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董事长 郭为 联席董事长兼首席执行官 王冰峰 总裁兼董事会秘书 陈振坤 财务总监 陈平 神州问学业务负责人 李盛
一、2024年业绩情况: 公司实现营业收入 1281.66亿元,同比增长 7.14%;主营业务归母 净利润 13.05亿元,保持正向增长。2024年公司实现归属于上市公司股 东的净利润 7.53亿元。公司经营效能不断提升,经营活动产生的现金流 量净额达到 25.05亿元,同比扭负为正。 公司主营业务发展良好。“AI驱动的数云融合战略”取得了显著的
成效。数云服务及软件业务实现营业收入 29.65亿元,同比增长 18.75%, 毛利率 20.32%,同比提升 4.70个百分点,税后利润为 14,292.25万元。 自有品牌产品业务强劲增长,实现营业收入 45.81亿元,同比增长 20.25%。毛利率 11.49%,同比提升 2.65个百分点,税后利润为 7,070.36 万元。IT分销及增值服务业务继续保持增长态势,实现营业收入 1244.51 亿元,同比增长 6.84%。毛利率 3.39%,税后利润为 11.46亿元。 公司持续高效运营,经营活动现金流扭负为正,为公司战略业务发 展和无机增长提供坚实的基础。 公司资产规模稳步提升,资产负债率进一步降低。 二、公司战略及整体经营情况 2024年,面对中国经济复杂的外部压力和严峻的市场环境,神州数 码坚持以AI驱动的数云融合战略为核心,突破难关,战略业务持续稳 健增长,经营性现金流大幅优化,营收与利润指标在逆势中表现出强劲 的抗压能力,凸显了经营韧性。公司连续八年入选《财富》中国 500强 (位列第 186位),并获评最具投资价值上市公司信息技术最具成长 上市公司等荣誉。其数字化转型实践不仅被收录至伦敦商学院案例库, 更斩获《哈佛商业评论》数字化转型实践奖,彰显了行业影响力与战 略前瞻性。 数云服务及软件业务方面,过去一年公司加速创新。通过与德勤联 合打造 AI Factory,公司构建全流程人工智能转型服务。在汽车行业纵 深发展上,公司成功签约 18家战略级车企客户,覆盖智能客服、AI定 损等关键场景。自主研发的神州问学AI原生平台,融合 Agent工程、 知识治理与模型训练能力,在医疗、零售、航空等领域落地智能客服、数字人等应用,同时通过数据安全产品为建行、南京银行等重要客户提 供防护支持。 自有品牌产品业务方面,2024年公司聚焦技术突破。合肥生产基地 投产显著提升产能。以昇腾硬件为基座的企业级服务器、AI智算系列产 品及硅光+液冷整机柜方案,推动算力效率提升。行业解决方案创新频 出:在医疗领域,轻量化部署的医联体疾控智能监测预警方案整合国 产操作系统与数据库;在电力行业,基于边缘计算服务器的智能巡检系 统助力国网山西项目,入选工信部信创典型案例。运营商业务实现全面 突破,中标中国移动、中国电信等项目累计金额超 30亿元;金融领域 服务的银行客户扩展到建设银行、邮储银行等头部机构。公司通过并购 智邦科技大陆资产,公司进一步提升了网络产品的研发和生产能力,并 收获了一系列行业知名客户。 展望 2025年,公司将持续保持攻守兼备、加速转型的重要思路, 在 AI技术驱动数字化变革的浪潮中把握发展机遇。面对 AI技术重构企
业数字化架构的行业趋势,公司将依托数云融合战略基础,持续强化 AI与数云技术创新,深耕汽车、高端装备制造等重点行业,通过有机与 无机增长并举的方式拓展海外市场,同步提升战略业务盈利能力。同时 着重构建风险防控体系,完善合规管理机制,通过精细化运营实现降本 增效。持续内部变革,推进以客户为中心的流程再造,依托商机管理系 统重构数据驱动的管理体系。 公司将坚持技术创新驱动发展,摒弃短期利益追逐,聚焦核心能力 建设与价值创造,通过开放协作的生态战略,在数字化变革中实现弯道 超车,为投资者创造长期价值。 三、AI for Process:AI企业落地之路 目前全球 AI技术虽受限于 AGI的未成熟性,但中国正基于数据丰 富性与产业特点探索特色化路径。国产大模型的开源实践验证了 AI普 惠可能性,通过降低算力与模型应用门槛,倒逼行业构建更低成本、更 易获取的服务生态,这与中国独特的产业链数据优势结合,为“通专融 合”战略奠定基础。 现阶段 AI应用呈现“个体普及快、企业渗透缓”的割裂状态。核 心挑战在于商业闭环未形成、专用模型开发成本高,以及数据资产与业 务流程的整合不足。AI的高价值区域在于将通用模型提升至专业水平, 以流程再造驱动企业创新,未来企业需构建以智能体为核心的动态系 统,实现“数据-决策-价值”闭环。对此,公司提出“AI for Process”战 略,自研“神州问学”平台致力于穿透数据孤岛,通过行业知识萃取、 合成数据生成、智能体调度及模型优化,推动企业流程智能化转型。平 台定位为 AI应用的枢纽层,现已支持异构算力整合与多模型协同,解 决企业私域数据利用与智能体规模化部署难题。 展望未来,AI发展的下一阶段不再依赖单一技术突破,而是通过流 程重构放大企业天然禀赋,数字化护城河的深度决定竞争力差异。神州 问学将持续完善服务生态,推动咨询、工具与运营的三端协同,最终实 现数据资产的持续增值与企业价值的创造性转化。 四、神州数码企业大模型落地实践 公司总结了企业在 AI应用中的五大常见误区,并基于神州问学平 台提出系统化解决方案。部分企业存在大模型万能论,忽视本地化部 署与业务适配性;有的重数据数量轻质量治理,导致信息风险放大;多 场景单点创新引发 AI孤岛,造成资源浪费;对模型安全缺乏系统管理; 以及以传统信息化标准评判大模型价值。针对这些问题,神州问学平台 依托国产大模型构建开放架构,提供全流程知识治理工具,形成覆盖需 求识别、数据治理、模型编排到应用落地的闭环体系。神州问学平台已
封装百余种跨行业 AI组件,开发超级员工、智能审查等八大即开即用 场景,并通过内置安全机制实现企业级数据防护。目前该方案已在零售、 医药、烟草行业实现多领域复制,如在某零售企业构建 AI中台支撑 9 个部门落地场景,在烟草行业标准化方案使标书编制效率提升 80%,合 规率提升至 98.6%。通过 RAG技术优化训练成本超 40倍的成功案例, 验证了平台在降本增效方面的优势。神州问学迭代推出的一体机解决方 案及面向个人的爱问学版本,进一步延伸服务边界,形成从研发到商用、 从企业到个人的全生态布局。 五、问答环节: 1、公司推出了国产大模型一体机产品,想了解下公司在一体机的布局 情况? 答: 目前公司基于国产大模型推出的 AI一体机市场需求旺盛,客户对 AI应用的需求从观望转向实际部署阶段。该产品采用神州鲲泰硬件平 台。团队正着力通过 AI战略咨询和增值服务帮助客户解决实际应用问 题。AI一体机的核心价值在于提供软硬件深度集成的完整解决方案— —不仅要实现模型能力与算力的结合,更需借鉴云时代超融合一体机的 成功经验,通过出厂前完成的算力存储优化实现快速部署。未来重点将 围绕算力调度优化、软硬件协同设计等方向,形成既能缩短部署周期, 又能支撑企业业务创新与数据资产积累的体系化 AI解决方案。 2、神州问学在商业化落地的过程中,如何平衡通用和专用这两个战略 方向?未来会重点向哪些比较专用的领域做拓展? 答: 神州问学在商业化落地的拓展过程中采取了从通用到专业的战略 路径,前期通过数字员工、AI For BI等通用领域场景积累经验,并在 服务客户过程中抽象出跨行业的标准化解决方案,目前已形成8个开箱 即用的解决方案。针对行业深度需求,团队采用“哑铃型”策略:一方 面通过AI咨询(如联合德勤定期举办AI工作坊,为不同行业客户提供 部署AI的路径设计),帮助客户完成数字化与AI技术应用的准备;另 一方面发挥技术差异化优势,持续攻克Agent技术在落地使用等环节的 难题,形成技术壁垒。同时,通过生态合作整合行业know-how,持续将 合作伙伴的专业经验与神州数码的技术、运营能力结合,共同沉淀到问 学平台体系中,实现通用性与垂直领域专业化的动态平衡。未来将重点 选择具备行业领袖地位的企业深化合作,加速行业级解决方案的构建与 复用。
3、公司在“AI for Process”战略上的资源调配是什么?未来是否会 在细分板块上有所侧重? 答: 公司更注重资金及资源的精准投入。公司自建的深圳智算中心可 以同时服务客户需求和内部研发需求,并通过与德勤等专业机构合 作,为企业客户构建完整的AI应用体系。未来公司会持续平衡技术创 新投入与股东利益,通过联合投资等模式探索最优投入路径。 公司在推进“AI for Process”战略时将优先依托传统优势行业进行重点 推广,选择重视方案价值的优质客户。AI部署需要与企业发展战略深 度融合,既要支撑企业现有业务升级,更要助力培育基于数据资产的 新型商业模式。综合考虑行业积累、客户关系和数据资产基础,同时 在所有潜在客户中筛选与公司AI能力匹配的合作伙伴。针对行业应用 布局,采取区分行业(如高端制造、金融)与行当(如财务、人事) 的双维度推进策略。 4、公司在 AI领域已有不少实践案例,根据公司的观察,目前 AI在推 动产业变化方面进展到了怎样的程度? 答: 当前企业在推进AI技术应用时仍处于探索阶段,虽然全行业高度 重视 AI对产业变革的潜力,但整体应用尚未形成规模化效应。公司的 实践表明,早期 AI应用多为零散尝试,核心问题在于缺乏明确聚焦方 向,类似于计算机技术从科学计算向商业应用转型的历史过程。随着大 语言模型的突破性进展,AI已具备处理非结构化数据并实现人机自然交 互的能力,这为构建企业级智能系统开辟了新路径。星空体育平台目前关键挑战在于 如何将不同行业的业务流程底层逻辑模型化,通过大语言模型生成适应 细分领域的专业模型,以加速推动可批量复制的 AI解决方案。虽未形 成成熟应用体系,但“AI for Process”的战略方向已明确——即通过持 续探索企业流程的模型化重构,逐步积累能力。正如移动通信经历20年 演进才迎来智能手机革命,AI技术在企业端的深度渗透也需要经历试错 周期与经验沉淀,最终实现从点状创新到系统性数字化转型的跨越。 5、请问公司战略业务毛利提升的原因?未来能否保持毛利持续提升的 态势? 答: 公司战略业务毛利提升的核心原因在于数云服务和硬件自有品牌 业务两大领域的差异化策略与技术创新。在数云服务板块,通过 AI技 术优化服务能效,精准满足企业高复杂度需求,推动毛利率显著增长; 硬件自有品牌业务中,依托AI+理念深化软硬件协同开发,聚焦金融及 运营商等头部行业客户定制化需求,结合场景定制服务器提升单点毛利 水平,逐步实现年度持续性改善。未来公司将坚持差异化发展路径,坚 定向品牌商转型,强化技术开放合作与自主创新能力,围绕行业头部客 户深耕应用场景,突破定制化产品壁垒并拓展技术生态,持续优化服务
精准度和产品竞争力,推动毛利率稳定提升空间。 6、国产大模型爆发对于国产算力会带来哪些影响?接下来公司会有哪 些新的应对和布局? 答: 国产大模型的爆发式发展印证了中国正在探索独特的 AI发展路 径,打破了依赖大算力、大模型、大资金的传统模式。未来企业级AI应 用中推理模型的重要性将更加凸显,而开源技术的普及将扩大算力需 求,而中国可能通过一体化设备和工作站等差异化方式发展,这为国产 芯片提供了市场机会。我们观察到企业对私有化部署有迫切需求,开源 技术解决了大模型私有化部署成本过高的问题,使得各行业能够自主试 验应用。公司未来战略将聚焦定制化算力平台开发,强调围绕客户模型 发展路径构建专属解决方案,而非单纯提供通用型算力资源,这种以应 用场景为导向的技术适配方式将成为发展方向的核心。 7、神州问学与国产大模型之间有什么差异?双方是如何协作的? 答: 神州问学作为多模型集成平台,通过适配全球20余个主流大语言 模型实现跨模型协同工作,其核心价值在于解决企业实践中单一大模型 的局限性问题,目前国产大模型已接入神州问学平台。与单一模型服务 商国产大模型不同,神州问学平台支持企业无需重复准备数据即可在不 同模型间自由切换,显著提升运营效率。在公司服务优势方面,神州数 码通过预装大模型的智能一体机方案,可将企业级 AI部署周期缩短至 数天,实现开箱即用。 8、2024年公司完成了深圳首起数据资产质押融资,能否详细介绍一下 本次实践案例对公司的意义? 答: 在深圳市首例数据资产质押融资合作中,神州数码与深圳数据交易 所及建设银行合作,在完成数据确权与数据合规等审查工作的基础上, 将下游经销商的交易数据资产化后入表,并以此为资产获取银行贷款, 这是全国首笔大中型数据资产质押融资案例。本次案例构建了一整套可 复制、可推广的数据资产入表融资解决方案。对通过金融手段对数据资 产进行定价的创新模式具有重要象征意义,获得了深圳乃至全国的高度 关注。