瑞纳智能设备股份有限公司成立于2008年，是国内领先的一站式城市智慧供热整体解决方案提供商，致力于供热核心产品/设备的智能化研究与应用、全信息计量数据生产与管理、大数据体系构建、智慧化平台服务和AI智能数据应用服务。公司已为中国前几大热力和几百家供热企业提供了产品和技术服务，是国家级高新技术企业和潜在独角兽企业。
核心业务与优势
公司定位“一站式低碳智慧供热整体解决方案”，涉及AIAgent、数字孪生、智能硬件等，拥有24项人工智能技术发明专利。其RUNA-STORMAI智慧供热系统深度融合“大数据 + 云计算 + AI 模型 + 水力仿真 + 数字孪生”等技术，智慧供热管理平台达到国内领先水平。公司主编或参编了多项国家、行业及地方标准，在国内智慧供热领域占据领先地位。智慧供热是实现“双碳”目标的重要路径，公司以云为中心构建多元化的智慧供热平台，实现热力平衡、供需匹配和精准供热，达到零过流、零过量、零距离的节能目标，助力国家碳减排战略。
业务布局与协同
公司下辖四家全资公司，现有员工600余人，倡导“成人达已”的共赢文化和服务准则，涵盖研发、制造、设计、安装和节能服务等全产业链。全资子公司合肥高纳半导体布局第三代半导体SiC（单晶生长、衬底、外延），与主业智慧供热协同点在于碳化硅功率器件在热泵/热力站中的能效提升。根据《公司2025年半年度报告》，8英寸碳化硅衬底的长晶技术已优化，碳化硅粉料已量产，具备量产化的生产能力。
财务表现与经营
2025年上半年营收同比27.2%、归母净利同比59.63%，但扣非仍亏、经营现金流持续为负。公司主要受供热行业季节性影响，项目实施集中在5-11月，收入和回款主要集中在第四季度。客户多为国有热力公司，信用度高且运营稳定，保障了应收账款的稳定性。公司重视账款催收工作，将资金回款纳入业务人员考核指标，持续加大应收账款催收力度。
合同能源管理（EMC）
EMC带来中期业绩支撑，但EMC占比与确认节奏对全年业绩影响显著。合同能源管理服务是公司与供热企业以合同形式约定项目节能分享方式，通过自主投入节能产品和方案设计向供热企业提供供热节能服务。具体EMC在手订单金额、周期分布及Q4确认规模等财务信息请关注公司后期披露的定期报告。
智能硬件与市场拓展
公司智能化硬件产品如磁悬浮热泵机组、智能物联平衡阀等，未来在产品升级上将继续加大研发投入，融合AI等先进技术以提升设备能效、调控精度及运维水平。公司将深耕山东等传统优势区域并挖掘存量收益，同时向华北、西北等新兴区域拓展。
工业互联网与节能环保
公司主要利用供热系统核心产品、设备的智能化研究与应用、供热大数据体系构建和智慧化平台服务，通过精准调控和能源优化，可大幅降低供热企业能源消耗，减少运营成本。公司暂未有向其他领域延伸的计划。
专精特新企业规划
作为工信部专精特新小巨人企业，公司将通过持续优化RUNA数字孪生平台，提升大数据分析能力；完善城市低碳智慧供热平台和数据中台，利用智能算法助力热力企业升级。继续加强RUNAAI智能体深度融合DeepSeek大模型，构建全链条智能化解决方案。提升STORMAI系统性能，加强边缘计算技术应用，融合大模型技术。
智慧城市建设
公司主要从事智慧供热领域，以工业互联网技术路径为出发点，加强物联网、云计算、大数据、AI算法、数字孪生、低代码、动态仿真、边缘计算等“人工智能+”技术的研发投入，深度融合物理空间的实体系统和虚拟空间的数字信息系统，打造了“云、边、端”的完整产品体系。公司暂未涉及城市其他智能化系统。
数据要素市场
公司智慧供热业务所需的相关数据均来源于供热现场部署的各类智能感知设备，通过自主研发的AI技术，可实时采集室内外温度、管网压力、介质流量、热量消耗等关键运行数据。AI智能调度系统会进一步结合建筑保温特性、不同气象条件下的用户能耗规律，通过大数据分析与多场景人工智能算法的深度融合，自动对各级供热设备进行精准控制，最终实现管网水力平衡调控与热源热量的高效按需供应。公司软硬件设备所收集的上述相关数据，仅专项用于为热力公司提供节能降碳服务，暂未作为其他经营用途，确保数据应用的合规性。
第三代半导体（SiC）业务
合肥高纳半导体在碳化硅(SiC)业务上已完成材料端布局并建立设备能力，预计2025年Q4投产。投产前还有哪些关键节点？投产后产能爬坡计划如何？市场推广策略和目标客户群体是怎样的？具体进展请关注公司后续发布的定期报告。
AI智能供热算法研发
公司在AI智能供热算法研发上投入持续增加，通过持续加大研发投入，构建了多维度AI技术应用体系以提升供热效率与节能效果。公司开发STORMAI多热源及热力站负荷预测与调度算法，实现能源优化分配；依托瑞纳云平台推出热力站AI控制与二网平衡AI控制，前者可动态应对气候变化降低能耗，后者能消除水力失衡实现按需用热；同时，RUNAAI智能体通过深度推理模型预判设备故障、辅助决策，并融合大模型提升智能交互与客服响应效率，全方位优化供热系统运行。公司将继续加大人工智能研发，探索更多智慧供热应用场景，目前暂未有将AI技术拓展到其他能源管理领域的计划。
