来源时间为：2023-04-19
格灵深瞳2022年年度董事会经营评述内容如下：
一、经营情况讨论与分析
2022年是公司登陆科创板元年，在这段新征途的起始之年，公司保持了良好的增长态势，实现营业收入35,365.35万元，同比增长20.47，归属于母公司所有者的净利润3,261.49万元，归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润2,507.14万元，较上年同期分别增加10,103.26万元、9,018.02万元，实现扭亏为盈。
（一）持续加大研发投入，增强竞争优势
人工智能行业是技术密集型、人才密集型行业，高水平技术人员是公司获得持续竞争优势的基础和发展的关键，更是保持不断研发创新的重要保障，公司以技术研发为核心驱动力，持续加强各领域研发投入，不断增强技术储备，加速研发团队构建，核心技术团队涵盖算法、智能应用、产品设计、硬件开发等多领域的资深人才，拥有丰富的学术知识与研发创新经验，持续在核心算法技术、应用场景相关技术进行前瞻性的研究和探索，为公司持续较快发展提供坚实支撑。公司按计划并行推进多个研发项目，一方面对人工智能算法平台和自研硬件进行重点投入，而在应用领域方面，则是重点强化对轨交运维、体育健康和元宇宙领域的研发投入。报告期内，公司研发投入13,234.24万元，占营业收入比例为37.42，研发投入同比持续增长，截至报告期末，研发人员数量为276人，同比增长49.19，人才储备不断完善。
（二）深耕现有落地场景并积极寻求拓展
公司凭借高效的算法生产技术以及对各下游行业与应用场景的深度理解，在市场上拥有良好口碑，目前多款人工智能产品及解决方案已经在智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维等多个业务场景得到应用，在应用的同时公司根据下游客户的需求不断优化、升级核心技术，确保持续的技术创新。在不断夯实现有的商业落地场景的同时，公司积极寻求其他商业落地场景的拓展，在体育健康、轨交运维、元宇宙等方向推进试点应用工作，并开展前沿性探索，增强公司落地场景的丰富度。
（三）推动智能网联交通业务公司化运营
伴随智能网联汽车进入飞速发展阶段的契机，2022年11月，公司设立控股子公司北京开云以推动智能网联交通业务的公司化运营，增强该业务的市场竞争力。北京开云基于公司自动识别各类车辆、智能分析交通行为的技术储备和智能网联交通行业快速发展的情况，实现车、路、人、环境之间实时动态的交互联动，在提高交通行车安全、减轻驾驶员负担方面具有重要作用，并有助于节能环保和提高交通效率。
北京开云设立后，已经完成车路协同感知MEC和车载移动违法抓拍设备的产品研发立项，正逐步组建专业的研发和产品团队，相关业务正在有序推进中。
二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明一)主要业务、主要产品或服务情况
公司以“让计算机看懂世界，让AI造福人类”为愿景，专注于将先进的计算机视觉技术、大数据分析技术、机器人技术和人机交互技术与应用场景深度融合，提供面向智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康、元宇宙的人工智能产品及解决方案。公司经过多年的技术研发与积累，已有效掌握了基于深度学习的模型训练与数据生产技术、3D立体视觉技术、大规模跨镜追踪技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、机器人感知与控制技术等方向的多项核心技术，凭借过硬的技术能力和长期的商业化经验，已成功在智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维四大领域实现落地应用，其中：城市管理领域已覆盖全国多省市的公安局、公安交通管理局、政法委员会等政府机关或企事业单位；智慧金融领域已覆盖农业银行全国各省市的上万家网点，包含智能安保、智能运营、智能风控等多个金融业务场景，同时，公司参与搭建某国有银行总行AI平台，并开始在其他国有银行分支行进行试点；商业零售领域主要收入来自排名前列的地产类客户；轨交运维领域公司自研的列车智能检测解决方案已在高铁和地铁项目中通过验收，实现落地应用，为列车的安全运维提供保障，在研产品己涵盖轨交机务、电务和工务三大工种。除此之外，公司在体育健康、元宇宙等更多领域进行前瞻性的布局，部分在研产品已成功在客户中开展试点，各类产品和解决方案的研发和落地工作按计划有序推进。公司从客户需求出发，面向智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康、元宇宙不同领域的客户，提供相应的行业解决方案。二)主要经营模式
1、盈利模式
公司主要从事计算机视觉技术、大数据分析技术、机器人技术和人机交互技术的研发和应用。公司的盈利来源于向客户提供面向应用场景的人工智能产品及解决方案获得销售收入。公司自主研发的人工智能产品主要包括智源智能前端产品、灵犀数据智能平台及深瞳行业应用平台。人工智能产品既可以标准化模式销售，也可根据客户需求进行产品组合，提供定制化服务，以整体行业解决方案向客户交付。
2、研发模式
公司拥有完整的研发组织架构与创新机制，以用户需求为核心，采用迭代、循序渐进的敏捷方法进行研发活动，并对整个产品生命周期进行管理，在过程中不断对执行结果和阶段目标进行总结复盘，通过不断迭代完善产品质量和改进研发过程。公司具体的研发过程如下所示：
（1）在产品需求调研阶段，公司对行业发展趋势、市场规模和用户核心需求进行调研分析，并结合公司产品战略规划，由产品团队完成需求分析，确定产品的核心目标特性和功能，由研发团队进行技术路线规划。
（2）在可行性验证阶段，公司进行大量算法实验以寻找合理科学的解决方案，产品经理、算法工程师、软硬件开发工程师和测试团队密切配合，在产品负责人的协调下进行多次短平快的软件原型迭代，每一次迭代都会在产品实际使用场景中进行反复实验确认，通过与客户持续沟通，调整和优化，确认产品最终形态的各功能模块和参数指标，并明确研发周期。在整个过程中，算法团队负责完成实验场景的建设和数据收集，并进行验证性实验；软件开发团队负责针对应用场景进行原型验证和开发；智能硬件团队负责对硬件产品的相关指标进行可行性实验和评估。
（3）在产品研发阶段，产品经理将总结可行性验证阶段的成果，转化为产品功能指标及开发任务，确保产品交付节点和产品定义与用户预期保持一致；算法和工程团队协同完成算法模型设计开发、数据收集清洗、功能特性开发等工作；测试团队按照产品定义对产品每个开发版本进行验收，并完成自动化测试脚本；智能硬件团队完成新硬件产品的结构设计和工业设计，有效评估外观、材质、散热、电气等特性，并负责设备软件开发和集成，交付少量可以进行测试认证的工程样机。该阶段产品会发布多个内外部测试版本，在实践中进行快速迭代。
（4）产品发布阶段是在产品完成核心功能开发后，在目标市场具备销售的条件时，产品经理建立产品的标准文档、销售价格、实施方案、售后体系，研发团队将大量来自客户实际使用的数据进行处理，快速迭代，提高产品成熟度；新的硬件产品会在这一阶段完成小批量验证和量产导入，实现加工生产工艺所需要的工装硬件和工具软件；测试团队进行大量密集的现场测试，确保产品满足产品定义的各类功能指标。这一阶段的完成标志产品正式版本发布。
（5）产品运营阶段在产品正式发布后，产品经理结合市场反馈与发展趋势，制定多个后续产品版本，不断创新，推出符合市场需求的产品新版本，以对产品进行持续的运营、维护和改进。
3、采购模式
公司专注于人工智能产品及解决方案的研发和销售，不涉及硬件的直接生产。
针对标准硬件、配件及服务类采购，公司直接向供应商提出待采购产品或服务的需求，供应商按照指定的时间和地点进行交付；针对定制化硬件，公司采购主要原材料并发货至委外加工厂，由其进行生产加工。公司选择专业的代工厂，依托其已有的完善的品质控制、生产制造管理和硬件设施进行专业的代工生产。公司通过新产品导入、质量检验标准发布、生产工艺发布、测试检验工具发布等方式确保产品生产的有效性、一致性和稳定性。
4、销售模式
公司结合下游行业的业务特点与主要产品的市场定位，制定了直接销售的销售模式，向终端客户或集成商客户直接销售人工智能产品及解决方案。其中终端客户是指直接使用公司产品及解决方案的各行业领域客户，包括金融机构、政府部门、公安机关、企事业单位等；集成商是指承担系统集成、安装部署、运营维护等职能的企业，包括终端客户的项目总包方或其指定的工程服务商等。公司与客户直接对接需求，通过商务谈判、参与招投标等方式获取订单。公司建立了完善的直销服务体系，目前已在全国划分了华东、华中、华北、东南、西南、东北、西北七个大区进行区域化和行业化的矩阵式管理，以提供及时、高效的销售服务。三)所处行业情况
1.行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
根据国家统计局《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司属于“软件和信息技术服务业”（行业代码为I65）。根据《战略性新兴产业分类（2018）》，公司属于“新一代信息技术产业”中的“人工智能”行业。公司专注于将先进的计算机视觉技术、大数据分析技术、机器人技术和人机交互技术与应用场景深度融合，提供面向智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康、元宇宙的人工智能产品及解决方案，所属行业为人工智能行业中的计算机视觉行业。
（1）行业发展阶段和基本特点
①人工智能行业
人工智能行业的产业链可分为基础层、技术层、应用层。其中，基础层主要包括芯片、软件框架、传感器、服务器、数据（集）等软硬件及服务，为技术层提供算力、数据等底层支撑，是人工智能发展的重要基石。
技术层主要通过基础层的算力、数据支持，进行海量模拟训练和机器学习建模，为人工智能提供核心的算法与应用技术，主要包括以深度学习为代表的算法模型，以及计算机视觉、智能语音、机器学习、生物特征识别、知识图谱等关键技术。技术层是人工智能发展的核心，对应用层的智能化发展起到决定性作用。
应用层则是基于基础层与技术层，面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或解决方案。人工智能应用广泛，可有效赋能下游领域实现人工智能应用，为其转型与发展注入强劲新动能。
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。全球主要经济体均积极推进制定人工智能发展战略，持续推进技术的产业化发展，在政府推动下，各国科技企业积极跟进，进一步提升人工智能领域投资，根据IDC数据，各主要经济体的人工智能投入占其本国GDP总量的比例均出现不同程度提升，从2015年-2022年，美国人工智能投入占比提高了3倍，德国提高了5倍，而中国人工智能投入占比则提高了13倍之多。我国把人工智能放在国家战略层面，出台了一系列重要政策鼓励支持人工智能的发展。《新一代人工智能发展规划》明确指出了到2030年我国新一代人工智能发展“三步走”的战略目标。十四五规划中明确提出“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合”。随着人工智能技术的不断进步与发展，部分技术进入产业化发展阶段，智能应用已成为当前及未来较长发展周期的核心要义。与此同时，人工智能正与生产生活的各个领域相融合，有效提升各领域的智能化水平，在带动（）兴起的同时也为传统领域带来变革机遇，从而拥有极为广阔的市场前景。IDC预测，中国人工智能市场支出规模将在2023年增至147.5亿美元，2026年中国AI市场将实现264.4亿美元市场规模，2021-2026五年复合增长率将超20。
②计算机视觉行业
根据国家标准化管理委员会指导编制的《人工智能标准化白皮书（2018版）》，计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解、分析图像以及图像序列的能力。
目前，计算机视觉作为人工智能中技术率先取得较大突破、应用场景较为明确的关键技术之一
