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1、公司有新的技术储备吗?
答:公司在技术储备方面成果丰硕,RUNA - STORM AI 智慧供热系统深度融合 "大数据 + 云计算 + AI 模型 + 水力仿真 + 数字孪生"技术,能调整二次侧水力平衡、实现负荷削峰、降低供热能耗,涵盖中央总控台等多个子系统,具备精准负荷预测等多种功能,可降低热耗和碳排放 10% - 30%,降低电耗 30% - 50% 。公司自主研发的100kW磁悬浮离心压缩机填补了在余热回收和供暖领域的空白,具有振动小、噪音低、寿命长、维护简单等特点,基于该技术的热泵机组额定制热能效高达6.5,能利用低品位热源实现高品质供热。RUNA AI 智能体深度融合DeepSeek 大模型,借助大模型的自然语言交互和分析推理能力,推动构建 "交互便捷化、决策智能化、服务个性化" 的智慧供热新质生产力,助力行业从 "经验驱动" 向 "数据驱动" 转型。

2、城市更新、安全生命线等政策对公司业绩是否有影响?
答:城市更新、安全生命线等政策对公司的业绩有着积极的影响,供热系统智能化改造作为城市更新重点之一,为公司智慧供热业务提供了广阔的市场空间。在安全生命线政策方面,多地要求对热力管网实时监测,公司的智慧供热系统能通过数字孪生技术构建三维管网模型,实现设备状态预判与故障预警,满足政策对供热系统安全性要求,带来新增市场机遇,进一步推动业绩提升 。

3、介绍一下公司算法和AI的应用场景?
答:公司的各种算法与 AI 应用覆盖供热全流程。公司已形成供热行业特有的协同智能算法群(如热网负荷预测算法、热源调峰算法、多热源联动算法、热力站负荷预测算法、热力站调控算法、楼间按需平衡算法等),满足不同客户群体应用需求,实现多热源负荷预测及调度优化,合理调配能源,降低能耗。从 AI 应用场景来看,在生产调度环节,RUNA AI 智能体依托DeepSeek 大模型多模态语义解析能力,实现语音、文字指令到设备控制策略的精准转化,操作响应时效大幅提升。同时能实时汇聚热源、热网、终端运行参数,通过深度推理模型预判设备潜在故障,提前给出维护建议;还能结合天气、历史能耗、用户需求模型,优化热源分配与管网流量。在辅助决策方面,AI 整合多源数据,通过大模型跨维度分析,实时诊断管网运行瓶颈,量化能效优化路径;精准推演负荷变化,模拟评估管网改造、热源扩容等策略效果,为决策提供科学依据。智能在线客服领域,集成自然语言处理技术,7×24 小时实时解析用户咨询,多轮对话理解个性化需求,联动工单系统实现问题闭环管理。

4、供热公司对合同能源管理兴趣大吗?
答:供热公司对合同能源管理(EMC)模式是非常感兴趣的,主要是因为供热行业普遍面临管网老化、能耗偏高的问题,而 EMC 模式通过 "节能收益分享" 机制,让供热公司无需前期投入即可引入智慧供热技术,降低了资金压力和改造风险。但供热公司最终选择哪种合作模式取决于其自身的需求,公司将根据不同供热公司的需求,提供定制化合作方案。

5、公司应收账款比较稳定的原因是什么?
答:公司应收账款相对稳主要是因为:①公司客户大多为国有热力公司,其通常财务状况良好、信用度高且运营稳定,有着规范的财务审批流程与较强的支付能力,这使得回款风险显著降低,从根源上保障了应收账款的稳定性。②公司重视账款催收工作,将资金回款纳入业务人员考核指标,极大地提高了业务人员催收回款的主动性和积极性 。通过与供热公司积极沟通协调,持续加大应收账款催收力度,有效缩短了回款时间,保障了资金回流,维持应收账款的稳定状态。