浙大网新（600797）2023年年度董事会经营评述内容如下：

　　一、经营情况讨论与分析

　　（一）总体经营情况

　　2023年，为应对经济周期性的波动，公司一方面努力优化业务人员结构，坚持深耕主营行业，夯实业务基本盘；另一方面，积极拓展以人工智能等前沿技术为主的行业场景应用，探索传统IDC向AIDC转型，打造算网融合的算力服务平台，并持续探索布局创新业务，为公司的长期稳健发展蓄力。报告期内，公司实现营业收入359,957万元，较上年同期减少12.83%，实现归属上市公司股东的净利润11,775万元，较上年同期减少5.99%。实现归属于上市公司股东扣除非经常性损益后的净利润-3,704万元，主要系本期数智云服务及基建数智化业务净利润减少所致。

　　（二）主营业务经营情况

　　报告期内，公司持续深化AIDriven“智能驱动”战略，以人工智能、隐私计算、区块链、云计算、大数据、物联网、数字孪生等技术为基础打造数智化基座，并以算网融合的数智云服务支撑政府数字化、基建数智化和产业数智化三大领域应用，为政府、全球产业客户提供深入行业的数智化解决方案和平台服务，推动产业数智化转型升级。基于与浙江大学深入的产学研合作，通过布局人工智能领域和算网融合的算力服务，结合自身优势积极推进面向垂直行业应用的大模型研发与产业落地。

　　在品牌建设上，公司连续22年上榜中国软件和信息技术服务百强企业，还获评“2023浙江省服务业百强企业”“2023浙江省软件核心竞争力企业”“2023年浙江省软件业务收入前30家企业”“浙江省大数据产业应用示范企业”以及“杭州市综合百强企业”等，并通过了杭州市大数据云计算产业链主企业和杭州市总部企业的认定。凭借在数字政府领域的前沿技术产品和高效应用解决方案，公司入选《2023数字政府产业图谱》；农民工工资支付监控预警平台入选工信部2023年大数据产业示范名单；参与打造的南京医保高铁项目获“长三角数字经济优秀企业案例”“浙江省软件行业优秀案例”；参与承建的“浙江省创新实施企业年报‘多报合一’改革为企业减负”“嘉兴嘉善县打造‘区域协同万事通’构建青吴嘉一体化政务服务新模式”两个创新项目，均入选浙江省优化营商环境十大“最佳实践案例”。

　　1、数智云服务

　　报告期内，公司作为IDC第三方独立运营商，继续通过杭州、上海、成都等地七大数据中心，为客户提供IDC托管、云计算和互联网资源加速服务。在IDC托管服务方面，阿里经开区机房项目按计划推进，但整体IDC市场供大于求，竞争激烈，产品价格持续下调。云计算业务方面，信创云实现稳健增长，政务云增速放缓；因护航亚运，云安全类业务快速增长。互联网资源业务流量同比增长8.3%，VPN流量增长15%，但市场价格持续走低。在创新业务开拓方面，公司加入“西湖之光”算力联盟，与浙江大学、阿里和三大运营商共同构建开放协同的算力创新生态，并作为算力服务商，成为杭州市算力券发放政策的主要参与方。

　　2、政府数字化

　　报告期内，公司以智慧人社、智慧医疗、信用服务为核心，拓宽延伸至智慧监管、智慧城管、人事人才、智慧就业、智慧助残、智慧公安、智慧党建等业务领域，并深入渗透数字政府、数字社会多领域的细分市场。

　　在智慧人社领域，公司完成全国农民工工资监管平台项目、人社部劳动就业跨地区管理服务项目、养老保险全国统筹信息化建设浙江项目的验收。在助力完成国家级、省级多个系统大集中建设后，进一步实现向省、市、区县、街道、社区的垂直延伸，例如：江苏省就业和劳动关系一体化建设纵贯省、市、区县、乡、村五级人社部门；陕西省秦云就业通过省市（区）县共建实现家门口就业服务纵向延伸。同时新增省级项目：江苏省人社厅“互联网+”职业技能培训、浙江省人社厅人力资源大市场建设、广东省人社厅就业一体化信息平台与高层次人才综合服务系统、安徽省人社厅劳监三期项目等。公司承建的湖南人社决策分析系统、深圳人力生态项目、广东省厅农民工平台等项目均已上线。

　　在智慧医疗领域，公司新签国家医保局跨省异地就医直接结算问题监测处理和协同响应服务项目；完成浙江省智慧医保软件开发服务项目的验收；曾获国家级、省级多个奖项的南京医保高铁项目作为优秀案例，获多地推广。

　　在信用服务领域，公司作为浙江省大数据局的核心服务商，参与数据开放的授权组件工程，支持从政府侧的数据资源池向社会侧的应用进行有序开放。公司相继中标浙江省法人数字证书基础服务采购项目、浙江省公共信用社会化应用产品池项目、浙江省信息化系统建设电子证照库与法人库项目、重庆市一体化智能化公共数据平台电子证照基础库建设项目，以及工商银行、农业银行、建设银行、交通银行等电子营业执照电子印章系统服务项目等。

　　在智慧监管领域，公司中标浙江省公安执法办案综合应用系统第三期项目（公安行政监管平台），在原有市场监管、综合执法等固有市场基础上，业务边界进一步开拓至消防、公安等多个领域。

　　在智慧助残领域，公司承建了部级项目中国残疾人就业创业网络服务平台建设和运营；携手杭州市西湖区打造的基层残联精准帮扶数字化应用被列入全国试点项目。

　　3、基建数智化

　　报告期内，公司围绕智能交通和城市基础设施智能化开展业务，为高铁车站、城市隧道、地下综合管廊、机场桥梁等基础设施提供智能化系统及相关工程建设和运维服务。

　　在智慧铁路领域，公司新中标了巢马铁路、日照站等客服信息工程项目及大莱龙铁路、琶洲支线等物资项目，并积极推进长沙西站、昌景黄铁路、杭衢铁路、沪宁城际铁路项目的实施工作。

　　在智慧公路领域，公司承接了交科院智慧高速产品方案设计、浙江省科技厅道路基础设施精准诊断项目、河南农村公路快速检测二期项目、义乌机场路立交化改造、景宁隧道加固、山东泉城无轨电车公交、济南市城乡“智慧交通”项目等项目，不断储备在公路交通方面的基础实力。

　　在智慧航空领域，主要实施了首都机场信息显示系统及终端改造项目、中标了首都机场新数据中心开发服务、台州路桥机场自助登机门、自助行李托运设备采购等项目。

　　在交通运维领域，在持续推进国家重点研发项目――港珠澳大桥智能运维课题项目的同时，公司重点实施了义乌03省道管廊维保、杭州地铁1号线及5号线维保、武汉旅服平台维保等项目，不断提升智能化运维管理水平。

　　4、产业数智化

　　报告期内，公司为全球产业、企业客户提供数智化转型解决方案，主要从金融科技、能源数智化、新零售、智能商务、智慧教育等方面开展业务。

　　在金融科技领域，公司的国内国际业务稳健发展。国际业务方面，与道富、SS&C合作规模均达历史最高水平，并进一步扩大与某头部金融市场解决方案技术供应商的战略合作。国内市场方面，与杭州银行（600926）、财通证券（601108）、某证券交易所、某国有银行、某头部金融机构的合作稳健增长；在南京银行等城商行、某国有银行接连中标一系列固收智能交易、AI资金交易员、金市交易数据管理平台、金融客户体验设计等项目；同时开拓某大型期货公司金融数据服务平台项目。此外，公司为上海浦发银行、中国银行等大客户提供基于多种微软软件产品的解决方案和部署服务，合同金额逾亿元。

　　在能源数智化领域，公司充分发力交易侧、售电侧、发电侧三大方向，与广东电力交易中心、昆明电力交易中心的战略合作纵深推进，与广西电力交易中心、首都电力交易中心、安徽电力交易中心就电力零售、结算、绿电等领域达成合作，并与多家售电公司开展售电营销方向的产品合作。同时，与华电集团的合作也逐渐铺开，双方携手深入推进水电、风电数字化的应用落地。

　　在新零售和智能商务领域，公司继续保持与某国际运动品牌、某全球大型餐饮集团等客户的良好合作，新开拓了美国某知名连锁百货公司、某世界500强消费品公司和某世界知名玩具品牌等重要客户;商用客户业务继续争取信创产品的市场份额，中标了良渚实验室基因组医学超算平台项目等，信创PC的销售收入同比增长78%。

　　在智慧教育领域，公司与各高等院校展开深度合作，共同探索大模型在智慧教育教学方面的应用场景，不断完善智慧教育产品矩阵。公司与浙江大学联合成立图灵实验室、与浙大城市学院联合成立图灵智慧教育实验室，公司行业影响力不断扩大。

　　5、技术创新

　　报告期内，公司进一步加强技术研发投入和知识产权建设：

　　（1）资质认证和知识产权建设

　　公司已建立起全方位的知识产权保护体系，形成商标、专利、软件著作权、信息安全四位一体的保护框架。报告期内，公司顺利通过国家高新技术企业重认定、涉密软件资质换证和甲级总集新申请；完成ISO27001、2022信息安全管理体系、CMMI5级的复评和换证；通过了2023年守合同重信用AAA等级资质和ISO5项证书的认证工作；并获得数字化能力评价证书一级、民航空管工程及机场弱电系统工程专业承包二级等多项荣誉资质。

　　公司在报告期内获得17项专利授权，取得106项软件著作权和7项软件产品评测，并根据国家关于网络安全风险防控的总体趋势，编制了铁路客服信息网络安全基线配置方案，进一步完善了项目实施调试中的网络安全控制措施。在自研软件创新赋能方面，公司4项产品入选《杭州市优质产品推荐目录》，其中聚安数字函证区块链服务平台V1.0入选《2023年杭州市首版次软件产品应用推广指导目录》。

　　（2）港珠澳大桥智能化运维技术集成应用项目启动验收，示范效应显著

　　报告期内，国家重点研发计划——“港珠澳大桥智能化运维技术集成应用”项目启动验收工作，公司承担的课题五整体以及课题四两个子课题均通过了验收。本次牵头研发的港珠澳大桥智联平台构建了基于数字平行的智能运维技术体系，攻克了桥岛隧多类型业务智能协调调度、多源异构海量数据（603138）处理、数字孪生与运维管控等关键技术，对交通基础设施运维业务和数字化技术的跨学科融合创新有着重要引领作用，成为国内桥梁智能运维领域的标杆工程，将由交通部牵头进行全国的示范推广。

　　同时，公司将深耕多年的知识图谱能力，与最新的LLM语言大模型技术进行创新性的融合，实现了国内首个桥岛隧维养领域的知识图谱+大模型的RAG（大模型检索增强生成）应用。不仅能够实现专业知识检索的精准化和智能化，还可借助大模型能力，实现对于一般文档知识的智能化分析抽取、新知识推理生成等创新应用，让知识在使用过程中不断自我迭代优化，助力大桥的养护创新和效率提升。

　　（3）积极追踪人工智能等前沿技术动态，加速探索AIGC产业应用

　　在图像识别领域，公司在既有的农村公路病害检测算法基础上，新研发了针对干线公路的病害检测算法，不仅增加了识别病害的种类，也将病害识别的分辨率提升至1mm。开发的针对高速车辆分类检测算法和车牌识别算法，能够实现雷达与视频流的多模数据融合检测，可在大流量情况下提供精准的车辆行驶数据。

　　在语义领域，公司结合港珠澳大桥科研项目的需求，开发了能结合知识库，实现垂直领域知识检索、理解、逻辑推理和输出，多语言语音识别模型的本地化运用，完成了“语音-语义-知识”的产品闭环。具备自研虚拟数字人引擎及多场景语料库，针对数字展藏等多类场景，提供数智人导览服务。

　　智慧教育方面，公司在高等教育领域的大模型工程化能力处于前列。除具备常见的自然语言处理技术、图像识别技术外，团队还利用AI技术对大量的教育数据进行处理和分析，智能化提取学生的学习行为和潜在需求。通过构建知识图谱、积累案例库与文档库，进一步强化智慧教育的内容积累能力，为形成长远独特的内容优势奠定坚实基础。以与浙江大学共研的观止大模型――垂直教育领域智慧口语应用系统为例，实现人机对话口语练习、分级式练习、个性化智能训练等，为学生提供更高效的口语学习支持。

　　金融方面，AI智能客服利用自然语言理解、对话管理、信息抽取等技术，进行精准的访客意向识别，将部分场景下的智能客服接待能力提高至接近人工服务的水平，大大降低人力成本，优化了客户体验。目前，基于此类技术衍生出的金融市场AI交易员、电力交易场景数字人已在多个项目中落地应用。其中，AI资金交易员是应用于货币市场、债券市场的智能交易助手，围绕各类业务品种询价交易场景，会话端AI资金交易员可基于当日智能会话计划，与同业机构展开会话，实现人机对话、交易交谈、交易预判引导、智能生成标准答复和交易意向确认单等一系列特色功能服务。结合AI模型进行分析预测，并完成对应的交易流程，可实现操作风险几乎为0，单笔业务处理时间最高节省90%，平均业务处理效率提升10倍。

　　人社医保方面，公司创建了智能文本识别模型，是支撑医疗票据、增值税发票、人才简历、仲裁文书识别等场景落地应用的行业AI模型，标准训练后模型准确率达99%，实现了降本增效。

　　（4）增强数智化创新能力，持续推动技术产品服务升级迭代

　　公司持续将最新技术融入数智化基座，通过人工智能、大模型算法、数字孪生、区块链、隐私计算等引擎，增强数智化应用场景的创新及工程化落地。由基座赋能的能源数智化板块推出覆盖售电、交易、电厂、绿电等核心业务场景的InPower数智能源系列产品，并通过专场发布会获得行业客户的高度认可。基座板块之一的数智政务底座及其产品体系不断完善，其中，磐石、海川、航道等平台产品完成迭代，开发者平台中的产品组件市场、交付管理完成了进一步优化。

　　此外，公司还持续投入研发并升级迭代多项拥有自主知识产权的技术方案和产品，如：外汇智能交易系统、基金数据管理集成系统、财务资产管理系统、移动支付交易管理系统等智慧金融产品；电力组态可视化工作台，以及数字电厂优化调度、远程诊断、远程试验系统等智慧能源产品。

　　（5）发挥区域化布局优势，开发算网融合的普惠算力服务平台

　　公司成立算网融合部，充分发挥区域化布局优势，构建东数西算平台、智能算力平台，通过算网一体化运营服务平台，提供面向算力与网络基础设施的综合解决方案，实现算力与网络资源的智能调度，为客户提供涵盖算力租赁、边缘算力、算力合作等高性能低成本的算力服务和模型服务，并提供AI综合解决方案。

　　

　　二、报告期内公司所处行业情况

　　公司所处行业为软件与信息技术服务业。2023年，我国软件和信息技术服务业（以下简称软件业）运行稳步向好，软件业务收入高速增长，盈利能力保持稳定，软件业务出口小幅回落。根据工信部统计数据显示，2023年我国软件和信息技术服务收入为123,258亿元，同比增长13.4%；实现利润总额14,591亿元，同比增长13.6%。

　　1、数字经济发展势头强劲，人工智能领域实现重大突破

　　当前，以数字技术为代表的新技术应用，促进千行百业加快转型升级，数字经济对我国经济发展的放大、叠加、倍增作用凸显，已成为新时代我国培育新质生产力、促进经济高质量发展、构建新发展格局的核心变量。中国信通院发布《中国城市数字经济发展报告（2023）》显示，目前我国数字经济规模超过50万亿元，总量居世界第二，占GDP比重提升至41.5%，数实经济融合愈发紧密。我国数字化发展继续保持强劲势头，数字经济产业集群加速发展，预计2025年我国数字经济规模有望达到70.8万亿元。其中，人工智能等数字新兴产业蓬勃发展，其核心产业规模达到5000亿元，以大模型为代表的生成式人工智能实现重大突破，成为当前各国科技与产业竞争新的制高点。伴随AI大模型技术的不断落地，人工智能逐步迈入AGI（通用人工智能）发展阶段，进一步加速数字化、智能化技术在全球的推广与应用，并为产业带来新一轮的发展周期，传统产业的数智化升级需求将进一步释放。

　　2、信息技术引爆算力需求，加速传统IDC向AIDC智算中心转型

　　随着新一代信息技术的爆发，数据资源存储、计算和应用需求大幅提升，传统数据中心正加速向新型数据中心演进，从IDC向AIDC智算中心转型。工信部、国家发改委等先后出台《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等重要文件，有效规范了我国数据中心行业发展。当前，我国IDC产业正由高速发展向高质量发展全面演进，短期来看，供需矛盾显现，市场加速整合，近年来公有云及互联网应用需求增速放缓，IDC机柜平均价格有所下降；但长期来看，在双碳战略、东数西算等政策指引下，IDC产业供给将向布局更加均衡优化、规模效应更加明显、绿色化水平更高的方向逐步发展；在AI技术的普及应用和数字化转型加速的驱动下，市场对普惠算力的需求日益扩大。同时，作为国家关键信息基础设施，数据中心在安全性、稳定性、可靠性方面面临更严格的要求，行业将迎来全新的机遇与挑战。

　　3、数字政府产业增长放缓，信创产业迎来国产替代潮

　　中国政府数字化发展已历经电子化、网络化阶段，当前正由数据化迈向智能化阶段。数字政府作为推动国家治理体系和治理能力现代化的战略支撑，是数字中国的重要组成部分。国家《关于加强数字政府建设的指导意见》《关于全国一体化政务大数据体系建设的决策部署》《数字中国建设整体布局规划》等重要文件发布，擘画了政府数字化的建设方向，要求促进信息系统网络互联互通，数据按需共享，发展高效协同的数字政务。在政策的引导下，数字政府市场处在重要发展窗口期，但受近年来政府财政压力加大，宏观经济波动等诸多不稳定因素的影响，市场需求与供给均有一定程度的延滞。据IDC报告，未来2-3年，数字政府产业预计进入相对低速的增长态势。与此同时，在国产化替代浪潮下，信创产品及解决方案的应用在各行各业渗透加深，行业规模持续增长，2027年有望达到37,011.3亿元，中国信创市场将释放出前所未有的活力。

　　4、交通行业从大规模基建逐步转入智能化管理、运营、养护阶段

　　在以智慧交通为代表的基建领域，近年来政府投资总体下降，项目规模缩减，行业竞争加剧。而5G、物联网、ICT、AI等新技术的广泛应用，以及城市化需求的多方加码，我国智慧交通行业仍具备广阔市场空间。在综合交通枢纽多层级一体化发展方面，《国家综合立体交通网规划纲要》《“十四五”铁路科技创新规划》等文件出台，围绕加快综合交通枢纽智能化升级、增强安全保障能力、推动绿色低碳发展三大目标，提出了建设枢纽信息服务平台，提升交通枢纽管理水平的具体措施。同时，我国作为交通大国，在运营的公路、桥梁、管廊、隧道等逐步面临智能化升级改造、更换、维修和保养服务需求，这些都将进一步利好公司在基建数智化领域的市场拓展。此外，随着我国机场数量持续新增，国家对机场建设及投资力度不断加大，也将有望为公司的智慧机场业务带来一定的市场机遇。

　　5、技术和政策双力驱动，金融科技、能源数字化快速发展

　　产业数字化作为数字经济发展的主引擎，通过数字技术赋能千行百业，不断推动实体产业结构升级和价值释放。人工智能、大数据、云计算、区块链、隐私计算等新兴技术与金融业务的深度融合，催生出金融行业的一系列创新产品和业务模式变革，金融科技也成为推动金融行业转型升级的新引擎、服务实体经济的新途径、防范化解金融风险的新利器，市场存量空间巨大。伴随科技赋能、数字化转型、金融信创和金融科技业务监管的不断强化和推进，相关政策密集出台，引领金融科技发展方向。此外，国家能源局发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，明确提出推动数字技术与能源产业深度融合，促进能源数字经济和绿色低碳循环经济发展。以加快构建适应高比例可再生能源发展的新型电力系统为代表，能源数字化领域将进一步向深化阶段发展，预测到2025年，中国能源数字化市场规模有望达到数千亿元人民币。

　　6、政策发力，数据要素市场建设提速

　　近年来，我国出台了一系列政策文件，支持和规范数据要素市场的发展。“数据二十条”的出台，提出构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度，引领我国数据要素市场从自发探索进入规范探索的崭新阶段。国家数据局等17部门联合印发的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，提出以推动数据要素高水平应用为主线，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥为重点，强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通。随着数据要素顶层设计逐步完善，市场化配置改革也在持续推进，多地政府先行先试，进一步推动区域数据要素市场建设提速。在国家政策引领、地方试点推进、企业主体创新、关键技术创新等多方合力作用下，“十四五”期间，我国数据要素市场红利迸发，将整体进入群体性突破的快速发展阶段。

　　

　　三、报告期内公司从事的业务情况

　　（一）报告期内公司所从事的主要业务、经营模式

　　报告期内，公司坚持“做行业数智化专家”的战略定位，为政府及全球产业客户提供从咨询规划到架构设计、软件开发及外包、软硬件集成、运营维护以及大型工程总承揽。

　　公司业务覆盖数智云服务、政府数字化、基建数智化、产业数智化四大应用领域，并持续深耕三大优势行业：智慧人社、智能交通、金融科技，助力推动政企客户及产业数智化升级。报告期内，公司所从事的主要业务及经营模式没有重大改变。

　　数智云服务：公司通过布局全国的七大数据中心优势，持续为行业客户提供IDC托管、互联网资源加速和云计算服务，并依托东、西部区域数据中心算力资源，以及覆盖全国主要城市的承载网络资源，形成“算网融合”的发展模式。

　　-IDC托管业务是公司为客户提供服务器托管及相关增值服务。

　　-互联网资源加速业务是通过数据分析、调度等为客户提供更快速、更优质、更低价的可定制资源优化服务。

　　-云计算服务是一种按需分配、弹性扩展、可计量的IT服务模式。

　　政府数字化：公司以智慧人社、智慧医保、信用服务为核心，拓宽渗透到智慧监管、智慧城管、人事人才、智慧就业、智慧助残、智慧公安、智慧党建等更多领域，通过数智化技术创新、软件工程实施管理、大数据价值挖掘，为各级政府提供便捷高效的政务服务和民生服务。

　　-智慧人社、智慧医保、智慧助残、智慧党建：扎根政府数字化核心赛道，参与其顶层设计与规划，并融合垂直业务赋能基层延伸。主要项目有：人社部就业跨地区系统、中组部全国公务员管理信息系统、全国残疾人按比例就业情况联网认证系统等国家级软件系统研发等。

　　-信用服务：面向政府部门、金融机构、企事业单位等客户提供完整的数字政府、企业征信、可信认证等“信用+”一体化数字产品与解决方案，包括“信用+监管”、银企信用信息、小微征信、政策精准扶持等各类场景。运用大数据技术全面打通数据采集、存储、分析、应用各环节，形成全生命周期的一站式“数字智治”服务体系。

　　-智慧监管、智慧城管、智慧公安：是以新一代信息技术为支撑，助力政府进一步优化调整内部组织架构、运作程序和管理服务，全面提升政府在经济调节、市场监管、社会治理、公共服务、环境保护等方面的履职能力。

　　基建数智化：以智能交通为核心，以城市基础设施智能化为延展。

　　-智能交通业务围绕城际交通、城市交通、交通运维等方面展开，为高铁车站、公路桥梁、城市隧道、地下综合管廊以及机场等交通设施提供智能化系统、相关工程建设、智能化管理养护服务。城际交通包括为铁路客运提供旅客服务系统、票务系统、综合视频监控系统、大型综合枢纽数智化平台等；为机场提供航显系统、物联网平台、自助行李托运、无纸化旅客核验等业务。城市交通包括城市隧道综合监控系统、城市道路运行指数分析系统、公路智能巡检、车流AI识别、地下综合管廊运行管理系统、路桥隧智能化维养及数字孪生平台等业务。

　　产业数智化：公司围绕金融科技、能源数智化、新零售、智慧教育、第三方软件评测、用户体验设计等方面开展业务，为全球产业客户提供应用开发、测试与质量保证、用户体验设计、系统重构、IT运维、高端咨询、研究与开发等全方位专业技术服务。

　　-金融科技主要产品及服务包括：人工智能业务分析平台、金融数据服务平台、国内金融市场系列产品，如AI资金交易员、报价引擎系统、外汇做市商系统、外汇资金交易系统、村镇银行信贷系统、综合行情分析系统、金融构件化快速开发框架、智能投顾、智能支付核算等。

　　-能源数智化业务是公司基于电力行业融汇创新，在电力交易领域沉淀出电力交易、电力结算、售电营销、区块链分布式电力交易平台及绿电交易存证平台等一系列解决方案；并形成了新能源远程诊断平台、水电站智慧水务系统等一系列数字电厂产品和解决方案。

　　（二）报告期内公司产品市场地位

　　公司连续22年上榜中国软件和信息技术服务百强企业，成功入选中国信通院发布的《2023数字政府产业图谱》，标志着公司在该领域的综合能力已获得数字政府权威评估体系的认可，占据市场优势地位。同时，公司作为浙江省大数据局的核心服务商，浙江省大数据产业应用示范企业，参与数据开放的授权组件工程，支持从政府侧的数据资源池向社会侧的应用进行有序开放，是数据要素市场建设中的重要参与者和规则制定者之一。

　　在基建数智化领域，根据2023年公开招标信息显示，公司的智慧高铁客服信息系统业务中标金额及市场占有率均处于行业领先地位。

　　在产业数智化领域，公司的电力交易市场产品在南方电网市场占据领先地位。

　　

　　四、报告期内核心竞争力分析

　　浙大网新依托浙江大学综合应用学科，形成“技术+资本”的强大孵化与加速力，打造了公司独有的产学研用一体化创新发展模式。经过23年的积累沉淀并顺应科技发展的进化趋势，公司不断夯实并提升四大核心能力：

　　（一）懂行业，深入垂直行业沉淀数据资产，发展数据智能

　　经过23年的发展沉淀，公司在数字政府、智能交通、智慧民生、金融科技、信用服务、新零售、能源数字化等各个领域均拥有国内顶尖的行业专家智库，积累了行业高端核心技术、行业差异化能力和行业数据洞察。基于对垂直行业的深度理解，公司已具备扎实的行业知识语料库训练、调优和评估等能力，能够将行业范式与垂域专业知识、垂域数据相结合，对各个行业场景应用进行数智化重塑升级。凭借高质量的数据服务，高效的训练框架体系，良好的业界口碑和高黏性的客户资源，公司在各行业的智能化转型上积累众多案例。近年来，公司还联合高校、科研院所、产业巨头等开展基于不同模态的预训练大模型研究，涵盖行业涉及教育、交通、人社、监管执法等多个领域，为多行业垂类大模型的应用落地打下扎实基础，为行业智能化提供了新的解决方案和思路。

　　（二）有技术，拥有科技内核持续开发迭代新技术

　　以与浙江大学共建的联合技术中心科研力量为内核，公司积累了人工智能、隐私计算、大数据、区块链、容器云、AIoT、低代码与编程自动化等一系列核心技术，与浙大共研的OpenBuddy开源大模型获得国际认可。公司数智化基座已经构建了支撑业务应用的技术中台、业务中台、数据中台、微服务平台、一体化集成平台，可实现数据资源的顺畅流动与通用能力的高效复用，并将前沿技术、开发框架进行提炼与整合，集成了一系列泛用型AI能力，如垂域大模型、数智物联引擎、多模态算法引擎、数智孪生引擎等，这些都为不同行业的具体应用提供了强有力的技术支持，也让数智化基座具备强大的可扩展性和适应性，灵活适应业务发展的需要。

　　（三）能落地，可提供全面的数智化集成服务能力

　　经过二十多年的技术沉淀、大型现代化项目管理经验积累，公司具备从咨询设计到软件开发、软硬件总集成、运营维护，再到大数据、云计算、数字孪生、新一代人工智能的大型工程总集成实施能力，擅长承接诸如海量多源异构数据协同互联、跨系统资源高效整合、业务高并发处理等高难度、个性化需求，保障客户数字化转型的成功落地实施。依托全面的数智化集成服务能力，公司已多次参与国家重大科研项目，承接了大量铁路、隧道、民航、指挥中心等大型交通基础设施智能化业务，并成功交付多个具有重大社会影响力的软硬件总集成项目。同时，公司在教育、交通、金融等行业已拥有垂域模型工程化应用经验，在对专业性、封闭性、安全性要求极高的垂类大模型落地中，形成了一套自有的操作方法论，能为客户带来从场景探索到研发落地的全线路服务。

　　（四）云服务，东西部多地布局，构建普惠算力池

　　公司已构建较为完善的云计算基础设施资源，在杭州、上海、成都等地拥有7大数据中心，机房面积超过9万平方米，还在全国构建了一张与国内几乎所有主流云计算平台互联互通、与广域网互联互通的加速网络。公司搭建的算网融合服务平台，能够利用高可靠性的数据专网，连接东西部多个算力资源池，实现算力与网络资源的智能调度，为客户提供高性能、低成本的算网一体化运营服务。此外，公司还采用软件定义网络技术为专有应用、专有客户提供服务。优质的云服务、算力服务已成为政府数字化、基建数智化、产业数智化三大主营业务的重要支撑。

　　

　　五、报告期内主要经营情况

　　报告期内公司的主要经营情况已在本报告“第三节管理层讨论与分析”中的“　　一、经营情况讨论与分析”中详细说明，敬请相关内容。

　　

　　六、公司关于公司未来发展的讨论与分析

　　(一)行业格局和趋势

　　公司各业务板块所处的行业情况，已在本报告“第三节管理层讨论与分析”中的“二、报告期内公司从事行业情况”中详细说明，敬请相关内容。

　　(二)公司发展战略

　　公司将秉承“构建温暖可持续的数智世界”的发展愿景，坚持做行业数智化专家的企业定位，持续深化AIDRIVEN“智能驱动”的发展战略，在进一步迭代升级网新数智化基座的同时，搭建并完善“算力服务－模型服务－数据服务”网新全链条AI大模型服务体系，并以此加速助力千行百业的数智化转型。在算力服务方面，公司基于深耕多年的数据中心、骨干网、云计算、信创云等完整智算中心基础设施资源与运营能力，充分整合自有算力与“西湖之光”算力联盟等多方算力资源，与政、企、校统筹共建算力网节点，结合公司算网融合的算力成本优势，扩大优质算力的普惠供给服务，为庞大的算力需求提供有力支撑。在模型服务方面，公司将积极推进与浙大共研的“观止”系列大模型应用落地，强化大模型技术攻关，并在教育、交通、人社、监管、金融等领域探索落地；着重培育大模型的工程化部署能力，助力大模型设计、训练、调优、评估、推理，广泛支撑行业大模型研发和场景应用转化。在数据服务方面，公司将依托数据确权资质和隐私计算技术，积极参与数据开放平台的建设，推进数据资源合法合规的流通，助力客户挖掘数据资产价值，打造数据应用场景，创新数据服务模式。公司将以AI为代表的各类先进技术全面赋能政府数字化、基建数智化、产业数智化各主营业务，做客户数智化转型的合伙人。同时，公司将发挥组织协调优势，与合作伙伴共同扩建行业生态，纵向整合产业链上下游力量，横向联合高校院所平台力量，打造以企业为主体、产学研深度融合、高效协同的创新联合体，加速助力数字经济、数字社会、双碳等国家战略的落地实施。

　　(三)经营计划

　　2024年，公司计划实现主营业务收入38亿元，毛利8.5亿元。具体经营计划包括：

　　1、立足主营业务，持续深耕行业应用

　　（1）政府数字化

　　公司将强化营销队伍建设，积极拓展新的市场区域和客户；聚焦主营业务线（社保、医保、劳动就业、人事人才、数据业务）的价值创新，利用新技术、挖掘新场景、创造新模式、转换新动能，力争在人事人才、残联、农民工、退役军人等领域取得重大突破，进一步拓宽业务边界和社会影响力。通过人工智能应用改变业务模式，背靠浙大自研大模型和算力服务的优势，做垂直优势行业模型。

　　智慧监管方面，在以信用监管为主的新型执法监管模式下，依据市场主体信用评价等级实施分级分类监管，通过技术创新与跨业务融合思维，打造执法监管垂直领域的生成式大模型，以落地应用来提升执法侧和管理侧的实战实效。

　　（2）基建数智化

　　围绕大交通行业与基础设施的数智化转型，公司实施“深耕铁路、拓展公路、发展航空、多点布局”的发展战略，继续扎根铁路行业，努力保持铁路行业市场份额稳中有升，并抓住大型综合枢纽整体智治的市场机遇，拓展高铁枢纽数智化业务。在航空领域，将在原机场信息化业务的基础上，承接机场弱电智能化集成项目，继续凭借成熟的数字孪生技术承接机场运营、管理类项目，并大力投入新航显业务的铺设。在公路、桥梁、隧道、地下管廊等领域，深入建、管、养、运核心环节，结合最新的大模型算法，在自动化巡检、健康监测、养护决策、知识管理等方面持续提升数智化方案。

　　（3）产业数智化

　　在国外市场，持续探索开拓新客户，并以金融行业的软件技术服务为基础深化大客户策略。在国内市场，继续聚焦金融科技、能源数智化、智慧教育等重点领域。金融板块，深耕金融市场智能交易领域，持续升级面向市场需求的产品与解决方案，如AI交易员、固收智能交易等；电力业务板块，继续稳步开拓市场、革新方案，在能源行业竞争格局中持续扩大品牌影响力，提高市场占有率；在智慧教育板块，完善产品矩阵，打造标杆示范应用，推进“学在浙大”“学在城院”系列产品在更多院校推广，全方位赋能教学、教务、学生发展导航各场景。

　　2、推动IDC转型为AIDC，完善算网融合的智算云平台

　　IDC业务方面，稳固阿里合作业务，保障经开区项目上架进度；加大市场拓展力度，提升青山湖、转塘、西溪、上海金桥机房上架率；同时以算网融合、算力服务为切入点，推动传统IDC机房向AIDC转型。算网融合方面，结合公司已有骨干网络，强化完善算网智能调度平台、模型服务平台；开发“青聚智算管理平台”，着力打造兼容异构芯片的混合算力平台，实现算力的多元化服务供给和智能管理。算力服务方面，积极拓展算力合作和算力租赁业务，充分发挥“西湖之光”算力联盟资源和西湖区算力政策的支持优势，全力拓展高校及区域算力业务；通过加入“杭州人工智能产业联盟”“成都人工智能产业联盟”“西部联合实验室”“中国算力圈”等，持续扩大产业链合作，为客户提供AIDC机房、数据传输网络、技术服务团队等，保证联盟算力设备的正常运行，以及基于国际标准服务器的智能计算算力资源供给。云计算业务方面，紧抓信创和安全类趋势，加大信创迁移所需的高频产品投入，深挖安全类业务潜力，抢占更多市场份额。在VPN与互联网资源业务方面，强化产品服务，稳固拓展大颗粒波道项目，并与三大运营商开展多业态合作，提供监控、报障等更多增值服务。

　　3、加强行业大模型落地应用研发，基于网新数智化基座着重培育大模型的工程化部署能力

　　公司将强化技术生态体系，采用自研和生态合作并举的方式，加强在人工智能领域的研发投入。依托浙江大学的科研实力、观止系列大模型的AI基础能力、公司自身软件工程化基座和应用创新能力，研制面向产业落地场景的垂域大模型引擎，扩大智慧教育、智慧交通模型的产业推广，探索落地人社、监管执法等领域的垂域模型。并在夯实网新数智化基座的同时，着重培育大模型的工程化部署能力，通过迭代完善网新开发者平台的产品组件，进一步增强集成开发和交付管理能力，打造能够稳定支撑行业广泛应用的AI服务平台，为开发者提供面向研发环节的模型库、算法库、工具库等，支持监控、并发访问管理、不同模型的调度以及支持多种AI框架和语言，实现资源动态分配和优化利用，帮助用户快速开发、训练、部署、运维AI应用，为大模型研发和落地应用提供有力支撑。

　　4、参与数据开放平台建设，创新数据服务

　　全面推进公司成为浙江省数据授权认证服务商，依托多年积累的企业身份认证、信用数据授权和隐私计算技术，大力推进“信用+”和数据要素价值化之路，推动可信认证融入数据开放平台的建设，助力数据要素在可信认证、金融服务等领域中的流通，赋能数据要素市场化、价值化。数据服务方面，公司以注重安全和隐私保护为前提，凭借多模态算法引擎和对行业的深入理解，帮助客户分析和挖掘数据价值，创新数据应用场景，盘活数据资产。

　　因维持当前业务并完成在建投资项目公司所需的资金需求：

　　(四)可能面对的风险

　　1、宏观经济风险

　　日趋复杂的国际环境对世界经济产生了巨大冲击。从国内看，我国经济持续回升向好的基础还不稳固，需求不足，经济运行面临巨大压力。宏观经济的波动变化将对行业景气度造成一定影响，可能为企业经营发展带来困难和挑战。

　　应对措施：公司将密切关注宏观经济环境变化，主动适应经济发展新常态，积极储备应对未来市场的解决方案、核心技术、产品服务、管理人才等资源，提升整体竞争优势。紧抓信创国产化、新能源、东数西算、数据要素、智慧高速公路等产业发展带来的广阔市场机遇，聚焦前沿技术（AIGC、隐私计算、区块链、自动化编程、数字孪生等）叠加，赋能行业场景的创新应用，积极寻找增量机会，不断提高自身抗风险能力，以稳健的经营方式抵御复杂外部环境带来的挑战。

　　2、地方财政支付能力下降风险

　　公司有相当一部分业务面向政府客户端，政府因财政紧缩，可能推迟或减少对政府数字化的投入，一些基础设施建设和运营项目的投资规模也相应缩减。公司可能会持续面临相关领域IT需求增速放缓、项目工期延长、资金回笼周期拉长、业务营收下降等风险。

　　应对措施：公司将加强预算管理和风险管控，结合市场变化和客户需求及时调整经营策略，开源节流，提升组织效率，全员落实降本增效，并进一步优化业务结构。在稳固现有传统业务的基础上，不断开拓新的市场。同时，通过系统评估项目风险，做好应对项目延期等问题的预案，加强现金流管理保持经营稳健和财务健康。

　　3、市场风险

　　随着经济全球化与信息化进程的加快，全球产业结构逐渐升级，新经济、新业态、新模式不断涌现，导致原有产业市场风险加剧。在此背景下，公司将面临行业市场容量下降、竞争对手增多、前沿技术应用落地不及预期、业务利润降低等问题，企业盈利能力存在下降的风险。

　　应对措施：公司将持续关注市场环境走势并开展前瞻性研究，建立动态市场响应机制，进一步加强业务聚焦，提升资源投放的效率，理性收缩或关闭一些业绩不及预期的边缘业务和产品线，集中资源投放到更有前景的业务板块；同时，公司还将不断夯实核心领域的专业能力，积极探索良好的市场竞合关系，培育具有市场潜力的新增业务、提高交付品质、创新产品推广，以期推动公司的高质量发展。

　　4、技术产品更新迭代风险

　　软件和信息技术服务业属于技术更新快、升级频繁的行业，各类语言、图像、视频等人工智能大模型技术的跃升，将掀起一场新的科技革命。能否跟上技术革命的浪潮，对公司的市场竞争力和未来发展具有重要影响。如果公司没有对前沿技术和产品更新迭代保持长期的探索和投入，或研发成果无法实现商用落地，那将导致公司现有的竞争优势被削弱，不利于公司的长足发展。

　　应对措施：公司将始终关注前沿技术发展和应用，重视科技创新，在充分进行市场调研的基础上，以丰富的行业经验为支点，持续进行技术升级、产品研发和新业务布局。同时，围绕技术创新、资源整合、自主研发、跨界融合等方面，加强与行业生态伙伴的战略合作，实现优势互补，互利共赢，保证公司的技术产品和服务能力均处于行业领先水平。

　　5、IDC客户流失风险

　　鉴于数据中心业务目前区域市场供给充足，价格竞争激烈，如后续不能持续引入新行业新客户提升上架率，将会导致传统IDC业务收入规模下降。

　　应对措施：公司将继续拓展与各互联网头部厂商的关系，寻求大规模项目合作机会，并且深度挖掘新兴行业客户资源，同时全面整合现有杭州、上海、成都等数据中心及传输资源，进一步优化完善算网融合平台建设方案，推动传统IDC业务向算力服务平台转型。重点围绕算力效率，探寻降本增效的方案，在算力芯片受到限制的困境下，从落地应用角度出发，通过边缘算力、算力合作、模型适配等方案，缩短数据中心的训练时间，真正意义上提高算力效率。同时，着眼于经济效益与运行效益的双重提升，最大限度降低算力成本，提升模型训练的流畅性，以此增强用户体验。

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