乍看之下，这像是一张铺得很开的AI产品网：北京壹号Token工厂规划日产1.4万亿Token，天元平台负责算力调度，睿动智能体云承接Agent开发，天璇AI Factory面向企业智能化，另一侧还有AI服务器、工作站、

　　但在首席技术官刘会福看来，这些产品并不是彼此孤立的业务线，而是一条被重新组织起来的企业AI交付链。

　　“AI工厂和Token工厂不一样。Token工厂是不断生产Token，AI工厂还要把智能体落地出来。”刘会福在接受21世纪经济报道记者专访时表示。算力必威官方网站集群只是起点，在此之上还要完成数据治理、模型适配、智能体开发，并最终进入企业管理、生产制造和作业等具体场景。

　　这也构成了近几年转型的核心：从主要依靠工程师交付和咨询服务的IT服务商，升级为面向大型企业智能化转型的“产业AI运营商”。

　　企业的AI需求大致可以分为数字AI、科学AI和物理AI。智能体处理企业知识、流程和管理任务，属于数字AI；科研计算和工业仿真属于科学AI；机器人、智能产线和端侧设备则构成物理AI。

　　大模型公司拥有模型能力，公司拥有本体和运动控制能力，但要让真正走进工厂，还需要理解生产流程、设备状态、工位动作以及工业安全要求。软通动力过去积累的CAE（计算机辅助工程软件）、、工业仿真和制造业客户资源，恰好可以充当连接层。

　　据刘会福介绍，软通动力的思路是，先用和仿真软件建立虚拟工厂，再把虚拟环境变成机器人的训练场；机器人进入真实产线后产生的数据，又可以反哺模型与仿真系统，形成“仿真训练—现场作业—数据回流”的闭环。

　　记者了解到，在软通动力自己的制造工厂，一条包装环节的试验产线台机器人，分别执行纸盒成型、放置说明书、装入鼠标和电源线、封装等任务。如果部署8台的线小时作业。目前，其整体效率大致与人工持平。

　　首先是可靠性。工业产线要求接近百分之百的可用率，否则可能造成整条产线停工。其次是成本，现阶段机器人并不一定在短期内比人工便宜，只有按照三至五年的周期计算，经济性才可能体现出来。

　　自动驾驶可以通过道路测试持续积累数据，但工业机器人必须进入具体工厂和工位，才能获得真实操作数据。大量生产线涉及工艺秘密，企业未必愿意把数据交给外部公司，训练往往只能在本地完成。

　　“不到人家的工厂里面，就拿不到工位上的信息。现在最缺的就是数据。”软通动力机器人业务相关人士对记者坦言。

　　某种程度上，这解释了软通动力为什么要强调行业客户、数字孪生和自有工厂。它未必能在机器人本体或基础模型上建立绝对领先优势，却有机会凭借客户入口、工业软件和场景交付能力，成为机器人进入工厂的集成者。

　　总体而言，物理AI目前是企业客户的长期选项。机器人仍处在试验、小批量和场景验证阶段，何时形成规模收入，取决于可靠性、成本以及工业数据闭环能否真正建立。

　　刘会福表示，在完成对同方等资产的整合后，软通动力拥有了服务器、PC、AI工作站等硬件产品。硬件一方面快速扩大收入规模，另一方面也成为公司进入企业算力建设的入口。

　　2025年，软通动力实现营业收入350.9亿元，同比增长12.05%。其中，软件与数字技术服务收入189.61亿元，同比增长4.64%；计算产品与智能电子收入158.09亿元，同比增长22.36%。硬件业务的增速明显快于传统软件服务。

　　实际上，其硬件订单正在加速落地。软通动力先后中标中国联通8.27亿元服务器采购、邮储银行近7亿元服务器采购、中国移动4.27亿元推理设备采购，以及北京某超节点2.88亿元服务器项目。

　　刘会福认为，对软通动力而言，服务器的意义不是销售设备，而是建立后续业务的起点。企业建成算力集群后，还需要集群调度、Token生产、数据治理、模型适配和智能体应用。硬件订单如果能进一步带动软件和运营服务，就可能提高单客户价值，并延长收入周期。

　　这也是“AI工厂”对软通动力最重要的商业价值：把原本分散在不同事业部的产品，集合成一项面向客户企业的整体工程。

　　软通动力的优势不是拥有最强的单点产品，而是拥有大量销售人员、顾问和一线工程师。刘会福将之称为公司的“毛细血管”：“他们能较早发现企业需求，再把算力、软件、智能体和终端产品组合起来。”

　　不过，AI工厂能否真正重塑软通动力的估值，关键不在于公司拥有多少AI产品，而在于这些产品能否改变利润结构。

　　据了解，软通动力正围绕三大维度持续优化业务与运营结构：持续推进软硬件业务均衡发展，该项布局已于 2025 年基本达成；稳步拓展海外市场版图，借助海外业务更高的盈利空间，持续改善整体盈利质量；加快 AI 自动化能力落地，依托数字化工具降低人力依赖，一边提升内部运营人效，一边持续扩大 AI 业务营收体量。

　　如果未来AI工厂可以跨行业复制，硬件能够持续带动软件、智能体和Token运营，海外业务提升利润率，软通动力就可能从人力密集型IT服务商，转向兼具平台和运营属性的企业AI服务商。

　　从这个角度看，软通动力的转型已经越过了纯概念阶段：它有服务器订单、有大型企业客户，也有从算力到智能体、再到物理AI的完整产品布局。

　　对软通动力而言，AI工厂的轮廓已经出现。真正决定这场转型成色的，不是一天能够生产多少Token，而是这些Token能否沿着客户场景，最终沉淀为可复制的能力和可持续的回报。