TigerResearch/tigerbot-earning-plugin huggingface dataset:
云计算各资源层的技术并非孤立存在,底层服务被上层服务依赖,也会根据上层需要进行完善和发展。云计算最初是实现IT 基础设施的虚拟化和自动化调度,主要是解决云服务器等基础设施的交付问题,提供IaaS层基础能力;随着软件定义网络、软件定义存储等技术的发展,形成了软件定义数据中心的理论体系,提供了更广泛更高级的服务资源交付;容器技术、微服务、DevOps等云原生技术的发展,为构建通用的PaaS 平台提供了基础,解决了应用堆栈的问题;而基于大数据与人工智能技术实现的DaaS服务则为应用提供了数据服务;对于SaaS 层的应用来说,PaaS与IaaS为应用提供了资源智能,而DaaS为应用赋予了数据智能,它们为实现特色智能应用提供了必要基础。
2云计算业务的核心技术
公司在云计算领域经过多年的自主研发,形成了涵盖IaaS、PaaS、DaaS和SaaS资源层的产品技术体系,各资源层的产品、核心技术、对应专利及主要软件著作权情况具体如下:
序号|技术名称|技术类别|所属资源层及公司产品|技术介绍|技术独特性和突破点|技术来源
1|自主可控异构云资源管控技术|大规模云计算国产化| IaaS层 BingoCloudO S|基于自研的异构云资源管控技术,实现对海光、龙芯、飞腾、鲲鹏、申威、兆芯等六类国产芯片和X86芯片统一纳管及调度,以此屏蔽底层多类异构资源的带来的差异性,减少用户环境存在多个资源池割裂问题,降低用户对异构资源的管理与运维难度。|1.支持多类异构处理器构建单一高可用计算资源池;2.支持3台不同架构服务器搭建云平台,可降低用户前期建设成本及选型的试错成本。|整合创新
2|分布式软件定义网络空间管控技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|传统网络架构在大规模云数据中心环境下的能力有限,基于软件定义网络的分布式集群架构,可灵活扩展云平台网络规模,并且不存在网络节点单点问题,保障云网络的可扩展性和高可用性。|1.单云集群的分布式网络控制器可达千台物理主机规模;2.在网络线路中断的情况下,网络控制器仍可独立正常运作,支撑本云节点的网络处理。|原始创新
3|基于软件定义的高性能云网络管控技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|软件定义的云网络技术,基于专用网络通信协议构建云网络,实现大规模多租户的网络隔离,提升云网络的灵活性和安全性。|1.处理效率高于VxLAN云网络模式,对比物理主机网络性能损耗低于1.2%;2.实现多租户隔离,采用32位组网标签,超越VxLAN的组网数量上限;3.软硬件松耦合架构,不依赖定制化网络硬件设备。|原始创新
4|高性能负载均衡技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|通过软件定义技术可交付高性能负载均衡,提供大规模负载均衡处理能力,可替代客户传统负载均衡硬件,提高用户资产投资性价比。|1.中高规格负载均衡服务的处理能力,在七层负载场景下,最大连接数可达280万,每秒处理请求数可达65万;2.支持负载云内虚拟机、数据中心物理服务器;3.兼容X86/ARM服务器架构,不依赖于定制化硬件。|原始创新
5|虚拟化四层负载均衡技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|通过独创的算法实现对负载均衡的流量路径优化,简化了转发模式的相关配置,提高了四层负载均衡的性能。|1.对传统模式的四层负载均衡进行了优化,解决了配置复杂、容易引起网络地址冲突等问题2.在四层负载均衡场景下,最大连接数可达160万。|原始创新
6|云平台热升级技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|通过对组件进行抽象和解耦,支持计算、存储、网络三大子系统热修复热升级功能,使用户业务在不被中断的情况下完成对子系统的热修复热升级的工作。|1.热升级/热修复过程对业务影响<500ms。|原始创新
7|云内生的云灾备技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|通过独特的算法实现虚拟机磁盘实时备份技术,使得用户无需购买额外的灾备设备或软件,即可针对云主机进行异地增量灾备,降低成本的同时提高业务的高可用性。|1.云内生技术,不依赖硬件灾备存储设备,支持实时的虚拟磁盘同云备份;2.支持云主机跨云异地备份。|整合创新
8|低损耗高性能的弹性容器集群服务技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|通过自研的调度算法,充分发挥底层硬件性能降低性能损耗,并保证容器任务调度到最佳性能的容器上,保障容器应用的高效运行。|1.容器性能对比物理机网络性能、计算性能损耗小于2%。|原始创新
9|容器集群资源自动伸缩技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|通过伸缩评估算法,实现容器集群在不同情境下的自动节点伸缩,提高了集群在使用过程中的节点资源利用率,使得用户可以更加专注于应用的开发,而减少对集群基础资源的感知和运维。|1.原生支持Kubernetes 应用,支持部署高可用集群;2.扩容时间5分钟内、缩容时间冷却10分钟内。|整合创新
10|微服务持久化技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|容器集群可无缝使用基础云平台提供的多类云存储,解决容器数据持久化问题,保障集群伸缩时数据的一致性|1.支持块存储、对象存储及文件存储|整合创新
11|云函数多租户并发执行控制技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|实现在轻量级、隔离的云环境中加载、编译、执行函数计算,用户无需考虑服务器等基础设施|1. 可支持多租户并发运行,并精准控制同一时刻下租户间分配的函数计算服务资源均衡与安全隔离。|原始创新
12|高性能集群计算技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|使用设备透传技术,结合自定义实例规模,实现虚拟机可基于异构加速设备进行加速计算,满足高性能计算需要。|1.支持Intel至强Phi、NVidia GPGPU、FPGA、寒武纪NPU等加速设备;2.获得Intel全球ICR高性能计算集群能力认证。|整合创新
13|无定制硬件依赖的裸金属服务技术|国产化| IaaS层 BingoCloudO S|通过自研的裸金属服务技术,提供云中物理整机的资源交付,其具有安全物理隔离、高性能等特点,满足用户的特定业务需求。|1.无需依赖定制硬件,实现虚拟机与裸金属的统一交付和管理,提供统一的标准接口;2.实现裸金属与虚拟机间的云存储空间与云网络空间的互联互通。|原始创新
14|分布式云平台一体化管控技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|通过异构资源的统一管理技术,搭建私有云统一管理平台,其具备资源的标准化封装接口和分布式调度能力,实现基础资源的统一管理、弹性调配、灵活交付和自动化运维,推动传统数据中心云化,保障企业级云端应用的高效稳定运行。|1.计算、存储、网络一体化分布式架构,实现了便捷、线性的资源横向扩展;2.异构计算资源统一管理,提供异构资源管理的统一API 接口|整合创新
15|节点动态更替技术|大规模云计算| IaaS层 BingoCloudO S|通过自研算法,可支持任意计算节点故障时,直接更换备件后,云平台自动完成计算节点的接管、更替、恢复等操作,更替过程无需技术人员调试,即插即用。|1.无需专业技术人员即可完成平台的故障处理,实现免人工运维|原始创新
16|基于视觉同步定位与硬件信息采集技术|边缘计算| IaaS层 BingoCloudO S|基于增强现实技术,以虚实交互的方式将关键信息叠加在现实环境中并实现对硬件设备的协同管理,屏蔽底层协议的差异性,降低边缘设备现场部署环境的的人工干预与运维成本。|1、可实现对硬件设备的数据采集,屏蔽协议差异,进行直观的管控与运维。|整合创新
17|区块链即服务技术|区块链与可信计算| IaaS层 BingoCloudO S|结合云平台技术提供云中区块链服务,结合云中的多类云服务,提高区块链服务的处理性能和大量查询访问性能。|1.支持通用区块链服务技术;2.支持常用数据库语句查询区块链的交易信息,减少应用对接区块链的改造成本;3.通过云网络感知区块链查询请求,使用关系数据库卸载区块链查询请求,加速访问性能。|原始创新
18|云虚拟磁带库技术|虚拟存储| IaaS层 BingoCloudO S|通过虚拟磁带库技术为用户应用提供标准磁带接口的存储备份服务,使得用户无需改变原有的备份方式,在分布式存储中提供虚拟磁带库服务还可支持将不常用的备份数据存储到低成本大容量的介质中,进一步削减存储成本|1.使用分布式块存储模拟磁带,实现虚拟磁带库;2.支持标准协议,单磁带库支持1,500个磁带、3.5PiB 容量。|整合创新
19|容量自动弹性文件服务技术|虚拟存储| IaaS层 BingoCloudO S|基于工作负载感知提供简单、高可用的、可扩展的弹性文件系统,可在不中断应用的情况下自动调整文件存储的容量,从而让应用程序在需要时获得所需存储空间。|1.实现了高可用、容量动态弹性伸缩、多租户隔离、完全托管,无需用户维护的文件系统;2.支持NFS标准协议。|整合创新
20|低损耗容器化大数据集群技术|大规模数据存储计算| DaaS层 BingoInsigh t|基于容器技术,解决大数据计算虚拟化的性能损耗大问题,实现大数据技术与云技术的深度融合,构建云原生大数据平台,提升数据中心资源利用率。|1.解决传统云计算集群与大数据集群物理割裂、独立管理,缺乏集约建设和运行运维的普遍问题;2.解决大数据技术堆栈使用传统虚拟化技术的性能损耗问题,损耗控制在3%以内;3.解决大数据物理集群部署复杂、部署周期长问题,分钟级交付大数据集群,快速实现业务分析。|原始创新
21|基于知识图谱的大数据运维技术|数据治理| DaaS层 BingoInsigh t|基于知识图谱构建数据要素的关联技术,形成数据运维经验知识沉淀,解决传统数据运维纯靠人工排查、定位问题难、数据口径不清晰以及数据时序等问题,提升数据运维效率。|1.融合云服务平台多租户ETL服务能力和云数据服务,支持构建大数据数据模型与数据血缘;2.通过知识推理技术自动发现数据运维对象的关联关系,形成数据运维知识图谱,结合云监控感知能力提升数据运维的自动化程度。|整合创新
22|基于计算存储分离架构的云数据湖技术|数据共享| DaaS层 BingoInsigh t|数据存储层采用标准协议,无缝适配主流大数据计算技术,并能够通过外部表直连对象存储数据,无需频繁拷贝数据,解决大型组织多种异构计算引擎并存问题,并能够适应未来新型计算技术的替换和演进。|1.解决传统大数据存储计算无独立扩展、跨部门数据技术发展不均衡、计算技术锁定等问题,支持7种以上多种主流大数据计算技术引擎;2.支持网络访问对象存储转为本地存储优化访问,访问性能提高30%,提升大规模数据吞吐;3.支持免复制、零拷贝的数据共享,提升数据共享效率。|整合创新
23|面向多场景的多模态数据共享技术|数据共享| DaaS层 BingoInsigh t|对比传统数据服务总线的单一共享技术,融合API网关、分布式消息队列、对象存储等技术,为数据共享提供面向少量数据实时查询、面向海量数据关联碰撞的批量数据共享、面向实时流数据的发布订阅共享、面向跨组织的联邦数据共享等多模态数据共享技术,满足不同场景的数据共享需求。|1.支持API服务、S3文件服务、Kafka实时流服务、外表直连服务等4种数据共享技术,解决传统数据服务总线难以实现大规模数据关联碰撞问题,满足多模态数据共享场景;2.实时流数据共享支持亿级数据的秒级共享和接入。|整合创新
24|面向数据共享开放的数据评价模型技术|数据共享| DaaS层 BingoInsigh t|采用主客观融合数据质量评价模型技术,建立一种数据共享质量评价指标体系,计算数据共享开放度,促进数据共享开放的持续发展。|1.一种融合主客观多维度开放评估模型,支持评价模型的自动计算,解决数据共享开放的量化评价问题,推动数据共享开放的可持续发展;2.评价模型使用AHP层次分析评估方法进行可扩展可自定义。|原始创新
25|基于区块链的数据共享技术|数据共享| DaaS层 BingoInsigh t|融合区块链即服务与数据湖存储管理技术,构建可信的链上链下数据协同技术,实现各种形态数据集链上链下的存储及访问,满足平等、安全的多中心多形态数据可信共享应用场景。|1.融合区块链即服务、数据湖对象存储、云函数Lambda 服务等技术,解决区块链链上链下多形态数据协同的问题;2.提供非结构化数据的隐私存证与而数据湖对象数据一致性校验,解决链上数据容量限制,以Lambda智能合约方式保证链上链下数据的强关联性和统一访问方式;3.支持原始数据上链、哈希上链、存证上链等3种上链方式。|整合创新
26|基于数据分级分类的多层级数据权限控制技术|数据安全| DaaS层 BingoInsigh t|基于数据分级分类的标签技术,实现数据多层级的安全访问控制方法。数据安全控制采用软件定义网络技术、权限控制和加解密技术,实现网络层、数据资源层、数据级行列层的多层级安全访问控制,全方位多层级保障数据安全。|1.基于云计算的融合应用场景,结合软件定义网络安全与云存储、数据组织、数据颗粒、数据访问等多维度的安全控制手段,支持6种数据安全控制策略,解决大数据安全访问的场景问题;2.支持多层级数据权限控制,提升数据安全保障能力。|原始创新
27|对象存储多数据中心同步及就近访问技术|数据访问| DaaS层 BingoInsigh t|采用对象存储跨数据中心机房数据同步技术,实现多数据中心数据同步及大数据计算引擎的就近数据访问,为多数据中心多层级数据互联互通提供底层支持。|1.支持根据数据位置智能路由,实现跨数据中心跨机房的就近访问;2.支持跨数据中心跨机房数据同步。|整合创新
28|基于元模型的多模型框架建模技术|数据建模| DaaS层 BingoInsigh t|基于元模型抽象技术,接入常用领域建模标准,提供面向领域知识的团队协同建模配置工具,解决大数据工程建设中业务与数据割裂难题。|1.针对数据运营服务场景,通过领域知识建模实现业务模型与数据的关联问题,支持DoDAF、UML、OPM、ToGAF4种建模标准和框架;2.支持数据工程师、业务专家的协同建模配置;3.支持52种以上业务模型模版。|整合创新
29|异构计算引擎统一管控技术|数据管控| DaaS层 BingoInsigh t|基于数据引擎统一中间件技术,构建异构数据库和计算引擎的统一管控,解决异构计算引擎的多租户隔离及调度、运维复杂性问题。|1.支持包括Greenplum、Hadoop、 Spark、Kafka、Hbase、MongoDB等大数据引擎的统一监控和管理,数据引擎支持可插拔,解决异构计算引擎运维复杂性与引擎计算能力伸缩的问题。|整合创新
30|基于元数据驱动与前后端容器交付的低代码应用开发技术|应用开发| PaaS层 BingoFuse|基于低代码应用开发技术,提供应用快速建模能力,并且实现应用服务容器化部署,容器应用可实现跨终端、跨移动应用平台的快速开发及交付。|1.支持PC、安卓、iOS、平板等4种终端类型;2.支持钉钉、微信、聆客等3种移动应用平台;3.结合前后端容器技术可在线快速创建新的应用,支持分钟级创建和部署应用,支持分钟级修改和发布应用。|原始创新
31|跨安全域间透明合规的服务网关技术|服务开放| PaaS层 BingoFuse|在政府、公安等多安全域隔离控制的场景下,导致服务无法跨域直接调用。本技术通过对接安全隔离网关技术实现应用跨安全域的透明合规调用,不仅解决了应用跨安全域的完整性、连续性问题,同时也保障了用户的业务安全。|1.通过服务网关作为统一的调用入口,对应用无入侵;2.满足跨域网络安全审核授权的合规性要求;3.通过文本交换的方式实现跨域双向代理的服务网关,实现HTTP、 WebSocket协议的跨域安全互访。|原始创新
3行业信息化业务的核心技术
序号|技术名称|技术类别|技术介绍|技术独特性和突破点|技术来源
1| BIM 模型轻量化处理技术|轨道交通建筑信息模型管理|自主研发的多层逐级轻量化处理技术,通过构建细节层次处理、视觉裁剪和空间信息快速检索的自动化处理能力,分别从数模分离、模型面片压缩等方面对BIM模型进行优化,支持大规模建筑3D场景浏览和查看,解决了BIM模型应用时加载慢、展示流畅度低等问题,克服以往需要人工干预以及效率低的轻量化优化问题|1支持AutoDesk、Bentley等BIM设计工具的设计模型;2基于IFC标准格式进行轻量化处理,兼容主流BIM模型设计软件的模型格式;3模型压缩率高,减少模型在前端展示所需要的传输量;4轻量化处理自动化程度高,无需人工干预,满足BIM模型快速迭代的需求;5模型构件可自定义装配,按需组合,实现精细颗粒度的权限管理和版本管理;6BIM模型数据整体压缩能力不低于30%,特定场景下最高超过90%。|原始创新
2| BIM 跨平台跨端图形引擎技术|轨道交通建筑信息模型管理| BIM图形引擎技术,基于WebGL接口研发了面向BIM应用的图形引擎技术,实现了跨平台跨终端的模型展示和交互能力,提供简单易用的二次开发接口,不依赖国外商业软件工具,解决了查看BIM模型需要购买国外厂商专用BIM浏览工具的问题,提升了进口替代率并降低了应用BIM的技术门槛;结合轻量化技术,实现了跨平台跨端BIM模型的流畅渲染与交互,方便被第三方应用集成调用|1不依赖国外商业软件工具,自主研发底层view3d引擎库,可集成scenejs、cesiumjs、xeokit、 threejs等WebGL库,多场景可装配不同引擎库;2支持大场景模型加载快速浏览流畅,支持跨平台跨端的在线应用;3提供简单易用的API和二次开发接口,API体系对标Autodesk Forge 平台,BIM应用开发商可以平滑地完成基础平台的国产化改造工作;4支持千万级别面片在集成显卡和普通独立显卡上浏览的帧率不低于40帧。|整合创新
3|轨道交通施工调度冲突检测技术|轨道交通运营施工调度|针对轨道交通运营管理施工领域各种线路的施工计划与执行层面的冲突检测技术,形成轨交行业有实践竞争力的冲突检测算法和行业通用的冲突规则库,支持对施工作业在时间、空间和其它多种物理条件等|1自主研发,无第三方国外商业软件依赖;2检测算法集成到SQL Server/Oracle/MySQL 等数据库的运行引擎,保证运算性能的同时,与调用的应用系统无入侵无依赖;3内置冲突规则库可扩展;4独立的抽象化的数据模型,与业务系统具体的业务数据模型解耦,采用ETL预抽取方式进行业务数据隔|整合创新
|||多维度要求的冲突检测,支持多线冲突和共线冲突检测|离,实现检测条件抽象化规整化;5百万级数据量检测计算时间不超过3秒;6系统架构和核心算法支持线网规模扩展,不少于100 条线路;7内置冲突规则库已支撑全国轨道交通行业超过30条线路。|
4|轨道交通乘务交路排班技术|轨道交通乘务管理|可兼容国内所有品牌行车控制系统输出的行车计划格式作为数据源,生成乘务和其他配套管理资源的排班计划;人力和其他配套资源占有优化算法,自动化以最优规则对乘务运作的全过程、全资源统一的调配和排班管理;国内首创的全交路模式兼容能力,总结和归纳了国内所有城轨企业的交路管理模式和要求,形成自主的核心算法,包含50多个可变计算因子。交路编制计算支持直线型、Y型、环形等线路结构,支持全交路、多重大小交路和各种特殊折返管理的乘务运作方式;班表编制计算算法包含20多个可变计算因子,支持按个人、车队等不同城轨企业采用的人员组织模式,支持多种类型人员的多种班制模式|1自主研发链式规则处理引擎,无第三方依赖;2核心算法采用可变计算因子模式,系统算法调整实现了参数化、规则化,无需硬编码调整;3用户可根据实际业务需求变化,自行组装链式规则及设置计算因子,提供了自由度和灵活性;4全局调整计算因子的参数后可多次计算生成,支持用户逐步迭代优化;5支持新线路入网运行快速编排对于简单线路,计算时间在毫秒级;6对于复杂情况,最长不超过20秒(手工编制有时需要1周时间);7已支撑全国轨道交通行业超30条线路;8可兼容卡斯柯、泰雷兹、西门子、北交控、南京恩瑞特、浙大网新等信号系统厂商的行车计划数据格式;9系统架构和核心算法支持线网规模扩展,不少于100条线路。|原始创新
5|城轨交通工程施工用表结构化自动识别技术|城轨交通工程建设管理|针对轨道交通施工工程从计划、执行到验收等全过程大量的施工用表数据,本技术根据用表特征自动识别、数据校验、精确匹配、数据提取与规则检查、分类汇总,提升工程施工信息采集的效率和准确性,克服行业上下游协同过程中格式复杂、共|1支持Project格式施工计划与实施进度的自动识别,支持Excel格式施工用表的自动识别;2基于负载均衡技术进行施用用表的任务并行、调度处理;3施工用表的一维、二维元数据标识以及施工用表模板管理,可调整可扩展适应各地市施工用表标准。|整合创新
|||享困难等问题,形成施工用表的关键基础数据。||
6|城轨交通施工工法数字化标准模型技术|城轨交通工程建设管理|针对轨道交通行业的工程建设专业特性,自主研发了覆盖土建、机电等专业的施工工法模型库,通过模型库的模板实例化配置、组合组装、模型对应工具及数据规则引擎,指导线路施工建设套用标准工法,是有序组织开展工程建设管理的基础,支撑了工程建设管理的标准化,实现可量化可验收;通过抽象的施工工法模型库、模型工具及规则引擎,可适配不同工点特点,简化施工工法标准化应用和维护工作。|基于MVC原理实现了模板实例化的数据模型、模型工具的各界面套件、规则引擎与工作协同流程控制的8种轨交施工工法模型库、土建施工工法模型,9种机电设备安装施工工法模型,14种轨道交通行业车辆段、停车场施工工法模型|整合创新
7|城轨交通维修作业标准模型技术|城轨交通设备维修管理|针对轨道交通行业运营期间,各个设备专业的维修作业标准化和现场管理的特点,自主研发了覆盖车辆、信号、通信、AFC、供电、环控和屏蔽门等专业的施工工法模型库,通过模型库中的作业模板、作业模板自助配置、以及规则引擎和作业表单配置工具,形成各个专业的标准化作业指引和作业信息采集,引导作业人员按规作业、以及完整采集作业过程的工时、过程、物料消耗和作业成果信息,为后台的质量检查、量化分析作业成本和效率,以及优化作业工艺提供完整的数据基础。|基于MVC、自定义表单和后台数据结构的原理,实现了作业过程指引和数据采集表单单元的模型化、多模型动态组装、自定义数据采集、校验和分析规则引擎的功能。1维修工序模型:包含车辆、信号、通信、AFC、供电、环控、屏蔽门、轨道、接触网等各个主要设备专业的维护维修作业工具模型;2信息采集模型:包含作业人员信息、行进和作业过程路径和工时信息、物料消耗信息、作业过程中的影像图文信息、设备的仪表读数和工具测量信息以及其他配套管理和调度信息;3数据校验和自动化处理模型:包括各个专业设备的合理阈值规则、故障识别规则、积极告警和应急预案启动规则、故障处理流程规则等|整合创新
8|汽车试制零件管理技术|试制试验管理|基于集成SQL 数据库运行引擎的试制零件清单BOM拆分算法和拆车规则库,提供基于数据驱动的新车型基础零件清单的协同试制;数据库服务器、应用服务器和文件服务器均可采用集群容灾方式部署,集群节点数可根据应用规模弹性调整和动态扩充,可云化部署;对接数控机床、PDA码枪、移动客户端等自动化设备,实现数据的显示与采集,支持二次开发与功能扩展。|1对汽车试制基础数据进行业务封装,提供高效、便捷的数据选择服务,如工作日例组件、零部件智能筛选组件、供应商智能匹配组件、零件到货提醒等;2支持高并发,硬件可水平延展,采用集群式的部署方式,可根据需求增长进行弹性调整;3数据处理延迟低,可按树型结构展示万级数据的零件清单(BOM),并可实现依据试制样车数量实现动态列加载;4业务模块易扩展、易维护,技术架构设计低耦合、组件化,对接试验数据管理TDM、产品数据管理PDM、工艺管理CAPP 等系统数据,可对接如油液加注、力矩等多类试制设备。5在5个整车厂应用,帮助客户提升试制研发的工作效率。|整合创新
9|汽车试验数据管理技术|试制试验管理|支持可云化部署的结构化、半结构化、非结构化汽车试验数据及海量数据存储;面向外地外协等试验场景的试验数据的压缩、分片上传、断点续传、后台组合等试验数据采集处理;应用了集群可云化部署的软件负载均衡以及Redis缓存高性能并发架构;基于数据图表模板研发动态单据生成技术,自动生成汽车试验复杂专业报告。|1对于在外地试验场中产生的G级大文件数据,系统提供了专用客户端进行文件采集上传;2支持多种导入试验文件类型,Excel、文本、JSON、 Access、CSV、XML、固定宽度文本等文件格式;3支持多种导出数据库类型,Oracle、SqlServer、 MySql、Hadoop等;4研制动态单据生成Word兼容文件格式,并支持表格、单元格合并,公式计划、图片嵌入等;5支持复杂专业的试验数据报告以及报表自定义功能,如整车耐久试验报告/报表和声学试验报告/报表,支持多数据源的二维表、三维表;6在整车厂应用,积累了P级试验数据,形成新车型试验的对比基础来源数据。|整合创新
(2)核心技术先进性
核心技术|行业比较||先进性
|业内现状|公司现状|
自主可控异构云资源管控技术|业界国产化支持主要针对特定架构,不能将不同架构的处理器在同一朵云中支持,或者不能覆盖从SaaS、PaaS、DaaS、IaaS的全技术堆栈国产化。|通过对自主代码在国产操作系统上编译成不同架构的执行程序,在一朵云中可以同时支持ARM/MIPS/Alp ha/OpenPower/AMD/x86等多种异构处理器,支持IPDS全技术堆栈兼容国产计算平台。|已与六类主流国产操作系统、国产芯片及整机完成适配,并取得双方厂商互认证明。
基于SDN的Unde rlay云网络管控技术|业界基于传统网络架构组网的形式,存在数量限制及较高的性能损耗;|公司的云网络管控技术,采用专用网络通信协议构建云网络,解决传统网络架构带来性能损耗高的问题及组网数量限制问题,并且不依赖定制化网络硬件设备。|处理效率高于传统云网络模式,对比物理主机网络性能损耗低于1.2%;实现多租户隔离,采用32位组网标签,超越VxLAN的组网数量上限;软硬件松耦合架构,不依赖定制化网络硬件设备;支持更大规模云数据中心,单集群支持1,024台物理机,单云支持16,000台物理机。
分布式软件定义网络空间管控技术|业界的云网络,无论是传统网络还是S DN网络,存在网络节点/络单点或集群网关维护性、成本高问题。|基于专用网络通信协议以及Linux内核源代码的优化,在二层网络上实现云网络的业务功能;SDN云网络网络功能分布到计算节点,不存在网络单点问题。|单云集群的分布式网络控制器可达千台物理主机规模;在单云集群10万台云主机的规模下,在网络线路中断的情况下,仍可保障同一节点上云主机的网络通讯;
高性能负载均衡技术|业界普遍采用虚拟机部署负载均衡软件来构建负载均衡服务,性能不高。|通过软件定义技术交付高性能负载均衡,并且结合独创的算法实现对负载均衡的流量路径优化,简化了转发模式的相关配置,从而实现增强级的高性能负载均衡。|中高规格负载均衡服务的处理能力,在七层负载场景下,最大连接数可达280万,每秒处理请求数可达65万;高性能负载均衡的云服务能力可对外输出,支持负载云内虚拟机同时可负载数据中心物理服务器;结合云计算的调度处理能力,支持主备高可用、负载均衡多活集群、弹性扩容等功能;兼容X86/ARM服务器架构,不依赖于定制化硬件。
基于计算存储分离架构的云数据湖技术|业界传统基于hadoop的数据湖技术在面向部门级简单组织机构体系下有着良好的应用,由于单一架构、计算存储耦合、缺乏弹性基础环境资源,难以支撑复杂大型组织机构生态环境存在,在数据安全、面临多租户大规模流批混合计算等问题,很多企业和组织因为存在内部数据融合以及有保护的对外数据交换等现实要求。|数据存储层采用标准协议,无缝适配主流大数据计算技术,并能够通过外部表直连对象存储数据,无需频繁拷贝数据,解决大型组织多种异构计算引擎并存问题,并能够适应未来新型计算技术的替换和演进。|支持7种以上多种主流大数据计算技术引擎;基于SDN的对象存储网络路径优化技术,访问性能提高30%,提升大规模数据吞吐;持免复制、零拷贝的数据共享,提升数据共享效率。
低损耗高性能的弹性容器集群服务技术|业界容器集群技术普遍采用K8S、Dock er等开源技术,容器集群组网方式,普遍采用扁平化网络。缺乏针对多租户大规模场景、高性能计算场景,缺乏容器集群弹性伸缩、容器集群高可用、多租户资源隔离等有效解决方法。|研发云平台容器引擎,实现容器集群的快速应用部署配置、GPGPU通用计算,以及高性能和高效用的计算服务。并结合自研的软件定义技术,满足多租户场景下网络安全隔离与性能损耗问题。|基于网卡穿透技术和高性能容器技术,对比物理机网络性能、计算性能损耗小于2%;支持容器加速设备透传;支持容器集群云网络组网方式;支持自动化弹性LXC、docker容器集群;支持容器自动化云编排。
|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|0|5|56|37
实用新型专利|0|0|0|0
外观设计专利|0|0|0|0
软件著作权|24|24|287|287
其他|0|0|0|0
合计|24|29|343|324
|本年度|上年度|变化幅度(%)
费用化研发投入|53,315,496.51|45,664,556.68|16.75
资本化研发投入|-|-|-
研发投入合计|53,315,496.51|45,664,556.68|16.75
研发投入总额占营业收入比例(%|10.70|9.71|-0.34
研发投入资本化的比重(%)|-|-|-
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|面向国产计算平台的强实时云操作系统研发|4,000,000.00|1,687,895.13|3,917,516.11|已完成产品研发,持续迭代优化。|面向国产计算平台,瞄准国产服务器,以现有品高云操作系统为基础,打造强实时云操作系统,可搭载在国产硬件环境之上,满足自主可控、强实时以及高可靠场景的需求。|行业领先水平|私有云、边缘云
2|支持低代码构建多租户企业级应用的支撑服务软件研发|16,800,000.00|8,912,825.13|16,721,858.92|已完成产品研发,持续迭代优化。|研发一个低代码构建企业级应用的工具,提供企业信息化的基础设施和完整的生产工具集。使用可视化设计器可以构建出高度定制的、微服务架构的企业级应用,并支撑这些应用随需求变化进行快速迭代。在系统内轻松做到合理应对企业日常频繁的业务变化,可满足企业不同阶段、不同部门的不同需求。|与行业竞争者处于同一水平|公有云、私有云、混合云、容器云
3|支持集团多租户和多端应用接入的全栈云原生应用支撑软件研发|19,500,000.00|9,830,839.86|19,414,892.89|已完成产品研发,持续迭代优化。|解决多租户的注册、身份认证、账号管理、权限配置、应用管理、应用监控、统计报表、安全机制等问题,基于多租户多端应用,降低系统维护成本(包含设备与人力),确保业务和数据的独立性、完整性和安全性。|行业领先水平|公有云、私有云、混合云、容器云
4|基于大数据、VR和 ACT 技术的心理健康智能管理平台|4,500,000.00|526,129.35|526,129.35|开发进行中。|基于ACT和大数据、虚拟现实、生物反馈技术,研发先进的心理健康智能管理平台,为心理咨询师在心理咨询过程中提供高效、可评估、易操作的心理咨询工具。|与行业竞争者处于同一水平|心理咨询和医疗行业
|研发|||||||
5|面向边缘计算的应用构建与运行一体化云平台研发|5,160,000.00|5,154,186.60|5,154,186.60|已完成产品研发,持续迭代优化。|重点解决异构多边缘云的统一纳管和应用快速开发、管理和部署问题,为面向边缘云的应用开发提供了一站式的解决方案。客户通过本产品可以极大的提升应用开发速度,开发质量,降低应用开发与维护的成本。|行业领先水平|私有云,边缘云
6|面向多元算力融合的信息技术创新云平台研发|42,750,000.00|15,879,199.93|15,879,199.93|开发进行中。|根据国家关键行业领域的信息技术创新应用要求,研制面向国产化替代、规模化运行、开放应用场景的云平台核心产品,融合国产芯片、整机、基础软件等生态厂商,研发国产异构环境下面向软件定义的高效可信云操作系统。|行业领先水平|公有云、私有云、混合云、容器云
7|面向专属信息化的智能高效运营云服务平台研发|12,250,000.00|2,201,333.21|2,201,333.21|开发进行中。|聚焦行业化、属地化的发展特征,建设信息化云平台的规模化运行运营的核心技术及服务能力。|行业领先水平|私有云、混合云、容器云
8|地铁智慧安检项目2.0|3,840,000.00|1,632,119.70|3,342,367.24|部分功能已发布,项目持续迭代。|搭建智慧安检系统,实现轨道交通安检卡口采集人脸信息,建立乘客身份信息档案,实现重点人员识别,乘客乘车轨迹还原、安检人机状态监控、警情处理责任追溯能力。|与行业竞争者处于同一水平|公有云、私有云
9|支持多运行时的 XCreator企业级敏捷开发平台研发|1,200,000.00|1,127,850.00|1,127,850.00|已完成产品研发。|实现XCreator 企业级敏捷开发平台第三版本,实现文档协作和水印,运行时服务调试、消息队列服务;研发多套应用主题,优化平台操作体验;实现产品发布自动化测试,搭建帮助站点,提升交付效率。|与行业竞争者处于同一水平|公有云、私有云
10|支持插件化的微服务 API 网关研发|250,000.00|211,751.59|211,751.59|已完成产品研发。|研发微服务API 网关平台,实现企业应用API开放管理、企业API市场,API申请和授权,监控API服务运行状况,对API故障、异常进行预警。|与行业竞争者处于同一水平|私有云
11|支持数字人民币的地铁乘车系统研发|1,000,000.00|804,191.29|804,191.29|已完成产品研发。|研发基于数字人民币地铁乘车应用,实现支持数字人民币二维码乘车、数字人民币购买地铁票卡的地铁乘车系统。|与行业竞争者处于同一水平|私有云
12|支持乘客防疫的二维码地铁乘车系统研发|240,000.00|115,013.92|115,013.92|已完成产品研发。|研发地铁乘车码与防疫健康码双码合一的二维码乘车管理系统,实现乘客搭乘地铁一码通行和防疫健康状态追溯。|与行业竞争者处于同一水平|私有云
13|基于物联网的地铁设施设备监控平台研发|980,000.00|943,280.91|943,280.91|已完成产品研发。|研发城轨行业IOT平台,实现地铁设备物模型管理,设备监测数据采集,数据清洗,建立设备监控告警和智能分析应用。|与行业竞争者处于同一水平|私有云
14|基于BIM的轨道交通设备维修数字化管理软件的研发|1,165,000.00|204,142.05|204,142.05|已完成产品研发。|通过BIM模型可随时随地查看当前设备的运行状态,当设备发生故障或预警时,可以帮助运维人员快速查看设备的三维外观、设备位置及周边情况;通过BIM模型可帮助维修人员直观查看维修工单所在位置,快速找到准确的维修位置。|与行业竞争者处于同一水平|私有云
15|基于BIM的轨道交通实物资产数字化管理软件的研发|915,000.00|310,472.79|310,472.79|已完成产品研发。|在BIM产品3.0 版本的基础上,对之前进行的研究工作开发落地,并与实物资产管理平台进行对接,为资产管理人员提供资产3D 可视化便捷查询功能,帮助资产管理人员快捷查看资产全生命周期的信息,包括资产的合同采购信息、资产组成信息、资产履历信息、资产外观信息等相关信息;通过资产可视化查询快捷定位资产的空间位置,大|与行业竞争者处于同一水平|私有云
||||||幅提升资产盘点工作效率。||
16|汽车工厂三维数字孪生建模及可视化系统研发|650,000.00|166,071.43|597,304.83|已完成产品研发。|深度契合工业场景,为工业用户的全生命周期的生产过程提供数字化的孪生环境,帮助开发者低成本的搭建工业数字孪生系统。|行业领先水平|企业客户
17|智能试制平台研发|1,950,000.00|1,030,787.40|1,926,763.83|已完成产品研发。|依托云计算、物联网、移动互联网、大数据、微服务等现代信息技术,建设智能研发试制系统,并应用于自动化、数字化和智能化车间,为企业最终实现自动化、智能化、互联化的战略转型提供有力支撑。|行业领先水平|企业客户
18|智能试制平台研发 V2.0|2,100,000.00|2,087,438.35|2,087,438.35|已完成产品研发。|有效支撑新产品研发缩短周期、提升质量的产品研发模式,支撑试制流程业务方案设计的落地,推动企业智力于资产积累和管理手段的科技进步,增强了企业核心竞争力。|行业领先水平|企业客户
19|面向区域的工业互联网公共服务平台的研发|500,000.00|59,125.49|59,125.49|开发进行中。|汇聚整合区域内企业、服务商、专家以及政策、金融、技术、人才等要素资源,提供平台化研发设计、集采集销、评估检测、备品备件、物流配送、供应链金融等共性服务,赋能工业企业发展。|与行业竞争者处于同一水平|公有云、私有云
20|面向文旅企业的全域旅游管理系统的研发|1,500,000.00|17,818.67|17,818.67|开发进行中。|面向旅游集团、城市旅游管理单位等,实现区域内资源的有机整合、产业融合发展,聚焦文旅产业链的强化赋能,加速地方文旅产业的数字化转型升级,从而带动和促进社会经济协调发展。|与行业竞争者处于同一水平|公有云、私有云
21|基于室内外融合定位访客管理软件研发|400,000.00|15,511.81|15,511.81|已完成产品研发。|通过科技手段强化事前预警、事中处置、事后评估分析的工作模式,对重大事件、应急突发时间事前对隐患和苗头进行及时发现,对信息数据进行及时研判,在事中实现快速反应、精确打击和有效处置,在事后对事件发生的原因进行分析调查。和完整评估。系统建设完成后,各类数据收集、汇总事件将从原来的一天以上缩短至一个小时以|与行业竞争者处于同一水平|公安行业
||||||内,在保证情报信息的全面性、完整性和时效性的同时,数据信息的准确率将大幅提升,事前预防、事中快速处置的效能将大大提高。同时降低基层单位超负荷工作强度。目前基层工作人员要面临巨大的业务工作量,导致工作人员长期超负荷工作,个人素质得不到提高,因而限制了人员工作的水平。系统的投运将可以使基层工作人员减少基层工作人员工作量,可以将更多的人力资源投入到更重要的工作中去。||
22|校园安全 AI 无感识别技术软件研发|220,000.00|1,630.01|1,630.01|已完成产品研发。|系统将幼儿园的安全管理从幼儿园自身安全管理模式转变成以学生自身安全为核心的管理模式;从“事后补救”的被动模式转变为“事前预防、事中监控”的主动模式;从“人为”的检查方式转变为“智能”的巡检模式。|与行业竞争者处于同一水平|教育行业
23|园区物联可视化综合管理软件研发|180,000.00|429.50|429.50|已完成产品研发。|通过物联网、大数据、3D 建模、多屏互动等高科技技术手段,整合园区企业产业、安防、资产、巡检、基础设施、能耗、环境等多类型数据,全面解决信息孤岛现象,对园区各类数据进行多维度统计分析、可视决策分析,增强对园区运营态势、安防态势、巡检态势感知,实现数字管理向智能化管理的转变,做到数据可视化、管理协同化、安全智能化、服务精细化,真正实现“领导驾驶舱”分析决策功能,使园区管理方足不出户了解园区各类人、车、物、财的全信息实时共享,并可进行全局的协调和指挥。|与行业竞争者处于同一水平|政府、企业
24|双碳碳交易算法技术研发|1,280,000.00|2,269.74|2,269.74|已完成基础算法,产品试用中。|(1)多时间维度预测:结合碳收支单元碳排放用地、碳汇用地的历史和当前统计数据,运用人工智能的方法技术和科学严谨的数理模型,对碳收支单元碳排放用地、碳汇用地的未来趋势数据进行推算,分别以年度、季度、月度的时间维度得出预测数据。(2)态势评估:结合设定的指标来综合评估当前碳收支单元或区域的双碳态势。(3)用地|与行业竞争者处于同一水平|公有云、私有云、混合云
||||||变更推演:推演测算用地类型发生变更、企业生产经营方式发生变更后的双碳数据。(4)居民碳足迹:纳入个人碳足迹,测算当地居民双碳数据。||
25|可配置化时空数据治理平台研发|400,000.00|2,585.18|2,585.18|已完成产品研发。|基于GIS技术建立的地图数据库具备GIS空间数据的大部分特点,其主要功能有数据获取、要素分类分层管理、要素编辑、地图整饰、居民地密度选取、生成里程、投影变换、生成经纬网、地图裁切、转换格式等。其中有几项功能在地图制图中较为实用。|与行业竞争者处于同一水平|公有云、私有云、混合云
26|中心化要情流转系统研发|380,000.00|1,043.56|1,043.56|已完成产品研发。|根据各地公安厅情指中心业务需求研究,需提供对厅指挥中心、厅直单位、各地州级市局和区县分局等公安单位提供要情上报和续报等功能。厅级单位可查看接收信息、已阅信息。厅直单位、地州级、区县级可查看待办信息、签收信息。能了解自己未签收信息、已签收信息。|与行业竞争者处于同一水平|公安行业
27|维智海洋风暴潮分析软件研发|7,000,000.00|13,020.62|13,020.62|开发进行中,基础算法建设中。|多源数据融合识别软件,主要是面向工程建设过程对河口滩槽演变、河势稳定中长期影响专题研究,预测工程建成多年后河口深槽、浅滩的冲淤变化,以及这些变化对河口泥沙淤积、河势稳定的影响。|与行业竞争者处于同一水平|政府、企业
28|维智多源数据融合识别软件研发|550,000.00|50,416.03|50,416.03|已完成产品研发。|多源泛在AI辅助定位服务,是基于多端多源融合定位的一个补充,基于传统多终端(移动手持终端、穿戴设备、车载设备)通过一体话定位引擎和消息路由,融合多源(室内基站、WIFI、蓝牙及GPS、北斗定位信息等)信息定位,通过AI摄像头进行智能辅助定位,精准校对,智能匹配算法,异常数据排除、使定位更可靠,降低定位设备铺设成本,提高单一手段定位精度,并以分布式服务的方式发布成果,降低在多行业领域的高精度定位信息快速接入应用门槛。|与行业竞争者处于同一水平|政府、企业
29|维智数字孪生建模软件研发|800,000.00|42,153.14|42,153.14|开发进行中,具备一定用户自主性建模和管理能力。|三维数字模型和平台的自主建立。|与行业竞争者处于同一水平|政府、企业
30|维智数字孪生可视化平台研发|700,000.00|55,614.54|55,614.54|开发进行中,已完成阶段设计及应用需求。|管理者基于这些数据以及建筑信息模型构建数字孪生可视化平台,从而更高效地进行管理,提升管理效能。数字孪生可视化平台的建设和设计遵循“先进性、实用性、标准化、开放性、兼容性、可靠性、实时性”的原则,有效整合了传感器、视频、GIS、BIM及大数据、云计算等多种技术,实现了智慧化服务、精细化管理、数据化预警的管理新模式。|与行业竞争者处于同一水平|政府、企业
31|维智多源泛在AI辅导定位服务研发|500,000.00|43,878.77|43,878.77|开发进行中,定位算法优化中。| AI定位终端采用的是基于高精度定位网和终端云端智能的定位技术。|与行业竞争者处于同一水平|政府、企业
32|维智时空知识图谱构建软件研发|750,000.00|55,614.01|55,614.01|开发进行中,已完成基础算法和样例库建设。|居于一标三实数据和公安业务数据进行数据实体和实体关系梳理,通过关系完成实体和实体之间的快速查询,最终服务于公安的智能推荐应用、辅助警务工作。|与行业竞争者处于同一水平|公安行业
33|股权激励研发人员费用|/|128,856.81|128,856.81|/|/|/|/
合计|/|134,410,000.00|53,315,496.51|75,975,661.68|/|/|/|/
注:研发项目21至32属于公司2022 年11月20日收购师大维智新增,对应的“本期研发投入金额”及“累计投入金额”按照2022年11 月20 日-12月31日期间发生的研发项目费用归集。
1、研发项目2支持低代码构建多租户企业级应用的支撑服务软件研发,本产品在试用和部分客户使用过程中,持续收集到了产品优化需求,对产品进行迭代优化,比预计投入有增加,故调增预计总投资规模金额1600万元至1680万元。
2、研发项目3支持集团多租户和多端应用接入的全栈云原生应用支撑软件研发,本产品增加了低代码引擎的研发投入,包含UI渲染、元数据、编排、流程与集成引擎等等,同时支持第三方集成能力,比预计投入有增加,故调增预计总投资规模金额1700万元至1950 万元。
3、研发项目5面向边缘计算的应用构建与运行一体化云平台研发,本产品研发团队非常重视应用开发最佳实践的积累,对不同类型的应用定义开发模版,有利于提升应用开发效率,目前已积累20多个生产级应用,比预期投入有增加,故调增预计总投资规模金额500 万元至516万元。
4、研发项目10支持插件化的微服务API 网关研发,支持插件化的微服务API网关研发,本产品持续迭代中投入工作量稍微超过了原项目经费预算,故调增预计总投资规模金额20万元至25万元。
5、研发项目18智能试制平台研发V2.0,研发难度系数高,研发过程中增加了部分功能,致使研发成本有所增加,故调增预计总投资规模金额200万元至210万元。
基本情况||
|本期数|上期数
公司研发人员的数量(人)|185|167
研发人员数量占公司总人数的比例(%)|19.15%|20.00%
研发人员薪酬合计|4,154.69|4,243.52
研发人员平均薪酬|23.69|25.41
研发人员学历结构|
学历结构类别|学历结构人数
博士研究生|2
硕士研究生|3
本科|134
专科|44
高中及以下|2
研发人员年龄结构|
年龄结构类别|年龄结构人数
30岁以下(不含30 岁)|93
30-40岁(含30岁,不含40岁)|74
40-50岁(含40岁,不含50岁)|16
50-60岁(含50岁,不含60岁)|2
60岁及以上|0
1、自主研发的核心技术优势
与业内云计算公司相比,公司是少有的私有云底层代码采用原始创新的研发方式,自主可控性更高,决定了公司的云代码安全可靠;同时,公司的云产品技术路线优先考虑硬件中立性和选型多样性,具备高兼容性,可支持几乎全部国产芯片和操作系统,有益于客户上云不受硬件限制,且能够较好利用原有基础设施资源。
2、私有云全栈产品优势和云集成服务优势
公司自主研发的云产品线包含了从IaaS 基础设施层、PaaS 平台层、DaaS 数据层到SaaS 软件层的全栈企业级云平台,已面向以轨交、政务、公安、军工等行业为代表的客户提供了全栈云的规划与实施服务,建设多个行业标杆案例,为客户发挥云的整体效能提供应用入云、数据入云和业务整合的顾问和技术能力支撑。公司已获得ITSS私有云服务能力一级认证、信息系统建设和服务能力CS4 优秀级等级证书,充分证明公司拥有大型云计算项目的服务能力。
3、行业经验优势
公司起步于为企业客户提供软件和信息技术服务,一方面公司行业信息化解决方案业务在轨交、电信、政府、汽车等行业深耕多年,充分了解客户的业务需求,积累了大量稳定优质的客户,该类客户成为公司云产品支撑业务服务转型的重要来源和业务实践;另一方面,公司积极开拓云计算业务,并在政府、公安、金融、教育、军工等领域积累了大量的新型标杆客户,通过客户上云实践反哺促进行业信息化服务能力发展与创新,形成公司行业信息化业务与云计算业务协调健康发展,业务连续性和持续性强。
公司在贯彻“行业+云”发展战略过程中,深入理解并实现不同客户、不同行业以及不同体制下客户的共性与个性需求,目前已获得覆盖全国29 个省市、7 大行业领域的优质中大型政企客户,并在公安、轨道交通等细分市场的市场占有率与案例影响力排名前列。
公司长期深耕云计算技术的自主研发,并结合公司丰富的行业经验,向行业客户提供稳定高效的云计算服务。因此核心技术与关键技术人员都是公司核心竞争力的重要组成部分。如果出现核心技术泄密,或关键技术人才流失较多,将对公司未来经营和新产品研发带来不利影响。
云计算作为行业内技术较为前沿、具备战略价值和良好市场前景的领域,越来越多厂商布局,并且国内公有云市场竞争激烈,越来越多的云计算厂商投入到私有云和混合云的竞争中。随着市场竞争加剧,如果公司未来在技术创新、产品及服务升级、销售服务体系建设等方面不能及时满足市场动态变化,公司可能面临竞争力下降的风险。
2、经营业绩季节性波动的风险
公司客户主要为政府事业单位和大型国有企业,受客户结构等因素影响,公司主营业务收入呈现季节性特征,第四季度收入占比较大。最近三年,第四季度收入占比分别为66.32%、61.23%和62.16%。通常该类客户在上年年底或次年年初进行信息化建设的预算和采购,年底前完成资金使用计划,因此项目验收主要集中在第四季度,从而导致收入确认也集中在第四季度。同时,公司管理和销售人员工资、研发费用、折旧摊销等期间费用的发生则相对较为均衡,导致公司存在前三季度亏损或盈利较低、盈利主要集中在第四季度的情形。公司经营业绩存在季节性波动风险。
3、经济复苏乏力,行业需求萎缩对公司业绩和回款的影响
报告期内,国内经济复苏乏力,行业需求受限,公司部分客户的办公或经营有所停滞,与公司业务相关招标工作、验收及款项结算等工作有所延缓。如未来行业需求复苏缓慢,将影响公司新增业务的进度和在手订单回款进度,进而导致增加坏账计提的风险,最终影响公司短期的盈利能力。
1、毛利率下降的风险
从2020年度到2022年度,近3年公司主营业务毛利率分别为40.20%、46.57%和41.39%,呈现一定波动。公司目前业务集中在云计算领域,该行业具有市场技术壁垒相对较高、产品更新换代较快的特点,如果未来出现竞争者持续进入、原有竞争对手加大市场开发力度、下游市场规模增速放缓,将导致竞争加剧,进而影响行业整体毛利率,从而导致公司毛利率存在下降的风险。
2、应收账款逾期或无法收回的风险
从2020年度到2022年度,近3年期末公司应收账款余额分别为26,902.32万元、31,547.34万元和39,833.04万元,其中账龄1年以上的应收账款余额分别为4,440.02万元、6,124.63 万元和8,112.49 万元,占比分别为16.50%、19.41%和20.37%。
公司的应收账款客户主要为政府事业单位和大型国企,信用状况较好,但付款受客户审批流程、资金预算、经营状况、当地财政状况和收支管理等因素影响部分应收账款存在逾期或回款较慢的情况。
综上,公司部分应收账款存在逾期风险。
云计算属于国家新一代信息技术产业,得益于国家十四五规划、大力发展数字经济、传统产业数字化转型升级等一系列宏观政策牵引,为云计算产业的蓬勃持续发展提供了基础。但目前云计算技术底层需要依赖处理器和加速芯片等关键基础硬件,由于产能和知识产权限制等问题,在部分领域出现了“卡脖子”情况,可能会限制云计算的发展速度,可能会造成部分客户在云计算方案的选型时间延长,从而影响公司业务的推进。另外随着云计算与大数据的日益广泛应用,信息安全与隐私的风险也随之增加,从云产品与服务提供商的角度需要从技术与管理上加强安全管控,规避信息安全风险引发的客户损失以及企业声誉受损。
(十) 主营业务分析
科目|本期数|上年同期数|变动比例(%)
营业收入|498,506,193.08|471,003,782.06|5.84
营业成本|292,193,035.87|251,755,065.99|16.06
销售费用|31,867,608.47|28,697,659.84|11.05
管理费用|73,086,682.04|61,517,896.55|18.81
财务费用|-8,816,994.66|8,577,180.63|-202.80
研发费用|53,315,496.51|45,664,556.68|16.75
经营活动产生的现金流量净额|18,628,781.92|64,502,838.83|-71.12
投资活动产生的现金流量净额|-295,100,662.54|-29,516,004.92|899.80
筹资活动产生的现金流量净额|-231,015,889.09|1,007,647,219.65|-122.93
主营业务分行业情况||||||
分行业|营业收入|营业成本|毛利率(%)|营业收入比上年增减(%)|营业成本比上年增减(%)|毛利率比上年增减(%)
政府事业单位|219,119,872.01|108,277,237.26|50.59|10.46|15.07|减少1.98个百分点
轨交行业|150,883,052.62|107,331,965.38|28.86|77.82|77.55|增加0.11个百分点
教育&金融行业|34,715,560.32|21,174,224.81|39.01|4.68|-2.51|增加4.5个百分点
电信行业|33,391,753.70|23,292,634.57|30.24|-4.60|9.47|减少8.96个百分点
汽车行业|14,104,735.08|11,014,254.69|21.91|-33.67|-21.84|减少11.82
||||||个百分点
其他行业|46,291,219.35|21,102,719.16|54.41|-52.85|-47.16|减少4.9个百分点
合计|498,506,193.08|292,193,035.87|41.39|5.88|16.14|减少5.18个百分点
主营业务分产品情况||||||
分产品|营业收入|营业成本|毛利率(%)|营业收入比上年增减(%)|营业成本比上年增减(%)|毛利率比上年增减(%)
云计算业务|303,671,069.88|151,619,796.98|50.07|-0.78|9.96|减少4.88个百分点
行业信息化业务|194,835,123.20|140,573,238.89|27.85|18.25|23.64|减少3.15个百分点
合计|498,506,193.08|292,193,035.87|41.39|5.88|16.14|减少5.18个百分点
主营业务分地区情况||||||
分地区|营业收入|营业成本|毛利率(%)|营业收入比上年增减(%)|营业成本比上年增减(%)|毛利率比上年增减(%)
华南地区|239,798,809.17|128,043,741.38|46.60|-14.01|-18.02|增加2.61个百分点
华东地区|92,177,959.92|57,141,422.50|38.01|4.34|17.42|减少6.9个百分点
西部地区|63,076,838.34|42,002,719.99|33.41|204.29|404.89|减少26.46个百分点
华北地区|56,784,460.37|31,068,976.45|45.29|123.35|236.56|减少18.41个百分点
东北地区|36,622,123.37|30,095,318.91|17.82|162.30|247.54|减少20.15个百分
||||||点
华中地区|10,046,001.91|3,840,856.64|61.77|-76.90|-81.28|增加8.94个百分点
合计|498,506,193.08|292,193,035.87|41.39|5.88|16.14|减少5.18个百分点
主营业务分销售模式情况||||||
销售模式|营业收入|营业成本|毛利率(%)|营业收入比上年增减(%)|营业成本比上年增减(%)|毛利率比上年增减(%)
直销模式|493,575,338.60|291,044,793.04|41.03|6.31|16.14|减少4.99个百分点
分销模式|4,930,854.48|1,148,242.83|76.71|-24.42|16.52|减少8.18个百分点
合计|498,506,193.08|292,193,035.87|41.39|5.88|16.14|减少5.18个百分点
报告期内主营业务收入为49,850.62万元,较上年同期增加2,769.13 万元,增幅5.88%,总收入保持稳定增长。
分行业方面,政府行业收入较上年同期增长,主要原因系政务云租赁业务需求量增加带来收入增长;轨交行业收入较上年同期大幅增长,主要原因系轨交行业多个项目在报告期内完成验收带来收入增长。
分产品方面,公司云计算收入较上年同期基本持平,行业信息化收入较去年同期大幅增长,主要原因系轨交行业多个项目在报告期内完成验收带来行业信息化收入增长。但这两类业务的毛利率较去年同期小幅下降,主要原因系受客观情况影响,项目实施周期延长、差旅成本明显增加,导致毛利率下降。
分地区方面,公司华南、华中地区收入较去年同期下降,主要原因系去年相关区域有轨交项目验收确认收入,而今年没有较大规模的轨交项目验收所致;华东、华北地区收入较去年同期增长,主要原因系云计算收入的增长,体现在相关区域原有行业客户的云业务增长和新客户的新增云业务的两方面贡献;西部、东北地区收入较去年同期增长,主要原因系相关区域有多个轨交项目验收带来行业信息化收入增长。