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| 三维天地(301159)经营总结 | | 截止日期 | 2026-06-30 | | 信息来源 | 2026年中期报告 | | 经营情况 | 第三节管理层讨论与分析
三、主营业务分析
概述
报告期内，公司坚持“AI应用开发服务商”的战略定位，正式推出自主研发的AI产品矩阵，并以此为核心引擎，推动检验检测管理平台、数据资产管理平台、供应链管理平台深度协同，加速构建“数据治理—知识建模—分析推演—
业务决策”全链路贯通的智能生态体系，推动AI应用从质量管控、数据治理向供应链优化、穿透式监管、医学诊断等垂直场景纵深拓展，实现数据智能领域的全新跃迁。
2026年上半年，公司实现主营业务收入79,932,058.53元，较去年同期增长15.40%；归属于上市公司股东的净利润-36,285,759.53元，较去年同期减亏40.10%；经营活动产生的现金流量净额-62,317,054.28元，较去年同期净流出减少7.43%。报告期内，公司发展可归纳为以下几个方面：
1、搭建AI原生产品矩阵，贯通全链路数智闭环
2026年，继首波发布的两大基础性产品——本体管理平台SW-Foundry及支持多模态数据统一存储与管理的数据湖SW-DBLake后，公司陆续推出智能净数平台Sunway-UniClean、主数据管理平台V14（MDMGenAI）、知数平台Sunway-
Analyst及全域业务沙盘Sunway-Vertex，构成一套完整的AI原生产品体系，贯通“数据治理—知识建模—分析推演—业务决策”全链路闭环。1）知数平台Sunway-Analyst：以统一语义图谱完成全业务要素关联建模Sunway-Analyst是一款本体驱动的企业级智能问数产品，依托企业本体与标准化业务语义，把零散数据、指标口径、业务逻辑沉淀为可治理、可查询、可审计的语义资产。业务人员不用编写SQL，通过自然语言就能完成各类数据查询与关联分析，搭配权限管控、全流程溯源，实现数据查询精准透明、有据可依。产品特点如下： 业务语义资产治理：标准化筑牢问数底座平台支持按业务域隔离管控语义资产，可自动生成候选业务资产，降低人工配置成本。统一规范企业业务对象、字段释义、统计指标、枚举状态与实体关联关系，搭配就绪度评估、版本管控能力，实现语义资产全流程标准化管理，从源头规避语义混乱、数据错乱问题。 持续迭代校准运营：让问数能力适配业务迭代平台构建闭环迭代运营机制，持续沉淀业务查询场景、标准化口径与优化反馈，动态更新语义配置与业务规则。可精准适配企业业务迭代变化，解决传统问数适配性差、准确率持续下滑的问题，实现问数能力持续优化升级。 自然语言自助查询：轻量化赋能全员数据分析无需操作人员掌握SQL等专业技术，业务人员可通过自然语言自助查数。系统依托标准化语义资产自动完成解析、计算与分析，输出标准化表格、图表及分析结论，大幅降低企业数据分析门槛。 全流程透明审计：保障数据可信可追溯区别于传统问数的黑盒输出，本体驱动模式可清晰还原AI决策逻辑，既满足技术合规审计需求，也让业务人员看懂数据依据，可自主验证校准数据，有效提升数据结果可信度，为企业决策提供可靠支撑。依托本体语义加持，所有问数结果均可完整展示SQL执行语句、分析计划与推理逻辑，达成100%可解释的企业级标准。2）全域业务沙盘Sunway-Vertex：让智能问数告别“黑盒”Sunway-Vertex以语义图谱为技术底座，以业务场景为核心导向，让每一次业务变动都可预判、每一处风险都可追溯、每一项决策都有依据。面对供应波动、订单调整、库存变化、质量异常等复杂问题，帮助企业在真实行动发生前，先构造假设、看清影响、识别风险、比较方案，再作出有依据的决策。Sunway-Vertex助力企业告别经验决策，迈入数据驱动、智能预判、可信可控的全新数字化决策时代。产品特点如下： 灵活可配置假设推演，适配全业务场景平台支持创建独立推演场景，隔离模拟数据、支持多方案对比复盘。业务人员可自由对订单、物料、供应商、库存等核心业务对象做变量假设变更，并可自定义推演层级、结果上限，精准控制影响扩散范围，摆脱固定模板限制，适配各类个性化业务模拟场景。 图谱智能传导，替代人工逐层排查基于平台标准化业务语义关系与全域知识图谱，系统可从自定义变更节点自动向上下游传导推演。无需跨系统、跨部门人工梳理，识别全层级关联对象、传播路径与关键风险，大幅缩短研判周期，提升复杂链路分析的效率与准确率。 全维度可追溯输出，结论可信可落地平台将图谱数据转化为通俗、可落地的业务结论，自动判定风险优先级并输出优化建议。同时通过关系图谱、业务链路、对象明细三重展示，实现风险全貌、传导路径、影响明细全程可追溯、可审计。 非侵入式模拟，零风险前置预判所有假设推演均在独立场景环境内运行，不触碰、不篡改企业真实业务与图谱数据，杜绝数据污染问题。可安全用于业务变更评估、风险预警、方案对比、业务复盘等各类前置模拟场景，实现零风险智能预判。3）智能净数平台Sunway-UniClean：以AI重构数据清洗方式Sunway-UniClean以可视化流程编排、AI问答清洗、人机协同复审、全程溯源体系，形成数据探查—问题识别—规则推荐—智能清洗—人工复审—结果发布的完整治理闭环，让数据清洗治理从被动整改，升级为可复用、可管控、可沉淀的常态化能力。平台以标准数据为标尺、规则引擎为底座、大模型为智能增量、人机协同为质量边界，打造业内完整可落地的全链路可信净数闭环体系，将一次性脚本清洗，升级为可复用、可管控、可追溯、可沉淀的常态化数据治理能力，AI智能填充、智能分类作为核心智能配套能力赋能提质增效，助力企业数据从“杂乱可用”全面升级为“标准可信”。 全景数据探查：用数据基线替代经验判断平台自动生成字段质量画像，清晰呈现空值率、异常样例、唯一值分布、字段统计等核心指标，精准定位数据缺陷，让问题可视化、可量化，为后续清洗规则制定建立可靠基线。 智能问答清洗：零代码开启治理作业打破技术壁垒，业务人员只需用自然语言描述治理需求，平台即可自动理解上下文、生成包含智能填充、智能分类的完整清洗方案与流程草稿，无需编写SQL脚本，普通人也能自主完成数据治理清洗作业。 画布可视化编排：灵活适配复杂业务场景支持拖拽式流程搭建，可自由组合数据接入、规则处理、AI智能处理、ID主体映射、人工复审、结果沉淀等多类节点，清晰呈现数据流转全链路，复杂多步骤清洗流程一目了然、灵活可配。 人机协同风控：智能提效，人工兜底平台明确区分自动化边界：规则明确、高置信的标准化问题由机器自动批量处理；疑似重复、低置信分类、高风险数据自动生成复审清单，由业务人员人工确认修正。AI负责规模化处理，人负责关键业务判断，效率与质量双向兼顾。 全程可追溯沉淀：让每一条数据都可信可查治理完成后自动沉淀全套资产：原始数据样例、AI填充与分类判定依据、规则执行明细、复审结论、版本记录与可复用流程模板。每次清洗、每版结果都有据可查、可复盘、可发布，真正实现数据从“处理完成”到“可信可用”的跨越。 标准化数据管控，统一全域数据口径支持多源标准数据接入，可沉淀企业权威代码、分类体系、业务词典与专家经验，形成企业专属知识集。以统一标准为标尺，彻底解决跨系统数据口径混乱、数据打架问题，打通数据孤岛。4）主数据管理平台V14（MDM GenAI）：推动主数据从“黄金记录”迈向“智慧决策”主数据管理平台V14（MDM GenAI）从数据接入层、主数据引擎、智能化引擎、智能化应用层到消费服务层和运营支撑层，构建面向AI时代的主数据管理架构。每一层都有明确的使用者和使用场景，层与层之间通过标准API解耦，既可以整体建设，也可以分阶段落地。全面融合数据标准、数据业务、数据质量、数据集成、数据安全、数据分析、方案中心、管理中心与监控中心等核心能力，并将多模态大模型、语义识别与匹配、本体建模与推理、RAG知识库、智能体、Skill编排及证据链机制深度嵌入主数据治理全流程，构建从理解、治理到决策的AI原生智能治理体系，推动主数据管理从规则驱动迈向语义驱动与智能自治的新阶段。 标准治理+AI主数据识别统一管理数据标准的制定、发布、修订和模型固化。覆盖主数据定义、分类、属性规则、编码规则、流程和集成标准。通过大数据和AI算法识别企业数据目录中的主数据对象。支持落标检查，形成面向主数据、源头系统和数据湖的标准稽核报告。 模型配置+AI智能标准建模覆盖模型、表结构、属性、约束规则、页面、编码和安全定义。支持可视化引导建模、多维度视图配置和灵活页面布局。内置校验规则引擎、字段级数据安全和多样化编码规则。AI从样本数据、标准文档和行业模板中推荐模型、属性和规则。 生命周期管理+智能填报审批覆盖申请、审核、发布、变更、拆分、合并、归档和退役全过程。通过流程驱动实现主数据管控常态化运营。提供主数据编码、单位管理、工作流管理和基础配置能力。AI增强智能填报、校验、分类、拆分和审批，自动补齐字段并提示风险。 数据集成+智能服务发布实现主数据在源头系统、目标系统和上下游系统间集成互通。支持定时/即时交换、消息路由、MQ队列和报文协议转换。提供在线调试、异常监控、日志审计和失败重试AI增强数据服务超市支持标准、数据和接口订阅，AI辅助映射推荐和异常解释。 质量检测+数据锻造支持质量模型配置，按规则和任务自动生成质量报告。对近10次质量检测做趋势分析，快速定位数据问题。支持主数据自查、上游对账、下游对账和定时检测。AI给出补全建议、融合依据、证据链和字段置信度，形成可信记录。 安全分析+权威可信提供分类分级、敏感识别、脱敏、加密和系统级密级管理。基于用户、角色、用户组实现全平台权限与字段级权限管控。纳入来源可信、变更追溯、权威源校验和审计证据留存。AI增强识别敏感字段、权限风险和异常访问行为，辅助生成安全审计说明。 平台运营+主数据智能体方案中心沉淀行业模型、规范文档、集成规范和数据应用案例。管理中心支撑单位、流程、配置、权限、消息、首页和移动互联。监控中心覆盖资源、异常、日志、接口、任务和消息监控。数据分析管理支持22大类、80余小类图形化组件。AI增强接入多款大模型，形成标准、建模、填报、审批、清洗、分析和运维助手，并生成治理周报和风险简报。
2、深化场景落地，AI融合解决方案加速纵深拓展
报告期内，公司以完善的AI产品矩阵为能力基座，公司相关数智化解决方案正加速向质量智能管理、穿透式监管、
供应链优化、医学诊断等垂直场景纵深拓展。质量智能管理。依托SW-Foundry本体管理平台与知识图谱技术，公司构建了售后故障智能诊断系统。系统将企业历史故障报告、维修案例等数据清洗标注为结构化失效模式库，形成售后领域知识图谱。故障描述上传后，系统可自动匹配失效模式、生成排查计划、锁定根因并推荐维修方案，诊断结果经实践验证后自动回馈更新知识图谱。系统上线后，企业故障诊断准确率明显提升，平均诊断时长显著缩短，三包索赔成本与重复问题发生率均呈下降趋势。穿透式监管。依托AI技术底座，公司穿透式监管平台以事项库、指标库、规则库、流程库为引擎，实现监管规则的统一配置与闭环处置，覆盖投资、产权、财务、采购、合同、会计、薪酬、金融、境外九大业务领域。平台上线后，帮助企业逾期应收款项周转提速30%，境外账户全部纳入监控，采购价格偏离度控制在5%以内，合同纠纷发生率降至0.5%以下。平台通过对接合同、财务、司库等业务系统，实现预警溯源至具体单据，支撑国有资产安全与合规经营。供应链优化。基于SW-Foundry语义智能平台推出的智慧供应链管理平台，采用语义层、动力层、治理层三层架构，通过本体建模统一供应商、物料、订单等核心实体语义，实现多源业务数据的关联与可推理。平台覆盖供应商管理、寻源采购、合同签订、隐蔽性违规识别、跨主体库存协同五大场景，将合规规则嵌入采购与合同执行的关键节点，支持资质证照自动核验、围标串标智能识别、多级库存动态调度等功能。该平台应用于能源、制造等行业，助力企业提升采购审核效率与库存周转率，降低合规风险与库存资金占用。AI医学诊断。公司与北京大学第三医院达成合作，共同启动“基于知识增强大模型的帕金森病诊疗决策支持平台”建设项目，该项目由北京市卫生健康委员会“首都医学科技创新成果转化优促计划”促成。针对帕金森病临床用药管理面临的信息分散、跨系统查询效率低等痛点，平台依托公司自主研发的SW-Foundry语义智能平台，构建从数据接入、语义建模、知识图谱到智能体应用的完整AI医学应用链路，覆盖患者用药工作台、药物评价报告、智能问答与循证分析三大核心场景。平台旨在提升用药审核准确性与效率，强化循证决策能力，并计划未来逐步拓展至其他神经退行性疾病及慢病多药联用管理等领域。报告期内，公司检验检测数智化平台在生命科学、制药、电力及高压电器、航空航天、疾病预防控制等行业持续拓展。生命科学领域，合同金额较上年同期实现增长；制药行业客户拓展取得积极进展；电力及高压电器行业中标西安高压电器研究院智慧试验综合管理系统等项目，合同规模稳步提升；航空航天领域检测客户拓展取得突破；疾控领域紧跟国家政策导向，围绕传染病检测预警与应急指挥、病原监测、智慧疾控等方向完善产品体系，省级一体化疾控实验室管理平台已在部分省份落地应用。公司数据资产管理平台在文旅行业实现新客户拓展，成功获得上海申迪（集团）有限公司数字化建设项目的合作机会。申迪集团承担上海国际旅游度假区及上海迪士尼乐园的开发建设与运营管理，其数字化转型围绕财务、合同等核心业务构建集团级数字化体系，涵盖体系类、基础设施类、应用类及AI类服务内容。公司将继续深耕数据资产管理领域，拓展多行业应用场景。公司报告期利润构成或利润来源没有发生重大变动。外采技术服务、外采硬件受客户影响较大，主要取决于客户是否对技术服务、硬件的采购有打包一并购买的需求。本报告期验收项目，个别客户对采购技术服务、硬件的需求下降。此外，由于公司外采技术服务、硬件金额较小，导致本期变动比例波动较大。其他主要为运维服务相关的房租和易耗品采购，不同客户运维需求存在差异，金额较小，综合导致本期变动比例波动较大。
四、非主营业务分析
☑适用□不适用
五、资产及负债状况分析
1、资产构成重大变动情况
2、主要境外资产情况
□适用 ☑不适用
3、以公允价值计量的资产和负债
☑适用□不适用
4、截至报告期末的资产权利受限情况
截至2026年6月30日，使用受限货币资金7,201,650.93元为履约保函、项目保证金及案件冻结款。
六、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、以公允价值计量的金融资产
□适用 ☑不适用
5、募集资金使用情况
□适用 ☑不适用
公司报告期无募集资金使用情况。
6、委托理财、衍生品投资情况
（1）委托理财情况
☑适用□不适用
报告期内委托理财概况
公司作为单一委托人委托金融机构开展资产管理，或投资安全性较低、流动性较差的高风险委托理财具体情况□适用 ☑不适用
（2）衍生品投资情况
□适用 ☑不适用
公司报告期不存在衍生品投资。
七、重大资产和股权出售
1、出售重大资产情况
□适用 ☑不适用
公司报告期未出售重大资产。
2、出售重大股权情况
□适用 ☑不适用
八、主要控股参股公司分析
□适用 ☑不适用
公司报告期内无应当披露的重要控股参股公司信息。
九、公司控制的结构化主体情况
□适用 ☑不适用
十一、报告期内接待调研、沟通、采访等活动登记表
☑适用□不适用
接待时间 接待地点 接待方式 接待对象类型 接待对象 谈论的主要内容及提供的资料 调研的基本情况索引
2026年05月15日 价值在线（https://ww
w.ir-
online.cn/） 网络平台线上交流 个人、机构、其他 投资者 内容详见投资者活动记录表，未提供资料。 巨潮资讯网(www.cninfo.com.cn)“公司公告”之网络互动 “调研”。
十二、市值管理制度和估值提升计划的制定落实情况
公司是否制定了市值管理制度。
□是 ☑否
公司是否披露了估值提升计划。
□是 ☑否
十三、“质量回报双提升”行动方案贯彻落实情况
公司是否披露了“质量回报双提升”行动方案公告。□是 ☑否
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