威士顿AI进化论：解码年报里的工业智能密码|界面新闻

在智能制造与金融科技的交汇点上 ，一家成立23年的上海软件企业，正成为资本市场关注的焦点。威士顿（301315.SZ）以工业软件为帆 、数据智能为舵
，在2023年登陆创业板后，凭借科技和产业深度融合的多项成果 ，在新型工业化浪潮中崭露头角 。

威士顿披露的2024年年报数据显示
，2024年营业收入2.94亿元，归属于母公司所有者的净利润5171.06万元 ，基本每股收益0.5876元。

年报中还披露了有关AI和研发的不少亮眼信息
，可从中预见公司在AI方面的未来布局
。

重研发

威士顿的年报中有几个数字值得关注。第一就是研发费用 。2024年威士顿投入研发的费用达到2435万元，占营收比例高达8.3% ，高于行业平均水平
，并且连续两年支出均高于8%
。

据披露，2024年威士顿的研发项目包括基于机器视觉的智能安全巡检识别系统、大数据平台管理
、MOM应用项目研发、大语言模型应用 、数据工厂
、威士顿工业AI智能体、无人驾驶导航系统 ，项目主要覆盖AI 、语言模型等等。其中大部分项目研发已经完成 。研发重点投向智能制造与数据创新领域
，形成了以AI驱动的工业机理模型和智能化解决方案
。公司累积的数百项专利
、软著、软件产等知识产权，构筑起覆盖智能制造全链条的技术护城河。

威士顿的高研发投入也给产品带来了高附加值 。

这种技术驱动的成长模式正在重塑估值逻辑
。公司通过研发的工业软件和通用新兴技术软件产品 ，持续为客户的数字化转型 、智能化升级提供富有价值的服务，为客户提升效率
、控制成本、产品品质提升进一步赋能。年报显示
，公司在软件开发和运维服务合计贡献66%营收 。更值得关注的是经营活动现金流连续三年为正，货币资金储备达6.52亿元 ，为年均8%以上的研发投入提供安全垫
。在资产负债率仅8.22%的财务健康度支撑下
，企业形成"研发投入-技术转化-现金回流"的良性循环，这种区别于传统软件企业的价值创造模式 ，正在资本市场引发价值重估。

公司也披露了未来研发的方向 。随着公司整体技术架构的升级以及系统软件或产品向“重应用 、轻系统 ”的平台化
、套件化的发展趋势
，公司将软件产品MOM、PLM 、MRO和DataM及相关算法模型软件等产品进行了相关改造，形成了以产品为基础、可组合
、可拆分、可灵活搭建的统一软件服务应用平台 ，实现按客户所需自由进行产品功能组合和定制化开发
，实现了跨产品 、跨系统的业务服务组合，使公司的产品向平台化
、套件化发展 ，更具有灵活性和扩展性。

AI产品的商业化落地

商业化成果方面
，威士顿的AI产品已形成规模化应用
。威士顿的AIGC产品可灵活地切换不同的大模型底座，结合大模型与向量数据库 ，在文档审核、知识管理场景落地，代码生成推荐率超50%
，显著提升开发效率；AI智能体在质量信息采集 、设备管理中替代人工判断，推动客户运营成本下降。

技术突破的背后是产品架构的深刻变革 。公司着力推动MOM
、PLM等核心产品向平台化、套件化转型 ，通过微服务架构重构形成可拆解的"技术乐高"体系
。这种"重应用 、轻系统"的进化
，使工业软件能够像搭积木般自由组合，既满足大型企业个性化需求 ，又适配中小企业标准化应用。2024年软件开发收入同比增长18.59%
，印证了技术架构升级带来的市场穿透力 。

在工业智能的主战场，威士顿的AI技术已渗透到生产毛细血管
。视觉识别无序除杂算法攻克了烟草行业杂质检测难题 ，检测精度大幅提升；智能烘桶水分控制模型将工艺参数调整响应时间大大缩短。此外
，公司还参建了全球首个自动化集装箱堆场物流库的建设工作，为港口行业的重装AGV提供基于阿波罗平台的多技术融合定位导航系统已交付客户使用 。

金融科技战场同样战果丰硕
。公司为金融用户提供软件开发
、数据运营、数据治理或相关平台运维服务 ，公司构建的大数据平台管理门户已服务多家头部金融机构。

此外
，威士顿还是国产化替代的积极践行者 。近些年国家从工业安全战略出发，持续引导工业软件向国产化方向发展 ，大型制造企业核心工业软件的国产化替代已成为必然趋势
。威士顿对工业企业的业务流程 、运行机理
、数据模型和组织架构进行了系统性的总结与开发，最终形成了自主知识产权的工业软件产品。2024年威士顿完成从英伟达GPU到华为昇腾NPU的全栈迁移
，不仅实现AI训练芯片的国产替代，更重构了从底层算法到开发平台的完整技术生态 。这种"硬切换"带来的不仅是供应链安全 ，更催生算法优化新路径。这一技术路线的切换
，完成了从芯片到开发软件平台、基础算法模型等全方位的调整
。

在金融领域，公司也正在积极布局 ，把握数据应用和国产化替代带来的商业机会。尽管面临宏观经济压力导致整体营收微降6.32%
，但威士顿通过产品结构优化维持了整体35.58%的毛利率水平 。非经常性损益中1643.9万元金融资产收益缓冲了研发投入对利润的影响
。

未来，公司计划深化“AI+垂直场景”战略 ，在工业质检 、研发协同等细分领域扩大技术优势
，同时探索中小企业SaaS模式以降低客户集中风险。依托现有的软件著作权、专利等知识产权，威士顿正从项目制服务商向标准化产品供应商转型 。在AI技术从实验室走向车间的关键期 ，威士顿的进化图谱愈发清晰：向下扎根工业场景打磨"AI+机理模型"
，向上生长开拓中小企业SaaS市场，横向打通"工业-金融"数据价值链
。这种三维立体的进化路径 ，正在打开国产化软件企业的价值新空间，威士顿的AI与大数据技术的商业化路径渐趋清晰。