2025-12-15 16:50发布于北京腾讯新闻《深网》栏目官方账号 此次再出发，李笛集结了昔日核心班底：Nextie的联合创始人包括小冰原联合创始人、前微软首席研发总监曾敏，以及小冰大模型与算 法负责人、前英特尔架构师王文斓。公司已获得奇绩创坛的初始投资。 深网 文丨薛芳 编辑丨张睿 出品丨深网·腾讯新闻小满工作室 2025年12月7日，北京中关村国际创新中心内，奇绩创坛秋季创业营路演日正在进行。室外冬日的寒风已经开始变得凛冽，室内年轻的 AI创业者们热情似火。 在每个项目两分钟的展示环节里：有清华在读博士的"AI饭搭子"，有关注心理健康的"AI学习伴侣"，也有前微信AI产品经理自主研发 的"AI视频创作智能体平台"……演示精彩处，台下不时爆发出笑声与掌声。 下午四点半，微软"小冰之父"李笛作为压轴嘉宾登台。此刻，他的身份是"创业营54号项目——"明日新程"（英文名：Nextie，寓意下一 程）"的创始人。当日路演的53个项目中，有3个项目由李笛指导，实际是驻场企业家。 李笛站在舞台中央，他将Nextie定义为"一个基于群体智能与认知模型的多智能体框架"。这是自今年4月他离开自己创立的小冰公司后， 首次以 ...

根据蘑星AI的最新研究报告，2023年至2025年，AI软件应用将全面进入"L3认知型智能体"时代。这一阶段的智能体不再是简单的自动化脚本或对话程序， 而是融合了大规模预训练模型与深厚领域知识的"数字专家"，正在深刻重塑各行各业的竞争力格局。 Midjourney为代表的内容创作工具，已使超50%的年轻职场人将AI作为日常生产力倍增器。 报告分析认为，这一转变意味着企业间的竞争维度正被重新定义。拥有领先的AI认知能力，即能够更高效地训练和利用专属"数字专家"的企业，将在产品创 新、客户服务、运营效率等方面建立新的壁垒。能否成功跨越到L3阶段，并实现智能体与组织、业务流程的深度融合，已成为区分行业领导者与跟随者的 关键标尺。未来两年，将是各行业构建自身"认知智能"护城河的黄金窗口期。 在企业运营层面，认知型智能体已渗透至核心价值链。例如，腾讯云智能体平台能够辅助开发者，将代码编写效率提升高达40%；京东的供应链智能体可进 行动态优化决策；360安全智能体将威胁检测的准确率提升了20%。这些"数字员工"正将AI从后台支持角色推向业务前线。在个人应用领域，以Notion AI、 ...

文章核心观点 - 朗尊电商创新性地将P2S2C双层漏斗模型与AI人工推荐深度融合，构建了“双脑协同智能选品系统”，旨在解决传统经验选品和纯算法选品的各自缺陷，通过“算法洞察+专家判断+市场反馈”的闭环，实现从海量商品到细分市场需求的精确匹配，从而在私域电商、企业福利等场景中创造竞争优势与客户价值 [1] 选品困局与模式提出 - 传统选品依赖个人经验与市场直觉，存在选品范围受限、决策主观难以规模化、对新兴趋势反应迟滞等弊端 [2] - 纯算法驱动的AI选品虽能处理海量数据，但可能过度依赖历史数据导致推荐同质化，且难以理解文化符号、情感价值或蓝海机会，决策逻辑不透明 [2] - 为破解困局，公司提出P2S2C双层漏斗模型，核心理念是通过商品供应链和系统智能计算的双重筛选，最终精确匹配消费者需求，为选品提供了结构化路径 [3] - 该模式的核心价值在于构建“确定性”与“惊喜感”的平衡，确定性来自AI的理性数据分析，惊喜感来自人工审核的感性洞察与前瞻判断 [4] 双层漏斗运作机制 - 第一层“供应链漏斗”聚焦商品可获得性、质量基线及合规性，由供应链管理团队依据供应商资质审核、商品合规检查、价格利润评估、供应链稳定性考核等机制进行筛选，并引入京东、美团等头部生态的优质商品库，建立高品质的供应链资源池 [5] - 第二层“系统算法漏斗”聚焦市场适配性与商业潜力，AI算法基于平台历史销售数据、全网市场趋势数据及具体细分市场的用户画像与行为数据进行精准匹配计算，为每件商品生成针对不同目标市场的“匹配度”或“潜力分” [6] - 双脑协同决策闭环中，人工专业审核对AI输出的“优选候选列表”进行审阅，剔除误判商品、补充遗漏“黑马”，并进行高级标签的精细化运营，市场反馈数据实时回流至AI模型与专家经验库，形成持续自我优化的动态闭环 [7] 场景应用与价值赋能 - 在企业福利私域，该模式能结合算法筛选与人工策划，从“普适采购”转向“人性化关怀”，引入如“健康管理服务包”、“家庭亲子体验券”等商品，将福利发放转化为提升员工满意度和归属感的价值增值行为 [9] - 在社区与母婴私域，该模式充当“云端买手”，AI基于社区历史订单、聊天关键词等预测需求，人工审核挖掘新晋网红好物或匠心品牌，为团长提供高转化概率的精致商品列表，降低选品门槛与试错成本 [10] - 在内容电商与直播选品中，该模式提供前瞻性支持，AI预测社交媒体趋势，人工帮助主播挑选符合人设、能避开同质化竞争的商品，例如从“疗愈经济”趋势中精选手工香薰等，帮助主播建立选品壁垒 [11] 未来进化方向 - 未来进化方向之一是将“选品大脑”能力平台化、产品化，构建面向广大电商从业者的“智能选品SaaS平台”，将专业买手和数据分析能力普惠给海量中小商家，成为驱动产业效率革命的新基建 [12] - AI人工智能算法将向“认知智能”演进，通过自然语言处理和知识图谱技术理解商品背后的设计理念、文化寓意和情感价值，专家经验将被系统化沉淀，AI与人的协同将从“串联”走向更紧密的“并联”与“内嵌” [13] - 该模式的长期影响可能在于重新定义特定垂直领域的产业价值标准，一个由专家背书、算法持续验证的“优选商品库”能代表权威认证和品质承诺，从而引导供应链上游、教育下游消费者，建立强大的价值增长飞轮 [14]

行业核心驱动力 - 行业处于历史性拐点，通用人工智能的突破正从底层逻辑上重塑智驾技术，中国独特的市场与政策环境为变革按下加速键 [1] - 智能驾驶从“规则驱动”的辅助工具跃升为“认知驱动”的智能体，端到端、VLA等新架构为解决海量“长尾问题”提供可能性，为高级别自动驾驶（L3+）规模化落地打开技术窗口 [3] - 新能源汽车单月渗透率在2025年9月已达58.37%，其快速普及为智能驾驶技术提供了最优载体平台和商业化土壤，形成“电动化带动智能化，智能化赋能电动化”的良性循环 [4] 政策与监管环境 - 行业迎来监管加强阶段，从“百花齐放”稳步迈向“高质量发展”，政策在“放开”试点的同时同步强化“监管”框架 [3] - 2023年底以来，L3级及以上自动驾驶的准入与上路试点政策破冰，多个城市正式开放高级别自动驾驶的测试与商业化运营，意味着一个万亿级商业化市场从“展望”迈入“落地”新阶段 [3] 技术发展路线 - 技术路线分化为两条路径：以视觉—语言—行为链路为核心的VLA架构，以及以物理推演为核心驱动力的世界模型路线 [5] - VLA适合快速迭代，兼容现有量产平台，短期内易于落地；世界模型代表更底层认知方式，强调物理规律和空间理解力，适合长期演进，未来属于不同技术间的融合 [5] 投融资趋势 - 2025年以来，L4级场景化落地成为投资重点，在统计的20起融资中，多家企业专注于无人配送、矿区物流、港口运输等封闭场景 [6] - Robotaxi赛道头部玩家仍获得大额融资，表明市场对其长期价值保持信心 [6] - 产业链关键环节备受青睐，传感器厂商和芯片企业持续获得大额融资，凸显硬件基础环节的基石地位和战略价值 [7] - 产业资本活跃，战略投资成主流，传统车企深度参与投资以弥补技术短板，产业链上下游协同投资旨在构建生态协同优势 [7] - 融资阶段向后期集中，D轮、战略投资等后期融资活动频繁，表明行业正从技术验证走向规模化商业应用的关键阶段 [7] 竞争格局与决胜关键 - 政策为具备核心竞争力的企业构筑起更清晰的护城河 [3] - 智能驾驶的竞赛进入下半场，决胜关键不再仅仅是单车算法强弱，更在于能否在“车路云一体化”新范式中构建起技术、合规与商业化的综合优势 [9]

公司战略布局 - 佳都科技集团中南区总部正式入驻长沙望城区大泽湖海归小镇·湘商总部基地 [1] - 公司将建设"一总部三中心"，包括中南区总部、第二研发中心、中南区域交付中心和企业数字化转型运营中心 [1] - 此举旨在打造集科研创新、成果转化、产业孵化于一体的高能级平台，为认知智能等前沿技术领域攻关提供支撑 [1] - 公司未来将依托该总部作为战略支点，持续加大研发投入，推动创新技术在智慧轨道交通、智慧城市交通等领域的规模化应用 [3] 技术实力与行业地位 - 佳都科技是上海A股主板上市公司、国家级人工智能开放创新平台企业 [1] - 公司是人工智能、智慧轨道交通等多条产业链的链主单位，技术实力与行业影响力领跑全国 [1] - 公司曾携手广州地铁、中铁电气化局等产业链伙伴投资参建长沙地铁6号线，整合了百余家上下游生态资源 [1] - 该项目成功打造了长沙首条智慧地铁线路，并已成为全国智慧城轨建设的典型标杆 [1] - 公司展示了在智慧轨道交通、智慧城市治理、交通鸿蒙操作系统、AI大模型等前沿领域的技术成果与应用实践 [3] 区域发展与产业协同 - 公司选择落户长沙是响应国家区域协调发展战略、优化全国业务布局的重要举措，看中其优越的区位条件、完善的产业生态和一流的营商环境 [2] - 公司已在大泽湖设立中南区总部与全球认知智能研究院，组建了规模逾百人的研发团队 [2] - 作为产业链主导企业，公司将发挥引领和桥梁作用，引导更多优质企业来湘投资，促进人才、资本、技术等创新要素在湖南高效集聚 [2] - 公司致力于与湖南共同打造具有全国影响力的数字产业集群，助力长沙智慧城市建设和数字化转型升级 [2][3]

产品发布与技术升级 - 公司正式发布三款AI+心理产品：AI心理测评系统、AI双师互动心理课和聆心心育空间，并升级心理大模型Emohaa [2] - AI心理测评系统通过大模型技术实现无感多模态测评，支持DSM-5标准和M.I.N.I.工具的心理健康筛查，覆盖人格、情绪、行为等多维度成长评估 [2] - AI双师互动心理课采用AI教师与现场教师协作模式，依据教育部指导纲要设计五大模块课程，实时捕捉课堂内容并融入专业心理技术 [3] - 聆心心育空间已在全国百余所中小学落地，提供情绪舒缓、AI对话陪伴、实时情绪分析及危机预警功能 [3] - 产品技术基于Emohaa心理大模型和智谱GLM-4.5基座模型的升级 [5] - Emohaa大模型具备情感陪伴、轻度干预等四大功能，覆盖九大类心理话题，积累超10万小时专业咨询数据 [6] - Emohaa在情感理解、情绪支持等维度获全球开源模型最高评分，专业主观打分认可其理性与情感体验能力 [6] 行业背景与市场机遇 - 中国约有1.7亿人患精神疾病，心理亚健康人群达7亿，心理从业人员与人口比例1:30万，远低于美国的1:3000 [11] - 心理健康服务供需严重失衡，缺乏统一规范，银发经济与老龄化社会进一步推高需求 [11] - AI技术将变革心理咨询与精神诊疗赛道，推动教育平权和心理健康服务平权 [9] - AI+心理健康赛道预计迎来黄金十年，但当前市场规模受病耻感和低就医意愿限制 [11] 技术演进与AI应用潜力 - 大模型发展进入认知智能阶段，注重理解、推理与执行，AI心理咨询师是典型应用 [13] - 情感智能将成为2025年后关键方向，实现机器对情绪、思维和行为的深度理解 [13] - 大模型可推动心理健康服务平权，为资源薄弱群体提供可靠支持，高端专家服务价格在2000-4000元，中级在1000-2500元 [14] - 生成式大模型在情感支持取得进展，例如谷歌LaMDA、Inflection Pi和Character AI [16] - 心理支持AI需重点建模情绪、认知与行为三变量，当前大模型情感理解得分低于人类（GPT-4情感理解<50分 vs 人类70-90分） [17] - 大模型可用于模拟来访者辅助咨询培训，生成虚拟案例供学员练习 [17] - AI在心理状态筛查、咨询师培训、危机干预等方面达到实用水平，未来5年AI咨询师有望达初/中级水平 [17] 挑战与发展方向 - AI心理应用需融合多维信息（如家庭背景、社会关系）应对问题复杂性、动态性和个体差异 [18] - 需整合非文字信息（学业、行为、社交）构建全面健康支持平台，超越文本对话局限 [18] - 公司使命是提供7×24小时可用心理健康服务，包括AI咨询师、心理空间系统、心理体检和AI双师课程 [18] - 未来需结合机器智能（智商）与情感智能（社交、陪伴），打造高度个性化超级AI助手 [18]

产业规模与集聚 - 2024年浦东人工智能产业规模达1637亿元 占上海全市40% [1] - 浦东集聚垂类模型上下游企业超200家 具身智能产业链相关企业超70家 [3] - 张江AI小镇以模力社区为引擎吸引近200家上下游企业 形成"上下楼就是上下游"的生态 [7] 基础设施与平台建设 - 张江人工智能岛为国内首个"5G+AI"全场景商用示范园区 集聚跨国企业巨头、科研院所及创新平台 [4][6] - 模力社区聚焦具身智能、科学智能、应用智能三大方向 2025年上半年举办33场精准对接活动推动技术落地 [7][9] - 陆创空间L HUB引入15家头部投资机构 包括集成电路、生物医药及人工智能产业基金 [8] 技术研发与创新应用 - 浦东落地全国首个国家地方共建人形机器人创新中心 28款大模型产品已完成备案 [3] - 华院计算认知智能引擎平台模型库超6万个 支持7000亿参数预训练 兼容通用语言大模型并开发行业垂直模型 [12] - 联仁健康在浦东建立近300项行业标准知识图谱 医疗AI模型使处方错误率降低40% [12] 应用场景与产业融合 - 浦东拥有超1500家规上工业企业、800余家集成电路企业、3900多家生物医药企业及1200余个金融机构 构成AI落地天然试验场 [9] - 模力社区通过30多场投融资路演形成"技术研发—产业应用—资本反哺"正向循环 [9] - 极豆科技等企业通过地理集聚提升产品迭代效率 实现产业伙伴面对面高效协作 [7]

上海人工智能发展战略 - 上海将全面拓展人工智能应用场景 推动与传统产业、新兴产业、新赛道及未来产业深度融合 [1] - 2025世界人工智能大会期间 上海市经信委人工智能发展处处长潘焱强调上海布局人工智能产业的战略决心 [1] - 华院计算连续七年举办认知智能创新论坛 聚焦认知推理、自主决策与因果学习三大核心前沿 [1] 人工智能在数学领域的应用 - 北京大学董彬教授指出 AI工具正在为数学研究和教学中的关键任务提供创新性解决方案 [1] - 数学研究效率的主要瓶颈在于理论验证与定理证明环节 探索人机协同模式成为前沿研究方向 [1] - 需要开发精细化和定制化的大语言模型 推进数学推理关键步骤数字化 建立学科间有机联系 [2] 生成式AI发展趋势 - 香港理工大学杨红霞教授指出 大模型在产业化落地中面临"最后一公里"挑战 垂直领域深度应用存在瓶颈 [2] - 未来AI发展将从中心化向去中心化演进 小模型因特定领域精细化定位优势将成为产业应用主流 [2] - 生成式AI终极演进方向是实现具身智能与机器人技术深度融合 但需要至少十年数据积累与技术沉淀 [3] 华院计算的战略布局 - 公司构建"1＋X"发展模式 以认知智能引擎平台为核心技术底座 赋能千行百业数字化转型 [3] - 深度布局智能制造、社会治理、数字文旅、生物医药等多个垂直领域 推动AI技术与产业场景融合 [3] - 在智能体发展元年 华院计算发布华院智能体平台 具备编排规划、工具调用和长短记忆三大核心特征 [3][4] 华院智能体平台技术特点 - 平台采用可视化编排系统 通过"拖拉拽"操作快速构建智能助手和自动化流程 大幅降低使用门槛 [4][5] - 开发者和授权用户无需精通底层代码 即可快速搭建专属智能体 实现快速响应和高效运行 [4][5] - 解决了传统AI系统开发周期长、技术门槛高的痛点 为行业智能化转型提供高效技术支撑 [4][5]

智能汽车技术发展现状 - 智能汽车技术被视为解决交通安全问题的关键核心手段，交通安全是智能汽车发展的永恒主题 [1] - 当前低等级智能汽车市场渗透率较高，但高等级自动驾驶在复杂长尾场景下仍存在事故频发问题，安全技术需突破 [1] - 智能汽车发展早期以规则驱动为主流技术路线，当前数据驱动成为主流自动驾驶路线之一 [4] 技术路线对比与挑战 - 规则驱动路线强调可观测与可解释性（白盒系统），但策略固定难以适应复杂环境 [4] - 数据驱动路线通过深度学习实现场景泛化，但存在黑箱属性导致决策过程不透明，安全可靠性难以保障 [4] - 两条技术路线面临关键问题：规则系统缺乏学习能力，数据驱动系统需解决可解释性与可控性问题 [4] 认知驱动技术路线创新 - 提出第三条技术路线认知驱动，融合规则驱动的可解释性与数据驱动的学习能力 [4] - 认知驱动使人车路系统实现深层理解，构建要素特性、相互作用与运行规律的准确建模与数字表达 [4] - 技术架构涵盖感知层（物理状态估计+语义理解）、认知层（风险趋势判断+行为语义理解）、决策层（行为决策+轨迹规划） [5] - 引入大语言模型反馈推理，支持类人自适应决策生成，构建更具鲁棒性与泛化能力的系统 [5] 未来技术演进方向 - 自动驾驶正从规则驱动与数据驱动向认知驱动演进，未来将构建具备认知、推理与持续学习的系统 [5] - 需建立自主学习+先验知识新范式：利用大模型增强环境理解，引入人类知识学习与反馈机制 [5] - 技术趋势回归以人为中心，聚焦认知人、学习人、超越人的系统能力构建，实现功能智能向认知智能转变 [5] 三纵三横技术架构 - 纵向技术包括车辆关键技术（环境感知、风险认知、决策控制）、信息先进技术（AI、数据平台、信息安全）、基础支撑技术（高精地图、标准法规、测试验证） [6] - 横向技术依托车载终端平台（车端智能）、交通设施平台（车路协同）、信息安全平台（系统可信保障） [6] - 架构目标是通过类脑认知架构实现人类驾驶认知模式跃迁，构建认知驱动机制、知识+数据协同感知、推理引擎+反思机制三大能力支柱 [6] - 最终目标是提升智能汽车自学习、自反思、自适应能力，构建安全可验证的高等级智能驾驶系统 [6]

报告公司投资评级 - 买入（维持）[1] 报告的核心观点 - 考虑公司业绩超预期 略上调2024 - 2026年归母净利润预测为16.45、20.64、25.42亿元 对应EPS分别为3.56、4.46、5.50元/股 当前股价对应PE为97.3、77.6、63.0倍 考虑公司WPS AI产品持续升级 有望打开成长空间 维持"买入"评级[4] 根据相关目录分别进行总结 公司概况 - 报告研究的具体公司为金山办公（688111.SH） 属于计算机/软件开发行业 2025年2月28日当前股价346.19元 一年最高最低408.68/167.18元 总市值1601.22亿元 流通市值1601.22亿元 总股本4.63亿股 流通股本4.63亿股 近3个月换手率75.81%[1] 业绩情况 - 2024年全年预计实现营业收入51.21亿元 同比增长12.40% 预计实现归母净利润16.45亿元 同比增长24.84% 预计实现扣非归母净利润15.56亿元 同比增长23.30%[5] - Q4单季度预计实现营业收入14.94亿元 同比增长16.2% 预计实现归母净利润6.05亿元 同比增长42.7% 预计实现扣非归母净利润5.65亿元 同比增长40.5%[5] 产品进展 - WPS AI 2.0新增AI写作助手、AI阅读助手、AI数据助手、AI设计助手 为用户提供便捷高效创作体验 促进用户粘性和付费转化提升[6] - 推出AI办公助手WPS灵犀 核心功能包括智能写作、AI PPT生成、数据分析、信息检索、文档阅读与概述、云同步与团队协作 WPS灵犀与Deepseek深度融合 标志智能办公工具从"辅助工具"向"认知伙伴"的范式转移[6] 财务摘要和估值指标 | 指标 | 2022A | 2023A | 2024E | 2025E | 2026E | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 营业收入(百万元) | 3885 | 4556 | 5120 | 6233 | 7809 | | YOY(%) | 18.4 | 17.3 | 12.4 | 21.7 | 25.3 | | 归母净利润(百万元) | 1118 | 1318 | 1645 | 2064 | 2542 | | YOY(%) | 7.3 | 17.9 | 24.8 | 25.4 | 23.2 | | 毛利率(%) | 85.0 | 85.3 | 85.4 | 85.2 | 84.8 | | 净利率(%) | 28.8 | 28.9 | 32.1 | 33.1 | 32.5 | | ROE(%) | 12.9 | 13.1 | 14.6 | 15.9 | 16.8 | | EPS(摊薄/元) | 2.42 | 2.85 | 3.56 | 4.46 | 5.50 | | P/E(倍) | 143.3 | 121.5 | 97.3 | 77.6 | 63.0 | | P/B(倍) | 18.4 | 16.1 | 14.3 | 12.4 | 10.6 |[8] 财务预测摘要 - 包含资产负债表、利润表、现金流量表等多方面财务数据及主要财务比率 如成长能力、获利能力、偿债能力、营运能力等指标数据[12]