鼎捷数智 2025 年电话会议纪要关键要点 一、 公司及行业概况 * 涉及的行业为工业软件、企业级 AI 应用及 AIoT 行业 * 涉及的公司为鼎捷数智（原名鼎捷软件），一家专注于制造业及流通业的数字化、智能化解决方案提供商 二、 2025 年整体财务与运营表现 * 公司实现营业收入 24.33 亿元，同比增长 4.39%；归母净利润 1.63 亿元，同比增长 5.04%[3] * 经营性现金流净额 3.32 亿元，较 2024 年（剔除一次性税收因素后约 1 亿元）增加超过 2 亿元[2][3] * 销售商品、提供劳务收到的现金为 25.58 亿元，收现比达 109%，较去年同期增长约 10 个百分点[3] * 员工总数 4,861 人，其中研发人员 1,546 人，与上年基本持平[3] * 现金流改善措施包括：对未结案项目进行穿透式盘点和攻坚；将回款指标与签约、出货等激励深度挂钩；利用 AI 工具提升信用管理精细度[15] 三、 区域市场表现 * 大陆地区营收 11.48 亿元，同比微降 2.42%，但公司通过聚焦高质量订单、抓住 AI 算力及汽车零部件等高景气行业机遇，并在工业机器人、半导体设备等领域渗透实现卡位[4][5] * 非大陆地区整体营收 12.85 亿元，同比增长 11.35%[5] * 台湾地区维持稳定增长，通过紧抓 AI、关税、信息安全等趋势，利用 AI 数字分身提升解决方案竞争力[5] * 东南亚市场营收同比高增 61.86%[2]，受益于中资企业出海及当地制造升级双增长动能[2][5] * 在越南、马来西亚等成熟区域，经销商已具备独立销售和批量出货能力[2][5]；已开始布局印尼、菲律宾等新兴市场，并签约标杆案例[2][5] * 东南亚数字化基础较国内落后约 5 至 10 年，数字化渗透率约 20%，市场空间巨大[13] 四、 产品线业务进展 * 研发设计类业务：营收约 1.6 亿元，业内首款融合 AI 的 PLM 产品已获百余家客户签约[2][6] * 数字化管理类业务：营收约 12.2 亿元，通过推动 AI 技术与企业管理软件融合，业务恢复增长趋势[6] * 生产控制类业务：营收约 3.96 亿元，同比增长 18.4%，主要得益于紧抓半导体、电子等 AI 产业链高景气赛道机遇[2][6] * AIoT 类业务：营收 6.48 亿元，同比增长 2.78%[6]，公司策略性聚焦高附加值方案，并开放生态，与数十家伙伴达成深度合作[6] * AI 相关业务：2025 年签约金额约 2 亿元，已在汽配、装备、电子、家电等行业沉淀可复制标杆案例[2][7] 五、 AI 战略、产品与商业模式 * 战略定位转变：从工具供应商转变为生产力操作系统提供商，提出“智能协作生产力操作系统”新范式[2][8] * 产业分层新模型：AI 时代软件产业将分为算力层、模型层、数据层、智能协作层和智能体层[8] * 核心平台与架构：以“雅典娜”平台为基础，构建包含数据层、协作层（数字运行空间）、智能体层（智能体市集）的三层生态架构[2][11] * AI 产品演进：2022 年发布雅典娜平台；2023 年接入 GPT 并发布 Cheetah 系列 AI 产品；2024 年更名并推出 InDepth AI 1.0；2025 年发布多智能体协作协议 MACP 及“一二三模型”[9][10] * AI 商业模式：采取基于业务价值的“点数计费”，涵盖但不仅限于 token 成本[2][15] * 客户接受度：部分大客户存在续购点数情况，但未出现大规模超额加购现象[2][16] 六、 对 AI 重构软件产业的判断与公司机遇 * 产业重构趋势：价值核心从应用层转向模型层；生产方式从软件工程变为软件生成；商业模式从“卖软件”转变为“卖生产力”；软件公司与企业关系从供应商转变为嵌入运营的合作伙伴[7] * 公司看到的机遇：在算力层和模型层之上，必然催生“智能协作层”，市场空间巨大[8] * 公司优势：深刻理解企业运行逻辑（人员、智能装备、流程、组织的协同），基于四十余年行业沉淀构建懂业务场景、数据治理等核心能力[11][12] * 未来格局展望：智能体层类似应用商店（Agent Store），协作层（数字运行空间）类似操作系统，蕴含巨大市场空间，可提供数字分身智能体、指挥官智能体等增值服务[11] 七、 AIoT 业务定位与规划 * 战略角色：在公司 AI 发展框架中扮演“智能装备”核心载体角色[14] * 三层架构： * 底层感知：通过自研“天枢控制器”对传统设备进行低成本数字化升级，使其成为数字运行空间中可感知的数字对象[14] * 中层联动：聚焦车间、仓储等领域，推动 IT 与 OT 融合，实现生产模式柔性化调配[14] * 顶层决策与反控：通过“AIoT 指挥中心”（数字大脑）接收专家智能体决策指令，并经由天枢控制器实现对物理装备的实时反向控制[14] 八、 AI 在 B 端落地的挑战与公司应对 * 主要障碍：客户数据基础缺失、形成“数据烟囱”；AI 应用多为点状，未能形成系统性使用，ROI 不明确；既懂场景又懂技术的专家顾问稀缺；企业级 AI 系统级应用科学仍在发展中[12] * 公司应对与新产品效应：发布“数字运行空间”，旨在帮助客户从单点 AI 应用迈向全场景 AI 原生协同，实现企业级的协作调度，将单点工具转化为多智能体与人、装备高效互动的协作平台，加速多智能体部署[12][13] 九、 其他重要信息 * 费用情况：销售费用率小幅增加 0.18 个百分点；管理费用率剔除一次性费用后实际下降 0.23%；研发投入 3.44 亿元，同比增长 3.58%[3] * 出海企业服务：为出海中资企业提供一站式服务，应对全球化合规管控及当地运营挑战[13] * 东南亚拓展策略：通过与当地政府、工协会合作组织经验交流，并利用经销商渠道实现稳定出货[13][14]