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中控技术

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企业号

688777

主营介绍

  • 主营业务:

    流程工业自动化、数字化、智能化。

  • 产品类型:

    工业自动化及智能制造解决方案、仪器仪表、工业软件、运维服务、S2B业务

  • 产品名称:

    工业自动化及智能制造解决方案 、 仪器仪表 、 工业软件 、 运维服务 、 S2B业务

  • 经营范围:

    一般项目:技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;工业自动控制系统装置制造;工业自动控制系统装置销售;软件开发;软件销售;网络与信息安全软件开发;信息安全设备制造;信息安全设备销售;信息系统集成服务;业务培训(不含教育培训、职业技能培训等需取得许可的培训);技术进出口;货物进出口;仪器仪表制造;仪器仪表销售;智能仪器仪表制造;智能仪器仪表销售(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)。许可项目:建设工程施工;建设工程设计;计算机信息系统安全专用产品销售(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动,具体经营项目以审批结果为准)。

运营业务数据

最新公告日期:2026-04-21 
业务名称 2025-12-31 2025-09-30 2025-06-30 2024-12-31 2024-06-30
专利数量:授权专利(个) 210.00 - 62.00 235.00 143.00
专利数量:授权专利:其他(个) 0.00 - - - 0.00
专利数量:授权专利:发明专利(个) 136.00 - 25.00 129.00 79.00
专利数量:授权专利:外观设计专利(个) 0.00 - 0.00 3.00 9.00
专利数量:授权专利:实用新型专利(个) 0.00 - 0.00 2.00 0.00
专利数量:授权专利:软件著作权(个) 74.00 - 37.00 101.00 55.00
专利数量:申请专利(个) 425.00 - 169.00 409.00 125.00
专利数量:申请专利:其他(个) 0.00 - - - 0.00
专利数量:申请专利:发明专利(个) 343.00 - 91.00 334.00 80.00
专利数量:申请专利:外观设计专利(个) 4.00 - 0.00 4.00 2.00
专利数量:申请专利:实用新型专利(个) 16.00 - 46.00 8.00 12.00
专利数量:申请专利:软件著作权(个) 62.00 - 32.00 63.00 31.00
仪器仪表营业收入(元) 12.52亿 - 6.77亿 - 3.53亿
工业自动化及智能制造解决方案营业收入(元) 45.27亿 - - - -
机器人业务营业收入(元) - 1.22亿 - - -
TPT业务营业收入(元) - 1.54亿 - - -
软件年费ARR营业收入(元) - 7691.35万 - - -
TPT类软件营业收入(元) - - 1.17亿 - -
建材行业营业收入同比增长率(%) - - 82.58 - -
机器人产品营业收入(元) - - 1.10亿 - -
能源行业营业收入同比增长率(%) - - 9.32 - -
造纸行业营业收入同比增长率(%) - - 77.56 - -
控制系统(控制系统及控制系统+仪表)营业收入(元) - - 14.98亿 - 17.25亿
工业软件(工业软件及控制系统+软件+其他)营业收入(元) - - 10.32亿 - 11.10亿
业务收入:境外(元) - - - - 3.43亿
仪器仪表营业收入同比增长率(%) - - - - 72.18
制药食品行业营业收入同比增长率(%) - - - - 29.23
化工行业营业收入同比增长率(%) - - - - 26.03
油气行业营业收入同比增长率(%) - - - - 117.32
海外业务营业收入(元) - - - - 3.43亿
海外业务营业收入同比增长率(%) - - - - 188.22
石化行业营业收入同比增长率(%) - - - - 26.95
工业软件(工业软件及控制系统+软件+其他)营业收入同比增长率(%) - - - - 3.23
控制系统(控制系统及控制系统+仪表)营业收入同比增长率(%) - - - - 17.65

主营构成分析

报告期
报告期

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营业收入 X

单位(%) 单位(万元)
业务名称 营业收入(元) 收入比例 营业成本(元) 成本比例 主营利润(元) 利润比例 毛利率
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注:通常在中报、年报时披露 

主要客户及供应商

您对此栏目的评价: 有用 没用 提建议
前5大客户:共销售了17.46亿元,占营业收入的21.63%
  • 客户一
  • 客户二
  • 客户三
  • 客户四
  • 客户五
  • 其他
客户名称 销售额(元) 占比
客户一
4.65亿 5.76%
客户二
4.47亿 5.54%
客户三
4.26亿 5.28%
客户四
2.42亿 3.00%
客户五
1.65亿 2.05%
前5大供应商:共采购了8.81亿元,占总采购额的17.58%
  • 供应商一
  • 远东电缆有限公司
  • 供应商二
  • 联想(北京)有限公司
  • 安徽华谊中控技术有限公司
  • 其他
供应商名称 采购额(元) 占比
供应商一
4.65亿 9.27%
远东电缆有限公司
1.29亿 2.58%
供应商二
1.01亿 2.02%
联想(北京)有限公司
9846.45万 1.96%
安徽华谊中控技术有限公司
8765.11万 1.75%
前5大客户:共销售了13.66亿元,占营业收入的14.94%
  • 客户一
  • 客户二
  • 万华化学集团物资有限公司
  • 客户四
  • 浙江中控系统工程有限公司
  • 其他
客户名称 销售额(元) 占比
客户一
5.14亿 5.62%
客户二
2.99亿 3.27%
万华化学集团物资有限公司
2.08亿 2.27%
客户四
1.76亿 1.92%
浙江中控系统工程有限公司
1.70亿 1.86%
前5大供应商:共采购了5.08亿元,占总采购额的11.13%
  • 浙江中控西子科技有限公司
  • 供应商二
  • 供应商三
  • 宁波东方电缆股份有限公司
  • 供应商五
  • 其他
供应商名称 采购额(元) 占比
浙江中控西子科技有限公司
1.81亿 3.97%
供应商二
1.15亿 2.51%
供应商三
7751.76万 1.70%
宁波东方电缆股份有限公司
6939.04万 1.52%
供应商五
6518.50万 1.43%
前5大客户:共销售了13.33亿元,占营业收入的15.46%
  • 客户一
  • 客户二
  • 客户三
  • 山东裕龙石化有限公司
  • 鲁北万润智慧能源科技(山东)有限公司
  • 其他
客户名称 销售额(元) 占比
客户一
5.59亿 6.49%
客户二
3.21亿 3.73%
客户三
1.59亿 1.84%
山东裕龙石化有限公司
1.57亿 1.82%
鲁北万润智慧能源科技(山东)有限公司
1.36亿 1.58%
前5大供应商:共采购了4.65亿元,占总采购额的9.48%
  • 供应商一
  • 供应商二
  • 供应商三
  • 江苏上上电缆集团有限公司
  • 供应商五
  • 其他
供应商名称 采购额(元) 占比
供应商一
1.32亿 2.69%
供应商二
1.04亿 2.11%
供应商三
9625.68万 1.97%
江苏上上电缆集团有限公司
6856.57万 1.40%
供应商五
6432.55万 1.31%
前5大客户:共销售了9.60亿元,占营业收入的14.48%
  • 客户一
  • 客户二
  • 客户三
  • 陕煤集团榆林化学有限责任公司
  • 中国化学工程集团有限公司
  • 其他
客户名称 销售额(元) 占比
客户一
3.98亿 6.00%
客户二
2.24亿 3.39%
客户三
1.98亿 3.00%
陕煤集团榆林化学有限责任公司
7315.12万 1.10%
中国化学工程集团有限公司
6585.65万 0.99%
前5大供应商:共采购了5.63亿元,占总采购额的13.00%
  • 供应商一
  • 供应商二
  • 供应商三
  • 蓝卓数字科技有限公司
  • 供应商五
  • 其他
供应商名称 采购额(元) 占比
供应商一
1.87亿 4.33%
供应商二
1.55亿 3.59%
供应商三
9227.24万 2.13%
蓝卓数字科技有限公司
6448.12万 1.49%
供应商五
6312.31万 1.46%
前5大客户:共销售了7.15亿元,占营业收入的15.81%
  • 客户一
  • 中国石油天然气集团有限公司
  • 客户三
  • 国家石油天然气管网集团有限公司
  • 齐鲁制药集团有限公司
  • 其他
客户名称 销售额(元) 占比
客户一
4.37亿 9.68%
中国石油天然气集团有限公司
1.04亿 2.31%
客户三
7819.05万 1.73%
国家石油天然气管网集团有限公司
5664.80万 1.25%
齐鲁制药集团有限公司
3787.82万 0.84%
前5大供应商:共采购了4.00亿元,占总采购额的12.05%
  • 供应商一
  • 供应商二
  • 供应商三
  • 供应商四
  • 倍加福(北京)过程自动化控制设备有限公司
  • 其他
供应商名称 采购额(元) 占比
供应商一
1.45亿 4.37%
供应商二
8848.85万 2.67%
供应商三
7489.78万 2.26%
供应商四
5206.51万 1.57%
倍加福(北京)过程自动化控制设备有限公司
3923.29万 1.18%

董事会经营评述

  一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
  (一)主要业务、主要产品或服务情况
  1、主要业务
  公司秉持“成为工业AI全球领先企业,用AI推动工业可持续发展”的愿景和“让工业更智能,让客户更成功”的使命,坚持自主创新,专注于流程工业自动化、数字化、智能化需求。
  公司推出的流程工业首个自主运行工厂AOP(AutonomousOperatingPlant),以时间序列大模型TPT(Time-seriesPre-trainedTransformer)和通用控制系统UCS(UniversalControlSystem)为核心,构建完整的“识别-评估-决策-执行”闭环,从... 查看全部▼

  一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
  (一)主要业务、主要产品或服务情况
  1、主要业务
  公司秉持“成为工业AI全球领先企业,用AI推动工业可持续发展”的愿景和“让工业更智能,让客户更成功”的使命,坚持自主创新,专注于流程工业自动化、数字化、智能化需求。
  公司推出的流程工业首个自主运行工厂AOP(AutonomousOperatingPlant),以时间序列大模型TPT(Time-seriesPre-trainedTransformer)和通用控制系统UCS(UniversalControlSystem)为核心,构建完整的“识别-评估-决策-执行”闭环,从生产、安全、运营三维度系统解决行业挑战,推动工厂实现从“自动控制”到“智能决策”、“自主运行”的系统性跨越。
  UCS作为AOP的强韧神经中枢,采用零信任网络安全架构,比传统DCS更安全可靠,为AOP增强自主防御能力,确保系统安全稳定地运行。UCS支持云原生技术,构建智能、开放、安全的数据基座,实现模型训练与推理高效协同;同时兼容网络化I/O、常规I/O、通用I/O及全数字化的APL系统等数字信号系统,助力工厂搭建弹性、易管理的数据架构;采用全光纤网络传输,显著提升交付效率与扩展灵活性。
  TPT则是AOP的智慧大脑,赋予工厂思考、学习与决策能力。面对流程工业的核心挑战,TPT精准捕捉设备运行曲线、物料反应等时序数据趋势,依托混合专家模型(MoE)避免“机器幻觉”,为决策提供可靠依据。它能快速定位生产瓶颈,输出可落地的优化方案,并通过语言交互生成智能体(Agent),实时监控异常、优化运行参数,在保障安全、提升质量、降低能耗等关键场景中发挥核心作用,实现多装置、多场景的快速复制与全局优化。
  AOP突破了AI与工业深度融合瓶颈,覆盖了多行业的工业知识体系,并基于完全自主的底层控制系统与AI大模型,全面构建“AI+安全、AI+质量、AI+低碳、AI+效益”的核心价值矩阵,驱动流程工业生产模式重构,引领行业高质量发展。
  2、主要产品
  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,推动工厂运行从自动控制到智能决策、再到自主运行的系统性跨越。通过一个模型构建生产大脑、一个机柜铺就运行中枢,推动人员角色从“多人值守”转向“机器自主”;驱动运行目标从“维持稳定”升级为“追逐最优”;构筑安全防线从“被动防护”演变为“主动免疫”。这些转变不仅提升了单一工厂的运营效率,更形成了可复制的工业AI应用标准模板,为AOP在流程工业各行业的建设与落地奠定了基础。
  (1)时间序列大模型TPT平台
  时间序列大模型TPT是基于海量工业数据预训练和混合专家模型(MoE)架构研发的通用工业AI平台,具备模拟(Simulation)、控制(Control)、优化(Optimization)、预测(Prediction)、评估(Evaluation)五大能力,能覆盖多种工业场景应用,生成工业核心内容如控制策略、操作优化方案、瓶颈分析报告,将AI应用深度扩张到生产实体领域,革新了数据应用方式,提升了流程工业生产制造各环节效率,加速流程工业走向智能化。
  基于TPT原生的五大能力,可构建各类工业智能体(Agent),如生产装置状态感知类智能体、运行性能评估类智能体、生产决策优化类智能体、操作控制执行类智能体,构建了完整的“感知-识别-决策-执行”的全链路智能应用体系。TPT以“1个大模型+N个智能体(Agent)”的全新范式,精准聚焦流程工业生产运行核心痛点,推动工业领域从自动化向自主运行跨越,全面革新传统工业智能应用模式。TPT是驱动全自主运行工厂的“最强大脑”,也是工业知识从沉淀到应用的“智能孵化器”。TPT五大能力如下:
  模拟:基于历史数据挖掘学习关键参数变量关系,模拟工业生产装置生产运行过程,支撑动态仿真、在线模拟与仿真培训,指导后续决策。主要应用于仿真培训、参数优化、工艺验证等场景。
  控制:针对多变量、强耦合、大时滞和带约束过程运行特征,识别运行工况模式,自适
  应输出调整控制策略或参数,支撑装置级、单元级、设备级长期平稳控制。主要应用于多变量智能协调控制、自适应控制、模式识别、解耦控制、参数优化等场景。
  优化:融合模拟能力,在满足约束条件下最大化或最小化目标函数,以寻求最佳决策方案,支撑装置运行在最佳操作点,提质增产、节能降耗。主要应用于公用工程优化、收率优化、操作路径优化等场景。
  预测:对历史时间序列数据进行分析和建模,预测未来一段时间内的数值、趋势,支持长短周期预测,为预警、决策、执行提供支撑。主要应用于工艺参数预测、设备健康评估、异常预警等场景。
  评估:学习时间序列数据依赖关系,精准分析识别时序数据的状态,有效检测异常偏离程度及类型,支撑对装置的工艺、设备、控制、仪表等运行情况,以及安全、质量、低碳、效益等方面的评估。主要应用于智能决策支持、方案效果验证、运行状态评价等场景。
  针对石化、化工、热电等不同行业,基于五大能力构建的各类Agent像是派驻在生产一线的“数字专家”,能够针对装置的生产运行痛点,实现“量体裁衣”式的智能应用:控制类Agent自主生成并迭代最优控制策略,让装置在波动中保持稳定;优化类Agent持续搜索最优的操作参数,实现效率与效益最大化;分析类Agent对生产瓶颈进行根因分析并自动生成诊断报告;预测类Agent提前预警潜在风险,为安全生产提供前瞻保障。
  各类Agent能实时接入并处理海量生产数据,通过Agent精准洞察装置运行的细微变化、快速识别异常工况,自动下发控制指令或推送优化建议,将生产管理和操作人员从繁重的日常监控工作中解放出来,实现人效提升30%-50%;通过持续迭代的运行决策优化,显著提升生产效率、降低能耗成本,实现综合效益提升1%-3%;凭借精准的趋势预测与异常预警,全面提升装置运行的安全稳定性,为安全生产构筑起全维度智能化防线。
  TPT让装置像顶尖专家一样“会思考、会说话、会优化”,实现了人机协同的最优效能。TPT是AOP的智慧内核,而基于TPT原生的各类Agent则是流淌在装置脉络中的智慧血液。两者相辅相成,让不同岗位的人员都能借助平台能力成为工业专家,最终驱动流程工业全场景从局部优化走向全局智能,从被动响应走向自主运行,开创工业智能化时代。
  (2)控制系统产品族
  中控技术围绕流程工业智能化转型需求,构建了开放、互联、智能、安全的创新型工业控制系统产品矩阵。作为国内工业自动化领军企业,公司深度融合AIoT、先进工业网络、工业AI、工厂操作系统等先进技术,提供智能感知、智能控制、智能操作、智能运维的全生命周期整体解决方案,通过软硬件协同创新,突破传统控制系统架构限制,实现从分布式控制到云原生架构的技术跨越,同时以信创国产化、行业需求牵引、AI深度赋能三大技术驱动,助力流程工业向安全、绿色、智能转型,为新型工业化建设提供核心支撑。
  UCS是中控技术创新提出的软件定义、全数字化、云原生新型控制系统架构,打破传统软硬件强耦合桎梏,以私有云、全光网络及智能设备的极简形态,引领控制系统革命。通用控制系统Nyx基于UCS架构,以实时云操作系统NyxOS为基础,融合云原生、全光网络、SmartEIO&APL技术及AI-Inside理念,实现按需定义控制与知识资产永续。Nyx为企业带来全方位价值:极简架构节省90%机柜空间、80%线缆成本、50%改造周期;AI技术赋能精准决策与效率跃升;软件定义控制实现算力敏捷扩展与故障自愈。广泛适用于石化、化工等流程工业,契合“双碳”目标,满足产业智能化绿色化转型需求。
  集散控制系统(OMC)是中控技术主力DCS控制系统,融合工业过程控制、操作效能优化及生产运行管理能力,满足流程工业全生命周期需求。秉承“开放、智能”理念,集成智能化、数字化、自动化技术,实现生产装置智能感知、控制、操作与运维。融合APL先进工业网络、H5人机交互、AI-PID自适应控制等创新技术,推出信创版本,采用自研+国产芯片及跨平台架构,适配信创平台。适用于石化、化工、电力等行业,确保重大工程“安全、高效、绿色、智能”运行。
  安全仪表系统(TCS-900&TCS-500)是中控技术面向流程工业紧急停车、火气监测、燃烧管理等场景自主研发的工业控制系统,针对不同规模工艺装置及投资需求,提供安全与经济性平衡的解决方案,保障关键设备及高价值工艺安全运行,降低人员风险。系统具备高安全性(SIL3等级、2×2oo3D架构、故障诊断率>99%、IEC62443SL2认证、信创国产化)、高可靠性(EMC4A级、G3防腐/CE认证、海拔4000米适应、-20~70℃宽温)、高可用性(DCS组态一体化、双冗余设计、在线扩容、99.999%+可用率)三大特性。
  压缩机控制系统(T9100&T5100)是中控技术面向石化、化工高风险区域自主研发的专业控制系统,针对离心式、轴流式压缩机,采用防喘振、性能控制等先进算法,实现安全生产与节能降耗。系统具备四大技术特点:SIL3级TMR硬件平台(功能安全等级SIL3、EMC4A级)、自主研发先进控制技术(无量纲防喘振控制、多回路协调解耦)、与DCS/SIS一体化部署、全自动优化(一键启停机、能耗降10%、工艺波动降15%以上),提升企业智能化运行水平。
  中控技术打造GCS-G与GCS-M双产品矩阵,突破传统PLC架构,实现控制层级与数据维度双重革新。GCS-G采用自主可控分布式架构,具备全冗余容错、99.999%高可用性、SIL3安全等级,支持千点级IO组网,构建“集中管理+边缘自治”拓扑,已在油气管道、轨道交通等领域实现国产化替代。GCS-M面向钢铁行业,以“3个1ms”性能、丰富工艺模块及灵活替换方案满足复杂需求,推出全国产化信创解决方案,成功应用于三峡水电、川气东送等重大工程。
  6)工业信息安全互联产品
  工厂级预警中心平台是一款针对智能工厂的工业信息安全预警处置平台,集成多维态势感知、全量资产测绘、智能漏洞闭环、跨域关联分析、用户实体行为分析及威胁情报赋能等核心能力,并引入SORA智能剧本,实现威胁的分钟级自动处置。
  装置级管理中心是一款针对智能工厂的工业现场装置安全管理平台,在工控安全管理平台能力基础上,强化分布式集群管理、动态网络拓扑可视、工控脆弱性管理、基线配置核验及工单流转闭环,确保安全策略精准落地至每一套生产装置。
  工控资产健康监测系统为工业控制网络研制的资产立体测绘和风险监测的资产健康进行分析。基于内置完备的工控知识库,通过主动探测获取网络中的资产指纹信息,对资产关键特征进行有效提取,形成工控资产图鉴与网络图谱。
  ICS合规一体机是专为工业控制系统打造一站式工控安全设备,采用开箱即用的一体化设计,降低部署与运维复杂度,满足国家等级保护对工业控制系统的合规要求;
  TrustLink工业加密传输网关是专为生产现场和调度中枢之间安全数据传输而设计的工控安全设备,支持国密算法,能够为数据传输提供强有力的加密保护,有效防止数据被非法窃取或篡改。还具备环境安全监测功能,实时感知并应对周边环境中的潜在安全威胁。
  下一代USB安全隔离终端保障工厂移动介质安全接入与管理,内置病毒查杀引擎,实现文件过滤、审计与防护,通过网络安全访问移动存储,防止病毒入侵,满足数据安全传输要求,实现物理隔离、数据细粒度管控、防泄漏、应急备份及U盘管控等功能;
  RTU安全卫士是一款以解决工业控制系统日益成为信息安全威胁的显著目标问题的、专门用于防御远程终端单元(RTU)装置遭受未授权访问和物理入侵的产品。通过强化的双因素认证机制、实时入侵防御系统以及集成物理安全技术,有效确保RTU装置的安全,防止未授权访问和物理入侵,提供全面的安全保护。
  (3)现场仪表产品家族
  ①测量仪表
  测量仪表产品系列包括压力测量仪表、流量测量仪表、物位测量仪表、温度测量仪表、智能校验仪、安全栅等,广泛应用于石化、化工、冶金、电力、食品医药等行业。通过精确测量温度、压力、流量、物位等物理参数,自动采集现场数据并传输至控制系统,实现生产状态实时监控与远程管理;依托故障诊断与预警功能,持续监测设备运行状态,及时发现异常并发出预警,减少停机时间;支持与DCS、SCADA等系统无缝集成,助力高级分析与决策;与安全仪表系统(SIS)联动,确保危险情况下快速响应,保障人员与设备安全。
  ②Hermès仪表
  Hermès仪表以APL总线技术为底座,集成温度、压力、流量、物位、控制等全品类过程测量能力。产品融合微型光谱、振动、声纹等跨域传感技术,由单一参数测量升级为多参量、多模态、高实时性感知。依托可靠现场通信实现集中管控与设备高效运维,通过海量时序数据池,结合专家诊断、算法模型与AI智能优化,输出精准实时数据与健康状态,支撑运行优化与预测性维护,以高效率、快响应、高精度与系统融合能力,赋能工业智能化升级。
  智能控制阀产品系列包括智能调节阀、智能控制球阀、智能控制蝶阀、偏心旋转控制阀、釜底放料阀、特殊控制阀及智能阀门定位器等,广泛应用于石化、化工、冶金、电力及新能源(如光热发电)等行业。通过与智能阀门定位器结合,实现高精度流量调节,确保流体输送量稳定精确;通过调整阀门开度控制压力,维持管道、反应器或储罐内压力在安全范围,保障系统稳定运行;通过调节冷却剂或加热介质流量控制反应器温度,维持理想反应条件,满足化学反应控制需求;在必要时完全阻断流体流动,实现安全隔离;支持流体按比例分配至不同分支路径,确保各环节流体供应恰当,提升生产效率与产品质量。
  分析仪产品系列包括HobréWIM热值仪、HobréTISOMIC光声气体分析仪、HobréC-QUANDXRF元素分析仪、HobréPRISM拉曼光谱分析仪、TrPGC-7000工业过程色谱分析仪、激光气体分析仪、工业在线滴定仪、分析预处理系统及分析小屋、分布式实验室(实验室在线化)以及智能化分析系统等,广泛应用于石化、化工、油气、冶金、氯碱、食品医药及能源等行业。通过实时监测流体或气体中的化学成分,实现原材料和成品的精准质量控制;能够检测并量化混合物中特定成分,即使在极低浓度下也能实现高灵敏度测量,辅助操作人员调整反应条件以提升产量和质量;持续监测关键参数,确保过程稳定性和一致性,支持预测性维护,减少意外停机;提供的实时数据有助于及时发现设备故障和安全隐患的早期迹象,降低火灾、爆炸等风险,提高工艺安全性;利用实时数据优化反应条件、混合比例及其他工艺参数,减少能源消耗和废物排放,实现绿色生产。
  (4)生产运营管理软件产品
  生产运营系统涵盖批次生产管理、连续生产管理、设备管理、仓库管理、能源管理软件,以AOP先进运营优化理念为核心,融合大数据与AI技术,实现生产全要素智能感知、数据价值挖掘和潜在风险预判,助力企业精准管控生产过程、优化决策,满足多行业智能工厂在安全、环保、提质、降本、增效等方面的建设需求。
  批次生产管理软件是面向间歇性生产企业的生产执行层信息化管理系统,通过生产计划、工艺配方、生产工单、生产执行、车间库存、生产追溯、工艺分析等功能模块,实现生产全过程管控,有效解决原料积压、错投漏投、提前放行等影响产品质量与成本的问题;同时依托标准化SOP作业指导及产线、工序、设备的标准化工艺建模,推动配方规范化管理,引导企业科学生产、构建标准化流程。
  连续生产管理软件专为连续生产模式设计,构建集生产计划、调度指挥、操作管控、工艺优化、辅料管理、物料管理于一体的生产执行系统,实现生产过程信息可视化与精细化管控。通过监控全流程数据、建立物料平衡模型达成三级平衡,提升生产可追溯性、透明度及效率;通过搭建工艺关键指标体系,推动装置工艺平稳率提升、自控水平升级、操作范围精准达标;同时融合操作规范、可视化生产过程、量化考核持续改善,以自动化数据处理消除信息孤岛,助力企业行稳致远。
  设备管理软件聚焦设备全生命周期运维,通过设备台帐搭建知识库,结合开停机监控、预防性维护、点巡检执行、缺陷排查、智能工单流转及备件库存管控,实现运维规范化、缺陷前置化、检修高效化、成本可控化;系统纵向贯通生产执行层与决策层,横向集成多管理模块,促进设备、生产、维修与物资协同,实现设备状态实时监控、运维全程追溯与效能持续优化。
  仓库管理软件专注仓库物流与库存业务优化,覆盖入库、出库、库存、订单、货物跟踪及数据分析等核心场景,通过流程自动化与作业优化提升运营效率、降低人力与空间成本,实现库存实时可视、订单规范处理,精准支撑决策、提升客户满意度,同时严控操作风险、减少损失,为仓储物流数字化高效运营提供全面支撑。
  能源管理软件采用智能感知与预测技术,对企业能耗状态进行全域实时监测、智能诊断与趋势分析,深度挖掘节能潜力,实现能源合理利用与异常信息实时推送;基于能源目标导向管理,满足监控、计划、统计分析、能耗考核等业务需求。
  (5)机器人产品族
  依托工业互联网平台,整合TPT及AI技术构建巡检智能体,实现多品牌巡检设备集中管控、协同调度与实时监测。支持异构设备接入、AI集群部署、3D联动及信创适配,可对接工业DCS系统,落地于化工氯碱、危化品罐区等高危及智慧物流、仓储等规模化场景,提升巡检自动化与运维效能。
  2)PlantbotBOX机器人AI控制器软件
  作为工业机器人核心控制中枢,融合AI、自主导航与智能感知技术,实现路径规划、智能避障及任务闭环管控。可无缝对接PlantbotStudio及各类工业硬件,适配多类型机器人,覆盖石化、化工、电力、园区等无人化场景,提升作业精度效率,降本并强化安全保障。
  聚焦工业无人化巡检,依托AI自主导航与多传感器融合技术,为电力、石化、煤矿等领域提供定制化巡检方案,解决人工巡检效率低、风险高的痛点。
  ①四足式巡检机器人(SUP-QRSeries):侧重复杂环境适配与通行,通过稳定步态规划在崎岖地形、狭窄通道平稳移动,具备自主避障、数据采集功能,专为传统设备难抵达的高危区域设计,减少巡检死角。
  ②轮式巡检机器人(SUP-WRSeries):以轮式移动为核心,优势是高效移动与精准识别,可在车间、仓库等平坦区域高速穿梭,支持自主/远程双控制,快速识别设备异常、读取仪表,提升巡检效率。
  ③挂轨式巡检机器人(SUP-RMSeries):依托轨道运行,聚焦精准定位与稳定监测,配备红外热像仪,实时传输数据至监控中心,应用于关键设备集中区,实现24小时持续监测,捕捉温度异常等隐患。
  4)人形机器人标准化解决方案
  基于PlantbotAI架构,实现模块化集成、快速适配部署,聚焦展厅、教育场景。融合人形机器人运动控制、智能交互技术,提供标准化方案,降低开发落地成本,提升市场适配与推广竞争力。
  5)机器人专用智能载荷
  ①制冷型气云成像仪(SUP-OGI-001C):基于红外光谱原理,采用制冷型探测器,实现气体检测与成像。
  ②防爆三像早期成像预警装置:采用双CCD和远红外复合技术,检测火灾前兆、识别烟雾明火并预警,可联动消防系统控火。
  (二)主要经营模式
  1、研发模式
  公司持续优化研发管理体系,紧密围绕AOP自主运行工厂以及“安全、质量、低碳、效益”四大核心价值,精准识别流程工业客户的痛点与需求。深化推行IPD(集成产品开发)管理模式,建立市场导向的研发机制,将产品开发纳入投资管理体系,构建以客户需求为导向的敏捷开发链路,实现研发效率提升与成本优化的双重突破。
  IPD涵盖需求管理、市场管理、开发管理和平台与技术管理,确保做到“做正确的事”、“正确地做事”和“做别人做不到的事”。
  管理需求:深刻理解客户痛点和需求,通过需求的收集、分析与决策、需求实现等端到端的需求管理流程来快速响应客户需求。
  管理市场:通过理解和细分市场,进行投资组合分析,制定产品商业策略和计划(Charter开发),以市场驱动研发,确保商业成功。
  管理开发:通过结构化的产品开发流程(概念阶段、计划阶段、开发阶段、验证阶段、发布阶段和生命周期管理阶段),打造满足客户需求、有竞争力的高质量产品。
  公司将技术体系与产品体系分层,开展技术洞察与规划,持续构建技术壁垒和创新点,提前完成技术预研和储备,通过异步开发模式优化研发流程、降低研发技术风险。积极开展工业AI应用技术创新研发及技术验证,打造有竞争力的工业AI产品和解决方案,构筑国际领先的工业AI核心技术优势,从而支撑公司业绩快速增长。
  2、生产及采购模式
  公司主要采用自主生产的模式,根据生产计划及交货时间组织项目生产,并结合项目现场技术服务完成产品的生产、安装、调试与投运。通过协同与精益生产,持续优化生产流程、提升制造工艺、完善高标准质量体系,构筑全球生产制造基地核心竞争力,从而提升生产效率和产品质量。
  公司通过计划调度部门、采购部门、储运部门协调采购活动。依托数字化手段有效提升采供双方的高效协同,规范采购全过程及供应商全生命周期管理,推动成本精细化管控,提高资产利用效率和管理效率。
  3、销售模式
  公司主要采用直销模式,面向流程工业客户销售工业AI及自动化产品与解决方案,构建以PlantMate线下5S店和PlantMart线上商城为核心的一站式工业服务新模式。PlantMate线下5S店通过销售前移策略,扩大工业客户服务半径,实现需求敏捷响应与客户深度触达;PlantMart作为专业工业品电商平台,结合AI数智软件支持,为客户提供覆盖设计、采购、运维等全生命周期的工业品、技术与服务,形成线上线下协同的数智化供应链生态。随着公司工业AI战略转型的深入推进,销售模式正从单一的“项目制”产品销售向“产品化和服务化”的综合价值交付转型。
  (三)所处行业情况
  1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
  当前,工业AI已从技术探索全面迈入规模化价值创造的新阶段,技术特征表现为从被动分析向主动决策与执行演进。工业大模型的应用推进,为工业智能化提供从效率提升到价值创造的全方位支撑。
  (1)行业发展阶段
  当前工业AI正处于从单点技术突破和局部场景试点向全价值链赋能和规模化复制跨越的关键阶段。技术层面呈现“半自主运行为主、高度自主运行为辅、完全自主运行试点”的发展格局,感知智能和认知智能相对成熟,决策智能在特定场景试点,自主智能仅有少数头部企业在探索,技术架构强调大模型与工业机理的深度融合,推动从自动化到自主化的范式跃迁。同时,操作优化的深度上,单装置优化较普及,全流程优化在头部企业试点,全价值链优化尚处于探索阶段;应用场景以生产制造为核心支点,向研发设计、运维服务、供应链管理等环节加速深度渗透,价值创造导向明确。
  (2)基本特点
  国家政策重点扶持发展。当前,国家正通过一系列政策大力扶持工业AI发展,推动制造业智能化转型,以提升国家整体竞争力。2025年8月,国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,明确提出推进工业全要素智能化发展,加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用,并提出到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%,到2030年普及率超90%。2025年12月,工业和信息化部等八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》,明确提出到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,推广500个典型应用场景,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+”,促进新一代智能终端和智能体加快推广,推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用。未来,随着政策的持续发力和技术的不断进步,中国工业AI的发展将迎来更加广阔的前景。
  工业AI正成为驱动产业高质量发展的关键引擎。据工信部数据,2025年我国软件业务收入达15.48万亿元,同比增长13.2%;其中工业软件产品收入3,330亿元,同比增长9.7%,整体保持稳健增长态势。与此同时,工业AI软件细分赛道呈现加速崛起态势:Omdia预测,全球AI软件市场规模将于2029年达到2,180亿美元;IDC进一步指出,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,其市场渗透率亦将从2025年的9%提升至2029年的22%。多模态大模型、工业智能体等技术的成熟应用,正推动工业软件研发与交付模式革新,有效缩短企业数字化转型周期,提升资源利用效率与投资回报水平。在国家政策持续引导与产业智能化转型深化的双重驱动下,工业自动化与工业AI融合发展的市场空间将持续拓展。
  新型软件服务模式为用户创造价值。随着云计算、AI、大模型等技术的飞速发展,软件产品的迭代速度和更新频率大幅提升,传统的一次性购买模式已难以满足用户对持续服务和即时更新的需求。从全球软件产业发展趋势看,按需付费、按效果付费、按流量计费等订阅模式正加速普及。在国内工业软件领域,尽管传统授权模式仍占主导地位,但越来越多的企业正积极向订阅制转型。该模式不仅为用户提供灵活的使用方式与持续的服务保障,也为供应商构建了可预期的收入来源,有效驱动产品的持续迭代与创新,成为行业服务模式演进的重要方向。未来,随着工业软件产品快速迭代和用户需求日益增长,订阅制有望成为工业软件服务领域的主流模式,引领行业向更高效、更灵活的方向发展。
  (3)技术门槛
  工业AI正逐步重塑工业生产的每一个环节,但工业AI的多技术融合广度、方案构成层次、业务复杂程度以及对供应商的能力要求都远超传统工业自动化。
  工业AI的技术壁垒,首要体现在对行业Know-How、核心算法与大模型研发能力的深度融合。工业场景繁多且复杂,无论是石油化工、冶金、电力等重工业领域,还是食品、制药等轻工业行业,都蕴含着独特的工艺要求与技术挑战。以石油化工行业为例,其生产过程涉及高温、高压、易燃易爆等极端条件,对设备的可靠性与安全性要求极高。同时,石油化工产品的种类繁多,生产工艺复杂,需要精确控制反应温度、压力、物料配比等多个参数,任何一个环节出现偏差都可能导致产品质量下降甚至生产事故的发生。这些行业Know-How、知识和经验的积累需要企业长期扎根于行业,深入了解行业的需求和痛点,通过不断实践与探索,逐步积累并沉淀。只有掌握了这些核心技术和行业知识,企业才能在工业AI的研发和应用中占据主动地位,开发出符合行业需求的产品和解决方案。
  工业AI的发展也离不开海量、高质量工业数据的支撑。工业数据是工业生产的“血液”,它记录了工业生产过程中的每一个环节、每一个参数和每一个状态信息。过去三十多年,公司在工业自动化领域深耕细作,已经部署了10万余套控制系统、1亿个I/O点数,这些系统广泛应用于石油化工、冶金、电力、食品、制药等多个行业,产生了海量的工业数据。这些数据涵盖了生产设备的运行状态、工艺参数的变化情况、产品质量的检测结果等多个方面,具有极高的应用价值。为了更好地管理和利用这些海量数据,公司已牵头联合行业头部企业、设计院及科研机构,正式成立了“工业AI数据联盟”,共同致力于工业数据的标准制定、数据共享和数据分析应用。
  当下,工业AI的竞争已演变为对企业综合技术实力的深度考量,其准入门槛显著提高。该领域的成功实践,不仅要求企业拥有海量、高保真的工业现场数据作为模型训练的“粮食”,更需具备深厚的行业积淀(Know-How)以精准解析物理世界的运行逻辑;既需要掌握前沿的AI算法与大模型技术以实现高精度的预测与决策,又必须构建成熟、可靠的产品化平台以保障技术在复杂工况下的规模化部署与应用。只有实现“数据资产、行业知识、核心算法、产品平台”四位一体的深度融合与协同创新,才能有效跨越从技术验证到工业化规模应用的转化鸿沟,真正在工业AI领域站稳脚跟。
  2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
  历经三十多年的发展和沉淀,公司已在流程工业领域奠定了坚实的客户基础与广泛影响力。2025年,公司在各领域的市场占有率均持续提升:根据睿工业统计,公司核心产品集散控制系统(DCS)以45.1%的国内市场占有率,连续十五年蝉联国内第一。细分领域中,化工和石化板块市占率增长显著,分别提升至68.5%和59.4%,较上年分别增长5.9和3.2个百分点。目前,公司在化工、石化、冶金、造纸、建材五大行业的DCS市场占有率均居首位,可靠性、稳定性、可用性等方面均已达到国际先进水平。根据中国工控网统计,公司核心产品安全仪表系统(SIS)国内市场占有率31.4%,连续四年蝉联国内第一。
  报告期内,公司持续深耕流程工业,签署了以石化、化工、油气、电力、建材、煤矿、医药等行业为主的重大项目订单,巩固并扩大与大客户的战略合作关系,并推动工业AI创新产品走向市场,在中石油独山子石化、陕煤集团榆林化学等大客户取得创新突破。在深化国内市场的同时,公司加速拓展国际市场,在海外多国取得高端市场的重要突破。
  公司全面加速工业AI战略落地。报告期内,公司依托通用控制系统(UCS)与时间序列大模型(TPT)的深度融合,加速推动自主运行工厂(AOP)解决方案在多行业的规模化落地。通过强化“感知–认知–决策-执行”闭环能力,公司在UCS独立部署、TPT深度应用及两者协同场景下成功打造了一批标杆项目,实现了生产装置从自动化向自主化的关键跨越。2025年,相关技术在提升装置运行稳定性、优化能效及降低人工依赖等方面成效显著,进一步夯实了公司在工业AI领域的领先地位。
  3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
  (1)AIAgent引领智能决策新范式,推动智能化转型
  2025年,AIAgent在流程工业领域正在实现从“规则驱动自动化”向“环境感知型自主决策”的范式跃迁。新一代Agent的核心突破在于其自主性(Autonomy):不仅能理解人类指令意图,更能基于实时工况动态调整策略。针对流程工业特有的高维时序数据(如设备振动、温度曲线、工艺参数流),时序大模型成为关键赋能要素,使Agent具备对生产过程的深度感知与精准预测能力,显著提升故障预警、能效优化等场景的决策可靠性。在此基础上,“多智能体协同”成为行业主流实践:这正是中控技术SCOPES六大能力矩阵(模拟、控制、优化、预测、评估、统计)在AI时代的深度演进,各角色化系统通过分布式协作破解跨装置、跨产线的复杂全局优化问题,推动人机协作进入新阶段。
  市场数据也印证了行业的加速发展。据MarketsandMarkets预测,AIAgent市场规模将从2024年51亿美元增至2030年471亿美元(CAGR44.8%)。未来,工业AI将深度融入流程工业基础设施,聚焦多Agent协同与领域大模型的融合应用,推动决策模式从“辅助支持”向“自主运行”演进,为全球流程工业智能化提供技术路径支撑。
  (2)工业AI重塑生产力,全自主运行将成主流
  近年来,传统流程工业正在演进为具备自我进化能力的智能产业。在国家政策引导下,工业AI技术与传统产业深度融合,成为推动产业变革和新质生产力发展的核心驱动力。随着工业AI技术贯穿生产全流程,流程工业正式迈入从“半自主运行”向“全自主运行”转变的关键期。通过实现生产装置的自感知、自决策、自执行,全自主运行工厂不仅大幅提升了运营效率,更从源头上消除了人为操作风险,确立了流程工业本质安全的新标准。这一产业形态的成熟,为解决行业用工难、专家经验传承难等宏观社会问题提供了产业化路径,重新定义了现代化工厂的产业边界。
  未来,全自主运行将成为流程工业的主流产业形态。公司将致力于将全自主运行工厂(AOP)打造为未来流程工业的全球通用规范,作为由中国原创提出的工业AI方案,公司致力于让中国方案成为世界标准。
  (3)生态协同助力发展“智能制造、绿色制造、服务型制造”
  2025年,人工智能与制造业的深度融合正成为催生新业态的核心引擎。响应“十五五”规划关于产业模式变革的号召,行业正攻关工业智能技术,打造数据驱动的新型“工业大脑”。工业智能技术不仅推动生产环节向智能化、绿色化升级,更促使价值链向服务端延伸,这种深度融合通过加速数据要素流通与资源优化配置,构建起开放协同的产业生态,为制造业高质量发展注入强劲动力,标志着产业竞争正式迈入以智能为核心的新阶段。
  未来,新业态将迈向“自主进化”新阶段。技术范式上,“AIforEngineering”成为标配,工业大脑实现从“辅助”到“自主”决策的跨越;服务模式上,数据共享成为常态,统一个性化定制与规模化生产;生态协同上,具身智能打破物理与数字边界,企业间实现产能与知识无缝流动,共同构建高效智能制造共同体。
  (4)数字化营销驱动+订阅制服务创新,构建客户全生命周期价值闭环
  2025年,流程工业自动化行业步入存量运营与价值深耕新阶段,行业商业模式正从“一次性交付”向“持续性服务”加速转型。数字化营销成为连接客户的核心引擎,通过全渠道数据整合与AI画像分析,实现需求精准捕捉与服务主动预测。与此同时,订阅制服务模式重塑价值交付逻辑,客户可按需订阅,将资本性支出转化为运营性支出,既降低数字化转型门槛,又确保技术能力的持续迭代。
  未来,流程工业新模式将迈向“价值共生”新阶段。服务模式向订阅制“按效果付费”演进,客户为实际生产成果买单,从而实现双方风险共担;生成式AI融入全流程,实现零接触匹配与自治运维;平台化运营打破边界,促进全球资源共享,构建绿色低碳共同体。这将重新定义价值创造方式,满足客户长周期保障与高质量发展诉求。
  二、经营情况讨论与分析
  1、主要经营情况
  2025年,全球经济遭受了关税加码、通货膨胀、地缘政治风险持续及供应链风险等频繁扰动,面对急剧变化的国际形势,国内经济深层次结构性矛盾问题持续显现,面临消费、投资增长动力不足,国内经济深刻转型,国内宏观经济总体平稳、稳中有进,生产总体保持韧性,新质生产力稳步发展,科技创新成果丰硕,人工智能、机器人等研发应用走在世界前列。国家通过一系列政策大力扶持工业AI发展,推动制造业智能化转型,全方位协同推进人工智能技术在产业的应用与发展,明确提出到2027年推动3-5个通用大模型在制造业深度应用,形成特色化、全覆盖的行业大模型,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,推广500个典型应用场景,培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业,打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商,选树1,000家标杆企业,以提升我国在全球人工智能领域的竞争力,助力制造强国、数字中国建设。随着“人工智能+制造”行动迈向全新高质量发展阶段,公司率先推出流程工业时序大模型TPT并不断迭代升级,激发流程工业产业技术革命,推动人工智能在流程工业制造业领域广泛应用,深入参与全球先进制造业自动化、数字化、智能化变革,积极推动通用大模型在制造业的深度应用,引领下游行业需求变化,灵活调整经营策略,持续推进国际化,不断挖掘下游行业转型新兴机遇,重点推进工业AI+数据、工业Agents等具有高前景、高潜力的业务投入,不断推进新业务、新技术、新产品在流程工业各个场景的落地,打造多个高水平工业智能体、工业领域高质量数据集及典型应用场景;同时,公司进一步推进数字化变革,实施全面预算管控,加大降本、提效的管理力度,持续改善公司竞争力和盈利能力。
  报告期内,公司实现营业收入80.73亿元,较上年同期下降11.66%,报告期内归属于上市公司股东的净利润为44,147.89万元,同比下降60.48%。公司继续加大研发投入力度,研发费用95,139.78万元,占营业收入的比例为11.79%。
  2、主要业务经营情况分析
  (1)工业AI业务
  2025年,在国家政策持续引导与流程工业产业智能化深化转型的双重驱动下,工业AI软件市场规模快速崛起增长,工业AI市场空间得到巨大释放。公司作为国内首发流程工业时序大模型(TPT)的供应商,基于深厚的行业积淀及优秀的开发能力,公司已在流程工业多个行业、多个装置实现了首次TPT开发应用。面向下游客户转型升级、提质降本的迫切需求,公司工业AI业务放量。公司持续推进商业模式升级,由一次性买断授权逐步转向模型即服务(MaaS,ModelasaService)、结果即服务(RaaS,ResultasaService)的价值订阅模式,依托为客户创造的实际价值实现持续收费。
  ①产品及技术方面:报告期内,公司全面推动工业AI产品整合与升级,积极探索业务模式转型。聚焦“AI+5T”技术体系,构建时序混合专家(MoE,MixtureofExperts)模型架构,融合工业知识、工业机理,构建强大的时序智能核心引擎,推进AI驱动的催化剂及新材料研发、复杂过程控制、生产操作优化、设备预测性维护、装置再设计等技术创新,不断夯实面向流程工业研发、设计、运行、运维全生命周期的AI技术能力底座,面向“AI+安全、AI+质量、AI+低碳、AI+效益”等生产运行核心价值场景,突破风险预警、质量预测、节能优化、提质增效核心技术,打造时序智能驱动的解决方案。
  ②项目及市场开拓方面:基于时序智能模型基座,结合数字孪生技术,不断优化以“识别-评估-决策-执行”为核心的工业智能闭环模式,打造自主运行工厂(AOP,AutonomousOperatingPlant)行业标杆。项目及行业方面,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,并已在中国石油、中国石化、中煤等大型国有企业落地,其中装置级无人值守、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,同时启动海外客户应用验证,节能优化解决方案进一步向更多绿电、绿氢项目延伸,助力客户实现绿色低碳可持续发展。客户及市场开拓方面,公司通过精准营销与价值营销,与兴发集团、中石化、万华化学、华谊等行业头部客户达成深度战略合作,共同打造时序大模型标杆项目;公司与华泰永创、北京冶自欧博、惠生清洁能源等多家重点企业签订战略合作协议,持续推动工业AI技术在不同工业领域的深度应用。公司构建客户成功管理体系,实现订阅产品全生命周期线上化管理,搭建“自主+远程+现场”三级服务网络,提升服务效率与客户粘性,利用数字化手段监控业务健康度,为有效推动订阅模式的规模化增长奠定基础。
  (2)自动化控制系统及现场仪表业务
  2025年,公司下游国内流程工业企业客户资本开支整体承压,国内自动化控制系统业务规模增长速度放缓。公司凭借头部企业及多产品智能制造解决方案优势,深挖新疆煤化工、设备更新及石化炼油行业升级改造等结构性增长机会,保证业务平稳运行。
  ①从产品及技术来看,公司通过技术持续迭代创新,提供多产品与解决方案,与行业内头部客户保持长期战略合作,市场占有率保持前列。公司核心产品集散控制系统(DCS)以45.1%的国内市场占有率,连续十五年蝉联国内第一,安全仪表系统(SIS)国内市场占有率31.4%,连续四年蝉联国内第一,报告期内,公司发行通用控制系统UCS批量推广版本,内置AI辅助编程、AI-PID等AIInside能力;联合SEI、寰球、天辰等核心设计院和中国石化、中国石油等大客户制定并发布团标《通用控制系统设计规范》,打造湖北兴瑞智能工厂、金海新材料千亿级氟硅材料、国家管网金坛储气库等标杆项目;DCS则深度融合了工厂操作系统数据集成与开放平台能力,探索DCS边端智能应用开发场景,研发基于“UCS+TPT”的全新“AI+自主运行”模式,实现智能工厂新范式;完成燃机控制系统研发,并推进国家管网OEM合作,致力于未来管线燃机升级改造;发布面向钢铁行业的高性能PLC新产品M4Pro,以“三个1ms”的卓越性能、丰富的行业工艺模块、完善的替换方案,满足钢铁、建材、烟机等多种行业复杂需求;发布工控资产健康监测、TrustLink工业加密传输网关等工控安全创新产品与场景化解决方案,工控防火墙入围业内权威机构IDC排名;依托APL平台推出具备多维感知与智能化能力的Hermes系列新型仪表,并实现自主传感器的技术突破与量产;不断完善重点仪表产品谱系,发布SFM800质量流量计、HD7500一体式防雷栅、RJ45型电涌保护器等新产品。报告期内,公司工业自动化及智能制造解决方案实现收入452,716.62万元;仪器仪表实现收入125,172.83万元。
  ②从市场及行业拓展来看,2025年公司已累计服务超过3.9万家流程工业客户,公司与中石油、中石化、中海油、中化、恒力石化、万华化学、上海华谊、华润、杭汽轮、山东能源、中煤能源、兴发集团、Cyberani、桐昆、浙能、五粮液、泸州老窖、荣盛石化、天新药业等众多头部企业不断深化战略合作,提供全方位智能制造产品及解决方案;公司与中石油、万华化学、陕煤集团、兴发集团、湖北三宁、河南金海新材料、安必安集团、浙江鸿尊科技等重点客户全面推进国际一流的智能化工厂建设。同时,公司在各行业的市场占有率均持续提升,化工和石化板块市占率增长显著,分别提升至68.5%和59.4%,较上年分别增长5.9和3.2个百分点。目前,公司在化工、石化、冶金、造纸、建材五大行业的DCS市场占有率均居首位。业务突破方面,SmartEIO全年业绩翻倍增长,累计应用点数规模超70万点;PLC产品突破东方风电26MW海上风机、三峡水电机组、川气东送、杭州轨交等重大工程和关键基础设施项目;工业信息安全构建“大平台+小探针”运营体系,打造榆林化学、广西华谊等三级运营、国产化安全建设标杆;自动化仪表中标“三桶油”和国家管网框架,打造了福州万景新材料、赛纬集团、眉山茵地乐、太阳纸业、长华化学等一系列具有行业影响力的标杆项目。公司全面梳理石化、化工、冶金、能源等多个行业项目机会,2025年公司石化、化工、冶金行业收入平稳,石化、能源、制药食品行业盈利改善,毛利率同比增长;主要因优势行业石化、化工的需求依然存在行业升级改造机遇,石化、能源、制药食品等行业结构性需求增长。
  (3)未来长期重点布局领域
  1)工业AI+
  在国家“智能制造”、“新质生产力”、“双碳目标”等战略持续深化的背景下,工业企业对智能化解决方案的需求呈现刚性且迫切的增长态势。2025年,公司全面推动工业AI产品整合升级、业务模式转型,着力打造流程工业AI技术制高点,聚焦“AI+5T”技术体系,推进流程工业时间序列大模型TPT(Time-SeriesPre-trainedTransformer)从技术概念到成熟产品的跨越,在流程工业智能化升级的核心场景中实现了规模化商业落地。TPT汇集不同行业的海量生产运行、工艺、设备及质量数据等进行融合预训练,深刻学习工业装置运行的通用规律,构建出融合机理并满足工业应用要求的可靠模型。
  2025年8月28日,中控技术发布全球首个时序混合专家大模型(MoE)驱动的工业Agent生成平台(TPT2),通过深度融合了模拟、优化、控制、预测、评估和统计等多技术体系,能够覆盖流程工业所有生产装置及各类复杂工业场景,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,重塑工业软件架构及应用模式,为每个岗位配备一个强大的专家级“助手”。TPT2能够满足生产运行过程中的平稳控制、效益优化、质量提升、节能减碳等需求,减少对专家经验依赖,自动进行异常识别和处置,大幅提升装置的自主运行能力,以场景化智能解决方案重塑工业生产范式。这是最新通用AI技术与工业场景深入融合的重大进展,可为流程工业智能化转型升级提供强大动力。公司将结合下游客户的需求及痛点,不断升级迭代新一代流程工业应用模型。
  2)工业机器人
  2025年,公司机器人业务进一步深化产品体系建设,以“AI+平台+工业机器人”为核心,持续完善Plantbot产品矩阵,强化从平台到场景的整体解决方案能力;重点打造基于AI的多模态融合巡检算法和PlantbotStudio协同调度管控平台,支撑了流程工业与离散制造领域的协同应用与快速部署;智慧物流成功交付多个千万级智能供应链系统项目,验证了基于工业互联网平台的全局优化与动态响应能力;智能巡检推出并落地飞索、四足机器人等创新形态的行业标杆,形成标准化巡检产品系列;海外市场实现自研二代防爆轮式机器人全球首用,推动“AI+机器人”解决方案在国际高端市场的复制落地;深化行业应用与生态合作,构建覆盖流程工业、离散制造多场景的机器人产品体系,形成以平台赋能、软硬一体、场景深化为特点的竞争优势。
  公司将继续以机器人为核心载体,面向流程工业深化“AI+机器人”融合,在多模态感知、机理模型和现场预测方面取得阶段性成果,安全增效和数字化水平显著提升。展望未来,公司将全面引入具身智能,打通机器人与现场装备、控制系统的协同闭环,实现更加高效、精确和可靠的现场生产状态预测,全面的提升企业运营供应链效率,把数字生产力转化为现场生产力,为客户打造零隐患、高效率的未来工厂。
  3)国际化业务
  2025年,公司国际业务保持在核心区域、主流业务稳定增长的态势,并逐步向高价值、可持续发展的头部客户聚焦。
  ①全球化运营能力不断增强。公司逐步形成亚太、中东非洲、中亚、拉美的SUPCON销售、服务体系,以及北美和欧洲的Hobre销售、服务体系,公司海外团队近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,海外本地化运营能力得到大幅提升。
  ②客户及市场开拓。公司DCS、TPT、ESD、CCS等核心产品认证取得重大进展,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(OMC、TCS-900)进入马来西亚国家石油公司Petronas,压力变送器进入科威特石油KOC、西班牙跨国综合能源公司MOEVE(原CEPSA),压力变送器、温度变送器、流量计等仪表进入巴西国家石油公司Petrobras等,DCS、SIS通过沙特阿美SaudiAramco严苛的性能测试,实现了多个国际石油石化头部企业的合格供方名录AVL重大推进。东南亚区域,公司中标印度尼西亚最大工业气体制造商SAMATOR的APC项目,覆盖其10个工厂,助力提升产能效益并加速数字化转型。中东及非洲区域,公司与中航国际联合中标阿尔及利亚国家石油天然气公司的GK3和GR1246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;沙特阿美高层到访中控技术,深化双方工业自动化、智能化及AI领域合作;中亚区域,公司获得哈萨克斯坦300万方天然气处理项目,首个海外超10,000点油气控制系统项目、首个海外天然气处理深冷装置项目、首个海外完整OTS项目。拉美区域,公司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,与巴西国家石油(Petrobras)、书赞桉诺(Suzano)、康克里格尔(Concregell)等头部企业合作达成关键里程碑;在巴西、秘鲁、墨西哥、哥伦比亚加速布局本地渠道商,提升市场触达能力。公司正在积极寻求全球行业高端产品及技术供应商合作落地,不断拓展国际化生态圈及全球化布局运营能力。
  4)数据平台能力建设
  2025年,公司全面启动聚焦数据平台能力建设,推动内外部数据统一纳管和治理,夯实工业AI数据基础。公司正在加速数据要素流通与生态共建,牵头成立工业AI数据联盟,积极打造多场景典型价值案例。公司积极推进装置数据量、行业覆盖度、数据完整性全面提升,形成PB级工业数据池;构建超过200个高质量时序数据集和八大工业知识数据集,推动数据价值化、场景化应用;完成工业AI数据基座架构设计,上线工业数据管理平台,打通数据全生命周期管理链路,大幅提高处理效率,确保安全合规;全面推进数据架构刷新与统一治理,升级数据资产管理平台,实现经营分析等核心场景的数出同源;完成StarRocks扩容、对象存储迁移与统一监控平台建设,强化数据平台稳定性;持续推进数据入湖入仓与深度治理,显著提升数据质量和时效性;构建数据运营提效应用矩阵,形成精准的客户画像与分析决策模型;基于全域指标体系,融合“BI+AI”,持续推动数据敏捷交付和自助消费,数据文化持续提升。
  5)数字化运营
  2025年,公司加速推进数字化转型,打造数字化组织及流程,深度融合前沿AI技术,专注HGT大模型及相关产品的开发应用,建立贯穿企业经营的人、财、事、物的超图推理和强化学习能力,打造开放兼容并包含各类BaseAgent的AI应用构建平台AgentBuilder;在BA软件领域推出全域问答、销售、采购等多场景AI智能体,推进全公司对AI智能体的场景识别、自主搭建和使用,打造“人人都是AI工程师”的文化氛围,助力企业提升经营管理效率;在公司内部识别并推进高价值数字化标杆场景,沉淀卓越实践并逐步向客户推广,提高公司智能化运营水平,建设数智中控。
  报告期内,建设以“计划、预算、预测、核算”一体的全面预算管理体系;持续优化公司财务核算、管理核算和报告体系,推进核算相关系统建设和数据治理工作,设立成本管理组织和成本管理制度,通过精细化的成本、费用等各类财务分析,挖掘降本增效机会点。
  2026年,公司将继续坚定贯彻工业AI发展战略,紧紧围绕“成为工业AI全球领先企业”的愿景,以工业自动化技术为根基,依托深厚的工业数据积淀,加速人工智能技术与工业场景的深度融合及应用场景落地,构建工业全价值链智能生态系统,融合人工智能大模型的多模态、强推理等能力,打造自主运行工厂(AOP),以TPT大模型和通用控制系统UCS为核心,构建完整的“识别-评估-决策-执行”闭环,推动工厂实现从“自动控制”到“智能决策”,再到“自主运行”的系统性跨越,全面形成“AI+安全、AI+质量、AI+低碳、AI+效益”的核心解决方案,为全球工业的“智变”贡献中控智慧。
  三、报告期内核心竞争力分析
  (一)核心竞争力分析
  1、技术与研发优势
  2025年,公司科研创新成效显著,“化工行业安全防控与优化关键技术及应用”荣获应急管理科技创新奖二等奖;“大规模绿电制氢过程关键设备智能诊断与预测维护技术及应用”荣获中国石油和化工自动化应用协会科技进步奖一等奖;“铝基新材料能源数字化管控关键技术研究与应用”获得新疆维吾尔自治区数字化科学技术进步奖二等奖;“复杂油气管网控制系统及关键核心设备研发与产业化应用”荣获广东省科技成果推广奖;获评国内首版次软件产品、首批浙江省制造业单项冠军企业、浙江省人工智能服务商、浙江省优秀工业新产品等荣誉称号。近年来,公司持续深耕工业AI领域,不断提升科研创新能力,主持和参与了国家重点研发计划、国家科技重大专项、制造业高质量发展专项、省级“尖兵”“领雁”研发攻关计划等多项国家级、省部级科研项目,为公司技术创新提供了强大动力。
  (1)丰富的技术储备
  公司致力于满足流程工业的产业数字化需求,以自动化控制系统为基础,重点发展工业AI技术及产品,形成具有多行业特点的智能制造解决方案,在通信技术、电子信息、软件技术、人工智能等方面具有强大的研发实力,具有坚实的技术基础和产品开发能力。公司始终坚持通过自主创新打破跨国公司的技术壁垒,持续加大研发投入及研发平台建设,建立了工业自动化、工业AI两大核心产品线,拥有国家企业技术中心、国家地方联合工程实验室、浙江省省级重点实验室、省级企业研究院和省级高新技术研究开发中心等。完善的研发架构为公司研发活动提供了良好的平台,成功取得了一系列发明专利、技术奖项、产品认证及国际标准和国家标准。截至2025年12月末,公司主持制定国际标准10项,承担、参与发布了国家标准108项、行业标准2项;报告期内,参与编写国家标准13项、团体标准5项。公司已拥有专利853项(其中发明专利711项)、计算机软件著作权805项;报告期内新增申请专利363项,新增软件著作权62项。
  (2)持续的自主研发能力
  研发人才方面,公司拥有一支高素质的研发人才队伍,形成了市场调研、需求分析、技术研究、产品开发、生产制造、产品测试、系统集成的人才梯队。截至2025年12月末,公司拥有2,011名研发人员,占全部员工数量的37.77%,为科研创新提供了人才队伍条件,其中核心技术人员在公司任职均超过10年,高素质的研发队伍和人才资源铸造了公司持续自主研发的基础。
  研发投入方面,公司2025年研发费用95,139.78万元,占营业收入的比例为11.79%,持续的研发投入为公司研发创新活动提供了有力支撑。
  研发场地方面,公司现有科研场地19,500余平方米(办公场地、实验室),配备了国内外大量的先进的测试设备,具备中国合格评定委员会(CNAS)认可实验室;拥有可靠性寿命实验室、工业通讯与网络实验室、信息集成与工厂建模实验室、工控安全实验室、智能制造创新实验室等系列专业实验室,并建设工业AI大数据应用实验室,开展基于大模型的流程工业大数据分析、验证和应用。
  研发项目方面,公司近年来主持和参与了国家重点研发计划、国家科技重大专项、工业强基、工业互联网创新发展工程、浙江省重点科技专项等多项国家级、省级科研计划项目。截至2025年12月末,公司正在主持和参与工信部、科技部等多项研究课题,丰富的科研课题为公司技术创新提供了强大动力。
  2、高质量数据集
  在全球科技竞争加剧与国家数据安全战略的双重背景下,工业数据的高质量供给与可信流通已成为制造业数字化转型的核心引擎,国内流程工业亟需依托高质量数据加速AI技术的研发与场景落地。中控技术正联合重要客户及生态合作伙伴,围绕行业数据可信互联平台建设、高质量行业数据集打造、数据关键技术攻关及典型应用场景落地等重点任务,探索形成工业数据高效采集处理、可信流通汇集、深度融合应用的有效路径与创新机制。
  工业AI对数据的质量与适配性提出了极高要求,工业AI模型的竞争就是高质量数据集的竞争。具备国标认证、与工业AI模型高度适配、并覆盖细分场景的高质量数据集,已成为流程工业的核心生产要素。中控技术凭借30余年的行业深耕和超过10万套的产品应用,构建了可触达100EB规模的工业数据资源,广泛分布于石化、化工、冶金等10余个行业,涵盖炼油、精细化工、钢铁等50余个细分领域。公司依托“联盟生态+企业共建”模式,面向石化、化工、冶金等流程行业“安全、质量、低碳、效益”等核心需求,联合数百家生态伙伴,整合数据、平台与深厚行业Know-how,已打造出上千个行业领先的标准化、场景化、多模态、高时效性的工业高质量时序数据集和知识数据集,全面赋能AI大模型进化与企业智能化转型。
  在此过程中,公司自主研发的工业数据管理平台突破传统软件架构,向智能体化演进,具备自主识别、自动化处理与智能推理能力,同时实现从数据采集、汇聚、清洗、标注、质检、存储、共享到模型训练的全链路覆盖。平台内置全链路数据安全管控机制,全面适配工业数据全生命周期的安全需求,为工业AI的可靠落地提供坚实保障。可信流通体系与高质量数据底座的“双轮驱动”,不但解决数据怎么安全共享、工业智能用什么数据的核心矛盾,更为流程工业智能化提供了从数据供给到价值落地的全链条支撑。
  3、行业积淀与专家储备
  流程工业的智能化转型,尤其是工业AI大模型的深度落地,面临着极高的技术复杂度与认知门槛。与一般制造业不同,流程工业生产环境具有高温高压、易燃易爆等极端特征,且内部机理呈现强耦合、非线性及大滞后特性,同时受制于严苛的安全约束。通用的基础大模型由于缺乏对物理化学过程深层机理的解析能力,往往难以触及生产核心痛点,甚至可能因“幻觉”引发安全风险。真正的工业智能必须将工艺机理、操作策略与安全逻辑内嵌于算法基因之中,这对构建者的行业积淀厚度与场景验证能力提出了近乎苛刻的要求。
  三十余年来,公司依托广泛的行业覆盖与深度的场景应用,在工业AI领域构建了独特的核心竞争优势。公司汇聚顶尖行业专家,将数万个工程项目中积累的工艺参数、故障案例及专家决策经验,经过系统提炼与重构,转化为可复用的机理模型与专用算法库,为产品研发与解决方案注入了深厚的“行业基因”。基于这一数据与知识底座,公司的工业AI方案不仅能精准应对复杂多变的工况挑战,更推动工业智能从传统的“辅助决策”向高阶的“自主运行”实现实质性跨越。
  4、全栈的工业AI解决方案
  流程工业企业在确保安全、高效、高质量生产的同时,正在迈向少人化、无人化和自主化运行的新阶段。为此,公司构建了以时间序列大模型TPT(Time-seriesPre-trainedTransformer)与通用控制系统UCS(UniversalControlSystem)为核心的全栈工业AI解决方案,旨在打造自主运行工厂AOP(AutonomousOperatingPlant)的高阶形态,为流程工业的智能化发展开辟全新路径。
  UCS作为系统的“强韧神经中枢”,深度融合零信任网络安全架构与云原生技术,不仅赋予AOP卓越的内生安全机制与自主防御能力,更凭借软件定义及全数字化特性,构筑了开放、安全的智能数据基座;相较于传统DCS,UCS在工程效能上实现了革命性突破,预计可缩减90%的机柜占用空间、降低80%以上的线缆成本,并将项目交付周期缩短50%。与此同时,TPT大模型作为AOP的“智慧大脑”,直面流程工业参数毫秒级波动与工艺强耦合非线性的核心挑战,专注于工业时序数据的深度挖掘。依托混合专家模型(MoE)架构,TPT有效规避了通用模型的“幻觉”风险,能够在毫秒级响应中精准捕捉潜在趋势,为生产决策提供高置信度依据。该模型支持通过自然语言交互高效生成涵盖模拟、控制、优化及预测等多维度的工业应用智能体(Agent),并具备现场化部署能力,可实时监控装置状态、动态优化运行参数,在保障本质安全、提升产品质量及降低能耗物耗等关键场景中发挥核心作用,助力企业实现从单体装置优化向多场景全局最优的战略跃迁。
  AOP作为公司为工业领域量身定制的“自动驾驶”系统,标志着工业生产模式从自动化向智能化演进的根本性变革。该系统构建了“感知识别-风险评估-智能决策-精准执行”的全链路闭环体系,突破传统控制局限,从生产制造、本质安全、运营效益三大核心维度出发,为行业长期面临的复杂难题提供了系统性解决路径。AOP的规模化落地将推动工厂运营模式实现历史性跨越:由传统的“自动控制”,进阶至“智能决策”,最终达成“自主运行”。通过全面构建“AI+安全、AI+质量、AI+低碳、AI+效益”的核心价值矩阵,AOP不仅攻克了单点技术瓶颈,更驱动了流程工业生产模式的深层重构,引领行业迈向高质量、可持续的发展新阶段,真正实现由局部优化向全局协同的质的飞跃,为流程工业的未来发展注入强大动力。
  5、深厚客户基础与丰富项目经验
  公司凭借三十余年的深厚积累,已服务超过3.9万家流程工业客户,覆盖化工、石化、油气、电力、制药、冶金、建材、造纸、新材料、新能源、食品等数十个重点行业,形成了覆盖面广、基础扎实的客户网络。公司与中石油、中石化、中海油、中化、恒力石化、万华化学、上海华谊、华润、杭汽轮、山东能源、中煤能源、兴发集团、Cyberani、桐昆、浙能、五粮液、泸州老窖、荣盛、天新药业等众多头部企业不断深化战略合作,通过联合创新提供全方位智能制造产品及解决方案,助力客户实现智能化转型。并且,公司于中石油、万华化学、陕煤集团、兴发集团、湖北三宁、河南金海新材料、安必安集团、浙江鸿尊科技等重点客户中全面推进国际一流的智能化工厂建设。同时,公司与华泰永创、北京冶自欧博、惠生清洁能源等多家重点企业签订战略合作协议,持续推动工业AI技术在不同工业领域的深度应用与标准化进程。
  在海外,公司与沙特阿美、巴斯夫、Petronas、Petrobras、EGAT、SinarMas等全球行业领袖的长期合作持续深化。2025年,公司接连实现里程碑式突破:成功拓展印度尼西亚最大工业气体制造商SAMATOR的APC+supOS项目;与中航国际联合中标阿尔及利亚国家石油天然气公司的关键管道项目,标志公司控制系统首次入围除中资外的全球前20强石油公司;沙特阿美高层到访公司,深化双方工业自动化、智能化及AI领域合作;获得哈萨克斯坦天然气处理总厂300万方天然气处理项目,这是公司首个海外超10,000点的油气行业控制系统项目、首个海外天然气处理深冷装置项目、首个海外完整OTS项目,对中亚市场拓展有深远影响;成功入围墨西哥国家石油(PEMEX)和西麦斯水泥(CEMEX)等国际巨头的供应商短名单。这些与全球领导者的深度合作与关键项目,充分验证了公司解决方案的先进性与可靠性,为公司品牌的国际影响力与未来市场拓展奠定了坚实基础。
  6、全球生态合作体系
  面对全球变局与产业快迭,公司越来越重视开放与合作,持续深化“Clustar-星河伙伴计划”,重构包含渠道生态、新型服务生态、产品技术生态、高校科研院所生态、全域供应链生态等多维度的生态体系,打造了一张高门槛、强韧性的价值网络,实现了从“单点突破”到“生态共赢”的战略领跑。这不仅是资源的聚合,更是将企业的“专精”转化为生态“全能”的综合性能力。
  公司目前已构建起连接全球合作伙伴的网络,生态贡献率逐年攀升。在技术与供应链上游,公司与华为、联想、浪潮、戴尔、菲尼克斯、大华股份、用友网络等百余家头部企业建立深度战略互信,通过组织协同、能力融合、联合共创保障技术架构的先进性与关键资源的稳定供给,构建了坚强的能力壁垒;在市场端,已与五十余家核心渠道商同心同行,公司赋能伙伴实现交付与盈利的双重增长,这种高粘性绑定使得公司的服务触角能迅速渗透至行业末梢。“平台引领+伙伴同行”的双向生态,已将单纯的业务合作转化为结构性的核心竞争力,不仅构建了防御性的市场优势,更确立了应对不确定性、实现持续进化的核心能力。
  同时,公司积极推动产教融合发展,推动工业真实场景深度融入高校教学、科研与人才培养全过程,积极与高校携手开展产教融合实验室的共建,将产业需求转化为高校课题,实现了技术供需的精准闭环。公司打造全自主可控的高校品牌赛事——“中控杯”智能制造挑战赛,以“真实场景、真实数据、真实需求”赛事模式,实现“以赛促创、以赛促学、以赛促教”。携手数十所重点高校推动教材国产化,标志着公司已从教育领域的“参与者”跃升为“领先者”,确保了公司在源头创新上的持续领跑,为前沿技术的革新注入源源不断的势能。
  (二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
  (三)核心技术与研发进展
  1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
  1、AI-Inside智能控制技术
  公司自主研发了AI-Inside智能控制技术体系,实现了AI能力与工业控制系统的深度融合。该技术包含AI-PID智能控制模块与AI辅助组态编程两大核心技术。AI-PID模块基于强化学习推理模型,具备控制参数自适应、策略自优化与模型自学习能力,通过预训练构建泛化性控制策略,结合实时特征提取实现免手动调参,显著提升回路调试效率并降低经验依赖。AI辅助组态编程技术依托工业控制程序基础语料库,融合大模型与微调训练技术,实现自然语言到IEC61131-3标准ST代码的自动生成,以及P&ID图纸到组态逻辑的智能转换,大幅提升工程设计效率。该技术体系已在多个实际项目中落地应用,助力实现生产装置平稳运行与项目交付周期优化。
  2、开放自动化通用控制系统架构技术
  以控制数据中心、全光确定性网络及智能设备共同构成的“云-网-端”新型极简架构控制系统,UCS成功应对了AI时代控制系统所面临的“数据、算力、模型”三大核心挑战,具备软件定义、全数字化、云原生等典型特征。该系统通过融合Ethernet-APL技术、全数字化智能仪表、扁平化架构的全网络化通信以及多模态感知技术,实现了从现场层到控制数据中心的无缝数据集成与实时交互,从而为工业AI应用提供了丰富、高质量、高时效性的工业大数据基础。这一架构不仅提升了系统的灵活性与可扩展性,也显著增强了其在复杂工业场景中的智能决策与优化能力。UCS创新性研制基于容器化设计的工业云实时操作系统NyxOS,确保控制系统高可用性和容错性。目前,UCS已在石化、化工、油气等多个行业的现场场景中成功落地应用。
  3、流程工业时序大模型技术
  基于工业场景的深刻洞察和强大的数据解读能力,建立工业数据标注体系、打造数据标注工具,构建出大规模高质量工业数据集,为更大规模、更强泛化能力的时序大模型构建奠定基础。同时,自研多维注意力机制实现时间、空间、样本等维度上的相互关系和规律的深度挖掘,显著提升零样本泛化及在线自适应能力。设计并改进混合专家模型(MOE)架构,能更精准和高效地处理复杂多变的工业场景,并大幅度降低对昂贵计算资源的依赖。以TPT跨任务、跨场景的整合能力为支持,重构工业软件体系,打通“感知-分析-决策-执行”关键链路,研发支持装置高度自主运行的工业智能体,驱动流程工业生产模式变革,加速向“少人化、无人化、高度智能化”方向蜕变。
  4、AI与机理多尺度融合技术
  针对工业AI模型泛化能力弱、精确性不足,传统机理模型计算效率低、收敛性差等问题,突破数据融合、算法融合、图谱融合等不同尺度的AI与机理融合关键技术,提升AI模型在工业领域应用的可用性。数据层面,基于机理模型对工艺过程进行仿真计算获得极端或异常工况下的样本数据,与装置真实运行数据混合训练,提升模型泛化能力。算法层面,通过改进现有神经算子算法、符号学习算法、潜空间对齐等方法提升AI模型与机理的一致性。另外,通过融合工艺图谱进行因果推断,减少计算规模并解决注意力分散问题,提升模型计算效率及计算精度。相关技术已在石油化工、煤化工关键装置上实现应用,效果显著。
  5、AI驱动新材料智能研发技术
  新材料智能化研发技术,主要聚焦催化剂智能设计与聚烯烃新产品研发两大方向。催化剂智能设计技术以传统分子级量化计算为基础,依托“AI势函数”技术底座大幅提升研发效率,拓展聚烯烃催化剂性能库;结合通用轻量化反应动力学建模与AI误差函数自校准技术,可快速、精准构建可解释的“AI+机理”催化剂性质预测模型,支撑生产运行中催化剂进料管理与配方优化。聚烯烃新产品研发层面基于生成式AI框架,实现依据产品质量指标的工艺配方反演,降低研发成本与技术门槛,加快研发节奏,推动聚烯烃低端产品向高端化升级。
  2、报告期内获得的研发成果
  截至2025年12月31日,公司已拥有专利853项,其中发明专利711项、实用新型专利112项、外观设计专利30项,计算机软件著作权805项。2025年1-12月,公司新增申请专利363项(其中发明专利343项,实用新型专利16项,外观设计专利4项),新增已登记的软件著作权62项。

  四、风险因素
  (一)尚未盈利的风险
  (二)业绩大幅下滑或亏损的风险
  (三)核心竞争力风险
  1、技术迭代与研发进展不及预期的风险
  公司的核心竞争力建立在丰富的技术储备和持续自主研发能力之上。随着工业智能化转型加速,工业AI、工业大模型等关键技术快速迭代,公司需准确判断趋势并掌握新技术以保持产品领先。同时,公司践行工业AI战略,致力于将AI深度融入工业全环节,其软硬件开发并行、技术难度高、环节耦合紧密。若未来对技术方向判断失误、关键研发进度滞后,或无法及时推出满足市场需求的新产品,可能削弱公司产品竞争力,并对市场份额与经营业绩产生不利影响。
  2、知识产权受到侵害和泄密的风险
  公司拥有的专利、软件著作权等知识产权是公司核心竞争力的重要组成部分,如果由于核心技术人员流动、知识产权保护不佳等原因,导致公司知识产权受到侵害或泄密,将在一定程度上削弱公司的技术优势,对公司竞争力产生不利影响。
  3、核心人才的流失风险
  公司业务持续发展需要一批稳定的研发技术人才、AI人才及管理人才等,并需要不断吸引高素质的研发、产品、销售及管理人才。尽管公司通过内部培养及外部引进等方式逐步打造了一批精干及稳定的核心人才团队,并通过实施股权激励、提供富有竞争力的薪酬待遇、不断优化绩效考核体系、塑造企业文化、提供良好的工作环境等方式健全及完善人才管理体系,但仍有可能出现核心人才流失的风险,从而给公司技术研发及业务持续发展带来不利影响。
  (四)经营风险
  1、市场竞争加剧的风险
  随着工业AI日益成为智能制造发展的关键驱动力,其市场吸引力持续增强,预计将吸引更多厂商积极进入该领域,可能进一步加剧行业竞争。为此,公司需在保持工业自动化领域现有优势的基础上,加快在工业AI方向的技术创新、产品优化与服务升级,以更敏捷、更高效的方式应对市场环境的变化。
  2、海外市场经营风险
  公司多年来积极拓展海外市场,目前核心产品和解决方案已覆盖60多个国家和地区。由于全球经济政治形势复杂多变,在不同国家开展业务可能会涉及一系列特定风险,例如政治风险、金融风险、主权风险等,这都可能对公司在当地的经营造成不确定性影响。公司将时刻关注海外政治经济环境变化,加强对风险的研判,提高风险防范能力。
  3、原材料风险
  全球供应链体系承压,公司生产经营所需的基础原材料及关键电子元器件(如存储芯片、核心硬件等)价格普遍承受上涨压力,特别是受全球AI算力需求快速增长等因素影响,部分关键部件供应紧张、价格持续攀升,可能对公司的成本控制带来一些不确定影响。为此,公司将密切关注原材料市场的供需和价格变化,持续拓展原材料供应渠道,确保供应来源的多样性;同时,加强采购计划的灵活性与前瞻性,通过战略备货、长期协议等方式,积极应对价格波动,力求降低其对经营成本的影响。
  (五)财务风险
  1、发出商品期末账面价值较高的风险
  受工业自动化及智能制造解决方案项目投运周期较长的影响,公司发出商品金额较大。2023年末、2024年末和2025年末,公司发出商品账面价值分别为255,917.61万元、200,697.23万元和212,347.66万元,占资产总额的比重分别为14.31%、10.96%和11.28%。未来随着销售规模的扩张,发出商品金额可能进一步增加并持续处于较高水平,如果该等项目未能及时投运,一方面将占用公司较多的营运资金,使得公司流动性受到不利影响,另一方面也增加了公司管理和成本控制等方面的压力,从而影响公司的业绩。
  2、税收优惠政策不确定的风险
  根据《国务院关于印发新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展若干政策的通知》(国发〔2020〕8号)、《国家发展改革委等部门关于做好2024年享受税收优惠政策的集成电路企业或项目、软件企业清单制定工作有关要求的通知》(发改高技〔2024〕351号)以及《中华人民共和国工业和信息化部国家发展改革委财政部国家税务总局公告2021年第10号》,公司享受重点软件企业企业所得税税收优惠政策,2025年度按应纳税所得额的10%计缴企业所得税。
  根据财政部、国家税务总局《关于软件产品增值税政策的通知》(财税〔2011〕100号)及财政部、税务总局、海关总署《关于深化增值税改革有关政策的公告》(财税关〔2019〕39号),公司及子公司浙江中控自动化仪表有限公司、浙江中控软件技术有限公司软件产品销售收入先按13%的税率计缴,实际税负超3%部分经主管税务部门审核后实施即征即退政策。
  若未来公司所享受的税收优惠政策出现不可预测的不利变化,将对公司经营业绩产生不利影响。
  3、汇率风险
  公司境外销售一般以美元结算。报告期内,人民币兑美元汇率存在短期内大幅波动的情况。由于公司未来将继续拓展海外市场,以外汇结算的客户和销售金额将会增加,如果人民币出现短期内大幅升值,公司产品出口以及经营业绩可能受到不利影响,公司面临汇率变化对经营业绩带来波动的风险。
  (六)行业风险
  下游行业周期波动的风险。公司的主营业务主要服务于化工、石化、电力等国民经济支柱行业,公司经营业绩与下游行业整体发展状况、景气程度密切相关,化工、石化、电力等行业受国家宏观经济形势和政策影响比较大,若下游行业发展波动较大、同质化竞争加重或行业政策趋严,将给公司所处行业造成不利影响,进而可能影响公司未来业绩。
  (七)宏观环境风险
  全球经济增速减缓,通货膨胀压力加大,全球经济贸易复苏的力度和可持续性都存在较大的不确定性。全球贸易环境承压,如果未来全球贸易摩擦进一步升级,可能造成产业链上下游交易成本增加,从而对公司经营造成不利影响。此外,公司多年来深耕海外市场,而地缘政治冲突加剧,特定国家、地区间的双边或多边关系紧张,也可能影响公司在当地的业务发展。面对不确定的宏观环境,公司将会依托自身优势,寻找并创造新的利润增长点,密切关注宏观经济风险变化,积极调整发展策略。
  此外,公司存在境外采购及境外销售,并以美元进行结算。公司自签订销售合同和采购合同至收付汇具有一定周期。随着公司经营规模的不断扩大,若公司未能准确判断汇率走势,或未能及时实现销售回款和结汇,将可能产生汇兑损失,对公司的财务状况及经营业绩造成不利影响。
  (八)存托凭证相关风险
  (九)其他重大风险
  
  五、报告期内主要经营情况
  报告期内,公司实现营业收入807,257.77万元,较上年同期减少11.66%;归属于上市公司股东的净利润44,147.89万元,较上年同期减少60.48%。
  
  六、公司关于公司未来发展的讨论与分析
  (一)行业格局和趋势
  当前,世界百年未有之大变局加速演进,全球政治经济格局博弈加剧,新一轮科技革命和产业变革深入发展。人工智能已成为重构工业生产函数、定义未来国家竞争力的核心引擎。2026年3月,全国两会明确指出,“十五五”时期必须把因地制宜发展新质生产力摆在突出位置,并全面实施“人工智能+”行动。工业和信息化部等八部门联合发布的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出,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;到2030年,AI智能体的应用普及率将超过90%。AI正从技术辅助工具升级为驱动经济结构转型的核心引擎,大规模、深层次地嵌入实体经济。
  在能源安全与“双碳”目标的驱动下,我国加速构建新型能源体系。国家能源局规划“十五五”期间非化石能源消费比重达到25%,以推动高耗能行业的减排升级。电力、钢铁等七大高耗能行业面临巨大的减排压力,传统节能技术效率已达瓶颈。中国流程工业产值约为60万亿元(约占工业总产值的43%),但其能耗占比却超过三分之二。这种工艺复杂、能耗高的特点使其成为AI应用的理想场景。据测算,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。
  随着AI、大模型等新技术的快速发展,跨界软件巨头和IT厂商纷纷涌入工业自动化领域,打破了原有的市场格局。然而,这些跨界厂商由于缺乏工业自动化产品基础和深厚的工业领域知识沉淀,在解决复杂工况下的诸多难题时面临挑战。未来,工业AI市场将更加注重厂商在自动化控制系统、工业软件、工业大模型、工业智能体及工业机器人等多维度的综合能力。
  在流程工业领域,工业AI的落地对厂商的行业积淀提出了更高要求。流程工业涉及高温高压、易燃易爆、强耦合非线性机理及严苛的安全约束,通用大模型因缺乏对物理化学过程的深层理解,难以直接解决生产痛点。真正的工业AI必须内嵌工艺机理、操作策略与安全逻辑,这要求构建者具备深厚的行业知识与场景验证能力。目前,国内部分领军企业凭借深耕流程工业的积累,已构建起覆盖工艺理解、装置特性、运营痛点的全场景知识图谱,为工业大模型的落地奠定了坚实基础。未来,只有具备深厚行业积淀与跨领域整合能力的企业,才能在工业AI浪潮中引领变革,推动流程工业从“自动控制”迈向“自主运行”的新时代。
  (二)公司发展战略
  公司秉持“成为工业AI全球领先企业,用AI推动工业可持续发展”的愿景,践行“让工业更智能,让客户更成功”的使命,致力于通过人工智能技术深度赋能国家“双碳”战略,推动重点行业节能降碳水平显著提升,实现经济效益与可持续发展的协同增长,同时以持续创新为基石,为股东构建长期稳健的资产价值增长路径。
  在战略实施层面,公司强化工业AI核心技术能力,以时间序列大模型(TPT)为核心,协同通用控制系统(UCS)推动自主运行工厂(AOP)规模化落地,实现企业生产运营的智能化升级;同时,基于三十年深耕流程工业的深厚积累,联合工业AI联盟系统性构建流程工业高质量数据集,持续沉淀行业专属Know-How,形成“数据+工业知识”的双轮驱动能力;此外,着力构建全链路工业AI生态体系,通过产品技术生态、设备与工艺生态、渠道生态、服务生态、高校生态及公共关系的协同发展,全面覆盖工业AI全价值链,确保技术落地、客户拓展与商业可持续性。
  通过这一战略体系,公司不仅为国家产业升级与绿色低碳转型贡献可复制的智能化范式,更持续筑牢差异化竞争壁垒,实现社会价值与商业价值的双重提升。公司将从中国工业控制领军者跃升为全球工业AI引领者,以扎实创新实践为全球工业智能化转型贡献中国方案。
  (三)经营计划
  2026年,公司将全力推进工业AI战略,深化技术布局、提速市场转化并完善运营体系适配,确保各项战略目标扎实落地,构建从技术领先到商业成功的可持续增长闭环,为公司在新一轮产业竞争中持续构建决定性优势。在此基础上,公司将抢抓词元经济发展机遇,赋能工业场景词元价值高效转化,探索打造工业领域词元经济实践标杆。
  1、技术创新、产品研发与业务发展计划
  IndustrialAI方面,公司将围绕“打造工业AI基座”的核心目标,聚焦AINative技术体系纵深发展,持续推进AI驱动的复杂过程控制、生产操作优化、设备预测性维护等技术创新,不断夯实面向流程工业研发、设计、运行、运维全生命周期的AI技术能力底座;以TPT系列产品为核心载体,全面推动产品整合升级、技术攻坚与业务模式转型,持续为客户创造可衡量价值。
  Automation方面,全力推进技术创新、专项攻坚、市场开拓、组织效能四方面的突破和提升。全面推广UCS系统,打造AOP自主运行解决方案;推进信创专项认证和全国产化系统差异化竞争能力提升,同步推进国际化市场突破,完成国际认证,开拓东南亚、中东、中亚、拉美等市场;快速拓展PLC在数字能源、钢铁、矿山、烟草、关键基础设施、智能装备配套等多行业的应用,抢占国产化替代市场机会;推进全流程降本和端对端质量管控策略,提升控制系统质量处理快速响应能力。
  PlantMart方面,锚定以“专业品电商平台”为核心定位,着力高价值客户和自动化电仪专业品,塑造“买电仪找工自仪”的用户心智,重新构建商品底池和运营体系,实现高质量经营。
  智能制造与仪器仪表方面,聚焦核心经营目标,推进管理升级、业务赋能与生态构建。深化成本精细化管理,协同推进核定工时、制造费用、能耗等成本定额标准,明确规则,打通各系统成本数据链路;推进内部交易结算价核定,实现智能制造业务利润中心化管控,联动全链条降本,提升库存周转率;完善经营数据可视化体系,建立数据质量管控机制,保障数据准确、实时、实用。
  IndustrialRobot方面,围绕“平台+AI+具身智能体”方向,力促业务向产品与平台生态型转型,主抓平台突破与AI深度融合,并构建行业级AI视觉模型库及高危场景Agent,以构筑技术壁垒;深化生态建设与运营创新,以PlantbotOS为开放基石联合生态伙伴推出解决方案,推广机器人战略生态矩阵;战略性投入人形机器人业务,在教育、展厅、实验室等场景打造标杆案例,为长期战略布局。
  2、市场开拓与生态建设计划
  市场营销方面,围绕工业AI战略转型总体要求,以深化价值营销为核心,构建“洞察引领、方案制胜、行业深耕、运营高效、终端赋能”的智慧营销体系,全面支撑公司战略落地与业务目标高效达成。
  海外区域方面,聚焦重点国家关键客户,加强国际化团队建设和海外能力建设,提高项目管理能力和运作效率,保持业务规模高增长,维系合理盈利能力,确保国际业务长期可持续性发展。
  生态建设方面,深入推进渠道、产品技术、新型服务、高校科研院所、全域供应链五大生态建设,进一步向合作伙伴开放市场,牵引和激励合作伙伴持续成长,“内生外引”拓宽销售渠道。
  3、投资及发展计划
  聚焦工业AI主赛道,重点关注机器人、“数据+AI”,工业智能体应用等细分方向,通过控股、参股等多种方式,推动投资业务落地见效;积极参与组建产业基金,投资高潜力前沿领域项目;形成战略并购、战略投资、基金投资的多元立体投资体系,助力公司战略目标落地。强化海内外控股、参股子公司的投后管理与增值赋能,推动业务协同与资产整合,全面提升被投企业运营效率与价值创造能力;动态跟踪重大投资项目的投后处置,严守投资合规风控底线,切实维护公司投资权益。
  4、人力资源发展计划
  以各部门CT/AT/MT运作为抓手,加强人力资源工作规划、宣传和落地,确保公司各级组织、干部、员工持续践行公司核心价值观,让“烈火文化”深入人心,打造风清气正、敢打胜仗、能打胜仗的铁军。夯实人力资源基础,加速完备绩效管理、职级、薪酬、能力认证等体系,支撑公司管理上层建筑;做厚干部梯队,知人善任、唯才是举,快速提拔具备决策力、理解力、连接力、执行力、学习力、符合公司核心价值观的干部;持续提升专家、销售、工程等面向一线的人力序列能力,培养、做强技术型营销团队;协同产品管理、流程质量、事业群、事业部等各级组织和行管单元,规范化业务平台管理,助力业务高质高效交付。 收起▲