利润延续高增趋势，数智赋能催化估值修复

事件1：公司发布2023年第一季度业绩预告。 预计23Q1实现归母净利 润2.64-2.66亿元，同增70.0%-71.5%；扣非净利润2.61-2.64亿元，同增80.0%-82.1%。 行业景气底部实现利润高增，公司业务模式持续验证。根据国家统计局统计，1-2月份中国规模以上工业增加值同比2.4%（预期3.0%），整体工业复苏不及预期，主系工厂生产流程基于前期订单排产，疫后产能复苏较需求端具有一定时滞。一季度行业景气底部公司利润再次实现高增，充分验证公司业务模式韧性。未来伴随宏观修复&公司产业链话语权持续提升，盈利能力或将持续加强。 事件2：2023年4月9日，公司于官方公众号发表文章《AI赋能产业互联网，打开产业数字化新篇章》。根据文章所述，公司目前已在多个领域实现了智能化应用的研究及落地： 1）智能推荐：通过分析用户行为、 偏好，依托机器学习提供定向产品推荐；2）采销预测：通过整合多维数据分析，可预测未来1-3月垂直行业的需求/供应走势；3）云工厂/云仓生产监控：基于视觉技术，通过传感器等对云工厂生产环节实时监控。我们认为，后续伴随元企推进及其他类GPT模型（文心一言等）接入，公司数智赋能体系将更为多元、完善，护城河效应有望进一步增强巩固。 产业“智能化”方向明晰，价值可验证性较C端更高。1）消费互联网下游高度分散、需求偏好差异大。数智赋能难以顾及单点需求，较易产生预测失真、赋能错位等问题，技术应用的实际价值难以衡量；2）产业互联网下游单体采销额大、产品具有高标准化特点。智能化方向应用主要侧重于解决上下游生产周期匹配及产品供应稳定等问题，在现有需求下实现产品结构的供需动态优化即能较大程度实现降本增效，应用价值较C端确定性更高。此外，B端客户需求与行业整体趋同，反向定制等产品适配性更高。预测失真、赋能错位等风险较C端也更低。 公司具备稀缺数据储备优势，云工厂或推动公司实现业务外延。基于开源共享，当前智能大模型技术壁垒已逐步降低。实际发展瓶颈在于模型所需数据分散、获取难度大，质量、总量均难以支撑模型的训练及迭代。而公司同时拥有交易数据（多多平台）及生产运营数据（数字云工厂/国联云）储备，具备业内稀缺的全链数据整合能力，已形成数据卡位优势。目前公司已加入北京国际大数据交易所联盟，未来依托既有平台数据&云工厂相关生产运营数据的深入积累，或将帮助公司实现数据业务外延，打造新成长曲线。 盈利预测： 盈利预测：