均盈利水平。基于当前市场环境与业务发展趋势判断，未来三至五年内，公司商业模式或将持续保持这一基本形态？答：从业务模式的盈利性角度来看，产品化业务的毛利率通常处于较高水平。然而，在短期内，其对净利润率以及净利润的实际贡献，未必能超越项目制业务。这主要是因为产品化业务在前期研发、市场推广等方面需要投入大量资源，成本回收周期相对较长。若企业仅仅专注于产品研发，而忽视配套服务的提供，极有可能在激烈的市场竞争中陷入困境。鉴于此，公司在推进产品化的进程中，采取了稳健且贴合市场实际的策略。公司期望通过逐步培育王牌产品，实现业务重心从服务向产品的转移，最终达到以产品为主导、服务为辅的理想业务结构。即便在最不理想的情况下，产品收入仅占总收入的一部分，服务业务在未来 5至 8年内仍将是公司业务的重要组成部分。实际上，只要对服务业务进行有效的成本控制和管理，虽然其毛利率相对较低，但其净利润率仍能保持相对稳定。回顾过往业绩，曾在服务业务板块实现过 15%至 16%的净利润率，这一水平与国外许多同类型服务企业相当，说明服务业务并非如部分人所认为的那样缺乏盈利能力。尽管如此，公司仍将积极推动产品化进程，因为产品化业务在未来具有更大的增长潜力和市场空间。不过，公司在转型过程中不会采取激进的策略，而是会根据市场动态和客户需求的变化，稳步推进业务模式的调整与优化。当然，未来市场环境可能发生变化，公司也会根据实际情况对业务策略进行相应的调整。问：伴随 AI大模型能力持续迭代升级，本年度客户需求较去年呈现何种差异化演变趋势？基于底层模型技术的不断突破，公司下半年是否计划推出具有市场竞争力的重磅产品？其三，在大模型驱动下，公司在 AI Agent等前沿技术领域将取得哪些实质性进展，以及未来三至五年内 AI业务的整体发展战略与规划布局？答：大模型技术的持续迭代，与当前市场空间的变化尚未呈现出紧密的强相关性。从企业客户的接纳程度来看，绝大多数企业客户在去年才初步关注 AI领域。今年年初，DeepSeek等新技术的涌现，让企业对 AI的探索热情有所提升，但由于市场仍处于培育阶段。在行业应用方面，大消费领域凭借其较早拥抱互联网、数字化转型进程较快的优势，在 AI应用上先行一步，率先在多个业务场景中开展实践。而工业领域的 AI应用则相对滞后，这并非源于工业企业思想保守，而是由于工业生产流程复杂、产业链条较长，使得 AI技术的落地实施面临更多挑战。不过，今年以来工业端供应链管理的 AI需求开始逐步释放。值得注意的是，工业领域的AI应用远比大消费领域复杂，不能仅仅依赖大模型或 AIGC技术，而是需要采用组合式的应用方案，例如要将传统机器学习与多模态等新技术有机结合，实现更多原本难以达成的目标。在企业自身的产品与技术发展规划上，公司在 AI领域持续深耕。去年开始布局智能体（Agent）业务，今年在此基础上不断丰富智能体的种类和功能。今年 3月发布的得灵体系中，智能体的数量已显著增加，且随着与客户的深入探讨和项目的不断落地，智能体的数量仍在持续增长。今年公司将重点探索自主智能体（Agent）的研发与应用。公司认为，相较于单体智能体，自主智能体更具现实意义和应用价值。它能够依据设定目标，自主规划并执行一系列动作，并根据执行结果灵活调整后续步骤。以制造业的紧急插单场景为例，传统模式下需要经验丰富的计划员进行复杂的协调工作，而自主智能体则可以在接收到紧急插单目标后，自行完成库存查询、供应商协调、产线排程调整等一系列任务，极大地提高了工作效率和决策的科学性。尽管研发自主智能体存在一定难度，但公司凭借在行业内丰富的经验和技术积累，有信心在该领域取得突破。此外，公司还计划推进 MCP相关业务。这一业务的开展需要与众多大模型厂商紧密合作，目前公司已与部分厂商进行了深入交流与探讨。虽然 MCP的商业模式和发展路径尚未完全明晰，但公司认为这是未来的重要发展方向，并已做好充分准备积极推进相关工作。在开发工具的智能化升级方面，公司在去年的用户大会上展示了编程开发中 AI的深度介入成果，例如在低代码平台上，系统能够识别用户手绘草图，并自动生成相应的系统界面。公司计划在下半年进一步加大在开发工具中融入AI元素的力度，通过对话式或手绘式等交互方式，让开发工具能够更智能地满足用户需求，为用户提供更加便捷高效的开发体验。由于 AI技术发展日新月异，公司将密切关注技术动态，及时调整和优化自身的发展战略，以适应市场变化并保持竞争优势。问：AI项目商业模式与利润情况如何？如果客户去做 AI升级，是怎么样的一个收费模式，同时老客户的粘性如何？答：从业务形态与商业模式来看，AI领域与传统 IT产业类似，均涵盖产品与服务两大核心板块。同时，AI业务具备独特的衍生价值：由于 AI运行需消耗计算资源，由此衍生出资源入口分润的商业模式，未来随着技术发展，基于模型调用的 MCP模式也具备潜力——通过将 AI能力部署于 MCP服务器，依据调用量进行计费，有望成为新的盈利增长点。随着 AI与互联网的深度融合，商业模式创新空间将进一步拓展，但当前各类创新模式仍处于探索阶段，成熟度有待提升。在盈利表现方面，AI业务目前展现出良好的利润空间。一方面，公司凭借先发优势，构建了完善的 AI开发工具体系，显著提升了应用团队的开发效率；另一方面，企业客户对 AI项目的价值认知更为清晰，相较于传统 ERP项目，AI应用带来的收益可量化程度更高，客户付费意愿较高，为利润实现提供了有利条件。针对存量客户的 AI升级需求，业务场景呈现多元化特征。部分需求属于全新业务拓展，如在私域电商领域新增 AI导购、智能客服功能，本质上是数字营销业务的延伸，这类需求更倾向于增购模式；另一部分则涉及对传统业务功能的智能化改造，例如将财务人工审核或简单 RPA流程升级为 AI智能审核系统。对于此类需求，若公司具备成熟产品，将采用产品销售结合定制化改造收费的模式；若尚无标准化产品，将以服务项目形式推进。值得注意的是，存量客户的高粘性成为业务推进的重要基础，客户出于系统兼容性与服务延续性考量，更倾向于选择原有供应商进行 AI升级。同时，市场中也出现新的业务机会：部分企业因原有供应商缺乏 AI技术能力，在互联网合作方的推荐下，转而寻求公司提供 AI改造服务，这表明公司的技术整合能力与行业解决方案优势正在获得市场认可。问：最容易落 AI场景的行业客户，这情况如何？。答：回顾 2024年 AI业务布局，大消费领域在客户构成中占据显著份额。以智能体（Agent）相关业务为例，大消费行业客户数量约占整体客户总量的 50%。不过，部分客户的需求范畴超出传统智能体应用边界，涉及知识库管理、智能数据分析等领域，若将此类业务剔除，聚焦纯粹的业务智能体应用，营销场景则成为最主要的落地领域。进入 2025年，AI应用呈现出全行业覆盖的态势。供应链管理、财务管理、工业制造等领域的客户需求同步增长，各行业在 AI技术探索上形成齐头并进的格局，已难以单纯以“热门”或“冷门”界定特定行业的应用热度。这一现象的形成，除行业自身数字化基础差异外，更与企业自身属性密切相关。作为服务于头部企业客户为主的供应商，现在 AI技术已成为行业公认的发展趋势，这些头部企业无论所处行业如何，均倾向于率先布局 AI应用，以巩固竞争优势，由此推动了 AI技术在各行业的均衡发展。 汉得信息（300170）主营业务：专注于为企业客户提供信息化、数字化建设产品与解决方案综合服务,致力于成为连接企业管理与数字化技术的桥梁,帮助企业实现数字化转型,提高运营效率、效益与竞争能力。 汉得信息2025年一季报显示，公司主营收入7.42亿元，同比上升1.27%；归母净利润3525.91万元，同比下降30.1%；扣非净利润3447.83万元，同比上升27.32%；负债率17.45%，投资收益-283.33万元，财务费用-1308.28万元，毛利率33.66%。 融资融券数据显示该股近3个月融资净流入3.57亿，融资余额增加；融券净流入53.91万，融券余额增加。 以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。lg...
北美站
