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【央视新闻客户端】

政策红利与行业变革共振，工业AI市场空间加速释放

从行业维度看 ，工业AI正处于从单点技术突破向全价值链赋能和规模化复制跨越的关键阶段。国家政策层面
，2025年国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，提出到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%；工信部等八部门联合发布《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，明确到2027年推动3-5个通用大模型在制造业深度应用
，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集 ，选树1000家标杆企业
。2026年《政府工作报告》首次提出"打造智能经济新形态"
，深化拓展"人工智能+"。市场空间层面，据工信部数据 ，2025年我国工业软件产品收入3,330亿元
，同比增长9.7%；IDC预测2024至2029年中国"AI+工业软件"细分市场复合增长率预计达41.4%，显著高于同期核心工业软件19.1%的增速 ，市场渗透率将从2025年的9%提升至2029年的22% 。据MarketsandMarkets预测
，全球AIAgent市场规模将从2024年51亿美元增至2030年471亿美元（CAGR44.8%）
。中国流程工业产值约60万亿元，能效提升1个百分点可创造6,000亿元经济效益 ，AI驱动的碳减排与效率跃升已成为重塑行业竞争力的战略决胜点。公司作为国内首发流程工业时序大模型的供应商
，已累计服务超过3.9万家流程工业客户，在化工
、石化、冶金 、造纸
、建材五大行业DCS市占率均居首位 ，具备在政策红利与行业变革共振中率先受益的核心卡位优势 。

AOP自主运行工厂开创工业AI新范式，TPT与UCS双核驱动生产模式重构

中控技术推出的AOP自主运行工厂
，是流程工业领域面向自主化的新一代智能制造范式，其核心在于以TPT时间序列大模型和UCS通用控制系统为双核 ，构建覆盖"感知识别-风险评估-智能决策-精准执行"的全链路闭环体系
。TPT作为AOP的"智慧大脑"
，基于海量工业数据预训练和混合专家模型（MoE）架构，具备模拟、控制 、优化、预测
、评估五大能力 ，能够捕捉设备运行曲线与物料反应等时序数据趋势
，依托MoE架构有效避免"机器幻觉"，为决策提供可靠依据。2025年8月 ，公司发布全球首个时序混合专家大模型驱动的工业Agent生成平台TPT2
，实现"一句话"为工业问题提供解决方案、生成可执行的工业Agent和应用程序 。UCS作为AOP的"强韧神经中枢"，采用零信任网络安全架构与云原生技术 ，相较传统DCS可缩减90%机柜空间 、降低80%以上线缆成本
、改造周期缩短50%
。TPT已从化工、石化 、能源横向拓展至油气
、医药、食品 、建材
、冶金等13个行业
，在中国石油、中国石化 、中煤等大型国有企业落地，装置级无人值守
、全厂级智能调度行业示范工厂建设已在万华化学、湖北兴瑞 、湖北三宁等企业实现深度应用 ，全面进入规模化应用阶段。

国际化战略纵深推进，全球头部客户突破证明产品国际竞争力

公司国际化布局已形成亚太、中东非洲
、中亚、拉美的SUPCON销售服务体系以及北美和欧洲的Hobré销售服务体系
，海外团队近300人，在新加坡 、沙特阿拉伯
、哈萨克斯坦等国家设立子公司6家 。报告期内 ，公司在全球头部客户突破方面取得里程碑式进展：全系列产品进入法国液化空气集团AirLiquide；控制系统产品成功入围阿布扎比国家石油公司合格供应商名单；ICSS进入马来西亚国家石油公司Petronas；DCS、SIS通过沙特阿美严苛的性能测试；与中航国际联合中标阿尔及利亚国家石油天然气公司管道项目
，标志着公司控制系统首次入围除中资外的全球前二十强石油公司；获得哈萨克斯坦300万方天然气处理项目，这是公司首个海外超10,000点油气控制系统项目；成功入围墨西哥国家石油PEMEX和西麦斯水泥CEMEX供应商短名单
。这些与全球龙头的深度合作充分论证了公司解决方案的先进性与可靠性 ，为国际品牌影响力与未来市场拓展奠定坚实基础。在商业模式层面
，公司正从传统"项目制"产品销售向"产品化和服务化"的综合价值交付转型，由一次性买断授权逐步转向模型即服务（MaaS） 、结果即服务（RaaS）的价值订阅模式 ，兴发集团下属27家企业已实现工业软件全面订阅制
，为订阅模式的规模化增长提供了标杆案例 。

盈利预测

预测公司2026-2028年收入分别为95.34
、110.71、125.74亿元，EPS分别为0.96 、1.32
、1.69元 ，当前股价对应PE分别为94.9、68.7 、53.8倍
，考虑公司正从传统工业自动化龙头向"工业AI全球领先企业"战略跃迁，首次覆盖 ，给予“买入”投资评级。

风险提示

下游流程工业客户资本开支波动风险；工业AI技术迭代与研发进展不及预期风险；海外市场地缘政治及汇率波动风险；订阅制商业模式转型过渡期对短期业绩的扰动风险；市场竞争加剧导致毛利率承压风险；核心人才流失风险
。

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，风险请自担 。 （