工业软件行业发展背景与驱动因素 - 工业软件是工业知识的代码化载体，是新型工业化的核心生产资料、关键生产力、工业大脑和数字基石，其自主可控意义深远[1][4] - 中国工业和经济已进入人均GDP超1万美元的分水岭阶段，发展需创新驱动，工业软件发展具有紧迫性和必要性[1][4] - 工业软件能将计算能力转化为生产能力，显著提升全要素生产率[7] - 政策定位从“工具”到“基石”再到“工业大脑”与“创新引擎”，地位逐步提升，发展目标从强调应用到强调供应链韧性与核心技术攻关[9][10] - 大模型技术提升了工程、数学、计算机能力的转化效率，加速工业软件研发和应用落地，一线城市2025年基于“AI+工业软件”推出补贴政策刺激创新[12] 市场现状、规模与特征 - 2024年中国工业软件整体市场规模接近3000亿元，是一个千亿级市场[1][17][19] - 市场存在核心技术空心化、产业结构失衡（管理软件强、工程软件弱）等突出问题[1][17][19] - 研发设计类软件（如CAD、CAE、EDA）是卡脖子重灾区，国产化率极低，约5%-10%，关键差距在于几何内核、求解器等根技术缺失[17][19] - 生产控制类软件国产化率约50%，经营管理类软件国产化率约70%[19] - 2024年纯软件市场规模约为1100-1400亿元（嵌入式软件占比约50%-60%）[19] 产业链、价值流转与盈利模式 - 产业链上游（根技术厂商）赚取“技术垄断费”，壁垒高、利润高；中游（软件厂商）赚取“行业know-how溢价”；下游用户赚取“效率提升带来的毛利”[20] - 产业价值流转呈微笑曲线，原以技术单向溢价为主，未来数据价值溢价将逐步显现，形成卖工具功能与卖数据智慧协同发展的态势[30] - 当前主要盈利模式：欧美企业以软件授权、维护与服务费为主；中国企业以定制化开发、实施、维护与服务费为主；平台与生态分成模式在积极探索中[33] - 订阅制是市场积极追求的模式，欧美巨头如Autodesk、PTC已基本实现全面订阅[33] 核心困境与发展难点 - 研发设计类软件卡脖子的真实原因是缺乏海量真实工业场景试错，导致工程优化欠缺，实体表现为核心组件/引擎层受限[23] - 国产工业软件发展面临技术-场景-生态-商业的系统性问题，是技术债传导的结果，难以单点突破[26] - 欧美工业巨头是“顺势而为的工业溢出”，伴随工业化自然生长；中国企业是“逆流而上的场景反哺”，需把握场景反哺技术的契机[36] - 欧美发展路径具有不可复制性：时间上走了40年而中国是压缩式追赶；市场起步时为蓝海而中国多为存量博弈；资本上海外并购受限而国内整合困难[36] 新技术（云原生、AI）的影响 - 云原生通过架构解耦增强协作能力，并通过万核算力实现按需调用，主要影响研发流程中的参数化与特征引擎、功能模块与交互等阶段，有助于占领下沉市场并可能实现设计-制造-订单一体化[40][41] - 传统AI（CV/GNN）主要赋能三维几何数据处理，如几何拓扑修复、异构数据读取，是打破国外巨头“数据锁死”护城河的关键步骤[43][45] - 大模型（LLM/GenAI）主要赋能代码生成、自然语言交互（降低学习成本）、以及生成测试用例，能提高产品稳定性与体验，覆盖更多用户[43][45] 未来产业发展方向 - 产业核心演变路径为：工具 → 系统 → 平台 → 基因，当前及未来重点在平台化与基因化探索[2][48] - 平台化表现为应用层功能解耦实现积木式组装，盈利模式转向订阅或按需付费[48] - 基因化本质是将工业知识内化为参数/代码（如机理模型），工业软件将转化为能自主规划执行的“数字工程师”或“工业智能体”[48][52] - 未来产品将从卖软件走向卖“智慧”，工业智能体特征包括懂自然语言交互、知识内嵌与自主编排结合、可组装交付[3][52] 市场策略与客户锚定 - 头部客户在国产替代和信创需求驱动下，为技术突围提供窗口期[2][50] - 腰部客户场景丰富、付费能力强，可绑定共同成长并促进行业套件形成[2][50] - 长尾及海外客户有助于扩大营收空间，长尾市场可实施“农村包围城市”战略并收集海量数据训练AI模型[2][50] - 企业侧是招标主体（占比78.1%），采购类别最广且有国产替代需求；政府侧侧重工业互联网平台集成与活动；科研院所侧重实训实验室与课题研发[14][16] - 企业侧项目平均单价约240万元，政府侧约130万元，科研院所约110万元，服务周期多集中在1-2个月[16]

文章核心观点 - 软件行业正经历从“耐用品”向“快消品”的根本性转变，软件不再默认长期存在，而是围绕具体任务被快速生产、快速消耗 [1] - 这一转变由软件生产成本、组织方式与商业模式的同步变化推动，是AI时代生产效率提升后的必然结果 [1][22] 从反直觉现象看起：软件为什么开始“用完即弃” - 出现大量生命周期极短、规模极小的软件应用，例如为零时活动或家庭需求开发，用完即删 [2] - 企业端为应对促销活动、旺季周期、临时产线或监管检查等需求快速搭建内部系统，任务完成后即被弃用或整体重构，而非长期维护 [3] - 零代码平台、AI代码生成和云资源按需计费使软件开发成本从“数十万、数月”下降到“几百元、几天”，催生了大量原本不值得系统化的需求 [4] - 根据“杰文斯悖论”，AI让代码生产极其廉价并未减少软件开发，反而推动软件进入更多场景，导致软件数量膨胀而单个软件生命周期缩短 [4] 四个正在同时发生的结构性变化 - **软件形态转变**：软件从长期运行的系统转向以完成一次任务的能力出现，例如多智能体平台自动拆解任务并交付结果，或制造业中智能体以秒级响应完成任务后即进入下一次调用，软件成为被反复消耗的生产要素 [6] - **主导权转移**：低代码/无代码平台普及使业务部门开始主导系统搭建，Gartner与IBM研究指出约70%的新应用将在2025年前后通过低代码或无代码方式完成，国内平台已支撑百万级企业用户 [7] - **成本对比变化**：AI开发工具改变了维护与重写的成本对比，使整体重写比持续维护更划算，例如某互联网公司将90天开发周期压缩至30天，内部系统在一年内经历多次整体替换 [8] - **商业模式演进**：结果付费模式为短生命周期软件提供商业合理性，企业更愿为可量化的业务结果付费，如AI客服按销售提升分成、工业设备按产出计费 [9] To B软件行业正在承受的四重冲击 - **产品标准失效**：传统围绕架构优雅、长期可扩展性、易于维护的“好产品”标准正在失效，企业更关注交付速度、结果可量化验证及弃用重建成本是否足够低 [11][12][13] - **研发模式转向**：研发从围绕统一系统持续演进转向重心前移至组件、模板、工作流及智能体协作规则的设计，目标是搭建高效率的生产线以快速组合和复制能力 [14] - **定价逻辑变化**：按年订阅、按账号收费的模式合理性下降，厂商开始尝试按结果付费、按任务计费或按调用量计费，使成本与业务价值直接对应，削弱了对年度经常性收入的高度依赖 [15] - **客户关系演变**：客户关系从长期绑定走向项目制协作，厂商更多扮演高效执行者和能力提供者，需通过效率、结果和专业度持续赢得合作，而非依赖系统迁移成本形成锁定 [16] 边界与代价：哪些软件不应被消费品化 - **适用场景**：消费品化模式适用于个人微需求、部门级临时项目、探索性验证及流程清晰、结果可快速检验的任务型场景，价值体现在及时完成任务 [17] - **不适用边界**：核心业务系统、安全与合规系统、金融交易、医疗、航空航天等高可靠领域必须坚持长期可维护的软件逻辑，稳定性、可解释性、可追责性高于交付速度和灵活性 [18][19] - **潜在风险**：在不具备条件的领域盲目推动消费品化可能累积技术债务、削弱对关键流程的理解，并在合规和安全层面留下难以追溯的风险 [20] - **未来格局**：软件行业将呈现分化格局，一端是强调速度、低成本和结果导向的快消品软件，另一端是强调质量、稳定性和长期价值的精品系统 [20] - **企业所需能力**：企业需要具备区分和匹配不同软件形态的能力，而非在两者间二选一 [21] 结语 - 软件消费品化是AI时代生产效率提升后的必然结果，当代码生成成本趋近于零，软件数量必然爆发，生命周期必然缩短 [22] - 趋势既带来数字垃圾和技术债务的风险，也释放了低成本构建工具、验证想法的创造力 [23][24] - 关键在于建立判断力，以决定哪些软件应该快、哪些必须慢，哪些可以用完即弃、哪些值得长期投入，这种分层能力将决定企业与软件厂商在新周期中的位置 [24][25]

公司数字化与智能化发展 - 公司高度重视数字化、智能化发展 [1] - 公司已搭建并完善ERP、MES、WMS等核心数字化管理系统 [1] - 公司实现了从原材料采购、生产制造到成品交付全流程的端到端数据追溯与精细化运营管理 [1] - 公司具备工业4.0相关实施能力与应用实践 [1] - 公司数字化运营水平持续提升 [1]

文章核心观点 - 工业软件是新型工业化的核心生产资料和关键生产力，其自主可控发展具有紧迫性和必要性，当前处于政策红利带来的有利时间窗口期 [1] - 中国工业软件市场是一个千亿级大盘，2024年市场规模接近3000亿元，但存在核心技术空心化、产业结构失衡等系统性问题，研发设计类软件是“卡脖子”重灾区 [1][17] - 工业软件是一个慢行业，其发展需要耐心和长期主义，同时在技术、市场、产品形态的变化与重构中，也为企业带来了机遇与挑战 [1][39] - 未来工业软件产业将沿着“工具→系统→平台→基因”的路径演变，产品将从售卖功能走向售卖“智慧”，最终形态将是具备自主能力的“工业智能体” [2][48][52] 工业软件发展背景与驱动因素 - **发展紧迫性与必要性**：中国人均GDP在2018年达到1万美元，标志着工业和经济进入分水岭，需创新驱动，工业软件作为工业知识的代码化载体，是创新转型的核心 [1][3] - **政策驱动与定位演变**：在政策层面，工业软件的定位已从“工具”提升为“数字基石”，并正向“工业大脑”和“创新引擎”演进，发展目标强调与AI深度融合及核心技术攻关 [9][10] - **新技术与补贴驱动**：大模型技术提升了工程、数学、计算机能力的转化效率，加速工业软件研发落地；2025年一线城市针对“AI+工业软件”推出了补贴政策，刺激应用创新 [12] - **市场需求驱动**：企业、政府、科研院所构成主要需求方，企业侧采购类别最广且包含国产替代需求，项目金额波动大，多集中在百万元级别 [14][16] 市场现状与核心困境 - **市场规模**：2024年中国工业软件整体市场规模近3000亿元，其中纯软件市场规模约为1100-1400亿元，占全球市场比重约6.8% [17][19] - **产业结构失衡**：呈现“管理软件强、工程软件弱”的特点，经营管理类国产化率高（约70%），而研发设计类国产化率极低（约5%-10%） [17][19] - **核心技术“卡脖子”**：研发设计类软件（如CAD、CAE、EDA）是重灾区，根本原因在于几何内核、求解器等“根技术”缺失，这源于海量真实工业场景试错和工程优化的欠缺 [1][17][23] - **发展难点系统性**：国产工业软件面临技术、场景、生态、商业联动的系统性难题，是“技术债”传导的结果，难以单点突破 [26] 产业链、价值流转与盈利模式 - **产业链特征**：上游（根技术厂商）赚取技术垄断费，壁垒最高；中游（软件产品厂商）赚取行业Know-how溢价；下游用户通过效率提升获利 [20] - **价值流转逻辑**：产业价值分配遵循“技术单向溢价”，越靠近根技术利润越高；同时，围绕工业数据的增值服务价值开始显现，形成“技术溢价”与“数据价值溢价”协同态势 [30] - **当前盈利模式**：欧美企业以软件授权、维护与服务费为主；中国企业以定制化开发、实施与维护费为主；订阅制是市场积极追求的方向，平台与生态分成模式在探索中 [33] - **未来收费可能**：若“制造即服务”、“生成式设计”成为可能，未来可能出现“按产品抽成”的收费方式 [34] 主要玩家成长逻辑与突围方向 - **欧美巨头成长本质**：是“伴随工业化进程的自然生长 + 工业诀窍的代码化 + 资本并购完善覆盖”，其先工业后软件的发展路径具有时间、市场、资本上的不可复制性 [36] - **中国企业成长路径**：是“逆流而上的场景反哺”，需把握国产替代窗口期，依托中国庞大的工业场景，通过绑定共同成长的工业企业来打磨产品、实现技术突围 [36] - **市场锚定策略**：头部客户（如航天、船舶）驱动技术突破；腰部客户赋能现金流和行业知识沉淀；长尾及海外客户有助于扩大营收空间和收集训练数据 [2][50] 技术变革带来的变量与重构 - **云原生的影响**：通过架构解耦增强多人协作能力，并通过万核算力实现按需调用，虽不能替代核心内核研发，但有助于产品差异化竞争、覆盖下沉市场，并可能实现设计-制造-订单一体化 [40][41] - **AI/大模型的影响**：传统AI（如CV/GNN）主要赋能几何拓扑修复、异构数据读取，可打破国外巨头的“数据锁死”；大模型则通过辅助代码生成和自然语言交互，降低软件使用门槛 [43][45] - **企业价值左移的影响**：工业企业研发类数据价值挖掘受关注，利好具备全流程打通能力的平台型厂商和能构建“需求-功能-逻辑-物理”全链路追踪的研发设计服务厂商 [46] 未来产业发展方向 - **产业演变路径**：从提升个人效率的“工具化”、提升业务效率的“系统化”，向提升数据流动效率的“平台化”和提升数据价值效率的“基因化”发展 [48] - **产品形态演进**：在云原生、AI等技术驱动下，产品走向“平台+生态化”，核心能力下沉为API/SDK；最终将跃迁为具备感知、思考、自主任务能力的“工业智能体”或“数字工程师” [52] - **工业智能体特征**：懂自然语言交互、内核知识内嵌且能自主编排、可组装式交付 [52]

报告投资评级 - 维持对鼎捷数智的“买入”评级 [3][75] 报告核心观点 - 鼎捷数智作为国内领先的数智方案提供商，其自主研发的PLM/MES/ERP等核心系统源代码与算法完全自主可控，有望充分受益于工业软件国产替代浪潮 [5][75] - 公司积极探索AI企业级应用，构建了数十款AI Agent创新应用并在多个行业落地，AI相关业务收入增长显著，驱动公司成长新范式 [3][5][75] - 预计公司2025至2027年EPS分别为0.63元、0.75元、0.93元，对应PE分别为89倍、75倍、61倍 [5][76] 公司基本面与业务概览 - 公司是国内领先的数据和智能方案提供商，业务覆盖研发设计、生产控制到运营管理的全方位数智化转型服务，历经43年发展，累计服务客户超50000家 [5][12] - 2025年前三季度，公司实现营收16.14亿元，同比增长2.63%；实现归母净利润0.51亿元，同比增长2.40% [5][21] - 分地区看，2025年前三季度大陆地区营收7.34亿元，同比微降0.15%；非大陆地区营收8.80亿元，同比增长5.06%，主要受AI驱动及东南亚市场开拓推动 [24] - 分业务看，2025年前三季度研发设计类/数字化管理类/生产控制类/AIoT类业务营收分别为0.91亿元、8.77亿元、2.47亿元、3.90亿元，占总营收比重分别为5.61%、54.33%、15.28%、24.14% [15][18] - 生产控制类业务营收同比增长13.28%，主要得益于PLM+AI产品落地及伙伴方案规模化销售 [28] - 工业富联为公司第一大股东，持股14.73%，双方在智能制造、工业互联网领域发挥互补优势 [20][23] 工业软件国产替代机遇 - 我国工业软件市场规模从2019年的1720亿元增至2023年的2824亿元，年均复合增长率13.20%，显著高于全球5.18%的增速 [32] - 工业软件核心环节国产化率较低，其中研发设计类软件国产化率仅约10%，生产控制类为50%，经营管理类为70%，国产替代空间广阔 [38][40] - 外部技术封锁事件频发，倒逼国内工业软件加速发展，自主可控需求紧迫 [42] - “十五五”规划聚焦科技自立自强，政府将工业软件纳入“两新”政策支持范围，行业有望迎来快速发展期 [43][45][46] - 鼎捷数智的PLM、MES、ERP等核心产品源代码与算法完全自主可控，满足国产替代适配要求 [5][48] 公司核心产品市场地位 - **PLM产品**：2024年国内PLM软件市场规模35.1亿元，同比增长21.6%；鼎捷PLM软件收入增长率达22.8%，增速第一 [49] - 在装备制造行业PLM市场份额位列第一，占比6.2%；在高科技电子行业位列第三，占比5.7% [49][50] - **MES产品**：2024年中国MES解决方案总市场规模159.1亿元，同比增长11.4%；其中软件市场规模62.9亿元，同比增长16.3% [53] - 鼎捷MES在高科技电子行业市场份额位列第三，占比8.2%；在汽车零部件和装备制造行业均位列第四，分别占比4.2%和4.5% [53][55] - **ERP产品**：根据2021年前三季度数据，公司在制造业ERP市场以14.8%的销售份额位居本土厂商首位 [57][60] AI驱动与公司AI业务进展 - AI与工业软件加速融合，IDC预测2024-2029年中国AI+工业软件细分市场复合增速将达41.4%，远超核心工业软件19.1%的增速，到2029年渗透率将从9%提升至22% [61] - 政策推动AI赋能工业软件创新升级，2027年目标形成特色行业大模型并推出1000个高水平工业智能体 [66][67] - 公司早在2015年提出“智能+”战略，于2022年发布“鼎捷雅典娜数智原生底座”PaaS平台 [5][68] - 2025年6月，公司基于雅典娜底座发布智能数据套件和企业智能体生成套件，后者包含AI Agent平台（IndepthAI） [71] - 公司已推出数十款AI Agent创新应用，覆盖研发设计、生产制造、质量管控、经营管理、服务售后五大领域，并在汽配、装备、电子等行业形成可复制标杆案例 [5][74] - 截至2025年上半年，公司AI相关业务收入同比增长125.91%，商业化进展顺利 [5][74]

行业竞争逻辑转变 - 锂电制造行业进入高强度竞争与深度内卷阶段，决定装备企业上限的关键不再是单机效率或交付规模，而在于能否将工艺经验沉淀为可复用、可进化的系统能力 [3] - 工业软件正成为重塑行业竞争逻辑的关键变量 [3] 公司核心战略与目标 - 公司正以自主工业软件为抓手，尝试为锂电制造提供一条可验证、可复制的AI+制造路径 [4] - 公司将工业软件视为破解非标制造难题的核心变量，明确提出以“软硬一体”重构非标智造逻辑，让AI、数据与仿真能力进入工艺决策前端 [5] - 公司工业软件战略的核心目标是“把问题消灭在设计阶段，实现‘一次做对’” [6] 工业软件实践路径与成果 - 公司工业软件实践围绕研发全流程构建闭环体系，技术路径概括为四个层面：算力支撑、AI模型驱动、数据融合、场景闭环 [7] - 通过机、电、控、软并行设计以及仿真与虚拟调试的前置应用，研发流程由“经验驱动”逐步转向“数据与模型双轮驱动” [7] - 在设计早期引入高保真仿真，对设备运动精度、结构振动、噪声等关键性能进行验证，显著降低了对物理样机的依赖，使试错成本前移并被系统性消解 [7] - 研发过程中沉淀的工艺参数与决策逻辑，转化为可复用的知识资产，为非标装备提供可持续进化的技术底座 [8] - 公司在广东省核心软件攻关工程中获得“试点应用突出贡献奖”，其工程化实践获得“联创用户突出贡献奖” [3][7] 技术体系架构 - 公司提出“工具链平台 + 先进仿真底座”双擎体系以支撑其战略目标 [10] - 工具链平台高度集成CAD、CAE、CAM与PLM、ERP等系统，实现统一数据源管理，缓解研发流程割裂与数据孤岛问题 [10] - 先进仿真底座融合结构力学、流体动力学等多学科求解能力，使仿真从辅助验证工具升级为前置决策依据 [10] - 公司认为实现数据标准化、流程在线化与仿真前置化，是构建高质量研发能力的关键 [10] - 该双擎结构与“模数共振”强调的“算力—模型—数据—场景”路径高度契合，为AI在锂电装备领域的工程化落地提供了现实接口 [11] 生态能力建设 - 公司旗下全资子公司海葵信息通过华为云服务伙伴认证，正式进入华为云工业数字化生态体系 [3][12] - 海葵信息已形成覆盖设计、制造、管理、服务的数智化解决方案体系，包括ICAD智能设计辅助系统、MES、QMS、EHM、WMS及IBMS等产品 [12] - 依托华为云在云原生、大数据与AI底座方面的能力，公司正推进“云+边+端”一体化工业智能生态建设，为工业软件能力跨产线、跨工厂复制提供基础 [12] - 海葵信息与蜂巢互联入驻“广东省核心软件中小企业服务平台”，并联合共建工业软件标杆企业实习与实践基地，开放真实锂电产线场景用于工业智能体训练与验证 [12] - 这种“开放场景+共享数据资产”的方式，使工业软件从企业内部工具逐步走向行业公共能力，探索出从“交付装备”走向“输出能力”的新路径 [12]

报告行业投资评级 - 计算机行业评级为“强于大市”，并维持该评级 [4] 报告核心观点 - 工业软件作为智能制造的核心基石，在政策支持与技术迭代驱动下市场规模稳健增长，并与AI等新技术加速融合，推动制造业智能化转型升级 [1] - 政策层面，智能制造从“十三五”试点示范到“十四五”系统规划已上升为国家战略；市场层面，2024年中国工业软件市场规模达3541.4亿元，同比增长11.2%，但高端领域仍以外资主导，国产厂商潜在替换市场广阔；技术层面，AI与工业软件深度融合，CAD/CAE实现智能生成与优化，工业大模型及智能体在质量检测、能耗管理等场景落地 [1] - 未来工业软件将聚焦关键技术自主可控、垂直领域大模型与智能体落地及工业数据要素化方向演进，支撑中国制造2035目标实现 [1] 政策东风：顶层规划推动工业领域智能化升级 - 2018年至2020年智能化转型初期，国家密集出台纲领性文件，明确以智能制造为主攻方向，目标在2020年初步形成较为完善的智能制造体系与基础设施 [12] - “新基建”概念于2018年首次提出并上升至国家战略，核心包括5G、人工智能、工业互联网等技术领域，为智能制造提供技术基石 [13] - “十四五”时期顶层设计更加系统，目标更加具体，《“十四五”智能制造发展规划》设定到2025年规模以上制造业企业数字化渗透率超70%、建成500个以上智能制造示范工厂等目标 [16][17] - 近期大规模设备更新、产业链供应链安全及“人工智能+”行动等政策表明，工业软件作为关键核心科技在“十五五”及2035年目标下将继续获得强力支持 [19][20] 工业软件市场稳健增长，国产化率持续提升 - 2024年中国工业软件整体市场规模达3541.4亿元，同比增长11.2%；核心市场规模（含CAD、CAE、EDA等）预计从2024年的318.6亿元增长至2029年的765亿元，年复合增长率达19.1% [21] - 市场结构方面，2025年预计研发设计类、生产控制类、经营管理类和嵌入式软件市场规模分别约为449亿元、620亿元、471亿元和2146亿元，对应市场份额约12%、17%、13%和59% [25] - 研发设计类高端市场由外资主导：2024年中国CAD市场规模约61.2亿元，国产厂商市场份额提升至27%；3D CAD占据CAD市场约70%份额，但国产化水平较低 [26] - 生产控制类市场国产化率稳步提升：国内龙头厂商中控技术以40.4%的市场份额占据国内DCS市场头名；在能源电力领域，国产DCS系统市占率超五成 [32][36] - 经营管理类市场国产替代空间广阔：2021年国产ERP已占据国内市场近80%份额，但高端ERP市场仍以外资为主 [37][38] AI新范式与工业场景深度融合 - 研发设计环节，AI赋能CAD实现生成式设计与智能优化，提升CAE仿真预测能力；中望软件在ZW CAD2026中加入智能块、智能助手等AI功能 [41][42] - 生产控制环节，DCS与PLC结合AI实现全局优化到边缘实时控制闭环；中控技术发布通用控制系统UCS产品“Nyx”，具备AI融合PID等功能 [44][47] - 工业大模型与智能体降低专业知识使用门槛：中控技术发布时间序列大模型TPT 2，可生成适用于各类工艺装置的智能体；汉得信息为双环传动打造智能化解决方案，在质量检测环节实现50%以上人工替代，缺陷漏检率控制在千分之一以下 [49][50][54] - 物理AI融合人工智能与物理建模，在工业制造、能源气候、航空航天等领域提升仿真、预测与优化能力；索辰科技发布“天工·开物”物理AI平台，实现生成式建模仿真一体化 [66][69][70] 工业AI发展展望：从制造2025到智造2035 - “中国制造2025”取得显著进步：建成数百家智能工厂和超过2000个数字化车间；工业互联网标识解析体系基本建成，累计标识注册量6130亿个；全球灯塔工厂达189家，中国以79家占比42%居全球首位 [74][75][77] - 实现“中国制造2035”需突破三大挑战：工业数据质量与流通、AI模型可靠性与可解释性、行业知识壁垒 [81] - 未来发展聚焦三大方向：工业软件“铸魂”工程攻克研发设计工具链自主可控；工业智能“强脑”计划打造垂直领域专用大模型和智能体生态；工业数据“要素化”探索助力数据赋能制造业智能化升级 [83][84][85] - 根据《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年超90%，到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 [84]

业务流程与信息流程的核心关系 - 业务流程与信息流程紧密相连且本质不同，是企业运营中如同车之两轮、鸟之双翼的核心要素 [1][2] - 准确理解二者的差异与共生关系是企业提升运营效率和推进数字化转型的关键起点 [3] - 业务流程创造客户价值，是企业的“价值流”，而信息流程是企业运营的“神经流”，确保价值高效流动 [4][7][10] 业务流程的定义与特征 - 业务流程以完成实际业务活动为核心，关注人、物、资金的流动与操作，直接创造交易价值 [4][5] - 典型案例如电商领域的客户下单、审核、拣货、发货、签收系列操作 [6] - 其核心目标是创造业务价值，流转内容为实体资源与人的动作，载体包括生产线、仓库及业务执行系统 [11] - 业务流程由市场需求和客户订单驱动，其价值体现为直接产出可销售的产品或服务，优化重点在于效率、成本和质量 [11] 信息流程的定义与特征 - 信息流程负责传递、处理和存储支撑业务运转的信息，确保各环节协同作业 [8][9] - 其核心目标是支撑业务协同与决策，流转内容为数据、指令和状态信息，载体包括信息系统、文档和数据库 [11] - 信息流程由业务流程产生的信息需求驱动，价值通过提升业务效率和质量间接体现，优化重点在于准确性、及时性和安全性 [11] - 信息流是业务流的“影子”，其准确性与速度决定了业务运作的健康程度 [11] 制造业中的流程实例分析 - 制造业业务流程示例为原材料采购、入库检验、投料生产、加工装配、质量检测至成品入库的有形产品产出过程 [12][13] - 对应的信息流程包括采购需求单、供应商录入、检验报告上传、生产指令下达、进度反馈及库存更新的数据传递 [14] - 信息流滞后会导致生产计划失准，信息不准确会造成库存失衡和生产节奏混乱，凸显流程重塑需同步优化信息流设计 [14] 数字化转型的实质与竞争维度 - 数字化转型的实质是利用数据化、系统化的信息流去驱动、优化乃至重塑业务流程 [15] - 典型案例如银行贷款业务从纸质审批转为在线申请、系统征信和规则审批，实现业务流自动化与智能化 [15] - 企业竞争已转变为流程效率与信息响应速度之争，高度融合二者可实现从经验驱动到数据驱动的现代化管理 [15] - 业务流程是决定价值创造的“骨骼”，信息流程是决定高效协同与市场响应的“神经网络” [14][16]

行业投资评级 - 行业投资评级为“超配”，且为维持评级 [1] 报告核心观点 - 当前外部环境扰动，政策风险与不确定性增加进一步凸显我国科技自立自强的紧迫性，将加速推进国产替代进程 [2][27] - 信创及工业软件等相关产业或迎来发展新机遇 [2][27] - 信创领域建议关注国内在基础硬件、基础软件（数据库、操作系统、中间件）、应用软件等领域具有竞争优势的公司 [2][27] - 工业软件领域建议关注产品设计、生产控制、经营管理等环节（包括EDA、CAD、CAE、CAM、MES、CRM、ERP等）具有竞争优势的公司 [2][27] 行业行情回顾 - 申万计算机板块近2周（2025/10/9-2025/10/16）累计下跌4.21%，跑输沪深300指数3.73个百分点 [2][9] - 在31个申万一级行业中排名第28名 [2][9] - 申万计算机板块10月累计下跌4.21%，跑输沪深300指数3.73个百分点 [2][9] - 申万计算机板块今年累计上涨22.64%，跑赢沪深300指数5.27个百分点 [2][9] - 从近两周表现看，申万计算机板块涨幅前三个股为熙菱信息、品茗科技和*ST国华，涨幅分别为26.74%、26.11%和15.83% [14] - 跌幅前三个股为荣科科技、井松智能和恒为科技，跌幅分别为21.45%、20.18%和17.22% [14] 板块估值情况 - 截至2025年10月16日，SW计算机板块PE TTM（剔除负值）为57.38倍 [2][19] - 该估值处于近5年91.01%分位、近10年84.33%分位 [2][19] 重点产业新闻 - 美拟对华“关键软件”实施管制 [2][20] - 2025年1-8月中国软件业务收入96,409亿元，同比增长12.6%，软件业利润总额同比增长13%，软件业务出口404.4亿美元，同比增长6.4% [2][20] - OpenAI与博通宣布战略合作，计划部署10GW定制AI加速器，博通计划于2026年下半年开始部署 [2][20] - 两部门要求省（自治区、直辖市）应搭建政务领域人工智能大模型统一服务平台 [2][20] - 微软Azure部署全球首个生产级英伟达GB300超级集群，整合4608颗英伟达Blackwell Ultra GPU，专用于OpenAI负载 [22] - OpenAI计划把ChatGPT打造成未来的操作系统，推出“Apps in ChatGPT”框架 [22] 重点公司公告 - 索辰科技全资子公司拟以7425万元收购昆宇蓝程55%股权，以巩固在工业软件及物理AI领域的优势 [23] - 新北洋预计2025年前三季度归母净利润为5,661万元-6,442万元，同比增长45%-65% [23] - 捷顺科技预计2025年前三季度归母净利润为6,800万元-8,000万元，同比增长58.11%-86.01% [24] - 中科曙光2025年前三季度营业总收入88.04亿元，同比增长9.49%，归母净利润9.55亿元，同比增长24.05% [25] - 榕基软件全资子公司签订金额为1.26亿元的建设工程总承包合同 [25] - 思创医惠2025年第三季度归母净利润为4706.93万元，同比增长177.42% [25] - 数字政通拟向特定对象发行A股股票，募集资金总额不超过10.5亿元 [26] 建议关注标的 - 广电运通（002152 SZ）：金融科技主业稳健增长，同时数据要素、算力等领域布局持续深化 [28] - 神州数码（000034 SZ）：作为“鲲鹏+昇腾”产业链核心伙伴，有望深度受益国产算力需求上升 [28] - 浪潮信息（000977 SZ）：持续聚焦智慧计算，人工智能服务器全球领先，行业地位稳固 [28] - 税友股份（603171 SH）：国内领先的财税信息化综合服务提供商，有望受益于新一轮财税改革 [28] - 软通动力（301236 SZ）：华为核心合作伙伴，积极参与鸿蒙生态建设，行业处于领先地位 [28] - 赛意信息（300687 SZ）：积极布局AI Agent领域，推出差异化智能体解决方案 [28]

地缘政治与贸易摩擦事件 - 美国拟自11月1日起对所有中国输美商品加征100%额外关税，并对所有关键软件实施出口管制[2] - 中国商务部于10月9日出台多项管制措施，涉及系统相关技术、芯片生产设备、锂电池、人造石墨等物项出口，并对停靠中国港口的美国船舶收取特别港务费[1][2] - 根据中商产业研究院数据，2025年中国稀土以全球49%储量和69%产量主导产业链[1][2] 软件国产替代进程 - 美国对关键软件的出口管制可能涉及EDA、CAD、CAE、MES、PLM等方向，将加速中国软件国产替代进程[2][3] - 中国软件产业在技术、政策、市场与生态方面已具备替代能力，市场对特朗普政府政策已有一定预期[2] - 电子设计自动化（EDA）成为重点管控对象，旨在对中国芯片制造进行封锁，工业软件国产替代刻不容缓[3] 信创产业与办公软件突破 - 商务部公告附件首次采用WPS格式，标志着国产办公软件替代战略的重大突破和信创产业的里程碑[3] - 国产办公软件或将逐渐从党政领域向行业渗透，信创产业加速落地[3] 工业软件与数字化转型 - “灯塔工厂”在第四次工业革命技术应用方面走在世界前沿，其建设在“十五五”期间有望纳入国家战略发展规划[3] - 灯塔工厂建设需要大量软硬件投入，工业软件将成为核心受益方向，结合AI技术赋能传统制造业转型升级[3] 投资建议与关注领域 - 关键软件国产替代进入深水区，叠加信创进入新一轮周期，建议重点关注EDA、工业软件、操作系统、数据库、网络安全及行业IT等领域[4] - EDA领域建议关注华大九天、广立微、概伦电子[4] - 工业软件领域建议关注鼎捷数智、能科科技、索辰科技、中望软件、中控技术[4] - 操作系统领域建议关注中国软件、软通动力、润和软件、诚迈科技[4] - 数据库领域建议关注达梦数据、太极股份[4] - 网络安全领域建议关注深信服、麒麟信安、三未信安、国投智能、启明星辰[4] - 行业IT领域建议关注科大讯飞、合合信息、恒生电子、金山办公、福昕软件、拓尔思、税友股份、彩讯股份、顶点软件、久远银海、嘉和美康、广联达、金蝶国际、用友网络、泛微网络、宇信科技、新国都、新大陆等[4]