三维天地（301159）2025年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期三维天地（301159）发布2025年年度财务报告，报告中的管理层讨论与分析如下：

发展回顾：

一、报告期内公司从事的主要业务

    1、公司主营业务

    公司作为国内领先的全链数智化管理与全栈数据要素生态软件开发服务商，专注于检验检测、数据资产、智能体、供应链等数字化研发与服务，致力于为国内外客户提供AI驱动的数智化管理综合解决方案。公司产品应用领域广泛，自研产品符合信创体系要求，先后为国内多个省市的食品药品监管、环境保护、市场监督管理部门和疾控中心等政府机构，以及中国海油、五矿集团、中国建筑、中国铁建、中国中化、招商局集团、华能集团、中粮集团、东风集团、光明集团、中兴通讯、比亚迪、云南白药等大型企业集团提供数智化检验检测管理及数据资产管理等专业服务，在国内数智化检验检测管理与数据资产管理领域占据重要的市场地位。

    公司主营业务产品主要包括数智化检验检测管理平台、数据资产管理平台、AI智能体开发平台、数智化供应链管理平台等。

    （1）数智化检验检测管理平台

    该平台是基于人工智能、物联网（IoT）、大数据分析、云计算等技术，以数据驱动为核心，以低代码平台作为开发与扩展底座，主要应用于试验/实验过程全面管理、生产过程质量控制、产品质量检验检测、产品研发过程管理、生态环境检验检测等多个领域，通过智能化手段协助用户更好地收集、存储、处理、分析、报告和共享来自检验检测过程的数据和信息，实现检验检测过程中人、机、料、法、环等资源及试验/实验流程的全面数智化管理，并可按用户需求实现研发过程管理、检验业务管理、全面质量管理，提升数据管理效率，实现跨资源、跨流程、跨系统协同，实现数据驱动的智能分析及数据价值深度挖掘。

    该平台以低代码开发平台为基础，以实验室信息管理系统（LIMS）、全面质量管理系统（QMS）、科研管理系统（RDMS）为核心，以电子实验记录本（ELN）、客户关系管理系统（CRM）、客户服务系统（CSS）、产品生命周期管理系统（PLM）为纽带，以药物安全评价实验室信息管理系统（GLP）、质量分析回顾系统（QRS）、质量基础设施一体化平台（NQI）为导向，形成系列软件系统或平台组件。

    （2）数据资产管理平台

    该平台以“数据资产价值释放”为核心目标，覆盖DAM全域数据管理职能，打通数据全生命周期的治理、开发环节，同时以知识图谱技术、机器学习、深度学习算法为智能化手段，解决企业中关键核心数据不可信、不可用、数据价值无法释放等痛点问题。

    该平台可协助企业客户从业务和技术双视角厘清数据资产，绘制企业级数据资产地图。在数据资产地图的基础上，从数据质量、数据价值、数据应用成熟度多个维度进行数据资产动态评估，形成合理、健全、有效的数据资产评估机制；提供全方位的数据治理支持，构建数据治理完整链条，奠定高质量数据基石；实现数据资产的高价值循环，通过分析与挖掘获取新信息，对内促进数据流转共享，对外提供数据产品，既提升资产价值又创造创新型收益，最终实现数据资产的增值。

    平台相关软件主要包括主数据管理系统、元数据管理系统、数据目录管理系统、数据标准管理系统、数据质量管理系统、数据清洗系统、指标管理系统、AI引擎、BI引擎、数据门户等。

    （3）SunwayLinkAI智能体开发平台

    该平台基于LLM（大语言模型），面向期望通过AI应用解决业务痛点、支撑业务决策和业务创新的技术或非技术企事业用户，提供快速搭建多场景、生成式AI应用的一站式解决方案。其整体架构如下：

    该平台依托强大的知识引擎与AIAgent技术，致力于打造可感知、可理解、可推理、可执行的智能体集群，并能无缝集成现有业务系统，自动完成复杂流程、提供智能辅助决策及个性化服务，从而提升运营效率与员工生产力，实现业务模式的智能化重构。平台主要包含AI应用开发、知识库管理、插件管理三大核心能力。

    （4）数智化供应链管理平台

    该平台可为企业提供基于电子商务的供应链管理业务咨询、流程设计与优化、系统开发、定制等全过程服务，可协助企业进行电子商务供应链管理，对需求计划提报、计划综合平衡、采购计划审核、分交、采购方案、询价采购、招标采购、网上交易、合同签订、催交监造、质量检验、验收入库、库存管理、发货配送、财务结算、资金支付、供应商管理、客户管理、销售计划、销售价格管理等业务动态规范处理及实时掌控。通过供应链管理与数据资产管理平台的融合，形成供应链控制塔模型，包括采购控制塔模型、销售控制塔模型、仓储物流控制塔模型，实现供应链数据统计分析、风险预警与数据智能应用的充分融合，面向供应链全过程提供精确的控制策略，加快企业响应速度，提升企业核心竞争力。

    平台相关软件主要包括采购电子商务系统（EC）、采购供应链管理系统（SCM）、销售管理系统（SMS）和供应链智能决策平台。

    2、公司主要经营模式

    （1）研发模式

    通过多年积累，公司形成了具有自身特色的研发体系，建立了以行业需求为前提、以新兴技术为导向、以迭代开发为基础、以质量控制为手段的创新产品研发模式。公司产品研发管理流程主要分为策划立项、产品设计、迭代开发、验证测试、发版交付五个阶段。

    （2）采购模式

    公司建立有严格的采购过程控制制度，采购类型主要分为外采软件、外采硬件及外采技术服务三类。

    （3）营销模式

    公司主要向政府及企事业单位提供行业应用软件及解决方案，根据产品特征及行业惯例，采用直接销售的方式向客户进行销售。由于客户群体多为大型企业及事业单位，公司主要通过参与公开招标、邀请招标、竞争性谈判、单一来源、议价等方式实现首次销售，签订合同后根据客户的具体要求和业务特点开展系统的开发设计及项目实施。公司延伸服务一般包括为客户提供持续的运行维护、现有软件功能的扩展升级与软硬件支撑环境的升级改造。

    （4）服务模式

    ①软件销售与实施项目：公司销售软件产品主要是通过销售软件附带技术开发与实施、单独销售软件（软件授权）两种方式。

    ②运行维护类项目：以销售部门签订的具有明确合同执行起止日期的运维合同为驱动，通过投入技术人员服务和时间实现交付，交付品以维护支持服务为主，以合同签订执行终止日期为完成标志。

    ③采购类项目：以销售部门签订的收入合同为驱动，不需要投入技术人员服务和时间，通过采购部门或销售部门实现交付，交付品以硬件、软件介质为主，以客户到货验收单（或相关材料）为完成标志。

    ④咨询类项目：以销售部门签订的收入合同为驱动，通过投入咨询顾问服务和时间实现交付，交付品以文档、报告为主，以客户认可的项目验收报告为完成标志。

    （5）盈利模式

    公司的盈利模式主要为主营业务软件产品销售与实施模式、运维服务模式、技术咨询模式等。具体开发及实施中，公司针对客户不同需求，在公司产品原型上根据与客户签订的合同进行定制化开发与服务，取得合同收入从而实现盈利。

    二、报告期内公司所处行业情况

    2025年，数字经济在我国国民经济中的核心地位进一步巩固，已成为支撑我国经济高质量发展的重要动力。据2026年3月5日发布的政府工作报告，2025年我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值的比重提高到10.5％以上，其在国民经济中的地位和作用持续凸显。随着数据应用的深度与广度不断拓展，其与能源、制造、政务、医疗等垂直领域融合愈发紧密，有效推动各行业数字化、智能化水平稳步提升。软件和信息技术服务业作为数字经济的重要组成部分，是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，也是培育新质生产力的重要力量。工信部数据显示，2025年我国软件和信息技术服务业运行态势良好：软件业务收入稳健增长，达到154831亿元，同比增长13.2%；利润总额为18848亿元，同比增长7.3%；软件业务出口627.3亿美元，同比增长7.7%。其中，软件产品收入32361亿元，同比增长10.4%，占全行业收入比重为20.9%；信息技术服务收入106366亿元，同比增长14.7%，占全行业收入的68.7%。

    现结合公司的主营业务，将公司涉及的具体细分行业领域发展情况作简要介绍。

    1、检验检测数智化

    作为国家质量基础设施的重要组成部分，检验检测行业是推动质量提升、助力实体经济转型升级的关键支撑。近年来，国家持续从顶层设计层面推动行业数智化转型：2023年《质量强国建设纲要》明确提出“开展质量管理数字化赋能行动，推动质量策划、质量控制、质量保证、质量改进等全流程信息化、网络化、智能化转型”；2024年，市场监管总局办公厅发布《关于深入实施检验检测促进产业优化升级行动的通知》，进一步推动检验检测与互联网、人工智能、大数据等技术深度融合。在政策引导与技术演进的双重驱动下，2025年以来，AI、大模型、物联网、具身智能等前沿技术与检验检测业务加速融合，正在深刻重构行业范式，推动检验检测迈入“智能驱动”的全新阶段。面向这一变革趋势，2026年3月，市场监管总局印发《检验检测智慧监管能力提升攻坚行动方案》，围绕夯实数据基础、筑牢应用底座、强化数智赋能、鼓励示范引领四个方面部署12项重点任务，全面推动检验检测监管业务与数智化技术深度融合。公司数智化检验检测管理软件，融合人工智能、物联网（IoT）、大数据分析、云计算等技术，以数据智能为驱动，广泛适用于检验检测监管与服务、研究开发及生产制造等领域，可为产品质量提升提供数智化支撑，为智慧监管提供依据和抓手，助力客户实现跨资源、跨流程、跨系统的协同管理，以及数据驱动的智能分析与价值挖掘。在此基础上，公司凭借在检验检测数智化领域积累的领先软件能力、品牌影响力和应用场景优势，与合作伙伴共同开展检验检测具身智能机器人的研发与训练，目标构建由具身智能机器人集群、智能中枢系统、物联感知系统组成的下一代检验检测实验室，实现“零人工干预、全流程自主决策”。这一布局将为重塑检验检测行业的成本结构、效率标准和可靠性边界奠定基础。

    2、数据资产管理

    近年来，我国深入实施数字经济战略，先后印发《数字经济发展战略纲要》《“十四五”数字经济发展规划》，加快推进数字产业化与产业数字化，推动数字经济蓬勃发展。2025年4月，国家发展改革委、国家数据局印发《2025年数字经济发展工作要点》，围绕释放数据要素价值、提升数字经济核心竞争力、推动实体经济和数字经济深度融合等部署了7个方面重点任务。2026年3月，国家《十五五规划纲要》进一步提出，到2030年数字经济核心产业增加值占GDP比重达到12.5%，较“十四五”末的10.5%提升2个百分点。在此背景下，数字中国建设正加速迈向规模扩张与质量提升并重的新发展阶段，这不仅为数字经济持续发展提供了核心驱动力，也为数智技术服务商开辟了更广阔的市场空间。尤其是随着数据要素市场建设不断完善、数据资产管理需求不断增强，数据资产管理市场有望在未来保持高速增长。公司作为数据要素市场中重要的技术型和应用型服务商，研制的数据资产管理软件可为广大客户构建全面有效、切合实际的数据资产管理体系，既可提高业务数据化效率，规范数据资产采集、加工、使用过程，提升数据质量，保障数据安全，又可丰富数据资产应用场景，建立数据资产绿色生态。持续运营的数据资产，将为政府机构与企事业单位等进行资产计量确认提供良好的数据条件和能力基础，并可进一步推动数据要素流通，加速数据要素市场化进程。

    3、人工智能

    当前，人工智能正成为驱动软件业增长的核心力量，大力推动新一轮科技革命与产业变革，重塑各领域发展格局。我国“人工智能+”国家战略持续深化：自2024年起，“人工智能+”行动已连续三年被写入政府工作报告，支持力度不断加大；2025年8月，国务院印发首部纲领性文件《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2027年新一代智能体等应用普及率超70%、2030年超90%、智能经济成为重要增长极，2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段；2026年3月，《十五五规划纲要》进一步明确全面实施“人工智能+”行动，推动人工智能与科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理深度融合，抢占产业应用制高点，全方位赋能千行百业。在市场规模方面，国际权威机构Gartner预测，2026年全球AI总支出将达到2.52万亿美元，同比增幅高达44%。2027年支出将进一步增长32%，达到3.34万亿美元。国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会“人工智能产业化应用专题研讨会”上表示，在技术创新与商业应用驱动下，人工智能产业规模持续增长，预计到“十五五”末，中国人工智能相关产业规模将突破10万亿元。

    上述政策指引与市场规模预测，不仅为公司业务发展注入了强大信心和动力，更预示着战略性机遇与增量市场空间。公司自2023年即开展生成式AI的研究与实践，2024年通过课题合作形式，与多个客户联合打造多种人工智能应用场景。2025年初，公司发布AI智能体开发平台，无缝集成现有优势业务，已面向航空航天、材料科学、先进电子、食品药品、环境监测等多个行业和场景进行推广，构建起覆盖全链条的数智化服务新生态。2025年下半年至今，公司持续聚焦AI大模型技术、深度重构研发流程，陆续发布本体管理平台SW-Foundry、多模态数据湖产品SW-DBLake，形成端到端的数据智能体系，释放协同倍增效应，持续构建面向未来的企业智能数据新基建。

    三、核心竞争力分析

    1、技术自主可控，注重研发创新

    公司是国家高新技术企业、中关村高新技术企业协会会员单位、2024科学家创新大会人工智能助力新质生产力发展论坛优秀企业、2025北京数字经济企业百强，多年来专注于检验检测、数据资产管理、AI智能体、数智化供应链等领域的研发与服务，建立了集产品规划、产品架构、开发、测试等多层次、多岗位、复合型的研发体系，具备强大的技术研发和创新实力。在知识图谱、大模型、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等人工智能领域，以及智能体、多模态融合、推理增强、可信AI等前沿技术方向，积累了丰富的行业应用经验，可根据市场需求和用户个性需求，提供灵活多样的产品和服务。

    公司被认定为北京市企业技术中心，是中国检验检测学会信息与智能化工作委员会的发起单位、全国数据标准化技术委员会数据技术标准、数据治理标准工作组成员单位、中国电子工业标准化技术协会信息技术服务分会会员单位、制造业质量管理数字化联合工作组成员单位、数据确权授权标准工作单位，获得工业和信息化部电子第五研究所颁发的数据确权授权的流程与技术规范符合性证书、北京中关村高新技术企业协会等单位颁发的高新技术企业创新能力评价证书。公司“AI算法集成系统V12.0”、“大数据风险监测预警管理系统V12.0”、“数据融合管理系统V12.0”等多项产品，获得北京市科委等单位颁发的北京市新技术新产品（服务）证书；公司“数据资产管理平台DAMV13”，获得中国软件评测中心颁发的数据要素产品证书（数据治理类）。报告期内，公司深度参与《标准数字化演进关键技术与标准研究（一期）》《高速智慧物流安检标准检测认证一体化关键技术研究》等国家重点研发计划；牵头实施广西壮族自治区《检验检测垂直领域多模态认知智能体构建关键技术研究与应用》《广西质量发展专项资金重点产业链质量提升项目--AI驱动智慧检测与产业质量设施安全监管提升项目》等地方重点研发计划；正在研制《产品主数据模型分类》《数据产品描述要求》等国家标准，积极参与《数据产品质量评价通用要求》《高质量数据集格式要求》《高质量数据集分类指南》《高质量数据集质量评测规范》《高质量数据集数据标注要求》《数据利用管理技术要求》等多项国家标准的修订与完善；牵头建设清华大学计算社会科学与国家治理可信数据空间，在公共数据领域创新突破，成功跑通数据应用、赋能产业的模式，打造科研与公共数据“跑起来”的示范场景，打通数据“供给-流通-利用”全链条。

    截至目前，公司及子公司主导或参与国家、行业、团体标准30余项，拥有专利136项（其中发明专利107项、外观专利28项、实用新型专利1项）、软件著作权213项，其中报告期内公司（含子公司）新增17项专利（其中发明专利3项、外观专利14项）、新增12项软件著作权；主编、参与编撰技术专著2部，形成了拥有较为完整自主知识产权的成套技术与解决方案，在行业内技术优势突出。

    同时，公司产品注重对标国家有关产业政策，具有较强的科技创新特征，拥有先进的技术架构。自主研发的数智化检验检测管理软件、数据资产管理软件等系列产品，符合信创体系要求，获得鲲鹏技术认证、华为技术认证、麒麟软件NeoCertify认证、产品兼容性互认证明（中科曙光)、产品兼容性互认证明（中科可控)、产品兼容性互认证明（达梦数据库)、产品兼容性互认证明（东方通)、产品兼容性互认证明（人大金仓)、龙架构兼容互认证书（龙芯中科）、产品兼容性证书（瀚高）、产品兼容性互认证证书（宝兰德）、兼容适配认证（海量数据)等证书。公司自研产品在大量项目实践过程中日益完善，与国产处理器、国产服务器、国产操作系统和国产数据库经过充分适配验证，可在全国产软硬件环境下高效运行，有效替代同类进口软件。

    2、牢筑客户底盘，沉淀行业知识

    公司深耕于检验检测数智化、数据资产管理等领域，更以前沿技术为犁，开垦出数据价值流通与智能应用的无垠沃土，为千行百业提供面向未来的数智化全链全栈解决方案。公司取得了ISO9001质量管理体系、ISO14001环境管理体系、ISO27001信息技术安全管理体系、ISO/IEC20000信息技术服务管理体系、信息化工程与技术服务、CMMI体系的最高等级5级等评估或认证证书，拥有ITSS信息技术服务运行维护标准符合性成熟度三级、信息化工程与技术服务能力二级、数据管理能力成熟度DCMM（乙方）三级等行业资质。另外，公司是中国软件协会认定的信用等级AAA级企业、北京软件企业核心竞争力规模型企业。

    公司深刻理解检验检测、质量管理、数据治理等领域的复杂业务逻辑与合规要求，服务高端客户上千家，确保解决方案精准匹配行业需求。在数智化检验检测管理领域，公司已服务客户超过3000家，基本实现政府及第三方检测机构、生产制造业、研究开发领域的全行业覆盖；在数据资产管理领域，产品服务于多家国内大型企业集团，包括中国建筑、中国能建、中国铁建、中国交建、中国中化、华能集团、中粮集团、东风集团、中国黄金、中国海油、航天科工、招商局集团、中国五矿、国药控股等近50家中央企业，以及比亚迪、中兴通讯、TCL、特变电工、光明集团、汾酒集团、李锦记、星巴克、上海医药、达仁堂、天津港等知名企业，覆盖高科技电子、装备制造、房产物业、能源矿产、医药健康和金融投资等多个行业领域。特别是2025年以来，以自主研发的SunwaylinkAI智能体开发平台为底座，公司将行业Know-How与AI技术深度融合，协助各行业头部企业客户推进数据要素和智能体相关应用场景落地，填补了技术与场景之间的鸿沟。此外，报告期内，公司荣获“2025年AI前沿创新奖”、“2025北京数字经济企业百强”、“年度最具影响力企业榜单新势力人工智能企业”等称号，并在中国认证认可协会组织开展的第三届“合格评定科学技术奖”评选中获评三等奖。

    3、深化产品协同，构建智能生态

    报告期内，公司围绕检验检测与数据资产管理核心业务，秉持“持续专业深耕、坚持创新引领、始终由使命驱动”的发展理念，锚定“AI应用开发商”战略定位。几大主营业务产品组合后效能倍增：数据资产管理平台夯实数据根基，数智化检验检测管理平台提供核心应用场景，SunwayLinkAI智能体开发平台实现智能驱动——各业务板块深度协同，构建起覆盖数据“采、存、管、用、易”全生命周期与检验检测全流程的闭环智能生态。

    数据资产管理平台：夯实数据根基。该平台依托大模型认知引擎与DeepSeek解析引擎，实现“对话即查询”的零门槛数据探索。基于SunwayLink构建的数据资源盘点智能体，可自动生成数据目录、智能更新元数据，推动数据治理从“人治”向“智治”转变。平台提出“数据治理三阶五步法”框架，涵盖从战略解读、数据规范定义到应用运营的全生命周期管理，已在汽车、电子等制造业落地，显著提升数据清洗效率，减少因数据质量问题导致的生产停顿。数智化检验检测管理平台：核心应用场景。新一代SW-LIMS平台基于LangGraph框架，融合大语言模型与先进算法，实现样品接收、数据采集、检测执行、报告生成等全流程自动化与智能化。平台深度融合AI与IoT技术，面向食品药品监管、生态环境检测等领域打造数智化监管平台。在食品药品领域，通过SunwayLink注入智能，实现“智监慧审”；在生态环境领域，构建“事前备案—事中跟踪—事后考核”的智能监管体系，推动监管从“事后处置”向“事前预防、事中控制”延伸。

    SunwayLink智能体：智能驱动引擎。SunwayLink企业级AI智能体开发平台结合DeepSeek、通义千问等主流大模型，可无缝集成现有业务系统，提供复杂流程自动化与智能辅助决策。平台整合知识图谱、高维向量检索、NLP等技术，提供从数据标注到应用部署的全流程工具链。

    全栈协同的生态效应。几大业务板块深度协同，形成从数据底层到应用场景、从智能驱动到业务闭环的完整链条。数据资产管理平台筑牢根基，检验检测管理平台承载核心应用，SunwayLink智能体注入智能动力，三者一体联动，实现数据“采、存、管、用、易”全生命周期与检验检测全流程的闭环智能生态。

    4、深耕区域布局，锻造敏捷服务体系

    公司已建立覆盖全国主要市场的销售、实施、运维服务体系。公司在香港、海南、广东、广西、湖南设立5家子公司，在厦门、上海、广州、深圳、重庆、西安、武汉、成都、济南、南京、贵阳、杭州、郑州、合肥、沈阳、乌鲁木齐等地区设有18家分公司，在石家庄等地区设立了多家服务网点，有效实现对不同区域、不同行业、不同规模企业组织的营销覆盖，构建了成熟、稳定、多层次的营销服务体系。

    凭借该服务网络，公司得以实现对产品实施交付及运行维护的贴身服务和即时响应。即在整个项目的实施过程中，公司通过本地化的服务人员进行前期咨询与方案设计、中期项目实施管控、后期上线交付等专业化服务和质量管控，有效保障项目实施部署效率和成功率。同时，凭借该营销网络，可以实现对区域内客户需求的深入挖掘和快速响应，并通过扩建营销网络和扩大营销服务团队人员规模，实现更全面的区域覆盖及对周边地区的辐射，从而持续提高渗透率和市场占有率。

    5、厚植人才根基，构建开放创新生态

    公司拥有优秀的研发和技术团队，具备较为完善的人才梯队。公司核心技术团队在公司工作平均时间超过10年，管理层具有丰富的行业经验和技术积累。报告期内，公司技术人员占比超过86%，本科及以上学历人员占比超过95%，拥有优秀的系统架构师、系统设计师、算法工程师、程序工程师，同时拥有咨询、设计、开发和测试等不同领域的人才，人才结构均衡。

    同时，公司积极构建开放的产学研生态。通过与科研院所与知名高校签署合作协议，一方面，探索更多管理场景中人工智能的应用路径，为企业客户在供应链优化、质量管控、运营决策等方面提供新一代智能工具与方法支撑；另一方面，围绕数据分析人才的培养、国产统计分析软件普及与高等教育数字化转型展开深度合作，共同构建产学研用一体化的教育新生态。

    四、主营业务分析

    1、概述

    报告期内，公司在董事会和管理团队带领下，积极拥抱AI浪潮，主营业务产品深度融合AI智能体开发平台，面向航空航天、材料科学、能源化工、食品药品、环境监测等多个行业，构建覆盖全链条的数智化服务新生态，在“AI应用开发服务商”转型道路上成果彰显；紧抓数字经济发展机遇，结合人工智能技术，持续深耕检验检测数智化、数据资产管理等领域，以前瞻视野与持续创新，集中发布战略级新产品；加大市场开拓力度，积极推动优势业务向数字化、智能化、要素化发展，实现战略核心能力的全面跃升。

    2025年，公司实现主营业务收入383405122.34元，较去年同期增长15.09%；归属于上市公司股东的净利润8391184.55元，较去年同期增长104.47%，实现扭亏为盈；经营活动产生的现金流量净额32712847.39元，较去年同期增长128.42%，成功由负转正。

    报告期内，公司发展可归纳为以下几个方面：

    （1）聚焦前瞻性技术，发布战略级新品

    2025年初，公司正式发布SunwayLinkAI智能体开发平台，定位于企业智能化升级的“超级协作者”与“决策赋能者”，主要包含AI应用开发、知识库管理、插件管理等三大核心能力。2025年下半年至今，公司持续聚焦AI大模型技术、深度重构研发流程，陆续发布三款战略级产品：统计分析软件S-tab、本体管理平台SW-Foundry、多模态数据湖产品SW-DBLake。

    1）S-tab：国产化统计分析，让洞察触手可及

    S-tab是一款专为六西格玛管理设计的国产化统计分析软件，定位为“统计分析工具、国际同类产品替代者、DMAIC方法落地载体”，用于帮助相关用户解决“基于数据的决策和流程优化”问题，驱动流程改进和科学决策。S-tab具有丰富的数据分析图表和算法、高效易用的分析流程、统计分析结果的深度解读能力和灵活的数据管理能力等四大特点。

    2）SW-Foundry：构建知识基石，激活语义互联

    SW-Foundry是以语义本体为原点、驱动企业全域数据管理与智能消费的语义智能平台，帮助用户将分散知识体系化、结构化，形成可计算、可推理的语义资产。通过构建企业级语义智能中枢，打造统一语义层与业务知识网络，为智能化应用提供坚实基础。

    产品自下而上包含五层：数据底座层、本体模型层、知识图谱层、AI引擎层、智能应用层。

    3）SW-DBLake：融汇多模态数据，夯实智能基座

    SW-DBLake是多模态数据湖产品，致力于构建统一、弹性、智能的企业级数据汇聚与治理平台，定位为AI时代面向多模态数据的统一治理底座，支撑全量数据分析与价值挖掘。

    SW-DBLake产品能力覆盖了从数据接入到智能消费的完整闭环，核心能力矩阵可概括为“采、存、治、算、服、用”。

    S-tab、SW-Foundry、SW-DBLake并非孤立产品，而是构成从数据存储治理（SW-DBLake）到知识结构化（SW-Foundry），再到深度分析与决策（S-tab）的完整数据价值闭环。三者可独立部署解决具体场景需求，也可无缝集成，形成端到端的数据智能体系，释放协同倍增效应，是一套面向未来的企业智能数据新基建。其源自公司对AI技术的深入实践与坚定信念，也承载着公司助力每一家企业构建自主、进化、智能的数据能力的愿景。

    （2）AI+双平台，构建全链条数智化服务新生态

    报告期内，公司积极拥抱AI浪潮，主营业务产品深度融合SunwayLinkAI智能体开发平台，面向航空航天、材料科学、先进电子、食品药品、环境监测等多个行业，构建覆盖全链条的数智化服务新生态。

    面向航空航天领域。将主营业务产品数智化检验检测管理平台（SW-LIMS）与数据资产管理平台（DAM）深度融合，产品功能适配航空航天复杂工艺与多标合规场景，形成覆盖从微观试验到宏观决策的完整能力矩阵。SW-LIMS实现实验室全要素数字化管理，覆盖材料理化、无损检测等复杂业务。通过设备数据自动采集、标准合规内置及图像智能分析（如电镜图AI识别），生成标准化、可追溯的高质量数据集，支撑试验过程智能预警与结果自动判定，提升检测效率与数据权威性。DAM构建企业级数据底座，打通跨系统、跨组织数据孤岛，实现多源异构数据的统一治理与安全管控。平台内置大数据与AI引擎，支持预测性维护、风险预警等智能模型的开发与共享，将数据服务直接赋能研发设计优化、试验方案推荐等业务场景。独有的双平台组合，实现从试验终端原始数据获取到管理决策智能分析的全链路贯通。

    面向有色金属行业。两大主营业务产品——数智化检验检测管理平台（SW-LIMS）与数据资产管理平台（DAM）通过与SunwayLinkAI智能体开发平台深度融合，为行业提供了从质量控制到决策支持的全链路数智化解决方案。SW-LIMS通过OCR与机器视觉完成样品信息自动录入与仪器数据自动采集，基于大模型自动解析标准条款并生成结构化检测模板；并与国内机器人研发机构合作，推进具身智能在检验检测场景的深度应用。DAM平台构建“人、机、料、法、环”的数字画像体系，基于历史数据训练的AI预测模型可自动触发阈值预警、目标预警与预测性预警。面对具体场景构建的解决方案，让每个检测结果与资产信息都成为激活企业智能的关键节点，驱动行业整体不断向高效与智慧演进。

    面向先进电子产业。以SW-LIMS与DAM平台为基石，融合SunwayLinkAI智能体开发平台，构建“感知-分析-决策”智能闭环。SW-LIMS实现试验全链路数字化管控，与PLM、ERP、MES、JIRA等系统深度集成，基于多重约束条件实现AI智能排程与资源优化，支持温箱合箱等特殊需求；通过智能互联自动采集环境可靠性、EMC、电气测试等设备数据，构建多维度运营看板，对“人、机、料、环、法”实时监控；在线管理试验失效与整改流程，积累可复用知识库。DAM平台为企业建立统一数据标准与治理体系，打通ERP、PLM、CRM、MES、HR等核心系统，实现“数据同源、规范共享”；通过主数据标准化实现备件联储联备优化安全库存、财经数据“四统一”等应用。双平台协同，助力先进电子行业实现从实验数据到业务洞察的无缝转化。

    面向半导体领域。SW-LIMS系统基于全栈国产化架构与AI深度集成，为半导体实验室构建自主可控的工业数据底座。平台采用AES-256加密、三级权限隔离与区块链存证技术，构建覆盖数据全生命周期的防护体系，满足红区网络安全要求。在AI应用层面，通过算法分析设备运行参数实现预测性维护，降低非计划停机；利用机器学习海量测试数据自动推荐最优工艺参数，助力研发周期缩短30%以上；基于自研SunwayLinkAI智能体开发平台，融合大语言模型与知识图谱，自动生成质量改进方案。系统采用晶圆ID与芯片坐标双绑定技术，实现从材料到芯片的全生命周期精准追溯，并通过集成ERP、MES等系统构建统一数据平台。实现自动化排程与数据采集对接成功率超99.9%，内嵌ISO/IEC17025、AEC-Q100等合规模板，通过SPC分析与实时看板实现质量预警，典型客户良率提升5%～8%。

    面向汽车领域。构建“SW-LIMS+DAM”双引擎架构，深度融合AI能力，形成覆盖研发试验、试制验证与数据资产的智能闭环。SW-LIMS实现试验任务全流程在线协同，基于自然语言处理与机器学习模型自动生成分析报告，通过AI算法对人员、设备进行动态排程与负荷预测，提升资源利用效率；集团化部署支撑从电池模组到整车的全链路数据追溯与标准化运营。DAM平台作为数据智能中枢，采用自然语言处理与图像识别技术自动化完成非结构化数据分类标定，构建企业数据地图；通过智能血缘分析与影响分析保障数据链路可靠。在应用层面，融合生产、试验与售后数据构建质量预测模型，实现从“事后应对”转向“事前预防”；结合自然语言查询技术提供自助分析能力，业务人员可直接获取数据洞察。双引擎联动下，形成研发质量增强闭环，驱动运营决策实时化与精准化。

    面向食品行业。以SW-LIMS检验检测平台与DAM数据资产管理平台为双核，面向食品行业构建全产业链智能质量闭环。SW-LIMS运用人工智能建立产品质量动态模型，基于历史与实时数据进行OOS/OOT智能预警与根因分析，提供处置建议，实现从被动响应向主动预防转变；通过物联网对接实验室仪器与在线生产设备，结合AI视频分析模型对实验室操作行为进行智能识别与预警；引入实时统计过程控制，结合BI与GIS实现多产线质量态势的全局透视与风险协同。DAM平台构建多粒度销量预测模型，显著提升年度预算契合度、月度计划贴合度、排产引用率、线路使用率、运量达成率登多项指标；通过机器学习整合配方与工艺数据，构建口感预测模型，缩短研发周期。双平台通过数据流与业务流闭环，助力食品行业实现从“事后检验”到“全程智控”、从“经验决策”到“数据+AI驱动”的转型。

    面向制药领域。打造“SW-LIMS+DAM”双平台融合架构，将AI贯穿于实验室运营与数据资产化全流程。在实验室端，基于自然语言处理与知识图谱自动解析质量标准，实现数据初始化与标准管理的智能化；AI对实验记录进行格式校验、逻辑核查及合规比对，异常数据实时预警；偏差出现时，系统检索历史案例与知识图谱，快速定位根因并推荐纠正预防措施，缩短调查耗时；自动抽取全链条检验数据，一键生成符合法规的质量回顾报告。在数据端，应用GPT、BERT等预训练模型对结构化与非结构化数据进行智能清洗与标准化，关键数据质量准确率提升至98%以上；通过自动化分类与标签构建数据资产目录，内嵌法规知识库实现GDPR、HIPAA等合规风险的实时监控。双平台联动，形成从研发知识复用、质量智能审查到合规审计的全链路智能闭环。

    面向食品药品监管领域。以SW-LIMS平台和数据DAM为基石，深度融合前沿AI技术与Sunwaylink物联能力，打造AI+食品药品数智化监管平台，构建智慧监管新生态。在检验流程层面，平台通过设备物联实现仪器状态监控与数据自动采集，支持基于标准文件智能生成检品模板与报告规则，实现报告自动预审，减少人工干预，提升检测效率与过程规范性；在质量精准控制层面，集成图像AI识别能力，支持中药材显微图像自动鉴别与检验结果图像智能质控，防范图谱复用等违规行为，增强结果可信度；在数据资产化应用层面，构建包含标准、质量体系、收发文等文件库的智慧知识中枢，实现秒级检索与问答，并依托资源统计与专题报告自动生成功能，将分散检测数据转化为支持决策的分析成果。平台适配国产化环境，通过压缩检验周期、降低委托办理成本，推动食品药品监管向标准化与智能化转型。

    面向生态环境领域。“AI+生态环境数智化监管平台”基于SunwayLink技术底座，构建“机构端+监管端”双端协同的智能闭环。机构端实现人员、设备、资质等信息的结构化备案与自动化核验，覆盖从任务登记、现场监测、样品交接到检测报告的全过程在线记录与上报。监管端融合NLP与OCR技术，对上报记录和报告进行关键信息自动提取与结构化处理，依据国家标准对检测全链条数据进行自动比对、合规性审查与异常预警；通过综合评价模型对检测机构进行动态量化评级与信用分级，形成可视化决策分析支撑。2026年1月，针对市场监管局和生态环监局联合发布的新规，公司推出面向广大中小生态环境检测机构的SaaS版LIMS系统，实行多租户安全架构，采用区块链级别的审计追踪技术、“即插即用”的模块化设计，支持主流检测仪器的直连直采。不仅高度贴合新规要求，且显著节省初始投入成本，大幅缩短系统实施周期，助力中小检测机构轻松开启全流程数智化管理时代。

    面向疾病控制领域。以“统一规划、统一标准、统一部署、统一平台、统一数据”的集约化模式，为西部某省建成覆盖省—市—县三级的疾控一体化实验室检验检测管理平台。平台采用租户架构实现多级疾控机构协同，围绕智慧化实验室管理系统构建应用支撑、数据共享、智能试剂存储、3D可视化、大数据分析等11大板块，集成生物安全可视化管理、危化品闭环管控（RFID+人脸识别+智能试剂柜）、样本全程可视追踪等核心功能。在数智驱动层面，平台汇聚三级检测数据形成统一数据资产，通过数据分析智能体支持自然语言交互与图表报告自动生成；在智慧孪生层面，融合物联网与虚拟仿真技术构建3D数字孪生实验室，实现设备状态、环境参数与安防系统的实时监控与VR虚拟实训。平台通过集约化部署降低管理成本，提升检测效率与生物安全水平，为公共卫生应急与疫情预警提供数据支撑。

    （3）健全治理结构，强化组织创新，提升运营效率

    在治理结构方面，公司严格遵循最新的法律法规及相关规范性文件的要求，结合公司业务经营实际情况，进一步完善公司规章制度及内部控制流程，持续优化公司治理结构。报告期内，公司制定、修订《公司章程》《股东会议事规则》《董事会议事规则》《对外投资管理制度》《内部审计制度》等二十余项治理、管理制度。顺利完成第三届董事会选举，进一步明确董事会、董事会审计委员会、独立董事的职责边界。在组织架构方面，公司持续加强管理体系和创新机制建设，优化组织架构，增设AI创新研究院，强化技术前瞻布局与研发协同能力，增强公司的竞争力和凝聚力。在预算管理方面，根据《2025年财务预算管理报告》，公司加大预算执行力度，提高各部门管理效益。同时，进一步优化业务、研发和管理之间的协同关系，持续优化内部管理体系建设，提升运营管理效率。报告期内，公司营业总成本同比减少23.73%，为公司降本增效、扭亏为盈奠定了良好基础。

    （4）深化产学研协同创新，共建智能决策与国产软件教育新生态

    继2024年公司与大连理工大学正式签署合作协议之后，先后启动“PDE-SC＆AMB-QM多模态智能体建设项目”及“S-tab软件授权合作”项目。前者依托各自在人工智能应用与研究方面的优势，重点围绕“SW-Foundry在管理领域AI场景落地方式”展开合作，旨在构建符合中国实际需求的智能决策系统，打造具有行业影响力的中国版Palantir范式工程。项目先期聚焦两类核心业务场景：医药流通企业供应链（PDE-SC）和售后质量管理（AMB-QM）。合作内容包括开展语义数据模型与知识驱动的智能决策方法研究，构建相关业务本体模型，并推动知识图谱与大语言模型融合的业务推理方案研发，以实现更精准、可解释的智能分析与决策支持。公司致力于产学研生态共建，持续推动AI技术在管理场景中的深度落地。

    “S-tab软件授权合作”围绕数据分析人才的培养、国产统计分析软件普及与高等教育数字化转型展开，立足于公司与大连理工大学资源共享与优势互补，旨在推动国产软件在高校教学科研中的广泛应用。双方将协同推进S-tab软件及教材、课件等配套课程资源在校园内的融合应用，打造以国产工具为核心的数据分析教学体系。通过定期组织讲座、论坛及研讨会，共享质量管理、六西格玛及数据分析领域的前沿成果，促进研究人员知识体系的持续更新与技能提升。同时，双方将联合申报并开展面向产业需求的科研项目，涵盖基础研究、应用开发及技术创新等多个维度，推动学术成果向现实生产力的高效转化。

    （5）深耕行业生态，以论坛矩阵构筑品牌影响力

    报告期内，公司持续开展品牌建设、打造品牌形象，携手生态伙伴、标杆客户、行业协会，举办和参与各类峰会、论坛，展现公司实力，提升品牌价值。

    2025年5月，公司承办的中国检验检测学会“检验检测数字化、智能化发展交流会”和主办的“2025数智化实验室创新与发展高峰论坛”年度盛会在沈阳同期开幕。会议聚焦AI时代实验室数字化的发展，分享数字化和智能化应用的实践经验，探讨数智化转型的机遇与挑战，并共同展望数字化实验室的未来。2025年10月在深圳主办的“2025三维天地数据资产高峰论坛”，以“数赋万象智赢未来”为主题，探讨数据资产化路径、分享AI智能体时代下数智化转型最佳实践，助力企业把握数据要素价值释放的历史性机遇，实现“AI+数据”双驱动的企业创新能力持续增强。

    此外，公司紧趋人工智能、数智驱动等前沿议题，受邀参加政府主管部门、生态伙伴、产业联盟与行业协会等组织的各类峰会、展会。3月，公司出席中药质量与安全风险防控大会，副总裁张金平在中药数字化及智能制造分论坛上分享《人工智能在药检行业实验室应用实践》主题报告，通过展示AI与LIMS深度融合的创新成果，为破解中药质控难题提供了新思路。8月，在以“人工智能标准化创新合作赋能中国—东盟命运共同体建设”为主题的2025面向东盟标准化合作论坛上，公司副总裁吴长征发表了题为《AI技术在检验检测行业及资质技术评审中的应用》的主题演讲，倡导深化协作，共同推进检验检测与合格评定标准的国际化进程。9月，公司受邀出席全球工业互联网大会，副总裁曹朝辉在“数据驱动·智能跃迁”AI赋能数据治理专题会议上发表了题为《AI赋能数据治理实践》的主旨报告，系统阐述了公司在AI赋能数据治理领域所构建的完整技术框架及实践路径，为行业如何利用智能技术破解数据治理难题、激活数据资产价值提供了切实可行的思路与范例。11月，公司携领先的计量数智化解决方案及创新应用盛装亮相由中国计量协会主办的第二届计量仪器装备展，通过主题报告、特装展位与智能机器人讲解，生动展示了以“数智化”激活计量产业核心潜能的前沿实践。

    （6）扬帆出海，携AI+LIMS创新成果着手全球布局

    2025年7月以来，公司携新一代实验室信息管理系统SW-LIMS、研发管理系统SW-RDMS、质量管理系统SW-QMS、SunwayLinkAI智能体开发平台、统计分析平台S-tab等核心产品先后亮相于亚欧各地展会，展示公司AI与LIMS深度融合的创新成果，以及基于多样化大模型的智能体开发平台的AI赋能最佳实践，为实验室领域数智化转型提供了可复制的中国方案。

    目前，借助雄厚的技术优势和实施经验，公司软件产品已覆盖全球20余个国家和地区。作为中国实验室数智化解决方案提供商代表，公司将持续加大在全球市场的战略布局和资源投入，依托自主研发的创新产品矩阵和全生命周期服务体系，充分发挥技术优势，为全球客户提供定制化的数智化转型解决方案，助力各行业实验室实现数字化转型和智能化升级，推动全球实验室行业向更高效、更智能、更可持续的高质量发展方向迈进。

未来展望：

2、公司未来发展战略

    2026年是国家“十五五”规划的开局之年，我国软件产业将迎来更加广阔、更具活力的发展前景。一方面，数字经济仍将是推动高质量发展、构建现代化产业体系和实现科技自立自强的关键支撑；另一方面，随着“人工智能+”行动的全面实施、大模型推理成本持续下降与AIAgent技术的逐步成熟，企业级AI应用需求迎来结构性增长机遇，广大企业的数字化转型正加速向数智化阶段深化。在此机遇期，公司围绕“AI驱动、数据赋能、场景深化”，全面绘制发展新蓝图：持续优化产品体系，推动AI与数据技术深度融合，使智能技术深度赋能千行百业；进一步深化AI在创新业务模式与关键场景中的应用，携手生态伙伴开拓新兴市场，全面提升竞争力和盈利水平；强化内部数字化管理与智能化运营，夯实发展根基，增强组织韧性；为股东创造可持续回报，为客户交付卓越价值，为社会贡献三维力量。

    3、2026年公司经营计划

    2026年，公司将重点做好以下工作：

    （1）持续优化产品体系，推动AI与数据技术深度融合

    坚持高强度研发投入，致力于将前沿人工智能、大数据技术与各行业数智化转型的深层需求深度融合，围绕核心底层技术，持续开展战略性、前瞻性研发，确保在快速演进的市场中始终处于行业领先地位。依托AI驱动的敏捷研发能力，持续优化与丰富产品矩阵：深度打磨数智化检验检测管理平台、本体管理平台SW-Foundry、多模态数据湖产品SW-DBLake等核心产品，根据客户需求丰富功能模块、提升产品稳定性和易用性；以智能体技术加持数据资产管理平台，打造“湖仓一体+知识图谱+智能决策”的全栈技术架构；通过预置行业Know-how与低代码开发工具，降低企业构建AI原生应用的门槛，助力客户快速实现从数据治理到智能洞察的价值跃迁。

    （2）全面拥抱AI，进一步深化AI在关键场景中的应用

    依托三十年来在检验检测数智化与数据资产管理领域积累的深厚客户基础与行业经验，积极推广融合AI技术的优势平台与战略级新品：包括统计分析软件S-tab、本体管理平台SW-Foundry、多模态数据湖产品SW-DBLake、环保云实验室信息管理系统等；以推进AI应用为主线，进一步深化AI在创新业务模式与关键场景中的应用，助力客户加速数智化转型，实现业务价值升级。

    同时，坚定推进国际化战略，加大海外市场投入力度。重点拓展亚洲与欧洲市场，以与本地经销商合作为主要推广模式，以AI技术创新为引擎，积极挖掘全球市场的需求与发展机遇，打造海外业务增长新引擎。

    （3）激励人才发展，全面激发团队创新活力

    持续完善人才选拔与引进机制，构建科学、高效的人才引进通道，着力打造结构合理、素质优良的高层次人才队伍。

    深化校企合作，建立产学研用协同育人机制，推动人才培养与产业需求精准对接，为公司中长期发展储备具有战略潜质的优秀人才。不断优化人才队伍培养体系，完善任职资格标准与晋升通道，形成纵向贯通、横向互通的职业发展路径。大力开展内外部培训，强化岗位练兵与技能提升，全面提升员工专业技能与综合素质。同时，加大绩效考核力度，优化薪酬激励结构，推动复合型人才梯队建设。此外，公司将持续推进多样化的人才激励计划，挖掘员工潜在能力，充分激发人才队伍的创新活力，为企业高质量发展提供坚实的人才保障。

    （4）增强组织韧性，促进公司高质量发展

    公司将严格遵循最新的法律法规及相关规范性文件的要求，结合公司业务经营实际情况，进一步完善公司规章制度及内部控制流程，持续优化公司治理结构和组织架构。进一步加强管理体系和创新机制建设，增强公司的竞争力和凝聚力。强化内部数字化管理与智能化运营，夯实发展根基，增强组织韧性。持续完善风险预警与动态调整机制，确保战略目标稳健达成。同时，公司将严格按照《2026年财务预算管理报告》，聚焦2026年业绩增长目标，系统推进AI赋能财务精细化管理，强化预算执行动态监测与偏差预警；提高各部门管理效益，进一步优化业务、研发和管理之间的协同关系，持续优化内部管理体系建设，提升运营管理效率，促进公司高质量发展。

    4、公司面临的风险和应对措施

    （1）业绩季节性风险

    由于公司主要客户为大型国企、政府机关和事业单位，基于预算管理制度的特点，主要客户通常在每年年底编制下一年IT预算，次年上半年启动项目，年末验收和付款。公司以项目验收为确认收入的时点，故公司主营业务收入受客户预算制度和预算执行的影响较为显著，一般为上半年确认收入较少，下半年尤其是第四季度确认收入较多，占比较高，但公司费用在年内平均分布，导致上半年利润较少，现金流也较为紧张，公司业绩存在季节性波动风险。

    公司将继续加大技术研发力度，增加产品类型，积极开发和挖掘不同领域的客户资源，拓展业务领域，不断探索新型应用模式，从而降低季节性波动风险。

    （2）应收账款坏账的风险

    公司应收账款余额较大主要由于公司客户多数为政府部门、事业单位以及大中型企业，上述客户均执行严格的预算管理制度，受客户资金预算安排以及付款审批程序的影响，公司应收账款回款周期较长。随着公司销售规模的扩大，应收账款余额有可能继续增加。如果主要客户经营状况等情况发生重大不利变化，导致公司应收账款不能及时收回，对公司资产质量以及财务状况将产生不利影响。

    公司将加强对应收账款的管理，加强对客户的了解与沟通，加大应收账款催收力度，将项目回款率与销售人员绩效考核紧密挂钩，把应收账款总规模控制在合理范围，以进一步减少因应收账款不能及时收回或出现损失对公司经营业绩产生的不利影响。

    （3）技术创新和研发投入风险

    近年来，人工智能、云计算、数据智能、5G及演进技术等新一代信息技术处于快速发展阶段，技术更新和产品换代迅速。公司在紧跟领先信息技术的基础上，结合市场需求，不断进行技术开发和产品革新。若公司研发投入不足、趋势把握不准确，将面临产品竞争力和客户认知度下降的风险；如公司加大研发投入，短期内将影响公司业绩。此外，公司自研产品的推广如果不及预期，也会对公司现金流产生不利影响。

    公司结合对未来市场的预测，已进行了审慎、充分的可行性研究、论证，凭借公司成熟的经营经验和多年来积累的市场基础，预期将具有良好的投资收益水平。但如果行业市场形势等外部因素发生变化，不排除存在公司研发投入后的成果转化低于预期的风险。

    对于以上风险，一方面公司将深入研究行业技术发展的最新趋势，及时跟踪新技术，始终以技术创新为第一驱动力；另一方面加大市场调研力度，深入了解客户实际需求，优化产品规划，稳步赢得市场先机。公司已建立并将持续完善研发管理体系和资金内控管理制度，严格把握研发投入风险。

    （4）核心技术及业务人员流失风险

    公司当前已经拥有稳定、高素质的技术和业务团队，是公司持续创新、开拓市场的重要基础。随着业务的高速发展，目前软件行业的人才争夺战不断加剧，公司面临人才流失的风险。如果公司发生核心技术及业务人员流失，则可能影响公司技术研发实力及市场开拓能力，给公司的持续盈利带来不利影响。

    公司将高度注重人力资源工作，充分发挥人才激励机制，继续提高核心人才的薪酬福利，持续完善人才招聘、培训及考核机制，优化薪酬激励政策，激发员工工作热情，为公司持续发展提供人才储备和保障，降低人才流失风险。

    （5）市场竞争加剧风险

    经过多年发展，公司在检验检测数智化管理和数据资产管理等主营业务领域已经处于领先地位，占有了相对稳固的市场份额，并树立了良好的品牌形象。但随着客户对软件产品与服务的需求不断提升，行业内原有竞争对手规模和竞争力的不断提高，加之新进入竞争者逐步增多，可能导致公司所处行业竞争加剧。虽然市场总体规模在未来相当长一段时间内仍将以较快的速度扩大，为公司提供了获取更大市场份额的机会，但如果公司在市场竞争中不能有效提升专业技术水平，不能充分利用现有的市场影响力，无法在当前市场高速发展的态势下迅速扩大自身规模并增强资金实力，公司将面临较大的市场竞争风险，有可能导致公司的市场地位出现下滑。

    公司将采取更加积极的经营管理措施，加大研发投入，密切跟踪行业发展趋势和前沿创新技术，并积极关注行业竞争所带来的整合机遇，从而维持并加强公司在用户数量、用户粘性及技术方面的核心竞争优势，促进公司持续健康发展。

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