卓越睿新（02687.HK）2025年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期卓越睿新（02687.HK）发布2025年年度财务报告，报告中的管理层讨论与分析如下：

业务回顾：

2025年,公司聚焦教育科技与人工智能融合赛道,实现客户规模与经营收入的高质量双增长。全年客户总数增至1,797家,同比增长3.4%;总收入达人民币9.69亿元,同比增长14.3%;客户平均收入提升至人民币53.9万元,同比增长10.5%,客户价值挖掘成效凸显。
      产品创新驱动增长动能升级,核心业务与新兴业务协同发力。知识图谱业务数量同比激增122.4%,成为数字化教学内容服务板块的核心增长引擎;智能体业务紧抓AI技术发展浪潮,实现从无到有的关键突破,全年落地超500个,构筑起公司未来业绩增长的重要新支点。
      分层客群运营策略落地见效,头部客群价值贡献持续攀升。灯塔客户(「985工程」、「211工程」及「双一流计划」建设提名的高校及「双高计划」提名的高职院校客户)全年贡献收入人民币3.01亿元,同比增长21.3%,单客收入达人民币138.8万元,同比增长34.1%,彰显公司在头部院校的深度服务能力与产品认可度;高价值客户(当年交易额人民币100万以上的客户)数量增至281家,同比增长16.6%,为公司长期增长筑牢坚实根基。
      我们的服务及产品
      我们的收入主要来自两种类型服务及产品,即数字化教学内容服务及产品以及数字化教学环境服务及产品。高等教育教学的数字化包括教学内容数字化及教学环境数字化。我们能够满足高等教育机构在该等方面的多元需求。
      数字化教学内容服务及产品
      公司深耕数字化教学内容领域,提供灵活多元的服务及产品,精准匹配高等教育机构的多样化需求,覆盖教育部认可的12个学科门类及92个专业,始终是公司收入的核心支柱,2025年该板块收入占总收入比例达85.8%,保持高位稳定。公司从线上课程数字化转型起步,持续迭代技术与服务,先后推出虚拟仿真、知识图谱等创新产品,助力客户打造互动化、个性化的教学体验,多产品线协同发展成效显着。
      其中作为板块核心增长引擎的AI知识图谱业务表现尤为突出,公司2021年前瞻布局研发,2023年实现商业化落地,深度应用自然语言处理等AI技术,广泛服务多学科领域,2025年交付量达10,386份,较2024年同比增长122.4%,客户数量从732家增至1,125家;数字化课程依托全流程质控体系,2025年服务客户1,217家,交付课程9,200+门,规模稳健;虚拟仿真业务借力虚拟现实、增强现实技术,2025年客户数与交付量同步增长,实现规模与效益双提升。
      数字化教学环境服务及产品
      公司提供AI云LMS(学习管理系统)、数字化教室建设等全套数字化教学环境服务及产品,助力高等教育机构搭建线上线下一体化的教学管理平台,实现教学资源高效整合、教学内容精准交付与师生互动深度强化,2025年该板块收入占总收入比例达14.2%,与内容服务板块形成良好协同。
      其中核心AI创新成果课程智能体深度融合自然语言处理技术,精准适配高等教育需求,可提供个性化学习引导、实时答疑等服务,与自主研发的AI云LMS系统无缝衔接,应用门槛更低;该业务2025年实现从无到有的突破,落地项目超500个,依托云LMS系统676家订阅客户的基础稳步拓展市场渗透。数字化教室建设业务则提供全流程一站式服务,覆盖多品类教学空间,2025年服务客户达43家,同比增长26.5%,服务体系与客户认可度同步提升。
      技术和服务优势
      自研AI大模型核心引擎:我们的平台依托自研的AI大模型技术,构建了具备规模效应与过程可控性的核心引擎,从数据层、算法层、评测层全面建立能力优势。在训练语料方面,我们拥有足够庞大的高质量学科数据支撑,包括基于自有平台积累的涵盖全学科的数万门专业课与通识课程、数亿道教学题目、数十亿条教学问答数据以及多年累积下来的相关教学与学习行为数据,这些海量数据为模型训练提供了坚实的知识底座。在训练过程方面,我们实现了全程可观察和可评价,打破了传统模型的黑盒状态,建立了专业的训练体系,确保每次生成的结果均有据可查,来应对大模型的「幻觉」问题。同时,我们严格执行数据质量校验,确保数据有效率、100%覆盖率,并通过版本对比机制从质量、结构完整性等维度优选高质量版本,使得模型迭代效果可视化、可验证,保障了模型输出的稳定性与可靠性。
      专属行业数据资产壁垒:数据是大模型应用时代的核心壁垒,通过多年的平台沉淀,我们拥有无法通过公开网络获取的专属高等教育教学领域的行业数据。这些教学数据具有高度的专业性、隐私性、多样性与结构化特征,不仅记录了知识本身,更蕴含了教学逻辑与专家经验,构成了难以复制的数据护城河。通过对这些独有数据的深度内化,模型能够理解真实的高等教育教学业务场景,提供符合行业规范、具备实战价值的解决方案,从而在专业性上远超基于通用互联网数据训练的模型。
      多维场景化应用体系:我们的平台具备灵活调配选用的通专结合的系统性AI能力,构建了多维度、多模态和全场景的大模型智能应用体系。首先,我们的评测维度符合行业特定要求,建立了包含安全性、准确性、编程能力、创造性、推理能力、语言能力、指令遵循等核心评测维度,确保模型输出在敏感场景下的内容安全与逻辑严密。其次,我们的系统可根据不同学科进行特点匹配,支持针对全部一级学科动态匹配相应的模型能力或知识库,自动适配专业术语与推理模式,避免跨学科知识混淆。最后,我们支持根据不同教学场景和教学环节进行适配,针对知识内容教学、教学事务管理、实习实训赋能、专业能力训练、教学评审督导等不同场景灵活切换模型策略,如在实训场景侧重操作逻辑,在评测场景侧重评分标准。这种场景化的调度能力实现了技术与业务的深度融合,最大化了模型在实际流程中的效用。
      全链路超级智能体交互体系:我们构建了一套覆盖教学全场景的全链条AI解决方案,通过「课程-平台-学校」三位一体的模式实现AI技术与高等教育的深度融合,核心支撑是搭建的全链路超级智能体交互体系。该体系基于底层模型与数据优势,构建了「课程超级智能体」与「学校超级智能体」双层架构,不仅能与师生对话,更能够调用平台工具为教学管理者、学科负责人、一线教师与学生们直接完成各项事务,实现从知识服务到任务执行的闭环。其中,在交互技术层面,支持多模态输入及实时视频对话,结合数字人技术提供拟人化陪伴体验,实现24小时随叫随答;在执行能力层面,基于MCP协议实现专业工具调用并具备复杂任务规划能力,可完成预约、分析、查询等实际操作,落地人机协同工作模式;在应用场景层面,提供包括不限于课程和资源管理、备课和预习任务、教室和直播授课、课堂教学工具调用、作业考试批阅、教学内容问答讨论等全面覆盖课前、课中、课后的完整课程运行基座,又通过本地化部署深度打通校内系统,在确保数据隐私的同时实现跨系统无缝集成,最终依托这一全链条体系构建起完整的数字化教学生态。
      技术落地与服务保障:我们在全国范围内布局建设了数百个客户服务与支持中心,形成了覆盖广泛、响应迅速的立体化校内服务网络。依托这一高密度的服务触点,我们不仅积累了面向大规模用户群体的技术落地与运维经验,更构建起从需求调研、方案定制、技术部署到持续迭代升级的全链条服务能力。从产品功能的精准适配,到技术应用的稳定落地,再到后续的优化迭代与售后支持,我们能够为不同场景下的客户提供端到端的专业保障,以标准化、精细化的服务体系,确保客户全生命周期的体验持续优化,为技术价值的高效释放筑牢坚实后盾。
      风险因素
      市场竞争与技术迭代风险:中国高等教育教学数字化市场处于持续创新发展阶段,尽管我们精准把握行业转型机遇,聚焦数字化教学内容与环境的优化升级,满足师生动态需求,但仍面临多重风险,可能对业务、财务状况及经营业绩产生不利影响。为维持竞争力,我们需紧跟行业趋势与技术变革,而高等教育机构对数字化的需求在内容、形式、方法上不断演变,使得我们在保持产品相关性、适配新技术方面面临挑战,需持续投入资源。服务及产品需适配多种网络、设备及软硬件平台,需持续修改升级,若无法及时开发并投放相关优化功能,或研发、交付成本增加,将导致客户需求减少、满意度下降,进一步对业务前景造成不利影响。
      网络安全与数据合规风险:公司业务模式与运营高度依赖IT系统,涉及智能教学平台、AI大模型等核心环节及大量师生个人信息、教学数据,存在网络安全风险。若遭遇恶意攻击、数据泄露等安全事件,可能导致系统中断、数据丢失,影响服务连续性,损害用户信任并引发合规追责,对公司经营业绩造成不利影响。
      人工智能监管与行业声誉风险:中国政府持续加强人工智能行业监管,出台多项法律法规,对AI技术研发、数据合规、算法备案等提出严格要求,公司核心业务涉及AI大模型应用,若未达监管标准,可能面临整改、暂停服务、行政处罚等风险,约束业务落地与扩张。

业务展望：

经过多年的技术深耕和产业积累,我们已经成为高等教育产业中覆盖学科最广、场景渗透最深、服务链条最完整、市场份额领先的AI技术应用公司。未来,公司将始终锚定人工智能+高等教育数字化核心赛道,以自研大模型技术为底层支撑,以知识图谱、智能体为核心增长引擎,在深化技术创新、夯实商业竞争力的同时,主动扛起教育数字化产业发展责任,兼顾商业价值与社会价值的协同增长,持续为高等教育高质量发展赋能,致力成为备受行业与社会认可的数字化解决方案服务商。
      技术与研发层面,公司将持续加大对全自研大模型「大明白」的迭代投入,不断优化模型的多模态交互、场景化推理与行业适配能力,深耕知识图谱技术架构升级与多维度拓展,加速智能体业务的算法创新、场景深耕与功能完善,持续筑牢技术护城河。同时推动大模型、知识图谱、智能体等核心技术的深度融合,打造更具竞争力的通专结合智能应用体系,以技术创新推动教育数字化产业的技术升级与模式创新,为行业发展提供可借鉴的技术路径与实践经验。
      产品与业务层面,公司将以知识图谱业务的规模化放量为基础,进一步提升其在数字化教学内容服务中的核心占比,持续放大高毛利业务对盈利的拉动作用;紧抓智能体业务的发展机遇,加速其在教学、科研、教务等多场景的落地与规模化拓展,将其打造为公司业绩增长的核心新支柱。同时立足高等教育教学实际需求,持续打磨产品实用性与适配性,以优质产品为高校提质增效、人才培养模式创新提供坚实支撑,让人工智能技术真正落地课堂、服务师生。
      市场与客户层面,公司将持续深化对头部院校和重点客户的深度覆盖与服务升级,进一步提升单客价值与合作粘性,充分发挥标杆客户的示范效应;加大对高价值客户的拓展与渗透力度,持续扩大高价值客户基数,提升收入贡献占比,同时稳步拓展重点客户规模,实现价值客户数量与单客价值的双重提升。秉持长期主义与客户至上的理念,以高品质的产品和服务满足不同院校的数字化转型需求,持续深化客户粘性,构建互利共赢的合作生态。
      服务与生态层面,公司将依托全国范围内立体化的校内服务网络,持续完善从需求调研、方案设计到技术部署、迭代升级的全链条服务能力,以标准化、精细化的服务保障技术价值的高效释放。同时持续深化「课程-平台-学校」三位一体模式,推动AI技术与高等教育教学全场景的深度融合,完善全链路超级智能体交互体系,构建开放、协同、共生的数字化教学生态。主动联动行业伙伴、高校院所,凝聚产业合力,共同探索教育数字化的创新方向与落地路径,推动整个高等教育数字化产业的规范化、高质量发展。
      财务与运营层面,公司将在保持营收稳健增长的基础上,依托核心业务的规模化效应与高毛利属性,持续优化整体毛利率水平,实现盈利的稳步提升;加强运营效率管控,优化应收款项管理,保障流动资金的合理充裕,推动研发投入、业务拓展与盈利增长的良性循环。同时以稳定的经营发展为股东创造长期、可持续的价值回报,以良好的企业发展态势为行业创造更多就业与合作机会,践行企业社会责任。
      未来,公司将始终以技术创新为核心驱动力,以客户需求为导向,以产业责任为己任,持续深耕高等教育数字化领域,不断探索人工智能技术在教育场景的创新应用,致力成为国内领先、国际有影响力的高等教育数字化解决方案服务商,既为企业自身发展筑牢根基,也为高等教育数字化转型注入持续动能,为培育高素质人才、推动教育事业高质量发展贡献企业力量。

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