鸿蒙操作系统与AI生态发展现状 - HarmonyOS 5终端设备数量已突破1700万台 [1] - 已上架的应用和元服务数量超过3万 [1] - 开源鸿蒙（OpenHarmony）拥有1.3亿行代码，社区贡献者达9200多位 [3] - 基于OpenHarmony推出了1300多款软硬件产品和70多款行业发行版 [3] “天工计划”战略布局与目标 - 公司正式启动“天工计划”，未来将投入10亿元人民币资金与资源支持鸿蒙AI生态创新 [1][4] - 该计划旨在孵化超过1万个AI原生元服务、1千多种意图框架及5千多个智能体 [4] - 计划通过培育本土AI应用、意图框架与智能体生态，为鸿蒙系统在AI时代的腾飞注入动力 [4] 鸿蒙生态的技术优势与核心能力 - 鸿蒙系统通过分布式能力实现全场景互联，并从系统底层融入原生AI支持 [1] - 操作系统提供统一的设备互联底座、强大的AI算力支撑以及开放的生态土壤 [4] - AI Agent被视为下一代人工智能的核心形态，能通过多模态交互、自主决策与跨场景协同重构人机互动 [4] 行业应用与宏观战略协同 - 鸿蒙生态已覆盖金融、交通、教育、能源、航天、消费电子等多个领域 [3] - 鸿蒙AI生态建设与国家“发展新质生产力”和“数字中国”战略紧密相连 [6] - 在制造业可借助智能工厂解决方案实现生产智能化管理与优化，在农业可基于智慧农业应用实现精准监测与调控 [7] - 在数字政府领域，基于鸿蒙AI生态的政务服务平台可实现政务数据共享与协同 [7]

联赛规划与筹备 - 江苏省城市电竞联赛召开工作推进会 来自全省13个地市的电竞协会 企业 高校及媒体代表50余人参会[1] - 会议介绍了联赛整体规划 前期试合作项目案例以及南京队对阵苏州队的测试赛筹备情况[3] - 联赛以“政府引导 行业协同 市场运作 社会参与”为原则 旨在构建开放 共享 可持续的电竞赛事体系[4] 参与方角色与贡献 - 各地市电竞协会代表表示将整合本地资源 配合联赛规划 推动俱乐部品牌落地[3] - 省体育产业集团 江苏电信 江苏银行 苏宁易购 vivo手机 虎牙直播等企业代表从市场运营和商业开发角度提出实践建议[3] - 金陵科技学院 南京传媒学院 苏州经贸职业技术学院等高校代表从产学研融合 赛事志愿者与专业人才孵化角度发表看法[3] 联赛目标与愿景 - “电竞苏超”被视为凝聚江苏电竞力量 打造省内电竞赛事品牌的关键一步[4] - 联赛目标包括联合地方政府 行业协会 企业 高校共同打造13地市城市电竞俱乐部品牌 为城市提供文化宣传渠道 为行业探索商业化路径[4] - 联赛旨在强化电竞运动的体育属性与文化内涵 提升社会认可度与正面形象[4] 战略意义与发展支撑 - 联赛是响应国家“数字中国”战略 落实江苏省数字体育发展要求的具体实践[4] - 联赛将推动校企深度融合 构建电竞人才梯队培养体系 为江苏电竞本土化 专业化 可持续发展提供支撑[4] - 联赛旨在彰显电竞在促进数字经济 引领青年文化 提升省域软实力方面的价值 使电竞成为江苏的新名片[4]

联赛筹备与规划 - 江苏省城市电竞联赛（电竞苏超）工作推进会于9月19日在南京金陵科技学院举行 全省13个设区市的电竞协会负责人 企业代表 高校代表及媒体代表共50余人参会 [1] - 会议介绍了联赛的整体规划 前期试合作项目案例以及南京队对阵苏州队的测试赛筹备情况 [1] - 联赛构建原则为政府引导 行业协同 市场运作 社会参与 旨在打造开放 共享 可持续的电竞赛事体系 [4] 参与方角色与支持 - 各设区市电竞协会代表表示将积极整合本地资源并配合联赛规划 共同推动俱乐部品牌落地 [2] - 省体育产业集团 江苏电信 江苏银行 苏宁易购 vivo手机 虎牙直播等企业代表从市场运营和商业开发角度提出了实践建议 [2] - 金陵科技学院 南京传媒学院 苏州经贸职业技术学院等高校代表肯定联赛在赋能专业人才孵化和培养方面的作用 [2] 联赛目标与战略意义 - 联赛目标是借鉴江苏省城市足球联赛的成功经验 打造区域电竞联赛发展的优秀实践样本 [4] - 联赛旨在为城市提供更具活力的文化宣传渠道 为电竞行业探索新的营销解决方案与商业化路径 [4] - 联赛是响应国家数字中国战略 落实江苏省数字体育发展要求的具体实践 未来将彰显电竞在促进数字经济 引领青年文化 提升省域软实力方面的作用 [4]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2][3] 报告核心观点 - 人工智能客户关系管理（AI CRM）系统正成为企业顺应宏观趋势、提升客户价值与实现可持续增长的战略抉择 [7] - AI技术特别是大语言模型驱动的生成式AI为CRM注入了全新动能，驱动其向智能中枢转型 [7][8] - AI CRM系统通过智能化、个性化和可持续的新阶段突破传统CRM局限，重塑企业与客户关系 [7][15] 技术变革分析 交互范式变革 - 大模型技术驱动CRM交互从"被动响应"向"主动洞察"转变，基于自然语言处理实现深度集成 [28][31] - 自然语言交互和上下文记忆能力使CRM系统从"人驱动系统"转变为"系统辅助人" [31][33] - 多模态表达和信息融合能力显著提升系统交互及个性化服务水平，覆盖营销、销售、服务等全场景 [32][33] 智能化核心能力演进 - AI技术使CRM系统具备感知、理解、推理、决策等多元能力，特征包括个性化、自动化、预测性和轻便化 [34] - 智能洞察与个性化演进：通过多源数据融合、动态客户画像和智能情感分析实现千人千面精准触达 [35][36] - 智能提效与流程自动化：营销自动化实现全链路执行，销售管理自动化将个体经验转化为系统能力 [38] - 精准预测与决策优化：AI使系统由经验决策向数据智能演变，在客户行为预测、商机量化等情景中提升能力 [40] - 轻便化与敏捷扩展：低代码开发、敏捷扩展、跨系统集成和智能体协同降低技术门槛并提升响应效率 [41][42] 数据合规与安全新要求 - 数据合规需遵守《个人信息保护法》《数据安全法》《通用数据保护条例》等国内外核心法律与行业标准 [44] - AI深度应用需满足场景化授权、最小化数据收集、敏感信息检测与过滤等新要求 [44][45] - 数据安全要求覆盖存储、应用、传输等多个环节，包括数据加密、数据分级与权限、数据监控与预警 [46][48] 市场格局描绘 主流技术路线与平台特点 - 传统CRM技术路线包括本地部署与定制开发、标准化SaaS路线、PaaS与SaaS融合路线 [49][56][57] - AI CRM主流技术路线分为功能点式浅层集成、通用大模型直接能力调用、原生AI平台与领域专用智能体 [59][62][65] - 原生AI平台路线采用混合式AI模型策略和可定制的领域智能体，构建可持续演进的智能业务平台 [65][67] CRM核心功能概述 - 客户数据管理是CRM系统的核心基础功能，涉及全域数据的采集、整合、治理与应用 [69][71] - 销售自动化简化销售流程并缩短销售周期，提升转化效率 [72] - 营销自动化降低获客成本并提升线索转化质量，涉及线索培育、客户细分、营销分析 [73][74] - 客户服务与支持高效解决客户问题，提高客户满意度，工单全流程跟踪形成完整记录 [75] - 智能分析与决策推动企业向"数据驱动增长"转型，包括销售预测、客户生命周期价值分析等 [76][77] - 生态协同实现内外部系统间数据与流程流动，提升整体运营效率与客户体验 [78] CRM业务智能化落地场景探索 - 智能化营销能力实现个性化内容生成和实时行为触发，提升线索转化率 [80] - 智能化销售行为管理通过实时话术推荐和行为效能看板优化销售人员客户互动 [81] - 智能化销售流程管理实现从线索到成交的自动化推进与智能化决策 [83] - 智能化服务依靠AI技术优化客户服务全流程，包括智能客服和工单自动细分 [84][85] - 智能化分析对CRM全域数据进行深度处理，提供实时、动态、精准的业务洞察 [86] 新一代智能CRM选型指标体系 指标体系设计原则 - AI导向原则重点关注AI在客户洞察、业务流程、决策支持等多层面业务环节的落地深度与覆盖广度 [88] - 系统性原则覆盖技术架构、功能模块、数据治理、安全机制、服务支持等关键构成要素 [88] - 安全合规原则将合规性要求贯穿全生命周期的能力评估，覆盖数据采集、传输、存储、使用等全流程 [89] - 可扩展性原则支持企业在业务增长、技术演进和市场环境变化中持续保持系统适配性与竞争力 [89][90] 核心评估维度 AI底座能力 - 多源数据融合与治理支持全渠道客户数据的实时接入和标准化处理，延迟控制在秒级 [92][93] - AI模型全生命周期管理涵盖模型训练、部署、监控到迭代优化的标准化流程 [94] - 动态算力与资源调度根据实时需求自动分配底层算力资源，确保高并发场景下的稳定运行 [96] - 安全与合规保障在数据全流程嵌入隐私保护机制，支持不同地区法规自动适配 [97][98] 上下文能力 - 上下文整合能力自动采集、融合并关联用户行为、业务数据、系统环境等多维信息 [100] - 上下文理解与建模能力通过语义分析与逻辑关联提炼核心意图及隐含需求 [101][102] - 上下文实时更新与记忆能力确保信息实时更新延迟达秒级内，保障跨时段业务连续性 [103] 推理规划引擎 - 深度业务推理与任务生成能力拆解业务目标为子目标，生成可落地方案并匹配最优执行主体 [106] - 跨系统自动化执行能力与CRM内外部各类业务系统和工具无缝衔接，自动触发任务执行 [107][108] - 实时状态监控能力全程跟踪任务执行状态，实时异常检测与管理确保业务不中断 [109]

业务模式 - 公司业务模式与传统ODM存在显著差异 以产品定义和研发设计为核心 将主要生产环节委托给外协厂商 外协厂商仅提供重资产工厂要素 公司派驻专人监督指导全生产流程并对最终产品负责 [1] - 采用轻资产运行模式 使公司能集中精力投入前端研发设计 具备强大的柔性化生产制造能力和抗风险能力 自有工厂主要完成NPI中试工作以解决潜在问题 [1] - 已服务全球80多个国家及地区的客户 柔性化生产能力契合消费电子产品小批量多批次、个性化、差异化、行业化的制造趋势 [1] AI战略布局 - 2024年5月公司将AI+战略提升为顶层战略 推动AI技术、智能硬件与垂直场景深度融合 秉持"让前沿科技更平易近人"的使命 [2] - 成立亿道数字（研究院）长期投入科技研发 专注人工智能、感知技术、空间计算等领域 发力端侧AI应用 培养研究加产品复合型人才 [2] - 加强XR及AIoT、自主可控国产化产品领域的适配研发 把握数字中国、新质生产力、工业4.0等发展机遇以打造新利润增长点 [2] 投资者关系活动 - 9月17日公司接待6家机构调研 包括开源证券、东方证券、尚颀资本等 证券事务代表和投资者关系专员参与接待 [1] - 调研内容涉及业务模式及AI战略布局交流 未使用演示文稿及相关文档附件 未涉及应披露重大信息 [1][2]

业务模式特点 - 公司以产品定义和研发设计为核心，采用轻资产运营模式，将主要生产环节委托外协厂商，但派驻专人监督质控和技术指导 [2] - 公司具备柔性化生产制造能力和抗风险能力，服务全球80多个国家和地区的客户 [2] - 自有工厂主要完成NPI中试工作，确保问题早期解决 [2] 战略规划方向 - 2024年5月正式将AI+战略上升为公司顶层战略，推动AI技术与智能硬件及垂直场景深度融合 [3] - 成立亿道数字研究院，专注于人工智能、感知技术、空间计算等领域的技术积累和产品探索 [3] - 加强XR及AIoT、自主可控国产化产品领域的适配研发，把握数字中国、新质生产力等发展机遇 [3] 发展目标 - 深挖现有客户需求，丰富产品序列，扩大生产经营规模 [3] - 发力人工智能在端侧的应用，培养研究加产品复合型创新人才 [3] - 为公司打造新的利润增长点 [3]

河南省人工智能产业发展目标 - 河南省提出到2027年人工智能产业规模突破1600亿元[1] - 目标建成全国重要的人工智能产业高地和创新应用示范区[1] 客户关系管理（CRM）系统智能化转型背景 - 宏观经济结构性调整与生成式AI技术加速演进正深刻重塑企业与客户关系[3] - 国家持续推进“人工智能+”和“数字中国”等战略为AI赋能企业创造发展机遇[3] - 市场对高度个性化、实时化服务的需求暴露了传统CRM系统的能力短板[3] AI CRM的战略价值 - 部署AI CRM并将AI能力深度嵌入业务流程已成为企业构筑未来竞争力的关键战略决策[3] - AI CRM通过数据驱动的良性循环可构建可持续且难以被复制的差异化优势[3] - 生成式AI的突破为CRM系统向智能化、个性化和可持续转型提供了成熟解决方案[3]

行业背景与政策驱动 - 中国电网数字化进程在"双碳"目标与数字中国战略双重驱动下加速推进 [1] - 国家政策明确要求以数字化智能化技术加速发电清洁低碳转型 并以数字化智能化电网支撑新型电力系统建设 [2] - 电力能源数字化市场分为数字化服务（智能电网 自动化控制 巡检运维等）和数字化升级改造（大数据 人工智能 云计算等技术应用）两大类 [2] - 2024年中国电力能源数字化市场规模达3150亿元 同比增长14.55% 预计2025年增至3700亿元 同比增速17.46% 2020-2025年均复合增长率10.86% [2] 公司战略定位与业务体系 - 南网数字是南方电网控股的国家级高新技术企业 专注电力能源行业数字化 致力于构建世界一流的电网数字化 智能化创新平台 [1][3] - 公司是服务数字电网建设和电力能源企业数字化转型的主力军 也是维护电网安全的新型力量和承接落实国家构建新型电力系统 电力行业"双碳"战略的重要实施主体 [3] - 业务体系以推动电力能源行业数字化转型为主线 形成AI驱动 云边端贯通 软硬件协同的电网数字化 企业数字化和数字基础设施三大业务体系 [3] - 产品及服务从电力能源行业逐步拓展到交通 水务燃气 政务公安 城市建设等领域 [3] 股东协同与业绩表现 - 南方电网为南网数字提供庞大的电网资产与丰富运行场景 支持"技术验证-场景落地-生态扩张"全链路发展 [3] - 南方电网《新型电力系统建设行动方案（2024-2035年）》提出到2030年全面完成电网数字化 智能化改造 到2035年新型电力系统基本建成 为公司提供广阔业务腹地 [4] - 2022-2024年营收分别为56.86亿元 42.34亿元和60.90亿元 对应扣非净利润分别为5.09亿元 3.68亿元与5.62亿元 展现盈利韧性 [4] 客户资源与技术优势 - 客户包括南方电网 国家电网 中国华能 中国华电 中广核 中国三峡集团等众多国央企和行业龙头 [5] - 研发聚焦"电鸿"物联操作系统 "大瓦特"人工智能大模型 "伏羲"电力专用主控芯片 微型智能电流传感器 国产电力网络安全态势感知系统等核心技术 [6] - 参与承接13项国家重点研发计划项目和国家重大科技专项项目及1项省级重点研发项目 [6] 募投项目与未来布局 - IPO拟募资25.54亿元 投向时空智能数字孪生平台 新一代智能物联感知与协同控制系统 先进电力人工智能平台与智慧生产营销应用等六大项目 [7] - 募投项目旨在提升物理电网数字化解决方案 深化人工智能应用 打造全时态资产管理体系 建设行业云服务平台及增强研发交付能力 [7] - 公司有望通过政策红利 股东协同 技术积累和精准募投布局 充分享受产业数智升级红利 [8]

核心观点 - 广东电网构建的高质量数据集获评国家数据局典型案例 标志着公司在人工智能数据工程领域的前瞻布局落地见效 [1] - 通过高标准数据处理与标注体系为人工智能工程注入精准可靠数据 为设备赋智 企业赋值 产业赋能提供全新范本 [1] - 将150万条多模态电力安全数据转化为可复用 可迭代 可赋能的数字资产 推动安全监管算法从单一场景识别向多维度风险预判升级 [4] - 高质量数据集入选国家级典型案例 为人工智能与实体经济深度融合提供可复制 可推广的电力范本 [5] 人工智能数据工程建设 - 搭建高标准高精度数据处理与标注体系 形成产业化样本标注体系 如同智能化数据工厂对海量电力现场图片 视频 声纹波形进行精细化加工标注 [2] - 高质量数据集为AI在电力行业深度应用奠定坚实数字基石 此前产出的数据集为AI模型进化提供核心燃料 [2] - 成熟体系能高效批量生成教材 让AI学得更快更准 保障数据精准 助力模型在安全生产风险预警中发挥大作用 [2] 实际应用成效 - 在广州电缆隧道智能巡检中 AI模型依托高质量数据集能瞬间识别工作人员作业风险 准确率与效率远超人工 [3] - 基于算法识别的高频违规行为数据 团队反向优化作业流程规范 全年减少同类违规事件32% 实现数据 算法 业务的价值闭环 [4] - AI算法在安全监管中实现看得见 辨得准 预警快 探索出数据驱动业务优化的新路径 [4] 行业价值与推广意义 - 电力数据凭借实时性 连续性 高价值性的独特优势 成为破解行业发展难题 培育新质生产力的关键抓手 [4] - 数据集打破传统数据分散存储 价值沉睡的壁垒 实现电力作业安全数据标准化采集 精细化标注 体系化应用 [4] - 从现场数据采集标准化到标准质控体系化 再到数据 算法 应用闭环化 每个环节紧扣行业实际需求 有效避免技术空转 [5] - 案例证明只有立足行业场景 聚焦实际需求构建的数据体系 才能让AI真正扎下根 结出果 为多领域AI应用提供有益借鉴 [5]

政策导向与战略定位 - 市场监管总局联合有关部门印发《关于加快推进质量认证数字化发展的指导意见》 旨在将质量认证行业数字化打造为数字中国和质量强国建设的支撑底座 [1][2] - 质量认证的本质属性是以客观公正、专业权威的技术评价为社会提供质量服务和信用证明 数据作为关键生产要素的作用愈发凸显 [1] 行业现状与挑战 - 传统质量认证体系在服务新型工业化、智慧社会和数字经济发展过程中 显现出适应性不足、响应不够及时、数据共享困难等问题 [1] - 智能制造、智慧农业、数字医疗、绿色低碳等新兴重点领域对高效、智能、精准的质量认证服务提出更高要求 [1] 数字化转型实施路径 - 从制度设计、技术规范、应用场景、监管模式、标准体系、国际互认等方面系统推进质量认证数字化转型 [2] - 产业数字化升级方面 推动传统制造向智能制造、绿色制造、精准制造跃升 促进智慧农业和水利建设 打造涵盖数字技术创新、数据要素赋能和战略性新兴产业生态建设的系统化服务认证支撑体系 [2] - 数字产业化发展方面 加强关键领域认证技术研究 完善数字基础设施质量认证体系 强化网络和数据安全保护 [2]