核心观点 - DXC Technology与智利领先道路运营商ISA Vías合作推出数字孪生平台 显著提升Ruta del Maipo公路安全性 该路段月均车流量超700万辆[1][3] - 数字孪生技术实现道路物理实体的实时虚拟建模 可模拟车辆侧翻、火灾等紧急场景而不干扰实际交通 优化应急响应策略[3] - 该平台还提供实时交通流量洞察 支持预测性维护和数据驱动决策 计划扩展至更多高速公路和隧道项目[4] 技术应用 - 数字孪生平台使运营商能通过仿真训练测试应急预案 提升紧急事件准备度 同时优化交通管理协议[3][4] - 技术整合实现关键事件预判 强化安全协议 为智能基础设施设立新标杆[4] - 平台功能涵盖运营优化和中断减少 创造更安全高效的交通体验[4] 战略意义 - 合作项目标志着智利基础设施现代化的重要进展 为拉美地区未来项目奠定基础[4] - DXC通过数据驱动洞察解决当前道路安全挑战 同时预判未来需求 推动拉美智能交通新时代[5] - 公司120,000名专业人员覆盖70+国家 为汽车、医疗、金融等关键行业提供现代化解决方案[5][6] 公司背景 - DXC Technology作为财富500强企业 专注于关键系统运维和IT现代化 服务对象包括全球最大企业和公共部门机构[6][7] - 核心能力涵盖数据架构优化 以及跨公有云、私有云和混合云的安全可扩展解决方案[6] - 通过全球技术合作伙伴生态系统 持续重塑行业并改善日常生活[5][6]

报告行业投资评级 - 行业评级为In-Line（与相关广泛市场基准表现一致） [4] 报告的核心观点 - 自ChatGPT推出超2.5年，是识别资本品行业中哪些公司在人工智能应用方面领先的时机 [3] - 资本品行业在摩根士丹利人工智能采用者调查3.0中，人工智能风险敞口和重要性的增长率相对较低，但一些发展令人鼓舞，代理人工智能有望加速其影响 [3] - 具有定价权的早期采用者将从人工智能应用中获得最大收益 [3][7] - 已确定六个人工智能应用用例，分为主要活动和次要活动，主要活动对创造产品或服务价值及利润率提升潜力更大 [4][26] 根据相关目录分别进行总结 六个人工智能应用用例 - 增强销售和营销：利用人工智能算法识别客户购买模式，预防客户流失，还可用于简化报价请求流程 [9] - 人工智能聊天机器人：分为内部和外部聊天机器人，内部用于支持财务、法律或人力资源等职能，外部用于客户服务，可提高效率和客户满意度 [10][38][41] - 人工智能用于研发：在制造过程的研发阶段集成新的人工智能软件，利用数字/虚拟孪生技术设计、验证、模拟和可视化产品，提高设计效率和产品质量 [46] - 预测性维护：分析物联网和云系统以及数字孪生技术的数据，预测设备寿命，防止意外停机，具有成本节约和增加收入的优势 [50] - 人工智能用于库存和供应链管理：利用人工智能模型分析大数据集，预测需求，优化库存和物流，提高供应链效率 [53] - 人工智能能源管理：利用生产数据优化和预测工厂/办公室的能源消耗，提高能源效率，管理能源支出 [54] 突出的公司 - 瑞可利（Rexel）：是早期且广泛的人工智能采用者，受监管复杂性较低，具有分销业务模式和供应链经验，管理层注重人工智能应用，虽定价权中性但在分散市场有规模优势，有望通过人工智能实现生产率节省和利润率目标 [82][83][86] - 通力（KONE）：是早期且广泛的人工智能采用者，具有售后市场业务模式，在欧洲有一定定价权，人工智能应用可提高预测性维护能力，减少电梯呼叫次数，提高盈利能力或保护服务市场份额 [89][90][91] - 施耐德电气（Schneider Electric）：有早期的人工智能战略，应用广泛，在能源管理方面有专业知识和定价权，预计2025年和2026年每年实现4亿欧元的生产率节省，占集团息税折旧摊销前利润率的50个基点 [93][94][95] 人工智能与数字孪生技术的集成 - 在资本品行业的四个用例中可见人工智能与数字孪生技术的集成，包括产品设计和质量、库存和供应链管理、预测性维护、能源管理，这种集成使制造公司能够做出更智能、基于数据的决策 [57] 资本品行业人工智能应用滞后原因 - 数据数量和质量问题：制造过程的数据往往分散且质量差，影响人工智能模型输出的准确性 [66] - 特定人工智能模型问题：许多人工智能模型存在“黑箱问题”，对于生产和服务高度技术化设备的公司，难以实施 [66] - 知识产权风险：制造公司有大量知识产权数据，担心数据泄露或滥用，对采用人工智能持谨慎态度 [67] - 合规问题：欧盟人工智能法案对管理关键基础设施的公司使用“黑箱”人工智能有严格规定，限制了人工智能的应用 [68] - 人才获取和保留问题：行业需要高度技术专业知识，获取和保留人工智能专业人才是实施人工智能的瓶颈 [69] 人工智能类型 - 分析型人工智能：基于结构化/表格数据的统计机器学习，用于有针对性的任务，如预测机器维护、客户支付价格或推荐产品 [77][78] - 生成型人工智能：基于基础模型，可生成非结构化内容，如文本、图像和音频 [81] - 代理型人工智能：具有自主性和主动性，可执行自主任务和多步骤操作，西门子和施耐德已宣布相关举措 [81] 公司估值方法 - 瑞可利（Rexel）：采用2026年企业价值/息税前利润倍数和现金流折现法估值，目标价为29欧元 [97] - 通力（Kone Oyj）：目标价采用两种方法的平均值 [97] - 施耐德电气（Schneider Electric）：采用分部加总法和三阶段现金流折现法估值 [99]

传统基础设施短板 - 设计标准滞后且偏低 城市排水系统仅能抵御1至3年一遇降雨 而百年一遇强降雨已常态化[1] - 全国超百万座桥梁中40%服役超20年 智能化监测覆盖率低 人工巡检难以及时发现结构损伤[1] - 应急指挥依赖静态预案和经验 智能化决策辅助系统应用不足 灾害响应滞后[1] - 灾后重建以抢修为主 缺乏系统性协同恢复机制和全生命周期韧性设计[1] 新型城市基建技术应用 - 人工智能算法提升自然灾害预报精度 数字孪生技术实现灾害场景虚拟推演[2] - 数字化建设实现基础设施运行数据全流程采集分析 构建全天候安全防护体系[2] - 浙江省融合韧性城乡理念 开发全国首个韧性防灾大模型 覆盖省市县乡四级行政层级[3] 浙江防灾实践成果 - 韧性防灾大模型以风险普查数据为基底 可提前24小时预测人口/建筑/交通风险 准确率达96%[3] - 模型支持人口转移安置和物资调度决策 2022年以来多次实战应用效果显著[3] - 浙江电网拥有35千伏及以上线路7.4万千米 变电容量4.91亿千伏安 服务6400万人口[4] 电网韧性提升方案 - 国网浙江建立"韧性减灾大脑" 集成微气象监测/易损性分析/数字孪生等技术[4] - 系统实现台风覆冰灾害动态预报 支持灾前体检-灾中响应-灾后恢复全周期决策[4] - 建成全国首个防灾韧性电网系统 覆盖7.4万千米线路的薄弱环节定位[4]