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东软换帅一年 继续多元化还是押注AI?

文刀 2026-06-18 18:16
文刀 2026/06/18 18:16

邦小白快读

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本文披露了拥有35年历史的老牌软件企业东软集团换帅一年后的业务现状与战略进展,解答了市场普遍关注的三大核心问题。

1. 业务现状:东软目前业务横跨医疗、汽车、智慧城市等多个赛道,整体存在规模与利润错配的问题,第一大收入来源智能汽车互联板块营收占比近39%,但毛利率仅13.62%,盈利性最好的医疗健康业务毛利率近35%,但2025年营收同比下滑15.85%,全年东软整体归母净亏损3.58亿元,陷入增收不增利的困境。

2. 战略进展:新掌舵人荣新节推出以“解决方案智能化”为核心的新战略,聚焦AI落地转型,2025年新签AI垂直领域应用合同10.73亿元,同比增长58%,但目前尚未看到实质性业务收缩动作,改革成效还未完全显现。

本文对东软集团的战略困境与转型尝试的梳理,能给多赛道布局的品牌商提供多维度参考。

1. 多元化布局教训:东软从软件外包起家后不断拓展新赛道,形成了庞大但分散的业务版图,资源被多个赛道分散,没有形成有效业务协同,最终出现利润与规模错配、增收不增利的问题,提醒品牌商布局多元化时需警惕资源稀释风险,要聚焦核心优势赛道做深做透。

2. 转型参考:东软新管理层推动企业从传统项目定制外包模式向产品化、AI智能化方向转型,加大AI领域研发投入,AI相关业务合同实现高速增长,给传统To B品牌的智能化转型提供了可参考的实践样本。

3. 分拆战略警示:东软拆分多家医疗子公司上市,多数IPO未能成功,已上市子公司持续亏损无法反哺母体,反而成为利润失血点,品牌拆分扩张时需要做好风险管控。

本文梳理了软件服务领域的行业现状与转型动向,能给相关领域卖家提供机会参考与风险提示。

1. 增长机会:当前AI+垂直行业应用处于快速增长期,东软2025年新签AI应用合同同比增长58%,AI+医疗领域增长42%,数据价值化业务增长45%,卖家可重点关注AI赋能医疗、智能汽车等垂直赛道的增量机会。

2. 风险提示:智能汽车软件赛道已有华为、百度等巨头以全栈方案形成压制,主机厂价格战持续向上游压缩利润空间,新进入者需要警惕利润不足的风险;医疗信息化赛道客户迁移成本高,头部效应极强,新入场者很难撼动头部玩家的护城河。

3. 转型经验:传统项目制外包模式增长已经见顶,卖家需要加快从定制项目向标准化产品、服务化模式转型,才能有效提升盈利水平,扩大业务规模。

本文对东软转型历程的梳理,能给生产制造类工厂推进数字化转型、挖掘新商业机会带来不少启示。

1. 商业机会挖掘:当前各行各业对智能化、数字化解决方案的需求快速增长,AI赋能垂直领域的业务订单增速明显,工厂可结合自身所在行业的属性,挖掘AI赋能、数字化升级相关的业务机会,延伸自身的业务与服务链条。

2. 扩张教训参考:东软盲目多元化铺摊子,导致资源分散、盈利结构失衡,这提醒工厂在拓展新业务时,要避免盲目扩张,需要聚焦自身核心优势,在核心赛道做深做透,形成业务协同效应,避免虚胖。

3. 数字化转型启示:工厂推进数字化转型需要持续投入研发,同时要避免只做定制化项目,要逐步向可复制的产品化模式转型,才能提升盈利效率,放大规模收益。

本文梳理了国内To B软件服务行业的发展现状与转型动向,总结了当前行业的核心痛点与可行方向,对To B科技服务商有较高的参考价值。

1. 行业发展趋势:传统软件外包、项目定制模式已经触及增长天花板,整个行业正逐步向智能化、数据价值化、产品化、生态化方向转型,AI赋能垂直行业是未来核心增长方向,2025年头部企业的AI垂直应用合同增速接近六成,增长潜力十分可观。

2. 行业核心痛点:头部传统软件企业普遍存在多元化布局导致的资源分散、利润与规模错配问题,传统项目定制模式毛利低、增长乏力,多数企业产品化升级进度偏慢,无法释放规模效应。

3. 解决方案参考:目前头部企业的可行路径是融合主流大模型能力,搭建面向垂直行业的标准化解决方案框架,聚焦自身优势赛道落地AI应用,逐步实现业务模式的升级迭代。

本文对东软集团业务与转型情况的梳理,能给科技服务类平台商把握行业动向、调整平台策略、规避风险带来多维度参考。

1. 市场需求洞察:当前大量传统中小软件服务商都面临模式转型的压力,有对接大模型能力、拓展AI垂直应用场景的需求,平台可围绕AI转型打造对应的赋能服务,吸引更多优质服务商入驻,拓展自身平台的业务边界。

2. 赛道风向梳理:智能汽车软件赛道巨头聚集,行业价格战压力大,多数参与者盈利困难,平台引入相关商家时需要重点评估其抗风险能力;医疗信息化赛道护城河深厚,头部服务商有产品化升级的开放合作需求,可针对性布局合作。

3. 风险规避提示:当前不少企业的AI转型只是传统项目换包装,没有实质产品升级,平台在招商运营中要分辨真正具备AI产品化能力的企业,规避概念炒作带来的潜在风向。

本文以老牌软件巨头东软换帅一年的转型情况为研究样本,呈现了中国软件产业转型期的新动向与新问题,对产业研究者具有较高的研究价值。

1. 产业新动向:国内传统软件企业正集体从传统外包项目制向产品化、AI智能化转型,头部企业纷纷加大AI领域的研发投入,AI+垂直行业应用已经进入落地增长期,相关业务合同规模保持高速增长。

2. 产业新问题:头部老牌软件企业的多元化战略普遍存在资源分散、业务协同不足、利润规模错配的结构性问题,去外包转型不彻底,分拆上市策略也容易陷入子公司持续亏损、无法反哺母体的困局,AI转型还存在概念化、换皮不换芯的假转型问题。

3. 典型研究样本:东软从外包起家,到多元化扩张,再到AI时代聚焦智能化转型的完整发展路径,为研究中国软件企业的商业模式演化提供了非常典型的一手案例。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article outlines the business status and strategic progress of Neusoft, a 35-year-old established Chinese software firm, one year after its leadership transition, and addresses three core questions widely discussed by the market.

1. Current Business Status: Neusoft operates across multiple segments including healthcare, automotive and smart city services, and faces a mismatch between its scale and profitability. Its largest revenue segment, intelligent connected vehicles, accounts for nearly 39% of total revenue but only delivers a 13.62% gross margin. Its most profitable business, healthcare, boasts a gross margin close to 35%, but its revenue declined 15.85% year-over-year in 2025. For the full year, Neusoft reported a net loss attributable to shareholders of 358 million RMB, stuck in the predicament of rising revenue without corresponding profit growth.

2. Strategic Progress: New chairman Rong Xinjie has launched a new "intelligent solutions"-centric strategy focused on AI-enabled transformation. In 2025, Neusoft signed 1.073 billion RMB in new contracts for AI vertical applications, a 58% year-over-year increase. However, the company has yet to implement substantial business consolidation, and full results of the reform remain to be seen.

This article’s analysis of Neusoft’s strategic dilemmas and transformation attempts offers multi-dimensional insights for multi-sector brand operators.

1. Lessons from diversified expansion: After growing out of software outsourcing, Neusoft continuously entered new sectors, building a large but fragmented business portfolio. Resources were spread thin across segments with no effective synergy, ultimately leading to scale-profit mismatch and the "revenue up, profit down" predicament. This reminds brands to guard against resource dilution when pursuing diversification, and to focus on deepening their competitive advantages in core sectors.

2. A reference for transformation: Neusoft’s new management is shifting the company from the traditional custom project outsourcing model toward productization and AI-driven intelligence, with increased R&D investment in AI, and AI-related contracts are growing rapidly. This provides a practical reference case for the intelligent transformation of traditional B2B brands.

3. A warning on spin-off strategies: Neusoft spun off multiple healthcare subsidiaries for public listing, but most IPO attempts failed. The listed subsidiaries have remained unprofitable, failing to contribute to the parent company and instead becoming a drain on profits. This highlights the need for rigorous risk control when pursuing expansion via corporate spin-offs.

This article outlines the current industry status and transformation trends in the software services sector, offering opportunity insights and risk warnings for relevant industry sellers.

1. Growth opportunities: AI-enabled vertical industry applications are currently in a period of rapid growth. Neusoft’s new AI application contracts grew 58% year-over-year in 2025, with AI+healthcare growing 42% and data value-added services growing 45%. Sellers can prioritize incremental opportunities in AI-enabled verticals including healthcare and intelligent connected vehicles.

2. Risk warnings: The intelligent automotive software sector is already dominated by giants such as Huawei and Baidu with full-stack solutions, and the ongoing price war among OEMs is squeezing profit margins upstream. New entrants should be wary of low profitability. In the healthcare informatics sector, high customer switching costs have led to a strong concentration of market power among top players, making it extremely difficult for new entrants to challenge incumbent players’ moats.

3. Transformation lessons: Growth in the traditional custom project outsourcing model has already peaked. Sellers must accelerate their shift from custom projects to standardized products and service-based models to improve profitability and scale up their business.

This analysis of Neusoft’s transformation journey offers valuable insights for manufacturing factories pursuing digital transformation and exploring new business opportunities.

1. Identifying new business opportunities: Demand for intelligent and digital transformation solutions is growing rapidly across all industries, and orders for AI-enabled vertical services are surging. Factories can leverage their industry-specific expertise to pursue new business opportunities tied to AI empowerment and digital upgrading, and extend their existing business and service chains.

2. Lessons from overexpansion: Neusoft’s unfocused diversified expansion led to scattered resources and unbalanced profitability. This warns factories to avoid blind expansion when entering new businesses, instead focusing on their core advantages, deepening their position in core segments, building synergies, and avoiding unprofitable overexpansion.

3. Insights on digital transformation: Digital transformation for factories requires sustained R&D investment. Factories should avoid being limited to custom-only projects, and gradually transition to scalable productized models to improve profit efficiency and unlock scalable returns.

This article outlines the current development status and transformation trends of China’s B2B software services industry, summarizes the sector’s core pain points and viable paths forward, and offers high reference value for B2B technology service providers.

1. Industry development trends: Traditional software outsourcing and custom project models have already hit their growth ceiling. The entire sector is gradually shifting toward intelligence, data value realization, productization, and ecosystem-based development. AI-enabled vertical industries are the core future growth driver: in 2025, leading firms saw nearly 60% year-over-year growth in AI vertical application contracts, demonstrating strong growth potential.

2. Core industry pain points: Most leading traditional software firms suffer from resource dilution and scale-profit mismatch caused by over-diversification. The traditional custom project model has low margins and weak growth, and most firms are slow to advance productization transformation, making it impossible to unlock economies of scale.

3. A reference for solutions: A viable path for leading firms is to integrate capabilities from mainstream large language models, build standardized solution frameworks tailored for vertical industries, focus AI application deployment on their core competitive segments, and gradually upgrade their business model.

This analysis of Neusoft’s business and transformation offers multi-dimensional insights for technology service marketplaces to track industry trends, adjust platform strategies, and mitigate risks.

1. Market demand insights: A large number of traditional small and medium-sized software service providers are currently under pressure to transform their business models, and have demand for accessing large model capabilities and expanding AI vertical application scenarios. Platforms can build targeted enablement services centered on AI transformation to attract more high-quality service providers, and expand their own business boundaries.

2. Sector trend analysis: The intelligent automotive software sector is heavily concentrated with giants, faces intense pricing pressure, and most participants struggle to turn a profit. Platforms should rigorously assess risk resilience when onboarding merchants in this sector. The healthcare informatics sector features deep moats, and leading service providers have open collaboration needs for productization upgrading, so platforms can pursue targeted cooperation opportunities here.

3. Risk mitigation guidance: Many firms’ AI transformation is just rebranding traditional projects with no substantive product upgrade. Platforms should identify firms with genuine AI productization capabilities during merchant recruitment and operations, to avoid potential risks from concept hype.

This paper uses the one-year post-leadership-transition transformation of established software giant Neusoft as a research case, presenting new trends and emerging problems in China’s software industry during its transition period, and offers high research value for industry analysts.

1. New industry trends: China’s traditional software firms are collectively transitioning from the traditional outsourced project model to productization and AI-driven intelligence. Leading firms are increasing R&D investment in AI, and AI+vertical industry applications have entered a phase of deployment-driven growth, with related contract volume growing at a rapid pace.

2. Emerging industry problems: Leading legacy software firms generally face structural issues including resource dilution, insufficient business synergy, and scale-profit mismatch from overly broad diversification strategies. Many have not completed the transition away from outsourcing, and spin-off listing strategies often leave parent companies stuck with unprofitable subsidiaries that cannot contribute to the core business. AI transformation also faces the problem of "fake transformation"—rebranding old projects without substantive product upgrading.

3. A representative research case: Neusoft’s full development trajectory from outsourcing roots, to diversified expansion, to AI-focused intelligent transformation, provides a highly representative on-the-ground case for studying the business model evolution of Chinese software firms.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

荣新节接班已满一年,市场对新战略的进展情况很关注,主要聚焦在三个核心命题上:第一,业务有没有做减法;第二,外包的商业模式改了吗;第三,AI战略落地成效几何。

先来问大家一个问题:提起东软集团,第一反应这家企业是干什么的?

陆玖商业评论问了问身边各个领域的朋友们,得到的回答五花八门。在医院干行政的姐妹说,“做医院系统的”;汽车媒体的老师说,“智能座舱与车载软件的关键供应商”;更多在大厂的打工人说,东软就是“做软件外包的”……

这些答案都不算错,为啥呢?因为这些看似割裂的印象,恰恰是东软集团业务版图的真实投影。

不同于很多专注于单一赛道的企业,东软的业务脉络横跨了从医疗、电信、税务、金融到能源、教育、交通等多个行业,从业务规模上来看绝对属于“巨无霸”。但问题恰恰出在这里——什么都能做,却好像什么都没做深,经常被市场质疑是“虚胖”。

东软也想改变“虚胖”的争议,2025年中旬,一个备受业内关注、具有强烈信号意义的高管变动落地:创始人、“软件教父”刘积仁卸任董事长,将东软的权杖交给了新的掌舵人荣新节。

对于一家拥有35年历史、年营收超120亿的老牌软件巨头来说,换帅从来不是终点,而是审视自身业务逻辑的一个重要节点。如今距离换帅已过去一年,东软集团怎么样了?

1

“中国软件第一股”:

成于外包,也困于外包

要了解东软集团如今复杂的业务版图,有必要先了解其发家史。上世纪90年代,中国的软件市场几乎一片空白,创始人刘积仁通过给日企做外包起家,到后来逐步在电信、电力、社保、企业等行业进行数字化改造,其核心商业模式可以用一句话概括:客户要什么,东软就开发什么。

在那个市场需求井喷、客户预算充裕的年代,这种“项目制”的外包模式非常吃香,而且利润丰厚。1996年,东软集团成功登陆上交所,成了中国首家上市的软件企业,创始人刘积仁由此加冕“软件教父”。

上市后的第二年,东软集团拿出5亿元投资建设了国内第一个软件园。2006年,东软开始进入BPO(商业流程外包)领域,并成为国内第一家外包收入达到1亿美元的软件企业。

但随着时代变迁,曾经让东软赚得盆满钵满的外包模式,反而成了这家企业的绊脚石。

早在2008年前后,东软就意识到了外包业务的天花板,随即开启了轰轰烈烈的多元化转型,此后业务触角不断延伸至医疗健康、智能汽车互联、智慧城市、企业数字化转型等多条赛道,试图构建一个庞大的“东软系”资本矩阵。

但多元化战略并没有如愿带来持续增长的动力,反而暴露了东软集团更深层的结构性困境:资源在多个赛道间极度分散,看似宏大的版图并未形成有效的业务协同。摊子铺开了,合力却并未形成。

从2025年年报数据来看,如今东软集团营收120.38亿元,主要分为四大业务:智能汽车互联板块营收为46.87亿元,占总营收38.94%,是第一大收入来源;企业互联及其他板块营收33.48亿元,占27.8%;智慧城市板块营收21亿元,占17.45%;医疗健康及社会保障板块营收为19.02亿元,占比15.8%。

乍一看,营收也高,结构似乎也还算健康。但拆解利润表,问题也很直观:最能赚钱的业务体量最小,营收占比贡献最大的业务反而最不赚钱。

2025年,医疗健康业务的毛利率高达34.98%,企业互联及其他业务毛利率为26.84%,智慧城市业务毛利率为21.88%,而智能汽车互联业务的毛利率却低至13.62%。

利润与规模严重错配,这意味着东软集团当前的增长引擎是一台高消耗、低效率的燃料机,跑得动规模,却跑不出质量。

为何会出现业务结构失衡的局面,我们不妨拆解智慧汽车互联、医疗健康及社会保障这两大业务板块来一探究竟。

02

智能汽车业务:

规模越大、亏损越惨重

要理解东软的智能汽车业务,王勇峰是一个绕不开的名字。

2021年至2024年,王勇峰曾担任东软集团CEO,他坚定押注汽车电子赛道,主导资源向智能汽车领域倾斜,并推动子公司东软睿驰独立发展,曾一度被市场视为刘积仁的接班人。

到了2024年1月,荣新节正式出任集团CEO,王勇峰则转任轮值CEO;2025年4月,荣新节上位辞去轮值CEO,一步步淡出集团核心管理层。但他并没有离开东软体系,而是接手了东软睿驰的帅印,出任董事长兼CEO,继续冲在智能汽车业务一线。

目前,智能汽车互联板块已经是东软集团的第一大业务,去年贡献了46.87亿元的营收,同比增长14.32%,算是难得的增长引擎。但规模光环背后,真正的底色是毛利率仅为13.62%,且连续多年下滑,在四大业务板块中垫底。越增长、越薄利,这似乎成了一道难解的魔咒。

问题到底出在哪儿?拿东软睿驰来说,作为智能汽车互联板块的核心运营实体,这家承载着基础软件、整车操作系统、智能驾驶、EV动力系统等核心技术研发重任的子公司,组建了1400余人的团队,研发人员占比超过80%,但重兵投入却并未换来对等的回报。

目前,东软睿驰的模式仍以软件外包和项目定制为主,这种“一案一议”的服务模式使其面临双重压力:一方面,华为、百度等科技巨头以全栈解决方案模式在技术与生态上形成全面压制;另一方面,主机厂在激烈的价格战中持续向上游传导成本压力,供应商的利润空间被一压再压。

数据是最直观的证据。2025年,东软睿驰营收为8.85亿元,净利润亏损5415万元。市场份额方面,盖世汽车研究院数据显示,2025年座舱域控供应商装机量排行榜中,东软并未进入前十。说白了,东软更像是一个参与者,远未成为市场主导者。

好在并非全无转机。去年,东软先后拿下了总金额约42亿元和56亿元的智能座舱域控制器订单,合计接近百亿元,这两笔大订单势必将成为东软睿驰改善财务状况的关键支撑。

但订单转化为报表利润,中间隔着交付、规模化与成本控制的重重关卡。从“能接单”到“能赚钱”,东软集团的智能汽车业务还有漫长的一段路要走。

值得一提的是,此前市场上曾流传出东软睿驰正启动IPO筹备的消息,但至今靴子尚未落地。

03

医疗健康业务:

守着金矿,却挖不出金子

智能汽车业务赚不到钱,在医疗健康业务这里,本应是另一番景象。2025年,东软医疗健康及社会保障板块毛利率高达34.98%,在四大业务中成色最足。

而且,作为医保信息系统的头部厂商,东软已连续五年蝉联医保信息化市场份额榜首,参与建设了全国统一医疗保障信息平台,在25个省份200多个城市上线运行,服务覆盖超8亿参保人。此外,在医疗核心诊疗系统、电子病历评级等领域,东软的市场份额也稳居前列。

要知道,这套能力并非朝夕可破。医疗客户一旦接入系统,迁移成本极高,构成了短期内难以撼动的护城河。可以说,东软手里握着一座“金矿”。

但尴尬的是,守着金矿,却挖不出金子。2025年,东软的医疗健康业务营收同比下滑15.85%,成为东软四大板块中唯一出现负增长的业务。毛利率再高,也撑不起一个不断收缩的盘子。

而核心原因在于,东软始终没能把医疗信息化上的优势转化为更具规模性的商业收益。一方面,该领域的项目制特征同样显著,收入受制于政府招投标节奏和医院预算周期;另一方面,东软虽然拥有深厚的医院客户资源,但在产品化、服务化升级方面进展偏慢。

另一个值得审视的维度是,东软在医疗赛道上,早在2014年就启动了“分拆三家子公司独立上市”的计划,随之陆续分拆出专注医疗影像设备的东软医疗、从事医疗软件业务的东软熙康、聚焦医院大数据运营和供应链管理的望海熙康。

但这场分拆大戏的资本剧本,远不如设想中顺畅。东软医疗四次冲击IPO、四次铩羽而归,东软望海至今上市无下文。仅剩熙康云医院(原“东软熙康”),在几度递表后,于2023年9月登陆港交所。

但上市前处于亏损的熙康云医院,至今仍未扭亏,2025年营收4.64元,同比下滑7.45%;净利润亏损3855万元。此外,熙康云医院的偿债压力也不低,截至2025年末,公司资产负债率高达72.53%,现金及现金等价物为5.46亿元,短期借贷及租赁为4.93亿元,流动性承压明显。

所以对于东软集团而言,“分拆上市”策略并没有带来预期的正向反馈。子公司各自的资本故事难以为继,既无力反哺母体,反而成为吞噬集团利润的失血点,这正是东软多元化迷途的又一个缩影。

04

东软换帅一年,

市场最关心的三个问题

刘积仁曾用一句话概括东软的生存哲学:“猫有九条命,每五年换个活法。”

2025年4月,刘积仁辞去董事长职务,转任荣誉董事长。不过,他并未完全隐退,而是作为东软荣誉董事长、董事、董事会战略决策委员会主任委员、提名委员会委员,继续在公司战略决策及发展规划中发挥关键作用。到了5月,在东软效力多年的荣新节正式接任董事长,并成为公司法定代表人。

换帅,本质上是为“换个活法”寻找新的操盘手,而荣新节也确实带来了自己的答案,他给东软的定位是——“智能世界的可靠伙伴”。

2024年以来,荣新节主导确立了以“解决方案智能化”为核心的新战略,本质是推动东软从传统的“项目定制”模式,向“智能化、数据价值化、服务化、生态化”转型,旨在通过重构业务模式来扭转“增收不增利”的局面。2025年,该战略持续深化实施。

如今,荣新节接班已满一年,市场对新战略的进展情况很关注,主要聚焦在三个核心命题上:第一,业务有没有做减法;第二,外包的商业模式改了吗;第三,AI战略落地成效几何。

先看业务方面。荣新节接任后,外界尚未看到有什么实质性的收缩或重构动作,营收结构依然以四大业务板块为主,且2025年的整体业绩仍陷于“增收不增利”的困境:营收120.38亿元,同比增长4.14%,但归母净利润却亏损3.58亿元,同比由盈转亏。

荣新节在业绩会上解释称,亏损的主因是公司主动加大AI和数据价值化领域的研发投入,并深入推进组织变革,导致成本费用阶段性增加。这个解释有一定道理——2024年研发投入9.21亿元,2025年提升至12.35亿元,增长明显。但从投资者的角度来看,亏损意味着改革尚未见到实效。

再看商业模式。东软正试图从三十多年来根深蒂固的外包惯性中抽身。数据层面,自主软件、产品及服务的收入占比已达89.12%,系统集成收入占比收窄至9.51%,收入结构似乎在向高毛利的自主产品倾斜。但这一数据具有一定的迷惑性,在东软的统计口径下,大量面向客户定制开发的软件、按人天计费的驻场服务、甚至外包项目中的软件开发部分,都被计入“自主软件、产品及服务”。

值得一提的是,去年东软还完成了一项关键收购——以3.89亿元收购上海思芮信息科技有限公司57%股权和云南慧彩科技有限公司51%股权。上海思芮本身就是非上市公司中的龙头外包企业,一边要“去外包”一边又收购了一家外包公司,这一举动引发市场质疑。

最值得审视的是AI战略的落地成色,这既是荣新节“解决方案智能化”战略的核心抓手,也是当前东软身上最有叙事张力的部分。

为此,东软构建了“融智”解决方案智能化实施框架,融合主流大模型能力,打造面向不同行业的“赋能体”。汽车领域,推出“A³舱行泊产品平台”;医疗领域,发布“添翼智慧医院解决方案”,并与武汉大学中南医院合作探索数字孪生医院。

业绩说明会上,荣新节也透露了阶段性的成绩:2025年,东软集团新签垂直领域AI应用合同10.73亿元,同比增长约58%,其中AI+医疗领域的AI应用合同额6.91亿元,同比增长约42%。新签数据价值化相关业务合同额同比增长约45%。

这表明东软在AI和数据价值化方向上的投入并非虚火空转。说到底,东软的问题从来不是技术不行,而是盘子铺得太大,什么都想做,最后什么都没做深做精。

但东软真正需要面对的拷问是:这些合同和业务数据,究竟是将AI能力真正“产品化”了,还是只是给传统外包项目披上了一件AI的外衣?

如果新管理层拿不出穿透纸面的实质变革,东软集团恐怕只能继续在“温水煮青蛙”中慢慢消磨。反之,若真能在这次窗口期中完成战略聚焦、产品基因重塑与AI能力的商业化穿透,这家老牌软件企业或许还有机会,在AI时代的浪潮里为自己重新标定一个位置。

作者 : 文刀 监制 : 理想 排版 : 洋洋

出品|陆玖商业评论·北京办公室

注:文/文刀,文章来源:陆玖商业评论(公众号ID:MzIyMDc5MjMyNQ==),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:陆玖商业评论

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