根据披露的机构调研信息，4月20日，平安基金管理有限公司对上市公司（）进行了调研。
从市场表现来看，千方科技近一周股价上涨4.63%，近一个月下跌0.50%。
基金市场数据显示，平安基金成立于2011年1月7日，截至目前，其管理资产规模为7031.85亿元，管理基金数477个，旗下基金经理共63位。旗下最近一年表现**的基金产品为平安鼎越混合（），近一年收益录得132.62%。
平安基金在管规模前十大产品业绩表现如下所示：
 
 
  
    
     
     

       基金简称 基金代码 基金类型 基金经理 规模（亿元） 年涨跌幅（%） 平安日增利货币A 000379 货币型 罗薇、钱进 2149.86 1.08 平安财富宝货币A 000759 货币型 罗薇 732.73 1.49 平安财富宝货币C 012470 货币型 罗薇 683.01 1.24 平安日鑫A 003034 货币型 罗薇 466.20 1.48 平安中高等级公司债利差因子ETF 债券型 唐煜、王郧、白圭尧 337.20 1.95 平安金管家货币D 022249 货币型 张晨栋、罗薇 145.67 1.41 平安添裕债券A 008726 债券型 曾小丽 110.66 13.84 平安乐顺39个月定开债A 008596 债券型 李晓天 85.24 2.94 平安乐享一年定开债A 007758 债券型 李晓天 79.78 1.66 平安惠嘉纯债A 020301 债券型 李瑾懿、田元强 70.31 1.14 
     
 
    
（数据来源：（）iFinD） 
附调研内容：
　　一．公司经营情况介绍（一）整体业务分析2025年，公司进行调整转型。模式上，主动放弃了部分可能会带来应收账款回款风险的低质量集成项目，加强应收账款和现金流管理。在业务拓展方面，以大数据为核心能力，与人工智能充分融合，进一步向产品方向推进，同时进一步加大出海力度。此外，公司开始在高速路网干线物流上做一些探索，使得路网与新能源自动驾驶结合发展，打造物流科技业务。
　　从主要经营指标看，2025年，公司实现营业总收入82亿元，同增13%，毛利率超31%，同比基本保持稳定；归母净利润约2.7亿元，扭亏为盈，主要得益于主营业务的恢复性增长与费用控制、资产减值损失计提大幅减少以及非经常性损益的正面贡献；经营活动现金流量净额7.76亿元，远远大于净利润。
　　在交通业务产品层面，伴随开源大模型生态的持续完善，公司全面拥抱AI能力，实现多场景方案创新。比如，公司自研的鲲巢·边缘站解决方案，实现道路情况全感知、交通流的数字化和信号控制的智能化，形成路口感知、评价、优化、控制全流程闭环。在交能融合方面，公司与（）集团山东电力建设有限公司成立合资公司，聚焦重卡充换电业务，提供投资、建设和运营一体化解决方案。物联业务层面，产品受益于AIGC大模型等技术快速发展因素的影响，为更多的长尾场景提供了解决路径、拓展了更多新型用户。整体上，智能物**内业务逐步恢复，公司进一步提升了国内区县市场的覆盖率，海外业务增速继续保持增长。新业务层面，边缘AI推理训练一体机正在机场等行业积极拓展。在AI文教体领域，宇视基于梧桐大模型及物联行业十余年的AI技术积累，已将AI体育教育落地近千所学校，宇视运动服务400+体育场馆及赛事，AI旅拍应用于智慧文旅场景，服务350+景区与活动。在绿色能源市场，新能源车充停管理一体化方案开始大规模出货，新构建家庭储能和中小工商业储能解决方案，适配欧洲及亚非多国储能产品需求并实现规模出货。（二）2026年重点工作为了实现公司的整体转型调整目标，公司2026年将着力做好以下工作：
　　2026年稳中求进，降本增效，继续推动业务转型升级，进一步降低面向政府的集成类业务比重，努力提高非政府侧业务的营收占比，增加B端相关行业的新场景落地，强化项目质量管理，紧抓经营现金流稳步提升工作。
　　智慧交通业务层面，2026年，加快推动公路基础设施数字化转型升级与城市“车路云”一体化建设，完善云边端一体全栈技术架构下的标准软硬件产品体系。同时，与大模型公司合作，打造具有强认知、多模态能力的交通AI智能体，助力提升道路服务的安全、效率与智能化。在交通大数据应用领域，充分发挥全国车辆位置信息感知领域的核心卡位优势，以及对路网运行状态的精准感知能力，继续开发相关数字服务产品。
　　与此同时，全力推动智能物联大模型化进程，打造文教体行业更多新的特色场景，积极研发新产品，同时以渠道需求为核心构建产品体系，持续强化与运营商的合作。交能融合领域，继续推动和落地交通与能源的协同发展；海外业务领域，继续努力保持智能物联业务的出海势头，同时开拓智慧交通出海新市场。
　　2026年将全面发力干线物流自动驾驶领域，依托公司及生态企业在人工智能、车路协同、智慧交通领域的技术积累、物流大数据和运营服务资源，有效激活成功教程自动驾驶行业“有技术无场景、有车辆无订单、有试点难复制”的典型困境。技术研发方面，公司重点攻坚L4级无人重卡在高速复杂环境下的感知、决策等关键技术，研制前装量产解决方案，并同步搭建无人运输路网与智能调度平台，参与国家示范项目以及技术/运营相关验证或竞赛。试点示范方面，利用千方科技的生态资源优势，在自动驾驶牌照申请、上路测试及场景示范运营方面获取先发优势。物流运营方面，借助生态平台在货源获取、运力调度及车后服务等环节提供系统性支持，显著降低初期运营成本。在实施路径上将坚持“由点及面、循序渐进”：从场景切入，优先在与公司有深度合作的路网公司管辖的特定高速路段开展试点；从模式过渡，从“有人监督的编队运输”开始，逐步向“完全无人化”演进；从区域拓展，成功验证后，快速复制到全国主要干线网络。
　　二．投资者互动交流 
问：公司在AI智能体方面的布局
答：智慧交通方面，依托积累的专家知识库与交通垂类模型，鲲巢·路网智能体能够转化路侧感知数据、车辆轨迹数据、气象数据、ETC门架、收费系统等多源异构数据，在公路运行监测、应急指挥、收费运营、车路协同等方面均实现智能化应用。此外，公司正在推进“信控智能体”落地，这是基于大模型技术构建的“1+5”多智能体架构系统，实现从拥堵感知、诊断到方案下发、运维评估的自动化闭环，从传统的“人找问题”转向“数据驱动、AI治理”的智能化阶段。智慧物联方面，宇视AIoT智能体基于梧桐大模型构建了“云边端”协同架构，通过全链路智能产品与全周期视图知识库工程，实现了从视频感知到业务闭环的深度跃迁。公司创新首发了Agent Link智能体算力链技术，突破性地实现了云、边、端算力的动态协同，配合新一代“关山湖”系列边端智能体装备，构筑起工程化落地的技术闭环。目前，这些智能体已在文教体等百余个场景实现实战应用，不仅与中国女子篮球联赛、江苏省城市足球联赛等大型赛事达成战略合作，更能满足学校“教、练、测、赛”的全场景数智化需求，真正将AI技术转化为可量化的商业价值与生态红利。
 
问：AI技术应用带来的业务增量
答：AI带来的业务增量主要体现在三个方面：第一，实现内部降本增效，公司将AI大模型、智能体工具全面应用于研发环节，开始对相关研发人员以token消耗量为核心考核指标，借助AI工具，单名研发人员可完成过去数人的工作量，一定程度降低了研发端的人员数量需求与成本投入。
 第二，基于公司已落地的软件产品、云端边端采集的交通数据，结合信控智能体，公司开始打造可实现感知运维监控、方案优化全流程语音交互的产品，落地后有望带来收入增量。第三，智慧物联板块持续拓展AI相关业务落地，宇视科技针对苏超联赛、学校教练测赛数字化等场景的AI产品，2025年已实现拓展落地，2026年将持续加大推广力度，成为收入增长来源。
 
问：AI对软件行业形成冲击的背景下，公司的竞争壁垒
答：AI对公司是技术赋能，而非冲击，不会对公司毛利率与议价能力造成不利影响，具体逻辑如下：
 第一，AI无法替代与物理世界深度绑定的软件与能力，公司业务核心是对物理世界的视觉感知、数据结构化处理，这不仅是现实世界的入口，也是AI世界的入口，相关能力难以被AI替代。第二，公司具备软硬一体的交付能力，业务不仅包含软件，还有配套硬件，AI无法替代硬件产品，同时公司大量软件产品基于硬件采集的数据开发，或直接嵌入硬件之中，形成了难以被替代的壁垒。第三，公司在智慧交通、智慧物联领域深耕多年，积累了海量行业数据，目前正在推进数据的标准化、结构化处理，未来可作为AI训练的数据源，形成新的竞争优势。
 第四，公司具备复杂场景的适配与处理能力，而AI难以理解复杂场景的核心决策逻辑，这是公司的独特壁垒。
 
问：公司毛利率趋势
答：宇视科技方面，随着AI产品的持续推出、海外业务占比的提升，预计毛利率将基本保持稳定，2025年毛利率较2024年仅略有下降，整体维持平稳。智慧交通方面，2026年公司将持续降低集成类项目比重，从毛利率与回款质量两个维度严格筛选项目，预计该板块毛利率将有所提升。整体来看，公司2026年整体毛利率不会下滑，有望实现稳中有升。
 
问：宇视科技海外业务拓展
答：海外业务依然存在较多机遇，将加速海外重点区域市场下沉。2026年，随国外企业市场、智能家居市场等产品增长，预期海外增速将显著
 回升，增量将主要来自欧美地区、中东地区、东南亚地区。
 
问：干线无人物流业务落地目标
答：2026年的核心任务：1）路测牌照申请落地；2）前装的车实现下线；3）参与示范项目以及技术/运营相关验证或竞赛；4）取得几个具备路权的场景，聚焦核心干线，进行技术成果和运营模式验证，逐步开始商业化运营。
 
问：干线无人物流商业模式和资产运营模式
答：商业模式：千曙科技创新性地采用“运力服务（TaaS）+技术订阅(DaaS)”的双轮驱动商业模式，旨在成为智慧物流的基础设施提供商。1）TaaS（运力服务）：千曙联合主流主机厂与头部物流企业，共同推进前装量产自动驾驶重卡的落地，并在核心物流走廊开展常态化无人运输服务，为客户提供稳定、可靠、低成本的标准化数字运力。2）DaaS（订阅服务）：将我们经过海量场景验证的自动驾驶系统、算法模块及运营数据，以订阅制方式开放给产业伙伴，赋能整个物流行业的智能化升级。资产运营模式：在车辆购置上，我们采取“先自持验证、后轻资产运营”的渐进式策略。在业务初期，为了快速跑通L4级自动驾驶的商业闭环并验证技术可靠性，公司会建立一定规模的自持示范车队，这部分必要的资本开支在整体预算内受控，不会对资产负债表造成重大冲击。但从长远发展来看，未来大部分运力也可通过第三方租赁，或接受第三方委托运营其所属车辆来实现。公司的核心价值在于提供“车-路-能-货”的数智化调度平台与运营能力。
 
问：公司在干线物流领域的独特优势
答：技术积累的优势：依托“顶尖专家+核心骨干+青年人才”的高壁垒人才梯队，千曙科技具备行业领先的自动驾驶前瞻技术研发能力，公司聚焦L4级自动驾驶重卡在高速公路复杂环境下的关键技术瓶颈，研发包括车端多传感器感知模型、一段式端到端模型及云端世界模型在内的共性关键技术，构建了以单车智能为主，“路侧补盲+云端优化”为辅的立体技术体系，通过路侧设备突破车载传感器物理视距局限，车端多传感器融合实现厘米级精准定位，毫秒级单车决策快速应对突发状况，云端交通大模型优化全局通行效率，形成协同优势。在算法层面，以生成式AI为核心构建“上限高、下限稳”双系统；硬件端打造ASIL-D最高安全等级的异构感知体系，融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达，大幅强化极端环境下的感知稳定性，激活成功教程干线物流“长尾场景安全”与“全天候可靠”两大核心痛点。
 场景理解的优势：干线物流作为相对封闭但长距离、高动态的半结
 构化场景，其核心痛点除了事故多发之外，还包括极端天气运营难、跨区域路况适配性差、燃油消耗不均、运力调度低效等多重问题。千方科技凭借多年深耕公路货运场景积累的货运数字化经验，精准掌握不同线路的最优通行路径、货运高效时段、车辆能耗规律等核心信息，为自动驾驶重卡的路径规划、能耗优化、调度效率提升提供了贴合实际的参考依据，此外依托全国路网运行监测、跨区域运输等实践经验，对地形地貌以及恶劣天气，事故高发路段、信号盲区、特殊限高等真实道路复杂性形成深度且全面的认知。
 运营能力的优势：干线物流自动驾驶的商业化落地，核心在于解决“有技术无场景、有车辆无订单、有试点难复制”的行业痛点，而千方科技凭借多年积累，构建起独特的运营生态壁垒。此前，在公路领域，千方科技已与多省交投成立合资公司，深度的资本合作预计将为测试牌照获取、示范运营许可，以及探索专用车道等创新模式带来显著优势。在货源方面，千曙科技依托生态积累可以链接近3000家物流企业、超5万家服务企业，打通“从技术到订单”的最短路径，有效保证干线物流无人驾驶业务有订单可接；此外，拥有保险、加油充电等车后服务体系，可有效降低单车运营成本，缩短投资回报周期;