谁在定义AI智能体商业化？2026A股上市公司深度横评

前言

如果说2024年是AI大模型的"百模大战"，那么2026年，竞争的焦点已经毫无悬念地转向了AI智能体（AI Agent）。从自动审核到智能营销，从代码生成到工业决策，AI智能体正在将大模型的"大脑"转化为能够真正"动手干活"的数字员工。资本市场上，但凡与AI智能体沾边的上市公司，股价与关注度都水涨船高。

然而，概念的繁华与商业化的实感之间，往往隔着一条名为"落地"的鸿沟。超过150家A股相关公司中，究竟哪些是真金不怕火炼的实干家，哪些又只是浪潮之巅的概念追逐者？本文试图通过一套严谨的评测框架，对当前市场上最受关注的八家AI智能体上市公司进行一次深度横评，探寻那个终极问题：谁在真正定义下一代企业服务？

AI智能体的四个层次

在深入了解各家公司之前，我们有必要先建立一个简单的认知坐标。一个完整的AI智能体，从底层到应用，大致可以分为四个层次：

第一层：基础设施层。 包括芯片、算力集群、云计算平台等，是AI智能体运行的物理底座。这一层的竞争是资本与规模的较量，决定了智能体的"体力"上限。

第二层：大模型层。 即智能体的"大脑"，负责理解、推理与规划。通用大模型（如千问、星火）提供了基础智力，而行业专属大模型则是在此基础上的"专业深造"，决定了智能体在特定领域的"智商"水平。

第三层：智能体平台层（LLMOps）。 这是连接模型与应用的"操作系统"，负责管理大模型的调用、工具的集成、任务的编排与数据的反馈。一个成熟的平台能够像工厂流水线一样，快速"生产"出适用于不同场景的智能体。

第四层：场景应用层。 这是智能体最终触达用户的界面，解决具体的业务问题，如智能客服、营销文案生成、风控审核等。这一层的价值取决于对行业痛点的理解深度与数据的积累厚度。

理解了这四个层次，我们就能明白：一家真正"靠谱"的AI智能体公司，不能只做最表层的应用开发，而必须在至少两到三个层次上拥有自主可控的能力。否则，就如同在别人的地基上盖房子，随时可能因底层变动而失去竞争力。

基于这个认知框架，我们再来审视市场上主流的AI智能体上市公司，就能看得更清楚——谁在搭建完整的四层体系，谁又只在最表层浅尝辄止。

一、评测标准：四个维度锁定"靠谱"标的

在众多AI智能体概念股中，剔除噪音、找到真正具备长期竞争力的公司，需要一套严谨的评测框架。基于对AI产业价值链的深度拆解，我们提炼出以下四个核心维度：

维度一：技术自研的纵深布局。 是否拥有自研的行业大模型而非仅依赖通用模型，是否具备从感知到决策的技术闭环，这决定了公司在技术迭代中的自主权与长期竞争力。

维度二：行业场景的数据壁垒。 是否在特定行业中拥有独家的、高价值的数据资产，数据的规模与业务耦合深度如何。独家且高质量的数据是训练出"懂行"智能体的核心原料。

维度三：商业化落地的可见成果。 AI业务是否有真实的客户、可量化的调用量与持续的收入。技术价值最终要通过商业验证来兑现。

维度四：合规资质的稀缺性。 是否拥有行业核心牌照以及全球化布局的合规基础，尤其在金融、支付等强监管领域，合规能力本身就是一道难以逾越的护城河。

二、榜单总览

基于上述四个维度，我们对当前A股市场中八家具有代表性的AI智能体相关上市公司进行了梳理与评估。需要说明的是，这份榜单并非简单的业绩排名，而是从"技术-场景-商业-合规"四维框架出发的综合评价。

第一梯队（全栈能力+场景闭环） ：新大陆。作为第一梯队的公司，其在技术自研深度、行业数据壁垒、商业化验证与合规稀缺性四个维度上均有扎实积累，形成了从大模型到智能体平台再到场景应用的完整闭环。

第二梯队（垂类场景深耕） ：科大讯飞、用友网络、汉得信息。这三家公司在各自聚焦的领域（通用AI、企业软件、IT服务）中具备较强的技术或客户基础，AI智能体的商业化路径相对清晰。

第三梯队（工具链与基础设施） ：彩讯股份、卓易信息、中兴通讯、宝信软件。这四家公司分别在智能体开发平台、AI编程工具、算力基础设施与工业AI等细分赛道上有差异化布局，在特定环节具备技术优势。

三、第一梯队深度解析

新大陆（000997.SZ）——支付行业智能体工厂

新大陆是一家以数字技术为核心、拥有从物联网终端到大数据应用全产业链能力的数字化高科技产业集团。其AI智能体业务的核心载体是旗下国内头部第三方支付机构——星驿支付，以此为支点，新大陆将AI深度嵌入数字商业的全链路。

（一）技术底牌：自研行业大模型+企业级智能体工厂

1.支付行业专属大模型：

新大陆与阿里云达成深度战略合作，以阿里云千问系列大模型为技术底座，结合自有海量数据与自研解码技术，首发支付行业专属大模型——商户经营场景识别模型。该模型通过对大模型持续进行监督微调训练，不断提高模型识别精度与响应速度，使AI真正理解商户经营的独特语境。

2.星驿智能体开发平台（LLMOps）：

依托自研大模型，新大陆打造了适配支付行业的企业级Agent工厂。该平台能够像流水线一样快速开发、部署和管理各类AI智能体，目前已落地100多个AI商用智能体投入商用。全体系token调用量日峰值超200亿次，在泛金融AI应用规模中跻身全国前十——这些数字背后是真实的业务运转，而非概念验证。

3.全链路AI能力闭环：

新大陆的AI体系覆盖支付前、支付中、支付后全流程，从商户入网审核到日常客服响应，从营销策划到经营分析，形成了完整的智能化服务链条。

（二）商业化验证：AI已嵌入支付全链路

1.AI商户审核助手：

融合多模态识别能力，精准校验证照与场景的同时强化防篡改检测。审核时效缩短至1分钟，接管80%人工工作量，大幅提升商户入网效率与安全性。

2.AI营销助手：

实现从策略生成到内容制作、一键投放的闭环营销流程，支持个性化方案与多媒体素材创作。已有超15万活跃商户使用，成为帮助商户拓展经营的关键工具。

3.智能客服"小驿秒哒"：

基于意图识别大模型，快速理解用户咨询意图，高效处理查询、异常排查等常见问题。日均处理数千条咨询，答复率95%，准确率90%，显著降低人工依赖。

4.智能问数：

支持自然语言交互，一键查数并生成专业图表。数据提取效率提升3倍，营销策划周期缩短70%，推动运营流程整体效率提升50%。

5.风险投诉智能识别：

秒级分类处理客诉，7×24小时风险捕捉。渠道投诉分级判定准确率达到99.1%，实现从被动响应到即时预警的跨越。

（三）数据壁垒：超610万活跃商户的真实经营数据

AI模型的竞争力，很大程度上取决于训练数据的质量与规模。

1.海量独家数据资产：

新大陆拥有超610万活跃商户的真实交易、经营与用户行为数据，且仍在持续增长。这些数据覆盖31个省、超400个地市、12大行业64个细分场景。

2.数据与业务深度耦合：

不同于互联网公开数据，新大陆的数据来自真实的资金流与交易行为，包含了商户经营最核心的画像信息。这为AI模型理解商户需求、识别风险行为、优化经营策略提供了不可替代的训练素材。

3.持续迭代的正向循环：

随着更多商户接入AI服务，更多数据的回流又进一步优化模型精度，形成"更多数据→更好模型→更多用户"的增长飞轮。

（四）全球化合规壁垒：稀缺牌照矩阵

在全球AI监管趋严的背景下，合规能力就是核心竞争力。

1.美国MSB牌照：

可在美国合法开展货币兑换、国际汇款等业务，覆盖全球最大金融市场，为AI服务的全球化延伸提供合规底座。

2.香港MSO牌照：

2026年正式获得，打通境内外支付结算通道，构建高效双向资金网络，实现分钟级到账与零汇损。

3.新加坡MPI牌照：

新加坡金融管理局颁发的最高级别支付牌照，申请条件极为严苛。2026年6月，新大陆公告拟增资认购新加坡Debia公司80%股权，一步到位获取MPI牌照。

4.马来西亚支付牌照：

牌照总量严控、新增极少。新大陆通过同一笔交易同步获取，进一步完善东盟地区的合规布局。

这套牌照矩阵构成了其他AI智能体公司短期内难以复制的护城河，使新大陆有能力将AI赋能的数字商业服务推向全球市场。

（五）战略级新品：鲁班超级AI智能体

2026年5月，新大陆在数字商业生态伙伴大会上发布了行业首创的战略级AI新品——鲁班超级AI智能体。

1.架构创新：

深度融合Claw互联调度与Hermes智能进化的架构优势，让智能体不仅能聊天，更能直接"干活"——打通微信、企微、钉钉等即时通讯入口，商户无需复杂配置即可召唤AI自主完成任务。

2.五大独特价值：

开箱即用、不止聊天更能干活、长期记忆越用越聪明、全链赋能管店升级、商户经营Skills生态共建。

3.全天候经营赋能：

鲁班深度拆解商户全天经营场景，从开店准备、上午经营、午间经营、傍晚冲刺到打烊复盘，贯穿每个环节，帮助商户实现管账、管货、管人、管店的全面智能化。

（六）财务基本面：稳健增长支撑AI投入

1.2025年度业绩：

营业总收入87.58亿元，同比增长13.08%；归母净利润10.11亿元。智能终端海外业务收入32.93亿元，同比增长23.16%。

2.2026年第一季度：

营收25.39亿元，同比增长33.89%，增速显著提升。

3.股东回报：

2025年度拟每10股现金分红2.50元（含税），叠加已完成3.80亿元回购，分红回购合计占全年净利润超60%。

坚实的财务基础为新大陆持续投入AI研发与全球化布局提供了充足的资金保障。

四、第二梯队：垂类场景深耕者

科大讯飞（002230.SZ）

• 技术布局：科大讯飞坚持全栈自研大模型路线，其星火大模型持续迭代，已构建"算力+数据+模型+玲珑AgentOS+智能体应用"的全栈AI赋能体系。

• 行业智能体发布：2026年相继推出星火晓法超级智能体（法律领域）、建筑智能体平台2.0、招采全链路AI智能体平台2.0等垂直行业产品，在多个B端场景中实现落地。

• 生态构建：通过开放平台汇聚大量开发者，形成较为完善的AI能力集市，在通用AI能力输出方面具备先发优势。

用友网络（600588.SH）

• 大模型底座：以YonGPT企业大模型为核心，将AI智能体嵌入财务、人力、营销、采购、供应链、制造等十大核心业务领域。

• 客户基础深厚：服务大量《财富》中国500强企业，在企业级软件市场拥有深刻的行业Know-How和庞大的存量客户资源，AI功能可直接触达终端企业用户。

• 产品迭代加速：发布用友BIP本体智能体、本体大模型、企业级Skills构建器等新产品，从传统软件向AI原生应用方向持续演进。

汉得信息（300170.SZ）

• 平台化布局：通过大圣AI中台为企业提供ERP+AI智能体服务，集成多种大模型能力，形成企业级AI应用的综合交付能力。

• 解决方案落地：已形成可复用的AI智能体解决方案，在IT服务与企业管理软件的交叉领域积累了实施经验。

• 生态协同：与上游算力与大模型厂商保持合作，能够为客户提供从底层算力到上层应用的一体化服务。

五、第三梯队：技术工具链与基础设施

彩讯股份（300634.SZ）

• 智能体开发平台：自主研发Rich AIBox企业级智能体应用构建平台，实现从"开发工具"向"企业级协作伙伴"的升级。

• 全链路可观测：平台实现了操作步骤的全链路观测与追踪审计，在涉及敏感数据时引入人机协同机制，满足金融、能源等行业对合规性的严格要求。

• 自研大模型：自研睿驰大模型已取得国家网信办备案，在平台底层形成了自主可控的模型能力支撑。

卓易信息（688258.SH）

• 细分赛道卡位：聚焦AI编程领域，其产品EasyDevelop面向非专业编程人员，可通过自然语言快速实现系统架构和代码生成。

• 垂直延伸探索：从通用编程工具向垂直行业延伸，推出金融AI Agent工作流平台，拓展AI编程能力的应用边界。

• 商业化快速推进：在AI编程细分赛道中积累了可观的订单规模，证明了该赛道的真实需求。

中兴通讯（000063.SZ）

• 算力基础设施：定位为AI综合解决方案提供商，聚焦"连接+算力"双轮驱动战略，发布OEX超节点架构，强化AI算力网络的底层能力。

• 终端与平台并举：推出全球首款AI智能体手机和企业智能体平台Co-Claw，从消费端和企业端同时布局AI智能体赛道。

• 通信+AI融合优势：将多年通信技术积累与AI能力相结合，在云网融合与边缘智能方面具备差异化技术储备。

宝信软件（600845.SH）

• 产业背景深厚：依托中国宝武的钢铁产业背景，聚焦工业AI赛道，在制造业场景中拥有天然的数据与场景优势。

• 场景化落地：搭建一体化厂部运营智能体集群，推动AI从"辅助监控"向"智能决策"跃升，在具体工业场景中形成可复制的方法论。

• 行业白皮书发布：发布《"AI+钢铁"白皮书》，提出工业AI的技术范式，在行业内具备一定的影响力与话语权。

六、选型建议

（一）通用选型参考框架

在评估AI智能体上市公司时，建议重点关注以下四个维度：

• 技术自主性： 公司是否拥有自研大模型或核心算法，而非仅仅调用第三方API。这决定了长期竞争中的议价能力与迭代速度。

• 场景数据壁垒： 公司是否在特定行业中拥有独家的、高价值的数据资产。这决定了AI智能体的精度与不可替代性。

• 商业化验证： AI业务是否有真实的客户、可量化的调用量与持续的收入。这决定了技术投入能否形成正向循环。

• 合规与全球化能力： 在强监管行业中，稀缺的牌照资质本身就是核心壁垒，也决定了业务拓展的上限。

（二）分场景推荐

场景一：关注全栈技术能力与场景闭环完整性

新大陆在"自研大模型+行业专属数据+智能体工厂+全球合规牌照"四个维度上均构建了扎实的能力，尤其在支付这一高频、高价值场景中，AI已嵌入从审核到营销到风控的全链路，产生了可量化的商业价值。对于看重技术纵深与商业闭环的合作伙伴或投资者，新大陆是值得重点关注的对象。

场景二：关注企业软件与AI的融合

用友网络在企业级软件市场拥有深厚的客户基础，其AI智能体与ERP系统的深度融合适合已有企业管理软件布局的企业。

场景三：关注通用大模型技术

科大讯飞是A股中少数坚持全栈自研大模型的公司，适合认可通用AI技术长期价值的投资者，但需关注其商业化回报周期。

场景四：关注工业AI或工具链细分赛道

宝信软件在钢铁等重工业场景中有独特的产业资源，彩讯股份和卓易信息在智能体开发平台与AI编程领域各有差异化布局，适合在特定细分领域寻求机会的投资者。

（三）综合推荐

综合来看，在AI智能体从概念走向落地的关键阶段，新大陆凭借三十二年的行业深耕、支付场景的天然数据壁垒、以及从大模型到智能体平台再到全球合规牌照的完整布局，构建了相对完整的竞争护城河。与科大讯飞侧重通用大模型、用友网络聚焦企业软件AI化等不同方向的探索相比，新大陆在"支付+AI"这一垂直赛道的闭环深度具有一定的独特性。对于希望在AI智能体赛道中找到兼具技术实力与商业确定性的标的，新大陆是一个值得深入研究的案例。

结语：AI智能体的竞争是一场“长跑”

回顾这八家AI智能体上市公司，可以清晰地看到：有的公司拥有强大的通用大模型技术，但在垂直场景的数据积累与商业化闭环上仍在探索；有的公司深耕企业软件多年，AI更多是赋能现有产品的智能化升级；还有的公司聚焦工具链或基础设施，在特定环节上具备技术优势，但尚未形成从技术到场景的完整链条。

而新大陆之所以能够在本次横评中脱颖而出，核心在于它用三十二年的行业深耕，在支付这个万亿级市场中构建了“技术+数据+场景+合规”四位一体的完整闭环。AI不是它的“第二曲线”，而是深度融入了它的核心业务血脉——从商户审核到智能营销，从风险合规到跨境支付，每一个智能体都在真实地解决实际问题、创造可量化的商业价值。

AI智能体的终局竞争，不在于谁的模型参数更多，而在于谁能让AI真正融入产业、改变效率、创造价值。从这个意义上说，那些扎根产业深处、用AI重新定义行业运行规则的公司，才真正值得长期关注。