专有云市场趋势与战略价值 - 专有云凭借在迁移成本、安全合规、内部系统集成等维度的天然优势，正快速成为“智能化”与“出海”企业依赖的智算基础设施[1] - 专有云的角色正从单纯的资源交付平台，向承载企业核心业务与AI战略的“智能基础设施体系”演进，需要提供“算力+AI框架+模型服务”的全栈式解决方案[3] - 行业纵深需求持续深化，要求专有云兼具安全合规、自主创新以及从中心到边缘的协同能力[3] - 未来关键发展趋势包括AI原生、云边协同和智能运维[5] 腾讯专有云TCE市场地位与核心优势 - 在沙利文“Frost Radar”评测中强势位居领导者象限，其中“客户价值指数”位列第一，“出海领先指数”位列第一，“技术引领指数”同样居于优势位置[1] - 核心优势包括：以全栈方案、极致成本效益和行业大规模深度实践稳居客户价值指数第一；以全球合规适配、本地化部署与灵活架构稳居出海领先指数第一；以一云多芯、智算融合等领先技术实力构建高性能、高可靠的云基座[8] - 坚持“同源同构”核心优势，基于腾讯公有云成熟架构1:1构建，与公有云统一代码、统一API，为客户在私有化环境中提供与公有云一致的全栈服务体验[4] - 提供从底层硬件到上层AI框架的全栈智算解决方案，通过自研qGPU虚拟化技术提升GPU利用率，结合高性能计算集群和训练加速套件，为AI大模型训练与推理提供强大“智算底座”[5] 腾讯专有云TCE行业应用与实践 - 在金融领域，已成为众多头部金融机构核心系统云化改造的首选，例如支持中国银联扩展多地多中心金融云架构[4] - 在政务领域，“一云多芯”政务云平台稳定支撑上海徐汇区80余个政务系统，成为“一网统管”、卫生健康等业务的坚实数字底座[4] - 在能源领域，赋予南方电网云超大规模整合、高可靠容错、高通用组件服务及高可扩展弹性伸缩能力，并基于技术中台支撑业务快速响应与全流程协同[4] - 服务全球头部客户，覆盖中国中央电视台、中国银联、中国建设银行、招商证券、南方电网、宁德时代等行业领军企业[11] 腾讯专有云TCE技术特性与能力 - 安全合规方面，通过了等保四级、商用密评等多项国内权威认证，构建从基础设施到应用层的全方位安全防护体系[5] - 秉承开放原则，全面兼容x86、ARM等异构硬件及国产化芯片与操作系统，国际主流硬件覆盖率达100%[5][9] - 提供全场景金融级容灾能力，RTO（恢复时间目标）为2分钟，RPO（恢复点目标）为0，达到行业领先水平[9] - 支持“中心云+边缘云”部署，满足就近计算诉求，实现云边协同[9] - 支持一云多芯，软硬件深度兼容认证，为行业云量身打造精细化的运维运营管理能力[9]

行业概述与定义 - 网闸（安全隔离网闸，GAP）是一种通过物理隔离与数据摆渡技术实现高安全性数据交换的网络安全设备 [2] - 其核心原理是实现物理层、链路层、应用层的全面断开，通过无协议摆渡机制（如固态存储介质）在完全物理隔离的网络间进行可控数据交换 [2] - 针对不同行业需求和应用场景，主要产品类别包括传统网闸、工业网闸、单向光闸、电力专用单向隔离装置等 [2] 行业发展历程 - 中国网闸技术发展分为三个阶段：第一代单机隔离卡技术，实现基础网络隔离与非实时数据交换 [4] - 第二代单刀双掷开关与共享存储架构，解决了实时性问题，通过分时存取和协议剥离实现数据“摆渡” [4] - 第三代专用交换通道技术，以专用高速硬件和私有加密协议构建高性能安全隧道，实现了处理能力的质的飞跃 [4] 行业产业链 - 产业链上游主要包括芯片、PCB、高速固态开关、电源模块等硬件，以及操作系统、安全内核、加密算法库等软件 [5] - 产业链中游为网闸生产制造环节 [5] - 产业链下游主要应用于政务、军工、金融、能源、电信、工业等领域 [5] 市场规模与驱动因素 - 2024年，中国网闸行业市场规模约为2135亿元，同比增长7.39% [1][7] - 行业正从合规驱动向价值驱动深刻转型，驱动力来自日趋严峻的网络安全形势与日益凸显的数据要素价值 [1][7] - 数据交易行业的快速增长为网闸带来关键角色，2024年中国数据交易行业市场规模为2115.4亿元，同比增长37.64%，预计2025年达2840.9亿元，同比增长34.30% [7] - 网闸在数据确权、隐私保护、跨境流动等场景中扮演“终极屏障”角色，对敏感信息实现全流程安全管控 [7] 竞争格局与重点企业 - 行业竞争格局呈现“头部主导、创新破局、生态分化”特征，传统综合安全厂商凭借先发优势占据主导地位 [8] - 启明星辰在网闸领域以“2+1”架构为核心，结合工业协议深度解析与智能过滤技术，2025年前三季度营业收入为15.48亿元，同比下降33.46%，归母净利润为-2.16亿元，同比下降2.71% [9][10] - 奇安信网闸产品采用“2+1”双主机+专用隔离模块架构，集成多种工业协议与功能，2025年前三季度营业收入为28.39亿元，同比增长4.72%，归母净利润为-6.17亿元，同比增长47.54% [11] 行业发展趋势 - 技术形态向“软硬解耦”与智能化升级演进，将出现“软件网闸”与集成AI处理单元的“智能硬网闸”，实现从“固定隔离”到“场景自适应安全交换”的跨越 [11] - 功能价值从“网络隔离器”向“数据安全交换平台”跃迁，深度融合数据安全能力，成为集高性能摆渡、内容深度识别、数据脱敏、操作审计于一体的交换中枢 [12] - 产业生态深度融入信创与行业解决方案，全栈信创化成为刚性门槛，竞争焦点转向提供深度行业化的“隔离交换解决方案”和构建复合生态能力 [13]

收购交易概览 - 北京浩瀚深度信息技术股份有限公司于2026年1月7日以现金收购云边云科技（上海）有限公司35%的股权 [2] - 收购完成后，浩瀚深度通过直接和间接方式合计控制标的公司54%的股权 [2] 标的公司业务 - 云边云是一家专注于云网融合服务的企业，主营业务涵盖SD-WAN/SASE、云服务及AI边缘网关 [2] - 标的公司拥有超过600家行业客户，覆盖零售、制造、医疗等领域 [2] 战略协同与技术整合 - 本次收购是浩瀚深度AI战略的延续与深化，意味着公司将AI能力从金融云端系统性地部署到了零售、制造、医疗等核心产业的边缘侧，形成了完整的“云边协同”AI能力体系 [2] - 浩瀚深度将为云边云注入三大核心能力：深度集成的DPI技术、更先进的AI算法及大模型、以及坚实的硬件设计开发能力 [2] - 收购完成后，“浩瀚深度公司的DPI之眼、AI决策大脑与硬件骨架”与“云边云的边缘网关平台”深度融合，共同构成一个完整、自主进化的智能网络系统 [2] 应用场景拓展 - AI边缘网关将智能延伸至零售、制造、医疗等场景的终端侧，实现数据本地化处理与实时响应 [3] - 在智慧零售场景，可依托AI营销智能体分析客流、交易及库存数据，自动调整促销策略与货架陈列，还能接入AI导购智能体，基于顾客消费偏好推送个性化商品推荐 [3] - 此举极大拓宽了公司AI解决方案的应用边界 [3] 商业模式升级 - 本次并购将推动浩瀚深度的商业模式从项目制，向包含SASE订阅、边缘计算服务在内的可持续服务化模式转型 [3] - 基于技术融合而生的AI智能体，可作为标准化服务模块嵌入订阅套餐中，客户能够根据自身需求灵活选择智能体功能组合，实现按需付费 [3] - 通过云端与边缘的协同迭代，持续为客户提供功能升级服务，进一步提升客户黏性与收入韧性 [3] 战略意义与业务格局 - 本次收购标志着浩瀚深度AI核心战略的进一步落地 [3] - 公司正式形成“智能应用+智能网络+智能边缘”三位一体的业务新格局 [3] - 此举突破了公司固有的增长瓶颈，成功打开企业长期发展的天花板 [3]

收购交易概述 - 北京浩瀚深度信息技术股份有限公司以现金收购云边云科技（上海）有限公司35%的股权 [2] - 交易完成后，浩瀚深度通过直接和间接方式合计控制云边云公司54%的股权 [2] 标的公司业务概况 - 云边云是一家专注于云网融合服务的企业，主营业务涵盖SD-WAN/SASE、云服务及AI边缘网关 [3] - 公司拥有超过600家行业客户，覆盖零售、制造、医疗等领域 [3] 战略意义与业务格局 - 本次收购是浩瀚深度AI战略的延续与深化，继上月与燧原科技合作后，再次将AI能力从金融云端部署到零售、制造、医疗等核心产业的边缘侧 [3] - 收购标志着公司正式形成“智能应用+智能网络+智能边缘”三位一体的业务新格局 [6] - 此举突破了公司固有的增长瓶颈，成功打开企业长期发展的天花板 [6] 技术协同与系统构建 - 浩瀚深度将为云边云注入三大核心能力：深度集成的DPI技术、更先进的AI算法及大模型、坚实的硬件设计开发能力 [3] - 收购完成后，浩瀚深度的“DPI之眼、AI决策大脑与硬件骨架”将与云边云的“边缘网关平台”深度融合，共同构成一个完整、自主进化的智能网络系统 [3] 应用场景拓展 - AI边缘网关将智能延伸至零售、制造、医疗等场景的终端侧，实现数据本地化处理与实时响应 [3] - 在智慧零售场景，可依托AI营销智能体分析客流、交易及库存数据，自动调整促销策略与货架陈列 [5] - 还能接入AI导购智能体，基于顾客消费偏好推送个性化商品推荐，全方位提升门店运营效率与顾客体验，极大拓宽了公司AI解决方案的应用边界 [5] 商业模式升级 - 本次并购将推动浩瀚深度的商业模式从项目制向包含SASE订阅、边缘计算服务在内的可持续服务化模式转型 [5] - 基于技术融合而生的AI智能体，可作为标准化服务模块嵌入订阅套餐中，客户能够根据自身需求灵活选择智能体功能组合，实现按需付费 [5] - 通过云端与边缘的协同迭代，持续为客户提供功能升级服务，进一步提升客户黏性与收入韧性 [5]

公司战略定位与市场机遇 - 电力瓶颈问题凸显了能效的重要性 Arm的能效比竞争解决方案高出约50% 吸引了NVIDIA 亚马逊 谷歌 微软 特斯拉等主要客户采用其技术 [1][2] - 前所未有的计算需求导致所有公开宣布的新增算力均基于Arm架构 这为公司带来了巨大的增长机遇 并推动Neoverse业务同比增长超一倍 [1][2] - 公司正加速投资以把握由AI驱动的计算需求机遇 该需求已超出初期预期 当前主要制约因素在于电力等基础设施 [5] 财务表现与业务驱动因素 - 第二季度软银相关收入从上一季度的1.26亿美元增至1.78亿美元 增加了5200万美元 此水平可作为未来参考基准 该收入包含IP许可和设计服务 [5] - 本季度中国区表现强劲 需求达到历史高位 增长主要来自许可证收入（包含一笔大型授权交易） 版税也保持稳健增长 [1][7] - 大型授权交易（许可证业务）周期通常为6-9个月 最终落地时间主要取决于客户需求时点 [1][7] 产品与技术发展 - 收购DreamBig半导体旨在获取其在以太网和Arm DMA控制器方面的关键知识产权 有助于扩展网络并扩大对最终客户的产品供应 [3] - 与软银及其合作伙伴在Stargate项目上深入合作 为数据中心建设（计算 网络 配电及组装）提供技术 带来巨大业务机会 该项目是包括OpenAI在内的更广泛计划的一部分 [3][5] - Lumex CSS产品在9月发布后即产生版税收入 原因是合作方此前已采用过第一代方案 使得第二代方案能快速被采纳 体现了CSS方案显著加速产品上市的特点 [5] 各业务板块前景 - 云和网络业务（基础设施业务）在Arm版税收入中的占比上一财年约为10% 目前其增速是其他类别平均水平的两倍 预计15%至20%的占比是合理的预期 [6] - Arm技术正加速渗透至网络栈各环节 包括DPU 交换机等（如Bluefield技术 Tomahawk和Arista交换机） 其能效优势成为重要增长动力 [6] - 未来AI计算将从训练向推理转变 边缘侧对CPU和Lumex（配备可扩展矩阵扩展）的需求强劲 Arm在电池供电设备等边缘计算领域具有独特优势 并与Meta合作推动云边协同 [7] 运营与投资管理 - 相关解决方案需要大量研发投入 但目前收入增长高于运营支出增长 公司已对此进行谨慎管理 [4] - 关于新产品时间表 将在芯片流片成功 样品返回并获得不可取消客户订单这三个里程碑达成后公布 因为这将是一项公司从未涉足的新业务 [4]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1] 报告的核心观点 - 报告核心观点为华为智慧油气解决方案通过数字化和智能化技术，覆盖勘探开发、油气田运营及管网管理三大核心业务环节，旨在提升行业生产效率、运营安全性和成本效益 [6][38][111] 智慧勘探开发 勘探开发算力中心 - 解决方案基于华为云实现算力资源灵活调度及专业软件与数据的统一管理，旨在解决资源云化慢、成本高及跨集群作业效率低等挑战 [9][11] - 方案实现IT底座自主创新，GeoEast软件适配鲲鹏与欧拉OS，处理效率提升8倍（从456小时降至55小时）[14] - 成功案例显示，助力大庆油田地震数据处理能力提升一倍以上，最大单工区处理面积从400km²提升至2000km²，最大探测深度从5000米提升至8000米以上 [17][20] 油气勘探数据存储 - 针对地震数据量达数百PB、文件数达百万级的挑战，提供智能分级存储方案，支持热、温、冷数据自动分级 [21][24] - 方案价值包括性能提升30%、成本降低30%、管理效率提升35% [26][28] - 成功案例中，为阿尔及利亚客户实现高可靠、低成本部署，整体成本降低30%；为巴西客户实现性能提升3倍，带宽提升6倍，迁移效率提升2倍 [32][34][35][37] 智慧油气田 智慧作业区 - 方案依托"云-边-端"架构，引入边缘计算与AI技术，构建生产运行指挥一张图，实现数据、应用、算法协同 [40][41] - 具体价值包括：智慧井场投资成本降低20%，保产节能降低能耗30%；智慧场站减少人工巡检工作量50%，建设周期从2天缩短至2小时 [42][45] - 油气生产大模型通过边用边学，模型训练工作量节省85%以上，实现生产全流程智能预测与优化 [45][57] 油气田一张网 - 解决方案结合工业PON、Wi-Fi 6、5G等技术，打造一体化工业互联网络，满足井场偏远、环境恶劣下的"少人化、无人化"需求 [73][74] - 方案具备全场景联接、稳定可靠、全网安全及智简运维价值，支持业务隔离与数据加密 [76] - 成功案例中，助力X油田实现无人值守，网络层级从10层减至3层，维护人力降低70%；4G专网方案实现单井功耗从6W降至4.2W [89][92] 华为星河 AI 高品质油气总部园区网络 - 方案构建以体验为中心的高品质万兆园区网络，实现全场景无线全覆盖，保障生产安全与办公效率 [93][94] - 关键优势包括：无线体验升级，GB级文件秒级下载；安全升级，终端无感接入，端到端安全防护；运维升级，故障分钟级定位，无线类故障80%以上自闭环 [95][101][103] - 成功案例显示，助力非洲S油田投诉率降低90%，运维效率提升3倍 [106][110] 智慧管网 数智化管网 - 方案通过"端+云+大数据"架构集成管道全生命周期数据，解决系统重复建设、信息孤岛及人工巡检效率低等挑战 [114][115] - 管道监测预警实现7x24小时实时监测，风险识别率高于95%；智慧场站实现风险事件实时感知与科学决策 [117] - 成功案例中，为国家管网山东公司1173km管道部署光纤传感+AI算法，精准识别挖掘事件，高效过滤误报 [125][127] 管道一张网 - 解决方案基于F5G、工业交换机、Wi-Fi 6等技术，打造长输管道一体化工业互联网络，满足高可靠、低时延、大带宽需求 [130][131] - 方案价值包括全场景联接、全网安全、稳定可靠及智简运维 [133] - 成功案例中，为S客户建设100G骨干网，带宽增长1000倍，解决高延时与低稳定性问题，新设备可由现网网管统一纳管 [141][145] 智慧管网光通信 - 方案覆盖场站、阀室、综合办公等场景，具备安全可靠、超大带宽、融合承载、极简运维四大特性 [150][151] - 采用原生硬管道（NHP）技术演进路线，支持从2M到100G+的流量随需承载，保障业务高可靠与低时延 [152][155][157] - 成功案例显示，为M油田升级骨干链路至8*10G，支持平滑扩容至100G+，实现生产控制业务物理隔离 [162][166]

行业背景与政策环境 - 工业互联网和智能工厂建设成为企业数智化转型的关键路径，在工业4.0和新基建浪潮下快速发展[3] - 国家层面出台《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，提出到2025年基本形成具备国际竞争力的基础设施和产业体系，到本世纪中叶实现“三步走”目标[16] - 第十四个五年规划和2035年远景目标提出要“积极稳妥发展工业互联网”，在重点行业和区域建设若干国际水准的工业互联网平台和数字化转型促进中心[18] - 全国31个省份累计出台近5013项属地工业互联网相关政策，工信部联合财政部支持中小企业数字化转型试点，计划从2022年到2025年围绕100个细分行业支持300个左右公共服务平台[19][22] 技术架构与核心能力 - 基于5G+边缘计算的智慧工厂解决方案采用“云网边端”一体化架构，通过边缘计算实现1~5ms超低时延，满足工业场景实时性需求[5][40][41] - 边缘智能小站（EIS）部署在工厂本地机房，支持数据不出厂、超低时延等需求，与全栈专属云（ECSO）组成分布式云架构[39][72][73] - 5G工业专网提供优享、专享和尊享三种模式，逐步提高网络专用化程度，满足不同场景对网络速率、时延及可靠性的需求[82][83] - 工业互联网平台支持超过30种工业协议（如Modbus/TCP、OPC UA等），实现设备数据采集、协议适配和深度解析[5][80] 应用场景与解决方案 - 机器视觉质检通过5G大带宽支持高清图像实时回传，实现产品缺陷自动检测、设备异常监测和仪表读数识别，替代人工目视检查[54][55][88][89] - AR辅助生产借助5G低时延特性实现第一视角音视频通讯、虚实结合和数据实时展示，辅助复杂装配过程，降低出错概率[94][95][96] - 高精度定位融合UWB、蓝牙等技术，提供厘米级到米级定位精度，满足人员、物料、工装工具等移动资源的实时轨迹跟踪[59][99][101] - 云化AGV利用5G网络实现AGV调度平滑切换和远距离实时控制，通过云端算法增强AGV协作能力，解决WiFi切换断线问题[105][107] 典型案例与实施效果 - 北京市昌平区作为首批中小企业数字化转型试点城市，部署工业互联网企业服务平台，帮助设备制造和医药制造行业中小企业实现全面数字化转型[7][132] - 某工业园区通过部署智慧工厂解决方案实现云边协同无缝调用，满足中小企业对低时延、数据安全和本地化部署的需求[8][136] - 智慧工厂解决方案帮助企业在多个维度实现降本增效：优化生产流程、减少设备停机时间、降低能耗，显著提升运营效率[9][45] - 平台化运营促进产业链上下游协同发展，催生工业众包、协同制造等新模式，形成共赢的产业生态[45][135]

合作核心内容 - 特斯联与紫光云技术有限公司正式签署战略合作协议，旨在实现资源共享与能力协同[2] - 合作将充分发挥各自优势，深度融合紫光云的云服务能力，实现算力资源的“广域池化”[2] - 合作深度向产业链上游延伸，基于紫光集团的芯片设计全流程服务能力，奠定定制化AI芯片合作基础[2] 技术整合与服务提升 - 特斯联将融合紫光云的云服务能力，用户通过一键操作即可快速获取云端算力资源，提升智算服务的覆盖广度与交付灵活性[2] - 双方将在算力统筹调度、资源管理等关键层面展开深度协同，共同打造更具弹性、安全可靠且低成本的AI算力解决方案[2] - 特斯联在空间智能领域的场景经验与紫光芯片云全栈能力结合，有望共同探索面向特定场景的定制化AI推理芯片的联合设计与优化[3] 行业趋势与架构发展 - AI算力需求正从“单节点集群”向“分布式协同”转变，低延迟、高并发的推理需求依赖边缘侧及端侧节点处理，云端负责统一管理、调度和迭代[3] - “云边协同”架构通过动态资源管理和智能调度策略，解决资源利用率低的挑战，为复杂AI模型部署和低时延协作式计算奠定基础[3] - 合作基于对“云边协同”算力架构的共识，旨在打造开放、高效、可信的国产AI算力新生态，引领行业发展方向[3] 战略意义与产业影响 - 合作是双方优势互补、互利共赢的战略选择，也是国产通用AI算力产业发展的新里程碑[4] - 合作将加速推动国产通用AI算力产业的构建与落地，为我国数字经济发展注入强大动力，助力千行百业迈向智能化新时代[4] - 合作将进一步拓展紫光云在AI领域的业务版图，提升其在智能时代百行百业数字化转型中的核心竞争力[3]

平台技术架构与创新 - 开创性构建集团统筹云边协同智慧管控模式 云端大脑凭借强大算力进行全局智能优化与科学决策 边缘末梢确保毫秒级实时响应[2] - 采用大模型+小模型深度协同技术 小模型如专科医生精准定位设备故障 大模型像智能导医台调用知识库推荐处置策略[4] - 平台整体技术被鉴定为国际领先水平 正推动向云边端一体架构演进 通过智能控制闭环实现深度生产自动化[2][5] 运营效能提升 - 实现五升一降数字化管控目标 全面提升设备可靠性/机组运行水平/安全管控水平/专业技术管控水平/生产成本管控水平 降低生产人员劳动强度[4] - 接入12家海内外电厂37台机组 推动电厂综合煤耗每千瓦时下降0.45克 机组非停次数同比下降38%[4] - 成功避免非计划降负荷事件 延长设备使用寿命 提升设备运行效能 显著降低能源消耗[2][4] 生态构建与行业影响 - 通过滴灌式数智文化培育机制 每月举办模型竞赛和专题培训 助力打造人人用AI人人创价值创新生态[5] - 打破电厂管理条块分割组织壁垒 实现行业突破性数字化管控目标[4] - 作为国家级双跨工业互联网平台企业 成功实践体现人工智能与产业深度融合 为能源转型贡献技术力量[5][6]

公司数字化转型战略 - 公司将数字化转型列为头号工程 抽调80余名科研精英组建团队 携手朗坤智慧科技历时一年完成技术攻坚 [3] - 创新采用"1个平台、2级管控、5类责任层级、8种应用、6大预警中心"立体化架构 实现从集团总部到12家电厂、37台机组的全链条数字化穿透 [3] - 建设基于云边协同的火电安全生产管控数字化平台 被定位为战略布局和长远发展的必然选择 [2] 技术架构与创新 - 采用"集团统筹、云边协同"管控新模式 云端负责全局优化和智能决策 边缘节点确保毫秒级实时响应 [2] - 构建强大工业数据中枢 汇聚多年运行数据 部署5万多个智能预警模型 沉淀55万个预警案例 [3] - 集成近200个专业算子 采用零代码开放式架构 业务专家可通过简单拖拉拽快速构建新模型 [3] - 实现"大模型+小模型"深度协同 小模型精准定位设备问题 大模型调用知识库提供解决方案 [5][6][7] 运营成效与数据表现 - 平台投运以来累计发出预警信息55万余条 准确率超90% [7] - 推动电厂综合煤耗每千瓦时下降0.45克 机组非停次数同比下降38% [7] - 成功避免多起非停与非降事故 例如成功处理引风机失速预警避免非降事件 [1] - 实现行业突破性"五升一降"数字化管控目标 全面提升设备可靠性等五大水平 降低生产人员劳动强度 [4] 人才培养与知识管理 - 每月定期举办模型竞赛 开展13期专题培训 新增150多个专业模型 覆盖汽机锅炉等核心设备 [8][9] - 编制《年度典型预警案例汇编》 建立集案例库、故障库、策略库、模型库于一体的四库全书 [9] - 通过滴灌式数智文化培育 形成人人用AI、人人创价值的创新生态 [8] 行业认可与未来规划 - 平台通过中国电机工程学会技术鉴定 整体技术达到国际领先水平 [4] - 工信部副部长调研时肯定创新突破 提出从大语言模型向大物理模型转变的期待 [7] - 正推动平台向云边端一体架构演进 目标实现智能控制闭环 彻底解放人力 [9] - 为流程工业数字化转型升级提供可复制、可推广的标准化解决方案 [9]