|
| 朗玛信息(300288)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
二、报告期内公司所处行业情况
报告期内，公司主营业务仍聚焦“医疗服务+互联网医疗服务”与“电信及增值电信业务”板块，重点推进“39AI医生”功能升级迭代及商业化拓展，完成“实体医院+互联网平台+医疗AI大模型”一体化布局，公司主营业务医疗服务及医疗健康信息服务业务板块收入合计为26,208.48万元，占营业收入比重为87.92%。
（一）“医疗服务+互联网医疗服务”行业发展情况
根据《2025年国民经济和社会发展统计公报》《2025中国卫生健康统计年鉴》数据显示，2025年末全国共有医疗卫生机构110.7万个，其中医院总数3.8万个。具体来看，公立医院1.2万个，较上年的1.18万个略有增加，占医院总数的31.6%，规模保持稳定；民营医院2.6万个，占医院总数的68.4%，较上年同期减少1,000个。全国医疗总床位1,009万张，较上年减少28万张，这是近十年来床位数量首次出现下降。诊疗服务方面，公立医院承担了全年80%的诊疗量，民营医院在规模与成本上处于明显劣势，生存空间持续被压缩，行业已进入优胜劣汰的深度洗牌期，这也标志着我国医疗行业正加速向专精特新与合规精细化方向转型。
随着政策体系持续完善，监管框架全面落地，2025年，我国互联网医疗健康行业在规范化、智能化、普惠化方向持续纵深发展，“互联网+医疗健康”已从模式创新阶段迈入深度融合的成熟期。人工智能、大数据、大模型等前沿技术深度渗透诊疗全流程，推动医疗服务模式从“便捷化”向“精准化、智能化”升级。据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年底，互联网医疗用户规模达4.62亿人，全年净增4,400万人，占网民整体的40.1%；全国互联网医院数量增至3,780所，年诊疗量突破1.3亿人次，远程医疗服务已覆盖全国所有市县，基层医疗机构接入率提升至78%。目前，医疗资源下沉与基层覆盖持续深化，远程医疗、互联网诊疗已成为常态化服务供给，行业规模与用户渗透率稳步提升；医疗大模型在临床决策、慢病管理、健康咨询等领域实现商业化落地，“AI+医疗”已成为行业创新发展的核心引擎。根据中研普华产业研究院发布的《2025-2030年AI+医疗行业市场发展现状及投资趋势咨询报告》分析，2025年我国AI+医疗市场规模突破900亿元，过去五年年复合增长率达58.3%。
2025年以来，国家密集出台人工智能与医疗卫生融合发展的顶层政策及配套文件，推动AI医疗从试点探索阶段进入规模化、规范化、商业化落地的新阶段，为行业高质量发展提供了坚实的政策保障。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“人工智能+医疗卫生”列为重点领域，明确其医疗新基建与新质生产力的核心定位；2025年10月，五部门联合发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，明确要求2027年基层智能辅助诊疗广泛应用、2030年实现全覆盖的目标，并明确了八大应用方向，进一步细化行业发展路径。
公司始终坚守“互联网医疗的本质还是医疗”的发展理念，以“敬畏医疗”之心深耕“互联网+医疗”服务产业，并将医学人工智能领域的技术研究和产品开发作为核心战略方向，精准契合行业发展趋势。报告期内，公司自主研发的医疗健康人工智能产品——“39AI医生”已实现商业化落地，目前公司正处于传统业务调整优化、新业务加速拓展的关键转型过渡期。作为国内互联网医疗行业的先行者，公司以实体医疗机构贵阳六医为基础，通过39互联网医院、39健康网实现线上线下高效联动，在医学人工智能、医疗健康信息服务、医疗服务、互联网+专科建设、医药电商等领域，完成“实体医院+互联网平台+医疗AI大模型”的一体化布局，构建起覆盖PC端、移动端、电视端的多终端服务体系，全方位满足用户多样化医疗健康需求。
（二）电信及增值电信业务行业发展情况
2025年，我国电信业保持平稳增长态势，产业结构持续优化升级，传统电信业务增速放缓、占比稳步下降，以云计算、大数据、物联网为代表的新兴业务已成为行业增长核心驱动力。行业发展重心正式从“规模扩张”转向“高质量发展”，5G、千兆宽带、移动物联网等新型基础设施加速普及，数字化转型在各行业深入推进，为电信及增值电信业务发展奠定坚实基础。
根据工业和信息化部发布的《2025年通信业统计公报》显示，2025年全年电信业务收入累计完成1.75万亿元，同比增长0.7%，增速较上年有所放缓，行业进入稳健增长阶段。
传统业务呈现明显分化态势：固定互联网宽带接入业务保持平稳增长，全年实现收入2,896亿元，同比增长5.9%，业务占比提升至16.5%；移动数据流量业务持续承压，全年收入6,097亿元，同比下降3.1%，业务占比降至34.8%；语音业务整体延续下滑趋势，全年累计收入1,252.9亿元，业务竞争力持续弱化。
新兴业务表现亮眼，成为行业增长核心引擎：云计算、大数据、移动物联网、数据中心等新兴业务全年实现收入4,508亿元，同比增长4.7%，业务占比提升至25.7%，产业贡献度持续提升；其中，云计算、大数据、移动物联网业务收入分别同比增长2.9%、7.8%、4.9%，推动电信行业产业结构向高端化、智能化转型。
用户规模持续升级，新型服务渗透不断深化：2025年，我国移动电话用户总数达18.27亿户，普及率提升至130部/百人。其中5G用户规模达12.04亿户，占移动电话用户总数的65.9%，较2024年提升9.2个百分点，5G规模化应用成效显著；固定宽带用户总数达6.91亿户，其中千兆宽带用户占比达34.5%，农村宽带覆盖持续深化；移动物联网用户规模达28.88亿户，远超移动电话用户数量，成为移动网终端连接数增长的核心主力；互联网电视（IPTV、OTT）用户总数达4.08亿户，全年净增59.1万户。
公司电信业务聚焦移动通信转售领域，增值电信业务主要集中于IPTV领域，具体发展情况如下：
移动通信转售业务：2025年，移动通信转售行业面临深度调整，在合规监管趋严、基础运营商管控强化、市场同质化竞争加剧的多重压力下，虚拟运营商盈利空间持续压缩，运营成本逐步上升，行业发展逻辑从“规模扩张”转向“提质增效”。在此背景下，行业内企业加速探索转型路径，重点布局“通信+行业应用”“通信+AI服务”等差异化发展模式，依托虚拟运营商机制灵活的核心优势，聚焦企业通信、垂直行业定制化服务等领域，推动业务从传统“流量转售”向“智能服务”转型。截至2025年底，我国移动转售在网用户规模达4,300万户，行业整体收入34亿元，超八成企业实现盈利，行业发展基本面保持稳定有序。
公司是国内少数同时持有中国移动、中国电信、中国联通三大基础运营商转售资质的虚拟运营商，通过子公司朗玛通信运营“朗玛移动”核心品牌，向终端用户提供语音、数据、短信等全方位移动通信服务，作为基础电信业务的重要补充，有效满足不同用户群体的个性化、差异化通信需求。
增值电信业务（IPTV领域）：公司控股子公司朗玛视讯运营39健康及AI全科医生IPTV家庭智慧医疗平台，聚焦“大屏+健康”核心场景，通过与各大运营商深度合作，向终端用户提供健康类付费内容及增值服务，逐步构建起“终端触达+内容服务+医疗资源”的一体化家庭健康服务生态。2025年，该业务面临双重发展压力：一方面，受短视频、社交软件等新兴娱乐方式的冲击，电视开机率持续下滑，业务用户增长乏力；另一方面，国家广电总局推进“套娃收费”整治工作，IPTV原有独立收费包大部分被取消或整合为组合包，独立收费包整合后，单用户收入分成大幅稀释，导致业务盈利空间急剧收缩。
。
四、主营业务分析
1、概述
报告期内，公司主营业务收入主要来自医疗信息服务、医疗服务、移动转售业务及增值电信业务。受市场需求下滑等因素影响，公司全资子公司启生信息运营的医疗信息服务业务、控股子公司朗玛通信运营的移动转售业务收入及盈利空间有所收窄，导致公司整体营业收入同比有所下降。2025年度，公司实现营业收入29,809.89万元，同比下降21.36%；实现归属于上市公司股东的净利润934.15万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润521.65万元，同比实现扭亏为盈。相关业务经营情况详见公司《2025年年度报告》“第三节管理层讨论与分析”之“一、报告期内公司从事的主要业务”。
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
（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
产品分类
（6）报告期内合并范围是否发生变动
☑是□否
因控股子公司贵州拉雅长期亏损且已全面停产，公司决定不再对其追加任何投入，并已启动清算注销程序。2025年9月3日，人民法院受理了贵州拉雅的破产清算申请；自该日起，公司丧失对贵州拉雅的控制权，贵州拉雅不再纳入公司合并报表范围。
（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
销售费用 24,732,217.04 7,303,811.78 238.62% 销售费用较上年同期增长238.62%，主要系启生信息投流业务费用支出计入销售费用所致。管理费用 54,595,585.85 58,468,391.43 -6.62%财务费用 -2,026,847.05 -2,227,083.70 8.99%研发费用 22,961,743.79 31,569,150.30 -27.27%
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基于分布式模块隔离架构的线上诊室系统开发 开发一种基于分布式架构的线上诊室系统，使之更好地为互联网医疗平台服务。 已完成开发 本项目将问诊核心系统按功能不同拆分成了图文问诊子系统、视频问诊子系统、电话问诊子系统及处方子系统，相对独立但却能实现协同工作，共同支撑线上问诊业务。同时为提升医疗服务的连续性以及更好地管理医患关系，本系统结合业务研发触达网关，支持越来越多元化的消息触达机制，是提高用户体验的重要环节。 本项目基于已构建的稳定、安全、可扩展的分布式核心系统，以及“问诊凭证”这一统一的权益流转与安全验证基石，将线上诊室服务能力安全、高效、体验一致地输出至各类用户终端。项目成功完成了对微信公众号、微信小程序、IPTV电视端及IPTV小程序端等多个前端渠道的深度集成与适配，极大地拓宽了服务的触达范围，满足了不同用户群体在不同场景下的使用偏好。基于与端到端多模态大模型技术的语音AI人机对话系统的研究与开发 开发一种基于与端到端多模态大模型技术的语音AI人机对话系统，将实现多模态语音AI系统的关键技术突破。 已完成开发 本项目，将实现多模态语音AI系统的关键技术突破，包括提升语音识别、情感分析和语义理解等核心模块的性能表现。
项目还将致力于构建高效的多
模态数据融合框架，为大规模语音AI系统的开发提供全新范式。此外，本项目将提供高鲁棒性的技术方案，以适应多样化和复杂的应用场景需求。 本项目的引入，应用于公司在医疗、客服等领域的产品，完成用户通过自然语言或其他直观的方式进行多模态交流。传统的单一模态对话系统已经难以满足用户的多样化需求，因此基于多模态大模型的人机交互系统将为公司产业升级带来新的机遇。AI_医生语音交互助手的研究与开发 开发AI_医生语音交互助手，以“39AI医生健康语音陪伴助手”为核心成果，围绕“多模态感知–健康理解–个性化推荐–长期陪伴”四个维度开展研究与系统建设。 开发中 本项目将打造一个安全、智能、主动、个性化的AI健康管家，融合多模态感知、医学知识与生活场景理解，为用户提供全周期、可信赖的健康管理服务。 本项目的开发，将打造差异化产品，融合语音交互、多模态感知、医学大模型与健康知识图谱，形成技术复合优势，区别于普通健康APP或单一功能语音助手。该项目通过打造“有温度、懂健康、能陪伴”的AI医生助手，公司在技术、品牌、商业、合规四个维度同步升级，为在AI+健康赛道建立长期竞争优势奠定坚实基础。基于SIP语音中继的通讯应用研究与开发 通过对VOIP与SIP中继语音通话技术的研究应用，一方面实现不需要实体SIM卡即可通过互联网进行拨号或接听电话，缩减企业客户运营成本，降低用户使用门槛。另一方面，可在用户控制进行过滤。一方面降低企业经营成本，另一方面提升企业风控能力。 本项目的研发，可以拓宽销售场景，适配更多通信需求，同时帮助企业客户降低成本。同时，高效的通话质量检测能够及时发现和纠正客户服务中存在的问题和不足，帮助企业改进业务流程和提升服务质量，从而减少用户投诉率，提高推广效率。在解决企业客户痛点的同时，拓展传统通信业务的发展道路和市场规模，进一步投诉率。 促进业务的增长。基于大数据的通信数据分析平台应用研究与开发 借助大数据相关技术，对分布式系统的数据进行采集、汇总以及数据清洗，将海量数据使用如HDFS、Clickhouse等技术进行存储，利用Hadoop生态圈技术MapReduce计算框架、Spark计算框架等对数据进行离线计算或者实时计算，最终实现将具有业务分析价值和决策价值的数据更及时、直观进行汇总展示的目的。 已完成开发 为解决通信企业数据量大、数据分散，不同系统间存在数据孤岛的问题。本项目利用数据采集、清理、分析等大数据相关技术解决信息孤岛问题。同时利用可视化报表呈现方式，帮助通信企业更加直观、实时动态地观测业务发展情况以及作出相应的运营和战略决策。 本项目的研发，一方面可帮助企业实现各系统间数据相互连接和交互，达到数据的共享与协同。另一方面可帮助管理层和决策者更准确的了解市场需求，作出经营决策，帮助企业更好的开拓市场。基于区块链的移动号卡数据安全利用管控技术研究 基于区块链技术，对号卡生命周期的信息，如出库、实名认证、开户、信息变更、销户等流程进行分布式存储，以实现数据真实有效无法篡改，号卡生命流程可以清晰回溯。同时将对数据设置不同权限进行数据脱敏显示，以保证用户信息隐私的同时，避免数据传输过程中完整性遭到破坏或泄露的情况。 已完成开发 近年来，非法电信诈骗、电话勒索、电销扰民等问题较为突出，针对上述问题，国家出台了一系列强监管政策措施，并对移动转售运营商提出了投诉指标要求。为响应国家“断卡”行动，公司开展了基于区块链的移动号卡数据安全利用管控技术研究，建立一套安全、可靠的数据传输存储以及信息可回溯的号卡生命周期体系，进一步规范用户用卡行为，降低号码投诉风险 本项目的研发为公司移动转售业务建立起一套号卡生命周期管理体系，从而进一步规范公司转售业务的开展，提高用户与监管部门的信任度，促进移动转售业务在电销行业的良性发展。基于人工智能的朗玛客服系统关键技术研究与开发 本项目围绕智能语音接待与客服体系构建，开展多维度核心技术研究与系统建设。 开发中 本项目拟依托专用通信硬件设备，将用户实体SIM卡的通信信号转换为标准SIP（SessionInitiationProtocol）协议，构建统一的IP语音通信入口。
核心语音交换与媒体控制将基
于开源软交换平台实现，充分利用其模块化架构与媒体代理能力，高效完成用户语音流的实时采集、处理与转发。项目重点研究“AI坐席+人工坐席”的混合协同模式，设计智能化会话调度与状态管理机制，支持在对话过程中实现AI与人工客服之间的无缝、上下 本项目的研发创新点立足虚拟运营商售后客服实际场景，摒弃“技术堆砌”，聚焦“务实适配、精准高效”，核心创新围绕场景适配、技术落地、服务优化三大方向，区别于传统运营商AI客服的复杂架构，贴合我司轻量化运营需求文感知的切换。为实现复杂对话流程的精细化控制，系统将采用支持多状态流转的智能流程建模技术构建具备流程编排能力的AI引擎，支持多节点、多状态、可回溯的对话路径管理，确保交互逻辑的灵活性与可维护性。基于人工智能的朗玛智联通讯助手研发项目 项目以AI外呼为核心，整合大模型、智能语音交互、流程可视化、数据智能分析等核心技术，打造一站式智能外呼通讯解决方案，覆盖营销推广、客户回访、通知提醒、业务调研等全场景。 开发中 本项目立项研究重点以支持复杂流程建模与动态逻辑调度的智能技术体系与大语言模型为核心，整合智能语音交互、流程可视化、RAG检索增强、多系统对接、人机协同调度等关键技术，打造多角色分级管理平台，优化多行业适配模板，解决传统操作门槛高、业务衔接不畅等问题，实现外呼与客服业务的智能化、高效化、标准化转型，为企业提供一站式智能通讯解决方案，助力企业降本增效、提升服务质量与市场竞争力。 项目重点完成复杂流程建模、智能外呼与多轮对话、业务闭环对接、专属知识库搭建、人机无缝转接及数据统计分析等核心功能研发，打造多角色分级管理平台，优化多行业适配模板，解决传统操作门槛高、业务衔接不畅等问题，实现外呼与客服业务的智能化、高效化、标准化转型，为企业提供一站式智能通讯解决方案，助力企业降本增效、提升服务质量与市场竞争力。基于微服务的朗玛智能渠道销售生态平台研发 项目拟构建一个以弹性微服务云平台为技术底座，以渠道智能赋能中台、风控合规中台与统一运营中台为业务核心，并辅以完善数据与服务支撑体系的下一代渠道销售生态系统。 开发中 项目整体研发将贯通统一数据服务、全域安全防护与智能运维监控等支撑体系，最终交付一个具备业务灵活伸缩、渠道协同共治、风险智能防控三大特征的平台，通过技术驱动模式创新，系统性解决当前面临的渠道管理僵化、风控薄弱及合规压力巨大等核心痛点。 本项目是公司应对行业挑战、突破发展瓶颈的战略性工程。它通过技术驱动业务模式重构与风控体系再造，旨在构建一个安全、灵活、智能、共赢的新一代渠道销售生态系统，为公司在严峻的市场环境中赢得竞争优势，实现长期稳健发展。基于39AI医生辅助系统应用于基层医疗的技术研究与开发 项目围绕39AI医生辅助系统的核心功能模块展开研究，重点解决基层医疗场景下的智能诊断、病历分析及语音交互等关键技术问题。 已完成开发 项目围绕39AI医生辅助系统的核心功能模块展开研究，重点解决基层医疗场景下的智能诊断、病历分析及语音交互等关键技术问题，提升诊断准确性：通过AI疾病诊断模块，结合临床指南与大数据分析，为医生提供差异化诊断建议，减 本项目强化公司在人工智能医疗领域的技术壁垒，构建了可规模化复制的产品形态，为拓展医院、基层、公卫等多元市场奠定坚实基础，有力支撑少误诊、漏诊风险。优化病历管理：利用NLP技术深度解析病历，自动生成标准化诊断记录并回填HIS，提高病历数据利用价值。提高问诊效率：集成语音快速问诊功能，实现症状自动采集与初步分析，缩短医生问诊时间30%以上。降低基层医疗负担：通过轻量级H5部署，无需改造现有HIS系统，即可快速推广至全国基层医疗机构，助力分级诊疗落地。 公司长期战略增长。基于多应用端统一数据帐号技术研究与开发 项目聚焦于构建基于手机号统一标识的多端协同账号体系，通过微信小程序扫码授权实现TV端、中屏端与小屏端的用户身份统一认证。 已完成开发 项目以手机号作为用户唯一标识，通过微信小程序扫码授权实现全端登录认证，打通各应用端的数据链路。不仅能实现用户及其家庭成员健康数据的集中归档与跨端同步，还将显著提升系统在个性化服务、智能分析和家庭健康管理等方面的支撑能力，为打造真正一体化、智能化的数字健康服务平台奠定基础。 本项目是技术基础设施的升级，也是公司从单点功能产品迈向全场景、全家庭、全生命周期健康管理平台的关键一步，为构建差异化竞争力和可持续增长引擎提供坚实支撑。基于大语言模型慢思考模式的多学科会诊系统的研究和开发 基于大语言模型驱动，开发具备深层次推理能力、能模拟多学科协作过程、支持中西医融合且可本地部署的大语言模型系统，以解决现有医疗AI系统难以应对复杂病例诊疗的问题，为医疗决策提供全面的智能支持，满足多样化医疗需求。 已完成开发 本项目通过引入链式思维与树状推理策略，训练和构建具备递进分析和条件判断能力的大语言模型系统。设计多智能体协同机制，模拟不同学科专家对病例进行异步分析、互相质询与意见整合的过程。构建中西医融合文本生成体系，根据用户需求输出风格差异化的诊疗意见，包括中医辨证结论、西医临床建议或融合型报告。 本项目提供可支持多角色、多轮交互的智能会诊功能，可以显著提升诊断准确性和优化治疗方案，为医疗决策提供全面的智能支持，能够适配普通用户和广大医生用户的更多诊疗需求，有效提升公司的竞争优势。基于视觉多模态的医学检查检验报告分析解读系统的研究和开发 开发一款集图像分析、自然语言处理与医学知识推理于一体的智能化医学报告辅助解读工具，旨在帮助医生快速获取异常结果、发现潜在健康风险，并辅助患者对自身检查结果进行初步理解，从而提升医疗服务质量和效率。 已完成开发 本项目以多模态大模型为核心，融合OCR图像识别技术、自然语言处理技术和结构化信息抽取技术，采用模块化架构进行医学图像内容的智能解析与处理。通过上传多张体检、检验或医学相关报告图片，系统可自动识别报告类型，并调用多模态模型对图文信息进行提取、判断与结构化分析，辅助患者理解报告中所提示的关键指标与潜在健康风险。系统结合患者性别与年龄等基础信息，最终生成清晰、规范、可 实现医学报告图片到结构化解读报告的全流程自动化处理，协助医生与患者更高效地解读检查检验报告，从而提升医疗沟通效率与健康管理水平。供医生参考与患者理解的解读报告。基于卷积神经网络的图片多重矫正系统的研究和开发 本项目基于Python+OpenCV+CNN构建，具备图像归一化、方向调整、角度矫正、区域分割、图像增强等模块，解决传统OCR在面对图像歪斜、畸变、模糊等问题时识别准确率不高的情况，从而提升大模型的文字识别能力并减少人工干预成本。 已完成开发 本项目采用图像方向检测与角度校正算法，对图像中的文本方向进行自动识别并旋转校正。利用轻量级卷积神经网络模型对图像中的关键信息区域（如表格、文本框、图文混排区域）进行定位与分割处理。
引入图像增强技术（如像素锐
化、对比度自适应优化、去噪滤波），以最大限度恢复可读信息。有效减少OCR阶段的误识率，为后续的大模型图像理解打下高质量的输入基础。 本项目大幅提升图像结构清晰度，能够在图像进入大模型识别前完成标准化处理，从而有效增强大模型对图像的识别准确率与适应能力，为大模型数据和知识库提供了可靠的数据前处理支持。基于spark+hive大数据技术的内容管理及推荐系统的研究和开发 随着业务的高速发展，传统系统架构存在难以支撑PB级数据处理、实时性不足、算法泛化能力弱等问题，已经不能满足海量内容的处理效率。本项目开发一个高性能的内容管理及推荐系统，有效提升健康内容的管理和运营效率。 已完成开发 本项目构建的内容管理及推荐系统，采用Hive构建数据仓库实现异构数据统一管理，有效应对海量结构化/半结构化历史数据（用户行为日志、内容元数据、关系数据等）的低成本、高可靠存储与大规模批量处理。提供统一的分布式框架处理批量和流式任务，满足海量数据（含图结构数据）高效处理需求。提供内容查询API与推荐API服务，捕捉用户隐式特征，为用户提供匹配度高的健康内容。 实现海量内容的数据管理、数据清洗、数据存储、数据分析及关联推荐，满足海量健康内容的处理效率，帮助获取更多的阅读量，进一步促进业务的增长。基于大模型引导对话能力的问诊和挂号系统的研究和开发 传统挂号模式存在候诊耗时长、信息壁垒及资源错配问题，难以满足群众便捷就医需求。医疗机构面临线下服务承压与跨区域协同低效等痛点，亟需数字化手段优化流程。本项目聚焦问诊挂号核心场景，构建融合智能导诊功能的智能预约平台，打通患者与医疗资源直连通道，助力精准分诊与资源分配。 已完成开发 本项目通过集成智能导诊模块，运用多轮动态追问策略，引导患者根据症状自查、疾病分类等方式快速匹配科室与医生，实现个性化分诊推荐。支持挂号订单超时自动取消与就诊提醒等任务场景，打通业务流程。通过动态号源分配、自动化任务调度与各环节数据实时联动，优化患者问诊流程，协调医疗资源分配，提升医患双方的效率与体验。 基于医疗信息化加速趋势，本项目建设起一个数字化问诊挂号管理工具，能显著提升服务效能，改善就医体验，全面优化医疗资源配置效率，提升患者就诊的便捷性。基于BPMN和DMN的广告执行管理系统的研究 当前的广告执行管理系统技术架构滞后，涉及多角色协作的流程标准化不 已完成开发 本项目通过BPMN（业务流程分层网络）建模广告执行的全流程，分层分解复杂业务流程，从广告策划到广告投放再到数 解决了传统系统流程割裂、决策滞后、协作低效的痛点，更通过动态规和开发 足，依赖人工协调，效率低下，无法满足敏捷流程与动态决策需求。本项目通过动态流程引擎、智能决策中枢突破构建新一代广告执行管理平台，形成从客户触达、任务执行到效果评估的闭环管理体系，提升广告智能化管理水平。 据监控以及最后的广告优化，实现广告执行管理流程的标准化与自动化。同时利用DMN（决策模型与符号）实现实时决策，例如如何合理分配预算、广告受众定向、广告竞价策略等，提升广告ROI。基于全流程的广告管理服务，优化资源配置并提升广告管理效率。 则与事件驱动架构，使广告执行实现智能决策、快速响应，提升公司的运营效率。
5、现金流
（1）经营活动现金流入同比降低17.84%，主要系销售商品、提供劳务收到的现金减少所致。
（2）经营活动现金流出同比降低12.73%，主要系购买商品、接受劳务支付的现金减少所致。
（3）投资活动现金流入同比增长99.89%，主要系收到贵阳市医药电商服务有限公司的分红款所致。
（4）投资活动现金流出同比降低0.35%，主要系六医公司购进固定资产支付的款项减少所致。
（5）筹资活动现金流出同比降低62.08%，主要系六医公司本期偿还银行借款和公司支付现金股利减少所致。
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
五、非主营业务情况
准备，以及贵州拉雅破产导致借款坏账损失 不具可持续性资产处置收益 -103,753.70 -1.71% 不具可持续性其他收益 5,766,893.52 94.79% 主要是政府补助计入损益 不具可持续性
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
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
☑
□
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
公司报告期不存在证券投资。
（2）衍生品投资情况
☑
□
公司报告期不存在衍生品投资。
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
六医院有
限公司 子公司 医疗服务 205,882,353.00 454,066,主要子公司经营情况请详见本报告“第三节管理层讨论与分析”之“一、报告期内公司从事的主要业务”。
十、公司控制的结构化主体情况
□适用 ☑不适用
十一、公司未来发展的展望
（一）公司未来发展战略
在人口老龄化加剧、医护优质资源短缺的现实背景下，国家层面高度重视AI医疗发展，“十五五”规划为智慧医疗发展指明方向，五部门明确圈出8大AI医疗应用场景、24项具体举措，进一步为AI医疗规模化落地铺就政策路径，契合国家“人工智能+医疗卫生”政策导向与新质生产力发展要求，行业规模也随之迎来稳步增长。甲子光年数据显示，2025年中国AI医疗行业规模将达1157亿元，预计2028年攀升至1,598亿元，2022-2028年的复合增长率保持在10.5%。
公司将坚守“互联网医疗的本质是医疗”的核心理念，持续深耕“互联网+医疗”行业，以AI+医疗为长期核心战略，深化“实体医院+互联网平台+医疗AI大模型”一体化布局，推动医疗服务、互联网医疗、医学人工智能、医药流通、电信及增值电信业务协同发展，助力分级诊疗与优质医疗资源下沉，打造行业标杆。公司将以“39AI医生”为战略核心，依托贵阳六医实体医院、39健康网、39互联网医院的资源优势，构建覆盖线上线下、院内院外、ToB+ToC、家庭大屏的全场景智慧医疗服务体系，加速向AI驱动的智慧医疗服务提供企业转型。
（二）2026年度经营计划
2026年是公司AI医疗规模化落地、传统业务结构优化的关键一年，围绕技术升级、商业突破、业务提效、风险管控四个方面推进以下工作：
1、AI医疗规模化落地：持续迭代39AI医生大模型，上线病历质控、医保控费等核心功能；组建全国渠道与直营团队，扩大ToB医疗机构覆盖区域，加快商业化变现进程，提升付费机构数量与续费率。
2、医疗服务提质增效：贵阳六医坚持“小综合、大专科”定位，聚焦优势专科，全面应用AI辅助诊疗与智能管理系统，优化成本管控，力争实现减亏增效；39互联网医院扩大基层医院合作覆盖面，提升服务效率与收入规模。
3、健康信息服务转型：以AI技术赋能39健康网内容生产与流量运营，拓展多元变现模式，改善健康信息服务板块经营业绩。
4、电信业务合规升级：移动通信转售业务坚守合规底线，探索“通信+AI”融合应用，推动业务从流量转售向智能服务升级，稳定盈利水平；IPTV业务依托AI健康理念重构产品体系，优化合作模式，缓解经营压力。
5、医药流通稳利增效：依托区域渠道优势，拓展高毛利品类，优化渠道与物流网络，强化成本管控，稳定盈利贡献。
6、研发与合规保障：加大医疗AI研发投入，完善资质备案与数据安全体系；收缩低效传统业务，提升整体盈利质量与抗风险能力；强化内控管理，严控各项成本，保障现金流安全。
十二、报告期内接待调研、沟通、采访等活动登记表
☑适用□不适用
接待时间 接待
地点 接待方式 接待对象
类型 接待对
象 谈论的主要内容及提供的
资料 调研的基本
情况索引
2025年05
月12日 公司 网络平台线
上交流 其他 广大投
资者 公司通过全景网举办2024年度业绩网上说明会，介绍公司2024年度经营情况，业务发展状况及规划等2025年5月12日《投资者关系活动记录表》
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
|
|