赛意信息（300687）2026年前三季度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期赛意信息（300687）发布2026年前三季度财务报告，报告中的管理层讨论与分析如下：

发展回顾：

一、公司总体经营情况

    2026年前三季度，公司整体经营延续回暖态势，业务显著恢复。年初至报告期末，公司实现营业收入168322.50万元，同比增长12.12%；实现归属于上市公司股东的净利润12229.72万元，同比增长342.87%。其中，第三季度单季实现营业收入65049.53万元，同比增长8.63%；实现归属于上市公司股东的净利润6627.54万元，同比增长604.45%，盈利恢复动能明显增强。

    订单层面，年初至报告期末，公司传统软件及数字化服务业务（不含算力基础设施运营业务）新签订单金额同比增长10.35%，主业市场需求持续恢复。AI应用渗透方面，截至报告期末，公司累计交付的含AI应用项目达255个，占整体交付项目的比例超过20%，AI应用能力对传统软件实施业务的渗透效应持续显现，正逐步成为项目交付的常态化组成部分。

    战略层面，报告期内，公司持续推进“算力底座—工业大模型—场景智能体”全栈工业AI技术体系建设，以自主研发的善谋GPT企业级AI中台为核心载体，形成覆盖企业级AI应用、工业模型、算力基础设施的全栈三层业务布局。本报告期内，三层业务均取得阶段性进展：企业级AI应用与客户存量业务系统深度融合，场景覆盖与一体化交付体系持续完善；工业模型在制造核心环节加快落地，并以PCB行业为突破口向标准化产品转化；算力基础设施完成从技术验证到商业化运营的跨越，为上层应用与模型提供资源支撑。

    二、业务进展概述

    （一）企业级AI应用

    报告期内，公司持续推进善谋GPT企业级AI中台与客户存量业务系统的深度融合，围绕供应链管理、客户及市场经营管理、财务共享等重点业务领域，推动AI能力从单点问答、知识检索向嵌入业务流程、辅助经营决策和跨系统任务协同延伸。公司基于善谋GPT企业级AI中台，构建起覆盖“系统接入—业务理解—智能编排—行动执行—合规治理”的完整技术链路：通过系统接口集成接入客户存量业务系统，经由业务语义理解、知识管理与检索增强把握业务上下文，依托多模型接入与智能体编排完成跨系统任务协同，并在权限管控及操作审计的约束下执行相关操作。上述链路以改造并赋能客户存量业务系统为路径，而非另建独立的AI应用，从而在保障客户核心业务系统稳定运行和原有权限体系有效的前提下，构建覆盖咨询规划、业务梳理、系统连接、场景开发、工程交付和持续运营的企业应用智能化升级路径。

    相关方案逐步应用于采购协同、供应商管理、订单履约、客户经营、市场洞察、业财审核、财务共享服务等场景，支持用户通过自然语言获取业务上下文、查询关联数据、生成业务内容、预填业务单据、识别流程风险并按权限触发相关流程。其中，在供应链领域，公司供应链AIAgent已形成订单可视、计划协同、采购合规、物流调度四类能力，落地于30余个核心业务场景。公司在项目交付过程中持续沉淀行业Know-How、业务对象模型、流程模板、智能体工具和实施方法论，形成“业务咨询—系统连接—场景构建—工程交付—持续运营”的一体化交付体系。

    （二）工业模型

    报告期内，公司持续完善以善谋GPT为核心的工业模型矩阵。公司基于服务制造业客户过程中积累的工艺数据、生产数据与行业知识，构建由行业大模型与场景专用模型组成的两级模型体系：行业大模型承载工业机理与业务逻辑，负责复杂分析与全局决策；轻量化场景模型与边缘智能体部署于生产现场，响应实时作业需求。二者协同运作，形成“感知—决策—执行—反馈”的闭环，使模型能力由辅助分析进一步向现场作业环节延伸。

    在模型落地方面，报告期内，公司推动工业模型在工艺优化、质量管控、智能排产等制造核心环节的应用。工艺环节，公司采用物理方程与大模型混合建模的方式构建工艺优化模型，在丝网印刷、LED分档等工艺场景中实现秒级工艺寻优与缺陷处置周期缩短，在降低物料耗用的同时支撑基地级生产成本优化。质量环节，公司应用AI视觉检测模型改善产品良率，并通过产线语音质检录入支撑产线不停机作业。生产计划环节，公司推进智能排产模型应用，提升多约束条件下的排产响应效率。上述场景的持续落地，有助于公司将在制造业长期积累的工艺理解与服务经验，沉淀为可复用、可迁移的模型能力与场景化解决方案。

    工业模型解决的是“应当如何作业”的决策问题，而模型结论只有经由设备、车辆、人员等实体要素落实到作业现场，才能最终产生价值。基于上述认识，公司推进模型能力由数字化场景向实体作业环节延伸，通过对物理世界对象的实时感知、动态调度与执行反馈，将模型决策转化为实际作业动作。在物流作业领域，公司与被投成员企业逗号科技围绕物流车辆智能调度开展联合创新，依托路径优化算法与物流调度智能体，实现路径规划、车辆跟踪、动态调度及全环节调度协同，并可根据实际交通状况与货场作业情况进行实时介入与灵活调整；相关能力已在大型企业的国内、国际物流路线优化与实时调度等场景中投入应用，双方合作持续深化。

    （三）算力基础设施

    报告期内，公司以算力基础设施作为工业智算业务的底层支撑，通过内生研发与外延投资相结合的方式加快布局。公司首个高吞吐先进算力集群项目于报告期内完成设备采购、分批交付、机房集成、系统联调、整机上架等全流程部署，正式投入商用收费运营并保持稳定运行，在在本季度已形成稳定的收入利润贡献，标志公司企业级算力服务能力正式成型；依托项目实践与对外投资布局，公司已具备规模化承接智算项目的全流程交付与运营服务能力。

    订单拓展方面，年初至本报告披露日，公司累计签订算力基础设施运营销售合同金额超过83亿元，公司预计年内算力服务新签订单规模将继续稳步扩大。除上述首个算力集群项目已投入商用运营外，其余合同项下交付实施工作正按项目排期稳定推进，预计于年内完成建设并投入商用。随着本季度内算力运营业务的规模化落地及前期集中投入的逐步完成，公司第四季度及后续年度的营业收入结构、盈利水平及经营性现金流状况将稳步向好。

    算力基础设施是公司全栈工业AI技术体系的底座，也是公司工业模型研发迭代与场景智能体规模化落地的资源保障。公司分阶段推进算力体系建设：现阶段持续落地算力硬件布局，保障现有AI业务的算力供给；中长期加大国产算力软硬件整合投入，完善自主可控的底层技术体系；远期规模化推进工业模型训练与行业智能体项目，将算力资源转化为可持续的商业价值。算力运营业务形成的长期、稳定的服务收入，有助于平滑传统软件项目的周期性波动；算力底座的不断完善，将持续为公司工业模型与企业级AI应用业务的技术验证、场景落地和一体化方案拓展提供坚实的资源支撑。

    报告期末，公司总资产达到86.09亿元，较上年末增长107.61%，总资产规模增长主要源于公司为布局算力业务，积极提升供应链组织及整合能力，较为高效地完成高性能算力设备设施采购工作所致。

本文数据来源于赛意信息2026年三季报，仅供参考不构成投资建议。