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| 协创数据(300857)经营总结 | | 截止日期 | 2025-12-31 | | 信息来源 | 2025年年度报告 | | 经营情况 | 第三节 管理层讨论与分析
二、报告期内公司所处行业情况
（一）报告期内公司所处行业情况
A、行业背景
2025年，全球人工智能（AI）、云计算、大数据、物联网（IoT）、智慧存储等领域进入深度融合发展新阶段。AI大
模型技术加速迭代，从通用智能向垂直行业渗透，推动了企业智能化转型的全面升级。随着多模态AI技术的突破与应用，AI赋能的场景边界持续拓展，智能算力、边缘计算、端侧智能需求呈现爆发式增长。特别是在AI Agent、具身智能等新兴技术驱动下，“云-边-端-智”协同架构成为新一代信息技术的核心竞争高地。中国市场在全球 AI 产业发展中占据引领地位，政策推动下，“人工智能+”行动深入实施，算力基础设施建设提速，数据要素市场化配置改革持续深化，AI、大数据、云计算等行业生态日趋成熟，成为培育新质生产力的关键引擎。此外，具身智能、机器人、智慧城市、AI终端等新兴领域的快速发展，为企业提供了更为广阔的市场空间。B、行业竞争态势随着AI技术的深度应用，云计算、AI与物联网产业的竞争格局加速演变。国内外头部企业持续加大研发投入，聚焦大模型、智能算力、边缘AI等前沿领域，强化技术创新与生态构建，提升全产业链的市场竞争力。尤其是AI Agent技术的快速发展，不仅重塑了行业竞争格局，也推动了智能终端和云服务的代际升级。未来，企业的核心竞争力将聚焦于AI技术深度、场景创新能力、生态整合能力及全球化服务能力。1.AI 服务器
（1）全球投资规模爆发式增长
根据穆迪公司2026年1月发布的《2026年全球数据中心市场展望报告》等研究指出：2025年全球AI服务器建设进入"万P时代"，投资规模创历史新高。美国六大超大规模云服务商微软、亚马逊、谷歌母公司Alphabet、甲骨文、Meta
和CoreWeave在2025年的资本支出接近4000亿美元，预计2026年将达到5000亿美元。其中，微软在2025财年投入800亿美元用于数据中心扩建；亚马逊为AI基础设施分配了860亿美元；谷歌2025年预计支出626亿美元；Meta预计30支出523亿美元。据穆迪公司估算，从现在到本十年末，全球数据中心市场至少需要3万亿美元的投资（包括建筑物成本、IT基础设施及电力费用）。
（2）中国智算中心建设进入规模化阶段
根据数智前线2026年1月梳理的招投标数据、中国互联网络信息中心（CNNIC）第57次《中国互联网络发展状况统计报告》2026年3月发布、IDC与浪潮信息《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》研究指出：中国AI算力数据
中心建设呈现"全国一盘棋、多点同时上"的特征，2025年招投标市场涌现至少222个亿元以上智算中心、数据中心相关项目，其中37个项目中标金额达10亿元以上。单个智算中心算力规模从百P级跃升至数千P至万P级，新疆疆算万卡枢纽型智算中心项目中标金额达72亿元，规划算力20000P，要求国产化算力芯片占比不低于30%。截至2025年12月，我国智能算力规模达1590 EFLOPS（FP16），建成万卡智算集群42个。
（3）建设模式与技术路线革新
a. 预制化、模块化建设加速普及
面对AI芯片一年一迭代、应用创新周期缩短至数周的挑战，传统建设路径面临"建成即过时"风险。2025年，模块化
AIDC建设模式成为主流，华为全预制化方案可将建设周期从1-2年压缩至半年内，浪潮信息预制化AIDC解决方案已实现120天完成建设投运。
b. 液冷技术从"可选项"变为"必选项"
随着单机柜功率密度提升至120-150kW，2025年中国液冷服务器渗透率达25%-30%，"东数西算"工程强制要求新建数
据中心PUE≤1.25，运营商液冷采购占比超50%。浸没式液冷PUE可低至1.08，成为高性能计算场景标配。
c. 推理算力建设成新焦点
受DeepSeek等开源模型推动，AI应用落地加速，推理算力需求激增。2025年，中国移动斥资51.12亿元集采7058台推理型AI服务器，成为当年最大规模AI服务器订单；行业预测2026年初全球大模型将迎来新一波迭代，推理算力建
设将持续升温。
（4）区域布局与绿色转型
国内布局：形成"东部引领、中西部崛起"格局，环渤海（北京-天津）、长三角（杭州-南京-上海）、珠三角（深圳-
广州）为三大核心集群，成都、武汉、郑州、太原等中西部节点城市快速成长。青海作为首个绿色算电协同试点省，
2025年新建智算中心绿电占比超90%。国际布局：中东成为AI基建新高地，谷歌云与沙特公共投资基金达成100亿美元全球人工智能中心投资计划，阿联酋、沙特数据中心数量预计2030年翻倍。
（5）国产化替代进程加速
受国际技术环境变化影响，2025年国产AI芯片在政企市场渗透率快速提升，预计国产AI服务器订单占比超40%。
华为昇腾生态已覆盖85%的政府及电信AI服务器需求，超节点（SuperPod）架构支持64路国产GPU高速互连，推动万亿参数大模型训练本土化落地。2.AIoT终端
(1)智能物联网终端
随着人工智能、物联网与边缘计算技术的深度融合，AIoT终端正从单一功能设备向“感知-计算-联动”一体化智能体演进。2025年，在政策推动、消费升级与技术迭代的多重助力下，AIoT终端在智能家居、智能穿戴、智慧安防等领域的渗透率持续提升，场景化、个性化、服务化成为行业发展的重要特征。智能家居：智能家居已进入以“主动智能”为标志的AIoH（AI+家庭物联网）阶段，系统具备环境感知、行为学习与自主决策能力，为用户提供个性化服务。根据艾瑞咨询《2025年中国智能家居行业研究报告》，2025年中国智能家居市场规模预计突破4,500亿元，AI技术渗透率接近50%，尤其在智能安防（摄像机、门锁）、智能清洁（扫地机、洗地机）及智能影音（音箱、电视）等品类中，AI视觉与语音交互的渗透率已超过60%。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究绘制。注释：智能清洁与智能白电由智能家电拆分而得，其中智能清洁以扫地机、洗地机为主，智能白电包括冰空洗；智能安防以智能摄像机、智能门锁为主；智能影音娱乐以智能音箱、智能电视、智能投影仪为主；智能照明包括智能灯泡、智能整灯等。由于智能连接控制产品中AI算法应用渗透率情况较低，忽略不计。
来源：根据公开数据、企业访谈及艾瑞统计预测模型估算，艾瑞研究院自主研究绘制。
(2)智能安防终端
智能安防终端的核心产品——网络摄像机（IPC）正向“高清化、智能化、场景化”持续演进。AI算法的成熟使得IPC具备人脸识别、行为分析、异常事件检测等功能，推动安防系统从被动监控转向主动预警。根据MarketsandMarkets
报告，2025年全球智能安防硬件市场规模预计达 1,200亿美元，其中网络摄像机占比约 35%。中国市场在“平安城市”、“智慧社区”等政策推动下保持快速增长，2025年AI安防软硬件市场规模预计突破1,000亿元。海外市场成为安防企业增长的重要引擎。随着欧美、东南亚等地对家庭安防及商业监控需求提升，具备AI功能、支持云存储与移动端管理的IPC产品渗透率迅速提高。协创数据依托长期积累的海外渠道与本地化服务能力，智能安防终端海外收入持续增长，2026年有望进一步提升市场份额。注释:①图中所示市场规模口径包括AI算法与系统平台、AI摄像机、智能化一体机、分析服务器资源、大数据应用、知识图港、安防智能机器人、出入口控制系统和设备等，不含存储、交换机、网络、施工建设、运维费用; 来源:艾瑞咨询研究院根据公开资料及专家访谈，结合艾瑞统计模型自主研究绘制。国内安防企业出海，迎来巨大蓝海市场。市场研究机构百谏方略（DIResearch）的报告显示，2025年全球网络摄像头市场规模达到180.14亿美元，预计2032年达到347.70亿美元，2025-2032年预测期间的复合年增长率为9.85%。另据市场研究机构Precedence Research数据，全球IP摄像头市场规模预计从2025年的166.6亿美元增长至2034年的436.2亿美元，复合年增长率为11.31%。从细分领域看，全球智能安防市场呈现全面爆发态势。2025年全球智能家居安防市场规模增至388亿美元。智能摄像头作为核心品类，正从传统监控扩展到家庭关怀、宠物看护、远程监护等多元场景。报告期内，公司智能物联终端业务线持续拓展海外市场，海外增长势头迅猛。依托国内完备的产业链支撑（产品成熟度高、性价比突出、交付能力强），公司在美国、日本、东南亚等重点市场实现突破性进展，部分领域客户增长达到60%以上。其中，美国市场通过垂直化产品策略切入高端领域；日本市场针对老龄化催生的远程看护需求，以泛家居生态覆盖实现本地化渗透；东南亚市场则凭借高性价比优势，通过电商平台占据领先份额。
(3)云平台及服务
随着对智能安防需求的增加，V-SAAS（视频监控即服务）市场正在逐步扩展。根据市场研究机构Mordor Intelligence的报告，全球V-SAAS市场规模在2025年达到66亿美元，预计2030年将增长至137.4亿美元，2025-2030年预测期间的复合年增长率（CAGR）为15.79%。
从区域格局看，北美市场在2025年占据全球40.10%的份额，估值约26.6亿美元，预计2026年增至31.3亿美元。
亚太地区增长最为迅猛，预计2025-2030年复合年增长率达16.2%，主要受益于智慧城市大规模投资和5G基础设施推广。
中国市场在国家政策支持和AI技术赋能下，正从"跟跑"向"并跑"乃至部分领域"领跑"转变。
技术演进方面，V-SAAS正经历三大变革：AI驱动的智能分析（人形识别、行为分析、异常检测成为标配）、边缘AI
摄像头普及（将出站流量降低70%，实现成本高效的云卸载）、混合云部署模式兴起（企业倾向将现有摄像头链接至云端分析，避免全面更换硬件）。服务模式上，托管式（Hosted）V-SAAS解决方案在2023年已占企业采用率的40%以上，预计未来三年将达50%。报告期内，公司V-SAAS业务线持续拓展海外市场，依托国内成熟的AI算法能力和云基础设施优势，在北美、欧洲及亚太地区实现突破性进展。通过提供融合边缘计算与云端智能分析的混合部署方案，满足不同地区数据主权合规要求，部分区域客户增长率达到60%以上。综上，V-SAAS市场正处于快速增长阶段，随着技术的不断演进和各行业需求的多样化，V-SAAS在提升安全性、降低成本、优化运营等方面的价值将更加显著。预计未来几年，V-SAAS将在全球范围内迎来更广泛的应用，成为视频监控领域的重要发展趋势。投资者和企业应关注这一新兴市场的发展机会，提前布局。3.数据存储设备
（1）存储市场行业综述：多重动力驱动的超级景气周期
根据 Trend Force，《2025年第四季度存储市场预测报告》、《2025年11月存储产业深度研究报告》中信证券，《2025年12月电子行业年度策略报告》、《2025年11月全球半导体行业展望》研究指出：存储芯片产业正处在一个由人
工智能（AI）革命、供应链重构与技术创新共同定义的历史性节点。2026年全球存储市场规模有望飙升至 4450亿美元，同比增幅接近翻倍，这预示着本轮由需求驱动的“超级周期”在强度和持续性上均可能超越历史水平。与过往主要由供给收缩或单一消费电子产品驱动的周期不同，当前市场的核心驱动力是AI基础设施的全面建设与向推理端的迁移，这是一种结构性的需求增长。行业调研机构Trend Force及包括中信证券、野村证券在内的多家权威机构研判，供需紧张的局面至少将持续至2026年底，且价格上涨的趋势或将贯穿全年。在此背景下，行业呈现出鲜明的“三重叠加”特征：高带宽内存（HBM）作为AI算力的核心组件需求爆发，传统的DRAM和NAND Flash因产能分配倾斜和自身需求复苏而共振上涨，共同构成了前所未有的增长局面。与此同时，中国存储产业在“十五五”规划开局之年，凭借内需市场的支撑和自主可控的国家战略，正迎来从技术追赶迈向产能和份额提升的关键阶段。
（2）竞争格局与企业战略：全球巨头与国产力量的变奏
全球存储芯片市场长期由三星、SK海力士和美光“三巨头”主导的格局，在AI浪潮的冲击下正经历深刻重塑，呈现
出更加复杂的竞合态势。2025年第三季度，三巨头合计占据全球DRAM市场95%以上的份额，其中SK海力士凭借HBM领域的领先优势，以36.7%的市场份额首度超越三星。中国存储势力正成为全球不可忽视的一极，在AI引发的存储变局中寻找独特定位。以长鑫存储和长江存储为代表的IDM 厂商，在国家意志和内需市场的双重驱动下加速发展。2025年，长鑫存储发布了速率达 8000Mbps 的 DDR5 产品系列，最高颗粒容量24Gb，性能比肩国际领先水平。长江存储则已突破192层及以上堆叠技术，武汉第三工厂预计2027年投产，规划月产能15万片，设备国产化率目标达50%。这些技术进步使国产存储芯片从“能用”向“好用”转变，逐步获得市场认可。企业的战略选择清晰地反映了行业趋势，投资重心已从“建厂扩产”转向“技术攻坚”和“供应链安全”。头部企业纷纷构建多元化合作生态，如SK海力士与台积电结盟，结合最成熟的存储技术和最可靠的封装产能；三星则试图通过垂直整合模式，将存储器、逻辑芯片和先进封装集于一身。这种战略转变标志着存储厂商的商业模式正在发生本质变化——从传统的“通用商品”销售转向“定制化硅片”服务。2026年将成为这些竞争模式正面交锋的关键一年，其结果将深刻影响未来全球存储产业的格局走向。随着AI驱动存储需求持续爆发，全球存储市场的竞争已从单纯的价格战、规模战，升级为技术生态、供应链韧性和战略定力的全方位比拼。在这一过程中，中国存储产业正迎来证明自身不可或缺性的关键节点，不仅需要填补产能缺口，更需抓住时间窗口，完成从“跟跑”到“并跑”乃至在部分领域“领跑”的关键一跃。
（3）AI驱动从云端向终端扩散，存储需求多元化
随着大模型技术向端侧渗透及AI Agent的规模化应用，各种AI场景需求全面爆发。芯片供应商加速推出面向端侧AI的专用芯片，以满足低功耗、高性能的算力需求。2026年AI将进一步成为存储市场增长的核心引擎，AI手机、AIPC、
AIoT设备均进入放量出货阶段。IDC数据显示2025年全球AI手机出货量达3.5亿部，占智能手机整体出货量的28%，2029年有望达到12亿部，年复合增速将达到35%；Canalys数据预计2026年全球AIPC出货量将达到8,000万台，占PC总出货量的25%，2029年有望达到3亿台，年复合增速将达到38%。本地大模型与AI Agent的流畅运行对终端设备的存储性能提出更高要求，驱动存储技术持续升级、容量大幅扩容。预计终端OEM厂商的新AIPC单机DRAM容量将标配32GB，高端机型达64GB；AI手机单机DRAM容量将标配16GB，旗舰机型达24GB。在数据中心侧，生成式人工智能（AIGC）与推理需求的快速增长带动HBM3E、DDR5及企业级SSD需求的持续增加。TrendForce集邦咨询报告，2025年全球AI服务器出货量达到200万台，占服务器整体出货量的15%，2027年出货量有望达300万台，年复合年均增长率约25%。同时，随着国产存储产业链的成熟，国产化率持续提升，为国内存储企业带来重要发展机遇。综上，AI应用从云端向端侧的全面延伸将持续驱动存储产业规模增长，算力基础设施建设与智能终端存储升级形成双轮驱动，国产化替代进程加速，以上三个要素为国内存储产业带来了长期的发展机遇。4.服务器再制造
（1）AI 基建浪潮来临，服务器再制造需求持续提升
服务器作为承载 AI 算力最重要的基础设施之一，承担着传递、展示、计算、存储数据信息的功能，在数据中心建
设成本中价值量占比最高。服务器主要分为通用服务器和 AI 服务器两大类型。根据 IDC、TrendForce 等权威机构预测，
2025年全球服务器市场规模达到约3660亿美元，同比增长超过44%，呈现显著增长态势；全球服务器整机出货量预计达到约1630万台，同比增长约8%。其中AI服务器需求强劲，预计出货量增长24%以上，成为推动市场增长的核心动力。预计全球服务器市场在2027年之前将保持健康的增长态势。由于大模型对计算能力和数据的高需求，AI 服务器实现爆发式增长，其在算力基础设备投入中将占据越来越大的份额。
（2）服务器是价值核心
在各类IT资产中，服务器因其高残值和强劲的二级市场需求，通常在ITAD市场中占据最大的收入份额。ITAD 通过延长现有IT资产的使用寿命并减少制造新产品的需求，帮助降低产品对环境的影响。按资产类型主要分为：台式机/笔
记本电脑、移动电话、服务器、存储设备、其他类别等。算力需求推升 AI 基建浪潮，加速云服务厂商更新其数据中心的网络或服务器进行算力设备升级，服务器再制造需求持续向好。
（3）服务器再制造行业竞争格局比较分散，近年来趋于整合
全球服务器再制造行业竞争格局比较分散，主要厂商包括：Apto Solutions、Dell、HewlettPackard 企业级(HPE)、
DMDSystems、Iron Mountain、CascadeAsset Management、Global Resale、Horizon Technology、IBMCorporation、ITRenew、SimsLifecycle Services、TechData Corporation 等。但市场趋于整合，头部企业通过扩大产品组合、深化合作伙伴关系和并购扩大行业份额，同时国内服务器再制造市场方兴未艾。目前铁山公司（Iron Mountain Inc.）为服务器再制造业务可比公司，其业务发展反映了一定行业演进趋势和竞争格局变化。铁山公司于1951年成立，是全球最大的信息存储、数据中心基础设施、IT 资产生命周期管理服务供应商之一， 以文档管理起家，逐步拓展至数据安全服务，2013年成立了数据中心部门，到目前为止已建立跨越 3 大洲的 20多个数据中心，可实现并支持客户所需的数据托管、互连和算力运维服务。铁山公司于2015年正式推出 IT 资产处置服务，通过回收业务扩大了 IDC 基础设施供给、降低了整体运营成本。根据Iron Mountain（IRM）投资者关系官网报告指出：2020年后成功转型为数据中心+ALM（服务器再制造）双轮驱动，凭借AI算力周期与IT设备退役潮，实现ALM与数据中心业务高增长，成长为北美服务器再制造标杆。其传统存储转型+双轮增长+并购整合路径，对国内服务器再制造企业具有显著对标价值。其2020–2025年营收增加约13%，2025年达69.02亿美元。其中服务器全生命周期管理模块业务爆发式增长，从2021年3800万美元运行率升至2025年5.75亿美元+，有机增长40%+，成为核心增量。2026年预
计增长25％。 资料来源：marketsandmarkets 资料来源：mordor intelligence
资料来源：铁山官网
5.社媒营销解决方案+AIGC内容生产
（1）公司所处AIGC内容生产行业，细分聚焦AIGC短剧赛道
目前行业处于高速发展的成长期，受益于人工智能技术的快速迭代与内容消费市场的多元化需求，短剧作为轻量化、高
传播性的内容形式，与AIGC技术的结合实现了生产效率的大幅提升，行业整体呈现无明显周期性、高成长性、技术驱动的特点，尚未形成绝对的行业龙头，具备技术与算力优势的企业占据先发地位。报告期内，AIGC短剧赛道的重大变化体现为技术从单一环节赋能向全流程工业化生产升级，行业从“流量导向”向“质量+效率双导向”转变，同时行业内数字资产沉淀与生态合作的重要性凸显。公司作为赛道内具备全链路AIGC技术与算力支撑的核心企业，在短剧全流程自动化生产领域处于行业领先地位，是国内少数实现AIGC短剧规模化、商业化量产的企业之一。
（2）新公布的法律、行政法规、部门规章、行业政策对所处行业的重大影响2025年3月，国家互联网信息办公室等四部门联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》，并配套发布强制性国家
标准《网络安全技术 人工智能生成合成内容标识方法》，均自2025年9月1日起施行。该政策要求对AIGC生成内容进行规范标识，对行业形成规范化、良性化的引导作用，一方面抬高了行业准入门槛，淘汰不具备合规能力的中小企业，为具备技术与合规能力的企业提供更广阔的市场空间；另一方面推动行业从“快速量产”向“合规量产+质量提升”转型，促进行业长期健康发展。公司已提前布局AIGC内容的合规化生产体系，可根据政策要求实现生成内容的规范标识，政策实施对公司业务的正常开展无不利影响，反而有利于公司进一步扩大市场份额。综上，AI社媒营销解决方案和AIGC内容生产正成为中国企业在全球化竞争中的重要工具。通过精准的用户分析、智能化的内容创作和跨文化的本地化适配，AI不仅推动了品牌和文化的快速传播，也为中国文化产业的国际化提供了强大的技术支持。随着AI技术的不断进步，未来这一领域将迎来更多创新机遇，为企业开辟更广阔的市场。6.AI 智慧门店
（1）行业发展趋势
AI智慧门店是将人工智能、物联网、数据分析等技术与零售业务深度融合的产物，旨在提升消费者的购物体验、优
化门店运营效率以及增强销售转化率。随着技术的发展，AI 智慧门店在零售行业中逐渐成为推动数字化转型的重要力量。
a.个性化客户体验
AI技术能够通过分析顾客的购物历史、偏好、行为模式等数据，提供更加个性化的推荐和服务。例如，通过机器学
习算法，AI可以实现精准的商品推荐，提升消费者的购物体验和购买转化率。
b.无人零售与自动化门店
无人零售是AI智慧门店的重要组成部分。借助计算机视觉、传感器和智能支付技术，消费者可以在无需人工干预的
情况下完成购物和结账流程。AI 驱动的无人商店能够通过感应设备和视觉识别技术，实现顾客自助购物，商品自动识别，顾客购物后通过手机自动结账。AI能够实时监测商品库存和货架状态，预测需求，并根据库存变化自动进行补货调整，提高供应链效率。
c.智能化运营与精细化管理
AI根据市场需求、竞争对手的定价、顾客的购买意图等实时调整商品价格，提升销售效果。利用AI的预测分析，商
家可以设计更灵活、更个性化的促销策略。AI可以根据客流量、销售数据等因素，优化员工的排班和门店资源的调配，提高运营效率。AI通过传感器收集门店内的温度、湿度、照明等数据，智能调节空调、灯光等设备的使用，以节省能源和降低成本。
d.AI与物联网（IoT）结合
AI和物联网的结合将进一步推动智慧门店的升级。通过大量传感器、摄像头和其他设备，AI可以实时收集和分析门
店内的各类数据，提供更精准的服务和管理方案。通过人脸识别和摄像头技术，AI可以分析顾客的流量、停留时间以及购买行为，从而优化门店的布局和商品陈列，提升顾客购物体验。结合物联网设备，AI可以实时调节店内的温度、湿度等环境因素，确保舒适的购物环境，同时实现节能。
（2）行业规模及增长
a.全球市场
Coherent Market Insights、Frost ＆ Sullivan、Mordor Intelligence、Fortune Business Insights等研究报告
显示：2025年全球智慧零售市场规模达393.1亿美元，预计2032年将增长至1,970.8亿美元，2025-2032年预测期间的复合年增长率（CAGR）为25.9%。其中，AI零售市场作为核心驱动力，预计将从2025年的142.4亿美元增长至2030年的961.3亿美元，复合年增长率高达46.54%。从区域格局看，北美市场在2025年占据全球36.0%的份额，得益于政府数字化转型倡议和主要零售商对物联网技术的广泛采用。亚太地区紧随其后，占据31.3%的市场份额，中国、印度和日本成为增长引擎，其中中国贡献超37%的全球增量。欧洲市场预计2025年规模达108亿美元，德国和英国分别占据24亿美元和21亿美元。技术层面，基于计算机视觉的无摩擦结算系统正从测试阶段走向大规模应用，结合视觉识别与支付系统的解决方案消除了传统收银排队延迟；云AI解决方案成本持续下降，亚马逊、微软等科技巨头提供的即用型AI工具帮助零售商更快部署解决方案。
b.中国市场
艾瑞咨询等研究报告显示：2025年上半年中国智慧零售市场规模达107亿元人民币，全年增至约237.8亿元。受AI技术应用爆发驱动，2025年以来增长动能明显增强，预计2025-2030年复合年增长率将提升至22.1%，到2030年市场规
模有望突破645.2亿元。细分领域增速：智能货架/电子价签：2025年全球市场规模达51.8亿美元，预计2032年增长至248.6亿美元，CAGR为25.1%； 无人收银系统：受益于无摩擦结算技术成熟，CAGR保持在45%以上； AI客户行为分析：随着AIGC在营销与客服场景释放提质增效回报，CAGR达60%以上； AI购物助手：2025年市场规模43.4亿美元，预计2034年达374.5亿美元，CAGR为27.04%。
四、主营业务分析
1、概述
期内，公司持续聚焦“云-边-端”一体的智慧存储与智能物联体系，深耕智慧存储、智能物联、云服务、算力服务
器、服务器再制造等业务条线，以 AI 需求为导向，以“云智造+数字化”赋能供应链管理及成本管控，营收规模及盈利能力较上期实现了大幅增长：
2025年，公司实现营业收入122.36亿元，较上年同期增长65.13%，实现归属于上市公司股东的净利润为11.64亿元，较上年同期增长68.32%，实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润为11.35亿元，较上年同期增长69.07%，主要原因为：
（1）智能算力产品及服务方面，公司把握行业算力基础设施建设需求增长机遇，持续推进算力服务器及集群解决方
案落地。报告期内，多个算力集群项目按计划完成交付及验收，算力相关收入实现高速增长。公司在交付实施与运维服务等环节能力提升，对经营业绩增长形成积极贡献。
（2） 数据存储设备方面，公司持续深化企业级存储产品布局与市场拓展，受下游客户对存储基础设施投入提升带
动，出货规模同比增长并实现放量。与此同时，行业供需变化带动存储产品价格上行，公司结合市场动态优化产品结构与销售策略。上述因素共同推动存储业务收入增长，并对公司业绩形成支撑。
（3）服务器再制造业务方面，公司持续推进再制造业务体系化运营与能力建设，保障业务交付与质量稳定。报告期
内，服务器再制造业务保持稳健发展，业务规模扩大叠加运营效率提升，对公司经营 业绩增长形成贡献。
（4）AIoT 智能终端业务方面，公司围绕智能物联应用场景持续丰富产品矩阵与AI解决方案能力，推动重点客户与
重点区域业务拓展。
（5）在供应链管理及成本管控方面，公司持续优化供应链二级三级管理，有效推动原材料成本下降；加强无人工厂
建设,通过机器人替代人工，推动制造成本大幅下降。
2、收入与成本
（1） 营业收入构成
（2） 占公司营业收入或营业利润10%以上的行业、产品、地区、销售模式的情况 适用 □不适用
公司主营业务数据统计口径在报告期发生调整的情况下，公司最近1年按报告期末口径调整后的主营业务数据 □适用 不适用
（3） 公司实物销售收入是否大于劳务收入
是 □否
行业分类 项目 单位2025年2024年 同比增减
计算机、通信和其他电子设备制造业 销售量 万（台/套） 10,185.65 4,592.22 121.80%生产量 万（台/套） 9,963.42 4,748.21 109.84%相关数据同比发生变动30%以上的原因说明适用 □不适用上表中的产销存数量统计为公司主要产品物联网智能终端、数据存储设备和服务器及周边再制造中硬件产品销售相关数据统计，不包括数量众多但单价低的其他产品及服务。公司本期销售量、生产量增加主要受服务器及周边再制造板块影响，该板块含低价值产品较多，公司期末库存量储备亦随之增加。
（4） 公司已签订的重大销售合同、重大采购合同截至本报告期的履行情况 □适用 不适用
（5） 营业成本构成
行业分类
（6） 报告期内合并范围是否发生变动
是 □否
本期公司投资设立上海富奥佳智能科技有限公司、深圳市协创享存智能计算系统有限公司、SHARETRONIC AI INC.、
协创智算科技（深圳）有限公司、协创智算（福州）数据有限公司、北京富奥佳智能科技有限公司、协创云算科技（深圳）有限公司、蜂云视界（上海）数字传媒科技有限公司、协创智算（乌兰察布）大数据有限公司、协创智算科技（马鞍山）有限公司、协创瀛洲智链科技（深圳）有限公司、协创算力科技（深圳）有限公司、协创灵犀智算科技（深圳）有限公司、协创速极算谷（深圳）科技有限公司、协创腾算科技（深圳）有限公司、协创云脉算力科技（深圳）有限公司、协创智核算力科技（深圳）有限公司、协创芯联算力科技（深圳）有限公司、协创擎算科技（深圳）有限公司、协创智驰算谷（深圳）科技有限公司，上述公司自投资设立之日起将其纳入合并范围。
（7） 公司报告期内业务、产品或服务发生重大变化或调整有关情况 □适用 不适用
（8） 主要销售客户和主要供应商情况
导致采购总额比较高。
主要供应商其他情况说明
□适用 不适用
报告期内公司贸易业务收入占营业收入比例超过10%
□适用 不适用
3、费用
业务规模持续扩张，
为满足算力基础设施采购需求，新增银行增加。主要系本期为不断提高公司的市场竞争研发费用 423,304,173.92 240,625,093.48 75.92% 力，公司持续加大新品研发投入与技术创新力度所致。
4、研发投入
适用 □不适用
预计对公司未来发展
基于摄像机的爬宠类 为+生理”三维一体的 2. 强化多维度生理与 优势，拓展爬宠等细AI算法大模型应用技 智能监测系统 。通过 研发中 环境融合监测 ； 分市场的智能化解决术的开发 结合多光谱硬件感 3. 降低预警延迟，实 方案，形成差异化技知、AI大模型与边缘 现边缘侧离线状态下 术壁垒，并为未来布
计算，解决传统异宠 的轻量化实时计算与 局宠物经济、边缘智察微细健康状态及缺 警 ； 提供关键技术和商业点 。 样本匮乏瓶颈，推动异宠健康监测AI模型的泛化与高可用性 。本项目旨在开发一款基于多传感器融合技 本项目将显著拓展公1.多传感器融合感术的安防巡护机器 司在智能安防与服务知：集成激光雷达、人，以提升传统安防 机器人领域的技术积摄像头、红外等传感巡逻的智能化、自动 累与市场布局。一方器，实现环境感知与化水平，并有效降低 面，核心技术的自主障碍物规避。人力成本和潜在风 研发将形成知识产权2.自主导航与任务调险。当前社会对公共 壁垒，提升公司在行度：支持预设路线与安全和财产保护的需 业内的竞争差异化优动态调整的自主路径求日益增长，传统的 势；另一方面，随着规划和巡逻任务管人工巡逻存在效率低 智慧园区、智慧工理。下、覆盖范围有限、 厂、商业综合体等场3.AI智能识别与预夜间或恶劣环境下安 景对无人化安防需求基于多传感器融合安 警：通过视觉算法实全性差等问题。本项 研发中 的持续增长，该产品防巡护机器人的开发 现人员识别、异常行目的目标是利用先进 具备较强的市场规模为检测和入侵预警。的机器人技术、传感 化潜力，可为公司开4.远程监控平台：提器融合技术和人工智 辟新的营收增长点。供实时视频回传、报能算法，打造一款能 此外，项目积累的传警推送与数据存储功够自主巡逻、实时监 感器融合、边缘AI推能。控、异常预警并进行 理等核心能力，可横5.高可靠性与续航能数据记录的智能安防 向赋能公司其他机器力：具备≥8小时连解决方案，从而实现 人产品线，形成技术续巡逻续航，适应室对重要区域的全天 协同效应，助力公司内外复杂环境，异常候、高效率、无死角 向智能机器人综合解识别准确率≥90%，达安防覆盖，为用户提 决方案提供商转型升到商业化水平。供更安全、更便捷的 级。服务。1.统一接入与管理：支持四足机器人及多类异构智能终端的标准化、快速接入与互联互通。本项目旨在开发一套 本项目将推动公司向2.云端协同控制：实支持四足机器人接入 “硬件+云平台+服现任务下发、巡逻路与管理的安防云平台 务”一体化模式升径规划与远程实时控系统，用于统一接入 级，提升产品附加值制能力。多个智能终端，实现 与客户粘性。以云平3.视频汇聚与智能分云端任务下发、告警 台为核心，聚合多品析：支持多路视频流管理、视频监控、行 牌设备，构建生态壁云端汇聚、实时监控基于四足机器人的安 为分析、远程控制等 垒；依托智慧园区/社研发中 及基于AI的异常行为防云平台开发 功能，全面提升园 区市场，同时，平台自动告警。区、住宅等场景下的 积累的协议适配、云4.运营支撑平台：集智能安防效率。该平 边协同与数据分析能成告警管理、日志记台将作为上层核心枢 力将赋能全产品线，录与数据可视化，适纽系统，与各类机器 强化整体解决方案竞配园区、住宅等多场人厂家打通通信协 争力，助力公司成为景需求。议，实现异构终端统 智能安防领域的平台5.高可用与可扩展架一管理与指挥调度。 级服务商。构：具备高并发处理能力，支持百级以上终端接入，系统可用性≥99%，达到企业级交付标准。1. 攻克光学反射与杂光干扰难题，结合特制抗反射镀膜与物理偏振结构，从硬件底层大幅降低玻璃表面的光污染与眩光现该项目旨在突破机器 象；时的物理局限。通过 度，研发基于深度学 觉终端产品的适用边“光学硬件结构+底层 习的动态去反光与多 界与部署场景。通过基于多目超广角摄像 AI图像算法”的深度 帧HDR图像增强算 构建“精密光学+AI机安装玻璃表面解决 协同创新，解决多目 法； 画质算法”的双重技研发中光学反射和杂光干扰 超广角镜头面临的严 3. 强化多目超广角视 术护城河，公司将进的应用技术开发 重玻璃反光、夜间杂 场的无缝拼接与边缘 一步提升高端视觉产光衍射及视场角畸变 畸变矫正能力，确保 品的溢价能力与市场等行业共性痛点，实 超大视野下的全景画 竞争力，加速高附加净、高保真的全景环 连贯性； 地。境感知。 4. 推动视觉终端在“贴窗/隔玻璃”等特殊场景下的部署灵活性，彻底免除传统户外穿墙打孔的繁琐施工，大幅降低安装与运维成本。1.AI智能体深度融入本项目聚焦连锁门店门店管理：不仅实现管理痛点，深度融合20+巡店场景的自动识AI智能体技术，打造别，更通过算法中台一体化数字化运营平构建连锁行业专属智台：能体，使AI从“被动1.AI智能体驱动巡检测”升级为“主动检：替代人工纸质记管理”，像真人管理录，自动识别20+违者一样参与决策与运 1.商业模式转型：推规场景，实现高效、营。 动公司从“重资产、标准化巡店；2.大幅减少人工督导 低毛利”硬件模式转2.智能体协同决策：依赖：依托AI智能体 向“轻资产、高毛联动巡检、客流、培驱动的远程视频巡 利”SaaS模式。训等模块，形成“感检，替代50%以上线 2.估值跃升潜力：知—分析—响应”闭连锁门店AI协同运营 下督导任务，实现标 SaaS业务高溢价有望环，辅助总部智能管 已商用推广理；区监管。 件模式提升260%。3.数据智能赋能经3.全链路客流智能洞 3.战略生态升级：构营：通过空间客流分察：AI智能体融合多 建“数据-算法-场析与员工培训考试系源视觉数据，精准追 景”飞轮，从ODM供统，将门店运营数据踪“过店→进店→逛 应商进阶为行业标准转化为可执行洞察，店→转化”全路径行 制定者。驱动陈列、排班等决为，生成动态经营画策优化；像。4.破解规模与管理失4.显著降本增效：单衡：以AI智能体为核店年巡检成本降低心，实现千店如一店60%，督导人效提升超的精细化、自动化运10倍，资源投入更聚营，支撑连锁体系高焦高价值运营环节。质量扩张。5.数据驱动坪效跃升：AI智能体基于实时分析，智能推荐陈列优化、人员排班等策略，助力客户目标提升门店坪效25%，实现从“经验驱动”到“智能体驱动”的经营升级。1.构建高效ARM服务器计算平台：优化多核ARM架构的数据中心资源调度与GPU/AI加速算力分配，实现 1.构建技术壁垒：打该项目旨在开发面向 的低延迟处理能力。 频处理 + 实时直播”ARM服务器数据中心 2.AI智能视频剪辑能 全链路能力，掌握视的AI智能视频剪辑与 力：研发基于深度学 频自动化生产与分发直播系统，通过“高 习的视频分析与内容 核心技术。性能计算硬件 + 深度 识别算法，实现自动 2.拓展多元场景：覆学习智能算法 + 实时 剪辑、场景分割、镜 盖短视频、教育、企视频流管理”的协同 头推荐、字幕与特效 业培训、媒体及虚拟创新，实现视频内容 生成，降低人工编辑 活动，开拓视频云与的自动化处理、实时 成本。 内容服务新市场。基于ARM服务器数据 剪辑与多端分发能 3.多分辨率输出及云 3.降本增效：降低人中心AI智能视频剪辑 力。项目将突破传统 已商用推广 端多平台分发能力， 工与硬件成本，提升直播系统 视频制作和直播流程 确保不同网络环境下 视频处理速度与质中人工干预繁琐、延 的稳定播放。 量。输出，满足企业、教 任务的动态调度与性 地。育、媒体及短视频平 能优化，提高数据中 5.提升品牌影响力：智能直播的需求。 5.可扩展性与模块化 中心领域的技术领先设计：系统支持快速 形象，增强市场声接入新算法模块、新 誉。格式视频处理以及多端接口，保证技术迭代与业务扩展的灵活性。
5、现金流
（1）经营活动产生的现金流量净额较上年同期增加1,011.23%，主要系本期智能算力业务规模扩张带动回款显著增长，
叠加公司盈利水平提升、营运资金管理与现金周转效率持续优化所致； （2）投资活动产生的现金流量净额较上年同期减少1,632.75%，主要系本期为布局智能算力及云计算服务业务，相关资本性投入大幅增加所致；
（3）筹资活动产生的现金流量净额较上年同期增加1,831.76%，主要系公司算力服务业务规模持续扩张，为满足服务器
等算力基础设施采购需求，大幅增加银行借款及其他融资方式所致。报告期内公司经营活动产生的现金净流量与本年度净利润存在重大差异的原因说明 □适用 不适用
五、非主营业务情况
适用 □不适用
他应收款规模增加，
致。主要系固定资产处置损失。
六、资产及负债状况分析
1、资产构成重大变动情况
致。
9,282,870,54 556,978,772. 力服务相关设
致。主要系本期算力服务相关设3,347,497,76 159,681,218.定可使用状态。29,998,757.2 30,631,715.4 本期无重大变4,292,113,82 1,301,999,09 务规模扩大，所致。主要系本期预200,218,661. 20,989,694.9加所致。主要系本期固7,483,220,43 409,831,759.增借款所致。主要系本期一年内到期的租13,864,361.6 10,901,830.1 赁负债重分类所致。主要系已背书80,801,781.4 转让未终止确致。主要系前期收到承兑人信用28,059,571.5 168,270,162.行承兑汇票到期所致。主要系本期采338,622,096. 175,922,229. 购算力服务器加所致。主要系本期合187,309,400. 22,390,096.3增加所致。少所致。主要系本期暂1,535,359,58 148,082,908.额增加所致。主要系本期相63,672,757.6致。主要系预付工增加所致。主要系金融衍生品到期赎回交易性金融负允价值变动所致。主要系前期票593,807,697. 829,274,099.致。主要系本期业1,533,753,16 734,227,731. 务规模扩大，加所致。主要系本期向889,887,065.借款所致。主要系长期借款以及长期应加所致。主要系本期待23,986,764.2所致。主要系融资租904,760,824. 236,204,221.增加所致。主要系递延所递延所得税负 13,126,310.6异减少所致。境外资产占比较高适用 □不适用境外资产保障资产 是否存在资产的具 占公司净
1、“资产规模”指协创香港2025年12月31日期末合并报表归属于母公司所有者权益；“境外资产占公其他情况
说明 司净资产的比重”指协创香港2025年12月31日期末合并报表归属于母公司所有者权益占公司2025年12月31日期末合并报表归属于母公司所有者权益的比例。
2、协创香港旗下囊括EWIC PHILIPPINES INC.、协创缅甸、协创泰国、协创新加坡、OOBOTIC INC、SEMSOTAI NORTH INC.、SHARETRONIC INC.、SHARETRONIC SDN.BHD.、SHARETRONIC AI INC. 2、以公允价值计量的资产和负债
适用 □不适用
3、截至报告期末的资产权利受限情况
后账面价值为0。
七、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、金融资产投资
（1） 证券投资情况
□适用 不适用
公司报告期不存在证券投资。
（2） 衍生品投资情况
适用 □不适用
1） 报告期内以套期保值为目的的衍生品投资
适用 □不适用套期保值 公司在日常经营过程中会涉及外币业务，公司为防范汇率波动风险，有必要根据具体情况，开展与日常经效果的说 营需求相关的外汇衍生品交易业务，以降低公司持续面临的汇率波动的风险，公司衍生品业务大部分时点明 能达到锁定业务合同利润的目标，风险整体可控。衍生品投资资金来 自有资金源
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