上述客户为公司长期服务客户，主要为大型国企、世界500强等知名企业，公司为其提供数据分析或定制化行业分析应用解决方案服务，项目开始前公司与客户签订合同，依据合同约定条款完成服务并交付客户后，获取客户的确认单、业务提交给客户的交付文件，按照所完成并经客户确认的服务金额确认收入，即客户可以从服务或产品中获益，且向客户提供服务的承诺与合同中其他承诺可单独区分，公司将其识别为单独的履约义务，以合同中明确约定且公司有权获取的交易对价来计量，服务或产品交付给客户并取得客户验收确认时确认收入，相关收入确认真实、准确且符合会计准则的相关规定。

　　三、结合市场变化、业务特点、往年同期波动等情况，说明第四季度业绩变化及各季度经营活动现金流量波动的主要原因

　　由于公司主要客户为商业领域大中型客户和政府及公共服务机构客户，签订较长服务期限的业务合同，根据合同的约定及客户的需求，惯常会在每年第四季度集中进行验收结算，故导致第四季度收入金额较大，属于行业特征，所以公司主营业务收入存在季节性，第四季度收入占比较高，2023年度、2022年度第四季度收入占比分别为37.62%、33.39%，周期性明显。

　　如上表所示，公司第四季度经营活动现金流量较大，与前述项目在四季度集中验收相匹配，其余季度由于项目涉及广泛，经营性现金流受到客户回款、供应商付款等多方面的影响，现金流发生不均匀。

　　四、说明公司四季度收入大幅增长的原因，是否存在未满足收入确认条件的情况下提前确认收入等情形

　　根据上述标题三中列示公司2022年及2023年各季度收入所示，公司四季度收入显著高于其他季度，是公司业务特点的体现，为行业特征。根据上述标题一公司收入确认的政策及依据，项目签署后，收入会计/业务人员结合销售合同内容来划分履约义务，业务人员/收入会计进行确认，在将每项履约义务承诺的数据产品或解决方案服务交付给客户并获取客户确认单/验收单时确认收入，不存在未满足收入确认条件的情况下提前确认收入情形。

　　1、检查了主营业务收入的确认条件、方法，评价收入确认政策是否符合企业会计准则的要求，前后期是否一致；

　　2、获取了管理层编制的收入成本表并复核其准确性，了解并评估项目成本构成及波动原因；

　　3、检查与收入确认相关的支持性文件，包括销售合同、销售发票、相关交付文件、项目沟通记录、验收报告及结算单等，对销售合同条款进行分析，复核管理层判断的准确性；对验收文件进行检查核算，确认收入的准确性；

　　4、核实销售收入的真实性和准确性，对主要客户实施了函证程序，回函比例占2023年度收入金额的66.20%，对未回函的客户实施了替代检查，检查比例占2023年度收入金额的12.17%，合计确认78.37%；并对主要客户进行访谈，了解与客户的合作情况、合同签订及执行情况、价格确定、款项收取和支付情况等；

　　5、获取并检査了未回函客户2024年1月至2024年4月的期后回款的银行回单，检查比例占2023年度应收账款余额的12.31%，确认回款的真实性及准确性；获取管理层编制的各季度现金流量表，评估其波动合理性，复核其变动原因；检查了企业应收账款催收情况及项目付款情况；

　　6、选取样本进行截止测试，检查资产负债表日前后的收入确认记录，以评价收入是否被记录于恰当的会计期间；

　　7、对企业人员进行访谈，了解各季度收入变动原因，跟踪检查重大项目的验收情况。

　　2、由于公司主要客户为商业领域大中型客户和政府及公共服务机构客户，签订较长服务期限的业务合同，根据合同的约定及客户的需求，惯常会在每年第四季度集中进行验收结算，故导致第四季度收入金额较大，属于行业特征，所以公司主营业务收入存在季节性，第四季度收入占比较高；

　　3、企业的经营性现金流受到客户回款、供应商付款等多方面的影响，各季度现金流收款及付款差异情况各不同；

　　1、取得公司收入确认政策并对照企业会计准则进行复核，查阅年审会计师出具的审计报告及本次问询函回复意见；

　　2、取得报告期内前五大数据产品及解决方案项目的支撑性文件，包括销售合同、销售发票、相关交付文件、项目沟通记录、验收文件等，对销售合同条款进行分析，复核管理层判断的准确性；对验收文件进行检查核算，确认收入的准确性；

　　5、对企业人员进行访谈，了解各季度收入变动原因，跟踪检查重大项目的验收情况。

　　经核查，公司已按要求披露数据产品和解决方案的收入确认政策及依据，并经年审会计师确认，符合会计准则的相关规定；公司已按要求披露数据产品及解决方案前五大项目的相关情况，经年审会计师审计确认，该等收入确认准确，符合会计准则的相关规定；公司主营业务收入存在季节性，第四季度收入及现金流入占比较高，主要系根据合同的约定及客户的需求，惯常会在每年第四季度集中进行验收结算，与往年情况不存在显著差异，具有合理性。

　　年报显示，公司2023年末共有研发人员98人，上年同期为150人，最近三年持续下降。公司研发人员减少，但职工薪酬较上期增长11.30%。报告期在研项目中，“领域知识图谱智能分析技术研发”为前期项目，“数据智能运营平台”“基于语音互动数据及多维大数据的全链路营销平台”为新立项研发项目。前述三个项目均已结项，但累计投入金额大幅小于预计总投资规模。

　　请公司：（1）披露研发人员持续减少的原因，结合减少的研发人员的学历结构、研发领域等说明对公司业务布局、核心竞争力是否导致重大不利影响，并说明研发人员减少而职工薪酬提升的原因及合理性；（2）结合已取得的研发成果，说明前述三个项目在累计投入金额大幅小于预计总投资的情况下，即进行结项的主要原因和合理性，研发方向和规划是否发生重大变化。请年审会计师发表意见。

　　一、披露研发人员持续减少的原因，结合减少的研发人员的学历结构、研发领域等说明对公司业务布局、核心竞争力是否导致重大不利影响，并说明研发人员减少而职工薪酬提升的原因及合理性

　　2023年相比2022年，公司研发人员数量有所下降。2023年末共有研发人员98人，2022年末150人，净减少52人。主要原因如下：

　　1、缩减政府行业研发领域人员：公司于2023年中决定聚焦主营业务，缩减政府行业数字化应用解决方案业务，对涉及相关业务的分/子公司中产品研发技术人员进行调整，共减员35人；

　　2、优化数据智能分析应用研发领域人员：近年来，数据智能分析应用领域技术发展受到人工智能技术突破的影响，以深度学习、大模型和AIGC为代表的新一代AI技术越来越多的进入本领域，数据分析技术的智能化发展要求产品功能更多由AIGC智能化驱动，相应减少软件交互开发，因此公司核心技术研发团队面临结构性升级转变。公司正逐步缩减行业产品研发和应用过程中的中/低技术级别人员，并转向在总体层面加强AI技术（如AIGC算法与应用开发等）、中台技术相关的高级软件技术人员，建立和提升基于AI和中台赋能前线业务的技术支撑保障能力，并投入研发利用更多AI技术的创新产品和服务。2023年下半年起，随着公司AIGC相关智能技术研发加大投入，以及现有产品升级（如XMFactory与DMEngine等）中引入AIGC能力，替代常规软件开发需求，在常规数据分析应用软件的中低端开发/交付人员研发领域，共减员19人。

　　2023年公司研发人员的平均职级和学历有明显提升，公司还对部分核心或有突出贡献的研发人员进行了薪酬调整，综合导致研发人员的平均薪酬上升。职级、薪酬和学历具体变化情况见下表：

　　公司研发投入中的职工薪酬，2023年相比2022年度同比减少了15.96%（详见下表），研发费用中职工薪酬2023年比上一期增长了11.30%。主要因为公司2022年部分研发项目符合资本化的条件，将相关人员的职工薪酬968.69万元进行了资本化，计入了开发支出；2023年公司研发项目尚未达到资本化的条件，无资本化的职工薪酬。

　　综上，公司研发人员减少主要因为核心技术升级和行业业务聚焦，按照研发方向和业务导向优化了研发团队的结构，减少了政府行业软件和常规数据智能应用软件研发领域的相对中低端的开发人员，增补了围绕公司核心分析技术能力的AI算法研发领域相关的中高级软件技术人员。受研发人员减少影响，公司2023年研发投入中职工薪酬有所减少；因2022年存在研发项目资本化的情况，公司2023年研发费用中的职工薪酬比上年同期增长，考虑研发资本化项目影响后，公司计入研发投入的职工薪酬以及研发人员的总薪酬均有所减少，与公司研发人员减少情况相一致。公司研发团队的优化，符合公司发展战略，有利于对公司业务布局聚焦与核心技术竞争力提升，对公司业务布局、核心竞争力无重大不利影响。

　　二、结合已取得的研发成果，说明前述三个项目在累计投入金额大幅小于预计总投资的情况下，即进行结项的主要原因和合理性，研发方向和规划是否发生重大变化

　　（二）三个项目累计投入金额大幅小于预计总投资的情况下，即进行结项的主要原因和合理性，研发方向和规划是否发生重大变化

　　项目属于募投项目（AIOT行业应用解决方案云平台项目）子任务，主要是针对特定行业分析需求，基于自然语言处理与知识图谱相关人工智能技术，研发特定行业场景专业分析技术与相关智能化分析产品，并根据市场需求构建相关的业务技术支撑资源。项目的核心研发以面向该领域的核心分析算法技术研发为主，实际相关成果取得2项软著、1项软件产品和3项发明专利（已受理，在实审阶段），并通过行业种子客户的认可，达成了预期研发技术和产品的目标。

　　项目累积投入小于规划投入，主要是原计划为服务业务推广和运营规划的支撑资源体系因故未投入建设。立项规划时针对目标行业管理要求，规划在产品的后续目标市场（西南）推广期时建立运营支撑资源（包括地区性技术中心、相关技术人员、辅助设备与算力资源以及行业支撑数据等），相关规划在预算中占比较大。项目过程中，由于目标市场原因，后续业务推广条件有待成熟，出于谨慎性原则，业务运营支撑体系资源的建设没有进行，累积投入少于规划投入。虽然实际投入减少，但项目在研发方向和规划上保持了一致性，未发生重大变化，技术研发成果也达到预期，基本满足结项主要条件。因此，本项目基于研发任务已完成预期结果，先行结项，有利于项目研发团队人员的管理激励和优化利用，以及公司研发项目的整体管理、研发资金的有效利用，结项后后续相关业务推广准备工作也在按照市场发展有序进行中。基于以上原因，该项目具备结项的合理性，且研发方向和规划没有发生重大变化。

　　项目属于子公司北京慧辰智信数字科技有限公司的自主研发项目。研发具有数据全生命周期智能管理能力的一站式治理运营平台，探索风控类数据、营销类数据的集成、开发、质控、数据资产管理、数据服务等功能，强化业务场景数据建模，挖掘数据价值。

　　该研发项目已按照研发规划目标如期完成，相关研发成果（4项软著）已经可进行市场应用。项目立项规划时，公司聚焦核心的业务算法模型与产品设计，为节省总投入，模型开发验证所需数据集和非核心系统功能均通过外采/外包实现，因此相关投入在规划中占比较高。项目实际实施中，随着研发进展和技术升级换代，模型开发的数据集部分共享复用了公司用于其他项目而采购的数据集，同时因为使用新算法新技术模式减少了非核心系统功能的外包开发需求，使得这两项所需投入大大减少，最终累计投入金额小于预计总投资。考虑实际的项目在研发方向和规划上没有发生重大变化，预期研发目标已经实现，相关产品可应用于业务市场，总体满足了结项的条件，未使用的资金对研发项目并未产生不利影响，因此具备结项的合理性，且研发方向和规划没有发生重大变化。

　　项目属于募投项目（AIOT行业应用解决方案云平台项目）子任务，面向烟草行业的数字化营销场景，研发相关的服务能力（包括专用的数据采集终端、客户体验数据的收集平台、多人多面的烟草资讯平台等）并进行相关的初步市场试用。

　　该研发项目已按照研发规划目标如期完成技术研发，研发成果包括5项软著（含相关的智能硬件终端烟问、终端的智能软件与平台的软件），相关产品也在2023年下半年进行市场试用。在前期规划时，考虑产品市场试用推广的力度和烟草客户的需求，规划在公测阶段投入较大数量的硬件终端满足大规模客户公测试用（含硬件与软件授权等，总预算约400万元），公测投入构成了研发规划的主要投入），2023年下半年项目进入市场推广及小规模试运营的测试阶段，经评估发现受近几年宏观不利因素影响，客户需求存在延滞和缩减的情况，原预期中的客户预算的投入会随着未来经济恢复增长，逐步还原和释放，因此出于谨慎性考虑，项目缩减了原定公测投入规模，未来将根据市场需求释放情况，决定后续硬件终端的投入时点和规模，以确保资源的合理利用和募投项目资金的使用效益，因此本项目累积研发投入低于规划总投入。由于项目在研发方向和规划上没有发生重大变化，核心技术产品的研发已经完成，并进行了客户场景的实际推广，获得了有效的验证预期目标，总体满足了结项的条件，未使用的资金对研发项目并未产生不利影响，结项有利于公司研发项目的整体管理、研发资金的有效利用，因此具备结项的合理性，且研发方向和规划没有发生重大变化。

　　1、获取企业2022年和2023年员工花名册及薪酬政策，分析在册人数的结构变化及薪酬变动是否相匹配；

　　2、获取企业人员薪酬表与研发项目工时表，抽查部分研发项目工时审批，核对研发项目人工成本与研发人员职工薪酬是否相匹配；

　　3、获取研发项目相关资料，对比分析研发项目中实际发生费用与预算金额差异，是否符合管理层说明情况，并获取研发项目相关成果（如研发形成专利，开发出新的产品等），验证项目研发进度。

　　1、研发人员减少而职工薪酬提升属公司根据技术进步和公司战略布局进行的人员调整，具有合理性；

　　2、领域知识图谱智能分析技术研发主要是原计划为服务业务推广和运营规划的支撑资源体系因故未投入建设，因此累计投入金额大幅小于预计总投资；后两项，相关技术和产品的研发已经完成，结项具有合理性。

　　1、查阅了公司2022年与2023年的研发人员花名册，了解了研发人员的学历、岗位结构、薪酬等情况，取得离职人员名单并了解其在职期间参与的研发项目情况；

　　2、查阅了近三年公司研发项目清单，了解各项目主要研发内容、研发周期、投入金额、项目负责人、参与人员情况等；

　　3、查阅了“领域知识图谱智能分析技术研发”“数据智能运营平台”“基于语音互动数据及多维大数据的全链路营销平台”三个项目的相关资料，包括过程文件和研发成果等；

　　7、查阅可比公司、AI行业上市公司年报等公开信息，了解可比公司研发人员薪酬情况。

　　经核查，公司已按要求披露研发人员持续减少的原因，以及减少的研发人员的学历结构、研发领域等情况，该等情况与保荐机构获取的底稿信息一致；公司对研发人员的调整系基于核心技术升级和行业业务聚焦所进行的研发团队结构优化，未对公司业务布局、核心竞争力导致重大不利影响；经查询相关公司公开信息，AI行业上市公司研发人员平均薪酬高于公司之可比公司研发人员平均薪酬，公司相关人员薪酬与行业内相关公司情况不存在显著差异，公司因优化研发团队结构所致研发人员减少而职工薪酬提升具有合理性。题述“领域知识图谱智能分析技术研发”“数据智能运营平台”“基于语音互动数据及多维大数据的全链路营销平台”三个项目基于目标市场环境、复用数据集及减少外包开发、客户需求变化等原因对实际投入金额进行了调整，项目核心研发任务已完成并取得了相应的研发成果，项目结项具有合理性，项目研发方向和规划未发生重大变化。

　　年报显示，2023年公司销售费用为1.23亿元，较上期增加29.29%，占营业收入比重为22.82%，其中，职工薪酬0.98亿元，同比增长24.05%。公司2023年营销类员工人数为26人，较上期未发生变化。

　　请公司：（1）结合公司订单获取方式、业务开展、核心技术等，分析说明销售费用占比较高的原因及合理性，是否与同行业可比公司一致；（2）在营销类员工人数未发生变化的情况下，相关人员费用大幅增加的原因和合理性。请年审会计师发表意见。

　　一、结合公司订单获取方式、业务开展、核心技术等，分析说明销售费用占比较高的原因及合理性，是否与同行业可比公司一致

　　公司采用直销方式对客户进行销售。日常通过进入客户供应商采购名册、参与竞标、客户推荐三种方式获取业务合同。

　　公司的经营模式围绕数据分析展开，在获取项目、取得订单阶段，除需要营销类员工进行销售商务谈判工作以外，还需要技术人员及业务人员进行较多的售前支持工作，与技术和业务关系紧密。

　　公司销售费用主要为职工薪酬，2023年为9,763.72万元，占销售费用的79.63%，除了包含营销类员工相关费用以外，还包含大量在项目立项前进行销售支持的技术人员及业务人员发生的薪酬等相关费用，所以销售费用占比较高。公司与同行业销售费用占营业收入的比例对比情况如下：

　　注：1、数据来源于上市公司2023年年报；2、信索咨询业务人员薪酬全部在销售费用中核算，主营业务成本中未包含业务人员薪酬支出；汇纳科技、美林数据及零点有数销售费用中职工薪酬仅包含营销人员/销售人员职工薪酬。

　　报告期公司销售费用占营业收入的比例22.73%，高于可比公司平均水平12.75%，主要是因为销售费用核算口径存在差异所致。公司自IPO以来除将营销人员薪酬纳入销售费用外，在项目立项前从事销售支持的技术人员及业务人员发生的薪酬等相关费用也计入销售费用核算，项目立项后，上述人员发生的相关支出计入营业成本。

　　扣除销售费用中职工薪酬支出因素后，公司销售费用占营业收入的比例为4.63%，与同行业可比公司平均水平4.06%大致持平。扣除销售费用中非营销人员职工薪酬因素后，公司销售费用占营业收入的比例为5.82%，低于行业平均水平。

　　二、在营销类员工人数未发生变化的情况下，相关人员费用大幅增加的原因和合理性

　　公司承接客OB欧宝户业务，通常是通过参与竞标、进入客户供应商体系获取客户商业机会等方式获取项目，因此主要通过业务人员与客户的沟通与对接实现业务的承接。公司营销人员数量较少，主要负责接触新客户、探索和解读客户需求，衔接客户和业务人员。因此公司自IPO以来，销售费用中职工薪酬除了营销人员薪酬以外，还包括在项目立项前从事销售支持的技术人员及业务人员发生的薪酬费用，2023年营销人员薪酬费用占营业收入的比例为1.19%，与2022年占比0.99%相比变动幅度不大。

　　销售费用中职工薪酬2023年比2022年增加1,918.57万元，主要是因为：①2022年底及2023年公司强化业务拓展，新业务落地前发生的相关人员薪酬费用计入销售费用；②随着公司规模扩大，投标前的响应工作、项目建议书的编辑等人员费用也相应增加，在一定程度上也使得销售费用增加。

　　1、检查了2022年、2023年立项前进行销售支持的技术人员及业务人员的项目工时表并抽查了工时审批流程；

　　2、检查了上述人员发生的薪酬支出转入营业成本的金额与正式立项项目的匹配性；

　　3、获取了同行业公司的年报，重新计算公司与同行业可比企业销售费用占营业收入占比。

　　销售支持相关人员工时填报及项目分配符合公司业务流程，薪酬划分与立项情况相匹配，计入销售费用的职工薪酬增长具有合理性。

　　1、查阅公司的招股说明书、年报等披露文件，了解其订单获取方式、业务开展和核心技术等情况；

　　2、获取公司的2023年销售费用科目明细表、销售费用中职工薪酬对应的人员名单；

　　6、抽样查看公司工资发放审核流程并核对公司2023年销售人员工资发放记录；

　　经核查，上市公司销售费用中职工薪酬除了营销人员薪酬以外，还包括在项目立项前从事销售支持的技术人员及业务人员发生的薪酬费用，营销人员薪酬费用变动幅度不大。上市公司的销售费用占比较同行业高与其业务获取模式以及销售费用核算口径相关。

　　年报显示，公司募投项目进展缓慢，截至2023年末“AIOT行业应用解决方案云平台项目”累计投入进度仅为12.58%，“基于多维度数据的智能分析平台”累计投入进度仅为56.82%。公司表示为适应市场环境变化，匹配客户业务需求新模式，相应调整了研发与后续业务运营支撑资源建设的整体节奏，导致项目实施进度延缓，拟将上述两个募投项目达到预定可使用状态的时间由2023年12月分别延期至2025年12月和2025年6月。

　　请公司补充披露：（1）客户业务需求新模式的具体内容及对相关募投项目的影响，是否构成对原有募投项目的变更；（2）调整后的项目建设进度及资金投入计划，公司将相关募投项目分别延期至2025年12月和2025年6月的合理性，以及后续保障募投项目按期完成的具体安排。请年审会计师发表意见。

　　一、客户业务需求新模式的具体内容及对相关募投项目的影响，是否构成对原有募投项目的变更

　　随着近年来物联网技术和AI技术的发展，AIOT行业客户数据分析应用的需求重点从基本场景数据分析向数据智能化分析倾斜，客户业务需求的新模式主要体现在：从以建设物联网数据采集终端资源为重心，转向建设智能化数据分析计算资源为重心，表现出数据从采集/管理到分析/应用的提升。

　　客户这种业务需求模式的变化，是AIOT行业数据分析应用从基本需求向智能化升级的需求趋势，是行业客户数字化转型不同阶段呈现的阶段特点。因为募投项目建设的目标，即提升面向物联网和AI为核心的行业的数据资源的分析应用覆盖了AIOT行业数据分析应用全链条需求，所以项目总体建设内容，包括各业务场景相关的数据能力建设、智能数据分析模型研发、产品研发和业务支撑体系建设等主要内容并没有发生显著变动，其中智能数据分析模型与产品的研发，作为募投项目建设的核心，服务的行业场景和功能需求与项目初始设定保持一致。客户业务需求模式的变化对募投项目的影响主要表现在：首先在项目核心技术研发方面需要与时俱进，紧跟新技术发展前沿，进行技术升级研发，将AI与AIGC等算法技术能力全面融合引入，进而将相应扩大AI模型算法与AIOT行业场景数据结合的分析能力；其次，根据客户需求重点的转移，相应的在业务运营支撑平台建设方面增加AI训练与应用相关的算力资源的占比，优化对物联网数据终端硬件和平台方面的投入。上述影响是为更好的满足客户需求，提供领先的和适用的AIOT行业应用解决方案及云平台，实现原定募投项目设计目标。

　　同样是随着人工智能技术的发展，数据智能分析市场客户对应用AI技术和AI赋能业务的需求明显增加。在本募投项目上，客户业务需求模式变化体现在：数据分析产品的主要应用场景继续保持不变，如消费者体验、产品创新、数字化营销等方面，但要求应用提供更加智能化的能力和体验，期待数据分析应用产品可充分利用AI和AIGC技术实现更智能的数据分析和决策支持，带来更友好便捷的体验。客户的相关新需求变化，主要体现了数据分析应用领域的数字化与智能化发展的趋势。

　　对于本募投项目而言，募投项目建设基于智能化的分析产品服务的目标、项目基于多维度的数据资源的数据环境与特性、面向消费者研究/产品创新等客户需求和场景、以及项目规划建设内容（相关产品、服务平台与支撑体系）等主要方面均没有显著变化。客户业务需求模式的变化对募投项目的影响是加速了对募投项目建设中AI技术引入和相关产品融合的迭代升级，但其方向保持与项目目标相一致；另一方面，要求项目开发支撑和运营平台建设所需的软硬件资源投入随之优化和适配。2023年以来，公司在该募投项目的建设中，针对核心的产品服务研发已开始加强了相关智能化支持能力。如XMFactory与DMEngine等产品已经结合AIGC能力升级现有功能（智能化交互与生成能力），并针对产品创新场景研发全新的AIGC分析产品等。这些全新的智能化特性，已经在客户方投入试用，逐步满足客户的业务功能新需求。

　　综上所述，上述客户业务需求新模式的变化及对相关募投项目的影响均未构成对原有募投项目的变更。

　　二、调整后的项目建设进度及资金投入计划，公司将相关募投项目分别延期至2025年12月和2025年6月的合理性，以及后续保障募投项目按期完成的具体安排

　　截至2023年12月31日，原规划建设期（2020.7-2023.12）投资剩余33,375.55万元。募投建设资金的剩余资金，在延续建设期（2024.1-2025.12）根据剩余的建设内容完成相关投入。调整后总建设期资金投入计划，具体如下：

　　①行业产品解决方案研发，作为项目建设的核心内容，还有部分研发工作未完成，主要集中在行业产品与解决方案与部分AI场景/物联网对接升级方面，以及面向特定新行业需求（如行业数据资源+AIGC的场景应用）进行研发；②行业解决方案规模化推广应用所对应的业务服务运营支撑体系建设与优化尚未展开。当前募投项目除在环保领域投入少量的相关资源建设以外，其他行业属于应用发展初期，市场需求体现出差异性和分散性，在集成应用物联网和AI技术的总体大趋势下，考虑到客户系统采用公有云、私有云或混合云的建设模式、AI算力的获得方式等因素的潜在变化，本项目业务服务运营支撑体系建设和优化的投入将随着市场需求的集中及行业应用规模的提升加快进行。

　　从产品研发能力建设方面，前期建设实施中实际已经完成大多数行业产品研发与验证，后续主要是涉及AI化能力的对接升级，以及新数据场景/AIGC技术结合的研发产品实施。公司2023年经过AIGC相关子研发项目专项研发，已自主研发出适合行业应用的AIGC文本大模型/语音克隆/数字人生成模型（相关算法模型已经申报软著知识产权，并通过了国家网信办算法备案），这说明相关产品涉及的AI与AIGC技术能力不再存在技术障碍，后续只要结合行业场景进行定制化开发与应用，可基于AI大模型能力支撑完成新场景的产品研发。

　　业务服务支撑能力建设投入是后续投入实施的主要内容，虽然涉及资金与任务较多，但实际与核心技术开发关联性不大。预期项目中行业物联网终端网络平台建设需求规模有所缩减，其他必要建设内容（如公有云、网络、算力、行业数据资源与市场营销等投入），一般无需公司自主投资建设，通过公开市场按需按质采购相关商业标准化服务即可进行集成，实现业务服务支撑体系的建设部署。

　　如上所述，后续实施中，技术研发的过程基本可控，项目建设投入主要是业务服务支撑能力资源建设。鉴于该部分投入较高，从谨慎性和实效性出发，应当把握未来业务市场需求的合适时机，按需匹配投入。同时，相关建设涵盖大量软硬件基础设施和外部的行业数据资源服务投入，总体规模较大，应考虑分阶段实施，及时评估和优化，以便取得最好的投资成效。项目后续建设规划2年（2024-2025），以便于更好的完成既定建设内容：2024年用3-6个月投入建设20-30%的支撑资源体系，随后通过6-9个月发展和建设，在2024年年底进行评估；2025年再结合市场情况，进行剩余70-80%的资源建设投入，并根据市场反馈进行扩容与优化。

　　综上，考虑到该募投项目的完成度、可实施性和与未来应用市场发展的匹配性，将项目延期至2025年12月完成具有合理性。

　　截至2023年12月31日，原规划建设期（2020.7-2023.12）投资剩余6,511.64万元。募投建设资金的剩余资金，在延续建设期（2024.1-2025.6）根据剩余的建设内容完成相关投入。调整后总建设期资金投入计划，具体如下：

　　截至2023年12月，该项目大部分建设内容已经完成，未完成内容主要包括：①部分分析产品的升级优化。作为项目建设的主要与核心内容，涉及的多个行业分析产品已基本完成研发工作，少量产品因未进行实际市场试用反馈，尚有待进行后续的迭代升级与产品定型；②产品业务部署应用的运营支撑体系资源建设。在2022-2023年上半年，由于国内经济宏观环境影响，客户营销投入消极放缓，募投研发的新产品投放市场时机欠成熟，试用周期拖长，导致部分新产品未进行足够业务市场应用测试评估，因此面向相关产品大规模应用的业务运营支撑体系资源延迟建设，也未进行后续优化。这是前期建设投入落后于规划的主要原因,因此后续建设期主要工作是完成业务应用的运营支撑体系资源的建设与优化相关内容。

　　（2）项目后续建设主要是以业务应用支撑体系的资源建设为主，不存在技术实施的障碍

　　从产品研发能力建设方面，大部分新产品前期已经完成开发与业务试用，后续实施中，主要是基于实际市场应用的反馈进行功能升级（如加强智能化）、融合更多维的数据（如商业地理空间数据），不涉及核心技术功能的开发。

　　而产品部署与市场应用所需的业务运营支撑资源建设，是后续投入的主要组成，涉及的相关支撑资源（如软硬件、公有云服务、算力资源、网络带宽、多维数据资源等）由较多相对市场化、商业化的产品/服务商提供，建设过程中通过采购和集成部署实施，不存在关键技术障碍，可较为顺利的完成预期建设目标。

　　后续实施中，因为技术研发内容较少，实施完成不确定性较低，影响项目建设周期和投入的是产品实际市场测试与应用带来的相关运营支撑资源建设。因此从2024年开始，基于已研发产品应用测试/升级的常规业务周期（通常为1年），考虑相关的运营支撑资源（软硬件、公有云服务、算力资源、网络和数据资源）协同建设与验证试用的相应后延周期（通常6个月内），总体周期不超过1.5年。

　　1、新的实施规划基于当前最新实际情况评估生成，比项目原规划更加合理，可完成性更高。相关推动的具体措施包括相关部门定期统计核查实施进度，以及对于募投建设重大事项，管理层定期或不定期听取汇报及时决策，以保障实施。

　　2、着重强化后续重点内容的推进力度。两个募投项目中尚未完成以及后续需投入建设的主要方面，都是对于研发成果市场化应用的运营支撑资源体系的建设。具体措施包括加快已研发成果的客户推广和市场测试，做好相关运营支撑资源的前期验证和实施要素闭环验证工作，待市场需求明确后再快速推进大规模运营支撑资源体系建设以更好达成建设目标。

　　3、加强现有已研发产品的升级以及增添其AI智能化特性，以更好地契合当前市场与未来用户的需求，进而提升产品的市场接受度，同时推动相应运营支撑资源体系的建设，以加快募投建设规划的完成。

　　4、在实施过程中，持续对募投的投入与产出进行严格把控。包括对研发成果的考核以及对资金有效使用的科学监管，具体措施包括强化对技术类研发成果产出的考核激励以提升募投成果的质量与竞争力，在资金投入方面要依据实际市场需求分阶段进行且避免盲目大规模投入，同时要加强对相关采购的管理。

　　1、取得公司IPO募投项目可行性研究报告、募集资金存放与实际使用情况的专项报告、募集资金实际投资明细表，了解募投项目相关情况；

　　2、检查募集资金存放的账户及使用审批，是否满足募集资金专项账户管理的要求；

　　3、获取募投项目立项报告或签署的协议，抽查募集资金使用凭证、募集资金使用对应的大额合同等资料，核查募集资金使用是否规范；

　　4、获取募集资金账户的银行对账单，检查流水与募集资金的使用情况是否一致；

　　5、现场查看募投项目，对公司业务人员进行访谈，对募投项目实施进度进行核实。

　　客户业务需求新模式的具体内容及对相关募投项目的影响未构成对原有募投项目的变更；公司将募投项目延期具有合理性。

　　1、查阅了募投项目自建设至今的台账、募集资金专户银行流水、抽查募集资金使用凭证；

　　3、查阅了公司披露的《关于募投项目延期的公告》及审议该事项的第四届董事会第五次会议决议及第四届监事会第四次会议决议；

　　5、查阅了年审会计师出具的《2023年度募集资金存放与使用情况鉴证报告》及本次问询函回复意见；

　　经核查，公司已依照相关规则按要求决策及披露了募投项目延期事项，主要系根据客户业务需求的新模式及行业发展变化情况对募投项目的投资结构和预计投入时间进行了调整，项目总体建设内容及设计目标未发生显著变动，未构成募投项目变更；公司已经披露了调整后的项目建设进度及资金投入计划，延期合理性及具体投入安排，基于可行性研究报告及投入计划，延期具有合理性，后续保荐机构将持续关注公司募投项目建设进展，并积极督促公司按调整后的方案推动募投项目建设。

　　本公司董事会及全体董事保证本公告内容不存在任何虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，并对其内容的真实性、准确性和完整性依法承担法律责任。

　　1、案件所处的仲裁阶段：中国国际经济贸易仲裁委员会（以下简称“贸仲”）已受理立案，截至本公告披露日尚未开庭审理。

　　2、上市公司所处的当事人地位：北京慧辰资道资讯股份有限公司（以下简称“公司”）为申请人。

　　3、涉案的金额：请求裁决被申请人支付业绩补偿款、被申请人一支付赔偿款以及上述补偿款/赔偿款延期支付的违约金（暂计至2024年5月6日），共计人民币166,150,401.96元；律师费、保全费、保函保险费用、仲裁费用由被申请人承担。

　　4、对上市公司损益产生的影响：本次仲裁案件尚未开庭审理，最终仲裁结果尚存在不确定性，公司暂时无法判断该案件对公司本期或期后利润的影响。本次仲裁系公司依行为，为维护公司及公司全体股东的合法权益，公司将密切关注并积极推进案件进程，及时履行信息披露义务。

　　公司就业绩补偿款/赔偿款事项所引起的争议，向贸仲提起仲裁申请，公司于近日收到贸仲出具的《DC20241574号股权购买协议争议案仲裁通知》，该案件审核通过，已立案受理。截至本公告披露日，该案件尚未开庭审理。

　　1、请求裁决被申请人向申请人支付2017年至2019年参股期间业绩补偿款人民币44,961,837.02元，并向申请人支付延期支付参股期间业绩补偿款的违约金，以44,961,837.02元为基数，以日千分之一为计算标准，自2024年4月7日持续计算至全额付清之日，暂计至2024年5月6日，违约金金额为人民币1,348,855.11元。全体被申请人就上述参股期间补偿款以及违约金的支付义务承担连带责任。

　　2、请求裁决被申请人向申请人支付尚未支付的2021年至2023年控股期间业绩补偿款人民币84,460,718.07元，并向申请人支付延期支付控股期间业绩补偿款的违约金，以84,460,718.07元为基数，以日千分之一为计算标准，自2024年5月6日持续计算至全额付清之日，暂计至2024年5月6日，违约金金额为人民币84,460.72元。全体被申请人就上述控股期间补偿款以及违约金的支付义务承担连带责任。

　　3、请求裁决被申请人一向申请人支付赔偿金人民币34,100,996.17元，并向申请人支付延期支付赔偿金的违约金，以34,100,996.17元为基数，以日千分之一为计算标准，自2024年4月2日持续计算至全额付清之日。暂计至2024年5月6日，违约金金额为人民币1,193,534.87元。

　　4、请求裁决被申请人承担申请人为实现债权而支付的全部费用，包括但不限于律师费、保全费、保函保险费用等。

　　2017年3月，申请人与被申请人签署了《关于北京信唐普华科技有限公司之股权购买协议》（下称“2017年《股权购买协议》”）。2017年《股权购买协议》第7.1条约定，北京信唐普华科技有限公司（下称“信唐普华”）的业绩承诺期间为2017年、2018年及2019年三个完整会计年度（下称“参股期间业绩承诺期间”）。被申请人单独且连带地承诺，信唐普华于2017年度、2018年度、2019年度的承诺税后净利润将分别不低于1,300万元人民币、1,700万元人民币、2,200万元人民币的经营目标（下合称“承诺净利润”）。2017年《股权购买协议》第7.2条约定，如信唐普华在参股期间业绩承诺期间任一年度内未能实现承诺净利润，则被申请人应按现金方式对申请人进行补偿（下称“参股期间业绩补偿”），参股期间业绩补偿金额=（当期期末累积承诺净利润-当期期末累积实际净利润）/全部三年的合计承诺净利润*交易对价-之前年度已补偿金额。被申请人单独且连带地同意，将以自筹或自有资金履行现金补偿义务，将按照申请人发出的通知载明的金额在收到通知后5日内向申请人支付补偿金额。根据信唐普华追溯调整后的财务报表，信唐普华2017年至2019年扣除非经常性损益后的净利润分别为：人民币12,818,238.12元、2,600,347.86元、2,519,414.74元，均未达成参股期间业绩承诺期间相应年度的承诺净利润指标。按照约定计算公式计算，参股期间业绩补偿款金额为44,961,837.02元人民币。

　　2020年11月，申请人与被申请人签署了《关于北京信唐普华科技有限公司之股权购买协议》（下称“2020年《股权购买协议》”）。2020年《股权购买协议》第7.1条约定，业绩考核期间为2021年、2022年及2023年三个完整会计年度（下称“控股期间业绩考核期间”）。被申请人单独且连带地承诺，信唐普华于2021年度、2022年度、2023年度的考核税后净利润将分别不低于3,000万元人民币、3,150万元人民币、3,300万元人民币（下合称“考核净利润”）。2020年《股权购买协议》第7.2条约定，如信唐普华在控股期间业绩承诺期间结束后未能实现考核净利润，则被申请人应按现金方式对申请人进行补偿（下称“控股期间业绩补偿”），控股期间业绩补偿金额=（三年累积考核净利润-三年累积实际净利润）/全部三年的合计考核净利润*交易对价。被申请人单独且连带地同意，将以自筹或自有资金履行现金补偿义务，将按照申请人发出的通知载明的金额在收到通知后5日内向申请人支付补偿金额。信唐普华2021年至2023年扣除非经常性损益后的净利润分别为：人民币-26,553,594.28元、-27,616,317.27元、-7,130,126.34元，均未达成控股期间业绩承诺期间相应年度的考核净利润指标。按照约定计算公式计算，控股期间业绩补偿款金额为93,578,943.39元人民币。被申请人一已委托宁波乾昆企业管理合伙企业（有限合伙）于2023年1月9日向申请人支付了业绩补偿金共计9,118,225.32元。控股期间业绩补偿款尚余84,460,718.07元未支付。

　　由于被申请人一虚假陈述影响股权转让价款定价，被申请人一应当赔偿申请人人民币34,100,996.17元。

　　截至申请人提起仲裁之日，除被申请人一已支付的业绩补偿金9,118,225.32元外，尚未收到被申请人支付的其他任何款项。根据相关协议的约定，被申请人应当在接到申请人的通知后5日内一次性支付上述业绩补偿款，被申请人一应在与申请人签署的《还款补充协议》生效后立即一次性支付上述赔偿款，如被申请人未按约定的时间向申请人支付相应款项，每延期一日，被申请人应向申请人支付应付未付金额千分之一的违约金。以上应付未付业绩补偿款/赔偿款以及对应的违约金（暂计至2024年5月6日）共计人民币166,150,401.96元。

　　因被申请人违约拒不履行付款义务，为维护公司的合法权益，故申请人向贸仲提起仲裁。

　　该仲裁案件不影响公司日常生产经营。公司在本次仲裁案件中为申请人，本次仲裁尚未开庭审理，公司暂时无法判断该案件对公司本期或期后利润的影响，最终实际影响以仲裁委员会最终仲裁结果及执行情况为准。本次仲裁系公司依行为，为维护公司及股东的合法权益，公司高度重视本次仲裁并密切关注案件进程，将根据后续进展情况及时履行信息披露义务，敬请广大投资者理性投资。