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网达软件(603189)
经营总结更新时间:2025-08-29
指标2025-06-30
信息来源2025年中期报告
经营评述  二、经营情况的讨论与分析
  2025年上半年,公司实现营业收入127,448,638.32元,同比下降28.30%;归属于上市公司股东的净利润4,823,798.47元,同比下降19.68%。公司管理层紧紧围绕公司发展战略,持续优化内部管理,坚持研发创新和客户拓展;同时,公司积极主动开源节流,合理管控成本费用,推进精益改善等一系列活动实现降本增效。
  当前高风险场景(如港口、电力、工地等)的安全监管高度依赖人工巡查或预定义规则模型,面临效率低下、适应性差和被动响应三大挑战。网达AI智能体驱动的数字安全监管系统可以整合文本(安全规范)、监控视频、传感器等多源数据,通过跨模态语义对齐技术,实现对作业场景的动态感知与行为意图解析;突破简单违规识别,结合场景上下文进行风险推演,自动生成风险等级与处置优先级;基于行业知识图谱与持续学习框架,智能体可快速适配电力巡检、港口装卸、高空施工等差异化场景,实现跨领域策略迁移与模型自优化。
  在具体技术实现层面,网达软件首先依托领先的超高清编解码与智能视频压缩技术,对视频解析链路进行了深度优化。这使得单台设备即能高效处理4K超高清视频的高并行解析任务。更重要的是,其智能场景分析能力可对视频流进行自适应高效压缩。
  其次,面对低照度、大范围监控、小目标检测等业界公认的技术难点,网达软件持续丰富其核心AI算法库,并创新性地开发了跨空间多摄像头协同视频解析算法。该算法解决了在广阔场景下同时进行目标轨迹宏观分析与局部细节精准识别的双重难题。其能力覆盖三大核心维度:一是深化以人为中心的分析,涵盖人体着装规范(如安全帽、反光衣穿戴)识别及行为规范(如攀爬、滞留危险区域)监测;二是强化以车辆为核心的解析能力,包括复杂场景下的车辆行驶轨迹动态重建、多种车型精准分类及车牌细节识别;三是实现了人、车、物在时空维度上的交互行为甄别,能够精确识别诸如“司机在作业区违规中途下车”、“人员在危险区域违规撑伞”、“作业中违规操作手机”等极具风险的行为。
  同时,网达软件通过多模态大模型技术,有效发挥了“小模型+大模型”协作范式:小模型确保实时响应的敏捷性,而大模型则提供深层次的认知与理解能力,成功化解了大模型部署成本高、落地难的问题。让行业用户得以享受大模型技术的红利,大幅提升了人机协同的认知水平与管理效率。
  目前,公司AI安全监管解决方案已在码头/港口安全管理领域成功落地应用。该方案针对码头堆场区域24小时不间断、人车混杂的高强度作业环境,实现了对重点安全作业规范的智能化、闭环式管控,有效提升了这些关键区域的管理效率和安全性。同时,该解决方案正在向产业园区、大型商业综合体、城市轨道交通、远洋船舶等多个行业的安全管理领域进行全面推广,展现出广阔的应用前景和强大的赋能价值。
  (二)高清视频领域:全链路技术解决方案
  公司高清视频全链路解决方案,通过自主研发的智能编转码技术、窄带高清传输协议及超低时延处理架构,覆盖采集、压缩、传输、处理与播放各环节,具备高度模块化和集成能力。通过AI大模型深度解析影像内容,实现对画面质感、色彩精度及光影层次的智能优化,尤其在HDRVivid标准参数调优方面取得突破,构建更符合人眼感知的视觉增强体系。在带宽压缩领域实现全栈创新,形成覆盖终端至云端的软硬件协同解决方案,建立全产品矩阵的智能压缩体系。针对移动互联、远程协作等场景特性,首创弱网环境超流畅传输协议,全面兼容国产芯片架构,将高清视频流传输时延压缩至60ms级,打造"高画质呈现-低资源消耗-瞬时化传输"三位一体的新一代视频处理技术矩阵。公司成功支撑了东京奥运会、北京冬奥会、杭州亚运会、巴黎奥运会等全球顶级赛事的超高清直播,并在珠峰慢直播中创造了海拔8800米极寒弱网环境下的高清传输纪录,印证了技术方案的极端环境适应性与工业级可靠性。
  上半年,该技术在海上安全监管场景中发挥了关键作用:成功应用于海上船舶监控和浮标视频回传,确保指挥中心即使在依赖卫星网络或移动互联网等带宽受限的环境下,也能随时调阅清晰流畅的实时画面,实现远程现场指挥与应急处置协调,有力保障了海上作业安全和环境监管效能。
  (三)多模态大模型领域:打造“全媒体智能生产专家”
  多模态大模型的快速发展,为全媒体内容制作与呈现提供了全新技术平台。公司围绕“全媒体智能生产专家”定位,打造融合AIGC内容生成、Agent智能体协同、数字人交互三大核心能力的企业级媒体数智台。赋能企业显著提升内容传播效能,并深度激活私域流量价值,实现数字化营销升级。
  公司全链路智能媒体解决方案——核心产品包括:
  “蓝图”智能图像创作系统:深度应用大模型文生图/图生图能力,集成抠图、扩图、超分、消除、背景替换、智能封面等工具,结合模板编辑与图库管理,为内容运营人员提供一站式、高效率的智能图像生产平台。
  “智剪”直播智能拆条系统:基于大模型驱动的多模态识别技术(语音、字幕、人物、场景),按直播类型智能拆条,实现直播内容价值的快速萃取与高效分发,抢占传播时效。
  “智写”图文创作编辑器:集成DeepSeek、通义千问等领先大模型与智能体,提供智能素材采集、梳理及创作辅助,大幅提升新闻编辑、产品文案等图文内容的创作效率与质量。
  “鹊起云创”企业协同创作空间:打造规范化、智能化的项目制多人协同创作与审发流程,实现高效分工合作与快速审批,保障内容生产流水线的顺畅与品质。
  “鹏展运编”私域运营服务平台:整合媒资、内容管理、用户运营、数字营销、多端编排,为企业提供一站式私域流量建设与运营解决方案,支持APP、H5、小程序等多端统一管理及用户深度互动。
  “睿象能力”基础能力底座:聚合文图音视处理、3D空间计算、大模型AI应用、大数据计算等核心PaaS服务,为上层应用提供灵活、强大的技术支撑,加速媒体智能化应用的创新与落地。
  (四)低空经济领域:打造“空地一体化”具身智能巡检新范式
  低空经济作为新质生产力和战略性新兴行业,近年来受到国家层面的高度重视,自2024年起已连续两年被写入政府工作报告,党的二十届三中全会也对其发展提出明确要求。以AI无人机、无人车为具身智能(具备物理载体的智能体)的切入口,构建具备语义理解、动态规划、自主执行能力的“智能体”,推动低空作业迈入智能时代。7月,网达软件携自主研发的“无人机智能巡检系统”与“无人车智能巡检系统”重磅亮相2025国际低空经济博览会,为低空经济与地面智慧运维提供全场景数字化解决方案,引发行业高度关注。
  网达无人机智能巡检系统构建了“空域监测网络”及“智能分析平台”的新型巡检体系,推动巡检向三维空间延伸,以AI驱动决策,全面提升安全监管的智能化水平。广泛应用于码头巡检、园区巡检、交通巡检等业务场景。
  城市治理面临事务繁重与人力不足的压力,而传统固定监控配合人工巡检模式效率不足。网达无人车智能巡检系统通过“移动感知网络”与“智慧决策平台”融合,推动城市管理无人化,显著提升监管效率与智能化水平。广泛应用于码头巡检、化工园区巡检、燃气管线巡检、路面施工、道路养护、城管执法等业务场景。
  (五)混合现实领域:“临境”MR空间展训云服务系统
  基于前沿空间计算技术,公司成功打造了“临境”MR空间展训云服务系统。该系统深度融合现实与虚拟世界,构建数字孪生模型,核心优势在于:
  1、高效建模与卓越渲染:提供高效的3D模型快速构建与展示能力。运用先进的MR模型渲染引擎,集成DepthPre-Pass和实时阴影等关键技术,在显著提升模型渲染质量与真实感的同时,实现了性能优化,确保客户产品模型的高质量呈现。
  2、精准空间锚定与定位:通过MR混合空间计算技术,实现虚拟物体在真实空间中的稳定锚定与精确定位。结合实时位置计算,保障多个用户在共享空间内的位置精准同步。
  3、强大实时协同平台:构建了支持多用户实时同步交流的高效协作平台。其延迟优化的数据同步服务,有效支持本地及异地团队的无缝协同工作。
  依托“临境”平台,开发了三大核心应用场景:
  1.混合现实空间展示平台:该平台已成功应用于工业展览、专业培训、文化展示、设计评审及远程维修指导等广泛领域。用户可沉浸于高保真虚拟场景中,显著提升工作效率与体验。其突出的多人实时协作能力,为跨地域团队沟通提供了强大支持,展现出巨大的行业价值潜力。
  2.应急演练指挥平台:专注于工业园区(尤其是化工园区)的安全生产核心需求,贯彻“安全第一、预防为主、综合治理”方针。网达应急演练指挥系统基于“临境”平台构建,利用虚拟现实技术,以真实危化事故案例为蓝本,模拟各类事故处置场景。它提供三维场景构建、情景设定、任务发布、综合导调、复盘评估等全流程功能,为多部门协同处置突发事件提供科学、高效的演练与培训解决方案,有效提升应急响应能力。
  3.教育培训应用平台:携手高校及科研机构,推动混合现实与空间定位技术在教育领域的深度应用。网达推出了生产仿真培训系统及新型教材试点,通过沉浸式场景培训和能力训练,有效解决了高校学生在复杂设备认知与操作技能方面的实践难题,革新了传统教学模式。
  (六)信创国产化
  公司积极响应国家信息技术应用创新战略,全面推进产品体系与国产化生态的深度适配。核心产品已通过OpenEuler(包括OpenAnolis龙蜥社区)、麒麟、统信UOS等主流国产操作系统的兼容性认证,并与飞腾、鲲鹏、龙芯、海光等国产芯片平台完成适配优化。同时,积极融入OpenHarmony开源生态,确保产品在国产软硬件平台上的高性能、高稳定运行。公司致力于为客户提供安全可控、自主可靠的信创解决方案,助力关键行业核心系统的国产化替代进程。
  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
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