根據披露的機構調研信息，1月15日，上銀基金對上市公司廣聯達（002410）進行了調研。

(資料圖片僅供參考)

從市場表現來看，廣聯達近一周股價上漲22.56%，近一個月上漲28.16%。

基金市場數據顯示，上銀基金成立于2013年8月30日，截至目前，其管理資產規模為2333.14億元，管理基金數104個，旗下基金經理共20位。旗下最近一年表現最佳的基金產品為上銀數字經濟混合發起式A（021593），近一年收益錄得67.81%。

上銀基金在管規模前十大產品業績表現如下所示：

（數據來源：同花順（300033）iFinD）

附調研內容：

問：公司在成本、施工、設計領域推進AI業務的優先度

答：公司自2023年提出ALL IN AI戰略，相關業務均有AI賦能。在整體推進優先度上，會統籌考慮不同領域的知識屬性、流程標準化程度及落地可行性等多個因素，總體來看是成本先行，施工、設計提速跟進的節奏。成本領域先行是因為其知識體系有明確的國家規范、定額標準等，具備固化性與流程化特點，且公司積累了大量的造價工程知識經驗，為實現AI賦能成本業務鋪墊了基礎。2025年公司AI產品在工業園區、公路基建等場景做已經做了部分應用試點并取得良好效果。

問：AI在造價、施工、設計領域的核心應用方向

答：目前公司進行AI場景落地的方向主要有三個，分別是設計一體化、成本精細化、施工精細化。在具體應用上：在設計一體化方面重點是AI與BIM深度融合，實現高質量設計與高價值交付。具體應用包括重構方案設計工作流的AI原生產品Concetto以及數維設計產品中的AI智能輔助等，進一步提升設計師操作軟件的效率和體驗感。在成本精細化方面是要通過AI+數據，驅動項目全過程成本精細化管理。在應用層面如AI工業安裝算量能實現多圖一鍵出量；AI公路算量突破橋梁隧道AI算量業務，一鍵抄圖大幅提效；AI組價已經上線試點，土建、安裝主要清單AI定額套取精度明顯提升。在施工精細化方面，核心是幫助企業和項目省錢省心。分為兩個層面，一是以PMLead為載體的企業級AI服務，聚焦企業制度、數據治理等，提供知識問答服務，以私有化部署為主，定制化交付；二是以PMSmart為核心的項目級AI管控，如針對物資浪費、人員效率等痛點，通過多維度數據判斷優化物資管控與施工計劃，降低項目浪費與延期風險。

問：AI在造價領域的收費模式，對原來年費收入的影響

答：公司目前是采取AI賦能現有業務提質升級+新增的AI原生產品單獨收費的雙軌模式，明確區分現有業務和新業務，不影響原有的年費體系。針對傳統土建算量、計價等業務，公司將通過AI賦能持續提升產品核心價值、強化客戶使用粘性，在為客戶創造更高價值的基礎上合理優化定價策略，進而提升客戶續費意愿及新購轉化效率。

問：公司的垂類大模型和通用大模型相比的優勢

答：公司面向建筑領域打造的建筑工程大模型是指一種面向建筑全生命周期（設計、成本、施工、運維等），基于深度神經網絡架構，融合了自然語言、幾何圖形（CAD/BIM）、物理規則與工程規范等多模態數據，具備跨模態語義對齊、復雜工程邏輯推理、生成式設計與決策輔助能力的垂直領域通識模型。它具備三大核心特征，一是多模態融合性：打破了文本、2D圖紙、3D模型（IFC）之間的壁壘；二是工程合規性：其輸出結果不僅要有“似真性”，必須嚴格符合國家規范（GB）和力學原理；三是可操作性：能夠通過API調用專業軟件（如廣聯達各類計價、算量軟件等）進行實際作業，而非僅停留在對話層面?；谝陨隙x和特征來看，建筑工程大模型與通用語言類的大模型有著本質的區別，在解決建筑產業具體場景問題時，其明顯的優勢在于其不僅需要有語言能力，更需要空間幾何理解力、物理規則遵循力以及工程規范約束力。

問：展望后續，公司AI推進的思路

答：總結來看，行業目前做AI是兩個階段，第一個階段是通過提示詞工程+RAG+Workflow等來打造一個類似AI智能體去解決具體場景中的問題，我們初期也是采用這種方式，能帶來一定工作效率的提升和商業價值變現，但是空間有限。目前我們已經步入第二階段，即聚焦于構建適配各類場景的“知識驅動的智能體”，確保結果準確，實現端到端的交付。

問：公司對于AI的投入是否會大幅增加研發費用

答：公司不會因AI投入大幅增加研發費用。從組織架構來看，公司設立兩大專業部門推進AI業務發展：一是AI工程部，要與產品深度融合，快速實現產品AI化成果；二是AI研究院，重點推動行業AI核心技術，打造核心競爭力，驅動代際差AI產品出現。在AI產品的落地以及后續規?；茝V上，這兩大部門主要發揮“打樣”、引領示范的作用，核心還是要充分復用現有的研發人力資源，無需新增大規模研發投入;