一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　（一）报告期内公司所属行业的基本情况
　　1、公司所属行业基本情况
　　中控技术是以工业数据为基础、AI大模型为核心、全场景智能体为触手的工业AI平台型公司，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。以全栈AI化理念，基于完全自主研发的底层控制系统与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。公司核心产品已应用在全球50多个国家和地区，... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　（一）报告期内公司所属行业的基本情况
　　1、公司所属行业基本情况
　　中控技术是以工业数据为基础、AI大模型为核心、全场景智能体为触手的工业AI平台型公司，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。以全栈AI化理念，基于完全自主研发的底层控制系统与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。公司核心产品已应用在全球50多个国家和地区，覆盖化工、石化、油气、电力、制药、冶金、建材、造纸、新材料、食品等数十个重点行业的海内外4万多家客户，为全球流程工业实现高质量可持续发展注入强大动力。
　　公司所服务的流程工业是国民经济的支柱型产业，是制造业的中流砥柱。经过数十年发展，我国已成为全球流程工业规模最大的国家。但是，国内流程工业平均工艺及运营水平仍相对落后，亟需进行自动化、数字化、智能化升级以增强产业发展的新动能。随着工业自动化进程在AI技术的深度驱动下不断加速深化，以及工业技术借助AI算法实现全面升级，智能制造将迈入高质量发展的新阶段。
　　2、行业发展情况
　　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，在操作优化的深度上，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，2026年1-6月，我国软件业务收入达7.7万亿元，同比增长9.5%；其中工业软件产品收入1,547亿元，同比增长8.2%，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：高盛预测，2026年-2031年，全球AI资本开支将累计达到7.6万亿美元。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在多技术融合的广度、方案构成的层次、业务的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。这些行业知识和经验的积累需要企业长期扎根于行业，深入了解其需求和痛点，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、1亿多个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。
　　（二）产品家族
　　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。
　　（1）通用控制系统（Universal Control System，UCS）
　　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。
　　（2）集散控制系统（Distributed Control System，DCS）
　　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。
　　（3）安全仪表系统（Safety Instrumented System，SIS）
　　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。
　　（4）压缩机控制系统（Compressor Control System，CCS）
　　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。
　　（5）可编程逻辑控制器(ProgrammableLogic Controller，PLC)
　　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）测量仪表产品系列（Measurement Instrument）
　　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。
　　（2）智能控制阀产品系列（Intelligent Control Valve）
　　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。
　　（3）分析仪产品系列（Analyzer）
　　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AI生产领航、连续生产管理、生产安全、AI灵动，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。
　　AI生产领航是面向批次生产企业的生产过程管理系统，覆盖计划排产、生产执行、设备监控、产品管理、质量管控、异常处置及生产追溯等业务场景，实现生产全过程透明化、协同化管理。系统结合黄金批次对比与AI智能分析能力，对关键工艺参数、过程趋势及生产结果进行关联分析，及时识别工艺偏差、进度风险和异常影响因素，为管理人员提供预警与决策支持，助力企业提升计划执行能力、稳定产品质量、优化生产效率。
　　连续生产管理软件融合AI与连续生产体系，构建集生产计划、任务调度、操作管控、工艺优化、物料管理于一体的智能生产执行系统，实现生产过程全局感知与精细化管控。以全流程实时数据为基础，构建物料平衡模型与多维约束，实现三级平衡及链路判异，提升生产可追溯性、透明度与运行效率；搭建工艺关键指标体系，推动实现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、生产过程可视化与量化考核，沉淀生产与优化经验，持续丰富知识库。
　　生产安全管理软件严格遵照“工业互联网+安全生产”建设要求，面向危化企业构建覆盖重大危险源、双重预防机制及特殊作业全流程的安全管控体系，实现风险辨识、作业审批、过程监管与预警处置的闭环管理；系统接入实时监测、视频监控及物联设备等硬件数据，结合3D模型、工业AI与高精度人员定位能力，实现人员聚集等风险的实时预警，推动生产安全管理信息化、数字化与智能化，提升企业安全保障及数字化转型能力。
　　AI灵动工作台是一款面向中小型制造企业的一体化生产运营管理平台，覆盖销售订单、采购订单、生产工单及库存管理等核心业务环节。产品采用云订阅多租户架构，支持灵活的自定义配置，可满足客户差异化管理需求，并实现1-3天快速交付上线。系统支持智能问数、问答式单据创建与录入及主流IM渠道集成，有效简化操作流程、降低交付成本，提升企业运营效率与客户满意度。
　　5、机器人产品族
　　（1）机器人管理与控制软件V2.0（Plantbot Studio）
　　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。
　　（3）巡检与操作机器人系列（Inspection and Operation Robot）
　　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。
　　（三）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”四大核心价值目标，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。
　　公司的IPD体系涵盖需求管理、市场管理、开发管理和平台与技术管理四大模块，确保做到“做正确的事”、“正确地做事”和“做别人做不到的事”。
　　需求管理：深刻洞察客户痛点和需求，通过需求收集、分析决策、落地实现等端到端流程，快速响应客户需求。
　　市场管理：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业务计划（Charter开发），以市场驱动研发，确保商业成功。
　　开发管理：通过结构化的产品开发流程（概念、计划、开发、验证、发布和生命周期管理阶段），打造契合客户需求、具备竞争力的高质量产品。
　　平台与技术管理：将技术体系与产品体系分层管理，开展技术洞察与规划，持续构建技术壁垒与创新能力，前置完成技术预研与储备，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，支撑公司业绩持续快速增长。
　　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周期组织项目生产，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。依托协同制造与精益生产体系，持续优化生产流程、升级制造工艺、完善高标准质量体系，打造全球化生产制造基地的核心竞争力，实现生产效率与产品质量的同步提升。
　　公司通过计划调度部门、采购部门、储运部门协同开展采购活动。依托数字化手段有效提升供需协同效率，规范采购全流程及供应商全生命周期管理，推动采购成本精细化管控，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数智软件与行业知识库支持，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。随着工业AI战略的深入推进，公司销售模式正从以“项目制”产品销售为主向“产品化和服务化”的综合价值交付模式转型。
　　（四）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。截至本报告期末，公司在各领域的市场占有率表现持续保持领先：根据睿工业统计，公司核心产品集散控制系统（DCS）2025年国内市场占有率达45.1%，连续十五年蝉联国内第一。细分领域中，化工和石化板块市场占有率增长显著，分别达到68.5%和59.4%，较上年同期分别提升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，产品可靠性、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）2025年国内市场占有率31.4%，连续四年位列国内市场第一。
　　报告期内，公司持续深耕流程工业，在石化、化工、油气、电力、建材、医药、造纸等行业签约了一系列重大项目订单，持续巩固并深化与大客户的战略合作关系；同时，积极推动工业AI创新产品走向市场，在中石油、国家管网等大客户中取得创新突破。在深化国内市场的同时，公司加速拓展海外市场，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。2026年上半年，相关技术在提升装置运行稳定性、优化能效水平、减少人工依赖等方面取得显著成效，进一步巩固了公司在工业AI领域的领先地位。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　2026年上半年，地缘冲突爆发且呈现长期化趋势，能源价格高位且波动大带动全球通胀反弹，供应链不确定性增强。面对复杂严峻的国际形势，上半年我国经济总体平稳运行，但是工业生产、消费和投资相对走弱，内需不足仍是当前经济运行的主要约束，与此同时，高技术制造业和出口保持较快增长，经济呈现K型分化延续。上半年，全球AI超级周期依然高歌猛进，国家持续推出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，提升我国在全球人工智能领域的竞争力，助力国家数字经济与创新型国家建设。公司深入参与全球高端制造业自动化、数字化、智能化变革，不断挖掘下游行业结构性机遇，包括高端装备国产化、设备更新、设备人工智能改造、中企装备出海等政策及需求变化带来的机会，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业务场景的落地；同时，公司进一步推进业财一体化，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363,496.12万元，较上年同期减少5.10%；归属于上市公司股东的净利润15,508.55万元，较上年同期减少56.20%。
　　（1）工业AI业务
　　2026年上半年，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，人工智能加快向各行业渗透，下一阶段，人工智能将进一步推动AI算力、高端装备等相关行业产能扩张及技术升级，同时将推动设备更新、终端需求进一步释放。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业务持续放量。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。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。报告期内，公司与兴发集团、中石化、万华化学、内蒙古伊泰、山东京博、华谊等行业头部客户签订战略合作协议，共同打造时序大模型标杆项目，持续推动工业AI技术在不同工业领域的深度应用。部分典型项目，在湖北兴瑞项目中实现报警频次平均降低99.8%，装置平均平稳率实现98%以上，降低建设成本60%，提升人效69%，吨碱电耗下降约50KWh/t；在万华化学(宁波)氯碱项目中，整体效益节省1,058万/年，人效提升50%，报警率下降50%以上，工艺平稳率实现95%以上；在湖北三宁硫酸项目中，整体效益提升310万/年，人效提升120万/年，非计划停车减少75%以上。TPT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，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。2026年上半年，公司工业AI业务实现收入38,461.92万元。
　　（2）自动化控制系统及现场仪表业务
　　2026年上半年，地缘冲突加剧，油价大幅飙升，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，深挖设备更新及石化炼油行业升级改造等结构性增长机会，保障业务平稳运行。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。2026年上半年公司已累计服务超过4.0万家流程工业客户。报告期内打造中石油兰州石化乙烷制乙烯装置项目、湖北三宁硫酸/双氧水装置无人值守项目、一化化工精细化学品项目、伊泰伊犁100万吨/年煤制油智能工厂建设、中国石油蓝海新材料智能原生顶层设计项目、中石油2026年集散控制系统（DCS）集中采购项目、国家管网川气东送二线天然气管道工程东段、国投湄洲湾第三发电厂2×660MW机组项目、大唐海投（台州）发电等标杆项目。报告期内，公司工业自动化及智能制造解决方案实现收入200,121.59万元；仪器仪表实现收入45,746.11万元。
　　（3）国际化业务
　　2026年上半年，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。2026年上半年，公司与阿联酋工业与先进技术部长、ADNOC董事总经理一行举行会谈，探索工业AI合作新路径；印尼PT SMART Tbk代表团到访，共探食品及加工领域数字化合作新机遇；公司获印尼国家石油和天然气公司控股子公司PHE合格制造商批准函，成为唯一入围的中国品牌；与新加坡领先综合安保服务企业Certis Group正式签署战略合作协议，共同探索机器人技术与现代安保服务体系的深度融合。与全球领导者的深度合作与交流，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。
　　（4）数字化运营
　　报告期内，公司持续推进数字化转型，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年下半年，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
　　报告期内，公司科研创新成果丰硕，“聚酯纤维产业链绿色与智能制造关键技术”荣获国家科学技术进步奖一等奖，入选国家部委面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设先行先试联合体名单、浙江省首批“AI+”先锋企业、浙江省第一批工业领域重点行业高质量数据集目录等多项荣誉称号。近年来，公司持续深耕工业AI领域，不断完善核心科研创新体系，主持和参与了一批国家级、省部级科研项目，为企业技术迭代与自主创新提供了核心驱动力。
　　（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、人工智能等方面积聚了强大的研发实力，构筑了坚实的技术基础和卓越的产品开发能力。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高层次研发平台。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2026年6月末，公司累计主持制定国际标准10项，牵头或参与发布国家标准111项、行业标准2项；报告期内，牵头或参与制定国家标准3项。公司累计拥有专利1,010项（其中发明专利848项）、计算机软件著作权825项；报告期内公司新增申请专利90项，新增已登记软件著作权32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，形成了覆盖市场调研、需求分析、技术研究、产品开发、生产制造、产品测试、系统集成各环节的人才梯队。截至2026年6月末，公司拥有2,092名研发人员，占员工总数的38.56%，为科研创新提供了坚实的人才支撑，其中核心技术人员在公司任职年限均超过10年，高素质的研发队伍和人才资源铸就了公司持续自主研发的深厚基础。
　　研发投入方面，公司2026年上半年研发费用为47,674.83万元，占营业收入的比例为13.12%，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（含办公场地、实验室），配备了国内外多批次先进的测试设备，具备中国合格评定委员会（CNAS）认可实验室资质；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，并已建设工业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多项国家级、省级科研计划项目。截至2026年6月末，公司正在主持和参与多项国家部委研究课题，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。公司正联合重要客户及生态合作伙伴，围绕行业可信数据空间建设、工业高质量数据集打造、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汇聚、科学治理标注、可信共享流通、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模型的竞争本质上是高质量数据集的竞争。符合国标认证、与工业AI模型高度适配、且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。公司凭借30余年的行业深耕和超过10万套控制系统的产品应用经验，构建了一个极其庞大的工业数据资源池，广泛分布于石化、化工、冶金等10余个行业，涵盖炼油、煤化工、精细化工、钢铁等50余个细分领域。公司依托“数据联盟生态+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，联合数百家行业龙头企业、设计院、科研院校和生态伙伴，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AI数据管理平台突破传统软件架构，形成AI原生工业语义底座，具备自主识别、自动化处理与智能推理能力，推动工业数据由人工解读迈向智能认知。平台覆盖数据从采集、汇聚、存储、清洗、标注、质检到模型训练及反馈闭环的全过程，依托数据血缘、元数据、工业本体、数据治理Skills等数字资产沉淀，以“工具套件+智能体”的方式实现高质量数据集的专业、快速、规范化构建；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，支持可信数据空间内的数据交换共享，为工业AI的可靠落地提供坚实保障。高质量数据底座与可信流通体系的“双轮驱动”，直击工业领域数据智能应用和安全共享两大核心难题，为流程工业智能化提供了从数据供给到价值落地的完整链条支撑。
　　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，正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体系。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极高的要求。
　　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。公司汇聚了顶尖行业专家，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，正迈向少人化、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-series Pre-trained Transformer）与通用控制系统UCS(Universal Control System)为核心的全栈工业AI解决方案，旨在打造自主运行工厂AOP（Autonomous Operating Plant）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“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自主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4万家流程工业客户，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、南通星辰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。报告期内，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符合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、浪潮信息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、Sinar Mas等全球行业领袖的长期合作持续深化。2026年上半年，公司积极拓展海外业务：与阿联酋工业与先进技术部长、ADNOC董事总经理一行举行会谈，探索工业AI合作新路径；印尼PT SMART Tbk代表团到访，共探食品及加工领域数字化合作新机遇；公司获印尼国家石油和天然气公司控股子公司PHE合格制造商批准函，成为唯一入围的中国品牌；与新加坡领先综合安保服务企业Certis Group正式签署战略合作协议，共同探索机器人技术与现代安保服务体系的深度融合。这些与全球领导者的深度合作与交流，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
　　全球产业格局深度重塑、行业技术变革持续提速，公司坚持长期发展战略，纵深推进“Clustar·星河计划”迭代升级，统筹布局新型服务、渠道、产品技术、高校科研院所多维协同生态，打造壁垒更高、抗风险能力更强、价值传导更高效的一体化产业价值网络，生态发展全面迈上新台阶。
　　公司锚定“AI+安全”、“AI+质量”、“AI+低碳”、“AI+效益”四大方向，联合华为等行业头部技术厂商、细分装备与工艺企业深度联合共创，落地产品适配、场景试点、联合项目、行业沙龙、专项技术交流会等多元协同动作，深挖行业场景需求，持续夯实产品技术壁垒，保障前沿技术迭代与重点项目稳定落地。
　　公司持续完善渠道客户全生命周期管理闭环，落地多业务线配套渠道政策与合同变更专项管理制度，健全渠道合规管控体系。同时，与多家行业龙头企业建立双向资源互换、业务协同机制，围绕有色冶金、石化尾气、精细化工等特色工艺场景开展联合研发，打造可复制行业合作标杆。渠道伙伴整体经营规模稳步提升，核心层级渠道贡献突出，依托高粘性伙伴矩阵实现智能解决方案快速渗透各细分行业的下沉市场。
　　在服务生态领域，公司搭建了全流程发展、合作体系，从生态伙伴运营管理到生态工程师能力认证，从工程交付需求对接到现场管理工具数字化加持，公司依托规模化、规范化合作有效降低综合服务成本，持续扩充服务生态资源池，为公司各类项目稳定落地筑牢可靠交付底盘。
　　(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）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。
　　（2）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。
　　（3）开放自动化通用控制系统架构技术
　　公司以控制数据中心、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。
　　（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2026年6月30日，公司已拥有专利1,010项，其中发明专利848项、实用新型专利131项、外观设计专利31项；计算机软件著作权825项。2026年1-6月，公司新增申请专利90项(其中发明专利87项，实用新型专利3项，外观设计专利0项)，新增已登记的软件著作权32项。

　　四、报告期内主要经营情况
　　报告期内，公司实现营业收入363,496.12万元，较上年同期减少5.10%；归属于上市公司股东的净利润15,508.55万元，较上年同期减少56.20%。

　　五、风险因素
　　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，公司需准确判断发展趋势，持续掌握新技术以保持产品领先地位。同时，公司践行工业AI战略，致力于将AI深度融入流程工业全环节，其软硬件开发并行、技术难度高、环节耦合紧密。若公司对技术方向判断出现偏差、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，则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、软件著作权以及非专利技术等知识产权是公司核心竞争力的重要组成部分。若由于核心技术人员流失、知识产权保护体系不完善等原因，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人才及管理人才队伍，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已逐步打造了一批核心人才团队，并通过实施股权激励、提供具有竞争力的薪酬体系、优化绩效考核机制、建设企业文化、提供良好的工作环境等方式完善人才管理体系，但仍面临核心人才流失风险，这可能对公司技术研发及业务持续发展带来不利影响。
　　4、市场竞争加剧的风险
　　随着工业AI技术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进入该领域，行业竞争预计将进一步加剧。若公司不能持续保持技术领先优势、有效推进产品迭代升级，则可能面临市场份额下降、盈利能力减弱等风险。为此，公司需在保持工业自动化领域既有优势的基础上，加快在工业AI方向的技术创新、产品迭代与服务升级，以更好地应对市场环境的变化。
　　5、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全球50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面临一系列特定风险，例如政治风险、金融风险、主权风险、贸易政策变化及地缘冲突风险等，上述因素可能对公司在当地的经营活动造成不确定性影响。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。
　　6、原材料风险
　　全球供应链持续承压，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）价格上涨压力较大，特别是受全球AI算力需求快速扩张等因素影响，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、长期供货协议等方式，积极应对价格波动，力求降低其对经营成本的影响。
　　7、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、2025年末和2026年6月末，公司发出商品账面价值分别为255,917.61万元、200,697.23万元、212,347.66万元和232,723.54万元，占资产总额的比重分别为14.31%、10.96%、11.28%和12.96%。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。
　　8、行业风险
　　公司主营业务主要服务于化工、石化、电力等国民经济支柱行业，经营业绩与下游行业的整体发展状况、景气程度密切相关，上述行业受国家宏观经济形势及政策影响较大，若下游行业发展波动加大、同质化竞争加剧或行业政策趋严，可能给公司经营造成不利影响，进而可能影响公司未来业绩表现。
　　9、宏观环境风险
　　当前全球经济增速放缓，通货膨胀压力加大，全球经济贸易复苏的力度和可持续性存在不确定性。全球贸易环境承压，若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，公司业务覆盖全球50多个国家和地区，若地缘政治冲突加剧，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业务发展。面对复杂多变的宏观环境，公司将依托自身优势，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，以应对外部环境的不确定性。
　　公司境外采购及境外销售业务主要以外币（尤其是美元）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，且周期较长。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，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。 收起▲

　　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▲

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　（一）报告期内公司所属行业的基本情况　　1、公司所属行业基本情况　　中控技术是以工业数据为基础、AI大模型为核心、全场景智能体为触手的工业AI平台型公司，公司依托“技术创新+模式创新”的双轮驱动，培育AI新质生产力，重构流程工业生产、运营与决策范式，推动流程工业从自动化向自主化跃迁。公司秉持“让工业更智能，让客户更成功”的使命，打造“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，以全栈AI化的理念为客户提供“AI+安全”“AI+质量”“AI+低碳”“AI+效益”的智能化解决方案，基于“技术+场景+生态”的立体化布局，推动流程工业从单点智能向全链... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　（一）报告期内公司所属行业的基本情况
　　1、公司所属行业基本情况
　　中控技术是以工业数据为基础、AI大模型为核心、全场景智能体为触手的工业AI平台型公司，公司依托“技术创新+模式创新”的双轮驱动，培育AI新质生产力，重构流程工业生产、运营与决策范式，推动流程工业从自动化向自主化跃迁。公司秉持“让工业更智能，让客户更成功”的使命，打造“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，以全栈AI化的理念为客户提供“AI+安全”“AI+质量”“AI+低碳”“AI+效益”的智能化解决方案，基于“技术+场景+生态”的立体化布局，推动流程工业从单点智能向全链路智能跃迁，构建起涵盖技术创新、应用落地、商业协同的完整AI生态系统。核心产品被应用在全球50多个国家和地区，覆盖化工、石化、油气、电力、制药、冶金、建材、造纸、新材料、食品等数十个重点行业的海内外3.7万多家客户，为全球流程工业实现高质量可持续发展注入强大动力，为人类创造更加轻松美好的生活环境。
　　公司所服务的流程工业是国民经济的支柱型产业，是制造业的中流砥柱。经过数十年发展，我国已成为世界流程工业规模最大的国家。但是，国内流程工业平均工艺及运营水平仍相对落后，亟需自动化、数字化、智能化升级以增强产业发展的新动能。随着工业自动化进程在AI技术的深度驱动下不断加速深化，以及工业技术借助AI算法实现全面升级，智能制造将迈入高质量发展的新阶段。
　　2、行业发展情况
　　（1）国家政策重点扶持AI产业，大力推进自主创新
　　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。国务院国资委部署的“AI+”专项行动多管齐下，从研发与应用大模型、推动高价值场景应用、提升智能算力供给能力到强化要素支撑，全方位协同推进人工智能技术在产业的应用与发展，提升我国在全球人工智能领域的竞争力，助力国家数字经济与创新型国家建设。工信部发布的《推动工业领域设备更新实施方案》进一步细化政策要求，明确推动工业设备智能化、数字化改造，加强工业AI技术研发与应用，以此提升生产效率和产品质量。借助工业AI技术，可实现对设备运行的实时监测与智能优化，降低能耗，延长设备使用寿命。全国工业和信息化工作会议强调实施的“人工智能+制造”行动，要求加强通用大模型和行业大模型研发布局。此外，工信部等七部门《推动未来产业创新发展的实施意见》着重指出，要突破人形机器人关键技术，推动其在智能制造领域广泛应用，并与人工智能技术深度融合，形成自主知识产权的核心竞争力。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。
　　（2）工业AI将推动产业加快实现高质量发展
　　根据工信部发布的数据显示，2025年1-6月，我国软件业务收入达到7.06万亿元，同比增长11.9%；利润总额8,581亿元，同比增长12.0%，运行态势良好。分领域看，软件产品收入15,441亿元，同比增长10.6％，占全行业收入的21.9％。其中，工业软件产品收入1,445亿元，同比增长8.8％。中国工控网的数据显示，2024年度中国工业自动化市场规模超过2,598亿元，2025-2027年中国工业自动化市场将保持2.3%左右的年均复合增长率。随着“十五五”的大幕逐渐拉开，国家正以前所未有的步伐，大步迈向中国式现代化的伟大征程，工业自动化及工业AI市场亦将迎来持续蓬勃的发展浪潮。新材料、新能源、生物制药等前沿行业快速发展，为工业AI应用开辟了更广阔的空间。智能化工业仪表作为工业AI系统的“神经末梢”，承担着数据采集、边缘计算、预测性维护、异常检测等多重任务。机器人，尤其是人形机器人等先进技术正在制造业领域展现出巨大的潜力。传统的软件研发和交付模式正在被颠覆，多模态大模型、多模态智能体、软件订阅制模式打破了因项目差异而导致的交付难题，大幅缩短了工业企业数字化转型的建设周期，显著提升投入产出比。中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2024年我国人工智能产业规模突破7,000亿元，连续多年保持20%以上的增长率。根据Omdia数据显示，AI软件市场在未来几年内将迎来爆发式增长，预计到2029年，全球AI软件市场规模将达到2,180亿美元。IDC预测，2024-2028年中国AI+工业软件细分市场复合增速将达到41.4%，远超同期核心工业软件19.3%的年复合增长率，到2028年，AI+工业软件的渗透率也将从2025年的9%提升至22%。此外，工业AI大模型和工业智能体（Industrial AI Agents）的结合，能为用户带来全新的交互体验和价值提升，快速构建了一个完整的智能化生态系统，从而充分激发了广大工业企业数字化转型需求，这将为工业自动化及工业AI市场带来革命性发展机遇，快速推动传统制造业向智能化转型。
　　（3）新型服务模式提升用户体验、持续创造价值
　　订阅制、会员制服务正悄然改变工业软件服务的面貌，成为技术与商业模式创新的典范。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。订阅制应运而生，它为用户提供了灵活的使用方式，确保了服务的持续性和即时性，让用户始终应用最新技术；且一次性投入成本低，可吸引更多用户开启数字化转型进程。同时，对工业软件供应商而言，订阅制能够建立稳定的收入来源，促进产品的持续创新和改进。这一模式不仅顺应了技术变革的趋势，也推动了工业软件行业及工业AI的整体发展。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。同时，工业品电商正逐步重塑传统采购模式，线上交易与平台化策略成为快速崛起的主流交易模式。通过搭建综合性的工业品线上交易平台，企业得以跨越地理和专业技术界限，将海量工业品资源高效整合，实现从原材料、零部件到产品的一站式采购。线上交易不仅大幅提升了交易效率、降低了采购成本，还通过AI与大数据分析精准匹配供需，优化了供应链管理，平台化运营进一步实现信息透明化，确保阳光采购。
　　（4）国际合作助力工业AI迎来新发展机遇
　　广阔的全球市场为工业AI的应用与发展提供了更加切实的机遇。共建“一带一路”倡议的稳步推进，正助力中国企业不断增强国际协作与业务布局能力。2025年1-6月，我国企业在共建“一带一路”国家非金融类直接投资达到1,358.5亿元人民币，同比增长22%；在对外承包工程方面，新签合同额8,148.7亿元人民币，同比增长21%，完成营业额4,657.3亿元人民币，增长8.7%。工信部等七部门联合发布的《关于推动未来产业创新发展的实施意见》也明确提出，应深化国际合作，支持企业在遵守国际规则的基础上稳步拓展海外业务，加强多方资源协同。在这一过程中，数字经济合作成为衔接“一带一路”与“双循环”发展格局的重要纽带，而工业AI正在成为支持该进程的关键技术之一。随着国际合作的深入推进，中国企业正以更加稳健和可持续的方式融入全球市场，不断积累经验，提升国际竞争力。
　　（二）产品家族
　　1、主要产品或服务情况
　　（1）工业AI产品家族
　　①时间序列大模型（Time-series Pre-trained Transformer，TPT）
　　时间序列大模型TPT基于海量工业数据预训练，具备模拟、预测等核心能力，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、瓶颈分析报告等，将AI应用从内容领域（文生文、文生图等）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。
　　TPT融合工业多模型能力，支撑分析类、优化类、控制类、培训类等多种工业应用，从而解决工业应用分散，数据碎片化应用等难题，构建以一个大模型为基座，打造一个软件支撑多种应用的新模式，实现装置的跨工况、高精度、高可靠模拟与预测。TPT作为“智慧大脑”使装置像专家一样自主思考、会说话，自我监督和自主优化运行，已在氯碱、热电、石化等行业的多个装置上取得了突破性应用，解决了众多复杂控制、操作优化和异常预警等问题，实现了生产装置提人效、稳运行、增收益的目标。
　　TPT应用能对生产单元运行的影响因素进行深刻洞察，全面了解生产装置运行状态，精准预测生产装置未来趋势，能大幅降低生产管理及操作人员的工作强度，提升装置运行的安全性，实现人效提升30%-50%；TPT支撑装置过程优化、控制策略与参数优化等不同场景运行决策优化，以提高生产效率、降低生产成本，提升产品质量，并最大化装置生产效益，实现效益提升1-3%。
　　②超图大模型（Hyper Graph Transformer，HGT）
　　HGT是面向BA领域的一款图注意力的超图模型，拥有对企业经营业务的高阶理解及推理能力，可以帮助企业快速构建面向研、产、供、销、服、支撑保障等各领域的智能应用及Agents，并通过多智能体集群协同的感知、分析、行动，全方位提升运营效率，降低运营成本的同时，提升智能化决策水平，实现企业的卓越运营。
　　HGT通过两大核心应用场景，推动企业运营的全面数智化转型。一是基于HGT图注意力模型的强推理能力，打造全链路智能体集群，从根本上升级企业运营协作模式，为用户带来极大的运营成本下降和效率的提升；二是借助HGT图注意力模型对多元复杂信息的深度关联挖掘能力，智能整合、深度剖析海量工业数据，挖掘潜藏价值，助力企业迈向“数据驱动决策”。
　　HGT为企业建设智能体集群，注入数字劳动力，通过重塑运营协作流程，为企业带来运营效率30%以上的提升，同时，以全新的“数据驱动决策”范式，带来决策效率的大幅提升，推动企业从运营、管理到决策的“智变”。
　　（2）机器人产品业务
　　中控技术新一代“Plantbot”AI+机器人架构，以Plantbot Studio协同调度管控平台、PlantbotOS工业智能体控制平台为核心，并以工厂操作系统为数字底座，彻底重构了机器人行业的传统感知－控制链路。该机器人架构向下贯通DCS、PLC、MES以及ERP等异构系统，向上把运行工艺、装置设备、生产物料情况都抽象为统一的数字对象和服务接口，同时架构内置的多模态AI感知与推理引擎，把可见光、红外、声学、气体、振动、电流、温度等多维异构传感器数据在同一时空坐标系内融合，并结合设备健康状态的机理模型以及混合模型，对工厂运行的各类设备（包括动设备，静设备以及电气仪控设备等）的运行状态以及潜在故障进行诊断与预测，让“异常”在成为“故障”之前就被锁定。
　　中控技术在PlantbotAI+机器人智能运行架构下发布的4类机器人：巡检与操作机器人，协作装备类机器人，供应链物流机器人，以及面向工业领域的人形机器人。
　　巡检与操作机器人：融合多模态感知、自主导航与AI异常识别技术，可在复杂工业环境中全天候执行设备状态监测、仪表读数识别与简单阀门操作任务。通过与Plantbot AI平台实时联动，实现从“发现问题”到“预测性干预”的闭环管理，显著提升工厂本质安全水平与运维效率，降低高危区域人工巡检风险。
　　协作装备类机器人：基于高精度力控与边缘智能算法，可灵活集成于现有产线，执行装配、检测、维护等精细作业，支持与工程师安全协同操作。通过数字孪生映射与远程操控能力，实现跨地域专家指导与标准化作业执行，助力企业实现柔性制造与知识沉淀。
　　供应链物流机器人：搭载智能调度系统与自适应载具接口，实现从原料入库到成品出库的端到端无人化物料转运。结合中控工业互联网平台的全局优化能力，动态响应生产节拍变化，提升仓储周转率与供应链响应速度，打造高效、透明、可追溯的智慧物流体系。
　　面向工业领域的人形机器人：作为Plantbot AI架构下的前沿探索，具备类人形态与通用作业能力，可适应现有工厂人机环境，执行多场景复杂任务。依托大模型驱动的任务规划与自主学习能力，未来将实现“一机多能”的灵活部署，为极端环境作业、技能短缺岗位替代及工厂智能化跃迁提供革命性解决方案。
　　依托“分析—优化—控制—培训”一体化框架，Plantbot架构下的各类机器人能实时用可视化界面解释异常根因、给出处置建议，又能自主完成应急处置、物流搬运等复杂任务，从而推动石化、化工、热电等装置和物料的巡检和诊断，从“经验驱动”跃迁至“模型驱动”，加速流程工业全面智能化。
　　（3）自动化控制产品家族
　　①控制系统产品家族
　　a.通用控制系统（Universal Control System，UCS）
　　UCS以控制数据中心、全光确定性网络及智能设备构成的“云-网-端”新型极简架构控制系统，解决了AI时代控制系统的“数据、算力、算法”的三大挑战，具有软件定义、全数字化、云原生等典型特征。UCS正引领工业领域完成从“局部智能”向“AI驱动自主运行”的跨越式升级。
　　其拥有以下价值：采用极简架构，实现低成本且易于维护，能够节省高达90%的机柜空间，减少80%的线缆成本，缩短50%的建设周期。在“AI-Inside”的智能为先理念下，UCS深度融合了最新的人工智能技术：采用深度机器学习的AI-PID实现了基础回路的自主运行；全新设计的控制引擎NyxEngine可智能调用GPU的澎湃算力；工业专用的私有模型可提供自动代码生成、智能问答等GenAI功能。
　　b.智能运行管理与控制系统（Operation Management&Control，OMC）
　　智能运行管理与控制系统是生产过程自动化的核心基础子系统，融合智能化、数字化、自动化技术，实现生产装置智能感知、智能控制、智能操作、智能优化和智能运维，满足全流程过程控制、安全控制、机组控制、逻辑控制以及工艺操作、运行管理等功能需求。
　　中控技术持续深耕流程行业，为流程行业客户创造价值。OMC系统根据实际应用和客户反馈，聚焦客户痛点，融合大量创新技术，体现极致互联、虚实智控、全域优化三大新特性。非常清晰地定义了自主运行的本质和实现路径，系统面对外部需求干扰实现自主响应，面对内部操作运行实现自主管理：极致互联，分布式节省初期投资；虚实智控，数字化沉淀经验改进工艺；全域优化，智能化提升运行效益。OMC系统基于工业大数据、机理模型和机器学习等多领域技术，结合工业Know-how开展生产全要素的全天候评估，随时掌握生产装置关键参数，挖掘装置生产运行潜能。通过跨装置协同，达到区域装置间的物料及能量平衡，将生产效益提升从单装置扩大到多装置区域。融合对话式生成SOP功能、智能报警健康度评分等AI新特性，提供智能识别和处理预案，最终实现全厂综合经济效益最大化。
　　c.安全仪表系统（Safety Instrumented System，SIS）
　　安全仪表系统（TCS-900&TCS-500)是中控技术面向流程工业的紧急停车系统、火气系统、有毒可燃气体监测系统、燃烧管理系统、高完整性压力保护系统，等应用场景自主研发的工业控制系统，针对不同工艺装置规模以及基础投资建设要求，提供安全性与经济性最佳平衡的产品组合解决方案，保障企业的关键设备及高价值工艺的安全运行，降低人员生命安全风险。
　　安全仪表系统具备高安全性、高可靠性、高可用性的三高特性。高安全性：功能安全等级SIL3、安全架构2×2oo3D、故障诊断覆盖率>99%、信息安全IEC62443SL2、信创国产化；高可靠性：EMC标准4A级、G3防腐/CE/船级社认证、最高海拔4000米、工作温度（-20～70）℃、工作湿度（5%～95%）RH，无冷凝；高可用性：DCS组态监控一体化、双工作全冗余、可在线扩容、可用率达99.999%～99.9999%，故障容错裕度3-3-2-2-0。
　　d.压缩机控制系统（Compressor Control System，CCS）
　　压缩机控制系统（T9100&T5100）是中控技术面向石化、化工行业易燃易爆高风险区域的压缩机控制与保护应用场景，针对离心式、轴流式等压缩机机型，自主开发的专业应用型压缩机控制系统产品组合解决方案。系统采用国际先进的压缩机控制算法技术，包括防喘振控制、性能控制、调速控制、抽汽控制等机组优化控制技术，助力用户实现安全生产与节能降耗，提升企业智能化运行水平。
　　压缩机控制系统具备SIL3级硬件平台、先进控制技术、一体化部署以及操作优化四大技术特点。SIL3级硬件平台：基于三重化冗余容错(TMR)安全控制系统，功能安全等级SIL3，工业EMC标准4A级等特性，最大程度满足用户对生产安全性与可用性的要求。先进控制技术：自主研发的国际先进机组控制技术，基于无量纲防喘振坐标系，通过执行多种形式的控制与保护组合策略、多回路协调控制与解耦控制、满足机组串并联复杂控制需求，实现全自动与高效节能运行。一体化部署：可与中控DCS系统、SIS系统进行一体化无缝连接与集成，方便用户实现全厂工艺流程一体化管控，提高效率、降低成本、保障质量；全自动控制与优化：实现一键启停机和自动加卸载，全程无需手动干预，真正实现全自动控制，控制能耗降低10%，工艺波动降低15%以上。
　　e.机械保护系统（Mechanical Protection System，MPS）
　　机械保护系统（MPS5000）是中控技术面向中大型旋转机械的监测与保护，完全自主开发的符合API670机械保护系统标准的机械保护系统。系统可连续测量压缩机、汽轮机、燃机、关键机泵等关键设备的键相、转速、振动、位移、胀差、偏心、壳振、热膨胀等机械参数，并将测量结果送入控制系统、紧急停车系统，供运行人员监视、分析关键设备的运转情况，在参数越限时执行报警和保护功能。
　　机械保护系统是集振动联锁保护、状态监测、故障诊断于一体，支持网络冗余、模块冗余，兼容电涡流、速度、加速度、磁阻等传感器，可对输出继电器进行逻辑编程，最多可容纳64个监测通道，振动位移模块、继电器模块满足SIL认证需求。系统配置可视化Web端组态软件，结合监测与分析软件实现数据分析及图谱展示功能，实时了解设备健康状态，优化计划内停机维护策略，助力企业设备管理数字化建设。
　　f.可编程逻辑控制器(ProgrammableLogic Controller，PLC)
　　中控技术基于工业控制领域核心技术创新，打造了GCS-G与GCS-M双产品矩阵，构建了从分布式系统到智能装备的全栈控制解决方案。该体系突破传统PLC架构限制，实现控制层级与数据维度的双重革新。
　　GCS-G网络化智能控制系列采用自主可控的分布式控制架构，具备全冗余容错、99.999%高可用性、SIL3级功能安全等级，构建本质安全防护；支持千点级分布式IO组网和混合组态技术，构建“集中管理+边缘自治”的控制拓扑。已大量在油气管道、轨道交通、市政水务、水利水电、电力等关键领域实现国产化替代。
　　GCS-M智能装备控制引擎聚焦高端装备控制瓶颈，集成高算力硬件，多接口协议，搭载深度学习、机器视觉、自主学习等框架，内置设备故障、流量计算、介质分析、安全预警等模型，实现AI+自动化控制一体化应用；融合大数据、可视化、物联网等IT技术与逻辑控制、运动控制、现场总线等OT技术的融合架构，实现生产过程的自动化、智能化和精益化；面向装备控制的高性能控制要求，实现功能安全（ISO13849PLe）与信息安全（IEC62443）的双重保障；系统内置高速+安全总线实现安全非安全一体化，搭配高速工艺模块，完全匹配大型高价值机械装备控制、连锁、协同三个1ms的运行需求；可广泛应用于风机、包装机械、冶金装备、建材高速产线、白酒智能装备等专业装备领域。
　　②仪器仪表产品家族
　　仪器仪表产业是国民经济的基础性、战略性产业，但国产化率仍低，对外依赖高。近年来，随着科技自立自强步伐加快，中控技术致力于攻克关键核心技术，推动国产替代。中控技术仪器仪表业务板块涵盖多个产品系列，为客户提供价值。
　　a.测量仪表产品系列（Measurement Instrument）
　　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、电力以及食品医药等行业。
　　测量仪表在工业智能化中的主要作用包括：
　　精确测量：能够准确测量各种物理参数，如温度、压力、流量、物位等，这些数据是控制和优化生产过程的基础；
　　数据采集与传输：自动收集现场数据并通过通信网络发送给控制系统，支持远程监控和管理，确保实时掌握生产状态；
　　故障诊断与预警：通过持续监测设备运行状态，能够及时发现异常情况并发出预警信号，有助于预防设备故障或事故的发生，减少停机时间；
　　系统集成与优化：能够与DCS、SCADA等无缝集成，支持高级分析和决策支持，提高整体生产效率和安全性；
　　安全保障：与安全仪表系统（SIS）集成，确保在危险情况下能够快速响应，保护人员和设备的安全。以CXT系列高精度智能压力变送器为例，采用单晶硅复合式传感器，可测量气体、液体等介质的压力/差压、流量和物位信号，实现0.05级精度等级，长期稳定性优于±0.1%/10年，获得NEPSI、ATEX、CE、SIL认证，支持FF、ProfiBus-PA、HART（含无线HART）主流现场总线以及支持APL新型高速总线，支持5G无线通讯，广泛应用于压力、流量和物位等测量工况。
　　在本报告期内，加快推进APL全系列智能仪表、5G无线变送器、仪表高端智能诊断能力提升等工作，满足流程工业领域对仪表产品小型化、智能化、高适应性的技术要求。完成12款APL仪表及APL手操器的研发并实现规模化应用，推出CXT-PRO型高端智能诊断压力变送器、小型化阀门定位器、微型雷达物位计、新型电磁流量计、新型质量流量计、本安型手操器、一体化防雷栅等产品，持续扩充各款仪表产品的国内/国际认证，并积极布局以新型传感器为核心的多参量仪表，与上层AI系统构建智能化联合应用。
　　b.分析仪产品系列（Analyzer）
　　分析仪产品系列包括热值仪、光声气体分析仪、XFR元素分析仪、拉曼光谱分析仪、CO检测系统、CO与湿度检测系统、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、环境在线监测分析系统、分布式实验室（实验室在线化）、智能化分析系统等，广泛应用于石化、化工、油气、冶金、食品医药以及能源等行业。
　　分析仪在工业智能化中的主要作用包括：1）成分分析：实时监测流体或气体中的化学成分，有助于原材料和成品的质量控制；2）浓度测量：能够检测和量化混合物中的特定成分，即使在极低浓度下也能实现高灵敏度的测量，帮助操作人员调整反应条件，以提高产量和产品质量；3）状态监测：能够持续监测关键参数，确保过程的稳定性和一致性，并实现预测性维护，减少意外停机；4）故障预警：提供的实时数据有助于及时发现设备故障、安全隐患的早期迹象，提高工艺安全性，从而降低火灾和爆炸等风险；5）过程优化：提供的实时数据可用于优化反应条件、混合比例和其他工艺参数，减少能源消耗和废物排放，实现绿色生产。以热值仪为例，能够测量燃气的沃泊指数、热值、助燃空气需求指数等燃烧关键参数。具有快速响应、高精度、高重复性、维护简单、无明火（无熄火故障）及不易受环境温度影响等优点，拥有ATEX/IECEx/NEPSI等认证，适用防爆1区，广泛应用于燃烧控制、燃气机组控制、火炬燃烧等工况。
　　c.智能控制阀产品系列（Intelligent Control Valve）
　　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、智能阀门定位器等，广泛应用于石化、化工、冶金、电力以及新能源（如光热发电）等行业。
　　智能控制阀在工业智能化中的主要作用包括：
　　流量调节：与智能阀门定位器结合使用，能够高精度调节流体的流量，确保工艺过程中的流体输送量符合设定值，确保流量的稳定性和精确性；
　　压力调节：通过调整阀门开度来控制压力，确保管道、反应器或储罐内的压力保持在安全范围内，这对维持系统的稳定运行至关重要；
　　温度调节：通过调节冷却剂或加热介质的流量来控制反应器内部的温度，以维持理想的反应条件，这对化学反应的控制非常关键；
　　流体切断：在必要时，智能控制阀能够完全阻断流体流动，起到安全隔离的作用；
　　流量分配：支持将流体按比例分配到不同的分支路径中，确保各个部分都能得到恰当的流体供应，能够提高生产效率和产品质量。以智能控制阀为例，采用全新功能模块化设计，调节精度高、密封性能好、使用寿命长，易维护，广泛应用于常规及特殊严苛（高压差、强腐蚀、气蚀、多项流等）工况。
　　在本报告期内，持续致力于严苛复杂工况控制阀的国产化开发，凭借模块化设计、高精度调节与卓越密封性能，成功应对高低温、高压差、强腐蚀、气蚀等复杂工况挑战。通过自主创新，实现了高温熔盐阀、全衬陶瓷偏心旋转阀、超高温切断阀、超低温阀等高端产品的国产化突破，填补了国内空白，加速了进口替代进程。依托自主知识产权，公司打造了具有国际竞争力的智能控制阀产品矩阵，推动国产智能控制阀迈向新高度，为流程工业智能化发展注入强劲动力。
　　（4）工业软件产品家族
　　①工业信息安全系统（Industry CyberSecurity System，ICSS）
　　公司面向工业场景下信息安全防护要求，自主研发了一系列工业信息安全系统产品，打造智能工厂工业信息安全一体化解决方案，提供全方位、多维度的安全技术体系，涵盖数据安全、终端安全、网络安全等核心功能，并提供全生命周期安全服务。依托在流程行业的深耕，构建了中控工业信息安全三级运营防护体系，有效提升工业现场安全防护能力，方案易落地，具有广泛的可推广性，助力企业实现合规性等级保护建设。
　　主机安全卫士是一款集程序与网络白名单防护、病毒查杀、强制访问控制等多功能于一体的工业主机防护软件。采用“白+黑”防护模式，支持基于策略的网络白名单防护，有效抵御工控系统网络攻击。
　　态势感知与安全运营平台是安全运营的信息、分析与指挥中心，实时采集并分析各类安全信息，结合威胁情报实现智能感知与动态研判，直观可视化展现安全现状与成果，建立快速处置流程，提高安全运营和响应效率。
　　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，通过多模态安全数据分析，解决安全态势感知、风险预警及事件处置难题。内置强大数据分析引擎与场景化分析能力，支持多维建模分析，并具备SOAR自动化安全运维处置功能及丰富的特征库，可精准判断和处置当前安全态势。
　　工控资产健康监测系统，是专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分析系统。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，提升了工业现场日常运维、风险应急的能力与效率。
　　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，有效解决。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。
　　②数据资源系统（Data Resource System，DRS）
　　数据资源系统是以“全域数据治理+数据敏捷交付”为设计理念打造的系统平台。该系统向下链接海量数据，依托统一数据底座，实现数据从采集、存储、治理到应用的全流程闭环；向上支撑起指标中心产品应用，以更加便捷和体系化的方式，实现对企业运营的全生命周期管理。
　　数据云基于多租户模式和云原生技术，支持SaaS和私有化部署，通过多款大数据能力组件，实现数据采集、存储、治理、纳管和应用的全过程，并以服务化的方式提供基础能力，支撑数据敏捷交付。软件整体分为数据中台和指标中心两大产品模块。
　　数据中台以技术侧（分布式存储、大数据计算引擎产品模块）、工具侧（多款大数据工具组件）为核心构建。在技术侧，其依托存算分离架构和节点级/规格级弹性扩缩容能力，高效支持TB至PB级海量数据存储与处理。通过内置的Flink、StarRocks等主流大数据引擎，全面覆盖批处理、流计算及批流一体等多种数据处理场景。基于以上能力（云计算、serverless、大数据技术等）构建统一数据底座，为企业数据仓库建设与数据治理提供坚实支撑。在工具侧，其集成了数据开发、服务、资产管理及市场等关键模块，并采用多租户模式，通过公司－租户－人员三级权限管理，实现从数据采集、存储、治理到应用的全链路协同，帮助企业有效解决数据孤岛与数据质量不高等问题。
　　指标中心以企业级指标体系建设为核心，提供全链路指标管理、可视化展示及深度分析模块，确保企业指标真正实现“一次定义、随处可用”的高效治理目标，快速开发和交付数据需求，解决重复开发、口径不一致、运维成本高等问题，实现企业指标体系高效地管理、运营、分析与应用。
　　③设备健康系统（Equipment Health Supervisory，EHS）
　　设备健康系统是中控技术创新研发的新一代设备智能感知平台，基于AI大数据分析、机器学习等技术，结合ET设备技术，帮助企业用户解决现场各类设备的智能感知和预测诊断，实现工厂设备“诊断一张网”的故障排查和诊断分析能力。
　　设备健康系统基于PRIDE全设备智能感知平台实现，借助其数据湖的设备对象化存储及AI大数据分析能力，对设备、链路以及整个装置进行精准建模、分析与诊断，从而协助用户实现全厂动、静、电、仪、控等系统和设备的全面数据感知与预测，包含：
　　仪控健康管理软件：针对全厂仪表、控制系统在线监测、离线检测相结合的仪控设备健康监测系统，提升仪表维护工作效率和仪控设备可靠性，推进仪表维修由预防性维修向预知性维修方向转变。
　　智慧控制系统软件：通过对机柜间环境温湿度及机柜的控制系统硬件等状态进行24小时在线不间断监测，降低偶发故障的漏检率，保证生产安全，并且覆盖巡检工作内容，与系统硬件诊断结合，“巡检检查项”一目了然。
　　智慧电磁阀软件：利用AI大数据、机器学习等，对电磁阀的漏电、粘滞卡涩等故障问题在线预测诊断。
　　智慧调节阀软件：利用AI大数据分析，建立现场各类调节阀的偏差分析模型算法，对故障进行预测诊断，辅助仪表工程师结合实时工况进行故障评估、维修计划制定等。
　　动设备状态监测与预警软件：利用AI大数据分析，构建机理模型等，实现设备在线监测，故障诊断报警功能、数据报表、分析报告等功能帮助用户提升设备管理数字化水平，降低生产风险，提升企业运营管理效率。
　　其价值在于：石化、化工行业装置级全厂级中各类设备集中的日常运营与管理；通过在线的设备状态监测减少了用户的巡检频率，减少巡检工作量；助力企业用户及时识别设备潜在的故障风险，并进行相应维护，从而提升设备可靠性与稳定性，减少了停车风险，保障生产安全。
　　④产品研发管理及工艺设计系统（ProductR&DManagement and Process Design System，R&DS）
　　产品研发管理及工艺设计系统包括智慧仿真平台、流程工业过程模拟与设计平台、中控数智研发平台，为流程工业企业产品的全生命周期提供支撑。
　　智慧仿真平台专为流程行业（如炼油、石化、电力等）设计，提供定制化的操作员仿真培训、工艺验证优化、三维仿真及半实物仿真培训解决方案。该平台基于中控技术的严格机理建模与成熟DCS技术，实现与现场DCS组态的无缝对接，确保操作体验的一致性。作为“数字孪生”与“工业元宇宙”的基石，智慧仿真平台融合动态模拟与三维仿真技术，不仅强化人员培训、缩短调试周期、提升应急处理能力，还能助力企业进行工艺优选、瓶颈分析及全生命周期的智能决策，确保生产稳定高效。
　　流程工业过程模拟与设计平台APEX是一款通用流程模拟软件，专为流程工业设计，能将实际运行过程转化为计算机模型进行物性计算和工艺流程模拟，预测并解答“如果-那么”问题，指导工艺研发、工程设计、生产运行及装置改造，实现安全生产与降本增效。基于联立方程与B/S架构，APEX提供免安装、双语界面、广适用领域、易循环流打通、全局优化、脚本化运行、非标设备建模及多接口等特性，支持机理与AI融合建模，拓展应用边界。其价值在于：热力学工具助力快速工艺研发，优化多行业过程，简化模型调试，支持非标设备模拟优化，以及融合机理与AI建模，实现高效装置特性反应与多场景应用。
　　中控数智研发平台专注于为企业提供高效项目管理工具，支持研发体系的精细化管理及数字化转型。该平台核心价值在于打破数据孤岛，实现管理标准化与运营数字化，优化资源配置与预算管理。其亮点包括：基于IPD管理沉淀的项目模板快速构建与裁剪、精细化成本管理为决策评审提供实时数据支持，以及全面接入并管理项目业务数据，为立项评审、TR评审、DCP决策等各阶段评审提供完整决策依据，赋能企业高效管理研发项目。
　　⑤自主运行系统（Autonomous Operation System）
　　自主运行系统是帮助生产企业在面对原料混杂、产品切换、气候骤变等各种生产条件下，都能实现自动化操作、高精度控制的智能化系统。它以软件形态指挥DCS/PLC发挥智能生产的效果；在与智能运行管理与控制系统（OMC）协同时，则可以组建更加快速、高效、安全的软硬一体化系统。
　　自主运行系统整合高级智能过程控制、智能操作驾驶舱、先进控制、回路健康管理与优化、报警治理与操作导航软件，融合AI技术与PID回路自整定、多工况控制、复杂周期性操作自动化和预警诊断等关键技术，支持智能操作、AI辅助全工况控制、AI辅助PID回路整定、AI生成操作规程、融入TPT大模型等，覆盖装置全流程、全工况（开停车、升降负荷、正常生产阶段）运行的操作、控制与部分优化需求，实现一键开停车、全工况长效控制、运行优化、辅助操作决策等应用，全面提升了装置的自控率、平稳率和安全性，大幅降低装置操作频次与报警频次，推动装置生产自主协同运行，实现人机协同，达到“少人化”直至“无人化”操作。
　　⑥质量提升系统（Quality Improvement System，QIS）
　　质量提升系统通过Q-Lab全流程智能质量监控系统实现，包含了全流程质量监控平台、智慧实验室解决方案、在线分析系统解决方案，通检化验管理，实验室管理、在线分析仪管理、AI质量管理等功能，以独特的质量视角，采集、获取、清洗、存储、分析、管理企业质量相关数据，以企业原辅料、生产过程、产品及公用工程为线索，动态监控企业质量情况，围绕质量实现“人、机、料、法、环、测”全生命周期、全链条管理。
　　全流程质量监控平台针对工业场景提供了全方位的质量监控。其中，质量数据监控软件作为基础平台，通过多种方式实现数据采集、处理与整合，确保数据可靠性。针对不同规模企业，检化验管理以轻量化双端设计降低小微企业信息化门槛，而实验室管理则以模块化APP架构满足实验室多样化需求，提升管理精细度。在线分析仪管理系统融合工业标准与专家库，通过实时监测和预测性维护实现故障率降低，提升在线分析质量可靠性。智能质量助理深度融合AI大模型，提供语音交互、智能推荐等辅助功能，简化质量人员工作。这些系统覆盖从数据采集、过程控制到风险追溯的全链条，形成多层级、智能化的质量管控体系，兼顾合规性与效率提升，助力企业实现数字化转型。
　　智慧实验室解决方案通过AI技术实现自动化和智能化升级，核心功能包括：利用二维码和自动化设备实现样品精准分样与高效流转；采用仿生机械臂模拟人类操作，配备高灵敏度感应器，确保实验安全性和准确性；融合机器视觉技术，实时监控实验过程，预防机械故障和操作失误；基于AI算法深度分析实验数据，保障结果可靠性；实现设备、任务、数据的集中管理和智能调度；降低操作风险，减少人为失误，优化资源配置，提升运营效益。智慧实验室为化工、石化、电网等领域提供高效、安全、精准的检测支持。智慧实验室实现了7×24小时自动检测，全程实验过程可追溯。
　　在线分析系统解决方案结合了在线分析仪设备和DAAS软件的在线分析仪管理模块。实现了从在线取样操作、前处理、在线检测、到数据处理全部自动完成，连续或周期性的化学成分及物性检测，为工业生产提供准确、真实、完整的在线质量数据。这些数据不仅有助于实时监控生产过程，确保产品质量稳定，还能通过与DCS系统集成，实现自动化控制和优化生产流程。在线分析仪系统包括采样装置、预处理装置、分析器、数据处理系统部分，可直接从工艺管线取样或通过快速回路引样，配备的预处理系统能调节样品状态，确保分析仪长期稳定运行。在线分析仪管理模块对现场在线分析仪进行集中管理，通过仪器数据采集、仪器运行状态监控、远程控制等功能，简化仪器的维护和管理难度，降低了人力、物力和财力的投入。同时，它配备了强大的数据处理和分析功能，能够自动处理和分析大量数据，提取有价值的信息，帮助企业更好地了解生产过程和产品质量。此外，它还提供了完善的技术支持体系，包括故障报警、维修保养、异常诊断等，确保每个仪器都能够得到及时有效地维护支持。实现了对仪器的自动校验管理，规范了校验步骤，确保仪器的准确性和可靠性，减少人工操作失误和管理的难度，实现从被动维修到主动预防、从经验驱动到数据驱动、从人工决策到智能决策的根本性转变。
　　⑦生产运营系统（Production Operation System，POS）
　　生产运营系统包括批次生产管理软件、连续生产管理软件、操作数据分析管理软件，融合大数据和AI等先进技术，提供知识问答、数据分析、操作辅助与推荐等功能。通过AI助力全方位感知生产全要素信息，挖掘生产数据的价值，自动识别和预测潜在问题，实现企业对生产过程的全面掌控，帮助企业及时做出更准确的生产决策调整，满足石化、化工、建材、新能源、医药、食品饮料等行业中，企业生产过程中对安全、环保、提质、降本、增效的管理需求。
　　批次生产管理软件专为间歇生产模式设计，通过计划调度优化、工艺建模、生产执行管控及数据集成分析，实现生产效率提升、质量保证、成本降低及灵活性增强。该软件纵向连接ERP与自动化执行系统，横向整合LIMS、QMS、WMS、EAM等系统，促进生产、质检与仓储协同，实现数据透明追溯与批次优化，助力企业标准化管理、防错操作及效益提升。
　　连续生产管理软件专为连续生产模式设计，提供生产调度、工艺管理、班组运行、物料管理等功能。通过监控全流程数据，建立物料平衡模型，实现三级平衡，提升生产可追溯性、透明度及效率。该软件融合操作规范，可视化生产过程，量化考核并持续改善，自动化处理数据，消除信息孤岛，提升精细化管控水平。
　　操作数据分析管理软件专为连续生产模式设计，通过高效数据处理能力，提供实时量化生产操作平稳状态，助力企业优化操作稳定性和合规性，提升安全与效率。该软件涵盖工艺平稳率、自控率、联锁投用率等关键数据采集、分析功能，实现全维度实时监控与秒级数据采集，提供多维度统计报表与量化考核，指导企业提升工艺三率。
　　⑧安全优先系统（Safety-Priority System，SPS）
　　安全优先系统创新理念的提出，为未来工厂建设提供覆盖企业全生命周期的更系统、更标准、更可靠、更智能的可持续发展安全解决方案，筑牢安全生产屏障。安全优先系统是基于工厂的全生命周期框架，涵盖规划、设计、施工至运维各阶段。融合工业AI技术，构建系统化、数字化、智能化的全生命周期安全防御体系，通过深度数据分析融合，实时监控和优化安全保护屏障，实现安全生产全要素、全流程的一体化闭环管控。系统包括生产安全管理、风险预警分析、敏捷应急响应、实时定位监控等软件，助力工业智慧安全运营。
　　生产安全管理软件遵循“工业互联网+安全生产”要求，基于企业价值链风险管理，融合3D模型、高精度定位、AI技术，通过重大危险源管理、双重预防机制等功能，构建数据驱动的安全管理体系，强化安全风险数智化管控，推动企业安全生产监管向事前预防数字化转型。该软件通过APP接入实时监测、视频监控等数据，实现安全管理信息化、数字化、智能化，支持数据互通，融入工业AI技术感知生产风险。其价值在于系统化风险管控、体系要素数字化、责任落实清单化及决策管理智能化，助力企业安全生产与数字化转型。
　　风险预警分析软件通过统计、建模分析教育培训、风险隐患、应急演练及安全事故等核心指标，定量化展示企业生产安全状态，提前发现并判断可能导致事故的信息，及时发布预警，助力企业迅速采取预防措施。软件具备自定义预警指标、建立风险模型、可视化监控风险趋势、逐级预警发布及智能报告生成等功能，实现安全生产状态的实时掌控，缩短预警反应时间，辅助决策者精准施策。
　　敏捷应急软件遵循综合应急管理理念，设计综合平台体系，强化企业快速响应与协同能力，覆盖预防、准备、响应、恢复四阶段。融合指挥调度、态势感知、通信协同、可视化和数据应用能力，覆盖预防、准备、响应、恢复全周期。软件具备AI结构化预案、资源动态地图、人员定位、过程溯源等核心功能，实现应急资料精准推送、资源实时掌控、救援智能决策和队伍快速联动，通过数据共享与业务协同提升监测预警、分析决策和处置效率，构建智能化应急管理体系。
　　实时定位监控软件适用于多行业，采用多种技术手段实现高精度定位，监测工作区域人数、人员动态、分布、巡检信息及人员聚集风险预警，助力企业人员管控、联动操作、风险管理和精准救援，提升安全生产水平。该软件具备实时定位展示、历史轨迹追溯、多种报警功能、一键呼救及体征监测等安全保障措施，并能与AI视频分析、作业安全、智能巡检等APP联动，提供丰富管理工具和三维可视化展示，增强安全管理能力，保障人员安全。
　　高级报警管理软件满足国家及应急管理部标准，通过直观界面、智能算法与专家知识库，优化企业报警管理，帮助企业优化报警管理，强化操作员意识，确保有警必报、必纠、必应，符合国家标准及应急管理部要求。能够识别并消除无效报警，强化操作员响应，实现多工况自适应报警，确保关键报警及时传达至负责人。高级报警管理软件为不同层级提供定制化支持，消除无效报警，提升报警处理效率与装置性能，实现全厂报警KPI量化管理，增强企业合规性与事故预防能力。
　　事故分析软件通过集成DCS、SIS、CCS系统数据，实现报警、操作、SOE事件的全流程采集与智能解析，构建统一数据库。核心功能包括集中监控看板（实时报警统计、跳车报告追踪）、多系统事件时序分析及自定义监控方案（自动触发数据抓取生成报告），支持跨平台根因定位与事故溯源，有效缩短故障诊断时间，降低处置偏差风险，同时通过规则化自动报告生成简化管理流程，提升工业安全事件的响应效率与决策精准度。
　　⑨节能低碳系统（Energy-saving&Low-Carbon，ELC）
　　节能低碳系统通过厂域协同优化与数智化能碳管控双引擎驱动，实现工业生产全流程能效跃升。基于工业AI+机理模型构建智能调控体系，在锅炉管网等供能侧与主装置用能侧形成闭环优化，提升能效2%~20%；通过多能互补优化算法动态平衡蒸汽、氢气等能源供需，减少浪费3%~10%；系统集成能碳管理、能源优化等功能，支撑企业精准计量、精益调控、精细核算；实现单厂年降碳超3万吨；已落地石化、冶金、新能源等12个行业200+项目，助力企业年均降本几百到几千万元不等，赋能工业绿色转型与双碳目标达成。
　　碳管理软件是专为企业碳管理设计的业务工具，覆盖碳排放管理、碳盘查、碳足迹追踪、预测、配额管理、碳资产与预算管理等业务场景。内置24个行业核算指南的元模型和碳排放因子数据库，助力企业快速构建专属碳管理系统，显著提升碳管理、统计及异常分析效率超过80%。
　　能源管理软件通过指标模型化设计，实现对企业能源全生命周期的数字化管理，涵盖自动计量、平衡、统计及流程监控等功能。该软件提升企业能源管理水平，实现精益管控，减少人力投入，满足各环节业务需求，并支持多种用能介质的综合能效管理，助力企业高效生产与节能减排。
　　管网模拟软件通过实时模拟与监测，有效评价管网设计质量与性能，提前发现并优化不合理设计，实现状态软测量、经济性分析及安全风险预警。该软件可帮助用户提升管网数字化、智能化水平，辅助优化设计，降低成本，消除隐患，确保运行经济与安全。
　　公用工程优化软件集成TPT大模型，实现“AI+调度”与“AI+控制”多场景应用。在能源调度上，通过模拟预判提升调度效能，自动生成平衡策略与应急方案，快速响应异常，提升40%以上调度效率。在供能单元控制上，基于混合模型与优化算法实时寻优关键操作参数，确保装置单元节能优化运行，锅炉能效提升>1%，供冷电耗降低10%-18%。
　　⑩供应链管理系统（Supply-chain Management System，SMS）
　　供应链管理系统包含供应链管理类产品与供应链优化类产品。通过AI与运筹优化技术结合，构建企业供应链一体化管理与优化模型，帮助企业实现产供销业务一体化优化、信息一体化管理、生产运营过程计划-排产-执行-报工-跟踪的闭环管理，显著提高计划完成率、库存周转率、订单交付率、采购效率、排产效率，在做到经济性的优化策略同时，使库存成本降到最低，充分实现供应链领域操作及管理的少人化、规范化、高效化、智能化。
　　仓库管理软件通过全流程数字化管控覆盖物料下单、进厂、收货、仓储及发运环节，集成库位优化、盘点、移库、有效期预警等策略管理模块，智能地完成上下架、盘点和预警等库内业务操作，实现物料流转实时追踪与业务协同。基于智能算法驱动库存周转率提升、积压物资处理优化及全链条追溯能力，同时强化危险品全生命周期管控，保障仓储作业精准高效与安全合规。
　　油品在线优化调合软件基于实时质量分析与智能过程控制技术，为石化企业提供全流程智能化调合解决方案，支持多产品系列全局配方规划、经济/产能多目标优化及罐底/管道油动态质量补偿。通过集成卡边控制（辛烷值、蒸气压等）、自适应调合规则库及国产组分油优化模型，实现调合一次成功率提升、质量等级强化与品种产能扩展，以精准卡边控制降低物耗能耗，驱动炼厂经济效益与生产柔性双增长。
　　油品移动管理软件基于全流程数据监控与智能算法，构建石化行业移动作业数智化管控体系，集成罐区管理、路径优化（动态全局主旁路计算）、任务调度、防误操作机制及MES协同模块，通过精准防跑冒滴漏监控和事故预警，降低50%内操人力成本，消除误操作风险与跑油/凝线等事故隐患，依托最优移动路径规划实现资源配置优化，驱动生产安全、能效提升与碳排放降低的协同增效。
　　物流管理软件针对化工及流程行业打造厂内物流全链路数字化管控体系，集成订单智能处理、车辆动态调度（资质审核/行为约束）、库存预测优化及在途实时监测功能，通过可视化调度平台结合防舞弊机制实现运输自动化、路径精准化、操作合规化，有效提升配送效率与准时率，降低人工操作误差隐患，构建安全透明、高效协同的智能物流生态。
　　装卸智能化软件以自动化装备与数字系统深度融合为核心，构建厂内物流全流程智能管控体系，集成自助服务终端、物流门禁控制系统、自动称重系统、定量充装系统及第三方集成对接，通过软硬件协同实现装卸作业安全保障、计量精准、装卸效率提升、规范装卸流程、防范人为作弊行为，同时实现多系统数据贯通。依托智能算法替代重复劳动，降低人力成本30%以上，消除人为操作偏差风险，同时提供柔性配置方案适配企业个性化需求，驱动装卸效率、流程合规性与跨系统协同能力的全面提升。
　　供应链计划优化软件是用于实现企业供应链产供销优化的线性规划工具软件。通过业务协同、数据共享，进行生产经营计划优化制定、根据需求预测、通过方案研究进行时效成本利润分析、库存与物料互供优化。采用流程化建模、多目标优化策略及可视化报告，实现供应链计划全流程线上化、效益目标优化管理。该软件能大幅提升计划工作效率（>80%），通过多方案优化提升企业效益（1～3%），并快速响应市场变化，减少损失，助力企业科学高效决策。
　　供应链智能排产软件以订单、库存和设备运行为基础，运用智能算法和规则引擎自动优化排产,实现业务流程一体化管理。能够无缝集成ERP、WMS等多系统，支持低代码快速定制开发，适用于多行业。该软件显著提升计划排产效率达90%，计划完成率达95%，订单交付率达90%，库存周转率提高达20%。
　　计划调度优化软件采用先进算法构建石化企业全厂计划与滚动调度模型，快速生成排产计划与可执行方案，优化原料选择、加工流程、调度排产及库存预测。其特点包括流程化拖拽建模、计划调度集成、多方案比选及自定义报表。该软件能优化原料、产品结构、生产负荷及加工流程，也能优化装置配置与开停工方案，进一步降低成本，为企业提供强大运营决策支持。
　　供应商关系管理软件为企业采购流程提供信息化解决方案，涵盖供应商全生命周期管理、战略寻源、供应链及财务协同四大模块，既可独立快速部署，也可按需组合，优化企业与供应商协作，提升采购效率，降低成本，增强供应链可控性和透明度，实现全面协同。
　　销售与服务系统（Sales&Service System，SSS）
　　销售与服务系统为企业提供面向客户界面的数字化支撑，通过自动化、智能化技术的应用，实现降本增效的同时，提升客户满意度。
　　工程项目管理软件是一款数字化应用，实现多工程、大规模团队的集成、精细、移动及智能管理，涵盖全生命周期管理、成本管控、资源调配及项目管理概览等核心功能。它提供工程进度全面可视化、成本精细化控制、风险智能识别与预警等价值，助力项目降本增效，建立项目风险库，有效管理包括验收超期、需求变更、付款延期等在内的各类风险。
　　支持与保障系统（Support&Guarantee System，SGS）
　　支持与保障系统通过数字化、智能化手段，提升企业经营管理效率；基于统一业务数字化软件，打破各部门、各区域、各组织之间沟通和协作的壁垒，通过规范、便捷、高效的业务流程，提升多部门多角色协作效率。
　　统一业务数字化软件UBD基于“平台+APP”理念，将企业内部的各种业务系统整合到一个平台上，真正做到“一个入口，搞定所有”无缝对接OA、ERP、CRM、MES等，提供统一身份、统一待办、统一信息、统一数据及统一消息，极大提升办公效率。UBD适用于多业务系统频繁切换、数字化转型及集团型企业场景。其核心优势在于统一入口、千人千面、流程中心及灵活配置。UBD助力企业及员工提升工作效率、管理效能，同时降低成本，减轻IT运维负担。
　　（三）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“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构、“4大数据基座”以及“安全、质量、低碳、效益”四大核心价值，精准识别流程行业客户的痛点与需求。深化推行IPD集成产品开发管理模式，建立市场导向型研发机制，将产品开发纳入投资管理体系，搭建客户需求驱动的敏捷开发链路，实现研发效率提升与成本优化的双重突破。
　　IPD包括管理需求、管理市场、管理开发和管理平台与技术，实现“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，结合项目现场技术服务完成产品的生产、安装、调试与投运。现已完成国内数字化智能工厂扩建并实现投运，同时在海外新建海外智能工厂，通过持续优化生产流程、提升制造工艺、健全高标准质量体系来构筑全球生产制造基地核心能力，并积极推动生产流程智能化和精益化，从而提升生产效率和产品质量。
　　公司过计划调度部门、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，推动业务流程标准化，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Industrial AI产品与解决方案，构建以PlantMate线下5S店、PlantMart线上商城、PlantMembership会员订阅制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线上商城依托“联储联备+优选爆品”核心业务模式，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。
　　公司创新推出会员订阅制模式，通过覆盖客户全生命周期服务能力提升，强化客户黏性并推动长期合作。该模式有效促进先进工业AI软件、设备及技术在工业场景的应用落地。截至2025年6月底，已累计签约938家订阅制客户，实现商业模式战略性突破。
　　公司全面落实推进“铁三角”阵型协同作战，集中营销资源，精准深度挖掘用户不同阶段、不同程度的需求，持续发力中高端市场，实现多个大客户战略合作及大项目网格化全覆盖管理。针对海外市场，公司持续加大在东南亚、南亚、中东、非洲、欧洲、中亚、美洲、日本、韩国、蒙古等海外地区的市场布局和开拓，在新加坡、沙特阿拉伯、印度、马来西亚、印度尼西亚、日本、哈萨克斯坦等国家设立子公司，并在泰国、加拿大、马来西亚、哈萨克斯坦、印度尼西亚等国设立海外5S店，大力推进、建设本地化销售、运营、技术支持、工程服务能力，全面提升全球客户黏性。
　　（四）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。公司已覆盖流程工业领域50多个细分行业的3万7千多家客户；累计部署工业控制系统逾10万套，约1亿个I/O点数，并累计产生高达100EB的数据资源。在此基础之上，公司以成为工业AI全球领先企业，用AI推动工业可持续发展为愿景，倾力构建以四大数据基座（运行数据基座DCS、设备数据基座PRIDE、质量数据基座Q-Lab和模拟数据基座APEX）为基础的“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，锻造AI+数据核心竞争力，最大化数据价值，为工业AI战略提供坚实支撑，助力企业实现“安全、质量、低碳、效益”的高质量可持续发展目标。在AI技术日新月异的当下，工业控制系统依然是所有工业AI技术实施执行的关键硬件基础。
　　根据睿工业统计，2024年度，公司核心产品集散控制系统（DCS）在国内的市场占有率达到了40.4%，连续十四年蝉联国内DCS市场占有率第一名。其中2024年公司在化工领域DCS的市场占有率达到62.6%，较2023年市场占有率提升6.3个百分点；2024年公司在石化领域DCS的市场占有率达到56.2%，较2023年市场占有率提升6.9个百分点；2024年公司在化工、石化、建材、造纸四大行业DCS市场占有率均排名第一，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，2024年公司核心产品安全仪表系统（SIS）国内市场占有率31.2%，连续三年蝉联国内SIS市场占有率第一名。
　　公司全面落地“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，大规模应用通用控制系统Nyx、时间序列大模型TPT、百万点实时数据库和热值在线分析仪等一批行业前沿的新产品、新技术，助力企业构建全球领先智能工厂、打造世界级行业标杆项目。报告期内，公司的核心产品通用控制系统Nyx在浙江石化、河南金海新材、吉恩药业等客户项目中持续实现万点规模突破，时间序列大模型TPT在宁夏贝利特、贵州磷化、心连心集团等客户的超110个项目中取得突破性应用，树立起公司新业务、新模式的典范。根据中国工控网统计，2024年度，“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构核心子系统市场占有率再创新高，其中智能自主运行系统在中国市场占有率达21.8%，安全优先系统在中国市场占有率达8.5%，节能低碳系统在中国市场占有率达5.8%，生产运营系统在中国市场占有率达14.8%，这四大系统均居中国市场占有率第一名。
　　报告期内，公司持续深耕流程工业，签署了以石化、化工、油气、白酒、电力、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，向世界展示公司全新工业AI品牌形象和实践价值，不断提升公司在全球范围的影响力。
　　展望未来，公司将持续致力于满足流程工业产业的智能化需求，积极探索从自动化、数字化到智能化的发展路径，加速打造“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构的应用，持续优化完善基于“AI+数据”的产品及解决方案，赋能用户实现“安全、质量、低碳、效益”的目标。公司将秉承“成为全球工业AI领先企业，用AI推动工业可持续发展”的发展愿景，持续为客户提供优质、高效、智能的数字化转型和工业AI解决方案，全面助力流程工业企业实现可持续的高质量发展。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　2025年上半年，全球经济遭受了关税加码、通货膨胀、地缘政治风险持续及降息不及预期等下行动荡，面对复杂严峻的国际形势，国内宏观经济相对积极平稳，生产总体保持韧性，“抢出口”和“抢两新”使得上半年经济表现好于预期，国内市场竞争秩序持续优化，消费制造业反内卷持续推进，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，全方位协同推进人工智能技术在产业的应用与发展，提升我国在全球人工智能领域的竞争力，助力国家数字经济与创新型国家建设。随着“人工智能+制造”行动迈向全新高质量发展阶段，公司深入参与全球先进制造业自动化、数字化、智能化变革，积极应对下游行业需求变化，灵活调整经营策略，持续推进国际化，不断挖掘下游行业结构性机遇，包括高端装备国产化、设备更新、新疆西部大开发、中企装备出海等政策及需求变化带来的机会，重点推进工业AI+数据、机器人、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；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，公司实现营业总收入38.30亿元，较上年同期下降9.92%，报告期内归属于上市公司股东的净利润为35,408.26万元，同比下降31.46%。报告期内公司重点推进工业AI、机器人等具有高前景、高潜力的新业务，其中工业AI产品TPT业务收入11,661.85万元，机器人产品收入11,014.54万元。
　　（1）全栈式应用人工智能技术
　　报告期内，公司继续加大研发投入力度，研发费用41,965.50万元，占营业收入的比例为10.96%；研发人员为2,119人，占公司员工总数的39.26%。在工业AI时代下，公司基于工业自动化控制系统，依托广泛的用户基础，覆盖包括石化、化工、电力、医药、冶金、油气、建材50多个细分行业，这些客户资源不仅为公司积累了海量的行业数据，还提供了丰富的应用场景，以及沉淀在10万套工业自动化控制系统上超过100EB的庞大工业数据量，公司拥有流程工业各细分领域数据最为丰富的工业实时数据。基于“AI+数据”的核心理念，公司将大量的工业数据、工业知识、工业经验、工业控制模型与工艺机理模型等进行深度融合，面向流程工业的“研发、设计、运营、运维”全生命周期开展技术攻关研发，打造强大的工业APP/Agents，最终形成“工业AI大脑”，同时通过工业AI与机器人的深度融合，推进工厂全域调度管理决策，驱动流程工业迈向“少人化、无人化、高度智能化”。在工业AI领域进行全方位探索，利用最新AI技术对公司所有产品及技术进行重塑，积极引入国内外高端自动化控制系统、工业软件、人工智能等领域顶尖研发人才，重新调整研发队伍，重构研发体系，推进产品及技术全栈式迈向“AI in All”。
　　（2）持续深耕流程工业，深挖下游行业结构性增长点
　　报告期内，国内流程工业企业中大型项目投资规模增长，但投资进度有所放缓，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从产品来看，国家积极推进控制系统设备更新，流程工业企业对该政策接受度较高，全面加强大型PLC国内市场开拓力度，大型PLC市场份额逐年提升，控制系统（控制系统及控制系统+仪表）共实现收入14.98亿元；工业软件（工业软件及控制系统+软件+其他）共实现收入10.32亿元；仪器仪表实现收入6.77亿元。②从行业来看，公司全面梳理石化、化工、冶金、能源等多个行业设备更新项目机会，石化、化工、冶金行业收入平稳，能源、建材、造纸行业景气度较好，收入持续保持增长趋势，能源行业收入增长9.32%，建材行业收入增长82.58%，造纸行业收入增长77.56%；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，能源、建材、造纸等行业结构性需求增长。
　　（3）全面升级营销服务体系。
　　①PlantMate——5S店运营情况
　　报告期内，公司国内市场营销表现较好，公司已覆盖流程工业领域超过3.7万家客户，客户覆盖率进一步上升。截至2025年6月底，全球累计开设200家5S店，其中157家为合伙5S店，提升员工创业激情极大提升了面向全球的客户黏性及品牌影响力。报告期内，公司深化落实“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，全面推进公司新产品、新模式战略转型。实现中国石油、万华化学、陕煤集团、兴发集团、湖北三宁、河南金海新材料、安必安集团等重点大客户深度战略合作，其中金海氟硅新材料项目是中控首个Nyx+自主运行+TPT的标杆项目，也是公司最大的Nyx项目（近4万点），打造国际一流的智能化工厂。
　　②PlantMart——S2B线上平台运营情况
　　S2B业务，公司2025年上半年重点布局国央企服务能力提升工作，积极参与市场竞争，成功在部分央企年框招标项目中脱颖而出，顺利获取相应份额。公司全面深化线上+线下全生命周期服务模式，持续优化数智供应链体系，进一步强化线上线下联动效应。在物流网络建设方面，加大投入力度，拓展网络覆盖范围。公司持续深化与流程工业客户合作，为客户数字化采购转型提供更坚实的支持与保障，助力客户在数字化浪潮中提升竞争力，实现降本增效与可持续发展。
　　③PlantMembership——全面推进订阅/年费制业务
　　报告期内，公司推出工业软件订阅制/年费制模式，旨在通过持续的软件迭代升级，为客户提供卓越的服务体验。该模式显著提升软件在企业数字化转型中的部署效率与长期价值，不仅为公司带来新的增长潜力，建立了长期稳定的订阅收入来源及可预测的现金流基础，同时构筑了稳健持续、高粘性、平台化的商业模式。
　　为深度赋能流程工业战略客户，公司推出了分级的软件产品订阅制/年费制服务面向不同规模的客户，提供多样化的高价值软件包组合，并配套推出软件产品营销活动，不仅满足了不同客户的高回报需求，还实现了软件业务的飞速增长。订阅制/年费制销售模式为客户实现“软件投资成本大幅降低、软件运维零成本软件升级无限制、套餐内工业软件产品定期免费更新升级”等重要价值。这一式有效增强了客户粘性，支撑长期合作，加速工业软件应用落地，全面助力流程行业实现“安全、质量、低碳、效益”的高质量可持续发展。
　　（4）未来长期重点布局领域
　　①工业AI+
　　工业AI产品及技术方面，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年上半年，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-Series Pre-trained Transformer）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。
　　营销方面，公司积极探索实践AI营销模式创新，通过精准营销、价值营销推广软件订阅制，加大市场推广活动力度，与行业头部客户深化工业AI战略合作，提升AI产品品牌影响力；建立双轨销售体系，覆盖“8+1”大区核心客户，联合生态伙伴互补共创，开拓增量市场，提升服务响应效率与客户粘性。TPT正式发布一年以来，TPT已在各类生产运行场景中实现闭环应用，在石化、煤化工、氯碱、热电等行业成功落地超过110个项目，全面进入大规模应用阶段，TPT已在中石化、中石油兰州石化、万华化学、湖北三宁、内蒙古伊泰化工等头部客户项目中投入应用，在保障生产安全、提高产品质量、降低能耗物耗、提升设备维护效率以及实现自主运行等方面发挥着不可替代的作用，报告期内，TPT类软件实现收入11,661.85万元。
　　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。
　　②工业机器人
　　2025年机器人业务继续高速发展，2025年上半年实现收入11,014.54万元，新签订单2亿元人民币，超过2024年全年业绩。报告期内，公司持续围绕“AI+平台+危险源巡检与操作、供应链物流、人形机器人装备”三大方向，对流程工业机器人解决方案“Plantbot”进行了持续升级与规模化落地。PlantbotStudio综合调度管理平台已迭代至V2.2版本，新增多机协同、数字孪生和预测性维护模块，实现了对多台异构机器人集群的分钟级部署与秒级调度。8月，公司与沙特阿美联合研发，共同发布了新一代智能巡检机器人ARAMCOBOT GEN2，并在沙特阿美展开部署，四足机器狗、轮式机器人及无人机已形成多机协同的立体巡检与物流网络，广泛应用于石化、精细化工、电子制造等复杂场景。同时，基于大模型的AI视觉算法在缺陷识别、行为分析等任务上的准确率提升至99.2%。2025年成功中标广东白云科技黑灯物流机器人系统、特变电工超特高压智能物流系统等数个千万级智慧供应链物流机器人项目，同时，公司在中石化镇海炼化罐区交付了全行业首个飞梭机器人巡检。公司交付给杭州电化集团四足机器人电解槽智能巡检获得CCTV2中央2套特别报道。
　　公司今年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、精确和可靠实现现场生产状态的预测，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持续挖掘高潜力海外市场
　　2025年上半年，公司国际化战略持续推进和深化。①全球化运营能力不断增强。公司国际营销体系着力部署东南亚、中东、中亚、欧洲、美洲、日本等地区，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海外市场突破。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，新客户拓展显著，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；同时，公司DCS、TPT、ESD、CCS等核心产品认证取得重大进展，沙特阿拉伯制造工厂完成注册，体现了对海外高端客户本地化制造能力的全链路验证。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（Suzanos）、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。在北美区域，通过国际展会提升品牌影响力，推进UL、CRN、CSA等认证取得成果。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生态合作
　　公司向全球推出了生态合作伙伴“CLUSTAR-星河计划”，公司持续深化全球生态合作体系建设，在渠道生态、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取得阶段性成果，构建起覆盖全场景、多角色的生态合作网络。报告期内，与海樊科技发布AAS异常工况处置方案、与大华共建仪表智能识别方案、与用友推出智能制造联合方案；推动PRIDE、TPT与天泽智云、培慕科技、博华科技等伙伴融合，通过发挥各自能力优势，携手合作伙伴打造标杆项目，实现资源共享与价值共创。公司还创新性地开展了高校科研院所生态建设，打造“产学研用”合作的新模式，同时持续构建APL生态圈，已吸引超50家伙伴加入。未来，公司期待与伙伴们携手探索合作共赢的新路径，共同开创产业发展的新篇章。
　　（5）全方位提升数字化运营能力
　　2025年上半年，公司加速推进数字化转型，打造数字化组织及流程，夯实海外数字化平台建设，交付营销、研发、供应链、工程服务、运营、财经、人力等11个数字化项目，在销售、采购、办公等业务中深度应用智能体（AGENT），通过AI技术提高公司智能化运营水平，建设数智中控。报告期内，公司全面预算围绕工业AI战略转型目标为核心，确保“战略-计划-预算-绩效”管理闭环，促进战略落地、责任明确、管理简化、组织激活，更好的驾驭外部环境的不确定性，减少决策的盲目性和随意性，从机会牵引规模增长，走向战略驱动的有效成长，平衡当期经营目标与长期发展，提高公司整体绩效和管理水平，围绕“揭开运营迷雾”、“全面预算管理”、“端到端降本增效”的目标，运营管理能力不断深化，经营质量提升。
　　2025年下半年，公司将继续坚定贯彻工业AI发展战略，紧紧围绕“产品型、平台型、工业AI公司”的全面战略转型目标，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“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，打造更有智慧的“工业AI大脑”，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”贡献中国智慧。

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、技术和研发优势
　　报告期内，公司先后通过工信部2024年制造业企业质量管理能力评价（保证级）、浙江省全省重点实验室、获得浙江省人工智能服务商等荣誉称号。
　　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、工业互联网创新发展工程、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6月底，公司主持制定国际标准10项，承担、参与发布了国家标准93项、行业标准2项；报告期内，参与编写国家标准15项、团体标准5项。公司已拥有专利738项，其中发明专利600项，实用新型专利107项，外观设计专利31项；拥有计算机软件著作权768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6月底，研发人员为2,119人，占公司员工总数的39.26%。为科研创新提供了人才队伍条件，其中大部分核心技术人员在公司任职均超过15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年上半年研发费用41,965.50万元，占营业收入的比例为10.96%，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17,500余平方米（办公场地、实验室），配备了国内外大量的先进测试设备，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6月底，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、长周期数据积累
　　在公司创建发展的过程中，作为在业内大量应用的工业控制系统，不仅为国家产业安全提供了重要保障，创造了巨大价值。更为重要的是，在工业AI时代下，工业控制系统是所有AI实施执行的硬件基础，这是公司所拥有的得天独厚的巨大优势。此外，依托广泛的用户基础，以及累计运行在10万套工业控制系统上超过100EB的庞大工业数据量——相当于连续录制约127万年的4K高清影像，公司现已成为拥有流程工业各细分领域数据最为丰富的工业实时数据公司。同时，公司还加快打造完整的工业数据收集及标签化体系，推出了由全设备智能感知平台(PRIDE)、智能运行管理与控制系统(OMC)、全流程智能质量监控平台(Q-Lab)、流程工业过程模拟与设计平台(APEX)所构建的“4大数据基座”，以数据价值最大化为核心理念，引领流程工业加速“智变”。
　　公司利用海量数据推动工业AI技术在安全监管、质量管控、设备预测性维护、能碳优化、生产调优等关键领域的广泛应用，实现了从基础监测控制到复杂优化应用的升级，显著提升了生产效率和产品质量。
　　3、行业知识与专家储备
　　公司凭借广泛的行业覆盖、深度的行业渗透以及丰富的行业专家资源，在流程工业领域的工业AI发展上形成了独特优势。公司拥有超过3.7万家客户，覆盖50多个细分行业，包括石化、化工、电力、医药、冶金、油气、建材等。这些客户资源不仅为公司积累了海量的行业数据，还提供了丰富的应用场景，助力公司在不同行业的深度渗透。
　　同时，公司汇聚了众多行业专家，他们凭借深厚的行业经验和专业知识，为公司的产品研发和解决方案设计提供了坚实支撑。依托体系化的行业专家团队，公司能够精准把握各行业的核心需求，实现从生产过程自动化到企业运营自动化的全流程智能化升级。基于海量的行业数据、丰富的应用场景以及专家团队的专业支持，公司以技术创新和行业机会为双轮驱动，持续推出创新产品与解决方案。通过整合行业专业经验，构建行业专业知识高地，公司为业务平台和营销平台提供了强大的技术支持和专业知识储备。这些举措不仅提升了公司的核心竞争力，也为客户提供了更具价值的行业化综合产品解决方案，成为公司产品与解决方案持续优化和发展的核心驱动力。
　　4、完整的工业AI产品体系
　　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，而这一切的核心则在于AI技术在工业场景中的应用。基于工业AI的技术发展及公司最新的战略指引，公司在全球率先提出了“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，“1”代表1个工厂操作系统，实现统一工业数据集成，为工业AI奠定强大的数据基座。“2”包括两个核心大模型，时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）打造工业AI模型基座，深度挖掘工业数据价值，实现生产过程自动化（Process Automated，PA），帮助用户实现生产过程安全、高效、高质的自主运行。超图大模型HGT（Hyper Graph Transformer）实现企业运营自动化（Business Automated，BA），帮助用户实现企业的卓越运营。“N”代表N个覆盖工业全场景的工业APP/Agents，它们如同智能工厂中的“特种兵”，能够在各自的垂直领域内发挥专长，协同作战，让工厂变得更聪明、更智慧。
　　公司通过AI与机器人技术的深度融合，推进“PA+BA”全域调度管理决策，助力企业实现从传统制造到智能制造的全面升级。公司的Plantbot机器人解决方案和人形机器人产品，现已成功应用于高风险作业场景和智能工厂建设。公司还与沙特阿美Aramco联合发布二代防爆巡检机器人，重量降低60%，续航提升2倍，防爆由IIB T4提升为IIC T6，产品性能进一步提升。报告期内，公司为中石化镇海炼化、Aramco、杭州电化集团、兴发集团、安必安新材料集团等大型石油化工企业提供了机器人解决方案，助力其实现更加精准的自动化和智能化生产。这些创新应用不仅提升了企业的生产效率和安全性，还为流程工业的智能化转型提供了新的思路和解决方案。
　　公司面向流动工业的“研发、设计、运营、运维”全生命周期开展技术创新、产品研发，打造强大的“工业AI大脑”，驱动流程工业迈向“少人化、无人化、高度智能化”，全面形成“AI+安全、AI+质量、AI+低碳、AI+效益”的核心解决方案，驱动流程工业生产模式变革。同时，通过AI技术创新加速流程工业的新材料研发、新工艺设计及工厂再设计进程，助力流程工业可持续发展。
　　5、深厚客户基础与丰富项目经验
　　公司凭借三十多年的深厚积累，已覆盖流程工业领域超过3.7万家客户，广泛服务于化工、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，客户覆盖率进一步提升。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、山东能源、中煤能源、湖北兴发、桐昆、浙能、五粮液、泸州老窖、荣盛、天新药业等众多头部企业深化战略合作，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。同时，公司通过打造行业解决方案和全球5S店两大体系，构建了全球化营销体系的销服组织架构，实现了国内化工园区的全覆盖以及海外重点区域的布局。截至2025年6月底，全球累计开设200家5S店，其中157家为合伙5S店，极大提升了面向全球的客户黏性及品牌影响力。公司持续推行5S店“合伙”新模式，提升员工创业激情。此外，公司深化落实“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，全面推进公司新产品、新模式战略转型。在中国石油、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大客户中持续推进，其中金海氟硅新材料项目是中控首个Nyx+自主运行+TPT的标杆项目，也是公司最大的Nyx项目（近4万点），打造国际一流的智能化工厂。公司还大力推广“软件会员订阅制”营销新模式，截至2025年6月底，已累计签约938家订阅制客户，以更全面的产品及更卓越的服务助力企业实现“安全、质量、低碳、效益”数字化转型目标。同时，深化客户战略合作关系，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，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。
　　公司全面推进国际化战略布局，海外业务再次迈上新台阶。在东南亚区域，公司获得印度尼西亚最大工业气体制造商SAMATOR的APC+supOS项目，覆盖10个工厂，助力其提升产能效益并加速数字化转型。在中东及非洲区域，新客户拓展显著，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，大幅提升SUPCON品牌海外拓展和区域发展潜力；沙特阿美高层到访中控，深化双方工业自动化、智能化及AI领域合作；同时，公司推进DCS、TPT、ESD、CCS等核心产品认证取得进展，沙特阿拉伯制造工厂完成注册，体现了对海外高端客户本地化制造能力的全链路验证。在中亚区域，公司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。在拉美区域，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（Suzanos）、康克里格尔（Concregell）等区域头部企业合作达关键里程碑；在巴西、秘鲁、墨西哥、哥伦比亚加速布局本地渠道商，已有3家完成订单合作，提升市场触达能力。在北美区域，通过国际展会提升品牌影响力，推进UL、CRN、CSA等认证取得成果，为下半年北美区域的市场突破奠定坚实基础。
　　公司持续推进全球化战略，提升品牌国际影响力。2025年上半年，参加多场国际重要展会：2月参加美国ARC行业领导力论坛，展示研发成果并与全球行业领袖交流；4月亮相德国汉诺威展会，展出UCS、TPT、Plantbot智能机器人等全栈工业自动化解决方案，吸引国际媒体关注工业AI创新；5月参与上海沙特阿美能源技术论坛，展示智能工厂技术实力；6月通过加拿大Global Energy Show拓展北美市场，聚焦智能自动化、能源管理与数字化控制创新；此外，出席“中国-巴西商业研讨会”及“智利-中国企业家峰会”，与拉美政商领袖探讨工业数智化转型，深化中拉合作。
　　6、全球生态合作体系
　　在全球形势风云变幻的当下，不同国家市场的政治经济格局瞬息万变，工业产品种类繁多且迭代频繁。企业若选择孤军奋战，往往力不从心，甚至可能陷入资源冗耗的困境。在此背景下，全球生态合作已成为适应时代潮流的必然选择。它连接了创新的智慧与广阔的市场，使企业能够在自身专精领域深耕细作，同时通过合作纽带，实现全球资源的无缝对接，共享先进技术与多元化渠道的成果。多年来，公司始终高度重视全球生态合作，秉持开放、合作、共赢的理念，积极与国内外知名企业以及产业链上下游企业开展战略合作，并达成了一系列互利共赢的合作成果。
　　报告期内，公司持续深化全球生态合作体系建设，在渠道生态、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取得阶段性成果，构建起覆盖全场景、多角色的生态合作网络。公司通过系统化渠道合规管理及伙伴招募活动，显著提升生态活力。产品技术生态围绕"AI+安全、AI+质量、AI+低碳、AI+效益"的场景需求，深化协同创新：与海樊科技发布AAS异常工况处置方案、与大华共建仪表智能识别方案、与用友推出智能制造联合方案；推动PRIDE、TPT与天泽智云、培慕科技、博华科技等伙伴融合；举办多场"生态进中控"活动，携手合作伙伴打造标杆项目。公司还创新性地开展了高校科研院所生态建设，打造“产学研用”合作的新模式：与同济大学签署工业AI合作备忘录、与浙大共编《计算机控制系统》工控教材、策划"中控杯"工业AI创新挑战赛。此外，公司持续构建APL生态圈，已吸引超50家伙伴加入。未来，公司期待与伙伴们携手探索合作共赢的新路径，共同开创产业发展的新篇章。
　　(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）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，采用更先进的混合专家模型（MOE）架构改进设计，实现不同行业、不同类型的大规模工业数据在时间、空间纬度上的相互关系和规律的深度挖掘，能够更精准、更高效地处理复杂多变的工业场景，显著提升其理解、推理和决策能力，大幅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。
　　（2）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，通过改进现有深度学习算法框架融合机理模型算子、损失函数等形式提升模型精度和泛化能力。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。
　　（3）AI驱动催化剂智能研发及应用
　　催化剂及新材料智能化研发技术突破，以“AI+工艺计算”技术构建的催化剂及新材料物性数据生成式数据库为基础，融合分子级量化计算构建催化剂性质可解释的“AI+机理”模型，结合先进控制技术，创造触及工艺核心的全新优化控制手段，实现生产装置级的催化剂智能管理和配方优化设计。以“AI+理论催化”模型为指导，实现催化剂智能研发，减少实验消耗，加速研发效率，降低研发成本与门槛；结合催化剂寿命预测算法，实现催化剂智能投料，统筹成本与产出，提升效益；结合催化剂配方反演预测模型，实现工业生产过程中的催化剂配方实时优化，突破工艺优化瓶颈。
　　（4）基于深度学习的先进控制建模技术
　　研发了基于强化学习的预训练AI-PID智能控制模块，具有参数自适应、策略自优化和模型自学习能力，可替代或结合传统的PID模块使用。该技术基于对多样化回路数据集进行预训练得到具有泛化性的控制参数调整策略，并结合闭环回路数据的实时特征提取，实现了免手动调参、自动适应被控对象特性的控制效果，有助于提升回路调试效率、减少经验依赖，适用于各种规模的企业提升回路自控率，降低了整定过程对装置平稳生产的影响。
　　（5）AI-PID智能控制技术
　　研发了基于强化学习推理模型的AI-PID智能控制模块，具有控制参数自适应、策略自优化和模型自学习能力，可替代传统PID模块。该技术基于对多样化回路数据集进行预训练得到具有泛化性的控制参数调整策略，并结合闭环回路数据的实时特征提取，实现了免手动调参、自动适应被控对象特性的控制效果，有助于提升回路调试效率、减少经验依赖。目前已支持UCS和OMC控制系统并投入生产应用。适用于各种规模的企业提升回路自控率，促进装置平稳生产。
　　（6）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构成的“云网端”新型极简架构控制系统，UCS解决了AI时代控制系统的“数据、算力、模型”的三大挑战，具有软件定义、全数字化、云原生等典型特征。通过Ethernet-APL技术、智能仪表、扁平架构的全网络化通信、多模态感知技术的结合，为工业AI应用提供了丰富且高质量工业大数据。UCS通过采用云原生架构与软件定义技术，为控制系统引入了高性能算力；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、油气等行业现场成功应用。
　　（7）生产误差检测及平衡技术
　　生产平衡系统助力企业构建完善的物料流向体系，掌握全厂生产消耗情况。通过数据协调与路径追踪技术，有效消除生产计量中的随机误差与过失误差，消除误差覆盖率可达99%。对平衡约束矩阵进行奇异值分解后，引入松弛变量求解线性约束条件下的二次规划问题，依托冗余测量手段自动推算无测量对象，实现“仪表少可用、仪表多更准”的效果，适配不同生产规模企业的需求。最终以绝对满足平衡关系及尽可能满足变量约束为前提，以最小化偏差为目标完成推演与平衡。
　　（8）基于APL总线的现场智能仪表多维测控技术
　　依托APL总线技术，现场仪表的通讯能力实现跨越式升级，彻底打破传统仪表在智能化、数字化进程中的技术壁垒。该技术通过深度融合压力、温度、流量、物位四大核心参量，整合光谱、振动、毫米波雷达感知、视觉、声纹等多类型感知传感器，形成多维度、多模态、多参量的数据感知系统。针对不同工业场景可通过灵活多元的适配组合策略，实现跨维度数据的深度融合与实时交互，最终构建起流程工业领域的新一代现场仪表体系。
　　该系列新型智能仪表功能卓越，不仅拥有高效的多参量传输能力，能在复杂工业环境中稳定、快速地传递过程实时数据，还具备有效的分析能力，为生产流程提供精细的数据支撑。同时，它能够实现对设备域的深度诊断，及时发现潜在健康问题，保障生产设备的稳定运行。此外，还能为上层系统的AI应用提供全方位的辅助，通过智能算法与数据分析，助力流程工业智能化升级，为企业创造更大的价值。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　截至2025年6月30日，公司已拥有专利738项，其中发明专利600项，实用新型专利107项，外观设计专利31项；拥有计算机软件著作权768项。报告期内，公司新增获得专利25项(其中发明专利25项)，新增软件著作权37项。根据《国家知识产权局关于第二十五届中国专利奖授奖的决定》（国知发运字〔2025〕20号），公司自主研发的《一种适用于流程工业预测控制的模型自主学习方法》（专利号：ZL202210861856.2）荣获“中国专利奖优秀奖”。
　　3、研发投入情况表
　　4、在研项目情况
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明

　　四、报告期内主要经营情况
　　公司2025年上半年实现营业收入383,024.45万元，较上年同期减少9.92%；实现归属于上市公司股东的净利润35,408.26万元，较上年同期减少31.46%；实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润28,872.95万元，较上年同期减少38.86%。公司汇兑损失本期为1,339.59万元，去年同期为300.57万元；银行理财以及利息收入本期为7,354.55万元，去年同期为12,337.23万元，剔除上述影响后的归属于上市公司股东的净利润为29,393.29万元，同比下降25.82%。

　　五、风险因素
　　1、技术升级和产品更新迭代的风险
　　公司在技术研发与迭代过程中面临双重挑战：一方面，工业AI、工业大模型等关键技术随流
　　程工业智能化升级加速演进，技术迭代周期持续缩短。公司虽依托“ALL
　　局，聚焦工业大模型、高质量数据训练及机器人多模态感知等核心技术攻关，但技术发展的高复
　　杂性与市场需求动态变化对研发提出了更高要求，若技术方向判断偏差或需求响应滞后，可能导
　　致产品竞争力下降；另一方面，AI与工业场景深度融合涉及软硬件并行开发（如工业大模型训练、
　　机器人运动控制算法优化等），技术难点环环相扣，研发周期长、协同难度大。若因技术瓶颈或
　　资源调配问题导致研发进度不及预期，可能影响新产品市场投放节奏，进而对公司市场份额及经
　　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。
　　4、市场竞争加剧的风险
　　经过多年的发展，公司在智能制造和工业自动化领域处于国内领先地位，公司的集散控制系统（DCS）连续多年蝉联中国市场占有率第一，并且在市场中树立了可靠的品牌形象。当前，工业AI已跃升为智能制造的关键驱动力，日益成为市场竞争的新焦点。在工业AI这一新兴市场中，公司面临传统工业自动化厂商和跨界AI厂商的双重竞争压力。公司需要在保持工业自动化领域优势的同时，加快在工业AI领域的布局和发展，不断创新技术、优化产品、提升服务，以更加灵活和高效的方式应对市场变化。
　　5、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50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国家政治经济环境变化，加强对风险的预判，提高风险防范能力，保障业务目标的实现。
　　6、原材料风险
　　当前市场环境整体呈现积极态势，但国内基础原材料价格依然承受着上涨的压力，可能给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，一方面持续拓展原材料供应渠道，确保供应来源的多样性；另一方面，加强采购计划的灵活性与及时性，尽量规避和降低原材料采购波动带来的影响
　　7、行业风险
　　下游行业周期波动的风险。公司主营的智能制造解决方案主要服务于化工、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，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。
　　8、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。2022年末、2023年末、2024年末和2025年6月末，公司发出商品账面价值分别为244,754.17万元、255,917.61万元、200,697.23万元和213,843.20万元,占资产总额的比重分别为18.74%、14.31%、10.96%和12.02%。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2025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〔2025〕385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、中控全世科技（杭州）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，公司产品出口以及经营业绩可能受到影响，公司面临汇率变化对经营业绩带来波动的风险。 收起▲