股东减持计划 - 控股股东宁波思驰计划自2026年3月3日至2026年6月2日期间，通过集中竞价方式减持不超过4,063,450股（占公司总股本不超过1%），通过大宗交易方式减持不超过8,126,900股（占公司总股本不超过2%），合计减持不超过12,190,350股（占公司总股本不超过3%）[1] - 按公告前一交易日收盘价73.18元计算，此次拟减持股份合计市值约8.92亿元[1] - 本次减持计划不会导致公司控制权发生变更[2] 股东持股背景 - 截至公告日，控股股东宁波思驰持有公司股份209,914,539股，占公司总股本51.66%，该部分股份为IPO前取得[1] - 宁波思驰与张镇潮为一致行动人，张镇潮为宁波思驰实际控制人，两者合计持有公司股份302,214,539股，占公司总股本74.37%[1] 历史减持情况 - 宁波思驰最初持股2.23亿股，占总股本54.85%[2] - 自2025年3月14日起，宁波思驰已开始减持公司股份，迄今为止累计减持1318.12万股，累计套现约6.23亿元[2] - 历史减持数据显示，2025年3月14日至2025年10月27日期间，共发生5次主要减持，减持均价区间为43.14元/股至52.73元/股，单次套现金额在1878.94万元至24006.73万元之间[3]

减持计划公告 - 公司股东宁波思驰计划减持公司股份不超过1219.04万股，占公司总股本的比例不超过3% [1] - 其中，拟通过集中竞价方式减持不超过406.35万股，占公司总股本的比例不超过1% [1] - 拟通过大宗交易方式减持不超过812.69万股，占公司总股本的比例不超过2% [1] - 减持期限为自公告披露之日起15个交易日之后的3个月内实施 [1]

证券代码：603171 证券简称：税友股份 公告编号：2026-002 税友软件集团股份有限公司 股东减持股份计划公告 本公司董事会、全体董事及相关股东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、准确性和完整性承担法律责任。 重要内容提示： 大股东持股的基本情况：截至本公告披露日，税友软件集团股份有限公 司（以下简称"税友股份"或"公司"）控股股东宁波思驰创业投资合伙企业（有 限合伙）（以下简称"宁波思驰"）持有公司股份 209,914,539 股，占公司总股 本 51.66%。宁波思驰及一致行动人张镇潮先生合计持有公司股份 302,214,539 股， 占公司总股本 74.37%，全部为无限售条件流通股。 1 股东名称 宁波思驰创业投资合伙企业（有限合伙） 股东身份 控股股东、实控人及一致行动人 √是 □否 直接持股 5%以上股东 √是 □否 董事、监事和高级管理人员 □是 √否 其他：/ 持股数量 209,914,539股 持股比例 51.66% 一、减持主体的基本情况 | | | 股东名称 | 持股数量 （股） | 持股比例 | 一致行动关系形成原因 | | --- ...

南财智讯1月30日电，税友股份公告，公司控股股东宁波思驰创业投资合伙企业（有限合伙）计划减持 公司股份不超过1219.035万股，即不超过公司总股本的3%。其中，拟通过集中竞价方式减持不超过 406.345万股，占公司总股本的比例不超过1%；拟通过大宗交易方式减持不超过812.69万股，占公司总 股本的比例不超过2%。减持期限为自公告披露之日起15个交易日之后的3个月内实施。 ...

公司股价与交易数据 - 2025年1月29日，税友股份股价上涨0.15%，成交额为5.61亿元 [1] - 当日融资买入3416.87万元，融资偿还3389.64万元，实现融资净买入27.23万元 [1] - 截至1月29日，公司融资融券余额合计1.75亿元，其中融资余额1.74亿元，占流通市值的0.56% [1] - 当前融资余额超过近一年90%分位水平，处于高位 [1] - 1月29日融券偿还2700股，融券卖出400股，卖出金额3.03万元；融券余量1.48万股，融券余额112.23万元，同样超过近一年90%分位水平，处于高位 [1] 公司基本概况 - 税友软件集团股份有限公司位于浙江省杭州市，成立于1999年12月22日，于2021年6月30日上市 [1] - 公司主营业务为财税信息化领域产品的研发、销售和技术服务 [1] - 主营业务收入构成为：数智财税业务占71.45%，数字政务业务占36.76% [1] 公司股东与股权结构 - 截至2025年9月30日，公司股东户数为1.44万户，较上期增加30.14% [2] - 人均流通股为28177股，较上期减少23.16% [2] - 自A股上市后，公司累计派发现金红利3.66亿元，近三年累计派现2.44亿元 [2] 公司财务表现 - 2025年1月至9月，公司实现营业收入14.26亿元，同比增长11.10% [2] - 同期归母净利润为1.10亿元，同比减少4.74% [2] 机构持仓变动 - 截至2025年9月30日，华安中小盘成长混合（040007）为第四大流通股东，持股354.58万股，较上期减少25.30万股 [2] - 广发电子信息传媒股票A（005310）为新进第六大流通股东，持股265.80万股 [2] - 华宝中证金融科技主题ETF（159851）为新进第七大流通股东，持股208.40万股 [2] - 富国新兴产业股票A（001048）、招商优势企业混合A（217021）、财通资管数字经济混合发起式A（017483）退出十大流通股东之列 [2]

报告行业投资评级 - 评级：增持 [1] 报告核心观点 - 2026年是“数据要素价值释放年”，制度闭环叠加AI催化，数据要素价值释放和产业开花有望加速 [2][4][7] - 数据要素政策落地节奏自2024年以来加快，正从顶层设计转向实际落地，构建围绕数据供给、交易流通、场景开发和基础设施的制度闭环 [4][7][18] - AI大模型和应用激发数据价值飞轮，催生了巨大的数据市场供给缺口，人工智能应用日均Token消耗量从2024年初的1000亿激增至2025年6月底的超过30万亿，增长超过300倍 [4][7][37] - 数据产业是超万亿蓝海市场，2023年产值规模已突破两万亿元，2020-2023年年均复合增速25%，预计未来几年将保持20%以上年均增长率 [43] 根据目录总结 投资建议 - 建议关注数据供给、数据交易流通、数据应用开发、数据服务、数据安全、算力和网络基础设施等产业链环节 [4][7] - 推荐标的包括合合信息、税友股份、瑞纳智能、通行宝、广电运通、云赛智联、久远银海、朗新集团、新点软件、安恒信息等 [4][8] - 相关标的包括海天瑞声、深桑达、太极股份、博思软件、中科江南、易华录、航天信息、南威软件、数字政通、上海钢联、中科星图、航天宏图、超图软件、莱斯信息、实达集团、万达信息、国新健康、启明星辰、人民网 [4][8] 第五大生产要素，占据国家战略高地 - 2020年数据被正式列为“第五大生产要素” [4][11] - “十四五”规划及后续系列政策文件（如《“十四五”大数据产业发展规划》、《“十四五”数字经济发展规划》）确立了数据要素的战略地位和发展目标 [13] - 2022年“数据二十条”初步搭建了数据基础制度体系，2023年国家数据局正式成立，统筹数据资源整合共享和开发利用 [14][15][17] 近年政策落地节奏加快，构建数据要素制度闭环 - **数据供给**：政策聚焦加快公共数据、企业数据的合规开发利用，发布了《关于促进企业数据资源开发利用的意见》、《关于加快公共数据资源开发利用的意见》等文件 [19] - **交易流通**：政策旨在打造高效率、高可靠性的数据流通市场，包括建立公共数据授权运营价格形成机制、完善数据流通安全治理体系、培育数据流通服务机构 [20][23] - 2024年12月，首家数据科技央企中国数联物流信息有限公司成立，注册资金100亿元，为行业数据流通提供示范效应 [21][22] - **场景开发**：强化应用导向，发挥数据要素乘数效应。《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出到2026年底打造300个以上典型应用场景，数据产业年均增速超过20% [24] - **基础设施**：完善数据产业基础设施，包括统一数据标准体系、建设可信数据空间、分“三步走”建设国家数据基础设施、培育数据要素人才、推动数据科技创新 [25][26][27] - 政策目标时间节点明确，未来五年（2026～2030年）将是政策目标密集兑现期 [18] 后续政策展望：迎接数据要素“价值释放年” - 2025年底的全国数据工作会议明确提出2026年是“数据要素价值释放年”，要求着力畅通数据流动和资源配置渠道 [4][32] - 2026年数据要素建设工作将在八大重点方向发力，包括加快培育全国一体化数据市场、推进数据科技创新、深化数据融合应用等 [33][35] AI激发数据价值飞轮，超万亿蓝海市场 - **AI大模型和应用激发数据要素价值飞轮**：高质量多模态数据集成为模型能力提升关键，AI应用催生巨大数据供给缺口 [34][37] - 我国数据生产总量高速增长，2024年达到41.06ZB，同比增长25%，预计2025年有望突破50ZB [37] - 数据要素与人工智能形成双向赋能的“飞轮效应”，人工智能技术可深度挖掘数据价值并合成高质量数据以解决供给不足问题 [39] - **数据产业：充满想象空间的超万亿蓝海市场**：2023年我国数据产业产值规模突破两万亿元，2020-2023年年均复合增速25% [43] - 根据《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，到2029年数据产业规模年均复合增长率将超过15% [43][44] - 2023年全国数据企业数量超过19万家，产业链企业类型包括资源、技术、应用、服务、基础设施和安全企业 [45][47][48]

行业投资评级与核心观点 - 报告对计算机行业给予“看好”评级 [1] Clawdbot与Agent演进的核心观点 - Clawdbot标志着AI产品形态从“场景级助手”迈向“系统级Agent平台”，其核心功能涵盖目标理解、任务拆解、多系统协同操作、过程反馈与自我修正等关键模块，使Agent从“在某个软件中协助人类”升级为“能够接收目标并交付结果的执行主体”，应用边界显著扩展 [3] - 从技术与产品逻辑看，Skills、Claude Excel与Clawdbot构成了一条清晰的Agent演进路径：Skills解决“模型如何行动”的基础技术问题，Claude Excel回答“模型在特定业务场景是否具备可用性”的产品问题，Clawdbot则尝试解决“模型能否承接完整任务系统”的平台问题 [3] - 市场关注点正从模型参数规模与基础推理能力，转向模型是否能够稳定调用外部工具、拆解复杂任务并完成真实业务流程 [3] - Clawdbot的革命性体现在突破了“目标驱动”范式，它尝试理解用户的高层意图并自主拆解为一系列有序的操作步骤，这种跨工具、跨系统的协同执行能力为复杂工作流的自动化提供了全新解决方案，是AI从“辅助性生产力”迈向“准自主生产力”的重要一步 [3] - Agent的加速落地不意味着传统软件被取代，而是作为智能执行中枢提升整体效率，更现实的产业趋势是Agent成为软件的智能交互与自动化中枢，而传统SaaS与软件系统继续承担底层业务逻辑与数据基础设施的角色，Agent更像是软件价值的放大器 [3] - 随着Agent在企业运营、客户服务、数据分析、内容生产与流程自动化等领域逐步兑现效率红利，AI应用层公司有望从“技术叙事”迈入“收入与效率驱动”的新阶段，具备显著的中长期成长空间 [3] AI应用重点公司估值 - 报告列举了16家AI应用重点公司的估值数据，包括总市值及2024年至2027年的归母净利润预测与市盈率（PE）估值 [4] - **金山办公 (688111.SH)**：总市值1,635亿元，2024A归母净利润16.5亿元，2027E预测为28.0亿元；2024A市盈率99倍，2027E预测市盈率58倍 [4] - **用友网络 (600588.SH)**：总市值533亿元，2024A归母净利润-20.6亿元，2027E预测为6.6亿元；2026E预测市盈率256倍，2027E预测为81倍 [4] - **中控技术 (688777.SH)**：总市值674亿元，2024A归母净利润11.2亿元，2027E预测为15.3亿元；2024A市盈率60倍，2027E预测为44倍 [4] - **金蝶国际 (0268.HK)**：总市值440亿元，2024A归母净利润-1.4亿元，2027E预测为6.8亿元；2025E预测市盈率360倍，2027E预测为64倍 [4] - **合合信息 (688615.SH)**：总市值423亿元，2024A归母净利润4.0亿元，2027E预测为7.3亿元；2024A市盈率106倍，2027E预测为58倍 [4] - **税友股份 (603171.SH)**：总市值320亿元，2024A归母净利润1.1亿元，2027E预测为5.1亿元；2024A市盈率284倍，2027E预测为62倍 [4] - **新大陆 (000997.SZ)**：总市值287亿元，2024A归母净利润10.1亿元，2027E预测为18.1亿元；2024A市盈率28倍，2027E预测为16倍 [4] - **汉得信息 (300170.SZ)**：总市值272亿元，2024A归母净利润1.9亿元，2027E预测为3.8亿元；2024A市盈率144倍，2027E预测为71倍 [4] - **虹软科技 (688088.SH)**：总市值216亿元，2024A归母净利润1.8亿元，2027E预测为4.2亿元；2024A市盈率122倍，2027E预测为52倍 [4] - **万兴科技 (300624.SZ)**：总市值177亿元，2024A归母净利润-1.6亿元，2027E预测为1.4亿元；2025E预测市盈率1330倍，2027E预测为125倍 [4] - **鼎捷数智 (300378.SZ)**：总市值160亿元，2024A归母净利润1.6亿元，2027E预测为2.9亿元；2024A市盈率103倍，2027E预测为54倍 [4] - **能科科技 (603859.SH)**：总市值121亿元，2024A归母净利润1.9亿元，2027E预测为3.6亿元；2024A市盈率63倍，2027E预测为33倍 [4] - **博思软件 (300525.SZ)**：总市值105亿元，2024A归母净利润3.0亿元，2027E预测为4.3亿元；2024A市盈率35倍，2027E预测为24倍 [4] - **赛意信息 (300687.SZ)**：总市值101亿元，2024A归母净利润1.4亿元，2027E预测为2.9亿元；2024A市盈率72倍，2027E预测为35倍 [4] - **润达医疗 (603108.SH)**：总市值100亿元，2024A归母净利润0.6亿元，2027E预测为3.6亿元；2024A市盈率181倍，2027E预测为28倍 [4] - **福昕软件 (688095.SH)**：总市值100亿元，2024A归母净利润0.3亿元，2027E预测为1.7亿元；2024A市盈率371倍，2027E预测为60倍 [4] - **新致软件 (688590.SH)**：总市值56亿元，2024A归母净利润0.1亿元，2027E预测为2.2亿元；2024A市盈率695倍，2027E预测为26倍 [4]

涉及的公司与行业 * 公司：税友股份 [1] * 行业：企业财税SaaS服务行业，主要面向中小微企业及代账机构 [2] 核心业务与发展情况 * 公司主要业务分为三块：1）传统的to G业务，起家于税务局金税项目（如金税三期、四期）[3]；2）面向中小微企业和代账机构的B端财税SaaS服务 [2][3]；3）高单价的税务合规项目，为董事长等高层提供AI Agent加专家辅导的组合方案 [3] * 公司正从G端向B端转型，深耕B端市场 [3][4] * 未来发展方向：继续深耕B端市场，优化AI技术，拓展智慧财税解决方案等创新业务领域，在控制研发费用增长的同时提升盈利能力 [10] 市场表现与财务数据 * **用户与客单价**：截至2024年底，旗下“易企盈”基础合规付费用户达112,741家，进阶合规付费用户约2,000家 [11]；2023年综合客单价185元，2024年降至158元，主要因中小企业代理客户单价降低 [14]；2025年第一季度客单价回升至84.71元，预计全年恢复至170元左右，得益于进阶业务和中小企业客户单价上升 [4][14]；活跃用户从2023年底到2025年半年度增长超100万，付费用户增长约70万 [14] * **历史财务**：2021年至2024年营业收入保持稳定增长 [2][7]；毛利率维持在70%-80%的高水平 [2][7]；期间费用率（研发、管理、销售费用）较高 [2][7]；近两年因AI投入较大，利润有所波动 [2][7] * **未来预测**：预测2025-2027年营业收入分别为22.56亿元、29亿元、35亿元左右；归母净利润分别为1.75亿元、3.63亿元、5.59亿元左右 [4][18] 产品、技术与服务 * **核心产品**：提供财税垂直人工智能平台，通过AI技术实现自动化凭证录入、报表生成等，提升效率并降低成本 [2][4][9]；还提供智能管票、智能算税、薪酬管理、风控等全方位财税服务，价格从几十元到几百元不等 [5] * **AI能力与效果**：AI Agent通过公司深耕20多年积累的高质量数据训练，在财税服务中的实操效率是传统会计的10倍以上，准确率超90%，人力成本降低60% [2][12][13]；能显著提高工作效率并缩短服务时间 [13] * **服务差异化**：“易企盈”基础合规功能较少、价格便宜；进阶合规提供更优质的税务筹划服务，结合了AI+SaaS与专家介入 [11] 客户需求与解决方案 * **中小微企业需求**：希望以低成本实现合规的财务管理，但面临内部供给不足和外部专业会计费用高昂的问题 [8] * **公司解决方案**：通过AI技术自动化处理财务流程，提高准确性并降低成本，满足企业便宜且合规的需求 [2][8][9] * **代账机构支持**：为代账机构提供软件系统，显著提升其工作效率，例如有机构人均代账户数从30户提升至60户甚至90户 [2][6] 竞争优势与市场前景 * **核心优势**：在财税领域（尤其是金税项目）的卡位优势及AI+SaaS能力 [4][18]；与用友、金蝶等竞争对手相比，更专注于财税SaaS，大模型训练数据更偏向财税领域 [15]；企业信息转移成本高，客户留存率高 [15] * **市场潜力**：B端市场（特别是中小企业及创新业务客户群体）增长潜力巨大 [4][18]；预计到2028年，中小企业市场规模达3,907亿元，2023-2028年复合年均增长率（CAGR）约74.9% [17] * **G端业务前景**：从金税一期到四期的政策演变显示国家财务监管日益严格，公司在该领域具有显著优势，积累的数据有助于推动企业数字化转型 [17] 行业挑战与应对 * **SaaS行业挑战**：普遍存在高毛利与高费用并存的问题（如销售毛利率超70%但销售费用率也超30%） [16] * **AI的增效作用**：引入AI技术可控制研发费用不与收入同比大增，通过替代繁琐工作降低管理费用，长期看随着市场渗透度提高，销售费用率有望下降 [16] 其他重要信息 * **股权结构**：截至2026年半年报，实控人张振朝直接及间接持股53.86%，股权结构稳定 [7] * **风险评估**：需关注市场竞争激烈程度及技术更新速度等风险因素 [19]

行业投资评级 - 报告未明确给出统一的行业投资评级，但指出漫剧赛道正处于规模与业绩的主升浪起点，配置价值凸显[2]，并看好2026年AI应用的发展趋势[4] 报告核心观点 - 漫剧行业已跨越概念验证期，步入供需双驱动的“黄金窗口期”，商业化数据呈指数级跃升，预计2026年市场规模将突破220亿元[2] - AI技术正在重构漫剧生产范式，驱动行业从“人力堆叠”向“工业化生成”跃迁，显著降本增效，且动态漫Agent具备向“生成式虚拟世界基建”平台跃迁的潜力[3] - AI应用产业趋势确立，2026年有望迎来双击，行业基本面于2025年下半年确立拐点，利润弹性高[4] - 字节跳动凭借“流量+IP+AI”全栈闭环优势，稳居漫剧赛道绝对龙头地位[2] 根据相关目录分别总结 一、漫剧迎来“黄金窗口期”，字节系稳居赛道龙头 - **短剧市场基础与漫剧增长预期**：短剧行业已达千亿规模，2025年市场规模近1000亿元，预计2023-2026年复合增速保持在50%以上，为漫剧铺垫了成熟的商业化路径，预计2026年漫剧市场规模将突破220亿元，贡献短剧行业50%的增量[11] - **漫剧市场进入黄金窗口期**：2025年上半年漫剧供给与需求呈现井喷，进入供需双驱动阶段，2025年下半年（6-12月）抖音端漫剧用户规模保持复合12%的增速，播放量复合增速达24%，播放时长复合增速达17%[11] - **商业化变现高速增长**：2025年上半年漫剧流水规模翻12倍，日均GMV破千万（同比+1532%），投流日耗破400万（同比+568%），周均在投剧目数达482部（增加110部），累计上线剧目3000部（增长603%）[12]，抖音端漫剧付费自然流从2024年上半年的0，增长至2025年8月的1000万+/天，商业化投流从2024年下半年的1万/天，增长至2025年8月的400万/天[12] - **多模态技术催生爆款**：2025年多模态技术推动视觉表现力提升，在抖音端漫剧累计播放量TOP100榜单中，AI漫剧和动态漫合计占比45%，其中年度剧王《斩仙台下》累计播放量超10.6亿[15] - **字节跳动龙头地位稳固**：字节跳动拥有“流量+IP+AI”全栈闭环优势，2025年抖音端漫剧全年累计播放量超过757.72亿[19]，旗下红果短剧2025年9月MAU达2.36亿，跻身在线视频行业TOP 4，用户单日使用时长超2小时[20]，抖音对外开放6万余部番茄小说网文原创IP，合作方可获全渠道免付费净收益90%分成[19] 二、AI重构漫剧生产范式，“卖铲人”逻辑或可演绎极致的景气 - **AI赋能全链路，大幅降本增效**：AI技术将漫剧生产周期从50-60+天压缩至30天内，缩短50%以上，单集成本从数万元降至千元级[21][25]，以奇想无限网络为例，其自研AIGC智能体平台将传统动画11个环节压缩至5步，综合成本降低60%[3][26] - **AI生产流程闭环**：流程包括1）创意结构化：LLM模型10分钟内完成剧本扩写、分镜拆解与提示词生成；2）视觉批量生成：扩散模型将传统30人团队30天工作量压缩至1人3天完成；3）视听融合优化：多模态模型自动将静态分镜转为动态视频[24][25] - **技术外溢与平台潜力**：动态漫Agent基于“文本-3D时空”的技术同构，其沉淀的通用资产与空间计算算法可平滑迁移至游戏开发与建筑设计领域，有望演进为“生成式虚拟世界基建”平台[3][29] 三、AI应用产业趋势确立，2026年有望迎来双击 - **2026年应用成为“必答题”**：从算力ROI诉求及互联网/软件公司产品角度，应用落地是承接庞大算力、补齐商业闭环的必经之路[4][31]，2025年前三季度OpenAI收入43.3亿美元，推理支出约86.5亿美元，更广泛的应用变现需在2026年看到[31] - **全球巨头加速垂直应用落地**：英伟达与礼来宣布5年内斥资10亿美元共建联合实验室加速AI药物研发[31]，OpenAI发布ChatGPT Health，Anthropic推出Claude for Healthcare，验证医疗等高价值垂直场景[31]，国内阿里千问App全面接入淘宝、支付宝等生态，推出任务助理[35] - **行业到达“甜蜜点”**：部分公司AI订单/收入/ARR占整体收入比例已达5-10%甚至更高，冷启动已过，例如2025年上半年税友股份AI驱动产品及服务回款收入占数智财税业务销售回款比例为26.59%[35] - **A股应用特性与行业拐点**：中国IT以项目制为主，AI需与复杂业务流程结合为客户创造价值[4]，软件行业基本面于2025年下半年确立拐点，2025年第三季度单季营收1765.19亿元，同比增长1.61%，归母净利润3.77亿元，同比激增244.56%[35] 四、相关标的 - **核心相关标的**：德才股份、兆驰股份、万兴科技、阅文集团、中文在线等[5] - **其他分类标的**：包括超级入口及大模型（如阿里巴巴、腾讯控股、Minimax）、AI Infra（如星环科技、海天瑞声）、高增长（如合合信息、第四范式）、高壁垒（如金山办公、海康威视）等多个细分领域公司[5][40]

报告行业投资评级 - 看好 [2] 报告核心观点 - 报告认为，AI大模型的幻觉（即产生过度自信的似真谬误）是模型能力的下限，是保障AI应用真正落地的核心 [4] - 报告的核心结论是，到2026年，AI模型的幻觉能够得到有效控制，全球幻觉率最低的TOP25个大模型其幻觉率已低于8%，达到可落地水平 [4][5] - 在幻觉可控的前提下，报告看好三大投资方向：最先成熟的AI应用、幻觉不敏感且商业化速度快的营销AI、以及数据与AI基础设施 [4][6] 幻觉的定义与重要性 - 幻觉是指语言模型常产生过度自信的似真谬误，主要包括无中生有、事实错误、语境误解、逻辑谬误等 [4] - 根据哥德尔不完备定理，幻觉无法完全消灭，是伴随AI算法发展的长期命题 [4] - 智能化水平提升打开AI能力上限，而幻觉控制则是保障模型能力的下限，是AI应用落地的核心 [4] - 例如，GPT-3.5在基于引文的事实性评估中出现幻觉的比例约为40%，GPT-4虽改善但幻觉率仍高达28.6% [14] 幻觉的产生原因 - 预训练阶段：数据噪声、领域知识稀疏、事实性验证能力缺失是核心问题 [16] - 有监督微调阶段：标注错误、过拟合导致对错误知识过度自信 [16] - RLHF对齐阶段：奖励设计缺陷使模型为迎合目标牺牲真实性 [16] - 推理部署阶段：事实和逻辑被截断、Token级生成无法修正早期错误、随机采样增加风险 [16] - 根本原因包括：1）模型架构；2）有毒数据；3）奖励目标对准确性要求缺失；4）上下文窗口限制模型理解力 [4][7] - 预训练的任务归约逻辑是重要底层原因，将生成任务简化为“Is-It-Valid”二元分类任务存在误差下界 [16][17] - 传统的Next-token预测目标是一种密度估计，迫使模型在面对长尾事实时猜测以拟合分布，从而产生幻觉 [18] - 评估体系的激励错位也是原因之一，当前基准更关注回答全面性，对准确性的要求相对较低，经常回答“IDK”的模型无法取得高分 [22][24] 降低幻觉的路径：模型层面 - 使用更多人类偏好数据进行对齐，并扩大上下文窗口（例如从32K扩大到128K），以提升模型理解能力 [4][7] - 架构创新主要从模型记忆入手，解决注意力机制导致的幻觉问题 [4][7] - **RLHF（人类反馈强化学习）**：有助于让模型输出与人类评判一致，间接减少幻觉，Anthropic等公司已将安全性和价值观纳入反馈体系 [27] - **长上下文**：已成为共识性方案，通过扩展信息承载能力减少因信息不全导致的错误推测，谷歌Gemini 1.5 Pro支持200万token上下文 [25] - 谷歌提出的“选择性生成”框架，通过结合模型置信度与上下文充分性信号，可将Gemini、GPT等模型回答正确率提升2%-10% [31] - 阿里巴巴的FunAudio-ASR语音识别大模型通过Context模块，在高噪声场景下将幻觉率从78.5%下降至10.7% [34] - **记忆架构创新**： - Memory3（忆立方）模型将参数拆解为隐性、显性和外置记忆库三级架构，通过“锚定-召回”机制优化事实存储与调用，在多项幻觉评估中表现超越同参甚至更大参数模型 [36][37][42] - 谷歌的HOPE架构模仿人脑多频率记忆机制，构建连续记忆频谱以填补传统LLM的记忆断层 [44] - **循证增强机制**：强制模型生成以可核验证据为前提，百川智能的Baichuan-M2 Plus医疗大模型通过该机制，幻觉率仅为DeepSeek-R1的1/3 [47][48] - OpenAI通过优化Next-token预测目标，增加对事实准确性和不确定性表达的建模，并在后训练阶段引入显式置信度目标与行为校准来降低幻觉 [51] 降低幻觉的路径：数据层面 - 核心是喂给模型高质量数据，业界聚焦高质量数据集的构建 [4][7] - 采用“AI + 人工”模式清洗标注数据，以减少训练噪声，代表公司包括海天瑞声和Scale AI [4][7] - 人工构建可信数据集的过程包括短语修剪、去语境化、语法修正等阶段 [52] - 数据标注内容从简单的图文对，演变为包含思维链的复杂数据，以教会AI拆解问题的想法 [52] - 在推理阶段，通过自动过滤矛盾信息，提升输入数据的可靠性 [4][55] 降低幻觉的路径：工程化与Agent - **RAG（检索增强生成）技术**：已成为企业部署AI应用的标配，Gartner预计2025年企业采用率将达68% [4][7][56] - RAG通过结合外部知识库与LLM，让模型基于检索到的真实信息生成回答，减少依赖内部记忆产生的幻觉 [58] - 例如，谷歌Gemini在运行时连接Google搜索引擎索引，检索最新网络信息和Data Commons的数千亿数据点来鉴别并降低幻觉 [62] - **流程约束与问题分解**： - D&Q（Decompose-and-Query）框架将复杂问题拆解为多个相互依赖的子问题，通过深度优先搜索逐步推进推理，缩短单步推理跨度，降低错误累积风险 [64] - 类似方法结合RAG可显著降低模型的逻辑推理幻觉 [67] - **Agent的自主学习与纠错机制**：为解决多步执行中的错误累积问题，业界关注包括任务拆解校验、自我纠错、优化上下文管理、多Agent配合、从失败中学习反馈以及明确兜底规则等机制 [68][70] - 例如，智谱在AutoGLM Agent训练中使用在线强化学习，实现边交互边学习 [71] 幻觉控制的现状与评估 - 根据Vectara的HHEM测评，全球幻觉率最低的TOP25个大模型，其幻觉率均低于8% [4][72] - 其中，蚂蚁集团的Finix 32b模型幻觉率最低，为1.8% [72] - 参数规模千亿-万亿的SOTA模型中，谷歌Gemini-2.5-flash-lite幻觉率为3.3%，Deepseek V3.2 Exp为5.3% [72] - 通过工程化手段可显著提升严肃场景下的模型可用性，例如在财税领域，通用大模型结合RAG可将模型可用率从36.5%提升至85.6% [75][76] - 通过构建抗幻觉的Agent系统及企业级自定义规则模型，结合工程化方式，在财税等场景准确率可达到90% [75] 2B应用渗透趋势与投资方向 - 报告探讨范围框定在2B应用，因为对B端而言，智能越高往往代表生产力越高 [76] - 欧盟《人工智能法案》将AI系统分为四类风险等级，当前探讨的AI+2B应用（如医疗、金融、法律、企业服务）基本集中在高风险和有限风险领域 [79] - AI应用渗透分阶段推进：先从效率工具切入，再进入与企业职能部门及业务融合的阶段 [81] - 在阿里云调研的1500家企业中，50.2%已基于基础大模型进行行业微调，40%通过Prompt工程实践开展应用，37%以上已开展基于检索的知识增强及构建智能体 [81] - 在企业服务领域，营销和销售、服务运营是两个进展较快的领域 [85] - 不同行业对幻觉的敏感度与渗透趋势不同 [89][92]： - **医疗、金融、法律**：对幻觉极度敏感，目前以“AI辅助+人工复核”为核心模式，未来将向精准化辅助深化，依托低幻觉模型落地更多场景 - **教育**：对幻觉中度敏感，目前辅助教学为主，未来将融合个性化学习与低幻觉知识输出 - **营销**：对幻觉低度-中度敏感，深度渗透于创意内容生成，未来将走向“创意生成+精准触达”双轮驱动 - **财税与企业服务**：对幻觉中度敏感，应用于流程自动化，未来将实现低幻觉合规融合，提升效率与合规水平 - 报告引用专家观点指出，即使模型停止进步，将其部署到各类公司也能带来巨大收益，当前AI对GDP的影响还远不到1%，存在巨大空间 [93] - 报告具体看好三大方向及相关公司 [4][6][93]： 1. **最先成熟的AI应用**：税友股份、合合信息、鼎捷数智、卓易信息、汉得信息、万兴科技 2. **幻觉不敏感、商业化速度快的营销AI**：迈富时、新致软件、光云科技 3. **数据+AI基础设施**：海天瑞声、深信服