王宪策 宋琦 王晴 行业研究 行业深度 AI+系列报告：AI在工业的应用

摘要

海通国际指出，中国工业AI正从技术验证迈入规模化应用阶段，规上制造业企业AI技术应用普及率已超30%。 AI落地呈现显著的规模和行业差异，500人以上大企业AI采用率达15.5%，设备制造业AI投入占比达13.5%领先于其他传统行业。 报告认为，AI正在重塑工业软件，交付物从工具转向结果，收费模式也从席位订阅向按结果计费和价值分成演变。 工业软件厂商凭借客户绑定与信任、私有数据和工作流逻辑三大壁垒，有效抵御了通用大模型的直接冲击。 分析师看好工业AI渗透提升趋势，给予迅策“优于大市”评级，目标价224港元，并建议关注中控技术、滴普、Palantir、艾默生和西门子等覆盖各层级与全球市场的标的。

主要观点

• 中国工业AI已进入规模化应用阶段，规上制造业AI技术普及率超30%。

• AI应用渗透率存在规模门槛，500人以上大企业AI采用率达15.5%，而小企业仅为5.4%。

• 各行业AI落地速度不同，设备制造业AI投入占比最高达13.5%，采矿业和化工相对落后。

• 工业软件的商业模式正发生变迁，从席位订阅向用量/Token计费、按结果计费和分成迁移。

• 工业软件厂商拥有客户绑定、私有数据和工作流逻辑三大壁垒，通用大模型无法轻易绕过。

• 中控技术DCS国内市占率连续十五年第一，结合TPT时序大模型与UCS系统向自主运行跃迁。

• 滴普科技深耕工业数据资产化，1H25制造业营收占比达51%。

• Palantir通过Ontology本体现构筑高客户迁移壁垒，净留存率达150%以上。

• 艾默生以240美元每股完成收购AspenTech剩余股权，整合工业机理模型并将硬件能力转为订阅。

• 西门子推出全球首批商用工业自动化AI系统Eigen，实测工程效率提升50%。

论述逻辑

• 政策密集落地与大模型技术发展推动中国工业AI从基础建设迈向规模化应用阶段，普及率已超30%。

• 随着应用深化，工业软件的交付物从工具变为结果，AI结合过程演进为功能增强、智能体化与数据资产化、自主运营三个阶段。

• 工业软件厂商凭借深度绑定、私有数据和业务规则控制权，在智能化浪潮中掌握了核心话语权与变现优势。

• 基于上述逻辑，推荐具备场景Token化优势的迅策，并建议关注覆盖功能增强、数据资产化及全球敞口的各层级标的。

关键展望

• 中国信通院预测2027年中国人工智能产业规模有望超1万亿元，工业制造将成为重要落地方向。

• 预计未来3-5年工业AI将从辅助工具转变为参与生产决策的智能系统。

• 西门子Eigen工程智能体计划向按任务或订阅计费的模式演化。

• 行业面临工业AI商业化落地不及预期、数据价值释放及技术迭代等风险。

推荐标的

• 迅策科技 (3317 HK)：维持“优于大市”评级，目标价224港元。看好其数据Token化业务在多行业的拓展，基于2027E总收入预测给予16倍PS估值。

• 中控技术 (688777.SH)：建议关注。作为功能增强层向智能体跃迁的样本，具备DCS市占率第一的深度绑定与TPT时序大模型优势。

• 滴普科技 (1384.HK)：建议关注。在智能体与数据资产化层具备本体技术沉淀，制造业营收占比高。

• 极视角：建议关注。从视觉算法商城向企业级智能体平台升级。

• Palantir：建议关注。其Ontology是智能体落地执行的完成态，净留存率超150%。

• 艾默生 (EMR)：建议关注。提供工业AI全栈敞口，践行从硬件到订阅的自主运营转型。

• 西门子 (SIE.DE)：建议关注。工业智能体元年标杆，推出商用工程智能体Eigen。