成都唐源电气股份有限公司股票代码：300789

公告编号： 2026-038

2026 年半年度报告

二〇二六年八月

第一节 重要提示、目录和释义

公司董事会及董事、高级管理人员保证半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。

公司负责人陈唐龙、主管会计工作负责人张南及会计机构负责人(会计主管人员)李俊清声明：保证本半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次半年报的董事会会议。

本半年度报告中涉及的未来发展战略、经营计划等前瞻性内容属于计划性事项，能否实现取决于市场状况变化等多种因素，存在不确定性，并不代表公司对未来年度的盈利预测，也不构成公司对投资者及相关人士的实质性承诺。投资者及相关人士均应对此保持足够的风险认识，并且应当理解计划、预测与承诺之间的差异。敬请投资者注意投资风险。公司在本半年度报告中详细阐述了未来可能存在的风险因素及对策，具体内容详见本报告“第三节管理层讨论与分析 十、公司面临的风险和应对措施”，敬请投资者予以关注。

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....1

第二节 公司简介和主要财务指标....7

第三节 管理层讨论与分析....10

第四节 公司治理、环境和社会....55

第五节 重要事项....58

第六节 股份变动及股东情况....65

第七节 债券相关情况....70

第八节 财务报告....71

备查文件目录

一、载有法定代表人签名的半年度报告文本。

二、载有法定代表人、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。

三、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。

四、其他相关资料。以上备查文件的备置地点：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、公司简介

二、联系人和联系方式

三、其他情况

1、公司联系方式

公司注册地址、公司办公地址及其邮政编码、公司网址、电子信箱等在报告期是否变化

□适用 不适用

公司注册地址、公司办公地址及其邮政编码、公司网址、电子信箱等在报告期无变化，具体可参见 2025 年年报。

2、信息披露及备置地点

信息披露及备置地点在报告期是否变化

□适用 不适用

公司披露半年度报告的证券交易所网站和媒体名称及网址，公司半年度报告备置地在报告期无变化，具体可参见 2025 年年报。

3、注册变更情况

注册情况在报告期是否变更情况

□适用 不适用

公司注册情况在报告期无变化，具体可参见 2025 年年报。

四、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

□是 否

五、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。

六、非经常性损益项目及金额

适用 □不适用

单位：元

其他符合非经常性损益定义的损益项目的具体情况：

□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

第三节 管理层讨论与分析

一、报告期内公司从事的主要业务

公司是一家以机器视觉、机器人控制、嵌入式计算、数字孪生、人工智能、故障预测与健康管理为核心技术的机器视觉和机器人产品及解决方案提供商，主要面向智慧交通、智慧应急、智能制造领域提供机器视觉智能检测装备、大数据智能管控系统、机器人等产品与技术服务。

（一）行业所属分类

根据《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017），公司所处行业为信息传输、软件和信息技术服务业中的软件和信息技术服务业（I65）。根据国家统计局 2018 年公布的《战略性新兴产业分类（2018）》（国家统计局令第 23 号），公司所处行业属于“2高端装备制造产业”之“2.4 轨道交通装备产业”中的“2.4.1铁路高端装备制造”。

（二）行业基本情况与发展阶段

当前人工智能技术迭代节奏持续加快，从大模型深度优化落地，到智能体规模化应用，再延伸至产业赋能与全球治理布局，正深度重塑全球经济社会的发展格局。依托技术创新与应用拓展的核心驱动，叠加全社会数字化转型提速，我国人工智能行业迎来强劲增长。以 AI 大模型为代表的前沿技术突破，大幅拉动市场需求，推动国内核心产业规模稳步扩容。据工业和信息化部数据显示，2025 年我国人工智能核心产业规模超过 1.2 万亿元，企业数量超过 6200 家。在数据、算法、算力三大底层要素协同完善下，人工智能落地应用愈发成熟：既能孵化全新赛道、催生增量市场，也能赋能传统产业降本提效，助力各行各业完成智能化转型升级。长远来看，人工智能行业将迎来更优质的发展环境，持续为我国乃至全球的科技进步、经济增长创造全新价值。

作为人工智能极具潜力的核心细分领域，机器视觉可模拟人类视觉系统，赋予机器观察识别与智能认知能力。参照美国自动成像协会（AIA）定义，机器视觉是软硬件融合的综合技术体系，广泛适配工业及非工业场景，通过采集、解析图像数据，为设备运行与功能执行提供精准操作指导。

机器视觉能够在多种场景下替代人眼实现多种功能，这些功能可以归结为四种基本类型：识别、测量、定位和检测。（1）识别功能：基于目标物的特征进行甄别，包括外形、颜色、字符、条码等。识别的准确度和速度是评估识别性能的关键指标。通过机器视觉，可以快速且准确地识别出目标物，提高生产效率。（2）测量功能：将获取的图像像素信息转换为常用的度量衡单位，从而精确计算出目标物的几何尺寸。机器视觉在高精度以及复杂形态的测量方面具有显著优势，能够提供更准确、更可靠的测量结果。（3）定位功能：用于获取目标物体的位置信息，可以是二维或三维的位置信息。定位的精度和速度是定位功能的主要评价标准。机器视觉能够实时、准确地获取目标物体的位置信息，为自动化生产提供有力支持。（4）检测功能：外观检测，其种类繁多。例如，外观缺陷检测可以检测产品表面是否有划痕、凹凸不平等问题。机器视觉在检测领域的应用能够及时发现并处理潜在问题，提高产品质量和生产效率。

机器视觉作为现代工业与技术的核心驱动力，在提升生产效率、保障作业安全、推动智能制造及产业升级方面展现出了非凡的重要性和无限潜力。（1）提升生产效率：机器视觉通过高精度、高速度的数据采集与处理能力，实现了对产品缺陷、尺寸偏差等细微问题的即时检测与反馈，大幅降低了人工检查的错漏率，并显著加快了生产流程。（2）保障作业安全：机器视觉技术的应用使得危险环境下的作业得以远程监控与操控，减少了人员直接暴露于危险源的机会，从而有效保障了工人的生命安全。同时，通过对生产现场进行实时监控与预警，机器视觉还能及时发现并处理潜在的安全隐患，为企业的安全生产筑起了一道坚实的防线。（3）推动智能制造：机器视觉与物联网、大数据、人工智能等先进技术深度融合，共同构建了一个高度灵活、智能、协同的生产体系。在这个体系中，机器视觉不仅扮演着“眼睛”的角色，还通过数据分析与决策支持，为生产过程的优化与改进提供了有力支持，推动了制造业向更加智能化、个性化的方向发展。（4）产业升级：机器视觉技术的广泛应用正逐步改变着传统制造业的面貌。它促进了制造业与信息技术的深度融合，推动了制造业向技术密集型、知识密集型转变。同时机器视觉还带动了相关产业链的发展，包括传感器、控制器、算法等关键技术的研发与应用，为整个产业链的升级与转型注入了新的活力与动力。

公司基于在机器视觉、机器人控制、人工智能等技术领域的深厚积累与融合应用，正在将轨道交通智能运维领域积累的机器视觉等核心技术的下游应用由智慧轨交拓展至智慧公路、智慧应急、智能制造领域，具体情况如下：

1、智慧交通

（1）智慧轨交

轨道交通作为国民经济命脉，兼具客货运输职能，在资源调配、区域协同和城市治堵方面发挥关键作用。按照服务范围，轨道交通主要分为国家铁路和城市轨道交通两类。在国家铁路方面，根据中国国家铁路集团有限公司发布信息，2026 年上半年，全国铁路完成固定资产投资 3632 亿元，同比增长约2.1%，完成旅客发送量 23.48 亿人，同比增长 5%，累计投产新线 355.2 公里。西安至十堰高铁开通运营，西安东站同步投用，武汉至西安高速铁路实现全线贯通运营；金华至建德高铁兰溪东至建德段开通运营，浙西南路网进一步加密；北京市郊铁路城市副中心线整体提升工程（北京西至良乡段）投入运营，首都西南区域轨道通行效率进一步提升。在城市轨道交通方面，根据中国城市轨道交通协会公布数据，2026 年上半年城轨交通运营线路 386 条，新增城轨交通运营线路200.41 公里，运营里程达到 13268.30公里。其中，地铁运营线路 10122.64公里，占比 76.29%。2026年上半年完成城市客运量 527.0 亿人次，同比增长2.0%，运营里程保持增长，网络化运营格局进一步完善。

①国家战略通道建设：轨道交通行业高质量发展的核心增长极

随着“十五五”规划纲要的全面实施，沿江高铁、川藏铁路、新藏铁路等国家战略级通道项目全面进入建设攻坚期，成为我国轨道交通行业高质量发展的核心引擎。“十五五”规划纲要将贯通高标准沿江高铁通道纳入 109 项重大工程项目，沿江高铁作为贯通长江经济带的超级工程，贯穿东西超级交通动脉，总投资超 5000 亿元，串联长三角、长江中游、成渝三大国家级城市群，堪称中国东西向交通的“黄金脊梁”，不仅带动上下游行业增加值增长近 1.5 万亿元，更催生盾构机、特种钢、智能建造等全产业链升级；川藏铁路作为人类基建史上的巅峰工程，持续攻克高海拔、复杂地质等世界级难题，为极端环境下轨道交通技术创新与运维服务开辟全新赛道；新藏铁路作为穿越世界屋脊的世纪工程，正按规划稳步推进建设，全线约 2000 千米，串联南疆经济带与西藏西南边境地区，平均海拔超 4500 米，穿越昆仑山、喀喇昆仑山等四大山系，将深度服务“一带一路”向西开放与边疆稳固战略，衔接中吉乌、中尼等国际铁路通道，为轨道交通高原装备研发、跨境运维及国际合作打开广阔增长空间，更成为守护国土、稳固边疆的钢铁生命线。2025 年 8 月，国铁集团成立新藏铁路有限公司，注册资本 950 亿元，国家战略通道的大规模建设，不仅持续夯实我国“八纵八横”高铁网骨架，更推动轨道交通行业从区域路网完善向全国一体化、跨境互联互通升级，为行业带来长期、确定性的增量机遇，成为轨道交通全产业链高质量发展的核心动力源。

②香港轨交：联通全球轨交市场桥头堡

香港作为联通我国内地与世界的“超级联系人”，连接全球近 220 个航点的国际航线网络，是“一带一路”的核心枢纽城市。伴随区域协同发展提速，香港轨道交通建设迎来历史性发展机遇，成为内地轨交产业布局海外、开拓全球市场的重要跳板。新建市场需求爆发：北环线、南港岛线西段等重点项目总投资超 300 亿港元，为智能检测设备、系统集成方案带来直接增量需求；存量改造市场广阔：红磡-尖东等既有线路全面推进现代化升级，为轨道交通检测监测系统、智能运维平台创造长期稳定的迭代升级需求。同时，香港轨道交通加速推进标准化、一体化建设，深度融入粤港澳大湾区跨境交通网络，依托独特区位与国际化优势，助力内地轨交技术、行业标准与智能装备输出海外，成为内地高端轨道交通产业走向国际市场的核心桥头堡。

③亚太机遇：轨道交通建设热潮成为全球增长新极

亚太已成为全球轨道交通增长最快的核心区域，市场规模持续扩张，为行业带来长期稳定增长动力。据《东盟铁路战略规划研究报告（2026）》显示，未来十年，铁路将成为东盟交通领域投资规模最大、确定性最高的基础设施板块之一，跨境铁路、干线铁路升级以及城市轨道项目将陆续进入集中实施阶段。随着区域经济一体化持续深化，东盟各国全力推进以铁路为核心的交通基础设施升级，规划超 8000 公里新建/升级铁路，其中跨境铁路通道约 3200 公里，覆盖中老、中泰、中越、泰马及新马等多条区域性主干线路。在国家层面，泰国、越南、印尼等已成为铁路投资的核心市场。泰国统筹推进中泰高铁、双线铁路升级及北部高铁规划，单个项目投资规模普遍在 40 亿-90 亿美元区间；越南以南北铁路升级为抓手，为后续高铁项目分段实施奠定基础；印尼除已投运的雅万高铁外，仍持续推进爪哇岛铁路升级及矿区重载铁路建设。此外，印度计划实现 100%电气化，并大力发展城市轨道交通，区域轨交基建热潮持续升温。轨道交通作为区域经济一体化与文化交流的关键基建，具备强劲的政策支撑与长期投资确定性。

④全球多区域同步扩容：成熟市场与新兴市场双轮驱动

北美聚焦客运高铁升级、重载铁路智能化改造及城市地铁自动化更新，以高端装备、精密信号、高阶智能运维为核心需求，区域轨道交通智能运维市场规模预计于 2028 年前后达到较高水平；欧洲立足绿色低碳转型，欧盟投入超 21 亿欧元用于跨境铁路项目、高铁项目基础设施建设以及欧洲铁路交通管理系统(ERTMS)、数字化交通管理系统部署，旨在推动欧洲铁路系统现代化与一体化进程；中亚依托中欧班列与能源通道建设，推进跨境铁路电气化、智能调度系统升级，轨交联通与跨境维保需求持续增长，仅哈萨克斯坦就获超 3 亿美元融资用于电气化线路建设；非洲持续落地标准轨干线铁路、城市轻轨项目，沿用中国建设标准、整车装备与全周期托管运维模式，新兴市场增量潜力持续释放；南美多国加快骨干铁路新建、矿区重载铁路升级及核心城市地铁扩容改造，巴西圣保罗州 11 亿美元轨交投资、智利圣地亚哥地铁 93 亿美元扩建等项目密集落地，区域轨交市场增长较快，项目合作与装备采购需求稳步提升。

（2）智慧公路

智慧公路行业是公路与云计算、大数据、人工智能等新一代互联网技术深度融合的产物。它利用先进技术实现对高速公路的全面感知、实时监测和精准管理，为公众提供更安全、高效、绿色的出行服务。通过传感器、摄像头等设备，公路基础设施具备了实时感知能力，道路、桥梁、隧道等状况能被精准监测，交通管理与服务也实现智能化升级，智能流量调控、无感支付收费普及，出行信息愈发多元，部分区域车路协同与自动驾驶技术开始试用，在提升交通安全、缓解拥堵、提高运营效率等方面成效初显。智慧公路产业链包括上游的算法设计、芯片制造、软件研发等环节，中游的智能交通管理系统、智慧服务区等应用，以及下游的公路用户服务。各环节紧密相连，共同推动智慧公路行业的快速发展。随着技术进步和政策支持，智慧公路行业市场规模不断扩大，未来发展前景广阔。

近年来，随着智能交通技术的快速发展和政策的不断推动，中国智慧公路行业市场规模持续扩大。根据交通运输部信息，“十四五”时期，智慧交通加快发展，超过 7800 公里高速公路完成数智化改造。建成自动化码头 60 座、规模效率和技术水平全球领先，无人机、无人车、无人船等试点安全有序推进，全行业北斗应用装备设备约 2700 万台（套），成为最大的单北斗民用用户。绿色低碳转型成效显著，新能源汽车保有量占全球一半以上，全国铁路电气化率达 76.8％、稳居世界首位，城市公交、网约车等领域新能源车辆占比分别超 87％、93％，全国高速公路服务区充电桩覆盖率达到 99％。

政策层面，国家大力扶持智慧公路发展。《关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》规划到 2035 年，要全面实现公路数字化转型，建成安全、便捷、高效、绿色、经济的实体公路和数字孪生公路两个体系，推动智慧建造、智慧养护、智慧出行、智慧治理、标准升级，筑牢数字底座。《交通运输领域新型基础设施建设行动方案(2021—2025 年)》和《关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》等文件明确了智慧公路的建设目标、任务和实施路径，为行业的快速发展提供了政策保障。

2、智慧应急

智慧应急依托物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，革新传统应急管理模式，可加强对金属与非金属矿山、危险化学品企业、粉尘涉爆企业、建筑施工等重点行业领域的风险管控，加强风险评估和监测预警，提升综合监测、风险早期识别和预报预警能力，实现应急决策的快速、精准、高效，以及资源的合理调配，将灾害与紧急事件对人民生命财产安全的损害降至最低，致力于全方位提升应急管理的效率与响应速度，已成为当下应急管理领域的发展新趋势。

智慧应急行业正处于快速发展阶段，市场规模不断扩大。根据中国安全产业协会发布的《2025 中国安全应急产业发展报告》，在政策推动、产业升级和应急管理体系逐步完善等因素驱动下，2025 年我国安全应急产业总产值超 2.6 万亿元，较 2024 年增长约 10.6%。根据工业和信息化部、应急管理部联合发布的《安全应急装备产业发展“十五五”规划》，要求到 2030 年，安全应急装备重点领域产业规模达到1.4万亿元。

我国政府高度重视智慧应急行业的发展，制定并实施了多项法律法规和政策举措。2025 年 7 月，工信部印发《安全应急装备产业分类指导目录（2025 版）》，鼓励产业集聚发展，引导差异化、特色化发展。2025 年 9 月，工信部印发《关于加快推动安全应急装备产业集聚发展的通知》，要求培育一批安全应急装备产业特色园区，优化产业区域布局；同步发布安全应急装备产业特色园区名单，涵盖了全国不同省份的53个特色园区，各园区依据其地域特点和经济状况明确特色发展方向。

3、智能制造

在全球产业变革和我国制造强国战略的双重推动下，智能制造已成为推动产业升级的核心引擎。我国智能制造发展势头强劲，工业互联网、人工智能、5G 等新一代信息技术与制造业深度融合，推动智慧工厂、数字化车间等新型生产模式快速普及。自动化装备、工业机器人、智能检测等关键技术不断突破，企业生产效率和质量显著提升，智能制造正从单点应用向全流程协同优化演进。

智能制造市场空间广阔，随着制造业转型升级需求迫切，智能制造在汽车、电子、机械、新能源等领域的渗透率持续提升，工业机器人、智能物流、工业软件等细分赛道增长迅猛。此外，中小企业智能化改造需求释放，以及“5G+工业互联网”应用的规模化落地，将进一步拓展智能制造的市场边界，推动行业长期高速发展。

国家将智能制造视为驱动制造业转型升级的核心战略，持续发力，强化政策引领，完善制度保障体系。《“人工智能+制造”专项行动实施意见》指出要促进人工智能科技创新与产业创新深度融合、人工智能技术与制造业应用“双向赋能”，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展，有力支撑制造强国、网络强国和数字中国建设。《国家智能制造标准体系建设指南（2024 版）》指出要加快制定智能检测、智能物流等智能装备标准，研发设计、生产制造等工业软件标准，智能设计、智能管理等智能工厂标准，供应链建设、供应链运营等智慧供应链标准，数字孪生装备、人工智能工业应用、工业数据流通等智能赋能技术标准，构建企业智能制造标准体系，推动智能制造高质量发展。

（三）行业政策

2023 年1 月，工业和信息化部等十七部门发布的《“机器人+”应用行动实施方案》指出，到2025年，制造业机器人密度较 2020 年实现翻番，服务机器人、特种机器人行业应用深度和广度显著提升，机器人促进经济社会高质量发展的能力明显增强。聚焦 10 大应用重点领域，突破 100 种以上机器人创新应用技术及解决方案，推广 200 个以上具有较高技术水平、创新应用模式和显著应用成效的机器人典型应用场景，打造一批“机器人+”应用标杆企业，建设一批应用体验中心和试验验证中心。推动各行业、各地方结合行业发展阶段和区域发展特色，开展“机器人+”应用创新实践。搭建国际国内交流平台，形成全面推进机器人应用的浓厚氛围。

2023 年 4 月，交通运输部、国家铁路局等联合发布了《加快建设交通强国五年行动计划（2023-2027 年）》，提出到 2027 年全国铁路营业里程将达到 17 万公里，其中高铁 5.3 万公里，普速铁路11.7 万公里。

2024 年 1 月，中央提出“发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点，必须继续做好创新这篇大文章，推动新质生产力加快发展”。新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。它由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志，特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。

2024 年 3 月，国务院发布的《政府工作报告》指出，要深入推进数字经济创新发展。制定支持数字经济高质量发展政策，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，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用，推进服务业数字化，建设智慧城市、数字乡村。深入开展中小企业数字化赋能专项行动。支持平台企业在促进创新、增加就业、国际竞争中大显身手。健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用。适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系，培育算力产业生态。

2024 年 3 月，国务院发布的《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》指出，要实施设备更新、消费品以旧换新、回收循环利用、标准提升四大行动，大力促进先进设备生产应用，推动先进产能比重持续提升。到 2027 年，工业、农业、建筑、交通、教育、文旅、医疗等领域设备投资规模较2023 年增长 25%以上。

2025 年 1 月初，国铁集团召开铁路工作会议，明确 2025 年十项重点工作，“坚持人民至上、生命至上，确保铁路安全持续稳定”是今年的首要目标。会议要求深入开展安全生产治本攻坚三年行动，加快构建现代化铁路安全保障体系。实施铁路设备更新改造行动，健全适应新技术、新工艺、新装备的“用管修”标准。常态化开展设备隐患专项整治，强化设备供应商信用评价，推行穿透式安全评估机制。安全生产治本攻坚三年行动方案持续推动实施，有助于加快铁路行业设备更新需求释放，有利于进一步提升铁路运输安全保障能力。

2025 年 1 月，国铁集团印发《铁路设备更新改造行动方案》，部署开展运输生产设备更新改造、运输服务设备更新升级、信息通信设备自主替代、绿色低碳设备推广应用、存量设备高效循环利用五大行动，推动铁路设备更新换代，扩大先进设备应用、提升先进产能，促进铁路高质量发展，有力支撑国民经济循环质量和水平提升。《行动方案》实施将进一步带动铁路装备更新、技术升级需求增长。

2025 年 3 月，“具身智能”首次写入《政府工作报告》，“智能机器人”首次作为产业发展部署方向纳入《政府工作报告》：建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业；持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。

2025 年 3 月，全国机器人标准化技术委员会发布《人形机器人标准化白皮书》，从人形机器人的产业发展、标准体系等方面系统梳理了国内外人形机器人核心技术标准。

2025 年 3 月，工业和信息化部、国家标准化管理委员会发布《国家智能制造标准体系建设指南（2024 版）》要求加强“国家+行业”智能制造标准体系顶层设计，统筹推进国家标准与行业标准、国内标准与国际标准的制定与实施。到 2026 年，制修订 100 项以上国家标准、行业标准，构建适应新型工业化发展的智能制造标准体系。

2025 年 7 月，工业和信息化部等八部门发布《机械工业数字化转型实施方案》，到 2030 年，机械工业规上企业基本完成一轮数字化改造，重点企业的产业链供应链上下游实现数据互联、共享协同，骨干企业深度应用人工智能技术，智能制造能力成熟度二级及以上企业占比达 60%，建成不少于 500 家卓越级智能工厂，基本形成系统完备、安全可控的产品及服务供给体系，行业数字化智能化水平大幅提升。

2025 年 12 月，工业和信息化部发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，到 2028 年，工业互联网与人工智能融合赋能水平显著提升。满足人工智能工业应用高通量、低时延、高可靠、低抖动通信需求的新型工业网络规模持续扩大，在原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业工业企业加快部署应用，推动不少于 50000 家企业实施新型工业网络改造升级。工业数据汇聚、治理、流通、共享体系不断完善，在 20 个重点行业打造一批高质量数据集。面向重点产业链关键环节、典型场景，培育一批智能化解决方案供应商，有效推动大中小企业协同升级。重点企业、技术产品、公共服务等要素资源实现高效配置。

2026 年 1 月，工业和信息化部等八部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，推动“智能产业化”，一端抓赋能应用，加快“产业智能化”，整体壮大产业生态，促进人工智能科技创新与产业创新深度融合、人工智能技术与制造业应用“双向赋能”，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展，有力支撑制造强国、网络强国和数字中国建设。

2026 年 1 月，应急管理部、工业和信息化部发布《关于加快应急管理装备创新发展的指导意见》，坚持创新驱动、科技赋能。充分发挥创新第一动力作用，推进原创性、引领性创新，深入开展关键共性技术和“卡脖子”难题攻关，不断提升应急管理装备自主创新能力，为可持续高质量发展蓄势赋能。坚持统筹引导、协同联动。加大政府引导带动力度，激发社会各方创新资源活力，凝聚发展合力，构建“政产学研用”一体化发展新格局。

2026 年 2 月，工业和信息化部、国家发展改革委等发布《节能装备高质量发展实施方案（2026—2028 年）》，到 2028 年，节能装备关键材料、零部件取得突破，重点行业领域用能系统匹配性、实际运行效率持续提升，电机、变压器等节能装备能效水平达到国际领先。节能装备市场占有率进一步提高。推广一批先进适用节能装备更新改造系统解决方案，打造一批人工智能赋能节能装备应用场景，培育一批具有国际竞争力的节能装备骨干企业和产业集群。

2026 年 3 月，《2026 年政府工作报告》首次明确提出打造智能经济新形态。深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。支持人工智能开源社区建设，促进开源生态繁荣。实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展。加快发展卫星互联网。打造“5G+工业互联网”升级版。深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集。完善人工智能治理。

2026 年 4 月，工业和信息化部办公厅发布《关于做好 2026 年工业和信息化质量工作的通知》。其中提出，分业施策推动制造业重点产品质量提升。推动重点行业开展重点产品质量分级标准研制，健全质量分级发布机制和采信机制。研制发布原材料产品、测试方法、技术规程等行业标准，推动提高重点材料领域强制性标准要求，推进绿色建材产品认证，促进原材料产品提质增效。加快建设高水平智能工厂，加强质量精准追溯、质量分析与改进等场景建设。强化重大技术装备攻关和系统集成创新。推动装备领域重点产品标准布局研究、制修订及应用，提升装备产品质量水平。深化数字化助力消费品“三品”行动，加快轻工产品和医药工业技术标准体系建设，加强食品、药品等领域质量监督、质量诚信与追溯体系建设，以需求为导向推出更多高性价比、满足适用性要求的产品，推动消费品质量从生产端符合型向消费端适配型转变。修订电器电子产品有害物质限制使用达标管理目录和限用物质应用例外清单。一体化推进电子信息制造业标准制订、标准宣贯、认证评估等能力建设，加大软件产品质量监督抽查力度，完善首版次软件应用激励政策，推动信息技术产品和服务质量升级。

2026 年 4 月，财政部、住房城乡建设部发布《关于开展 2026 年度中央财政支持实施城市更新行动的通知》，要通过竞争性选拔，确定部分基础条件好、积极性高、特色突出的城市，在城市层面整合各类资源，探索建立资金、用地、金融等各类要素保障机制，形成工作合力。中央财政对入围城市给予定额补助。入围城市制定城市更新工作方案，统筹使用中央和地方资金，明显提升城市基础设施水平，改善老旧片区人居环境，完善法规制度、规划标准、投融资机制及相关配套政策，探索城市更新可复制、可推广的机制和模式。

2026 年 4 月，国家数据局综合司发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》，要求到 2028 年底，建成一批覆盖重点领域、经过应用验证的行业高质量数据集，打造一批数据驱动人工智能创新发展的典型应用场景，培育一批具备领先优势的创新型数据企业和专业人才，形成一批行业高质量数据集建设标准和工具。同时提出，创新行业高质量数据集商业模式。探索词元交易等新型交易模式，构建以词元为基础，可量化、可定价的数据集价值体系。

2026 年 4 月，国务院发布《关于推进服务业扩能提质的意见》。意见指出，深入实施“人工智能+”行动，加快智能编程工具研发使用，支持采购大模型、智能体服务。加快工业软件创新突破，建设重点行业工业软件兼容适配和应用示范中心。加强基础软件生态、开源社区建设。优化智慧视听系统生态。深入实施工业互联网创新发展工程。推进工业数据筑基行动，培育数据合作联合体，建设一批高质量行业数据集。发展数据标注、认证等专业服务，探索建立分类分级的数据确权、评估、定价机制。有序推进算力布局与边缘算力建设，完善智算云服务体系。加快城市信息模型平台、建筑信息模型技术应用。

2026 年 4 月，中共中央、国务院发布《关于更高水平更高质量做好节能降碳工作的意见》，要求推进交通运输节能降碳。大力发展铁路、水路运输，持续提升公路运输效率和绿色化水平，提高民航空管运行效率，积极发展多式联运。持续推进绿色交通基础设施建设，提升交通场站、高速公路等设施设备绿色化智能化水平，健全充换电站、岸电等设施网络。建设零碳运输走廊。推广节能低碳运输工具，合理优化车辆能耗限值要求，积极发展电动(氢能)重型卡车和绿色燃料船舶，支持清洁低碳燃料掺混替代。

2026 年 5 月，交通运输部、国家发展改革委等联合发布了《都市圈城际通勤效率提升工程实施方案（2026－2030 年）》，要求推进通勤廊道数智化改造。加强轨道交通与地面公共交通运行状态智慧监测及指挥调度联动。在通勤强度大的干线公路加强智能感知、边缘计算、交通管控等设施设备建设，深化人工智能、大数据等技术应用，推动实施车道动态管理、车速调控等交通主动管控策略。推进都市圈综合交通智能运行管控平台建设。充分利用城市数据大脑等既有资源，建设都市圈综合交通“数字大脑”，强化区域交通协同管控水平。聚焦交通管理、运行监测、客流预测、运力调度、应急疏散等场景，协同合作打造多模态高质量数据集。加强人工智能技术在出行导航中的应用，鼓励充分利用政企数据资源，实施全程出行主动引导、路网需求均衡分布和道路资源动态配置。聚焦智能交通信号控制、路面交通事件预警等应用场景，在都市圈通勤廊道开展车路协同技术应用。

2026 年 6 月，工信部发布《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028 年）》，到2028 年，人工智能与信息通信初步构建融合互促的创新发展格局。信息通信智能运营和服务能力达到国际先进水平，信息通信网络初步实现高等级自智，形成 30 个以上高价值典型场景，打造一批典型应用和特色智能体。网络、算力等信息基础设施支撑人工智能能力进一步提升，城域算力 1 毫秒时延圈覆盖率不低于 75%。到 2030 年，人工智能与信息通信网络融合关键核心技术取得显著突破，通感算智一体化服务能力大幅提升，形成完备的协同创新和产业生态体系，“人工智能+信息通信”步入技术引领、产业繁荣、安全可靠、智能普惠的发展新阶段。

2026 年 6 月，交通运输部、国家铁路局等联合发布《“人工智能+交通运输”典型应用场景创新行动方案》，要求到 2030 年，开放一批高价值应用场景，形成一批高水平算法模型，涌现一批“人工智能+交通运输”新基础设施、新技术装备、新服务模式、新产业形态，人工智能更加有力地引领交通运输高质量发展和高水平安全。重点任务包括聚焦智能驾驶、智慧公路、智能铁路、智能航运、智慧民航、智慧邮政、智能建养、智慧出行服务、智慧货运、智能安全监管等重点方向，围绕路网运行状态智能监测、铁路装备自主健康管理、船舶编队智能航行、航空旅客智能安检、邮件快件智能分拣、基础设施智能巡检、海上智能救援、数智化执法等典型应用场景开展试点示范，广泛凝聚各方面创新主体力量，营造“千帆竞渡、百舸争流”的浓厚创新氛围，持续拓展人工智能技术在交通运输领域的应用广度与深度。

2026 年 8 月，工业和信息化部、应急管理部联合印发《安全应急装备产业发展“十五五”规划》，提出到 2030年，安全应急装备重点领域产业规模达到 1.4 万亿元，建设 10个竞争力强的安全应急装备产业集群、70 个产业特色园区。规划聚焦加强产业创新、促进装备推广应用、培育壮大产业主体、优化产业生态四方面，细化提出 15 项具体任务，部署 5 个专栏，推动安全应急装备产业高质量发展，全面提升行业本质安全水平与防灾减灾救灾能力。

（四）公司主要业务情况

1、公司及控股子公司的主营业务

公司是一家以机器视觉、机器人控制、嵌入式计算、数字孪生、人工智能、故障预测与健康管理为核心技术的机器视觉和机器人产品及解决方案提供商，主要面向智慧交通、智慧应急、智能制造领域提供机器视觉智能检测装备、大数据智能管控系统、机器人等产品与技术服务。

公司自上市以来，按照“坚持主业，创新发展”的经营理念，充分依托西南交通大学工科领域多学科交叉、多专业协同的科研优势，以及由院士、博士生导师、资深教授组成的顶尖科研团队资源，已与西南交通大学电气工程学院、物理科学与技术学院、交通运输与物流学院多位博导及教授团队建立股权合作关系，通过投资控股及科技成果转化，公司孵化培育出铁路公交化与智慧车站、低空安全防控与能耗检测、智慧公路等新兴业务板块及应用场景，未来将逐步成长为公司重要的收入增长点。

2、公司及控股子公司的主要产品

（1）机器视觉智能检测装备

①智慧轨交系列产品

A.接触网智能检测装备：用于对轨道交通牵引供电系统进行全方位、全覆盖综合检测监测。装置采用高速高清成像、二维/三维检测、北斗定位、边缘计算、深度学习等技术实现接触网悬挂参数和弓网运行参数的高精度检测，实现对接触网零部件的高清成像检测，以及接触网运行参数和供电设备参数的实时在线检测等，通过对检测数据进行智能识别与分析，全面掌握接触网运行状态，指导运维人员溯源分析，从而减少人工检修工作，提高检修效率，降低人力成本，为车辆安全运营提供技术保障。

B.轨道状态在线智能检测装备：安装在检测车或电客车上，采用数字高清成像和机器视觉技术，通过先进的高分辨率、低噪声、小畸变的图像传感器，实现线路状态高速实时采集，具有钢轨、扣件和道床表面高清连续成像和缺陷自动识别预警功能，可用于线路状态实时检测，及时发现钢轨、扣件、道床表观病害，指导作业人员进行轨道维护检修，确保线路安全运行。

C.隧道成像智能检测装备：安装在检测车或电客车上，适用于隧道内全天候检测作业，采用数字高清成像和机器视觉技术，可在检测车运行时实现对隧道衬砌表面图像高速实时采集，具有隧道衬砌表面高清连续成像和缺陷自动识别预警功能，可用于隧道全景状态实时检测，及时发现隧道衬砌表面伤损、掉块、渗水、裂缝等病害，指导作业人员进行隧道维护检修，确保线路安全运行。

D.车辆轨旁智能检测装备：安装在车辆段、出入段线或正线上，采用线阵及面阵高清成像、部件特征分析、图像识别算法、光截图像测量、高精度位移测量等技术，可针对受电弓碳滑板磨耗及表面状态、轮对几何尺寸、车轮擦伤、车辆 360°关键部件的工作状态进行全面监控和智能检测，通过对车辆受电弓、轮对等部件典型故障的精准诊断分析，及时发现零部件故障及异常情况，减轻人工巡检劳动强度，提高检修效率，为车辆安全运行提供技术保障。

②智能制造系列产品

A.AOI 自动光学检测装备：集成高精度光学成像单元、AI 智能检测算法、中心化管控平台、分级定缺策略、产线一体化联动五大核心模块，形成全链路智能检测能力，支持 AOI 检测、喷码、包装一体化连线，打通检测与后段工序数据流，实现全流水线无人化管控与节拍统一，数据无缝对接 MES 系统，构建“检测-分析-优化”闭环；具备高度通用性，可广泛应用于磁性材料、电子半导体、新能源、汽车零部件、医药食品等精密制造领域，尤其适配多品种、小批量、高质检要求的生产场景，满足工业 4.0背景下智能工厂对检测环节的自动化、数字化、智能化升级需求。

B.精准定位视觉智能装备：由智能软件系统、工业相机、定制光源、传动装置、机械手等组成一体化装置，实时采集目标图像信息，智能识别目标几何特征，实现定位功能。系统结合视觉算法、深度学习算法，支持亚像素级分析图像内容，高精度输出检测目标的几何尺寸、位置信息等。

③智慧公路系列产品

A.雷视一体感知设备：一款集 3D 激光雷达、毫米波雷达、AI 视频监控于一体的高集成智能感知设备，专为要求严苛的安防监控、交通监控和恶劣环境监测设计。该设备集成精准的探测技术，融合各设备优点，实现全天候、多场景应用。可实现对山体滑坡、泥石流、异物入侵的精准识别、跟踪与记录，提升了监控系统的智能化水平和效率。

B.边缘智算设备（AI BOX）：集 AI 高算力、4G/5G 网络、GPS、光口、网口及对外供电于一体的智能边缘计算装置。具备集成度高、重量轻、体积小、稳定性好、成本低的优势。IP65 防护等级，支持全户外环境安装。

（2）机器人

①车辆智能巡检机器人：部署至轨道交通停车检修库/停车场等场景中，可代替人工开展车辆日检作业，采用高清彩色三维成像、高灵敏音频采集、自主导航、深度学习、数字孪生、大模型、多传感器融合等技术手段对轨道交通列车各部件进行自动检测，并形成检测报表用于运维人员溯源分析，从而减少人工检修工作，提高检修效率，降低人力成本，为车辆安全运行提供技术保障。未来将在机器人领域进行深耕，由城轨领域逐步向国家铁路、家庭养老陪护、农业应用等领域进行横向、纵向拓展延伸，形成机器人产品族群，持续投入，利用高新机器人技术服务社会。

②接触网智能综合巡检机器人：采用航空铝材一体化制作，IP65 防护等级，支持全天候、全线路、全工况的全自动化巡检，创新性采用双 1 亿像素工业相机协同，实现接触网悬挂部件全景覆盖。可自主通过各类道岔，无需人工干预。采用极简交互设计，软件响应迅速，一键启停，上线即可巡检。可连续测量并智能识别接触线、承力索、定位线夹、吊弦线夹、定位器、支柱等关键零部件，手持终端同步生成定位点波形图及测量值，动态显示异常点位。测量完成后可生成相对应的报表，极大地简化了接触网巡检的工作流程，提高了工作效率。

③钢轨与扣件智能养护机器人：采用机器人走行控制、伺服拧紧、多源感知系统等先进技术，实现钢轨与扣件状态智能识别和维护，养护机器人可实现全天候自主走行和智能避障，能够自动精准定位螺栓位置，应用角度与扭矩综合分析技术精确控制螺栓力矩，并通过智能诊断引擎精准识别扣件松动、钢轨全断面缺陷等隐患，可支持病害数据闭环管理及应急处理，显著提升轨道养护效率与质量。养护机器人采用轻量化、模块化设计思路，解决当前钢轨和扣件系统维护保养效率低、工作强度大等问题，使轨道维修保养工作进一步机械化、智能化、标准化。

④轨道结构病害智能巡检机器人：采用高分辨率、低噪声的数字成像系统，配合结构光扫描和 3D点云技术，可对无砟轨道表面图像进行快速采集，搭载的深度学习算法支持 12 大类典型病害的自动分类，可实现表观病害快速自动识别，具有对轨道板、砂浆层、支承层/底座板、宽窄接缝等每个承轨台对应位置的状态高清成像功能，能实现实时图像智能识别分析轨道板编号、承轨台、表观病害（宽窄接缝定位、离缝、裂纹、缺损掉块）、侧面砂浆层离缝、缺损掉块等缺陷自动化检测。通过采集轨道结构病害数据，建立大数据样本库，并构建特征提取网络等深度学习网络结构，实现多种病害的目标自动识别，自动生成检测报表，有效提升了检修效率，降低了人力成本，确保了高速铁路的行车安全。

⑤隧道结构探伤机器人：采用轻量化、紧凑型设计理念，集成了电磁探伤及自主导航等多项核心技术，能够精准适配隧道复杂环境，实现对衬砌拱顶、边墙、仰拱等关键部位线的伤损（裂缝、空洞、钢筋锈蚀等）全方位检测。作为铁路隧道全生命周期健康管理体系的重要组成部分，该产品为衬砌内部伤损的全面排查提供了可靠手段，并可自动生成包含伤损位置等的探伤报告，便于运维人员开展溯源分析与针对性修复。有效降低了人为登高检测等带来的风险，提升了伤损检测的精度与效率，节约了运维成本，为隧道结构安全运营提供了坚实的技术支撑。展望未来，公司将持续深耕隧道检测领域，不断迭代算法与硬件性能，逐步向公路隧道、水利隧道等多领域拓展应用，致力于为各类隧道工程的安全运维提供更专业化的检测解决方案。

⑥隧道表观智能巡检机器人：基于低速载人小车智能平台，采用协同化、模块化设计理念，集成了超高清图像采集、AI 图像识别等多项先进技术，能够灵活响应隧道衬砌表观检测作业需求，实现对衬砌表面裂缝、渗漏水、剥落等典型病害的全域高精度检测。作为隧道结构安全监测体系的重要一环，该产品为衬砌表观病害的快速识别与量化评估提供了高效手段，并可自动生成包含病害图像、分布图谱及评估等级的巡检报告，便于运维人员开展针对性分析与养护决策。有效减少了人工徒步检测的劳动强度，提升了表观病害检测的覆盖率与识别精度，缩短了检测周期，为隧道安全运营提供了有力的技术支持。展望未来，公司将持续深化隧道表观检测技术研发，不断完善人机协同作业模式，逐步向矿山巷道等领域拓展应用，致力于为地下工程结构安全运维提供更全面的智能化解决方案。

⑦工务综合检测机器人：采用模块化、轻量化、快速拆装设计，由载人走行平台、轨道巡检检测模块、钢轨探伤检测模块、轨道几何尺寸检测模块、隧道结构表观检测模块及车内检测主机等组成，可实现工务类检测项点全覆盖。依托多传感器融合感知与智能分析算法，机器人可同步采集并实时处理轨道状态、钢轨伤损、几何参数、隧道表观等多维数据，自动识别并精确定位钢轨伤损、几何尺寸偏差、隧道表观缺陷、轨道部件异常等各类病害。一体化集成各专业模块，构建全覆盖、高效率的综合检测平台，实现一站式检测作业与多维数据统一分析，并自动生成专业检测报表与病害分析报告，大幅提升检测效率，减少人工投入，有力保障铁路线路运营安全与稳定。

（3）大数据智能管控系统

①智慧轨交系列产品

A.供电智能运维系统：作为整个供电运维管理的核心与大脑，集成接触网、变电所设备实时感知、在线监测、故障预警、状态评估、大数据分析、维修策略生成等功能，深度融合和挖掘供电多维数据，实现运行数据全景化、告警分析综合化、作业管理标准化、调度决策智能化、数据分析可视化等应用，以此构建全息感知、多维融合、自愈重构、智慧决策的智能供电生态，为供电设备运营降本增效、维修周期变革提供有效的手段。

B.工务智能运维系统：建立全方位的一体化智能检测监测，融合智能感知、机器视觉、大数据、关联分析、深度学习等新技术，实现工务设备检测监测智能化。通过融合智能学习、大数据、多源数据融合与时空数据、专家系统、神经网络预测等技术，实现智能检测监测、智能状态评估与预测、运维辅助决策。

C.车辆段数字化系统：利用物联网、大数据、人工智能等技术，实现电客车的车载、轨旁、场段工艺设备检测监测数据及车辆维修数据的汇集，以 BIM 模型为基础实现车辆全寿命周期的数据管理，同时根据当前各部件的运行状态制定下一阶段的检修计划，实现车辆检修全过程的闭环管理及安全管控。

D.机电智能运维系统：以线网为整体统筹范围，面向机电全专业构建统一运维体系，覆盖隧道通风、车站大系统与小系统、冷源与除湿、给排水、消防、动力照明及站台门等十大核心应用场景。系统结合数字孪生技术、AI 故障预测与状态智能评估技术，对设备与系统进行全景映射，实现运行监测、状态感知、故障诊断、维修决策，为线网级机电智能运维管理提供智能化的决策。

E.智慧轨交 AI 智能识别系统：以接触网安全检测为核心，通过构建涵盖线路、支柱及零部件的全维度空间与物理属性数据库，实现图像数据与时空信息精准映射，支持高铁/普速、日式/德式等多场景智能适配。依托百万级算法模型仓，系统突破昼夜、桥梁隧道等复杂环境限制，精准识别 13 类接触网缺陷并自动标记，配合自适应图像调优工具实现人机协同复核，有效消除误报确保判定准确率。基于分布式计算的智能任务分配引擎实现检测流程标准化管理，结合缺陷趋势分析与维修决策模型，形成设备全生命周期档案。系统已实现与 6C 数据中心及生产管理系统无缝对接，兼容车载、手持等多源检测设备，在国家铁路多路局应用中显著降低人工强度，提升重要缺陷检出率，成为轨道交通智慧运维数字化转型的标杆解决方案。

②智慧应急系列产品

基于人工智能等技术，构建“大应急、大安全”的全域全周期智能安全监测与分析决策技术体系与解决方案，聚焦生产安全、公共安全等场景的多源感知融合、智能诊断与协同决策。以“感、知、控、策”一体化技术架构为核心，涵盖矿山工贸危化、自然灾害、交通环境、城市生命线及公共安全等领域，提供从智能传感器、边缘计算终端、数字诊断平台到决策指挥系统的全栈解决方案。利用自主研发的大数据、AI 智能识别、物联网、流媒体、数字孪生等共性技术中台，构建了智慧监管、矿山综合监测、

智慧矿山、交通环境安全综合监测、自然灾害综合监测、城市安全综合监测、工贸危化综合监测、智慧工地、应急装备等产品体系，推动安全治理向体系化、智能化、预测化演进。

③智慧工厂系列产品

A.智慧工厂管控系统：基于云原生、微服务框架，贯彻数据感知、评价、决策、执行的基础逻辑，按照基础数字化改造-网络平台化改造-智慧化改造三阶段适配不同规模与业务场景的工厂车间智改数转需求。系统包括智能车间管控、智能产线管控、智能装备管控、智慧仓储管控等 11 项子系统，向上可承接 ERP，向下由 DCS 对接车间执行层（产线、设备），规范化管理车间人、机、料、法、环、测 6 大生产要素。联合 ERP 打通企业供、产、销、研全业务流程，实现业务流程周期缩短，设备故障率降低，KPI 精细化管理及资源利用率提升。其模块化设计支持低耦合、按需配置、快速 CI/CD 和弹性扩展，可灵活部署于私有云/公有云/混合云，并接入 DeepSeek 等大模型通过 RAG 技术实现实时数据分析与决策优化。移动端小程序与穿戴设备联动，支持无纸化办公和多端消息通知，同时基于 BIM 数字孪生技术构建 1:1 工厂模型，结合智能策略实现多模态监控预警与数据可视化分析，全方位提升工厂运营效率与风险管控能力。

B.企业 ERP 管理平台：以业务驱动、数据协同、管理闭环为基础逻辑，面向供、产、销、研全业务场景，实现业务、财务、管理一体化运作，系统现阶段涵盖财务管理、项目管理、采购管理、库存管理、供应商管理、人力资源管理等 12 项子系统，适配标准化与跨组织、委外加工等复杂业务场景的数字化转型需求，解决数据分散、手工低效、业财脱节等系列问题。系统通过主数据标准化实现数据全域同源统一，构建“业财一体、企银一体、进销存一体”三大核心一体化机制。采用模块化架构设计，各子系统间低耦合，支持独立部署与功能组合，具备良好的第三方兼容与拓展能力。支持多终端内外协同操作，系统通过生产执行层（MES/WMS）数据互联互通，缩短业务流程，提升库存周转率，实现企业精细化运营管控。

C.工单小秘宝：工单小秘宝 SaaS 生产管理系统，是面向中小离散制造领域的标准化云服务产品，针对中小工厂传统纸质化、Excel 手工管理的痛点，打造轻量化数字化解决方案，无需企业购置硬件服务器，支持移动端扫码操作，可快速完成上线应用。产品完整覆盖生产工单、工序报工、进度看板、物料仓储、设备点检维修等生产全流程，设置标准版与旗舰版，旗舰版进一步提供自定义表单、自定义流程、自定义打印模板，0 代码实现各类场景的柔性定制。产品按年度订阅模式收费，配套提供系统初始化配置、线上培训、日常技术运维、免费功能迭代升级、数据安全保障等服务，助力广大中小制造企业降低数字化转型成本，实现车间生产过程可追溯、进度可视、数据可统计，拓展公司在通用工业软件领域的业务布局。

④低空安全防控与能耗检测系列产品

A.列车牵引供电安全监测及能效管理系统，是企业布局轨道交通智能运维的核心车载解决方案，整合牵引供电安全防护与精细化能效管控能力，全面保障列车高压系统稳定运行，助力轨交运营安全提质、能耗降本，为行业智能运维升级提供一体化技术支撑。高压牵引系统是轨道车辆核心动力单元，直接影响行车安全与运营效能。当前国内轨交运营规模持续扩大，在轨设备逐步老化，复杂工况产生的电气冲击与电磁干扰会加速设备损耗、诱发供电故障。传统监测技术瞬态故障捕捉能力不足，预警滞后、溯源困难；同时伴随绿色低碳趋势，轨交节能需求持续增长，传统粗放的能耗统计模式，无法适配精细化管控与智能决策需求。系统采用“车载边缘感知+地面深度分析”架构，搭载自研过电压反演、宽带补偿及多源数据融合技术，改善传统设备漏判、误判短板，提升监测精度，可全覆盖识别过电压、涌流冲击等各类供电隐患，实现毫秒级告警与故障数据留存，支撑故障快速定位溯源与隐患闭环治理。能效管理层面，系统可高精度计量列车能耗与再生能量，依托地面平台完成多维度能耗分析与节能潜力评估，输出可落地方案，实现精准节能管控。该产品可降低设备故障风险与全周期运维成本，兼顾安全与经济效益，适配全场景轨交应用，完善企业智能运维产品体系，夯实技术优势，契合行业智能化、绿色化发展趋势，具备优异的市场前景。

B.低空安全防控系统：融合无线电频谱探测、雷达感知、光电跟踪、导航诱骗等技术，集成多形态感知处置设备，构建起覆盖“侦、探、识、扰、控”全流程的一体化低空安全防控产品体系。可完成多源空域数据融合分析，实现对无人机目标探测发现、身份甄别、威胁评估、分级处置、取证溯源全流程闭环管控；系统配套综合管控平台，支持黑白名单管理、态势可视化、任务调度、多系统对接联动，可适配轨道交通、公安安防、重大活动、石油化工、水利电力等多类场景，实现重点区域及广域范围的低空空域安全防护。

⑤智慧公路系列产品

多源异构数据融合的智慧公路神经拟态决策平台：构建首个“感知 - 决策 - 控制”闭环的智慧公路操作系统，实现“数据驱动决策、AI 重塑流程”的智慧公路新范式，从分支产品到整体解决方案全方位覆盖，支持按需拆分八大产品体系，降低客户采购门槛。内置 100 多种交通管控规则库（如恶劣天气管控策略、节假日流量预测模型），大幅缩短项目落地周期。为政府、企业及公众提供高效、安全、绿色的新一代交通基础设施解决方案。

A.基于多源数据融合交通态势感知：多模态数据融合，整合视频监控、雷达、ETC、气象传感器数据，采用时空对齐算法解决数据格式差异问题，实时检测事故、拥堵、异常停车、行人闯禁、车流量态势等事件，准确率高。

B.数字孪生时空底座引擎：三维建模技术，采用激光雷达扫描+倾斜摄影生成厘米级精度路网模型，支持设施状态监测（如桥梁应力、路面裂缝）。虚实联动接口，开发 API 对接养护工单系统，实现病害定位与维修资源自动调度。

C.交通态势仿真系统：结合 GIS路网数据与实时交通流，构建基于 Agent 的微观仿真模型，模拟车辆事故、车道动态调整等场景，误差率低。虚实交互推演，支持导入历史事故数据，通过数字孪生平台模拟应急演练，生成最优处置方案。

D.车路云一体化平台：C-V2X 通信协议，部署路侧 RSU 设备，支持车辆与云端毫秒级交互，提升自动驾驶感知距离。协同决策引擎，云端融合多车感知数据，生成全局最优行驶策略，降低急刹车频次。

E.基于数据驱动的路网交通预测模型：

应急协同机制，对接公安、气象部门数据，构建“监测预警-决策-处置-评估”闭环流程，应急响应效率高。

F.基于微观模型的智能管控平台：风险知识图谱，构建危化品运输车辆轨迹、道路风险等级、应急资源分布的多维关联模型。动态管控策略，基于强化学习模型，融合实时流量、气象、事件数据，生成信号灯配时优化、分流诱导方案，通行效率显著提升。动态路径重规划，实时评估天气、拥堵、桥梁承重等风险，自动生成绕行方案并推送至车载终端。

G.智慧出行大模型：多目标路径规划，整合 ETC 通行记录、实时路况、用户偏好，提供碳排放最低、耗时最短等个性化路线，用户满意度大幅提升。ETA 动态预测，基于 LSTM+Attention 机制，预测到达时间误差小，覆盖绝大部分路段。

H.基于无人机协同的智慧养护平台：自主巡检算法，开发基于边缘计算+大模型的路面表征识别、桥梁裂缝识别模型，支持无人机按预设航线自动拍摄并标注病害位置，检测效率高。养护工单闭环，AI自动生成病害维修工单，联动养护车辆调度系统，维修响应时间短。

（4）铁路公交化与智慧车站

在国家“四网融合”战略背景下，致力于为高速铁路、城际铁路、市域铁路、城市轨道交通及地方地铁等多元化融合场景，提供以智能站台安全门、智能无感安检系统、出站单向门设备为代表的智慧客运安全装备产品体系。以赋能智慧车站建设为核心，构建覆盖线路级、车站级和站台级数字化远程监控中枢平台，推动站台设备智能化运行与机电装备智慧化运维深度融合，全面提升客运安全管控能力、乘降流转效率、设备运行可靠性及旅客出行体验，助力轨道交通运营提质增效。

面向未来，公司将聚焦轨道交通运输服务与物联网、数字孪生、大数据等前沿技术的深度融合，打造集智慧安检、智慧换乘、智慧站台、智慧引导、智慧闸机、智能无人客服等系统于一体的新一代车站综合管理体系。致力于构建以数据驱动、智能决策为特征的铁路公交化运营新模式，全面赋能智慧城市建设，引领我国轨道交通出行服务向数智化、协同化、平台化方向迈进。

（5）无人机自主巡检系统

部署于铁路沿线，执行日常和应急巡检任务。系统集成了多种技术，包括高清成像、云台稳定、RTK 定位、高精度飞行控制、超远距离无线数据传输、自主避障、深度学习等，实现对铁路设施的全自动巡检，能识别异常状态、实时上报故障、追溯信息，并检查关键部件。系统还能巡查违章搭建和违法施工，确保铁路建设安全。通过智能化和自动化设计，系统减少人工干预，提高效率，延长巡检周期，优化维护流程，降低成本，为铁路运输的安全和稳定运行提供关键技术支撑。

（五）公司的主要经营模式

1、采购模式

公司采用“以产定采”模式，具体包括按订单采购和计划采购。按订单采购是以销售为指导，公司采购部根据业务部门提出的项目物料需求计划实施采购。计划采购是针对采购周期较长及预计采购价格波动较大的物料，公司按备料管理办法有计划地提前采购，即每年年初，采购部根据全年项目实施计划对标准原材料制定半年/全年采购计划，并进行批量议价签订采购合同，每次根据各项目具体实施情况、生产进度要求，从供应商处分批提货，从而降低采购成本，规避供应风险。由于公司产品主要是定制化产品，除部分相对通用的原材料为计划采购外，大部分原材料采购为按订单采购。

2、生产模式

由于产品的定制化特征明显，公司采取“以销定产”的生产模式。产品的生产环节主要包括设计开发、装配、内部调试、试验与检验、客户现场安装调试等环节，其中设计开发、装配、内部调试、试验与检验环节通常在公司内部完成，客户现场安装调试环节在客户或最终用户现场进行。

3、销售模式

公司产品主要应用于轨道交通智能检测监测领域，客户主要包括以中国国家铁路集团有限公司及其下属铁路局为主的铁路运营单位、各地地铁公司，以中国中车集团有限公司为主的车辆厂，以及以中国铁路工程集团有限公司及其下属轨交建设单位为主的总承包商等；同时，公司亦逐步拓展以全球基建浪潮催生的一带一路市场，包括海外铁路公司和轨道交通公司等运营端客户。公司客户对上游供应商的技术、服务等方面能力要求较高，所需产品定制化特征明显，公司采用直销的销售模式。

公司获取合同的方式包括直接参与投标、授权参与投标和其他方式三类。其中，直接参与投标是指公司作为投标方直接参加客户的投标，公司中标后会依据客户需求，按照技术协议或合同提供产品及售后服务。本方式下的客户主要为铁路运营单位、地铁公司和总承包商。

授权参与投标是指业主单位或总承包商对车辆（即运营车、检测车及作业车）进行招标时，为保障车辆质量，通常会对车辆的主要核心部件的质量、技术指标、来源等提出明确要求，公司作为车辆厂的设备供应商，根据业主或总承包商招标文件的要求协助车辆厂投标，车辆厂中标后与公司进一步谈判并签订正式的销售合同。本方式下的公司客户主要为车辆厂。

其他方式包括公司通过谈判采购和询价采购方式以及与客户直接商务谈判方式与客户签订合同，但占比较低。

（六）经营情况的讨论与分析

报告期内，公司围绕年度经营目标，直面复杂多变的经济形势与行业周期发展变化，坚守轨道交通智能运维主营业务，强化产品、技术迭代与国内外市场拓展，稳步落地各项战略布局。受行业竞争加剧、在手订单交付节奏不均衡及新业务处于前期投入阶段等影响，叠加子公司攀西钒钛应收及预付款项减值计提增加等因素综合影响，公司经营业绩出现较大幅度下滑，实现营业收入 17,356.63 万元，同比下滑40.14%，实现归属于母公司股东的净利润-3,351.02 万元，同比下滑 199.73%。报告期内，公司经营业绩出现亏损，主要系主营业务收入下降、应收款项坏账计提增加、股份支付费用增加所致。主营业务收入方面，报告期内营业收入相比于上年同期下降约 40%，虽公司整体在手订单较充足但智慧交通领域因订单交付周期影响致智慧交通业务收入下降约 34%，废固资源综合利用业领域因公司主动收缩退出相关业务下降约 92%；减值损失方面，报告期内减值损失金额（含应收款项信用减值损失）同比上年同期大幅提升，资产减值和信用减值损失合计计提 5,699.38 万元，其中子公司攀西钒钛应收款项和预付款项减值计提 4,234.70 万元。攀西钒钛大幅计提减值损失，系由于行业景气度下降，债务人在当前存在不同程度的经营困难、资金紧张等情形，子公司攀西钒钛已采取加强欠款催收，持续跟踪调查债务人的资信状况，对各欠款客户采取发送律师函、提起诉讼等法律措施积极推进回款工作；除前述原因外，公司因股权激励导致股份支付金额同比增加705.91 万元。

自 2025 年以来，公司积极调整市场经营策略，围绕轨道交通智能运维核心主业的市场开拓工作及新增订单已取得积极成效，截止本报告出具日，公司在手订单充足，其中海外新增中标金额 3,897.22万元，同比增长 285.29%。2026 年以来，公司海外业务多点开花，海外市场拓展取得显著成效，中标马来西亚、巴西、几内亚、新加坡多国轨道交通项目，业务覆盖东南亚、南美、非洲多个海外重点区域，项目品类丰富，涵盖弓网检测系统、接触网悬挂状态检测监测装置等多类核心轨交智能运维产品，公司产品持续输出至海外干线铁路、地铁等多元应用场景，既实现了东南亚传统市场的巩固深耕，也进一步扩大了南美、非洲市场业务布局，充分体现了公司智能运维核心产品的国际化竞争力，为后续海外市场持续开拓奠定良好基础。展望下半年，公司将依托长期技术积淀与产品创新力，全力巩固和提升市场占有率，为公司未来持续健康发展打下良好基础。报告期内，公司及各控股子公司重点工作完成情况如下：

1、智慧轨交业务板块

公司打造牵引供电、工务工程、车辆工程和机器人四大产品线，统筹配置总体、结构、电气、工艺、硬件、软件、算法、测试等各类技术人员，让开发人员下沉至各产品线进行专项攻坚，并积极探索实践AI-Native + FDE 新模式。通过团队持续不懈的努力，公司智慧轨交业务板块各产品线均取得多项关键性技术突破与中标金额增长，具体成果如下：

（1）牵引供电产品线：实现全系列产品国产化自主可控

①完成牵引供电全品类在线监测系统国产化开发落地

完成了涵盖牵引供电 6C 系统及地面磁感应器监测装置在内的牵引供电全品类产品的国产化开发，实现了硬件国产化替代及软件自研，关键核心器件及基础软件平台实现了自主可控。目前该系列产品已完成实验室验证及现场试用，已具备规模化推广应用的条件。

②完成接触线磨耗检测装备研发与定型并已具备规模化推广条件

自主研发的铁路接触线磨耗专用检测设备已完成工程化定型，并形成了从设备现场安装调试到线路运行的全流程标准化作业流程。针对各铁路局不同线路工况（如高海拔、大温差、多接触线类型等），

持续迭代优化设备，显著提升了设备的环境适应性与长期运行稳定性。目前该成套解决方案已在北京、成都相关线路完成现场部署并投用，设备检测精度与运行可靠性获得用户认可，已具备批量推广的条件。

③完成轻量化弓网车载主机开发与小批量试制

针对城市轨道交通市场对高性价比、轻量化弓网检测系统的需求，基于国产高性能嵌入式处理器平台，完成了轻量化基础版弓网车载主机的硬件选型、底层驱动适配及整机集成开发。该主机集成了燃弧实时检测、高清视频全景扫描及基于 AI 视觉的受电弓异常结构自动识别等功能。在保障核心功能完整性与系统可靠性的前提下，通过优化结构设计与硬件方案，实现综合成本下降 30%，且已通过内部严苛的环境兼容性测试。目前该产品已完成小批量试制，已具备规模化推广应用的条件。

④成功中榜参与京沪高铁公司科研“揭榜挂帅”课题：铁路供电知识问答大模型研究与应用技术

由西南交通大学于龙教授团队牵头，公司全资子公司智谷耘行参与的国内首个针对高铁的京沪高铁公司科研“揭榜挂帅”课题“铁路供电知识问答大模型研究与应用技术”成功中榜。依托智谷耘行自研“耘行”轨道交通垂直大模型，充分发挥 RAG 检索增强生成、多智能体调度、知识图谱以及供电运维真实场景数据沉淀等技术积累，构建“理论攻关—技术研发—现场验证—迭代优化”的产学研创新闭环。该课题围绕高铁供电智能检测、故障精准诊断、运维辅助决策等业务场景，推动牵引供电运维从感知智能向认知智能升级，补齐牵引供电产品线 AI 智能化技术板块，目前课题各项技术攻关工作正按计划有序推进中。

（2）工务工程产品线：完成轨检Web可视化平台升级及隧道三维扫描检测装备开发

①轨道巡检＆轨检 Web端系统改版优化

重构轨检、巡检 web 端交互界面，支持多用户并发在线访问。整体采用四层分层架构设计，分为数据层、服务层、应用层和展示层，层级间通过标准化接口交互，确保系统的稳定性和可维护性。界面风格简约直观，配色符合轨道交通行业特点，功能布局合理，操作流程顺畅，各项功能稳定可靠，获得武汉地铁业主一致好评。

②完成隧道三维扫描智能检测系统研发

完成隧道三维检测系统硬件方案设计，依托 3D 相机非接触式扫描方式，实时构建隧道结构的高精度数字孪生模型，可自动检测识别隧道限界超限、衬砌错台等病害并输出量化分析报告，为隧道运维养护提供智能化决策依据，显著提升检测效率与安全性。

③工务工程智能运维新产品斩获市场成果

依托自研工务工程智能化技术与平台产品，公司工务工程智能运维业务市场竞争力持续凸显，成功中标青岛地铁线网级工务智慧运维系统项目，进一步拓展了区域地铁工务智能化运维市场，为后续规模化复制推广奠定了良好的项目标杆基础。

（3）车辆工程产品线：自动化运维开发及全景检测算法效能提升

①实现轨旁Web系统自动化部署运维工具开发

自研轨旁 web 系统专用部署运维工具，实现前后端程序一键自动化部署，大幅简化传统版本繁琐更新流程。新服务器前后端首次部署由 2 小时缩减至 15 分钟，更新部署由 5 分钟缩减至 1 分钟，有效压缩程序发布迭代周期，提升轨旁系统运维效率与稳定性。

②实现基准模板共享复用技术创新

运用同相机多端位图像一致性处理技术，搭建了基准模板共享复用机制，实现一套基准模板可适配同车型全部端位，解决了原同相机不同端位模板重复创建、重复校准的低效配置难题，模板配置工作量降低 50%。

③实现多缺陷一体化智能识别算法升级

采用多目标部件一体化深度学习优化技术，搭建可识别螺栓、方孔锁、二次防护锁、异物、变形等多种缺陷的统一算法框架及轻量化模型体系。该算法已落地多条地铁线路项目，可覆盖整车万余级检测点位，系统故障识别准确率提升、误报数显著下降、算法推理耗时大幅缩减，综合检测性能全面跃升。

④车辆智能运维业务批量中标，市场成果丰硕

凭借成熟的车辆智能运维平台技术、稳定的产品性能及完善的服务体系，公司车辆智能运维产品市场认可度持续攀升，接连中标多个重点轨交项目：成功中标重庆轨道交通 17 号线一期工程车辆智能运维平台项目、北京 22 号线(平谷线)车辆智能运维项目。多个重点项目的落地充分验证了公司车辆智能运维解决方案的行业适配性与领先性，进一步扩大了公司在城市轨道交通车辆智能运维领域的市场份额与品牌影响力。

2、铁路公交化与智慧车站业务板块

（1）新产品升级：以市场需求为导向，为运营车站加装站台安全防护装置提供更优选择

①自适应智能站台门产品升级：为彻底解决高铁站台大客流、多车型、高频次等复杂工况下的旅客安全防护难点，对既有双层错叠式半高自适应站台门产品进行全面升级迭代，新产品采用了高集成浅基础模块化滑动门单元系统设计、发明了滑动门单元级局部自适应联动控制策略、研制了非信号系统联动调节下的车型-车号-车门智能识别装置和雷视一体多源融合感知间隙智能安全探测装置，实现了将产品优势向工程转化的重大突破。

②升降式站台安全防护装置产品迭代：为进一步提高设备的安全性、可靠性、可维护性和可用性，新一代升降式站台安全防护装置优化传动结构与配重机构、研制通用型关闭锁紧装置、构建成套热备冗余设计架构，具备运行噪声小、能耗低、供电与控制可靠性高、断电自动升起、安装便捷等优势。同时，开发了手动解锁、故障自动升起、车厢号动态显示、无线远程控制、系统自动升降、多功能语音广播、智能运维、候车引导及视频广告分屏显示等可配置功能，提升了产品可用性与安全性。

③铁路平过道口升降式智能安装防护装置产品创新：铁路平过道口是铁路轨道与公路在同一平面上交叉的特殊交通节点，是列车与行人、车辆通行的交汇处，具有事故高发特性，需严格管理。传统平过道口严重依赖人工观察、值守，列车接近道口时缺乏防护设施和警示信息，具备高风险特征。为实现铁路平过道口无人值守，保障道口列车、行人、车辆的通行安全、提升道口防护智能化水平，创新性研制了基于多源信息感知的全自动智能升降式安全防护装置。通过雷达探测、磁钢感应、机器视觉等探测技术与冗余设计，对列车接近、道口通行状态进行精确识别，控制中枢基于识别结果自动控制道口安全防护装置上升、下降，同步进行列车接近、道口通行等语音提示，并集成信号指示灯引导行人、车辆安全通行，有效保障道口安全。此外，在远程控制调度室内设置远程监控终端及对讲系统，能够远程监视各道口状态、实现控制室与道口设备双向语音通讯，进一步强化了系统安全性和应急处置能力。铁路平过道口升降式智能安装防护装置已在新疆哈密东站实现应用落地，标志着我司升降式站台安全防护装置在全新应用场景取得了优异的技术创新成果。

（2）市场拓展与应用交付：产品质量、交付应用和服务口碑为市场拓展注入新引擎

升降式站台安全防护装置市场推广效果良好：成功中标绵阳站、宜宾西站、乐山站升降式站台安全防护装置，先后完成在黄龙九寨站、成都东站（2\~7、10\~17 站台）、贵阳东站和成都南站的落地应用，2026 年 6 月成都东站 18\~25 站台设备已正式投用，预计成都东站 8、9 站台设备将陆续投入使用。已投入运营的设备现场整体运行稳定，有效提升站务作业效率，获得站务工作人员的一致好评。

3、智慧应急业务板块

（1）积极推进四川、甘肃、西藏区域业务落地：矿山综合监测方面持续推进既有产品落地，2026年上半年，全资子公司智谷耘行已经在四川及甘肃的 8 家矿山企业落地了视频监控、边坡监测、AI 智能分析、爆破振动、尾矿库在线监测等产品，其中以视频 AI 智能分析产品为主，基于异构边缘算力等混合架构模式，驱动矿山企业安全生产全链路智能识别技术体系的建立，让被动视频监控升级为主动安全防御。在西藏区域，成功落地尾矿库监测系统运行维护业务，内容涵盖尾矿库视频、降雨量、库水位、浸润线、干滩、GNSS 表面位移等全套监测设备运维及省、县两级监管平台数据接入。依托区域市场深耕，已储备一批矿山、应急领域优质项目线索，同时在公路安全监测、冰湖监测等应急业务方向持续探索。

（2）新产品与新应用领域的拓展：全资子公司智谷耘行与武侯区国资平台公司合作，依托既有的智能感知、智能识别、智能诊断、AI 大模型等技术，落地并实践应用了基于 AI 智能分析的智慧工地平台；联合中国联通、西华大学、成都理工大学组建产学研协同团队，成功揭榜宜宾市科技赋能防灾减灾救灾“揭榜挂帅”项目：“灾害救援快速感知决策辅助关键技术及应用研究”，该项目围绕多源数据实时融合、灾情现场态势感知、智能研判辅助决策等重点攻关项，以科技筑牢长江流域自然灾害防控屏障。

4、机器人业务板块

（1）接触网智能综合巡检机器人

①检测精度提升：引入安装偏转角修正与校准机制，有效消除雷达与车体间的固有安装偏差，使接触网导高、拉出值等几何参数检测精度有所提升。

②无漏检方案应用：支持前后双机位连续或触发拍摄，实现关键部件 100%采集，彻底解决错检和漏检问题。同时，完成连续数据的“一杆一档”归档功能，无缝对接客户的6C 数据中心。

③测试项点扩展和功能提升：新增分段绝缘器采集端在线测量与实时显示功能，方便现场及时检修。引入双雷达点云融合技术，显著提升小车在高速检测下的定位点和吊弦识别率。分析软件实现了 1C 曲线-点云-视频，4C图片-视频的多源数据的关联分析。

④客户认可：配合哈尔滨局完成哈伊高铁新线开通前的接触网检测，连续 15 天累计检测里程约300公里，充分验证了产品在高强度、持续性使用工况下的可靠性与稳定性。

（2）车辆智能巡检机器人

①核心技术创新突破：针对合肥地铁 1 号线珠江路车辆段高斜坡复杂工况，完成巡检机器人自主导航功能定制开发，保障设备在高斜坡场景稳定通行。落地双 3D 雷达实时导航方案，实现机器人全空间导航技术由实验室验证转向工程化应用。持续迭代车辆关键部件空间重定位技术，定位精度达到毫米级，核心性能指标持续提升。同步拓展国家铁路货运产品布局，新增货运列车车侧、车底两款巡检机器人：车侧机器人可自动识别货运车辆外观缺陷，车底机器人适配无地沟站修作业场景，支持车底零部件破损缺失检测、制动缸试风检测等功能，进一步丰富全场景智能巡检产品矩阵，持续提升智能化巡检作业效率。

②市场成果：海外业务实现零的突破，成功签署南美洲某地铁项目合同，国际化业务布局取得实质性进展。国内天津、福州、合肥等已投运项目持续稳定运行，自动化运维降本增效价值持续凸显，产品综合市场竞争力持续增强。

（3）轨道结构病害智能巡检机器人

2D/3D 融合检测：创新采用 2D 图像与 3D 点云融合检测方案，打破传统单一视觉检测的维度局限，采集数据具备多维立体特征，大幅提升缺陷量化识别精度。目前已投入沪昆高铁现场实地应用，各项检测精度指标均满足业主使用标准。

（4）工务综合检测机器人

高集成度、轻量化：设备采用模块化轻量化架构设计，将轨道几何检测、轨道结构巡检、钢轨探伤三大工务核心检测功能集成至同一载人作业平台。一体化集成方案有效提升设备现场工况适配能力与作业可靠性，降低多设备协同的运维成本，实现“一机多能、一站多检”，全面提升综合检测作业效益。该产品已成功中标青岛地铁项目，实现市场落地应用。

（5）钢轨与扣件智能养护机器人

轻量化、更匹配使用场景：顺利完成第二代检测样机研发迭代。对比初代产品，二代样机在场景适配能力上实现关键性升级，可同时满足地铁、干线铁路等多类轨道交通作业场景。整机重量进一步优化，操作流程精简直观，有效提升现场作业效率与操作人员使用体验，为产品后续批量落地、规模化市场推广筑牢技术基础。该产品对应的重庆地铁科研项目已顺利结题，完成项目闭环。

5、大数据智能管控系统

（1）供电智能运维系统

①技术突破：产品从 AI 大模型方面进行升级，基于大模型开发智能成票、1500V 开关柜状态评估、蓄电池内阻衰退、接触轨状态评估等智能体，通过智能体自动进行数据分析及票据生成，提高大模型在供电智能运维系统的应用。

②市场成果：成功中标上海维管段 6C 数据中心、宝鸡供电段供电数字化终端、济南地铁 4 号线变电模拟培训系统等，应用效果获客户高度认可。

（2）车辆段数字化系统

①技术突破：车辆智能运维技术从“被动响应”向“主动免疫”的深刻变革，通过人工智能、大数据与数字孪生等前沿技术的深度融合，全面重塑了车辆全生命周期的管理模式。在感知与诊断层面，依托多源传感数据融合与 360 度动态图像检测，智能系统能够实现对车辆可视项点的全维度覆盖，将传统依赖人工的“计划修”升级为精准高效的“状态修”，大幅降低了故障误报率与检修成本。在决策与预测层面，基于物联网、BIM 及 AI 大模型的“数据大管家”与数字孪生平台，能够实时洞察设备健康状态，提前预判隐性故障并精准预测剩余使用寿命，使设备非计划停机率显著下降。

②市场成果：成功中标北京地铁 22 号线基础支撑系统、福州地铁乘务排班管理系统等，应用效果获客户高度认可。

（3）工务智能运维系统

①技术突破：形成首套落地于地铁的网轨隧一体化平台样机，涵盖单专业检测与分析，多专业同断面分析、时空关联分析能力，将原本单一的弓网检测平台扩展为具备强大多专业联合分析能力的综合性数据平台；形成首套应用于高铁的基础设施智能运维平台样机，涵盖从数据接入、趋势预测、质量评估、工单排序的全套功能，将原本单一的计划工单登记信息系统升级为具备强大智能决策能力的作业平台。

②市场成果：成功中标南美洲某地铁轨道和第三轨检测数据分析平台，应用效果获客户高度认可。

（4）机电智能运维系统

技术突破：系统针对全线网电扶梯、站台门、通风空调、给排水、动力照明、消防等关键机电设备，构建“数据驱动、智能感知、科学决策、精准执行”的全生命周期运维体系，通过实时监测设备运行参数，结合大数据分析算法实现故障提前预警，同时通过智能诊断精准定位故障点，搭配内置的 AI 故障案例知识库自动推送处置方案，并基于设备健康状态制定差异化维保策略，避免过度维保和维保不足。

6、智慧轨交AI智能识别系统板块

（1）智慧轨交AI 智能识别系统平台落地，全域赋能多业务多场景

①平台架构搭建：建成 AI 通用基础模型平台，依托多年轨道交通运维海量数据积累，完成行业专属基础模型训练，打造视觉、多模态两类核心 AI 业务能力底座，实现“一套基础平台、赋能两大 AI业务、支撑四大核心业务板块、覆盖 50+轨道交通运维细分场景”的全域赋能体系。通过平台化、模块化的技术架构，实现算力、算法、数据资源共享复用，有效降低多产品线 AI 研发成本，提升技术迭代效率。

②全维度业务赋能：平台视觉 AI 能力，可实现轨道、接触网、隧道、车辆等设备的图像目标检测、缺陷分割、精度测量、故障分级研判，完成设备健康状态综合评估、故障溯源分析、零部件寿命预测，全面适配公司各类智能巡检、监测设备的智能化需求，实现 AI 技术对公司轨道交通智能运维业务的全覆盖赋能，推动产品从单一检测向智能研判、提前预判升级。

（2）核心AI监测产品竞争力凸显，市场份额持续扩大

产品迭代升级：公司聚焦核心智能监测产品，持续优化在线外观环境监测、在线 4C 智能识别两大主力产品性能。在线外观环境监测产品依托 AI 视觉算法，实现轨道交通设备外观状态、沿线环境隐患的全天候实时监测与智能识别；在线 4C 智能识别产品持续迭代多源数据融合 AI 算法，优化接触网关键零部件缺陷识别逻辑，有效降低错检、漏检概率，持续提升设备检测精度、识别准确率与运行稳定性，产品智能化、精准化水平行业领先。

（3）国家重点研发计划项目取得重要阶段性进展

①项目攻关推进：由中国铁路设计集团有限公司牵头，西南交通大学、成都唐源电气股份有限公司等单位联合参与的国家重点研发计划“轨道交通牵引供电接触网智能化自轮运维装备”项目稳步推进、成效显著。其中“接触网多源多维数据关键特征分类辨识及零部件寿命预测”顺利完成技术报告及测试方案编制，专项专家评审会在西南交通大学成功召开，相关研究成果及测试方案顺利通过专家组审定，标志着公司在接触网数据智能分析、部件寿命预判领域的技术研究取得阶段性关键突破。

②核心技术积淀：公司作为轨道交通智能运维领域领军企业，深度参与课题核心研发工作，主要承担“面向接触网智能维修的感知识别与高效处理设备研制”关键攻关任务。本次通过评审的技术成果，充分彰显公司在接触网多维高精度图像处理、边缘智能计算、云边端协同架构搭建等核心领域深厚的技术积累与研发实力，构建了接触网数据精准辨识、智能分析、寿命预测的完整技术体系。

③后续落地规划：未来公司将持续深化与中国铁设、西南交通大学等产学研合作伙伴的协同合作，持续推进智能感知识别、高效处理核心设备的优化迭代，加速产品现场试验与落地验证，不断完善接触网智能化运维技术体系，助力轨道交通牵引供电领域少人（无人）智能化运维目标落地，为行业智能化升级输出唐源技术与唐源方案。

（4）无人机AI智能识别实现轨道交通场景突破性应用

①技术突破创新：针对传统轨道巡检存在高空、边坡、变电所等检测盲区，人工巡检效率低、隐蔽病害漏检率高、应急排查响应慢等行业痛点，公司完成无人机 AI 智能巡检系统技术迭代与场景落地。产品依托自研轨道交通专用 AI 识别算法模型，实现轨道沿线设施、接触网设备、周边环境隐患的全自动智能识别，有效填补传统地面巡检、车载巡检的检测空白，构建空地一体化智能巡检新模式。

②资质认证与市场落地：公司依托基于无人机的标准化作业体系及合规运营能力，成功取得民用无人机运营合格证书、无人机企业服务能力甲级资质。两项核心资质的取得，使公司具备合法商业运营资格，充分印证公司在无人机技术服务、项目运维、安全管控方面的甲级综合服务能力，为承接轨道交通大型巡检项目、参与行业招投标提供关键支撑，有效提升市场竞争力与行业认可度。凭借完备技术体系与权威资质，公司无人机 AI 巡检业务实现市场化落地，已签署相关项目合同；同时积极开拓轨道交通行业重点客户，持续拓宽智能巡检业务市场，加快技术成果商业化转化。

③场景应用优势：无人机 AI 巡检系统可适配铁路干线日常巡检、灾后应急排查、供电设备状态监测、沿线环境隐患排查等多类场景，能够精准识别设备破损、线路异物、杆塔倾斜、违规施工、设备发热等各类隐患，相较于传统人工巡检，大幅提升巡检效率与作业安全性，降低人工运维成本，丰富公司轨道交通智能巡检产品矩阵。

7、低空安全防控与能耗检测

（1）能耗检测产品迭代升级，场景拓展与市场落地实现双向突破

①技术产品优化，核心性能行业领先。报告期内，控股子公司西交信测持续推进列车牵引供电安全监测及能效管理系统迭代升级。算法层面完成核心能力优化，优化过电压反演精度误差，大幅提升瞬态电气信号还原精度与故障判定准确率。硬件平台同步完成算力升级与可靠性优化，有效提升设备宽温环境适配、抗电磁干扰及长期稳定运行能力，产品综合性能持续保持行业领先水准。

②业务场景延伸，拓宽产业发展赛道。依托轨道交通绿色化、智能化发展趋势，持续完善智能运维产品矩阵，积极拓展新兴业务赛道，针对性布局新能源机车配套监测产品，实现能效管理技术从传统轨交场景向新能源装备领域的延伸突破。通过与行业头部企业深化战略合作，进一步拓宽产品应用边界，培育全新业绩增长曲线，为后续规模化市场拓展奠定坚实基础。

③市场标杆落地，行业地位持续夯实。市场落地层面，产品在市域轨道交通、高端科创轨交场景持续实现突破，顺利落地多项重点标杆项目。公司核心技术的可靠性、场景适配性及产品综合竞争力，得到行业高端应用场景的充分认可，持续巩固了公司在牵引供电安全监测与智能能效管理领域的行业优势与市场地位。

（2）低空安全防控业务落地见效，技术应用场景持续拓展

①标杆场景落地，实战应用成效显著。报告期内，控股子公司西交信测的低空安全防控系统已成功应用于西南交通大学 130 周年校庆低空安全保障任务，运用频谱感知、RID 识别与导航诱骗多设备协同，对重点区域实施全天候保障，为校庆活动安全、有序进行提供了有力支撑。此外，系统及设备已参与资阳市高新区低空安全管控系统建设，并在 2026 年资阳市元宵节无人机编队飞行表演活动中成功应用，部署多台 RID 侦测设备和频谱侦测设备，构建覆盖活动核心区域的低空感知监测网络，活动期间累计监测低空域无人机目标100余架次，获资阳市公安局高度肯定。

②技术迭代深耕，拓宽产业增长空间。2026 年下半年，将继续深化核心技术迭代，加快成熟产品在民用场景的规模化落地。重点推进在铁路局低空安全防控的科研项目落地，同时推动在国铁与城市轨道交通领域的低空安全试点应用，持续完善低空安防产品体系，拓展业务增长空间。

8、智慧公路业务板块

西交智行系智谷耘行于 2025 年 6 月设立的智慧公路业务子公司，聚焦 AI 边缘计算一体机及 AI 算法服务，致力于为城市交通拥堵治理、交通事故预防、交通流量优化等场景提供新一代智慧交通解决方案。

（1）智能装备研发：报告期内，结合公路应用场景持续投入研发，已完成雷视一体感知设备、边缘计算设备、视频智能压缩设备、公路巡检一体机等智能设备的自主研发，并已陆续投入项目应用。

（2）智能算法研发：依托公司在机器视觉、人工智能等领域的技术积累，西交智行在高速公路交通事件智能识别领域持续突破，目前已实现对交通事故事件、逆行事件、停车事件、行人事件、抛洒物事件、烟雾事件、拥堵事件等主要事件类型的检测，算法综合准确率高，为后续高速公路交通流主动管控提供了坚实的数据基础。

9、钒钛资源开发与利用业务板块

（1）业务调整：应对行情下行，有序推进钒钛业务板块收缩退出

2025 年以来，受攀枝花地区钛矿洗选加工市场供需变化、行业持续下行影响，公司基于风险管控及资源优化需要，对钒钛资源开发与利用业务板块进行收缩调整，将自有钛矿选厂采取租赁外包模式经营，以降低经营波动风险。同时，结合业务调整及风险管理要求，公司依规对钒钛业务相关应收款项预期信用损失率进行调整，并已履行完整内部审议程序，配套落实业务整体风控布局。

针对前期钒钛业务形成的逾期应收账款问题，2026 年以来，公司将应收款项清收、存量风险化解作为年度重点经营工作，全面升级催收及法律维权举措。公司建立专项清收工作机制，多措并举推进欠款回收，通过常态化当面催告、正式送达催收律师函、专项对接督办等多种方式，持续对逾期客户开展精准催收，督促欠款厂商履行付款义务。针对长期逾期、拒不配合履约的严重欠款主体，公司坚持依法合规维权，果断启动司法追责程序，于 2026 年 7 月集中对 7 家严重拖欠款项的厂商提起诉讼，目前相关案件均已被法院正式受理，进入待开庭审理阶段。

后续，公司将持续强化应收款项全流程管控，持续以诉讼、仲裁等法律手段加大清收力度、压实回款成效，常态化推进历史及新增款项清理工作，全力保障公司资产安全与经营稳健。

为进一步聚焦主责主业，优化调整公司资产、业务结构，公司于 2026年 8 月 26 日通过董事会决议，将攀西钒钛 41%的股权转让给盐边县再兴钒钛有限责任公司（以下简称“再兴钒钛”），转让完成后，公司持有攀西钒钛的比例由 57%降至 16%，攀西钒钛不再纳入公司合并财务报表范围，通过实施股权转让，公司将逐步实现对钒钛业务的退出，此举将有利于公司将资源集中投放于核心主业，有利于公司长期持续稳定健康发展。

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

根据《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017），公司所处行业为信息传输、软件和信息技术服务业中的软件和信息技术服务业（I65）。

机器视觉作为人工智能正在快速发展的重要技术领域之一，通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力。根据美国自动成像协会(AIA)的定义，机器视觉是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。机器视觉能够在多种场景下替代人眼实现识别、测量、定位和检测等多种功能，在提升生产效率、保障作业安全、推动智能制造及产业升级方面展现出了突出的重要性和较大的发展潜力。

随着工业自动化技术的不断发展，机器视觉在工业领域的应用越来越多，市场规模不断扩大。公司充分利用机器视觉核心技术不断拓宽其应用场景，产品应用领域也由以轨道交通为主的智慧交通逐步拓展至智慧应急、智能制造领域。

公司秉承“坚持主业，创新发展”的经营理念，立足于在轨道交通智能运维行业的领先地位，利用自主研发积累的机器视觉、机器人控制、嵌入式计算、数字孪生、人工智能、故障预测与健康管理等核心技术，不断研发新产品、新技术，并通过投资控股孵化设立合资公司的创新资本运作方式，培育出铁路公交化与智慧车站、低空安全防控与能耗检测、智慧公路等符合新质生产力发展方向的新业务板块与应用场景。通过持续的努力与拼搏，公司将打造出具有唐源特色的“1+N”创新发展模式，不断培育出上市公司新的利润增长点。

二、核心竞争力分析

（1）技术研发优势

公司经过多年的潜心研发和技术沉淀，已在多个关键技术领域形成了坚实的技术壁垒，包括机器视觉、机器人控制、嵌入式计算、数字孪生、人工智能、故障预测与健康管理等技术。公司拥有行业一流的轨道交通基础设施检测监测实验室，总占地面积达 1200 平方米。实验室配置各类专业实验平台及设备 30 余台，建设大铁及地铁接触网试验线、有砟及无砟轨道试验线、站台门试验线等多条试验线。建成了面向轨道交通智能运维、智慧应急的云平台与大数据中心，不仅为企业创新发展提供了原生动力，更推动行业的科技进步与智能化发展。

截至报告期末，公司及各子公司已拥有 247 项专利（另有 91 项专利处于申请阶段）、264 项软件著作权，其中报告期内新增授权 16 项专利及 9 项软件著作权。公司主要产品和技术已先后获得中国铁道学会、四川省、成都市、国务院、中国设备管理协会等机构颁发的奖项。

自成立以来，公司先后获得多项奖励。公司获得的主要奖项、颁发主体情况如下：

（2）人才优势

通过长期的培养与积累，公司拥有一批经验丰富的经营管理人员和精通轨道交通运营维护技术的技术人员，建立了一支强有力的管理、研发、技术和制造团队，专业涉及电子信息、计算机科学与技术、应用数学、机电一体化等，为公司长期持续稳定发展奠定了良好的基础。

公司董事长陈唐龙先生在西南交通大学长期进行轨道交通弓网高速受流技术、接触网在线检测技术等相关领域的教学、科研工作，具有三十余年的教学、科研、开发和实施经验。公司董事兼总经理佘朝富先生、董事王瑞锋先生、董事兼副总经理周毅先生、副总经理金达磊先生、首席技术官占栋先生均在接触网、受电弓、轨道和隧道监测检测领域拥有十余年的技术与产品开发、系统集成、项目交付、市场开拓的实践经验。凭借对轨道交通行业的深刻理解以及对市场趋势准确的判断和把握，公司核心团队抓住我国电气化铁路、高速铁路和城市轨道交通快速增长的历史机遇，研究开发了符合行业发展趋势的技术和产品，推动公司经营业绩稳健增长。2014 年 6 月，公司技术中心被认定为成都市企业技术中心。2016 年 12 月，成都市科学技术协会、成都市委组织部、成都市科学技术局、成都市人力资源和社会保障局、成都市工商业联合会共同批复同意公司成立院士（专家）工作站。2017 年 10 月，公司技术中心被认定为四川省企业技术中心。2018 年，公司被认定为成都高铁和轨道交通供电检测监测工程技术研究中心。

（3）客户优势

轨道交通行业准入门槛高、产品安全可靠性要求严苛，公司深耕智能检测及运维领域，秉持专业、专心、专注的服务理念，以技术领先的产品解决方案、成熟的现场经验及高效的直销服务体系，构筑高客户粘性，与全产业链核心客户形成长期稳定、深度绑定的战略合作关系，是业内少数实现国铁全路局覆盖的企业，客户资源成为公司不可复制的核心竞争壁垒。

历经多年深耕，公司已打造全产业链、广地域、多层次的优质客户矩阵，国内实现轨道交通全场景全覆盖，海外布局成效显著，客户结构持续优化，为业绩稳健增长提供坚实支撑。

①国内全链条深耕，高度绑定核心客户。公司客户网络覆盖干线铁路、城轨、地方铁路、装备制造、工程建设全领域，深度服务国铁集团及 18 家铁路局、中国中车及核心车辆厂；合作国家能源集团、陕煤集团等地方铁路龙头，金鹰重工、今创集团等装备制造企业；产品广泛应用于中国中铁、中国铁建、中国交建等央企核心项目；城轨业务遍及全国 30 个省（区、市），服务 50 余家地铁运营公司。直销模式下公司响应高效、定制化能力突出，核心客户留存率高。

②全球化布局提速，国际竞争力持续凸显。公司依托国内深厚积淀，深度融入一带一路建设，将核心产品及业务拓展至亚、非、南美、北美四大洲 9 个国家和地区，成功突破技术标准严苛的发达国家及地区市场，全球业务版图持续拓展，国际品牌影响力与核心竞争力稳步提升。

③场景客群双拓展，筑牢长效发展根基。公司以轨交核心客户资源与技术迭代的正向循环为依托，稳步向智慧应急、智能制造、智慧公路、低空安全等新场景延伸，客户结构持续优化。核心客户的信任背书为跨领域扩张奠定坚实基础，实现客户优势与业务发展双向赋能，进一步筑牢行业领先地位。

（4）产品优势

公司产品技术国内领先，产品体系完整，质量过硬及售后服务完善，具体情况如下：

①领先的产品技术

A.共用性：公司开发具有通用性的软硬件模块，解决了轨道交通检测监测类产品在数据采集、处理、分析、存储和呈现等环节的共性问题，提高产品开发效率，缩短产品研发周期，提升产品竞争力。

B.系统性：公司提供的轨道交通运营、维护解决方案，能够全方位、多维度分析与展示轨道交通基础设施服役状态，如外观尺寸、内部结构、物理特性、电气特性等，结合公司自主开发的综合智能信息化系统，可以精确诊断基础设施病害，综合评估基础设施服役状态，智能决策基础设施维护方案。

C.全面性：轨道交通基础设施众多，公司针对不同的检测对象、参数、功能，通过不同的载体形式、技术原理、数据处理方式全方位揭示基础设施服役情况，为轨道交通运营、维护提供科学的依据。

②完整的产品系列

公司以轨道交通基础设施与机车车辆目标为导向、以检测监测及智能信息化管理技术为手段构造产品体系。公司是目前国内轨道交通智能运维产品系列最完整的厂家，覆盖牵引供电、工务、车辆、机电、电务多专业产品。

（5）管理和质量优势

公司秉持“客户导向、研发驱动、质量筑基”的管理理念，结合行业趋势与市场需求动态优化战略决策，以卓越的运营管理能力和多年的行业深耕经验，持续赋能企业高质量发展。

在质量管理层面，公司构建了以 ISO9001 标准为基础，以国际轨道交通行业专用标准ISO22163:2023 为核心的国际质量管理体系。在专业技术层面，公司连续通过 EN15085 轨道焊接管理体系认证、中铁检验认证中心 CRCC产品认证、智能站台门功能安全最高等级 SIL4 级认证。在数字化能力建设方面，公司建立了国际级 IT 服务标准：ISO20000-1 信息技术服务和 ISO27001 信息安全双体系认证；获得国家级资质-信息系统建设 CS2 级能力认证；软件开发实力获得全球软件能力成熟度 CMMI5 级认证。在可持续发展实践方面，公司分别建立并通过了 ISO14001 环境管理体系认证、ISO45001 职业健康安全管理体系认证、ISO50001 能源管理体系认证。通过持续导入国际先进管理模式和标准，公司已形成涵盖质量、技术、安全、环境的四维管理体系，为拓展全球市场构筑坚实竞争基石。

三、主营业务分析

概述

参见“一、报告期内公司从事的主要业务”相关内容。

主要财务数据同比变动情况

单位：元

公司报告期利润构成或利润来源发生重大变动

□适用 不适用

公司报告期利润构成或利润来源没有发生重大变动。

占比 10%以上的产品或服务情况

适用 □不适用

单位：元

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：

占公司营业收入或营业利润 10%以上的行业情况

适用 □不适用

单位：元

主营业务成本构成 单位：元

相关数据同比发生变动 30%以上的原因说明 适用 □不适用

本报告期直接材料、直接费用较上年同期分别减少 48.14%、38.18%，主要系受报告期内营业收入规模下降和业务结构变化综合影响所致。

四、非主营业务分析

适用 □不适用

单位：元

五、资产及负债状况分析

1、资产构成重大变动情况

单位：元

2、主要境外资产情况

□适用 不适用

3、以公允价值计量的资产和负债

适用 □不适用

单位：元

其他变动的内容

其他变动主要系应收款项融资的减少。

报告期内公司主要资产计量属性是否发生重大变化

□是 否

4、截至报告期末的资产权利受限情况

截至报告期末，公司资产受限制总额为 4,865,313.19 元，主要为：1、账面价值为 3,638,653.28 元的机器设备；2、保函保证金 549,690.00 元；3、因涉及诉讼被冻结账户资金 676,969.91 元。除此之外，无其他资产受限。

六、投资状况分析

1、总体情况

适用 □不适用

2、报告期内获取的重大的股权投资情况

□适用 不适用

3、报告期内正在进行的重大的非股权投资情况

□适用 不适用

4、以公允价值计量的金融资产

□适用 不适用

5、募集资金使用情况

□适用 不适用

公司报告期无募集资金使用情况。

6、委托理财、衍生品投资情况

（1） 委托理财情况

□适用 不适用

公司报告期不存在委托理财。

（2） 衍生品投资情况

□适用 不适用

公司报告期不存在衍生品投资。

七、重大资产和股权出售

1、出售重大资产情况

□适用 不适用

公司报告期未出售重大资产。

2、出售重大股权情况

□适用 不适用

八、主要控股参股公司分析

适用 □不适用

主要子公司及对公司净利润影响达 10%以上的参股公司情况

单位：元

报告期内取得和处置子公司的情况

□适用 不适用

主要控股参股公司情况说明

智谷耘行是公司布局智慧应急领域的全资子公司，以“云数智联，誓守安全”为核心使命，立足安全应急主赛道，以 AI、大数据、物联网、数字孪生、行业垂直大模型为技术核心，构建全场景安全应急数智化技术底座。智谷耘行聚焦生产安全、公共安全、城市安全、自然灾害防控、应急指挥五大核心场景，推动安全治理从“被动监控”向“主动预警、智能研判、全域联动、事前预防”升级，立足四川、深耕西北（甘肃、西藏、新疆）、拓展全国（内蒙古、东北三省等），致力于打造国内领先的安全应急数智化解决方案与全生命周期运营服务提供商，成为安全应急领域数智化转型的核心支撑力量，智谷耘行智慧应急业务已实现较稳健的商业模式与盈利能力。

唐源智控是公司布局铁路公交化与智慧车站领域的控股 70%的控股子公司，定位为国内领先的轨道交通智能站台门全场景解决方案提供商，聚焦国铁、城际、市域及地铁轨道交通场景，以技术创新为核心、市场需求为导向，深耕核心区域市场，打造技术领先、交付可靠、服务优质的轨道交通站台安全防护与机电集成标杆企业。唐源智控主营业务聚焦轨道交通智慧车站配套领域，集智能站台门系统研发制造、机电系统集成、软件开发、设计服务、施工总承包于一体；已构建自适应、固定式、升降式全谱系智能站台门产品矩阵，核心技术入选国家铁路局重大科技创新成果库，具备机电工程施工总承包二级资质与四川省创新型中小企业认定；坚持以国铁为主、地铁为辅的市场策略，重点布局川渝、京津冀、长三角、珠三角核心区域，为铁路公交化与智慧车站建设提供安全、智能、高效的站台安全防护及机电配套整体解决方案。

西交信测是由公司联合西南交通大学王庆峰、张健穹教授团队创立并持股 51%的控股子公司，聚焦轨道交通智能监测与低空安全防控双核心赛道，秉持产学研深度融合核心优势，实施“轨交立身、低空拓界、双轮驱动”总体战略。西交信测以高功率微波、电磁兼容、无线电感知与对抗为核心技术，主营列车高压综合监测系统、列车能耗分析系统、无人机侦测与反制系统三大产品体系，为轨道交通（国铁、市域、地铁）、国防、公安、水利、能源等领域提供全场景、高可靠的一体化技术解决方案，构建研发、生产、销售全链条业务布局。

永力为智能是公司布局智能制造领域的控股 41%的控股子公司，以机器人与智慧工厂大数据管控系统的研发、设计、销售为牵引，以智能装备、智能产线、智能车间、智慧管控四项关键业务为核心驱动力，助力制造业向批量化、定制化、智慧化升级。目前永力为智能营业收入规模相对较小，抗风险能力整体较弱，处于持续亏损阶段，预计短期仍难以扭亏，目前公司正通过优化永力为智能的业务布局、调整人员配置等举措，推动永力为智能的业务聚焦，实现持续经营的目标。

攀西钒钛为公司持股 57%的控股子公司，设立初衷旨在依托攀西地区丰富的钒钛磁铁矿资源优势，为公司布局新能源及新材料业务奠定产业基础，并以中国工程院钱清泉院士主持的攀西钒钛战略课题为核心技术依托，自 2022 年下半年开展钛矿及相关资源的洗选加工、回收利用及贸易业务。伴随钛精矿、钛白粉等产品价格持续下跌，受市场供大于求，下游需求疲软影响，2025 年初，攀西钒钛对其现有的钛矿选厂采取租赁外包方式经营，不再进行钒钛磁铁矿尾矿自产加工，贸易业务规模亦逐步收缩。同时，攀西钒钛于2025年 11 月起执行会计估计变更，将钒钛业务应收账款单独划分为信用风险特征组合，预付账款、应收账款等因此计提减值准备金额增加，导致业绩出现亏损，公司将逐步收缩并有序退出钒钛业务领域。受历史应收账款坏账风险持续影响，2026 年上半年公司进一步对相关款项计提坏账准备，持续释放业务存量风险。为盘活存量资产、压降坏账损失，2026 年以来公司专项推进欠款清收，通过当面催告、寄送律师函等方式常态化催收，并于 2026 年 7 月对 7 家严重欠款厂商集中提起诉讼，相关案件已获法院受理、待开庭审理。为进一步聚焦主责主业，优化公司资产及业务结构，公司于 2026 年8 月 26日董事会审议通过决议，公司向再兴钒钛转让攀西钒钛 41%股权。转让完成后，公司持有攀西钒钛股权由 57%降至 16%，攀西钒钛不再纳入公司合并报表范围。本次股权转让将推动公司逐步退出钒钛业务，有利于公司集中资源发展核心主业，促进公司长期持续稳定健康发展。

九、公司控制的结构化主体情况

□适用 不适用

十、公司面临的风险和应对措施

（1）产业政策调整风险

随着我国铁路和城市轨道交通步入到建设与运营维护并重阶段，公司所处的轨道交通运营维护行业面临良好的发展机遇。但是，由于铁路和城市轨道交通投资资金需求较大，如果国家对轨道交通领域的支持政策进行重大调整或经济发展形势出现不利变化，铁路和城市轨道交通投资规模下降，而公司不能及时调整经营战略，经营业绩将受到不利影响。

对策：

①在轨道交通领域，公司始终坚持以客户需求为导向，通过持续高比例的创新研发投入，前瞻性地研发出能满足客户需求的智能运维系列化产品，提升轨道交通运营维护效率，赢得客户对公司的持续信任，从而保持公司在行业内的领导地位、核心竞争力。

②公司借助上市公司良好的资本运作平台，通过“引进来，走出去”的方式，整合优质合作资源，逐步在铁路公交化与智慧车站、智慧应急、机器人与智慧工厂等新业务领域进行孵化布局，培育公司新的盈利增长点，以低风险扩张的方式，形成持续稳定盈利能力。

（2）毛利率下降的风险

影响公司毛利率的因素包括产品销售价格和成本。销售价格主要受市场需求及市场竞争两方面因素影响；产品成本由直接材料、直接人工和制造费用构成，其中占比最大的直接材料主要包括电气设备类部件、相机和激光雷达、接触网检测车车体、电脑、服务器等，原材料价格的波动对利润空间有一定的影响。同时，随着整体劳动力成本持续上升，人工成本上升较快，对毛利率的影响持续增大。总体而言，受产品定制化特点突出、技术要求高、行业壁垒较高、行业景气度高以及市场需求旺盛等因素影响，公司毛利率维持在较高水平，符合行业基本情况。但是，随着未来市场竞争加剧，或者公司产品被其他新技术产品替代，或者产品成本大幅上升而销售价格未同比例上升，将可能导致公司产品毛利率下降。

对策：

①公司将持续加大研发力度，不断提高公司产品的技术水平，推出更多差异化的新产品，提升公司产品竞争力，维持销售价格的稳定。

②公司将继续从成本分析、成本控制、资源优化、流程优化、供应链管理、制度规范、创新和技术应用等方面进行成本结构的优化。比如加强供应链管理，优化供应商关系，以降低采购成本和提高供应链可靠性，实现成本结构的优化和运营效率的提升。

（3）应收账款较大的风险

随着公司经营规模的扩大，应收账款余额将逐步增加。如果宏观经济环境、客户经营状况发生变化或公司收款不力，应收账款将面临发生坏账损失的风险。此外，公司于 2025 年 11 月开始执行会计估计变更，将钒钛业务划分为单独信用风险特征组合，并对钒钛业务涉及的应收款项（含应收账款、应收票据、其他应收款）的预期信用损失率进行调整。若钒钛业务应收账款账龄进一步延长，或者客户信用风险特征发生显著变化，例如客户发生严重财务困难，应收该客户款项的预期信用损失率已显著高于其所处账龄、逾期区间的预期信用损失率等，导致单项计提应收账款坏账准备，对应的坏账准备计提金额将相应增加，从而对公司未来业绩造成不利影响，甚至导致公司亏损。

对策：

①提高内部管理水平：加强公司内部的财务管理，定期对应收账款、应收票据及其他应收款开展账龄与风险分析，重点单独排查钒钛业务信用组合款项，精准识别高风险客户并落实管控措施；建立严格的信用风险预警机制，实时跟踪客户信用变化，及时应对潜在坏账风险。

②严格审查客户资信：在扩大公司业务规模的同时，对新客户进行严格的资信审核，确保只与有稳定支付能力的客户合作。定期复核存量客户尤其是钒钛业务客户的经营及财务状况，一旦出现财务困难、信用恶化等情形，及时评估信用损失风险，防范单项大额计提坏账的风险。

③加强催收力度：建立完善的催收流程与考核指标，加大逾期款项催收力度，提升回款效率。同时加强与客户沟通，合理协商回款方案。同步动态评估钒钛业务应收款项预期信用损失率变化，审慎计提坏账准备，降低坏账计提增加对公司利润及整体业绩的不利影响。

（4）市场竞争加剧风险

近年来，在国家产业政策支持下，轨道交通行业的持续稳定发展，相关轨道交通装备及运维行业可能吸引更多潜在竞争对手，公司将面临部分行业内企业及潜在进入者的竞争压力，市场竞争程度可能加剧。如果公司不能根据行业发展趋势和市场竞争格局及时调整经营策略，实现研发水平、产品质量、成本控制、响应速度等方面的持续提升、保持行业领先优势和品牌影响力，可能在日益激烈的竞争中处于不利地位。

对策：

①加大研发投入，深耕轨道交通智能运维核心技术，巩固技术、资质与专利优势，构筑行业壁垒。持续优化产品质量与成本管控，提升交付效率与快速服务响应能力，增强综合性价比。

②密切跟踪行业竞争格局，动态调整经营与市场策略，打造差异化竞争优势。同时强化品牌建设与标杆项目落地，深化客户合作粘性，稳固核心市场份额。

③依托多元市场布局，拓展海内外增量市场，分散区域竞争压力。

（5）诉讼及执行结果不确定性风险

公司及下属子公司在日常经营过程中，会因业务履约、合同纠纷等与合作方产生法律争议。报告期内，公司及下属子公司针对部分客户、供应商存在的违约情形提起诉讼，通过司法途径主张自身合法权益。但民事诉讼审理周期通常较长，诉讼进程及最终判决结果存在不确定性；即便取得胜诉判决，也可能因对方主体财产状况、执行能力不足等因素，出现判决无法足额执行、相关款项无法全部收回的情形。同时，相关诉讼会产生律师费、诉讼费等相关支出。若相关案件最终裁判或执行结果不及预期，公司预期可追回的损失无法实现，将对公司当期或未来期间经营业绩、现金流产生不利影响。

对策：

①公司建立常态化法律纠纷管理机制，重大诉讼事项履行内部审议流程，由相关部门及律师对案件事实、证据、可回收性进行充分评估，审慎预判诉讼前景，按照企业会计准则要求做好相关会计处理。

②全程跟进案件审理、保全及执行环节，积极推动财产保全等措施，最大限度保障公司权益；持续跟踪对方主体经营、财产变动情况，提升胜诉后执行回款的可能性。

③完善供应商准入、履约管控及合同条款设置，强化前期风险甄别，从源头减少合同纠纷发生，降低后续诉讼维权成本。

十一、报告期内接待调研、沟通、采访等活动登记表

适用 □不适用

十二、市值管理制度和估值提升计划的制定落实情况

公司是否制定了市值管理制度。

是 □否

公司是否披露了估值提升计划。

□是 否

公司于 2026 年 8 月 26 日召开了第四届董事会第十二次会议，审议通过了《关于修订和制定公司部分管理制度的议案》，具体内容详见公司在巨潮资讯网上披露的的相关制度全文。

十三、“质量回报双提升”行动方案贯彻落实情况

公司是否披露了“质量回报双提升”行动方案公告。

是 □否

具体内容详见公司于 2026 年 8月 28 日在巨潮资讯网上披露的《关于“质量回报双提升”行动方案进展的公告》（公告编号：2026-047）。

第四节 公司治理、环境和社会

一、公司董事、高级管理人员变动情况

□适用 不适用公司董事和高级管理人员在报告期没有发生变动，具体可参见 2025 年年报。

二、本报告期利润分配及资本公积金转增股本情况

□适用 不适用

公司计划半年度不派发现金红利，不送红股，不以公积金转增股本。

三、公司股权激励计划、员工持股计划或其他员工激励措施的实施情况

适用 □不适用

1、股权激励

2025年 3月 27 日，公司召开第三届董事会第三十次会议，会议审议通过了《关于公司〈2025年限制性股票激励计划（草案）〉及其摘要的议案》《关于公司〈2025 年限制性股票激励计划实施考核管理办法〉的议案》以及《关于提请股东大会授权董事会办理公司股权激励相关事宜的议案》等议案。同日，公司召开第三届监事会第十六次会议，审议通过了《关于公司〈2025 年限制性股票激励计划（草案）〉及其摘要的议案》《关于公司〈2025 年限制性股票激励计划实施考核管理办法〉的议案》以及《关于核实公司〈2025年限制性股票激励计划首次授予激励对象名单〉的议案》。

2025 年 3 月 28 日至 2025 年 4 月 7 日，公司内部对本次拟激励对象的姓名和职务进行了公示。在公示期内，公司监事会未收到任何人对激励对象提出的异议。2025 年 4 月 10 日，公司监事会披露了《关于公司 2025 年限制性股票激励计划首次授予激励对象名单的公示情况说明及核查意见》（公告编号：2025-021）。

2025 年 4 月 15 日，公司召开 2025 年第二次临时股东大会，审议通过了《关于公司〈2025 年限制性股票激励计划（草案）〉及其摘要的议案》《关于公司〈2025 年限制性股票激励计划实施考核管理办法〉的议案》《关于提请股东大会授权董事会办理公司股权激励相关事宜的议案》。2025 年 4 月 15日，公司披露了《关于公司 2025 年限制性股票激励计划内幕信息知情人及激励对象买卖公司股票情况的自查报告》（公告编号：2025-022）。

2025 年 5 月 14 日，公司召开第三届董事会第三十三次会议与第三届监事会第十九次会议，审议通过了《关于向激励对象首次授予限制性股票的议案》。监事会对首次授予日的激励对象名单进行核实并发表了核查意见。具体内容详见公司于2025年 5月 14日在信息披露网站巨潮资讯网发布的相关公告。

2026 年 4 月 27 日，公司召开第四届董事会第七次会议，审议通过了《关于作废 2025 年限制性股票激励计划部分限制性股票的议案》《关于调整 2025 年限制性股票激励计划授予价格的议案》，董事会薪酬与考核委员会对前述事项进行核实并发表了核查意见。由于激励计划首次授予部分第一个归属期公司层面业绩考核未达标，故作废激励计划首次授予部分第一个归属期已授予但尚未归属的限制性股票156.8 万股；预留授予部分的激励对象在本次激励计划经股东会审议通过后 12 个月内未确定，预留授予部分限制性股票未授予，预留授予部分 30 万股限制性股票失效作废；2 名激励对象因个人原因离职，已不具备激励对象资格，作废处理其已获授但尚未归属的限制性股票共 8.00 万股。本次合计作废限制性股票 194.8 万股。鉴于公司 2024 年年度权益分派方案已实施完毕，相应调整本次激励计划的授予价格，公司2025 年限制性股票激励计划授予价格由 12.54元/股调整为 12.388元/股。具体内容详见公司于2026年4月29日在信息披露网站巨潮资讯网发布的相关公告。

2、员工持股计划的实施情况

□适用 不适用

3、其他员工激励措施

□适用 不适用

四、环境信息披露情况

上市公司及其主要子公司是否纳入环境信息依法披露企业名单□是 否

五、社会责任情况

（1）股东和投资者权益保护

公司严格按照《公司法》《证券法》《上市公司治理准则》《深圳证券交易所创业板股票上市规则》等法律法规以及《公司章程》建立了规范的公司治理结构，制定了符合公司发展的制度和内部控制体系。公司通过股东会、董事会及各专门委员会、内审部等机构进行监督，不断完善法人治理结构及内部控制制度，提升公司规范运作水平，切实保障全体股东和投资者的合法权益。公司严格履行信息披露义务，真实、准确、完整、及时地披露信息，建立了与投资者沟通的有效渠道，设置了专用电话，接受投资者咨询，与投资者形成互动，不断提高公司的透明度，做到了热情沟通，合理解释，与投资者建立了良好的互动关系。

（2）职工权益保护

公司严格遵守《劳动法》和《劳动合同法》，依法保护职工的合法权益。公司与所有员工签订了《劳动合同》，并缴纳了五险一金。同时，公司通过了职业健康安全体系认证，并定期组织员工进行体检，注重员工安全教育与职业培训，增强员工安全意识，预防职业危害发生。公司始终注重人才培养，将人才培养工作作为重点工作之一，年初制定培训计划，配置培训师、培训资源和经费，专项投入人员培训和人才培养。公司积极开展企业文化活动，每年组织开展新员工座谈会、员工拓展、优秀员工旅游、年会等活动，增强了企业凝聚力和向心力，营造了良好的企业文化氛围。

（3）客户和供应商权益保护

公司充分尊重和维护合作方的合法权益，诚信对待客户和供应商，坚持互利共赢的原则，与重要客户和供应商签订《廉洁协议》，杜绝商业贿赂，从源头层层把关，系统地规范了企业经营管理行为，推动公司可持续、稳健发展。公司依法诚信经营，坚持“铭记质量是公司生产的基石；尊重规则和流程，并要求持续改进；承诺并实现向客户提供高质量的产品、服务和解决方案；以匠心精神为客户创造价值，为轨道交通运营安全作出最大努力”的质量方针，对产品质量严格把关。通过采购高品质的零部件和设备，并运用有效的质量控制措施，提升产品及技术服务质量，为客户提供高品质的产品和服务，保证客户的合法权益。

（4）社会责任与公益事业

公司始终秉承“回馈社会，造福人民”的公益理念，积极履行社会责任，参与并支持各类公益事业，通过积极履行社会责任和参与公益事业，公司不仅树立了良好的企业形象，也为社会的和谐与发展作出了积极贡献。

第五节 重要事项

一、公司实际控制人、股东、关联方、收购人以及公司等承诺相关方在报告期内履行完毕及截至报告期末超期未履行完毕的承诺事项

适用 □不适用

二、控股股东及其他关联方对上市公司的非经营性占用资金情况

□适用 不适用

公司报告期不存在上市公司发生控股股东及其他关联方非经营性占用资金情况。

三、违规对外担保情况

□适用 不适用

公司报告期无违规对外担保情况。

四、聘任、解聘会计师事务所情况

半年度财务报告是否已经审计

□是 否

公司半年度报告未经审计。

五、董事会、审计委员会对会计师事务所本报告期“非标准审计报告”的说明

□适用 不适用

六、董事会对上年度“非标准审计报告”相关情况的说明

□适用 不适用

七、破产重整相关事项

□适用 不适用

公司报告期未发生破产重整相关事项。

八、诉讼事项

重大诉讼仲裁事项

□适用 不适用

本报告期公司无重大诉讼、仲裁事项。

其他诉讼事项

适用 □不适用

九、处罚及整改情况

□适用 不适用

公司报告期不存在处罚及整改情况。

十、公司及其控股股东、实际控制人的诚信状况

□适用 不适用

十一、重大关联交易

1、与日常经营相关的关联交易

□适用 不适用

公司报告期未发生与日常经营相关的关联交易。

2、资产或股权收购、出售发生的关联交易

□适用 不适用

公司报告期未发生资产或股权收购、出售的关联交易。

3、共同对外投资的关联交易

□适用 不适用

公司报告期未发生共同对外投资的关联交易。

4、关联债权债务往来

□适用 不适用

公司报告期不存在关联债权债务往来。

5、与存在关联关系的财务公司的往来情况

□适用 不适用

公司与存在关联关系的财务公司、公司控股的财务公司与关联方之间不存在存款、贷款、授信或其他金融业务。

6、公司控股的财务公司与关联方的往来情况

□适用 不适用

公司控股的财务公司与关联方之间不存在存款、贷款、授信或其他金融业务。

7、其他重大关联交易

□适用 不适用公司报告期无其他重大关联交易。

十二、重大合同及其履行情况

1、托管、承包、租赁事项情况

（1） 托管情况

□适用 不适用公司报告期不存在托管情况。

（2） 承包情况

□适用 不适用公司报告期不存在承包情况。

（3） 租赁情况

□适用 不适用

公司报告期不存在租赁情况。

2、重大担保

适用 □不适用

单位：万元

采用复合方式担保的具体情况说明

3、日常经营重大合同

单位：元

4、其他重大合同

□适用 不适用

公司报告期不存在其他重大合同。

十三、其他重大事项的说明

适用 □不适用

1、2025年度向特定对象发行股票事项

2025 年 5 月 12 日，公司召开第三届董事会第三十二次会议及第三届监事会第十八次会议，审议通过了公司向特定对象发行股票的相关议案。本次向特定对象发行股票的发行数量不超过发行前公司总股本的 30%，即不超过 4,311.60 万股（含本数）。本次向特定对象发行股票的发行对象为符合中国证监会、深交所规定的法人、自然人或者其他合法投资组织，发行对象不超过 35 名（含35名）。

2025 年 10 月 10 日，公司召开第四届董事会第四次会议,根据股东大会授权对发行方案进行调整，调整后本次向特定对象发行股票募集资金总额不超过 80,623.58 万元(含本数)，扣除相关发行费用后的募集资金净额将全部用于：轨道交通智能运维机器人研发与产业化项目 39,386.51 万元、轨道交通智能运维 AI大模型研发与产业化项目 31,054.05万元、营销与技术服务体系升级建设项目 7,973.02 万元、补充流动资金2,210.00万元。

2026 年 2 月 4 日，公司在巨潮资讯网（www.cninfo.com.cn）上披露了《关于向特定对象发行股票申请获得中国证券监督管理委员会同意注册批复的公告》，公司收到中国证券监督管理委员会出具的《关于同意成都唐源电气股份有限公司向特定对象发行股票注册的批复》（证监许可〔2026〕204 号），同意公司向特定对象发行股票的注册申请。批复自同意注册之日起12个月内有效。

十四、公司子公司重大事项

□适用 不适用

第六节 股份变动及股东情况

一、股份变动情况

1、股份变动情况

单位：股

股份变动的原因

适用 □不适用

原董事及高管所持股份按高管锁定股相关规定自动解锁。

股份变动的批准情况

□适用 不适用

股份变动的过户情况

□适用 不适用

股份回购的实施进展情况

□适用 不适用

采用集中竞价方式减持回购股份的实施进展情况

□适用 不适用

股份变动对最近一年和最近一期基本每股收益和稀释每股收益、归属于公司普通股股东的每股净资产等财务指标的影响□适用 不适用

公司认为必要或证券监管机构要求披露的其他内容

□适用 不适用

2、限售股份变动情况

适用 □不适用

单位：股

二、证券发行与上市情况

□适用 不适用

三、公司股东数量及持股情况

单位：股

四、董事和高级管理人员持股变动

适用 □不适用

五、控股股东或实际控制人变更情况

公司前期已披露实际控制人筹划控制权变更但尚未完成的，请说明控制权变更进展情况。

□适用 不适用

控股股东报告期内变更

□适用 不适用

公司报告期控股股东未发生变更。

实际控制人报告期内变更

□适用 不适用

公司报告期实际控制人未发生变更。

六、优先股相关情况

□适用 不适用

报告期公司不存在优先股。

第七节 债券相关情况

□适用 不适用

第八节 财务报告

一、审计报告

半年度报告是否经过审计

□是 否

公司半年度财务报告未经审计。

二、财务报表

财务附注中报表的单位为：元

1、合并资产负债表

编制单位：成都唐源电气股份有限公司

2026 年 06 月 30 日

单位：元

法定代表人：陈唐龙 主管会计工作负责人：张南 会计机构负责人：李俊清

2、母公司资产负债表

单位：元

3、合并利润表

单位：元

本期发生同一控制下企业合并的，被合并方在合并前实现的净利润为：元，上期被合并方实现的净利润为：元。 法定代表人：陈唐龙 主管会计工作负责人：张南 会计机构负责人：李俊清

4、母公司利润表

单位：元

单位：元

5、合并现金流量表

6、母公司现金流量表

单位：元

7、合并所有者权益变动表

本期金额

单位：元

上年金额 单位：元

8、母公司所有者权益变动表

本期金额

单位：元

上期金额 单位：元

三、公司基本情况

成都唐源电气股份有限公司（以下简称“本公司”或“公司”，在包含子公司时统称“本集团”）系由成都唐源电气有限责任公司 2016 年 6 月整体变更设立的股份有限公司。本公司取得由成都市市场监督管理局核发的统一社会信用代码为 91510107564461398L 号企业法人营业执照；法定代表人：陈唐龙；公司住所：四川省成都市武侯区武科西一路 9号。

经中国证券监督管理委员会以《关于核准成都唐源电气股份有限公司首次公开发行股票的批复》（证监许可〔2019〕1479号）核准，本公司于 2019年8 月在深交所上市，证券代码为：300789。

经过历次股权变更，截至2026年06月 30 日，本公司股本为143,849,057.00元。

本公司实际控制人为陈唐龙、周艳夫妇。

本公司主营业务为机器视觉智能检测装备、大数据智能管控系统、铁路公交化与智慧车站等智能高端装备的研发、制造、销售，以及提供配套技术服务。

本公司控股子公司主要从事铁路公交化与智慧车站、机器人与智慧工厂、智慧应急、新材料等业务。本财务报表于2026年8月26日由本公司董事会批准报出。

四、财务报表的编制基础

1、编制基础

本集团财务报表根据实际发生的交易和事项，按照财政部颁布的《企业会计准则》及其应用指南、解释及其他相关规定(以下合称企业会计准则)，以及中国证券监督管理委员会(以下简称证监会)《公开发行证券的公司信息披露编报规则第 15 号—财务报告的一般规定》（2023 年修订）的披露相关规定编制。

2、持续经营

本集团对自本报告期末至少 12 个月内的持续经营能力进行了评价，未发现对持续经营能力产生重大怀疑的事项和情况。本财务报表以持续经营为基础列报。

五、重要会计政策及会计估计

具体会计政策和会计估计提示：

本集团根据实际生产经营特点制定的具体会计政策和会计估计包括应收款项坏账准备、存货跌价准备、固定资产折旧、无形资产摊销、研发费用资本化条件、收入确认和计量等。

1、遵循企业会计准则的声明

本财务报表符合企业会计准则的要求，真实、完整地反映了本公司及本集团于 2026年6 月 30 日的财务状况以及2026年 1-6月经营成果和现金流量等有关信息。

2、会计期间

本集团的会计期间为公历1月1日至12月 31日。

3、营业周期

本集团以12个月为一个营业周期，并以此作为资产和负债的流动性划分标准。

4、记账本位币

本集团以人民币为记账本位币。

5、重要性标准确定方法和选择依据

适用 □不适用

6、同一控制下和非同一控制下企业合并的会计处理方法

7、控制的判断标准和合并财务报表的编制方法

本公司合并财务报表的合并范围以控制为基础予以确定，包括本公司及本公司控制的所有子公司。本公司判断控制的标准为，本公司拥有对被投资方的权力，通过参与被投资方的相关活动而享有可变回报，并且有能力运用对被投资方的权力影响其回报金额。

在编制合并财务报表时，子公司与本公司采用的会计政策或会计期间不一致的，按照本公司的会计政策或会计期间对子公司财务报表进行必要的调整。

本公司与子公司及子公司相互之间发生的内部交易对合并财务报表的影响于合并时抵消。子公司的所有者权益中不属于母公司的份额以及当期净损益、其他综合收益及综合收益总额中属于少数股东权益的份额，分别在合并财务报表“少数股东权益、少数股东损益、归属于少数股东的其他综合收益及归属于少数股东的综合收益总额”项目列示。

8、合营安排分类及共同经营会计处理方法

9、现金及现金等价物的确定标准

本集团现金流量表之现金指库存现金以及可以随时用于支付的存款。现金流量表之现金等价物指持有期限不超过3个月、流动性强、易于转换为已知金额现金且价值变动风险很小的投资。

10、外币业务和外币报表折算

11、金融工具

（1）金融工具的确认和终止确认

本集团成为金融工具合同的一方时确认一项金融资产或金融负债。

满足下列条件的，终止确认金融资产，即将之前确认的金融资产从资产负债表中予以转出：1）收取余融资产现金流量的权利届满：2）转移了收取金融资产现余流量的权利，或在“过手协议”下承担了及时将收取的现金流量全额支付给第三方的义务；并且实质上转让了金融资产所有权上几乎所有的风险和报酬，或虽然实质上既没有转移也没有保留金融资产所有权上几乎所有的风险和报酬，但放弃了对该金融资产的控制。

如果金融负债的责任已履行、撤销或届满，则对金融负债进行终止确认。如果现有金融负债被同一债权人以实质上几乎完全不同条款的另一金融负债所取代，或现有负债的条款几乎全部被实质性修改，则此类替换或修改作为终止确认原负债和确认新负债处理，差额计入当期损益。

以常规方式买卖金融资产，按交易日会计进行确认和终止确认。交易日，是指本集团承诺买入或卖出金融资产的日期。

（2）金融资产分类和计量方法

本集团的金融资产于初始确认时根据本公司管理金融资产的业务模式和金融资产的合同现金流量特征，将金融资产分类为以摊余成本计量的金融资产、以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产、以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产。当且仅当本公司改变管理金融资产的业务模式时，才对所有受影响的相关金融资产进行重分类。

在判断业务模式时，本集团考虑包括企业评价和向关键管理人员报告金融资产业绩的方式、影响金融资产业绩的风险及其管理方式以及相关业务管理人员获得报酬的方式等。在评估是否以收取合同现金流量为目标时，本集团对金融资产到期日前的出售原因、时间、频率和价值等进行分析判断。

在判断合同现金流量特征时，本集团判断合同现金流量是否仅为对本金和以未偿付本金为基础的利息的支付，包含对货币时间价值的修正进行评估时，判断与基准现金流量相比是否具有显著差异；对包含提前还款特征的金融资产，判断提前还款特征的公允价值是否非常小等。

金融资产在初始确认时以公允价值计量，但是因销售商品或提供服务等产生的应收账款或应收票据未包含重大融资成分或不考虑不超过一年的融资成分的，按照交易价格进行初始计量。

对于以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产，相关交易费用直接计入当期损益，其他类别的金融资产相关交易费用计入其初始确认金额。

金融资产的后续计量取决于其分类：

1）以摊余成本计量的金融资产

金融资产同时符合下列条件的，分类为以摊余成本计量的金融资产：①管理该金融资产的业务模式是以收取合同现金流量为目标。②该金融资产的合同条款规定，在特定日期产生的现金流量，仅为对本金和以未偿付本金金额为基础的利息的支付。此类金融资产采用实际利率法确认利息收入，其终止确认、修改或减值产生的利得或损失，均计入当期损益。本集团该分类的金融资产主要包括：货币资金、应收账款、应收票据、其他应收款等。

2）以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的债务工具投资

金融资产同时符合下列条件的，分类为以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产：①本集团管理该金融资产的业务模式既以收取合同现金流量为目标又以出售该金融资产为目标。②该金融资产的合同条款规定，在特定日期产生的现金流量，仅为对本金和以未偿付本金金额为基础的利息的支付。此类金融资产采用实际利率法确认利息收入。除利息收入、减值损失及汇兑差额确认为当期损益外，其余公允价值变动计入其他综合收益。当金融资产终止确认时，之前计入其他综合收益的累计利得或损失从其他综合收益转出，计入当期损益。本集团该分类的金融资产主要包括应收款项融资。

3）以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的权益工具投资

本集团不可撤销地选择将部分非交易性权益工具投资指定为以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产。本集团仅将相关股利收入（明确作为投资成本部分收回的股利收入除外）计入当期损益，公允价值的后续变动计入其他综合收益，不需计提减值准备。当金融资产终止确认时，之前计入其他综合收益的累计利得或损失从其他综合收益转出，计入留存收益。本集团该分类的金融资产为其他权益工具投资。

4）以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产

除上述分类为以摊余成本计量的金融资产和分类或指定为以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产之外的金融资产，本集团将其分类为以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产。此类金融资产按照公允价值进行后续计量，除与套期会计有关外，所有公允价值变动计入当期损益。本集团该分类的金融资产主要包括：交易性金融资产，自资产负债表日起超过一年到期且预期持有超过一年的列报为其他非流动金融资产。

（3）金融负债分类、确认依据和计量方法

除了签发的财务担保合同、以低于市场利率贷款的贷款承诺及由于金融资产转移不符合终止确认条件或继续涉入被转移金融资产所形成的金融负债以外，本集团的金融负债于初始确认时分类为：以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融负债、以摊余成本计量的金融负债。对于以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融负债，相关交易费用直接计入当期损益，以摊余成本计量的金融负债的相关交易费用计入其初始确认金额。

金融负债的后续计量取决于其分类：

1）以摊余成本计量的金融负债

以摊余成本计量的金融负债，采用实际利率法，按照摊余成本进行后续计量。

2）以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融负债

以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融负债（含属于金融负债的衍生工具），包括交易性金融负债和初始确认时指定为以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融负债。交易性金融负债（含属于金融负债的衍生工具），按照公允价值进行后续计量，除与套期会计有关外，所有公允价值变动均计入当期损益。对于指定为以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融负债，按照公允价值进行后续计量，除由本集团自身信用风险变动引起的公允价值变动计入其他综合收益之外，其他公允价值变动计入当期损益；如果由本集团自身信用风险变动引起的公允价值变动计入其他综合收益会造成或扩大损益中的会计错配，本集团将所有公允价值变动（包括自身信用风险变动的影响金额）计入当期损益。

（4）金融工具减值

本集团以预期信用损失为基础，对以摊余成本计量的金融资产、以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的债权投资、合同资产进行减值处理并确认损失准备。

1）预期信用损失的计量

预期信用损失，是指以发生违约的风险为权重的金融工具信用损失的加权平均值。信用损失，是指本集团按照原实际利率折现的、根据合同应收的所有合同现金流量与预期收取的所有现金流量之间的差额，即全部现金短缺的现值。

整个存续期预期信用损失，是指因金融工具整个预计存续期内所有可能发生的违约事件而导致的预期信用损失。未来 12 个月内预期信用损失，是指因资产负债表日后 12 个月内(若金融工具的预计存续期少于 12 个月，则为预计存续期)可能发生的金融工具违约事件而导致的预期信用损失，是整个存续期预期信用损失的一部分。

对于因销售商品、提供劳务等日常经营活动形成的不含重大融资成分的应收账款、应收票据、应收款项融资等应收款项以及合同资产，本集团运用简化计量方法，按照相当于整个存续期内的预期信用损失金额计量损失准备。

除上述采用简化计量方法以外的金融资产（如其他应收款）和包含重大融资成分的应收款项（如长期应收款），本集团采用一般方法（三阶段法）计提预期信用损失。在每个资产负债表日，本集团评估其信用风险自初始确认后是否已经显著增加，如果信用风险自初始确认后未显著增加，处于第一阶段，本集团按照相当于未来 12 个月内预期信用损失的金额计量损失准备，并按照账面余额和实际利率计算利息收入；如果信用风险自初始确认后已显著增加但尚未发生信用减值的，处于第二阶段，本集团按照相当于整个存续期内预期信用损失的金额计量损失准备，并按照账面余额和实际利率计算利息收入；如果初始确认后发生信用减值的，处于第三阶段，本集团按照相当于整个存续期内预期信用损失的金额计量损失准备，并按照摊余成本和实际利率计算利息收入。

对于资产负债表日只具有较低信用风险的金融工具，本集团假设其信用风险自初始确认后未显著增加。关于本集团对信用风险显著增加判断标准、已发生信用减值资产的定义等披露参见附注十二、1。

本集团采用预期信用损失模型对金融工具和合同资产的减值进行评估时，根据历史还款数据并结合经济政策、宏观经济指标、行业风险等因素推断债务人信用风险的预期变动。不同的估计可能会影响减值准备的计提，已计提的减值准备可能并不等于未来实际的减值损失金额。

2）按照信用风险特征组合计提减值准备的组合类别及确定依据

本集团基于单项和组合评估金融工具的预期信用损失，以组合为基础进行评估时，本集团基于共同信用风险特征将金融工具分为不同组别。本集团采用的共同信用风险特征包括：金融工具类型、信用风险评级、债务人所处行业、逾期信息、应收款项账龄等。本集团将合并范围内关联方的应收款项作为低风险组合，不计提坏账。

①应收账款（与合同资产）的组合类别及确定依据

本集团根据应收账款(与合同资产)的账龄、款项性质、信用风险敞口、历史回款情况等信息为基础，按信用风险特征的相似性和相关性进行分组。对于应收账款（与合同资产），本集团判断账龄为其信用风险主要影响因素，因此，本集团参考历史信用损失经验，编制应收账款账龄与违约损失率对照表，以此为基础评估其预期信用损失。本集团根据收入确认日期计算账龄。

本集团计量应收账款预期信用损失的会计估计为：

注：钒钛业务系本集团自2022年下半年起开展的钛矿及相关资源的加工及贸易业务。

②应收票据的组合类别及确定依据

本集团基于应收票据的承兑人信用风险作为共同风险特征，将其划分为不同组合，并确定预期信用损失会计估计政策：a.承兑人为商业银行的银行承兑汇票，本集团评价该类款项具有较低的信用风险，不确认预期信用损失；b.承兑人为商事主体的商业承兑汇票，参照本集团应收账款政策确认预期信用损失率计提减值准备，与应收账款的组合划分相同。

③其他应收款的组合类别及确定依据

本集团其他应收款主要包括应收钒钛业务预付款项退款、应收押金和保证金、应收员工备用金等。根据应收款的性质和不同对手方的信用风险特征，本集团将其他应收款划分为 4 个组合，具体为：应收钒钛业务预付款项退款、应收保证金及押金、应收备用金、应收其他。

对于其他应收款，本集团判断账龄为其信用风险主要影响因素，因此，本集团以账龄组合为基础评估其预期信用损失。本集团根据业务确认日期确定账龄。本年本集团对其他应收款预期信用损失进行测试，测试结果与原有会计估计并无重大差异，本集团其他应收款预期信用损失的会计估计参见应收账款预期信用损失率。

④长期应收款

本集团长期应收款为分期收款销售商品款，本集团采用一般方法（三阶段法）计提预期信用损失。于资产负债表日，本集团依据债务人其信用风险自初始确认后是否已经显著增加，采用相当于未来 12个月内的预期信用损失的金额计量长期应收款减值损失。本年度本集团依据实际信用损失，并考虑前瞻性信息，估计预期信用损失率为 5%。

3) 按照单项计提坏账减值准备的单项计提判断标准

若某一客户信用风险特征与组合中其他客户显著不同，或该客户信用风险特征发生显著变化，例如客户发生严重财务困难，应收该客户款项的预期信用损失率已显著高于其所处于账龄、逾期区间的预期信用损失率等，本集团对应收该客户款项按照单项计提损失准备。

4) 减值准备的核销

当本集团不再合理预期能够全部或部分收回金融资产合同现金流量时，本集团直接减记该金融资产的账面余额。已减记的金融资产以后又收回的，作为减值损失的转回计入收回当期的损益。

（5）金融资产转移的确认依据和计量方法

对于金融资产转移交易，本公司已将金融资产所有权上几乎所有的风险和报酬转移给转入方的，终止确认该金融资产；保留了金融资产所有权上几乎所有的风险和报酬的，不终止确认该金融资产；既没有转移也没有保留金融资产所有权上几乎所有的风险和报酬的，放弃了对该金融资产控制的，终止确认该金融资产并确认产生的资产和负债，未放弃对该金融资产控制的，按照其继续涉入所转移金融资产的程度确认有关金融资产，并相应确认有关负债。

金融资产整体转移满足终止确认条件的，将所转移金融资产在终止确认日的账面价值，与因转移而收到的对价及原直接计入其他综合收益的公允价值变动累计额中对应终止确认部分的金额（涉及转移的金融资产同时符合下列条件：①公司管理该金融资产的业务模式既以收取合同现金流量为目标又以出售该金融资产为目标；②该金融资产的合同条款规定，在特定日期产生的现金流量，仅为对本金和以未偿付本金金额为基础的利息的支付。）之和的差额计入当期损益。

金融资产部分转移满足终止确认条件的，将所转移金融资产整体的账面价值，在终止确认部分和未终止确认部分之间，按照各自的相对公允价值进行分摊，并将因转移而收到的对价及应分摊至终止确认部分的原计入其他综合收益的公允价值变动累计额中对应终止确认部分的金额（涉及转移的金融资产同时符合下列条件：①公司管理该金融资产的业务模式既以收取合同现金流量为目标又以出售该金融资产为目标；②该金融资产的合同条款规定，在特定日期产生的现金流量，仅为对本金和以未偿付本金金额为基础的利息的支付。）之和，与分摊的前述金融资产整体账面价值的差额计入当期损益。

通过对所转移金融资产提供财务担保方式继续涉入的，按照金融资产的账面价值和财务担保金额两者之中的较低者，确认继续涉入形成的资产。财务担保金额，是指所收到的对价中，将被要求偿还的最高金额。

（6）金融负债与权益工具的区分及相关处理方法

本集团按照以下原则区分金融负债与权益工具：（1）如果本集团不能无条件地避免以交付现金或其他金融资产来履行一项合同义务，则该合同义务符合金融负债的定义。有些金融工具虽然没有明确地包含交付现金或其他金融资产义务的条款和条件，但有可能通过其他条款和条件间接地形成合同义务。（2）如果一项金融工具须用或可用本集团自身权益工具进行结算，需要考虑用于结算该工具的本集团自身权益工具，是作为现金或其他金融资产的替代品，还是为了使该工具持有方享有在发行方扣除所有负债后的资产中的剩余权益。如果是前者，该工具是发行方的金融负债；如果是后者，该工具是发行方的权益工具。在某些情况下，一项金融工具合同规定本公司须用或可用自身权益工具结算该金融工具，其中合同权利或合同义务的金额等于可获取或需交付的自身权益工具的数量乘以其结算时的公允价值，则无论该合同权利或义务的金额是固定的，还是完全或部分地基于除本公司自身权益工具的市场价格以外的变量的变动而变动，该合同分类为金融负债。

本集团在合并报表中对金融工具进行分类时，考虑了公司成员和金融工具持有方之间达成的所有条款和条件。如果公司作为一个整体由于该工具而承担了交付现金、其他金融资产或者以其他导致该工具成为金融负债的方式进行结算的义务，则该工具应当分类为金融负债。

金融工具或其组成部分属于金融负债的，相关利息、股利（或股息）、利得或损失，以及赎回或再融资产生的利得或损失等，本集团计入当期损益。

金融工具或其组成部分属于权益工具的，其发行（含再融资）、回购、出售或注销时，本集团作为权益的变动处理，不确认权益工具的公允价值变动。

（7）金融资产和金融负债的抵销

本集团的金融资产和金融负债在资产负债表内分别列示，不相互抵销。但同时满足下列条件时，以相互抵销后的净额在资产负债表内列示：（1）本集团具有抵销已确认金额的法定权利，且该种法定权利是当前可执行的；（2）本集团计划以净额结算，或同时变现该金融资产和清偿该金融负债。

12、应收票据

本集团基于应收票据的承兑人信用风险作为共同风险特征，将其划分为不同组合，并确定预期信用损失会计估计政策：a.承兑人为商业银行的银行承兑汇票，本集团评价该类款项具有较低的信用风险，不确认预期信用损失；b.承兑人为商事主体的商业承兑汇票，参照本集团应收账款政策确认预期信用损失率计提减值准备，与应收账款的组合划分相同。

13、应收账款

本集团根据应收账款(与合同资产)的账龄、款项性质、信用风险敞口、历史回款情况等信息为基础，按信用风险特征的相似性和相关性进行分组。对于应收账款（与合同资产），本集团判断账龄为其信用风险主要影响因素，因此，本集团参考历史信用损失经验，编制应收账款账龄与违约损失率对照表，以此为基础评估其预期信用损失。本集团根据收入确认日期计算账龄。

本集团计量应收账款预期信用损失的会计估计为：

注：钒钛业务系本集团自2022年下半年起开展的钛矿及相关资源的加工及贸易业务。

14、应收款项融资

详见第八节、五、11、金融工具

15、其他应收款

其他应收款的预期信用损失的确定方法及会计处理方法

本集团其他应收款主要包括应收钒钛业务预付款项退款、应收押金和保证金、应收员工备用金等。根据应收款的性质和不同对手方的信用风险特征，本集团将其他应收款划分为 4 个组合，具体为：应收钒钛业务预付款项退款、应收保证金及押金、应收备用金、应收其他。

对于其他应收款，本集团判断账龄为其信用风险主要影响因素，因此，本集团以账龄组合为基础评估其预期信用损失。本集团根据业务确认日期确定账龄。本年本集团对其他应收款预期信用损失进行测试，测试结果与原有会计估计并无重大差异，本集团其他应收款预期信用损失的会计估计参见应收账款预期信用损失率。

16、合同资产

合同资产，是指本集团已向客户转让商品而有权收取对价的权利，且该权利取决于时间流逝之外的其他因素。如本集团向客户销售两项可明确区分的商品，因已交付其中一项商品而有权收取款项，但收取该款项还取决于交付另一项商品的，本集团将该收款权利作为合同资产。

合同资产的预期信用损失的确定方法和会计处理方法，详见上述附注五、11 金融工具减值相关内容。

17、存货

本集团存货主要包括原材料（含包装材料、低值易耗品、备品备件等）、合同履约成本、发出商品和库存商品等。

存货实行永续盘存制，存货在取得时按实际成本计价；领用或发出存货，采用加权平均法确定其实际成本。低值易耗品和包装物采用一次转销法进行摊销。

资产负债表日，存货按照成本与可变现净值孰低计量。存货成本高于其可变现净值的，计提存货跌价准备，计入当期损益。可变现净值，是指在日常活动中，存货的估计售价减去至完工时估计将要发生的成本、估计的销售费用以及相关税费后的金额。

库存商品、在产品和用于出售的材料等直接用于出售的商品存货，其可变现净值按该存货的估计售价减去估计的销售费用和相关税费后的金额确定；用于生产而持有的材料存货，其可变现净值按所生产的产成品的估计售价减去至完工时估计将要发生的成本、估计的销售费用和相关税费后的金额确定。

18、持有待售资产

本集团主要通过出售（包括具有商业实质的非货币性资产交换，下同）而非持续使用一项非流动资产或处置组收回其账面价值的，将其划分为持有待售类别。

本集团将同时符合下列条件的非流动资产或处置组划分为持有待售：①根据类似交易中出售此类资产或处置组的惯例，在当前状况下即可立即出售；②出售极可能发生，即已经就一项出售计划作出决议且获得确定的购买承诺，预计出售将在一年内完成。有关规定要求相关权力机构或者监管部门批准后方可出售的需要获得相关批准。本集团持有的非流动资产或处置组（除金融资产、递延所得税资产、以公允价值计量的投资性房地产、职工薪酬形成的资产外）账面价值高于公允价值减去出售费用后的净额的，将账面价值减记至公允价值减去出售费用后的净额，减记的金额确认为资产减值损失，计入当期损益，同时计提持有待售资产减值准备。

本集团因出售对子公司的投资等原因导致丧失对子公司控制权的，无论出售后本集团是否保留部分权益性投资，在拟出售的对子公司投资满足持有待售类别划分条件时，在母公司个别财务报表中将对子公司投资整体划分为持有待售类别，在合并财务报表中将子公司所有资产和负债划分为持有待售类别。后续资产负债表日持有待售的非流动资产公允价值减去出售费用后的净额增加的，恢复以前减记的金额，并在划分为持有待售类别后确认的资产减值损失金额内转回，转回金额计入当期损益。划分为持有待售类别前确认的资产减值损失不予转回。

持有待售的非流动资产或处置组中的非流动资产不计提折旧或摊销，持有待售的处置组中负债的利息和其他费用继续予以确认。

终止确认持有待售的非流动资产或处置组时，将尚未确认的利得或损失计入当期损益。

19、债权投资

20、其他债权投资

21、长期应收款

本集团长期应收款为分期收款销售商品款，本集团采用一般方法（三阶段法）计提预期信用损失。于资产负债表日，本集团依据债务人其信用风险自初始确认后是否已经显著增加，采用相当于未来 12个月内的预期信用损失的金额计量长期应收款减值损失。本年度本集团依据实际信用损失，并考虑前瞻性信息，估计预期信用损失率为 5%。

22、长期股权投资

本集团长期股权投资为对子公司的投资。

本集团按照初始投资成本对取得的长期股权投资进行初始计量。除企业合并形成的长期股权投资外，以支付现金取得的长期股权投资，按照实际支付的购买价款及与取得长期股权投资直接相关的费用、税金及其他必要支出作为初始投资成本；以发行权益性证券取得的长期股权投资，按照发行权益性证券的公允价值作为投资成本。

本公司对子公司投资在个别财务报表中采用成本法核算。采用成本法时，长期股权投资按初始投资成本计价。在追加投资时，按照追加投资支付的成本的公允价值及发生的相关交易费用增加长期股权投资成本的账面价值。被投资单位宣告分派的现金股利或利润，按照应享有的金额确认为当期投资收益。

处置长期股权投资，其账面价值与实际取得价款的差额，计入当期投资收益。

23、投资性房地产

投资性房地产计量模式

成本法计量

折旧或摊销方法

本集团投资性房地产是指为赚取租金或资本增值，或两者兼有而持有的房地产，包括房屋及建筑物。采用成本模式计量。

本集团投资性房地产采用直线法计提折旧或摊销。各类投资性房地产的预计使用寿命、净残值率及年折旧(摊销)率与固定资产的折旧计提方法一致，计提方法详见 24.固定资产。

24、固定资产

（1） 确认条件

本集团固定资产是为生产商品、提供劳务、出租或经营管理而持有的，使用年限超过一年的有形资产。

固定资产在与其有关的经济利益很可能流入本集团、且其成本能够可靠计量时予以确认。本集团固定资产包括房屋建筑物、运输设备、办公设备、电子设备、工具仪器、检测设备及机器设备。

除已提足折旧仍继续使用的固定资产外，本集团对所有固定资产计提折旧。计提折旧时采用平均年限法。本集团固定资产的分类折旧年限、预计净残值率、折旧率如下：

（2） 折旧方法

本集团于每年年度终了，对固定资产的预计使用寿命、预计净残值和折旧方法进行复核，如发生改变，则作为会计估计变更处理。

25、在建工程

在建工程成本按实际工程支出确定，包括在建期间发生的各项必要工程支出、工程达到预定可使用状态前的应予资本化的借款费用以及其他相关费用等。

在建工程在达到预定可使用状态之日起，根据工程预算、造价或工程实际成本等，按估计的价值结转固定资产，次月起开始计提折旧，待办理了竣工决算手续后再对固定资产原值差异进行调整。

在建工程在达到预定可使用状态时转入固定资产，标准如下：

26、借款费用

本集团将发生的可直接归属于符合资本化条件的资产的购建或者生产的借款费用予以资本化，计入相关资产成本，其他借款费用计入当期损益。本集团确定的符合资本化条件的资产包括需要经过 1 年以上的购建或者生产活动才能达到预定可使用或者可销售状态的固定资产、投资性房地产和存货等的借款费用，在资产支出已经发生、借款费用已经发生、为使资产达到预定可使用或可销售状态所必要的购建或生产活动已经开始时，开始资本化；当购建或生产符合资本化条件的资产达到预定可使用或可销售状态时，停止资本化，其后发生的借款费用计入当期损益。如果符合资本化条件的资产在购建或者生产过程中发生非正常中断、且中断时间连续超过 3 个月，暂停借款费用的资本化，直至资产的购建或生产活动重新开始。

在资本化期间内的每一会计期间，本集团按照以下方法确认借款费用的资本化金额：借入专门借款的，按照当期实际发生的利息费用，扣除尚未动用的借款资金存入银行取得的利息收入或进行暂时性投资取得的投资收益后的金额确定；占用一般借款的，根据累计资产支出超过专门借款部分的资产支出加权平均数乘以所占用一般借款的资本化率确定，其中资本化率根据一般借款加权平均利率计算确定。

27、生物资产

28、油气资产

29、无形资产

（1） 使用寿命及其确定依据、估计情况、摊销方法或复核程序

本集团无形资产主要包括土地使用权、软件等，按取得时的实际成本计量，其中，购入的无形资产，按实际支付的价款和相关的其他支出作为实际成本；投资者投入的无形资产，按投资合同或协议约定的价值确定实际成本，但合同或协议约定价值不公允的，按公允价值确定实际成本。

1）使用寿命及其确定依据、估计情况、摊销方法或复核程序

土地使用权从出让起始日起，按其出让年限平均摊销；软件按预计使用年限、合同规定的受益年限和法律规定的有效年限三者中最短者分期平均摊销。摊销金额按其受益对象计入相关资产成本和当期损益。对使用寿命有限的无形资产的预计使用寿命及摊销方法于每年年度终了进行复核，如发生改变，则作为会计估计变更处理。

（2） 研发支出的归集范围及相关会计处理方法

本集团研发支出的归集范围包括研发人员职工薪酬、直接投入费用、折旧与摊销费用、其他费用等。

本集团根据内部研究开发项目支出的性质以及研发活动最终形成无形资产是否具有较大不确定性，将其分为研究阶段支出和开发阶段支出。公司研究阶段为需求阶段和策划阶段，开发阶段为执行阶段和收尾阶段，当研发项目在策划阶段完成“总体设计方案评审”后，进入开发阶段。研究阶段支出于发生时计入当期损益，对于开发阶段的支出，在同时满足以下条件时予以资本化：本集团评估完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；本集团具有完成该无形资产并使用或出售的意图；无形资产预计能够为本集团带来经济利益；本集团有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产；归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。对于不满足资本化条件的开发阶段支出于发生时计入当期损益。

30、长期资产减值

本集团于每一资产负债表日对长期股权投资、采用成本模式计量的投资性房地产、固定资产、在建工程、使用权资产、使用寿命有限的无形资产等项目进行检查，当存在减值迹象时，本集团进行减值测试。对尚未达到预定可使用状态的开发支出无论是否存在减值迹象，每年末均进行减值测试。

本集团在进行减值测试时，按照资产的公允价值减去处置费用后的净额与资产预计未来现金流量的现值两者之间的较高者确定其可收回金额。减值测试后，若该资产的账面价值超过其可收回金额，其差额确认为减值损失。

本集团以单项资产为基础估计其可回收金额，难以对单项资产的可回收金额进行估计的，以该资产所属资产组为基础确定资产组的可回收金额。资产组的认定，以资产组产生的主要现金流入是否独立于其他资产或者资产组的现金流入为依据。

公允价值减去处置费用后的净额，参考计量日发生的有序交易中类似资产的销售协议价格或可观察到的市场价格，减去可直接归属于该资产处置的增量成本确定。预计未来现金流量现值时，管理层按照资产在持续使用过程中和最终处置时所产生的预计未来现金流量，并选择恰当的折现率确定未来现金流量的现值。

上述资产的减值损失一经确认，在以后会计期间不予转回。

31、长期待摊费用

本集团的长期待摊费用包括装修费用等本公司已经支付但应由本期及以后各期分摊的期限在 1 年以上的费用。该等费用在受益期内平均摊销，如果长期待摊费用项目不能使以后会计期间受益，则将尚未摊销的该项目的摊余价值全部转入当期损益。装修费用等费用的摊销期为 3-5年。

32、合同负债

合同负债反映本集团已收或应收客户对价而应向客户转让商品的义务。本集团在向客户转让商品之前，客户已经支付了合同对价或本集团已经取得了无条件收取合同对价权利的，在客户实际支付款项与到期应支付款项孰早时点，按照已收或应收的金额确认合同负债。

33、职工薪酬

（1） 短期薪酬的会计处理方法

本集团职工薪酬包括短期薪酬、离职后福利、辞退福利。

短期薪酬主要包括职工工资、奖金、津贴和补贴、职工福利费、医疗保险费、失业保险费、工伤保险费、生育保险费、大病互助保险、住房公积金、工会经费和职工教育经费等，在职工提供服务的会计期间，将实际发生的短期薪酬确认为负债，并按照受益对象计入当期损益或相关资产成本。

（2） 离职后福利的会计处理方法

离职后福利主要包括基本养老保险费等，按照公司承担的风险和义务，分类为设定提存计划。设定提存计划根据在资产负债表日为换取职工在会计期间提供的服务而向单独主体缴存的提存金确认为负债，并按照受益对象计入当期损益或相关资产成本。

（3） 辞退福利的会计处理方法

辞退福利是由于在职工劳动合同到期之前决定解除与职工的劳动关系产生，在解除与职工的劳动关系日确认辞退福利产生的职工薪酬负债，并计入当期损益。

（4） 其他长期职工福利的会计处理方法

34、预计负债

35、股份支付

用以换取职工提供服务的以权益结算的股份支付，以授予职工权益工具在授予日的公允价值计量。如授予后立即可行权，在授予日按照权益工具的公允价值计入相关成本或费用，相应增加资本公积。如需在完成等待期内的服务或达到规定业绩条件才可行权，在等待期内的每个资产负债表日，以对可行权权益工具数量的最佳估计为基础，按照权益工具授予日的公允价值，将当期取得的服务计入相关成本或费用和资本公积。如果修改了以权益结算的股份支付的条款，至少按照未修改条款的情况确认取得的服务。此外，增加所授予权益工具公允价值的修改，或在修改日对职工有利的变更，均确认取得服务的增加。

如果取消了以权益结算的股份支付，则于取消日作为加速行权处理，立即确认尚未确认的金额。职工或其他方能够选择满足非可行权条件但在等待期内未满足的，作为取消以权益结算的股份支付处理。但是，如果授予新的权益工具，并在新权益工具授予日认定所授予的新权益工具是用于替代被取消的权益工具的，则以与处理原权益工具条款和条件修改相同的方式，对所授予的替代权益工具进行处理。

36、优先股、永续债等其他金融工具

37、收入

按照业务类型披露收入确认和计量所采用的会计政策

本集团在履行了合同中的履约义务，即在客户取得相关商品或服务的控制权时，确认收入。取得相关商品或服务的控制权，是指能够主导该商品的使用或该服务的提供并从中获得几乎全部的经济利益。

履约义务，是指合同中本集团向客户转让可明确区分商品的承诺。本集团的履约义务属于在某一时点履行履约义务。

对于在某一时点履行的履约义务，本集团在客户取得相关商品控制权时点确认收入。本集团在判断客户是否已取得商品控制权时，综合考虑下列迹象：①本集团就该商品享有现时收款权利，即客户就该商品负有现时付款义务；②本集团已将该商品的法定所有权转移给客户，即客户已拥有该商品的法定所有权；③本集团已将该商品实物转移给客户，即客户已实物占有该商品；④本集团已将该商品所有权上的主要风险和报酬转移给客户，即客户已取得该商品所有权上的主要风险和报酬；⑤客户已接受该商品；⑥其他表明客户已取得商品控制权的迹象。

合同中包含两项或多项履约义务的，本集团在合同开始日，按照各单项履约义务所承诺商品或服务的单独售价的相对比例，将交易价格分摊至各单项履约义务，按照分摊至各单项履约义务的交易价格计量收入。

交易价格是本集团因向客户转让商品或服务而预期有权收取的对价金额，不包括代第三方收取的款项以及预期将退还给客户款项。在确定交易价格时，本集团考虑可变对价、合同中存在重大融资成分等因素的影响。

本集团根据在向客户转让商品前是否拥有对该商品的控制权，来判断本集团从事交易时的身份是主要责任人还是代理人。本集团在向客户转让商品前能够控制该商品的，则本集团为主要责任人，按照已收或应收对价总额确认收入；否则，为代理人，按照预期有权收取的金额确认收入，该金额应当按照已收或应收对价总额扣除应支付给其他相关方的价款后的净额。

同类业务采用不同经营模式涉及不同收入确认方式及计量方法的情况

1）销售商品收入

①机器视觉智能检测装备、大数据智能管控系统、铁路公交化与智慧车站

本集团为客户提供机器视觉智能检测装备、大数据智能管控系统、铁路公交化与智慧车站。对需要安装调试的产品，以完成安装调试并经客户验收合格后确认收入；对不需要安装调试的产品，以客户收货验收后确认收入。对于与检测监测装置配套的软件产品，构成检测监测装置的组成部分，需与其他硬件产品组合，方可达到合同约定的功能及交付条件，其随同硬件产品一起交付，一并在完成安装调试经客户验收合格后确认收入。

②钒钛资源开发与利用

本集团控股子公司攀西钒钛主要从事钒钛资源开发与利用，分为自产产品销售和贸易业务。

对于自产钛精矿等矿产品，以货物发出并经客户验收合格，取得客户的产品销售结算单确认收入。

对于矿产品贸易业务，本集团自第三方取得贸易类商品控制权后再转让给客户，在交易过程中承担向客户转让商品的主要责任、承担存货风险，并能有权自主决定所交易的商品价格的，本集团作为主要责任人，按照已收或应收对价总额确认收入。在获得下游客户订单后向供应商采购，由供应商直接送货至客户指定地点，供应商依据采购合同向本集团交货和本集团依据销售合同向下游客户交货几乎同时完成，在向客户提供商品前，本集团未真正控制商品，在该交易中的身份是代理人的，收入按照应收对价总额扣除应支付给供应商的价款后的净额确认。

2）提供技术服务收入

本集团提供的技术服务收入主要系向客户提供的信息化管理系统维护、智能运维升级改造及技术咨询服务，在服务已经提供，并经客户验收后确认收入。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

38、合同成本

（1）与合同成本有关的资产金额的确定方法

本集团与合同成本有关的资产包括合同履约成本和合同取得成本。根据其流动性，合同履约成本分别列报在存货和其他非流动资产中，合同取得成本分别列报在其他流动资产和其他非流动资产中。

合同履约成本，即本集团为履行合同发生的成本，不属于存货、固定资产或无形资产等相关会计准则规范范围且同时满足下列条件的，作为合同履约成本确认为一项资产：该成本与一份当前或预期取得的合同直接相关，包括直接人工、直接材料、制造费用、明确由客户承担的成本以及仅因该合同而发生的其他成本；该成本增加了本集团未来用于履行履约义务的资源；该成本预期能够收回。

合同取得成本，即本集团为取得合同发生的增量成本预期能够收回的，作为合同取得成本确认为一项资产。如果该资产摊销期限不超过一年，本集团选择在发生时计入当期损益的简化处理。增量成本是指不取得合同就不会发生的成本。本集团为取得合同发生的、除预期能够收回的增量成本之外的其他支出，在发生时计入当期损益，但是，明确由客户承担的除外。

（2）与合同成本有关的资产的摊销

本集团与合同成本有关的资产采用与该资产相关的商品收入确认相同的基础进行摊销，计入当期损益。

（3）与合同成本有关的资产的减值

本集团与合同成本有关的资产，其账面价值高于下列两项差额的，本集团将超出部分计提减值准备，并确认为资产减值损失：①企业因转让与该资产相关的商品预期能够取得的剩余对价；②为转让该相关商品估计将要发生的成本。计提减值准备后，如果以前期间减值的因素发生变化，使得上述两项差额高于该资产账面价值的，转回原已计提的资产减值准备，并计入当期损益，但转回后的资产账面价值不超过假定不计提减值准备情况下该资产在转回日的账面价值。

39、政府补助

政府补助在能够满足其所附的条件并且能够收到时，予以确认。政府补助为货币性资产的，按照实际收到的金额计量，对于按照固定的定额标准拨付的补助，或对年末有确凿证据表明能够符合财政扶持政策规定的相关条件且预计能够收到财政扶持资金时，按照应收的金额计量；政府补助为非货币性资产的，按照公允价值计量，公允价值不能可靠取得的，按照名义金额(1元)计量。

本集团的政府补助包括与资产相关的政府补助、与收益相关的政府补助。其中，与资产相关的政府补助，是指本集团取得的、用于购建或以其他方式形成长期资产的政府补助；与收益相关的政府补助，是指除与资产相关的政府补助之外的政府补助。如果政府文件中未明确规定补助对象，本集团按照上述区分原则进行判断，难以区分的，整体归类为与收益相关的政府补助。

与资产相关的政府补助,确认为递延收益，确认为递延收益的与资产相关的政府补助，在相关资产使用寿命内按照合理、系统的方法分期计入当期损益。相关资产在使用寿命结束前被出售、转让、报废或发生毁损的，将尚未分配的相关递延收益余额转入资产处置当期的损益。

与收益相关的政府补助，用于补偿以后期间的相关成本费用或损失的，确认为递延收益，并在确认相关成本费用或损失的期间计入当期损益。与日常活动相关的政府补助，按照经济业务实质，计入其他收益。与日常活动无关的政府补助，计入营业外收支。

40、递延所得税资产/递延所得税负债

本集团递延所得税资产和递延所得税负债根据资产和负债的计税基础与其账面价值之间的差额、以及未作为资产和负债确认但按照税法规定可以确定其计税基础的项目的计税基础与其账面价值之间的差额产生的(暂时性差异)计算确认。

本集团对除以下情形外的所有应纳税暂时性差异确认递延所得税负债：（1）暂时性差异产生于商誉的初始确认或既不影响会计利润也不影响应纳税所得额(或可抵扣亏损)的非企业合并的交易中产生的资产或负债的初始确认；（2）与子公司、联营企业及合营企业投资相关的应纳税暂时性差异，本集团能够控制暂时性差异转回的时间且该暂时性差异在可预见的未来很可能不会转回的。

本集团以很可能取得用来抵扣可抵扣暂时性差异、可抵扣亏损和税款抵减的未来应纳税所得额为限，对除以下情形外产生的可抵扣暂时性差异、可抵扣亏损和税款抵减确认递延所得税资产：（1）暂时性差异产生于既不影响会计利润也不影响应纳税所得额(或可抵扣亏损)的非企业合并的交易中产生的资产或负债的初始确认；（2）与子公司、联营企业及合营企业投资相关的可抵扣暂时性差异，不能同时满足以下条件的：暂时性差异在可预见的未来很可能转回、未来很可能获得用来抵扣可抵扣暂时性差异的应纳税所得额。

本集团在很可能有足够的应纳税所得额用以抵扣可抵扣亏损的限度内，就所有尚未利用的可抵扣亏损确认递延所得税资产。管理层运用大量的判断来估计未来取得应纳税所得额的时间和金额，结合纳税筹划策略，决定应确认的递延所得税资产的金额，因此存在不确定性。

于资产负债表日，递延所得税资产和递延所得税负债，按照预期收回该资产或清偿该负债期间的适用税率计量。

41、租赁

（1） 作为承租方租赁的会计处理方法

1）租赁确认

除了短期租赁和低价值资产租赁，在租赁期开始日，本集团对租赁确认使用权资产和租赁负债。

使用权资产，是指本集团作为承租人可在租赁期内使用租赁资产的权利，按照成本进行初始计量。该成本包括：①租赁负债的初始计量金额；②在租赁期开始日或之前支付的租赁付款额扣除已享受的租赁激励相关金额；③发生的初始直接费用；④为拆卸及移除租赁资产、复原租赁资产所在场地或将租赁资产恢复至租赁条款约定状态预计将发生的成本（属于为生产存货而发生的除外）。本集团按照租赁准则有关规定重新计量租赁负债的，相应调整使用权资产的账面价值。

本集团根据与使用权资产有关的经济利益的预期消耗方式以直线法对使用权资产计提折旧。能够合理确定租赁期届满时取得租赁资产所有权的，在租赁资产剩余使用寿命内计提折旧；无法合理确定租赁期届满时能够取得租赁资产所有权的，在租赁期与租赁资产剩余使用寿命两者孰短的期间内计提折旧。计提的折旧金额根据使用权资产的用途，计入相关资产的成本或者当期损益。

本集团按照租赁期开始日尚未支付的租赁付款额的现值对租赁负债进行初始计量。租赁付款额包括：①固定付款额及实质固定付款额，扣除租赁激励相关金额；②取决于指数或比率的可变租赁付款额；③本集团合理确定将行使购买选择权时，购买选择权的行权价格；④租赁期反映出本集团将行使终止租赁选择权时，行使终止租赁选择权需支付的款项；⑤根据本集团提供的担保余值预计应支付的款项。

在计算租赁付款额的现值时，本集团采用租赁内含利率作为折现率。本集团因无法确定租赁内含利率的，采用增量借款利率作为折现率。本集团按照固定的周期性利率计算租赁负债在租赁期内各期间的利息费用，并计入当期损益，但应当资本化的除外。

在租赁期开始日后，本集团确认租赁负债的利息时，增加租赁负债的账面金额；支付租赁付款额时，减少租赁负债的账面金额。当实质固定付款额发生变动、担保余值预计的应付金额发生变化、用于确定租赁付款额的指数或比率发生变动、购买选择权、续租选择权或终止选择权的评估结果或实际行权情况发生变化时，本集团按照变动后的租赁付款额的现值重新计量租赁负债。

2）租赁变更

租赁变更，是指原合同条款之外的租赁范围、租赁对价、租赁期限的变更，包括增加或终止一项或多项租赁资产的使用权，延长或缩短合同规定的租赁期等。租赁变更生效日，是指双方就租赁变更达成一致的日期。

租赁发生变更且同时符合下列条件的，本集团将该租赁变更作为一项单独租赁进行会计处理：①该租赁变更通过增加一项或多项租赁资产的使用权而扩大了租赁范围或延长了租赁期限；②增加的对价与租赁范围扩大部分或租赁期限延长部分的单独价格按该合同情况调整后的金额相当。

租赁变更未作为一项单独租赁进行会计处理的，在租赁变更生效日，本集团按照租赁准则有关规定对变更后合同的对价进行分摊，重新确定变更后的租赁期；并采用修订后的折现率对变更后的租赁付款额进行折现，以重新计量租赁负债。就上述租赁负债调整的影响，本集团区分以下情形进行会计处理：①租赁变更导致租赁范围缩小或租赁期缩短的，承租人应当调减使用权资产的账面价值，并将部分终止或完全终止租赁的相关利得或损失计入当期损益。②其他租赁变更导致租赁负债重新计量的，承租人相应调整使用权资产的账面价值。

3）短期租赁和低价值资产租赁

对于租赁期不超过 12 个月的短期租赁和单项租赁资产为全新资产时价值较低的低价值资产租赁，本公司选择不确认使用权资产和租赁负债。本公司将短期租赁和低价值资产租赁的租赁付款额，在租赁期内各个期间按照直线法或其他系统合理的方法计入相关资产成本或当期损益。

（2） 作为出租方租赁的会计处理方法

本公司作为出租人，如果一项租赁实质上转移了与租赁资产所有权有关的几乎全部风险和报酬，本公司将该项租赁分类为融资租赁，除此之外分类为经营租赁。

1）融资租赁

在租赁期开始日，本公司对融资租赁确认应收融资租赁款，并终止确认融资租赁资产。本公司对应收融资租赁款进行初始计量时，以租赁投资净额作为应收融资租赁款的入账价值。

租赁投资净额为未担保余值和租赁期开始日尚未收到的租赁收款额按照租赁内含利率折现的现值之和。本公司按照固定的周期性利率计算并确认租赁期内各个期间的利息收入。本公司取得的未纳入租赁投资净额计量的可变租赁付款额在实际发生时计入当期损益。

2）经营租赁

在租赁期内各个期间，本公司采用直线法或其他系统合理的方法将经营租赁的租赁收款额确认为租金收入。

本公司发生的与经营租赁有关的初始直接费用资本化至租赁标的资产的成本，在租赁期内按照与租金收入相同的确认基础分期计入当期损益。本公司取得的与经营租赁有关的未计入租赁收款额的可变租赁付款额,在实际发生时计入当期损益。

经营租赁发生变更的，本公司自变更生效日开始，将其作为一项新的租赁进行会计处理，与变更前租赁有关的预收或应收租赁收款额视为新租赁的收款额。

42、其他重要的会计政策和会计估计

43、重要会计政策和会计估计变更

（1） 重要会计政策变更

□适用 不适用

（2） 重要会计估计变更

□适用 不适用

（3） 2026 年起首次执行新会计准则调整首次执行当年年初财务报表相关项目情况

□适用 不适用

44、其他

六、税项

1、主要税种及税率

存在不同企业所得税税率纳税主体的，披露情况说明

2、税收优惠

（1）增值税

1）根据《财政部、国家税务总局关于软件产品增值税政策的通知》（财税〔2011〕100 号）规定，2026 年 1-6 月本公司软件产品收入增值税实际税负超过 3%的部分享受即征即退的税收优惠政策。本公司、子公司智谷耘行、弓进电气、唐源智控、西交信测、永力为智能和甘肃安智数联享受增值税超过 3%的部分即征即退优惠政策。

2）根据《财政部、国家税务总局关于先进制造业企业增值税加计抵减政策的公告》(2023 年第 43号)，自 2023 年 1 月 1 日至 2027 年 12 月 31 日，允许先进制造业企业按照当期可抵扣进项税额加计 5%抵减应纳增值税税额。本公司享受先进制造业企业增值税加计抵减政策。

（2）企业所得税

1）西部大开发企业所得税优惠

根据《财政部、国家税务总局、国家发展改革委关于延续西部大开发企业所得税政策的公告》（2020 年第 23 号），自 2021 年 1 月 1 日至 2030 年 12 月 31 日，对设在西部地区的鼓励类产业企业减按 15%的税率征收企业所得税。本公司和唐源智控本年度适用西部大开发企业所得税优惠政策，按照 15%缴纳企业所得税。

2）软件企业所得税优惠

根据《财政部 国家税务总局关于进一步鼓励软件产业和集成电路产业发展企业所得税政策的通知》（财税〔2012〕27 号），对我国境内新办的集成电路设计企业和符合条件的软件企业，经认定后，在2017 年 12 月 31 日前自获利年度起计算优惠期，第一年至第二年免征企业所得税，第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税。

根据《财政部 税务总局 发展改革委 工业和信息化部关于促进集成电路产业和软件产业高质量发展企业所得税政策的公告》（2020 年第 45 号），对符合原有政策条件且在 2019 年（含）之前已经进入优惠期的企业或项目，2020 年（含）起可按原有政策规定继续享受至期满为止，如也符合本公告第一条至第四条规定，可按公告规定享受相关优惠，其中定期减免税优惠，可按本公告规定计算优惠期，并就剩余期限享受优惠至期满为止。

根据《中华人民共和国工业和信息化部 国家发展改革委 财政部 国家税务总局公告》(2021 年第10号) 中制定的国家鼓励的软件企业认定标准。

子公司弓进电气、智谷耘行适用上述优惠政策，2026 年 1-6月按照 25%的法定税率减半征收企业所得税。

3）企业研究开发费税前加计扣除优惠

根据《财政部、税务总局关于进一步完善研发费用税前加计扣除政策的公告》（2023 年第 7 号），企业开展研发活动中实际发生的研发费用，未形成无形资产计入当期损益的，在按规定据实扣除的基础上，自 2023 年 1 月 1 日起，再按照实际发生额的 100%在税前加计扣除；形成无形资产的，自 2023 年1 月 1 日起，按照无形资产成本的 200%在税前摊销。企业享受研发费用加计扣除政策的其他政策口径和管理要求，按照《财政部 国家税务总局 科技部关于完善研究开发费用税前加计扣除政策的通知》(财税(2015)119 号)、《财政部 税务总局 科技部关于企业委托境外研究开发费用税前加计扣除有关政策问题的通知》(财税(2018)64号)等文件规定执行。

本集团2026年1-6月发生的研究开发费用适用上述加计扣除政策。

4）企业残疾职工工资税前加计扣除优惠

根据《中华人民共和国企业所得税法》第三十条第二款、《中华人民共和国企业所得税法施行条例》第九十六条以及财政部、国家税务总局《关于安置残疾人员就业的有关企业所得税优惠政策问题的通知》（财税〔2009〕70 号）文件规定，企业安置残疾人员的，在按照支付给残疾职工工资据实扣除的基础上，在计算应纳税所得额时按照支付给残疾职工工资的 100%加计扣除。

本集团2026年1-6月按支付给残疾人实际工资的100%加计扣除。

5）小微企业税收优惠

根据《财政部、税务总局关于小微企业和个体工商户所得税优惠政策的公告》（2023 年第 6 号）、《关于进一步支持小微企业和个体工商户发展有关税费政策的公告》（2023年第 12号），自 2023年 1月1日至2027年12月 31日，对小型微利企业减按25%计算应纳税所得额，按 20%的税率缴纳企业所得税政策。

子公司广州唐源、唐源轨道、西交达源、西交信测、唐源新材料、福蓉轨道、源铁智蓉、华创金蓉、西交智能、甘肃安智数联、西交智行、西藏安智数联和钛合新材适用上述税收优惠。

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

3、其他

七、合并财务报表项目注释

1、货币资金

单位：元

其他说明

本集团期末银行存款余额中，因涉诉被冻结银行账户资金 676,969.91 元。

本集团其他货币资金期末余额主要为保函保证金。

2、交易性金融资产

单位：元

其他说明：

3、衍生金融资产

单位：元

其他说明：

4、应收票据

（1） 应收票据分类列示

单位：元

（2） 按坏账计提方法分类披露

单位：元

按组合计提坏账准备类别名称：账龄组合 单位：元

确定该组合依据的说明：

如是按照预期信用损失一般模型计提应收票据坏账准备：

□适用 不适用

（3） 本期计提、收回或转回的坏账准备情况

本期计提坏账准备情况：

单位：元

其中本期坏账准备收回或转回金额重要的： □适用 不适用

（4） 期末公司已质押的应收票据

单位：元

（5） 期末公司已背书或贴现且在资产负债表日尚未到期的应收票据

单位：元

（6） 本期实际核销的应收票据情况

单位：元

其中重要的应收票据核销情况：

单位：元

应收票据核销说明：

本年不存在实际核销的应收票据。

5、应收账款

（1） 按账龄披露

单位：元

（2） 按坏账计提方法分类披露

单位：元

按单项计提坏账准备类别名称： 单位：元

按组合计提坏账准备类别名称：轨道交通及其他业务账龄组合计提应收账款坏账准备 单位：元

确定该组合依据的说明：

按组合计提坏账准备类别名称：钒钛业务账龄组合计提应收账款坏账准备

单位：元

确定该组合依据的说明：

如是按照预期信用损失一般模型计提应收账款坏账准备：

□适用 不适用

（3） 本期计提、收回或转回的坏账准备情况

本期计提坏账准备情况：

单位：元

其中本期坏账准备收回或转回金额重要的： 单位：元

（4） 本期实际核销的应收账款情况

单位：元

其中重要的应收账款核销情况： 单位：元

应收账款核销说明：

（5） 按欠款方归集的期末余额前五名的应收账款和合同资产情况

单位：元

6、合同资产

（1） 合同资产情况

单位：元

（2） 报告期内账面价值发生的重大变动金额和原因

单位：元

（3） 按坏账计提方法分类披露

单位：元

按组合计提坏账准备类别个数：1 按组合计提坏账准备类别名称：账龄组合 单位：元

确定该组合依据的说明：

按预期信用损失一般模型计提坏账准备

□适用 不适用

（4） 本期计提、收回或转回的坏账准备情况

单位：元

其中本期坏账准备收回或转回金额重要的： 单位：元

其他说明

（5） 本期实际核销的合同资产情况

单位：元

其中重要的合同资产核销情况 单位：元

合同资产核销说明：

其他说明：

7、应收款项融资

（1） 应收款项融资分类列示

单位：元

（2） 按坏账计提方法分类披露

单位：元

按预期信用损失一般模型计提坏账准备 单位：元

各阶段划分依据和坏账准备计提比例

对本期发生损失准备变动的应收款项融资账面余额显著变动的情况说明：