收入和利润（同比环比） - 收入同比增长22.3%至人民币6.99亿元[12] - 公司营业收入达人民币6.99亿元，同比增长22.3%[19] - 公司2025年上半年营业收入为人民币699.0百万元，较2024年同期的人民币571.7百万元上升22.3%[87] - 收入同比增长22.3%至人民币6.99亿元[166] - 毛利同比增长26.6%至人民币2.45亿元[12] - 毛利率提升1.2个百分点至35.0%[19] - 公司整体毛利率为35.0%，较2024年同期的33.8%提高1.2个百分点[90] - 经营亏损大幅收窄至人民币6218.7万元，同比改善67.4%[12] - 经营亏损为人民币62.2百万元，较2024年同期的人民币190.8百万元下降67.4%[100] - 期内亏损大幅收窄至人民币6051.3万元，同比改善67.2%[12] - 期内亏损为人民币60.5百万元，较去年同期人民币184.6百万元下降67.2%[104] - 期内亏损同比收窄67.2%至人民币6051.3万元[166] - 公司期内亏损5615.6万元人民币[173] - 经调整净亏损为人民币668.1万元，同比改善82.1%[12] - 经调整净亏损大幅收窄至人民币670万元[19] - 经调整净亏损为人民币6.7百万元，较去年同期人民币37.4百万元改善82.1%[106] 成本和费用（同比环比） - 销售成本为人民币454.3百万元，较2024年同期的人民币378.5百万元上升20.0%[88] - 制造业销售成本为人民币348.9百万元，较2024年同期的人民币274.8百万元上升27.0%[88] - 金融服务业销售成本为人民币47.0百万元，较2024年同期的人民币61.3百万元下降23.3%[88] - 销售及分销开支为人民币73.6百万元，较2024年同期的人民币79.3百万元下降7.2%[91] - 研发开支为人民币164.6百万元，较2024年同期的人民币148.0百万元上升11.2%[93] - 研发开支同比增长11.1%至人民币1.65亿元[166] - 以股份为基础的付款开支为人民币3696.5万元[12] - 股份为基础付款开支为人民币37.0百万元，较去年同期人民币42.1百万元减少12.2%[106] - 以股份为基础的付款开支3696.5万元人民币[173] - 收购产生的无形资产摊销为人民币15.3百万元，较去年同期人民币21.9百万元减少30.0%[106] - 金融资产公允价值变动收益为人民币1.5百万元，较去年同期收益人民币63.6百万元下降97.6%[106] - 商誉及无形资产减值亏损为0，去年同期为人民币19.6百万元[106] 各业务线表现 - 产品及解决方案销售收入占比89.6%，达人民币6.26亿元[13] - 数据解决方案服务收入同比增长127.5%至人民币7284.4万元[13] - 制造业收入同比增长27.0%至5.56亿元，占总收入79.5%[17] - 制造业收入为人民币555.6百万元，较2024年同期的人民币437.5百万元上升27.0%[87] - 能源电力收入同比增长48.4%至1.08亿元，占比提升至15.5%[17] - 金融服务业收入同比下降15.5%至7009万元，占比降至10.0%[17] - 金融服务行业收入为人民币70.1百万元，较2024年同期的人民币82.9百万元下降15.4%[87] - 3C高科技收入同比增长34.6%至7332万元，占比提升至10.5%[17] - 其他行业收入同比增长42.9%至7333万元，占比提升至10.5%[17] 客户类型表现 - 系统集成商客户收入占比50.9%，达人民币3.56亿元[16] - 终端用户客户收入占比49.1%，为人民币3.43亿元[16] 技术研发与产品创新 - 累计申请专利1394件，其中发明专利1145件[23] - 公司设计效率大幅提升从8小时缩短至1小时项目周期缩短85%以上[47] - ChatCAD数据集达到百万级别覆盖多种主流图纸尺寸和组件样式[49] - 公司数据量大幅增长在2025年上半年经历多轮扩充[49] - 产品支持多格式图纸解析和端到端结构化输出包括JSON、DGN、DWG等格式[40] - 云端协同框架支持多机器人统一管理和实时数据可视化[33] - 自研VLA大模型Robocket实现端到端动作生成推理速度和成功率显著提升[33] - 数据可视化工具支持多维度多模态数据展示和任务过程回放[38] - 公司联合Bentley软件成功发布iPID 1.0版本专为中国用户打造[39] - 产品支持开放API易于部署和扩展适应企业级大规模应用[47] - 数据生成算法优化通过随机和特殊场景补充策略提升多样性[49] - 公司研发适配场景的多模态工业大模型，大幅提升已知组件识别准确率和泛化能力[51] - 公司通过分布式训练和混合精度训练技术，满足千万级规模数据量和复杂结构多模态模型开发需求[51] - 公司AInnoGC平台推出监控运维模块，实时监控模型服务性能、总调用量、Token消耗及平均调用时长等指标[54] - 公司创新推出ChatCAD、AMES、AEAM、AEMS等多个智能工业软件，赋能工业客户全生产链条[56] - 公司推进大模型在Image-To-CAD场景应用，提升复杂场景识别与理解能力，并加大对未知组件识别、复杂关系抽取等复杂课题投入[76] - 公司优化智能化数据生成与校验工具，提升数据生产效率，构建更大规模更高质量数据集[76] - 公司联合Bentley深入行业场景与生态合作，打造标杆项目，推动行业标准制定和技术交流[76] - 公司以AInnoGC工业大模型和Agent智能体平台为技术基座，在多个工业制造行业推进人工智能产业化落地[77] - 公司利用大模型技术赋能EAM、MES、QMS、EMS等工业软件，覆盖食品饮料、工业园区、新材料、装备制造等关键细分市场[78] - 多模态大模型在汽车装备领域实现毫秒级响应完成多源感知数据实时解析，细微缺陷识别覆盖范围从关键部件向全流程延伸[81] - 预测性维护体系覆盖设备类型从传输系统向焊接、涂装等核心工艺环节扩展，缩短非计划停机时长并延长设备生命周期[81] - 智能调度系统突破单一产线局限，向供应链端延伸协同能力，实现生产计划与物料配送动态适配[81] 项目落地与应用案例 - 公司在南方某钢铁企业成功落地智慧铁钢界面一体化及机车自动驾驶项目，实现铁水调度模型优化升级[60] - 公司在北方某矿业公司成功落地翻车机智能摘钩机器人，标志进入工业机器人领域[60] - 公司H-GNSS工业复杂场景高精度卫星定位设备首次在北方某矿业公司应用[60] - 公司AInno-Agent智能体平台成功应用于园区能耗管理系统，大幅增强能耗数据自动提取和分析功能[57] - 公司建立全面设备运维知识库，大幅提升硬件运维管理和故障诊断智能化水平[59] - 公司依托多模态大模型技术构建智能输送示范线，实现全链条效率革新[63] - 示范线通过多模态感知技术精准识别细微缺陷，减少质检人力投入[63] - 示范线通过混合架构预测设备故障，减少非计划停机时间并节省运维成本[63] - 示范线在边缘节点部署轻量化模型动态调整传输参数，提升产能并降低能耗[63] - 示范线降低单条产线年运营支出，减少产品不良率并缩短客户交付周期[63] - 公司为信托客户提供数据治理方案，大幅提升数据处理与业务响应效率[64] - 公司为期货公司提供主数据治理方案，自动化构建资产目录与安全定级[64] - 公司通过大模型自然语言处理能力降低非技术用户门槛，提升自助分析效率[64] - 公司以AInnoGC-Agent平台提供教育学习平台，实现自动生成考题及判卷等功能[61] - 公司将大模型技术应用于机器人仿真控制，提升编程效率并降低测试安全风险[61] - 公司在钢铁冶金领域深度融合工艺背景与行业Know-How，打造自主可控智能装备硬支撑和以深度学习、运筹优化为核心算法的软实力[79] - 公司以智能体平台为核心技术，打造支持教师和学生进行大模型学习的高级工具平台，覆盖教育、培训、考试和竞赛等全产业环节[82] 现金流与财务状况 - 经营活动所用现金净额为人民币840万元[19] - 经营活动所用现金净额为841.9万元人民币[177] - 投资活动所用现金净额为4399.9万元人民币[177] - 融资活动所用现金净额为1.55亿元人民币[179] - 现金及现金等价物减少2.08亿元人民币至9.97亿元人民币[179] - 现金及现金等价物为人民币997.0百万元，较2024年末人民币1204.9百万元减少17.2%[108] - 现金及现金等价物减少至人民币9.97亿元[170] - 出售金融资产所得款项19.25亿元人民币[177] - 银行借款所得款项5218万元人民币[179] - 存货大幅增加66.6%至人民币2.61亿元[170] - 贸易应收款项及应收票据减少至人民币4.63亿元[170] - 贸易应付款项及应付票据增加34.0%至人民币3.88亿元[171] - 合约负债增加27.6%至人民币1.39亿元[171] - 每股基本及摊薄亏损为人民币0.10元[168] - 公司权益总额从17.12亿元人民币下降至16.33亿元人民币，减少4.6%[173] - 购回股份支出6112.1万元人民币[173] - 按公允价值计入损益的金融资产为人民币32.2百万元，较2024年末人民币2.4百万元增长1241.7%[109] - 借款总额为人民币113.2百万元，较2024年末人民币127.7百万元减少11.4%[115] - 贸易应收账款总账面价值为589,964千元，预期亏损率为28.44%[198] - 贸易应收账款中超过2年账龄的金额为90,109千元，预期亏损率为100%[198] - 贸易应收账款亏损拨备总额为167,758千元[198] - 与2024年底相比，贸易应收账款总账面价值从599,059千元下降至589,964千元[198] - 1年以内到期的贸易应付款项及应付票据为388,013千元[200] - 1年以内到期的借款为114,912千元[200] - 按公允价值计入损益的金融负债总额为114,290千元，其中81,952千元在1年以内到期[200] - 租赁负债总额为49,423千元，其中18,201千元在1年以内到期[200] - 金融负债总额（未经折现合约现金流）为733,160千元，其中669,600千元在1年以内到期[200] 融资与资金使用 - 2023年H股配售共发行19,900,000股，配售价每股19.70港元较协议日收市价23.50港元折让16.17%[136] - 配售所得款项净额约3.789亿港元[137] - 配售款项40%约1.515亿港元（约1.391亿人民币）用于研发投入[137] - 配售款项30%约1.137亿港元（约1.043亿人民币）用于战略扩张投入[137] - 2025年8月22日公司将原IT基础设施投入资金3.477亿人民币重新分配，其中1亿人民币转至研发投入，2.477亿人民币转至营运资金[137] - 截至2025年6月30日研发投入未使用款项为3.734亿人民币[137] - 2023年董事及高管激励计划上限为25,000,000股H股[134] - 2024年H股股权激励计划资金上限为3亿人民币[134] - 首次公开发售净筹资约10.701亿港元（约8.71亿人民币）[140] - 研发能力提升投入占比45%（约4.816亿港元/3.9205亿人民币）[140] - 商业化能力投入占比25%（约2.675亿港元/2.1781亿人民币）[140] - 战略投资及收购原分配10%（约1.07亿港元/0.8712亿人民币）后全额重新分配至营运资金[140][143] - 内部系统及信息基础设施投入占比10%（约1.07亿港元/0.8712亿人民币）[140] - 2024年8月将战略投资款0.8712亿人民币及内部系统款0.27亿人民币重新分配至营运资金[143] - 2025年8月将商业化能力未使用款0.0875亿人民币转至营运资金[143] - 2025年8月将内部系统未使用款0.2024亿人民币转至研发能力[143] - 2025年上半年购回471.47万股H股总代价约2417万港元[145] - 截至2025年6月30日已发行股份5.635亿股（含库存股471.47万股）[147][148] - 公司已发行股份总数563,544,438股，其中库存股份4,714,700股[152][157] 股权结构 - 董事徐辉直接持有87,868,780股（15.59%）并通过受控法团持有33,125,040股（5.88%）[152] - 创新工场直接持有135,000,000股（23.96%）并通过一致行动安排共同持有19,440,000股（3.44%）[153] - 软银集团通过多个实体各持有39,326,630股（6.98%）[155] - 中国国际金融股份有限公司通过受控法团持有32,657,722股（5.80%）并持有淡仓6,016,300股（1.07%）[155] - 汪华直接持有8,640,000股（1.53%）并通过一致行动安排共同持有145,800,000股（25.87%）[152][153] - 陶宁直接持有2,160,000股（0.38%）并通过一致行动安排共同持有152,280,000股（27.02%）[153] - 郎春晖通过一致行动安排共同持有154,440,000股（27.40%）[153] - 张鹰通过一致行动安排共同持有154,440,000股（27.40%）[153] - 诺赛育成直接持有8,640,000股（1.53%）并通过一致行动安排共同持有145,800,000股（25.87%）[153] 人力资源 - 截至2025年6月30日公司雇员总数为902名[131] - 2025年上半年雇员福利开支为人民币1.686亿元，较2024年同期2.072亿元下降18.6%[131] 其他重要事项 - 子公司涉及诉讼导致人民币11.3百万元银行存款及权益被冻结[116] - 公司采纳国际会计准则第21号修订本（缺乏可交换性），自2025年1月1日生效[189]