公司战略与核心能力 - 公司以“工业互联网+AI”双轮驱动赋能制造业与服务业融合[1] - 公司已形成“企业大脑”和“机器人大脑”两大核心战略能力，分别致力于管理决策流程智能化和生产装备执行单元自主化[2] - 公司已围绕工业场景研发了10个垂直领域的大模型，推动制造业从“人工经验驱动”迈向“数据与智能双轮驱动”[2] - 公司将继续锚定两大核心战略，以更前沿的工业智能技术为中国智造锻造“最强大脑”[3] 产品应用与市场落地 - 公司最新研发成果“设备维修助手智能体”具备智能诊断、智能翻译、智能检索三大引擎，已在三一集团、福龙马集团、盛宏电子及泰国Leadway等海内外企业落地[1] - 该智能体能将故障诊断时长缩短50%，维修效率提升30%，助力中国企业从制造出海迈向服务全球[1] - 公司已兼容超1100种工业协议，为技术应用提供广泛基础[3] 商业模式与行业赋能 - 公司深度参与广东省“链式数字化改造”，通过龙头企业能力输出形成可复制行业标杆，再借助轻量化、低成本技术模式降低应用门槛，最终在政府政策引导下实现模式在中小企业中的渐进式普及[3] - 该模式旨在破解中小企业“不敢转、不会转”的难题，核心是“让转型收益看得见，让转型门槛够得着”[3] - 公司致力于当好产业融合的赋能者，持续扎根广东制造业[3]

政策目标与产业规划 - 政策设定了明确的工业互联网发展路线图，目标是到2028年建成超过450个具有影响力的工业互联网平台，并推动不少于5万家工业企业完成“新型工业网络”改造 [1] - 政策旨在推动人工智能与工业互联网深度融合，为工业互联网装上“大脑”，并设定到2025年核心产业规模超过1.6万亿元人民币的目标 [1] 技术演进与应用现状 - 工业互联网正从“连得上、看得见”的数据连接阶段，向基于生成式AI和工业大模型的“认知理解”与“智能决策”阶段跨越 [3] - 工业互联网已覆盖41个工业大类，累计实施超过2.3万个“5G+工业互联网”项目，黑灯工厂、无人矿山等应用已成为现实 [3] - 网络技术需向具备“自感知、自决策”能力的智能化方向演进，以支持柔性制造等高级应用，具体技术包括5G、时间敏感网络等 [7] 产业链生态与企业参与 - 政策利好刺激产业链活跃，数据显示2025年新注册的工业互联网相关企业数量同比大幅增长27.8% [5] - 行业呈现分层服务模式：大型企业倾向于构建专用大模型，而针对中小企业则推广“模型即服务”模式以降低使用门槛 [5] 实施路径与行业重点 - 工业互联网的落地实施需遵循从“设备-产线-车间-工厂”的渐进式路径，不能一蹴而就 [7] - 建议优先在生产控制、设备协同等价值深厚的环节进行技术投入与改造 [7] - 汽车、钢铁等重点行业被列为优先发展对象，需重点培育其数据集和智能体应用 [7]

工业互联网与人工智能融合的发展路径 - AI大模型正驱动平台化设计、智能化生产、个性化定制等新模式加速涌现，同时国内开源人工智能技术降低了企业智能化门槛，这要求工业互联网平台提供更深层次的应用 [1] - 面向大型企业，需要以工业软件为抓手，开展人工智能赋能工业软件的技术应用，并研发专用的多模态大模型 [1] - 面向中小企业，应发展“模型即服务（MaaS）”模式，布局多元工业智能体，以降低其应用人工智能的技术难度 [1] 新型工业网络的升级与部署 - 工业网络开放智能升级是人工智能与工业深度融合的关键支撑，政策部署提出到2028年推动不少于5万家企业实施新型工业网络改造升级 [1] - 为支撑柔性制造等动态场景，网络需具备“自感知、自决策、自执行”的能力，这是实现产线实时调整与工艺动态优化的高级应用基石 [1] - 企业可优先在生产控制、设备协同等高价值环节部署5G、时间敏感网络（TSN）、工业光网等新型网络技术，通过分阶段试点验证、分步骤落地推广，实现从“单点智能”到“全局智能”的演进 [1] 未来发展的重点部署方向 - 下一步需要重点围绕新型工业网络创新、工业高质量数据集建设、工业智能体培育和推广等方面展开部署 [2] - 需加强新型工业网络在实时性、确定性、安全性及算网控一体化方面的研究 [2] - 应在汽车、钢铁等重点行业组建创新联合体，建设一批真正有高价值的典型工业数据集 [2] - 应构建多层级的应用体系，按照“设备级-产线级-车间级-工厂级-企业级-生态级”的思路，分步推动工业智能体研发和能力提升 [2]