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| 千方科技(002373)经营总结 | | 截止日期 | 2025-12-31 | | 信息来源 | 2025年年度报告 | | 经营情况 | 第三节 管理层讨论与分析
一、报告期内公司从事的主要业务
公司是国内领先的行业数字化产品和解决方案提供商，系交通新基建的推动者和践行者、车路协同技术路线的发起者和引领者、AIoT(人工智能物联网)领域的全栈式能力提供商。公司借助丰富的交通数据应用经验，运用人工智能赋能交通行业，满足交通出行智能化需求，提供保障数字交通安全高效运行的神经中枢解决方案。同时，公司深耕视图物联和视觉智能领域，完善产品能力，不仅完善交通行业解决方案，形成“云-边-端”完整链条，而且向其他行业和海外领域进行开拓，使 AIoT 产品和方案落地千行百业，为客户创造价值。
公司主营业务涉及智慧交通和智慧物联，大数据和人工智能等领域。各业务板块及专业领域互相支撑、互为增强，形成一个有机整体。人工智能提升智慧交通的智能属性和综合解决方案竞争力，充分发挥公司在交通及相关行业的大数据应用开发优势，形成数字交通神经中枢的服务保障能力；大数据筑牢智慧交通的数据基石，为交通基础设施智能化、运输工具无人化、运输调度协同化等提供精准决策支持，反哺人工智能模型持续优化；智慧交通业务为人工智能业务提供丰富的算法训练场景和应用扩展、为大数据业务沉淀高价值数据源，为智能物联业务带来配套的解决方案；智能物联板块补强智慧交通业务的自有产品组合，带动人工智能业务的多场景扩展，具备向多行业开拓的能力；数据要素×交通运输，挖掘数据复用价值，助力客户提升运输效率。各板块业务拥有自己独立的外部客户群，互相形成交叉销售。公司拥有覆盖全光谱、全天候的AIoT（智能物联）产品与解决方案体系，专注于数智技术与业务场景的创新融合，构建了贯穿交通行业全域“技术-产品-解决方案-运营”的全栈能力。当前，正全面推进“AI+交通运输”战略升级，致力于成为 AI 驱动的
交通全场景解决方案提供商与生态运营服务商。
（一）公司核心业务能力
1、智慧交通业务
公司智慧交通业务主要包括智慧公路、智慧交管、智慧运输、智能网联、智慧轨交、智慧民航等领域，覆盖了大交通行业的主要方面，在数据应用、算法和硬件产品等方面具备综合领先优势，并籍此构建了一个多要素互相强化的一站式技术服务体系，为客户提供从产品到解决方案、从硬件基础设施到软件智慧中枢、从云端数据到出行生态的完整服务，同时针对交通子行业的不同场景，构建了智慧路网云、智慧交管云、智慧运输云、智慧轨交云、智慧民航云、智慧停车云等多个子行业云，为客户提供包括行业应用、数据服务等多种形式的交通领域云服务。
1.1 智慧交通的主要解决方案
城际智慧路网解决方案，主要聚焦高速公路、普通国省道及农村公路，持续推动公路行业的数字化转型。
通过路网综合管控解决方案构建全要素感知体系，实现全域监测、精准分析与多方联动处置的闭环；同步依托公路建管养一体化解决方案，通过“资产、状况、作业、决策”四个看得清，显著提升机电运维效率并降低全生命周期投入成本。在收费运营领域，公司创新推出“去介质自由流收费”与货车精准引流方案，助力路网引流增收与稽核提效。此外，公司率先推动路网交通大模型在多场景落地，并依托公路数据治理方案构建涵盖“建、管、养、运、服”全业务域的标准化指标体系，实现从数据资源到核心生产要素的深度转化。上述方案及产品已在黑龙江、吉林、河北、四川、海南、陕西、江苏等多个省份落地应用，市场占有率全国领先； 城市全域交通综合治理解决方案，该方案主要针对城市治理采用“1+7+N”业务架构，展开城市交通拥堵综合治理。即 1 个城市交通全时空优化智能应用平台；7 大治理手段包括路网结构评估与治理、交通组织评估与治理、交通工程评估与治理、停车管理评估与治理、慢行交通评估与治理、公共交通评估与治理、科技基础设施评估与改造；N 则是指涵盖医院、学校、商圈、产业园、交通枢纽在内的城市交通治理多个场景。
方案已应用于杭州滨江区全域交通综合治理、北京中关村西区综合交通治理、北京 CBD 交通优化、望京区域交通综合治理、拉萨智慧交通建设工程等案例中；
双智路口解决方案，公司推出了新一代城市交通基础设施“鲲巢·双智路口”，该方案由一套基础设施、一个开放平台、多元生态应用组成。鲲巢·OS 打通云边端物理界限，向智能网联与智慧城市各领域应用提供AI 智能、数据智能、业务智能、数字孪生底座等支撑能力，具备深度解耦、业务智能、软件定义、云边协同四大特征。由生态伙伴共建智能路口基础设施，以开放平台作为基础设施与行业应用的桥梁，通过应用赋能推动智能网联与智慧城市(交通)协同发展。鲲巢开放平台具备六大基础应用，包括数字孪生、信号控制、信号优化、运行评价、车路协同、视觉智能，可以满足智能网联和城市交通管理核心业务需求。该方案已在北京望京区域交通综合治理项目中推广复制；安全卫士解决方案，公司推出了新一代面向农村和国省道安全预警场景的“鲲巢·安全卫士”，集成雷达、视频等多种感应方式实现行人/车辆的超视距、全天候检测，并通过声光、屏幕字体、数字播放器等多种警报方式实现警示效果，以太阳能供电的绿色节能方式打造经济性、适应性极强的道路安全警示产品，具有“超视距、重警示、补监管、强适应、易建设、低成本”的特点，专为解决现有三“无”路口/段的安全问题而打造；鲲巢·边缘小站解决方案，通过复用电子警察或相机视频流，实现交通流量检测，并接入多品牌信号机互联互通，实现道路情况全感知、交通流的数字化和信号控制的智能化，形成路口感知、评价、优化、控制全流程闭环，为配备电警的路口提供一套高性价比、智能化的解决方案；
智能网联解决方案，该方案依托公司“云-边-端”一体协同的业务架构，将云边端协同计算、AI、知识图谱、数字孪生等技术和能力与智能网联应用深度融合，结合公司在智能网联侧的完整产品链，从顶层设计出发，通过按需部署 C-V2X 网络、路侧单元和智能交通信号灯等基础设施，打造以路口全息感知能力为基础，涵盖云智能、边缘智能、端智能在内的一体化的智能网联解决方案，支撑城市和高速核心业务场景。千方科技作为北京市高级别自动驾驶示范区的重点建设单位，按照全线支持 L4 及以上高级别自动驾驶汽车示范应用为目标，目前在北京市朝阳区望京区域交通综合治理工程（第二标段）、北京市北斗融合创新应用示范项目、红莲湖车路协同云控平台项目、秦唐高速、海南等多个项目中落地实施，并于2025年中标雄安新区智能网联云控平台及交通监管平台，完成国内首个城市级智能网联云控平台的研发与交付，实现自动驾驶监管、智能网联场景服务、城市应用等多个基于车路云一体化的高价值应用场景； 智慧运输解决方案，该方案以交通运行协调中心（TOCC 3.0）为核心，将“数据链”作为主线，践行“人工智能+交通运输”理念，为决策者、管理者、经营者、公众四类用户群体，提供高质量一体化的服务。智慧交通综合应用方案体系，通过搭建省、市、县三级综合交通运输信息平台，推动各业务应用系统共建共用、智能协同和迭代完善，切实增强综合交通运行动态掌控、突发事件协同调度及行业发展智能决策等能力，提升行业治理现代化水平；交通一体化应用创新体系，持续发挥各传统细分业务领域方案价值，打造形成公共交通监管创新、线上线下执法协同、重要时段保障、大型体育赛事交通运输保障、危货全链条监管、重点营运车辆监管、巡游网约监管服务、城市绿配监管服务、交能融合碳惠交通服务等各类场景，针对性解决各类用户场景化需求；公路水路交通基础设施数字化转型升级体系，面向公路、水路行业主管部门，打造覆盖基础设施全生命周期的数字化转型、智能化升级与融合化创新能力体系。其核心能力贯穿道路综合管控、公路重大灾害智能管控处置、公路智慧管养、出行一张网服务、多功能交调站、数字治超、大件运输全链条监管、智慧航道建设、船舶智能监控等业务环节，旨在全面提升行业治理效能与服务水平。智慧运输解决方案已覆盖全国三分之一以上省级、百余个地市级与区县级城市，在贵州、四川、武汉、成都、昆明、长春、威远、东湖高新等地落地应用，市场占有率全国领先；
公安交管大数据业务智库解决方案，定位为一个具有可持续认知和成长能力的“交管业务智能体”。该方案以各类交通大数据资源池为输入，以智能治理工具和业务模型阵列为中枢引擎，构建并积累面向交管业务的模型库及算法库，形成“信息感知-分析理解-决策反馈”的循环协作机制，面向城市交通管理领域的指挥调度、缓堵治乱、秩序管控、安全防控等核心业务场景提供全链条深度赋能。其中，情指勤督业务智库平台围绕情报、指挥、勤务、监督、秩序管控等核心业务场景，集道路交通监测、指挥、控制、管理和服务于一体；秩序管理业务智库解决方案基于多种分析模型算法能力，助力优化交通组织优化、信号配时调优、道路规划设计等改善方案，实现跨部门协同处理；交通安全业务智库解决方案基于道路安全事故预防业务需求，汇聚交管部门各类前端感知设备数据资源，打造数据基座上可生长的交通治理业务应用模式。该方案已成功应用1.2 智慧交通的主要产品 公司拥有全系列智慧交通专属产品，包括：1）双智路口核心硬件产品大模型一体机、边缘智能体、鲲巢·双智路口云控平台；2）城市智能路口所涉及的电警卡口、雷达，信号控制类的经济型、城市型、AI 型交通信号机、鲲巢·边缘小站，实时处理各类路口信息的边缘计算体等；3）智能网联系列的 V2X RSU、OBU及云控平台；4）交通运输公路产品：全品类交通量调查设备、非现场执法治超称重设备、雷达轮廓检测设备、公路灾害预警设备，多功能交调站边端 AI 数据融合主机、公路全息感知边端智算单元、公路灾害预警边缘计算单元等；5）交通运输水路产品：船舶智能监控边缘计算单元、智慧船闸船舶多状态边缘计算单元等；6）高速公路计费产品、高速公路精准引流系统；7）智慧路网方面的 AI 大模型路网综合管控平台、轻量化 AI智能路巡产品、交通大模型应用开发平台等；8）道路交通安全方面所涉及的安全卫士系统产品、重型货运车辆安全监管云平台、北斗光纤探针边坡健康监测系统等。 智慧交通产品体系图
2、智能物联业务
公司智能物联全系产品遵循可视智慧物联架构，包括物联-边端感知、智慧-云计算和可视-显控云三智慧-云计算产品体系包括 IaaS（存储计算及网络）、MaaS（大模型服务）、PaaS（管理平台及安全）和SaaS（业务软件）四大产品族；可视-显控产品体系包括 LED、LCD、屏控和智慧屏四大产品族，一共形成三大体系、十二大产品族。整体产品体系组成图如下： 2.1 物联-边端感知产品2.1.1 视频物联产品视频物联产品包含摄像机及 NVR 产品。摄像机产品是智能感知的核心，以 AI 全彩为图像处理技术底座实现全时段高清图像采集，以多镜头及全光谱型产品为硬件载体（包含多目拼接型相机，枪球联动型相机，多云台型相机，观测型、测温型热成像产品等），实现多场景复杂数据记录（包含多方向覆盖场景，全景及细节兼顾场景，全时段感知场景等），为后端智能分析提供最真实、全面的场景数据。同时随着自身 AI 能力的不断提升，摄像机可以感知并提取到更多种类的现场数据，提升整个智能系统的分析效率，为客户提供更精准、快速的业务体验。越来越进步的 AI 能力不止应用于目标物体智能分析，也开始为传统的图像处理(ISP)带来活力，公司自研的第三代猎光图像处理算法应用了最新的 AI-ISP 技术，进一步降低了暗光环境下运动物体拖影。在其他图像处理难点场景比如逆光，超宽动态，极低照度等都有长足进步，相比上一代传统 ISP图像效果形成代差。猎光图像技术已经实现从行业到经销产品上全面应用，让更多用户可以体验到越级的图像效果。NVR产品是前端数据存储的核心，随着前端摄像机采集的数据的多样性（视频+各场景智能分析数的智能数据分类技术，实现“秒级”的“精准目标”快速提取，提升了检索效率。同时随着 AI 能力的不断提升，NVR 在智能分析上的能力也在不断进步，从最早的单目标识别发展到多维度目标识别及多种行为识别。大大提升了场景适用性及使用效率。NVR产品将不断探索与 AI技术的结合，为更多的用户提升更好的体验。雷视产品以 AIoT 相关技术为基础，以雷达技术与视频技术融合为核心，通过雷视融合产品与解决方案，服务于智慧交管、车路云一体化、智能安防等领域，为各行各业数字化转型提供服务。近年来雷视融合技术进一步突破，其中遮挡目标运动轨迹预测和拼接算法应用，有效提高道路遮挡目标的检出率和轨迹准确率，提升车流量以及车辆排队长度指标；小像素捕获识别技术应用，目标像素大于 20pixel即可捕获，可更远捕获目标并持续跟踪。产品侧创新的推出雷视取证系列产品、雷视安全预警提醒系列产品、远距离雷视一体机、多目融合雷视一体机等，产品序列丰富，为更多的场景提供标准的解决方案。运营商产品紧密跟踪运营商视联网业务，多款 AI摄像机、NVR产品成为移动、电信、联通、铁塔、华数视联流量的生态合作伙伴，并实现规模出货。2.1.2 门禁报警产品坚持门禁及报警产品和方案的技术创新，持续深化 AIoT 细分场景应用落地，已形成涵盖门禁、考勤、访客、梯控、楼宇对讲、人行通道、智慧康养、入侵报警、周界防护、防欺凌及求助报警等在内的序列化场景解决方案。在门禁、对讲和人员通行场景，融合多模态识别方式，聚焦产品场景适应性及安全性，打造极致的通行体验，集成云及 APP 能力，提供智能化、客户化的智联网解决方案。在报警场景，创新应用毫米波雷达技术，革命性提升入侵检测准确度，高效守护隐私、防护入侵等报警需求场景。2.1.3 AI文教体产品宇视 AI 文教体业务基于梧桐大模型及物联行业十余年的 AI 技术积累，结合数据智能高效赋能文旅、教育、体育等领域，在教育领域以 AI 体育教育、自然教育、生命教育等产品为载体，促进学生全面身心健康发展，助力构建更安全、健康、智慧的校园环境；在体育领域依托 AI轻量化直播、AI辅助解说、马拉松 VLOG、AI 体锻健身等方式服务场馆、赛事并赋能全民健身；在文旅领域则以梧桐VLOG助力产业新生态建设。截至2025年底，AI体育教育已落地近千所学校，宇视心力方覆盖近百所学校，涵盖普教、高教全学段；宇视运动服务 400+体育场馆及赛事，AI 旅拍应用于智慧文旅场景，服务 350+景区与活动，用科技守护安全美好生活。2.1.4 绿色能源产品紧跟绿色能源发展旋律，持续引领产品技术创新。创新推出 AI 智能充电桩，利用自身 AIoT 技术优势，助力绿色能源蓬勃发展。国内已形成“雷霆”、“雷音”、“雷鸣”三大系列布局，产品涵盖城市公快站、园区配套、高速服务区、港口、重卡等多种充电场景。从 7kW 交流充电至兆瓦液冷超充，全功率段覆盖。目前已在政府投建、商业运营、园区配建等多种场景落地 3000 余案例。着眼全球，心怀世界，依托于国内技术及产业链优势，迅速推出美标及欧标充电桩产品，产品涵盖家用、商用两大类场景，目前已在十余个国家落地生根，助力当地绿色转型。市场份额高速增长的同时持续加大研发投入，关键核心技术全域自研，主控板、PDU、电源模块具备核心竞争优势。依托于宇视研发实力及组合式创新能力，产品具备全天候，全车型，可运营、可管理四大核心优势。为运营伙伴提供高效、便捷、省心、省力的产品服务，推动绿色能源行业高质量发展。2）家庭及中小工商业储能产品聚焦储能高增长赛道，基于 AIoT 及电力电子的技术积累，构建全系列家庭储能和中小工商业储能产品和解决方案，适配欧洲、澳洲及亚非多国储能需求。
2025年开发的核心产品与技术亮点：第一，产品矩阵全覆盖，针对家庭和中小工商业提供全系列逆变器产品和储能电池产品。针对逆变器产品主要推出 3-12KW单相混合逆变器、3-12KW三相混合逆变器，支持油机接入、智能负载接入，一机多用，兼容新/旧光伏系统。同时宇视推出多款堆叠、壁挂、机架形态的电池系统，系统容量 5KWh~240KWh 满足不同场景的储能需求，高端堆叠电池采用超薄设计，空间利用率提升 40%。第二，技术性能突破。效率领先，光伏转换效率 98%，储能系统效率 97%，优于行业平均标准；切换无感, 并离网切换速度 10ms，保障用电连续性；智能云平台及 APP, 用户可通过 APP 控制和查看储能系统运行状态，同时基于用户用电习惯和动态电价进行智能化管理，AI预测家庭负荷与发电曲线，优化充放电策略，电费节省 15%-30%；极致安全, 储能电池系统采用气溶胶防护与多重软件保护相结合的技术方案，保证系统安全；极致便捷, 储能系统采用 All-in-one 技术和模块化堆叠技术即插即用，显著减少安装时间；远程升级和维护, 支持远程对逆变器、储能电池新功能持续迭代升级和维护。2.2 智慧-云计算产品2.2.1 IaaS（存储计算及网络）产品1）存储产品打造高性能、高可靠的存储产品，覆盖 4盘位到 116盘位，支持视图存储应用和通用数据存储应用。期内完整不丢失，随读随取；智能压缩产品可大幅度降低存储码流，且不改变相机分辨率和画质，不影响智能算法分析，可节省大量存储和硬盘，同时提升国产化改造深度，实现降本增效；闪存产品，包括TF卡和 SSD存储，具备更可靠的数据存储能力和更长的使用寿命。2）计算产品打造高性能、高可靠、高可用、低功耗、可扩展的通用计算产品，提供多种通用服务器产品，支持X86 和 ARM 架构，支持硬件模块化解耦，满足各类软件的要求。支持 GPU 的部署，为各行业全局解决方案的智能计算提供更加强有力的支持。提供超高性价比的 GPU 服务器产品，为各类大模型方案提供高性价比的硬件产品。3）网络产品网络产品线逐步丰富，传统交换机持续更新迭代，新型云管理交换机全面上市，将安防和网络更紧密的结合在一起，极大增强了用户使用的便利性。另外，网络辅配件、无线类产品也开始逐步推向市场，网络产品已成为 AIoT视频物联整体解决方案中至关重要的一环。2.2.2 PaaS（管理平台及网络）产品推出了视图内容解析服务产品、视图数据服务产品、开放云服务平台、模块化业务软件等分布式产品，以及符合中小企业场景的各类边缘计算服务器产品。发布大模型综合应用服务产品，采用梧桐大模型基础架构。其中视图大模型服务集成视频图片资源接入、图片解析、数据存储与检索等能力，可实现多模态搜索（文字，图片，语音融合搜索）、多模态报警（文字布防、报警复核）、视频图像智能摘要等功能。语言大模型服务以数字助理的形式呈现插件化到业务界面集成了 AI指令、AI数据、AI问答等业务能力。边缘计算服务器具备高性价比、部署快、易使用、免维护的特点，支持通过集群方式进行规模的连续扩展，保护已有设备投资。2025年边缘计算侧深入重点行业细分场景，推出行业化边缘智能产品，覆盖教育、化工、矿山、充电站、工厂园区等行业细分场景，同时依托于算法训练平台，推出小型边缘服务器，能够导入训练平台产出的算法模型，搭配训练平台解决碎片化场景中的长尾算法需求。智慧物联平台一体机是新推出的综合园区一体化解决方案，支持前端智慧物联设备接入管理、数据转发和存储、园区视频、人行、车行业务管理等综合园区管理能力，具备一体化、轻量化、易使用、易维护等特点，可广泛应用在园区、楼宇、高校等场景。物联感知平台通过微服务和去中心的架构设计，保障了终端接入管理能力从 300到 3000万的弹性。视频安全管控平台主要专注视频安全领域，可提供安全接入，安全准入准出，安全加密等能力。目前已经获得国家信息安全中心、国家密码管理局等权威机构认证以及近百安全创新专利。2.2.3 SaaS（业务软件）产品公司业务软件产品以集成化、可视化、用户化为目标，依托可视化中心、运维管理中心、事件中心能力，打造数字孪生平台、视频融合赋能平台、数字化营销平台、AIoT 集成平台、视图综合应用平台5 大业务应用平台，实现贴合场景的各类数据联动和业务闭环。同时提供需求分析、设计开发、实施交付的全流程保障服务，服务于企业、园区、医疗、高校、机场、高速等各类行业场景。2.3 可视-显控产品2.3.1 LED产品涵盖从高端微间距 P0.6 到 P2.5 以下小间距再到 P3~P6 常规间距及 P10 以上大间距，从 SMD 到COB、到 MIP 的封装技术产品，从箱体产品到模组产品，从行业箱体产品到渠道商业模组产品，从室内小间距到室外大间距的全系列 LED产品。2025年提出[5+7+6]全场景智慧显示生态体系，以五大创新方案为技术底座，覆盖七大核心应用场景，深度赋能六大垂直行业。对洞庭系列进行产品升级，推出洞庭 S 系列和 C 系列，规格功能再升级，支持多种创意安装方式。推出户外 LED节能产品，在“苏超”中有出色的表现。推出沉浸式 3D方案，落地各类展厅，直播厅等场景，为“浙 BA”打造沉浸式 AI 辅助直播室。产品广泛应用于企业、教育、文旅、商业零售、交通、物联网等行业。2025年 LED 产品积极出海，覆盖室内/室外固装、租赁显示、创意显示产品，海外销量/销额均有较大幅度增长。2.3.2 LCD产品涵盖拼接屏、监视器、信息发布屏等多类液晶显示产品，同时各类产品形态丰富，各尺寸、拼缝、亮度、分辨率布局齐全。2025年在监视器、显示器及信息发布屏产品线积极布局分销下沉市场，通过高性价比的产品及解决方案实现销量和销额的大幅增长。在轨道交通领域，继续深耕 PIS系统，提供具有竞争力的产品及信发方案，中标及交付全国多个轨道交通项目，树立了良好的行业品牌。2.3.3 屏控产品基于业内领先的编解码技术，以解码器、拼接处理器、视频综合平台、分布式拼控及 KVM坐席管理系统等产品为媒介，以高清、无损、高同步、低延时为标准，致力于还原完美、真实的画面。可满足2025年对产品及解决方案做了全面的升级迭代。在中国智慧视听产业发展峰会上发表《智慧显示系统与 AI 的新融合实战：从技术交融到场景革命》的主题演讲，首次提出人工智能和智慧显示系统的概念，简称 AISD（AI+Smart Display）。重点打造 AI超分，AI倍帧技术能力，并落地产品化。发布图像超清化的 AI 智能体的创新技术、组合式技术创新的屏控产品。重点推广强解码、多兼容的解码器产品，超规模、超融合的屏控类新品，多品类多组网的信息发布产品，满足各类场景使用。2.3.4 智慧屏产品AI 驱动音视频技术革新，全新升级的智慧屏产品矩阵聚焦高效协作与沉浸体验，为企业打造全场景智慧办公空间。智慧屏2025年全新升级 E2系列，搭载 8GB+128GB存储组合及 Android 13系统，多任务处理流畅度提升 40%；同时新增支持 NFC一碰投屏；提笔检测技术等功能，实现 30%响应提升； AI 能力方面，4K 摄像头支持智能追踪发言人、分屏特写、自动框选等功能；手写内容 OCR 识别转打印体。会议终端外设方面，通过 AI 音频算法，可过滤键盘、空调等高频噪音，语音清晰度得到提升：自动增益方面，AI 算法根据发言人距离及环境噪音水平，自动调节增益参数，确保主体声音清晰稳定。发布新一代 LED智能一体机，补充 108寸、135寸，162寸大尺寸需求，在汇报厅，大型会议室，接待室能广泛使用。多台设备助力文莱驻华大使馆重要会议，深受客户好评，为高端会议室配备“外交级”品质设备。智慧屏产品积极参与体育类各种场景，为“浙 BA”打造直播中的战术数据播报及战术讲解能力，为体育赛事提供观看、研判、研讨等多种场景使用。宇视智慧屏已经走出了会议和教育之外的新场景，为更多场景化使用赋能。
3、核心专业能力
3.1 完整的交通应用场景及完备的技术产品体系优势
公司交通业务全面覆盖交通出行的各个方面，包括公路、城市道路、轨道交通、航空、自动驾驶等领域拥有行业最为完整的交通场景实施经验，能够打通各类交通场景和数据，具备完整的解决方案，核心软件、硬件及算法完备齐全，研发能力突出，在行业生态趋于集中的背景下愈显优势。
公司综合运用现代通行技术、信息技术、计算机技术、导航定位技术、图像分析技术、数据处理分析技术等，将交通系统所涉及到的人、车、道路及环境有机地结合在一起，并通过整合交通行业全业务域、全要素数据，在数据层面构建融合、治理、分析及 GIS 应用的全栈技术体系，打造了面向交通全行业的智能数据中台，对外提供覆盖流量、拥堵、事件、天气等多维度的全国公路网运行“一张图”动态感知及监测能力。公司以丰富的交通大数据生态和强大的交通大数据应用能力为基础，提供从数据、接入、存储、计算到管理的全生命周期服务，面向 TOCC、智慧公路、智慧交管、智慧停车、智慧机场等细分行业提供数据的分析、预测、挖掘可视化等数据服务，实现了全域交通业务的“可测、可控、可进化”。公司在公路网运行管理数字化转型方面拥有深厚的技术实力以及丰富的实践经验，助力公路网运行管理业务向数字化、知识化、智慧化三个阶段持续推进，能力由部级、省级向路段级和站级延伸，实现各级业务的深度融合与协同。公司通过构建交通大数据生态，实现了多源异构交通大数据的汇聚和融合，进一步挖掘和沉淀了业务运行规律，优化、重构并催生了新的业务流程及场景。以此为基础，建立了数据驱动、多级赋能的公路网运行监测管理与服务能力体系，助力公路网运行监测的精细化管理和运营。公司不断完善公路网运行管理与服务平台，以平台产品+数据运营服务、SaaS 平台服务、数据分析服务等多种模式向客户提供服务。以平台产品+数据运营服务模式，在交通运输部、辽宁、吉林、成都等地项目中成功应用；以 SaaS 平台服务模式在江西、新疆等地项目中成功应用；以数据分析服务模式在河南等地项目中成功应用。同时，公司还深入挖掘交通行业数据在交通以外行业应用的业务场景，以数据运营服务模式，在交通规划、行业咨询、物流、金融保险等其他行业项目中成功应用。 千方大数据技术架构3.2 基于场景、价值导向的一流 AI算法能力基于公司所拥有的智慧交通、智能物联等广阔场景知识，构建了以梧桐大模型为底座，集成自监督学习、模型剪枝、量化、知识蒸馏、小样本学习等各种先进算法的 CV中台，据此不断训练和迭代行业领先算法，为客户创造价值，在 MOT、ReID、KITTI、ICDAR 等十余项重要国际算法和数据集比赛中荣获冠军。同时基于 CV中台的梧桐开放训练平台，是产业链上下游都可以使用的行业级生产工具，具备强大的行业通识能力，支持检测、分类、分割等 CV领域常见的各大方向。对于用户细分场景需求，仅需少量的标注数据即可快速训练部署商业级应用，可以使客户借助大模型的高泛化性得到可部署的小模型，真正实现 AI技术平权。梧桐开放训练平台基于在交通行业和物联行业十余年的 AI 技术积累，以理解大量产业的低数据量和碎片化的场景为核心，打通大模型训练与小模型落地之间的壁垒，快速赋能业务领域，实现 AI 人工智能的快速响应、快速部署和快速迭代。快速向不同行业扩展，推出具有竞争力的产品和方案，在交通、水利、教育、车站、园区、文娱、工业安全生产等诸多领域规模落地。公司构建的 AI产品化引擎和 AI服务引擎的“1+2”全景 AI技术栈： AI “1+2”技术栈公司基于梧桐大模型构建的 CV中台： 3.3 “云边端”统一技术架构的操作系统，以软件定义场景需求3.3.1 云边端统一的交通云操作体系，实现软件定义交通基础设施 公司于2020年全面启动技术架构转型升级，推出了千方交通行业云及行业 OS，坚持基于场景的“云-边-端”全栈式技术融合创新战略，为客户提供低成本的全生命周期、全业务链应用服务能力。自2021年起，千方行业云及行业 OS在交通管理、交通运输、高速路网、民航等领域全面战略落地，实现了应用、算法及数据在中心云侧及边缘计算侧、端设备侧的统一调度编排、按需分发、按场景驱动，实现软件定义基础设施；并通过体系贯通持续提升开发能力、节省开发成本、提高开发效率、构建了面向交通行业未来的技术核心能力。 云-边-端技术架构基于云-边-端统一架构体系打造的千方交通 aPaaS 平台通过对物联网平台、统一认证权限、流程引擎、规则引擎、三维地图、视频平台、大数据平台等核心技术中台的研发及打磨，完成了千方科技智慧交通在设备接入能力、用户及权限配置、流程设置编排、数据及 API 规则编排、地图管理及物体编辑、视频接入处理、交通行业业务指标库、主题库等领域的积累及沉淀，有力支撑了核心能力的多项目复用、提升前端开发及整体项目交付速度、降低交付成本。3.3.2 云边端统一架构的智能物联 IMOS平台支撑视频智能多场景快速部署 基于系统弹性伸缩、可靠机制设计、应用解耦/隔离、合作开放框架建立四个基本面需求的思考，升级优化了基于微服务+双总线的神经网络融合服务新架构。新架构分为三个层次：设施层、平台服务层和业务服务层。继承了 IMOS的设计思想，并在其基础上进行了进一步的发展，具有以下特点： 件可按需多实例加载，在架构中即考虑了系统弹性伸缩能力。其次，平台服务层采用微服务方式充分解耦，完全去中心化设计，使各个服务相互独立，互不影响，将应用解耦、隔离与系统可靠性命题统一考虑。此外，所有第三方服务均可通过双总线标准通信接口接入系统，由公共服务组件完成统一用户、统一权限、统一资源的业务整合后，由双总线以标准通信接口形式为第三方业务提供统一服务，通过服务纳管、业务融合，对外提供全开放服务，简化合作伙伴业务集成工作。IMOS 采用微服务和双总线技术，完成了第三次技术架构变革。从第一代单机接入设备数量限制，第二代实现多节点级联实现 N+1 备份容灾，第三代微服务高效扩展与总线的架构可实现业务负载和容器容灾双重保障。双总线技术包括服务总线和数据总线，其中服务总线使得服务的接入可以通过可视化界面进行配置、调试，同时既有服务或者新接入的服务都可以通过配置的方式快速发布，且动态的感知服务的状态以及对接口调用情况进行运维。数据总线让数据生产者与消费者之间业务逻辑解耦，提供更完善的数据访问权限控制和数据生命周期的管理。3.4 完备的硬件产品研发能力公司拥有全系列智慧交通专属硬件产品，包括大模型一体机、感知传输端的视频及雷达产品、ETC全线产品、电子车牌全系产品、V2X全线产品，控制侧的信号机/信控系统，边缘计算方面的 ECU边侧计算单元、MEC边端智能体、5G V-Box（汽车智能辅助驾驶）、安全卫士等。公司对智慧交通场景的深刻理解，有助于公司更好的把握新产品推出的时机以及对产品功能的快速迭代。公司的智能物联硬件核心研发能力可以总结为两大基础支撑能力、八大核心研发能力和三大机电平台系统能力。两大基础支撑能力：包括具备全生命周期的千亿级别数据量的产品数据集成管理系统和具备海量自动化、可追溯的生产测试平台。八大核心开发能力包括：框式复杂设备的系统设计能力、全天候复杂环境整机可靠性工程设计能力、强大的板级设计能力与信号及电源完整性仿真能力、高速/高密/高复杂度单板设计及成本控制能力、业界领先的获得四大工业设计奖大满贯的工业设计能力、芯片级的部件失效机理分析能力、CNAS认证的环境及机械可靠性实验测试能力和千万像素级复杂光学系统的设计和生产调校能力。在以上能力基础上，公司在复杂框式设备、复杂光机电一体全天候前端产品和经济型海量硬件三大类典型机电平台的开发能力上均具备研发优势。公司在所有主打产品上都可以具备较高的价格竞争力，同时在同档次产品继续保持业界领先的质量基线能力。在绿色能源领域，依托自主创新的核心技术体系，构建了覆盖储能系统与充电桩产品的全链条硬件研发能力，配备储能及充电桩专业实验室，覆盖电气性能、环境适应性及电磁兼容性验证，持续推动绿色能源基础设施智能化升级，助力全球能源低碳转型。
（一）智慧交通行业政策、发展阶段及特点
1、智慧交通行业政策
2025年是中国“十四五”规划收官与“十五五”规划谋篇布局的关键之年。国内智慧交通行业政策围绕交通强国建设目标，以人工智能赋能为核心，统筹顶层设计与落地执行，多部委协同发力，推动智慧交通与智慧物流深度融合，构建高效、绿色、安全的现代化综合交通体系，相关政策呈现系统性、创新性、实践性的鲜明特征。
2025年 11 月，二十大四中会议通过《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》（简称《建议》），明确将交通运输作为支撑国家现代化建设的关键领域，从多维度部署战略任务，为智慧交通发展划定核心框架。《建议》将 “加快建设交通强国” 纳入现代化产业体系建设重点，与制造强国、质量强国、航天强国、网络强国协同推进，明确交通运输 “开路先锋” 定位 —— 通过完善现代化综合交通运输体系，为基本实现社会主义现代化提供基础性、战略性支撑，同时强调交通运输需在 “智能化、绿色化、融合化” 三大方向上突破，成为培育新质生产力的重要载体。“十五五”规划明确将智慧交通作为培育新质生产力、打造国际竞争新优势的关键领域，聚焦基础设施智能化升级与运输服务数字化转型。
2026年全国交通运输工作会议指出，“十五五”交通运输进入新的发展阶段，主要体现在“三跨一发展”，即推进方式由分方式成网的综合推进转向跨区域统筹布局、跨方式一体衔接、跨领域深度融合推进，基础设施建设由增量提升转变为“优化增量、提质存量”为主导的内涵式发展。在这一战略判断下，“十五五”时期的主攻方向被凝练为 “一网四化” ，即加快建设便捷顺畅、经济高效、绿色集约、智能先进、安全可靠的现代化高质量国家综合立体交通网，并突出一体化融合、安全化提升、数智化升级、绿色化转型。这标志着中国智慧交通建设从过去侧重于单点技术和设施智能化，进入了以全网协同、全方式融合、全链条智能为特征的系统性升级新阶段。
在国家深入实施“人工智能+”行动的大背景下，智慧交通作为交通强国建设的核心引擎，迎来了一系列高规格、系统性的政策部署。这些政策以《“人工智能+交通运输”实施意见》 为核心纲领，紧密围绕“十五五”交通运输发展的新阶段特征，旨在通过技术革命性突破与产业深度转型，构建智能、高效、安全、绿色的现代化综合立体交通网。为将《实施意见》落到实处，交通运输部在2025年 10月全面启动了 “人工智能+交通运输”十百千创新行动，旨在营造“千帆竞渡”的创新氛围，部署了六大创新工程落地，涵盖大通道货车智能驾驶、内河货运船舶自主编队航行等重点领域，通过“科技+工程”模式推动科技创新与产业创新深度融合。同时，强调完善智慧交通指标体系，谋划创新示范工程，吸纳多元资金与社会资源，以点带面推动行业整体升级。
智慧物流是2025年政策中与智慧交通并列的焦点。除了在《实施意见》中被赋予提升供应链管理和大数据应用能力的任务外，降低全社会物流成本成为一项关键考核。2025年 11月，国家发展改革委、2025年中国智慧交通政策，以“十五五”规划的“三个转向”和“一网四化” 为战略指引，以 《“人工智能+交通运输”实施意见》 为核心行动蓝图，以 “十百千”创新行动 和物流数据开放政策为具体抓手，共同推动行业从“连接”到“智能”、从“孤立”到“协同”的根本性转变。这一系列政策的深入实施，将产生深远影响：技术层面，将加速综合交通大模型和自动驾驶等关键技术从实验室走向真实复杂场景；产业层面，将催生智能网联汽车、智慧枢纽运营、数据增值服务等大批新业态；治理层面，则要求建立适应人工智能发展的法规标准与安全治理体系。最终，目标是为公众提供“人享其行、物畅其流”的现代化高质量交通运输服务，为建设交通强国注入决定性的数智化动能。
2、行业发展阶段及特点
智慧交通行业的发展受到政策的持续支持和推动，如四部委的“准入和上路通行试点”以及五部委的“车路云一体化试点”等政策，为智慧交通的发展提供了方向和市场机遇。智慧交通的发展还涉及到人工智能、大数据、云计算等技术的不断创新，这些技术创新将推动智慧交通系统的升级和优化，提高智能交通系统的预测和决策能力，提高系统的实时性和可靠性。
中商产业研究院发布的《2025-2030年中国智慧交通行业前景预测与市场调查研究报告》显示，2024年中国智慧交通市场规模达到 2610亿元，较上年增长7.32%。智慧交通的智能网联与物流的相关领域或将增长显著。L3 级自动驾驶端到端技术架构成为主流。智慧交管、智能停车等系统有效缓解拥堵与污染问题，部分城市试点实现交通信号灯自适应调控，出行效率提升 20%以上。
（二）无人物流行业发展阶段及特点
自动驾驶技术从低速封闭场景向中高速开放场景转变，从封闭路段空车测试向开放道路载货测试转变，从试点示范向商业化探索转变。未来竞争从单点技术竞争转向技术+场景+生态的全面竞争，能提供满足客户安全、降本、增效核心需求的综合解决方案的企业将占据有利地位。商用车物流无人驾驶与乘用车、Robotaxi 存在差异，核心竞争力是包括技术、生态资源、物流运营等在内的综合能力，其中最关键的是物流运营能力，这是千方科技及生态企业的独特核心优势。
无人驾驶技术将推动行业从“小散乱”向大规模平台集中，预计将有数家左右有规模、有实力的平台型企业运营。物流无人化正迎来历史性窗口期，主要体现在三个方面：第一，市场需求迫切。公路货运是我国物流的主动脉，年货运量超 400亿吨，市场规模约 7万亿，其中干线物流市场运输收入规模约 4万亿，但这个行业长期面临“司机荒”、人力成本攀升、安全事故频发、行业集约化程度低等痛点。无人化运输正是破解这些难题的关键路径。第二，政策强力驱动。国家近年来连续出台包括《交通强国建设纲要》《有效降低全社会物流成本行动方案》《智能网联汽车准入和上路通行试点工作通知》等政策，明确鼓励自动驾驶在物流领域的应用，为商业化运营铺平了道路。第三，技术拐点已至。随着 AI 大模型、车规级芯片、激光雷达等技术的突破，L4 级自动驾驶已从实验室走向特定场景的规模化验证。干线物流因其路线相对固定、运输需求稳定，正成为无人驾驶技术规模化落地的最佳场景之一。因此，行业正处于从“试点示范”迈向“规模化商用”的关键阶段。
（三）智能物联行业的发展阶段及特点
2025年智能物联行业步入从“万物互联”向“万物智联”的深度跃迁阶段，从技术探索走向产业深度融合，各类应用场景从单点试点转向全域普及，成为推动实体经济数字化转型与社会治理智能化升级的核心支撑。根据市场研究公司 Markets and Markets的报告，全球智能物联市场规模将从2020年的 1,313.5亿美元增长到2025年的 2,777.5亿美元，复合年增长率为 16.5%。
应用场景上实现产业端与消费端双轮驱动。工业物联网智能体推动着中小企业完成智能化改造，成为制造业效率提升的关键抓手。智慧城市领域则依托全域感知与智能调度体系，大幅提升城市运行与公共服务的效率。民生领域的应用也全面铺开，智能物联技术赋能智慧教育、智慧水务、智慧养老等场景，让公共服务向主动化、精准化发展，同时在体育赛事及文旅领域打造出智能交互新范式，丰富了消费端的体验。
放眼未来，智能物联行业将朝着更高阶的智能协同方向演进，AI 与物联网的融合创新会持续深化，行业智能体的场景边界将不断拓展，空天地一体化的网络布局会进一步完善，无源物联网等新技术也将解锁更多应用可能。同时，智能物联的生态融合会持续加速，跨领域、跨行业的技术与资源协同将成为常态，不仅会推动更多新兴场景的落地，还会让智能物联深度融入千行百业，真正实现万物智联的发展格局，成为培育新质生产力、推动数字经济与实体经济深度融合的重要引擎。
（四）人工智能行业发展阶段及特点
2025年人工智能行业步入深度融合应用的关键阶段，以“人工智能+”行动为核心，从技术赋能走向全场景工程化落地，与智能物联的融合成为发展核心主线，二者协同迈入价值化落地的高质量发展期。
在报告期内，轻量化 AI 模型深度下沉至物联终端，边缘计算与智能物联设备形成高效协同，搭建云边端协同的全链路智能体体系，万物在人工智能技术的加持下，不断向智能体进化。同时，二者融合的产业生态持续完善，核心技术自主化率提升，政策端的顶层设计为融合发展提供全链条支撑，也让人工智能与智能物联成为培育新质生产力、赋能千行百业数字化转型的核心引擎，在交通、工业、城市治理等百余个场景实现实战应用。
（五）绿色能源行业发展阶段及特点
2025年绿色能源行业迈入高质量发展深水区，从规模扩张转向提质增效与数字化融合。“绿色能源+储能”、“绿色能源+智能电网”、“绿色能源+交通”等多产业协同发展的模式正在成为趋势。国家出台多项绿色能源产业相关政策，支持优先开发利用可再生能源，同时大力发展绿色能源领域新质生产力。未来，国内绿色能源产业将进入高增长和高质量发展并行的新阶段，也将加快绿色能源企业“走出去”的步伐，在全球范围内拓展市场、配置资源，开展技术研发合作。
。
四、主营业务分析
1、概述
从智能交通行业整体趋势来看，大规模的基建已经放缓，路网运行效率提高、服务水平提升和物流成本降低变得尤为重要，路网新能源化和效率提升，以及交通运行更绿色、更安全成为当前重要课题。
由此看，从大建设到大运营是未来发展趋势，大数据和人工智能的价值更加凸显，数字化、网联化、智能化和新能源化愈发重要。与此同时，智能网联新能源汽车与交通深度融合也成为未来趋势。从行业技术角度看，大数据以及基于大模型的人工智能与智能交通的融合正在飞速发展。
从商业环境看，国内面向政府类集成项目的主体正趋于多元化，竞争愈发激烈。从公司自身看，公司有很好的行业客户基础和品牌影响力，通过二十多年的努力实践，形成了独到的大数据能力，公司对技术的创新和应用的突破一直走在行业前列。
基于上述分析，公司正在积极进行调整转型。模式上，主动放弃了部分可能会带来应收账款回款风险的低质量集成项目，降本增效，加强应收账款管理，加强现金流管理，这是“破”的内容。在“变”的方面，以大数据为核心能力，与人工智能充分融合，以效率和安全为目的的，打造核心技术，进一步向产品方向推进，使得集成商成为公司客户，同时进一步加大出海力度。此外，公司正在高速路网干线物流上做一些探索，使得路网与新能源智能驾驶结合发展，打造物流科技业务，探索运营模式。
短期来看，公司在2025年的业务转型升级成效显著，通过主动放弃低质量集成项目，实现营收规模和毛利双提升。公司坚定认为，通过继续保持交通等业务场景的优势，强化核心技术壁垒，提升产品标准化程度，持续降本增效，强化现金流管理，“破”与“变”相结合，可以为公司未来构建可持续健康发展的基础。
从2025年的具体工作来看，在交通生态合作方面，公司深化 AI在交通全场景的实战化应用，发布了 AI大模型路网综合管控平台、AI数字助手及 AI大模型公路构造物评定系统，并推出轻量化 AI智能路巡产品，构建起深厚的技术护城河。核心产品“重型货运车辆安全监管云平台”通过与通义千问、DeepSeek 等前沿大模型的深度融合，打造出具备秒级响应能力的“重货安全助手”；此外，公司依托TOCC 数据中台沉淀的稀缺数据资产，深度挖掘交运场景需求并构建高质量专题数据集，通过“智问、智析、智控”标准化构建方法，实现了 AI+执法协作、指挥决策等大模型功能在武汉、威远等地的率先商业化落地。在标杆项目落地方面，由公司承建的海南环岛旅游公路云控中心于2025年 8月顺利通过交通运输部验收，该项目集成了路网智能监测、车路协同驾驶及区块链数据共享等五大应用平台，面向全国推广在旅游公路建管养、交旅融合等方面形成的典型经验，确立了国家级智慧旅游公路的新标杆。
同时，公司积极参与国家公路水路数字化转型升级，数转业务实现规模化扩张，先后落地四川“大蜀道”交通基础设施数字化转型升级省中心项目-“一张网”出行全息覆盖与智能推送平台研发、青海省公路大件运输许可数字化提升及江苏省内河航道通行状态监测预警等重点标杆。在交运及 TOCC 领域，公司持续夯实长春新型智慧城市、东湖高新区综合交通平台等传统优势阵地，同时在已服务的项目中延续数据接入治理服务、公共交通领域高质量数据集建设指南编制服务、数字化治理运营服务等。此外，公司与中国电建集团山东电力建设有限公司成立合资公司，聚焦重卡充换电业务，提供投资、建设和运营一体化解决方案，公司输出自主研发的综合管理云平台、边缘计算单元，以及各类停车终端产品和全系列充电桩产品，助力交通与能源绿色融合发展。
在交通业务落地层面，伴随开源大模型生态的持续完善，公司全面拥抱 AI 能力，实现多场景方案创新。公司自研的鲲巢·边缘站解决方案，通过复用电子警察或相机视频流，实现交通流量检测，并接入多品牌信号机互联互通，实现道路情况全感知、交通流的数字化和信号控制的智能化，形成路口感知、评价、优化、控制全流程闭环，为配备电警的路口提供一套高性价比、智能化的解决方案。报告期内，智能网联中标道路交通信号灯专用设备采购项目（第三期）城区设备及监理采购项目，在北京海淀、朝阳两个核心区部署智能型道路交通信号机、边缘智能体等设备，共涉及 370个路口。千方科技积极响应国家“碳中和、碳达峰”战略，基于高速公路、城市交通场站、轨道交通、航空场站等场景，构建“源网荷储”一体化创新融合应用体系，深入推进交通与能源融合。报告期内，公司落地曲靖高速公路充电桩运营平台开发、葛洲坝智慧道路建设运行关键技术研究等项目。
物联生态合作方面，强化“以渠道为第一平面”战略，革新认知，调整组织，充分理解渠道客户需求，启动种子合作伙伴计划，以边缘 AI 推理训练一体机为载体，让合作伙伴切实感知到技术变革带来的业务价值。同时，积极与运营商展开合作，打造专属产品方案，入围中国电信、中国移动的集中采购名录，打开运营商合作新局面。
物联业务层面，从设备换新到产能换新，产线实现自动化升级加速产品迭代，产品层面受益于AIGC 大模型等技术快速发展因素的影响，为更多的长尾场景提供了解决路径、拓展了更多新型用户，智能物联行业的边界不断拓宽，推出更多高价值场景化的解决方案。国内业务虽承压但整体实现增长，海外业务增速继续保持较快增长。整体上，智能物联业务国内业务逐步恢复，进一步提升了国内区县市场的覆盖率，海外业务依然存在较多机遇，加速海外重点区域市场下沉。新业务层面，边缘 AI 推理训练一体机正在机场等行业积极拓展，实现算法模型生产速度和准确度的提升，产品定制成本的下降，和模型的快速部署。在 AI 文教体领域，宇视基于梧桐大模型及物联行业十余年的 AI 技术积累，结合数据智能高效赋能文旅、教育、体育等领域，截至2025年底，AI体育教育已落地近千所学校，宇视心力方覆盖近百所学校，涵盖普教、高教全学段；宇视运动服务 400+体育场馆及赛事，AI 旅拍应用于智慧文旅场景，服务 350+景区与活动。在绿色能源市场，结合公司停车解决方案的绿色能源车充停管理一体化方案也开始大规模出货，新构建家庭储能和中小工商业储能解决方案，适配欧洲及亚非多国储能产品需求并实现规模出货。
在公司内部管理上，进一步演进和优化针对核心业务的组织管理，探索针对创新业务的组织管理和激励模式，通过精细化管理核心业务、灵活激励创新业务、构建高绩效组织文化以及精准的市场策略，促进企业有效激发内部活力的同时还能在全球市场中稳固并扩大竞争优势。
2、收入与成本
（1） 营业收入构成
（2） 占公司营业收入或营业利润10%以上的行业、产品、地区、销售模式的情况 适用 □不适用
公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中软件与信息技术服务业的披露要求
公司主营业务数据统计口径在报告期发生调整的情况下，公司最近1年按报告期末口径调整后的主营业务数据 □适用 不适用
（3） 公司实物销售收入是否大于劳务收入
是 □否
行业分类 项目 单位2025年2024年 同比增减
智能物联 销售量 台 19,637,887 17,956,081 9.37%生产量 台 19,235,821 18,745,974 2.61%库存量 台 1,449,161 1,882,721 -23.03%相关数据同比发生变动30%以上的原因说明□适用 不适用
（4） 公司已签订的重大销售合同、重大采购合同截至本报告期的履行情况 □适用 不适用
（5） 营业成本构成
行业和产品分类
（6） 报告期内合并范围是否发生变动
是 □否
①非同一控制下企业合并
本期发生的非同一控制下企业合并
被购买方名称 股权取得时
点 股权取得成本 股权取得
比例
（%） 股权取得
方式 购买日 购买日的
确定依据 购买日至期
末被购买方
的收入 购买日至期末
被购买方的净
利润 购买日至期
末被购买方
的现金流量
广州交跃通达
检测科技有限
②处置子公司
单次处置至丧失控制权而减少的子公司
子公司名称 股权处置价款 股权处置比例% 股权处置方式 丧失控制权的时点 丧失控制权时点的判断依据 处置价款与处置投资所对应的合并财务报表层面享有该子公司净资产份额的差额 合并财务报表中与该子公司相关的商誉南通千方数字科技有限公司 1,616,000.00 71% 转让2025年 10月 控制权转移 3,413.71PT UNIVIEWTECHNOLOGIESINDONESIA. 1,836,560.00 55% 转让2025年 12月 控制权转移 510,584.73续：子公司名称 丧失控制权之日剩余股权的比例 丧失控制权之日剩余股权的账面价值 丧失控制权之日剩余股权的公允价值 按公允价值重新计量产生的利得/损失 丧失控制权之日剩余股权的公允价值的确定方法及主要假设 与原子公司股权投资相关的其他综合收益转入投资损益或留存收益的金额南通千方数字科技日剩余股权的比例 丧失控制权之日剩余股权的账面价值 丧失控制权之日剩余股权的公允价值 按公允价值重新计量产生的利得/损失 丧失控制权之日剩余股权的公允价值的确定方法及主要假设 与原子公司股权投资相关的其他综合收益转入投资损益或留存收益的金额PT UNIVIEWTECHNOLOGIESINDONESIA. 15.00% 361,629.62 500,880.00 139,250.38 参照出售股权的交易价格③其他原因导致的合并范围的变动本公司本期设立千方控股有限公司、北京千曙科技有限公司、北京顺义千曙智运科技有限公司、北京千方新能源科技有限公司、宁波千方冠华智联科技有限公司、盘天（广州）纳米新材料科技有限公司、温州宇视科技有限公司、甘肃紫光育莘职业技能培训学校有限公司及PT Uniview Technologies Indonesia。本公司本期注销河北雄安宇视科技有限公司、杭州博观系统技术有限公司。
（7） 公司报告期内业务、产品或服务发生重大变化或调整有关情况 □适用 不适用
（8） 主要销售客户和主要供应商情况
3、费用
4、研发投入
适用 □不适用
主要研发项目
名称 项目目的 项目进展 拟达到的目标 预计对公司未来发展的影响国产存储序列化项目 为抓住存储领域国产化改造的市场窗口期，开发国产化单控存储产品，弥补现有双控方案成本高、盘位序列不四目不拼接半球项目 开发四目不拼接产品，抓住海外重点工程项目机遇，满足海外客户对多 sensor产品节约安装及 License费用的核心需求 已交付完成 攻克全新机电架构和平台设计的技术难题，包括高复杂度结构设计、光学曲面球罩/随动补光等无技术积累领域，提升公司核心技术实力 建立复杂结构设计、高端光学方案、650A芯片应用等核心技术能力，为后续产品开发奠定基础，并增强在海外重点工程项目的竞争力车路云一体云控应用平台 构建“聪明的车+智慧的路+强大的云”协同体系，通过融合车端、路侧与云端数据，实现全域交通态势感知、协同决策与智能调度，支撑高阶自动驾驶和城市级智慧交通管理。 已交付完成 形成标准化、可扩展的云控平台产品系列，兼容不同规模城市及场景需求，支撑 20+典型功能场景（如倒计时上车、绿波通行等），实现交通效率提升 10%以上，实现雄安城市级车路云平台的交付。 确立公司在车路云一体化与智慧交通领域的核心平台地位，为智能网联、智慧交通提供一站式解决方案，显著提升综合竞争力与市场份额。边缘小站 在靠近交通数据源头（如路口、路段）部署国产化、高性能、低功耗的边缘计算设备，实现视频结构化、目标识别、事件检测等 AI推理任务本地化处理，降低云端负载与通信延迟，并显著降低边缘计算的成本。 已交付完成 打造低成本、环境适应性强（-40℃~70℃）、面向信号优化与控制、支持云边协同的标准化边缘硬件平台，满足国内外大中小城市信号控制智能化的部署需求。 强化公司“端-边-云”全栈技术能力，提升边缘计算单元的成本竞争力，为智慧信控提供关键边缘支撑。AI信号机 突破传统定时/感应式信号控制局限，通过集成感知、AI优化与控制执行能力，实现路口交通流的实时动态配时，提升通行效率与安全水平，降低路口智能化的整体成本。 已交付完成 实现基于路口已建电警相机的感知、优化、控制、评价的业务流程闭环，支持主干道协调控制、单点自适应、夜间感应等多种模式，形成覆盖大、中、小城市的信号机+AI的产品矩阵，降低智能化成本。 巩固公司在智能信控硬件市场的领先地位，为综合交通解决方案提供高价值终端设备，增强整体方案粘性与盈利能力。Traffic Mind AI信控智能体 以“智能体 +信控”为核心，实现从单点控制到群体智慧的跨越，是适配城市交通管控的新一代自进化信控智能体。 部分完成 采用多智能体协同架构，由协调智能体统筹调度五大专业子智能体；通过大小模型协同，兼顾创新与落地；拥有长效记忆，越用越聪明；
支持全生命周期审计，实现 AI 白盒化决策。其决策更精准、系统更稳健，可破解传统管控痛点，实现精准高效调度，降低运维成本，助力交通从自动化迈向自主化，打造新一代信控管理范式。 引领智能信控技术范式变革，打造高壁垒的 AI软件产品，显著提升品牌技术影响力。物流无人化关键技术研发及产业化项目 面向干线物流降本增效需求，开展 L4级自动驾驶卡车关键技术研发与工程化落地，构建车端与云端协同体系，基于真实路测数据持续优化感知与决策能力，提升系统稳定性与安全性，逐步实现无安全员规模化运营，推动自动驾驶在干线物流场景的商业化应用。 研发中 构建一套可规模化部署的 L4级全无人自动驾驶卡车系统，用于干线物流货物运输场景。该系统不仅具备在限定 ODD内稳定运行的无人驾驶能力，还应满足前装量产、法规合规、持续运营与规模化扩展的要求，最终支撑干线物流在效率、安全性和人力成本上的系统性优化。 公司占据“AI+交通运输”、“车路云一体化”或下一代电子电气架构的制高点；定义公路货运物流行业的未来，成为货运物流自动驾驶领域技术创新和商业模式创新的领导者，从系统集成商或产品供应商升级为智慧物流生态的规则制定者与核心枢纽；成为“前沿科技”与“产业革新”的代名词。
5、现金流
1、投资活动产生的现金流量净额较上年同期变动下降187.57%，主要系购买理财投资净额变动所致。
3、筹资活动产生的现金流量净额较上年同期变动增长54.08%，主要系本期银行借款筹资净额较上期下降及上期分配现
金股利 0.79亿元所致。
报告期内公司经营活动产生的现金净流量与本年度净利润存在重大差异的原因说明 适用 □不适用
本报告期内经营活动产生的现金净流量与本年度净利润存在重大差异的主要原因系回款受项目周期性影响，加强付款控制，同时本报告期加强对长账龄项目的催收回款；以及信用减值损失、资产减值损失、折旧及摊销费用等非付现成本费用的确认所致。
五、非主营业务分析
适用 □不适用
等。 否
公允价值变动损益 156,466,187.71 46.52% 主要为交易性金融资产本期公允价值变动。 否资产减值 -94,241,980.38 -28.02% 主要为商誉、长期股权投资、存货、无形资产等资产计提的减值准备。 否营业外收入 2,918,455.38 0.87% 否营业外支出 8,534,451.16 2.54% 主要为对外捐赠支出。 否信用减值损失 -29,255,537.25 -8.70% 主要为应收款项等资产计提的减值准备。 否资产处置收益 2,619,558.49 0.78% 否其他收益 216,903,842.38 64.49% 主要为公司收到的增值税即征即退款及政府补助。 否
六、资产及负债状况分析
1、资产构成重大变动情况
2、以公允价值计量的资产和负债
适用 □不适用
3、截至报告期末的资产权利受限情况
项 目 期末
七、投资状况分析
1、总体情况
适用 □不适用
2、报告期内获取的重大的股权投资情况
□适用 不适用
3、报告期内正在进行的重大的非股权投资情况
□适用 不适用
4、金融资产投资
（1） 证券投资情况
适用 □不适用
（2） 衍生品投资情况
适用 □不适用
1） 报告期内以套期保值为目的的衍生品投资
适用 □不适用则，以及与上一报告期相比是否发生重大变化的说明 否报告期实际损益情况的说明 报告期内，公司初始投资累计金额为 104,986.13万元，本期实际产生收益 353.46万元，累计实际产生收益 1187.30万元。套期保值效果的说明 报告期内，公司开展以套期保值为目的的金融衍生品交易业务，降低了汇率、利率变动的风险，提高了资金使用效率，实现了财务稳健性，保障了公司股权权益。衍生品投资资金来源 自有资金报告期衍生品持仓的风险分析及控制措施说明（包括但不限于市场风险、流动性风险、信用风险、操作风险、法律风险等） 公司建立了完备的内部控制和风险控制制度，报告期内远期结售汇、货币掉期等业务遵循锁定汇率原则，非投机性和套利性的操作，对可能出现的市场风险、流动性风险、履约风险和其他风险进行了充分的评估和有效控制；公司制订的业务方案，规范履行审核、审批程序，严格按照审核后的方案操作。风险分析及控制措施的具体情况请见公司于2025年4月19日披露的《关于2025年度使用自有资金开展外汇套期保值业务的公告》（公告编号：2025-011号）。已投资衍生品报告期内市场价格或产品公允价值变动的情况，对衍生品公允价值的 公司按照《企业会计准则第 22条—金融工具确认和计量》第七章“公允价值确定”进行确认计量，报告期内共确认衍生品公允价值变动损益 656.21万元人民币，公允价值按照银行等定价服务机构提供的汇率、利率厘定，每月均进行公允价值计量与确认。分析应披露具体使用的方法及相关假设与参数的设定涉诉情况（如适用） 否2） 报告期内以投机为目的的衍生品投资□适用 不适用公司报告期不存在以投机为目的的衍生品投资。
八、重大资产和股权出售
1、出售重大资产情况
□适用 不适用
公司报告期未出售重大资产。
2、出售重大股权情况
□适用 不适用
九、主要控股参股公司分析
适用 □不适用
十、公司控制的结构化主体情况
□适用 不适用
十二、报告期内接待调研、沟通、采访等活动
适用 □不适用
构 料。
录表》
十三、市值管理制度和估值提升计划的制定落实情况
公司是否制定了市值管理制度。
□是 否
公司是否披露了估值提升计划。
□是 否
十四、“质量回报双提升”行动方案贯彻落实情况
公司是否披露了“质量回报双提升”行动方案公告。□是 否
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