找钢网(0056.HK) AI Agent战略深度分析报告

基于收集的资料和市场数据，我为您撰写一份

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2026年1月16日，由中国电子商会人工智能专业委员会与找钢网集团联合主办的"智赋百业·慧入千行"——首届"AI+传统产业"实践应用发展论坛在上海隆重举办[1][2]。此次论坛汇聚了来自人工智能技术企业、传统产业平台、投资机构及学术界的多元主体，共同探讨人工智能如何从技术能力走向产业系统应用能力。

在致辞中指出核心观点：人工智能走向产业深水区并不缺概念和技术，真正稀缺的是"能长期跑得通的应用路径"[1][2]。这一判断揭示了当前AI+传统产业发展的关键瓶颈——从技术验证到规模化落地的鸿沟。

作为扎根钢铁这一高度复杂传统产业的产业互联网平台，找钢网自2012年成立以来，始终围绕交易全流程构建生产性服务体系。

[1][2]：

核心场景	AI Agent应用	战略价值
交易场景	智能报价、需求匹配、交易决策辅助	提升交易效率与转化率
物流场景	智能调度、路径优化、供应链可视化	降低物流成本15-20%
金融场景	智能风控、信用评估、供应链金融	解决中小企业融资难题
管理场景	智能运营、数据分析、流程自动化	提升组织运营效率

找钢网集团管理合伙人兼副总裁张晓坤在论坛表示，公司已实现

[1][2]，这标志着找钢网从"数字化平台"向"AI原生产业互联网"的战略升级。

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中国钢铁电商行业经过十余年发展，已形成

的格局。主要参与者包括：

平台	背景	竞争优势	战略定位
找钢网	独立第三方	数据资产+AI能力	AI原生产业互联网
欧冶云商	宝武集团旗下	产业链整合能力	钢铁生态服务平台
钢银电商	上海钢联旗下	资讯+交易协同	钢铁资讯驱动平台
中钢网	国有背景	资源整合能力	政府资源型平台

根据行业分析，找钢网在钢铁电商领域占据

，位居行业前列[3]。与竞争对手相比，找钢网的核心差异化在于：，而非单纯的流量或价格优势。

维度	传统电商竞争	AI Agent时代竞争
核心竞争力	流量规模、价格优势	数据资产、AI能力
客户价值	信息撮合、交易便利	智能决策、全流程优化
竞争壁垒	用户数量、交易规模	场景理解、算法积累
盈利模式	交易佣金、服务费	智能增值、数据服务

找钢网通过AI Agent战略，正在将竞争维度从"交易撮合"提升至"智能决策辅助"，这对传统钢铁电商平台形成

。正如与会嘉宾、险峰长青投资人杨润心所指出的：[2]。

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找钢网在论坛上的表态具有重大战略意义：张晓坤明确表示"随着公司实现了AI在钢铁流通环节中售前、售中、售后的全流程渗透，表明了AI已经具备跨行业复制的能力"[1][2]。

找钢网AI Agent跨行业复制模型
├── 技术层：大模型+Agent框架 (通用基础)
├── 数据层：产业数据资产 (核心壁垒)  
├── 场景层：业务流程数字化 (落地基础)
└── 能力层：行业Know-How积累 (差异化关键)

1. 产业数据资产
   ：十余年钢铁流通数据积累，包括价格、需求、物流、供应商等全维度数据
2. 业务流程标准化
   ：钢铁交易全流程高度标准化，具备数字化改造基础
3. 场景理解深度
   ：对行业痛点（信息不对称、交易效率低、物流成本高、金融服务难）的深刻理解

论坛期间，中国电子商会人工智能专业委员会正式发布《2025人工智能产业发展白皮书》，系统梳理全球人工智能产业格局、技术演进路径及重点应用方向[1][2]。白皮书的核心观点对理解传统产业AI转型具有重要参考价值：

• 标准化建设
  ：推动数据治理、模型应用和服务质量的团体标准立项
• 生态协同
  ：构建"通用语言"和"信任基础"是规模化落地的关键
• 场景聚焦
  ：从真实应用场景出发，而非单纯追求技术先进性

挑战类型	具体表现	应对策略
数据标准化	各行业数据格式、质量差异大	推动行业数据标准建设
场景适配	不同行业业务流程差异显著	分阶段、模块化推进
组织变革	AI转型需要组织能力升级	人才培养与文化建设
投资回报周期	AI落地见效需要时间	设定合理预期与里程碑

根据论坛圆桌讨论嘉宾的共识，AI赋能传统产业应遵循"

"的三阶段路径[2]：

1. 第一阶段（工具应用）
   ：AI作为效率工具，辅助人工决策
2. 第二阶段（流程嵌入）
   ：AI嵌入核心业务流程，实现自动化
3. 第三阶段（模式重构）
   ：AI重塑商业模式，创造新价值

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评估维度	评分(1-5)	核心逻辑
市场空间	★★★★★	万亿级钢铁市场+跨行业复制潜力
竞争壁垒	★★★★★	产业数据资产+AI能力构成双重壁垒
政策支持	★★★★★	"AI+传统产业"获政策大力支持
商业模式	★★★★☆	已在钢铁流通环节验证
技术成熟	★★★★☆	大模型+Agent技术趋于成熟
团队能力	★★★★☆	创始团队产业背景深厚

1. 赛道逻辑
   ：产业互联网+AI Agent双重赛道叠加，属稀缺标的
2. 增长逻辑
   ：AI渗透率提升驱动ARPU值增长，跨行业复制打开第二增长曲线
3. 估值逻辑
   ：数据资产价值尚未充分反映在传统估值体系中

风险类型	具体风险	风险等级
技术风险	AI技术迭代速度快，可能被追赶	中等
竞争风险	头部平台加速AI布局，行业竞争加剧	中等
落地风险	AI Agent大规模商业化存在不确定性	中等
宏观风险	钢铁行业周期波动影响平台交易量	中等
估值风险	早期成长型企业估值波动大	较高

投资主题	标的类型	代表性机会
产业互联网平台	垂直行业龙头	找钢网、欧冶云商等
AI解决方案提供商	通用AI技术企业	智谱、云汉芯城等
传统产业数字化转型	转型中的传统企业	宝钢股份、中钢国际等
基础设施层	数据&算力企业	云计算、数据服务企业

根据近期投资逻辑变化，

[4]。这一转变使"AI+传统产业"成为2026年及未来的核心投资方向。

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1. 战略意义
   ：找钢网AI Agent战略代表了产业互联网平台从"数字化"向"智能化"升级的典型路径，具有行业示范效应

2. 竞争影响
   ：AI Agent正在重塑钢铁电商行业竞争格局，从"流量竞争"转向"智能能力竞争"，找钢网已建立先发优势

3. 可复制性
   ：找钢网模式具备跨行业复制基础，但需要解决数据标准化、场景适配等关键挑战

4. 投资价值
   ：作为"AI+传统产业"的代表性标的，找钢网具备长期投资价值，但需关注技术迭代和商业化进度

投资策略	具体建议
长期布局	关注产业互联网+AI Agent赛道，逢低布局龙头标的
主题投资	"AI+传统产业"成为政策支持重点，可作为主题投资配置
风险提示	需关注技术落地进度、行业竞争格局变化

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[1] 首届"AI+传统产业"实践应用发展论坛举行探索人工智能产业化路径 - 东方财富网

[2] 首届"AI+传统产业"实践应用发展论坛举办探索人工智能产业化路径 - 新浪财经

[3] 浙商中拓投资者互动 - 浙商中拓官网

[4] AI投资逻辑转向释放三重积极信号 - 中国经济网