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威士頓AI進化論:解碼年報里的工業(yè)智能密碼|界面新聞

在智能制造與金融科技的交匯點上,一家成立23年的上海軟件企業(yè),正成為資本市場關注的焦點。威士頓(301315.SZ)以工業(yè)軟件為帆、數據智能為舵,在2023年登陸創(chuàng)業(yè)板后,憑借科技和產業(yè)深度融合的多項成果,在新型工業(yè)化浪潮中嶄露頭角。

威士頓披露的2024年年報數據顯示,2024年營業(yè)收入2.94億元,歸屬于母公司所有者的凈利潤5171.06萬元,基本每股收益0.5876元。

年報中還披露了有關AI和研發(fā)的不少亮眼信息,可從中預見公司在AI方面的未來布局。

重研發(fā)

威士頓的年報中有幾個數字值得關注。第一就是研發(fā)費用。2024年威士頓投入研發(fā)的費用達到2435萬元,占營收比例高達8.3%,高于行業(yè)平均水平,并且連續(xù)兩年支出均高于8%。

據披露,2024年威士頓的研發(fā)項目包括基于機器視覺的智能安全巡檢識別系統(tǒng)、大數據平臺管理、MOM應用項目研發(fā)、大語言模型應用、數據工廠、威士頓工業(yè)AI智能體、無人駕駛導航系統(tǒng),項目主要覆蓋AI、語言模型等等。其中大部分項目研發(fā)已經完成。研發(fā)重點投向智能制造與數據創(chuàng)新領域,形成了以AI驅動的工業(yè)機理模型和智能化解決方案。公司累積的數百項專利、軟著、軟件產等知識產權,構筑起覆蓋智能制造全鏈條的技術護城河。

威士頓的高研發(fā)投入也給產品帶來了高附加值。

這種技術驅動的成長模式正在重塑估值邏輯。公司通過研發(fā)的工業(yè)軟件和通用新興技術軟件產品,持續(xù)為客戶的數字化轉型、智能化升級提供富有價值的服務,為客戶提升效率、控制成本、產品品質提升進一步賦能。年報顯示,公司在軟件開發(fā)和運維服務合計貢獻66%營收。更值得關注的是經營活動現金流連續(xù)三年為正,貨幣資金儲備達6.52億元,為年均8%以上的研發(fā)投入提供安全墊。在資產負債率僅8.22%的財務健康度支撐下,企業(yè)形成"研發(fā)投入-技術轉化-現金回流"的良性循環(huán),這種區(qū)別于傳統(tǒng)軟件企業(yè)的價值創(chuàng)造模式,正在資本市場引發(fā)價值重估。

公司也披露了未來研發(fā)的方向。隨著公司整體技術架構的升級以及系統(tǒng)軟件或產品向“重應用、輕系統(tǒng)”的平臺化、套件化的發(fā)展趨勢,公司將軟件產品MOM、PLM、MRO和DataM及相關算法模型軟件等產品進行了相關改造,形成了以產品為基礎、可組合、可拆分、可靈活搭建的統(tǒng)一軟件服務應用平臺,實現按客戶所需自由進行產品功能組合和定制化開發(fā),實現了跨產品、跨系統(tǒng)的業(yè)務服務組合,使公司的產品向平臺化、套件化發(fā)展,更具有靈活性和擴展性。

AI產品的商業(yè)化落地

商業(yè)化成果方面,威士頓的AI產品已形成規(guī)?;瘧谩M款D的AIGC產品可靈活地切換不同的大模型底座,結合大模型與向量數據庫,在文檔審核、知識管理場景落地,代碼生成推薦率超50%,顯著提升開發(fā)效率;AI智能體在質量信息采集、設備管理中替代人工判斷,推動客戶運營成本下降。

技術突破的背后是產品架構的深刻變革。公司著力推動MOM、PLM等核心產品向平臺化、套件化轉型,通過微服務架構重構形成可拆解的"技術樂高"體系。這種"重應用、輕系統(tǒng)"的進化,使工業(yè)軟件能夠像搭積木般自由組合,既滿足大型企業(yè)個性化需求,又適配中小企業(yè)標準化應用。2024年軟件開發(fā)收入同比增長18.59%,印證了技術架構升級帶來的市場穿透力。

在工業(yè)智能的主戰(zhàn)場,威士頓的AI技術已滲透到生產毛細血管。視覺識別無序除雜算法攻克了煙草行業(yè)雜質檢測難題,檢測精度大幅提升;智能烘桶水分控制模型將工藝參數調整響應時間大大縮短。此外,公司還參建了全球首個自動化集裝箱堆場物流庫的建設工作,為港口行業(yè)的重裝AGV提供基于阿波羅平臺的多技術融合定位導航系統(tǒng)已交付客戶使用。

金融科技戰(zhàn)場同樣戰(zhàn)果豐碩。公司為金融用戶提供軟件開發(fā)、數據運營、數據治理或相關平臺運維服務,公司構建的大數據平臺管理門戶已服務多家頭部金融機構。

此外,威士頓還是國產化替代的積極踐行者。近些年國家從工業(yè)安全戰(zhàn)略出發(fā),持續(xù)引導工業(yè)軟件向國產化方向發(fā)展,大型制造企業(yè)核心工業(yè)軟件的國產化替代已成為必然趨勢。威士頓對工業(yè)企業(yè)的業(yè)務流程、運行機理、數據模型和組織架構進行了系統(tǒng)性的總結與開發(fā),最終形成了自主知識產權的工業(yè)軟件產品。2024年威士頓完成從英偉達GPU到華為昇騰NPU的全棧遷移,不僅實現AI訓練芯片的國產替代,更重構了從底層算法到開發(fā)平臺的完整技術生態(tài)。這種"硬切換"帶來的不僅是供應鏈安全,更催生算法優(yōu)化新路徑。這一技術路線的切換,完成了從芯片到開發(fā)軟件平臺、基礎算法模型等全方位的調整。

在金融領域,公司也正在積極布局,把握數據應用和國產化替代帶來的商業(yè)機會。盡管面臨宏觀經濟壓力導致整體營收微降6.32%,但威士頓通過產品結構優(yōu)化維持了整體35.58%的毛利率水平。非經常性損益中1643.9萬元金融資產收益緩沖了研發(fā)投入對利潤的影響。

未來,公司計劃深化“AI+垂直場景”戰(zhàn)略,在工業(yè)質檢、研發(fā)協同等細分領域擴大技術優(yōu)勢,同時探索中小企業(yè)SaaS模式以降低客戶集中風險。依托現有的軟件著作權、專利等知識產權,威士頓正從項目制服務商向標準化產品供應商轉型。在AI技術從實驗室走向車間的關鍵期,威士頓的進化圖譜愈發(fā)清晰:向下扎根工業(yè)場景打磨"AI+機理模型",向上生長開拓中小企業(yè)SaaS市場,橫向打通"工業(yè)-金融"數據價值鏈。這種三維立體的進化路徑,正在打開國產化軟件企業(yè)的價值新空間,威士頓的AI與大數據技術的商業(yè)化路徑漸趨清晰。

威士頓AI進化論:解碼年報里的工業(yè)智能密碼|界面新聞

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