证券日报网讯1月21日，恒实科技（300513）在互动平台回答投资者提问时表示，公司基于AI技术自研 了智能语音系统、RAG知识库、问数、寻图、数字人等多款产品，已在大屏互动、知识管理、数据检 索等场景落地验证。 ...

文章核心观点 - 智能体（Agent）浪潮正引发SaaS行业的颠覆性变革，其核心是人机交互模式从“人单向操作系统”转变为“人与数字员工协同” [4][9][11] - SaaS行业若不进行智能变革，将被时代颠覆，但SaaS在五年内大概率不会消亡，而是会经历向嵌入式、局部性智能应用的转型 [4][5][14] - 智能体对SaaS业务流程的全面改造是渐进式的，在To B领域相对缓慢，全面升级可能需要2年到5年时间 [3][5][22] - 数据是SaaS厂商在Agent浪潮下的核心资产与生存关键，构建基于私域数据的高价值数据集是形成竞争力的核心 [7][27][30] SaaS行业面临的智能变革与未来形态 - 技术演变导致数字世界入口不断变化：软件时代是操作系统，PC互联网时代是门户与搜索引擎，移动互联网时代是App，云计算时代是SaaS，而智能时代人机交互范式将再次变革 [4][9] - 未来SaaS产品形态将演变：一部分保留传统必要界面，一部分承载业务流程，其余则由一组组专业化智能体构成 [5][14] - 人机协同模式将根本改变：从“人操作界面调用数据”变为“人向智能体下达指令，智能体自主完成工作并交付业务结果” [5][10][11] - 工作负载分配将逐步演化：从当前人类主宰80%、智能体辅助20%，向人类负责10%-20%指令、智能体承担80%-90%工作负载转变，最终实现全面由智能体主宰 [5][11] 智能体驱动的SaaS核心变化 - **技术层面**：真正的智能体具备记忆、任务规划、工具调用、数据应用及动态交付结果的能力，例如从人工静态生成报告变为智能体主动扫描风险并生成动态报告 [12] - **商业模式**：付费模式将从固定订阅转向更多按量、按结果付费，例如百望的智能体已采用按MCP调用次数收费，未来可能出现按业务价值分成等多种模式 [13] - **产品区别**：智能体驱动的SaaS将业务流程从“流程化作业”转向采用A2A（智能体互通协议）与MCP（模型上下文协议）的协同模式 [21] 智能体在SaaS领域的应用落地与挑战 - **应用场景**：在制造业，一个人带着四五个不同角色的智能体可替代原来需要一个项目经理带三四个专业工种团队的工作 [11]；在财税领域，智能体可完成凭证处理、记账、报税等重复手工劳动，释放生产力 [11] - **落地路径**：从实际应用看，渐进式创新更为现实，先在现有业务流程引入智能体以减轻人力、降本增效，再逐渐推展 [5][22] - **主要挑战**：在专业性强的“严肃”行业（如金融、财税），因受监管规定和业务流程SOP约束，变革进程会更慢 [6][22]；智能体面临与公有云发展初期类似的安全顾虑，在国企、金融机构的部署受到较多监管限制 [8][26] - **责任界定**：AI执行任务出错的责任归属问题，在法律和业务落地层面仍需论证 [24] 国内外市场差异与竞争格局 - **资本投入**：中国在大模型、智能体浪潮中获得的全球风投资金非常有限，2024年底数据显示中国大概只有美国的7% [18] - **竞争态势**：国内市场更“卷”，倒逼企业追求极致性价比和技术内核优化，可能卷到毛利率下滑，但也加速了前沿技术的普适化与平权化 [16][18] - **技术生态**：开源成为国内厂商关键突破点，如通义千问、DeepSeek等开源产品在全球获得认可，是中国技术全球化的重要因素 [19] - **企业类型**：颠覆性创新更多来自新一代AI原生企业，它们更激进，想推翻原有作业模式；而传统SaaS巨头（如SAP、Salesforce、微软）多在现有产品中通过插件形式增强能力 [6][25] SaaS厂商的转型战略与核心竞争力 - **核心资产**：数据是SaaS厂商的核心竞争力，例如财税SaaS的核心价值在于掌握的交易级数据 [7][27] - **转型必要性**：中国的SaaS厂商没有一家可以在原地生存，必须贴合自身业务DNA进行转型 [7][26] - **战略路径**：以百望为例，其发展曲线是分层战略：最底层是税控设备，依托其拓展电子发票业务，通过电子发票沉淀数据资产，再基于数据构建智能体护城河 [7][27] - **数据应用**：关键在于将私域数据提炼成高价值数据集，为垂类大模型和场景化智能体提供支撑，例如百望利用发票数据开发汽车经销商监控服务，形成数据驱动的ARR业务 [7][28][30] 智能体对SaaS行业的长远影响 - **行业内卷**：智能体可能加剧市场竞争，导致毛利率下滑，但当竞争使技术变成“白菜价”时，恰恰是千行百业实现全面智能化的时代 [16] - **中外差异**：中国SaaS盈利困难部分因客户偏好本地化部署和定制化开发，智能体化转型不一定能打破此困境，因为智能体本身也面临非标品化挑战 [20] - **未来演进**：人类目前仍在扮演“大脑”指挥官角色，如果“大脑”角色被替代，人类可能进入硅基时代，成为智能体的附属劳动力而非大脑 [21]

公司战略调整 - 创始人陈杰在2025年战略性回归，亲自出任CEO，全面统筹公司运营与核心产品决策，标志着公司迈向“二次创业” [1] - 陈杰回归后对管理层进行系统性调整，引入来自蚂蚁数科、华泰证券、德勤等企业的跨界人才 [3] - 公司强调组织敏捷性，主张减少“管理夹心层”，确保创造价值的人在组织中获得最大权重 [3] 行业定位与转型 - 行业进入数据智能阶段，竞争焦点需从“数据覆盖量”转向“数据生产力” [2] - 公司目标是从“建网者”（修路）转型为“炼金师”，将数据资产进行工业化加工，形成全栈智能产品 [2] - 当前行业的数据服务大多停留在原始数据输出阶段，公司致力于提供具备行业通用能力的智能产品，让企业无需自建模型或算法体系 [2] 产品与技术路线 - 公司制定清晰的三层产品路线图：基础设施层引入AI全栈工具链孵化智能体产品，平台能力层推出金盾、睿界、问数三大智能体矩阵，生态应用层基于X402协议探索AI Agent间的机器支付与数据交换 [3] - 产品路线旨在实现“搜索即结果、结果即订单、订单即支付、支付即申报、支付即费报”的高效闭环 [3] - X402协议被视为数据智能的终极应用场景与AI经济的新基建，未来可实现“按查询收费”、“按风控调用收费”的数据资产货币化模式 [4] 数据资产与客户基础 - 公司服务了2850万家企业，沉淀了超1000万亿级的实时动态交易数据，构建起全国最完整的电子发票网络之一 [2] - 基于庞大的企业用户交易网络，未来每个企业都可能是一个AI Agent，为X402协议的应用奠定基础 [4] 全球化战略 - 全球化路径分为三步：以香港为据点服务中国企业出海，通过Tax Swift平台切入新马等市场，最终构建面向全球的轻量级税务与数据基础设施 [4] - 全球化战略是输出“轻量级基础设施”，而非简单复制中国经验，瞄准东南亚、中东、南美等正在推进税务系统数字化升级的地区 [4] - 中国的电子发票体系被视为全球最先进、最完整的数字化税务基础设施之一 [4] 长期价值主张 - 公司拥有“天时”（政策与技术）、“地利”（稀缺数据）与“人和”（顶尖团队）的优势，创始人回归传递出创始人与公司命运共担的强烈信号 [5] - 公司正从传统数据服务模式向全栈式解决方案模式转型，该转型将根本改变公司的毛利结构、客户黏性与生命周期 [5] - 此次转型被描述为深刻的产业洞察与十年积累的厚积薄发，而非追逐热点，标志着公司正式驶入数据智能时代的“黄金十年” [5]

公司业绩表现 - 2025年第三季度单季营业收入77.31亿元，同比增长1.95% [1] - 2025年第三季度单季净利润10.6亿元，同比激增44.12% [1] - 海外业务对公司利润贡献已超50%，是核心战略板块之一 [10] 星汉大模型技术演进 - 公司构建“1+2”人工智能能力体系，以视觉为核心融合多模态数据 [2] - 2023年10月发布“星汉”大模型，具备五大优势 [2] - 星汉大模型2.0构建V系列（视觉）、M系列（多模态）、L系列（语言）三大技术体系 [4] - 星汉2.0在多模态交互、行业适配性和实时响应速度上有质的提升 [4] 技术应用与行业解决方案 - 在贵州万峰林景区实施“大景区一屏统管”模式，年度运维成本降低约18% [7] - 景区应急响应时间缩短至平均5分钟以内，旺季车辆周转率提升40% [7] - 在交通行业事故检测准确率超90%，识别能力提升5倍 [8] - 在电力行业算法部署周期降低90%以上，支持70多种功能识别 [8] - 在矿山领域智能识别功能平均准确率提升10%以上 [8] - 在食品安全领域问题发现时间从48小时缩短至15分钟 [8] 市场与战略布局 - 公司业务已覆盖180个国家和地区，渠道体系成熟 [10] - 海外市场推动产品向全高清、智能化升级，中东某国75%收入来自高端项目 [13] - 公司采取“行业垂直化”战略路径，聚焦垂直行业场景实现差异化突破 [12] - 增长逻辑以AI大模型迭代为核心，以“国内+海外”双市场为增长载体 [14] 产品与技术创新 - 将大模型能力深度融入硬件终端，实现“端-边-云”一体化智能协同 [9] - 推出问数、天系大模型一体机、文搜NVR、荧光2.0等新产品 [4] - 通过技术改进实现大模型的小型化与普惠化，降低客户使用门槛 [13]

公司2025年三季度财务表现 - 前三季度实现营收1.38亿元，归母净利润亏损5403万元，同比减亏19.54% [1] - 第三季度营收4873万元，同比增长11.75%，归母净利润同比减亏24.30% [1] - 第三季度营收实现连续两个季度正增长，亏损幅度持续收窄 [2] - 前三季度主营业务毛利率提升至29.06%，同比增加6.73个百分点 [2] 业务策略优化与成效 - 公司年初启动"加减法"经营策略，对报告类业务实施战略性管控，主动收缩项目执行周期长、收益低的项目 [2] - 资源集中投向政务数据智能、企业决策软件等高附加值业务 [2] - 业务结构优化提升了公司整体盈利能力，增强了在高毛利业务领域的市场竞争力 [2] 技术发展与产品落地 - 2025年上半年完成"零点楷模"大模型升级，实现昇腾算力底座本地化部署 [3] - 开发出问数、问策、问稿三大场景解决方案，产品已在政法、国央企落地，贡献数据智能软件业务增量 [3] - 通过并购海乂知，将知识图谱技术与大模型融合，利用知识图谱解决大模型"幻觉"痛点，并借助大模型降低图谱构建成本 [3] - 技术优势使公司在政务决策等对精准度要求高的领域脱颖而出，支撑高毛利业务占比提升 [3]

公司财务表现 - 前三季度实现营收1.38亿元，归母净利润亏损5403万元，同比减亏19.54% [1] - 第三季度营收4873万元，同比增长11.75%，实现连续两个季度正增长，归母净利润同比减亏24.30% [1] - 前三季度主营业务毛利率提升至29.06%，同比增加6.73个百分点 [1] 业务战略调整 - 对报告类业务实施战略性管控，主动收缩项目执行周期长、收益低的项目，集中资源投向政务数据智能、企业决策软件等高附加值业务 [1] - 业务结构优化调整策略提升了公司整体业务盈利能力和在高毛利业务领域的市场竞争力 [1] - 战略性调整已形成“数智软件业务占比提升+盈利质量改善”的良性双循环 [2] 技术与产品发展 - 完成“零点楷模”大模型全面升级，实现昇腾算力底座本地化部署，开发出问数、问策、问稿三大场景解决方案 [2] - 通过并购海乂知，将知识图谱技术与大模型融合，利用知识图谱的可解释推理能力解决大模型“幻觉”痛点，同时借助大模型降低图谱构建成本 [2] - 相关产品已在政法、国央企落地，直接贡献数据智能软件业务增量 [2] 市场认可与奖项 - 公司研发项目荣获2025年“数据要素×”大赛北京分赛区社区服务赛道一等奖和城市治理赛道数据先锋奖 [2] - 参股公司风云科技的项目荣获“数据要素赋能数字政府建设”赛道二等奖 [2] - 奖项反映出公司技术创新与场景落地能力以及战略调整的前瞻性 [2] 未来业绩展望 - 在现有趋势下，2025年全年营收增长和净利润减亏的目标具备一定程度的确定性 [2]

数字金融投入与成效 - 6家国有大型商业银行2024年金融科技投入共计1254.59亿元，较2023年增长2.15% [2] - 6家大型商业银行2024年科技人员总数首次突破10万人 [2] - 北京银行上半年营业收入362.18亿元，同比增长1.02%，净利润150.53亿元，同比增长1.12% [3] 人工智能技术应用 - 建设银行通过对公数字化工具直营，使对公长尾客户存款较年初增长超1000亿元 [2] - 建设银行通过智能化管理实现存量资金到期承接率近95% [2] - 北京银行建成"1213"AI体系，包括一体化算力底座、两大模型平台、100余项AI能力和300余项应用场景 [2] - 平安银行截至6月末落地大模型应用场景超330个 [5] - 光大银行人工智能算力支撑120多个算法模型和840个场景应用 [8] 数字基础设施建设 - 中国银行云平台服务器总量达4万台，分布式技术平台对接352个应用 [4] - 浦发银行构建千卡算力，实现全栈国产化算力平台与开源大模型的金融应用 [4] - 光大银行自主研发"问数"智能分析工具，整合超过2000个数据指标 [7] 风控与合规创新 - 平安银行深化大模型在智慧风控应用，建立风险专家知识库 [6] - 光大银行上线"大模型智能政策助手"，覆盖1700余份政策文件 [7] - 光大银行"授信调查智能报告"功能5分钟生成百页报告，已服务2000余位客户经理 [7] 业务流程优化 - 银行业务系统向直通式转变，交易型与分析型系统相互嵌套 [8] - 光大银行通过智能算力调度平台实现算力虚拟化和统一交付 [8]

业绩表现 - 2025上半年营业收入151.81亿元，同比增长2.12%，归母净利润24.76亿元，同比增长36.80% [2] - 扣非归母净利润17.96亿元，同比增长1.91%，综合毛利率41.6%，同比提升0.34个百分点 [2] - 经营性现金流转正至6.39亿元，应收账款较年初下降12.55亿元至157.91亿元 [2] - 单Q2营收89.25亿元，同比增长2.76%，归母净利润18.22亿元，同比增长45.95% [2] 业务结构 - 智慧物联产品与方案收入117.41亿元，同比下降2.39%，软件业务收入7.67亿元，毛利率67.12% [3] - 创新业务收入30.23亿元，同比增长22.83%，成为核心增长引擎 [2][3] - 境外收入占比约50%，毛利率47.58%显著高于境内毛利率35.58% [3] - 境内To B业务同比增长8.17%，To G业务同比增长4.68%，分销业务同比下降13.41% [3] 技术发展与战略 - AI大模型产品线持续落地，推出"问数""天系大模型一体机""文搜NVR""荧光2.0"等新产品 [4] - 技术布局聚焦"多维感知+AI+智能计算+数据通信+图数融合" [4] - 海外战略强调做大客户体量、做稳客户结构、做深潜力国专项 [4] - 创新业务与软件业务共同驱动高质量增长 [2][3]

财务表现 - 上半年营收152亿元 同比增长2% [1] - 归母净利润25亿元 同比增长37% [1] - Q2毛利率回升至42.7% 同比提升1.8个百分点 环比提升2.5个百分点 [1] - 经营活动现金流量净额6.39亿元 为上市以来同期最高水平 [1] - 上半年收现比达115% [1] 业务板块表现 - 国内业务营收75.53亿元 同比增长2% 其中政府业务营收18.5亿元同比增长5% Q2增速升至8% [2] - 企业业务营收42.19亿元 同比增长8% 4月起订单增速较好 [2] - 海外业务营收76.28亿元 同比增长2% 分销业务是利润贡献核心来源 [2] - 创新业务营收30.23亿元 同比增长23% 汽车电子、热成像、消防、机器视觉均取得较好增长 [2] 运营管理 - 严格执行项目筛选机制和成本管控 重点突破高价值业务 [1] - 对项目回款质量持续严格管控 [1] - 建立"总部-大区供应中心-国家仓"三级供应体系 在欧洲、东南亚、中东、拉美建成六大区域级供应中心 [2] - 从单纯产品销售向提供综合解决方案转型 [2] 技术研发与创新 - 深度布局多维感知、数据通信、图数融合等技术 [3] - 推进大模型在各行业落地 持续推出问数、天系大模型一体机、文搜NVR、荧光2.0等新产品 [3] - 更新星汉大模型2.0版本 构建具备语言、多模态、视觉三大能力的智能体形态 [3] - 推出端侧、边缘侧、云和中心侧的全栈大模型系列产品 [3] - 相关方案在城市治理、电力等行业落地复制 [3] 市场前景与机遇 - 大交通、水利、应急、公共民生等领域需求较好 [2] - 发达地区市场回暖增速较快 中东等地城市化进程加速 基建空间广阔 [2] - 解决方案推广前景可观 [2] - 央国企、头部企业成为阶段重点 [2]

投资评级 - 维持买入评级 目标价27.51元[4][7][12] 核心观点 - 三大业务全面增长 深入推进大模型研发[2] - 上半年营收152亿元同比增长2% 归母净利润25亿元同比增长37%[11] - 严格把控项目质量 Q2毛利率回升至42.7%同比提升1.8个百分点[11] - 经营活动现金流量净额6.39亿元达上市以来同期最高 收现比115%[11] 业务表现 - 国内业务营收75.53亿元同比增长2% 政府业务营收18.5亿元同比增长5%[11] - 企业业务营收42.19亿元同比增长8% 4月起订单增速较好[11] - 海外业务营收76.28亿元同比增长2% 发达地区市场回暖[11] - 创新业务营收30.23亿元同比增长23% 汽车电子/热成像/消防/机器视觉增长较好[11] 财务预测 - 预测2025-2027年每股收益1.22/1.31/1.48元[4][6][12] - 预计2025-2027年营收337.04/372.08/406.91亿元 同比增长5%/10%/9%[6] - 预计2025-2027年归母净利润40.21/42.90/48.68亿元 同比增长38%/7%/13%[6] - 毛利率预计维持在41.2%-41.3%水平[6] 技术研发 - 更新星汉大模型2.0版本 具备语言/多模态/视觉三大能力[11] - 推出问数/天系大模型一体机/文搜NVR/荧光2.0等新产品[11] - 构建"总部-大区供应中心-国家仓"三级供应体系[11] 市场表现 - 股价18.66元 52周最高价19.91元/最低价12.42元[7] - 总市值613.31亿元 总股本32.87亿股[7] - 近12个月绝对收益率49.37% 相对收益率17.23%[8]