道通科技全面智能化转型，AI赋能多场景落地实践.docx

内容目录

战略定位：人工智能创新应用，引领业务强劲增长 8

公司全景：AI驱动的智能检测与新能源方案商 8

产品布局：AI技术与业务场景深度融合 8

财务增长：AI战略有效性的充分验证 10

股权架构：结构集中，创始人引领公司发展 11

管理层：多元专业与技术实力塑造企业竞争力 11

AI赋能估值重构：“底层技术+生态布局”驱动场景扩张 12

短期增长逻辑：AI技术深化，产品加速渗透 13

长期增长逻辑：AI全面布局，场景生态扩张 13

技术底座：AI大模型驱动的研发体系构建 13

数据层：多场景数据资产沉淀（诊断/能源/巡检） 13

算法层：多模态AI模型开发能力 13

研发体系：高投入构筑技术护城河 15

生态布局：软硬协同的技术中台架构 16

核心架构：充电桩为载体的硬件-软件-服务一体化 16

技术协同：“空-地-云”全域融合 17

生态联盟：产业链纵深布局 17

场景激活：AI技术生态的多元化落地实践 18

数字诊断业务：AI重塑汽车后市场 18

行业需求：老龄化车辆+新能源化驱动维修智能化 18

产品核心：AI诊断工具链+云服务订阅 20

数智化诊断产品：生成式AI赋能新增长 20

TPMS产品：提升行车安全，车型覆盖面高 23

ADAS产品：新能源需求强劲，增长空间广阔 25

软件云服务：从设备销售转向“设备+订阅”模式 28

数字能源业务：充电网络智能化 29

政策红利：全球充电基建浪潮 29

市场空间：海外充电桩市场涌现结构性增长机会 31

核心能力：电力电子+AI调度双轮驱动 33

竞争优势：自研模组+品牌能力+全球布局 36

竞争格局：智能化功能和价格优势领先 39

业绩情况：欧美市场贡献突出，加速拓展新兴市场 40

AI机器人业务：空地一体智慧巡检 41

行业规模：机器人产业优化发展，增长潜力可观 41

核心产品：“空地一体集群智慧解决方案”引领AI应用新革命 43

应用场景：初期聚焦能源、交管和高速 45

竞争格局：道通科技“软硬一体”领先行业 47

价值验证：AI战略有效性的财务分析 48

资本结构及偿债能力分析 48

经营效率分析 49

盈利能力分析 50

成长性分析 50

现金流量分析 51

盈利预测与投资建议 52

假设前提 52

未来3年业绩预测 53

相对估值 54

风险提示 55

估值风险 55

盈利预测风险 56

核心竞争力风险 56

经营风险 56

财务风险 57

行业风险 57

宏观环境风险 57

附表：财务预测与估值 59

图表目录

图1：公司近年发展历程 8

图2：数字维修产品 8

图3：道通科技全场景智能充电网络 9

图4：无人机展示 10

图5：“空地一体集群智慧解决方案”模型算法展示 10

图6：公司三大业务板块实现全球布局 10

图7：2023年主营业务分地区营收（单位：亿元） 10

图8：道通科技智能巡检模拟方案区展示 15

图9：低空仿真方案区展示 15

图10：公司近年研发支出情况（亿元） 15

图11：研发中心地域分布 15

图12：新品充电桩具备智能负载管理功能，充电效率卓越 16

图13：MaxiChargerDH480智能直流一体超充桩可同时为四辆车进行充电，主打“一秒一公里” 16

图14：新一代智能机器狗自然语言处理技术先进 17

图15：采数机械臂能够进行精细的抓取和操作任务 17

图16：宇树科技机器人行业应用示例 18

图17：美国汽车和卡车的平均车龄 18

图18：2017-2021年欧盟机动车平均车龄 18

图19：2005年至2023年全球机动车销量（百万辆） 19

图20：2018-2023年全球各地区乘用车销量，2024年为预测（百万辆） 19

图21：2014-2023年全球市场电动汽车在乘用车销量中的份额 19

图22：2016-2023年全球电动汽车收入及预测（单位：十亿美元） 19

图23：汽车后市场业务 20

图24：23年主营业务分产品营收及毛利率 20

图25：诊断系列产品及其竞品情况 21

图26：汽车诊断业务公司比较 22

图27：综合诊断系列产品营收情况（单位：亿元） 22

图28：毛利率对比 22

图29：汽车诊断分析产品客户情况 23

图30：TPMS相关政策 23

图31：TPMS市场规模 24

图32：全球TPMS市场增长率 24

图33：部分TPMS系列产品参数 25

图34：TMPS营收