拓尔思（300229）2022年年度董事会经营评述内容如下：

　　一、报告期内公司所处行业情况

公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号--行业信息披露》中的“软件与信息技术服务业”的披露要求

（一）不断做强做优做大数字经济，构筑国家竞争新优势

2022年是“大政治年、超复杂年、极困难年、强改革年”交织的一年，公司紧紧抓住行业发展机遇，推进公司业务高质量发展。报告期内，公司的主营业务受到一系列国家重要的政策文件和发展规划的支持。从当下看，数字经济是稳定经济增长的重要力量。2022年以来中国经济下行压力加大，稳增长任务仍然艰巨。而近些年来，数字经济规模维持着较高的增长速度，数字经济增速也远高于GDP整体的增长速度，数字经济正在成为稳定经济增长的重要力量。顶层设计、经济转型、国家安全是数字经济的三大驱动力从政策层面，数字经济政策定调级别高，已上升为国家战略。

从经济层面看，长期而言以数字经济为代表的新兴产业是转型期的经济发动机。二十大报告提出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。

2022年 1月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，从数字基础设施、大数据、产业数字化转型、数字产业化等多方面规划了数字经济发展前景。

2022年7月，国务院发布公告，同意国家发改委牵头联合中央网信办等20个部委建立数字经济发展部际联席会议制度，强化了数字经济发展的顶层设计。

2022年 10月，国务院在第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十七次会议上就数字经济发展情况进行报告，并且重点提及了核心技术攻关、数字基础设施建设、数字产业创新发展、产业数字化转型等工作安排。同时，在二十大报告中再次提及建设数字中国，密集政策推动下数字经济有望迎来快速发展。

2023年政府工作报告中提到数字经济不断壮大，新产业（300832）新业态新模式增加值占国内生产总值的比重达到 17%以上。推动产业向中高端迈进，促进数字经济和实体经济深度融合。加快建设现代化产业体系，大力发展数字经济，提升常态化监管水平，支持平台经济发展。

从地方来看，各地政府工作报告对数字化转型的目标和路径着墨较多。例如上海市提出“着力推动城市数字化转型，加快建设具有世界影响力的国际数字之都”；北京市提出“加快建设全球数字经济标杆城市，加快智慧城市建设”；浙江省致力于做强做优做大数字经济，大力实施数字经济“一号发展工程”等。

（二）大力加强培育数据要素市场，助推数字经济高质量发展

当前，数据已成为重要的生产要素，大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。党中央、国务院高度重视大数据产业发展，频繁出台数据要素相关政策文件，推动数据要素市场深化改革，推动实施国家大数据战略。

2022年 3月，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》提出加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源开发利用。

2022年7月，《数据出境安全评估办法》国家互联网信息办公室令第11号文件出台，提出了数据出境安全评估的具体要求，规定数据处理者在申报数据出境安全评估前应当开展数据出境风险自评估并明确了重点评估事项。此外，还明确了数据出境安全评估程序、监督管理制度、法律责任以及合规整改要求等。

2022年12月，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》从数据要素、流通交易、收益分配、安全治理四方面初步搭建我国数据基础制度体系提出20条政策举措，包括提出构建数据基础制度体系，促进数据合规高效流通使用，建立保障权益、合规使用的数据产权制度，建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。2022年12月9日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，拟规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值，服务数字经济发展和数字中国建设。

国家的顶层设计逐步对数据要素各环节提出更细致的目标和要求，为推动数据在更大范围内有序流动和合理集聚、进一步促进数据价值转化应用指明了方向。企业数据资源相关会计处理规定的出台，将极大地激活数据要素的活力，数据要素产业市场有望迎来井喷式发展，以数据为核心驱动的数字经济将迎来大爆发。根据国家工业信息安全发展研究中心测算，“十四五”期间我国数据要素市场规模2025年将突破1749亿元，复合增速将达到26.3%，整体上进入高速发展阶段。

（三）不断深化升级数字政府建设，驱动数字中国新发展

加强数字政府建设是适应新一轮科技革命和产业变革趋势、引领驱动数字经济发展和数字社会建设、营造良好数字生态、加快数字化发展的必然要求，是建设网络强国、数字中国的基础性和先导性工程，是创新政府治理理念和方式、形成数字治理新格局、推进国家治理体系和治理能力现代化的重要举措，对加快转变政府职能，建设法治政府、廉洁政府和服务型政府意义重大。

2022年2月，《国务院关于加快推进政务服务标准化规范化便利化的指导意见》国发〔2022〕5号文件从四个方面部署了重点工作任务：一要推进政务服务标准化。二要推进政务服务规范化。三要推进政务服务便利化。四要全面提升全国一体化政务服务平台服务能力。

2022年4月，《国务院办公厅关于印发2022年政务公开工作要点的通知》国办发〔2022〕8号文件主要提出了五方面重点工作要求，持续深化政务公开，更好发挥以公开促落实、强监管功能。

2022年6月，国务院印发《关于加强数字政府建设的指导意见》国发〔2022〕14号文件，明确了数字政府建设的七方面重点任务：构建协同高效的政府数字化履职能力体系；构建数字政府全方位安全保障体系；构建科学规范的数字政府建设制度规则体系；构建开放共享的数据资源体系；构建智能集约的平台支撑体系；以数字政府建设全面引领驱动数字化发展；加强党对数字政府建设工作的领导。

2022年9月，《国务院办公厅关于印发全国一体化政务大数据体系建设指南的通知》国办函〔2022〕102号文件明确了全国一体化政务大数据体系建设的目标任务、总体框架、主要内容和保障措施，重点从统筹管理一体化、数据目录一体化、数据资源一体化、共享交换一体化、数据服务一体化、算力设施一体化、标准规范一体化、安全保障一体化等八个方面，组织构建全国一体化政务大数据体系，推进政务数据依法有序流动、高效共享，有效利用、高质赋能，为营造良好数字生态，提高政府管理服务效能。

上述系列政策文件的出台是推进国家治理能力和治理体系现代化的重要举措，为下一阶段数字政府建设指明了方向。据IDC（国际数据公司）预测，在“十四五”规划和数字政府政策的引导下，数字政府市场迎来重要发展窗口期，整体市场到2025年将保持相对高速的增长，预计到2026年将达到2173亿元人民币的市场规模，复合增长率(CAGR)为12%，是有效推动数字中国建设的重要组成部分。

（四）举国体制下的机构改革深化，对信创发展意义重大

信创旨在实现信息技术领域的自主可控，保障国家信息安全。其核心在于通过行业应用拉动构建国产化信息技术软硬件底层架构体系和全周期生态体系，解决核心技术关键环节“卡脖子”问题。信创产业是数字经济、信息安全发展的基础，也是“新基建”的重要内容，将成为拉动中国经济增长的重要抓手之一。在地方政府中，以安徽省、辽宁省、福建省等为代表的地方政府发布的政策文件中，加速企业信创产品国产化替代，赋能企业数字化转型，以信创产业为主攻方向，加快企业新一代信息技术应用创新也多有提及。

中央全面深化改革委员会第二十七次会议审议通过《关于健全社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型举国体制的意见》。中共中央政治局2023年1月31日第二次集体学习会议强调，要加快科技自立自强步伐，解决外国“卡脖子”问题健全新型举国体制，强化国家战略科技力量。2023年3月8日，《学习时报》刊发中国电子党组书记、董事长曾毅的署名文章《以新型举国体制打造网信事业核心战略科技力量》。2023年3月，中共中央、国务院印发了《党和国家机构改革方案》，提出组建中央科技委员会，加强党中央对科技工作的集中统一领导，统筹推进国家创新体系建设和科技体制改革，研究审议国家科技发展重大战略、重大规划、重大政策，统筹解决科技领域战略性、方向性、全局性重大问题，研究确定国家战略科技任务和重大科研项目，统筹布局国家实验室等战略科技力量，统筹协调军民科技融合发展等。作为党中央决策议事协调机构，一要加强科技工作统一领导，体现高层对科技产业的高度重视。机构的改革表明这次党和国家机构改革，加强党中央对科技工作的集中统一领导，组建中央科技委员会，中央科技委员会办事机构职责由重组后的科学技术部整体承担；二是中央科技委员会的组建对高水平科技自立自强具有重大战略意义。新型举国体制、科技创新全链条管理、科技成果转化、促进科技和经济社会发展相结合等职能将进一步加强，对加强基础科学研究、集中力量在一些“卡脖子”工程上取得成绩等方面具有重要的战略性意义。

市场普遍认为，未来五年是“大信创”发展的关键时期，发展空间广阔。据《2022中国信创生态市场研究及选型评估报告》显示，2022年信创产业规模达9920亿元，近五年复合增长率为35.7%，预计2025年将突破2万亿元。

（五）通用大模型开启AI新时代，加速人工智能产业发展

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。2022年 12月，全球顶级人工智能研究机构之一的OpenAI公司推出基于了GPT-3.5的新型AI聊天机器人ChatGPT，在发布两个月后拥有1亿用户，成为史上用户增长最快的应用。2023年3月，OpenAI正式推出多模态大模型GPT-4，该模型可对图文多模态输入生成应答文字，以及对视觉元素的分类、分析和隐含语义提取，并表现出优秀的应答能力。GPT-4被业界认为是具有里程碑意义的一代，因为多模态的GPT-4会从视觉角度和视觉-文字语义融合方面涌现出更多的能力。继GPT-4之后，谷歌、微软、百度、阿里、腾讯、华为等海内外科技公司纷纷加速了通用大模型的研发，并将陆续推出各自的大模型。未来，各科技厂商或将更加聚焦于大模型的产品定位和商业化落地，越来越多的知识计算能力会融入到行业大模型中，行业AI应用的渗透率将全面提速。

近年来，我国陆续出台多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新。《新一代人工智能发展规划》《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》等产业政策，为人工智能产业发展提供了保障；我国还依托领军企业建设了10余家国家新一代人工智能开放创新平台；依托地方建设国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区等。党的二十大报告指出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建人工智能等一批新的增长引擎，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。上海深入贯彻落实国家发展人工智能的战略，将人工智能作为重点发展的三大先导产业之一，已成为全国发展人工智能产业的排头兵和先行者。2023年2月，上海市人民政府副市长李政在2023全球人工智能开发者先锋大会上表示，上海将全力夯实产业基础，加快多模态通用大模型研发攻关，积极培育智能内容生成、科学智能等新赛道。北京市经济和信息化局在北京人工智能产业创新发展大会上，正式发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》。白皮书中提出，全面夯实人工智能产业发展底座，支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，着力构建开源框架和通用大模型的应用生态。北京将持续推动建设具有全球影

响力的人工智能创新策源地。在最近的中央政治局集体学习强调要加强基础研究的会上，科技部部长王志刚称，AI这个领域是大方向、大领域，并且它的影响绝不仅仅在科技领域本身，可能还涉及在其他领域的赋能应用。这方面科技部已经作了很多部署：包括AI本身技术发展的一些课题，已经部署了很多年；中国首先提出AI治理方面的“八项原则”；在AI转化应用方面最近推出智能码头等若干个示范应用场景，推动AI转化应用。

大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。大模型的发展是大势所趋，大模型未来将会助推数字经济，为智能化升级带来新范式。随着GPT-4大模型的最新发布，多模态技术让AIGC可应用的广度不断扩展，可跨文字、图像、音频、视频等多种类型数据进行关联，提高内容生产能力。据Gartner预测，至2023年将有20%的内容被生成式AI所创建；至2025年生成式AI产生的数据将占所有数据的10%（目前不到1%）。另据全球著名风险投资公司红杉资本预测，生成式AI将产生数万亿美元经济价值，到2025年，国内生成式AI应用规模有望突破2000亿元。

公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第4号--创业板行业信息披露》中的“网络安全相关业务”的披露要求

公司所处行业适用的监管规定和行业政策

在数据安全领域，公司全资子公司天行网安提供数据安全传输和交换产品及服务。

天行网安成立于2000年，是国内首批从事网络安全及数据交换技术研发的高新技术企业，经过二十多年的发展，已成长为中国信息安全市场应用安全的领军企业之一。

天行网安是国内第一款安全隔离网闸的发明者，也是公安部边界入围平台项目承建厂商。秉承“以领先的信息安全技术助力数字中国”的使命，目前形成了边界安全、物联网安全、大数据安全三大阵营完整产品线和解决方案，持续为客户的数据安全提供全面、专业的安全能力，目前在政府、公安、军队、金融等行业领域得到广泛应用与认证，及时有效的售后服务赢得良好的声誉和口碑。

报告期内，天行网安依据国家标准、行业规范要求，不断完善产品并创新，努力为客户提供更高品质的网络安全产品。同时，信创安全作为天行网安重要发展战略之一，持续推进产品的国产化系统适配。

目前，天行网安形成了以北京总部为中心，全国31个分支机构为基点，辐射全国的营销及服务体系。随着国家信息安全战略的提升、用户自身安全意识的提高，尤其是信息安全等级保护战略的全面铺开，电子政务信息安全重要性日趋突显。未来，天行网安将立足泛安全领域，在边界安全、物联网安全及大数据安全方向进一步推进技术创新，优化产品与服务，努力成为中国最具创新能力的信息安全企业。

报告期内，天行网安主营业务未发生重大变化。

1、网络信息安全行业主管部门及监管体制

公安部：主管全国计算机信息系统安全保护工作。

国家发改委：主要负责产业政策、产业规划的研究制定、行业的管理与规划等。

工信部：研究制定国家信息化产业发展战略、总体规划和方针政策，统筹推进国家信息化工作；拟订并组织本行业的技术规范、技术标准和技术政策；发布本行业的法律法规和行政规章；协调和解决国家信息化建设中的重大问题等。国家保密局：管理和指导保密技术工作，负责办公自动化和计算机信息系统的保密管理，指导保密技术产品的研制和开发应用，对从事涉密信息系统集成的企业资质进行认定。

国家版权局中国版权保护中心：软件著作权登记的主管部门。

此外，信息安全产业还受到全国信息安全标准化技术委员会、中国信息安全认证中心、中国信息安全测评中心、公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心以及国家信息安全产品认证管理委员会在安全标准和产品测评认证方面的管理。

新技术企业在科技创新、产业扶持、高新园区设立、国际交流等方面的管理和政策制定，由国家科技部及各地科技厅和税务部门会同相关部门执行。

2、网络信息安全行业主要法律法规及政策

2022年 10月，《信息安全技术关键信息基础设施安全保护要求》国家标准获批发布，规定了关键信息基础设施运营者在识别分析、安全防护、检测评估、监测预警、主动防御、事件处置等方面的安全要求，将于2023年5月1日实施。

2022年9月，国家互联网信息办公室发布关于公开征求《关于修改〈中华人民共和国网络安全法〉的决定（征求意见稿）》意见的通知。旨在做好《中华人民共和国网络安全法》与相关法律的衔接协调，完善法律责任制度，保护个人、组织在网络空间的合法权益，维护国家安全和公共利益。

2021年12月，国家发展和改革委员会、工信部、公安部等十三部门联合发布《网络安全审查办法》，自2022年2月15日起施行。2020年4月公布的《网络安全审查办法》同时废止。将网络平台运营者开展影响或者可能影响国家安全的数据处理活动纳入网络安全审查，明确要求掌握超过100万用户个人信息的网络平台运营者赴国外上市必须申报网络安全审查，这两项内容是《办法》修订的主要部分。

2021年8月20日，全国人民代表大会常务委员会发布了《中华人民共和国个人信息保护法》，明确不得过度收集个人信息、大数据杀熟，对人脸信息等敏感个人信息处理作出规定，为个人信息的处理提供明确的法理依据，为个人维护正当隐私权益提供充分保障，更为商家如何运营掌控的个人信息数据，提供了操作指引以及法律红线。对于非法买卖个人信息、擅自披露个人信息等社会乱象，通过这部法律的实施得以整治，为个人信息保护提供了强有力的法律保障。2021年7月，国务院公布《关键信息基础设施安全保护条例》，自2021年9月1日起施行。条例明确关键信息基础设施范围和保护工作原则目标、监督管理体制，完善了关键信息基础设施认定机制，明确运营者责任义务、保障和促进措施、法律责任，有利于进一步健全关键信息基础设施安全保护法律制度体系。

2021年7月，工信部、国家互联网信息办公室、公安部联合公布《网络产品安全漏洞管理规定》，自2021年9月1日起施行。规定旨在维护国家网络安全，保护网络产品和重要网络系统的安全稳定运行；规范漏洞发现、报告、修补和发布等行为，明确网络产品提供者、网络运营者，以及从事漏洞发现、收集、发布等活动的组织或个人等各类主体的责任和义务；鼓励各类主体发挥各自技术和机制优势开展漏洞发现、收集、发布等相关工作。

2021年6月，全国人民代表大会常务委员会发布了《中华人民共和国数据安全法》，并于2021年9月1日起施行。该法确立了数据分级分类管理以及风险评估、检测预警和应急处置等数据安全管理各项基本制度；明确了开展数据活动的组织、个人的数据安全保护义务，落实数据安全保护责任；坚持安全与发展并重，锁定支持促进数据安全与发展的措施；建立保障政务数据安全和推动政务数据开放的制度措施。

2021年1月，工信部发布了《工业互联网数据安全保护要求》，要求规定了工业互联网数据安全保护的范围及数据类型、工业互联网数据重要性分级与安全保护等级划分方法，同时规定了低/中/高重要性数据在数据产生、传输、存储、适用、迁移及销毁阶段的具体安全保护要求。

2020年 12月，国家保密局发布了《涉密信息系统集成资质管理办法》，办法对涉密信息系统集成资质的申请、受理、审查等方面做了规定，对保密资质管理工作进行了规范和加强。

2020年4月，国家互联网信息办公室、发改委、工信部、公安部、国家安全部、财政部、商务部、中国人民银行、国家市场监督管理总局、国家广播电视总局、国家保密局、国家密码管理局联合发布了《网络安全审查办法》，明确了关键信息基础设施运营者采购网络产品和服务。对影响或可能影响国家安全的，应当按照《办法》进行网络安全审查。2019年9月，工信部发布了《关于促进网络安全产业发展的指导意见（征求意见稿）》，意见指出到2025年，培育形成一批年营收超过20亿的网络安全企业，形成若干具有国际竞争力的网络安全骨干企业，网络安全产业规模超过2000亿。

2019年8月，国家标准化管理委员会发布了《信息安全技术-大数据安全管理指南》，提出了大数据安全管理基本原则，规定了大数据安全需求、数据分类分级、大数据活动的安全要求、评估大数据安全风险，适用于各类组织进行数据安全管理。

2019年5月，国家市场监督管理总局，中国国家标准化管理委员会发布了《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》，明确了网络系统的等级保护定级标准，对云计算安全、移动互联网安全、物联网安全和工业控制系统提出了安全扩展要求。对加强网络安全保障，提升网络安全保护能力具有重要意义。

2018年6月，公安部发布了《网络安全等级保护条例（征求意见稿）》，条例制定了明确的等级保护制度，将大数据中心、云计算平台、物联网、工控系统、互联网企业等全部纳入等级保护监管，对网络实施等级保护、分等级监管。

2016年 11月，全国人民代表大会常务委员会发布了《中华人民共和国网络安全法》，该法是我国第一部网络空间管理方面的基础性法律。进一步界定了关键信息基础设施的范围，明确网络空间治理目标。

网络安全行业的整体发展情况

网络信息安全行业对保障国家安全、经济社会稳定运行起到重要的支撑作用，随着云计算、物联网、大数据、5G等新兴技术的兴起，网络安全防护内容不断增加，对数据安全、信息安全提出了巨大挑战，再加上经济全球化，数据安全、隐私保护等问题越来越被重视，网络安全市场规模长期保持增长态势。

1、网络安全市场规模

随着国内信息安全政策法规持续完善优化，网络安全市场规范性逐步提升，政府及企业客户在产品和服务上的投入稳步增长，国内网络安全市场规模不断扩大。随着数字经济的发展，网络安全作为必要保障，其投入将持续增加。据中国信通院数据显示，2021年中国网络安全市场规模达到2003亿元，较2020年增长15.8%，预计2023年我国网络安全市场规模将达2598亿元。

2、网络安全行业发展前景

（1）政策及法规全面促进行业全面快速发展

网络安全行业是国家重点发展的战略产业，近年来国家有关部门相继出台了《网络安全审查办法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》《网络安全等级保护基本要求》《关键信息基础设施安全保护条例》和《中华人民共和国数据安全法》等一系列法规和政策，为网络安全产业的发展创造了良好环境，有力促进了我国网络安全产业快速发展。

《中华人民共和国网络安全法》明确规定国家实行网络安全等级保护制度，要求网络运营者按照网络安全等级保护制度要求，履行安全保护义务。在原有的被动防御安全市场基础上，基于主动防御、零信任、大数据分析、安全运营服务等新安全思路和理念的产品市场将快速增长。

（2）“零信任”、“隐私计算”等安全技术持续发展

零信任架构是一套全新的安全理念和架构，零信任以身份为中心实现动态访问控制，是数字时代下提升信息化系统和网络整体安全性的有效方式，随着国家政策的大力支撑及各安全厂商对技术架构的研究，零信任技术逐渐得到关注并应用，近期得到了大力发展。

隐私保护计算的目标是在完成计算任务的基础上，实现数据计算过程和数据计算结果的隐私保护。数据计算过程的隐私保护指参与方在整个计算过程中难以得到除计算结果以外的额外信息，数据计算结果的隐私保护指参与方难以基于计算结果逆推原始输入数据和隐私信息，在跨部门数据共享及计算领域有着大量需求。

（3）网络安全细分市场不断有创新技术及产品需求

随着网络安全隔离边界的大量建设，对基于大数据技术开发的边界运维管理平台产生了迫切需求；基于网络隔离技术的产品交换速率已经向超万兆转换；视频方面，GB/T 28181及GB 35114标准的落地，对视频的安全交换、安全传输、安全审计及管理提出了更高的要求；安全态势感知，主动防御产品仍有较强的市场需求。基于深度学习技术的安全产品在安全事件分析、密文分析、用户行为分析等方面逐步得到应用。

3、网络安全面临的主要问题及风险

（1）数据泄漏

对企业而言，数据泄漏仍然是最大的安全风险之一。对企业而言，数据一直以来是重要生产资料，数据驱动业务决策也成为实践业务创新的核心手段。数据安全日渐成为核心业务系统体系运转的基石，随着数据交易的常态化，勒索软件开发市场的规模化，数据衍生服务的体系化，企业的核心数据保护均面临着来自内外部的巨大风险。

（2）安全产品的联动能力

目前，各网络安全产品仍处于各自为战的状态，迫切需要制定各类标准、规范统一联动接口，对于安全事件，可以在策略、防护、检测、响应和恢复流程上相互协作，实现最大安全能力。

（3）人才风险

网络信息安全行业属于技术密集型行业，信息安全产品的研制对人员的技术要求高，人才培养周期长，若企业不能及时聘请一定数量合适的技术人员，或者对技术人员的管控不到位，将面临人才稀缺的情况，从而无法在短期内突破研发领域中的技术难关，形成自身的技术或差异化优势。

二、报告期内公司从事的主要业务

公司作为人工智能、大数据和数据安全产品及服务提供商，为各行业用户的数智化赋能。公司业务根据行业应用的不同，可划分为数字政府、融媒体、金融科技、数字企业、公共安全五个版块；根据技术领域的不同，可划分为人工智能、大数据、数据安全、信创四个领域；根据服务模式的不同，又可划分为软件产品、大数据服务、订阅制SaaS服务、软硬一体化产品四种模式。

（一）行业应用

1、数字政府

数字政府是公司的成熟业务版块，主要面向各级政府和职能部门提供政府网站集约化、智慧监管、政务舆情、产业招商、数字机关等领域政务应用的解决方案、软件产品及数据服务。政府网站集约化主要包括政府网站群、政务公开平台、政策文件库、政务新媒体矩阵、政民互动、用户智能推送服务、政务虚拟人等。智慧监管主要聚焦金融监管，具体包括非法集资监管和非法金融活动监管。政务舆情主要帮助政府单位及时了解公众对政府的重大政策、重要决策部署、政务工作的评价、社会公共事件的意见、情绪与观点等进行网络政务舆情监测，帮助用户有效监测舆情态势。产业招商主要帮助政府招商部门、产业研究部门等围绕产业发展全生命周期，基于产业经济发展科学规划，实现产业招商、产业治理、政策惠企与精准施策、区域强链补链、产业经济运行监测全流程数字化、智能化、精准化，帮助建立“一企一档、一人一档、园区档案、政策档案、产品档案、机构档案”，为地方产业发展提供一站式精准服务。数字机关主要包括政务运行知识底座、政策智能研读、机关事务知识问答、政务知识搜索等，为提高共性办公应用、机关运行效能、政府决策科学化水平进行数智赋能。目前，公司的数字政府业务主要以“软件产品+大数据服务+订阅制SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。

报告期内，政府网站集约化用户已经覆盖80%的中央和国务院机构，60%的省级政府，50%的地市政府。金融风险防控全链条云产品用户已经覆盖了55%的全国省市两级金融监管机构。政务舆情用户覆盖了全国近50%的省级政府。政府网站集约化、金融监管、政务舆情在细分领域竞争优势明显，保持行业绝对领先的市场地位。产业招商、数字机关建设全国尚未大规模展开，属于新兴发展业务。公司参与了浙江数改政务运行大脑的两大应用基座（公文智能搜索、公文智能标注）建设，为全省政务运行大脑上层业务系统所有的搜索与标签调用提供数智赋能，打造了数字机关建设的标杆样本，大规模市场示范效应可期。

2、融媒体

融媒体是公司的成熟业务版块，主要面向各级新闻媒体单位围绕新闻生产策、采、编、发、评、运、屏全流程提供融媒体内容生产、用户行为资产、媒体大数据等综合服务。融媒体内容生产服务平台是以内容资产为核心的新一代数据型媒体业务平台，涵盖了报、网、端、微、视和自媒体平台的全流程内容生产发布管理，该平台由数据资源聚合、融合生产创作、选题策划分析、传播效果分析、协调指挥调度、用户资产运营、大屏综合管理等多个平台组成。用户行为资产管理平台是从各个媒体传播渠道搜集的读者用户的静态信息和用户行为信息进行汇集和整理，基于海量用户特征和挖掘技术对用户建立标签化信息全景，形成360°用户画像完善的数据管理及输出流程，满足个性化推荐服务等多种业务应用的需要。媒体大数据云服务是以“多维知识库+智能语义”的方式对资讯数据进行结构化标引，通过对数据的精细化运营加工，提供多元垂直数据型分析应用场景，贯穿媒体业务的各个环节，为媒体用户提供高信源、精加工、个性化的数据产品云服务，提升媒体大数据的价值密度。目前，公司的融媒体业务主要以“软件产品+大数据服务”的融合模式为客户提供服务。

报告期内，公司融媒体用户已经覆盖了72%的中央媒体，61%的省级媒体，40%的行业媒体。

3、金融科技

金融科技是公司的成长业务版块，主要面向银行业金融机构提供智能风控、智能消保、普惠助贷、绿色金融等金融科技领域的软件产品及数据服务。智能风控云服务主要面向银行、投研机构提供全面监控海量金融实体多维风险，实现高频异构数据自动化分析、风险知识化分析、跨场景知识延展和异动风险监测。智能消保管控中台面向银行业消保、业务部门，打通各业务系统消保数据，从非结构化投诉数据挖掘相关知识并分析应用，实现对各渠道消保数据数据的科学精细化管理。普惠助贷与绿色金融主要面向银行基于特色产业标签与企业价值分析模型，快速挖掘绿色产业、高新技术产业细分领域下的潜力、低风险、优质客群，精准放贷。目前，公司的金融科技业务主要以“软件产品+大数据服务+订阅SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。

报告期内，公司智能风控业务的用户已经覆盖了5大国有银行、3大政策性银行、50%的股份制商业银行。

4、数字企业

数字企业是公司重点拓展业务版块，主要面向能源、消费电子、餐饮等行业用户提供智能内容管理、企业融媒宣传、企业声誉风险管理、企业开源情报等企业应用。目前，公司的数字企业业务主要以“软件产品+订阅制 SaaS服务”的融合模式为客户提供服务。

报告期内，公司数字企业版块由“软件产品+解决方案”的服务模式加快了向云服务的转型，订阅制 SaaS服务用户已经覆盖了中国能建（601868）、中国铁路、国投集团、国家电网、南方电网、中国人民保险、潍柴动力（000338）、海尔集团、鲁信集团、百胜集团、中国通用、上汽通用、九毛九集团、山东航空、浙江国贸等大型企业。

5、公共安全

公共安全是公司的成长业务版块，主要面向网信、公安、防务等涉密和安全机构，提供公安情指舆、开源情报、知识图谱、数据安全等领域的产品和数据服务。目前，公司的公共安全业务主要以“解决方案+软硬产品+数据服务”的融合模式为客户提供服务。

（二）技术领域

1、人工智能

公司具有20年的自然语言处理（以下简称：NLP）研发经验，是国内最早研发人工智能技术的企业之一，在 NLP、知识图谱、OCR、图像视频结构化等领域都具备自主可控的多模态内容处理底层技术，处于行业领先地位。公司一直密切关注人工智能的前沿技术发展，并积极探索相关技术在产品及业务中的应用。报告期内，公司在人工智能领域开展了 6项重要工作，具体包括预训练大模型和专业模型的融合实践、启动公司自有专业模型trsGPT研发、开发具有AIGC能力的虚拟人开放云服务平台、开启生成式大模型创新应用规划、发布了多模态人工智能技术平台、推出了基于事理图谱的事件推演分析系统，取得一定成绩。

（1）预训练大模型和专业模型的融合实践

公司通过使用开源预训练大模型的基础上，在通识数据(各种百科+新闻数据+问答数据)的基础上，增加了大量舆情领域的行业数据，进行舆情专业模型预训练，将经过指令微调和人工反馈优化后的专业模型迭代到政务舆情项目中进行商业落地实测。在某省某项目的运行过程中，结合实际应用不断强化反馈学习，系统实测数据表明公司的政务舆情专业模型比开源模型在下游多个类型的舆情任务上的准确度平均提升了3%。

（2）启动公司自有专业模型trsGPT研发

通用大模型使用的大规模训练语料来自互联网公开的通用数据，提供的是通用能力，适用于通用场景应用，在行业应用的专业度、精度、深度方面存在局限。公司积极拥抱大模型发展，启动了trsGPT的研发，其技术栈可以分为5层：

-应用层：将trsGPT生成的trsGPT-G（政务专业模型）、trsGPT-F（金融专业模型）、trsGPT-M（媒体专业模型）三大行业模型（可通过接口）集成到自研云服务或面向用户的应用程序，运行自有模型或通过第三方接口运行模型，帮助用户使用trsGPT带来的人工智能协作能力和生成能力，形成各类行业应用，如公文辅助写作、投研自动报告生成、智能投研问答、新闻资讯知识型搜索、以文生图配稿等。

-接口层：将应用层和模型层衔接，方便应用层调用，使得开发者和用户能够以编程方式与模型进行交互。这可以简化trsGPT在实际应用中的部署和调用，从而降低使用门槛。

-模型层：trsGPT支持接入各类主流大模型，包括各类开源或非开源模型，以及各种模型的共享平台。大模型负责向trsGPT模型输出模型能力，trsGPT模型更精确地处理自己“擅长”的任务。这一层提供了不同的模型数据和功能，通过接口层为应用层提供专业模型的功能支持，包括各种调用API和数据中心调用工具，同时提供对应的提示工程接口和模型精调接口等。

-框架层：提供训练或云部署的深度学习框架和中间件等，包括PyTorch、TensorFlow等知名深度学习框架和中间件。

-计算层：为模型层提供模型计算和调度的各种算力支持，为训练AI模型运行训练和运行推理任务提供基础设施。计算层包括了各种云计算平台和计算芯片。

（3）开发具有AIGC能力的虚拟人开放云服务平台

近年来，公司以数据智能应用为核心赋能不同行业的数字化转型与降本增效的场景应用，积极与客户携手在AIGC相关领域，如机器写作、对话式AI、内容人机协同和自动报告生成等应用场景相继打造出一批实践案例。2022年公司尝试在自研的自动写作产品基础上，基于大模型进行融合迭代，进一步提升现有AIGC产品的内容生成质量，取得一定效果。

同时，公司还推出了具有AIGC能力的虚拟人开放平台，通过对行业知识图谱的构建，赋予虚拟数字人知识储备、语义理解、推理分析、自主决策和交互表达的智慧能力的“实用灵魂”。虚拟人可以被赋予很多场景应用和特定角色，如媒体行业内容自动创作及播报等。目前虚拟人云服务支持虚拟主播、虚拟直播、直播问答三种形式，通过虚拟人制作的一站式服务，使得从选“人”到成片成为流程闭环，为用户的操作提供了最大便捷。拓尔思虚拟人已在北京冬奥会、2022卡塔尔世界杯和两会等重大赛事、活动中亮相，并受到公司媒体和政府用户的关注，也已在深圳大鹏新区政府、深圳审计局等政府网站中上线。

（4）开启生成式大模型创新应用规划

2022年初，公司就开始探索 AIGC在更多商业场景的落地。针对乡村振兴农村电商直播场景中，大多数素人农产品主播受文化素养瓶颈限制，缺乏专业产品知识，在直播中无法讲出带货产品特性、差异和价值，导致产品吸引力不够，购买率低。为了解决他们长时间直播无话可说或只会吆喝式叫卖的问题，公司研发了一款农产品直播文案智能创作云服务产品--“麦文智创”。“麦文智创”主要面向广大农产品主播提供直播文案在线智能创作服务，以权威、翔实、丰富的农产品知识库和语义智能技术为底座，用户零输入，只需选择直播产品的品类、名称和直播风格属性，直播文案可秒级生成。平台提供人机交互服务，用户可对AI自动生成的脚本进行内容丰富与调整。同时，平台还提供错词、违禁词在线校对，帮助主播避免直播违规风险。目前产品一期已上线运行，广大农民主播可通过PC电脑、微信小程序进行在线服务体验。同时，公司还启动了公文辅助写作、政策研读、智能投研、康养服务等领域的AIGC产品规划。

（5）研发了多模态人工智能技术平台

公司进一步融合深度学习技术，推出了智拓人工智能技术平台，围绕NLP、知识图谱、图像检索三大核心技术，结合机器人流程自动化技术，面向不同应用场景，提供文本、音视频、多模态等AI服务能力。

（6）基于事理图谱的事件推演分析系统

公司推出了基于事理图谱的事件推演分析系统，是一款事件推演分析SaaS云服务平台，主要面向安全领域，融合信息采集、自然语言处理、事理图谱、深度学习等技术，构建更符合中文特点的事件分类体系、高质量的中文事件库和表征事件之间关联的事理图谱，实现安全情报事件智能化分析。在中文事件库和事理图谱的基础上，系统提供专题事件分析、事件GIS态势感知、热点事件发现、事件预警、事件推演、事件预测等可视化分析工具，提高了情报的价值转化效率，为辅助决策提供数据和技术支撑。

2、大数据

公司成立之初就从事中文全文检索技术的研发，是国内最早从事该技术领域研发的企业。在大数据技术平台方面，公司拥有完整的大数据产品矩阵，涵盖数据采集、汇聚、加工、治理、存储、共享、开放等全流程。在数据资产方面，公司2010年就自建了大数据中心，以长期服务多行业用户持续积累的开源数据为基础，拥有了规模及质量均位列业界前茅的公开信源数据，目前数据总量超1400亿，并仍保持日均亿级数据的采集增长。

公司所有的公开信源数据通过加工处理，推送到三大经营性数据资产平台（媒体资讯、舆情、产业大脑）中，通过不同专业模型转化成不同领域的知识数据，实现数据从资源性到经营性的数据资产变现。报告期内，在技术产品方面，公司进一步增强了数据中台多模态数据管理的能力。在数据流通方面，已实现了三大经营性数据资产平台（媒体资讯、舆情、产业大脑）的全面SaaS化，如媒体资讯类服务提供了200余种API服务，涵盖基础数据服务、增值场景服务、智能分析服务、传播分析服务、专题分析服务、定向采集服务，全方位赋能多元内容业务场景，为用户提供丰富的选择。目前公司媒体资讯类的Open API已在北京数据交易所挂牌，公司更多数据产品在上海、深圳、郑州等地数据交易所挂牌的工作也在积极推进中。

3、数据安全

在网络信息内容安全治理方面，公司主要聚焦网络低俗色情、饭圈乱象、网络暴力等网络生态问题的监测、追踪和分析。在内容安全审核方面，公司的文字校对云服务平台能够比较准确、全面、智能地对发布内容中进行内容审核，包括文字类差错，如错别字、音近字、形近字、多字、重叠、颠倒、繁体词、异形词等；敏感词过滤，如涉及暴恐、色情、违禁、侮辱、歧视等不健康用词，落马官员等；知识错误，如表述不当、搭配不当、语义错误、术语名词、地名等；常识错误，如标点符号、数字、量词、计量单位、大小写、时间表述等内容。在网络安全方面，公司子公司天行网安是国内最早从事网络安全和数据交换的企业，发明了国内第一台安全隔离网闸，在数据视频交换、单向导入等方面具有雄厚的技术实力。目前公司主要面向政府、公检法、海关等单位提供以数据交换为核心的边界安全、物联网安全、大数据安全三大阵营产品线和解决方案。其中，边界安全产品在全国公安边界安全市场处于领先地位。受益于国家对数字中国建设的重视，天行网安充分发挥自身在公安行业的优势，积极参编GA/T1788.3等标准，并致力于服务公安边界安全建设。报告期内，天行网安参与了32个省市160多个地市的边界安全建设，为“雪亮工程”、“智慧平安”及“沿海防控”重点项目贡献了天行智慧。天行网安和江南大学人工智能与计算机学院共建联合研究室，双方将就机器学习、AI算法研发、安全风险识别、用户实体行为分析、智能安全监测以及态势感知等安全产品进一步研究合作，共同引领安全产品智能化转型升级。天行网安推出的“天行隐私计算平台”（Topwalk-PPCP）顺利通过“联邦学习”基础能力专项评测，可基于安全多方计算与联邦学习，实现隐匿查询、隐私求交、联合建模、模型预测等功能，提供全流程的数据共享服务，让各参与方在数据不见面的基础上实现数据价值共享，有效解决实际业务中的“数据孤岛”问题，进一步助力了数据在跨网、跨部门间的数据流转共享。中国信通院“可信隐私计算评测”体系自2018年起逐步构建，是目前国内隐私计算领域最早、最全、广受行业认可的评测体系，目前已成为隐私计算领域权威的第三方评测品牌，为隐私计算行业的发展做出了重要贡献，成为供给侧产品研发和需求侧采购选型的风向标。天行隐私计算平台顺利通过评测，不仅充分印证了天行网安专业技术实力已经得到行业权威机构的高度肯定，还为各行各业客户选择专业数据安全服务提供了参考、引导和保障。

4、信创

自2018年我国将信创纳入国家战略以来，公司已经实现了主要软件产品与国内信创领导厂家的基础产品，包括海光、鲲鹏、飞腾、龙芯等芯片，以及统信 UOS、中标麒麟、银河麒麟、中科方德等国产操作系统的适配工作。公司的海贝大数据管理系统是一款从内核到系统完全国产自研的搜索型数据库，是构建搜索引擎应用的核心支撑软件。作为一款纯国产自研的搜索引擎数据库，海贝大数据管理系统支持所有数据类型，功能完备，安全可靠，兼容主流国外搜索引擎数据库常用接口，对接主流生态。美国搜索型数据库产品ElasticSearch（以下简称ES）利用开源优势，迅速成为该领域的全球领导者，我国使用量排名全球第一，且深度应用到各行业的关键系统。但ES是全球发生数据安全事件最多的数据库产品，导致我国数据安全风险极大。报告期内，公司拓展了不同行业的合作渠道，积极推进对ES搜索引擎数据库的国产替代。纯国产自研的“海贝”具备足够媲美的产品力，公司具有众多国家标杆项目成功经验以及本土化服务能力，完全可以平滑替代ES。

（三）服务模式

1、软件产品

公司拥有人工智能和大数据技术领域的通用产品，包括海蜘大数据采集平台、海聚数据融合平台、海贝大数据管理系统、天骄数据中台、智拓人工智能技术平台等，在项目中主要用于构建人工智能底座和大数据底座，为上层业务应用提供数智化能力。公司还拥有数字政府、融媒体、公共公安等领域的行业产品，包括海云集约化智能门户平台、海融智能媒体融合平台等，主要聚焦特定的业务场景。报告期内，公司研发了多模态人工智能技术平台，主要加强提供计算机视觉（CV）和视频的智能识别、处理和分析的能力。目前，公司的软件产品主要按许可组件+套数的模式进行销售。

2、大数据服务

公司采集的公开信源数据通过加工处理，推送到数家资讯大数据云服务平台和网察大数据云服务平台中，通过不同专业模型转化成不同领域的知识数据，实现数据从资源性到经营性的数据资产变现。报告期内，公司研发了“产业大脑”云服务平台，形成了三大数据资产平台（媒体资讯、舆情、产业大脑）的格局。目前，大数据服务主要通过API接口以按次、按量、按时的收费模式进行销售。

3、订阅制SaaS服务

凭借公司的行业应用深耕以及对国家政策信号的敏锐捕捉，公司在2011年就推出了第一款SaaS产品--TRS SMAS（一款面向政府、企事业单位、个人提供基于社交网络的舆情分析云服务）。2015年，全资子公司金信网银推出了国内第一款非法集资监测预警云服务--“冒烟指数”。2017年，公司推出了数家资讯大数据平台。2018年初，公司提出坚持“大数据+人工智能”技术为行业赋能、“面向行业重度垂直应用”、“云和数据服务优先”的三大整体战略，同年推出了数星智能风控云服务和网察大数据云服务。

报告期内，公司在经营过程中已经形成了一套“1+1=N”的数据要素商业模式。“1+1”是指一个大数据底座和一个人工智能技术底座。“N”是指行业SaaS服务集群，未来可实现N个云服务产品的拓展。“1+1=N”的商业模式主要依托拓尔思自建的大数据中心，基于自研的大数据底座和人工智能技术底座，面向政府、媒体、金融、企业等优势行业，根据不同场景封装产品，基于公司成熟营销体系迅速推向市场。这种模式实现了同一数据资源在数据资产转化方面的裂变增长，充分体现了公司深耕行业应用，深挖存量客户衍生价值的行业优势，也体现了公司高质量专业模型和知识数据的优势。

目前，公司提供订阅制SaaS服务可满足政务、金融、媒体、舆情、公共安全、专利等六大版块的业务场景。

公司在“1+1=N”模式的运作下，2022年共发布了9款SaaS服务创新产品。创新业务是公司孵化的新兴业务，主要聚焦公司优势行业，探索更多新场景的数据和云服务，提升存量客户的增值价值。在数字政府的乡村振兴业务版块，面向回乡创业的“新农人”做农产品电商直播提供直播脚本的自动写作服务（麦文智创云服务），这是公司依托自有数据中心和AIGC能力探索数据要素业务在县级政府应用的新兴业务。在数字机关业务版块，面向党政机关、央国企事单位的秘书工作者提供全网政务资讯订阅云服务，帮助用户及时了解最新政务动态、领导讲话、重大会议、政策资讯、行业趋势等前沿政务资讯（政务资讯云服务）。在金融科技版块，面向广大金融证券投资机构/用户提供小程序端的金融资讯小助手，帮助用户及时获取多渠道财经资讯、风险预警、图标数据解读、链上企业分析、标签预测、场景知识等金融资讯。在专利服务版块，面向专利代理机构、广大专利申请单位以及研究智库等用户提供战略新兴产业专利检索云服务。目前一期全球基因专利检索云服务已上线，通过对区域创新趋势和区域头部专利申请人的分析，可以帮助用户识别潜在的创新者和未来可能合作的重要伙伴，为我国生物技术领域的发展和创新提供强有力的“智力支撑”。这些创新业务均以“订阅制SaaS服务”的模式为客户提供服务。报告期内，所有创新业务均以产品打磨和标杆项目验证为主。

目前，公司共有17款SaaS服务产品，主要通过帐号订阅模式进行销售。

表：拓尔思SaaS服务产品清单

4、软硬一体化产品

公司子公司天行网安面向政府、公检法、海关等单位在边界安全、物联网安全、大数据安全三大场景提供软硬一体化产品。当用户需要和外部单位进行大数据、音视频、物联网数据交换时，根据安全防护需求不能将内部网络与外部网络直接互通，通过天行的一系列软硬一体化产品，基于双单向安全隔离技术，为不同安全域用户之间，提供大数据、音视频、物联网数据的安全交换，实现安全隔离、数据适配、安全处理和传输。

公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第4号--创业板行业信息披露》中的“网络安全相关业务”的披露要求

上市公司通过自有的云计算平台为客户提供网络安全产品或服务，且云安全收入占公司最近一个会计年度经审计的合并财务报表营业收入10%以上

三、核心竞争力分析

（一）专注20年自然语言处理技术的积累

自成立以来，拓尔思始终坚持核心技术自主研发，拥有 40+发明专利、600+软件著作权，一直引领全文检索和搜索引擎数据库、自然语言处理（NLP）技术的原始创新和应用场景落地，是国内最早从事NLP研发的企业之一，专注的语义智能细分领域属于人工智能中的认知智能领域。公司从2000年开始自主研发NLP，率先将中文分词、自动分类、相似文本检索等相关技术深度集成到公司的全文检索系统中，用于商业落地。经过20多年的发展，目前，公司聚焦NLP、知识图谱、图像检索三大核心技术，结合机器人流程自动化技术，面向不同应用场景，形成了一套完整的多模态人工智能产品体系，可为广大用户提供文本、音视频、多模态等全栈 AI服务能力。公司将行业知识图谱等语义知识应用于深度学习中，通过知识驱动+大数据驱动，实现 AI学习效果提升。同时，公司实现了图像、视频、音频与文本的多模态融合的深度语义匹配，通过OCR识别、以图搜文、以文搜图、视频搜索、音频搜索等功能，可实现图像、声音与文本之间的跨模态语义识别与检索。公司专注20年自然语言处理技术的研发，以商业化、市场化、产业化为目的，每次迭代的人工智能技术都能及时高效地融入到各行业产品中，在媒体融合、智慧专利、智慧公安、智慧舆情、智慧金融、开源情报分析等不同应用场景中，实现科技成果转化到技术商业化。

（二）深耕行业优质客户和AI工程化建设

公司自1993年成立就开始承接新闻媒体单位的中文新闻资讯全文检索和媒体采编项目。1999年，国家推出“政府上网工程”，公司开始进入政府信息化建设领域。2006年，中国银行筹建京沪信息中心，发动百亿 IT计划，拓尔思成为中国银行全球官网的服务商。2007年，公司与北京市公安局合作，成为其警务综合系统核心数据底座中非结构化信息处理和全文检索的服务商。发展到现在，公司已经在媒体、政府等行业深耕了20年以上，在金融、安全行业也厚植了15年以上，积累了一大批行业头部标杆和优质用户，如媒体行业服务了72%的中央媒体，61%的省级媒体，40%的行业媒体等用户；政府行业服务了80%的中央和国务院机构，60%的省级政府，50%的地市政府等用户；金融行业服务了 5大国有银行、3大政策性银行、50%的股份制商业银行等用户；公安行业服务了公安部及32个省市160多个地市公安用户。长期的行业客户深耕，推动了公司行业应用向纵深发展，业务主要聚焦在内容管理、大数据、人工智能、数据和云服务等领域。公司从行业的关键场景切入，用大数据和人工智能技术解决最棘手的问题，为行业创造价值。在业务持续稳健发展的过程中，公司已经形成了一套完整自研的多模态大数据管理底座和人工智能技术底座，具有成熟的大数据治理和人工智能服务能力，如通过海蜘大数据采集平台进行互联网公开信源的自动采集，统一存储在海贝大数据管理系统，经智拓人工智能技术平台对源数据自动分类、自动抽取、自动标注、自动查重、质量校核等处理，再通过智眼图像分析与处理平台、安拓知识图谱平台、TRS模型工厂等提供不同行业不同场景的业务模型、算法等，将初步处理的数据要素进行不同维度的融合，包括数据级融合、行业级融合、场景级融合、决策级融合等，通过不同方式为行业用户赋能。公司成立30年来，已经积累了大量的行业应用工程化实战经验，如在AI数据智能应用领域，公司在中国经济信息社（新华财经）区域产业分析项目，利用AI智能技术，融合宏观、中观、微观近百种异构数据，构建超过8000个产业领域图谱，10大产业类量化模型，上万个产业场景应用标签，赋能金融高质量营销获客与政府产业招商。在知识图谱应用项目方面，全国某金融行业监管部门使用安拓知识图谱平台，采用国产自主可控技术，在该项目中构建了百亿级知识图谱，可对资金往来、交易对手、异常交易、操纵市场行为以及涉及的人物、组织、关联关系、上网轨迹等深度分析，实现对所属行业监管对象的全方位监测，打击金融违法行为和执法专项调查。在大规模数据处理与分析方面，公司实施的“某部云搜索”项目对接了Oracle、ES、DB2、MySQL等多款主流数据库，汇聚了基础信息、背景信息、活动轨迹信息等100多种信息，涵盖了结构化、半结构化、非结构化数据所有类型，数据规模达PB级，总数据量达500亿+条，每日实时更新约5000万条各类信息。

（三）千亿级规模高质量经营性数据资产

拓尔思2010年自建大数据中心，以长期服务多行业用户持续累积的公开信源数据为基础，拥有了规模及质量均位列业界前茅的公开信源大数据，主要具有以下优势：

一信源多样，权威，可靠。从互联网采集信息，信源就是指特定的网站，是保证数据质量的初始环节。为保证信源可靠，公司从网站的组织特征、页面特征和价值特征三个方面进行信源质量评估，如信源网站有无网站备案，是否由一个合法组织来管理运营，该网站有无管理监督机构，该组织的专业性如何，网站信息提供者资质是否符合新闻资讯信息采集要求等。公司数据采集的信源主要来自境内外政府官网、主流媒体官网、互联网新闻网站、智库/研究机构/社会团体官网、各类数据公开网站、维基百科、电子报刊、新闻客户端等主流媒体的互联网渠道。所有的数据采集后经过系统自动分类、分词、查重、打标等数据加工，在专业知识库建立、企业竞争情报分析、报社媒体资讯获取、舆情监测等领域应用广泛。公司覆盖具有公信力背书的数据采集点，在数据质量和行业关联度方面具备优势。

二数量采集广，规模大，更新快。拓尔思数据中心目前拥有 3大专业IDC机房，上千台高端机架式服务器完成对互联网公开数据的7*24小时不间断采集，同时租用了阿里云及微软云的服务器实现全球数据采集。数据中心监测的采集站点包括80万余家新闻网站、3000余个资讯APP、1200余家国内报刊、20余个第三方平台、79语种50万余个其他站点。数据总量1400亿条以上，每日新增数据量高达1亿多条，秒级采集更新。数据采集覆盖面、数据存储量及日均增量都明显高于业内水平。

三沉淀了大量高质量的行业知识资产，如：基于自然语言处理技术、积累的各场景行业术语及主题数据形成的各行业知识图谱，对海量多源异构数据进行融合、关联、标注以及知识化处理，构建形成大规模领域知识图谱。目前，公司拥有30+大类通用、行业/领域知识库；31000+标签规则；100+通用NLP和300+行业/领域深度学习算法模型的模型工厂等，可面向不同行业、不同落地场景对数据进行知识模型的加工。公司把行业需求和项目能力沉淀到自研的通用人工智能基础底座，实现产品的不断迭代，为公司更多的行业产品数智赋能，以期更好地服务全社会。

四、主营业务分析

1、概述

（一）主营业务概述

报告期内，公司实现营业总收入90,726.83万元，较上年同期同比降低11.81%；实现归属于上市公司股东的净利润12,769.79万元，较上年同期同比降低48.04%。报告期末，资产总额为388,374.80万元，较上年末同比增长4.23%；归属于上市公司股东的净资产为268,707.46万元，较上年末同比增长4.83%。

2022年度，公司紧抓国家数字经济发展新机遇，进一步夯实语义智能技术壁垒，基于公司“数据+知识”双轮驱动的技术路线、领先的大数据技术平台和数据资产，陆续推出多款数智云服务产品，为客户提供了高质量人工智能和大数据应用服务。并且，公司积极探索以大模型为基础的生成类应用新产品，致力于打造垂直行业的类ChatGPT产品，满足更多B端用户对于内容生成的需求。受宏观市场因素及部分项目延期验收确认等因素影响，导致公司报告期内营收水平和利润贡献较上年同期有所下降。报告期内，公司业绩变化的主要原因如下：

（1）由于复杂严峻的外部环境影响，互联网和传媒用户因宣传引导工作需求增加，加大了信息化建设和数据购买服务的投入。公司媒体行业用户基础深厚，又具有高质量的全球新闻资讯云和数据服务，市场竞争力优势明显，媒体业务收入达1.06亿元，同比增长33.60%，呈现良好增长态势。金融、制造、能源等企业客户虽然也受到宏观环境的影响，但由于公司新发布了多款SaaS服务产品，通过加大推广，增加了新的销售机会，该版块业务收入达3.47亿元，同比增长0.88%，与去年业绩基本持平。政府和公共安全行业客户因受各地政府防疫开支成本加大，项目工程款无法正常支付，导致应收账款出现逾期情况或原有项目延期；又因宏观市场因素导致公司项目人员与用户现场见面沟通、上门实施等工作受限，部分项目交付推迟等原因，政府版块业务收入同比下降13.69%，公共安全版块业务收入同比下降31.84%。（2）2022年经营计划中，公司明确提出要全面加快云和数据智能服务发展。目前，公司的云和数据服务覆盖政务、金融、媒体、舆情、公共安全、专利六大版块的业务场景。报告期内，公司的云和数据业务收入达3.84亿元，同比增长1.4%，占营业收入比例为42.36%，占比同比提升 5.52%，云和数据服务收入占比稳中有升。其中，金融、媒体、舆情三大版块的云和数据业务收入均实现了增长创新高。金融版块因受宏观环境影响，银行客户加大了在金融风控方面的资金投入。同时，各地政府、银行、智库等客户积极开展产业大脑建设，对产业、企业、政策、舆情、资讯等数据需求加大，金融版块的云和数据业务收入达3,550万元，同比增长 387.36%，业绩发展迅猛。媒体版块因受内外部环境形势影响，客户的宣传工作需求大量增加，媒体用户加大了对全球新闻资讯数据购买力度，媒体版块的云和数据业务收入达 9,567万元，同比增长89.88%，业绩增速明显。舆情版块因受宏观环境影响，各地政府、大中型企业等客户为提升信息公开和舆情应对能力，加大了对网络舆情监测和态势感知的服务购买力度，舆情版块的云和数据业务收入达8,402万元，同比增长64.80%，业绩稳步增长。在创新业务中，公司面对外部环境变化和行业承压的双重挑战，深挖客户精细化管理需求，实现创新业务的快速突破，如专利云服务自2022年9月发布以来，业务收入达211万元，实现了0的突破，新产品开始贡献业绩。目前，专利云服务的主要客户为企知道网络技术有限公司（以下简称企知道）。企知道公司通过购买拓尔思专利云服务为其服务的众多生物行业用户提供技术创新、知识产权等领域的联结服务。

（3）公司加速了人工智能技术在多元化场景落地的推进，尤其是AIGC领域的创新，如在媒体领域的机器写作与自动报告生成、政务领域的对话式AI机器人以及内容人机协同等应用。公司在AIGC领域（机器写作、自动报告生成、对话式AI机器人、虚拟人播报等）的用户数已达103家，业务收入达852万元。2022年发布的9款SaaS服务产品中，有8款是融合了大数据和人工智能技术，如麦文智创云服务作为一款农产品电商直播脚本的自动写作产品，在第七届广东省农村电子商务峰会暨数美汕尾助农电商消费节上正式向社会各界发布，得到业界一致好评。公司凭借“麦文智创”入围“广东农电奖”获奖名单，荣获“数字乡村金翼奖”。同时，公司与广东省南方乡村振兴促进中心、广东省农村电子商务协会、广东省电子商务协会等社团展开了积极的战略合作。目前，“麦文智创”已在广东省多个县域展开试用。

（二）报告期内主要经营工作

1、纵深推进数据要素开发利用，全面强化数据产品高质量发展

报告期内，公司自有数据中心已配置超过2000台机架式服务器，数据资源规模超千亿级，具备日均亿级公开数据资源合规采集和处理加工能力。公司目前已形成了以产业大脑、媒体资讯、网络舆情三大数据资产平台为核心的行业SaaS服务集群，可满足政府、金融、媒体、企业等用户在产业大脑、网络信息内容治理、金融监管、政务资讯服务、金融机构风控管理、智能媒体服务、开源情报等多场景业务创新需求。公司的核心数据产品已在多个大数据交易所上架交易，为公司在数据要素时代的腾飞打下坚实基础。

2、成立数字经济研究院，拓展数字经济增长新空间

2022年3月，公司成立了数字经济研究院，主要职责是储备公司长期竞争力，旨在依托公司多元的产品、丰富的案例和海量的数据，围绕数字经济产业发展的焦点问题，通过开放合作的研究平台，加速数实融合探索，成为公司创新业务“孵化器”，拓展数字经济增长新空间。报告期内，数字经济研究院的研究重点集中在四大研究方向：数据要素、元宇宙、机器人、人工智能，并公开发布《拓尔思数据要素白皮书》，就数据要素市场发展、业务目标、业务体系、拓尔思数据要素方向以及业务保障等进行深入分析和详细论述，为公司夯实数据底座基础、强化数据治理能力和提升数据要素变现能力提供了有力支撑。

3、守正创新坚持国产自主可控，引领国产搜索型数据库产业发展

公司已形成全产品链的自主可控，且所有产品均同信创主流厂商全面适配。2022年，公司在信创领域的收入大幅上升。公司积极参与信创产业生态，是信创工委会成员单位之一，并深度参与到现阶段信创非关系型数据库标准的建设。凭借完全自研的海贝搜索引擎数据库，公司入选《2022爱分析-信创厂商全景报告》信创数据库细分领域代表厂商。公司应邀参加了中国信通院数据库应用创新实验室2022年11月17日组织召开的国内首次“搜索型数据库”技术研讨会，作为国产搜索型数据库的引领厂商为产业发展积极建言献策。

4、联合提升数据安全能力，护航数字经济快速发展

2022年，拓尔思全资子公司天行网安北京研发中心、成都研发中心及未来实验室联合研发了多个数据安全产品。公司推出的隐私计算产品通过了中国信通院可信隐私计算测评，新版本视频传输平台进一步加强了视频数据安全防护能力，新一代数据交换服务系统及数据检控产品深度融合零信任体系。子公司广拓公司聚焦泛安全领域的产品与应用研发，推出了基于知识图谱的天目开源情报服务平台。

5、持续推进人工智能场景创新，重磅发布9款数智云服务

公司积极探索基于大模型的AIGC和多语言多模态大数据分析处理、视频语义化、云原生、AI推理框架等新技术，基于公司自有大数据资源与项目成果转化进行融合应用创新。2022年，公司重磅发布了基因专利检索、政策大脑、智能校对、大数据可视化等9款云服务新品。

6、匠心服务数字中国建设，工作取得新突破新成果

公司在数字政府领域，参与了浙江数字化改革党建统领整体智治、数字政府、数字法治和数字文化四个领域多个项目的规划与建设。在企业数字化转型领域，公司语义智能技术在国家电网和航天科工集团的创新项目中得到成功应用。在媒体融合领域，公司产品和云服务已成为人民日报国际传播能力技术支撑体系的重要组成部分。在乡村振兴领域，公司推出了麦文智创云服务，实现了农村直播电商文案自动写作的新突破。在网络信息内容治理领域，公司作为头部厂商，已完成从中央到地方的市场布局。

7、积极开展多种合作模式，推动商业生态共融共赢

报告期内，公司积极开展多种模式的合作，如与头部企业联合产品运营、与平台公司建立战略合作、与参投企业行业融合拓展等，打造通过数智赋能驱动企业高质增长的合作新生态。2022年，公司与腾讯云、知识产权出版社、广东省南方乡村振兴促进中心、中国人民公安大学等单位签署了战略合作协议，共同推动Web3.0、产业大脑、知识产权、乡村振兴、开源情报等方面的业务创新。

8、喜迎拓尔思总部乔迁新址，凝心聚力焕新前行

2022年12月4日，公司总部正式入驻北京市西三旗金隅科技园 3号楼，此次乔迁是公司发展历程中的重要里程碑，自此公司所有在京员工齐聚总部大楼办公。公司目前已经拥有北京总部、成都天目中心和北京昌平大数据中心三处自有办公楼，总建筑面积超10万平米。

9、收获众多重磅奖项和品牌荣誉，社会美誉度不断提升

凭借深厚的技术实力与丰富的数智化应用场景，2022年，拓尔思赢得了数十项奖项和荣誉：连续7年荣获北京软件和信息服务业综合实力百强企业、2022北京数字经济企业100强、2022信创发展--大数据领军企业、2022元宇宙产业应用与先锋技术百强、2022中国大数据企业 50强、2022数字赋能先锋企业30强、2022北京软件核心竞争力企业（创新型）等。

五、公司未来发展的展望

2023年，拓尔思将迎来30周年司庆。公司始终与数字政府转型、数字经济建设一起高速发展。大模型时代来临，拓尔思将启航新征程，奋发向未来。公司总经理施水才先生在今年召开的全公司营销工作大会上提出：2023是拓尔思二次腾飞元年，公司业务要All-in在数据的智能化应用，翱翔在云端；要聚焦行业，垂直做透；要顺势而为，生态共赢；SaaS、DaaS、KaaS、MaaS类业务在三年内要占营收一半。

（一）全力加速trsGPT与AIGC产品研发，抢占行业创新制高点

作为近年来最为热门的AI细分领域，大语言模型是人工智能迈向通用智能的里程碑，是人工智能的发展趋势和未来。大模型的出现，让很多产业人士认为这项技术会改变信息产业格局，即基于数据的互联网时代和基于算力的云计算时代之后，将进入基于大模型的AI时代。大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用。更重要的是，大模型具有自监督学习能力，不需要或很少需要人工标注数据进行训练，降低训练成本，从而可以加快AI产业化进程，降低AI应用门槛。GPT-4是最新且最先进的OpenAI多模态大模型，并在多个基准任务上取得了非常好的成绩，包括图像字幕、图文问答、代码生成和法律推理，GPT-4能够生成比其他语言模型更符合事实的准确陈述，确保更高的可靠性和可信度，也可接受图文信息作为输入并生成说明、分类和分析。大模型的真正意义在于改变了AI模型的开发模式，将模型的生产由“作坊式”升级为“流水线”。而模型开发模式的转变，使得AI技术在落地时拥有更强的通用性，可以泛化到多种应用场景。由此利用大模型的通用能力可以有效应对多样化、碎片化的AI应用需求，为实现规模推广AI落地应用提供可能。AIGC即利用人工智能技术来生成内容。与此前Web1.0、Web2.0时代的UGC（用户生产内容）和PGC（专业生产内容）相比，代表人工智能构思内容的AIGC，是新一轮内容生产方式变革，而且AIGC内容在Web3.0时代也将出现指数级增长。

2023年开年拓尔思正式启动了“209工程”，短期内将推出trsGPT及基于trsGPT生成的系列AIGC产品。

1、trsGPT

trsGPT通过行业专业模型与通用大模型结合，实现明确分工，大模型负责向trsGPT模型输出大模型的通用能力，trsGPT模型更精确地处理自己“擅长”的任务，高效率低成本地解决业务问题，协同推动人工智能的发展。trsGPT支持接入各类主流大模型，包括国内外各类开源或非开源模型，以及各种模型的共享平台。在不同大模型数据和功能的基础上，trsGPT通过提供对应的提示工程接口和模型精调接口等生成trsGPT-G（政务专业模型）、trsGPT-F（金融专业模型）、trsGPT-M（媒体专业模型）三大行业专业模型。trsGPT提示工程涉及选择合适的模型架构和参数、设计提示格式和结构、选择合适的任务和训练数据，以及使用选定的提示和数据微调模型。trsGPT生成的三大行业专业模型（可通过接口）将被集成到拓尔思自研的行业应用云服务或面向用户的应用程序，通过运行自有模型或第三方接口运行模型，帮助用户使用trsGPT带来的人工智能协作能力和生成能力，形成各类行业应用，如公文辅助写作、投研自动报告生成、智能投研问答、新闻资讯知识型搜索、以文生图配稿等。

2、媒体行业的AIGC应用

（1）以文生图

应用场景：面向媒体从业者提供稿件AI配图服务。系统根据文字描述，AI自动生成完整的绘画作品，支持写实、照片、国画、水彩、素描、科幻、素描、油画、卡通等风格。

商业路径：以SaaS服务模式集成到拓尔思数家资讯云服务。优化对公司存量媒体用户提供增量价值。目前公司媒体用户覆盖72%中央新闻单位、61%省级新闻单位、40%行业新闻单位。

目标客户：3398家主流新闻媒体（互联网新闻平台未计）（媒体机构数据来自中国记者协会，统计截至2022年9月。）

（2）知识搜索和辅助写作

应用场景：基于拓尔思自有的千亿级官媒、主流媒体、自媒体等新闻资讯数据，面向媒体、智库等从业者提供高质量的新闻资讯类知识型搜索服务，支持对话内容自动生图，支持辅助新闻写稿。

商业路径：以SaaS服务模式集成到拓尔思数家资讯云服务。对媒体、智库单位用户提供增量价值。

目标客户：3398家主流新闻媒体（互联网新闻平台未计）、403家国内外主流智库（智库数据来自CIRAA智库研究小组发布的2021年智库排行榜单显示。）

3、政府行业的AIGC应用--政策研读和比对

应用场景：基于拓尔思数据中心采集的全国政府官网政策数据，面向政府、央企、国企、智库等机构用户提供高质量的会话AI式政策研读服务，支持政策提纲、政策摘要、政策推荐、政策比对等功能。

商业路径：以SaaS服务模式集成到拓尔思数家政务资讯云服务。对政府、国企、智库等机构用户提供增量价值。目标客户：3273个县及以上人民政府机构（各级政府职能部门未计）、323277家国有控股企业、403家国内外主流智库（政府机构、企业数据来自《中国统计年鉴-2022》。）

4、金融行业的AIGC应用--智能投研问答与产业报告生成

应用场景：基于拓尔思数星产业大脑平台相关数据，为金融类客户提供面向产业、企业、个股、宏观等多维度融合的知识智能问答与内容报告生成服务。

商业路径：以SaaS模式集成到拓尔思数星产业大脑云服务。面向个人投资者、金融机构客户及渠道伙伴提供多种服务方式。

目标客户：4588家商业银行、133家证券公司、155公募基金、22168家私募基金、广大个人投资者（数据来自银保监会网站2022年公布的最新《银行业金融机构法人名单》。）

（二）着力培育智慧康养新应用，探索C端服务新赛道

拓尔思“209工程”除了发力B端，也在探索C端的新应用。据网络公开数据表明，老年人口基数大、老龄化速度快，高龄、失能、独居、留守等老年群体不断增多，他们既有机构长期照护的刚性需求，又有依托社区居家便捷享受社会化专业化服务的殷切期待。在此背景下，拓尔思数字经济研究院正在研发智慧康养数字人。

应用场景：围绕老年人需要亲情陪伴、康养保健、闲聊解闷等场景，提供虚拟亲人、健康助手、闲聊问答、预防痴呆症等功能。虚拟亲人利用老人亲友的声音和照片合成虚拟人，给老人播报热点新闻或者讲故事。基于生成式大模型和健康知识库、生活百科知识库等，以会话AI方式提供多模态的老年人聊天服务。

商业路径：1以SaaS模式向社会提供服务；2以产品或API方式与第三方康养机器人进行深度集成合作。

目标客户：2.67亿60岁及以上老年人，36万个各类养老服务机构。（数据来自民政部养老服务司的最新发布，人口数据截至2021年底，机构数据截至2022年第一季度。）

（三）持续深耕优势行业应用，增强高质量发展能力

公司将继续深耕优势领域，同时补齐业务短板，强化业务产品升级，不断培育多元化业务体系，找准风险和效益的更好平衡点，多维度提升公司高质量发展能力。在成熟行业领域，如政府网站集约化、金融监管、融媒体等，公司以做强传统业务为基本盘，深化运维服务，发展数据服务，探索衍生业务，抢占创新赛道，叠加公司新优势。在成长行业领域，如在金融科技、政务舆情、企业开源情报等，面临日益激烈的竞争环境，公司将注重资源配置的集约高效，全力护航行业标杆项目，筑牢高质量数据基础，强化差异化竞争能力。在新兴行业领域，如数字机关、绿色金融、智慧专利等，公司向精细化管理要效益，优化业务结构，锚定高质量发展方向，以创新思维满足客户多元需求，担当数据与创新服务“主力军”。

（四）全力加速SaaS生态建设，确保行业覆盖快准广

数字经济时代，融合生态是赋能企业数字化、智能化的重要手段。在日趋激烈的竞争与博弈环境下，企业级SaaS服务商如何突破营销障碍，抓住机遇，迎风生长，是普遍面临的重要挑战。SaaS服务要实现垂直领域市场快速覆盖，关键做好生态建设。公司今年新设了生态合作部，未来将进一步与行业合作伙伴、区域合作伙伴、服务合作伙伴、运营商以及行业知识专家、行业头部企业展开市场、渠道、算力、智力、创新样本等全方位的合作。拓尔思将与高品质的SaaS生态伙伴一起实现共创、共享、共赢。

（五）积极推广使用AI编码工具，促进研发降本增效

人工智能正迅速成为软件开发不可或缺的一部分，使开发人员能够自动执行日常任务、更快地分析数据并最终提高他们的生产力，如OpenAICodex、GithubCopilot、Tabnine、CodeGeeX、CodeWP、IntelliCode、AiXcoderCodeCompleter、BlackboxAI等。这些人工智能代码助手，使用AI技术，只需简单的提示就可以用自然语言自动编写软件代码，或在在编写代码时自动生成代码建议，从而帮助程序员提高编写代码的效率和准确性。在公司高速发展过程中，来自创新的驱动以及各产品迭代需求会不断攀升，然而随着人力资源成本的提升，势必会让企业人力成本上涨。公司将在内部积极推行AI编码工具，不仅仅可以通过简单高效的开发模式来提高速度，还能帮助整个产品开发流程实现高效运转，简单代码编写的工作逐步让AI帮助完成，中高级开发人员则更加专注于复杂代码的编写或代码质量的优化提升，以此降低人力成本，优化开发人员结构，同时实现敏捷开发，提升开发效率，最终实现研发工作的降本增效。

（六）公司可能面对的风险

1、人工智能和大数据技术应用成熟度风险

近年来，人工智能和大数据技术加速发展，当前各行业用户热情较高、需求较旺。但实践中，各类应用的实用效果、成熟度和最终用户应用水平还有待验证。公司将持续深度投入人工智能和大数据技术研发，吸取行业需求，发掘应用创新点和价值点，及时推出新产品和解决方案，保持技术领先和应用接地，切实有效地推动人工智能和大数据技术应用迭代发展、稳步成熟。

2、商誉减值风险

公司近年来进行过重大资产重组及数次股权收购，各项收购之后公司形成了较大金额的商誉。如果未来经营状况恶化，将有可能出现商誉减值，从而造成公司合并报表利润不确定风险，对公司的经营管理产生不利影响。公司将继续推动各收购子公司加强业务经营，积极进行战略协同，促进子公司核心业务向好发展，实现公司保值增值。

3、业绩季节性波动风险

公司营业收入和利润水平存在较为明显的季节性特征，主要是公司主要客户为政府部门和大型企事业、采购普遍集中在下半年所致。受销售季节性因素的影响，公司第一、二季度营业收入和净利润较少，占全年收入和利润的比重较低，投资者不宜以第一季度或半年度的数据推测全年盈利状况。公司将尽量扩大云和数据服务业务的营收占比，并尽量覆盖不同行业和类型的客户，以降低季节性因素影响。

4、人力资源风险

公司正处于业务转型快速发展阶段，且有不断进行相关产业扩张的需求，对人力资源提出了较高的需求。由于信息技术及软件开发人才的竞争日益激烈，存在人力资源成本上升，或因关键人才流失而对公司的业务发展造成一定影响的可能。因此，公司面临着人力成本压力增大、有效保留和吸引人才难度增大的风险。公司将通过提供有竞争力的薪酬福利，建立公平的晋升机制，创造开放、协作的工作环境和企业文化氛围，努力吸引人才、培养人才和保留人才。