证券简称：拓尔思证券代码：300229拓尔思信息技术股份有限公司 TRS Information Technology Co., Ltd. （北京市海淀区建枫路（南延）6号院金隅西三旗科技园 3号楼） 关于拓尔思信息技术股份有限公司 向特定对象发行股票的 审核中心意见落实函的回复 保荐人（主承销商） 二〇二四年三月

　　贵所于 2024年 3月 22日出具的《关于拓尔思信息技术股份有限公司申请向特定对象发行股票的审核中心意见落实函》（审核函〔2024〕020010号）（以下简称“意见落实函”）已收悉。拓尔思信息技术股份有限公司（以下简称“拓尔思”、“发行人”、“公司”）与中信建投证券股份有限公司（以下简称“中信建投”、“保荐机构”或“保荐人”）、立信会计师事务所（特殊普通合伙）（以下简称“申报会计师”）、北京市天元律师事务所（以下简称“发行人律师”）等相关方，本着勤勉尽责、诚实守信的原则，就意见落实函所提问题逐条进行了认真讨论、核查和落实，现回复如下，请予审核。

　　如无特殊说明，本回复中使用的简称或名词释义与《拓尔思信息技术股份有限公司 2023年度向特定对象发行股票募集说明书（申报稿）》（以下简称“《募集说明书》”）一致。

　　2022年和 2023年 1-9月，发行人实现营业收入分别为 90,726.83万元和60,137.55万元，同比下降 11.81%和 5.57%；实现扣非归母净利润分别为 8,020.32万元和-56.13万元，同比下降 61.39%和 100.78%。发行人 2021年向不特定对象发行可转换公司债券的募投项目均存在延期情形，且截至 2023年 9月 30日均未达到预定可使用状态。本次募集资金总额不超过 184,481.67万元，其中 129,382.20万元属于资本性支出。

　　请发行人结合最近一年一期业绩下滑原因、前次募投项目延期原因和最新进展、目标客户和订单情况、本次募投项目下游市场需求、公司竞争优势、前次募投项目和本次募投项目预计新增折旧摊销占未来收入和利润总额比重等，进一步说明在业绩下滑、前次募投项目尚未达产情况下，实施本次募投项目是否会对未来业绩产生不利影响，并充分披露相关风险。

　　（一）结合最近一年一期业绩下滑原因、前次募投项目延期原因和最新进展、目标客户和订单情况、本次募投项目下游市场需求、公司竞争优势、前次募投项目和本次募投项目预计新增折旧摊销占未来收入和利润总额比重等，进一步说明在业绩下滑、前次募投项目尚未达产情况下，实施本次募投项目是否会对未来业绩产生不利影响，并充分披露相关风险。

　　2022年度和 2023年 1-9月，公司的营业收入分别为 90,726.83万元和60,137.55万元，较上年同期分别下降 11.81%和 5.57%，公司扣除非经常性损益前后归属于母公司所有者的净利润分别为 12,769.79万元、8,020.32万元和2,286.37万元、-56.13万元，较上年同期分别下降 48.04%、61.39%和 77.96%、100.78%，具体原因分析及与前次可转债募投项目（以下简称“前次募投项目”）的关系情况分析如下：

　　（1）收入方面：受大数据软件产品及服务下游政府行业客户原有项目进度推迟及新增项目采购延缓，收入同比下降，而公司与前次募投项目相关的人工智能软件产品及服务等收入尚未达产

　　发行人最近一年及一期收入存在下滑的情形，主要系公司大数据软件产品及服务收入分别较上年同期下降 13,636.13万元、5,701.10万元，其他类型收入如人工智能软件产品及服务保持稳定增长。

　　从行业角度来看，大数据软件产品及服务收入中政府行业和公共安全行业收入下降明显，分别同比下降 8,051.68万元、4,204.67万元，其下滑原因主要受到宏观经济影响，政府相关单位原有项目的实施、交付、验收等相关工作的进度有所推迟，新增项目的招投标等采购也一定程度上延缓，叠加 2022年度短期宏观因素影响，上述情况综合导致大数据软件产品及服务中，公司政府和安全相关单位用户贡献的收入出现一定程度的下降。

　　随着《关于加强数字政府建设的指导意见》《国务院办公厅关于印发全国一体化政务大数据体系建设指南的通知》等一系列政策文件的不断出台，未来通过人工智能、大数据等新一代信息技术手段开展数字政府建设仍为推进国家治理能力和治理体系现代化的重要举措。据 IDC（国际数据公司）预测，在“十四五”规划和数字政府政策的引导下，数字政府市场迎来重要发展窗口期，预计到 2026年将达到 2,173亿元人民币的市场规模，是有效推动数字中国建设的重要组成部分。因此，随着政府相关单位对人工智能（而非大数据）等产品需求的释放，公安、安全等刚性领域需求的增多，且公司针对政府相关单位客户的进一步下沉和拓展（如从部委客户下沉到区县，从公司深耕的传统优势部门向其他部门拓展），潜在政府相关单位客户将增多，新增订单量预计上涨，并随着公司大模型等人工智能等相关新产品的不断推出和行业的横向拓展，公司业绩有望逐渐恢复并反弹。

　　2023年 1-9月，公司人工智能软件产品及服务中政府行业收入为 2,899.00万元，较去年同期上涨 15.19%。截至 2023年末，公司在手订单金额为 54,260.74万元，较 2022年末增加 1,418.06万元，公司期末在手订单金额同比开始上升，为公司后续业绩实现反弹提供有力支撑。

　　公司前次募投项目预计于 2024年 4月底左右结项达产，与其相关的人工智能软件产品及服务等收入在最近一年一期呈现上涨趋势，为前次募投项目结项达产后顺利运营奠定了基础。

　　（2）成本及毛利方面：2022年度公司综合毛利率较去年同期不存在重大变化，2023年 1-9月系统集成业务中相关硬件外采金额较大，营业成本整体有所增加，使得当期综合毛利率有所下降

　　2022年度，公司综合毛利率较 2021年度提高 1.58个百分点，而 2023年 1-9月公司综合毛利率较上年同期下降 6.35个百分点，主要系公司 2023年 1-9月营业成本整体同比上升 12.30%，上升 2,600万元左右。具体来看，公司系统集成业务外购软硬件较去年同期增加 2,600万元左右，主要系子公司天行网安当期确认外采服务器等金额较大，2023年 1-9月其对外采购国产化服务器的金额为7,227.49万元。

　　（3）期间费用方面：伴随前次募投项目的建设进展，公司加大销售、管理、研发布局投入，新增可转债利息支出及新办公楼折旧，使得期间费用同比上升 最近一年及一期，公司的期间费用分别为 45,802.27万元和 37,060.68万元，较上年同期分别增加 17.73%和 7.88%，其中：①2022年度，公司期间费用同比上升 17.73%，增加 6,898.37万元，主要系销售费用、研发费用、财务费用分别上升 18.81%、29.97%和 75.72%，一方面系伴随前次募投项目的建设推进，为保持公司竞争优势，公司逐步加大研发、销售布局投入，相关人员数量及平均薪酬均有所增加；另一方面前次再融资发行可转换债券新增利息支出使得 2022年度公司的财务费用整体增加；②2023年 1-9月，公司期间费用同比上升 7.88%，增加 2,706.56万元，主要系销售费用、管理费用、研发费用分别上升 23.45%、27.68%和 3.01%，一方面系伴随前次募投项目的建设推进，为保持公司竞争优势，公司逐步加大研发、销售布局投入，相关人员数量及平均薪酬均有所增加；另一方面伴随着前次募投项目的推进，发行人购置北京新办公场地、服务器等相关资产，2023年 1-9月折旧及摊销费用较去年同期大幅增加。

　　2022年度，公司投资收益较去年同期减少 2,128.18万元，其中：①公司 2022年度处置其他非流动金融资产取得的投资收益较 2021年度减少 1,310.07万元，主要系公司于 2021年度处置北京榕华蓝拓投资中心（有限合伙）部分份额，取得退出收益 886.73万元，而 2022年度其他非流动金融资产退出收益较少；②2022年度权益法核算的长期股权投资收益较去年同期减少 657.86万元，主要系公司联营企业耐特康赛在 2022年度存在亏损，导致公司权益法下确认的投资收益-878.13万元。

　　2023年 1-9月，公司资产处置收益为 12.83万元，较去年同期下降 1,227.33万元，主要系去年同期公司新购置办公场地，出售原办公场地西奥中心 A座 17层部分房屋，而本期公司固定资产处置收益较少。

　　综上所述，公司最近一年及一期存在业绩波动及下滑的情形，主要系：（1）受大数据软件产品及服务下游政府行业客户原有项目进度推迟及新增项目采购延缓，收入同比下降，而前次募投项目尚未达产；（2）2022年度公司综合毛利率较去年同期不存在重大变化，2023年 1-9月系统集成业务中相关硬件外采金额较大，营业成本整体有所增加，使得当期综合毛利率有所下降；（3）伴随前次募投项目的建设进展，公司加大销售、管理、研发布局投入，新增薪酬、可转债利息支出及新办公楼、服务器等资产折旧，使得期间费用同比上升；（4）投资收益、固定资产处置收益等存在一定波动。未来伴随着公司业务不断发展、前次募投项目达产后实现收益，对期间费用占比和利润影响情况将有所改善。

　　因受前期外部环境等因素影响，公司前次募投项目的软硬件采购及安装时间有所延长，实施进度整体有所放缓。同时，基于近年来人工智能、大数据、云计算、网络安全等新一代技术快速发展以及公司长远发展等角度考虑，经审慎研究，公司对前次募投项目中的“新一代语义智能平台及产业化项目”“泛行业智能融媒体云服务平台项目”“新一代公共安全一体化平台项目”达到预定可使用状态的时间由 2023年 4月 30日延长至 2024年 4月 30日。

　　截至 2024年 3月 22日，前次募投项目已投入金额进展情况具体如下（单位：万元）：

　　注 2：新一代语义智能平台及产业化项目已确定采购安全、开发和办公软件等选型及供应商，金额合计约 435万元，相关款项预计 2024年 4月底前

　　注 3：泛行业智能融媒体云服务平台项目已确定采购设备、工具软件、开发和办公软件等选型及供应商，金额合计约 2,130万元，相关款项预计 2024

　　年 4月底前支付，预计该募投项目总体累计使用比例将达到 90%以上； 注 4：新一代公共安全一体化平台项目中天行网安已与山东浪潮超高清视频产业有限公司、北京中宇万通科技股份有限公司等供应商签订了相关设

　　备、系统软件采购协议，合同金额累计 3,685.57万元，已支付 430.67万元，剩余 3,254.90万元预计 2024年 4月底前支付，预计该募投项目总体累计使用

　　注 5：补充流动资金比例高于 100%系在募集资金存放期间产生了一定的利息收入。

　　从公司截至目前前次募投项目投资进展来看，总体募集资金使用比例达87.12%，预计公司将在 2024年 4月底左右将上述项目正常结项，预计结项前总体投入比例接近 95%，不存在继续延期的情形。

　　另外，从目标客户和订单情况来看，公司已为前次募投项目储备了相关的在手订单。卧龙娱乐截至 2024年 3月 22日，发行人与前次募投项目相关在手订单 3.26亿元，预计在项目结项后产生相关效益，具体分布如下：

　　大模型具有强大的数据处理能力和深度学习能力，语义理解、推理能力强，能够为各行各业提供更加精准和高效的解决方案，其在金融、媒体、政务等数字化程度高、具有进一步智能化转型需求的行业的落地应用已成为行业发展的必然趋势。

　　①公司本次募投项目已签署合同金额近 5,000万元，随着未来募投项目的推进、开发出更多应用场景的大模型产品，将带来相应收入

　　相比于传统 NLP技术，大模型技术的突出优势在于具备语义理解与推理能力，可以自动处理过往需要人工审核判断的数据。因此在目前公司大模型落地应用的初期探索阶段，公司结合与客户洽谈情况与相应业务场景的实际功能需求卧龙娱乐，率先推出了在风控、审计、消保及产业大脑领域的应用，并已与平安银行、浦发银行等客户签署了相关业务合同。截至 2024年 3月 22日，公司拓天行业大模型相关的已签署合同金额近 5,000万元，未来随着募投项目的持续推进实施、拓天 行业大模型实现对更多业务场景的赋能，将带来更大规模的业务收入。 ②市场规模广阔，垂直领域行业应用是大模型未来发展的重要方向 根据沙利文联合头豹研究院发布的《2023年中国 AI大模型应用研究报告》， 2022年中国人工智能行业市场规模为 3,716亿人民币，预计 2027年将达到 1.57 万亿元人民币，有望在下游金融等多领域不断渗透，实现大规模落地应用。根据 北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会发布的《北京市人工智能行 业大模型创新应用白皮书（2023年）》，2024年中国大模型市场规模预计达到 120 亿元。根据速途网联合大模型之家发布的《AI大模型产业创新价值研究报告》， 中国大模型产业市场规模在 2028年将达到 1,179亿元。 资料来源：沙利文，头豹研究院

　　通用大模型具备强大的泛化能力但缺乏行业深度，在专业和细分领域难以提供高价值服务。相对通用大模型，垂直行业大模型能够更直接地深入特定行业与业务场景，更精准地满足行业特定的需求，可以弥补通用大模型无法最优化适配到垂直行业中的不足。对于垂直行业而言，大模型是一种全新的生产力，赋能行业全流程的同时改变行业的业务和商业模式，驱动行业实现数智化转型。行业应用是大模型未来发展的必由之路，探索赋能不同行业场景的落地方式与应用价值已成为大模型商业化落地的重要方向。

　　自成立以来，拓尔思始终坚持核心技术自主研发，拥有 40多项发明专利、700余项软件著作权，一直引领全文检索和搜索引擎数据库、自然语言处理（NLP）技术的原始创新和应用场景落地，是国内最早从事 NLP研发的企业之一。目前，公司聚焦 NLP、知识图谱、图像检索三大核心技术，结合机器人流程自动化技术，面向不同应用场景，形成了一套完整的多模态人工智能产品体系，可为广大用户提供文本、音视频、多模态等全栈 AI服务能力。公司将行业知识图谱等语义知识应用于深度学习中，通过知识驱动+大数据驱动，实现 AI学习效果提升。同时，公司实现了图像、视频、音频与文本的多模态融合的深度语义匹配，通过 OCR识别、以图搜文、以文搜图、视频搜索、音频搜索等功能，可实现图像、声音与文本之间的跨模态语义识别与检索。

　　公司曾获国家科技进步奖、参与 863计划、重大科技计划、信息安全专项、核高基专项等几十项国家级重点项目，是唯一获得过王选新闻科学技术特等奖的市场化企业。公司已发布的拓天行业大模型取得业界广泛认可。公司“基于海量行业数据集和向量数据库的大模型技术研究及示范应用”项目已取得北京市科学技术委员会“2023年度‘中央引导地方’专项人工智能领域”课题立项。根据中国信息通信研究院发布的第八批“可信 AI”评估结果，公司的拓天大模型获得4+级的综合评级，成为业界为数不多通过 4+级别验证的大模型之一，这也是目前国产大模型达到的最高能力级别。

　　②多年深耕行业应用场景，相关行业场景的深刻理解和专业知识积累是实现 AI赋能产业发展的前提

　　公司专注 20年自然语言处理技术的研发，以商业化、市场化、产业化为目的，每次迭代的人工智能技术都能及时高效地融入到各行业产品中，在媒体融合、智慧专利、智慧舆情、智慧金融、开源情报分析等不同应用场景中，实现科技成果转化到技术商业化。

　　同时，公司在金融、媒体、政务等行业应用领域已积累深厚的行业专业知识，对具体应用场景的业务痛点具有深刻理解，具备将大模型技术应用于实际业务场景的天然业务与技术基因，为将大模型等先进技术转化为业务应用、进而实现收入转化奠定了坚实基础。

　　③公司海量高质量数据资产是构建高质量行业大模型的重要保障，为公司未来发展奠定坚实基础

　　数据是人工智能发展的三大核心要素之一，在人工智能赋能各行业发展中扮演着至关重要的角色。公司 2010年自建大数据中心，以长期服务多行业用户持续累积的公开信源数据及向相关权威机构采购的数据为基础，拥有了规模及质量均位列业界前茅的公开信源大数据。公司数据采集严格履行“三审三校”程序，数据来源多样、权威、可靠，数据量规模大、更新快。在此基础上，公司对采集的内容进行低噪、去重、数据结构化、数据归一化、内容标签化、属性知识化、安全合规核查等精加工后，再将海量多源异构数据进行融合、关联、标注以及知识化处理，构建形成大规模领域知识体系。相关数据资产是公司解决实际行业应用场景的基础，也可迅速应用于拓天行业大模型的训练、是行业大模型实现落地应用的基础和前提。

　　公司已经在媒体、政府等行业深耕了 20年以上，在金融行业也厚植了 15年以上，积累了一大批行业头部标杆和优质用户，如媒体行业服务了 72%的中央媒体，61%的省级媒体，40%的行业媒体等用户；政府行业服务了 80%的中央和国务院机构，60%的省级政府，50%的地市政府等用户；金融行业服务了 5大国有银行、3大政策性银行、92%的股份制商业银行等用户。长期的行业客户深耕，推动了公司行业应用向纵深发展，真正实现人工智能技术对行业的赋能，为公司的长期发展奠定坚实基础。

　　公司预计前次募投项目于 2024年 4月底左右建设完毕并进入运营期第一年（假设该时点为 T），假设本次募投项目建设期亦从 T开始计算（建设期三年、之后进入运营期），前次募投项目和本次募投项目预计新增折旧摊销合计占未来收入和利润总额比重情况具体测算如下（假设永续期和运营期第四年保持一致，T+第四年对应前次募投项目运营期第四年和本次募投项目建成后运营期第一年、相关折旧摊销占比将达到最大值）：

　　注 1：现有营业收入-不含前次募投项目=最近三年年均营业收入（2020年度营业收入已剔除房地产收入和合并耐特康赛收入）-前次募投项目预计建设期三年年均营业收入，且在预测期内保持不变；现有净利润-不含前次募投项目=最近三年年均净利润（2020年度净利润已剔除房地产收入和合并耐特康赛净利润）-前次募投项目预计建设期三年年均净利润，且在预测期内保持不变；

　　注 2：前次募投项目新增营业收入为前次募投项目运营期所预计的各年度收入，前次募投项目新增净利润为前次募投项目运营期所预计的各年度净利润；

　　注 3：本次募投项目新增营业收入为本次募投项目建设期三年和运营期第一年所预计的各年度收入，本次募投项目新增净利润为本次募投项目建设期三年和运营期第一年所预计的各年度净利润；

　　注 4：上述假设仅为测算本次募投项目相关折旧或摊销对公司未来经营业绩的影响，不代表公司对未来年度盈利情况的承诺，也不代表公司对未来年度经营情况及趋势的判断。投资者不应据此进行投资决策，投资者据此进行投资决策造成损失的，公司不承担赔偿责任。

　　经测算，前次募投项目结项并进入运营期、本次募投项目建设期开始后，预测期内前次和本次募投项目折旧和摊销占预计营业收入比重均值为 11.97%、预测期内前次和本次募投项目折旧和摊销占预计净利润比重均值为 74.34%。前次和本次募投项目折旧和摊销占预计营业收入和扣除折旧摊销后净利润比重将在在预测期第四年度（本次募投项目建设期三年、对应前次募投项目运营期第四年和本次募投项目运营期第一年）达到最大值，之后开始逐年下降，预计新增收入可完全覆盖新增折旧和摊销，长期来看实施本次募投项目而新增的折旧和摊销不会对公司业绩产生负面影响。

　　5、进一步说明在业绩下滑、前次募投项目尚未达产情况下，实施本次募投项目是否会对未来业绩产生不利影响，并充分披露相关风险

　　综上所述，发行人最近一年一期业绩下滑，一方面主要系大数据软件产品及服务受宏观经济影响，相关行业客户原有项目的实施交付验收工作有所推迟、新增项目的招投标等流程有所延缓，使得相关收入出现下滑；另一方面公司加大市场布局、研发投入导致销售、研发相关人员人数增加及平均薪酬上升，以及前次募投项目中因购置房产、服务器等折旧摊销较大等导致期间费用上升。

　　本次募投项目行业前景较好，下游市场需求广阔，且与前次募投项目互为补充和促进，从公司截至目前前次募投项目投资进展来看，总体募集资金使用比例达 87.12%，预计公司将在 2024年 4月底左右将上述项目正常结项，预计结项前总体投入比例接近 95%，且后续新增折旧摊销金额对公司未来业绩的影响程度相对较小。另外，伴随着前次募投项目的结项，前次募投项目在未来充分释放与收入爬坡，不会对未来业绩产生重大不利影响。

　　针对实施本次募投项目可能对公司未来业绩产生不利影响的风险，发行人已在募集说明书“重大事项提示”之“一、特别风险提示”之“（二）募集资金和投资项目相关风险”之“2、募集资金运用不能达到预期效益的风险”及“3、前次及本次募投项目新增固定资产折旧、无形资产摊销影响未来经营业绩的风险”和“第六节 与本次发行相关的风险因素”之“四信息技术、募集资金和投资项目相关风险”之“（三）募集资金运用不能达到预期效益的风险”及“（四）前次及本次募投项目新增固定资产折旧、无形资产摊销影响未来经营业绩的风险”中进行了充分披露，具体如下：

　　本次募投项目预计投资总额184,481.67万元，根据本次募投项目的效益测算，收入利润方面，本项目进入运营期后，预计年均营业收入为110,175.00万元，年均净利润为10,758.26万元。财务指标方面，本次募投项目的预测期内收入复合增速为34.94%，略高于公司2020年至2022年人工智能软件产品及服务收入33.57%的复合增速；本次募投项目的预测期平均毛利率为63.97%，与公司2020年至2022年的综合毛利率接近，低于公司人工智能软件产品及服务的毛利率；本次募投项目税后静态投资回收期为5.96年（含建设期3年），税后投资内部收益率为13.68%。

　　一方面，若募投项目在进入正式运营期后下游的投资需求萎缩，或者市场上出现更具竞争优势的产品，则有可能出现公司本次募集资金投资项目实际收入增速、毛利率水平等不及预期的情形，进而导致盈利水平和开始盈利时间不及预期，则本募投项目的中长期资产投资及人员投入将对公司利润状况及盈利能力产生不利影响。另一方面，若未来宏观经济形势和市场环境发生对发行人不利的重大变化，将对募集资金投资项目的建设进度和实现效果带来不利影响。

　　3、前次及本次募投项目新增固定资产折旧、无形资产摊销影响未来经营业绩的风险

　　前次可转债募投项目中，固定资产、无形资产及长期待摊费用投资金额合计为84,581.24万元，预计于2024年4月底左右正常结项并进入运营期；本次募投项目中，固定资产和无形资产投资金额合计为129,382.40万元，受相关折旧及摊销等影响，本次募投项目预计从运营期第一年开始盈利。经测算，前次募投项目结项并进入运营期、本次募投项目建设期开始后，预测期内前次和本次募投项目折旧和摊销占预计营业收入比重均值为 11.97%、占预计净利润比重均值为74.34%，如果公司无法保持盈利能力，上述新增折旧摊销费用将对公司盈利能力产生影响，从而使公司面临盈利能力下降的风险。

　　1、根据公司公告财务数据，分析最近一年一期利润变化情况，并访谈公司财务相关负责人，卧龙娱乐了解公司最近一年一期业绩下滑的主要原因，讨论营业收入、营业成本、期间费用、投资收益、资产处置收益等科目的变化原因及对公司利润的影响情况；查阅同行业可比公司的定期报告，核查公司最近一年一期业绩变动与同行业可比公司的差异情况。

　　2、访谈公司财务相关负责人，了解公司前次募投项目存在延期的原因及最新投资进展相关情况，了解公司前次募投项目的目标客户和订单情况。

　　3、查阅公司本次募投项目的可行性研究报告，结合市场研究报告分析公司本次募投项目面向下游市场的相关需求情况；访谈公司业务相关负责人，了解公司在相关领域的发展情况及竞争优势。

　　4、查阅公司前次及本次募投项目的可行性研究报告，计算募投项目预计新增折旧摊销占其未来收入和净利润总额的比重并分析其合理性。

　　5、访谈公司业务相关负责人，结合公司近期经营业绩情况、前次募投项目延期及最近进展情况、本次募投项目下游市场及公司竞争优势、新增折旧摊销等方面，了解公司实施本次募投项目对未来业绩的影响情况。

　　1、公司最近一年及一期存在业绩波动及下滑的情形，主要系：（1）受大数据软件产品及服务下游政府行业客户原有项目进度推迟及新增项目采购延缓，收入同比下降，且前次募投项目尚未达产；（2）2022年度公司综合毛利率较去年同期不存在重大变化，2023年 1-9月系统集成业务中相关硬件外采金额较大，营业成本整体有所增加，使得当期综合毛利率有所下降；（3）伴随前次募投项目的建设进展，公司加大销售、管理、研发布局投入，新增薪酬、可转债利息支出及新办公楼、服务器等资产折旧，使得期间费用同比上升；（4）投资收益、固定资产处置收益等存在一定波动。

　　2、公司前次募投项目延期主要系受前期外部环境等因素影响，导致软硬件采购及安装时间有所延长，实施进度整体有所放缓，具备其合理性；根据目前的投资进展，预计前次募投项目将在 2024年 4月底正常结项；同时，公司合理规划前次募投项目的目标客户及销售推广，已储备了前次募投项目相关订单。

　　3、公司本次募投项目主要面向金融、媒体、政务等数字化程度高、具有进一步智能化转型需求的垂直细分领域下游市场；公司本身亦在数据资产规模、行业客户资源和核心技术积累等方面具备一定先发优势，助力本次垂直细分领域行业大模型的研发建设及销售推广。

　　4、公司前次及本次募投项目的折旧摊销占未来预计总收入、净利润比重测算合理，预计营业收入可覆盖新增折旧和摊销。

　　5、从公司截至目前前次募投项目投资进展来看，募集资金使用比例已较高，伴随着前次募投项目的结项并如果能够按期逐步实现收入转化，结合本次募投项目效益测算，长期来看，预计不会对未来业绩产生重大不利影响，公司已在募集说明书中充分披露相关风险。

　　本次募集资金投向拓天行业大模型研发及 AIGC应用产业化项目，拟基于发行人的海量高质量行业数据、行业知识体系等知识型资产，在通用大模型基础上构建拓天行业大模型，并实现生成式 AI（AIGC）在媒体、政务、金融等领域的产业化应用。

　　请发行人全面梳理与生成式 AI相关的监管政策法规，进一步说明实施本次募投项目所涉及的数据使用等事项是否符合法律法规，是否会对本次募投项目实施造成重大不利影响，并充分提示相关风险。

　　（一）请发行人全面梳理与生成式 AI相关的监管政策法规，进一步说明实施本次募投项目所涉及的数据使用等事项是否符合法律法规，是否会对本次募投项目实施造成重大不利影响，并充分提示相关风险

　　与生成式 AI相关主要的监管政策法规主要系围绕算法安全、生成内容安全、技术规范、数据使用等方面展开。本次募投项目主要涉及提供生成式 AI领域的算法技术支持，相关生成式 AI产品系为下游生成式 AI领域服务提供者提供技术支持或相关生成式 AI产品的使用者仅限于相关政府、媒体或企业客户的内部人员，并不面向公众。公司已根据相关法规要求就拓天行业大模型的初代版本产生的相关算法取得备案文件，由于本次募投项目目前仍处于初步研发阶段，算法备案需在募投项目推进过程中、形成相应算法后才能申请，公司已承诺将在本次募投项目形成算法后积极推进算法备案，预计不存在实质性障碍。本次募投项目训练数据不涉及个人信息且发行人不属于具有舆论属性或者社会动员能力的服务提供者，因此无需开展安全评估事项。目前募投项目符合生成式 AI相关法律法规的要求，具体情况如下：

　　1、法规概述 该监管法规规定了包括智能对话、智能写 作、人脸生成、人脸操控、姿态操控等具 有生成或显著改变信息内容功能的深度 合成服务应当遵守的要求，分别对深度合 成服务提供者、深度合成服务技术支持者 等主体作出了相关规定。 2、关于数据和技术管理规范 第十四条 深度合成服务提供者和技术支 持者应当加强训练数据管理，采取必要措 施保障训练数据安全；训练数据包含个人 信息的，应当遵守个人信息保护的有关规 定。 深度合成服务提供者和技术支持者提供 人脸、人声等生物识别信息编辑功能的， 应当提示深度合成服务使用者依法告知 被编辑的个人，并取得其单独同意。 第十五条 深度合成服务提供者和技术支 持者应当加强技术管理，定期审核、评估、 验证生成合成类算法机制机理卧龙娱乐。 深度合成服务提供者和技术支持者提供 具有以下功能的模型、模板等工具的，应 当依法自行或者委托专业机构开展安全 评估： （一）生成或者编辑人脸、人声等生物识 别信息的； （二）生成或者编辑可能涉及国家安全、 国家形象、国家利益和社会公共利益的特 殊物体、场景等非生物识别信息的。 3、关于算法备案 第十九条 具有舆论属性或者社会动员能 力的深度合成服务提供者，应当按照《互 联网信息服务算法推荐管理规定》履行备 案和变更、注销备案手续。 深度合成服务技术支持者应当参照前款 规定履行备案和变更、注销备案手续。

　　国家互 联网信 息办公 室、国家 发展和 改革委 员会、教 育部、科 学技术 部、工业 和信息 化部、公

　　该监管法规聚焦生成式人工智能，在算法 设计、训练数据选择、模型生成和优化、 提供服务、生成内容、个人信息和隐私保 护方面均做出了限制，为生成式人工智能 的产品推出设立了门槛。 该法规第二条规定：行业组织、企业、教 育和科研机构、公共文化机构、有关专业 机构等研发、应用生成式人工智能技术， 未向境内公众提供生成式人工智能服务 的，不适用本办法的规定。

　　国家互 联网信 息办公 室、工业 和信息 化部、公 安部、国 家市场 监督管 理总局

　　该监管法规要求算法推荐服务提供者应 当落实算法安全主体责任，建立健全算法 机制机理审核、科技伦理审查、用户注册、 信息发布审核、数据安全和个人信息保 护、反电信网络诈骗、安全评估监测、安 全事件应急处置等管理制度和技术措施， 制定并公开算法推荐服务相关规则，配备 与算法推荐服务规模相适应的专业人员 和技术支撑。该法规并规定具有舆论属性 或者社会动员能力的算法推荐服务提供 者应当依规办理算法备案。

　　1、法规概述 该监管法规要求规范数据处理活动，保障 数据安全。规定开展数据处理活动，应当 遵守法律、法规，尊重社会公德和伦理， 遵守商业道德和职业道德，诚实守信，履 行数据安全保护义务，承担社会责任，不 得损害个人的合法权益。 2、关于数据使用 第二十七条 开展数据处理活动应当依照 法律、法规的规定，建立健全全流程数据 安全管理制度，组织开展数据安全教育培 训，采取相应的技术措施和其他必要措 施，保障数据安全。利用互联网等信息网 络开展数据处理活动，应当在网络安全等 级保护制度的基础上，履行上述数据安全 保护义务。

　　注：根据中央网络安全和信息化委员会办公室官网发布的专家解读文章《制度与技术同频共振：生成式人工智能治理的中国方案》，《生成式人工智能服务管理暂行办法》第二条从正反两面将其适用范围明确锚定在“面向境内公众提供生成式人工智能服务”之上。

　　2、进一步说明实施本次募投项目所涉及的数据使用等事项是否符合法律法规，是否会对本次募投项目实施造成重大不利影响，并充分提示相关风险 （1）本次募投项目内容

　　本次募集资金投向拓天行业大模型研发及 AIGC应用产业化项目，拟基于发行人的海量高质量行业数据、行业知识体系等知识型资产，在通用大模型基础的产业化应用。本次募集资金投资项目是在公司现有业务的基础上，应用大模型底层技术架构，围绕公司人工智能产品和服务，从技术架构、多模态转换能力和AIGC应用功能等几个方面进行技术升级，从而进一步提升发行人在相关领域的核心竞争力和服务能力。

　　注 1：在中央网信办指导下，中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会，发挥企业、高校和科研单位协同优势，通过“共建－共享”机制，汇聚一批高质量可信数据，经过去重、过滤等技术手段，面向社会发布了用于大模型的首批中文基础语料库。该数据集为中国网络空间安全协会人工智能安全治理专业委员会数据集工作组、北京市委网信办、北京市科委、中关村管委会、海淀区政府的支持下，北京智源人工智能研究院联合拓尔思于2023年共建，拓尔思主要提供中央重点新闻网站及中央和地方政府门户网站数据集。

　　此外，部分地方如北京市已建立北京市公共数据开放平台，北京市经济和信息化局已发布多批人工智能大模型高质量数据集，为通用大模型和行业大模型训练及应用落地提供了坚实有力的资源保障，使用相关数据集符合法律法规规定。

　　注 2：公司已采购的数据供应商包括北京微梦创科网络技术有限公司（即新浪微博运营者）、上海水滴征信服务有限公司（系证通股份有限公司控股子公司，根据证通股份有限公司官网显示，其拥有中国证监会监管科技外部数据管理单位、企业征信、身份认证、增值电信等多项业务资质，由国内多家证券、基金、期货经营机构等发起设立）等。

　　注 3：本次募投项目实施过程中，拟采购数据的供应商包括新华网、人民出版社、知识产权出版社（国家知识产权局对外专利信息服务统一出口单位）、wind、知网等，相关机构均系各自业务领域内具备数据权威性的机构，公司严格遵循相关法规规定向其采购所需数据。

　　此外，本次募投项目训练数据包括媒体资讯数据、政务数据、金融行情数据等，不涉及个人数据。本次募投项目亦不涉及面向个人业务，相关产品仅供政府或企事业单位客户使用，不面向社会公众及个人。

　　综上，发行人本次募投项目使用的已拥有的经营性数据资产来源具备合规性，不存在侵害他人依法享有的知识产权的情况。对于本次募投项目开始实施后发行人拟购买的数据资源，发行人已承诺将采取措施确保募投项目训练数据使用合法合规，不侵犯他人知识产权。

　　（3）公司已建立数据质量及数据安全相关内控制度并采取有效措施为本次募投项目实施的数据安全提供有效保障

　　发行人已获得有关信息安全服务、信息安全体系及信息技术服务管理体系等认证，相关认证证书均在有效期内，为本次募投项目训练数据的安全性提供体系保障，具体包括如下：

　　发行人建立了《信息安全工作管理制度》《数据安全工作管理制度》《数据安全管理手册》《数据生存周期管理办法》《数据质量管理办法》《信息安全审计管理办法》《数据标准管理办法》《权限及访问控制管理规定》等公司内部制度文件，就公司整体数据管理及信息安全尤其是数据安全提供了制度支持；发行人建立了以信息安全管理领导小组、信息安全管理工作小组、数据治理委员会为主的工作组织架构，对公司信息数据安全工作统筹规划并全面负责；发行人建立了完善的数据备份机制，依据数据资产的重要性级别，提供在线备份、异地备份等多种方式，可有效保障数据的完整性及可靠性；发行人通过防火墙进行访问控制实现逻辑安全隔离，建立了定期的漏洞扫描和安全评估机制，及时发现安全风险，快速完成修复并形成加固方案，跟踪落实，建立了常态化的渗透测试机制。

　　综上，公司已建立数据质量及数据安全相关内控制度并采取有效措施为本次募投项目实施的数据安全提供有效保障。

　　本次募投项目已取得北京市海淀区科学技术和经济信息化局出具的《北京市非政府投资工业和信息化固定资产投资项目备案证明》（京海科信局备[2023]200号）。根据《中华人民共和国环境影响评价法》《建设项目环境影响评价分类管理名录》等相关法律法规的规定，本次发行募投项目无需编制环境影响报告书、报告表以及填报环境影响登记表。

　　发行人已就拓天行业大模型的初代版本产生的相关算法取得网信算备230031号、网信算备 230023号、网信算备230015号备案文件。由于本次募投项目目前仍处于初步研发阶段，算法备案需在募投项目推进过程中、形成相应算法后才能申请，公司承诺将在本次募投项目形成算法后按照前述规定积极推进算法备案。

　　综上所述，目前本次募投项目所涉及的数据使用等事项符合法律法规的相关要求；相关事项不会对本次募投项目的实施造成重大不利影响。

　　发行人已就本次募投项目所涉及的数据使用等事项的合规性风险在募集说明书中之“重大事项提示”之“一、特别风险提示”之“（二）募集资金和投资项目相关风险”之“5、本次募投项目所涉及的数据使用等事项的合规性风险”以及“第六节 与本次发行相关的风险因素”之“四、募集资金和投资项目相关风险”之“（六）本次募投项目所涉及的数据使用等事项的合规性风险”补充披露如下：

　　如果随着我国生成式人工智能相关法规的不断推出，使得发行人不再符合新的法律法规及规范性文件的相关规定，则公司可能受到有关部门的行政处罚或与相关方产生潜在纠纷，并可能对发行人的本次募投项目的研发或实施等产生负面影响。

　　2、查阅了本次发行相关的董事会会议材料及决议文件、本次发行相关预案、募投项目可行性分析报告等，了解本次募投项目相关情况；

　　4、通过公开网站查询发行人公开数据来源网站情况，抽取查阅发行人自供应商处购买数据的相关协议并通过公开信息查询相关数据供应商的基本信息； 5、取得本次募投项目拟采购数据明细表，获取发行人有关本次募投项目训练数据的相关承诺；

　　6、取得发行人有关其数据安全相关的内控制度及已采取措施的说明，并取得有关信息安全的认证证书及相关内控制度文件；

　　7、取得本次募投项目已履行的相关立项备案证明、算法备案公告等文件； 8、查阅本次发行相关《募集说明书》。

　　目前发行人本次募投项目所涉及的数据使用等事项符合法律法规的要求；相关事项不会对本次募投项目的实施造成重大不利影响。发行人已在《募集说明书》中提示了相关风险。

　　请发行人全面梳理完善重大事项提示中各项内容，突出重大性，强化风险导向，删除针对性不强、宣传性的表述，并按重要性进行排序。

　　发行人已全面梳理完善重大事项提示中各项内容，突出重大性，强化风险导向，删除针对性不强、宣传性的表述，并按重要性进行排序，具体如下： “

　　与本次发行相关的风险因素详见本募集说明书“第六节 与本次发行相关的风险因素”。其中，特别提醒投资者应注意以下风险：

　　最近一年及一期，公司的营业收入分别为 90,726.83万元和 60,137.55万元，较去年同期分别下降11.81%和5.57%，公司扣除非经常性损益前后归属于母公司所有者的净利润分别为12,769.79万元、8,020.32万元和2,286.37万元、-56.13万元信息技术，较去年同期分别下降48.04%、61.39%和77.96%、100.78%。公司最近一年及一期存在业绩波动及下滑的情形，主要系受大数据软件产品及服务下游政府行业客户原有项目进度推迟及新增项目采购延缓，收入同比下降；系统集成业务中相关硬件外采金额较大，营业成本整体有所增加；公司加大销售、管理、研发布局投入，新增可转债利息支出及新办公楼折旧，期间费用同比上升；投资收益、固定资产处置收益等存在一定波动等因素叠加影响所致。如果公司未来因经济形势出现波动、行业竞争环境发生重大变化或相关因素持续影响导致公司各类业务收入规模不及预期、以及所投入固定资产、无形资产或相关人员支出在未来产生的收益不及预期，公司未来业绩仍然存在波动及下滑的风险。

　　公司本次募集资金投资项目已经充分论证，但该论证是基于当前国家产业政策、行业发展趋势、客户需求演进等条件所做出的投资决策。目前，大模型相关技术及行业应用仍在快速发展，行业发展趋势、客户实际应用需求等也在持续迭代与涌现，相关技术在实践中的实际场景落地及应用效果还有待持续发掘与提高。因此，本次募投项目未来推进过程中，如果公司不能紧密围绕用户实际业务场景需求及时推出新技术、新产品和解决方案，导致募投项目的研发进度或效果与预期目标存在差距，将产生产品技术功能或经济性等效果未达预期而无法成功商业化的风险，进而对公司的财务状况和经营成果产生负面影响，降低公司的竞争力。

　　本次募投项目预计投资总额184,481.67万元，根据本次募投项目的效益测算，收入利润方面，本项目进入运营期后，预计年均营业收入为110,175.00万元，年均净利润为10,758.26万元。财务指标方面，本次募投项目的预测期内收入复合增速为34.94%，略高于公司2020年至2022年人工智能软件产品及服务收入33.57%的复合增速；本次募投项目的预测期平均毛利率为63.97%，与公司2020年至2022年的综合毛利率接近，低于公司人工智能软件产品及服务的毛利率；本次募投项目税后静态投资回收期为5.96年（含建设期3年），税后投资内部收益率为13.68%。

　　一方面，若募投项目在进入正式运营期后下游的投资需求萎缩，或者市场上出现更具竞争优势的产品，则有可能出现公司本次募集资金投资项目实际收入增速、毛利率水平等不及预期的情形，进而导致盈利水平和开始盈利时间不及预期，则本募投项目的中长期资产投资及人员投入将对公司利润状况及盈利能力产生不利影响。另一方面，若未来宏观经济形势和市场环境发生对发行人不利的重大变化，将对募集资金投资项目的建设进度和实现效果带来不利影响。

　　3、前次及本次募投项目新增固定资产折旧、无形资产摊销影响未来经营业绩的风险

　　前次可转债募投项目中，固定资产、无形资产及长期待摊费用投资金额合计为84,581.24万元，预计于2024年4月底左右正常结项并进入运营期；本次募投项目中，固定资产和无形资产投资金额合计为129,382.40万元，受相关折旧及摊销等影响，本次募投项目预计从运营期第一年开始盈利。经测算，前次募投项目结项并进入运营期、本次募投项目建设期开始后，预测期内前次和本次募投项目折旧和摊销占预计营业收入比重均值为 11.97%、占预计净利润比重均值为74.34%，如果公司无法保持盈利能力，上述新增折旧摊销费用将对公司盈利能力产生影响，从而使公司面临盈利能力下降的风险。

　　本募投项目系基于公司的海量高质量行业数据、行业知识体系等知识型资产，在通用大模型的基础上构建拓天行业大模型，并实现 AIGC在媒体、政务、金融等领域的产业化应用。本次募投项目可搭配的通用大模型包括百川智能发布的开源大模型Baichuan、智谱AI发布的ChatGLM、MetaAI发布的开源大模型LLAMA2等，相关通用大模型目前均可免费商用、不存在使用限制，且通用大模型开源也是行业发展趋势。如果未来所有的相关通用大模型均出现收费或使用限制等情况，可能致使本次募投项目成本上升，将对本次募投项目的效益情况等带来负面影响。

　　如果随着我国生成式人工智能相关法规的不断推出，使得发行人不再符合新的法律法规及规范性文件的相关规定，则公司可能受到有关部门的行政处罚或与相关方产生潜在纠纷，并可能对发行人的本次募投项目的研发或实施等产生负面影响。

　　公司是国内领先的拥有自主核心技术的人工智能和大数据技术及数据服务提供商。在近年来软件市场中，产品技术的研发创新能力、产业生态链的构建与运营能力越来越成为竞争焦点。目前国内的软件市场是一个快速发展、空间广阔的开放市场，技术升级及客户信息化需求旺盛，但随着行业内新入企业增加，公司将面临更加激烈的竞争压力。如果公司不能在技术水平、成本控制、市场拓展等方面持续保持自身优势，公司的盈利能力和市场份额将会受到较大影响。

　　报告期各期末，公司商誉账面价值分别为 49,346.19万元、49,346.19万元、48,520.99万元和48,520.99万元，占各期末非流动资产的比例分别为29.91%、23.03%、19.96%和19.57%，主要系公司2014年度非同一控制下企业合并天行网安所形成。截至2018年末，公司评估了各项商誉的可收回金额，并确定了与天行网安的商誉发生了减值迹象，对天行网安在当年计提减值准备1,092.45万元。

　　随后公司每年末对商誉进行减值测试，截至2022年末公司确定了与天行网安相关的商誉未发生进一步减值。如果未来经营状况恶化，将有可能出现商誉减值，从而造成公司合并报表利润不确定风险，对公司的经营管理产生不利影响。公司将继续推动各收购子公司加强业务经营，积极进行战略协同，促进子公司核心业务向好发展，实现公司保值增值。

　　报告期各期末，公司应收账款账面价值分别为31,283.52万元、29,514.56万元、27,247.17万元和 26,972.49万元，占流动资产的比例分别为 26.57%、18.64%、18.76%和 21.11%。报告期各期末，公司账龄在2年以内应收账款比例分别为84.49%、77.81%、81.50%和82.73%。尽管公司的主要客户为政府部门和大型企事业单位等一些资信良好、实力雄厚、发生坏账风险较小的客户，但随着公司经营规模的扩大，应收账款的余额可能会逐步增加，如果客户经营状况发生重大变化导致其偿债能力受影响或公司采取的收款措施不力，发生坏账的可能性将会加大。