☆最新提示☆ ◇300287 飞利信 更新日期：2025-12-14◇
★本栏包括【1.最新提醒】【2.最新报道】【3.最新异动】【4.最新运作】
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｜★最新主要指标★ ｜25-09-30｜25-06-30｜25-03-31｜24-12-31｜24-09-30｜
｜每股收益(元) ｜ -0.0704｜ -0.0471｜ -0.0192｜ -0.1400｜ -0.0864｜
｜每股净资产(元) ｜ 0.7490｜ 0.7723｜ 0.8000｜ 0.8190｜ 0.8770｜
｜净资产收益率(％) ｜ -8.9800｜ -5.9200｜ -2.3700｜-16.2000｜ 0.0000｜
｜总股本(亿股) ｜ 14.3527｜ 14.3527｜ 14.3527｜ 14.3527｜ 14.3527｜
｜实际流通A股(亿股) ｜ 13.1822｜ 13.1822｜ 13.1075｜ 13.1075｜ 13.1075｜
｜限售流通A股(亿股) ｜ 1.1705｜ 1.1705｜ 1.2452｜ 1.2452｜ 1.2452｜
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｜★最新分红扩股和未来事项: ｜
｜【分红】2025年半年度 ｜
｜【分红】2024年度 ｜
｜【分红】2024年半年度 ｜
｜【增发】2016年(实施) ｜
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｜★特别提醒: ｜
｜ ｜
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｜2025-09-30每股资本公积:2.30 主营收入(万元):30215.25 同比减:-30.00% ｜
｜2025-09-30每股未分利润:-2.55 净利润(万元):-10100.70 同比增:18.57% ｜
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近五年每股收益对比：
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｜ 年度 ｜ 年度 ｜ 三季 ｜ 中期 ｜ 一季 ｜
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｜2025 ｜ --｜ -0.0704｜ -0.0471｜ -0.0192｜
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｜2024 ｜ -0.1400｜ -0.0864｜ -0.0742｜ -0.0189｜
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｜2023 ｜ -0.2000｜ -0.1011｜ -0.0876｜ 0.0039｜
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｜2022 ｜ -0.3300｜ -0.0562｜ -0.0583｜ 0.0041｜
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｜2021 ｜ -0.1800｜ 0.0480｜ 0.0300｜ 0.0100｜
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【2.最新报道】
【2025-12-12】LGM：用“语言图”为大模型装上一副「概念眼镜」
1
引 言
过去两年，检索增强生成（RAG）已成为企业应用大模型的标准范式。
通过“文档切块-向量化-语义检索-上下文生成”的流程，大模型的确获得了初步
的“记忆力”。然而，当企业面对更复杂、更专业的真实知识挑战时，这一范式的
局限便显露无遗：
面对跨部门制度、多份长文档的关联推理时，它难以串联散落的证据；
面对专业术语、层级概念、历史沿革时，它无法厘清语义间的深层关联；
面对数十万字的企业规章、技术手册、年度报告时，它往往陷入检索失准与上下文
混乱的困境。
本质上，传统RAG是在用“文本相似性”来解决“知识关联性”的问题——这就像
试图用关键词匹配来理解一整张知识图谱，其天花板清晰可见。
2
从“大海捞针”到“按图索骥”
我们之所以投入LGM（语言图模型）的研究，正是因为我们认识到：企业真正需要
的不是更长的上下文，而是更深的“理解力”。
当下的主流路径，是不断扩展模型的“记忆长度”，希望将更多文本装入上下文窗
口。但我们认为，更根本的解决之道，在于升级模型的“认知单位”——从处理离
散的“文本片段”，转向理解结构化的“概念网络”。
LGM代表了一种范式转变：
从“匹配片段”到“关联概念”：系统首先理解知识体系中概念的定义、属性与关
系，形成轻量化的语义骨架。
从“盲目检索”到“定向推理”：基于概念网络进行多跳推理，精准定位相关证据
，再动态组装出逻辑连贯的答案。
从“堆叠文本”到“结构化调用”：化繁为简，只提取必要的证据句子，极大降低
模型处理负担与信息干扰。
这意味着，企业可以将庞杂的非结构化文档（制度、手册、报告、邮件）转化为一
张可推理、可追溯的动态知识图谱，让大模型真正像一位资深专家那样“理解业务
”，而非仅仅“复述文本”。
3
深入内核：一张“概念网络”的诞生
LGM把世界知识抽象为三类元关系：
继承（父子类/上位—下位）
组成（部分—整体）
别名（同名/简称/多语言）
当问题包含别名、上位或组成元素时，系统顺着关系网去补齐证据，不必在原文中
死盯同一句描述，从而更稳定地完成推理。
两张图：
语法关系图（SRG）：保存原句、指代消解、依存关系，可回溯“证据原句”。
概念关系图（CRG）：保存继承/组成/别名等元关系，支撑概念级扩展与精准检索
。
图1：语法关系图和概念关系图
两阶段：
Learning：从文档自动抽取概念与关系；可寻反思（reflection）”机制过滤错误
关系。
概念迭代检索：从问题抽取概念 → 沿CRG扩展父/子/组成/别名 → 回SRG取原句
→ 分块并行抽取 → 迭代压缩合并；若证据不足，继续补概念形成闭环。
图2：整体工作流
图3：概念迭代图
4
研究成果
再HotpotQA和Musique数据集上超越了微软和因特等RAG。
飞利信基于自研的语言图模型（LGM），开发了利智方平台及各类智能体产品。目
前，我们正致力于将这些前沿技术产品与公司的核心业务场景紧密结合，逐步推进
人工智能的场景化落地。
【3.最新异动】
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｜ 异动时间 ｜ 2025-02-14 ｜ 成交量(万股) ｜ 36349.137 ｜
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｜ 异动类型 ｜ 有价格涨跌幅限制 ｜成交金额(万元)｜ 241612.280 ｜
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｜ 卖出金额排名前5名营业部 ｜
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｜ 营业部名称 ｜ 买入金额(元) ｜ 卖出金额(元) ｜
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｜深股通专用 ｜ 95835273.65｜ 49386818.12｜
｜东方财富证券股份有限公司拉萨团结路第｜ 14126417.00｜ 14342116.00｜
｜二证券营业部 ｜ ｜ ｜
｜机构专用 ｜ 1797932.00｜ 13678526.00｜
｜广发证券股份有限公司广州寺右新马路证｜ 355925.00｜ 14230426.00｜
｜券营业部 ｜ ｜ ｜
｜海通证券股份有限公司北京光华路证券营｜ 128441.00｜ 38352228.00｜
｜业部 ｜ ｜ ｜
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｜ 买入金额排名前5名营业部 ｜
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｜ 营业部名称 ｜ 买入金额(元) ｜ 卖出金额(元) ｜
├──────────────────┼───────┼───────┤
｜深股通专用 ｜ 95835273.65｜ 49386818.12｜
｜国泰君安证券股份有限公司咸宁咸宁大道｜ 71319076.36｜ 53561.00｜
｜证券营业部 ｜ ｜ ｜
｜华鑫证券有限责任公司南京清凉门大街证｜ 51998072.00｜ 14784.00｜
｜券营业部 ｜ ｜ ｜
｜国泰君安证券股份有限公司宜昌沿江大道｜ 43246726.90｜ 485877.00｜
｜证券营业部 ｜ ｜ ｜
｜华鑫证券有限责任公司上海西藏中路证券｜ 36903394.00｜ 0.00｜
｜营业部 ｜ ｜ ｜
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【4.最新运作】
【公告日期】2024-04-20【类别】关联交易
【简介】天云动力与北京银行股份有限公司华安支行签署综合授信合同,由北京银
行股份有限公司华安支行向子公司天云动力授信人民币壹仟万元整(CNY10,000,000
.00),天云动力法定代表人暨北京飞利信科技股份有限公司控股股东及实际控制人
之一曹忻军先生为本次融资事项提供连带责任担保。保证期间为主合同下的债务履
行期届满之日起三年。
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