[年报]云天励飞(688343):2025年年度报告摘要
2025年年度报告摘要 第一节重要提示 1、本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到 www.sse.com.cn网站仔细阅读年度报告全文。 2、重大风险提示 公司已在本报告中详细阐述公司在生产经营过程中可能面临的各种风险，敬请查阅第三节“管理层讨论与分析”之“四、风险因素”。敬请投资者注意投资风险。 3、本公司董事会及董事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 4、公司全体董事出席董事会会议。 5、天职国际会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。 6、公司上市时未盈利且尚未实现盈利 √是□否 公司采用《上海证券交易所科创板股票上市规则》第2.1.2条第（二）项的标准上市，上市时尚未盈利。公司2025年度实现营业收入为133,928.41万元；归属于上市公司股东的净利润为-42,219.43万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为-55,027.97万元。报告期内公司尚未实现盈利。由于公司所属的人工智能行业属于技术和人才密集型行业，具有技术门槛高、高端人才密集、研发投入大的特点，加之近年来国内人工智能行业竞争愈加激烈，在公司收入规模尚未达到一定量级的情况下，持续高强度的研发投入是导致公司尚未实现盈利的主要因素。 7、董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 公司于2026年4月28日召开的第二届董事会第二十次会议审议通过了《关于公司2025年度利润分配方案的议案》，鉴于母公司当前累计未分配利润为负数，尚不满足利润分配条件，为保障和满足公司正常经营和可持续发展需要，公司拟定2025年度利润分配方案为：不派发现金红利、不送红股、不以资本公积金转增股本。 本次利润分配方案尚需经股东会审议批准。 母公司存在未弥补亏损 √适用□不适用 截至报告期末，公司母公司财务报表中存在累计未弥补亏损人民币189,782.55万元。根据《中华人民共和国公司法》及《上市公司监管指引第3号——上市公司现金分红》等相关法律法规的规定，公司不满足实施现金分红的条件。敬请广大投资者注意相关投资风险。 8、是否存在公司治理特殊安排等重要事项 □适用√不适用 第二节公司基本情况 1、公司简介 1.1公司股票简况 √适用□不适用
□适用√不适用 1.3联系人和联系方式
2.1主要业务、主要产品或服务情况 公司致力于通过打造具备高性能、高性价比及高适配性的推理芯片，推动AI加速普及。基于“算法芯片化”核心能力底座，构建了AI推理芯片研发流程和各类产品的开发，并面向企业、消费、行业等场景形成了各类AI相关产品、服务和解决方案。 公司报告期内实现核心技术落地、获取营业收入的主要手段包括通过在企业级、消费级、行业级应用场景部署公司的产品和服务。 公司的产品及服务布局端边云三个维度，基于自主研发的芯片涉及及核心算法，服务于三大类应用场景： 企业级场景。包括AI推理芯片与相关产品、算力服务及IP授权服务等，这些服务主要应用于大模型服务、智算中心、服务机器人及下游厂商的SoC开发等企业应用场景；消费级场景。消费级场景的产品主要包括噜咔博士AI拍学机、噜咔博士AI宠物狗等AI原生产品以及岍丞技术的电子可穿戴设备（如AI耳机、AI手表等）模组等智能硬件类产品。 行业级场景。基于公司的大模型能力和AI推理芯片，公司开发了面向智慧城市治理、智慧交通、智慧园区等面向行业需求的软硬一体化解决方案，结合专业产品与强大的AI能力解决复杂的实际应用场景挑战。 2.2主要经营模式 公司的盈利模式为致力于通过全面布局端、边、云三个维度，服务企业级、消费级和行业级三大类应用场景并实现业务收入。 1、企业级场景：公司打造了覆盖神经网络处理器IP、AI推理芯片和模组、边缘计算盒子、AI推理服务器及智算集群的系列产品，广泛应用在摄像头终端、车路云、机器人、智算中心等场景。报告期内的企业级服务业务包括向企业出售芯片和模组、落地大规模异构高性能算力集群为客户提供AI训练及推理算力服务，包括智能算力调度及AI大模型开发配套服务等。 2、消费级场景：公司开发和销售各类终端面向消费者的产品，主要包括子公司噜咔博士提供的AI拍学机、AI宠物狗等基于AI大模型能力诞生的AI原生产品，以及子公司岍丞技术提供的包括操作系统和软件在内的智能耳机和智能手表芯片模组等。 3、行业级场景：基于自研的算法及AI推理芯片等核心技术，公司为系统集成商及公共服务场景提供软硬一体解决方案，应用于城市治理、智慧交通等领域。 盈利模式概要：
(1).行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛 根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为“I65软件和信息技术服务业”中的“I6513应用软件开发”。同时，根据《中国上市公司协会上市公司行业统计分类指引》，公司所属行业为“信息传输、软件和信息技术服务业－软件和信息技术服务业”。 报告期内，人工智能技术正加速从模型能力突破阶段迈向规模化产业应用阶段，人工智能正逐步成为数字经济的重要基础设施，并加速渗透至互联网服务、智能终端、智能制造、自动驾驶、机器人等多个产业领域。大模型能力持续迭代，应用落地明显提速。以DeepSeek等开源推理模型为代表的新一代模型在推理效率和部署成本方面实现显著优化，大幅降低了大模型落地门槛，推动大模型在企业私有化部署、行业应用及智能终端中的快速普及。 从产业演进阶段看，当前行业已经由早期以算法验证、单点场景落地和局部硬件替代为主的导入期，进入到大模型驱动下的规模化商业落地阶段。一方面，人工智能快速普及，推动云端、边缘端、终端对推理算力的需求持续提升；另一方面，行业竞争焦点也由单纯追求训练峰值算力，逐步转向更强调推理效率、部署成本、系统可用性和生态适配能力的综合竞争。 报告期内，大模型应用的持续落地推动推理算力需求快速增长。与模型训练相比，推理计算具有调用频率高、部署规模大、持续运行时间长等特点，在大模型应用普及后，推理算力需求将显著高于训练需求。随着企业级AI应用、智能终端AI能力、AIAgents、行业私有化部署以及智能机器人等新兴应用的兴起，大模型推理计算需求呈现持续增长趋势，成为人工智能算力需求的重要组成部分。 根据灼识咨询报告，中国AI推理芯片相关产品及服务行业市场规模由2021年的人民币193亿元增至2025年的人民币3,050亿元，复合年增长率为99.4%，并预期将于2030年增至人民币21,097亿元，2025年至2029年的复合年增长率为47.2%。NPU驱动的市场规模由2021年的人民币12亿元增长到2025年的人民币621亿元，复合年增长率为167.4%，预计2030年将攀升至人民币7,012亿元，反映2025年至2030年的复合年增长率为62.4%。 AI推理芯片的设计需要在计算性能、存储带宽、功耗控制和成本之间取得平衡。与传统通用计算芯片相比，AI芯片需要针对人工智能算法进行架构优化，通过专用计算架构、存储结构和数据流等设计提升计算效率。同时，随着人工智能应用复杂度提升，算力需求正从单卡性能竞争逐渐转向系统级能力竞争。AI算力产品不仅需要具备高性能计算能力，还需要具备服务器集成能力、算力调度能力、软件生态兼容能力以及系统级优化能力。 算法与芯片架构协同优化能力是AI芯片设计的重要技术壁垒。人工智能推理芯片需要针对深度学习模型的计算特性进行架构优化，通过专用计算单元、数据流结构以及片上存储架构的设计，实现对人工智能算法的高效加速。随着大模型规模持续增长，推理计算对计算效率、访存效率以及能效比提出更高要求，因此需要通过算法与芯片架构协同优化，实现计算单元、存储体系和数据调度机制的系统级优化，从而提升整体推理效率。 存储带宽与计算能力之间的平衡成为高性能AI芯片的重要技术挑战。在大模型推理场景中，计算性能的提升往往受到存储带宽限制，即所谓的“MemoryBound”问题。为解决这一问题，行业正在探索通过先进封装技术与三维存储架构（3DMemory）提升存储带宽，以提高数据传输效率并降低访存延迟，从而缓解计算单元受限于存储带宽的问题。高带宽存储技术的应用可以显著提升大模型推理效率，但其实现涉及复杂的封装工艺与系统设计，对芯片设计能力与产业链协同能力提出较高要求。 基于Chiplet的异构集成技术成为高性能AI芯片发展的重要方向。随着芯片设计复杂度不断提升以及先进制程成本持续上升，传统单芯片架构在算力扩展与成本控制方面面临一定挑战。 Chiplet架构通过将不同功能模块拆分为多个芯粒并进行异构集成，可以在提升算力规模的同时提高设计灵活性，并实现计算、存储及接口模块的高效协同。基于Chiplet的异构集成技术能够提升系统级性能并缩短产品迭代周期，但同时也对芯粒互连、封装技术以及系统协同设计提出更高要求。 此外，随着人工智能应用规模不断扩大，算力需求正由单卡性能竞争逐渐演进为系统级算力能力竞争。AI算力产品不仅需要具备高性能计算能力，还需要具备服务器集成能力、算力调度能力、软件生态兼容能力以及系统级优化能力。因此，行业企业的竞争模式逐渐由单一芯片产品竞争，升级为芯片、服务器、算力集群、软件平台与行业解决方案协同发展的综合竞争模式。 (2).公司所处的行业地位分析及其变化情况 公司在推理芯片、计算机视觉、多模态理解及大模型推理优化等方向形成较深技术积累。公司曾获得“吴文俊人工智能科学技术奖”等行业权威奖项，并获得中国专利奖等荣誉。 报告期内，公司DeepEdge10芯片平台持续完善对主流国产大模型、操作系统及推理框架的适配能力，完成对报告期内的DeepSeek系列模型及相关推理优化组件的适配，并支持国产操作系统运行环境，进一步提升国产AI生态兼容能力。同时，公司相关产品已在政务、算力基础设施及重点行业场景中实现落地应用，并参与国家重大专项项目，体现出产品在高可靠性及复杂应用环境下的实际应用能力。在行业认可方面，报告期内公司获得多项政府、行业协会及权威媒体评选的荣誉，包括广东省科技进步奖特等奖、人工智能与机器人领域相关创新奖项，以及“AI算力芯片Top10”“AI企业创新大奖”等行业榜单荣誉，同时获得来自科研机构及政府部门的感谢与认可。报告期内，凭借领先的技术实力，DeepEdge10Max承担国家科技部重大专项并通过验收。公司的《基于国产工艺的大模型边缘高效推理的AI芯片关键技术及产业化》项目在2025年粤港澳大湾区人工智能与机器人产业大会暨广东省人工智能与机器人技能大赛上获得唯一特等奖。 在知识产权方面，公司持续加强核心技术布局，围绕芯片架构、算法模型、系统平台及开发工具链等方向形成较为完善的专利体系。截至本报告期末，公司拥有1,152项专利、272项软件版权及599项商标。该等所有专利中，公司拥有发明专利914项，覆盖芯片架构、AI算法、系统平台及开发工具链等多个方向，知识产权体系持续完善。公司长期坚持“算法芯片化”路线，并围绕大模型推理、软硬件协同、先进封装、Chiplet异构集成、3D堆叠存储等方向持续推进研发，既形成了较强的技术壁垒，也不断夯实其在国产AI推理芯片产业链中的行业地位。 (3).报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势报告期内，人工智能产业在技术创新和产业应用方面均呈现出新的发展趋势，新技术、新产业、新业态和新模式不断涌现。人工智能产业发展重心已从“模型训练”全面转向“模型推理”，推理效率优先”驱动全产业链系统性重构，AI推理算力在算力基础设施中的占比快速提升，人工智能产业迈入规模化落地关键阶段。 在新技术方面，随着模型训练技术日趋成熟，大模型持续快速迭代，基础大模型的核心能力实现跨越式升级，推理效率显著提升，推理成本持续下降。多模态大模型已经从“多模态适配”演进为“原生统一多模态”，在跨模态统一表征、跨模态理解与推理、跨模态可控生成上实现了突破，支持长视频、多图、多轮交互下的细粒度理解和因果推断，支持文生视频/图像/音频、图生文及跨模态编辑与续写，生成内容在时序一致性、物理合理性、细节保真度等方面大幅优化提升，为沉浸式交互、数字孪生、具身智能等场景奠定底层基础；模型架构不断优化，高效稀疏与动态计算成为主流，MoE稀疏架构规模化落地，推动推理成本显著下降，百万级长上下文的推理稳定性增强，使得复杂文档分析、多轮对话记忆、复杂任务全局规划和长程推理等能力大幅增强。 2025年以来，开源大模型生态持续活跃，以DeepSeek等模型为代表的开源模型在推理效率和成本控制方面取得突破，加速大模型在企业级、智能终端及行业场景落地。与此同时，低比特量化、模型蒸馏、推理加速框架以及软硬件协同优化等技术日趋成熟，在保障大模型性能的同时大幅降低算力消耗，为大规模推理应用创造了条件。 在新产业方面，AI模型能力的提升拓宽了AI技术的应用边界，AI技术正广泛渗透到千行百业和日常生活，与各个领域的各类应用场景深度融合，AI原生应用快速普及，AI原生硬件创新密集涌现，人工智能产业链不断延伸，AI算力基础设施成为数字经济重要支撑，“推理效率优先”正驱动全产业链的底层架构进行系统性重构。从DeepSeek、豆包、元宝、千问等AI对话应用，到AI搜索，VibeCoding，Manus智能体，再到各类基于OpenClaw的智能体平台，AI应用从“被动响应工具”向“自主智能劳动力”演进。大模型推理一体机、家庭AI网关、AI眼镜、AI耳机、AI拍学机、智能陪伴玩具、具身人形机器人等AI硬件产品创新层出不穷，各类AI原生智能硬件进入高速发展期。与此同时，云端MaaS服务生态持续完善，日均Token消耗量同步迎来持续性、爆发式增长。在此背景下，人工智能产业的发展重心正在发生战略转移，从“模型训练”全面转向“模型推理”，相比训练，推理应用的成本、稳定性与规模化交付能力，直接决定了AI生产力转化效率，推动了AI基础设施由“训练优先”加速转向“推理效率优先”，进而驱动了全产业链的系统性重构。 在新业态方面，AI算力基础设施逐渐成为数字经济的重要组成部分。随着大模型应用需求持续增长，AI算力产业正逐渐形成以AI芯片、服务器、算力集群、算力云平台以及模型服务为核心的AI算力产业体系。各类智能算力中心、AI云服务以及企业私有化部署需求不断增长，推动AI算力基础设施市场持续扩容，并逐步形成“端、边、云”协同发展的产业格局。云端算力承担大规模模型训练与推理服务，边缘设备支撑实时AI部署，而终端设备逐渐具备本地AI推理能力。 AI手机、AIPC、AI眼镜等智能终端产品持续迭代，AI能力逐渐从云端向终端下沉，形成多层级算力协同发展的新业态。 在新模式方面，人工智能产业商业模式正在发生深刻变革。AI算力企业从单一硬件销售模式，向“芯片产品+算力基础设施+软件平台+行业解决方案”的综合模式转型。大模型服务化趋势凸显，算力服务和模型服务成为重要的商业模式，推动行业从“一次性项目交付”向“持续服务模式”转变。 展望未来，随着人工智能技术不断成熟以及应用场景持续拓展，AI推理算力需求预计将持续增长。具备芯片架构设计能力、软件生态能力以及系统级算力解决方案能力的企业，将在未来行业竞争中占据更加有利的位置。 3、公司主要会计数据和财务指标 3.1近3年的主要会计数据和财务指标 单位：元 币种：人民币
单位：元 币种：人民币
□适用 √不适用 4、股东情况 4.1 普通股股东总数、表决权恢复的优先股股东总数和持有特别表决权股份的股东总数及前 10名股东情况 单位:股
□适用√不适用 截至报告期末表决权数量前十名股东情况表 □适用√不适用 4.2 公司与控股股东之间的产权及控制关系的方框图 √适用 □不适用 4.3 公司与实际控制人之间的产权及控制关系的方框图 √适用 □不适用4.4 报告期末公司优先股股东总数及前 10名股东情况 □适用√不适用 5、公司债券情况 □适用√不适用 第三节重要事项 1、公司应当根据重要性原则，披露报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。 报告期内，公司实现营业收入133,928.41万元，同比增长45.99%，归属于母公司所有者的净利润-42,219.43万元，较去年同期亏损金额收窄15,685.27万元。具体经营情况分析详见《2025年年度报告》正文章节“一、经营情况讨论与分析”相关内容。 2、公司年度报告披露后存在退市风险警示或终止上市情形的，应当披露导致退市风险警示或终止上市情形的原因。 □适用 √不适用 中财网
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