大会背景与战略意义 - 2025世界智能产业博览会期间华为在重庆举办AI+制造行业大会 汇聚政府部门 制造业企业管理者 技术专家和行业伙伴共同探讨AI与制造深度融合的前沿趋势和产业升级实践路径 [1][2] - 华为作为兼具制造基因与数字技术优势的行业引领者 从顶层方法论到底层技术支撑 场景化解决方案到生态建设 为行业提供AI赋能智能化升级的完整路径 [2] 政府战略与政策支持 - 重庆加快构建33618现代制造业集群体系和416科技创新布局 大力推进数字重庆建设 创新推动AI赋能千行万业 加快AI+制造场景应用拓展 构建产业大脑+未来工厂新模式 [4] - 重庆制定天工焕新行动计划 以数字化变革引领制造业高端化 智能化 绿色发展 目标2027年实现规上工业企业数字化改造全覆盖 2029年深化AI赋能成效 通过研产供销服全链条推进企业转型 [8] - 重庆从组织 财税 数据 金融 人才五方面强化保障 培育专业服务商 推动线上+线下赋能 构建现代制造业集群体系 [9] 华为技术架构与实施路径 - 企业智能化通过横向体系化建设和纵向场景化突破两个路径推进 需遵从战略指引和架构管控 在夯实流程 IT 数据基础上稳步迈向全面智能化 [11] - 华为提出ALL IN TELLIGENCE战略 构建昇腾算力底座支持百模千态 聚焦制造业六大核心场景打造智能助手 推动AI从效率提升转向价值创造 [14] - 华为围绕数据采传存 算管用提供智能联接 智能存储 智能算力 智能平台端到端全栈新型基础设施 打造7大场景20个方案助力企业数智化转型 [15] 企业合作与标杆案例 - 赛力斯与华为基于三大理念 四大平台 五大能力基准 利用平台+联接汇聚海量数据资产 建设安全高效绿色的超级工厂智慧园区 实现高效生产 智慧办公 精益运营 [17] - 赛力斯超级工厂智慧园区成为全球样板点 推动汽车产业从制造驱动转向数据+AI双轮驱动转型 [18] - 长安汽车基于华为4A架构实现智能制造转型 通过构建统一架构 融合网络与数据底座 形成可复制 可协同的多工厂智能制造体系 [20] - 青山工业2022年起与华为合作构建数字化能力 通过企业级问答服务 数字人小青 研发参数寻优算法等探索AI应用 下一步推行1+1+N人工智能方案推动AI应用从单点向全局转变 [21] 生态建设与区域协同 - 华为联合伙伴共建重庆制造+AI高地 提供算力平台 大模型及工程化能力 伙伴输出行业know-how 共同围绕制造行业研发 生产 供应等六大环节布局AI应用 [24] - 华为推出三阶六步合作模式 依托重庆OpenLab等平台提供测试资源及技术支持 邀请伙伴联合办公 深耕车辆装备 半导体等领域 [24] - 通过政策 技术 伙伴 产业四维联动 实现企业降本增效 产业转型升级 区域经济提质的多重价值 为全国制造业智能化转型提供重庆样本 [25] 技术展示与实地体验 - 展台分为行业数智化场景实践和数智化关键技术引擎两大核心板块 全面展现华为在数智化领域的技术硬实力与行业落地能力 [28] - 组织超200名客户参观赛力斯超级工厂 阿维塔数智工厂 OpenLab创新实验室 亲身体验数智制造方案在实际生产场景中的应用效能 [29]

政策框架与战略定位 - 国务院于2025年8月印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，明确人工智能发展至2035年的战略蓝图 [3][4] - 文件定位人工智能为推动中国现代化的基础设施和新质生产力核心，不再仅是产业升级工具 [6] - 提出"三步走"发展目标：2027年实现重点领域深度融合、2030年全面赋能高质量发展、2035年支撑智能社会建设 [6][14] 阶段性发展目标 - 2027年目标为六大领域（科技、产业、消费、民生、治理、全球合作）加速落地，智能终端与智能体普及率超70% [7][14] - 2030年目标为人工智能成为经济发展重要增长极，智能终端与智能体普及率超90% [14][17] - 2035年目标为全面步入智能社会和智能经济阶段，支撑社会主义现代化建设 [14][18] 重点领域应用部署 - 科技领域建设科学大模型推动科研范式革命，缩短研发与市场距离 [9][10] - 产业领域推动工业/农业/服务业智能化改造，培育智能原生产业如AI驱动的设计公司和客服平台 [11] - 消费领域通过智能终端（AI手机/PC/机器人）重塑服务形态，实现万物互联与情感消费 [12][15] - 民生领域覆盖工作/教育/健康/文化，鼓励创作具中国元素的文化作品 [16] - 治理领域提升智慧城市与政务水平，构建智能安全体系和生态治理 [16] - 全球合作领域倡导普惠共享路线，贡献全球治理方案 [16] 技术基础设施支撑 - 模型领域加强基础理论研究和架构创新，建立评估体系确保可控迭代 [26] - 数据领域建设高质量数据集，完善产权制度，探索数据收益分成机制 [26] - 算力领域支持AI芯片创新与智算集群建设，完善全国一体化算力网 [26] - 中国开源生态显著领先，Design Arena排行榜前15名开源模型均来自中国，7月开源33款大模型 [19][20][21] 监管与安全体系 - 构建算法/数据/算力全环节安全能力，应对模型幻觉、算法歧视等12类风险 [27] - 2025年9月起实施《人工智能生成合成内容标识办法》，强制添加AI内容电子水印 [27] - 2025年6月起实施《人脸识别技术应用安全管理办法》，严格规范采集使用原则 [28] 政策实施特点 - 专项聚焦"人工智能+"融合应用，针对重硬轻软、应用碎片化等问题提出分业施策 [29] - 与2017年规划相比更注重系统性部署和务实管用举措 [29]

公司战略与业务重点 - 公司当前战略发展重点方向为I产品与服务 主要定位工业领域 提供I+工业相关产品和服务[1] - 近两年持续加大I产品研发投入 在I中台 垂域模型 智能助手等产品领域取得进展[1] - 目标市场聚焦重工装备 汽车 高科技电子 通用机械和能源动力行业 目标客户为上述行业大型企业[1] 市场拓展与客户策略 - 采用聚焦行业深耕大客户策略 通过打造行业标杆项目和产品拓展客户内部多场景应用复购[1] - 为应对外部因素带来的业绩风险 公司将提高产品标准化水平并增加客户粘性[1] - 强化与合作伙伴的产品和市场融合以提升竞争力[1] 投资机构背景 - 调研机构汉和资本成立于2013年1月 2014年6月取得私募投资基金管理人牌照[2] - 机构秉承超长期价值投资理念 致力于通过伴随优秀企业成长实现长期共赢[2] - 管理产品不收取固定管理费用 从产品设计上保证管理人与投资者利益高度一致[2]

公司战略与业务重点 - 公司当前战略发展重点方向为AI产品与服务 主要定位工业领域 提供AI+工业相关产品和服务[1] - 近两年公司不断加大AI产品研发投入 在AI中台 垂域模型 智能助手等产品领域取得进展[1] - 目标市场以重工装备 汽车 高科技电子 通用机械和能源动力行业为主 目标客户为上述行业中大型企业[1] 市场拓展与客户策略 - 公司聚焦行业并深耕大客户 通过打造行业标杆项目和产品来拓展客户内部多场景应用复购[1] - 为应对外部因素带来的业绩风险 公司将提高产品标准化水平并增加客户粘性[1] - 强化与合作伙伴的产品和市场融合以提升竞争力[1] 投资机构背景 - 调研机构金塔投资为吉林亚泰集团股份有限公司第二大股东 持股方为上市公司600881[2] - 金塔投资实缴资本6718.24万元 2015年5月取得私募投资基金管理人资格[2] - 截至2018年12月31日 公司共发行12支私募证券投资基金 资产管理规模达14亿元[2]

人工智能行业发展概况 - 人工智能历经三次浪潮：第一次（1956-1974）概念诞生，第二次（1980-1987）初步产业化，第三次（2011至今）深度学习推动广泛应用 [10] - 中国人工智能发展分为四个阶段：萌芽期（1978-2000）、探索期（2001-2012）、成长期（2013-2015）、快速发展期（2016至今）[14][16] - 2025年中国人工智能市场规模预计达1671亿元，年复合增速41.5% [20][22] - 近十年融资规模增长3.5倍，2024年融资总额1052.51亿元，应用层主导（占比516.45亿元）[19][23] - 政策支持密集，2020-2025年累计发布超20项国家级政策，涵盖技术研发、伦理治理、应用场景等 [25][26] 人工智能产业链与技术趋势 - 产业链分为基础层（芯片/算力）、技术层（算法框架）、应用层（智能驾驶/AIGC等）[12] - 技术突破方向：大模型参数升级至千亿级、多模态融合、边缘AI普及 [28] - 应用深化领域：生物制药、智能制造、AIGC内容生产 [28] - 全球竞争呈现中美双极格局，中国侧重应用落地 [28] 人工智能行业人才现状 - 从业者年轻化（30岁以下占比47.13%）、高学历（本科及以上87.06%）[32][33] - 名校聚集：上海交通大学、清华大学、北京大学为TOP3毕业院校 [35] - 专业以硬科技为主，计算机科学与技术（52.58%）、电子工程、软件工程位列前三 [35] - 技术驱动型人才结构，算法工程师占比最高（15.7%），其次为产品经理（3.26%）[38] - 核心人才圈集中在长三角、京津冀、粤港澳大湾区 [1] 人工智能人才需求与招聘趋势 - 需求集中在本科及以上学历（占比87%），3-5年经验者最受欢迎 [1] - 算法工程师岗位高薪热招，上北深杭为就业机会集中地 [1] - 能力要求：技术硬实力（算法/工程实现）+软实力（跨学科协同/动态学习）[1] - 招聘趋势呈现技术纵深与交叉学科复合化、工程落地能力受重视 [1] 人工智能行业未来挑战与机遇 - 伦理治理成为关键变量，全球监管收紧（如欧盟AI法案）[28] - 人才竞争全球化加剧，需构建跨国人才库 [1] - 技术割裂风险（芯片管制）与本土化替代机遇并存 [28] - 就业结构重塑：低技能岗位替代与新职业诞生并行 [28]

人工智能在经营管理中的应用价值 - 人工智能通过自动化处理海量数据（销售数据、客户反馈、市场调研等）显著提升企业决策效率，为管理者提供精准信息基础[3] - AI决策支持系统利用算法模型结合历史数据，优化产品定价等商业决策，克服传统经验决策的主观性局限[3] - 在供应链管理中实现实时库存监控与需求预测，降低库存成本同时提升客户满意度[4] 人工智能驱动的运营优化 - 客户关系管理领域通过分析购买历史和行为模式，实现个性化营销策略，提高转化率与客户忠诚度[4] - 生产环节通过智能算法自动优化流程，实现效率与质量的双重提升[5] - 销售团队利用AI分析客户反馈动态调整策略，形成市场快速响应机制[5] 人工智能转型的关键挑战 - 需平衡AI工具与人类判断的关系，避免过度依赖导致创造力缺失[4] - 企业需建立开放包容的文化氛围，通过培训提升员工数字素养以适配AI工具[4] - 技术普及伴随隐私保护、数据安全等伦理问题，企业需建立合规使用框架[5] 行业未来发展趋势 - AI技术将全面渗透生产制造、市场营销、人力资源等各管理环节，成为企业差异化竞争的核心要素[5] - 智能化转型将重构企业管理模式，实时数据驱动的决策体系成为未来主流形态[5][6] - 持续技术创新推动AI应用场景扩展，率先实现深度整合的企业将获得长期竞争优势[6]

文章核心观点 慧博云通2025年一季度营收延续高增长态势，在“人工智能 +”战略推动下加速“2 + 3”发展战略，业务结构优化，积极布局AI和大模型技术应用，持续加大研发投入，全球化布局带来广阔市场空间，虽短期利润受研发投入影响，但随着高附加值业务比重提升和AI解决方案落地，盈利能力有望改善，有望实现高质量发展为投资者创造长期价值 [1][2][3][4] 业绩表现 - 2025年一季度公司实现营业收入17.43亿元，同比增长28.3%，延续2024年全年37.46%的高增长态势 [1] - 2024年公司三大主营业务均实现两位数增长，软件技术服务业务营收10.74亿元，同比增长16.70%；专业技术服务业务营收4.97亿元，同比大增58.69%；产品与解决方案业务营收1.48亿元，增长32.39% [1] 业务发展战略 - 加速推进“2 + 3”发展战略，聚焦TMT、金融两大行业，强化金融科技、大数据、人工智能三大技术领域 [1] - 继续加大对金融行业投入，通过引进成熟团队及投资并购等方式拓宽该垂直领域能力 [3] AI布局与应用 - 积极布局AI和大模型技术应用，开发出多元化AI解决方案，在金融行业取得显著成效 [2] - 为金融机构提供智能风控、智能营销等解决方案，帮助客户实现数字化转型，成为业绩增长重要驱动力 [2] 行业前景 - IDC预测全球生成式AI市场五年复合增长率将达63.8%，到2028年市场规模将达2842亿美元 [2] - 软件和信息技术服务行业作为数字经济重要引擎，在2024年度展现强大发展韧性与潜力，政策效果释放和技术改造提速将推动行业高质量发展 [2] 研发与人才 - 持续加大研发投入，围绕新兴技术攻关，形成具有自主知识产权的技术解决方案 [3] - 2024年3月和2025年2月连续推出两期股权激励计划，覆盖180余名核心员工，合计授予2199万股 [3] 市场布局 - 业务拓展至全球市场，在20多个国内城市及多个境外地区设立分支机构或服务团队，在移动智能终端测试领域可在全球200多个城市开展测试工作 [3] 盈利预期 - 短期利润受研发投入加大影响，但AI和金融科技领域布局有战略意义，随着高附加值业务比重提升和AI解决方案规模化落地，盈利能力有望持续改善 [4]