公司深耕智慧口岸业务，项目储备较为充足。公司深耕智慧口岸多年，有 多个标杆型案例，是智慧口岸细分行业的绝对龙头，2023 年公司受益于 口岸需求的复苏，积极介入海南自贸港、新疆自贸区、云南口岸等大型建 设项目，订单储备较为充裕，为业绩增长形成支撑。1）海南自贸港要求 2025 年前启动全岛封关，“十四五”期间匡算投资总额约 115.38 亿元， 目前公司已中标约 8 亿元项目。2）新疆自贸区 11 月正式揭牌，国家致力 于 市场，同时公司 也正在积极推进多模态 AI 研究赋能业务场景，我们认为公司成长空间将进一步打开。我们预计公司 2023-2025 年营业收入为 18.49/25.47/34.00 亿元，对应同比增速分别为 87.0%/37.7%/33.5%，归母净利润为 2.92/4.13/5.63 亿元，对应增速分别为 202.8%/41.4%/36.3%，对应 EPS 分别为 1.14/1.61/2.20 可的渠道获得研究报告，请慎重使用并注意阅读研究报告尾页的声明内容。 5/ 18 一、 扎根口岸业务二十余载，股权结构稳定 公司是一家从事人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术研究，为用户提供符合未来发展的智能产品及“AI+行业”解 决方案，服务智慧社会建设的国家级高新技术企业。1997 年，公司在深圳成立，成立初期，公司智能产品主要用于提升口 岸的通关效率，首创旅客自助查验通道。2010-2020

数智化审计调研报告 本报告为中国内部审计协会与北京谷安天下科技有限公司联合撰写，报告中所有文字、 图片、表格均受有关商标和著作权的法律保护，部分文字和数据采集于公开信息，所有权 为原著者所有。任何组织和个人需要经原著者许可，方可以复制或传递本报告的全部或部 分内容，或将本报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据，以及用于营利或用 于未经允许的其它用途。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共 适度增加数智化审计投入................................................... 23 1) 适度增加技术投入，为开展数智化审计提供数据基础。.....................24 2) 适度增加人员投入，为开展数智化审计提供人力基础。.....................24 3) 使数智化审计的投入纳入组织整体数字化转型规划.......... .............24 3) 通过敏捷审计强化跨部门合作，强调以业务为中心.............................25 ( 四 ) 强化现有审计人员的教育培训............................................ 25 1) 建立持续教育培训机制，定期为审计人员提供专业知识与技能培训...25 2) 建立知识技能评估和反馈机制，营造积极向上的学习氛围

应用实施方案 ( 征求意见稿 ) 为贯彻落实国家、省关于人工智能发展的决策部署，深入实 施我市数字经济创新提质“一号发展工程” , 抢抓通用人工智能 发展新机遇，推动人工智能技术赋能经济社会高质量发展，特制 定本实施方案 关于公开征求《浙江省“人工智能 +” 行动计划 (2024-2027 年 )( 征求意见稿 ) 》意见的通知 为 加 进 人 工 智 新 k 实 体 址 四 ) 前 以 书 版 形 式 ( 个 人 盖 名 . 体 成 企 事 业 单 位 盖 章 ) 反 造 至 江 省 发 R 和 改 革 委 员 会 创 断 与 确 技 术 发 展 处 ， 为 方 便 取 系 ， 反 独 意 见 时 微 AR 面 取 系 电 活 联 系 人 ： 喜 妖 、 8 8 宁 ； 联 系 电 话 ： 0 6 7 1 - 8 7 0 6 7 2 9 7 ; 电子邮箱： 136 次会议上作出指示：要对全市 Al 大模型研发机构和企业作一理排 摸，市级 各部门要研究本领域垂直大模型的任务需求，尽可能运用我市既有技术力量，构建各领域 AI 大模型。 以空间对象为核心、以空间治理支撑为目标的“跨模态”大模型 “ 后土”名称取自中国上古神话里掌管山岳土地变化的中央之神，寓意助力国土空间治理和自然资源管理 自然资源部信息中心与阿里云联合研发自然资源行业大模型一 —“后土”大模型。一个“跨模态大模型”

网络化的传输体 系和智能化的应用体系， 加快交通运输信息化向 数字化、 网络化、智能 化发展 ， 实现基础设施 数字化、 载运工具智能 化 ， 为交通强国建设提 供支撑。 交通运输部印发《交 通运输信息化 “十三 五 ”发展规划》 （交 规 划 发 〔 2016 〕 74 号 ） 专栏 4 明确提 出 建 设交通综合运行协 ，构筑 安全 、 便捷 、 高效、 绿 色 、 经济的综合交通 体 系。 交通运输部印发《推 进综合交通运输大数 据发展行动纲要》 ， 以数据资源赋能交通 发展为切入点 ， 实 施 综合交通运输大 数据 发展 “五大行动 ” ， 推动大数据与综 合交 通运输深度融合 ，有 效构建综合交 通大数 据中心体系。 交通运输部印发《关 于印发省级综合交通 • 通过流程 IT 打通提升安全能力、运行效率，实现业 务 运作过程可视 • IT 建设滞后，烟囱林立。基于职能型的 IT 平台难以 满 足效率和体验需求 • 构建以用户为中心的 IT 平台是必然选择 • 出行需求快速增长，当前道路资源有限 • 使用新技术提升资源使用效率 安全监管 压力 驱 动 力 摩 擦 力 安全 第一 IT 烟囱

医疗产业 人工智能中枢 1 人工智能中枢作为智慧能力支撑平台， 提供了完整的智能模型全生命周期管理和 AI 应用敏捷开发能力，主要定位为智能模 型服务的共享复用和快速编排，实现 AI 应 用快速开发。人工智能中枢支持研发流程的 标准化、自动化，为前台业务提供快速构建 个性化智能服务的能力，实现算法模型和算 法能力的场景式编排，并向应用提供服务接 口，支撑人工智能场景应用建设，赋能城市 药物挖掘 健康管理 医院管理 辅助医学 研究平台 1 赋能 现象 发展 矛盾 广阔 市场 “ 人工智能 + 医疗”是人工智能技术对于 医疗产业的赋能现象。当前以机器学习 与数据挖掘为两大技术核心的人工智能， 向医疗产 业赋能，使医疗相关的生产活 动表现出降本增效的效果，并对医疗相 关产业链整体产生影响。 国内医疗产业宏观环境表现出医疗需求 不断上升、医疗资源严重缺乏、卫生人 人工智能指机器表现出和人一样的智能的能力，例如在不使用 包含了各种细节指导的手写 编码程序的情况下能够接近问题 行为与功能角度 1 智能医疗概述 就目前技术发展而言，人工智能以机器学习、数据挖掘为两大技术核心，两者技术范畴上有所交叉。机器学习又包含对抗学习等诸 多种类，其 中倍受瞩目的就是深度学习。按照拓扑结构分类，深度学习可分为卷积神经网络、循环神经网络和全连接神经网络，并 通过算法框架实现深度

路线或避开拥堵区域的替代方案。 在能源管理方面，DeepSeek 通过分析车辆的能耗数据，识别 高能耗环节并提供优化建议。例如，在坡度较大的路段，系统可以 建议适当降低车速以减少能耗；在平缓路段，则可通过优化驾驶行 为提升燃油效率。通过与车联网技术的结合，车辆运行状态可以实 时监控，进一步提高能源利用率。 最后，DeepSeek 还具备故障预测和预警功能。通过对车辆和 基础设施的运行数据进行分析，系统能够提前识别潜在的故障风 30%。与此同时，公众对公共 交通服务的要求也在不断提升，期望获得更高效、更智能的出行体 验。 在这一背景下，人工智能技术的快速发展为城市公共交通运营 提供了新的解决方案。DeepSeek 作为领先的 AI 技术平台，其强 大的数据处理能力和学习算法为公共交通系统优化提供了可能。基 于 DeepSeek 的应用方案可以从以下几个方面显著提升运营效率：  实时数据分析：通过采集车辆 GPS 的应用可以实 现能源消耗的精细化管理和碳排放的精准监测，为绿色出行提供数 据支持。例如，通过优化车辆调度和路线规划，减少不必要的能源 浪费，助力城市实现低碳发展目标。 为实现上述目标，DeepSeek 的应用方案将从以下几个方面展 开：  数据整合与分析：整合多源数据（如 GPS、传感器、乘客反 馈等），构建智能分析模型，为决策提供支持。  智能调度与优化：基于 AI 算法实现车辆的动态调度和路径优

本报告以人工智能对交通业务的赋能为切入点，系统梳理人工智 能在交通领域的技术现状、典型应用、产业生态，总结业务发展面临 的挑战，展望未来发展的趋势，并附上当前典型的应用案例和赋能场 景，为进一步推进人工智能和交通行业的深度融合提供参考。 本报告于 2020 年 9 月发布第一版。 目 录 目 录.......................... 通过在强化学习（行为主义）中引入深度学习（连接主义），融合产 生的深度强化学习技术，成为 AlphaGo 战胜围棋高手李世石背后最 重要的技术。 本轮人工智能技术进步主要由深度学习带动。深度学习是一种以 人工神经网路为架构，对数据进行表征学习的技术。表征学习的目标 是从大规模数据中学习，以寻求更好的表示方法并建立更好的模型。 该方法来自神经科学，类似于从最基本的单元上模拟人类大脑的运行 机制。深度学习算法的突 时更新和灵活部署。 应用层是人工智能技术渗透各领域形成“人工智能+”的行业应用 终端、系统及配套软件。人工智能技术正在广泛赋能医疗、交通、金 融、零售、教育、家居、制造、安防等行业场景，为用户提供个性化、 精准化、智能化服务。 （三）人工智能对交通领域的赋能作用 随着交通行业信息化、数字化的推进，各类交通参与要素在交通 运输活动中生产、交互、存储了海量的交通信息，交通信息广泛存在

根据当前国内信息化建设的发展趋势，政府党政机关、各大央企国企、中小企 业在信息化利用程度上呈现出快速增长的势头，大数据、AI 智能、5G 等新技术的 广泛应用方面，已逐步成为世界领先，为各单位的办公、管理、运营、维护等提供 了高效的运行条件，为单位经营决策提供了有力支撑，为各单位对外宣传发挥了重 要的作用，因此各单位对信息化、网络化建设的依赖也越来越强，但同时由于信息 化、网络化所普遍面临的安全威胁，又给个单位的信息化、网络化带来严重的制约， 运行；内网的非法破坏、非法授权访问、员工故意泄密等事件，也使得各单位的正 常运营秩序受到威胁，如何做到既高效又安全，是各单位信息化、网络化关注的重 点。 同时，随着中国在高新技术的迅猛发展，现实社会中，以美国为代表的经济领 先团体对中国开展各维度的竞争和打压，贸易战、网络战的风险日益增高。中国的 信息资源的保护、信息化进程的健康是关乎国家安危、民族兴旺的大事；保障网络 安全是国家主权、政治、经济、国防 系国家安全、经济命脉、社会稳定等方面的重要信息系统，抓紧建立信息安全等级 保护制度。 同时，随着时代的发展和技术演进，安全的内涵由早期面向数据的信息安全， 过度到面向信息系统的信息保障(信息系统安全)，并进一步演进为面向网络空间的 网络安全。网络安全(cybersecurity)以其更丰富的内涵逐步取待信息安全成为安全领 域共识，2017 年 6 月 1 日正式实施的《中华人民共和国网络安全法》明确规定“国

2025 年， To B 市场对 AI 投资的商业价值诉求发生转变。企业不再满足于概念验证或小范围试点，希望 AI 方案能稳定落地生产环境，集成后带 来实 际业务成果，同时将 AI 从“助手”升级为“员工”或“自动化引擎”，处理如自动生成报告、解决复杂客服问题等复杂任务，以实现显著生产力 飞 跃。 AI Agent 契合这一需求，其天生适合处理复杂任务，强调执行与行动，具备自动化复杂流程的潜力，有望带来指数级效率提升和生产力解 中（主要文本和代码） 中（辅助编码） 弱（主要代码处理） 高（自主执行） 中（文本和图像） 中（研究执行） 强（文本、图像、 PDF ） 低（协助编辑） 弱（主要代码处理） 中（协作任务执行） 中（文本为核心） AWS Agent 工作流 中（云任务自动化） 弱（结构化数据交互，文本驱动云操作） 在行业领导者的推动下， OpenAI 、 Anthropic 、 Google 、 OpenAI 等头部企业发布关键 和多任务智能体 Project Mariner ，打造强大的智能 Agent 产品矩阵； OpenAI 凭借 Operator 图形界面交互智能体和 ChatGPT Agent 多模态任务执行中枢，为企业提供便捷高效的智能交互体验。 随着技术的不断成熟，企业级 Agent 的 “自动化” 能力逐渐崭露头角，受到市场的广泛关注，成为企业优化流程、提高效率的重要选择。 2025 年， AI Agent

国家级自然保护区位于 XXX 市郊区，面积 1400 公顷， 1983 年经原渡口市人民政府批准建立，1996 年晋升为国家级，主 要保护对象为 XXXXX 林。XXXXX 国家级自然保护区地处中国西南— —川、滇两省交界的云贵高原西北部，位于 XXX 市西区、仁和区境 内，地理坐标为东经 101°32′15″～101°35′46″，北纬 26°36′31″～ 26°38′24″ ， 属 野 生 植 物 类 年经原渡口市人民政府批准建立，1996 年晋升 为国家级自然保护区。 14 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 第2章 总体思路、目标和基本原则 2.1 总体思路 “XXXXX 自然保护区数字化建设项目”规划和建设的总体思路是： 以国家信息产业部、建设部、旅游总局、国土资源部等关于信息化 建设的要求为指导，以先进的信息技术为依托，结合 XXXXX 自然保 护区的具体情况，建立以数字智能管理中心为核心的管理服务、营 保护区传统的管理模式转变为数字化 的管理模式，变分散管理为协同、变多级管理为扁平化管理、变粗 放管理为精细管理，实现“资源保护数字化、经营管理智能化、产业 整合网络化”，实现管理和营销新的突破，树立先进的管理和科技旅 游品牌。 “XXXXX 自然保护区数字化建设项目”建设的具体思路如下： A. 以建设部、国家信息产业部、旅游总局、国土资源部等关于 信息化建设的要求为指导，特别需要遵循建设部关于“风 XXXXX