摘要：懂需求 能落地 会进化 销售想查某个产品的季度回款情况，要等财务导出报表；财务对账时发现库存数据与销售数据对不上， 得逐笔人工核对；管理层想开紧急决策会，却要等半天才能拿到汇总数据 —— 这些场景，几乎是每个 企业的日常。 数据躺在ERP、CRM、仓储系统等多个平台里，形成一个个 "孤岛"，而传统的数据工具又需要专业技 能操作，普通员工望而却步。 为什么企业需要 "数据贴身助理"？ 企业数据管理的痛点，早已不是"缺数据"，而是"用不好数据"。 过去，企业处理数据的逻辑，本质是"人追着数据跑"。 业务人员有数据需求，得先梳理清楚需求、找到对应的数据源，再求助IT人员编写代码、导出数据，最 后自己整理分析。这个过程少则几小时，多则一两天，等拿到可用的数据，业务时机可能已经错过。 更关键的是，不同岗位的用数需求千差万别。 销售关注客户回款、订单完成率；财务在意成本核算、费用归集；管理层需要整体经营数据支撑决策。 传统数据工具提供的 "通用方案"，要么需要用户自己二次加工，要么无法精准匹配具体场景。 这就是Data Agent存在的核心价值：它不再是被动等待查询的数据工具，而是主动理解需求、解决问题 的 "贴身 ...

食品安全与监管 - 新修改的食品安全法明确道路运输经营者从事重点液态食品散装运输需在容器显著位置喷涂食品专用标识，并严禁装运食品以外的其他物质 [2] - 餐饮服务连锁企业需明确一个企业总部，总部应具备连锁管理能力并取得包含“餐饮服务连锁管理”的食品经营许可 [5] 产品标准与认证 - 所有销售的电动自行车产品均必须符合新版强制性国家标准，“旧国标”电动自行车全面停售，产品需有CCC认证标志 [4] - 新修订的《医用防护口罩》强制性国家标准规定一次性使用医用防护口罩不应设置呼吸阀，并应配有鼻夹或替代设计以起到固定和密合作用 [6] 地方经济与数据治理 - 海南自由贸易港鼓励发展夜间经济，打造夜间文化和旅游消费集聚区，允许在重点旅游区内设置通宵营业酒吧和娱乐演艺场所 [14] - 湖南省禁止经营主体利用数据实施不正当竞争行为和垄断行为 [12] 建筑与房屋使用安全 - 广州市明确将没有防水要求的房间或阳台改为卫生间、厨房，或将卫生间改在下层住户特定房间上方将面临罚款，对房屋所有权人或使用人处1000元以上5000元以下罚款，对装饰装修企业处5000元以上5万元以下罚款 [16] 信用管理与社会保障 - 《市场监督管理信用修复管理办法》健全信用修复制度，鼓励当事人主动纠正违法失信行为 [8] - 陕西省为70-79周岁老年人发放每人每月50元补贴，80-89周岁每人每月100元，90-99周岁每人每月200元，100周岁及以上每月300元补贴 [10]

文章核心观点 - 公司作为特钢行业绿色转型与智能制造的标杆，通过采用电炉短流程炼钢和全流程数智化协同，实现了高效节能减排和智能化生产，持续领跑行业高质量发展 [1][7] 转型智能生产 - 公司构建60个智能场景的“数字工厂”，凭借全流程数智协同优势入选2024年卓越级智能工厂 [1] - 棒材精整车间部署38台机器人协同作业，生产线所需人员从10多名减少至3名，相关系统获国家重点研发计划支持 [2] - 智能仓库系统实现自动化运行，劳动力减少三分之二，出入库流程用时不到2分钟 [2][3] - 公司在全球拥有1200多家客户，产品销往30多个国家和地区 [3] 强化数据管理 - 一体化“数智”系统实现从销售订单到产品交付的全流程动态高效衔接，高创效产品比例同比提升31% [4] - 应用109个工艺模型，形成100余项工艺技术创新，打造以轴承钢、齿轮钢为代表的高端产品集群 [3][4] - 通过大数据和深度学习技术构建用户画像，实现需求驱动的精准营销，提高效率并降低成本 [5] 高效节能减排 - 电炉短流程炼钢技术使污染物减排75%以上，同口径碳排放降低75%，吨钢电耗较传统电炉降低30%以上 [1][6] - 智能化环保信息管控系统实时监控污染源排放数据，指导生产调整以高效利用资源 [6] - 对生产余热进行高效回收用于发电供暖，生产用水全部采用城市中水，实现废水“零排放” [6] - 2023年获评国家级“绿色工厂”，2024年被授予双碳最佳实践能效标杆示范厂 [7]

公司概况与业务模式 * 公司为Ziff Davis 是一家数字媒体和互联网公司 拥有包含内容品牌、订阅软件品牌和订阅数据业务在内的品牌组合[4] * 公司主要通过系统性收购建立 约60%收入来自广告 其余来自订阅和授权[4] * 公司目前有五个可报告分部 提供更详细披露的目的是让投资界更清晰地了解业务的不同部分[6] 战略评估与价值释放机会 * 公司宣布聘请外部顾问探索价值创造机会 包括资产剥离等 此决定源于增加分部披露后私人市场投资者和战略投资者的浓厚兴趣[7] * 公司认为其当前估值存在明显价值问题 交易价格约为EBITDA的3至4倍 与公司的增长和盈利能力脱节[7] * 公司对任何能带来可持续每股价格提升的方案持开放态度 并认为其拥有的任何单一业务的估值都应远高于公司当前的隐含倍数[8][9] * 此过程并非意在剥离不良资产 公司对现有投资组合感到满意 但作为现实主义者 需要采取措施捕捉部分被低估的价值[38][39] 各业务分部表现与前景 **健康与保健** * 该分部是公司最大的业务板块 第三季度收入增长13% 调整后EBITDA增长18% 年初至今收入增长12%[11] * 业务为医药商业化业务 帮助药企提升处方量和患者依从性 医药市场强劲且数字化趋势有利[11] * 数字健康应用Lose It! 受益于GLP-1药物使用带来的用户体重维持需求 成为重要增长动力[12] * 该业务是展示AI搜索影响不适用于公司业务结构的典型案例[12] **连接性** * 该分部主要包括Ookla业务 涵盖Speedtest、Ekahau等品牌 处于宽带和移动网络中心[13] * 2024年为业务重置年 新领导层对业务进行全面改革后已恢复增长 年初至今增长7% 预计第四季度后将加速至低双位数或高个位数增长[14] * 该业务利润率达50% 新推出的产品如Speedtest Pulse和Speedtest Certified有望成为增长新引擎[14][45][47] **网络安全与营销科技** * 网络安全业务已恢复增长 包括高利润的网络安全软件业务[14] * 近期收购的Symantec Labs规模虽小 但揭示了公司将营销科技更多视为客户获取业务的思路 特别是在搜索获客成本上升的背景下[50] **科技与购物** * 该分部在第三季度出现下滑 主要由于公司已宣布将逐步关闭部分业务 同比数据存在噪音[15] * 该业务是搜索波动性影响最为明显的领域[16] **游戏与娱乐** * 该业务一直表现良好但具有波动性 增长受游戏发布周期和主机周期影响[17] * 核心品牌IGN Entertainment是游戏信息领域最具影响力的品牌[17] 人工智能的影响与公司策略 **AI带来的挑战与机遇** * 公司约三分之一的收入与网络流量相关 其中来自搜索的收入约占公司总收入的百分之十几 并非全部[23] * 观察到AI驱动了更多搜索活动 搜索量在上升 但当前主要问题是搜索排名本身的巨大波动性[24] * 论坛内容对传统出版商和高品质内容源的影响可能大于AI摘要[25] * 公司对可信赖高质量内容的作用持乐观态度 认为在AI生成内容泛滥的环境下 专业内容机构的价值将凸显[25][26] **AI的产品整合与应用** * 公司将AI应用于产品功能和工作流效率提升 例如Lose It!应用通过AI视觉技术识别食物图片 极大提升了用户日志记录行为和留存率[28][29] * 公司拥有内部数据平台Core 利用AI从覆盖3亿月活用户的行为信号中生成洞察 例如创建受众数字克隆进行实时市场调研[30][31] * 公司开发了AI驱动的广告平台 可将洞察应用于广告定向 不仅限于自有库存 还可扩展到整个互联网和社交平台的广告库存[32][33] * 公司明确表示不使用AI生成内容 认为这是危险的做法[35] 增长战略与资本配置 * 公司的历史增长模式是整体增长 不严格区分有机增长和收购增长 核心目标是复合EBITDA和EPS增长[37] * 公司积极进行股票回购 认为在当前估值下是最佳投资 年初至今已使用约85%的自有现金流回购股票[38][42] * 并购仍是优先事项 但需要与股票回购竞争资本 今年已完成七笔规模较小的交易[41] * 公司也在业务再投资方面进行分配 例如增加对连接性业务的投资以支持新产品的推出和预期增长[43] 新产品与市场拓展 * 连接性业务推出两款新产品 Speedtest Pulse针对家庭和办公环境的Wi-Fi问题诊断市场 潜在客户群庞大[45][46] * Speedtest Certified业务是对酒店、办公楼和体育场的Wi-Fi质量进行认证[47] * 这些新产品是公司进行资本支出和运营支出再投资以推动增长的具体例证[48]

公司价值主张 - 公司向客户提供的价值主张主要围绕三个核心领域 [1] 领域专长 - 公司在客户工作流程细分领域拥有深厚专长 源于自2000年代初便开始运营 [2] - 公司为保险、医疗保健、银行等多个行业的众多客户管理大量不同的工作流程 [2] - 公司的领域专长是通过多年积累构建的 [2] 数据管理 - 公司于2006年收购了一家名为Inductis的印度小型公司 从而进入数据分析领域 [3] - 自2006年收购以来 公司持续构建数据分析能力 [3]

活动概述 - 公司于2025年11月举办绿联NAS私有云存储高校交流会，活动覆盖南京传媒学院、中国传媒大学、上海交通大学及广州美术学院，实现四校联动 [1] - 活动核心为“解锁数据存储新方式”，通过场景化体验、实战分享与互动交流回应高校学子数据管理实际需求 [1] - 活动聚焦高校“存储焦虑”问题，如数据存储空间不足、多设备协同低效、数据安全防护薄弱等，采用“沉浸式体验 + 需求调研”模式 [1] 产品功能与校园场景适配 - 公司NAS产品功能深度适配校园场景，包括学术研究场景的海量文献分类与快速检索功能，可帮助学子减少资料查找时间 [2] - 产品具备跨设备自动同步特性，支持文档和素材实时更新，满足多设备切换学习需求 [2] - 针对小组课题协作，产品提供多人实时编辑与版本管理功能，有效解决传统协作中的版本混乱问题 [2] - 产品为实验数据、设计作品等珍贵资料提供加密存储与安全备份能力，保障数据隐私 [2] - 活动设置“数字媒体人实战分享”环节，由公司视频后期负责人结合工作经历分享NAS在集中存储、实时同步、安全防护等方面的应用经验 [2] 用户互动与市场洞察 - 通过互动讨论与答题赢礼环节，公司深度倾听高校用户需求反馈，收集到如“轻量化操作”、“校园网适配”、“多账号权限细分”等优化建议 [3] - 此次活动为科技消费电子品牌深耕校园市场提供了思路，即通过场景化沟通将产品功能与用户实际需求结合 [3] - 活动搭建了公司与年轻用户的沟通桥梁，为后续校园数字服务的优化积累了实践经验 [3]

**AvePoint (AVPT) 电话会议纪要关键要点** 涉及的行业与公司 * 公司为AvePoint (NasdaqGS:AVPT) 一家专注于数据管理、保护和治理的软件公司[1][2] * 行业涉及企业级软件、云计算、数据安全与管理、人工智能（AI）应用领域[3][4][5] 核心观点与论据 公司战略与平台演进 * 公司业务始于基础设施管理时代专注于数据恢复和连续性 后于2008年左右将数据保护业务扩展至云端[3] * 当前平台提供综合性数据管理 支持不同云服务提供商和数据仓库 专注于为受监管行业和公共部门机构解决数据全生命周期管控问题[4] * 平台战略核心是实施正确的防护措施 防止敏感数据过度共享、清理冗余过时数据以降低风险 应对疫情后数字工作环境复杂性激增的挑战[5] * 公司专注于非结构化数据管理 此类数据（如视频、聊天记录、电子邮件）占企业每日生成数据的约90%[6] 人工智能（AI）产品与愿景 * 公司推出AgentPulse Command Center产品 旨在监控和管理基于Microsoft、Google等超大规模厂商平台构建的AI智能体[8][9][10] * 产品功能包括分析已部署智能体数量、行为、所用身份以及跨智能体的数据传输 提供控制、可见性和修复能力 响应企业对AI智能体“失控”的担忧[9][10] * 产品将与Microsoft 365 Agent和即将推出的Gemini Enterprise实现互操作 定位为面向监管、安全和审计人员的“命令中心”[11] * 该产品的开发始于2022年ChatGPT发布后 目标是成为市场上首批为AI智能体提供防护措施的公司之一[11] 财务表现与增长目标 * 公司2025年第三季度整体增长率为26% 但联邦政府业务增长显著放缓 拖累北美地区年增长率约为21%[15][16] * 公司维持年度指引 对达成目标充满信心 并设定了四年内实现10亿美元年度经常性收入（ARR）的目标[19] * 实现10亿美元ARR目标意味着需维持20%以上的增长率 公司对此有信心[19][23] 增长驱动因素与市场多元化 * 增长动力多元化 无单一依赖 体现在地理、客户群和行业分布均衡[24][25] * 北美业务占比约45% 欧洲、中东、非洲（AMEA）业务占比30-35% 亚太（APAC）业务占比剩余部分 无单一客户贡献超过总ARR的2%[24][25] * 中小型企业（SMB）是当前增长最快的客户细分市场 占业务19% 主要由管理服务提供商（MSP）社区驱动[26] * 亚太地区是增长最快的区域 日本市场增长尤为强劲 因公司已获得本地身份 此外澳大利亚、韩国和新加坡市场增长显著[27] 产品与市场拓展 * 通过推出面向MSP的Confidence Platform “Elements”版本 成功切入SMB市场 MSP可借此扩展利润率 每花费1美元可赚取5-6美元的边际利润扩张[30][31] * 平台从最初专注于Microsoft环境扩展到多云支持 现已覆盖Google Workspace、Salesforce、Monday.com等 提供统一策略管理的“单一管理平台”[35][37][38] * 产品分为三大套件：Resilience Suite（数据弹性与连续性）、Control Suite（数据管控与权限修复）和Modernization Suite（数据迁移与现代化） 便于交叉销售和向上销售[41][42][43] * 近期Modernization Suite（特别是数据迁移ARR）出现增长加速 源于企业为AI项目整合数据资产的需求[49][50][51] 市场竞争与行业整合 * 观察到数据安全、身份管理、数据安全态势管理（DSPM）等子类别市场正在融合 公司密切关注潜在补强收购机会[57][58] * 认为公司的差异化优势在于其真正的现代云原生架构以及为企业级客户提供服务的经验[59] 财务目标与投资平衡 * 公司遵循盈利性增长战略 目前已达到“40法则”标准（增长率+利润率≥40%） 本财年运营利润率预计为18-19% 长期目标为27%[65][66] * 公司在增长投资与盈利能力之间持续进行平衡 确保对研发、销售和营销进行必要投入以支持长期目标 同时履行盈利责任[66][67] 其他重要内容 联邦政府业务影响与展望 * 2025年联邦政府业务增长受到“Doge”活动引发的机构动荡、人员更替以及政府停摆带来的不确定性影响 导致项目审批和采购延迟[14][15][17] * 尽管政府重新开放 但业务恢复需要过程 对第四季度能否完成积压交易持希望但不确定的态度[17][18] 技术趋势与平台演进 * AI和低代码/无代码平台的兴起改变了用户角色 更多业务分析师参与系统监控 公司需相应调整产品用户体验和功能设计[62][63][64]

项目获奖与认可 - 第四范式联合上海交通大学、清华大学完成的“OpenMLDB：企业级机器学习数据库关键技术与系统平台”项目荣获2025年度CCF科技成果奖科技进步二等奖 [1] - 该奖项标志着项目在计算机科学与技术工程领域的创新成就获得学界与业界双重权威认可 [1] - 获奖项目从94个推荐/申报项目中脱颖而出，与其他37个项目一起荣誉上榜 [5] 技术突破与创新 - 项目创新性地实现在线推理与离线训练场景下的数据计算一致性，提升AI应用的准确性与可靠性 [2] - 项目突破毫秒级实时数据处理技术，高效支撑在线特征计算与实时推理，满足金融风控、智能推荐等业务的即时响应需求 [2] - 项目解决大规模训练数据批量准备的效率难题，显著缩短特征工程与模型迭代周期 [2] - 关键技术突破共同构成一个高性能、高可靠、全链路一致的企业级机器学习数据库系统平台 [3] 产业应用与经济效益 - 项目成果已在金融、电子商务、政务管理等行业的核心业务系统中实现规模化部署与应用 [4] - 在某头部银行实现毫秒级实时特征计算，助力精准拦截欺诈交易，有效降低资金损失 [4] - 支撑唯品会线上推荐系统，提升推荐准确率与用户体验，直接拉动GMV增长 [4] - 项目为应用单位带来显著的效率提升与成本优化，创造预期的经济效益 [4] 开源生态与行业影响 - 第四范式积极运营并共建OpenMLDB开源社区，推动技术的开放与协同发展 [5] - 通过开源开放，OpenMLDB形成具备自主知识产权、面向AI应用落地的国产化开源方案 [5] - 此举降低了广大企业与开发者应用先进AI数据管理技术的门槛，对构建健康的AI技术生态和提升我国在基础软件领域的自主创新能力具有积极意义 [5]

公司经营与股东情况 - 公司表示目前经营稳健，各项业务有序推进，不存在应披露未披露的风险事项 [1] - 公司大股东严格遵守法律法规，股东减持行为均在规定范围内依法依规进行，相关信息已通过指定媒体公告 [1] 研发投入与技术战略 - 公司坚持以技术创新驱动发展，研发投入主要用于产品升级、新产品及新技术研发 [1] - 研发投入方向包括动态文件复制、数据库复制、持续数据保护（CDP）及AI智能化数据管理等 [1] - 研发投入的持续增加有助于公司保持技术领先优势、完善产品矩阵和增强长期竞争力 [1]

文章核心观点 - 飞书多维表格被定位为一个面向非技术用户的强大数据库和工作流工具，其核心价值在于以极低的学习门槛实现数据的结构化管理和高效利用 [6][11][12] - 该工具通过集成AI能力显著提升了数据处理和内容生成的自动化水平，能够将人效比提高三到五倍 [32][33][102] - 文章旨在提供一个结合了公司3年实战经验的保姆级入门教程，展示飞书多维表格如何成为公司各部门的核心基建 [6][7][12] 飞书多维表格的产品定位与核心优势 - 飞书多维表格的底层逻辑是一个数据库而非简单表格，专为储存和分析工作生活中的海量数据而设计 [16][17] - 与Excel相比，飞书多维表格在容量上支持单表一千万行，并能容纳1000人同时在线编辑，权限管理可精确到字段级别，容量是Excel的十倍 [24][25] - 工具支持实时生成视图和仪表盘，数据变化可自动更新，避免了传统Excel制作图表费劲的问题 [27][28][32] 核心功能模块详解 - **字段类型**：分为录入信息类、组织协同类、数据打通类、自动化字段和数据变动追踪字段等多种类型，其中公式计算字段支持AI自动生成，极大降低了使用门槛 [40][43][44][47] - **字段捷径**：封装了复杂的AI功能，支持接入DeepSeek、豆包等多个大模型，可实现文字、图片、视频的批量生成以及OCR等实用功能 [51][52][55] - **视图与仪表盘**：提供表格、看板、日历、甘特图等六种视图，仪表盘可通过AI一键搭建或手动添加组件实现数据可视化 [60][63][65][67] - **自动化与工作流**：通过右上角的自动化机器人图标和左下角的工作流功能，可实现自动分类、内容添加和消息通知等，使表格动态化 [72][74][75] - **权限管理**：权限控制可精细到每一列，支持系统角色和自定义角色，保障了数据安全并避免了重复建设工作 [76][77][78] 实际应用场景案例 - **数据分析**：公司利用爬虫自动采集公众号数据（如阅读量、点赞、转发），并通过设置筛选条件（如阅读量≥30000、赞阅比≥2.5%）来识别高质量内容 [81][82][84][85] - **项目管理**：公司使用一个包含40多个字段的项目总表来管理客户、项目进度、财务状态等全部业务数据，并通过日历视图等功能进行排期和筛选 [90][91][94][95] - **工作流搭建**：展示了如何通过快捷指令、飞书应用机器人和字段捷径实现手机端内容一键录入并自动生成图片的创意工作流 [97][98][100][102] 使用门槛与未来展望 - 飞书多维表格现已与飞书主应用剥离，用户仅需注册账号即可在线使用，无需下载完整飞书客户端，降低了使用门槛 [36][37] - 文章强调该工具的未来潜力巨大，认为掌握该工具的组织将在人效上获得显著优势，但当前公司自身对其功能的开发利用率仍不足十分之一 [80][102]