佳华科技：2022年半年度报告（修订版）

公司简称：佳华科 罗克佳华科技集团股份有限公司2022年半年度报告 重要提示 一、本公司董事会、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性、准确性、完整性，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。 二、重大风险提示 公司已在本报告中阐述了公司在生产经营过程中可能面临的风险因素，敬请查阅“第三节管理层讨论与分析/五、风险因素”部分。 三、公司全体董事出席董事会会议。 四、本半年度报告未经审计。 五、公司负责人李玮、主管会计工作负责人王朋朋及会计机构负责人（会计主管人员）赖维君声明：保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 六、董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 七、是否存在公司治理特殊安排等重要事项 □适用√不适用 八、前瞻性陈述的风险声明 √适用□不适用本报告中涉及未来计划或规划等前瞻性陈述的，均不构成公司对投资者的实质承诺，投资者及相关人士均应对此保持足够的风险认识，并且应当理解计划、预测与承诺之间的差异。敬请投资者注意投资风险。 九、是否存在被控股股东及其关联方非经营性占用资金情况 否 十、是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况 否 十一、是否存在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性否 十二、其他□适用√不适用 目录 第一节释义4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......................................................8第四节公司治理.............................................................40第五节环境与社会责任.......................................................42第六节重要事项.............................................................44第七节股份变动及股东情况...................................................69第八节优先股相关情况.......................................................74第九节债券相关情况.........................................................74第十节财务报告.............................................................75 第一节释义 在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义： 第二节公司简介和主要财务指标 一、公司基本情况 二、联系人和联系方式 三、信息披露及备置地点变更情况简介 四、公司股票/存托凭证简况 (一)公司股票简况 (二)公司存托凭证简况 □适用√不适用 五、其他有关资料 □适用√不适用 六、公司主要会计数据和财务指标 (一)主要会计数据 1、营业收入较上年同期下降，主要系疫情影响，签单量减少所致。 2、本报告期归属于上市公司股东的净利润较上年同期减少570.52%，主要系受疫情影响营业收入较上年同期下降所致。 3、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润较上年同期减少4,441.07%，主要系本年度归母净利润较上年减少。 4、本报告期基本每股收益较上年同期减少575.00%，扣除非经常性损益后的基本每股收益较上年同期减少5,200.00%，主要系本年度归母净利润较上年减少所致。 七、境内外会计准则下会计数据差异 □适用√不适用 八、非经常性损益项目和金额 √适用□不适用 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 九、非企业会计准则业绩指标说明 □适用√不适用 第三节管理层讨论与分析 一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明 佳华科技作为物联网技术的创新者，十多年以来一直聚焦于物联网技术的研发与应用，在物联网的感知层、平台层、应用层积累了具有竞争力的核心技术和丰富的实施应用经验。 公司以数据为核心、以平台为载体和中枢，以工业互联网标识解析二级节点建设为抓手，致力于实现物联网数据互通共享，深度挖掘数据价值，向各垂直领域提供物联网数据服务，建立全价值链的物联网云链大数据平台。 公司基于感知层的环境监测传感器、企业能耗监测存证器等大量物联网设备的接入、标识解析、协议转换、边缘计算等功能，以及平台层中以海东青时序数据库和云链平台为核心的数据层、以AI云平台为核心的计算层等核心技术，聚焦于为智慧环保和智慧城市领域的应用场景，提供基于物联网综合技术的软硬件产品、解决方案及数据服务。 在智慧环保和智慧城市垂直领域的产品研发和实施过程中，持续提炼沉淀数据的通用处理能力，包括数据的汇聚、存储、建仓、治理、分析、交换等方面的技术工具和流程，以及有权属数据的积累，基本形成以大中台小前台的研发模式，进一步夯实公司数据战略的基础。 报告期内，基于碳达峰、碳中和的市场机会，公司作为由国家生态环境部批准建设的国家环境保护工业污染源监控工程技术中心，以及作为国家发改委世界银行项目“重点用能单位能源利用在线监测系统顶层方案设计”的编制单位，并依托长期持续积累的行业经验、客户资源以及物联网领域的综合技术等优势，以大中台、小前台模式建立基于物联网架构的碳排放及碳资产管理的监测、量化、分析系统，并进行试点推广工作。 自北京市委、市政府发布《北京市关于加快建设全球数字经济标杆城市的实施方案》并提出要“建立基于数据资产管理、交易、服务的产业生态”以来，工信部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》中也明确提出“要建立数据要素价值体，开展数据要素价值评估试点。”公司积 极响应政策要求，在报告期内，应邀参加了北京市经济和信息化局主导的数据资产评估试点工作，提报的两个项目均取得较高的评价。 二、核心技术与研发进展 1.核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况 公司是物联网应用技术国家地方联合工程研究中心的主要依托单位，该中心经国家发改委批复予以命名；是全国信息技术标准化技术委员会-生物特征识别分技术委员会（SAC/TC28/SC37）单位委员，行为识别工作组的副组长单位，人脸识别工作组、基础共性工作组、动物特征识别研究组、汽车应用研究组和移动设备工作组成员单位；全国信息技术标准化技术委员会-人工智能分技术委员会（SAC/TC28/SC42）单位委员，模型与算法研究组、芯片与系统研究组、产品和服务研究组、可信赖研究组和基础工作组成员单位；是全国信息技术标准化委员会大数据标准工作组成员单位；是全国信息安全标准化技术委员会（SAC/TC260）WG4鉴别与授权工作组、WG5信息安全评估工作组、SWG-BDS大数据安全标准特别工作组成员单位；是全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会（SAC/TC426/WG5）智慧园区标准工作组成员单位；是信息技术应用创新工作委员会会员单位，WG2数据库工作组、WG16人工智能工作组、WG20智能终端工作组的成员单位；是工信部密码应用推进标准工作组的成员单位。 公司是国家标准GB/T 36964-2018《软件工程软件开发成本度量规范》的副组长编制单位，和工信部SJ/T 11680-2017《信息技术软件项目度量元》行业标准组长编制单位，行业标准SJ/T11463-2013《软件研发成本度量规范》的参与编制单位，地方标准DBJ04/T 417-2021《建设工程施工现场扬尘在线监测系统技术标准》、DB14/T 2009-2020《空气质量网格化监测技术规范》的主导编制单位，地方标准DB14/T 1979-2019《水污染源重金属在线监测系统数据有效性判别技术规范》的参与编制单位，团体标准T/CAQP 027—2022《企业ESG信息披露通则》、T/CAQP026—2022《企业ESG评价通则》的参与编制单位，研究报告《基于城市信息模型（CIM）的智慧园区建设指南》《基于城市信息模型（CIM）的智慧社区建设指南》以及《智慧产业园区标准体系研究报告2021》的参与编制单位。 公司正在参编和研究的标准/研究报告有：国际标准《资产管理人员参与和能力指南》（20213274-T-469），国家标准《信息安全技术边缘计算安全技术要求》（20211001-T-469）、《信息技术生物特征识别人脸识别系统技术要求》（20201565-T-469）、《信息技术生物特征识别数据交换格式第5部分人脸图像数据》（20202577-T-469）、《信息技术面向对象的生物特征识别应用编程接口第2部分JAVA实现》（20202863-T-469）、《信息技术面向对象的生物特征 识别应用编程接口第3部分C#实现》（20202865-T-469）、《气溶胶PM10、PM2.5质量浓度观测光散射法》（20191096-T-416）、《生物特征识别研究进展报告2021》《2021年行为识别行业研究报告》等。公司主导生态环境部归口的行业标准《环保物联网接入设备技术规范》（2013-77）已进入报批环节。 公司拥有的核心技术主要包括但不限于以下内容： 1）AI算法和系统研发 截至2022年6月30，AI算法和系统研发拥有5项核心技术。其中“集成式空气质量预报预警技术”为报告期内新增的核心技术。 其中“AI算法模型训练”和“融合时序预测技术”在深度学习和机器学习技术领域，持续研发、优化模型累计82个，其中高空抛物检测、攀爬检测、睡岗检测和集成式空气质量预报预警为报告期内新增模型。AI模型应用部分场景如下：低碳环保、温室气体与大气污染物联防联控类包含：渣土车识别、违规占道经营场景、烟火场景、扬尘场景、黑烟车场景、河道垃圾场景、工业企业偷排、工地出入口清洗场景、塔吊喷淋场景、裸露土地场景、雾炮机工作场景、脱硫脱硝能耗优化、污染动态管控、标准站实时预测、污染实时风向玫瑰图和污染传输贡献等；综合类包含：车牌识别场景、人脸识别场景、体态识别场景、危险行为识别场景等；其中“跨硬件AI推理技术”累计支撑跨硬件平台模型部署48个，AI模型部署运行AI芯片类型包含： GPU/NNIE/Ascend；其中“精准溯源和动态管控技术”，以观测数据和机理模型为基础，能快速实现颗粒物PM2.5的城市内溯源、城市间溯源以及行业溯源，并基于此开发出了适用于污染事件的动态管控技术，能快速评估污染减排措施的实时管控效果，以及评估日管控和周管控效果。 其中新增“集成式空气质量预报预警技术”该技术以观测数据和机理模型为基础，能实现常规气象、污染物浓度的时间序列预测，以及常规气象、污染物浓度的空间分布预测和垂直廓线预测；实现PM2.5的组分构成预测以及污染物浓度的二维传输剖面。 以上5项核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已获得发明专利3项，申请中的发明专利28项，软件著作权74项。 2）AI云平台 截至2022年6月30，AI云平台拥有6项核心技术。其中“策略引擎技术”和“视频片段事件技术”为报告期内新增的核心技术。 “云服务接口技术”基于云服务对外提供接口能力的特点，实现利用轻量级协程高并发、高性能等特性构建微服务对外提供云服务接口，通过可靠的签名算法进行访问合法性校验，在识别出租户身份前提下对单租户并发访问量合理限制，同时又具体多租户横向扩展的能力，适应云服务的单点限流和多点扩容的业务需求。 “模型编排调度技术”基于不同AI业务场景与原子模型服务的关系特点，实现了通过简单编排配置和少量新增代码即可将原子模型服务编排调度为复杂业务场景能力的运行框架