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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。
自2015年7月国务院印发的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》将“互联网+人工智能”列入十一项重点行动之一以来，我国出台了一系列重要政策，以把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动权，促进人工智能行业发展壮大。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。作为战略性新兴产业，人工智能商业模式还在不断摸索与丰富，其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，在带动新产业300832）兴起的同时也为传统领域带来变革机遇，拥有极为广阔的市场前景。2023年7月，国家互联网信息办公室印发《生成式人工智能服务管理暂行办法》，支持算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作，鼓励优先采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源。目前我国人工智能在政府、金融、互联网、零售等领域的人机对话、远程作业、质控风控、营销运营、决策支持等诸多环节存在不同程度的应用，商业模式主要以项目解决方案交付、一站式产品方案、软件销售、AIoT设备销售、算法授权许可费等多种模式并存。
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，车路协同感知MEC产品已在某市进行交付，同时车载视频违规事件取证产品已在多省市开展试点；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，智慧校园体育产品等部分在研产品已成功在客户中开展试点，元宇宙场馆己在首钢园区进行建设，公司产品、整体解决方案和基于大模型的行业应用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。
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。
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。
（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）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。
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。
公司结合下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。
公司打造了底层AI技术平台——深瞳大脑，深瞳大脑作为公司核心技术的驱动平台，赋能公司人工智能产品及解决方案的技术实现。深瞳大脑包含数据平台和训练平台，由数据采集、数据预处理、数据标注、模型训练、模型优选、数据管理等模块组成。
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。目前，公司深瞳大脑可支持数十亿训练数据、数亿类别任务，数十亿参数模型的训练。训练平台生产高质量的算法，推动应用的落地，数据平台收集应用产生的高质量数据又促进算法的提升，从而算法、应用、数据在深瞳大脑系统内形工智能的正向循环，为公司的高效研发创新与产业应用提供了有力支持。
公司自研的海量数据603138）算法生产技术通过自有的核心算法结合大数据平台的分析处理技术，支持在海量数据中进行挖掘，主动触发模型更新训练，有效的提高了算法的准确率和生产率。同时，公司自建的数据标注平台，通过组建具有专业背景的标注团队，用人工标注加AI模型自动化预识别的方法，为算法提供精准的基础训练数据，可覆盖公司内部99%的算法标注任务。
公司利用自研的底层AI技术平台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，研发了基于多模态弱监督的大模型训练算法，节省了大量数据标注资源。该算法已投稿到国际会议ICLR2023并被接收，公司已在智慧金融和轨交运维业务中利用该大模型提升少样本场景的准确率，进一步验证了该大模型在下游任务中的泛化能力。
跨平台模型训练技术用于简化AI算法生产，该技术基于自主研发的训练框架，可实现常用业务AI算法的一键式训练，为常见业务中的分类、检测等算法提供便捷快速的实用模型。针对不同应用场景的算法开发，公司自主研发的跨平台模型训练技术可将训练任务管理平台产出的模型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Altas计算卡等，无需人工干预，从而达到模型快速高效交付的目的，可有效的降低研发成本，有助于提升产品的市场竞争力。
3D立体视觉一般通过结构光、激光雷达等特殊传感器采集得到场景的深度信息，再利用深度信息和可见光信息一同计算出场景的三维图像。
多目传感器标定与深度估计技术使用一对成本更为低廉的可见光相机组成双目系统，对场景深度信息进行估算，在达到普通结构光相机精度的同时，提高了相机的可靠性和易用性，并能覆盖更多的结构光相机无法工作的光线条件和场景。基于这项技术的输出，使公司的算法能更好地适应多种不同的场景和目标，进而对、物体、场景进行高精度的重建。
运动姿态分析技术通过采集不同场景下姿态数据，通过自主研发的三维姿态估计和三维表面重建算法，能够解决关键点数据采集不准确或不稳定的问题。公司基于单目相机的三维重构技术结合动作模型库及运动功能学的特点，优化了使用单目相机获取三维关键点和表面的效果，解决了基于二维关键点进行判断的难题，使得运动姿态分析算法在三维上做出更为精准的判断，进而可以应用在行为分析领域对三维姿态的准确识别与分析。
运动姿态分析技术在智慧金融领域可以协助银行客户进行员工履职分析与管控，人员重点区域违规管控（如非授权人进入、员工缺岗等）、人员操作异常管控（如单人加钞、大额现金遗留等）、人员动作异常管控（如异常倒地、打架、各类防护舱业务等）等项目均达到较高的检测精度；而在体育健康领域，该技术可评判用户动作是否完成及标准程度，进行运动项目的计次，计时，测距，相似度评价，产品可应用于俯卧撑、仰卧起坐、立定跳远、跳绳，纵跳摸高等原地类项目，足、篮、排、乒、羽等综合类项目，短跑、折返跑、中长跑等跑步类项目，引体向上、双杠臂屈伸等单双杠类项目；健身长拳、健身南拳等武术类项目，共计30余项考核项目和100余项交互训练项目；3D重建与立体视觉分析技术在轨交运维场景可将离散的局部列车零部件数据进行融合和重构，得到列车标准模型，将几何模型分析、深度学习等技术运用到列车标准模型、点云数据、图片等度数据，进行零部件匹配和故障诊断。公司基于深度学习的点云配准技术已在多个学术数据集上取得第一，通过点云几何结构和基于Transformer的多层特征投票机制提升正确匹配点云比例，提升点云配准精度，在真实业务测试集上旋转向量误差小于1度、平移向量误差小于0.3mm，该技术对产品落地起到了至关重要的作用。目。
