罗普特科技集团股份有限公司 2024年年度报告摘要（下转D178版）

　　公司代码：688619                                                  公司简称：罗普特

　　第一节 重要提示

　　1、 本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到www.sse.com.cn网站仔细阅读年度报告全文。

　　2、 重大风险提示

　　公司已在本年度报告中详细描述可能存在的风险，敬请查阅本报告第三节“管理层讨论与分

　　析”之“四、风险因素”中的内容。

　　3、 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。

　　4、 公司全体董事出席董事会会议。

　　5、 大华会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。

　　6、 公司上市时未盈利且尚未实现盈利

　　□是     √否

　　7、 董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案

　　2025年4月21日，公司第三届董事会第二次会议审议通过《关于公司2024年度利润分配预案的议案》。根据中国证监会《关于进一步落实上市公司现金分红有关事项的通知》《上市公司监管指引第3号——上市公司现金分红》《公司法》及《公司章程》等的相关规定，鉴于公司2024年实际经营情况，考虑到目前产品研发、市场拓展及订单实施等活动资金需求量较大，为更好地维护全体股东的长远利益，保障公司长期稳定发展，除2024年通过集中竞价交易方式回购公司股份并注销外，公司2024年度拟不再进行现金分红，不进行资本公积金转增股本。上述利润分配预案已经董事会审议通过，尚需提交公司年度股东大会审议。

　　根据《上市公司股份回购规则》，上市公司以现金为对价，采用要约方式、集中竞价方式回购股份的，视同上市公司现金分红，纳入现金分红的相关比例计算。公司在2024年度以集中竞价交易方式累计回购4,568,743股，支付的资金总额为人民币30,105,745.17元(不含印花税、交易佣金等交易费用)，视同现金分红。综上，公司2024年度现金分红总金额为30,105,745.17元（含税），通过股份回购的形式回报了投资者。

　　8、 是否存在公司治理特殊安排等重要事项

　　□适用    √不适用

　　第二节 公司基本情况

　　1、 公司简介

　　1.1 公司股票简况

　　√适用    □不适用

　　1.2 公司存托凭证简况

　　□适用    √不适用

　　1.3 联系人和联系方式

　　2、 报告期公司主要业务简介

　　2.1 主要业务、主要产品或服务情况

　　1、主要业务

　　公司是人工智能（AI）技术赋能数字经济建设的整体解决方案和产品提供商。主要面向公共安全、社会治理、交通管理、教育医疗、文化旅游、数字海洋、应急管理、生态环境、农业互联网、工业制造等领域，提供自主创新软硬件产品及整体解决方案。

　　公司基于对人工智能技术和行业应用需求特点的深刻理解，把在AI计算机视觉领域积累的技术优势向各行业、多领域拓展，凭借丰富的产品、高效协同的服务、技术场景化应用落地的实践经验，体现差异化市场竞争优势，形成“打通技术到行业应用最后一公里”的集成创新能力。

　　报告期内，公司获得“国家专精特新小巨人”企业再次认定，在巩固原有行业业务优势的同时积极探索海洋数字经济业务市场。公司秉承“科技创新就是企业增长动能”的理念，聚焦核心技术的研发投入，重视与高校和院士资源的深度链接与合作，推动科研成果的商用化，针对新增市场领域开发多款拥有自主核心技术的产品和解决方案。公司在人工智能技术服务领域持续深化产学研合作，依托与集美大学共建的罗普特人工智能学院，整合高校技术资源和人才优势，聚焦算力、算法、数据三大技术支柱，打造核心竞争力。通过联合区域城市打造“城市智芯”基础设施，与客户共建AI应用创新中心，共同开发行业数据资源，推动垂类大模型研发，加速AI技术在交通、应急等领域的落地应用。在数字海洋领域，公司与上海海图中心、厦门大学合作推进海洋数字经济产业化，研发智慧海洋牧场、船舶安全导航等创新产品，构建二三维海陆融合大数据平台，助力长三角经济带海洋经济高质量发展，目前相关技术已在厦门等地实现业务落地，服务海洋渔业局、养殖企业等客户。在智慧文旅方面，公司通过“未来数智应用技术联合创新中心”联合院士团队，参与庐山、崇义等地的数字化文旅建设，运用AI技术优化景区管理与服务。同时合资成立庐山创新文旅公司，开发智能行程规划、物联网安防等系统，推动区域文旅产业智能化升级。

　　报告期内，公司积极布局全国区县级业务，以“小区域大作为”的战略理念，在拓展的区县打造人工智能应用创新示范基地，凭借公司打造的RUP人工智能技术应用开发中台，为区县经济数字化转型提供AI+服务能力，助力新质生产力建设。未来，随着公司全国业务布局的落地，有望建成全国互联互通的AI+服务网，开展AI+运营业务，形成公司业务的稳定持续增长动能。

　　2、主要产品及服务

　　公司立足数字经济，聚焦人工智能大数据核心技术的沉淀与发展，布局区域人工智能应用创新基地，构建人工智能大数据应用能力底座，与客户同行，深入千行百业，开拓文旅、农业互联网、海洋数字化、工业制造等领域，为行业客户提供具有核心竞争力的数字化、智能化产品及AI+行业应用的系统级整体解决方案，助力行业数字化转型。

　　报告期内，公司持续加大对数字经济领域的核心技术研发布局和核心技术人才梯队建设，强化数字技术创新研发体系建设，在数字基础设施、人工智能、大数据等方面构建和完善技术体系。在已构建的数字技术体系基础上，不断研发出各类数字平台产品和行业数字化解决方案，提升公司产品的市场竞争力。同时，公司持续加大人工智能应用技术产品的研发投入，产出大量科研成果，并持续在公共安全、社会治理、智能交通、文化旅游、教育、医疗养老、城市应急、数字海洋、农业生态、工业制造等领域不断进行AI产品创新，将科研成果产业化，形成大量可应用于多行业、多领域的软硬件产品和解决方案。公司主要产品和服务如下：

　　2.2 主要经营模式

　　1、研发模式

　　（1）依托产学研资源优势，合作研发攻克重点技术

　　公司以国家企业技术中心为驱动，以博士后工作站为平台，基于原有的人工智能和大数据等核心技术，不断加深加大核心技术的研发工作。在人工智能赋能产业转型升级的政策背景下，公司加快行业大模型布局和多模态人工智能技术的研发工作。同时，持续拓宽加深人工智能和大数据等技术手段赋能公共安全、社会治理、交通管理、教育医疗、文化旅游、数字海洋、应急管理、生态环境、农业互联网、工业制造等行业领域的产品和技术研发工作，通过人工智能和大数据等技术手段赋能更广阔的行业领域，助力各行、各业数字化转型和智能化水平提升，助力数字中国和平安中国建设。

　　公司以国家政府课题为牵引，以集美大学罗普特人工智能产业学院和博士后科研工作站为平台，通过与院士合作、引进高端技术人才、组建联合实验室、联合生态内的技术团队等多种方式进行前沿技术和产品应用场景的落地研发工作，形成了独具特色的前沿技术合作研发机制和体系。在多年的发展和研发过程中，与科研院所、院士专家、高校等生态内科研力量建立了良好的合作关系。

　　（2）依托技术中台高效研发，持续输出标准化产品

　　公司经过多年打造的统一研发效能框架（RUP）和一系列自主研发技术，逐步释放技术创利能力：打通团队跨区域协助，完善持续集成开发环境，AI辅助开发工具，大幅提升研发效能，快速输出标准化技术组件，实现高效的客户响应及交付，交付周期缩短20%以上，技术模块复用率超过50%。

　　公司积极拥抱新质生产力变革，将人工智能技术深度应用作为驱动发展的重要引擎。深度融合人工智能等先进技术于研发、生产、管理各个环节，提升研发效能，使得研发团队从繁琐的工作中脱离出来，参与到创新技术领域的研究中，进一步激发组织创新活力，为客户提供更加个性化、高品质的产品与服务，持续构建AI技术竞争力。

　　公司研发架构体系不断健全，在厦门和上海两地分别成立大数据研究院和智能装备研究院，加强产学研合作，加大博士后工作站建设。同时对研发组织架构进行提升，将集团研发和项目资源管理平台化，进一步加强区域研发扁平化管理，不断提升核心技术成果转化率和研发产业化管理能力。除此之外，公司通过技术委员会联合高校、博士后工作站，高效响应集团全国区域范围内的市场开拓需求，在市场实践中不断提升核心技术创新力和业务竞争力，通过项目管理中心的深度整合与高效运作，我们持续强化项目从售前、售中、售后的全生命周期管理体系，不断完善并创新项目管理信息化工具与平台，显著提升产品研发及项目交付的效率及交付过程的规范。

　　（3）与客户共同创新，打造具备市场竞争力的产品

　　公司坚持与客户共同进行技术创新的研发理念，在院士带领和国家产业政策指引下，建设区域研究院和人工智能联合实验室，同时对研发组织架构进行提升，将集团研发和项目资源进行平台化管理，加大对业务一线的研发技术支撑力度，进一步将区域研发进行扁平化管理，打造“科研指引、全国布局、产业战略、区域项目，纵向到底、横向到边”的研发模式。

　　长期以来，公司基于与业主客户深度合作，有针对性地根据当地行业特色和场景需求，打造行业应用示范基地，开发出多个优秀行业级、具备场景落地能力、可快速复制的产品和技术解决方案，并借助市场战略调研、产品规划、市场渠道和项目实战检验等举措不断完善产品体系，形成了从端到端的智能软硬件产品、行业级平台等多个行业系列的产品和一体化技术解决方案。例如在厦门思明区建设的防溺水警戒项目基于人工智能和大数据分析技术，对监控区域内的视频流进行智能分析，实现对人员离岸距离、情绪识别、人数统计等关键信息的快速提取和准确判断。同时，结合预警处置系统，实现远程喊话、远程广播、弹窗预警等功能，为相关部门提供及时、有效的信息支持；在沙县、江津、奉节、昆明等地，与当地业主客户在社会治理、基层警务创新和网格化管理等领域共同打造行业标杆和产品；在湖北大冶等地，与当地业主客户共同打造城市级智慧停车应用运营和智能停车桩等行业标杆案例和产品；在河北衡水等地，与当地业主客户共同打造在数字经济、产业招商和化工园区应急等行业标杆性技术应用示范；在深圳，基于“新一代人工智能技术”，围绕小散工程安全监管共同打造“两终端一平台”的智慧监管创新方案，实现以AI赋能施工安全。

　　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、驻点开发，赢得客户的信任，推动区域子公司的建设。公司以区域为单元设立子公司，目标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，确保市场可持续性发展。

　　同时，公司加强与涉及行业主管部门的技术交流与政策学习，顺应行业需求大趋势，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，树立行业地位，由上至下与区域网点形成有效融合，构建罗普特独特的立体营销体系。

　　（2）依托合资合作模式，加强区域资源整合，加速产业落地

　　公司积极利用自身的技术优势及产学研资源整合能力，结合全国各区域的产业特色，寻找当地在相关产业领域拥有竞争优势的国有企业或地方龙头企业展开合资合作，并通过向合资公司赋能助力当地产业数字化升级，实现与当地优势产业主体的深度绑定，助力公司业务在当地的快速落地和发展。

　　（3）技术变革创新，提升客户技术信任度和用户粘合度

　　公司将集团总部的产业和技术资源平台化，组织前线以区域为单位在当地设立子公司，将技术团队力量下沉到区域当地用户，形成强劲技术服务体系，同客户进行联合创新，贴近客户实战进行技术服务，提供最适合客户和当地的技术解决方案，获得客户的实战认可，与客户共同建设标杆性应用示范基地。

　　整合当地的数据资源，在安全合法合规的前提下，发挥集团在数据治理及数据运维方面的技术积累和保密资质的优势，打造区域人工智能应用服务基地，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，从而在区域化市场提升客户粘合度及市场影响力，为全国市场的二次销售奠定良好的应用示范效应和基础。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服务。

　　（4）加大与生态合作伙伴战略合作，构建行业生态，提升服务能力

　　公司在全国各区域加强与当地的集成商战略合作，向集成商提供优质的产品及行业解决方案；与优质供应商战略合作，提倡“风险共担，收益共享”，扩大生态圈影响力。与更多集成商、供应商的战略合作，大大提升公司的业务消化能力，缩短公司的产品营销周期，提升合作伙伴影响力，提高公司的资金周转率。

　　2.3 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，依托于数据服务能力，致力于“AI+行业”服务的源头创新。

　　（1）行业发展阶段及基本特点

　　人工智能行业的发展历程是算力、算法与数据三大核心要素相互促进、共同演进的过程，当前正处在“算力基建化、算法大模型化、数据价值化”的关键阶段，呈现出鲜明的行业特征与发展趋势。

　　算力资源从早期的稀缺资源逐步演变为普惠型基础设施，专用芯片与云计算技术的突破使得企业能够通过自建数据中心、云服务或边缘计算节点构建弹性云边协同的算力网络，支撑自动驾驶、工业物联网等实时性要求高的场景需求。算力的规模和成本可控性得到显著提升，异构计算技术增强了对不同算法不同场景的适配性，私有化部署成为很多国央企及大型企事业单位对算力的显著需求，能效成为衡量算力基础设施效能的核心指标。同时，国产化进程加速，国内算力芯片与算力平台的自主研发步伐加快，算力基础设施国产化率不断提升。

　　算法发展则从早期的单点突破转向系统化创新，从专用模型走向通用模型再到高效推理代理模型的转变，经历了从传统机器学习到深度学习、再到生成式AI与多模态模型的范式升级，在算法效率、推理能力和多模态能力均有显著提升。当前阶段的算法创新以模型复杂度、参数规模的指数级增长为特征，千亿参数的大模型与跨模态融合能力显著提升了技术的通用性，但同时也面临技术门槛高企、研发成本攀升的挑战。算法研发需紧密结合行业知识与数据特征，例如通过小样本学习、迁移学习等技术解决数据不足的痛点，同时需应对模型可解释性与安全性的难题，而可追溯的决策路径与风险预警机制成为技术落地的关键。

　　数据作为人工智能的“燃料”，也是AI发展的核心驱动力，已从早期的单纯积累转向高质量多样化数据的深度价值挖掘。数据规模与多样性呈爆炸式增长，数据治理与安全合规能力、算力算法配合协同能力、数据要素化资产化价值化的转化能力、数据生态体系与数据人才体系成为核心竞争点，数据隐私保护与合规要求不断提高。行业正通过数据中台、联邦学习等技术整合分散数据，构建行业知识图谱与领域专用数据集，推动数据从“资源”向“资产”转化。

　　人工智能三要素产生协同效应正成为行业发展的核心驱动力：算力为算法提供试验场，支撑大模型的训练与迭代；数据为算法注入行业基因，垂直领域的数据积累决定模型的适用性和专业性；算法则通过自动化数据处理和特征提取以及数据增强等技术反哺数据利用率。未来，行业将围绕“高效算力调度”、“轻量化模型部署”、“数据-模型-场景闭环”等方向深化创新，推动人工智能从“技术驱动”向“价值驱动”转型，最终实现技术普惠与产业智能化的深度融合。

　　（2）产业政策

　　近年来，我国政府高度重视人工智能和数据要素产业的发展，并出台了一系列政策以支持和促进这一行业的健康成长。

　　（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，从事相关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，人工智能设备大约每隔3-5年就会更新换代，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。国内在人工智能行业专家人才方面的储备较少，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。

　　（下转D178版）