吉利汽车与英伟达宣布深度合作 - 吉利汽车集团与英伟达在3月18日的GTC大会上宣布将围绕智能驾驶、智能座舱、智能制造与研发等领域展开一系列深度合作 [1] - 双方合作集中在三个维度：物理AI、企业AI、工业AI领域 [1] 物理AI领域合作细节 - 在物理AI领域，双方将共同探索智能汽车核心能力的持续进化 [1] - 合作基于英伟达的高性能算力平台，以及吉利在整车级场景理解、多模态融合决策上的深度积累 [1] - 合作旨在推动以WAM（世界行为模型）为代表的物理AI技术架构，目标是让汽车具备更强大的环境感知、行为预判和协同执行能力 [1]

合作概述 - 吉利汽车与英伟达于3月18日在英伟达GTC大会上宣布将展开深度合作 [1] - 合作将围绕智能驾驶、智能座舱、智能制造与研发等领域进行 [1] - 双方合作集中在物理AI、企业AI、工业AI三个维度 [1] 物理AI领域合作 - 双方将共同探索智能汽车核心能力的持续进化 [1] - 合作基于英伟达的高性能算力平台，以及吉利在整车级场景理解、多模态融合决策上的深度积累 [1] - 目标是推动以WAM（世界行为模型）为代表的物理AI技术架构 [1] - 旨在让汽车具备更强大的环境感知、行为预判和协同执行能力 [1]

合作概述 - 吉利汽车与英伟达于3月18日英伟达GTC大会上宣布将围绕智能驾驶、智能座舱、智能制造与研发等领域展开一系列深度合作 [1] - 双方合作集中在物理AI、企业AI、工业AI三个维度 [1] 物理AI领域合作 - 双方将共同探索智能汽车核心能力的持续进化 [1] - 合作基于英伟达的高性能算力平台，以及吉利在整车级场景理解、多模态融合决策上的深度积累 [1] - 合作旨在推动以WAM（世界行为模型）为代表的物理AI技术架构，目标是让汽车具备更强大的环境感知、行为预判和协同执行能力 [1]

报告行业投资评级 - 评级：看好 维持 [2] 报告核心观点 - 2026年是AI应用落地之年，随着LLM向多模态、推理规划和智能体进化，技术进步将推动各类场景价值重估 [8] - 工业AI是空间大、数据足、壁垒深、落地动力强的高价值场景，正跨越幻觉鸿沟，步入大规模应用阶段 [6][8][12][15][22][28][36] - 工业AI应用正从传统深度学习驱动的“一场景一模型”范式，向大模型驱动的“基础模型+各类应用”新范式演进 [45] - 大模型与小模型将并存融合，共同驱动工业AI应用深化 [48] - 工业AI的三大关键细分场景值得关注：1）推理能力增强驱动的AI+时序数据挖掘（流程工业为主）；2）多模理解能力增强驱动的AI+仿真设计（离散工业为主）；3）Agent能力增强驱动的AI+端到端运维 [38][56] 根据目录总结 01 2026年为何看好工业AI场景价值释放？ **空间大** - 2024年中国工业增加值达40.5万亿元，占GDP比重约30%，为全球第一工业大国，AI微小渗透率提升即可带来巨大价值 [12] - 中国工业软件市场渗透率低，2024年工业软件市场规模占工业增加值比重仅为0.73%，远低于全球平均的1.83%，提升空间巨大 [12] - 预计2026年全球工业软件市场规模达5767亿美元，同比增长5%；中国工业软件市场规模达3353亿元，同比增长7% [12] **动力足** - 制造业大国面临全球性“用工荒”与“技能断层”，老龄化与蓝领工人短缺问题推动AI替代需求 [15] - 工业场景ROI清晰，价值创造可通过良品率提升、设备停机时间减少、能耗降低、人员投入降低等明确指标衡量 [15] - 中国工程师规模总量大（2020年1905万人），但占劳动力比重（2%）显著低于欧美发达国家，存在供需缺口 [18][19] **数据多** - 工业领域正从自动化（3.0）向智能化（4.0）迈进，已完成自动化和信息化改造，数字化水平持续提升 [22] - 2025年工业物联网终端数量预计达110亿个，积累了海量待挖掘数据 [24] - 2024年，中国重点规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率达84%，关键工序数控化率达66%，数字化基础不断夯实 [25] **壁垒深** - 工业AI落地需软硬结合，LLM难以直接替代物理现场问题解决 [28] - 工业软件中，嵌入式软件占比最大，达57.4%，体现了软硬件深度融合的特性 [30] - 工业数字化转型支出中，软件占比43.7%，硬件占比38.7%，软硬件投入相当 [32] **政策技术共振** - 2025-2026年政策频出，如《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》、《“人工智能+制造”专项行动实施意见》等，强力推动AI与制造深度融合 [34] - 技术端：模型可靠性提升（结合物理规律与RAG）、多模理解能力增强、Agent技术成熟，2026年是技术成熟与成本落地的交汇点 [36] - 预计全球工业AI市场规模将从2022年的20.4亿美元增长至2032年的895.3亿美元，年复合增长率达46% [35] 02 哪些工业AI场景值得重视？ **AI+时序数据挖掘（推理能力增强）** - 以中控技术的TPT（时序预训练Transformer）为代表，是业界首款流程工业时序大模型，步入大规模应用阶段 [57] - TPT基于海量工业时序数据训练，具备六大核心功能：模拟、控制、优化、预测、评估、统计，旨在打造“感知-决策-执行”闭环 [57][61] - TPT通过数据驱动和与第一性原理（如APEX平台）结合，对抗模型幻觉问题，提升输出可靠性与可解释性 [68][73] - TPT已落地超110个项目，应用于石化、煤化工等行业，标杆案例经济效益显著 [85][87] - 例如，在65万吨/年的氯碱装置中，TPT解决方案带来约2080万元/年的经济效益，包括提升人效30%-50%、降低电耗、减少停工损失等 [78] - 在硫酸装置中，应用TPT后，人工操作频次从日均1600余次降至日均10次以内，实现近“无人”值守 [82] **AI+仿真设计（多模理解能力增强）** - AI+CAD当前核心价值在于辅助式设计（提升效率），而非生成式设计（直接输出模型），因CAD数据结构复杂、精度要求严苛、工程意图难以理解 [95] - AI+CAE主要通过AI代理模型和降阶模型两大路径加速仿真过程，提高计算效率 [96] - 海外西门子、Ansys等头部企业有完善布局，国内索辰科技的物理AI平台已在低空经济领域获得订单 [96] **AI+端到端运维（Agent能力增强）** - 工业设备状态监测与故障诊断系统（PHM）实现预测性维护，从被动维修转向主动维护 [99] - AI赋能PHM，实现从故障报警到诊断建议、从查手册到智能助手、从专业软件到自然对话的升级 [103] - 例如，PHM-GPT大模型能统一多任务处理，具备强大泛化与小样本学习能力，在全新数据集上仅用少量样本微调即可达到有竞争力准确率 [101][103] - 产业方面，容知日新已发布PHMGPT设备智能运维大模型，打造“虚拟诊断工程师” [104] - 2021年全球PHM市场规模69亿美元，2022-2026E年复合增长率预计为32%；中国市场规模36亿元，同期年复合增长率预计为36%，渗透率低，成长潜力大 [106] 03 投资视角如何展望？ - 投资阶段正从存量优化（如效率提升）走向增量创新（如新商业模式、新产品） [109] - 应聚焦细分环节龙头，关注在数据积累、软硬结合、场景落地方面具备核心优势的企业 [107][109]

中国瑞林电话会议纪要关键要点 一、 公司与行业概况 * 公司为有色金属采选冶及加工全产业链技术服务商，前身为原冶金部部属设计院，于2007年完成混改，2025年4月8日在上交所主板上市[3] * 主营业务聚焦有色金属产业链，同时覆盖民用、市政、环保等领域，近年受房地产与大基建形势影响，民用市政业务下滑但整体影响可控[3] * 2025年在国内形势偏弱及行业竞争加剧背景下，公司整体经营保持平稳，矿山、冶炼及化工等板块实现增长，境外合同额占比持续提升[3] 二、 市场与竞争格局 * **国内市场**：国内铜冶炼行业产能相对资源存在过剩，竞争激烈，公司判断国内新上铜冶炼产能“几乎不可能”，主要受资源禀赋有限、政策收紧等因素限制[6] * **海外市场**：2025年新签合同海外占比预计超70%，未来3-5年海外将成为核心增量市场，矿山与冶炼业务境外占比约80%[2][5] * **竞争地位**：公司在国内铜冶炼设计/装备市占率超75%，全球占比超40%[2][7] * **主要竞争对手**：国内主要对手为恩菲（原北京院），海外主要对手为奥特泰，公司判断在铜冶炼领域对手不具备明显竞争优势[7] * **项目中标情况**：以近四年海外新建的4个较大铜冶炼厂为例，公司中标其中3个（印尼阿曼、刚果（金）卡莫阿、印度阿达尼），唯一未中标的是印尼自由港项目[8] 三、 业务结构与盈利能力 * **业务毛利率**：海外设计咨询毛利率约40%，装备约30%，远高于国内EPC业务5%-7%的水平，业务结构优化带动整体盈利能力提升[2][8] * **毛利率差异原因**：核心差异来自项目区域（境内外）及业主类型，国际大型矿企（如力拓、必和必拓）项目执行毛利率相对更高，国内项目因竞争激烈毛利率波动较大[11][12] * **营收下滑原因**：2023—2025年公司总体营收有所下滑的主要原因之一是低毛利的EPC业务萎缩，公司对毛利率过低的项目存在选择性承接策略[8] * **关联交易**：当前与股东的关联交易占比不高，约在5点几，对2026年关联交易额度的预计上限为不超过8点1亿元[4] 四、 客户与项目情况 * **海外客户结构**：分为中资企业境外投资带来的项目（紫金、洛钼、中矿资源等）和纯境外业主项目（印尼阿曼、力拓、必和必拓等）[9][10] * **国际客户突破**：公司已进入力拓、必和必拓供应商体系，其中必和必拓准入标准严格，进入其供应商体系对全球业务拓展具有重要意义[10] * **项目储备与区域**：未来3—5年海外项目落地将相对较多，区域主要包括非洲、中亚、东南亚及澳洲等，项目类型以矿山与冶炼为主，矿种包括铜、钨、铅锌、镍钴等[10] * **区域分布**：业务主要集中在非洲、南美、中亚等资源集中地区，现有项目结构中中亚相对更多（如哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦），非洲项目相对“淡一些”[20] 五、 发展战略与未来增长点 * **上游延伸**：计划未来3—5年通过参股国内外优质矿产资源实现产业链上游延伸，主要方式为跟随矿主/项目业主关注优质矿山项目，尝试参与股权投资[2][13] * **下游运维服务**：战略拓展冶炼厂运维服务，已成立专门部门并有项目落地，重点推进铜冶炼厂“开车运营”服务[13] * **运维收费模式**：当前按人工时计价（如1,000美元/天、1,500美元/天），后续拟探索与业主签署类似利润分成机制的合同安排[16] * **数字化与工业AI**：将“NDI”打造为有色行业全产业链数字化解决方案产品，已有项目落地，境外已有2个项目落地，合同额“还不算小”，公司专门成立数字化事业部推进该业务[18][19] * **增长机会**：境外新建铜冶炼厂增多，业主技术力量相对薄弱，公司在冶炼相关的设计咨询、投产运营技术支持等环节具备新增商业机会[14] 六、 财务与运营细节 * **收入确认差异**：设计咨询业务采用里程碑法确认收入，装备集成业务需取得竣工验收或性能考核报告后方可确认收入，导致该板块收入确认周期更长、波动更大[16][17] * **海外项目质量**：海外项目整体毛利率与回款质量优于国内，毛利率水平“15%~30%”为确定可实现区间，回款方面海外业主相较国内更好[18] * **在手订单**：尚未完成全面统计，数据拟在2026年年报中披露，公司正在对存量订单进行清理核对[16]

项目概况 - 杰夫·贝索斯旗下人工智能实验室正在推进代号为“普罗米修斯”的项目，计划打造一个专门收购受AI技术影响的工业企业的控股平台，这是押注AI颠覆实体经济的最大规模行动之一 [1] - 该项目已于去年底完成62亿美元融资，此轮融资对应估值约为300亿美元（不含本轮新募资金）[1] - 公司目前正就设立一家新控股公司展开早期融资谈判，该控股公司定位为“制造业转型载体”，计划凭借数百亿美元资金收购传统工业企业 [6] 领导团队与治理 - 杰夫·贝索斯担任公司联席首席执行官，这是他自2021年卸任亚马逊CEO以来首次出任管理职务，并深度参与公司日常运营 [3] - 联合领导团队包括前谷歌高管Vikram Bajaj，联合创始团队还包括前微软研究科学家Christian Bodnar以及前谷歌DeepMind研究员Nal Kalchbrenner [3] - 西雅图ARCH风险合伙公司创始人Robert Nelsen参与了此轮融资并出任董事，他曾预言普罗米修斯将成为“世界上最重要的公司之一” [3] 技术战略与布局 - 公司的技术目标是构建超越大语言模型的新型AI系统，使其具备映射真实物理世界、理解设计与工程原理的能力 [2][4] - 技术应用重点瞄准喷气发动机、计算机芯片等复杂制造工艺，致力于大幅压缩生产周期、降低资源消耗 [4] - 公司已从相关工业领域采集数据用于训练AI系统，并招募工程师为设备零部件建立精准三维模型 [4] - 公司技术路径有别于李飞飞的World Labs和Yann LeCun的AMI Labs所研究的“世界模型”方向 [4] - 公司已完成对初创企业General Agents的收购，并引入了其创始人Sherjil Ozair和William Guss，两人均为前DeepMind及OpenAI研究人员 [4] 运营与人才 - 公司总部位于旧金山，在伦敦和苏黎世设有办公室 [3] - 公司目前已招募逾100名员工，人才来源涵盖OpenAI、谷歌DeepMind及Meta，技术专长横跨大语言模型、计算机视觉、天气预报及物理模拟芯片优化等多个领域 [3] 融资与资本运作 - 将AI技术与传统产业并购相结合的思路并非独创，但普罗米修斯所筹谋的规模远超Thrive Capital、General Catalyst等风险投资机构设立的同类并购工具 [5] - 公司正与包括阿布扎比投资局在内的多家主权财富基金接触，商议对新控股公司的投资事宜 [6] - 贝索斯正与摩根大通首席执行官Jamie Dimon洽谈投资合作，相关资金可能通过该行规模100亿美元的“安全与韧性倡议”基金投入 [6]

公司2025年度财务业绩 - 2025年度营业总收入为12.69亿元，同比增长39.24% [1] - 2025年度净利润为1.83亿元，同比增长34.55% [1] 营业收入增长驱动因素 - 3C行业依托工业AI加速发展，行业需求向好为营收增长奠定坚实基础 [1] - 锂电行业稳步复苏，行业需求向好为营收增长奠定坚实基础 [1] - 公司产品标准化进程持续推进，在大客户群体的渗透度进一步提升，核心业务营收实现稳步增长 [1] 公司战略与业务拓展 - 公司积极推进全球化布局，海外市场拓展成效显著 [1] - 产品标准化优势为海外业务拓展提供了有力支撑，助力海外营收实现稳步增长 [1] - 完成对东莞市泰莱自动化科技有限公司的并购，其业务与公司主业形成有效协同，为营收增长带来正向贡献 [1]

公司上市与战略调整 - 卡奥斯物联科技股份有限公司于2026年1月底正式放弃A股上市计划，转而向港交所递交了招股说明书 [1] - 公司通过收购上海碳索强化绿色制造版图，并出售卡奥斯模具以剥离低效非核心资产，进行“瘦身增肌”以优化资产质量，将资本引向工业智能体研发 [4] 业务与平台架构 - 公司核心竞争力源于海尔集团四十年的智能制造实践与大规模定制经验，自主研发了COSMOPlat工业互联网平台 [1] - COSMOPlat平台被定义为端云一体的数智化解决方案，通过BaaS引擎将工业知识、经验模型化与软件化 [1] - 公司技术架构覆盖从物联感知边缘计算、工业操作系统与工业大脑，到工业智能软件的全栈能力 [1] - 收入支柱由数据智能解决方案与物联网解决方案构成，数据智能业务聚焦智能制造与绿色制造，物联网业务侧重智能控制器的软硬件结合 [2] 市场地位与竞争格局 - 在2024年中国基于平台的工业数据智能解决方案市场中，公司以1.2%的市场份额位居行业第一 [1] - 市场极度分散，前三大参与者合计份额仅为3.3%，其中公司A占1.1%，公司B占1.0% [2][4] - 竞争焦点在于垂直行业的深度渗透与跨系统集成能力 [2] 财务表现与收入结构 - 2023年、2024年及2025年前九个月，公司营收分别为49.94亿元、50.69亿元及44.21亿元 [5] - 公司净利润从2023年亏损8272万元，转为2024年盈利6514万元，2025年前九个月期内利润增至1.76亿元 [5] - 物联网解决方案贡献了超过七成的营收，但其毛利率长期徘徊在12.7%左右，拉低了整体毛利 [2] - 数据智能解决方案毛利率超过30%，其收入占比从2023年的18.3%提升至2025年前九个月的29.0% [2] - 公司总体毛利率仍低于20% [2] 利润质量与关联交易 - 2023年及2024年确认的政府补助分别为9760万元和7970万元，均超过了当年的净利润总额 [6] - 剥离卡奥斯模具业务在2025年贡献了可观的处置收益 [6] - 来自控股股东海尔集团的收入占比从2023年的72.2%降至2025年前九个月的57.7%，但仍占业绩半壁江山 [6] - 第三方客户收入占比已提升至41.1% [7] 技术发展与应用 - 在AI技术加持下，公司的天智大模型已在石化、汽车等高价值行业实现多个智能体应用，如醛分离塔工艺优化、示功图智能助手等 [2] - 基于行业工艺知识的垂直建模能力是维持其市场地位的关键，但工业场景碎片化对模型泛化构成挑战，跨行业复制成本高昂 [3] 风险与挑战 - 公司金融及合约资产减值亏损净额从2023年的466万元激增至2025年前三季度的2559万元，反映了扩张中客户信用风险管理的复杂性增加 [7] - 关联方交易的定价公允性与可持续性是资本市场严格审视的重点 [7] 未来战略与展望 - 公司计划将上市募集资金重点投向工业大模型的持续升级和高价值工业智能体的开发 [7] - 海外市场成为新增长极，2024年海外收入达7.09亿元，占总收入比例持续提升，公司正加速提升海外收入占比 [7] - 公司战略指向“完全数据应用”与全球化扩张，旨在通过AI技术驱动业务，实现从设备连接到价值创造的跃迁 [7]

公司上市与战略转变 - 公司于2026年1月底放弃A股上市计划，转而向港交所递交招股说明书[1] - 公司是海尔集团旗下的工业互联网平台企业，依托海尔四十年制造经验与大规模定制模式[1] 市场地位与竞争格局 - 在2024年中国基于平台的工业数据智能解决方案市场中，公司以1.2%的份额位居行业第一[1] - 市场极度分散，前三大参与者的合计份额仅为3.3%[2] - 竞争焦点在于垂直行业的深度渗透与跨系统集成能力[2] 业务与产品架构 - 公司核心产品为COSMOPlat工业互联网平台，定义为端云一体的数智化解决方案[1] - 平台通过BaaS引擎，将工业知识、经验模型化与软件化[1] - 技术架构具备从物联感知、边缘计算到工业操作系统、工业大脑，再到工业智能软件的全栈能力[1] - 在AI技术加持下，公司的天智大模型已在石化、汽车等高价值行业实现多个智能体应用[2] 收入结构与财务表现 - 收入支柱由数据智能解决方案与物联网解决方案构成[2] - 2023年至2025年前九个月，物联网解决方案贡献了超过七成的营收，但毛利率长期徘徊在12.7%左右[2] - 数据智能解决方案毛利率超过30%，其收入占比从2023年的18.3%增至2025年前九个月的29.0%[2] - 公司总体毛利率仍低于20%[2] - 2023年、2024年及2025年前九个月，营收分别为49.94亿元、50.69亿元及44.21亿元[5] - 公司从2023年亏损8272万元，转为2024年盈利6514万元，再到2025年前九个月期内利润增至1.76亿元[5] - 利润增长得益于高毛利软件业务权重提升及财务调优措施，如剥离卡奥斯模具业务贡献了处置收益[6] 运营与财务挑战 - 工业场景极端碎片化对大模型的泛化能力提出巨大挑战，跨行业复制意味着高昂的定制成本[3] - 2023年及2024年确认的政府补助分别为9760万元和7970万元，均超过了当年的净利润总额[6] - 剔除政府补助等非经常性损益，公司核心主业的内生造血能力仍处于微利阶段[6] - 金融及合约资产减值亏损净额从2023年的466万元激增至2025年前三季度的2559万元[7] 关联交易与客户结构 - 海尔集团是公司的控股股东，也是其最大的客户和供应商[6] - 来自海尔集团的收入占比从2023年的72.2%降至2025年前九个月的57.7%，但仍占据业绩的半壁江山[6] - 公司正通过奇瑞汽车、青岛啤酒等第三方客户建立标杆案例[7] - 第三方客户收入占比已提升至41.1%[7] - 关联方交易的定价公允性与可持续性是资本市场审视重点[7] 战略举措与未来规划 - 公司通过收购上海碳索以强化绿色制造版图，通过出售卡奥斯模具以剥离低效非核心资产，进行“瘦身增肌”[4] - 计划将上市募集资金重点投向工业大模型的持续升级和高价值工业智能体的开发[7] - 战略蓝图指向“完全数据应用”与全球化扩张[7] - 2024年海外收入达7.09亿元，公司正依托海尔全球化布局加速提升海外收入占比[7]

行业转型与公司标杆 - 在构建现代化产业体系与发展新质生产力背景下，石油炼化行业加速向智能化转型，通过深度融合AI技术实现生产全流程智能感知、动态优化与自主决策，在提质增效、工艺优化与绿色减碳方面取得显著成果 [1] - 荣盛石化主导运营的浙石化4000万吨/年炼化一体化项目是全球规模最大的单体炼厂，是行业智能化转型的标杆 [1] 智能化生产与效率提升 - 浙石化构建以“智能仪表+预测性维护+数据治理”为核心的新型工业智能体系，部署规模高达100万I/O点的工业控制系统以提升生产效能 [2] - 公司通过超100万台在线仪表实时监控，实现装置运行平稳率≥98.5%，主要炼油化工装置自控率≥99%，远高于全球炼厂平均约80%的水平 [1] - 以乙二醇装置为例，自控率超99%，总投用率达99.99%以上，提升了自动化水平与装置产能 [2] - 在高密度聚乙烯装置应用“AI+机理”模型与先进控制技术，使产品质量波动降低30.17%，牌号切换时间缩短20.35%，产率提高1.04%以上 [2] 安全管理与技术创新 - 公司自主研发设备全生命周期管理平台，实现设备从选型到报废的全过程管理，并搭建特种设备信息化平台 [3] - 在重点装置试行地面式、框架轨道、管廊轨道三类巡检机器人，配备红外、拍摄、声波、色谱等检测手段，智能识别仪表读数、设备震动、介质泄露等数据 [3] - 凭借在工业数据安全领域的创新，浙石化入选工信部数据安全典型案例 [3] - 旗下盛元化纤打造“黑灯工厂”实现“机器换人”，荣获工信部“智能制造优秀场景” [3] 公司成就与未来展望 - 2025年，荣盛石化品牌价值稳居全球前列，荣登“全球化工最具价值品牌榜”第5位，位列“全球化工企业100强”第9位，并入选“福布斯中国出海全球化旗舰品牌30强” [4] - 公司MSCI ESG评级跃升至A级，跻身全球石化行业前列，为截至目前国内化工行业获得的最高评级 [4] - 2026年作为“十五五”规划开局之年，公司将持续深化工业AI、机器人、大数据分析与先进控制等前沿技术在石化领域的落地应用 [4]