北京格灵深瞳信息技术股份有限公司2025 年年度报告摘要
公司代码：688207 公司简称：格灵深瞳
北京格灵深瞳信息技术股份有限公司
北京格灵深瞳信息技术股份有限公司2025 年年度报告摘要
第一节 重要提示
划，投资者应当到 http://www.sse.com.cn 网站仔细阅读年度报告全文。
公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的重大风险，具体内容详见本报告“第三节
管理层讨论与分析”之“四、风险因素”。
虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。
□是√否
公司2025年度利润分配方案拟为：不派发现金红利、不送红股、不以资本公积金转增股本。以上
利润分配方案已经公司第二届董事会第二十一次会议审议通过，尚需提交公司股东会审议。
母公司存在未弥补亏损
√适用 □不适用
截至报告期末，公司母公司财务报表中累计未分配利润为-507,470,887.76元。根据《中华人民共和
国公司法》《上市公司监管指引第3号——上市公司现金分红》等相关法律法规、规范性文件及《
北京格灵深瞳信息技术股份有限公司章程》（以下简称“《公司章程》”）的有关规定，公司目前尚
不满足实施现金分红的条件，敬请广大投资者注意相关投资风险。
□适用 √不适用
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第二节 公司基本情况
√适用 □不适用
公司股票简况
股票种类 股票上市交易所及板块 股票简称 股票代码 变更前股票简称
A股 上海证券交易所科创板 格灵深瞳 688207 不适用
□适用 √不适用
董事会秘书 证券事务代表
姓名 吴梦 刘玉萍
北京市海淀区东升科技园北街6号院中 北京市海淀区东升科技园北街6号院中
联系地址
关村科学城•东升科技园10号楼8层 关村科学城•东升科技园10号楼8层
电话 010-62950512 010-62950512
传真 / /
电子信箱 ir@deepglint.com ir@deepglint.com
公司以“让 AI 造福人类，让世界更安全更宜居更健康”为愿景，长期深耕视觉算法与多模态大
模型，致力于推动 AI 在真实业务场景中的规模化应用。作为中国 AI 领域的深耕者，公司专注于
将先进的计算机视觉、多模态大模型、大数据分析和机器人等技术与应用场景深度融合，构建了
从模型算法、AI 基础设施产品到解决方案服务的端到端体系，基于国产化芯片提供面向智慧金融、
城市管理、政务及特种、智慧教育等领域的人工智能产品、智能终端计算设备及解决方案。
报告期内，公司发布了最新版 AI+金融全系列整体解决方案，智慧金融产品阵容全新升级。
一方面，深化原有安防、运营、风控、营销等细分场景，实现更复杂的场景识别；另一方面，全
面深入银行核心业务流程，通过智慧金融智能平台级产品，以及贷后助手、财报助手、流水助手
等垂直智能体应用，真正迈向多场景、个性化的 AI 智能助手时代。
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元识（MetaSense）金融多模态智算平台产品家族，涵盖金砖安防智算解决方案、睿镜运营智
算解决方案、知岸金融助手方案等多款深入银行细分场景的系统平台，构建了 AI 应用的场景化产
品矩阵。该平台以公司自研的视觉基础模型、多模态大模型、智能体平台为基础支撑，构建了“硬
件设备-基座平台-解决方案”的全栈能力，全面深入银行核心业务场景，赋能银行智能化升级。
金砖视频智算解决方案（以下简称“金砖”）涵盖从基座平台到智能系统，聚焦银行安防、运
营、风控、营销场景，基于大模型能力、小模型能力、智能体能力，利用摄像头接入边缘分析设
备，识别营业网点、金库等不同场所下的物品和人类行为，监控和分析各部门关注的特定事件。
作为银行智能化转型新基建，金砖智算平台基于算法管理基础系统，采取云边端架构，可全方位
管理边缘算法到中心大模型算法，并通过设计算法成长机制，提升算法的泛化能力，在 30 万路摄
像头下保持同样的算法精度，实现 60 余种场景识别类算法规模化落地。基于金砖智算平台能力，
可快速开发符合行业需求的专属子系统和智能体应用。金砖创新性地采取“大模型+小模型”的灵活
组合方式，可根据客户需求提供最优配置。
睿镜运营智算解决方案（以下简称“睿镜”）为一套面向银行运营场景的 AI 智能管理系统，具
备完善的行业组织架构管理体系，可提供智能管理（包含智能告警、履职、通行、客流等）、重要
档案、报表中心、数据看板、设备运维等多种功能，覆盖现金交易、授权交易、现金库碰库、作
业违规以及内部行政监督、金库工作合规、综合客流分析等多类细分场景。依托元识 AI 核心系
统，睿镜涵盖了“硬件设备-应用系统-解决方案”的平台级产品能力，并且以视觉大模型和大语言模
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型为基础，通过轻量化算法训练平台、“大模型+小模型”灵活组合方案和专属智能体集合，打造一
套“看懂、管好、预警、优化”的 AI 管理系统，实现业务检查、结果汇总、快速报告的银行运营业
务闭环。
在金融行业的 AI 落地实践中，公司通过“顾问+产品+服务”一体化模式进行价值交付，在提供
标准化产品的同时，依托元识（MetaSense）AI 核心系统，快速利用客户现场的真实数据打磨算
法，不断优化提升元识金融多模态智算平台的产品力和服务能力，让 AI 技术真正融入业务场景，
赋能银行数字化转型升级。
公司城市管理领域的产品矩阵实现了全面升级和迭代，形成了以战狼智能视图大数据系统（以
下简称“战狼”）和深眸视觉智能工坊（以下简称“深眸”）为核心的双轮驱动产品体系。
战狼是以计算机视觉能力为基础的公安视图业务平台，为客户提供具备业务逻辑的功能呈现，
包括图片检索、时空研判、布控告警、同亲缘档案查询、时空技战法等功能，产品本身即是相对
标准的视图基础业务平台，同时为其他公安的整体业务提供能力接口输出。战狼搭载新一代多模
态大模型（VLM），采用全国产化方案对视频图像数据解析，满足多警种需求，广泛应用于公安实
战。
深眸是一款面向泛安防场景的下一代 AI 基础设施产品，定位为业务编排中台，与训练平台
（AI Edge Studio）、推理平台（灵犀数据智能平台）协同构成完整的“训推一体”联合解决方案。深
眸深度融合计算机视觉模型与多模态大模型能力，通过可视化、低代码、灵活可配置的算法编排
引擎，支持从算法构建到任务部署的全流程，可实现对视频、图像、文本等多源异构数据的联合
分析、智能推理与精准预警，构建“感知-研判-处置-迭代”的全闭环体系，让安防应用从“看得见”
进化到“会思考”，提升社会治理智能化水平。
面向政企与关键行业客户，公司围绕客户的实际业务需求，充分发挥公司在多模态大模型及
智能体应用的端到端实践经验，为客户提供更具场景价值的解决方案。
深瞳大模型一体机，具有知识库+模型运管+Agent 生产的企业级服务底座，使上层平台能够
通过大模型的调度、应用，直观将行业用户内网知识与核心业务绑定，在“数据不出域”的安全底
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线下实现日常办公提效，并提供可持续的咨询、交付、扩展服务，满足国产信创要求，助力 AI 在
高安全场景的落地应用。其中，行业大模型一体机支持搭载 DeepSeek、Qwen 等国内主流大模型，
性能支持 32B-671B 参数规模，并适配多款国产芯片。“灵感”多模态一体机搭载深瞳灵感 VLM 多
模态大模型，在提供高精度标准事件检测的基础上，可利用多模态能力理解复杂场景，实现从感
知到认知的跨越。目前，深瞳大模型一体机已应用于政企、科研办公等场景。
墨刃 Z1AIPC，是一款全栈、自主可控的智能办公终端，内置本地 AI 助手，深度支持公文、
PPT、知识库、文件脱敏等场景，将 AI 技术与实际业务紧密结合。在架构上，它具备端云协同能
力，可安全调用模型与算力，满足党政军与关键行业的高安全办公需求。在部署和应用上，墨刃
AIPC 设计灵活：既能作为独立的智能终端高效运行，也能与后端的大模型一体机无缝联动，实现
算力共享，并可调用更强大的“数字员工”应用，为用户提供灵活且可扩展的 AI 能力。针对用户日
常工作中“文件检索难、公文写作慢”等普遍痛点，墨刃 AIPC 提供了 AI 问答与辅助写作等实用功
能，将 AI 技术与实际业务场景深度结合，切实解决用户痛点。
面向特种环境下的高可靠性、耐极端条件等需求，公司主要提供以国产化芯片为核心的智能
终端计算设备，具体产品形态包括主板，以及信创类、加固类平板电脑、笔记本电脑、智能硬件、
通信终端类产品等。
智慧体育解决方案主要针对普教、高教、部队训考场景，基于自研的三维视觉识别技术，结
合动作模型库和人体运动功能学，可实现学生日常训练与体育考核的过程记录分析、成绩自动评
判、数据自动统计汇总分析等功能，大幅提升体育训练和考核的科学化水平。报告期内，公司推
出“阳光跑”系列产品，针对不同应用场景，优化算法精度及效率，适配不同算力平台，推出大小
屏系列与智慧体育解决方案，聚焦体育中考到普教、高教体考体训、部队体训提供丰富的产品矩
阵。
公司的盈利主要来源于向客户提供面向应用场景的解决方案、人工智能产品及智能终端计算
设备获得销售收入。人工智能产品既可以标准化模式销售，也可根据客户需求进行产品组合，提
供定制化服务，以整体行业解决方案向客户交付。
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公司构建了覆盖母公司及控股子公司的协同化研发体系，根据项目特性灵活采用瀑布开发模
式、敏捷开发模式，在产品生命周期管理基础上，通过不同研发模式适配多元化业务场景，实现
技术资源高效复用与市场需求的精准响应，以用户需求为核心进行研发活动，并对整个产品生命
周期进行管理，在过程中不断对执行结果和阶段目标进行总结复盘，通过不断迭代完善产品质量
和改进研发过程。公司具体的研发过程如下图所示：
（1）在产品需求调研阶段，公司对行业发展趋势、市场规模和用户核心需求进行调研分析，
并结合公司产品战略规划，由产品团队完成需求分析，确定产品的核心目标特性和功能，由研发
团队进行技术路线规划。
（2）在可行性验证阶段，公司进行大量算法实验以寻找合理科学的解决方案，产品经理、算
法工程师、软硬件开发工程师和测试团队密切配合，在产品负责人的协调下进行多次短平快的软
件原型迭代，每一次迭代都会在产品实际使用场景中进行反复实验确认，通过与客户持续沟通，
调整和优化，确认产品最终形态的各功能模块和参数指标，并明确研发周期。在整个过程中，算
法团队负责完成实验场景的建设和数据收集，并进行验证性实验；软件开发团队负责针对应用场
景进行原型验证和开发；通用硬件团队负责对硬件产品的相关指标进行可行性实验和评估。
（3）在产品研发阶段，产品经理将总结可行性验证阶段的成果，转化为产品功能指标及开发
任务，确保产品交付节点和产品定义与用户预期保持一致；算法和工程团队协同完成算法模型设
计开发、数据收集清洗、功能特性开发等工作；测试团队按照产品定义对产品每个开发版本进行
验收，并完成自动化测试脚本；通用硬件团队完成新硬件产品的选型评估和整体设计，有效评估
产品适用性、稳定性、可靠性、国产化率等特性，并负责设备软件开发和集成，交付少量可以进
行测试认证的工程样机。该阶段产品会发布多个内外部测试版本，在实践中进行快速迭代。
（4）产品发布阶段是在产品完成核心功能开发后，产品经理制定产品的标准文档、销售价格、
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实施方案，建立售后体系，通过与质量、市场、销售等部门确认，满足目标市场的销售条件时，
产品正式发布；新的硬件产品会在这一阶段完成小批量验证和量产导入，实现加工生产工艺所需
要的工装硬件和工具软件；测试团队进行大量密集的现场测试，确保产品满足产品定义的各类功
能指标，并完成质量验收。这一阶段的完成标志产品正式版本发布。
（5）产品运营阶段在产品正式发布后，产品经理结合市场反馈与发展趋势，制定多个后续产
品版本，不断创新，推出符合市场需求的产品新版本，以对产品进行持续的运营、维护和改进。
通过母公司及控股子公司之间，以及算法、产品、销售等各部门之间的深度协同机制，公司
实现了研发资源的全局优化配置与创新能力的指数级放大，瀑布开发模式、敏捷开发模式相结合
的双轨模式既保障了定制化业务的敏捷响应，又通过技术沉淀强化了自主产品的市场竞争力，最
终形成“需求牵引创新、创新驱动增长”的良性循环。
公司不涉及硬件的直接生产。针对标准硬件、配件及服务类采购，公司形成采购计划后向供
应商提出待采购产品或服务的需求，供应商按照指定的时间和地点进行交付；针对定制化硬件，
公司采购主要原材料并发货至委外加工厂，由其进行生产加工，采购产品到货后，质检人员进行
检验后入库。公司具有完备的产业链资源，为公司选择优质代工厂提供了强有力的支撑。公司依
托代工厂已有的完善的品质控制、生产制造管理和硬件设施进行专业的代工生产；通过新产品导
入、质量检验标准发布、生产工艺发布、测试检验工具发布等方式确保产品生产的有效性、一致
性和稳定性。
公司结合下游行业的业务特点与主要产品的市场定位，在直接销售体系的基础上，积极开发
渠道商，向终端客户或渠道客户（含集成商）销售产品及解决方案，使产品以不同的方式触达更
多的客户，提供更加及时、高效的销售服务。其中终端客户是指直接使用公司产品及解决方案的
各行业领域客户，包括金融机构、政府部门、公安机关、企事业单位等；渠道客户（含集成商）
是指承担销售推广、系统集成、安装部署、运营维护等职能的企业，包括经销/代理商、终端客户
的项目总包方或其指定的工程服务商等。公司与客户直接对接需求，通过商务谈判、参与招投标
等方式获取订单。
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(1). 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
根据《国民经济行业分类》
（GB/T4754-2017），公司属于“软件和信息技术服务业”（行业代码
为 I65）。根据《战略性新兴产业分类（2018）》，公司属于“新一代信息技术产业”中的“人工智能”
行业。
（1）行业的发展阶段和基本特点
人工智能是引领未来的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。人工智能
的发展浪潮正以前所未有的速度和深度重塑全球科技格局与产业生态。2025 年是人工智能行业从
“技术探索”迈向“规模化商用”的关键转折点，人工智能技术由浅入深加速推进，逐步实现从“有能
力”走向“有用处”，具体呈现出“技术在认知推理与多智能体协同上寻求突破、应用向垂直场景深
耕以解决真实痛点”的双线并进格局。
从《新一代人工智能发展规划》
《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020 年）》
到“人工智能+”行动，我国不断加强人工智能发展的顶层设计。作为形成新质生产力的重要引擎，
人工智能技术快速迭代演进，技术通用性显著增强，技术研发从单点突破转向体系化创新；开源
生态加速知识共享，与闭源模式互补推动技术繁荣；应用场景从消费端向科技、交通、医疗等各
领域渐进式渗透，垂直领域落地能力成为企业关键竞争力。在政策与市场双轮驱动下，我国人工
智能产业生态日益繁荣，根据中国信息通信研究院发布的《人工智能产业发展研究报告(2025 年)》，
据中国信息通信研究院测算，2024 年我国人工智能核心产业规模已突破 9,000 亿元 ，同比增长
经形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整人工智能产业体系，各类智能产品和服务创
新活跃，为人工智能实现规模化落地与产业赋能奠定了坚实基础。
基于日益成熟的产业生态，国家层面进一步加快了战略部署的节奏。2025 年 8 月，国务院发
布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，系统提出科技、产业、消费、民生、治理、全球
合作等六大重点领域，推动人工智能与经济社会发展深度融合；面向 2035 年，提出了我国全面步
入智能经济和智能社会发展新阶段的总体目标；面向 2027 年和 2030 年，分别提出新一代智能终
端与智能体应用普及率、智能经济发展水平等阶段性发展目标。
作为“十五五”规划的开局之年，2026 年的政府工作报告首次明确提出“打造智能经济新形态”，
并将“深化拓展人工智能+”列为年度重点任务，标志着我国人工智能战略从技术应用层面向经济形
态重构层面跃升。根据“十五五”规划建议的宏伟蓝图，人工智能将不再局限于单一的技术工具，
而是作为像水、电一样的基础生产要素，深度嵌入产业发展、文化建设、民生保障与社会治理的
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肌理之中。从具身智能在制造业的规模化落地，到 AI Agent 重构政务服务与商业流程，再到“人工
智能+”在医疗、教育、交通等垂直领域的纵深渗透，一场全方位、全链条的智能化变革正在神州
大地加速演进。站在这一新的历史起点，我国人工智能产业正以“新质生产力”核心引擎的姿态，
不仅推动着传统产业的蝶变升级，更在重塑全球竞争格局中展现出强大的韧性与活力，引领中国
经济向着高质量、可持续的未来阔步前行。
（2）主要技术门槛
人工智能行业属于技术密集型产业，具有高技术含量与高附加值特征，行业进入壁垒不仅体
现在基础算法的先进性，更在于“全栈技术能力+深度行业认知+复杂场景工程化”的综合竞争力。
在技术维度上，企业需具备从算法研发、数据平台构建到媒体流加速与大规模调度的全栈式技术
架构。同时，面对复杂的硬件环境，还需具备极强的软硬适配与边缘计算能力，通过模型压缩与
端云协同确保高效运行。在行业应用维度上，需建立“技术深耕与行业洞察双轮驱动”的能力。不
仅要攻克前沿技术难题，更要深入理解金融风控、城市治理等特定行业的业务流程、痛点、需求
及法规标准等，具备将技术输出转化为符合行业规范与安全标准的解决方案的能力，并通过长期
项目积累行业信任，形成隐性竞争壁垒。在商业化与资源整合维度上，企业需在标准化核心能力
的基础上，具备灵活、高效的定制化交付与中台化架构支持能力，以平衡规模化推广与个性化需
求。特别是在开拓政务及特种领域智能化业务时，需在产品、技术及供应链（国产化适配、资质
认证等）上进行深度的资源协同整合，形成系统性工程与商业落地优势。
(2). 公司所处的行业地位分析及其变化情况
公司的技术实力在国际权威评测与顶级学术会议上屡获验证，确立了行业领先的技术地位。
公司自研的视觉大模型 Glint-MVT 系列采用 Vision Transformer 的网络架构在 10 亿量级图像数据
上预训练，学术评测超过 CLIP 和 SigLIP，实验结果已经公布在计算机视觉会议 ECCV2024 相关
论文上；结合公司自研的视觉大模型 Glint-MVT 和开源大语言模型，深瞳灵感-7B 多模态大模型
及其全流程开源版本 LLaVA-OneVision-1.5 在公开 benchmark 上达到 Qwen2.5VL 同等量级模型水
平。公司探索了事件与对象双层次聚类驱动的统一自监督方法 UniViT，该方法联合建模视频时空
结构与图像细粒度语义，在多项视觉任务上实现最优性能，该工作已被 NeurIPS2025 接收。针对
视频分析方向视觉 Token 消耗巨大的问题，公司探索利用视频时空冗余信息减少视觉 Token，初
步验证在效果不变情况下可节省 80%视觉 Token，为后续高效视频分析打下坚实的基础。
针对多模态嵌入大模型，提出利用图文交错数据生成图文对训练数据的方法 RealSyn 以解决
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数据不足问题，提出文本蒸馏和困难负样本强化训练的 UniME，提出局部和全局分别对齐（DeGLA）
的方法解决组合理解问题，为了弥补 UniME 批次样本内困难负样本采样不足提出全局困难负样
本采样的方法 UniMEV2。基于上述技术，
公司的多模态嵌入模型 Glint-ME（Multimodal Embedding）
在学术多模态嵌入评测榜单 MMEB（Multimodal Embedding Benchmark）获得第一名。
公司坚持技术共享与行业共建，已向学术界开源了 TrillionPairs 和 Glint360K 两项重要人脸识
别 数 据 集 及 PartialFC 训 练 代 码 ， 并 于 2025 年 在 GitHub 发 布 机 器 人 3D 定 位 算 法
FAST_LIO_LOCALIZATION_HUMANOID，积极推动行业协同创新。
在视觉大模型方向，公司持续开源 Glint-MVT 系列模型（Unicom、MLCD、RICE），2025 年
个在公开榜单上达到 Qwen2.5VL 同等量级模型水平的全开源项目，该项目开源了所有训练测试代
码、共 1.07 亿训练数据和模型，为业界提供了良好的视觉语言大模型训练参考，被 InfoQ 评选为
“AI 开源明星项目 TOP10”，同时也被多家公司和研究机构分别采用该项目的方法、代码或数据，
用于科研探索、作为企业算法优化的基础，以及与其他数据混合以训练出性能更优的模型等。
在多模态嵌入方向，UniME 系列开源模型在统一多模态表征领域属于早期工作，在领域内具
有较高的影响力。公司开源了 1 亿高质量图文对数据集 RealSyn，它能显著提升 CLIP 等模型在视
觉-语言表示学习中的性能，推动了多模态表征领域的发展。
此外，公司承担了国家科技部、北京市科学技术委员会等多项人工智能技术应用的重大科研
项目，与北京航空航天大学一起获批国家人工智能产教融合创新平台建设项目，并与全国信息安
全标准化技术委员会、中国安全防范产品行业协会、中国信息通信研究院、中关村标准化协会、
国家工业信息安全发展研究中心、中国电子工业标准化技术协会、中关村智慧城市产业技术创新
战略联盟、中关村中安公共安全视频智能应用技术联盟等单位开展多项标准化制定工作，从技术
开源、科研攻关到标准参与，持续助力行业生态发展。
在 AI 应用层面，公司已成功将核心技术转化为面向智慧金融、城市管理、政务及特种、智慧
教育等领域的人工智能产品及解决方案，并持续在垂直行业深度耕耘，公司产品在下游核心客户
中认可度高，市场口碑良好，为业务拓展奠定坚实基础。凭借卓越的技术创新与落地能力，根据
量子位发布的“2025 人工智能年度榜单”，格灵深瞳入选“2025 人工智能年度领航企业”。当前，人
工智能下游应用场景广阔，同行业企业在细分领域各有侧重，市场空间广阔。作为创新型领军企
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业，公司处于产业化与市场拓展的快速发展阶段，已在多个细分应用领域完成了早期的产品布局
与技术卡位，形成了显著的先发优势。随着多元化布局深入推进及新应用领域的不断拓展，公司
加速软硬一体化产品战略的实施，进一步提升市场份额与竞争地位。
(3). 报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
随着大模型技术的发展，训练效率与性能显著提升，成本与应用门槛降低，人工智能技术迈
向新阶段，在技术创新与商业应用的双重驱动下，全球人工智能产业规模呈爆发式增长，产业赋
能潜力尽显。与此同时，面对文字、图像、音频、视频等多元数据处理需求的激增，人工智能语
言基础模型与推理模型双线并进，技术迭代速度与能力跃升幅度均超出预期。语言基础模型不再
局限于单一功能场景，而是朝着多功能融合的方向加速演进；多模态大模型深度融合理解和生成
能力，原生多模态架构逐渐走向成熟。从大语言模型掀起 AI 普及浪潮，到多模态技术持续突破，
人工智能的进化始终围绕“更贴近人类智能”的核心目标前行。
从自动化执行复杂任务的数字员工，到辅助人类进行高质量决策的智能伙伴，AI Agent 正在
重新定义人机交互的边界，其作为一种可落地、可规模化部署的技术力量，已经开始在千行百业
中展现其巨大的商业潜力与社会价值。具身智能作为与物理实体融合的人工智能，正在成为改变
人类生产生活方式、推动社会智能跃升的重要引擎。具身智能是生成式人工智能与机器人学习技
术的融合和延续，近一年主要围绕“通用大脑”和“技能可扩展学习”两大方向开展密集创新。此外，
在通往通用人工智能（AGI）的必经之路上，世界模型（World Models）正在成为 AI 领域的新风
口，它让 AI 从被动的文本处理者升级为能感知、预测、行动的“世界理解者”。
随着人工智能技术的大规模应用，以智算中心为代表的人工智能算力基础设施，被赋予更重
要的定位和使命，成为支撑人工智能技术及产业发展的重要基石。AI 厂商纷纷加速布局智算领域，
聚焦大规模智算中心建设，注重技术创新与场景融合，在支撑自身前沿研究和多元业务的同时，
也向行业输出能力，助力 AI 技术落地应用。
展望未来，随着人工智能向通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）加速演进，人工智
能的感知、决策、行动等核心能力水平将继续取得突破。2026 年《政府工作报告》首次提出“打造
智能经济新形态”，这一全新表述体现了我国人工智能发展的战略升级。人工智能将超越传统工具
辅助的基本定位，加速向新型基础设施方向发展，将全面重构产业组织形态和商业运行逻辑，“智
能无处不在”将成为经济社会发展常态。
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单位：元 币种：人民币
本年比上年
增减(%)
总资产 2,140,229,737.72 2,317,640,088.10 -7.65 2,472,307,952.09
归属于上市公司
股东的净资产
营业收入 155,466,709.85 117,239,442.16 32.61 262,285,838.42
利润总额 -200,205,141.26 -203,571,907.89 不适用 -90,371,159.74
归属于上市公司
-186,367,530.31 -211,596,823.40 不适用 -90,333,238.74
股东的净利润
归属于上市公司
股东的扣除非经
-200,466,935.88 -226,531,193.33 不适用 -97,264,702.99
常性损益的净利
润
经营活动产生的
-213,482,844.66 -146,501,762.62 不适用 -31,244,768.97
现金流量净额
加权平均净资产
-9.57 -9.73 增加0.16个百分点 -3.89
收益率（%）
基本每股收益（元
-0.73 -0.84 不适用 -0.35
／股）
稀释每股收益（元
-0.73 -0.84 不适用 -0.35
／股）
研发投入占营业 减少67.25个百分
收入的比例（%） 点
单位：万元 币种：人民币
第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
（1-3 月份） （4-6 月份） （7-9 月份） （10-12 月份）
营业收入 767.47 3,479.81 5,175.61 6,123.78
归属于上市公司
-4,450.40 -3,534.98 -4,748.79 -5,902.58
股东的净利润
归属于上市公司
股东的扣除非经
-4,692.41 -3,865.88 -5,107.75 -6,380.65
常性损益后的净
利润
经营活动产生的
-6,425.05 -3,886.98 -6,256.45 -4,779.80
现金流量净额
季度数据与已披露定期报告数据差异说明
□适用 √不适用
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名股东情况
单位: 股
截至报告期末普通股股东总数(户) 14,446
年度报告披露日前上一月末的普通股股东总数(户) 14,334
截至报告期末表决权恢复的优先股股东总数（户） 0
年度报告披露日前上一月末表决权恢复的优先股股东总数（户） 0
截至报告期末持有特别表决权股份的股东总数（户） 0
年度报告披露日前上一月末持有特别表决权股份的股东总数（户） 0
前十名股东持股情况（不含通过转融通出借股份）
质押、标记或冻
持有有 结情况
股东名称 报告期内 期末持股 比例 限售条 股东
（全称） 增减 数量 (%) 件股份 性质
股份
数量 数量
状态
天津深瞳智数科技
中心（有限合伙）
天津灵瞳众智科技
中心（有限合伙）
深圳市高新投集团 国有法
有限公司 人
天津灵瞳莱客科技
中心（有限合伙）
境内自
赵建平 -3,200,000 5,000,000 1.93 0 无 0
然人
境内自
赵吉 700,000 5,000,000 1.93 0 无 0
然人
天津灵瞳智源科技
中心（有限合伙）
北京格灵深瞳信息
技术股份有限公司 290,000 3,348,326 1.29 0 无 0 其他
回购专用证券账户
杭州敦信资产管理
有限公司－敦信一
期私募证券投资基
金
天津灵瞳数源科技
中心（有限合伙）
北京格灵深瞳信息技术股份有限公司2025 年年度报告摘要
上述股东关联关系或一致行动的说明 公司实际控制人赵勇为天津深瞳智数科技中心
（有限合伙）的实际控制人，并担任天津灵瞳众
智科技中心（有限合伙）、天津灵瞳莱客科技中
心（有限合伙）、天津灵瞳智源科技中心（有限
合伙）、天津灵瞳数源科技中心（有限合伙）的
执行事务合伙人。除上述说明外，公司未知上述
股东之间是否存在其他关联关系或一致行动关
系。
表决权恢复的优先股股东及持股数量的说明 不适用
存托凭证持有人情况
□适用 √不适用
截至报告期末表决权数量前十名股东情况表
□适用 √不适用
√适用 □不适用
√适用 □不适用
北京格灵深瞳信息技术股份有限公司2025 年年度报告摘要
□适用 √不适用
□适用 √不适用
第三节 重要事项
公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。
报告期内，公司实现营业收入 15,546.67 万元 ，较上年同期增长 32.61%，实现归属于上市公司股
东的净利润-18,636.75 万元 ，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-20,046.69 万元 。
止上市情形的原因。
□适用 √不适用
