佳华科技:2020年年度报告（修订版）

公司代码：688051 公司简称：佳华科技罗克佳华科技集团股份有限公司
重要提示
一、 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实、准确、完整，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
（一）核心竞争力风险
随着 5G的推出、物联网感知终端的爆发性增长，物联网行业发展和变革的速度加快，物联网
行业的技术不断突破，市场对于物联网技术的应用需求不断增强；同时，物联网行业已逐渐与大数据及人工智能技术进行融合，物联网行业的技术升级迭代速度快。公司若不能根据市场变化持续创新、开展新技术的研发，或是新技术及新产品开发不成功，或是由于未能准确把握产品技术和行业应用的发展趋势而未能将新技术产业化，将导致公司所提供物联网技术应用方案的竞争力减弱，从而影响公司业务拓展。
（二）经营风险
1、客户集中度高的风险
由于物联网应用的特点，在物联网项目实施阶段，需要进行物联网基础设施的建设，包括铺设感知层的智能终端以收集、获取数据，搭建网络层和应用层平台以具备数据分析的功能。因此，项目实施阶段会存在单个客户收入金额较大的情况，导致客户阶段性集中度高。公司如果不能持续开拓市场获取客户，将对公司业绩的增长造成影响。
2、收入季节性波动的风险报告期内，公司业务收入呈现较明显的季节性，以第四季度确认收入比例最高。2020年、2019年各季度营业收入占比如下表所示：
单位:万元 币种:人民币项目
2020年度 2019年度
金额 比例（%） 金额 比例（%）
一季度 13749.33 20.18 6005.46 11.67
二季度 15109.32 22.17 12044.50 23.40
三季度 12128.98 17.80 11699.73 22.73
四季度 27155.03 39.85 21728.47 42.21
合计 68142.66 100.00 51478.16 100.00数据显示，2019年、2020年公司第四季度的主营业务收入占比分别为 42.21%、和 39.85%。
公司收入主要来自第四季度，原因在于物联网业务主要应用于智慧环保、智慧城市等领域，公司营业收入主要来自政府部门及国有企业。2019 年-2020 年，公司来自政府部门及国有企业的营业
收入平均为 92.72%。政府部门和国有企业这类客户多在上年度年末或当年度年初进行当年预算，在上半年进行立项，下半年开展招标实施，导致与之相关业务多在年末进行验收，使得第四季度收入高于其余季度，公司存在收入季节性波动的风险。
3、 就开展总承包业务影响公司毛利率、经营活动现金流的风险
随着公司业务规模的扩大，报告期内，公司部分总承包类业务需要较多地购置第三方智能设备，若该部分外购设备价格出现较大变化，将导致项目毛利率出现一定程度的波动。同时，在部分合同中，根据公司与发包方的协议约定，采用分期收款的方式，使得长期应收款相应增加，回款周期延长，增加了经营活动现金流的流动性风险。
（三）行业风险
随着中国物联网产业的飞速发展，腾讯、阿里巴巴、百度等互联网巨头均利用自身业务取得的互联网优势，在物联网相关应用领域展开布局。公司在物联网业务发展中，以智慧环保垂直领域为导流，逐渐实现在智慧城市相关领域的业务拓展；相关业务良好的市场前景也吸引了华为等龙头企业进入。公司与这些企业相比，在资金、人才等各方面综合实力方面存在不足，同时由于规模所限，公司目前研发投入规模与上述行业巨头存在差距，可能对公司在与上述企业在更为综合性业务的竞争中存在劣势，影响公司存量客户的维护及新增客户的拓展，进而影响公司的经营业绩和发展潜力。
（四）宏观经济风险
1、新型冠状病毒肺炎疫情导致的经营风险
2020年年初新型冠状病毒肺炎疫情爆发，致使全国各行各业均遭受了不同程度的影响。公司
一方面配合国家疫情防控的政策，另一方面全力以赴做好经营管理。上下游企业复工复产延迟可
能无法避免地造成一些工作人员不能到岗、物流不畅等问题，以及各地政府的疫情防控政策导致
一些在手订单的执行或潜在订单的落地受到延后或影响。
2、物联网行业宏观经济波动风险
物联网行业与实体经济及下游行业发展密切相关。近年来，随着宏观经济的增长和城市化、数字化的推进，下游客户对物联网技术的应用需求也呈现不断增长态势，行业发展与宏观经济状
况呈现一定的相关性。因此，如果宏观经济出现波动，经济增长减速，将导致物联网技术应用的
需求出现一定的波动，进而影响整个物联网行业的发展及行业内企业的业务发展和经营状况。
(六)其他风险
公司的募集资金投资项目是基于当前市场环境、技术发展趋势等因素所作出的安排，若项目实施时市场环境或技术状况出现突发变化，或是行业政策出现不利转向，将会导致公司募集资金投资项目前景发生不利变化，募集资金投资项目布局速度、经济效益不及预期，募集资金使用进度放缓、效率降低，极端情况下可能会导致无法如期产生效益以弥补研发体系建设项目带来的研发费用增加，造成公司利益受到减损。
三、 公司全体董事出席董事会会议。
四、 德勤华永会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。
五、 公司负责人李玮、主管会计工作负责人王朋朋及会计机构负责人（会计主管人员）赖维君声
明：保证年度报告中财务报告的真实、准确、完整。
六、 经董事会审议的报告期利润分配预案或公积金转增股本预案
经德勤华永会计师事务所（特殊普通合伙）审计，2020年度归属于母公司股东的净利润
176947317.29元，截至2020年12月31日，公司可供分配利润为396410195.91元。公司2020年
度利润分配方案为：公司以截止2020年12月31日总股本77334000股为基数，向全体股东每10股派发现金股利人民币6.87元（含税），共计派发现金股利53128458.00元（含税），占2020年度归属于上市公司股东净利润的比例为30.025%。本年度公司不送红股、不进行资本公积金转增股本，剩余未分配利润暂不分配。
七、 是否存在公司治理特殊安排等重要事项
□适用 √不适用
八、 前瞻性陈述的风险声明
□适用 √不适用
九、 是否存在被控股股东及其关联方非经营性占用资金情况否
十、 是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况否
十一、 是否存在半数以上董事无法保证公司所披露年度报告的真实性、准确性和完整性否
十二、 其他
□适用 √不适用
目录
第一节 释义 ............................................................................................................................................... 6
第二节 公司简介和主要财务指标 ........................................................................................................... 7
第三节 公司业务概要 ............................................................................................................................. 11
第四节 经营情况讨论与分析 ................................................................................................................. 66
第五节 重要事项 ..................................................................................................................................... 78
第六节 股份变动及股东情况 ............................................................................................................... 109
第七节 优先股相关情况 ....................................................................................................................... 116
第八节 董事、监事、高级管理人员和员工情况 ............................................................................... 117
第九节 公司治理 ................................................................................................................................... 125
第十节 公司债券相关情况 ................................................................................................................... 127
第十一节 财务报告 ............................................................................................................................... 128
第十二节 备查文件目录 ....................................................................................................................... 252
第一节 释义
一、 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、股份公司、罗克股份、罗克佳华、佳华科技指 罗克佳华科技集团股份有限公司，曾用名：山西联华伟业投资有限责任公司、山西联华伟业科技有限公司、北京罗克佳华信息技术有限公司、北京罗克佳华信息技术股份有限公司
联华伟业 指 山西联华伟业投资有限责任公司，公司前身罗克有限 指 北京罗克佳华信息技术有限公司，公司前身韦青信息 指 上海百昱信息技术有限公司前身，公司控股股东百昱信息 指 上海百昱信息技术有限公司公司控股股东
共青城华云 指 共青城华云投资管理合伙企业（有限合伙），员工持股平台共青城佳云 指 共青城佳云投资管理合伙企业（有限合伙），员工持股平台，共青城华云的有限合伙人上海普纲 指 上海普纲企业管理中心（有限合伙），公司股东太罗工业/太原罗克 指 太原罗克佳华工业有限公司，公司子公司
比蒙投资 指 深圳市比蒙投资有限公司，公司子公司
展韵投资 指 上海展韵投资管理有限公司，公司子公司
佳华智联 指 北京佳华智联科技有限公司，公司子公司
佳华物链云 指 成都佳华物链云科技有限公司，公司子公司佳华重庆 指 罗克佳华（重庆）科技有限公司，公司子公司鄂尔多斯佳华 指 佳华（鄂尔多斯市）科技有限公司，公司子公司山东罗克 指 山东罗克佳华科技有限公司，公司子公司
华环生态 指 太原华环生态环境监测服务有限公司，公司子公司数据科技 指 太原罗克佳华数据科技有限公司，太罗工业子公司天益蓝 指 山西天益蓝环境科技有限公司，太罗工业子公司
《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》
证监会 指 中国证券监督管理委员会
上交所 指 上海证券交易所
元、万元 指 人民币元、人民币万元章程、公司章程 指 罗克佳华科技集团股份有限公司章程
报告期 指 2020 年 1 月 1 日至 2020 年 12
月 31日
光大证券、保荐机构 指 光大证券股份有限公司天元所 指 北京市天元律师事务所天健所 指 天健会计师事务所（特殊普通合伙）德勤所 指 德勤华永会计师事务所（特殊普通合伙）
本次股票发行、本次发行 指 本次向社会公开发行不超过
1933.40 万股人民币普通股
上市 指 佳华科技股票在上海证券交易所挂牌交易
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 罗克佳华科技集团股份有限公司
公司的中文简称 佳华科技
公司的外文名称 RocKontrol Technology Group Co. Ltd.公司的外文名称缩写 RocKontrol
公司的法定代表人 李玮
公司注册地址 北京市通州区嘉创路10号院6号楼1层、2层、3层公司注册地址的邮政编码 101111
公司办公地址 北京市通州区嘉创路10号院6号楼1层、2层、3层公司办公地址的邮政编码 101111
公司网址 http://www.rockontrol.com
电子信箱 rk@rockontrol.com
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 王转转 成俊敏
联系地址 北京市通州区嘉创路10号院6号楼1层
、2层、3层北京市通州区嘉创路10号院6号
楼1层、2层、3层
电话 010-61502051 010-61502051
传真 010-80828823 010-80828823
电子信箱 rk@rockontrol.com rk@rockontrol.com
三、信息披露及备置地点
公司选定的信息披露媒体名称 上海证券报、中国证券报、证券日报、证券时报
登载年度报告的中国证监会指定网站的网址 http://www.sse.com.cn
公司年度报告备置地点 北京市通州区嘉创路10号院6号楼1层、2层、3层
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
股票种类 股票上市交易所及板块 股票简称 股票代码 变更前股票简称
人民币普通股（A股） 上海证券交易所科创板 佳华科技 688051 不适用
(二) 公司存托凭证简况
□适用 √不适用
五、其他相关资料公司聘请的会计师事务所（境内）
名称 德勤华永会计师事务所（特殊普通合伙）
办公地址 上海市黄浦区延安东路 222号 30楼
签字会计师姓名 刘杰 李彦刚报告期内履行持续督导职责的保荐机构
名称 光大证券股份有限公司
办公地址 上海市静安区新闸路 1508 号
签字的保荐代表人姓名 王鹏、刘海涛持续督导的期间 2020年 3月 20日-2023年 12月 31日
六、近三年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
主要会计数据 2020年 2019年本期比上年同期增
减(%)
2018年
营业收入 681426486.26 514781584.33 32.37 389035100.05归属于上市公司股东的净利润
176947317.29 118851453.65 48.88 64018911.83归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润
142331075.11 109389734.18 30.11 60290567.49经营活动产生的现金流量净额
-56593168.73 21253105.66 -366.28 65908950.23
2020年末 2019年末本期末比上年同期末增减（%）
2018年末归属于上市公司股东的净资产
1492372421.18 481470393.81 209.96 199686741.17
总资产 1998660443.95 907712168.26 120.19 838911097.74
(二) 主要财务指标
主要财务指标 2020年 2019年本期比上年同
期增减(%)
2018年
基本每股收益（元／股） 2.44 2.12 15.09 1.28
稀释每股收益（元／股） 不适用 不适用 不适用 不适用扣除非经常性损益后的基本每股收益（元／股）
1.96 1.95 0.51 1.21
加权平均净资产收益率（%） 14.71 31.24 -16.53 47.18扣除非经常性损益后的加权平均
净资产收益率（%）
11.83 28.79 -16.96 44.64研发投入占营业收入的比例（%）
13.36 9.12 4.24 6.64报告期末公司前三年主要会计数据和财务指标的说明
√适用 □不适用
基本每股收益以报告期加权平均股本为基数计算，本报告期加权平均股数为 72500500.00
股，2019 年同期的加权平均股数为 56000000.00股；加权平均净资产收益率以报告期加权平
均净资产为基数计算，本报告期加权平均净资产为 1202792161.22元，2019 年同期的加权平均净资产为 380441019.61 元。
七、境内外会计准则下会计数据差异
(一) 同时按照国际会计准则与按中国会计准则披露的财务报告中净利润和归属于上市公司股东的净资产差异情况
□适用 √不适用
(二) 同时按照境外会计准则与按中国会计准则披露的财务报告中净利润和归属于上市公司股东的净资产差异情况
□适用 √不适用
(三) 境内外会计准则差异的说明：
□适用 √不适用
八、2020年分季度主要财务数据
单位：元币种：人民币
第一季度
（1-3月份）
第二季度
（4-6月份）
第三季度
（7-9月份）
第四季度
（10-12月份）
营业收入 137493257.32 151093201.05 121289752.80 271550275.09归属于上市公司股东的净利润
27157533.83 42152720.02 18968300.16 88668763.28归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润
25245958.42 37896240.90 11997271.89 67191603.90经营活动产生的现金流量净额
-93398479.00 -20988730.55 -1658372.59 59452413.41季度数据与已披露定期报告数据差异说明
□适用 √不适用
九、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 2020年金额附注
（如适用）
2019年金额 2018年金额
非流动资产处置损益 202782.72 -762423.94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，符合国家政策规定、按照一定标准定额或定量持续享受的政府补助除外
15887105.35 14471597.20 3906099.05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司期初至合并日的当期净损益
-441531.57 208186.46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、衍生金融负债产生的公允价值变动损益，以及处置交易性金融资产、衍生金融资产、交易性金融负债、衍生金融负债和其他债权投资取得的投资收益
17601396.91
单独进行减值测试的应收款项、合同资产减值准备转回
4460000.00 3360000.00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除上述各项之外的其他营业外收入和支出
623862.43 -6075230.09 326397.01其他符合非经常性损益定义的损益项目
少数股东权益影响额 -447602.15 -14950.78
所得税影响额 -3711303.08 -1075741.35 -712338.18
合计 34616242.18 9461719.47 3728344.34
十、采用公允价值计量的项目
√适用 □不适用
单位：元币种：人民币
项目名称 期初余额 期末余额 当期变动对当期利润的影响金额
交易性金融资产 425288287.65 425288287.65 288287.65
应收款项融资 3289793.38 196000.00 -3093793.38
合计 3289793.38 425484287.65 422194494.27 288287.65
十一、非企业会计准则业绩指标说明
□适用 √不适用
第三节 公司业务概要
一、 公司所从事的主要业务
(一) 业务概述
佳华科技作为物联网技术的创新者，是一家打通感知层、平台层、应用层全产业链的企业。
公司在物联网领域积累了核心技术和应用经验，以数据为核心、以平台为载体和中枢，致力于深度挖掘数据价值，向各垂直领域提供物联网数据服务，建立全价值链的物联网云链大数据平台。
报告期公司业务聚焦于为智慧环保和智慧城市领域的应用场景，提供基于物联网综合技术的软硬件产品、解决方案及数据服务。在智慧环保领域，公司是国家生态环境部的工程技术中心，承担国家环保物联网、能耗物联网等标准的编制；是中国环境科学学会副理事长单位、中国环境保护产业协会常务理事单位及中华环保联合会会员单位。在智慧城市应用领域，公司是国家级物联网工程研究中心、发改委智慧城市发展联盟成员，参与承担国家智慧园区等标准的编制；并在
2020年获得中国智慧城市十大推荐案例、2020中国智慧城市创新解决方案奖等。
公司以物联网大数据为核心，旨在提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。公司打造“数据工厂”体系，挖掘其核心技术的更高价值，围绕数据功能体系的感知控制、数据模型、决策优化三个基本层次，建立起包括智能终端生产、物理资源管理、数据汇聚融通、数据治理开发、数据体系建设、数据安全管理、数据资产管理、数据应用服务的一站式数据“生产加工工序”，同时结合第三方数据产品，旨在建立完整的数据产品及运营服务体系。
公司在智慧环保和智慧城市领域，提供的软硬件产品及服务如下图所示。
公司自建的物联网云数据中心为公司主营业务提供基础设施保障，是公司物联网智能终端数据的承载体，为大数据业务提供统一的存储和计算能力。使用自建的数据中心，实现了云基础设
施统一管理，对公司数据储存的安全性将形成有力保障，有效降低公司对于第三方依赖的运营风险。该中心设计总体达到国家A级、国际TIA3+级别机房标准可分为 32个独立模块，目前拟在率先完成 4个模块的建设。
(二) 公司物联网技术介绍
1、公司物联网技术概述
公司物联网技术主要包含感知层技术和平台层技术，是“数据工厂”体系的“生产线”。感知层提供大量物联网设备的接入、标识解析、协议转换、边缘计算等功能，实现数据的“初加工”；
平台层包含了以海东青时序数据库为核心的数据层和以AI云平台为核心的计算层，提供数据汇聚融通、数据治理开发、数据资产管理、数据深度分析计算等能力，实现数据的“深加工”。
公司强调“重两端、实平台”的技术路线。“重两端”指注重以嵌入式系统为核心的数据采集端，拥有千余种通讯协议SDK库，第三方智能设备接入即插即通，旨在为物联网前端装上“耳朵、鼻子、眼睛”，建立多源多维的数据源体系；以人工智能AI为核心的数据分析端，通过授权实现合法对特定领域进行物联网数据采集、数据清洗、数据加工、数据挖掘、算法建模、智能分析等。
“实平台”指夯实平台层的底层技术及综合平台能力，建立数据平台和计算平台，应用海东青时序数据库、IoT物联网平台、云链数据库搭建坚实的平台。旨在基于综合的技术体系和能力，搭建物联网云链大数据平台。
技术方面，公司以云链数据中心作为技术管理部门，统一研发体系，软硬融合、协同创新，建立面向全公司多个行业应用和多个研发团队的统一软件研发体系；以全资子公司北京佳华智联
科技有限公司、罗克佳华（重庆）科技有限公司、成都佳华物链云科技有限公司作为核心产品公
司以及平台层技术支撑。以实现提升软件之间的兼容性、支持行业应用的快速开发和迭代、发挥了软件复用的价值。主要包括以传感器和边缘计算为核心的嵌入式产品；以海东青数据库为核心的IoT物联网平台；以区块链技术为核心的云链数据共享平台；以加密技术为核心的数据安全体系；
以 3D引擎技术为核心的数字孪生可视化平台；以人工智能AI算法为核心的人工智能平台；以及建
立在IoT平台基础上的“微精灵”沟通平台等。并将上述技术根据需要进行融合，作为综合技术能力向客户提供软硬一体的技术支撑和服务，增加技术壁垒。
2、主要技术及产品介绍
（1）云链共享平台
云链共享平台提供数据共享、数据质量监控、共享加密传输、区块链可信存证、数据防篡改审计等核心能力分别来解决数据互通难、数据质量差、数据安全难保证、数据可信度低、数据流通监管难等问题。一方面可应用于智慧政务领域，实现为政府、企业和市民提供跨层级、跨地域、跨部门、跨业务的协同服务；另一方面可应用于行业生态建设，打通政府与企业间的信息壁垒，提供惠民、实用的新型信息服务。
云链共享平台具备分布式资源管理与共享、可信存储与传输、透明监管等技术优势，已取得国家网信办颁发的区块链信息服务运营资质。对比传统的中心化，网络中没有严格意义的中心，各组织自行保管数据，自行对来自其他组织的数据需求进行审核与之共享。
（2）海东青物联网平台
海东青物联网平台是以海东青时序数据库为核心的IoT物联网平台，支撑向下连接海量设备进行数据采集，向上提供API数据接口连接应用，同时提供管理和服务能力。
海东青时序数据库为公司自主研发，安全可控，入选国家信创技术图谱，获得IT产品信息安全认证证书，通过百万级并发数据测试，完成了华为云鲲鹏适配认证。以海东青数据库为核心的IoT物联网平台可以为万物互联提供可靠、安全、稳定的终端接入、设备管理、监控运维、协议适配、消息路由、数据存储、安全传输、数据分析与展示、开发者中心、应用使能等功能。支持私有化部署、平台侧数据加密、视频服务、结构化存储、数据分析一体化支持、网关协议扩展能力、完整的开发框架、线上及线下的安全运营服务等，并在协议解析、规则引擎、数据分析、数据应用、数据可视化等核心阶段均支持低代码数据分析应用能力。
（3）AI云平台
AI云平台是一套支持更便捷、更简单使用AI的开放平台，包含模型市场、数据服务等。模型市场方向，AI云基于已有的AI模型提供快速便捷的购买服务，面向有定制AI需求、零算法基础或者追求高效率开发AI的用户；支持包括数据采集与数据标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发流程。数据服务方向，AI云基于AI全流程的开发，提供数据采集、数据清洗、数据标注的数据
服务。AI云平台将云端AI应用、函数计算等能力下发到边缘节点，将公有云能力延伸到靠近设备
的一端，使得边缘节点拥有云端相同能力，能够实时处理终端设备计算需求。
（4）数据安全管理系统
佳华数据安全系统由国密认证的安全底座及不同垂直应用组成。自主研发高性能PCIe密码卡，并以此为基础研发高性能服务器密码机，实现高业务数据吞吐率、高在线并发服务数及业务动态扩展的功能；通过密钥管理系统、时间戳服务器、签名验签服务器等，建立从“终端到服务器侧”完备的国密安全产品体系。
（5）区块链可信存证
通过区块链、国密传输、AI等技术，建立一套区块链可信存证体系，应用于碳中和管理、排污管理、安全应急等领域；以及集团企业对下属单位动态管控等。下属单位对关键数据按照规则上链存证，区块链保证数据公信。为管理部门提供分类分级管控依据，并通过云链共享平台与
第三方建立智能合约下的沟通机制，构建监管与被监管、被监管和服务机构等多方共享的安全的信任体系。
(三) 公司物联网应用介绍
1、公司物联网应用概述
报告期内公司物联网技术主要应用于智慧环保和智慧城市领域，主要包含感知及平台建设、数据运营服务两个层面，对应“数据工厂”体系的一站式数据“生产加工工序”。
感知建设层面，实现将自有设备及第三方设备数据、数据采集系统、第三方系统等进行归集，为数据的采集汇聚、互联互通提供边缘支撑；平台建设层面，主要明确了平台层、基于智慧环保和智慧城市领域的应用服务平台在具体建设中的标准化解决方案。通过感知及平台建设，为应用
场景提供软硬件产品及解决方案，以期更好地获得用户，增加设备接入量级、用户量级、使用人数，扩大市场占有率。这是佳华“数据工厂”产品线的重要组成部分，为之后向客户提供长期持续的数据服务奠定了基础。
数据服务层面，基于上述感知层、平台层和应用服务平台的建设，主要围绕智慧环保和智慧城市两大领域应用，面向用户提供数据运营服务，通过数据清洗、模型建立、SaaS化数据服务，增加客户黏度，获得数据服务收益。
2、物联网在智慧环保领域的应用——赋能环境治理精细科学
（1）智慧环保应用概述
公司在生态环境及低碳领域提供基于物联网综合技术的软硬件产品、解决方案及数据服务，是国家生态环境部认定的工程技术中心，承担环保物联网的标准的编制；是中国环境科学学会副理事长单位、中国环境保护产业协会常务理事单位及中华环保联合会会员单位。在该应用领域，佳华科技建立了生态环境大数据平台，提供环保数据服务，目前已实现各类监测设备链接 8 万余台，面向全国 100余政企客户，使用人数超万人。同时向碳资产管理应用方向拓展。在此基础上，通过“污染溯源”、“环境预测”、“智能调度”、“区块链可信存证”等SaaS化、轻量级数据产品引流，实现设备接入和用户量的增长。
智慧环保业务以数据运营服务为核心，建立整套从数据采集、数据分析到数据应用的能力，为客户提供从发现问题、分析问题到解决问题的全方位服务。在物联网感知层，实现将环保相关关键设备数据、数据采集系统、第三方系统等进行归集，包括水、气、声、渣监测等，实现环保现场生产、治理状态的实时监管，为对环境造成影响的多源多维数据（气象、地理、道路交通、工业污染源监控、微观站、车载站、建筑施工监测、餐饮油烟监测、汽车尾气监测以及视频监测、
噪声监测等各类多源数据）的采集汇聚、互联互通提供了边缘支撑，并不断丰富生态环境大数据资源。在平台层，建立数据平台、计算平台和安全体系，实现以海东青数据库为核心的IoT物联网平台接入多源多维数据，以及通过云链共享平台实现数据融合，打破“数据孤岛”状态，保证数据安全、可信、高效的共享交换，实现多源多维数据的有效融合，并通过AI云平台提供AI模型及算法能力，打造在具体应用中提供数据运营服务的技术及平台底座。在应用层，先针对智慧环保领域的应用场景需求，建设生态环境矩阵、生态环境业务赋能平台、生态环境大数据中心、大气联防联控管理平台、大气复合污染成因与综合防治决策平台、环境事件中心等应用服务平台。以上述感知及平台的建设以及数据安全体系搭建为基础，为客户提供完成数据清洗加工后的数据服务，包括复杂场景下环境质量的实时动态监测、污染溯源、预测预报、调度管控、联防联控、事件分析、事件处理等智能辅助决策，满足客户对环境治理精细化、科学化管理的需求，打通环保监控和执法的“最后一公里”，旨在对环境问题进行精准、科学、依法治理。同时也提高了客户对公司产品和服务的黏性。
公司物联网技术在智慧环保领域的应用，除政府客户外，也面向发电企业提供脱硫工艺优化服务。目前联合国电环科院，建设发电企业智慧环保数据服务平台，为企业的环境自行监测提供SaaS化的工艺优化数据服务和动态管控服务，拓展智慧环保业务领域面向企业用户的服务。
（2）智慧环保领域运用的主要核心技术
智慧环保领域运用的核心技术：嵌入式产品设计技术、智能传感器设计技术、IoT物联网平台、云链数据库、海东青时序数据库、AI技术体系、数据安全体系等。具体而言，基于嵌入式产品的设计和智能传感器的设计研发，建设微观站等物联网数据采集终端；运用IoT物联网平台对终端进行管理；运用云链数据库形成数据融合；运营数据安全体系保障数据安全；运用AI技术体系进行
场景识别及污染原因分析应用，如秋冬季常见的露天焚烧污染事件，佳华科技可以通过AI视频监控捕捉到的视频图像，并在后台实时分解为 50余个不同色度及相关特性的图层，从而准确分辨水雾与烟尘、蒸气与颗粒物等特征，识别率达 99.5%以上，为智慧环保增添了智能化的“大脑”。
佳华科技获得了市场的充分肯定。在 2020年蓝天保卫战收官中，佳华科技服务的全国地市夺得了多个“第一”，其中北京城市副中心空气改善率北京市第一；海口空气质量位居全国 168个重点城市第一；吕梁环境质量持续保持山西省第一；威海环境空气质量继续保持山东省第一；中
山PM2.5降幅在 168个重点城市排名第一；北碚优良天数位于重庆主城区第一……
（3）智慧环保应用案例介绍
公司为某客户建设了基于物联网技术的生态环境大数据平台，并提供从发现问题、分析问题再到解决问题的一整套闭环管理的生态环境数据运营服务，为客户进行科学、精细的环境治理提供智能决策支持。
公司通过IoT物联网平台和云链共享平台，经数据接口与使用授权，接入生态环境局、气象局、住建局、城管局等多委办局系统平台及设备数据，以及数千个城市各类摄像头。另外接入系统平台包括重点污染源在线监测系统，污染治理设施用电监管系统，VOCs监控平台，油烟监测云平台，
无人机平台，重型柴油车远程排放监控平台，智慧渣土车综合服务监管平台，非道路移动机械监管平台，机动车遥感监测综合管理平台，智慧工地平台，智慧环卫综合监管系统等。实现了多源
数据的一张图融合互通、联动分析，为大气环境治理提供基于数据的智能决策支持奠定基础。
同时，为客户建设了大气联防联控管理平台、大气复合污染成因与综合防治决策平台等应用服务平台。基于多源多维的大数据资源和平台工具，运用大气研究手段、数据分析软件、环境AI算法模型等技术，对数据进行深层次的挖掘与分析。
通过污染溯源模型，对污染事件发生位置进行清晰及来源进行溯源和分析研判，找到污染位置，判断污染成因及污染强度。
通过预测预报模型及调度管控模型，对未来污染情况做出研判，发现数据背后的污染规律，为环境治理工作提供主要管控措施建议，精准施策，靶向治理。
针对环境报警事件，通过多元数据的综合分析，依据分析结果向环境治理人员发布任务，解决污染事件，并进行智能监督执法，执法有依据、流程有追踪，最终达到改善环境的目的。
同时为客户提供多元数据分析服务、智能环境分析服务，并提供日报、周报、月报、季报、年报、专项报告等数据分析报告。
3、物联网在智慧城市领域的应用——赋能城市管理提质增效
（1）智慧城市应用概述
在智慧城市领域，公司是国家级物联网工程研究中心、发改委智慧城市发展联盟成员，参与承担国家智慧园区、能耗物联网等标准的编制，并在 2020年获得中国智慧城市十大推荐案例、2020中国智慧城市创新解决方案奖等。
智慧城市领域的应用，主要从以下三方面进行突破：一是从基层智能化切入，以BIM技术和数字孪生可视化平台为基础，建立智慧园区、智慧社区，为城市最小单元的智慧园区和社区提供建设和运营服务；并以智慧园区运营为引流，拓展延伸至工业互联网的企业服务，建立工业互联网产业平台，为企业提供数据服务。二是以智慧环保为流量入口，拓展至智慧城市的相关领域，将城市管理涉及到环保、城管、住建、交通、环卫等动态的物联网数据进行数据融合，建立统一
的城市应急调度指挥中心，对实时发生的动态数据，进行智能分析、实时推送、实时处理、服务
民生。三是从人工智能AI综合分析切入，建立智慧城市管理运营中心（IOC），公司在智慧园区、应急运营中心的基础上，结合人工智能AI，提供智慧城市AI运营服务。以期将城市的“鼻子（环境监测）”、“耳朵（噪音监测）”与“眼睛（视频监控）”结合起来，完善物联网采集中“视觉、听觉、嗅觉、触觉”等城市感知数据，作为智慧城市的数据基础，打通城市管理中不同部门之间的数据壁垒及孤岛状态，形成高效的协同配合，提升智慧城市精细化管理能力，建立“城市精细化管理一张图”以及大数据服务体系。
（2）智慧城市领域运用的主要核心技术
智慧城市领域运用的核心技术：嵌入式及传感器技术、IoT物联网平台、海东青时序数据库、云链数据库、AI 技术体系、数据安全体系等。具体而言，基于嵌入式产品、传感器设计技术及 AI技术，开发出应用于城管（餐饮油烟）、住建（工地安全、扬尘等）、公安（安防）等行业应用，运用IoT物联网平台和云链数据库，实现数据的接入和融合。最终通过对城市数据的分析和应用开发出软件，作为城市运行智慧中心，为政府和各行业提供服务。
（3）智慧园区应用案例介绍
产业园区是适应当前市场经济的创新性、人文性、生态化、现代化和国际化而兴起的新兴地域经济主体，成为地方经济发展的主要承载平台。
但是，在产业园区建设中，基础设施设备投资大、政府在园区精细化管理和精准化服务能力要求高、管理运营成本高等问题，迫切需要建设集政府、企业、民生需求为一体的智能园区。在
“新基建”驱动数字经济热潮中，智慧园区作为智慧城市的“浓缩版”，是工业企业聚集发展和核心抓手，也是构建万物互联的智能世界的着力点。
佳华科技是全国智标委智慧园区标准化工作组成员，拥有建筑智能化的设计和总承包的一级资质，在智慧园区领域深耕多年，已服务全国 100 多城市的物联网数据服务。同时，佳华科技注重与新兴信息技术紧密结合，将物联网技术、人工智能技术融入到园区建设和运营中，提高园区行政效能和决策能力，降低运营管理成本，更重要是建立一个 PAAS层的平台，引入从事工业互联网服务的企业，建立生态服务体系，为园区企业进行精准的线上 SAAS服务，以信息化、智慧化方式助力园区管理和园区内企业可持续发展。
佳华科技凭借深厚的技术底蕴、强大的数据运营能力，成功中标西南某市智慧园区项目，通过顶层设计和技术架构，将园区的 IT 资产、设备资产、数据资产、AI 模型资产进行统一管理，实现智慧园区的精细化管理，同时建立一个 PAAS服务平台，聚集生态企业，为园区企业和人员提供精准 SAAS服务，推动智慧园区运营市场化的模式。
该智慧园区建设围绕政府管理、企业服务、民众服务三结合的新型智慧园区创新模式开展，培育智慧园区自运营、自成长、自盈利、自扩展的建设和运营保障体系。实现以该智慧园区为样板，面向全国同类产业园区提供线上数据运营服务。
在政府管理方面，构建服务型政府，建立线上园区管理服务模式。通过搭建园区智慧政务服务平台、园区物理空间管理平台和园区经济运行管理平台三大管理平台，实现规划管理、经济运行、智慧预警等功能，全面提升园区政府科学分析决策能力，实现政务服务的精准化目标。
该智慧园区依托坚实的技术中台，构建支持第三方机构进驻的运营平台，支持各类工业互联网服务企业、互联网服务企业在运营平台“开店经营”。
在企业服务方面，建设智慧产业赋能体系，实现企业降本增效提质。通过建设一站式企业服务平台、智能制造服务平台、工业互联网云平台、产业要素协同平台等，实现产业发展智能化、应用集群生态化、要素协同平台化的目标。
在民众服务方面，开放园区动态数据资产，建立产业互联网的“生态圈”。围绕人民群众在教育、医疗、社区生活、养老等的需求，为园区群众营造安全、便捷、便利的高品质生活。
佳华科技在智慧城市领域，智慧园区入手，不断淬炼公司物联网、云链数据库和人工智能算法模型技术，真正解决设备接入量大、跨部门数据共享难度大等智慧园区发展中的痛点问题，为智慧城市建设打好技术“底座”。同时智慧园区开放性的第三方平台，将各类服务企业聚集为“生态圈“，提供工业互联网领域的各类服务，提升智慧园区的自我造血能力，立足西南，面向全国各类园区提供线上的智慧园区服务。
二、 主要经营模式
（一）“佳华六步”经营模式
公司基于业务特点建立了“佳华六步”的经营模式。
第一步，与应用方进行需求沟通和技术交流，充分发现需求，挖掘需求；第二步，与应用单
位、高等院校、科研院所等合作单位进行课题立项，联合研发和创新；第三步，联合应用单位建设标杆性项目，树立试点示范，向全行业推广；第四步，在标杆项目中，建立长期稳定的数据运营模式，在运营过程中优化算法，提升运营水平，升级迭代需求；第五步，通过“标杆效应”，参与编制行业标准和技术规范，向全行业推广和复制；第六步，将先进技术与应用领域结合，引导新需求。建立从产、学、研、用的共同研发、协同创新到引导应用领域发展的正向循环。基于技术的不断迭代和完善，在行业中不断推陈出新，挖掘和引导需求，解决社会的痛点问题。
在“佳华六步”模式的具体执行过程中，公司充分发挥现有客户资源、商业资源及技术资源的复用价值，以实现成本最小化及效益最大化。
（二）发挥资源复用价值
1、客户资源复用
在应用层面，公司在智慧环保应用领域，积累了百余个政府客户并建立了生态环境大数据体系，全国分为五大区、十大基地；在智慧城市应用领域，建立了山东聊城、重庆合川、山西太原
三个智慧城市运营中心，并与国资重庆市合川信息安全产业发展有限公司组建由佳华科技控股的合资企业，暨打造工业互联网服务平台，旨在为园区内千余家企业用户提供服务。
公司基于上述客户资源，了解政府与企业之间监管与服务的模式，在不断拓展政府客户广度和深度服务的同时，通过政府及政策引导，面向企业提供服务，获得企业用户。具体拓展模式包括如下 4类。
向外拓展：以十大智慧环保基地、三大智慧城市运营基地、一个工业互联网服务平台为基础，辐射周边，面向全国客户；并通过政府客户导流至企业客户，拓展物联网技术在企业级客户的应用服务。应用推广：通过以上基地为基础，将目前提供的服务范围不断扩大，向老客户输出新业
务，从一个点扩展至一个面，由智慧环保领域的业务导流至智慧城市领域的业务，并增加销售收入和用户黏度。向下延伸：通过基地服务的省、市级平台，向下延伸到县区级、乡镇级和企业级，降低成本高效获客，提高市场占有率。生态合作：政府、企业、居民的需求涉及到方方面面，公司积极集合更多的第三方服务商、物联网设备厂家等生态合作伙伴至物联网云链大数据平台，形成组合拳，实现为客户的全方位服务。
2、技术资源复用
在技术层面，佳华科技建立了以海东青数据库为核心的IoT物联网平台，为百余政企用户提供技术支撑；以区块链技术为核心的云链数据共享平台，为目前所有客户提供第三方数据交互服务；数据安全管理系统，可以提供国密级传输通道；微精灵是建立在IoT平台基础上的加密沟通平台；以人工智能AI算法为核心的AI云平台，已经为数十个用户提供数据算法云服务；以及以传感器和边缘计算为核心的嵌入式产品、以 3D引擎技术为核心的数字孪生可视化平台。
佳华科技目前已取得国家网信办颁发的区块链信息服务运营资质，具备运营云链共享平台的资质，同时将海东青时序数据库、数据安全管理系统、区块链可信存证、人工智能AI等技术优化融合，提供综合技术能力及服务。
以上平台层主要为智慧环保和智慧城市领域的应用提供技术支撑，公司常年为政企客户提供数据服务，积累了完整的核心技术体系，并将核心技术优势向更加产品化和平台化的方向发展，积极拓展外部市场，促进公司新的业务增长点。
3、商业资源复用
公司充分发挥商业资源的价值，优化供应链关系和完善生态合作关系，促使供应商资源、代理商资源转化为公司的市场及销售资源，优势互补、强强合作。并努力将公司多年经营积累的数据资源转化为新的数据产品，实现数据资源价值复用。
三、 所处行业情况
（一）中国物联网行业市场综述
1、基本概念
物联网是在互联网基础上进一步拓展而产生的，将其用户端延伸和扩展到物与物、人与物，实现其连接并进行信息互换与通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等。
物联网可分为四层组成架构，分别为感知层、网络层、平台层和应用层。其中，感知层和平台层属于物联网的技术层面，构成整个物联网体系的核心部分。物联网是一种综合技术能力的体现，为用户提供以数据价值为核心的综合服务。
感知层是物联网的基层，通过传感器、芯片及无线模组等对物理世界的信息进行采集和识别；
网络层主要发挥信息传输作用，将感知层采集和识别的信息进一步传输到平台层，可分为有线传输和无线传输；平台层主要将来自感知层的数据进行汇总、处理和分析，按功能分类可分为设备管理平台、连接管理平台、应用支持平台、业务分析平台等；应用层是物联网的顶层，将处理分析后的数据信息应用到具体领域，物联网目前已实际应用到环保、园区、安防、交通、能源、物流、医疗、工业制造等领域，应用领域还在进一步扩展。
来源：沙利文研究院绘制
2、发展历程
物联网最早于 20 世纪 90 年代被提及并由美国麻省理工学院首先提出物联网的概念，在 1995
年至 2005 年间经历了萌芽期。2005 年至 2008 年，国际电信联盟对物联网的概念进行了拓展，物
联网行业进入初步发展期。直至 2009 年，中国、欧盟、美国对于物联网都提出国家战略层面的行动计划，标志着物联网行业发展进入快速发展阶段。
来源：沙利文研究院绘制
3、市场规模
自 2009年中国提出“感知中国”的物联网战略部署，中国物联网行业发展进入快速增长阶段。
随着物联网传感及处理器成本的降低为规划化部署提供了基础，5G等技术的发展为物联网大数据应用提供了极大的机遇，物联网的应用领域不断拓广，终端用户亦呈现显著增长趋势。物联网正在给不同行业带来深刻变革，将智能化和数字化带入各个领域。同时，万物互联产生的海量数据
的价值挖掘将继续推动物联网发展，促使社会治理和日常生活向数字化、精准化发展。
据中国信息通信研究院发布的《物联网白皮书（2020）》现实，我国物联网连接数全球占比高
达 30%，2019年我国物联网连接数 36.3亿，到 2025 年预计我国物联网连接数将达到 80.1亿，年
复合增长率 14.1%。终端用户的显著增长促进行业市场规模的进一步提高，截止 2020年，我国物联网产业规模突破 1.7 万亿元，十三五期间物联网总体产业规模保持 20%的年均增长率（数据来源：中国信息通信研究院《物联网十三五评估报告》）。
数据来源：GMSA
2020年国家发改委官方明确新基建范围，物联网成为新基建的重要组成部分，物联网从战略
新兴产业定位下沉为新型基础设施，成为数字经济发展的基础，重要性进一步提高。国家各部委高度重视物联网新基建发展，工业和信息化部发布《关于深入推进移动物联网全面发展的通知》，各地方政府制定顶层设计，将新基建纳入新阶段发展重点，物联网投资持续加大。根据 2019年MWC（世界移动通信大会）公开数据，2020年中国物联网产业规模有望超过 1.5万亿元，未来几年的市场规模数据预测如下。
来源：2019MWC、招商证券
物联网连接数结构将发生改变。消费物联网因受众群体基数大、用户需求相对单一、支撑技术较为成熟、产品种类多样等特点取得先发优势，面向消费者或以消费者为最终用户的物联网应用如智能锁、智能音箱、可穿戴等智能家居产品占据当前大部分连接数。然而，随着物联网加速向各行业渗透，行业的信息化和联网水平不断提升，产业物联网连接数占比将提速，据GSMAIntelligence预测，产业物联网设备的联网数将在 2024年超过消费物联网的设备数。
2019 年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到 2025 年，物联网连
接数的大部分增长来自产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的 61.2%。其中，公共服务、智慧工业、智慧交通、智慧能源等领域将最有可能成为产业物联网连接数增长最快的领域。
数据来源：GSMA
4、产业链概况
物联网产业链包括上游的基础硬件提供商、基础软件提供商、感知设备提供商、网络传输服务商，中游的平台服务商、应用服务商、边缘计算服务商及下游的个人、企业、政府等最终用户。
来源：沙利文研究院绘制
（二）中国物联网行业驱动因素
1、技术升级促进行业发展
物联网是技术驱动型行业，其核心驱动力是多层次多维度的成熟技术。物联网的四大组成架构（感知层、网络层、平台层、应用层）需要多种物联网技术作为发展支撑，技术的变化发展对物联网行业有显著影响。
感知层传感技术和嵌入式系统技术的发展，网络层 5G和NB-IoT通信技术的发展，都成为物联网应用规模化的加速剂，网络新基建稳步推进传统基础设施的“数字+”、“智能+”升级。随着感知层和网络层技术不断成熟，越来越多的智能设备和产品的应用，产生海量物联网数据。对于海量数据的读写存储、计算分析、价值挖掘、以及安全保障产生强烈诉求，边缘计算、物联网数据库、区块链、人工智能、加密安全等技术未来将成为促进行业发展的一大促进力量。
2、社会数字化发展需求推动行业发展
在技术高速迭代的社会发展背景下，传统行业需要进一步升级改造来适应环境，而物联网已在传统行业实现应用，明显提高了传统行业的数字化水平，推动其升级发展，传统行业在升级改造过程中对物联网技术的需求亦将逐步提升。
从需求端来看，城市现代化发展需要不断提高公共服务水平来实现高效城市管理，而物联网技术能显著提升公共服务水平，公共服务在智能化、数字化升级进程中将越来越需要物联网技术的助推力量，物联网技术在公共服务领域的应用发展空间将逐步扩大。在工业领域，工业互联网是实体经济数字化转型的关键支撑，为实体经济提供了网络连接和计算处理平台等新型通用基础设施支撑，促进各类资源要素优化和产业链协同，帮助实体行业创新研发模式、优化生产流程，推动传统工业制造体系和服务体系再造，加速实体经济数字化转型进程。随着全社会对持续改善生态环境的需求不断加大，尤其在“碳达峰、碳中和”3060国家战略背景下，社会经济将会发生广泛而深刻的变革，也为改善生态环境指明了方向，海量数据管理以及信任机制将成为迫切需求，而对物联网的应用将成为重要手段和路径。因此，聚焦智慧环保，延伸智慧城市的应用，积极向工业互联网的企业服务拓展，能把握物联网大数据发展的市场需求，具有广阔的市场前景和发展潜力。
行业需求同时又进一步倒逼物联网支撑技术加快商用化进程。随着物联网的行业渗透加速，行业应用对物联网支撑能力提出新的要求，边缘智能、区块链、人工智能、安全体系等与物联网的结合需求急迫。物联网通用性强，是一项具有很强的可复制性技术，可以将一个场景的成功应用复制到其他场景中，实现物联网产值的迅速扩张。
（三）中国物联网行业制约因素
在技术和需求的双重驱动下，智能设备发展迅速，形成海量数据，但物联网数据仅仅发挥了一小部分数据价值，原因在于物联网技术层面和应用层面均存在一些制约因素。头豹研究院认为，物联网存在先天碎片化问题，应用场景和需求碎片化导致物联网终端异构、网络通信方式多样、
平台林立、不同厂家设备和产品之间的互联互通和互可操作性差，使得物联网领域在数据互通、数据共享、数据安全、数据挖掘、分析应用等方面存在痛点。想要更多利用物联网的公司面临的最大障碍是复杂性、综合性和技术挑战。
1、技术层面制约因素
（1）行业标准尚未统一规范
物联网发展涉及多项技术，目前尚未建立完整、统一的技术标准体系，而物联网缺乏互通互联的技术标准影响到不同技术之间的互操作性。据不完全统计，目前智能敏感元件与传感器已达上万种，常规的传感器类型和品种也有上千种，现场总线通信协议数量高达四十余种。由于物理世界信息获取的多样性和特殊性，涉及传感器、RFID等感知设备种类繁多、机理复杂，关键技术标准亦尚未统一规范，导致从不同设备、系统采集的多源、跨域、海量、异构的物联网数据无法兼容，相互之间数据信息难以互联，难以实现数据的统一处理分析，形成一个个烟囱型的数据体系，成为基于一个个单一用户的“局域网”，信息孤岛问题严重。
设备无法互通调用，数据难以互联互通，导致资源浪费，数据难以发挥最大价值。信号接口标准、数据模型标准、传感器标准等行业标准尚未统一规范，制约了物联网技术应用和产业发展，
标准统一规范以实现数据协同互联是物联网发展中的一大难题。
（2）平台建设及使用有待提升
为实现数据优化闭环、发挥数据价值，需要将海量物联网数据进行汇总、处理和分析，具体包括物理资源管理、数据汇聚融通、数据治理开发、数据体系建设、数据资产管理、数据应用支撑，上述正是物联网平台的核心功能。
物联网平台包括设备管理平台（DMP）、连接管理平台（CMP）、应用支持平台（AEP）、业务分析平台（BAP）等。物联网发展初期以大规模连接接入为主，连接管理与设备管理平台是核心，当前已经出现规模效应的头部平台。据中国信息通信研究院数据显示，移动OneLink已成为全球四大连接管理平台之一。截止 2019年底，华为云IoT物联网平台连接数超过 2.8亿，覆盖 50多个行业。
但物联网业务场景分散，且将长期处于加速扩展期，为支撑应用提速，应用支持平台更加多样化，
到 2024年，应用支持平台在物联网平台中占比将达到 53%。从 2018年起，物联网平台进入以AEP
为主的洗牌期，受物联网应用范围广、商业模式不成熟、产业需求复杂多样、垂直行业壁垒等诸多因素影响，物联网平台仍将长期处于洗牌期。
平台建设和使用成本高是物联网规模推广的重要瓶颈。横向来看，物联网行业长尾效应明显，不可能一个平台覆盖所有应用场景，需要分行业按需建设多个平台；纵向来看，行业产业链较长，需求多样，对物联网平台的功能、服务有众多要求，平台建设和运维需要投入大量资金和人力。
受限于物联网平台开源水平、开发工具及环境、标准协议接口兼容性、生态合作伙伴数量、平台全球化布局水平、应用开发者规模等要素影响，国内还未出现合作伙伴和开发者首选的平台，大量合作伙伴或开发者均会对接多个平台，没有对单一平台形成粘性。物联网平台在应用中还存在
一些问题，包括难以实现数据有效集成和管理；在数据挖掘分析应用能力方面存在不足；无法开
展应用灵活创新，或在创新过程中存在“重复造轮子”的现象，进一步降低应用创新效率，增加创新成本等。Gartner研究表明，物联网平台还需 5到 10年才会孕育出成功且能存活的经营模式。
（3）物联网数据安全问题突出
物联网当前发展出现信息来源逐渐拓宽、数据量高速增长、终端感知设备不断增多、通信技术种类不断增多、应用服务范围不断扩大、终端用户数量高速增长等状况，对物联网信息数据安全保护显得越来越迫切，对物联网安全风险重视度急剧提升，多家机构对物联网发展趋势最新预测显示，安全成为物联网应用的首要关注问题。
面对爆发增长的物联网信息数据，物联网的数据安全防护能力仍较薄弱，近年来物联网安全事件频发，带来巨大经济损失，物联网安全仍面临难题。一是我国物联网安全政策布局仍不足，物联网安全标准体系尚未发布，安全标准的场景针对性不足，产业链各环节安全防护意识不统一，安全防护体系不完善，没有形成物联网安全产业合力，目前呈现分散状态。二是我国物联网安全产业尚处于起步阶段，物联网产业链涉及环节众多，安全建设需要多方共同合作推进，目前缺乏典型场景的安全解决方案和标杆企业，需求侧对价格敏感，对物联网安全成本增加的接受度差。
在物联网感知层，物联网安全核心终端的产业成熟度不高，现阶段终端安全是物联网安全的重中之重，是物联网安全的基础。但目前终端设备系统安全防护能力薄弱，大部分不能支持复杂的安全防护策略，很难确保系统和设备的安全可靠。一旦被破坏、控制或攻击，不仅影响应用服务的安全稳定，导致隐私数据泄露、生命财产安全受损，更会危害网络关键基础设施，威胁国家安全。
在网络层，由于传感器节点分布广数目多，难以确保每个节点的物理安全，攻击者可直接捕获传感器节点进行更加深入的物理分析，从而获取节点通信密钥等，一旦传感网关节点被攻击者控制，会将安全风险带进整个传感器网络。
物联网的平台层是终端数据的集中地，储存了大量用户数据，而物联网设备数量增多造成DDOS攻击更加频繁，平台层的云端服务器需提高抵御DDOS攻击的能力以确保用户数据安全。物联网平台采集、存储和利用的数据资源存在数据体量大、种类多、关联性强、价值分布不均等特点，因此平台数据安全存在责任主体边界模糊、分级分类保护难度较大、事件追踪溯源困难等问题。同时，人工智能、边缘计算、IPv6、容器、微服务等新技术加快融合，这些新技术给物联网发展带来功能性能提升的同时，也使得平台用户信息、企业生产信息等敏感信息存在泄露隐患，数据交易权属不明确、监管责任不清等问题，物联网大数据应用存在安全风险。
应用层是物联网最接近终端用户的架构，涉及到大量单位或个人隐私数据，应用服务设备被恶意控制的情况下会使用户隐私数据泄露，需提高应用服务程序的安全防护水平来抵挡恶意攻击。
另外，大部分物联网用户重发展轻安全，对网络安全风险认识不足，同时，缺少专业机构、网络安全企业、网络安全产品服务的信息渠道和有效支持，用户的风险发现、应急处置等网络安全防护能力普遍较弱。
不容忽视的还有核心技术对外依赖程度高凸显出的供应链安全问题，以及物联网开源将安全
提升至基础设施层面。
物联网终端侧核心产品严重依赖进口，包括芯片层面和传感器层面。平台侧自主技术有待加强，发达国家凭借传统计算机和基础软件方面的优势，继续在云计算和大数据处理技术方面占据主导地位，技术和产品领先，我国在平台虚拟化、容器、微服务、数据库等方面广泛采用国外先进技术和开源技术。虽然国内少数企业通过参与开源基金会、开源社区、主动开源等多种方式积极参与开源生态建设，如华为贡献的ServiceComb和阿里贡献的Dubbo开始崭露头角，华为GaussDB和阿里OceanBase等开源数据库均已推出，但整体上我国主导开源项目仍较少，对于开源技术使用多贡献少，且面临隐性侵权和自有知识产权保护的挑战。各类技术或代码框架、平台虽然名义上是开源的，但依然要受其所在国家法律与行政命令的制约，随时有断供风险。
根据Synopsys公司发布的《2020年开源安全和风险分析（OSSRA）报告》，物联网领域代码库中开源代码占整体代码比例高达 82%。WhiteSource《开源安全年度报告》显示，2019年公开披露的开源安全漏洞数量再创新高，总数为 6100个，与 2018年相比，开源安全漏洞的数量增长近 50%，物联网开源软件的安全问题已非常严重。开源软件已经成为物联网应用软件最基础的“砖头瓦块”原材料，成为各行各业应用的核心基础设施，物联网安全已深入国家基础安全层面。
2、应用层面制约因素
物联网技术已广泛应用在环保、安防、交通、物流、工业、家居、农业等领域，且应用领域还在扩展，尤其在“碳中和”国家战略的驱动下。一是行业对生产设备和系统的自动化、智能化需求旺盛，在人力成本增加、转型发展、碳中和约束的背景下，行业更加关注生产低碳、运营效率提升以及成本降低。二是智慧城市领域存在多种复杂场景，环保、民生等公共服务需求多样，“最多跑一次”等服务效率提升和雪亮工程等安全保障加剧智能化要求，提供落地应用场景。
但是物联网发展仍缺乏核心应用驱动力，大规模的应用落地场景仍未出现。物联网应用领域虽广，但应用深度不足，多为将设备简单连接，在小范围示范应用，呈现碎片化，缺乏引领行业发展的高速增长应用场景。物联网应用面临海量数据和数据价值低、海量业务和复制成本高、海量设备和产业链合作难、海量服务和服务兼容性差等难点。
物联网整个产业体系涉及主体多，应用领域广，能否实现长尾效应亦逐渐成为市场热点，而从目前中国物联网发展情况来看，整个产业体系虽已基本建立，奠定了发展基础，但较大部分细分领域仍处在初步发展阶段，发展水平仍待提升，因此中国物联网行业目前还难以实现长尾效应。
相比实现长尾效应，发掘大规模应用落地场景、增强核心应用驱动力更符合当前中国物联网发展的前进方向，通过加强应用深度，发掘能实现规模增长的应用场景引领行业发展，激发物联网产业链上下游发展活力，从而大大加快行业发展步伐。
（四）中国物联网行业发展趋势
1、生态资源整合，平台和应用价值凸显
物联网产业链上下游涉及众多主体和技术，通过整合物联网整个产业体系的资源来激发产业链上下游发展活力逐渐成为行业发展的重要趋势，同时生态资源的整合也推动行业标准逐步完善、
统一和规范。
从供给侧看，产业界正在推进一系列探索，主要包括：A、终端智能化、软硬件解耦合、终端与厂商/服务商松耦合、终端与云端协同化；B、提升网络覆盖及智能化水平，网络技术互补融合，支撑多类型应用场景需求；C、基础数据、软件、模型等资源横向打通；D、深度智能赋能物联网各产业环节，拓展个性化和定制化高价值服务。
针对物联网面临海量数据和数据价值低、海量业务和复制成本高、海量设备和产业链合作难、海量服务和服务兼容性差的难点，产业界在基础资源开放打通方面开展了四个方面的探索，旨在体现出综合能力和优势。一是跨层级整合，巨头企业通过整合云-设备-连接-应用-业务多层功能，打造综合型物联网平台，聚集智能产业生态，形成能力组合拳；互联网企业以平台和软件为核心，
向软硬一体发展，立足软件优势，向下层智能硬件乃至底层芯片扩展；设备商和行业企业在筑牢
底层基础的同时向上层扩展，向打造平台和解决方案延伸。二是产业链上下游合作和开发者群体集聚，形成上下游合作伙伴生态，结合多种新兴技术促进应用的迭代升级，持续探索应用融合创
新。三是人工智能、大数据的快速应用，对数据互通的需求越来越强烈，标准化、“上通下达”成
为数据互通技术发展的趋势；基于标识解析的数据服务成为物联网应用的核心，通过语义与标识解析的融合技术解决跨系统、跨企业之间多源异构数据互联互通的问题，有利于数据的获取、集成和资源的发现。四是以数据为核心，充分挖掘数据的价值，鼓励垂直行业巨头探索与本行业的应用，积极利用物联网提升效率。
生态资源整合的过程促进物联网部分环节价值凸显，平台将成为物联网的中枢与核心环节。
一是端侧，随着物联网应用的行业渗透面不断加大，数据实时分析、处理、决策和自治等边缘智能化需求增加。据IDC相关数据显示，未来超过 50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和存储。
边缘智能的重要性获得普遍重视，产业界正在积极探索边侧智能化能力提升和云边协同发展。二是平台层和基于平台的应用，据GSMA最新预测显示，到 2025年，物联网上层的平台、应用和服务带来的收入占比将高达物联网收入的 67%，成为价值增速最快的环节，而物联网连接收入占比仅
5%；平台化架构成为未来数字化的共性选择，基于统一平台载体的数据集成管理和智能分析应用
破解信息孤岛问题，并能支撑应用开放创新；受物联网应用范围广、商业模式不成熟、产业需求复杂多样、垂直行业壁垒等诸多因素影响，基于数据安全、隐私等各种问题考虑，建设通用的物联网云链大数据平台很难一蹴而就，物联网大数据的典型应用应该率先在需求迫切的垂直领域中产生。
2、人工智能+物联网
智能化是物联网的一个关键特性，而人工智能作为一种模拟、延伸和扩展人的智能的技术科学，可显著提升物联网智能化水平，“人工智能+物联网”亦成为物联网未来发展的重要趋势。人工智能技术细分领域包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等，可嵌入到多个物联网应用场景，其中自然语言处理技术和深度学习技术在物联网实现应用的步伐较快。
自然语言处理技术主要包含语义理解、机器翻译、语音识别、语音合成等，语义理解是应用
到物联网的关键环节。物联网需要对各类设备产生的信息进行理解和操控，并向设备表达和控制，在此过程中，运用语义理解技术可以提高信息交互效率，实现智能化运作。目前，市场上已逐渐推出以语义理解技术为核心的人工智能平台，如苹果的 Siri、微软的小冰和小娜、小米的小爱等，这些平台通过语音等友好人机交互界面实现物联网设备及其产生信息的语义理解互通，以面向未来物联网的数据理解及应用作为重要的输出方向。
除了以语义理解为核心的自然语言处理技术，深度学习是另一提升物联网智能化水平的重要人工智能技术。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，已在车联网、智慧物流等领域实现应用。以车联网为例，通过图像处理技术来判断复杂路况是车联网的重要技术环节，该环节涉及数据繁多，引入深度学习技术可以实现智能化应对复杂路况，在数据处理过程中，随着用于训练的数据量不断增加，深度学习的性能也会持续提升，智能化处理能力进一步提高。
头豹研究院认为，人工智能技术已逐步应用到物联网，实现人工智能和物联网赋能融合，人工智能技术还可嵌入更多物联网应用场景，仍有较大赋能空间有待开发，“人工智能+物联网”成为物联网未来发展的重要趋势。
3、区块链+安全+物联网
随着设备连接数量和数据传输量的高速增长，信息数据安全问题逐渐成为物联网发展的制约因素，“区块链+物联网”成为物联网发展的一大趋势。区块链技术具有去中心化结构、数据加密等特点，能显著帮助物联网提高信息安全防护能力；同时区块链技术的发展，也可以与中心化技术架构结合起来，建立云计算和边缘计算的融合，达到“不求所有、但求所用”的物联网数据共享模式。
加强物联网安全管理体系构建，防护理念将从被动防护转向主动防御。一是在设备层面可通过对设备芯片与操作系统进行安全加固，并对设备配置进行优化。二是各类通信协议安全保障机制可在新版本协议中加入数据加密、身份验证、访问控制等机制提升其安全性。三是平台作为物联网的核心，汇聚了各类数据资源，在防护中的地位将日益凸显，平台使用者与提供商之间的安全认证、设备和行为的识别、敏感数据共享等安全技术将成为刚需。四是对大数据的保护将成为防护热点，物联网大数据的不断发展，对数据分类分级保护、审计和流动追溯、大数据分析价值保护、用户隐私保护等提出了更高的要求。以上都是区块链技术天然适合的应用场景，有助于高效解决安全痛点。
另外，产业融合及物联网数据价值的发挥促进物联网形成“链式效应”。产业物联网的进一步发展对产品设计、生产、流通等各环节的互通提出新的需求，而“物联网+区块链”（BIoT）为企业内和关联企业间的环节打通提供了重要方式；基于BIoT的更大范围的不同数据拥有者间价值链共享，有助于实现物联网数据在保障安全的基础上实现复用的价值。
综上，物联网大数据的发展趋势和市场需求，是以明确数据权属为前提，以数据采集汇聚为基础，以数据共享和增值做为目标。并在垂直行业进行应用突破，进而建立物联网云链大数据平台，通过平台化经营实现各行业各领域优势平台进行互联互通，最终达到“万物互联”的蓝图愿
景。
（五）公司在市场竞争中的地位
物联网产业体系涉及主体众多，竞争状况较为复杂，从全球市场来分析，中国在NB-IoT领域发展处于领先位置，而在其他物联网基层技术上，如传感器、传感器芯片、无线模组、RFID等领域仍以美国、日本、德国等为领先者，中国在这些领域发展步伐加快，但和领先国家仍有一定差距。
从国内的竞争格局情况来分析，竞争格局比较固定的为平台层的连接管理平台和网络层的广域网授权频谱无线技术领域，以中国电信、中国移动、中国联通三大电信运营商为主导。而平台层的设备管理平台和应用开发平台竞争较为激烈，以百度、腾讯、阿里巴巴、京东、华为、小米等互联网和IT巨头为主要竞争者，初创型物联网平台企业亦逐渐成为重要竞争者。竞争格局更为激烈的领域为网络层的局域网技术和广域网非授权频谱技术，众多民营企业参与到领域竞争中。
应用层为物联网组成架构中竞争最激烈的一层，涉及应用范围广，市场竞争者众多，互联网巨头、
VC/PE投资机构、传统头部企业都在物联网的应用层领域进行战略投资或业务发展布局，竞争版图错综复杂。
佳华科技作为物联网技术的创新者，十多年一直从事物联网技术的研发与应用，积累了物联网领域比较扎实和深厚的综合技术能力及体系，包括以海东青数据库为核心的IoT物联网平台、以区块链技术为核心的数据安全体系、以人工智能AI算法为核心的人工智能平台等，具备技术壁垒。
同时，在垂直应用领域智慧环保、智慧城市不断深耕和拓展，使得技术和应用相互加持和反哺，物联网工程能力和以数据为核心、平台为载体的应用价值及能力均得到市场验证。公司旨在建立物联网云链大数据平台，实现各领域的优势平台互联互通，达到“万物互联”的蓝图愿景
四、 核心技术与研发进展
（一）核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
公司是物联网应用技术国家地方联合工程研究中心的主要依托单位，该中心经国家发改委批复予以命名；是国家标准《软件工程软件开发成本度量规范》的副组长编制单位，和工信部《信息技术软件项目度量元》行业技术标准组长编制单位、行业技术标准《软件研发成本度量规范》的参与编制单位；是全国信息技术标准化技术委员会-生物特征识别分技术委员会（SAC/TC28/SC37）单位委员，人脸识别工作组、行为识别工作组、基础共性工作组成员单位；全国信息技术标准化技术委员会-人工智能分技术委员会（SAC-TC28/SC42）单位委员、全国信息安全标准化技术委员
会（SAC/TC260）鉴别与授权工作组、信息安全评估工作组、大数据安全标准特别工作组成员单位；
全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会（SAC/TC426）智慧园区标准工作组成员单位；同
时正在参与的国家标准有《信息安全技术 生物特征识别 人脸识别系统测试方法》、《信息安全技术 生物特征识别数据交换格式 第 5部分:人脸图像数据》、《信息技术 生物特征识别 人脸识别系统技术要求》、《信息技术 面向对象的生物特征识别 应用编程接口第 2部分：JAVA实现》、
《信息技术 面向对象的生物特征识别 应用编程接口 第 3部分 C#实现》、《信息安全技术 边缘计算安全技术要求》、《信息安全技术 移动互联网应用程序（APP）SDK安全指南》等。公司拥有的核心技术主要包括但不限于以下内容。
1、AI算法和系统研发
截至 2020年 12月 31日，AI算法和系统研发拥有 3项核心技术，其中“AI算法模型训练”和
“融合时序预测技术”在深度学习和机器学习技术领域，持续研发、优化模型累计 55个，AI模型应用部分场景如下：渣土车识别、违规占道经营场景、烟火场景、扬尘场景、黑烟车场景、河道垃圾场景、工业企业偷排、工地出入口清洗场景、塔吊喷淋场景、裸露土地场景、车牌识别场景、雾炮机工作场景、人脸识别场景、体态识别场景、行人重识别场景、人员入侵场景、危险行为识别场景、人群聚集识别场景、脱硫脱硝能耗优化、污染动态管控、标准站实时预测、污染实时风向玫瑰图和污染传输贡献等；另外“跨硬件AI推理技术”累计支撑跨硬件平台模型部署 48个，AI模型部署运行AI芯片类型包含：GPU/NNIE/Ascend，服务的业务场景包含安防、环保、污染预测等。
以上 3项核心技术，均属于自主研发，依托核心技术已累计提交专利申请 10项，软著 27项。
截止 2020年 12月 31日，公司拥有的核心技术及其先进性如下表所示：
序号 核心技术名称 技术来源 核心技术级先进性说明 应用领域
1 AI算法模型训练技术 自主研发
该技术为分布式架构，基于 Pytorch实现深度学习
相关的自研 AI 算法集成，能实现从单机到多机分布
式的高性能、高可靠的模型训练。公司在全球顶级视觉挑战赛 Pascal VOC目
标检测任务排名第九、trillionpairs 人脸识别
排名第五。
可广泛应用于视
觉领域的安防、环保、大气污染预测等模型训练。如：应用到合川环保项目的
AI 烟火模型，发现无组织燃烧事件。
2 跨硬件 AI 推理技术 自主研发该技术将模型直接编译成
可执行动态库，实现跨硬件适配，跨语言接口统一，
同一套代码能自动适配各
类 AI 硬件；该技术已取得
华为鲲鹏、华为晟腾、atlas等不同硬件的适配证书，针对国内的 AI 计算芯片及硬件的适配证书，解决了 AI 模型跨平台部署开发周期长，调试困难，精度下降严重等难题，提升了 AI 模型适配的研发效率。
可广泛应用于计算机视觉领
域 AI 算法模型的跨平台部署。
3 融合时序预测技术 自主研发该技术融合机理与机器学习技术，突破单一机理模型和机器学习模型的极限，实现更精准的预测；在预测的基础上使用公司已经在智慧环保产品中用于空气质量的预测，包括太原、重庆合川等多个
融合时序预测技术，实现成本的节省。
项目中为客户服务。
2、数据安全管理系统
截止 2020年 12月 31日，公司拥有 2项自主研发的核心技术，其中“国密算法FPGA加速技术”
和“基于指纹识别的智能密码钥匙”为报告期内新增的核心技术，其中国密算法FPGA加速技术基
于FPGA硬件的PCIe板卡，对国密SM2/SM3/SM4 算法进行高速、并行的芯片级代码实现，实现服务
器密码机高吞吐、低时延的密码处理和计算。基于指纹识别智能密码钥匙内置的半导体指纹模块可以在本地硬件设备上离线完成指纹对比，任何人都无法提取或窃取指纹信息，其极高的安全性和良好的体验将成为用户身份认证的关键终端设备。
截止 2020年 12月 31日，公司拥有的数据安全核心技术及其先进性如下表所示：
序号 核心技术名称 技术来源 核心技术级先进性说明 应用领域
1 国密算法 FPGA加速技术
自主研发 该技术对 SM2/SM3/SM4 国密
算法进行 Verilog 源代码级
别实现和优化，性能良好，安全可控。
可广泛用于构建服务器密码系统和边缘服
务端密码系统，应用于各类关键基础设施密码系统的改造和新建，如基础信息网络、重要信息系统、关键工控系统等。
2 基于指纹识别的智能密码钥匙
自主研发 以智能密码钥匙构建佳华科技用户身份认证技术和系统产品，改进传统智能密码钥匙需要输入 PIN 码进行人员
身份确认的方式，采用指纹生物特征识别的方式实现基于硬件的高强度安全的双因素身份认证。
安全的用户身份认证是各类关键信息基础设施系统的基础功能。具有广泛的应用价值和前景。
3、海东青时序数据库
截止 2020 年 12 月 31 日，公司拥有 3 项自主研发的核心技术，其中“时间序列索引技术”、“SQL优化技术”和“ISR分布式算法”为报告期内新增的核心技术。
时间序列索引技术基于对时序数据使用的特点，采用时间分段索引设计，以及按时间排序的列式数据存储，可以高效的实现数据压缩（占用存储空间只有传统关系型数据库的 1/5到 1/10），以及大幅提高按时间段的数据查询性能。使用实际项目线上数据对比MySQL、Oracle、Hbase三种数据库，占用空间分别为这三种的 1/6.4，1/6，1/5.6。该项技术应用于通州车载项目后，存储成本降低了 1/6。
SQL优化技术，是基于时间段分布数据信息，生成更优的SQL执行计划和更小的写入开销，从而大幅加速时序数据查询和数据写入性能; 同时利用数据标签的时间索引，对于小时间范围查询，
可进一步提高查询效率。基于时序数据的写入和查询性能是传统关系型数据库的 2-5倍。
ISR分布式算法，是一种可靠日志复制管理算法，是实现主从架构及分布式架构的基础，并且ISR算法可以让主从架构无缝升级到分布式架构，此算法可以通过配置让用户在数据可用性和数据
一致性之间作出选择，而不用绑定到某一种上，同时基于此算法也可以实现主从切换，故障转移等功能。
截止 2020年 12月 31日，公司拥有的核心技术及其先进性如下表所示：
序号 核心技术名称 技术来源 核心技术级先进性说明 应用领域
1 时间序列索引技术 自主研发该技术基于对时序数据使用的特点，采用时间分段索引设计，以及按时间排序的列式数据存储，可以高效的实现数据压缩（占用存储空间只有传统关系型数据库
的 1/5到 1/10）。
可用于时序数据库及时序数据分析领域。
2 SQL优化技术 自主研发
是基于时间段分布数据信息，生成更优的 SQL 执行计划和更小的写入开销，从而大幅加速时序数据查询和数据写入性能; 同时利
用数据标签的时间索引，对于小时间范围查询，可进一步提高查询效率。
可用于时序数据库及时序数据分析领域。
3 ISR分布式算法 自主研发
是一种可靠日志复制管理算法，此算法可以通过配置让用户在数据可用性和数据一致性之间作出选择，而不用绑定到某一种上，同时基于此算法也可以实现主从切换，故障转移等功能。
数据可靠性和
数据一致性领域。
4、IoT物联网平台V2.0
截止 2020年 12月 31 日，公司拥有 3项自主研发并通过认证的IoT物联网平台核心技术，分
别是“高性能网关技术”、“分布式计算引擎”、“底层网络协议”。
截止 2020年 12月 31日，公司拥有的核心技术及其先进性如下表所示：
序号 核心技术名称 技术来源 核心技术级先进性说明 应用领域
1 高性能网关技术 自主研发
该技术利用轻量级协程高并发、高性能等特性构建微服务，设备与网关连接后使用单独协程并发处理数据，结合 kubernetes容器编排的部署方式实现了设备海的
量接入、数据的高效处理，经
CNAS的权威性能测试，具备了百万设备的并发接入能力。
可广泛应用于物联网设备连
接、接入；互
联网 C/S 架构下服务端构建
2 分布式计算引擎 自主研发
该技术采用分布式架构，支持流
批一体的处理方式，改进了内存
的回收、优化网络通信效率。经
第 三 方 测 试 报 告 ， 对 比
MapReduce和 Spark，在相同条件下，实时性是 Spark的 1.35倍，是 MapReduce的 2.02倍。
可广泛应用于
数据分析、数据挖掘、任务调度等领域
3 底层网络协议 自主研发该技术支持在无线通信弱网环境
下的稳定通信，支持 0-RTT鉴权，
经第三方测试报告，在模拟真实
5%丢包率的情况下，性能分别为
TCP的 1.28 倍，UDP的 1.22倍。
可广泛应用于互联网各种不同环境下的数据传输
5、AI云
截至 2020年 12月 31日，AI云平台拥有 3项核心技术。
“云服务接口技术”基于云服务对外提供接口能力的特点，实现利用轻量级协程高并发、高性能等特性构建微服务对外提供云服务接口，通过可靠的签名算法进行访问合法性校验 在识别出租户身份前提下对单租户并发访问量合理限制，同时又具体多租户横向扩展的能力，适应云服务的单点限流和多点扩容的业务需求。
“模型编排调度技术”基于不同AI业务场景与原子模型服务的关系特点，实现了通过简单编排配置和少量新增代码即可将原子模型服务编排调度为复杂业务场景能力的运行框架，降低业务场景研发成本并且提升原子模型服务的复用率从而提升算力资源的使用率。
“资源动态调度技术”基于云服务资源使用不定性的特点，实现根据当前算力资源使用情况动态扩展或减少模型服务的部署实例，保证最小的算力资源使用下满足当前的计算需求。
以上 3项核心技术，均属于自主研发。
截止 2020年 12月 31日，公司拥有的核心技术及其先进性如下表所示：
序号 核心技术名称 技术来源 核心技术及先进性说明 应用领域
1 云服务接口技术 自主研发该技术利用轻量级协程高
并发、高性能等特性构建微服务对外提供云服务接口，通过可靠的签名算法进行
访问合法性校验 在识别出租户身份前提下对单租
户并发访问量合理限制，同时又具体多租户横向扩展的能力，适应云服务的单点限流和多点扩容的业务需求。
云服务领域
2 模型编排调度技术 自主研发该技术实现了将单一功能的原子模型根据需求动态编排调度为复杂业务场景
能力的运行框架，降低业务场景研发成本并且提升原子模型服务的复用率从而提升算力资源的使用率。
AI 工程化领域
3 资源动态调度技术 自主研发该技术实现根据当前算力资源使用情况动态扩展或
减少模型服务的部署实例，保证最小的算力资源使用下满足当前的计算需求。
云服务领域
此外，公司是国家环境保护工业污染源监控工程技术中心的承建单位，该中心是经生态环境部批准并验收的全国 25家工程中心之一（工业污染源监控方向）；是山西省地方标准《空气质量网格化监测技术标准》的牵头单位，是山西省地方标准《水污染重金属在线监测系统数据有效性判别技术规范》的参编单位。公司主导的生态环境部行业标准《环保物联网接入设备技术规范》已进入征求意见阶段。主导的山西省地方标准《建设工程施工现场扬尘在线监测系统技术标准》已报批，正在参与全国气候与气候变化标准化技术委员会-大气成分观测预报预警服务分技术委员
会（TC540/SC1）的《气溶胶PM10、PM2.5质量浓度观测 光散射法》国家标准的编制。同时，公
司拥有环境保护工程设计资格证书、建设项目环境影响评价资质证书、山西省矿山生态环境保护与恢复治理技术服务单位及检验监测机构资质认定证书。
（二）报告期内获得的研发成果
本报告期内，公司新获授权专利 4项，其中发明专利 2项，实用新型专利 2项；另获软件著作权 106项，商标 20 项。截至报告期末，公司累计拥有知识产权 727 项，其中发明专利 9项，实用新型专利 63项，外观设计专利 8项，软件著作权 382项，商标 275项。截止本报告期末，申请中的发明专利 47件，实用新型专利 6件，商标 20件报告期内获得的知识产权列表
本年新增 累计数量
申请数（个） 获得数（个） 申请数（个） 获得数（个）
发明专利 32 2 47 9
实用新型专利 7 2 6 63
外观设计专利 0 0 0 8
软件著作权 108 106 0 372
其他 59 20 20 275
合计 206 130 73 727
（三）研发投入情况表
单位：元
本年度 上年度 变化幅度（%）
费用化研发投入 61391004.64 46958440.23 30.73
资本化研发投入 29639863.90 不适用
研发投入合计 91030868.54 46958440.23 93.85
研发投入总额占营业收入比例（%） 13.36 9.12 4.24
研发投入资本化的比重（%） 32.56 0.00 不适用研发投入总额较上年发生重大变化的原因
√适用 □不适用报告期内，公司研发投入总额 91030868.54 元，占营业收入的比重为 13.36%，较 2019 年度增长 4.24%。公司从战略层面持续加强对行业新技术、新产品投入，主要是随着 5G的推出，物联网行业发展和变革的速度加快，物联网行业的技术不断突破，市场对于物联网技术的应用需求
不断增强，要求实体必须根据市场变化持续创新、开展新技术的研发，因此实体研发支出金额在持续增加。
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
报告期内公司研发投入资本化金额 29639863.90元，占研发投入的比例为 32.56%，为本年新增。资本化金额主要用于 AI算法和系统研发、IOT 物联网平台 v2.0、大数据平台升级研发等项目。这些项目紧紧围绕公司主营业务全生命周期，有利于进一步落实公司的战略规划。
公司对研发项目支出能否进入开发阶段进行资本化处理，制定了严格的判断标准，结合《企业会计准则第 6 号-无形资产》的规定，制定了《研发项目管理制度》：（1）研发项目从研究阶段进入开发阶段：
研发项目可行性分析报告通过评审委员会评审后发生的支出作为开发阶段的支出。
（2）开发阶段的支出，同时满足下列条件，予以资本化：
1）完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；
进入开发阶段的研发项目具备完成无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性需同
时具备以下几点：
①基于目前的技术水平拥有开发完成该项目的核心技术或者获取某项技术不具有技术障碍；
②前期的研究结果已实现了商业化应用或者该研究成果在某些领域具有技术领先性；③能够形成
专有的技术成果使公司的产品或服务具有核心竞争力；④具有较强的产业前景并且能够在未来的项目中得到实际应用。
2）具有完成该无形资产并使用或出售的意图；
项目产出的无形资产需要从市场和客户画像的角度来证明其具备使用或出售的意向和可靠性，必须同时具备以下几点：
①项目中的核心技术或产品已经与外部客户签订相关合同或意向协议，可以在市场中得到商业化应用；② 具备清晰的客户画像分析和客户使用价值说明。
3）无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形
资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，应当证明其有用性；
在项目进入资本化时点的评审过程中，需要通过完善的分析及测算工作，证明该项目可带来的收益符合公司定义的无形资产产生经济效益的指标要求，分析内容包括：
①生命周期分析：研发成果的生命周期估计是否和市场可比产品、公司历史产品相吻合；②销量分析：是否有已跟踪的意向客户，已有的市场经验，已有的客户资源和商业模式持支撑；年增长率是否符合公司历史增长率或行业增长率；③销售单价分析：研发成果的单价估计是否和市
场中类似产品的销售单价，公司历史产品单价，或类似产品的毛利率水平相吻合；④变动成本分析：包括运维成本分析，各项成本投入需要具备合理性；⑤垫支营运资本的预测的分析：包含垫资、应收/应付账款的分析。
4）有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发， 并有能力使用或出售该无形资产；
进入资本化节点时，公司各职能部门综合评估，该项目产出无形资产所需要的资源可充分被满足：
财务资源支撑条件满足：研发项目如属募投用途范围，对应募投资金剩余可用余额需要匹配研发项目所需资金；研发项目如有对应专项资金补助，需要公司自有资金余额和可用银行授信匹配除专项资金部分外的余额；研发项目属自有资金支付的，需要公司自有资金余额和可用银行授信匹配研发项目所需资金。
技术资源支撑条件满足：公司研发人员资源已被满足；如当前不满足，组织内可具备建设满足研发资源所需要的团队的能力。
5）归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。
①公司项目管理制度中规定了明确的项目预算管理机制，研发项目运作过程中会以预算为基准，从项目立项、预算编制、预算跟踪、预算变更、项目决算几点全面管控项目支出；
②同时，公司已有高效的信息化系统来支撑研发投入的计算，确保无形资产的支出可被正确的、可靠的计量。
报告期内，对于资本化的五个研发项目，公司均进行了充分的市场需求调研，并就技术应用进行了充分的分析，且已实验测试成功。公司能够使用自身丰富的技术储备和财务资源进行支持，且能够依据公司自身规范的研发项目管理制度对项目进行精细化核算管理。由于五个研发项目符合公司发展战略，并能够满足潜在客户的需求，随着项目推进，依托于公司的市场开拓能力及客户资源，公司未来将逐步进行市场推广。公司认为上述五个研发项目均满足上述资本化的五个条件，对研发项目进行资本化具有合理性。
（一）五个资本化研发项目的具体情况，包括但不限于研究内容、开始时间、完成时间（或预计完成时间）、经济利益产生方式（或预计产生方式）、主要支出构成情况
1、研发内容
五个资本化研发项目的研发内容如下：
（1）AI算法和系统研发
AI算法和系统研发项目主要为企业和政府等客户提供无人化、精准化和全天候的智慧+解决方案。
该项目采用的主要技术包含支持机器学习、图像处理、深度学习的 AI算法技术；支持信创芯片在内的跨硬件 AI推理技术；支持多元异构数据的融合时序预测技术；围绕数据标注、数据训练、模型优化、模型适配等流水线式的 AI平台技术。
该项目研发的算法模型未来主要应用在智慧城市、智慧环保、智慧安防、智慧工地、智慧应急、智慧工厂等细分场景，通过提供更全面精准的服务和更精准的生产管控建议，能够为客户降低用工成本，提高生产和管理效率，提高产品和服务质量。
（2）云链平台 V2.0
项目面向智慧城市、智慧政务，采用区块链技术，可为核心客户提供多样化的数据源接入以及安全可靠的数据资源共享解决方案。该项目开发产品的主要功能包括(1)多源异构的数据集成功能，能够帮助客户接入不同类型的数据资源；(2)符合国家规范的数据目录及数据管理功能，能够无缝接入不同类型的数据共享交换平台，极大降低的数据接入的开发成本；(3)基于区块链的数据共享交换功能，能够帮助客户在进行安全的数据共享的同时保证数据生命周期可追溯、可审计、可管理；(4)数据标准制定、元数据管理、数据质量监控、数据开发等功能，能够帮助客户解决数据标准不统一、数据质量难审计、数据价值难释放等问题。
该项目开发产品未来主要的应用场景为智慧城市、智慧环保、智慧政务等应用场景。未来产品能够为大数据管理部门提供安全可控的多部门数据融合、数据资源管理、审批管理等功能；同时满足客户安全高效的数据共享交换的需求，为大数据监管部门提供数据质量监管、数据治理等管控能力，使监管部门真正做到数据可用、可管、可控、可审计。
（3）IoT物联网平台 V2.0
IoT物联网平台 V2.0产品主要面向物联网行业的设备商、集成商和服务商等客户，为客户提供采用微服务架构和连接设备及物联网应用的综合解决方案。该项目未来主要功能包含(1)采用高性能可扩展的物理设备接入网关和支持不同协议的协议库，帮助客户快速实现设备的接入；(2)通过自定义实现不同计算规则的规则引擎和基于分布式计算平台的实时分析引擎，帮助客户快速实现海量数据的实时分析；(3)通过自定义组装不同分析结果的可视化组件，帮助客户快速实现分析结果的可视化。
项目未来产品主要适用的应用场景为智慧城市、智慧园区、智慧环保、工业物联网等，能够帮助客户快速接入感知设备数据、快速的开发物联网应用和开展可视化的工作，节约客户管理碎片化设备的时间成本、人力成本和经济成本，提高物联网数据的应用价值。
（4）海东青时序数据库
海东青时序数据库为一款高性能、高安全、高可靠的企业级分布式时序数据库产品，未来产品面向物联网、车联网、工业互联网、基础运维监控等应用场景的客户。项目未来形成的产品主要功能有：
①基于时间分段的存储结构和高压缩比算法技术，使产品能够为客户提供更低成本的存储；②通过分布式数据同步技术，为客户提供便捷的管理海量数据的功能；③通过分布式 SQL优化技术，为客户提供高性能高实时性的分析能力；④通过支持国产硬件的安全加密技术，为客户提供数据安全的保护功能。
未来产品的主要应用场景为智慧城市、智慧园区、智慧环保、工业物联网、车联网等场景，可以帮助客户降低物联网数据的存储成本，提高物联网数据的查询分析性能，提升物联网数据的安全性，降低物联网数据的运维成本。
（5）大数据平台升级研发
大数据平台升级项目通过结合云原生社区的最新容器云解决方案，为客户提供基础资源管理、应用服务部署和事件监控一体化解决方案。该项目未来形成产品的主要功能包括：①通过多架构镜像编译构建流水线支持用户应用服务运行在国产 ARM架构服务器上；②通过各云厂商 API及自研服务支持
多云资源管理；③通过 prometheus时序数据库技术研发的监控系统支持多渠道 7x24小时向客户推送
资源、应用服务等事件告警信息；④通过 Kubernetes容器化技术研发的部署服务支持客户快速将应用服务发布至多个 Kubernetes容器集群中快速更新业务。同时平台还提供业界标准的 Restful API接口方便客户快速高效的将自有 IT资源、监控数据、应用服务部署快速接入平台。
大数据平台主要应用场景为自建 IDC机房、公有云、混合云等，客户可基于平台同时管理各类型的云资源及自建 IDC机房中的 IT计算资源，并为客户提供统一的资源管理中心、监控告警中心、应用服务部署等完整交付链条。通过对 IT资源、应用服务的统一管理提升 IT资源使用率，极大降低客户在混合场景下使用 IT资源的人力成本及时间成本。
2、五个项目的开始时间、进度、成果、完成时间（或预计完成时间）、经济利益产生方式（或预计产生方式）
五个项目的基本情况如下：
项目名称 开始时间 截至 2020 年末阶段性成果预计完成时间经济利益产生方式
AI 算法和系统研发 2020 年 4 月
1.完成 AI 自动化部署平台框架抽象建设，支持 GPU、NNIE、Ascend 三种架构；
2.完成数据标注、审核产能提升 20%；
3.完成自动化训练、测试平台建设并流畅使用，支持 4 种常用框架；
4.完成数据收集、标注系统重构升级；
5.搭建 WRF-CMAQ 气象污染预报模型；
6.完成模型共计 40 个全部上线，产生
软著 10 篇，专利 15 个。
2023 年 4 月
定位是 AI 服务商，通过销售 AI模型和服务产生经济利益。
云链平台 V2.0 2020 年 7 月
1、完成底层区块链基础设施建设;
2、完成数据目录及资源管理;
3、完成数据共享交换子系统;
4、完成云链市场建设。
2023 年 6 月
采用平台建设+数据服务产生经济利益
IoT 物联网平台 V2.0 2020 年 4 月
1、基本分布式计算平台功能已完成；
2、支持场景联动的规则引擎已完成；
3、支持视频设备接入平台已完成；
4、部分可编排 2D 可视化组件已完成。
2023 年 4 月主要通过软件产品的授权收费产生经济利益。
海东青时序数据库 2020 年 4 月
1、分布式日志复制设计验证已完成；
2、商业授权管理功能已已完成；
3、安全功能设计验证已完成；
4、部分国产操作系统以及硬件适配认证。
2023 年 4 月通过软件产品授权和数据库服务产生经济效益
大数据平台升级研发 2019 年 5 月
1.编译构建流水线已支持同时构建打
包多架构服务镜像;
2.已支持线上环境发布部署;
3.已支持公有云和 IDC 机房各项资
源;
4.已支持事件监控;5.已完成虚拟化平台测试。
2021 年 12 月
通过以 PaaS 平台的模式提供完整的云原生运维服务产生经济效益
3、五个项目的主要支出构成
单位：人民币万元
项目名称 人工成本 材料成本 其他 小计
AI 算法和系统研发 1465.53 5.82 309.38 1780.73
项目名称 人工成本 材料成本 其他 小计
IOT 物联网平台 V2.0 311.58 0.00 7.52 319.10
大数据平台升级研发 31.89 5.07 462.35 499.32
海东青时序数据库 172.83 0.00 11.22 184.05
云链平台 V2.0 178.51 0.00 2.28 180.79
合计 2160.34 10.89 792.75 2963.99
（二）五个项目资本化的起始时点和确定依据等内容，同行业可比公司资本化时点对比情况
1、五个项目资本化时点和确定依据如下：
项目名称 资本化起始时间 资本化时点的确定依据
AI 算法和系统研发 2020 年 4 月
前期研究成果已经首次商用，截至 2020年 4 月研发项目通过评审会后进入开发阶段，且满足资本化条件的，予以资本化。
云链平台 V2.0 2020 年 8 月
前期研究成果已经首次商用，截至 2020年 8 月研发项目通过评审会后进入开发阶段，且满足资本化条件的，予以资本化。
IoT 物联网平台 V2.0 2020 年 4 月
前期研究成果已经首次商用，截至 2020年 4 月研发项目通过评审会后进入开发阶段，且满足资本化条件的，予以资本化。
海东青时序数据库 2020 年 4 月
前期研究成果已经首次商用，截至 2020年 4 月研发项目通过评审会后进入开发阶段，且满足资本化条件的，予以资本化。
大数据平台升级研发 2020 年 5 月
平台设计验证测试通过，生成测试报告，截至 2020 年 5 月研发项目通过评审会后进入开发阶段，且满足资本化条件的，予以资本化。
2、 与同行业公司相比，资本化时点是否合理
公司名称 资本化时点/资本化条件
易华录(300212) (注 1)
公司研发项目资本化的时点：《软件产品立项申请》获得研究院院长审批通过。
公司研发项目资本化的条件为：
① 完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；
② 具有完成该无形资产并使用或出售的意图；
③ 无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，能够证明其有用性；
④ 有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产；
⑤ 归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。无法区分研究阶段支出和开发阶段支出的，将发生的研发支出全部计入当期损益。
南威软件(603636) (注 2)
公司研发项目资本化的时点：项目立项通过审批。
公司研发项目资本化的条件：同上。
数字政通(300075) (注 3) 公司研发项目资本化的条件为：同上。
太极股份(002368) (注 4) 公司研发项目资本化的条件为：同上。
银江股份(300020) (注 5) 公司研发项目资本化的条件为：同上。
佳华科技((688051)
公司研发项目资本化的时点：研发项目可行性分析报告通过评审会后发生的支
出作为开发阶段的支出，满足资本化条件的，予以资本化。
公司研发项目资本化的条件：同上。
注 1：摘自易华录(300212)公告的创业板年报问询函【2016】第 284 号回复《关于对北京易华录信息技术股份有限公司的年报问询函》的说明。2020年年度报告中第十二部分 财务报告 五、重要会计政策及会计估计 30 无形资产。
注 2：摘自南威软件(603636)公告的 2020年年度报告中第十一节 财务报告 五、重要会计政
策及会计估计 29 无形资产。
注 3：摘自数字政通：2020年年度报告第十二节 财务报告 五 重要会计政策及会计估计 23无形资产。
注 4：摘自太极股份：2020年年度报告第十二节 财务报告 五 重要会计政策及会计估计 30无形资产。
注 5：摘自银江股份：2020年年度报告第十二节 财务报告 五 重要会计政策及会计估计 30无形资产。
综上，公司研发项目资本化时点与上述同行业公司的研发项目资本化时点的判断原则相同。
研发项目可行性分析报告通过评审会后发生的支出作为开发阶段的支出，满足资本化条件的，予以资本化。
（四）在研项目情况
√适用 □不适用
单位：元序号项目名称预计总投资规模本期投入金额累计投入金额
进展或阶段性成果 拟达到目标 技术水平 具体应用前景
1 云链平台
V2.0
34606000
.00
2303351.
77
2303351.
77完成云链基础版本研发，提供基于文件、API方式的数据共享交换数据集成能通过实时同步与批
量导入的方式， 支持多种数据源将自己的数据汇聚进入云链共享平台。数据集成还需包括数据源管理、转换管理、作业管理、运维监控、日志管理等核心功能。
国内先进水平
智慧城市数据底座、智慧政务数据共享交换
2 IoT 物联网
平台 V2.0
32566000
.00
3190999.
71
3190999.
71
IoT平台基础功能开
发：
完成初版计算平台的开发完成初版规则引擎的开发完成视频平台接入功能的开发完成数据可视化组件的开发
IoT物联网平台v2.0的建设内容主要围绕“开放、高性能、多功能”的目标，建设一套通用的高性能的物联网平台。平台主要利用微服务，kubernetes 容器化管理 分布式数据流计算引擎等高新技术和先进的理念。拟达到以下目标：1）完成初版分布式
计算平台的开发，IoT 平台内部分析任务可以通过分布计算平台实现；2）完成初版规则引擎
功能的开发，支持用户进行自定义场景联动规则设置以及告警规则设置；3）完成初版视频平
台接入功能的开发，支持第三方视频平台接入 IoT 平台；4）完
成初版数据可视化组件的开发，支持用户自定义图表的开发；5）
完成分布式计算平台 v2 版本，推广其他平台集成使用分布式国内领先水平在大众熟知的物联网感知
层、网络层、平台层、应用
层四大层次里，平台层将作为物联网从设备连接到场景
应用的关键“桥梁”而发挥作用。IDC认为，物联网平台
是一款提供丰富
功能组合的商业软件产品，主要体现在：负责物联网设
备的连接与管理，负责物联网数据的访问、摄取与存储，对数据的可视化与分析，作为物联网应用程序开发和集成的工具。调研公司MachNation 同样认为，物联网平台可以发挥设备管理、集成、监控、分析、数据处理以及趋势预测等功能，值得行业用户密切关注。甚至
计算平台；6）完成规则引擎 v2
版本的开发，提供数据转发功能；7）完成视频服务功能开发，支持用户视频设备直播、历史视频查看能力；8）完成数据可视
化大屏开发，支持用户自创建可视化大屏并应用到第三方平台；
9）完成 MQTT 协议的开发，实现支持 MQTT 协议的设备接入；10）完成视频类设备通用协议的开发，支持视频类设备直连接入平台；11）完成设备安全认证开发，提供设备使用密钥进行身份认证的能力；12）完成设备模拟器的开发，支持云端模拟设备的能
力；13）实现设备在线调试的能力，支持用户通过平台远程调试
设备；14）完成视频边缘智能服务的开发，支持视频流上云、存储、转发等功能；15）协议池的
开发；16）物联网操作系统的 POC
验证；17）基于物联网操作系统的模组验证；18）基于 Rust 重写分布式计算引擎核心；19）分
布式计算引擎支持 GPU 加速.有观点认为，物联网未来一定是平台为王，尤其随着数据量剧增、用户对计算能力的需求越来越大，具有强大接入与运维管理能力的物联网平台将是企业打造品牌的重要关键。物联网平台被认为是推动物联网大规模连接
的基础软件，是促进企业 IoT物联网项目规模落地的关键基础设施，是全球物联网企业争夺发力的战略高地。
3 海东青时序数据库
28733200
.00
1840485.
40
1840485.
40
完成 v1.0版本时序存储引擎完成分布式日志复制
实现商业license授权适配部分国产硬件和操作系统实现基于角色的权限
1. 数据库国产自主可控2. 完整的数据库安全性（数据加密、通信加密、权限控制等）
3. 很好的数据库易用性、可用
性（数据库管理控制台、兼容常见协议等）
4. 实现高效的时序时空数据国内外同类型数据库之间处于领先水平
在物联网、车联网、工业互联网等领域有广泛的应用前景。
控制实现数据库内部外部通信加密存储查询
5. 实现数据库分布式集群，可水平扩展
4 AI 算法和系统研发
48537000
.00
17820681
.45
17820681
.45
AI算法模型部分，2020年总产生软著 15个，专利申请 10个，AI模型累计研发新模型和
优化老模型共计55个，
AI模型应用在了 8个正式项目中。AI算法模型包括脱硫脱硝能耗
优化、污染动态管控、标准站实时预测、污染实时风向玫瑰图、污染传输贡献、双目测距、高空抛物识别等、渣土车识别、通用车辆识别、违规占道经营场景、烟火场景、扬尘场景、黑烟车场景、河道垃圾场景、工业企业偷排、抽烟打电话场景、工地出入口清洗场景、围挡喷淋场景、塔吊喷淋场景、裸露土地场景、车牌识别场景、雾炮机工作场景、跟踪去重、基于视频的检测、人脸识别场景、体态识别场景、行人重识别场景、人员入侵场景、危
AI算法的整体目标为提供高准
确率、高性能、高稳定、跨 GPU和 NPU硬件平台部署的的 AI服务。2020年总产生软著 15个，专利申请 10个，AI模型累计研发新模型和优化老模型共
计>50个，2021年、2022年成
果为在2020年的基础上依次递
增 50%。
AI系统的整体目标为提升 AI
建模的自动化水平，降低建模成本，最终可以达到规模化生
产 AI模型等能能力。AI系统集
成数据收集、标注、训练平台、部署平台、自动化测试，让内
部所有AI模型在平台上进行研发和迭代，且对外销售和商用。
国际先进水平
AI模型应用在智慧城市、智
慧工地、智慧安防、智慧工厂、智慧应急等机会巨大的市场领域，对外销售 AI算法
API接口、模型 liscence授
权、AI运营和开展 AI垂直领域业务。
AI自动化平台，一方面为内
部降低算法开发成本，减少开发周期；另一方面对外销售赋能，降低外部企业开发
AI算法模型的门槛和成本。
险行为识别场景、人群聚集识别场景等。
AI系统第一版(只包含
AI训练)已经在内部开
始投入使用，大于 20个算法模型在平台上进行日常训练迭代。
5大数据平台升级研发
12213400
.00
6307633.
47
7453238.
67
1.支持arm/x86双架构容器镜像
2.支持多容器集群部署
3.支持事件机制的监控告警
4.支持自动采集公有
云、私有云、IDC机房服务器等资源信息
提供支持多云资源管理、APM监控、双架构容器集群管理为
一体的云计算平台紧跟云原生社区最前沿技术
应用部署、公有云资源管理、私有云资源管理、应用服务监控告警、基础资源监控告警
6 边缘计算智能站
1215000.
00
670939.78 712991.35
1代产品研发完毕，目前正在进行系列产品的研发。
实现多场景 AI模型分析；
实现多路视频分析国内先进水平
1、城市内渣土车未苫盖监测。
2、城市黑烟车监测。
3、工地安全监测（高空坠物、安全帽等）
4、乡村秸秆焚烧。
7智慧城市创新产品研发
1100000.
00
3426186.
12
3426186.
12
1.智慧城市方面新研
发应急指挥调度系统、智慧文旅系统、数据填报系统、对城市统一门户、城市运营系统进行了升级
2.新研发智慧社区方
面相关产品：智慧社区
大数据平台、社区管理
1.研发应急指挥调度系统、智
慧文旅系统、智慧社区类相关产品、智慧园区产品、扩大智慧政务类产品研发，研发乡互县应平台、远程勘验系统等系统
2.对已有系统进行产品化，优
化升级城市统一门户、城市运营系统、重点项目管理系统、采用前后端分离软件架构，前端采用 VUE及H5等主流语言及框架，后端采用 springmvc架构， 该框架易扩展，灵活配置，容易集成，能够适应所有业务开发，体现出高内聚，低耦合的架构优势，达到产品将推进各级政府治理体系和服务能力的智能化提升，依托云计算、大数据等领先技术，从智慧政务、智慧社区、智慧园区、智慧应急方面产品，助力政府深化信息化建设，实现规范管理、科学规划、精准分析、高效监管、统一协同，进一步提
系统、社区警务系统、社区党建系统、社区安防系统、物业管理系统、社区领导驾驶舱、社区商圈系统、社区资产系统、事件管理系统、智慧社区 APP（管理端）、智慧社区 APP（居民端）。
3.研制了智慧园区方面产品。
4.智慧政务方面新研
发了乡互县应平台、远程勘验系统、疫情防控应急调度系统、公安局派出所吹哨-部门警种
报到平台、智慧政协系统，对重点项目管理系统、政务好差评系统、政务公开等系统进行优化升级。
政务服务相关系统。 国内领先水平。 升治理能力和服务能力。
8 机房智能机器人
2922500.
00
449232.16 449232.16
1、机器人巡检对接到了大数据中心的具体需求，并对原方案进行了微调。
2、机房气体监测电路已完成设计和样品制作，目前正在调试阶段。
3、机器人机身结构设计完毕，剩余头部设计产品寿命：5年
技术指标：最大爬坡角度 10°
工作温度：0-80℃
AI：至少运行 4中 AI场景
导航：激光导航+防碰撞+防跌
落+自动回充
热成像分别率：384*288
采集参数：PM2.5/PM10/内部温
度/环境湿度
采集指标性能：
国内先进水平
机房智能机器人市场较大，根据调研，已我司大数据中心为例，包括配电房、电池房、泵房、机房的巡检工作量巨大，一次人工巡检时长
为 1.5个小时，一天巡检次
数为 7次。耗费大量人力资源，机房巡检机器人不仅可以完成自动巡检报警减少人工工作量，而且可以和动环
正在进行。
4、机器视觉方面已选定并采购了4款工业相机，已经开始测试，包括去数据中心完成实际拍照，并将功能需求和测试照片发往成都
新进行验证，并要求按照功能进行模型开发。
5、升降杆方面已选定型号下周开始采购。
PM2.5/PM10 量程：0-1mg/m3
PM2.5/PM10 精度 ±
15%F.S
内部温度：0~80℃（0.1℃）
环境湿度：（0-99）%RH
（0.1%RH）
热成像测温精确到：±2℃完成客户制定的其他需求
应用范围：机房/数据中心
发明专利 1项、实用新型专利 1项、外观专利 1项、软件著作
权 3项系统联动，实现自动报警。
目前大数据中心的对机房智能巡检机器人的需求量多达
40台套。如果推广到类似的
全国数据中心，将带来丰厚的经济效益。
9非分散红外
（NDIR）气体传感器
4747000
.00
273042.58 273042.58
目前已完成 NDIR技术的预研究，正在进行基
于 NDIR技术的 CO2传感器的研制
精通 NDIR技术，可通过 NDIR
实现 CO2，SO2，NO2，CO、CH4等气体的检测国内先进水平
NDIR技术具有精度高、寿命
长、受干扰性小，成本适中，可应用范围广等优势。基于NDIR技术开发的 CO2，SO2，
NO2，CO、CH4等气体传感器
可应用于环境监测、工业监测、安全监测等各类气体监测场景，应用前景十分广泛
10《空气质量检测仪
AirLamp》产品研发
1955400.
00
301564.35
1512598.
67项目研发完成
1、完成移动端的空气质量检测。
2、与移动 AI分析仪的联动形
成视频+数据的模式。
国内先进水平城市道路污染移动检测（产品安装到出租车上，道路的空气质量数据以间隔 5秒的
频率上传平台，同时形成一个道路污染动态图）
11车载前端环境检测单元升级
2436000
.00
1685159.
10
2303867.
67研发完成，已形成销售订单，并量产。
持续供货并形成新的订单，同时，ppm