千方科技(002373) - 互动易历史问答列表

截止至2026年2月10日，公司股东总户数88,266户。

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截止至2026年2月10日，公司股东总户数88,266户。

截止至2026年1月30日，公司股东总户数87,996户。

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感谢您的关注。公司在天地协同方向的业务仍以技术协同与生态参与为主，旨在探索将卫星遥感、天基算力等前沿能力与公司核心主业相结合的应用模式。未来如有达到信息披露标准的进展或业务合作，公司将严格按照相关法律法规及监管要求，及时履行信息披露义务，请以公司在指定信息披露媒体发布的正式公告为准。

感谢您的关注。公司在天地协同方向的业务仍以技术协同与生态参与为主，旨在探索将卫星遥感、天基算力等前沿能力与公司核心主业相结合的应用模式。未来如有达到信息披露标准的进展或业务合作，公司将严格按照相关法律法规及监管要求，及时履行信息披露义务，请以公司在指定信息披露媒体发布的正式公告为准。

感谢您的关注。您所提及的“L3”、“L4”通常指针对自动驾驶车辆本身的技术等级划分。公司在该领域的战略布局与产品定位具体说明如下： 1. 关于公司自动驾驶业务定位与产品形态：千方科技在自动驾驶领域的战略重心，是通过旗下子公司千曙科技，致力于成为国内领先的干线物流自动驾驶运力服务商，依托公司在“车路云一体化”领域的全栈技术能力，研发和运营应用于干线物流场景的L4级自动驾驶重卡及运力网络。公司的主要产品是自动驾驶运力服务。 2. 关于技术路径与行业进展：公司自动驾驶业务采取 “单车智能为主，车路协同为辅”的技术路线。在车端，我们聚焦于研发具备L4级能力的自动驾驶重卡，力求在单车智能的核心算法、感知硬件与决策控制方面实现突破。同时，我们充分发挥公司在智慧路侧、云端平台及交通大数据领域的长期积累，通过车路协同技术为自动驾驶车辆提供辅助性的超视距感知和全局调度优化，以增强其在复杂环境下的安全冗余与运营效率。当前，行业内干线物流自动驾驶正从试点示范迈向规模商用，公司正沿此技术路径稳步推进技术研发与商业验证。 3. 关于商业化运营与“用户”：千曙科技的自动驾驶运力服务主要面向的是物流企业、大型货主等B端客户。其商业化拓展依托于公司强大的生态资源：一方面，通过生态企业连接超千万货车司机与货主的平台，可快速对接真实货源与订单；另一方面，公司长期合作的全国省级交通投资集团及高速公路管理部门，为在特定高速路段开展试点示范运营提供了有利条件。具体的车队规模、运营里程及客户数量，如达到披露标准，公司将按规定予以披露。 4. 关于L4级牌照：千曙科技将根据业务推进节奏，在符合条件的路段依法申请必要的测试与运营许可。 千方科技入局干线物流自动驾驶，是公司“AI+交通”战略的深度延展，我们正综合利用自身在技术、生态与运营方面的独特优势，坚定地推动这一前沿业务的商业化进程。

感谢您的关注。公司旗下宇视科技依托其在AIoT与视觉技术领域的深厚积累，正持续拓展体育产业数智化应用。在足球领域的布局，宇视科技已正式签约成为2026年江苏省城市足球联赛（苏超）官方供应商，这是继2025年合作后的再次携手。 此次合作标志着公司在智慧体育领域的方案与能力再次获得大型体育赛事的认可。 总体而言，公司在体育领域的布局聚焦于 “AIoT+体育” 的技术赋能，主要涵盖： • 智慧体育AI智能体：为各级体育赛事（如苏超、浙BA、WCBA等）提供基于AI的轻量化赛事直播、AI辅助解说、赛事内容自动生成等解决方案。 • 大众体育服务+AI：将技术应用于全民健身领域，提供AI体锻健身等智能化服务。 宇视科技正通过多元化体育场景的实践，致力于推动体育产业的全链条数智化升级。未来，公司将继续深化“科技+体育”的融合创新，探索AI在更多场景应用。

感谢您的关注。公司作为“星算计划”的早期参与单位，持续关注并支持国家在空天信息、算力融合等领域的前瞻布局。目前，公司在相关方向的业务仍处于技术协同与场景探索阶段，未来如有达到信息披露标准的业务进展或合作事项，公司将按照相关法律法规及监管要求，及时履行信息披露义务。请您以公司在指定信息披露媒体发布的正式公告为准。

感谢您的关注。公司始终秉承开放合作的理念，积极与产业链各方伙伴探讨协同发展机会。关于与特定企业的合作情况，如涉及应披露的商业合作事项，公司将按照相关法律法规及监管要求，及时履行信息披露义务。建议您关注公司于指定信息披露媒体发布的公告。

截止至2026年1月20日，公司股东户数86,014户。

截止至2026年1月20日，公司股东户数86,014户。

感谢您的关注。关于您提到的一系列的概念，目前在业内没有一致的理解。因此，无法做一致性对比。但可以说明公司在L4级干线无人物流方案，供您参考分析。现就您的问题说明如下： 1. 关于L4级干线无人物流方案的技术路线 公司L4级干线无人物流方案是基于“单车智能为主、车路协同为辅”的技术路线。所谓单车智能为主，就是只依赖自车的感知、计算可以实现L4级自动驾驶；所谓车路协同为辅，通过车路云一体化，可以实现超视距感知、全局调度优化与动态路径规划，进一步提升单车在干线物流无人化场景下的运行安全、运输效率与系统韧性，同时可以实现准全天候自动驾驶能力。 2. 关于单车无人驾驶技术能力储备 公司已建立完整的单车无人驾驶技术体系，不仅具备从环境感知、定位、规划到车辆控制的模块化全栈技术研发能力，同时也具备基于端到端大模型技术的自动驾驶研发能力，同时有多年的自动驾驶测试验证与示范运营能力。在算法、硬件与测试验证等方面积累了扎实的工程经验，为干线物流等商业化场景提供了坚实的技术基础。 公司将持续推进技术迭代与场景打磨，推动自动驾驶技术在干线物流领域的商业化落地。

感谢您的关注。公司依托自身在智能物联领域的深厚行业积累，深度融合公司自主研发的 “梧桐”AIoT行业大模型，正将技术优势拓展至更广泛场景中，“电力巡检”就是其重要应用之一。 目前，宇视科技在电力巡检领域的智慧物联项目已实现规模化落地，其中为南方电网打造的智能巡检解决方案极具代表性。宇视科技在从西换流站部署30余套云台、200套球机及60余套枪机等多场景设备，服务日常高效巡检，赋能世界输电容量最大、输电距离最长的同塔双回直流输电工程。既为“西电东送”国家工程筑牢能源安全防线，也印证了公司技术方案在超大型电力场景的高可靠性与适配性，契合国家能源数字化智能化转型政策导向，彰显智慧物联在电力巡检领域的商业化价值与广阔市场空间。 未来，公司将依托梧桐AIoT大模型强大的多模态感知与场景理解能力，持续推进技术迭代与场景拓展，进一步扩大“AI巡检智能体”在电力巡检场景中的广泛应用，为电力行业数字化转型提供更高效、安全、经济的智慧物联支撑，充分释放技术商业化价值。

感谢您对千方科技的关注。公司在人工智能应用端的核心优势，在于我们不仅拥有前沿的软件算法，更具备将其转化为实体硬件与装备的“硬”实力，是国内少数能提供“AI+软件”、“AI+硬件”及“AI+交通装备”全栈解决方案的企业，实现了从虚拟智能到实体能力的贯通。 一、全面的“软硬一体AI+”解决方案 1. AI+软件应用：公司基于自有行业大模型与开源模型，开发了覆盖交通治理、物流调度等多场景的“行业智能体”软件平台，具备从感知、分析到决策与执行的闭环能力。 2. AI+智能硬件：通过子公司宇视科技在硬件领域的深厚积累，公司将AI算法深度集成于摄像头、边缘计算单元等全系列硬件产品中，提供高性能的端侧与边缘侧智能。 3. AI+交通装备：公司以L4级自动驾驶技术为核心，将无人物流车等设备作为“移动智能体”进行集群调度。目标是通过云端大模型与车端智能体的协同，实现车队级的自主规划、协同避障与效率优化，相关解决方案正在研发与测试中。 二、自主可控的技术基础，支撑全面智能化 1. 模型基础“硬”：公司坚持自主创新，基于开源模型框架，成功训练并部署了面向智慧交通与智能物联的“鲲巢”“梧桐”等行业大模型，确保核心技术的自主可控与快速迭代。 2. 算力底座“硬”：公司构建了兼容包括通义千问、DeepSeek在内的主流生态的训推一体服务器集群，为大规模模型训练与高并发实时推理提供了强大、灵活且高效的算力保障。 三、面向复杂场景的“行业AI智能体” 公司将AI技术与垂直行业深度融合，形成了可闭环、可执行的“行业AI智能体”体系： 1. 交通治理AI智能体：公司基于“”鲲巢”大模型，打造了集感知、诊断、优化、决策于一体的“城市交通智能体”。该智能体不仅能理解自然语言指令，自动完成城市级交通态势分析与信号调优，更具备持续学习和主动进化的能力，已在多地实现从“单点优化”到“区域协同”的规模化落地。 2. 物联感知与协同AI智能体：通过“云-边-端”协同架构，公司实现了从单一设备智能到跨场景群体智能的跃升。各类智能终端（如摄像头、传感器）作为“感知智能体”，在统一平台调度下协同工作，完成复杂任务的自主执行。 3. 自动驾驶与物流AI智能体：公司以L4级自动驾驶技术为核心，将无人物流车等设备作为“移动智能体”进行集群调度。目标是通过云端大模型与车端智能体的协同，实现车队级的自主规划、协同避障与效率优化，相关解决方案正在研发与测试中。 四、子公司宇视科技（uniview）在“文教体”等AI智能体的深化布局 公司旗下宇视科技依托其在视觉AI与硬件领域的深厚积累，并深度融合公司自主研发的 “梧桐”AIoT行业大模型，正将技术优势拓展至更广泛的消费与公共服务市场。“梧桐”大模型具备强大的多模态感知与场景理解能力，是宇视开拓智能化应用的核心引擎： • 智慧教育AI智能体：在智慧校园场景，提供基于AI的行为分析、教学质量评估、校园安全防控、心理等一体化解决方案。 • 智慧体育AI智能体：为赛事级、校园级、球局级及社区级，提供基于AI的轻量化直播、体锻体测、民众体育活动。 • 文旅与消费AI智能体：在景区、博物馆、商业综合体等场景，提供基于AI的智能导览、客流统计、消费行为分析等增值服务。 • 安消AI智能体：基于企业核心安消场景，提高诊断、分析、预案、总结等能力。从消到防，安全风险防控更高效。 • 安全生产AI智能体：针对高风险作业场景，通过智能识别违规行为与设备异常，实现风险预警与流程规范化，推动安全生产流程的标准化与智能化。 • 作业合规AI智能体：为高危/特殊作业进行视频与数据双重智能核验，实现安全管理从“人防”到“技防”的转变。推动安全管理向自动化、智能化演进。 • 巡检AI智能体：替代人工进行日常与专项巡查，通过视觉AI自动识别设备状态、环境隐患与人员行为，提升巡检效率与可靠性。 • 智慧养殖监护AI智能体：提供全域智能监管方案，通过行为分析健康异常与环境风险，实现养殖过程的精细化管理与增效。 • 运维AI智能体：提供人员与资产智能管控方案，提升服务标准化与货品追溯效率。 • 质检辅助AI智能体：结合产线SOP行为检测能力，识别违规动作，保障生产制造的质量稳定性与工艺合规。 • 防损管理AI智能体：提供物料流转全程防损方案，智能预警违规操作与损耗，构建数字化防损体系。 五、开放的智能体生态与合作网络 公司通过 “鲲巢” 与 “梧桐” 双大模型平台及“Agent Link”算力链技术，构建了开放的智能体开发生态，构建了覆盖智慧交通与智慧物联的开放智能体开发生态，并与产业伙伴合作，共同推进更多场景的AI智能体落地。 六、核心优势总结：深度场景化与全面一体化 公司的所有技术布局均以解决行业实际问题为导向，其核心优势可归结为两点： 1. 深度场景化：我们的解决方案深度融入智慧交通与智能物联的行业Know-How，覆盖了从城市级交通治理、路口级信号优化到车辆级自动驾驶、场所级智能管理的各个关键场景。 2. 全面一体化：我们实现了从AI算法、软件平台到智能硬件、交通装备的 “软硬一体化” 产品交付，以及从终端感知、边缘计算到云端决策的 “端-边-云一体化” 技术架构。这种全栈整合能力，构成了公司最核心、最“硬”气的竞争壁垒。 未来，公司将继续巩固并扩大在全栈AI解决方案领域的领先优势。

感谢您对公司在高阶智能驾驶领域技术发展的关注。公司注意到，城市导航辅助驾驶（City NOA）作为实现全场景智能驾驶的关键环节，其技术成熟与商业化落地正成为行业重要趋势。 针对您提及的“到2030年成为主流功能”的行业展望，公司认为这反映了市场对城市复杂环境下智能驾驶能力的迫切需求。公司已在 “车路云一体化”技术战略的指导下，针对性地开展了长期而系统的技术储备与研发工作，旨在构建具有差异化竞争力的城市智能驾驶解决方案。我们的核心储备与布局如下： 一、核心技术储备：车路云协同的系统级能力 公司致力于通过车端智能、路侧感知与云端算力的协同，系统性地提升城市NOA的安全性、效率和通过性。 1. 车端全栈感知、决策与控制能力： o 高阶感知模型：我们自研了高精度的多传感器（摄像头、毫米波雷达）融合感知算法，具备对复杂城市道路结构、异形交通参与者（如两轮车、行人）、以及各类临时性障碍物和交通标志的稳定识别与理解能力。 o 场景化决策规划模型：针对城市道路中频繁出现的无保护左转、近距离切入、人车混行等长尾场景，我们研发了具备多目标优化和时序推理能力的规控算法，旨在生成更拟人、更安全、更高效的驾驶轨迹。公司AI大模型（如“鲲巢”）正应用于复杂场景的交互行为预测与决策生成。 2. 路侧智能与车路协同（V2X）增强能力： o 这是公司在城市NOA领域形成差异化优势的关键。我们在全国多个城市部署的路侧智能感知单元（RSU），能够提供超视距、非视距的交通信息（如信号灯状态、前方路口事故、被遮挡行人等）。 o 通过自主研发的V2X通信协议栈及融合算法，可将这些关键信息实时下发至车辆，构成 “上帝视角” 的冗余感知，极大提升车辆在交叉路口、恶劣天气、视觉盲区等场景下的安全性，并可能优化通行效率。公司在国内车路协同标准制定与规模化建设中积累了领先经验。 3. 云端数据闭环与仿真推演能力： o 我们构建了基于地图和现实数据构建的 “云端数字孪生仿真平台” ，可对海量城市复杂场景、尤其是极端和长尾场景进行高效、低成本的压力测试与算法验证，大幅加速城市NOA功能的研发与成熟周期。 二、场景验证与商业落地储备 技术最终服务于应用。公司的相关技术储备已进入场景验证阶段： • 示范区验证：依托在北京等国家级车联网先导区/示范区的深度参与，我们的城市级车路协同解决方案已在真实城市道路环境中进行长期测试与验证，为城市NOA功能的落地提供了可靠的协同感知与决策依据。 • 商用车队先行：在特定区域（如物流园区、港口等）的智能物流和无人配送场景中，我们的生态企业已经应用了与城市NOA同源的核心技术（感知、规控、V2X），积累了宝贵的商业化运营经验。 总结与展望 公司坚信，城市NOA的终极形态将是 “聪明的车”与“智慧的路”深度融合、协同作用的产物。千方科技凭借在智慧交通领域全产业链的深度布局，具备了从智能路侧基础设施、城市级云控平台到智能网联车辆终端的独特技术贯通能力。 我们将持续深化“车路云一体化”的技术路线，致力于打造更安全、更高效、且更具商业落地可行性的城市智能驾驶解决方案，以迎接未来市场发展的需求。

感谢您对自动驾驶行业商业模式演进的关注。特斯拉作为行业先行者，其在消费级（2C）市场的策略调整，为整个自动驾驶产业的商业化探索提供了重要参考。对于其全面转向FSD订阅制模式，公司认为这并非简单的收费方式变化，而是标志着行业正从“功能售卖”向 “持续服务与能力交付” 的深刻转型。 一、特斯拉模式调整带来的启示与公司的思考 这一变化对行业的启示，主要体现在以下两个方面，与公司在商用车及运营市场的战略选择高度契合： 1. 商业模式重心转移：从“产品”到“服务”。订阅制的核心在于，将用户（或客户）的一次性硬件购买关系，转变为基于软件功能迭代、数据服务与持续价值创造的长周期服务关系。这要求企业必须具备强大的软件迭代能力、稳定的服务体系以及持续创造增量价值的能力。 2. 价值衡量标准改变：从“拥有”到“效用”。对用户而言，支付的对象不再是固定的“功能包”，而是根据实际使用获得的“驾驶能力提升”或“运营效率提升”。这更符合技术快速迭代背景下，客户希望灵活获取最新能力、避免技术过时的诉求。 对于千方科技而言，我们在服务于物流企业、车队运营商等商业客户（2B市场）时，早已认识到这一趋势。我们的商业模式并非简单模仿消费端，而是基于商业客户的核心诉求进行构建： • 核心价值主张：我们向客户交付的不是单一的“自动驾驶软件”，而是一套旨在降低总运营成本（TCO）、提升运营安全与效率的智能化运输服务。这本身就包含了持续的技术升级、车队管理、运维支持和运输服务。 • 虚拟驾驶员订阅服务：对于未来购买由我们公司参与设计和提供自动驾驶系统的自动驾驶车辆，我们提供虚拟驾驶员订阅服务，按照里程/订阅周期等Saas方式来收费。订阅是重要的商业逻辑，但订阅方式可以多种多样。 二、对无人驾驶订阅制在国内2B市场前景的分析 toC的无人驾驶订阅，订阅的是驾驶服务。而toB的无人驾驶订阅，订阅的其实是运输服务。我们认为， “基于效果的订阅服务” 模式拥有广阔前景，其大规模认可需要满足三个关键条件： 1. 价值可量化与可验证：商业客户对投资回报率（ROI）高度敏感。订阅服务必须能够清晰证明其带来的直接经济收益，例如：通过减少燃油消耗、降低事故率、节省司机人力成本或提升车辆周转率，来实现可测算的“降本增效”。我们的解决方案正是围绕这些可量化的商业指标进行设计和验证。 2. 责任与风险共担：2B客户（尤其是物流公司）对运营的连续性与安全性要求极高，更被其接受的模式可能是“技术+运营”服务，即服务商不仅提供自动驾驶能力，还在特定场景或条件下承担相应的运营保障责任，与客户形成风险共担、收益共享的深度绑定。 3. 技术与场景深度融合：国内物流场景复杂多样（如港口、矿区、干线、城市配送），不存在“一刀切”的解决方案。订阅服务必须与客户的具体业务场景深度耦合，进行定制化适配。这正是千方科技依托“车路云一体化”全栈能力和丰富生态资源构建的核心壁垒——我们能提供贴合场景的、端到端的服务，而非一个孤立的车载软件。 总结与展望 综上所述，特斯拉的模式转变印证了自动驾驶价值实现的长期性与服务化趋势。对于千方科技而言，这进一步坚定了我们以 “技术赋能运营、数据驱动效率” 为核心的商业化路径。 在国内2B市场，客户最终认可的不会仅仅是“订阅”这一形式，而是订阅背后所能带来的确定性的、可衡量的商业价值提升。公司凭借在智能物流领域“技术-场景-数据-生态”的闭环优势，正处于将领先技术转化为客户认可的可持续服务模式的最佳位置。我们将持续推动自动驾驶技术在真实商业场景中的规模化落地与价值释放。

感谢您的关注。 公司与阿里巴巴集团在智慧交通、智能物联等领域保持着长期、稳定的战略合作关系。双方基于各自的技术与资源优势，共同探索行业内的数字化升级解决方案。 在人工智能技术路线上，公司秉持开放、兼容并蓄的原则。阿里巴巴的千问系列开源模型是世界上顶级的开源模型之一，我们在研发面向智慧交通行业的大模型时，采用了以“通义千问”等国内领先大模型作为基座进行行业深度调优的技术路线。同时，也在不同的产品中，采用了千问相关的模型。并且，我们的推理服务器也兼容千问系列模型架构，旨在根据不同的任务需求、性能指标和部署环境，灵活整合最优的技术组件，以构建高效、可靠且自主可控的行业解决方案。 需要强调的是，公司的核心竞争优势在于对智慧交通、智慧物联、智慧物流等垂直场景的深刻理解、海量行业专属数据的积累以及“技术+场景+生态”的闭环落地能力。我们对基础模型的选用与集成，始终服务于强化这一核心优势，确保我们的解决方案具备更高的场景适应性、安全性与效率。 公司未来将继续以开放生态对接业界优秀技术成果，持续推动自主技术研发与创新。

截止至2026年1月9日，公司股东总户数83,611户。

感谢您对公司在人工智能前沿技术领域布局的关注。 您提到的智能体技术，是当前人工智能发展的重要方向。公司高度重视并持续投入该技术的研发与产业化落地，目前已在这一领域形成了清晰的战略定位和具体的业务布局。 1. 公司智能体战略定位：聚焦行业应用，赋能垂直场景 公司并非进行宽泛的通用智能体研究，而是紧密围绕“智慧交通”与“智慧物联”两大核心赛道，致力于将智能体技术与行业知识深度融合，打造服务于特定业务场景的软硬一体化的智能体。 2. 具体研发与落地成果 公司基于自研的“梧桐”行业大模型及“车路云一体化”全栈技术底座，已开发并落地了多个领域的智能体解决方案： • 交通治理领域：公司与阿里巴巴通义千问大模型合作，联合打造了鲲巢交通行业大模型，并基于该模型研发了面向特定方向的智能体：“城市交通综合优化智能体”，该智能体可理解自然语言指令，自动完成交通数据分析、问题诊断与优化方案生成的全流程。 同时，公司也发布了聚焦特定场景的智能体：“智能路口”。 • 智能物联（AIoT）领域：公司基于“梧桐”大模型，打造了“云边端”协同的AIoT智能体生态，相关方案已在机场、地铁、医院、智慧园区等场景中落地应用。 • 物流与自动驾驶领域：目前公司正聚焦物流无人化场景，将L4级自动驾驶卡车、数字化路网通过物流无人化调度与服务平台连接在一起，形成一个面向干线物流无人化的业务级智能体。通过该智能体实现车路云融合感知、安全驾驶、运输调度与服务以及自动驾驶迭代演化。 3. 相关生态合作情况 公司在智能体及机器人相关领域坚持开放生态策略，已与产业内的专业伙伴开展合作，共同推进解决方案的落地： • 公司通过旗下子公司，已与云深处科技、小远机器人等企业达成战略合作，共同在城市应急、治安巡逻等具体场景中探索和推进移动机器人（智能体）的落地应用。 • 在交通大模型与智能体技术层面，公司是“通义千问”首批及智慧交通领域的重要合作伙伴，双方在技术融合与产品创新上持续深入合作。 总结而言，公司将智能体技术视为驱动“AI+交通”战略深化和业务产品化转型的关键引擎。未来，我们将继续围绕垂直行业的实际需求，务实推进智能体技术的研发、生态合作与商业化落地，致力于成为未来智能体网络中的交通行业和物联领域的关键赋能者。

感谢您的关注，公司已公告《2026年1月8日投资者关系活动记录表》，https://www.cninfo.com.cn/new/disclosure/detail?orgId=9900011088&announcementId=1224927527&announcementTime=2026-01-09%2017:26，敬请查阅。

截止至2026年1月9日，公司股东总户数83,611户。

感谢您的关注，公司在相关领域的技术储备与业务参与主要体现在“天地一体化”的融合与应用层面。公司是“星算计划”的首批合作伙伴，积极参与构建未来天地一体化算力网络的新业务生态链。我们致力于发挥在垂直行业解决方案、终端适配与数据智能服务方面的深厚积累，打通天基网络与地面应用的关键连接。公司的技术和业务储备主要围绕数据与算力的落地应用展开。 近期，我国已启动为期两年的卫星物联网业务商用试验，重点面向交通物流等场景。公司正积极准备，旨在利用自身边缘计算与行业方案优势，为相关试验提供技术或场景支持，推动技术落地。

截止至2026年1月9日，公司股东总户数83,611户。

截止至2026年1月9日，公司股东总户数83,611户。

截止至2026年1月9日，公司股东总户数83,611户。

截止至2026年1月9日，公司股东总户数83,611户。

感谢您的关注。公司持续紧密跟踪5G-A及未来通信技术演进，并积极开展将低延时、高可靠通信能力与现有车路协同技术融合的预研工作。您所描绘的基于实时数据交互与协同决策的交通系统，是行业技术发展的重要方向之一，其核心在于实现车、路、云平台间高并发的实时信息交换与群体智能调度。 目前，公司在该领域的技术布局主要体现在： 1. 车路云一体化协同：公司已构建成熟的“车-路-云”全栈技术体系，能够实现车辆状态、交通事件等信息的实时采集、上传与云端决策下发，为更广域的车车协同提供了平台基础。 2. 群体感知与规划技术储备：在自动驾驶算法平台中，公司已研发并应用了包含多智能体协同规划在内的关键技术，服务于无人物流车队管理、区域交通流优化等场景。 您提到的基于精确位置共享的顺风搭车等创新应用，涉及复杂的隐私保护、数据安全与商业模式设计，仍需产业各界共同探索。公司将持续投入研发，推动技术成熟，并积极参与相关标准与生态建设。

截止至2026年1月9日，公司股东总户数83,611户。

感谢您的关注，公司在相关领域的技术储备与业务参与主要体现在“天地一体化”的融合与应用层面。公司是“星算计划”的首批合作伙伴，积极参与构建未来天地一体化算力网络的新业务生态链。我们致力于发挥在垂直行业解决方案、终端适配与数据智能服务方面的深厚积累，打通天基网络与地面应用的关键连接。公司的技术和业务储备主要围绕数据与算力的落地应用展开。 近期，我国已启动为期两年的卫星物联网业务商用试验，重点面向交通物流等场景。公司正积极准备，旨在利用自身边缘计算与行业方案优势，为相关试验提供技术或场景支持，推动技术落地。

感谢您对公司的关注与宝贵建议。 公司始终专注于智慧交通与智慧物联领域的技术研发与业务拓展，并在此过程中积累了一系列包括车路协同、智能算法在内的核心技术。公司高度重视并密切关注各项前沿技术在国家重点领域的应用前景与潜在机会。 您提出的建议，我们将认真听取并积极研究其可行性。后续若有相关进展，公司将严格依据法律法规的要求，及时履行信息披露义务。

感谢您的关注，公司与产业生态伙伴基于各自技术优势与产业资源，围绕共同关注的领域开展技术交流与合作，旨在探索前沿技术的应用潜力，推动行业发展。具体合作情况请以公司官方披露信息为准。

感谢您对前沿技术的关注，您对英伟达发布的Alpamayo 1的理解很到位。 1. 英伟达发布的Alpamayo 1开源模型代表VLA模型已经成为自动驾驶端到端模型的一个重要方向，也证明了我公司选择这个技术路线和国际主流技术路线一致。 2、同时，“长尾”问题（如极端天气、突发障碍物或复杂交通互动）属于自动驾驶较难解决的问题，这些在高速公路场景下通过车路协同技术可以很好解决。公司在车路协同领域经营多年，加大了我们对未来实现完全无人化，彻底解决长尾问题信心。 3. 我司一直研究和跟踪全球自动驾驶前沿新技术的演进和头部企业动态，开源体系一直是推动科技发展的关键推动力之一，不论是英伟达的Alpamayo 1还是未来其他公司的其他开源贡献，我司会保持开放心态，积极取长补短。这些贡献对我司的模型技术的演进有一定的帮助，但这个不是未来实现无人化的关键要素。高质量的数据飞轮、模型的工程化和实际的场景运营才是实现真正无人化技术的关键。 4. 我们始终认为，要实现L4级可规模化落地的无人化物流，不仅仅有先进的模型和技术，还需要可商业闭环的场景运营，两者相辅相成，互为因果。 千方科技具备无人物流商业化的必备要素，将继续以开放态度融入全球技术生态，同时坚持基于深刻场景洞察的深度融合创新，实现我们在无人物流领域的领先地位。

感谢您的关注，公司暂未直接涉足军队专用仓储物流业务，但我们在在智能调度算法、全流程数字化管控、车路协同自动驾驶及物流生态平台运营等领域的技术积累与经验，与“平战结合”物流体系在 技术路径与能力要求上高度同源，具备为国家战略需求提供有力技术支撑的潜力。

感谢您的关注。在无人驾驶干线运输领域，公司主要聚焦于干线物流自动驾驶运力服务。 公司的核心优势并非依赖于单一技术，而是构建了独特的“技术+场景+资源”闭环体系，形成可持续的商业化落地能力。具体体现为以下三大竞争优势： 一、深厚的“车路云一体化”全栈技术与落地能力 公司自2015年起即牵头国家级车路协同示范项目，是中国车路协同（V2X）技术路线的核心倡导者与标准制定者。我们具备从智能路侧设备、边缘计算、云控平台到车端通信的完整产品体系，并积累了6大类900多项AI算法及行业大模型（如“梧桐”、“鲲巢”）。团队兼具学术深度与工程实力，核心研发骨干平均从业年限超过8年，既能实现前沿技术突破，又能快速完成车规级产品转化。这种“强场景、软硬一体”的技术闭环，使我们能够系统性提升干线运输的可靠性与安全性，区别于纯“单车智能”方案。 二、独特的“路、货、数据”生态资源护城河 • “路”资源：与全国超过30个省级交投集团及高速管理部门长期深度合作，为获取测试许可、示范运营及探索专用车道等创新模式提供关键支持。 • “货”资源：生态企业连接超1000万司机与货主，服务5万多家企业用户，累计运单超150万，可为自动驾驶卡车直接接入真实货源，实现“技术到订单”的最短路径转化。 • 数据资源：触达全国路网与车辆的实时运行数据，持续反哺模型训练，提升自动驾驶系统的场景适应能力与安全冗余。 三、成熟可复用的物流运营体系 依托生态企业已构建的全国领先物流运营平台，拥有超200万运力资源及覆盖金融、保险、能源、维保的全链条车后服务体系。该体系可完全复用于无人驾驶车队，通过集团集采降低运营成本，并利用智能调度平台提升车队效率，形成显著的运营规模优势。 上述三大优势相互协同，构成从技术研发、场景准入、数据赋能到运营降本的整体闭环，有效解决了行业常见的“有技术无场景、有车辆无订单、有试点难复制”的困境，为公司无人驾驶干线运输业务的快速验证与规模化示范奠定了坚实基础。

截止至2025年12月31日，公司股东总户数76,079户。

感谢您对公司在业务布局的关注。公司正基于在AI与智能物联（AIoT）领域的核心技术，积极探索机器人在具体行业的应用，目前进展与方向如下： 一、当前进展：以行业应用为导向进行探索与合作 在机器人领域的布局上，公司并非研发机器人整机，而是致力于成为 “行业解决方案的赋能者” 。目前主要进展集中于两个方面： 1. 业务探索：公司已通过旗下子公司 ，在智能机器人的研发与销售相关领域进行了布局。在人形机器人等前沿方向，公司目前尚处于探索阶段。 2. 生态合作：公司坚持开放生态策略，已与云深处科技、小远机器人等企业达成战略合作，共同布局城市应急、治安巡逻等具体场景的解决方案。 二、未来方向：与核心战略协同，赋能垂直场景 公司在该领域的未来方向明确，向“技术产品+生态运营”转型，聚焦高确定性的成长赛道。 1. 与智能驾驶结合：两者的结合是天然且必然的。无论是自动驾驶车辆还是机器人，都是广义的“智能体”。公司将利用统一的“车路云一体化”技术底座、AI大模型（如“梧桐”大模型、“鲲巢”大模型）及感知能力，为不同形态的智能体提供环境理解、协同调度与数据分析服务，赋能包括物流无人化在内的多元场景。 2. 与商业航天等未来产业的结合：公司对商业航天等未来产业保持密切关注。公司旨在通过自身的技术积累与场景落地能力，为这些新型产业提供系统级的解决方案。 总结而言，公司在机器人领域的路径清晰：以自身AI与交通行业能力为根基，以开放合作为手段，以解决垂直行业痛点为目标，不做硬件的同质化竞争，而是专注于成为未来智能体网络中的关键赋能者与运营组织方。

感谢您对公司战略的深入思考和建议。我们理解市场对新兴业务的不同看法，并就您关心的几点说明如下： 一、关于干线物流自动驾驶战略的考量 公司布局物流无人化，是基于对自身核心能力的审慎评估。这并非进入一个完全陌生的领域，而是我们 “AI+交通”战略在货运场景的聚焦与延伸。我们独特的优势在于“车路云”全栈技术积累、与全国主要交通投资集团及高速公路管理方的长期合作资源（路权）、以及生态体系内成熟的货源与运力调度能力。这使我们能够为自动驾驶技术提供 “技术验证、商业闭环、规模化运营” 的综合生态支持，这与单纯依赖车载智能的“单车智能”路线形成差异化。公司近期公告的募集资金用途变更，正是为了将资源更高效地配置于这一具备明确协同优势的赛道。 二、关于资金实力与产业投入的规划 公司在进行重大战略投入时，始终坚持“聚焦主业、量入为出、分阶段实施”的原则。物流无人化项目将根据研发进展和示范运营效果，分步骤投入资金，并积极寻求与产业资本、物流龙头企业的合作，以共享资源、分散风险。公司具备支持该项目按计划推进的资金规划与管理能力。 三、关于车路协同与智慧城市的观点 我们认同您对智慧城市交通优化前景的判断。实际上，这正是公司深耕多年的核心领域之一。公司的“车路云一体化”解决方案，本身就包含了通过智能信号灯、全息路口、交通大数据平台实现车流精准分析与疏导的能力，并在多个城市落地。我们认为，路侧智能化与车载智能化并非替代关系，而是相辅相成，路侧设施能为自动驾驶提供超视距感知和全局优化，是提升安全与效率的关键补充，具有长期价值。 公司管理层将持续关注行业趋势，动态优化战略布局，力求在把握未来机遇与保持财务稳健之间取得平衡。

感谢您对公司在机器人及具身智能领域发展的关注。公司高度重视人工智能技术的产业化落地，并正基于自身在智慧交通与智能物联领域的核心能力，积极探索“AI+交通”在物流等垂直场景下的应用延伸。关于机器人的相关布局，公司说明如下： 一、战略定位：聚焦交通与物流场景，打造行业智能体与解决方案 公司并非泛泛布局通用机器人硬件，而是聚焦于智慧交通与智慧物流的核心业务航道，致力于将感知、决策与控制等机器人相关技术，与公司已深耕多年的“车路云一体化”全栈能力相结合。我们的目标是，开发服务于特定场景的行业智能体及整体解决方案。 二、具体布局与协同：物流无人化是当前战略重点 公司在机器人领域的探索，当前正围绕物流无人化这一战略方向集中展开，这与公司近期披露的募集资金投向高度一致。 1. 技术层面：公司依托在“车路云一体化”、AI大模型（如“梧桐”AIoT大模型）、复杂环境感知与决策等方面的长期积累，为自动驾驶车辆（可视为特定形态的“移动机器人”）在干线物流等场景的应用提供核心技术支撑。公司正研发车端多传感器感知模型、车端VLA大模型及云端世界模型等关键技术。 2. 场景与生态层面：我们更侧重于发挥公司在场景理解、路权资源、货源对接及规模化运营方面的独特优势。 3. 对外协同：在该领域，公司秉持开放合作的生态策略，与主机厂、核心零部件企业、算法公司及物流生态伙伴保持紧密的产业协作，共同构建开放协同的物流无人化产业平台，推动技术标准统一与能力互补。 三、关于与头部机器人公司的合作 公司始终以开放态度，与产业链各环节的领先伙伴探讨合作可能。目前，公司在物流等具体业务项目中，会根据方案需要，与相关领域的设备及技术提供商开展合作。 总结 总而言之，公司在机器人领域的布局，是公司“AI+交通”战略的自然延伸，具有鲜明的场景驱动和技术协同特点。我们致力于成为智慧无人物流等垂直赛道的解决方案提供者和生态组织者，而非单纯的硬件制造商。未来，公司将继续围绕国家“车路云一体化”试点和物流降本增效的重大需求，务实推进相关技术的研发与商业化落地。

感谢您的关注，随着物联网行业技术路线的快速演进和市场需求的不断明确，公司的整体战略已进行系统性的聚焦与升级。目前，公司的业务核心与研发资源已全面集中于符合当前国家战略导向、具备规模化落地前景的核心赛道，具体包括： 1. 智慧交通的“车路云一体化”：深度参与国家试点，推动从产品到运营的转型。 2. 智能物联的AIoT融合：以“梧桐”大模型驱动产品智能化升级，拓展城市、企业等多维场景。 3. 物流无人化等新兴战略方向：正如近期公告所示，公司正将资源重点投向干线物流无人驾驶等具备明确商业前景的领域。 此次战略聚焦旨在将公司长期积累的“感知、连接、智能、数据”综合能力，更高效地转化为在优势主航道上的核心竞争力与市场成果。关于公司各业务板块的最新进展与经营数据，请以公司后续披露的定期报告及相关公告为准。

感谢您对公司的关注。公司高度重视与投资者的沟通，并始终以提升内在价值为目标。针对您提出的问题，公司已结合近期最新经营情况，说明如下： 一、 关于公司战略与业务布局：坚定向“技术产品+生态运营”转型，聚焦高确定性的成长赛道 公司深刻认识到宏观环境与行业需求的变化。在坚守智慧交通与智能物联主航道的同时，公司的核心战略已从传统的项目集成模式，坚决地向 “技术产品+生态运营” 的模式转型，并将资源聚焦于市场需求刚性、商业化路径清晰的领域。 投资 “物流无人化关键技术研发及产业化项目”，正是上述战略的集中体现。新项目瞄准物流行业“降本、增效、安全”的迫切需求，与公司“车路云一体化”的全栈技术能力深度协同，且公司拥有路权合作、货源对接与成熟物流运营体系的独特生态优势，旨在将技术快速转化为可持续的运营服务收入。 二、 关于近期经营表现：盈利能力已实现显著修复与增长 市场短期波动不影响公司基本面的持续改善。2024年，公司为保障经营质量，主动收缩了部分回款风险较高的业务，并进行了相应的资产减值计提，这对当期利润造成压力，但为长期健康发展夯实了基础。 积极的调整已反映在2025年的业绩中： • 2025年第一季度：实现归母净利润2.21亿元，同比增长481.99%。 • 2025年上半年：实现净利润1.70亿元，同比大幅增长1287.12%。智慧交通业务中，云与软件收入同比增速超过90%，产品化转型成效显著。 上述数据清晰表明，公司的盈利能力和增长质量已重回上升轨道。 三、 关于市场关注的其他问题 1. 大股东不存在减持公司股票的情况。沪深港通资金（北向资金）的日常流动属于市场正常行为。 2. 管理团队与公司治理：管理层2024年主动优化业务结构的决策，体现了审慎经营、对股东负责的态度。公司治理结构规范，不存在应披露未披露的重大风险。管理层对未来发展充满信心，并将通过扎实经营持续回报投资者。 四、 总结 当前，公司正处在战略聚焦深化、经营业绩修复的积极阶段。我们将牢牢把握“车路云一体化”的产业机遇，推动AI大模型与业务深度融合，并将以“自动驾驶”新赛道为突破口，培育长期增长动能。公司相信，随着战略转型的落地和盈利能力的持续兑现，其价值将得到市场的合理认知。

感谢您对行业动态及公司业务的密切关注。工业和信息化部对首批L3级有条件自动驾驶车辆准入许可的正式公布并开展试点，标志着我国高阶智能网联汽车产业从技术研发和示范运营，迈向了规模化、商业化落地的关键新阶段。这对于深耕智能网联、尤其是“车路云一体化”领域的企业而言，是明确的、重大的政策与市场利好。公司高度关注并已为此做好了充分的技术与业务准备。 1. 对公司的直接影响与战略机遇： 公司作为国内智慧交通与智能物联的领先企业，长期在京津冀等核心区域进行高等级智能网联基础设施建设与场景应用探索。L3级车辆准入试点对公司的影响将是多层次且深远的： • 路侧感知与通信基础设施需求升级：L3级车辆的规模化上路，对道路环境的数字化、智能化水平提出了更高要求。车辆需要从路侧获取超视距、高精度、低时延的交通信息以辅助决策。这将直接驱动对公司核心的智能路侧感知设备（如雷视一体机、高清AI摄像机）、路侧边缘计算单元（RSCU）、以及C-V2X通信设备等产品的增量与升级需求。 • 数据服务与平台价值凸显：L3/L4级自动驾驶功能的实现，依赖海量的实时动态数据进行训练与优化。公司部署的“车路云一体化”平台，能够汇聚车辆、路侧设备及城市交通数据，为自动驾驶车辆提供全局交通态势感知、危险预警、协同决策建议等增强服务。试点车辆的运行将产生宝贵的数据资源，进一步验证和迭代我们的平台算法与服务能力，巩固公司在行业数据服务领域的核心地位。 • 验证商业模式，加速标准落地：北京、重庆等地的试点，将为“车-路-云”协同自动驾驶的商业模式（如政府购买服务、数据服务收费、车企付费订阅等）提供宝贵的实践验证场景。公司的相关解决方案有机会在试点中得到规模化应用与价值兑现，并推动相关技术标准、数据接口与商业模式的成熟与推广。 2. 公司“车路云一体化”业务将显著受益： 公司的“车路云一体化”战略与本次L3级试点高度同频共振，其核心业务环节均将迎来发展机遇： • “车”端（智能网联车载终端）：公司为试点区域及车企合作伙伴提供车载通信终端（T-Box/OBU）及配套软件，是实现车路协同的基础。准入试点的扩大将带动前装与后装市场的需求增长。 • “路”端（智能路侧基础设施）：如前所述，这是直接受益最明确的环节。公司在北京、重庆等试点城市已具备深厚的项目积累和产品部署，有能力快速响应并满足试点区域对智能化路侧设施的升级需求。 • “云”端（云端控制与数据平台）：公司的云端平台是“车路云一体化”的大脑。试点车辆的接入，将极大丰富平台的数据维度，提升平台的实时计算与协同调度能力，使平台从“可看、可管”向“可服务、可运营”演进，其商业价值将随着接入车辆规模的扩大而呈指数级增长。 总结来说，首批L3级车辆准入试点是我国智能网联汽车产业发展的里程碑事件，为整个产业链注入了强大的发展确定性。 千方科技凭借在京津冀等核心区域多年的深耕、完整的“车-路-云”全栈技术产品体系、以及丰富的实际部署经验，已处于行业领先地位。公司将积极把握这一历史性机遇，深度参与各地试点建设与运营，推动技术迭代与商业模式创新，助力我国高阶自动驾驶的规模化商用进程，并为公司开辟新的、可持续的增长曲线。

感谢您对公司业务的深入思考与建议。您所提出的围绕视觉感知计算，向自动化、无人化领域拓展，开发更智能化、易用性产品的方向，与公司技术演进的趋势及多元化市场布局的战略考量高度契合。对此，公司管理层已进行相关研讨与布局，现就您的关切回复如下： 1. 关于技术协同与战略方向： 公司在复杂场景视觉感知、AI算法、边缘计算及多维数据融合领域拥有深厚的技术积累和全球领先的解决方案能力。您描述的“通过简单指令，让机械依靠视觉感知自动生成运动程序”的愿景，其核心正是机器视觉与智能决策控制系统的深度融合，属于 “智能机器人大脑”的关键范畴。 这正是公司核心AI能力向泛化场景的自然延伸。我们坚信，将公司在智慧交通中锤炼出的高鲁棒性视觉感知、实时分析推理能力，与泛自动化需求相结合，具有显著的技术协同优势和广阔的市场前景。 2. 关于具体布局与应用探索： 公司已在这一方向上开展实质性探索和布局： • 技术产品化方面：我们正将3D视觉感知、高精度识别与定位、视觉引导的路径规划等模块进行产品化封装，旨在为工业机器人、AGV/AMR（自主移动机器人）及柔性生产线提供“眼睛”和“感知大脑”。目标正是简化传统自动化设备繁冗的示教与编程过程，提升生产线的自适应与智能化水平。 • 行业解决方案方面：我们已在智能制造、智慧物流、智慧能源等细分领域进行试点应用。例如，在部分合作工厂中，我们的视觉系统已能实现对于不规则物体的自动识别、定位与抓取路径的实时生成，显著减少了前期调试和数据标注的工作量。 • 生态合作方面：公司积极与领先的工业自动化厂商、机器人本体企业及系统集成商建立战略合作，共同开发基于视觉感知的智能解决方案，加速技术在下游行业的渗透。 3. 关于多元化市场与风险平衡： 公司完全理解并赞同您关于拓展非政府市场、平衡营收结构的战略观点。智慧交通和智慧物联业务是公司的基本盘和优势所在，而干线物流自动驾驶是公司确定的第二增长曲线重点培育方向之一。 • 开辟新增长极：物流无人化市场空间巨大且增长确定性强，根据相关报告，预计到2030年，无人物流国内市场规模超过4000亿元，目前处于“渗透率低、无巨头”状态。上市公司独有的“车路云一体化”协同技术、丰富多元的产业生态资源和成熟可靠的运营能力，有利于上市公司在干线物流自动驾驶行业定义行业标准、抢占技术供给、建立品牌心智。 • 优化与夯实存量业务：聚焦高价值客户和优质项目，推进智慧交通和智慧物联业务出海。 总结而言，公司将坚定推进视觉AI技术从“城市大脑”向“自动驾驶”等广阔领域的赋能与拓展，同时优化与夯实存量业务，为公司构建更加均衡、有韧性的长远发展格局。

感谢您的关注，公司在机器视觉、人工智能、大数据等领域持续投入研发，并积极推动相关技术的产业化应用。其中“机器人大脑”相关领域一直是公司重要的预研方向。相关技术已通过多场景解决方案实现规模化落地。今年，宇视科技与云深处以及小远机器人达成三方战略合作。宇视科技依托梧桐大模型，提供领先的前端智能相机与视觉算法，全力推进视觉感知与硬件研发能力在一体化智能设备中的融合应用，携手云深处、小远机器人等合作伙伴共推智慧巡逻智能化升级。其中，在移动巡检场景中，宇视科技提供的专项轻量化相机模组与嵌入式视觉算法研发能力，可以实现精准环境感知与毫秒级决策响应的关键“视觉神经”。在人工智能机器人及无人驾驶技术领域，宇视科技的智能算法能力，尤其多源数据融合与边缘计算的协同，可以为系统集成与平台构建方面提供关键支持。未来，公司将持续深化“梧桐”大模型的技术迭代，同时通过生态合作拓宽机器人领域的应用边界，推动技术融合与场景创新，围绕客户需求与技术前沿，深化相关研发，拓展更广阔的应用场景。

感谢您对公司的关注。关于人形机器人领域的布局，公司基于当前战略说明如下： 1. 关于产品定位：聚焦场景解决方案，非直接研发整机 截至目前，公司尚未直接研发或推出人形机器人整机产品。公司的战略核心是聚焦智慧交通与智慧物流赛道，致力于成为特定垂直领域的智能化解决方案提供商。 2. 关于未来角色：定位“运力生态组织者”，提供商业化场景 若未来人形机器人技术成熟并进入规模化应用，公司凭借在智慧物流等领域构建的独特生态资源（如货源对接、路权合作与运营网络），将主要作为 “运力生态组织者” 发挥作用。我们的核心价值在于为机器人等新型运力提供可直接商业落地的真实场景与订单，实现从技术到运营的价值转化。 3. 关于合作策略：坚持生态开放，与伙伴共拓市场 在物流无人化等方向，公司始终坚持开放协同的生态策略。我们未来也将以同样方式，积极与机器人制造商、核心零部件及算法公司等产业链伙伴开展合作。通过与生态伙伴的能力互补与深度绑定，共同开拓市场，旨在构建更具韧性的商业模式，降低单一技术路径或商业路径的风险。

感谢您对公司业务结构的关注。公司坚持“产品+解决方案+服务”的综合性业务模式，致力于成为全球领先的智慧交通与智能物联企业。现就您关心的智能物联业务的具体构成、产品类型及经营模式等问题回复如下： 1. 智能物联业务的主要产品与服务体系 公司智能物联业务全系产品遵循可视智慧物联架构，包括物联-边端感知、智慧-云计算和可视-显控云三大体系产品，其中物联-边端感知产品体系包括视频物联、门禁报警、AI文教体和绿色能源四大产品族；智慧-云计算产品体系包括IaaS（存储计算及网络）、MaaS（大模型服务）、PaaS（管理平台及安全）和SaaS（业务软件）四大产品族；可视-显控产品体系包括LED、LCD、屏控和智慧屏四大产品族，一共形成三大体系、十二大产品族。 2. 关于营收结构：硬件销售与技术服务占比 公司智能物联业务的收入构成是硬件产品销售与软件及技术服务紧密结合的综合体现。通常，在项目型业务中，硬件设备销售收入是前期的重要组成部分，而软件平台授权、定制开发及持续的技术服务则构成了项目价值的重要延伸和长期粘性。近年来，公司正持续提升软件平台与服务在整体收入中的贡献占比，以优化业务结构，增强客户粘性，并提升整体盈利能力。 3.生产模式 生产模式：公司采用 “自主研发设计为核心，自主生产+外协加工”的商业模式。具体而言： 自主研发与设计：公司拥有强大的研发团队，全面主导核心硬件产品的架构、算法、软件及工业设计，这是公司的核心竞争力和价值所在。 自主生产：为保障核心产品的质量、供应链安全、核心技术保密及快速响应能力，公司对部分核心、关键或涉及前沿技术的产品建立了自主生产线，实施自主生产。这使我们能够对产品质量、技术迭代和生产节奏进行最直接、最严格的控制。 外协加工：对于成熟的、标准化的产品，或部分非核心生产环节，公司通过与行业内经验丰富、质量体系认证合格的第三方专业制造商合作进行生产。这种模式有助于我们灵活调配产能、优化成本结构，并聚焦资源于核心技术研发与市场拓展。 质量管控：无论自主生产还是外协加工，公司均实行贯穿产品全生命周期的统一、严格的质量管理体系，确保所有交付给客户的产品均符合公司的高标准。 总而言之，千方科技的智能物联业务是以自主研发和创新为核心驱动，通过“自主生产+外协加工”相结合的制造体系，提供从智能硬件到软件平台及服务的完整价值链来满足客户需求。我们将持续优化产品结构，提升软件与服务能力，以巩固市场领先地位并推动可持续发展。

感谢您的战略性建议。公司管理层高度重视技术创新与长远发展。 关于研发投入的战略考量： 公司始终将技术创新作为发展的核心驱动力，研发投入坚持 “立足当前核心业务，前瞻布局未来赛道” 的基本原则。 1. 深耕主航道，巩固核心竞争力：当前，我们的研发资源持续聚焦于智慧交通、智慧物联两大核心赛道，围绕人工智能、大数据、物联网、机器视觉等关键技术进行纵深投入。这确保了公司在现有优势领域的领先地位，并为业绩的稳健增长提供坚实保障。我们相信，交通的智慧化、城市的数字化是不可逆转的长期趋势，市场空间广阔。 2. 前瞻性探索，培育未来增长点：同时，公司战略研发团队始终密切关注全球科技趋势与未来社会需求变化。您所提及的通讯、电力等关键基础设施领域，与公司在感知、连接、数据、智能方面的核心能力存在较强的协同扩展潜力。公司已在相关方向进行技术预研、生态合作及试点应用的探索，例如： 通讯领域：结合5G、车联网（V2X）、卫星互联网等新一代通信技术，研发面向智能网联、远程控制的融合解决方案。 电力领域：探索基于视觉AI和物联网技术的智慧电力巡检、能源设施安全监控、分布式能源管理系统等应用。 其他关键基础设施：亦在水利、管网、园区等领域的智能化方面进行技术储备。 我们的研发哲学是“相关性延伸”与“赋能式创新”，即基于我们已有的“感知—分析—决策—响应”全栈技术能力，向市场空间更大、技术逻辑相通、社会效益显著的关键领域进行延伸和赋能，而非盲目跨界。这样既能控制风险，又能最大化技术协同价值。 公司管理层将认真考虑未来的研发投入节奏与方向，严格遵循技术发展趋势、市场需求及公司整体财务状况，在确保主营业务竞争力的前提下，审慎而积极地布局未来，以期实现公司的可持续成长与长期价值提升。

感谢您的关注，截止至2025年12月19日公司股东总户数89,729户。

感谢您的关注，公司在相关领域的技术储备与业务参与主要体现在“天地一体化”的融合与应用层面。公司是“星算计划”的首批合作伙伴，积极参与构建未来天地一体化算力网络的新业务生态链。我们的核心优势并非直接研发卫星或太空服务器，而是致力于发挥在垂直行业解决方案、终端适配与数据智能服务方面的深厚积累，打通天基网络与地面应用的关键连接。公司的技术和业务储备主要围绕数据与算力的落地应用展开。 近期，我国已启动为期两年的卫星物联网业务商用试验，重点面向交通物流等场景。公司正积极准备，旨在利用自身边缘计算与行业方案优势，为相关试验提供技术或场景支持，推动技术落地。