飞利信：2025年半年度报告

2025年半年度报告 2025-029 【2025年8月】 第一节重要提示、目录和释义 公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真实、准确、完整，不存在虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 公司负责人杨振华、主管会计工作负责人曹忻军及会计机构负责人(会计主管人员)肖菲声明：保证本半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 所有董事均已出席了审议本次半年报的董事会会议。 报告期内，公司的主营业务、核心竞争力、主要财务指标与行业趋势一致，未发生重大不利变化。存在的风险情况详见本报告第三节“管理层讨论与分析”中（十）公司面对的风险及应对措施。 对公司具有重大影响的其他信息详见本报告中“第五节重要事项”中“（十三）其他重大事项的说明”。敬请投资者关注相关内容。 公司计划不派发现金红利，不送红股，不以公积金转增股本。 目录 第一节重要提示、目录和释义.......................................................................................................................2第二节公司简介和主要财务指标..................................................................................................................6第三节管理层讨论与分析................................................................................................................................9第四节公司治理、环境和社会.......................................................................................................................24第五节重要事项..................................................................................................................................................25第六节股份变动及股东情况...........................................................................................................................45第七节债券相关情况.........................................................................................................................................51第八节财务报告..................................................................................................................................................52 备查文件目录 1、2025年半年度报告文本 2、财务报告文本 3、报告期内在中国证监会指定网站上公开披露过的所有公司文件的正本及公告的原稿 4、其他备查文件 释义 第二节公司简介和主要财务指标 一、公司简介 二、联系人和联系方式 三、其他情况 1、公司联系方式 公司注册地址、公司办公地址及其邮政编码、公司网址、电子信箱等在报告期是否变化□适用不适用公司注册地址、公司办公地址及其邮政编码、公司网址、电子信箱等在报告期无变化，具体可参见2024年年报。 2、信息披露及备置地点 信息披露及备置地点在报告期是否变化 □适用不适用 公司披露半年度报告的证券交易所网站和媒体名称及网址，公司半年度报告备置地在报告期无变化，具体可参见2024年年报。 3、注册变更情况 注册情况在报告期是否变更情况□适用不适用公司注册情况在报告期无变化，具体可参见2024年年报。 四、主要会计数据和财务指标 公司是否需追溯调整或重述以前年度会计数据 五、境内外会计准则下会计数据差异 1、同时按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用不适用公司报告期不存在按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 2、同时按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用不适用公司报告期不存在按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 六、非经常性损益项目及金额 适用□不适用 单位：元 公司不存在其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况。 公司不存在将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目的情形。 第三节管理层讨论与分析 一、报告期内公司从事的主要业务 （一）智能基座 在数字化转型浪潮中，拥抱AI技术已成为企业抢占竞争高地的核心战略。利智方作为飞利信旗下人工智能领域的技术结晶，以“智能中枢”为定位，深度融合大模型、知识图谱、多智能体及可信计算等前沿技术，为企业提供从数据到知识、从知识到价值的全链路AI赋能，驱动企业实现智能升级与价值跃迁。 1、技术突破 语言图谱双向转化，重构知识处理范式。利智方以行业首创的语言图谱双向转化技术为核心突破，打通显性知识与隐性知识的转化壁垒。显性→隐性：通过多维表征处理与感知机嵌入技术，将碎片化信息转化为高维语义表示，实现对企业数据内涵的深度理解。隐性→显性：基于大模型的知识增强生成技术，结合语义探针与概念注入，将高维知识转化为结构化、可解释的体系化表达，助力知识显性化效率提升80%以上。这一技术革新，彻底解决了企业知识传承难、应用效率低的核心痛点，为业务创新提供智慧底座。2、四大智能中枢：AI能力全景赋能 利智方通过灵枢、大衍、归藏和连山四大模块构建“一站式AI能力工厂”。 灵枢是一个综合丰富能力的智能化能力开放平台，能够实现领域定制、灵活接入、加速生成和能力融合。集成连山、归藏、大衍能力，支持企业快速生成定制化智能体，降低AI应用门槛。通过层次图注意网络（GAT变体）实现跨层级知识关联建模，相较传统GCN算法，关系预测准确率提升，通过语义显性化推理路径，将智能体决策过程中的隐含假设转化为可解释的知识节点，决策过程可解释性提升。 归藏提供一个24小时不间断的知识工厂。通过主题AI对话，全天候整合碎片化经验，将个人隐性知识转化为组织标准化资产。应用多层感知机嵌入技术，实现行业术语 与模糊表达的精准解析，将行业术语、模糊表述等隐性知识转化为标准化概念节点，知识显性化提升80%以上。 大衍支撑了整个知识全生命周期的运转，通过提供高质量的领域数据集，整合优质资源，通过微调和训练大模型，助力大模型技术的应用与创新。致力于打造领域精调模型微调平台，支持5层以上推理链的穿透式分析，赋能复杂场景决策。提供多跳问题求解引擎，助力企业应对低空经济、数据要素等新兴领域的挑战。 连山作为企业与可信数据空间的战略枢纽，集中管理数据、知识、智能体及大模型，实现AI资源的统一发布、可信流通与价值共创。一站式企业可信数据操作系统实现从数据登记、管理、发现、存证、授权到交换的全生命周期可信闭环；融合隐私计算与区块链存证，构建企业数据主权管控的可信交换基座；通过智能合约和可信存证技术，将分散在各方的数据、设备、算力等资源标准化接入，形成可灵活调用的“资源池”；基于数联网构建可信数据空间，通过分布式身份认证和细粒度授权机制，确保数据主权归属，实现“数据可用不可见”；构建收益共享的协作坊，以实际业务场景为驱动，通过动态收益分配机制，实时量化并精准分配协作产生的增量价值。 3、双循环价值：数据要素化与知识工程化 公司依托自主研发的“利智方”智能平台，构建“外循环赋能、内循环筑基”的双向价值生态体系。外循环层面，通过打通企业私有数据与社会可信数字空间的合规流通通道，助力客户高效对接全国统一数据要素市场，实现数据确权、定价与资产化运营，开辟数据交易、场景化服务订阅等新兴盈利模式；内循环层面，深度融合知识图谱与大模型技术，将行业经验、专家知识转化为可复用的数字化资产，通过知识工程化实现企业内部经验的标准化沉淀与智能迭代，驱动业务流程优化与自主创新能力跃升。内外循环的深度耦合，既强化了企业数据资源的社会化价值转化能力，又通过知识资产的内生积累构筑差异化竞争壁垒，形成“数据流动-知识沉淀-创新反哺”的可持续增长闭环。 4、应用场景 利智方通过“归藏-连山-灵枢-大衍”四模块联动，形成从数据采集到知识赋能的全链路闭环，覆盖能源转型、政务办公等十大核心场景，以“AI+知识工程”驱动行业智能化升级。 4.1时空数据智能采集分析 依托“归藏+连山+灵枢”三大模块，实现对海量时空轨迹数据的自动化采集、精准分类与智能分析，通过多源融合技术确保数据质量，结合可视化呈现功能，为城市交通管理、公共安全等领域提供目标轨迹实时追踪、风险预警及决策预判能力，支撑智慧城市动态治理。 4.2社情民意数据智能采集分析 通过归藏、连山对民情事件自动分类打标，灵枢模块实现语义理解与情绪强度评估，大衍模块支持定制化标签体系构建。例如，针对市民投诉的违章停车、噪音扰民等事件，系统自动生成舆情图谱，精准识别热点问题，降低人工处理成本，助力政府快速响应民生诉求。 4.3知识体系构建 基于大语言模型与阅读理解技术，从海量信息中智能筛选、整合高价值知识，自动匹配预测答案并标注来源文档，构建结构化知识库，为科研、政务等领域提供高效知识检索与精准决策支持，解决信息过载与知识碎片化难题。 4.4知识全生命周期管理 分阶段推进知识资产化：第一阶段构建领域知识库与智能体，第二阶段通过数据治理工具实现知识标准化、部门级细化管理，并建立评价体系与用户互动机制。结合流处理引擎与实时数据管道，实现知识从沉淀、优化到智能应用的闭环管理，赋能企业知识复用与创新迭代。 4.5科研成果转化 整合归藏、连山、灵枢、大衍，为高校、科研院所与企业提供技术转移闭环服务，覆盖场景应用、技术研发、资金筹措等环节，加速科技成果向产品化、产业化落地，例如新能源并网响应优化与智能装备开发。 4.6电力数据智能化分析 针对电力行业数据质量差、共享难等痛点，构建行业知识图谱与领域知识库，通过AI动态更新机制实现PB级数据资产治理（主数据达标率85%以上），定制智能体应用适配新能源并网、设备预测性维护等场景，提升数据驱动型业务决策效率。 4.7舆情数据热点分析 实时抓取民情民意热词与事件，通过三级分类体系（如水质问题→工业污水→XX河污染）精准定位责任部门，结合大模型挖掘潜在需求，自动生成处置建议并推送至相关部门，助力政府快速识别社会矛盾焦点，提升公共服务精准度。 4.8智能拟稿 基于领域知识库与万亿级文本训练集，灵枢模块自动生成政策建议、立法草案及履职评价报告，通过AI问答助手分析法律法规匹配度，评估提案可行性，并支持文案润色与热点事件归集，显著提升政务文档起草效率与专业性。 4.9无纸化阅文 利用归藏（数据整合）、连山（语义凝练）、灵枢（AI对话机器人）实现会议文本智能摘要、提案线索挖掘及语义关联，通过词性标注与特征分类技术快速提取