云从科技拟登陆科创板引领人工智能平台公司资本化加速

1、写在前面：AI 四小龙之云从科技拟登陆科创板，其有何特殊之处？云从科技自 2020 年 8 月在广东证监局办理了辅导备案登记后，同年 12 月获科创板受理。2021 年 7 月 20 日，上交所发布科创板上市委 2021 年第 48 次审议会议结果公告，云从科技获通过。此次云从科技上市，拟融资 37.5 亿元，计划向人机协同操作系统升级项目投资亿元、向轻舟系统生态建设项目投资 8.3 亿元、向人工智能解决方案综合服务生态项目投资 14.1 亿元、补充流动资金 6.9 亿元。表 1：公司募集资金投资项目（单位：万元）序号项目名称总投资额募集资金投入金额人机协同操作系统升级项目轻舟系统生态建设项目

2、人工智能解决方案综合服务生态项目81,331.5481,331.5483,106.4883,106.48141,217.21141,217.214补充流动资金69,344.7769,344.77合计375,000.00375,000.00资料来源：云从科技招股书，云从科技孵化自中国科学院，是首个同时承建三大国家平台，并参与国家及行业标准制定的人工智能领军企业，也是国家新基建发展的中坚代表。依托全球领先的人机协同操作系统，云从将感知、认知、决策的核心技术闭环运用于跨场景、跨行业的智慧解决方案，全面提升生产效率和品质，让 AI 真正造福于人，助推国家从数字化到智慧化转型升级。云从多年深耕行业，先后

3、布局智慧金融、智慧治理、智慧出行及智慧商业等四大业务领域。图 1：云从科技 X 华为昇腾资料来源：云从科技公司官网，在中国 AI 时代，云从计划通过人机协同操作系统推动 AI 工程学，提升 AI 应用大规模普及的能力。通过技术闭环让 AI 能解决更广泛、更核心的问题，通过效率突破让更多的客户愿意用、用得起 AI。云从人机协同操作系统(CWOS)是运行在通用操作系统或云操作系统之上，提供人机协同相关算力、算法和数据管理能力和应用接口的底层软件系统，具有“渗透到云、边、端的人机协同感知 API”、“端到端的智能化业务流引擎”、“知识图谱化、模型化、概念化 KaaS 服务”三大特色，旨在降低人工智能

4、应用门槛，提升人类与机器智能进行协作的效率和体验。本文我们将从行业、公司产品体系、技术特点、财务、竞争优势等角度对云从科技所处的人工智能行业进行深度分析。图 2：云从人机协同操作系统(CWOS)资料来源：云从科技公司官网，先看行业：AI 应用模型落地，智慧解决方案市场增速维持 30%以上当前发展：人工智能技术不断革新，加速垂直行业渗透发展背景：技术成熟催生产业变革，人工智能助推时代发展21 世纪后科技高速发展，计算机、互联网和云计算等技术的成熟和普及进一步加快技术革新，聚焦市场视线，推进产业发展和结构变革。2012 年后，深度学习针对图像识别获得重大进展，机器感知能力实现突破，语音处理、自然语

5、言处理等人工智能技术表现出色，精准治理、刷脸支付、自动驾驶和无人零售等全新经济业态应运而生，人类进入智能经济时代。2018年中共中央对人工智能发展现状和未来局势进行说明，强调人工智能科技革命与产业变革的战略性引领力量，溢出性和带动效应显著。核心算法工程化是产业发展一大重心。工程化人工智能产业能够依据赋能机制为国家经济高质量发展挖掘新动力，为赋能和壮大相关产业提供技术支撑，有利于提升智能时代经济效益和运转效率。人机协作理念也是产业变革的重点之一。人工智能产业的最终研发目的是服务于人类，提高工作效率。2019 年美国在国家人工智能研究和发展战略计划中提到实施有效人工智能协作方法的开发战略，将人机协

6、作理念看作改革社会生产方式的新风向标。发展现状：与实体行业深度融合，推出人工智能解决方案人工智能的发展轨迹和未来走向可大致归为三个阶段。表 2：人工智能发展历程和轨迹时间节点发展情形第一阶段以计算机视觉、语音识别等为代表的人工智能单点技术实现突破，人工智能初步应用于特定场景第二阶段单点技术难以快速响应客户的复杂需求，寻求人工智能综合解决方案以实现对全业务链条的 AI 赋能，形成行业价值闭环人工智能与实体产业深度融合，预计将以用户体验的革命性提升为主要驱动因素，人工第三阶段智能将尝试以人类与机器智能交互嵌入所有业务流程，联通线上线下数据，进行智能流量再分配，大幅优化人类与智能的协同体验资料来源：

7、云从科技招股书、人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层注重基础支撑平台的建设，技术研发投入高，包含传感器、AI 芯片、数据服务和云计算服务；技术层强调核心技术的研究，包括深度学习框架、算法模型开发和人工智能平台；应用层负责实体产业应用，提供行业解决方案服务、硬件产品和软件产品。图 3：人工智能生态链组成资料来源：云从科技招股书、市场规模：产业规模高速建设，AI 产业规模预计 2022 年达 2621.5 亿元近几年中国人工智能产业发展迅猛，2017-2019 年中国市场规模呈现大幅度提升，大量人工智能企业产生和成长。2017-2019 年中国人工智能产业规模同比增速始终保持在 30%

8、以上， 2017 年增长率高达 43.5%，产业规模潜力较大。目前中国人工智能产业模式逐渐成熟，行业焦点由初步技术研发转移至各行业多场景实际应用。2019 年中国人工智能规模为 1291.4亿元，同比增长 30.8%，缓慢趋于平稳。2020 年后人工智能产业在新兴技术崛起的驱动下产生协同效应，有望迎来新的增长势头，预计未来市场规模增速将逐步回升，保持高速增长。图 4：2017-2022 年中国人工智能产业规模及预测3000250020001500100050002017市场规模（亿元）同比增速201820192020E2021E2022E50.00%45.00%40.00%35.00%30.0

9、0%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%资料来源：赛迪顾问、人工智能在集中自身产业规模扩大事业的同时，以提供行业智慧解决方案支持为相关产业注入活力，提高产能效率，带动相关产业发展。2019 年为各行业提供的智慧解决方案市场规模达 7369.50 亿元，人工智能技术在垂直领域的渗透率快速提高，更大范围产业加深人工智能技术利用程度，加快智慧化升级。人工智能在各行业的应用前景乐观，预计 2022 年中国人工智能带动行业综合解决方案服务市场规模将达 17307.57 亿，同比增速 35.2%。图 5：中国人工智能带动行业综合解决方案服务市场规模及预测2000018000

10、16000140001200010000800060004000200002017市场规模（亿元）增速201820192020E2021E2022E37.00%36.00%35.00%34.00%33.00%32.00%31.00%30.00%29.00%28.00%资料来源：赛迪顾问、行业细分：人工智能平台+智慧化解决方案，遵循差异化布局战略人工智能平台领域通常指通过研发和应用人工智能技术所构建的软硬件环境，以人机协同操作系统为代表，涉及算力、算法、数据等多要素。人工智能平台的行业贡献主要体现在降低人工智能技术的研发和使用门槛，减少重复性劳动，改善工作效率和客户体验，是人工智能产业发展的重要

11、细分领域。人工智能平台领域主要产品有人工智能芯片平台、深度学习框架、AloT 操作系统、算法算力平台等。行业内人工智能企业根据自身独特技术优势和特定企业战略对人工智能平台发展方向进行差异化选择和布局。表 3：人工智能平台领域产品形态说明产品类别技术特点代表性产品深度学习框架一种帮助人们更容易、更快速的构建和使用深度学习模型的工具；“国产化替代”需求逐渐增加，但国产框架在技术和生态两方面的差距需要较长时间周期Google TensorFlow 、Facebook PyTorch、百度飞桨、旷视科技的天元等算力算法平台以开源软件为基础研发，包含算力资源调度引擎、算法仓库和配套的数据平台，可以完成

12、AI 算法从处理数据原料到部署算法服务的全生命周期管理腾讯云智天枢平台、华为 ModelArts、百度智能云 AI 中台和第四范式 Sage AIOS 等知识中台将 AI 技术从感知、认知深度拓展到复杂决策环节，形成客户业务价值的闭环百度智能云知识中台和华为知识计算解决方案资料来源：云从科技招股书、智慧治理：行业规模超千亿，安防、互联网、通信以及人工智能企业互相竞争在人工智能解决方案领域，常见的有智慧治理市场、智慧金融市场、智慧出行市场、和智慧商业市场四个产品应用场景。人工智能为智慧治理市场提供的解决方案主要应用于公安、政法、交通、应急等政府和大型企事业，主要产品在技术特点和发展方向上呈现差异

13、化特征。 云从科技智慧治理解决方案，具备安全高效的海量异构智能设备的数据接入、联网和存储能力，业界领先的视图感知数据分析能力，面向行业的知识存储、建模和推理应用等知识计算能力，为行业客户提供可闭环 的业务应用产品和解决方案，提升政府和企事业的智慧化治理水平和效率。表 4：智慧治理市场主要产品形态说明产品类别技术特点发展现状1）主流 AI 厂商也在努力拓展通用的场景智能化应用，提供简单开放的 API 接口引入第海量数据接入与存储数据智能解析及数据治理技术难点在于可并发接入的视频摄像机数量、是否支持混合云存储系统、快速读写能力、云存储系统对客户数据的保护级别如何实现全链路（数据汇集/清洗/转换/标

14、签计算）的高效处理、混合存储、检索查询，相关技术的识别效率以及在具体场景的实战效果是主流 AI 厂商技术实力比拼的重点三方共同开发场景化智能应用，契合用户的实际需求2）发展需求呈现出“两多一高”的趋势，即：多源异质 AIOT 设备的快速接入，多元海量数据的高效获取，高可靠的数据存储及保护机制行业客户需求已经从最初的“数据可被解析”逐步发展成了“数据准确解析+数据可治理”，对解决方案供应商提出了较高要求知识计算及智能服务知识计算容量和推理建模智能化程度是技术竞争重点/综合化平台和应用产品要求能够融合多维数据，提供多细分场景应用的资源管理、图上作战、智能预警、态势预测、智能搜索、发现推荐、全息档案

15、等服务，并可向行业生态合作伙伴提供标准接口、智能应用、数据分析和数据内容等服务相关细分市场较为多样导致用户需求差异较大，应用平台需具备弹性灵活的架构，便于横向扩容及轻量化，同时快速响应用户的定制化要求资料来源：云从科技招股书、在智慧治理行业，人工智能解决方案市场规模 2017-2020 稳步提升，增速趋于平缓。2019年中国智慧治理市场规模为 927.23 亿元，2020-2022 年预计增速将保持在 20%左右，2022年市场规模达 1602.2 亿元，同比增速 19.7%，市场潜力大。图 6：2017-2022 年中国智慧治理市场规模及预测1800160014001200100080060

16、040020002017市场规模（亿元）同比增速201820192020E2021E2022E30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%资料来源：赛迪顾问、智慧治理领域，海康威视等传统安防企业、阿里等互联网企业、华为和新华三等通信企业以及人工智能企业均参与该领域竞争。目前传统安防企业仍处于领先地位，但后发企业凭借在感知数据解析、数据分析等人工智能技术优势正在加速追赶，掌握核心 AI 能力的新兴企业市场份额持续提升。公司作为人工智能企业，主要凭借人机协同操作系统及应用软件为核心的技术能力，为智慧治理领域客户提供人工智能解决方案，目前已在该领域形成一定的市场

17、覆盖和品牌地位，但收入规模较传统安防企业仍较小。2.3.2. 智慧金融：AI 技术渗透率逐年升高，预计 2022 年规模超 3000 亿元智慧金融领域，人工智能解决方案主要覆盖数字化身份认证及生物特征识别、智慧网点数字化运营管理、刷脸支付、信贷风险管理等场景，不同细分场景解决方案的技术特点和发展趋势存在一定差异。智慧金融客户主要由金融机构客户组成，覆盖金融 AI 的多种细分应用场景。表 5：智慧金融市场主要产品形态说明产品类别技术特点发展现状数字化身份认证及生物特征识别智慧网点数字化运营涉及银行关键业务流程，对算法识别的精准度、软件并发性能及处理效率、多渠道多设备的兼容性及安全性、行内系统架构

18、的熟悉程度等方面要求高5G 智慧网点要求提供软硬件整体的系统建设，通过 AI 和数字化互动技术来提升用户互动体验、业务办理效率；网点智能化改造聚焦于传统网点的智能技术升级，涉及图像识别、音视频流处理、边缘计算、智能展示等技术目前相关技术较普及，未来发展的技术重点在于 AI 厂商提供的软件系统和硬件模组需具备强大的防欺诈能力金融机构更青睐兼具自主可控算法、智能硬件以及边云结合设备管理体系及算法自动化升级机制的整体解决方案提供商刷脸支付便捷、高效，涉及资金安全，对算法精准度、安全性、硬件制造工艺等综合能力要求高对模型训练技术（涵盖数据获取、分析与展示、模型训练与部/要求具备自主可控的信贷风控算法模

19、型以及可视化建信贷风险管理署等多环节）、风控行业知识以及信贷数据理解等方面要求高模、AutoML 等提升建模效率的技术，能够提供覆盖贷前、贷中、贷后多个场景的服务能力资料来源：云从科技招股书、在智慧金融行业，人工智能技术渗透率逐年升高，但提高速度相对较慢。2017-2022 年中国 智慧金融市场规模同比增速曲折式上升，2017-2020 年增速缓慢，预计2020 年增速为13.60%， 2020 年后智慧金融市场快速发展，预计 2022 年市场规模达到 3221.8 亿元，同比增速为21.60%。云从科技智慧金融解决方案将相关算法能力落地为技术平台，持续推进创新技术到工程化产品的转化，通过不断

20、的技术创新来形成技术壁垒，并尝试针对不同业务场景形成通用解决方案，通过标准化方式提高交付效率。图 7：2017-2022 年中国智慧金融市场规模及预测35003000250020001500100050002017市场规模（亿元）同比增速201820192020E2021E2022E25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%资料来源：赛迪顾问、智慧金融领域，海康威视、大华股份等传统安防设备厂商，商汤科技、旷视科技、依图科技、第四范式、京东科技等人工智能企业均参与该领域竞争。传统安防设备厂商重点发力金融安保领域，依托成熟产品占据市场优势地位，市场规模相对稳定。人工智能企

21、业借助视觉等感知技术优势，从身份认证、刷脸支付等金融业务场景切入，并逐步探索金融网点服务、数据分析建模、风控服务等更贴近核心业务的新领域，市场空间潜力巨大。公司的产品和解决方案在银行客户方面已实现较为广泛的覆盖，市场地位优于其他人工智能企业；同时在探索数 据建模、金融风控服务等新领域也处于行业领先地位。智慧出行：场景主要覆盖机场航司、高铁等，IT 行业巨头和 AI 企业各有特色智慧出行应用场景覆盖机场航司、客运公交、地铁、高铁等城市轨交和公交。典型人工智能解决方案有民航机场智慧运营、智慧地铁运营等。表 6：智慧出行市场主要产品形态说明产品类别技术特点发展现状旅客服务端对算法准确率要求接近 10

22、0%，以高准确率的人脸识别技术为核心积极运用语音识别、NLP 为代表的技术，与行业专家实现出行一脸通关/闸，在旅客服务端创新数字化出行新体验基于深度学习算法、大数据、云计算、知识图谱等技术，实现运营管理端知识结合、辅助决策，协助交通管理者实现智能化升级对现有空管指挥系统应用的优化，和对优秀空管指挥人员经验的学习沉淀，为未来的智能化空管协同决策奠定基础资料来源：云从科技招股书、智慧出行领域人工智能解决方案市场规模比较平稳，变动形态呈现缓慢增加趋势。2017-2021年市场规模同比增速逐年小幅度下降，2020 年有回升趋势，但 2020 年后增速始终平稳，在 16%上下浮动。中国智慧出行人工智能应

23、用市场规模相对稳定，预计 2022 年可达 135.0 亿元。云从科技在智慧出行领域的解决方案，基于人脸识别、视频结构化、行为动作分析、物体识别、飞行器识别、NLP、物联网等技术，实现对出行领域的场站服务资源、交通工具运行状态的全域感知认知，通过大数据、知识图谱、深度学习等技术实现决策闭环，在具体出行业务场景实现技术赋能，实现交通出行在安全管控、生产运营、旅客服务三大方向上的效率最大化。图 8：2017-2022 年中国智慧出行市场规模及预测1601401201008060402002017市场规模（亿元）同比增速201820192020E2021E2022E25.00%20.00%15.00

24、%10.00%5.00%0.00%资料来源：赛迪顾问、智慧出行领域，百度、阿里、华为等 IT 行业巨头和商汤科技、云从科技、旷视科技等人工智能企业均参与该领域竞争。其中，百度、阿里、华为等 IT 行业巨头主要为机场提供智能化建设的基础设施及服务，行业集中度和壁垒较高，市场规模快速提升；该类厂商一般并未深入行业应用，以提供平台为主。人工智能企业依托视觉感知技术优势以为机场提供旅客服务所需要的基础算法能力切入市场。公司在与同类人工智能企业的比较中，已在国内民航机场已实现较为广泛的覆盖，在民航场景具备较强的技术实力和品牌竞争力，处于市场领先地 位。同时，由于民航对于技术方案的先进性、稳定性、精准度、

25、场景复杂度等各方面的严格要求，厂商也积极探索基于民航业的技术和方案的积累，反向实现对城际铁路、轨道交通、城市交通等场景覆盖。人工智能技术在该部分场景的落地尚处于培育期，目前市场成熟度与 民航市场上存在一定差距，未形成稳定的市场格局。智慧商业：整体市场尚属于培育期，不同厂商的解决方案有明显的差异化智慧商业应用场景包含以商业地产为基座的各类线下消费场景，例如购物中心、连锁门店、汽车 4S 店、百货商场、房地产销售案场等。人工智能主要通过 SLAM、商品识别、人脸识别、车牌设备等技术作用于线下零售数字化转型、风险控制能力和经营管理效率的改善，从而改进线下零售业务和商业模式。智慧商业广场市场规模逐年扩

26、大， 维持高速增长。 2017-2022 年市场规模同比增速均在 27%以上，预计 2022 年中国智慧商业市场规模达 329.3亿元，增长率为 37.2%，市场发展和扩张动力大。图 9：2017-2022 年中国智慧商业市场规模及预测3503002502001501005002017市场规模（亿元）同比增速201820192020E2021E2022E40.00%35.00%30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%资料来源：赛迪顾问、智慧商业领域由于技术积累和场景应用需求逐步明确，整体市场尚属于培育期，同时细分应用场景和业务问题种类复杂，不同厂商的技术

27、应用方向和解决方案着眼的业务痛点差异化较 为明显。目前落地较为普遍的是房地产、汽车 4S 店、购物中心、3C、餐饮、连锁便利、游艺等场景，参与企业包括商汤科技、会纳科技、明源云、爱笔科技、海康威视、大华股份等。人工智能在智慧商业领域的落地应用，总体尚处于探索阶段，未形成稳定的市场格局。云从科技智慧商业相关解决方案通过运用人脸识别、商品识别、语音识别等技术，将物理世界中的人、货、场映射到线上的虚拟实体中，为线下零售客户提供更丰富的经营分析手段，从销售人员管理、商品陈列、消费者洞察、商户业态调整等多个环节提高经营效率，降低运营成本，优化用户体验。公司产品和解决方案已在部分客户应用场景实现落地，报告

28、期内该领域实现收入规模及占营业收入的比例较小。发展趋势：AI 芯片+平台领域壁垒高，人工智能解决方案+AloT 产品行业竞争剧烈人工智能行业主要细分领域包括人工智能芯片、人工智能平台、人工智能解决方案和 AIoT产品。人工智能芯片、人工智能平台属于人工智能在硬件和软件层面的核心基础。该细分领 域技术和生态壁垒较高，行业议价能力较强和产品附加值较高；AIoT 产品为人工智能产业化落地提供硬件支撑，主要通过其生产工艺与成本管控来获取利润，由于人工智能产业化落地硬件需求大，该细分领域市场容量较大；人工智能解决方案直接面对客户需求，供应商需要同时掌握人工智能技术和行业经验，实现对不同业务场景效率的赋能

29、提升，由于不同客户的解决方案差异很大，该细分领域市场参与者较多。目前，人工智能行业还处在技术演进、产品探索和生态建设的早期阶段，细分行业和参与的厂商比较多，整体市场处于扩大阶段，实际竞争相对激烈程度低。随着行业的发展和业内人工智能技术的成熟，人工智能芯片和人工智能平台领域将逐渐演变为少数几家厂商和通用产品共存的寡头市场格局，形成较高的技术和生态壁垒，行业议价能力较强和产品附加值得到凸显。人工智能芯片和人工智能平台的进步和完善，会大幅降低人工智能解决方案和 AIoT产品的研发成本和技术门槛，相关产品和方案同质化程度增强，降低行业议价能力和产品附加值，人工智能解决方案和 AIoT 产品行业竞争格局

30、可能更加严峻。行业壁垒：人才+经验+技术门槛高，新入企业要求高，竞争格局相对缓和研发人才门槛高。人工智能处在前沿技术行业，拥有政府政策扶持和企业充足投资，行业需求旺盛。但人工智能属于新兴产业，缺乏积累过程，国内高校和研究机构对于人工智能人才的培养机制不健全，培养环境不够完善，人才供给稀缺，与行业蓬勃需求不匹配。因此，高素质研发人才在人工智能行业的高壁垒特征明显。行业经验积累要求高。人工智能兴起和发展历程较短，缺乏可遵循和借鉴的行业先例。但人工智能核心技术复杂，难度大，可应用场景多，渗透范围广，对于人工智能产品和功能在实际业务中的运用要求高。因此，人工智能产业对于行业经验积累，对行业需求与技术理

31、论相结合的实践提出高要求。核心技术标准苛刻。人工智能领域的研发积累和技术储备行业差异大，技术代沟明显，由此对新进入企业形成较高技术壁垒。在人工智能行业，核心人才的缺失，产品研发风险和高技术研发成本加大行业准入难度。行业内龙头企业在发展过程中生成提高研发技术和效率的研发模式，改进研发流程，突破研发瓶颈，拉开行业差距，加高技术门槛。再看公司：人机协同操作系统+人工智能解决方案共同发力，云从科技如何实现增长？云从科技成立于 2015 年，创始人为毕业于美国伊利诺伊大学电子与计算机工程专业的周曦博士。云从科技孵化自中国科学院，是首个同时承建三大国家平台的企业，同时参与国家以及行业标准制定。在建立的六年

32、时间内，成为国家新基建发展的中坚代表。图 10：云从科技发展历程资料来源：云从科技官网，公司的实控人为创始人周曦博士，持股比例约为 23%，他同时担任云从公司董事长兼总经理。公司目前无外资股东，共有 4 名国有股东，分别为持股比例为 2.21%的南沙金控、持股比例 1.23%的国新资本、持股比例 0.79%的上海联升和持股比例 0.47%的广东创投。图 11：云从科技股权结构资料来源：云从科技招股书，公司自主研发了融合人工智能技术的人机协同操作系统和部分 AIoT 设备。公司主要产品及服务按照提供交付内容和业务模式可划分为人机协同操作系统和人工智能解决方案。人机协同操作系统业务指公司向客户提供

33、自主研发的基础操作系统、基于人机协同操作系统的应用产品和核心组件以及技术服务。同时，公司推出轻量化且功能全面的基于人机协同操作系统的“轻舟”通用服务平台引入生态伙伴共同开发 AI 应用及配套 SaaS 服务。人工智能解决方案业务指公司提供解决特定行业客户业务问题的智能化升级解决方案；公司 凭借所具备较强的 AI 技术能力和行业应用场景的深刻理解，为客户提供涵盖架构咨询与设 计、软硬件产品适配优化、交付部署、售后维护等环节的一体化解决方案。人工智能解决方案会将人机协同操作系统作为方案架构的核心组成部分，充分发挥操作系统提供的 AI 能力，再结合智能 AIoT 设备和第三方软硬件产品等为客户解决特

34、定行业问题。图 12：云从科技主要产品及服务图谱资料来源：云从科技招股书，商业模式：专注人机交互系统，覆盖多个应用场景人机协同操作系统：该系统可提供多种人机协同应用产品和整体操作系统云从人机协同理念包含“人机交互、人机融合和人机共创” 三个依次演进的层次：（1）人机交互：通过视觉、听觉和超感知等感知技术以及认知和决策等技术，实现机器对人的感知和交互的过程；（2）人机融合：将实际生产、服务、决策等工作任务根据人和机器的优势进行智能分配，实现人机无缝融合，提升任务处理效率；（3）人机共创：通过行业知识转换、群体智能以及人工智能自主发掘创造新的服务内容、产品系统，并动态更新。从系统构成看，云从人机协

35、同操作系统是公司立足云从人机协同理念，自主研发的集合人工智能应用设计、开发、训练、运行和管理而构建的智能操作系统，包含了 AIoT 设备管理、算力和资源管理、人工智能算法和引擎、人机协同感知 API、AI 模型训练学习、开发工具与 API 服务、AI 数据湖分析、AI 业务流程引擎和知识决策系统等核心模块，通过建立数据接入、云边端一体协同计算、高性能文件存储、实时任务调度等基础能力，实现 AI 能力的自动部署、监控和边端感知设备控制。图 13：云从人机协同操作系统核心模块资料来源：云从科技招股书，作图公司自主研发的人机协同操作系统包括内核、算法库、运行时、应用框架四大组成部分，已形成完整的操作

36、系统架构，具备向下对接 AIoT 设备、向上承载应用的系统基础。图 14：云从人机协同操作系统的技术架构资料来源：云从科技招股书，序号分层结构模块名称模块功能1内核AI 资源管理基于物理操作系统，支撑上层智能应用高效使用、释放、复用系统算力和存储资源的基础模块。2内核实时任务调度实现系统内推理和训练任务的软实时调度的基础模块，保证人机交互和实时决策的时间截止要求。3内核支撑算法模型在生产环境在线自我更新迭代的核心子系统。系统基于面向无监督、少标注、自学习系统小样本、弱反馈场景的全链建模能力，结合数据预标注、 AutoML、知识蒸馏、自反馈等核心技术，可以在分钟级乃至秒级时间维度上自动完成模型的

37、重训练。4内核将融合后的感知信息和业务数据进行价值提升，形成模型化、概念化的领域知识的核心子多态知识系统系统。系统采用规则、模型、图谱、概念等多种形态固化并存储领域知识，通过协同决策的反馈闭环对知识进行迭代与更新。5内核支撑专家和计算机协同完成复杂业务决策的核心子系统。系统通过领域专家的定义、多态协同决策系统知识的组合引用以及无监督生成等方式，形成具备特定决策能力的结点，仿照人类社会分工的网络结构组织决策结点、进行决策活动。6算法库算法库算法库包含了云从自主研发的多类型人工智能算法，包括泛人脸识别、视频理解、 OCR表 7：云从人机协同操作系统技术架构涵盖的主要模块识别、自动语音识别技术、文本

38、到语音转换、自然语言处理、机器学习等人工智能算法。7运行时支持 GPU、 TPU、 NPU 等各种芯片平台、并针对不同平台进行深度优化的异构推理库，异构计算提供统一的硬件抽象层便于算法工程师高效开发，丰富的平台支持也有助于保障公司算法技术的安全可控。8运行时在多个不同部署环境的人机协同操作系统以及第三方数据提供方之间，融合应用各参与方安全多方计算数据进行分析，同时保证任何一方均无法得到除应得计算结果之外的任何信息的计算引擎，保障系统安全合规的使用更广泛的数据源。9应用框架感知智能技术的服务入口，结合视觉及空间定位确定所处的场景, 利用视觉技术感知周边多模态感知服务的环境，分析场景中的人、车、物

39、、文字等信息及相互关系，检测场景中目标人物的空间位臵，分析属性特征，建立人物画像，结合视觉的空间定位及声源定位确定说话人的方位，通过语音识别理解说话人的语义，并结合动作行为分析感知说话人的意图。10应用框架在传统的模型工厂中引入数据预标注、参数空间自动搜索、模型预训练、知识蒸馏、自反AI 建模服务馈等核心技术。训练系统与业务系统协同建模，引入业务数据的弱反馈信号监督模型的在线学习服务。11应用框架综合神经网络、知识图谱、机器学习、关联规则、范例推理等技术形成多种形态知识的统知识计算服务一范式标准，以智能建模、数据挖掘和知识发现为主要手段，加上自然语言处理、音视频理解等技术的应用，提供面向专家的

40、知识生成、知识管理工具，分布式存储服务，以及高性能、高精准度的检索服务。12应用框架通过构建设备端感知API，把人机互动的输入和输出能力构建在端设备上（手机、 Pad、人机自然交互机器人、数字助理等）。通过文字、语音、图像、视频、声音并结合深度理解提供丰富的交互能力，同时依靠云端的知识服务提供分析和决策，实现平滑、高效的人机协同过程。13应用框架将行业的业务最佳实践固化成综合专家能力和机器能力的业务流程，进而帮助普通从业者弹性业务流引擎高效完成业务流程的服务模块。弹性业务流引擎依靠多态知识系统和协同决策系统，结合智感人机交互的用户体验，为业务流程的智能化再造提供支撑。资料来源：云从科技招股书，

41、人机协同操作系统旨在帮助客户实现信息化、数字化、智能化的闭环，以人机协同的方式完成复杂业务活动。人机协同操作系统提供连接和管理各类 AIoT 设备的能力，帮助客户推进智能时代的信息化建设，系统地接入多模态的感知信息；系统地融合结构化后的感知信息和多维度的业务数据，以及利用知识计算和 AI 建模技术固化的专家经验，形成领域知识，提升客户数字化建设的效率和质量；最终通过人机自然交互和弹性智能业务流支撑决策者和普通从业者高效率地完成业务决策，提升终端用户的体验和业务价值实现。图 15：云从科技人机协同操作系统运作机制资料来源：云从科技招股书，公司立足于人机协同操作系统，推出了以“轻舟平台”为代表的通

42、用服务平台和以“千帆计划”命名的生态体系合作伙伴计划。“轻舟平台”在人机协同操作系统的基础上增加了运用较为普遍的场景化应用集和中间件，如出入口应用集（含标准的考勤、会议、访客、门禁功能模块），独立软件/硬件供应商和集成商可直接向最终客户交付标准应用集满足常见场景需求，亦可基于“轻舟平台”的应用集和中间件进行二次开发实现云从科技重点布局的应用场景外的其他行业业务场景需求。云从科技向独立软件/硬件供应商和集成商提供的“轻舟平台”产品形态包括软硬一体的一体机或服务器、私有化或公有云部署的纯软件系统等。报告期内“轻舟平台”销售收入根据销售的 产品形态属于软件系统或软硬件组合分别计入人机协同操作系统和人

43、工智能解决方案。图 16：云从科技“轻舟平台”技术架构资料来源：云从科技招股书，“千帆计划”是公司以“轻舟平台”为基础构建的生态体系合作伙伴计划。公司在“轻舟平台”销售中引入渠道分销模式，通过合作营销、培训认证、技术支持等方式，拓展独立软硬件供应商、行业或平台云服务商等合作伙伴，发挥“轻舟平台”的通用性和品质优势，探索覆盖通用应用市场。具体运营模式上分为两种：第一种为线下模式，通过区域增值服务伙伴或行业独立软件/硬件服务商转售“轻舟平台”相关产品；第二种为线上云服务模式，通过自主运营或者与运营商、云服务商合作以提供 SaaS 服务的模式向客户提供独立 AI 应用及配套 的 SaaS 服务。20

44、20 年，“千帆计划”已经与 10 家合作伙伴开展合作，实现收入 745.89 万元。以云从科技与某智慧楼宇厂商合作为例，该合作伙伴结合自研的建筑信息建模业务系统和云从科技“轻舟平台”的标准 AI 能力，基于自身楼宇场景数据积累和行业经验并协助落地验证，构建智慧楼宇行业智慧解决方案，实现火灾检测、高空抛物等智慧楼宇场景多需求覆盖。目前，市场上“轻舟平台”在功能应用和应用模式类似产品有旷视盘古 AIoT 视图综合应用平台、旷视九霄 AIoT 智能物联商业云平台和华为云应用平台 ROMA。表 8：“轻舟平台” 与同行业同类产品的比较情况平台功能比较情况旷视盘古 AIoT 视图综合应用平台旷视九霄

45、AIoT 智能物联商业云平台华为云应用平台ROMA旷视盘古 AIoT 视图综合应用平台是面向泛楼宇园区行业提供的一套自主研发的 AIoT 视图综合应用平台。基于领先的 AI 算法能力，盘古通过私有化的部署模式，为客户提供智慧安防、一脸通、警戒等可视化业务应用，提高企业人员管理效率，降低运营管理成本。面向中小企业自主研发的“商业物联云”软件平台。基于领先 AI 算法能力，旷视九霄通过“公有云”形式，为客户提供“移动便捷、灵活部署和易用”的AIoT 云应用功能，实现“通行、考勤、访客和人员管控”的一站式高效管理，释放效能让客户聚焦业务成功。华为云应用平台ROMA 聚焦数字化资产全生命周期治理，提供

46、应用的开发、托管、运维和集成一站式能力，联合合作伙伴，基于实践快速构建行业使能服务，降低数字化系统成本，帮助客户构筑数字化应用平台，服务数字经济，繁荣伙伴生态。主要包括 ROMAFactory、ROMAConnect、 ROMAServiceCore、ROMAExchange 等能力模块和运营中心 ROMAIOC与联合实验室 ROMA Lab。盘古平台采用私有化部署模式，“轻舟平台”兼顾了公有云部署的场景，同时集成了知识计算服务等延伸模块。九霄平台采用公有化部署模式，“轻舟平台”兼顾了私有云部署的场景，支持的硬件以生态伙伴提供的设备为主、自研硬件为辅，九霄平台则主要使用旷视科技的自研设备。RO

47、MA 平台的 AI 能力主要来自于华为公有云；“轻舟平台”将核心 AI 算法、知识服务等能力集成在平台内部。资料来源：云从科技招股书，从产品分类看，云从人机协同操作系统一方面包括根据不同应用场景客户需求提供的多种人 机协同应用产品和整体操作系统，服务于客户单点业务效能提升和整体业务场景智能化升级；另一方面也包括轻量化且功能全面的“轻舟平台”（即通用服务平台），通过开放式地引入生 态伙伴共同开发 AI 应用及配套 SaaS 服务，使人工智能服务惠及更广泛的各行业客户。主要产品：公司主要提供基础操作系统、应用产品和核心组件等服务公司面向客户提供基础操作系统、基于人机协同操作系统的应用产品和核心组件

48、以及技术服务，服务于客户单点业务效能提升或整体业务场景智能化升级。基础操作系统是应用产品的运行基础，报告期内公司向客户销售应用产品通常即包含基础操作系统及其应用软件；核心组件是基础操作系统内可以独立交付的功能模块。公司人机协同操作系统业务中基础操作系统和应用产品通常需根据客户需求和拟解决的具体业务问题将基线产品进行一定的定制化 开发后方可交付。图 17：公司主要产品情况资料来源：云从科技招股书，作图 基础操作系统：基础操作系统即人机协同操作系统本身，一般交付给具有研发能力的企业和第三方软件厂商，由客户二次开发后投入使用；公司通常会提供一套 API 和 SDK，作为应用开发接口供开发者使用。AP

49、I 是操作系统提供给应用程序直接快速调用的一组接口，SDK 则封装了复杂或者保密的系统调用过程，以软件包的形式提供给应用产品集成和使用。此外，人机协同操作系统还提供一系列的开发工具（如：应用调试工具、设备验证工具等），提高应用产品的研发效率。 应用产品：应用产品指基于人机协同操作系统研发的应用产品，部署到客户生产环境即可投入使用解决具体业务问题，应用产品主要通过直接调用 API 或者集成 SDK 的方式使用人机协同操作系统的各项 AI 能力和系统资源，必须依托云从人机协同操作系统才能运行实现相关功能。业务开展过程中，如客户前期已购买人机协同操作系统，可单独购买应用产品拓展可应用功能；如客户未购

50、买过操作系统，则同时销售操作系统和应用产品，保证相关应用产品能够有效运行。报告期内，公司向客户销售应用产品通常包括基础操作系统及其应用软件。 核心组件：核心组件指人机协同操作系统内可以独立交付的功能模块，通常是封装了核心 AI能力的软件包，主要交付给研发实力强、对软件管控要求较高的客户，由客户集成到其自有系统中使用，基本不涉及进行定制化开发。图 18：云从科技人机协同操作系统应用产品示例资料来源：云从科技招股书，表 9：公司面向客户提供的人机协同操作系统及应用产品序号类型应用名称应用功能1人机协同操作系统的集群版本，具备海量 AIoT 设备的连接能力、大规模集群算力调度能力。基于事件处理模式，

51、从性能上提升底层组件的稳定性、安全性与易用性。智能云平台视图汇聚分析平台基础操作系统融智云平台集成生物识别系统云之眼人脸识别人机协同操作系统侧重于实现对海量视图数据汇聚、查询与智能解析能力的版本，以人脸、ReID、活体、 OCR 等核心 AI 技术为基础，结合支持百亿级数据存储与秒级检索响应的大数据技术，为多场景业务应用系统赋能。融智云平台是人机协同操作系统侧重于实现城市级数据融合和知识计算服务的版本，主要应用与政府、公安、司法、应急等城市治理领域。融智云平台依托视觉、语音、文字等感知技术对人、车等城市公共空间感知数据进行智能解析，并与城市治理场景视图数据和业务数据融合构建数据湖，结合知识图谱

52、、专家知识建模及决策引擎，协助城市治理和公用事业客户实现安全布控、社区服务、景区管理等应用场景 AI 赋能。集成生物识别系统是人机协同操作系统融合了多种生物识别认证技术的版本，支持如人脸识别认证算法、指纹认证算法、指静脉认证算法、虹膜认证算法、声纹认证算法等认证方式。广泛适用于金融、商业、安防、教育、社区、医疗等各行业应用场景。人机协同操作系统的早期版本，包含人脸检测、人脸识别、人脸质量分检测、活体检测、卡证5核心组件服务软件识别等功能，支持公有云、私有云方式部署，提供快速集成开发能力，广泛适用于金融、机场等各类身份认证场景。6Facego 人脸识别引擎人机协同操作系统的核心组件，具有亿级人脸

53、库检索、秒级返回、识别率高等特点，提供人脸库管理、人脸识别检索、人脸库建模、特征快速加载、调用频次统计等功能。7云从人脸识别技术的核心组件，内含云从拥有多项独家专利技术的人脸识别算法。人脸识别 SDK火眼人脸大数据平台基于人脸识别与大数据分析技术，提供人脸库管理、目标人员识别、轨迹分析等功能，具备快速精准人员识别、大规模人脸聚类秒级检索响应等核心优势。基于人脸识别核心技术，实现十亿级超大规模、高并发检索吞吐能力的人脸比对识别功能，满静态人脸数据识别系统足省市级人口管理需求；也可支持从数千到百万不同规模的中小场景人脸高精度快速比对，服务企业、社区等人员管理需求。10动态人脸识别系统基于人脸识别核

54、心技术，提供万路大规模、秒级响应的动态人脸识别、比对能力，满足社区、企事业单位、园区等各行业场景对人员出入口管控和目标人员识别的业务需求。通过将未知人像与底库中海量人像进行比对，用于快速确认未知人员身份，是面向智慧治理行11应用产品12鹰眼人脸大库检索平台云从科技 OCR 识别软件业和业务的快速身份确认系统。支持创建、管理十亿级人像底库；通过 1:N 检索、 1: 1 比对、库比对碰撞等功能，并提供人脸库管理、战果统计、权限管理、系统管理等业务应用功能。 提供对多种语言的票据、证件（身份证、驾驶证、存单、支票、银行卡等）的文字信息的智能提取与识别，为金融等行业信息化、数字化和智能化提供基础能力

55、。云从科技人证核验软件人证核验软件系统与机场现有安检信息系统深度融合，实现人员身份信息核验，重点人员、人证不符、证件过期等告警内容推送，提升机场安保等级。活体检测软件与云从人脸识别服务软件或人脸识别引擎配合，实现防扣眼、扣嘴、半张脸、视云从科技活体检测软件频回放、黑白图片、纸面、边框、摩尔纹、脸优、纸面（光流）等攻击手段的能力，形成活体攻防、识别整体解决方案。智能安防管理系统机场综合服务平台以“人” 为核心的基于物联网、人工智能和AI 大数据技术的智能化系统，可广泛适用于智慧社区、智安校园、智慧医院等治安防控场景，汇聚整合人、车、地、物、组织等要素，实现设备管理、多源数据汇聚展现等应用，为用户

56、提供数据采集、数据服务的能力。内涵人机协同操作系统内核、算法仓等核心模块，基于云从自研人脸识别、跨镜追踪、行为识别、语音识别等感知技术，结合民航业务服务场景需求，提供以人脸为统一 ID 的登机全流程服务，为机场的安全保障、生产运行、旅客服务提供支撑。17面向大型商业综合体客户推出的智慧数据中心产品，采用人脸识别技术/头肩识别技术/ReID 技术相结合的多模态 AI 技术实现客流数据采集和智能分析，主要功能有多空间客流量统计、特定日期挖掘、冷启动客群属性分析等。商业慧眼平台资料来源：云从科技招股书，主要服务：公司主要提供公有云、风控和智能化运维服务公司人机协同操作系统业务中的技术服务，主要指人机

57、协同操作系统在软件产品销售以外的 服务，包括公有云服务、风控服务和智能化运维服务。公有云服务：依托基于人机协同操作系统构建的公有云系统开展，公有云服务的服务模式上分为两类：一类为提供人脸识别、 OCR 识别等 AI 能力的 SaaS 服务，即客户线上申请开发者账号，根据开发文档编写程序调用联网鉴身、人证核验等服务接口，客户业务系统即可通过接口获取人脸分析、活体检测、文字识别等结果；另一类是根据智慧商业领域部分客户的委托需求提供技术服务，为客户提供会员识别、客流统计、热力分析、风险交易预警等数据分析或决策辅助的结果。风控服务：主要是在智慧金融客户的生产环境本地化部署人机协同操作系统，银行、保险等

58、金融机构可依托操作系统的建模能力，将认知数据和业务数据相结合定制风控模型，客户业务人员在信贷、保险业务流程中风险评估环节可请求系统输出风险评估结果，实现相关业务在风险可控条件下的有效拓展。智能化运维服务：主要是公司在人机协同操作系统及应用产品部署上线后，根据客户需求提供运维巡检、日志分析、系统状态维护、软件升级等服务。AI 解决方案：主要面向智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业四个领域自公司成立至今，云从人机协同操作系统从重点布局的智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业行业版基础操作系统出发，通过迭代升级抽取共性功能需求和系统技术，优化整合为贯通多应用领域的通用人机协同操作系统，并基于不同阶

59、段操作系统开发了丰富的匹配客户智能化升级需求的应用产品。从初步推进人机协同操作系统内核沉淀，到统合多类业务场景的基础操作系统，再到升级人机协同操作系统技术闭环，主要可以分为三个阶段。图 19：云从科技人机协同操作系统及应用产品开发历程资料来源：云从科技招股书，同时根据客户需求基于公司人工智能核心技术并结合其他应用领域的技术为客户提供定制化软件开发服务。表 10：云从科技在人工智能解决方案中运用的主要 AIoT 设备序号设备名称设备概况智能安防一体机定位为高端智能边缘侧产品，搭载以“人” 为核心的基于物联网、人工智能和 AI 大数据技术的智能化系统，智能安防一体机智能抓拍相机北极星结构光相机比邻

60、星红外双目活体安全模组大角星 TOF 相机盘古智能相机智慧航显智慧通关一体机智慧通关闸机一支持人脸、房屋、车辆等多种数据接入，提供人像布控、前端设备管理、考勤管理、访客管理、实时视频等智能化应用功能，可广泛适用于社区、校园、医院、政企等治安防控场景。智能抓拍相机通过云从自主研发算法，重新定义相机，可实现人脸检测、抓拍、识别、客流统计、区域入侵、动作检测、全量结构化数据提取等一系列智能功能，同时配合硬件形态的多样性，形成云从智能相机系列产品，根据不同场景和需求，配臵不同型号产品，充分满足市场需求。北极星结构光相机系公司自主研发的 3D 活体安全模组，集 3D 结构光技术、人脸识别及活体检测技术、