云从科技:云从科技2022年半年度报告

云从科技集团股份有限公司2022年半年度报告
公司代码：688327公司简称：云从科技云从科技集团股份有限公司
2022年半年度报告
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重要提示
一、本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真
实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。
二、重大风险提示
公司已在本报告中详细描述可能存在的相关风险，具体内容详见本报告第三节“管理层讨论与分析”之“五、风险因素”相关内容。
三、全体董事出席董事会会议。
四、本半年度报告未经审计。
五、公司负责人周曦、主管会计工作负责人李胜刚及会计机构负责人（会计主管人员）高伟声明：保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。
六、董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案无
七、在公司治理特殊安排等重要事项
√适用□不适用
公司治理特殊安排情况：
□本公司为红筹企业
□本公司存在协议控制架构
√本公司存在表决权差异安排
具体内容详见本报告“第七节股份变动及股东情况”之“六特别表决股份情况”。
八、前瞻性陈述的风险声明
√适用□不适用
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本报告所涉及的公司未来计划等前瞻性陈述，不构成公司对投资者的实质承诺，投资者及相关人士均应当对此保持足够的风险认识，并且应当理解计划、预测与承诺之间的差异。
九、存在被控股股东及其关联方非经营性占用资金情况否
十、存在违反规定决策程序对外提供担保的情况？否
十一、在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性否
十二、其他
□适用√不适用
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目录
第一节释义.................................................5
第二节公司简介和主要财务指标.......................................11
第三节管理层讨论与分析..........................................15
第四节公司治理..............................................80
第五节环境与社会责任...........................................82
第六节重要事项..............................................83
第七节股份变动及股东情况........................................108
第八节优先股相关情况..........................................117
第九节债券相关情况...........................................118
第十节财务报告.............................................119
（一）载有公司负责人、主管会计工作负责人、会计机构负责人（会计主管人员）签名并盖章的财务报表备查文件目录
（二）报告期内公开披露过的所有公司文件的正本及公告的原稿
（三）经现任法定代表人签字和公司盖章的本次半年度报告
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第一节释义
在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义：
常用词语释义
公司/本公司指云从科技集团股份有限公司
重庆云从指重庆中科云从科技有限公司，系公司的控股子公司江苏云从指江苏云从曦和人工智能有限公司，系公司的全资子公司四川云从指四川云从天府人工智能科技有限公司，系公司的全资子公司恒睿重庆指恒睿（重庆）人工智能技术研究院有限公司，系公司的全资子公司北京云从指北京云从科技有限公司，系公司的全资子公司上海汇临指上海云从汇临人工智能科技有限公司，系公司的全资子公司上海云从指上海云从企业发展有限公司，系公司的全资子公司广州人工智能指广州云从人工智能技术有限公司，系公司的全资子公司贵州云从指贵州云从科技有限公司，系公司的全资子公司芜湖云从指芜湖云从科技有限公司，系公司的全资子公司广州凯风指广州云从凯风科技有限公司，系广州人工智能的全资子公司安徽云从指安徽云从人工智能应用软件有限公司，系上海云从的全资子公司云从（美国）信息科技有限公司，英文名称“Cloudwalk Technology云从美国指Corp.”，系公司于美国注册的全资子公司美国商务部产业安全局要求实体清单上企业的出口、再出口或者转让实体清单指所有受管辖的物项均需经其事先许可常州云从信息科技有限公司，曾用名“常州飞寻视讯信息科技有限公常州云从指司”，系公司控股股东杰翱投资指新余杰翱科技发展合伙企业（有限合伙），系公司股东佳都科技指佳都科技集团股份有限公司，系公司股东新余卓安指新余卓安投资管理中心（有限合伙），系公司股东新疆汇富指新疆汇富云鼎股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东宁波梅山保税港区云逸众谋投资管理合伙企业（有限合伙），系公司云逸众谋指股东
元知投资指宁波梅山保税港区元知投资管理合伙企业（有限合伙），系公司股东顺赢投资指杭州顺赢股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东智云从兴指苏州工业园区智云从兴创业投资企业（有限合伙），系公司股东张江星河指深圳市张江星河投资企业（有限合伙），系公司股东普华安盛指诸暨普华安盛股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东深圳兴旺指深圳兴旺互联三号投资中心（有限合伙），系公司股东顺为科技指苏州工业园区顺为科技股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东普华天勤指金华普华天勤股权投资基金合伙企业（有限合伙），系公司股东释天投资指宁波梅山保税港区释天创业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东宁波卓为指宁波卓为企业管理合伙企业（有限合伙），系公司股东宁波卓彩指宁波卓彩企业管理合伙企业（有限合伙），系公司股东国新资本指国新资本有限公司，系公司股东广州基金指广州汇垠云兴股权投资基金合伙企业（有限合伙），系公司股东上海联升指上海联升承业创业投资有限公司，系公司股东抚州友邦指抚州市友邦科技中心（普通合伙），系公司股东新企投资指新企（广州）股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东鼎盛信和指珠海鼎盛信和股权投资基金（有限合伙），系公司股东智云贰号指苏州工业园区智云从兴贰号创业投资企业（有限合伙），系公司股东渤盛嘉华指湖北渤盛嘉华股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东横琴德昇指珠海市横琴德昇合泰股权投资基金（有限合伙），系公司股东
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广东创投指广东省科技创业投资有限公司，系公司股东创领日昇指宁波创领日昇股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东云鼎投资指广州云鼎股权投资基金合伙企业（有限合伙），系公司股东盛世博豪指宁夏盛世博豪股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东群岛千帆指群岛千帆（青岛）股权投资中心（有限合伙），系公司股东中网投指中国互联网投资基金（有限合伙），系公司股东星河创投指广州星河湾创业投资有限公司，系公司股东新鼎投资指新余新鼎啃哥拾陆号投资管理合伙企业（有限合伙），系公司股东南沙金控指广州南沙金融控股集团有限公司，系公司股东国改基金指上海国企改革发展股权投资基金合伙企业（有限合伙），系公司股东珠江国投指广州珠江国投科创股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东众安祺瑞指众安祺瑞（上海）资本管理有限公司，系公司股东高丛创业指广州高丛创业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东大昊创业指广州大昊创业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东吕申创业指广州吕申创业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东和德创业指广州和德创业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东明睿五号指广州明睿五号实业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东嘉兴长茂指嘉兴长茂股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东创达一号指广州越秀创达一号实业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东重庆红芯指重庆红芯股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东创达三号指广州越秀创达三号实业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东长三角（上海）产业创新股权投资基金合伙企业（有限合伙），系公长三角基金指司股东
海纳铭威指北京海纳铭威生物科技有限公司，系公司股东宏泰海联指湖北宏泰海联股权投资合伙企业（有限合伙），系公司股东高云芯智指宁波梅山保税港区高云芯智投资合伙企业（有限合伙），系公司股东广盈博股一号科技创新投资（广州）合伙企业（有限合伙），系公司广盈一号指股东
汇星五号指广州汇星五号实业投资合伙企业（有限合伙），系公司股东杭州海康威视数字技术股份有限公司，深圳证券交易所主板上市公海康威视指司，股票代码为002415商汤科技指商汤集团股份有限公司旷视科技指北京旷视科技有限公司依图科技指上海依图网络科技有限公司大华股份指浙江大华技术股份有限公司宇视科技指浙江宇视科技有限公司国务院指中华人民共和国国务院财政部指中华人民共和国财政部
国家公安部/公安指中华人民共和国公安部部
中国证监会/证监指中国证券监督管理委员会会
《公司法》指《中华人民共和国公司法》
《证券法》指《中华人民共和国证券法》上交所指上海证券交易所
《上市规则》指《上海证券交易所科创板股票上市规则》《公司章程（草公司股东大会已通过且拟在上市之日起生效的《云从科技集团股份有指案）》限公司章程（草案）》
中信建投/保荐人/指中信建投证券股份有限公司
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保荐机构/主承销商
公司律师/公司律指北京国枫律师事务所
师/国枫律师
公司会计师/大华
指大华会计师事务所（特殊普通合伙）
会计师/审计机构
评估机构/北方亚
指北京北方亚事资产评估事务所（特殊普通合伙）事评估
募集资金扣除发行费用后将投资的项目，包括：人机协同操作系统升募投项目指级项目、轻舟系统生态建设项目、人工智能解决方案综合服务生态项目和补充流动资金赛迪顾问指赛迪顾问股份有限公司
Artificial Intelligence 的缩写，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的人工智能、AI 指
智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学
Cloudwalk Operating System 的简称，即云从人机协同操作系统，指运行在通用操作系统或云操作系统之上，提供人机协同相关算力、算法云从人机协同操
和数据管理能力和应用接口的底层软件系统，专为人与计算机之间进作系统/人机协同指
行自然交互、协作完成复杂业务以及为开发者设计开发人机协同智能
操作系统/CWOS
应用而构建，旨在降低人工智能应用门槛、提升人类与机器智能进行协作的效率和体验
人工智能技术服务于人类所需的核心能力和配套资源，与参与其中的人工智能生态指各类角色相互作用的体系
人工智能单点技让机器模拟或学习人类单一功能的人工智能技术。例如计算机视觉、指
术语音处理、自然语言处理、模式识别等功能性单一的技术
人工智能技术原型转化为生产的过程，通过增强人工智能模型的准确人工智能工程化指性、可扩展性、可解释性和可靠性，减少开发成本、优化开发流程，实现技术产业化的加速
充分结合人类和人工智能的优势能力解决问题，包括人类和人工智能人机协同指互相沟通和理解（人机交互）、人类和人工智能共同完成任务（人机融合）、人类和人工智能共同创造新的内容（人机共创）人机协同生态体指以人机协同企业为核心的产业生态体系系
Internet of Things的简称，即一个动态的全球网络基础设施，它具有基于标准和互操作通信协议的自组织能力，其中物理的和虚拟的“物”物联网、IoT 指
具有身份标识、物理属性、虚拟的特性和智能的接口，并与信息网络无缝整合
人工智能（AI）技术与物联网（IoT）整合应用，物联网采集底层数智能物联网、指据，人工智能技术处理、分析数据并实现相应功能，两项技术相互促AIoT进，应用领域广泛一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有不可伪造、全程留区块链指
痕、可以追溯、公开透明、集体维护等特征
一类人工智能主流算法的总称，可基于海量数据训练具有大量隐含层深度学习指的人工神经网络模型（即深度神经网络），使其完成图像识别、语音识别等特定的人工智能任务
人工神经网络的简称，是计算机科学家受生物脑基本结构启发而提出的一大类人工智能模型的总称，可用于视觉、语音和自然语言处理等神经网络指
广泛的应用领域，让计算机实现类人的感知功能和较为简单初步的认知功能在计算机领域中一般指集中在大规模数据中心进行远程处理。该处理云端指
方案称为云端处理，处理场所为云端
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相对于云端，一般指个人可直接接触或使用、不需要远程访问的设终端指备，或者直接和数据或传感器一体的设备，如手机、智能音箱、智能手表等
计算机处理的数值数据多数带有小数，小数点位置可以浮动，称为浮浮点指
点表示法，简称浮点或浮点数，浮点表示法一般遵循 IEEE754 标准在机器学习或人工智能领域，通过大量带标签样本，通过一定的方训练指法，得到对应机器学习/人工智能模型参数的过程在机器学习或人工智能领域，通过已经训练好的模型（模型参数已经推理指通过训练得到），去预测新数据标签的过程用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送计算机视觉指给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统
也称之为行人再识别（Person re-identification），是利用计算机视觉跨镜追踪指技术判断镜头中某个图像或跨多镜头的视频序列中是否存在特定行人的技术
是云从自研的一款边缘（智能）计算类产品，集成音视频解码、AI推谛格 AI 定义小站 指 理、流媒体服务等多种能力，可按需加载多样化算法引擎、赋能千行百业的标准化软硬一体设备
在单位时间内能传输的数据量，单位为比特/秒（bit/s），代表通信线带宽指路所能传送数据的能力
三元组是图谱类数据结构的一种最基础形式和最小单元，表示两个节点（事件或者概念）及它们之间的关系（关系、属性等），形式为知识元组指（节点 1，关系，节点 2）；也可以把节点和关系组成 N 元组，或者
其他的表达知识结构化存在形式，所以统称之为知识元组Re-identification 的缩写，即重识别技术，一般为利用计算机视觉技术ReID 指 判断图像或者视频序列中是否存在特定对象的技术。旨在弥补固定摄像头的视觉局限，可与对象检测/跟踪技术相结合Automatic Speech Recognition 的缩写，即自动语音识别技术，指一种ASR 指将人的语音转换为文本的技术
Natural Language Processing 的缩写，即自然语言处理，属于人工智能NLP 指 的一个子领域，用于研究人类自然语言和计算机之间的相互作用。重点是帮助机器利用信息的语义结构来理解人类自然语言的含义
Machine Learning 的缩写，即机器学习，专门研究计算机怎样模拟或ML 指 实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能
System of Chip 的缩写，指系统级芯片，是一个有专用目标的集成电SoC 指路，其中包含完整系统并有嵌入软件的全部内容Application Programming Interface 的缩写，应用软件编程接口，软件API 指 系统不同组成部分衔接的约定，用来提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问的一组例程，而又无需访问原码Software Development Kit 的缩写，软件开发工具包，指特定的软件SDK 指 包、软件框架、硬件平台、操作系统等建立应用软件时的开发工具的集合
3D 指 三维立体图形
Time Of Flight 的缩写，飞行时间法 3D 成像，通过给目标连续发送光TOF 指 脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离
4G 指 The fourth generation mobile communication network 的缩写，第四代移
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动通信网络，将 WLAN 技术和 3G 通信技术相结合，提高图像的传输速度和传输质量，速度可以高达 100MbpsThe fifth generation mobile communication network 的缩写，第五代移
5G 指 动通信网络，其峰值理论传输速度可达每秒数 10Gb，比 4G 网络的传
输速度快数百倍
Portable Android Device 的缩写，平板电脑，一种小型、方便携带的个PAD 指人电脑，以触摸屏作为基本的输入设备Optical Character Recognition的缩写，光学字符识别，指电子设备检查OCR 指 打印字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的技术
ISV 指 独立软件开发商，即 Independent Software Vendors空中下载技术，即 Over-the-Air Technology，是通过移动通信的空中OTA 指接口实现对终端设备进行远程管理的技术。
Augmented Reality 的缩写，中文名称为增强现实技术，是一种实时地AR 指 计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D 模型的技术
Virtual Reality的缩写，中文名称为虚拟现实技术，是一种可以创建和VR 指 体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景
即国密算法，是指国家密码局认定的国产商用密码算法，目前常用的SM 算法 指
主要包括 SM1、SM2、SM3、SM4
AES 指 高级加密标准，即 Advanced Encryption StandardDES 全称为 Data Encryption Standard，即数据加密标准，是一种使用DES 指密钥加密的块算法
安全散列算法，即 Secure Hash Algorithm，是一个密码散列函数家SHA 指族，是 FIPS 所认证的安全散列算法“Error Correcting Code”的简写，ECC 是一种能够实现“错误检查和ECC 指纠正”的技术
一种加密算法，它是 1977 年由罗纳德·李维斯特（Ron Rivest）、阿迪·萨莫尔（Adi Shamir）和伦纳德·阿德曼（Leonard Adleman）共同
RSA 指
提出的一种加密算法，RSA 就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的
Banking Card Test Center 的缩写，中文名称为银行卡检测中心，由中BCTC 指 国银联股份有限公司和中国印钞造币总公司投资控股的一家提供银行卡及金融科技检测技术服务的专业化机构
结构化查询语言（Structured Query Language），是一种数据库查询和SQL 指
程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统网络摄像机又叫 IP CAMERA（简称 IPC）是一种结合传统摄像机与
IPC 指 网络技术所产生的新一代摄像机，它可以将视频影像通过网络进行传输
Network Video Recorder，即网络视频录像机，是网络视频监控系统的NVR 指 存储转发部分，NVR 与视频编码器或网络摄像机协同工作，完成视频的录像、存储及转发功能城市停车诱导系统（Parking Guidance Information System，简称PGIS）是指通过智能探测技术，与分散在各处的停车场实现智能联网PGIS 指
数据上传，实现对各个停车场停车数据进行实时发布，引导司机实现便捷停车，解决城市停车难问题的智能系统Geographic Information System，是以地理空间数据库为基础，在计算GIS 指 机软硬件的支持下，对地理空间信息进行采集、存储、检索、显示和分析的综合性技术系统
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Transaction Per Second一个表达系统处理能力的性能指标，每秒处理TPS 指的消息数
DevOps（Development 和 Operations 的组合词）是一组过程、方法与
DevOps 自动化系 系统的统称DevOps 自动化系统是通过自动化“软件交付”和“架构指统变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠
WebSocket 指 是一种支持双向通讯网络的通信协议
int8 量化 指 使用 8bit 精度表示深度学习网络参数以及推理计算的技术
(Multiple Object Tracking Accuracy)多目标跟踪准确度，用于衡量单摄MOTA 指 像头多目标跟踪准确度的一个指标，通常情况数值越接近于 1 表示跟踪器性能越好
HDFS 指 Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统Java 数据库连接，（Java Database Connectivity，简称 JDBC）是 JavaJDBC 指 语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口，提供了诸如查询和更新数据库中数据的方法
BI（Business Intelligence）即商务智能，用来将企业中现有的数据进
BI 分析系统 指 行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策
Mean Opinion Score，平均主观意见分。在国际标准中，统一使用MOS 分 指
MOS 值来评价系统接收到的经过压缩后的话音质量
KaaS 指 Knowledge as a Service 的缩写，知识即服务CloudWalk Operating System 简称 CWOS是云从自主研发的人机协同
操作系统，CWOS-ECO 践行了一种独特的 AI 系统构建思想，提供了CWOS-ECO 指 方法论、标准规范和工具集，聚焦于解决分布式系统封装打包、编排设计、一键部署、快速开设、集群管理、升级扩容、故障反馈、智能
运维、生命周期管理等需求
SaaS 指 Software-as-a-Service 的缩写，软件即服务NIST 指 美国国家标准与技术研究院
FRVT 指 人脸识别算法测试误识率指将错误信息识别为正确的概率
报告期、本报告指2022年1月1日至2022年6月30日期上年同期指2021年1月1日至2021年6月30日
元、万元、亿元指人民币元、人民币万元、人民币亿元
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第二节公司简介和主要财务指标
一、公司基本情况公司的中文名称云从科技集团股份有限公司公司的中文简称云从科技
公司的外文名称 Cloudwalk Technology Co. Ltd.公司的外文名称缩写 CLOUDWALK公司的法定代表人周曦公司注册地址广州市南沙区南沙街金隆路37号501房公司注册地址的历史变更情况不适用公司办公地址上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能岛11栋公司办公地址的邮政编码201210
公司网址 www.cloudwalk.com
电子信箱 ir@cloudwalk.com报告期内变更情况查询索引不适用
二、联系人和联系方式
董事会秘书（信息披露境内代表）证券事务代表姓名李胜刚周阳帅上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能联系地址岛11栋岛11栋
电话021-60969707021-60969707
传真021-60969708021-60969708
电子信箱 ir@cloudwalk.com ir@cloudwalk.com
三、信息披露及备置地点变更情况简介
《中国证券报》《上海证券报》《证券时报》《证券日报》公司选定的信息披露报纸名称
《金融时报》《中国日报》
登载半年度报告的网站地址 www.sse.com.cn上海市浦东新区川和路55弄张江人工智能岛11栋董事会办公公司半年度报告备置地点室报告期内变更情况查询索引不适用
四、公司股票/存托凭证简况
(一)公司股票简况
√适用□不适用公司股票简况股票上市交易所股票种类股票简称股票代码变更前股票简称及板块上海证券交易所
A股 云从科技 688327 不适用科创板
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(二)公司存托凭证简况
□适用√不适用
五、其他有关资料
□适用√不适用
六、公司主要会计数据和财务指标
(一)主要会计数据
单位：元币种：人民币本报告期本报告期比上年主要会计数据上年同期
（1－6月）同期增减(%)
营业收入391108844.11454607177.32-13.97
归属于上市公司股东的净利润-325359279.58-365836231.33不适用归属于上市公司股东的扣除非
-352258988.34-387539312.67不适用经常性损益的净利润
经营活动产生的现金流量净额-363437671.41-526809636.30不适用本报告期末比上本报告期末上年度末
年度末增减(%)
归属于上市公司股东的净资产2565959080.841170985823.33119.13
总资产4194682064.882312643430.4881.38
(二)主要财务指标本报告期本报告期比上年同主要财务指标上年同期
（1－6月）期增减(%)
基本每股收益（元／股）-0.50-0.58不适用
稀释每股收益（元／股）-0.50-0.58不适用扣除非经常性损益后的基本每
-0.54-0.62不适用
股收益（元／股）
加权平均净资产收益率（%）-31.07-23.95不适用扣除非经常性损益后的加权平
-33.64-25.37不适用
均净资产收益率（%）研发投入占营业收入的比例（
65.4258.26增加7.16个百分点
%）公司主要会计数据和财务指标的说明
√适用□不适用
1、报告期内，实现营业收入39110.88万元，较上年同期下降13.97%，主要系
上半年全国多地爆发疫情，市场需求以及项目验收进度受到一定影响所致。
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2、报告期内，归属于上市公司股东的净利润为-32535.93万元，亏损同比收窄
11.06%，主要系公司加强精细化管理，提升了资源的使用效率，销售费用、管理费
用、研发费用较上年同期减少所致。
3、报告期内，归属于上市公司股东的净资产256595.91万元，较上年末增长
119.13%，总资产419468.21万元，较上年末增长81.38%，主要系首次公开发行股票募集资金所致。
4、报告期内，经营活动产生的现金流量净额-36343.77万元，经营性现金净流
出较上年同期收窄31.01%，主要系公司加强精细化管理，提升了资源的使用效率，各项经营活动现金流出项目减少综合影响所致。
七、境内外会计准则下会计数据差异
□适用√不适用
八、非经常性损益项目和金额
√适用□不适用
单位:元币种:人民币
非经常性损益项目金额附注（如适用）非流动资产处置损益
越权审批，或无正式批准文件，或偶发性的税收返还、减免
计入当期损益的政府补助，但与公司正常经营业务密切相关，符详见本报告第十节财务报告
合国家政策规定、按照一定标准26820057.06
之附注七、67.其他收益定额或定量持续享受的政府补助除外计入当期损益的对非金融企业收取的资金占用费
企业取得子公司、联营企业及合营企业的投资成本小于取得投资时应享有被投资单位可辨认净资产公允价值产生的收益非货币性资产交换损益委托他人投资或管理资产的损益
因不可抗力因素，如遭受自然灾害而计提的各项资产减值准备债务重组损益
企业重组费用，如安置职工的支出、整合费用等交易价格显失公允的交易产生的超过公允价值部分的损益同一控制下企业合并产生的子公
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司期初至合并日的当期净损益与公司正常经营业务无关的或有事项产生的损益除同公司正常经营业务相关的有
效套期保值业务外，持有交易性金融资产、衍生金融资产、交易
性金融负债、衍生金融负债产生详见本报告第十节财务报告
的公允价值变动损益，以及处置1315325.73之附注七、68.投资收益/70.公
交易性金融资产、衍生金融资允价值变动收益
产、交易性金融负债、衍生金融负债和其他债权投资取得的投资收益
单独进行减值测试的应收款项、合同资产减值准备转回对外委托贷款取得的损益采用公允价值模式进行后续计量的投资性房地产公允价值变动产生的损益
根据税收、会计等法律、法规的要求对当期损益进行一次性调整对当期损益的影响受托经营取得的托管费收入详见本报告第十节财务报告除上述各项之外的其他营业外收
152447.00之附注七、74.营业外收入/75.
入和支出营业外支出其他符合非经常性损益定义的损益项目
减：所得税影响额少数股东权益影响额（税
1388121.03
后）
合计26899708.76
将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益项目的情况说明
√适用□不适用
单位：元币种：人民币项目金额原因
系软件退税款，与公司正常其他收益3556123.02经营业务密切相关
合计3556123.02
九、非企业会计准则业绩指标说明
□适用√不适用
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第三节管理层讨论与分析
一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
（一）公司所属行业情况
1.所属行业及宏观环境根据中国证监会《上市公司行业分类指引》，公司属于“信息传输、软件和信息技术服务业”中的“软件和信息技术服务业”。同时根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》，公司所属行业为“新一代信息技术产业-人工智能-人工智能软件开发（1.5.1）/人工智能系统服务（1.5.3）”。
人工智能作为国家战略新兴产业，近年来国家出台多条政策给予支持。2020年7月，中央网信办等五部门联合出台了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，明确到2023年，初步建立人工智能标准体系，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进。
2022年1月，国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》指出，打造繁荣
发展的数字经济，关键之一即有序推进基础设施智能升级，高效布局人工智能基础设施；到2025年，数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重将达10%，数字化创新引领发展能力大幅提升，智能化水平明显增强，数字经济与实体经济融合取得显著成效。
2022年6月，国务院发布的《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》指出，
全面推进政府履职和政务运行数字化转型，统筹推进各行业各领域政务应用系统集约建设、互联互通、协同联动，创新行政管理和服务方式，全面提升政府履职效能。
到2025年，政府数字化履职能力、安全保障、制度规则、数据资源、平台支撑等数字政府体系框架基本形成，数字政府建设在服务党和国家重大战略、促进经济社会高质量发展、建设人民满意的服务型政府等方面发挥重要作用。到2035年，整体协同、智能精准的数字政府基本建成。
2.所属行业发展情况及所处的行业地位
2.1人机协同操作系统
人机协同操作系统从行业属性上属于人工智能平台领域。目前人工智能平台领域形成了丰富的产品形态，如人工智能芯片平台、深度学习框架、AIoT 操作系统、算法算力平台、知识中台、自动驾驶平台、机器人开发平台等等。人工智能企业根据自身技术积累和发展战略选择的人工智能平台发展路径存在差异。
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根据人工智能平台领域产品类别和技术特点，公司人机协同操作系统属于算力算法平台和知识中台相结合的产品，支持主流的多个深度学习框架。感知智能、认知智能和决策智能相结合，帮助用户系统性的解决更复杂的业务问题，是人工智能行业发展最重要的趋势之一。
2.2人工智能解决方案
2.2.1智慧金融
智慧金融领域，人工智能解决方案提供方主要为金融机构客户提供数字化身份认证及生物特征识别、智慧网点数字化运营管理、刷脸支付、信贷风险管理等场景的解决方案。根据深圳市中研普华管理咨询有限公司的咨询报告，《2021-2025年中国智慧金融行业发展态势与前景展望研究报告》，2022年，我国金融科技市场规模将达到3958亿元，预计未来五年增速为17.7%，到2025年金融科技市场整体规模将超过8900亿元。
公司智慧金融解决方案将相关算法能力落地为技术平台，持续推进创新技术到工程化产品的转化，通过不断的技术创新来形成技术壁垒，并尝试针对不同业务场景形成通用解决方案，通过标准化方式提高交付效率。
2.2.2智慧治理
智慧治理领域，人工智能解决方案提供方主要服务公安、政法、交通、应急、文教卫、社区园区等政府和大型企事业客户。
公司智慧治理解决方案，具备安全高效的海量异构智能设备的数据接入、联网和存储能力，业界领先的视图感知数据分析能力，面向行业的知识存储、建模和推理应用等知识计算能力，为行业客户提供可闭环的业务应用产品和解决方案，提升政府和企事业的智慧化治理水平和效率。
根据赛迪顾问统计，2019年中国智慧治理领域的市场规模达到927.23亿元，
2022年市场规模有望突破1600亿元，年增长率为19.7%。
2.2.3智慧出行
智慧出行领域，人工智能解决方案的主要应用场景以机场航空公司作为切入口，探索“空陆联运”，联动客运公交、地铁、高铁，逐渐实现对城市的轨交、公交的覆盖。主要产品类别包括民航机场 AI 视频平台、民航机场智慧运行、城市智慧公交运营管理、智慧地铁运营管理等解决方案。
公司在智慧出行领域的解决方案，基于人脸识别、视频结构化、行为动作分析、物体识别、飞行器识别、NLP、物联网等技术，实现对出行领域的场站服务资源、
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交通工具运行状态的全域感知认知，通过大数据、知识图谱、深度学习等技术实现决策闭环，在具体出行业务场景实现技术赋能，实现交通出行在安全管控、生产运营、旅客服务三大方向上的效率最大化。
根据赛迪顾问统计，2019年中国智慧出行市场规模为86.3亿元，预计未来三年以约16%的相对平稳增速增长，到2022年中国智慧出行市场规模有望达到135亿元。
2.2.4智慧商业
智慧商业领域，主要应用领域为线下商业地产为基座的各类线下消费场景，例如购物中心、连锁门店、汽车 4S 店、百货商超、房地产销售案场等。主要产品为智慧房地产案场、智慧汽车零售、智慧购物中心、智慧商业连锁等解决方案。
公司的优势在于算法技术上的领先优势和储备，以及金融、治理、交通等行业经验的积累。公司充分考虑自身技术和客户积累，兼顾长期战略价值和短期风险控制，选择深耕人工智能平台建设和深入行业场景的人工智能解决方案，符合行业发展趋势。
根据艾瑞咨询的研究，智慧商业 SaaS市场规模，经历了 2020年的疫情，2021年市场增速相比2019年放缓，增速为29.8%，其背后原因主要是市场已初具规模，未来将保持近30%的增速稳步发展。2021年市场规模为213亿，预计2024年达到465亿。
2.2.5数字城市业务
数字城市领域，公司以智慧城市数字底座为基础，面向政府、企业、百姓三类用户，提供民生服务、城市管理、产业发展三大类服务，具体包含但不限于城市一网统管、智慧社区、应急指挥、智慧生态管理、智慧政务、智慧校园等场景。
公司智慧城市解决方案以城市大脑为核心，将人、环境、资源与产业等多个要素综合融汇，以理念先进、资源集约、平台开放为纲领，基于统一的泛感知、汇数据、智平台的能力，构建智慧城市4.0的城市大脑数字底座，打造智慧城市数字化、智能化基础能力，为城市治理创新提供核心引擎，为智慧城市的各类场景业务应用提供强力支撑。
根据中国智慧城市工作委员会发布的《依托智慧服务共创新型智慧城市——2022智慧城市白皮书》数据统计，2020年我国智慧城市市场规模达到14.9万亿元，
预测到2022年，我国智慧城市市场规模将达到25万亿元，市场规模将维持在30%的高增速状态。
2.2.6 泛 AI
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泛 AI 领域，云从人工智能解决方案的主要应用场景包括公共卫生、工业智能等，主要产品包括隔离酒店精准管控解决方案、智慧防疫解决方案、智慧工业数字人解决方案等。同时公司已充分发挥自身在人工智能领域积累的深厚优势，将沉淀多年的 AI核心技术闭环、全面的人机协同解决方案，应用于智能网联汽车场景的开拓。
公司以高效人机协同操作系统为核心竞争力，基于“多模态数据感知、多领域知识推理、人机共融共创、数据安全共享”四大核心技术，助力 AI 在不同场景下的快速渗透，提升客户整体业务场景的智能化升级。
根据前瞻产业研究院统计，“十三五”期间在政府的大力推动下，我国公共卫生信息化行业实现大幅度增长，2016－2020年，公共卫生信息化市场规模由59亿元上升至94亿元。预计到2026年市场规模有望突破200亿元。海比研究院、中国软件网联合中国软件行业协会联合发布的《2022中国智能制造软件市场研究及选型评估报告》指出，2021年我国智能制造软件市场规模为1438.7亿元，预计未来五年保持较快速增长，复合年均增长率为17.4%，将于2026年达到3202.2亿元。
（二）公司主营业务情况
1.概述
公司主要产品及服务按照提供交付内容和业务模式可划分为人机协同操作系统
和人工智能解决方案：
（1）人机协同操作系统业务指公司向客户提供自主研发的基础操作系统及其核心组件和基于操作系统的应用软件及相关的技术服务。
（2）人工智能解决方案业务指公司提供解决特定行业客户业务问题的智能化升级解决方案。
人工智能解决方案会将人机协同操作系统作为方案架构的核心组成部分，充分发挥操作系统提供的 AI 能力，再结合智能 AIoT 设备和第三方软硬件产品等为客户解决特定行业问题。
公司主要产品及服务图谱如下：
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2.主要经营模式
2.1研发模式公司技术研发主要由技术中台（感知研究院、数据研究院、AI 平台中心和硬件产品部）负责执行，前台业务线的下属产品和解决方案部在产品设计开发方面提供行业经验和技术支持。技术中台重点推进算法引擎、大数据分析技术、人机协同操作系统和 AIoT 设备及模组研发。产品和解决方案部主要基于云从人机协同操作系统针对金融服务、城市治理、交通出行、商业零售等应用场景进行具体产品的定制化
设计开发，打造契合客户具体场景需求的解决方案。
2.2生产模式
2.2.1人机协同操作系统服务模式
公司根据合同约定向客户交付基础操作系统、应用产品和核心组件或向客户提
供相关技术服务。部分项目根据客户要求需进行定制化开发，公司按需定制开发人机协同操作系统及应用产品，同时根据客户需求的不同，会将部分非人机协同操作系统相关技术的配套系统功能委托给独立软件开发商等行业生态伙伴进行定制开发或向独立软件开发商采购配套软件产品。
2.2.2人工智能解决方案服务模式
公司的人工智能解决方案业务包含方案设计和规模销售两个阶段：
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（1）方案设计阶段：公司通过行业研究并结合 AI 技术难度与应用成熟度聚焦
行业客户智能化转型的重点需求，将自主研发的人机协同操作系统及应用软件、智能 AIoT设备和服务器等第三方软硬件进行系统性的适配与产品/系统测试，形成行业解决方案的初步框架，并经与行业客户沟通和实验性交付部署，验证并优化解决方案，进而通过多个典型项目打磨，逐步形成行业标准化解决方案。
（2）规模销售阶段：公司基于已积累的行业经验，以行业标准化解决方案为核心，针对不同行业客户需求进行软硬件功能的定制化开发，并提供与客户现有系统对接开发等技术服务，形成适配客户的解决方案。
2.3销售模式
公司产品和服务的销售采用直销与经销相结合的模式：
（1）直销模式：对政府、公安、银行、机场以及其他大型企业等政企客户以及
直接面对中大型终端客户的厂商或集成商，公司一般采用直销的方式，通过招标或竞争性谈判等方式取得相关项目，与客户直接签订合同，安排专门的销售及技术团队为其服务。
（2）经销模式：公司存在极少量客户采用经销模式，经销模式下，公司的直接
客户为经销商，由经销商向终端客户或集成商进行销售。
2.4盈利模式
公司基于自主研发的人工智能技术，为政府、公安、银行、机场以及其他大型企业等政企客户和直接面对中大型终端客户的厂商或集成商提供人机协同操作系统
和应用软件以及人工智能解决方案，从而获得销售收入。
2.5采购模式
公司采购内容主要分为非生产性物资和生产性物资：
（1）非生产性物资主要为公司日常办公和研发过程中所需的服务器、办公电脑
等相关硬件设备和部分外包服务以及办公用品，主要用于公司日常办公和技术研发等；
（2）生产性物资主要为各类软硬件设备，主要用于解决方案项目交付。主要包
括两类：一类为向合作供应商采购智能摄像头、刷脸 PAD等公司自主研发的AIoT设备；另一类为解决方案业务项目交付中所需的服务器等第三方软硬件产品。
3.所处的市场地位
公司是一家提供高效人机协同操作系统和行业解决方案的人工智能企业，致力于助推人工智能产业化进程和各行业智慧化转型升级。在智慧金融、智慧治理、智
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慧出行、智慧商业、数字城市、泛 AI 等领域已逐步实现成熟落地应用，其中智慧金融领域已覆盖六大国有银行在内超过100家银行为代表的金融机构，智慧治理领域已服务于全国30个省级行政区政法、学校、景区等多类型应用场景，智慧出行领域已于包括中国十大机场中的九座重要机场在内的上百座民用机场部署上线，智慧商业领域已辐射汽车展厅、购物中心、品牌门店等众多应用场景。
公司拥有自主可控并不断创新的人工智能核心技术，实现了从智能感知、认知到决策的核心技术闭环。公司自主研发的人脸识别、跨镜追踪、语音识别、自然语言处理等单点技术参与了国内外权威数据集的测试，凭借相关技术在算法先进性指标（准确率、精确率、召回率、综合评价指标等[准确率指所有被预测正确的样本（包括正、负）占所有样本的比例；精确率指正确预测正样本占预测为正的比例；
召回率指正确预测正样本占标注为正的比例；综合评价指标指召回率和精度的加权调和平均]）上的表现取得优异成绩。具体包括：（1）人脸识别方面，在2021年1月美国国家标准与技术研究院（NIST）的人脸识别算法测试（FRVT）中，1:1 人脸识别项目6项数据集测试中取得1项排名第一、3项排名第二、1项排名第三，口罩
人脸识别项目排名第一；（2）跨镜追踪方面，在2020年5月杜克大学（DukeMTMC-reID）、香港中文大学（CUHK03-NP）数据集测试中刷新世界纪录，在清华大学（Market-1501）数据集测试中 mAP 指标[mAP 则是检索结果中所有正确
结果排在前面的综合考察指标]刷新世界纪录，并在2020年首届全国人工智能大赛（NAIC）中获得冠军；（3）语音识别方面，在 2020 年 5 月 Librispeech 和SwitchBoard 数据集测试中排名全球第一；（4）自然语言处理方面，在 2019 年 7 月RACE 数据集测试中排名全球第一；在 SQuad 数据集测试中排名全球第二。
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二、核心技术与研发进展
1.核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
截至报告期末，公司主要核心技术如下表所示：
技技技序术术术技术内容技术先进性及其表征相关专利相关软件著作权业务应用情况号类名来别称源
2016SR197287
2016SR104072
2017SR354461
2017SR360020 操作系统应用
产品：智能云
1、双层神经网络：一层针对人脸局 2017SR541196
2018SR575877 平台、视图汇
双部和全局空间区域反复进行特征抽
2014107505045 2019SR0739590 聚分析平台、层象，另一层负责挖掘以上特征的相多 2017107738782 2019SR0476626 云从科技集成
异人脸识别受到光照、角度、年龄等互关系，进而精准地融合形成最终模 201410677837X 2019SR0640854 生 物 识 别 系
构不同因素影响，造成人脸特征由于的人脸特征；自态 2016205316768 2019SR0896298 统。
人 场景异构而存在比对偏差，通过双 2、异构数据输入：一层通过卷积和 主 2016205316787 2019SR1061093
1 混 AIoT 设备：
脸 层共享神经网络，将不同场景的特 池化抽取语义空间的抽象特征，强 创 2019114205495 2020SR0349221合
识 征向量融入到同一个空间，降低人 调由浅到深的特征抽象；另一层则 新 2019213627495 2020SR0356680天官人脸识别
感 2020109224588 2020SR0597995 终端、智能抓别 脸比对偏差，提升人脸识别精度。 是对以上特征之间的关系进行建知 2020110160483 2020SR0598003 拍相机、天官网模，强调归纳总结人像固有特征。
2020110550380 2020SR0416448 视频人脸门控
络两层网络从组件和架构上是完全异
2020SR0882283 机、盘古智能构的。 2022SR0023369 相机、智能抓
2022SR0207424 拍相机。
2022SR0843058
2022SR0843050
2022SR0459456
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技技技序术术术技术内容技术先进性及其表征相关专利相关软件著作权业务应用情况号类名来别称源操作系统应用
产品：云从科技活体检测软
件、云从科技
2 2015SR161207 集成生物识别
D 2016SR197307 系统。
多-
2D-3D特征空间：自主研发的 PRNet 2017SR385003 AIoT 设备：
模3
D 通过结合 2D 的纹理特征以及 3D 的 方法，通过在 uv 空间构建人脸的 自
2019SR0739590
态2017103751311天官人脸识别
2019SR0734710
混 形状特征，更准确的为人脸特征建 3Duv图，同时对单张静态的 2D人脸 主 2018107076902 终端、人证核2 混 2019SR0734702合 模，提高人脸识别的精度，降低误 图像进行精准 3D 重建，使得 2D 人 创 2018103426184 验设备、天官合 2019SR1240250人识率。脸图像可以和结构光等专用设备采新
2018112147768
2019SR1237081 视频人脸门控感
脸 集的 3D 人脸进行精确匹配。 2019SR0642287 机、比邻星红知识 2020SR0316864 外双目活体安
别 2020SR0882283 全模组、如意
支付 PAD、北极星结构光相
机、大角星TOF相机。
多1、创新架构：根据行人上下结构化
多 2019SR1035141粒信息特点设计了针对性的多粒度神
模 2019SR0557794操作系统应用
度根据人体空间结构的信息，利用多经网络，配合差异化细节架构与损自态 2019SR0483181
产品：火眼人
201811348058X
行 粒度分析的模型结构实现对人体全 失函数，可实现对人体全局特征到 主 2020SR0348906 脸 大 数 据 平
3混2018111390502
人 局特征及局部特征的融合，提高人 局部特征的统一提取； 创 2020SR0349213 台、智能云平合2019212184644
重 体检索的精度。 2、性能优越：大幅提高行人重识别 新 2020SR0617519 台、智能安防感
识 的性能，在权威数据集上取得了业 2020SR0682593 管理系统。
知 2020SR0757461
别界领先的结果，首位命中率达到
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技技技序术术术技术内容技术先进性及其表征相关专利相关软件著作权业务应用情况号类名来别称源
网98.63%，平均精度均值达到络97.52%；
3、算法可落地：该网络架构设计简单高效，速度快，精度高，满足大规模的商业落地的要求；
4、普适性强：核心算法具有很强的
迁移能力，在车辆、人脸等相似任务上也取得了显著成果。
1、模拟数据生成：归纳现有的字体开种类，通过分类及图像变换的方式
2016SR364178
放自动生成目标字体的训练数据；
多 通过对预训练模型迁移学习的方 2017SR355674 操作系统应用
版2、训练模型：通过融合240多种字模 式，降低不同票据字体差异的影 2017SR378348 产品：智能云式体的训练数据，训练效果好的预训自态 响，同时建立票据训练“所标即所 2019SR0476626 201610587650X 平台、视图汇票 练模型； 主 2019SR1061239
4混得”的自动化流程，降低不同票据2016109450120聚分析平台、据 3、所标即所得的检测：通过少量的 创 2020SR0348906
合版式的定制化成本，并自动进行语2017103751078云从科技识 标注，在预训练模型的基础上迅速 新 2020SR0345827感义结构化，降低票据识别的成本及别 定位感兴趣的字段位置； 2020SR0349001
OCR 识别软知 门槛。 2020SR0348989 件。
系4、自动语义结构化：通过增量学习
2020SR0345818
统 自动识别文字，通过 NLP 自动解析成结构化字段。
多 增 1、共享主干网络，结构化属性扩 2016SR347155 操作系统应用通过共享主干网络的方式，降低识模 量 展：通过共享主干特征的方式提升 自 2016SR354065 产品：云从科
别人体/车辆不同属性的计算量，同 2016SR346887态结训练及推理效率，并可动态的支持主2016109529202技集成生物识
5 时通过注意力模型聚焦局部特征的 2016SR360879
混构新的结构化属性，并且不影响现有创2018112954235别系统、视图提取，可快速拓展属性识别的种 2019SR0281195合化的属性的效果；新类。 2019SR0739590汇聚分析平
感 解 2、注意力模型：通过注意力模型及 2019SR0476626 台。
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技技技序术术术技术内容技术先进性及其表征相关专利相关软件著作权业务应用情况号类名来别称源
知 析 不同属性的相互验证提升属性的效 2019SR1005070网 果。 2020SR0983693络 2020SR0882283
2020SR1501173
2021SR0125485
1、活体检测场景泛化性：该技术具
有很强的场景泛化能力，能够基于可见光图片、红外图片、深度图片 2017SR067793
进行人脸活体检测及属性分析，支 2017SR353710自 持各种前端摄像头设备； 2017SR355036
2017SR360453 操作系统应用
生2、安全性：算法准确率高，在正
2017SR360467 产品：云从科
多 成 常、极端光照下，真人通过率达到 201710160685X 2019SR1232871 技集成生物识模对为了提升活体检测对不同攻击的泛99%，防攻击能力在99.9%以上，能自 2019211784985 2019SR0734695 别系统、云从
态 抗 化性能，通过对抗攻击的方式不断 够抵御照片、面具、视频翻拍、头 2019211779224 2019SR0735147主科技活体检测
6 混 活 探索模拟新的攻击方式，并优化防 模等各种攻击类型； 2019222330331 2019SR0739590创软件。
合 体 守检测的特征，提升活体检测的安 3、响应时间：能够实现毫秒级的活 2019211784805 2019SR0734702新
感 检 全性及用户体验。 体结果反馈，对摄像头捕捉到的人 2019110314652 2019SR0734710AIoT 设备：
知 测 脸进行实时活体属性分析； 2019110314987 2019SR1240250如意支付
2019SR1237081 PAD、北极星
网4、用户体验：同时支持配合式和非
2020SR0353475 结构光相机。
络 配合式的活体检测方式； 2020SR0353487
5、平台兼容性：部署成本低，兼容 2020SR0353481
手机移动端、边缘计算盒子、普通 2020SR0882283
PC 机、云端服务器等各种硬件平台。
多 多 通过视觉检测的方式辅助语音的声 1、多模态数据采集：视觉部分集成 自 2015101788986 2016SR106359
AIoT 设备：
7 模 模 源定位及唤醒，更好的获取高质量 3D 结构光活体检测技术，可在 主 2016211727546 2016SR106643智慧航显。
态 态 的语音信号，降低噪声对后端语音 100ms内快速识别，真人通过率超过 创 2019109779150 2019SR0720380
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技技技序术术术技术内容技术先进性及其表征相关专利相关软件著作权业务应用情况号类名来别称源
混 信 识别的影响，提升识别精度。 99.9%，防攻击能力 2D99.999%， 新 2021101642941 2019SR1204990合 号 3D99.9%；音频采集涵盖波束形成、 2019SR0740430
感 感 声源测向、语音活体检测等多重算 2019SR0734718
2020SR0289228
知知法；
2020SR0816461
设2、多模态数据增强：涵盖去混响、
2020SR0983707
备 回声消除、降噪等多重算法，支持 2020SR0985404双讲场景，语音活动检测算法准确率达到98%；
3、视觉-语音相互辅助：结合人脸识
别和语音技术，身份验证准确率可以达到99.9%以上。
2016SR357425
2016SR104758
多 2016SR041982操作系统应用
多 因 2016SR106359
多因子生物识别：通过人脸识别+声产品：云从科
模 子 2016SR106643
纹识别、人脸识别+指静脉识别等多自2018112921424
态 生 每一种生物特征都有它的强项和弱 2016SR106633技集成生物识
2019211784595
种不同的生物特征识别方法叠加进 主 2017SR354230 别系统、商业
8混物项，通过多因子的方式进一步提升2019211784260
行多因子校验，提升认证的准确 创 2019SR0740430 慧眼平台。
合认生物识别认证的精度。2019214594164率，并可以开放集成更多的生物识 新 2019SR0734718 2019108729012 AIoT 设备：感 证别技术。 2019SR1205085 如 意 支 付知 技 2020SR0289228PAD。
术 2020SR0816461
2020SR0882283
2020SR0983707
动 动 视频数据量非常大，同时帧间存在 1、场景自理解：自动识别视频内容 自 2016205246695 2016SR182399 操作系统应用
9 态 态 较多冗余，如果逐帧逐行分析会造 的场景，根据不同的场景分类设置 主 2019114118162 2016SR360618 产品：云从科
异 注 成严重浪费，通过时空注意力模型 不同的策略； 创 2018112698826 2017SR390791 技 OCR 识别
26/263云从科技集团股份有限公司2022年半年度报告
技技技序术术术技术内容技术先进性及其表征相关专利相关软件著作权业务应用情况号类名来别称源
构 意 快速定位感兴趣区域及时间段，并 2、空间注意力预测：通过多模态注 新 2019SR1197964 软件、火眼人理 力 着重分析该感兴趣区域，能极大提 意力模型预测空间中最感兴趣的区 2020SR0407702 脸 大 数 据 平解 预 升视频分析的效率，减少资源浪 域； 2020SR0289183 台。
2020SR0289232测 费。 3、时间注意力预测：通过多维度数 AIoT 设备：
2020SR0289230
据建模预测时间注意力；智慧航显。
4、目标注意力预测：通过专家知识
及场景分析预测不同目标的关注度。
1、多信息融合识别：自主研发的多
信道行为系统可融合图片、视频、语音等多种形式的信息进行综合识别，实现对多种形式的人体行为识别与综合视频内容理解；
多
2、性能高：错综复杂的系统经过算
信人体的动作行为是一个时间与空间
动法与工程的优化后，可实现实时的道 相联系的状态，通过融合时间上的 201420509667X操作系统应用
态高精度的行为识别；自产品：火眼人
行 前后依赖及空间上的相互关系，可 2016207873041 2016SR354067异 3、支持种类多样：能够支持各类应 主 2016205244238 2016SR357429 脸 大 数 据 平
10为更准确的识别行为。通过自动建模
构 用场景上百种行为识别； 创 2018112687253 2019SR0752817 台、云从科技
识平台解决了行为的多样性问题，同理 4、人物场综合认知：支持人、物、 新 2018203909679 2019SR1193406 集成生物识别
别时可以快速的建模动作行为，降低解场等多种对象在空间与时间上的复2021100234199系统。
系生产成本。
杂交互与综合认知；
统
5、支持快速定制：基于AI自动建模平台，可实现针对特定客户高度定制的行为识别的任务，相比专家建模，缩短了项目实施时间并大幅减少实施成本。
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技技技序术术术技术内容技术先进性及其表征相关专利相关软件著作权业务应用情况号类名来别称源
1、视觉-语音混合增强：通过视觉检操作系统应用
多
动测定位辅助麦克风阵列进行声源定产品：云从科模通过视觉和语音多维度信息的融态位及增强；自态 合，自然的“察言观色”，更好的 2019SR1205085技集成生物识
2019109779112
异 2、多维度信息理解：通过视觉场景 主 2019SR0739590 别系统、智能
11人理解与客户对话的背景和意图，之2021100496952
构 识别、属性识别、语音识别综合进 创 2020SR0324897 安 防 管 理 系机后通过融合专家知识给客户提供专2021101713773
理 行对话状态判定； 新 2020SR0882283 统。
对业的建议与服务。
解 3、专家知识融合：融合专家经验进 AIoT 设备：
话行对话生成。智慧航显。
1、专家知识图谱：通过自然语言理
专解技术及行业领域知识建立专家知
2017SR360020
人 家 自动融合感知数据与业务数据，通 识图谱； 2018SR087949 操作系统应用机 知 过知识抽取及关系抽取的方法自动 2、人物关系图谱：结合自然语言理 自 2019SR0919299 产品：火眼人
协 识 从业务数据中抽取命名实体及关 解技术、视觉感知技术及行业领域 主 2018113067031 2019SR1005070 脸 大 数 据 平
12
同 服 系，并结合感知数据的理解建立人 知识，建立线上线下人物关系图 创 2020102909832 2020SR0312428 台。
决 务 物关系图谱，物体所属关系等，为 谱； 新 2020SR0348906 AIoT 设备：
策 平 决策提供数据的查询支撑。 3、知识图谱查询：提供高效、方便 2020SR0312293 智慧航显。
2020SR1503078
台的接口实现对各种知识图谱、关系图谱的快速查询。
全 基 数据标注非常耗费资源，同时人脸 1、无监督训练：利用无标签的数据 2015SR156918链 于 识别的标注存在大量不确定性，人 （如抓拍图或视频）实现自主学 2017SR393596操作系统应用
A 聚 眼已经无法准确的区分出人的身 习，提升人脸识别算法的性能； 自 2017SR398198I 2016105041280 2019SR0919299
产品：动态人类份，通过结合视频中的时空关系和2、结合时空信息聚类：基于小型化主
13 202011488380X 2019SR1005070
建脸识别系统、的跨摄像头的聚类，可以自动为每个的表征模型和运动估计模型，跟踪创
2020114060075 2020SR0312428
模 商 业 慧 眼 平无 人生成 ID 作为训练监督信号，同时 视频中的人物运动轨迹，并采用基 新 2020SR0312293平 台。 监 通过噪声抑制的训练方式解决聚类 于图神经网络的超大规模人脸聚类 2020SR0670250台 督 带来的标注不准的问题，减少了数 算法，合并因遮挡或交叉形成的轨 2020SR0682005
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技技技序术术术技术内容技术先进性及其表征相关专利相关软件著作权业务应用情况号类名来别称源
训 据标注成本。 迹片段，建立起“一人一档”的训 2020SR0682600练练数据；
3、有噪声数据训练：由于聚类质量
可靠稳定，可用于训练和提升人脸识别模型。性能提升后的模型，反馈到跟踪模块和聚类模块，进一步提升跟踪和聚类性能。
1、完整数据标注闭环系统：自主研
基
发深度学习模型、主动学习模型、于
样本评估排序、标注平台等核心模主全 块，通过主动学习算法计算出最有 2017SR360020 动链 价值的样本进行标注，在保证模型 2018SR087949 操作系统应用学 样本标注由于样本冗余等因素导致A 训练效果的前提下，大幅度降低数 自 2019SR0919299 产品：云从科习非常耗费资源，通过主动学习自动I 2019SR1005070 据标注量； 主 技集成生物识
14 的 发现最有价值的样本，并优先标注 201811306703.1 2020SR0312428 建 2、主动学习选择样本：算法可分析 创 别系统、智能
数 这些对学习有帮助的样本，可以降 2020SR0312293 模 出未标注样本的不确定性和代表 新 2020SR0348906 云平台、商业平据低标注成本，提升训练的速度。性，在实际场景模型部署的过程标 2020SR1503078慧眼平台。
台 中，可从业务方海量未标注图片中 2021SR0125526注
分析出有价值的样本，实现少量标闭注样本就可以训练出满足特定业务环场景的个性化模型。
全正大量训练任务存在训练样本不均衡1、解决样本严重不均衡：通过拟合操作系统应用自
链例的状况，即绝大多数均为正常样正样本分布来解决分类问题，应对
2019SR0919299 产品：云从科
主 2019SR1005070
15 A - 本、异常样本极少出现。为了检测 金融风控等场景下正负样本比例不 2021101956582 技集成生物识
创 2020SR0312428
I 无 异常样本，借鉴判别对抗网络的思 均衡、某一类样本标注成本较大或 别系统、智能建新
2020SR0312293标路，通过通过分类器和判别器相互者较难获得的困难；云平台、商业
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模注博弈去逼近理想的贝叶斯分类器，2、判别对抗网络：提出了全新的基慧眼平台。
平学降低业务上对训练数据的依赖。于判别对抗网络来解决一般数据分台习布条件下的正例-无标注学习问题。
以分类器识别未标注数据中真正的
正负数据，通过分类器和判别器相互博弈训练，最小化被标注的正数据分布和被分类器识别的正数据分布之间的距离去逼近理想的贝叶斯分类器。
2016SR347140
全 2019SR0157218
链 自 2019SR0755149 操作系统应用自动特征生成：自动特征生成可实
A 动 特征生成是数据处理与分类的基 自现一（用户）对多（行为）的行为 2019SR1005070
产品：云从科
I 特 础，自动特征生成可以快速高效的 主 2019SR0557794 技集成生物识
16
建记录表等常见原始日志型数据的特
201811348058X
征 从海量日志数据中提取特征，降低 创 2019SR0483181 别系统、智能模 征生成，并最终聚合到用户维度，生 人工成本，提升特征生成效率。 新 2019SR1035141 云平台、商业平 大幅提升数据特征生成效率。 成 2020SR0348906 慧眼平台。
台 2020SR0349213
2020SR0617519
全
链 2019SR0919299 智 自动评分卡建模：公司自研的端到
A 自 2019SR1005070操作系统应用
能通过端到端的自动化建模算法，可端的自动化评分卡模型，可自动完I 2020SR0312428
产品：云从科主
17 评 以快速完成特征选择和特征分箱， 成评分卡模型建模过程中的特征选 2020107503083 2020SR0312293 建 技集成生物识创
分 提升业务场景建模效率。 择和特征分箱，提升特定业务场景 2020SR0682608 别系统、商业模新
卡 建模效率和预测效果。 2022SR0302663 平 慧眼平台。 2022SR0307348台
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1、自动化水平：该技术实现了算法
生产的端到端的自动化，支持数据集构建、数据增强、模型结构设
计、训练调参、模型评估各个阶段的自动化；
2、算法种类：该技术支持视觉领域
全 各种算法训练，包含人脸检测、人 操作系统应用深度学习的网络结构及超参数的设 2016SR364178链 脸属性、OCR、人脸识别、视频结置对于模型效果至关重要，大量算 2016SR197287产品：动态人
A A 构化、行人 ReID、物品检测、图片 自 脸识别系统、
ut 法工程师的精力都花在调整参数
2017SR355674
I 分类等； 主 2016109529202 2017SR378348 云 从 科 技
18 o建 上。AutoML 通过各种优化算法自动 3、分布式功能：该技术支持算法生 创 2018112954235 2019SR0557794 OCR 识别软M 在超参空间中寻找最优参数，并集模
L 产的分布式训练，可动态扩增和减 新
2020SR0682600 件、云从科技
平 成在分布式训练算法中，大幅提升 少计算节点，自动对计算资源进行 2020SR0681402 活 体 检 测 软台 训练效率，降低训练门槛。 2020SR0732207 适配调节； 件。
4、EarlyStop：该技术支持训练过程
中对训练进程进行自动估计，判断终止时间，提高资源利用效率；
5、优化算法：该技术支持浮点型、整型、枚举型变量类型的参数优化，能够适应各种类型调参需求。
全 视 视觉场景存在大量的长尾定制任 1、数据标注管理：支持图片、视频 2016SR364178
2016SR197287 操作系统应用链觉务，需要大量算法工程师投入。通数据各类数据的交互式智能标注和自
2017SR355674 产品：火眼人
A 长 过建立标准化训练平台，打通数据 汇聚存储，具备完善的标注任务管 主 2016109529202
19 2017SR378348 脸 大 数 据 平
I 尾 标注、模型训练、模型评估的闭 理、分发功能，支持 1000 人同时进 创 2018112954235
2019SR0557794
建 台、智能云平定 环，并通过在预训练模型上迁移学 行标注； 新 2020SR0682600模 台。 制 习的方法，利用AutoML自动搜索适 2、数据处理能力：支持单机版/分布 2020SR0681402
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平 训 合场景的参数，可快速低成本的完 式数据处理功能，内置常见数据预 2020SR0732207台 练 成长尾定制任务，降低项目人力成 处理模块和数据增强模块，支持全 2022SR0843038平本。自动化生成；
台3、算法训练能力：支持检测、分
类、分割、风格迁移等各种视觉算
法任务的自动化训练，集成相关领域算法专家的经验设计，具有AutoML 自动化建模能力，可以训练运行在各种计算平台的算法模型；
4、模型部署测试：支持模型的自动
化部署和推理测试，自动进行模型剪枝、量化、格式转换和平台适配。
1、实时资源动态调度：系统可应对 2017SR360010
海量数据接入与调取，根据感知预 2019SR0281198人 2020SR0328435
测动态调用 AI 引擎、切换分析模
人 机 2020SR0367956
人机协同建立了从感知-理解-决策的型，实现在有效资源下实时解析海操作系统应用机 协 2020SR0367187
业务闭环，整套系统涉及到云边端 量数据； 2020SR0406388 产品：智能云协 同 自联动，同时管理各个任务的实时调 2、云边端一体协同计算：系统结合 2016104606306 2020SR0406062 平台、火眼人同实主
20 度。通过人机协同操作系统可抽象 云端全局分析及调度，定制统一数 2016208014308 2020SR0406067 脸 大 数 据 平
操时创
底层算法实现，为业务提供可扩展 据协议和调用协议，打造协同一体 201620879342X 2020SR0406486 台、云从科技作操新
的各种应用接口，同时通过实时任 计算，结合边端设备响应快和云端 2020SR0406079 集成生物识别系作
务调度高效响应各种应用的执行。 全局分析的能力； 2020SR0406342 系统。
统 系 2020SR0406337
3、高性能小文件存储：针对视频、统 2020SR0406331
图片等视觉信息开发专用存储功 2020SR0406700能，支持相关文件在训练过程需要 2020SR0406423
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在低延迟的条件下反复读取以及在 2020SR0406429
检索和显示上的快速响应； 2020SR0406542
4、AI 应用商店：打通 AI 模型从训 2020SR0682694
2020SR0682678
练、发布、调用的闭环，可以根据需求动态下载，启动 AI 应用。
开放
集1、无监督聚类预训练：扩充同类应
全的用的无标签数据，并通过无监督聚链小检测识别任务在落地实际场景中面类的方式生成软标签进行预训练模
A 样 临的一个大的挑战是只有少量的标 型的学习； 自 操作系统应用
I 2020SR0407697 本 注数据可以用来训练，同时识别类 2、领域融合的学习：扩充的数据与 主 产品：智能云
21 2020109450150 2020SR0407568
建物别又是在使用过程中动态扩充的，原生数据存在较大的领域差别，直创平台、商业慧
2020SR1514304
模体这就需要在小样本数据的状态下能接混合在一起训练会导致效果不新眼平台。
平检及时识别新增类别。佳，通过领域融合迁移的方式消除台测领域差异，使学习聚焦在本身的特与征。
识别
开开明隐私计算平台产品面向业务建1、大数据接入和计算：支持大数据
明模、业务分析人员，旨在提供一套量元数据接入平台；支持大数据建操作系统应用隐自
隐在保护用户隐私和数据安全前提下模和运算；产品：智能云私主
22 私 实现多方协同计算，使数据互联互 2、隐私计算+AutoML+自研模型： - 2021SR0571878 平台、云从科
计创
计 通产生更大价值的产品方案，保证 基于隐私计算和 AutoML技术，结合 技集成生物识算新
算各方数据不出本地，并通过隐私计自研智能评分卡模型，实现该模型别系统。
平算技术，加密交换各方参数，最终端到端分布式安全自动建模，可一
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台得到与各方通过明文计算相一致的键完成自动特征工程、模型训练、结果。实现数据可用不可见、数据模型评估，保证原始数据安全；
不动模型（参数）动，不流通数据3、端到端全流程建模：支持从特征本身，只流通数据的计算结果。工程、模型训练、模型评估、模型预测、模型推理的完整建模周期。
34/263云从科技集团股份有限公司2022年半年度报告
国家科学技术奖项获奖情况
□适用√不适用
国家级专精特新“小巨人”企业、制造业“单项冠军”认定情况
□适用√不适用
2.报告期内获得的研发成果
（1）报告期内获得的重要奖项
截至报告期末，公司及控股子公司荣获由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所颁发的可信人脸应用守护计划突出贡献单位、胡润百富颁发的2022胡润中国
元宇宙潜力企业榜 Top50、重庆市经济和信息化委员会颁发的重庆市重点软件公共服务平台等九项重要奖项。
（2）相关权利证书
截至报告期末，公司已拥有专利340项，其中发明专利150项、实用新型专利56项、外观设计专利134项；累计获得计算机软件著作权413项。报告期内，新增授权专利23项，其中发明专利16项，实用新型专利1项，外观设计专利6项；新增登记的软件著作权30项。
（3）承担的重大科研项目
截至报告期末，公司参与国家级、省部级、地市级以及重点科研院校的重大专项科研项目23项，其中项目进展处于“在研究中”状态的17项，处于“提交结题申请”状态的4项，处于“延期”状态的2项。
公司参与重大科研项目的研发过程中，充分开拓科研项目研发思路，运用课题研发成果，加强人机协同操作系统的基础平台、算法工厂、AI 数据湖、智能业务流等方向的研究，优化升级人脸识别、跨镜识别、OCR、语音识别、自然语言处理等核心算法。
（4）报告期内获得的知识产权列表本期新增累计数量
申请数（个）获得数（个）申请数（个）获得数（个）发明专利7416480150实用新型专利015656外观设计专利36144134软件著作权3030413413其他028520520合计1078116131273
注：“其他”指注册商标。
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3.研发投入情况表
单位：元
本期数上年同期数变化幅度（%）
费用化研发投入255844257.10264845678.48-3.40
资本化研发投入---
研发投入合计255844257.10264845678.48-3.40
研发投入总额占营业收入比例（%）65.4258.26增加7.16个百分点
研发投入资本化的比重（%）---研发投入总额较上年发生重大变化的原因
□适用√不适用研发投入资本化的比重大幅变动的原因及其合理性说明
□适用√不适用
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4.在研项目情况
√适用□不适用
单位：万元序项目预计总投本期投入累计投入金进展或阶拟达到目标技术水平具体应用前景号名称资规模金额额段性成果
AI 工程学效率持续提 云从的算法工厂包含训练升，打造一流的模型平台、推理平台，可以实人机协训练生产和算法服务现从数据处理、数据标运用与需要做定制训练的场
同操作流水线体系，构建数注、到模型训练、模型评持续研发景，比如金融票据识别、人
1系统-28549.903198.3719387.03据、模型、系统的自估、模型服务的闭环，提
中脸识别，工业缺陷检测，以算法工动化生产体系，实现高资源调度效率和模型开及 NLP 意图识别等领域。
厂总体工程效率10倍提发效率，可以极大的提升升，降低 AI 落地边际 落地效率，降低 AI 交付成成本。本。
尽快形成统一产品(统 1、以开发套件、SDK、
一登录、界面风格、 API 等形式快速、便捷的
安装部署升级、接入设备为主，并支持多
1、整合不同的 AI 供应商提
License 授权、日志、 种设备协议，实现 OTA 升供的单点技术，降低管理复多租户等)，成为公司级及生命周期管理；
杂度；进一步需要形成更大
各行业线产品的统一2、在任务执行过程中，有人机协 粒度的 AI 服务，减轻应用后台，协助做大做强效、合理地进行计算资源同操作 层的调用难度，提高 AI 服持续研发行业线产品/方案，提分配，并通过设定优先级
2系统-41551.276277.4625377.45务效率；
中高其开发效率和价来同步或者异步地完成指
基础平 2、利用 AI 技术，数据技值；聚焦场景化 AI 应 定任务；
台术，更多地通过智能应用服用设计、开发和部署3、赋予平台一些特有的核务客户，减少人力投入，如能力的打造，同时支心能力，也能抽象一系列智能客服、智慧监管、智慧持行业应用和直接面的通用解决方案提升业务数字人等。
向市场的 AI 中台产 开发效率；
品；面向行业客户和4、构建国产化替代海思的
ISV形成可对外销售 芯片平台，重构软件架
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序项目预计总投本期投入累计投入金进展或阶拟达到目标技术水平具体应用前景号名称资规模金额额段性成果
的平台软件产品，成 构，实现 AI 定义设备，AI为政府、企业数字化开放平台。
和智能化转型的基座；面向未来，成为定制和运行各类“数字人”(精灵)的平台(精灵学院)。
1、基于智慧金融、智
慧治理、智慧商业、
智慧出行、数字城
市、泛 AI 等行业的人
机交互需求，突破和优化 3D人脸建模、图
像生成、表情驱动、
人机协1、算法训练和算法优化技
唇形驱动、动作驱
同操作术，算法效果处于行业领在智慧城市、智慧金融、智动、语音合成等核心
系统-持续研发先水平；慧治理、智慧商业、智慧出
320943.161594.6615745.84算法和技术；
智能感 中 2、自主可控的工程化技 行、数字城市、泛 AI 等场
2、采用公司的视觉算
知人机术，产品稳定，操作简景具有较为广泛的应用。
法、语音算法、自然交互单。
语言理解算法，并结合工程化技术，实现人机自然交互，包括：问答交互、指令
交互、数字人交互等，打造数字人服务平台。
云从科 完成边缘智能计算产 新一代的谛格 AI 定义小站 边缘智能计算产品通过将算持续研发
4技智能21298.671252.7716472.33品平台研发，适配各产品，具备将硬件产品平力前置，解决了一系列诸如
中
感知边种硬件平台，发布台化的能力，支持快速实带宽等瓶颈，具有广泛的应
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序项目预计总投本期投入累计投入金进展或阶拟达到目标技术水平具体应用前景号名称资规模金额额段性成果
端设备 低、中、高端的产品 现对各种硬件的适配；采 用前景；通过 AI 定义设备
研发及 组合；适配各种视觉 用全新的 AI 定义架构，实 相关技术，集成大量的视觉迭代升算法，针对通用以及现对设备、算法引擎、任算法，实现对硬件设备的赋级各种垂直场景突出一务、应用的灵活管理，支能，可以在智慧城市、智慧系列场景化的产品，持内嵌算法商城、实现算治理、智慧金融、智慧商形成云、边、端一体 法引擎的安装、启动、卸 业、数字城市、泛 AI 等各
化的解决方案；实现载；内置流媒体引擎，实种场景得到应用。
将硬件设备“平台现各种标准设备和协议的化”和 AI 定义设备技 接入、转发。
术，快速高效地实现对同一设备按需赋予
不同的能力，将公司在 AI 算法上的能力不
断输送给客户，持续为客户创造价值。
产品业务目标包含支产品内置云从红外双目摄1、微信和支付宝推出的刷
付业务和交互运营业像头，适配云从人脸识别脸支付，前期主要被应用于务目标两个部分：算法，具有以下特性：大型商户，未来随着微信和
1、支付业务目标通过1、活体检测范围ü识别距支付宝的门槛放开，刷脸支
云从科 支付方式聚合实现刷 离：30-100CMü人脸旋转 付更加普及，比如 ktv、酒技智能脸支付、扫码支付和角度支持正负30°，俯仰角店、餐饮店等等都可以用上支付终持续研发非接支付方式的聚支持正负30°，倾斜角正负刷脸支付；
515035.58634.4712570.59
端研发中合，后续也可升级聚30°ü照度支持10-2、大数据融合：商户可以及迭代 合刷脸支付功能，同 15000Luxü 极强的光照适 通过刷脸支付建议消费者数升级时支持银联和微信的应能力支持顺光、逆光、据模型，沉淀消费者，从而刷脸账户通道；阴阳脸ü活检速度成为营销、广告触点，通过
2、交互运营业务目标