行业投资评级 - 投资评级为“看好”，并予以“维持” [7] 报告核心观点 - 近期AI+制造、AI+工业互联网政策密集出台，全面加强AI与制造业应用双向赋能，将促进AI+工业加速融合 [1][2][4] - 从制造大国到制造强国，AI是重要生产力，AI+工业潜在挖掘空间巨大，未来AI在工业领域渗透率将持续提升 [2][10] - 在设备更新与国产替代的双重背景下，叠加AI带来的功能性跃升，工业软件市场规模有望持续扩容，行业增速或将继续高于全球平均水平 [2][10] - 投资方向上建议重视以中控技术为代表的具有数据和know-how优势的细分环节龙头 [2][10] 政策事件与量化目标 - 2026年1月7日，八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出全面加强AI与制造业应用双向赋能 [4] - 相关量化要求包括：推动3-5个通用大模型在制造业深度应用；打造100个工业领域高质量数据集和1000个高水平工业智能体，以及推广500个典型应用场景；培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业 [4] - 2026年1月13日，工信部发布《推动工业互联网平台高质量发展行动方案（2026—2028年）》，要求到2028年实现工业设备连接数突破1.2亿套；平台普及率达到55%以上 [4] - 该方案提出推动AI赋能工业互联网平台，加快培育流程自动化助手、智慧巡检数字人、具身智能装备等自决策、自执行、自演进的工业场景智能体 [4] 行业现状与市场空间 - 中国是制造业第一大国，2024年我国全部工业增加值达到40.5万亿元，其中制造业增加值占全球比重约30%，整体规模连续15年位居全球第一 [10] - 全球504种主要工业品中，我国大部分产品产量位居第一，具备完整性优势 [10] - 预计2025年国内工业互联网核心产业规模超1.6万亿元，带动工业增加值增长约2.5万亿元 [10] - 根据IDC数据，中国工业企业中大模型及智能体的应用比例已从2024年的9.6%提升至2025年的47.5%，并有望进一步提升 [10] 发展机遇与投资逻辑 - 政策驱动下，过往AI+制造融合面临的场景高度定制化与数据孤岛效应等堵点有望逐渐消弭 [10] - AI赋能有望显著提升全要素生产率，加速培育新质生产力 [10] - 传统工业软件正面临从“流程驱动”向“数据驱动”转型的机遇，具备AI能力的工业软件将显著提升企业的生产效率与良率，从而提升客户的付费意愿与客单价 [10] - 建议重视具有数据和know-how优势的细分环节龙头，例如中控技术 [10]