中国人工智能与物联网产业发展概览 - 中国已成为全球最具创新活力的市场，科创板的推出为以AI和IoT为核心的创新企业释放了发展潜力 [1][19] - 物联网应用的广泛覆盖将世界带入万物互联、万物感知的新时代，推动社会向智能社会转变 [1][19] - 人工智能技术在城市、安防、金融、制造、医疗等诸多领域实现应用落地，得益于计算能力、大数据和算法的突破 [1][19] - 阿里巴巴、腾讯、华为、蚂蚁金服、字节跳动、工业富联、海康威视、百度、小米和大疆等公司在推动AI技术应用方面走在行业前列 [1][19] 阿里巴巴 - 公司市值4492亿美元（约3.17万亿人民币），是亚洲最大上市企业，已转型为技术创新企业 [2][20] - 人工智能调用规模巨大：每天调用超1万亿次，服务全球10亿人，日处理图像10亿张、视频120万小时、语音55万小时及自然语言5千亿句 [2][20] - 在AI芯片层，平头哥发布全球最强AI芯片含光800，性能及能效比全球第一，1块含光800算力相当于10块GPU [4][22] - 在AI云服务层，阿里云为全球前三、亚太第一，构建了亚洲种类最全、规模最大的人工智能集群 [4][22] - 在AI平台层，拥有飞天AI平台、飞天大数据平台、AIoT平台等，降低了AI开发门槛 [4][22] - 在AI算法层，达摩院成立两年来在自然语言处理、智能语音、视觉计算等领域夺得40多项世界第一 [4][22] - 公司是最早实践产业AI的企业之一，2015年率先推进互联网技术与传统产业融合，城市大脑等产业AI广泛应用于全产业场景 [4][22] 腾讯 - 公司市值3.047万亿港元（约2.75万亿人民币） [5][23] - 自2018年9月30日启动战略升级，成立云与智慧产业事业群，专注于深耕产业互联网 [5][23] - 不断夯实云计算、AI、大数据、LBS、安全等底层关键技术优势，积极搭建开放共赢的产业合作生态 [7][25] - 成立了腾讯 AI Lab、腾讯优图、WeChat AI等几大AI实验室 [7][25] - 腾讯AI已应用落地上百个行业，覆盖教育、零售、工业、政务金融、医疗等 [7][25] - 在智慧医疗方向，推出帕金森病AI辅助诊断新技术，有效提高诊断准确率和效率 [7][25] 华为 - 公司市值预估为1.78万亿元（按2018年净利润593亿元、30倍市盈率估算） [8][26] - 近十年来累计投入研发费用近5000亿元，仅2018年研发支出就超过千亿元 [8][26] - 依托NB-IoT及5G等通信技术，结合云、系统、芯片及AI等技术培育庞大生态体系，推进普惠AI战略 [8][26] - 未来五年计划投入15亿美金用于发展产业生态，并持续投入鲲鹏和昇腾研发 [8][26] 蚂蚁金服 - 公司估值高达1600亿美元（约1.13万亿人民币），是全球最大独角兽企业 [9][27] - 将AI等创新技术引入金融服务，助力普惠金融发展 [9][27] - 构造了蚂蚁图智能平台和蚂蚁共享智能平台，支持百亿节点/万亿边的图数据推理和深度学习训练 [9][27] - 基于图智能技术提升了企业风险刻画能力，帮助新增数百亿贷款；芝麻信用已为中国的押金减免1000亿 [9][27] 字节跳动 - 公司估值高达750亿美元（约5300亿人民币），是非上市企业中仅次于蚂蚁金服的超级独角兽 [10][28] - 是一家以AI算法为驱动力的互联网公司，最早将AI技术应用到移动互联网的企业之一 [10][28] - 旗下今日头条的成功核心是利用AI算法在信息流上取得突破 [10][28] 工业富联 - 公司市值3213亿人民币，正积极向智能制造和工业互联网转型 [11][29] - 拥有多家全自动无人自主熄灯工厂，是全球工业互联网实践的先锋 [11][29] - 截至2018年末，部署了超过8万台机器人，通过熄灯工厂改造，产能提升18%，人力耗用减少84% [11][29] - 以深圳“熄灯工厂”为例，生产线人员从318人降至38人，生产效率提升30% [11][29] - 2019年中期报告显示，人力成本下降14%，人均产值提升25% [11][29] 海康威视 - 公司市值2974亿人民币，是国内安防龙头 [12][30] - 营收规模从2010年36亿增长至2018年498亿，近9年增长14倍；2018年利润达113.5亿元 [12][30] - 2019年前三季度营收398亿元，同比增长17.86%，利润80亿元，同比增长8.54%；全年预计净利润增幅为5%-20% [12][30] - 公司早已实现向物联网转型，2016年将深度学习算法与产品结合，2017年提出AI Cloud三级架构，2018年深化AI Cloud产品线 [12][30] - 智能家居等创新业务增长迅猛，2019年上半年智能家居业务收入同比增长56.92%至11.39亿元，其他创新业务同比增长55% [13][31] 百度 - 公司市值361亿美元（约2553亿人民币），是BAT中最早向人工智能转型的巨头 [14][32] - 2010年开始探索AI，2018年以2368件AI专利申请量位列国内第一 [14][32] - 飞桨深度学习平台是中国首个且唯一全面开源开放的产业级深度学习平台，服务150多万开发者 [14][32] - 百度AI应用在农业、工业、家庭、汽车及翻译、图像识别等多领域开花结果，并以百度云为平台分享AI能力 [14][32] 小米 - 公司市值2163亿港元（约1951亿人民币），是全球最年轻的世界500强企业 [15][33] - 2019年开启手机+AIoT双战略，将投入百亿支持AIoT发展 [15][33] - 截至2019年6月末，IoT平台连接设备超过1.96亿台，同比增长69.5% [15][33] - AI语音助手小爱同学月活跃用户达4990万 [15][33] - 2019年上半年智能电视出货量540万台，同比增长64.9%，稳居中国第一 [15][33] - IoT与生活消费品业务上半年营收270亿元，同比增长49% [15][33] 大疆创新 - 公司估值240亿美元（约1697亿人民币），是全球消费科技领先的超级独角兽 [16][34] - 人工智能技术应用在无人机上走在行业前列 [16][34] - 业务不再局限消费级无人机，在农业、建筑、公共安全等垂直行业得到广泛应用 [16][34] - 与微软合作，将Azure IoT Edge及AI服务与无人机结合，打造面向农业、建筑、能源等行业的解决方案 [16][34] 行业趋势与展望 - 人工智能正处于发展的最好时代，科技巨头投入重金，AI技术以前所未有的速度发展，将像水电一样影响深远 [17][35] - 中国凭借庞大的用户、数据以及应用场景优势，推动了人工智能的蓬勃发展，助力中国科技企业异军突起 [18][36]

行业背景与趋势 - 产业互联网进入以“可验证、可持续价值”为核心的高质量发展阶段 [5] - 行业正从“连接”走向“赋能”，企业需把握“产业AI”、“产业出海”和“深度价值链”三大关键 [5] - 在AI重构产业格局的关键窗口期，产业互联网平台的角色正从工具支持转向生态筑基 [6] - 产业变革由数智化与全球化双轮驱动 [6] 2025亿邦产业互联网年会 - 年会主题为“解锁新周期” [3][5] - 汇聚超600位产业链龙头企业高管、投资人及专家 [5] - 共同探讨人工智能、供应链升级与平台创新等关键议题 [5] 千峰奖评选 - 奖项由亿邦动力于2019年发起，以投资人视角遴选具备长期价值与规模化潜力的企业 [5] - 被视为产业互联网领域的“风向标” [5] - 2025年评审团采用全投资人独立票选机制，其中国资背景基金参与比例近60% [5] - 评价体系重点关注企业在商业模式、增长质量与产业协同方面的综合表现 [5] - 本届评选出“深度价值链60强”榜单 [1] 欧冶云商获奖与业务表现 - 公司成功入选千峰奖“深度价值链60强” [1] - 作为钢铁供应链集成服务平台代表，持续聚焦用户需求、优化渠道网络、强化数智技术应用 [5] - 在集能服务等方面推进创新实践 [5] - 评审认为其在推动钢铁产业链实现精准匹配、安全可控、绿色低碳等方面成果显著 [5] - 公司被认为具备持续创造产业协同价值的平台能力 [5] 欧冶云商未来战略 - 公司表示未来将继续以价值创造为核心，深化数字技术在供应链场景的融合应用 [6] - 致力于厚植产业生态，助力钢铁行业实现高质量、可持续的发展突破 [6] - 公司正通过技术赋能、模式创新与生态共建，持续拓展产业互联网的深度与广度 [6] 宝武集团战略方向 - 集团战略路径强调以科技创新和产业创新融合发展 [16] - 发展内容涵盖智慧制造、智慧服务、智慧治理 [16] - 目标包括引领行业绿色低碳转型、提升整合协同与价值创造能力、实现钢铁生产海外化布局实质性突破 [16]

核心观点 - 蚂蚁数科在AI数据分析领域取得重大突破，其Agentar-SQL系列在权威BIRD-Bench榜单上以执行准确率81.67%和执行效率77%的成绩获得双料第一，超越了谷歌、亚马逊等国际巨头，并宣布将关键技术开源 [1][2][4][5] - 公司选择了一条“非共识”但价值巨大的AI发展路径：从数据门槛最高、合规最严的金融“深水区”切入，通过解决极端复杂场景的问题，锤炼出可迁移的产业AI能力，并已成功外溢至交通、能源等其他民生领域 [8][11][13][27][38] - 公司不仅在技术上领先，还创新性地采用“按效果付费”的商业模式，并构建强大的合作伙伴生态，共同推动产业AI的规模化落地，其方案已获得国内外市场的广泛认可 [39][42][44][48][49] 技术成就与开源 - **登顶权威榜单**：2025年9月，蚂蚁数科的Agentar-Scale-SQL模型在全球最具权威性的NL2SQL评测基准BIRD-Bench上，以**执行准确率81.67%** 和**执行效率77%** 的成绩获得双料第一 [5] - **技术开源**：公司正式宣布开源其数据智能体关键技术——Agentar-SQL系列，包含实时文本转SQL框架的全套论文、代码、模型和使用指南，后续还将开源数据库理解与挖掘等全链路数据能力 [4] - **解决核心挑战**：技术旨在解决自然语言转SQL在实际落地中的四大严峻挑战：理解模糊口语、注入行业知识、解析复杂数据库结构、生成准确复杂SQL [6] - **实际应用效果**：在某头部城商行试运营期间，其Agentar SQL多个工具的平均查询准确率**超过92%**，较传统查询方案提升**超过3倍** [7] 战略路径：从金融深水区切入 - **战略选择**：在2024年初“百模大战”时，公司未追逐通用榜单或聊天机器人，而是选择切入**金融领域**这一AI落地的“深水区”，直面高风险、高投入、长回报周期的挑战 [12][13][14] - **金融场景的复杂性**：金融场景对AI的挑战体现在三个维度：数据高度敏感且孤岛化、业务逻辑极其严谨、合规要求近乎苛刻（要求可解释、可审计、可回溯） [15][19] - **战略成果**：该战略取得成功，公司服务已覆盖**100%的国有股份制银行**以及**超过60%的地方性商业银行** [18] - **行业认可**：公司已跻身IDC《中国智能体开发平台2025年厂商评估》的**领导者象限**，处于市场份额和技术实力的第一梯队 [20] 金融场景应用案例 - **宁波银行智能化决策系统**：通过“规划-检索-推理”智能机制，打破知识孤岛，将复杂问题回答准确率从**68%跃升至91%**，响应速度进入百毫秒级，并实现AI决策过程的可解释 [22][23][24] - **上海银行AI手机银行**：以“对话即服务”为核心，用户通过自然语言交互即可办理转账、理财咨询等业务，实现了从“人找服务”到“服务找人”的体验重构，并具备千人千面推荐与适老化设计 [25][26] 能力外溢与产业级应用 - **方法论迁移**：在金融领域验证的成功实践，积累了可迁移的产业AI方法论，并延伸至更多民生领域 [27] - **公共交通案例（南京公交）**：与南京公交联合打造“小蓝鲸”智能体，将金融领域验证的“规划-检索-推理”逻辑应用于城市交通系统，实现从经验决策到智能规划的升级 [28][30][35] - 在AI建议下开通的210路公交车，单日最高客流达**2168人次**，老年卡使用占比近**50%** [32] - 类似由AI建议开通的公交线路在南京已有**30多个**，并新增了**84个招呼站** [33] - **能源领域应用**：其EnergyTS能源电力时序大模型能精准预测发电量和市场供需，将投前决策的人工测算时间从**2-3天缩短为十余分钟**，决策效率提升**超过60倍**，已助力协鑫能科、霍普等企业 [36][37] 商业模式与生态建设 - **创新付费模式**：采用“**按效果付费**”的模式，降低客户（尤其是中小机构）应用AI的门槛和风险，倒逼技术提供商深入业务一线，将技术转化为可量化的商业价值 [39][42][43] - **生态合作规模**：截至今年，已与**300家合作伙伴**建立深度合作，共同服务超**13000家终端客户** [45] - **生态赋能计划**：升级“星澜计划”，从技术赋能、运营支持、商机共享、资金扶持四个维度提升伙伴能力 [45] - **合作伙伴收益**：有合作伙伴分享，其**30%的营收**来自与蚂蚁数科的合作业务 [47] - **全球化进展**：技术方案已服务南洋商业银行、渣打银行等超**百家海外金融机构**，并于2025年10月入选香港金融管理局生成式AI沙盒项目 [48][49]

核心观点 - 蚂蚁数科作为AI to B服务商，其核心价值在于深入产业一线解决实际问题，并已进入中国智能体开发平台的领导者象限 [1] - 公司以“技术落地”为核心，推动AI从实验室走进真实业务场景，聚焦金融、能源、交通、制造等领域，携手近20家头部伙伴上架100余个智能体联合解决方案 [4] 市场地位与行业认可 - 在IDC发布的《IDC MarketScape：中国智能体开发平台2025年厂商评估》中，蚂蚁数科凭借“全栈技术能力”与“金融领域深度积累”，成功入选最高级别“领导者”象限 [10] - 公司数据分析智能体Agentar-Scale-SQL在全球权威评测基准BIRD-Bench上，斩获准确率与执行效率双料第一，超越谷歌等国际团队，创下国内企业在该领域的历史最好成绩 [9] - 自2025年9月25日登榜BIRD-Bench以来，Agentar-Scale-SQL截至新闻发布日依旧位居榜首，领跑全球超两月 [9] 金融行业深耕与成果 - 公司选择从数据门槛最高、合规要求最严的金融领域切入，目前服务已覆盖100%的国有股份制银行、超60%的地方性商业银行及数百家金融机构，成为金融行业AI转型的首选伙伴 [5] - 与宁波银行共建的智能化决策系统，基于Agentar知识工程平台，使复杂问题回答准确率从68%跃升至91%，响应速度提升至数百毫秒级，推荐内容的准确率和召回率分别提高35%和40% [5] - 与上海银行合作推出AI手机银行，以“对话即服务”为核心，用户通过自然语言交互即可办理转账、理财咨询、养老金查询等高频业务 [6] - 公司已服务南洋商业银行、渣打银行等超百家海外金融机构，并于2025年10月入选香港金融管理局生成式AI沙盒项目 [10] 技术能力与产品矩阵 - 公司构建了“大模型-平台-应用”全栈产品矩阵，聚焦业务增长、体验革新和风险防控三大核心问题 [9] - 技术底座包括金融专属评测基准Finova Bench、太仓标注中心提供数据支撑以及天玑实验室的前沿技术探索 [9] - 公司垂类模型已开源，支持在BIRD-Bench评测中夺冠的Agentar-Scale-SQL智能体 [9] - 在能源领域，公司发布的EnergyTS能源电力时序大模型，支撑“能源服务智能体”规模化应用，覆盖投资决策、电力交易、运行优化、设备运维等全场景 [8] 跨行业应用与民生服务 - 公司将金融领域积累的AI经验向更多民生与公共服务领域延伸 [7] - 与南京公交联合打造的“小蓝鲸”公交智能体，实现从“经验决策”到“智能规划”的升级，已开通30余条微循环线路，新增84个招呼站 [8] - 对接地铁7号线的接驳公交210路，单日最高客流达2168人次，老年卡使用占比近50% [8] - 在新能源领域，EnergyTS大模型助力企业实现数智化升级，其投资决策效率较人工提升超60倍，运营与交易效果提升10%以上，资产评估效率提升超10倍 [8] 生态合作与商业化 - 2025年，蚂蚁数科已与300家合作伙伴建立深度合作，共同服务超13000家终端客户 [11] - 公司升级合作伙伴计划，推出“星澜计划”，从技术赋能、运营支持、商机共享、资金扶持四个维度提升伙伴能力 [11] - 有生态伙伴表示，其30%的营收来自与蚂蚁数科合作的业务，并表达了深化合作的强烈意愿 [14] - 公司定位为生态的“基础设施提供商”，旨在与伙伴共同将技术转化为产业成果 [14]

产业互联网年度进展 - 2025年产业互联网进入以大范围价值创造为主线的成长期，产业AI、深度价值链与产业出海成为核心质变方向 [1][7] - 行业主赛道涵盖数字供应链、产业数智科技和数智品牌，根据2025年度干峰奖数据，申报企业中数字供应链企业占比47.8%，产业数智科技企业占比36.6%，数智品牌企业占比15.6% [10][11] - 软件和信息技术行业是产业互联网的主要支撑行业，在申报企业中占比高达39% [10][12] 企业生存态势 - 近八成企业保持增长，2025年上半年近八成企业营收保持30%以内的增长，但增速同比有所放缓 [14] - 企业营收规模集中在1亿至500亿之间，其中5亿、50亿和500亿是明显的规模门槛 [14] - 上市公司呈现“盈利企业数多于营收增长企业数”的特征，在跟踪的13家上市公司中，超半数企业营收增长，9家公司利润上扬 [17] - “净现金流增速 > 利润增速 > 营收增速”成为新周期的标志 [1][17] - 从资本布局看，78.3%的企业有或已实施上市计划，其中已上市企业占比18%，计划中企业占比52% [21][22] - 未上市企业中过半有1次以上融资，其中七成为融资3轮次及以上 [21][23] 资本市场动向 - 具身智能成为投资风口，2025年产业互联网赛道投融资事件超过70起，其中具身智能领域融资金额和交易数量占比超六成 [24][25] - 该领域融资以早中期为主，并频现大额融资，如银河通用融资超10亿元，它石智航融资1.22亿美元 [25] - 传统VC热度下降，地方国资与产业资本成为重要资金方，在近一年的融资事件中国资注资比例接近58% [27][28] - 国资基金投资逻辑以“产业协同”和“以投促引”为核心，更看重对区域经济的实质贡献而非单纯财务回报 [27][29][30] 政策与战略趋势 - 政策层面从“上云”转向“AI+”，数据资产化价值凸显，产业电商成为重点领域 [1] - 企业战略形成三大共识方向：超半数企业投入AI创新，74%的企业致力于价值链重构，22%的企业聚焦产业出海 [32] 产业AI新模式 - 产业AI实现规模化应用，“大模型导航+小模型执行”成为主流范式，垂直产业平台是主要落地载体 [1] - AI技术已渗透至企业三大运营场景：运营与业务流程、供应链与物流、数据分析与决策支持 [42] - 具体应用案例包括：齐心集团AI对账系统准确率达96%，震坤行AI助手使客服人均处理订单行数同比提升48%，汇通达“干橙AI超级店长”可协助门店自动完成60%的日常管理工作 [44][45] 深度价值链重构 - 深度价值链通过纵向贯通产供销、横向整合资源、向上突破品牌与数据资产，推动产业链向价值共生生态升级 [1] - 企业致力于构建网状协同生态，实现全链路数字化整合与数据智能驱动决策 [32][33] 产业出海新模式 - 产业出海模式多元，“以仓带链”、产业互联网研发模式、产业集群“抱团”出海及采购平台跨境服务等路径成效显著 [1] - 出海成为上市公司新增长点，例如国联股份2025年上半年跨境收入约52亿元，同比增长10.6%；找钢集团国际业务营收同比增长38.9%达3.4亿元 [38][39][42] - 企业凭借数字化基建、本地化运营与合规体系开拓全球市场，例如震坤行美国公司客户数月环比翻倍增长，第二季度销售收入环比增长260.0% [40][41]

公司上市进程 - 诺比侃人工智能科技（成都）股份有限公司正进行第三次港交所上市申请，此前两次分别因市场遇冷和盈利稳定性不足而折戟 [2] - 第三次递表由头部投行中金公司独家保荐，借助其强大的承销能力和对港交所审核准则的深刻理解 [4] - 2025年前六个月公司实现营收2.32亿元，净利润0.40亿元，延续连续三年盈利的稳健态势 [2] - 2024年公司通过D轮及D+轮融资获得1.3亿元资金，投后估值达到21.3亿元 [2] 财务表现与商业模式 - 公司聚焦于从基础设施行业切入，提供AI+检测监测解决方案，不同于多数“烧钱追风口”的AI企业 [5] - 2022至2024年营收从2.53亿元增长至4亿元，同期利润由6316万元提升至1.15亿元，利润率稳定在25%至29%区间 [8] - 在多数AI企业仍靠融资生存的当下，公司已实现盈利，具备明显的稀缺性 [9] 行业市场前景 - 中国AI+交通解决方案行业市场规模2023年达2384亿元，预计从2024年2700亿元增长至2028年5182亿元，年复合增长率17.7% [5] - 中国AI+能源解决方案行业市场规模2023年为0.5万亿元，预计从2024年0.5万亿元增长至2028年1.1万亿元，年复合增长率19% [5] 竞争优势与市场地位 - 公司服务于中国超过80%的铁路局，2023年跻身中国第二大AI+供电系统检测监测解决方案提供商 [9] - 选择服务于预算稳定、需求刚性的基础设施行业，在高门槛场景中构筑了竞争壁垒 [9] 面临的挑战 - 客户集中度风险较高，前五大客户销售收入占比长期居高，使业绩稳定性与少数大客户预算周期深度绑定 [10] - 基础设施行业关系链稳固、认证周期长，核心能力能否快速复制到其他高价值行业尚未得到充分验证 [10] - 市场会密切关注其新业务线的盈利贡献以及整体增速能否维持，盈利增长的可持续性是需要证明的关键 [10]

产业规模与增长预测 - 中国数字建筑产业规模将从2025年的620.4亿元增长至2027年的988.5亿元 [1] - 规划设计数字化产业规模崭露头角，未来将显著提升，为建筑行业数字化转型提供支撑 [3] - 建造施工数字化整体规模持续扩张，受益于技术、政策、需求三重红利叠加 [4] 核心技术驱动因素 - AI已渗透至设计生成、施工优化、成本管理、运维预测等建筑全生命周期 [1] - 行业大模型与工程知识库使静态模型升级为可进化的“智能体” [1] - BIM通过技术自主化与生态协同加速建筑业全链条重构，从“能用”向“好用”跨越 [1] - BIM、云计算、大数据、产业AI等技术为数字建筑产业提供有力技术支撑，拓展应用场景 [3] 细分市场发展趋势 - 建造施工数字化细分领域呈现“精细化管理与智慧化建造双轮驱动”特征 [4] - 精细化管理作为行业数字化“基础盘”，规模增速稳健，未来将向“全场景数据协同”“AI决策闭环”深化 [4] - 智慧化建造作为行业数字化“增长极”，规模增速领先，未来将向“无人化施工”“AI+建筑机器人”等前沿领域拓展 [4] - “AI+建筑安全”“AI+建筑运维”等细分赛道将逐步延伸，挖掘市场新蓝海 [4] 企业战略与案例 - 广联达提出“用产业AI打造‘好房子’的建筑行业发展新模式”，并提炼出“三高”成功关键：高质量数据、高可靠模型、高价值场景 [4] - 高质量数据以“BIM+IoT数据融合”为核心 [4] - 高可靠模型通过“行业大模型+工程软件”深度融合模式实现 [4] - 高价值场景聚焦“设计一体化、成本精细化、施工精细化” [4] - 中国BIM软件已涌现一批重点企业，包括广联达等长年深耕建筑领域的数字建筑平台服务商，以及中国建筑集团下属的研究院及企业 [5] 政策与产业支撑 - 受益于工业软件相关政策，规划设计数字化产业规模崭露头角 [3] - 中国正致力于推动工业软件大发展及关键核心技术突破，为建筑产业数字化转型提供重要支撑 [5]

整体财务表现 - 2025年前三季度营业收入42.7亿元，同比减少2.22%，但第三季度收入同比增长3.96% [2] - 2025年前三季度归母净利润3.11亿元，同比增长45.9% [2] - 整体毛利率同比提升1.14个百分点 [2] - 营业成本同比减少10.27% [7] - 销售费用同比增加4.66%，管理费用同比减少11.37%，研发费用同比减少1.76% [7] 各业务板块表现 - 数字成本业务前三季度收入34.46亿元，同比减少4.95%，第三季度收入11.6亿元与去年基本持平，第三季度新签云合同同比恢复正增长 [3] - 数字施工业务前三季度收入5.29亿元，同比增长17.19%，第三季度收入2.17亿元，同比增长33.09%，毛利率提升至54.28% [4] - 数字设计业务前三季度收入0.48亿元，同比增长2.52%，第三季度收入1720万元，同比增长51.33% [4] - 海外业务前三季度收入1.77亿元，同比增长10.21% [5] AI战略与进展 - 2023年启动"All in AI"战略，2025年提出"产业AI"理念，聚焦AI产品商业化落地 [6] - 前三季度由AI直接带来的新签合同额已超过7000万元 [6] - 2026年AI业务规模预计将实现更快增长，全年AI相关合同额预计达1亿至1.5亿元 [13] 未来战略规划 - 公司正在制定新一轮三年发展战略规划，围绕聚焦核心业务、提升资源效率、拓展业务边界、发力国际市场及坚定AI转型等路径 [7] - 成本业务将以AI为核心进行转型升级 [11] - 海外业务将聚焦深化亚洲和欧洲市场 [11] [16] - 施工业务重心置于项目级软件和企业级软件两个方向 [16] 市场机遇与驱动因素 - 新清单政策落地是成本业务重要推动力，全国超60%省市计划在2025年响应新清单 [11] - 建筑行业数字化、智能化转型带来结构性机会 [6] - 基建领域（如公路、铁路、水利）是公司重要增长空间 [15] - 城市更新成为稳投资重要力量，公司已推出适配该场景的轻量化产品 [14]

合作概述 - 海尔集团与阿里巴巴集团签署全面战略合作协议，达成全面AI合作，旨在为产业AI转型探索新路径 [2] - 合作将聚焦AI+云、先进制造、电商、全球化等核心领域，结合海尔全生态布局与阿里全栈AI能力优势 [2] - 合作被视为数字经济体与实体经济深度融合的新范例，标志着数实融合进入以AI为主导的新阶段 [2][3][5] 合作方核心优势 - 阿里巴巴集团拥有强大的全栈AI能力，其阿里云已完成全栈AI体系升级，从AI大模型到AI基础设施实现技术更新 [3][6] - 海尔集团在智能制造领域具有深厚沉淀，截至2025年9月已有5家工厂入选工信部卓越级智能工厂，总量和品类居行业第一 [4] - 海尔上海洗衣机互联工厂应用数字孪生和人工智能技术，实现柔性化生产，订单响应速度达30秒；青岛高端冰箱互联工厂通过5G和大数据分析技术，实现全员劳动生产率提升56.2%，年减排二氧化碳1.2万吨 [5] 合作意义与行业影响 - 此次合作以AI为催化剂，推动数实融合从简单相加升级至新产业的孪生与蜕变，代表了产业AI发展的本质进步 [6][7] - 合作探索出一条以数实融合为主导的产业AI新路径，使AI成为产业升级的主要突破口，而产业场景为AI提供数据和算法升级基础 [8][9] - 产业AI被定义为以AI为核心结合行业知识和数据壁垒的经济活动集合，预计到2025年全球市场规模将达2320亿美元 [8]

文章核心观点 - 电商行业正进入AI驱动的新阶段，各大平台围绕AI主导权展开激烈竞争 [4] - 京东选择“产业AI”路径，旨在利用其深厚的供应链和零售基础重塑电商价值链条 [4][7][10] - 京东的战略目标是通过平台化工具输出AI能力，从零售平台转型为智能商业基础设施提供者，构建生态壁垒 [22][23] 为何京东选择“产业AI”这条更苦的路 - 京东过去五年增长乏力，零售收入增速一度跌至个位数，市占率被拼多多反超 [6] - 京东的AI价值公式强调产业厚度²，认为即便模型能力相当，产业厚度更大的企业将获得指数级竞争优势 [8][10] - 京东拥有5710万工业品SKU、500万余个仓库及40多个细分行业的数据积累，这些是其选择产业AI路径的比较优势所在 [10] - 若不借助AI提效，京东的“重资产”模式可能从规模优势转化为发展桎梏 [10] 京东如何用AI重构电商价值链条 - 在内部运营方面，数字人成本仅为真人主播的十分之一，超过80%真人主播的带货效果，单个数字人生产成本已降至两位数，较真人拍摄模式成本降幅超90% [13][16] - 在货品变现效率上，AI工具京点点能将素材效率提升上千倍，极大缩短商品上市周期 [16] - 在履约交付方面，物流“超脑2.0”让操作标准化水平提升15%，人机协同效率提升超20%，并在全球500多个仓库部署以改造履约能力 [17] 生态野心：成为下一代电商的“操作系统” - 京东通过JoyAgent、JoyCode等平台工具将自研AI能力输出给生态伙伴，其中JoyAgent已100%开源，JoyCode已被上万名研发人员使用 [22] - 战略意图是从“零售平台”转变为“智能商业基础设施的提供者”，从而构建坚不可摧的生态壁垒 [23] - 此举将推动电商竞争从流量和价格战，升级为AI驱动的全链路效率比拼，行业从营销驱动转向技术驱动 [24]