【华安证券·IT服务Ⅱ】第四范式（06682）：平台销售到生产力工具，AI驱动决策智能

摘要：第四范式是中国AI决策智能行业领先厂商，致力于推动企业AI数字化转型，降低企业AI建模成本，在AI逐步从探索转向落地、生产的当下，公司凭借核心AI技术、有竞争力的产品形态及商业化能力，加速适应“AI普惠化”趋势。先知AIOS平台是公司所有业务内核，通过历次迭代

从“平台销售”到“生产力工具”战略演进，“先知AIOS平台+智能解决方案+生成式服务”构建底层业务架构

第四范式是中国AI决策智能行业领先厂商，致力于推动企业AI数字化转型，降低企业AI建模成本，在AI逐步从探索转向落地、生产的当下，公司凭借核心AI技术、有竞争力的产品形态及商业化能力，加速适应“AI普惠化”趋势。先知AIOS平台是公司所有业务内核，通过历次迭代升级为用户提供端到端企业级人工智能解决方案，以自然语言交互方式（企业级AI Agent）辅助业务人员构建行业大模型；SHIFT智能解决方案在先知AIOS平台基础上，针对不同行业业务场景打造标准化解决方案；式说AIGS服务通过生成式AI赋能软件开发，AIGS Builder、AIGS CodeX提高开发效率。

聚焦B端标杆客户垂直行业场景，Phancy开启C端消费电子布局

公司深耕金融、能源与电力、交通运输重点行业，典型客户包括工商银行、国家电网、中国石油等，持续拓展制造、零售、医疗保健等行业新市场，B端标杆客户平均收入（ARPU）提升与客户基数增加实现量价齐升，驱动营业收入高速增长，2024年标杆客户数达161个，同比增长16%，ARPU达1910万元，2025年中期标杆客户数90个，同比增加4个，ARPU达1798万元，相比去年同期增长56.6%，先知AI平台将成为未来企业AI生产力基础设施。

2025年3月公司发布Phancy消费电子业务板块，为C端客户提供基于AI Agent的软硬件一体解决方案，助力消费电子公司低门槛、低成本生产AI产品，Phancy业务板块助力第四范式实现B、C端业务全覆盖。

营业收入高速增长，经调整净亏损持续收窄有望扭亏为盈，先知AI平台业务为核心增量

公司营业收入从2020年9.42亿元增长至2024年52.61亿元，CAGR达53.7%，2025年中期收入26.26亿元，同比增长40.7%，主要由于先知AI平台持续升级驱动标杆用户基数及ARPU齐升。分部收入来看，2025年中期先知AI平台收入21.49亿元，同比增长71.8%，占比81.8%，成为驱动收入增长核心增量，SHIFT智能解决方案收入3.71亿元，同比下降18.1%，占比14.1%，式说AIGS服务收入1.06亿元，同比下降34.8%，占比4.1%。

2025年中期研发费用达8.93亿元，同比增长5.1%，研发费用率回落至34.0%（2024年同期41.3%），研发费用实现规模化效率提升，经调整净亏损0.51亿元，同比收窄70.0%，预计将迈入盈利通道，2025年有望实现调整净利润转正。

对标Palantir，金融、电信、能源等私有化部署场景中优势明显

Palantir目前业务结构包括政府及商业业务，旗下平台Gotham主要用于政府、军工及部分商业场景，Foundry主要用于商业化场景，Apollo用于管理不同环境软件部署，AIP平台通过构建AIOS系统，将大语言模型集成到客户私有网络，驱动工具和相关决策调用，目前在美国盈利路径已跑通；第四范式凭借金融、电信、能源领域等私有化部署场景中优势明显，在国内市场先发优势显著。

AI技术发展不及预期风险，AI商业化落地不及预期风险，AI产品不及预期风险，市场AI需求不及预期风险。

从“平台销售”到“生产力工具”战略演进，中国决策智能行业领先企业

1.1 先知AI平台版本持续迭代升级，Phancy布局C端消费电子业务板块

公司核心产品先知AI平台持续迭代，2025年成立“范式集团”布局AI Agent及消费电子全新业务板块。公司前身“北京第四范式智能技术”于2014年9月创立，旨在为企业提供以平台为中心的人工智能解决方案，同年12月发布核心产品“先知AI平台1.0版”并在后续年度持续更新迭代，助力企业实现AI规模化转型并提升企业决策能力。2025年3月，创始人戴文渊宣布成立“范式集团”，原先企业服务业务（4Paradigm）成为集团核心子业务，同时发布全新业务板块——消费电子业务（Phancy），为C端客户提供基于AI Agent的软硬件一体解决方案，通过模组在消费电子产品中实现AI Agent能力，助力消费电子公司以低门槛、低成本生产AI产品。

第四范式提供全栈产品服务，AI提升企业核心竞争力。第四范式主要业务可分为先知AI平台（4ParadigmSage）、SHIFT智能解决方案（4Paradigm SHIFT）、式说AIGS服务（4Paradigm AIGS）。先知AI平台作为公司所有业务内核，致力于降低AI门槛，实现对更多场景的规模化覆盖；SHIFT智能解决方案是基于先知AI平台，针对不同行业业务场景打造的标准化解决方案，使得技术、能力进一步深入更广泛行业及场景，推动行业数字化智能化转型；式说AIGS服务为先知AI平台提供基于生成式AI的高效开发工具和服务。

“平台+方案+生成式服务”构建第四范式业务全链路体系。根据第四范式产品服务架构，先知AIOS 5.0平台作为核心层，底层具备以自然语言交互方式（企业级AI Agent）辅助业务人员构建行业大模型能力，包括物理大模型、科学计算大模型、新一代SageGPT大模型、企业级模型纳管平台Model Hub等，基于此构建企业需求的垂直世界大模型，例如风险管理大模型、水电设备大模型、水务大模型等。在先知AIOS 5.0平台基础上提供智能解决方案SHIFT和生成式服务式说AIGS，作为先知平台业务延伸，有助于为客户提供全链路一体化智能决策服务，形成“平台+方案+生成式服务”业务架构。

1.先知AI平台：公司业务内核，降低AI门槛实现规模化覆盖

先知AI平台十余年间持续迭代升级，构建公司业务内核。2014年至今，先知AI平台已经历十余年更新与发展。2024年3月发布全新先知AIOS 5.0行业大模型平台，实现算力层、平台层、模型层、应用层等端到端能力供给，能够基于各行各业场景X模态数据构建行业基座大模型，“X模态”数据不仅包括纯文字，还包括水文数据、健康报告、设备监测数值、设计推演等，先知AIOS 5.0能够根据历史数据构建垂类行业大模型；2024年7月发布先知AIOS 5.1版本，新增GPU资源池化能力（vGPU），实现对硬件集群平台化管理、算力资源按需分配和快速调度，最多节省80%硬件成本提高GPU综合利用率5-10倍；2024年8月发布先知AIOS 5.2版本，新增Model Hub平台对模型统一纳管，集成多模态、视觉、NLP、语音等全球先进大模型并持续更新，为企业大模型应用提供更优质多元选择。

先知AI平台实现端到端企业级人工智能解决方案。先知AI平台包括Sage AIOS操作系统和两种人工智能开发人员套件，套件包括无代码开发工具的HyperCycle系列以及低代码和无代码开发工具的Sage Studio系列，用户可根据自身编码能力选择合适的套件。

Sage AIOS是企业级人工智能操作系统，类似Windows在个人电脑上的功能，连通底层IT基础设施与各种人工智能应用，帮助各类人工智能应用开发与上线，Sage AIOS提供人性化界面和视觉化人工智能应用的开发和管理，简单友好的用户界面是其亮点所在，用户可以轻松快速构建及操作众多人工智能应用，实现人工智能规模化部署。

HyperCycle无代码特性降低企业在各种业务运营环节中部署人工智能的门槛，降低AI技术迅速大规模应用的门槛，赋能企业快速进行智能化转型；Sage Studio可根据用户选择提供标准、低代码和免代码的人工智能开发工具，能够覆盖从数据到模型、应用，以及AI应用部署和上线的全开发流程，覆盖领域包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理和语音等。

先知应用涵盖销售及营销、风险管理、运营效率。第四范式在先知平台上提供大量不断增长且适用于特定场景的AI应用，用户可轻松安装部署，企业级人工智能应用商店为用户提供选择，整合并兼容算法和标准以及在Sage AIOS上开发的一组AI应用，满足用户在不同场景下对智能操作的需要。先知应用类别可分为1）销售及营销：应用包括数字运营平台、精准营销、销售预测；2）风险管理：应用包括反欺诈平台、反洗钱解决方案、异常预测；3）运营效率：应用包括智慧供应链、智能客服、智能生产规划。以下是先知应用主要功能特点介绍：

2. SHIFT智能解决方案：对不同行业业务场景打造标准化解决方案

标准化解决方案助力行业数字化智能化转型。SHIFT智能解决方案是在先知AI平台基础上，针对不同行业业务场景打造的标准化解决方案，使技术、能力深入更广泛的行业及场景，解决传统企业关键业务问题并推动行业数字化智能化转型。2024年公司推出多款面向不同应用场景的解决方案，持续更新迭代原有解决方案的功能和效果，达到不同垂直场景下对准确率、可靠性、实时性等企业特性要求，目前已应用于金融、能源电力、医疗、零售、运营商、交通运输、学术翻译等重要行业。

3. 式说AIGS服务：生成式AI赋能软件开发，提升开发效率

AIGS Builder降低开发门槛，AIGS CodeX实现代码提效。式说AIGS服务是基于第四范式式说大模型能力打造的生成式AI软件开发平台，通过自动生成代码片段、知识库应用、自动代码审查及部署等功能，减少手动编码时间，提高开发效率。公司持续迭代并优化以下两种产品：

1）AIGS Builder：拥有AI Agent、无代码编程、多工具调用能力，可实现智能化软件前后端及数据库的开发、改造和部署等全栈能力，帮助无代码基础人员进行软件开发，企业软件开发效率从“月级别”变为“日级别”甚至“小时级别”，改造后的企业软件内置新型多模态“对话框”交互形式，改变传统软件交互复杂且效率低的问题，提升企业软件用户体验；

2）AIGS CodeX：涵盖代码补全、业务问答、代码审查、单元测试、代码解释等基础功能，并且针对企业级客户技术特点和编码风格，AIGS CodeX能够差异化打造企业私域代码仓库集成，结合RAG检索增强及私域模型微调，实现业务代码生成效率、业务问答效果双效增长。

SageGPT重新定义终端用户雇员与业务系统互动模式。SageGPT具有多模态互动能力及企业级人工智能工具特性，能够连接终端用户现有业务系统、人工智能应用及内部数据库。交付方式上：1）通过在终端用户的服务器上本地部署软件使用许可；2）销售预装了SageGPT软件的服务器及其他相关硬件交付。SageGPT与用户现有业务系统、人工智能应用及内部数据库兼容，且无需购买其他产品或服务。SageGPT主要优势包括安全数据、可信内容、成本效益三个方面。1）安全数据：SageGPT可在本地部署，无需大型外部模型，终端用户数据会在本地保留及处理；2）可信内容：SageGPT处理来自可信来源的数据，包括终端用户现有人工智能应用、业务系统及内部数据库，支持知识图谱交叉验证以确保生成内容的可靠性和准确性，并识别原始来源以作核实；3）成本效益：简化了SageGPT人工智能模型和生成流程，需要较少算力，无需终端用户在算力和硬件方面大量成本和投资。

新品牌Phancy开拓C端消费电子业务，赋能消费电子公司低门槛、低成本生产AI产品。2025年3月18日，第四范式创始人、董事长戴文渊宣布成立“范式集团”，原第四范式业务成为范式集团核心ToB企业端子业务，同时推出全新品牌Phancy布局ToC端消费电子业务。Phancy市场定位是为消费电子产品提供基于AI Agent的软硬件一体的解决方案，通过智能体模组在消费电子产品（端侧）实现AI Agent能力，相关合作公司包括宏碁、康佳、联想、喜马拉雅、中科蓝讯等，目前Phancy相关模组已与联想合作出货超10万款智能手表产品。Phancy新业务板块的设立助力范式集团实现B、C两端客户覆盖，在发挥B端核心优势同时，通过Phancy能力输出赋能消费电子公司生产低门槛、低成本AI产品。

目前Phancy业务板块主要产品及解决方案包括端侧AI Agent模组、AI耳机解决方案、AI手表解决方案。端侧AI Agent模组致力于传统设备成为智能助手；AI耳机解决方案用智能听觉重塑交互体验；AI手表解决方案实现腕间数据决策智能。

1.2 深耕AI创新技术，推动AI从“技术”演变为“基础设施”实现AI普惠化

第四范式AI技术实力雄厚，以“AutoML”为核心打造企业数字化转型“新质生产力”。公司作为人工智能技术创新者，以“AutoML”为核心围绕多技术领域持续投入并深入探索，目前已有多项人工智能技术研究及应用成果落地，推动AI普惠化进程。公司核心技术层涵盖预测技术、感知技术、决策技术、AI基础架构和其他领域技术。其中预测技术中包含自动机器学习技术（AutoML）：1）自动特征工程：提供分布式多表时空特征挖掘算法，提高效率全面挖掘相关特征，提供时间自适应的自动机器学习解决方案，让数据根据时间变化自动适应，保证机器学习效果；2）自动模型搜索：自动深度稀疏网络减少不必要的连接，让网络运行更快的同时节省资源，神经网络架构搜索能够自动探索和寻找最优的神经网络结构。

第四范式致力于AI技术创新，推动AI从“技术”演变为“基础设施”，有效降低门槛实现AI普惠化。第四范式核心AI技术包括自动机器学习、迁移学习、环境学习、自动强化学习。公司引领AI技术领域前沿研究方向，四类核心技术应用于商业解决方案。1）自动机器学习实现机器学习流程自动化，有利于降低人工参与成本；2）迁移学习实现人工智能应用扩展至数据敏感、数据稀缺行业，解决隐私问题；3）环境学习降低模型成本并确保安全；4）自动强化学习实现自动化训练机器模型在动态、不确定、潜在困难环境中作出一系列决策。

第四范式与国际顶尖高校、研究机构深度合作，完善产学研体系。公司在进行技术研发的同时与国内外顶尖高等院校及研究机构建立深度合作关系，形成深厚的人工智能学术积累和完善的人才培养机制，合作成果显著，核心专家顾问团队覆盖AI研究众多领域，包括AI计算和存储基础架构研究、自然语言处理、自动迁移学习和自动弱标记、智慧医疗、大规模分布式优化算法、自动化鲁棒学习、语音和自动图学习与小样本学习。目前公司已获得超过20个AI竞赛世界冠军、超过20次顶级学术比赛主办权、300多份核心专利以及发表400多份顶级学术论文，产学研体系完善验证公司技术实力。

1.3 股权结构集中，管理层经验丰富

第四范式股权结构集中，戴文渊博士为第一大股东及实际控制人。公司股权穿透图显示戴文渊为第一大股东及实际控制人，股份占比22.79%，范式（天津）管理咨询合伙企业（有限合伙）为第二大股东，股份占比12.44%；公司100%控股5家公司：式数字科技（武汉）有限公司、范式数字科技（广州）有限公司、上海式说智能科技有限公司、北京范式医药有限公司、第四范式（北京）技术有限公司，45%控股深圳微克科技有限公司。

公司管理层经验丰富，戴文渊博士为公司董事会主席、执行董事、首席执行官兼总经理。戴文渊博士主要负责公司整体战略规划、业务及技术方向以及运营管理，戴博士在学术研究方面成就显著，在NIPS、ICML、AAAI及KDD等领先机构的学术会议上成功发表论文，2005年4月获得ACM国际大学生程序设计竞赛世界冠军；陈宇强先生担任公司执行董事兼首席研究科学家，主要负责技术与产品研发的整体管理；于中灏先生担任公司执行董事、副董事长兼高级副总裁，主要负责投资及融资、财务、法律及投资后相关事宜的整体管理；胡时伟先生担任公司总裁兼首席架构师，主要负责整体战略规划、管理业务及销售、客户成功、整体技术管理以及产品架构及设计；郑曌先生担任公司副总裁，主要负责领导人工智能技术架构规划以及相关产品及技术研究；刘楠先生担任公司首席财务官、董事会秘书，主要负责集团财务战略规划决策，投资者关系和董事会相关工作。

1.4 营业收入高速增长，经调整净亏损持续收窄迎来利润释放

收入端：先知AI平台业务收入驱动营业收入高速增长。公司营业收入自2020年9.42亿元增长至2024年52.61亿元，CAGR达53.73%，2024年收入增长主要原因是“AI Agent+垂类世界模型”战略迅速渗透和生态产品加速落地，第四范式先知AI平台业务收入大幅增长驱动总收入增长，同时公司扩大客户基础，提升客户服务深度和用户粘性，深耕能源电力、金融、运营商、交通运输等行业，并继续在制造、医疗、零售、水利等战略领域积极布局拓展，实现行业纵深覆盖；2025年中期营业收入26.26亿元，同比增长40.73%，主要由于公司深入推进“AI Agent+世界模型”落地及应用，企业客户高价值场景下AI转型需求，核心业务先知AI平台收入大幅增长驱动营业总收入上升。

利润端：经调整净亏损逐渐收窄预计将迎来利润释放。公司经调整净利润2020年达-3.90亿元，亏损率为41.4%，2021年亏损增加至5.59亿元，由于营收高速增长亏损率下降至27.7%，2022年起亏损逐渐收窄且亏损率逐渐下降，2024经调整净利润为-2.92亿元，亏损率收窄至5.55%，2025年中期经调整净利润-0.51亿元，亏损率继续收窄至1.94%，预计未来年度将迎来利润释放。

营业收入构成：AI市场需求、AI大模型和生成式AI赋能产品驱动先知AI平台收入增长。分部收入来看，2020-2022年公司按先知平台及产品、应用开发及其他服务口径拆分，2023-2025H1进一步细分为先知AI平台、SHIFT智能解决方案、式说AIGS服务三类业务。

先知平台业务作为公司核心业务板块是驱动营业收入增长的主要因素：先知平台业务收入从2020年6.19亿元增长至2024年36.76亿元，CAGR达56.1%呈高速增长趋势，2024年先知AI平台收入36.76亿元相比2023年25.06亿元同比增长46.7%，收入占比从59.6%增加至69.9%，收入增长主要原因是整体AI市场需求增加以及公司大模型和生成式AI能力对产品赋能，驱动先知AI收入增长；2025年中期先知平台实现收入21.49亿元，同比增长71.9%，收入占比上升至81.8%，成为驱动营业收入增长核心动力，期间内先知AI平台全面升级，底层算力平台、提供企业级特性的AIOS操作系统到顶层全套软件SageSuite，提供全方位、高效率及高性价比的AI数字化转型基础设施和全流程模型及软件开发工具链。

SHIFT智能解决方案2024年收入达10.22亿元，同比下降20.3%，主要原因是该部分业务开拓和发展均为支持先知AI平台业务增长，受业务拓展策略影响有所下降；2025中期收入3.71亿元，占比14.1%，公司调整业务定位，未来更加聚焦于重点行业及战略客户的前沿应用场景。

式说AIGS服务2024年收入达5.63亿元，同比增长35.3%，主要原因是公司在期间内持续迭代和优化企业级软件重构助手AIGS Builder、企业级编程助手AIGS CodeX等产品，实现降低开发门槛、提高代码开发效率目标；2025中期收入1.06亿元，占比4.1%，将继续为先知AI平台业务提供高效开发工具和服务。

营业收入分行业：金融行业、能源与电力行业企业客户为公司主要营业收入来源。收入分行业来看，2020-2022年金融行业和能源与电力行业收入占比较高，是公司营业收入主要来源，2020/2021/2022年金融行业营业收入分别为2.92/5.77/5.20亿元，占比31.0%/28.6%/16.9%，能源与电力行业营业收入分别为1.38/4.42/6.27亿元，占比14.6%/21.9%/20.3%，公司官网披露对应行业领先企业客户包括中国石油、国家电网、中国工商银行、交通银行等；2022年新增运输行业收入达4.05亿元，占比13.1%，电信、科技、教育、制造、零售、医疗保健等行业收入普遍上升。公司深耕金融行业（银行、证券、保险）、能源与电力、运营商、交通运输行业同时，持续开拓制造、零售、医疗保健行业新市场实现营业收入增长。

标杆用户数量及平均收入：标杆用户量价齐升驱动收入增长，客户粘度及付费意愿良好。标杆用户数量从2020年47个增加至2024年161个，CAGR达36.0%，标杆用户平均收入从2020年12.3百万元增加至2024年19.1百万元，CAGR达11.6%，公司不断扩大客户基础，实现更大范围行业纵深覆盖，加速渗透标杆用户市场，实现标杆用户量价齐升有力驱动营业收入增长；净收入增长率（NEDR）保持较高水平，体现公司客户粘度及付费意愿良好，客户留存率及客户满意度高，有利于未来收入持续性增长；2025年中期标杆用户数量达90个，相比去年同期增加4个，标杆用户平均收入达17.9百万元，同比增长56.6%，体现第四范式先知AI平台正成为企业AI生产力基础设施。

费用端：高研发投入打造先知AI平台核心竞争力，研发费用率趋于稳定，销售费用、管理费用及费用率持续回落，费用结构逐渐优化。

研发费用：公司保持高研发费用投入，持续投资于解决方案及技术的开发及提升，研发费用自2020年5.66亿元增长至2024年21.70亿元，CAGR达39.9%呈高速增长趋势，2024年研发费用同比增长22.7%，主要原因是与研发相关的云服务及相关技术服务费增加，由于营收高速增长研发费用率逐渐回稳，从2020年60.1%回落至2024年41.3%，有利于优化费用结构；2025年中期研发费用8.93亿元，同比增加5.1%，聚焦提升行业场景落地能力、产品性能、AI生成式软件开发技术以及开源机器学习等关键前沿技术，研发费用率进一步回落至34.0%，费用结构优化。

销售费用：销售费用从2020年2.48亿元增长至2021年4.55亿元，同比增长83.6%，主要原因是公司在这一期间持续提升品牌知名度并投资现有客户及吸引新客户，提高销售人员薪酬并增加广告投放支出，2022年起销售费用逐渐回落，2024年回落至1.93亿元，主要原因是公司优化品牌推广策略，满足品牌需求同时适当控制营销及品牌活动推广开支，因此销售费用率从2020年26.3%下降至2024年5.1%；2025年中期销售费用1.89亿元，销售费用率7.2%，主要由于公司加大广告投入。

管理费用：管理费用从2020年2.46亿元增长至2021年5.42亿元，同比增长119.8%，主要原因是公司增加员工福利开支以及股份支付薪酬，2022年起管理费用逐渐回落，2024年回落至1.93亿元，主要原因是上市费用相关开支减少，因此管理费用率从2020年26.1%下降至2024年3.7%；2025年中期管理费用0.86亿元，管理费用率下降至3.3%，管理费用进一步优化。

毛利及毛利率：毛利水平持续上升，新行业新用户布局及产品结构变化引起毛利率回落，2024年毛利率42.7%，2025年中期毛利率37.7%。公司毛利从2020年4.30亿元增长至2024年22.48亿元，CAGR达51.2%，毛利率2020-2022年持续上升，2022年达48.2%，主要原因是毛利率较高的软件许可业务收入贡献增加，2023年毛利率略降至47.1%，主要原因是公司业务持续渗透进新领域及新用户案例中，导致硬件和技术服务费占收入比例上升，2024年毛利率回落至42.7%，主要由公司产品结构变化引起，2025年中期毛利9.90亿元，同比增长25.4%，毛利率下降至37.7%，主要由于客户需求推动硬件相关成本占比上升；分部来看，2020-2022年先知平台及产品毛利及毛利率水平高于应用开发及其他服务毛利及毛利率，期间内两者毛利均上升，先知平台及产品毛利率从2020年45.2%上升至2022年53.4%，应用开发及其他服务毛利率趋于稳定，2022年达43.4%。

决策类人工智能市场空间广阔，第四范式先发优势显著

2.1 中国人工智能行业市场分析

行业政策层面：近年来国家出台多项关于支持或规范人工智能行业建设的相关政策。从2021年9月科技部发布《新一代人工智能伦理规范》，对人工智能各类活动应当遵循的伦理规范进行相对系统性指引，促进人工智能行业健康发展，到2024年6月工业和信息化部等四部门发布《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，对2026年人工智能产业高质量发展标准体系提出展望，提升标准与产业科技创新的联动水平，同时新制定国家标准和行业标准50项以上，并参与制定国际标准20项以上，助力人工智能产业全球化发展。

2025年8月26日，国务院发布《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，聚焦“人工智能+”行动，推动人工智能与社会各行业各领域广泛深度融合，以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等领域为重点，加快培育发展新质生产力。计划到2027年率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体应用等普及率超70%，到2030年普及率超90%，到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。

应用领域和市场规模层面：中国人工智能市场规模高速扩张，决策类人工智能预计未来增长最快。中国人工智能行业可按照应用领域分为四大类别，决策人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人。1）决策人工智能：识别数据中隐藏规律，指导基于数据洞察的决策过程，并解决核心业务运营密切的问题，应用场景包括智慧营销、风险管理、供应链管理；2）视觉人工智能：基于视觉数据识别、追踪和测量物体，将信息转化为洞察和判断，应用场景包括智能门禁、公共安全监控、光学字符识别；3）语音及语义人工智能：与人类识别、生成和交换语音、文本等语言信息，在某些重复沟通场景中节省人力，应用场景包括智能客服、智慧转录、交互式语音应答；4）人工智能机器人：代替人类执行某些重复性高或危险的任务，应用场景包括工业机器人、自动导引车、手术机器人。

根据灼识咨询报告显示，2022年中国人工智能支出达2255亿元人民币，预计2027年将增长至6910亿元人民币，CAGR为25.1%，其中决策人工智能有望成为增长最快的类别，2022年中国决策人工智能市场支出规模为532亿人民币，预计2027年增长至2104亿元人民币，CAGR为31.7%。

2.2 中国决策类人工智能市场分析

决策类人工智能平台与单点解决方案：以平台为中心的决策类人工智能解决方案与单点解决方案有所不同，除了提供人工智能应用和基本计算基础设施外，还能为终端用户提供人工智能开发平台，为用户提供统一开发标准、高兼容性并能根据实际需求灵活扩展应用。

中国决策类人工智能市场规模：2018年以平台为中心的决策类人工智能市场规模10亿人民币，2022年增长至128亿人民币，CAGR达87.7%，预计到2027年市场规模达749亿人民币，预计CAGR达42.3%；非以平台为中心的决策类人工智能市场规模2018年99亿人民币，2022年增长至403亿人民币，CAGR达42.2%，预计到2027年市场规模达1355亿人民币，预计CAGR达27.4%；总体来看决策类人工智能市场规模从2022年109亿元增长至2022年532亿元，CAGR达48.6%，预计到2027年市场规模达2104亿人民币，预计CAGR达31.7%。两者区别主要在于人工智能开发和部署以满足不断变化需求方面的潜力，包括更多人工智能应用场景中的扩展性和兼容性。

行业相关公司：Palantir

3.1 反恐军工行业起家，目前逐步拓展到政务、国防、金融、零售、航天等各行业

2003年Palantir创立于美国科罗拉多州，起初旨在开发反恐行动软件，2010年摩根大通成为首位商业用户，随后逐步拓展至政务、国防、金融、零售、航天等各行业。公司创始人为Peter Thiel，Alex Karp以及其他毕业于斯坦福计算机系和来自PayPal计算机编程人才，科研实力突出。2005年公司获得美国中情局（CIA）风险投资部门In-Q-Tel的首轮投资，CIA成为公司唯一大客户；2008年起，政府客户逐渐拓展至国防部、国家安全局、联邦调查局，发布全球决策系统Gotham；2010年，摩根大通成为Palantir首位商业客户，业务从军工政务拓展至商业领域；2016年，发布现代企业操作系统Foundry商用平台；2018年推出Apollo；2020年，纽约证券交易所上市；2023年推出AIP平台；2024年，公司上市转移至纳斯达克。

3.2 四大旗舰平台构建大数据到AI产品矩阵

Palantir聚焦开发国防安全与企业数据分析软件。目前公司已打造四大旗舰平台：Gotham、Foundry、Apollo以及Palantir人工智能平台AIP。1）Gotham：协助用户在海量机密与公开数据中挖掘深层模式，提升情报研判与反恐行动效率；2）Foundry：建立数据中央操作系统，重塑企业供应链、制造、金融等场景的运营流程，强化可视化与决策支持；3）Apollo：持续推送功能升级、安全修补和配置，确保任务关键系统全天候运转；4）AIP：让组织能在内部安全启用大型语言模型与生成式 AI，并落实人工智能治理与合规。

（1）Gotham（军工、政府）：最初为国防和情报部门政府特工建立，目前广泛用于政府职能，但也对商业客户提供服务，包括与欺诈有关的金融行业客户。核心能力包括赋能AI杀伤链（Powering the Kill chain）、任务传感与执行装置（Task sensors & effectors）、全域行动中心（Ops Center anywhere）。

赋能AI杀伤链：定位是通过AI驱动的杀伤链为士兵提供支持，有效整合目标识别与目标执行的配对流程，在现代战场环境中Gotham能够简化关键决策流程，操作人员的形势感知能力与任务效能得到提升。用户可以集中管理情报收集和目标识别，并利用共享和访问控制的通用情报、操作和目标画面来可视化战斗顺序。

任务传感与执行装置：Gotham能够根据AI驱动的规则或人机控制的手动输入，对从无人机到卫星的传感器进行自主任务分配。通过与现有卫星系统集成、优化数百个轨道传感器来回答时间敏感问题，允许在世界任何地方执行卫星任务；实现模型的精准、动态编排，确保恰当的模型在正确的时间和地点处理对应的传感器数据，这些模型可在卫星、无人机及其他边缘设备上运行，进而将探测结果与分析洞察回传至操作人员端；与行业标准的数据连接格式及API实现互操作。

全域行动中心：无论在行动中心（center）还是边缘节点（edge）都能充分发挥平台全部效能，能沉浸在动态环境中并打通物理与数字世界之间壁垒。混合现实（Mixed Reality）：能让操作人员与指挥官在边缘环境中的虚拟行动中心内开展协同工作；边缘环境打造（Built for the Edge）：Gotham边缘计算能力使操作人员即便在最恶劣、网络中断且部署分散的环境中也能获取关键情报。

（2）Foundry（商业）：通过将数据和模型集成到运营工作流（workflows）中而不中断已建立的系统，增强和扩展现有的数据基础设施。支持双向数据流，允许在平台内生成的数据自动更新回企业系统；通过详细的跟踪和精细的访问控制来实施强大的治理，使其能够适应复杂、不断发展的企业战略，同时保持数据完整性和合规性。目前Foundry已经助力企业在许多场景进行实践，包括打造更安全的汽车、保障全球供应链安全、加速癌症研究等。

Foundry核心优势是本体系统（Ontology System），能够整合企业业务中语义元素（Semantic）、动能元素（Kinetic）和动态元素（Dynamic），帮助团队在复杂场景下协调决策流程、实现决策自动化。

Ontology凭借能够表征企业对象、行为和流程的通用逻辑更快推进业务，具体来看包括以下步骤：

1）激活数据和分析的能力：将数据与分析直接融入核心业务及运营团队的日常决策过程，同时记录决策内容，为持续学习提供支持；

2）全面升级协作能力：实现数据团队、分析团队与运营团队之间的实时协作，将决策流程整合到统一的逻辑层中，在情况变化时实施有效行动；

3）最佳构建方式：在具备可扩展性的架构上构建由人工智能驱动的工作流——可复用源自Ontology的多模态对象、行为与流程；

4）杜绝重复：整合企业架构中的数据与模型，无需复制基础资产及破坏现有事实来源。

应用端：Foundry目前已在资产管理（Asset Management）、生态系统（Ecosystems）、供应链（Supply Chain）、工程制造（Engineering & Manufacturing）、医疗服务（Healthcare Delivery）、金融服务与风险管理（Financial Services & Risk Management）等领域获取到众多高价值客户并提供有效服务。

（3）Apollo：是一个全面的 DevOps 平台（开发与运维），用于管理不同环境中的软件部署，并自动执行持续集成和交付流程；简化了部署管道，支持在本地、云和混合设置中快速交付功能并实现稳定的性能。

软件控制中心（Software Control Center）：用户全面了解、控制整个部署环境，Apollo Auto - discovery Agent数小时内了解软件环境，包括软件位置、版本、活跃度、就绪情况等信息；实时软件目录（Live Software Catalog）实现全面可见性，包括所有可用软件、元数据和最新版本的实时软件清单；大规模提供新功能和更新，准确了解所有环境中发生的情况。

随处运行（Run Anywhere）：随时随地与开发人员和运营团队会面，并且可以灵活映射到任何部署环境；与现有DevSecOps工具链集成，组织可以专注于提高速度。

（4）AIP（Artificial Intelligence Platform）：核心理念是构建AI操作系统（AIOS），将GPT-4等多种大语言模型（LLM）集成到客户的私有网络中，提供私域数据的 AI 平台，并驱动工具和相关决策调用。AIP提供平台和工作流构建器，创建、部署和管理 AI 应用程序，不是简单集成聊天，而是让开发人员能够将应用程序中的AI 转化为代理和自动化。

具体来看，AIP主要应用场景可分为以下：

为工作流构建器（Workflow Builder）设计：在AI工作流构建器中构建AI apps、操作、Agent应用。1）AI驱动数据管道（Pipelines）：将大型语言模型（LLM）集成到数据管道中并大规模运行，内置错误处理、自动重试、输出模式保障等工具；2）AI驱动逻辑构建：构建、测试并发布功能丰富的人工智能驱动型函数；3）工作流可视化（Workflow visualization）：自动识别能连接本体Ontology到应用端的物体、函数和行为，理解实体之间关系；4）工作流监控（Workflow monitoring）：记录已执行的操作实现工作流的优化与故障排查（debug workflows）；

端到端评估工具助力AI驱动工作流生产：1）调试逻辑（Debug logic）：对AIP逻辑函数和提示词进行调试和优化，对于文本输出也确保AI功能达到生产质量级标准；2）模型对比：在函数上对比不同AI模型性能表现，实现成本与性能双重优化；3）持续监控性能：自定义AI性能基准进行持续度量，结果会同步至指标仪表盘供查看；

本体软件开发工具包（Ontology SDK）：1）用业务语言构建AI apps：基于统一、以决策为核心的企业模型开发AI应用，模型包含高保真度对象、逻辑与操作；2）从集成开发环境（IDE）中使用工具包（Ontology SDK）：让开发者能在适应的集成开发环境（如VS Code）中，使用工具包进行AI应用开发；3）最大化复用能力（Maximize reusability）：AI应用构建成本降至趋近于0；

探索智能解决方案和应用示例：1）AIP Now：不断扩充“开箱即用”型AI产品及智能工作流；2）Build with AIP：获取平台内持续丰富的入门套件、模板及其他可安装的工作流基础组件，支持用户即刻启动开发并根据定制化需求调整；3）Learn AIP：探索整理好的例子、教程及学习资源，提速增效构建流程。

3.3 Palantir政企业务收入同步上升，已实现利润兑现

收入端：Palantir营业收入从2018年5.95亿美元增长至2024年28.66亿美元，CAGR达30.0%，2025H1营业收入18.88亿美元，同比增长43.9%，期间推出Apollo和AIP产品驱动营业收入高速增长。具体来看，2024年收入大幅超预期核心驱动因素包括1）AI商业需求爆发：Palantir AIP平台实现规模化应用，覆盖医疗、汽车等行业，商业用户收入增长迅速，企业端对AI需求逐渐增加；2）政府业务与战略合作深化：长期为美国政府、军方提供数据分析支持，通过AI辅助军事决策，与微软等巨头合作进一步巩固政府及企业端市场地位；3）低成本算力与AI行业趋势红利：Palantir AI训练成本显著下降推动利润率上升，全球AI应用发展潮流持续存在，Palantir作为“AI+数据分析”领域头部企业受益于AI行业趋势红利。

利润端：Palantir归母净利润从2018年-5.98亿美元增长至2024年4.62亿美元，2023年实现扭亏为盈达2.1亿美元并持续增长，2025年中期归母净利润达5.41亿美元，同比增长125.4%（2024年同期为2.4亿美元），归母净利率从2023年9.4%，2024和2025年中期分别达16.1%、28.7%，归母净利率水平持续上升。

分部收入来看：政府业务收入从2018年2.55亿美元增长至2024年15.70亿美元，CAGR达35.4%，商业业务收入从2018年3.40亿美元增长至2024年12.96亿美元，CAGR达25.0%，2025年中期政府业务收入10.40亿美元，同比增长47.3%（2024年同期为7.06亿美元），商业业务收入8.48亿美元，同比增长39.9%（2024年同期为6.06亿美元），政府及商业业务收入呈现高速同步增长趋势。

边际变化来看：7月美国陆军授予Palantir 100亿美元企业协议，旨在巩固并扩大其在人工智能、数据整合和数字战场等多个国防项目中的作用，合同将持续到2035年7月31日，合同范围涵盖将人工智能融入任务规划、后勤保障、情报分析和战术行动。

盈利预测与估值

4.1 盈利预测

第四范式坚持对AI技术创新投入，持续推动AI技术探索及商业化进程。2025年以来，公司聚焦“AI Agent+世界模型”核心技术路径，以先知AI平台技术能力迭代为核心，涵盖Agent开发工具链、智能体框架、AI应用矩阵、算力及模型资源调度等领域，致力于打造能够驱动企业从AI中全面获利的基础设施平台，为客户提供新质生产力解决方案。我们预计2025/2026/2027年公司营业收入为70.72/93.43/123.81亿元，同比增长34.4%/32.1%/32.5%。

先知AI平台业务作为公司核心业务板块，将成为驱动营业收入增长关键因素。公司致力于将先知AI平台打造为企业AI时代核心生产力的基础设施，深度融入企业运营过程中，成为驱动业务增长的底层动能。2025年中期先知AI平台继续迎来全面升级，从底层算力平台、提供企业级特性的AIOS操作系统到顶层全套软件SageSuite，提供全方位、高效率及高性价比的AI数字化转型基础设施，为企业客户打造全新AI生产力体系。我们预计2025/2026/2027年先知AI平台业务收入为57.39/78.84/107.51亿元，同比增长56.1%/37.4%/36.4%。

SHIFT智能解决方案业务作为先知AI平台业务在解决方案端的延伸，随着第四范式先知AI平台持续迭代和能力提升，用户在传统优势应用场景下的数字化转型需求由先知AI平台实现，未来SHIFT智能解决方案业务将更多渗透新行业应用场景，根据2025中期业绩SHIFT智能解决方案收入同比下降18.1%，预计今年收入有所下降，后续年度实现增长。我们预计2025/2026/2027年SHIFT智能解决方案业务收入8.48/9.06/9.88亿元，同比增长-17.1%/6.9%/9.1%。

式说AIGS服务业务为核心业务“先知AI平台”提供高效开发工具和服务，受AI先知平台战略扩张影响，2025年中期式说AIGS单独作为一类服务收入有所下滑，收入同比下降34.8%，公司将坚持迭代并优化基于生成式AI的辅助编程工具AIGS Code X产品，面向企业研发全流程，致力于降低编程门槛并提升研发效率，预计今年收入有所下降，后续年度实现增长。我们预计2025/2026/2027年式说AIGS服务业务收入4.86/5.53/6.41亿元，同比增长-13.7%/13.9%/15.9%。

4.2 可比公司估值

我们采用可比公司P/S估值法进行估值，选取国内AI公司创新奇智、商汤-W，选取美股AI公司Salesforce、Palantir、Microsoft作为可比公司，采用彭博一致预期。2025/2026/2027年国内AI公司对应P/S平均值为9.73x/7.72x/6.18x；美股AI公司对应P/S平均值为38.31x/29.04x/22.18x。第四范式目前盈利预测对应P/S值为4.11x/3.11x/2.35x，首次覆盖给予“增持”评级。