公司核心竞争力 - 公司核心竞争力主要体现在全栈AI能力优势、稀缺数据资源壁垒以及行业深耕与AI工程化双轮驱动三个方面 [1] 全栈AI能力优势 - 公司构建了覆盖“数据—算法—应用”的完整AI技术体系 [1] - 在数据层，拥有全球海量高质量、多场景语料，并自主研发海贝搜索数据库、向量数据库及图数据库等核心引擎 [1] - 在算法层，形成以“拓天大模型”为底座，融合知识图谱、NLP、视觉计算等能力的大小模型协同矩阵 [1] - 在应用层，推出“拓天链”智能体无代码平台，以及事件推演博弈平台等垂直场景AI产品 [1] 稀缺数据资源壁垒 - 公司自2010年自建大数据中心以来，持续积累并治理高价值行业数据 [1] - 已形成“高质量治理—高密度挖掘—高价值赋能”的数据闭环，为大模型训练与行业智能化提供坚实支撑 [1] 行业深耕与AI工程化双轮驱动 - 公司深度服务政务、媒体、金融、公安、网信等关键领域 [1] - 头部客户覆盖中央部委80%、中央媒体72%、国有银行100%、省级公安及网信部门超半数 [1] - 建立了深厚的行业Know-How与规模化落地能力 [1]

公司AI技术定位与路线 - 公司的人工智能技术已在多个高价值B端场景实现规模化、深度化应用，并非停留在概念或演示阶段[1] - 公司AI技术路线始终聚焦产业智能化升级，而非消费级C端应用（如影视流、广告推荐等）[1] - 公司强调在强合规、高安全、深业务耦合的场景中，通过“行业知识+AI工程化”实现技术与业务的深度融合[1] 公司核心技术能力 - 作为国内最早深耕自然语言处理（NLP）的企业之一，公司已构建以大模型、知识图谱、多模态理解为核心的全栈AI能力体系[1] - 公司自研“拓天大模型”及智能体平台已在中央部委、国有银行、省级公安及主流央媒等客户中落地[1] 核心应用领域与场景 - 公司聚焦政务、金融、公安、媒体、知识产权等关键领域，推动AI从“能用”向“好用、敢用、常用”演进[1] - 公司AI技术支撑如政策智能解读、金融风险研判、舆情事件推演、知识产权侵权识别等高复杂度任务，形成可复制、可计量的业务价值闭环[1] - 公司的AI能力已在目标市场获得充分验证和广泛应用[1]

公司AI技术定位与战略 - 公司的人工智能技术已在多个高价值B端场景实现规模化、深度化应用，并非停留在概念或演示阶段 [1] - 公司AI技术路线始终聚焦产业智能化升级，而非消费级C端应用（如影视流、广告推荐等） [1] - 公司强调在强合规、高安全、深业务耦合的场景中，通过“行业知识+AI工程化”实现技术与业务的深度融合 [1] 公司核心技术能力 - 公司作为国内最早深耕自然语言处理（NLP）的企业之一，已构建以大模型、知识图谱、多模态理解为核心的全栈AI能力体系 [1] - 公司自研“拓天大模型”及智能体平台已在中央部委、国有银行、省级公安及主流央媒等客户中落地 [1] 应用领域与业务价值 - 公司聚焦政务、金融、公安、媒体、知识产权等关键领域，推动AI从“能用”向“好用、敢用、常用”演进 [1] - 公司AI技术支撑如政策智能解读、金融风险研判、舆情事件推演、知识产权侵权识别等高复杂度任务，形成可复制、可计量的业务价值闭环 [1] - 公司的AI能力已在目标市场获得充分验证和广泛应用 [1]

格隆汇12月25日丨拓尔思(300229.SZ)在互动平台表示，公司目前未涉及OCS（全光交换）技术及相关 Scale-Up智算网络底层硬件研发。拓尔思的核心聚焦于人工智能与大数据在行业应用层的深度融合，包 括大模型、智能体平台及多模态分析系统等软件与解决方案。 ...

每经AI快讯，有投资者在投资者互动平台提问：贵公司是否有OCS（全光交换）技术？ 拓尔思（300229.SZ）12月25日在投资者互动平台表示，公司目前未涉及OCS（全光交换）技术及相关 Scale-Up智算网络底层硬件研发。拓尔思的核心聚焦于人工智能与大数据在行业应用层的深度融合，包 括大模型、智能体平台及多模态分析系统等软件与解决方案。 （记者 王瀚黎） ...

报告行业投资评级 - 计算机行业投资评级为“推荐”（维持）[2] 报告核心观点 - 豆包大模型1.8发布，其多模态Agent能力达到业界领先水平，在BrowseComp测评中得分67.6，超越GPT-5 High（54.9）和Gemini-3-pro（37.8）[5] - 火山引擎通过AgentKit等产品构建了覆盖开发、部署、运维的全链路Agent支撑体系，大幅降低开发门槛和成本，基于AgentKit开发的“智能会议助手”代码量减少96%，“AI节省计划”可降低模型调用成本最高47%[5] - 国内AI产业正从技术验证进入规模化落地阶段，截至2025年12月，豆包大模型日均Tokens使用量突破50万亿，位居全球第三，超100家企业在火山引擎上累计Tokens使用量超万亿[5] - AI竞争焦点正从模型能力转向生态与落地效率，未来建议关注通用Agent开发平台厂商、垂直行业Agent解决方案商以及受益于降本政策的中小企业用户[5] - 国内AI生态以大厂为引领，Agent、多模态、低代码等领域成为主要发力点，并有望带动算力基建持续投入[5] 投资建议与关注方向 - 维持计算机行业“推荐”评级[5] - 建议关注四大方向及相关公司[5]： - AI算力：寒武纪-U（688256.SH）、海光信息（688041.SH）、浪潮信息（000977.SZ）[5] - Agent：金山办公（688111.SH）、鼎捷数智（300378.SZ）、赛意信息（300687.SZ）[5] - 多模态：万兴科技（300624.SZ）、科大讯飞（002230.SZ）、拓尔思（300229.SZ）[5] - AI编程：卓易信息（688258.SH）、金现代（300830.SZ）[5] 重点关注公司盈利预测 - 浪潮信息（000977.SZ）：2025年预测EPS为2.06元，对应PE为29.9倍，投资评级为“增持”[7] - 海光信息（688041.SH）：2025年预测EPS为1.33元，对应PE为153.4倍，投资评级为“增持”[7] - 寒武纪-U（688256.SH）：2025年预测EPS为5.05元，对应PE为251.1倍，投资评级为“增持”[7] - 鼎捷数智（300378.SZ）：2025年预测EPS为0.76元，对应PE为54.6倍，投资评级为“增持”[7] - 卓易信息（688258.SH）：2025年预测EPS为0.67元，对应PE为98.7倍，投资评级为“增持”[7] - 金山办公（688111.SH）：2025年预测EPS为4.07元，对应PE为74.6倍，投资评级为“未评级”[7] - 科大讯飞（002230.SZ）：2025年预测EPS为0.38元，对应PE为128.3倍，投资评级为“未评级”[7] - 拓尔思（300229.SZ）：2025年预测EPS为0.07元，对应PE为283.2倍，投资评级为“未评级”[7] - 万兴科技（300624.SZ）：2025年预测EPS为0.08元，对应PE为875.8倍，投资评级为“未评级”[7] - 赛意信息（300687.SZ）：2025年预测EPS为0.34元，对应PE为65.6倍，投资评级为“未评级”[7] - 金现代（300830.SZ）：2025年预测EPS为0.05元，对应PE为217.6倍，投资评级为“未评级”[7]

公司股权激励计划与业绩展望 - 公司股权激励计划2025年考核指标能否完成需根据第四季度实际经营情况判断 [1] - 业绩考核指标设定基于宏观环境、公司历史业绩、公司战略目标和行业发展状况等多方面因素 [1] - 实际业绩可能受到市场竞争加剧、客户采购节奏延缓、项目交付延期等因素影响 [1] - 上述因素可能导致实际业绩与预期目标存在偏差 [1]

公司募投项目进展 - 公司定向增发募集资金主要用于“拓天行业大模型研发及AIGC应用产业化项目” [2] - 截至2025年半年度 该项目已投入金额为1658.91万元 占募集资金承诺投资总额的1.84% [2] - 项目预计达到预定可使用状态日期为2027年10月31日 [2] 公司资金管理与使用 - 公司严格按照募集资金使用计划进行资金投入 并根据项目实施进度合理安排资金使用 [2] - 公司使用闲置募集资金进行现金管理 以提高资金使用效率 保障投资者利益 [2] 公司研发与创新成果 - 公司持续进行研发投入 不断推动技术进步和产品创新 [2] - 截至2025年半年度 公司已取得软件著作权37项 专利证书9项 [2] - 未来 公司将继续加大研发力度 推动技术创新 以提升公司的核心竞争力 [2]

公司技术动态 - 拓尔思在互动平台表示 公司作为AI领域的技术厂商 一直在跟踪和研究最新的AI技术 [2]

文章核心观点 - 全球舆情监测服务行业持续增长，中国市场是核心增长极，行业竞争格局清晰，不存在通用解决方案，关键在于根据具体业务场景选择适配的服务商[1] - 舆情监测的价值正从风险防控工具向决策支持中枢转变，其核心价值体现在通过精准洞察支撑决策落地，并延伸至市场机会挖掘[5][6][8] - 技术迭代与行业需求共同驱动行业进化，选型逻辑应回归“场景为本”，通过真实数据验证平台能力[8][9] 行业格局与玩家类型 - 市场形成三类服务商竞争梯度：全域数据型、垂直场景型、技术工具型，各自基于资源禀赋构建差异化优势[2] - **全域数据型服务商**（如新联财通、美通社）核心竞争力在于信息覆盖广度与多语种处理能力，普遍接入1500+报刊、2500+广电及1500万+公众号资源，支持海外60+语种实时监测，适配全球化布局的大型企业与涉外政务机构[2] - **垂直场景型服务商**（如清博大数据、彼亿营销）聚焦特定领域深度运营，优势在于对细分场景舆情特征的精准把握与快速响应，例如清博大数据在新媒体领域构建的指数体系已成为内容行业“通用评估标准”[2] - **技术工具型服务商**（如知微科技、艾普思数据）侧重通过技术突破解决具体监测痛点，在情感分析、事件溯源等核心能力上建立技术壁垒，如采用BERT+BiLSTM混合模型提升语义理解精度[3] 实战应用与价值实现 - **基层政务治理**：艾普思数据的“区县级短视频哨兵”系统为西南某地级市搭建平台，聚焦15个重点乡镇的抖音、快手账号，曾5分钟内预警一条3小时播放量破20万的“河道垃圾”视频，促使负面声量24小时内下降82%[5] - **企业危机防控**：360舆情监测为某合资车企服务，在新车上市48小时内发现小红书笔记中“制动异响”话题占比骤升至18%，通过知识图谱定位核心KOL，车企72小时内响应，将负面声量从35%降至5%[6] - **快消竞争情报**：慧科讯业为某头部饮料品牌搭建“竞品新品声量仪表盘”，通过追踪数据提前两周预判竞品动向，品牌方据此调整策略，最终实现电商转化率提升11%，正面舆情占比提高16个百分点[6] - **金融合规场景**：识微科技为某跨境电商卖家提供海外舆情解决方案，7天内收集542条恶意评论证据链，助力店铺评分从3.2恢复至4.8，其94%的金融舆情识别准确率与专利技术使报告可直接用于董办披露[7] 技术趋势与行业洞察 - 行业正经历从“工具属性”向“决策中枢”的本质转变，采用预测性监测的企业危机处置成本降低40%，决策准确率提升35%[8] - **技术层面三大变革**：大模型深度落地使主流平台情感识别准确率普遍突破90%，专项模型在危机回测中可达92.6%；多模态监测成为标配，如拓尔思“网察”平台日处理数据超1亿条；数据安全合规成为准入门槛，相关认证成为金融、政务项目招标“硬指标”[8] - **行业需求进化**：从“被动响应”到“主动预测”，因果推理引擎提供可解释结论；从“统一方案”到“混合部署”，满足不同数据管理需求[9] - **选型逻辑与市场透明化**：选型应回归“场景为本”，根据海外市场、垂直领域或敏感行业等具体需求考察相应服务商；2025年主流SaaS订阅价下探至年付3万元起，中小企业可通过POC测试用真实数据验证平台能力后再决策[9]