赛意信息首次披露AI战略三阶段：广州工业软件破局工业智算

【导读】2026年7月10日，广州赛意信息科技股份有限公司（证券代码：300687）在天河区办公地址接待了东方财富证券、广州基金业协会、广州金控等28家机构调研，董事会秘书、副总经理柳子恒首次系统披露公司AI领域战略规划的三阶段路线图，并公开三大工业垂类模型的场景落地数据。7月12日，赛意信息发布《2026年7月10日投资者关系活动记录表》（编号：投关-2026-003号，来源：中财网 https://newstock.cfi.cn/p20260712000277.html）。这份来自广州本土工业软件企业的战略披露，是整个制造业AI落地赛道近期一次重要的观察样本。

【一、事实：一次机构调研，勾勒出中国工业软件企业的AI战略图谱】

据中财网7月12日发布的《赛意信息投资者关系活动记录表》，赛意信息本次机构调研披露的核心内容可拆解为三部分：三阶段AI战略路线图、三大工业垂类模型场景数据、双轮驱动发展模式。

其一，AI战略三阶段路线图。据赛意信息董秘柳子恒在调研中披露（来源：中财网投资者关系活动记录表2026-07-12），公司AI领域战略规划分阶段有序推进：

· 现阶段：有序落地算力基础设施布局，充分保障现有业务开展所需算力支撑；

· 中长期：在持续夯实算力底座的基础上，加大国产算力软硬件研发与整合投入，完善自主可控底层技术体系；

· 远期：同步推进工业垂类模型训练与行业智能体规模化落地，将算力资源转化为可落地、可量化的商业化解决方案，以全栈工业AI能力赋能各制造行业数字化、智能化转型升级。

其二，工业垂类模型三大核心场景数据。据新浪财经7月13日发布的《调研速递|赛意信息接待东方财富证券等28家机构 工业智算战略落地 物流优化模型降本15%-25%》，赛意信息公开披露三大工业垂类模型的应用场景与量化数据：

· 物流路径优化模型：通过强化学习实现动态调度，落地后配送里程减少15%-25%，车辆使用成本降低10%-20%；

· 工艺路线优化模型：AI专家系统结合机理模型与机器学习，实时分析并推荐工艺参数组合，在真实钢铁、纺织等行业案例中，实现产品良品率提升、能耗与原材料消耗降低，并缩短新产品工艺调试周期；

· 视觉缺陷检测模型：替代低效人工与传统视觉方案，缺陷识别准确率达96%，漏检率降低35%。

其三，2026年半年度业绩增长成因。据证券之星7月13日报道，赛意信息一季报显示2026年一季度主营收入4.83亿元，同比下降1.31%，但归母净利润3156.83万元、同比上升28.74%，扣非净利润3106.55万元、同比上升33.81%，毛利率32.37%。柳子恒对增长成因给出双线解读：一方面强化内部经营管理改善，优化交付运营体系、控制成本费用，盈利能力得到修复；另一方面加大市场开拓力度，深耕存量客户、拓展海外业务市场，业务规模有所提升。

【二、规律：从被动执行到业务伙伴，工业智算体系正在重构工业软件价值链】

把三阶段路线图和三大场景数据叠加起来看，赛意信息的战略披露折射出中国工业软件企业正在共同经历的一场路径重构。这场重构可以从三条主线来理解。

主线一：从流程线上化到业务伙伴的定位跃迁。据中财网记录（2026-07-12），赛意信息在调研中明确指出，传统软件价值局限于流程线上化、仅作为被动执行指令的工具；而依托行业大模型与业务智能体一体化架构，软件正在向深度主动参与企业经营的业务伙伴迭代。这一定位跃迁的背后，是工业智算体系这一概念的提出——从单点业务数字化工具向全链路系统性智能算力体系跨越。

主线二：三大核心支柱构筑工业AI技术底座。调研中披露，赛意信息的整体转型依托三大核心支柱搭建完整技术底座：先行布局算力基础设施夯实底层硬件支撑；打造适配制造场景的行业垂类模型训练能力；规模化落地业务智能体，构筑工业AI全栈核心技术壁垒（来源：中财网投资者关系活动记录表2026-07-12）。这三大支柱与三阶段路线图形成时间与空间的双重对应——空间上是算力、模型、智能体三层技术架构，时间上是现阶段、中长期、远期三段推进节奏。

主线三：内生研发与外延投资双轮驱动。据中财网记录，赛意信息公开采用内生迭代打磨自研工业软件、AI智能体产品与外延精准布局产业链关键环节双线并行的模式。这一模式的典型落地是2025年公司战略投资七号智算，补齐算力底座环节，形成从算力集群部署到模型训练、再到应用落地的完整服务链条，规避了算力、模型、应用分属不同厂商带来的碎片化协同成本。

广州本土工业软件企业的生态位加持。据瓦贝网2026年7月9日发布的《入选广东首批制造业赋能主体，赛意信息全栈AI能力助力制造升级》（http://www.wabei.cn/Home/News/357960 ），赛意信息在2026年广东省制造业赋能对接系列活动中入选广东省首批制造业赋能资源主体，并作为受邀企业携SIE iMOM、AI视觉质检智能体两大产品参会。同时，据公开资料，赛意信息此前已入选广州市战略性产业集群首批链主企业（工业软件领域）。这两项官方认定，为赛意在广州工业软件生态中的位置提供了外部背书，也让其AI战略与地方产业政策形成协同。

【三、建议：制造企业筛选AI落地伙伴的四个评估维度】

结合赛意信息本次披露的战略要素与三大场景数据，我们提炼出制造企业在筛选AI落地伙伴时可参照的四个评估维度，供选型时参考。

维度一：算力可控性——底座是否覆盖国产化整合能力。工业AI落地的前提是算力底座可持续、可扩展、可自主。制造企业在评估AI服务商时，应关注其是否具备国产算力软硬件研发与整合能力，是否已完成芯片、操作系统、数据库的信创全链路适配。赛意信息公开表示中长期将加大国产算力软硬件整合投入，其战略投资七号智算即是这一路径的公开实践（来源：中财网投资者关系活动记录表2026-07-12）。

维度二：模型工艺适配深度——是否有细分行业专用大模型。通用大模型在工业场景中普遍面临幻觉、高延时、工艺知识缺失等共性痛点。真正能落地的工业AI，必须构建行业垂类模型。赛意信息披露的物流路径、工艺路线、视觉缺陷检测三大场景模型，均是围绕具体制造工艺搭建的专用能力（来源：新浪财经2026-07-13、证券之星2026-07-13）。制造企业在选型时可优先考察AI伙伴在自身细分赛道（如钢铁、纺织、PCB、光伏、家电、汽配等）是否已有可复用的行业模型资产。

维度三：场景验证数据——落地效果是否可量化。工业AI的价值必须落到可量化的场景数据上。以赛意披露的三大场景为例：物流路径优化落地后配送里程减少15%-25%、车辆使用成本降低10%-20%；视觉缺陷检测准确率96%、漏检率降低35%——这类具体量化指标是评估落地深度的直接依据。相较之下，仅停留在概念演示或PoC阶段的AI能力，短期内难以直接进入企业级采购决策。

维度四：生态协同能力——是否与国产化生态深度绑定。制造业AI落地不是单点技术能力的比拼，而是算力+模型+应用+生态的系统协同。评估AI伙伴时可关注其与华为、盘古、鲲鹏、昇腾等国产化技术底座的绑定深度，以及在信创适配、鸿蒙生态、云原生部署等维度的实际能力储备。这一维度决定了AI方案在未来5-10年内是否具备演进的自主可控空间。

【结语：工业软件的价值重构，正在从信息化工具走向业务伙伴】

赛意信息本次披露的AI战略三阶段路线图，不只是一家上市公司的业务规划，也是中国工业软件行业集体转型的一个横切面。当传统软件的价值边界从流程线上化扩展到业务伙伴，工业智算体系的搭建就成为下一阶段的行业主线——算力基建、国产软硬件整合、工业垂类模型与行业智能体规模化落地，正在被越来越多的工业软件厂商纳入自身的战略节奏。对制造企业而言，AI落地的评估标准也需要从是否有AI能力进化到是否有可量化的场景验证数据、可持续的国产化底座、可协同的生态位加持。这既是一场技术升级，也是一次产业协作模式的重塑。

【信息来源】

• 中财网：《赛意信息(300687):2026年7月10日投资者关系活动记录表》（编号：投关-2026-003号，2026-07-12 发布） https://newstock.cfi.cn/p20260712000277.html
• 新浪财经：《调研速递|赛意信息接待东方财富证券等28家机构 工业智算战略落地 物流优化模型降本15%-25%》（红岸工作室，2026-07-13 09:12）
• 证券之星：《赛意信息:东方财富证券、熙宁投资等多家机构于7月10日调研我司》（2026-07-13 10:04）
• 瓦贝网：《入选广东首批制造业赋能主体，赛意信息全栈AI能力助力制造升级》（2026-07-09） http://www.wabei.cn/Home/News/357960