锐明技术 002970

（一）业务概览公司是一家以人工智能和视频技术为核心,聚焦商用车安全、合规和效率提升的AIoT智能物联解决方案提供商。

公司致力于利用人工智能、高清视频、大数据、辅助驾驶等手段提升商用车运营和驾驶安全,提高车队运营效率,帮助客户减少交通事故和货物损失,并确保车辆和驾驶行为符合日益严格的法规要求。

基于多年技术积累和市场探索,公司已形成较为完善的产品体系与业务架构,广泛服务于货运物流、车队运营、公共交通、校车安全管理等领域,并积极与整车制造企业深化合作,推动相关技术在新车制造阶段的预装配套。

与此同时,公司在自动驾驶能力建设及SaaS平台化发展方面持续推进,明确将平台化与自动化AI能力作为未来成长的重要驱动力,持续强化从感知、传输、分析到干预的闭环能力。

（二）业务体系1.AI解决方案AI解决方案是公司面向商用车安全管理、作业管理和运营提效构建的核心能力集合,主要包括AI辅助驾驶系统、AI车队作业管理系统和AI垂直大模型车队管理系统三类。

该类业务围绕真实运营流程展开,强调从风险识别、预警干预到复盘治理的完整闭环,持续推动客户管理模式由设备部署向体系化运营升级。

（1）AI辅助驾驶系统AI辅助驾驶系统主要面向行车安全和风险干预场景,涵盖ADAS、DMS、BSD、AEBS、CMCS、智能补盲、电子后视镜（CMS）等能力。

该类系统通过摄像头、雷达、G-sensor等多元感知手段,对司机状态、车辆运行状态以及周边环境进行实时识别,并在关键风险时刻提供预警或联动干预,推动安全管理从“看得见、能回放”向“能预测、能干预、可复盘、可审计”演进。

报告期内,公司围绕司机疲劳与分心识别、车辆盲区监测、碰撞风险预警、起步与转弯安全辅助等方向持续完善系统能力,在货运、出租、公交等行业及前装业务中形成了较强的复制基础。

公司同步推进显示交互、风险分级、误报过滤与闭环复盘机制优化,使主动安全能力更加贴近真实运营流程要求。

（2）AI车队作业管理系统AI车队作业管理系统主要围绕运营管理、调度协同、作业流程管控和管理效率提升展开,重点包含出租车综合服务管理、货运运输过程管理、货运资产安全管理、公交ALLINONE（IBCU）平台、公交客流统计等。

该类系统通过统一接入车载终端、IoT传感器、位置服务及云端业务模块,推动装载、运输、卸货、报站、调度、运价、支付、客流分析和运营指挥等流程在线化、标准化和可追溯化,帮助客户提升执行效率、资源利用率和管理透明度,并降低系统重复建设、运维复杂和数据割裂带来的综合成本。

（3）AI垂直大模型车队管理系统AI垂直大模型车队管理系统是公司面向未来重点布局的业务方向之一。

公司以SafeGPT为智能分析与辅助决策引擎,围绕风险识别、司机评价、事故分析、素材检索、场景理解与自动化样本供给等方向形成能力组合,并逐步向“可拆解任务、可调用工具、可协作执行”的AIAgent模式延伸。

面向货运、公交、出租及前装等业务场景,公司正推动大模型能力嵌入调度、维护、合规、安全、客服和内部协同等关键流程,推动平台从“工具化平台”升级为“智能化运营平台”,使“识别—判断—行动—复盘”的管理闭环更贴合真实业务流程。

其中,FTCloud已由视频安全管理平台向智能化运营平台升级,并围绕SafeGPT与AIAgent持续定义调度、维护、合规和安全等关键场景的业务价值。

2.视频设备视频设备是公司业务体系中的硬件底座,主要承担视觉数据采集、过程记录、信息传输及基础交互等核心功能,是公司AI解决方案、云平台服务和场景化应用落地的重要载体。

围绕商用车安全管理、运营管理及智能化升级需求,公司持续推动视频设备从传统采集与记录工具向智能化、平台化、系统化方向升级,不断夯实业务发展的基础能力。

公司视频设备产品主要包括车载AI视频监控设备、车载专业摄像机、驾驶主动安全套件、司乘交互终端、标准显示屏、客流仪及相关车规标准件和传感器产品,能够面向不同车型平台、不同应用场景和不同客户需求,提供覆盖前端感知采集、本地存储记录、显示交互及数据上传的完整硬件支撑体系。

依托多年的产品工程化能力和车规级研发经验,公司不仅形成了较为完善的视频设备产品矩阵,也建立了覆盖前装与后装市场的综合业务能力。

在后装市场,公司能够围绕不同客户和项目需求实现快速部署、灵活适配和场景化交付；在前装市场,公司能够围绕主机厂及车型平台要求,提供符合车规标准、法规要求和量产条件的产品开发与配套支持。

围绕物流车辆、公共出行车辆和特种车辆等不同场景需求,公司持续完善视频设备矩阵,不断提升产品在环境适应性、系统兼容性、安装便捷性和运行稳定性等方面的综合表现,以更好满足客户在安全监管、合规取证、运营管理和远程服务等方面的实际需求。

同时,公司视频设备业务与AI解决方案业务并非割裂存在,而是深度协同、相互支撑。

一方面,视频设备支撑后装市场在多场景下快速部署,另一方面,也支撑前装业务在合规、安全及智能工作域方向实现量产配套。

通过与AI解决方案、云平台和数据分析能力的协同,视频设备进一步由“采集终端”升级为“业务闭环的数据入口和执行节点”,不仅承担基础采集和记录功能,同时也成为主动安全预警、风险识别、运营分析、证据留存及远程管理的重要入口。

依托视频设备形成的广泛装机基础,公司得以持续沉淀视觉数据资源、优化算法模型、强化平台服务能力,并推动相关解决方案在不同场景中的快速复制与规模化落地,为公司构建长期竞争壁垒和实现可持续增长提供了坚实支撑。

（三）应用场景1.物流车辆物流车辆场景是公司最成熟、覆盖最广的核心应用方向之一。

围绕运输安全、货物安全、调度效率和运营合规,公司形成了由AI视频监控、智能补盲、资产安全以及FTCloud货运车队运营云平台构成的场景化解决方案体系,全面覆盖车辆启动、转弯、窄道行驶、倒车、装载、运输监控和卸货管理等关键环节,通过AI视频远程监控、盲区检测、货物智能管理、地理围栏及IoT传感器协同,构建全流程、全场景的安全与管理闭环。

其中,FTCloud平台以视频安全管理为核心,依托AI与大数据打通车载终端与云端分析链路,并集成SafeGPT行业安全大模型,帮助车队持续降低告警噪音、提前识别高风险路段与驾驶行为,推动安全管理由“被动处置”向“主动预防”演进。

面向未来,公司将进一步把SafeGPT与AIAgent能力嵌入调度、维护、合规与安全等关键场景,打造更贴合货运真实业务流程的智能运营底座。

2.公共出行车辆公共出行车辆场景涵盖出租车、公交车、校车等城市出行与民生服务车辆。

围绕乘客安全、运营效率、服务监管和行业治理,公司构建了出租车综合服务管理、出租车缓碰撞管理、风险减量、公交安全管理、公交运营效率提升等解决方案。

在出租车场景中,公司通过智能服务交互屏、智能摄像头、网联计价器及管理平台,推动身份核验、动态监管、计价透明、支付发票和评价体系等能力的一体化落地。

同时,通过AI驱动的司机行为建模、疲劳/分心/激进驾驶识别以及缓碰撞系统,帮助行业降低事故率和保险赔付风险。

在公交场景中,公司围绕“源头预防—事前预警—事中干预—管理提升”构建立体化安全防控体系,并通过IBCU、客流统计、智能排班和PTCloud等能力,支撑线网优化、运力配置、到站管理和统一调度等关键运营环节。

针对公交盲区、进出站及行人高密度区域等复杂场景,系统通过司机状态监测、碰撞风险识别、轨迹预测、动态安全区域划定和CMCS缓碰撞能力,持续推动公交行业由“安全驾驶”向“平稳驾驶”和“精细化运营”升级。

3.特种车辆特种车辆场景主要包括工程车辆、矿山车辆、环卫车辆、叉车以及其他高风险、高复杂作业车辆。

该类场景普遍具有运行环境复杂、车身结构特殊、盲区多、非道路工况比例高和安全责任重等特点,对智能视觉、盲区监测、设备可靠性和闭环管理能力提出更高要求。

公司依托在黑光成像、多感知融合、AVM环视、智能补盲和云端管理等方面的技术积累,持续推动相关产品在特种车辆场景中的适配和延伸,并围绕高风险作业区域的人员识别、车辆接近预警、边界过滤、作业过程留证和管理闭环等核心需求构建可复制方案。

同时,公司持续在限定场景自动驾驶能力方向进行投入,面向干线物流、园区、矿区和特定公共交通场景,逐步沉淀面向规模化复制的技术与运营基础。

（四）核心技术与平台能力依托长期积累的技术经验及行业应用实践,公司已成功搭建“1+3”研发基础平台体系。

其中,“1”指硬件设计与研发能力,“3”指嵌入式软件平台、云服务平台及人工智能算法平台,三者共同构成从端侧感知与计算到云端管理与智能决策、从数据分析到干预闭环的全链条技术底座。

该平台体系显著提升了解决方案研发效率、交付一致性和个性化定制能力,基础技术平台复用率超过80%。

1.嵌入式软件平台嵌入式软件平台采取“基础软件层—行业标准软件层—行业定制软件层”的三级分层结构。

基础软件层聚焦硬件芯片适配、外设、网络、存储、音视频及基础业务组件,形成具备高复用性的通用底座；行业标准软件层围绕公交、货运等细分行业的共性需求,沉淀标准化协议、业务功能和报警组件；行业定制软件层则在前两层基础上,支持围绕具体客户和特定场景开展快速定制与独立维护。

2.云平台能力云平台围绕“一个PaaS平台+N个行业业务平台”的模式构建,在完全开放、模块解耦和云原生设计理念下,形成设备接入、注册鉴权、租户应用管理、音视频处理、GNSS、告警证据和业务中台等能力模块。

通过电子围栏、证据中心、统计报表、视频墙等标准化模块,平台已具备规模化复制与持续迭代能力,并可通过模块化拼装高效响应客户的行业化、差异化需求。

3.人工智能算法平台人工智能算法平台由部署层、模型层和应用层构成。

部署层通过推理加速子系统、模型编译工具链和基础算子硬件加速库,屏蔽不同芯片平台差异,提升算法跨平台迁移效率与交付确定性；模型层坚持低算力消耗和高精度并重的设计理念,持续优化目标检测、目标分割等核心视觉算法；应用层则围绕ADAS、DMS、BSD、客流统计、限高检测、遗留孩童检测、遗失物品检测等真实业务场景持续扩展。

4.大模型与数据引擎围绕大模型应用,公司已逐步形成场景识别大模型、图像生成大模型、素材检索大模型、行业通用大模型和样本数据引擎等能力矩阵。

场景识别大模型负责对视频信息进行结构化解析和索引构建；图像生成大模型面向车载视觉实现域内生成,提升难例和罕见场景的数据供给效率；素材检索大模型支撑图片去重、相似图片检索、图文匹配和视频段检索；行业通用大模型为多产品线提供统一的车载视觉能力底座；样本数据引擎则将上述能力进一步整合,形成自动归档、难例挖掘、自动化标注和模型自驱迭代的稳定数据闭环。

1、概述2025年,面对复杂的海外业务经营环境,公司凭借二十多年来的行业经验、技术积累以及稳固的客户粘性,展现出较强的业务韧性。

报告期内,公司实现营业收入24.77亿元,同比减少10.82%；主营业务实现营收24.29亿元,同比增长23.06%；归母净利润3.83亿元,同比增长31.95%。

报告期内,主要工作如下：（一）深化全球化布局,海外业务显著提升报告期内,为实现全球化的战略目标,在组织与营销体系建设方面,公司将海外营销团队从“五大战区”升级至“八大战区”,重点深耕南美、亚太、非洲等新兴市场,同时在新加坡成立了全球总部和结算中心,稳步推进海外跨部门CRM项目,为海外业务的长期稳健运行奠定坚实基础,有效提高了整体运作效率。

目前,公司解决方案及产品已销往100多个国家及地区,海外业务拓展成效显著。

（二）前装产品获国际认证,品质保障驱动业务增长报告期内,公司持续推动产品质量与国际标准接轨,多款前装产品通过了整车级与前装级测试,在EMC、环境适应性和结构可靠性等方面满足海外前装项目要求。

AEBS产品先后通过欧标R131认证测试及英国的TFL2.5封闭场地测试,ACC功能完成算法上车并通过整车验证,整机硬件与结构前装体系亦同步完成了升级。

上述成果有力支撑了前装业务拓展。

（三）加大研发投入,筑牢技术根基公司始终将技术作为发展核心,在深圳、重庆、成都布局了三大研发中心,重点聚焦视觉AI技术、云及端侧软件、硬件以及AI大模型等前沿方向,并通过持续优化三级研发架构,与客户保持紧密沟通,确保产品开发精准契合市场需求。

报告期内,公司持续加大研发投入,研发团队增至690人,占比提升至30.93%,持续为产品升级和技术迭代注入动力。

截至2025年12月31日,公司已累计拥有80多种智能算法,广泛覆盖高级辅助驾驶、紧急制动、驾驶员监测及盲区监测领域,并在中国及海外共获得563项专利授权,其中包括169项发明专利,研发成果的持续积累,进一步助力公司提升核心竞争力。

（四）智能制造能力不断提升,数字能源产品生产加工业务进展迅速公司不断推进自有工厂智能制造能力提升,按期完成越南二期智能工厂建设,有力支撑海外业务持续拓展。

基于越南智能工厂的现代化生产管理能力,算力中心配套数字能源产品生产加工业务稳步推进,建成投产多条专用产线,成功导入行业知名海外厂商多个型号不间断电源（UPS）产品,实现批量交付。

针对算力服务器功率不断提升带来的电源设备更新需求,高压直流（HVDC）电源产品相关业务按计划推进中。

未来,公司将继续围绕商用车安全、合规与效率提升的长期趋势,依托AI、视频、云平台和数据闭环能力,推动业务从产品销售向平台化、智能化、可复制运营持续升级。

（一）持续深化AI与平台化升级公司将继续深化AI技术研发与应用,对外推动产品智能化升级,对内推动组织效率提升。

围绕车端感知、边缘计算、云端分析和大模型能力的协同,公司将持续推动SaaS平台由“数据展示与功能工具”升级为“可预测、可干预、可复盘”的智能运营平台,并把AI能力进一步嵌入销售、售前、交付、客服等关键流程,以更稳定的交付能力和更低的运营成本支撑规模化拓展。

（二）持续强化全球市场布局公司将继续深耕海外市场,特别是欧洲商用车前装市场,同时强化南美、亚太、中东和非洲等新兴市场布局,持续加强本地化团队建设与全球业务网络护城河。

在国内市场,公司将继续围绕新技术和核心场景价值进行业务结构调整,聚焦高技术含量和高附加值场景,优化营收结构和盈利质量。

（三）持续推进产品与交付能力升级公司将继续通过优化供应链与生产流程提升产品性能、质量与交付效率,并围绕SafeGPT等能力推进SaaS收费模式与增值服务拓展,降低客户使用门槛,增强客户满意度和长期合作黏性。

与此同时,公司将持续深化前装业务,与主机厂和核心客户开展联合共创和迭代优化,推动前装业务由项目化推进走向可复制、可规模化应用。

（四）积极布局商用车自动驾驶业务基于对商用车细分行业的深刻理解、硬件工程能力和多感知融合算法能力,公司将继续探索自动驾驶技术在干线物流、公共交通、矿区、城市环卫和末端配送等场景中的产业化应用,围绕限定场景、固定线路和可复制运营持续沉淀能力,为下一阶段业务增长打开新的空间。

（五）全力发展算力中心配套数字能源产品业务全球算力基础设施建设如火如荼,相关行业快速发展。

公司计划围绕数字能源类产品,不断拓展海内外行业头部客户,不断拓宽产品种类,抓住行业发展的历史性机遇,在数字能源产品业务方向取得更大的成功。

同时,不断提升自动化生产能力,数字化管理能力,打造“高可靠硬件+智能化平台+全球交付”的完整能力栈。