罗普特科技集团股份有限公司 2022年年度报告摘要（上接C31版）

　　（上接C31版）

　　区域研发和行业中心侧重贴近区域行业客户的需求，进行一线研发，为客户提供优质的第一线技术，包括售前、售中及售后迭代升级等服务。同时，区域研发将项目开发过程中创新技术和应用模块提炼给总部技术中台，以便公司进行进一步的产品化研发和技术共享，输出可复制性的标准化产品，逐步形成标准化产品进行规模化营销。

　　2、销售模式

　　（1）区域化营销网络与行业化营销网络相结合，构建立体化市场体系

　　公司坚持以技术营销为驱动，为客户提供优质的方案设计及驻点定制开发等服务，赢得了客户的广泛信任，推动了区域子公司的建设和发展。公司以区县为单元设立子公司，目标是通过不断扩展的技术型区域子公司获得市场优势，实现区域子公司本地化、技术化、实体化落地，确保市场可持续性发展。

　　同时，公司加强与行业主管部门的技术交流与政策学习，顺应行业需求和发展大趋势，着力行业顶层设计及整体规划；加强与行业研究机构及龙头企业的战略合作，形成精准独特的产业链定位，由上至下与区域网点形成有效融合，构建公司独特的立体营销体系。

　　（2）以技术驱动提升客户体验，打造技术型服务体系

　　公司以区县为单位在当地设立子公司，将研发组织下沉到用户，形成贴近用户需求的技术服务体系，同客户进行联合创新，贴近客户实战进行技术服务，从而获得客户的实战认可，与客户共同建设示范标杆项目，打造品牌、产品、服务等多维度的竞争力。

　　（3）与优质集成商、供应商加强战略合作，构建风险共担的产业链体系

　　公司在全国各区域加强与较强实力集成商的战略合作，向集成商提供优质的产品及行业解决方案。通过与优质供应商加强战略合作，提倡“风险共担，收益共享”的合作模式，大大提升了公司的业务消化能力，缩短了公司的产品落地周期，降低了项目的资金投入，减少了公司的整体资金占用，提高了公司的资金周转效率。

　　（4）依托技术创新和本地化服务，打造新型业务模式

　　公司在向客户提供系列“AI+行业”产品解决方案的同时，积极发挥在数据治理、数据运维等方面的技术积累及保密资质优势，提供“数据+运维”的新型服务模式，通过对数据的挖掘、分析、二次加工及应用，形成系列数据算法及强大的数据应用平台，为市场的二次销售奠定良好的基础，从而在区域化市场竞争中提升客户黏合度及市场影响力。

　　公司目前在全国多个省市通过区域分、子公司和区域研究院与当地客户创建了数据治理和系统运维的合作模式，通过组建专业技术服务队伍，为区域和行业客户提供数据治理和平台系统运维升级的新型服务。通过与区域客户合作，整合对应区域内各个委办局、部门及相关单位的数据，建立统一的数据标准与接口规范，依托数据资源池和数据交换系统，对汇聚到资源池的业务数据进行筛选、清洗、加工等标准化处理，为客户提供全面的数据处理服务。通过制定数据质量的管理办法、组织、流程以及评价考核规则，及时发现并解决数据质量问题，提升数据的完整性、及时性、准确性和一致性，从而提升客户数据的价值。公司通过对汇集得到的数据进行筛选、清洗、加工治理，形成可汇聚的主题库数据资源，提供一线的数据治理和咨询服务，为区域客户重大事项提供决策支撑。

　　(三) 所处行业情况

　　1. 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛

　　根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订）及国家统计局 2011年公布的《国民经济行业分类》（GB/T4754-2011），公司所处行业为“软件和信息技术服务业”。同时公司聚焦人工智能产业生态，致力于“智慧/数字+行业”数字化服务的源头创新。

　　（1）行业发展阶段及基本特点

　　工业和信息化部公布的《2022年软件和信息技术服务业统计公报》数据显示，2022年，我国软件和信息技术服务业运行态势良好，软件业务收入实现较快增长，跃入十万亿元台阶，盈利能力稳步提升，从业人员规模不断扩大。其中软件产品收入平稳较快增长，2022年软件产品实现收入26583亿元，同比增长9.9%，占全行业比重为24.6%。信息技术服务实现收入70128亿元，同比增长11.7%，高出全行业水平0.5个百分点，占全行业收入比重为64.9%。

　　当前我国人工智能产业加速发展，从基础支撑、核心技术到行业应用的产业链条基本形成，一批创新活跃、特色鲜明的创新企业加速成长，新模式、新业态不断涌现，整体呈现蓬勃发展态势。根据艾瑞咨询、中商情报网、中研网等研究机构关于人工智能的近年数据分析，预计2025年中国人工智能产业核心产业规模将达到4000-5000亿元之间，相较2021年，CAGR为20%-22%，增速明显。而未来三年，政策支持、投资引导和巨头布局将推动中国 AI 产业的结构调整，进一步扩大市场规模，整体市场稳步向前，人工智能的场景落地在各行各业中稳定开展。其中计算机视觉仍是AI技术赛道中重要的市场之一。根据艾瑞咨询发布的报告，2022年中国计算机视觉核心产品的市场规模预计将达到1133亿元，预计到2026年规模将突破2000亿元，CAGR超过18.2%。

　　人工智能经历了诞生之初的第一次浪潮以及产业化模型初现的第二次浪潮，现在已经步入实用化技术创新研究加速的第三次浪潮，近些年在数字经济、智慧城市、数字孪生、数字化转型、元宇宙、AIGC、ChatGPT等概念加持下，人工智能加快与千行百业融合创新，有望带动行业新一轮快速增长。

　　（2）产业政策

　　2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，明确将分三步走，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。

　　2021年3月，十三届全国人大四次会议通过《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》。纲要提出，要聚焦新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料、高端装备、新能源汽车、绿色环保以及航空航天、海洋装备等战略性新兴产业，加快关键核心技术创新应用，增强要素保障能力，培育壮大产业发展新动能，构筑产业体系新支柱。

　　2021年11月，工业和信息化部发布《“十四五”大数据产业发展规划》。规划中提出数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源；要求加强技术创新补齐关键技术短板，重点强化自主基础软硬件的底层支撑能力，推动自主开源框架、组件和工具的研发。

　　2022 年1月，根据国内数字经济和智慧城市的建设现状，国家层面对“十四五”期间的数字经济和智慧城市发展进行了专项规划，印发了《“十四五”数字经济发展规划》，进一步在优化升级数字基础设施、充分发挥数据要素作用、推进产业数字化转型、推动数字产业化、持续提升公共服务数字化水平、健全完善数字经济治理体系、强化数字经济安全体系等方面提出了建设和规划要求，为推动我国数字经济健康发展和下一阶段的数字经济建设规划提供了顶层指导意见。

　　2022年7月，科技部等六部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》。其中重点鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高端高效发展，同时围绕安全便捷智能社会建设打造重大场景。以更智能的城市、更贴心的社会为导向，在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会，开展智能社会场景应用示范。

　　2022年8月，科技部印发《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，强调坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。

　　2022年12月，国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，明确探索建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，结合数据要素特性强化高质量数据要素供给；完善和规范数据流通规则，构建促进使用和流通、场内场外相结合的交易制度体系；完善数据要素收益的再分配调节机制，让全体人民更好共享数字经济发展成果；鼓励有条件的地方和行业在制度建设、技术路径、发展模式等方面先行先试，鼓励企业创新内部数据合规管理体系，不断探索完善数据基础制度。

　　2023年2月，国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，明确数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”；推动数字技术和实体经济深度融合，在农业、工业、金融、教育、医疗、交通、能源等重点领域，加快数字技术创新应用；提升数字文化服务能力，打造若干综合性数字文化展示平台，加快发展新型文化企业、文化业态、文化消费模式。

　　2023年3月，第十四届全国人民代表大会第一次会议表决通过了关于国务院机构改革方案的决定，根据《国务院机构改革方案》第八项内容，国家数据局正式获批成立。国家数据局承接国家发展改革委员会及中央网络安全和信息委员会办公室部分职责，并由国家发展和改革委员会管理，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，最终推进以数据要素为核心支撑的数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，将有效推进数据要素产业化发展。

　　（3）行业主要门槛

　　①技术门槛

　　人工智能作为信息化领域的分支，计算机视觉又是人工智能在行业应用中的重要组成部分，从事计算机视觉业务企业的核心竞争力集中体现在核心技术、核心产品的研发上。一方面，只有拥有核心技术并兼具软硬件设计开发、系统解决方案设计实施能力的企业能够在行业内站稳脚跟，其他企业大都只能成为单纯的设备代工或运维企业，利润空间较小，在竞争中处于弱势地位；另一方面，计算机视觉设备大约每隔3-5年就会更新换代，集成电路芯片的迭代周期则更短，同时软件行业也处在技术应用爆发的时代，上游行业和底层技术的快速发展导致人工智能行业在软硬件两端的更新换代速度极快，对专业技术吸收、优化和创新的要求日益提高，若企业无法紧跟行业技术发展趋势，实现技术、产品的快速迭代和升级，将可能在竞争中被淘汰。

　　②人才门槛

　　人工智能行业属于技术密集型行业，需要大量优秀的软件、硬件研发人员以及行业专家的储备，以保证企业拥有持续的研发能力和自主创新能力，另外，还需要同时熟悉软硬件、系统集成、具体应用需求的全方位人才对研发方向进行决策。优秀的研发人员不仅需要扎实的专业知识功底、较好的理论知识，还必须要有丰富的行业实践经验。国内尚缺乏专门、系统的人工智能行业专家人才培养机制，优秀人才难以从人才市场直接引进，往往需要企业自己培养并通过业务实践积累经验，而且培养周期较长。对于行业新进入者来说，人才的缺乏是一大痛点。

　　③市场准入和资质门槛

　　社会安全对计算机视觉等人工智能技术的需求相对迫切，且该类技术更容易通过社会安全场景的应用得到实际的效果，所以做计算机视觉的企业会优先选择在社会安全行业进行技术应用和产品开发。社会安全行业关系到人民生命、健康以及公私财产安全，我国对社会安全行业产品的生产、销售具有较为严格的准入和监管：第一，根据《国家强制性产品认证目录》，被列入国家强制性产品认证目录的须通过CCC认证才能进行生产和销售；产品进入国际市场销售还需要取得CE、UL、FCC等不同类型的认证和通过RoHS等检测；第二，涉及项目工程设计与施工的情形需要取得相关主管部门发放的建筑企业资质证书、工程设计资质证书等；第三，涉及数据分析、处理及军工保密类的项目，项目承接前还需要取得军工、保密资质。以上制度和资质认证的存在，使得企业要进入人工智能在社会安全领域的应用业务存在较高的市场准入和资质壁垒。

　　④行业经验门槛

　　人工智能在不同行业应用的下游客户分属不同行业、不同领域，对于产品和服务的需求也会产生较多差异，这要求企业对客户所在行业的业务规则、业务流程、管理模式及应用环境有深刻的理解，具备较为丰富的行业经验，特别是公安、武警、军队、边海防、政法等领域的大型客户，其对系统的安全性、稳定性要求较高，更加关注企业过往的行业成功案例及标杆性项目。同时，更多的业务经验也为人工智能在不同行业的系统提供更多的实操应用及场景学习机会，优化产品实战表现。以上情况使得人工智能在各行业的实战落地存在较高的行业经验壁垒。

　　⑤客户资源门槛

　　人工智能在不同行业的应用落地，尤其是在社会安全行业的先进入者通过与客户长期的业务与技术合作，能够在其优势业务领域建立起良好的用户基础并积累丰富的成功案例，下游客户在产品的长期使用过程会形成用户习惯，客户若更换其他企业提供的产品可能会承担较高的转换成本。同时，社会安全产品属于硬件与软件一体化产品，产品在操作方式、安装调试、维修保养等方面均需要售前技术支持和长期的售后服务，企业产品一旦获得客户认可，则较易建立长期合作关系。进入数字时代后，随着AI技术的不断成熟与渗透，社会安全产品更新换代速度加快，市场空间较大。在这个背景下，客户在产品升级换代时也会优先考虑原供应商。同时人工智能在各个行业的应用需要行业型的专家不断的深入了解客户的需求，与客户共同创新，行业专家的持续沟通引导可以增强客户的粘度。

　　⑥资金门槛

　　随着国家对新基建目标的提出，各地政府将新基建作为一个重要的建设要素，但是受制于各地财政的周期性调整，所以人工智能在不同行业的落地时，资金都存在一定的壁垒。壁垒主要体现在两个方面：其一，由于新基建类型如智慧城市等项目规模日渐扩大，项目招标方对竞标企业的资本实力、风险承受能力提出较高的要求；其二，项目招标方多为公安、武警、军队、边海防、政法系统、发改委、应急局、教育局、卫计委等政府部门，政府项目规模一般较大，且项目回款周期较长，使得中标企业需要具有足够的资金实力以应付项目运作资金需求。

　　2. 公司所处的行业地位分析及其变化情况

　　根据中国企业数据库企查猫查询到的最新数据，目前中国人工智能行业的相关企业共有8586家，其中以2020年为主要注册热潮，2020年注册企业数量为2589家，而2021年则为2244家，相对而言，人工智能目前注销企业数量仅占总企业数的9%，可以看出当前人工智能行业仍处于快速扩容阶段，未来发展前景依旧广阔，但行业内的竞争有可能会逐步加剧。目前我国人工智能产业企业聚焦多元化的应用场景，在我国国情和市场需求的引领下，瞄准交通、医疗、金融、安防等领域智能化改造升级的切实需求，集中选择一个或者几个重点领域进行重点布局，围绕行业全生命周期大数据，通过优化场景设计率先推动实现商业化落地。近年来，差异化和区域化的竞争态势促进我国涌现出一大批新兴的人工智能企业，推动我国该领域的产业规模持续扩容，同时，也推动了行业内的良性共赢竞争。

　　为应对多变的市场和层出的竞争对手，公司始终坚持自主研发和创新，拓宽计算机视觉及人工智能在智慧城市、智慧交通等领域的发展，期间积累的计算机视觉应用解决方案，帮助企业能够精准触达客户需求，解决技术到实战的“最后一公里”；公司不断实现技术中台沉淀，通过二次开发及实战应用开发，充分发挥数据处理能力优势，实现了人工智能解决方案跨行业、跨区域的纵横多元化布局；报告期内，公司荣获国家级专精特新“小巨人”称号，以及获得权威网站“智慧公安 TOP50”的行业认可。

　　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

　　当前，数字经济已成为支撑宏观经济增长的关键动能。2012年以来，我国数字经济增速显著高于同期GDP增速，数字化对经济增长的贡献度持续提升，尤其是近两年，在经济下行压力加大的情况下，数字经济成为经济复苏的中坚力量。根据中国信息通信研究院测算，2022年，我国数字经济规模有望达到50万亿元，同比增长10%左右，过去十年间，数字经济占GDP比重由20.9%提升到39.8%，2022年数字经济占GDP比重或超过41%。

　　数字经济应用近年在各个领域中均有着不俗的表现，而其中智慧城市覆盖的广度和深度正在不断丰富，数字政务、智慧交通、医疗、教育等领域正加快融入居民生活，行业市场规模不断扩大，2012年我国智慧城市市场规模仅0.65万亿元，至2021年提升至21.08万亿元，2012-2021年期间年均复合增长率为47.2%。截至2020年12月，已有900余个城市展开智慧城市试点工作。

　　国家层面来看，政府相继出台《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》《国家智慧城市顶层设计指南》《新一代人工智能发展规划》等意见，全国各地近两年也在十四五规划、政府工作报告等文件中重点强调智慧城市，许多城市把建设智慧城市作为未来发展重点。智慧城市建设的政策文件内容涉及从总体架构到具体应用等角度，且内容中“加快”和“促进”是出现频度较高的关键词，随着智慧城市参考指标体系的构建和完善，政府对于智慧城市建设的细化指导意见将有望陆续出台，智慧城市建设的“政策光环”仍将延续。

　　智慧城市的建设离不开政府的规划引导，顶层设计是智慧城市咨询规划的核心。各地政府依托不同规划设计机构，积极推进智慧城市顶层设计，出现了数智杭州、上海城市数字化转型、济南数字先锋城市、新型智慧城市、智能城市等各类概念。智慧城市作为一种新型城市发展形态和治理模式已被社会群体广泛认可和接受，建设新型智慧城市渐成风潮，方兴未艾。而2023年年初各地纷纷出台政府工作报告，其中数字经济应用，尤其是城市数字化转型仍将是省市级乃至县域政府的工作重心之一。

　　4 公司主要会计数据和财务指标

　　4.1 近3年的主要会计数据和财务指标

　　单位：元  币种：人民币

　　4.2 报告期分季度的主要会计数据

　　单位：元  币种：人民币

　　季度数据与已披露定期报告数据差异说明

　　□适用      √不适用

　　5 股东情况

　　5.1 普通股股东总数、表决权恢复的优先股股东总数和持有特别表决权股份的股东总数及前 10 名股东情况

　　单位: 股

　　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

　　5.2 公司与控股股东之间的产权及控制关系的方框图

　　√适用      □不适用

　　5.3 公司与实际控制人之间的产权及控制关系的方框图

　　√适用      □不适用

　　5.4 报告期末公司优先股股东总数及前10 名股东情况

　　□适用    √不适用

　　6 公司债券情况

　　□适用    √不适用

　　第三节 重要事项

　　1 公司应当根据重要性原则，披露报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对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。

　　报告期末，公司资产总额为20.01亿元，比上年期末同比减少13.49%；负债总额为6.96亿元，比上年同期同比减少11.08%；归属于母公司所有者权益为12.87亿元，比上年同期同比减少15.24%。2022年度，公司实现营业收入1.69亿元，较上年同期减少76.64%；实现归属于母公司所有者的净利润-2.02亿元，较上年同期减少329.17%。

　　2 公司年度报告披露后存在退市风险警示或终止上市情形的，应当披露导致退市风险警示或终止上市情形的原因。

　　□适用      √不适用