【四海读报】20251010：计算机行业深度报告-AI 赋能新型工业化-四海清单

计算机行业深度报告：政策加持，加快AI赋能新型工业化

【原报告在线阅读和下载】：20251010【MKList.com】计算机行业深度报告：政策加持，加快AI赋能新型工业化 | 四海读报

【迅雷批量下载】：链接：https://pan.xunlei.com/s/VOXJ23RJHhoECPL5FRrVathfA1 提取码：umqb
【夸克批量下载】：链接：https://pan.quark.cn/s/fe42cc605010 提取码：j4Vv

1. 一段话总结

本报告（2025年10月10日发布）指出，工业AI（AI技术在工业领域的应用，聚焦效率提升与成本降低）已进入广泛普及阶段，2024年全球市场规模达436亿美元，预计2030年增至1539亿美元（CAGR 23%）；国家政策强力支持（《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确推进工业全要素智能化），工业大模型百花齐放（超50家厂商布局，如中控技术、宝信软件），工业智能体渗透率从2024年9.6% 升至2025H147.5%；中国以制造业为核心的工业AI战略独具特色，2024-2029年AI+工业软件复合增速达41.4%（远超传统工业软件19.3%），投资建议关注研发设计（中望软件）、生产制造（中控技术）、运维服务（容知日新）三类标的，同时提示AI技术、工业软件国产化、政策支持不及预期风险。

2. 思维导图（mindmap）

3. 详细总结

一、报告基础信息

项目	内容
报告类型	证券研究报告-行业深度报告（计算机）
发布时间	2025年10月10日
核心分析师	王紫敬（执业证书：S0600521080005）、王世杰（S0600523080004）
行业评级	增持（维持）
核心逻辑	工业AI进入广泛探索阶段，政策加持+技术演进（大模型/智能体）+中国工业特色优势，推动AI赋能新型工业化加速，AI+工业软件高增长可期
数据来源	IDC、《2025-2030年工业人工智能市场报告》、国务院政策文件、东吴证券研究所

二、工业AI：定义、阶段与核心价值

1. 定义与核心目标

工业AI：通过机器学习、深度学习、计算机视觉等AI技术，优化工业生产全流程（设计、中试、生产、服务、运营），最终实现生产效率提升、成本降低、产品质量改善，助力企业数字化转型。
核心特征：与消费端AI相比，更依赖行业Know-how，需融合工业机理与数据，强调“实际生产价值落地”（如钢铁行业吨钢成本降10元，千万吨级钢厂年省超1亿元）。

2. 发展阶段（IDC划分）

阶段	时间区间	核心特征	参与企业类型
初步兴起	2022-2024	大模型概念普及，少量头部企业探索，应用以点状为主	千亿级集团、特大型央国企
广泛探索	2025-2026	技术门槛下降，更多大中型企业参与，场景试点扩展	大中型企业（行业有一定规模）
少量复制	2027-2029	部分行业形成可复用方案，从试点向多场景推广	各行业大型企业、部分中型企业
规模应用	2030+	方案标准化，全行业（含中小企业）规模化落地	全行业企业（含中小型）

3. 核心价值：规模化场景下的指数级收益

工业场景的“海量生产”特性，使AI的微小改进产生显著效益：

以全球工业GDP为基准（2023年约29万亿美元，占全球GDP 28%），AI渗透率每提升1%，预计带来3000亿美元经济增量（BCG测算）。
案例：流程型工厂（如化工）通过AI预测性维修，可降低设备故障率30%+，减少维修成本30%-50%（西门子SiePA Lite实际应用数据）。

三、市场规模与政策支持

1. 全球与中国市场规模

市场维度	2024年数据	2030年预测（全球）	关键增速
全球工业AI市场规模	436亿美元	1539亿美元	CAGR 23%
中国AI+工业软件市场	渗透率9%	渗透率22%	2024-2029年CAGR 41.4%
中国传统工业软件市场	–	–	2024-2029年CAGR 19.3%

2. 国家政策强力赋能

核心政策：2025年8月26日《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确“推进工业全要素智能化发展”，要求AI在设计、生产、服务等全环节落地。
工信部表态：“发展人工智能是新型工业化的必答题而非选择题”，后续将出台“人工智能+制造”专项行动方案，部署重点行业智能化转型任务。
政策方向：① 技术攻关（高端算力芯片、工业多模态算法）；② 应用推广（培育服务商、发布转型路线图）；③ 生态建设（标准研制、开源社区、产业基金）。

四、技术演进：工业大模型与智能体

1. 工业大模型：百花齐放，4大核心能力

定义：满足大模型技术特征，适配工业各领域/环节，融合行业知识的大型AI模型，当前超50家厂商布局（如中控技术时序大模型、华为云盘古大模型）。
4大核心能力：
1. 语言理解与知识问答：自然语言交互（如智能客服、工业文档检索），外挂知识库提升知识共享效率。
2. 内容生成：自动生成工业代码、设计模型、SOP文档（如达索AURA几分钟完成传统数小时装配任务）。
3. 识别/模拟/预测：视觉检测（零样本缺陷检测）、数字孪生模拟、全局精准预测（如生产参数优化）。
4. 多模态分析：综合处理设备数据、业务数据、决策数据，提供全面决策支持。

2. 工业智能体：渗透率快速提升

定义：融合工业机理与AI技术，具备自主决策、持续适应、人机协同特征的系统，可自主控制生产设备/流程（如无人车间调度）。
渗透情况：2024年工业企业应用比例仅9.6%，2025H1跃升至47.5%，其中多环节应用企业占比从1.7%升至35%，73.7%的应用企业场景数达10-50个。
代表厂商：创新奇智、格创东智、汉得信息、雪浪云等。

五、应用场景：覆盖工业全流程

按工业软件分类，工业AI在研发设计、生产制造、运维服务三大环节深度渗透：

应用环节	核心场景	代表技术/产品	价值体现
研发设计	需求预测、自动化代码生成、数字孪生模拟	Autodesk AI（自动生成工程图）、达索AURA（快速装配建模）	研发周期缩短30%-50%，设计效率提升
生产制造	智能排程、质量检测、生产安全管理	霍尼韦尔Experion® PKS（AI运维）、AI+MES（自然语言交互）	设备利用率提升15%+，缺陷检出率超99%
运维服务	预测性维修、设备健康管理	西门子SiePA Lite（预训练故障模型）、容知日新PHMGPT	维修成本降30%-50%，故障率降30%+

六、中国特色：工业AI的差异化战略

1. 战略特色：聚焦第二产业

中国AI发展路径区别于欧美：

美国：侧重AGI（通用人工智能），聚焦第三产业（如ChatGPT、AI办公）。
中国：以制造业为核心，推动AI与实体经济深度融合，利用完整工业体系（41大类工业门类全覆盖）、海量数据、全产业链优势，实现“工程创新驱动的应用落地”。

2. 工业基础与国产化进展

工业体系优势：中国工业产值占全球34%-35%（2025年），预计2030年达45%（联合国工业组织预测），为工业AI提供丰富场景。
工业软件国产化：2025H1国产化率达25%（2023年为15%），其中经营管理类软件70%、研发设计类10%（中望软件、华大九天等突破）；工业控制设备（DCS、PLC）国产化率超60%/20%。

七、投资建议与风险提示

1. 投资建议：三类核心标的

类别	标的	核心逻辑
研发设计类	中望软件、索辰科技、华大九天、概伦电子、广立微	AI+研发设计软件（CAD/CAE/EDA），受益生成式设计需求，国产化替代加速
生产制造类	中控技术、宝信软件、赛意信息、汉得信息、鼎捷软件	AI+MES/DCS/工业互联网平台，深耕生产环节，工业大模型落地领先
运维服务类	容知日新	AI预测性维修龙头，工业智能体在设备运维场景渗透率高

2. 风险提示

AI技术发展不及预期风险：工业大模型的多模态能力、泛化能力若进展缓慢，将影响工业场景落地。
工业软件国产化不及预期风险：研发设计类软件（如EDA）国产化率仍低（10%），若突破滞后，将制约工业AI自主发展。
政策支持力度不及预期风险：“人工智能+制造”专项方案若落地延迟，可能延缓行业增速。

4. 关键问题

问题1：工业AI与消费端AI（如ChatGPT）的核心差异是什么？这些差异对工业AI的落地带来哪些特殊挑战？

答案：核心差异与落地挑战如下：

核心差异：① 价值导向：工业AI以“生产效率提升、成本降低”为核心，需产生实际工业价值（如1%良率提升）；消费端AI以“用户体验优化”为主（如对话交互、内容生成）；② 技术依赖：工业AI需深度融合行业Know-how与工业机理（如化工反应模型、钢铁冶炼参数），消费端AI依赖通用数据与自然语言理解；③ 数据特性：工业数据封闭性强（涉及企业机密）、时序性/低信噪比特征显著，消费端数据公开、结构化程度高。
特殊挑战：① 数据共享难：工业数据保密属性导致企业间数据无法互通，训练数据稀缺；② 算法适配难：工业数据的独特性要求算法定制化（如低信噪比数据的异常检测），通用大模型难以直接复用；③ 安全试错难：工业生产不容“试错”（如化工停产1小时损失超百万），但AI大模型缺乏可靠评测机制，企业落地意愿低；④ 场景适配难：工业场景受设备、物料、环境影响大，单一模型无法覆盖多场景（如离散型与流程型工厂需求差异）。

问题2：中国工业AI以制造业为核心的战略特色，依托哪些独特优势？这种特色对行业发展有何长期影响？

答案：独特优势与长期影响如下：

独特优势：① 完整工业体系：中国覆盖41大类工业门类，220种工业品产量全球第一，为工业AI提供全场景试验田（从3C电子到重工业）；② 海量数据资源：制造业企业数量超400万家，年产生工业数据超100ZB，为AI模型训练提供充足数据；③ 全产业链支撑：从工业控制设备（中控技术DCS）到工业软件（中望软件CAD），国产化产业链逐步完善，降低工业AI落地成本；④ 政策精准扶持：国务院“人工智能+”意见明确聚焦工业，工信部后续将出台“人工智能+制造”专项方案，定向推动技术与场景结合。
长期影响：① 构建差异化竞争力：避开欧美在AGI与第三产业的优势，形成“工业AI+制造业”的独特壁垒，全球市场份额有望从2025年的35%升至2030年的45%；② 拉动全产业链增长：工业AI需求将带动上游算力芯片（如工业专用GPU）、中游工业软件、下游智能装备协同增长，形成万亿级产业集群；③ 赋能新型工业化：推动制造业从“规模扩张”向“质量效益”转型，预计2030年工业全要素生产率提升20%+，助力中国成为全球工业智能化标杆。

问题3：工业大模型当前处于“小规模商业应用阶段”，哪些细分场景的落地进度最快、价值最高？未来规模化复制需突破哪些关键瓶颈？

答案：落地最快场景与规模化瓶颈如下：

落地最快、价值最高的场景：① 视觉检测：如产品缺陷检测、生产安全违规识别，技术成熟度高（零样本检测准确率超95%），代表案例为凌云光LuserLM视觉大模型，已在3C、汽车行业批量应用；② 预测性维修：基于设备传感器数据预测故障，降本效果显著（如西门子SiePA Lite使维修成本降30%-50%），容知日新PHMGPT在风电、工程机械领域落地超1000个项目；③ 知识管理：工业文档检索、操作指导生成，如中控技术时序大模型，帮助工人快速获取设备运维知识，效率提升40%+；④ 智能排程：AI优化生产计划，减少产线空闲时间，如赛意信息普谋GPT，使交付准时率提升15%+。
规模化复制关键瓶颈：① 模型标准化：当前工业大模型碎片化严重（各行业定制化），需建立跨行业的模型框架与接口标准，降低企业应用门槛；② 数据治理能力：企业需提升工业数据的清洗、标注、脱敏能力，建议通过“政府牵头+行业联盟”模式建设公共数据集；③ 成本控制：工业大模型训练与部署成本高（单模型年投入超千万），需通过云化部署（如华为云盘古大模型SaaS化）降低中小企使用成本；④ 人才储备：缺乏“AI技术+工业知识”的复合型人才，需高校与企业联合培养（如工信部卓越工程师实践基地）。