广联达:002410广联达投资者关系管理信息20260116

时间：2026年01月16日 15:45:32 中财网

原标题:广联达:002410广联达投资者关系管理信息20260116

证券代码：002410 证券简称：广联达
广联达科技股份有限公司投资者关系活动记录表
编号：2026-001

投资者关系活动 类别	√特定对象调研 □分析师会议 □媒体采访 □业绩说明会 □新闻发布会 □路演活动 □现场参观 □其他（请文字说明其他活动内容）
活动参与人员	煜德投资、泉果基金、中信资管、慎知资产、长江证券、上银基 金、高信百诺、平安基金、建信基金、行知创投、亘曦资产、中 金公司
时间	2026年1月15日
地点	广联达二期大厦511会议室
形式	现场
上市公司接待人 员姓名	副总裁、董事会秘书 冯健雄 AI工程部总经理 李 江
交流内容及具体 问答记录	Q1：公司在成本、施工、设计领域推进AI业务的优先度 答：?公司自2023年提出ALLINAI战略，相关业务均有 AI赋能。在整体推进优先度上，会统筹考虑不同领域的知识属性、 流程标准化程度及落地可行性等多个因素，总体来看是成本先行， 施工、设计提速跟进的节奏。 成本领域先行是因为其知识体系有明确的国家规范、定额标 准等，具备固化性与流程化特点，且公司积累了大量的造价工程 知识经验，为实现AI赋能成本业务铺垫了基础。2025年公司AI 产品在工业园区、公路基建等场景做已经做了部分应用试点并取
	得良好效果。 Q2：AI在造价、施工、设计领域的核心应用方向 答：?目前公司进行AI场景落地的方向主要有三个，分别是 设计一体化、成本精细化、施工精细化。在具体应用上： 在设计一体化方面重点是AI与BIM深度融合，实现高质量 设计与高价值交付。具体应用包括重构方案设计工作流的AI原生 产品Concetto以及数维设计产品中的AI智能辅助等，进一步提 升设计师操作软件的效率和体验感。 在成本精细化方面是要通过AI+数据，驱动项目全过程成本 精细化管理。在应用层面如AI工业安装算量能实现多图一键出 量；AI公路算量突破桥梁隧道AI算量业务，一键抄图大幅提效； AI组价已经上线试点，土建、安装主要清单AI定额套取精度明显 提升。 在施工精细化方面，核心是帮助企业和项目省钱省心。分为 两个层面，一是以PMLead为载体的企业级AI服务，聚焦企业制 度、数据治理等，提供知识问答服务，以私有化部署为主，定制 化交付；二是以PMSmart为核心的项目级AI管控，如针对物资浪 费、人员效率等痛点，通过多维度数据判断优化物资管控与施工 计划，降低项目浪费与延期风险。 Q3：AI在造价领域的收费模式，对原来年费收入的影响 答：公司目前是采取AI赋能现有业务提质升级+新增的AI原 生产品单独收费的双轨模式，明确区分现有业务和新业务，不影 响原有的年费体系。 针对传统土建算量、计价等业务，公司将通过AI赋能持续 提升产品核心价值、强化客户使用粘性，在为客户创造更高价值 的基础上合理优化定价策略，进而提升客户续费意愿及新购转化 效率。 Q4：公司的垂类大模型和通用大模型相比的优势 答：公司面向建筑领域打造的建筑工程大模型是指一种面向
	建筑全生命周期（设计、成本、施工、运维等），基于深度神经 网络架构，融合了自然语言、几何图形（CAD/BIM）、物理规则与 工程规范等多模态数据，具备跨模态语义对齐、复杂工程逻辑推 理、生成式设计与决策辅助能力的垂直领域通识模型。它具备三 大核心特征，一是多模态融合性：打破了文本、2D图纸、3D模型 （IFC）之间的壁垒；二是工程合规性：其输出结果不仅要有“似 真性”，必须严格符合国家规范（GB）和力学原理；三是可操作 性：能够通过API调用专业软件（如广联达各类计价、算量软件 等）进行实际作业，而非仅停留在对话层面。 基于以上定义和特征来看，建筑工程大模型与通用语言类的 大模型有着本质的区别，在解决建筑产业具体场景问题时，其明 显的优势在于其不仅需要有语言能力，更需要空间几何理解力、 物理规则遵循力以及工程规范约束力。 Q5：展望后续，公司AI推进的思路 答：总结来看，行业目前做AI是两个阶段，第一个阶段是通 过提示词工程+RAG+Workflow等来打造一个类似AI智能体去解决 具体场景中的问题，我们初期也是采用这种方式，能带来一定工 作效率的提升和商业价值变现，但是空间有限。目前我们已经步 入第二阶段，即聚焦于构建适配各类场景的“知识驱动的智能体”， 确保结果准确，实现端到端的交付。 Q6：公司对于AI的投入是否会大幅增加研发费用 答：公司不会因AI投入大幅增加研发费用。从组织架构来 看，公司设立两大专业部门推进AI业务发展：一是AI工程部， 要与产品深度融合，快速实现产品AI化成果；二是AI研究院， 重点推动行业AI核心技术，打造核心竞争力，驱动代际差AI产 品出现。在AI产品的落地以及后续规模化推广上，这两大部门主 要发挥“打样”、引领示范的作用，核心还是要充分复用现有的 研发人力资源，无需新增大规模研发投入。
关于本次活动是	本次活动不涉及应披露重大信息
否涉及应披露重 大信息的说明
活动过程中所使 用的演示文稿、 提供的文档等附 件（如有）	无