[中报]博睿数据(688229):2026年半年度报告

时间：2026年08月28日 21:46:54 中财网

原标题:博睿数据:2026年半年度报告

公司代码：688229 公司简称：博睿数据






北京博睿宏远数据科技股份有限公司
2026年半年度报告


重要提示
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、 公司负责人李凯、主管会计工作负责人王辉及会计机构负责人（会计主管人员）王晓杰声明：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
（一）本报告中涉及的未来计划、发展战略等前瞻性陈述因存在不确定性，不构成公司对投资者的实质承诺，敬请投资者注意投资风险。

（二）本半年度报告中所援引的行业数据均来自于第三方机构出版、发布的资料，这些机构包括但不限于 IDC以及其他公开渠道获取的相关数据等。提请广大投资者注意： 1、本半年度报告若援引第三方机构出版、发布的资料的，则本半年度报告中将标明相关出处。

2、本半年度报告中所援引的相关数据以及信息等，仅代表其对行业的研究意见或观点，而非客观事实的陈述。若第三方机构嗣后对相关数据以及信息等有变更的，均以第三方机构最新发布的为准，本公司不做另行通知。

3、本半年度报告中所援引的相关数据以及信息的有效期，均以第三方机构发布的时间或标注时间为准，非以本半年度报告披露日为准。


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 ......................................................................................................................................... 5
第二节 公司简介和主要财务指标 ..................................................................................................... 9
第三节 管理层讨论与分析 ............................................................................................................... 12
第四节 公司治理、环境和社会 ....................................................................................................... 34
第五节 重要事项 ............................................................................................................................... 38
第六节 股份变动及股东情况 ........................................................................................................... 57
第七节 债券相关情况 ....................................................................................................................... 62
第八节 财务报告 ............................................................................................................................... 64

备查文件目录	载有公司负责人、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。
	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文及 公告原稿。

第一节 释义
在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义：

常用词语释义
博睿、博睿数据、本公 司、公司	指	北京博睿宏远数据科技股份有限公司
博睿有限	指	北京博睿宏远科技发展有限公司
武汉博睿子公司、武汉 博睿	指	武汉市博睿宏远科技有限责任公司
佳合兴利	指	上海佳合兴利咨询管理中心（有限合伙）
元亨利汇	指	上海元亨利汇咨询管理中心（有限合伙）
睿思智数	指	北京睿思智数科技有限责任公司
智维盈讯	指	北京智维盈讯网络科技有限公司
香港子公司	指	博睿數據(香港)科技有限公司
新加坡孙公司	指	BONREE DATA TECHNOLOGY PTE. LTD.
马来西亚孙公司	指	BONREE DATA TECH SDN. BHD.
印尼孙公司	指	PT BONREE DATA TECH
报告期期末	指	2026年 6月 30日
报告期	指	2026年 1月 1日-2026年 6月 30日
《公司法》	指	《中华人民共和国公司法》
《证券法》	指	《中华人民共和国证券法》
《公司章程》	指	《北京博睿宏远数据科技股份有限公司章程》
信通院	指	中国信息通信研究院，是中国电信科技产业的重要研究机构之一。
中国证监会	指	中国证券监督管理委员会
Gartner	指	高德纳咨询公司（Gartner Group），全球权威的 IT研究与顾问咨 询公司，研究范围覆盖全部 IT产业。
IT运维管理、ITOM	指	信息系统运维管理（IT Operational Management），采用专业的信 息技术和方法，对软硬件环境、网络、应用系统及运维服务流程 等进行综合管理，其目的是保障系统与网络的可用性、安全性和 业务的持续性。
应用性能管理、APM	指	应用性能管理（ Application Performance Management & Monitoring），又可称为应用性能监测，通过监测、诊断和分析复 杂软件及应用程序的性能问题来保障其良好稳定运行。
应用性能管理及可观 测性、APMO	指	APMO是“应用性能管理及可观测性”（Application Performance Management and Observability）的缩写。
数字化转型	指	根据中国信息通信研究院出具的《中国数字经济发展与就业白皮 书（2019年）》中的定义，数字化转型是指产业与数字技术全面 融合，提升效率的经济转型过程，即各产业利用数字技术，把产 业各要素、各环节全部数字化，通过对数字世界的仿真模拟、设 计优化等操作，推动技术、人才、资本等资源配置优化，推动业 务流程、生产方式重组变革，从而提高产业效率。
数字经济	指	根据中国信息通信研究院出具的《中国数字经济发展与就业白皮 书（2019年）》中的定义，数字经济是以数字化的知识和信息为 关键生产要素，以数字技术创新为核心驱动力，以现代信息网络 为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高传统 产业数字化、智能化水平，加速重构经济发展与政府治理模式的 新型经济形态。
全栈溯源	指	是一种在复杂的应用环境下，精确定位并判断网络、移动端、浏 览器端、服务端性能问题根源的技术手段，可降低跨部门排障沟
		通成本，实现完整业务调用链跟踪。
海量数据	指	行业内一般指超过 PB量级的数据
RUM	指	真实用户体验监控（Real User Monitoring），指通过采集真实终 端用户访问应用过程中产生的性能与体验数据，还原用户实际使 用感受的监测技术。
数字体验监测、DEM	指	数字体验监测（Digital Experience Monitoring）产品，是前端应用 监控产品，可监控客户线上业务链条前端 APP、网页等应用程序 的用户体验以及互联网传输状况。
ITIM	指	IT基础设施监测（IT Infrastructure Monitoring），指对主机、容器、 数据中心等基础设施资源运行状态进行监控管理的技术。
智能体（Agent）	指	指依托大模型进行自主规划、决策与工具调用，以完成特定任务 目标的 AI程序实体。
Token	指	指大模型处理自然语言时的最小计量单位，通常用于衡量模型调 用的计算量及成本。
SOC 2 Type II	指	由美国注册会计师协会（AICPA）制定的国际权威审计框架，需 对企业连续 6-12个月的控制措施有效性进行全面验证。
智能运维、AIOps	指	智能运维（Artificial Intelligence for IT Operations），将人工智能 应用于运维领域，结合大数据和机器学习等技术，提升 IT运维效 率，实现机器自我学习、自行分析决策、自动化执行脚本，进一 步解决自动化运维无法解决的问题。
网络性能监测、NPM	指	网络性能监测（Network Performance Management & Monitoring）， 又可称为网络性能管理，利用包数据、流数据和基础设施指标的 组合，对网络可用性、性能以及运行的应用程序流量提供历史的、 实时的和预测性的视图。
报文	指	是网络中交换与传输的数据单元，即站点一次性要发送的数据块。 报文包含了将要发送的完整数据信息，其长短很不一致，长度不 限且可变。
事务	指	访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元，事务 由事务开始和事务结束之间执行的全体操作组成。
列式压缩存储	指	将一张表中的数据压缩后按照列为基础逻辑存储单元进行存储， 相较于行式存储，列式存储最大可能降低查询响应时间，可在数 据列中高效查找数据，无需维护索引，并更节省存储空间。
响应式	指	根据不同设备浏览尺寸或分辨率来展示不同页面结构层、行为层、 表现层内容。
探针技术	指	探针是一段代码（或者说一类简易程序），嵌入在关键节点、底 层软件、应用框架或应用软件中用来探测空间、服务器运行状况 和信息，可以实时查看服务器硬盘资源、内存占用、网卡流量、 系统负载、服务器时间等信息。
服务器	指	也称伺服器，是提供计算服务的设备，其构成包括处理器、硬盘、 内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但拥有更高的性 能。
PC	指	个人计算机，由硬件系统和软件系统组成，一种能独立运行，完 成特定功能的设备，在大小、性能以及价位等多个方面适合于个 人使用，并由最终用户直接操控的计算机的统称。
APP	指	应用程序，即可以在移动设备上使用，满足人们咨询、购物、社 交、娱乐、搜索等需求的应用程序。
SDK	指	软件开发工具包（Software Development Kit，首字母缩写为 SDK） 一般都是一些软件工程师为特定的软件包、软件框架、硬件平台、 操作系统等建立应用软件时的开发工具的集合。
IOS	指	由苹果公司开发的移动操作系统，属于类 Unix的商业操作系统。
Android	指	一种基于 Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要使用于移 动设备。
API	指	Application Programming Interface，应用程序编程接口，是操作系 统留给应用程序的一个调用接口，应用程序通过调用操作系统的 API，使操作系统去执行应用程序的命令。
流媒体	指	采用流式传输的方式在互联网播放的媒体格式，即商家用视频传 送服务器把内容数据包传送到网络上，用户通过解压设备对这些 数据进行解压后获取节目内容。
云计算	指	IT基础设施与应用的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展 的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指 通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。
TCP	指	Transmission Control Protocol，传输控制协议，是一种面向连接的、 可靠的、基于字节流的传输层通信协议。
HTTP	指	HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议，是一个客户端和服 务器端请求和应答的标准，是一种详细规定了浏览器和万维网服 务器之间的通信规则，通过因特网传送万维网文档的数据传送协 议。
H5	指	HTML 5，即第五代超文本标识语言。
JavaScript	指	一种解释性脚本语言，主要用来向 HTML页面添加交互行为。
Ajax	指	异步 JavaScript和 XML，是指一种创建交互式网页应用的网页开 发技术，通过在后台与服务器进行少量数据交换，Ajax可以使网 页实现异步更新。这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下， 对网页的某部分进行更新。
微服务	指	一项在云中部署应用和服务的新技术，微服务基于业务能力构建， 每个服务独立运行，使用轻量级机制通信，能够通过自动化部署 机制来独立部署，使用不同的编程语言实现以及不同数据存储技 术，并保持最低限度的集中式管理。
SaaS	指	软件即服务（Software-as-a-Service），是一种通过 Internet提供软 件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可 以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服 务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联 网获得厂商提供的服务。
解耦	指	耦合是指两个及以上的体系或两种运动形式间通过相互作用而彼 此影响以至联合起来的现象。在软件工程中，对象之间的耦合度 体现了对象之间的依赖性，耦合越高，维护成本越高。解耦即降 低耦合度。
高并发	指	通常指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求
拓扑	指	研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质 的一个学科，它只考虑物体间的位置关系而不考虑其形状和大小。 计算机网络的拓扑结构是引用拓扑学中研究与大小、形状无关的 点、线关系的方法。把网络中的计算机和通信设备抽象为一个点， 把传输介质抽象为一条线，由点和线组成的几何图形就是计算机 网络的拓扑结构。
敏捷开发	指	Agile Software Development，一种能应对快速变化需求的软件开发 能力。相对于“非敏捷”，更强调程序员团队与业务专家之间的 紧密协作、面对面沟通、频繁交付新的软件版本、紧凑而自我组 织型的团队、能够很好地适应需求变化的代码编写和团队组织方 法，也更注重作为软件开发中人的作用。
DevOps	指	Development和 Operations的组合词，是为促进开发、运维和质量 保障部门之间的沟通、协作和集成所采用的流程、方法和体系的
		集合。DevOps将敏捷的理念引入运维领域，打通从需求提出到上 线运行之间的所有环节，从而使IT投入能够快速转化为业务价值。
BizDevOps	指	Business、Development和 Operations的组合词，即“业务研发运 营一体化”，也称为 DevOps2.0或广义的 DevOps。
DevSecOps	指	Development、Security和 Operations的组合词，是一种软件开发 方法，将安全实践整合到 DevOps 方法论中。它强调开发、运维 和安全团队在整个软件开发生命周期中的合作与协作。
SQL	指	结构化查询语言（Structured Query Language），是一种数据库查 询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数 据库系统。
NoSQL	指	Not Only SQL，泛指非关系型的数据库。
UI	指	User Interface（用户界面）的简称，泛指用户的操作界面，UI设 计主要指界面的样式、美观程度、软件的人机交互、操作逻辑、 界面美观的整体设计等。
慢请求	指	响应时间超过指定阈值的请求
OpenTelemetry	指	一个开源项目，它提供了一组 API 和 SDK，用于生成、收集和 传输跨语言和跨平台的遥测数据。OpenTelemetry 可以帮助开发 人员更好地了解他们的应用程序和系统的性能，并帮助他们诊断 和解决问题。
Kubernetes	指	是一个开源容器编排系统，它可以自动化部署、扩展和管理容器 化应用程序。Kubernetes 可以管理多个容器化应用程序，并确保 它们在不同节点上运行时具有高可用性和可伸缩性。
Node.js	指	一种基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，它可以在服务 器端运行 JavaScript 应用程序。Node.js 具有高效性和可伸缩性， 并且可以轻松地构建高性能的网络服务和 Web 应用程序。
.NET Core/CorNet	指	一种开源跨平台框架，它可以让开发人员使用 C# 或 F# 等语言 构建高性能的 Web 应用程序和服务。.NET Core/CorNet 具有高 效性、可靠性和安全性，并且可以在 Windows、Linux 和 macOS 等操作系统上运行。
eBPF	指	一种内核级可编程技术，允许在不修改内核源码或重启系统的前 提下，安全运行用户编写的轻量级程序，实时处理网络、性能、 安全等事件。通过验证机制确保代码安全，实现零侵入观测、过 滤、优化系统行为，广泛应用于监控、网络加速、容器安全等场 景。
大模型（LLM）	指	LLM（Large Language Model，大语言模型）是一种基于深度学习 的人工智能技术，旨在通过大规模数据训练，理解和生成人类语 言。它是自然语言处理（NLP）领域的突破性技术，近年来因 ChatGPT、GPT-4等应用的普及而广受关注。
Swift AI	指	是博睿数据自研的 AI 引擎，包含异常检测、趋势预测、告警收 敛、根因分析等算法能力，可以对可观测信号提供更智能化的加 工处理过程，满足运维场景自动化、智能化的需要。
MCP	指	一种开放协议，允许 AI助手安全连接并利用外部工具、数据源和 服务。它扩展了 AI能力，使其能实时读取数据库、执行代码或控 制第三方应用，而无需模型本身内置这些功能。

第二节 公司简介和主要财务指标
一、 公司基本情况

公司的中文名称	北京博睿宏远数据科技股份有限公司
公司的中文简称	博睿数据
公司的外文名称	Bonree Data Technology Co., Ltd.
公司的外文名称缩写	Bonree
公司的法定代表人	李凯
公司注册地址	北京市东城区东中街46号4层
公司注册地址的历史变更情况	公司于2008年2月29日设立，注册地址为北京市通州区 西集镇国防路43号221室；于2010年6月25日注册地址变 更至北京市朝阳区吉庆里18号楼B座1206室；于2013年5 月29日注册地址变更至北京市朝阳区吉庆里6号楼1702 室；于2016年11月18日注册地址变更至北京市东城区东 中街46号4层。
公司办公地址	北京市东城区东中街46号4层
公司办公地址的邮政编码	100027
公司网址	http://www.bonree.com
电子信箱	IR@bonree.com
报告期内变更情况查询索引	不适用

二、 联系人和联系方式

	董事会秘书（信息披露境内代表）	证券事务代表
姓名	孟曦东	崔春
联系地址	北京市东城区东中街46号4层	北京市东城区东中街46号4层
电话	010-65519466	010-65519466
传真	010-65518328	010-65518328
电子信箱	IR@bonree.com	IR@bonree.com

三、 信息披露及备置地点变更情况简介

公司选定的信息披露报纸名称	上海证券报、证券时报
登载半年度报告的网站地址	http://www.sse.com.cn
公司半年度报告备置地点	公司董事会办公室
报告期内变更情况查询索引	不适用

四、 公司股票/存托凭证简况
(一) 公司股票简况
√适用 □不适用

公司股票简况
股票种类	股票上市交易所 及板块	股票简称	股票代码	变更前股票简称
A股	上海证券交易所 科创板	博睿数据	688229	无

(二) 公司存托凭证简况

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

主要会计数据	本报告期 （1－6月）	上年同期	本报告期比上年 同期增减(%)
营业收入	57,260,872.60	70,199,710.95	-18.43
利润总额	-35,789,997.40	-26,435,393.67	不适用
归属于上市公司股东的净利润	-35,618,254.36	-26,191,750.72	不适用
归属于上市公司股东的扣除非经常性 损益的净利润	-36,973,113.24	-26,747,852.76	不适用
经营活动产生的现金流量净额	-41,428,544.10	-35,477,591.05	不适用
	本报告期末	上年度末	本报告期末比上 年度末增减(%)
归属于上市公司股东的净资产	341,585,379.26	363,770,527.17	-6.10
总资产	394,155,684.64	437,220,915.71	-9.85

(二) 主要财务指标

主要财务指标	本报告期 （1－6月）	上年同期	本报告期比上年 同期增减(%)
基本每股收益（元／股）	-0.81	-0.60	不适用
稀释每股收益（元／股）	-0.81	-0.60	不适用
扣除非经常性损益后的基本每股收益 （元／股）	-0.84	-0.62	不适用
加权平均净资产收益率（%）	-9.94	-6.44	减少3.50个百分点
扣除非经常性损益后的加权平均净资 产收益率（%）	-10.32	-6.57	减少3.75个百分点
研发投入占营业收入的比例（%）	51.48	45.83	增加5.65个百分点

公司主要会计数据和财务指标的说明
√适用 □不适用
1、2026年半年度公司利润总额、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的净利润分别为-3,579.00万元、-3,561.83万元、-3,697.31万元。主要原因是： （1）2026年半年度公司营业收入为5,726.09万元,同比减少1,293.88万元，同比下降18.43%,主要系国内受行业竞争加剧及下游客户除人工智能外的IT预算执行相对谨慎等因素的影响；海外市场虽已取得部分新增订单，但尚处起步阶段，增量贡献有限，导致公司营业收入出现一定程度下滑。

（2）2026年半年度公司营业成本为 1,733.25万元,同比减少 533.12万元，同比降低 23.52%,主要系本报告期收入规模下降，叠加外购软件和外采服务费减少共同影响所致。

（3）2026年半年度公司销售费用为 3,767.33万元,同比增加 339.38万元，同比增长 9.90%,主要系本报告期公司布局海外市场拓展，导致销售人员相关的薪酬费用有所增加。

（4）2026年半年度公司管理费用为 1,227.14万元,同比增加 310.89万元，同比增长 33.93%,主要系两方面因素影响所致：一方面，公司实施人员优化及提升效能措施，相应辞退福利有所增加；另一方面，本报告期中介服务费同比有所上升。

（5）2026年半年度公司研发费用为 2,947.82万元,同比减少 269.12万元，同比下降 8.37%,主要系本报告期实施人员优化、提升效能举措，研发人员薪酬相应减少所致。

（6）2026年半年度公司其他收益为 372.86万元,同比增加 184.51万元，同比增长 97.96%,主要系本报告期收到专精特新“小巨人”政府补助款项，以及软件产品增值税即征即退返还金额有所增加所致。

2、2026年半年度公司经营活动产生的现金流量净额-4,142.85万元,现金净流出同比增加595.10万元,主要为购买商品、接受劳务支付的现金增加所致。

3、2026年半年度公司归属于上市公司股东的净资产、总资产分别为 34,158.54万元、39,415.57万元，较 2025年末分别下降 6.10%、9.85%,主要系报告期内亏损导致归属于上市公司的净资产和总资产减少所致。

4、2026年半年度公司基本每股收益、扣除非经常性损益后的基本每股收益分别为-0.81元/股、-0.84元/股，同比亏损分别增加 0.21元/股、增加 0.22元/股，主要为本报告期内公司经营亏损增加所致。

5、2026年半年度公司加权平均净资产收益率、扣除非经常性损益后的加权平均净资产收益率分别为-9.94%、-10.32%，同比分别减少 3.50个百分点、减少 3.75个百分点，主要为本报告期内公司经营亏损增加所致。

6、2026年半年度公司研发投入占营业收入的比例为 51.48%，同比上升 5.65个百分点，主要系公司营业收入减少所致。


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

非经常性损益项目	金额	附注（如适用）
非流动性资产处置损益，包括已计提资产减值 准备的冲销部分
计入当期损益的政府补助，但与公司正常经营 业务密切相关、符合国家政策规定、按照确定 的标准享有、对公司损益产生持续影响的政府 补助除外	1,101,763.72
除同公司正常经营业务相关的有效套期保值业 务外，非金融企业持有金融资产和金融负债产 生的公允价值变动损益以及处置金融资产和金 融负债产生的损益	301,218.37
计入当期损益的对非金融企业收取的资金占用 费
委托他人投资或管理资产的损益
对外委托贷款取得的损益
因不可抗力因素，如遭受自然灾害而产生的各 项资产损失
单独进行减值测试的应收款项减值准备转回
企业取得子公司、联营企业及合营企业的投资 成本小于取得投资时应享有被投资单位可辨认 净资产公允价值产生的收益
同一控制下企业合并产生的子公司期初至合并 日的当期净损益
非货币性资产交换损益
非经常性损益项目	金额	附注（如适用）
债务重组损益
企业因相关经营活动不再持续而发生的一次性 费用，如安置职工的支出等
因税收、会计等法律、法规的调整对当期损益 产生的一次性影响
因取消、修改股权激励计划一次性确认的股份 支付费用
对于现金结算的股份支付，在可行权日之后， 应付职工薪酬的公允价值变动产生的损益
采用公允价值模式进行后续计量的投资性房地 产公允价值变动产生的损益
交易价格显失公允的交易产生的收益
与公司正常经营业务无关的或有事项产生的损 益
受托经营取得的托管费收入
除上述各项之外的其他营业外收入和支出	-48,123.21
其他符合非经常性损益定义的损益项目
减：所得税影响额
少数股东权益影响额（税后）
合计	1,354,858.88

对公司将《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》未列举的项目认定为非经常性损益项目且金额重大的，以及将《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的项目，应说明原因 □适用 √不适用

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)主营业务及主要产品情况
1、主营业务情况
公司主营业务属于 IT运维管理监控领域的重要分支行业——应用性能管理及可观测性行业。

博睿数据始终秉承“以数据赋能 IT运维”的理念，致力于为企业级客户提供优质的应用性能管理及可观测性产品和服务。

应用性能管理（Application Performance Management，简称 APM）是指通过系统化的方法体系与专业工具组合，对应用程序的运行效能实施全生命周期管理及实时监测。其核心目标在于保障企业业务系统的高效稳定运行，通过持续优化应用可靠性与服务质量，确保终端用户获得优质的服务体验，同时有效优化 IT运维综合成本。可观测性（Observability）作为支撑复杂 IT系统运维的技术体系，基于全链路调用追踪数据、运行指标、日志记录及事件信息的采集分析，构建多维度的系统状态感知能力，使企业能够实时洞察数字化系统的整体运行状态、性能表现及用户体验，精准识别潜在异常风险并快速定位故障根源。

公司产品主要分为主动式产品与被动式产品两类，主动式产品为采集模拟样本性能数据的监测手段，被动式产品为采集真实用户的性能数据的监测手段。从 2022年起，公司推出以 Bonree ONE为主的被动式产品战略。Bonree ONE可以为企业提供一体化智能可观测解决方案，通过对丰富多样的软硬件 IT资产运行所产生的各类数据构建模型、分析处理，叠加开箱即用的 AI算法能力，为用户在运维工作中提供更直观、更准确的见解，提升运维效率、减少故障带来的经济损失，最终确保客户数字化业务的有效开展。

经过 4年产品的迭代升级，2026年 5月，公司正式发布面向 AI原生时代打造的新一代智能可观测平台 Bonree ONE 4.0。该版本在原有一体化可观测能力基础上，新增完整的 AI应用观测栈“AI可观测”、可观测智能体工作台“Sage AI”，以及自然语言驱动的智能诊断入口“AI智问”三大核心能力，实现 AI应用调用链路可视、AI资产可治理，将 AI驱动的智能可观测能力推向新高度，进一步拓展了公司主营业务的能力边界与市场空间。

2、主要产品情况
截至目前，公司主要产品介绍如下表所示：

第一级	第 二 级	产品名 称	监 测 技 术	功能介绍	解决客户需求
应用性能 监测产品 （APM）	一 体 化 智 能 可 观 测 平 台	Bonree ONE	被 动 式	Bonree ONE平台致力于完成“一个平台， 满足所有监控需求”的价值目标，覆盖用 户、网络、服务、进程、代码、容器、主 机、数据中心的全方位监控，透视数字化 业务从客户端的用户旅程到服务端的调用 链的处理过程的每一个技术细节。 包括了原有 Server、 SDK、 Browser、 Dataview、SmartAlert产品所有能力。	助力企业级客户 在生产系统运行 保障过程中的事 前防御、事中 1 分钟发现、5分钟 定位和 10分钟恢 复目标的达成、 事后分析溯源及 变更升级。
数字体验 监测产品 （DEM）	模 拟 用 户 监 测 产 品	Net	主 动 式	无需嵌码、开箱即用的数字体验模拟用户 监控（Synthetic Monitor）产品 Net，基于 广布全球的监控网络，为企业提供网页浏 览、业务操作、音视频播放、直播推流、 文件传输、API调用、网络质量探测、互 联网短信服务、CDN质量评估、网络劫持 分析等多种终端用户使用场景下的应用性 能体验监控，帮助企业主动掌握应用服务 水平、立体评估竞品差距、精准定位性能 瓶颈、快速验证新版功能。	助力企业级客户 从广域网模拟用 户视角发现用户 体验的异常情 况，以便快速定 位问题原因和及 时修复。
	模 拟 用 户 监 测 产 品	APP	主 动 式	Bonree APP是一款主动式 Android/iOS数 字体验性能监测产品，可以进行安全可靠 的黑盒测试，移动网络覆盖全国移动、联 通、电信、WIFI监测环境，上千部真实手 机的监测节点，实现从 APP上线前、上线 后、版本迭代、更新等立体一站式服务， 先于最终用户发现问题，并给予及时处理， 确保最终用户的体验效果，为企业提供更 有价值的问题分析数据。	助力企业级客户 从手机终端模拟 用户视角发现 App的用户体验 异常情况，以便 快速定位问题原 因和及时修复。
网络性能 监测产品 （NPM）	-	Reesii	-	监控中端网络层的性能质量	助力企业级客户 从网络性能视角 发现不同服务、 主机间的网络异

（二）所属行业情况
1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
公司始终秉承“以数据赋能 IT运维”的理念，坚持“客户第一、正直守信、追求卓越、开放创新、勇于担当、协作共赢”的品牌价值观，致力于为企业级客户提供优质的应用性能管理及可观测性产品和服务。通过助力客户构建稳定、高效、智能的新型 IT运维监控体系，提升 IT运维效率、降低总体运营成本，驱动业务创新增长，赋能企业数字化转型高质量发展。根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引（2012年修订）》，公司属于软件和信息技术服务业（分类代码：I65）。依据《国民经济行业分类和代码表（按第 1号修改单修订）》（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”门类下的“软件和信息技术服务业”。

（1）行业发展阶段
①全球应用性能管理及可观测性（APMO）市场
北美应用性能管理及可观测性市场起步较早，已形成完整的市场竞争格局。海外市场许多企业和组织积极采用 APMO解决方案来监控和管理其应用程序性能，APMO产品逐渐从传统监控工具演变为业务生产过程中的生产力工具。可观测性能力以数据为中心，通过人工智能技术赋予监控工具强大的数据洞察力，使监控工具能够快速识别并预测故障，从而在对用户影响最小的前提下解决相关问题。同时，可观测性能力支持集成原始监测数据，助力运维人员更好地理解和探索数据，有效解决传统监控工具分散导致的数据孤岛问题。根据 Gartner预测，到 2028年，可观测性产品市场估计将达到 142亿美元，按固定汇率计算，2021年至 2028年复合年增长率（CAGR）1
为 11.1%。随着数据量及关系复杂度的持续上升，运维管理面临巨大挑战，企业对应用性能管理及可观测性能力的需求正高速增长。

根据 IDC《How AI Is Changing Digital Transformation Trends》，到 2029年，全球数字化转型相关的软件支出将达到 6400亿美元。AI成为核心驱动力：到 2029年，AI预计将占全球数字化转型软件投资的 40%。AI的价值正在从底层基础设施向应用层转移。

从供给侧看，海外已存在众多优秀的商业化技术供应商，提供多元的应用性能管理及可观测性解决方案，包括基于云端的、移动端的、微服务架构等，如 Dynatrace、Datadog、Splunk、Honeycomb等。同时，也涌现出一批开源项目，如 Prometheus、OpenTelemetry等。这些技术和工具持续创新演进，以适应不同场景下的监控及可观测性需求。

②中国的应用性能管理及可观测性（APMO）市场
中国 APMO市场处于初期阶段，行业渗透率相对较低。2024年 11月，IDC首次将原应用性能管理（APM）市场革新升级为应用性能管理及可观测性（APMO）市场，此举预示在数字化转型进程加速的背景下，国内企业对应用性能管理及可观测性的需求持续上升，中国 APMO市场展现出巨大的增长潜力。宏观经济下行，传统领域投资信心偏弱，与此同时，AI大模型产业化浪潮加速重塑运维技术路线，产业投资重心正从传统 IT运维向智能运维迁移。旧增长动力逐步减弱，而以人工智能、智能化运维为核心的新增长引擎仍处在培育落地阶段，尚未形成稳定规模效应。

行业正处于新旧动能交替、破立并存的关键转折期。

“十五五”规划（2026-2030年）指出，将深入推进数字中国建设，提升数智化发展水平，把握数字化、网络化、智能化发展大势，加快数智技术创新，深化拓展“人工智能+”。数字中国建设将进入“深化应用、规范发展、普惠共享”新阶段，IT系统可观测性将从“辅助工具”升级为“数字化基石能力”。聚焦“融合（运维/安全/业务）、智能（AI驱动）、国产化”三大趋势，打造覆盖全域数据、实时响应、价值导向的可观测体系。

从技术栈演变路径看，北美市场已完成从基础监控、日志分析、APM、应用安全到全面可观测的能力累积，而中国仍处于快速发展阶段，正逐步对标北美技术演进轨迹。在部署模式上，北美业务应用更倾向于部署在主流云平台上，国内则伴随着云计算技术与云生态环境的持续成熟，推动企业加速业务上云进程，推动了技术栈的升级和发展。中国作为全球最大的信息技术市场之一，2026年上半年 AI技术迎来颠覆式演进，AI从“必提”转变为“必做”阶段，基于大模型构
建的运维智能体+知识库逐步成为市场主流。AI将推动老客户加快旧系统更迭，但项目运作落地仍处于探索中。短期来看，AI可能对传统运维形成能力赋能，中长期来看，随着智能化能力持续成熟，传统运维岗位可能会面临替代冲击。

未来随着中国数字经济的稳定发展，叠加 AI、云计算、物联网等技术的规模化落地，中国应用性能管理及可观测性的需求将逐步得到释放。

（2）行业基本特点
随着中国企业推动数字化转型，应用性能监控及可观测性需求日益增长。高效、稳定、智能的 IT系统智能可观测方案可以更好地服务于互联网、金融机构、制造业、甚至初创企业。

①文化层面：伴随敏捷开发、DevOps（开发运维一体化）、BizDevOps（业务开发运维协同）及 DevSecOps（安全开发运维融合）等理念的涌现和转变，结合持续集成、持续部署等工具流和工具的整合，软件迭代效率得到显著提升。在此背景下，通过系统化梳理模块间依赖关系、建立全链路代码追踪机制，提升开发团队对系统运行状态的实时监测能力，已成为保障复杂系统稳定性的核心因素。

②业务层面：在数字化转型加速的背景下，客户体验已成为企业核心竞争力的关键构成要素。

企业的技术栈架构已经迭代到云原生、微服务，传统监控体系难以适配云原生、微服务架构等技术演进趋势，推动应用性能管理及可观测性解决方案逐渐纳入技术选型评估范围。政策方面，《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》明确提出，到 2029年数据产业规模年均复合增长率超过15%，数据产业结构明显优化，数据技术创新能力跻身世界先进行列，数据产品和服务供给能力2
大幅提升，将催生一批数智应用新产品新服务新业态。

在政策驱动下，数据资产运营体系的建设将推动企业升级数据治理工具链，而应用性能管理及可观测性工具作为保障数据应用高效运行的重要手段，市场需求有望加速释放。

③本土化需求：受中西方文化背景与使用习惯差异影响，本土化的应用性能监控及可观测性解决方案正加速成为市场主流。此类方案深度适配国内企业云架构部署特征及业务连续性管理要求，在信创产业政策持续深化背景下，政务、金融、能源等关键基础设施领域对核心业务系统的稳定性保障与性能优化已成为关键运维指标，直接驱动具备自主知识产权的应用性能监控及可观测产品国产化替代进程提速。伴随数字化转型及 5G、算力等 IT基础设施建设加速，叠加信息安全和数据合规等对信息安全体系的强制性合规要求，国内 APMO厂商凭借对本土数据主权规范与行业监管政策的精准适配能力，市场渗透率有望持续提升。

④目标客户行业技术栈差异：金融、电商、游戏等垂直领域的技术生态体系差异显著，例如金融行业的高并发分布式交易系统、电商平台的弹性微服务架构、游戏产业的实时渲染引擎等技术特征分化明显。此类跨行业技术组件的兼容性要求，对应用性能管理及可观测性厂商的技术积累和行业沉淀提出了较高要求，需能够适配不同行业的各类技术栈，以更高效支撑各行业数字化转型中的业务连续性保障。

（3）主要技术门槛
公司产品的核心价值是自动发现客户 IT业务系统复杂的内部结构，并进行实时数字建模，从而对其运行状态进行管理、观测和排障，以保障客户自身业务的连续性。该类产品的技术门槛主要体现在以下几个方面：
①具备“全栈、双模”的数据采集能力。作为数据平台类产品，其核心能力建设需聚焦于构建开放型数据治理体系。在数据采集维度，除标配的标准化数据采集探针外，重点需实现异构数据源的标准化接入能力，通过单一探针组件即可完成基础设施层（IaaS）、网络传输层、基础平台层（PaaS）、应用服务层（SaaS）至业务层的全栈数据关联采集；同时依托多源异构数据处理引擎，低成本建立与数百种第三方产品或工具的无缝集成。因此，开发商需同步具备探针级数据抓取技术的深度研发能力及分布式计算引擎研发能力。

②具备“开放、融合”的全域可观测数据模型构建能力。该产品需应对多源性异构数据融合的核心挑战：数据源端呈现跨平台集成复杂性，涵盖自研探针数据流、第三方系统 API接口数据、客户各类自定义数据的多源异构融合；数据结构呈现多样性，涵盖结构化的指标、元数据，半结构化的事件、调用链和日志数据，以及堆栈、会话回放视频等非结构化数据；数据量级极大，日处理数据量一般达到 PB级别。因此要求开发商须对海量的可观测信号数据和元数据进行统一化处理和规范化建模，构建以 IT实体为中心的全域可观测数据模型。


③具备“统一、强大”的数据中台能力。该类产品接入数据特征，要求开发商在大数据处理方面至少具备以下三项技术能力：一是对海量多源异构数据的实时建模能力，构建以运维实体为中心的全域可观测数据模型；二是对跨多种大数据存储和分析引擎联合分析能力；三是支持灵活的分布式数据视图能力以及架构动态伸缩的能力，以适配不同量级、灵活多变的业务场景。这要求开发商需具备很强的统一数据中台研发能力。

④具备“精准、可解释”的 AI算法能力。该类产品由于数据量级极大，格式复杂多样且数据之间存在各种关联关系，传统的数据分析技术难以满足上层灵活多变的分析场景需求。开发商需具备预测型 AI算法技术（自动生成指标基线并设置告警阈值，进行异常波动的自动检测与告警）、因果型 AI算法技术（自动构建事件因果图谱、识别根因事件，且分析结果具备天然的可理解性和可解释性）以及生成式 AI算法技术（通过对用户输入的自然语言指令进行智能分析，自动规划任务，实现自动创建分析模型、自动创建告警规则等功能）。

⑤具备“众创、百搭”的数据应用能力。该类产品的数据消费和应用场景极为复杂多样，既包含以各种运维实体为中心的独特观测视角，也涵盖以各种可观测性信号数据为中心的统一分析视角；既需要具备 APM、RUM、ITIM、LOG等专项能力，也需拥有仪表盘、智能告警、数据分析等强大且开放的平台能力。这要求开发商一方面具备较强的可观测应用场景和开发能力，另一方面提供强大、开放、灵活的自定义应用引擎能力，这对市场上多数专项监控产品开发商而言构成了极高的技术门槛。

⑥具备“可信、可控”的 AI原生运维能力。随着大模型、智能体（Agent）等技术加速融入运维场景，该类产品还需具备支撑 AI原生运维的新技术门槛：一是需具备对 LLM调用链路、Token与成本、对话质量等信号的采集与建模能力，实现 AI应用运行状态的全程可视、可审计；二是需具备智能体工作台的构建能力，支持模型池、工具池、知识池等共享资产的统一治理与复用，并兼容 LangChain、LangGraph、Dify等主流 Agent框架；三是需保证 AI生成结论的可溯源、可解释，即结论均需附带完整的指标、Trace、日志及知识库来源链路，避免主观臆测。这对开发商在大模型工程化、Agent框架集成及 AI安全治理等方面提出了更高要求，构成了新的技术门槛。

2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
随着国内信息技术的快速发展和数字经济建设的全面推进，国内企业对于应用性能监控及可观测性技术的认知逐步深入，企业对精细化运营的重视程度不断提升，逐渐意识到应用性能管理及可观测性技术在助力企业自身业务发展中的关键作用。企业如何高效地利用海量数据，做出精准决策并快速响应市场成为关键，使得市场对可观测性的需求也日益明确和迫切。

公司一体化智能可观测平台 Bonree ONE产品于 2023年 4月正式投入商用，自推出以来便引领了市场对可观测性的需求。于 2025年 5月全球发布 Bonree ONE国际版，开启公司软件出海征程。2026年 5月 Bonree ONE 4.0全球发布，新增 AI应用观测栈“AI可观测”、可观测智能体工作台 Sage AI，以及可将分析结果自动转化为可追溯诊断报告的自然语言入口“AI智问”核心能力。Bonree ONE 4.0重新定义了 AI时代的智能可观测：AI应用看得见、AI资产可治理，将 AI驱动的智能可观测能力推向全新高度。根据 IDC发布的《中国 IT统一运维软件产品市场跟踪报告》，2025H2，公司以市场占有率 19.8%位列中国应用性能监控及可观测性市场第一，持续领跑中国 APMO市场。

（1）产品战略领先、成熟稳定，中国领先的一体化智能可观测平台 公司 2021年正式迈入可观测性领域，首次提出“All in ONE”战略，逐步构建了 Bonree ONE一体化智能可观测平台并持续迭代，产品经历了一体化——可观测——模型化——平台化四个发展阶段，实现从单一监测工具向全场景解决方案的跨越，构建了完整的可观测性能力图谱。

公司在保持中国应用性能管理及可观测性 APMO市场领先地位的基础上，2026年 5月全球发布 Bonree ONE 4.0，其三项重要升级，构成公司在 AI赛道的核心商业化产品能力矩阵。

（2）坚持自主研发，技术实力雄厚
公司坚持以技术创新和产品创新为核心的发展战略，密切关注应用性能管理及可观测性技术的最新发展趋势，经过十八年的行业深耕，公司在 IT数据的采集、治理、存储及分析等核心环节积累了丰富的技术经验，能够满足国内客户不断变化升级的市场需求。截至报告期末，公司共拥有 63项已授权发明专利、137项软件著作权、33项核心技术，在应用性能管理及可观测性领域实现了多项技术突破，具备显著的技术先进性。

公司基于行业技术领先优势，在履行社会责任过程中积极参与行业标准体系建设，推动行业高质量发展。公司深度参与信通院 AIOps标准制定工作，同时参与编制中国电子工业标准化技术协会《政务 App评价指标》团体标准，协同推进信通院分布式系统稳定性实验室主导的《信息系统稳定性保障能力建设指南》编制。入选中国信通院《高质量数字化转型产品及服务全景图》、《高质量数字化转型技术解决方案集》、《高质量数字化转型案例集》。Bonree ONE入选中国信通院“筑基计划”2025年度产品及服务全景图。此外，公司荣获技术卓越奖评选“产品创新奖”、央国企数智化转型与智能制造领航技术服务品牌 TOP50、软件/IT服务行业可观测性领域“年度明星产品”等多项荣誉，技术实力与市场价值获得广泛认可。持续输出技术标杆实践，为行业可持续发展提供动力。

（3）拥有行业领先的品牌影响力
公司基于 18年行业积累形成显著市场影响力，获得许多头部客户的信任与认可。客户高黏性与稳定的合作关系使得公司保持竞争优势。

在报告期内有效应对市场环境变化，通过进一步深化市场渗透与品牌建设。公司积极布局线上线下的全域市场运营，完善官网及新媒体营销矩阵，组织行业会议、高峰论坛及专业沙龙，《Bonree ONE产品直通车》《可观测解决方案 webinar》及《聊点技术》等系列 IT运维行业内容IP，产出系统化公开课及技术论文，发布涵盖 100+IT运维应用场景的 80余个标杆实践案例。客户成功案例获行业权威认可：制造业领域“Bonree ONE赋能中国铁塔业务监测分析效能升级”（高质量数字化转型典型案例集（2025上半年度），凭借突出的品牌实力与行业贡献，公司荣膺“2025央国企数智化转型与智能制造领航技术服务品牌 TOP50”，Bonree ONE斩获 2025年度技术卓越奖评选-产品创新奖，并于 2024-2025年连续两年获评 GOITI“可观测性年度明星产品”奖。

（4）领先的客户体验及口碑
公司通过技术迭代与服务升级持续提升客户体验价值，市场认可度持续提升。例如：在某大型证券公司，通过公司可观测性平台建设，帮助客户梳理 21条核心交易链路，以确保核心链路的业务连续性，通过对前后端监控数据、日志数据、基础监控数据、网络数据等全要素可观测数据的整合，帮助该客户构建了 1-5-10体系，即 1分钟发现问题、5分钟定位问题、10分钟故障恢复，从而大幅降低平均故障恢复时间，为客户生产业务带来了巨大的保障，从而减少业务损失。

综上所述，公司凭借其卓越的技术实力、健全的产品体系和优质的服务体验，稳居中国应用性能监控及可观测行业的领导者。



新增重要非主营业务情况
□适用 √不适用

二、 经营情况的讨论与分析
公司始终坚持以技术创新和产品创新为核心发展战略，紧跟行业技术发展趋势，深耕行业客户创新需求，推动企业持续创新并保持行业领先地位。通过“产品+技术”的双轮驱动，公司不断提升产品与服务的市场竞争力，为企业级客户的 IT运维管理提供高质量、可落地的应用性能管理及可观测性解决方案。

报告期内，公司实现营业收入 5,726.09万元，同比减少 1,293.88万元，同比下降 18.43%；归属于上市公司净利润-3,561.83万元，亏损同比增加 942.65万元；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-3,697.31万元，亏损同比增加 1,022.53万元。主要系国内受行业竞争加剧及下游客户除人工智能外的 IT预算执行相对谨慎等因素的影响；海外市场虽已取得部分新增订单，但尚处起步阶段，增量贡献有限，公司营业收入与净利润同比出现一定程度下滑。面对业绩波动，我们以技术纵深突破与客户价值创造为锚点，稳步优化业务结构，持续加强产品创新，不断扩展产品能力与应用场景，在重点行业持续深耕，加大海外市场开拓力度。公司将继续坚持长期战略导向、优化资源配置、聚焦核心技术突破与高价值市场拓展。

公司 2026年 5月发布的 Bonree ONE 4.0产品，采用场景层、数据应用层、统一数据模型、数据平台、数据采集层五层统一架构，搭载 12款自研可观测应用，覆盖 APM、RUM、ITIM、日志分析、eBPF等场景，并原生集成 AI智能体，依托同一套数据模型、同一套查询语言、同一套权限体系，实现从底层基础设施到上层 AI智能体的一体化贯通，为 AI原生时代智能可观测能力的落地提供了坚实的技术底座。截至报告期末，公司共拥有 63项已授权发明专利、137项软件著作权、33项核心技术，在应用性能管理及可观测性领域实现了多项技术突破，具备显著的技术先进性。公司将坚持深耕可观测赛道，以技术创新驱动产品迭代，赋能全球企业数字化升级。

截至报告期末，公司已完成中国香港子公司及新加坡孙公司、马来西亚孙公司和印度尼西亚孙公司注册登记，初步构建起契合区域市场特征的商业化运营体系，公司国际化战略布局稳步推进。2026年上半年，在中国港澳地区订单较上年同期增长幅度较大，在马来西亚业务开展实现了零突破，并与华为云国际站联合发布了基线解决方案。公司通过结构化产品与服务组合逐步提升市场渗透能力，品牌及行业影响力不断提升。



非企业会计准则财务指标变动情况分析及展望
□适用√不适用

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
□适用√不适用

三、 报告期内核心竞争力分析
(一) 核心竞争力分析
√适用 □不适用
1、行业领先的产品能力
（1）全栈一体化监控与可观测性
Bonree ONE是国内首个一体化智能可观测平台，历经一体化、可观测、模型化、平台化四个发展阶段持续演进。2026年 5月发布的 Bonree ONE 4.0进一步面向 AI原生时代完成能力升级，采用场景层、数据应用层、统一数据模型、数据平台、数据采集层五层统一架构，搭载 12款自研可观测应用，全面覆盖 DEM、APM、ITIM、NPM、日志分析、eBPF等监测场景，实现从数字体验到应用服务再到基础设施、再到 AI原生运维的全栈可观测，解决了传统监控工具功能单一、数据割裂等问题。在行业实践中，某证券客户基于 Bonree ONE的 AI可观测能力推进 AI应用可见、可解、可控的全链路可观测建设。

（2）深度应用 AI技术
Bonree ONE 4.0围绕 AI应用看得见、AI资产可治理，构建了完整的 AI应用观测栈。

①异常与性能瓶颈定位：Token过期异常捕获，系统通过捕获服务端因 Token过期导致的批量异常，并通过错误快照、堆栈详情及调用链关联，精准定位失效的 Token接口；第三方接口耗时分析：系统通过响应时间与错误率的多维度组合分析，快速定位系统调用第三方 API 的慢查询原因（如会议直播新增、报表查询），而非代码逻辑或数据库瓶颈。

②端到端全链路追踪:实现了从用户前端会话（如 Web 页面）到后端服务（如 Controller、数据库/MQ）的完整调用链可视化，支持通过 Trace ID 快速查询，解决了前后端研发人员在排查问题时的跨部门沟通壁垒。

依托可观测智能体工作台“Sage AI”，公司将专家排障经验固化为可复用 Skill，通过“统一入口+模型池、工具池、知识池”三大共享资产池架构实现资产重复利用，并提供工作流、自主决策两种智能体构建模式，帮助企业完成 IT运维、DevOps、BizOps、FinOps等业务闭环。同时，公司推出自然语言驱动的智能诊断入口“AI智问”，可自动生成包含分析总结、关键指标、告警关联、修复建议的可追溯诊断报告，将资深工程师 30分钟的排查工作压缩至分钟级，且全部结论均附带完整的来源链路，无主观臆测。

（3）轻量化部署与高效交付
Bonree ONE通过组件瘦身和自动化部署能力，持续降低产品私有化交付场景的总体IT投资。

Bonree Pilot组件支持自动化安装及更新、一键诊断与自动化排障，全面优化私有化交付流程效率。

（4）行业适配与生态兼容
公司 Bonree ONE产品深度适配金融、制造、通信等行业需求，已成功落地银行、证券、保险、电信、能源、制造、政府等大型客户。Bonree ONE 4.0原生兼容 LangChain、LangGraph、Dify等主流智能体生态，支持企业灵活搭建专属智能体。 同时，公司已完成核心产品线的信创生态适配体系构建，实现在主流国产 CPU（鲲鹏、飞腾、海光、兆芯、龙芯、昇腾）、国产操作系统（麒麟、统信等）、国产中间件（东方通、华宇、金蝶天燕等）以及数据库（达梦、人大金仓等）等信创环境的兼容技术开发。

2、技术能力领先
（1）高效能架构与存储优化
Bonree ONE平台支持异地多活的高可用架构，实现数据本地化存储，通过在 ClickHouse集群存储层实现分布式表、本地先行计算后再聚合的方式，结合 OneService联邦数据服务建立全局数据地图和动态路由，做到跨地跨中心计算——既保障数据分开存储，又实现全局统一分析，同时保证任意节点的服务与数据高可用。在四地八中心架构中，该能力已得到充分验证。

（2）AI与大数据引擎创新
自研 Swift AI引擎支持主流大模型，具备较高的异常检测准确率与较低的训练耗时，支持语义理解与自动化配置。其多模态联邦查询引擎 Zeus支持跨数据中心调用链追踪，结合实时湖仓一体化架构，实现毫秒级数据写入与关联分析。Bonree ONE 4.0新增的 AI应用观测栈原生兼容主流智能体框架，实现对 LLM调用全程可控、可视。

（3）数据模型与采集能力突破
基于低代码能力的可视化数据处理拓扑，实现指标、日志、调用链等多源异构数据的统一纳管，并支持自动关联实体属性。例如，通过元属性驱动技术，将日志与实体模型深度整合，实现业务事件到技术层的全局归因。

（4）标准化与生态协同
Bonree ONE已获得信通院颁发的“AIOps能力成熟度优秀评级”，并已通过安永华明会计师事务所（特殊普通合伙）的严格审计，取得涵盖安全性、保密性、可用性三大核心维度的 SOC 2 Type II国际认证。在国产化适配方面，平台已完成主流国产 CPU、国产操作系统、国产中间件及国产数据库等信创环境的兼容适配。平台同时兼容 Prometheus、OpenTelemetry等主流数据源，与 Zabbix、SkyWalking等工具一键集成，构建开放生态。

3、研发优势
公司目前在国内 APMO行业的人才密度处于行业领先地位。公司自成立以来始终坚持自主创新，紧跟移动互联网、云计算、大数据、人工智能等行业前沿技术的发展变革，持续不断的推陈出新。在为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务的过程中，建立了一支专注本领域的技术专家队伍。

截至报告期末，公司已获发明专利 63项、软件著作权 137项，形成核心技术 33项，在一体化智能可观测平台领域的大数据采集、处理、存储、分析等环节均具有较强的技术优势，为公司的持续创新能力奠定了良好基础。

目前公司已掌握了模拟用户、真实用户、软件程序和 IT基础设施监测所需的多种主流操作系统和各类业务模式的数据采集技术，可从数据的深度和广度两个维度，全面满足客户多样化的数据采集需求。公司已具备成熟的端到端全链路数据融合分析计算、跨多层架构关联分析、底层代码全栈溯源的数据分析能力。公司基于以数据为核心的现代大数据管理架构，研发了先进的数据处理引擎，具备海量数据的高并发实时摄入、存储、在线与离线分析计算能力。以上述技术为基础，公司构建了具备一致性、可扩展性和全生命周期的应用性能管理体系，在行业内具有较强的技术优势。

在研发效能方面，公司已通过 CMMI5认证并积极引入 AI Coding能力，将业界领先的大模型全面融入产品设计、UI交互、代码开发、测试验证等研发全流程，通过 AI辅助产品原型生成、高保真设计稿生成、代码生成、自动化测试用例构建与智能缺陷定位，研发效率大幅提升，有效缩短了产品迭代周期。

公司将继续积极研发可观测性及 AI原生运维领域的相关产品和技术，拓宽产品和服务能力边界，助力公司主营产品向统一化、智能化持续升级。



(二) 报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施 □适用 √不适用

(三) 核心技术与研发进展
1、 核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
截至 2026年 6月 30日，公司核心技术为 33项，详见下表。

技术类 别	技术 名称	技术特点	技 术 来 源	技术成果转化 情况
桌面端 应用性 能监测 数据采 集相关 技术群	多协议在 线流媒体 播放及监 测技术	是一种基于多种主流播放器内核相关接口或源代码，实 现对诸如基于 http、https、rtsp、rtmp、rtmpe、rtmpt、 rtmps、hls等多种协议的在线音视频流的播放，并在实 际播放过程中通过监听或改造播放器相关的多种事件 接口，实现实时获取各种类型音视频播放过程中的网络 加载性能和用户观看体验相关数据的技术。	自 主 研 发	Bonree Net
	多浏览器 内核网络 加载性能 数据采集 与分析技 术	通过对主流浏览器内核海量源代码的深入研究，同时结 合对浏览器内核底层 API调用行为的分析，实现获取和 分析桌面端任意网页加载过程中的全面网络性能数据 的技术。此技术支持 HTTP、HTTPS、WebSocket等协 议，能完全支持微软 IE、Google Chrome等浏览器全系 列版本内核的数据采集，能自动兼容多浏览器各版本之 间的较大的底层架构差异。	自 主 研 发	Bonree Net
	多浏览器 在线事务 流程脚本 录制及自 动回放技 术	是一种实现基于桌面端浏览器的在线事务用户操作流 程自动录制及回放的技术，支持微软 IE、Google Chrome 两大主流的浏览器平台，可实现自动记录用户在网页中 的多种交互操作，包括浏览网址、点击控件（按钮、图 片、文字链接等）、跳转等待等，以及完整记录用户鼠 标及键盘原始事件，并可自动形成自定义格式脚本。	自 主 研 发	Bonree Net
	多平台网 络报文实 时抓取及 智能关联 分析技术	是一种实现在多平台（Windows、Linux、Android）下 系统网络原始报文数据的实时抓取和智能分析的技术， 该技术可抓取主动式性能监测任务执行过程中的全量 网络报文，并通过相关内置策略实时分析和筛选出跟目 标应用业务相关的报文进行保存并上传后台，通过多种 关联策略实现应用层监测与网络报文层监测的数据关 联，以帮助用户更加准确的分析和定位网络故障出现的 根因。	自 主 研 发	Bonree Net
	海量多频 率多地区 运营商监 测任务智 能分发调 度技术	该技术实现对监测网络中海量监测节点状态的实时监 控和管理，并以此为基础实现千万量级复杂自定义策略 任务的智能分发和调度，保证数据按客户指定规则稳定 回收。	自 主 研 发	Bonree Net
移动端 应用性 能监测 数据采 集相关 技术群	无需 Root 权限采集 移动端网 页网络加 载性能数 据技术	是一种可在未获得 Android或 IOS系统 Root权限的情 况下，也无需安装其他辅助软件或设备，实现自动采集 任意移动端网页加载过程中的网络性能数据的技术。该 技术通过在浏览器内核组件运行时拦截其对操作系统 底层接口的调用，并获取相关上下文参数进行实时分 析，实现对目标网页相关网络性能数据采集，支持 HTTP/HTTPS/WebSOCKET等多种主流网络协议。	自 主 研 发	Bonree Net
	移动平台 运行时动 态修改宿 主进程执 行代码技 术	是一种实现在主流移动平台（Android、IOS平台）上 APP运行时动态修改 APP相关进程执行代码的功能， 从而达到将监测功能代码黑盒注入目标 APP进程中， 实时感知其内部代码执行逻辑的技术。此技术的特点是 无需对被监测 APP源代码的任何修改，即可完全以黑 盒的方式动态改变目标 APP的代码执行逻辑。	自 主 研 发	Bonree APP
	移动端	是一种实现自动记录用户在远程云端录制手机上与目	自	Bonree APP
	APP在线 事务流程 脚本录制 及自动回 放技术	标 APP的所有交互操作，并形成自定义动作脚本并在 其他真实监测手机设备中自动适应并精准播放的技术。 该技术可兼容原生、H5及混合型多种 APP开发技术和 框架，可对 APP中任意 UI元素进行标识和识别，对复 杂场景适应强，可达到高精准度还原用户交互操作流 程。	主 研 发
	主动式移 动端性能 监测及远 程管理一 体化集成 硬件设备 设计技术	是一种实现将多种硬件模块（多台真实手机、微型 PC 机、工控机、电源、HUB、天线、风扇、机箱等）进行 集成设计，形成一体化硬件设备的技术。该一体化硬件 设备具有安装部署便捷、网络连接稳定、硬件故障率低、 远程管理方便及节能等多项优势。	自 主 研 发	Bonree Net、 Bonree APP
	基于 AOP 范式的移 动端应用 性能数据 采集技术	该技术是基于 AOP范式和操作系统 Runtime机制，直 接针对关键点函数进行自动拦截处理，实现仅需手动添 加一行启动代码即可达到对 APP全局性能监控的技术。 该技术优势在于实现了移动端 APP性能监测数据采集 时的低侵入、零感知模式，且对应用原先业务处理流程 无影响，可精准全面的采集 APP运行时的各项性能指 标数据。	自 主 研 发	Bonree SDK、 Bonree ONE
	移动端混 合式应用 全量网络 请求详情 数据采集 技术	是一种解决传统技术方案中对移动端混合式应用内因 网络请求框架不一而导致网络性能数据采集不全问题 的技术。该技术可实现移动端多种原生网络框架 （ Httpclient 、 Httpconnection 、 OKHttp 、 NSURLConnection、NSURLSession等）和多种 H5框架 （Android Webview、腾讯 X5、Facebook Reactnative、 苹果 UIWebview、WKWebview等）下的网络请求性能 数据的全量采集，对 Android和 iOS平台绝大多数版本 具有良好的兼容性。	自 主 研 发	Bonree SDK、 Bonree ONE
	券商 APP 股票实时 行情及交 易性能数 据采集及 分析技术	是一种采用主动式性能监测的模式，通过在国内主要大 城市部署大量真实手机监测设备，并真实运行各大券商 股票交易 APP，完全通过黑盒的方式实现采集不同券商 APP股票交易和行情性能数据的实时采集的技术。该技 术结合首创专利的 SQE指数和算法对采集数据进行建 模和分析，真实展现不同券商 APP在不同区域的用户 体验情况，帮助券商客户实现自身和竞品情况的量化感 知，辅助进行快速问题定位和针对性优化。此技术的特 点在于无需券商任何配合，即可实现多家券商 APP的 用户体验感知和竞品分析需求。	自 主 研 发	Bonree APP
服务端 及 Web 端应用 性能监 测数据 采集技 术群	全量业务 请求端到 端全链路 追踪技术	是一种通过对前端用户发起的所有业务请求进行全链 路自动标记和追踪，采集各个关键处理节点的相关上下 文数据，汇总分析后形成从用户前端到服务后端的完整 的端到端全链路可视化追踪视图的技术。该技术的特点 在于无需客户对业务系统代码进行任何改造，即可实现 将业务系统中复杂的请求处理过程以用户请求为中心 串联起来，合并形成一个完整全面的端到端调用链路追 踪视图，实现问题的快速追踪和定位。	自 主 研 发	Bonree SDK、 Bonree Browser、Bonree Server、Bonree ONE
	服务端免 配置集成 化智能客 户端技术	是一种自主研发服务端性能监测相关的实现探针大规 模自动化部署的智能探针技术，该技术只需宿主机上一 次安装集成化客户端程序（SmartAgent），即可实现自 动对宿主机上所有目标应用进程进行自动识别和探针 部署、配置。整个过程无需用户任何手工干预，帮助用 户自动化完成探针部署和配置。该技术不仅支持直接运 行于宿主机的应用进程监测，也支持运行于常见容器技 术中的应用进程监测，同时兼容多种主流操作系统平台 及 JDK版本。	自 主 研 发	Bonree Server、 Bonree ONE
	多语言应 用性能监 测探针技	该技术是一项复合技术，可以实现对 Java、.Net、.Net Core、php、python、Node.js等多种开发语言开发的服 务端应用系统程序运行时的监测代码注入，从而实现对	自 主 研	Bonree Server、 Bonree ONE
	术	各种语言开发服务端应用系统的被动式性能监控。该技 术的特点在于支持多语言和多平台，对监测目标应用系 统的业务代码零侵入，可实现如应用性能监测等多种场 景业务需求。	发
	服务端应 用性能数 据采集与 综合分析 技术	是一种实现服务端应用运行过程中相关的多层面性能 数据采集与综合分析的技术。其实现功能包括业务性能 分析、数据库性能分析、NoSQL性能分析、远程调用 性能分析、慢请求分析、错误请求分析、异常分析、全 栈快照获取，应用重启和环境变量改变事件识别、容器 运行时线程、内存、GC信息、CPU占用、磁盘 IO、网 络 IO、磁盘使用状态、系统 TCP连接状态获取等。该 技术的特点在于融合多种监控功能于一体，使业务信 息、组件信息、容器信息、主机信息、网络信息综合一 体形成全景式性能监测。	自 主 研 发	Bonree Server、 Bonree ONE
	服务端应 用逻辑拓 扑结构自 动发现技 术	是一种通过对服务端应用各模块其 Web容器之间的相 互调用关系的实时监控，以及其对关系型数据库、 NoSQL数据库、消息队列等中间件及其他远程调用服 务接口的调用关系的实时采集，综合关联分析，从而自 动感知并构建复杂应用内部各个模块、组件之间的调用 依赖关系，进而形成全局的可视化拓扑视图的技术。该 技术的特点与优势在于区别传统的拓扑结构监控方案， 无需客户进行任何的事先手动配置，即可自动发现应用 内部逻辑拓扑结构，帮助客户便捷的梳理复杂应用系统 的逻辑架构，实时可视化的定位复杂拓扑中的故障节 点。	自 主 研 发	Bonree Server、 Bonree ONE
	Web应用 前端页面 性能数据 采集技术	此技术通过 JavaScript脚本实时获取 Web页面加载过程 中的所有相关性能和用户体验数据，包括页面加载耗 时、渲染耗时，首屏时间、白屏时间，资源加载耗时、 AJAX请求及响应耗时，JavaScript脚本异常及 AJAX错 误、用户交互页面及操作轨迹等关键性能数据。该技术 适用于所有原生浏览器及其它内置浏览器，其特点在于 可获取 Web前端页面加载过程的性能和用户体验双方 面数据。	自 主 研 发	Bonree Browser、Bonree SDK、Bonree ONE
	Web应用 前端页面 数据采集 探针全自 动注入技 术	是一种通过服务端应用性能监测探针对前端用户访问 的 HTML页面进行监听和拦截，并自动注入页面性能采 集探针后再返回给最终用户，达到自动加载 Web应用 前端页面数据采集探针目的的技术。该技术区别于传统 的手动植入探针的方案，结合服务端探针相关技术，在 服务端处理用户请求时将探针全自动注入，从而帮助用 户低成本、高效部署全量网页的性能监测。	自 主 研 发	Bonree Browser、Bonree Server、Bonree ONE
	基于 eBPF 的 持续剖析 技术	是一种可实现在生产环境中语言无关性的系统级性能 持续观测技术，通过动态注入内核态与用户态探针，无 侵入式采集 CPU调度、内存分配等运行时指标。该技 术具备实时剖析能力，支持生成火焰图和资源消耗溯 源，同时结合离线存储实现历史性能趋势回溯分析。通 过对海量调用栈数据的多维度聚合（如进程/线程粒度、 调用路径权重、资源等待时间占比），可精准定位延迟 毛刺、锁竞争瓶颈及跨层级调用异常，为系统优化提供 观测支撑。	自 主 研 发	BonreeONE
	基于 eBPF 的 网络性能 分析技术	是一种融合协议栈深度感知与全链路流量追踪的网络 诊断技术，通过在操作系统内核层实施报文捕获，提供 了对服务、进程、主机、容器、 KubernetesPod、 KubernetesWorkload和 KubernetesService等之间网络流 量的可见性。将 IP、端口和 PID级别的连接数据聚合， 帮助用户识别网络瓶颈和性能问题、优化网络拓扑和配 置、加速故障排查和问题诊断，有助于提高网络性能和 可靠性	自 主 研 发	BonreeONE
数据接 入、处	海量数据 大并发实	是一种可实现日均累计百亿条量级的性能监测原始数 据的实时回收，并对此海量原始数据实现复杂在线和离	自 主	Bonree Net、 Bonree APP、
理、存 储与分 析技术 群	时接入与 在线离线 处理技术	线分析计算，如协议解析、噪点数据过滤、数据格式化、 字段抽取和转换，以及多维度统计分析等计算的技术。	研 发	Bonree SDK、 Bonree Browser、Bonree Server、Bonree ONE
	海量时序 指标数据 分布式计 算框架技 术	是一种可高度灵活配置数据处理规则的计算框架技术， 计算框架自身与数据的业务属性解耦。可实现对海量流 式时序数据规则的灵活配置，无需编码即可帮助用户包 括对原始数据的格式化、指标抽取、转换等自定义规则 处理。该技术的特点在于可将原本复杂的海量时序指标 数据处理的大量编码工作，转变为通过配置脚本的方式 即可实现，大幅降低了用户对于海量监测类指标数据的 处理成本，提升了效率。	自 主 研 发	Bonree Net、 Bonree APP、 Bonree Server、 Bonree SDK、 Bonree Browser、 Bonree ONE
	PB级海 量大数据 列式压缩 存储及响 应式分析 技术	是一种实现对 PB级时序数据的集中存储与响应式分析 的技术，其特点在于支持海量结构化数据的按列编码压 缩存储，可避免常见存储组件存在数据膨胀的问题、支 持灵活的数据预聚合策略、及开放灵活的数据分析接口 等特性，实现多种数据的统一存储和分析，并且具备分 布式、高可用和可伸缩的特点。	自 主 研 发	Bonree Net、 Bonree APP、 Bonree SDK、 Bonree Browser、Bonree Server、 Bonree ONE
	海量对象 型文件数 据分布式 云存储技 术	是一种实现对海量对象型文件数据的分布式云存储和 索引服务的技术。该技术的特点在于将用户海量对象型 文件数据在写入时自动合并或切分成指定大小的数据 块进行块式存储，并支持多数据副本和自动平衡等机制 保证数据的安全，支持多租户、无元数据存储节点、快 速索引和读取等特性，性能明显优于行业内其他同类技 术方案。	自 主 研 发	Bonree Net、 Bonree APP、 Bonree SDK、 Bonree Server、 Bonree Browser、Bonree ONE
	海量数据 响应式分 析查询脚 本语言技 术	是一种自定义和实现的，灵活、简洁且功能强大数据响 应式分析规则描述脚本语言技术。该自定义脚本语言语 法规则兼容标准 SQL语法，并进行了扩充，支持多种 管道命令、多条件组合过滤、多种常用及高阶分析函数 等重要特性。该技术的特点是可将用户复杂的大数据响 应式在线分析逻辑规则通过易编写、易理解的脚本语言 进行描述，并交于后台进行词法分析、语法分析后，自 动编排查询执行计划，并最终调用数据存储引擎执行实 现。整个过程用户只需要编写并调试分析脚本，而不需 要任何传统的编写复杂程序代码，降低数据分析的难度 和成本。	自 主 研 发	Bonree SDK、 Bonree Server、 Bonree Browser、Bonree ONE
	海量机器 日志数据 实时摄 取、清洗、 建模分析 技术	是一种对海量机器日志数据进行实时摄取、清洗、建模 和分析的技术，该技术通过对服务器、中间件、服务程 序、APP等运行过程中自动产生的海量日志数据（通常 量级在 1TB-100TB/天）进行采集后，实时进行文本解 析、识别、分词、提取指标、索引及存储等操作，形成 可被用户集中检索和分析处理的结构化数据的技术。该 技术是在 IT系统日志审计和辅助排障场景中重要技术 之一。	自 主 研 发	Bonree ONE
AI智能 分析算 法技术 群	基于无监 督机器学 习算法的 时序指标 数据动态 基线智能 预测技术	是一种基于机器学习技术，使用各 KPI指标项真实历史 数据作为预测模型训练样本，实现对各监测 KPI指标项 时间趋势进行智能预测的技术。该技术根据被预测指标 的过往一段时间的历史数据，通过机器学习算法提取指 标的有效特征，选择相应的算法进行模型训练，训练完 成后将模型部署到在线生产环境对该指标未来一段时 间的波动趋势进行预测，提前预判关键指标项的趋势变 化，可以预先对系统硬件及网络资源进行调度和准备， 防止服务异常或中断。	自 主 研 发	Bonree SDK、 Bonree Browser Bonree Server、 Bonree ONE
	服务端应 用程序代 码执行性 能在线智	是一种基于机器学习和代码执行堆栈跟踪相关技术，形 成对某业务请求处理过程代码执行性能的精确在线分 析结果的技术，包括业务代码执行丰富堆栈分析、系统 调用耗时分析、方法 CPU耗时分析、线程死锁分析等。	自 主 研 发	Bonree Server、 Bonree ONE
	基于无监 督机器学 习算法的 时序指标 数据异常 事件检测 技术	是一种基于机器学习的技术，该技术通过对各 KPI指标 项的历史数据进行机器学习，从而识别和提取该指标项 的波动趋势特征，并再结合如极值检测等相关算法对该 指标新产生的数据样本进行实时异常检测，如发现新数 据样本出现某种不符合预期的异常波动趋势则自动生 成事件并告知用户。该技术的特点在于完全无需人工事 先对海量的各种类型 KPI指标项进行异常定义或配置， 即可自动对监控系统内的各 KPI指标进行全自动的异 常感知。	自 主 研 发	Bonree Server、 Bonree ONE
	基于调用 链路关系 和知识图 谱技术的 IT系统故 障智能根 因分析技 术	是一种基于 IT系统内部各服务组件间实时调用关系， 以及系统内部所有实体，如应用、服务、实例、容器、 主机等从属关系动态生成 IT系统架构的知识图谱，从 而对监控系统中产生的多个告警事件进行智能分析、关 联和溯源，并通过指标多维分析、启发式学习及知识图 谱等 AI相关算法技术，自动识别多个告警事件中的源 事件，并进一步定位告警产生的根本原因，从而帮助用 户完成故障的快速定位和恢复，显著减少故障处置过程 时间和成本，减少业务损失。	自 主 研 发	Bonree ONE
	复杂 IT 系统内部 结构自动 发现及数 字建模技 术	是一种对复杂 IT系统内部所有客观存在实体进行自动 发现，并自动识别和构建其间的关系，从而完成对其进 行数字建模过程的技术。该技术识别实体包括不限于数 据中心、主机、虚拟机、容器、进程、端口、应用、服 务、接口、APP、用户、设备、中间件、数据库、存储、 网络设备、负载均衡设备等，通过将物理世界中复杂 IT 系统在数字世界中进行建模和还原，从而可以达到让用 户全息掌握和管理自身 IT系统的能力，并为自动排障 和自动化提供最重要的基础数据。	自 主 研 发	Bonree ONE
	AI 智能 体编排和 高可靠安 全运行管 控技术	面向生产级运维场景的自主智能体协作引擎，系统性构 建安全性、可靠性、可度量性、有效性、效率性五大能 力维度，形成相互支撑的闭环能力体系。融合沙箱隔离 防护、人机共驾决策、多 Agent并行与交叉审核、专业 的运维知识图谱、多范式自适应执行等核心机制，实现 从故障发现、智能诊断到自动化修复的全链路运维闭 环。通过记忆工程与 Few-shot黄金范例嵌入，使智能体 跨会话持续积累组织知识，自主进化、越用越聪明，在 保障生产安全可控的前提下，将平均故障恢复时间大幅 度压缩。	自 主 研 发	Bonree ONE

（未完）