2023年，我国经济社会全面恢复常态化运行，国家加大宏观调控力度，经济运行中的积极因素在积累、亮点在增多，经济总体回升向好。与此同时，外部环境的复杂性、严峻性上升，地区热点问题频发，世界经济持续增长面临不确定性，也给我们带来新的挑战。公司在宏观环境的波动和市场竞争的加剧中砥砺前行，顺利完成了年初“由稳转进，坚持高质量发展”的目标。

　　当今世界正处于新一轮科技和产业变革加速演化时期，我国经济也处在转向高质量发展、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。在此背景下，国家大力发展数字经济，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合，深化大数据、人工智能等研发应用。同时，健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用，这些都成为智慧物联行业持续发展的助推剂。随着人工智能大模型技术的不断发展，智慧物联行业以千行百业客户业务需求为牵引，凭借专业算法沉淀和场景应用的经验积累，能够实现视觉大模型在各应用领域的有效落地，带来泛化性、准确性和可表达性的同步提高，并加速推动行业数字化、智能化水平发展，使得行业护城河得到持续巩固。同时，智慧物联行业通过感知、多元连接汇聚数据，基于数据专业技术和行业范式沉淀，不断推进业务使能，充分发挥数据要素的“乘数效应”，赋能城市高效治理与企业数智化升级。

　　数字化和智能化已成为社会发展的重要趋势，是推动经济增长的重要驱动力。大数据、人工智能等新技术在智慧物联行业不断深入应用，传统产业的数字化升级需求进一步释放，将为我国经济发展带来新动能，打开智慧物联行业发展新空间。

　　公司是全球领先的以视频为核心的智慧物联解决方案提供商和运营服务商，以AIoT和物联数智平台两大技术战略为支撑，将人工智能、大数据、物联网技术有效融合于公司产品与解决方案，服务城市数字化创新和企业数智化转型。

　　在城市业务领域，围绕“城市高效治理、城市运行自治、安全体系升级、生态协同治理”目标，建立“架构统一、利旧兼容、能力共享、商业开放”的新型智慧城市生态，在交通、、港口、公共民生、生态环境等行业，深耕城市业务场景，为城市各行业领域提供领先的智慧物联解决方案，服务城市数字化创新，助力实现人与自然、人与社会、人与城市和谐共生的美好愿景。

　　在企业业务领域，将AI、大数据等先进技术与行业场景深度融合，洞察产业变革趋势，深入千行百业，挖掘企业数字化、智能化需求，为每一位客户提供优质的数智化升级解决方案。在建筑、教育、制造、石化、煤炭、电力、钢铁、农产、物流、文旅、医疗、金融、商业连锁等领域，公司积极进行创新实践，围绕保障生产安全，提升生产能力，促进经营提效，优化服务质量等客户价值实现，致力于成为值得客户信赖的企业数智化升级合作伙伴。

　　在创新业务领域，公司基于对客户多元化需求的深入了解和多年在智慧物联领域的积淀，持续探索新兴业务，包括：机器视觉与移动机器人、智慧生活、热成像、汽车电子、智慧安检、智慧消防、存储介质等创新业务。

　　为支撑行业竞争力的不断提升，公司在2023年全面升级经营战略，正式从Think#1.0迈入Think#2.0阶段，将融合多模态、行业大模型、图数计算、多元连接等智能技术，从Intelligence（智能）升级至Integrated Intelligence（融合智能），构建更为广阔的AIoT能力，强化面向智能意图的融合连接能力，激活以视频为核心的数据要素价值。

　　在技术领域，公司持续强化技术能力，AIoT和物联数智平台进入2.0阶段。AIoT方面，依托大模型构建更广阔的AIoT能力，多元融合构建更宽泛的连接能力；借助图像、语音、文本等多模态技术与公司行业沉淀的融合，构建行业大模型，进一步强化视频解析能力；结合行业业务场景，构建并持续完善行业大脑，沉淀通用大模型，实现跨行业快速复制；面向智能视觉业务驱动算网融合发展，构建面向智能意图的融合连接能力。物联数智平台方面，公司将不断激活以视频为核心的数据要素价值，持续进化视觉数据的解析和内容描述能力，进一步提升感知数据价值，推进数据资源化；构建以视觉为核心的算网融合，实现云、网、边、端的高效协同，基于视觉大模型融合多模态能力全面提升数据资产的准确性、有效性、易用性，助力数据资产化；围绕城市高效治理效率与企业数智化升级，共建数据要素繁荣生态，不断挖掘数据融合价值，赋能合作伙伴释放数据价值，促进数据商品化。

　　在业务领域，公司城市和企业业务焕新升级，持续赋能行业客户释放业务价值。在城市业务2.0阶段，公司将构建更高效的城市治理体系，积极践行可持续发展的社会责任：从改善城市管理到城市高效治理、从保障运行有序到城市运行自治、从提升公共安全到安全体系升级、从生态环境监测到生态协同治理，推动协同处置转向主动治理，推进城市数字化流程再造。在企业业务2.0阶段，公司将继续助力千行百业的企业数智化转型升级，赋能全场景价值落地：从优化安全体系到构建大安全体系、从提高生产效率到构铸数智生产力、从辅助经营管理到提升经营决断力。公司企业业务逐步由边缘辅助向生产核心深入，通过与生产核心系统深度交互，挖掘生产、管理数据价值，降低管理成本，提升业务管理抓手和决策水平。

　　公司设立先进技术研究院、大数据研究院、中央研究院、网络安全研究院和未来通信研究院五大研究院，支撑AIoT智慧物联和物联数智平台两大研发产品线，赋能城市业务、企业业务和海外业务三大解决方案，并以杭州总部为中心，在西安、成都、欧洲、拉美建立研发分中心，有序拓展全球化研发体系布局，满足不断发展的业务需求，探索技术的无限可能。经过多年发展，公司拥有国家级博士后工作站，是国家认定企业技术中心、国家级工业设计中心、国家创新型试点企业，以源源不断的创新能力，持续做出突破性贡献，引领行业发展。

　　在全球化业务趋势下，公司有序推进国内和海外的营销与服务体系布局，为客户提供产品与解决方案咨询、设计、销售、交付和售后等全生命周期服务。截至目前，国内营销中心覆盖100%省份直辖市自治区、100%地级市和70%以上区县，海外营销中心设立69个境外分支机构，产品覆盖180多个国家与地区，公司在全球具备服务合作伙伴1000多家，设立备件中心/备件站170多个。

　　公司持续加大对“全感知、全连接、全计算、全智能、全生态”的“五全”能力基座投入与建设，围绕“从基础物联感知、端边智能协同与集成、数据智能处理到全链路信息安全保护”的一体化技术支撑体系构建，建立起行业领先的“视频与非视频多模态感知、感知到认知智能全覆盖、多元化连接、端边云融合计算”的以视频为核心的物联基础设施研发与解决方案闭环服务，持续保持技术与产品的行业领先性。同时，公司积极打造开放、合作、共赢的数字技术生态，坚定推动从数字基础设施、行业范式应用、算法能力到数据智能向合作伙伴及行业开发者全面开放。

　　全感知：通过视觉、多频谱、时间、空间等融合应用，保持产品与技术的场景精准适配，构建一套行业领先的全方位感知体系，在数字世界真实呈现物理世界；全连接：构建适应多元化场景需求的数据连接体系，夯实物联感知和信息互联相融合的数据价值连接基础，持续提升物联感知接入与集成能力；全计算：全面实现包括图像算力、AI算力、通用算力等计算资源化，统一调度协同端边云算力和算法，构建一套全网计算架构体系；全智能：面向行业需求，为实现从感知智能到数据智能，再到业务智能的闭环，基于算法、大数据和业务平台，构建了一套自治系统，实现客户数据价值挖掘和智能决策；全生态：全面开放业务、软件、算法、硬件等合作生态，构建共建、共赢、共生的生态圈，打造智慧物联生态共同体。

　　3.1全感知公司以视频为核心持续拓展更度的感知手段，将感知技术加载到更加丰富的产品形态来适配各行各业的细分场景，持续研究视觉增强、场景识别和数据融合算法，提升感知产品对业务目标、情景的适应力。

　　3.1.1视频感知产品在可见光频谱范围内，致力于让图像更真实、让数据更精准，公司全新发布第二代大华致强深度感知技术架构。新架构基于视觉引擎和思维引擎两大引擎，提升感知设备在夜间、逆光等极端环境下的图像自适应效果，提高人车混行等复杂环境下的目标识别和分析能力；同时，将AI技术深度融入视频感知系统的各个部分，加速摄像机的全面智能化改造与增强，在全彩超感光、全景多细节、同轴高清、全域智能系列持续打造具备市场持续竞争力的丰富产品。

　　4K超高清极光产品，可以实现色彩更真实、目标对象更准确还原；天镜PRO系列提升环境适应性，不惧雨雪和超低照度等恶劣场景影响。同时，2023年公司全新推出“萤光”系列交通卡口相机，引领交管行业进入暗光真彩时代，助力持续美好出行；推出mini天镜系列产品，为客户提供更高性价比的夜视解决方案；升级灵犀产品补光及光学系统，让变倍全程保持大光圈清晰成像，无惧黑暗，全时空守护安全。

　　随着应用需求和技术发展，全景多摄形态已成为智能化视频产品主流趋势，单设备实现全景、细节、云台联动，提供更广阔、更清晰、更全面的视野。智能高端产品形态由单向单摄逐步演变为单向多摄、多向多摄，适配各种应用场景，看得更广更清。星舰天阙可扩展雷达、多码、激光补光等功能，更度满足客户需求；mini星舰系列扩展4K高清分辨率和更长焦镜头，以满足城市一类更多点位布控需求；灵犀PRO加载全结构化智能、高倍光学变焦，实现全向全景、全景细节、枪球联动的应用；全域哈勃双光谱机芯分辨率升级，特写画面细节更丰富，全景升级支持360°单通道输出，并支持任意目拼接，应用更灵活；Mini哈勃突破中低空多目拼接的拼缝明显、盲区大等业界技术难题，更适配B端场景；全局MAX支持联动抓拍和独立抓拍模式，同时兼顾广度和深度。

　　公司HDCVI技术和产品以客户业务场景为驱动，基于多年的业务理解和不断创新能力积累。公司全彩产品，实现7*24小时的彩色图像输出，采用分时补光技术，有效缓解光污染问题；基于Smart Dual Light智能双光技术，发布双光产品，实现全场景全时段监控补光，产品可以实现一机多用，节省客户使用成本；主动防御产品继续推陈出新，加载智能双光、分时复用、智能语音、双向对讲和警戒灯免干扰等多项自研技术，切实解决客户使用时警戒画面不适感，提升客户使用体验。

　　随着行业业务应用的不断发展，智能产品需要更深入到业务流程中，提供更专业、精准的智能服务。例如，持续迭代路侧停车系列产品，升级车辆3D底盘投影和目标跟踪模型，大幅提升停车车位状态判别准确率；推出4G太阳能免布线高位停车相机，进一步推动城市停车设施智能化发展；车路协同相机助力交通管理迈向更安全、更高效的协作式智能交通阶段；双目高空抛物相机支持双路智能检测抛物，通过遮光罩、自适应加热等技术解决强光、雨雪等环境干扰；电瓶车阻梯产品实时监测电梯运行状态，升级电梯开关门、客流等多种算法满足更多业务应用；矿用、防爆、低功耗输电线路等能源行业系列产品，加载5G、WIFI6、长线传输技术，并加载各种智能应用，满足防爆、防腐蚀、耐高温场景应用需求。

　　3.1.2融合感知产品公司持续深化“全域6D感知”产品技术架构，以视频为核心，打通触觉等物理感知层，持续拓展振动、温度、气体等感知数据，融合AI智能研判，在感知适应力、感知融合力和感知关联力方面进一步提升，不断推出系列化的场景定义融合感知产品，挖掘智慧物联行业价值。

　　全域6D感知产品持续突破可见光波段的感知能力，基于空间、时间、色彩、亮度和多频谱波段技术创新组合，全面提升感知的适应力、融合力与关联力，让数智世界更真实。全域哈勃实现高清全景环视、远距离目标检测跟踪，并迭代升级高分辨率，扩展烟雾检测等智能应用，可应用于森林防火、国土资源保护、河道管理、边海防等行业；高光谱水质检测仪以大量数据催动AI神经网络训练迭代，多摄多感知探测，保障水域的水质安全；雷视系列化产品在交通流量检测、安全预警、交通事件检测及全息展示等业务领域得到广泛的运用；全新推出Spotter系列测速柱，突破多车道侧装场景下，高速行驶车辆并车及跟车过近等测速难题，进一步赋能交通安全管理。

　　随着智慧物联业务的持续深入，单一的视频数据已无法满足各行各业的业务和场景需求。大华在深耕视频领域感知技术同时，持续拓展振动、温度、气体等感知技术，通过被动红外、微波、雷达、振动、音频、视频等技术融合和加载，推出更加智能、准确、的感知产品，多方位赋能各行各业数字化转型。

　　报警产品持续开拓创新，融合被动红外、微波、振动、音频等感知技术，推出Airshield系列网关2.0、玻璃破碎、室外PIRCAM等多款重点产品；发布Converter软件产品，完成多家报警运营中心对接，助推产品进入专业运营管道；持续完善报警和楼宇以及CCTV系统互联互通，优化云端业务，提升方案整体竞争力；有线入侵报警方案不断优化产品功能，持续为客户创造价值；在交通领域，动态汽车衡计量精度高、抗变形能力强、调试便捷，实现不停车精准称重。

　　3.1.3音频感知产品公司具备多品类的音频产品及成熟的音视频产品解决方案。通过构建和执行企业级音频开发流程、音频系统设计规范与音频技术标准，持续完善从音频采集、传输到调制解调处理的核心技术栈，提升了在各种声场下的全链路音频产品软硬件开发、验证、制造能力。同时通过加载音频编解码、音频质量处理、音频事件检测、语音识别等解决方案，有效保证产品从需求到量产阶段的音频质量和音频智能。在智能音频和交互音频领域，持续技术突破及产品研发，形成了更具竞争力的音视频产品解决方案。

　　在智能音频方面，公司构建了前端采集、边缘分析、中心业务闭环的智能音频产品系列，提供包括视频AI、声纹AI、热成像等模块在内的综合性解决方案，可应用于工业设备异常监测、管道泄漏监测、动物鸣叫识别、校园霸凌管控、汽车鸣笛管控等业务场景。

　　在交互音频方面，公司拥有公共广播、专业扩声、高清拾音等产品，可提供全系列产品及解决方案。广播系统可与平台对接融合，与视频监控联动，实现统一管控。通过视频监控感知事件，业务平台分析决策，广播系统执行控制，实现业务闭环。专业扩声系统可与大屏显示系统相融合，应用于报告厅、大中小型会议室、歌剧院、宴会厅、体育场馆等场所，打造音视频交互，沉浸式体验，满足客户高音质场景需求。

　　3.1.4智能交互产品物理世界丰富多彩，在众多场景中，人与人、人与物之间有着丰富的交互。通过感知对真实世界进行提炼、多元连接汇集数据、智能计算构筑数智场景，最终让物成为人触达的延伸，提升人与物的互动，拉近人和人的距离。公司已在智慧办公、车辆管理、人员出入、门禁对讲及报警、工业、安监等多领域多场景，推出各类智能交互产品赋能行业发展。

　　将视频与显示、机械控制完美组合，先后发布“睿界”道闸一体机、抓拍显示一体机、出入口自助终端，完善出入口场景解决方案；智能声光警界车位检测相机，支持电动微云台调试，部署更便捷；发布新一代车位检测器，支持新能源车位管理、VIP车位管理、不规范停车报警等功能，让停车诱导体验更佳，停车管理更规范；面向停车业务快速闭环，持续发布出入口管理终端、诱导管理器、停车管理终端等系列化产品，助力降本增效；发布停充一体化方案，有效提升停车运营效益和用户体验；将停车管理服务接入云平台，实现场内预支付及无感支付，最终实现车辆出入停车场无感通行，为用户带来极致体验。

　　持续优化和布局人行通道闸系列产品，包括全高闸、三辊闸、翼闸、摆闸，以满足各个场景的个性化需求，给客户提供一个全新的体验和安全控制。发布全新智能人员一体式通道闸，满足了更多人员出入应用场景。

　　楼宇交互场景已经深入到人们日常起居之中，公司楼宇交互场景包括了门禁、可视对讲、紧急报警等各类智能产品。

　　智能门禁产品全面提升门禁系统安全性，可满足行业密评系统建设方案四级要求，同时可一键轻松上云，让设备移动端的配置管理更加轻松易用；设备还可支持广告功能，可做电子门牌或投放园区社区公告、商业广告，赋能业务增值。楼宇可视对讲系列产品可实现访客、业主、物业管理中心三方间的业务流程简化，有效提高了社区出入口的人员通行效率和安全管理能力，给业主带来更多的生活便利，并提高了物业管理效率。紧急求助终端产品能够终端主动注册到管理平台或管理机，实现远程可视对讲求助，通过智能语音识别，触发紧急求助，为求助者争取时间，同时震慑不法分子，为公共场合的安全保驾护航。

　　发布全新“星眸”、“星睿”系列智能平板，完善线上、线下教育解决方案，助力教育新增长；发布Deephub Board、Meeting软件，提供极致的音视频交互体验，诠释全新会议场景，拓展会议产品市场宽度。

　　发布分布式拼控、网络坐席KVM，满足超大城市运营中心、核心枢纽调度中心、国际赛事级指挥中心等场景中的大屏与坐席高效协同需求；发布8K系列，满足监控中心双8K解码上墙需求；发布二合一MLED，打造无人熄屏、手势识别等场景方案；发布极简拼接器和极简解拼器，加载到SMB市场，实现在会议室和消控室等场景，客户和用户高效快速的业务闭环；发布iSee统一显示控制软件，实现多种形态内容统一上墙，所见即所得，构建统一显示门户。

　　在智慧用电领域全新推出小体积、一体式、AI负荷识别系列智能空开，显著提升了电力系统运行效率和安全性。此外，结合丰富的智能照明系统、物联智能抄表系统、智能空调综控系统，深化到数智能源方案，实现园区能源数据实时检测，用能策略自动调配，实现能源的精细化管理，帮助大楼节能降耗，助力绿色建筑新生，践行“双碳”战略。

　　在应急、电力、铁路交通等安全监管领域，深入业务场景，洞察客户需求，持续优化产品业务功能，打造环境监测一体机、机房巡检一体机、物联网主机、动环主机等专属行业产品，实现对数据的远程监测与控制，帮助企业实现节能减耗、自动巡检、优化生产流程、安全监管等目标，同时也极大提高数据中心的运行效率和安全性，降低运维成本。

　　3.2全连接2023年，公司“全连接”能力进一步升级，构筑“融合连接”。在数智视频时代，网络产品和视频系统需要进行深度融合，为此公司成立了未来通信研究院，围绕网络连接技术、数据交换技术和前沿网络技术三个方面，打造“3+N”融合连接能力体系，以实现更可靠、更高效、更智能的数据处理和决策，支撑物联网向视联网升级。其中，“3”指代3大技术底座，第一实现“端网融合，一网统管”，让网络管理更便捷；第二打造全新的网络操作系统，实现网络系统和业务系统的深度融合；第三构建开放的视网融合协议，打通“端边云网”多域互联能力。“N”代表对N个特性实现增强，形成了宽温、防雷、远距离供电、端口分级等一系列场景化创新功能，让网络更易用，让业务更流畅。

　　3.2.1有线传输工业级交换机满足支持高品质的工业设计标准、卓越的快速环网和多级的管理功能，提供严苛场景下的数据接入能力，满足客户大功率接入和高效运维的场景需求；同时，采用先进的分布式交换机矩阵架构，采用高性能多核CPU和交换芯片构建业务控制合一，超高交换容量、紧凑型机身提供更多接入路数，满足不同场景使用需求。

　　2023年新推出全系列的智能云管交换机，助力网络中的连接设备和感知设备达成拓扑可视化，实现便捷交付、统一管理、远程运维，打造安数融合和端云融合的网络产品体系，助力全行业数字化转型。

　　3.2.2无线传输UWB、蓝牙AoA、蓝牙Beacon、GPS/BD、有源/无源RFID、LoRa等网关类产品，满足远距离、低功耗的物联网业务覆盖，与视频应用协同联动，形成多种融合解决方案，满足客户多样化的应用需求，支撑能源、楼宇、零售、教育等行业应用智能升级。

　　无线G CPE、无线G时代无线覆盖最后一公里问题，在视频分辨率不断提升、接入数量不断增加的情况下，大幅提升无线传输性能；无线网桥产品升级优化点对点、点对多点的数据回传，实现数据、视频业务的分离，更加稳定可靠；AP/AC企业无线覆盖集成路由控制一体，低延迟、免布线、漫游上网，提供企业、办公等场景的无线年新推出云管系列无线产品，无线AP/AC、无线路由等产品实现无线感知设备一键加网，降低部署成本，为视频终端的安装提供了极大的便利；同时，针对车载、工业等专业场景，推出专属4G/5G路由产品。

　　3.2.3工业场景传输面向工业场景，新推出全系列高品质的云管工业交换机，支持卓越的快速环网、便捷的云端管理功能，为用户提供严苛场景下的数据接入能力，实现工业互联网数据和视频数据的稳定和高效传输。

　　3.3全计算为智能计算而生的算力底座，在面向多样性的场景时，难以通过同一类算力来高效满足千变万化的诉求，计算的多样性成为必然趋势。公司智能计算和云计算从算力构筑、架构互补、数智中台进行突破，通过虚拟化、容器化等部署方式，快速实现高性能计算资源的全面兼容，适配各类CPU、GPU、NPU，全面实现资源池化。公司“全计算”架构为多领域提供算力更强、速度更快和安全可信的计算能力，构建可持续驱动的全栈创新，助力城市高效治理和企业数智化升级。

　　（1）算力构筑：服务器+AI芯片是构建各类计算使能系统和软件的基础底座，公司持续开展算力构筑相关技术工作。首先，随着国产化和自主可控开源项目日趋成熟，公司依托技术端的扎实积累，已完成端边云算力的全链路产品国产化适配，并实现算力资源池化，如：图像算力、AI算力、通用算力、专用算力。其次，公司发挥行业经验积累，协同合作伙伴进行技术创新，如：芯片虚化算力切分、专业比对计算，为全链路国产化提供强大算力支撑。同时，为满足客户对算法效果的高要求，持续不断对跨硬件模型量化进行优化，完成跨硬件精度对齐，实现端边云算力协同，高效发挥算力价值。

　　（2）架构互补：公司在面向差异化的长尾场景，基于专业算法和开放算法能力两大计算架构，满足不同客户场景化需求：

　　嵌入式计算架构：通过提升单芯片性能和组合算力，充分释放指定算法性能和价值，持续推出领先、专业的AI精品；视频云计算架构：通过对池化的算力智能调度及算法仓实现端边云全网算力资源统一调度，三方算法接入，实现高并发、高吞吐、高能效的计算，持续赋能开放、共赢的AI服务。

　　训练算法服务：通过算法训练服务，满足因业务带来的新增算法需求，以及场景差异化带来的算法增量调优需求，打通端边云产品，可自由加载开放算法，实现训推一体。

　　（3）数智中台：为最大化发挥公司算力和架构的优势，数智中台将聚焦于能力层面，为上层应用平台提供智能服务，串联专业算法、训练算法、数据计算等多项能力，提升开放能力，助力新兴智能业务孵化，为生态伙伴提供智能底座。

　　针对AIoT海量数据（603138）的处理，公司在智能计算领域进行全面产品升级，包括：中心智能产品、边缘智能盒、存智融合一体机、智能存储EVS等产品系列，同时不断丰富行业算法，提升产品智能性能，推进各行业业务落地。

　　3.3.1.1边缘智能计算公司持续探索各领域业务规范、升级深度学习算法性能，致力于边缘计算深入行业，实现多路多智能、智能轮巡、潮汐智能、智能集群、存智弹性互换等亮点功能，同时有效解决AI在行业应用面临的海量数据处理、实时响应、数据安全等问题。报告期内，公司发布多款行业存智融合一体机，开拓能源安全、电力、应急管控、金融合规、自然资源、行为分析等多种细分行业智能。

　　边缘智能盒IVD系列融合多种智能业务，适应边端多种应用环境，实现边缘智能改造、算力增补、灵活部署，达到智能业务扩展能力。相关产品内置高算力计算芯片，可加载各样算法应对小场景智能管理，让AI更好地作为智能化改造的新驱动力。

　　智能NVR持续深化中小场景人工智能应用的同时，结合IoT不断丰富行业智能，致力打造以视频为本，以智慧、物联、融合、管理为核心的产品化方案，并在AI领域、IoT领域、视频数据智能领域发挥场景价值。在AI领域，充分发挥前后端智能协同优势，将前智能的图片和特征值进行二次利用，极致发挥设备性能，不断提高智能检索效率和准确率。在IoT领域，NVR从单纯视频接入到全频域物联感知设备连接、控制与交互。通过对物联感知数据的采集、智能运算，以及画面数视一体化融合，直观展示工业数据，更加便于管理。同时对生产作业场景的视频进行实时分析、对可能出现的多种异常及时预警，从而保障整个工业系统安全可靠。在视频数据智能领域，充分发挥端边低算力部署，历史数据价值最大化，端边协同打造特征值检索新尝试，实现历史数据快速精准定位检索业务，Acupick创新业务大幅提升检索效率并减少TCO成本。

　　3.3.1.2中心智能计算为快速响应当前市场数智化转型的趋势，公司在成熟体系架构的基础上打造中心智能计算统一的开放智能架构，通过构建2+2+N的体系完善布局，即视图智能+算法训练两个引擎，感知、认知两个方向。2023年针对视图智能引擎进行全面升级，以训练中心、算法中心、解析中心、应用中心和运维中心五大核心为基础，搭建AI中台框架，为智能进阶提供基础底座，提升智能开放能力，孵化新兴智能业务，构建智能生态，基于不同的业务诉求，从以下两个领域打造智能能力：在存算检专精智能领域，依托视图智能引擎和全解析、全比对产品打造标准方案，优化数据处理算法，通过算力异构等方式提供业界领先的解析能力，通过特征索引等新技术提升千亿数据秒级比对能力，为大规模数据处理业务提供极速计算能力，实现各要素高精度、高性能的感知解析及检索比对，全面服务于城市级各行业的大数据应用。

　　在新兴长尾智能领域，面向各行业长尾需求，输出智能L1-L5分层分级体系。以算法训练引擎+算法中心+算法包+规则引擎的组合，通过算法训练引擎快速生成N种算法包纳入算法中心，实现视图智能引擎统一管理、统一调度、统一编排，配合规则配置，实现算法的快速交付和灵活加载，实现云、端、边全链路任务、算法、算力的协同增效、充分发挥智能价值，通过标准北向接口实现与平台厂家互联互通，通过标准南向接口实现与算法生态伙伴合作，创建智能生态。

　　通过自主研发和适配主流厂家智能卡等多种途径，为客户提供丰富的智能卡、解析卡类型，进一步丰富和拓展云计算领域的生态兼容。提供软硬一体机、纯硬件、算法纯软件等多种形态产品，满足不同用户需求和销售模式。产品分为一体机和分布式两大系列，在一体机产品中加载行业算法满足交通、监管等不同行业业务诉求，实现业务自闭环，在分布式架构中实现人像、车辆、结构化、事件等不同算法融合部署，支持动态扩容满足社会治理等行业业务诉求。

　　3.3.1.3智能存储随着物联信息化时代到来，视频、图片、音频、文档等感知数据呈爆炸性增长，存储需求的多样化和复杂化对数据存储提出更高的要求。传统存储受限硬件空间、存储数据访问方式等因素无法满足用户巨大的数据存储、高性能处理挑战。公司智能存储以单、双为硬件底座，基于流式存储能力，集成数据冗余、集群策略、加密等技术，降低单点故障风险，实现数据安全、可靠存储。结合智能分析、数据快速结构化、存智管融合一体等技术，实现目标数据快速检索、价值数据长周期存储、边缘数据业务闭环，赋予数据集中存储新的价值。目前产品涵盖单机、集群两大系列，满足不断增长的数据存储以及融合应用。

　　单机系列产品，覆盖单控、双控、双路、高密多种存储形态，满足用户长周期存储需求，降低客户整体TCO费用。整机全器件已经实现国产化，通过加载国产操作系统，实现核心技术自主可控。集成加密芯片，基于国产化算法、双向身份认证等技术，保证用户数据机密性、完整性。统一云集群系列，基于多机集群管理技术，统一管理前端资源、存储资源。相关产品能够提供运维管理功能，查看集群录像状态、硬盘等硬件运行信息，实时上报故障报警，减少用户运维成本。公司也在持续优化集群容错策略，为各种视频录像系统提供大容量、高性能、高可靠、高安全性的集中存储解决方案。

　　3.3.2云计算传统数据中心向云转型过程中，面临着烟囱式重复建设和建设周期长等诸多挑战，为提升资源利用率、简化管理运维、保障业务安全稳定运行，公司推出云计算解决方案，对底层物理资源进行整合，提供计算、存储、网络和PaaS等丰富的云服务，对云基础设施进行全生命周期管理，成为客户数字化转型的强力引擎。

　　大华云平台是面向智慧物联多样性计算场景，提供新一代高效、敏捷的云原生计算底座，以Kubernetes、容器、应用编排、弹性调度等技术，实现基础计算资源池化统管、大数据/智能分析/应用软件等多负载混合部署，满足统一管理、高效资源利用、灵活服务部署和可靠容灾等需求。基于云原生及视频行业业务的深刻理解，推出云管平台、容器云平台、超融合、通用存储等一系列云化产品，覆盖高、中、低产品形态，从单机起步无缝弹性扩容到大规模集群，为用户提供更普惠的云化方案，助力政企客户构建新一代的数字化基础设施。

　　公司面向城市级、企业级客户提供大规模视频云存储服务，历经十多年的技术沉淀，提供多种设备接入、多路大规模视频接入与存储、流媒体分发等能力，依托原生分布式文件系统技术、领域性优化、软硬件融合、动态容错等长期技术研发，构建了超大规模四级（磁盘级、节点级、机架级、存储池级）可靠数据存储能力。产品形态丰富，覆盖多盘位、单双控、单双路等多种形态可广泛满足政府、大交通、金融、能源、文教卫、园区等行业的差异化存储需求。大华云存储已经交付多个项目，PB级大规模集群已持续长期稳定运行。

　　大华云数据库系统结合了公司十多年来面对海量感知数据实时接入、存储、检索的实战经验，以及面对复杂场景的处理需求，持续在软硬件融合、动态容错、索引优化、可靠性、分布式技术、数据安全等领域上长期投入，提供了具备行业特色能力的集中式数据库、分布式数据库服务，可自动完成物联感知设备数据的接入，数据自动均衡分布，高效的检索服务，做到开箱即用的极致体验，大幅降低业务平台对接数据库的开发、运维、实施成本，可广泛服务于政企客户。大华云数据库已交付多个项目，大规模数据库集群已持续长期稳定运行，持续为用户的数据实时在线全智能随着人工智能、大数据技术加速产业化落地，公司以场景化应用为导向，聚焦核心技术研究，坚持科技创新，积极探索大模型、多模态等新技术，不断夯实AI工程基座，持续推进AI产业化和商业成功。同时，深入挖掘视图数据内涵，释放数据价值，全面助力城市与企业数智化升级，实现从感知智能到数据智能，再到业务智能的闭环，以“全智能”能力为客户创造经营价值。

　　3.4.1人工智能公司将人工智能作为核心战略之一，始终致力于全球领先的人工智能技术创新研究。

　　报告期内，申请AI发明专利300多项，受理270多项，承接国家和省部级人工智能科研项目6项。

　　3.4.1.1人工智能技术发展趋势随着新一轮科技和产业变革深入发展，数据成为新生产要素，人工智能成为重要的生产工具。数字化和智能化升级始终是行业发展的需求，人工智能技术不断融入行业业务，赋能千行百业提质增效，带动人工智能产业规模快速增长。大模型、多模态等新技术的出现，创新人工智能应用，加速人工智能新技术商业变现和价值创造，将人工智能提升到全新的高度。在人工智能领域，公司坚持高强度研发投入，推动人工智能产业规模化落地，持续保持行业的领先地位。

　　传统小模型方法以有监督训练为主，受限于训练数据规模、网络结构等限制，模型泛化性和新场景适配性不高，在复杂场景下算法准确性面临挑战。大模型因为有更大的网络参数，从大量、多类型的数据中学习丰富的跨域知识，总结跨场景、跨业务的通用能力。当前主流的大模型都是基于Transformer结构，擅长理解和处理长序列文本、视频等连续信息。在视觉解析领域：相比传统的卷积神经网络，Transformer能够更好地学习数据中的细微差异，使得视觉解析的准确率更高、泛化能力更强。在图像生成领域：扩散模型解决了GAN训练不稳定问题，逐步成为主流的图像生成模型，相比其他图像生成模型，扩散模型能生成效果更好的图片。

　　传统小模型方法基于单个业务场景训练和优化，由于不同的业务场景差异性极大，同一模型跨场景应用时算法适配性不强，往往需要针对新场景开发，定制工作量极大。大模型因为学习到大量的先验知识，场景泛化能力更强。同时，通过图像、语音、文本等不同模态的提示，激发大模型的智能涌现能力，快速实现新功能定义，以个性化和差异化方式快速满足用户需求，提升生产效率。针对特定业务领域，基于基础大模型在小数据集上进行微调，快速实现在新场景下的能力迁移，高效应对多样化、碎片化的市场需求，提升开发效率。

　　大模型技术快速发展，Gemini、Sora等大模型将AI推向全新的高度，已经在文本生成、图像生成、视频生成等领域取得突破性成果，加速AI应用多元化。Gemini多模态大模型，在图像、音频、视频和文本理解方面具有卓越的能力，将极大推动自然语言处理、多模态等技术快速发展，将在文本生成、搜索引擎、智能问答等多个领域实现应用突破。Sora作为文生视频模型，具有强大的理解能力和生成能力，不仅理解用户在提示中请求的内容，而且还理解这些事物在物理世界中的存在方式，为用户提供高度逼真和细致的视觉体验。

　　从感知到认知再到生成，大模型将持续突破能力边界，理解和互通更多模态信息，具备更加强大的解析能力和生成能力，实现更多复杂行为识别、图文数据检索、智能决策、人机智能交互等功能，将加速各行业向智能化和自动化转型，带来更高的效率、更优质的服务和更创新的产品，最后与产业链伙伴一起协同创新迈向AGI新征程。

　　3.4.1.2构建“1+2”人工智能能力体系人工智能已成为重要的生产工具，视觉AI在千行百业的应用正在加速。公司始终聚焦视觉为核心的主航道，持续构建全面和领先的人工智能科研和工程能力，围绕行业业务，以普惠AI为目标，以先进的AI技术为驱动，不断夯实AI产业化能力。

　　经过多年的持续积累，公司构筑了“1+2”的人工智能能力体系，即一套架构体系加科研能力及工程能力两方面支撑。基于该AI能力体系，面向海量碎片化需求，提升了算法供给能力，让更多客户分享人工智能的红利并获得优质体验。“1+2”人工智能能力体系，以四层技术架构为核心，构建AI科研和工程能力。科研方面，在各算法领域建立完善的技术布局，不断夯实基础技术，积极探索新算法。工程方面，建立了以算法组件为中心的研发体系，柔性定制流水线生产，支持算法云边端高效部署。当前，“1+2”人工智能能力体系已经从支持小模型的1.0版本升级为支持大模型的2.0版本。

　　四层技术架构由巨灵人工智能平台、算法组件、通用算法方案和行业算法方案组成，从技术端解耦，提供了端到端的高效场景化方案定制开发能力，加快推进行业智能化落地。

　　实现人工智能大规模产业化，需要具备高效的端到端方案开发和交付能力。公司持续重点投入打造巨灵一站式AI开发平台JinnPlatform。JinnPlatform是面向开发者的一站式人工智能开发平台，从数据处理、模型训练、优化移植、算法管理、方案开发，到算法验证测试，实现AI开发全工作流管理。2017年，公司建成高性能计算中心；2019年，公司发布了全栈算法开发平台，实现从数据管理到方案交付的全链路闭环管理；2021年，公司升级发布组装式方案开发平台；2023年，研发针对场景化算法开发的工作流系统，可实现数据处理、训练、模型转换、测试等开发工作流自动编排，实现场景化算法开发线上化、自动化，实现算子协议化并统一算法库，提供模型即服务能力，实现多模态融合分析及大模型服务化部署。

　　公司基于场景化能力的积累，梳理不同应用场景的算法方案，对方案及其使用的算法组件进行归一化，将算法开发模式从“以方案为中心”切换到“以算法组件为中心”，提升算法的复用性，将“算法发布即方案发布”升级为“模型发布即方案发布”，进一步缩短智能方案在场景化过程中的开发周期，降低算法开发成本。

　　2023年，公司进行场景AI化能力体系升级，深入客户的生产管理过程，提供丰富的人工智能场景化应用方案，为客户提质增效，实现共赢。面向行业应用，聚合行业需求，提升行业算法方案功能。同时利用星汉大模型的多模态视觉解析能力，升级视觉认知能力，持续提升视觉解析准确率，提高长尾需求供给能力，形成基于视觉多模态大模型的行业智能解决方案，进一步提升行业业务的智能化水平。

　　公司持续加强人工智能基础技术研究，确保算法在行业的持续领先。通过深挖需求和行业痛点，结合人工智能技术尤其是大模型技术的发展趋势，重点在单模型多任务、小样本学习、深度遗传编码技术和可信AI等领域进行技术攻坚，构建智能化产品和解决方案竞争力，加速人工智能的产业化进程。

　　在视觉领域，面对算力成本较高的问题，通过单模型多任务统一推理的技术路径仍然具备强大的生命力。报告期内公司持续深耕单模型多任务技术，例如原先通过检测、关键点、姿态、属性分析和识别5个模型组成的算法方案，如今通过1个模型即可完成，算力调度和任务调度的复杂度都大幅较低，算力的利用率提升了30%。

　　训练样本规模直接影响深度学习算法的性能，2023年公司提出了RWSC-Fusion技术，通过少量样本合成接近真实场景的海量样本进行算法训练，降低了部分算法对数据的依赖，该技术已经落地到安检和输电线路等场景，算法召回率提升10%，开发成本降低了30%，相关技术发表在计算视觉顶会之一的CVPR 2023上。

　　由于深度学习的不可解释性，不同模型的编码器产生的异构特征嵌入（feature embedding）不兼容且无法度量，导致大小模型产品部署中端边云无法完全协同、产品模型升级成本高昂等问题。为了解决这些问题，公司开发了深度遗传编码技术，让大模型的特征表示能力遗传到子系模型上，在遗传学习过程中，可以针对不同应用场景、不同算力进行子系模型的定制化训练，同宗血缘模型产生的特征嵌入之间可度量，从而实现了端边云的特征协同，降低了产品的升级和运维成本。

　　面对人工智能安全面临的风险挑战，公司加快对抗攻防、深伪检测等可信AI技术的研究和产业化落地，以实现AI安全可信。报告期内公司持续研究基于扩散模型的对抗攻击与防御技术，从数字域迁移到物理域，提升物理攻击有效性，并开发稳健的防御方法，通过伪造检测、扰动净化等技术大幅提升系统安全性和稳定性，相关技术已应用在出入口车牌防伪、门禁防假检测等场景中。

　　在人工智能工程能力方面，公司在模型压缩技术、场景化算法工程落地等领域持续进行深耕，提升产品性能和竞争力，加速AI产业落地。

　　当前芯片众多，能力差异较大，分别采用不同的模型编译器给算法开发带来巨大的工程投入，基于此背景，公司研发了自适应的模型压缩和调优工具。自主研发硬件感知的自适应量化引擎技术，根据硬件资源和网络特征优选量化方法，小样本辅助实现精度调优，优化量化参数规模，减少人工参与；通过硬件感知的自适应模型编译，向上兼容不同训练框架，向下兼容不同芯片，解决平台多、框架多、性能调优门槛高的问题；同时采用QAT量化技术，解决传统离线量化精度下降问题，保证模型在低比特硬件上的精度，可以做到训练即所得，即训练到推理部署模型精度一致，实现低比特量化压缩，在保障商业化应用精度的同时，大幅提升算力利用率。

　　持续提升“公司快速定制”、“用户便捷开发”、“通用算法范式”三类算法应用范式的交付能力，其中为提升场景化AI响应能力，从碎片化需求开发中提炼10余种通用算法范式，提升可复制性和交付效率，比如基于“工装合规”、“变化事件检测”、“动作自定义”等范式承接200多个算法定制化定制需求，实现算法免训练交付，交付效率提升80%以上。

　　面对行业智能化改造过程中遇到的极端目标（极小目标、严重遮挡目标、高相似目标等）传统算法效果准确率偏低导致复杂场景算法效果不稳定的问题，研究基于星汉大模型的视觉认知能力，提升复杂场景感知能力，深化行业智能化改造水平。

　　3.4.1.3构建1+1+N算法训练体系构建1+1+N算法训练体系，即：算法模型训练+算法增量训练+算法编排。1+1+N算法训练体系丰富了算法适用场景，更加贴近客户业务流程、极大缩短算法交付周期。通过为客户提供专业、及时和个性化的培训，可以为客户快速构建算法能力，支撑政府业务广泛需求，辅助企业智能化升级、改造和转型，与客户建立良好的客户关系和信任。

　　推出线下训练一体机和AI训练在线平台两大核心平台，支持训练资源按需申请、动态分配、多人协同、任务分配、在线验证、在线部署升级等能力，提供全天候的专家技术支持。客户通过训练平台可便捷地获得新的算法，并享受到专业的技术支持和服务，助力能源、水利等多个行业。

　　3.4.1.4星汉大模型实现公司AI能力跃升2023年，公司发布了星汉大模型，它是以视觉为核心，融合多模态能力的行业视觉大模型。当前业内发布的大模型以生成式大模型为主，而且常规实现方式是基于一个通用的大模型来扩展不同行业大模型实现处理不同的下游任务。星汉大模型主要面向视觉解析任务，同时通过打造几个典型的行业视觉大模型来沉淀出一套计算框架，依托这个计算框架，再打造更多的行业视觉大模型。

　　星汉大模型通过大量无标注数据进行预训练，在标注数据上进行微调，因此训练得到的模型在极端目标和极端场景下的效果稳定可靠。例如在极小目标、多形态目标、特征不明显目标、多角度目标、模糊图像、强光逆光、复杂背景以及多源图像等各种情况下，效果依然稳定可靠，大幅领先小模型。

　　星汉大模型实现从算法组件通用化到算法方案通用化的升级，原先小模型，开发一个算法需要数据标注、数据训练、算法部署和产品交付四步，现在大模型将四步变一步，无需定制，只需通过图像和文本提示，快速实现新功能，开发周期大幅缩短，高效满足长尾市场碎片化需求。如电力行业的鸟巢、风筝、塑料袋等一些异物会对电力安全造成极大的隐患，过去需要根据特定场景、特定异物做定制化训练，开发成本极高，现在只需把给大模型相应的图文提示即可轻松实现。

　　小模型因技术水平限制，无法实现目标多、步骤多和难按步骤拆解的复杂行为，如垃圾扫入下水道、暴力抛物、规范洗手等。而星汉大模型不仅能提取图像特征，同时又能对不同时刻的图像特征进行融合，因此可以较好地理解事件全过程，实现复杂行为识别。让视觉智能任务从以前的感知解析和简单认知需求拓展到复杂认知需求，开拓了智能市场新空间。

　　小模型不具备全场景理解能力，因此在做事件分析业务时需要配置规则，而规则配置需要具有专业知识的人进行支撑，导致算法部署方法耗时、费力，而星汉大模型可以对全场景进行理解，能做到无需规则配置实现事件分析业务。以电力行业为例，登高作业合规业务，星汉大模型可以自动理解登高场景，无需配置登高区域，使用更便捷。大模型让智能配置不再繁琐，提升了智能化的易用性。

　　在视觉领域，大模型在效果上取得了很大的进步，但是算力成本较大。视觉解析式任务输入是视觉图像，数据量很大且需要7*24小时不间断分析，每路独占成本较高。采用超大规模参数的模型成本高昂，因此大幅降低视觉解析大模型应用成本是成功商业落地的前提。公司主要采用大模型小型化技术以及大小模型协同技术构建用得起的场景化大模型。

　　大模型小型化技术是构建用得起的场景化大模型的基础，可以降低视觉解析大模型的基本部署成本，技术步骤如下：

　　首先，控制基础大模型的参数量，根据任务需要选择合适参数规模的基础模型，通过对千亿大模型进行结构设计、训练验证和迭代优化，将模型参数规模控制在百亿级；其次，模型小型化技术，通过领域蒸馏和领域量化，将百亿级参数降为十亿级规模，将算力需求降到主流大模型的10%左右；最后，由于大模型更强的理解和泛化能力，一个大模型就能替代原先几十个原有模型的业务，基于大模型业务的总体算力可控。

　　大小模型协同部署是构建用得起的大模型系统的关键，能够保证大模型系统算力成本可控，加速商业落地。系统主要由端边云算力进行算网融合、大小模型协同部署，其架构主要包括：系统底层由大量的端侧存量算力设备组成，端侧算力大小不一，主要以小模型推理应用为主，可以结合硬件特性进行优化，提高算力利用率；系统中间层是云边融合算力池，主要是对异构算力统一池化管理，支持训推一体化，支持大模型精调，同时支持大小模型协同优化；系统顶层是算网融合管理调度平台，对大小算力进行统一建模，构建系统级算力网络，大小模型仓库化管理，根据算力能力进行模型下发，完成系统级优化调度。

　　以视觉解析为核心，跟进前沿技术发展，围绕实战要求快速迭代优化，多角度实现价值变现。积极推进国产化部署，实现大模型相关技术在行业大模型、开发提效、小模型技术升级等方面的应用。

　　城市治理行业大模型能够让数据更准确、更丰富，助力城市治理AI能力升级。城市治理行业大模型相比小模型，平均准确率提升10%以上，功能数增长50%，实现多种复杂认知功能行业落地。大模型拥有强大的理解能力，可以简化部署，大幅降低部署成本。一个大模型能够替代几十个小模型，在解析数据高准确性的基础上，通过大模型实现城市真实孪生重现，大到整个城市的全貌，小到每条道路的状况以及每个路口每辆经过车辆情况，都可以真实重建。大模型还能实现城市道路状态仿真评价、城市环境仿真评价、事件过程仿真推演、数据报表和分析报告自动生成等功能，实现城市治理高效决策分析。除上述优点外，城市治理行业大型模型还在城市治理中的点位治理方面展现出优势。日常城市管理往往面临着众多分散点位的监管需求，这些点位各不相同，需要配置不同的功能。为了解决这一问题，大模型融入了先进的点位治理算法。它能够根据一张图片，自动分析并输出详尽的点位场景信息，同时模型还可智能推荐适宜各个点位的功能配置方案。这款大模型产品的推出，不仅极大地增强了功能性能，也大大提升了用户交互操作的便捷化。

　　电力行业大模型电力行业大模型同样可以让数据更准确、更丰富，助力电力行业的AI能力升级。电力行业大模型相比小模型平均准确率提升20%以上，功能数增长40%，保证电力行业多种复杂认知功能行业落地。

　　同时一个大模型不仅实现整个行业的80多个功能，而且能实现对电力场景真实孪生重现，大到整个变电站场景的全貌，小到变压器等仪器仪表设备运行状态。大模型还能实现施工操作推演实训、运维数据自主分析决策等功能，实现电力行业高效决策分析。电力行业大模型可以支持各类异物检测功能，如鸟巢、塑料袋、气球等异物识别。无需采集素材、重新训练模型等重复性工作，只需通过相应的图文提示即可实现相应的异物识别功能。

　　更多行业大模型除了城市治理行业大模型和电力行业大模型外，公司还在以交通为代表的更多行业积极布局相应的大模型算法，并积极推进场景化部署和应用。

　　利用大模型实现智能预标注、智能辅助标注、标注流程优化，加快标注速度、节省标注人工投入。当前智能标注覆盖图片、视频、音频等各种类型的标注素材，支持目标、属性、分割、跟踪等多种标注任务，在机动车、非机动车、各类动物、各类物品等数百种标注类型上取得了较好的效果，大幅提升标注效率。同时，利用智能标注还可大幅提升难例标注质量。

　　未来，大模型智能标注技术将应用到巨灵AI开放平台，提升数据处理智能化水平，使得数据处理更加高效、准确，极大地促进信息的提取和利用，加速业务流程的智能化转型。

　　在开发行业大模型的同时，公司积极运用Transformer的多模态技术，在算力相当的情况下提升算法效果。比如场景分类、行为分析和通用缺陷检测等任务，场景适应性大幅提升。场景分类任务中，多模态模型能够处理和理解图像及其相关描述，在各种复杂环境下均能提供出色的分类结果。此技术的突破提高了图像检索系统的准确性。行为分析方面，通过对视频帧和音频信号的联合分析，能够更准确地识别人和车辆的行为。通用缺陷检测方面，通过提取语音、文本、图像等数据，Transformer技术在故障识别方面将展现出了较大优势，显著提升生产质量和效率。公司将基于Transformer技术持续创新，探索更多的技术业务价值。

　　公司积极探索大模型在国产化芯片部署相关技术。引进国内主要芯片公司相关芯片，完成视觉和多模态大模型迁移和验证，并完成性能优化。在此基础上，完成了城市治理和电力行业大模型相关的国产化迁移。

　　在积极推进以视觉为核心的行业大模型研发同时，公司也积极探索大模型在人机交互、大数据检索等方面的应用。当前大语言模型不仅具备生成能力，同时还具备语义理解和推理能力，这些能力让大模型能够作为一个智能体的中枢，通过理解语音或文本提示信息就能实现任务规划、外部工具调用、根据外部知识查询相关记忆等能力。基于上述能力大语言模型可以自动理解并执行产品中的多种功能，实现知识问答、任务编排、数据库检索、图谱关系检索、报告生成、工具调用等操作，从而降低用户使用门槛和交互成本，改变产品交互范式。

　　3.4.2数据智能公司聚焦视频物联场景，面向城市、企业的数智化转型，研究提升治理效率、挖掘数据内涵、使能数据价值的平台技术与算法能力。依托云原生、大数据框架、异构融合计算、数据中台等技术，提供视图和信息融合，集成、治理、开发、服务等一站式数据智能底座。基于人工智能、图数融合、数据挖掘、知识图谱等技术深入挖掘视图数据内涵，构建图数融合高价值数仓，释放数据价值，助力城市与企业数字化转型发展，共同开拓数字社会、数字经济新发展。

　　2023年，公司不断深挖视图数据价值，融合生产业务数据全面激发视图应用创新，以数据价值计算为牵引，夯实大数据平台基础能力，构建AI+大数据融合计算框架、多样性数据异构计算等行业特色能力，赋能数据应用创新，助力政企数智化转型。

　　围绕数据价值计算，公司2023年发布大数据平台3.0，包括数据计算平台、数据中枢、数据探索平台、数据低代码平台及大数据基础平台等产品，提供一站式的数据集成、数据治理、数据开发、数据服务等能力，满足政府数智化治理与企业数智化转型。在聚焦视频数据价值计算，激发视图数据价值潜能的战略牵引下，在数据集成方面内置多种物联设备数据的自接入能力，沉淀了多项行业数据标准；数据治理方面加载智能治理的算法能力，自动实现数据的映射、标准化、质量检测大幅提升治理效率，数据开发方面提供实时在离线任务统一开发和编排以及面向数据应用依托自研的低代码引擎技术实现快速配置业务应用，碎片化场景交付效率大幅提升；在多样化的数据异构计算方面构建AI+大数据融合计算框架、图数融合计算框架打破传统大数据计算边界的局限性，让计算更高效，让业务创新更便捷。公司大数据平台以价值计算激发数据潜能，以技术创新驱动数字化转型，持续服务千行百业。

　　公司长期深入政企客户数智化转型的信息化建设过程中积累了广泛实践经验，并基于对视频物联数据与行业洞察，深入挖掘数据价值，构建数据到信息、到知识的数据体系，截止2023年累计研发多种数据类算法和行业特色模型，沉淀了大量的数据元标准规范，通过全流程智能化的工具与技术，确保数据治理开发等技术服务的高质量、高效率，实现了视图数据的高价值提炼和归纳，以及视图数据的数据资产化、资产服务化，助力政企客户数智化转型，驱动业务向行业纵深发展。

　　公司持续推出具备技术竞争力和产品差异化优势的系列产品与服务，借助城市、企业的数智化转型机会，在全球市场取得显著的业务实践与成效。

　　3.5全生态生态发展是公司最重要的战略举措之一，一直以来公司致力于打造一个合作共赢的生态圈，与合作伙伴共创价值。公司的主旨是成就客户，秉承“全生态”理念，锚定服务客户价值实现，构建从技术、业务到服务的全面开放能力，通过硬件、软件、算法到服务、业务生态向行业客户及开发者全面开放，携手生态伙伴开辟新领域、塑造新动能，共创共建产业发展的无限可能，赋能千行百业数智化发展，实现共创、共生、共赢。

　　3.5.1业务开放及生态合作3.5.1.1集成客户业务生态公司持续推进集成商合作体系建设与资源投入，坚持以服务为本，始终致力于为合作伙伴提供更优质的全行业产品与解决方案服务，更注重与合作伙伴的生态合作，实现共赢局面。

　　公司成立专门的洞察专项，锚定客户需求，深入了解市场发展趋势，聚焦高质量业务，提升客户和商机的精细化管理，提升一线作战能力。同时，公司成立专门的组织对集成商合作的业务开展进行分析和指导，通过公司的精细化管理，聚焦价值客户，做到资源更有效的投放，加强投入产出比。

　　通过客户生态大会、行业生态沙龙、专项圈子活动、海外展会、Partner day等多种形式对客户进行赋能和培训，提升公司业务和技术人员的服务意识，加强与集成商合作伙伴技术、业务、服务等全方位的生态合作，进一步提升与客户的合作深度及合作广度，与客户建立更深的合作粘性。

　　3.5.1.2中小企业业务生态公司重视渠道市场发展新机遇，正式发布“员工+合伙人”的渠道生态合作理念，并以此为合作标准与基线，与合作伙伴共同树立新的市场秩序、框架规则，营造健康、可持续的生态体系，促进多方共赢。同时，公司聚焦合作模式、管理模式创新，持续分销业务深耕下沉、专项业务深化布局、电商业务创新突破、非视频业务深入加载、云商业务双向赋能。未来，公司与合作伙伴将秉承“员工+合伙人”理念，持续落地“新机会、新理念、新秩序、新模式、新管理、新目标、新担当”的融合发展，携手共同成长，打造共建、共生、共赢的繁荣生态。

　　3.5.1.3行业客户业务生态面向政府数字化转型，公司聚焦行业场景，整合细分领域生态优势能力，打造“端到端闭环”的解决方案，提升方案竞争力和极致性。在智慧水利领域，与行业生态开展产品方案创新融合，提升水利决策与管理的科学化杏彩注册、精准化水平；在城市交管领域，与行业生态开展产品方案创新融合，提升城市交通缓堵、高速安全防控、农村安全管控等业务场景下的综合治理能力，进一步拓展行业业务边界。

　　面向企业数智化升级，公司围绕“构建大安全体系、构铸数智生产力、提升经营决策力”的目标，整合各细分赛道的优势资源，打造全场景、高价值的解决方案。在能源业务板块，开展产品共创和方案融合，提升公司在能源生产安全与效率提升的数智化方案能力；在工商企业业务板块，共同打造企业园区、物流仓储、数字化车间、数字化门店、数智营销等专业方案，赋能企业治理，提升经营效率；在文教卫业务板块，强化公司在文教卫板块的数智化程度，为文旅、教育及医疗行业贡献更大的数智力量；在建筑业务板块，实现建筑行业的智能化建设以及运营管理数智闭环；在金融业务板块，深度挖掘金融场景应用，全面提升网点的服务水平，提升用户服务体验。

　　3.5.2技术开放及生态合作3.5.2.1软件开放平台及生态合作在技术开放体系上，公司持续基于物联感知、视图智能、数据智能三大领域深耕积累核心能力，同时面向各类合作伙伴需求，不断扩大能力开放范围，将更多能力面向合作伙伴进行开放；同时面向合作场景不断提升合作友好度，降低伙伴技术整合成本；并且根据合作伙伴的技术诉求，持续优化能力开放形态，持续丰富沉淀生态产品及生态方案内容，构建“接口-组件-模块-产品-方案”的多层级灵活开放体系，通过“内容+形态”的双轮驱动，不断打磨优化，打造面向多种合作场景的一体化视图能力开放体系。

　　在市场合作方面，以区域、行业、客户性质等为划分因素，面向客户诉求进行分类及差异化合作，通过商机共享、产品认证上架、营销渠道合并、品牌合作等多种手段，为合作伙伴持续输出价值。

　　在经营体系方面，组建总部-省区的双层客户经营组织，对内拉齐公司内部各类资源，建设优化流程体系，对外针对存量伙伴进行价值深挖，对增量伙伴开展分析识别，针对不同层级的合作伙伴，进行差异化资源投放，并将软件生态经营工作列为公司重点业务，独立开展工作。

　　在赋能及支撑上，面对合作伙伴展开各类技术服务、赋能支撑及培训认证动作，持续降低合作伙伴学习成本，确保合作伙伴能高效获取并消化公司软件开放体系所提供的的各类能力价值，并从中持续获利。通过上述价值共创及分享动作，不断提升双方技术合作广度及深度，最终形成高度互信、稳定的技术生态体系。

　　2023年，公司举办了“共筑万象生态，共创数智物联”生态合作伙伴大会，围绕AIoT、大数据、杏彩体育平台注册AI等技术在城市治理及企业管理中的作用和价值，共同探讨行业数智化的发展方向和未来机遇，共谋面向智慧物联产业的共建、共赢、共生合作理念和深化合作之路。全国各省区开展了生态沙龙技术交流和圈子活动，为合作伙伴提供共享生态舞台。公司构建了生态合作伙伴权益机制，携手合作伙伴开展行业业务创新。

　　3.5.2.2硬件开放平台及生态合作主要包括设备硬件能力的开放（DHOP）、第三方平台接入能力的开放（设备网络SDK、播放SDK、HTTP API）。

　　DHOP（Dahua Hardware Open Platform）硬件开放平台：支持软硬件解耦，提供存储和算力等硬件资源服务、多媒体功能服务、AI加速引擎服务、各种设备基础信息服务等能力，满足第三方开发者的各种自定义业务需求，并提供从模型转换、编译、打包、调试到运维的丰富工具开发套件，降低第三方开发难度。

　　基于DHOP，公司自研数十个行业智能App，如烟火检测、头盔检测、消防通道占用等行业智能，支持公司边端设备灵活性动态加载智能。截止2023年，公司与全球多家算法厂商签约合作，互惠合作开发多种行业场景下的APP，快速有效满足最终客户业务需求，繁荣智慧物联生态应用市场。

　　第三方平台接入能力的开放，与多家行业平台建立互惠互利合作关系，积极融入各合作伙伴的生态体系中。

　　硬件开放平台支持IPC、PTZ、ITC、NVR、IVSS等边端设备产品矩阵的硬件功能开放，为探索新智能场景，配套开放训练服务器和视图智能，实现智能新场景快速落地的全链路闭环。

　　3.5.2.3算法开放及生态合作赋能合作伙伴人工智能产业化能力，以商业成功为目标，共同成长。在数字化转型浪潮中，众多行业客户利用人工智能技术提升生产效率。人工智能产业化是一个很宽的赛道，公司与合作伙伴、客户一起共建人工智能产业生态。公司为不同需求层次的合作伙伴提供针对性的赋能工具，加速人工智能产业化落地进程。

　　公司AI算法通过在行业业务中的应用和实践，积累了大量可以开箱即用的成熟算法方案，具备以下几大优势，助力合作伙伴业务拓展：选择多：针对各行各业不同需求，开发了覆盖细分行业的专用算法方案；效果好：经过实际业务的应用和打磨，不仅贴合业务，而且具有较强的场景泛化能力，同时这些算法在目标检测、目标识别等领域的国际竞赛中获得多个冠军；使用简单：只需根据业务需求，在算法仓中选择相应的算法方案，然后再进行简单配置即可实现相应功能；部署省：算法通过单模型多任务、端到端低比特以及端边云协同等方式，让算法对内存、算力等硬件需求降至最优，大大降低用户使用成本。

　　主要面向低门槛无算法能力的用户，用户通过开放平台开发快速实现算法，并落地到产品中实现商业变现。AI开放平台提供面向合作伙伴的一站式图形化AI算法开发平台，平台具备如下五大能力，平台灵活部署、零代码开发、高效训练、在线验证，以及一键部署能力。用户在AI开放平台上，只要输入相关数据，就能以较低的门槛，高效的完成期望的算能开发，从而有效构筑用户的算法开发能力，实现用户自主开发。

　　主要面向具备算法自研能力，但是不具备产品硬件能力的客户，用户可以通过自研实现算法的开发，然后采用“巨灵人工智能算法部署工具”将开发完成算法部署到公司的硬件产品中，并且采用DHOP实现业务软件产品化的开发落地，从而将算法快速产品化。

　　3.5.3服务开放及生态合作公司始终秉持着“成就客户”的服务理念，逐步构建面向全市场全业务的四大服务体系，包括集成交付体系、技术支持体系、运维管理体系以及培训认证体系，致力于打造全球领先的高效专业交付平台，成为卓越的服务价值创造者。

　　目前公司已形成服务网络，向全球客户提供技术服务，在全球有69个分支机构，服务网络覆盖180多个国家。同时，整合公司资源、汇集生态的力量，面向市场提供产品及解决方案的全生命周期服务，2023年首推区域授权服务中心，使能合作伙伴，加快客户响应速度，提高服务质量，为客户及市场提供高效的服务支撑，持续为客户提供极致的服务体验。

　　3.6软件产品及业务数据作为继土地、劳动、资本、技术后的第五大生产要素，必将催生新产业（300832）、新市场和新的模式，也将给原有的生产力和生产关系带来性的改变。

　　随着物联网、大数据、大模型等技术的持续落地，和全球各主要国家对于数据产业规范的相继出台，数据要素的技术体系逐步成熟、流通体系逐步建立。而在这些数据中，以视频图像为主的非结构化数据呈现出了多样性、流通性、规模性和隐私性等特点。面对这些问题和挑战，公司围绕数据要素价值化过程，从感知、多元连接、视图智能、开放平台等方面出发，2023年全新升级物联数智平台2.0，融合了星汉大模型和图数融合能力，并在此基础上构建了高效的软件工程化能力，发布了城市天机、企业天衍行业产品体系，助力城市高效治理与企业数智化升级。

　　公司围绕软件产品和服务，以商业成功为目标，持续提升组织“赢”的能力。在产品方面，产品团队积极融合大模型、数字孪生、低代码、图数融合等技术能力，不断创新提升产品竞争力。在服务方面，各省区开发中心与一线业务全面融合，贴近一线服务客户，支撑省区软件业务发展。为快速结合行业新兴技术实现业务创新，公司具备高效的软件工程化能力，在设计领域基于Hua Design设计体系，开发领域提供地图开发者平台、微服务架构平台等强大的工具支撑，在业务积累上拥有多个萤火虫组件商城，通过这些组件的有机组合，形成了面向企业园区工作台、数字孪生等各场景的低代码业务引擎，让技术复用和业务组装轻而易举。基于物联数智平台，围绕生态客户公司形成了方案共建、产品共创、能力共享三种合作模式，共同推进行业数智化升级，助力客户做大做强，实现“共建、共赢、共生”。

　　3.6.1深耕数据产业链，共创数据要素市场繁荣以视频为主的数据要素产业链的上中下游遇到多重挑战，首先上游是数据提供商，负责数据的采集和汇聚，面临的是感知场景复杂多样、物联设备协议泛杂、海量设备跨网互联的挑战；中游主要是数据加工服务商，提供数据治理和数据计算服务，而当前智能长尾市场未被满足、端边云网协同效率低，异构数据计算困难；下游是数据流通需求方，以政府、金融、制造等行业客户为主，主要是数据流通和应用的需求，目前场景创新能力弱、数据价值呈现难、交易流通不活跃等问题严重影响了数据产业的繁荣。面对这些问题和挑战，公司围绕数据要素价值化过程，从感知、多元连接、视图智能、开放平台等方面出发，积极扮演数据资源化供给者、数据资产化践行者以及数据商品化赋能者角色，携手伙伴，跨越鸿沟，发挥数据要素的“乘数效应”，来赋能城市高效治理与企业数智化升级。

　　3.6.2物联数智平台焕新升级，赋能城市高效治理与企业数智化2021年，在Think#战略框架下，公司发布了物联数智平台，包括一张数据在线网络，构建了视图和数据两大智能引擎，赋能城市数字化创新与企业数智化转型。随着物联网、大模型、大数据技术的快速发展，结合公司在城市、企业业务的深刻思考和积累沉淀，2023年公司全新升级物联数智平台。

　　公司围绕自身能力挖掘数据应用，贯穿数据资产化、资源化、商品化全流程，助力释放发展新动力（300152）。在数据资源化阶段依托全域6D感知、多元连接汇聚全网数据，AI的加持将进一步提升数据的采集和内容描述能力。在数据资产化阶段，视图智能引擎融合了星汉大模型能力，突破视觉认知能力边界，可实现全场景自主解析，具有更强的泛化能力和更高的准确性，为行业拓展和场景落地打开了新的空间。数据智能引擎夯实图数融合计算体系，构建数据智能一站式引擎，打破视图数据与业务数据的计算壁垒，实现特征挖掘和多模态关系建立。围绕数据商品化阶段，完善软件工程化能力，让行业场景模块可以快速结合大模型、图数融合等技术实现自由编排，构建城市天机、企业天衍产品体系，当好赋能者，携手伙伴丰富行业应用。

　　在城市治理方面，公司从“社会安全”、“城市有序”、“绿色惠民”、“治理提效”四个维度积极参与城市治理建设。结合CV大模型、算网自智和图数融合技术，公司推出了天机系列产品，包括行业模型智算引擎、孪生场景生成引擎、数据资产管理服务、数据要素运营中心四大核心产品。帮助城市治理能够实现自我优化、自我学习和自我演进，逐步迈向认知智能和决策智能的新阶段。

　　在企业业务方面，从综合安防、智能物联到数智化的业务创新，公司面向企业客户服务的能力边界在不断拓展。公司推出天衍系列产品，为企业提供数据运营管理、智能计算决策、场景应用构建、数字孪生交互四大引擎。基于公司每年上万行业项目，天衍系列承载了企业经营活动及产生提效的海量业务范式，在业务创新过程中结合星汉大模型，帮助企业释放高危高强度工作人力，护航安全生产，为管理人员提供决策依据。

　　3.6.3软件工程化能力，是数据商品化的倍增器在数据商品化方面，公司从2010年第一个行业软件平台产品推出至今，10多年来公司始终坚持客户价值导向，业务牵引、技术驱动，不断积累行业范式理解。为快速结合行业新兴技术实现业务创新，构建高效的软件工程化能力：在设计领域基于Hua Design设计平台，提供了设计所需的各方面的指导和资源，能够有效地提升设计师与开发者之间的协作效率，降低生产成本；在开发领域为开发者提供深海微件共享平台、地图开发者平台、微服务架构平台强大的工具支撑，构建产品的敏捷开发能力。

　　在业务沉淀方面，公司构建了“G、B、F、M”四层组件化体系，逐层沉淀了多个组件，通过这些组件的有机组合，形成了以感知数智能力为基础的核心价值引擎、高弹力可普适各种异构算力要求的分布式运行架构，端到端高可用高安全的数字化免疫系统，一体化高敏捷的研发服务效能平台，和可持续赋能的场景化业务使能引擎，让技术复用和业务组装轻而易举。在面向千行百业赋能过程中，发现业务模块积累和开发效率是个“武藏曲线”，在初期随着模块增加业务复用变得简单效率快速提升，而当组件达到一定规模时边际效益下降，因为没有开发人员可以掌握几千个技术组件和业务模块，所以公司构建了面向数据、能力和场景的开发套件，形成具备AI辅助开发能力和业务知识关联的低代码平台，可极大降低开发者的心智负担，支撑业务软件开发效率的进一步提升和业务的持续健康发展。

　　依托基于上述软件工程化能力，行业场景模块可以快速加载包括CV大模型，图数融合等新兴技术，结合行业专家领域知识，自由编排构建更丰富的场景化行业应用，形成“乘数效应”，放大创新业务在城市、企业各行业价值链流转中的价值。基于此，公司发布了面向城市的天机系列、面向企业的天衍系列产品，助力城市高效治理与企业数智化升级。

　　3.6.4大华公有云让管理更高效，让运营更智能公司公有云业务以云中台能力为基础，为各行业提供丰富的SaaS业务，打造全面开放的云中台能力体系。云中台包含了业务、物联、AI、数据、运维、运营六大核心能力，让设备上云更简单，让业务开发更高效。基于云中台公司提供云睿、云联、DoLynk等公有云SaaS产品，凭借低成本、高弹性、可扩展、可配置的SaaS服务优势，为企业提供全新的运营模式，由人工向“数据+智能”化升级转变，赋能企业数智化管理转型。

　　面向国内客户，公司云睿通过领先的云端智能化应用和开放的AI算法生态，辅助企业优化管理效率，助推业务增效，规避运营风险。围绕各行业高速发展，云睿在连锁、停车、教育、社区等场景不断做深SaaS业务，提供智慧物联整体解决方案。鉴于智慧物联场景和需求的碎片化，云睿进一步优化开放平台，强化低代码开发能力，优化云端智能，全力发展合作伙伴共建行业业务，实现合作共赢。

　　面向海外客户，公司提供DoLynk海外云服务，致力于提供精准、智能、便捷的平台。从连接设备、解决方案和业务合作伙伴的角度出发，为客户提供云化视频管理、设备运维、数通网络、无线报警、可视对讲、门禁考勤、连锁等场景化应用方案，建立与合作伙伴连接，构建直达终端的营销链路，实现数字化转型，助力企业降本增效，同时提供极简的智慧物联被集成能力，帮助开发者快捷搭建自有的智慧物联云平台，实现业务共建的生态平台。为住宅运营、企业管理和消费者创造一个AIoT应用的世界。

　　3.7安全与隐私保护公司高度重视网络安全和隐私保护，成立网络安全委员会作为最高决策组织，从公司战略层面全面规划、统筹指导、监督审查网络安全工作的开展与落地。作为公司五大研究院之一的网络安全研究院，是公司内部独立的网络安全监管和能力提升的实体组织，聚焦安全工程能力建设、关键安全与隐私技术研究与应用、安全应急响应服务等领域，通过技术创新与工程能力结合，保障全系列产品、平台与服务的安全可靠。

　　3.7.1安全产品与解决方案公司推出安全数据库、视频安全汇聚网关、安全数据边界、视频保护系统、视频加密服务器和视频安全证书等产品，集成了终端安全准入、视频码流完整性校验、视频码流加密、用户和数据安全密钥管理、数字证书和安全认证等安全防护服务能力。

　　公司提供并落地等级保护、密评、视频水印、35114等安全方案，围绕着数据采集、传输、存储、共享、使用的全生命周期，基于“谁采集谁加密，谁使用谁解密”原则，设计并实现用户数据的端到端保护，同时助力信息系统达成密评标准的安全要求。

　　3.7.2安全技术与工程公司持续加大对可信计算、端到端加密、隐私保护等关键技术的研究投入，相关技术成果已在产品中集成应用，进一步提升产品的安全能力，让用户享受更好的安全保障。

　　在产品研发阶段，公司持续推进完善安全软件开发生命周期建设，强化软件开发过程的安全管控要求与能力，并通过开展深入的安全活动成熟度评估，完善和优化适合公司的安全软件开发流程。同时，优化改进各安全活动间的呼应关系，并进一步深化安全工具链的自动化能力，以确保安全管控活动得到更加精细化的实施与落地。

　　在产品生命周期内，公司产品安全事件响应团队PSIRT为用户提供7x24小时安全应急响应服务，以最大化保障用户的安全权益。同时，PSIRT积极参与业界和公众活动，并已加入多个权威漏洞管理和技术组织，包括国家信息安全漏洞共享平台CNVD、国家信息安全漏洞库CNNVD、国家工业信息安全漏洞库CICSVD等，在组织内充分发挥成员单位作用，建立相互协作的网络安全威胁信息共享机制。

　　3.7.3数据安全与隐私保护随着《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保》和欧盟《通用数据保护条例》等法律法规的颁布，全球范围内网络安全、数据安全和隐私保护监管与合规要求日益趋严，公司采取务实的态度和策略积极应。