（4）大规模跨镜追踪技术
公司拥有完全自研的人脸识别算法和引擎技术，在多种光线条件、人脸角度的场景下都能达到较高的识别准确度。公司在研发过程中开源了TriionPairs和Gint360K两个人脸识别数据集以及PartiaFC训练代码，其中PartiaFC相关论文已被视觉顶尖会议CVPR2022接收，推动了行业技术的发展。公司的人脸识别技术在公开数据集MegaFace上识别准确率达到99.1。公司在公安部治安管理局亿级人像算法测试中，1比1人像比对测试万分之一误识率下的通过率为99.97，5万样本比1亿级人像比对测试中首位命中率超过98，均高于行业平均水平。
公司研发的百亿级人员聚类技术可支撑上万路摄像头接入并实时完成动态聚类，支持室内场景和光照、质量和姿态等都不受控的室外复杂场景中的大规模商用。
为了达到上万路摄像头接入并实时完成动态聚类的应用要求，公司研发了海量数据以图搜图技术。公司研发的以图搜图引擎支持多架构、不同计算设备上的图片检索功能。针对检索频率高实时要求强的场景，以图搜图引擎支持英伟达全系显卡以及华为计算卡的图片检索。针对检索频率低实时要求不强，但图片数量较大的场景，单机可实现上亿人脸图片秒级返回，集群可实现数十亿级图片秒级返回。针对海量图片检索场景，以图搜图引擎实现了单机检索30亿人脸图片20秒内返回结果的性能。配合集群可实现百亿级图片数十秒检索的性能。该技术已广泛应用在公司多个应用场景的产品及解决方案中。
人脸属性表达技术在公共安全等场景具有广泛应用，同时也能辅助大规模人员聚类。公司研发的人脸属性包括年龄、性别、种族、表情、姿态、遮挡、模糊等多项属性。该技术使用单模型、多任务协同训练策略，利用各个属性任务之间的相关性来辅助训练单个模型，可在缩减运算资源的同时保证每个属性的精度。
公司多场景广覆盖人脸活体识别技术可应用在闸机口等通行相关的场景，公司已积累了千万级的攻击样本，可防止人员通过打印照片、屏幕、3D面具等非活体人脸通过闸机。
（5）机器人感知与控制技术
公司将实时定位与建图技术、机械臂视觉反馈技术、机器人路径规划与自主导航技术运用于轨交运维机器人等场景，算法适应性良好，机器人该场景中，以最高1m/s的速度做无碰撞运动，达到轨交运维应用所需的技术水平。其中，机器人实时定位与建图技术，又称SLAM技术，在室内和半户外场景下拥有良好的定位精度，在结构化的室内场景下，定位精度可达毫米级，在工业现场的半户外场景下，定位精度可达厘米级。同时，公司针对SLAM普遍算力要求较高的问题做出了优化，完成SLAM模块向特定型号嵌入式主板的迁移和适配工作；机械臂视觉反馈技术，又称手眼协同技术，在机械臂重复性动作的场景中收到良好效果，得到视觉反馈之后的机械臂定位，较普通机械臂定位的精度有较大提升。同时，在保证精度的前提下，时间延迟不超过1秒，保证了精度和实时性；机器人路径规划与自主导航技术，包含机器人定点巡逻、远程临场、人员跟随等功能模块，运用于自动化检修场景中。
公司的机器人虚拟示教技术，能够通过高精度3D重建技术，搭建虚拟列车检修空间，构建一个包含作业坑道、列车、机器人等元素，同时考虑物体碰撞、真实设备性能、环境噪声等因素的虚拟机器人作业空间。在虚拟空间内进行机器人示教，通过控制虚拟空间中的机器人进行采集位置确认工作，支持多人协作和远程操作，极大缓解项目实施过程中对真实列车的依赖，提升3倍以上的实施速度。
公司的机器人遥感技术则通过将虚拟点位下发给机器人，通过坐标空间变换、运动分解、轨迹规划等技术，使机器人获取在物理空间中可执行的动作指令，该技术既支持异步动作执行，也支持在线的虚拟机器人-真实机器人实时动作执行。
国家级专精特新“小巨人”企业、制造业“单项冠军”认定情况
公司入选北京市专精特新“小巨人”企业。
2.报告期内获得的研发成果
截至报告期末，公司拥有专利34项、软件著作权82项。其中，报告期内新增专利4项、软件著作权11项。
3.研发投入情况表
4.在研项目情况
5.研发人员情况
6.其他说明
三、报告期内核心竞争力分析一)核心竞争力分析
1、深耕于计算机视觉行业的技术研发优势
公司掌握计算机视觉领域的核心算法技术，已形成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、自动化交通场景感知与事件识别技术、大规模跨镜追踪技术和机器人感知与控制技术五大技术方向并拥有多项自主知识产权；公司的人脸识别、车辆识别等核心算法在国际、国内的权威机构和组织举办的算法比赛中多次获得第一。其中：公司的人脸识别技术在公开数据集MegaFace上识别准确率达到99.1，公司在公安部治安管理局亿级人像算法测试中，1比1人像比对测试万分之一误识率下的通过率为99.97，5万样本比1亿级人像比对测试中首位命中率超过98，均高于行业平均水平；公司的车辆识别技术能够对大陆号牌、港澳号牌、非机动车号牌等多种类型的车牌进行多种尺寸和角度的识别，支持倾斜角度在45°范围内的车牌，准确率在99以上。同时，公司支持的机动车、非机动车、人体属性识别多达50余项，重点属性识别准确率超过95，达到国内领先水平。
公司建立了以数据平台与训练平台为核心，涵盖数据采集、数据预处理、数据标注、模型训练、模型优选等模块的底层AI技术平台——深瞳大脑，有效提高了算法模型的研发效率及自动化水平。数据平台支持多源多模态数据的自动收集和清洗归类，通过构建自动化处理为主、人工标注为辅的标注体系，形成海量增长的标签数据池，有效节省标注成本，提高了算法模型的研发效率；训练平台则有效提高了模型训练的自动化水平，降低算法多平台部署应用的迁移难度，为算法高效生产及快速商业化应用奠定了重要基础。公司利用深瞳大脑对数十亿训练数据进行清洗并基于大规模数据训练大模型，在海量数据下，研发了基于弱监督的大模型训练算法，节省了大量数据标注资源，提升了少样本场景的准确率。数据、算法及应用在深瞳大脑内形成人工智能的正向循环，为公司的高效研发创新与产业应用提供了有力支持。
经过多年持续研发的优化，公司的训练任务管理平台产出的模型可无需人工干预，自动发布到各种类型的显卡或平台，包括英伟达显卡、嵌入式平台、海思平台、华为Atas计算卡等，从而达到模型快速高效交付的目的。除了该项基于深度学习的模型训练与数据生产技术之外，公司还形成了3D立体视觉技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、大规模跨镜追踪技术和机器人感知与控制技术的技术方向，掌握了跨平台模型训练技术、海量数据生产技术、多目传感器标定与深度估计技术、运动姿态分析技术、人脸识别算法和引擎技术等多项核心技术。
2、快速的商业化落地能力和良好的市场口碑
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，形成了产品快速的商业化落地的能力，并根据下游客户的需求不断优化、升级核心技术，公司的主营业务产品在下游主要核心客户的认可程度高，良好的市场口碑为公司市场拓展及持续发展奠定了重要基础。公司成立至今陆续开发了皓目行为分析仪、边缘计算设备、视图大数据平台、AI智能管理和分析平台、AI模型现场训练平台、列车智能检测平台、智慧体育训考一体化平台、AI大型动捕技术平台等核心产品，并在智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康、元宇宙等领域得到应用。公司自主研发设计的智能化设备在农业银行各地分支机构推广使用，使得公司金融领域的收入快速增长，目前产品已覆盖上万家网点，包含智能安保、智能运营、智能风控等多个金融业务场景；公司研发的边缘计算设备2018年一经推出就在中国石化的智慧油站项目中得到快速应用；2020年初，公司在短时间内，利用人工智能和双光谱成像等技术积累，迅速推出双光温测智能识别设备与应用系统，快速、精确、安全地进行体温测量与核查；公司的轨交运维解决方案在多个高铁、城轨和机车领域的试点项目进入研发、测试或交付验收阶段，支持数条高铁、地铁线路的列车巡检业务，通过点云技术对列车各零部件的数据进行高质量采集和智能分析，实现自动化的故障或缺陷检测，有效提高了检修效率，保证了列车的运行安全，其中，自主研发的列车智能检测平台已经成功在高铁和地铁线路上实现落地应用。公司的体育健康业务产品在多地校园场景进行试点，通过智慧化训练场改造以及一体化的交互设备部署，汇总学生体育运动数据，并进行自动化的教学分析、评价、指导，识别学生个体差异，为在校生及教师提供日常教学支持和考试服务，面向“教、练、考、赛”四大场景，实现校园全场景覆盖，打造校园体育一体化解决方案，精准评估辅助决策，助力学校分层教学，构建基于人工智能的智慧体育新型教学模式；公司元宇宙形态相关产品于2022年9月在北京举办的中国国际服务贸易交易会上首次对外展出，公司基于三维人体姿态和行为识别技术以及游戏内容开发能力自研的线下超大型沉浸式人机交互运动游戏项目具备真人线下交互、无眩晕感沉浸式体验、内容一键下发 切换等优势。
3、保持技术不断创新的机制安排和技术储备
公司以技术研发为核心驱动力，建立了研发管理流程、人才储备机制、股权激励机制、知识产权保护等多项保持技术不断创新的机制安排。公司在研项目涵盖基础算法技术研发和智慧金融、城市管理、商业零售、轨交运维、体育健康、元宇宙各领域产品和下游应用的研发，技术储备充足，为公司产品的推陈出新提供了有力支持。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。公司高度重视新技术的研发，专门设立有负责行业相关先进技术的前瞻性探索与研发创新的前沿技术研究院由公司创始人赵勇博士主导。
在轨交运维领域，公司的3D重建与立体视觉分析技术解决了传统算法中误差较大的问题，让计算机视觉技术运用于轨交检修的落地应用成为可能，通过应用机器人主动感知技术、自主规划与控制技术、虚拟示教与远程遥感技术，有效提升了机器人的环境适应性，提升实施效率，降低整体项目运营成本，而公司的模型压缩和边缘计算能力，可以实现对线路故障诊断算法的实时运行，机器人可利用自身算力实时处理线路数据，进行在线故障诊断；在体育健康领域，公司的3D立体视觉技术使得设备成本降低的同时，提高了可靠性和易用性，同时运动姿态分析技术通过采集不同场景下人体姿态数据，通过自主研发的三维人体姿态估计算法，能够克服人体关键点采集不准不稳的难题；在元宇宙领域，公司基于3D立体视觉技术自研了大规模沉浸式人机交互系统，提供在大场景中的人体动作姿态感知、六自由度游戏装备感知等能力，未来可应用于沉浸式互动游戏、赛事、发布会、文旅和展厅等领域。
4、团队优势和人才储备
经过多年发展，公司建立了一支高学历、高水平的研发队伍。截至报告期末，公司研发人员为276人，占员工总数的比重为63.59。截至报告期末，公司的核心技术团队由公司创始人、董事长兼总经理赵勇博士等在内的6人组成，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，对行业前沿技术与发展趋势具有深刻认知及判断，保障了公司核心技术的持续研发创新。
报告期内，公司累计研发投入13,234.24万元，占营业收入的比重为37.42，研发投入同比增加。公司在核心算法技术、应用场景相关技术均有前瞻性的研究和探索，公司人工智能关键技术及在体育健康、轨交运维、元宇宙等更多领域的研发与探索，将进一步增强公司的技术积累，为持续较快发展提供坚实的技术支持。二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
四、风险因素一)
