财务数据和关键指标变化 - **第四季度财务表现**：2025年第四季度总收入同比增长8%至1.474亿美元，净收入（报销前收入）同比增长5%至1.294亿美元 [12][13]。若调整2024年多一周的影响，净收入增长将达到低双位数 [14]。净利润为2480万美元，摊薄后每股收益为0.49美元，上年同期为2360万美元和0.46美元 [14]。EBITDA为3470万美元，利润率为净收入的26.8%，高于上年同期的3120万美元和25.2% [15] - **全年财务表现**：2025年全年总收入和净收入均增长4%，分别达到5.82亿美元和5.368亿美元 [18]。净利润下降3%至1.06亿美元，摊薄后每股收益为2.07美元，上年同期为1.09亿美元和2.11美元 [18]。全年EBITDA为1.481亿美元，利润率为净收入的27.6%，较2024年下降80个基点，主要受2025年管理层会议成本和2024年6月凤凰城土地租约续约影响 [19] - **运营指标**：第四季度计费工时约为35.7万小时，同比下降1%，调整后（少一周）同比增长约6% [15]。第四季度技术全职员工当量平均为992人，同比增长5% [15]。第四季度利用率为69%，高于上年同期的68% [15]。全年计费工时约为146.8万小时，同比下降2%，全年利用率为72.5%，略低于上年同期的72.9% [19]。全年技术全职员工当量平均为973人，同比增长1% [20] - **费率与成本**：第四季度实现费率增长约5% [16]。全年实现费率增长约5% [20]。调整递延薪酬损益后，第四季度薪酬支出基本持平，全年增长3% [16][20]。第四季度其他运营支出增长1%至1260万美元，全年增长7%至4950万美元，主要受凤凰城租约续约的非现金支出增加影响 [17][20]。第四季度G&A支出增长17%至670万美元，全年增长12%至2550万美元，主要与差旅、业务发展及管理层会议相关 [17][21] - **现金流与资本配置**：2025年经营活动产生现金流1.317亿美元，资本支出为940万美元 [21]。全年通过股息向股东分配6150万美元，并以平均每股72.22美元的价格回购了9780万美元普通股 [21]。年末现金及等价物为2.219亿美元 [21] 各条业务线数据和关键指标变化 - **工程及其他科学业务**：第四季度占净收入的85%，全年占84% [22]。该部门第四季度净收入增长7%，全年增长4% [22]。增长由主动服务驱动，包括公用事业行业的风险管理、医疗设备客户的法规支持服务以及消费电子行业的用户研究服务 [22]。季度增长也来自建筑、能源和运输行业的争议相关服务 [22] - **环境与健康业务**：第四季度占净收入的15%，2025财年占16% [23]。该部门第四季度净收入下降5%，全年基本持平，第四季度下降主要归因于相比2024年少一周 [23] 各个市场数据和关键指标变化 - **消费电子**：第四季度主动服务增长，受用户研究需求增加推动，特别是评估产品性能和用户交互，因人工智能日益融入日常和新颖设备 [4][5]。该业务呈现多元化，涉及健康相关产品、新颖形态设备以及更多客户进入AI硬件领域 [33][34] - **公用事业/能源**：受能源需求上升和对电网可靠性关注增加的支持，公用事业领域的风险管理和资产完整性服务持续增长 [4][5]。能源领域对争议相关服务的需求强劲，涉及水电设施、野火相关损失、电池储能系统以及风能和太阳能项目 [7]。2026年，能源领域（包括公用事业风险管理和新能源项目争议）预计仍是重要增长动力 [45][46] - **生命科学/医疗设备**：在监管合规、产品性能和安全咨询方面的业务增加，因安全关键技术日益复杂 [6] - **交通运输**：第四季度，与商用车辆电气化和电池系统相关的故障分析工作增加 [7]。自动驾驶和高级驾驶辅助技术相关的故障分析工作直接由人工智能驱动 [60] - **数据中心**：故障调查工作扩展至数据中心基础设施，涉及板级冷却和热管理问题 [7]。人工智能驱动的能源需求增长也推动了数据中心相关业务 [46][60] - **化学品（PFAS）**：涉及PFAS及其对人类健康和环境影响的业务领域预计需求将持续增长 [47] 公司战略和发展方向和行业竞争 - **核心价值主张**：公司凭借在多学科工程和科学（工程、物理、生物学、化学、材料科学、网络安全、人类行为等）方面的深厚能力，帮助客户验证和提升系统性能、识别风险、确保资产安全，并在复杂性和不确定性超出算法极限时提供科学判断 [9]。公司专注于解决物理系统与AI交汇处的边缘案例和复杂交互问题，在可靠性、性能和安全至关重要的高风险环境中具有优势 [8] - **人工智能战略**：人工智能和其他复杂技术与性能及安全关键应用的交汇是公司长期提供的核心差异化价值 [10]。公司也在运营中利用人工智能工具提升专家工作效率，使其能专注于最高价值的工作 [10]。AI相关业务（直接或间接）目前已占公司业务的中十位数百分比（约15%）[68] - **人才战略**：公司以招聘博士作为入门级员工而区别于竞争对手，注重解决非结构化问题和边缘案例的能力 [52]。股权激励计划被用于有效吸引、激励和保留顶尖人才 [25] - **长期市场驱动力**：受益于复杂性增加、技术快速创新以及对安全、健康和环境期望提升等长期市场驱动因素 [10]。人工智能等先进技术更深入地嵌入新产品和关键系统，导致客户面临更复杂、高风险的挑战，从而推动对独立、多学科专业知识的需求 [10][11] - **财务目标**：长期财务目标包括实现高个位数至低双位数的有机增长和利润率扩张 [28] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - **当前需求环境**：公司对2025年强劲收官，反映了其投资组合的优势、多元化和韧性 [4]。进入2026年，需求环境强劲，趋势积极 [36][39]。管理层对2026年实现增长和利润率改善感到鼓舞 [28] - **未来增长展望**：预计2026年第一季度和全年净收入将实现高个位数增长 [23]。预计2026年第一季度EBITDA利润率为27.5%-28.5%，全年为27.6%-28.1% [23][24]。预计2026年第一季度技术全职员工当量同比增长约4%，全年增长4%-5% [24]。预计第一季度利用率为75%-76%，全年为72.5%-73% [24]。长期目标是维持70%中段的利用率 [25] - **人工智能的影响**：管理层认为人工智能对公司增长是净利好，直接驱动了高级驾驶辅助、用户研究、能源需求等多个领域的业务 [60]。AI正在使数据集变得更庞大、问题更复杂，这增加了客户对Exponent专业知识的依赖，而非减少 [51][61] - **竞争与自动化风险**：管理层认为，自动化工具（如大语言模型）提高了处理大型数据集的效率，但同时也因问题复杂性增加而释放了公司提供更高价值服务的能力 [50][51]。公司通过专注于博士级人才解决复杂问题，与投资于低级商品化任务的竞争对手形成差异化，因此不担心服务被商品化 [52] 其他重要信息 - **会计日历影响**：2025财年恢复为13周第四季度和52周财年，而2024财年包含一个额外周（每五或六年出现一次）。该额外周对2025年第四季度收入造成约7%的阻力，对全年造成约1.3%的阻力 [12] - **税率**：2025年第四季度综合税率为27.4%，上年同期为24.7% [14]。2025年全年综合税率为28%，上年同期为26% [18]。预计2026年第一季度税率约为30.4%，全年为28.5% [27][28] - **2026年预期指标**：预计2026年第一季度实现费率增长3.5%-4%，全年增长3%-3.5% [25]。预计2026年第一季度股权激励支出为860-900万美元，全年为2600-2650万美元 [25]。预计2026年全年资本支出为1200-1400万美元 [28]。预计2026年每季度利息收入为170-190万美元，每季度杂项收入约为30万美元 [26] - **自由现金流展望**：2026年自由现金流转换可能改善，因公司正采取措施平衡应收账款天数 [74] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 关于消费电子业务的表现和近期展望 [32] - **回答**：消费电子业务主要包括硬件产品开发咨询和用户研究两部分 [33]。第四季度用户研究方面需求上升，涉及健康相关产品以及通过新颖形态（如眼镜、头显、音频设备）交付AI的产品 [33][34]。该业务在产品基础和客户基础上都呈现多元化，有更多参与者进入AI硬件领域 [34] 问题2: 关于业绩指引的可视性、可实现性及潜在上下行风险 [35] - **回答**：公司对更广泛的市场需求和趋势有良好的可视性，并看到与AI和新技术相关的实际工作流入 [36]。员工对6-8周内的预测有较好可视性 [36]。基于强劲的潜在需求和人员增长预期，公司给出了高个位数增长的指引 [37][38]。当前需求环境强劲，存在上行机会，但现有指引是基于当前最佳估计 [39] 问题3: 管理层如何看待2026年相比2025年的变化及主要增长驱动力 [44] - **回答**：2026年预计增长将加速 [44]。主要驱动力包括：消费电子（用户研究和硬件）、能源（公用事业风险管理、新能源项目争议）、数据中心故障分析、化学品（PFAS）以及交通运输电气化和自动化 [44][45][46][47][48] 问题4: 关于AI在诉讼支持或调查服务中带来的商品化风险以及新的增值机会 [49] - **回答**：AI工具（如大语言模型）提高了处理大型数据集的效率，例如从事故报告中提取数据 [50]。但数据集日益庞大复杂，反而提升了公司凭借博士级人才解决复杂问题、提供差异化高价值服务的能力 [51]。公司的反应性业务和诉讼支持业务仍在增长，特别是在汽车领域 [51]。公司以博士为入门级人才的模式与专注于低级商品化任务的竞争对手不同，AI工具将使公司更高效并释放更大价值 [52] 问题5: 关于2026年净人员增长预期及重点招聘领域 [56] - **回答**：预计2026年净人员增长约40-50人，可能高达60人 [57]。所有业务部门都在招聘，但增长较快的领域将是交通运输、能源、电池存储、自动化、网络安全和化学品（PFAS）[58] 问题6: 人员增长是否伴随利润率压力 [59] - **回答**：预计利润率将持平或上升，因为招聘是基于需求进行，同时预计2026年利用率将维持或改善 [59] 问题7: AI近期对公司增长是净利好还是拖累 [60] - **回答**：AI是净利好 [60]。它直接驱动了高级驾驶辅助和自动驾驶汽车的故障分析、消费电子用户研究、以及因AI能耗增加带来的能源领域（公用事业风险管理和争议）业务增长 [60] 问题8: AI何时开始成为净增长贡献者，以及在调整后的第四季度增长中占多大影响 [65] - **回答**：公司在过去十年已开始利用早期AI和机器学习技术 [65]。AI相关业务目前约占公司业务的“中十位数百分比”（约15%），无论是直接相关或间接相关 [68]。该比例预计还有很大上升空间 [68] 问题9: 是否看到客户尝试自行使用AI解决问题 [71] - **回答**：客户确实在尝试将AI融入运营 [72]。例如，有公用事业客户在风险模型中采用AI但发现其不足，从而寻求公司帮助 [67][72]。在医疗设备和消费电子领域，客户在产品中融入AI时，也会向公司寻求法规咨询、基准测试和用户研究等服务 [72][73] 问题10: 2026年自由现金流与2025年相比有何不同 [74] - **回答**：预计自由现金流转换可能改善 [74]。2025年底因项目相关应收款项导致应收账款天数较高，预计通过一些努力使其更平衡，可能减少若干天，从而改善现金流 [74]