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]

市场回顾与展望 - 2026年2月A股市场呈现分化，中证1000、全A指数、深证成指、上证指数涨幅超过1%，而创业板指、科创50、恒生指数、恒生科技指数跌幅超过1%[4] - 2月市场风险偏好从高位赛道切换至估值舒适区间，并受地缘政治（中东局势）影响，国际金价和油价上涨，直接映射A股和港股周期板块行情[4] - 3月市场交易风格预计呈现“政策热点轮动，风格快速切换”的分散特征，交易逻辑将从政策预期转向业绩兑现[4] 核心投资线索 - 关注战略资源与周期复苏板块，包括受益于供给硬约束和AI+新能源需求的工业金属（如铜）、地缘政治升级利好的贵金属与油气、以及价格上涨预期的能源金属（如钾肥、镍）[4] - 关注科技自立与新质生产力板块，聚焦AI算力（如光模块）、军工高景气（如航空发动机、商业航天）和工业AI三条细分赛道[4] - 关注内需修复与高股息板块，部分与内需密切相关的板块存在政策预期下的估值修复机会，高股息资产与地产龙头可作为防御性配置[4] 投资组合表现与构成 - 2026年3月投资组合包含三十大标的，覆盖上游资源、中游制造、TMT、金融及下游需求等多个大类行业[6] - 2026年2月1日至28日，组合内个股表现分化，例如中国巨石月度收益率达26.53%，而中际旭创月度收益率为-17.72%[8] 重点公司分析：紫金矿业 - 2025年公司预计实现归母净利润510-520亿元，同比增长59%至62%[13] - 2026年公司产量指引为矿产金105吨、矿产铜120万吨，矿产金产量将提前两年突破百吨大关[11] - 公司成本控制效果显著，2024年铜精矿/电解铜生产成本同比分别下降4.3%和17.2%[12] 重点公司分析：新凤鸣 - 2025年涤纶长丝行业新增产能303万吨/年，预计2026年、2027年将分别新增165、175万吨/年产能[22] - 公司预计2026年归母净利润为15.16亿元，同比增长33.55%[28] 重点公司分析：宝钢股份 - 2025年前三季度SW钢铁板块实现归母净利润201.47亿元，同比扭亏为盈，平均销售毛利率为12.4%，同比提升1.3个百分点[31] - 公司2025年预计归母净利润为110.25亿元，同比增长49.8%[37] 重点公司分析：中国巨石 - AI算力驱动特种玻纤布需求高增，2026年2月传统电子布（7628）市场报价上调0.5-0.6元/米[41] - 公司2025年前三季度归母净利润同比增长67.51%，销售毛利率为32.42%，同比提升8.69个百分点[43] 重点公司分析：宁德时代 - 2025年前三季度公司实现归母净利润490亿元，同比增长36%，毛利率为25.3%[66] - 预计2026年公司产能将达1TWh以上，2025年第三季度资本开支为99亿元，同比增长33%[67][68] 重点公司分析：航宇科技 - 公司主要服务于“两机”领域，预计未来十年全球燃气轮机新增订单额将超过1370亿美元[74] - 截至2025年上半年末，公司合计在手订单59.7亿元，同比增长24.1%[76] 重点公司分析：中国电建 - 2025年1-12月公司新签合同13332.83亿元，同比增长4.93%，其中能源电力业务新签合同8416.05亿元，同比增长10.33%[93] - 2025年前三季度公司风电业务新签合同额1828.74亿元，同比大幅增长54.67%[93]

能科科技 2026年3月4日电话会议纪要关键要点 一、 公司及业务概况 * 公司为能科科技，主营业务正加速向AI转型[2] * 公司覆盖行业包括重工装备、军工、汽车、高科技电子、通用机械与能源动力等领域[13] * 公司制造业客户总量约3,000家，活跃客户约2,000家[13] 二、 AI业务战略与规划 1. 整体规划与目标 * 公司自2022年ChatGPT出现后正式进入AI业务布局[3] * 将本轮AI技术迭代视为“二次创业”的重要窗口期[22] * 中长期定位明确为“工业数据应用专家”，核心聚焦数据应用能力建设[7] * 2026年目标将AI业务营收占比提升至约40%，并预计AI业务将成为公司第一大主营业务[2][11] * 2026年计划将AI业务在存量客户中的覆盖率从2025年的不足3%提升至5%[13] 2. 研发与落地节奏 * 计划在2027年完成45个工业场景Agent的开发与应用[2][3] * 截至2025年底，已完成25个Agent的开发与应用[2][3] * 规划2026年累计完成数量提升至30-35个[3] 三、 AI业务商业化与市场表现 1. 商业化数据 * 2025年AI应用客户覆盖约70多个[4] * 2025年AI业务营收占比在第三季度已达30%[2][11] * 单体客单价约600万元[2][4] * 单个Agent的价值量约300万元[2][4] * 单一客户平均使用Agent数量约2个[14] 2. 市场空间测算 * 公司覆盖行业的规上企业营收合计约60万亿元[13] * 工业企业每年IT软件支出占营收约1%-2%[13] * 结合AI渗透率（约10%-20%）推算，覆盖行业当前每年AI资本开支约2000亿-3000亿元[13] * 公司评估其可触及的AI市场规模约400亿元[13] * 特种行业AI支出可触达空间约50亿元[13] 四、 核心能力与产品矩阵 1. 核心能力建设 * 打造两条能力主线：数据底座、面向客户场景的Agent加工与交付体系[7] * 数据底座旨在解决工业数据定义、逻辑差异与精度不足问题，以“乐仓”、“乐数”等产品为基础[7] * Agent“加工厂”体系划分为研发、制造、运维、质量四类[7] 2. 产品形态与方向 * AI应用划分为两条主线：“虚拟AI/数字AI”（系统内运行的Agent）和“物理AI”（Agent软件嵌入端侧）[14] * 2025年已落地25个应用，基本实现应用化[14] * 2026年将“物理AI”方向作为重点推进，包括将AI Agent产品直接嵌入工业母机本体[2][5][6][14] * 在具身智能方面，2025年实现从“训推”走向“整体交付”的突破[5] 五、 重点行业进展 1. 特种行业（核心增长极） * 2025年约60%的AI业务落在特种行业[2][17] * 2025年第三季度特种行业业务占比约40%（2023/2024年约为33%-34%）[16] * 公司凭借数据底座、行业模型、Agent加工能力及算力模型调度平台，在该领域被认为具备先发优势，接近海外对标公司（如Palantir）[2][17] * 特种行业相关人工智能、数字化、无人化及装备升级专项预算空间约300亿-400亿元[13][19] * 未来2年将持续以特种行业为核心方向推进业务[18] 2. 工业母机与装备领域 * 与国内数控机床龙头企业推进合作，计划将AI Agent产品直接嵌入工业母机本体[5][6] 六、 生态合作与商业模式 1. 生态合作布局 * **应用软件层**：强化与西门子、达索等主流厂商合作，可形成联合解决方案[9] * **IT基础层（算力/算法）**：与华为、阿里、AWS亚马逊云合作，并积极拓展与英伟达的合作[2][9] * 建立MSP服务团队，与算力/算法大厂深化合作[2][9] * 2026年将加大AI业务出海力度[9] 2. 商业模式变化 * 业务推广模式从以自有团队落地为主，拓展至合作伙伴与代理体系[10] * 2025年已与6家合作伙伴建立合作，并成立生态合作部建设代理商体系[2][10] * 随着AI发展，公司可基于数据应用更直接连接数据层与RT服务层，与算力/云厂商的协同空间提升[15] 七、 对行业挑战的应对策略 1. 应对“模型吞噬软件”风险 * 认为工业软件受AI冲击的节奏相对更慢，因其依赖深度耦合的行业知识与场景经验，且工业数据沉淀不足[20] * 主动收缩低毛利且人员占用较高的软件实施服务业务[2][12] * 将工业软件研发力量向AI方向转移[12] * 已将“工业软件+AI”作为主动应对方向，设计50多款工业软件AI工具/助手，实现工具化交付[2][21] 2. 组织与业务结构调整 * 组织架构已向AI全面倾斜[2] * 在市场投入与人员配置上逆周期加大AI投入[12] * 目标在2026年上半年完成转型调整并以新的组织形态运行[12]

海淀区2026年高质量发展大会核心政策与产业布局 - 2026年海淀区“新春第一会”发布了多项重磅政策，旨在从顶层设计、政策驱动、机制创新、基金发布、产业落地和全球合作等多角度、全方位布局，做实全球AI产业高地[3] - 大会最重磅的三大看点包括：发布《2026年海淀区打造最具投资价值之城实施方案》及政策支撑体系；发布《海淀区现代化产业体系“1+X+1”建设布局》；提出建设世界领先科技园区并强化开放协同[5][7][10] 最具投资价值之城实施方案 - 发布《2026年海淀区打造最具投资价值之城实施方案》，围绕资本活力、企业潜力、人才吸引力、资产承载力四大领域，谋划36项支持政策[6] - 方案配套设立总规模80亿元的中关村科学城科技成长四期基金（含70亿元母基金和10亿元产业直投）以及20亿元的中关村科学城成果转化基金[6] - 2026年将安排不低于90亿元产业创新专项资金，用于支持企业成长[7] 现代化产业体系“1+X+1”布局 - 发布现代化产业体系“1+X+1”布局，塔尖的“1”是人工智能产业，作为核心引擎[8] - 塔身的“X”是“5+3”重点产业，包括集成电路设计、医药健康、商业航天、工业软件、高端科学仪器5大战略性新兴产业，以及具身智能、量子科技、脑机接口3大未来产业[8] - 塔基的“1”是科技服务业，为整个产业体系提供全要素保障和生态支撑[8] - 产业方向将保持动态演进，与全球科技创新同频共振，并坚持全栈攻关、全链布局、全域赋能抓落实[9][10] 建设世界领先科技园区的开放协同 - 提出建设世界领先科技园区，关键举措是加强开放协同，深化京津冀协同、联动长三角，并成立“海淀区世界领先科技园区发展联盟”[10] - 相比往年侧重区内资源整合，2026年大会明显加强了对外连接，与兄弟区县及国际机构签署合作协议，展现更宏大的协同发展视野[10] 海淀区的科创资源与产业实力 - 科研资源雄厚，拥有2家国家实验室、92家全国重点实验室、96家国家级科研院所、12个高水平新型研发机构及37所高校[13] - 人才资源丰富，有692位两院院士，人才资源总量超200万人，人才创新发展指数全国第一[14] - 企业实力强劲，拥有市场主体超28万家、上市公司265家、独角兽企业49家、国家高新技术企业近万家，形成1个万亿级、4个千亿级、5个百亿级产业集群[14] - 科技相关产业占GDP比重持续保持在70%以上，科技型企业占比超50%，存量及占比均居北京市第一[14] - 是AI产业核心区，最近4年成立的788家AI应用公司中，有84家位于海淀区，占北京市的58%，是全国汇聚相关企业最多的城区[15] AI产业竞争格局与海淀定位 - 全球及国内AI产业竞争白热化，各地如广州、深圳等均在AI领域全力突破[16] - 海淀区作为中国AI产业的核心引擎，拥有从“中关村电子一条街”到建设世界领先科技园区的基础，目标是打造自主创新策源地和全球AI高地[12][13][15] - 当前挑战在于如何将资本密度转化为创新浓度，将政策红利转化为人才红利[16]

公司发展里程碑 - 公司董事长兼CEO李钢江入选2025福布斯中国新时代颠覆力创始人榜单，该评选聚焦以技术与商业模式创新推动行业变革的企业家 [1] - 此次入选正值公司稳步推进港股IPO进程，是公司从行业纵深突破迈向资本市场的重要窗口期 [1] - 人物荣誉与企业发展阶段的叠加，折射出国产工业软件企业从“技术验证”走向“规模化发展”的阶段性成果 [1] 经营与财务表现 - 公司已形成相对成熟、稳定的商业模式，2022年至2024年营业收入从人民币1.8亿元增长至人民币5亿元，三年复合增长率约66% [3] - 2025年截至6月30日，公司实现营业收入人民币2.8亿元，同比增长10% [3] - 公司已实现连续盈利，2022年、2023年、2024年经调整后净利润分别为人民币1077万元、人民币2602万元和人民币7873万元 [4] - 2024年，公司经营活动产生现金流净额达到人民币4135万元，显示其业务模式具备良好的现金回笼能力 [4] - 公司主要收入来自企业级软件服务，其中智能制造软件解决方案贡献了超过70%的收入比例 [5] 业务与技术战略 - 公司采取“平台型工业软件”策略，通过“一纵一横一斜”战略，统一技术底座覆盖智能制造、经营管理、研发设计等多个业务域 [8] - 公司重点服务半导体、光伏、新能源、化工等流程型制造行业，在工艺复杂、系统稳定性要求极高的生产场景中实现规模化交付 [8] - 随着制造业从信息化向智能化跃迁，工业软件正从“项目型工具”向“基础设施型能力”演进，公司强调平台化、工程化和可复制能力的重要性 [8] 行业趋势与资本化 - 在推进港股IPO的同时，公司正加大AI技术与制造场景融合的研发投入，尝试推动智能制造从“可视化、自动化”向“可决策、可优化”演进 [10] - 对于To B工业软件企业，持续盈利能力、稳定现金流与长期客户关系是进入资本市场的重要基础 [10] - 国产工业软件行业正进入“拼工程能力、拼交付稳定性、拼规模化复制”的阶段，以半导体CIM为代表的高壁垒领域成为重要突破口 [10]

公司对新兴技术的态度与投入 - 公司认为新兴技术的发展对工业软件企业有正向促进作用[1] - 作为国内领先的研发设计类工业软件企业，公司多年来始终在引进新兴技术方面坚持进行投入[1] 公司在AI领域的探索与进展 - 在AI领域，公司已开展广泛积极的探索[1] - 已在现有产品功能升级方面借助AI技术的融入取得良好进展[1] - 已在内部研发团队提效方面借助AI技术的融入取得良好进展[1] 行业特性与技术应用挑战 - 研发设计类工业软件与工业设计场景相辅相成[1] - 为确保设计生产流程稳定，新兴技术通常需要经过较长时间磨合才能更好的在工业设计场景中落地[1] - AI的发展是否能够对现有行业情况带来颠覆性的影响，仍然有待时间检验[1]

文章核心观点 全球产业格局正经历一场由地缘政治、技术竞争和国家力量介入驱动的系统性、多维度重构，其特征表现为空间布局区域化、价值结构服务化与绿色化、技术创新多极化以及组织形态国家化，这要求各国和企业必须调整策略以应对新的竞争环境[1][3] 空间布局重构 - 产业布局策略从全球一体化转向“1+N”多点区域化布局，以分散供应链风险[4] - 贸易数据印证区域化趋势：2017至2024年，中国占美国进口份额从21.6%降至13.4%，同期墨西哥份额从12.3%升至14.4%，越南从2.1%升至4.3%[4] - 全球动力电池装车量前20强企业中，14家已在欧洲、北美、东南亚完成多生产基地布局，汽车制造商也在智利、澳大利亚等资源国投资设厂[4] 价值结构演变 - 产业价值创造来源从传统制造转向高附加值生产性服务（如研发、设计、软件）和绿色产业[5] - 中国新能源汽车、锂电池、光伏产品“新三样”出口额从2020年的2844亿元猛增至2025年的1.28万亿元，5年间增长3.5倍[5] - 全球产业竞争出现同质化趋势，但中国凭借拥有全部工业门类的完备产业生态，形成了独特的系统性竞争力[5][6] 技术创新格局 - 技术创新地理格局从集中走向分散，形成多极爆发局面：美国主导AI基础架构与高端半导体，欧盟领跑绿色技术与工业软件，日韩深耕精密制造与新材料，中国在5G通信、新能源电池、AI应用等领域形成相对优势[6] - 技术竞争形态升级，美欧技术遏制从“定点封锁”升级为覆盖前沿研究、关键技术与制造工艺的“关联封锁”网络，试图切断技术扩散链路[6] 组织形态与规则体系 - 产业组织形态呈现“国家力量深度介入”特征，美欧通过大规模补贴、立法限制和“长臂管辖”等手段直接干预产业布局，推动形成国家战略支撑的产业生态竞争[7] - 全球贸易规则体系发生变革，以世贸组织为核心的多边框架弱化，区域贸易协定成为主要载体，截至2024年底全球区域贸易协定已达378个，较2010年增加102个[7] - 新规则通过碳边境税、数字协议、溯源要求等非关税壁垒，将价值观和环保标准嵌入贸易，割裂全球协同效率[7]

天河区经济发展目标与规划 - 锚定“十五五”冲刺万亿能级城区的目标 2026年GDP增速目标为5%以上 固定资产投资目标超930亿元 增长10%以上 全力冲刺1000亿元 [1] - 2024年一季度GDP增长目标为6% [1] 产业发展目标与举措 - 提质发展金融、数字经济、科研服务、高端专业服务等现代服务业 目标实现增加值5300亿元 增长5.5% [1] - 加快发展战略性新兴产业和未来产业 力争人工智能产业营收超620亿元 增长12% [1] - 推动持牌金融机构数量突破310家 [3] - 大力发展工业互联网、工业软件、数字创意等生产性服务业 以赋能制造业 [3] - 大力发展现代都市工业 工业投资目标增长20% [3] 项目引进与企业培育 - 2024年计划新招引产业项目300个 [1] - 计划新培育“四上”企业1600家 [1] - 全力服务超1万家“四上”企业 并力促去年新增的1500多家“四上”企业及260个产业项目早见成效 [1] - 倒排节点推进超500个项目建设 [1] 重点区域发展与空间拓展 - 重点拓展广州国际金融城、广棠科创城、广东奥体文化赛事演艺示范区三大“新空间” [2] - 在广州国际金融城聚焦数字金融、数字经济 计划年内竣工投产7个项目 完成20栋总计74万平方米楼宇的产业导入 [2] - 在广棠科创城聚焦“人工智能+机器人”产业 计划年内新开工100万平方米科创载体 出让11宗产业用地 开放15个应用场景 [2] - 在广东奥体文化赛事演艺示范区 计划年内出让9宗土地 举办超50场演唱会及超40场赛事 [2] 基础设施与城市更新 - 分类施策推进22条城中村、27个改造项目 [2] - 加快“六横七纵”交通主动脉建设 计划2024年再完工14条道路 [2] - 大力推进万兆光网进园区、进商圈、进社区 [3] 产业载体与用地保障 - 推动马场改造项目、小鹏机器人全链条量产基地等30个项目在一季度新开工 加快中国人工智能产业园等207个续建项目施工 [1] - 加快2112工园建设 目标新增工业载体70万平方米 [3] - 新储备8宗工业用地 计划新出让5宗 新开工7个先进制造业项目 [3]

公司战略与并购态度 - 公司始终对国内外优质研发设计类工业软件标的保持密切的关注 [2] - 公司积极尝试通过收并购以增强研发能力与核心技术储备 [2] - 若有具体收购计划，公司将依据相关法律法规及时履行信息披露义务 [2] 当前业务聚焦与未来方向 - 公司当下专注于研发设计类工业软件领域 [2] - 公司目前的关注重点主要为二、三维CAD以及CAE软件 [2] - 公司暂未有通过并购进入EDA（电子设计自动化）行业的计划 [2]

行业定位与核心价值 - 工业软件是科技服务与制造业深度融合的核心纽带，被视为制造业的“大脑和神经”，在产业升级中作用关键 [2][3] - 科技服务是现代服务业中“追赶先进型”重点板块，是撬动产业高质量发展的关键支撑 [3] - 以人工智能、大数据、工业互联网为代表的新一代信息技术正深度渗透至产业全链条，催生智能工厂、工业互联网等新业态新模式 [6] 公司战略与平台建设 - 公司依托在工业软件领域的积累，牵头成立广州市首个工业软件应用推广中心，旨在打造集展示、资源共享、技术孵化、人才培育于一体的公共服务平台 [2][3] - 推广中心致力于实现“产—学—研—用”协同合作，打造领先且具国际竞争力的工业软件产业生态 [3] - 公司未来将继续发挥牵头作用，深化产业链合作，助力推广中心发挥政策、市场、科研与产业间的桥梁作用 [5] 平台运营成果与资源整合 - 推广中心通过政策辅导帮助企业争取国产工业软件应用补贴，缓解企业初始投入成本压力 [2][5] - 推广中心已与华为、中望龙腾等多家核心工业软件厂商深度对接，整合资源为企业提供安全可靠的整体解决方案 [2][5] - 截至目前，推广中心已累计举办近百场参观、考察、交流及对接活动，促进工业软件厂商与制造业企业的精准对接 [2][5] AI技术解决方案与案例 - 公司以自主创新的AI技术体系为核心，将AI能力深度嵌入企业核心业务系统，而非简单叠加 [6] - 在PCB领域，公司基于善谋GPT开发的PCB行业大模型，将工程参数提取时间从4–6小时缩短至4–6分钟，并确保95%以上的准确率 [7] - 在家电行业，公司通过视觉AI赋能广东奥马冰箱，准确率达99.9%以上，实现不停线拍照的“AI+全流程质量控制”，每年创造效益预计超过1000万元 [7] 公司荣誉与行业认可 - 公司自主研发的“基于善谋GPT的PCB行业大模型”获评广州市“人工智能+”典型案例 [2][7] - 该案例成为公司AI能力深度服务产业的有力见证 [7]