AI应用端行业研究：AI+工业信息化，高价值、高普及、高认可之路

敬请参阅最后一页特别声明 1  AI+工业信息化：将走上高价值、高普及、高认可之路。 1、高价值：AI 赋能工业制造领域潜力大、增速动能强，据埃森哲统计，预计到 2035 年 AI 应用使制造业总增长值增长 4 万亿美元； 2、高普及：工业 AI 在欧美等工业发达地区已经实现较高普及率，据凯捷统计，欧洲顶级制造企业 AI 应用普及率达到 51%，德国 69%、日本 30%、美国 28%； 3、高认可：随着工业 AI 应用场景不断拓宽以及产业界的实践锤炼，部分场景已经形成一致价值共识，据 MIT报告显示，工业 AI 应用场景认可度前三为质量管控、库存管理和监控诊断，应用普及率达到 59%、44%和32%。  AI+工业信息化：落地时间有望更快，落地场景有望更多。 1、从时间角度看，复盘历史技术创新与工业落地的时间差，由于人工智能技术可用性增强及工业信息化水平提升，通用技术的工业落地间隔由 20 年逐步缩短至<5 年，我们认为本次 AI 技术创新到实际工业场景落地的时间可能快于市场预期； 2、从落地场景看，生产控制工业软件环节的 AI 应用占整个工业场景的 57%+，拥有表面缺陷检测、生产过程控制优化、质量关联分析、预测性维护、生产作业视觉识别、物料识别与操作等一批典型细分场景，相关厂商有望广泛受益。  AI+工业信息化：让研究 AI+工业信息化更有框架感。 本报告结合信通院相关资料，从技术、产业、应用三个维度出发搭建 AI+工业信息化研究框架。探索出工业与AI 的结合主要有识别类、数据建模优化类、知识推理决策类三大核心应用模式，这三大应用模式贯穿整个工业从研发与规划，到生产过程管控、到经营管理优化、再到产品与服务的整个过程，梳理出 20+种实际落地场景。  AI+工业信息化：让研究 AI+工业信息化更有具体感。 从理论落到实处，本报告选择三大落地场景：工业建模场景（工艺建模软件）、质量管理场景、供应链与物流场景进行详细梳理，结合海外巨头 Aspen、国内智能制造落地企业富士康等标杆案例进行解读，梳理出相关场景有望受益的 A 股核心生产控制类企业。这部分 A 股企业虽然目前不全部都已经与 AI 进行结合，但我们认为大模型的推出将显著受益拥有相关落地场景及行业 know how 的关键企业。  生产控制类工业软件赛道，从行业及公司基本面角度看：需求端高景气且制造业领域国产替代需求日渐旺盛，供给端部分公司逐步突破 0-1 技术壁垒且产品标准化程度高具备规模效应，稀缺性强竞争格局好。从与 AI 结合的紧密度来看：质量管理、设备管理、生产作业、安全生产管理等生产过程管控环节是工业 AI 应用重点领域，国内生产控制类工业软件厂商或将率先受益于本轮 AI+大潮。推荐关注生产控制类工业软件重点公司，如中控技术、赛意信息、汉得信息、能科科技、鼎捷软件（完整推荐组合详见正文）。  海外基础软硬件使用受限的风险；AI 应用落地不及预期的风险；行业竞争加剧风险。 行业深度研究(深度) 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录 1. AI+工业信息化研究框架 ............................................................................................................................4 1.1 从技术到落地的时间线索：本次 AI 技术创新到实际工业场景落地的时间可能快于市场预期 ................4 1.2 AI+工业信息化三维框架：工业 AI 技术、产业、应用三维立体发展视图 ...............................................4 1.3 AI+工业信息化发展历程：三个阶段由技术导向的点状场景转向需求导向的综合应用............................6 1.4 AI+工业信息化细分场景梳理与应用率统计：生产控制为最主要场景之一 .............................................6 2. 落地场景透视 1：AI 促成工艺建模范式跃迁，生产过程模拟软件受益 ........................................................7 2.1 工艺建模变革场景透视：AI 大模型有望辅助提升工艺优化方案 ...........................................................7 2.2 标杆案例：下一代工艺仿真建模，Aspen Hybrid Model ......................................................................8 2.3 有望受益 1：中控技术，智能制造一体化布局龙头，“135 战略控制点”夯实企业护城河........................9 2.4 有望受益 2：能科科技，领航国产 PLM 发展，乐仓生产力中台有望打通价值链端到端...................... 11 3. 落地场景透视 2：AI 催化工业场景质量管理新阶段 ..................................................................................12 3.1 质量管理发展阶段：AI 赋能工业企业产品生产生命线，质量管理有望迎来第四阶段 ..........................12 3.2 质量管理场景透视：AI 赋能质量管理向预测性、主动性和可视性方向发展 ........................................13 3.3 质量管理技术路径：产品质检、根因分析、产品优化等全质量管理流程 ............................................13 3.4 标杆案例：工业知识图谱助力富士康质量管理进阶 ...........................................................................14 3.5 有望受益：鼎捷软件，多维度分析工具提升质量管理效率 .................................................................15 4. 落地场景透视 3：AI 推动物流与供应链领域再上新台阶 ...........................................................................15 4.1 供应链与物流管理场景透视：AI 推动供应链预测、库存管理调拨、供应链网络规划 ..........................15 4.2 有望受益 1：赛意信息，先进数字化供应链平台+华为云合作助力 ......................................