杰创智能：2024年年度报告

杰创智能科技股份有限公司 2024年年度报告 2025年4月 2024年年度报告 第一节重要提示、目录和释义 公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实、准确、完整，不存在虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 公司负责人孙鹏、主管会计工作负责人李卓屏及会计机构负责人(会计主管人员)李卓屏声明：保证本年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 所有董事均已出席了审议本报告的董事会会议。 报告期内，实现归属于上市公司股东的净利润-7,997.69万元，较上年同期减少1,308.05%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-9,200.74万元，较上年同期减少705.38%，主要原因如下：1)报告期内，政府、事业单位及大中型企业在数字化升级转型方面的投入收缩或延缓，行业竞争环境日趋激烈，业务利润率水平有所降低；2)公司聚焦客户优质、回款好的业务机会，谨慎承接解决方案项目，导致营业收入同比下降；3)随着公司转型升级战略的推进，新业务开拓、产品研发、组织调整等方面也带来阶段性的费用提升。受上述因素综合影响，公司2024年度业绩较同期下滑较大。 报告期内公司主营业务、核心竞争力、主要财务指标与行业趋势不存在显著差异，未发生重大不利变化。公司所处软件与信息技术服务业市场规模保持增长态势，发展前景广阔。公司具备较强的持续经营能力，不存在重大风险。 本年度报告涉及的公司未来计划等前瞻性陈述，属于公司计划性事务， 不构成公司对投资者的实质承诺，敬请投资者及相关人士对此保持足够的风险认识，理解计划、预测与承诺之间的差异，注意投资风险。报告期内，公司主营业务、核心竞争力未发生重大不利变化，但受市场竞争加剧，设备、人力等成本上升影响，公司业绩有所下滑。未来公司主要面临行业竞争加剧、业绩季节性波动、业务区域较为集中、技术创新、应收账款发生坏账等风险，公司在本报告“第三节管理层讨论与分析”章节第“十一公司未来发展的展望”部分，对公司未来可能面对的经营风险进行了详细分析，请广大投资者注意阅读。 报告期内，公司主营业务、核心竞争力未发生重大不利变化，但受市场竞争加剧，设备、人力等成本上升影响，公司业绩有所下滑。未来公司主要面临行业竞争加剧、业绩季节性波动、技术创新、应收账款发生坏账等风险，公司在本报告“第三节管理层讨论与分析”章节第“十一公司未来发展的展望”部分，对公司未来可能面对的经营风险进行了详细分析，请广大投资者注意阅读。 公司计划不派发现金红利，不送红股，不以公积金转增股本。 目录 第一节重要提示、目录和释义...................................................3第二节公司简介和主要财务指标.................................................9第三节管理层讨论与分析.......................................................13第四节公司治理...............................................................51第五节环境和社会责任.........................................................71第六节重要事项...............................................................73第七节股份变动及股东情况.....................................................87第八节优先股相关情况.........................................................92第九节债券相关情况...........................................................93第十节财务报告...............................................................94 备查文件目录 1、载有公司法定代表人、主管会计工作负责人、会计机构负责人签名并盖章的财务报表； 2、载有会计师事务所盖章，注册会计师签名并盖章的审计报告原件； 3、报告期内在中国证监会指定网站上公开披露过的所有公司文件的正本及公告的原稿； 4、经公司法定代表人签署的2024年年度报告原件； 5、其他相关文件。 以上文件的备置地点：公司董事会办公室。 释义 第二节公司简介和主要财务指标 一、公司信息 三、信息披露及备置地点 四、其他有关资料 公司聘请的报告期内履行持续督导职责的保荐机构 五、主要会计数据和财务指标 公司是否需追溯调整或重述以前年度会计数据 存在不确定性 □是否 扣除非经常损益前后的净利润孰低者为负值 六、分季度主要财务指标 七、境内外会计准则下会计数据差异 1、同时按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用不适用 公司报告期不存在按照国际会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 2、同时按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况 □适用不适用 公司报告期不存在按照境外会计准则与按照中国会计准则披露的财务报告中净利润和净资产差异情况。 八、非经常性损益项目及金额 适用□不适用 □适用不适用 公司不存在其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况。 将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益项目的情况说明 □适用不适用 公司不存在将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目的情形。 第三节管理层讨论与分析 一、报告期内公司所处行业情况 公司需遵守《深圳证券交易所上市公司自律监管指引第3号——行业信息披露》中的“软件与信息技术服务业”的披露要求 随着人工智能产业浪潮的来临，智慧安全和智慧城市行业亦迎来人工智能技术的赋能升级。 （一）人工智能行业发展趋势 人工智能浪潮席卷全球，正以前所未有的速度、广度和深度改变生产生活方式，对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。各行各业经历了信息化、数字化两轮转型，正加速迈向智能化变革。推进人工智能技术创新与应用成为国家战略的重要方向，我国在2024年《政府工作报告》提出开展“人工智能+”行动，把积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合，深化大数据、人工智能等研发应用列入政府工作任务。 人工智能产业规模加速扩大。据IDC数据及预测，2022-2023年，全球人工智能产业规模分别超过4,000亿美元、5,000亿美元，2024年将达到6,233亿美元，同比增长21.5%。据艾瑞咨询测算，2024年中国人工智能产业规模达到2,697亿元人民币，且2025-2029年将保持32.1%的年均复合增长率，将在2029年突破万亿规模。 随着人工智能技术向多模态融合、因果推理及端到端集成方向演进，行业生态不断完善，人工智能产业呈现出以下几个方面的趋势： 1、AI算力基础设施全面升级 AI基础设施的全面升级体现在硬件性能提升、架构创新等多个维度。算力是前沿AI技术应用的重要基础，AI算力需求在过去数年间增长了超过15万倍。以CPU为核心的通用算力设施已无法满足日益增加的算力需求，以GPU、TPU等为代表的加速算力、高性能算力设施已成为人工智能算力基建的核心。据麦肯锡预测，到2030年，全球AI计算需求将达到10^30FLOPS，相当于2024年需求的50倍。而随着智能穿戴、机器人、自动驾驶、工业互联等端侧AI应用的兴起，分布式计算与边缘计算架构需求不断扩大，结合5G和物联网设备，使算力向边缘下沉，满足支持更多实时推理与低延迟场景，AIoT在城市治理、自动驾驶等方面发挥重要作用。此外，云计算作为AI应用发展的重要基础设施，云计算技术能够实现多元异构算力资源的“池化”，为场景应用AI提供即取即用、统一调度的算力、存储、网络资源，并提高资源的利用效率、降低AI算力使用成本，公域的云AI应用和私域的云计算部署需求有望大幅增长。 2、AI智能体驱动日常决策任务自主化 随着大模型推理能力和工具调用生态的进步，对AI智能体的需求正从辅助工具向自主决策和任务执行实体转变，且日趋迫切。当前，AI应用在游戏、影视、传媒等领域已经极大提高内容创作生成的效率，但在政务、工业、能源等行业直接应用DeepSeek等AI大模型仍存在大模型幻觉、任务输出一致性不足等问题，直接制约了AI在这些行业场景的应用。 而以Manus为代表的部分AI智能体已经突破性实现“需求理解-任务规划-工具调用-交付实现”的全过程自动化，并初步实现跨域任务整合，执行任务的复杂度进一步提高，使得AI应用正在从“好玩”到“好用”加速迭代升级。未来，多智能体协作还将进一步发展，形成可替代人力执行大量日常决策任务的企业级应用。 3、具身智能开启物理交互新蓝海 依据中国信通院的定义，具身智能是依靠物理实体通过与环境交互来实现智能增长的智能系统，机器人、灵巧手、无人驾驶汽车等都是具身智能的典型形态。通过与大模型技术的深度融合，具身智能应用场景日渐广泛，有望成为迈向通用人工智能的重要驱动力。具身智能不仅能感知环境，还能通过物理交互影响和改变环境，通过机器学习不断适应和进步，将人工智能的影响从数字世界扩展到现实世界。具身智能在工业制造、应急救援、安防保卫、家庭服务、物流运输等场景均有广阔应用空间，将成为人工智能新蓝海，进一步解放和发展生产力。 （二）AI赋能城市治理 人工智能技术正深度融入城市治理全流程，形成“AI+城市治理”的立体化框架。近年来政府在人工智能赋能城市治理领域政策频出，重点围绕技术应用、场景开放、产业生态构建等方面进行布局。2025年3月，《政府工作报告》提出，发展数字化、智能化基础设施，打造宜居、韧性、智慧城市。2024年5月，《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》提出利用政务大模型智能化升级广东政务服务网、“粤系列”政务服务平台，建设面向全省各级党政机关的视频算力支撑基础平台，拓展城市信息模型平台数实融合等场景应用等一系列赋能社会治理的新举措。 大模型在城市治理领域的应用逐渐深入，通过安全可控性（数据不出域）、场景适配性（行业定制）和经济性（长期成本优化），加速推动了私有云部署。金融、医疗、政务等领域因涉及用户隐私、国家安全及商业机密，对数据本地化存储和处理的合规性要求极高，私有云部署可避免敏感数据通过公网泄露的风险。另一方面，通用大模型在专业领域（如工业质检、医疗诊断）存在知识盲区，私有云部署支持基于行业数据的本地化微调，可以有效减少大模型的幻觉问题。据中国信通院统计，2023年我国云计算市场规模达6,165亿元，较2022年增长35.5%，大幅高于全球增速；其中，私有云市场规模1,563亿元，同比增长20.8%。预计到2027年我国云计算市场规模将超过2.1万亿元。智能算力、通用算法和智算平台一体化的新型智能云平台将成为下一代云计算的典型模式。 大模型应用在政府端（G端）、企业端（B端）和消费端（C端）呈现出不同的态势。不同于C端更强调泛用和内容生成，G端和B端应用更注重行业知识和专业定制。例如政务领域强调接通各系统实现“一网通办”，教育领域强调个性化教学，先进制造领域强调端到端优化生产流程，这都需要行业应用开发者具备对用户需求的深度了解和对行业知识的全面掌握，因此更需要掌握行业Know-How和行业数据的企业，通过垂类大模型的训练和多智能体的协调组合，打造适用的G端和B端A