项目概况与建设进展 - 金海千亿级氟硅新材料一期项目正在漯河市舞阳县建设中，现场施工繁忙，项目自去年10月底打下第一根桩以来进展迅速 [1] - 项目每天有3000多人奋战在工地上，进行多工种、多专业交叉施工，一期项目计划于今年年底建成，明年年初进入试生产阶段 [1] - 该项目总投资300亿元，是全省近年来单体投资最大、亩均强度最高的项目之一，也是今年省政府重点推进的项目 [1] 资源背景与产业转型 - 舞阳县拥有全国储量第二、品位第一的特大型盐矿，河南金山化工集团依托该县丰富的盐矿资源，已发展成为全国最大的合成碱生产企业和全球最大的联碱生产企业 [1] - 公司依托自有的萤石矿资源，组建了河南金海新材料股份有限责任公司，从传统化工产业向新材料产业转型，向价值链中高端进军 [1] 技术保障与高端定位 - 为确保项目的高端性和前瞻性，漯河市委、市政府在去年11月邀请了6位中国工程院院士和5位知名专家在北京组织召开项目论证会，今年3月又经中国科学院院士卿凤翎详细把关 [2] - 项目主要打造有机氟新材料、有机氯材料、有机硅新材料和新能源材料4个完整的产业链，生产第四代制冷剂、高端氟树脂、电子级硅胶、航空航天绝缘材料等终端新产品 [2] - 项目全部建成后，将新增年产值1000亿元 [2] 设备引进与智能化建设 - 一期项目所用设备已基本到位，引进了德国西门子、日本旭化成等国际一流的工艺设备 [2] - 公司与全球顶尖的智能化技术机构合作，量身打造工业AI平台，搭建“工业超级大脑”，旨在推动实现工艺装置长周期自主优化运行和生产系统无人作业 [2] 人才与研发支持 - 河南金海新材料与中国科学院上海有机化学研究所在漯河市成立了氟硅新材料研究院，由卿凤翎院士受聘担任院长 [2] - 公司已先后引进了40名高层次技术人才，并正在与华东理工大学等机构联合开展攻关，为项目高质量实施提供技术保障 [4] 区域产业生态与发展态势 - 漯河市已初步形成重大项目梯次衔接、持续壮大的发展格局，近年来布局和建设了河南省食品科创园、微康微生态产业园等一批创新引领性项目 [4] - 今年前三季度，漯河市战略性新兴产业增加值增速达47.4%，高于全省平均水平35.8个百分点，显示出强劲的创新活力和增长潜力 [4] - 漯河市将以发展新质生产力为引领，通过新技术、新业态、新模式赋能项目建设，带动高技术产业、战略性新兴产业实现快速增长 [4]

投资评级 - 投资评级为“买入”，属首次覆盖 [11] 核心观点 - 报告认为公司正站在新阶段起点，向工业AI新世界迈进，其“技术为底、战略为翼”的驱动内核不变 [4][7] - 尽管短期面临需求乏力与内部转型带来的业绩波折，但长期看好国内制造业智能化升级趋势、产品力驱动的全球影响力提升以及工业AI产品体系的完善 [10] - 预计公司2025-2027年实现归母净利润9.1亿元、11.6亿元、14.6亿元，同比增速分别为-18.4%、+27.0%、+26.2% [4][10] TPT（流程工业时序大模型）分析 - TPT是业界首款为连续流程工业设计的预训练人工智能系统，基于Transformer架构和海量工业时序数据训练，具备预测、监测、诊断、寻优等六大核心功能 [8][21] - TPT2.0相比1.0实现从“可用”到“好用”的跨越，采用混合专家模型架构，支持自然语言交互和闭环控制，部署灵活性和自主性大幅提升 [26][28] - TPT通过结合AI与第一性原理（依托APEX平台）对抗工业幻觉问题，并从数据、机制、架构多维度保障输出可靠性 [8][36][41] - 截至2025年前三季度，TPT类软件收入达1.17亿元，已成功落地超110个项目，应用于石化、煤化工、氯碱、热电等行业 [8][55] - TPT的核心价值在于将产品供给格局从“N模型+N应用”转变为“1模型（TPT）+N应用”，显著降低客户部署成本与人员依赖，并助力公司商业模式向平台型、SaaS化升级 [8][60][61] UCS（通用控制系统）分析 - UCS实现了软件定义控制，颠覆了传统“硬件定义”的DCS架构，在计算架构上实现软硬解耦，在通信架构上采用全光网络和APL技术 [9][78][84] - 对客户而言，UCS可带来机柜空间减少90%、电缆成本降低80%、建设周期缩短50%的效益，并具备从资本支出向运营支出转型的潜力 [9][90] - UCS已有初步成功案例，如湖北兴发集团项目用单机柜管控全流程，控制点数突破1.5万点 [9][90][93] - 预计UCS的推广将是循序渐进、先增量后存量的过程，短期面临可靠性验证和生态培育的挑战，但长期趋势明确 [9] 国内业务与周期展望 - 2024年以来公司营收增速下滑，主要受下游景气承压（如石化、化工行业资本开支负增长）及自身战略转型（收缩S2B等业务）影响 [93] - 宏观层面，制造业PMI和PPI等指标显示需求拐点尚不明显，但自下而上看，部分行业（如钢铁、建材）盈利端边际修复有望驱动资本开支结构性回暖 [96][98] - 公司战略转型成效渐显，2025年前三季度工业AI产品（TPT、机器人）收入合计约2.76亿元，软件年费ARR收入达7691万元，订阅制转型取得进展 [99] 海外业务拓展 - 全球DCS市场空间广阔，预计市场规模将从2023年的199亿美元增长至2028年的267亿美元，复合年增长率为6.1% [102] - 公司海外拓展聚焦东南亚、中东等“一带一路”区域，已与沙特阿美、巴斯夫、印尼国家石油公司等国际高端客户建立合作 [104][106] - 关键进展包括2024年入围沙特阿美控制系统短名单并完成功能性测试，以及在沙特贾夫拉大型海水淡化项目实现DCS应用突破，标杆效应初步建立 [107][108]

行业定位与驱动因素 - 工业软件是智能制造的核心基石，在政策支持与技术迭代的多重驱动下，市场规模稳健增长，并与AI等新技术加速融合，推动制造业智能化转型升级 [1] - 政策层面，智能制造已从“十三五”的试点示范发展到“十四五”的系统规划，并上升为国家战略 [1] 市场规模与竞争格局 - 2024年中国工业软件市场规模达到3541.4亿元，同比增长11.2% [1] - 高端工业软件领域仍以外资厂商主导，国产厂商潜在的市场替换空间广阔 [1] 技术融合与发展趋势 - AI与工业软件深度融合，具体体现在CAD/CAE（计算机辅助设计/计算机辅助工程）实现智能生成与优化 [1] - 工业大模型及智能体已在质量检测、能耗管理等具体场景落地应用 [1] - 物理AI技术正进一步推动多个行业的仿真与决策升级 [1] 未来演进方向 - 行业未来将聚焦于关键技术自主可控、垂直领域大模型与智能体的落地应用，以及工业数据要素化等方向演进 [1] - 上述演进将支撑中国制造2035战略目标的实现 [1]

华为AI技术赋能油气矿山行业的战略与实践 - 公司提出“以用促建”的核心策略，让技术从具体业务痛点中生长，使人工智能从辅助系统进入核心生产流程 [1] AI在具体业务场景的落地应用 - 针对行业在安全管控、效率提升、绿色转型方面的挑战，AI应用需围绕真实业务难题，从具体场景出发实现落地 [2] - 与云天化合作打造全球首个煤气化实时在线优化技术大模型项目，精确模拟预测气化炉炉温等关键参数，预计每年实现节煤9000多吨、减少二氧化碳排放2万多吨、带来超千万元直接经济效益 [2] - 与万华化学合作，利用盘古AI大模型实现设备预测性维护，提前识别设备老化趋势，解决传统人工巡检效率低下问题 [2] 从单点智能到体系化智能的跨越 - 为解决场景应用深入后导致的模型复杂、数据庞大及项目碎片化问题，公司提出“双轮驱动”解法，即通过“根技术+生态协同”实现全产业链协同智能 [3] - 强调需确保单点AI应用在统一架构中成长，利用大平台实现统一赋能，最终汇聚成覆盖整个企业的智能体，使AI管理的无人系统从“盆景”变成“风景” [3] - 工业大模型具备横向复制和泛化能力，需通过“组合拳”将各类系统集成到统一的大模型底座中进行行业赋能，例如与中国石油合作的昆仑大模型推动了119个业务领域分散场景的整合 [4] - 公司通过“领先架构引领+平台支撑+生态协同”方案，推动行业数字化标准落地与知识沉淀，以实现单点创新的批量复制推广，构建可进化、可集成的智能体体系 [4] 行业智能化发展的核心驱动力与实施路径 - 行业智能化发展的核心驱动力正从流程数字化转变为数据驱动与AI的深度融合 [5] - 公司提出云边协同架构和分层模型建设路径，帮助企业基于通用大模型快速开发场景应用，降低AI使用门槛，实现从试点示范到规模化应用的转变 [5] - 强调基础设施能力需随AI场景价值兑现同步生长，场景应用产生的海量数据及优化需求将反哺企业基建投入，深入生产系统共同发展 [6] - 公司与各行业头部企业合作，基于创新产品构建开放生态，帮助企业打造有竞争力的行业解决方案 [6] - 未来高危岗位从业者将逐步转型为数字化操作员和智能化工程师，这是AI进入产业链核心操作系统的必然趋势，目标是实现强强融合，共同推动行业进步 [6]

行业战略地位与政策支持 - 工业软件是智能制造的核心基石 在政策支持与技术迭代多重驱动下 市场规模稳健增长 并与AI等新技术加速融合 推动制造业智能化转型升级 [1] - 智能制造已从“十三五”的试点示范上升为“十四五”的系统规划国家战略 政策支持力度持续加强 [1][2] - 《“十四五”智能制造发展规划》设定了到2025年规模以上制造业企业数字化渗透率超过70%等具体目标 [2] - 大规模设备更新、产业链供应链安全及“人工智能+”行动等政策 共同表明工业软件与操作系统作为关键核心科技 在“十五五”及更长远的2035年目标下将继续获得强有力政策支持 [2] 市场规模与竞争格局 - 2024年中国工业软件市场规模已达3541.4亿元 预计至2029年核心市场规模将达765亿元 年复合增长率达19.1% [3] - 市场结构呈现分化特征 研发设计类高端领域仍由海外巨头主导 但国产厂商正通过持续技术积累在重点领域寻求突破 [3] - 生产控制类和经营管理类市场 国内厂商凭借更贴近本土需求的定制化服务与成本优势 市场份额持续提升 尤其在高端ERP市场替代空间广阔 [3] - 云计算、AI等新技术的融合正不断催生新业态 为市场增长注入新动力 [3] 技术融合与智能化演进 - AI新范式正与工业软件深度融合 驱动各环节智能化跃迁 [4] - 在研发设计环节 AI赋能CAD实现生成式设计与智能优化 增强CAE的仿真预测能力 [4] - 在生产控制环节 DCS与PLC结合AI后实现从全局优化到边缘实时控制的闭环 [4] - 工业大模型和智能体开始应用于质量检测、能耗管理等具体场景 降低专业门槛 [4] - 物理AI通过融合物理规律与AI 在高端装备、低空经济等领域实现高保真仿真与预测 [4] - 未来工业软件将聚焦关键技术自主可控、垂直领域大模型与智能体落地及工业数据要素化方向演进 [1][4] - 工业软件“铸魂”、工业智能“强脑”及数据要素化将是实现“中国制造2035”战略目标的关键技术路径 [4]

FDE（前沿部署工程师）与FDR（前沿部署研究员）模式的核心概念 - FDE是连接人工智能技术与产业的“跨界翻译官”，其核心使命是“让前沿技术精准扎根产业”，本质是“懂技术、懂产业、会落地”的复合型角色 [1][2] - FDE模式颠覆传统技术落地逻辑，通过“需求逆向定义技术、跨域能力迁移复用、透明化保障落地”的闭环，将AI从“实验室成果”变为“产业可用工具” [1][3] - FDR是支撑FDE完成“技术落地后持续优化”的技术核心，聚焦“部署后迭代”，通过代码重构、算法调优让工业AI从“一次性部署”走向“动态进化” [1][4] FDE模式的核心运作环节与价值 - 需求逆向驱动：不依赖通用大模型，而是从产业具体痛点出发定义技术方向 [3] - 跨域能力迁移：将单一领域验证的核心技术拆解为可复用的“智能模块”，快速适配其他场景 [3] - 透明化保障落地：通过嵌入产业物理规律（如微生物代谢方程、建筑结构力学），打破AI“黑箱”，让技术决策可解释、可追溯，解决“不敢用”的信任问题 [3] - FDE模式是一套可复制的“技术落地体系”，旨在形成“技术-产业”共生闭环 [3] FDR的核心职责与独特价值 - FDR的核心职责聚焦于模型部署后的“动态迭代”，当企业生产场景变化或模型出现适配偏差时，第一时间介入进行技术“返修” [4] - FDR的独特价值在于“技术落地的最后一公里修复能力”，既懂算法底层逻辑，又懂产业场景细节，是连接“实验室技术精度”与“企业生产稳定性”的关键纽带 [5][6] - FDR关注“产业场景下的技术韧性”，例如为应对中小企业数据质量问题，开发“动态数据清洗算法”和异常值自动识别模块 [6] FDE与FDR的协同体系与效率提升 - 团队构建了“现场反馈-实验室优化-现场验证”的协同流程，通过“技术反馈平台”实时同步问题，将模型迭代周期从传统的3个月缩短至1-2周 [7] - FDR的“返修经验”会转化为可复用的技术模块，例如“菌株适配算法”封装成通用模块后，在其他项目中仅需调整3个参数即可快速适配，这种“一次优化、多域复用”模式让技术迭代效率提升60% [7] - FDR与FDE通过双向赋能（技术迭代培训与产业需求传递）保持技术深度且不脱离产业实际 [8] 具体应用案例与成效 - 在生物发酵500吨发酵罐项目中，FDR团队在48小时内修改模型算法，使系统重新适配新菌株，避免了企业因停产调试造成的百万级损失 [5] - 在智能工厂建筑设计中，FDR在72小时内通过添加算法和重构代码，使能耗优化模型完成升级，能精准计算光伏与传统能源的协同能耗 [5] - 在川宁生物项目中，通过FDR的12次算法优化、8次代码重构，让ManuDrive系统的调控精度从初期的88%提升至97% [9] - 在抗生素发酵过程中，团队开发的ManuDrive系统在发酵第20小时就能生成未来130小时的动态方案，每个参数节点方案生成精确到0.01 [9] 技术体系创新与行业影响 - 团队在国内率先实现工业AI“从落地到迭代”的全链条突破，拥有三个维度的首创性：首次将“动态迭代”与“时间网络”植入工业AI核心逻辑、首次实现FDE-FDR标准化协作与跨域迁移完整基建、首次验证“小样本迭代”与“价值闭环”的产业实践 [8] - 团队搭建了FDE“跨域迁移”的完整技术体系，构建了“工业FDE知识图谱”，将生物、材料、建筑等领域的调控规则拆解为127个可复用的“智能积木” [10] - 在生物发酵领域验证的“小样本迁移学习”被迅速应用于工业建筑设计，AI系统在秒级生成的1000套厂房布局方案中，自动规避了237处管线冲突，同时降低30%能耗 [10] 针对中小企业的解决方案与普惠实践 - FDR开发“小样本迭代算法”，仅需企业提供50-100组新场景数据就能完成模型优化，且代码修改量减少70% [11] - 在某县域纺织厂能耗优化项目中，FDR基于60组设备更新数据，仅用300行代码修改就让模型适配新设备，帮助企业每月节省电费8万元 [11] - 团队落地FDE“轻量化”理念，将生物发酵的AI模型适配到单张国产GPU卡，让中小企业仅需原有1/5的成本就能部署，并开发包含几十个工业场景标准化模块的“FDE工具包” [11] 产业成果与价值闭环验证 - 在生物发酵领域，ManuDrive系统不仅带来产量提升，更让企业从“参数跟随者”变为全球发酵行业的“标准制定者” [11] - 在无锡智能工厂，建筑设计周期从180天压缩至几个小时，在投产前就通过AI预演规避了几十项设计缺陷 [11] - 该模式证明了工业AI不是静态工具，而是能与产业共同成长的“动态伙伴” [12] 未来发展方向与生态建设 - 下一步将立足技术深化、生态拓展、人才培育与全球布局四大方向，持续迭代“时间网络”、“物理可解释人工智能”等核心技术，扩充跨域复用“智能积木” [13] - 计划升级“FDE工具包”为普惠性产业服务平台，构建工业AI落地生态联盟并参与行业标准制定 [13] - 依托高校-企业-团队三位一体体系培育跨界复合型FDE/FDR人才，壮大行业人才储备，并推动该模式国际化推广，输出工业AI“中国方案” [13] - 上海将全力实施FDE人才培养计划，加快推进“百千万”工程，链接百家企业、打造千个智能体、带动万名开发者转型，建立超千人规模的FDE工程师储备库 [13]

股价与市值表现 - 截至2025年11月21日收盘，公司股价报收于49.68元，较上周50.14元下跌0.92% [1] - 本周股价最高为50.82元（11月17日），最低为48.27元（11月21日） [1] - 公司当前最新总市值为393.06亿元，在自动化设备板块市值排名第3（共78家），在A股市场市值排名第437（共5167家） [1] 技术突破与项目落地 - 公司与万华化学共同打造的行业首套“无人调度”系统在万华化学蓬莱工业园区成功投运，标志着化工行业从“单装置自主运行”迈向“全自主运行工厂”的历史性跨越 [2] - 公司自主研发的通用控制系统UCS在中国石油独山子石化塔里木120万吨/年二期乙烯项目及蓝海新材料高端聚烯烃项目中成功应用，两大项目总投资超790亿元 [2] - 公司中标“中国石化人工智能场景应用示范项目（聚烯烃装置新产品开发场景）”，以TPT大模型为核心，推动聚烯烃新牌号产品全流程AI赋能 [3] 核心技术体系与应用成效 - 公司基于30余年流程工业经验，打造了以UCS和时间序列大模型TPT为核心的全自主运行工厂FOP技术体系 [2] - FOP体系已在兰州石化、兴发集团等企业落地应用，实现异常预警准确率达99.79%、投炉时长缩短25%、建设成本降低60%、人员效率提升67% [2] - TPT大模型已在百余个工业场景落地，在兴发集团氯碱装置中，烧碱浓度稳定在32%-32.1%极窄区间；在中国石油乙烯装置上，单炉乙烯收率提高0.373%，年效益提升超1500万元 [3] - TPT引入“智能体机制”，支持自然语言交互，降低AI使用门槛，正从辅助分析向全自主决策演进 [3]

全球锂电设备行业订单趋势 - 2025年上半年头部设备企业新签及在手订单总额超300亿元，同比增长70%～80%[2] - 行业扩产周期全面启动，但本轮扩产聚焦高安全、高可靠、高性能、高价值的严苛要求[2] - 行业面临三大核心挑战：规模化与灵活性的平衡、工艺复杂度与良率稳定性的双重压力、全球化响应能力的考验[2] 国轩高科数智化转型实践 - 公司提出产业协同“三新”倡议：联合探索固态电池等新型装备、共享焊接等“杀手锏”技术、共建工业AI检测等生态级合作[7] - 智能制造体系围绕数字工程技术、装备工程技术、动力工程技术与设计工程技术四大职能板块展开[7] - 采用“敏捷脚手架”模式，通过“三个产品线+一个平台”实现产线全生命周期管理[7] - “智慧工艺系统”从设备、来料、环境三大维度定位第一性原理因素，实现全工序毛刺抑制[7] - 构建“数智化失效分析平台”，与电池大数据预警监控系统联动，实现根因自动分析[8] 工源三仟X射线检测技术 - X射线全系列产品可实现锂电行业全覆盖，70mm方壳电芯检测速度达8S，40mm方壳电芯检测速度达6S[12] - 25mm裸电芯检测速度从3S缩短至2.5S，具备全流程X射线源制作能力，年产量大于200台[12] - 国产检测设备可降低45-200%的进口设备成本，未来将深度融合AI算法提升检测速度[12][13] 杰普特激光焊接控制技术 - 提出“焊前-焊中-焊后”全流程控制思路，焊中控制技术是核心重点[16] - 激光功率反馈补偿模块检测补偿精度±2.5%，响应时间＜50微秒，已在动力电池极耳软连接等工序批量应用[17] - 激光加工温度补偿模块补偿精度±5℃，温度范围100-1500℃，已在3C锂电池锡膏焊接等场景落地[17] - 激光焊接熔深检测模块理论轴向精度20微米、横向精度25微米，振镜全幅面检测误差＜0.12毫米[17] 公大激光光纤绿光切割技术 - 光纤绿光在铜箔区切割热影响区小于80um，石墨区无漏铜，热影响区小于50um[21] - 铝箔区切割平面毛刺小于10um、端面毛刺5um，漏铝区小于20um[21] - 绿光相比红光具备更短波长、更高单光子能量、更高吸收率及更高能效比[21] - 激光器采用兼容设计，已通过CE认证，便于全球部署应用[21] 中科雷舜超声空化制浆技术 - 超声空化技术通过真空泡爆炸效应实现微观层面高效分散，避免传统工艺高速剪切损伤[25] - 量产级设备功率12千瓦，处理量1000-2000升/小时，采用通过式处理设计[26] - 应用后浆料泡沫量减少，金属颗粒污染下降，产能提升2-3倍，单罐电能消耗节约78%[26] - 超声除气系统可实现高粘浆料近100%除泡，公司是全球唯二、国内唯一能生产工业级超大功率超声空化分散设备的厂商[26][27] 雷索新材料平面红外干燥技术 - 平面红外系统实现高效、零碳干燥，整面均匀红外加热能力表面温度偏差<5%[30][31] - 红外元件集成模组长期耐受>350℃高温，使用寿命>20000小时[31] - 应用后可实现节能50%、提速40%、烘箱缩短30%，完全替代导热油、蒸汽供热方式[31] - 2022年至今累计交付平面红外系统200余套，红外模组30000余件，服务客户20余家[32] 柏楚电子激光焊接解决方案 - 自研UltraOCT在线质量监测系统实现100%无损在线全检，熔深检测精度达熔深值的10%[35] - 数字振镜焊接模组集成镜片污染、温度监测等功能，避免批量报废[36] - UltraScan振镜控制系统实现激光能量精准分布，通过轨迹与功率协同控制打破人工调试依赖[36] - 公司研发人员占比超45%，近三年研发投入超5亿元[36]

公司年度发展成果 - 2025年在复杂经济环境下实现两位数稳健增长 [2] - 市场拓展在机械智能装备等传统优势领域持续领跑并成功进驻广东江门等新区域 在内蒙 云贵等潜力区域挖掘众多优质中小民营企业客户 [2] - 客户合作模式从单点突破向全面渗透升级 越来越多客户选择从三维CAD延伸至仿真 电气 PDM等的整体解决方案 [2] - 在中国渠道生态从最初131人壮大至3000余人 汇聚170多家合作伙伴 [3] - 10月与中南建筑设计院联合成立中达数字技术（湖北）有限公司并发布全球首个AEC领域工程项目全生命周期数字化管理平台ZDPLM 1.0 [4] - 7月中国首个 全球第5个3DEXPERIENCE创新实验室在上海落地 围绕先进制造 新材料等领域构建产学研融合生态 [4] 未来战略布局 - 计划五年内将渠道生态规模从3000余人拓展至5000人 [5][7] - SOLIDWORKS 2026推出Aura AI设计助手 将AI深度嵌入设计 仿真 装配等全流程 实现自动化 辅助设计 协同创作三大层级应用 [5] - 未来将推动AI与企业私有数据结合 通过3D体验平台保障数据安全 助力企业构建专属大语言模型 [5] - 重点布局新能源 机器人 低空经济 可穿戴设备等新兴领域 挖掘内陆运河经济 雅江水电站建设等重大工程机遇 在船舶设备 输配电装备等细分市场实现突破 [6] - 以3D体验平台为核心 整合旗下十二个品牌技术能力 为不同行业客户提供一体化解决方案 [6] - 生态扩容坚持数量与质量并重 在云贵 黑龙江 吉林等空白区域拓展合作伙伴 同时推动合作伙伴向多产品线专业服务转型 [7] - 面对制造业国产化趋势 公司判断机遇大于挑战 将以卓越产品 一流服务 长期合作为基石打造差异化竞争力 希望与国产厂商形成良性竞争 互补发展格局 [7]

行业趋势与展望 - 2025年预计成为头部客户推动AI检测规模化落地的关键一年 [1] - AI能力正朝着平台化、通用化的方向推进 [3] 公司战略与业务进展 - 公司与多家龙头企业合作，通过AI提升组装等环节的良率 [1] - 公司正加速布局海外市场 [3] 技术优势与应用价值 - 工业AI的核心在于“图像质量+方案打通” [3] - AI应用可实现实时数据分析、参数自适应调节 [1] - AI应用能大幅降低现场工程师依赖和售后成本 [1] - 中国在工业AI领域具备本土化应用工程能力强、响应速度快的优势 [3]