千方科技(002373) - 互动易历史问答列表

感谢您的关注。截至目前，公司暂无回购股份并注销的相关计划。相关重大事项请以公告为准。

感谢您的关注。公司核心业务经营稳健，当前正持续优化业务结构，不断提升主业盈利质量。合同负债下降主要系项目交付结算节奏所致，不代表在手订单缩减。员工持股计划考核未达标受外部行业环境等多种因素影响，公司对长期经营向好的信心不变，仍将扎实推进主营业务包括新兴业务的发展。相关情况请以公司公告为准。

感谢您的关注。公司上市以来重视投资者回报，并按规定实施现金分红，后续将继续推进业务发展，争取良好的业绩。研发投入主要用于核心技术与产品创新，相关成果持续转化落地。相关重大事项请以公司公告为准。

截止至2026年4月10日，公司股东总户数89,714户。

感谢您的关注。杭州灏月的减持计划已经披露，其减持进展将严格按照监管要求履行信息披露义务，相关情况请以公司在巨潮资讯网发布的公告为准。截至目前，公司暂无回购股份的相关计划。

感谢您的关注。公司充电桩业务目前营收占比相对较小。公司将持续推进该业务的市场拓展与场景落地，相关经营情况请以公司公告为准。

感谢您的关注。相关业务进展请以公司公告为准，敬请注意投资风险。

感谢您的关注。公司经营正常，暂无剥离智慧交通业务及更名安排。

感谢您的关注与建议。公司将持续优化品牌宣传与投资者沟通工作，积极拓宽信息披露与交流渠道，不断提升信息透明度。相关进展请以公司公告为准。

感谢您的关注。公司目前经营正常。千方与宇视在技术、市场、解决方案等方面具有协同作用。相关业绩及经营情况请以公司公告为准。

感谢您的关注。公司目前经营正常，根据业绩预告，公司2025年已经扭亏为盈，相关经营、财务数据请以公司披露的定期报告为准。

感谢您的关注。公司干线物流自动驾驶业务正按计划正常推进，相关进展请以公司在巨潮资讯网披露的公告为准。

感谢您的关注。相关信息以公告为准，敬请注意投资风险。

截止至2026年3月20日，公司股东总户数90,934户。

感谢您的关注。公司严格按照相关法律法规及监管要求履行信息披露义务，对于达到披露标准的重大项目或合同，将及时通过指定信息披露媒体巨潮资讯网（www.cninfo.com.cn）发布公告。

感谢您的关注。公司交通数据资产的价值转化，均在现有法律法规及监管政策框架内进行，不涉及任何代币（Token）发行、转化。公司将持续在合规前提下挖掘数据要素价值，相关业务进展请以公司在指定信息披露媒体发布的公告为准。

截止至2026年3月10日，公司股东总户数90,419户。

截止至2026年2月27日，公司股东总户数89,626户。

截止至2026年2月27日，公司股东总户数89,626户。

截止至2026年2月10日，公司股东总户数88,266户。

截止至2026年2月10日，公司股东总户数88,266户。

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。

截止至2026年1月30日，公司股东总户数87,996户。

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。