热点题材☆ ◇688031 星环科技 更新日期：2026-09-12◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.所属板块】【2.主题投资】【3.事件驱动】【4.信息面面观】
【1.所属板块】
概念:国防军工、国产软件、人工智能、大数据、工业互联、信创、东数西算、AIGC概念、数字
水印、数据要素、英伟达、华为算力、多模态AI、AI手机PC、商业航天、AI智能体、DeepS
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风格:融资融券、高市净率、亏损股、连续亏损、股权分散、百元股、保险新进、科成长层
指数:金融科技、科创200、上证580
【2.主题投资】
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2026-06-01│东数西算 │关联度：☆☆☆
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公司推出星环海光AI一体机方案，提供从算力供给到使用的全栈式AI运营服务，降低总体拥
有成本。
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2026-04-07│英伟达概念 │关联度：☆☆
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2024 年第四季度至今，星环科技的研发核心聚焦于下一代 AI 原生数据库——认知数据库
。我们与英伟达中国团队的合作主要围绕“高性能计算重构”与“新一代存储架构适配”两个关
键维度展开，旨在大幅提升 AI 推理的性价比。一、 基于 GPU 原生算力的计算引擎重构为实现
从百级 CPU 线程向十万级 GPU 线程并发的跨越，公司对数据库计算引擎进行了深度重构。在英
伟达中国团队的支持下，我们深度应用了 CUDA及 RAPIDS 等底层库函数。
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2025-04-27│AI智能体 │关联度：☆☆☆
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公司的大模型运营平台LLMOps是一款提供机器学习和大模型统一视角的AI运营管理平台
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2025-02-13│DeepSeek概念│关联度：☆☆☆
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星环科技Sophon LLMOps支持DeepSeek R1全参版本以及蒸馏版本。Sophon LLMOps是一款企
业级的大模型运营管理平台，支持大/小模型的统一管理、开源及商业化大模型统一纳管、底层
国内外GPU/NPU（ARM/x86）异构算力的混合部署、资源精细化切分及调度、模型及应用效果评估
、全局状态监控及预警
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2024-12-19│多模态AI │关联度：☆☆☆
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公司自主研发、从0到1预训练的无涯大模型Infinity已通过国家互联网信息办公室的生成式
人工智能服务备案
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2024-10-16│工业互联 │关联度：☆☆☆
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公司依托星环大数据基础平台TDH、边缘计算平台Sophon和数据科学平台Sophon Base，建立
“边云一体”的星环工业互联网平台，实现自感知、自迭代、自决策、自控制的过程，从“经验
+流程”到“数据+算法”
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2024-07-15│华为算力 │关联度：☆☆☆
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公司和华为主要在智能计算产品展开合作，和华为鲲鹏、昇腾AI计算、数据存储保持深度适
配
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2024-05-29│商业航天 │关联度：☆☆☆
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公司官微：2024年5月21日12时15分，星环科技冠名的我国首颗商业红外气象卫星“星环号
﹒南信大星”从中国酒泉卫星发射基地发射升空
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2024-05-29│国防军工 │关联度：☆☆☆
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公司官微：2024年5月21日12时15分，星环科技冠名的我国首颗商业红外气象卫星“星环号
﹒南信大星”从中国酒泉卫星发射基地发射升空
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2024-03-04│AI手机PC │关联度：☆☆☆
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公司已经落地了基于至强处理器的向量数据库解决方案(CPU深度绑定)，向量数据库是AI PC
核心组件
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2023-12-27│AIGC概念 │关联度：☆☆☆
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公司与英特尔发布AIGC向量数据库联合解决方案。该方案旨在支持多样化机器学习模型生成
的海量向量数据，满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等需求，为人工智能
时代多元化应用场景提供有力支持。
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2023-05-04│数字水印 │关联度：☆☆☆
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公司的大数据开发工具Transwarp Data Studio是一款用于大数据开发的工具集，其中包含
数据安全防护工具Defensor，主要功能包括提供数据的安全分类分级、安全策略配置与管理、数
据脱敏、数据水印等能力，可以帮助企业完成数据的安全治理，保护数据隐私，帮助安全管理人
员对可能的数据泄露进行溯源，从而形成有效的数据隐私保护能力。
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2023-04-12│数据要素 │关联度：☆☆☆
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公司是一家企业级大数据基础软件开发商，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖
掘和流通等数据全生命周期提供基础软件及服务。自研的分布式闪存数据库 ArgoDB 能够支持高
并发的数据写入（数百万记录/秒的写入速度）和高速数据加工。
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2023-02-21│人工智能 │关联度：☆☆
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公司的Sophon产品是一款一站式人工智能平台，包含一系列数据分析与机器学习建模工具的
智能分析工具软件，涉及数据分析中的计算智能（读取、计算）、感知智能（看、读、认）、认
知智能（理解、认知、思考、推理）以及行为智能（决策）四个主要方向。
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2022-11-08│国产软件 │关联度：☆☆☆
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公司坚持底层技术自主研发，大数据软件产品在数据存储管理层、计算引擎层、编译器层、
资源管理层实现了统一重构
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2022-10-25│信创 │关联度：☆☆☆
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公司是一家企业级大数据基础软件开发商,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖
掘和流通等数据全生命周期提供基础软件及服务,已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数
据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,支撑客户及合作伙伴开发数据应用系统和业务
应用系统,助力客户实现数字化转型。
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2022-10-18│大数据 │关联度：☆☆☆☆☆
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公司是一家企业级大数据基础软件开发商，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖
掘和流通等数据全生命周期提供基础软件及服务。
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2026-08-27│股权冻结 │关联度：☆☆☆
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2026-08-27,关于控股股东一致行动人的部分股份被司法冻结的公告
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2025-09-01│拟发行H股 │关联度：☆☆☆
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9月1日公告：发行境外上市股份（H股）备案申请材料获中国证监会接收
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2024-09-10│华为鲲鹏 │关联度：☆☆☆
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公司于今年5月在北京举办的鲲鹏开发者峰会上，正式宣布启动鲲鹏原生开发，随后积极开
展基于鲲鹏硬件底座、openEuler开源操作系统、开发套件Kunpeng DevKit的多款核心软件原生
开发，近期发布了面向政府、金融、能源、交通、教育、运营商等领域的高性能鲲鹏商用软件版
本，为用户提供性能更优异且更安全的产品和解决方案
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2024-05-29│卫星通信 │关联度：☆☆☆
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公司官微：2024年5月21日12时15分，星环科技冠名的我国首颗商业红外气象卫星“星环号
﹒南信大星”从中国酒泉卫星发射基地发射升空
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2024-05-17│华为概念 │关联度：☆☆
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公司和华为主要在智能计算产品展开合作，和华为鲲鹏、昇腾AI计算、数据存储保持深度适
配
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2024-03-25│向量数据库 │关联度：☆☆☆
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公司专注于向量数据库研发和应用，拥有图数据库产品SlellarDB,向量搜索引1擎和向量计
算引擎等配套产品。
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2024-03-15│罗素大盘 │关联度：--
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公司符合罗素大盘股标准
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2023-03-28│MLOps │关联度：☆☆☆
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公司推出了企业级AI能力运营平台Sophon MLOps，围绕企业AI模型接入运营管理，持续训练
的全生命周期。
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---│不可减持(新 │关联度：☆☆☆☆
│规) │
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公司近三年未分红或回购，依照减持新规，控股股东和实际控制人不可减持。
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2026-09-11│百元股 │关联度：☆☆☆☆☆
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截止2026-09-11收盘价为：99.6元，近5个交易日最高价为：117.77元
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2026-09-11│高市净率 │关联度：☆☆☆☆☆
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截止2026-09-11,公司市净率(MRQ)为：16.09
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2026-08-31│亏损股 │关联度：☆☆☆
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截止2026-06-30公司扣非净利润为:-14338.66万元，净资产收益率为：-15.05%
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2026-08-26│保险新进 │关联度：☆☆☆☆☆
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2026-06-30保险(1家)新进十大流通股东并持有121.78万股(1.01%)
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2026-08-26│连续亏损 │关联度：☆☆☆☆
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截止2025-12-31公司连续两年归母净利润为负且2026-06-30财报归母净利润均为负
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2026-06-30│股权分散 │关联度：☆☆☆☆☆
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孙元浩(第一大股东)持股比例为9.22%。
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2025-08-20│科创成长层 │关联度：☆☆☆☆☆
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科创板尚未盈利。
【3.事件驱动】
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2026-08-17│Anthropic营收暴增13倍并实现盈利，AI大模型迈入“赚钱”阶段
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Anthropic PBC向潜在投资者表示，其第二季度营收较上年同期增长至少13倍。文件显示，A
nthropic最近一个完整季度的初步营收超过115亿美元，2025年同期为7.87亿美元，今年第一季
度为47.3亿美元。文件还显示，Anthropic在2026年第二季度调整后营业利润转为正值。相关讨
论仍在进行中，这些数据仍可能调整。上海证券认为，如果说2025年是属于推理模型的一年，20
26年就是属于AI智能体的一年。国内外巨头围绕智能体展开多线探索、加速跑马圈地，众多中小
企业也投身其中进行深耕，坚信智能体将成为传统互联网之后的新蓝海。
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2025-02-19│Grok 3接受合成数据的训练，合成数据行业展现出巨大价值潜力
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马斯克宣布Grok 3发布，Grok-3和Grok-3 mini在多方面的测试得分上都超过或媲美Gemini
、DeepSeek和ChatGPT等对手。据悉，Grok 3接受了合成数据的训练，可以对其进行审查以实现
逻辑一致性。当下，人工智能范式正经历从“以模型为中心”向“以数据为中心”的转变。作为
人工智能基础设施的“三驾马车”之一，数据是构建和优化AIGC模型的基石，也常被誉为人工智
能领域的“燃料”。马斯克表示，现实世界中用于训练AI模型的数据几乎已经耗尽，合成数据是
未来的解决方案。市场分析指出，合成数据作为一种大模型训练的“可再生能源”，具备获取成
本低、质量高以及避免隐私侵犯的优点。目前，合成数据正在AIGC时代展现出巨大的价值潜力，
被广泛应用于人工智能领域的各行各业，展现“人工智能+”的赋能作用。
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2025-01-13│合成数据或是AI未来希望，机构预计行业复合年增长率超45%
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马斯克表示，现实世界中用于训练AI模型的数据几乎已经耗尽，现在基本上已经消耗掉了所
有人类知识的积累，用于人工智能训练的数据，这个现象基本上是去年发生的。他认为，合成数
据是未来的解决方案，也就是让AI自己生成训练数据。AI会进行自我评估，并通过这一自我学习
的过程不断优化自己。合成数据，即人工智能系统生成的人工数据。科技公司通过利用自己的人
工智能模型，生成合成数据（这也被认为是虚假数据），然后将这些数据用以训练其系统的未来
迭代。Markets And Markets报告称，合成数据的市场规模将从2023年的3亿美元增加到2028年的
21亿美元，复合年增长率为45.7%。Fortune Business Insights预计，到2030年，市场规模预计
将超过23.398亿美元，复合年增长率为31.1%。
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2024-03-25│英伟达发布全球首个GPU加速向量数据库，行业有望随AI爆发式增长
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据媒体报道，在GTC2024大会上，全球首个GPU加速向量数据库诞生了，Zilliz与英伟达携手
发布了Milvus2.4版本。据悉，这是一款革命性的向量数据库系统，它在业界首次采用了英伟达G
PU的高效并行处理能力和RAPIDS cuVS库中新推出的CAGRA（CUDA-Accelerated Graph Index for
Vector Retrieval）技术，提供基于GPU的向量索引和搜索加速能力。基准测试显示，与目前市
面上最先进的基于CPU处理器的索引技术相比，新版GPU加速Milvus能提供高达50倍的向量搜索性
能提升。作为大模型的「记忆体」，向量数据库重要性不言而喻，未来将助力AI大模型的发展。
未来随着生成式AI大模型开发量和使用量的增长，向量数据库的应用有望快速增长。
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2023-11-24│国家数据局局长重磅发声，未来5年数据基础设施将撬动2万亿投资
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国家数据局局长刘烈宏表示，数据基础设施的建设，将以数据基础制度的落地和数据资源开
发利用的实施一起，共同为数据要素产权确权、收益分配、交易流通、安全治理等核心问题的解
决发挥作用。与此同时，数据基础设施也将对扩大数据产业规模、繁荣数据产业生态、促进数字
经济高质量发展产生重要机遇。据业界初步的估算，数据基础设施每年将吸引直接投资约4000亿
元，带动未来5年投资规模约2万亿元。
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2023-10-08│OpenAI开发者大会将至，人工智能产业趋势加速
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美国人工智能领军企业OpenAI在官网发布公告称，公司将于11月6日在旧金山举办首届开发
者大会。公告提到，为期一天的活动将邀请来自世界各地的数百名开发者与OpenAI团队一起预览
新工具并交流想法。现场与会者还可以参加由OpenAI技术人员领导的分组会议。目前，各大科技
巨头加速推进其在AI领域的研发进程，除OpenAI外，苹果、亚马逊、微软等公司也推出或即将推
出新款AI产品。
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2023-09-04│谷歌推出AI图像嵌入水印工具，数字水印应用场景扩大
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在谷歌年度云会议上，该公司发布了一个名为SynthID的新工具：嵌入不可见的永久性水印
，以表明图像是由人工智能创建的。据悉，这项名为SynthID的技术将水印直接嵌入到Imagen生
成的图像中，Imagen是谷歌最新的人工智能图像生成器之一。之后，无论裁剪、添加过滤器或改
变颜色以及使用各种有损压缩方案，被添加到图像中的水印都将无法去除，以便于人们区分真实
和虚假的内容。
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2023-08-09│向量数据库仍处于发展初期，为AI大模型时代的重要基座
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据财政部网站消息，财政部会同工业和信息化部研究起草了数据库政府采购需求标准，现向
社会公开征求意见。根据信通院统计，2022年我国数据库市场规模403.6亿元，预计2023年达127
6.8亿元，行业增速持续提升。据券商测算，2022年我国数据库产业仍有约187.7亿元的潜在需求
缺口。此前，英伟达CEO黄仁勋提及向量数据库，并强调其在构建专有大型语言模型的组织中的
重要性。大模型作为新一代的AI处理器，提供了数据处理能力；而向量数据库提供了存储能力，
成为大模型时代的重要基座。目前向量数据库的赛道仍处于发展初期，随着大模型日趋成熟，越
来越多玩家瞄准向量数据库的机会并选择加入赛道，呈现百花齐放的竞争格局。
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2023-06-15│给AI插上腾飞的翅膀，大模型场景下向量数据库或迎重要发展机遇
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机构指出，随着ChatGPT的问世和AIGC的快速发展，数据源的质量和数量往往与大模型训练
效果高度相关，数据成为AIGC应用产品的核心竞争壁垒之一，向量数据库或迎重要发展机遇。目
前的大模型都是预训练模型，对于训练截止日之后发生的事情一无所知，向量数据库可以通过存
储最新信息后给大模型访问来弥补这点不足。券商指出，向量数据库给AI插上腾飞的翅膀，预测
到2030年，全球向量数据库市场规模有望达到500亿美元，国内向量数据库市场规模有望超过600
亿人民币。
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2023-06-07│继MetaERP后另一重要软件根技术，华为GaussDB分布式数据库产品发布在即
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继MetaERP之后，华为将于6月7日推出全新GaussDB数据库产品，该产品支持分布式事务，同
城跨AZ部署，数据0丢失，支持1000+节点的扩展能力，PB级海量存储。此次升级后的GaussDB数
据库，是主要面向大企业的国内首个软硬协同、全栈自主的金融级分布式关系型数据库，也是华
为MetaERP在整体业务体系完成了全面替换后，即将推出另一项重要的软件根技术。券商指出，
分布式数据库可有效解决现有互联网环境下海量数据、高并发计算的数据需求，成为国产数据库
厂商的产品发展共识。
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2023-05-26│微软将增加AI数字水印工具，有望催化数字水印行业加速发展
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在微软Build2023开发者大会上，该公司宣布将在未来几个月内增加一项功能，让任何人都
能识别Bing Image Creator和Microsoft Designer生成的图像或视频片段是否是由AI生成的。微
软表示，该技术使用密码学方法对AI生成的内容进行标记和签名，并附上有关其来源的元数据信
息。
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2023-04-28│发改委加快构建1+N的数据要素基础制度体系，推动网络建设升级
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在数字中国建设峰会数字经济分论坛上，国家发展改革委高技术司副司长孙伟表示，一是推
动顶层设计与落地的政策相配套，加快构建“1+N”的数据要素基础制度体系；二是推动网络建
设升级，推进5G等基础设施的建设，继续大力支持东数西算工程，加快传统领域的基础设施数字
化智能化改造；三是加快数字技术与实体经济相融合，推动新一代信息技术与制造业的融合发展
，创新发展智慧农业，推动中小企业加快转型；四是推动国内发展与国际合作相促进，开展多双
边的数字经济治理合作，推动数字丝绸之路走深走实。
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2023-04-21│发改委提出加快构建数据要素基础制度体系
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发改委新闻发布会上表示，在制度建设方面，加快构建“1+N”数据要素基础制度体系，推
动有条件的地方和行业开展数据要素流通使用先行先试，统筹构建多层次、多元化和场内场外相
结合的数据要素市场体系。
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2023-04-17│AI领域掘金铲子，MLOps助力AI模型落地生花
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中国信息通信研究院近日发布《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》，
启动《MLOps工具图谱》编制工作。作为AI细分赛道的MLOps，旨在帮助AI团队更有效地开发、部
署和维护机器学习模型，因此，被视为AI领域“掘金铲子”。AI大规模快速落地成为产业发展焦
点，拉动MLOps平台工具需求提升。据预测，全球MLOps市场处于快速发展阶段，预计将从2022年
的11亿美元增长到2027年的59亿美元，复合年均增长率超过40%。国内方面，MLOps市场正处于高
速增长的规模化放量前期，未来想象空间宽广。
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2023-04-14│广东拟将数据要素纳入GDP核算
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在“2023数字经济峰会”上，广东省政务服务数据管理局局长杨鹏飞透露，《广东省数据条
例》即将出台。同时，广东正研究推动将数据生产要素纳入国民经济核算体系，广州海珠、深圳
南山已获批开展数据生产要素统计核算试点。在数据要素市场体系建设方面，广东省规划了两级
数据要素市场体系：一级市场以行政机制为主，筹建省公共数据运营管理机构，成立广东数据资
产登记合规委员会；开展数据资产登记试点。数据交易二级市场以市场竞争机制为主，广州数据
交易所、深圳数据交易所相继挂牌成立。这两家数据交易所成立当年（2022年）累计交易额超过
17亿元，今年，广东数据交易额将突破50亿元。
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2023-01-11│第四届联合国世界数据论坛加速筹备，数据要素市场方兴未艾
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国家统计局党组近日召开专题会议，听取关于第四届联合国世界数据论坛筹备工作进展情况
的汇报，研究部署下一步工作。国家统计局局长康义强调，当前筹备工作进入关键阶段，时间紧
、任务重。要加强与浙江省的工作对接，明晰工作责任，细化重点任务，加快推进各项任务落实
落地。机构指出，我国数据要素市场方兴未艾，2025年预计市场规模超1700亿。
【4.信息面面观】
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│栏目名称 │ 栏目内容 │
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│公司简介 │星环科技（股票代码：688031）作为企业级AI基础设施领域的核心服务商，│
│ │提供覆盖数据全生命周期的软件与服务，涵盖数据集成、存储、治理到建模│
│ │、分析、挖掘和流通等关键环节，为企业数智化转型筑牢技术根基。公司以│
│ │上海为总部，在全国设区域总部、支持中心和办事机构，在新加坡和加拿大│
│ │设有海外分支机构。经过多年自主研发，公司已形成大数据与云基础平台（│
│ │TDH&TDC）、分布式数据库（ArgoDB&KunDB）、数据开发与治理工具（TDS）│
│ │、大模型及机器学习运营的AI平台（LLMOps&MLOps）及知识平台（TKH）为 │
│ │矩阵的新一代AI基础软件设施，帮助各行业数智化升级和重构企业竞争力。│
│ │目前公司产品及解决方案已在金融、公共部门、能源、医疗、交通、制造等│
│ │十余个行业落地，服务超1,600家客户，其中包括约110家《财富》中国500 │
│ │强企业。 │
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│产品业务 │公司是一家企业级大数据基础软件开发商，围绕数据的集成、存储、治理、│
│ │建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件及服务，已形成大│
│ │数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件│
│ │产品矩阵，支撑客户及合作伙伴开发数据应用系统和业务应用系统，助力客│
│ │户实现数字化转型。 │
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│经营模式 │1、盈利模式 │
│ │公司主要销售AI和大数据基础设施软件业务相关的软件产品和技术服务，以│
│ │及为客户提供解决方案。其中，AI和大数据基础设施软件业务是公司的主要│
│ │盈利来源。根据不同客户或项目需求，公司AI和大数据基础设施软件业务主│
│ │要以软件产品授权的方式交付，少量情况下也提供软硬一体交付方式；此外│
│ │，根据部分项目具体需求，公司为基础软件产品或相关的软硬一体产品配套│
│ │提供相关的技术服务。报告期内，公司主要通过永久授权模式向客户销售软│
│ │件产品，授权收入根据客户及具体项目需求，按照授权数量收取软件授权费│
│ │。技术服务及解决方案按项目计价模式或人月计价模式收费，其中维保类服│
│ │务通常按服务期限收费。公司持续进行新客户的开发及产品销售，并随着公│
│ │司客户积累及客户大数据相关信息系统建设需求，向老客户提供已购产品扩│
│ │容、新软件产品销售、提供技术服务、维保及解决方案的方式，实现老客户│
│ │对公司产品或服务的复购。 │
│ │2、研发模式 │
│ │公司秉承“自主研发、领先一代”的技术发展策略，由公司总经理作为公司│
│ │研发工作总负责人，负责技术和产品研发的统筹安排，技术和产品研发的具│
│ │体工作由产品研发部门落实完成。为保证研发质量，推动技术创新，公司针│
│ │对技术研发过程制定了详细的流程管理制度，主要通过产品研发生命周期管│
│ │理和软件工程过程管理两大类流程，控制开发各环节的工作质量，提高开发│
│ │作业能力和研发工作效率，保证产品和技术的先进性。 │
│ │3、销售模式 │
│ │根据客户类型不同，公司销售模式分为直接销售和渠道销售两种模式。其中│
│ │： │
│ │（1）直接销售模式指公司直接面向终端用户进行签约，并向终端用户直接 │
│ │交付公司产品与服务的销售模式。在直接销售模式下，公司销售团队主要负│
│ │责新客户的拓展以及存量客户的需求挖掘。公司总部及各地的子公司、分公│
│ │司等本地化机构具备良好的销售及综合服务能力； │
│ │（2）渠道销售模式指公司与项目合作伙伴和经销商等生态合作伙伴直接签 │
│ │约，通过与生态合作伙伴合作向终端用户交付公司产品与服务的销售模式。│
│ │其中，项目合作伙伴主要包括直接面对中大型终端用户的系统集成商或应用│
│ │开发商，拥有丰富的行业服务经验和（或）自有的IT产品，能够与公司协作│
│ │形成具有实际应用价值的产品或解决方案。项目合作伙伴通常根据终端用户│
│ │的需求采购公司的产品，并结合其自有IT产品或其他厂商产品（如有）销售│
│ │交付给终端用户。经销商为行业内具有丰富软件推广经验的合作伙伴，与公│
│ │司签署有效的合作伙伴协议或框架协议，并在合作伙伴协议或框架协议中约│
│ │定了销售业绩或市场占有率或产品数量等指标。公司与经销商客户之间均为│
│ │买断式销售，经销商客户在采购公司产品后，向终端用户、系统集成商或应│
│ │用开发商进行销售。 │
│ │4、采购模式 │
│ │（2）项目采购通常包括技术服务采购和软硬件采购，用于向客户实施及交 │
│ │付。 │
│ │为了缩短项目实施周期、提高交付效率以及提升项目收益率，公司会向技术│
│ │服务供应商采购技术服务。公司技术服务采购分为工时计价和项目计价两种│
│ │方式。公司采购的物料主要为软硬件一体机的硬件设备及通用工具软件。 │
│ │对于项目采购，公司建立了内部制度规范采购行为，由采购部门根据客户需│
│ │求执行采购流程。公司制定了采购业务操作规范，用于对内外部采购流程和│
│ │供应商进行管理。 │
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│行业地位 │大数据软件龙头企业 │
├──────┼─────────────────────────────────┤
│核心竞争力 │1、具备持续创新能力，致力于引领行业技术发展 │
│ │公司专注于分布式技术、数据库技术、编译技术、数据云技术、AI与机器学│
│ │习运营管理技术等基础软件领域的研发，始终坚持“自主研发、领先一代”│
│ │的技术发展策略，注重技术研发的前瞻性。自2015年以来，公司已在关系型│
│ │分析引擎、流处理引擎、容器云技术、数据云服务、多模型数据的统一处理│
│ │技术等诸多领域实现多项技术突破，引领行业技术发展。 │
│ │2、核心技术自主研发，助力大数据基础软件国产化进程 │
│ │我国高度关注核心技术领域发展，相关扶持政策不断落地，国产基础软件产│
│ │业整体将加速推进。大数据及相关产业是当前国家重点发展产业领域之一，│
│ │公司具备自主研发的产品及众多产业标杆案例，作为国产大数据的代表企业│
│ │之一，公司有望在相关领域不断实现更大突破，助力国家产业数字化升级。│
│ │3、产品线丰富且服务能力强，满足用户数据全生命周期管理的需求 │
│ │围绕数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期管│
│ │理的各个阶段，以及从数据到知识、从模型到应用的全链路流程，公司研发│
│ │了一系列软件产品，包括大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据│
│ │开发与智能分析工具等软件产品、软硬一体机产品及相关技术服务，实现“│
│ │一站式”AI基础设施软件解决方案。 │
│ │4、客户粘性强，老客户复购收入为公司营业收入的重要来源 │
│ │AI和大数据基础软件作为信息系统的重要基础设施，对上层应用系统的稳定│
│ │性、可扩展性等方面有重要影响，由于基础软件替换成本较高，已有客户未│
│ │来往往不会轻易替换已采购的产品。数据处理量的提升与大数据应用业务场│
│ │景的增加，将产生产品的扩容或选购新类型产品的需求，从而为公司持续获│
│ │得客户订单，实现业务稳定发展提供了支持。 │
│ │5、打造生态闭环，推动业务长期健康发展 │
│ │公司自成立以来，围绕自研的大数据和AI基础平台，公司发展了包含系统集│
│ │成商、独立软件开发商、软件开发工程师、高等院校等一系列活跃参与者的│
│ │“生态”闭环。公司的生态系统包含数百家项目合作伙伴，且我们在持续拓│
│ │展新的合作关系。例如，我们与各类CPU、GPU、操作系统、整机和硬件厂商│
│ │进行产品适配和性能优化，包括众多国内领先的技术企业，以共同促进核心│
│ │技术领域国产化进程。 │
│ │6、具有技术深厚的核心团队，建立了较高的人才壁垒 │
│ │公司核心团队深耕大数据和AI基础软件领域十多年，是国内最早从事大数据│
│ │和AI基础设施软件技术的研发和产品化的团队之一，为公司奠定坚实的研发│
│ │实力基础。核心团队将其在业内优秀企业积累的技术和管理经验应用于公司│
│ │实践，并通过传帮带培养了一批专业而精干的中层技术团队，有效提升了企│
│ │业的技术水平和规范化运作水平，形成了持续技术创新、对客户快速响应和│
│ │高品质交付的能力。 │
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│经营指标 │2025年，公司营业总收入实现44,753.03万元，同比增长20.47%。 │
│ │2025年，公司实现营业收入44,753.03万元，较上年同期增长20.47%。 │
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│竞争对手 │华为云、阿里云、新华三。 │
├──────┼─────────────────────────────────┤
│品牌/专利/经│专利：公司始终坚持自主研发，稳步推进各项研发项目，并对技术创新成果│
│营权 │积极申请专利保护。截至2025年12月31日，公司累计获得发明专利181个， │
│ │实用新型专利1个，外观设计专利2个，软件著作权471个。 │
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│投资逻辑 │（1）技术地位 │
│ │大数据基础软件是新兴科技领域，公司是国内较早专注于大数据和AI基础软│
│ │件研发的公司，自主研发的大数据基础平台、分布式分析型数据库等已达到│
│ │业界先进水平。2018年3月，公司大数据基础平台产品TDHV5.1正式通过国际│
│ │知名组织TPC的基准测试TPC-DS的官方审计，成为全球首次完整通过该项基 │
│ │准测试的数据产品。2019年8月，ArgoDBV1.2.1版本正式通过了TPC-DS基准 │
│ │测试的官方审计，成为全球第四个通过的数据库产品。2022年8月，公司的 │
│ │人工智能平台SophonDiscoverV3.0.0成为首个通过TPCx-AI基准测试SF3000 │
│ │（当前TPCx-AI已通过测试最大体量）的产品。2023年12月，公司大数据基 │
│ │础平台TDHV9.1通过TPCx-BBSF3000基准测试的官方审计，目前性能位列全球│
│ │第二。 │
│ │（2）市场地位 │
│ │在AI基础设施软件产品领域，公司展现出了强劲的综合实力，在市场中占据│
│ │显著地位。2025年，公司在IDC《中国大数据平台市场份额，2024全面为AI │
│ │转型》报告中居独立软件厂商市场份额第一，在IDC《中国图数据库市场份 │
│ │额，2024》报告中图数据库市场份额排名第四，并在IDC《中国人工智能软 │
│ │件2024年市场份额：智能体是未来》报告中机器学习平台市场份额排名第五│
│ │。同年，IDC发布《中国面向生成式AI的数据基础设施2025年厂商评估》报 │
│ │告，公司凭借完整的大数据和AI产品体系以及丰富的解决方案和实践经验被│
│ │定位于领导者类别，进一步确立了公司在数据和AI基础设施领域的领先地位│
│ │。 │
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│消费群体 │金融、政府、能源、电信、制造等行业 │
├──────┼─────────────────────────────────┤
│消费市场 │华东、华北、华南、华中、西南、西北、东北、海外 │
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│主营业务 │公司主要销售AI和大数据基础设施软件业务相关的软件产品和技术服务，以│
│ │及为客户提供解决方案。 │
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│主要产品 │公司主要提供两大类的产品和服务：第一类是AI和大数据基础设施软件业务│
│ │，包含基础软件产品和与产品相关的技术服务；第二类是解决方案业务，针│
│ │对一些人工智能和大数据特定应用场景，提供包括大数据开发、治理、分析│
│ │、AI部署和落地等相关的咨询、开发等服务，协助客户规划数字化和数智化│
│ │转型的架构；除上述两类业务以外，公司根据客户及项目需求销售少量第三│
│ │方软件、硬件等其他业务。 │
├──────┼─────────────────────────────────┤
│增持减持 │星环科技2025年1月9日公告，公司股东林芝利创拟自公告日起15个交易日后│
│ │的3个月内，拟通过集中竞价/大宗交易方式减持其所持有的公司股份合计不│
│ │超过362.5261万股（不超过公司总股本的3%）。截至公告日，林芝利创持有│
│ │公司股份1059.2676万股，占公司股份总数的8.77%。 │
│ │星环科技2025年9月9日公告，公司股东林芝利创计划公告日起15个交易日后│
│ │的3个月内，通过集中竞价方式减持不超过121.1295万股（不超过公司总股 │
│ │本的1%），拟通过大宗交易方式减持不超过242.2590万股（不超过公司总股│
│ │本的2%）。截至公告日，林芝利创持有公司股份933.3356万股，占公司股份│
│ │总数的7.71%。 │
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│行业竞争格局│AI和大数据基础设施软件行业属于知识密集、技术先导型的新兴产业，其技│
│ │术门槛较高，主要体现在技术迭代的速度以及技术覆盖面的广度。随着生成│
│ │式AI的发展，每年不断涌现出新技术成为实现提高数据管理效率、加速企业│
│ │内部大语言模型部署、降低推理成本、增强数据与模型安全性等的有效手段│
│ │，需要公司具备较强的研发创新能力及保障持续的技术研发投入以准确把握│
│ │技术发展趋势、引领新技术的迭代、适应新技术的要求。当前，大模型浪潮│
│ │进一步加速了技术的迭代速度，且要求公司具备大模型时代的技术融合能力│
│ │，缺乏底层技术积累的新进入者难以快速构建“数据+AI”双轮驱动的产品 │
│ │力。由于AI和大数据基础软件在不同行业客户的数字化和数智化基础设施中│
│ │，提供信息系统的基础能力，是整个应用系统最终实现数字化的技术基础，│
│ │其技术水平也决定了对应业务应用系统的能力边界和创造数据价值的效率，│
│ │在信息系统中处于核心环节，因而企业的研发创新能力也成为未来竞争的关│
│ │键要素，只有研发能力过硬的企业才能够通过更突出的技术优势树立产品竞│
│ │争力，而新进入者缺乏对大数据和AI核心技术的有效积累，面临较高的技术│
│ │门槛。同时，日趋复杂的AI负载对底层软硬件协同提出更高要求。企业需紧│
│ │密追踪甚至引导硬件架构创新，通过软硬件协同设计充分释放算力，以支撑│
│ │上层应用的高效稳定运行。 │
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│行业发展趋势│（1）模型平权驱动技术革新 │
│ │报告期内，以DeepSeek为代表的开源生态体系，允许全球开发者自由定制和│
│ │创新，借助一系列创新技术大幅降低模型训练成本和技术准入门槛，推动AI│
│ │进入“模型平权”时代。随着模型走向不同行业和领域，模型的大规模部署│
│ │呈现出以下特征与挑战： │
│ │-推理性能与成本的平衡成为技术突破点：模型权重和上下文长度的增加都 │
│ │会导致推理过程中的计算压力呈指数级增长。推理速度的瓶颈与高昂的算力│
│ │成本成为制约大模型大规模落地的关键。这驱动了更改模型的注意力机制、│
│ │算力调度优化及推理加速等技术的快速迭代； │
│ │-模型推理过程中处理的数据量呈几何级膨胀：检索增强生成（RAG）过程中│
│ │涉及企业或用户私有、专业领域的庞大知识库构建；以及随着用户日益增长│
│ │的交互体验，未来可能会实现永久记忆，即持续记录用户的历史问题和使用│
│ │习惯，以便在后续推理中更高效地调用相关信息；此外，当前深度思考和深│
│ │度研究类任务所采用的推理范式，以及多模态数据融合的发展趋势，也进一│
│ │步加剧了数据量的指数级扩张。 │
│ │（2）数据要素进入政策深化推进阶段 │
│ │年内印发《数字中国建设2025年行动方案》，加快培育全国一体化数据市场│
│ │；发布数据流通交易合同示范文本，规范市场交易秩序。2025年12月，全国│
│ │数据工作会议在京召开，明确2026年为“数据要素价值释放年”，将着力畅│
│ │通数据流动和资源配置渠道，激活数据市场供给和需求，进一步推动数据“│
│ │供得出、流得动、用得好、保安全”。公司的一站式数据要素流通解决方案│
│ │，可为数据要素提供方和数据要素需求方提供安全隔离环境，解决供需双方│
│ │和服务方主体间的安全与信任问题。公司的可信数据空间产品方案由连接器│
│ │、可信大数据底座、运营服务平台、隐私计算、数据沙箱、API网关、数据 │
│ │开发治理等软件构成。供方可在可信大数据底座上对数据进行安全治理与加│
│ │工，在运营服务平台完成数据资源的登记与发布。需方可通过API调用、SQL│
│ │开发、编程式建模、可视化建模、联邦学习、多方安全计算完成数据的开发│
│ │、分析、计算与建模，实现“原始数据不出域，数据可用不可见”的数据可│
│ │信、可控、可追溯目标。 │
│ │（3）自主可控推动产业链安全与高质量发展 │
│ │世界百年未有之大变局下，产业链、供应链安全是能否实现高质量发展的重│
│ │要前提，也决定了必须走自主可控的道路。“十四五”规划中明确强化基础│
│ │组件供给，大力发展云计算、大数据、人工智能、区块链等平台软件开发框│
│ │架。《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》明│
│ │确将“科技自立自强水平大幅提高”列入主要目标，强调从应对风险的自立│
│ │升级为面向未来竞争的自强。目前，国产化替代正处于从“可用”向“好用│
│ │”的进化阶段，应用领域也从党政行业逐步向金融、能源、电信等其他行业│
│ │拓展。公司的产品及技术发展均符合国家产业政策方向与国家科技创新战略│
│ │，报告期内，ArgoDB通过国家信息安全等级保护三级测评，标志着其技术水│
│ │平和安全性能达到了国家级信息安全标准，能为企业提供全方位的安全服务│
│ │支撑和保障。在基础软件自主研发的同时，公司积极参与人工智能和大数据│
│ │行业标准及规范的制定，并深度参与产品图谱编制、产业白皮书、案例集编│
│ │撰等工作，持续开展国产软硬件兼容适配，以实际行动践行高水平科技自立│
│ │自强的战略使命。 │
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│行业政策法规│《数字中国发展报告（2024年）》、《关于深入实施“人工智能+”行动的 │
│ │意见》、《中国大数据平台市场份额，2024全面为AI转型》、《中国图数据│
│ │库市场份额，2024》、《中国人工智能软件2024年市场份额：智能体是未来│
│ │》、《中国面向生成式AI的数据基础设施2025年厂商评估》、《向量数据库│
│ │技术要求》、《向量数据库管理系统技术要求》、《信息技术图数据库管理│
│ │系统技术要求》、《人工智能知识图谱应用平台第2部分：性能要求与测试 │
│ │方法》、《大模型应用交付供应商总体能力要求》、《面向智能制造的工业│
│ │大模型标准化研究报告》，《可信数据空间能力要求》、《可信数据空间技│
│ │术架构》、《人工智能开发平台通用能力要求第2部分：安全要求》、《隐 │
│ │私计算技术应用合规指南》、《大模型应用交付供应商名录（2025年Q1）》│
│ │、《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》、《关于促进企业数据│
│ │资源开发利用的意见》、《数字中国建设2025年行动方案》、《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》、《中国数据库管理│
│ │系统供应商识别指南》 │
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│公司发展战略│公司计划通过以下战略进一步推进业务发展，目标是实现全面技术升级、产│
│ │品拓展及海外市场布局，从而开启多元增长路径。 │
│ │1）以“AI×数据”推动全栈技术升级，巩固AI基础设施软件市场领先地位 │
│ │作为中国AI基础设施软件市场的领军者，公司将继续以全栈自主研发为核心│
│ │战略，借助AI与大数据的融合力量推动全技术栈升级。公司旨在构建覆盖从│
│ │全流程语料治理、统一多模态知识中枢、高效易用的智能体开发、异构融合│
│ │的算力管理、全链路AI安全与治理、企业级协作空间的一站式基础设施软件│
│ │体系，为国际化拓展奠定坚实技术基础。 │
│ │公司计划从三个关键层面推进全面的“AI×数据”架构升级。在硬件资源的│
│ │调度层，我们将持续打造可扩展的云原生基础，实现跨集群、跨区域资源的│
│ │智能调度与基于容器的编排，提升硬件利用效率并优化客户的存储和计算成│
│ │本。在数据平台层，公司将构建统一高效的多模态存储与检索能力（支持文│
│ │档、音频、视频等格式），打破传统数据孤岛，满足实时、高并发处理需求│
│ │，同时全面探索利用GPU原生算力对数据库（包括关系型数据库、向量数据 │
│ │库等）进行性能加速。在AI平台层，我们将持续升级AI开发工具，包括大型│
│ │语言模型训练与推理优化、安全与质量评估体系，以及智能体协同、微调与│
│ │管理框架。这些工具将助力企业在语料管理、模型微调和部署、智能体构建│
│ │等环节高效落地AI应用。 │
│ │为赋能全球发展，公司将投入资源提升产品的本地化与可扩展性，包括但不│
│ │限于语言、界面及本地生态上实现无缝适配，降低市场进入门槛。同时，公│
│ │司将积极探索从私有化部署到敏捷云交付的转变。公司还将深化模型的场景│
│ │理解能力，使AI能力与区域文化及业务场景相适配。通过前述维度的协同推│
│ │进，我们旨在构建一套全球统一且可本地适配的系统，支撑可持续的国际化│
│ │拓展。 │
│ │公司还将应用AI等先进技术提升内部运营效率。通过在研发、产品测试及技│
│ │术探索流程中融入AI辅助工具，缩短开发周期、加速产品迭代、降低维护成│
│ │本，构建支持规模化创新的智能化、数字化管理体系。 │
│ │2）拓展并丰富产品及解决方案，提升市场份额 │
│ │公司计划持续投入，拓展并完善产品组合与解决方案能力，以巩固我们在AI│
│ │基础设施软件领域的领先地位。一方面，我们将持续强化分布式数据库与大│
│ │数据平台的基础能力，确保与国际主流硬件生态的广泛兼容，探索潜在的存│
│ │储架构技术革新，并持续丰富AI工具链，打造全生命周期的大模型管理和开│
│ │发平台能力。另一方面，我们正在推进从独立产品模块到统一平台化架构的│
│ │战略转型：我们的目标是交付一套紧密集成AI与大数据能力的统一平台，让│
│ │用户无需关注底层技术复杂性，即可无缝执行复杂数据处理、AI开发及应用│
│ │构建，从而打破技术壁垒，实现AI与数据全流程的端到端协同。我们将以客│
│ │户需求为导向，聚焦深化产品性能、拓展功能边界、升级行业专属解决方案│
│ │。同时，我们将提升全球适配性、行业特定性及生态集成度，进一步丰富产│
│ │品矩阵，巩固竞争优势。 │
│ │3）扩大客户群体，深化战略合作，强化市场影响力 │
│ │我们计划通过与核心客户深化合作、与生态伙伴协同拓展市场、开展系统化│
│ │品牌建设，提升各行业渗透率，为全球扩张奠定长期动力。 │
│ │4）拓展全球布局，提升国际市场渗透率 │
│ │公司坚定推行国际化战略，将持续扩大海外市场布局。为此，我们计划通过│
│ │深化渠道覆盖、强化本地化运营能力，系统提升全球市场渗透率。我们将重│
│ │点聚焦东南亚及中东等战略区域，深化与当地知名伙伴的联盟，触达各地区│
│ │核心行业客户；同步建立本地技术支持与交付团队，完善语言适配及法律规│
│ │范。 │
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│公司日常经营│1、主营业务收入分行业、业务及客户结构分析 │
│ │报告期内，公司主营业务收入约为44706.95万元。公司的软件产品标准化程│
│ │度较高，覆盖多个行业领域，形成了广泛的客户基础。报告期内，按终端用│
│ │户行业分类，公司主营业务收入主要来自金融、政府、能源、交通、医疗等│
│ │行业。 │
│ │2、深化生态建设 │
│ │报告期内，公司持续完善产业链布局，加速公司产品和技术向客户的导入和│
│ │覆盖：公司与国内外主流芯片厂商开展软硬件协同技术研发，并与部分伙伴│
│ │联合打造解决方案，推动在重点行业的深度落地。同时，公司不断深化与医│
│ │疗、轨交、新能源等行业独立软件开发商的合作，共同构建行业专属解决方│
│ │案。央企服务方面，公司与央企数智化公司合作，实现对不同大模型的统一│
│ │管理、集团私域知识库的统一治理、应用和智能体的统一构建，助力央企集│
│ │团的数字化转型。此外，公司积极拓展海外业务，与国内大型集团企业管理│
│ │信息化综合方案提供商推出企业管理联合解决方案，服务海外客户。 │
│ │3、产品和技术创新 │
│ │在2025年产品发布会上，公司正式推出新一代AI基础设施（架构图详见下图│
│ │），明确将数据平台定位为AI基础设施的核心组成部分，彰显AI和数据深度│
│ │融合的战略意义。公司深刻认识到，数据已经成为企业构建AI竞争力的关键│
│ │要素，公司致力于通过提供一系列数据和AI能力工具，赋能客户使用高级数│
│ │据管理技术将数据转化为企业的数据资产，并基于数据资产微调模型和构建│
│ │智能体，加速数据资产向业务成果的自动化跃迁。 │
├──────┼─────────────────────────────────┤
│公司经营计划│根据当前市场情况，公司2026年的经营目标是，收入保持稳健增长，重点发│
│ │力海外市场，显著提升海外订单获取能力。提升收入质量，提升经营效率，│
│ │优化经营性活动现金流并改善亏损情况。2026年业绩考核体系总体延续2025│
│ │年的框架，继续以管理利润、回款与收入为核心指标，其中管理利润和回款│
│ │为考核重点。 │
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│公司资金需求│研发投入占营业收入比重较高，持续投入资金需求较大的风险报告期内，公│
│ │司研发投入（包括研发费用和开发支出）为25053.26万元，研发投入占营业│
│ │收入的比例为55.98%，研发投入规模占比较高。由于AI基础设施软件产品具│
│ │有技术壁垒高、研发周期长、研发投入大等特点，需要大量的研发人员、时│
│ │间和资金投入。随着行业中新技术的涌现，尤其是AIGC引领的新的技术和产│
│ │业革命，公司正在加速融合大数据、人工智能、云计算等前沿技术构建产品│
│ │护城河，巩固技术方面的先进性，持续的研发投入可能导致公司盈利周期相│
│ │对较长的风险。 │
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│可能面对风险│(一)尚未盈利的风险 │
│ │公司尚未实现盈利，主要系公司专注于AI基础设施软件的研发，坚持“自主│
│ │研发、领先一代”的技术发展策略，目前公司正处于快速成长期，在研发、│
│ │销售及管理等方面持续投入较大，公司目前的营业收入规模相对较小，尚未│
│ │形成突出的规模效应，不能完全覆盖各项期间费用及成本的投入所致。 │
│ │(二)业绩大幅下滑或亏损的风险 │
│ │公司未来能否保持持续增长，受到宏观经济、行业政策、市场需求、技术更│
│ │新迭代、公司自身发展战略、人才储备、市场开拓能力等内外部因素影响。│
│ │如果未来公司现有主要产品市场需求出现下滑、行业竞争加剧、不能顺利开│
│ │展研发活动并形成满足市场需求的产品或服务，公司的营收、净利润将面临│
│ │下降的风险。 │
│ │(三)核心竞争力风险 │
│ │1、技术升级迭代风险 │
│ │作为AI基础设施软件供应商，公司的生存和发展很大程度上取决于是否能够│
│ │及时、高效地进行技术更新与产品升级，以满足客户不断升级的需求。随着│
│ │人工智能、5G、云计算等新兴技术的深入发展，AI基础设施软件相关技术升│
│ │级迭代加快，公司必须尽可能准确地把握新技术发展动向和趋势，将前沿技│
│ │术与公司现有技术平台、核心产品有效结合。若公司未能及时把握技术发展│
│ │趋势，不排除国内外竞争对手或潜在竞争对手率先在新技术领域取得重大突│
│ │破，而推出更先进、更具竞争力的技术和产品，或出现其他替代产品和技术│
│ │，可能导致公司无法保持当前的技术先进性，从而对公司未来的经营产生不│
│ │利影响。 │
│ │2、知识产权及高端技术人才流失的风险 │
│ │AI基础设施软件属于技术密集型行业。在业务开展过程中，公司的商标、商│
│ │业秘密、专利、版权等可能存在被盗用或不当使用的情况，不排除公司与竞│
│ │争对手产生其他知识产权纠纷的可能。另外，仍不排除个别竞争对手采取恶│
│ │意诉讼的市场策略，利用相关诉讼拖延公司业务开展。上述知识产权相关的│
│ │风险一旦出现，将对公司的业务、财务状况和经营业绩产生不利影响。 │
│ │(四)经营风险 │
│ │1、市场竞争风险 │
│ │2、开源软件或免费软件的竞争风险 │
│ │3、渠道销售的风险 │
│ │4、收入季节性波动 │
│ │5、国产替代产品推行不达预期的风险的风险 │
│ │(五)财务风险 │
│ │1、销售费用占营业收入比重较高的风险 │
│ │2、研发投入占营业收入比重较高，持续投入资金需求较大的风险 │
│ │3、应收账款余额较大的风险 │
│ │4、经营活动产生的现金流量净额波动的风险 │
│ │5、研发投入资本化带来的业绩风险 │
│ │(六)行业风险 │
│ │AI基础设施软件属于技术密集型行业，技术迭代较快且技术种类较庞杂，需│
│ │要公司具备较强的研发创新能力及保障持续的技术研发投入以准确把握技术│
│ │发展趋势、引领新技术的迭代、适应新技术的要求，否则将面临已有客户流│
│ │失、业务发展迟滞、市场份额下降的风险。此外，人工智能及大数据市场的│
│ │蓬勃发展也带来了较多参与者，包括但不限于公有云厂商、ICT厂商、专业 │
│ │软件公司以及大模型厂商，在关系型/非关系型数据库、交易型/分析型数据│
│ │库、机器学习/大模型运营平台等多个维度领域展开激烈竞争，也存在部分 │
│ │大数据应用厂商或者数据中台厂商进军基础软件领域，短期内公司可能面临│
│ │市场竞争进一步加剧的风险。 │
│ │(七)宏观环境风险 │
│ │公司的产品被广泛应用于金融、政府、能源等众多行业，与国民经济的发展│
│ │具有较高的关联度，同时公司所处的软件行业近年来得到了国家政策的大力│
│ │支持。未来，若中国经济状况发生重大不利变化，如经济增长停滞，使得下│
│ │游行业的数字化需求增速放缓，且国家对于软件行业相关的政策导向发生了│
│ │转变，可能会对公司经营带来不利影响。 │
├──────┼─────────────────────────────────┤
│股权激励 │星环科技2023年3月13日发布限制性股票激励计划，公司拟授予不超过125万│
│ │股限制性股票，其中首次向200名激励对象授予114.6191万股，授予价格为4│
│ │5.06元/股；预留10.3809万股。首次授予的限制性股票自首次授予日起满一│
│ │年后分四期解锁，解锁比例分别为40%、20%、20%、20%。主要解锁条件为：│
│ │以2021年营业收入为基数，2023年-2026年营业收入增长率分别不低于60%、│
│ │125%、200%、260%。 │
└──────┴─────────────────────────────────┘
〖免责条款〗
1、本公司力求但不保证提供的任何信息的真实性、准确性、完整性及原创性等，投资者使
用前请自行予以核实，如有错漏请以中国证监会指定上市公司信息披露媒体为准，本公司
不对因上述信息全部或部分内容而引致的盈亏承担任何责任。
2、本公司无法保证该项服务能满足用户的要求，也不担保服务不会受中断，对服务的及时
性、安全性以及出错发生都不作担保。
3、本公司提供的任何信息仅供投资者参考，不作为投资决策的依据，本公司不对投资者依
据上述信息进行投资决策所产生的收益和损失承担任何责任。投资有风险，应谨慎至上。
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