政府工作报告与行业战略方向 - 2026年政府工作报告7次提及“人工智能”，首次提及“智能经济新形态”，并明确提出深化拓展“人工智能+”、新建设一批智慧供应链、推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用等重要部署 [1] - 报告强调深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集，并将发展新质生产力作为高质量发展的内在要求，数据成为新质生产力的核心要素 [3] - 报告要求推动产业体系化布局，纵深推进全国统一大市场建设，并高质量共建“一带一路”、提升中欧中亚班列发展水平、加快西部陆海新通道建设，推动跨境电商加海外仓模式扩容升级 [8] 公司战略定位与愿景 - 神州控股提出面向未来的崭新愿景——“以供应链为核心的AI解决方案领导者”，与国家对“现代供应链体系”及“人工智能+”的战略部署高度同频共振 [2] - 公司以“Data x AI”战略升维为牵引，借助“场景沉淀 x 技术驱动 x 生态协同”的核心优势，将AI全栈通用能力与深耕供应链20余年的行业专业化能力深度融合 [2] - 公司瞄准高质量行业数据这一AI落地的核心痛点，推动“Data×AI”战略升维，构建数据与AI相互催化的乘数效应，打造从算力、数据、算法到应用的全链路服务能力 [3] 数据能力与核心技术平台 - 公司与北京大学联合实验室启动，发布基于国家技术发明奖一等奖成果转化的“燕云Infinity”平台，实现数据采集、治理、建模等全流程能力覆盖，可整合百余种数据源并实现高质量输出 [4] - 公司创新性推出“燕云 AI First FDE”业务模式，通过研发技术团队的销售前置，快速切入价值行业场景，积累和萃取行业数据资产，形成规模化复制的商业闭环 [4] - 公司已构建起覆盖全国3000多县市、触达超50个国家和地区的服务网络，拥有近3200项知识产权，主导、参编184项国家及行业标准 [9] 供应链智能体与场景化落地 - 公司率先实现供应链智能体的场景化落地，于2025年推出企业级供应链智能体“小金”，以“AI for Process”理念为核心，采用“3+N”技术架构，打通供应链管理各环节 [5] - 在2025年“双11”千万级订单峰值的极限实际应用场景中，“小金”助力订单峰值处理能力提升280%，复杂单据拣选分拣效率提升20%，单量预测准确率达96% [6] - 在日常运营中，“小金”实现了数据查询效率的大幅提升，减少了客服工作量，全链路异常发现与响应时长控制在5分钟内，助力订单准点完成率与仓库管理效能双提升 [7] - 2026年，公司将持续扩充N个岗位智能体矩阵，实现“小金”的快速迭代升级 [7] 生态合作与产业协同 - 公司以“客户+生态”双轮驱动，2025年已与15家行业客户及合作伙伴签订战略合作协议，合作方涵盖具身智能、快递配送及多个行业的领先品牌客户，形成技术与场景的互补共赢 [8] - 公司面向中小品牌及合作伙伴推出“科捷云仓”，整合国内优质仓储资源，形成高效支撑国内供应链服务的实体网络底座 [8] - 公司联合北京交通大学、中国物流与采购联合会等单位发起物流数据开放互联倡议，进一步扩大行业数据来源，为AI技术持续优化提供更多场景支撑 [8]

财务表现 - 营业收入78.65亿元同比增长12% 毛利10.33亿元同比增长8% 归母净利润1521万元同比增长41% [2] - 新签约金额94.76亿元同比激增98% 已签未销订单104.41亿元同比增长27% 订单储备覆盖未来1-2年需求 [2] 技术战略 - 构建"Data×AI"战略四层核心能力：智算平台升级基础设施 智数平台管理业务数据 智策平台处理知识流程 垂直领域智能体应用 [3] - AI全栈技术体系实现数据到知识再到应用的技术闭环 通用能力与行业场景化能力有机结合 [3] 行业应用 - 智慧供应链领域应用AI全栈框架 小金决策Agent提升数据分析效率50% 运营Agent提升数据查询效率90% 客户Agent减少客服50%工作量 [4] - 政企数字化场景推出AI政务助手精确度超95% 模式可快速跨省市复制 [5] - 连锁业态场景从酒店成功复制至车企4S店 未来可延伸至连锁零售和餐饮领域 [5] 生态建设 - 形成技术-行业-产业三维生态：与北京大学共建实验室强化研发 联合物流企业补强运输环节 与国家级协会探索跨境贸易 [7] - 开放数据能力基座与AI工具链降低赋能门槛 通过生态协同实现规模与业绩双重提升 [7] 发展策略 - 推进"Data x AI"战略落地 结合通用化能力与行业know-how实现有机增长 [8] - 通过生态合作和投资并购进行无机增长 补齐能力短板筑牢技术壁垒 [8]

Data×AI战略 - OceanBase提出Data×AI战略 致力于构建一体化数据底座 推动数据库向数据底座的战略演进 [3] - 蚂蚁集团CTO指出当前数据领域存在四大挑战 包括获取成本高 行业数据稀缺 多模态处理能力不足 数据质量评估难 [3] - OceanBase已具备分布式存储计算 多模融合 TP/AP一体化等能力 未来将实现SQL与AI混合检索及向量数据库支持 [3][4] PowerRAG产品发布 - OceanBase发布PowerRAG产品 提供开箱即用的RAG服务 解决传统RAG开发周期长 维护成本高等痛点 [5] - 产品打通数据层 平台层 接口层与应用层 提供Document和Chat两大API接口 支持文档知识库 智能对话等场景快速开发 [5] - PowerRAG是公司在AI应用层面的首次探索 未来将在平台和应用层面持续突破 [6] 技术突破 - OceanBase向量性能达开源数据库领先水平 在VectorDBBench测试中表现优异 [7] - 引入BQ量化算法使向量场景内存需求降低95% JSON压缩比达MongoDB的3倍 [7] - 混合检索能力通过自研算法库 内核级多模查询等实现性能提升 支持更快更准的检索 [8] 生态合作 - 蚂蚁集团承诺开放金融 医疗 生活等核心AI场景 支持OceanBase实践Data×AI创新 [9] - 双方将深化合作 OceanBase将开源Data×AI能力 蚂蚁集团继续提供场景打磨技术 [9] - 已有联通软研院AI助手 银泰商业智能问数平台等落地案例 验证实际应用价值 [9]