公司融资与资金用途 - 宇泛智能完成Pre-IPO+轮融资，金额为5.13亿元人民币 [1] - 本轮融资由温州苍南县“山海实业集团”与马来西亚“Crewstone International (CSI)”联合投资，老股东“博将资本”继续加码 [1] - 融资资金将重点用于机器人本体、多模态大模型、通用机器人“大小脑”、世界模型等核心能力建设 [1] - 部分资金将用于东南亚等海外市场的业务拓展与本地化布局 [1] 公司发展历程与战略 - 公司创立于2014年，致力于通过人工智能与机器人技术将人类从“3D”（枯燥、肮脏、危险）工作中解放出来 [1] - 在AI1.0阶段，公司以人脸识别技术为起点，拓展至多类视觉感知与行为识别算法，并实现了从AI算法到智能硬件的全栈布局 [2] - 在AI2.0阶段，公司正推进以多模态大模型为核心的系统性布局，推动智能能力从“视觉感知”向“感知—推理—决策—执行”的闭环演进 [2] - 公司已在端侧多模态大模型、空间认知模型、具身智能硬件与系统级控制架构等方向展开深度研发 [2] 技术布局与未来方向 - 公司构建了AI与电子工程深度融合的技术体系 [2] - 当前技术研发旨在为新一代通用机器人及复杂场景智能体的规模化应用奠定基础 [2] - 本轮融资将用于进一步夯实公司在AI2.0阶段的技术积累与全球化发展基础 [1]

全球AI竞争格局 - 全球AI竞赛常被视为中美两国之间的竞争，两国拥有规模最大、资金最充足的AI公司，且融资、增长和采用速度未见放缓 [1] - 但许多其他国家也是AI主导权的有力竞争者，根据分析报告，法国、以色列、英国和美国在AI方面实力相当，而中国、加拿大、德国、日本和韩国在AI战略方面实力相近 [3] AI投资与融资 - 2017年，专注于AI的公司筹集了120亿美元，是上一年风险投资的两倍多 [3] - 大部分资金集中在美国和中国的公司，但资金来源更具国际性，例如日本软银已积累1000亿美元的投资基金，国际投资者包括沙特阿拉伯主权基金等 [3] - 中国拥有最有价值的AI初创公司商汤科技，其筹集了超过12亿美元，并有传言将再筹集10亿美元 [3] 中国AI发展 - 中国政府于2017年发布三步走计划，目标在2030年成为AI世界领导者，目标是使AI产业价值达到约1500亿美元 [5] - 政府推动AI在军事、智慧城市等多个领域应用，并计划投资21亿美元建设以AI为中心的技术研究园 [5] - 2019年，《北京AI原则》由多方利益相关者联盟发布，成员包括北京人工智能研究院、北京大学、清华大学及百度、阿里巴巴、腾讯等公司组成的产业联盟 [5] - 中国科技巨头阿里巴巴、百度、腾讯和华为均在AI上大量投资，且公司与政府合作紧密 [6] - 中国法律在客户隐私和AI技术（如面部识别）使用上最为宽松，政府已迅速在日常使用中采纳面部识别技术 [6] 美国AI发展 - 美国拥有成熟的科技生态系统和风险投资行业，创造了亚马逊、苹果、Facebook、微软、谷歌、IBM等科技巨头，私营和公共部门投资者已向这些公司投资数万亿美元 [8] - 美国拥有高度熟练的劳动力和强大的学术研究机构，持续推动AI技术发展 [8] - AI创新中心正从硅谷扩散至纽约、波士顿、匹兹堡、华盛顿特区、南加州、西雅图等多个地区 [8] - 2018年，美国总统将AI列为2020财年仅次于国家安全的第二高研发优先事项 [10] - 美国国防部宣布将在未来五年投资至多20亿美元用于AI [10] - 2020年，美国启动“美国AI计划”以集中联邦政府资源，并建立AI.gov门户网站 [10] 日本AI发展 - 日本长期是AI行业领导者，尤其在机器人技术等领域 [12] - 日本政府于2017年3月发布《人工智能技术战略》，制定了到2020年、2025-2030年及之后的工业化路线图 [13] - 软银是总部位于日本的投资强国，但其许多投资对象并非日本公司 [15] - 日本AI使用目前很大程度上限于金融和制造业领域，且面临人口老龄化和劳动力短缺的挑战 [15] 韩国AI发展 - 韩国政府宣布计划到2022年投资20亿美元加强AI研发能力，包括到2020年建立至少六所新的AI学校，并培养5000多名高素质AI工程师 [15] - 政府计划资助与医学、国防和公共安全相关的大型AI项目，并创建AI初创孵化器，支持AI半导体发展至2029年 [15] - 韩国是三星、LG、现代等大型科技公司所在地，以汽车、电子、半导体和工业机器人技术闻名 [17] - 韩国缺乏完善的风险投资生态系统和大量创业公司，AI工作主要集中在大型企业和政府活动中 [17] 英国AI发展 - 英国政府于2017年11月宣布提供6800万英镑资金，用于AI和机器人项目研究，旨在改善极端环境下的安全性，并资助四个新的研究中心 [18] - 英国目标在未来几年从公共和私人基金中投资约13亿美元于AI [18] - 日本风险投资公司Global Brain计划向英国AI初创公司投资约4800万美元，加拿大风险投资公司Chrysalix计划投资超过1亿美元 [18] - 剑桥大学正在安装一台价值1300万美元的超级计算机，供英国企业用于AI项目 [18] - 英国希望将自己定位为道德AI标准的世界领导者 [20] 法国AI发展 - 法国总统于2018年发布国家AI战略，计划未来五年内投资超过15亿欧元用于AI相关研究，并支持新兴创业公司 [21] - 法国战略聚焦健康、交通运输、环境及国防/安全四个特定领域的AI [21] - 三星、富士通、DeepMind、IBM和微软等公司已宣布计划在法国开设AI研究办事处 [23] - 法国政府推动公共数据集共享，并专注于解决AI道德问题及创建无偏数据集 [23] 德国AI发展 - 德国以其强大的工程能力闻名，柏林是欧洲顶级的AI人才中心 [24] - 根据报告，德国最有可能成为自动驾驶汽车、机器人技术和量子计算等领域的领导者，全球近一半的自动驾驶专利来自德国汽车公司或其供应商 [24] - 德国南部的新技术中心“电子谷”计划专注于AI和机器人技术，与保时捷、戴姆勒和博世等公司合作 [26] - 德国政府于2018年12月发布AI战略，并于2019年任命数据道德委员会制定AI指南 [26] - 德国投资水平不及其他国家，技术公司高度集中在制造业、汽车业和工业领域 [26] - 美国汽车制造商和科技公司正在威胁德国在自动驾驶领域的知识产权统治地位 [26] 俄罗斯AI发展 - 俄罗斯总统表示AI对国家安全至关重要，计划到2025年使30%的军事装备机器人化 [27] - 政府希望标准化发展图像识别、语音识别、自主军事系统等技术，并成立了新的俄罗斯AI协会联合学术界和私营部门 [27] - 2019年10月，总统批准了直至2030年的国家人工智能发展战略 [27] - 俄罗斯在AI研究方面仅投入了1200万美元，缺乏整体AI人才和大量专注于AI的公司，许多熟练工程师流向海外 [29] - 俄罗斯AI的最大应用是在物理和网络战中，利用AI增强自动驾驶汽车和信息战能力 [29] 其他国家AI战略 - 许多其他国家也将AI视为国家级战略计划，包括以色列、印度、丹麦、瑞典、爱沙尼亚、芬兰、荷兰、波兰、新加坡、马来西亚、澳大利亚、意大利、加拿大、台湾、阿拉伯联合酋长国等 [29] AI技术的广泛影响 - AI技术具有改变工作方式、人际互动、旅行方式的能力，并对武器技术、现代战争和网络安全产生影响 [31] - AI可能对劳动力市场产生巨大影响，颠覆旧行业并创造全新行业 [31] - 专注于AI主导权有助于增强国家经济、转移全球领导力和权力，并提供军事优势 [31] - AI市场并非赢家通吃，其持续发展需要全球研究合作、持续研发及全行业的问题解决方案 [31]

行业监管与法律框架 - 人脸信息被法律界定为敏感个人信息 其泄露或非法使用易导致人格尊严受侵害或人身财产安全受危害[1][2] - 个人信息处理者处理敏感信息需满足特定目的和充分必要性 采取严格保护措施 且必须是对个人权益影响最小的方式[2] - 人脸识别技术应用需以保护个人信息权益为核心 遵循合法、正当、必要和诚信的基本原则[2] - 国家网信办和公安部对《大型网络平台个人信息保护规定(征求意见稿)》公开征求意见 重申严格保护敏感个人信息并明确大型网络平台主体责任[2] - 自2025年6月1日起施行的《人脸识别技术应用安全管理办法》明确禁止以办理业务等为由误导、欺诈、胁迫个人接受人脸识别验证[3] 技术应用现状与风险 - 人脸识别技术覆盖场景日益增多 如刷脸支付、住宿、进小区等 在提升效率与便利的同时带来安全风险[1] - 2023年以来多地通报违法违规收集人脸信息案 不法分子利用AI换脸等软件盗刷受害人支付账户 导致“刷脸”变“刷钱”[1] - 因人脸信息泄露导致的“被贷款”、“被诈骗”等乱象时有发生 个人信息保护形势日益严峻[1] 合规运营与治理要求 - 任何组织和个人不得强制要求刷脸 公共场所安装人脸识别设备应当为维护公共安全所必需 并设置显著提示标识[3] - 运营方或个人需建立覆盖信息采集、数据存储、合规使用和风险处置的全链条闭环治理机制 保护用户选择权与知情权[3] - 相关部门应畅通举报渠道 加大对“AI换脸”诈骗及商家利用“人脸”捆绑消费等乱象的打击力度 形成有效震慑[3] 用户权益与应对 - 用户应增强防范意识 遵循“非必要不提供”原则 在“刷脸”前需明确信息收集目的、存储方式及潜在风险[4] - 若合法权益受侵害 用户应保留协议、截图等证据 要求相关企业或机构停止侵权并承担责任 或向网信、公安等部门举报[4]

公司技术储备 - 公司具备人脸识别技术储备 [2] - 公司暂未开展人脸识别相关业务 [2] - 公司根据整体主业发展需要决定业务布局 [2]

学校活动 - 北京市第二十中学附属育鹰小学于9月24日举办活动开幕式，学生表演快板节目《战鹰集结》[1] - 学生在国防教育基础课《侦察兵大比武——投掷与游戏》中进行投掷活动[5] 国防教育课程 - 学校为学生开设国防教育基础课《延安，我把你追寻》[2] - 学校开设国防教育基础课《侦察兵大比武——投掷与游戏》[5] 人工智能教育课程 - 学校为学生教授人工智能教育通识课《瓷韵中的算法密码》[3] - 学校开设人工智能教育通识课《从国防到生活——AI人脸识别》，学生在该课程中了解人脸识别技术[4]

技术基座建设 - 构建数据-算力-算法协同体系 实现数据要素创新 完善数据产权制度 推动公共数据依法开放 通过收益分成激励机制激活数据供给 [1] - 建设全国一体化算力网 依托东数西算工程优化资源配置 发展可扩展算力云服务 推动智能算力普惠化与绿色化 [1] - 加强基础理论研究与模型架构创新 建立模型能力评估体系 推动通用大模型与行业专用模型协同演进 通过开源代码数据集框架共享降低企业研发成本 [1] 政策法规构建 - 强化数据安全与隐私保护 防范数据泄露和算法歧视风险 平衡人脸识别等技术在公共安全领域的便利性与隐私权 [2] - 推动算法透明性与公平性 防范模型黑箱幻觉等风险 开展算法可解释性研究 建立算法伦理审查机制 制定符合国情的算法治理框架 [2] 人才培养体系 - 推动人工智能与传统学科深度融合 中小学引入编程教育和AI基础课程 高等教育加强交叉学科建设如人工智能+生物制造 人工智能+量子技术 [3] - 建立企业-高校-科研机构三位一体创新联盟 通过企业主导产教融合模式提供实践机会 政府通过税收优惠和科研基金激励企业研发投入 [3] 开放合作生态 - 参与联合国 G20等多边机制下的AI治理对话 在联合国教科文组织框架下推动AI伦理准则制定 通过一带一路倡议推广智能基础设施如智慧港口和智能物流 [4] - 提升国际AI标准制定话语权 构建硬件-软件-应用全链条生态 通过人工智能+制造 人工智能+医疗等专项行动推动上下游企业协同创新 [4] 民生应用场景 - 基层医疗采用AI辅助诊疗系统缓解看病难问题 智能教育平台为偏远地区提供优质课程 养老机器人和智能家居提升老年人及残障人士生活质量 [4][5] - 城市大脑系统实时监测交通流量和环境质量 优化公共资源分配 推动人机共生新型治理模式 倡导技术向善发展理念 [5] 发展愿景目标 - 到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 为基本实现社会主义现代化提供有力支撑 [1][5] - 通过政策引导和市场驱动 在全球智能经济竞争中占据领先地位 形成14亿人与智能体协同演化的智能社会 [5]

财务业绩 - 2025年上半年营收9.29亿元，同比增长2.9% [2][3] - 归母净利润9323.56万元，同比增长18.56% [2][3] - 扣非净利润8443.09万元，同比增长25.69% [2][3] - 经营活动现金流量净额1.69亿元，同比大幅增长153.91% [3] - 总资产42.13亿元，同比增长4.94%；净资产33.59亿元，增长0.27% [3] 技术优势 - 掌握指纹/手掌/人脸/虹膜/指静脉多模态生物识别核心技术 [3] - 自主研发算法具备高精度、高速度和高安全性特点 [3] - 创新多模态融合识别技术提升准确率与安全性 [3] - 活体检测技术有效防范伪造攻击 [3] - 融合深度学习与模式识别算法平衡精度与速度 [5] 产品应用 - 技术应用于智慧安防/智慧办公/智慧医疗等领域 [3] - 手掌及人脸识别支持鸿蒙/Android/iOS/Windows/Linux多平台 [4] - 特征模板跨平台安全互通，支持无需重复注册的跨设备使用 [4] - 通过标准化格式与加密技术满足全球信息安全标准 [4] 战略转型 - 从单一生物识别技术向多模态BioCV与AI认知技术升级 [5] - 构建"身份识别-服务提供-场景互动"的共情体验生态 [5] - 推出机器视觉分析/AIGC/数字化营销解决方案 [5] - ZKDIGIMAX Level3解决方案应用于智慧零售场景 [5]

人脸识别技术监管动态 - 重庆等多地监管部门开展滥用人脸识别技术专项治理 重点整改强制刷脸验证身份及摄像头未设提示标识等问题 [2] - 重庆专项治理覆盖教育 物业 智能网联汽车 银行贷款等七大场所近30家企业 累计发现131个问题 主要涉及未履行显著告知义务 第三方处理者违规使用信息 敏感个人信息未加密存储等 [2][5] - 重庆开出首张人脸罚单 某公司在售楼处私自安装人像采集设备 未告知情况下收集存储客户信息1.2万余条（含人脸信息5000余条）被处1万元罚款 [3][4] 人脸识别技术应用现状 - 部分景区仍将刷脸作为主流甚至唯一身份验证方式 居民小区 地铁站等六类场所摄像头安装密度高但少部分设置显著提示标识 [3] - 售楼处存在未告知采集人脸信息现象 收集信息用于精准营销和中介分红 [3] - 国家网信办与公安部联合制定的《人脸识别技术应用安全管理办法》于6月1日正式施行 严格限制刷脸使用 [4] 企业整改与合规措施 - 被处罚企业采取四项整改措施：安置醒目提醒提示牌 签订人脸信息采集同意书 信息脱敏分类管理 建立个人信息安全管理制度 [4] - 重庆网信办联合五部门专项治理覆盖全市八类重点场所和七类重点问题 各区县开展全面摸排和合规指引 [4] - 重庆自2021年起已完成对800余家互联网平台和70余家培训机构酒店的督导检查 全市4000余个公共停车场和5000余家餐饮门店实现纯净扫码消费 [5] 行业自律与技术发展 - 重庆网信办计划建立个人信息保护行业自律规范 通过行业协会制定保护建议 自律公约和合规指引 推广优秀案例 [6] - 强化隐私保护技术攻关 支持企业高校申报重点项目 加强产学研合作提升成果转化率 培育隐私保护领域科技企业 [7] - 人脸信息具有唯一性和不可更改性 一旦泄露可能对人身财产安全造成极大危害甚至威胁公共安全 [7] 公众保护实践指南 - 谨慎授权生物识别功能 优先选择传统验证方式 仅在必要场景使用人脸识别 警惕强制刷脸要求 使用虚拟身份或动态验证 物理遮挡摄像头 [8] - 控制社交平台信息曝光 避免发布高清自拍照 关闭人脸识别标签功能 对智能设备保持警惕 拒绝街头刷脸活动 [8] - 了解《个人信息保护法》 发现违规收集可向监管部门举报 遭遇泄露立即修改密码并保存证据 关注典型判决支持公益诉讼 [9]

人脸识别技术发展 - 人脸识别技术是AI时代的重要成就 通过模糊识别解决人类面部表情和细节变化的包容性问题 [3] - 技术面临两种错误类型 漏判(需增加容错性)和错判(需收紧兼容性) 两者对技术的要求截然相反 [3] - 实际应用中 提升识别率(减少漏判)更容易成为考核重点 而误判率常被忽视 [4][5] AI生成内容带来的安全挑战 - AI技术已能生成动态人脸视频 包括张嘴 摇头等动作 大幅降低伪造门槛 [6] - 公众人物面部素材在互联网广泛存在 为AI伪造提供丰富数据源 [7] - AI识别技术与AI生成技术形成对抗关系 安全攻防进入新阶段 [8] 行业潜在问题与改进方向 - 人脸识别系统可能为追求识别率指标而过度放宽容错标准 增加误判风险 [9] - AI生成视频成为突破人脸识别系统的主要攻击手段 但缺乏直接证据 [10] - 建议AI厂商重视"AI攻破AI"的技术难题 需持续升级防御能力 [14] 平台安全管理建议 - 互联网平台需加强对高粉丝量账号的权限变更审核 增加人工校验环节 [13] - 内容平台应建立二次验证机制 防止黑客通过人脸识别篡改账户控制权 [13]

人脸识别技术在快递行业的应用现状 - 丰巢和EMS在首次线上寄件实名认证中强制要求用户进行人脸识别 [2][3][4] - 广州部分快递驿站网点自助取件出库默认要求用户"拍脸存档" [2] - 快递企业声称"刷脸"实名认证是为了落实实名收寄规定 [3][4] 法律法规与行业标准 - 《快递暂行条例》《邮件快件实名收寄管理办法》等文件仅要求寄件人出示有效身份证件，未要求人脸识别 [5] - 2023年《寄递服务用户个人信息安全管理规定》强调收集用户个人信息应限于最小必要范围，未提及人脸信息 [5] - 《快递服务》国家标准（GB/T 27917—2023）明确必要个人信息不包括人脸信息 [5][6] - 国家网信办等四部门发布的《常见类型移动互联网应用程序必要个人信息范围规定》也未将人脸信息列为必要 [6] 行业实践与专家观点 - 驿站负责人称"拍脸存档"用于解决快递冒领、错领等纠纷 [7] - 律师指出"拍脸存档"并非解决取件纠纷的唯一方式，在有视频监控和扫码验证的情况下可能属过当 [7] - 专家强调人脸识别应以用户自愿为前提，快递企业无必要将其作为唯一身份认证方式 [12][13] - 建议仅在"高安全风险场景"（如贵重物品配送）中使用人脸识别，普通场景优先采用非生物识别技术 [14] 公众反馈与行业问题 - 部分市民认为人脸识别提高了效率，但更多人质疑其必要性并担忧信息泄露风险 [10] - 公众反映快递行业"刷脸"标准混乱，呼吁建立统一规范 [11] - 专家建议快递行业制定技术标准，明确人脸识别适用场景，并加强用户教育 [14] 技术应用的合规性 - 律师指出驿站若未明确告知或取得用户单独同意采集人脸信息，则违反《个人信息保护法》 [8][9] - 专家建议快递企业履行告知义务，开展个人信息保护影响评估，确保技术应用合法透明 [13][14]