科技金融政策与协同发展 - 科技金融需要科技界与金融界共同努力，通过银行、证券、保险、创投等多种方式支持科研、成果转化和科技型企业发展 [1] - 科技部与七部门联合印发政策，部署科技金融体制构建，包括多部门协同机制、区域创新实践及综合运用"股债贷保投"等工具 [1] - 地方政府如陕西通过"政策—工具—市场—人才"四维驱动模式推动科技金融，截至2025年1月末科技型企业贷款余额达2972.90亿元（同比+23.75%） [2] 地方试点与创新实践 - 央行与科技部确定北京、上海、重庆等13个重点地区开展科技金融先行示范 [2] - 陕西深化国内外金融机构合作，科技型中小企业贷款余额684.99亿元（同比+40.65%），高新技术企业贷款余额2581.79亿元（同比+25.49%） [2] - 科技部将实施"揭榜挂帅"机制，鼓励地方政府和金融机构探索特色实践 [3] 金融科技与AI应用 - 金融科技通过技术驱动提升科技金融服务效率，需跨领域资源整合及政产学研协同 [4] - AI是金融科技高质量发展的核心引擎，恒丰银行构建"双飞轮"模型体系，北京银行采用"大模型+小模型"双轮驱动模式 [6] - 腾讯云智能体平台与神州数码Agent中台通过AI技术推动金融行业智能体开发与场景融合 [7] 行业实践与生态升级 - 民生银行升级仿生金融服务（BioFaaS），构建全行级知识体系与智能服务平台 [7] - 科技企业如神州数码将AI原生平台升级为企业级Agent中台，支持AI规模化落地 [7] - AI驱动下科技金融创新潜力显现，需平衡创新与安全以应对行业变革 [7] 长远发展与战略规划 - 统筹金融发展与安全需以新质生产力、数智化、系统性思维、地方分层规划及全球视野为支柱 [8] - 科技金融需立足长远，在"十五五"时期以更高站位推动模式革新 [7][8]

行业趋势 - AI大模型的广泛应用正成为金融业实现新发展的重大推动力 人工智能已成为重塑金融行业核心竞争力的关键要素 促使行业迈入金融与科技深度融合的关键时点 [1] - 推动大模型金融应用需着重解决"数据壁垒 投入产出和安全保障"三方面问题 金融科技高质量发展需要全行业生态协同和跨领域资源整合 [1] 公司动态 - 神州信息发布"乾坤"企业级数智底座白皮书 该平台为行业首个基于"数云融合"理念打造的企业级数智底座 具有"云原生 数字原生 AI原生"三大技术特点 可针对四大典型建设场景提供一站式解决方案 [3] - 神州数码宣布自研的神州问学由AI原生赋能平台升级为企业级Agent中台 为AI规模化落地提供全栈解决方案 [3] - 神州信息与青岛银行成立金融科技大模型联合实验室 并牵头启动金融国际标准"金融机构信息安全控制措施指南标准"研究 [3] 战略合作 - 神州信息与华为发布"金融知识问答"联合智能体 与腾讯云签署大数据产品合作框架协议 [3] - 公司发起行业首个国产云金融核心系统联盟 并成立行业首个AIGC大模型金融生态体系 [3] - 与华为 腾讯云 阿里云 中科海光和昆仑芯等行业科技伙伴举行多项成果发布 [3]

品牌价值榜单发布 - 神州数码荣获"2025中国上市公司年度民营领军品牌" [1] - 榜单由每日经济新闻主办、清华大学经济管理学院中国企业研究中心提供学术支持 [3] - 活动主题为"数智升维 品牌共振"，探讨技术驱动下的品牌进化路径 [3] 行业发展趋势 - 数字经济蓬勃发展，全球商业格局加速重构 [3] - 品牌建设成为企业构建核心竞争力、谋求长远发展的关键要素 [3] - 企业需要强化创新能力并以前瞻性战略适应市场变化 [3] 公司战略与技术布局 - 神州数码秉承"数字中国"使命，坚持"理念领先、技术领先、实践领先"发展理念 [3] - 公司构建全栈AI能力，推进AI技术与云原生、数字原生的深度融合 [3] - 旗下神州鲲泰推出AI智算系列服务器，基于鲲鹏+昇腾处理器 [4] 产品与市场进展 - 神州鲲泰问学一体机DeepSeek版和KunTai Cube"全能工具箱"已推出 [4] - 首批300台一体机产品已部署在多个行业客户现场 [4] - 中标中国电信服务器集采项目8亿元订单 [4] 技术平台与服务 - 自研AI原生赋能平台神州问学提供一站式开发工具和环境 [4] - 支持在60+主流基础大模型上配置AI Agent [4] - 打通算力、模型、知识、应用四大要素 [4] 未来发展愿景 - 公司将持续深耕数字化转型领域 [5] - 以全栈AI能力为客户创造更大价值 [5] - 助力企业构建面向未来的核心竞争力 [5]

企业数字化转型趋势 - 企业数字化战略转向以数据资产为核心的生产要素重组，云计算技术实现数据在统一平台的自由流动，为业务流程动态优化奠定基础 [3] - AI技术可解耦功能模块、重构数据资产，实现管理方法、技术架构与业务模式的动态平衡 [3] - 以福特流水线革新汽车工业为例，"AI for Process"不仅是流程再造的技术路径，更可能催生新型经济生态 [3] 神州数码的AI布局与实践 - 公司构建"AI for Process"模型，以企业云平台为底座，通过AI中台串联数据总线与业务流程，推动形成数据决策闭环 [3] - 累计开发超100个客户场景模板，并形成智能体工程化落地解决方案 [3] - 推出"神州问学"工具平台，整合算力、模型、知识与应用四大要素，建立智能体应用工程流水线 [3] - 已构建覆盖"行业咨询+智能平台+硬件载体+生态服务"的全栈AI能力矩阵，在金融、制造等领域实施数十个大模型Agent项目 [3] 行业AI应用发展 - AI进入工程化应用阶段，基于实时数据交互的智能任务分发体系或将重塑企业运营模式 [4] - 近一年企业级AI应用场景扩展速度同比提升40%，技术普惠趋势加速显现 [4]

财务表现 - 2024年营业收入达1281.66亿元，同比增长7.14%，创5年新高 [1] - 年净资产规模达百亿元，资产负债率降至5年低位 [1] - 研发投入约为4.1亿元，5年复合增长率达22% [1] 人工智能业务发展 - 重点打造人工智能原生赋能平台"神州问学"，整合算力支撑、模型训练、数据治理、场景应用四大能力 [1] - 已与零售、金融、汽车等领域的100余家龙头企业达成合作 [1] - 推出企业端应用的敏捷版、平台版和PC端本地部署的爱问学Beta版 [3] - 与神州鲲泰服务器联动推出"神州问学"鲲泰一体机，支持包括DeepSeek在内的主流大模型 [3] 战略方向 - 以"AI for Process"为方向，以"神州问学"为核心和桥梁，打造端到端完整产品体系 [2] - 帮助企业客户积累数据，推动人工智能技术应用创新 [2] - 解决企业数据不适配、业务逻辑断层、部署环境隔阂三重问题鸿沟 [3] 行业观点 - 人工智能技术的开源模式降低了使用门槛，但仍处于发展起步阶段 [2] - 人工智能技术需兼具通用性和泛化性，实现"通专融合" [2] - 企业需要清晰的人工智能战略、完整的人工智能工具平台和专业的人工智能应用服务 [3]

公司业绩表现 - 2024年公司实现营业收入1281.66亿元，同比增长7.14%，创五年新高 [2] - 数云服务及软件业务收入29.65亿元，同比增长18.75%，毛利率20.32%，同比提升4.7个百分点 [2] - 自有品牌业务收入45.81亿元，同比增长20.25%，毛利率11.49%，同比提升2.65个百分点 [4] - 净利润下降35.57%至7.77亿元，主要因持有的神州数码国际创新中心资产减值影响，扣除后净利润为13.05亿元 [3] AI战略布局 - AI成为公司数云融合战略的核心，推出神州问学AI原生赋能平台 [5] - 推出神州鲲泰问学一体机解决企业快速落地AI能力问题 [4] - 战略并购智邦科技大陆地区业务，切入国产高端网络交换机市场 [4] - 神州金服云数据产品作为数据资产获得建设银行深圳分行3000万元授信融资，成为全国首笔大中型数据资产质押融资案例 [4] AI应用与行业观点 - 公司认为AI应用处于"开始"阶段，尚未跨越鸿沟，当前"离人很近、离企业很远" [6] - 强调"通专融合"是AI发展方向，需结合企业流程改造实现创新 [6] - 未来企业AI应用场景将以异构算力为基础，共存多种模型，整合内部数据与知识，搭载海量Agent [7] - AI for Process是数字化转型关键路径，将重构企业核心竞争力 [6] - 目前优先在传统优势行业推广AI应用，因客户关系及数据资产熟悉度较高 [8] 技术及产能建设 - 神州鲲泰合肥生产基地正式投产，为安徽省单体产能最大服务器产线 [4] - 并购标的智邦科技拥有16条全球领先SMT产线，具备高端制造服务能力 [5]

公司业绩表现 - 2024年公司整体营收达1282亿元，同比增长7%，创5年新高 [2] - 2024年毛利额实现54亿元，同比增长14% [2] - 战略业务毛利贡献占比提升5.3个百分点至20.3% [2] - 2024年经营活动现金流净流入超25亿元，显著改善 [2] - 2024年净资产规模达百亿，资产负债率降至5年低位 [2] AI战略布局 - 公司提出AI for Process理念，作为企业数字化转型关键路径和未来发展方向 [3] - 未来企业AI应用场景将以异构算力为基础，整合内部数据和知识，搭载海量Agent应用 [3] - 公司将依托神州问学工具和平台，帮助企业完成流程改造，构建数智时代增长曲线 [3] 2025年发展规划 - 公司将瞄准AI for Process方向，以神州问学为核心串联AI业务链路 [3] - 计划打造端到端完整产品体系，帮助企业积累数据并优化业务流程 [3] - 将提供从底层算力优化到上层Agent应用部署的各类增值服务 [3]