深圳推出“AI 政务助手”引发热议，多地上马AI政务项目。2月16日，深圳市基于政务云环境面向全市各区各部门正式提供DeepSeek模型应用服务，其中深圳福田区上线“AI 助手”引起广泛关注。目前，福田区已上线11大类70名“数智员工”，“AI数智员工”目前承担辅助角色，用于公文写作、政务服务、社区治理、应急管理、招商引资等方面，涉及到11大类240个场景，人机协同下整体效率提高至少20%以上。而不仅仅是深圳，全国各地政务IT系统纷纷宣布接入DeepSeek，以实现政务办公效率的提升。

政务IT包括多个垂直场景，AI赋能实现开源节流。1）AI 招采：2023年中国公共采购交易总额超过46万亿元，招采业务以Saas为主要收费模式，通过AI赋能可以提升招采环节效率，实现开源节流；2）AI 财政，我国财政体系涉及大量的财政单位、预算单位，以及每年超过20万亿的财政支出，在整个财政资金的流动环节中有大量的环节适合AI落地，财政IT双龙博思软件和中科江南均已接入DeepSeek，将AI全面应用到财政信息化系统中，在财政预算管理、非税票据管理、政府采购环节等实现落地；3）AI 税务，随着金税四期数电发票在全国推广上线，在“以数治税”的背景下，企业财税实务数字化产品及财税风险及合规相关服务的市场渗透率和普及程度将大幅度上升，税务Saas龙头税友股份推出自研AI大模型“灵犀”，在税务合规等领域加速AI应用落地。

AI为政务办公实现效率提升。政务IT涉及大量办公场景（12345热线、社保、公积金等等），通过AI辅助有望大幅提升办公效率，新点软件承建的智能政务助手"深小i"，让公众通过日常对话式提问即可获取精准指引。该系统已整合企业注册、社会保障、户籍办理等六大民生高频领域的智能化知识库，实际运行数据显示，该平台在政务服务咨询场景下单次应答准确率达90%，处理效能显著优于传统人工模式。

投资建议：DeepSeek出圈引发国内AI落地进程加速，而近期深圳推出“AI 政务助手”大幅提升政务工作效率，也引起了社会广泛关注。我国政务信息化市场空间广阔，包含招采、财政、税务、司法等大量专业的垂直领域，同时链接B端、C端用户，AI赋能带来的提效降本空间较大。同时政务信息化体系建设节奏大多自上而下推动，在全年拥抱AI的浪潮下，AI 政务有望更快速落地。建议关注：1）AI 政务产业链：新点软件、数字政通、博思软件、税友股份、中科江南、南威软件；2）政务云与一体机产业链：科大讯飞、软通动力、深信服、云从科技、浪潮信息、麒麟信安、天玑科技等；3）AI 司法：华宇软件、金桥信息等。

深圳打头阵，全国政府AI 政务发展态势如雨后春笋。深圳市福田区已完成DeepSeek-R1的部署，并成功应用于240个现实政务场景，使整体工作效率提升超过20%。随后，在智能服务助手方面，深圳市推出了全国首个面向公众的AI政务助手“深小i”，并已进入试运行阶段。市政务和数据局通过整理9万余份政策文件及海量办事指南，构建了“深小i”的专业语料库。同时，通过民意速办平台筛选出5000余条企业和群众诉求，为其制定了71种标准化回答模板。全国各地政府也纷纷跟进，部署DeepSeek大模型，推动“数智员工”、智能政务助手、12345智能化等AI 政务应用的快速落地。

“深小i”赋能政务服务，切中群众政务办理场景痛点。近年来，深圳构建起覆盖8000余项政务服务与7000余项公共服务的数字化办事体系，但复杂的服务类别、多元的办理渠道以及政策文本的专业化表述，给群众带来一定“找不准、看不懂”的操作困境。为此推出的智能政务助手"深小i"，让公众通过日常对话式提问即可获取精准指引。该系统已整合企业注册、社会保障、户籍办理等六大民生高频领域的智能化知识库，涵盖190余份政策法规、227类办事场景及超600种业务情形，形成规模达200万字的政务知识图谱。实际运行数据显示，该平台在政务服务咨询场景下单次应答准确率达90%，处理效能显著优于传统人工服务模式。

中国电子政务超千亿市场，AI落地潜在空间广阔。我国政府的数字化转型自从20世纪90年代开始，沿着“点应用——机关内部办公自动化”“线应用——部门政务电子化”“面应用—在线政务服务”这条路径，目前进入了以数据与智能化引领的“立体全方位应用—业务与技术融合重构”为核心的数字政府建设阶段。根据IDC的预测，作为承载新兴技术应用的数字平台，其投资比重从目前的21%将稳步提高到2028年的26%。其中，大数据和人工智能相关技术是目前数字平台投资比重最大的板块，分别达到了28%和18%。

AI 招采：面向数十万亿市场。2023年全国公共采购总额超46万亿元。新点软件参与编写的《中国公共采购发展报告（2023）》显示，2023年中国公共资源交易，包括工程建设项目招标投标、政府采购、土地使用权和矿业权出让、国有产权交易四大板块，交易数量176万个，交易额21.9万亿元。

招采场景覆盖大量B端投标客户，AI为Saas模式带来提价可能。根据采招Saas收费模式，无论按照投标次数收费，还是通过采招平台海量优质数据整合的产品化服务，均具备广阔的市场空间潜力，在AI加持下，有望实现Saas业务的快速发展。考虑到2023年公共采购交易数量176万个，整体交易额超过46万亿元，采招业务可以探索的业务空间广阔。以新点软件为例，公司基于大模型、行业知识图谱、大数据分析等技术，研发招采行业大模型，赋能投标文件编写、智能自动组价等投标人高频业务场景，并通过对关键要素进行语义识别，提高投标人搜索和获取投标信息效率；对投标文件进行负面清单检测、格式规范检查，确保文件符合要求和规范，及时规避潜在风险。

AI 财政：财政资金收支体系完成电子化，蕴含海量优质数据。我国财政资金流动体系可以大致分成“收”和“支”，其中收入端涉及非税收入的收缴，整个资金流动涵盖财政部门、银行、庞大的事业单位体系、以及缴费的公众，而“支”这个环节涉及预算管理以及资金拨付等环节。纵观中国的财政体系，涉及大量的财政单位、预算单位，以及每年超过20万亿的财政支出，在整个财政资金的流动环节中有大量的环节适合AI落地。例如，通过AI赋能财政资金收支的预测，针对财政收支、库款流量等进行趋势研判与预测，构建库款余额预测模型、库款流入预测模型和库款流出预测模型，实现财政收支动态平稳运行和科学管理。

财政IT龙头博思软件：接入DeepSeek，提升票据、公采领域。在智慧财政财务领域，博思专为各级财政及预算单位用户打造的财政大模型产品“博智星”成功接入DeepSeek；在数字票证领域，博思“数字凭证基座”通过接入DeepSeek，实现数字票证全场景智能应用；在数字采购领域，博思“阳光公采大模型”与DeepSeek的深度融合，构建起覆盖需求预测、供应商匹配、价格分析、风险预警的全链路智能中枢。

财政IT龙头中科江南：接入DeepSeek，赋能财政资金管理。AI 政策探针：通过大数据技术动态统筹财政内外部政策法规，并基于大模型RAG技术实现对政策要求、法规条款等关键要素的智能解析、分类管理与智能问答。AI 财政资金投效分析：在涉农、涉企、政府投资等各类专项资金管理业务中深度植入AI工具，构建专项资金穿透式全景画像，探索实现专项资金智能辅助审批、政策模拟、财力分析、投效评价等方面应用场景的落地。

AI 税务：链接广大B端客户，税务Saas大有可为。随着金税四期数电发票在全国推广上线，在“以数治税”的背景下，企业财税实务数字化产品及财税风险及合规相关服务的市场渗透率和普及程度将大幅度上升。面向企业端客户，公司在一方面通过财税实务 SaaS 产品提高市占率，另一方面不断完善合规税优 SaaS 产品，提高用户 ARPU 值。公司加大对财税领域垂直大语言模型的投入，基于上百亿 token 数的财税领域预训练和微调数据，训练各类微调模型，目前已经形成具备自主知识产权的财税大模型群，全链条赋能三层价值体系的场景应用。

关于AI 税务落地空间如何去看待？以财税Saas龙头税友为例，1）面向B端：截至2024H1，公司的数智财税服务平台活跃企业用户 900 万户，付费用户 615 万户，通过AI赋能有望带来潜在的ARPU提升的机遇；2）面向G端：公司深度参与金税四期建设，在个税方面公司为国家税务总局“自然人税收管理系统”和“自然人电子税务局项目”服务商，重点打造“个人所得税 APP”，支撑中国个人所得税综合与分类相结合的税制改革，为全国 7.8 亿自然人、3000 万扣缴单位和 80 万税务人员的业务办理提供服务。在B端亦或是G端，税务信息化体系蕴含大量优质客户与高质量数据，是AI落地实践的优质场景。

AI 一体机：政务是一体机落地的优质场景。政务IT系统涉及大量公共数据，对于算力基础设施的安全性要求较为严格，一体机作为低成本私有化部署AI大模型的基础设施天然适合政务场景落地；另一方面，政务IT涉及多个场景多个功能模块（例如智能问答助手、智能坐席、面向医疗、司法等不同场景的信息检索助手等），通过一体机的方式轻量化部署AI应用是更加合理的选择。

以广州为例：2025年2月21日，广州市中级人民法院联合广州数据集团正式上线“法院DeepSeek应用体验中心”，标志着广州市政务领域首个DeepSeek一体机私有化部署项目成功落地。广州数据集团人工智能公共算力中心团队在48小时内完成硬件适配、模型部署、应用搭建等多个关键环节，成功实现DeepSeek一体机的本地化部署。该一体机部署了DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型推理服务，有效解决司法系统内网环境下DeepSeek模型运用的难题，确保“司法数据不出域”。

4月23日，360旗下纳米AI正式发布“MCP万能工具箱”，万能工具箱基于MCP而生，已接入超过110款工具，且工具免费、可一键安装、安全可信。目前，用户可在纳米AI客户端直接调用各类工具，还能用工具创建属于自己的智能体，提升工作效率，方便自身生活。

MCP是一种开放标准协议，类似USB-C接口，为大型语言模型调用外部工具、数据源及现实世界提供标准化的连接方式，例如，通过MCP，大模型可调用地图导航、航班查询、酒店预订服务等多种工具，直接把用户的出行安排到“拎包就走”。

纳米智能体内置的MCP智能体就有36种，包含Logo设计、行业洞察、个股分析、专业论文搜索、网页生成助手、骑行规划、万能配图、动态海报制作、一键生成小红书爆款图文 视频等等。

涵盖多种场景：开发服务、办公写作、生活服务、搜索引擎、金融、媒体娱乐、数据抓取、学术。

我们也来体验下智能体——

深度研究智能体：

我们给出的指令是“请你根据近期京东和美团针对外卖领域的竞争，你觉得京东外卖会不会在外卖行业对美团造成冲击还是会匆匆收场？且能给国内的外卖行业带来哪些影响？请通过充分的数据及分析论证进行研究分析。”

纳米深度研究智能体迅速开始分析问题，搜索资料，生成数据可视化图表，并撰写研究报告，回答耗时 10分2.40秒，消耗 196,200 tokens，最后给出相关研究报告的网页、PDF和word可供下载，共生产16241个字符。

报告里不仅分析了京东和美团的竞争策略，还预测了行业格局的变化，像提到京东短期内可能抢占高线城市 10%-15% 的份额，美团市场份额会从 70% 降至 60% 左右。

小红书浏览机器人：

指令：撰写一篇三日游苏州的旅游攻略，图文并茂

很快，一份详细的攻略就出来了。第一天安排去拙政园感受古典园林之美，中午在平江路品尝赤豆糊小圆子、酱排骨等美食，下午去耦园乘船听船娘唱小调；第二天打卡苏州博物馆，再去双塔市集吃创意苏帮菜，晚上欣赏七里山塘的夜景；第三天清晨去西园寺祈福，中午骑行到独墅湖教堂拍照。每一处景点、美食都介绍得明明白白，就像有个当地的朋友在给我规划行程一样。

logo设计大师：

指令：设计一个书店logo，名称为：停及，关键形状：爱心，风格年轻潮流

它很快就给出了设计，虽说没展示具体图案，但从描述来看，应该是紧扣要求的。要是对生成结果不满意，还能随时更换描述重新生成，相当灵活。

个股分析师：

指令：宠物经济下，A股帮我分析出两家值得投资的相关上市公司，内容包括产品业务分析、财务分析、战略分析。

它迅速列出中宠股份和乖宝宠物的各项业务占比、市场分布等信息，虽然没完成全部分析，但这初步的数据展示已经能看出它在金融分析方面的潜力了。

论文助手：

指令：帮我检索国内外学者有关于交叉上市的学术前沿文章，并生成文献综述，后附上文章的原文链接，至少二十篇文献。

它不仅完成了任务，还生成了网页版本的报告，梳理了交叉上市领域的研究成果，文献计量分析、研究方法统计都有。

AI海报：

指令：生成酸性风格的草地音乐节海报

28 秒就搞定，还给出了查看链接。

Firecrawl智能爬取工具：

指令：帮我爬取最近五日微博热搜热度最高的五个词条（附带数据），并简要概括事件  

拥有爬取、搜索、渲染等能力。官方399美金/月，现在免费使用，能爬取微博热搜数据，虽然爬取过程有点小波折，但最后还是成功概括了部分热搜事件。

网页生成助手：

指令：《围城》小说的分享网页

旅行规划：

指令：一对情侣，从上海到云南，五天，预算6000，体验美食、民俗、自然风光

像素化图片生成器:

指令：海贼王大合影

像素风格摄影师，可以帮忙生成像素化风格照片，或将照片转换为像素风风格。

小红书爆款制造机：

指令：男生夏季多巴胺穿搭风格推荐

随便输入一句话，一键生成小红书爆款图文 视频！

体验下来，360 纳米智能体给我的感觉就是功能强大、应用场景广泛。它能满足不同人群在工作、学习、生活等多方面的需求，无论是做研究、写文案，还是规划旅行、设计 logo，都能提供不错的帮助。

不过呢，也有一些小不足，像个股分析师在复杂分析上还不够完善，Firecrawl 智能爬取工具受网站限制较多。但总体来说，瑕不掩瑜，它为我们的生活和工作带来了极大的便利，大大提高了效率。期待它后续能不断优化升级，解锁更多新功能，给我们带来更棒的体验！大家也快去官网体验一下！

1.1 24年报及25年一季报总览：25Q1拐点已现

2024年计算机板块整体收入/利润增速放缓，2025年第一季度收入增速降幅收窄，利润端呈现显著拐点。以中位数测算：

1）2024年，计算机板块整体实现营业收入12614.80亿元，同比下滑1.65%；计算机板块实现归母净利润294.24亿元，同比下滑9.39%；计算机板块实现扣非净利润186.45亿元，同比下滑4.48%。

2）2025年第一季度，计算机板块整体实现营业收入2862.17亿元，同比上升2.56%；计算机板块实现归母净利润58.79亿元，同比上升6.05%；计算机板块实现扣非净利润32.35亿元，同比上升6.67%。

1.2 2024年报分析：业绩整体承压，AI板块相对亮眼

计算机板块2024年收入增长分化。以中位数测算：

2024年，计算机板块整体实现营业收入12614.80亿元，同比下滑1.65%；计算机板块实现归母净利润294.24亿元，同比下滑9.39%；计算机板块实现扣非净利润186.45亿元，同比下滑4.48%。

2024年，在收入增速集体承压的情况下，仍有部分公司取得超过40%的收入同比增速，其中收入增速排名靠前的公司业务多数围绕AI主线，如亚信安全（收购亚信科技）、云天励飞-U、浪潮信息等。

从中位数看，计算机板块收入及利润端增速均小于全部A股。由于上市公司业绩增速非正态分布，中位数较整体均值更能反映大部分企业业绩增速水平。2024年:

计算机板块总收入增速中位数为-1.65%，全部A股总收入增速中位数为1.51%，创业板总收入增速中位数为2.30%，中小综指总收入增速中位数为0.70%；

计算机板块归母净利润增速中位数为-9.39%，全部A股归母净利润增速中位数为-2.44%，创业板归母净利润增速中位数为-9.14%，中小综指归母净利润增速中位数为-2.00%；

计算机板块扣非净利润增速中位数为-4.88%，全部A股扣非净利润增速中位数为-0.25%，创业板扣非净利润增速中位数为-4.79%，中小综指扣非净利润增速中位数为2.89%。

从分布结构上，2024年：

1）静态来看，收入增速在-30%-0%这一区间内分布最为集中，其中141家公司的收入增速在此区间内，占比46%；归母净利润增速在低于-30%这一区间内分布最为集中，124家公司的归母净利润增速在此区间内，占比40%；扣非净利润在低于-30%这一区间内分布最为集中，118家公司的扣非净利润增速在此区间，占比38%；

2）动态来看，收入增速在-50%-100%区间数量有所上升，绝对值上增加3家；归母净利润和在50%-100%区间数量有所上升，绝对值上增加9家；扣非归母净利润增速在50%-100%区间数量有所上升，绝对值上增加16家。

对2024年收入增速分布进行分析：

收入增速超过100%的公司数量2023/2024年保持不变，都为1家；

收入增速处于50%至100%区间的公司数量由2023年的5家上升到2024年的8家；

收入增速处于30%至50%区间的公司数量由2023年的19家下降到2024年的16家；

收入增速处于0%至30%区间的公司数量由2023年的155家下降到2024年的118家；

收入增速处于-30%至0%区间的公司数量由2023年的100家上升到2024年的141家；

收入增速处于低于-30%区间的公司数量由2023年的29家下降到2024年的23家。

对2024年归母净利润增速分布的变化进行分析：

归母净利润增速超过100%的公司数量由2023年的45家下降到2024年的34家；

归母净利润增速处于50%至100%区间的公司数量由2023年的22家上升到2024年的31家；

归母净利润增速处于30%至50%区间的公司数量由2023年的26家下降到2024年的18家；

归母净利润增速处于0%至30%区间的公司数量由2023年的64家下降到2024年的52家；

归母净利润增速处于-30%至0%区间的公司数量由2023年的35家上升到2024年的48家；

归母净利润增速处于低于-30%区间的公司数量由2023年的115家上升到2024年的124家。

对2024年扣非净利润增速分布的变化进行分析：

扣非净利润增速超过100%的的公司数量由2023年的40家下降到2024年的29家；

扣非净利润增速处于50%至100%区间的公司数量由2023年的25家上升到2024年的41家；

扣非净利润增速处于30%至50%区间的公司数量由2023年的28家下降到2024年的23家；

扣非净利润增速处于0%至30%区间的公司数量由2023年的54家下降到2024年的53家；

扣非净利润增速处于-30%至0%区间的公司数量由2023年的42家上升到2024年的43家；

扣非净利润增速处于低于-30%区间的公司数量2023/2024年保持不变，都为118家。

2024年，计算机行业净利率持续承压。2024年，计算机板块毛利率（整体法）为37.12%，同比下降1.72pct；净利率（整体法）为-16.58%，同比下降2.56pct；扣非净利率（整体法）为-31.38%，同比下降11.44pct。另外，板块整体销售费用率为13.72%，同比上升0.07pct；管理费用率为13.53%，同比上升1.62pct；研发费用率为18.46%，同比下降1.68pct。

2024年，计算机行业盈利质量有所提升。2024年前三季度，计算机板块上市公司应收账款与营业收入的比重为28.18%，较去年上升0.14pct；应付账款与营业收入的比重为16.32%，较去年上升0.39pct；存货与营业收入的比重为18.15%，较去年下降0.54pct；经营性现金流净额/营业收入为2.60%，较去年上升2.86pct，行业整体盈利质量有所提升。

我们按照上市公司主营业务所处行业将计算机行业公司分类为28个细分板块。

2024年板块业绩分化加剧，智慧矿山、IT外包、人工智能营收增速抢眼，车联网、智能汽车、视频与安防归母净利润增速位列前茅，车联网、轨交IT扣非净利润增速位于前列。

年报收入增速中位数在10%以上的的细分行业为：智慧矿山、IT外包、人工智能，增速分别为12.05%、11.22%、11.16%；

年报收入增速中位数在-10%以下的之间的的细分行业为：军工IT、医疗IT、建筑软件、数字创作，增速分别为-10.69%、-12.05%、-14.64%、-24.38%；

年报归母净利润增速中位数在20%以上的细分行业依次为：车联网、智能汽车、视频与安防，增速分别为59.69%、23.15%、23.07%；

年报归母净利润增速中位数在-30%以下的细分行业依次为：IT分销、网络安全、企业级服务、医疗IT、数字创作，增速分别为-35.77%、-45.07%、-66.14%、-75.45%、-984.74%。

年报扣非净利润增速中位数在40%以上的细分行业依次为：车联网、轨交IT，增速分别为47.42%、43.13%；

年报扣非净利润增速在-30%以下的细分行业依次为网络安全、医疗IT、能源IT、数字创作，增速分别为-41.65%、-60.64%、-82.13%、-1572.21%。

1.3 投资建议

计算机行业因经济后周期属性受宏观环境影响，2024年收入/利润持续承压，但AI相关公司业绩表现亮眼；2025Q1利润端出现向上拐点，收入增速降幅收窄，建议持续关注AI相关板块。

AI Agent推动AI时代软件形态变革，AI Agent有望通过直接与终端互动，在一定程度上替代中间应用层软件。在传统软件架构中，应用程序充当用户与数据库之间的 “中间商”。用户通过应用操作，请求经前端发至后端，后端查询数据库、执行逻辑后，再将结果返回前端。而在AI驱动的新模式下，智能Agent能够直接与数据库进行交互，实现数据的创建、读取等功能，进而可能代替中间应用层。以飞猪最近推出的“问一问”功能为例，用户只需向AI助手提出需求，“问一问”功能就召唤出机票比价师、酒店顾问、路线规划师等多位AI助手，一键生成旅游攻略，方案中涉及的机票、酒店等商品，用户可以直接一键下单预订。相比于传统模式需要用户手动在不同页面填写各类信息，该模式简化了操作流程，提高了效率。

软件形态变革大趋势下，数据库具有不可替代的重要地位。

第一，承载数据，做好数据来源的“源头关”治理。AI时代，AI训练的来源是数据，精确、可靠的高质量数据是做好AI训练的关键，数据库则是承载高质量数据的载体。

第二，向量数据库、RAG等产品和技术直接赋能AI发展，缓解大模型推理的“幻觉”等问题，数据库成为AI时代不可替代的“必需品”。向量数据库通过嵌入方式，将高维度离散数据（如文本、图像、音视频等）映射到低维度连续空间生成稠密向量，更好地捕捉数据潜在关系和语义信息。RAG框架则把信息检索技术和大模型结合，将检索出的文档和提示词提供给大模型，缓解大模型推理的“幻觉”问题，还能实现知识库更新，进而为AI发展提供保障。

相较于原生的大模型，搭配RAG的模型具有多个优势。RAG框架主要由检索器和生成器两部分构成。检索过程涵盖对数据（如文档）进行切分、嵌入向量并构建索引，随后通过向量检索召回相关结果；生成过程则是借助基于检索结果增强的提示来激活大语言模型，进而生成回答。

这种方式使得RAG在处理复杂查询和生成丰富信息回答方面具备显著优势：第一，提高 AI 回答的准确性和可靠性，避免推理过程中的“幻觉”等问题：RAG技术通过检索外部知识库，为模型提供具体事实和数据支持。当被问到专业领域知识时，RAG会从专业文档、研究报告等可靠来源检索信息，让模型基于这些准确信息作答，大大提高了回答的准确性和可追溯性。第二，增强数据隐私和安全保护：RAG技术可以将知识库作为外部附件管理私有数据。企业的客户信息、财务数据等敏感内容，不用直接输入大模型进行训练，降低了数据泄漏风险。第三，提升信息的实时性和适应性：RAG技术允许从外部数据源实时检索信息，能获取最新知识，进而提升AI训练和推理的效率。

向量数据库有望成为RAG检索的底座。RAG检索通常与向量数据库紧密结合，形成基于大模型 Vector Database Prompt的RAG解决方案，即CVP技术栈。该技术栈依赖向量数据库高效检索相关信息，增强大型语言模型（LLMs）的能力。通过将LLMs生成的查询转换为向量，RAG系统能在向量数据库中迅速定位相应的知识条目，有效解决LLMs固有的知识更新延迟和“幻觉”等问题。

OpenAI通过整合Rockset的专家团队，增强了自身在实时分析和RAG领域的实力。2024年6月，OpenAI官方宣布完成对实时分析数据库Rockset的收购，并计划将Rockset产品整合至旗下所有产品线。Rockset成立于2016年，提供基于云的实时分析数据库RocksDB，助力开发人员构建数据密集型应用程序。Rockset可作为大模型的实时外部知识库，为大模型传递时效性更高、信息密度更大的多模态数据，用于管理、存储、查询和搜索结构化及非结构化数据。其超大规模下的实时分析及向量检索能力，有效解决了大模型在企业落地时面临的快速整合不同来源数据、实时数据感知以及高效数据处理等关键问题。

国内数据库龙头OceanBase宣布进入AI时代。2025年4月27日下午，OceanBase CEO杨冰发布全员信，宣布OceanBase全面进入AI时代，致力于打造“DATA×AI”核心能力，建设AI时代的数据底座。组织架构方面，任命CTO杨传辉担任AI战略一号位，同时成立了AI平台与应用部、AI引擎组等新部门。其中，AI平台与应用部由杨传辉主导，聚焦打造RAG、AI平台、知识库等能力；AI引擎组是 OceanBase 底层引擎团队中的新设部门，专注打造 AI 推理引擎。OceanBase 将依托蚂蚁集团丰富的应用场景，打磨“DATA×AI”能力，使其成为新的核心竞争力，逐渐服务外部客户，蚂蚁集团则向OceanBase开放全部AI场景支持其AI战略。

OceanBase 4.3.3 GA版本在关系型数据库的基础上，新增了向量检索能力，支持向量数据类型、向量索引以及基于向量索引的搜索功能。用户可以通过SQL 和Python SDK两种方式，灵活地使用OceanBase的向量检索能力，为用户带来更强大的数据融合查询体验，显著简化 AI 应用技术栈，加速RAG、智能推荐、多模态搜索等场景的落地。

海量数据推出Vastbase向量版，面向企业级AI应用落地的高性能集中式向量数据库，融合了关系型数据库的稳定性与高效的向量数据处理能力，支持结构化数据与高维向量的原生协同管理。1）高性能：在处理大规模数据时表现卓越，单节点可承载1亿数据量且维度为1024维的数据，在保证召回率大于99%的情况下，吞吐量大于2000，能够满足企业对大数据量高并发处理的需求。2）高安全：集成了全密态计算、行列级访问控制以及三权分立审计机制等多种安全技术，通过了IT产品信息安全认证EAL4 等，满足金融级数据合规的严格要求，为企业数据安全提供坚实保障。3）高可用：采用多副本故障自愈架构和资源池化架构，恢复时间目标（RTO）小于等于10秒，能够确保业务的连续性，降低因数据库故障导致的业务中断风险。同时，在技术内核上，实现了算法优化等多个重要的技术革新。

在AI大趋势下，数据量持续增长，数据库系统的规模和复杂度不断提升，传统的数据库管理和运维方式面临诸多挑战。AI的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法，借助人工智能技术提升数据库的运维管理水平、降低操作难度并实现自我管理功能，成为数据库领域的重要发展方向。

智能运维：以华为技术有限公司的GaussDB 统一管控运维平台智能运维中心为例，其架构包含多个层次。数据采集层负责收集系统资源、数据库实例信息、审计日志等数据，并执行上层下发的命令；数据计算层对采集来的数据进行缓存、持久化和加工；自治服务层涵盖SQL调优、安全管理以及数据库运维等功能；监控层提供异常预警、健康报告等功能。

通过这些层次的协同工作，智能运维中心可以实现对数据库系统的实时监控、预测分析和自动化处理。比如，通过对数据库负载趋势和历史曲线的分析，提前预测可能出现的性能问题并及时进行优化。未来，数据库运维管理将朝着智能化方向持续迈进，自感知、自优化、故障自愈等功能将成为主要发展方向，根据实际情况进行优化调整，并在出现故障时自动修复，减少人工干预，提高运维效率和系统稳定性。

降低数据库操作门槛：用户可以通过自然语言与计算机系统交互，大语言模型将自然语言转化为对应的SQL语句，辅助数据查询，目前主要有Text-to-SQL和NLQuery-to-NLAnswer两种技术路线。Text-to-SQL是将用户的自然语言查询转化为结构化的SQL语句，应用较为广泛；NLQuery-to-NLAnswer 则是端到端的查询意图到查询结果的映射，跳过SQL生成步骤，代表了未来的发展方向。

数据库自治模式实现自我管理：数据库能够实现自我管理和运维，尤其是在云计算的支持下，可实现数据库全生命周期的自动化管理。自治数据库利用机器学习技术，自动执行传统上需要数据库管理员手动完成的任务，如调优、保护等。通过机器学习和AI算法，自治数据库能优化查询、自动管理内存和存储，实现自调优。

达梦数据深度探索人工智能在数据库领域的应用，将人工智能算法融入数据库核心功能。利用AI优化查询引擎，提升复杂SQL查询效率；采用AI驱动的资源调度策略，使数据库在动态负载环境下性能达到最佳。

GaussDB 充分利用盘古大模型的优势，构建了涵盖数据库咨询、开发、优化、运维等全生命周期的AI应用体系。在咨询阶段，通过将LLM与知识库相结合，打造了数据库垂域的专业知识问答系统，为用户提供专业的咨询服务；在运维阶段，借助大模型智能体的计划、编排等能力，实现了自动故障根因分析和定位。

支付IT龙头，成长逻辑清晰。作为支付行业龙头，在近年来宏观事件带来经济波动的背景下，公司保持收入稳健增长的同时，盈利能力持续提升。公司成长逻辑清晰，支付业务 智能终端出海提供扎实的基本盘，AI 网证两大新兴领域有望创造显著增量空间。

大额回购 上调价格，彰显管理层信心。公司自2024年10月份发布回购公告，拟斥资3.5-7.0亿元回购股份，同时发布2024年中期分红方案，拟分红超过3亿元。公司自2025年2月10号首次回购股票，同时在3月28日宣布上调回购价格上限至37元/股，截至4月8日最新公告，公司已使用资金1.22亿元，回购股份数量510万股。而根据公司2024年年报，24年公司累计分红总额5.6亿元。从回购和分红两个动作看，公司对于股东回报较为重视。

全面拥抱AI，300万 活跃商户蕴含海量机遇。作为拥有海量优质商户的支付龙头，公司前瞻布局小微商户Saas服务，2024 年度公司为超390 万活跃商户提供各类经营服务与金融科技服务，实现收入 11.35 亿元，单商户加权 ARPU 值达 320 元，其中经营类增值服务收入达 5.73 亿元，同比增长超 25%。目前SaaS服务主要通过“慧徕店”场景开放平台提供，为商户提供数字营销、电子发票、供应链管理、小程序点单、聚合外卖、会员管理等服务，实现包括业务环节、场景、 客户关系、员工管理等。未来随着公司持续加大AI投入，AI产品加速落地有望进一步提升增值服务ARPU值。

网证征求意见稿推出近一年时间，全面推广空间可期。自2024年7月26日《国家网络身份认证公共服务管理办法（征求意见稿）》发布，“网证”有望加快推进脚步。新大陆自主研发全球首颗数字公民安全解码芯片，在网证领域拥有安全芯片 安全模组 核验机具的全方位布局，在网证领域卡位优势突出。若后续网证全面推广，第一步或将在需要身份验证的场景推行相应的核验设备以酒店为例，2024年我国住宿业设施总数量57万家，其中酒店业34.9万家；另一个场景网吧，2023年我国整体数量超过7万家。若后续网证全面推广，涉及需要身份验证的场景，都需要部署特定加密芯片的终端进行验证，而新大陆作为加密芯片的核心供应商有望充分受益。

投资建议：预计公司25-27年归母净利润分别为12.81、14.99、17.63亿元，当前市值对应25/26/27年的PE估值分别为23/19/16倍，考虑到支付行业供给格局持续改善，以及海外支付市场进一步扩大，公司主营业务有望充分受益。另外，公司全面拥抱AI，有望打造新增长曲线。维持“推荐”评级。

风险提示：市场竞争加剧；监管风险；AI技术落地不及预期。

支付业务保持稳健，终端设备成为重要增长动力。从收入结构看，新大陆整体营收从2020年70.64亿元增长至2024年的77.46亿元，在收入规模较大的基础上，20-24年CAGR超过2.3%。从收入结构看，电子终端业务、支付及增值服务是公司两大核心业务，2024年两项业务收入占比接近80%。其中电子终端业务近年来保持快速增长趋势，整体收入规模从2020年的18.56亿元，增长至2024年35.95亿元，2020-2024年间CAGR达到18%。

盈利能力近年来大幅改善。在近年来宏观事件带来经济波动的背景下，公司保持收入稳健增长的同时，实现归母净利润持续提升（2022年主要为“跳码”事件影响）。2023年实现归母净利润10.04亿元，同比大幅扭亏，实现扣非净利润10.84亿元，同比增长137%；2024年公司在收入小幅下滑的背景下，继续保持归母净利润增长；2025Q1公司归母净利润达到3.11亿元，同比增长25%。公司近年来业绩表现良好，主要得益于盈利能力的提升，公司自2022年以来毛利率持续提升，截至2024年末整体毛利率达到36.5%，相较于2023年同期继续提升1.3pct。

宣布大额回购 分红计划，彰显管理层对股东回报的重视。公司自2024年10月份发布回购公告，拟斥资3.5-7.0亿元回购股份，同时发布2024年中期分红方案，拟分红超过3亿元。公司自2025年2月10号首次回购股票，同时在3月28日宣布上调回购价格上限至37元/股，截至4月8日最新公告，公司已使用资金1.22亿元，回购股份数量510万股。而根据公司2024年年报，24年公司累计分红总额5.6亿元。从回购和分红两个动作看，公司对于股东回报较为重视。

支付业务：深耕众多消费场景，覆盖海量优质商户。新大陆的支付业务覆盖零售、餐饮、批发等海量消费场景，其中小微商户（月流水在1-50万元）占比基本在80-90%。公司通过增值服务的方式进一步增加与体系内商户的粘性，根据2024年报的数据， 2024 年度公司为超 390 万活跃商户提供各类经营服务与金融科技服务，实现收入 11.35 亿元，单商户加权 ARPU 值达 320 元，其中经营类增值服务收入达 5.73 亿元，同比增长超 25%。

支付流水健康发展，收单费率持续提升。支付服务方面，面对行业出清拐点，公司更加追求流水质量与商户质量的平衡，不断强化合规及风控水平。自2020年以来，新大陆陆续经历牌照续展、“跳码”事件、“259”号文等行业监管动作，公司持续保持合规经营，控制风险，因此支付流水整体规模有所下降，自2020年2.8万亿元，下降至2023年2.5万亿元，截至2024年末公司支付流水保持下降的趋势。另一方面，公司的收单费率，自2022年迎来触底反弹，根据支付业务收入（剔除金融收入）/支付流水公式计算，2023年支付收单费率达到0.13%，相较于2022年大幅提升，而截至2024公司收单费率持续保持提升的趋势。

支付业务营收稳健，盈利能力大幅提升。公司支付业务（支付业务收入主要是公司商户运营及增值服务减去金融科技业务）近年来保持稳健增长，在金融科技业务整体规模保持控制的背景下，支付业务自2023年触底反弹，23年实现营收32.44亿元，2024年受制于流水的下滑，支付业务收入规模同比有所下降。另一方面，公司支付业务的毛利率近年来持续提升，2023年毛利率达到31.87%，2024年更进一步达到34.44%。

电子终端产品迈向智能化。电子支付终端产品包括智能和泛智能 POS等，能够满足餐饮、商超、酒店、物流等各类行业及线下门店的需求。公司实现 120 多个国家及地区的销售覆盖，销量位居全球前列。生产方面，公司国内主要采用委托加工方式，与国内外 7 家工业 4.0 智能化的代工基地合作，满足全球客户交付需求；销售方面，主要包括直销和渠道销售两种方式，国内以直销模式为主，快速提供满足客户需求的产品，海外采用混合销售模式，重点客户以直营模式为主，部分区域采用经销商模式。

电子终端发力海外市场，近年来收入体量迈上新台阶。公司已经成长为全球数字终端设备的龙头企业之一，2024年公司实现智能 POS、智能收银机、标准 POS、新型扫码 POS、泛智能终端等产品销量合计超过 700 万台，海外业务出货量首次突破 400 万台，海外业务收入占比近 84%。伴随全球性的支付终端智能化的升级与推广，公司2024年智能POS出货量实现突破，智能POS占总出货量近25%，其中海外智能 POS 较去年同比增长超 70%。境外市场具备更好的盈利能力，通常毛利率在40%以上，因此也是公司战略重心所在。公司的境外业务收入在2020-2024年间保持41%的CAGR，收入体量超过20亿元，已成为公司收入增长的重要动力。

海外市场空间广阔，中国厂商刚刚“入局”。海外市场方面分区域看，1）拉美地区仍然是公司全球化业务持续发展的核心地区，伴随发展中国家支付终端智能化升级的需求释放， 2024 年公司在拉美地区销售收入同比增长 40%，出货量较去年同期增长 16%，其中智能 POS 出货量同比增长 184%，智能 POS 出货量占区域出货量的比重从 2023年的 9%快速提升至 2024年的 22%；2）欧洲地区伴随公司本地化体系建设的逐步完善，销售及管理团队对客户实现全面触达，2024 年度公司已完成欧洲 Top6 大客户的全覆盖，出货量同比增长超 15%；3）北美地区，公司加速本地化的组织搭建，并通过持续深耕三大核心客户，加深客户合作粘性，出货量同比增长超40%；4）中东非地区，公司与核心客户保持良好的合作关系，在沙特、土耳其、南非等地区占据领先地位，2024 年公司在该区域实现出货量同比增长 13%。

运营海量优质商户，AI落地场景丰富。公司为中小微商户提供数字化解决方案，解决商户获客成本高、客单价低、经营成本高、融资难的问题。公司于2023 年第三季度通过少数股权置换的方式引入杉昊智能团队，该团队深耕商户运营领域且具备较强的 SaaS 综合服务能力，目前SaaS服务主要通过“慧徕店”场景开放平台提供，为商户提供数字营销、电子发票、供应链管理、小程序点单、聚合外卖、会员管理等服务，实现包括业务环节、场景、 客户关系、员工管理等。

目前公司已经完成包括零售、餐饮、校园等 12 个大场景 46个细分场景解决方案的入驻对接，其中零售、餐饮、娱乐商户占总商户数超 70%，2023年内公司在药店、烟草和寺庙等场景进行突破，在内蒙、广东等地完成药店医保数字化改造；在福建、天津等地完成烟草零售门店的数字化改造，在福建省内已落地寺庙场景数字化服务，合计场景建设超 1,500 个。

增值服务方面，公司为中小微商户提供数字化解决方案，解决商户获客成本高、客单价低、经营成本高、融资难的问题。2024 年度公司为超 390 万活跃商户提供各类经营服务与金融科技服务，实现收入 11.35 亿元，单商户加权 ARPU 值达 320 元，其中经营类增值服务收入达 5.73 亿元，同比增长超 25%。

AI 营销或是优质落地场景，新大陆拥有出众禀赋。AI 营销行业正迎来快速增长，根据华经产业研究院数据，2024年中国市场规模将突破530亿元，较2020年的209亿元实现年均26.2%的复合增长率。通过机器学习、自然语言处理等技术，AI已深度赋能广告投放、内容生成及客户关系管理等场景，帮助企业实现精准营销和效率提升。随着政策支持与数字化转型加速，AI 营销在金融、零售、教育等领域的渗透率持续攀升，发展前景广阔。

携手蚂蚁，打造多元解纷平台。金桥信息持续与蚂蚁集团保持着长期且良好的合作关系，双方共同合作打造多元解纷平台，平台以 “枫桥经验”为指导思想，在司法机关的监督指导下，结合AI技术赋能，吸纳市场化调解力量，运用规范合法的调解方式，将大量金融纠纷化解在诉讼之前。蚂蚁集团自2020年通过定增方式入股金桥，截至2025年一季度末，持股比例5.1%。

多元解纷平台业务量翻倍式增长，2024年收入超过4500万元。多元解纷平台在 2024 年案件数量继续呈现高速增长态势，2024 年平台接收的案件数量较上年同期增长数倍。目前平台处理案件主要为金融借款合同、信用卡、融资租赁合同、车贷等多元化纠纷类型。目前平台已入驻特邀调解组织超过20家，入驻调解人员超过1800人。多元解纷平台已在浙江省、重庆市、安徽省等多家法院相继落地开展业务。2024年公司调解相关业务已实现收入超过 4,500 万元，相较于2023年同比增长221%。

不止于调解，中标上海高院AI 司法项目。根据上海政府采购网公示，金桥于2024年12月10日中标上海“数字法院”一期项目，整体项目金额为1222万元，包含AI 司法、数据中台、司法知识库等重要模块。该项目具有显著的标杆意义，公司的AI 司法产品得到客户认可，进一步证明了公司在AI领域的技术实力，另外公司的法院IT产品矩阵也从过去的部分模块（如移动执行平台）向法院核心系统迈进。

25Q1收入同比增长60%迎来拐点，经营质量稳健。公司于4月18日晚发布2024年年报以及2025年一季报，2024年整体宏观环境承压的背景下，公司主要下游客户政府、企业等IT支出预算均受到一定影响，因此公司2024年收入、利润呈现显著下滑趋势。但从财务数据上看，一方面2024年公司经营性净现金流达到0.85亿元，远好于表观利润情况；另一方面，截至2024年末公司存货、合同负债科目同比增长，也显示订单情况保持良好增长。公司2025Q1收入1.01亿元，同比增长60%，业绩有望迎来拐点。

投资建议：预计公司25-27年归母净利润分别0.38、1.05、1.90亿元，26/27年同比增速分别为173%/81%，当前市值对应25/26/27年PE为173/63/35倍。考虑到公司携手蚂蚁全面拥抱AI，同时多元解纷业务呈现翻倍式增长态势，首次覆盖，给予“推荐”评级。

风险提示：新产品推进不及预期；行业竞争加剧导致毛利率下滑；AI技术落地进度不及预期。

聚焦智慧空间解决方案，布局AI 司法业务迈入新蓝海市场。金桥信息是一家专注于智慧行业解决方案的科技企业，其业务结构覆盖政务、法治、教育、企业及金融等多个领域。金桥在创新业务领域加速落地，公司与蚂蚁集团保持着长期且良好的合作关系，双方共同合作打造国内一流的智能化、专业化、规范化的多元解纷平台，已在当事人画像、智能语音调解、智能质检、情绪识别、批量处理、失联修复等场景应用人工智能等技术，为相关客户提供更有竞争力的解决方案。

AI 司法：携手阿里&蚂蚁，在法院场景落地AI大模型应用。公司依托阿里巴巴、蚂蚁集团等优质合作伙伴搭建司法大模型技术生态；另一方面，公司加大研发投入，聚焦智慧法院和法律金融科技两大业务板块。智慧法院业务板块，公司在上海、浙江等地法院及最高院积极参与全国法院“一张网”及数字法院建设，以 AI 智能助手、智能辅助办案、元宇宙法庭、诉讼服务数字人等创新应用为切入点进行落地探索和技术攻关，引领诉服、审判、办案等场景数字化变革。

传统业务受宏观波动影响，创新业务蓬勃发展。从收入结构看，公司可以分成智慧场景、云服务及大数据业务、智慧建筑解决方案，受到近年来宏观环境波动影响，公司的整体营收阶段性承压。但另一方面，公司创新业务正在蓬勃发展，2024年公司云服务及大数据业务收入1.46亿元，同比逆势大增30%，公司的多元解纷业务在2024年继续高速增长，有望成为公司新阶段成长动力。

传统主业受宏观影响大，业绩短期承压。公司的传统主业与政府、企业的资本开支有较强的相关性，经历近两年的宏观波动，公司的传统信息化集成业务受到一定的影响。2024年公司实现营收6.99亿元，同比下滑25%；归母净利润-0.61亿元相较于2023年由盈利转为亏损状态。公司主业是信息化集成，从订单签订到收入确认有较长的周期性。2025年一季度，公司营收迎来拐点，25Q1单季度营收1.01亿元，同比增长60%。

现金流远好于利润表现，存货和合同负债显示业务韧性较强。相较于利润端，公司现金流一直保持良好的状况，2021-2023年间经营性净现金流分别为1.2、1.1、0.6亿元，均显著好于利润情况。同时考虑到公司传统主业以项目制为主，订单确认后一段时间内，才能够确认收入。截至2024年末，公司的存货、合同负债同比2023年末均有增长，也显示出公司的经营有一定韧性。

与阿里云达成战略合作，探索AI 司法场景。根据公司2月16日官微消息，阿里云与金桥信息“合作框架协议签约仪式暨交流座谈会”在金桥信息总部顺利举行，双方将充分发挥各自优势，协调资源配置，共建“金桥-阿里司法行业人工智能联合创新基地”，联手打造并向市场推出面向司法行业的人工智能大语言模型。结合金桥信息在上海高院中标的数字法院项目，公司在AI 司法领域的卡位优势以及与巨头的深度合作有望形成共振。

调解业务蓬勃发展，继续拥抱其他战略客户。公司的多元解纷业务自2023年开始落地以来，业务实现高速发展的态势。2023全年平台已入驻调解组织9家，入驻调解人员超过800人，多元解纷平台已实现各类收入超过1,400万元。而截至2024H1，公司法律金融科技板块继续呈现高速发展态势，多元解纷平台已陆续在多地多家法院开展业务，公司调解相关业务上半年实现收入约1,480万元，上年同期收入约69万。除了与阿里、蚂蚁合作之外，公司也在同步探索其他客户， 在2025年2月10日，浙江省浙商资产管理股份有限公司总法律顾问、首席合规官陆秋君带队到金桥信息进行调研。

【加快掌握关键领域根技术坚定不移提升央企基础大模型性能和水平】