同为股份：2025年年度报告

2025年年度报告 二零二六年四月 2025年年度报告 第一节重要提示、目录和释义 公司董事会及董事、高级管理人员保证年度报告内容的真实、准确、完整，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 公司负责人郭立志、主管会计工作负责人刘杰及会计机构负责人（会计主管人员）杨燕云声明：保证本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报告的董事会会议。 公司存在着技术更新及新产品开发的风险、主要产品价格波动及毛利率波动的风险、境外市场占比较高的风险等风险因素，关于风险因素详见本报告“第三节管理层讨论与分析”之第十一节“公司未来发展的展望”。 公 司 经 本 次 董 事 会 审 议 通 过 的 利 润 分 配 预 案 为 ： 以2025年12月31日 的 股 本219,493,931股扣除回购专户持有股份827,800股后股份总额218,666,131股为基数，向全体股东每10股派发现金红利2.8元（含税），送红股0股（含税），不以公积金转增股本。 目录 第一节重要提示、目录和释义...................................................1第二节公司简介和主要财务指标.................................................5第三节管理层讨论与分析.......................................................9第四节公司治理、环境和社会...................................................52第五节重要事项...............................................................68第六节股份变动及股东情况.....................................................76第七节债券相关情况...........................................................81第八节财务报告...............................................................82 备查文件目录 （一）载有公司负责人、主管会计工作负责人、会计机构负责人签名并盖章的财务报表；（二）载有会计师事务所盖章、注册会计师亲笔签字并盖章的审计报告原件；（三）报告期内在中国证监会指定网站公开披露过的所有公司文件的正本及公告原稿。以上文件均完整备置于公司董事会办公室。 释义 第二节公司简介和主要财务指标 一、公司信息 二、联系人和联系方式 三、信息披露及备置地点 四、注册变更情况 五、其他有关资料 六、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 □是否 公司报告期内经审计利润总额、净利润、扣除非经常性损益后的净利润三者孰低为负值□是否 七、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。 八、分季度主要财务指标 九、非经常性损益项目及金额 适用□不适用 其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况： □适用不适用 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。 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项目的情况说明 □适用不适用 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 1.主要业务与产品 公司定位是面向全球的、可信赖的视频监控产品、技术和解决方案提供商，专注于研发、制造、销售前端网络摄像机、智能摄像机、前端模拟高清摄像机、网络高清高速球、网络拼接摄像机、后端网络高清录像机、智能网络录像机、后端模拟高清录像机、智能服务器、视频监控综合管理平台软件及配套服务器等全系列高中低端软硬件产品。过去几年，不断强化前端产品资源投入和产品开发力度，逐步形成了前后端结构比例适中、可持续发展的产品和资源格局，基本形成了面向中小项目的一站式解决方案产品开发和交付的能力。 随着AI技术的发展，公司紧跟行业发展和技术趋势，积极部署AI的基础能力，AI产品快速迭代，陆续发布了可靠、可用的系列AI产品，包括全系列人脸抓拍、比对摄像机，视频结构化摄像机，车牌识别摄像机、高空抛物摄像机、电瓶车检测摄像机、岗位检测摄像机等适用于各种场景应用的端侧智能摄像机产品，同时公司也发布了边缘侧的智能分析盒子与智能应用服务器。依托全系列通用AI产品布局，构造基于AI的视频监控系统，极大的改善了视频监控系统的用户体验。随着围绕视频为核心的技术研发能力的积累，公司逐步拓展产品和技术品类，持续研发针对中小项目及细分行业的解决方案。 报告期内，公司业务未发生重大变化。 2.核心技术能力 2.1人工智能技术 人工智能技术的研发与产品应用，是公司核心发展战略之一。公司持续强化AI研发能力建设，已构建并持续完善数据处理、算法研发、模型训练、嵌入式跨平台部署全流程、全栈式开发体系，始终保持在安防行业的AI技术领先地位。2025年度，公司率先实现大模型技术在摄像机、NVR等嵌入式终端产品的规模化落地，正式将安防产品智能化推进至大模型时代。 2.1.1AI技术核心价值：全面升级安防监控效能 人工智能技术为公司核心视频监控业务赋予核心动能，聚焦行人、车辆、非机动车等通用目标的行为监测与安全管理，通过AI智能解析挖掘视频数据价值，实现三重升级： 降本增效：减少人工值守投入，显著降低人力监控成本； 优化资源：剔除视频冗余数据，降低存储与传输带宽消耗； 模式革新：实现事后追溯→事中报警→事前预警全流程智能处置，推动安防监控从“被动追查”向“主动预防”升级，创造更高社会安全价值。 2.1.22025年度大模型技术核心突破 2025年，公司以Transformer新一代大模型技术为核心，完成前端、后端、平台全链路技术与产品创新： 前端智能升级：重构安防通用目标检测算法，突破远距离、小目标检测瓶颈；新增二次分析判决模块，进一步提升目标识别准确率；依托大模型强泛化能力，实现人、车、非机动车之外，动物、跌倒等多类别目标与行为的同步检测。 后端交互革新：在NVR产品落地多模态大模型，探索自然语言文搜功能，支持用户以口语化指令与视频系统交互，实现海量监控数据极速检索，大幅提升系统操作与运维效率。 平台能力强化：在NVMS平台集成文搜智能检索特性，同步落地周界离线自学习功能，实现设备自主迭代优化、越用越智能，全面提升算法对实际场景的适配能力。 2.1.3细分场景AI方案与开放生态建设 场景化算法产品化落地 公司持续拓展AI细分领域应用，已形成完善的场景化解决方案，实现人脸检测/识别/活体检测、口罩检测、车牌识别、安全帽检测、电动车检测、烟火检测、红外多模图像目标检测、高空抛物监测等场景的规模化产品落地。 开放AI平台与复杂场景技术突破 针对多元化、碎片化的场景算法需求，公司开放AI生态持续迭代，2025年实现两大关键进展： AI开放训练系统（AIOTP）上云：完成云平台预研开发，支持客户云端自主训练定制化算法，进一步缩短需求落地周期，精准适配项目场景，兼顾端侧响应效率与数据隐私安全。 多帧大模型破解复杂场景：突破传统单帧识别局限，落地多帧多模态大模型算法，在端侧算力设备上实现持枪、胁迫举手等海外高危场景智能检测，填补特殊场景安保技术空白，全面提升安防保障能力。 2025年是大模型在安防行业规模化落地的元年，公司将持续加大AI技术研发投入，以技术创新筑牢核心竞争力，引领安防产品智能化持续升级。 2.2云平台与云技术 在视频监控行业加速迈向智能化、服务化的新阶段，云平台与云技术已成为公司核心技术战略布局的核心支柱，为业务发展注入强劲动力，公司以云平台为技术底座，深度融合视频监控和人工智能技 术，构建“双轮驱动”创新引擎，全面打造VSaaS智能安防融合解决方案，持续提升视频监控系统可靠性、互通性和智能化水平。 面对全球化业务广泛覆盖、视频监控产生的海量非结构化数据，以及智能技术快速演进带来的多重挑战，公司从原生云架构治理、数据治理和应用、大模型平台建设、全球大规模网络连接优化等多个维度系统推进能力建设，逐步夯实云平台基础，持续构建高可用、高弹性、高安全的云基础设施。 目前，公司在云平台与云技术领域已形成并沉淀以下关键能力： 2.2.1高可用、弹性扩展的云原生架构 基于微服务与容器化技术，构建支持千万级设备接入的云原生平台，实现服务自动扩缩容、故障秒级自愈，核心系统可用性达99.99%。该架构已稳定支撑全球100+国家和地区的业务连续运行。 2.2.2全球化大规模设备连接与低延时传输网络 构建分布式边缘-云协同网络，融合自研P2P 3.0与云转发技术，实现弱网环境下设备秒级上线，在可用带宽条件下视频流端到端延迟600ms以内；通过多链路探测与智能路由机制，显著提升复杂网络下的连接成功率与通信可靠性，全面适配全球主流运营商网络，支持跨云灵活部署与集群化动态扩容。 2.2.3大模型与视频智能深度融合的一体化平台 打造面向安防场景的行业大模型平台，集成多模态图片与视频理解、事件推理与自然语言交互能力，推动视频监控从“看得见”到“看得懂”跃迁。典型场景如跨镜头追踪、异常行为识别准确率提升超40%。 2.2.4端云协同的AI技术体系 端侧实时执行目标检测、人脸识别、车牌识别等基础AI任务，提取关键特征与元数据；云端依托海量数据持续训练与优化模型，并将新算法高效下发至端侧，形成“边端感知+云端进化”的闭环，实现更高效、灵活、智能的系统能力。 2.2.5多维融合的数据存储与多媒体推送能力 边缘存储设备采用自研多维数据存储架构，高效管理图片、视频、音频、事件、POS等多源异构数据，支持快速检索与分析；云端基于微服务与分布式缓存，构建支持图片、短视频的实时多媒体消息推送系统，提供个性化订阅服务，满足多样化用户需求。 2.2.6端到端安全可信的云安全体系 从设备接入、数据传输、存储到应用层，全面实施零信任安全架构，通过高强度算法加密、动态权限管控及合规设计，保障客户数据主权与隐私安全。 赋能场景：VSaaS解决方案落地实践 依托强大的云平台能力，公司打造的VSaaS智能安防解决方案以及合作伙伴服务平台，提供了设备 实时预览、录像回放、事件视频云存储与归档、智能事件推送、目标分类检索、文搜图搜、订阅与支付等核心功能，具备海量设备接入与高并发处理能力。用户无需硬件部署和运维维护，可随时随地访问，并支持平滑扩容，全面满足中小企业（SMB）、连锁门店、产业园区以及行业客户的智能安防监控系统的应用需求。 开放生态：共建共赢的AIoT平台 面向未来，同为云秉持“融合、开放、共赢”理念，致力于构建全面融合的AIoT智能物联平台： 设备融合：打通视频监控、门禁、对讲、报警、传感器等多类终端与边缘设备； 架构融合：协同边缘与云计算、边缘存储与云存储，实现资源最优调度； AI融合：贯通人工智能算法的训练、部署与应用全生命周期。 同时，向合作伙伴全面开放模块化组件、SDK、API接口，以及定制化的APP与Web