佳都科技（600728）2023年半年度董事会经营评述内容如下：

一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明

二、经营情况的讨论与分析

2023年为佳都科技在“全面夯实期”（2022-2024）承上启下之年，公司抓住人工智能技术跨越式发展的机遇，加大对AI行业大模型的研发布局，发布“知行城市交通行业大模型”产品和解决方案，保持在“AI+大交通”领域的技术优势；稳步推进广州、成都等地智能轨道交通在手订单交付，布局智慧地铁新线及老线改造市场，积极探索“一网统管”、城市运行管理平台等新型智慧城市业务，带动营业收入企稳回升。

(资料图片仅供参考)

报告期内，公司实现营业收入25.15亿元，同比增长7.83%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-0.44亿元，同比由盈转亏，主要是因为公司在AI行业大模型研发方面的研发支出增加、对应收和存货计提减值损失较去年同期增加所致；实现归属于上市公司股东的净利润3.64亿元，同比增长86.34%，主要是因为公司战略投资的人工智能企业股权价值上升、公允价值变动收益增加所致；经营性净现金流同比持续改善，践行高质量发展。

报告期内，公司完成新一轮非公开发行，募集资金净额18.14亿元，进一步加码公司在人工智能技术应用上的研发，为公司在“AI+大交通”赛道上保持技术市场优势提供有力支撑；同时，公司通过本次非公开发行引进广东、四川、山东、广州开发区等地多家国资战略投资人，进一步完善公司治理结构、发挥机制优势，保障公司发展行稳致远。

（一）技术和产品研发情况

1、行业发展情况分析

大模型技术开启人工智能新纪元，强人工智能时代来临。ChatGPT为代表的人工智能技术应用在全球掀起新一轮科技浪潮，其强大的语言理解和生成能力为千行百业的智能化发展带来无限可能，人工智能行业正在迎来跨越式发展的历史机遇。GPT是一种AI大模型技术，其通过大规模语料库训练进行自监督学习，使得AI能够掌握语法、句法、语义等深层次的语言规律，其学习和推理能力更接近人类思维逻辑，在多轮对话、语义理解、生成内容方面实现技术质变，形成各类生成式AI应用，标志着过去的“弱人工智能”正转向为“强人工智能”。机构预测，到2025年中国生成式AI技术应用市场规模预计达到2,070亿元，2020-2025年年均复合增长率高达84.1%。

国家顶层设计规划，大力推动人工智能产业落地。人工智能行业历来受到国家及各地方政府的高度重视和的重点支持，人工智能技术安全发展、赋能产业成为政策关注重心。4月，国家网信办发布了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，首次明确了生成式人工智能“提供者”内容生产、数据保护、隐私安全等方面的法定责任及法律依据，促进生成式AI技术应用安全、有序发展；与此同时，北京、上海、广州、深圳、成都等城市相继发布支持人工智能产业发展的政策，重点拓展人工智能应用场景、加强相关领域人才高地建设，为打造人工智能产业良好生态提供强有力支撑。

产业百家争鸣，AI大模型应用赋能千行百业。今年以来，各科技企业和机构积极探索和研发大模型技术，据不完全统计目前国内发布AI大模型应用的厂商已经超过百家，涵盖互联网、办公、教育、医疗等多个领域。国内广阔的行业市场和丰富的数据要素资源为AI大模型的技术应用提供重要支撑，AI大模型从“聊天工具”升级为“行业专家”、从“辅助程序”蜕变为“生产力应用”，成为各行各业降本增效的利器，其与千行百业的融合赋能是产业发展必然趋势。可见，拥有业务Know-How的行业大模型将成为主流，具备行业落地场景和数据壁垒的AI公司有望占领产业的制高点，AI大模型行业应用的“抢滩登陆”战正在悄然而来。

2、公司技术产品研发情况

公司专注于人工智能在轨道交通、城市交通行业的赋能应用，近年来，通过自主研发和投资布局，在CV、NLP、数据科学、数字孪生等领域形成专利、软件著作权数百项，打造“城市交通大脑”“华佳Mos地铁智慧大脑”“智慧车站”等“AI+交通”行业应用。报告期内，公司重点推进AI行业大模型技术和应用的研发，联合轨道交通、城市交通的行业主管单位和客户单位，研发并发布佳都“知行城市交通行业交大模型”（简称“知行大模型”）。

佳都知行大模型针对交通行业场景，在技术架构、算法训练、能力测评、安全应用等方面构建起一系列技术优势。技术架构方面，知行大模型采用混合云多模架构，以面向交通行业定制的垂类大模型为核心、融合多种通用大模型能力，通过混合专家模型来实现模型分发、并行推理、排序策略、融合策略以及最终输出评估，针对不同的应用需求灵活调配各类大模型的能力。此外，知行大模型可利用公有云、私有云以及边缘节点协同工作，有效解决算力不足情况下大模型调用计算问题，满足客户跨终端应用和安全保密需求。

算法训练方面，公司多年来积累的交通大数据资源为知行大模型“读懂交通”提供高质量语料。目前，公司在交通行业已具备1,000亿Tokens的行业语料，指令数据与人类监督学习集超过200万条，并且正以每日新增约150GB的量级持续增长。结合行业数据，经过多轮微调和自监督学习训练，知行大模型已初步具备行业多模态泛化能力，可以实现视频、图片、音频、文本、生物特征5种不同跨模态数据对齐，提供文本生成、以图生文、语音摘要等多种交互能力，实现多角度刻画和分析交通场景的实体或事件。

测评和安全方面，公司构建了面向交通行业的大模型能力测评工具，覆盖数据安全、认知任务、模型漏洞、滥用场景等近七十多个评测维度，全方位多维度地评测大模型性能。此外，针对训练语料数据内容设置机器和人工双重合规审核机制，并加以指令微调训练，保障知行大模型生成内容合规、安全、可靠。

目前，知行大模型面向轨道交通和城市交通管理，正持续迭代产品应用能力。轨道交通方面，知行大模型已经在智能客服、智能运维以及应急指挥等场景推进应用落地，例如针对运维管理，知行大模型化身“数字运维专家”，与维修人员进行单轮或多轮对话，协助其排查故障原因、分析解决方法并提供维修辅助决策，提升维修效率及维修质量。维修人员还能通过智能问答获取故障设备的专业、位置、参数等具体信息，实现提报、派单、分配、闭环、生成报告全流程自动化，大大提高了维修效率。在城市交通管理方面，知行大模型能够结合交通大数据对城市交通系统进行全面、深入的分析和预测，实时监测道路、公共交通、车道等各类交通设施的使用情况，精确评估交通流量、拥堵程度和出行需求，为城市规划者、政策制定者和市民提供科学、准确的决策依据。

此外，报告期内公司“华佳Mos地铁智慧大脑”“智慧车站”等各类自研行业智能产品销售企稳回升，行业智能产品及运营服务业务实现收入1.03亿元，同比增长5.13%。

（二）业务进展情况

报告期内，随着经济环境稳中向好，公司管理层按照全年经营计划部署，稳步推进各项业务进程，力促高质量发展。轨道交通场景方面，公司加快广州“十三五”多条新建线路智能化系统订单的交付，推动成都17、18、19号线延长线智能化改造和互联互通技术升级，在天津、石家庄、济南、宁波等地中标多个智慧地铁新线及老线改造项目，并实现“华佳Mos地铁智慧大脑”数字底座在长沙6号线落地应用。智慧城市场景方面，公司紧跟全国一体化政务大数据体系建设、数据要素市场发展趋势，在广东和山东多地中标落地“一网统管”、城市运行管理平台、大数据指挥中心等业务，积极探索以城市大脑数字底座为核心、结合AI大模型技术挖掘大数据价值的新模式。区域拓展方面，公司稳步推进“五年十城”区域拓展战略，加强和重庆、南昌、南宁等地交通运营企业的合作经营，不断提升智慧交通商机覆盖面，为后续开展智能运维、老线改造、合同能源管理等运营型业务奠定基础。报告期内，公司行业智能解决方案业务实现收入10.63亿元，同比增长25.24%，ICT产品与服务解决方案业务实现营业收入13.48亿元，同比下滑2.27%。

（三）产业共同体建设情况

报告期内，公司与多家生态合作伙伴就AI大模型技术研发和应用形成战略合作：4月，公司与华为公司签署战略合作协议，在智慧城市、智慧政务、智慧交通等领域打造联合解决方案、建立深度合作关系；5月，公司与云从科技达成战略合作，双方将共同致力于新一代智能交通大模型及其应用技术的联合研发攻关，聚焦智慧交通领域，共同建设新一代智能交通大模型联合创新实验室，深度赋能交通行业降本增效，实现未来城市交通和市民出行的全面感知、协同互联、高效服务；6月，公司与思必驰科技签约共同推动大模型及对话式AI创新技术应用，重点针对轨道交通高质量发展、城市与产业数智化转型开展合作，赋能城市现代化建设与治理。

（四）下半年经营计划

近期国家陆续推出针对实体经济发展、促进民营经济的政策“组合拳”，经济环境有望呈现稳中向好趋势。下半年，公司将持续投入研发和迭代知行大模型技术应用，积极参与工信部、信通院等行业主管单位主导的AI大模型技术各项标准和行业规范的编制，持续推进知行大模型在各地地铁、交警、交通枢纽等场景的应用，卡位关键客户，探索知行大模型的付费商业模式，为未来开拓新业务增长点奠定基础。业务方面，公司将持续加快智能轨道交通业务在手订单的交付工作，保障全年营业收入企稳回升；抓紧落地广州、西部、中南等区域城市的重大智能化项目商机，培育轨道交通合同能源管理、智能运维等新兴运营型业务；结合AI大模型技术深度挖掘交通行业数据价值，开展交通数据要素应用的新业务试点。资本运作方面，公司下半年将加强投资并购力度，围绕智慧地铁调度、智能运维、智慧交通调度等重要产品技术环节，通过产业链投资实现“补短板”和“能力倍增”，并积极探索新场景增长曲线。

三、风险因素

1、政策风险

公司的主要客户是各地地铁公司及各地方政府的公安、交通、应急管理部分，其采购行为和采购规模与政策相关性较高，因此公司订单业绩面临政策不确定性的影响，尤其是政府产业政策变化所带来的风险。鉴于此，公司会加强维持与客户的良好沟通，进一步深化对政府及行业政策的研究，坚持高标准、严风控的信用政策，坚持把握优质业务机会。

2、技术创新风险

公司的智能化业务属于知识密集型行业，如果错误判断技术发展趋势，或研发投入的产出效益不及预期，公司可能发生业绩下滑、竞争力下降的风险。对此，公司发挥贴近终端用户、行业Know-How积累深厚的优势，保持与客户、同行、业内专家的高频互动交流，确保引进和研发的创新技术“有用、可用、好用”；同时，面对确定性不高、较为前沿的技术，公司会以战略合作及并购参股等方式先行，待技术应用相对成熟后再引进、开发，进一步降低研发风险。

3、市场风险

在市场竞争越来越激烈的形势下，公司可能面临人工智能技术产品落地不及预期的风险。为此，公司将基于市场环境和发展空间的研判，进一步加强业务聚焦，提升资源投放的效率；针对竞争环境恶化、业绩持续不及预期的业务和产品线实施“关停并转”，将富余资源投放到更有前景的业务板块；同时，找准产业链定位，发挥贴近客户、应用开发能力强的优势，形成有特色的差异化智能解决方案，推进自主核心产品在项目中的销售不断扩大。

4、项目管理风险

公司智慧轨道交通解决方案业务单体项目金额较大，交付实施的影响因素较多，如果不能持续保持和提升解决方案规划与设计、采购、交付、质量控制、成本管控等方面的管理能力，可能面临交付进度滞后、成本上升、盈利能力不及预期的风险。为此，公司近年来持续开展项目管理专项优化工作，一方面将组织结构逐步向“强矩阵”调整优化，让一线项目经理“呼叫炮火”、调动资源；另一方面，引进和开发各类项目管理、供应链管理、质量管理数字化工具，实现项目管理全流程透明化，设置红绿灯制度，及时处理项目交付过程中的各类问题，提升项目管理质量。

5、人才流失风险

随着业务规模扩大以及坚持高质量发展的战略要求，公司对优秀人才的需求进一步凸显，若未能留住、培养和及时引进更多适当的人才，将对公司的业务发展和经营管理产生不利的影响。为此，公司将人力资源和干部管理提升到公司管理层级，系统开展高级管理人员和关键岗位人员的选、育、用、留及梯队建设工作；持续完善由薪酬、股权、跟投等多层次的激励机制，践行“共同进步、共享丰盛”的企业文化；为员工提供优质的工作环境，包括员工食堂、健身房、加班班车、员工公寓等，开展丰富的企业文化建设活动，为员工的工作生活提供保障，提升幸福感。

四、报告期内核心竞争力分析

公司核心竞争力在报告期内无重大变化。