[中报]龙软科技(688078):北京龙软科技股份有限公司2026年半年度报告
原标题:龙软科技:北京龙软科技股份有限公司2026年半年度报告 一、本公司董事会及董事、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。 二、重大风险提示 公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险及应对措施，敬请查阅本报告第三节“管理层讨论与分析”。 三、公司全体董事出席董事会会议。 四、本半年度报告未经审计。 五、公司负责人毛善君、主管会计工作负责人郭俊英及会计机构负责人（会计主管人员）李菲声明：保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 六、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无 七、是否存在公司治理特殊安排等重要事项 □适用√不适用 八、前瞻性陈述的风险声明 √适用□不适用 本报告所涉及的未来计划、发展战略等前瞻性陈述，不构成公司对投资者的实质承诺，请投资者注意投资风险。 九、是否存在被控股股东及其他关联方非经营性占用资金情况 否 十、是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况 否 十一、是否存在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性否 十二、其他 □适用√不适用 目录 第一节 释义..........................................................................................................................................1 第二节 公司简介和主要财务指标......................................................................................................5 第三节 管理层讨论与分析..................................................................................................................9 第四节 公司治理、环境和社会........................................................................................................63 第五节 重要事项................................................................................................................................65 第六节 股份变动及股东情况............................................................................................................82 第七节 债券相关情况........................................................................................................................85 第八节 财务报告................................................................................................................................86
在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义：
一、公司基本情况
(一)公司股票简况 √适用□不适用
□适用√不适用 五、其他有关资料 □适用√不适用 六、公司主要会计数据和财务指标 (一)主要会计数据 单位：元币种：人民币
√适用□不适用 报告期内，一季度收入2,293.64万元，二季度收入6,460.12万元，公司收入规模逐渐回升，上半年营业总收入较上年同期增长1.82%，其中新增时空智能（AI）业务落地，占营业收入整体的比例超过10%。 受初中级智能矿山建设项目竞争加剧及研发投入持续高位等因素影响，公司利润承压，利润总额、归属于上市公司股东的净利润、归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润，基本每股收益、稀释每股收益、扣除非经常性损益后的基本每股收益均比上年同期下降。尽管公司经营业绩出现亏损，但季度归母净利润由一季度的-793.28万元逐渐收窄到二季度的-694.61万元。 报告期内，公司应收账款催收持续发力，应收账款累计回款1.21亿元，但现汇回款金额及比例均有所降低，经营活动产生的现金流量净额由正转负。 七、境内外会计准则下会计数据差异 □适用√不适用 八、非经常性损益项目和金额 √适用□不适用 单位：元币种：人民币
单位：元币种：人民币
九、存在股权激励、员工持股计划的公司可选择披露扣除股份支付影响后的净利润□适用√不适用 十、非企业会计准则业绩指标说明 □适用√不适用 第三节 管理层讨论与分析 一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明 （一）所处行业情况 1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛 公司是以自主研发的龙软时空大模型、LongRuanGIS平台为基础，利用云计算、大数据、工业互联网与人工智能等技术，为煤炭、非煤矿山智能化开采等工程领域和零碳园区智能化管控等提供工业应用软件及全业务流程数智化解决方案；为矿山安全监察、政府应急管理、职业卫生监管机构及科研院所提供现代信息技术与安全生产深度融合的整体解决方案。公司所处行业属于国家战略性新兴产业新一代信息技术行业中的软件和信息技术服务业，行业代码为I65。 (1)行业的发展阶段 党的二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出，“十五五”时期经济社会发展的主要目标之一是科技自立自强水平大幅提高，科技创新和产业创新深度融合，创新驱动作用明显增强。2025年9月，工业和信息化部在“十五五”时期电子信息制造业、软件和信息技术服务业发展形势座谈会上进一步明确，软件和信息技术服务业是现代化产业体系的核心组成、发展新质生产力的关键领域及推进新型工业化的重要引擎，“十五五”时期是软件和信息技术服务业迎来高质量发展的重要战略机遇期，要坚定不移推动科技创新和产业创新融合，坚定不移支持产业链高质量发展，坚定不移构筑具有国际竞争力的产业生态。 软件与信息技术服务业已成为推动经济数字化转型和产业升级的核心力量。作为制造业数字化转型“核心引擎”，工业软件正迎来以“AI+”为主导的深刻变革。国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，要推进工业全要素智能化发展，深化人工智能与工业互联网融合应用，增强工业系统的智能感知与决策执行能力。这为工业软件与人工智能的双向赋能指明了方向。伴随“工业软件+AI”模式的深入推进，在以大模型和生成式AI技术为代表的人工智能浪潮下，我国工业智能逐步从“点上突破”走向“面上开花”，行业大模型、智能工业软件及工业智能体成为发展重点。2025年我国软件与信息技术服务业平稳发展，产业正经历从规模扩张向质量提升的关键跃迁，在国产基础软件崛起与垂直大模型落地的双轮驱动下，产业结构持续优化，迈向价值深耕的新阶段。 在产业向价值深耕、智能升级迈进的大背景下，各类聚焦垂直领域的特色软件产品迎来广阔发展空间。其中，时空信息技术作为推动数字经济与实体经济深度融合的重要力量，凭借精准化、智能化的核心优势，在工业智能化、政府治理等关键领域的应用场景不断拓展，成为衔接行业发展趋势与具体应用需求的重要载体。 2026年7月20日，国务院新闻办公室举行新闻发布会，工业和信息化部新闻发言人、运行监测协调局局长陶青介绍，将深入推进数字中国建设和智能经济发展，前瞻布局新兴赛道，加快光子、时空信息等新兴增长点培育，加速算电一体化布局落地，不断塑造产业发展新动能新优势，推动电子信息制造业高质量发展。下一步，将按照国家软件发展战略部署，持续增强关键软件产品和服务供给能力，加快出台“人工智能+软件”行动方案，推动软件开发智能化转型、软件产品及服务智能化升级和智能体软件新业态培育。 就应用领域而言，公司以时空信息技术为特色的产品系列，目前主要应用于煤矿智能化建设领域、政府监管领域和非煤矿山等领域，不仅精准契合国家前瞻性布局的新兴赛道与政策支持方向，并且将通过“人工智能+软件”国家战略方向，助力更多领域实现以时空信息赋能制造业数字化、智能化转型。 A.“人工智能+”领域 自国家“人工智能+”战略发布以来，公司所处的智能化矿山建设和应急管理领域，新政策持续推出。 2025年9月，国家发展改革委、国家能源局发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，提出目标规划：到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，人工智能赋能能源核心技术取得显著突破，应用更加广泛深入；推动五个以上专业大模型在煤炭、油气等行业深度应用。到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。聚焦地质勘探、煤矿采掘（剥）、煤炭洗选、生产调度、安全管控、设备管理等典型场景，稳定获取复杂地质、多工况以及多时空协同条件下的各种工况数据，融合应用智能模型，实现生产过程智能控制与自主决策，助力少人无人化作业常态化运行，稳步推进减人、增安、提效，进一步夯实煤炭在能源安全中的兜底保障作用。 2025年11月国务院办公厅发布《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，应急管理领域和矿山安全领域均为典型应用场景。应急管理领域聚焦应急救援体系数字化场景，加强智能感知、无人救援、航空救援等技术和装备创新应用，提升灾害智能监测预警、应急指挥通信、抢险救援、应急物资供应能力；将矿山安全领域列为独立发展方向，要求构建“生产条件实时感知、过程可视可控、风险可测可防、要素可调可配”的煤矿智能化安全场景，推动煤矿智能化与AI、大数据技术深度融合，加速智能化技术落地应用，同时强化场景安全评估保障智能化场景合规稳定运行。 2025年11月，国家能源局综合司发布《关于组织开展“人工智能+”能源试点工作的通知》，面向能源企业征集高价值应用场景需求，通过“揭榜挂帅”机制推动AI技术在煤矿等能源领域规模化落地。 2026年1月，由工业和信息化部牵头，八部委联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，面向工业工程核心专项政策，提出以AI赋能工业母机、数控系统、工业机器人、重大装备研发制造工程；推进工程研发AI仿真、工艺智能优化、车间智能管控、设备故障AI诊断；目标2027年落地1000个工业智能体、500套AI工程应用方案。 2026年6月，工信部等八部门联合发布《推动工业互联网高质量发展实施意见》，锚定工业领域发展需求、借力人工智能，助力新型工业化与现代化产业体系建设，并设定两阶段发展目标：2030年实现工业互联网新型基建规模化部署，完成工业中类应用全覆盖、重点工业企业安全分级普及率达80%，核心产业增加值突破2.5万亿元；2035年建成全球领先的基础设施与先进技术产业体系，全面支撑新型工业化。同时，意见鼓励煤矿、油气等行业推进“工业互联网+安全生产”建设，完善安全生产支撑体系。 2026年7月，世界人工智能大会在上海隆重召开。会议坚持智能向善、以人为本、普惠协同的核心理念，明确指出：人工智能是世界经济增长的新引擎和新旧动能转换的加速器，正从“数字世界”走向“物理世界”（物理AI）。要抓住难得的历史性机遇，鼓励开源开放、合作共享，全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用，协同推进传统产业改造升级、新兴产业培育壮大、未来产业前瞻布局，让人工智能赋能千行百业。 B.煤矿智能化领域 采矿行业是人类社会发展的永恒主题之一，国内外企业数以万计，是各国GDP的重要组成部分。采矿行业作业环境差属于劳动密集型的范畴，急需通过人工智能技术、智能采掘技术和安全管控技术实现采矿作业的少人或无人化，达到“减员、增效、保安全”的目标。 煤炭作为我国主体能源，在保障国家能源安全中发挥着不可替代的作用。煤矿智能化是国家战略，代表着煤矿新质生产力，是推动煤矿提升本质安全水平、实现安全发展的重要举措。自2020年2月八部委联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》以来，煤矿智能化建设取得了丰硕的成果。截至2025年底，全国已建成国家级示范煤矿66处、省级（央企级）示范煤矿200余处，初步实现了煤矿企业减人、提效、增安的智能化建设目标。但综合来看，煤矿智能化发展尚处于初中级阶段，数据孤岛严重、规范标准不统一、软硬件系统常态化运行有待实质性提升、复合型人才保障严重不足等问题。 随着国家煤炭开发布局进一步西移及向深部发展，开采技术条件进一步多样化。人工智能迅猛发展、双碳目标加速推进等新形势新任务，对煤炭行业智能化发展提出了更高的要求。距离八部委文件要求的“到2035年，各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系”还有一定距离，需要经过数次技术和系统迭代，才能最终实现。 在目前智能化建设的初中级阶段，与采矿本身相关的专业关键技术和重大装备技术瓶颈尚需突破。2024年4月七部委联合发布《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》，提出重点攻克透明地质、井下精准定位导航、矿岩识别、采掘设备姿态精准控制、智能穿爆、电铲自主铲装、复杂条件无人驾驶、智能装备集群协同控制、灾害精准感知预警、工业软件等关键技术，为进一步的核心攻关指明了方向，为2035年的奋斗目标提供了政策保障。 2024年5月，国家能源局发布《关于进一步加快煤矿智能化建设促进煤炭高质量发展的通知》，结合最新形势要求深入推进煤矿智能化升级改造，持续提升煤矿智能化系统的常态化运行水平。 2025年7月，应急管理部发布《煤矿安全规程》（2025年修订版），围绕“无人则安、少人则安”核心目标，从技术应用、场景覆盖及管理优化多环节明确煤矿智能化要求，推动煤矿安全生产模式向智能化转型，要求从2026年2月开始施行。首次将智能化系统、无人开采、机器人替代写入强制性安全条款。 2025年7月，国家能源局综合司发布《关于开展煤矿智能化技术升级应用试点工作的通知》，聚焦智能掘进、智能采煤、露天智能采剥、智能选煤、辅助智能系统五大重点领域，推动技术突破与模式复制。2026年1月公布77个试点项目，试点项目建设期不超过3年，凝练可复制推广的建设方案和应用模式。 2025年9月，国家矿山安全监察局发布《矿山智能机器人重点研发目录》，聚焦煤矿智能化发展，明确七大类共56项矿山智能机器人研发方向，鼓励矿山企业、装备企业与高校科研院所联合攻关，旨在通过机器人替代险重苦脏岗位，防控重大安全风险，提升煤矿本质安全水平。 2025年10月，国家能源局发布2025年5号公告，围绕促进新技术、新产业、新业态发展，规范能源项目规划建设和运行管理，集中出台了一批《井工煤矿智能化》《煤矿智能化建设规划编制基本要求》等重点行业标准。为井工煤矿智能化设计、安装建设、验收等提供全面、系统的依据和指导，有助于规范井工煤矿智能化建设，为智能化系统常态化稳定运行提供坚实支撑。 2025年10月，国家能源局发布《关于推进煤炭与新能源融合发展的指导意见》，以绿色低碳为方向、科技创新为动力，依托煤炭矿区资源发展新能源，提出七大任务，明确到“十五五”末建成一批清洁低碳矿区、大幅提高新能源渗透率，推动传统能源与新能源协调发展，助力能源绿色低碳转型。 2026年1月，国家矿山安全监察局发布《2026年矿山安全生产工作要点》。提出围绕透明地质、深井提升、智能掘进、薄煤层（软岩）开采、高寒高海拔矿山等关键技术和装备开展科技攻关，推动人工智能、物联网、无人驾驶等高水平矿山安全生产场景应用，深入实施“人工智能+”行动，联合发展改革委、应急管理部推动矿山智能化应用场景有关项目实施，召开全国矿山智能化建设现场会，加快推进灾害严重煤矿、高海拔矿山智能化建设，推进非煤矿山智能化建设和应用提速扩面。 2026年1月应急管理部、工业和信息化部联合发文《关于加快应急管理装备创新发展的指导意见》（应急〔2026〕5号），明确矿山为装备智能化改造核心领域，持续推进机械化换人、自动化减人、智能化无人。为了促进已建智能化矿井的常态化应用和技术迭代，有关部委从推进前沿技术应用、印发指导意见和标准规范、出台扶持政策、开展示范煤矿建设等方面构建顶层设计：各产煤大省纷纷出台相关政策进行响应推进。 2026年5月26日，国家能源局发布51个“人工智能+”能源高价值场景，其中煤炭领域场景6个，包含“煤矿透明地质生产保障与灾害智能超前预警”等方向，并鼓励能源企业与人工智能技术供给方组建创新联合体申请试点项目。上述高价值场景与公司透明化地测保障系统、灾害工业仿真（CAE）与预测预报系统、时空大模型等核心产品的应用方向高度契合，为公司产品的规模化推广提供了明确的政策指引。 山西省能源局、山西省应急管理厅、国家矿山安全监察局山西局2025年4月发布《关于印发<煤矿智能化常态化运行管理规定（试行）>的通知》（晋能源规〔2025〕1号），持续发挥和提升煤矿智能化建设成效，推动常态化运行，具体内容包括规范已建成系统运行，明确运维责任与考核；建立监测、故障处置、数据上报机制等。 山西省能源局、山西省应急管理厅、国家矿山安全监察局山西局2025年4月发布《煤矿智能化建设评定管理办法》（晋能源规〔2025〕3号），对全省煤矿智能化建设提出具体的要求：省、市分级评定；评定结果与安全生产、产能核增挂钩。 山东省能源局2025年11月发布《关于加快人工智能赋能煤矿领域高质量发展的行动方案》，提出目标：2025年智能化开采产量占比90%；2026年关键区域AI全覆盖；2027年全省AI全覆盖、占比超95%。 新疆维吾尔自治区应急管理厅2025年12月（2026年2月施行）发布《关于进一步加强智能化煤矿常态化运行的通知》（新应急规〔2025〕5号），要求将智能装备使用率纳入考核；远程操控使用率≥90%；无人矿卡需自有运维团队。 2026年作为“十五五”规划开局之年、《“十四五”矿山安全生产规划》收官之年，我国智慧矿山建设正式从“试点示范”迈入“全面深化”的关键攻坚期。矿山作为国家资源安全和能源保障的战略性基础产业，其智能化、绿色化、高效化转型已成为推动新型工业化、建设现代化产业体系的重要支撑。 C.政府安全监察领域 随着煤矿智能化发展，各级煤矿安全监管监察部门和企业面临更高标准和更严要求预判防控煤矿重大安全风险的艰巨任务，强化源头管控，从根本上消除事故隐患。通过实施超前辨识预判、提前预警、远程监管监察、精准现场检查等措施，提高风险防控能力，把风险隐患化解消除在萌芽之时、成灾之前，有效防范和遏制煤矿重特大事故。 2025年7月，应急管理部发布《煤矿安全规程》（2025年修订版），围绕“无人则安、少人则安”核心目标，从技术应用、场景覆盖及管理优化多环节明确煤矿智能化要求，推动煤矿安全生产模式向智能化转型，从2026年2月开始施行。这是国家矿山安全监察局执法唯一技术标准，强化隐蔽致灾因素监察：瓦斯、水害、冲击地压专项检查清单化，严禁超能力、超强度组织生产。 2026年5月，应急管理部修订《煤矿重大事故隐患判定标准》，扩容隐患判定条款，明确监察现场直接认定标准，发现即停工停产，取消整改缓冲期；隐瞒工作面、图纸造假直接认定重大隐患。 2026年7月国家矿山安全监察局发布《煤矿安全生产标准化定级办法》《煤矿安全生产标准化基本要求及评分方法》确立分级差异化监察机制；一级标准化矿井享受停产豁免、减量化豁免、产能核增优先等正向激励；低等级矿井加密检查、从严管控；明确智能化建设纳入标准化评分核心指标。 2026年是安全生产治本攻坚三年行动收官年，安全监察体系呈现立法升级、执法从严、科技赋能、行刑纪全链条衔接、分行业专项强监管五大主线，覆盖综合执法、矿山、危化、工贸、特种作业、第三方机构、专项行动七大板块。立法密度空前，追责力度升级，监管穿透下沉，数字化转型主线任务清晰。对监管监察相关软件系统的需求也不断提升。 D.非煤矿山领域 2024年4月七部委联合发布《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》，区域布局方面，要求河北、辽宁、江西、云南、湖南等非煤矿山大省打造国家级智能标杆矿山；标准建设方面：要求2026年建成完整矿山智能化标准体系，推广《智能化矿山数据融合共享规范》；建设路径方面：从单一系统智能向全矿数字孪生一体化平台转型；优先顺序方面：国有有色、建材、砂石矿山全部带头完成分级智能化建设，带动民营矿山。 2025年11月国家矿山安全监察局发布的《金属非金属矿山智能化建设指南》，旨在科学规景提出智能化建设整体架构，分系统明确十大业务系统的建设目标与功能要求，并以功能性、效果性表述引导矿山通过“一矿一策”探索实用的建设模式。该建设指南是非煤矿山全国统一建设、验收标准，2026年，所有省市改造、核查、评级均以此作为依据。 2026年1月，国家矿山安全监察局发布《2026年矿山安全生产工作要点》，明确非煤矿山智能化年度核心任务：开展“人工智能+矿山”专项行动，对灾害严重、发生较大事故的非煤矿山强制智能化改造，开展改造“回头看”；发布矿山先进/淘汰装备目录，建设矿用设备全生命周期智慧监管平台；推进省级安全监管平台上云，打通露天、地下、尾矿库数据壁垒；落地国家量化考核目标：2026年底非煤矿山危险繁重岗位机器人/智能装备替代率≥20%，全国矿山井下人员总量压降10%以上，打造单班≤50人智能矿山标杆。 2026年6月，国家矿山安全监察局发布《安全生产主体责任指导意见》，要求实行分类分级改造：小型矿山重点推进机械化升级，大型矿山全面迭代智能化；明确安措费优先保障智能化建设，事故矿山智能化改造为整改硬性前置条件。 地方政策方面： 2026年4月山西省自然资源厅发布《山西省非煤地下矿山智能化建设标准（试行）》和《山西省非煤露天矿山智能化建设标准（试行）》，进一步规范全省非煤矿山智能化建设工作，自发布之日起施行，有效期为2年，涵盖了从信息化基础、地质信息管理到生产运营、安全监管及生态环境保护的全方位要求，是国内首部分露天/地下细分地方标准。两项标准均提出了分阶段、分等级的智能化建设原则，并确立了必需的八大核心模块，重点聚焦于以下领域：智能化采掘与运输、固定设施无人值守、地质信息与监测、综合管控平台等方面。 2026年6月，广东省应急管理厅发布《广东省非煤矿山智能化建设三年行动方案（2026-2028年）》要求分类分级推进，重大事故隐患矿山优先改造；央企、省属矿山2027年前全面建成智能矿山，力争到2028年底，全省非煤矿山智能化建设取得突破性发展，智能化技术装备与矿山安全生产实现深度融合，形成科学、高效、智能的安全管理体系。 E.零碳园区领域 2025年6月国家发展改革委、工业和信息化部、国家能源局《关于开展零碳园区建设的通知》，要求积极稳妥推进碳达峰碳中和，加快经济社会发展全面绿色转型，支持有条件的地区率先建成一批零碳园区，逐步完善相关规划设计、技术装备、商业模式和管理规范，有计划、分步骤推进各类园区低碳化零碳化改造，助力园区和企业减碳增效，为实现碳达峰碳中和目标提供坚实有力支撑。 2025年底公示首批共有52个园区入选，覆盖全国31个省（区、市）及新疆生产建设兵团，产业类型以新能源装备制造、先进装备制造、算力中心等低能耗、高附加值产业为主。 (2)工业软件行业基本特点 工业软件具备强工业属性，软件是载体，工业是内核。工业软件源自于企业提质增效降本的真实需求，是长期工业化过程中知识与工艺的结晶，其本质是将工业技术软件化，软件只是其外在载体，工业才是其内核。工业软件在需求、知识、应用、数据等方面依赖工业体系。而工业本身是复杂度极高的行业，涉及到较多的技术、标准和规范，包括异构平台的体系结构、多种网络标准与协议、企业的私有管理信息库以及信息技术基础设施库、IT服务流程管理标准等，所涉标准广泛，上下游互相依存度高。 工业软件产业链由设备、网络、平台、软件、应用共同组成，工业软件需要部署在设备、网络、平台等基础设施之上，受到基础设施影响。例如传感器数据采集量与精度、工矿内外部网络接入情况、服务器算力大小等均会对工业软件实施效果产生影响。同时上游基础设施的进步也会带动工业软件的发展。 工业软件产品开发要通过对客户软件服务行业的需求进行全面、细致和深入的理解后，总结出高度抽象的建模方法、形成科学合理的体系架构，进而实现框架和功能之间的分离，功能与数据之间的分离，应用与渠道之间的分离，实现对产品结构和功能的个性化与精细化的设计开发，形成精细产品。 总之，工业软件是工业知识的代码化表达，自主而且功能强大的工业软件的研发和应用是一个长期的人才培养、技术积累、技术迭代和工程现场实际应用的过程，并在应用中不断优化。软件是智能化的载体，工业软件是智能生产/制造的核心。软件和信息技术服务行业的迅速发展，为工业软件行业提供了优越的基础发展环境，使国内的用户观念、信息传递更加先进，协同效应最大化，为工业软件行业的进一步发展提供了有力保障。 (3)主要技术门槛 龙软时空大模型是人工智能与时空信息深度融合的前沿技术方向，是新一代通用人工智能在人类工程领域落地的核心载体。它通过对多模态时空数据的统一表征、推理与生成，突破了通用大语言模型在矢量图形理解、空间关系建模、物理规律约束等方面的先天局限，实现AI从“理解语言”向“洞察时空”的范式跨越，能够处理完整的多媒体或多模态“文本、（矢量）图形、图像、音频、视频”数据，属于物理AI或世界模型的范畴。在国家“人工智能+”战略和工业软件自主可控双重导向下，时空大模型已成为支撑能源、交通、水利、建筑、机械等关系国民经济命脉的工程领域智能化升级的关键基础设施，其战略价值与技术稀缺性日益凸显。 时空大模型的研发与产业化具有极高的综合门槛。基于时空大模型的工业软件开发需要对计算机技术、3S（地理信息系统GIS、遥感RS、全球定位系统GPS）技术、机器视觉以及对行业安全、生产和管理全业务流程的深刻理解和长期实践积累，以及适合行业应用需求的基础架构和关键技术积累，具有较高的技术和专业门槛。公司所在行业为典型的技术密集型行业，行业进入需要较高的技术层次和跨越较高的技术门槛，核心技术的积累和持续创新是推动基础软件和应用软件企业建立长期竞争优势的关键因素。 时空智能作为大模型与时空信息的交叉领域，要求技术团队具有深厚的3S理论、大模型训练与推理工程、矿山/工程领域业务体系、多智能体系统编排与对齐等跨学科技术背景，这类复合型人才相对稀缺，公司团队具有先天优势，已经形成通用时空大模型架构系列核心技术。另外，用于时空大模型训练的数据集具有稀缺性。矢量时空数据不同于通用大模型所需的文本、图像数据存在于互联网公开语料中，而是沉淀在行业专业软件系统里，是典型的“工程私域数据”，这类数据具有“结构化+坐标序列+拓扑关系+物理约束+时空演化”五重耦合特征，每一张矢量图形背后都是推演后的工程事实，无法靠网络获取、无法靠模拟合成。 公司依托20余年在1800余家矿山的服务积累，具有独特数据优势，具备数据规模与专业性的双重壁垒。同时，公司龙软智图云GIS产品也为时空智能技术的研发与应用提供了“卡位式”生态优势，它是工程领域私域数据AI训练、学习和时空信息成果输入输出的基础平台或设施。时空大模型不仅是单一AI模型，必须与一个强大的矢量时空数据处理基座深度耦合才能释放价值。 龙软智图云GIS平台作为诸如采矿工程等工程领域GIS或CAD类工业软件的国产替代，公司已经研发积累20余年，为时空大模型提供了多源异构时空数据的统一处理、云化存储服务、持续动态更新、智能体工具调用接口等能力支撑，是一项重资产、长周期的硬科技基础设施，其他厂商从事工程时空大模型研发，至少需要补齐多年的工业软件底座。在此基础上，公司形成了工程化闭环的生态壁垒，能够快速形成“数据越多—模型越准—应用越多—数据更多”的正向循环，这是难以复制的系统性优势，也是龙软时空大模型能够率先发布、落地应用并快速形成收入的重要原因。 在AI+工程应用领域，人工智能技术研发与工业软件平台的核心研发，均依赖经过长期培养的高层次复合型人才，该类人才需兼具工程领域专业技术功底、计算机底层技术能力，同时具备深入一线作业现场开展实地调研、现场验证与工程落地实践的综合素养。这一深度复合的人才体系，是公司持续筑牢技术门槛、巩固时空智能领先优势、推动战略向更广阔工程领域拓展的根本依托。 2、公司所处的行业地位分析及其变化情况 （1）矿山智能化领域 公司目前主业所处的矿山智能化领域经过数年来的发展，已经取得了丰硕的成果，我国已经基本完成由示范矿建设转向规模推广的阶段，但按照国家标准，全部为初级和中级智能化矿井，煤炭智能化已进入规模化、常态化、AI深度融合和探索的新阶段，正处在量变到质变的快速进程中。解决上述问题的关键是核心研发团队的高科技化、软硬件平台和系统的自主化、软件系统的云服务化、软硬件系统的集成化以及操作的实用化。 公司在矿山时空信息处理工业软件矿山时空智能核心研发及应用方面，技术水平及市场渗透率长期处于国内领先地位。公司成立24年来，通过技术的不断迭代，自主研发的时空大模型和系列化智能化矿山工业软件，有效满足了矿山井下复杂地质条件下的信息化、智能化综合需求。截至目前累计已有1800余对矿井及科研院所等单位采用龙软科技的软件系统，龙软GIS在煤矿大中型国有矿井的市场占有率大于80%；国家能源局确定验收的66对首批智能化示范煤矿中，公司参与建设的透明化地质保障系统、智能化管控平台、采掘工作面自适应截割、智能化洗选等系统的国家级示范煤矿数量为46处；公司在全国已累计实施综合管控平台280余对矿井、地质保障系统190余对矿井，为矿山的智能化、智慧化建设提供了有力的技术支撑。 公司参与建设的智能化矿山示范矿井不仅数量居前，而且创新技术应用在智能化验收中获得了行业高度评价，自2019年12月30日上市以来先后获得行业协会科学技术进步特等奖两项、一等奖十项，行业其他奖项三项（2023年度全国煤矿智能化重大进展,“矿山云GIS时空智能技术创新团队”被评为2023年度全国煤矿智能化卓越团队，2024全国采煤工作面智能创新大赛厚煤层智能综采赛道“特等级”）。 在创新驱动与市场需求的双重作用下，公司积极参与国家级、省级智能化示范煤矿建设项目，凭借产品的稳定性、功能的先进性以及对煤矿复杂工况的适应性，在行业内树立了良好的品牌形象和口碑。近年来，公司市场份额稳步提升，尤其在矿山人工智能大模型、智能图形处理、透明化地测保障系统、矿山灾害工业仿真（CAE）及预测预报系统等细分领域，已成为国内创新领先的主要技术及解决方案提供商。 此外，2025年，相关专业机构对公司自主研发的工业软件进行了梳理和评测，评价结果如下：龙软科技入选《2025中国工业软件企业竞争力TOP50》榜单，是煤炭领域唯一上榜企业，被评价为“智能矿山管理系统”细分赛道的龙头。在eNet硅谷动力发布的《2025工业软件年度企业排行榜》中，龙软科技位列第42名，明确标注其主营业务为“智能矿山管理系统”。 （2）人工智能领域 公司深度聚焦矿山智能化建设的核心需求，以自主研发的时空智能平台为核心，融合人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，形成了龙软技术体系的矿山、智能工厂、零碳机场等多行业多场景的时空智能解决方案。 公司利用积淀20余年的时空信息技术提前布局人工智能赛道，根据工程领域或采矿工程时空数据的特点，突破大语言等多模态人工智能系统存在的问题或局限性，于行业内首发适合处理工程领域完整多模态数据（文本、矢量图形、时序、图像、视频、音频）的龙软时空大模型，并获得国内外多项发明专利授权，相关成果已经开始在大唐能投、国能胜利能源、晋能控股煤业集团、榆林能源、河南永煤集团、中金岭南凡口铅锌矿得到推广应用。2025年公司龙软时空大模型之“基于大模型的矿山智能决策支持系统关键技术研究与应用”、黑龙江煤业集团“复杂条件薄煤层智能开采关键技术与成套装备”、神华神东煤炭集团有限责任公司“神东矿区透明地质保障云GIS平台关键技术研究与应用”获得中国煤炭工业协会、中国煤炭学会行业一等奖项3项。 公司新增时空智能业务累计取得订单近3,000万元，报告期内收入占比已超过10%，公司时空智能（AI）技术正从煤矿向智能化选煤厂、政府安监等AI+能源或资源领域拓展，实现了时空智能技术在矿山复杂场景的真正落地应用，成功开拓了公司业务新赛道。 公司以自主时空大模型为核心基座、深耕工业时空信息领域，通过自主知识产权的时空信息、及时空智能技术、云GIS空间底座、矿山多智能体平台、时空大模型AI+整体解决方案，构筑了时空信息技术基座+行业智能体软件核心业态，推出的龙软时空大模型、多位一体智能化解决方案等创新产品具备较强市场竞争力，处于行业先导地位。 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随着人工智能技术加速向工业领域渗透，矿山行业正迎来以大模型、智能体、具身智能为代表的新一轮技术变革。2025年以来，国产开源基座模型持续快速迭代，推理能力大幅提升的同时成本持续下降，使大模型从“能用”走向“好用”，为矿山等垂直行业的规模化落地创造了条件。 在《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》及国家能源局“人工智能+”能源高价值场景的政策引导下，工程领域的矿山智能化建设正加速从初中级阶段迈向高级智能化的深水区，从单系统自动化走向全矿井智能协同，对工业软件的智能化水平、平台化能力和自主可控程度提出了更高要求。公司依托二十余年矿山行业技术积累，已成功研发并落地应用首个工程领域时空大模型（LoongModel），形成了涵盖时空大模型、龙软智图云GIS平台、透明化地测保障、智能化管控、灾害工业仿真（CAE）与预测预报、智能采掘、图文智能处理等在内的全栈AI化产品体系，并在全景视频矢量世界模型、多模态感知与机器人协同控制等前沿方向完成了技术布局，在行业智能化转型中占据先发优势。 （1）矿山工业软件在新技术方面的发展情况 ①大模型从通用走向行业深度应用，时空大模型使AI首次“看懂矿图”目前大模型技术正经历从“通用能力竞赛”到“行业深度落地”的关键转折。一方面，大语言模型推理模型引入长思维链和强化学习技术，在复杂推理、多步分析任务上实现质的飞跃，快速推动了大模型在日常工作中的应用；另一方面，开源生态持续繁荣，高质量基座模型的开放使垂直行业微调的技术门槛和成本大幅降低。更为关键的是，多智能体（Multi-Agent）协同和MCP（ModelContextProtocol）、Skill等工具调用标准和协议的成熟，使大模型从“问答工具”升级为能够自主规划、调用外部系统、完成复杂业务流程的“智能体平台”。 在包括采矿工程在内的工程领域，管控数据属于时空数据的范畴，数据类型齐全，即文本、矢量图形、图像、音频和视频，而且，在数据处理和表达过程中，矢量图形处于相当重要的位置。 目前，通用大语言模型和一般多模态模型主要面向文本、图像、音频、视频等常见模态，对工程或采矿领域大量存在的矢量矿图、地测模型等专业时空数据的理解和处理能力不足，这也是当前矿山人工智能应用多停留在视频AI、知识问答和简单统计分析层面的重要原因，这无法支撑矿山安全生产或工程管理中复杂的核心业务，其实用性受到很大的影响。矿山场景天然具有“强时空、强专业、强约束”的特征，日常工作往往需要同步处理文本、矢量图形、图像视频、时序监测和空间对象等多模态信息，特别是大量的矢量工程图形，并依据时空关系和专业逻辑完成智能设计、灾害预测、隐蔽致灾因素分析、综合研判、图文报告自动生成和智能决策支持等高价值场景。换言之，面对时空信息的智能处理需求，当前“看得见、答得出”的能力已有一定基础，但“看得懂矢量矿图、理得清关系、推得出结论、完得成复杂决策”的能力仍然严重不足。这就需要研发时空大模型和相应的决策支持系统，AI+工程或矿山的全面应用才成为可能。 基于行业需求，公司研发的龙软时空大模型使AI首次具备了“看懂矿图”的能力。在此基础上，已在大唐能投、国能胜利能源、晋能控股煤业集团、榆林能源、河南永煤集团、中金岭南凡口铅锌矿等大型企业集团实现落地应用，涵盖智能监测、智能问答、智能问数、智能制图、智能看图、智能设计、智能审查、智能报告、智能决策支持和视频AI分析等全场景，标志着矿山AI从技术验证正式进入规模化实用阶段。 ②时空信息技术成为矿山智能化的核心基座 矿山地质条件复杂、开采环境动态多变，开采相关信息本质上属于时空信息的范畴。随着智能化建设的深入，时空信息平台的基座地位进一步凸显——它不仅是矿山数字化的“底图”，更是AI理解矿山物理世界的“语言”，是时空智能数据处理的基础平台或设施。依托时空智能技术，构建基于统一地理信息系统和统一空间数据库的时空信息处理平台，已成为实现矿山智能化管控的必备条件。公司研发并持续升级龙软智图云GIS平台，深度融合AI技术，实现了智能制图、AI地质模型更新、空间数据智能分析等创新功能。平台涵盖矿山地测、通防、采掘、机电、安全和调度等专业应用，支持云端随需随用、多端高效协同、二三维一体化处理，彻底解决了传统桌面或单机版矿图系统在线协同编辑、动态更新和实时共享等方面的痛点。基于此平台构建的透明化地测保障系统，协同管控平台以及灾害工业仿真（CAE）和预测预报系统、融合地质勘探、地质编录、超前探测和环境监测、智能设备监控等多源数据，实现了“矿区+矿井+工作面”多级透明化采矿模型的动态构建与更新，为智能化采掘、灾害防治、安全管控提供了精准的时空信息保障服务。 ③数字孪生及仿真模拟的工业应用愈加深入 基于数字孪生技术的透明化矿山应用正在矿山智能化领域日益深入，特别是基于具有真实地理坐标时空信息构建的矿山时空数字孪生平台，已成为矿山远程自动化、智能化、无人少人化的基础支撑。矿山时空数字孪生平台以实际生产矿山为基础，在虚拟空间中构建具有真实时空信息、高保真度的虚拟实体，使用监测、分析、仿真、预测等方法，通过实际矿山生产与矿山孪生体的实时双向交互，实现监测日常生产状态、预测灾害发展趋势、优化工作工艺流程，最终实现多要素、全过程的优化生产流程。公司研发的矿山时空数字孪生平台已应用在地质保障、智能通风、智能化管控平台、智能综采、智能综掘、灾害防治等专业方向。 矿山灾害工业仿真（CAE）及预测预报系统采用高精度可动态更新的三维地质模型作为数字底座，并基于自研的数字孪生平台构建底层支撑，深度融合水、火、瓦斯、顶板、粉尘等多源实时监测数据。在此基础上，利用国产工业仿真（CAE）软件对灾害典型情景进行动态仿真模拟，并依据现场实时反馈的监测数据持续修正仿真结果，从而不断提升仿真精度，改变了传统安全监测“被动响应、单点预警”的局限，实现了对单灾害及复合灾害的全生命周期主动防控，是对传统矿山灾害防治技术的根本性增强。 基于矿山时空数字孪生平台实现的智能综采工作面数字孪生系统构建高精度具有时空属性的地质模型和设备模型，集成安全监测、人员定位、设备自动化等数据，使用数据驱动等技术，实时仿真进行生产状态，并将截割线的真实地理坐标发送采煤机，指导生产。 矿山时空数字孪生平台已应用在智能园区、海洋环境与装备、高校仿真教学、零碳机场等非矿山领域。 ④AI化转型加速、工业软件云化，平台经济模式初步形成 A.公司已经形成可技术迭代的矿山安全生产全业务流程工业软件系统和部分特色硬件装备，代表了先进的技术体系和发展趋势，相关核心技术已经获得国内外发明专利授权和保护，并可持续进行技术迭代和其他行业的推广应用。公司的软件系统从时空大模型平台、透明化智能探测、龙软智图云GIS平台、4DGIS+数字孪生+矢量空间视频流平台，到透明化地测保障系统、灾害工业仿真（CAE）与预测预报、智能化协同管控平台、智能化通风、少人或无人智能化采掘、智能化洗选、智能化园区、政府行业监管、智能化职业技能培训等，特色硬件系统包括高精度导航定位、超前探测数据处理、时空信息多模态采集、智能化截割远程控制等。 B.采矿等工程领域是时空智能AI+赋能新质生产力的典型场景，也是高科技改造传统工程领域的必然选择。在AI发挥作用的要素中，数据共享是支撑高质量AI系统构建与实际应用的关键需求之一，只有这样，才能实现采矿等工程领域对安全生产私域数据的学习和训练，才能为智能设计、图文报告的智能生成和决策支持提供实时时空数据，AI+矿山的实际应用才成为可能。基于B/S架构的龙软智图云GIS、透明地测保障系统、4DGIS+数字孪生+矢量空间视频流等平台，为矿山时空数据的共享和动态处理提供了保障。 C.平台经济模式是公司发展的抓手和动力。随着互联网、云计算、人工智能等前沿技术的迅猛发展，企业对成本管控、跨部门协同以及多系统无缝对接的需求愈发迫切，云化、在线协作正成为企业数字化转型的必然选择。云计算和人工智能的深度融合正在重塑工业软件的形态和商业模式。基于云原生架构的多专业在线实时协同设计和数据处理，推动工业软件从单一效率工具向集成化智能平台升级。“云租用”模式大幅降低了矿山信息化的初始投资和使用门槛，使高品质的智能化服务能够快速渗透至中小矿山企业，推动全行业数字化智能化步入快车道。与此同时，AI能力正在从“附加功能”走向“核心引擎”。大模型驱动的智能体技术使工业软件具备了自主理解用户意图、动态编排业务流程、自动调用专业工具的能力，正在从根本上改变人与工业软件的交互方式——从“人操作软件”走向“人指挥AI、AI操作软件”。这一变革为矿山工业软件带来了历史性的机遇，具备行业深度知识积累和完整产品体系的公司将在AI赋能升级中占据显著优势。 （2）工业软件在煤矿智能采掘方面的发展情况 ①打造高阶智采信创控制平台成为综采智能化常态化运行的必需装备我国煤炭智能化开采技术从2010年起分别经历了可视化远程干预（1.0时代）和工作面自动找直（2.0时代）两个技术阶段，目前正处于向透明工作面（3.0时代）深入推进的关键期，最终将进入透明矿井（4.0时代）的技术阶段。 智能化开采技术3.0时代是针对煤矿井下围岩状态感知及生产装备控制难题，主要研究基于透明工作面的高精度三维地理模型构建、智能开采控制和超前巷道智能化协同支护等技术，研制支撑智能化安全生产的地理信息系统和设备定位装置、综采成套装备智能控制系统、智能化超前支护等装备。 目前，煤矿智能化建设已经取得了阶段性重大应用成果，但仍处于初级或中级智能化水平，智能化煤矿建设正逐步进入深水区。 公司在智能开采方面提供基于龙软智图的综采工作面自适应采煤整体解决方案，该方案融合了精细化物探和超前探测、地测模型动态修正、数字孪生管控、矢量空间视频流、液压支架电液控制、设备精确定位及组合导航、5G传输及控制、自适应开采和时空智能等核心技术，形成了基于精确大地坐标及动态地测模型的自适应采煤技术体系，系统减少工作面人员至2-3人，降低了采煤作业人员的劳动强度，提高了采煤过程中的安全性和智能化水平，为煤矿智能开采提供了有效的技术保障。从行业需求和发展趋势来看，综采工作面的智能化将向高阶数智开采方向发展，下一步，公司继续依托地质保障系统实现煤层赋存条件透明化，构建智能化地质模型指导综采透明化开采，突破智能感知与通信传输瓶颈，形成综采全域场景多源异构数据融合感知能力，为感知提供“广连接、低延时、大上行”传输能力，构建“云-边-端”架构的煤矿全生产链装备群协同作业数字孪生系统及动态智能决策平台。研发复杂环境下“围岩-装备群”耦合精准感知系统、煤矿多源异构数据“融合-分析-决策”AI模型和多模态智能终端，开发“融合感知-自主决策-自适应调控”高阶智采信创控制平台，打造综采工作面远程智能运维能力，为综采智能化开采常态化运行提供保障，推动煤矿全生产链高效协同与无人化生产管控技术装备示范应用。（未完）  |