政策核心与目标 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，部署七大重点任务，旨在促进人工智能技术与制造业应用双向赋能，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展 [1] - 工信部同步发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，目标到2028年推动不少于5万家企业实施“人工智能+工业互联网”升级改造，显著提升融合赋能水平 [1] - 工信部副部长表示，发展人工智能是实现新型工业化的必答题，下一步将一手抓技术供给促进“智能产业化”，一手抓赋能应用加快“产业智能化” [1] 产业发展规模与前景 - 中国工业互联网与人工智能核心产业规模双双突破万亿元，深度融合将带动相关产业规模达到数十万亿元，成为驱动经济增长的关键动能 [1] - 人工智能正从工业互联网的“辅助工具”变为“核心引擎”，加速向研发设计、生产制造、管理决策、运维服务等制造业全环节延伸 [7] 具体量化目标 - 到2027年，推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [2] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [2] - 到2027年，培育2至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，选树1000家标杆企业 [2] - 到2028年，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级 [6] - 到2028年，在20个重点行业打造一批高质量数据集 [6] 关键技术与产品布局 - 推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [3] - 支持模型训练和推理方法创新，培育重点行业大模型 [3] - 推动智能装备迭代，加快人工智能赋能工业母机、工业机器人 [3] - 培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [3] - 攻关深度合成鉴伪、工业模型算法安全防护、训练数据保护等关键技术 [3] 重点行业转型指引 - 《意见》附件《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》覆盖原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业 [3] - 原材料行业包括钢铁、石化化工、新材料、有色金属、建材等 [3] - 装备制造行业包括工业母机、汽车、电力装备、船舶、航空航天等 [3] - 针对汽车行业，加速全链条智能化升级，打造汽车大模型以自动生成车身造型、内饰布局方案，并实时仿真优化结构强度、风阻系数等参数 [3] 工业互联网融合应用 - 工业互联网是人工智能与制造业融合的重要载体，《方案》围绕基础设施、要素支撑、融合应用、产业生态四个方面提出目标 [5][6] - 实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，在钢铁、航空、电力、石化化工、医药等重点行业推广融合应用参考指南 [6] - 工业互联网为人工智能提供互联通道、数据资源、平台中枢，人工智能则助力工业互联网设施升级、能力优化、服务创新 [6][7] 地方政策与行动 - 上海市发布《支持先进制造业转型升级三年行动方案（2026—2028年）》，目标到2028年新增年产值超10亿元制造业企业100家 [8] - 北京市发布人工智能创新高地建设行动计划，力争用时两年推动人工智能核心产业规模突破万亿元 [8] - 江苏省强调优化算力、算法、数据等核心生产要素配置，加大“AI+产业”复合型人才培育，加快建立高质量数据集 [8] - 广州市海珠区与珠海市相继成立人工智能发展局，为全国首批专责人工智能发展的区级政府工作部门 [9]

政策与目标 - 工信部等八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，部署七大重点任务以促进人工智能技术与制造业应用双向赋能，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展 [1] - 工信部同步发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，提出到2028年推动不少于5万家企业实施"人工智能+工业互联网"升级改造 [1] - 《意见》提出到2027年推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [2] - 到2027年培育2至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，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [2] - 工信部副部长表示发展人工智能是实现新型工业化的必答题，将一手抓技术供给促进"智能产业化"，一手抓赋能应用加快"产业智能化" [1] 产业规模与影响 - 中国工业互联网与人工智能核心产业规模双双突破万亿元，深度融合将带动相关产业规模达到数十万亿元 [1] - 人工智能正从工业互联网的"辅助工具"变为"核心引擎"，加速向研发设计、生产制造、管理决策、运维服务等制造业全环节延伸 [7] - 人工智能与工业互联网互促共进、融合赋能，将进一步加快产业模式和企业组织形态变革 [7] - AI+制造业可驱动研发设计模式智能化革新，提升生产制造过程精益化水平，优化供应链管理协同化效率，对建设制造强国意义重大 [4] 技术发展与重点任务 - 《意见》围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作等七大重点任务，细化21项具体措施 [2] - 技术发展重点包括推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [3] - 支持模型训练和推理方法创新，培育重点行业大模型，推动智能装备迭代，加快人工智能赋能工业母机、工业机器人 [3] - 培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端，攻关深度合成鉴伪、工业模型算法安全防护、训练数据保护等关键技术 [3] 行业应用与转型指引 - 《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》为原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业转型提供指引 [3] - 原材料行业转型涉及钢铁、石化化工、新材料、有色金属、建材等行业 [3] - 装备制造行业转型涉及工业母机、汽车、电力装备、船舶、航空航天等行业 [3] - 针对汽车行业，将加速全链条智能化升级，打造汽车大模型以自动生成车身造型、内饰布局方案，实时仿真优化结构强度、风阻系数等参数 [3] - 《制造业企业人工智能应用指南》指导企业使用人工智能进行研发设计、生产制造、经营管理及开展延伸服务 [3] 工业互联网融合应用 - 工业互联网是人工智能与制造业融合的重要载体，《方案》围绕基础设施、要素支撑、融合应用、产业生态四个方面提出目标 [6] - 在基础设施方面，将推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级，以满足人工智能工业应用需求 [6] - 在要素支撑方面，将在20个重点行业打造一批高质量数据集 [6] - 实施工业互联网与重点产业链"链网协同"工程，在钢铁、航空、电力、石化化工、医药等重点行业推广融合应用参考指南 [6] - 加快场景培育与开放，建立解决方案资源池，遴选典型案例促进融合应用 [6] 地方政策与行动 - 上海市发布《支持先进制造业转型升级三年行动方案（2026—2028年）》，提出17条举措，明确到2028年新增年产值超10亿元制造业企业100家等目标 [8] - 北京市发布人工智能创新高地建设行动计划，力争用时两年推动北京人工智能核心产业规模突破万亿元 [8] - 江苏省将人工智能发展摆在突出位置，优化算力、算法、数据等核心生产要素配置，加大"AI+产业"复合型人才培育，加快建立高质量数据集 [8] - 广州市海珠区与珠海市相继成立人工智能发展局，为全国首批专责人工智能发展的区级政府工作部门 [9] - 各地积极探索"人工智能+"制造，有助于形成区域间协同创新生态，加快人工智能科技创新与产业创新深度融合 [10]

公司战略与业务转型 - 为充分保障和进一步增强持续经营能力，公司拟通过优质业务导入强化构建稳定的营收来源 [1] - 公司拟拓展工业互联网、智慧城市等领域的数字化服务业务，以提升业务规模 [1] - 拟拓展的产品与服务包括ICT基础设施建设服务、网络与数据安全服务、业务系统软件开发服务等 [1] 公司组织架构调整 - 为确保相关业务合法合规、高效有序落地，公司管理层研究决定在注册地抚州市设立一家全资子公司 [1] - 设立全资子公司的目的是实现相关新业务的注入、管理和规范运作 [1]

公司战略与业务拓展 - 公司拟在江西省抚州市临川区设立一家全资子公司 [1] - 该全资子公司的注册资本为2000万元人民币 [1] - 新公司的业务将涵盖工业互联网和智慧城市等领域的数字化服务 [1] 新公司产品与服务 - 新公司将提供ICT基础设施建设服务 [1] - 新公司将提供网络与数据安全服务 [1] - 新公司将提供业务系统软件开发服务 [1]

股价与交易表现 - 2025年1月9日盘中，公司股价上涨2.00%，报31.56元/股，总市值446.10亿元，成交额5.93亿元，换手率2.31% [1] - 当日资金流向显示主力资金净流入2401.20万元，特大单净买入2780.70万元，大单净卖出300万元 [1] - 公司股价年初以来上涨10.93%，近5个交易日上涨10.93%，近20日上涨3.78%，近60日上涨16.16% [1] 公司基本面与财务数据 - 公司主营业务为高端船用动力装备的研发、制造、系统集成、销售及服务，船舶产品收入占总营收的92.37% [1] - 2025年1月至9月，公司实现营业收入143.15亿元，同比增长12.83%，归母净利润6.55亿元，同比增长249.84% [2] - 截至2025年9月30日，公司股东户数为7.59万户，较上期减少3.14% [2] 股东结构与机构持仓 - 公司A股上市后累计派现17.63亿元，近三年累计派现2.59亿元 [3] - 截至2025年9月30日，富国中证军工龙头ETF为第三大流通股东，持股930.40万股，较上期增加141.82万股 [3] - 长信国防军工量化混合A为第四大流通股东，持股710.35万股，较上期增加317.99万股，国投瑞银国家安全混合A为新进第五大流通股东，持股642.74万股 [3] - 南方中证500ETF、国泰中证军工ETF、易方达稳健收益债券A分别位居第六、第八、第十大流通股东，持股均有不同程度减少 [3] 行业与业务分类 - 公司所属申万行业为国防军工-航海装备Ⅱ-航海装备Ⅲ [1] - 公司涉及的概念板块包括工业互联网、国资改革、债转股、航母产业、基金重仓等 [1]

政策核心与目标 - 工业和信息化部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，旨在深化两者融合应用，一体推进新型工业化，助力制造强国与网络强国建设 [2] - 方案提出到2028年，工业互联网和人工智能融合赋能水平实现显著提升 [3] 基础设施升级目标 - 推动不少于5万家企业实施新型工业网络改造升级，以满足人工智能工业应用的高通量、低时延、高可靠、低抖动通信需求 [3] - 提高工业互联网平台智能化水平，强化其要素连接、智能分析、资源配置能力，并探索打造“模型池” [5][6] 数据要素与模型建设 - 加强工业数据汇聚共享，建立全国工业数据目录，加快工业数据可信流通空间建设 [6] - 在20个重点行业打造一批高质量数据集 [3] - 鼓励企业联合开展工业数据清洗、标注、合成、评估，推动工业数据分类分级安全管理 [6] 融合应用推广 - 鼓励工业企业加快平台化设计、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理、精细化投融、可视化治理等应用模式变革 [6] - 面向重点产业链关键环节、典型场景，培育一批智能化解决方案供应商，推动大中小企业协同升级 [3] 产业生态构建 - 强化重点企业培育，鼓励工业互联网和人工智能企业打造具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化行业级供应商 [6] - 重点企业、技术产品、公共服务等要素资源实现高效配置 [4] 现有发展基础 - 中国“5G+工业互联网”建设项目已超过2万个，步入规模化应用新阶段 [7] - 中国具有一定影响力的工业互联网平台超过300家，重点平台工业设备连接数超亿台 [7] - 国内涌现出多个达到国际先进水平的通用大模型，部分模型准确率突破95%，并打造了百余个标杆应用场景 [7] 保障措施 - 加强统筹协调，鼓励地方强化政策引导，形成区域集聚、特色路径的融合赋能格局 [7] - 强化资金支持，充分利用现有资金渠道，鼓励地方设立专项资金，探索多元化、多渠道投入机制 [8] - 加快人才培养，优化学科专业布局，推动产教融合实践中心建设，开展新职业培训和评价 [8]

中国科技企业在马来西亚的业务进展 - 大疆农业无人机在马来西亚油棕园广泛应用已五年 显著降低虫害问题 提高油棕产量并降低管理成本 [1] - 华为在2025年凭借Net5.5G技术获得砂拉越州郊网改造大单 目标是推动马来西亚5G覆盖率达到98% [1] - 中兴在2025年通过“超紧凑基站”技术 使马来西亚雨林深处的原住民部落能够接受视频问诊 [1] - 众多中国科技企业正积极开拓马来西亚及东南亚市场 业态涵盖跨境电商、云计算和智能手机等 日益融入当地日常生活 [1] 中国科创优势及马中合作前景 - 中国科创具备三大优势：产业化速度很快 工程能力和规模化能力极强 科研、产业和资本的生态紧密协同 [2] - 未来马来西亚可在人工智能、工业互联网、新能源材料、碳技术、生物科技和智能制造等领域与粤港澳大湾区深度对接 [2] - 计划建立马中创新中心 强化科技领域人才交流机制 并成立马中创新基金 聚焦两国在先进制造、绿色科技和生物科学等领域的相互投资 [2]

文章核心观点 - 长虹工业互联网双跨平台在2025年国家级动态评价中排名大幅跃升，彰显了其作为制造业数字化转型核心引擎的强劲实力，并致力于成为赋能千行百业的数字化典范 [1][17] 平台成就与行业地位 - 在2025年跨行业跨领域工业互联网平台动态评价中，平台排名再次提升6位，上升幅度居全国第三、西部第一，自2023年入选以来累计跃升17位，创下四川省在该领域的历史最高排位 [1] - 平台巩固了绵阳在省内工业互联网的领先地位，并加速构建“智改数转”核心基础设施，为全省建设制造强省、数字强省树立标杆 [1] - 平台是国内工业互联网的先行者与实践标杆，业务已深入家电、轻工、机械等8大行业，贯通生产制造、仓储物流等9个领域，服务典型企业3000余家 [9] 平台发展历程与驱动力 - 平台源于长虹六十余年制造业的积累，于2018年依托工信部项目正式起航，实现了从企业内生变革到开放赋能的关键跨越 [1] - 平台成长贯穿“技术研发”与“业务实践”的双轮驱动，技术中心持续攻坚，各产业单元深度应用与反馈，共同驱动平台能力进化 [1] 平台核心能力与服务架构 - 平台以数据为驱动，构建全要素、全产业链、全价值链的协同体系，助力企业提升效率、优化资源配置 [2] - 平台构建了“智能化、绿色化、融合化”三位一体的服务矩阵 [1] - 平台依托“1+4+N”架构，构建了五大价值服务体系，致力于成为企业数字化转型的全周期战略伙伴 [10] - 五大价值体系包括：提供转型蓝图与实施路径，破解“不会转”；以轻量化、模块化降低转型门槛，破解“转不起”；贯通数据要素价值环节，破解“用不深”；推动AI与产业融合，加速AI应用落地；打破企业边界，融入区域产业集群，破解“孤岛化” [10][12] 技术融合与数据要素价值 - 平台打造“数据知识工程、模型工程、智能体工程”一体化AI工具链，沉淀了20余种专项数据处理算法、130多个能力组件等AI共性能力，打造了上百个企业级智能体集群 [12] - 平台聚焦工业全链路数据应用，实现供应链上下游数据动态对接，助力产业链上游企业达成生产效率提升10%、库存周转率提升30%的显著成效 [12] - “虹雁”可信数据空间作为关键基础设施，致力于实现工业数据“安全流通”与“高价值转化”的融合 [10] 服务模式与生态拓展 - 平台构建了深度垂直的“诊转一体化”服务模式，提供从“行业调研”到“转型升级”的全链路平台服务 [15] - 平台成功实现从企业单点赋能向“城市级、区域级”关键基础设施的战略升级，成为成渝地区双城经济圈制造业集群“智改数转”的核心支撑力量 [15] 未来战略方向 - 平台未来将锚定国内顶尖，推动从“规模”到“价值”的升级，并向生态组织者演进 [17] - 转型将首先服务于长虹集团自身，作为集团“智改数转”核心引擎，优化生产运营、释放数据价值、加速AI原生场景创新 [17] - 平台将强化技术融合与行业聚焦，协同生态伙伴，将内部最佳实践转化为可复制的解决方案，最终塑造为根植中国制造业、赋能千行百业的数字化典范 [17]

政策文件与目标 - 工业和信息化部等八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，旨在加速人工智能与实体经济融合，推动制造业智能化变革 [1] - 该国家行动方案规划了从关键芯片到开源生态的技术路径，并设定了培育龙头企业、改造数万企业的产业目标 [1] - 到2027年，目标推动3至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，推广500个典型应用场景 [1] - 到2027年，目标培育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，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1] - 同步发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，提出到2028年推动不少于5万家企业实施"人工智能+工业互联网"升级改造 [7] 技术路径与重点任务 - 强化人工智能算力供给，推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键技术 [4] - 加快建设全国一体化算力网监测调度平台，促进算力资源高效利用 [4] - 围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育等方面部署7大重点任务，促进人工智能技术与制造业应用"双向赋能" [4] - 加快制造业智能化、绿色化、融合化发展 [4] 产业影响与规模预期 - 标志着人工智能"智慧大脑"与工业互联网"神经网络"进入深度融合新阶段 [1] - 两大万亿级产业生态的聚合效应将转化为驱动中国经济增长的重要力量 [1] - 我国工业互联网与人工智能核心产业规模双双突破万亿元 [10] - 两者的深度融合将共同构建一个更加蓬勃发展的融合生态，带动相关产业规模达到数十万亿元的规模，成为驱动经济增长的关键动能 [10] - "人工智能+制造"能够打通上下游企业数据孤岛和协作障碍，产生价值倍加效用 [12] - 推动了各细分行业技术迭代升级，给产业链上下游带来全方位利好 [12] 行业背景与战略意义 - 全球工业正加速智能化转型，技术制高点争夺激烈 [12] - 中国制造业面临成本上升与增长模式转型等挑战 [12] - 促进人工智能技术与制造业应用"双向赋能"是制造业向价值链高端攀升的关键路径 [12]

核心观点 - 工业和信息化部发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，旨在通过一系列具体行动，到2028年显著提升“人工智能+工业互联网”的融合赋能水平，核心量化目标包括推动超过5万家企业实施升级改造，并在20个重点行业打造高质量数据集 [1] 基础底座升级行动 - **网络升级**：支持工业企业综合运用5G/5G-A、工业光网、时间敏感网络（TSN）、单对线以太网（SPE）、边缘计算、云化控制等技术，推动工业网络向控网算一体化演进，以适应智能装备协同生产、工业模型训练推理等新需求 [1] - **产品攻关**：加快5G可编程逻辑控制器（PLC）、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关，并滚动发布新型工业网络产品目录，以推进重点行业网络改造，形成自组网、自管理、自优化、自修复等智能化网络能力 [2] - **平台智能化**：基于深度学习、大模型等技术强化工业互联网平台的要素连接、智能分析、资源配置能力，鼓励平台企业加快基于人工智能的低代码、无代码技术创新以提升开发效率 [3] - **模型与智能体**：探索依托工业互联网平台打造“模型池”，培育上线工业模型产品，推动平台底层架构与人工智能适配兼容，发展“工业互联网平台+智能体”等创新模式，打造面向生产网络优化、人机交互等典型场景的工业智能体应用 [4] - **算力供给**：加快工业互联网与通算中心、智算中心、超算中心融合应用，鼓励公共算力服务商向工业企业提供服务 [5] - **边缘与端侧部署**：引导工业企业加快边缘一体机、智能网关等设备部署，鼓励在生产设备、传感器、无人运输车辆（AGV）等部署轻量化算力模块以提升实时处理能力，同时加快构建全国一体化算力网络，推动智算云服务在工业领域应用，提升工业智算供给和利用效率 [6] 数据模型互通行动 - **数据汇聚共享**：鼓励工业企业加快信息模型应用以推进多源异构数据联通共享，依托国家工业互联网大数据中心等基础设施汇聚供应链、工业基础、“双碳”等数据，推动建立全国工业数据目录，并发挥工业互联网标识解析体系作用提升数据协同能力 [7] - **数据流通机制**：鼓励龙头企业建立工业数据可信流通空间以促进产业链端到端数据共享，健全工业数据确权授权和收益分配机制，探索数据资产登记与价值评估模式，并开展数据要素应用场景征集以构建需求场景图谱清单 [8] - **数据集建设**：面向工业模型训练需求，鼓励企业联合开展工业数据清洗、标注、合成、评估，支撑通识类、行业通用类、行业专用类数据集建设，引导龙头企业带动上下游开放数据资源打造高质量行业数据集，并加强数据标注、训练、安全等方面关键技术攻关 [8] - **模型开发部署**：引导工业互联网平台企业加快工业机理、知识经验模型化封装，提升工业模型的逻辑推理、跨模态数据处理等能力，助力形成面向原材料、高端装备等重点行业的工业大模型，以及面向质量检测、智能控制等场景的专用小模型，并探索开发模型互联接口以优化大模型与小模型协同效率 [9] 应用模式焕新行动 - **模式变革**：鼓励工业企业利用工业互联网打通消费与生产、供应与制造等数据流，基于人工智能加快平台化设计、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理、精细化投融、可视化治理等应用模式变革 [10] - **具体应用**：加快设计方案、物料清单等资源汇聚以实现设计图纸、三维模型、指令代码自动生成，降低研发周期和成本，打造基于人工智能的虚拟产线以增强设备状态预测、工艺调优等自主决策能力，并加快工业设备运维模型、知识图谱等产品研发以打造无人智能巡检、故障实时自愈等服务 [10] - **重点行业推广**：实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，在钢铁、航空、船舶、工程机械、农机装备、电子信息制造、电力、石化化工、有色金属、纺织服装、医药、轻工等重点行业编制、发布、更新、推广一批融合应用参考指南 [11] - **供需对接**：分行业梳理融合应用的典型场景、技术产品清单、供应商名录等，加快场景培育与开放，建立解决方案资源池，并开展人工智能与“链网协同”典型案例征集，遴选一批系统集成水平高、连接元素广、链式转型效益好、智能化水平高的项目 [12] 产业生态融通行动 - **企业培育**：推动工业企业、工业互联网企业、工业软件企业、人工智能企业加快打造具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化行业级智能化解决方案供应商，支持供应商向智能化转型，并培育一批在工业数据、工业模型等领域的专业化服务商及民营科技领军企业、优质中小企业 [13] - **技术产品创新**：鼓励人工智能企业、工业互联网企业、工控企业联合推进工业通信芯片、工业传感器、工业终端、工业控制系统等智能化升级，逐步深化人形机器人应用 [14] - **软件与工具**：利用人工智能优化工业软件开发流程和模式以降低开发门槛和成本，研发智能生产调度管理软件、工艺参数自优化软件等通用工具产品 [15][16] - **标准与安全**：加强工业互联网与人工智能标准体系衔接，完善融合人工智能的工业互联网体系架构，并推动人工智能赋能网络安全技术创新 [17] - **公共服务**：统筹推动创新中心、实验室等载体建设，推动行业数据集、工业模型评测等公共服务平台建设为中小企业提供低成本智能服务，支持建设开源项目和社区鼓励成果共享，并持续开展“百城千园行”、供需对接深度行等活动加强宣传推广 [18]