億道信息：場景智算體系構建者縱深落地AI+戰略

AI產品解決方案提供商戰略轉型

億道信息成立于2002年，2023年在深交所主板上市，是一家以產品定義、研發設計為核心的智能電子產品及解決方案提供商。公司已構建覆蓋消費類智能終端、加固類智能終端、XR/AI穿戴設備及AIoT產品的全場景產品矩陣，打造從核心器件到整機制造、從端側算力到云端協同的一體化能力。公司與英特爾、超威半導體、聯發科、高通、微軟、谷歌等核心器件及計算機技術原廠保持全方位合作，客戶包括聯想、TCL、軟通動力、傳音等。

2025年為公司戰略轉型的關鍵一年，公司以"AI+"戰略為核心，持續深化"AI+終端"與"AI+應用"雙輪驅動的戰略布局。公司已構建從低功耗邊緣計算到高性能服務器的全場景AI算力產品矩陣，涵蓋高性能筆電、AI服務器、AI工作站、AI NAS、Mini PC等多元品類，全面覆蓋模型訓練、微調、推理的全生命周期應用場景。

經營業績加速修復，新業務貢獻顯著提升

公司積極推進業務布局與市場拓展，訂單量穩步增加，經營規模持續擴大。2025年公司總體經營實現較快增長，營收同比增長超四成，歸母凈利潤同比增長超九成。其中單季度營收和凈利潤均呈現良好增長態勢，25Q4營收和歸母凈利潤分別同比增長超九成和超三倍，并且該趨勢延續到26Q1。

業務結構持續優化，新業務貢獻提升。智能硬件產品業務為公司核心基本盤，其中AI NAS新品實現營收同比增幅超九倍，初步打開智能化存儲與邊緣計算的增量市場；加固智能行業終端業務旗下自主品牌全年營收同比增長超四倍；XR及AIoT產品業務保持穩健發展。

AI PC滲透率提升帶動ODM價值重構

AI與終端場景深度融合催生消費電子新需求，AI PC、智能眼鏡、AI NAS等終端產品從概念走向規模化落地。根據Gartner，全球AI PC出貨量將從2025年的七千余萬臺提升至次年的超一億臺，滲透率從三成提升至五成以上。英偉達與微軟正在為個人智能體時代重塑PC，發布NVIDIA RTX Spark，ODM廠商將深度受益于AI PC換機潮。

億道數碼為國內優秀的AI PC ODM廠商，在筆記本品類上具備從材料工藝到散熱系統、從整機堆疊到接口布局的完整研發能力。公司與英特爾的合作覆蓋從產品定義到聯合研發的全鏈路，與高通持續深化"端側智能+場景化應用"的戰略布局。2025年公司AI PC出貨量同比增長近五成。

AI NAS邁入高速增長通道

智能體AI應用的蓬勃興起，正驅動NAS產品加速演進，并推動AI NAS市場邁入高速增長通道。傳統NAS僅具備基礎的存儲備份功能，AI NAS則融合高性能存儲、邊緣計算與本地化AI推理能力，定位正從"數據倉庫"向"本地智能數據與算力中樞"升級。根據Fortune Business，AI NAS的市場規模將從2026年的約二百四十億美元躍升至2034年的超一千六百億美元，年復合增長率達近三成；預計2028年AI NAS的市場價值就會超過傳統NAS，2034年市場價值占比將達到約九成五。

2025年公司AI NAS業務實現營收超億元，同比增長超九倍，初步打開智能化存儲與邊緣計算的增量市場。

智能眼鏡市場快速擴張

根據IDC，2025年全球智能眼鏡市場出貨量同比增長超四成。億道信息子公司億境虛擬為XR/AI產品研發與量產服務提供商，提供從概念到量產快速一站式產品化服務。億境虛擬已形成XR產品及各類AI穿戴產品等多種Personal AI穿戴產品矩陣，務實聚焦AI入口場景，以"專用硬件+定制Agent"構建差異化壁壘。

AI服務器市場高增持續

北美主要云端業者的資本支出拉動服務器出貨需求，根據DIGITIMES的預測，2026年全球高階AI服務器出貨量年增率約五成，與上年增速相近，顯示高階市場在高基期下仍維持相當強勁的擴張力道。高階與一般AI服務器合計，2026年全球AI服務器出貨預計突破二百五十萬臺，占全體服務器出貨比例將超過一成五。

All in AI戰略轉型，構建場景智算體系

成立億道研究院，自研AESOF開放框架，主打邊緣、端側場景，兼顧大模型落地所需算法、數據、算力，可實現數據隱私保護與低延遲交互，已經應用于公司的NAS、AI PC、一體機等產品中，從"產品提供者"向"場景智算體系構建者"AI戰略轉型。

公司正式入局AI代理賽道，打造Agent智能體中樞——億靈，面向未來多設備智能協同場景，強調端云協同，優化成本。億靈整合各類智能設備的存儲、算力、模型與數據能力，形成可持續擴展、可統一管理、可快速部署的智能中樞系統。

公司鎖定個人、家庭、企業、工業、穿戴、機器人六大場景，構建"硬件算力+AESOF平臺+AI原子能力"三位一體基礎設施。AESOF擁有跨平臺、跨系統端側推理能力，上層應用無需二次開發，大幅降低開發門檻與成本，其特色功能之一為將超大尺寸模型輕量化并部署到端側低算力設備進行推理，有效下壓端側AI硬件成本，加速端側AI普及。