賽意信息于2025年2月28日舉行公司AI戰略及產品更新的說明會，本次說明會吸引了券商、公募、私募、證券資管、保險、境外機構、QFII/RQFII、信托等153家投資機構的專業人士參與，共同探討賽意信息在AI領域的戰略布局與產品創新。
本次說明會采用電話會議的方式舉行，主要內容如下：
產業端：
賽意信息作為深耕制造業數字化轉型領域的頭部工業軟 件及企業管理軟件產品廠商，洞察到行業在新技術帶動下的發展新趨勢，隨著傳統ERP向應用現代化+作業現代化演進趨勢（核心財務保留 +周邊業務模塊解耦），中國制造業的智能化需求會井噴，公司判斷2025年為企業應用及制造應用的AI落地元年。
產品端：
公司憑借20年行業積累加速技術布局，于2023年推出AI智能體中臺“善謀GPT”并持續迭代更新版本。一方面打造垂直行業大模型，智能制造領域向下扎根；另一方面，通過AI工具鏈構建合縱連橫網絡，泛ERP領域橫向延伸。形成“縱向AI結合工業機理，向下扎根行業Know-how，橫向AI組網，賦能跨系統業務協作”的雙軌戰略。
技術生態端：
上述自主研發的“基于善謀GPT的PCB行業大模型” 于2024年成功與華為技術有限公司AI框架昇思MindSpore完成相互兼容性測試，并取得華為昇騰技術認證書及Ascend Compatible徽標的使用權。
標志著賽意善謀AI智能體平臺已經完美適配華為昇騰910B芯片，實現國產化算力適配，并接入DeepSeek等通用大模型增強多模態能力，在長推理能力和開源優勢等方面形成差異化競爭力，為中國制造業提供“中國算力+中國模型+中國AI 工具鏈+中國制造AI積木應用”的全棧式產品及服務能力。
標志著國產AI應用與國產AI算力可以共同協助中國制造業走深走實，從高技術制造持續演進到自我進化的AI數字制造企業生命體。
客戶市場端：
2025年初公告4800萬單體AI工業應用訂單，覆蓋了AI數據處理、模型訓練、智能網聯開發等項目內容，驗證了AI大模型工業應用的商業化可行性。
區域占位端：
公司扎根廣東。廣東省的經濟總量連續36年全國第一，制造業規模亦是全國第一。公司依托廣東制造業集群具有就近服務的主場優勢。
未來，賽意信息將繼續沿著DeepSeek算力降本+AI工具鏈應用降本方向持續投入產品研發發布新品。
以上數據參考：據全球領先的 IT 市場研究和咨詢公司 IDC 發布的最新 《中國制造業 MES 市場分析及廠商份額，2023:行業聚焦，AI 賦能》報告中顯示，賽意信息在高科技電子及計算機通信、光伏、家電三大領域 的生產制造產品解決方案市場廠商份額均為中國第一。
提問1：貴公司具體如何幫助制造業客戶提高效率并降低成本？
回復：公司致力于提供一個易于使用的AI工具鏈，將AI場景工程化，簡化構建過程,使制造業客戶能夠像搭積木一樣將自身流程與AI結合，從而提升業務效率，提高收入和利潤。同時，通過AI工具鏈將各種應用系統快速耦合起來，形成協同工作的AI網絡，降低AI應用的成本結構，讓每個企業都能負擔得起并用得好 AI。
提問2：AI工具鏈在制造業中的應用情況如何？
回復：目前制造業對此需求非常旺盛，公司業務部門接到大量基于AI工具鏈實現的數據處理、大模型訓練和微調，以及AI應用開發等端對端業務場景的需求。這反映出今年制造業企業軟件領域，在AI應用落地方面出現了爆發式增長。
提問3：公司在內部如何運用AI提升效率？
回復：公司通過AI技術提升內部效率，特別是在開發測試方向，力爭實現成本降低20%到30%。同時，在研發方面利用大模型如DeepSeek來加速研發過程，例如用AI智能體自主完成數據準備和標注，在研發部門內用AI研發AI。
提問4：對于ERP板塊業務的展望是怎樣的？
回復：傳統ERP系統的“大而全”架構已難以適應企業快速變化的業務需求，尤其在智能制造與全球化運營背景下，ERP解耦是必然趨勢。通過將ERP分解為模塊化服務（如采購、庫存、生產計劃等），企業可按需靈活組合功能。這一過程中，公司依托與超大型客戶解耦重構ERP項目所積累的經驗，推進企業應用現代化+作業現代化方法論：重構過程中保留核心財務模塊，逐步解耦外圍業務系統，并借助微服務架構與低代碼平臺實現敏捷迭代。同時，解耦后的模塊更易與AI技術融合（如智能排產、動態定價），提升系統響應效率。當前，解耦服務已覆蓋電子、汽車等行業頭部客戶，驗證了小步快跑的可行性，未來將進一步擴展至新能源、高端裝備領域。
提問5：除了智能生產，還有哪些領域可以應用AI技術？
回復：AI技術不僅僅是生成式AI，還可廣泛應用于視覺領域、物流領域，例如多次聯運、倉庫選址、供應鏈網絡分布優化，以及設備預測性維護、AI質檢等場景。
提問6：未來是否有可能復制當前剛簽訂的AI大訂單的成功案例？
回復：隨著公司在AI能力和客戶實踐經驗的積累，會有更多后續訂單，每個訂單規?？赡懿煌?，但這種經驗與能力的輸入將豐富公司在整個AI領域的實踐和成果。
提問7：對于垂類模型準確率和應用場景效率提升空間的測算公司如何看待？公司在優勢行業如PCB之外，在其他制造業門類的橫向擴張能力如何？
回復：公司內部正在緊密跟蹤新版本長思維鏈推理模型的測試狀態，以評估其準確率和應用場景的提升空間，但具體的量化測算尚需進一步分析。公司正積極進行橫向行業擴張，特別是在PCB行業取得突破的基礎上，將技術和經驗運用到其他如PCBA、光伏太陽能板等領域。通過構建強大的模型平臺，能夠更高效地蒸餾出適用于不同領域的模型，實現智能體的快速構建與應用。
提問8：未來在機器人及相關領域的戰略考量是什么？如何將現有先進的制造業研發能力和資源融入到這個快速發展的市場中？
回復：公司高度重視軟硬一體的智能化方向，于 2021 年即開始著手在工業機器人上下游產業鏈上進行投資布局。例如，投資了華東的賽感智能，其專注于3D激光雷達等智能傳感器的研發；還投資了上海的仙工智能，從事機器人控制器、移動機器人及機器人控制軟件的研發與生產；以及投資了廣東的鑫光智能，專注于板材及光伏組件邊框的生產工位機器人的總集交付。這些布局與公司在軟件方向的客戶群體高度重疊，在半導體、3C電子、鋰電、光伏、汽車零部件等行業有廣泛應用。未來，將進一步側重于軟件和AI應用層面，與機器人硬件公司協同合作，打造一體化解決方案，為客戶創造更多價值。
提問9：關于制造業對于大模型生成式AI能力的應用，從預算準備和投入節奏的角度，客戶當前處于何種狀態？該如何預判后續建設節奏？
回復：當前，制造業對使用大模型生成式AI能力的需求強烈。對于預算準備情況，需根據企業現狀分析，可能是從既有預算中切出一部分用于新技術的探索和應用，也可能是新增專項預算。賽意信息會基于客戶的具體需求、預算安排及實施案例，協助客戶制定合理的建設節奏和預算規劃。
提問10：公司在海外業務發展方面有何進展？
回復：公司去年成立了賽意國際，標志著海外業務的啟動，并在日本設立了子公司，進一步鞏固了在亞洲的市場地位。出海戰略從去年的籌備階段已進入落地執行階段，預計未來一兩年內將構建出公司業務發展的第二增長曲線。
