AI應用端行業深度研究：賦能千行百業AI+礦山、AI+電力助力能源改革-230413（37頁）.pdf

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1、 敬請參閱最后一頁特別聲明 1 4 月 8 日，華為發布盤古大模型，指出人工智能與科學計算的交匯將會深刻影響工業、氣象、能源、生物醫學等領域。行業模型方面，盤古在礦山、電力等場景均有成熟的垂類模型落地應用。同時，據悉阿里將繼發布“通義千問”之后于 4 月 18 日發布行業應用類模型。我們認為，未來大模型+垂類行業模型的方式更有可能去完成實際場景的落地應用，基于 AGI 通用能力+細分場景的模型訓練有望率先在礦山、電力、工業場景落地。AI+礦山：智慧礦山。戰略意義層面，AI+能源行業有望助力“3060 達峰中和”；實際操作層面，華為云盤古礦山大模型推動 AI 開發“工廠式”升級，“礦鴻”工業操作

2、系統打通軟硬件一體化平臺，實現礦山全域萬物互聯，CV 大模型落地皮帶智能檢測，提供礦山無人化智能解決方案。同時，全國煤炭智能化改革開出明確時間表，疊加煤礦行業自身降本增效需求或將率先受益于本輪 AI+賦能。AI+電力：智慧電力。戰略意義層面，AI+能源行業有望助力“3060 達峰中和”；實際操作層面，AI 大模型推動“源網荷儲”智能化變革。電源側：新能源電力的平滑上網離不開準確、高頻的氣象預測數據，華為云盤古大模型與阿里通義千問大模型均已發布相關行業模型，或將賦能傳統新能源電站運營系統精細化、智能化升級。電網側：BIM 設計是貫穿電網全域的精細建模、微觀選址、建筑算量軟件。AI 大模型有望打破

3、二維與三維壁壘，實現有效轉換高度聯動，提升設計效率。電荷及儲能側，AI 大模型有望賦能電力市場交易，推動智慧能源管理系統通過高頻實時響應決策機制，幫助售電公司、工商業用戶、城鄉家庭用戶在上游發電峰值低價購入電能，在上游發電供應短缺時高價賣出電能，通過微電網儲能或電動汽車、小型光伏面板及蓄電池進行調蓄，從而在電力交易行為當中獲益，打破此前電力 IT 作為成本中心的預算剛性關系。AI+流程：智慧流程。戰略意義層面，AI+工業有望夯實“中國制造 2035”數字化底座；實際操作層面，傳統化工分離分液程序人工值守依賴較重，“AI 大模型+機器視覺+DCS 系統”的智能化解決方案有望實現監測實時化、工藝精

4、細化與廠房無人化的現代化工分離分液流程變革。AI+離散：智慧離散。戰略意義層面，AI+工業有望夯實“中國制造 2035”數字化底座；實際操作層面，智能制造落地數字工廠，AI 大模型賦能工業互聯網，結合離散生產企業柔性制造、個性定制、快速交付的需要，推出自主智能制造產品，實現生產控制體系數據自動報警、設備智能化運行、智能化工位、業務鏈質量動態監控等功能。國內大廠相繼入局 AI 大模型背景下，礦山與電力行業有望成為率先受益大模型迭代的落地場景。智慧礦山的“封閉園區+固定作業流程+高安全事故風險”特征推動 CV 大模型與工業操作系統快速落地；智慧電力在 AI大模型賦能之下有望實現“源網荷儲”智能化變

5、革，部分環節由成本中心向利潤中心的邏輯轉換。國內能源IT 標的或將率先受益于本輪 AI+大潮。推薦關注龍軟科技、梅安森、北路智控、朗新科技、遠光軟件等（完整推薦組合詳見正文）。海外基礎軟硬件使用受限的風險；AI 應用落地不及預期的風險；行業競爭加劇風險。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 2 內容目錄內容目錄 1.一圖概覽 AI 引發下游千行百業變革.6 2.智慧礦山：智能礦山全域萬物互聯，龍軟、云鼎、梅安森、北路智控或將受益.7 2.1 場景透視 1：華為云盤古礦山大模型，推動 AI 開發“工廠式”升級.7 2.2 場景透視 2：AI 賦能工業操作系統，實現礦山全域萬物互聯.7 2

6、.3 場景透視 3：AI 賦能帶式輸送機作業，提供無人化智能解決方案.8 2.4 標桿案例 1：龍軟科技，煤礦智能化技術領先，智慧礦山建設有望受益 AI 發展.9 2.5 標桿案例 2：云鼎科技，與華為在盤古、礦鴻等方面聯合攻關打造智慧礦山.10 2.6 標桿案例 3：梅安森，“小安易聯”國產化自主可控助力智慧礦山管控平臺建設.11 2.7 標桿案例 4：北路智控，聚焦智慧礦山，AI 視頻分析賦能礦山信息系統建設.11 3.智慧電力：AI 大模型推動“源網荷儲”智能化變革，電力 IT 或將廣泛受益.12 3.1 第四輪電力市場化改革不同以往，或將演繹為顛覆電力行業發展的 AI+能源革命.12

7、3.1.1 宏觀經濟線：電力行業或逐漸弱化與經濟風格及 GDP 增速強綁定邏輯.12 3.1.2 電力改革線：歷次“電改”觸發行業高景氣引擎，本次電改有望迎來新一輪高景氣.13 3.1.3 電網投資線：十四五期間兩張電網近三萬億投入再創歷史新高.13 3.1.4 技術變革線：AI 大模型有望推動“源網荷儲”智能化變革.13 3.2 電源側：AI 氣象預測推動新能源功率預測智能化、精細化變革，國能日新或將受益.14 3.2.1 場景透視：AI 大模型氣象預測信息推動新能源功率預測智能化、精細化變革.14 3.2.2 有望受益：國能日新，專注新能源功率預測，AI 氣象大模型有望推動業務升級.16

8、3.3 電網側：AI 大模型賦能電力 BIM 2D 向 3D 翻模、輔助正向設計高效構件生成.17 3.3.1 場景透視 1：二維 CAD 圖紙翻模三維 BIM 模型，大模型問世或提升翻模精細度.17 3.3.2 場景透視 2：自然語言+圖片智能生成構件，大模型破解正向設計構件儲備難題.17 3.3.3 有望受益 1：恒華科技，領跑電力 BIM，積極推動 AI 融合業務場景.18 3.3.4 有望受益 2：澤宇智能，提供一站式智能電網綜合服務.18 3.3.5 有望受益 3：國網信通，搭建電力數字空間，全方位多維度智能 AI 平臺建設.19 3.3.6 有望受益 4：智洋創新，數字電網解決方案

9、，AI 助力方案能力縱向遷移.20 3.4 電荷&儲能側：AI 大模型有望推動商業模式改革，利潤中心邏輯凸顯.21 3.4.1 場景透視：電荷側或將率先由成本中心轉向利潤中心.21 3.4.2 有望受益 1：朗新科技，B&C 端雙輪驅動的能源 IT 龍頭，BSE 打造“綠色引擎”.21 3.3.3 有望受益 2：遠光軟件，整合能源運營，AI 賦能電力產品全生命周期管理.23 4.智慧流程：分離分液實時化+精細化+無人化，中控智慧化工園區業內領先.23 4.1 場景透視：AI 賦能化工分離分液實現實時化、精細化、無人化.25 4.2 標桿案例：中控科技，“1+5+X”智慧化工園區助力化工產業轉型

10、升級.26 5.智慧離散：智能制造落地數字工廠，能科、賽意、漢得、鼎捷或將受益.28 行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 3 5.1 標桿案例 1：能科科技，布局智能制造分布式調度，AI 入局柔性制造潛力廣闊.28 5.2 標桿案例 2：賽意信息，聚焦數據價值，提煉工業數據金礦加速智能制造.29 5.3 標桿案例 3：漢得信息，響應 AIGC 時代業務場景革新，落地多元化 AI 應用.30 5.4 標桿案例 4：鼎捷軟件，打造數智工廠，多維應用場景覆蓋數字轉型.30 6.智慧實驗室：實驗環境數智化革命，“機器換人”+“輔助分析”.31 6.1 場景透視：AI 賦能智慧實驗室“機器換人

11、”+“輔助分析”.31 6.2 標桿案例：中控旗下全世科技智慧實驗室綜合解決方案.32 7.投資建議.33 7.1 智慧礦山：推薦關注龍軟、北路智控、云鼎、梅安森.33 7.2 智慧電力：推薦關注遠光軟件、朗新科技、國網信通、國能日新、恒華科技等.34 7.3 智慧流程&離散：推薦關注中控技術、賽意信息、能科科技、漢得信息、鼎捷軟件等.34 8.風險提示.35 行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 4 圖表目錄圖表目錄 圖表 1：不止于 AI，AI+引領下游千行百業變革.6 圖表 2：華為云盤古礦山大模型應用場景概覽.7 圖表 3：華為“鴻蒙”工業操作系統實現萬物互聯，助力煤礦智能化.

12、8 圖表 4：AI 賦能皮帶運輸機智能監管方案.9 圖表 5：龍軟科技 GIS 核心專利技術一張圖.10 圖表 6：云鼎科技 AI 服務平臺基本架構.10 圖表 7：集成了 AI 功能的“小安易聯工業互聯網操作系統”是梅安森核心技術基座.11 圖表 8：北路智控智能礦山信息系統涵蓋四大體系.12 圖表 9：四重邏輯演繹下本輪電改或將演繹為 AI+能源革命.14 圖表 10：風電光伏新能源發電功率預測系統.14 圖表 11：盤古氣象大模型 3D 高分辨率 AI 氣象預報方法.15 圖表 12：盤古氣象大模型為全球首個精度超過傳統預報方式的 AI 模型.15 圖表 13：華為云盤古氣象大模型大幅提

13、升預測速度與精度.16 圖表 14：國能日新專注新能源功率預測.16 圖表 15：BIM 二維翻模效果呈現.17 圖表 16：BIM 正向設計效果呈現.17 圖表 17：恒華科技領跑電力 BIM 軟件.18 圖表 18：澤宇智能提供一站式智能電網綜合服務.19 圖表 19：國網信通數字電網解決方案.20 圖表 20：智洋創新數字電網解決方案.20 圖表 21：電荷側電力 IT 智能化建設或將率先由成本中心轉向利潤中心.21 圖表 22：朗新科技：BC 端雙輪驅動的能源 IT 龍頭.22 圖表 23：朗新 BSE 智慧節能系統三位一體解決方案.22 圖表 24：遠光軟件綜合能源服務平臺應用架構.

14、23 圖表 25：流程工業與離散工業的主要差異.24 圖表 26：流程工業與離散工業光譜.24 圖表 27：以電解鋁行業為例說明流程工業更需要自動化控制.25 圖表 28：風電設備生產工藝流程（以組成要件葉片為例）.25 圖表 29：傳統化工分離分液程序人工值守依賴較重.26 圖表 30：AI 賦能化工分離分液實時化、精細化、無人化.26 圖表 31：中控“1+5+X”建設模式下的智慧化工園區全景概覽.27 圖表 32：園區駕駛艙：建立園區綜合管控決策中心，實現全局高效監管.27 圖表 33：“1+5+X”建設模式之 5 大業務專題全景透視.28 行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明

15、5 圖表 34：能科科技北京動力機械研究所智能制造項目布局規劃.29 圖表 35：賽意信息汽車行業智能制造和運營管理解決方案架構圖.30 圖表 36：漢得信息生產控制 MES 場景展示.30 圖表 37：鼎捷數智工廠 iMES 半導體制造產業應用.31 圖表 38：AI 數智化實驗室場景概覽.32 圖表 39：中控旗下全世科技 AI 智慧實驗室運行邏輯.33 圖表 40：推薦 AI+智慧礦山相關標的.33 圖表 41：推薦 AI+智慧電力相關標的.34 圖表 42：推薦 AI+生產控制類工業軟件相關標的.35 行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 6 圖表圖表1：不止于不止于AI，AI

16、+引領引領下游千行百業下游千行百業變革變革 來源：國金證券研究所 行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 7 2.1 場景透視場景透視 1：華為：華為云盤古云盤古礦山大模型礦山大模型，推動推動 AI 開發“工廠式”升級開發“工廠式”升級 當前智能礦山建設正向中高級階段邁進中，人工智能有望替代人從事危險工作、重復勞動，沉淀專家經驗，在礦山智能生產、設備管理、安全作業以及經營決策等領域發揮重要作用。圍繞人工智能在礦山領域落地難的問題，華為聯合礦山行業領先企業、高校和科研機構，進行大規模、廣場景的技術研發和方案驗證，目前已經在掘進、綜采、運輸等16 大類 256個礦山應用場景展開科研攻關，并取

17、得階段性成果。盤古大模型推動 AI 開發從“作坊式”到“工廠式”升級，降低開發門檻。人工智能礦山大模型讓場景化 AI 應用開發不必從 0 開始，把“手工作坊式”單場景訓練，變成“社會化工廠式”開發。預訓練大模型可大幅降低場景化模型的訓練投入。盤古礦山大模型實現礦山場景多方面應用落地。盤古礦山大模型通過 5G+AI 全景視頻拼接綜采畫面卷，在煤礦的主運輸皮帶作業監控方面，通過視頻對作業的安全規范進行巡檢，主運場景異物識別精度達 98%；在煤礦作業場景，作業序列智能監測系統可實現動作識別準確率達 95%，井下安全事故減少 90%以上。圖表圖表2：華為云盤古礦山大模型應用場景華為云盤古礦山大模型應用

18、場景概覽概覽 來源：清元宇宙微信公眾平臺轉引自華為，國金證券研究所 2.2 場景透視場景透視 2：AI 賦能工業操作系統，實現礦山全域萬物互聯賦能工業操作系統，實現礦山全域萬物互聯 傳統礦山各業務系統呈“煙囪式”相互獨立，信息系統無法融合實現信息交互，對后續“智能決策”幫助有限，無法發揮數據融合帶來的價值?！暗V鴻”操作系統打通各個設備、業務、系統，真正實現萬物互聯，支撐“礦山一平臺”數字平臺解決方案利用 AI、大數據、物聯網等技術實現數據真正融通，充分發揮 AI 大模型基于大數據分析的智能決策能力。在盤古礦山大模型的支撐下，未來智能礦山有望實現人機交互式互動指令下達，機機互聯實現數據、命令互通

19、，無需人員到場，即可一鍵式完成“指令下達-機器實現-數據回傳-智能分析”流程，有望加速煤炭行業智能化。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 8 圖表圖表3：華為“鴻蒙”工業操作系統實現萬物互聯，助力煤礦智能化華為“鴻蒙”工業操作系統實現萬物互聯，助力煤礦智能化 來源：華為公司官網，國金證券研究所 2.3 場景透視場景透視 3：AI 賦能帶式輸送機作業賦能帶式輸送機作業，提供無人化智能解決方案，提供無人化智能解決方案 AI 賦能皮帶運輸機智能監管方案，解放人力，提升效率。皮帶運輸機是煤炭行業的重要物料運輸設備，然而在傳輸過程中，由于皮帶跑偏、無煤空轉等導致生產效率低下，人工監測耗時耗力，

20、維護成本高?；凇耙曨l+AI”技術，通過大模型訓練出場景化 AI 算法，可以快速生成“皮帶檢測”算法模型，實現對皮帶跑偏、皮帶煤量、皮帶有無煤及運動狀態的智能檢測，形成預警信號并上報至煤礦皮帶集中控制系統，完成事件閉環管理，提供無人化智能解決方案。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 9 圖表圖表4：AI賦能皮帶運輸機智能監管方案賦能皮帶運輸機智能監管方案 來源：?？低?AI 開放平臺微信公眾平臺，國金證券研究所 2.4 標桿案例標桿案例 1：龍軟科技：龍軟科技，煤礦智能化技術領先，智慧礦山建設有望受益煤礦智能化技術領先，智慧礦山建設有望受益 AI 發展發展 龍軟科技是煤礦智能化工業

21、軟件龍頭，為大中型煤礦集團提供自主創新的智能煤礦解決方案。2022 年，龍軟科技新增授權專利 17 項，其中發明專利 8 項，取得軟件著作權 44 項。多維地理信息和可視化成果是“作戰指揮平臺”的基礎，龍軟科技提出了以地質測量多維數據為基礎的智能化礦山管控新模式，能夠實現可視化巡查、數字孿生和遠程工業控制。龍軟科技有望通過 AI 視頻、數字孿生、5G+工業互聯網等先進技術，構建了數字孿生的透明化、智能化管控平臺，實現礦井安全生產管理的協同調度、集中管控和科學決策；智能化選煤廠將先進的傳感監測、大數據、AI、物聯網、云計算等技術深度融合到復雜選煤工藝生產過程；決策支持承載平臺采用云計算、大數據、

22、TGIS、AI 視頻識別等技術，為礦井安全生產經營提供輔助決策。龍軟科技與華為面向智能礦山建設共同提出了整體解決方案，作為華為的認證級開發伙伴，龍軟科技未來有望接入盤古礦山大模型，受益于大模型賦能智能化礦山建設。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 10 圖表圖表5：龍軟科技龍軟科技GIS核心專利技術一張圖核心專利技術一張圖 來源：龍軟科技微信公眾平臺，國金證券研究所 2.5 標桿案例標桿案例 2：云鼎科技，：云鼎科技，與華為在盤古與華為在盤古、礦鴻等方面聯合攻關礦鴻等方面聯合攻關打造打造智慧礦山智慧礦山 云鼎科技是山東能源集團旗下專注于信息技術服務和工業智能化應用的高科技 A 股上市

23、公司，具有煤礦領域實踐積累+AI 算法技術支撐雙重優勢。云鼎科技在 5G 智慧礦山建設方面經過深厚積累，在 2022 年獲得世界 5G 大會企業組一等獎，2022 年 10 月與華為簽署了框架合作協議，全面啟動包括礦鴻、人工智能、礦用終端在內等領域的合作。2022 年，云鼎科技自主研發的 AI 服務平臺正式上線，推出了集數據+算法+算力+平臺一體化的產品，可在監控視頻分析、設備健康管理、智能過程控制等方面提供 AI 建模支持。同時，聯合華為就 AI 在煤礦領域的應用展開合作,依托華為在 AI 算法的技術優勢，結合云鼎在能源生產領域的業務實踐，共同研發 AI 算法模型在能源生產領域的應用。圖表圖

24、表6：云鼎云鼎科技科技AI服務平臺基本架構服務平臺基本架構 來源：云鼎科技微信公眾平臺，國金證券研究所 行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 11 2.6 標桿案例標桿案例 3：梅安森，：梅安森，“小安易聯小安易聯”國產化自主可控助力智慧礦山管控平臺建設國產化自主可控助力智慧礦山管控平臺建設 梅安森是國內領先“物聯網+”企業。公司自主研發的“小安易聯工業互聯網操作系統”，依托云計算、大數據、AI、物聯網、二三維 GIS 等先進技術，具備包括數字門戶、智能表單、流程引擎等在內的十大核心功能，已獲鯤鵬+銀河麒麟 OS、鯤鵬+統信 UOS 相互兼容性測試認證。公司的煤礦“電子封條系統”推廣建

25、設成果初顯。系統分為三層，其中礦山層主要由流媒體服務器、AI 分析裝置、普通攝像儀/AI 智能攝像機組成，可實現人員入井、貨運車輛的識別實時上報，運輸狀態識別，攝像頭被遮擋或挪動識別。智能化礦山綜合管控平臺的AI 視頻識別系統，以 AI 圖像智能識別技術為核心，通過多維度、多角度的視頻識別、分析及統計，實現隱患識別、煤流量監測、人員行為識別等，進一步提升煤礦安全生產水平。2023 年 1 月 4 日，梅安森與西門子簽訂戰略合作，共同完善煤礦及非煤礦行業設備故障預測性維護解決方案。隨著 AI 技術在預測性維護等應用領域的不斷開拓，有望助力梅安森進一步提升礦山及非礦山智慧管理平臺的建設能力，實現更

26、廣泛的應用場景。圖表圖表7：集成了集成了AI功能的功能的“小安易聯工業互聯網操作系統”是梅安森核心技術基座“小安易聯工業互聯網操作系統”是梅安森核心技術基座 來源：梅安森官網，國金證券研究所 2.7 標桿案例標桿案例 4：北路智控：北路智控，聚焦聚焦智慧礦山，智慧礦山，AI 視頻分析賦能視頻分析賦能礦山礦山信息系統建設信息系統建設 北路智控是智能礦山信息系統領軍企業，聚焦煤礦智能化、信息化建設，深耕煤炭行業，擁有通信、監控、集控及裝備配套四大系統，提供軟硬件一體解決方案。北路智控的智能化礦山整體解決方案，將調度、運輸、預警、巡檢、決策等融為一體，在AI 視頻分析方面，采用“云、邊、端”技術架構

27、，可支持本地部署 AI 分析平臺、提供 AI攝像機或 AI 分析主機，視頻識別分析出“井下三違”和“安全隱患”后，聯動報警器、廣播系統，或直接聯動控制終端，從源頭上保證人員安全。受益于“建設 AI 視頻智能輔助監管監察系統”政策支持，AI 視頻分析迎來重大機遇，加之AI 多模態大模型技術引領，有望支撐北路智控 AI 視頻技術持續迭代。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 12 圖表圖表8：北路智控智能礦山信息系統涵蓋四大體系北路智控智能礦山信息系統涵蓋四大體系 來源：北路智控招股說明書，國金證券研究所 3.1 第四輪電力市場化改革不同以往，或將演繹為顛覆電力行業發展的第四輪電力市場化改

28、革不同以往，或將演繹為顛覆電力行業發展的 AI+能源革命能源革命 此前市場普遍認為，電力行業系典型的周期性行業，其本質系上游發電裝機容量的供給彈性與下游工商業用電需求存在錯位，應當符合固定資產投資的朱格拉周期特征。然而，通過梳理 1997 年首輪電力市場化改革以來的全國月度發電量同比增速，我們并未在 810年的時間窗口中看到明顯的朱格拉周期效應，這究竟是朱格拉周期在我國電力行業的失靈還是另有原因？為此，我們提出以下四條線索試圖論證當前我國電力行業并不適合套用經典的朱格拉周期理論，并認為 2021 年末的第四輪電力市場化改革不同以往，年末的第四輪電力市場化改革不同以往，在當下在當下 AI 大模型

29、快速迭代大模型快速迭代發展的背景下，發展的背景下，或將演繹為顛覆電力行業發展的或將演繹為顛覆電力行業發展的 AI+能源革命。能源革命。3.1.1 宏觀經濟線宏觀經濟線：電力行業或逐漸弱化與經濟風格及電力行業或逐漸弱化與經濟風格及 GDP 增速強綁定邏輯增速強綁定邏輯 經濟結構或與能源結構脫鉤，電力行業或逐漸弱化與經濟風格及 GDP 增速強綁定邏輯。通過復盤 1997 年以來我國發電量大開大合的幾個階段，在剔除四輪“電改”的影響之后，我們認為在 2021 年電力市場化改革進入實質階段前的發電量周期波動主要受到我國宏觀經濟的影響。20082009 年全球金融危機期間，我國主要經濟風格為“穩增長”，

30、同期發電量增速達到歷史峰值；20122015 年，我國在經濟增速相對穩定的前提下，為防范前期“四萬億”投入引發的過剩產能等潛在風險，經濟風格逐步轉向“調結構”，2015 年 11 月中央明確提出“供給側結構性改革”，高耗能產業隨即進入衰退期，同期全國發電量增速逐漸下行至負增長；2020 年初，受到新冠疫情影響，我國經濟風格再次轉入“穩增長”，同期發電量增速高度吻合；2021 年，疫情影響短期消退，在經濟增速冗余空間相對充裕的前提下，經濟風格再次轉向“調結構”防范化解系統性風險，調控高能耗企業生產，全國發電量從高位快速下探。隨著 2022 年上半年全球疫情再次反復，經濟風格再次轉向“穩增長”周期

31、。我們認為，盡管“穩增長”與“調結構”勢必會成為可預見的未來里我國經濟風格的兩種主要切換模式，但電力行業或將逐漸擺脫與經濟風格的強綁定邏輯，其中最為核心的邊際變量為我國電力能源結構：此前我國電力能源結構主要以不可再生的燃煤為主，隨著我國行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 13 電力能源結構逐步向風電光伏傾斜，“調結構”周期下的傳統重工業下行對于電力行業的影響或將得到一定對沖。同時，我們認為電力行業也將逐漸擺脫與 GDP 增速的強綁定邏輯：20032007 年與20162018 年間系全國發電量未受到明顯外生因素影響、增速相對平滑的兩個階段，階段內全國發電量增速中樞與同期 GDP 增速

32、中樞高度一致。我們認為，在“3060 達峰中和”政策時間表指引以及 AI 大模型賦能“源網荷儲”智能化升級背景下，電力行業或將在未來 510 年跑贏 GDP 增速逐步擺脫強綁定關系。3.1.2 電力改革線：歷次“電改”觸發行業高景氣引擎電力改革線：歷次“電改”觸發行業高景氣引擎，本次電改有望，本次電改有望迎來新一輪高景氣迎來新一輪高景氣 市場化程度逐步加深，歷次“電改”觸發行業高景氣引擎：1997 年，我國撤銷電力部，成立國家電力公司，初步由高度計劃體制轉向市場體制，我國電力改革首次拉開序幕；2002 年，“廠網分離”、“政企分開”，發電公司與電網分開，電力市場化程度加深；2015 年，“管住

33、中間、放開兩頭”，售電側解耦，市場化持續推進；2021 年末，煤電進入電力市場，工商業用戶全部接入電力市場，全國統一電力市場啟動建設。至此，我國電力市場化改革才迎來了真正由量變到質變的拐點。我們認為，歷次電力市場化改革的深化都同時伴隨著全國發電量的上行，且后續震蕩穩定在 GDP增速左右，可見電力市場化改革的確促進了上游電力供給與下游電力需求的適配，且方向上通常表現為新一輪的電力行業高景氣。2021 年后，隨著全國統一電力市場的逐步建立健全，有理由認為電力行業將迎來新一輪高景氣時期。3.1.3 電網投資線：十四五期間兩張電網近三萬億投入再創歷史新高電網投資線：十四五期間兩張電網近三萬億投入再創歷

34、史新高 十四五期間兩張電網近三萬億投入再創歷史新高。十四五期間，國家電網與南方電網合計規劃投入 2.9 億元（其中國家電網 2.23 億、南方電網 0.67 億），超過十三五期間規劃資金 5,000 億元，再創歷史新高。我們認為，巨額投資不僅代表著未來五年電力行業可預期的繁榮，也可能意味著其背后掀動的能源革命有望即將到來。3.1.4 技術變革線：技術變革線：AI 大模型有望推動“源網荷儲”智能化變革大模型有望推動“源網荷儲”智能化變革 電源側：風電光伏新能源電力的平滑上網離不開準確、高頻的氣象預測數據，華為云盤古大模型與阿里通義千問大模型均已發布相關行業模型，或將賦能傳統新能源電站運營系統精細

35、化、智能化升級。電網側：BIM 設計是貫穿電網全域的精細建模、微觀選址、建筑算量軟件。AI 大模型有望打破二維與三維壁壘，實現有效轉換高度聯動，提升設計效率。無論是基于2D 圖紙的精細化翻模、還是基于語言+圖片/2D 圖紙的正向設計構件智能化生成，AI+將有效提升 BIM 設計人員效率。電荷及儲能側，AI 大模型有望賦能電力市場交易，推動智慧能源管理系統通過高頻實時響應決策機制，幫助售電公司、工商業用戶、城鄉家庭用戶在上游發電峰值低價購入電能，在上游發電供應短缺時高價賣出電能，通過微電網儲能或電動汽車、小型光伏面板及蓄電池進行調蓄，從而在電力交易行為當中獲益，打破此前電力 IT 作為成本中心的

36、預算剛性關系。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 14 圖表圖表9：四四重重邏輯演繹邏輯演繹下本輪電改下本輪電改或或將演繹為將演繹為AI+能源革命能源革命 來源：Wind，國家統計局，國家發改委，國家能源局，國家電網，南方電網，中電聯，國家電網國家電網智能化規劃總報告，國金證券研究所 3.2 電源側：電源側：AI 氣象預測推動氣象預測推動新能源新能源功率預測智能化、精細化變革功率預測智能化、精細化變革，國能日新或將受益，國能日新或將受益 3.2.1 場景透視：場景透視：AI 大模型氣象預測信息推動新能源功率預測智能化、精細化變革大模型氣象預測信息推動新能源功率預測智能化、精細化變革

37、新能源發電功率預測系統需求高精度、高頻次氣象預報數據。能源局發電廠并網運行管理實施細則要求，新能源電站必須于每天早上 9 點前向電網調度部門報送短期功率預測數據，用于電網調度做未來 1 天或數天的發電計劃。以風電、光伏為代表的新能源電力功率預測系統基于高精度、高頻次的氣象預報數據指導次（數）日風場風量、光照時間、光照強度等相關核心指標。圖表圖表10：風電光伏風電光伏新能源發電功率預測系統新能源發電功率預測系統 來源：國能日新招股書、東潤環能招股書、遠景能源官網，國金證券研究所 華為云盤古氣象模型預測精度首超傳統數值預報方法，破局中長期氣象預測難題。中長期氣象預測準確率往往較低，傳統數值預報將氣

38、象監測數據代入數學物理方程式進行預測，難以改變中長期氣象預測的困境。盤古氣象大模型是首個精度超過傳統數值預報方法的行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 15 AI 預報方法，預測精度在 1 小時到 7 天內均高于傳統數值方法（歐洲氣象中心的operational IFS），同時能夠提供秒級全球氣象預報，預測速度提高 10,000 倍以上，臺風軌跡預測準確度世界第一，相比歐洲氣象局提升約 20%，并且可實現 20 公里范圍內、小時級、13 層最高精度氣象預報，如臺風生成時間與移動軌跡預測的預測準確率超過85%。圖表圖表11：盤古氣象大模型盤古氣象大模型3D高分辨率高分辨率AI氣象預報方法

39、氣象預報方法 來源：華為，國金證券研究所 圖表圖表12：盤古氣象大模型為全球首個精度超過傳統預報方式的盤古氣象大模型為全球首個精度超過傳統預報方式的AI模型模型 來源：華為，國金證券研究所 行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 16 圖表圖表13：華為云盤古氣象大模型大幅提升預測速度與精度華為云盤古氣象大模型大幅提升預測速度與精度 來源：華為，國金證券研究所 3.2.2 有望受益：有望受益：國能日新國能日新，專注新能源功率預測，專注新能源功率預測，AI 氣象大模型有望推動業務升級氣象大模型有望推動業務升級 國能日新系新能源功率預測龍頭。公司主要向新能源電站、發電集團和電網公司等新能源電

40、力市場主體提供以新能源發電功率預測產品為核心，以新能源并網智能控制系統、新能源電站智能運營系統、電網新能源管理系統為拓展的新能源信息化產品及相關服務。公司的主要產品包括新能源發電功率預測產品、新能源并網智能控制產品、電網新能源管理系統及創新類產品線。未來國能日新有望依托 AI 氣象大模型迭代推出更為智能化、精細化的新能源功率預測服務，在中長期時間窗口上指導風光電力上網平滑開展。圖表圖表14：國能日新國能日新專注新能源功率預測專注新能源功率預測 來源：國能日新招股說明書，國金證券研究所 行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 17 3.3 電網側電網側：AI 大模型賦能電力大模型賦能電力

41、BIM 2D 向向 3D 翻模、輔助正向設計高效構件翻模、輔助正向設計高效構件生成生成 3.3.1 場景透視場景透視 1：二維：二維 CAD 圖紙翻模三維圖紙翻模三維 BIM 模型，大模型問世或提升翻模精細度模型，大模型問世或提升翻模精細度 BIM 設計是貫穿電網全域的精細建模、微觀選址、建筑算量軟件。AI 大模型問世以前，已有部分算法能夠實現二維圖紙翻模三維 BIM 模型的功能，但翻模效果普遍較差，需要大量人工修正，大模型的加入有望提升翻模的準確率與精細度，促使其功能達到商業可用的程度。圖表圖表15：BIM二維翻模效果呈現二維翻模效果呈現 來源：理正軟件公司官網，國金證券研究所 3.3.2

42、場景透視場景透視 2：自然語言：自然語言+圖片智能生成構件，大模型破解正向設計構件儲備難題圖片智能生成構件，大模型破解正向設計構件儲備難題 長期以來，BIM 正向設計難以推行的阻礙之一就是制作構件庫的工作非常繁瑣。生成式大模型的接入可支持軟件基于語言描述+圖片/二維圖紙批量制作三維構件（比如門、柱梁連接器、鋼梁埋件等），或將破解正向設計構件儲備不足的難題，推動正向設計路線進入發展新階段。圖表圖表16：BIM正向設計效果呈現正向設計效果呈現 來源：深圳建筑業協會|PMS 品茗，國金證券研究所 行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 18 3.3.3 有望受益有望受益 1：恒華科技恒華科技，

43、領跑領跑電力電力 BIM，積極推動，積極推動 AI 融合業務場景融合業務場景 恒華科技系國內電力 BIM 行業龍頭企業，在輸電三維設計領域行業具有領先地位。公司深耕電力行業二十多年，圍繞“BIM 平臺軟件及行業數字化應用和運營的服務商”戰略定位，確立了 BIM 平臺及軟件、BIM 設計咨詢、基于 BIM 的大數據應用、基于 BIM 的資產數字化應用、BIM 數字化教育五大業務板塊。公司在“發電-輸電-變電-配電-用電”的全過程為用戶提供 BIM 系列軟件，已經形成電力行業全產業鏈布局，為以新能源為主體的新型電力系統建設從數據流、業務流、能源流提供數字化、智能化的技術支撐與服務。公司正在積極布局

44、人工智能技術與能源業務場景的融合創新，加快底層平臺和產品的研發迭代速度。公司在 BIM 應用領域有海量模型數據積累，研發了高效率模型生成與顯示算法。BIM 技術融合機器視覺、自然語言處理等人工智能技術具備獨特優勢。在產品研發方面，公司將 AI 作為重要的底層技術支撐。目前在應用層面主要涉及機器視覺、NLP 自然語言處理等技術，用以提升公司設計工具類軟件產品和企業數字化軟件產品的用戶體驗和效率。同時，公司積極推進 AI+BIM 服務于智能設計與建造業務、AI+無人機服務于勘測、監測和巡檢業務、AI+能源大數據分析與增值服務等多場景應用服務。圖表圖表17：恒華科技恒華科技領跑領跑電力電力BIM軟件

45、軟件 來源：恒華科技公司年報，國金證券研究所 3.3.4 有望受益有望受益 2：澤宇智能澤宇智能，提供提供一站式智能電網綜合服務一站式智能電網綜合服務 澤宇智能系電力信息系統整體解決方案提供商，提供包含電力咨詢設計、系統集成、工程施工及運維業務的一站式智能電網綜合服務?；诖蛟臁靶畔⒒?、自動化、互動化”堅強智能電網的發展目標，公司主要為電力體系中涉及的各個主體如發電廠、供電公司、變電站、配電房、用戶等打造電力信息通信系統，主要包括電力通信網絡、調度數據網、信息管理網、無線核心網等子系統。公司研發了新一代智能變電站巡檢機器人，目標旨在解決目前電力巡檢機器人可靠性低和圖像算法識別率低的問題，真正做

46、到人工巡檢全替代。2023 年，公司將向機器人和高端制造領域發展，為各行各業提供專業、高效、優質的智能化服務和一攬子解決方案。此外，在變電站運維監護領域，公司以視頻監控技術、圖像 AI 識別技術、大數據分析為核心，在變電站智能輔助監控系統基礎上進行功能升級，開發了變電站遠程在線智能巡視系統，提升變電站智能巡檢、安全管控和智能運維水平，提升設備安全系數。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 19 圖表圖表18：澤宇智能提供澤宇智能提供一站式智能電網綜合服務一站式智能電網綜合服務 主營業務 業務明細 業務內容 電力設計 電網咨詢設計業務 為 220kV及以下電壓等級的國家電網輸變電工程建設

47、、變電站增容改造、電網咨詢設計輸電線路維修改造、區域性電網加強以及工業、商業等用戶電力工程建設項目提供從項目立項至竣工驗收送電的全過程技術服務。配電網咨詢設計業務 為 20kV及以下電壓等級的城市及農村配電網工程、房地產開發企業、工業企業、商業服務企業等用戶端電力工程以及光伏發電、儲能電站、充電站(樁)、微電網在內的電力建設工程提供從項目立項至竣工驗收送電的全過程技術服務。系統集成 電力通信系統集成 電力通信系統集成是以光纖通信和無線通信為主要手段，建設和完善覆蓋各級電力公司、變電站及統調電廠的基礎通信網絡，為調度交換網、調度數據網、行政辦公網、視頻監控網等電力系統業務提供承載資源和平臺支撐。

48、電力調度數據集成 電力調度是隨著電力工業的發展和電網的形成而產生的，其作為電力生產運行中的一項重要工作，在負責電網的安全、穩定、優質、經濟運行等方面發揮著巨大的作用。伴隨著電網規模的發展和電網的互聯，電力系統調度任務由簡單到復雜，由一級調度到多級調度，形成了集中或協調一致的分級管理體系。變電站運維監護系統集成 變電站運維監護系統集成是以視頻監控技術、圖像識別技術和采集數據智能分析技術為核心，建設和優化覆蓋整個變電站智能輔助監控系統，提升變電站智能巡檢、安全管控和智能運維水平，提升設備安全系數，降低系統運營成本。工程實施及運維服務 通信工程施工 公司具有通信工程施工總承包叁級資質，可提供通信工程

49、施工電力系統各類通訊、信息網絡工程服務，服務內容包括工程勘察，施工方案設計、綜合布線、設備安裝、設備調試等。電力工程施工 公司具有電力工程施工總承包叁級資質，可承接單機容量 10 萬千瓦及以下發電工程、35kV及以下送電線路和相同電壓等級變電站工程的施工。配電自動化施工 公司可承接配電自動化二次及其配套設備工程施工，包括 DTU/FTU/TTU、環網柜、OLT/ONU、無線終端等設備安裝、調試。定制化運營維護服務 根據電力客戶需求定制維護方案，并安排專業技術人員常駐客戶現場實施運維服務，服務內容包括光通信、數據通信、無線通信、二次安防、智能監控、電纜光纜等設備的運行管理、日常維護、定期巡檢、故

50、障搶修以及技術支撐。網絡優化服務 對電力客戶各類通信網絡進行專業分析和診斷，在網絡軟硬件狀態、通道資源、拓撲結構及安全防護等方面進行規劃和優化，使網絡結構最優、負載均衡、業務合理、保護健全?？蛻襞嘤柼嵘?根據客戶需求定制培訓服務，服務內容包括專業設備知識、工程業務指導、系統運維經驗、新產品新技術應用等專題，涵蓋公司所有集成領域產品，持續提升客戶經驗水平。來源：澤宇智能招股說明書，國金證券研究所 3.3.5 有望受益有望受益 3：國網信通：國網信通，搭建電力數字空間，全方位多維度智能搭建電力數字空間，全方位多維度智能 AI 平臺建設平臺建設 國網信通以集團“云-大-物-移-智-邊-鏈”全產業

51、鏈體系架構為核心搭建思極電力數字空間，為電網數字化提供全套解決方案。應用架構包含五個方面：基礎設施、智慧中樞、數字主題館、安全防護以及數字生態?；A設施和技術方面由全景狀態感知系統進行數據基礎采集、“空天地一體化”通信網絡、云邊一體化算力、全域數字化基礎平臺、高精度時空智能電力 GIS 地圖等構成，通過智慧中樞：電力人工智能平臺、電力數字孿生生態平臺兩大橋梁，完成物理世界到數字空間的轉變，充分考慮電源側、電網側、負荷側、儲能側的特性需求，進行全域業務場景應用，同時也兼顧調度運行、設備管理、營銷客服、經營管理等專業需求。數字主題應用打造了電源域、電網域、負荷域、政府域四大應用場景核心產品并提供對

52、應解決方案，旨在實現源網荷儲數字化應用的靈活搭建、敏捷迭代，及時響應用戶需求、市場變化，助力電力數字空間全場景、全鏈條、全業務數據價值挖掘與釋放。以負荷端的虛擬電廠為例，國網信通產業集團研發了虛擬電廠調控與運營平臺，聚合調控工業負荷、儲能、分布式新能源、電動汽車等用戶側可調資源；服務虛擬電廠運營商、負荷聚合商、工業園區、樓宇等多元用戶；包括虛擬電廠運行監測、調節潛力分析、需求響應、調峰調頻行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 20 服務、現貨交易、自治運行等 6 大功能模塊。通過監測和計算數據，對外參與電網調峰、需求響應、調頻、現貨交易，對內支撐虛擬電廠內部系統的運行優化與智慧化管理。

53、AI 大模型有望賦能國網信通數字電網并貫穿全業務、全場景的實時監測安全防護體系，結合上下產業鏈打造電力數字空間內外部“雙循環”生態圈。圖表圖表19：國網信通數字電網解決方案國網信通數字電網解決方案 來源：國網信通產業集團，國金證券研究所 3.3.6 有望受益有望受益 4：智洋創新：智洋創新，數字電網解決方案，數字電網解決方案，AI 助力助力方案能力縱向遷移方案能力縱向遷移 智洋創新數字電網解決方案充分融合“大、云、物、移、智”先進技術，以深度學習為基礎，運用智能實時信息系統，融合人工智能、無人機、大數據、數字孿生等技術，達成天、空、地多源立體監測網絡一體化數據綜合管理。此外，基于 BIM+GI

54、S 的多層級立面協同管理云平臺，通過三維實景、漫游平臺、集成管理共享收集數據，建設涵蓋輸電線路、變配電站所、新能源發電場站等眾多場景的全方位、立體化、云邊協同的數字電網運維服務系統。智洋創新系華為生態合作伙伴，將持續立足電力運維管理領域。公司將通過把控市場發展趨勢，專注電網智能化運營，通過先進的傳感測量技術、通訊技術、信息技術和人工智能技術與物理電網高度集成，實現電力運維智能化/自動化；專注多源數據融合，結合分析各類傳感器、可視化裝置、遙感遙測裝置數據，從時間、空間等不同維度立體感知電網運行狀態；專注三維數字化建設，綜合遙感測繪、傾斜影像、BIMGIS 等高精尖技術，對電網設施進行三維建模，建

55、設數字孿生電網。同時，公司將積極開拓新市場，拓展產品應用領域，借助 AI 逐步向鐵路交通、電信、水力等領域拓展，為更多行業客戶提供智能運維分析管理系統。圖表圖表20：智洋創新數字電網解決方案智洋創新數字電網解決方案 來源：智洋創新公司官網，國金證券研究所 行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 21 3.4 電荷電荷&儲能儲能側：側：AI 大模型有望推動商業模式改革大模型有望推動商業模式改革，利潤中心利潤中心邏輯凸顯邏輯凸顯 3.4.1 場景透視場景透視：電荷側或將率先由成本中心轉向利潤中心：電荷側或將率先由成本中心轉向利潤中心 一般認為，傳統的電力信息化建設往往作為電力電網公司的成本中

56、心，系滿足基本的發電控制、新能源發電功率預測、輸電線路建模、電力調度等剛性需求，其固定的信息化建設與周期性升級項目往往自上而下開展，公司內在驅動力較弱，因此業界以往普遍關注以國家電網、南方電網、五大發電集團為代表的規劃投入以判斷中短期的電力 IT 景氣度。伴隨新能源裝機量逐步提升、以虛擬電廠為代表的儲能調蓄機制加快推動建設，疊加電力市場化程度的持續深化，有望在不遠的未來看到以用電端能源智能化管理系統為代表的電力 IT 將率先由支持下游電力電網公司的成本中心轉變為售電公司、大型工商業用戶與城鄉家庭用戶的利潤中心。AI 大模型有望賦能電力市場交易，推動智慧能源管理系統通過高頻實時響應決策機制，幫助

57、售電公司、工商業用戶、城鄉家庭用戶在上游發電峰值低價購入電能，在上游發電供應短缺時高價賣出電能，通過微電網儲能或電動汽車、小型光伏面板及蓄電池進行調蓄，從而在電力交易行為當中獲益，打破此前電力 IT 作為成本中心的預算剛性關系。圖表圖表21：電荷側電荷側電力電力IT智能化建設或將率先由成本中心轉向利潤中心智能化建設或將率先由成本中心轉向利潤中心 來源：國家統計局，國家能源局，中電聯，國家電網國家電網智能化規劃總報告，國金證券研究所 3.4.2 有望受益有望受益 1：朗新科技，朗新科技，B&C 端端雙輪驅動的能源雙輪驅動的能源 IT 龍頭，龍頭，BSE 打造打造“綠色引擎綠色引擎”朗新科技是能源

58、 IT 領域領先的科技企業，以 B2B2C 的業務模式，聚焦“能源數字化+能源互聯網”雙輪驅動發展戰略。一方面，公司深耕能源行業沉淀中臺能力和平臺產品，通過系統軟件和技術服務助力國家電網、南方電網、燃氣集團等客戶實現數字化升級；另一方面，公司通過構建自有的能源互聯網服務平臺，攜手支付寶、高德、銀聯等流量入口深度開展運營服務，進一步了解 C 端用戶需求。BC 兩端業務優勢互補，相輔相成。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 22 圖表圖表22：朗新科技：朗新科技：BC端雙輪驅動的能源端雙輪驅動的能源IT龍頭龍頭 來源：朗新科技公司官網，朗新科技招股說明書，國金證券研究所 朗新科技為工業企

59、業高質量發展打造“綠色引擎”，依托自主研發的 BSE 智慧節能系統為企業提供能源管控、節能減排、數字運維等一站式綜合能源服務。針對客戶提出的各類能源需求，朗新提出“數字化仿真系統、數字化運維和硬件設施優化改造”三位一體解決方案，助力企業邁上綠色生產“新臺階。數字化仿真系統：基于物聯網、大數據等新興技術構建，對工廠溫度、流量、能耗等運行參數進行智能模擬，能夠結合生產高峰、閑時等狀態以及廠區各車間溫濕度控制需求，制定出最佳的能源供應方案，營造良好生產環境的同時有效降低了生產能耗。數字化運維：依托數字化理念，替代了傳統粗放式人工運維。為工廠提供能耗托管、遠程監控、專業巡檢、環境安全監控及現場運維等智

60、慧服務，自動控制中央能源系統及末端的啟停狀態，遇到異常情況也能遠程切換備用方案，發出警報通知值班人員。硬件設施優化改造：對工廠現有的水泵、風機等硬件設施進行優化改造，最大化降低能源無效運轉率。如在制冷系統運行模式方面，為工廠的冷凍水泵和冷卻水泵組增設變頻裝置，通過最低限值模式、負荷隨動模式等方法調節頻率，以達到最佳用電效率。AI 大模型有望賦能智慧能源管理系統通過高頻實時響應決策機制優化數字仿真、數字運維于硬件設施優化改造業務。圖表圖表23：朗新朗新BSE智慧節能系統三位一體解決方案智慧節能系統三位一體解決方案 來源：朗新科技微信公眾平臺，朗新科技公司官網，國金證券研究所 行業深度研究(深度)

61、敬請參閱最后一頁特別聲明 23 3.3.3 有望受益有望受益 2：遠光軟件：遠光軟件，整合能源運營，整合能源運營，AI 賦能電力產品全生命周期管理賦能電力產品全生命周期管理 遠光軟件綜合能源服務平臺融合大數據、邊緣計算和人工智能等多種技術，打造先進的技術平臺。覆蓋能源多維應用場景，包括滿足能源運維、優化、交易，企業、園區、城市能源運營等多種場景應用需要。同時實現多終端全面感知，供需快速匹配等亮點功能。遠光軟件綜合能源服務平臺整合 BC 兩端，打造以電力為主的能源產品全生命周期數字化運控。在能源 C 端，平臺以數據收集、分析為決策基礎，聚焦電力能源的生產、配置，實現數據驅動下的能效最優化；在能源

62、 B 端平臺側重智慧用能，提供電力需求端即時響應、優化交易、互補節能服務。預計 AI 的進一步引入能優化 C 端運營，賦能數據治理。在能源生產和管理上，AI 助力能源方案的優化，發揮 C 端數據引擎潛能，實時優化能源配置。中間監控運營環節上 AI 介入實現監視自主化、無人化，智能識別能源產、輸、用過程中的風險和故障，及時采取處理措施。同時類 ChatGPT 的 AI 技術在客戶服務應用領域潛力廣闊，智能咨詢、智能調度有效提高運服效率，節省人力成本。B 端 AI 以數據分析為基礎，進一步挖掘能源用戶的客戶價值，提供智能客戶端，輔助需求響應互動、負荷預測及能源優化、參與能源市場交易等，實現智慧用能

63、。圖表圖表24：遠光軟件綜合能源服務平臺應用架構遠光軟件綜合能源服務平臺應用架構 來源：遠光軟件官網，國金證券研究所 流程工業具有批量連續、工藝固定等特點，約占我國工業產值的 47%。與離散工業相比，流程工業具備被加工對象不間斷通過生產設備、批量連續、生產計劃單一、設備能力固定、工藝固定等特點。2019 年流程工業約占我國工業產值的 47%。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 24 圖表圖表25：流程工業與離散工業的主要差異流程工業與離散工業的主要差異 流程工業 離散工業 基本生產特征 被加工對象不間斷的通過生產設備 機器對工件外形加工，再將不同的工件組裝成產品 產品特征 一系列加工

64、裝置使原材料進行規定的化學反應或物理反應 生產過程中基本沒有發生物質改變 排產方式 按庫存排產 根據訂單和庫存排產 生產方式 批量連續生產 可以不連續小批量生產 生產計劃 單一 靈活、彈性 生產設備 設備能力固定 可以根據不同需求進行配置 生產過程 生產過程中的工藝固定 不同產品需求會有不同的工藝流程 工業產值占比（2019 年）47%53%來源：控制工程網，浙江工企網，胡春、李平連續工業生產與離散工業生產 MES 的比較，國金證券研究所 泛化工行業系流程行業典型行業。流程工業的典型行業包括石化、化工、造紙、水泥、有色、鋼鐵、食品飲料等，離散工業的典型行業包括機械、包裝、印刷、紡織、電子等。圖

65、表圖表26：流程工業與離散工業光譜流程工業與離散工業光譜 來源：中國電子技術標準化研究院流程型智能制造白皮書，國金證券研究所 以電解鋁行業為例，在正常的工作流程中，簡化的產品流向為：原料車間進料車間鋁電解車間鑄型車間鋁錠（產成品），從投料開始到最終產品鑄型共包含四步。上述過程具有非常固定的工藝流程與不可逆的物質流向，且具有大批量連續生產的特點，原料配比精度要求較高。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 25 圖表圖表27：以電解鋁行業為例說明流程工業更以電解鋁行業為例說明流程工業更需要需要自動化控制自動化控制 來源：桂衛華等知識驅動的流程工業智能制造，蔣大用PlantPAx DCS 控

66、制系統在電解鋁行業的應用研究，國金證券研究所 相比之下，離散工業通常表現為運用機器對工件外形加工，再將不同的工件組裝成產成品的過程。以風電機組設備為例，一臺完整的風電設備包括葉片、導流罩、輪轂、變槳電機、變槳軸承等 15 項要件，僅僅葉片一項組件的生產流程就明確地表現出生產環節不連貫、生產工藝可根據不同需求進行配置等特點。圖表圖表28：風電設備生產工藝流程（以組成要件葉片為例）風電設備生產工藝流程（以組成要件葉片為例）來源：沈陽工業大學新能源研究院，國金證券研究所 4.1 場景透視場景透視：AI 賦能賦能化工分離分液實現實時化、精細化、無人化化工分離分液實現實時化、精細化、無人化 傳統化工分離

67、分液程序人工值守依賴較重。一般化工企業生產流程均包括化學反應、靜置分層、分離、萃取、離心干燥等工序，其中分離分液環節人力值守依賴較重，存在勞動強度高、操作精度低、安全風險大等痛點：勞動強度高：化工分離分液過程持續約半小時，工人在此期間不可離開操作崗位，全程僅用肉眼在分液柱觀察點觀察鹽類沉淀情況，來判斷閥門開關操作。操作精度低：肉眼觀察容易誤判鹽類沉淀物出現時間點，錯失關閉閥門時機，造成不可追溯的原料藥流失，損害企業經濟利益。安全風險大：化工企業生產環境易對人體造成傷害，工人不宜長期處于此類環境。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 26 圖表圖表29：傳統化工分離分液程序人工值守依賴較

68、重傳統化工分離分液程序人工值守依賴較重 來源：?？低?AI 開放平臺微信公眾平臺，國金證券研究所 AI 賦能化工分離分液實時化、精細化、無人化?；凇按竽Ｐ?機器視覺+DCS 系統”的智能化解決方案，AI 平臺向前端攝像機下達液體顏色分類算法及任務，攝像機實時檢測視鏡液體顏色變化，第一時間推送信號至 DCS控制系統向生產現場的儀器儀表下達指令，有望解決傳統化工分離分液程序三大痛點，大幅降低人工值守比例進而實現監測實時化、工藝精細化與廠房無人化的現代化工分離分液流程變革。圖表圖表30：AI賦能化工分離分液實時化、精細化、無人化賦能化工分離分液實時化、精細化、無人化 來源：?？低?AI 開放平

69、臺微信公眾平臺，中控技術公司官網，企業家軟件微信公眾平臺，國金證券研究所 4.2 標桿案例標桿案例：中控中控科技，科技，“1+5+X”智慧化工園區智慧化工園區助力化工產業轉型升級助力化工產業轉型升級 AI 賦能中控“1+5+X”智慧化園區建設，助力化工產業轉型升級。近年來，隨著數字化行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 27 轉型的浪潮不斷加劇，傳統化工程序高風險、低效率的劣勢被不斷放大，化工園區的信息化和智慧化轉型迫在眉睫。中控技術依靠深厚的行業經驗和強大的技術團隊，以工業互聯網平臺為底座，按照“1+5+X”建設模式，融合中控 5T 技術，推出智慧化工園區 2.0 產品，有效地將 A

70、I 與企業化工全流程緊密結合，實現化工園區人、物、系統間的協同聯動與數智化轉型。圖表圖表31：中控“中控“1+5+X”建設模式下的智慧化工園區全景概覽”建設模式下的智慧化工園區全景概覽 來源：中控技術微信公眾平臺，中控技術公司官網，國金證券研究所 “1+5+X”之“1”：園區駕駛艙。平臺通過建立園區綜合管控決策中心，深度挖掘數據的應用價值，聚焦園區生產安全、綠色產業等方向，量化管理指標，對園區安全生產情況、經濟貢獻等情況進行綜合分析，形成園區和企業畫像，為園區和企業資源利用、產業結構、運行管理的全方位綠色轉型提供決策依據。圖表圖表32：園區駕駛艙：建立園區綜合管控決策中心，實現全局高效監管園區

71、駕駛艙：建立園區綜合管控決策中心，實現全局高效監管 來源：中控技術微信公眾平臺，中控技術公司官網，國金證券研究所 “1+5+X”之“5”：智慧產業、智慧安全、智慧應急、智慧環保和智慧能源 5 項業務專題。智慧產業：繪制圖譜洞察園區產業鏈全貌，為“建鏈、補鏈、延鏈、強鏈”提供決策依據；智慧安全：開展園區安全風險動態評估，提供一體化安全管控；智慧應急：以平戰結合為核心，搭建全要素動態沉浸式應急響應系統；智慧環保：基于行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 28 地理信息、模型算法等技術，一圖匯聚企業環境信息全貌；智慧能源：接入園區能耗數據，助力實現雙碳目標。圖表圖表33：“1+5+X”建設模

72、式之”建設模式之5大業務專題全景大業務專題全景透視透視 來源：中控技術微信公眾平臺，中控技術公司官網，國金證券研究所 “1+5+X”之“X”：多樣服務特色應用專題。在“1+5”基礎上，增建融合預警、信息公開、專業服務等專題以滿足園區管理需要。5.1 標桿案例標桿案例 1：能科科技：能科科技，布局智能制造分布式調度，布局智能制造分布式調度，AI 入局柔性制造潛力廣闊入局柔性制造潛力廣闊 能科科技積極推動智能制造落地，將智能制造系統應用于航空航天領域的生產執行環節。針對北京動力機械研究所提出解決方案，采用總體集成+分布式調度系統，適應離散工業多品種、小批量、長周期、變狀態的生產模式，充分考慮減省人

73、工、提高設備使用率的和產能的需求。分布式調度系統對訂單信息即時響應，根據工單要求實施自動調度相關信息化系統、生產設備和物流設備完成自動生產，基于 RFID 技術實現工件位置追溯和工單狀態追蹤，對機床狀況實時監控。能科科技系華為生態合作伙伴?；诋斍暗臄底只桨?，未來 AI 大模型有望為數字化平臺帶來巨大成長潛力，平臺能在更廣的設備范圍內進行復雜的調度，對產能的規劃計算也將更加精確，在柔性制造領域有廣闊的應用空間。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 29 圖表圖表34：能科科技能科科技北京動力機械研究所智能制造項目北京動力機械研究所智能制造項目布局規劃布局規劃 來源：能科科技官網，國金

74、證券研究所 5.2 標桿案例標桿案例 2：賽意信息：賽意信息，聚焦數據價值，提煉工業數據金礦加速智能制造聚焦數據價值，提煉工業數據金礦加速智能制造 賽意信息提供汽車行業一體化解決方案，從生產、營銷、財務等層次協助汽車企業應對技術革新和數字化浪潮。方案協同汽車企業構建數字化工廠，有望將汽車生產的過程交付AI 智能運營和管理，實現生產流程的遠程調度、生產績效實時生成、生產現場全真模擬、生產環節異常預警等智能化功能。同時，更好地應對轉線頻繁，多品種、小批量的生產模式，降低產線停機延誤出貨的風險，規范倉庫來料物料標簽，實現自動化收料，準確、配送及時，順應離散生產的需要。賽意信息系華為生態合作伙伴。智能

75、運營的整體架構以汽車生產的整體流程為導向，以數據為基礎，對生產數據進行密切監控，保障生產正常進行的同時以數據提供研發的理論基礎。研發工藝、質量監管、物流運輸等生產過程的數據都可由 AI 學習，結合智能學習等模型，最終提供生產提質增效的改進策略。預計 AI 大模型有望進一步落地運營方案的智能化功能，實現研發、生產和監控層面上生產全流程的智能管理，實現產品全生命周期上的生產改進和優化。在包括汽車制造在內的多個離散行業賽道橫向遷移推廣。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 30 圖表圖表35：賽意信息汽車行業智能制造和運營管理解決方案賽意信息汽車行業智能制造和運營管理解決方案架構圖架構圖 來

76、源：賽意信息官網，國金證券研究所 5.3 標桿案例標桿案例 3：漢得信息：漢得信息，響應響應 AIGC 時代業務場景革新，落地多元化時代業務場景革新，落地多元化 AI 應用應用 漢得信息以工業互聯網和智能工廠為旨，結合離散生產企業柔性制造、個性定制、快速交付的需要，推出自主智能制造產品。漢得智能制造覆蓋計劃排產 APS，物流供應 LES，生產控制 MES，質量管控 QMS，設備保障 EAM。其中生產控制 MES 主要由智慧班組管理、工位全方位管理、訂單進度管理、異常管理、追溯管理五個部分組成。這套生產控制體系中能實現數據自動報警、設備智能化運行、智能化工位、業務鏈質量動態監控等功能。漢得信息系

77、華為生態合作伙伴。目前，漢得信息積極推動 AIGC 應用落地，規劃將 AI 技術落地于各領域的業務場景中，有望實現智能制造數字車間主任（AI 智能響應），AI 智能裝箱、智能設備維護等，為漢得智能制造的生產控制 MES 帶來新一輪技術革新。圖表圖表36：漢得信息生產控制漢得信息生產控制MES場景展示場景展示 來源：漢得信息官網，國金證券研究所 5.4 標桿案例標桿案例 4：鼎捷軟件：鼎捷軟件，打造數智工廠，多維應用場景覆蓋數字轉型打造數智工廠，多維應用場景覆蓋數字轉型 鼎捷數智工廠主要包括智車間 MES、智物流、智派工等，針對車間生產、物流配送、工人分派等不同的場景和維度設計智能模塊，在離散工

78、業生產的資源配置和任務管理上逐步行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 31 引入 AI 統籌管理，達到工業生產效率的優化。同時，各個場景的生產數據實時上傳 AI鼎捷設備云，設備云基于 AI 工業互聯網技術，利用數據對生產過程進行實時還原、分析，實現秒級監控報警、加工問題原因分析，構建人機動態智能協作的智能場景。智車間 MES 致力于技術賦能工廠派工、生產、設備、質檢等各個場景，打造全新的數字化協同管理方式。其中 iMES 系統覆蓋工廠生產的運營管理環節，從產能規劃、自動化協同等環節實現傳統生產到數字化生產的轉型。整個離散生產環節的數據能夠實時上傳 AI鼎捷設備云，實現生產還原和遠程監管

79、。同時，基于對生產指標的實施和監控，系統在物流、派工、生產等上統籌安排，實現人機智能協作。圖表圖表37：鼎捷數智工廠鼎捷數智工廠iMES半導體半導體制造產業制造產業應用應用 來源：鼎捷軟件官網，國金證券研究所 6.1 場景透視：場景透視：AI 賦能智慧實驗室賦能智慧實驗室“機器換人機器換人”+“輔助分析輔助分析”智慧實驗室基于工業軟件平臺，在 AI 賦能之下實現實驗室業務的模塊化、智能化，從自主操作、智能控制、環境監測、資產管理等方面覆蓋實驗室的建設、運營和管理。從具體場景來說，AI 能夠基于實驗數據輸出訓練結果，按照操作頻率和步驟順序優化實驗設備的空間布局，從而提高實驗效率；AI 能夠自主開

80、展樣本處理等操作，減少人工介入，使實驗人員避開高風險的操作環節，同時追蹤實驗室人員的身份和健康狀況，有效保障實驗室資產和相關人員的安全。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 32 圖表圖表38：AI數智化實驗室場景概覽數智化實驗室場景概覽 來源：釋普科技 iLabService，國金證券研究所 6.2 標桿案例標桿案例：中控旗下中控旗下全世科技全世科技智慧實驗室智慧實驗室綜合解決方案綜合解決方案 以中控旗下全世科技智慧實驗室為例，該方案包括機器人、AI 數字化平臺和一體化數據管理系統。其中，機器人通過“機器換人”完成實驗樣品得自動流轉、搬運、分揀、管理等全流程的操作，AI 數字化平臺能

81、夠基于海量實驗數據開展訓練，做出智慧的自主決策：實驗事故告警：實驗室的樣本操作難免出現預定程序之外的狀況，例如樣品的破損、泄露，AI 的介入首先能夠對突發意外狀況進行判斷，在報警通知的基礎上，協助決定是否處理以及怎樣處理事故情況。實驗結果分析：智慧實驗室平臺利用 AI 協助完成實驗數據的收集、清洗、處理、分析，基于機器學習與數據挖掘輔助研究實驗結果，并利用每次實驗形成的結果方案進行強化學習，快速迭代以更好適配特定實驗場景的分析范式。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 33 圖表圖表39：中控旗下全世科技中控旗下全世科技AI智慧實驗室運行邏輯智慧實驗室運行邏輯 來源：中控技術微信公眾平

82、臺，國金證券研究所 7.1 智慧智慧礦山：推薦礦山：推薦關注關注龍軟、北路智控、云鼎、梅安森龍軟、北路智控、云鼎、梅安森 國內大廠相繼入局 AI 大模型背景下，能源行業有望成為率先受益大模型迭代的落地場景。智慧礦山的“封閉園區+固定作業流程+高安全事故風險”特征推動 CV 大模型與工業操作系統快速落地，推薦關注龍軟科技、北路智控、云鼎科技、梅安森。圖表圖表40：推薦推薦AI+智慧智慧礦山礦山相關標的相關標的 公司名稱 股票代碼 推薦理由 龍軟科技 688078.SH 龍軟科技系煤炭智能開采領域龍頭廠商。公司專注于煤礦基礎地理信息系統與專業應用軟件開發與銷售，以專業地理信息系統 LongRuan

83、 GIS 為基礎，衍生出了多種產品及解決方案。Wind 一致預測 22、23、24 年攤薄 EPS 分別為 1.12、1.80、2.55 元，對應 29X、27X、19X PE。北路智控 301195.SZ 北路智控系煤礦信息化、智能化建設領域的領軍企業。公司自成立以來一直深耕于煤礦生產信息化配套產品領域，在細分市場中享有較好的市場口碑。公司目前已經形成了包含智能礦山通信、監控、集控及裝備配套四大類系統的較完善產品體系，行業競爭力強，發展潛力大。Wind 一致預測 22、23、24 年攤薄 EPS 分別為 2.24、3.03、3.98 元，對應 38X、28X、22X PE。云鼎科技 0004

84、09.SZ 云鼎科技系能源行業數字化解決方案綜合服務商。公司為能源行業提供集系統研發、設計、集成、運維于一體的全生命周期服務，是華為盤古模型乃至整體產業鏈核心合作受益的領先者。梅安森 300275.SZ 梅安森系國內領先的“物聯網+”高新技術企業。公司以礦山安全、智慧城市、環保三大板塊為重點，已經成為“物聯網+安全與應急、礦山、城市管理、環?！闭w解決方案提供商和運維服務商。公司深耕于礦山業務近二十年，在該領域有較強的品牌影響力。Wind 一致預測 22、23、24 年攤薄 EPS 分別為6.53、10.06、14.66 元，對應 91X、54X、32X PE。來源：Wind，國金證券研究所

85、注：盈利預測及估值來自 Wind 一致預期。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 34 7.2 智慧智慧電力：推薦電力：推薦關注關注遠光軟件、朗新科技、國網信通遠光軟件、朗新科技、國網信通、國能日新、恒華科技等國能日新、恒華科技等 智慧電力在 AI 大模型賦能之下有望實現“源網荷儲”智能化變革，部分環節由成本中心向利潤中心的邏輯轉換，推薦關注遠光軟件、朗新科技、國網信通、智洋創新、國能日新、恒華科技、澤宇智能、容知日新。圖表圖表41：推薦推薦AI+智慧智慧電力電力相關標的相關標的 公司名稱 股票代碼 推薦理由 遠光軟件 002063.SZ 遠光軟件系國內領先的電力集團管理軟件龍頭。公司

86、深耕電力行業逾三十年，緊跟國網戰略拓展能源數字化業務，長期為能源行業企業管理提供產品與服務。Wind 一致預測 23、24 年攤薄 EPS 分別為0.27、0.36 元，對應 32X、25X PE。朗新科技 300682.SZ 朗新科技系能源數字化的龍頭。公司主營業務包括能源數字化，能源互聯網和互聯網電視三大類。其中“能源互聯網+能源數字化”構成公司目前的雙輪驅動發展戰略。Wind 一致預測 23、24 年攤薄 EPS分別為 1.02、1.37 元，對應 24X、18X PE。國網信通 600131.SH 國網信通系能源行業領先的“云網融合”產業服務提供商，以“集成算力服務+能源數據服務”為基

87、礎，致力于提供能源行業多場景信息化融合服務。公司實現了“云網融合”全流程覆蓋，具備一體化服務能力。Wind 一致預測 23、24 年攤薄 EPS 分別為 0.79、0.91 元，對應 26X、22X PE。智洋創新 688191.SH 智洋創新系國內領先的電力智能運維分析管理系統提供商。公司深耕電力智能運維領域多年，實現了輸配變智能運維產品的全覆蓋。公司以“物聯網+無人機+人工智能+數字孿生”作為技術和產品方向，積極研發新領域業務。國能日新 301162.SZ 國能日新系新能源功率預測龍頭。公司主要向新能源電站、發電集團和電網公司等新能源電力市場主體提供以新能源發電功率預測產品為核心，以新能源

88、并網智能控制系統、新能源電站智能運營系統、電網新能源管理系統為拓展的新能源信息化產品及相關服務。Wind 一致預測 23、24 年攤薄 EPS 分別為 1.42、1.88 元，對應 63X、48X PE。恒華科技 300365.SZ 恒華科技系國內 BIM行業龍頭企業，在輸電三維設計領域行業具有領先地位。公司已經形成電力行業全產業鏈布局，具備多極增長曲線。Wind 一致預測 23、24 年攤薄 EPS 分別為 0.25、0.38 元，對應36X、24X PE。澤宇智能 301179.SZ 澤宇智能系電力信息系統整體解決方案提供商，提供包含電力咨詢設計、系統集成、工程施工及運維業務的一站式智能電

89、網綜合服務。Wind 一致預測 23、24 年攤薄 EPS 分別為 1.32、1.71 元，對應21X、16X PE。容知日新 688768.SH 容知日新系國內設備智能運維領軍企業，公司發軔于工業設備狀態檢測與智能診斷系統市場，深耕設備智能運維領域。當前，公司狀態監測與故障診斷系統已成功應用于風電、石化、冶金等多個行業。Wind 一致預測 23、24 年攤薄 EPS 分別為 3.16、4.52 元，對應 47X、33X PE。來源：Wind，國金證券研究所 注：盈利預測及估值來自 Wind 一致預期。7.3 智慧智慧流程流程&離散：推薦離散：推薦關注關注中控技術、賽意信息、能科科技、漢得信息

90、、鼎捷軟件等中控技術、賽意信息、能科科技、漢得信息、鼎捷軟件等 AI+工業有望夯實“中國制造 2035”數字化底座，推動智能制造落地數字工廠。推薦關注中控技術、賽意信息、能科科技、漢得信息、鼎捷軟件、寶信軟件、柏楚電子。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 35 圖表圖表42：推薦推薦AI+生產控制類工業軟件生產控制類工業軟件相關標的相關標的 公司名稱 股票代碼 推薦理由 中控技術 688777.SH 中控技術系國內流程工業自動化控制領軍企業，主要產品為工業控制系統、儀器儀表以及生產管理類工業軟件。其中核心產品 DCS 系統市占率長期位居國內首位，2021 年市占率達34%。公司成長階

91、段增長動能強勁，近五年收入 CAGR 達 31.0%，利潤 CAGR 達 37%。Wind 一致預測 23、24 年攤薄EPS 分別為 2.13、2.82 元，對應 50X、38X PE。賽意信息 300687.SZ 賽意信息深耕泛 ERP+智能制造 MOM領域多年，脫胎于美的 IT 部門，現已形成以泛 ERP 和智能制造為主的整體布局，為企業提供高端軟件咨詢、實施及集成服務。Wind 一致預測 22、23、24 年攤薄EPS 分別為 0.67、0.91、1.23 元，對應 56X、41X、30X PE。能科科技 603859.SH 能科科技系智能制造與智能電氣先進技術提供商。公司專注于為離散

92、制造業提供智能研發、智能生產到智能服務的全生命周期集成服務，銷售計劃、生產管理到自動化產線的企業縱向集成服務。Wind一致預測 22、23、24 年攤薄 EPS 分別為 1.12、1.49、1.96元，對應 40X、30X、23X PE。漢得信息 300170.SZ 漢得信息系國內市場上頗具規模的數字化綜合服務商，具備全面的企業數字化服務能力。自 2011 年上市以來，公司堅持打磨自主技術平臺+自主應用產品+全面實施服務/運維能力體系。Wind 一致預測22、23、24 年攤薄 EPS 分別為 0.52、0.32、0.49元，對應 26X、42X、28X PE。鼎捷軟件 300378.SZ 鼎

93、捷軟件系國內智能制造小巨人，“智能+”布局助力產業數字化升級。公司圍繞 ERP&ERPII、智能制造解決方案以及云與工業互聯網應用三個產品矩陣打造自身產品方案架構。在“智能+”整體戰略布局下，確立“一線三環互聯”戰略路徑。Wind 一致預測 23、24 年攤薄 EPS 分別為 0.67、0.84 元，對應 35X、27X PE。寶信軟件 600845.SH 寶信軟件系國內智能制造領軍，多行業覆蓋能力出眾。公司業務涉及應用到服務，流程設計到智能裝備，交通行業到智慧城市，已基本形成多維立體的工業軟件方案化交付能力。公司業務范圍覆蓋鋼鐵、交通、醫藥、有色、化工、裝備制造、金融等多個行業，近五年營收

94、CAGR 達 24.3%。Wind 一致預測 23、24 年攤薄 EPS 分別為 1.35、1.71 元，對應 45X、35X PE。柏楚電子 688188.SH 柏楚電子系國內中低功率激光切割控制系統龍頭。公司中低功率業務國內市占率多年維持在 60%以上；在高功率領域系唯一打破國外壟斷的國產廠商。1721 年收入 CAGR 達 33.8%。Wind 一致預測 23、24年攤薄 EPS 分別為 5.01、6.86 元，對應 39X、29X PE。來源：Wind，國金證券研究所 注：盈利預測及估值來自 Wind 一致預期。海外基礎軟硬件使用受限。若因國際關系等原因，高算力 GPU 等基礎硬件或計

95、算框架等基礎軟件使用受限，可能會對國內人工智能算法應用產生影響。AI 應用落地不及預期。若相關應用公司不能找到人工智能算法較好的商業應用落地場景，或相關場景客戶沒有較強的付費意愿，可能算法應用落地會不及預期。行業競爭加劇風險。若相關企業加快技術迭代和應用布局，整體行業競爭程度加劇，將會對行業內已有企業的業績增長產生威脅。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 36 行業投資評級的說明：行業投資評級的說明：買入：預期未來 36 個月內該行業上漲幅度超過大盤在 15%以上；增持：預期未來 36 個月內該行業上漲幅度超過大盤在 5%15%；中性：預期未來 36 個月內該行業變動幅度相對大盤在-

96、5%5%；減持：預期未來 36 個月內該行業下跌幅度超過大盤在 5%以上。行業深度研究(深度)敬請參閱最后一頁特別聲明 37 特別聲明：特別聲明：國金證券股份有限公司經中國證券監督管理委員會批準，已具備證券投資咨詢業務資格。本報告版權歸“國金證券股份有限公司”（以下簡稱“國金證券”）所有，未經事先書面授權，任何機構和個人均不得以任何方式對本報告的任何部分制作任何形式的復制、轉發、轉載、引用、修改、仿制、刊發，或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。經過書面授權的引用、刊發，需注明出處為“國金證券股份有限公司”，且不得對本報告進行任何有悖原意的刪節和修改。本報告的產生基于國金證券及其研究人員認為可

97、信的公開資料或實地調研資料，但國金證券及其研究人員對這些信息的準確性和完整性不作任何保證。本報告反映撰寫研究人員的不同設想、見解及分析方法，故本報告所載觀點可能與其他類似研究報告的觀點及市場實際情況不一致，國金證券不對使用本報告所包含的材料產生的任何直接或間接損失或與此有關的其他任何損失承擔任何責任。且本報告中的資料、意見、預測均反映報告初次公開發布時的判斷，在不作事先通知的情況下，可能會隨時調整，亦可因使用不同假設和標準、采用不同觀點和分析方法而與國金證券其它業務部門、單位或附屬機構在制作類似的其他材料時所給出的意見不同或者相反。本報告僅為參考之用，在任何地區均不應被視為買賣任何證券、金融工

98、具的要約或要約邀請。本報告提及的任何證券或金融工具均可能含有重大的風險，可能不易變賣以及不適合所有投資者。本報告所提及的證券或金融工具的價格、價值及收益可能會受匯率影響而波動。過往的業績并不能代表未來的表現?？蛻魬斂紤]到國金證券存在可能影響本報告客觀性的利益沖突，而不應視本報告為作出投資決策的唯一因素。證券研究報告是用于服務具備專業知識的投資者和投資顧問的專業產品，使用時必須經專業人士進行解讀。國金證券建議獲取報告人員應考慮本報告的任何意見或建議是否符合其特定狀況，以及（若有必要）咨詢獨立投資顧問。報告本身、報告中的信息或所表達意見也不構成投資、法律、會計或稅務的最終操作建議，國金證券不就報

99、告中的內容對最終操作建議做出任何擔保，在任何時候均不構成對任何人的個人推薦。在法律允許的情況下，國金證券的關聯機構可能會持有報告中涉及的公司所發行的證券并進行交易，并可能為這些公司正在提供或爭取提供多種金融服務。本報告并非意圖發送、發布給在當地法律或監管規則下不允許向其發送、發布該研究報告的人員。國金證券并不因收件人收到本報告而視其為國金證券的客戶。本報告對于收件人而言屬高度機密，只有符合條件的收件人才能使用。根據證券期貨投資者適當性管理辦法，本報告僅供國金證券股份有限公司客戶中風險評級高于 C3 級(含 C3 級）的投資者使用；本報告所包含的觀點及建議并未考慮個別客戶的特殊狀況、目標或需要，

100、不應被視為對特定客戶關于特定證券或金融工具的建議或策略。對于本報告中提及的任何證券或金融工具，本報告的收件人須保持自身的獨立判斷。使用國金證券研究報告進行投資，遭受任何損失，國金證券不承擔相關法律責任。若國金證券以外的任何機構或個人發送本報告，則由該機構或個人為此發送行為承擔全部責任。本報告不構成國金證券向發送本報告機構或個人的收件人提供投資建議，國金證券不為此承擔任何責任。此報告僅限于中國境內使用。國金證券版權所有，保留一切權利。上海上海 北京北京 深圳深圳 電話：021-60753903 傳真：021-61038200 郵箱： 郵編：201204 地址：上海浦東新區芳甸路 1088 號 紫竹國際大廈 7 樓 電話：010-85950438 郵箱： 郵編：100005 地址：北京市東城區建內大街 26 號 新聞大廈 8 層南側 電話：0755-83831378 傳真：0755-83830558 郵箱： 郵編：518000 地址：中國深圳市福田區中心四路 1-1 號 嘉里建設廣場 T3-2402