賽意信息於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：
賽意信息作為深耕製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），中國製造業的智能化需求會井噴，公司判斷2025年為企業應用及製造應用的AI落地元年。
產品端：
公司憑借20年行業積累加速技術布局，於2023年推出AI智能體中台“善謀GPT”並持續迭代更新版本。一方麵打造垂直行業大模型，智能製造領域向下紮根；另一方麵，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，向下紮根行業Know-how，橫向AI組網，賦能跨係統業務協作”的雙軌戰略。
技術生態端：
上述自主研發的“基於善謀GPT的PCB行業大模型” 於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，並取得華為昇騰技術認證書及Ascend Compatible徽標的使用權。
標誌著賽意善謀AI智能體平台已經完美適配華為昇騰910B芯片，實現國產化算力適配，並接入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麵形成差異化競爭力，為中國製造業提供“中國算力+中國模型+中國AI 工具鏈+中國製造AI積木應用”的全棧式產品及服務能力。
標誌著國產AI應用與國產AI算力可以共同協助中國製造業走深走實，從高技術製造持續演進到自我進化的AI數字製造企業生命體。
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：
公司紮根廣東。廣東省的經濟總量連續36年全國第一，製造業規模亦是全國第一。公司依托廣東製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 市場研究和谘詢公司 IDC 發布的最新 《中國製造業 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 的生產製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製造業客戶提高效率並降低成本？
回複：公司致力於提供一個易於使用的AI工具鏈，將AI場景工程化，簡化構建過程,使製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工具鏈將各種應用係統快速耦合起來，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並用得好 AI。
提問2：AI工具鏈在製造業中的應用情況如何？
回複：目前製造業對此需求非常旺盛，公司業務部門接到大量基於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。這反映出今年製造業企業軟件領域，在AI應用落地方麵出現了爆發式增長。
提問3：公司在內部如何運用AI提升效率？
回複：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，在研發方麵利用大模型如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：對於ERP板塊業務的展望是怎樣的？
回複：傳統ERP係統的“大而全”架構已難以適應企業快速變化的業務需求，尤其在智能製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，逐步解耦外圍業務係統，並借助微服務架構與低代碼平台實現敏捷迭代。同時，解耦後的模塊更易與AI技術融合（如智能排產、動態定價），提升係統響應效率。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？
回複：AI技術不僅僅是生成式AI，還可廣泛應用於視覺領域、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：未來是否有可能複製當前剛簽訂的AI大訂單的成功案例？
回複：隨著公司在AI能力和客戶實踐經驗的積累，會有更多後續訂單，每個訂單規模可能不同，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：對於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，在其他製造業門類的橫向擴張能力如何？
回複：gongsineibuzhengzaijinmigenzongxinbanbenchangsiweiliantuilimoxingdeceshizhuangtai，yipingguqizhunquelvheyingyongchangjingdetishengkongjian，danjutidelianghuacesuanshangxujinyibufenxi。gongsizhengjijijinxinghengxiangxingyekuozhang，tebieshizaiPCB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台，能夠更高效地蒸餾出適用於不同領域的模型，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麼？如何將現有先進的製造業研發能力和資源融入到這個快速發展的市場中？
回複：公司高度重視軟硬一體的智能化方向，於 2021 年即開始著手在工業機器人上下遊產業鏈上進行投資布局。例如，投資了華東的賽感智能，其專注於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，從事機器人控製器、移動機器人及機器人控製軟件的研發與生產；yijitouzileguangdongdexinguangzhineng，zhuanzhuyubancaijiguangfuzujianbiankuangdeshengchangongweijiqirendezongjijiaofu。zhexiebujuyugongsizairuanjianfangxiangdekehuquntigaoduzhongdie，zaibandaoti、3C電子、鋰電、光伏、汽車零部件等行業有廣泛應用。未來，將進一步側重於軟件和AI應用層麵，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：關於製造業對於大模型生成式AI能力的應用，從預算準備和投入節奏的角度，客戶當前處於何種狀態？該如何預判後續建設節奏？
回複：當前，製造業對使用大模型生成式AI能neng力li的de需xu求qiu強qiang烈lie。對dui於yu預yu算suan準zhun備bei情qing況kuang，需xu根gen據ju企qi業ye現xian狀zhuang分fen析xi，可ke能neng是shi從cong既ji有you預yu算suan中zhong切qie出chu一yi部bu分fen用yong於yu新xin技ji術shu的de探tan索suo和he應ying用yong，也ye可ke能neng是shi新xin增zeng專zhuan項xiang預yu算suan。賽sai意yi信xin息xi會hui基ji於yu客ke戶hu的de具ju體ti需xu求qiu、預算安排及實施案例，協助客戶製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麵有何進展？
回複：公gong司si去qu年nian成cheng立li了le賽sai意yi國guo際ji，標biao誌zhi著zhe海hai外wai業ye務wu的de啟qi動dong，並bing在zai日ri本ben設she立li了le子zi公gong司si，進jin一yi步bu鞏gong固gu了le在zai亞ya洲zhou的de市shi場chang地di位wei。出chu海hai戰zhan略lve從cong去qu年nian的de籌chou備bei階jie段duan已yi進jin入ru落luo地di執zhi行xing階jie段duan，預yu計ji未wei來lai一yi兩liang年nian內nei將jiang構gou建jian出chu公gong司si業ye務wu發fa展zhan的de第di二er增zeng長chang曲qu線xian。
