本文來源：時(shí)代商學(xué)院 作者：陳佳鑫

圖源：圖蟲創(chuàng)意

來源|時(shí)代商業(yè)研究院

作者|陳佳鑫

編輯|韓迅

工業(yè)領(lǐng)域是AI最具前景的落地場(chǎng)景之一，工業(yè)AI技術(shù)不僅能明顯提升生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率，還能降低多項(xiàng)成本。在AI技術(shù)向工業(yè)領(lǐng)域加速滲透的趨勢(shì)中，部分企業(yè)已取得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

中控技術(shù)是國(guó)內(nèi)工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的龍頭企業(yè)之一，為化工、石化、電力、制藥等流程工業(yè)提供自動(dòng)化、數(shù)字化、智能化整體解決方案。近年來，中控技術(shù)全面開啟AI轉(zhuǎn)型。

AI大模型訓(xùn)練基于龐大的數(shù)據(jù)，中控技術(shù)憑借10萬套工業(yè)控制系統(tǒng)，積累了超過100EB的龐大工業(yè)數(shù)據(jù)量，在業(yè)內(nèi)擁有最為豐富的數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)十分明顯。

先發(fā)優(yōu)勢(shì)疊加數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，全面轉(zhuǎn)型AI的中控技術(shù)欲劍指工業(yè)AI龍頭。

一、 工業(yè)AI市場(chǎng)預(yù)計(jì)年復(fù)合增速超40%

工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域經(jīng)歷了傳統(tǒng)的“回路控制技術(shù)”到“小模型”再到如今的“工業(yè) AI”三個(gè)階段。

傳統(tǒng)的回路控制技術(shù)作為工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的早期探索，成功實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)流程的基本自動(dòng)化，為工業(yè)生產(chǎn)帶來了前所未有的效率提升。然而，面對(duì)日益復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境，其靈活性不足的問題逐漸顯現(xiàn)。

小模型優(yōu)化技術(shù)適時(shí)出現(xiàn)，通過構(gòu)建精細(xì)的數(shù)學(xué)和機(jī)理模型，進(jìn)一步提升了生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量。盡管如此，隨著生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大與復(fù)雜度的持續(xù)提升，小模型優(yōu)化技術(shù)也逐漸暴露出其局限性，難以滿足更高層次的生產(chǎn)需求。

近年來，隨著AGI（通用人工智能）及生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，工業(yè) AI 時(shí)代到來，大模型推理優(yōu)化技術(shù)逐漸成為引領(lǐng)未來的主流技術(shù)。

借助深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿技術(shù)，工業(yè) AI 成功構(gòu)建了涵蓋廣泛工業(yè)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的龐大模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)流程的全方位智能控制，并展現(xiàn)出強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)與優(yōu)化能力，強(qiáng)有力地加速了工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)。

政策也給予工業(yè)AI發(fā)展相應(yīng)支持，工信部發(fā)布的《推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域設(shè)備更新實(shí)施方案》，明確提出要推動(dòng)工業(yè)設(shè)備的智能化、數(shù)字化改造，加強(qiáng)工業(yè) AI 技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，以提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

據(jù)IDC 預(yù)測(cè)，2024—2028年中國(guó) AI+工業(yè)軟件細(xì)分市場(chǎng)復(fù)合增速將達(dá)到 41.4%，遠(yuǎn)超同期核心工業(yè)軟件 19.3%的年復(fù)合增長(zhǎng)率，到 2028 年，AI+工業(yè)軟件的滲透率也將從 2025 年的 9%提升至 22%。

二、數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)顯著，推出兩大工業(yè)AI模型

中控技術(shù)成立于20世紀(jì)90年代，是國(guó)內(nèi)工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的龍頭企業(yè)之一。2024 年，中控技術(shù)的集散控制系統(tǒng)（DCS）在國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)占有率達(dá)到了40.4%，連續(xù)十四年位居國(guó)內(nèi)市占率第一名。其中，在化工、石化、建材、造紙四大行業(yè) DCS 市場(chǎng)占有率均排名第一。

2024 年，中控技術(shù)的安全儀表系統(tǒng)（SIS）國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占有率 31.2%，連續(xù)三年位居國(guó)內(nèi) SIS 市占率第一名。

憑借多年積累，中控技術(shù)擁有沉淀在 10 萬套工業(yè)控制系統(tǒng)上超過 100EB 的龐大工業(yè)數(shù)據(jù)量，成為了擁有流程工業(yè)各細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)最為豐富的工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的公司。

而工業(yè)AI大模型的訓(xùn)練需要大量的專業(yè)數(shù)據(jù)，中控技術(shù)在工業(yè)垂直類AI大模型領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)明顯，同時(shí)也是業(yè)內(nèi)較早推出工業(yè)AI大模型的企業(yè)。

中控技術(shù)已推出兩款大模型，包括時(shí)間序列大模型（TPT）、超圖大模型（HGT），覆蓋工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)全流程。

時(shí)間序列大模型通過匯集不同行業(yè)、不同工廠、不同裝置的海量生產(chǎn)運(yùn)行、工藝、設(shè)備及質(zhì)量數(shù)據(jù)等融合預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)并形成工業(yè)裝置運(yùn)行的通用規(guī)律，通過少量微調(diào)或零微調(diào)，在不同裝置和工況間復(fù)用，進(jìn)行各種工廠的運(yùn)行評(píng)價(jià)、健康評(píng)估、瓶頸分析等工作。

時(shí)間序列大模型已首度實(shí)現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)在線實(shí)時(shí)優(yōu)化與閉環(huán)控制，大幅提升建模的效率，幫助用戶實(shí)現(xiàn)工廠的最優(yōu)運(yùn)行目標(biāo)，目前已在萬華集團(tuán)、中石化鎮(zhèn)海煉化等40 余家客戶處應(yīng)用。

超圖大模型是一款融合了開源大語言模型及自研圖注意力模型的超圖模型，提供了對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的高階理解及推理能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建面向研、產(chǎn)、供、銷、服、支持保障等各領(lǐng)域的智能應(yīng)用及 Agents，全方位提升運(yùn)營(yíng)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本的同時(shí)，提升了智能化決策水平。

兩大模型加上通用控制系統(tǒng)（UCS），中控技術(shù)可提供“1+2+N” 的新架構(gòu)方案。其中“1”代表 1 個(gè)工廠操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一工業(yè)數(shù)據(jù)集成；“2”包括兩個(gè)核心大模型；“N”代表 N 個(gè)覆蓋工業(yè)全場(chǎng)景的工業(yè) APP/Agents。

中控技術(shù)還計(jì)劃將工業(yè)AI業(yè)務(wù)延伸至機(jī)器人領(lǐng)域，2024年正式建立了機(jī)器人產(chǎn)品業(yè)務(wù)體系，發(fā)布以“AI+平臺(tái)+安全巡檢”、供應(yīng)鏈物流、協(xié)作機(jī)器人裝備為核心的流程工業(yè)機(jī)器人解決方案“Plantbot”，通過整合“AI+機(jī)器人”技術(shù)，運(yùn)用包括四足機(jī)器狗、人形機(jī)器人等新技術(shù)產(chǎn)品。

中控技術(shù)成功中標(biāo)沙特阿美 MultifunctionRobot、安徽翔晟新材料智慧物流、鎮(zhèn)海煉化智能巡檢等項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)多類型機(jī)器人在復(fù)雜場(chǎng)景中的首臺(tái)套應(yīng)用。2024年機(jī)器人業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)收入5601.09萬元，新簽訂單1.67億元，業(yè)務(wù)從無到有，快速爆發(fā)。

三、風(fēng)險(xiǎn)提示：轉(zhuǎn)型初期業(yè)績(jī)承壓

同花順iFinD顯示，2017年以來，中控技術(shù)的業(yè)績(jī)均保持增長(zhǎng)趨勢(shì)，但該趨勢(shì)于今年一季度終結(jié)。

今年一季度，中控技術(shù)營(yíng)收及歸母凈利潤(rùn)分別同比下滑7.55%、17.42%，業(yè)績(jī)承壓或與中控技術(shù)的業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型有關(guān)。

2024年，中控技術(shù)推出全新的“會(huì)員訂閱制”模式。訂閱制的本質(zhì)是將傳統(tǒng)工業(yè)軟件“一次性買斷”模式轉(zhuǎn)型為按年付費(fèi)的訂閱服務(wù)，客戶通過支付年費(fèi)獲得軟件使用權(quán)，大幅降低初始投資門檻。另外，企業(yè)也可根據(jù)客戶需求量級(jí)提供多級(jí)會(huì)員套餐，給客戶提供更靈活的選擇。

對(duì)企業(yè)而言，訂閱制模式有助于提升客戶黏性，幫助企業(yè)產(chǎn)生長(zhǎng)期穩(wěn)定的訂閱收入及穩(wěn)定可預(yù)測(cè)的現(xiàn)金流。2024 年，中控技術(shù)成功簽約 622 家會(huì)員訂閱客戶，“會(huì)員訂閱制”模式取得一定突破。

但由于會(huì)員訂閱制是將短期的一次性收入轉(zhuǎn)化為長(zhǎng)期收入，轉(zhuǎn)型初期容易出現(xiàn)業(yè)績(jī)承壓的情況。

此外，近年來中控技術(shù)持續(xù)加大研發(fā)投入，2024年研發(fā)費(fèi)用達(dá)9.78億元，同比增長(zhǎng)7.73%；今年一季度達(dá)2.06億元，延續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)，也導(dǎo)致利潤(rùn)承壓。

四、總結(jié)：先發(fā)優(yōu)勢(shì)和數(shù)據(jù)壁壘明顯

近年來，AI技術(shù)飛速發(fā)展，并向終端應(yīng)用加速滲透，在通用大模型的技術(shù)基礎(chǔ)上，各種垂類大模型如雨后春筍般冒出。專業(yè)數(shù)據(jù)是訓(xùn)練垂類大模型的關(guān)鍵和壁壘，中控技術(shù)憑借多年的積累，擁有了業(yè)內(nèi)最大的工業(yè)數(shù)據(jù)金礦。同時(shí)，其也是較快全面開展AI轉(zhuǎn)型的企業(yè)，先發(fā)優(yōu)勢(shì)和壁壘明顯。

從傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化服務(wù)商轉(zhuǎn)型為工業(yè)AI服務(wù)商，既提升了產(chǎn)品及服務(wù)的價(jià)值，又提升了客戶黏性。因此，服務(wù)商不僅要掌握 AI 技術(shù)，還要深入了解工業(yè)流程，促使客戶進(jìn)一步依賴第三方服務(wù)商。

據(jù)IDC 預(yù)測(cè)，AI+工業(yè)軟件市場(chǎng)規(guī)模有望實(shí)現(xiàn)超40%的復(fù)合增速，憑借先發(fā)優(yōu)勢(shì)及數(shù)據(jù)壁壘，中控技術(shù)雖短期業(yè)績(jī)承壓，但仍看好其長(zhǎng)期發(fā)展。

（全文2436字）

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