AI赋能工业
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博时市场点评1月8日:沪深两市调整,成交小幅回落
新浪财经· 2026-01-08 16:38
宏观经济与政策 - 2025年12月末中国外汇储备规模为33579亿美元,较11月末上升115亿美元,升幅0.34%,创10年新高 [2][8] - 2025年12月末中国黄金储备为7415万盎司,环比增加3万盎司,为央行连续第14个月增持 [2][8] - 中国人民银行于1月8日开展1.1万亿元3个月期买断式逆回购操作,实现等量续作,旨在平滑春节前资金面波动,保持流动性充裕 [2][3][8][9] 美国经济数据 - 2025年12月美国制造业PMI为47.9%,低于预期和前值,呈现“供强需弱”格局,新订单指数仍处收缩区间 [1][7] - 2025年12月美国非制造业PMI为54.4%,大幅超出预期并创一年新高,主要受假期因素影响 [1][7] - 2025年12月美国ADP新增就业人数低于预期,显示劳动力需求偏弱,市场预期美联储或在2026年二季度再次开启降息 [1][7] 人工智能产业政策 - 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》,提出到2027年人工智能关键核心技术实现安全可靠供给,产业规模和赋能水平稳居世界前列 [3][9] - 政策目标包括推动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,并培育一批全球影响力的生态主导型企业 [3][9] - 该政策有望驱动工业软件、智能制造装备、工业互联网平台、算力基础设施及数据服务等领域的市场需求 [3][9] A股市场表现 - 2026年1月8日,A股三大指数下跌,上证指数报4082.98点跌0.07%,深证成指报13959.48点跌0.51%,创业板指报3302.31点跌0.82%,科创100指数报1576.02点涨0.66% [4][10] - 申万一级行业中,国防军工、传媒、建筑装饰涨幅靠前,分别上涨4.18%、2.00%、1.76%;非银金融、有色金属、通信跌幅靠前,分别下跌2.81%、1.56%、0.95% [4][11] - 当日3562只个股上涨,1547只个股下跌 [4][11] 市场资金与成交 - 2026年1月8日,沪深两市成交额较前一交易日缩量至28265.33亿元 [5][12] - 截至1月8日,两融余额为26047.42亿元,较前一交易日上涨 [5][12]
中控创始人、宁波工业互联网研究院创始人兼院长禇健:AI赋能流程工业的巨大空间,提升3%效益撬动万亿利润
36氪· 2025-12-03 19:08
文章核心观点 - 在流程工业面临产能过剩与节能减排压力的背景下,利用AI技术重塑工业生产是解决核心矛盾的关键路径 [5] - 通过融合工业数据、科学机理与AI大模型,实现从自动化到自主智能的跨越,为产业创造可衡量的巨大经济效益和减排效益 [6] - AI在流程工业的应用前景广阔,提升3%效益可催生两万亿元利润,减排1%即减少一亿吨碳排放,市场空间巨大 [6][13][14] 流程工业的现状与挑战 - 中国流程工业规模约为60万亿元人民币,涉及5.5万家规模以上企业,碳排放约占全国总量的80% [9] - 行业面临的根本矛盾是“大厨困境”,即生产结果高度依赖人工经验,导致质量、能耗不稳定 [6] - 流程工业具有高温高压、易燃易爆特性,需重点解决生产安全、产品质量和降本增效三大问题 [9][10] AI赋能工业的解决方案 - 公司开发了时间序列大模型TPT,基于Transformer架构处理多组相互关联的时间序列数据,并建立在科学机理之上 [12] - TPT模型能“看懂”生产状态、“理解”反应过程,并主动推荐优化策略,推动控制从自动化迈向自主智能 [6][12] - 未来目标是让用户工程师能像使用ChatGPT一样,直接提问专业问题,模型通过上传数据进行预测和提供解决方案 [13] 已实现的价值与案例 - 公司DCS控制系统在国内市场占有率超40%,在化工行业接近62%,拥有3.7万家流程工业客户,运行控制系统达十几万套 [12] - 在某百万吨级乙烷制乙烯企业应用中,通过优化裂解炉操作,解决了乙烯收率问题,实现年效益两千多万元 [13] - 流程工业营收高达60多万亿元,AI提升效益和减排的潜力巨大,两万亿利润背后对应数十万亿级市场规模 [13][14]
中控创始人、宁波工业互联网研究院创始人兼院长禇健:AI赋能流程工业的巨大空间,提升3%效益撬动万亿利润
36氪· 2025-12-03 14:46
大会概况 - 36氪WISE2025商业之王大会于11月27-28日在北京举行,主题为“科技爽文短剧” [1] - 大会关注AI重塑硬件、具身智能、品牌全球化及传统行业技术赋能等趋势 [1] 流程工业面临的挑战与机遇 - 中国制造业面临产能过剩与节能减排的双重压力 [3] - 流程工业的根本矛盾在于“大厨困境”,即生产结果高度依赖人工经验,导致质量与能耗不稳定 [4] - 流程工业具有高温高压、易燃易爆特性,自动化水平高,数字化基础较好 [6] - 中国流程工业规模约为60万亿元人民币,企业数量约5.5万家,占规模以上制造业企业的九分之一 [6] - 流程工业的碳排放约占全国总量的80% [6] - 行业核心痛点是保障生产安全、提高产品质量、降本增效 [8] AI赋能工业的路径与解决方案 - 破解“大厨困境”的路径是融合工业数据、科学机理与AI大模型,从“感知”走向“优化” [4] - 公司开发了时间序列大模型TPT,基于Transformer架构处理多组相互关联的时间序列数据 [10] - TPT模型能理解生产状态、反应过程,并主动推荐优化策略 [4] - 目标是将TPT模型打造成工业领域的ChatGPT,使工程师能通过自然语言提问获取解决方案 [10] AI工业应用的价值与市场空间 - AI须为产业创造可衡量的真实效益,核心价值在于解决安全、质量、成本、排放等痛点 [4] - 在流程工业中提升3%的效益,可催生两万亿元利润;减排1%即减少一亿吨碳排放 [4][11] - 全球制造业规模达50万亿美元,中国工业总营收约20万亿美元,占全球三分之一 [6] - 公司DCS控制系统在国内市场占有率超40%,在化工行业接近62%,拥有3.7万家流程工业客户 [9] - 具体应用案例:在某百万吨级乙烷制乙烯企业,通过优化操作实现了年效益两千多万元 [10]