能科科技研究报告20251010
最近做了很多股票的研究，前两天分享了腾威电气、长川科技的研究报告。
今天分享一下$能科科技(SH603859)$ 的报告。
报告主要就是投资经理根据公司财务报告、网上公开信息搜集整理而成，有不足之处还请大家指出。
一、 公司业务
1.基本信息
能科科技股份有限公司专注于为航空、航天、高科技电子等高端制造领域提供智能制造整体解决方案，公司成立于2006年12月，2016年10月在沪市主板上市（股票代码：603859.SH）。公司通过并购子公司和布局工业云服务拓展客户群体，核心技术涵盖数字孪生、PLM（产品全生命周期管理）、MES（制造执行系统）等领域。客户以国有军工企业为主，技术可复用率达60%，业务布局覆盖京津冀、长三角等工业集中区。重点业务包括：
- 基于数字孪生技术的协同平台开发
- PLM与MES系统集成实施
- 飞机发动机装配工艺等细分领域解决方案
公司服务于工业企业的数字化和智能化建设，以数字孪生和人工智能技术为基础，为客户提供工业软件和AI Agent 产品与服务，支撑客户实现基于企业业务目标的“数智化” 转型，助力工业企业实现新型工业化，打造新质生产力。公司旗下分子公司包括北京能科瑞元数字技术有限公司、能科联宏（上海）信息科技有限公司、上海能隆智能设备有限公司、能科科技（香港）有限公司、北京瑞德合创科技发展有限公司、北京能科云翼数据技术开发有限公司、北京博天昊宇科技有限公司、能科数工（北京）技术有限公司、贵州能科数智科技有限公司、能科物联（北京）智能技术有限公司、上海能传电气有限公司。
2. 公司业务
主营业务为 AI 产品与服务、云产品与服务、软件系统与服务、工业工程和工业电气产品与服务。
2.1. 公司产品
2.1.1. 软件系统与服务业务
公司软件系统与服务业务主要是依托公司深厚的行业经验和对客户的需求理解，整合生态合作伙伴的 CAD、CAE、EDA 等工具软件，以及 PLM、MOM、ERP 等系统软件，为客户提供覆盖业务咨询、方案设计、软件应用与定制开发以及运行维护等全流程系统服务。报告期内公司通过对客户需求的准确把握和生态合作伙伴的深度融合，有效服务于客户的数字化建设。
2.1.2. 云产品与服务业务
公司云产品与服务业务主要为客户提供公司自主研发的乐仓、乐研、乐造、乐数等“乐系列”工业软件产品和服务。乐仓是以用户为中心、模型流程双驱动的应用创造底座平台，提供从企业架构搭建、业务流程梳理、数据建模、低代码开发等全维度的企业级应用构建能力。乐研是支撑研发全链打通、驱动基于模型的正向设计以及设计和制造深度融合的 PLM 系列应用，覆盖项目管理（PPM）、需求管理（RQM）、基于模型的协同设计（MBSE）、产品数据管理（PDM）、数字化工艺管理（MPM）等解决方案套件。乐造是提供支撑制造运营的 MOM 系列应用，覆盖从制造执行（MES）、高级计划排程（APS）、质量管理（QMS）、仓储管理（WMS）、生产设备管理（EAM）等解决方案套件，兼具低代码开发与行业预配置套件，可快速适配不同行业、不同制造模式的运营管理需求。乐数是以工业大数据与 AI 人工智能技术为核心，提供从数据采集、治理、管理到智能分析的全链路产品套件，为企业搭建覆盖全业务域的数据治理体系，打造企业数据中枢以及数据智能应用平台。报告期内，公司持续对“乐系列”产品的研发投入，丰富细分产品，提升产品功能和性能。
2.1.3. AI 产品与服务业务
公司 AI 产品与服务业务主要为客户提供公司自主研发的“灵系列”AI agent 产品与服务。公司基于对行业业务和数据的深厚积累和理解，报告期内结合客户实际场景需求，实现了在机器人的训推、汽车的工艺设计优化和高端装备的 AI 质检等场景下 AI agent 产品的开发和应用，初步形成了 AI agent 产品的开发和服务能力。同时，公司调研收集了行业客户100 余个场景化AI需求，整理出行业 40 余个典型场景进行了深度研究。
2.1.4. 工业工程和工业电气产品与服务业务
公司工业工程和工业电气产品与服务业务主要涵盖数字化产线、高压大功率变频器等工业自动化和工业电气产品与服务。数字化产线主要是基于公司制造装配工艺、半物理仿真、传动与测试等技术能力，为客户提供“数字孪生”虚实结合的生产线解决方案及实施交付服务。高压大功率变频器凭借全数字控制、电力电子驱动保护、热设计等方面行业领先的技术，在核电、化工等行业的国产化应用方面取得重大突破。公司将继续保持技术和业绩领先性，快速拓展和占领行业市场。
3. 投资亮点
3.1. AI成为驱动增长的核心引擎，带动收入与毛利率同步提升
长期以来，公司致力于深耕高端装备制造业，产品与服务广泛应用于重工装备、汽车、高科技电子、通用机械等多个行业，服务客户超过3,000家。公司受益于军工信息化板块投资机遇，公司已多次中标包含“ai大模型、软件工具链”在内的项目。
2025H1公司实现总营业收入7.38亿元，同比增长4.91%；毛利率52.40%，同比提高4.22%。报告期末合同负债4.05亿元，同比增长158.26%。报告期内，AI产品与服务业务的收入和毛利率水平进一步提升，AI业务成为驱动公司收入增长的核心引擎。同时，公司费用管控能力提升，销售费用/管理费用/财务费用分别同比下降26.02%/1.16/107.53%
3.2. 自研“灵系列”聚焦Agent领域，推动“乐系列”与AI技术融合
围绕“AI+工业”战略主线，公司自主研发“灵系列”AI agent产品及解决方案。目前已构建涵盖“AI+产品智能化”、“AI+业研制智能化”及“工业软件+AI助手”三大核心产品体系，开发出包含图纸识别、工艺推荐、质量检测、业务预测等多款垂域模型、覆盖二十余个工业场景的应用Agent以及多款工业软件智能助手产品并实现应用落地。公司同步推进“乐系列”产品迭代，融合AI技术，着力提升工业软件智能化水平，同时聚焦高毛利产品线，优化产品结构。
公司围绕工业领域核心应用场景，以可量化、高复用性、高价值场景为重点，加大市场的推广力度。重点挖掘行业头部客户需求，引导和推动AI产品和解决方案的落地，打造标杆案例，形成规模效应。目前公司部分AI产品在企业内、企业间、行业间得到了很好的复用，在工业领域的落地取得显著进展。
公司在2025年7月的员工持股计划的考核标准中纳入了AI业务收入增长目标，以2024年度AI产品与服务收入2.73亿元为基数，2025年度AI收入增长率不低于30%；2026年度AI收入增长率不低于70%；2027年度AI收入增长率不低于120%。该计划符合公司业务后续发展规划，即全面提升Al agent产品和技术能力，成为国内领先的工业数字化和智能化的产品和服务提供商。
3.3. 两大核心产品快速增长，华为合作加快企业数字化转型
公司依托其在智能制造领域的经验及对行业客户应用场景的深度理解，在2024年打造了“灵系列”产品，实现了在机器人训推、汽车产品设计优化和高端装备的AI质检等场景下agent产品的研发和应用。公司还持续优化了乐仓、乐研、乐造、乐数等“乐系列”的自研产品，其专注于数字化及智能制造解决方案，结合各行业客户不同应用场景的经验，增加了12个行业包、36企业从研发到制造各流程节点的覆盖面，提高了适用性和便利性。
公司目前持续和华为紧密合作，其通过乐造产品与华为云iDME平台，成功开发了MPM应用，实现了设计、工艺和制造的融合。公司还基于华为云底座发布了“乐易”saas应用，将采用本地私有化部署的工业软件系统，利用微服务架构进行拆分，打造针对不同行业需求的公有云应用解决方案，为中小型制造企业提供数字化转型方案。2025年华为中国合作伙伴大会上，公司新晋为华为优选级解决方案开发伙伴，并且共同发布了生产数字平台联合方案，方案里包含主数据、生产计划、生产执行、车间物料、质量追溯、设备管理等的数字化管理应用，基于华为云底座及工业数字模型驱动引擎和公司自身Agent，为制造业客户提供数字化协同智造的能力。
2024 年以来，公司 AI 大模型及行业应用业务稳步开展，未来有望受益于工业软件+AIGC 的行业机遇，实现业务的高质量成长。华为牵头成立“人工智能创新产业联盟”，作为首批受邀合作伙伴之一，能科科技携手华为在研发、设计、工艺、验证、维护多维度融入AI技术，并持续探索AI算力底座、大模型的融合应用。2024上半年一落地华为一体机项目，金额约1.5亿元，下半年落地约1.4亿元订单项目，主要作用于机器人。
1) 2024年10月21日，公司披露公司于2024年10月21日收到全资子公司北京能科瑞元数字技术有限公司与某集团公司下属某研究院有限公司签订的“大模型场景化应用合同”，合同总金额：人民币14,531.05万元（含税）。
2) 2024年4月30日，公司披露公司于2024年4月29日收到公司控股子公司上海能传电气有限公司与某股份有限公司（限于保密义务，不披露其全称）签订的“变频器销售合同”，合同总金额：人民币18,626万元（含税）。
3) 2024年3月23日，公司披露公司收到公司全资子公司北京能科瑞元数字技术有限公与某（集团）有限责任公司（限于保密义务，不披露其全称）签订的“AI大模型、软件工具链及私有云建设项目”销售合同，合同总金额：人民币124,213,000元（含税）。
公司已落地多个亿元级AI项目，如具身智能机器人垂域模型、图纸识别自动报价Agent等，覆盖重工装备、汽车、高科技电子等多个行业。
4. 管理层情况
5. 关键研发及核心技术
5.1.研发投入情况
5.2.研发人员情况
6. 股东情况
6.1. 十大流通股东（单位：万股）
6.2. 十大股东（单位：万股）
7. 经营模式
7.1. 盈利模式
能科科技专注于为高端制造业企业提供数字化解决方案，业务涵盖工业软件（如乐仓、乐研、乐造、乐数）、智能制造系统集成及AI+工业应用。公司通过自主研发、优化集成和AI技术融合，构建了“乐系列”工业软件和“灵系列”AI Agent产品体系，覆盖研发、生产、运维等全流程。
7.2. 销售及订单获取方式
公司采购模式主要围绕智能制造系统集成和工业软件开发所需的技术、设备及服务展开。在系统集成业务中，公司采购CAD、CAE、EDA等工具软件，以及PLM、MOM、ERP等系统软件，用于为客户构建数字化解决方案。采购过程中注重与生态合作伙伴的协同，确保技术兼容性和系统稳定性。
客户覆盖军工、航天、汽车、电子等高壁垒行业，包括中国航天科工、中航工业、比亚迪等头部企业。依托与华为等大型企业的合作，公司工业软件已嵌入华为云平台，客户拓展至全球。销售过程中注重行业解决方案的定制化与落地实施，满足不同客户的特定需求。
7.3. 采购模式
公司主要采购内容包括软硬件设备采购、技术服务采购以及 IDC 服务器托管服务采购。
对于上述采购标的，项目负责人提出具体采购计划并经过事业部负责人审批后，由品质保证中心按照公司制定的评定标准对供应商资质、采购内容和价格进行评定，评审通过后由行政中心负责签署采购合同、实施采购、监控软硬件交付情况或预提技术服务及IDC 服务成本，完成采购后财务部根据合同条款进行支付。
7.4. 研发模式
公司构建了模型开发、Agent开发、数据工程和AI场景应用四大核心团队，形成多层次、结构完整的AI人才梯队，研发投入聚焦AI产品线。推动“乐系列”工业软件智能化升级，新增AI智能助手、AI知识库、AI工业数据分析等功能。通过员工持股计划与AI核心团队深度绑定，提升团队稳定性与产出效率。
二、 行业格局
信息技术产业是我国经济转型和产业升级的支柱和先导，是信息化和工业化“两化融合”的核心，软件产业是信息技术产业的核心组成部分。2024 年，软件行业呈现稳健增长趋势，这一增长得益于企业数字化转型加速、国家“十四五”数字经济规划”、“东数西算”工程及信创战略的持续推进和以人工智能大模型为代表的新兴技术的加速迭代。2024 年，我国软件和信息技术服务业实现全年软件业务收入和利润总额为 13.73 万亿元和 1.70 万亿元，同比增长10%和8.7%（数据来源：工信部）。
1.行业规模
软件是一系列按照特定顺序组织的电脑数据和指令，是电脑中的非有形部分。软件一般情况下被划分为系统软件、应用软件和介于这两者之间的支撑软件。
近年来，我国软件开发行业呈现出快速增长的态势。根据工信部及国家统计局发布的数据，我国软件和信息技术服务业收入
从2014年的37026亿元增长至2024年的137276亿元，年复合增长率显著。特别是在2022年，我国软件和信息技术服务业业务收入突破10万亿元大关，达到108126亿元，同比增长13.22%。2024年，软件业务收入平稳增长，同比增长10.0%，利润总额也实现了8.7%的增长。
从细分领域来看，软件产品收入稳步增长，其中工业软件产品收入2940亿元，同比增长7.4%;基础软件产品收入1919亿元，同比增长6.9%。这表明，随着数字化转型的深入，各行业对软件产品的需求不断增加，软件开发行业的市场规模持续扩大。
人工智能(AI)和机器学习(ML)在软件开发中的应用日益普遍，几乎涵盖了每个行业的企业。生成式AI技术，如GPT等大模型的出现，正在彻底改变软件开发的工作方式，包括代码自动生成、开发文档的智能撰写、UI设计的自动生成等。AI在软件开发、测试、用户体验等方面的应用不断深化，推动整个行业朝着智能化和自动化的方向发展。随着人工智能大模型的爆发，软件产品正从“功能工具”转向“智能助手”。例如，金山办公接入AI生成功能后，用户活跃度提升了30%。未来，智能化将成为软件开发的重要趋势，为用户提供更加个性化、智能化的服务。
我国政府及相关部门对软件业一直采取积极鼓励的政策，并为大力发展软件业提供了各方面的政策支持。国民经济“十四五”规划中指出，加快推动数字产业化，培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平。《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》中对我国软件业发展进行了系统性规划，
指出到2025年，规模以上企业软件业务收入突破14万亿元，年均增长12%以上，工业APP突破100万个，建设2-3个有国际影响力的开源社区，高水平建成20家中国软件名园。到2028年，这一数字更是有望迈上新台阶，突破20万亿元大关。
数据智能应用软件，是基于云计算、人工智能和大数据为基础的新一代软件应用。数据智能应用软件利用云计算、大数据、人工智能、及物联网等技术帮助客户从数据中提取价值，在包括营销及运营在内的各种场景下提供特定场景的数据智能能力，赋能企业实现数据驱动的决策过程以及运营管理中的降本增效。数据智能应用软件与传统的软件应用有三大区别，一是云原生的，二是数据驱动的，三是人工智能嵌入的。
在通用人工智能未来发展的背景下，企业可以利用数据智能应用软件，将运营过程中积累的独特数据价值转化为资本，进而结合生成式AI的能力，以及对特定行业的了解，生成数据驱动的工作流程。与此同时，企业间竞争的加剧，使得企业愈发需要通过数据驱动的战略和营运决策来确保在竞争激烈的商业环境中取得长期成功，进而带动数据智能应用软件市场需求持续增长。
2023年，中国数据智能应用软件市场规模大约增至303亿元。当前，我国数据智能应用软件主要包括营销、营运以及合规、制造等其他应用场景；其中，营销、营运的市场份额合计占比过半。
1.1. AI 将深度影响工业软件行业
全球人工智能市场规模持续高速增长，中国的 AI 产业也展现出颠覆性发展前景，工业 AI 软件市场增长强劲。技术突破、政策支持及多领域应用需求的爆发共同推动AI 产业成为当前经济增长的核心引擎。通过引入 AI 技术，探索 AI 与工业的交互式融合，制造业正在经历一场前所未有的数字化和智能化转型。AI 已经被广泛应用于企业生产流程智能化、产业链协同创新、数据驱动的决策优化等多个领域。顺应时代与技术革命浪潮，中国将 AI 列为战略性产业，AI 行业前景广阔，未来 AI 将进一步重塑工业生态，推动全球产业向高效、绿色、智能化方向迈进。随着 AI 在制造业的深度融入，正驱动工业软件领域经历着深刻变革，工业AI 软件市场迅速扩大。根据 MordorIntelligence 报告，2025 年全球工业 AI 软件市场规模估计为1559.3 亿美元，预计到 2030 年将达到 7246.8 亿美元，2025-2030 年期间的复合年增长率为35.97%。IDC 预测，2024-2028 年中国 AI+工业软件细分市场复合增速将达到 41.4%，到 2028 年AI+工业软件的渗透率将从 2025 年的 9%提升至 22%。
AI 将持续向工业软件价值链深度渗透，在设计研发、生产制造、运营管理等环节带来深刻变革。随着工业企业对智能制造需求的不断增强，以及政策层面对智能制造、AI 等领域的大力扶持，市场需求将持续攀升。未来更多工业场景将引入 AI+工业软件，进一步拓展市场空间。
1.2. 工业软件行业情况
全球工业软件行业规模持续扩大，中国工业软件市场增速显著。2024 年中国市场规模达3649亿元，同比增长 14.6%，预计 2027 年将增至 5312 亿元，国产工业软件行业在政策利好、国产替代需求旺盛、下游制造业智能化和数字化需求爆发的推动下，行业发展未来可期，市场规模和前景广阔。
从发展趋势看，AI 技术将重构工业软件架构体系，国内正在推动 AI 与工业软件深度融合，逐步探索智能化场景应用，构建自主可控的工业软件体系；云边协同的架构将更加完善，形成统一的、无缝连接的计算平台，工业软件在向云化、智能化加速转型，云平台与边缘计算协同架构日趋完善；工业软件行业渗透率还将持续提升，工业 AI 软件将多点爆发；在政策推动、技术创新、竞争格局变化推动下国产替代进程将加速。
2. 行业产业链
软件行业涉及环节较多，关系复杂，下游应用场景极多。简单来说，软件行业的中游主要为各类软件的研发具体过程包括了需求调研分析、概要设计、全面设计、编码、测试和交付等环节。产业链上游是软件研发所需的硬件与系统，下游是各类应用场景。
软件行业上游相关企业主要有硬件设备、系统、开发、中间件供应商，参与企业主要有三星、联想、神舟、微软、金蝶天燕等；中游相关企业主要有安全软件、财务管理软件、办公软件、其他软件供应商，代表企业有启明星辰、三六零、绿盟科技、宝信软件、用友、华胜天成等。下游涉及各种应用场景，如工业制造、交通运输、机械设备、航空航天等。
3. 行业主要技术门槛
整体上看，软件和信息技术服务市场规模持续扩大，客户需求也在不断升级，拥有雄厚研发实力和良好服务质量的软件和信息技术服务提供商将在激烈的竞争中迅速占领市场，取得显著的竞争优势。软件和信息技术服务业不仅具有高科技、知识密集、技术先导等软件行业的一般特点，还具有与下游应用紧密相关的特征，其产品的开发是一个信息技术与行业应用相融合的过程，涉及多个学科和技术，需要长期持续的研究；同时，该行业不仅需要提供满足客户业务需求的软件产品，还需要提供及时、有效、优质的后续技术支持和服务。优质的技术与服务是进入本行业的主要门槛。
近年来，伴随企业数字化转型的需要，企业对 IT 服务的需求由单一技术层面拓展到业务的经营管理层面，端到端的行业一体化解决方案盛行，标准化产品与定制化服务相结合的服务模式成为重要趋势。软件服务企业对下游客户的产业链整合能力以及行业知识积累成为关键壁垒。同时，软件服务业属于技术密集型产业，为下游提供技术解决方案涉及多个技术领域，是多学科相互渗透、相互交叉形成的高新技术产业，对企业的研发创新能力有较高要求。企业以新一代信息技术为底层支撑，推动场景融合，不断提升自身的技术能力、创新能力和服务水平，赢得客户的信任和支持。中国的软件行业将继续保持强劲的发展势头，同时加快服务化、智能化、平台化、融合化的发展步伐，推动行业向更高质量发展的同时，也对软件服务商的整体技术方案解决能力以及快速响应能力提出了更高的要求。
由于大型 IT 解决方案对核心平台标准和信息化处理要求较高，小型厂商难以具备开发能力，行业准入门槛较高。在此背景下，具有较强的技术开发能力、相对成熟的产品系列和较为完善的营销与服务网络的企业，拥有较高的市场份额。
4. 行业发展阶段
4.1. 当前发展情况
面对外部环境复杂严峻和国内有效需求不足，软件产业整体增长态势有所放缓，但软件业务收入和利润仍保持增长，增速领跑国民经济各行业。2025 年，新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展，新质生产力加速形成，人工智能赋能新型工业化稳步推进，软件产业迎来新的发展机遇。一方面，随着“两重”、“两新”等政策效果持续释放，技术改造和设备更新不断提速，关键软件应用将进一步深入推进，数实融合有望实现质的飞跃。另一方面，顺应前沿技术发展趋势，软件产业新体系将加快构建，布局培育通用智能、卫星互联网、量子信息等新兴赛道，错位竞争、协同发展新格局加快形成。
2024 年生成式人工智能凭借其创造性内容生产能力正引发新一轮技术变革。作为人工智能技术的突破性分支，其依托海量数据与预训练大模型技术，实现了从判别式分析向创造性生产的跨越式演进。以 ChatGPT、文心一言为代表的对话式 AI，通过自然语言处理技术可完成文本创作、代码生成等多元任务，已初步展现通用人工智能特征；而 Sora 等文生视频模型更实现多维突破，不仅能根据文字提示生成包含多角色动态场景的高保真视频，还可完成静态图转视频、视频补帧等复杂操作，展现出对物理世界的深度模拟与场景交互能力。生成式AI 突破传统算法的“判断”局限，构建起创造性生产力体系。其引发的技术革命正重构产业形态，从底层重塑全球经济结构与人类生活方式。
2024 年，大模型赛道竞争进入价格与场景双维度博弈阶段。头部厂商突破技术单一竞争范式，通过差异化定价策略抢占市场，并加速医疗、金融等垂直领域场景落地。同时，科技巨头持续深化开源战略，依托技术共享构建生态壁垒，孵化 AI 原生应用创新集群。尽管技术成熟度与商业模式仍处于探索期，行业参与者普遍看好大模型商业化潜力——IDC 预测，2027 年中国AI 软硬件及服务市场规模将达 407 亿元，占整体 IT 支出的 11%。
4.2. DeepSeek 的巨大突破，为我国带来跨越式发展
2025 年 1 月，我国人工智能企业“深度求索”以创新式的技术和开源策略引发全球瞩目和讨论。其凭借模型架构创新实现成本与性能的双重突破，实现了低成本与高性能的有机统一，为人工智能技术发展开辟新路径。其开放包容的发展理念有望推动人工智能开源生态繁荣，为我国人工智能产业实现跨越式发展、各行业推进智能化升级带来重要机遇。DeepSeek 的主要创新表现为：其一，DeepSeek 通过压缩时间空间复杂度来降低模型开发成本，其开发成本经过公开测算仅是 Meta Llama3.1 的 10%和 GPT-4 的6%；其二，DeepSeek利用冷启动数据监督微调与多阶段强化学习训练策略，提升模型推理能力，优化输出可读性，其表现优异比肩顶尖国外大模型。
4.3. 数字经济持续调优增长，新赛道新动能加快
2024 年，我国数字经济持续稳定增长，为国民经济“稳增长”注入源头活水，高质量发展根基不断夯实。展望 2025 年，“十五五”数字经济发展规划将进入谋划制定阶段，各领域数字化发展重大项目加紧部署，在新赛道拓展、新动能培育、新优势塑造等方面发挥重要牵引作用。
一是围绕数据这一发展主线，央地协同工作机制将进一步健全，多层次、一体化数据基础设施建设及应用加快协同推进，有力支撑数据供给、流通和开发利用，推动数据要素市场化配置改革。二是立足布局谋划新质生产力，各地将更加注重数字创新生态建设，聚焦技术攻关、标准研制、适配验证和应用生态协同发展，引导更多资源要素向新一代信息技术、人工智能等新兴产业集聚，优化人形机器人、脑机接口、6G 等未来产业中长期政策支持。
4.4. 数据要素市场供给活跃，制度和产业双需求激活价值
2024 年，央地协同、纵向贯通的数据管理工作体系基本建立，数据要素市场化配置改革开局良好。数据基础制度体系加快完善，公共数据开发利用、数字经济高质量发展、城市全域数字化转型、可信数据空间发展等重要政策密集出台。展望 2025 年，数据要素市场化配置改革将深入推进，更多领域、更多地方将积极探索数据基础制度落地实施方案，全面释放公共数据授权运营、可信数据空间建设、“数据要素”场景创新等发展需求，进一步激发大数据产业活力，加速数据要素化、价值化进程。
三、 财务数据
1. 利润表（单位：亿元）
1.1. 公司利润表关键指标及同比增长
2. 营业收入构成及毛利率（单位：亿元）
3. 应收账款（单位：元）
4. 主要客户及供应商
4.1. 公司主要客户情况（单位：万元）
4.2. 公司主要供应商情况（单位：万元）
5. 历年分红情况
6. 行业分析
7. 限售解禁时间表
全流通。
8. 近一年大宗交易情况（单位：元、万股、万元）
五、 风险点
1. 市场竞争加剧风险
随着工业数字化转型升级的趋势日益明显，国内外解决方案提供商会加大对中国市场的投入，市场竞争逐渐加剧。同业企业争夺市场份额所采取的竞争手段可能会更为激进。工业软件企业需要不断提升自身实力，通过提供更加个性化、定制化的解决方案和服务，增强市场竞争力。
2. 技术革新风险
AI 技术成为新一轮工业发展的核心驱动力，且发展迅速，迭代周期逐步缩短。企业需要不断投入资源进行技术研发和产品创新，以应对市场的快速变化。但技术升级和产品迭代并非易事，企业需要准确把握市场需求和技术发展趋势，及时开发出符合市场需求的产品。如果企业无法跟上市场的步伐，技术和产品落后，可能导致市场份额的流失。
以上数据统计及分析仅代表个人观点，不作任何投资建议，股市有风险入市需谨慎。