• 港股上市进度: 公司招股书已提交联交所，同时给证监会提交了备案申请，备案申请已被接受等待审批。
• 募集资金用途: 产品研发，全球化客户拓展及能力体系构建，全球化品牌、营销和生态能力，寻求战略合作、投资及收购，运营资金补充。

• AI产品矩阵: 包括“灵手”业务智能体系列、“灵猿”大圣AI中台系列、“灵睿”垂直模型系列、“灵炼”企业级大模型训练与管理平台、“灵策”配套服务系列。
• AI业务收入: 2025年AI业务实现约3.1亿元收入，2024年AI业务收入约7800万元。
• 毛利率提升: 整体毛利率同比提升至35.67%，主要受益于AI业务的快速增长及其对业务模式的重构。

• 客户集中度: 前五名客户合计销售金额占年度销售总额比例约10%，其中第一大客户的销售额占年度销售总额比例约2.8%。
• 应收账款: 公司的现金流在逐季改善，应收账款的占比处于合理水平。
• 股东人数: 截至2026年4月10日，公司股东总数约为15.4万户；截至2026年3月31日，总股东数约为15.7万户。

• 市值管理措施: 聚焦公司主业，提升经营效率和盈利能力；充分且合规的信息披露；运用资本运作、权益管理、加强现金分红、投资者关系管理等手段；通过股份回购、大股东增持等方式。
• 业务转型: 实现了公司从服务公司到产品和解决方案的战略转型，产业数字化与财务数字化两大自主软件业务合计营收占比已达58.72%。
• 未来展望: 在保持传统业务稳定的基础上，基于客户需求在AI、PAAS平台、数据等开启增长的第二曲线。

• 与英伟达合作: 与英伟达在能力上高度互补，基于英伟达的AI Factory企业级应用，实现底层算力与行业场景的深度协同，目前处于商业模式的样本积累阶段。
• 股权激励: 公司暂时没有推出新的股权激励和员工持股计划。
• 一季度业绩: 公司26年一季度报告拟于2026年4月28日披露。

• AI业务增长与产品矩阵
  • 企业级AI应用从“探索尝试”向“战略性投入”演进，投入意愿更为积极
  • 业务类型从“单点式AI应用部署”转向“系统化的AI应用规划及落地”
  • 产品矩阵包括“得灵”企业端AI应用产品及服务体系、“灵猿”大圣AI中台、“灵睿”商业垂直模型、“灵手”业务领域智能体、“灵炼”企业级大模型训练与管理平台、“灵策”配套咨询规划服务
  • 在行业垂类模型及全业务域智能体方面已取得商业化落地成果与实践进展
• 毛利率与现金流改善原因
  • AI业务的快速增长及其对业务模式的重构
  • AI业务的前瞻性布局毛利率相对高一些，AI业务占比提升对整体毛利率产生显著正向贡献
  • 自研AI工具在交付场景的深度应用提升交付质量和效率，驱动毛利率改善与现金流水平提升
• 模型性能与算力成本平衡及国产化影响
  • 不盲目追求模型参数规模，致力于在模型性能、算力成本、业务效果之间寻找最优平衡
  • 通过选用适中参数规模的模型进行专项训练，在短时间内实现较为显著的AI应用效果
  • 国产大模型在特定应用领域与海外顶尖水平的差距持续收窄，与本土算力芯片的底层适配上取得良好进展
  • 生态多样性提升提供更丰富的模型选型储备，通过算力与算法的协同优化有效降低落地成本
• AI应用增长行业与出海进展
  • 大消费及物流行业的AI应用增长势头强劲，财务领域的AI应用发展也较为迅速
  • 工业制造领域的需求正逐步释放，预计会呈现缓慢爬升态势
  • 自主产品（AI中台、业务智能体、智能化工具）在海外市场落地情况良好，正持续联合生态合作伙伴积极开拓业务市场
  • 凭借自研的企业级PaaS平台、大圣AI中台的技术领先优势及个性化需求快速响应，赢得海外企业客户高度认可
• 工业AI竞争优势与业务进展
  • 工业AI是公司重点发力的核心领域，战略定位从传统IT投入向生产力与产品力投资转变
  • 竞争优势：深度行业Know-how实现AI与复杂业务场景融合；极强的存量数字化资产激活能力；“最后一公里”的交付能力打造软硬件一体化量身解决方案
  • 正依托国内庞大的制造业基础树立优质标杆案例，积极携手生态合作伙伴向全球多家大型跨国企业客户推广
• 出海业务核心逻辑与机遇
  • 出海是公司自创立之初便深植的战略重心，业务正从“服务出海”向“自研产品全球化输出”深度转型
  • 海外订单具备高毛利与强付费意愿的优异质量；海外市场对支撑中国头部企业高效运营的数智化方案表现出极高关注
  • 以“中国制造优秀实践”为切入点，将沉淀了中国管理智慧的自研软件推向全球
  • 通过锤炼标杆案例并深度推广，致力于将“产品出海”打造为公司高质量增长的新突破口

机构调研核心信息总结

• 大会主题与背景：本届汉得信息用户大会以“焕芯砺刃·敏捷致胜”为主题，重点聚焦企业级 AI 实战应用、技术突破、生态构建，回应企业在数智化转型深水区的核心诉求。
• 企业AI投资意愿变化：企业对 AI 的投入逻辑正从传统的 IT 费用支出，逐步沉淀为战略性的资本开支。投资主要集中在生产类的重构投资和产品类的赋能投资两个维度，部分领先客户的预算已展现出向千万甚至亿元级靠拢的趋势。
• 与生态伙伴的边界：公司与生态合作伙伴（如互联网、云、大模型公司）的协作达成“相互需要”的高度共识。公司优势在于复杂的业务逻辑梳理和行业深度的方案设计规划。

关于Openclaw与企业端Agent

• Openclaw实现周期：Openclaw 目前更多偏向个人用户端。企业端的 Openclaw 实现过程会比个人用户端复杂得多，周期也会更长，未来会慢慢出现一个类似 Openclaw形态的企业端 Agent。
• 企业端Agent落地关键方：Auto Agent 在企业的最终落地，主要依靠像公司这样具备深厚行业积淀的产品及综合解决方案提供商，并联合多元化的生态合作伙伴来一同完成，核心在于底层工具的“工程化能力”与“场景化整合”。

公司定位与增长展望

• 公司定位演进：公司定位是连接技术与管理的“桥梁”。运营模式正从“劳动力驱动”转向“产品驱动”，未来的增量将更多来自于趋向标准化的产品。
• 收入增长延续：增长动力包括国内 AI 市场的快速增长和海外市场的新机会。公司已布局海外市场多年，去年在海外市场实现了突破，拿到了一批 NewLogo（新客户）。

AI应用趋势与难点

• 应用性质变化：企业端 AI 应用经历由浅入深的过程。去年关注点主要在知识库(RAG)和数据可视化(BI)，今年市场的焦点已经从“问答”转向了“执行”（如物流 Agent）。
• 落地难点与驱动力：企业端的 Auto Agent 实现难度更大，需要与复杂的业务程序深度融合。但完成第一个真实场景的闭环后，会启发客户产生 3 到 5 个关联场景的需求，这种启发式增长成为关键驱动力。

人效与AI角色

• 人与AI的关系：未来人与 AI 的关系将进入“强规则”与“弱规则”的“极致分工”状态。AI 擅长处理强规则、重复性工作；人擅长处理弱规则、柔性的定性判断。
• 公司内部AI应用：现阶段 AI 是“辅助”与“优化”的角色。例如，基于 DeepSeek-Coder 模型训练的代码大模型——飞码(H-AI Coder)，已较深度介入 Coding 环节，但生成的代码仍需人工校验。

与英伟达的合作

• 合作驱动力与角色：合作体现了底层算力与行业场景的深度协同。英伟达拥有算力底座与原子技术能力，公司则拥有将技术架构对接企业具体场景的能力。公司主要承担应用端方案的集成与交付工作。
• 未来协同空间：目前协同仍处于商业模式的样本积累阶段，发展路径已清晰，公司将持续扮演各方能力的“融合方”。