信息发展 300469

报告期内,信息发展持续巩固其作为一家依托北斗、大数据、区块链、人工智能等先进技术,为智慧交通和数字城市提供数据产品、安全管理及低碳转型解决方案的新型数智企业的地位。

公司通过“布终端、搭平台、建生态、强服务”的战略布局,充分发挥股东及公司历史积累的交通及政务行业经验及大数据的优势,构建了涵盖数据采集、平台运营、生态建设及服务提升的全产业链布局。

公司专注于推动北斗导航定位技术在交通领域的创新应用,全力推动北斗在全国范围内的规模化应用,加速融合北斗战略与交通强国战略,深度服务于交通运输、基础设施运行及城市管理等领域。

报告期内,公司继续推进北斗规模化应用、车联网及其他智慧交通的核心业务,不断提升产品的精准性和可靠性,确保业务的稳定发展和市场竞争力的持续提升。

1、智慧交通业务公司在智慧交通领域,围绕“北斗+AI”战略,主要通过其控股子公司交信北斗海南进行业务拓展与实施。

公司依托北斗导航、大数据、区块链、人工智能等前沿技术,致力于推动交通系统的数字化和智能化升级。

通过精确的定位服务、智能化的交通流量感知、车路协同等相关技术应用,公司在提升交通管理效率、保障交通安全的同时,为智慧城市的交通新基建提供了数智化的技术支持。

公司在智慧交通领域的解决方案广泛应用于交通规划、实时交通态势感知、车辆监控等多个领域,助力交通行业迈向更加高效、安全、智能的未来。

交信北斗海南成立于2019年,积极探索北斗定位技术在车联网、数字公路、车路协同等领域的智慧交通应用,挖掘交通大数据价值,努力为国家智慧交通产业发展打造样板工程,贡献技术力量。

报告期内,智慧交通领域主要面向多应用场景的高精度定位导航技术,通过利用商业航天,推动北斗在重点领域的创新应用,加快北斗战略与交通强国战略紧密结合,在交通运输、基础设施运行、城市管理等领域构建北斗交通产业链,积极推动北斗自由流技术应用、车联网平台建设和智慧交通及安全生产交通数据服务等各类场景应用。

报告期内,交信北斗海南在智慧交通、车联网、北斗规模化应用和大数据应用等多个核心领域取得了显著的业务进展。

交信北斗海南搭建了北斗规模化应用的系统平台,可实现车辆数据的融合汇聚及高并发处理。

此外,交信北斗海南开发并运营了车联网平台,提供实时监控、数据分析、安全管理等全面的车联网解决方案,通过与保险、图商、高速集团等多个行业主体的合作,进一步增强了车联网生态系统的市场竞争力。

在智慧交通与安全管理方面,交信北斗海南利用北斗定位和AI大数据平台,实施了BD-WINDY主动安全风控系统,专注于降低道路交通事故率和提升营运车辆的安全管理水平。

同时,交信北斗海南还积极参与了多项国家级和省级研发项目,推动了北斗技术在智慧交通领域的应用与创新。

大数据应用与数据服务也是交信北斗海南业务的重要组成部分。

交信北斗海南构建并完善了交信北斗车联数据服务平台,提供交通运输领域的数据分析与增值服务,推动了行业的数字化转型和运营效率提升。

2)车联网平台建设和运营业务交信北斗海南在车联网平台建设与运营业务中,通过先进的技术和创新的解决方案,构建了一个涵盖车辆、道路、云平台的综合性智慧交通系统,大大提升了交通管理的效率与安全性。

该平台集成了实时监控、数据分析、安全管理等核心功能,为车辆管理、道路安全以及交通流量优化提供了全面的解决方案,特别是在ASLM风控模型、BD-ClOUD(GBCM)平台、AEBS等技术的支持下,进一步增强了系统的智能化和风险管理能力。

交信北斗海南正在积极开展AI的研发工作,结合AI大模型和相关前沿技术,赋能交通数据中心的调度和管理能力。

通过AI的自动化数据分析和智能决策能力,减少人工重复工作,提升交通管理的响应速度和运营效率。

AI的引入使车联网平台具备更强的自主学习、预测和优化能力,从而助力智能交通系统向更高效、更智能化的方向发展。

车联网平台依托北斗精准定位技术、物联网技术、V2X和C-V2X技术,实现了车辆、道路和云端平台的双向实时交互。

V2X技术涵盖车辆与其他车辆、道路基础设施、行人及网络的连接,C-V2X则通过蜂窝网络实现车辆之间和与外部环境的通信。

这些技术使得平台能够采集并处理来自车辆的实时数据,包括位置、速度、行驶路线、车况信息等,并通过无线通信网络将这些数据传输至中央管理系统。

管理系统融合AI技术,具备强大的数据分析能力,能够对车辆的运行状态进行实时监控,自动预警并处理异常情况,确保行车安全。

AI可以自主分析大规模交通数据,结合AI大模型的推理能力,实现智能路径优化、车辆调度、异常预警、事故风险评估等功能,从而减少人为干预,提升城市交通管理的智能化水平。

这种实时的数据互动与监控,不仅优化了车辆的管理和调度,还显著提升了道路的整体安全性和通行效率。

未来,随着AI在智能交通中的深度应用,交信北斗海南将进一步推动AI+车联网技术的深度融合,打造更加智能、高效、安全的智慧交通系统,为未来自动驾驶、智慧物流、城市智能交通等领域提供强有力的技术支撑。

①ASLM风控模型交信北斗海南自主研发的ASLM(ActiveSafetyLogicAlgorithmModule)模型已成功申请专利并获得受理,进一步巩固了公司在智能交通安全领域的技术领先地位。

ASLM模型是一个自主研发的主动安全关键逻辑(矩阵算法)模型,通过对车辆行驶数据的深度分析,识别并预警潜在的风险,如超速、急刹车等,从而帮助降低事故发生率。

ASLM模型结合了大数据分析和AI算法,能够针对不同车辆和驾驶员的个性化需求,提供定制化的风险评估和管理方案。

这种个性化的安全管理不仅提高了驾驶的安全性,还大大提升了车队管理者的运营效率。

在引入ASLM模型的同时,还结合了“道路交通驾驶风控广义木桶论(黄金分割动平衡木桶原理)”的概念。

这一理论借用“木桶效应”的原理来解释道路交通系统中的安全管理,即交通系统的安全性由多个因素共同决定,最短的“木板”(最薄弱的环节)决定了整体的安全水平。

通过ASLM模型,系统可以分析不同道路环境、驾驶行为和车辆状态的多重因素,将其转化为风险控制的逻辑算法。

基于黄金分割原则,系统能够实现各个要素之间的平衡,确保车辆在各种复杂环境下的安全驾驶,从而大大降低事故风险。

该技术的核心创新点在于构建了动态平衡风控模型,通过整合“天-地-流-管-智(车路云)/人”的多维交叉因素,全方位考虑道路交通环境风险因子、驾驶防御风险因子以及车辆相关风险因子,形成全局化的驾驶安全评估体系。

相比传统单一风险预警系统,该模型的创新之处在于多种风险因子的融合、AI精准风险评估及实时预警优化,有效减少误报与漏报,提升整体交通安全管理能力。

此外,该专利技术还引入了智能优化机制,避免不必要的预警干预,在保障驾驶安全的同时,显著降低系统能耗和运营成本。

ASLM风控模型的专利受理,不仅标志着信息发展在智慧交通安全管理领域的技术突破,还为行业提供了可落地的智能风控解决方案。

该技术的广泛应用,将助力智慧交通、智能网联汽车、重点营运车辆监管等多个领域的安全管理升级,为“趋零死亡事故”和“持续减量事故”提供创新技术支持。

未来,公司将以此为契机,持续推动北斗规模化应用、车路云一体化、智能驾驶安全管理等智慧交通领域的技术迭代和创新,为构建更加智能、安全、高效的交通管理体系贡献力量。

②BD-CLOUD平台BD-CLOUD平台是我司车联网系统中的另一项关键技术,专注于车辆行为的控制与管理。

BD-CLOUD平台通过整合车辆的实时运行数据、历史驾驶行为数据和环境数据,构建了一个全方位的行为控制模型。

BD-CLOUD面向四个不同维度的使用方提供服务,分别是G-Government(政府:交通运管和公安交管等安全管理)、B-Business(企业:运输、保险和路桥管理企业)、C-Customer(客户:司机及家庭)和M-Manufacturer(制造商:汽车制造和主安设备厂商),体现了平台面向不同用户群体的服务能力。

平台能够在车辆行驶过程中实时监控驾驶行为,识别异常行为并进行干预。

例如,当车辆在恶劣天气或复杂路况下行驶时,BD-CLOUD平台能够自动下发驾驶策略和风险预警,提升驾驶人员的安全行驶习惯。

BD-CLOUD平台还具备学习能力,能够通过不断积累和分析数据,持续优化行为控制模型,进一步提升系统的精确性和响应速度。

③数字化赋能车辆全生命周期管理交信北斗海南通过与保险、地图服务商、能源、通信运营商等多方合作,形成了一个强大的车联网生态系统。

该系统不仅为车主和车队管理者提供全面的车辆管理和维护服务,还通过与金融和保险行业的合作,推出了基于车联网数据的定制化金融和保险产品,进一步提升了用户体验和市场竞争力。

同时,平台与能源公司合作,推动新能源汽车的智能充电和能耗管理,助力绿色交通的建设,支持国家的节能减排战略。

车联网平台的应用范围非常广泛,涵盖了商用车、物流车队、出租车、公交车等多种车辆类型,特别是在物流和公共交通领域,通过实时数据监控和管理,大幅提升了运营效率和安全性。

ASLM风控模型、BD-CLOUD(GBCM)平台的引入,不仅增强了平台的安全性和智能化管理能力,为交通行业的数字化转型提供了强有力的支持,还为用户提供了更加全面的解决方案。

随着技术的不断发展和市场的持续扩展,车联网平台将在更多的应用场景中发挥关键作用,推动智慧交通和智能城市的进一步发展,助力交通行业迈向更加智能、高效的新时代。

3)保险公司数据要素转化交信北斗海南的大数据应用与数据服务业务依托公司自主研发的北斗大数据平台,能够实时采集并处理来自车辆、道路、物流和交通基础设施的海量数据,其中最大的数据应用的重心在保险行业。

保险企业对相关数据提出的三项核心产品或服务需求,分别对应保险业务的不同阶段:在险前阶段,数据为保险公司提供科学的定价依据;在险中阶段,进行风险预警与护航;在险后阶段,数据支持快速准确的定损判断和赔付控制,整体实现高风险事故的降低,实现社会效益和经济效益的双提升。

这一覆盖险前、险中、险后的全周期服务体系,已成为保险公司提升运营效率、控制赔付成本的重要支撑。

交信北斗海南保险降赔业务系与多家大型保险公司总部签署战略框架协议、区域公司落地执行。

在数据收益构成上,公司主要通过两类模式实现变现:一是数据要素变现,即保险公司根据业务发展,提出相关数据统计需求和分析报告需求,向公司支付服务费;二是风控服务费,主要是在车辆营运期间,向车队和驾驶者提供交通事件预警和疲劳驾驶的护航服务。

该模式在后期将成为公司主营业务核心支撑之一。

报告期内,交信北斗海南围绕北斗规模化应用持续发力,业务覆盖天津、湖南、浙江、山东、河北、内蒙古等多个省份,形成较高市场占有率。

公司坚持“终转服”模式,通过风险减量和保险业务提升行业安全水平,不增加企业负担,并与北斗服务商、保险经纪公司、电信运营商等渠道形成深度融合的共赢关系。

4)体系完备的北斗+车联网业务应用平台和商用车辆风控服务运营中心交信北斗海南研发了完备的车联网软硬件产品,包括:面向主动安全的集成了SDK的超级车载智能终端,面向车载终端兼容部标/地标/行标以及协议定制的设备接入融合网关系统,面向政府端监管/企业端运营监控/司机端移动小程序应用的BD-CLOUD平台,面向风控中心人工坐席服务的风控护航BD-WINDY平台,用于北斗规模化推广的终转服发行设备的资产管理、流程管理以及终端全生命周期运维管理的BD-STAR数字化运营系统,用于自由流收费的计费、收费运营管理平台,用于公司整体车联网数据要素资产的归集/存储/分析挖掘和再加工能力输出的数仓平台,专注于提升主防报警可靠性的实时风险甄别筛选系统。

基于这些完善的软硬件产品和服务,公司进一步发展和布局了在车联网车辆领域的产品和服务能力。

交信北斗海南目前围绕行车安全风险大模型技术核心,使用常规部标和主防(主动安全)终端叠加集成了自研SDK,实现了车辆行驶状态和疲劳驾驶行为分析,并结合了天气、路网、路况、交通限行管制等专题数据对车辆和司机的行驶驾驶状态进行实时探测以及异步分析,挖掘形成动态的车辆行驶和司机驾驶的安全标签画像应用。

进一步为公司在车联网、智能网联和智慧交通领域的业务赋能。

2、智慧政务业务公司在智慧政务领域的发展依托于子公司光典及追溯云,致力于推动政务服务的数字化与智能化进程。

依托北斗、人工智能(AI)、区块链、大数据等前沿技术,打造了食品供应链安全追溯与智慧政务服务体系,助力政府监管和产业升级。

在食品安全领域,公司通过追溯云实现从生产、流通、检测到消费的全链条追溯管理,确保食品来源可查、去向可追、责任可究。

平台利用北斗精准定位+AI智能检测+区块链数据存证,为政府、企业及消费者提供高效、透明、安全的食品溯源解决方案,推动食品行业向数字化、智能化、可视化方向发展。

在智慧政务领域,光典推出了光典灵智AI能力平台,结合文档智能检索、智能编研、OCR文本识别、智能审核等功能,提升政府信息管理和决策支持能力。

平台采用AI+大数据技术,实现高效的信息归档、知识管理和政务流程优化,助力政府数字化转型、行政效率提升及智慧城市建设。

数字政府的建设和新质生产力的培育都离不开数据的有效赋能。

数据被视为新质生产力的“燃料”,数据借助“新”技术,实现“新”质量。

为了贯彻落实习总书记关于发展新质生产力的指示精神,有效地为发展新质生产力服务,在档案信息化领域,应当加快建设具有人工智能的新质档案馆(室),通过档案语言大模型,对档案数据进行“搜索+生成”式的智慧型开发,扩大档案的价值和作用,提高档案工作的现代化水平;在政务信息化领域,要构建共享开放的民政大数据资源体系,积累新要素,要深入开展民政大数据分析应用,充分释放民政数据要素价值,把民政各业务领域产生的海量数据资源,转化为政务创新、业务创新、服务创新的巨大推动力,转化为政策供给、服务触达、分析研判、风险监管的重要支撑力量,助力新质生产力加快形成。

(1)光典光典信息发展有限公司是信息发展旗下专注于智慧政务、智慧档案管理、数字治理等领域的核心子公司。

光典依托人工智能(AI)、多模态大模型、大数据、区块链、自然语言处理(NLP)等前沿技术,致力于为政府机构、企事业单位提供高效、智能、安全的档案管理、政务服务及数据治理解决方案。

光典拥有国家保密局颁发的《涉密信息系统集成资质》及《涉密信息系统集成软件开发资质》,核定其涉密信息系统集成及软件开发资质等级为甲级,资质证书编号分别为:JCJ191601414及JCJ191600907。

两项涉密资质由国家保密局科技测评中心依据《涉密信息系统集成资质管理办法(国保发〔2013〕7号)》对从事系统集成、软件开发企业的整体实力、涉密业务能力和水平所进行的审查和认定,包括企业的经营业绩、财务状况、保密措施、保密管理能力、保密技术实力和人才素质等要素,“甲级”为最高等级。

涉密甲级资质是国家对公司涉密信息系统服务能力最高级别的认可,是对公司承接涉密项目能力的充分肯定,允许公司在全国范围内从事绝密级、机密级和秘密级信息系统集成和软件开发业务。

更表明光典信息在承接涉密信息系统集成和软件开发项目方面具有较强的综合实力,有利于进一步增强公司的核心竞争能力和品牌优势,有助于增强公司的市场竞争力。

1)主要业务情况①AI+智慧政务、AI+智慧档案、AI+智慧司法在智慧政务领域,光典推出的光典灵智AI能力平台,成为推动公司业务发展的核心引擎。

该平台基于大模型架构,集成了自然语言处理(NLP)、知识图谱、智能搜索、智能编研、OCR文本识别、自动审核等功能,构建了智能化、数据驱动的智慧政务解决方案。

光典灵智AI能力平台具备“文搜万物”、“星空图谱”、“图像搜索”等先进的智能搜索引擎,能够大幅提升政务数据检索的效率和准确性。

此外,平台通过多模态数据处理,支持文本、图像、视频、音频等多类型数据的智能识别与分析,真正实现了政务信息的全维度智能处理。

在智慧档案领域,光典灵智AI能力平台已全面融入档案管理体系,极大提升了档案数字化管理的智能化水平。

平台具备智能文档编研能力,结合AI算法,实现自动分类、智能标签、精准检索,有效减少人工处理工作量,提高档案管理的规范性和效率。

光典市场覆盖率领先,已服务30+家全国示范数字档案馆,并助力多个省级、市级档案馆实现电子档案“单套制”管理的成功试点。

此外,光典灵智AI能力平台还可针对档案数据进行智能风险评估和数据分析,实现对历史档案的深度挖掘和价值释放,助力政府及企事业单位建立智能档案管理体系。

在智慧司法领域,光典灵智AI能力平台助力司法机构、监狱管理和公共安全系统的智能化升级。

公司市场占有率稳居行业前列,已覆盖全国42%省级监狱局,全国681家监狱中市场占有率高达85%。

光典推出的智慧监狱信息化管理系统,融合光典灵智AI能力平台的智能决策支持,实现司法档案智能管理、监狱安全态势感知、实时监测、智能风控、司法数据可视化管理等功能。

该系统依托AI+北斗巡检技术,结合车载视觉+智能分析算法,实现对监狱设施、戒毒所及司法场所的高效巡检与安全预警。

光典信息发展凭借领先的市场占有率和技术创新能力,在智慧档案、智慧政务、智慧司法领域持续扩大业务版图。

未来,公司将以光典灵智AI能力平台为核心驱动力,强化AI+档案管理、数字政务一体化、智慧司法智能化管理,不断优化技术方案,推动行业高质量发展。

通过进一步深化大模型、AI智能决策、知识管理、自动化流程优化等技术的应用,光典将持续为政府及企事业单位提供更加智能、高效、安全的数字化解决方案,助力智慧政务、档案治理、司法管理迈向更高水平。

2)解决方案与产品介绍①光典灵智AI能力平台光典灵智AI能力平台是光典信息发展有限公司自主研发的智能化数据处理与知识管理平台,专注于智慧档案、智慧政务、智慧司法等深度垂类领域。

平台融合大模型技术、知识图谱、自然语言处理(NLP)、多模态AI等前沿技术,为政务、司法、档案等行业提供智能搜索、知识管理、自动化处理和数据治理等全方位解决方案。

光典灵智AI能力平台已成功接入DeepSeekR1、通义千问、书生浦语、智谱AI等多个先进大模型,具备MoE(MixtureofExperts,专家混合)和ExpertParallelism(专家并行)能力,能够根据业务需求动态调用不同专家模型,优化智能搜索、文档处理、政策解读等任务的精度和效率。

通过多模型融合,平台实现了智能化决策支持、语义理解优化、知识自动匹配等功能,使政务和司法业务的自动化水平大幅提升。

在智能搜索与知识管理方面,平台提供“文搜万物”(文本智能检索)、“星空图谱”(自动生成知识图谱)、“图像搜索”(多模态数据识别)等功能。

依托大模型推理能力,平台支持文本、图片、视频、音频等多种数据类型的智能搜索,并结合知识图谱,实现跨部门、跨系统的智能关联搜索与知识管理。

在智能编研与自动化处理方面,光典灵智AI能力平台集成智能编研、智能OCR识别、小智创作等核心模块。

平台能够基于私域数据+公有知识自动生成政策解读、法规摘要、司法案例分析等内容,并提供多智能体角色扮演、语义推理、知识增强等深度AI能力,优化政务和档案管理的智能化程度。

OCR内核则针对手写、印刷、扫描文档进行精准识别,并结合AI智能分类、结构化存储,提高信息处理效率。

在智能审核与数据治理方面,平台具备智能开放审核、智能大事记抽取等功能。

通过大模型+规则引擎,智能审核模块可自动检测政务文件、档案数据、司法文书的合规性,并提供风险识别、敏感信息检测、法规适配性分析,有效提升数据安全性。

大事记抽取功能则从海量私域数据中自动归集关键事件,并以时间轴的形式可视化展示,为政府及企业提供历史事件追踪与智能分析能力。

②磁光电融合存储系统+本地化部署算力设备+AI端侧推理部署能力光典构建的磁光电融合存储系统,结合高密度磁盘阵列、光盘库、固态存储等多介质存储技术,为电子档案和政务数据提供长期存储、异质备份、智能归档的安全保障。

该系统采用“3-2-1”数据备份策略(3份数据存储、2种不同介质、1份离线备份),确保档案和政务数据的完整性、真实性和安全性。

此外,由于档案数据的特殊属性,行业内除了私有云、公有云外,本地化部署仍然是刚需,以确保数据的独立性和安全性,适用于政务、司法、档案等高安全级别应用场景。

光典依托本地化部署算力中心和AI端侧推理部署能力,实现高效能AI推理、边缘计算和端侧智能分析,满足政务、司法、档案等领域的本地数据处理、隐私计算、安全存储需求。

光典的档案化磁光电一体机可适配华为昇腾、海光等国产算力芯片和显卡,保障数据安全合规,并且能够满足多模态大模型混合使用的算力需求。

随着本地部署需求的提升,对算力的要求也越来越高,光典通过优化多模态大模型在本地的表现,匹配不同模型的算力需求,实现分布式算力调度,确保在离线或涉密环境下依然能够高效运行AI推理任务。

光典的磁光电一体机具备高度拓展性,支持接入公有云、私有云及混合云,并能够在本地化部署环境下通过局域网方式调用不同算力,确保数据处理的安全性与高效性。

此外,该系统还支持高性能AI推理、边缘计算和隐私计算,提供端侧AI计算能力,即便在网络受限或数据安全要求严格的情况下,也能实现智能处理和分析,确保档案、政务、司法等领域的数据安全可控。

这一综合解决方案,使光典在档案管理、智慧政务、司法信息化等领域形成完整的存储、计算、AI推理生态体系,推动行业向更加智能化、安全化、高效化的方向发展。

③司法、档案及其余软件平台及综合解决方案光典在智慧司法领域形成了完整的解决方案体系,覆盖智慧监狱管理、司法案件管理、智能风控等多个司法应用场景。

通过北斗、AI、大数据等技术赋能,光典智慧司法解决方案已广泛应用于全国司法系统,市场覆盖率处于行业领先地位。

未来,公司将持续深化AI+司法、数据智能风控、智慧安全监管的技术研究,推动司法信息化建设迈向更高水平,为司法机构提供更加智能、高效、安全的数字化管理服务。

(2)追溯云追溯云是信息发展旗下专注于食品安全追溯、供应链数字化、智慧监管的核心品牌,致力于构建全链条、可视化、高效能的食品供应链安全管理体系。

通过融合北斗精准定位、大数据分析、区块链存证、人工智能(AI)、物联网等前沿技术,追溯云为政府治理、保供监测、产品溯源、供应链管理提供软硬件产品、运营服务及综合解决方案,助力“数字中国”建设。

在智慧食品安全与供应链追溯方面,追溯云构建了覆盖食品全生命周期的智能追溯系统,实现从生产、流通、仓储、销售到消费的全链条可追溯管理。

平台采用区块链存证技术,确保数据的不可篡改性,提升食品安全监管的透明度和可信度。

同时,结合北斗+AI智能溯源,实现食品流通过程的实时跟踪,特别是在冷链物流领域,提供精准的环境监测、流通跟踪和质量监管服务。

在重要产品追溯管理方面,追溯云为政府打造了食品安全监管平台,涵盖肉菜流通、中药材流通、乳制品追溯等重要产品追溯体系,支持政策合规审核与市场预警。

企业端的食品追溯SaaS系统,为食品生产、流通、零售企业提供标准化、模块化的追溯管理方案,满足不同行业场景需求,提高食品质量管控能力。

在生活必需品流通保供监测方面,追溯云搭建了全国性的生活必需品监测平台,涵盖粮油、肉类、蛋类、蔬菜、水果、水产品等重点品类。

平台能够实时采集市场供需数据,并通过AI智能预测模型提供精准的库存监测、应急配送、市场价格分析,确保城市供给稳定。

追溯云还依托长三角重要产品追溯联盟,深度参与国家级食品安全与应急保供体系建设,成为行业的技术标杆。

在智慧农业与数字化监管方面,追溯云推出了覆盖农产品质量安全追溯、成品油智慧监管、市场监督智慧监管等多个细分领域的数字化解决方案。

农产品追溯系统涵盖种植、养殖、农资管理全流程,结合远程监测与智能分析,优化农业生产管理。

成品油智慧监管平台针对成品油市场,提供实时流通数据监管、违规交易监测、税收管理优化等功能,为政府监管部门提供精准的决策支持。

同时,市场监督智慧监管平台结合大数据分析,为政府市场监管提供跨部门协同能力,推动市场安全管理的智能化升级。

1、概述信息发展作为一家依托北斗、大数据、区块链、人工智能等先进技术,为智慧交通和数字城市提供数据产品、安全管理及低碳转型解决方案的新型数智企业。

公司业务根据行业应用的不同,可划分为北斗规模化应用、车路云一体化、智慧政务等;根据技术领域的不同,可分为人工智能、保险数据要素价值转化、国产替代信创、端侧算力等;根据服务模式的不同,又可划分为终端安装服务、平台产品服务、软硬件一体化服务等。

(一)行业应用1、北斗规模化应用北斗规模化应用是公司重点发展的业务板块,主要依托北斗高精度定位、大数据、人工智能(AI)、物联网(IoT)等核心技术,为智慧交通、数字政务、产业监管、公共安全、智慧物流等领域提供全方位的行业解决方案、软件产品及数据服务。

公司通过构建“终端+平台+生态+服务”的完整体系,推动北斗技术在政府管理、交通运输、能源调度、物流监测等行业的深度应用,助力“交通强国”“数据要素”“双碳”“智慧治理”等国家战略的落地实施。

所有北斗智能精准定位终端产生的数据,包括车辆数据、定位数据、图像数据、视频数据等,均可归公司所有。

这些数据不仅是公司在智慧交通、智能驾驶、保险科技、地图导航等行业的核心资产,也是公司在大数据应用和人工智能决策优化方面的重要基础。

公司利用这些数据进行智能分析和价值转化,并广泛应用于多个业务场景:(1)提供政府监管支持:向政府管理平台提供实时车辆运行数据、轨迹监测、事故预警、行驶行为分析,支持智能交通监管。

(2)赋能保险行业精准风控:基于车辆行驶数据,为保险公司提供司机驾驶行为分析、事故风险预测、精准定价模型,降低保险赔付率,提高风控能力。

(3)优化地图导航模型:向高德地图、百度地图等地图服务商提供精准道路信息、实时行车数据、导航路径优化,提升导航精度,并在部分地区推出营运车辆车道级导航服务,支持高精度路线规划。

(4)调度中心AI智能决策:公司基于海量行驶数据训练AI智能体,优化车队调度、路径规划,提高智能调度效率。

报告期内,公司在北斗规模化应用生态中稳步推进“装机期”与“数据要素变现期”双轮驱动战略。

在装机期,公司聚焦北斗智能车载终端的大规模部署,凭借技术、渠道与生态优势,签约数量和发货速度持续提升,业务覆盖约20余省份,并快速形成全国性市场布局。

同时,公司与保险公司协同推进,实现保险公司业务在重点区域的大面积覆盖,为后续数据要素变现期提供充足的数据基础与业务落地场景,形成“装机—保险覆盖—数据沉淀”的联动格局。

装机期不仅为公司带来硬件与服务收入,更为后续数据业务奠定了坚实的装机与保险协同基础。

进入数据要素变现期,公司依托海量高精度轨迹数据,构建“险前定价—险中干预—险后理赔”的全周期智能风控体系,与多家头部保险公司形成长期稳定的合作关系,实现基于保险风控服务的盈利模式。

随着装机规模和保险业务覆盖面的持续扩大,数据沉淀加速,公司在数据要素领域的变现能力与高毛利贡献预计将逐步释放,为整体盈利水平带来持续提升动力。

3、车路云一体化车路云一体化是指通过整合车辆(车)、道路基础设施(路)和云计算平台(云)等要素,构建智能网联汽车协同发展的体系。

这一系统利用C-V2X和4G/5G通信技术,将人、车、路、云等交通要素有机联系在一起,形成车与路、云、车之间的实时信息交互与协同决策。

为推进车路云一体化的发展,工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部等五部门于2024年1月15日联合发布了《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》,明确在2024年至2026年期间开展应用试点工作。

该通知提出了九个方面的试点内容,包括建设智能化路侧基础设施、提升车载终端装配率、建立城市级服务管理平台等。

具体措施包括实现试点区域5G通信网络全覆盖,部署LTE-V2X直连通信路侧单元(RSU)等C-V2X基础设施,鼓励对城市公交车、公务车、出租车等公共领域存量车辆进行C-V2X车载终端改造,新车车载终端搭载率达到50%,并建设边缘云、区域云两级云控基础平台,具备向车辆提供融合感知、协同决策规划与控制的能力。

此外,2024年7月1日,五部门公布了智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单,包括北京、上海、广州、沈阳、南京、杭州、合肥、武汉、长沙、成都等20个城市。

这些试点城市将按照试点工作方案扎实推进建设任务,建立完善协调工作机制,落实资金等保障措施,确保试点工作取得实效,加快形成可复制可推广的经验。

公司深度布局车路云一体化业务,将其作为北斗+基础设施的重要延伸,依托北斗高精度定位、5G-V2X车路协同通信、AI智能感知、大数据分析等核心技术,推动车辆、道路、云端平台的全方位智能互联。

该业务的核心目标是提升交通系统的安全性、智能化管理水平、基础设施监测能力,助力智慧交通、智能网联汽车、智慧城市等领域的规模化发展。

公司采用RTD(实时动态数据)、RTK(实时动态定位)、OBU(车载单元)、OSU(路侧单元)等多项前沿技术,使安装了北斗精准定位智能终端的车辆不仅能够与卫星进行交互,还能与不同的基础设施进行信息互通,从而构建多维度、立体化的智能交通体系。

通过这些核心技术,公司打造的车路云一体化系统能够实时采集车辆状态、道路环境、交通流量等关键数据,并通过云端计算平台进行智能调度、精准预警、自动化管控,有效提升道路交通管理效率:RTD与RTK精准定位:实现厘米级高精度定位,确保车辆在复杂道路环境中的精准导航。

OBU(车载单元):用于采集车辆运行数据,并与路侧、云端实时交互,实现智能驾驶和交通管控。

OSU(路侧单元):部署在路口、高速公路、港口等关键点位,与北斗智能终端联动,实现智能信号控制、车道级精准导航、交通流量优化。

公司已在多个核心基础设施监测与智能交通管理领域布局车路云一体化解决方案,并成功应用于十字路口智能信号优化、桥梁安全检测、隧道惯性导航、公路监测与管养系统等场景。

公司还参与了港珠澳大桥“北斗+5G”在线监测项目,通过北斗高精度定位和智能监测技术,对大桥关键结构进行24小时实时监测,提高桥梁安全管理能力。

此外,公司在公路设施数字化采集与养护巡检项目中,通过智能巡检设备+无人机巡检系统,实现对公路设施的数字化管理,提高道路日常养护的精准性和效率。

为了进一步提升公路网基础设施的安全性,公司推出了“空-天-地”一体化公路网基础设施健康监测整体解决方案。

该方案结合北斗+低空经济(无人机)+InSAR遥感技术,对公路网基础设施进行智能化、多维度精准监控。

在“空”端,无人机搭载高清摄像头和AI智能巡检系统,定时巡检公路设施,针对路面裂缝、桥梁沉降、边坡稳定性等进行自动化检测,弥补人工巡检的盲区。

在“天”端,InSAR遥感技术通过卫星雷达,对道路基础设施的毫米级位移进行检测,结合北斗高精度定位,实现历史变形追踪和长期趋势分析,提前识别潜在风险。

在“地”端,北斗精准定位终端、AI智能传感器和智能车载巡检设备对高速公路、桥梁、隧道等关键基础设施进行全天候监测,提高公路养护管理的智能化水平。

报告期内,公司通过与多个行业领先企业的合作,进一步推进了车路云一体化的技术应用和市场拓展:围绕车路云一体化及智慧交通基础设施的建设展开,计划通过深度集成北斗高精度定位技术和物联网技术,提升交通数据的精准采集与管理,推动智慧交通系统的实施和应用。

重点推动了车路云一体化建设与交通路口智能化改造,旨在通过智能化技术优化北京市6000多个交通路口的管理系统,从而提升道路的通行效率和安全性。

为信息发展未来的业务增长提供了积极的辅助作用,进一步巩固了公司在智慧交通、车联网及数字基础设施领域的市场竞争力,并为公司在智慧城市建设中的持续发展提供了技术和市场支撑。

4、智慧政务在智慧档案业务方面,光典已为全国42家副省级以上档案馆、386家地市级及区县级综合档案馆、2700家政府及公共机构提供服务,市场覆盖率领先。

公司自主研发的“光典智慧档案管理系统”,可实现电子档案与传统纸质档案的统一管理,满足国家电子文件归档标准,并广泛应用于政务、司法、企业等行业。

“灵智AI”依托DeepSeek、通义千问等多模态大模型,集成NLP自然语言处理、智能检索、知识图谱、生成式人工智能等技术,为档案管理提供自动分类、智能标签、全文搜索、语义分析、知识抽取、智能编研等功能,大幅提升档案管理的智能化水平。

得益于多模态大模型的强大推理和认知能力,灵智AI可同时处理文本、图像、视频等多种数据类型,实现对档案内容的深度解析和智能推荐。

该平台具备自动鉴定能力,能够根据历史数据和AI训练模型精准评估档案价值,优化存储管理策略,并提供高效的智能决策支持。

此外,光典凭借行业领先的技术优势,深度参与国家档案标准的制定,并主导多个国家级示范数字档案馆建设项目,成功助力26家档案馆通过全国示范数字档案馆测评,45家档案馆通过国家级数字档案馆测评。

在智慧食安方面,追溯云结合北斗高精度定位、区块链、人工智能、大数据分析等前沿技术,推动政务信息化建设,尤其在市场监管、食品安全、农业供应链管理、应急调度等领域形成独特优势。

公司构建的食品安全追溯平台,实现从生产、流通到消费的全过程监控,提高政府监管能力,防止食品安全事件。

追溯云的智慧供应链管理系统,结合量价预测、供需平衡、安全区间分析、预警模型等技术,助力政府实现市场动态监测与精准调控,提高公共服务质量。

在农业供应链管理方面,追溯云通过AI智能分析农产品产量、销售数据及天气因素,提升供需匹配效率,优化政府农业补贴与市场调控政策。

(二)技术领域1、人工智能公司拥有近30年的人工智能研发经验,从最早的文字识别(OCR)、图像识别等传统AI技术,到如今多模态大模型的全面应用,已积累了深厚的技术储备。

早期,公司专注于单一数据类型的处理,如纸质档案数字化和图像识别。

如今,公司已成功将DeepSeek、通义千问等多模态大模型引入智慧档案和智慧政务领域,实现了文本、图像、音频、视频等多种数据类型的综合处理,构建了更加智能、高效的档案管理体系。

公司在传统AI模型(如基于规则的人工智能系统)的基础上,结合多模态大模型(LMMs),使档案管理从单纯的信息存储与检索,升级为智能推理与关联分析。

通过AI自动脱敏和数据清洗,确保输入数据的安全性和高质量,进一步提高大模型的利用效率,使其能够精准匹配档案内容,提升档案的可读性、结构化程度及智能化应用水平。

灵智AI在智慧档案管理系统中的应用,已经实现了高效档案调度、智能关联分析、智能知识挖掘等功能,使档案管理更加精准和高效。

ASLM风控模型是公司在自动化智能决策领域的一次突破性尝试,融合了计算机视觉(CV)、物联网(IoT)信号处理以及多模态大模型,实现对视频、音频、图像等多种数据类型的智能处理。

该模型结合了专家并行(EP)和专家混合模型(MoE),在复杂环境下具备自我分析、推理决策、风险预测等能力。

ASLM风控模型广泛应用于自动驾驶、智能监控、保险风控、公共安全等领域,能够根据实时数据分析驾驶行为、环境风险,并提供精准的风险预警方案,从而提高安全性和智能化决策水平。

灵智AI大模型是公司在智慧档案管理领域的核心技术之一,它结合了传统OCR、NLP(自然语言处理)等基础技术,并进一步融合多模态大模型,形成一套完整的智能档案分析与编研体系。

档案检索与逻辑关联:通过NLP技术对档案内容进行语义解析,并结合多模态大模型,智能匹配不同档案之间的逻辑关联,提升检索精准度。

物理档案智能关联:除了文本匹配,灵智AI还能利用图像识别与深度学习技术,对纸质档案、影像资料、手写文件进行自动归类,确保档案物理存储的智能管理。

智能编研与知识梳理:在智慧编研中,灵智AI结合专家混合模型(MoE),优化政策研究、历史文献整理、法律文件分析等工作,提供自动归纳、智能摘要、知识抽取等功能,为政务决策和行业研究提供精准支持。

2、数据要素价值转化数据要素价值转化是公司战略发展体系中的核心组成部分,已逐步构建起涵盖“数据采集—处理管理—标准服务—生态闭环”的全链条能力体系,形成了独具优势的数据资产运营模式。

在数据采集方面,公司依托大规模北斗智能车载终端的前装、准前装与后装部署,面向全国实现规模化覆盖,持续完成多维度、立体化的交通场景数据采集。

该类数据具备高频率、高精准度、高关联性的特征,是构建高质量、高密度、高时效性基础数据资产池的坚实基础,为后续价值转化提供源源不断的“原材料”。

在数据处理层面,公司依托自主研发的数据管理平台,形成了成熟的数据治理体系。

平台具备强大的数据清洗、筛选、分类与脱敏能力,可根据行业特性与应用需求进行灵活适配。

通过对原始数据的深度处理与结构化转化,公司已实现面向保险风控、智慧物流、运营调度、应急响应等多行业场景的标准化与定制化数据服务输出。

服务过程中,公司不断丰富行业知识图谱与数据标签体系,持续优化模型算法,推动数据产品能力持续演进,形成兼具普适性与行业深度的数据生态系统。

公司数据要素转化业务具备显著的高弹性与规模效应。

随着北斗终端装机数量的快速增长,当装机规模达到一定阈值后,整体固定成本与边际成本将显著下降,进而拉动毛利率持续上行,释放出更大的盈利潜力。

同时,公司数据资源具备高复用性,能够循环满足不同行业、不同场景下的差异化需求,展现出极强的业务韧性与横向拓展能力。

在生态与商业模式层面,商业航天的引入使公司从“数据使用者”向“数据整合与运营平台”升级。

通过对接遥感卫星运营商与数据服务商,公司打通“卫星数据供给—地面数据融合—行业应用输出”的产业链条,形成更具壁垒的数据要素生态。

同时,公司不断丰富行业知识图谱与数据标签体系,持续优化模型算法,推动数据产品能力持续演进,形成兼具普适性与行业深度的数据生态系统。

随着人工智能大模型的快速发展,数据资源的重要性正加速上升。

当前AI训练样本的边际增益逐步趋缓,模型精度面临瓶颈,行业亟需高质量、高密度、高语义关联度的实景数据作为突破点。

信息发展基于北斗体系长期积累的大量真实交通运行数据,已成为“人工智能+交通”领域关键的数据支撑资源。

公司数据体系不仅为AI在交通治理、自动驾驶、智能调度等关键环节提供底层输入,更将助力AI模型在实际场景中实现快速适配与深度落地,推动智慧交通迈向更加精准、高效、智能的新时代。

3、国产替代+信创在智慧交通板块,公司长期采用“硬件+软件+北斗定位网”的混合技术方案,以确保系统的稳定性和精准度。

这些技术包括硬件终端的高精度传感器与芯片、软件算法的持续优化,以及对卫星定位网络资源的智能调度。

公司通过对北斗高精度定位、AI计算、智能调度系统的深度整合,实现对道路车辆的实时监测、精准导航以及智能风险控制,全面赋能智能交通系统。

北斗精准定位智能终端,均采用国产北斗芯片、国产定位模组,确保数据安全可控。

公司ASLM风控模型是完全自主研发的国产AI+多模态大模型,具备智能感知、风险预测、自动决策能力,能够通过实时分析车辆运行数据,优化驾驶安全性。

系统接入的卫星网络基于中国自主研发的北斗三号系统,确保全球精准定位,并有效支持智能调度、智慧物流等关键业务场景。

在智慧交通管理中,所有行驶数据、车辆运行数据、视频监控数据均属于敏感数据,涉及国家基础交通设施安全。

因此,这些数据必须采用可信存储机制,保证数据的完整性、安全性和不可篡改性。

公司采用区块链+隐私计算+安全存储的技术方案,实现对交通数据的加密存储、分布式存证,以及对关键业务数据的高安全访问控制,为政府部门、企业和交通管理机构提供安全可控的数据服务。

在智慧政务板块,公司已实现国产化自主替代,特别是在档案政务一体机的核心组件上,所有硬件、操作系统、数据库均采用国产技术,实现全面自主可控。

在涉密领域,我们已完成对不同介质(电子档案、纸质档案、影像数据等)的智能存储管理,并结合安全策略,确保政务档案存储合规、安全、可追溯,为政府及重要机构提供高等级的安全防护。

灵智AI结合了多个国产大模型(包括DeepSeek、通义千问等),并基于专家混合模型(MoE)架构,形成强大的智慧档案分析与管理体系。

该系统已在多个档案业务场景中成功应用。

通过灵智AI的智能化赋能,公司在档案管理领域实现了数据结构化、检索智能化、分析精准化,推动智慧政务、智能档案管理、政府信息化向更高效、更安全、更智能的方向发展。

4、分布式算力信息发展的北斗智能终端在集成标准上坚持“始于国部标,高于国部标”的理念,通过华大北斗芯片与华为海思AI成像芯片的深度融合,打造具备AI本地部署、数据清洗、部分数据标注能力的多功能车载智能终端。

这一终端不仅突破了传统车载设备的单一功能限制,还通过车载本地算力的智能分布式架构,实现实时数据处理、智能辅助驾驶、风险预警等功能。

依托华大北斗芯片的高精度定位能力,终端能够精准获取车辆位置、行驶轨迹,并结合华为海思AI成像芯片的强大计算性能,提升环境感知、目标识别、动态行为分析等智能驾驶功能。

通过本地化的AI推理能力,车载智能终端能够减少对云端计算资源的依赖,在保证数据隐私安全的同时,提高数据处理效率,适应高速公路、智慧物流、自动驾驶等多种应用场景。

在智慧档案领域,随着多模态大模型训练所需算力逐步降低,以及智慧政务行业对本地部署的特殊需求,信息发展打造的智慧档案一体机不仅具备多介质档案存储能力,还整合了中科海光、华为昇腾等国产AI算力显卡,提供强大的本地智能计算能力。

这一分布式算力架构,使得智慧档案系统在处理文本、图像、语音、视频等多模态数据时能够更快速、更精准地执行语义分析、智能检索、知识抽取等任务,同时减少对外部算力中心的依赖,提高档案管理的智能化水平和运行效率。

传统的档案管理系统主要承担存储和归档功能,而信息发展的智慧档案一体机在此基础上进一步集成了分布式端侧算力,实现数据计算、模型推理、智能分析等任务,有效分担大型算力中心的计算压力。

这一技术创新使档案一体机不仅仅是存储设备,更是一个智能计算节点,在支持智能档案管理、政务数据分析、自动文档编研等业务的同时,也能为分布式AI算力网络提供强大支撑,提升整体计算架构的弹性和可靠性。

通过构建端+边+云的分布式算力体系,信息发展在智慧交通、智慧档案、智慧政务等领域实现了更加灵活、高效、安全的计算能力布局,推动智能技术的广泛应用和产业化落地。

(三)服务模式1、终端服务费模式公司通过向北斗相关设备制造商提出正式需求,并采用点装模式进行设备采购和部署,确保所有北斗智能终端符合公司技术标准和应用要求。

采购完成的北斗智能终端归公司所有,安装的终端以服务费模式收回安装成本,以实现设备长期运营的可持续性。

在设备部署过程中,公司全面集成ASLM(智能风控模型),结合北斗高精度定位、AI智能分析、雷达物联网数据处理等技术,实现对车辆运行状态、驾驶行为、道路环境的智能监测和风险预测。

ASLM的引入提升了终端的智能化水平,使其具备实时数据清洗、异常预警、自动优化等功能,为自动驾驶、车联网风控、智能调度等业务场景提供更精准的数据支持和风控能力。

由于北斗智能终端需要在极端环境下全天候运行,其使用寿命一般为2-3年。

公司在终端管理过程中,依托远程监测、OTA升级等智能化运维手段,提高设备在全生命周期内的稳定性,并降低维护成本。

鉴于终端产权归属于公司,公司对数据要素拥有清晰的使用边界,确保数据资产的安全性和可控性,避免外部干涉和合规风险。

公司严格按照国家数据安全政策及行业合规要求,确保数据存储、管理、使用均符合相关法规,进一步强化在智慧交通、智能风控等领域的数据应用能力。

公司分阶段稳步推进由“重项目”模式向“重终端推广”模式转型,积极开拓终端市场与数据要素变现“精耕细作”双驱动,加大对智慧交通的市场深耕与精细化运营管理。

2、保险公司数据要素转化报告期内,公司针对重点营运车辆高赔付率问题,结合自身技术优势,与头部保险公司建立了基于数据要素变现的合作模式。

目前,12吨以上重点营运车辆的保险赔付率普遍较高,约在130%-200%之间,给保险公司带来较大赔付压力。

为降低事故率,公司依托车载北斗智能终端+L2自动驾驶辅助,并结合ADAS(高级驾驶辅助系统)、DSM(驾驶员状态监测)、AEBS(自动紧急制动系统)等技术,构建了覆盖险前、险中、险后的全方位智能风控体系。

在险前阶段,公司通过ASLM风控模型对车辆和驾驶员进行风险评估、驾驶行为分析与定价支持,为保险公司提供精准的承保定价依据,帮助科学筛选和分级客户风险。

与传统单一依赖风险减量降赔率的方式不同,公司引入了固定保险服务费模式,构建行业内全新的立体数据采集体系。

这些数据覆盖车辆运行状态、驾驶行为、道路环境等多维度要素,在服务期内持续提供给保险公司,保险公司据此支付相应费用。

该费用与风险减量效果并无直接关联,而是基于公司提供全新的数据价值而进行的付费。

在险中阶段,系统依托实时定位与多类传感器数据,结合疲劳驾驶预警、紧急自动刹车、自动转向、车道保持等功能,实现全程监测与主动干预,有效降低事故发生概率。

公司在此阶段采集的运行数据不仅用于即时风险控制,也同步纳入数据要素服务,为保险公司后续的定价优化和风险管理提供持续支持。

在险后阶段,ASLM模型支持事故数据回溯、责任判定和理赔分析,为保险公司提供快速、精准的定损依据,并通过数据反馈持续优化风险模型,实现风险降赔的正向循环。

随着公司数据样本量不断增长,公司提出了“安全护航小时数”和“安全护航里程数”等新的数据衡量指标,将进一步用于保险公司数据要素结算,以缩短数据要素变现支付周期。

在此基础上,公司与保险公司建立了数据要素变现模式:(1)固定保险服务费模式:该模式,确保公司在数据分析、风险控制、终端运营等方面的基本收益,特别适用于需要长期稳定数据支持和持续风控优化的保险公司。

通过上述模式,公司不仅显著提升了智能终端的商业价值,也在保险行业建立了基于数据要素的可持续盈利模式,进一步拓展了“险前定价—险中干预—险后理赔”全周期的智能风控+保险科技应用场景,为行业降本增效提供了有力支撑。

(2)平台产品服务在智慧交通领域,公司依托ASLM风控模型作为核心技术,为政府监管平台、交通运管平台、物流企业管理平台、运营企业监控平台等提供智能风险评估、事故预警、驾驶行为分析等功能,全面提升行业安全性和运营效率。

ASLM模型既可作为核心系统的一部分嵌入,也可作为独立技术模块通过API、SDK等方式提供定制化接入,实现与不同业务系统的高效融合。

在智慧政务领域,公司自主研发的灵智AI平台已成为智能政务与档案管理的领先产品,并已在某国家级档案馆成功交付,顺利接入DeepSeek大模型,实现智能文档处理、自动归档、深度语义分析、智能检索等功能,大幅提升了政务数据管理的智能化水平。

除智慧交通和智慧政务平台外,公司还在多个垂直行业深度布局AI技术,包括档案管理平台、食品安全追溯平台等,均已完成不同程度的AI模型接入。

所有平台均预留专家混合模型(MoE)与专家并行(EP)技术的深度融合能力,以确保在未来能够更高效地进行数据分析、智能决策与行业优化。

通过构建多维度的平台产品服务体系,公司在智慧交通、智慧政务、智能风控、食品安全、档案管理等多个领域完成AI赋能,持续推动行业数字化与智能化升级。

3、软硬件一体化服务在智慧交通领域,公司提供从北斗智能终端到AI风控平台的全栈式服务。

硬件层面,公司基于华大北斗芯片、华为海思AI成像芯片,打造高精度、智能化的车载终端,支持ADAS(高级驾驶辅助)、DSM(驾驶员状态监测)、AEBS(自动紧急制动系统)等功能。

软件层面,依托ASLM风控模型,对接政府监管平台、运营企业平台、保险风控平台,实现驾驶风险预警、智能调度、精准风控等功能,有效降低事故率,提升车辆运营安全。

在北斗+基础设施运行领域,公司提供“北斗精准监测终端+智慧基础设施运维平台”的软硬件一体化解决方案,广泛应用于公路、桥梁、隧道、轨道交通、港口码头、管网设施等关键基础设施的智能化管理。

硬件层面,公司研发并部署北斗高精度定位终端、智能传感器、边缘计算设备,结合RTK高精度定位、惯性导航(INS)、InSAR遥感技术,实现对基础设施变形监测、健康评估、预警分析的实时监控。

软件层面,依托智能运维平台,融合AI智能分析、GIS地理信息系统、区块链数据存证等技术,为政府、交通管理部门、城市运营方提供基础设施状态评估、智能预警、养护优化、运营分析等智能化服务。

在智慧政务和档案管理领域,光典提供“档案一体机+灵智AI”的软硬件一体化方案。

硬件层面,公司打造国产化自主可控的档案管理一体机,支持多介质档案存储、智能检索、物理档案管理,并与中科海光、华为昇腾等国产AI算力相结合,实现高效算力调度。

软件层面,灵智AI已接入DeepSeek等国产大模型,集成NLP自然语言处理、OCR文本解析、知识图谱、智能编研等功能,推动档案管理从传统存储向智能检索、自动归档、深度分析升级。

在国家“十五五”规划全面开启的战略背景下,交通、政务等行业迎来了与人工智能深度融合的发展机遇期。

面对以数据要素深度释放、AI+应用等跨越式发展为特征的技术变革浪潮,公司将持续坚守“数智赋能交通、北斗链接未来”的使命,坚持以数据资源为基石,以北斗、大数据、人工智能技术为核心,着力推进从“项目型”向“数据服务型”的转型,通过技术产品化、产品标准化、数据服务规模化”实现高质量、可持续发展。

1.纵深推进北斗规模化应用,筑牢“装机量”基本盘北斗规模化应用不仅是公司发展的“压舱石”,更是未来数据生态的“活水源头”。

2026年,公司将紧抓政策强制驱动与市场主动升级的双重需求,以重型卡车及“两客一危”等重点营运车辆为核心阵地,持续巩固存量市场的渗透深度与广度。

同时,深化与主机厂的战略协同,积极切入前装及准前装市场,从源头上锁定车辆数据入口。

通过“存量争夺、增量卡位”的双轮驱动,实现终端覆盖率的量级跃升,构建高价值终端的数据采集壁垒,为后续保险风控、物流效能提升等数据变现业务提供高质量、高活性数据资产,将终端规模转化为数据资产的规模效应,构筑长期发展的“数据资产护城河”。

2.加速数据要素变现,探索创新商业模式依托海量的车载终端数据与公司自主研发的ASLM主动安全风控模型,公司将深度践行“风险减量”数据服务,全面挖掘“险前精准定价、险中实时干预、险后定损辅助”的全链条保险科技价值。

2026年,公司将进一步深化与头部保险机构的战略合作,探索新型的收益模式,通过持续优化基于驾驶行为的风险定价模型,实现对高风险因子的精准识别与动态矫正,在降低赔付率的同时提升保险数据服务的渗透率,让数据成为重构车险风险定价逻辑的核心生产要素。

未来,公司还将持续以驾驶行为数据为纽带,加强与地图服务商、物流平台的生态协同,推动数据资产入表进程,真正实现从“数据资源”向“数据资产”的价值跃迁。

3.强化“AI+场景”技术壁垒,锻造公司核心科技底座公司将持续加大研发投入,推动人工智能从单点赋能向系统重构纵深演进,将AI能力锻造为公司面向未来的核心竞争壁垒。

未来,公司将依托海量车路协同数据、政务数字档案资源及行业知识库,构建“综合交通与智慧政务大模型+垂直领域智能体”的双层技术架构。

“AI+交通”领域,重点突破AIAgent在交通数据中心、车路协同、应急指挥、安全预警等场景的规模化应用。

同时,依托大模型的推理能力与跨场景迁移能力,持续优化路网流量预测、拥堵预警、主动安全风控等核心算法的精准性与泛化能力。

“AI+政务”领域,依托公司在数字档案、智慧司法领域以及数字化追溯方面的核心能力,深度融合大模型与档案知识库,打造AI档案一体机、智慧供应链、智慧司法等创新解决方案与产品,推动政务服务从“数字化”向“数智化”演进。

通过构建数字交通与数字政务智能体集群,公司将实现从“功能叠加”到“系统级智能体”的能力升维,成为从终端覆盖走向数据变现、从产品输出走向能力输出的核心引擎。

公司可能面对的风险在未来公司发展过程中仍可能面临宏观经济波动、技术迭代加快、市场竞争加剧等风险。

特别是新业务的探索与应用,其商业化进程和收益实现可能存在不确定性。

公司将密切关注宏观环境及行业政策变化,坚持稳健的财务策略,通过技术创新保持产品竞争力,通过多元化市场布局分散风险,并严格遵循数据安全法律法规,确保公司业务稳健运行。