀枝花姜苏郁工贸有
限公司、承德宇舟钛业有限公司签约了钛精矿购销项目，签约金额超过 4 亿元，
钛精矿共购入 20 多万吨。相关报道体现了姜苏郁工贸在钒钛产业链中的参与度
较深，以及具备一定的持续经营能力。经访谈了解，因下游钛白粉市场疲软，姜
苏郁工贸 2025 年 4 月至 8 月期间暂停了生产加工，2025 年 9 月已开始陆续恢复
生产，客户反馈后续将陆续支付货款。
（5）攀枝花市海顺商贸有限责任公司
截至 2025 年 9 月，公司对攀枝花市海顺商贸有限责任公司（以下简称“海
顺商贸”）的应收账款为 965.52 万元。其中账龄一年以内金额为 45.42 万元，1-2
年金额为 920.09 万元，均处于逾期状态。攀西钒钛对其销售主要标的为钛精矿。
该客户回款逾期原因主要系其下游客户面临经营压力导致资金紧张所致。
海顺商贸成立于 2000 年 6 月，注册资本 30 万元，主要从事矿产品贸易流通
业务。针对上述欠款，海顺商贸承诺积极履行还款义务，将通过催收下游客户欠
款及动用股东自有资金等方式筹集资金用于偿还。海顺商贸于 2024 年还款 200
万元，2025 年 1-9 月还款 892 万元，处于持续回款中。经访谈，客户反馈后续将
陆续支付货款。
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综上所述，公司钒钛业务应收账款主要客户均存在一定逾期，主要受下游钛
白粉市场持续下行影响，导致客户资金周转压力增大、回款周期普遍延长。为有
效管控应收账款风险，公司积极催收相关款项，通过采取与客户签订债权债务转
让协议、访谈获取书面回款计划等措施保障自身收款权益。主要客户目前均正常
经营中，未发现经营异常或破产的情形。
（三）结合长账龄及逾期款项的具体情况、下游客户资质及还款能力、单项
计提坏账准备的情况、账龄分布及坏账准备计提比例与同行业公司是否存在显
著差异、期后回款情况等说明坏账准备计提是否充分
关于钒钛业务，公司主要应收账款客户的逾期情况详见本题回复“三、
（二）
智慧交通板块业务下，公司客户大多为铁路运营单位、总承包商、车辆厂和
地铁公司，合同的结算条款主要由客户确定，在公司与客户签订的合同中，往往
只约定结算付款的关键节点，但未约定具体的付款期限。部分尾款将于建设完工
或项目整体验收后方可收回，回款周期较长。该业务下，公司主要客户的逾期情
况见本题回复“三、（二）、1、智慧交通业务”相关内容。
截至 2025 年 9 月末，公司智慧交通业务应收账款账面余额 63,640.02 万元，
其中 2 年以上应收账款账面余额 13,289.29 万元，占比 20.88%。公司智慧交通业
务应收账款账龄 2 年以上的客户分类如下：
序号 客户类型 账龄 2 年以上应收账款金额（万元） 占比
合计 13,289.29 100.00%
公司2年以上应收账款主要为应收总承包商和铁路局款项，大多为国有企业。
总承包商回款周期较长，主要系总承包商通常在收到业主资金后付款，受业主资
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金预算及拨款进度的影响，公司回款周期较长。铁路局客户一般遵循较为严格的
预算管理制度，内部付款审批流程较长，因客户预算收紧、资金批复放缓等因素
影响导致回款周期较长。
总体而言，公司客户大多为中国铁路总公司及下属单位、中国中铁及下属单
位、中国中车旗下各车辆厂和地铁公司，该类客户信用基础良好，但受我国轨道
交通系统内部预算计划影响，一般遵循较为严格的预算管理制度，通常由中国铁
路总公司制订全年的投资计划，然后根据投资计划进行方案审查、立项审批，之
后再根据投资计划安排资金和采购计划，内部付款审批流程较长，导致客户销售
回款较为缓慢。
钒钛业务下，公司主要应收账款客户的资质及还款能力分析说明详见本题回
复“三、（二）、2、钒钛业务”相关内容。
智慧交通业务下，公司主要客户群体为中国铁路总公司及下属单位、地铁公
司或国有控股的车辆厂，该类客户信用基础良好。
公司智慧交通业务应收账款账龄 2 年以上且金额大于 100 万元以上的客户
（按同一控制下合并口径）及客户类型如下：
账龄 2 年以上应收
序号 客户名称 客户类型
账款金额(万元)
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账龄 2 年以上应收
序号 客户名称 客户类型
账款金额(万元)
合计 12,497.62
如上表所示,公司智慧交通业务应收账款账龄 2 年以上且金额 100 万元以上
的客户基本为国有企业或上市公司，资质情况良好，普遍具有较好的还款能力。
关于智慧交通业务，从报告期内经营情况看，公司客户以中国铁路总公司及
下属单位、总承包商、地铁公司和车辆厂等单位为主，款项的可收回性较高，账
龄 5 年以上应收账款占比较低，报告期内未出现大额应收账款无法收回的现象。
关于钒钛业务，应收账款账龄主要在一年以内，占比 78.48%，不存在超过 2
年以上的应收账款。公司认为企业受经济周期波动影响，短期内出现资金周转困
难是生产经营的正常现象，由于钒钛业务客户应收账款逾期时间尚短，目前均在
正常经营且均表示了还款意愿，故公司认为截至 2025 年 9 月 30 日，信用风险显
著增加的特征尚不明显。公司将继续跟踪钒钛业务应收账款逾期客户经营情况，
持续评估信用风险是否显著增加，按照准则规定计提减值准备。
综上，截至 2025 年 9 月 30 日，公司判断客户的信用风险特征未发生显著变
化，按照账龄计提坏账准备，未单项计提应收账款坏账准备。
（1）应收账款账龄分布情况
布如下表所示：
单位：万元
账龄
账面余额 占比 账面余额 占比
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账龄
账面余额 占比 账面余额 占比
合计 74,060.01 100.00% 67,592.51 100.00%
（续表）
账龄
账面余额 占比 账面余额 占比
合计 52,169.98 100.00% 37,514.95 100.00%
由上表可知，公司应收账款的账龄主要在 2 年以内，2 年以内的应收账款占
比分别为 86.20%、88.09%、87.20%和 82.06%，占比较高；2 年及以上账龄的应
收账款占比相对较少。
（2）公司账龄分布与同行业可比公司不存在显著差异
因同行业可比公司 2025 年三季度报告中未披露应收账款账龄，故以 2025 年
半年报数据作为对比。截至 2025 年 6 月 30 日，公司应收账款账龄分布占比与同
行业可比公司对比如下：
项目 1 年以内 1-2 年 2-3 年 3-4 年 4-5 年 5 年以上
思维列控 79.66% 12.77% 3.65% 1.39% 1.06% 1.47%
哈铁科技 82.28% 10.51% 4.25% 0.79% 0.11% 2.06%
鼎汉技术 71.60% 15.10% 5.22% 3.11% 2.37% 2.60%
辉煌科技 68.31% 9.67% 11.13% 3.52% 2.18% 5.19%
运达科技 54.04% 19.21% 11.37% 4.97% 4.68% 5.73%
关于成都唐源电气股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的审核问询函的回复报告
神州高铁 46.02% 18.57% 8.21% 8.10% 3.49% 15.61%
凯发电气 46.99% 15.33% 18.09% 8.67% 3.55% 7.37%
世纪瑞尔 69.24% 11.96% 5.01% 5.64% 2.39% 5.77%
可比公司中
位数
唐源电气 61.99% 21.76% 9.02% 3.89% 1.91% 1.43%
由上表可知，公司应收账款账龄占比与可比公司中位值偏差较小。可比公司
应收账款 2 年以内账龄占比中位数为 82.72%，公司 2 年以内账龄占比 83.75%，
与同行业可比公司基本保持一致。公司账龄 3 年以上的占比低于可比公司中位
数，公司 5 年以上占比 1.43%为可比公司中最低比例。
（3）公司坏账准备计提比例与同行业可比公司不存在显著差异
公司应收账款坏账准备计提比例与同行业可比公司对比如下：
项目 1 年以内 1-2 年 2-3 年 3-4 年 4-5 年 5 年以上
思维列控 5.00% 17.30% 45.55% 68.89% 86.32% 100.00%
哈铁科技 1.54% 8.65% 29.37% 49.31% 84.56% 100.00%
鼎汉技术（注 1） 5.00% 10.00% 20.00% 30.00% 50.00% 100.00%
辉煌科技 5.00% 10.00% 30.00% 60.00% 80.00% 100.00%
运达科技 3.00% 5.00% 10.00% 30.00% 50.00% 100.00%
神州高铁（注 2） 8.93% 18.40% 34.61% 63.47% 100.00%
凯发电气 5.00% 10.00% 20.00% 50.00% 80.00% 100.00%
世纪瑞尔 3.00% 5.00% 10.00% 30.00% 50.00% 100.00%
可比公司中位数 5.00% 9.47% 20.00% 44.96% 71.74% 100.00%
唐源电气 5.00% 10.00% 20.00% 30.00% 50.00% 100.00%
注 1：鼎汉技术分为无逾期组合以及逾期组合，无逾期组合不计提坏账，上表列示为逾期组
合中的坏账计提比例；
注 2：神州高铁一年以内分 0-6 月坏账计提比例 1.37%，6-12 月坏账计提比例 3.85%；
注 3：上述比例均来源于可比公司 2025 年半年报披露数据，未纳入单项计提组合数据
如上表所示，公司应收款项坏账准备计提比例与同行业可比公司相比无重大
差异。公司账龄在 3-4 年及 4-5 年的应收账款坏账准备计提比例低于同行业可比
公司中位数，但与鼎汉技术、运达科技、世纪瑞尔计提比例一致。各账龄段应收
账款坏账计提比例均处于可比公司合理范围之内。
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报告期各期末，公司应收账款截至 2025 年 9 月 30 日的期后回款情况如下：
单位：万元
项目 2025 年 6 月末 2024 年末 2023 年末 2022 年末
应收账款账面余额 74,918.22 67,592.51 52,169.98 37,514.95
期后回款金额 10,685.58 21,387.61 35,003.72 30,802.60
期后回款比例 14.26% 31.64% 67.10% 82.11%
公司智慧交通业务下，公司与客户在合同中通常约定付款节点，但大多未约
定固定的信用期。项目各付款节点时间跨度通常较长，因此应收账款期后回款的
周期较长，公司期后回款金额占应收账款余额的比例与业务模式相符合。
综上所述，公司应收款项账龄分布以及坏账准备计提比例与同行业公司相比
无重大差异。公司智慧交通业务主要客户群体为中国铁路总公司及下属单位、中
国中铁及下属公司、地铁公司或国有控股的车辆厂，该类客户资质良好，不存在
单项计提坏账准备的情形；公司钒钛业务应收账款账龄基本集中在一年以内，不
存在超过 2 年以上的应收账款，部分客户存在逾期主要受短期经济下行影响，相
关客户目前均在正常经营，且均表示了还款意愿，并在陆续回款，截至 2025 年
形。
综上，截至 2025 年 9 月 30 日，公司判断客户的信用风险特征未发生显著变
化，按照账龄计提坏账准备，减值准备计提充分。
（四）结合钒钛业务的业务性质、信用周期、风险特征等与智慧交通业务的
区别说明将钒钛业务和智慧交通业务视作同一业务组合进行应收帐款坏帐准备
计提的原因和合理性，钒钛业务的账龄分布、坏帐准备计提比例是否与同行业公
司存在显著差异。结合上述问题回复、钒钛业务主要客户还款意愿、双方协定的
还款方案及可行性、对方履约能力、后续是否按约定还款等说明应收帐款坏帐准
备计提充足性，并提示相关风险
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务视作同一业务组合对应收账款坏账计提无重大影响。随着钒钛业务行情持续
下行，公司已将钒钛业务应收账款划分为单独信用风险特征组合
（1）钒钛业务的业务性质、信用周期与智慧交通业务存在区别，但前期账龄
相关的信用风险特征与智慧交通业务基本一致
公司于 2022 年下半年开展钒钛贸易业务，并于 2023 年 5 月引入再兴钒钛等
股东，开始从事钛精矿生产业务。钒钛业务主要是从事钒钛资源的开发与利用等，
与轨道交通的业务性质存在区别，业务主体攀西钒钛的客户群体以钛白粉企业、
煤焦化企业或其指定贸易商为主，其信用周期短于智慧交通业务的客户群体。
钒钛业务的业务性质、信用周期虽与智慧交通业务存在差异，但该业务为公
司新增业务，尚无历史坏账数据参考，且前期账龄结构简单，无长账龄应收账款，
截至 2024 年末的实际回款表现良好，账龄相关的信用风险特征与智慧交通业务
基本一致，公司基于单项和组合评估金融工具的预期信用损失，以组合为基础进
行评估时，基于共同信用风险特征将金融工具分为不同组别。公司采用的共同信
用风险特征包括：金融工具类型、信用风险评级、债务人所处行业、逾期信息、
应收款项账龄等，对于应收账款，公司判断账龄为其信用风险主要影响因素。
龄超过 2 年以上的应收账款，2024 年末一年以内应收账款占比为 82.51%。公司
判断该业务应收账款回收风险较低，因此公司依据账龄信用风险特征将两类业务
纳入同一业务组合，坏账计提与实际风险未明显偏离。
（2）2025 年以来，钒钛业务行情下行。为加强信用风险管控，自 2025 年 11
月起，公司已将钒钛业务应收账款划分为单独信用风险特征组合
业务风险管理的持续深化，公司基于实际业务中积累的客户信用状况、历史回款
数据及当前市场环境进行综合评估后认为，原钒钛业务的应收款项预期信用损失
率发生变化，为更加审慎、公允地反映公司面临的信用风险、财务状况及经营成
果，参考上市公司中关于贸易业务的预期信用损失率，并结合钒钛业务的客户特
征、账龄分布及回款特征等实际情况，将钒钛业务划分为单独信用风险特征组合，
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并对钒钛业务涉及的应收款项（含应收账款、应收票据、其他应收款）的预期信
用损失率进行调整。
公司于 2025 年 12 月 10 日召开了第四届董事会第六次会议，审议通过了《关
于会计估计变更的议案》。公司本次会计估计变更采用未来适用法，对公司 2025
年前三季度及以往各年度财务状况和经营成果不会产生影响，无需追溯调整，本
次会计估计变更自 2025 年 11 月 1 日起执行。
本次会计估计变更前后，相关的预期信用损失率如下：
本次会计估计变 钒钛业务-本次会计 公司其他业务-本次会
账龄 更前预期信用损 估计变更后预期信 计估计变更后预期信
失率 用损失率 用损失率（无变更）
按钒钛业务变更后的坏账准备计提比例模拟测算对公司 2022 年度、2023 年
度、2024 年度、2025 年 1-9 月净利润的影响如下：
项目 末/2025 年 1-
/2024 年度 /2023 年度 /2022 年度
钒钛业务应收账款账面余
额①
变更前计提坏账准备金额
②
变更后计提坏账准备金额
③
税后对当期净利润影响金
额④=（③-②）*0.85
当期净利润⑤ 3,984.18 7,611.36 11,155.71 9,106.05
占比⑥=④/⑤ 4.78% 2.02% 0.00% 0.00%
税后对当期归母净利润影
响金额⑦=（③-②） 108.64 87.80
*0.85*0.57
当期归母净利润⑧ 3,909.33 7,287.59 10,788.11 9,122.73
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项目 末/2025 年 1-
/2024 年度 /2023 年度 /2022 年度
归母净利润占比⑨=⑦/⑧ 2.78% 1.20% 0.00% 0.00%
如上表所示，按钒钛业务变更后的坏账准备计提比例模拟计算的坏账对公司
各期业绩的影响较小。
（1）钒钛业务应收账款账龄分布情况
款账龄分布如下表所示：
项目 2025 年 9 月末 2024 年末 2023 年末 2022 年末
由上表可知，公司钒钛业务应收账款的账龄主要在 1 年以内，不存在超过 2
年以上的应收账款。1 年以内的应收账款占比分别为 100.00%、100.00%、82.51%
和 78.48%，占比较高。
（2）公司钒钛业务应收账款账龄分布情况与可比公司不存在显著差异
选取上市公司应收账款分类中存在贸易业务组合的公司作为可比公司，因可
比公司 2025 年三季度报告中未披露应收账款账龄，故以 2025 年半年报数据作为
对比。截至 2025 年 6 月 30 日，公司钒钛业务应收账款账龄分布占比与可比公司
对比如下：
项目 账龄组合 1 年以内 1-2 年 2-3 年 3 年以上
申达股份
贸易业务客户 99.22% 0.30% 0.00% 0.48%
（600626）
华软科技
应收化工及贸易业务客户 63.25% 11.00% 6.42% 19.32%
（002453）
济高发展
贸易业务及其他业务 68.54% 0.00% 0.00% 31.46%
（600807）
唐源电气 钒钛业务客户 82.14% 17.86% - -
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公司自 2022 年下半年开展钒钛业务，截至 2025 年 6 月末未满 4 年，不存在
账龄超 2 年以上的应收账款。由上表可知，公司钒钛业务应收账款账龄占比集中
于 1 年以内，与可比公司占比基本一致，不存在显著差异。
（3）公司钒钛业务应收账款坏帐准备计提比例与可比公司不存在显著差异
公司钒钛业务应收账款坏账准备计提比例与可比公司对比如下：
项目 1 年以内 1-2 年 2-3 年 3-4 年 4-5 年 5 年以上
申达股份
（600626）
华软科技
（002453）
济高发展
（600807）
盛和资源
（600392）
世荣兆业 1%、2%、
（002016） 5%
可比公司中位数 5.00% 10.00% 30.00% 60.00% 100.00% 100.00%
唐源电气（会计
估计变更前）
唐源电气（会计
估计变更后）
注 1：申达股份一年以内分 0-3 月坏账计提比例 0.5%，3-12 月坏账计提比例 5%；
注 2：世荣兆业一年以内分 0-3 月坏账计提比例 1%，3-6 月坏账计提比例 2%，6-12 月坏账
计提比例 5%；
注 3：上述比例均来源于可比公司 2025 年半年报披露数据，未纳入单项计提组合数据；
注 4：盛和资源和世荣兆业 2025 年半年报中未披露贸易业务账龄，仅披露坏账计提比例。
公司钒钛业务尚不存在账龄超 2 年以上的应收账款。如上表所示，会计估计
变更前，公司钒钛业务 2 年以内应收款项坏账准备计提比例与同行业可比公司相
比无重大差异。会计估计变更后，公司钒钛业务应收款项坏账准备计提比例更为
谨慎。
报表，了解到主要客户均正常经营，双方协定的还款方案具有一定可行性、主要
客户具有回款的履约能力。截止 2025 年 11 月末，基本处于陆续回款中，应收帐
款坏帐准备计提充分
截至 2025 年 9 月末，公司钒钛业务应收账款账面余额 10,419.99 万元，其中
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应收账款前五大客户账面余额 9,660.99 万元，占比 92.72%。经访谈前五大客户，
其均有还款意愿，且预计了大致的回款周期。前五大客户截至本回复出具日的还
款情况以及还款方案如下：
单位：万元
截止 2025 截止本回复
客户名称 年 9 月末应 期后回款 出具日应收 账龄 还款方案 经营状况
收账款 账款
预计 2025 年 12 月 正常经营中，访谈
份陆续回款，2026 了解 2025 年 1-9 月
河北鑫东太 3,519.75 200.00 3,319.75 一年以内
年 6 月底之前还清 收入规模约 9,000
欠款 万元
回款 800 万元,剩余 纳税申报表显示
博亿智 2,749.33 200.00 2,549.33 一年以内
的款项在 2026 年 6 2025 年 1-10 月收
月底前还清 入规模 5,691 万元
计划按照当月的催 正常经营中，提供
款情况偿还，预计 纳税申报表显示
泉林工贸 1,322.22 300.50 1,021.72 1-2 年
在 100 万左右。 2025 年 1-10 月收
清欠款
正常经营中，提供
身收款情况偿还部
纳税申报表显示
姜苏郁工贸 1,104.17 - 1,104.17 一年以内 分攀西钒钛欠款。
入规模 7,692 万元
清欠款
正常经营中，访谈
在 2026 年一季度 了解 2025 年 1-11
海顺商贸 965.52 300.00 665.52 1-2 年
还清欠款 月收入规模 5,600
万元左右
合计 9,660.99 1,000.50 8,660.49 - - -
截至本回复出具日，钒钛业务前五大应收账款客户的应收账款账面余额为
的姜苏郁工贸无期后回款外，其余客户均有持续回款。
姜苏郁工贸主要从事矿产加工及贸易业务，年产能满产可达 45 万吨。经访
谈及实地走访了解，其系主板上市公司国联股份（603613）旗下互联网运营平台
涂多多的紧密合作伙伴，主要供货给北京涂多多电子商务股份有限公司。受钒钛
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行情持续下行影响，其下游客户付款也较为滞后，进而导致其阶段性资金链紧张，
目前姜苏郁工贸正积极推进欠款催收工作，综合考量其年产能规模、下游核心客
户资质等条件，公司判断其回款履约风险整体较低。
钒钛业务下，公司主要应收账款客户的资质及还款能力的其他分析说明详见
本题回复“三、（二）、2、钒钛业务”相关内容。
综上，会计估计变更前，公司钒钛业务 2 年以内应收款项坏账准备计提比例
与可比公司相比无重大差异。会计估计变更后，公司钒钛业务应收款项坏账准备
计提比例更为谨慎。应收账款减值准备计提充分。
（五）攀西钒钛与博亿智签订的相关协议的主要条款，结合博亿智的经营状
况、主要财务数据等说明攀西钒钛与博亿智签订协议的原因和合理性；1-9 月经
营承包费尚未支付的原因，博亿智从公司购买的存货的帐面价值及转让价格，该
批存货是否实现最终销售及销售情况；结合水选厂及干选产线目前运营情况说
明相关生产设备及资产组是否存在减值情况，并提示相关风险
包经营，经市场比价，并综合考虑合作方经营实力及合作历史等，最终确认博亿
智为承包方，具有合理性
研究实现突破，考虑到攀西钒钛前期涉足的洗选行业相对传统，为专注于新工艺
新技术的开发和试验、合理利用公司资源，攀西钒钛计划将原有选厂对外承包，
以收取租金的方式获取稳定收益、降低经营风险。2024 年 12 月，攀西钒钛召开
第一届第九次董事会，审议通过了《关于四川攀西钒钛能源科技有限公司选厂采
取租赁外包方式经营方案》的议案，明确了选厂对外承包经营模式、存货交接及
协议签署原则。
在选择选厂承包商过程中，攀西钒钛进行了市场询价，主要报价方情况如下：
与攀西钒钛
报价企业 报价情况 付款方式 其他条款 经营规模
合作历史
试运行 3 个月后 2024 年度收入约 3
企业 A 680 万/年 月付 无
签署正式合同 千万至 4 千万
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与攀西钒钛
报价企业 报价情况 付款方式 其他条款 经营规模
合作历史
试运行 3 个月后 2024 年度收入约 5
企业 B 700 万/年 季付 无
签署正式合同 千万
双方盘点交接后 2023 年开始 2024 年度收入为
博亿智 700 万/年 季付
即可接手 合作 5,309.68 万元
注：上述报价包含设备及土地费用，攀西钒钛向博亿智出租设备，实际土地产权人再兴钒钛
向博亿智出租土地。
博亿智于 2023 年与攀西钒钛建立合作关系。博亿智主要经营钛矿干选及贸
易业务，配备自有干选厂，因无自有水选生产设施，水选相关产品通过委托外部
加工厂代加工的方式供应。博亿智相关从业人员具备较好的行业经验和客户基础。
博亿智拟布局洗选加工产线，而按照《铁矿采选工业污染物排放标准》
（GB28661
－2012）、《攀枝花市扬尘污染防治办法》《攀枝花市钒钛磁铁矿采选行业管理暂
行办法》等要求，相关主管部门严把洗选建设项目环评审批，新建洗选厂难度较
高，因此博亿智寻求以承包方式布局相关业务。
定博亿智为承包方。双方于 2025 年 1 月签订《承包经营协议》并于后续签订补
充协议，约定由博亿智承包攀西钒钛水选厂及干选厂产线，攀西钒钛提供设备但
不参与经营，承包期三年，到期无异议则自动续约。主要约定如下：
乙方利用甲方位于盐边县红格镇盐边钒钛产业开发区新九大道 26 号水选厂
承包内容
及干选厂的生产厂房及设备开展钛精矿洗选加工承包经营业务
承包期限
自动续约
设备设施承包租赁费第一年 605 万元、第二年 641 万元、第三年 679 万元，
承包费用
合计 1925 万元（不含税）由乙方向甲方按季度支付
甲方不参与乙方钛矿洗选加工生产经营业务，乙方在承包生产经营过程中产
经营模式 生的债权债务以及发生的安全、环保等问题责任与甲方无关，所导致的各项
损失均由乙方自行承担
乙方在承包期间若对原有选厂设备进行改造，需与甲方协商一致；若《承包
协议》中止或不续签，甲方要求恢复该产线原状，乙方应按约定履行恢复工
其他约定
作。若乙方因拆除、改造及保管不当等行为导致该产线无法按要求恢复原状，
应向甲方承担赔偿责任
注：甲方为攀西钒钛，乙方为博亿智
综上，攀西钒钛选择博亿智作为选厂承包商系基于市场比价、合作基础、相
关方经营能力等因素的综合决策，双方对承包经营的具体模式、承包内容、承包
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期限及费用等进行了明确协议约定，具备合理性。
试生产，导致其流动资金相对紧张，因此截至 2025 年 9 月末尚未支付前期经营
承包费，截至 2025 年 12 月 5 日，其已支付部分承包费
截至 2025 年 9 月末，公司对博亿智应收 2025 年 1-9 月经营承包费余额为
停工技改，增加前端破碎系统、球磨机及浓缩池等设备，加之干选厂因下游需求
疲软、产能负荷较低，导致博亿智流动资金相对紧张。
根据博亿智提供的纳税申报表及访谈了解，尽管 2025 年 1-10 月博亿智实现
收入 5,691.64 万元，但由于其投入大量资金对选厂进行技改且 2025 年以来下游
市场需求整体相对疲软，因此其流动资金紧张，导致经营承包费用未及时完成支
付。2025 年 10 月至本回复出具之日，博亿智已累计支付承包经营费 200 万元，
随着水选厂于 12 月恢复试生产，博亿智预计将逐步加速回款。
产及销售
基于选厂承包背景，攀西钒钛与博亿智自 2024 年 12 月对厂内存货进行逐步
清点，并参考市场价格对主要存货进行定价转让，具体情况如下：
单位：万元，元/吨
项目 账面价值 收入 数量 单价 市场单价
产成品（钛精矿） 835.17 1,023.33 3,992.55 2,563.10 2,480~2,520
原材料 1,396.43 1,457.62 7,390.57 1,972.27 -
其中：钛中矿 838.19 872.16 5,450.99 1,600.00 1,675~1,695
湿 20#钛精矿 283.15 298.26 1,387.28 2,150.00 1,940~2,030
钛渣 275.09 287.20 552.30 5,200.00 5,250.00
其他 87.79 601.67 9,379.30 641.49 -
合计 2,319.39 3,082.62 - - -
注：1、市场价格来自百川盈孚 2024 年 12 月至 2025 年 1 月数据；2、湿 20#钛精矿市场价
格参考“中国:参考价:钛精矿”；3、其他存货为副产品及备品备件等，包括铁粉、次钛粉、
尾砂及耗材物料等，无市场参考价，基于各产品单位价值较小，双方协商定价，毛利较高主
要系该副产品可再次应用到生产中。
关于成都唐源电气股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的审核问询函的回复报告
如上表所示，博亿智从攀西钒钛购买的存货主要为 3,992.55 吨钛精矿、
查看博亿智纳税申报表及其提供的进销存数据、部分相关销售合同，并与相关人
员访谈了解，2025 年 1-10 月，博亿智实现收入 5,691.64 万元，钛精矿销量超 1.8
万吨、钛中矿销量超 1.5 万吨，已基本覆盖自攀西钒钛所购存货。根据访谈了解，
博亿智的主要下游客户包括广西金茂钛业股份有限公司、无锡裕熙贸易有限公司
等。
相关生产设备及资产组不存在减值迹象
根据双方《承包经营协议》及补充协议，博亿智承包攀西钒钛选厂承包期限
从 2025 年 1 月 1 日起三年，其中，攀西钒钛应收取的承包费用为设备设施承包
租赁费用共计 1,925 万元；截至 2024 年 12 月 31 日，相关设备账面净值为 1,865.72
万元，攀西钒钛可收取的承包租金可覆盖对应资产成本。
博亿智自 2025 年 1 月承包选厂后，于 2025 年 5 月对水选厂进行停产技改并
于 12 月恢复试生产，期间干选厂可正常运行。根据双方协议，
“乙方承包经营期
间开展钛精矿洗选加工业务产生的有关人工、原料水电、排尾、维修、耗材等直
接费用以及可能产生的周边村民补偿费用由乙方自行承担，由于乙方业务行为所
产生的债权债务均由乙方承担，与甲方无关”，博亿智对选厂的技改不影响攀西
钒钛相关承包租金的收取，且若未来承包方不再承包选厂时，攀西钒钛要求恢复
该产线原状，博亿智应按约定履行恢复工作。若博亿智因拆除、改造及保管不当
等行为导致该产线无法按要求恢复原状，应向攀西钒钛承担赔偿责任。
此外，根据访谈了解，博亿智经营情况良好且有上游矿产资源渠道，后续经
营收益预计能够合理覆盖租金成本，且博亿智已在技改阶段投入大额资金，后续
仍有意持续续租选厂。
因此，攀西钒钛可通过获取租金收回相关资产成本，截至 2025 年 9 月 30 日
相关生产设备及资产组不存在减值迹象。
（六）核查过程和核查意见
关于成都唐源电气股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的审核问询函的回复报告
发行人会计师执行了以下核查工作：
（1）对主要客户报告期内业务执行函证及复核程序，未发现异常回函情况。
其中，发行人会计师对2022-2024年度执行函证及复核程序，2025年1-6月未执行
函证程序，但对保荐人函证情况执行了复核程序；具体函证情况如下：
报告期各期，保荐人对发行人主要客户函证情况如下：
单位：万元
项目 2024 年末 2023 年末 2022 年末
月末 月末
应收账款余额
（A）
函证可确认金额合
计（B,含经调节或
替代测试可确认金
额）
函证可确认金额占
应收账款比例 61.98% 64.58% 70.79% 60.34% 57.31%
（C=B/A）
单位：万元
项目 2024 年末 2023 年末 2022 年末
应收账款余额（A） 67,592.51 52,169.98 37,514.95
函证可确认金额合计（B,含经调节或替代测
试可确认金额）
函证可确认金额占应收账款比例（C=B/A） 77.99% 84.90% 88.62%
（2）获取公司应收账款明细表，核查期末应收账款主要客户的余额构成，
检查账龄划分是否准确，分析应收账款期末账面余额较期初变动的主要原因；
（3）检查期后回款情况，关注逾期以及长账龄的客户，了解回款滞后的原
因，对部分客户进行访谈，了解回款计划以及逾期背景，了解主要客户是否持续
经营，现场实地查看部分客户经营情况，评估坏账准备计提是否充分；
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（4）查询同行业可比公司定期报告，对比分析公司坏账准备计提的充分性；
（5）取得会计估计变更相关的董事会决议和披露文件，分析公司针对钒钛
业务应收款项坏账准备计提的会计估计变更是否符合《企业会计准则》规定和业
务实质；
（6）获取并查阅了攀西钒钛《关于四川攀西钒钛能源科技有限公司选厂采
取租赁外包方式经营方案》的议案、《选厂外包租赁询价函》及相关报价函，了
解双方承包经营合作模式及背景；
（7）获取攀西钒钛与博亿智《承包经营协议》及相关补充协议，查阅相关
协议主要条款；
（8）获取博亿智2024年度及2025年1-10月增值税及附加税费申报表，并对
博亿智相关人员进行访谈，了解博亿智经营情况及未完成支付攀西钒钛承包费用
及相关存货款项的原因；
（9）对选厂进行实地走访并获取了部分水选厂技改涉及的设备合同、发票
及现场照片等，了解水选厂技改进度；
（10）获取并查阅了博亿智购买选厂厂内存货的合同及结算单、博亿智2025
年1-10月存货进销存数据及部分对外销售合同，了解相关存货销售情况。
经核查，发行人会计师认为：
（1）公司应收账款余额较高以及占流动资产比例较高主要系因客户预算收紧、
资金批复放缓以及钒钛贸易业务所处的钛白粉市场走弱等因素影响导致，应收账
款余额及占流动资产比例较高具有合理性，与同行业上市公司相比不存在较大差
异；
（2）公司在智慧交通业务与钒钛业务合同中均约定了付款时间节点。对于智
慧交通业务，项目各付款节点时间跨度通常较长，实际结算过程中，客户付款受
年度预算、自身资金安排、付款审批流程、总承包商客户与业主方款项结算支付
等因素影响，导致客户并未严格按照合同约定进行付款，实际付款周期有所延长。
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对于钒钛业务，应收账款主要客户均存在一定逾期，主要受下游钛白粉市场持续
下行影响，导致客户资金周转压力增大、回款周期普遍延长；
（3）公司应收款项账龄分布以及坏账准备计提比例与同行业水平相比无重大
差异。公司长账龄应收账款客户主要为智慧交通业务客户，截止 2025 年 9 月 30
日，2 年以上应收账款余额占比 17.94%，主要为应收总承包商和铁路局款项，大
多为国有企业或上市公司，资质情况较好。2022 年末、2023 年末、2024 年末及
正常经营中，未出现大额应收账款无法收回的现象，款项不能收回的可能性较低。
公司主要经营产品智慧交通业务结算周期相对较长，因此应收账款期后回款的周
期较长，公司期后回款金额占应收账款余额的比例与业务模式相符合。基于前述
原因，2025 年 9 月末，公司判断相关主要客户的信用风险特征未发生显著变化，
按照原账龄组合计提应收账款坏账准备合理；
（4）公司钒钛业务的业务性质、信用周期与智慧交通业务存在区别，但前期
账龄相关的信用风险特征与智慧交通业务基本一致。2025 年以来，钒钛业务行
情下行，为加强信用风险管控，自 2025 年 11 月起，公司已将钒钛业务应收账款
划分为单独信用风险特征组合。对钒钛业务应收款项坏帐准备计提比例进行了会
计估计变更，变更后的钒钛业务应收款项坏账准备计提更为谨慎，符合当前钒钛
业务开展情况，坏账准备计提充分；
（5）攀西钒钛基于公司发展战略，对原有选厂进行外包，并基于市场比价、
相关方合作基础及经营能力等因素，确认博亿智为承包方，具有合理性；
（6）博亿智未及时按约定完成承包费的支付，主要系博亿智在承包攀西钒钛
选厂后，于 2025 年 5 月至 11 月对水选厂进行停工技改，同时由于下游需求相对
疲软、干选厂产能负荷较低，博亿智流动资金相对紧张，回款速度较慢；
（7）博亿智自攀西钒钛购买的存货账面价值为 2,319.39 万元，对应转让价格
为 3,082.62 万元，相关主要存货转让价格与市场价格不存在显著差异；根据博亿
智提供的存货进销存数据、纳税申报表及部分销售合同，并经访谈了解，2025 年
（8）根据博亿智与攀西钒钛签署的《承包经营协议》及补充协议，攀西钒钛
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可通过获取租金收回相关资产成本，截止 2025 年 9 月 30 日相关生产设备及资产
组不存在减值迹象。
（七）风险披露情况
公司已在募集说明书“重大事项提示”之“重大风险提示”之“（三）应收
账款回收的风险”以及“第五节 本次发行相关的风险因素”之“一、对公司核
心竞争力、经营稳定性及未来发展可能产生重大不利影响的因素”之“（一）与
公司经营相关的风险”之“3、应收账款回收的风险”补充披露如下：
“2022 年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 9 月末，公司应收账款原值分
别为 37,514.95 万元、52,169.98 万元、67,592.51 万元和 74,060.01 万元，其中钒
钛业务应收账款原值分别为 1,302.65 万元、7,247.74 万元、10,361.49 万元和
大不利变化，出现支付能力问题或信用恶化，公司可能面临应收账款逾期金额持
续增加或无法回收的风险。此外，公司于 2025 年 11 月 1 日开始执行会计估计变
更，将钒钛业务划分为单独信用风险特征组合，并对钒钛业务涉及的应收款项（含
应收账款、应收票据、其他应收款）的预期信用损失率进行调整。若钒钛业务应
收账款账龄进一步延长，或者客户信用风险特征发生显著变化，例如客户发生严
重财务困难，应收该客户款项的预期信用损失率已显著高于其所处账龄、逾期区
间的预期信用损失率等，导致单项计提应收账款坏账准备，对应的坏账准备计提
金额将相应增加，从而对公司未来业绩造成不利影响，甚至导致公司亏损。”
公司已在募集说明书“第五节 本次发行相关的风险因素”之“一、对公司
核心竞争力、经营稳定性及未来发展可能产生重大不利影响的因素”之“（一）
与公司经营相关的风险”之“12、选厂承包费及相关货款回收的风险”补充披露
如下：
“2025 年，为降低钛矿洗选加工经营风险、获取稳定收益，公司将钛矿选厂
租赁外包至博亿智进行经营，同时将厂内存货销售至承包方。由于博亿智在承包
选厂后于 2025 年 5 月对原水选厂进行停工技改，且期内下游需求相对疲软，导
致其流动资金相对紧张，未及时按照约定完成承包费及相关存货回款。截至 2025
年 9 月末，公司对博亿智的应收账款为 2,749.33 万元，逾期一年以内；其中，
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额为 2,256.23 万元。”
四、结合以销定产的生产模式，说明在产品库龄超过 1 年占比较高的原因及
合理性，是否与同行业公司存在显著差异；结合存货的库龄情况、期后结转情况
及订单支持率等,说明存货跌价准备计提的充分性。
（一）公司在产品库龄超过 1 年占比较高主要受项目执行周期影响，与同行
业可比公司不存在显著差异
在 2 年以内，其中 1 年以上库龄占比在 22.54%-51.60%之间。具体情况如下：
单位：万元
项目
金额 占比 金额 占比 金额 占比 金额 占比
合计 14,505.66 100.00% 12,535.46 100.00% 11,745.75 100.00% 18,037.05 100.00%
公司在产品主要应用于智慧交通领域，产品定制化属性较强，因此公司采取
“以销定产”的生产模式。在产品主要的生产周期发生在客户现场安装、调试阶
段，受客户现场环境各种因素的影响（车载设备还要受车体生产进度的影响），
如现场线路建设周期、现场天窗点等环境因素影响，各个项目的生产周期有所差
异。项目的执行周期通常在 1-2 年，项目验收后，在产品进行成本结转，故在产
品的结转亦存在一定周期。根据上表可知，在产品库龄大部分为 2 年以内，2022
年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 9 月末占比均在 90%以上，符合项目整体
执行周期。
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截至 2025 年 9 月 30 日，在产品库龄 1 年以上且金额在 50 万元以上的项目
金额为 2,482.76 万元，占在产品比例 17.12%。按产品类别归集说明较长库龄在
产品项目的情况如下：
单位：万元
在产品期末余 占在产品总
序号 产品类型 库龄较长情况说明
额 额比例
主要原因包括：
部分客户需求变化，方案发生
调整，需根据客户需求调整方
案，并进行相关调试，项目执
行周期相对较长；
机器视觉智能检 部分项目为海外项目，产品安
测装备 装调试等实施周期较长；
部分客户车辆厂生产进度出
现延后,影响产品静态调试,因
此库龄较长；
部分项目因业主方变更项目
实施时间，导致目前尚未验收
主要原因包括：
部分客户对原有技术方案提
出新需求，正在调整技术方
案，实施周期延长；
部分项目申请停电的天窗时
间较为困难，尚未进行现场考
察和施工相关工作，导致目前
尚未验收；
部分项目所需设备主要用于
监测矿山表面位移、爆破振
动、地下水等，根据矿山开采
进度安装设备，受矿山开采进
度影响，实施周期 6 个月到两
年不等
铁路公交化与智 科研成果转化项目，审批流较
慧车站 长，导致项目验收时间较晚
合计 — 2,482.76 17.12% —
上表列示在产品项目虽库龄在 1 年以上，但均处于正常执行状态中，且部分
项目预计于 2025 年四季度完成验收，不存在减值迹象。
同行业可比公司中鼎汉技术披露了在产品库龄情况，以下以鼎汉技术作为对
比列示同行业可比公司在产品库龄情况如下：
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单位：万元
期末时间 项目 鼎汉技术 唐源电气
在产品、合同履约成本期末
未披露 14,505.66
余额
库龄 1 年以上在产品、合同
未披露 3,269.00
履约成本期末余额
库龄 2 年以上在产品、合同
未披露 1,020.20
履约成本期末余额
在产品、合同履约成本期末
余额
库龄 1 年以上在产品、合同
履约成本期末余额
库龄 2 年以上在产品、合同
履约成本期末余额
在产品、合同履约成本期末
余额
库龄 1 年以上在产品、合同
履约成本期末余额
库龄 2 年以上在产品、合同
履约成本期末余额
在产品、合同履约成本期末
余额
库龄 1 年以上在产品、合同
履约成本期末余额
库龄 2 年以上在产品、合同
履约成本期末余额
注：上述数据来源于公开信息披露，因鼎汉技术未披露 2025 年 9 月末在产品库龄数据，故
未进行对比分析
根据上表可知，2022 年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 9 月末，公司
在产品库龄 1 年以上占比分别为 51.60%、33.72%、38.71%、22.53%，略高于可
比公司鼎汉技术同期在产品、合同履约成本库龄 1 年以上的占比。公司在产品库
龄 2 年以上占比分别为 3.52%、6.37%、9.80%、7.03%，远低于可比公司鼎汉技
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术同期占比。主要系公司项目的执行周期通常在 1-2 年，项目交付验收后，在产
品进行成本结转，鼎汉技术库龄较长的产品占比更高主要系智慧化解决方案业务
中的集成模块交付时间更长所致。在产品库龄占比符合公司项目执行周期规律。
综上所述，结合公司在产品项目通常的执行周期、库龄在 1 年以上大额在产
品项目执行状态、同行业可比公司在产品库龄情况对比，公司在产品库龄 1 年以
上占比较高具有合理性，与同行业可比公司不存在显著差异。
（二）结合存货的库龄情况、期后结转情况及订单支持率等，说明存货跌价
准备计提的充分性
报告期各期末，存货库龄以及期后截至 2025 年 9 月末的结转情况如下：
单位：万元
库龄占比情况 2 年以内 期后存货结 期后结转
日期 存货类型 期末余额
原材料 3,627.87 52.89% 16.59% 9.12% 21.42% 69.48% 756.47 20.85%
在产品 7,761.69 59.49% 27.67% 7.96% 4.88% 87.17% 3,142.63 40.49%
库存商品 - - - - - - - -
发出商品 1,718.21 64.04% 35.95% 0.00% 0.00% 100.00% 1,718.21 100.00%
合计 13,107.77 58.26% 25.69% 7.23% 8.82% 83.95% 5,617.30 42.85%
原材料 4,849.87 65.60% 13.28% 7.89% 13.24% 78.87% 2,585.11 77.05%
在产品 12,535.46 61.29% 28.91% 7.07% 2.72% 90.20% 9,658.02 67.33%
库存商品 935.98 100.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 935.98 100.00%
末
发出商品 2,217.99 100.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 2,217.99 100.00%
合计 20,539.30 68.25% 20.78% 6.18% 4.79% 89.03% 15,397.11 74.96%
原材料 5,244.07 73.91% 9.93% 6.77% 9.39% 83.84% 4,229.17 80.65%
在产品 11,745.75 66.28% 27.35% 2.29% 4.08% 93.63% 10,735.98 91.40%
库存商品 1,879.50 100.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 1,879.50 100.00%
末
发出商品 1,446.98 100.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100.00% 1,446.98 100.00%
合计 20,316.30 73.77% 18.38% 3.07% 4.78% 92.15% 18,291.63 90.03%
末 在产品 18,037.05 48.40% 48.09% 1.55% 1.97% 96.48% 17,364.07 96.27%
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库存商品 - - - - - - - -
发出商品 - - - - - - - -
合计 21,545.52 51.56% 42.79% 2.58% 3.06% 94.36% 19,955.74 92.62%
报告期各期末，公司存货库龄 1 年以内占比在 51%以上，各期末存货主要组
成部分为原材料和在产品，主要用于智慧交通板块业务。原材料系存放于公司仓
库中的物料，在产品主要系已经出库、用于项目生产的物料等，部分已经组装成
模块。二者之间的余额变动与智慧交通板块业务的生产进度相关，且公司项目执
行周期通常在 1-2 年。根据上表可知，各期末存货库龄主要集中在 2 年以内，且
各期存货库龄 2 年以内占比均在 83%以上，符合项目执行周期规律，故不存在长
期积压的情况。
报告期各期末，公司存货期后结转金额分别为 19,955.74 万元、18,291.63 万
元、
和 42.85%。最近一期末，存货期后结转率较低，主要系公司产品执行周期较长,
一般在 1-2 年，而期后结转统计截止日为 2025 年 9 月 30 日，期后周期较短，部
分项目尚未达到结转节点所致。除此以外其他报告期期末存货期后结转比例较高。
率情况如下：
单位：万元
项目 2025 年 9 月末 2024 年末 2023 年末 2022 年末
截至 2025 年 9 月末在
手订单合同金额①
截至 2025 年 9 月末在
手订单对应成本②
在产品余额③ 14,505.66 12,535.46 11,745.75 18,037.05
截至 2025 年 9 月末订
单支持率=②/③
注 1：在手订单指已签订合同、获取中标通知书及授权通知书的订单；
注 2：在手订单成本金额为对应取得合同、中标通知书及授权通知书项目已发生的在产品成
本金额
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截至 2025 年 9 月末，公司各期在产品订单支持率分别为 96.23%、92.15%、
高的订单支持率水平，均在 80%以上。2025 年 9 月末在产品的订单支持率最低，
主要系公司取得意向项目的投标、合同签订等审批流程较长，导致部分在产品项
目已开始执行，但还未完成合同签订所致。若将正在执行合同评审的项目纳入订
单统计口径中，截至 2025 年 9 月 30 日，公司 2025 年 9 月末在产品的订单支持
率为 85.17%。
同，主要系部分客户审批流程未完结以及部分商务条款尚在沟通所致，且在产品
已发生成本金额较小，单个在产品项目已发生成本均不超过 130 万元。
公司客户主要为铁路运营单位、总承包商、车辆厂和地铁公司，前述客户的
内部审批流程较长，审批流程较复杂，同时公司对于部分长期合作客户，提前了
解客户的实际需求，提交具体设计方案，客户确认后一般希望尽快开展工作，因
此对于确定性较高的项目，公司为了更好的匹配项目进度需求，会先行按照公司
内部制度规定进行立项和项目实施，导致部分项目存在尚未签订合同即开始执行
的情况。相关业务形成的在产品，因最终未签订合同而发生损失的风险较小。相
关情况属于行业惯例，通过查阅同行业公司公开披露信息，也存在类似情况，摘
录如下：
（1）运达科技（300440）披露“标的公司主要客户为国铁集团及其下属企业
等业主方及中国中铁、中国铁建等施工集成商，以及各城际铁路、城市轨道交通
建设运营公司等，由于部分客户合同审批流程较长，双方在确定合作关系后，客
户会要求标的公司提前组织生产、发货。”
（2）铁大科技（872541）披露“公司的客户群体主要为国有企业，客户内部
合同审批签订流程较长，发行人在项目中标或确定合作意向后，双方已对合同涉
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及的核心条款达成一致，发行人按照客户订单开展工作，待客户内部审批通过后
再签订正式合同。”
（3）通业科技（300960）披露“机车车辆厂客户内部采购流程较长，最终销
售价格的确定和正式结算的销售合同的签署需经其内部多层审批，导致正式结算
的销售合同签订滞后，而客户为了保证其零部件供应的稳定性，要求供应商先行
发货。”
况如下：
单位：万元
存货类
项目 2025 年 9 月末 2024 年末 2023 年末 2022 年末
型
结存金额 4,127.97 4,849.87 5,244.07 3,508.47
原材料 跌价准备金额 - - - -
跌价准备计提比例 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
结存金额 14,505.66 12,535.46 11,745.75 18,037.05
在产品 跌价准备金额 - - - -
跌价准备计提比例 0.00% 0.00% 0.00% 0.00%
结存金额 - 935.98 1,879.50 -
库存商
跌价准备金额 - - - -
品
跌价准备计提比例 - 0.00% 0.00% -
结存金额 - 2,217.99 1,446.98 -
发出商
跌价准备金额 - 123.32 17.88 -
品
跌价准备计提比例 - 5.56% 1.24% -
结存金额 18,633.63 20,539.30 20,316.30 21,545.52
合计 跌价准备金额 - 123.32 17.88 -
跌价准备计提比例 0.00% 0.60% 0.09% 0.00%
公司的原材料和在产品主要用于智慧交通板块业务，原材料包括以相机、镜
头配件等为主的视觉类部件，服务器、电脑及硬盘等为主的信息技术类部件，以
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激光雷达、传感器、陀螺仪等为代表的电气设备类部件。公司采取“以销定产”
的生产经营模式，原材料的采购基于销售订单及相应的生产计划，公司持有原材
料的主要意图为满足产成品生产需要，不存在直接销售原材料的情况。原材料价
格的波动对其产成品售价的影响较小，故公司持有的原材料所对应的产成品的可
变现净值明显高于原材料成本，且公司历史上合同订单终止的情况极少，因此原
材料减值的风险较小。
公司按存货账面金额与可变现净值之间的差额对在产品计提跌价，可变现净
值按项目的合同售价、中标通知单约定金额或意向订单金额减去估计的销售费用
和相关税费后的金额确定，成本高于可变现净值部分计提存货跌价准备。经测试，
公司原材料和在产品不存在减值迹象，故未对原材料及在产品计提减值准备。
公司的库存商品和发出商品为钒钛业务的钛精矿产品。公司期末按照成本与
可变现净值孰低计量。存货成本高于其可变现净值的，应当计提存货跌价准备，
计入当期损益。报告期内，对于库存商品和发出商品，公司按照在报告期末临近
资产负债表日同类产品的销售价格作为可变现净值的单价计算基础，并以当期的
销售费用率和税率作为预计销售费用和相关税费的计算基础。按照估计售价减去
估计的销售费用以及相关税费后的金额确定可变现净值，成本高于可变现净值部
分计提存货跌价准备。2024 年以来，受下游产品钛白粉的价格波动影响，钛精矿
产品市场价格亦有所波动，2024 年末，公司库存商品余额为 935.98 万元，基于
该等库存均与下游客户签订了销售合同，且销售价格高于成本，因此公司未对其
计提存货跌价准备。截至 2025 年 9 月末，公司已无库存商品余额。
公司的存货主要以原材料和在产品为主，且有较为充足的订单支持，未出现
明显减值迹象，故公司对存货跌价准备的计提比例合理。
（三）核查过程和核查意见
发行人会计师执行以下核查工作：
关于成都唐源电气股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的审核问询函的回复报告
（1）获取2022年末、2023年末、2024年末及2025年9月末存货明细、库龄表，
了解公司报告期各期末的存货规模及构成情况；
（2）查阅同行业可比公司在产品库龄情况，分析公司在产品库龄超过1年以
上占比较大的合理性；
（3）获取各报告期期后存货收发存明细表，分析存货各报告期期后结转情
况；
（4）获取2022年末、2023年末、2024年末及2025年9月末在手销售订单明细
表，分析期末在产品结存金额的合理性；
（5）对期末存货执行监盘程序，重点关注存货数量是否存在差异、存货状
态是否存在毁损、破坏、呆滞等情况；其中对于在产品，采用选取一定比例进行
抽盘的方式，观察是否存在减值迹象；
（6）取得公司的存货减值测算表，评估是否符合《企业会计准则第1号—存
货》的规定；复核存货减值测算的关键指标，确认相关指标的数据口径是否合理；
对存货减值测算过程进行重新计算，确认存货跌价准备计提的充分性。
经核查，发行人会计师认为：
公司在产品通常生产执行周期为 1-2 年，2022 年末、2023 年末、2024 年末
及 2025 年 9 月末在产品库龄超过 1 年占比较高具有合理性，与同行业公司不存
在较大差异。公司存货库龄情况符合项目执行周期规律，不存在长期积压的情况，
公司 2022 年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 9 月末按照《企业会计准则》
要求，对存货进行了减值测试，2022 年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 9 月
末存货跌价准备计提比例合理。
（四）风险披露情况
公司已在募集说明书“第五节 本次发行相关的风险因素”之“一、对公司
核心竞争力、经营稳定性及未来发展可能产生重大不利影响的因素”之“（一）
与公司经营相关的风险”之“9、存货减值的风险”补充披露如下：
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“2022 年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 9 月末，公司存货原值分别为
生产环节主要包括设计开发、装配、内部调试、试验与检验、客户现场安装调试
等环节，产品从原材料采购、生产出货至验收阶段需要一定周期，若未来市场环
境出现重大不利变化、原材料需求更新迭代或客户需求变化等，公司存货将面临
一定的存货跌价风险，从而影响公司的经营业绩和财务状况。”
五、发行人贸易业务的业务模式、业务流程、合同条款等，是否属于行业惯
例，主要风险及风险敞口,是否建立相关内部控制制度并有效运行；贸易业务的
具体开展情况,包括但不限于客户和供应商情况、贸易业务涉及产品及采购、销
售金额情况，应收款账期及回款情况、预付款项结转情况、会计核算的方式及合
理性；是否存在回款困难及预付账款不能收回的情形；相关贸易业务客户及供应
商是否与发行人、发行人实际控制人、控股股东或董监高存在关联关系。
（一）发行人从事贸易业务的背景、贸易业务的业务模式、业务流程和主要
合同条款情况，属于行业惯例
（1）以钒电池储能在轨道交通领域的应用研发为出发点，布局新能源及新
材料业务
源能源”）成立。公司多年从事轨道交通牵引供电领域，积累了丰富的经验和技
术，希望通过唐源能源，进一步拓展轨道交通领域新能源及新材料业务的布局。
筹备唐源能源之初，公司准备的最主要的研发方向是钒电池储能在轨道交通领域
的应用场景。
轨道交通系统通常需要大量电力以供应列车、信号系统和照明系统等的正常
运行。利用储能技术存储电网中多余电能，在需求高峰时段或电网故障时可为轨
道交通系统提供备用电力，以减少对电网的负荷需求，提高供电可靠性和稳定性。
同时，轨道交通列车通常会通过制动系统将动能转换为电能进行制动，这些电能
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可以通过储能技术实现能量的回收和再利用。因此，储能技术的发展对于轨道交
通系统具有重要意义。目前，钒电池储能为储能蓄电池的重要方向之一，在轨道
交通系统具有较高的研发价值。
枝花地区钛矿企业盐边县再兴钒钛有限责任公司（以下简称“再兴钒钛”）进行
合作研发，并由西南交通大学钱清泉院士牵头申报了中国工程院重点战略研究咨
询课题《面向攀西战略资源综合利用的轨道交通储能示范应用战略研究》（以下
简称“钒电池储能应用研究项目”）。该项目于 2023 年初获批立项。此后，唐源
能源与合作方积极开展钒电池储能业务的研发工作。
（2）为了深入了解产业链情况，获取稳定的钒资源，公司在攀西地区投资
开展钒钛业务
中国是全世界最大的钒生产国，根据《中国工业报》的报道，2024 年全国钒
产品产量约 16.5 万吨，约占全球产量的 70%。我国的钒产品主要来源于攀西地
区（攀枝花、西昌地区）的钒钛磁铁矿，钒钛磁铁矿主要被相关大型矿企持有。
目前，我国 80%以上的钒产品应用于钢铁行业，约 10%的钒产品应用于储能领
域。公司从事钒电池储能应用研究项目，重要研究内容之一为研究钒电池的原材
料制造关键技术及产业规模和产业集群条件，掌握从资源端到材料端再到产品端
的行业发展路径及现状。因此，公司出于深入了解钒的上游产业链情况，以及为
未来顺利获取稳定的钒资源铺垫的目的，计划在攀西地区投资从事相关业务。
目前全国钒的总产量较少，每年仅为十几万吨，相关业务也掌握在少数企业
手中，公司较难快速切入相关领域。因此，公司选择了产量更高、对当地经济发
展影响更大的钛产品业务。根据《中国有色金属工业协会》的统计，2024 年我国
钛矿产量为 304.4 万吨。钛产品与钒产品均产自钒钛磁铁矿，产业链的相关企业
联系紧密。因此，公司决定在攀枝花地区开展以钛精矿为主的钒钛业务。
（3）为了提升业务规模、强化产品溢价能力，覆盖企业的经营成本，公司
既从事了钛产品生产业务，也从事了相关贸易业务
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决定从事钒钛业务之初，公司缺乏相关产业的基础，拟通过部分钛精矿贸易
业务熟悉产业情况，积累客户与供应商资源。因此，唐源能源于 2022 年下半年
正式开展钛精矿贸易业务。
钒钛以其持有的经评估的钛矿洗选机器设备对唐源能源进行增资，增资后，唐源
能源具备了钛矿的洗选生产能力，开始从事钛精矿生产业务。同年 7 月，唐源能
源正式更名为攀西钒钛。从事钛精矿生产业务后，攀西钒钛仍继续从事钛精矿贸
易业务，主要考虑可以提升其业务规模，强化产品的溢价能力。
鉴于攀西钒钛持续开展新能源及新材料方面研发工作，将产生相关的支出，
公司希望攀西钒钛通过生产业务及贸易业务取得一定的盈利，以覆盖其研发支出。
因此，攀西钒钛管理层结合从业经验，还开展了焦煤等产品的贸易业务。
（4）钒电池储能应用研究项目完成结题；为聚焦发展重心、合理利用公司
资源，攀西钒钛于 2025 年将洗选厂外包，停止加工业务并逐步收缩贸易业务
究，项目组在《面向攀西战略资源综合利用的轨道交通储能示范应用及产业发展
建议》中指出，攀西地区蕴藏全国储量最大的钒矿资源，具备钒电池储能产业与
轨道交通产业深度融合的优势。但四川省促进电池与轨道交通产业融合发展仍具
有一定挑战，如：钒电池尚处于商业化初期，现阶段初装成本约为锂电池的 2-3
倍，存在较大的降本空间，四川省虽然已出台支持钒电池储能产业发展的政策，
但在轨道交通领域的示范项目落地和推广应用层面仍缺乏激励措施和保障机制。
鉴于此，公司认为，钒电池储能应用研究项目的产业化尚需一定的时间，公
司在短期内预计无需大量稳定的钒资源。因此，公司决定收缩攀西钒钛的钒钛生
产及贸易业务，聚焦于新材料业务新工艺新技术的开发和试验，合理利用公司资
源。攀西钒钛于 2025 年将原有的钛精矿洗选厂对外承包，不再从事钛矿洗选加
工，并通过外包租金收入保障公司日常运转。同时，攀西钒钛正在逐步收缩贸易
业务规模。
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公司从事的贸易业务主要为钛精矿和煤炭等产品的采购、销售业务，通过贸
易商身份赚取产品差价。相关产业链的上游供应商为钛精矿或煤炭的资源提供方，
在产业链中占据较为强势的地位，通常采取先款后货的方式销售产品。相关产业
链的下游客户为以钛精矿或煤炭为主要原材料的大型制造业企业，以先货后款的
方式采购原材料，通常通过贸易商代为采购，并向贸易商支付一定的采购溢价从
而获取原材料。公司从事贸易业务，寻找市场中的客户与供应商资源，通过上述
方式取得盈利。
公司从事贸易业务的业务流程主要包括获取业务机会、寻找匹配的供应商、
评审业务合同并签署合同、根据客户的发货指令安排供应商发货和分别与客户及
供应商结算等。
（1）获取业务机会环节
公司通过攀西钒钛熟悉相关产业发展情况的主要管理和业务人员，在市场中
捕捉客户需求。目标终端客户主要为国有企业和上市公司等履约能力良好的企业，
通常为大型钛白粉企业或煤焦化企业或其指定的贸易商。
（2）寻找匹配的供应商环节
公司通过攀西钒钛熟悉相关产业发展情况的主要管理和业务人员，在市场中
挑选合适的供应商。钛精矿产品的目标供应商为具有采选厂和现货产品生产能力
的企业，以及具有现货产品渠道的贸易企业。煤炭产品的目标供应商为具有生产
场所和现货产品生产能力的企业。
（3）评审业务合同并签署合同环节
由攀西钒钛的市场部业务人员发起合同审批流程，经其市场部负责人、财务
部管理人员、总经理和董事长依次审批完成。
（4）根据客户的发货指令安排供应商发货环节
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公司根据客户的发货指令，安排供应商备货、发货，发货目的地通常为客户
指定的场所。
（5）分别与客户及供应商结算环节
当供应商完成发货、客户完成收货后，公司分别与供应商和客户进行结算。
原因如下：
单位：万元
序
单位名称 采购内容 采购金额 遴选原因
号
密尔克卫（成都）化工产品有限 上市公司子公司、有现
公司 货渠道贸易商
攀枝花本地国企，有现
货渠道贸易商
具备非洲进口矿渠道的
贸易商
具备非洲进口矿渠道的
贸易商
密尔克卫（成都）化工产品有限 上市公司子公司，有现
公司 货渠道贸易商
具有自有选厂和现货生
产能力
具有精矿选厂和现货生
产能力
具有租赁选厂和现货生
产能力
具有委外合作选厂和现
货渠道贸易商
攀枝花市锦宏供应链管理有限
公司
具有自有选厂和现货生
产能力
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具有精矿选厂和现货生
产能力
上市公司子公司，具有
低品位钒
钛磁铁矿
力
攀枝花市锦宏供应链管理有限
公司
攀枝花市弘普矿业有限责任公
司
具有精矿选厂和现货生
产能力
由上表可知，攀西钒钛贸易业务主要供应商的遴选情况符合公司遴选标准。
公司贸易业务与主要供应商的主要合同条款约定如下：
项目 内容
产品信息 产品名称、规格（金属含量）、数量、单价等
不同合同的情况有所差异：
发货时间 2、按买方计划或书面通知发货；
不同合同的情况有所差异：
交货地点 1、买方指定地点，供方负责运输；
预付条款 先款后货，通常预付 60%-100%款项
签收和验收条款 按合同质量要求技术标准抽样验货
不同合同的情况有所差异，存在以下的一条或多条：
求供方按照一定金额补偿需方，或按照合同的约定履行赔偿责任；
违约条款 2、如市场需求变化，供方有权解除合同；
违约责任
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公司贸易业务与主要客户的主要合同条款约定如下：
项目 内容
产品信息 产品名称、规格（金属含量）、数量、单价等
不同合同的情况有所差异：
发货时间 2、按需方计划或书面通知发货；
不同合同的情况有所差异：
交货地点 1、需方指定地点，供方负责运输；
不同合同的情况有所差异：
预付条款 1、大多是货到付款；
签收和验收条款 按合同质量要求技术标准抽样验货
不同合同的情况有所差异，存在以下的一条或多条：
求供方按照一定金额补偿需方，或按照合同的约定履行赔偿责任；
违约条款
违约责任；
物；如需方拖延支付预付款期间，出现产品行情上涨 3%及以上，双
方需重新协商价格
贸易业务惯用的业务模式，即通过贸易商身份赚取产品差价。如盛屯矿业
（600711.SH）披露：公司围绕有色金属采选冶主业开展有色金属贸易业务，多
年来公司在有色金属行业积累了广泛的供应商和客户资源，主要盈利模式为通过
采购、销售金属产成品以及金属矿产品赚取其间差价；有色金属贸易业务是有色
金属行业公司围绕采选、冶炼、加工及销售业务的自然延伸，符合有色金属行业
惯例，同行业可比公司与公司的业务模式及盈利模式类似。
贸易业务惯用的业务流程，即市场调研、签订购销合同、付款发货、收货收
款等。如厦门国贸（600755.SH）披露：国内贸易及转口贸易业务流程为市场调
研，利用信息、渠道资源匹配供应商及客户供需，签订相关购销合同，付款货物
入库，发货收取货款。
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贸易业务惯用的主要合同条款，即与上游供应商采用先款后货、与部分下游
客户采用货到付款的结算条款。钛精矿产品方面，根据上游钛矿企业安宁股份
（002978.SZ）披露，其“原则上采取先款后货的销售政策”；化工企业天原股份
（002386.SZ）亦披露，其钛白粉板块产品销售一般以预收货款进行结算、原料
采购一般以货到付款进行结算。煤炭贸易方面，根据宝泰隆（601011.SH）披露，
“受煤炭、煤化工及焦化行业业务特性影响，贸易往来中的履约保证金、原材料
采购预付款及环境治理保证金等，因行业惯例或监管要求需先行支付”；云图控
股（002539.SZ）亦披露“公司的预付账款主要是预付尿素…煤炭等原材料采购
款，上述原材料按照行业惯例通常需要先款后货”。销售方面，煤炭企业云维股
份（600725.SH）披露其对上游供应商结算方式主要为货到付款，“云煤能源
（600792）对上游供应商结算方式主要为货到付款，与公司基本一致”；而云煤
能源下属公司师宗煤焦化工有限公司为发行人主要煤炭贸易类客户。
攀西钒钛的主要管理人员长期从事矿产品贸易业务，熟悉相关产业中的业务
模式、业务流程和主要合同条款的行业惯例。公司开展贸易业务，相关业务模式
和业务流程的形成过程，借鉴了行业惯例，与行业惯例不存在较大差异。
（二）贸易业务主要风险及风险敞口,公司建立了相关内部控制制度并有效运
行
公司从事贸易业务，存在向上游供应商先款后货、向下游客户货到收款的情
况。贸易业务采购和销售的产品主要为钛精矿和煤炭，相关产品或其下游产品的
市场价格存在一定波动。产品或其下游产品市场价格变动，可能导致客户或供应
商无法继续履约，从而产生公司需要承担预付款项资金损失的风险。相关风险敞
口主要为预付款项预计无法按照相关合同约定执行和结转、尚未收回的金额。
钛精矿产品的主要下游产品为钛白粉，是一种重要的化工颜料，应用在涂料、
塑料、油墨和造纸等领域。2024 年以来，钛白粉市场受下游需求变化、关税等影
响，价格有所下跌：
钛白粉价格走势
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受下游产品钛白粉的价格波动影响，钛精矿产品市场价格亦有所波动，近
期波动的情况如下：
钛精矿价格走势
注：数据来源于 Wind，为攀枝花市的不含税价格，元/吨，参数为 TiO2>46%、Fe2O3<7%
煤炭是重要的能源和冶金、化工原料。受下游需求变化影响，2024 年以来煤
炭价格有所下行。以主焦煤为例，产品市场价格近期波动的情况如下：
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主焦煤价格走势
注：数据来源于 Wind，为中国主焦煤平均价格，元/吨
公司建立了多项内部控制制度，对攀西钒钛等子公司的人事管理、资金管理
和业务管理等方面形成了较为全面的管理体系，相关制度有效运行。
（1）对子公司人事管理相关的制度及执行情况
公司建立了《子公司管理制度》，规定公司通过子公司股东会行使股东权利，
依据子公司章程由公司委派或提名董事、股东代表监事（如有）及总经理、财务
负责人等高级管理人员。
实践中，攀西钒钛的董事长由母公司唐源电气的副总经理担任；攀西钒钛的
财务负责人由母公司唐源电气委派。
（2）对子公司业务管理相关的制度及执行情况
在公司的统一制度下，攀西钒钛建立了《采购管理程序》，规定了采购合同
评审等相关的控制流程。对采购合同评审的控制流程为：对于总价 5,000 元以上
的采购，应签订采购合同，合同评审流程为“市场部发起——市场部部长审核—
—财务审核——总经理审核——董事长审批（合同金额达到 10 万以上）”。实践
中，攀西钒钛按照上述控制流程的要求执行采购合同评审等相关工作。
在公司的统一制度下，攀西钒钛建立了《生产经营重大管理事项管理办法》，
规定了外部新业务拓展的控制程序：经营类新业务分为贸易、中长期（6 个月以
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上）投资类界定，贸易类设定 5,000 万元以上、中长期投资，在通过公司评审会
后还须提交唐源电气进行评审，唐源电气高管评审通过后才可立项。实践中，攀
西钒钛按照上述控制流程的要求执行外部新业务拓展等相关工作。
公司开展贸易业务，目标终端客户为国有企业和上市公司等履约能力良好的
企业，通常为大型钛白粉企业或煤焦化企业或其指定的贸易商，基于业务开展经
验，形成了贸易业务客户与供应商的遴选标准。钛精矿产品的目标供应商为具有
采选厂和现货产品生产能力的企业，以及具有现货产品渠道的贸易企业。煤炭产
品的目标供应商为具有生产场所和现货产品生产能力的企业。实践中，攀西钒钛
按照上述遴选标准选择客户与供应商。
（3）对子公司资金管理相关的制度及执行情况
公司建立了《财务管理制度》《子公司管理制度》等，规定公司及所属子公
司对超过 300 万元资金支付报送母公司总经理或董事长审批。实践中，攀西钒钛
对超过 300 万元资金支付，在财务人员审批后，报送母公司总经理或董事长审批
后方可对外支付。
（三）贸易业务的具体开展情况，包括但不限于客户和供应商情况、贸易业
务涉及产品及采购、销售金额情况，应收款账期及回款情况、预付款项结转情况、
会计核算的方式及合理性
公司从事的贸易业务产品主要为钛精矿和煤炭，其他还包括少量钛白粉、铁
精矿和钛中矿等产品。2022 年、2023 年、2024 年及 2025 年 1-9 月，公司从事贸
易业务实现的销售金额如下：
单位：万元
项目 2025 年 1-9 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
销售金额 18,190.32 31,186.39 15,326.99 4,220.42
注：上述销售金额系按照全额法还原的销售金额
金额如下：
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单位：万元
项目 2025 年 1-9 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
采购金额 17,485.44 30,034.58 13,362.71 4,107.52
下：
单位：万元
序
单位名称 销售内容 销售金额 占比
号
合计 13,893.20 76.38%
钛精矿、
钛白粉
合计 23,362.73 57.75%
广西蓝星大华化工有限责任公
司
四川泽利裕新材料科技有限责
任公司
合计 11,658.22 76.06%
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司
山东中坦富海新材料科技有限
公司
合计 4,220.42 100.00%
如下：
单位：万元
序
单位名称 采购内容 采购金额 占比
号
密尔克卫（成都）化工产品有限
公司
合计 14,479.75 82.81%
密尔克卫（成都）化工产品有限
公司
合计 22,124.00 73.66%
攀枝花市锦宏供应链管理有限
公司
低品位钒
钛磁铁矿
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合计 13,018.06 97.42%
攀枝花市锦宏供应链管理有限
公司
攀枝花市弘普矿业有限责任公
司
合计 4,107.52 100.00%
钒钛贸易业务中，客户付款方式主要为先货后款，信用期一般在 1 个月以内。
截至 2025 年 9 月末，贸易业务应收账款账面余额为 3,663.22 万元，公司已按照
账龄情况计提坏账准备，主要情况如下：
单位：万元
序 月末应收 月末应收
客户名称 应收账 月减少金 账龄 后续安排说明
号 账款账面 账款账面
款账面 额
余额 价值
余额
公司与该客户、上游
供应商签署了《债权
债务转让协议》，减
河北鑫东太科技
有限公司
万元；剩余应收账
款，该客户反馈将陆
续回款
山东东佳集团股 期后该客户已全部回
份有限公司 款
攀枝花市纳福科 该客户反馈将持续开
技有限责任公司 展业务，并陆续回款
合计 5,663.01 1,999.79 3,663.22 - 3,480.06 -
及退款履约能力
截至 2025 年 9 月末，公司与预付贸易业务货款相关款项账面价值为 11,057.58
万元，其中相关合同正常执行中的金额为 7,342.58 万元；公司预计下游相关客户
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难以按原价格执行合同，为减少损失不再采购商品，拟通过协调供应商退款方式
处理相关款项余额为 3,714.99 万元，相关情况如下：
单位：万元
序 账款账面价值 况 其他应收款账面价值
类型
号 结转/还款
金额 占比 金额 金额 占比
比例
公司预计相关客户难以
按原价格执行合同，拟
通过供应商退款方式处
理
合计 8,519.67 100.00% 1,348.02 15.82% 11,057.58 100.00%
注：2025 年 7-9 月，发行人累计新增正常执行合同预付款账面价值为 3,885.92 万元（较
金，其余 3,514.99 万元已重分类至其他应收款。
审核问询函回复（续） XYZH/2025CDAA6B0351
成都唐源电气股份有限公司
其中，公司预计相关客户难以按原价格执行合同，截至 2025 年 9 月末拟通
过供应商退款方式处理的金额为 3,714.99 万元，截至 2025 年 11 月末尚未完成供
应商退款的金额为 3,514.99 万元，具体情况如下：
单位：万元
序 6 月末 11 月结 年 11 月
单位名称 11 月末预 后续安排说明
号 预付账 转/退款 末尚需退
付账款
款 金额 款金额
曲靖鑫鑫工贸 对应销售合同不再执行，需要供应商退
有限公司 款，7 月至 11 月已退款 40 万元
柳州市海天矿 对应销售合同不再执行，需要供应商退
业有限公司 款，前期已收取供应商 200 万元保证金
攀枝花树炎商 对应销售合同不再执行，需要供应商退
贸有限公司 款
攀枝花市唯达 对应销售合同不再执行，需要供应商退
工贸有限公司 款
攀枝花山瑞工 对应销售合同不再执行，需要供应商退
贸有限公司 款
攀枝花市航梦
对应销售合同不再执行，需要供应商退
款
公司
山西青旺能源 系公司承担的贴现成本，期后已结转，
有限公司 不涉及需要供应商退款的情况
合计 3,775.75 60.76 3,714.99 3,514.99 -
公司贸易业务存在需要供应商退回预付款，主要系钛精矿和煤炭相关产品的
价格变化存在一定的周期性特征，预计目前下游相关客户难以按原价格执行合同，
公司管理层原预计可待相关市场回暖后，以较高的价格销售相关产品，以避免在
价格低点销售而承担损失，暂未要求供应商交付产品。鉴于公司并非以贸易业务
为核心主业，已于 2025 年停止钒钛加工业务，并收缩贸易业务，故对相关预付
款项进行清理和收回。
根据对供应商的访谈及其与攀西钒钛签订的相关退款协议，各主要供应商均
具有明确退款履约意愿，但由于钛精矿和焦煤市场行情较弱，各供应商经营情况
受到影响，进而使得退款进度较慢，具体情况如下：
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曲靖鑫鑫工贸有限公司相关情况详见本题回复“七、（三）鑫鑫工贸已有明
确还款计划，但未能按照还款计划履约，相关款项存在一定的不能收回的风险”
相关内容。
柳州市海天矿业有限公司主营业务为焦煤洗选加工和相关产品贸易，经访谈
了解其净资产约 2,000 万元至 3,000 万元，由于洗焦煤产品价格和上游原煤采购
价格倒挂，最近一年生产经营受到影响，其回复预计将在 2026 年 6 月 30 日前完
成退款。
攀枝花树炎商贸有限公司主营业务为钛精矿、硫铁矿的洗选加工，经访谈了
解其净资产约 2,000 万元，2025 年 1-11 月实现收入约 1,000 万元，其回复预计可
以在半年以内完成退款。
攀枝花市唯达工贸有限公司主营业务为钛矿和钒钛铁精粉贸易，净资产规模
较小，预收的相关款项已预付给上游供应商，因产品价格下跌，经双方协商原合
同不再执行，其回复预计将在 2026 年 5 月 31 日前完成退款。
攀枝花山瑞工贸有限公司主营业务为钛精矿、铁粉贸易，净资产规模较小，
预收的相关款项已预付给上游供应商，经其与上游供应商协商，预计可以后续每
月退款 50 万元，半年左右完成退款。
综上，各供应商均表达还款意愿，并提出了退款方案。考虑到大部分供应商
经营规模相对较小，面临一定的履约风险。
对于贸易业务，根据《企业会计准则第 14 号——收入》规定，公司以是否
是主要责任人分别采用全额法和净额法核算。公司自第三方取得贸易类商品控制
权后再转让给客户，在交易过程中承担向客户转让商品的主要责任、承担存货风
险，并能有权自主决定所交易的商品价格的，公司作为主要责任人，按照已收或
应收对价总额确认收入，否则公司为代理人，收入按照应收对价总额扣除应支付
给供应商的价款后的净额确认。
关于成都唐源电气股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的审核问询函的回复报告
公司贸易业务一般为“以销定采”的模式，即先与客户确定产品的需求数量、
单价、质量要求、交货时间，再依据客户需求向外部询价后确定供应商，并与客
户及供应商分别签订销售及采购合同。后选择物流公司去供应商处提货，并直接
运输至客户收货地或由供应商直接送货。待货物经客户化验检测后开具结算单，
公司与客户依据产品实际结算重量、检测结果等最终确定该批产品结算金额。
公司贸易业务实际执行过程中，依据客户检测结果同步跟供应商进行结算，
未承担向客户转让商品的主要责任。公司仅于 2023 年对 2 笔因自行承担物流及
相关存货风险的贸易业务按照全额法确认收入，涉及收入金额 999.62 万元，其
余均以净额法核算，相关处理方式符合《企业会计准则》的相关要求，会计处理
审慎、准确。
另外，公司对于贸易业务下相关客户预计难以按原价格执行合同，预计需要
供应商退款的预付账款，基于谨慎性原则，已于 2025 年三季度相应调整至其他
应收款科目，并按相应的会计估计计提信用减值准备。
（四）贸易业务客商应收款项回款较慢，部分预付款项结转较慢，但仍在继
续履约，相关款项不能收回的风险较小；部分预付款项需要协调供应商退款，截
至目前退款金额较小，供应商具备履约意愿，但经营规模较小，是否能够完全退
款存在一定的风险，公司已结合相关进展情况计提坏账准备
公司于 2025 年 12 月召开了第四届董事会第六次会议，审议通过了《关于会
计估计变更的议案》。公司本次会计估计变更采用未来适用法，对公司 2025 年前
三季度及以往各年度财务状况和经营成果不会产生影响，无需追溯调整，本次会
计估计变更自 2025 年 11 月 1 日起执行。本次会计估计变更前后，相关的预期信
用损失率如下：
本次会计估计变 钒钛业务-本次会计 公司其他业务-本次会
账龄 更前预期信用损 估计变更后预期信 计估计变更后预期信
失率 用损失率 用损失率（无变更）
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本次会计估计变 钒钛业务-本次会计 公司其他业务-本次会
账龄 更前预期信用损 估计变更后预期信 计估计变更后预期信
失率 用损失率 用损失率（无变更）
公司结合变更后的会计估计及各供应商回款情况，对 2025 年 11 月末贸易业
务相关预付款项计提了信用减值损失如下：
单位：万元
减值计提
序号 单位名称 预付款项账面余 预付款项减值准
方法
额 备
合计 3,714.99 992.92 -
考虑到贸易业务的风险特征发生变动，公司已做出变更坏账计提比例的会计
估计调整，对于预付账款转为其他应收款的款项，其账龄按连续账龄口径确定，
并据此计提减值准备。
截至 2025 年 9 月末，公司贸易业务客商应收款项回款较慢，部分预付款项
结转较慢，但仍在继续履约，相关款项不能收回的风险较小；部分预付款项需要
协调供应商退款，是否能够完全退款存在一定的风险。具体分析详见本题回复“三、
（二）2、钒钛业务”、 （三）3、贸易业务应收款项账期及回款情况”及“五、
“五、
（三）4、贸易业务预付款项结转情况”、
“七、
（三）鑫鑫工贸已有明确还款计划，
但未能按照还款计划履约，相关款项存在一定的不能收回的风险”相关内容。
（五）相关贸易业务客户及供应商是否与发行人、发行人实际控制人、控股
股东或董监高存在关联关系
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首先，中介机构查询了公司从事贸易业务相关客户和供应商的工商登记信息，
与公司、控股股东、实际控制人、董事及高级管理人员进行了比对，确认不存在
关联关系。其次，中介机构对重要的贸易业务客户和供应商进行了现场走访，现
场询问其是否与公司存在关联关系，取得了其不存在关联关系的书面回复。同时，
中介机构取得了公司实际控制人、控股股东及董监高的调查表，调查表中列明了
相关人员的关联方；相关人员通过调查表确认与公司的主要客户及供应商不存在
关联关系。
经核查，公司从事的贸易业务相关客户和供应商，与公司、控股股东、实际
控制人、董事及高级管理人员均不存在关联关系。
（六）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了以下的核查程序：
（1）访谈发行人管理层及攀西钒钛主要负责人，了解从事贸易业务的背景、
贸易业务的模式和流程；
（2）查阅发行人贸易业务重要客户、供应商的合同条款；
（3）查阅同行业上市公司公开披露信息，了解贸易业务模式，分析发行人
的贸易业务模式与同行业是否存在重大差异；
（4）查阅发行人贸易业务主要产品的市场价格变动趋势，分析风险因素；
（5）获取发行人关于贸易业务的主要内控制度，并查看相关制度切实执行
的控制流程；
（6）查阅 2022 年、2023 年、2024 年及 2025 年 1-9 月发行人贸易业务的销
售明细、采购明细；
（7）查阅 2022 年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 9 月末发行人贸易业
务形成的应收账款情况及期后回款情况，向管理层了解相关业务的执行情况；
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（8）查询 2022 年末、2023 年末、2024 年末及 2025 年 9 月末发行人贸易业
务形成的预付款项情况及期后结转情况，向管理层了解相关业务的执行情况；
（9）结合公开信息，对发行人与贸易业务的客户和供应商是否存在关联关
系进行核查；
（10）取得发行人控股股东、实际控制人、董事、监事及高级管理人员填写
的调查表；
（11）访谈河北鑫东太科技有限公司、攀枝花市纳福科技有限责任公司和曲
靖鑫鑫工贸有限公司等客户与供应商，取得供应商出具的退款协议或者退款承诺；
（12）查阅攀西钒钛的工商档案及相关评估报告；
（13）查询《中国工业报》、中国有色金属工业协会发表的文章、
《面向攀西
战略资源综合利用的轨道交通储能示范应用战略研究》相关课题研究及结题文件；
（14）取得发行人关于贸易业务业务模式、业务流程、内控建立情况的说明；
（15）查询《企业会计准则第 14 号——收入》中关于总额法和净额法的相
关规定，分析公司会计处理的准确性；
（16）取得会计估计变更相关的董事会决议和披露文件，分析变更会计估计
的合理性。
经核查，发行人会计师认为：
（1）发行人贸易业务的业务模式、业务流程和主要合同条款情况，属于行
业惯例；
（2）发行人贸易业务主要风险为产品市场价格变动，可能导致客户或供应
商无法继续履约，从而产生公司需要承担预付款项资金损失的风险；
（3）发行人针对贸易业务建立了相关内部控制制度并有效运行；
（4）发行人从事贸易业务，会计核算的方式合理、谨慎；
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（5）截至 2025 年 9 月末，公司贸易业务客商应收款项回款较慢，部分预付
款项结转较慢，但仍在继续履约，相关款项不能收回的风险较小；部分预付款项
需要协调供应商退款，但若相关供应商未能足额退款，则发行人将面临不能足额
或者不能及时收回该项预付款的风险，发行人已在募集说明书中进行了风险提示；
（6）发行人贸易业务客户及供应商与发行人、发行人实际控制人、控股股
东或董监高不存在关联关系。
（七）风险披露情况
公司已在募集说明书“重大事项提示”之“一、重大风险提示”之“（四）从
事贸易业务带来的风险”以及“第五节 本次发行相关的风险因素”之“一、对
公司核心竞争力、经营稳定性及未来发展可能产生重大不利影响的因素”之“（一）
与公司经营相关的风险”之“10、从事贸易业务带来的风险”补充披露如下：
“公司从事贸易业务，存在与上游供应商先款后货、与下游客户货到收款的
结算方式。贸易业务采购和销售的产品主要为钛精矿和煤炭等，相关产品的市场
价格存在一定波动。产品市场价格变动，可能导致客户或供应商无法继续履约，
从而产生公司需要承担预付款项资金损失的风险。截至 2025 年 9 月 30 日，公司
贸易业务的预付账款中，预计下游相关客户难以按原价格执行合同，为减少损失
不再采购商品，拟通过协调供应商退款方式处理相关款项的金额为 3,514.99 万
元，2025 年 10-11 月期间，上述预付款项尚未有新的退款，同时相关供应商经营
和净资产规模较小，能否按照计划退款面临一定不确定性。若上述不利因素未能
有效管控，公司将面临供应商不能足额退回预付款项而产生损失的风险。
……
上述拟通过协调供应商退款的预付款项分类至其他应收款，若该部分款项
信用风险自初始确认后已显著增加，将按照相当于整个存续期内预期信用损失
的金额计量损失准备。若相关供应商发生严重财务困难，其他应收款的预期信用
损失率已显著高于其所处账龄、逾期区间的预期信用损失率等，导致单项计提其
他应收款坏账准备，对应的坏账准备计提金额将相应增加，从而对公司未来业绩
造成不利影响。”
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六、发行人钛矿及相关资源的加工及贸易业务发展情况、营运资金占用情况、
对发行人营业收入、毛利率、净利润的贡献情况；发行人子公司攀西钒钛短时间
内进入又退出相关业务的原因及合理性，相关业务调整对公司业务及业绩稳定
性是否造成重大影响
（一）发行人分别于 2022 年和 2023 年开始开展钛矿及相关资源的贸易和加
工业务，并于 2025 年停止加工业务并减少贸易业务
公司子公司攀西钒钛短时间内进入又退出相关业务的原因及合理性，详见本
题回复“五、（一）1、公司从事贸易业务的背景”相关内容。
（二）营运资金占用情况及对发行人业绩贡献情况
下：
单位：万元
项目
流动资产 22,902.11 26,891.42 22,493.83 8,230.68
流动负债 18,318.54 22,766.92 19,067.84 5,334.47
攀西钒钛营运资金占用金额 4,583.56 4,124.50 3,425.99 2,896.21
发行人营运资金占用金额 80,184.98 72,251.40 79,144.01 78,974.35
攀西钒钛营运资金占比 5.72% 5.71% 4.33% 3.67%
别为 2,896.21 万元、3,425.99 万元、4,124.50 万元及 4,583.56 万元，占发行人营
运资金比例分别为 3.67%、4.33%、5.71%及 5.72%，发行人钛矿及相关资源的加
工及贸易业务营运资金占用较低。其中 2023 年度及 2024 年度营运资金占用金额
及占比同比上升主要系攀西钒钛经营规模不断增加，而上下游存在结算周期差异
所致；2025 年 1-9 月营运资金占用金额以及占比环比上升主要系期内钛白粉、煤
炭等大宗商品价格有所下滑，贸易业务回款周期变长所致。随着攀西钒钛后续贸
易业务规模逐步收缩，预计其营运资金占用情况将有所降低。
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毛利润、净利润的贡献情况如下：
单位：万元
项目 2025 年 1-9 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
攀西钒钛 5,700.21 15,394.60 9,993.92 112.90
收入 发行人 40,406.81 63,978.71 63,942.93 43,358.17
贡献率 14.11% 24.06% 15.63% 0.26%
攀西钒钛 963.33 1,474.51 1,703.97 112.90
毛利润 发行人 15,117.93 23,024.95 25,937.75 21,584.78
贡献率 6.37% 6.40% 6.57% 0.52%
发行人剔除
攀西钒钛
毛利率
发行人 37.41% 35.99% 40.56% 49.78%
贡献率 -3.37% -8.37% -4.36% 0.13%
攀西钒钛 440.50 563.76 775.81 -71.50
净利润 发行人 3,984.18 7,611.36 11,155.71 9,106.05
贡献率 11.06% 7.41% 6.95% -0.79%
注：毛利率贡献率=发行人综合毛利率-发行人剔除攀西钒钛业务毛利率
献率分别为 0.26%、15.63%、24.06%和 14.11%，毛利润贡献分别为 0.52%、6.57%、
人盈利能力影响相对有限。
从毛利率来看，由于攀西钒钛毛利率低于智慧交通业务，除 2022 年因仅有
少量净额法贸易业务使其对发行人综合毛利率贡献为正外，2023 年以来攀西钒
钛对发行人综合毛利率贡献均为负。
（三）攀西钒钛进入及退出相关业务具备合理性，对公司业务及业绩稳定性
未造成重大影响
如前所述，攀西钒钛从事钒钛资源开发与利用业务系为布局新能源及新材料
业务奠定基础，相关业务的开展可一定程度覆盖新业务培育期产生的成本费用，
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同时，又为后续新能源新材料业务的开展积累了上游原材料客商资源，形成“短
期造血+长期蓄能”作用；随着新材料业务研发工作取得进展、发展路径逐步清
晰，2025 年以来，发行人已不再从事钛矿及相关资源的加工业务，并逐步减少贸
易业务，具有合理性。
考虑到钒钛资源开发与利用业务并非发行人主要发展方向，且攀西钒钛对发
行人经营业绩影响有限，相关业务调整对公司业务及业绩稳定性没有造成重大影
响。
（四）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了如下核查程序：
（1）查阅攀西钒钛的工商档案、相关评估报告及公司历史披露的文件；
（2）访谈发行人管理层及攀西钒钛主要管理人员了解攀西钒钛相关业务开
展和变化的背景；
（3）查阅发行人及攀西钒钛财务报表，测算了攀西钒钛占用营运资金及对
公司经营业绩的影响；
（4）取得发行人关于营运资金占用情况及对发行人业绩贡献情况的说明。
经核查，发行人会计师认为：
（1）发行人开展钛矿及相关资源的加工及贸易业务系公司在新能源及新材
料领域布局的重要举措，由于新材料研究取得进展，为聚焦发展重心、合理利用
公司资源，公司于 2025 年将原有洗选厂外包，停止加工业务并减少贸易业务；
（2）2022 年、2023 年、2024 年及 2025 年 1-9 月营运资金占用额为 2,896.21
万元、3,425.99 万元、4,124.50 万元及 4,583.56 万元，对发行人经营业绩影响较
小；
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（3）发行人子公司攀西钒钛短时间内进入又退出钛矿及相关资源的加工相
关业务的系公司根据攀西钒钛经营情况作出的合理调整，相关业务调整对公司业
务及业绩稳定性未造成重大影响。发行人已在募集说明书对相关风险进行补充披
露。
（五）风险披露情况
公司已在募集说明书“重大事项提示”之“一、重大风险提示”之“（十）钒
钛资源开发与利用业务调整的风险”以及“第五节 本次发行相关的风险因素”
之“一、对公司核心竞争力、经营稳定性及未来发展可能产生重大不利影响的因
素”之“（一）与公司经营相关的风险”之“11、钒钛资源开发与利用业务调整的
风险”补充披露如下：
“为布局新能源及新材料业务奠定基础，公司分别于 2022 年和 2023 年开始
开展钛矿及相关资源的贸易和加工业务，2025 年，基于公司业务发展情况，公司
停止了钛矿加工业务并减少贸易业务。2022 年、2023 年、2024 年及 2025 年 1-9
月，相关业务营运资金占用额为 2,896.21 万元、3,425.99 万元、4,124.50 万元及
毛利润贡献分别为 0.52%、6.57%、6.40%和 6.37%，净利润贡献率分别为-0.79%、
块收入及利润将有所下降。”
七、结合鑫鑫工贸的业务规模、发行人与鑫鑫工贸的交易情况及占比，说明
发行人是否为鑫鑫工贸的主要客户，鑫鑫工贸是否对发行人造成重大依赖，相应
款项目前不能归还的原因，相关预付款的流向，是否存在预付款项流向关联方的
情形；截至目前是否有明确的还款计划及可行性，是否存在不能收回的风险
（一）发行人为鑫鑫工贸的主要客户；2024 年鑫鑫工贸对发行人存在一定依
赖，主要系 2024 年 5 月以来，因环保检查、工业园区认证等因素导致鑫鑫工贸
生产进度不及预期，未向其他客户进行大规模销售
发行人自 2023 年开始与鑫鑫工贸开展合作，根据鑫鑫工贸的财务数据及发
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行人向鑫鑫工贸采购情况，2023 年、2024 年和 2025 年 1-9 月鑫鑫工贸实现的营
业收入、发行人向其采购金额及占其营业收入比例情况如下表：
单位：万元
项目 2025 年 1-9 月 2024 年度 2023 年度
鑫鑫工贸营业收入 1,523.99 4,752.82 13,104.87
发行人向鑫鑫工贸采购额 - 4,415.58 1,609.60
占比 0.00% 92.90% 12.28%
由上表可知，2023 年、2024 年和 2025 年 1-9 月，发行人向鑫鑫工贸采购额
分别为 1,609.60 万元、4,415.58 万元和 0 万元，占鑫鑫工贸当期营业收入的比例
分别为 12.28%、92.90%和 0%。2023 年和 2024 年发行人为鑫鑫工贸的主要客户，
鑫鑫工贸采购额为零，鑫鑫工贸营业收入随之下降。2024 年鑫鑫工贸对发行人
存在一定依赖，主要系 2024 年 5 月以来，因环保检查、工业园区认证等因素导
致鑫鑫工贸生产进度不及预期，未向其他客户进行大规模销售。2025 年 8 月份
以来，随着煤炭价格止跌企稳，鑫鑫工贸已获取新的业务订单并逐步恢复生产，
元的营业收入已进一步提升。
主焦煤价格走势
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注：数据来源于 Wind，为中国主焦煤平均价格，元/吨
（二）预付款目前不能归还的原因及预付款流向
鑫鑫工贸成立于 2009 年 7 月，从事煤炭洗选加工业务多年。发行人子公司
攀西钒钛于 2023 年 11 月与鑫鑫工贸建立合作关系，向其采购焦煤产品进行贸易
销售，结算模式为先款后货，即采购订单签订后，买方 5 个工作日内支付卖方合
同总价 80%的货款。发行人与鑫鑫工贸建立合作关系后，2023 年度签订的多笔
合同已按约定及时完成。
次、市场环境情况及下游客户定价情况，与鑫鑫工贸陆续签订多个采购订单，就
各批次供货的数量、单价和供货时间进行约定，并按照双方合作的结算模式向鑫
鑫工贸支付合同总价 80%的货款。
根据对鑫鑫工贸的访谈，鑫鑫工贸取得预付款后向上游供应商采购了煤炭拟
用于生产焦煤，2024 年 5 月以来，因环保检查、工业园区认证等因素导致鑫鑫
工贸生产进度不及预期，未能在采购合同约定时间内完成生产和发货。2024 年
下半年以来，下游焦煤价格持续下行，截至 2025 年 8 月，价格未大幅回升，下
游客户减产减采并无法继续按照原合同价格采购，导致发行人与供应商的采购合
同无法继续执行。同时基于公司 2025 年业务发展情况，公司停止了钛矿加工业
务并减少贸易业务，故与鑫鑫工贸于 2025 年 9 月 4 日签订了《还款协议》，终止
合同执行，具体详见本题回复“七、（三）鑫鑫工贸已有明确还款计划，但未能
按照还款计划履约，相关款项存在一定的不能收回的风险”相关内容。
截至 2025 年 9 月末，发行人对鑫鑫工贸尚未结转的预付款余额为 2,074.03
万元，均为 2024 年 2 月至 4 月期间发生，根据鑫鑫工贸提供的 2024 年 2-4 月部
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分银行电子回单及向鑫鑫工贸访谈确认，鑫鑫工贸同期向上游供应商支付单笔金
额 10 万元以上的款项合计 3,153.03 万元，未见流向发行人及其关联方的情形。
经查询鑫鑫工贸上述款项交易对手方的公开信息，查阅攀西钒钛核心管理人
员的个人流水，结合发行人时任董事、监事、高级管理人员、攀西钒钛主要管理
人员出具的承诺及对其访谈确认，鑫鑫工贸上述款项不存在流向发行人及其关联
方的情形。
（三）鑫鑫工贸已有明确还款计划，但未能按照还款计划履约，相关款项存
在一定的不能收回的风险
攀西钒钛与鑫鑫工贸签订的采购订单中约定“若因买方下游市场生产需求原
因，无法按合同量及供货日期接收全部产品，卖方应按合同数量、供货时间及买
方的销售价格对剩余产品数量进行销售，并保证买方的资金按期回款”。鉴于鑫
鑫工贸未能及时发货导致双方签订的合同无法继续履行，鑫鑫工贸与攀西钒钛于
期偿还截至 2025 年 8 月 31 日的预付款余额 2,094.03 万元，2025 年 9-12 月各月
还款金额分别为 50 万元、80 万元、80 万元、100 万元，2026 年 1-6 月各月还款
金额均为 200 万元，2026 年 7-8 月各月还款金额均为 300 万元。
截至 2025 年 9 月末，鑫鑫工贸已还款 20 万元，剩余尚需退回金额为 2,074.03
万元。经访谈鑫鑫工贸，2025 年 10 月-11 月，由于安全生产大检查和上游供应
商款项未能及时到位，产能释放不及预期；2025 年 12 月，鑫鑫工贸已与新的供
应商达成合作意向，预期能够复产并继续还款。
如前所述，2025 年下半年以来随着煤炭价格止跌企稳，鑫鑫工贸生产经营
已逐步恢复；同时为确保《还款协议》能够切实履行，鑫鑫工贸实际控制人承诺
对鑫鑫工贸还款义务提供无限连带责任保证。根据访谈了解，鑫鑫工贸还款意愿
明确，每生产 5,000 吨洗焦煤的利润可以偿还攀西钒钛欠款约 20 万元，其满负
荷产能为 5-6 万吨/月。鉴于鑫鑫工贸未能按照《还款协议》约定进行还款，公司
结合过去几个月鑫鑫工贸实际产能释放和还款情况，谨慎预计其在未来每月产量
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为 5,000 吨的情况下，月还款金额为 20 万元，按照预计可收回现金流折现单项
计提预期信用损失 743.28 万元。
综上，鑫鑫工贸已恢复生产经营，已就归还预付款项制订了明确的还款计划，
具有还款意愿，但未能按照还款计划还款。鑫鑫工贸经营和净资产规模较小，能
否按照计划履约存在一定不确定性，公司已单项计提预期信用损失 743.28 万元。
此外，其实际控制人就还款计划的切实履行提供了无限连带责任保证，但相关预
付款仍存在一定的不能收回的风险。
（四）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了如下核查程序：
（1）查阅了攀西钒钛向鑫鑫工贸的主要采购合同，与鑫鑫工贸的银行流水和
票据台账；
（2）查阅了鑫鑫工贸 2023 年、2024 年和 2025 年 1-9 月财务数据，2025 年
下半年签订的部分销售合同，2024 年 2-4 月向部分供应商付款的银行支付回单；
（3）访谈攀西钒钛管理层了解预付款形成的背景、未能及时结转的原因，走
访了攀西钒钛下游客户了解预付款相关业务的具体情况；
（4）查询鑫鑫工贸主要付款交易对方的公开信息，核查与发行人及攀西钒钛
主要人员是否与相关方存在关联关系，保荐人查阅攀西钒钛主要管理人员个人银
行流水、发行人会计师访谈现场查阅攀西钒钛主要管理人员个人银行流水的保荐
机构人员，取得攀西钒钛主要管理人员其对大额流水的说明，取得发行人及攀西
钒钛主要管理人员出具的承诺函，并对上述人员进行访谈；
（5）查阅了攀西钒钛与鑫鑫工贸签订的《还款协议》，攀西钒钛与鑫鑫工贸
实际控制人签订的相关保证合同；
（6）访谈了鑫鑫工贸，了解预付款项的流向以及未供货的原因；
（7）取得发行人关于鑫鑫工贸预付执行情况的说明；
关于成都唐源电气股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的审核问询函的回复报告
（8）复核分析单项计提信用减值损失测算的合理性。
经核查，发行人会计师认为：
（1）发行人为鑫鑫工贸 2023 年和 2024 年的主要客户，2024 年鑫鑫工贸对
发行人存在一定依赖，2025 年 8 月以来鑫鑫工贸已逐步开发新的客户；
（2）预付款不能及时结转，并于 2025 年 9 月商定归还款项，主要系环保检
查、工业园区认证等因素导致鑫鑫工贸生产进度不及预期，同时 2024 年下半年
以来，焦煤价格持续下行，截至 2025 年 8 月价格未大幅回升，下游客户减产减
采并无法继续按照原合同价格采购，导致发行人与供应商原采购合同无法继续执
行；相关预付款流向鑫鑫工贸上游供应商，不存在流向发行人及其关联方的情形；
（3）鑫鑫工贸已就归还预付款项制订了明确的还款计划，具有还款意愿，但
未能按照还款计划还款。鑫鑫工贸经营和净资产规模较小，能否足额还款存在一
定不确定性，公司已单项计提减值准备 743.28 万元。此外，其实际控制人就还款
计划的切实履行提供了无限连带责任保证，但若鑫鑫工贸未能按照还款计划履约，
则发行人将面临不能足额或者不能及时收回该项预付款的风险，发行人已在募集
说明书中进行了补充披露。
（五）风险披露情况
公司已在募集说明书“重大事项提示”之“一、重大风险提示”之“（四）从
事贸易业务带来的风险”以及“第五节 本次发行相关的风险因素”之“一、对
公司核心竞争力、经营稳定性及未来发展可能产生重大不利影响的因素”之“（一）
与公司经营相关的风险”之“10、从事贸易业务带来的风险”补充披露如下：
“……
截至 2025 年 9 月 30 日，公司对鑫鑫工贸预付款尚未收回金额为 2,074.03 万
元，2025 年 10-11 月鑫鑫工贸未按计划还款，鑫鑫工贸的经营和净资产规模较
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小，能否按照计划履约具有一定不确定性，发行人面临不能足额或者不能及时收
回该项预付款的风险。”
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八、大额定期存单的存款地点、存款期限、存款利率等具体情况；投资成都
武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）的具体情况，是否存在进一步追加
投资该股权投资基金的情形；结合相关财务报表科目的具体情况，说明报告期最
近一期末是否存在持有金额较大的财务性投资的情形；本次董事会前 6 个月内
发行人新投入和拟投入的财务性投资金额，相关财务性投资是否已从本次募集
资金总额中扣除
（一）大额定期存单的存款地点、存款期限、存款利率等具体情况
截至 2025 年 9 月末，公司大额定期存单本金共 21,000.00 万元，其存款地
点、存款期限、存款利率等具体情况如下：
存款 金额（万
账户主体 存款地点 账号 存款期限
利率 元）
成都唐源电 招商银行股
气股份有限 份有限公司 12891087057900019 2.90% 5,000.00
公司 成都分行
成都唐源电
徽商银行股 2024-07-08 至
气股份有限 225021715921000003 2.85% 5,000.00
份有限公司 2027-07-08
公司
成都唐源电 中信银行股
气股份有限 份有限公司 8111001024000914009 3.15% 1,000.00
公司 成都分行
成都唐源电 中信银行股
气股份有限 份有限公司 8111001024000914011 3.15% 1,000.00
公司 成都分行
成都唐源电 中信银行股
气股份有限 份有限公司 8111001024200914012 3.15% 1,000.00
公司 成都分行
成都唐源电 中信银行股
气股份有限 份有限公司 8111001024700914010 3.15% 1,000.00
公司 成都分行
成都唐源电 中信银行股
气股份有限 份有限公司 8111001024900914008 3.15% 1,000.00
公司 成都分行
成都智谷耘 招商银行股
行信息技术 份有限公司 12891197967900011 2.60% 5,000.00
有限公司 成都分行
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存款 金额（万
账户主体 存款地点 账号 存款期限
利率 元）
成都智谷耘 恒丰银行股
行信息技术 份有限公司 51050201110100000013 2.30% 1,000.00
有限公司 成都分行
合计 - - - 21,000.00 -
（二）成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）系武侯区政府主导
的政府基金，投资该基金利于公司未来在武侯区的产业或项目投资布局，公司对
该股权投资基金尚未实缴金额已从本次募集资金总额中扣除
成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）成立于 2023 年 2 月 24 日，
基金为武侯区政府主导的政府基金，通过参与基金的投资，有利于公司未来在武
侯区的产业或项目投资布局，成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）
的合伙人信息如下：
单位：万元
序
合伙人名称 出资比例 认缴出资额 首期实缴出资额
号
成都武发产业股权投资基金合伙企
业（有限合伙）
成都生产力促进中心（成都市科技
技交流中心）
成都梧桐树创新创业投资合伙企业
（有限合伙）
公司认缴出资额 500.00 万元，截至目前，公司实缴出资 100.00 万元。根据
《成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）合伙协议》的第 2.6.2 条，
基金自全体合伙人完成首轮实缴出资之日起成立，基金存续期限原则上为基金成
立日后 6 年（投资期为 3 年，退出期 3 年），可延长 2 次，每次延长期不超过 1
年（含本数），基金存续期限一般不超过 10 年。
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根据上述条款，该基金投资期限截至 2026 年 2 月。根据公司与该基金沟通
的情况，该基金在投资期届满前预计不再新增投资，公司作为出资人未完成实缴
部分的 400 万元预计无需出资，但相关情况难以通过书面方式确认。基于谨慎性
考虑，针对成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）未完成实缴部分的
详见问题 2 回复“十一、
（一）3、前次募投项目补流超过 30%的部分已在本次募
集资金中调减，符合《证券期货法律适用意见第 18 号》的相关规定”相关内容。
（三）2025 年 9 月末不存在持有金额较大的财务性投资的情形
截至 2025 年 9 月 30 日，公司可能涉及财务性投资（包括类金融业务）的会
计科目账面价值如下：
项目 账面价值（万元）
其他应收款 4,295.15
其他流动资产 499.74
一年内到期的非流动资产 5,369.69
其他权益工具投资 100.00
其他非流动资产 16,643.66
截至 2025 年 9 月 30 日，公司其他应收款账面价值为 4,295.15 万元，主要由
应收预付款项退款、保证金及押金、备用金等组成，不属于财务性投资。
截至 2025 年 9 月 30 日，公司其他流动资产账面价值为 499.74 万元，为待
抵扣增值税进项税额，不属于财务性投资。
截至 2025 年 9 月 30 日，公司一年内到期的非流动资产账面价值为 5,369.69
万元，为一年内到期的、安全性较高的大额定期存单，不属于收益波动大且风险
较高的金融产品，不属于财务性投资。
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截至 2025 年 9 月 30 日，公司其他权益工具投资账面价值为 100.00 万元，
为公司对成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）的出资，基金为武侯
区政府主导的政府基金，通过参与基金的投资，有利于公司未来在武侯区的产业
或项目投资布局，属于财务性投资，但金额较小，且出资时间为 2023 年、距离
本次发行董事会决议日超过六个月。
截至 2025 年 9 月 30 日，公司其他非流动资产账面价值为 16,643.66 万元，
为安全性较高的大额定期存单，不属于收益波动大且风险较高的金融产品，不属
于财务性投资。
根据《证券期货法律适用意见第 18 号》第一条第（五）项规定，
“金额较大
是指，公司已持有和拟持有的财务性投资金额超过公司合并报表归属于母公司净
资产的百分之三十（不包括对合并报表范围内的类金融业务的投资金额）”。综上
所述，公司最近一期末持有财务性投资金额较小，仅为 100.00 万元，远低于公司
合并报表归属于母公司净资产的百分之三十，不存在持有金额较大的财务性投资
（包括类金融业务）的情形。
（四）本次董事会前 6 个月内发行人不存在新投入和拟投入的财务性投资，
不涉及从募集资金中扣除相关金额的情形
根据《证券期货法律适用意见第 18 号》第一条第（六）项规定，
“本次发行
董事会决议日前六个月至本次发行前新投入和拟投入的财务性投资金额应当从
本次募集资金总额中扣除”。
如上文所述，本次董事会前 6 个月内发行人不存在新投入财务性投资，基于
谨慎性考虑，公司对成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）尚未实缴
金额已从本次募集资金总额中扣除。
（五）核查过程和核查意见
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发行人会计师执行了如下核查程序：
（1）对发行人的银行账户进行了函证；
（2）获取了《成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）合伙协议》，
并向公司管理层了解相应背景和后续安排；
（3）查阅《<上市公司证券发行注册管理办法>第九条、第十条、第十一条、
第十三条、第四十条、第五十七条、第六十条有关规定的适用意见——证券期货
法律适用意见第 18 号》《监管规则适用指引——发行类第 7 号》《监管规则适用
指引——上市类第 1 号》等文件关于财务性投资的有关规定。
（4）获取发行人关于大额定期存单相关情况、投资成都武发加速股权投资
基金合伙企业（有限合伙）情况以及财务性投资情况的说明。
经核查，发行人会计师认为：
（1）发行人大额定期存单的安全性较高，不属于收益波动大且风险较高的
金融产品，不属于财务性投资；
（2）针对成都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）未实缴出资的
金额为 400 万元，已从本次募集资金总额中扣除；
（3）公司截至 2025 年 9 月 30 日持有财务性投资金额较小，仅为 100.00 万
元，不存在持有金额较大的财务性投资（包括类金融业务）的情形；
（4）本次董事会前 6 个月内发行人不存在新投入的财务性投资，公司对成
都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）尚未实缴金额已从本次募集资金
总额中扣除。
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问题 2：
申报材料显示，本次拟募集资金不超过 86413.58 万元，主要用于轨道交通
智能运维机器人研发与产业化项目（以下简称机器人项目）、轨道交通智能运维
AI 大模型研发与产业化项目（以下简称 AI 大模型项目）、营销与技术服务体系
升级建设项目（以下简称营销服务项目）及补充流动资金，各项目总投资分别为
资金。本次募投项目均无需环评。
机器人项目及 AI 大模型项目属于对现有业务的扩产和升级，报告期内，公
司上述产品已实现收入。机器人项目和 AI 大模型项目预计新增场地购置面积
用 12527.0 万元、15105.97 万元。预计新增研发人员 185 人、130 人，公司现有
研发人员 206 人。机器人项目建成后达产年可新增实现营业收入 60960.00 万元，
新增净利润 9007.16 万元，税后内部收益率 18.02%，达产年毛利率 45.09%。AI
大模型项目建成后达产年可新增实现营业收入 30000.00 万元，新增净利润
营销服务项目拟通过购置或租赁场地的方式,在国内新增 12 个营销网点、
建设展厅及办公室,同时购置展厅、办公设备等。
补流项目假设未来三年公司收入增速 CAGR 为 20%，预测 2025-2027 年新增
流动资金需求为 40180.85 万元。发行人 2022-2024 年营业收入年均复合增长率
为 21.47%，其中增速贡献较大的是废固资源综合利用业务，废固资源综合利用
业务 2023 年、2024 年增长率分别为 8752%、54.03%，占主营业务的比例由 2022
年的 0.26%提升至 2024 年的 24.06%。2025 年公司收缩废固资源综合利用业务，
最近一期占主营业务的比例为 7.66%。
发行人本次募投项目研发人员工资投入 20934.00 万元，拟资本化的金额为
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化。本次募投项目中非资本化支出占募集资金总额的比例为 29.48%。
的实施地点及投资内容进行变更。2021 年，公司将“高速铁路和城市轨道交通
供电安全检测监测系统与高端技术装备研发生产基地建设项目”投资内容进行
调整。
请发行人补充说明：
（1）结合公司报告期内、本次预案披露时各业务已形成
的相关收入、建设内容、市场应用、下游客户等，以及本次募投项目相关技术和
现有技术的区别、联系和协同性，说明是否属于募集资金投向主业；拟形成产品
是否属于新产品，如是，是否已完成中试；发行人是否具备开展相关项目所需的
技术、人员、专利、数据储备，后续是否存在核心技术、大模型等需与第三方合
作开发、外包开发或外购等情形，相关项目研发是否存在重大不确定性。
（2）本
次募投项目无需环评的具体依据,未履行环评程序是否合规，相关结论是否得到
对应主管部门的确认；本次募投项目所涉及的数据使用等事项是否符合法律法
规规定，是否需要提前取得新的经营资质或认证。（3）本次机器人及 AI 大模型
项目中研发与办公场所、装配间、测试训练场、展厅、机房等各项购置面积的测
算依据，机器人项目配置展厅的原因及必要性，结合发行人目前自有及租赁房产
的地址、面积、实际使用情况、发行人及同行业公司相关项目的实施情况等说明
相关面积测算是否合理、谨慎，是否存在变相投资房地产的情形；截至目前外购
场所的进展，各项购置单价的测算依据及合理性。
（4）本次募投项目新增购置软
硬件设备的具体用途，单价与数量测算依据，结合发行人及同行业公司相关项目
的实施情况等说明相关测算是否合理、谨慎。
（5）本次募投项目新增研发人数的
测算过程及依据，结合发行人现有的研发团队、在研项目、研发储备、研发项目
关联性、同行业公司相关项目研发人员配备情况等，说明公司原研发团队和新增
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研发人员存在重叠，本次新增研发人员需求是否合理、谨慎，研发人员工资支出
测算依据及合理性，并说明是否具有同时实施多个研发项目的研发管理能力等。
（6）营销服务项目新增 12 个营销网点、拟建设展厅、办公室等与未来销售规划
布局及销售目标及人员安排的匹配性，提升公司营销能力的具体体现；在武汉、
广州、福州等地采取购置房产替代原有办公场地的原因及合理性，结合已有营销
服务渠道、营销网点等说明是否存在重复建设的情形；结合前述问题，说明实施
募投项目的必要性。
（7）结合报告期内智慧交通业务波动情况、废固资源综合利
用业务收缩对发行人未来业绩的影响等说明营运资金缺口测算使用 2022 年-
人机器人项目及 AI 大模型项目相关产品业务拓展、客户试用验收及收入实现等
情况，结合募投项目各产品的定价依据、在手订单或意向性合同、目标客户、行
业发展情况、技术迭代情况、发行人地位及竞争优势、现有产品及同行业上市公
司同类产品情况等，说明募投项目销售收入实现的可行性,项目效益测算是否合
理、谨慎；是否存在短期内无法盈利的风险以及对发行人的影响；量化分析本次
募投项目新增折旧摊销对发行人经营业绩的影响。
（9）结合报告期内发行人研发
支出全部费用化的情况、本次募投项目研发投入满足资本化条件的具体情况及
其确定依据，说明研发支出资本化条件的判断和选取是否与公司历史、同行业可
比公司同类业务存在差异，相关研发支出资本化的会计处理是否符合《企业会计
准则》的相关规定，相关处理是否谨慎、合理；本次募投项目费用化投入占募集
资金总额比例是否符合《证券期货法律适用意见第 18 号》的相关规定。
（10）结
合目前资产规模、运营管理能力、经营业绩、持有大额定期存单、现金流状况等
情况，说明本次融资必要性与合理性，以及项目投产后对公司未来经营业绩、关
键财务指标的影响；实施募投项目资金缺口的解决方式，是否存在较大财务风险。
（11)结合前次募投项目变更内部投资结构后的非资本性支出情况、前次配套募
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集资金永久补充流动资金的具体情况，说明是否符合《证券期货法律适用意见第
请发行人补充披露（1）（2）（3）（8）（10）相关风险；
请保荐人核查并发表明确意见，请发行人会计师核查（1）
（3）
（4）
（5）
（7）
-（11）并发表明确意见，请律师核查（2）（9）（11）并发表明确意见。
回复：
一、结合公司报告期内、本次预案披露时各业务已形成的相关收入、建设内
容、市场应用、下游客户等，以及本次募投项目相关技术和现有技术的区别、联
系和协同性，说明是否属于募集资金投向主业；拟形成产品是否属于新产品，如
是，是否已完成中试；发行人是否具备开展相关项目所需的技术、人员、专利、
数据储备，后续是否存在核心技术、大模型等需与第三方合作开发、外包开发或
外购等情形，相关项目研发是否存在重大不确定性
（一）结合公司报告期内、本次预案披露时各业务已形成的相关收入、建设
内容、市场应用、下游客户等，以及本次募投项目相关技术和现有技术的区别、
联系和协同性，说明是否属于募集资金投向主业
客户情况
本次募投项目中，营销与技术服务体系升级建设项目与补充流动资金不直接
产生效益，轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目属于机器视觉智能检测装
备业务板块的产业创新升级，轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目属
于大数据智能管控系统业务板块的产业创新升级。2022 年、2023 年、2024 年及
单位：万元
项目 2025 年 1-9 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
机器视觉智能检
测装备
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项目 2025 年 1-9 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
大数据智能管控
系统
其中：轨道交通智
能运维机器人项 1,414.84 1,244.11 1,436.02 400.38
目相关产品
轨道交通智能运
维 AI 大模型项目 1,006.17 1,052.35 1,046.09 811.15
相关产品
发行人于 2025 年 5 月 12 日披露本次发行预案，2025 年 1-4 月，相关业务板
块及本次募投项目相关产品收入情况如下：
单位：万元
项目 2025 年 1-4 月
机器视觉智能检测装备 5,609.16
大数据智能管控系统 1,287.68
轨道交通智能运维机器人项目相关产品 107.60
轨道交通智能运维 AI 大模型项目相关产品 547.13
截至本次发行预案披露之日，发行人轨道交通智能运维机器人研发与产业化
项目、轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目主要建设内容、市场应用、
下游客户情况如下：
项目 主要建设内容 市场应用 下游客户
主要包括机器人运动控制
国家铁路集团、地铁
轨道交通智能 平台建设、机器人智能感 主要应用于轨道交
公司、中国中车、中
运维机器人研 知平台建设、轨道交通智 通供电、工务、车辆、
铁集团、中铁建、中
发与产业化项 能运维机器人研发、轨道 智能制造、应急救
国通号、地方国企集
目 交通智能运维机器人云平 援、教育培训领域
团等
台
主要包括智能维修推理大
轨道交通智能 主要应用于轨道交 国家铁路集团、地铁
模型、智能感知与诊断多
运维 AI 大模型 通供电、工务、车辆、 公司、中国中车、中
模态大模型、智能决策生
研发与产业化 机电领域以及应急 国中铁、地方国企集
成式大模型、资源优化及
项目 救援等领域 团等
培训决策大模型
（1）轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目
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技术层面的深化及延伸
轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目拟基于公司前期的关键技术积
累，全面推进机器人核心技术及产品的研发，一方面完成对部分初代智能运维机
器人的产品迭代，另一方面完成适配更多场景的机器人产品开发，最终开发形成
覆盖接触网、轨道、隧道、车辆等多个专业领域机器人产品矩阵，同步优化与之
配套的机器人云平台产品。轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目拟使用现
有相关核心技术情况如下：
序号 技术名称 技术特点
通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力，应用
机器视觉技
术
集与处理技术，为设备执行其功能提供操作指导
以专用微处理器/微控制器为核心，深度融合定制化硬件与软件，
嵌入式计算
技术
嵌入于各类设备或系统内部执行特定功能的专用计算技术
高速动态测 高速运动条件下开展高精度的检测任务，通过接触式或非接触式
量技术 检测方式，对待测目标进行精确跟踪和参数反馈
动态误差补 高速运动条件下开展高精度的检测任务，通过动态误差补偿算法，
偿技术 克服机构或载体的多自由度振动、环境扰动对检测精度的影响
以设备全生命周期数据为基础，集成多源感知、数据融合与智能分
故障预测与
析算法，实现设备健康状态实时监测、潜在故障早期预警、剩余寿
命精准预估及维护策略优化决策，以达成主动预防故障、提升运行
术
可靠性、降低运维成本
机器人控制 基于感知、决策与执行等闭环控制，通过算法和反馈系统精确地驱
技术 动机器设备运动与操控，实现预期任务或行为
以数据与算法为核心，通过模拟人类感知、学习、推理等认知过程，
人工智能技
术
代与环境变化持续提升任务性能的综合性信息技术
项目在公司现有技术基础上继续突破
轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目在现有技术基础上，从全场景自
适应能力、AI 驱动的高精度智能检测、多源感知融合、多传感器融合能力等方面
进一步研发、攻关、优化和提升，以开发检测能力更强、集成度更高、数据处理
能力更强的机器人产品。具体内容见下表：
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技术攻关和
序号 具体内容
提升事项
激光雷达、视觉与 IMU（Inertial Measurement Unit，物体姿态及加
速度测量单元，简称 IMU）融合，激光提供高精度距离信息，视
觉提供丰富纹理与特征，IMU 提供高速运动姿态，三者融合可实
机器人控制
现六自由度高精度位姿估计；
（感知层，建
图和定位技
Localization and Mapping，即时定位与地图构建，简称 SLAM） 、
术提升）
WIFI（Wireless Fidelity，无线通信，简称 WIFI）、蓝牙等多模态定
位技术，实现室内外高精度定位与坐标无缝衔接；
变量，提升计算效率
机器人控制
种移动模式（如行走、爬坡、越障、切换底盘形态）、跨域导航规
（决策层，
智能导航技
术提升）
优化整体效率
机器人控制 集成电路板布局和散热设计，实现快速精确的功率与信号控制；
（执行层， 2、先进控制算法优化。采用先进控制策略，包括：滑模变结构控
电机控制技 制、模型预测控制；
术提升） 3、平滑性与舒适性优化。提升机器人运动轨迹的平滑性，避免急
转、抖动，提升用户体验
图像抗干扰 研发针对玻璃反光、油污覆盖、光照不均等复杂工况的图像增强算
预处理 法，如基于深度学习的反光、阴影消除模型
通过研发异常特征融合模型，将视觉、热像、声音等数据映射到同
多模态数据
一特征空间并加权分配，避免单一数据误报；构建误报案例库，训
练过滤模块，将误报率降至最低；研发异常状态实时决策引擎，确
定
保报警延迟可控，且关联异常点图像、位置
多模态零样 引入视觉-语言大模型和零样本学习技术，结合红外热成像数据，
技术 缺陷识别准确率
边缘智能动 开发自适应边缘计算调度算法和 5G/6G 通信优化技术，实现云边
态调度技术 端算力动态分配，响应时间大幅缩短，支持毫秒级的实时决策
多源异构数 优化巡检机器人在复杂环境下的自主导航性能。通过信息智能过
据环境下的 滤技术，大幅裁剪相机采集数据中的冗余信息，缓解实时建图与导
巡检机器人 航对计算资源的巨大压力。融合相机与多维激光雷达的多源异构
自主导航技 感知数据，实现高效实时数据融合，从而在铁路平交道口、斜坡、
术研发和提 台阶等复杂异构场景中赋予机器人高精度、高鲁棒性的自主导航
升 能力
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轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目相关技术和现有技术的区别、联
系和协同性具体如下：
技术名称 与现有技术区别 与现有技术关联性 与现有技术协同性
本项目技术将采用先
进控制算法优化，提
在原机器人控制整体
高控制精度和控制鲁
机器人控制（感 技术框架下，针对定
棒性，优化轨迹平滑 系现有技术的升级、
知层、决策层、 位精度、控制鲁棒性
算法，提高控制精度 迭代
执行层） 等方面进行提升和优
和避免抖动，环境适
化
应能力、多机器人协
同控制能力更强
质量识别的先决条 1、新技术针对特定干
件； 扰的预处理，提升了
针对复杂环境下的图
像，采用抗干扰的预
依赖；传统的机器视 力；
图像抗干扰预 处理技术可剔除干扰
觉技术在复杂条件下 2、新技术不再是一个
处理 因素，提升数据质量，
的鲁棒性不足，抗干 固定模块，既有技术
提升缺陷识别的准确
扰图像预处理技术为 可以根据识别结果的
率与召回率
后续的缺陷识别算法 置信度，自动地调整、
创造一个稳定、可靠 预处理其参数
的工作基础
研发异常特征融合模
型，通过将视觉、热
像、声音等多源数据
多模态数据融 新技术，发行人目前 新技术，发行人目前
映射至统一特征空
合异常判定 尚不具备相关技术 尚不具备相关技术
间，开展信息融合，有
效规避单一数据源误
报问题
既有技术基于小样本
微调技术为新技术提
采用多模态零样本学 学习弥补现有的样本
供算法基础和数据积
多模态零样本 习等技术，无须依托 依赖问题；
累，新技术在现有
缺陷识别技术 小样本微调等技术， 2、既有自适应增强技
LORA 微调基础上深
实现无样本依赖 术提供稳定的底层支
度演进，保持技术连
撑和丰富的实践数据
续性；
既有技术基于轻量化 既有技术通过融合智
既有技术基于轻量化
云边端识别，为新技 能终端算力，为前沿
云边端识别等技术，
边缘智能动态 术提供重要的硬件平 技术落地提供成熟的
存在响应延迟；新技
调度技术 台和验证环境；新技 部署环境；新技术通
术采用边缘智能动态
术在云边端架构基础 过动态调度优化实现
调度，实现毫秒响应
上持续优化，保证数 技术能力的突破
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技术名称 与现有技术区别 与现有技术关联性 与现有技术协同性
据兼容性
多源异构数据
采用多模态零样本学
环境下的巡检
习等技术，无须依托 新技术，发行人目前 新技术，发行人目前
机器人自主导
小样本微调等技术， 尚不具备相关技术 尚不具备相关技术
航技术研发和
实现无样本依赖
提升
对于上述发行人目前尚不具备的技术，发行人相关技术研发情况、研发计划
及后续安排如下：
目前研发进
名称 研发计划 后续研发安排
度
第一年：完成多源数据的采集
与标准化，构建初步的单模态
异常检测基线，并设计出统一
将以统一表征、融合决
特征空间的初步架构。完成多
策、降误增信为核心逻
模态同步采集系统搭建，建立
辑，通过将视觉、热像、
高质量标注数据集，实现各模
声音等多源数据映射
态独立编码与初步统一嵌入空
至统一特征空间，逐步
间建模；
初步探索阶 攻克多模态异常特征
多模态数据融 第二年：研发出核心的异常特
段，尚未具 融合的技术瓶颈。通过
合异常判定 征融合模型，实现多模态信息
体开展 持续迭代，最终形成一
有效融合，完成跨模态注意力
套行业认可的智能异
融合模块研发，构建端到端可
常检测解决方案，为交
训练的模型，并在验证集上证
通运维等领域的智能
明其性能优于任何单一模态；
化升级提供核心技术
第三年：优化系统性能、实现模
支撑
型的产品化封装，提升模型的
可解释性与鲁棒性，在智能交
通运维行业场景中推广应用
第一年：开展巡检机器人自主
导航、多传感器融合相关的技
术人员补充。搭建多源传感器
以人才与平台建设、技 实时感知巡检机器人平台，规
多源异构数据
术验证与优化、场景落 划建设多源数据采集试验测试
环境下的巡检 初步探索阶
地与推广为总体路径， 场地，并完成场地建设。
机器人自主导 段，尚未具
聚焦巡检机器人在复 第二年：完成巡检机器人视觉、
航技术研发和 体开展
杂环境中自主导航的 激光等多源数据融合导航平台
提升
系统研发与应用推广 建设，开展模拟仿真验证，实现
初步的功能验证。针对导航平
台的导航精度、实时性、样本依
赖程度等指标进行试验测试验
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证。
第三年：完成巡检机器人导航
技术的稳定性测试、试运行，并
在复杂的巡检环境中大规模推
广运行
（2）轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目
术、数据、经验积累，打造轨道交通 AI 大模型
轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目拟基于公司深厚的行业
Know-How（即行业专有技术、知识、数据、经验），全面开发训练轨道交通 AI
大模型，并将研发成果植入公司大数据智能管控体系，形成基于 AI 大模型分析
和运用的故障预测与健康管理系统（PHM）、检测监测综合数据分析平台、供电
智能运维系统、工务智能运维系统、车辆智能运维系统、AI 智能终端、智慧培训
系统等多项产品。轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目拟使用现有相
关核心技术情况如下：
序号 技术名称 技术特点
数据（图像、传感器、文本日志等）的结构化融合与对齐，
支撑上层分析；
规则，并辅以轻量级机器学习模型进行语义过滤，有效控制
误报率；
配、形态学分析）实现裂缝、异物、形变等典型缺陷的自动
检测监测综合数 化识别与分级预警；
据分析技术 4、跨域关联挖掘：依托图数据库与统计相关性分析，对供
电、工务、车辆等系统数据进行人工定义关联规则挖掘，辅
助发现潜在耦合风险；
LSTM 小规模网络）对应力、位移等关键参数进行趋势建
模，实现异常偏离的早期告警；
精度定位模块，构建“感知-判断-响应”闭环，保障现场作业
安全可控
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序号 技术名称 技术特点
结合 AHP 层次分析、熵权法等经典方法，动态调整评估因子
优先级，保障评估结果稳定可靠；
等时序算法，对关键部件缺陷与磨耗趋势进行滚动预测，支
故障预测与健康 撑从“计划修”向“状态修”平稳过渡；
管理技术（PHM） 3、机理关联建模：融合物理仿真模型与多变量回归分析，量
化速度、张力、环境等参数对磨耗与寿命的影响机制，实现
双维度预测的工程化落地；
模型，构建桥梁、轨道等基础设施稳定性评估指标，支持可
视化运维决策与分级响应
擎，结合专家经验沉淀与流程图谱，实现知识快速定位、定
向推送与人机协同交互；
擎，打通设备状态、告警、工单、计划等多源系统，实现字
供 电 /工 务 /车 辆 段级关联与流程可视化联动；
智能运维技术 3、资源动态调度：基于运筹优化算法（如启发式排程、线性
规划）与资源池管理模型，综合任务紧急度、人员技能、物
料库存等要素，实现高效排班与资源复用；
业规程（SOP），实现“病害识别→标准处置建议”， “健康评
分→预设任务包+优先级规则”的半自动化策略输出
拟退火）与人工排程经验库，实现人员、设备、场地等资源
的动态匹配与冲突规避，兼顾效率与成本控制；
乘务排班及培训
技术
组，一键输出标准化课件与配套试题，提升内容复用率；
技术，实现客观题全自动批改、主观题半自动辅助评分，确
保评分一致性与流程高效性，支持人工复核兜底
业化项目在公司现有技术基础上继续突破
轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目在现有技术基础上，从智能
识别、远程指挥、数据集成与深度解析、智能决策与策略优化等方面进一步研发、
攻关、优化和提升，用于对轨道交通基础设施和移动装备的运维检修提供质量评
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价、故障预测、寿命管控，对维修计划编制、应急指挥、维修决策提供科学指导
和精确建议。具体内容见下表：
技术攻关和提升
序号 具体内容
事项
“多模态感知+大模型认知+边云协同决策”的工业 AI 操作系
统。
智能感知与诊断
力建设
“模型基座+因子重构+时序预测+机理挖掘+动态评估”五位
一体智能运维引擎。
提升准确率
智能维修推理大
模型能力建设
修”落地
磨耗&寿命双预测
性评估指标
“平台筑基+知识赋能+数据联动+资源智配+策略自生”的闭
环式智能运维决策中枢。
索、深理解、强交互
智能决策生成式
大模型能力建设
告、计划，实现语义级关联
升效能和利用率
清单+优先级+资源包
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技术攻关和提升
序号 具体内容
事项
“决策基座筑底、资源动态寻优、知识自动转化、考评智能
闭环”的智慧培训与资源调度双引擎。
速迭代
资源优化及培训
升效率、降低成本
建设
题一键输出
解，公平高效
轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目相关技术和现有技术的区别、
联系和协同性具体如下：
主要技术 主要技术区别 关联性 协同性
术做主脑，现有技
术为安全底线，极
端情况下有人工兜
新技术与现有技术
新技术主要依靠 AI 大模 底
目标一致，都是为
型自动理解图像、文字、 2、数据需求：在数
智能感知与诊断 了更智能、更安全、
数据，能“举一反三”， 据量不够大时先使
多模态大模型能 更高效地运维工业
适合复杂、多变、语义强 用现有技术，数据
力建设 系统，且在执行架
的场景，现有技术主要依 量足够时使用新技
构上保持一致，能
靠人工规则+小模型 术
够实现数据兼容
用轻量小模型/规
则，云端用大模型
深度分析
新技术起步阶段时
需要先用现有技术
新技术与现有技术 稳住基本盘，积累
新技术主要依靠 AI 大模
目标一致，都是为 数据。在升级阶段：
型自动调权重、预测状
了预测设备状态、 引入新技术，自动
智能维修推理大 态、挖原因，聪明灵活，
延长寿命、实现“状 优化现有技术的权
模型能力建设 适合复杂变化场景，现有
态修”
，且在执行架 重和预测逻辑。
技术主要依靠专家经验
构上保持一致，能 实践中，新技术主
+统计公式+物理模型
够实现数据兼容 攻复杂预测，现有
技术负责解释结
果、兜底预警
智 能 决 策 生 成 式 新技术能自动理解知识、 新技术与现有技术 在技术过渡期，以
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主要技术 主要技术区别 关联性 协同性
大模型能力建设 关联数据、安排资源、生 目标一致，都是为 现有技术打底，新
策略，全程智能闭环，现 了更快找知识、更 技术作为辅助。面
有技术主要依靠文档、规 准派任务、更省资 对复杂任务，使用
则、模板+人工辅助 源、更智能决策，且 新技术生成多个策
在新技术与现有技 略，提高人员效率
术可以实现数据互
联
在过渡阶段，使用
新技术强化智能性及识 新技术与现有技术 现有技术积累数据
资源优化及培训 别能力，能够自动排班、 目标一致，现有技 和案例，在数据量
决策大模型能力 生成课件、批阅等，现有 术的数据库可以直 足够时，通过规则
建设 技术主要依靠模板、规 接供新技术生成初 制定及反馈，使得
则，对人工需求较高 始样本 新技术快速进化学
习，提高精准度
公司秉承“坚持主业，创新发展”经营理念，以“AI 技术引领+多行业场景
拓展+一带一路布局”为战略主线。根据公司中长期发展战略，公司制定了导向
明晰且较具执行性的核心经营策略，即：聚焦核心主业，深化人工智能与机器人
技术融合引领；创新驱动发展，加速新业务做大做强；强化区域渗透，深耕国内
核心市场；深化组织变革，激活组织效能等。
轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目围绕“机器人+”深度研发机器
人“运动”“传感”等底层核心技术，着力构建丰富的机器人产品序列以响应客
户更多场景运维需求，并优化与之配套的机器人云平台及大模型产品。前述投向
符合公司“创新驱动发展”“深化人工智能与机器人技术融合引领”“加速新业
务做大做强”等方面的布局。因此，轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目
投向符合公司发展战略与总体规划，有利于公司中长期发展目标的实现，与公司
的主营业务紧密相连，属于投向主业范畴。
轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目围绕“人工智能+”从“自然
语言”“图像+音频多模态”等关键维度开展深度训练，上述关键技术是公司构
筑底层技术“护城河”的关键，也是公司在新兴技术浪潮推动下长远发展的基石。
在技术研发的同时，轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目着力打造唐
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源电气全栈式大数据管控 AI 产品序列以构建轨道交通“空天地一体化”产品体
系。前述投向符合公司“创新驱动发展”
“深化人工智能与机器人技术融合引领”
“加速新业务做大做强”等方面的布局，与公司的主营业务紧密相连，属于投向
主业范畴。
（二）拟形成产品是否属于新产品，如是，是否已完成中试
本次向特定对象发行股票募集资金总额不超过人民币 80,623.58 万元（含本
数），扣除相关发行费用后的募集资金净额拟用于以下项目：
单位：万元
序
项目名称 预计投资总额 拟投入募集资金
号
合计 80,623.58 80,623.58
本次募投项目中，仅轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目及轨道交通
智能运维 AI 大模型研发与产业化项目涉及直接产生效益，上述两项目各产品（由
于各大类产品涉及细分产品种类较多，因此下文通过代表性产品进行列示）的应
用领域、功能特点及是否属于新产品的情况如下：
审核问询函回复（续） XYZH/2025CDAA6B0351
成都唐源电气股份有限公司
轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目
细分产品
产品大类 应用领域 功能特点 是否属于新产品
（示例）
多物理场检测技术，实现对钢轨表观与内部缺陷的精准识别与动态
追踪。结合激光轨廓测量技术，动态调整探轮位置，显著提升复杂线
路环境下的检测可靠性。此外，模块化设计可以快速更换检测模块，
实现探伤、轮廓测量、轨面检测等多任务集成，单次作业即可完成钢 本大类不属于新产
轨全断面健康评估； 品，与现有产品在技
钢轨与扣件智能 主要集中于轨道
轨道扣件机器人 2、检测处理层面，平台将构建云端智能分析系统，通过 5G 网络实 术层面具有迭代、传
养护机器人 交通领域
时上传超声波形、激光扫描图像等多源数据，利用 AI 算法自动生成 承关系，目前已有小
缺陷三维重构模型与寿命预测报告。系统自动对比历史数据，识别伤 批量生产和销售
损发展趋势并输出维护建议，实现从“预防修”向“精准修”的转型，
效率较传统手推式探伤提升 10 倍以上。
平台还将与铁路物联网系统深度对接，通过数字孪生技术模拟钢轨
服役状态，为铁路基础设施的全生命周期管理提供数据支撑
高):796mm*570mm*800mm，机器人整体重量不超过 180Kg，部署转
运更为方便，既有车辆段部署适应性更强； 本大类不属于新产
车辆智能巡检机 主要集中于轨道
车辆巡检机器人 导航定位采用模块化设计，系统稳定性更高、可靠性更强，部署效率 术层面具有迭代、传
器人 交通领域
大大提高； 承关系，目前已有小
更强的爬坡、越障能力，更好的适应车辆段平交道口（10cm 缝隙）、
越障（10cm）、斜坡（不低于 20°）等环境；
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音频检测等各类传感器，实现实时状态的多维度感知及全面检测；
源，研发一套“3D/2D 多维感知+体素化处理+AI 精准判断”闭环自
适应识别系统，实现海量数据源的精准识别，正确识别率在 95%左
右，误报率控制在 1.1%左右
采用航空铝材一体化成型制作，重量≤40kg，IP65 防护等级，支持
全天候（白天/黑夜）、全线路（高铁/普铁/地铁）、全工况（区间/站
场/隧道等）的全自动化巡检。智能道岔适应：自主通过各类道岔，
无需人工干预。模块化扩展：可快速增配功能模块；便捷交互设计。
操作简单，软件响应迅速，一键启停，上线即可巡检。
采用超高分辨率的亿级像素工业相机，实现接触网悬挂部件全景覆 本 大 类 不 属 于 新 产
盖。零盲区拍摄：支持前后双机位连续或触发拍摄，关键部件 100% 品，与现有产品在技
接触网综合巡检 接触网智能综合 主要集中于轨道
采集，彻底解决错检和漏检问题；超高清成像：能够分辨接触网零部 术层面具有迭代、传
机器人 巡检机器人 交通领域
件存在的松、脱、断、裂等潜隐缺陷；全链路数据留存：完整记录检 承关系，目前已有小
测线路影像，支持帧级回溯定位 批量生产和销售
几何参数测量融合高速高精度传感器的 AI 动态识别算法。毫米级测
量精度：几何参数测量误差≤±5mm；数据实时可视化：连续测量并
智能识别接触线、承力索、定位线夹、吊弦线夹、定位器、支柱等关
键零部件，手持终端同步生成定位点波形图及测量值，动态显示异常
点位；自动化报告引擎：测量完成后可生成相对应的报表，极大的简
化接触网巡检的工作流程、提高了工作效率
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与多模态感知技术融合，将检测时速提升至 20km/h，同时保持检测
精度，防倾覆系统结合姿态传感器实时修正车体倾斜角度，在曲线段
或轨道超高区段仍保持超高的稳定性，较传统防倾覆轮提升 3 倍抗
侧翻能力；
本大类不属于新产
品，与现有产品在技
隧道结构探伤机 主要集中于轨道 载伺服电机进行精准控制，配合激光雷达动态锁定隧道衬砌表面，使
隧道巡检机器人 术层面具有迭代、传
器人 交通领域 天线在调节范围内与衬砌表面始终保持 8-12cm 的最佳检测距离；通
承关系，目前已有小
过天线转接板接口的模块化与智能化升级，自动识别多种天线类型
批量生产和销售
并匹配最优检测参数，集成红外热成像模块监测衬砌内部空洞与渗
漏水隐患。数据处理采用边缘计算+云端协同架构，5G 传输电磁、雷
达与红外多路信号，实时生成三维缺陷图谱并预测隧道伤损发展趋
势，较传统人工分析效率提升 8 倍以上，构建面向隧道全生命周期
健康管理的数字孪生系统
攻克轨道交通行业内大算力与小空间之间的核心矛盾，研制智能型
算力终端，实现综合检测列车高速运行条件下关键缺陷实时识别。系
统平台采用分布式计算架构，满足局-段-车间-工区多层级、多用户的
本大类不属于新产
协同分析需求，并具备兼容 2C、4C、5C 等多系统并行处理能力，支
品，与现有产品在技
综合智能分析系 轨道交通智能检 持多源数据关联分析挖掘，系统构建覆盖数据采集、处理到决策支持
神源平台 术层面具有迭代、传
统 测领域 的数字化、信息化、智能化分析体系。
承关系，目前已有小
批量生产和销售
实现缺陷检出率 95%以上；研究突破样本不均衡条件下重大缺陷精
确辨识技术难题，构建轨道交通领域专项检测模型 600 余项；融合
基于大模型的图像生成与深度学习技术，识别零部件松、脱、卡、断、
磨等 13 类图像类缺陷；结合图像增强、自动标记、缺陷趋势预测和
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维修决策建议等业务功能设计，提升分析效率与精度，减轻人工劳动
强度 90%以上
轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目
细分产品
产品大类 应用领域 功能特点 是否属于新产品
（示例）
度，建立安全评估指标，通过检测监测数据评估桥梁的稳定性。
挖掘分析，分析桥梁监测数据趋势是否符合预期，在异常时进行提 本大类不属于新产
醒。 品，与现有产品在技
基础设施安全监 铁路安全监测系 主要集中于轨道
测 AI 大模型 统 交通领域
理论为基础，结合大模型的训练数据对桥梁进行疲劳寿命分析，对桥 承关系，目前已有小
梁的可靠度进行智能推导。 批量生产和销售
等通过大模型进行训练，为用户提供桥梁维保精准问答服务。
置方案等内容进行知识转化，并使用最新的深度学习技术进行训练，
形成设备设施智能运维知识库，面向学员提供设备检修、故障处置等 本 大 类 不 属 于 新 产
精准的问答服务。 品，与现有产品在技
智慧培训 AI 大模 主要集中于轨道
智慧培训系统 2、智能编排：根据不同人的技能水平通过大模型制定不同人员的培 术层面具有迭代、传
型 交通领域
训计划。 承关系，目前已有小
的试卷进行智能阅卷，并评判学员得分。
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通过对供电检修规程、故障处置预案、历史故障等信息通过大模型进
行训练，提供有针对性的智能问答服务。
通过问答的方式与供电智能运维系统进行交互，实现设备健康状态、
故障/告警信息、巡检报告、技术资料等内容的调取，并能根据问答
的问题生成基于知识库的分析报告。
通过借鉴国铁集团、地铁公司的类似轨道交通的运维、故障处置、检
修规程等相关经验，通过大模型进行训练形成故障诊断与智能决策
本大类不属于新产
库。当系统发生故障时，能够自动基于大模型的训练结果，对故障原
品，与现有产品在技
供电智能运维 AI 供电智能运维系 主要集中于轨道 因进行智能判断，自动输出故障处置决策，具体实现如下功能：
术层面具有迭代、传
大模型 统 交通领域 （1）数字孪生体三维：基于设备的三维模型，对故障位置进行高亮
承关系，目前已有小
显示，同时能够对设备部件进行三维拆解。
批量生产和销售
（2）故障通知：自动下发故障相关参数、图片、视频到用户的手机。
（3）实时监控：根据故障所在点位自动调取现场视频信息进行监控。
（4）检修建议：提供故障处置相关的人、机、料、法、环，同时调
取人员的在岗情况。输出：故障抢修决策及建议。
（5）原因分析：发生故障时，根据系统的逻辑关系、供电关系，自
动排查故障可能产生的原因。
（6）故障隔离：发生故障时，根据系统的逻辑关系、供电关系，提
供故障隔离策略。
（6）资源自动调取：根据用户的相关指令调取应急预案、图纸资料、
检修规程、历史故障案例等资料。
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（7）抢修辅助：基于供电 AI 智能终端与现场抢修人员进行实时联
动，通过 AI 分析抢修人员的到位情况、现场检修作业过程的执行情
况。
基于历史故障数据、参数变化趋势，通过大模型进行学习，能够推演
可能引发的故障。
基于历史故障数据、设备厂家，通过大模型进行学习，能够推演下一
阶段的重点专项排查任务。
基于维修规程、历史故障频发情况自动生成检修计划，有效的指示设
备维修。
全面收集工建专业的各类资料，涵盖制度文本、检修资料、预案方案
等，并运用大模型进行训练，针对工务专业知识相关的提问，能够迅
速给出高效、精准的解答，为工务专业的工作开展、问题解决及知识
传承提供有力支撑。
本大类不属于新产
品，与现有产品在技
工务智能运维 AI 工务智能运维系 主要集中于轨道 隧道状态评估：基于隧道基础设备档案和维修信息，依据动态检测、
术层面具有迭代、传
大模型 统 交通领域 静态监测数据，建立隧道服役能力可靠度模糊模型，结合劣化评定标
承关系，目前已有小
准及相关规范，构建了拱墙结构、隧底结构、防排水、冻害、附属设
批量生产和销售
施和洞口环境等方面的评价指标体系，通过大模型评估隧道的健康
状态。
钢轨状态评估：基于动态质量评价、静态质量评价的数据，通过大模
型分析动态、静态质量评价的趋势，评估钢轨的状态。
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钢轨断轨风险推导：基于线路类型、焊接接头、母材伤损、钢轨材质、
线路坡度、道床结构、曲线参数等数据，通过大模型推导断轨风险。
钢轨磨耗预测：将原始数据输出基于全网、线路和区间（曲线）不同
权限作用域下形成的不同视角浏览曲线磨耗状态。根据历次曲线磨
耗的趋势使用 AI 对于未来曲线磨耗的发展趋势进行判定，输出维护
策略。
钢轨波磨预测：通过 AI 分析波磨的发展周期或发展速率，提供每个
波磨发展重点地段的周期性维护策略和建议。
钢轨伤损预测：利用 ARIMA、灰色模型、支持向量回归 SVR、循环
神经网络等机器学习理论研究钢轨重伤量的演变规律，并建立预测
模型，实现伤损的故障预测。
隧道裂缝劣化预测：根据轨道巡检采集的裂缝数据大小，根据不同时
间段采集的数据进行趋势分析，预测隧道裂缝的劣化趋势，便于进行
及时处置。
隧道收敛变形预测：通过收集数据中心相关维度的数据，对隧道的椭
圆度和整体位移进行数据分析，关联地质条件等多维度数据通过大
模型形成隧道收敛变形报告。
基于大模型的数据处理与智能分析能力，能够对各类技术资料进行
快速索引，实现精准搜索。该模块应能即时调取历史数据文本，通过
深度分析，准确输出所需数据。此外，当面对故障现象描述时，模块
依托历史数据及案例库，运用智能算法生成详细、切实可行的故障处
置建议，助力高效解决问题。并且可自动识别输入检索问题、输出文
档合规与否。
关于成都唐源电气股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的审核问询函的回复报告
根据智能推导、设备健康状态等内容，智能输出设备的检修策略，包
括下一阶段的检修计划安排、物料的备料计划，重点检修内容等，并
提供趋势分析、对比评估等多维度分析功能。
实现车辆维修方面的智能问答。
备品备件库存等内容，通过大模型智能编排车辆各工序检修的大架 品，与现有产品在技
车辆智能运维 AI 车辆智能运维系 主要集中于轨道
修计划。 术层面具有迭代、传
大模型 统 交通领域
维修过程中质量问题进行智能识别，自动生成整改通知。 批量生产和销售
通过大模型制定专项排查计划及备品备件采购计划。
审核问询函回复（续） XYZH/2025CDAA6B0351
成都唐源电气股份有限公司
（三）发行人是否具备开展相关项目所需的技术、人员、专利、数据储备，
后续是否存在核心技术、大模型等需与第三方合作开发、外包开发或外购等情形，
相关项目研发是否存在重大不确定性
对于轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目，发行人基于公司前期的机
器视觉、机器人控制等关键技术积累和机器人产品开发经验，全面推进轨道交通
机器人底层核心技术的“深度”研发及产品适配“广度”开发，前者助力公司构
建机器人底层技术壁垒，后者助力公司丰富产品序列以满足客户更多场景运维需
求。机器人项目实施将加速公司现有机器人产品的迭代以及更多新品类机器人的
开发，并推动与之配套的机器人云平台产品的持续优化。
经过多年沉淀，公司已形成机器视觉、机器人控制、嵌入式计算、数字孪生、
人工智能等多项机器人研发所需的关键技术；建成行业一流的轨道交通基础设施
检测监测实验室，国家铁路及城市轨道接触网试验线等，以及面向轨道交通智能
运维的云平台与大数据中心；被认定为院士（专家）工作站、成都高铁和轨道交
通供电检测监测工程技术研究中心等；取得多项包括机器人视觉在内的机器人相
关专利、软件著作权，核心产品和技术多次获得国务院、中国铁道学会、四川省、
成都市等机构颁发的奖项。
同时，公司已组建一支精通轨道交通运营维护和智能运维产品开发的行业一
流技术队伍，核心技术人员在接触网、受电弓、轨道和隧道监测检测领域拥有十
余年的技术与产品开发、系统集成、项目交付、市场开拓的实践经验，拥有对垂
直行业的深刻理解以及对市场趋势准确判断和把握的能力。
截至 2025 年 9 月 30 日，公司拥有研发人员 250 人。公司同时打造了“自主
研发+协同创新”研发体系，与西南交大等高等院校等建立了稳定的产学研关系，
相关技术沉淀将助力机器人项目研发工作的顺利开展。截至 2025 年 9 月 30 日，
公司取得机器人相关专利、软件著作权、奖项、成果鉴定/技术评价的情况汇总如
下：
审核问询函回复（续） XYZH/2025CDAA6B0351
成都唐源电气股份有限公司
发明专利 实用新型专利 外观设计专利 软件著作权 奖项 成果鉴定/技术评价
相关项目的研发团队通过公司目前已有的核心研发人员及未来拟新增的关
键研发人员等组成。
在机器人领域，发行人核心研发人员背景情况、主导参与研发项目情况、与
募投项目适配情况如下：
核心研发
简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
人员名称
博士，技术中心主任，长期
依托高速动态视觉检
从事线结构光动态视觉检
测、复杂环境下图像
测、智能感知、高精度误差
识别与振动补偿等核
补偿技术研究。累计获得 主研或参研国家、四
心技术积累及科研经
国家级、省部级奖项十余 川省、成都市、国铁集
验，与募投项目中机
项，其中 2012 年 12 月参 团等科研项目十余
器人所需的“手眼协
研的“接 触网运行状态检 项，包括国家自然科
同”精准作业、高精度
测技术与应用 ”项目荣获 学基金“动力激扰下接
定位与质量检测等关
中国铁道科技进步三等 触网几何动态检测复
键技术高度同源，作
奖，2016 年 12 月参研的 合误差形成机理与补
为项目技术总顾问，
占栋 “高速铁路受电弓-接触网 偿方法研究”、四川省
专注于提供项目顶层
系统安全运行综合检测监 自然科学基金“高铁接
技术指导，指导并评
测成套技术与装备 ”项目 触网动态检测复合误
审项目总体技术方案
荣获中国铁道科技进步特 差建模及补偿”、重大
与系统架构，并对项
等奖。主持了高精度结构 科研专项“接触网多源
目研发过程中的技术
光测量传感器研发、动态 多维数据关键特征分
风险进行前瞻性识别
误差补偿算法开发、高精 类辨识及零部件寿命
与评估，确保技术路
度运动控制电机控制算法 预测”等
线的先进性与可靠
方案设计，具有扎实的理
性，为项目的成功实
论基础与丰富的产品开发
施保驾护航
经验
依托长期在视觉成
高级工程师，硕士，测试计 主持多项铁路局专项
像、视觉测量、轨道走
量技术及仪器专业，深耕 科研项目 10 余项，包
行等技术研究经验，
牵引供电领域 14 年，目前 括“接触网自动巡查
及轨道交通领域工程
担任技术中心总体部部 （成像检测）关键技
实践经验，为募投项
黄成亮 长，统筹公司研发与实施 术及装置”、“长沙磁浮
目机器人产品研发、
项目的落地应用，先后荣 工程综合检测车检测
应用等方面提供指
获成都市科技进步三等 系统”、“车载式接触网
导，作为项目研发总
奖，中国设备管理创新成 张力补偿装置状态检
负责人，负责项目全
果一等奖等奖项 测装置研究”等
生命周期管理，主导
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核心研发
简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
人员名称
核心技术能力建设、
研发资源统筹与工程
质量保障
高级工程师，目前担任设
计部部长，专注铁路检测
监测技术领域 10 余年，统
筹负责铁路检测监测类相 主导受电弓滑板监测
依托长期在检测监测
关产品研发，累计获得发 装置（5C） 、绝缘子污
领域的图像采集模块
明专利 12 项，实用新型专 秽在线监测装置，接
设计经验，为募投项
利 13 项，其中《一种受电 触网安全巡检装置
目图像抗干扰技术架
向文剑 弓异物检测方法、存储介 （2C）、弓网在线监测
构设计提供指导，作
质及计算机设备》专利被 模块、高速通用 2D、
为核心技术骨干，负
录入铁路重大科技创新成 嵌入式 3D、嵌入式计
责图像抗干扰技术的
果，主导的绝缘子污秽在 算机等 10 余项研发项
研究工作
线监测装置在高海拔盐害 目
区段绝缘子污秽治理技术
研究项目被评为中国铁道
学会科学技术奖励二等奖
主持基于光纤传感器 其在机器视觉、人工
硕士，电力系统及其自动 的靴轨动态关系检测 智能等方向的深厚技
化专业，聚焦轨道交通牵 方法研究、北京地铁 术积累，为募投项目
引供电系统智能化检测监 19 号线弓网异常磨耗 机器人产品带来精准
高雄杰 测领域，主要研究围绕轨 机 理 及 防 治 措 施 研 的技术迁移与坚实的
道交通信息化、机器视觉、 究、长沙磁浮工程综 系统工程思维，作为
人工智能等技术方向，累 合检测车检测装置研 核心技术骨干，负责
计获得授权发明专利 5 项 制等重点科研课题项 多模态数据融合技术
目研究 的研究工作
硕士，机械工程及自动化
曾先后主导参与国家
专业，目前担任技术经理
重点研发计划专题任 其在机器人结构设
和轨道检测系统产品线负
务《高速铁路线路基 计、电气工艺及自动
责人，主要负责结构电气
础设施智能运维关键 化等技术经验，与募
工艺团队管理工作和轨道
技术与装备》、中国工 投项目中机器人自动
王克文 检测系统产品与技术研
程院战略研究与咨询 控制技术高度契合，
发，先后研发出轨道检测
项目《面向攀西战略 作为核心技术骨干，
系统、钒液流储能系统、钢
资源综合利用的轨道 负责机器人先进控制
轨扣件养护机器人等产
交通储能示范应用战 技术的研发工作
品，累计获得发明专利 4
略研究》等研发项目
项，实用新型专利 9 项
高级工程师，毕业于西南 曾参与消防应急机器 其研究解决的复杂环
郭江 科技大学特殊环境机器人 人、商场导购机器人 境下自适应巡检机器
技术四川省重点实验室， （酒店配送机器人原 人规划控制、机器人
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核心研发
简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
人员名称
控制科学与工程。主要研 型机）、油田巡检机器 高动态环境下的高精
究围绕机器人运动控制、 人等重点项目课题， 度定位导航、车辆强
人工智能、无人机等技术 以及铁路局、地铁公 非线性系统下的海量
方向。累计获得授权发明 司、中国工程物理研 混沌性数据源分析等
专利 17 余项，2025 年主导 究院、国家电网、南方 技术难题，在募投项
研发的车辆巡检机器人管 电网的机器人运动规 目中自主巡检机器人
控系统获得中国设备协会- 划、自适应作业等相 硬件、软件、算法相关
全国技术创新成果一等奖 关研究课题 15 项 的设计复用度极高，
作为核心技术骨干，
重点负责机器人系统
的整体技术框架设
计，以及机器人自主
导航技术研发工作
高级工程师，硕士，毕业于
哈尔滨工业大学机器人国
家重点实验室，从事电气
化铁路牵引供电系统智能 其研究解决的长大距
化检测监测工作。主要研 离下海量数据快速转
究围绕高速通信、多传感 储与高效处理、复杂
主持国家重点研发计
器融合、机器视觉、人工智 交变背景下微小缺陷
划专题任务 1 项《面向
能等技术方向。累计获得 精确辨识等技术难
接触网机器人智能维
张金鑫 授权发明专利 22 项，获得 题，在募投项目中机
修的感知识别与高效
中国成都国际软件设计与 器人智能感知技术复
处理设备》，参与铁路
应用大赛优胜奖，全国 AI+ 用度极高，作为核心
局专项课题 10 余项
硬件创新大赛优胜奖等国 技术骨干，负责机器
家级、省部级奖项十余项， 人智能感知与识别平
在“第二 届轨道交通能源 台的技术研发工作
与动力系统技术发展大
会”发表主题演讲《6C 智能
识别技术》
高级算法工程师，信号与
信息处理专业，深耕轨道 其专注人工智能、智
交通智能化检测与识别技 能识别、图像处理等
术领域近 10 年，主要研究 主导轨道结构病害智 技术领域，在募投项
围绕基于多传感器融合的 能巡检装置、弓网视 目中缺陷识别技术高
周蕾 轨道病害识别、基于 3D 点 频监测新技术(弓网在 度一致，作为核心技
云技术的接触网状态分 线、1C、3C)等产品及 术骨干，负责多模态
析、基于相似度度量的车 项目的研究 零样本缺陷识别技术
辆 360 度关键部件识别等 和边缘智能动态调度
技术方向，在图像处理、机 技术的研发工作
器学习、深度学习等核心
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核心研发
简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
人员名称
技术上累计获得授权发明
专利 21 项
未来轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目拟新增关键研发人员情况
如下：
预计所需人数
技术领域 专业背景 职责 主要研发课题
（关键人员）
机器人工程、机
负责机器人运动
器人学、控制科
控制、硬件电路 智能巡检机器人
控制系统与 学与工程、自动
设计、传感器集 自动控制系统研 2
电气工程 化、电气工程、
成和实时系统开 究
电子工程、轨道
发
交通信号与控制
负责机器人的
“大脑”，包括智
计算机科学、人 智能巡检机器人
人工智能与 能感知、决策规
工智能、应用数 自动控制算法研 2
算法 划、自主导航等
学 究
算法的研究与实
现
负责机器人的
“神经系统”和软
软件与系统 软件工程、计算 件基础，开发底 机器人控制软件
集成 机科学与技术 层驱动、通信框 开发
架和上层应用软
件
计算机科学与技
术、数据科学与 负责图像处理、
智能缺陷识别算
图像识别 大数据技术、软 分析、缺陷识别 2
法研究
件工程、人工智 算法研究与实现
能
负责多模态数据
测绘遥感、新一 机器人障碍物智
智能感知 融合智能感知模 2
代电子信息工程 能感知技术研究
型开发
负责机器人的定
计算机视觉、图 机器人综合定位
位、导航、识别与
机器视觉 像处理、应用数 及精确导航技术 2
检测算法的开发
学 研究
与优化
对于轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目，发行人基于公司前期
深厚的行业专有技术、知识、数据、经验等，“深度”训练轨道交通 AI 大模型，
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通过将最新研发成果植入前期的大数据管控系统产品体系，最终构建基于 AI 大
模型分析和运用的唐源电气全栈式 AI 产品序列。项目实施既是对公司前期大数
据管控系统产品的全面“AI 化”，也将助力公司扩展业务边界，形成“空天地一体
化”产品体系。
公司是业内较早开展大数据智能管控技术攻关的企业，目前已建成面向轨道
交通智能运维的云平台与大数据中心，被认定为院士（专家）工作站、成都高铁
和轨道交通供电检测监测工程技术研究中心等，累计取得多项相关已授权发明专
利、软件著作权等，并培养积累了一支精通大数据算法与轨道交通运营维护的专
家技术团队，公司同时打造了“自主研发+协同创新”研发体系，与西南交大等建
立了稳定的产学研关系，帮助公司形成对人工智能各个领域的前沿洞察力，保障
研发工作和项目实施工作的顺利推进。
同时，在与中国铁路多个局级单位、多家地方铁路公司和地铁公司等业主共
同实施项目的过程中，公司掌握了较为深厚的行业 Know-How（即行业专有技术、
知识、数据、经验），对客户业务的“痛点”有较深理解，有利于提高本次项目
AI 大模型技术及产品与行业需求的深度结合应用，保障研发成果能够实现产业
化。
公司同时打造了“自主研发+协同创新”研发体系，与西南交大等高等院校建
立了稳定的产学研关系，上述技术沉淀将助力大模型项目研发工作的顺利开展。
截至 2025 年 9 月 30 日，公司取得智能运维 AI 大模型相关专利、软件著作权、
奖项、成果鉴定/技术评价的情况汇总如下：
发明专利 实用新型专利 软件著作权 奖项 成果鉴定/技术评价
在大模型领域，发行人核心研发人员背景情况、主导参与研发项目情况、与
募投项目适配情况如下：
核心研
发人员 简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
名称
研究生学历，国家高级职称，历 1、主持重大项目 依托在国家铁路与城市轨道
王瑞锋
任发行人全资子公司总经理职 （1）2017 年-2020 年作为任务负责人， 交通领域多年的系统工程经
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核心研
发人员 简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
名称
务，自 2004 年开始长期紧密围 带 队 完 成 国 家 重 点 研 发 计 划 验，以及对多专业协同与数
绕接触网系统主动运维理论，开 2017YFB1201202 之靴轨在线检测装置 据驱动决策的深刻理解，作
展接触网安全检测监测、服役状 研制、刚性接触网关键部件故障预测与 为项目最终决策者与资源总
态综合评估研究，获得中国设备 健康管理系统开发及示范项目的研究 协调人，聚焦审批项目战略
管理创新成果奖一等奖，工程建 开发与示范。 方向、技术路线图与年度预
设科学技术进步奖二等奖，吴文 （2）2018 年-2020 年，作为项目负责人， 算，推动供电、工务、车辆等
俊人工智能科学技术奖二等奖 承担四川省科技厅科技成果转化项目 板块数据共享与场景开放；
等荣誉 “基于大数据技术轨道交通接触网健康 审定重大技术选型与外部合
管理系统研究及产业化”，完成了项目 作策略；监督业务价值指标
研究、建设与验收。 达成；推动项目成果纳入公
（3）2019 年-2022 年作为子任务负责 司数字化转型标杆；协同副
人，带队完成国家重点研发计划 总经理、技术经理与产品经
行综合监测关键技术研究与示范项目 角对齐机制，保障项目高效
中“基于在线监测数据融合分析的地下 推进与战略落地
基础设施实时状态特征智能辨识任
务”、“基于视觉成像、雷达和激光融合
技术接触网(轨)精确测量技术研究”2 个
子任务的研究。
（1）知识产权：获得授权专利 36 项，
其中发明专利 20 项（15 项排名前三），
实用新型专利 16 项；发表核心期刊论
文 3 篇。
（2）成果鉴定（评价）：主持和参与项
目获得成果鉴定（成果评价）、新产品鉴
定 4 项，总体处于国际先进、国内领先
水平
研究生学历，国家高级职称，历 1、创新情况： 依托轨道交通智能化与大模
任发行人全资子公司副总经理 （1）知识产权：获得授权专利 10 项， 型工程化经验，全面负责大
职务，自 2015 年开始始终专注 发表核心期刊论文 1 篇，参与编写国家 模型技术研发体系，确保技
于电子信息相关领域的技术研 标准 1 篇《信息技术服务 数字化转型 术先进、稳定、安全、可落地。
究、系统设计、开发与应用工作， 跨灾种监测预警系统技术要求》 ； 聚焦制定技术路线，审定基
业务范围广泛，涵盖烟草行业信 （2）成果鉴定（评价）：2 项； 座选型、多模态架构、云边协
李俊兵
息化、软件生命周期管理（ALM、 2、其他业绩： 同及私有化方案，推动统一
Rally 等）、金融与公安行业大数 （1）参与国家重点研发计划“城市地下 框架、领域基座、智能体平台
据应用、手机软件开发过程管 基础设施运行综合监测关键技术研究 等核心能力建设；统筹算法
理、轨道交通领域供电智能运维 与示范”，作为子课题“运行状态全息感 团队，保障算力与数据资源，
系统以及应急管理领域安全生 知与智能诊断决策系统”任务 5（编号 构建端到端自动化研发流水
产在线监测、智能监管等多个方 2018YFB2100904-5）主要负责人，完成 线；严控质量与风险，设定技
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核心研
发人员 简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
名称
面 了接触网、轨的评价算法的方案设计、 术基线，强化模型可解释性
开发、评审与验收等相关工作； 与安全合规；协同产品与业
（2）参与四川省科技赋能防灾减灾救 务，支撑 MVP 验证，提供技
灾“揭榜挂帅”项目“一次榜单”项目并成 术可行性评估，并通过培训
功中榜。作为联合揭榜单位主要负责 帮助业务方合理理解模型能
人，组织项目实施工作，牵头完成课题 力边界
四与课题五的研究内容，配合西华大学
完成课题二、三的研究内容。
（3）2022 年通过评选，被成都市武侯
区科学技术协会授予“武侯最美科技工
作者”称号
（1）2023 年-2024 年作为项目负责人，
主持四川省高速铁路供电多源数据融
依托轨道交通行业业务理解
合分析及故障智能辩识系统项目（任务
与产品落地经验，全面负责
编号：23ZDYF0021）的研发工作。
大模型产品的业务价值实
（2）2019 年-2022 年作为项目骨干，参
现，主导从需求洞察到产品
与 完 成 国 家 重 点 研 发 计 划
交付的全链路闭环，确保技
术成果真正解决一线运维痛
行综合监测关键技术研究与示范项目
点、被业务广泛采纳，并产生
的研发工作。
可量化的运营效益。
（3）2017 年-2020 年作为课题骨干，参
本科学历，国家高级职称，历任 聚焦定义产品战略，明确“智
与 完 成 国 家 重 点 研 发 计 划
发行人全资子公司副总经理职 能运维决策中枢”定位，设定
务，自 2008 年始终从事轨道交 可衡量 KPI；联合供电、工务、
及系统全生命周期能力保持技术项目
通信息化及智能运维的系统设 车辆等专业骨干，通过现场
罗旺春 的研发工作。
计、研发和项目管理等相关技术 调研与数据分析挖掘高 ROI
（4）2018 年-2020 年作为课题骨干，参
工作经验，获得中国铁道学会科 场景，并基于业务紧迫性、数
与四川省基于大数据技术轨道交通接
学技术奖一等奖、2021 年蓉贝人 据基础与技术可行性建立季
触网健康管理系统研究及产业化项目
才、2021 年诸葛工匠 度优先级清单；统筹产品设
（任务编号：18ZHSFO154）的研发工
计与试点验证，审批 MVP 范
作。
围与体验标准，推动“试点—
（4）2019 年作为项目负责人，主持京
反馈—优化—推广”闭环；强
张高铁牵引供电故障预测与健康管理
化跨部门协同，打通数据与
（PHM）项目的研发及项目交付工作。
接口资源，与开发团队动态
对齐能力边界，并通过任务
（1）知识产权：获得授权专利 10 项，
采纳率、用户满意度等指标
参与《轨道交通接触网故障预测与健康
持续追踪和优化产品价值
管理系统企业标准》【QGD-039-2021】
地方标准编写。
（2）成果鉴定（评价）：主持和参与项
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发人员 简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
名称
目获得成果鉴定（成果评价）7 项，总
体处于国际先进、国内领先水平
（1）先后主导开发了公司核心产品：6C 依托扎实的系统架构与工程
数据处理中心系统、5C 受电弓在线监测 落地能力，作为技术经理，全
系统、地铁综合数据处理中心系统、靴 面负责大模型项目的技术架
轨在线监测系统、阿根廷数据中心系统 构统一与研发效能保障，确
（国外）等。 保系统高内聚、低耦合、可扩
本科学历，历任发行人技术经理 （2）作为技术骨干，参与完成国家重点 展、易维护。
职务，自 2013 年始终专注于国 研发计划 2018YFB2100900 城市地下基 主导设计端到端技术架构，
家铁路及城市轨道交通领域的 础设施运行综合监测关键技术研究与 涵盖多模态数据湖、领域微
信息化建设，主导研发了多个核 示范项目中“基于在线监测数据融合分 调与轻量化模型体系、智能
姚刚
心软件系统的研发与实施，深入 析的地下基础设施实时状态特征智能 体平台与 RAG 引擎，以及
理解行业业务逻辑与技术痛点， 辨识任务”子任务的研究。 Web、移动端和 AR/语音等多
能够高效推动复杂系统的落地 （3）主导开发了公司核心支撑平台：青 端应用；制定模型版本、API
与优化。 岛地铁供电智能运维系统、耘行物联网 契约、联调流程与安全审计
平台、耘行流媒体平台等。 等开发规范；主动识别并应
（1）知识产权：获得授权专利 1 项，获 算力等关键技术风险，引入
得软著若干篇。 合成数据、领域自适应与云
（2）成果鉴定（评价）：主持和参与项 边端协同推理等对策
目获得成果鉴定（成果评价）2 项
一、主导研发项目： 依托在轨道交通场景下计算
的边缘计算平台 感知与作业辅助等关键场景
研究生学历，历任发行人技术经 6、供电 6C 系统关联数据分析项目 中实现高精度、高鲁棒性与
理职务，自 2014 年始终从事接 7、终端设备在线监测平台 工程可落地性。
徐波
触网检测核心产品的设计、开发 8、2C 新一代产品研究 聚焦边坡裂缝、异物入侵、接
工作 9、1C3C4C 分布式采集软件 触网部件定位、检修图纸解
机 义分割、OCR、视觉定位与多
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发人员 简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
名称
二、创新成果： 稳定性；推动图纸结构化解
专利 3 项、外观设计 2 项；发表核心期 与语义关联；协同完成模型
刊论文 3 篇 轻量化与边缘部署，优化推
理速度与功耗，满足视频流
<500ms 的实时性要求；支撑
AR 远程指导与勘察图交互
功能，实现设备识别、空间叠
加与作业信息联动；联合业
务构建覆盖多季节、多工况
的高质量视觉数据集，建立
以误检率、漏检率、定位精度
为核心的评估机制，并通过
现场验证闭环优化；紧密协
同前后端与产品团队，提供
标准化视觉 API、可视化组
件，并验证功能在真实作业
流程中的可用性与价值
（1）作为技术骨干，参与研发：铁路供 管，聚焦技术落地与交付保
电信息系统，后投入广州铁路局，西安 障，确保系统架构合理、研发
铁路局，兰州铁路局全面使用，得到路 高效、质量可靠，全面支撑产
局高度认可。对保障列车运行安全、提 品功能稳定上线。
升运输效率、降低运营成本具有关键作 主导整体技术方案设计，覆
用。获得科技成果证书一项。 盖数据处理、模型服务、前后
本科学历，历任发行人技术主管
（2）作为技术骨干，主导设计研发：智 端集成与终端部署，兼顾可
职务，自 2018 年始终秉持“技术
能牵引供电系统、供电安全生产指挥系 扩展性与可维护性；高效组
驱动业务、创新赋能价值”的核
统、接触网故障预测与健康管理系统 织研发执行，拆解产品与算
心理念，在铁路平台智能化、智
（PHM）、地铁接触网故障预测与健康 法需求，协调多团队协同推
黄飞 能硬件开发、物联网系统集成等
管理系统，成功投入铁路生产使用，应 进，保障关键节点按时交付；
领域积累了全链条实战经验，涵
用于北京，广州，上海，西安，南宁等 建立代码规范、自动化测试
盖需求分析、系统架构设计、核
十余家国家铁路局。获得发明授权一 与全链路监控体系，确保系
心技术攻关、项目落地及商业化
项。 统稳定、响应迅速、弱网可
推广全流程
（3）作为技术主管，参与国家铁路集团 用；牵头攻克多模态对齐、模
供电信息化统型项目，作为项目团队技 型轻量化、终端语音识别等
术专家，参与供电接触网，变电，电力 工程难点，并制定风险应对
专业技术标准编制。主导研发供电信息 预案；快速搭建验证环境，紧
化管理系统，系统向全国 18 个铁路局 密配合产品与业务完成功能
推广使用。个人专业技术能力受到中国 测试与迭代；同时注重团队
铁道科学研究院电子计算技术研究所 能力建设，通过文档沉淀与
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发人员 简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
名称
书面表彰认可。 技术分享，持续提升团队在
（1）知识产权：获得发明授权 1 项， 和移动端部署等方面的实战
《一种基于支持向量机的轨道交通缺 水平
陷 自 动 分 配 方 法 和 系 统 》
（CN115018099B ）
（2）成果鉴定（评价）：获得技术成果
证书 1 项。 《宁夏回族自治区科学技术
成果证书》 （9642021Y259）
一、核心项目攻坚，赋能工业安全智能
化 工业场景智能感知体系建设：
主导开发边缘端感知框架，覆盖矿山、
建筑工地。实现 H.264/H.265 硬件编解 作为图像识别算法组长，聚
码（支持 16 路 1080p 视频流稳定解码）， 焦计算机视觉模型的研发与
集成 YOLO、RT-DERT 算法及激光雷达 落地，支撑边坡风险识别、设
点云拼接功能，搭建“一对多”调度模式， 备状态检测、图纸解析及人
支持 13 类安全预警算法配置。通过合 员行为分析等核心场景。
并重复算法、迭代低光照模型，实现 32 负责现场图像/视频数据的清
个算法稳定运行，CPU 使用率≤35%，预 洗、增强与标注规范制定，保
警延时＜200ms，算法准确率超 85%， 障高质量训练数据；基于
推动检测从 2D 向 3D 升级。框架代码 PyTorch 等主流框架，开发并
复用率升 60%，省 40%开发时间，支撑 定制目标检测、语义分割、
研究生学历，历任发行人图像识
多个安全监测项目落地。无人系统协同 OCR 等模型，针对铁路场景
别算法组长职务，自 2022 年始
技术突破：主导多无人系统目标搜寻项 （如接触网部件、绝缘子破
终聚焦工业场景（矿山/建筑工地
李新明 目，设计“空对地检测+地对地分割”方 损、边坡滑移）和工程图纸实
/变电站）与无人系统视觉技术研
案，组织标注 1.5 万张数据集。用 Tensor 现高精度结构化信息提取；
发及落地，以“技术解决行业痛
RT（C++）加速模型，在 x86+GPU/Jetson 推进模型轻量化（剪枝、量
点”为核心
平台实现 50Hz 推理（精度损失＜4%） ， 化、蒸馏），协同后端与终端
结合硬编码完成 3 路视频推流（延时＜ 团队完成边缘/移动端部署，
率 90%、无人车 3D 位置误差≤2%，打 mAP、IoU、误检率等指标评
通协同链路，提供可复用方案。 估模型效果，深入分析 bad
二、技术创新突破，解决行业关键痛点 case 并迭代优化；同时跟踪
工业场景算法优化： Vision Transformer 等前沿技
针对低光照、高遮挡，新增无安全帽数 术，开发可视化调试、自动评
据集，融合检测模型，准确率从 80%提 估等提效工具，助力团队高
至 90%；针对变电站机器人 95%误报率， 效交付
设计联合框架，融合传统算法与超声数
据，无额外成本将误报率降至 5%，技术
落地变电站。多模态与专项技术开发：
审核问询函回复（续） XYZH/2025CDAA6B0351
成都唐源电气股份有限公司
核心研
发人员 简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
名称
攻克雷视坐标偏差，完成雷达数据处理
与图像-点云映射，开发 11 类检测模型
（准确率 88%） ，多模态精度提升 15%；
为矿山平台开发 OCR 功能，定制逻辑
并封装接口，证件识别准确率 92%、响
应＜500ms，满足自动化需求。
三、成果转化与团队赋能
成果转化：参与省科技厅项目，产出 1
篇 EI 论文、2 项发明专利、1 项实用新
型专利、1 项软著，推动技术标准化
一、主导研发项目
（1）吉利德-医保数据库患者队列治理：
作为数据挖掘算法组长，聚
抽取公开医保数据库中的数据，构建患
焦多专业业务数据的价值挖
者队列，比较不同目标药物队列中患者
掘与结构化治理，构建高质
的用药持续率。对亿级的医保患者数据
量、可解释、支撑大模型训练
使用 sql，根据纳排标准进行数据治理并
与推理的数据基础，并助力
转化成可供分析的数据结构。
揭示设备运行机理与故障关
（2）阜外医院（国家心血管中心）心血
联规律。
管-横断面研究：独立对上百万的患者数
主导整合传感器时序、维修
据使用 hadoop+hive-sql 进行清洗并构
工单、设备档案等异构数据，
建标准化研究队列，对数据进行建模预
统一关键字段并完成清洗、
研究生学历，历任发行人数据挖 测心血管在不同发展水平地区下的发
补全与漂移检测，保障数据
掘算法组长职务，自 2022 年始 病率，探索心血管发病率在国家级，区
一致性；基于业务逻辑设计
终专注于从大量数据中发现有 域级不同亚组中，获得卫生服务方面与
时序统计、滑动窗口等特征，
价值信息、模式和趋势的专业技 社会经济不平等之间的关系。
柳欣阳 联合专家构建“健康状态”“风
术人员。他们结合统计学、机器 （3）吉利德-系统文献综述及网状 Meta
险等级”等高质量标签；运用
学习、数据库技术和领域知识， 分析：独自完成了使用 R 语言进行网状
因果推断、关联规则与图神
帮助企业或机构做出数据驱动 荟萃分析的部分，使用 nlp 技术提取了
经网络，挖掘跨专业数据间
的决策。 相关文献的摘要部分，使用这些文本构
的隐藏关联，输出可解释洞
建大模型的微调语料，以 llama3.1 为基
察以指导模型设计；支撑模
础模型进行 Lora 微调，并测试了多种
型训练全流程，构建无信息
prompt 以降低大模型的模糊性，实现了
泄露的时序数据集，建设特
自动对文献进行分类的功能，提升了检
征仓库与数据版本管理机
索效率。
制，并协助定位模型失败的
二、创新成果：发表核心期刊论文 2 篇
数据根源；同时封装数据处
（1）A Data-Driven Study to Highlight the
理工具与 API，参与构建数据
Correlations Between Ambient Factors
质量监控看板，提升团队数
and Emotion ： 发 表 于 会 议 Computer
据服务与迭代效率
Science and Engineering in Health
Services. COMPSE 2021。该项目通过收
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核心研
发人员 简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
名称
集环境数据（温度等） ，并收集和处理测
试者的脑电波数据，通过深度学习预测
人的情绪，分析环境因素对人情绪的影
响。该项目的成果为未来通过控制环境
因素从而提升工作效率的方法的工业
实现提供了理论依据。
（2）A machine learning enabled affective
E-learning system model ： 发 表 于
Springer 出版社旗下 SSCI 一区期刊
Education and Information Technologies。
该项目建立了一个基于强化学习技术
（Q-learning），结合使用者的情绪给出
推荐学习内容的学习系统，这个系统通
过分析脑电 EEG 数据实时检测用户的
情绪，通过强化学习技术，为用户推荐
不同的学习内容，使用户尽量维持在积
极的情绪里
一、主导研发项目： 作为大模型开发组长，聚焦
法应用项目 向供电、工务、车辆等专业的
提出并实现了一套适用于电解铝工艺 可调用、可推理、可交互的智
的槽况评级新标准，显著提升了工况识 能服务，推动领域大模型的
别准确率与稳定性。 工程化落地与应用集成。
设计并实施基于聚类与专家经验的数 主 导 基 于 Qwen 、 Llama 、
据标注机制，有效解决了工业数据标注 ChatGLM 等开源基座的领域
样本稀缺的问题。 微调，结合检修规程、故障案
研究生学历，历任发行人大模型 使用 MLSTM+FCN 混合神经网络结构， 例等语料， 通过 SFT 或 RLHF
开发组长职务，自 2022 年始专 结合 DTW 距离优化聚类过程，增强了 构建支持健康评估、维修建
陈翥 注于设计、训练、优化和部署大 模型对时间序列数据的建模能力与泛 议、知识问答等任务的统一
规模人工智能模型（尤其是大语 化性能。 推理能力；搭建 RAG 系统，
言模型，LLM）的专业技术人员。 通过模型结构调优与参数迭代，在真实 实现文档切分、向量检索与
生产环境中实现了对电解槽状态的高 知识动态融合，确保生成内
精度分类与预测，为工艺优化与故障预 容准确可信；开发具备工具
警提供了可靠依据。 调用与多轮对话管理能力的
成功完成百亿参数级大模型的工业领 封装高可用 API 服务，优化
域适配，通过混合微调技术，在内部技 推理性能与资源占用，并参
术文档、标准规程等专业语料上，提升 与轻量化适配以支持移动端
问答准确率。 部署；强化安全可控机制，设
构建了基于 RAG 的智能问答系统，解 计内容过滤、拒答策略与生
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核心研
发人员 简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
名称
决了大模型“幻觉”与知识滞后问题，在 成溯源，防范风险；紧密协同
设备故障诊断、工艺规程查询等场景 算法、后端与产品团队，推动
中，回答准确率与专家水平相当。 模型从研究到工程落地，保
平台已孵化出“交通助手”、“运维知识库 障接口规范、调用稳定与交
问答”及“代码生成工具”三个核心应用。 互体验优化
（3）技术流程亮点：
数据层： 多源异构工业知识获取与清
洗 -> 高质量指令微调数据集构建 ->
动态负采样难例挖掘
算 法 层 ： 通 用 大 模 型 基 座 选 型 ->
LoRA/QLoRA 高效微调 -> RAG 检索
器与重排器联合优化 -> 多任务评估体
系构建
服务层： vLLM 高性能推理部署->向量
数据库与 LLM 协同->流式输出与多轮
对话管理
二、创新成果：
知识产权：专利 2 项
法、设备及介质
检测方法
作为产品经理（技术对接方
一、主要研发项目：
研究生学历，国家中级职称，历 向），聚焦将业务需求高效转
任发行人产品经理职务，自 2022 化为可落地的技术方案，推
年始专注于从用户需求出发，定 动大模型能力在供电、工务、
义并塑造产品功能、体验与形态 车辆等真实运维场景。
的专业角色。他们不仅关注产品 深度参与需求评审，将场景
谢思杰 5、重庆地铁 24 号线工器具和物料智能
的“好不好用”，还关注“是否解决 目标拆解为语音识别、实体
管理系统
真实问题”“是否具备商业价值” 抽取、结构化填充等技术要
以及“是否技术可实现”，是连接 素，并联合算法与工程团队
二、创新成果：发明专利 1 项
用户、业务与技术团队的关键桥 评估可行性、数据依赖与排
一种基于知识图谱的轨道交通供电系
梁。 期；快速构建轻量原型验证
统故障诊断方法
核心流程，降低试错成本
研究生学历，国家中级职称，历 1、重大项目 作为 GIS 与三维模型方向的
任发行人产品经理职务，自 2018 (1)2021 年-2023 年作为业务组长，参 产品经理，聚焦将空间数据
年深耕软件开发领域多年，始终 与了公司核心产品的开发：接触网故障 与数字孪生能力融入智能运
鲜永昌
聚焦国家铁路及城市轨道交通 预测与健康管理系统、供电生产管理系 维体系，推动地理信息、设备
信息化建设主航道，深度主导或 统、铁路沿线环境检测系统等。 设施与业务场景的深度融
参与多款核心软件系统的研发 (2)2023 年-2024 年作为技术主管，主 合，实现“看得清、查得准、
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核心研
发人员 简历及技术成果 主导参与研发项目 与募投项目适配情况
名称
与落地，覆盖调度指挥、运维管 导了一系列产品的研发：高速铁路安全 管得住”的可视化智能管理。
理、数据集成等关键业务场景。 智慧护路巡防调度平台、铁路沿线环境 主导 GIS 与三维模型在供电、
检测系统、供电安全生产管理平台等。 工务、车辆等专业中的场景
（1）知识产权：发明专利 4 项 坡风险空间定位、巡检路径
规划、设备空间关系分析等；
将业务需求拆解为坐标匹
配、BIM/GIS 融合、
空间查询、
三维标注等技术要素，并评
估数据源（如激光点云、倾斜
摄影、CAD 图纸）可用性与
建模成本；协同测绘、建模、
算法与开发团队，设计轻量
化三维加载、空间索引优化、
动态标注叠加等端到端解决
方案
未来轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目拟新增关键研发人员情
况如下：
预计所需人数
技术领域 专业背景 职责 主要研发课题
（关键人员）
数学、计算
总 体规划 负责研发总
机、电气自 大模型规划总体负责人 2 人 2
方向 体管理
动化等
图像智能识别方向算法负责人
大 模型算 数学、计算 1 人;
负责大模型
法 研发方 机、电气自 自然语言处理方向算法负责 1 3
算法研发
向 动化等 人;
数据挖掘方向算法负责 1 人
数学、计算
软 件开发 负责软件平 前端负责人 1 人;
机、电气自 2
方向 台研发 后端负责人 1 人
动化等
数学、计算 负责大模型
产 品设计
机、电气自 项目产品设 产品设计负责人 2 人 2
方向
动化等 计
数学、计算 负责大模型
产 品质量
机、电气自 项目产品测 测试负责人 1 人 1
保障方向
动化等 试
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综上，发行人具备开展相关项目所需的技术、人员、专利、数据储备。
心技术均源自于发行人自身，相关项目研发不存在重大不确定性
如本题回复“一、（三）1、发行人具备开展相关项目所需的技术、人员、专
利、数据储备”所述，发行人具备开展相关项目所需的技术、人员、专利、数据
储备。
对于轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目，发行人拟与人工智能
行业头部企业在大模型和云计算及服务领域开展合作，合作的目的系基于双方的
技术优势以及资源互补，发行人将基于头部企业的基础大模型开发轨道交通行业
垂直大模型。截至本回复出具日，公司与相关企业正在前期接洽，尚未达成正式
合作，目前行业内基础大模型厂商较多，属于充分竞争市场，发行人预计与下游
基础大模型的厂商达成合作不存在障碍。因此，与第三方合作事宜不会对本次募
投项目的实施产生重大不利影响，相关项目研发不存在重大不确定性。
（四）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了如下核查程序：
（1）获取收入成本明细表等资料，了解本次募投项目产品及相关业务板块
在 2022 年、2023 年、2024 年及 2025 年 1-9 月的收入情况；
（2）查阅本次募投项目可行性研究报告，了解本次募投项目相关技术情况
以及与公司现有技术的区别、联系和协同性；
（3）了解本次募投项目产品的应用领域、功能特点以及目前相关产品的销
售情况；
（4）查阅公司核心技术情况、研发人员情况、专利情况，了解公司截止目
前的数据储备情况；
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（5）查阅公司与潜在合作方签署的《保密协议》，了解公司与潜在合作方
未来就大模型领域拟开展合作的具体内容。
经核查，发行人会计师认为：
发行人关于公司募投项目产业布局与经营主业的联系、本次募投项目拟形成
的产品与现有产品对比情况、开展募投项目研发的相关分析说明与会计师在核查
过程中了解的信息在所有重大方面一致。
（五）风险披露情况
公司已在募集说明书 “第五节 本次发行相关的风险因素”之“二、对本次
募投项目的实施过程或实施效果可能产生重大不利影响的因素”之“（三）募投
项目相关技术或产品合作失败的风险”补充披露如下：
“公司本次募投项目中，轨道交通智能运维 AI 大模型项目拟与外部合作方
在大模型和云计算及服务等领域进行合作。由于相关的技术及产品合作尚处于前
期洽谈中，存在一定不确定性。如果未能达成合作或合作失败，公司在相关技术
层面将受到一定影响，进而对募投项目的实施产生一定不利影响。”
三、本次机器人及 AI 大模型项目中研发与办公场所、装配间、测试训练场、
展厅、机房等各项购置面积的测算依据，机器人项目配置展厅的原因及必要性，
结合发行人目前自有及租赁房产的地址、面积、实际使用情况、发行人及同行业
公司相关项目的实施情况等说明相关面积测算是否合理、谨慎，是否存在变相投
资房地产的情形；截至目前外购场所的进展，各项购置单价的测算依据及合理性
（一）发行人本次募投项目相关面积测算合理、谨慎，不存在变相投资房地
产的情形
轨道交通智能运维机器人项目拟购置场地计划及测算依据如下：
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序号 项目 面积（m2） 测算依据
主要用于机器人产品物料、生产组装、静态调
试，产品放置。机器人运动控制平台装配共需
生产组装 300 平方米、静态调试 300 平方米、
产品放置 200 平方米；机器人智能感知平台装
方米、生产组装 300 平方米、静态调试 300 平
方米、产品放置 100 平方米；轨道交通智能运
维机器人装配共需 2,000 平方米，其中物料分
类存储 500 平方米、生产组装 600 平方米、静
态调试 600 平方米、产品放置 300 平方米
本次募投项目拟通过 3 年完成人员招聘，累计
新增 185 名员工，公司拟购置办公场所可使用
工计算，人均场地面积为 14.59 平方米，与公司
现有人均办公场地面积 14.56 平方米相近
主要用于产品调试、测试和训练场地。机器人运
动控制平台测试训练共需 1,000 平方米，其中
调试 200 平方米、测试 300 平方米、训练场地
平方米、训练场地 500 平方米；轨道交通智能
运维机器人测试训练共需 2,100 平方米，其中
调试 500 平方米、测试 600 平方米、训练场地
主要用于轨道交通智能运维机器人研发与产业
化项目的产品、系统平台、产品动态姿态等对外
展示、演示的地方，其中轨道交通智能运维机器
人研发需展示 6 款机器人产品及其配套系统，
需 400 平方米，其他 3 个平台各需 200 平方米
用于产品、系统、动态展示环境
于服务器、通信设备安装，机柜为标准 42U 机
柜（宽 800mm、深 1200mm），每排机柜前后
预留 2 米操作通道，总共预计需要 200 平
架布局（每组 32 节，占地约 3 ㎡（含维护通
道），预计 40 组）总共预计 100 平方米
持多信号分割（
（电力、网络、安防等），并包括
应急室、设备备用间等
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轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目拟购置场地计划及测算依据
如下：
序号 项目 面积（m2） 测算依据
本次募投项目拟通过 3 年完成人员招聘，累计
新增 130 名员工，公司拟购置办公场所可使
员工计算，人均场地面积为 14.62 平方米，与
公司现有人均办公场地面积 12.24 平方米相近
平，是用于桥梁健康监测技术研发、测试和验证
的综合性实验平台，主要进行传感器性能测试、
多源数据融合
技术及灾害预警方法的实验平台，进行边坡传
感器与设备测试，结合地面传感器等数据验证
多技术协同监测的有效性
无人机（UAV）在巡检领域的技术研发、任务
模拟和实战验证提供的专业化实验环境，模拟
变电站等场景，验证无人机对绝缘子破损、导线
断股、杆塔锈蚀等缺陷的识别能力，模拟多无人
机编队巡检，优化任务分配、通信协调和冲突避
免策略
学习/AI 模型训练，提供高质量数据集，训练和
优化计算机视觉、自然语言处理（ （NLP）、预测
分析等模型
通信设备安装， 机柜为标准 42U 机柜（
（宽 800mm
深 1200mm）,每排机柜前后预留 3 米操作通道，
包含预留一排机柜扩容，总共预计需要 400 平
架布局（每组 32 节，占地约 3 ㎡（含维护通
多信号分割（
（电力、网络、安防等）；附属区包
括应急室、设备备用间等预计 80 平，总共 180
平
务器散热）、严格温湿度控制（ （22±1℃、湿度
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序号 项目 面积（m2） 测算依据
（满足人员呼吸和正
压防尘）等
并预留未来扩容空间
轨道交通智能运维机器人项目拟配置展厅主要系随着轨道交通机器人产品
智能化、多元化、精细化的发展趋势下，对于相关产品的生产、应用、操作、特
殊情况下的处理方式都有更高的要求标准。通过建设展厅，一方面，能够让客户
更直观的了解公司产品的性能，另一方面，展厅亦可用于对客户以及公司员工进
行系统化培训，在一定程度确保所有用户遵循统一、高效、标准化的操作流程，
避免生产、使用过程中出现的错误与返工，从而进一步提高企业及客户的管理效
率。因此，对机器人产品的功能展示以及对客户、公司员工进行系统化的培训是
必要的，行业内企业根据客户需要对客户进行新产品的讲解、展示，对员工进行
产品使用的专业培训，从而保证公司客户的体验感，属于轨道交通行业内的惯例。
轨道交通智能运维机器人项目拟配置展厅具有必要性，具体情况如下：
第一，展厅是企业的“立体名片”，能集中展示最新技术成果、技术实力、
产品矩阵和解决方案，增强客户（如地铁公司、铁路局）信任感，促进业务达成。
另一方面，为客户提供沉浸式体验和深度技术交流的场所，是重要的营销和客户
接待窗口，本次建设展厅将使发行人能够充分展示机器人产品的多样性和先进性，
以此引领、强化客户的信任度。
第二，相比于目前通过视频、图片等电子化间接载体进行展示，新增的展厅
将帮助客户更为直观地观察发行人机器人产品的技术工艺，展厅可通过实物模型、
数字孪生、AR/VR 互动等方式，将抽象技术具象化，降低理解门槛，帮助客户了
解发行人机器人产品性能的优越性。
第三，新增的展厅将使发行人能够为客户提供直接的操作培训服务，使客户
的采购人员和初始操作人员能够直接试操作发行人的机器人产品，减少发行人产
品验收后日常运行中可能出现的操作不当风险。
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综上，发行人本次轨道交通智能运维机器人项目配置展厅具备必要性。
截至 2025 年 9 月末，发行人自有房产的地址、面积、实际使用情况如下：
权
序 共用宗地面积（㎡）/
利 不动产权证号 坐落 用途
号 房屋建筑面积（㎡）
人
工业用地/工业用
发 川（2022）成都 武侯区武科 房、工业用地
人 0231573 号 栋 下机动车库、设
备用房
发 川（2022）成都 武侯区武科
人 0231572 号 栋1层1号
发 川（2017）成都 武侯区武兴
工业用地/非生产
性工业科研用房
人 0460313 号 栋9层1号
武侯区武兴
发 川（2018）成都
五路 355 号 1 工业用地（地下
组团地下室-1 车库）/车位
人 0074696 号
层 300 号
武侯区武兴
发 川（2018）成都
五路 355 号 1 工业用地（地下
组团地下室-1 车库）/车位
人 0074662 号
层 301 号
武侯区武兴
发 川（2018）成都
五路 355 号 1 工业用地（地下
组团地下室-1 车库）/车位
人 0074688 号
层 302 号
武侯区武兴
发 川（2018）成都
五路 355 号 1 工业用地（地下
组团地下室-1 车库）/车位
人 0074679 号
层 303 号
武侯区武兴
发 川（2018）成都
五路 355 号 1 工业用地（地下
组团地下室-1 车库）/车位
人 0074669 号
层 305 号
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权
序 共用宗地面积（㎡）/
利 不动产权证号 坐落 用途
号 房屋建筑面积（㎡）
人
武侯区武兴
发 川（2018）成都
五路 355 号 1 工业用地（地下
组团地下室-1 车库）/车位
人 0074665 号
层 306 号
对于上述自有房产，剔除实验室、生产用房、食堂、库房、机房、车库等非
办公用地后，发行人自有房产人均使用面积情况如下：
单位：m
项目 研发人员 非研发人员
合计办公面积 3,000.00 4,250.00
人数 245 311
人均使用面积 12.24 13.67
截至 2025 年 9 月末，发行人租赁房产的地址、面积、实际使用情况如下：
序 承租 租赁面积 租赁
出租方 坐落 租赁期限
号 方 （㎡） 用途
广州 自然人出 越秀区广州大道中路
唐源 租方 307 号 2509 房号
月 31 日
四川省成都市青白江
成都青白
区欧城北路 1666 号
江蓉欧园 2024 年 2 月 26
永力 欧洲产业城蓉欧智能
为 制造产业园标准化厂
理有限公 月 25 日
房 G 区 1 层 1 号、3
司
层1号
甘肃省兰州市安宁区
甘肃 甘肃诺森 2024 年 6 月 1
通达街 666 号（鼎泰
中汇广场第 1 幢 9 层
数联 有限公司 月1日
武汉轨道
交通装备 2024 年 10 月 1 办
武汉 武汉轨道交通智能装
西交 备制造园 2 号楼五层
发展有限 月 30 日 生产
公司
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序 承租 租赁面积 租赁
出租方 坐落 租赁期限
号 方 （㎡） 用途
深圳市宝安区松岗街
深圳中车 道沙浦社区深圳中车 2024 年 7 月 1
深圳
源铁
有限公司 厂区多层厂房 4 楼区 月 30 日
域
福州地铁 台江区洋中街道达道 2024 年 11 月 1
福蓉
轨道
公司 交通指挥中心 10 月 31 日
福州市鼓楼区鼓西街
福州市鼓 道湖滨路 78 号闽发 2025 年 8 月 10
福蓉
轨道
贸公司 3#楼连体 4 层 04 室- 月9日
西藏自治区拉萨市柳
西藏 2025 年 7 月 27
自然人出 梧新区察古大道国际
租方 总部城 8 幢一单元 7
数联 26 日
层2号
对于上述租赁房产，剔除生产用房、库房、机房、车库等非办公用地后，发
行人租赁房产研发人员人均使用面积情况如下：
单位：m
项目 研发人员
合计办公面积 78.41
人数 5
人均使用面积 15.68
出的合理预判，与可比公司不存在显著差异
轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目拟购置场地情况具体如下：
序号 项目 面积（m2）
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序号 项目 面积（m2）
合计 12,000.00
轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目拟购置场地情况具体如下：
序号 项目 面积（m2）
合计 3,900.00
上述两项目与公司现有研发人员人均办公面积对比如下：
轨道交通智能运
轨道交通智能运
项目 公司自有房产 公司租赁房产 维 AI 大模型研
维机器人项目
发与产业化项目
研发人员数量 245 5 185 130
办公总面积 3,000.00 78.41 2,700.00 1,900.00
人均办公面积 12.24 15.68 14.59 14.62
公司本次募投项目研发人员人均办公面积与同行业上市公司募投项目人均
办公面积对比如下：
单位：平方米
序 人均办
公司 项目 人员 办公面积
号 公面积
数字孪生核心技术及开放平台研发项目 759 7,590.00 10.00
新一代轨道交通数字化系统研发及产业
面向车路协同的新一代交通数字化系统
研发及产业化项目
基于产教融合的实验实践教学产品研发
及产业化项目
多模态教育大数据产品研发及产业化项
目
面向行业应用的新一代人工智能技术研
发中心建设项目
平均值 3,980 49,942.24 12.55
审核问询函回复（续） XYZH/2025CDAA6B0351
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序 人均办
公司 项目 人员 办公面积
号 公面积
轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产
业化项目
整体来看，根据同行业公司公开披露的信息，同行业公司部分募投项目与设
备投资金额、场地面积和单位面积设备投入如下所示：
单位：m?、万元、万元/ m?
单位面积
募投项
序 设备投资 设备投入
公司 项目 目面积
号 金额② 金额③=②
①
/①
数字孪生核心技术及开放平台
研发项目
新一代轨道交通数字化系统研
发及产业化项目
面向车路协同的新一代交通数
字化系统研发及产业化项目
基于产教融合的实验实践教学
产品研发及产业化项目
多模态教育大数据产品研发及
产业化项目
面向行业应用的新一代人工智
能技术研发中心建设项目
医药装备与材料技术研究中心
项目
轨道交通智能运维 AI 大模型
研发与产业化项目
受到设备种类、企业议价能力、生产工艺、设备生产效率、铺设安排及运用
方式等因素影响，各企业的单位面积设备投入金额会在合理范围内存在一定差异。
根据上表，同行业公司单位面积设备投入金额区间为 0.35 万元/m?至 14.51 万元
/ m?。公司本次募投项目单位面积设备投入金额分别为 1.04 万元/ m?及 3.87 万
元/ m?，处于同行业公司单位面积设备投入金额区间范围内。因此，结合本募投
项目的设备投资金额，公司本次募投项目面积测算具备合理性。
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公司未来以募集资金购置厂房、训练场地、机房等均基于业务发展的需要，
不存在出租、出售该等房产的明确计划，公司不存在变相投资房地产情形，且已
作出不涉及房地产业务的承诺，具体如下：
“1、本公司及本公司并表范围内子公司和参股企业的经营范围、主营业务
不包含房地产开发经营等相关内容；
经营业务的资质，亦不存在住宅房地产或商业地产等房地产开发、经营业务，不
存在独立或联合开发房地产项目的情况，也不存在从事房地产开发的业务发展规
划；
会通过变更募集资金用途的方式使本次募集资金用于或变相用于房地产开发、经
营、销售等业务，亦不会通过其他方式使本次募集资金直接或间接流入房地产开
发领域。”
综上，公司本次募投项目建成后人均办公面积设置合理，与发行人当前或可
比公司不存在较大差异，相关测算合理、谨慎。公司及其并表范围内子公司、参
股子公司经营范围均不包含以营利为目的从事房地产开发及经营的业务，且均未
从事房地产开发及经营业务，不具备开发房地产业务的能力。公司上述房产购置
与公司的现有业务以及未来的发展战略紧密联系，未来将全部自用，不存在出租
或出售的计划，不存在变相开发房地产业务的相关情形。
（二）目前外购场所的进展及各项购置单价的测算依据及合理性
截至本回复报告出具之日，公司仍在积极寻找及比较本项目具体的实施地点。
公司已对成都市武侯区、高新区、青羊区等开展了实地考察，并进行了初步询价。
目前周边区域满足公司募投相关要求的房源较为充足，公司计划在募集资金到位
后六个月内完成房产的选定、购置及装修。
发行人本次募投项目拟购置场所单价情况如下：
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面积 单价（万元
项目 投资额（万元） 单价依据
（m2） /m2）
轨道交通智能运维 结合市场价格
机器人项目 判定
轨道交通智能运维
结合市场价格
AI 大模型研发与产 3,900.00 3,822.00 0.98
判定
业化项目
经查询可比案例，相关公司在成都市内募投项目购置单价情况如下：
公司名 面积 投资额（万 单价（万元
项目 地区
称 （m2） 元） /m2）
生态软件、云计算产 成都市锦
凝思软 品研发及产业化项目 江区
件 业务支持及营销服务 成都市锦
中心建设项目 江区
成电光 总部大楼及研发中心
成都市 4,000.00 3,200.00 0.80
信 项目
疾病诊疗知识库产品 成都市高
开发项目 新区
美康股 成都市高
研发中心升级项目 3,000.00 7,350.00 2.45
份 新区
营销服务网络与信息 成都市高
化项目 新区
开科唯识智能财富管
理及投研一体化平台
建设项目
开科唯识全面支付及
智能支付风控体系建
开科唯 成都市高
设项目 11,200.00 16,800.00 1.50
识 新区
开科唯识智能风控及
客户服务平台建设项
目
开科唯识金融研究院
研发体系建设项目
平均值 1.55
平均值（剔除美康股份） 1.24
注：美康股份未区分购置费用及装修费用，此处以场地购置与装修费口径计算
由上表可得，发行人本次募投项目拟购置场地平均单价低于相关公司在成都
市内募投项目购置场地的平均单价，主要系由于区位原因所致，相关公司募投项
目地址多集中于成都市高新区，该区域为成都市的核心区域，具有人才聚集、交
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通便捷、配套丰富等特点，因此区域单价相对较高。整体而言，发行人本次募投
项目拟购置场地单价具备合理性，符合成都市区域情况。
（三）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了以下核查程序：
（1）查阅本次募投项目可行性研究报告，了解本次募投项目拟购置房产的
具体情况；
（2）获取发行人自有房产及租赁房产的相关证书或合同、发行人花名册等
文件；
（3）查阅发行人及其子公司、参股公司经营范围，获取发行人关于不涉及
房地产业务的承诺函；
（4）查询可比公司募投项目以及在成都市区域内进行项目投资的公司案例，
比对相关购置价格及人均办公面积；
（5）向发行人相关业务负责人了解本次募投项目购置场地的必要性及测算
依据。
经核查，发行人会计师认为：
（1）发行人本次募投项目相关面积测算合理、谨慎，不存在变相投资房地
产的情形；
（2）截至本回复报告出具之日，公司仍在积极寻找及比较本项目具体的实
施地点。公司已对成都市武侯区、高新区、青羊区等开展了实地考察，目前周边
区域满足公司募投相关要求的房源较为充足，公司计划在募集资金到位后六个月
内完成房产的选定、购置及装修；
（3）本次募投项目拟购置场所单价系根据市场情况判定，与同区域募投项
目单价不存在显著差异，具备合理性。
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（四）风险披露情况
公司已在募集说明书之“重大事项提示”之“一、重大风险提示”之“（九）
募投项目新增资产折旧摊销的风险”以及“第五节 本次发行相关的风险因素”
之“二、对本次募投项目的实施过程或实施效果可能产生重大不利影响的因素”
之“（二）募投项目新增资产折旧摊销的风险”中披露了相关风险，具体如下：
“本次募集资金投资项目开始实施后，公司固定资产及无形资产将有所增加。
经测算，本次募投项目建成达产后每年增加的折旧、摊销费用不超过 8,280.29 万
元，如果公司募集资金投资项目未实现预期收益，则公司存在因资产折旧摊销增
加而导致利润下滑、摊薄公司净资产收益率的风险。”
四、本次募投项目新增购置软硬件设备的具体用途，单价与数量测算依据，
结合发行人及同行业公司相关项目的实施情况等说明相关测算是否合理、谨慎
（一）本次募投项目新增购置软硬件设备的具体用途，单价与数量测算依据
本次募投项目中各项目软硬件设备购置具体情况如下：
轨道交通智能运维机器人项目拟购置软硬件设备明细如下：
序 资产 数量 单价 总价
分组 设备名称
号 类型 （台/套） （万元） （万元）
运动控
制平台
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序 资产 数量 单价 总价
分组 设备名称
号 类型 （台/套） （万元） （万元）
机器人
建设
轨道交 硬件
通智能 车 辆巡 检机器 人试 验线
运维机 平台
器人研 扣 件机 器人试 验验 证平
发 台
轨 道板 机器人 试验 验证
平台
通智能
运维机 硬件
器人云
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序 资产 数量 单价 总价
分组 设备名称
号 类型 （台/套） （万元） （万元）
单价 20 万元以上（含）软硬件设备购置及安装费 129 - 7,351
单价 20 万元以下软硬件设备购置及安装费 990 - 5,176
软硬件设备购置及安装费合计 1,119 - 12,527
由于本项目涉及采购的设备、软件数量较多，其中主要设备（单价 100 万元
以上）的具体用途、单价测算与数量测算依据具体如下：
单价 单价测算与数量测算依
序号 资产分类 设备名称 数量 具体用途
（万元） 据
单 价测 算： 主流厂商为
支持海量数据湖
置）；
存储（AI 训练数
分布式存储 数量依据：当前并发用户
系统 ≥50 人，多节点负载均
据）及高并发的数
衡，当前数据量 500TB，
据访问
年增长率 50%→2 年内需
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单价 单价测算与数量测算依
序号 资产分类 设备名称 数量 具体用途
（万元） 据
单价测算：
CPU2×IntelXeonPlatinum
万支持高并发数据预处
一 方 面 是 算 力 中 理与推理，
枢，承载“神源”平 GPU4×NVIDIA A100
台训练、边缘计算 80GB（或国内厂商同类
数据中心服 平台聚合，另一方 产品）单价 100 万“神源”
务器 面虚拟化资源池， 平台训练必需，其他存
为 算 法 调 度 平 台 储、内存等配套 66 万
提 供 弹 性 计 算 资 数量依据：单台可训练
源 100 亿参数“神源”平台
（72 小时/次），满足每
周 2 次迭代，需支持 50
路+机器人视频流实时分
析
单价测算：FPGA 加速
卡：XilinxAlveoU280×2
（单价 60 万元），高速
缓存及专用
部署 FPGA 加速
CPUIntelXeonSilver4310×
卡，实时数据标准
数据预处理 2，4TBNVMeSSD，（单
组件 价 40 万元），机箱、网
数据进行降噪、时
络等配套单价 50 万
间对齐、格式转换
数量依据：需支持 50 路
+机器人视频流同时分
析，处理延迟<50ms（满
足铁路实时性要求）
单价测算：4×高性能服
务器（DellR750xa，含
GPU），100Gbps 交换机
对任务编排，如动
组，单价 210 万，算法
态分配计算资源
算法调度平 容器化管理平台等软件
台 系统购置 90 万
训练、可视化、推
数量依据：需支持同时
理等任务
管理 500 个计算任务，
可动态调度 600+算法容
器
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单价 单价测算与数量测算依
序号 资产分类 设备名称 数量 具体用途
（万元） 据
单价测算：2×NVIDIA
RTX A6000（或国内厂
用于平台迭代，基 商同类产品）、4×高性
于 标 注 数 据 训 练 能图形工作站共 85 万，
通 用 平 台 网络设备、软件购买等
算法训练与 （ YOLOv7 、 35 万
标注平台 Transformer 等）， 数量依据：需支持同时
可 自 动 筛 选 高 价 训练 5 个中等平台模型
值 数 据 反 馈 至 标 （如 YOLOv5 级别），
注平台 支持多人(≥4)协同标
注、自动交叉对比检
查，并对数据进行追溯
单价测算：20 台高性能
图形工作站（含专业显
用 于 人 机 协 同 标 卡），6 万/台
数据标注平
台
注等（轨道裂纹） 同时在线标注作业，日
均标注能力需求为 6000
张图像或 100 小时视频
单价测算：20 块 4K 工
业级显示屏（支持多屏
进 行 多 维 数 据 展 联动）及高性能图形渲
UI 可视化 示 ， 数 据 资 产 看 染服务器 140 万，可视
平台 板、缺陷统计看板 化引擎等软件系统 60 万
等 数量依据：需支持 20 处
作业同时跟进，及高清
展示等
单价测算：40 处实施/测
用 于 数 据 格 式 的 试人员所用便携式高性
标准化、异常数据 能笔记本，3 万/台，用
数据清洗平
台
充、多地数据统一 数量依据：按人员配
等 属，数据要及时清洗和
回传统一
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单价 单价测算与数量测算依
序号 资产分类 设备名称 数量 具体用途
（万元） 据
单价测算：3×DellR650
服务器，40TB 全闪存存
储阵列等 75 万，智能数
质量管控，验证数
数据检验平 据质检系统等软件、标
台 准化库等软件 45 万
有效性
数量依据：需支持每日
质检
轨道交通智能运维 AI 大模型项目拟购置软硬件设备明细如下：
单价
总价（万
序号 设备名称 数量 （万
元）
元）
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单价
总价（万
序号 设备名称 数量 （万
元）
元）
单价 20 万元以上（含）软硬件设备购置及安装 123 - 5,075.40
单价 20 万元以下软硬件设备购置及安装 2,288 - 10,030.57
软硬件设备购置及安装合计 2,411 - 15,105.97
由于本项目涉及采购的设备、软件数量较多，其中主要设备（单价 100 万元
以上）的具体用途、单价测算与数量测算依据具体如下：
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序 单价 单价测算与数量测算
资产分类 设备名称 数量 具体用途
号 （万元） 依据
单价测算：定制化设
保障机房 12 小时持 备，结合市场同类型
续不间断供电，保 价格判定
障停电状态下算法 数量依据：根据公司
能稳定运行 业务人员结合实际情
况判定
支持在线设计报 单价测算：定制化设
表，并能绑定动态 备，结合市场同类型
数据源，用户无需 价格判定
编写任何代码即可 数量依据：根据公司
快速生成所需的报 业务人员结合实际情
表 况判定
单价测算：定制化设
包括算法运行、资
备，结合市场同类型
源占用等状态实时
算法调度平 价格判定
台 数量依据：根据公司
行优先级调度控制
业务人员结合实际情
组件等功能
况判定
单价测算：定制化设
包括图像、视频、语
备，结合市场同类型
音、文字等素材的
算法训练与 价格判定
标注平台 数量依据：根据公司
算法自动化训练功
业务人员结合实际情
能组件等功能
况判定
单价测算：定制化设
包括数据自动化比 备，结合市场同类型
数据预处理 对、提取、关联、转 价格判定
组件 换、清洗等预处理 数量依据：根据公司
组件等功能 业务人员结合实际情
况判定
单价测算：定制化设
包括数据采集、数
备，结合市场同类型
据存储、数据处理、
数据中台定 价格判定
制 数量依据：根据公司
务、数据管理等功
业务人员结合实际情
能
况判定
营销与技术服务体系升级建设项目拟购置软硬件设备明细如下：
总部营销中心购置标准
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序 单价（万 数量（台/ 投资总额（万
设备类型 设备名称
号 元） 套） 元）
车辆
办公设备
及展示
展示中心（机器人、大
屏等）
办公软件
软件
D 等)
小计 446.00
大区中心购置标准（共 6 个）
序 单价（万 数量（台/ 投资总额（万
设备类型 设备名称
号 元） 套） 元）
车辆
及展示 展示中心（机器人、大
屏等）
其他办公
用品
小计 316.00
省市级中心购置标准（共 6 个）
序 单价（万 数量（台/ 投资总额（万
设备类型 设备名称
号 元） 套） 元）
车辆
及展示 展示中心（机器人、大
屏等）
其他办公
用品
小计 204.00
软硬件设备购置合计 3,566.00
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本项目涉及采购的设备、软件数量均为标准化产品，主要应用于办公需求以
及商务接待、展示等，其中设备单价测算系根据市场价格预估，需求数量系发行
人结合经营情况进行预估。
（二）发行人本次募投项目拟购置设备测算具备合理性及谨慎性
经查询公开披露信息，近年来与发行人轨道交通智能运维机器人研发与产业
化项目相类似的项目设备投入产出比较情况如下：
单位：万元
规划设备投 达产后年产 设备投入产出
公司名称 项目
资 值 比
余政工出【2020】20 号
地块新型智能机器人研
申昊科技 8,303.45 59,699.50 7.19
发及产业化基地建设项
目
特种机器人研发及能力
航天智装 7,239.80 37,786.00 5.22
建设项目
轨道交通智能运维机器
唐源电气 12,527.00 60,960.00 4.87
人项目
由上表可见，发行人轨道交通智能运维机器人项目投入产出比低于类似项目，
主要原因系一方面不同公司在产品类别、功能等方面存在差异，申昊科技主要产
品为轨道交通智能巡检机器人，航天智装主要产品为特种机器人（核工业、海洋、
军事等），发行人本次募投项目产品包括接触网智能综合巡检机器人、车辆智能
巡检机器人、钢轨与扣件智能养护机器人、轨道结构病害智能巡检机器人、隧道
结构探伤机器人、隧道表观智能巡检机器人等。另一方面，申昊科技投入产出比
较高主要系相关项目系申昊科技主营业务的延伸，申昊科技主营产品之一为电力
行业机器人，基于部分设备具备通用性，因此其相关设备投资较低。发行人本次
募投项目系将试验性机器人产品进行产业化，因此设备需求较多，金额较高，拉
低了投入产出比。
整体而言，发行人轨道交通智能运维机器人项目投入产出比与航天智装募投
项目相近，发行人对于本项目收益的预计主要系基于公司历史经营情况同时结合
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公司对市场需求、竞争状况、公司技术发展等方面确定，设备投资具备合理性及
谨慎性。
经查询公开披露信息，近年来与发行人轨道交通智能运维 AI 大模型研发与
产业化项目相类似的项目设备投入产出比较情况如下：
单位：万元
规划设备投 达产后年产 设备投入产出
公司名称 项目
资 值 比
拓天行业大模型研发及
拓尔思 84,068.00 110,175.00 1.31
AIGC 应用产业化项目
云从“行业精灵”大模型
云从科技 209,400.00 460,430.79 2.20
研发项目
轨道交通智能运维 AI 大
唐源电气 15,105.97 30,000.00 1.99
模型研发与产业化项目
由上表可见，发行人轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目投入产
出比介于同类型募投项目区间内，由于各公司在具体产品、性能、应用领域等方
面存在较大差异，因此投入产出比存在一定差异。整体而言，发行人对于本项目
收益的预计主要系基于公司历史经营情况同时结合公司对市场需求、竞争状况、
公司技术发展等方面确定，设备投资具备合理性及谨慎性。
经查询公开披露信息，近年来与发行人营销与技术服务体系升级建设项目相
类似的项目设备投入产出比较情况如下：
单位：万元
规划设备投
公司名称 项目 总投资 设备投资占比
资
科大国创 数字营销网络建设项目 1,785.72 4,769.44 37.44%
区域营销及技服体系建
麒麟信安 2,931.48 11,208.31 26.15%
设项目
通达海 营销网络建设项目 2,697.90 8,377.44 32.20%
营销与技术服务体系升
唐源电气 3,566.00 7,973.02 44.73%
级建设项目
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由上表可见，公司“营销与技术服务体系升级建设项目”的设备投资占比虽
略高于同行业上市公司类似项目，但具有合理性与前瞻性，核心源于项目对发行
人“数字化驱动营销服务升级”的战略聚焦，具体体现为：
第一，层级化高端展示与服务生态的系统性布局。本项目突破传统营销服务
项目的“单点建设思维”，在总部中心、大区中心、省级中心同步落地数字化与
智能化程度领先的展示体验及服务中枢，涵盖智能交互演示系统、沉浸式场景模
拟平台、远程技术支持与数据中枢等核心设备。其中，总部中心聚焦“行业级解
决方案集成展示与前沿技术体验”，大区中心侧重“区域客户定制化需求对接与
场景化服务”，省级中心发力“属地化快速响应与常态化技术服务”。通过全层
级、全链条的数字化触点布局，旨在为客户打造“全周期、沉浸式、定制化”的
服务体验，这一模式下的设备投入，是构建“生态化服务能力”的关键载体，与
传统项目单一维度的设备投入具有本质区别。
第二，顺应行业技术迭代与竞争格局演变的必然选择。当前行业营销服务正
加速从“传统线下对接”向“数字化赋能、智能化驱动”转型，客户对“可视化、
可感知、可交互”的服务体验需求呈爆发式增长。公司前瞻性布局高数字化属性
设备，是为在技术迭代与竞争升级中抢占“服务制高点”。一方面，通过智能设
备高效传递公司技术优势，降低客户对复杂产品与服务的认知成本；另一方面，
借助数字化中枢实时捕捉客户需求、快速响应市场变化，最终构建“技术实力+
服务体验”的差异化竞争壁垒，此类投入是对行业长期发展趋势的精准卡位。
第三，设备投入与项目价值创造的强逻辑关联。本次设备投资并非“硬件堆
砌”，而是围绕“提升客户体验→增强市场粘性→驱动业绩增长”的商业逻辑展
开：智能展示类设备可直观呈现公司产品技术的核心优势，助力市场拓展；数字
化服务中枢能实现售后需求的全流程追踪与高效响应，提升客户满意度与复购率；
技术支持类设备则为前端服务提供坚实的后台保障，确保服务品质的稳定性。简
言之，设备投入直接指向“服务能力升级→市场竞争力提升”的核心目标，是项
目价值创造的关键支撑。
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此外，公司对设备投资的测算，严格基于市场公开的公允价格，并结合项目
各环节的实际功能需求（如展示效果精度、系统响应效率、后期运维可持续性等），
经过多轮技术论证与成本推演后确定，全过程兼具严谨性与务实性，充分保障了
投资的合理性与谨慎性。
（三）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了以下核查程序：
（1）查阅本次募投项目可行性研究报告，向公司业务人员了解本次募投项
目拟购置设备的具体情况、测算依据；
（2）查阅同行业公司公告文件，比较相关项目与发行人本次募投项目情况；
（3）向发行人相关业务负责人了解本次募投项目主要购置设备的必要性及
具体功能。
经核查，发行人会计师认为：
发行人关于本次募投项目拟购置设备的测算依据与我们在实施上述核查程
序时所了解的情况在所有重大方面一致。
五、本次募投项目新增研发人数的测算过程及依据，结合发行人现有的研发
团队、在研项目、研发储备、研发项目关联性、同行业公司相关项目研发人员配
备情况等，说明公司原研发团队和新增研发人员存在重叠，本次新增研发人员需
求是否合理、谨慎，研发人员工资支出测算依据及合理性，并说明是否具有同时
实施多个研发项目的研发管理能力等
（一）本次募投项目新增研发人数的测算过程及依据
机器人项目主要研发内容包括机器人运动控制平台、机器人智能感知平台、
轨道交通智能运维机器人研发、轨道交通智能运维机器人云平台研发四部分。机
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器人项目拟突破机器人“运动”、“感知”关键技术瓶颈，研制覆盖接触网、轨
道、隧道、车辆等领域的多款机器人，构建轨道交通智能运维边缘计算模型，打
造轨道交通智能运维机器人数据资产云平台，推动轨道交通供电、工务基础设施
与机车车辆运营维护模式的全面迭代与升级，形成机器人“集成测试”、“云管
理”产品行业垂直应用生态，推进轨道交通智能运维机器人的研发及产业化。
基于上述研发内容，结合公司历史期的研发工作管理经验，机器人项目新
增人员测算过程及依据如下：
项目 研发人员 研发人
序号 测算依据
分组 定岗 员数量
总体 2 每人各自主导一个方向
结构 2 每人各自主导一个方向
硬件 6 事通用硬件设计，另 2 名人员主要从事嵌入式计算
机硬件设计
机器 2 名人员从事 PC 端开发，2 名人员从事嵌入式端
软件 5
人运 开发，1 名人员从事前端软件开发
动控 第一年在伺服电机控制和导航方面分别需要 1 名
制平
台建 控制方面分别增加 1 名中高级岗位人员
设 第一年两个方向各需 1 名人员用于配合开发人员
进行模块化测试，第 2 年在整机平台测试上各增加
测试 6
测试方面再扩充 2 名测试人员
两个方向各 1 名人员，前期配合研发和测试人员从
技术支持 2 产品起步阶段即介入，后期逐步面向用户进行产品
使用的相关技术指导和支持
求、人员协调、技术方案总体设计、重大技术决策
和风险评估、把控核心技术（如传感器选型与融合
机器
策略、核心算法框架、关键硬件性能、系统可靠性）、
人智
对外进行高层次的技术沟通（如与合作方、客户）；
能感
知平
侧重软件/算法/数据流。两者互补，覆盖整个技术
台建
栈的深度；
设
保证项目连续性；重大决策需要充分讨论，两人可
以互相校验，减少决策失误风险
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项目 研发人员 研发人
序号 测算依据
分组 定岗 员数量
散热系统的 3D 建模，确保 IP65 防护等级和抗冲
击性能；材料选型：评估铝合金、碳纤维等材料的
强度与成本，优化重量分布（如底盘重心控制）；
工艺对接：与加工厂沟通模具开发（如压铸工艺），
结构 3 解决可制造性问题（如薄壁件变形）；
感器模块，1 人优化散热与防护，提升设计效率；
（如 PCB 尺寸），3 人可覆盖机械、材料、工艺等
多维度需求
接口电路及信号调理电路、设计电源管理系统、设
计通信接口、设计电机驱动与控制接口、进行原理
图设计、PCB Layout、元器件选型、BOM 管理；
硬件调试、信号测试、EMC 设计考虑；与结构工
硬件 4
程师协作进行元器件布局和散热设计；与软件工程
师协作提供底层驱动支持；
术深度要求高，PCB 设计周期长，调试及多学科协
助工作量巨大
师协作，集成和调用感知算法模块，多线程编程（如
运动控制与传感器采集并行）需多人协作调试，避
软件 4 免进度延误；
码可维护性
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项目 研发人员 研发人
序号 测算依据
分组 定岗 员数量
算法实现目标检测、识别、跟踪、语义分割、3D 重
建（基于视觉）；激光雷达点云处理实现点云滤波、
分割、聚类、目标检测跟踪、SLAM（激光）；多
传感器融合算法实现融合相机、激光雷达、IMU、
毫米波雷达等数据，进行环境感知、定位（SLAM）、
目标状态估计：开发算法模块的接口，供软件系统
调用；
算法 4 2、算法选型、优化、嵌入式平台部署（如 GPU,NPU
加速）；算法仿真、测试、数据集构建与模型训练；
SLAM 等多个子领域，需要多人分工协作（例如一
人侧重视觉+融合，一人侧重激光 SLAM+点云处
理）；
合作进行集成和性能优化，与硬件工程师沟通传感
器选型对算法的影响
下的稳定性（如-20℃低温运行）；
覆盖 80%代码），模拟故障场景（如传感器断线恢
复）；
测试 3
重复定位精度±0.3mm），记录测试报告；
高；需操作激光跟踪仪、六维力传感器等专业设备，
（Git）、文档管理、知识库建设；负责样机/产品
的组装、调试、维护、维修；参与工厂现场的部署、
调试、培训用户；提供产品上线后的第一线技术支
技术支持 3 持，解决现场问题，收集反馈；编写用户手册、维
护手册；
试/维修+现场支持，确保研发流程顺畅和客户满意
度
主要负责 6 款机器人的总体设计工作，包括软件、
算法、硬件、结构、电气、工艺等总体设计工作
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项目 研发人员 研发人
序号 测算依据
分组 定岗 员数量
主要负责 6 款机器人的走行平台模块、机械臂模
结构 3
块、采集模块等结构设计、迭代
主要负责 6 款机器人的控制模块、运动规划模块、
电气 2
电源管理模块等系统集成类电气设计
主要负责 6 款机器人在设计、生产、实施过程中，
工艺 2
开展工艺相关工作设计
主要负责 6 款机器人电机驱动控制、数据采集控
硬件 5 制、高精度触发电路设计等相关工作，解决机器人
轨道
定制化开发过程中难点问题解决
交通
主要负责 6 款机器人数据采集软件、数据分析软
智能
软件 10 件、机械臂控制软件、示教软件等开发工作。解决
运维
定制化开发过程中遇到的软件重难点问题
机器
主要负责 6 款机器人定位导航软件、运动控制算
人研
法、巡检数据自动识别算法、车体部件重定位算法
发 算法 8
的开发工作。解决定制化开发过程中遇到的算法定
制化开发问题
主要负责 6 款机器人定位导航功能模块、运动控制
测试 8 模块、自动分析功能模块等测试工作，确保机器人
稳定运行
主要负责 6 款机器人的用户现场部署、用户使用过
技术支持 6 程中的技术支持工作。确保机器人交付过程的有序
推进
负责模型平台的总体设计与指领，国家铁路和地铁
产品经理 2
各一名负责人
负责模型调参及测试，五款平台子系统各两名，三
测试 15
轨道 年内每款子系统增添一名全国驻场测试，共 15 名
交通 负责软件框架界面设计、开发及搭建，其中前、后
软件 4
智能 端开发人员各两名
运维 按 4：1 配比负责神源平台和边缘计算平台的研制
机器 与开发，三年内达到 15 人团队
人云 主要负责驻扎项目现场进行系统部署、调试、客户
平台 沟通协调等工作，当前系统覆盖了 13 个路局，各
项目实施 36
建设 2 名现场实施，三年内覆盖到全国 18 个路局和 40
多个地铁公司共需 36 名
负责配合算法开发人员进行数据清洗工作，数据资
数据服务 15
产云平台管理建设的核心团队
研发人员合计 185 -
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大模型项目主要研发内容包括智能维修推理大模型、智能感知与诊断多模态
大模型、智能决策生成式大模型、资源优化及培训决策大模型四个平台的持续构
建，基于公司深厚的行业 Know-How（即行业专有技术、知识、数据、经验），
全面开发训练轨道交通 AI 大模型，并将研发成果植入公司轨道交通大数据管控
项目体系，形成基于 AI 大模型分析和运用的故障预测与健康管理系统（PHM）、
检测监测综合数据分析平台、供电智能运维系统、工务智能运维系统、车辆智能
运维系统、AI 智能终端、智慧培训系统等多项产品，并扩展业务的空间边界，延
伸形成桥梁/边坡监测系统、护路巡防系统、保护区监测系统、无人机巡检系统等，
最终构建唐源电气全栈式 AI 产品序列，形成“空天地一体化”安全检测监测及
数据分析产品体系。
基于上述研发内容，结合公司历史期的研发工作管理经验，大模型项目新
增人员测算过程及依据如下：
研发人员
序号 人员定岗 测算依据
数量
研发管理；
总体负责研发管理；
责研发管理；
体负责研发管理
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研发人员
序号 人员定岗 测算依据
数量
常检测精度，实现基础设施风险智能识别，赋能智能
终端 AI 感知能力，构建智能体开发与运行平台，实现
知识精准检索与高效交互；基于大模型与 MCP 技术，
实现对设备健康状态、故障/告警信息、巡检报告、维
修计划等数据库内容的调取与关联整合；优化维修资
源调度；基于桥梁、边坡的病害识别与状态评估结
果，自动生成针对性的维保措施建议；构建统一的资
源优化及培训决策大模型开发基座；实现动态资源最
优配置等；
风险智能识别，基于多模态视觉大模型，自动化、高
精度识别与预警边坡异物入侵、裂缝、形变、滑坡迹
象等风险；
无缝融合处理传感器时序数据、视频图像、音频、文
本日志、维修记录、图纸等多源异构数据；
预测提供通用开发能力，实现关键部件状态预测；深
度解析供电、车辆、工务等专业设备运行机理：通过
大模型挖掘如接触网专业的磨耗速率与接触力、列车
速度、导线高度、拉出值、网压、硬点、燃弧、环境
因素（湿度）、列车频次等多维复杂致因关系，实现
磨耗量精准预测与剩余寿命评估等；
融合分析，利用多模态能力实现数据对齐，深度挖掘
供电、工务（轨道、桥梁）、车辆等不同专业数据间
的隐藏关联与影响；基于推理大模型，重构供电、车
辆、工务等关键设施健康状态评估的关键因素与权重
体系，显著提升状态评估准确率
设、智能感知与诊断多模态大模型平台建设、智能决
策生成式大模型平台建设、资源优化及培训决策大模
型平台建设的前端代码开发；
设、智能感知与诊断多模态大模型平台建设、智能决
策生成式大模型平台建设、资源优化及培训决策大模
型平台建设的后端代码开发
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研发人员
序号 人员定岗 测算依据
数量
设、智能感知与诊断多模态大模型平台建设、智能决
策生成式大模型平台建设、资源优化及培训决策大模
型平台建设的 UI 设计；
设、智能感知与诊断多模态大模型平台建设、智能决
策生成式大模型平台建设、资源优化及培训决策大模
型平台建设；
平台建设、智能感知与诊断多模态大模型平台建设、
智能决策生成式大模型平台建设、资源优化及培训决
策大模型平台建设的产品设计、原型设计、需求收集
建设、智能感知与诊断多模态大模型平台建设、智能
决策生成式大模型平台建设、资源优化及培训决策大
用性测试、兼容性测试、安全性测试、可靠性测试、
可扩展性测试等
研发人员合计 130 -
（二）结合公司现有的研发团队、在研项目、研发储备、研发项目关联性、
同行业公司相关项目研发人员配备情况等，考虑到公司原研发团队和新增研发
人员不存在重叠，本次新增研发人员需求合理、谨慎
公司对研发人员的定义为：直接从事研发活动的人员以及与研发活动密切
相关的管理人员和直接服务人员。主要包括：在研发部门及相关职能部门中直
接从事研发项目的专业人员；具有相关技术知识和经验，在专业人员指导下参
与研发活动的技术人员；参与研发活动的技工等。具体而言，公司将技术中心
下非生产组以外的研发技术人员均划分为研发人员，包括总体部、设计部、开
发部和过程控制部。
公司建立了研发人员管理制度，在《技术中心职位说明书》中明确了组织
架构和岗位职责。公司技术中心的组织架构图如下所示：
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截至 2025 年 9 月 30 日，公司的研发人员为 250 人。
（1）公司在研项目情况及其与本次募投项目的关联情况
截至 2025 年 9 月 30 日，公司的主要在研项目及其与本次募投项目的关联情
况如下：
序 是否与本次募投项
项目名称 项目目的
号 目关联
轨道交通智能 面向国家铁路和城市轨道交通领域，针对轨道
运维机器人研 交通基础设施巡检和机车车辆日常列检，运用 是,即本次募投项目
发与产业化项 智能化、仿生技术和大数据模型的基础设施与 相关研发
目 列车车辆智能运维成套技术与装备
轨道交通智能 研发具备自主飞行、智能识别、实时传输功能
运维 AI 大模 的一体化巡检系统，解决高危环境人工巡检效 是，即本次募投项
型研发与产业 率低、风险高的问题，推动基础设施运维数字 目相关研发
化项目 化转型
多源异构数据 是，与本次募投项
融合的智慧公 构建首个“感知-决策-控制”闭环的智慧公路 目“轨道交通智能运
路神经拟态决 操作系统 维 AI 大模型研发与
策平台 产业化项目”关联
智能运维：大
规模成网运营
面向高速铁路、普速铁路、重载铁路、市域铁 是，与本次募投项
条件下轨道交
路、城市轨道交通领域，研发建立覆盖牵引供 目“轨道交通智能
电、工务、车辆、机电等不同专业融合的运营 运维机器人研发与
移动装备智能
维护成套技术与装备 产业化项目”关联
运维关键技术
与应用
智慧应急：交 面向交通环境安全、矿山安全生产、建设工地
通环境、矿山 安全管理、工贸企业安全生产、自然灾害监测
与特种行业安 预警等领域，结合空天地内一体化监测技术、
全生产与应急 数据挖掘、人工智能、大模型等先进技术，研
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管理关键技术 制安全监测、预警、诊断、决策等多维一体的
与装备 综合管控系统与装备。
基于国家十四五提出的加快推进轨道交通“四
智慧车站：轨
网融合”战略，瞄准未来公交化运营模式下客
道交通“四网
运安全装备需求的新机遇，研究集无感安检、
融合”模式下
客运安全装备
智慧维保及数字传媒等创新功能于一体的客
成套关键技术
运装备成套技术解决方案，为打造智慧车站提
研究与运用
供技术支持和装备落地示范应用。
智能智造：智 针对当前传统制造行业的数字化转型、降本增
慧工厂智慧管 效的需求，构建涵盖工厂人、机、料、法、环、
控系统及智能 测六要素的智慧化工厂产品体系，研制智慧决
装备 策系统及智能装备。
新材料：轨道 针对轨道交通突发冰雪灾害对铁路安全运营
交通极端恶劣 造成列车晚点、停运、旅客滞留等社会不良影
双疏防覆冰材 涂层材料技术，解决接触网、隧道等基础设施
料技术与应用 覆冰带来的巨大危害。
基于大数据对接触网基础数据、检测监测数
据、故障数据、维修数据、检验数据进行清理、
集成、归约和变换，并建立接触网 PHM 系统 是，与本次募投项
接触网 RAMS
分析的数据仓库。利用 AI 大模型构建接触网 目“轨道交通智能
健康状态评价标准、故障预测模型，以高速弓 运维 AI 大模型研发
法设计研发
网综合性能检测系统、接触网悬挂状态检测监 与产业化项目”关联
测系统、维修台账等数据为依据，实现对健康
状态评估、故障诊断及维修决策。
是，与本次募投项
通过物联网平台采集电力能源相关数据，通过
能源电力智慧 目“轨道交通智能
管控系统研发 运维 AI 大模型研发
电量预测，为开展低碳节能提供决策依据。
与产业化项目”关联
（2）公司的研发储备情况及其与本次募投项目的关联情况
截至 2025 年 9 月 30 日，公司的主要研发储备及其与本次募投项目的关联情
况如下：
是否与本次
序号 研发项目 研发目标 募投项目关
联
重载铁路机车
车载接触网运 一、新增功能：数据远程回调及路径查询等功能；二、提
行状态检测装 升功能：与设备厂家联合推进制冷型红外相机样机的优化
置
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是否与本次
序号 研发项目 研发目标 募投项目关
联
一、新增功能危害性燃弧识别告警：通过图像和数据相结
合综合判断燃弧缺陷功能，识别对弓网危害大的燃弧；
二、提升功能 1、系统稳定性提升，使用嵌入式系统，利
地铁弓网运行 于电客车弓网系统在复杂场景下稳定应用；2、地面智能运
线检测装置 场实际应用需求和数据可用性，提升产品可用性和竞争
力；3、产品提质增效，适配产品实际应用场景需求，通过
对自研主机硬件的针对性优化，剔除冗余性能配置，在确
保核心功能高效运行的前提下，降低硬件成本
一、新增功能 1、拟在靴轨检测系统引入 3D 相机，采用三
维结构光测量技术原理，用于接触轨磨损、错位等相关项
点的检测；2、自研模块运用将自研融合主机、成像检测模
块运用于靴轨检测系统，降低硬件成本；缺陷智能识别同
步开发适配基于 Linux 系统运行的相关代码；二、提升功
新制式轨道交 能 1、非接触式压力硬点算法迭代升级，在算法端叠加惯
置 异的传感器，不影响检测精度的前提下，降低硬件成本；
轨及绝缘支架对算法模型进行迭代升级，确保识别准确性
进一步提升；3、图像分析界面优化，抛弃传统 4C 一杆一
档的展示模式，修改采集端与分析端，采用高清图像连续
浏览的方式进行展示
一、新增功能：1、加热除雾功能，对成像模块和几何参数
模块增加加热片设计，通过加热达到除雾效果，设计独立
控制开关，在需要时主动开启；2、电动聚焦功能，各成像
模块配置电动聚焦镜头，快速对图像质量进行调整达到最
优效果，解决以前需要申请登顶计划，拆模块经常导致密
封失效，腔体积水等问题；3、定位器坡度检测功能，响应
测功能；
轨道交通多目
二、提升功能：1、分辨率提升按照 2025 年国铁集团企业
标准已升级，各成像区域要求优于企业标准要求：支持装
智能感知技术
置要求＞5000 万像素，实际使用 1.27 亿像素工业相机附加
悬挂要求＞5000 万像素，实际使用 6500 万像素工业相机
吊柱座要求＞2500 万像素，实际使用 6500 万像素工业相
机接触悬挂要求＞5000 万像素，实际使用 6500 万像素工
业相机录像视频要求＞300 万像素，实际使用 800 万像素
工业相机 2、服务器配置升级 CPCI 系列：由 I7-6820 系列
升级为 I7-8850、I7-13800 系列；工控机系列：由 E3-
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序号 研发项目 研发目标 募投项目关
联
化提升定位点识别率、吊弦识别率、归档准确率针对地铁
刚性、地铁刚柔性、大铁柔性等不同应用场景，提升定位
点/吊弦识别算法，采用 2 次归档方式提升一杆一档归档准
确率
一、新增功能：1、滤光镜应用，相机镜头前端加装滤光
镜，减少自然光对 808nm 波段光的影响，避免 808nm 波段
以外光线导致的过曝成像；2、自研高速线阵采集模块，统
计高速线阵采集模块的采购成本较高，自研高速线阵采集
模块采用 808nm 激光，搭配海康相机，制成高度集成的一
铁路受电弓滑 光，激光点亮时间和相机曝光时间一致，极大降低激光单
板运行状态在 位时间点亮总时间，延长激光使用寿命，增加高速线阵采
线监测技术 集模块寿命（平均寿命＞4 年）；
二、提升功能：1、算法模型迭代，车号识别算法持续优
化，针对黑白/彩色车号、普速/高速列车车号，达到不同项
目均能实现较好的适配效果（识别率大于 85%）；2、优化
B/S 端软件，新版本 B/S 软件采用容器化框架，实现快速
部署与高易用性，提升用户体验
一、新增功能：动态误差干扰去除，增大激光强度，且选
择环境光较弱波段，通过相机的多重曝光，并结合算法实
超高速与重载 现环境光的滤除；
铁路轨道几何 二、提升功能：1、优化地面端软件，结合友商地面端软
平顺状态检测 件，优化界面与功能设计，实现轨道状态智能化检测与评
装置 估，提高数据利用率；2、提高设备可靠性，1 年免维护，
检设备平均无故障时间＞1 年
一、新增功能：1、分布式计算，将部分计算资源前置到检
测梁，直接和相机结合安装，边缘端预处理相机数据，分
担后端计算压力，减少车内，车外贯通线缆，降低模块之
间的耦合关系，减少施工和维护复杂度；2、角度光源应用
相机、光源、轨面呈角度排布，不丢失轨面成像细节的同
超高速与重载 时，避免轨面镜面反射的过曝成像；3、自研成像组成，统
铁路轨道关键 计外购组件在电客车使用寿命仅 1.5 年，自研成像组件采
部件运行状态 用激光跟随相机曝光，激光点亮时间和相机曝光时间一
检测装置 致，极大降低激光单位时间点亮总时间，延长激光使用寿
命，增加模块寿命（平均寿命＞3 年）
二、提升功能：1、算法模型迭代，按识别项点分类，定义
通用且常用的 10 个算法模型，按周对其迭代升级，持续优
化，达到不同项目均能实现较好的适配效果（误识别小于
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序号 研发项目 研发目标 募投项目关
联
件，开展采集和识别同步功能，采集和识别同步开始，同
时结束；3、定位精度提高，采用轨枕目标识别，及地面喷
码矫正，实现轨枕级定位
一、新增功能：2D+3D 应用，同时集成 2 维线阵相机和三
维 3D 相机，实现隧道表观和三维点云成像，实现表观，
错台，净空，长短链，限界等数据同步采集，关联分析；
高原高寒铁路 二、提升功能：1、160km/h 速度，0.6mm 采样精度 8k 分
连续长大隧道 辨率，80kHz 行频线阵相机，在隧道巡检上应用，有效提
与装备（川藏 需求；2、算法模型迭代，提升图像识别精度，降低误报率
与新藏铁路） （＜50%）；可按工务、接触网、电力、信号等不同专业
设备分类进行识别及归档；3、软件应用，提升分析软件可
实现历史图像卷帘对比、局部气泡放大、区域图像截取放
大等功能应用
一、新增功能：1、新增自研 2D 的设计和应用，降低产品
成本；2、新增 2D 廓形采集软件的开发，支持自研 2D 数
车辆轮对几何 据的采集、传输；3、新增不圆度检测模块的软件设计，完
测装置 二、提升功能：轨旁采集端软件迭代，软件架构重新规划
及开发实现（车辆轨旁产品统一设计规划），提升系统灵
活性与可扩展性，数据上传时效进一步提升
一、新增功能：1、中途停车、变速过车检测支持开发新版
本图像对齐算法，需支持黑白/彩色图像处理，解决中途停
车、变速过车产生的图像局部突变或整体缩放差异带来的
图像匹配、算法缺陷识别异常问题；2、面向多种特定类型
零部件的缺陷检测开发多个面向特定类型零部件（螺栓、
车辆运行状态 方孔锁、八字防松线、阀门/二次防护锁）的缺陷识别模
全断面在线感 型，及全局异物检测模型；
知与智能检测 二、提升功能：1、成像质量提升，改善直射式、反射式成
装置 像效果，解决图像局部过曝等问题；2、采集软件迭代，软
件架构重新规划及开发实现，提升系统灵活性与可扩展
性，数据中转时效控制在 2min 以内；3、算法识别精度提
升，算法整体识别精度提升，误报率降低，检出率≥
时控制在 15min 以内
一、新增功能：1、故障诊断算法，实现通过共振解调及对
车辆走行关键 不同故障的滤波进行动态中心频率及带宽调整，准确识别
装置 用户管理、配置管理、故障管理、性能管理、安全管理和
日志管理等功能；
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序号 研发项目 研发目标 募投项目关
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二、提升功能：1、数据分析功能，完善对采集到的数据分
析，生成踏面、齿轮、轴承监测部件全生命周期健康状态
评分模型。通过分析获得走行部关键部件健康值状态，输
出部件维护维修建议，实现部件的计划修过渡到状态修；
模式识别、权重修正、状态规律挖掘、故障根因模型等策
略，提升对走行部故障的精准定位能力
一、新增功能：1、可用公网访问域名的方式，登陆唐源无
人机管理平台；2、用户可通过平台可查看无人机及机场的
实时状态；3、无人机在接收到航线命令后，会自主完成指
轨道交通低空
定航线内数据采集任务；4、任务成果以视频和照片的形式
显示，并可生成巡检报告；
应急救援技术
二、提升功能：智能识别功能，在现有软件体系内接入轨
道交通检测专属算法模型，提升检测项目的识别精度，助
力无人机智能识别功能落地实现
高速铁路道岔
新增功能：1、增加算法结果置信度显示；2、开发磁栅缺
口监测功能
线监测装置
新增功能：开发网、轨、隧三套产品，结合跨专业的边缘
管控平台居中调度，融合整套复杂、庞大的系统：1.开发
一套融合主机，linux 系统环境下的接触网检测产品，涵盖
新一代轨道交 弓网、接触网巡检子系统；2.基于自研融合主机，开发一
备 波磨、轨道几何、轨道巡检子系统；3.基于自研融合主
机，开发一套 linux 系统环境下的隧道检测产品，涵盖隧道
巡检、限界、障碍物子系统；4.开发一款跨专业的边缘管
控平台，作为网轨隧产品整车用户接口
新增功能：1、异构融合，实现 X86 架构与 ARM 的灵活配
轨道交通跨专 置；2、算力提升，能实现在线实时分析,最大算力支持
理主机 种功能板卡扩展；（TRDP、MVB、综合定位、无线 AP、燃
弧、交换机）
新增功能：本项目旨在构建基于模数一体化技术的智能高铁
基于模数一体
数字孪生平台，通过物理实体与虚拟模型的深度融合，实现
化的高铁数字
孪生平台
主要功能特点：模数一体化建模、可视化交互与决策支持、
(ZGR25-07-01)
智能运维管理。
以同行业公司与机器人项目较为类似募投项目作为比较基准，研发人员配备
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情况如下；
单位：万元、万元/人
单位新增研
公司名称 项目 新增研发人员 新增营业收入
发人员效益
基于自研芯片的数字孪
生工业控制平台研发及 152 52,100.00 342.76
众合科技 产业化项目
大交通领域数字化关键
技术研发及产业化项目
面向车路协同的新一代
佳都科技 交通数字化系统研发及 194 60,899.00 313.91
产业化项目
公共互联网安全监测系
浩瀚深度 60 27,000.00 450.00
统研发及产业化项目
基于产教融合的实验实
竞业达 践教学产品研发及产业 50 18,600.00 372.00
化项目
平均数 334.28
公司 机器人项目 185 60,960.00 329.51
公司的机器人项目单位新增研发人员效益与同行业公司较为类似项目的平
均数接近。
公司的大模型项目系以软件产品为主的项目，不同项目的软件产品产能计量
通常存在较大差异，因此该项目的研发人员配备情况与同行业公司较为类似募投
项目的情况可比性较低。
理、谨慎
公司长期从事研发工作，已建立一支经验丰富、业务精湛的研发团队。公司
已形成的研发成果，为本次募投项目的研发奠定了一定技术基础。截至本次向特
定对象发行股份方案通过董事会审议之日，已有部分原研发团队人员从事与本次
募投项目相关的前期研发工作。但公司在测算本次募投项目所需新增研发人员时，
已充分考虑原有研发人员未来预计从事的工作，新增研发人员与原研发团队不存
在重叠。本次新增的研发人员，专门从事本次募投项目相关的研发工作。公司对
在研项目和研发储备项目是否与本次募投项目关联，进行了严格的区分。公司的
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机器人项目单位新增研发人员效益与同行业公司较为类似项目的平均数接近；大
模型项目以软件产品为主的项目，与同行业公司较为类似募投项目的情况可比性
较低，但相关新增研发人数的测算，系结合公司历史期的研发工作管理经验得出，
岗位均有明确的职责，具有合理性。因此，本次新增研发人员需求合理、谨慎。
（三）研发人员工资支出测算依据及合理性
参考公司研发人员近三年平均工资水平，公司对募投项目的研发人员工资进
行了测算。其中，机器人项目的工资支出预计如下：
研发人员数量 人均
工资支出（万元）
（人） 薪酬
研发人
序号 （万
员定岗
T+1 T+2 T+3 元/人/ T+1 T+2 T+3 三年合计
年）
技术支
持
产品经
理
项目实
施
数据服
务
合计 133 159 185 22.48 2,927.00 3,627.00 4,170.00 10,724.00
大模型项目的工资支出预计如下：
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研发人员数量 人均
工资支出（万元）
（人） 薪酬
研发人
序号 （万
员定岗
T+1 T+2 T+3 元/人/ T+1 T+2 T+3 合计
年）
软件系
统
研发人员数量/工
资支出合计 83 107 130 31.91 2,690.00 3,380.00 4,140.00 10,210.00
（1+2+3+4+5）
公司长期从事研发活动，历史期已具有相当规模的研发人员，深入掌握当地
研发人员的市场薪酬水平。公司结合过去开展类似实施经验，预估募投项目研发
人员的工资水平，具有合理性。
（四）公司具有同时实施多个研发项目的研发管理能力
公司长期从事研发工作，重点攻克轨道交通牵引供电、工务工程和车辆工程
等领域的技术难点，研发方向明确，后续的研发工作可在前期研发基础上不断拓
展、提升。目前，公司已积累了较为丰富的技术成果，截至 2025 年 9 月 30 日，
公司及控股子公司拥有专利权 225 项、软件著作权 242 项。相关技术成果为持续
提升研发产出提供了坚实的基础。
公司长期从事研发管理工作，已经积累了丰富的研发管理经验，相关制度也
较为完善。
（1）项目类型管理制度
公司建立了《研发类项目过程管理办法》，明确职责分工，通过过程管理的
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方式对项目的进度、质量进行有效控制，以顺利实现项目目标。研发项目的岗位
主要包括项目经理、过程控制专员、物料管理专员、项目组成员和技术经理，各
个岗位均具有清晰、明确的岗位职责。其中，项目经理是项目的第一责任人，目
前公司已有多名可担任项目经理的资深研发人员。物料管理专员负责对研发物料
进行管理。
《研发类项目过程管理办法》对于项目类别和项目等级进行了划分。项目类
别包括新产品研发项目、创新项目、临时研发项目、持续改进项目和科研项目；
项目等级则依据重要性划分为 A 级、B 级、C 级和 D 级。不同的项目类别和项
目等级，均设置了对应的项目控制流程。
（2）人员类型管理制度
公司建立了《设计开发管理程序》和《技术中心职位说明书》，明确规定了
研发人员包括十类技术人员：总体、结构、电气、工艺、硬件、软件、算法、测
试、技术支持、数据服务；同时，针对不同的细分专业，内部设置了牵引供电组、
工务工程组、车辆电务组和智能识别组等不同团队，分别从事不同类别的研发工
作。相关组织架构的设计，为同时开展多项研发工作提供了人员基础。
（3）工时管理制度
公司自主开发了工时管理系统，可对研发人员的工时进行精确管理，准确核
算研发投入中的人工成本和人均效能。
目，具有同时实施多个研发项目的研发管理能力。2022 年、2023 年、2024 年及
年度 项目名称
月 轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目
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多源异构数据融合的智慧公路神经拟态决策平台
智能运维：大规模成网运营条件下轨道交通基础设施与移动装备智能运维
关键技术与应用
智慧应急：交通环境、矿山与特种行业安全生产与应急管理关键技术与装备
智慧车站：轨道交通“四网融合”模式下客运安全装备成套关键技术研究与
运用
智能智造：智慧工厂智慧管控系统及智能装备
新材料：轨道交通极端恶劣冰灾天气下超双疏防覆冰材料技术与应用
智能运维：大规模成网运营条件下轨道交通基础设施与移动装备智能运维
关键技术与应用
智慧车站：轨道交通“四网融合”模式下客运安全装备成套关键技术研究与
运用
智慧应急：交通环境、矿山与特种行业安全生产与应急管理关键技术与装备
智能智造：智慧工厂智慧管控系统及智能装备
新材料：轨道交通极端恶劣冰灾天气下超双疏防覆冰材料技术与应用
机器人：轨道交通运营条件下的车辆运维关键技术与应用
无人机自动巡检系统：基于 AI 智能识别的轨道交通无人机自动巡检系统
多源异构数据融合的智慧公路神经拟态决策平台
智能运维：大规模成网运营条件下轨道交通基础设施与移动装备智能运维
关键技术与应用
智慧车站：综合立体交通枢纽智慧车站关键技术与装备
智能制造：智慧工厂智慧管控系统及智能装备
新材料：轨道交通极端恶劣冰灾天气下超双疏防覆冰材料技术与应用
新能源：融通型轨道交通能源互联网关键技术与装备
智能运维：大规模成网运营条件下轨道交通基础设施与移动装备智能运维
关键技术与应用
智慧车站：综合立体交通枢纽智慧车站关键技术与装备
智慧应急：轨道交通与特种行业安全防护与应急管理关键技术与装备
智能制造：融合机器视觉与机器人控制关键技术的产线缺陷在线检测与管
控系统
新材料：基于轨道交通牵引回流主动控制的新型复合材料技术与应用
新能源：融通型轨道交通能源互联网关键技术与装备
注：公司各年度的研发项目名称存在重叠，主要系披露名称为研发大类项目，公司在实际研
发过程中，在各个大类项目下设置小类项目以开展具体的研发工作
综上所述，公司长期从事研发工作，已积累丰富的技术成果，为后续研发提
供基础；公司已具备丰富的研发管理经验，相关管理制度完善；2022 年、2023
年、2024 年及 2025 年 1-9 月，公司已同时开展多项研发项目，均顺利推进。因
此，公司具有同时实施多个研发项目的研发管理能力。
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（五）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了以下核查程序：
（1）取得公司本次募投项目的可行性研究报告，了解研发人员的测算过程、
研发人员工资的测算过程；
（2）取得公司的研发人员管理制度，以及截至 2025 年 9 月末的员工花名
册，了解公司研发组织架构和岗位职责；
（3）取得公司的研发项目清单、研发储备清单，了解在研项目、研发储备
情况与本次募投项目的关联情况；
（4）查询同行业公司与本次募投项目类似项目的研发人员配备情况；
（5）向公司管理层了解本次募投项目新增研发人员是否与原研发团队重叠。
经核查，发行人会计师认为：
（1）发行人关于测算本次募投项目新增人员数量的说明，原研发团队和新增
研发人员是否存在重叠的说明，以及本次新增研发人员需求的说明与会计师在核
查过程中了解的信息在所有重大方面一致；
（2）公司结合过去开展类似服务的实施经验，预估募投项目研发人员的工资
水平，具有合理性；
（3）公司长期开展研发工作，积累了较为丰富的研发管理经验。2022 年、
施多个研发项目的研发管理能力。
七、结合报告期内智慧交通业务波动情况、废固资源综合利用业务收缩对发
行人未来业绩的影响等说明营运资金缺口测算使用 2022 年-2024 年收入增长率
的合理性，营运资金缺口测算是否谨慎合理
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（一）报告期内公司营业收入波动情况
报告期各期，公司按行业划分的营业收入构成情况如下：
项目 金额（万 占比 金额（万 占比 金额（万 占比
元） （%） 元） （%） 元） （%）
智慧交通 46,752.74 73.08 53,622.83 83.86 43,245.27 99.74
废固资源综合
利用业
其他 1,831.36 2.86 326.19 0.51 - -
合计 63,978.71 100.00 63,942.93 100.00 43,358.17 100.00
最近三年，公司智慧交通板块收入规模分别为 43,245.27 万元、53,622.83 万
元及 46,752.74 万元，存在一定波动。其中，2023 年度相较于 2022 年度增长
降幅为 12.81%。收入金额波动受到客户采购行为不连续以及验收确认收入时点
的影响。2025 年开始攀西钒钛对其现有的钛矿选厂采取租赁外包方式经营，废
固资源综合利用业务后续营业收入将逐步减少。剔除废固资源综合利用业务后，
公司 2024 年度营业收入较 2022 年度营业收入的复合增长率为 5.99%，2025 年
（二）收入增长率和营运资金缺口测算合理性
本次募投项目投入未考虑铺底流动资金，因而公司未来营运资金缺口，还会
受到募投项目产生的增量收入的影响。根据募投项目收益测算，至 2027 年募投
项目将产生增量收入 16,120.00 万元，届时公司营业收入合计将达到 73,973.24 万
元，较 2024 年剔除废固资源综合利用业务后营业收入复合增长率为 15.04%。
本次发行以 2024 年剔除废固资源综合利用业务后的营业收入为基数，按照
达到 73,973.24 万元。据此按照收入百分比法测算，公司至 2027 年营运资金缺口
为 9,935.83 万元，本次募集资金调减后（调减具体情况详见本题回复“十一、结
合前次募投项目变更内部投资结构后的非资本性支出情况、前次配套募集资金永
久补充流动资金的具体情况，说明是否符合《证券期货法律适用意见第 18 号》
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的相关规定”相关内容）拟以 2,210.00 万元用于补充流动资金，营运资金缺口测
算具备合理性。
（三）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了以下核查程序：
（1）查阅了发行人报告期内按行业分类的主营业务收入情况，查阅了募投项
目效益测算情况；
（2）复核了发行人 2027 年预计营业收入以及剔除废固资源综合利用业务后
按照收入百分比法测算的营运资金需求。
经核查，发行人会计师认为：
发行人以最近三年剔除废固资源综合利用业务影响后营业收入复合增长率
以及募投项目产生增量收入为依据，预计未来三年收入并按照收入百分比法测算
营运资金缺口具有合理性。
八、目前发行人机器人项目及 AI 大模型项目相关产品业务拓展、客户试用
验收及收入实现等情况，结合募投项目各产品的定价依据、在手订单或意向性合
同、目标客户、行业发展情况、技术迭代情况、发行人地位及竞争优势、现有产
品及同行业上市公司同类产品情况等，说明募投项目销售收入实现的可行性,项
目效益测算是否合理、谨慎；是否存在短期内无法盈利的风险以及对发行人的影
响；量化分析本次募投项目新增折旧摊销对发行人经营业绩的影响
（一）截至 2025 年 9 月末，发行人机器人项目及 AI 大模型项目已实现收入
目前，发行人机器人项目及 AI 大模型项目相关产品业务拓展顺利，已实现
收入，详见本题回复“一、（一）1、本次预案披露时各业务已形成的相关收入、
建设内容、市场应用、下游客户情况”相关内容。
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（二）募投项目各产品定价参考历史项目及市场价格确定，在手订单及目标
客户明确，相关产品符合行业发展需求，且发行人具备技术、行业经验、客户储
备等方面优势，产品系列较为完整且具备专业化差异，此次募投项目收入实现具
有可行性，项目效益测算合理、谨慎
（1）轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目
本项目成功研发后形成的产品和服务包括车辆智能巡检机器人、接触网智能
综合巡检机器人、智能检测监测配套系统神源平台，以及其他轨交领域隧道、轨
道用机器人等。本项目建设期预计为 3 年，投产期预计为 2 年，并有望于第 6 年
实现达产，相关产品销售收入预测如下：
单位：万元，台/套
产品 项目 T+1 T+2 T+3 T+4 T+5 T+6
营业收入 2,100 3,500 5,600 14,000 21,000 28,000
车辆智能巡检
单价 350 350 350 350 350 350
机器人
数量 6 10 16 40 60 80
营业收入 480 1,120 1,600 4,800 6,400 9,600
接触网智能综
单价 80 80 80 80 80 80
合巡检机器人
数量 6 14 20 60 80 120
营业收入 1,200 3,200 4,500 6,000 10,000 15,000
神源平台 单价 300 400 450 500 500 500
数量 4 8 10 12 20 30
营业收入 - 800 2,320 3,900 5,680 8,360
其他机器人 单价 - 100 145 130 123 135
数量 - 8 16 30 46 62
公司根据市场调研以及现有项目情况，对本项目主要产品和服务进行定价。
车辆智能巡检机器人主要针对地铁车辆段、高铁动车所等场景定制的全自动
智能巡检机器人系统。该系统可依据车辆段检修车间的环境进行定制化部署。由
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于不同场景存在差异，市场中巡检机器人单套价格差异较大。考虑到公司此次募
投产品可在各类复杂的高铁动车场景及繁多的检修车型中实现自动化巡检，相关
产品定制部署需投入大量人力，公司参考市场价格及历史项目，预计单台设备售
价为 350 万元，具体参考如下：
①公司历史订单情况
单位：万元
订单签署时间 项目 产品名称 单价
②市场类似产品售价情况
单位：万元
招标单位 招标时间 项目 产品名称 单价
雄商高铁雄安枢纽 动车组车底检测
北京局 2024 年 9 月 476.00
工程 机器人系统
上海申通地铁集 智能巡检机器人
团有限公司 系统
常益长铁路长沙西 地沟智能检修机
广铁集团 2022 年 12 月 元（套数未
动车运用所 器人
公布）
广州铁路物资有限 动车组 360 综合
广铁集团 2022 年 6 月 671.00
公司广州动车段 检测系统
接触网智能综合巡检机器人主要针对电气化铁路接触网实现智能检修。公司
产品采用航空铝材一体化制作，支持全天候（白天/黑夜）、全线路（高铁/普铁/地
铁）、全工况（区间/站场/隧道等）的全自动化适应智能作业，创新性采用超高分
辨率亿级像素工业相机，实现接触网悬挂部件全景覆盖。公司基于类似产品过去
实验性销售阶段定价及市场招投标情况，预计单台设备售价为 80 万元，具体参
考如下：
①公司历史订单情况
单位：万元
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订单签署时间 项目 产品名称 单价
便携式接触网全状态智能
巡检装置
接触网静态几何参数连续
地铁供电检测项 检测装置
目 接触网智能悬挂巡检装置 38.00
合计 107.00
②市场类似产品售价情况
单位：万元
招标单位 招标时间 项目 产品名称 单价
河北省河北轨道
智能巡检机器
运输职业技术学 2025 年 5 月 智能巡检机器人 70.80
人购建项目
院
神源平台作为轨道交通智能检测监测辅助系统，可对机器人所采集数据，包
括供电检测监测数据、工务检测监测数据及机车与车辆检测监测数据进行分析。
基于较强的定制化属性，市场无类似可参考产品，公司主要基于自研的初代产品
销售经验及价格因素综合确定，预计此次募投项目单价为 300 万元/套至 500 万
元/套，价格增长主要系随着公司加大研发，神源平台模块持续升级所致，公司可
参考的历史订单情况如下：
单位：万元
订单签署时间 项目 产品名称 单价
接触网 4C 智能分析
系统
其他机器人方面，公司主要拟布局轨道用及隧道用机器人，根据公司现有研
发项目及市场价格情况，产品定价分别为 100 万元/台和 280 万元/台。公司国铁
青藏集团隧道结构探伤科研项目合同金额为 260 万；市场价格方面，据“杭州地
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铁 5 号线轨隧综合巡检小车设备采购项目”公开招投标信息显示，招标金额 571
万，包括探伤、巡检、轨检、限界、隧道系统，其中探伤、巡检、轨检、限界系
统价格约 270 万；此外，根据申昊科技披露，轨交线路巡检机器人平均价格在 250
万-350 万之间；因此，公司针对此次募投项目的价格测算具有合理性。
（2）轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目
本项目成功研发后形成的产品和服务包括基础设施安全监测 AI 大模型（含
智慧培训系统、供电智能运维 AI 大模型、工务智能运维 AI 大模型及车辆智能运
维 AI 大模型。本项目建设期预计为 3 年，投产期预计为 2 年，并有望于第 6 年
实现达产，相关产品销售收入预测如下：
单位：万元，套
产品 项目 T+1 T+2 T+3 T+4 T+5 T+6
营业收入 2,400 2,400 5,700 7,500 10,100 13,800
基础设施安全监测
单价 300 300 407 375 374 383
AI 大模型
数量 8 8 14 20 27 36
营业收入 600 600 600 800 1,000 1,200
智慧培训系统 单价 200 200 200 200 200 200
数量 3 3 3 4 5 6
营业收入 - 4,500 4,500 6,000 9,000 9,000
供电智能运维 AI
单价 - 1,500 1,500 1,500 1,500 1,500
大模型
数量 - 3 3 4 6 6
营业收入 - - 1,500 1,500 3,000 3,000
工务智能运维 AI
单价 - - 1,500 1,500 1,500 1,500
大模型
数量 - - 1 1 2 2
营业收入 - - 1,500 1,500 3,000 3,000
车辆智能运维 AI
单价 - - 1,500 1,500 1,500 1,500
大模型
数量 - - 1 1 2 2
基础设施安全监测 AI 大模型包括 6C 数据中心系统、铁路安全监测系统及
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故障预测与健康管理系统（PHM）等细分产品，具体产品功能及定价如下：
单位：万元/套
产品 简介 功能 定价
可以实现对 6C 系统各装置所采集数据的集中汇
集处理、智能分析、关联分析、综合分析、历史 300
系统 监测分析平台
数据对比与展示及趋势判断，铁路安全监测系统
可以实现监测铁路、地铁沿线的山体滑坡、泥石
对国铁、地铁桥 流、崩塌、地面塌陷、地面沉降和地裂缝等地质
铁路安全监 梁、边坡等设备 灾害，主要包括位移监测、倾斜监测、降雨量监
测系统 的实时监测与预 测、异物入侵监测等。同时可以监测桥梁的环
警 境、结构响应、表观状况等情况，对桥的安全状
态进行评价与预警
对国铁、地铁接
故障与健康 评估接触网系统的健康状态，实现接触网的故障
触网运行状态的
管理系统 预测和寿命预测，并给出最优的维修策略，降低 800
健康评价及故障
（PHM） 维修成本和事故风险
预测
公司根据对市场调研以及现有项目经验，对相关销售单价进行预测，具体价
格参考如下：
①公司历史订单情况
单位：万元
订单签署时间 项目 产品名称 单价
理中心
高铁供电故障预测与健康管理 供电故障预测与健
项目 康管理（PHM)
②市场类似产品售价情况
单位：万元
招标单位 招标时间 项目 产品名称 单价
上海轨道交通智慧维保
上海地铁 2024 年 11 月 工程轨道、隧道、桥梁 在线监测分析 1,934.59
专业智能监测项目
中国铁路上海局集团有
上海铁路局 2024 年 10 月 限公司供电 6C 数据处 300.00
数据处理中心
理分析中心
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北京市地铁运营
京地铁线路专业智能分
有限公司线路分 2024 年 5 月 在线监测分析 361.00
析系统开发项目
公司
由于各产品具备定制化属性，基于各项目应用场景差异，产品功能要求各异
且所需模块亦有所不同，市场中基础设施安全监测 AI 大模型类似产品价格差异
较大，但公司 300 万元/套至 800 万元/套的定价属于市场价格范围，定价合理。
智慧培训系统主要针对国铁、地铁及职业技术学院的供电专业培训，以实现
供电 6C 分析诊断培训、变电仿真模拟培训、接触网三维仿真模拟培训，公司参
考市场价格及历史项目，预计单套系统售价为 200 万元，具体参考如下：
①公司历史订单情况
单位：万元
订单签署时间 项目 产品名称 单价
学院高铁运营维护大数
据分析中心项目
学院接触网技能实训中
心项目
②市场类似产品售价情况
单位：万元
招标单位 招标时间 项目 产品名称 单价
大秦铁路股份有 2023 年电务系统教 电务系统教学实
限公司 学实训设备 训设备
广州铁路职业技术
广州铁路职业技 智能供电综合监
术学院 控实训系统
检修中心
供电智能运维 AI 大模型、工务智能运维 AI 大模型、车辆智能运维 AI 大模
型系公司针对轨道交通不同专业段研发设计的专业模型，可针对性、系统性的覆
盖各专业段日常主要运营管理、监测及辅助决策的需求，具体产品功能及定价如
下：
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单位：万元/套
产品 简介 功能 定价
可以集成接触网、变电所设备实时感知、在线监测、
国铁、地铁供电 故障预警、状态评估、大数据分析、维修策略生成
供电智能运
系统的智能化运 等功能，深度融合和挖掘供电多维数据，实现运行 1,500
维 AI 大模型
维平台 数据全景化、告警分析综合化、作业管理标准化、
调度决策智能化、数据分析可视化等应用
可以采集轨道、隧道、路基等检测监测数据，实现
工务智能运 地铁工务专业的
工务的智能检测监测、智能状态评估与预测、运维 1,500
维 AI 大模型 智能化运维平台
辅助决策
轨道交通车辆的
车辆智能运 可以实现运用检修、大架修、DCC 调度管理、工艺
在线监测与状态 1,500
维 AI 大模型 设备管理、车辆专家诊断等功能
评估
公司根据对市场调研以及现有项目经验，对相关产品定价均为 1,500 万元/
套，具体价格参考如下：
①公司历史订单情况
单位：万元
订单签署时间 项目 产品名称 单价
供电智能运维中心 1,036.70
其中：供电智能运维系统
机场快线供电设备项 615.85
目
供 电 数 字 孪 生系
统软件
②市场类似产品售价情况
单位：万元
招标单位 招标时间 项目 产品名称 单价
轨道交通 22 号线
(平谷线)工程电动
工艺设备管理、乘
客车及车辆基地
北京地铁 2025 年 6 月 务派班管理、数字 2,998.53
工艺设备采购、车
孪生
辆维保服务管控
平台系统
供电专业智能分
北京地铁 2024 年 9 月 供电智能运维系统 2,386.00
析系统开发项目
工务监测数字化
上海地铁 2024 年 3 月 工务智能运维系统 1,272.86
平台
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上海地铁 16 号线
上海地铁 2023 年 3 月 车辆智能运维系 车辆智能运维系统 1,948.26
统
公司针对上述 AI 大模型的历史订单较少，主要系相关产品仍处于开发期、
模块功能尚未完善，公司预计供电智能运维 AI 大模型有望于此次募投项目开始
建设后 T+2 年实现收入，工务智能运维 AI 大模型及车辆智能运维 AI 大模型有
望于 T+3 年实现收入，且相关定价属于市场价格合理范围，收入测算具有合理
性。
截至 2025 年 9 月末，公司在手订单与募投项目产品相关的订单总数为
以代表性项目为例，机器人项目方面，公司于 2025 年 6 月获取国铁集团下
属单位安全检测监测装置项目（具体销售内容包括 4C 智能分析装置），单套产品
价值约 446 万元；AI 大模型方面，公司于 2025 年 5 月获取了中国中车下属单位
供电智能运维系统项目，合同价值约 4,382.82 万元，其中智能运维 AI 大模型相
关产品，如供电智能运维中心等金额为 1,036.70 万元。
通过多年经营，公司已积累丰富的客户资源，包括国铁集团及下属全国 18
个铁路局集团公司、中国中车及其下属主要的车辆厂，国家能源集团、陕煤集团
等地方铁路集团公司，中国中铁、中国铁建、中国交建、中国通号等央企客户，
以及国内 30 个省份、地区的 50 余个地铁公司客户，均为公司此次募投产品的目
标用户。截至 2025 年 9 月末，公司募投项目相关产品在手订单涉及的客户包括
国铁集团、中车集团、国家能源集团、中国中铁及中国铁建下属公司，此次募投
项目目标客户明确。
能化为关键技术迭代方向
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公司本次募投项目产品主要应用于轨道交通智能运维，随着我国轨道交通行
业迈入建设与运营维护并重的新阶段，全国轨道交通建设及运营里程维持稳健增
长态势、存量资产运维需求进入释放期，叠加产业政策持续完善推动，轨交运维
系统化、数字化、智能化发展趋势明显，为公司相关产品提供了广阔的市场空间。
国家铁路方面，全国铁路投资维持增长态势；其中，2024 年全国铁路固定资
产投资同比增长 11.3%，时隔 5 年再次突破 8,000 亿元大关，创投资历史新高。
根据新华社报道，2025 年 1-7 月，全国铁路投资达 4,330 亿元，同比增长 5.6%。
城市轨道交通方面，2025 年上半年，全国新增运营线路 220.70 公里，比去年同
期增长 13.73%，全年新增里程预计超过 800 公里。与此同时，轨道交通线路一
旦完成建设，即转入了长期持续的运维阶段；随着运营里程持续增长和运营时间
的增加，接触网、轨道等沿线轨道交通基础设施运维需求与日俱增，早期投入运
营的国铁及城轨车辆亦逐渐进入架修和大修的关键期，运维规模随之加大。
国铁集团于 2025 年 1 月印发《铁路设备更新改造行动方案》，推动铁路设备
更新换代，扩大先进设备应用、提升先进产能，促进铁路高质量发展；中国城市
轨道交通协会于 2024 年 6 月颁布了《中国城市轨道交通既有线改造指导意见》，
旨在为适应既有线相关设施设备陆续进入更新改造周期的需要，形成既有线改造
工作体系，并指出“开展既有线改造已成为我国城轨交通持续的重点任务”，相关
政策及实施方案的推出有望进一步带动铁路装备更新、技术升级需求增长，我国
轨道交通行业正迈入建设与运营维护并重的新阶段。
根据锐观网报告显示，2022 年我国轨道交通运营维护市场规模达 1,916.8 亿
元，2017 年至 2022 年期间的复合增长率高达 15.96%；预计到 2027 年，我国轨
道交通运营维护市场规模将扩大至 5,963 亿元，2022 年至 2027 年期间的复合增
长率有望达 25.48%；而如何在庞大网络体系中保障线路安全、高效运维，成为
轨道交通行业亟需破解的重要课题，数字铁路、智能运维成为行业高质量发展的
核心引擎和重要方向。
（1）轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目
随着铁路以及城市轨道交通运营规模的持续扩大，设备设施的数量日益增长，
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日常运维检修工作量倍增，轨道交通运营维护面临检修人员及场地配置紧缺、检
修任务重、检修劳动强度大、作业周期长等问题。
目前，我国轨道交通传统的运维检修手段包括专用检测车辆、固定传感器监
测、人工检查等；其中，专用检测车辆价格高、体积大、周转不便；固定传感器
监测更适合特定局部区域，使用成本高且难以全线覆盖；目前我国轨道交通设备
设施的检修仍然存在大量依靠人工肉眼判断和手动仪器检测的现象，效率较低、
漏检、工作环境恶劣、人员老龄化和人力短缺等问题突出。另外，随着运营压力
增大，天窗期时间压缩，轨道交通安全运营、精确检测、精细维修的矛盾日益突
出。
智能巡检机器人采用自主行走运动平台与高精度检测系统相结合的方式，具
备巡检速度快、检测精度高、适用场景多、可深入检查等优点，在轨道交通领域
的应用拥有比较优势。随着人工智能发展和检测技术自动辨识能力提高，采用巡
检机器人进行轨道检测的方式逐渐兴起。
根据中国城市轨道交通协会统计，智能化巡检机器人已逐步应用于部分地铁
段，如南京地铁应用智能巡检机器人，实现缺陷诊断、数据分析预警等功能，人
员优化率 42.7%，效率提升 31.6%。深圳、青岛、宁波、天津等地铁公司应用数
字化轨道检巡一体设备，自动对轨道状态进行检测，可节约 1/3 巡检人员。京港
地铁列车智能巡检机器人完成 65%的车下巡检任务，工作效率提升 30%以上。此
外，公开信息亦显示铁路系统对智能巡检机器人需求提升，如 2025 年 8 月国能
集团对铁路货车车底智能巡检机器人进行公开招标等。
于 2025 年 2 月起实施；中国交通运输协会目前亦牵头立项《轨道交通无人机巡
检及维护技术规范》团体标准的制定；上述国家政策及行业标准的制定进一步体
现了行业正处发展上升期。
根据国际机器人联合会(IFR)预测，2025 年巡检类机器人约占据全球商用服
务机器人市场规模将 25%的份额，年复合增长率保持在 30%以上，展现出巨大的
发展潜力。智能运维机器人在轨道交通领域的应用场景较为多元，包括且不限于
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轨道线路（扣件等）、车辆巡检（列车车底等）、接触网综合巡检、轨道板脱空检
测、隧道巡检、站台区域巡检等，市场空间巨大。
接触网综合巡检机器人方面，截至 2024 年末，我国电气化铁路运营里程超
巡检机器人配置比例分别按 20 公里/台、30 公里/台测算，则对应接触网综合巡
检机器人需求容量超 4,600 台；轨道线路检测、机车车辆巡检方面，我国轨道交
通线路巡检机器人/机车车辆巡检机器人市场需求容量分别为 6,008/6,037 台，预
计至 2035 年市场需求容量增至 7,980/8,592 台，需求空间广阔。
（2）轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目
受国家“新基建”发展政策推动，5G、人工智能等技术不断进步，中国轨道交
通建设逐渐向数智化方向发展，市场对于轨交数智化产品及服务需求旺盛。2024
年 7 月，
《市政基础设施资产管理办法(试行)》，指出要利用数字化、可视化、智
能化信息技术，对市政基础设施资产实施动态管理，建立完善资产信息库等。近
年来陆续出台的《“十四五”铁路科技创新规划》《交通领域科技创新中长期发展
规划纲要（2021—2035 年）》《数字铁路规划》等均强调了数字化智能铁路的建
设，包括通过大力推进 5G、人工智能、大数据、云计算等前沿技术与铁路技术
装备、工程建造、运输服务等领域的深度融合，提升铁路智能化水平。
的实施意见》
（以下简称“《意见》”），在智能铁路方面，
《意见》指出“支持具身
智能列车与自主协同控制系统研发，大力推广自感知、自学习、自运行的智慧化、
绿色化动车装备，加速列车智能驾驶、群组运行控制、智能供电等技术应用，提
升技术装备故障自检测、自诊断、自修复等智能运维能力。加快推进中国智能铁
路标准体系优化完善，在通信信号、牵引供电、工程装备、客运服务、运输组织、
养护维修、安全应急等方面加速智能示范场景赋能，进一步促进铁路旅客和货物
的高效安全运输”。
从轨道交通智能运维 AI 大模型及垂直产品的市场需求来看，基于提升运维
效率优化作业模式、降低运营成本、保障质量与安全及优化管理与决策等角度，
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轨交运维行业下属车辆、供电、工务、机电、乘务等专业对大模型均有符合专业
特性的定制化需求。目前，我国轨交 AI 大模型仍处发展初期；根据新华网报道，
预计城市轨道交通单条线路智慧化改造成本约两亿元，全产业链规模近千亿元。
目前，全国共有 18 个铁路局、56 个地铁城市、2 个地方铁路公司，涉及超
城市轨道交通线路。假设各线路段基于专业需求采购 1 至 2 套 AI 智能运维系统，
则相关产品市场空间约千套。此外，根据灼识咨询报告，2023 年我国“AI+”交通
解决方案市场规模约 2,384 亿元，并有望维持 16.6%的复合年增长率增至 2028 年
的 5,182 亿元；其中，轨交行业 2023 年规模约 785 亿元，并有望于 2028 年增至
渗透率提升，各线路段、各专业采购需求或持续释放，为公司此次募投产品提供
了更广阔的市场空间。
现阶段，轨道交通智能运维机器人及轨道交通智能运维 AI 大模型均处于发
展和导入初期，市场中具备综合竞争力的参与者有限。机器人项目方面，智能运
维机器人涉及多学科技术融合，研发难度大，同时，行业需要既懂轨道交通业务
又懂智能运维机器人技术的复合型人才，符合要求的人才极为稀缺，且既有客户
资源和项目经验也构成了较高的市场壁垒；大模型项目方面，人工智能大模型目
前在交通领域主要用于交通信号控制和优化、智能导航和自动驾驶等，在轨道交
通智能运维领域的应用仍处在初步阶段，目前通用的 ChatGPT、DeepSeek 等 AI
工具缺乏系统性和针对性，无法提供满足不同业务场景专业需求的垂直行业解决
方案。
公司深耕轨道交通行业智能运维及装备数十年，亦是业内较早开展大数据智
能管控技术攻关的企业，在技术研发、行业经验、客户储备、人才及管理等多方
面具备较强竞争优势，具体如下：
（1）技术研发优势
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公司经过多年的研发和技术沉淀已形成机器视觉、机器人控制、嵌入式计算、
数字孪生、人工智能等多项机器人关键技术；建成行业一流的轨道交通基础设施
检测监测实验室、国家铁路及城市轨道接触网试验线，以及面向轨道交通智能运
维的云平台与大数据中心；被认定为院士（专家）工作站、成都高铁和轨道交通
供电检测监测工程技术研究中心等；取得多项包括机器人视觉在内的机器人相关
专利、软件著作权，核心产品和技术多次获得国务院、中国铁道学会、四川省、
成都市等机构颁发的奖项。
公司的“高铁接触网关键零部件智能检测成套技术及工程应用”荣获吴文俊
人工智能科学技术奖科技进步奖二等奖，车辆智能巡检机器人管控系统荣获第七
届全国设备管理与技术创新成果一等奖。
（2）行业经验优势
轨交行业运维及装备供应商往往需要经过长时期产品调试和实地运用、技术
经验积累和参数指标调整后方可使产品与实地环境及客户要求相适应和匹配。公
司在与中国铁路多个局级单位、多家地方铁路公司和地铁公司等业主共同实施项
目的过程中，掌握了较为深厚的行业 Know-How（即行业专有技术、知识、数据、
经验），对客户业务的“痛点”有较深理解，有利于提高自身产品与行业需求的
深度结合应用，保障研发成果能够实现产业化。
（3）客户储备优势
公司产品的主要应用场景对产品的安全性和可靠性要求极高，供应商必须提
供满足客户技术规范的产品且具有丰富的现场运行经验及先进与全面完善的技
术积累，才能得到客户的全面认可。通过多年经营，公司已积累丰富的客户资源，
包括国铁集团及下属全国 18 个铁路局集团公司，国家能源集团、陕煤集团等地
方铁路集团公司，中国中铁、中国铁建、中国交建、中国通号等央企客户，以及
国内 30 个省份、地区的 50 余个地铁公司客户，上述客户均为轨道交通智能运维
机器人及 AI 大模型的目标客户，公司具备较强的客户储备优势。
（4）人才及管理优势
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公司已培养积累了一支精通轨道交通运营维护技术和智能运维产品开发，以
及精通大数据算法与轨道交通运营维护的专家技术团队，核心技术人员在接触网、
受电弓、轨道和隧道监测检测领域拥有十余年的技术与产品开发、系统集成、项
目交付、市场开拓的实践经验，拥有对垂直行业的深刻理解以及对市场趋势准确
判断和把握的能力。公司同时打造了“自主研发+协同创新”研发体系，与西南交
大等建立了稳定的产学研关系，帮助公司形成对人工智能各个领域的前沿洞察力，
保障研发工作和项目实施工作的顺利推进。
如前所述，现阶段，轨道交通智能运维机器人及轨道交通智能运维 AI 大模
型均处于发展和导入初期，市场中具备综合竞争力的参与者有限。
整体上看，从事轨道交通智能运维机器人业务的同行业上市公司较少，除唐
源电气外，智能电力和电网供应商申昊科技（300853.SZ）及亿嘉和（603666.SH）
对轨道交通智能机器人有所布局，但上述企业主要深耕电力电网领域，电力行业
机器人为其发展核心，轨道交通仅为其产品应用场景的拓展，在行业专业度、项
目经验、产品应用范围及产品系列完整性上与唐源电气有所差异。此外，日月明
（300906.SZ）部分轨道安全测控设备属于智能运维机器人，但其主要方向为轨
道几何状态检测单一细分领域，而发行人此次机器人募投项目相关产品覆盖供电、
工务、车辆等多个专业领域，相关产品可比性有限。
轨道交通智能运维 AI 大模型方面，我国具有轨交行业专业属性的大模型企
业相对有限；同时，由于轨道交通资料对外公开较少，对于轨道交通的设备维修、
疑难问题处置尚没有针对性的 AI 工具。目前，市场主要参与者包括佳都科技
（600728.SH）、佳讯飞鸿（300213.SZ）等，但其相关产品主要聚焦于智慧车站及
智慧指挥调度等，应用场景与发行人此次大数据募投项目的供电、工务、车辆、
基础设施等专业领域的智能运维产品存在较大差异，相关产品可比性有限。
似产品不存在显著差异，期间费用参考公司历史水平确定，效益测算合理、谨慎
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此次募投项目拟形成产品具有定制化特点，各细分产品单价、成本差异较大，
但整体看，机器人项目及大模型项目与公司现有相关业务板块毛利率及其他上市
公司类似产品毛利率不存在显著差异，募投项目期间费用亦参考公司历史期间费
用率确定，相关效益测算合理、谨慎，具体如下：
（1）此次募投项目产品毛利率与公司现有相关业务板块及同行业上市公司类
似产品不存在显著差异
截至 2025 年 9 月，由于公司募投相关产品尚处于探索性销售阶段，因此已
销售产品的毛利率不具备可比性；但机器人项目产品均属于公司机器视觉智能检
测装备业务板块的产业创新升级，大数据项目属于公司大数据智能管控系统业务
板块。2022 年、2023 年、2024 年及 2025 年 1-9 月，公司相关板块毛利率如下：
项目 2025 年 1-9 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度 平均毛利率
机器视觉智能
检测装备
大数据智能管
控系统
机器人项目方面，预计项目达产年可实现毛利率 45.09%，达产年毛利率低
于公司 2022 年、2023 年、2024 年及 2025 年 1-9 月相关业务板块平均毛利率，
而随着相关募投产品逐步成熟、市场认知度提升，机器人项目达产后毛利率有望
提升至预测期末的 49.22%，与 2022 年、2023 年、2024 年及 2025 年 1-9 月公司
相关业务板块平均毛利率接近。
同行业上市公司类似产品毛利率情况如下：
可比公司主营业务毛利率
公司及业务名称 2025 年 1-6 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
日月明-轨道几何状态检测系统 72.08% 71.65% 71.99% 62.10%
申昊科技-智能机器人 15.86% 21.59% 49.66% 62.19%
亿嘉和-机器人产品 39.95% 39.82% 47.59% 42.74%
可比公司募投项目预测毛利率
公司及业务名称 T+1 T+2 T+3 T+4 T+5
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可比公司主营业务毛利率
申昊科技-2022 年可转债募投项 未披露建设期产品毛
目智能机器人产品预测毛利率 利率
注：1、日月明轨道几何状态检测系统主要为应用于轨道交通的轨道检查仪/测量仪等，2022
年度未对轨道几何状态检测系统毛利率进行单独披露，以期内综合毛利率替代；2、申昊科
技智能机器人主要应用于电力电网行业，包括电网、变电站巡检机器人等，2023 年度，申昊
科技未对智能机器人毛利率进行单独披露，以智能监测检测及控制设备整体毛利率替代；3、
亿嘉和产品主要应用领域为电力行业；4、受电力行业投资及需求不及预期影响，2024 年及
行业机器人发展相对初期，可比公司数据有限，同时申昊科技 2022 年可转债募投项目拟应
用于电力及轨交行业，因此将其作为可比项目进行对比
如上表所示，公司本次机器人募投项目毛利率低于同属于轨交行业的日月明
轨道几何状态检测系统及申昊科技 2022 年可转债募投项目智能机器人产品预测
毛利率，与申昊科技智能机器人及亿嘉和机器人产品 2022 年度及 2023 年度毛利
率相近；高于 2024 年度及 2025 年 1-6 月申昊科技及亿嘉和机器人毛利率主要系
申昊科技及亿嘉和产品主要应用于电力电网行业，受电力行业投资环境变动影响，
其毛利率有所下滑。
整体看，公司所属轨交行业固定资产投资规模相对稳定，且行业迈入建设与
运营维护并重的高质量发展阶段，轨交用机器人是行业主要技术迭代方向之一，
相关需求稳健。整体看，受产品性能、应用方向及技术特点等因素影响，市场中
相关机器人毛利率存在差异，公司此次募投产品毛利率低于其他上市公司类似轨
交行业产品毛利率，毛利率测算审慎合理。
大模型项目方面，项目达产年可实现毛利率 54.31%，与 2022 年、2023 年、
品定制化属性较高，针对于下游客户不同需求、应用领域，其相关成本、费用均
呈现差异化情形，随着产品逐步成熟，其预测期末毛利率预计可高于公司 2022
年、2023 年、2024 年及 2025 年 1-9 月相关业务板块平均水平，但仍处于相关业
务板块毛利率区间范围内，具备合理性。
同行业上市公司类似产品毛利率情况如下：
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公司及业务名称 2025 年 1-6 月 2024 年度 2023 年度 2022 年度
佳讯飞鸿-常规类指挥调度通信
产品
佳都科技-行业智能化产品及运
营服务
如上表所示，公司本次大模型募投项目毛利率与其他上市公司相关产品不存
在显著差异，毛利率测算具备合理性。
（2）此次募投项目期间费用参考公司历史水平确定，测算合理、谨慎
此次募投项目期间费用参考公司历史期间费用占营业收入比例确定，预测期
间的费用率如下：
单位：万元、%
序号 项目 T+1 T+2 T+3 T+4 T+5 T+6
轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目
期间费用合计 2,585.44 3,762.44 4,909.02 7,663.97 11,503.97 16,278.59
营业收入 3,780.00 8,620.00 14,020.00 28,700.00 43,080.00 60,960.00
期间费用率 68.40 43.65 35.01 26.70 26.70 26.70
轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目
期间费用合计 2,308.82 3,430.56 4,856.79 4,619.75 6,969.67 8,011.12
营业收入 3,000.00 7,500.00 13,800.00 17,300.00 26,100.00 30,000.00
期间费用率 76.96 45.74 35.19 26.70 26.70 26.70
单位：万元、%
营业 营业 营业
项目 营业收入
金额 金额 收入 金额 收入 金额 收入
占比
占比 占比 占比
销售费用 2,333.07 5.77 3,103.26 4.85 3,057.03 4.78 3,068.65 7.08
管理费用 3,991.94 9.88 4,771.97 7.46 4,820.45 7.54 3,893.43 8.98
研发费用 4,884.23 12.09 7,380.94 11.54 7,491.74 11.72 6,189.77 14.28
财务费用 50.68 0.13 -209.35 -0.33 -320.38 -0.50 -482.78 -1.11
合计 11,259.93 27.87 15,046.81 23.52 15,048.84 23.53 12,669.07 29.22
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率较高外，其余年份与公司历年期间费用率相近，具备合理性。
综上所述，本次募投项目价格系基于公司现有项目经验及市场相似产品定价
进行预测，在手订单及目标客户明确，相关产品符合行业发展需求，且发行人具
备技术、行业经验、客户储备等多方面优势，产品系列较为完整且具备专业化差
异，募投项目销售收入实现具有可行性，项目效益测算合理、谨慎。
（三）因本次募投项目相关产品处于初代且品类尚且较少等原因，公司目前
与募投相关在手订单有限；但在下游智能化运维需求明确的基础上，随着本次募
投项目对相关产品进行升级与矩阵拓展，相关收入有望随产品验证与市场渗透
逐步爬坡，支撑达产期目标
此次募投项目建设期预计为 3 年，投产期预计为 2 年，并有望于第 6 年实
现达产。公司已根据各产品研发进展审慎判断收入爬坡期，在项目建设与投产期，
公司主要完成研发攻坚、产品定型及示范项目落地；随着产品完成验证及市场成
熟度提升，相关产品在达产期将复制推广，实现达产目标。具体测算详见本回复
“问题 2”之“八、
（二）1 此次募投项目各产品参考历史项目及市场价格进行定
价”相关内容。
目前本次募投项目相关产品仍为初代产品、功能配置相对基础、产品类别较
少，且轨道交通智能运维作为一个技术密集型新兴市场，相关产品导入需要一定
验证周期，因此公司当前募投项目相关在手订单有限。通过投资本次募投项目，
公司可实现产品能力的升级与产品矩阵的拓展，从而更精准地匹配下游客户智
能化运维升级需求。随着技术迭代加速、产品验证完成及市场认知深化，相关产
品的市场普及度与渗透率有望迎来持续提升、驱动规模化增长，公司对达产期预
测具有合理性，具体如下：
为初代产品、配备功能相对基础，公司拟通过本次募投项目对产品功能及种类进
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行升级及拓展
截至 2025 年 9 月末，公司与募投项目相关的在手订单情况如下：
单位：万元
在手订单
类别 目前功能 拟通过本次募投项目实现的完备功能
金额
轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目
场景拓展（电客车内、货运列车内、
车辆智能巡
检机器人
激光导航、双机械臂）
检测能力升级（增加关键部件识别、
接触网智能 提高精度）、产品形态升级（小型轻量
综合巡检机 280.01 基础巡检功能 化）、功能拓展（限界检测和巡检过程
器人 监控，自动过道岔功能）、场景拓展
（地铁适应场景）
供电运维数据接触网
响应加速（毫秒级）、分析升级（多专
（2C/4C/5C）分析；工务
业协同）、场景拓展（1C-6C 全覆盖，
神源平台 852.11 运维数据（轨检/限界）
空天地一体化、实现关键设施巡检无
分析；车辆（360 识别）
死角）
运维数据分析
场景拓展（适应不同轨道和复杂线
路）、产品形态升级（小型轻量化）、
其他机器人 467.80 基础巡检功能
检测能力升级（增加检测范围和精
度）
合计 2,169.92 - -
轨道交通智能运维 AI 大模型研发与产业化项目
实现风险管理及处置能力（将基础监
基础设施安 基础管理功能（工具器管
测数据与 AI 大模型分析进行嫁接，实
全监测 AI 328.00 理、物料管理及上道管
现研判风险、预警信息生成及处置建
大模型 理）
议）
场景拓展（供电段、地铁公司、职业
现有接触网、变电的培训 院校）、硬件升级（增加 3D 交互式大
智慧培训系 系统，覆盖变电仿真模 屏、AR 实训装置及系统）
、功能升级
统 拟、接触网 6C 数据分 （新增学员自动评价、教案自动生成
析、6C 装置培训 等）、引入数字人技术（实现数字化虚
拟培训）
提升分析能力（通过大模型训练，实
供电智能运 现接触网、变电设备的故障诊断，动
维 AI 大模 2,623.70 全景监测与基础分析 态生成最优的故障处置建议）
型 系统升级：研发基于数字人和大模型
的可视化系统
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在手订单
类别 目前功能 拟通过本次募投项目实现的完备功能
金额
工务智能运 场景拓展（新增钢轨磨耗等分析预测）、
轨道、隧道、工务设备数据
维 AI 大模 89.60 功能升级（建立健康评估与维修决策模
管理与趋势分析
型 型）
提升预测能力（基于机器学习分析数
据趋势，预测潜在故障）、提升分析能
车辆智能运 车辆数据检测与诊断、监 力（通过 AI 大模型对车辆各类检测、
维 AI 大模 - 控及实时分析、辅助指导 监测数据进行相关性分析） 、配置优化
型 故障处理等 （引入 AI 大模型、配置 AR 眼镜，巡
检中自动识别缺陷，检修中推送检修
建议
合计 3,041.30 - -
注：基础巡检功能包括自主走行、手动控制、自主检测、定位导航、关键部件识别和测量等；
由于智慧培训系统相关历史项目已完成、车辆智能运维 AI 大模型仍在开发期，公司截至
如上表所示，截至 2025 年 9 月末，公司与本次募投项目相关的在手订单主
要集中于初代车辆智能巡检机器人、智能检测监测配套系统神源平台及供电智
能运维 AI 大模型产品，配备功能尚不完善。公司拟通过本次募投项目在多场景
适应性、软硬件配置、检测监测精准性、分析及预测能力、产品形态等方面对现
有产品功能进行升级并实现产品类别拓展。
具体而言，公司目前在手订单产品主要为初代产品，通过本次募投项目，公
司将进一步对现有产品进行迭代。机器人项目方面，重点突破机器人“运动”
“感
知”关键技术瓶颈，提升识别检测能力与复杂工况下的检测精度。推动产品向小
型化、轻量化发展，优化走行结构并拓展个性化运用，从而增强机器人在多场景
下的适应能力；有效降低下游客户在各类工况下的人工劳动强度。AI 大模型项
目方面，在现有模块上利用大模型、数字人等技术，整合既有分散系统，将设备
运维的各类数据进行融合；实现故障自动排查、分析、处置建议等能力，提高模
型预测及决策能力，降低处置时间、减少故障的发生。
此外，公司亦将通过本次募投项目拓展产品系列，基于下游行业对运营安全、
运维效率、成本控制及故障预见性的迫切需求，实现轨道交通应用全场景覆盖等。
机器人项目方面，公司将针对检测场景复杂、维护工作量大、个性化需求多，完
成更多场景适配的机器人产品的开发，如轨道扣件机器人、隧道巡检机器人等轨
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交领域隧道、轨道用机器人，扩充公司整体产品系列。AI 大模型项目方面，公
司拟运用深度学习、大模型、数字人、AR 等技术，形成能够实现车辆、供电、工
务等多个专业领域的覆盖的系列产品，并扩展业务的空间边界，并延伸形成桥梁
/边坡监测系统、护路巡防系统、保护区监测系统、无人机巡检系统等产品序列。
代、产品验证可行、市场认知确立，相关产品普及度及渗透率有望持续提升，带
动销量增加
公司本次募投项目产品主要应用于轨道交通智能运维，随着我国轨道交通
行业迈入建设与运营维护并重的新阶段，全国轨道交通建设及运营里程维持稳
健增长态势、存量资产运维需求进入释放期，叠加产业政策持续完善推动，轨交
运维系统化、数字化、智能化发展趋势明显，为公司相关产品提供了广阔的市场
空间，具体详见本回复“问题 2”之“八、
（二）、3、行业迈入建设与运营维护并
重的高质量发展阶段，系统化、数字化、智能化为关键技术迭代方向”相关内容。
由于轨交用智能运维机器人及 AI 大模型具备较高专业性，且涉及多学科技
术融合，研发难度大、复合型人才稀缺，既有客户资源和项目经验也构成了较高
的壁垒，现阶段相关产品整体仍处于发展和导入初期。公司本次募投项目将紧密
围绕下游客户运维智能化需求，系统性应对当前轨交运维行业传统人工巡检效
率低下、数据准确性不足、存在安全隐患以及海量检测数据难以实时分析的普遍
困境，预计随着技术加速迭代、产品成熟度得到验证、市场认知确立，相关产品
市场渗透率有望持续提升。
综上所述，公司本次募投项目旨在通过系统性研发及投入，突破产品瓶颈、
拓展应用矩阵，以精准匹配并引领下游明确的智能化升级需求。预计随着项目投
产、技术迭代完成以及市场认知与验证的深化，公司产品渗透率将持续提升，从
而有力支撑达产期的预测。
（四）机器人及大模型项目存在短期内无法盈利的风险，公司已就相关风险
进行提示
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虽然公司已对募投项目的可行性进行了慎重、充分地分析和论证，相关项目
具有良好的市场前景，并且公司已在新产品的技术基础、项目经验、客户储备等
方面做了充分准备，但在建设期内，受到前期投资及新增折旧摊销影响，短期内
相关募投项目销售收入可能存在无法覆盖相关成本费用的情形，存在投产初期无
法盈利的风险。
公司此次募投项目建设期约 3 年，建设期内，机器人项目净利润预计为-
万元、-1,580.45 万元及-342.79 万元，存在短期内无法盈利的风险。但随着项目
建成投产后，机器人及大模型项目均有望开始盈利并逐步提升盈利能力，为公司
中长期经营业绩提供支撑。
公司已在募集说明书“第五节 本次发行相关的风险因素”之“二、对本次
募投项目的实施过程或实施效果可能产生重大不利影响的因素”补充披露如下：
“（五）本次募投项目短期内无法盈利的风险
公司已对本次募集资金投资项目的可行性进行了慎重、充分地分析和论证，
但在项目建设期内，受到前期投资及新增折旧摊销影响，相关募投项目收入可能
无法覆盖成本费用，存在短期内无法盈利的风险。”
（五）量化分析本次募投项目新增折旧摊销对发行人经营业绩的影响
本次募投项目涉及软硬件设备购置及安装、场地购置及装修工程投资等，每
年将新增一定折旧摊销费用。根据公司固定资产、无形资产的折旧摊销会计政策，
本次募投项目的固定资产折旧按照国家有关规定采用分类直线折旧方法计算，本
项目房屋建筑物折旧年限取 30 年，装修及其他折旧年限为 10 年，设备折旧年限
为 3-8 年，软件系统及研发费用资本化均按 5 年摊销。
新增折旧摊销对发行人未来营业收入的影响测算如下：
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单位：万元
建设期 投产期
项目
T+1 T+2 T+3 T+4 T+5
固定资产折旧 964.00 4,078.24 5,824.25 5,616.51 4,493.22
无形资产摊销 264.97 1,537.24 2,456.04 2,456.04 2,456.04
折旧摊销合计 1,228.97 5,615.48 8,280.29 8,072.55 6,949.26
现有营业收入 63,978.71 63,978.71 63,978.71 63,978.71 63,978.71
本次募投项目收入 6,780.00 16,120.00 27,820.00 46,000.00 69,180.00
预计营业收入 70,758.71 80,098.71 91,798.71 109,978.71 133,158.71
新增折旧摊销占预计营
业收入比重
达产期
项目
T+6 T+7 T+8 T+9 T+10
固定资产折旧 3,424.95 2,813.78 2,550.69 2,448.26 1,719.67
无形资产摊销 2,191.07 918.80 - - -
折旧摊销合计 5,616.02 3,732.58 2,550.69 2,448.26 1,719.67
现有营业收入 63,978.71 63,978.71 63,978.71 63,978.71 63,978.71
本次募投项目收入 90,960.00 90,960.00 90,960.00 90,960.00 90,960.00
预计营业收入 154,938.71 154,938.71 154,938.71 154,938.71 154,938.71
新增折旧摊销占预计营
业收入比重
注：现有营业收入为 2024 年度营业收入，并假设未来保持不变
上述新增折旧摊销为开展募投项目的前置必要条件，具有必要性和合理性。
随着募投项目进入投产期，相关项目收入有望显著提升，新增折旧摊销占预计营
业收入比重有望下降；长期看，本次募投项目新增折旧摊销对发行人未来经营业
绩的影响有限。
根据上述测算，本次募投项目建设完成后每年新增折旧和摊销的最高金额为
对“募投项目新增资产折旧摊销的风险”进行了特别提示。
（六）核查过程和核查意见
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发行人会计师执行了如下核查程序：
（1）获取收入成本明细表等资料，了解本次募投项目产品及相关业务板块
收入实现情况；
（2）查阅本次募投项目可行性研究报告，了解此次募投项目收入、毛利率、
期间费用、净利润及新增折旧摊销等效益测算情况；
（3）查阅公司与此次募投项目产品相关的历史项目合同及市场类似产品招
投标信息，了解相关产品定价情况，并与此次募投项目各产品定价情况进行对比；
（4）获取发行人截至 2025 年 9 月末与本次募投项目产品相关的在手订单明
细，了解客户情况；
（5）查阅行业研究报告及同行业资料，了解行业发展情况及同行业上市公
司同类产品情况；
（6）测算本次募投项目新增折旧摊销对发行人经营业绩的影响。
经核查，发行人会计师认为：
（1）目前发行人机器人项目及 AI 大模型项目相关产品业务拓展顺利，已实
现收入；
（2）公司募投项目产品已具备在手订单，目标客户系国铁集团、中车集团、
国家能源集团、中国中铁及中国铁建下属公司等，募投项目效益测算各产品定价
参考公司历史项目及市场价格确定，募投项目产品毛利率与公司现有相关业务板
块及同行业上市公司类似产品不存在显著差异，期间费用参考公司历史水平确定，
公司关于募投项目收入实现的可行性分析及效益测算相关参数合理、谨慎的说明
与我们在实施上述核查程序时所了解的情况在所有重大方面一致；
（3）公司此次募投项目建设期约 3 年，建设期内，机器人项目净利润预计
为-1,210.54 万元、-1,545.82 万元及-1,361.01 万元，大模型项目净利润预计为-
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已就相关风险进行提示；
（4）本次募投项目测算每年新增折旧和摊销的最高金额为 8,280.29 万元，
随着募投项目进入投产期，相关项目收入有望提升，新增折旧摊销对发行人经营
业绩的影响有望下降。
（七）风险披露情况
公司已在募集说明书“重大事项提示”之“一、重大风险提示”之“（七）本
次募投项目短期内无法盈利的风险”以及“第五节 本次发行相关的风险因素”
之“二、对本次募投项目的实施过程或实施效果可能产生重大不利影响的因素”
之“（五）本次募投项目短期内无法盈利的风险”补充披露如下：
“公司已对本次募集资金投资项目的可行性进行了慎重、充分地分析和论证，
但在项目建设期内，受到前期投资及新增折旧摊销影响，相关募投项目收入可能
无法覆盖成本费用，存在短期内无法盈利的风险。”
公司已在募集说明书“重大事项提示”之“一、重大风险提示”之“（九）募
投项目新增资产折旧摊销的风险”及“第五节 本次发行相关的风险因素”之“二、
对本次募投项目的实施过程或实施效果可能产生重大不利影响的因素”之“（二）
募投项目新增资产折旧摊销的风险”进行了披露：
“本次募集资金投资项目开始实施后，公司固定资产及无形资产将有所增加。
经测算，本次募投项目建成达产后每年增加的折旧、摊销费用不超过 8,280.29 万
元，如果公司募集资金投资项目未实现预期收益，则公司存在因资产折旧摊销增
加而导致利润下滑、摊薄公司净资产收益率的风险。”
九、结合报告期内发行人研发支出全部费用化的情况、本次募投项目研发投
入满足资本化条件的具体情况及其确定依据，说明研发支出资本化条件的判断
和选取是否与公司历史、同行业可比公司同类业务存在差异，相关研发支出资本
化的会计处理是否符合《企业会计准则》的相关规定，相关处理是否谨慎、合理；
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本次募投项目费用化投入占募集资金总额比例是否符合《证券期货法律适用意
见第 18 号》的相关规定。
（一）本次募投项目研发投入满足资本化条件的具体情况及其确定依据
本次募投项目研发投入拟资本化情况如下：
单位：万元
研发人员投
序号 项目名称 资本化金额
入金额
“轨道交通智能运维 AI 大模
“轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目”、
型研发与产业化项目”在测算中按照研发投入的 30%进行资本化。
（1）公司已明确划分研发支出中研发阶段与开发阶段的具体时点
公司将内部研究开发项目的支出区分为研究阶段支出和开发阶段支出。研究
阶段为获取并理解新的科学或技术知识等而进行的独创性的有计划调查、研究活
动的阶段，为进一步开发活动进行资料及相关方面的准备。开发阶段为在进行商
业性生产或使用前，将研究成果或其他知识应用于某项计划或设计，以生产出新
的或具有实质性改进的材料、装置、产品等活动的阶段。
研究阶段的支出，于发生时计入当期损益。开发阶段的支出同时满足资本化
条件的，确认为无形资产，不能满足资本化条件的开发阶段的支出计入当期损益。
根据公司制订的《设计开发管理程序》，公司设计和开发工作主要分为需求
阶段、策划阶段、执行阶段、收尾阶段。其中，公司研究阶段为需求阶段和策划
阶段，开发阶段为执行阶段和收尾阶段，当研发项目在策划阶段完成“总体设计
方案评审”后，进入开发阶段。各阶段主要划分依据如下：
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研发阶段 具体阶段 阶段简介
计开发的输入。
需求阶段
经理和技术负责人等关键信息
质、持续时间和复杂程度，对设计和开发的活动进行整体策划，
研究阶段 明确项目目标、项目成员、项目里程碑等关键信息，并依据项
目里程碑节点制定项目详细计划。
策划阶段 2、技术负责人负责制定《总体设计方案》并组织对应人员方案
评审。
备，不存在技术上的实质性障碍，后续即可进入实质性的开发
工作
化评审工作，审批满足资本化条件后，后续相关支出予以资本
化。
计方案》开展详细方案设计。
执行阶段 按照对应专业的设计规范执行相关的设计开发工作。
开发阶段 4、若涉及研发样机，项目经理下达生产需求，生产部完成样机
生产。技术负责人协同测试负责人开展测试验证工作，形成样
机测试报告。
作；技术负责人负责跟进现场的应用情况，组织安排鉴定试验，
完成现场实施应用以及设计定型确认
项目经理组织进行结题评审以及物料盘点工作，对项目过程资
收尾阶段
料进行归档
如上表所示，公司本次募投项目研发部分的资本化，以研发项目在策划阶段
完成“总体设计方案评审”，并评估满足资本化条件后为资本化的开始时点。
具体为：在研究阶段确定了项目的技术可行性后，由技术负责人提交《研发
支出资本化评审表》，并发起资本化评审会，评审内容涉及技术可行性、是否具
有明确的出售意图、预期投入及收入、资源支持可行性（足够的人力财力技术等）
、
归属于开发阶段的支出是否能够可靠计量等。此阶段研发项目的需求分析、总体
方案设计、验证方法已论证确定，技术可行性已经明确，后续支出能够可靠计量，
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相关资本化评审通过后进入到产品具体设计阶段，后续相关支出发生时予以资本
化。
以完成“项目确认及结题评审”、研发成果达到预定可使用状态作为资本化
处理的结束时点。研发任务完成后，公司将进行研发成果验证并组织验收评审，
通过后形成结题报告，如果结题报告认为该研发项目完成且达到预期目标，即停
止开发支出的资本化。资本化结束后的支出在发生时计入当期损益。
（2）本次募投项目研发支出资本化的主要依据
公司根据《企业会计准则第 6 号-无形资产》第九条所列研发支出资本化条
件，对本次募投项目研发支出资本化进行了论证，具体如下：
是否符
序
资本化条件 本项目情况 合资本
号
化条件
（1）开发所需技术条件基本具备
公司在机器视觉、机器人控制等关键技术积累方面已有较
长周期的研发投入，并取得若干研发成果；取得多项包括
机器人视觉在内的机器人相关专利、软件著作权，核心产
品和技术多次获得国务院、中国铁道学会、四川省、成都
市等机构颁发的各类奖项。截至2025年9月30日，公司及
其控股子公司拥有专利权225项、软件著作权242项。
另智能运维机器人与公司当前主要产品机器视觉智能检
测装备，技术同源性高、下游客户重合度高。同时，公司
完成该无形资产以使
部分初代机器人产品已在天津地铁、杭海城际铁路、武汉
地铁等项目得到应用，已具备一定的前期技术储备基础。
技术上具有可行性
（2）具体研发项目的可行性情况
目前已有立项的研发项目主要流程如下：
求等角度编制需求报告；
电气以及现场实施工艺的设计方案，经产品经理、技术负
责人、研发负责人评审通过。
通过总体设计方案评审的流程，论证了研发需求的可行
性，确认不存在技术上的障碍或其他不确定性
具有完成该无形资产 本次募投研发成果的主要盈利方式为推进轨道交通智能
并使用或出售的意图 运维机器人的研发及产业化，通过向下游客户提供接触
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是否符
序
资本化条件 本项目情况 合资本
号
化条件
网智能综合巡检机器人、轨道扣件机器人、接触轨检测
机器人、隧道探伤机器人、车辆智能巡检机器人等全系
产品，同步优化与之配套的机器人云平台产品实现盈
利。本项目全面推进机器人核心技术及产品的研发，一
方面完成对部分初代智能运维机器人的产品迭代，另一
方面完成更多场景适配的机器人产品的开发，最终开发
形成接触网智能综合巡检机器人、轨道扣件机器人、接
触轨检测机器人、隧道探伤机器人、车辆智能巡检机器
人等全系产品，同步优化与之配套的机器人云平台产
品。
本项目的研发目标亦为实现经济利益。综合来看，公司
具有完成该无形资产并使用或出售的意图
随着人工智能发展和智能检测自动辨识能力提高，采用智
无形资产产生经济利 能机器人进行轨道交通运维的作业方式已逐渐兴起。智能
益的方式，包括能够 运维机器人在轨道交通领域的应用场景较为多元，包括且
证明运用该无形资产 不限于轨道线路（扣件等）、车辆巡检（列车车底等）、
生产的产品存在市场 接触网综合巡检、轨道板脱空检测、隧道巡检、站台区域
或无形资产自身存在 巡检等，市场空间巨大。
市场，无形资产将在 本次募投项目经测算预计建成后达产年（T+6年）可新
内部使用的，应当证 增实现营业收入60,960.00万元，新增净利润9,007.16万
明其有用性 元，税后内部收益率18.02%，税后静态投资回收期（含
建设期）6.87年，具备良好的经济效益
公司已在行业经验、人才、技术、大数据积累、分析及
监测等方面占据独特的优势，并拥有一支由高素质专业
有足够的技术、财务
人才组成的技术团队，该团队将为本项目提供充足的技
资源和其他资源支
术支撑。因此，公司具备本项目实施所需的技术和研发
持，以完成该无形资
产的开发，并有能力
资金实力，财务资源充分。并对其进行市场推广和销
使用或出售该无形资
售，有足够的现金流支撑项目研发支出。综合来看，公
产
司具有足够的技术资源、财务融资能力等完成项目开发
并推向市场
公司母公司负责募投项目实施和产品研发，开发支出按
项目预算进行列支，并独立核算该项目发生的各种费
用。
归属于该无形资产开 2025年，公司已根据《企业会计准则》等相关规定，结
靠地计量 理程序》等相关内控制度，对内部研发活动流程进行了
进一步细化，明确了研发阶段、开发阶段的划分标准，
以及开发阶段资本化评审时点，建立了更加完善的内部
控制体系。2025年公司已上线研发工时统计系统。
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序
资本化条件 本项目情况 合资本
号
化条件
按照公司相关制度和管理系统，可以对开发阶段的各种
支出进行可靠计量和独立核算
是否符
序
资本化条件 本项目情况 合资本
号
化条件
（1）开发所需技术条件基本具备
公司是业内较早开展大数据智能管控技术攻关的企
业，目前已建成面向轨道交通智能运维的云平台与大
数据中心，被认定为院士（专家）工作站、成都高铁和
轨道交通供电检测监测工程技术研究中心等，累计取
得多项相关已授权发明专利、软件著作权等。
公司深耕轨道交通智能运维行业多年，公司大数据智
能管控系统已服务11个铁路局、2个地方铁路公司（国
家能源集团、陕煤集团）、19个地铁公司，大量局级/
段级供电智能运维、工务智能运维、数字化车辆段运
完成该无形资产以使其能
维等项目的实施，使得公司积累了丰富的轨道交通智
能运维数据专业分析和数据治理能力，为AI大模型的
有可行性
训练和落地提供了可能。
（2）具体研发项目的可行性情况
目前已有立项的研发项目主要流程如下：
可行性；
配置、软件模块、核心功能的设计方案，经产品经理、
技术负责人、研发负责人评审通过。
通过总体设计方案评审的流程，论证了研发需求的可
行性，确认不存在技术上的障碍或其他不确定性
本次募投研发成果的主要盈利方式为通过智能维修推
理大模型、安全生产多模态大模型、智能决策生成式
大模型、AI 智能诊断分析四个平台的持续构建，分别
从“自然语言”“图像+音频多模态”及“生成式”“时
空决策”等关键维度，提升轨道交通领域的知识管理
具有完成该无形资产并使
用或出售的意图
客户提供故障预测与健康管理系统（PHM）、6C 数据
中心系统、模拟培训系统、供电智能运维系统、工务智
能运维系统、车辆智能运维系统、电务智能运维系统
等实现盈利。
综合来看，公司具有完成该无形资产并使用或出售的
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资本化条件 本项目情况 合资本
号
化条件
意图
现阶段，人工智能及大模型技术已广泛赋能智慧金融、
智慧医疗、智能制造、智慧能源等 20 多个领域，但人
工智能大模型目前在智能交通领域，主要用于交通信
号控制和优化、智能导航和自动驾驶、智能交通监控、
智能停车系统、智能物流与仓储、无人驾驶汽车、交通
数据分析与预测等方面，在轨道交通智能运维领域的
无形资产产生经济利益的
应用仍处在初步阶段。
方式，包括能够证明运用
同时，据公司调研，全国共有 18 个铁路局、56 个地铁
该无形资产生产的产品存
城市、2 个地方铁路公司，目前都尚未建立基于 AI 大
模型的智能运维体系，每个单位又包括车辆、供电、工
在市场，无形资产将在内
务、机电、乘务等专业，2025 年我国城市轨道交通智
部使用的，应当证明其有
能化市场规模预计近 300 亿元。人工智能及大模型技
用性
术在轨道交通智能运维领域拥有巨大的市场开发潜
力。
本次募投项目经测算预计建成后达产年（T+6 年）可
新增实现营业收入 30,000.00 万元/年，新增净利润
资回收期（含建设期）6.44 年，具备良好的经济效益
基于公司前期深厚的行业 Know-How（即行业专有技
术、知识、数据、经验），“深度”训练轨道交通 AI
大模型，通过将最新研发成果植入前期的大数据管控
有足够的技术、财务资源
系统产品体系，最终构建基于 AI 大模型分析和运用的
和其他资源支持，以完成
唐源电气全栈式 AI 产品序列。因此，公司具备本项目
实施所需的技术和研发基础。同时，本次募集资金到
能力使用或出售该无形资
位后，公司将进一步充实资金实力，财务资源充分。并
产
对其进行市场推广和销售，有足够的现金流支撑项目
研发支出。综合来看，公司具有足够的技术资源、财务
融资能力等完成项目开发并推向市场
公司母公司负责募投项目实施和产品研发，开发支出
按项目预算进行列支，并独立核算该项目发生的各种
费用。
归属于该无形资产开发阶 结合自主研发项目的实际情况，完善细化了《设计开
段的支出能够可靠地计量 发管理程序》等相关内控制度，对内部研发活动流程
进行了进一步细化，明确了研发阶段、开发阶段的划
分标准，以及开发阶段资本化评审时点，建立了更加
完善的内部控制体系。2025年公司已上线研发工时统
计系统。
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资本化条件 本项目情况 合资本
号
化条件
按照公司相关制度和管理系统，可以对开发阶段的各
种支出进行可靠计量和独立核算
综上所述，公司本次募集项目研发费用资本化符合《企业会计准则》及公司
对开发支出予以资本化的相关内控规定。
（二）公司研发支出资本化条件的判断和选取与同行业可比公司同类业务不
存在重大差异
根据公开信息查询，轨道交通行业可比公司相关募投项目同类业务涉及研发
投入资本化的项目明细如下：
单位：万元
公司 项目名称 研发投入 资本化金额 资本化占比
基于自研芯片的数字孪生工业
控制平台研发及产业化项目
众合科技 大交通领域数字化关键技术研
发及产业化项目
无人感知技术研发项目 12,506.00 6,253.00 50.00%
数字孪生核心技术及开放平台
研发项目
新一代轨道交通数字化系统研
佳都科技 49,865.41 32,412.52 65.00%
发及产业化项目
面向车路协同的新一代交通数
字化系统研发及产业化项目
同行业可比公司同类业务的开发阶段判断依据如下：
资本化条件的
公司 划分研究阶段和开发阶段的具体标准
选取
为获取新的技术和知识等进行的有计划的调查阶段，应确
定为研究阶段，该阶段具有计划性和探索性等特点；
在进行商业性生产或使用前，将研究成果或其他知识应用 项目立项评审
众合科技
于某项计划或设计，以生产出新的或具有实质性改进的材 通过
料、装置、产品等阶段，应确定为开发阶段，该阶段具有
针对性和形成成果的可能性较大等特点
研究阶段是指为获取新的技术和知识等所进行的有计划 立项分析报告
佳都科技
的调查。公司的研究阶段一般是指研发部门根据市场需 评审通过
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资本化条件的
公司 划分研究阶段和开发阶段的具体标准
选取
求、技术需要等因素对需研究开发的项目进行相关分析立
项，由项目管理部门对该项目进行技术创新能力、成果转
化能力、实际需求能力及项目预算资金保障能力等情况进
行评审分析的阶段。
开发阶段是指在进行商业性生产或使用前，将研究成果或
其他知识应用于某项计划或设计，以生产出新的或具有实
质性改进的材料、装置、产品等。开发阶段是指项目立项
申请经过研究阶段的研究、分析、评审形成立项报告后，
研发项目组完成软件详细设计、代码编写、系统测试等工
作，并且通过不断修订完善直至达到可使用或可销售状
态。
公司研发支出的资本化，以研发项目在策划阶段完成“总体设计方案评审”，
并评估满足资本化条件后为资本化的开始时点，与众合科技、佳都科技以项目立
项评审通过作为资本化开始时点无重大差异。
（三）公司不断完善细化与研发活动相关的内部流程，2025 年上半年开始对
部分研发支出予以资本化，相关研发支出资本化的会计处理符合《企业会计准则》
的相关规定，相关处理谨慎、合理
情况如下：
单位：万元
期间 费用化金额 资本化金额 研发支出合计 费用化率 资本化率
合计 25,946.68 1,016.69 26,963.37 —— ——
如上表所示，公司 2024 年及以前年度研发支出全部予以费用化，2025 年第
二季度开始将部分满足条件的研发支出予以资本化，2025 年 1-9 月资本化支出
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本化支出占研发支出的 17.23%，比例较低主要系公司自 2025 年 5 月才开始将满
足条件研发支出予以资本化。
研发支出予以资本化
（1）2024 年及以前年度研发支出全部予以费用化的原因
来一定的经济利益流入，但公司暂未有研发费用资本化的情况，主要系公司前期
研发人员工时通过线下管理，研发活动精细化管理需进一步完善，制度及流程上
尚未明确研究阶段支出与开发阶段支出的具体划分标准，无法满足《企业会计准
则第 6 号——无形资产》中资本化条件的第五条要求，故公司将全部研发支出费
用化计入当期损益。
（2）2025 年第二季度开始资本化的原因
公司根据《企业会计准则》等相关规定，于 2025 年 2 月结合自主研发项目
的实际情况完善细化了《设计开发管理程序》等相关内控制度，对内部研发活动
流程进行了进一步细化，明确了研发阶段和开发阶段的划分标准，制定了开发阶
段资本化条件评审制度，评审内容涉及：技术可行性、是否具有明确的出售意图、
预期投入及收入、资源支持可行性（足够的人力财力技术等）、归属于开发阶段
的支出是否能够可靠计量等，建立了更加完善的内部控制体系。
公司于 2025 年 5 月上线研发工时管理系统，研发项目的工时填报与审批从
线下纸质转化为线上系统化，实现研发管理精细化，为研发项目之间准确分配提
供良好基础。
具体而言，公司于 2025 年 5 月开始，研发人员每周在工时系统中填报工时，
工时按照具体项目进行归集，由填报人的上级主管对其负责的项目人员所填报的
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工时进行审核，以经审批核对的工时记录交由人事部进行复核，最终交由财务部
门归集费用，确保了人员薪酬在研发项目之间的归集准确。自 2025 年 5 月开始，
技术负责人组织公司相关人员每个月按照制度约定对研发项目是否满足资本化
进行评审工作，相关控制制度及流程执行情况良好。
综上所述，公司自 2025 年 5 月开始，对满足资本化条件的研发支出予以资
本化。
关处理谨慎、合理
公司对照《企业会计准则第 6 号无形资产》第九条所列研发支出资本化分析
条件如下：
公司对于拟进行资本化的项目经过市场调研，项目可行性分析报告、项目立
项报告、项目预算等环节严格的项目评审。上述资本化研发项目基于无形资产的
使用或出售在技术上具有可行性，且公司有依赖上述无形资产进行销售的意图，
基于无形资产完成的机器人及 AI 大模型存在市场。公司营业收入及经营活动现
金流入足以支撑研发工作，公司研发经验丰富，有足够的技术、财务资源和其他
资源支持，以完成该项目的开发，并有能力使用或出售该无形资产。公司设立了
完善的研发体系，从产品的立项、评审、开发、测试、发布评审、发布等均建立
了相应的流程或制度，建立了相应的控制措施和识别标识，确保资本化的准确。
公司本次募投项目拟资本化以及已资本化的研发费用符合项目实际情况和
《企业会计准则》的相关规定，相关处理谨慎、合理。
（四）本次募投项目费用化投入占募集资金总额比例符合《证券期货法律适
用意见第 18 号》的相关规定
根据《证券期货法律适用意见第 18 号》“五、关于募集资金用于补流还贷如
何适用第四十条“主要投向主业”的理解与适用《上市公司证券发行注册管理办
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法》第四十条规定，“本次募集资金主要投向主业”。现就募集资金用于补充流动
资金或者偿还债务如何适用“主要投向主业”，提出如下适用意见：
（一）通过配股、发行优先股或者董事会确定发行对象的向特定对象发行股
票方式募集资金的，可以将募集资金全部用于补充流动资金和偿还债务。通过其
他方式募集资金的，用于补充流动资金和偿还债务的比例不得超过募集资金总额
的百分之三十。
……
（三）募集资金用于支付人员工资、货款、预备费、市场推广费、铺底流动
资金等非资本性支出的，视为补充流动资金。资本化阶段的研发支出不视为补充
流动资金。工程施工类项目建设期超过一年的，视为资本性支出。
……”
公司本次发行募集资金投资项目的费用化投入（包括视为补充流动资金）情
况如下：
项目 募投项目 内容 金额（万元）
轨道交通智能运维机器人研发与 预备费+研发人员工资
产业化项目 部分（费用化部分）
视为补充 轨道交通智能运维 AI 大模型研发 预备费+研发人员工资
流动资金 与产业化项目 部分（费用化部分）
营销与技术服务体系升级建设项
场地租赁投资+预备费 1,377.02
目
补充流动资金项目 2,210.00
小计 19,682.76
本次募集资金总额 80,623.58
占比 24.41%
根据以上测算，公司本次向特定对象发行股票的募集资金用于补充流动资金
（包括视为补充流动资金）占募集资金总额的比例未超过 30%，符合《证券期货
法律适用意见第 18 号》第五条的相关规定。
（五）核查过程和核查意见
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发行人会计师执行了以下核查工作：
（1）查询《证券期货法律适用意见第18号》；
（2）查阅《募集说明书》；
（3）取得公司关于本次发行募集资金投资项目的费用化投入（包括视为补
充流动资金）情况的说明；
（4）查询公司研发相关制度，了解公司资本化相关会计政策，开始资本化
的具体时点，并与《企业会计准则第6号——无形资产》规定的无形资产资本化
条件进行对比分析；
（5）取得并查阅公司研发项目支出明细表，了解公司研发项目费用化阶段
支出明细与资本化阶段支出情况；
（6）查阅募投项目研发投入明细及资本化内容，包括报告期内已资本化项
目的相关立项文件、《总体设计方案》、《开发阶段资本化评审表》等研发内控
资料，核查募投项目以及报告期内资本化情况是否符合《企业会计准则》的相关
要求；
（7）查询同行业可比公司同类业务的研发支出资本化情况，并与公司对比
是否存在重大差异。
经核查，发行人会计师认为：
本次募投项目研发支出资本化条件的判断和选取与同行业可比公司同类业
务不存在重大差异。公司不断完善细化与研发活动相关的内部流程，2025 年 5 月
开始将部分研发支出予以资本化，相关研发支出资本化的会计处理符合《企业会
计准则》的相关规定，相关处理谨慎、合理。
本次募投项目费用化投入占募集资金总额比例未超过 30%，符合《证券期货
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法律适用意见第 18 号》的相关规定。
十、结合目前资产规模、运营管理能力、经营业绩、持有大额定期存单、现
金流状况等情况，说明本次融资必要性与合理性，以及项目投产后对公司未来经
营业绩、关键财务指标的影响；实施募投项目资金缺口的解决方式，是否存在较
大财务风险
（一）本次融资具有必要性和合理性
长的重要战略布局
（1）轨道交通进入建设与运维并重阶段，智能运维成为行业发展大势所趋
根据国铁集团数据，我国已建成全球领先、规模最大的高速铁路网，截至 2024
年末全国铁路营业里程达到 16.2 万公里，其中高铁 4.8 万公里。在城市轨道领
域，根据中国城市轨道交通协会公布的数据，截至 2024 年末全国共有 58 个城市
开通运营城市轨道交通线路 361 条，运营里程 1.22 万公里，车站 6,651 座。
随着轨道交通运营里程持续增长和运营时间的增加，接触网、轨道等沿线轨
道交通基础设施运维需求与日俱增；与此同时，车辆随着运行里程的持续累积，
早期投入运营的国家铁路和城市轨道车辆逐渐进入架修和大修的关键期，并催生
了“确保资产正常运行、延长资产使用寿命、保障运营安全、提升运营效率”等
多维度的运维需求，轨道交通行业正迈入一个建设与运营维护并重的新阶段，轨
道交通后市场的潜力巨大。下游客户面临专业工种不足、人力成本上升等痛点，
轨道交通运维效率及维修精度亟待提高，数字化、智能化转型迫在眉睫。
近年来云计算、大数据、人工智能、深度与自主学习、机器视觉、智能视频
分析等新兴技术高速发展，对轨道交通行业发展产生了深远影响。轨道交通运维
正由传统以人工为主的运维管理向数字化、智能化的现代监测维护方式转变，下
游客户对牵引供电、工务工程、车辆工程等领域的智能运维及对大数据管控的智
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能化需求正快速增长，智能运维已成为轨道交通行业发展大势所趋。
（2）公司传统轨道交通业务增速放缓，亟待顺应轨道交通行业发展趋势实施
本次募投项目，为公司业绩长期增长奠定基础
公司自 2019 年上市以来，轨道交通业务营业收入总体呈现快速增长趋势，
但报告期内整体增速放缓，公司亟待加大研发投入并不断丰富自身产品保持在行
业内的竞争力。在轨道交通行业进入建设与运维并重阶段、轨道交通智能运维成
为行业发展大势所趋的大背景下，具有新兴技术及自主创新能力的科技企业正面
临崭新的发展机遇和广阔的业务增长空间。
结合目前行业发展趋势、热点，及公司主营业务、产品布局、创新方向，公
司实施“轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目”
“轨道交通智能运维 AI 大
模型研发与产业化项目”等募投项目，有利于为公司加快轨道交通智能运维产品
开发，提升产品技术竞争力，实现公司核心技术的全面迭代升级，增强公司对客
户需求的响应能力，持续扩大公司产品在轨道交通智能运维领域的技术引领，为
公司业绩长期增长奠定良好的基础。
运营管理能力
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公司自 2010 年设立以来即专注于从事轨道交通智能运维相关产品的研发、
生产和销售，已积累了多年的新产品研发、项目运营管理经验，陈唐龙、佘朝富、
王瑞锋等公司核心管理人员具备超过 20 年轨道交通行业经营管理经验，公司经
营管理层和管理体系成熟稳定，经营业绩稳健增长；2019 年公司在创业板上市
后，公司治理机制得到进一步完善。
在研发管理方面，公司构建“总体统筹+专业执行+外部协作”的三维研发管
理架构，以轨道交通领域核心技术体系为支撑，形成覆盖研发全流程的闭环管理
能力。人员管理方面，建立技术与管理并行的职业发展通道，通过长效激励机制
绑定核心技术人员，同时设立专项激励措施激发研发团队积极性，重点培育行业
关键技术领域所需人才。流程管理方面，依托数字化管理系统实现研发全流程线
上管控，构建“基础技术研究—标准化成果沉淀—场景化应用迭代—技术反哺升
级”的研发正循环机制。基础研究环节联合高校及科研机构开展行业前沿技术攻
关，承担国家级省部级科研项目；产品开发环节推行“标准化模块+定制化适配”
的开发模式，提升产品适配性与落地效率；成果转化环节注重技术与市场需求的
衔接，确保研发成果能够快速响应行业应用需求；研发决策环节建立多维度评估
模型，结合行业客户核心需求动态调整研发方向，保障研发资源投入与市场需求
的精准匹配。
在生产管理方面，公司以“精益化管控+智能化赋能+标准化建设”为核心，
搭建覆盖生产全链条的管理体系，实现产品品质与成本控制的协同优化。质量控
制上，以行业国际标准为基础构建完善的质量管理体系，组建专业质量管控团队，
对核心产品实施全生命周期质量跟踪管理。采购环节建立供应商筛选与评估机制，
保障核心零部件质量；生产环节通过生产管理系统采集关键数据，实现质量风险
提前预警；交付环节执行多维度验证流程，确保产品满足行业应用标准。成本管
控上，推行核心供应链专项管控和全员参与的成本管理机制，围绕“采购—生产
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—交付”全业务环节优化流程。通过信息化系统联动实现仓储高效调度，提升库
存管理效率；生产环节借助智能化调度工具优化生产计划，缩短订单交付周期；
通过预算管理与精细化管控相结合，合理控制生产各环节成本，保障主业盈利稳
定性。
在销售管理方面，公司搭建“区域布局+专项团队+全周期服务”的立体化销
售管理体系，实现市场拓展与客户服务的深度协同。组织架构上，推动销售管理
职能下沉，划分区域化业务板块并设立属地化执行团队，同时在全国范围内推行
“营销+技术+交付”协同作业模式，促进标杆经验的跨区域复制。客户开发端实
施“核心市场深耕+外部市场拓展”双轨策略：国内聚焦轨道交通行业核心客户
群体，针对不同应用场景提供定制化解决方案；海外依托行业合作资源，探索重
点区域市场拓展机会。服务体系上，构建“售前调研—售中执行—售后维护”全
链条服务机制：售前组建专业团队开展需求调研，提供一体化解决方案；售中推
行标准化执行与专人跟进相结合的模式，保障项目落地效率；售后依托信息化工
具实现产品全寿命周期管理，建立多层级客户服务体系，提供持续性技术支持与
服务，维护客户合作稳定性。
本次募投项目是对公司现有业务的延伸和拓展，本次募投项目的产品与公司
传统主营业务相关产品技术同源性高、生产工艺相似、下游客户重合度高。虽然
报告期内公司资产规模和业务规模较小，但由于本次募投项目与公司主营业务的
高度相关性，项目实施后发行人具备对项目的运营管理能力。
大波动，保有一定现金并通过新增权益融资作为募投项目资金来源具备合理性
（1）公司存量货币资金无法满足募投项目需求
发行人最近三年经营活动产生的现金流量净额分别为-1,702.21 万元、
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营活动现金流量也存在较大波动，发行人需保有适当货币资金应对流动性风险。
发行人最低货币资金保有量测算如下：
项目 计算公式 计算结果
最低货币资金保有量（最低现金保有量）①（万元） ①=②÷③ 33,419.05
货币资金周转次数（现金周转率）③（次） ③=365÷⑦ 1.61
现金周转期⑦（天） ⑦=⑧+⑨-⑩ 226.77
存货周转期⑧（天） ⑧ 181.43
应收账款（含应收账款融资、应收票据、预付账款）周
⑨ 392.44
转期⑨（天）
应付账款（含应付票据、合同负债）周转期⑩（天） ⑩ 347.10
截至 2025 年 6 月末，发行人货币资金 14,327.01 万元，大额定期存单 21,863.53
万元，剔除受限货币资金 923.96 万元后累计可自由支配货币资金 35,266.58 万元，
该部分资金主要用于公司日常运营最低货币资金保有量，无法满足募投项目资金
需求。
（2）公司资产规模较小，通过新增权益融资作为募投项目资金来源具备合理
性
截至报告期末，公司资产总计为 15.72 亿元，负债总额为 4.73 亿元，归属于
母公司所有者权益 10.51 亿元。经查询中上协“CAPCO 软件和信息技术服务业”
行业分类，沪深交易所上市的同行业公司（剔除 B 股和风险警示股票）共 323 家，
发行人总资产规模和净资产规模均排在 200 名以后，发行人资产规模较小。
总资产规模在 10-20 亿元之间的同行业上市公司共 105 家，负债总额的中位
数为 3.75 亿元。结合同行业公司来看，小规模上市公司抗风险能力有限，无法通
过大规模举债实施募投项目，发行人本次通过新增权益融资作为募投项目资金来
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源具备合理性。
截至 2025 年 6 月 30 日，结合公司未来发展规划、现有可自由支配资金、
未来资金流入及流出、各项资本性支出等，测算公司总体资金缺口为 95,099.35
万元，大于本次融资规模 80,623.58 万元，具体测算如下：
单位：万元
类别 项目 金额
货币资金 14,327.01
加：交易性金融资产 -
可自由支配 加：其他非流动资产和一年内到期
资金 的非流动资产（定期存单）
减：受限货币资金 923.96
可自由支配资金 35,266.58
未来三年预计经营性现金流入净额 7,323.78
总体资金供给合计 42,590.36
最低现金保有量 33,419.05
未来三年新增最低现金保有量 5,220.61
未来三年现 报告期末未偿还银行贷款 1,800.00
金流出安排 未来三年新增营运资金需求 9,935.83
未来三年现金分红需求 8,900.64
已审议投资项目资金需求 78,413.58
总体资金需求合计 137,689.71
总体资金缺口 95,099.35
未来三年营业收入增长率和营运资金需求的分析详见本题回复“七、（二）
收入增长率和营运资金缺口测算合理性”；最低现金保有量详见上文分析，未来
三年新增最低现金保有量在目前基础上结合收入增长率同比例预计；未来三年现
金分红金额参照 2024 年收入净利率和现金分红率预计；已审议投资项目资金需
求即为本次除补充流动资金外的其他募投项目投资金额。
本次募集资金规模低于总体资金缺口，假设除募集资金外的其余资金缺口公
司通过自筹资金予以解决，那么公司资产负债率将达到 24.50%，与同行业可比
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公司中位数接近，具体情况如下表：
代码 简称 2025 年 1-6 月末
可比公司中位数 27.40
综上，公司本次募集资金规模低于总体资金缺口，未来通过股权融资和债务
融资解决资金缺口后资产负债率水平和同行业可比公司中位数较为接近，本次融
资规模具备合理性。
（二）项目达产后有利于提升公司经营业绩和改善财务状况
本次募投项目投产后，公司生产能力和经营规模大幅增加，有助于公司增强
核心竞争力，抓住行业发展机遇，自运营期第六年完全达产后，本次募投项目产
生的营业收入预计为 90,960.00 万元，实现净利润预计为 15,760.29 万元以上，大
幅提升了公司经营业绩，增强了公司盈利能力，优化相关财务指标。本次募投项
目效益测算情况详见本题回复“八、目前发行人机器人项目及 AI 大模型项目相
关产品业务拓展、客户试用验收及收入实现等情况，结合募投项目各产品的定价
依据、在手订单或意向性合同、目标客户、行业发展情况、技术迭代情况、发行
人地位及竞争优势、现有产品及同行业上市公司同类产品情况等，说明募投项目
销售收入实现的可行性,项目效益测算是否合理、谨慎；是否存在短期内无法盈利
的风险以及对发行人的影响；量化分析本次募投项目新增折旧摊销对发行人经营
业绩的影响”相关内容。
（三）实施募投项目不存在资金缺口，不存在较大财务风险
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本次募投项目所需资金如下：
单位：万元
序 拟投入募集资
项目名称 预计投资总额
号 金
合计 80,623.58 80,623.58
本次募投项目所需资金来源均拟使用募集资金，若募集资金足额募集则不存
在资金缺口及财务风险，但若募集资金不能足额募集，则公司将以自筹资金实施，
公司将面临一定财务风险，但鉴于本次发行后公司资本实力亦将得以提升，预计
不会产生较大财务风险。
（四）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了以下核查程序：
（1）查询轨道交通相关行业数据，了解轨道交通行业发展趋势；
（2）访谈公司管理层，了解发行人经营管理能力；
（3）测算公司最低货币资金保有量，查询同行业公司相关财务数据；
（4）查阅募投项目可研报告。
经核查，发行人会计师认为：
发行人关于本次融资必要性与合理性的说明，以及项目投产后对公司未来经
营业绩、关键财务指标的影响情况，以及实施募投项目资金缺口的解决方式与会
计师在核查过程中了解的信息在所有重大方面一致。若募集资金不能足额募集，
则公司将以自筹资金解决资金缺口，公司将面临一定财务风险，但鉴于本次发行
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后公司资本实力亦将得以提升，预计不会产生较大财务风险。
（五）风险披露情况
公司已在募集说明书“第五节 本次发行相关的风险因素”之“三、与本次
发行相关的其他风险”之“（四）发行风险”补充披露如下：
“本次向特定对象发行股票的发行对象为不超过 35 名特定投资者（含 35 名）。
发行结果将受到证券市场整体情况、公司股票价格走势以及投资者对本次发行方
案的认可程度等多方面因素的影响，公司本次向特定对象发行股票存在不能足额
募集资金或发行失败的风险。若募集资金不能足额募集，募集资金不足部分由公
司自筹解决，则公司将面临一定财务风险”。
十一、结合前次募投项目变更内部投资结构后的非资本性支出情况、前次配
套募集资金永久补充流动资金的具体情况，说明是否符合《证券期货法律适用意
见第 18 号》的相关规定
（一）前次募投项目补流超过 30%的部分已在本次募集资金中调减，符合《证
券期货法律适用意见第 18 号》的相关规定
公 司前次募集资金为 2019 年首发募集资金。经中国证监会证监许可
[2019]1479 号文批准，公司向社会公众公开发行人民币普通股股票 1,150 万股，
每股面值 1.00 元，发行价格为 35.58 元/股，募集资金总额为 40,917.00 万元，承
诺用途如下：
前募资金投向 前募投资总额（万元）
高速铁路和城市轨道交通供电安全检测监测系统与
高端技术装备研发生产基地建设项目
轨道交通检测监测技术研发中心建设项目 6,989.00
补充营运资金 10,000.00
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合计 35,005.83
公司于 2020 年 10 月 28 日召开了第二届董事会第十一次会议及第二届监事
会第九次会议，并于 2020 年 11 月 16 日召开了 2020 年第二次临时股东大会，审
议通过了《关于部分募集资金投资项目变更相关事项的议案》，将募投项目“轨
道交通检测监测技术研发中心建设项目”投资内容进行内部变更：将“设备、软
件、工具”减少投资额 2,950.00 万元，调至“不可预测费”、
“实验室改建费”及
拟增加“研发费用”科目,并拟将因项目实施地点变更而增加的租赁费计入“实验
室改建费”科目……。
调整后，前次募投项目补流支出占前募资金总额的比例如下：
单位：万元
拟用本次募集 非资本性支
项目名称
资金投入金额 出金额
高速铁路和城市轨道交通供电安全检测监测系统与高端
技术装备研发生产基地建设项目
轨道交通检测监测技术研发中心建设项目 6,989.00 3,596.59
补充营运资金 10,000.00 10,000.00
前次募集资金补流合计 17,664.14
前次募集资金总额 40,917.00
前次募集资金补流占首发募集资金总额比例 43.17%
前募补充流动资金中超过募集资金总额 30%需调减的金额 5,389.04
截至本回复出具日，公司前次募集资金已使用完毕，前次募集资金中实际用
于补充流动资金的金额为 17,664.14 万元，占前次募集资金总额的比例为 43.17%。
超过前次募集资金总额的 30.00%，超出部分金额为 5,389.04 万元。
券期货法律适用意见第 18 号》的相关规定
结合前次募集资金补充流动资金超过 30%部分的 5,389.04 万元以及针对成
都武发加速股权投资基金合伙企业（有限合伙）未完成实缴部分的 400 万元，
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整公司向特定对象发行股票方案的议案》等相关议案，对本次向特定对象发行股
票募集资金总额进行了调减，具体情况如下：
单位：万元
序 预计投资 扣减前拟投 扣减后拟投
项目名称 扣减金额
号 总额 入募集资金 入募集资金
轨道交通智能运维机器人
研发与产业化项目
轨道交通智能运维 AI 大
模型研发与产业化项目
营销与技术服务体系升级
建设项目
合计 86,413.58 86,413.58 5,790.00 80,623.58
综上所述，前次募投项目补流超过 30%的部分已在本次募集资金中调减，符
合《证券期货法律适用意见第 18 号》的相关规定。
（二）核查过程和核查意见
发行人会计师执行了以下核查程序：
（1）查阅了发行人招股说明书、募集资金存放与使用情况的专项报告及会计
师出具的鉴证报告、关于部分募集资金投资项目变更相关事项的公告、前次募集
资金使用台账等相关文件；
（2）结合《证券期货法律适用意见第 18 号》计算前次补充流动资金占前次
募集资金总额的比例；
（3）查阅了发行人调减本次募集资金规模相关的董事会决议。
经核查，发行人会计师认为：
发行人前次募投项目补流超过 30%的部分已在本次募集资金中调减，符合
《证券期货法律适用意见第 18 号》的相关规定。
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中国 北京 二○二五年十二月二十九日
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