中控技術：中控技術股份有限公司2024年年度報告.pdf

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1、中控技術股份有限公司2024 年年度報告1/332公司代碼：688777公司簡稱：中控技術中控技術股份有限公司中控技術股份有限公司20242024 年年度報告年年度報告中控技術股份有限公司2024 年年度報告2/332重要提示重要提示一、一、本公司董事會、監事會及董事、監事、高級管理人員保證年度報告內容的真實本公司董事會、監事會及董事、監事、高級管理人員保證年度報告內容的真實性性、準確、準確性性、完整完整性性，不存在虛假記載、誤導性陳述或重大遺漏，并承擔個別和連帶的法律責任。，不存在虛假記載、誤導性陳述或重大遺漏，并承擔個別和連帶的法律責任。二、二、公司上市時未盈利且尚未實現盈利公司上市時未盈

2、利且尚未實現盈利是 否三、三、重大風險提示重大風險提示公司已在本報告中詳細闡述公司在經營過程中可能面臨的各種風險及應對措施，敬請查閱本報告第三節“管理層討論與分析”之“四、風險因素”。四、四、公司全體董事出席董事會會議。公司全體董事出席董事會會議。五、五、天健會計師事務所（特殊普通合伙）天健會計師事務所（特殊普通合伙）為本公司出具了為本公司出具了標準無保留意見標準無保留意見的審計報告。的審計報告。六、六、公司負責人公司負責人CUICUI SHANSHAN、主管會計工作負責人、主管會計工作負責人房永生房永生及會計機構負責人（會計主管人員）及會計機構負責人（會計主管人員）毛飛毛飛波波聲明：保證年度

3、報告中財務報告的真實、準確、完整。聲明：保證年度報告中財務報告的真實、準確、完整。七、七、董事會董事會決議通過的本報告期利潤分配預案或公積金轉增股本預案決議通過的本報告期利潤分配預案或公積金轉增股本預案經董事會決議，公司2024年度擬以實施權益分派股權登記日的總股本扣減公司回購專用證券賬戶中的股份為基數分配利潤。本次利潤分配方案如下：1、公司擬向全體股東每10股派發現金紅利7.10元（含稅)。截至報告披露日，公司總股本扣減公司回購專用證券賬戶中的股份后為785,715,016股，以此計算合計擬派發現金紅利557,857,661.36元（含稅），占2024年度歸屬于上市公司股東凈利潤的49.94

4、%。本年度以現金為對價，采用集中競價方式已實施的股份回購金額110,858,053.49元，現金分紅和回購金額合計668,715,714.85元，占2024年度歸屬于上市公司股東凈利潤的59.87%。其中，以現金為對價，采用集中競價方式回購股份并注銷的金額0.00元，現金分紅和回購并注銷的金額合計557,857,661.36元，占本年度歸屬于上市公司股東凈利潤的比例為49.94%。2、公司不進行資本公積金轉增股本，不送紅股。如在本公告披露之日起至實施權益分派股權登記日期間，公司總股本發生變動的，擬維持每股分配現金紅利金額不變，相應調整分配總額。八、八、是否是否存在存在公司治理特殊安排等重要事項

5、公司治理特殊安排等重要事項適用 不適用九、九、前瞻性陳述的風險聲明前瞻性陳述的風險聲明適用 不適用中控技術股份有限公司2024 年年度報告3/332本報告所涉及的公司未來計劃、發展戰略等前瞻性陳述，不構成公司對投資者的實質承諾，請投資者注意投資風險。十、十、是否存在被控股股東及其是否存在被控股股東及其他他關聯方非經營性占用資金情況關聯方非經營性占用資金情況否十一、十一、是否存在違反規定決策程序對外提供擔保的情況是否存在違反規定決策程序對外提供擔保的情況否十二、十二、是否存在半數是否存在半數以上以上董事無法保證公司所披露年度報告的真實性、準確性和完整性董事無法保證公司所披露年度報告的真實性、準確

6、性和完整性否十三、十三、其他其他適用 不適用中控技術股份有限公司2024 年年度報告4/332目錄目錄第一節第一節釋義釋義.5第二節第二節公司簡介和主要財務指標公司簡介和主要財務指標.7第三節第三節管理層討論與分析管理層討論與分析.12第四節第四節公司治理公司治理.80第五節第五節環境、社會責任和其他公司治理環境、社會責任和其他公司治理.103第六節第六節重要事項重要事項.118第七節第七節股份變動及股東情況股份變動及股東情況.154第八節第八節優先股相關情況優先股相關情況.164第九節第九節債券相關情況債券相關情況.164第十節第十節財務報告財務報告.165備查文件目錄載有公司負責人、主管會

7、計工作負責人、會計機構負責人（會計主管人員）簽名并蓋章的財務報表。報告期內在中國證監會指定網站上公開披露過的所有公司文件的正本及公告的原稿。載有會計師事務所蓋章、注冊會計師簽名并蓋章的審計報告原件。中控技術股份有限公司2024 年年度報告5/332第一節第一節釋義釋義一、一、釋義釋義在本報告書中，除非文義另有所指，下列詞語具有如下含義：常用詞語釋義公司、本公司、中控技術指中控技術股份有限公司中石化指中國石油化工集團有限公司及其下屬公司中石油指中國石油天然氣集團有限公司及其下屬公司杭州元騁指杭州元騁企業管理合伙企業（有限合伙），公司股東正泰電器指浙江正泰電器股份有限公司，公司股東中石化資本指中國

8、石化集團資本有限公司，公司股東中核基金指中核（浙江）新興產業股權投資基金（有限合伙），公司股東聯想北京指聯想（北京）有限公司，公司股東上海檀英指上海檀英投資合伙企業（有限合伙），公司股東蘭溪壹暉指蘭溪普華壹暉投資合伙企業（有限合伙）（曾用名：蘭溪壹暉投資合伙企業（有限合伙），公司股東花旗銀行指花旗銀行（中國）有限公司，公司股東流程工業指利用化學反應、分離或混合等技術手段制造新產品、改進已有產品或處理廢棄物的工業，如化工、石化、電力、制藥、冶金、建材等智能制造指基于新一代信息技術，貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能的先進制造過程

9、、系統與模式的總稱。具有以智能工廠為載體、以關鍵制造環節智能化為核心、以端到端數據流為基礎、以網絡互聯為支撐等特征，可有效縮短產品研制周期、降低運營成本、提高生產效率、提升產品質量、降低資源能源消耗自動化控制系統指運用自動化控制技術對生產過程進行自動調節和控制的裝置，一般可分為集散控制系統（DCS，又名分布式控制系統）、安全儀表系統（SIS）和網絡化混合控制系統（PLC）等OMC指Operation Management&Control System，智能運行管理與控制系統。是公司結合客戶需求和新一代信息技術發展全新提出的流程工業裝置高度自主運行的新一代系統架構，超越了傳統的集散控制系統能力，

10、實現生產運行管理與控制的一體化，同時以開放性的架構，更加便捷有效地集成了制造商、用戶等的海量行業知識及經驗，實現流程工業從傳統的自動化向智能自主化運行的重大創新和升級DCS指Distributed Control System，集散控制系統，又名分布式控制系統。一種以控制器和現場設備為基礎，將相關工藝信號匯集到系統中，由操作站進行監視或其他控制操作，以分散控制、集中操作、分級管理為主要特征的工業自動化控制系統SIS指Safety Instrumented System，安全儀表系統。一種由傳感器、邏輯控制器以及最終元件的組合組成，能中控技術股份有限公司2024 年年度報告6/332實現一個或多

11、個安全功能的系統，主要為工廠控制系統中的報警和連鎖部分，對控制系統中檢測的結果實施報警動作或調節或停機控制網絡化混合控制系統指基于通用通信協議（UCP）網絡進行構架，使得產品適應現場分散的使用場合，滿足連續或半連續工業過程以及大型基礎設施場所控制需求的控制系統，其集成多種控制功能、可視化、網絡和信息技術，為各類應用程序提供完全集成化解決方案CCS指Compressor Control System，壓縮機組控制系統。由穩定可靠的硬件平臺和專用的優化控制軟件包組成，用來完成壓縮機組的參數顯示、報警、控制、調節及聯鎖邏輯保護，實現壓縮機的防喘振控制、性能調節以及轉速調節等，保證壓縮機組的安全穩定運

12、行SCADA指Supervisory Control And Data Acquisition，數據采集與監視控制系統。以計算機為基礎的生產過程控制與調度自動化系統，可以對現場的運行設備進行監視和控制工業軟件指以自動化控制系統為基礎、解決生產計劃管理和實際生產控制中的協調與優化問題的系列軟件APEX指Advanced Process Engineering Expert，流程工業過程模擬與設計平臺。是一款通用流程模擬軟件，通過將工藝過程進行計算描述，起到過程模擬與預測的作用，從而為工程設計、生產運行、裝置改造提供指導，達到安全生產、降本增效的目的?；?APEX 可精確描述工廠實際生產過程和預

13、測未來生產運營，輔助工廠全生命周期的決策優化。MES指Manufacturing Execution System，制造執行系統。從生產計劃下達到生產調度、組織、執行、控制，直至生產出合格產品全過程的信息化管理系統儀器儀表指安裝在工業生產現場，用于壓力、流量、溫度、物/液位等工藝參數測量或控制的儀表，包括變送器、執行器及其它檢測儀表等控制閥指工業過程控制系統中調節流體流量的控制裝置，又稱調節閥?？赏ㄟ^對流體流量的控制來調節流體的壓力、溫度、流量、液位等工藝參數壓力變送器指一種利用測壓傳感元件，將感受到的氣體、液體等物理壓力參數轉變成標準的電信號（如 420mA）或以數字通訊方式（如 Modbu

14、s-RTU 協議）的設備，以供給指示報警儀、記錄儀、控制系統等二次儀表進行測量、指示和過程調節安全柵指本安回路的安全接口，又稱為安全保持器。能在安全區和危險區之間雙向傳遞電信號，并可限制因故障引起的安全區向危險區的能量傳遞5T指5T 技術，是公司首家提出的，面向工業重大難題和重要 需 求，基 于 自 動 化 技 術 AT（AutomationTechnology）、信 息 化 技 術 IT（InformationTechnology）、工藝技術 PT（Process Technology）、運營技術 OT（Operation Technology）和設備技術 ET（Equipment Tech

15、nology）深度融合的技術EPA指Ethernet for Plant Automation，以太網工廠自動化。將通信領域主流技術應用于工業控制系統而形成的一種全新的適用于工業現場設備間通信的開放網絡通信中控技術股份有限公司2024 年年度報告7/332平臺現場總線指一種應用于自動化領域中，連接現場設備和自動化系統的全數字、雙向、多站的底層數據通信系統HART指Highway Addressable Remote Transducer，可尋址遠程傳感器高速通道的開放通信協議。由美國Rosemount公司推出，在模擬信號傳輸線上實現數字信號通信，屬于模擬系統向數字系統轉變的過渡產品FF指Fou

16、ndation Fieldbus，基金會現場總線。由美國FieldbusFoundation 推出，以 ISO/OSI 開放系統互聯模式為基礎，取其物理層、數據鏈路層、應用層為 FF 通信模型的相應層次，并在應用層上增加用戶層Profibus指采用德國標準（DIN19245）和歐洲標準（EN50170）的現 場 總 線，由 德 國 Siemens 公 司 推 出，包 括Profibus-FMS、Profibus-DP 和 Profibus-PA，分別適用于不同的自動化領域ARC指ARC Advisory Group，ARC 顧問集團。一家專注于工業領域的咨詢公司，為客戶提供市場、技術、運營和戰

17、略咨詢服務睿工業指北京鉑睿德佳信息服務有限公司，專注于工業領域（B2B）市場研究的咨詢公司，尤其專長于自動化、輸配電、新能源、樓宇、醫療器械、通用器械領域工控網指工控網（北京）信息技術股份有限公司，工控領域的咨詢公司，面向行業用戶提供業內廠商、產品、技術、應用等全方位資訊SIL 認證指Safety Integrity Level，安全完整性等級認證。針對安全設備的安全完整性等級進行的認證，包括硬件可靠性計算和評估、軟件評估、環境試驗、電磁兼容性測試等內容公司法指中華人民共和國公司法證券法指中華人民共和國證券法公司章程指公司現行有效的公司章程中國證監會指中國證券監督管理委員會上交所指上海證券交易

18、所工信部指中華人民共和國工業和信息化部海關總署指中華人民共和國海關總署元、萬元、億元指人民幣元、人民幣萬元、人民幣億元報告期指2024 年 1 月 1 日至 12 月 31 日第二節第二節公司簡介和主要財務指標公司簡介和主要財務指標一、一、公司基本情況公司基本情況公司的中文名稱中控技術股份有限公司公司的中文簡稱中控技術公司的外文名稱Supcon Technology Co.,Ltd公司的外文名稱縮寫SUPCON公司的法定代表人CUI SHAN公司注冊地址浙江省杭州市濱江區六和路 309 號公司注冊地址的歷史變更情況無中控技術股份有限公司2024 年年度報告8/332公司辦公地址浙江省杭州市濱江

19、區六和路 309 號公司辦公地址的郵政編碼310053公司網址https:/ 309 號浙江省杭州市濱江區六和路 309 號電話0571-866675250571-86667525傳真0571-811186030571-81118603電子信箱三、三、信息披露及備置地點信息披露及備置地點公司披露年度報告的媒體名稱及網址中國證券報、證券時報、證券日報、上海證券報公司披露年度報告的證券交易所網址http:/ 不適用公司股票簡況股票種類股票上市交易所及板塊股票簡稱股票代碼變更前股票簡稱A 股上海證券交易所科創板中控技術688777不適用(二二)公司公司存托憑證存托憑證簡簡況況適用 不適用公司存托憑證

20、簡況證券種類存托憑證與基礎股票的轉換比例存托憑證上市交易所及板塊存托憑證簡稱存托憑證代碼變更前存托憑證簡稱全球存托憑證1:2瑞士證券交易所不適用SUPCON不適用存托機構名稱花旗銀行辦公地址388 Greenwich Street,New York,New York10013 United States of America經辦人-托管機構名稱Industrial and Commercial Bank of ChinaLimited,Beijing,Zurich Branch辦公地址Nschelerstrasse 1,8001 Zurich,Switzerland經辦人羅天馳（Henry L

21、uo）中控技術股份有限公司2024 年年度報告9/332五、五、其他相關資料其他相關資料公司聘請的會計師事務所（境內）名稱天健會計師事務所（特殊普通合伙）辦公地址浙江省杭州市蕭山區盈豐街道潤奧商務中心T2 寫字樓簽字會計師姓名葉衛民、賴興愷報告期內履行持續督導職責的保薦機構名稱申萬宏源證券承銷保薦有限責任公司辦公地址上海市徐匯區長樂路 989 號 3 層簽字的保薦代表人姓名王鵬、劉浩持續督導的期間2020 年 11 月 24 日至 2023 年 12 月 31 日備注：截至 2023 年 12 月 31 日，公司首次公開發行股票并上市的法定持續督導期已屆滿，鑒于公司募集資金尚未使用完畢，申萬宏

22、源證券承銷保薦有限責任公司繼續對公司募集資金存放與使用情況履行持續督導義務。六、六、近三年主要會計數據和財務指標近三年主要會計數據和財務指標(一一)主要會計數據主要會計數據單位：元幣種：人民幣主要會計數據2024年2023年本期比上年同期增減(%)2022年營業收入9,138,514,049.218,619,910,802.446.026,623,856,546.82歸屬于上市公司股東的凈利潤1,116,986,722.131,101,763,732.921.38797,929,183.55歸屬于上市公司股東的扣除非經常性損益的凈利潤1,037,617,760.39947,493,611.35

23、9.51683,015,627.34經營活動產生的現金流量凈額433,952,564.82191,430,934.79126.69360,264,879.912024 年末2023年末本期末比上年同期末增減（%）2022年末歸屬于上市公司股東的凈資產10,308,609,923.139,824,957,267.114.925,257,932,435.83總資產18,316,483,373.5217,879,654,035.292.4413,062,623,039.84(二二)主要財務指標主要財務指標主要財務指標2024年2023年本期比上年同期增減(%)2022年基本每股收益（元股）1.421

24、.44-1.391.11稀釋每股收益（元股）1.421.43-0.701.09扣除非經常性損益后的基本每股收益（元股）1.321.246.450.95加權平均凈資產收益率（%）11.1413.70減少2.56個百分點16.44中控技術股份有限公司2024 年年度報告10/332扣除非經常性損益后的加權平均凈資產收益率（%）10.3511.78減少1.43個百分點14.07研發投入占營業收入的比例（%）10.7010.53增加0.17個百分點10.45報告期末公司前三年主要會計數據和財務指標的說明適用 不適用1、公司 2024 年經營活動產生的現金流量凈額 43,395.26 萬元，較上年同期上

25、升 126.69%，主要系公司銷售合同及采購合同條款優化所致。2、本報告期，GDR 資金匯兌收益金額為 2,517.49 萬元(扣除所得稅，下同)，去年同期 GDR 資金匯兌收益金額為 10,558.88 萬元。剔除 GDR 資金匯兌損益影響后，歸屬于上市公司股東的凈利潤為 109,181.18 萬元，較上年同期增長 9.60%；剔除 GDR 資金匯兌損益影響后，歸屬于上市公司股東的扣除非經常性損益的凈利潤為 101,244.29 萬元，較上年同期增長 20.26%。七、七、境內外會計準則下會計數據差異境內外會計準則下會計數據差異(一一)同時按照國際會計準則與按中國會計準則披露的財務報告中凈利

26、潤和歸屬于上市公司股東同時按照國際會計準則與按中國會計準則披露的財務報告中凈利潤和歸屬于上市公司股東的凈資產差異情況的凈資產差異情況適用 不適用(二二)同時按照境外會計準則與按中國會計準則披露的財務報告中凈利潤和歸屬于上市公司股東同時按照境外會計準則與按中國會計準則披露的財務報告中凈利潤和歸屬于上市公司股東的凈資產差異情況的凈資產差異情況適用 不適用(三三)境內外會計準則差異的說明：境內外會計準則差異的說明：適用 不適用八、八、20242024 年分季度主要財務數據年分季度主要財務數據單位：元幣種：人民幣第一季度（1-3 月份）第二季度（4-6 月份）第三季度（7-9 月份）第四季度（10-1

27、2 月份）營業收入1,738,464,204.722,513,707,175.082,084,795,072.262,801,547,597.15歸屬于上市公司股東的凈利潤145,425,147.05371,203,951.64200,087,601.19400,270,022.25歸屬于上市公司股東的扣除非經常性損益后的凈利潤118,565,671.14353,657,375.14182,992,196.05382,402,518.06經營活動產生的現金流量凈額-676,617,158.65256,689,648.2965,896,213.96787,983,861.22季度數據與已披露定期

28、報告數據差異說明適用不適用九、九、非經常性損益項目和金額非經常性損益項目和金額適用 不適用中控技術股份有限公司2024 年年度報告11/332單位：元幣種：人民幣非經常性損益項目2024 年金額附注（如適用）2023 年金額2022 年金額非流動性資產處置損益，包括已計提資產減值準備的沖銷部分-7,906,819.65七、68；七、73；七、74；七、7513,928,276.06-783,786.84計入當期損益的政府補助，但與公司正常經營業務密切相關、符合國家政策規定、按照確定的標準享有、對公司損益產生持續影響的政府補助除外37,383,541.91七、67；55,979,438.7453

29、,468,347.28除同公司正常經營業務相關的有效套期保值業務外，非金融企業持有金融資產和金融負債產生的公允價值變動損益以及處置金融資產和金融負債產生的損益54,292,073.89七、68；七、70；94,925,997.6368,693,479.72計入當期損益的對非金融企業收取的資金占用費委托他人投資或管理資產的損益對外委托貸款取得的損益因不可抗力因素，如遭受自然災害而產生的各項資產損失單獨進行減值測試的應收款項減值準備轉回8,398,444.39七、5；6,029,067.617,064,871.79企業取得子公司、聯營企業及合營企業的投資成本小于取得投資時應享有被投資單位可辨認凈資

30、產公允價值產生的收益同一控制下企業合并產生的子公司期初至合并日的當期凈損益非貨幣性資產交換損益債務重組損益企業因相關經營活動不再持續而發生的一次性費用，如安置職工的支出等因稅收、會計等法律、法規的調整對當期損益產生的一次性影響因取消、修改股權激勵計劃一次性確認的股份支付費用對于現金結算的股份支付，在可行權日之后，應付職工薪酬的公允價值變動產生的損益采用公允價值模式進行后續計量的投資性房地產公允價值變動產生的損益中控技術股份有限公司2024 年年度報告12/332交易價格顯失公允的交易產生的收益與公司正常經營業務無關的或有事項產生的損益受托經營取得的托管費收入除上述各項之外的其他營業外收入和支出

31、349,966.25七、74；七、75-59,739.76-814,466.00其他符合非經常性損益定義的損益項目減：所得稅影響額11,938,430.0015,360,494.7012,411,819.68少數股東權益影響額（稅后）1,209,815.051,172,424.01303,070.06合計79,368,961.74154,270,121.57114,913,556.21對公司將公開發行證券的公司信息披露解釋性公告第 1 號非經常性損益未列舉的項目認定為非經常性損益項目且金額重大的，以及將公開發行證券的公司信息披露解釋性公告第 1 號非經常性損益中列舉的非經常性損益項目界定為經常

32、性損益的項目，應說明原因。適用 不適用十、十、非企業會計準則財務指標情況非企業會計準則財務指標情況適用 不適用十一、十一、采用公允價值計量的項目采用公允價值計量的項目適用 不適用單位：元幣種：人民幣項目名稱期初余額期末余額當期變動對當期利潤的影響金額交易性金融資產1,650,000,000.002,380,885,775.13730,885,775.13885,775.13應收款項融資183,711,330.47354,730,409.31171,019,078.84其他權益工具投資26,113,692.3138,257,644.0212,143,951.71468,561.16其他非流動金融

33、資產706,203,188.16706,203,188.16-12,636,811.84合計1,859,825,022.783,480,077,016.621,620,251,993.84-11,282,475.55十二、十二、因國家秘密、商業秘密等原因的信息暫緩、豁免情況說明因國家秘密、商業秘密等原因的信息暫緩、豁免情況說明適用 不適用第三節第三節管理層討論與分析管理層討論與分析一、一、經營情況討論與分析經營情況討論與分析1、主要經營情況、主要經營情況2024 年是公司極不平凡的一年。隨著數字經濟蓬勃發展，全球各國加快推動數字經濟重點領域發展，隨著國內人工智能大模型 DeepSeek 推出，

34、全球人工智能產業鏈競爭格局實現重塑，國家及地方政府積極出臺了一系列政策推進“人工智能”行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢中控技術股份有限公司2024 年年度報告13/332更好結合，支持大模型廣泛應用，打造具有國際競爭力的數字產業集群。面對新一輪科技革命和產業變革，公司率先布局人工智能，全力投入“工業 AI+數據”新產品及新技術的研發及應用，中控流程工業時序大模型（TPT,Time-Series Pre-trained Transformer）橫空出世，激發流程工業產業技術革命，全面推廣“1+2+N”工業 AI 驅動的企業智能運行新架構，推動人工智能在流程工業領域廣泛應用，深入參與全球先進制

35、造業自動化、數字化、智能化變革，打開了流程工業人工智能的全新局面！同時，公司全面深化數字化轉型，全面開展降本增效管理，提升公司核心競爭力和盈利能力，增強內部運營穩健性，公司邁向高質量發展。在全新戰略的引領下，公司秉持“成為工業 AI 全球領先企業，用 AI 推動工業可持續發展”的愿景，在經營管理層和全體員工的共同努力下，公司激流勇進，2024 年公司的營業收入及利潤均保持穩健增長。報告期內，公司實現營業總收入913,851.40萬元，同比增長6.02%；實現歸屬于母公司所有者的凈利潤111,698.67萬元，同比增長 1.38%；剔除 GDR 匯兌損益后，實現歸屬于母公司所有者的扣除非經常性損

36、益的凈利潤 101,244.29 萬元，同比增長 20.26%。2 2、經營情況分析、經營情況分析（1 1）加大加大人工人工智能技術智能技術研發投入研發投入，全力打造工業全力打造工業 AIAI 硬核硬核產品產品報告期內，公司繼續加大研發投入力度，研發費用 97,800.52 萬元，同比增長 7.73%，占營業收入的比例為 10.70%。在工業 AI 時代下，中控技術基于工業控制系統，依托廣泛的用戶基礎，以及沉淀在 10 萬套工業控制系統上超過 100EB 的龐大工業數據量，中控技術成為了擁有流程工業各細分領域數據最為豐富的工業實時數據的公司?；凇癆I+數據”的核心理念，公司將大量的工業數據、

37、工業知識、工業經驗、工業控制模型與工藝機理模型等進行深度融合，面向流程工業的“研發、設計、運營、運維”全生命周期開展技術創新、產品研發，打造強大的“工業 AI 大腦”，同時通過 AI 與機器人技術的深度融合，推進“PA+BA”全域調度管理決策，驅動流程工業邁向“少人化、無人化、高度智能化”。為此，公司積極引入國內外高端自動化控制系統、人工智能等領域頂尖研發人才，重構研發體系，為公司產品創新奠定牢固的人才基礎，報告期內研發人員為2,168 人，占公司員工總數的 39.05%。報告期內，公司取得了自動化控制及工業 AI 領域的重大突破。公司基于深厚的產業實踐和技術沉淀，敏銳發掘流程工業人工智能的應

38、用，深度洞察流程工業客戶核心需求，我們隆重推出了全球首款 UCS 通用控制系統和 TPT 時序工業大模型兩款劃時代的創新產品：第一款是全球首發的通用控制系統 UCS(Universal Control System)，構建了軟件定義、全數字化、云原生的控制系統，徹底顛覆延續近 50 年的傳統集散控制系統的技術架構，打破了傳統DCS 系統架構復雜、成本高、算力有限的瓶頸，它運用“一個工廠、一個控制機柜”的極簡結構，已在興發集團、榮盛金塘新材料等 10 余家客戶實施應用，實現機柜室空間減少 90%、線纜成本下降 80%，建設周期縮短 50%，通信速率提升 100 倍以上，引領了控制系統的革命性創新

39、。第二款是流程工業 AI 時序大模型 TPT(Time-Series Pre-trained Transformer)，公司基于生產過程自動化 PA（Process Automated）場景，由公司自主研發的生成式 AI 算法框架，通過匯集不同行業、不同工廠、不同裝置的海量生產運行、工藝、設備及質量數據等融合預訓練，學習并形成工業裝置運行的通用規律，通過少量微調或零微調，在不同裝置和工況間復用，進行各種工廠的運行評價、健康評估、瓶頸分析、操作優化、乃至工廠 Redesign 等工作，TPT 大模型已首度實現工業現場在線實時優化與閉環控制，大幅提升建模的效率，幫助用戶實現工廠的最優運行目標。目前

40、 TPT 已在氯堿、熱電、石化等十余個工廠及裝置取得了突破性應用，TPT 實現了常減壓裝置油品切換操作規劃路徑優化、電解槽集群的閉環控制優化等，TPT 能實現噸蒸汽煤耗能耗下降 3.1%以上，為客戶帶來 50%以上效率提升。（2 2）優勢行業穩健增長，新興行業需求涌現優勢行業穩健增長，新興行業需求涌現報告期內，公司憑借頭部企業優勢、智能制造多產品先發優勢，深挖下游行業結構性增長機會。公司市場占有率進一步提高，根據睿工業統計，2024 年度，公司核心產品集散控制系統（DCS）中控技術股份有限公司2024 年年度報告14/332在國內的市場占有率達到了 40.4%，連續十四年蟬聯國內 DCS 市場

41、占有率第一名。其中化工領域DCS 的市場占有率達到 63.2%，石化領域 DCS 的市場占有率達到 56.2%，公司在化工、石化、建材、造紙四大行業 DCS 市場占有率均排名第一。2024 年公司核心產品安全儀表系統（SIS）國內市場占有率 31.2%，連續三年蟬聯國內 SIS 市場占有率第一名。從產品來看，國家積極實施推動大規模設備更新和消費品以舊換新行動方案，下游客戶積極響應控制系統設備更新，工業自動化及智能制造相關產品景氣度較好，控制系統（控制系統及控制系統+儀表）共實現收入 37.33 億元，同比增長 7.87%；工業軟件（工業軟件及控制系統+軟件+其他）共實現收入 26.53 億元，

42、同比增長 20.70%；儀器儀表實現收入 6.43 億元，同比增長 3.48%。從行業來看，石化、化工行業收入持續穩定增長，油氣、醫藥、食品飲料、造紙行業景氣度較好，收入持續保持較快增長趨勢，石化行業收入增長 10.59%，化工行業收入增長 5.89%，油氣行業收入增長 47.84%，制藥食品行業收入增長 17.38%；主要因優勢行業石化、化工的需求依然保持穩健增長，全新挖掘油氣、白酒等重點新興行業需求，為公司 2024 年全年業績穩健增長提供有力支撐。（3 3）國際市場加速開拓，業績翻倍增長）國際市場加速開拓，業績翻倍增長2024 年，公司國際化戰略不斷推進和深化，海外業務進入了新的發展階段

43、。公司海外業務收入 7.49 億元，同比增長 118.27%，占公司主營業收入約 8.25%。全球化運營能力不斷增強。公司國際營銷體系著力部署東南亞、中東、中亞、歐洲、美洲、日本等地區，公司海外團隊近 300人，在新加坡、沙特阿拉伯、哈薩克斯坦、加拿大、日本等國家設立子公司 21 家，中控國際運營公司在新加坡正式開業，新設泰國、加拿大、馬來西亞、哈薩克斯坦、印尼 5 家 5S 店，全面提升SUPCON 品牌全球影響力和本土客戶粘性，海外本地化運營能力得到大幅提升。海外市場突破。報告期內，公司新簽海外合同 13.55 億元，同比增長 35%以上。公司與沙特阿美、印尼國家石油Pertamina、馬

44、來西亞國家石油 Petronas、泰國石油 PTT、瑞士 Holcim、日本三菱化學等國際頂尖客戶在控制系統、工業軟件、機器人、工控網絡安全等領域的實現深度合作，取得了 Pertamina集團 CSMS 最高級別等級認證并中標其液化天然氣（LNG）罐區儲罐項目；實現沙特阿美等重點客戶控制系統（CCS）短名單入圍并完成功能性測試，獲得沙特阿美工控網絡安全、機器人、工業軟件等多個項目，成功中標賈夫拉大型海水淡化項目，取得沙特市場首個 DCS 項目應用突破；為世界最大建材公司瑞士 Holcim 提供首臺套無線溫振監控系統；取得日本三菱化學、韓國 TES、蒙古布羅巨特電廠等多個項目突破，成功進入 Sa

45、msung、DL 等國際 EPC 短名單。公司持續獲得全球高端客戶的深度認可，全球化布局進入深度開拓期，全球化業務不斷上臺階，已成長為全球高端產品及技術供應商。（4 4）全面推廣營銷新模式，全方位洞悉客戶需求）全面推廣營銷新模式，全方位洞悉客戶需求 PlantMate5S 店運營情況報告期內，公司國內市場營銷表現較好，公司已覆蓋流程工業領域超過 3.49 萬家客戶，客戶覆蓋率進一步上升，公司累計建設完成 200 家 5S 店，深入覆蓋全國 643 家化工園區，億元店達16 家，深化落地“1+2+N”智能工廠新架構,全面推進公司新產品、新模式戰略轉型，極大提升了面向全球的客戶粘性及品牌影響力。公

46、司持續突破高端戰略合作客戶、大項目，市場規模穩定增長，公司與中石油吉林石化、中海殼牌、榮盛金塘新材料、中煤榆林煤炭、國家管網、中國能源建設、東明石化、華潤電力、萬華化學、湖北興發、華友鈷業、晉能控股、中國中化、五糧液、瀘州老窖、三峽集團、天新藥業等眾多企業深化戰略合作。PlantMartS2B 線上平臺運營情況S2B 業務方面，公司全面建設“智慧物料決策中樞”作為線上 PlantMart 商城的核心“智慧大腦”，深度融合 DeepSeek-R1 大模型與垂直領域知識庫，依托自然語言處理、知識圖譜構建、動態優化算法三大技術模塊，構建起“數據智能中樞+業務決策引擎”雙輪驅動架構，實現覆蓋物料需求分

47、類、屬性參數檢查、標準化建議、商品匹配等的物料全生命周期智能管理，從“智能解析”“精準匹配”“數據治理”三大維度，全方位助力客戶構建智慧供應鏈數字基座。2024 年繼中控技術股份有限公司2024 年年度報告15/332續大規模推廣 500 多家大型客戶的聯儲聯備合作，無縫銜接客戶采購系統，助力客戶數字化采購轉型。PlantMembership全新推出會員訂閱制報告期內，推出全新的“會員訂閱制”，構筑穩健持續、高粘性、平臺化的創新商業模式。全面推進工業軟件產品標準化，重新設計工業軟件配置及報價，重構業務規則，引入 Token 作為代貨幣，以產品價值重新定義軟件。公司推出“會員訂閱制”，旨在為用戶

48、提供卓越的服務體驗，加快工業軟件在企業數字化轉型中的部署效率，為用戶提供持續價值服務，同時訂閱制模式將幫助公司產生長期穩定的訂閱收入及穩定可預測的現金流。公司通過“會員訂閱制”商業模式，向戰略會員客戶開放高價值軟件包組合，為客戶追求高價值高回報提供多樣性選擇，可為客戶實現“軟件投資成本大幅降低、軟件運維零成本、軟件升級無限制、套餐內工業軟件產品定期免費上新”等重要價值。2024 年，公司成功簽約 622 家會員訂閱客戶，實現會員訂閱制業務從無到有、再到億級的重大突破。（5 5）新興商業機會迸發，共筑生態融合發展圈）新興商業機會迸發，共筑生態融合發展圈 新興商業機會新興商業機會公司依托在數字化和

49、智能化領域長期積累的優勢，以客戶為中心開辟新行業、新賽道。報告期內公司開拓了機器人、智慧實驗室等新業務領域，通過內外部資源的整合與培育，各新賽道業務實現了快速增長，部分業務已從孵化階段快速進入到高速成長階段。2024 年公司正式建立了機器人產品業務體系，2024 年實現收入 5,601.09 萬元，新簽訂單 1.67億元，業務從無到有，快速全面爆發，發布以“AI+平臺+安全巡檢”、供應鏈物流、協作機器人裝備為核心的流程工業機器人解決方案“Plantbot”，完成PlantbotStudio綜合調度管理平臺V1.0開發，通過整合“AI+機器人”技術，運用包括四足機器狗、人形機器人等新技術產品，賦

50、予機器人出色的感知、決策與執行能力，使其在巡檢與操作、供應鏈物流、裝備協作及 AI 視覺等復雜多變的作業環境及場景中廣泛應用。成功中標沙特阿美 MultifunctionRobot、安徽翔晟新材料智慧物流、鎮海煉化智能巡檢等項目，實現多類型機器人在復雜場景中的首臺套應用；突破沙特阿美、日本三菱、泰國石油 PTT、馬來西亞恒源石化 HRC 等國際高端客戶；積極探索人形機器人在智慧實驗室等場景的應用；與云深處、寧波工研院、杭州迦智、華誼信息、韓國 PSCK 等生態伙伴建立良好的合作關系，構建完整的產品與技術生態。公司將進一步圍繞機器人這一未來工廠的重要 AI載體，針對流程工業領域的特殊性，圍繞智能

51、 AI 賦能傳感器和執行機構，強化機器人的多模態感知能力，更加精準獲取生產過程信息以及巡檢信息，結合現場設備數字機理模型，能夠實現更加高效、精確和可靠實現現場生產狀態的預測，達到安全增效，全面提升客戶的數字化水平的目標。智慧實驗室圍繞石油化工、電網電力、制藥等行業需求，完成智慧實驗室水質、色譜、無人送樣、油化等多場景解決方案迭代，發布全流程智能質量數據監控平臺 Q-Lab，全面匯集流程工業實驗室、在線分析、軟測量等質量數據，以質量視角透視生產過程，對質量狀態實時精準監控，助力企業落實全面智能質量管控，并在裕龍石化、衛星石化等項目中實現落地應用，助力天津石化打造國內石化行業首個智慧無人實驗室并成

52、功投用，中標鎮海煉化水質實驗室、天津石化化工站實驗室、中原油田原油檢測實驗室、國網福建電科院油化實驗室等多個重點項目。新興行業開拓方面，2024 年公司著力挖掘了油氣、煤礦、白酒行業。油氣行業聚焦深化“三桶油”及國家管網市場布局，同步拓展海外油氣市場，聯合生態搭建中控油氣平臺，打造“產品+服務+數據”的商業邏輯，自公司進入油氣行業以來，2024 年首次實現 8.85 億收入，創歷史新高。白酒行業加速推進智能裝備業務，優化產品結構，智能量質摘酒/分段計量方案，成功解決傳統行業經驗傳承難、效率低、分段不準確等痛點問題，全新開拓傳統行業新賽道，真正實現行業從無到有突破，報告期內成功獲得滬州老窖、五糧

53、液、茅恒等客戶，業務規模大幅增長，2024 年新簽訂單突破 2 億；智慧煤礦行業推動煤礦液壓支架控制系統產品規?；瘧?，打造行業領先的解決方案，智慧煤礦業務實現 0 到 1 的突破，聯手山西金能段王煤業和鵬飛集團打造行業突破性標桿中控技術股份有限公司2024 年年度報告16/332應用。公司未來還將積極探索新興商業機會，以“AI+創新產品”方案賦能核心價值場景。生態合作生態合作公司向全球推出了生態合作伙伴“CLUSTAR星河計劃”、“APL 生態伙伴計劃”，圍繞產品技術生態、全球渠道生態、新型服務生態、全域供應鏈生態、高?？蒲性核鷳B誠邀全球伙伴共創未來，構建“數字化產業生態聯盟”。報告期內，

54、公司的生態合作不斷拓展和深化，在與全球合作伙伴增進合作關系的同時，與用友、中國五環、東方電纜、印尼國家天然氣公司、中國天辰、浙資運營、迦智科技等國內外眾多頭部企業新簽戰略合作協議，與大華成立“視覺 AI 聯合實驗室”推進技術與業務共研，與培慕科技、達美盛等合作伙伴首次達成重點項目合作，通過發揮各自能力優勢，實現資源共享與價值共創，從而為客戶提供領先的解決方案和服務，賦能客戶生產運營與管理水平全面提升。（6 6）全方位建設數字化運營能力，實現高質量發展全方位建設數字化運營能力，實現高質量發展2024 年，公司全面深化公司數字化轉型，打造數字化組織及流程，建設數智中控。如期推進營銷、研發、供應鏈、

55、工程服務、運營、財經、人力等 56 個數字化項目立項與落地，全年增效300 余人年，實現主業務流程 100%全覆蓋，全方位提升業務能力。公司運營管理能力不斷深化，管理效率不斷提升，管理費用率為 4.51%，同比下降 0.71 個百分點，銷售費用率為 8.69%，同比下降 0.46 個百分點，實現高質量發展。2025 年，公司將堅定貫徹工業 AI 發展戰略，緊緊圍繞“產品型、平臺型、工業 AI 公司”的全面戰略轉型目標，以工業自動化技術為根基，依托深厚的工業數據積淀，加速人工智能技術與工業場景的深度融合，構建工業全價值鏈智能生態系統，融合人工智能大模型的多模態、強推理等能力，打造“1+2+N”工

56、業 AI 驅動的企業智能運行新架構，通過搭建核心大模型雙架構，形成覆蓋“裝置-工廠-行業”的流程工業多智能體系統（MAS,Multi-Agent System），打造更有智慧的“工業 AI 大腦”，全面形成“AI+安全、AI+質量、AI+低碳、AI+效益”的核心解決方案，為全球工業的“智變”貢獻中國智慧。非企業會計準則業績變動情況分析及展望非企業會計準則業績變動情況分析及展望適用 不適用二、二、報告期內公司所從事的主要業務、經營模式、行業情況及研發情況說明報告期內公司所從事的主要業務、經營模式、行業情況及研發情況說明(一一)主要業務、主要產品或主要業務、主要產品或服務服務情況情況1 1、主要業

57、務主要業務公司秉持“成為工業 AI 全球領先企業，用 AI 推動工業可持續發展”的愿景和“讓工業更智能，讓客戶更成功”的使命，堅持自主創新，聚焦流程工業自動化、數字化、智能化需求。公司以 AI 為核心驅動創新，構建了包括運行數據基座（DCS）、設備數據基座（PRIDE）、質量數據基座（Q-Lab）和模擬數據基座（APEX）在內的“4 大數據基座”，打造 AI+數據核心競爭力，將數據價值最大化，定義和重塑流程工業新形態，引領流程工業加速“智變”，支撐流程工業在轉型升級中的重大行業需求，實現“安全、質量、低碳、效益”的高質量發展目標?；诠I AI 的技術發展及公司最新的戰略指引，公司在全球率先提

58、出了“1+2+N”工業 AI驅動的企業智能運行新架構?！?”代表 1 個工廠操作系統，實現統一工業數據集成，為工業 AI奠定強大的數據基座?！?”包括兩個核心大模型：一個是時間序列大模型 TPT（Time-seriesPre-trained Transformer），打造工業 AI 模型基座，深度挖掘工業數據價值，實現生產過程自動化（Process Automated，PA），幫助用戶實現生產過程安全、高效、高質的自主運行；另一個是超圖大模型 HGT（Hyper Graph Transformer），實現企業運營自動化（Business Automated，BA），幫助用戶實現企業的卓越運營。

59、“N”代表 N 個覆蓋工業全場景的工業 APP/Agents，它們如同智能中控技術股份有限公司2024 年年度報告17/332工廠中的“特種兵”，能夠在各自的垂直領域內發揮專長，協同作戰，讓工廠變得更聰明、更智慧。公司深入構建 PlantMate 線下 5S 店+PlantMart 線上商城的一站式工業服務模式，新推出了PlantMembership 會員訂閱制，構筑穩健持續、高粘性、平臺化的創新商業模式。截至 2024 年底，已開出近 200 家 PlantMate 5S 店(5S 即 Sales 銷售、Service 服務、Spare parts 備品備件、Specialists 專家咨詢

60、、Solutions 解決方案)，全面覆蓋國內 678 家化工園區和沙特、泰國、加拿大、哈薩克斯坦等海外國家，有效縮小服務半徑、縮短響應時間，更加敏銳地感知客戶需求，反哺場景化解決方案不斷升級；線上 PlantMart 商城通過打造數智解決方案、數智服務、數智商城，成為中控技術鏈接全球客戶的重要交易平臺、服務平臺及數據運營平臺。憑借“PlantMate 線下 5S 店+PlantMart 線上商城”相結合的便捷性、專業性、及時性等優勢特點，公司持續優化服務模式，在業內創新性推出 PlantMembership 會員訂閱制，以降低客戶的投資成本并全方位滿足其多樣化的軟件訂閱需求。中控技術股份有限

61、公司2024 年年度報告18/3322 2、主要產品或服務情況、主要產品或服務情況（1 1）工業）工業 AIAI 產品家族產品家族時間序列大模型（Time-series Pre-trained Transformer，TPT）時間序列大模型 TPT 基于海量工業數據預訓練，具備模擬、預測等核心能力，能覆蓋多種工業場景應用、生成工業核心內容如控制策略、操作優化方案、瓶頸分析報告等，將 AI 應用從內容領域（文生文、文生圖等）深度擴張到生產實體領域，革新了數據應用方式，提升了流程工業生產制造各環節效率，加速流程工業走向智能化。TPT 通過統一分析類、優化類、控制類、培訓類等工業建模過程，實現裝置的

62、跨工況、高精度、高可靠模擬與預測，從而解決數據碎片化、工業應用分散等難題，構建以一個模型為基座，打造一個軟件支撐多種應用的新模式。TPT 作為“智慧大腦”使裝置像專家一樣自主思考與交流，自我監督和自主優化運行，已在氯堿、熱電、石化等行業的多個裝置上取得了突破性應用，解決了眾多復雜控制、操作優化和異常預警等問題，實現了提人效、穩運行、增收益的目標，將全面引領流程工業加速“智變”。TPT 應用能夠對生產單元運行的影響因素進行深刻洞察，全面了解生產裝置的運行狀態，精準預測生產裝置的未來趨勢，將大幅降低生產管理及操作人員的工作強度，提升裝置運行的安全性，實現人效提升 30%-50%；TPT 統一支撐裝

63、置過程優化、控制策略與參數優化等不同場景，實現多層次的生產裝置運行決策優化，以提高生產效率、降低生產成本，提升產品質量，并最大化裝置生產效益，實現效益提升 13%。中控技術股份有限公司2024 年年度報告19/332超圖大模型（Hyper Graph Transformer，HGT）超圖大模型HGT是中控在BA領域打造的一款融合了開源大語言模型及自研圖注意力模型的超圖模型，通過結合自然語言的語義理解及圖模型的動態關聯建模、多維度關系解構等特性，提供了對企業經營業務的高階理解及推理能力，幫助企業快速構建面向研、產、供、銷、服、支持保障等各領域的智能應用及 Agents，并通過多智能體集群協同的感

64、知、分析、行動，全方位提升運營效率，降低運營成本的同時，提升智能化決策水平，實現企業的卓越運營。HGT 四大核心技術：1）BA 全域圖數據集：基于超強語義理解及實體抽取能力，快速實時構建私域及領域超圖數據；2）多模態感知：基于多模態理解能力及動態超圖數據，構建企業經營多元場景的“數字神經系統”；3）思維鏈強化：基于圖模型的思維鏈強化通過節點關聯和路徑優化提升推理能力，利用圖結構動態整合知識節點與邏輯邊，支持多維度信息交互與概率推理，增強復雜問題解決的系統性和可解釋性；4）多元復雜信息的深度關聯挖掘能力：基于圖模型的多元信息深度關聯挖掘利用圖結構表征異構數據，通過路徑推理，揭示高維非線性數據中的

65、隱藏模式與跨域關聯，提升對業務的語義理解與決策精度。HGT 三大核心應用場景：1）工業 APP/Agent 快速構建：通過 APP/Agent Builder，以智能的方式開發工業 APP/Agent；2）面向研、產、供、銷、服及支撐保障領域的全業務鏈路智能體；3）工業級分析決策：智能整合、深度剖析海量工業數據，挖掘潛藏價值，突破復雜場景下的決策瓶頸。中控技術股份有限公司2024 年年度報告20/332（2 2）自動化控制產品家族）自動化控制產品家族控制系統產品家族a.通用控制系統（Universal Control System，UCS）UCS 是中控技術突破現有系統封閉專用、層級僵化、算力

66、有限的束縛，創新提出軟件定義、全數字化、云原生的新型控制系統技術架構，打破了傳統物理控制器、I/O 模塊與機柜群的桎梏，以私有云、全光確定性網絡及智能設備的極簡新形態，引領控制系統的革命性創新。通用控制系統 Nyx 是中控推出的基于通用控制系統 UCS 架構的產品。Nyx 以專為工業實時控制設計實時云操作系統 NyxOS 為基礎，深度融合云原生、全光工業網絡技術、APL 技術、AI-Inside理念。Nyx 是面向未來自動化的智能控制系統，以 AI 加持工業控制，實現了靈活的按需定義控制、客戶知識資產永續，為企業的數字智能化注入了新活力。其擁有以下價值：采用極簡架構，實現低成本且易于維護，能夠

67、節省高達 90%的機柜空間，減少 80%的線纜成本，縮短 50%的改造周期；深度整合 AI 技術，利用基于 GPU 的控制引擎，提供自動組態生成、AI 融合 PID 等先進功能，實現精準決策與效率提升，從而提高設備運行效率，開啟控制領域“人工智能”新時代，釋放生產力潛能；創新提出軟件定義控制，徹底實現軟硬件解耦，確保更快的部署速度、更高的安全性和可靠性，具備故障隔離與自愈能力，確保生產過程的安全性。中控技術股份有限公司2024 年年度報告21/332b.智能運行管理與控制系統（Operation Management&Control，OMC）智能運行管理與控制系統是生產過程自動化的核心基礎子系

68、統，融合智能化、數字化、自動化技術，實現生產裝置智能感知、智能控制、智能操作、智能優化和智能運維，滿足全流程過程控制、安全控制、機組控制、邏輯控制以及工藝操作、運行管理等功能需求。中控技術持續深耕流程行業，為流程行業客戶創造價值。OMC 系統根據實際應用和客戶反饋，聚焦客戶痛點，融合大量創新技術，體現極致互聯、虛實智控、全域優化三大新特性。非常清晰地定義了自主運行的本質和實現路徑，系統面對外部需求干擾實現自主響應，面對內部操作運行實現自主管理：極致互聯，分布式節省初期投資；虛實智控，數字化沉淀經驗改進工藝；全域優化，智能化提升運行效益。OMC 系統基于工業大數據、機理模型和機器學習等多領域技術

69、，結合工業 Know-how 開展生產全要素的全天候評估，隨時掌握生產裝置關鍵參數，挖掘裝置生產運行潛能。通過跨裝置協同，達到區域裝置間的物料及能量平衡，將生產效益提升從單裝置擴大到多裝置區域。融合對話式生成 SOP 功能、智能報警健康度評分等 AI 新特性，提供智能識別和處理預案，最終實現全廠綜合經濟效益最大化。中控技術股份有限公司2024 年年度報告22/332c.安全儀表系統（Safety Instrumented System，SIS）安全儀表系統（TCS-900&TCS-500)是中控技術面向流程工業的緊急停車系統、火氣系統、有毒可燃氣體監測系統、燃燒管理系統、高完整性壓力保護系統，

70、等應用場景自主研發的工業控制系統，針對不同工藝裝置規模以及基礎投資建設要求，提供安全性與經濟性最佳平衡的產品組合解決方案，保障企業的關鍵設備及高價值工藝的安全運行，降低人員生命安全風險。安全儀表系統具備高安全性、高可靠性、高可用性的三高特性。高安全性：功能安全等級 SIL3、安全架構 22oo3D、故障診斷覆蓋率99%、信息安全 IEC 62443 SL2、信創國產化；高可靠性：EMC 標準 4A 級、G3 防腐/CE/船級社認證、最高海拔 4000 米、工作溫度（-2070）、工作濕度（5%95%）RH，無冷凝；高可用性：DCS 組態監控一體化、雙工作全冗余、可在線擴容、可用率達 99.99

71、999.9999%，故障容錯裕度 3-3-2-2-0。d.壓縮機控制系統（Compressor Control System，CCS）壓縮機控制系統（T9100&T5100）是中控技術面向石化、化工行業易燃易爆高風險區域的壓縮機控制與保護應用場景，針對離心式、軸流式等壓縮機機型，自主開發的專業應用型壓縮機控制系統產品組合解決方案。系統采用國際先進的壓縮機控制算法技術，包括防喘振控制、性能控制、調速控制、抽汽控制等機組優化控制技術，助力用戶實現安全生產與節能降耗，提升企業智能化運行水平。壓縮機控制系統具備 SIL3 級硬件平臺、先進控制技術、一體化部署以及操作優化四大技術特點。SIL3 級硬件平

72、臺：基于三重化冗余容錯(TMR)安全控制系統，功能安全等級 SIL3，工業 EMC標準 4A 級等特性，最大程度滿足用戶對生產安全性與可用性的要求。先進控制技術：自主研發的中控技術股份有限公司2024 年年度報告23/332國際先進機組控制技術，基于無量綱防喘振坐標系，通過執行多種形式的控制與保護組合策略、多回路協調控制與解耦控制、滿足機組串并聯復雜控制需求，實現全自動與高效節能運行。一體化部署：可與中控 DCS 系統、SIS 系統進行一體化無縫連接與集成，方便用戶實現全廠工藝流程一體化管控，提高效率、降低成本、保障質量；全自動控制與優化：實現一鍵啟停機和自動加卸載，全程無需手動干預，真正實現

73、全自動控制，控制能耗降低 10%，工藝波動降低 15%以上。e.機械保護系統（Machinery Protect System，MPS）機械保護系統（MPS5000）是中控技術面向中大型旋轉機械的監測與保護，完全自主開發的符合 API670 機械保護系統標準的機械保護系統。系統可連續測量壓縮機、汽輪機、燃機、關鍵機泵等關鍵設備的鍵相、轉速、振動、位移、脹差、偏心、殼振、熱膨脹等機械參數，并將測量結果送入控制系統、緊急停車系統，供運行人員監視、分析關鍵設備的運轉情況，在參數越限時執行報警和保護功能。機械保護系統是集振動聯鎖保護、狀態監測、故障診斷于一體，支持網絡冗余、模塊冗余，兼容電渦流、速度、

74、加速度、磁阻等傳感器，可對輸出繼電器進行邏輯編程，最多可容納 64 個監測通道，振動位移模塊、繼電器模塊滿足 SIL 認證需求。系統配置可視化 Web 端組態軟件，結合監測與分析軟件實現數據分析及圖譜展示功能，實時了解設備健康狀態，優化計劃內停機維護策略，助力企業設備管理數字化建設。f.可編程邏輯控制器(Programmable Logic Controller，PLC)中控技術股份有限公司2024 年年度報告24/332中控技術基于工業控制領域核心技術創新，打造了 GCS-G 與 GCS-M 雙產品矩陣，構建了從分布式系統到智能裝備的全?？刂平鉀Q方案。該體系突破傳統 PLC 架構限制，實現控

75、制層級與數據維度的雙重革新。GCS-G 網絡化智能控制系列采用自主可控的分布式控制架構，具備全冗余容錯、99.999%高可用性、SIL3 級功能安全等級，構建本質安全防護；支持千點級分布式 IO 組網和混合組態技術，構建“集中管理+邊緣自治”的控制拓撲。已大量在油氣管道、軌道交通、市政水務、水利水電、電力等關鍵領域實現國產化替代。GCS-M 智能裝備控制引擎聚焦高端裝備控制瓶頸，集成高算力硬件，多接口協議，搭載深度學習、機器視覺、自主學習等框架，內置設備故障、流量計算、介質分析、安全預警等模型，實現 AI+自動化控制一體化應用；融合大數據、可視化、物聯網等 IT 技術與邏輯控制、運動控制、現場

76、總線等 OT 技術的融合架構，實現生產過程的自動化、智能化和精益化；面向裝備控制的高性能控制要求，支持 ms 級系統聯鎖，內置高速總線，高速工藝模塊，完已廣泛應用于風機、包裝機械、冶金裝備、建材高速產線、白酒智能裝備等專業裝備領域。儀器儀表產品家族儀器儀表產業是國民經濟的基礎性、戰略性產業，但國產化率仍低，對外依賴高。近年來，隨著科技自立自強步伐加快，中控技術致力于攻克關鍵核心技術，推動國產替代。中控技術儀器儀表業務板塊涵蓋多個產品系列，為客戶提供價值。a.測量儀表產品系列（MeasurementInstrument）測量儀表產品系列包括壓力測量儀表、流量測量儀表、物位測量儀表、溫度測量儀表、

77、智能校驗儀、安全柵等，廣泛應用于石化、化工、冶金、電力以及食品醫藥等行業。測量儀表在工業智能化中的主要作用包括：精確測量：能夠準確測量各種物理參數，如溫度、壓力、流量、物位等，這些數據是控制和優化生產過程的基礎；數據采集與傳輸：自動收集現場數據并通過通信網絡發送給控制系統，支持遠程監控和管理，確保實時掌握生產狀態；故障診斷與預警：通過持續監測設備運行狀態，能夠及時發現異常情況并發出預警信號，有助于預防設備故障或事故的發生，減少停機時間；系統集成與優化：能夠與 DCS、SCADA 等無縫集成，支持高級分析和決策支持，提高整體生產效率和安全性；安全保障：與安全儀表系統（SIS）集成，確保在危險情況

78、下能夠快速響應，保護人員和設備的安全。以 CXT 系列高精度智能壓力變送器為例，采用單晶硅復合式傳感器，可測量氣體、液體等介質的壓力/差壓、流量和物位信號，實現 0.05 級精度等級，長期穩定性優于0.1%/10 年，獲得 NEPSI、ATEX、CE、SIL 認證，支持 FF、ProfiBus-PA、HART（含無線 HART）主流現場總線以中控技術股份有限公司2024 年年度報告25/332及支持 APL 新型高速總線，支持 5G 無線通訊，廣泛應用于壓力、流量和物位等測量工況。在本報告期內，加快推進 APL 全系列智能儀表、5G 無線變送器、儀表高端智能診斷能力提升等工作，滿足流程工業領域

79、對儀表產品小型化、智能化、高適應性的技術要求。完成 12 款 APL儀表及 APL 手操器的研發并實現規?；瘧?，推出 CXT-PRO 型高端智能診斷壓力變送器、小型化閥門定位器、微型雷達物位計、新型電磁流量計、新型質量流量計、本安型手操器、一體化防雷柵等產品，持續擴充各款儀表產品的國內/國際認證，并積極布局以新型傳感器為核心的多參量儀表，與上層 AI 系統構建智能化聯合應用。b.分析儀產品系列（Analyzer）分析儀產品系列包括熱值儀、光聲氣體分析儀、XFR 元素分析儀、拉曼光譜分析儀、CO 檢測系統、CO 與濕度檢測系統、工業過程色譜分析儀、激光氣體分析儀、工業在線滴定儀、分析預處理系統

80、及分析小屋、環境在線監測分析系統、分布式實驗室（實驗室在線化）、智能化分析系統等，廣泛應用于石化、化工、油氣、冶金、食品醫藥以及能源等行業。分析儀在工業智能化中的主要作用包括：1）成分分析：實時監測流體或氣體中的化學成分，有助于原材料和成品的質量控制；2）濃度測量：能夠檢測和量化混合物中的特定成分，即使在極低濃度下也能實現高靈敏度的測量，幫助操作人員調整反應條件，以提高產量和產品質量；3）狀態監測：能夠持續監測關鍵參數，確保過程的穩定性和一致性，并實現預測性維護，減少意外停機；4）故障預警：提供的實時數據有助于及時發現設備故障、安全隱患的早期跡象，提高工藝安全性，從而降低火災和爆炸等風險；5）

81、過程優化：提供的實時數據可用于優化反應條件、混合比例和其他工藝參數，減少能源消耗和廢物排放，實現綠色生產。以熱值儀為例，能夠測量燃氣的沃泊指數、熱值、助燃空氣需求指數等燃燒關鍵參數。具有快速響應、高精度、高重復性、維護簡單、無明火（無熄火故障）及不易受環境溫度影響等優點，擁有 ATEX/IECEx/NEPSI 等認證，適用防爆 1 區，廣泛應用于燃燒控制、燃氣機組控制、火炬燃燒等工況。c.智能控制閥產品系列（IntelligentControlValve）中控技術股份有限公司2024 年年度報告26/332智能控制閥產品系列包括智能調節閥、智能控制球閥、智能控制蝶閥、偏心旋轉控制閥、釜底放料閥

82、、特殊控制閥、智能閥門定位器等，廣泛應用于石化、化工、冶金、電力以及新能源（如光熱發電）等行業。智能控制閥在工業智能化中的主要作用包括：流量調節：與智能閥門定位器結合使用，能夠高精度調節流體的流量，確保工藝過程中的流體輸送量符合設定值，確保流量的穩定性和精確性；壓力調節：通過調整閥門開度來控制壓力，確保管道、反應器或儲罐內的壓力保持在安全范圍內，這對維持系統的穩定運行至關重要；溫度調節：通過調節冷卻劑或加熱介質的流量來控制反應器內部的溫度，以維持理想的反應條件，這對化學反應的控制非常關鍵；流體切斷：在必要時，智能控制閥能夠完全阻斷流體流動，起到安全隔離的作用；流量分配：支持將流體按比例分配到不

83、同的分支路徑中，確保各個部分都能得到恰當的流體供應，能夠提高生產效率和產品質量。以智能控制閥為例，采用全新功能模塊化設計，調節精度高、密封性能好、使用壽命長，易維護，廣泛應用于常規及特殊嚴苛（高壓差、強腐蝕、氣蝕、多項流等）工況。在本報告期內，持續致力于嚴苛復雜工況控制閥的國產化開發，憑借模塊化設計、高精度調節與卓越密封性能，成功應對高低溫、高壓差、強腐蝕、氣蝕等復雜工況挑戰。通過自主創新，實現了高溫熔鹽閥、全襯陶瓷偏心旋轉閥、超高溫切斷閥、超低溫閥等高端產品的國產化突破，填補了國內空白，加速了進口替代進程。依托自主知識產權，公司打造了具有國際競爭力的智能控制閥產品矩陣，推動國產智能控制閥邁向

84、新高度，為流程工業智能化發展注入強勁動力。（3 3）工業軟件產品家族）工業軟件產品家族工業信息安全系統（工業信息安全系統（IndustryIndustry CyberSecurityCyberSecurity SystemSystem，ICSSICSS）公司面向工業場景下信息安全防護要求，自主研發了一系列工業信息安全系統產品，打造智能工廠工業信息安全一體化解決方案，提供全方位、多維度的安全技術體系，涵蓋數據安全、主機安全、網絡安全等核心功能，并提供全生命周期安全服務。依托在流程行業的深耕，構建了中控工業信息安全三級運營防護體系，有效提升工業現場安全防護能力，方案易落地，具有廣泛的可推廣性，助力

85、企業實現合規性等級保護建設。主機安全衛士是一款集程序與網絡白名單防護、病毒查殺、強制訪問控制等多功能于一體的工業主機防護軟件。采用“白+黑”防護模式，支持基于策略的網絡白名單防護，有效抵御工控系統中控技術股份有限公司2024 年年度報告27/332網絡攻擊。態勢感知與安全運營平臺是安全運營的信息、分析與指揮中心，實時采集并分析各類安全信息，結合威脅情報實現智能感知與動態研判，直觀可視化展現安全現狀與成果，建立快速處置流程，提高安全運營和響應效率。工廠級預警中心平臺是一款針對智能工廠的工業信息安全預警處置平臺，通過多模態安全數據分析，解決安全態勢感知、風險預警及事件處置難題。內置強大數據分析引擎

86、與場景化分析能力，支持多維建模分析，并具備 SOAR 自動化安全運維處置功能及豐富的特征庫，可精準判斷和處置當前安全態勢。工控資產健康監測系統，是專為工業控制網絡研制的資產立體測繪和風險監測的資產健康分析系統?；趦戎猛陚涞墓た刂R庫，通過主動探測獲取網絡中的資產指紋信息，對資產關鍵特征進行效提取，形成工控資產圖鑒與網絡圖譜，提升了工業現場日常運維、風險應急的能力與效率。下一代 USB 安全隔離終端保障工廠移動介質安全接入與管理，內置病毒查殺引擎，實現文件過濾、審計與防護，通過網絡安全訪問移動存儲，防止病毒入侵，滿足數據安全傳輸要求，實現物理隔離、數據細粒度管控、防泄漏、應急備份及 U 盤管控

87、等功能。RTU 安全衛士是一款以解決工業控制系統日益成為信息安全威脅的顯著目標問題的、專門用于防御遠程終端單元（RTU）裝置遭受未授權訪問和物理入侵的產品，有效解決。通過強化的雙因素認證機制、實時入侵防御系統以及集成物理安全技術，有效確保 RTU 裝置的安全，防止未授權訪問和物理入侵，提供全面的安全保護。數據資源系統（數據資源系統（DataData ResourceResource SystemSystem，DRSDRS）數據資源系統采用最新 AI 技術，結合自然語言處理和大數據分析，能夠處理和分析復雜的數據集；可以提供一站式數據中心建設和全域數據治理能力，幫助企業快速打造企業級指標體系，挖掘

88、數據價值，輔助運營決策。數據云產品是基于多租戶模式和云原生技術，通過多款大數據能力組件，實現數據采集、存儲、治理、納管和應用的全過程，并以服務化的方式提供基礎能力，支撐數據敏捷交付。軟件整套系統大體分為三大核心產品模塊，包括數據底座、數據敏捷交付產品族和數據治理產品族，同時支持 SaaS 和私有化部署。數據底座基于云原生、分布式存儲等大數據技術構建的基礎設施，解決數據孤島、數據性能不高的問題；快速開發和交付數據需求，解決重復開發、口徑不一致、運維成本高等問題；提供指標化運營、體系化管理、敏捷化交付、精益化降本、中心化集成。中控技術股份有限公司2024 年年度報告28/332設備健設備健康系統（

89、康系統（EquipmentEquipment HealthHealth SupervisorySupervisory，EHSEHS）設備健康系統是中控技術創新研發的新一代設備智能感知平臺，基于 AI 大數據分析、機器學習等技術，結合 ET 設備技術，幫助企業用戶解決現場各類設備的智能感知和預測診斷，實現工廠設備“診斷一張網”的故障排查和診斷分析能力。設備健康系統軟件基于 PRIDE 全設備智能感知平臺實現，借助其數據天湖的設備對象化存儲及 AI 大數據分析能力，對設備、鏈路以及整個裝置進行精準建模、分析與診斷，從而協助用戶實現全廠動、靜、電、儀、控等系統和設備的全面數據感知與預測，包含：儀控健

90、康管理軟件：針對全廠儀表、控制系統在線監測、離線檢測相結合的儀控設備健康監測系統，提升儀表維護工作效率，推進儀表維修由預防性維修向預知性維修方向轉變、提升儀控設備可靠性。智慧控制系統軟件：通過對機柜間環境溫濕度及機柜的控制系統硬件等狀態進行 24 小時在線不間斷監測，解決偶發故障的漏檢率，保證生產安全，并且覆蓋巡檢工作內容，與系統硬件診斷結合，“巡檢檢查項”一目了然。智慧電磁閥軟件：利用 AI 大數據、機器學習等，對電磁閥的漏電、粘滯卡澀等故障問題在線預測診斷。智慧調節閥軟件：利用 AI 大數據分析，建立現場各類調節閥的偏差分析模型算法，對故障進行預測診斷，輔助儀表工程師結合實時工況進行故障評

91、估、維修計劃制定等。動設備狀態監測與預警軟件：利用 AI 大數據分析，構建機理模型等，實現設備在線監測，故障診斷報警功能、數據報表、分析報告等功能實際幫助用戶提升設備管理數字化水平，降低生產風險，提升企業運營管理效率。其價值在于：石化、化工行業項目裝置級全廠級中各類設備集中的日常運營與管理；通過在線的設備狀態監測減少了用戶的巡檢頻率，減少了巡檢工作量；助力企業用戶及時識別設備潛在的故障風險，并進行相應維護，從而提升設備可靠性與穩定性，減少了停車風險，保障生產安全。中控技術股份有限公司2024 年年度報告29/332產品研發管理及工藝設計系統（產品研發管理及工藝設計系統（Product R&D

92、Management and Process Design System，R&DS）產品研發管理及工藝設計系統包括智慧仿真平臺、流程工業過程模擬與設計平臺、中控數智研發平臺，為流程工業企業產品的全生命周期提供支撐。智慧仿真平臺專為流程行業（如煉油、石化、電力等）設計，提供定制化的操作員仿真培訓、工藝驗證優化、三維仿真及半實物仿真培訓解決方案。該平臺基于中控技術的嚴格機理建模與成熟 DCS 技術，實現與現場 DCS 組態的無縫對接，確保操作體驗的一致性。作為“數字孿生”與“工業元宇宙”的基石，智慧仿真平臺融合動態模擬與三維仿真技術，不僅強化人員培訓、縮短調試周期、提升應急處理能力，還能助力企業進

93、行工藝優選、瓶頸分析及全生命周期的智能決策，確保生產穩定高效。流程工業過程模擬與設計平臺 APEX 是一款通用流程模擬軟件，專為流程工業設計，能將實際運行過程轉化為計算機模型進行物性計算和工藝流程模擬，預測并解答“如果-那么”問題，指導工藝研發、工程設計、生產運行及裝置改造，實現安全生產與降本增效?；诼摿⒎匠膛c B/S 架構，APEX 提供免安裝、雙語界面、廣適用領域、易循環流打通、全局優化、腳本化運行、非標設備建模及多接口等特性，支持機理與 AI 融合建模，拓展應用邊界。其價值在于：熱力學工具助力快速工藝研發，優化多行業過程，簡化模型調試，支持非標設備模擬優化，以及融合機理與 AI建模，實

94、現高效裝置特性反應與多場景應用。中控數智研發平臺專注于為企業提供高效項目管理工具，支持研發體系的精細化管理及數字化轉型。該平臺核心價值在于打破數據孤島，實現管理標準化與運營數字化，優化資源配置與預算管理。其亮點包括：基于 IPD 管理沉淀的項目模板快速構建與裁剪、精細化成本管理為決策評審提供實時數據支持，以及全面接入并管理項目業務數據，為立項評審、TR 評審、DCP 決策等各階段評審提供完整決策依據，賦能企業高效管理研發項目。中控技術股份有限公司2024 年年度報告30/332自主運行系統（自主運行系統（Autonomous Operation System）自主運行系統是幫助生產企業在面對原

95、料混雜、產品切換、氣候驟變等各種生產條件下，都能實現自動化操作、高精度控制的智能化系統。它以軟件形態指揮 DCS/PLC 發揮智能生產的效果；在與智能運行管理與控制系統（OMC）協同時，則可以組建更加快速、高效、安全的軟硬一體化系統。自主運行系統整合高級智能過程控制、智能操作駕駛艙、先進控制、回路健康管理與優化、報警治理與操作導航軟件，融合 AI 技術與 PID 回路自整定、多工況控制、復雜周期性操作自動化和預警診斷等關鍵技術，支持智能操作、AI 輔助全工況控制、AI 輔助 PID 回路整定、AI 生成操作規程、融入 TPT 大模型等，覆蓋裝置全流程、全工況（開停車、升降負荷、正常生產階段）運

96、行的操作、控制與部分優化需求，實現一鍵開停車、全工況長效控制、運行優化、輔助操作決策等應用，全面提升了裝置的自控率、平穩率和安全性，大幅降低裝置操作頻次與報警頻次，推動裝置生產自主協同運行，實現人機協同，達到“少人化”直至“無人化”操作。質量提升系統（質量提升系統（QualityQuality ImprovementImprovement SystemSystem，QISQIS）質量提升系統通過 Q-Lab 全流程智能質量監控系統實現，包含了全流程質量監控平臺、智慧實驗室解決方案、在線分析系統解決方案，通過質量數據監控，掌上質檢，實驗室管理系統，智慧實驗室、在線分析系統等功能和產品，以獨特的質

97、量視角，采集、獲取、清洗、存儲、分析、管理企業質量相關數據，以企業原輔料、生產過程、產品及公用工程為線索，動態監控企業質量情況，圍繞質量實現“人、機、料、法、環、測”全生命周期、全鏈條管理。中控技術股份有限公司2024 年年度報告31/332全流程質量監控平臺針對工業場景提供了全方位的質量監控。其中，質量數據監控軟件作為基礎平臺，通過模型庫實現數據清洗與整合，確保數據可靠性。針對不同規模企業，掌上質檢軟件以輕量化雙端設計降低小微企業信息化門檻，而實驗室管理系統則以模塊化 APP 架構滿足多樣化需求，提升管理精細度。在線分析儀管理系統融合工業標準與專家庫，通過實時監測和預測性維護實現故障率降低。

98、統計過程控制借助 AI 算法實時優化生產流程，而智能質量分析和風控系統利用預測模型實現無樣裝置。智能質量助理深度融合 AI 大模型，提供語音交互、智能推薦等輔助功能，簡化質量人員工作。這些系統覆蓋從數據采集、過程控制到風險追溯的全鏈條，形成多層級、智能化的質量管理體系，兼顧合規性與效率提升，助力企業實現數字化轉型。智慧實驗室解決方案通過 AI 技術實現自動化和智能化升級，核心功能包括：利用二維碼和自動化設備實現樣品精準分樣與高效流轉；采用仿生機械臂模擬人類操作，配備高靈敏度感應器，確保實驗安全性和準確性；融合機器視覺技術，實時監控實驗過程，預防機械故障和操作失誤；基于 AI 算法深度分析實驗數

99、據，保障結果可靠性；實現設備、任務、數據的集中管理和智能調度；降低操作風險，減少人為失誤，優化資源配置，提升運營效益。智慧實驗室為化工、石化、電網等領域提供高效、安全、精準的檢測支持。智慧實驗室實現了 724 小時自動檢測，全程實驗過程可追溯。在線分析系統解決方案結合了在線分析儀設備和 DAAS 軟件的在線分析儀管理模塊。實現了從取樣操作到數據處理全部自動完成，連續或周期性的化學成分及物性檢測，為工業生產提供準確、真實、完整的在線質量數據。這些數據不僅有助于實時監控生產過程，確保產品質量穩定，還能通過與 DCS 系統集成，實現自動化控制和優化生產流程。在線分析儀系統包括采樣裝置、預處理裝置、分

100、析器、數據處理系統部分，可直接從工藝管線取樣或通過快速回路引樣，配備的預處理系統能調節樣品狀態，確保分析儀長期穩定運行。生產運營系統（生產運營系統（ProductionProduction OperationOperation SystemSystem，POSPOS）生產運營系統包括批次生產管理軟件、連續生產管理軟件、操作數據分析管理軟件，融合大數據和 AI 等先進技術，提供知識問答、數據問答分析、操作輔助與推薦等功能。通過 AI 助力全方位感知生產全要素信息，挖掘生產數據的價值，自動識別和預測潛在問題，實現企業對生產過程的全面掌控，幫助企業及時做出更準確的生產決策調整，滿足石化、化工、建材、

101、新能源、醫藥、食品飲料等行業中，企業生產過程中對安全、環保、提質、降本、增效的管理需求。批次生產管理軟件專為間歇生產行業設計，通過全流程監控、調度、優化及數據集成分析，實現生產效率提升、質量保證、成本降低及靈活性增強。該軟件縱向連接 ERP 與自動化執行系統，橫向整合 LIMS、QMS、WMS、EAM 等系統，促進生產、質檢與倉儲協同，實現數據透明追溯與批次優化，助力企業標準化管理、防錯操作及效益提升。連續生產管理軟件專為連續生產行業設計，提供生產調度、工藝管理、班組運行、物料管理等功能。通過監控全流程數據，建立物料平衡模型，實現三級平衡，提升生產可追溯性、透明度及效率。該軟件融合操作規范，可

102、視化生產過程，量化考核并持續改善，自動化處理數據，消除中控技術股份有限公司2024 年年度報告32/332信息孤島，提升精細化管控水平。操作數據分析管理軟件專為連續生產行業設計，通過高效數據處理能力，提供實時量化生產操作平穩狀態，助力企業優化操作穩定性和合規性，提升安全與效率。該軟件涵蓋工藝平穩率、自控率、連鎖投用率等關鍵數據采集、分析功能，實現全維度實時監控與秒級數據采集，提供多維度統計報表與量化考核，指導企業提升工藝三率。安全優先系統（安全優先系統（Safety-PrioritySafety-Priority SystemSystem，SPSSPS）安全優先系統創新理念的提出，為未來工廠建

103、設提供覆蓋企業全生命周期的更系統、更標準、更可靠、更智能的可持續發展安全解決方案，筑牢安全生產屏障。安全優先系統是基于工廠的全生命周期框架，涵蓋規劃、設計、施工至運維各階段。融合工業 AI 技術，構建系統化、數字化、智能化的全生命周期安全防御體系，通過深度數據分析融合，實時監控和優化安全保護屏障，實現安全生產全要素、全流程的一體化閉環管控。系統包括生產安全管理、風險預警分析、敏捷應急響應、實時定位監控等軟件，助力工業智慧安全運營。生產安全管理軟件遵循“工業互聯網+安全生產”要求，基于企業價值鏈風險管理，融合 3D模型、高精度定位、AI 技術，通過重大危險源管理、雙重預防機制等功能，構建數據驅動

104、的安全管理體系，強化安全風險數智化管控，推動企業安全生產監管向事前預防數字化轉型。該軟件通過 APP 接入實時監測、視頻監控等數據，實現安全管理信息化、數字化、智能化，支持數據互通，融入工業 AI 技術感知生產風險。其價值在于系統化風險管控、體系要素數字化、責任落實清單化及決策管理智能化，助力企業安全生產與數字化轉型。風險預警分析軟件通過統計、建模分析教育培訓、風險隱患、應急演練及安全事故等核心指標，定量化展示企業生產安全狀態，提前發現并判斷可能導致事故的信息，及時發布預警，助力企業迅速采取預防措施。軟件具備自定義預警指標、建立風險模型、可視化監控風險趨勢、逐級預警發布及智能報告生成等功能，實

105、現安全生產狀態的實時掌控，縮短預警反應時間，輔助決策者精準施策。敏捷應急軟件遵循綜合應急管理理念，設計綜合平臺體系，強化企業快速響應與協同能力，覆蓋預防、準備、響應、恢復四階段。融合指揮調度、態勢感知、通信協同、可視化和數據應用能力，覆蓋預防、準備、響應、恢復全周期。軟件具備 AI 結構化預案、資源動態地圖、人員定位、過程溯源等核心功能，實現應急資料精準推送、資源實時掌控、救援智能決策和隊伍快速聯動，通過數據共享與業務協同提升監測預警、分析決策和處置效率，構建智能化應急管理體系。實時定位監控軟件適用于多行業，采用多種技術手段實現高精度定位，監測工作區域人數、人員動態、分布、巡檢信息及人員聚集風

106、險預警，助力企業人員管控、聯動操作、風險管理和精中控技術股份有限公司2024 年年度報告33/332準救援，提升安全生產水平。該軟件具備實時定位展示、歷史軌跡追溯、多種報警功能及一鍵呼救、體征監測等安全保障措施，并能與 AI 視頻分析、作業安全、智能巡檢等 APP 聯動，提供豐富管理工具和三維可視化展示，增強安全管理能力，保障人員安全。高級報警管理軟件滿足國家及應急管理部標準，通過直觀界面、智能算法與專家知識庫，優化企業報警管理，幫助企業優化報警管理，強化操作員意識，確保有警必報、必糾、必應，符合國家標準及應急管理部要求。能夠識別并消除無效報警，強化操作員響應，實現多工況自適應報警，確保關鍵報

107、警及時傳達至負責人。AAS 為不同層級提供定制化支持，消除無效報警，提升報警處理效率與裝置性能，實現全廠報警 KPI 量化管理，增強企業合規性與事故預防能力。事故分析軟件通過集成 DCS、SIS、CCS 系統數據，實現報警、操作、SOE 事件的全流程采集與智能解析，構建統一數據庫。核心功能包括集中監控看板（實時報警統計、跳車報告追蹤）、多系統事件時序分析及自定義監控方案（自動觸發數據抓取生成報告），支持跨平臺根因定位與事故溯源，有效縮短故障診斷時間，降低處置偏差風險，同時通過規則化自動報告生成簡化管理流程，提升工業安全事件的響應效率與決策精準度。節能低碳系統（節能低碳系統（Energy-sav

108、ingEnergy-saving&Low-CarbonLow-Carbon，ELCELC）節能低碳系統通過廠域協同優化與數智化能碳管控雙引擎驅動，實現工業生產全流程能效躍升?；诠I AI+機理模型構建智能調控體系，在鍋爐管網等供能側與主裝置用能側形成閉環優化，提升能效 2%20%；通過多能互補優化算法動態平衡蒸汽、氫氣等能源供需，減少浪費 3%10%；系統集成能碳管理、能源優化等功能，支撐企業精準計量、精益調控、精細核算；實現單廠年降碳超 3 萬噸；已落地石化、冶金、新能源等 12 個行業 200+項目，助力企業年均降本幾百到幾千萬元不等，賦能工業綠色轉型與雙碳目標達成。碳管理軟件是專為企業

109、碳管理設計的業務工具，覆蓋碳排放管理、碳盤查、碳足跡追蹤、預測、配額管理、碳資產與預算管理等業務場景。內置 24 個行業核算指南的元模型和碳排放因子數據庫，助力企業快速構建專屬碳管理系統，顯著提升碳管理、統計及異常分析效率超過 80%。能源管理軟件通過指標模型化設計，實現對企業能源全生命周期的數字化管理，涵蓋自動計量、平衡、統計及流程監控等功能。該軟件提升企業能源管理水平，實現精益管控，減少人力投入，滿足各環節業務需求，并支持多種用能介質的綜合能效管理，助力企業高效生產與節能減排。管網模擬軟件通過實時模擬與監測，有效評價管網設計質量與性能，提前發現并優化不合理設計，實現狀態軟測量、經濟性分析及

110、安全風險預警。該軟件可幫助用戶提升管網數字化、智能化水平，輔助優化設計，降低成本，消除隱患，確保運行經濟與安全。公用工程優化軟件集成 TPT 大模型，實現“AI+調度”與“AI+控制”多場景應用。在能源調度上，通過模擬預判提升調度效能，自動生成平衡策略與應急方案，快速響應異常，提升 40%以上調度效率。在供能單元控制上，基于混合模型與優化算法實時尋優關鍵操作參數，確保裝置單元節能優化運行，鍋爐能效提升1%，供冷電耗降低 10%-18%。中控技術股份有限公司2024 年年度報告34/332供應鏈管理系統（供應鏈管理系統（Supply-chainSupply-chain ManagementMan

111、agement SystemSystem，SMSSMS）供應鏈管理系統包含供應鏈管理類產品與供應鏈優化類產品。通過 AI 與運籌優化技術結合，構建企業供應鏈一體化管理與優化模型，幫助企業實現產供銷業務一體化優化、信息一體化管理、生產運營過程計劃-排產-執行-報工-跟蹤的閉環管理，顯著提高計劃完成率、庫存周轉率、訂單交付率、采購效率、排產效率，在做到經濟性的優化策略同時，使庫存成本降到最低，充分實現供應鏈領域操作及管理的少人化、規范化、高效化、智能化。倉庫管理軟件通過全流程數字化管控覆蓋物料下單、進廠、收貨、倉儲及發運環節，集成庫位優化、盤點、移庫、有效期預警等策略管理模塊，智能地完成上下架、盤

112、點和預警等庫內業務操作，實現物料流轉實時追蹤與業務協同?；谥悄芩惴寗訋齑嬷苻D率提升、積壓物資處理優化及全鏈條追溯能力，同時強化危險品全生命周期管控，保障倉儲作業精準高效與安全合規。油品在線優化調合軟件基于實時質量分析與智能過程控制技術，為石化企業提供全流程智能化調合解決方案，支持多產品系列全局配方規劃、經濟/產能多目標優化及罐底/管道油動態質量補償。通過集成卡邊控制（辛烷值、蒸氣壓等）、自適應調合規則庫及國產組分油優化模型，實現調合一次成功率提升、質量等級強化與品種產能擴展，以精準卡邊控制降低物耗能耗，驅動煉廠經濟效益與生產柔性雙增長。油品移動管理軟件基于全流程數據監控與智能算法，構建石化

113、行業移動作業數智化管控體系，集成罐區管理、路徑優化（動態全局主旁路計算）、任務調度、防誤操作機制及 MES 協同模塊，通過精準防跑冒滴漏監控和事故預警，降低 50%內操人力成本，消除誤操作風險與跑油/凝線等事故隱患，依托最優移動路徑規劃實現資源配置優化，驅動生產安全、能效提升與碳排放降低的協同增效。物流管理軟件針對化工及流程行業打造廠內物流全鏈路數字化管控體系，集成訂單智能處理、車輛動態調度（資質審核/行為約束）、庫存預測優化及在途實時監測功能，通過可視化調度平臺與防舞弊機制實現運輸自動化、路徑精準化、操作合規化，有效提升配送效率與準時率，降低跑冒滴漏風險及人為干預隱患，構建安全透明、高效協同

114、的智能物流生態。裝卸智能化軟件以自動化裝備與數字系統深度融合為核心，構建廠內物流全流程智能管控體系，集成罐區管理、動態路徑規劃（主旁路全局優化）、任務調度及 MES 系統對接模塊，通過軟硬件協同實現裝卸作業自動化判斷、流程標準化執行與多端系統數據貫通。依托智能算法替代重復勞動，降低人力成本 30%以上，消除人為操作偏差風險，同時提供柔性配置方案適配企業個性化需求，驅動裝卸效率、流程合規性與跨系統協同能力的全面提升。中控技術股份有限公司2024 年年度報告35/332供應鏈計劃優化軟件是用于實現企業供應鏈產供銷平衡優化的工具軟件。通過業務協同、數據共享，進行主計劃優化、需求預測、時效成本利潤分析

115、、庫存與物料互供優化。采用流程化建模、多目標優化策略及可視化報告，實現供應鏈計劃全流程線上化、多目標優化管理。該軟件能大幅提升計劃工作效率（80%），通過多方案優化提升企業效益（13%），并快速響應市場變化，減少損失，助力企業科學高效決策。供應鏈智能排產軟件以訂單、庫存和設備運行為基礎，運用智能算法和規則引擎自動優化排產,實現業務流程一體化管理。能夠無縫集成 ERP、WMS 等多系統，支持低代碼快速定制開發，適用于多行業。該軟件顯著提升計劃排產效率達 90%，計劃完成率達 95%，訂單交付率達 90%，庫存周轉率提高達 20%。計劃調度優化軟件采用先進算法構建石化企業全廠計劃與滾動調度模型，快

116、速生成高盈利計劃與可執行方案，優化原料選擇、流程、調度排產及庫存預測。其特點包括流程化拖拽建模、計劃調度集成、汽油非線性調合、影子價格計算、多方案比選及自定義報表。該軟件能優化原料、產品結構、生產負荷及流程，提升效益 1%-3%，優化裝置配置與開停工方案，進一步降低成本，為企業提供強大運營決策支持。供應商關系管理軟件為企業采購流程提供信息化解決方案，涵蓋供應商全生命周期管理、戰略尋源、供應鏈及財務協同四大模塊，既可獨立快速部署，也可按需組合，優化企業與供應商協作，提升采購效率，降低成本，增強供應鏈可控性和透明度，實現全面協同。銷售與服務系統（銷售與服務系統（SalesSales&Service

117、Service SystemSystem，SSSSSS）銷售與服務系統為企業提供面向客戶界面的數字化支撐，通過自動化、智能化技術的應用，實現降本增效的同時，提升客戶滿意度。工程項目管理軟件是一款數字化應用，實現多工程、大規模團隊的集成、精細、移動及智能管理，涵蓋全生命周期管理、成本管控、資源調配及項目管理概覽等核心功能。它提供工程進度全面可視化、成本精細化控制、風險智能識別與預警等價值，助力項目降本增效，建立項目風險庫，有效管理包括驗收超期、需求變更、付款延期等在內的各類風險。支持與保障系統（支持與保障系統（SupportSupport&GuaranteeGuarantee SystemSys

118、tem，SGSSGS）中控技術股份有限公司2024 年年度報告36/332支持與保障系統通過數字化、智能化手段，提升企業經營管理效率；基于統一業務數字化軟件，打破各部門、各區域、各組織之間溝通和協作的壁壘，通過規范、便捷、高效的業務流程，提升多部門多角色協作效率。統一業務數字化軟件 UBD 基于“平臺+APP”理念，將企業內部的各種業務系統整合到一個平臺上，真正做到“一個入口，搞定所有”無縫對接 OA、ERP、CRM、MES 等，提供統一身份、統一待辦、統一信息、統一數據及統一消息，極大提升辦公效率。UBD 適用于多業務系統頻繁切換、數字化轉型及集團型企業場景。其核心優勢在于統一入口、千人千面

119、、流程中心及靈活配置。UBD助力企業及員工提升工作效率、管理效能，同時降低成本，減輕 IT 運維負擔。（4 4）機器人產品業務）機器人產品業務機器人管理與控制軟件（Plantbot Studio）機器人管理與控制軟件分為 PlantBot Mastery、PlantBot Autonomy 兩個子軟件。PlantBot Mastery 是一款智能巡檢綜合調度監控軟件，專為工業現場設計，作為連接各類巡檢與操作機器人以及 AI 邊緣設備的核心。核心功能涵蓋巡檢任務統一調度、實時數據解析預警、歷史軌跡回溯分析及智能報告自動生成，實現設備狀態全景監控與異常定位。依托全鏈路數據閉環（采集-分析-決策-優

120、化），驅動巡檢資源集約化管理，降低人工干預與設備故障率，同步提升巡檢效率、維保精準度及跨系統協同能力，助力工業現場智能化運維轉型。PlantBot Autonomy 是一款專為智慧供應鏈設計的綜合管理軟件，其核心在于全方位提升倉庫物流管理的效率與智能化水平。該軟件集成了設備管控、智能任務分配、流程協調、實時反饋以及數據集成等一系列功能特性。通過實時把控物流設備按照預定作業執行，智能調度任務以滿足需求與優先級，監控流程確保各環節正確無誤并跟蹤進度，以及遇異常迅速響應，能夠確保倉庫運作的流暢與高效。具備與 WMS、ERP 等系統的對接能力，實現數據的無縫集成與共享。其高效調度功能能夠在毫秒內規劃出

121、最優路徑，支持大量并發任務的執行，并通過動態切換功能統籌業務與充電等需求，確保設備的持續穩定運行。同時，基于先進算法的精準路徑規劃與安全預測功能，進一步降低了事故風險，減少了貨物損壞的可能性。巡檢與操作機器人系列（Inspection and Operation Robot）智能巡檢機器人是基于人工智能技術的新一代智能設備，主要用于工業環境中的定期巡檢、監控和診斷任務。智能巡檢機器人能夠自主導航并收集關鍵數據，幫助企業及時發現潛在的問題并預防故障，從而提高生產效率和安全性。智能巡檢機器人廣泛應用于電力、石化、煤礦等領域，并且隨著技術的發展，其應用范圍持續擴大。正確選擇并應用智能巡檢機器人，結合

122、專業的操作和管理，將有效提升企業的運維水平。a.四足式巡檢機器人（SUP-QR Series）四足式巡檢機器人模擬動物四足行走方式，具備高度靈活的移動能力，可適應如崎嶇地形、狹窄通道等復雜工業環境，搭配豐富傳感器，能深入各類場景執行巡檢任務。四足式巡檢機器人通過穩定的四足步態規劃，保障在不平整地面穩定移動；搭載高清攝像頭、氣體傳感器等，可全中控技術股份有限公司2024 年年度報告37/332方位采集圖像、檢測氣體濃度等數據；自主避障功能，能在行進中智能避開障礙物。極大拓展巡檢范圍，進入傳統設備難以到達區域；靈活的移動性減少巡檢死角，提高巡檢覆蓋率，確保工業現場無遺漏監測。b.輪式巡檢機器人（S

123、UP-WR Series）輪式巡檢機器人以輪式移動為基礎，具有速度快、運行平穩的特點，常配備先進的視覺識別與環境感知系統，適用于平坦、開闊的工業區域巡檢。輪式巡檢機器人可高速移動，能夠快速穿梭于車間、倉庫等場地；精準的視覺識別技術，能快速識別設備外觀異常、儀表讀數等；支持遠程控制與自主導航兩種模式。能夠提升巡檢效率，短時間內完成大面積區域巡檢；精準的視覺識別助力及時發現設備隱患，降低故障風險，保障生產連續性。c.掛軌式巡檢機器人（SUP-RM Series）掛軌式巡檢機器人通過安裝在特定軌道上運行，沿預設路線對固定區域進行巡檢，擁有穩定的運行軌跡與精準的定位能力，適用于對關鍵設備集中區域的重點

124、巡檢。嚴格按照軌道預設路線行駛，保證巡檢的一致性與準確性；配備多種檢測設備，如紅外熱像儀，可檢測設備溫度異常；實時數據傳輸，將檢測數據及時反饋至監控中心?？删珳识ㄎ慌c穩定運行，確保關鍵設備得到持續、精準監測；高效的數據傳輸保障設備問題及時發現與處理，提高設備可靠性，減少停機損失。固定式 AI 監測產品系列（Fixed AI Monitoring Product）在工業環境中，氣體泄漏的檢測與管理是確保生產安全和環境保護的重要環節。一套有效的氣體泄漏檢測系統可以及時識別并處理潛在的危險，從而避免嚴重的安全事故以及對環境的損害。工業氣體泄漏檢測設備在保障工業生產安全及環境保護方面扮演著至關重要的角

125、色。這些設備能夠及時發現并精確定位氣體泄漏的具體位置，確保生產活動的安全和順利進行。a.氣云成像激光云臺一體機（SUP-G360）氣云成像激光云臺一體機是一款集 AI 氣云成像、激光 TDLAS 與可見光功能于一體的機器視覺氣體監測設備，專為危險氣體泄漏檢測與環境安全預警設計。它顯著提高監測靈敏度，具備高適應性與防爆性能，夜間無需補光，且經濟性強，適配多種智能硬件載體。該設備通過非接觸式成像快速定位泄漏源，實現安全風險前置管理，降低事故率；724 小時全天候監測結合智能算法，提升運維效率，降低成本；支持二次開發，無縫對接安防或物聯網系統，滿足定制需求。b.無線防爆巡檢傳感器（SUP-WIS-1

126、00）無線防爆巡檢傳感器系統專為防爆化工罐區和多樓層裝置區設計，集成氣體、震動、可見光及熱成像傳感器，配備無線信號、5G 通信和 AI 視頻算法模塊，以應對復雜環境下的部署挑戰。該系統高適應性部署，高頻數據采集，實現數據可視化與智能分析，替代人工巡檢，提升工作效率與安全性，精準預測風險與故障，為企業運營決策提供有力支持，推動數字化、智能化轉型。(二二)主要經營模式主要經營模式1、研發模式公司持續優化研發管理體系，緊密圍繞“1+2+N”工業 AI 驅動的企業智能運行新架構、“4大數據基座”以及“安全、質量、低碳、效益”四大核心價值，精準識別流程行業客戶的痛點與需求。深化推行 IPD 集成產品開發

127、管理模式，建立市場導向型研發機制，將產品開發納入投資管理體系，搭建客戶需求驅動的敏捷開發鏈路，實現研發效率提升與成本優化的雙重突破。IPD 包括管理需求、管理市場、管理開發和管理平臺與技術，實現“做正確的事”、“正確地做事”和“做別人做不到的事”。管理需求：深刻理解客戶痛點和需求，通過需求的收集、分析與決策、需求實現等端到端的需求管理流程來快速響應客戶需求。管理市場：通過理解和細分市場，進行投資組合分析，制定產品商業策略和計劃（Charter開發），以市場驅動研發，確保商業成功。中控技術股份有限公司2024 年年度報告38/332管理開發：通過結構化的產品開發流程（概念階段、計劃階段、開發階段

128、、驗證階段、發布階段和生命周期管理階段），打造滿足客戶需求、有競爭力的高質量產品。公司將技術體系與產品體系分層，開展技術洞察與規劃，持續構建技術壁壘和創新點，提前完成技術預研和儲備，通過異步開發模式優化研發流程、降低研發技術風險。積極開展工業 AI應用技術創新研發及技術驗證，打造有競爭力的工業 AI 產品和解決方案，構筑國際領先的工業AI 核心技術優勢，從而支撐公司業績快速增長。2、生產及采購模式公司主要采用自主生產的模式，根據生產計劃及交貨時間組織項目生產，結合項目現場技術服務完成產品的生產、安裝、調試與投運?，F已完成國內數字化智能工廠擴建并實現投運，同時在海外新建海外智能工廠，通過持續優化

129、生產流程、提升制造工藝、健全高標準質量體系來構筑全球生產制造基地核心能力，并積極推動生產流程智能化和精益化，從而提升生產效率和產品質量。公司通過計劃調度部門、采購部門、儲運部門協調采購活動。依托數字化手段有效提升采供雙方的高效協同，規范采購全過程及供應商全生命周期管理，推動業務流程標準化，提高資產利用效率和管理效率。3、銷售模式公司主要采用直銷模式，面向流程工業客戶銷售 Industrial AI 產品與解決方案，構建以PlantMate 線下 5S 店、PlantMart 線上商城、PlantMembership 會員訂閱制為核心的一站式工業服務新模式。PlantMate 線下 5S 店通過

130、銷售前移策略，擴大工業客戶服務半徑，實現需求敏捷響應與客戶深度觸達；PlantMart 線上商城依托“聯儲聯備+集采集代”核心業務模式，結合 AI 數智軟件支持，為客戶提供覆蓋設計、采購、運維等全生命周期的工業品、技術與服務，形成線上線下協同的數智化供應鏈生態。公司創新推出會員訂閱制模式，通過覆蓋客戶全生命周期服務能力提升，強化客戶粘性并推動長期合作。該模式有效促進先進工業 AI 軟件、設備及技術在工業場景的應用落地，報告期內已簽約 622 家訂閱制客戶，實現商業模式戰略性突破。公司全面落實推進“鐵三角”陣型協同作戰，集中營銷資源，精準深度挖掘用戶不同階段、不同程度的需求，持續發力中高端市場，

131、實現多個大客戶戰略合作及大項目網格化全覆蓋管理。國外方面，公司持續加大在東南亞、南亞、中東、非洲、歐洲、中亞、美洲、日本、韓國、蒙古等海外地區的市場布局和開拓，在新加坡、沙特阿拉伯、印度、馬來西亞、印度尼西亞、日本、哈薩克斯坦等國家設立子公司，報告期內新設泰國、加拿大、馬來西亞、哈薩克斯坦、印度尼西亞五家海外 5S 店，大力推進、建設本地化銷售、運營、技術支持、工程服務能力，全面提升全球客戶粘性。(三三)所處行業情況所處行業情況1 1、行業的發展階段、基本特點、主要技術門檻行業的發展階段、基本特點、主要技術門檻當前，工業 AI 正處于快速發展階段，具有數據驅動、自我學習與優化以及跨領域融合等基

132、本特點。工業大模型的應用推進，顯著增強了數據處理與分析的能力，使得工業流程中的復雜問題得以更加精準地識別與解決，為工業領域的智能化轉型與升級提供了強有力的技術支撐。（1 1）行業發展階段）行業發展階段在工業自動化領域，人們見證了關鍵技術從回路控制向小模型優化，再到大模型推理優化的不斷演進與革新。傳統的回路控制技術，作為工業自動化領域的早期探索，成功實現了生產流程的基本自動化，為工業生產帶來了前所未有的效率提升。然而，在面對日益復雜多變的生產環境中控技術股份有限公司2024 年年度報告39/332時，其靈活性不足的問題逐漸顯現。小模型優化技術適時出現，通過構建精細的數學和機理模型，進一步提升了生

133、產效率與產品質量，為工業生產注入了新的活力。盡管如此，隨著生產規模的不斷擴大與復雜度的持續提升，小模型優化技術也逐漸暴露出其局限性，尤其是受限于模型的規模與復雜度，難以滿足更高層次的生產需求。近年來，隨著人工智能技術的深度融入與工業自動化進程的加速深化，特別是 AGI（通用人工智能）及生成式人工智能技術的快速發展，工業 AI 時代逐步到來，大模型推理優化技術將成為引領未來的主流技術。借助深度學習、神經網絡等前沿技術，工業 AI 成功構建了涵蓋廣泛工業知識與經驗的龐大模型，實現了對生產流程的全方位智能控制，并展現出強大的自我學習與優化能力。這一技術的廣泛應用，不僅顯著提升了智能制造等領域的數字化

134、水平，更推動了工業生產模式從“經驗驅動”向“數據驅動”的根本性變革，強有力地加速了工業生產的可持續發展步伐。在流程工業領域，尤其是石化、化工、冶金等行業，它們不僅是國民經濟的堅固支柱，對國家經濟發展起著不可估量的作用，還承擔著供應基礎原材料與保障國家能源安全的雙重重任。然而，這些行業在追求高效生產的同時，也面臨著安全、環保、綠色生產等多方面的嚴峻考驗。目前，中國流程工業企業已普遍實現了生產過程的基礎自動化，但數字化、智能化水平仍然偏低。工業 AI 技術的發展與推廣應用將有望推動流程工業企業大幅提升數字化、智能化水平。工業 AI所需的數據資源極為豐富，不僅涵蓋文本、圖像數據以及工程師積累的寶貴經

135、驗，還納入流程工業領域特有的時間序列生產數據，這些數據共同為工業 AI 的精準決策與高效控制奠定了堅實基礎。與此同時，工業機器人，特別是下一代人形機器人的廣泛應用，與工業 AI 技術深度融合，將在化學實驗室、?；肺锪鞯雀唢L險場景中展現出巨大潛力，不僅提高了生產效率，更為工業的安全、可持續發展提供了強有力的保障。（2 2）基本特點）基本特點國家政策重點扶持發展國家政策重點扶持發展。當前，國家正出臺一系列政策，大力扶持工業 AI 的發展，推動制造業的智能化轉型，從而提升國家整體競爭力。在最新的政策導向中，國務院國資委部署的AI+專項行動，通過研發與應用大模型、推動高價值場景應用、提升智能算力供給

136、能力、強化要素支撐等多方面的協同推進，加快人工智能技術在產業的應用和發展，提升我國在全球人工智能領域的競爭力，助力國家數字經濟和創新型國家建設。工信部發布的推動工業領域設備更新實施方案進一步細化了政策要求，明確提出要推動工業設備的智能化、數字化改造，加強工業 AI 技術的研發與應用，以提升生產效率和產品質量。通過引入工業 AI 技術，實現對設備運行的實時監測與智能優化，降低能耗，提高設備的使用壽命。全國工業和信息化工作會議強調實施的人工智能+制造行動，要求加強通用大模型和行業大模型研發布局。同時，工信部等七部門推動未來產業創新發展的實施意見著重提出：要突破人形機器人的關鍵技術，推動其在智能制造

137、領域的廣泛應用，并與人工智能技術深度融合，形成具有自主知識產權的核心競爭力。未來，隨著政策的持續發力和技術的不斷進步，中國工業 AI 的發展將迎來更加廣闊的前景。工業工業 AIAI 將推動產業加快實現高質量發展。將推動產業加快實現高質量發展。根據工信部發布的數據顯示，2024 年，我國軟件業務收入達到 13.73 萬億元，同比增長 10.0%；利潤總額 1.7 萬億元，同比增長 8.7%，運行態勢良好。分領域看，軟件產品收入 30,417 億元，同比增長 6.6，占全行業收入的 22.2。其中，工業軟件產品收入 2940 億元，同比增長 7.4。中國工控網的數據顯示，2024 年度中國工業自動

138、化市場規模超過 2,598 億元，2025-2027 年中國工業自動化市場將保持 2.3%左右的年均復合增長率。隨著“十四五”規劃漸入尾聲，而“十五五”的大幕正緩緩拉開，國家正以前所未有的步伐，大步邁向中國式現代化的偉大征程，工業自動化及工業 AI 市場亦將迎來持續蓬勃的發展浪潮。新材料、新能源、生物制藥等前沿行業正以前所未有的速度快速發展，為工業 AI 應用開辟了更廣闊的空間。機器人，尤其是人形機器人等先進技術正在在制造業領域展現出巨大的潛力。傳統的軟件研發和交付模式正在被顛覆，多模態大模型、多模態智能體、軟件訂閱制模式打破了因項目差異而導致的交付難題，大幅縮短了工業企業數字化轉型的建設周期

139、，顯著提升投入產出比。工業中控技術股份有限公司2024 年年度報告40/332AI 大模型和工業 Agents（智能體）的結合，能為用戶帶來全新的交互體驗和價值提升，快速構建了一個完整的智能化生態系統，從而充分激發了廣大工業企業數字化轉型需求。這將為工業自動化及工業 AI 市場帶來前所未有的發展機遇。根據 Omdia 數據顯示，AI 軟件市場在未來幾年內將迎來爆發式增長，預計到 2029 年，全球 AI 軟件市場規模將達到 2,180 億美元。IDC 預測，2024-2028年中國 AI+工業軟件細分市場復合增速將達到 41.4%，遠超同期核心工業軟件 19.3%的年復合增長率，到 2028

140、年，AI+工業軟件的滲透率也將從 2025 年的 9%提升至 22%。此外，工業 AI 大模型和工業 Agents（智能體）的結合，能為用戶帶來全新的交互體驗和價值提升，快速構建了一個完整的智能化生態系統，從而充分激發了廣大工業企業數字化轉型需求，這將為工業自動化及工業 AI市場帶來前所未有的發展機遇，快速推動傳統制造業向智能化轉型。自主創新將成為行業發展的關鍵動力源自主創新將成為行業發展的關鍵動力源?！笆奈濉毙畔⒒凸I化融合發展規劃中提出要提升關鍵核心技術支撐能力，強調突破核心元器件、智能傳感器、工業控制系統、工業軟件等技術瓶頸，建立自主知識產權的產品體系。同時，數據作為新質生產力的關鍵

141、生產要素，是國家經濟安全與競爭力的重要基石，要始終保障數據基座的安全與自主可控。以 DeepSeek 為代表的一系列擁有自主知識產權的新技術出現，是中國在科技創新領域不斷突破、取得顯著進展的重要標志。這些新技術的涌現，證明了只有堅持自主創新，才能從技術跟隨者的角色中脫穎而出，逐步轉變為全球技術引領者新型軟件服務模式為用戶創造價值。新型軟件服務模式為用戶創造價值。訂閱制、會員制服務正悄然改變工業軟件服務的面貌，成為技術與商業模式創新的典范。隨著云計算、AI、大模型等技術的飛速發展，軟件產品的迭代速度和更新頻率大幅提升，傳統的一次性購買模式已難以滿足用戶對持續服務和即時更新的需求。訂閱制應運而生，

142、它為用戶提供了靈活的使用方式，確保了服務的持續性和即時性。同時，對工業軟件供應商而言，訂閱制能夠建立穩定的收入來源，促進產品的持續創新和改進。這一模式不僅順應了技術變革的趨勢，也推動了工業軟件行業及工業 AI 的整體發展。未來，隨著工業軟件產品快速迭代和用戶需求日益增長，訂閱制有望成為工業軟件服務領域的主流模式，引領行業向更高效、更靈活的方向發展。新型營銷服務模式提升用戶體驗。新型營銷服務模式提升用戶體驗。工業品電商正逐步重塑傳統采購模式，線上交易與平臺化策略成為快速崛起的核心驅動力。通過搭建綜合性的工業品線上交易平臺，企業得以跨越地理和專業技術界限，將海量工業品資源高效整合，實現從原材料到零

143、部件的一站式采購。線上交易不僅大幅提升了交易效率、降低了采購成本，還通過 AI 與大數據分析精準匹配供需，優化了供應鏈管理，平臺化運營進一步實現信息透明化。這一模式不僅加速了工業品的流通速度，還推動了制造業的數字化轉型。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的持續拓展，工業品線上交易平臺將更加智能化、個性化，成為推動工業經濟高質量發展的新引擎國際化市場將成為行業發展新天地國際化市場將成為行業發展新天地。廣闊的全球市場為工業 AI 的發展帶來了前所未有的機遇。共建“一帶一路”倡議的深入實施，為我國企業“走出去”搭建了廣闊舞臺。2024 年，對外非金融類直接投資 1,438.5 億美元，較上年增長 1

144、0.5%；對外承包工程完成營業額 1,659.7 億美元，較上年增長 3.1%，新簽合同額 2,673 億美元，較上年增長 1.1%，創歷史新高。工信部等七部門印發的 關于推動未來產業創新發展的實施意見 中強調各產業要深化國際合作，鼓勵國內企業“走出去”，加強與國際組織合作。數字經濟合作無疑是連接“一帶一路”與“雙循環”的重要橋梁，而工業 AI 則是架起這座橋梁的核心支柱。在國際化推動下，中國企業正以前所未有的速度和規模融入全球市場，展現出強大的競爭力和廣闊的發展前景。（3 3）技術門檻）技術門檻工業 AI 正逐步重塑工業生產的每一個環節，但工業 AI 的多技術融合廣度、方案構成層次、業務復雜

145、程度以及對供應商的能力要求都遠超傳統工業自動化。需要產品平臺、工業數據、專業知識等各個維度的能力交叉融合，這些要素共同構筑了工業 AI 領域的復雜生態。工業 AI 的技術壁壘首先體現在數據基座、AI 算法、大模型等核心技術及其研發能力上。工中控技術股份有限公司2024 年年度報告41/332業場景繁多且復雜，無論是石油化工、冶金、電力，還是食品、制藥等行業，都蘊含著獨特的工藝要求與技術挑戰。在這樣的背景下，工業 AI 的技術壁壘顯得尤為突出，它不僅要求 AI 技術本身的高精尖，還需確保數據基座、大模型、工業 Agent 之間的深度融合，共同支撐起數字化轉型的龐大體系。工業控制系統是所有工業 A

146、I 實施執行的硬件基礎，也是重要的數據基座之一。工業 AI 的發展離不開海量工業數據的支撐。然而，數據的獲取、處理與分析，卻構成了工業AI 領域的數據壁壘。一方面，工業數據的匯聚涉及跨生產環節、跨生產基地、跨行業，需要安全、可靠的工業互聯網體系支撐。另一方面，工業數據往往具有復雜性與多樣性，如何從這些海量數據中提煉出有價值的信息，對于數據分析與處理能力提出了極高的要求。工業 AI 的應用場景廣泛而復雜，各行業對工業 AI 解決方案的需求也各不相同。因此，要開發出行之有效的工業 AI 解決方案，就需要具備深厚的行業專業知識與經驗，需要體系化的行業專家團隊。要求解決方案供應商不僅要掌握 AI 技術

147、，還要深入了解工業流程、業務需求以及行業標準，以構建出既符合 AI 技術特點，又能滿足行業需求的解決方案。在工業 AI 領域，制造業企業和供應商均無較多成熟經驗可以借鑒。制造業企業提出的多是綜合性問題，需求描述不清晰，對于供應商的咨詢診斷和挖掘需求能力是很大挑戰。工業客戶對于供應商提供的產品的安全性、穩定性及可靠性要求極高，形成了天然的門檻。此外，涉及的問題大多是跨學科、跨專業、跨領域的綜合性問題，極大地考驗供應商的整體咨詢規劃能力。用戶希望解決方案供應商不僅要具備 AI 技術，還要深入了解制造業的生產流程、質量控制以及設備管理等環節，以構建出既能發揮 AI 技術優勢、又能解決用戶痛點的產品和

148、方案。綜上所述，供應商不僅要擁有強大的數據基座、大模型、工業 Agent，還需要能匯聚和分析海量工業數據，才能加速推動制造業企業高質量發展。2 2、公司所處的行業地位分析及其變化公司所處的行業地位分析及其變化情況情況歷經三十多年的發展和沉淀，公司已在流程工業領域奠定了堅實的客戶基礎與廣泛影響力。截至 2024 年 12 月末，公司已覆蓋流程工業領域 50 多個細分行業的 3 萬 5 千多家客戶；累計部署工業控制系統逾 10 萬套，約 1 億個 I/O 點數，并累計產生高達 100EB 的數據資源。在此基礎之上，公司以成為全球工業 AI 領先企業為愿景，傾力構建以四大數據基座（運行數據基座 DC

149、S、設備數據基座 PRIDE、質量數據基座 Q-Lab 和模擬數據基座 APEX）為基礎的“1+2+N”企業智能運行新架構，鍛造 AI+數據核心競爭力，最大化數據價值，為工業 AI 戰略提供堅實支撐，助力企業實現“安全、質量、低碳、效益”的高質量發展目標。在 AI 技術日新月異的當下，工業控制系統依然是所有工業 AI 技術實施執行的關鍵硬件基礎。根據睿工業統計，2024 年度，公司核心產品集散控制系統（DCS）在國內的市場占有率達到了 40.4%，連續十四年蟬聯國內 DCS 市場占有率第一名。其中 2024 年公司在化工領域 DCS 的市場占有率達到 62.6%，較 2023 年市場占有率提升

150、 6.3 個百分點；2024 年公司在石化領域 DCS 的市場占有率達到 56.2%，較 2023 年市場占有率提升 6.9 個百分點；2024 年公司在化工、石化、建材、造紙四大行業 DCS 市場占有率均排名第一，可靠性、穩定性、可用性等方面均已達到國際先進水平。根據中國工控網統計，2024 年公司核心產品安全儀表系統（SIS）國內市場占有率 31.2%，連續三年蟬聯國內 SIS 市場占有率第一名。公司全面落地“1+2+N”工業 AI 驅動的企業智能運行新架構，大規模應用通用控制系統 Nyx、百萬點實時數據庫和熱值在線分析儀等一批行業前沿的新產品、新技術，助力企業構建全球領先智能工廠、打造世

151、界級行業標桿項目。報告期內，公司的核心產品通用控制系統 Nyx 在興發集團數字化工廠示范項目中實現萬點規模突破，時間序列大模型 TPT 在萬華集團、中石化鎮海煉化等40 余家客戶取得突破性應用，樹立起公司新業務、新模式的典范。根據中國工控網統計，2024年度，“1+2+N”企業智能運行新架構核心子系統市場占有率再創新高，其中智能自主運行系統在中國市場占有率達 21.8%，安全優先系統在中國市場占有率達 8.5%，節能低碳系統在中國市場占中控技術股份有限公司2024 年年度報告42/332有率達 5.8%，生產運營系統在中國市場占有率達 14.8%，這四大系統均居中國市場占有率第一名。報告期內，

152、公司持續深耕流程工業，簽署了以石化、化工、油氣、白酒、電力、醫藥等行業為主的重大項目訂單，鞏固并擴大與大客戶的戰略合作關系，并推動工業 AI 創新產品走向市場，在中石化鎮海煉化、廣西華誼等大客戶取得創新突破。在深化國內市場的同時，公司加速拓展國際市場，在海外多國取得高端市場的重要突破，向世界展示公司全新工業 AI 品牌形象和實踐價值，不斷提升公司在全球范圍的影響力。2024 年部分重大項目如下：行業行業/區域區域項目名稱項目名稱項目意義項目意義石化中石油吉林石化轉型升級項目“十四五”以來國家批準的大型石化項目，I/O 點數規模超17 萬個，基于“1+2+N”工業 AI 驅動的企業智能運行新架構

153、，構建出一套集實時監控、智能操作導航、設備管理、網絡安全等子系統交互融合的智能工廠解決方案，實現工業控制系統、工業軟件全國產化中海殼牌惠州乙烯三期項目該項目中新建的 160 萬噸/年乙烯裝置為全球規模最大的乙烯裂解裝置之一，公司加碼“AI+數據”技術賦能，全面實現生產過程高度自動化控制和精細化管理，打造世界級綠色石化產業高地，有力提升公司在全球頂級客戶的影響力榮盛金塘新材料項目實現了通用 I/O 產品在石化聯合裝置中的超大規模應用，覆蓋 300 萬噸/年催化裂解裝置、100 萬噸/年氣分裝置、60 萬噸/年芳烴抽提聯合裝置、30 萬噸/年 PEO 裝置、100 萬噸/年 EVA 聯合裝置等 3

154、0 余套裝置，總點數達 20 萬點以上，助力金塘新材料構建全球領先的智能工廠化工中煤榆林煤炭深加工基地項目該項目 200 萬噸甲醇，90 萬噸聚烯烴，是煤化工行業碳排放評價試點示范項目，公司將通過全廠 DCS、SIS、優化仿真、網絡安全等系統應用，助力中煤陜西打造國家煤化工產業智能制造領域標桿油氣國家管網北方管道壓縮機組維檢修中心試車臺改造項目打破國內長輸管道進口燃氣輪機關鍵測試設備和燃燒技術的壁壘，項目包含機組監測、檢修管理、振動監測、煙氣在線監測等多個解決方案白酒五糧液制曲車間擴能項目制曲自動化系統及數字化項目項目建成 10 噸/年制曲能力，是推進白酒行業數字化轉型建設的新標桿。電力華潤新

155、疆重能電力石頭梅 2100 萬千瓦煤電項目該項目是公司在 100 萬千瓦超超臨界火電機組的首臺套自主可控智能控制系統項目，包含 DCS、APS、智能設備、智能燃料等多個子系統，標志著公司智能控制系統在電力行業超大型項目上的重大突破，為電力行業智能工廠建設樹立新標桿醫藥天新藥業維生素及其他醫藥中間體項目Ethernet-APL 技術+設備管理在醫藥行業的最大規模應用，APL 儀表應用超 6000 臺，將打造成國內醫藥行業智能制造標桿海外馬來西亞恒源石化 HRC監控系統改造系列項目實現工業控制系統、工業軟件、機器人在 HRC 的全面突破應用沙特阿拉伯賈夫拉大實現沙特市場首個大型海水淡化項目工業控制

156、系統應用突中控技術股份有限公司2024 年年度報告43/332型海水淡化項目破沙特阿美 RTU Secure工業信息安全項目強化了公司在工業網絡安全領域的領先地位，進一步加深與沙特阿美的合作印尼Pertamina液化天然氣（LNG）罐區儲罐項目雙方合作的首個大型項目，為東南亞市場的進一步拓展奠定良好基礎瑞典 Senior MaterialEurope AB 鋰電新能源材料項目實現海外首臺套通用控制系統 Nyx 的應用突破展望未來，公司將持續致力于滿足流程工業產業的智能化需求，積極探索從自動化、數字化到智能化的發展路徑，加速打造“1+2+N”工業 AI 驅動的企業智能運行新架構的應用，持續優化完

157、善基于“AI+數據”的產品及解決方案，賦能用戶實現“安全、質量、低碳、效益”的目標。公司將秉承“成為全球工業 AI 領先企業，用 AI 推動工業可持續發展”的發展愿景，持續為客戶提供優質、高效、智能的數字化轉型和工業 AI 解決方案，全面助力流程工業企業實現可持續的高質量發展。3 3、報告期內新技術、新產業、新業態、新模式的發展情況和未來發展趨勢報告期內新技術、新產業、新業態、新模式的發展情況和未來發展趨勢（1 1）AGIAGI引領生產力變革，工業引領生產力變革，工業AIAI與機器人技術構筑增長新引擎與機器人技術構筑增長新引擎隨著通用人工智能（AGI）技術的突破引發全球生產力重構浪潮，以 AI

158、 大模型、人形機器人、多智能體系統為代表的顛覆性技術正加速與工業自動化深度融合，引發全球范圍內的生產力變革，推動生產力邁向全新高度。AGI 不僅能夠處理復雜任務，還具備自我學習和進化的能力，這將為制造業和其他行業帶來前所未有的效率提升和創新機遇。根據 Market Research Intellect 的預測，2032 年全球 AGI 市場規模為 257.4 億美元，2025 年至 2032 年的復合年增長率高達 36.9%。AGI 在工業領域的應用范圍將不斷拓展，應用行業快速延伸，應用場景向更復雜的場景滲透。在這場由AGI引領的生產力變革中，涌現出諸如ChatGPT等眾多創新的AI產品，其中

159、DeepSeek的發布標志著軟件產品提質增效領域迎來新勢力。如今，AI 技術在傳統工業領域亦扮演著核心驅動力的角色。它通過分析海量生產數據，精準預測設備故障，優化生產流程，實現資源的高效配置與利用。AI 技術還能夠輔助設計創新，利用深度學習算法快速迭代產品模型，縮短研發周期，提升產品競爭力。例如，在智能制造領域，AI 驅動的預測性維護系統能夠提前識別潛在的生產中斷風險，有效避免非計劃停機，確保生產線的連續穩定運行。與此同時，人形機器人作為 AGI 技術的重要應用載體，正逐步成為制造業轉型升級的關鍵力量。它們不僅能夠執行精密組裝、危險作業等傳統自動化難以勝任的復雜任務，還能在人機協作的環境中展現

160、出高度的靈活性和安全性。通過不斷地學習和優化，人形機器人能夠適應多樣化的工作環境，提升生產效率的同時，也為工人提供了更安全、更人性化的工作條件。在 AI 技術快速發展的背景下，DeepSeek 已成為工業軟件提質增效的核心驅動力，推動行業向高質量發展邁進。其帶來的新機遇主要體現在三個方面：一是加速智能化升級，二是革新軟件研發模式，三是創新商業模式。具體而言，DeepSeek 通過強大的推理和代碼生成能力，將傳統面向規則的研發模式轉變為 AI 原生開發，實現更高效、低成本的工業軟件構建；同時，推動業務體驗從面向過程向面向目標轉變，最終形成人機協同的多智能體系統（MAS，Multi-Agent S

161、ystem）；此外，基于其規劃和推理引擎，決策控制模式也將從傳統規則式向用戶意圖驅動轉變，重塑決策過程。未來，傳統工業軟件將被多智能體集群主導，行業將迎來全方位的重構與變革。展望未來，AI 技術將在產品設計、供應鏈管理和制造流程優化等核心環節實現深度賦能，人中控技術股份有限公司2024 年年度報告44/332形機器人產業鏈的加速協同也將推動其在復雜操作和體力勞動中的廣泛應用。（2 2）工業）工業 AIAI 融合重塑產業生態，構建新型工業化新格局融合重塑產業生態，構建新型工業化新格局隨著新型工業化和新質生產力的加速推進，工業 AI、綠色制造等前沿技術的融合正重塑著傳統產業格局，為新興產業的崛起鋪

162、平道路。近年來，國家政策持續引導包括工業 AI 在內的新興技術與傳統產業深度融合，2024 年數字化綠色化協同轉型發展實施指南已明確數智技術與綠色技術的協同路徑。在此背景下，工業 AI 作為產業升級的重要支撐，正逐步融入各生產環節，成為推動產業變革和新質生產力發展的關鍵因素。在產業實踐中，工業 AI 引領著企業生產模式的革新。借助智能化的解決方案，企業實現了對生產流程的實時監控、工藝優化及自動化控制，顯著提升了生產效率，同時減少了資源消耗與碳排放，推動了綠色低碳制造的深入發展。工業 AI 的應用不僅幫助企業精準預測市場需求，優化生產計劃，還促進了柔性生產的升級，使企業能夠快速響應市場變化，滿足

163、多樣化、定制化的生產需求?？傮w來看，工業 AI、機器人等新技術與傳統產業的深度融合，正引領著產業向智能化、綠色化、高效化的方向邁進。未來，隨著新型工業化進程的加速，這些新技術將在更多領域實現突破和應用，為新質生產力的發展注入強勁動力，助力中國產業在全球競爭中取得更加優異的成績。（3 3）從生態協同到全球融合，開源驅動跨界創新）從生態協同到全球融合，開源驅動跨界創新數字化變革及新技術的復雜性促使制造業企業越來越趨向選擇有整體自動化、數字化、智能化解決方案的供應商及合作伙伴。目前，高質量、貼近用戶的個性化整體解決方案正在逐漸代替原有單一的工業自動化、工業軟件供銷體系，形成一個圍繞數字化轉型的新產業

164、形態。通過人工智能技術，制造業可以實現高度自動化生產、智能預測維護等功能，提高生產效率和產品質量，為客戶提供更加優質的產品。這一轉變，不僅提高了制造業的核心競爭力，也將推動制造業向更加智能化、服務化的方向發展。在全球市場拓展方面，中國企業正通過多元化的銷售渠道布局和本土化運營，加速全球化布局。一方面，通過在海外設立本地化運營機構、建立強大的銷售網絡與研發中心，與當地合作伙伴開展深度合作，實現了從產品輸出到品牌建設的轉變。另一方面，中國企業通過建設本地倉儲和生產設施，優化供應鏈布局，增強供應鏈韌性，以應對地緣政治不確定性。此外，企業還通過并購、合資等方式快速進入新市場，整合全球供應鏈資源，提升市

165、場響應速度和競爭力。開源技術與跨界整合的結合，為中國企業在全球市場的創新提供了新動力。通過開放核心技術，中國企業能夠快速匯聚全球開發者資源，形成跨領域的創新生態。這種“開源+生態”的模式不僅降低了創新成本，還加速了新技術在不同行業的應用，推動了新質生產力的發展。未來，隨著生態協同與全球融合的深化，中國企業將在全球市場中發揮更大的作用，形成跨領域、跨市場的協同創新格局。（4 4）線上線下融合）線上線下融合+訂閱制服務創新，滿足客戶可持續需求訂閱制服務創新，滿足客戶可持續需求在數字化轉型的浪潮中，流程工業自動化行業正通過創新商業模式和服務體系加速轉型升級。平臺化運營是當今企業發展的重要趨勢之一，這

166、種模式能夠促進資源共享、提高效率、拓展服務范圍，并能夠更好地滿足用戶的需求。通過平臺化模式，不同的服務提供商和合作伙伴可以共享資源，提高資源利用率，并實現規模效益。同時，平臺化模式依托大數據和人工智能等技術，實現數據驅動的運營和服務模式，提升管理效率和服務水平。通過數據分析和智能化應用，企業可以更好地優化運營流程和服務體驗。流程工業自動化行業面對的市場是典型的項目型市場，經歷行業多年的快速發展，新建項目數量逐漸減少，質量需求則日漸升級，用戶對全生命周期運維服務、多元化產品解決方案、管家式服務的需求快速增加，對服務響應時效、長周期服務能力提出更高的要求。新的平臺化運營體系和服務模式依托行業頭部企

167、業運營，形成規范、迅速、有效的網絡化、平臺化服務體系，將為園區用戶提供專業化、高水平、線上+線下的一站式服務。中控技術股份有限公司2024 年年度報告45/332與此同時，訂閱制服務模式成為行業創新的重要方向。通過軟件年費訂閱制，客戶能夠以較低成本獲取涵蓋多類高價值軟件的服務組合，同時享受軟件的持續更新和運維支持。這種模式不僅降低了客戶的初期投入成本，還通過長期合作增強了企業與客戶之間的黏性，滿足其對靈活性與成本可控性的需求。未來，隨著數字化技術的不斷深化，行業將繼續優化服務內容，根據客戶需求不斷迭代商業模式，助力客戶實現高質量與低碳化發展。(四四)核心核心技術與研發技術與研發進展進展1 1、

168、核心技術核心技術及其及其先進性先進性以及報告期內以及報告期內的變化情況的變化情況1 1、流程工業、流程工業 AIAI 時序大模型技術時序大模型技術流程工業 AI 時序大模型 TPT 以 Transformer 框架為核心，集模擬與預測能力為一體，針對流程工業數據特點設計了多維注意力機制，多尺度融合等獨特模塊，經過不同行業海量生產運行，工藝，設備以及質量數據等融合訓練而成。TPT 通過少量微調或零微調，即可在不同裝置和工況間復用。該技術能夠大幅提升建模效率，減少專家經驗依賴，通過對生產過程關鍵變量的精準預測以及對穩態工況的精準建模，為分析類、優化類、控制類和培訓類等工業應用場景提供核心技術支撐，

169、實現提效率、穩運行、增收益的目標。2 2、AIAI 輔助催化劑研發及應用技術輔助催化劑研發及應用技術催化劑智能化研發及應用技術突破，以“AI+量化計算”技術構建的數據自動生成式催化劑數據庫為底座，融合流程模擬技術與先進控制技術，實現了對催化劑全生命周期的智能管理和優化。通過理論模擬驅動指導實驗驗證，提高了研發效率、降低了研發門檻；以 AI 數據驅動的催化劑壽命預測模型為指導，實現催化劑智能投料，延長催化劑使用時間，減少催化劑損耗，為工業生產過程優化帶來了重要的創新和發展機遇。3 3、基于數據、基于數據+AI+AI 的設備預測維護的設備預測維護基于 OPC UA 標準，以及 PA-DIM 等設備

170、信息模型標準，將原本分散在各個系統中的碎片化設備信息進行重新構建為完整的虛擬設備對象，并統一存儲至設備對象數據湖中?；跀祿?，通過融合設備機理模型和 CNN-LSTM 等 AI 算法，實現對變送器、調節閥、電磁閥、動設備（泵）等類型設備的故障早期預測，有效地減少了工業生產中的意外停機時間，提升生產安全性，滿足了現代制造業對設備的高效、智能的維護需求。同時實現異常原因的分析與故障的診斷。4 4、AI-PIDAI-PID 智能控制技術智能控制技術研發了基于強化學習的預訓練 AI-PID 智能控制模塊，具有參數自適應、策略自優化和模型自學習能力，可替代或結合傳統的 PID 模塊使用。該技術基于對多

171、樣化回路數據集進行預訓練得到具有泛化性的控制參數調整策略，并結合閉環回路數據的實時特征提取，實現了免手動調參、自動適應被控對象特性的控制效果，有助于提升回路調試效率、減少經驗依賴，適用于各種規模的企業提升回路自控率，降低了整定過程對裝置平穩生產的影響。5 5、開放自動化通用控制系統架構技術、開放自動化通用控制系統架構技術以控制數據中心、全光確定性網絡及智能設備構成的“云網端”新型極簡架構控制系統，UCS解決了 AI 時代控制系統的“數據、算力、模型”的三大挑戰，具有軟件定義、全數字化、云原生等典型特征。通過 Ethernet-APL 技術、智能儀表、扁平架構的全網絡化通信、多模態感知技術的結合

172、，全數字化為企業提供了豐富且高質量工業大數據。UCS 通過采用云原生架構與軟件定義技術，為控制系統引入了高性能算力；創新性研制基于容器化設計的工業云實時操作系統 NyxOS，確?？刂葡到y高可用性和容錯性。UCS 將 AI 與控制的深度融合，借助預訓練的機器學習模型，優化底層回路控制。同時，生成式編程助手可幫助用戶輕松成為控制領域的算法專家，實現從“規則驅動”向“模型驅動”的控制方式的跨越式轉變。中控技術股份有限公司2024 年年度報告46/3326 6、以、以 Ethernet-APLEthernet-APL 技術驅動儀表智能化提升技術驅動儀表智能化提升在流程工業領域，全面推動傳統現場儀表的

173、APL 轉型，構建全球最大規模純 APL 儀表一網到底的應用案例，并挖掘 APL 技術的應用潛力，持續為用戶創造價值。突破傳統儀表能力上限，結合 APL 技術在滿足本質安全認證條件下的高帶寬、高供能優勢，實現傳統現場儀表與振動、光學、聲波等傳感器結合，從而構建新型智能儀表。同時，利用新型儀表在多維度數據上的感知能力，結合中控上層系統在機器學習、AI 融合、算力支撐等方面能力，發展 AI+Field 新質智能儀表，實現多維度數據采集、專項模型訓練、反饋優化及反向注入、專項能力提升等，從而使得傳統單一測量能力的現場儀表，成為具備獨立思考能力的邊緣側智慧節點。7 7、多時空尺度能效動態、多時空尺度能

174、效動態 AIAI 評估技術評估技術基于設備、工序、裝置、工廠等不同空間尺度在實時、天、月等不同時間尺度下的數據及上述各層級能效的計算，該技術利用先進的機器學習算法和大數據分析等 AI 技術，完成各層級能效按工況聚類、分類，并自動建立多時空尺度能效基準數據庫。該能效基準數據庫能夠對任意用能設備或裝置在未來任意時間尺度下的能效水平進行評估，解決用能單元能效與工況變化(如負荷調整、環境溫濕度變化、牌號切換等）的動態對應與客觀評價的問題?；谠摷夹g動態評估工廠、裝置、工序、設備的能效，不僅能充分挖掘和辨識節能潛力和改進機會，還能解決能源績效無法客觀評價與考核的問題。促進節能技改舉措的落地，實現節能降碳

175、。8 8、基于、基于 AIAI 驅動的驅動的“機器人機器人+”智能化質量檢測閉環技術智能化質量檢測閉環技術該技術支撐建設“機器人+AI”無人黑燈實驗室，助力企業質量檢驗從人工檢測向自動化檢測的全面轉變。采用機器人、視覺識別、圖像深度學習、動態調度優化、AI 圖譜分析、AI 數據審核等人工智能技術，實現全流程的自動化取樣、送樣、分樣、預處理、檢測、采集、審核、上傳，建設圖像質檢及 AI 質量反饋體系，在提升企業檢化驗效率、檢測規范性及數據可用性的同時，實現留痕管理。同時，保障操作人員的健康和安全，優化人員工作結構，建設“人與工業”共通結合的工業運行新模式。9 9、風險動態監管與決策技術（、風險動

176、態監管與決策技術（DRMDRM）風險動態監管與決策技術基于過程安全管理成果（HAZOP 分析報告、LOPA 分析報告、SIL 定級報告、BOW-TIE 分析報告）的靜態數據，通過融合 DCS、SIS、GDS、FGS、RCM、RBI 等各類系統以及日常 HSE 安全管理動態數據，結合內置的 AI 大數據模型，對各類裝置、園區內各企業的動態風險實時監控及預警，并按風險級別推送建議措施給到不同的管理人員?；?AI 的風險動態能幫助企業或園區打破數據孤島、降低因風險事件引發的損失，提升企業的合規性和安全管理效率，使企業能夠在有限的資源下實現最大程度的風險控制，提高企業的競爭力。國家科學技術獎項獲獎情

177、況適用 不適用獎項名稱獲獎年度項目名稱獎勵等級國家技術發明獎2009 年新一代控制系統高性能現場總線 EPA二等獎國家科學技術進步獎2001 年現場總線控制系統二等獎國家科學技術進步獎2012 年煉油化工重大程自動控制與優化一體化系統關鍵技術研究二等獎國家級專精特新“小巨人”企業、制造業“單項冠軍”認定情況適用 不適用認定稱號認定年度產品名稱國家級專精特新“小巨人”企業2023 年浙江中控流體技術有限公司中控技術股份有限公司2024 年年度報告47/3322 2、報告期內獲得的研發成報告期內獲得的研發成果果截至 2024 年 12 月 31 日，公司已擁有專利 745 項，其中發明專利 575

178、 項、實用新型專利 135項、外觀設計專利 35 項，計算機軟件著作權 731 項。報告期內，公司新增申請專利 346 項（其中發明專利 334 項，實用新型專利 8 項，外觀設計專利 4 項），新增已登記的軟件著作權 101 項。報告期內獲得的知識產權列表本年新增累計數量申請數（個）獲得數（個）申請數（個）獲得數（個）發明專利3341291,988575實用新型專利82137135外觀設計專利436135軟件著作權63101758731其他/合計4092352,9441,4763 3、研發研發投入投入情況表情況表單位：元本年度上年度變化幅度（%）費用化研發投入978,005,205.1190

179、7,806,992.677.73資本化研發投入研發投入合計978,005,205.11907,806,992.677.73研發投入總額占營業收入比例（%）10.7010.53增加 0.17 個百分點研發投入資本化的比重（%）研發投入總額較上年發生重大變化的原因研發投入總額較上年發生重大變化的原因適用 不適用研發投入資本化的比重大幅變動的原因及其合理性說明研發投入資本化的比重大幅變動的原因及其合理性說明適用 不適用中控技術股份有限公司2024 年年度報告48/3324 4、在研在研項目情況項目情況適用 不適用單位：萬元序號項目名稱預計總投資規模本期投入金額累計投入金額進展或階段性成果擬達到目標技

180、術水平具體應用前景1基于工業互聯網的大型機泵系統全生命周期智慧管控關鍵技術及應用示范4,528.001,304.045,064.72已完成建立大型機泵全生命周期的對象結構模型，開展大型機泵在線監測、故障診斷、壽命預測、能效優化等關鍵技術研究，并融合機泵基礎數據、實時工況、機泵狀態特征信息、維護記錄等數據體系，實現大型機泵全生命周期的智慧運維和管控。建立大型機泵全生命周期的對象結構模型，研究大型機泵在線監測、故障診斷、壽命預測、能效優化，提升智能診斷與預測性維護的正確率。石化、化工、裝備等行業2安全一體化增強關鍵裝備研發及應用驗證901.00515.672,474.06已完成開展工業控制裝備功能

181、安全和信息安全協同增強設計，融合安全關鍵指標在線分析、動態適配和協同性驗證，研發安全一體化動態分析及預測增強裝置，面向多系統連接的一體化安全互聯增強裝置。1、負責研發一體化安全互聯增強裝置；2、負責研發安全一體化智能控制系統。重大裝置、流程工業3全價值鏈產品質量精益管控智能分析軟件793.70567.671,515.16穩定持續推進研發中流程行業多元化生產場景存在海量多源異構數據信息難處、多領域知識難融合、資源與服務難協同的問題。重點突破多源異構終端數據管理、運營知識與數據融合、云端數據聚合分析、資源與服務統一調度等關鍵技術，實現基于云邊端協同架構的質量精益管控智能分析系統軟件，支撐在食品飲料

182、、橡膠輪胎行業開展應用驗證。1、研究支持現場實時響應與彈性計算的云邊 端 協 同 架 構 以 及IT、OT、AT 集成技術；2、研發面向產品質量精益管控的智能分析系統軟件，支持函數庫與工具集、且精度達到國外同類軟件水平。橡膠輪胎、食品飲料等流程行業4基于知識和數據融合驅動的2,000.00391.641,710.17穩定持續推進研發中項目面向智能制造過程中復雜、多變的生產場景，研究基于知識和數據融合驅動的智能運行分析和優化管控系統，幫助制造1、研究現實現生產數據的多維度融合、跨層級交互、異構數據集石化、化工、建材、制藥、電力、新能中控技術股份有限公司2024 年年度報告49/332智能工廠運行

183、分析和優化管控系統企業進行“AI 換腦”，大幅提升生產操作與運行水平，從而保障生產過程平穩、安全，延長生產裝置使用壽命，提高產品收率與品質，降低能耗與二氧化碳排放。成，構建生產裝置物理模型、生產過程信息模型。2、研究混合型 AI 輔助下的分析結果診斷優化。實現在線預警、自主診斷和動態決策優化，實現產品加工方案優化選擇與生產裝置自動切換。3、研究機器學習結合專家知識的先進控制模型自學習，系統辨識、過程仿真、工況識別等技術。源等行業5通用流程模擬軟件4,596.001,095.501,766.31穩定持續推進研發中針對流程模擬從單元級、裝置級向區域級、全廠級方向發展帶來的模型規模爆炸性增長，導致工

184、藝模型知識沉淀難、共享難；大規模流程建模難；模型求解效率低、收斂難、穩定性差等問題，本項目研究大規模稀疏非線性優化高效穩定求解方法，聯立方程建模方法，低代碼工業 APP 開發平臺技術，研發基于開源架構工廠操作系統的通用流程模擬軟件，實現軟件的自主可控并達到國際領先水平。1、基于智能工廠操作系統開發 1 套通用流程模擬軟件，并集成求解器，物性模型包 12種以上，單元操作模型30 個以上；2、支持模擬、參數估算、數據整定與優化四種運行模式；3、開發自定義模型開發平臺。能源、石化、化工、等行業6復雜工業場景多模態大數據智能分析決策的關1,050.00607.86607.86穩定持續推進研發中本項目研

185、究工業多模態融合感知的對象狀態表征及數據綜合治理方法、知識交叉融合的數據增廣生成及充分性可信度的數據評價方法、融合建模及迭代優化技術，研制工業多模態大數據智能分析平臺研發工業多模態大數據智能分析決策平臺，達到國際先進水平煉油、化工、煙草、食品飲料、油氣行業等中控技術股份有限公司2024 年年度報告50/332鍵技術研究和高性能邊緣控制器7基于 5T 融合驅動的流程工業新質生產力核心技術、產品研發及產業化推廣4,000.002,097.092,097.09穩定持續推進研發中通過“工藝技術(PT)、設備技術(ET)、運營技術(OT)、自動化技術(AT)、信息化技術(IT)”的研究與融合應用，突破工

186、業智能制造、數字孿生、綠色低碳等關鍵技術，形成集成的工藝和集成裝備，顛覆流程工業傳統的設計、建造、運營模式，解決流程工業生產、管理等過程中的重大問題及難題并實現產業化應用，幫助流程工業實現安全、低碳、提質、高效、降本目標，助力流程工業轉型升級。形成基于量化計算的催化劑研發技術、基于流體動力學模擬的關鍵設備設計及放大技術，基于全流程模擬的工藝優化技術，AI 與機理相融合的運營優化技術，通過工藝優化、設備設計改造與自動化、數字化、運營技術等創新融合應用，打破各項技術領域隔閡，打造具有強大的核心技術能力及高端市場競爭力的全新產品與解決方案。石化、化工、冶金、建材、造紙、醫藥等行業8中控工業AI 卓越

187、應用項目4,000.003,637.363,637.36穩定持續推進研發中本項目面向煉油、石化等流程工業行業，解決流程工業企業經營決策智慧化和生產運行優化自動化等復雜問題，開展基于時序大模型、語言大模型、NPL、知識圖譜等核心技術的研究，攻克工業智能化、智慧化發展中的關鍵技術瓶頸，形成自主可控的基于工業小模型和語言大模型融合的面向流程行業的專屬 AI 助手，并在煉油、石化等行業進行示范應用，助力流程工業企業實現運行智能化、自動化、少人化的目標，并最終實現規?；茝V落地，為流程工業自主發展樹立新標桿。在工業 AI 實踐、工業大模型數據訓練、企業智能運營等領域實現技術突破，達到行業領先水平，引領工

188、業 AI卓越應用實踐成為未來智慧企業運營不可獲取的支撐軟件，改變企業軟件傳統使用方式，提供新一代伙伴運營模式9智能運行5,000.003,468.493,468.49穩定持續本項目面向石化、化工、電力等流程行業，突破 APL 總線技術、軟石化、化工、中控技術股份有限公司2024 年年度報告51/332管理與控制系統（OMC）核心能力提升研發項目推進研發中基于“E 網到底”、平臺+APP、自主運行為核心能力，以工業生產裝置“安、穩、長、滿、優”為核心目標，研究OMC 智能運行管理與控制系統，形成工業生產數據基座，重點面向風光制氫領域開展電解槽柔性控制、多能協調控制等算法研究，持續開展跨平臺能力研

189、發，全平臺組件支持跨平臺，靈活適配麒麟和 Windows 操作系統，研發飛騰版本全國產化控制系統和FF 全國產化產品；研究智能化應用，通過 AI 算法自動生成 SOP，快速實現生產管理電子化；面向化工行業單裝置控制規模大、站間通信數據多等痛點，研發新一代高性能控制器和批量控制軟件，大幅提升控制能力和實施效率。件定義硬件技術，基于FF 總線技術和自主微內核技術實現全國產化平臺的應用延展，實現 OMC 系統跨平臺靈活部署，基于 AI 技術實現工藝流程電子化，面向新行業、新領域研發智能控制算法，基于新一代高性能控制器和批量控制軟件大幅提升精細化工生產效益，為用戶創造價值。冶金、建材、造紙、醫藥、電力

190、等行業合計合計/26,868.7026,868.7013,685.3113,685.3122,341.2222,341.22/情況說明無中控技術股份有限公司2024 年年度報告52/3321 1、研發研發人員情況人員情況單位：萬元幣種：人民幣基本情況基本情況本期數本期數上期數上期數公司研發人員的數量（人）2,1682,219研發人員數量占公司總人數的比例（%）39.0534.28研發人員薪酬合計研發人員薪酬合計79,003.6075,501.54研發人員平均薪酬研發人員平均薪酬36.4434.03研發人員學歷結構學歷結構類別學歷結構人數博士研究生21碩士研究生471本科1,521?？萍耙韵?5

191、5研發人員年齡結構年齡結構類別年齡結構人數30 歲以下（不含 30 歲）79430-40 歲（含 30 歲，不含 40 歲）98440-50 歲（含 40 歲，不含 50 歲）32350-60 歲（含 50 歲，不含 60 歲）5660 歲及以上11研發人員構成發生重大變化的原因及對公司未來發展的影響適用 不適用5 5、其他說明其他說明適用 不適用三、三、報告期內核心競爭力分析報告期內核心競爭力分析(一一)核心競爭力核心競爭力分析分析適用 不適用1 1、技術與研發優勢技術與研發優勢2024 年，公司科研成果豐碩，“高性能智能控制系統”入選浙江省首批“兩新”重大科技成果推廣清單；“自升式平臺中央

192、控制系統研發與應用”項目榮獲 2024 年度中國航海學會科技進步獎三等獎；先后通過工信部智能制造系統解決方案供應商分類分級評定 AAA、浙江省數字工程服務商星級評價五星級；榮獲 2024 年度軟件和信息技術服務企業競爭力百強企業、工信部卓越級智能工廠（第一批）、工信部“數字領航企業實踐案例”、“浙江省工業大獎”等榮譽稱號。近年來，公司持續深耕工業 AI 領域，不斷提升科研創新能力，主持和參與了國家重點研發計劃、工業互聯網創新發展工程、省級“尖兵”“領雁”研發攻關計劃等多項國家級、省部級科研項目，為公司技術創新提供了強大動力。（1）豐富的技術儲備中控技術股份有限公司2024 年年度報告53/33

193、2公司致力于滿足流程工業的產業數字化需求，以自動化控制系統為基礎，重點發展工業 AI技術及產品，形成具有多行業特點的智能制造解決方案，在通信技術、電子信息、軟件技術、人工智能等方面具有強大的研發實力，具有堅實的技術基礎和產品開發能力。公司始終堅持通過自主創新打破跨國公司的技術壁壘，持續加大研發投入及研發平臺建設，建立了工業自動化、工業AI 兩大核心產品線，擁有國家企業技術中心、國家地方聯合工程實驗室、浙江省省級重點實驗室、省級企業研究院和省級高新技術研究開發中心等。完善的研發架構為公司研發活動提供了良好的平臺，成功取得了一系列發明專利、技術獎項、產品認證及國際標準和國家標準。截至 2024 年

194、12 月末，公司主持制定國際標準 8 項，承擔、參與發布了國家標準 91 項、行業標準 2 項；報告期內，參與編寫國家標準 13 項、團體標準 5 項。公司已擁有專利 745 項（其中發明專利 575 項）、計算機軟件著作權 731 項；報告期內新增申請專利 346 項，新增軟件著作權 101 項。（2）持續的自主研發能力研發人才方面，公司擁有一支高素質的研發人才隊伍，形成了市場調研、需求分析、技術研究、產品開發、生產制造、產品測試、系統集成的人才梯隊。截至 2024 年 12 月末，公司擁有 2,168名研發人員，占全部員工數量的 39.05%，為科研創新提供了人才隊伍條件，其中核心技術人員

195、在公司任職均超過 15 年，高素質的研發隊伍和人才資源鑄造了公司持續自主研發的基礎。研發投入方面，公司 2024 年研發投入研發費用 97,800.52 萬元，較去年同期增長 7.73%，占營業收入的比例為 10.70%，持續的研發投入為公司研發創新活動提供了有力支撐。研發場地方面，公司現有科研場地 17,300 余平方米（辦公場地、實驗室），配備了國內外大量的先進的測試設備，具備中國合格評定委員會（CNAS）認可實驗室；擁有可靠性壽命實驗室、工業通訊與網絡實驗室、信息集成與工廠建模實驗室、工控安全實驗室、智能制造創新實驗室等系列專業實驗室，并建設工業 AI 大數據應用實驗室，開展基于大模型的

196、流程工業大數據分析、驗證和應用。研發項目方面，公司近年來主持和參與了國家重點研發計劃、國家科技重大專項、工業強基、工業互聯網創新發展工程、浙江省重點科技專項等多項國家級、省級科研計劃項目。截至 2024年 12 月末，公司正在主持和參與工信部、科技部等多項研究課題，豐富的科研課題為公司技術創新提供了強大動力。2 2、長周期數據積累、長周期數據積累在公司創建發展的過程中，作為在業內大量應用的工業控制系統，不僅為國家產業安全提供了重要保障，創造了巨大價值。更為重要的是，在工業 AI 時代下，工業控制系統是所有 AI 實施執行的硬件基礎，這是公司所擁有的得天獨厚的巨大優勢。此外，依托廣泛的用戶基礎，

197、以及累計運行在10萬套工業控制系統上超過100EB的龐大工業數據量相當于連續錄制約127萬年的4K 高清影像，公司現已成為擁有流程工業各細分領域數據最為豐富的工業實時數據公司。同時，公司還加快打造完整的工業數據收集及標簽化體系，推出了由全設備智能感知平臺(PRIDE)、智能運行管理與控制系統(OMC)、全流程智能質量監控平臺(Q-Lab)、流程工業過程模擬與設計平臺(APEX)所構建的“4 大數據基座”，以數據價值最大化為核心理念，引領流程工業加速“智變”。公司利用海量數據推動工業 AI 技術在安全監管、質量管控、設備預測性維護、能碳優化、生產調優等關鍵領域的廣泛應用，實現了從基礎監測控制到復

198、雜優化應用的升級，顯著提升了生產效率和產品質量。3 3、行業知識與專家儲備、行業知識與專家儲備公司憑借廣泛的行業覆蓋、深度的行業滲透以及豐富的行業專家資源，在流程工業領域的工業 AI 發展上形成了獨特優勢。公司擁有超過 3.5 萬家客戶，覆蓋 50 多個細分行業，包括石化、化工、電力、醫藥、冶金、油氣、建材等。這些客戶資源不僅為公司積累了海量的行業數據，還提供了豐富的應用場景，助力公司在不同行業的深度滲透。同時，公司匯聚了眾多行業專家，他們憑借深厚的行業經驗和專業知識，為公司的產品研發中控技術股份有限公司2024 年年度報告54/332和解決方案設計提供了堅實支撐。依托體系化的行業專家團隊，公

199、司能夠精準把握各行業的核心需求，實現從生產過程自動化到企業運營自動化的全流程智能化升級?；诤Ａ康男袠I數據、豐富的應用場景以及專家團隊的專業支持，公司以技術創新和行業機會為雙輪驅動，持續推出創新產品與解決方案。通過整合行業專業經驗，構建行業專業知識高地，公司為業務平臺和營銷平臺提供了強大的技術支持和專業知識儲備。這些舉措不僅提升了公司的核心競爭力，也為客戶提供了更具價值的行業化綜合產品解決方案，成為公司產品與解決方案持續優化和發展的核心驅動力。4 4、完整的工業、完整的工業 A AI I 產品體系產品體系流程工業企業在確保安全、高效、高質量生產的同時，正在邁向少人化、無人化和自主化運行的新階段

200、，而這一切的核心則在于 AI 技術在工業場景中的應用?；诠I AI 的技術發展及公司最新的戰略指引，公司在全球率先提出了“1+2+N”工業 AI 驅動的企業智能運行新架構，“1”代表 1 個工廠操作系統 supOS，實現統一工業數據集成，為工業 AI 奠定強大的數據基座?！?”包括兩個核心大模型，時間序列大模型 TPT（Time-series Pre-trained Transformer）打造工業 AI模型基座，深度挖掘工業數據價值，實現生產過程自動化（Process Automated，PA），幫助用戶實現生產過程安全、高效、高質的自主運行。超圖大模型 HGT（Hyper Graph T

201、ransformer）實現企業運營自動化（Business Automated，BA），幫助用戶實現企業的卓越運營?！癗”代表 N 個覆蓋工業全場景的工業 APP/Agents，它們如同智能工廠中的“特種兵”，能夠在各自的垂直領域內發揮專長，協同作戰，讓工廠變得更聰明、更智慧。公司通過 AI 與機器人技術的深度融合，推進“PA+BA”全域調度管理決策，助力企業實現從傳統制造到智能制造的全面升級。報告期內，公司發布 Plantbot 機器人解決方案和人形機器人產品，現已成功應用于高風險作業場景和智能工廠建設。公司為中石化揚子石化、華誼等大型石油化工企業提供了機器人解決方案，助力其實現更加精準的自

202、動化和智能化生產。這些創新應用不僅提升了企業的生產效率和安全性，還為流程工業的智能化轉型提供了新的思路和解決方案。公司面向流動工業的“研發、設計、運營、運維”全生命周期開展技術創新、產品研發，打造強大的“工業 AI 大腦”，驅動流程工業邁向“少人化、無人化、高度智能化”，全面形成“AI+安全、AI+質量、AI+低碳、AI+效益”的核心解決方案，驅動流程工業生產模式變革。同時，通過AI 技術創新加速流程工業的新材料研發、新工藝設計及工廠再設計進程，助力流程工業可持續發展。5 5、深厚客戶基礎與豐富項目經驗、深厚客戶基礎與豐富項目經驗公司憑借三十年的深厚積累，已覆蓋流程工業領域超過 3.5 萬家客

203、戶，廣泛服務于化工、石化、油氣、電力、制藥、冶金、建材、造紙、新材料、新能源、食品等數十個重點行業，客戶覆蓋率進一步提升。公司與中石油、中石化、中海油、中化、恒力石化、萬華化學、上海華誼、華潤、山東能源、中煤能源、湖北興發、桐昆、浙能、五糧液、瀘州老窖、榮盛、天新藥業等眾多頭部企業深化戰略合作，通過聯合創新提供全方位智能制造產品及解決方案，助力客戶實現智能化轉型。同時，公司通過打造行業解決方案和全球 5S 店兩大體系，構建了全球化營銷體系的銷服組織架構，實現了國內化工園區的全覆蓋以及海外重點區域的布局。截至 2024 年 12 月末，全球累計開設 200 家 5S 店，其中 157 家為合伙

204、5S 店，億元店達 16 家，極大提升了面向全球的客戶黏性及品牌影響力。公司持續推行 5S 店“合伙”新模式，提升員工創業激情。此外，公司深化落實“1+2+N”企業智能運行新架構，全面推進公司新產品、新模式戰略轉型，中標榮盛新材料（舟山）有限公司金塘新材料項目，將部署高達 36 萬點 I/O 的智能運行管理與控制系統，刷新流程工業控制系統應用規模新高度，同時大規模應用通用控制系統 Nyx、百萬點實時數據庫和熱值在線分析儀等新產品、新技術，打造世界級行業標桿項目。在萬華化學、興發集團、裕龍石化等重點大客戶中持續推進“1+2+N”企業智能運行新架構，其中通用控制系統在興發集團數字化工廠示范項目中實

205、現萬點規模突破，時間序列大模型 TPT 在萬華集團、中石化鎮海煉化等 40 余家客戶取得突破性應用，樹立起公司新業務、新模式的典范。公司還大力推廣“軟件會員訂閱制”營銷新模式，中控技術股份有限公司2024 年年度報告55/332實現 622 家訂閱制客戶突破，以更全面的產品及更卓越的服務助力企業實現“安全、質量、低碳、效益”數字化轉型目標。同時，深化大客戶戰略合作及核心設計院客戶關系，與上海華誼、中國中化、山東能源、中煤能源等數十家大客戶簽訂戰略合作協議，攜手打造智能制造行業標桿，并以絕對優勢在中國石化、中國石油、中國中化控制系統采購框架招標中拔得頭籌，推動公司大客戶與 EPC 業務達成可持續

206、、高質量的發展新態勢。公司全面推進國際化戰略布局，海外業務再次邁上新臺階。報告期內，公司旗下國際運營公司在新加坡正式開業，并在泰國、加拿大、馬來西亞、哈薩克斯坦、印度尼西亞新設五家 5S 店，全面提升 SUPCON 品牌的全球影響力和本土客戶粘性。在東南亞區域，公司取得多項高端客戶市場突破：與印度尼西亞國家石油 Pertamina 簽訂數千萬元罐區改造項目；在印度尼西亞 Indosino Oil取得 PRIDE 數據基座在海外首臺套突破；贏得巴基斯坦 GH2 Chemical 數千萬元訂單；簽訂馬來西亞國家石油 Petronas 的 E-APL 示范項目；實現工業控制系統、工業軟件、機器人在馬

207、來西亞恒源石化 HRC 的全面突破應用；變送器、巡檢機器人等產品首次進入泰國石油 PTT；在印度、孟加拉等國實現軟件會員訂閱制的首個業績突破。在中東及非洲區域，公司實現沙特阿美等重點客戶工業控制系統短名單入圍并完成功能性測試，獲得沙特阿美工控網絡安全、機器人、工業軟件等多個項目；成功中標賈夫拉大型海水淡化項目，實現工業控制系統在該領域的首次應用突破，并簽約贊比亞聯合資本“1830”化肥等項目。在中亞區域，公司設立哈薩克斯坦、烏茲別克斯坦兩家子公司，完成哈薩克斯坦四大類工業控制系統產品的本地化計量認證，落地調控中心 SCADA 替換、軟件會員訂閱制等多個首臺套項目。在歐洲區域，公司在瑞典 Sen

208、ior Material Europe AB 鋰電新能源材料項目中實現海外首臺套通用控制系統 Nyx 應用突破，為世界最大建材公司瑞士 Holcim提供首臺套無線溫振監控系統，成功進入西班牙 Tecnicas Reunidas 國際 EPC 短名單。在美洲區域，公司設立加拿大、墨西哥、巴西三個辦事處和兩個本地化公司，獲得工業控制系統、儀器儀表、工業軟件、機器人及 IoT 設備等多項訂單。此外，公司還積極開拓日本、韓國、蒙古市場，取得日本三菱化學、韓國 TES、蒙古布羅巨特電廠等多個項目突破，成功進入 Samsung、DL 等國際 EPC 短名單。同時，持續推動與荷蘭 Hobr公司的業務協同及融

209、合，在新產品研發、品牌推廣、市場及渠道拓展等領域開展緊密合作。公司以“成為工業 AI 全球領先企業，用 AI 推動工業可持續發展”為愿景，不斷拓展全球化視野，成功在國際市場布局并落地全球化品牌戰略。2024 年 6 月，公司全球新品發布會在新加坡圓滿舉行，全球首款通用控制系統（UCS）和流程工業首款 AI 時序大模型（TPT）兩款顛覆性新品正式發布，加速助力流程工業邁向更智能、更綠色、更高效的新未來，其產業化落地應用也真正將 Industrial AI 在流程工業領域變為現實。此外，公司在日本、墨西哥、印度尼西亞等國際市場的發布會、論壇、展會多點開花，助推國際業務加速發展。通過參與世界人工智能

210、大會、國際軟件發展大會等高端市場活動，公司在工業 AI 領域展現了深厚的實力和對行業未來發展的深刻洞察，進一步擴大了品牌認知度，有效提升了品牌國際影響力。公司還積極拓展海外傳播渠道，在東南亞、中東、南亞等戰略布局重點區域，對核心產品進行了全方位推廣，獲得路透社、聯合早報、海峽時報等國際知名媒體的報道和關注，彰顯了公司在推動工業智能化和技術創新方面的領導地位，以及對推動產業升級和行業可持續發展的積極貢獻。6 6、全球生態合作體系、全球生態合作體系在全球形勢風云變幻的當下，不同國家市場的政治經濟格局瞬息萬變，工業產品種類繁多且迭代頻繁。企業若選擇孤軍奮戰，往往力不從心，甚至可能陷入資源冗耗的困境。

211、在此背景下，全球生態合作已成為適應時代潮流的必然選擇。它連接了創新的智慧與廣闊的市場，使企業能夠在自身專精領域深耕細作，同時通過合作紐帶，實現全球資源的無縫對接，共享先進技術與多元化渠道的成果。多年來，公司始終高度重視全球生態合作，秉持開放、合作、共贏的理念，積極與國內外知名企業以及產業鏈上下游企業開展戰略合作，并達成了一系列互利共贏的合作成果。報告期內，公司的生態合作不斷拓展與深化。通過充分發揮各方能力優勢，公司實現了資源共享中控技術股份有限公司2024 年年度報告56/332與價值共創，為客戶提供了領先的解決方案和服務，賦能客戶生產運營與管理水平的全面提升。報告期內，公司發布了生態建設戰略

212、規劃（2024-2026），明確了五大生態建設規劃，制定了并發布了生態合作管理辦法及生態定級制度，以指導生態運營的健康可持續發展。公司還發布了“Clustar星河計劃”“APL 生態伙伴計劃”以及“STEP（SUPCON Trusted Ecosystem Partner）合作伙伴認證計劃”，吸引了上百家生態伙伴的參與，構建了行業技術發展生態的新模式。公司與用友等生態伙伴達成戰略合作，與大華成立“視覺 AI 聯合實驗室”，推進技術與業務的共研；與培慕科技、達美盛等合作伙伴首次達成重點項目合作，其中達美盛的合作業績取得了顯著增長。此外，公司組織策劃了多場“生態進中控”系列活動，為生態合作伙伴搭建

213、了展示、交流與溝通的平臺。公司還創新性地開展了高?？蒲性核鷳B建設，成功舉辦了“中控高校行”與上海交通大學專場活動，并與中國地質大學（武漢）成立研究生聯合培養基地，與華中科技大學、東北大學等多所高校推進深度合作，打造了“產學研用”合作的新模式。公司期待與伙伴們攜手探索合作共贏的新路徑，開創產業發展的新篇章。(二二)報告報告期內發生的導致公司核心競爭力受到嚴重影響期內發生的導致公司核心競爭力受到嚴重影響的的事件事件、影響分析影響分析及及應對措施應對措施適用 不適用四、四、風險因素風險因素(一一)尚未盈利的風險尚未盈利的風險適用 不適用(二二)業績大幅下滑或虧損的風險業績大幅下滑或虧損的風險適用

214、不適用(三三)核心競爭力風險核心競爭力風險適用 不適用1、技術升級和產品更新迭代的風險豐富的技術儲備和持續自主研發能力是公司的核心競爭優勢，但工業 AI、工業大模型等關鍵技術也會隨著流程工業向智能化轉型升級而不斷升級及迭代，為保持公司技術的先進性及產品優勢，公司必須持續推進技術創新以及新產品開發，以適應不斷發展的市場需求。如果公司未來不能準確判斷市場對技術和產品的新需求，或者未能及時掌握新的關鍵技術，將可能導致公司產品競爭力下降。2、研發進展不及預期風險基于“ALL in AI”戰略，公司不斷深化 AI 技術的布局，將人工智能技術深度融入工業生產、管理的每一個環節，涉及工業大模型、高質量數據訓

215、練等多項技術難點；同時，公司致力于用 AI賦能機器人，強化機器人的運動、多模態感知、分析預測等能力并應用到不同的工業場景。以上軟件、硬件開發皆需并行，具備較高的研發技術難度，環環相扣，公司如果無法及時推出滿足客戶及市場需求的新產品，或研發進度不及預期，將對公司的市場份額和經營產生不利影響。3、知識產權受到侵害和泄密的風險公司擁有的專利、軟件著作權等知識產權是公司核心競爭力的重要組成部分，如果由于核心技術人員流動、知識產權保護不佳等原因，導致公司知識產權受到侵害或泄密，將在一定程度上削弱公司的技術優勢，對公司競爭力產生不利影響。4、核心人才的流失風險公司業務持續發展需要一批穩定的研發技術人才、A

216、I 人才及管理人才等，并需要不斷吸引高素質的研發、產品、銷售及管理人才。盡管公司通過內部培養及外部引進等方式逐步打造了一批中控技術股份有限公司2024 年年度報告57/332精干及穩定的核心人才團隊，并通過實施股權激勵、提供富有競爭力的薪酬待遇、不斷優化績效考核體系、塑造企業文化、提供良好的工作環境等方式健全及完善人才管理體系，但仍有可能出現核心人才流失的風險，從而給公司技術研發及業務持續發展帶來不利影響。(四四)經營風險經營風險適用 不適用1、市場競爭加劇的風險經過多年的發展，公司在智能制造和工業自動化領域處于國內領先地位，公司的集散控制系統（DCS）連續多年蟬聯中國市場占有率第一，并且在市

217、場中樹立了可靠的品牌形象。當前，工業AI 已躍升為智能制造的關鍵驅動力，日益成為市場競爭的新焦點。在工業 AI 這一新興市場中，公司面臨傳統工業自動化廠商和跨界 AI 廠商的雙重競爭壓力。公司需要在保持工業自動化領域優勢的同時，加快在工業 AI 領域的布局和發展，不斷創新技術、優化產品、提升服務，以更加靈活和高效的方式應對市場變化。2、海外市場經營風險公司多年來積極拓展海外市場，目前核心產品和解決方案已覆蓋 50 多個國家和地區。由于全球經濟政治形勢復雜多變，在不同國家開展業務可能會涉及一系列特定風險，例如政治風險、金融風險、主權風險等，這都可能對公司在當地的經營造成不確定性影響。公司將時刻關

218、注海外國家政治經濟環境變化，加強對風險的預判，提高風險防范能力，保障業務目標的實現。3、原材料風險當前市場環境整體呈現積極態勢，但國內基礎原材料價格依然承受著上漲的壓力，可能給公司的成本控制帶來一些不確定影響。為此，公司將密切關注原材料市場的供需和價格變化，一方面持續拓展原材料供應渠道，確保供應來源的多樣性；另一方面，加強采購計劃的靈活性與及時性，盡量規避和降低原材料采購波動帶來的影響。(五五)財務風險財務風險適用 不適用1、發出商品期末賬面價值較高的風險受工業自動化及智能制造解決方案項目投運周期較長的影響,公司發出商品金額較大。2022年末、2023 年末和 2024 年末，公司發出商品賬面

219、價值分別為 244,754.17 萬元、255,917.61 萬元和 200,697.23 萬元,占資產總額的比重分別為 18.74%、14.31%和 10.96%。未來隨著銷售規模的擴張，發出商品金額可能進一步增加并持續處于較高水平，如果該等項目未能及時投運，一方面將占用公司較多的營運資金，使得公司流動性受到不利影響，另一方面也增加了公司管理和成本控制等方面的壓力，從而影響公司的業績。2、稅收優惠政策不確定的風險根據 國務院關于印發新時期促進集成電路產業和軟件產業高質量發展若干政策的通知（國發20208 號）、國家發展改革委等部門關于做好 2024 年享受稅收優惠政策的集成電路企業或項目、軟

220、件企業清單制定工作有關要求的通知（發改高技2024351 號）以及中華人民共和國工業和信息化部 國家發展改革委 財政部 國家稅務總局公告 2021 年第 10 號，公司享受重點軟件企業企業所得稅稅收優惠政策，2024 年度按應納稅所得額的 10%計繳企業所得稅。根據財政部、國家稅務總局關于軟件產品增值稅政策的通知（財稅2011100 號）及財政部、稅務總局、海關總署關于深化增值稅改革有關政策的公告（財稅關201939 號），公司及子公司浙江中控自動化儀表有限公司、浙江中控軟件技術有限公司、中控全世科技（杭州）中控技術股份有限公司2024 年年度報告58/332有限公司軟件產品銷售收入先按 13

221、%的稅率計繳，實際稅負超 3%部分經主管稅務部門審核后實施即征即退政策。若未來公司所享受的稅收優惠政策出現不可預測的不利變化,將對公司經營業績產生不利影響。3、匯率風險公司境外銷售一般以美元結算。報告期內，人民幣兌美元匯率存在短期內大幅波動的情況。由于公司 2024 年海外業務收入持續增加且未來將持續拓展海外市場，以外匯結算的客戶和銷售金額將會增加，如果人民幣出現短期內大幅升值，公司產品出口以及經營業績可能受到不利影響，公司面臨匯率變化對經營業績帶來波動的風險。(六六)行業風險行業風險適用 不適用下游行業周期波動的風險。公司的主營業務主要服務于化工、石化、電力等國民經濟支柱行業，公司經營業績與

222、下游行業整體發展狀況、景氣程度密切相關，化工、石化、電力等行業受國家宏觀經濟形勢和政策影響比較大，若下游行業發展波動較大，或行業政策趨嚴，將給公司所處行業造成不利影響，進而可能影響公司未來業績。(七七)宏觀環境風險宏觀環境風險適用 不適用全球經濟增速減緩，通貨膨脹壓力加大，全球經濟貿易復蘇的力度和可持續性都存在較大的不確定性。伴隨國際貿易往來的不斷擴大，全球貿易摩擦也頻頻發生，鑒于工業領域產業鏈涉及到全球分工合作，如果未來全球貿易摩擦進一步升級，可能造成產業鏈上下游交易成本增加，從而對公司經營造成不利影響。此外，公司多年來深耕海外市場，而地緣政治沖突加劇，特定國家、地區間的雙邊或多邊關系緊張，

223、也可能影響公司在當地的業務發展。面對不確定的宏觀環境，公司將會依托自身優勢，尋找并創造新的利潤增長點，密切關注宏觀經濟風險變化，積極調整發展策略。公司存在境外采購及境外銷售，并以美元進行結算。公司自簽訂銷售合同和采購合同至收付匯具有一定周期。隨著公司經營規模的不斷擴大，若公司未能準確判斷匯率走勢，或未能及時實現銷售回款和結匯，將可能產生匯兌損失，對公司的財務狀況及經營業績造成不利影響。(八八)存托憑證相關風險存托憑證相關風險適用 不適用(九九)其他重大風險其他重大風險適用 不適用五、五、報告期內主要經營情況報告期內主要經營情況報告期內，公司實現營業收入 913,851.40 萬元，較 2023

224、 年同期增長 6.02%；歸屬于上市公司股東的凈利潤 111,698.67 萬元，較 2023 年同期增長 1.38%。本報告期，GDR 資金匯兌收益金額為 2,517.49 萬元(扣除所得稅，下同)，去年同期 GDR 資金匯兌收益金額為 10,558.88 萬元。剔除GDR 資金匯兌損益影響后，歸屬于上市公司股東的凈利潤為 109,181.18 萬元，較上年同期增長9.60%；剔除 GDR 資金匯兌損益影響后，歸屬于上市公司股東的扣除非經常性損益的凈利潤為101,244.29 萬元，較上年同期增長 20.26%。中控技術股份有限公司2024 年年度報告59/332(一一)主營業務分析主營業務

225、分析1 1、利潤表及現金流量表相關科目變動分析表利潤表及現金流量表相關科目變動分析表單位：元幣種：人民幣科目本期數上年同期數變動比例（%）營業收入9,138,514,049.218,619,910,802.446.02營業成本6,043,867,857.805,759,092,686.474.94銷售費用793,898,827.51788,845,952.870.64管理費用411,919,046.63450,289,004.31-8.52財務費用-137,667,295.62-204,827,060.15不適用研發費用978,005,205.11907,806,992.677.73經營活動產

226、生的現金流量凈額433,952,564.82191,430,934.79126.69投資活動產生的現金流量凈額-1,883,160,238.00605,835,551.84-410.84籌資活動產生的現金流量凈額-592,001,413.943,178,749,146.97-118.62財務費用變動原因說明：主要系本期匯兌收益較上年同期減少所致。經營活動產生的現金流量凈額變動原因說明：主要系公司銷售合同及采購合同條款優化所致。投資活動產生的現金流量凈額變動原因說明：主要系報告期內購買理財產品、對外股權投資增加所致?；I資活動產生的現金流量凈額變動原因說明：主要系上年同期公司發行 GDR 收到募集

227、資金所致。本期公司業務類型、利潤構成或利潤來源發生重大變動的詳細說明適用 不適用2 2、收入和成本分析收入和成本分析適用 不適用本年度公司實現主營業務收入 908,490.16 萬元,同比增長 6.07%；公司主營業務成本601,586.48 萬元，同比增長 5.10%；公司主營業務毛利率為 33.78%，較去年同期上升 0.61 個百分點。(1).(1).主營業務主營業務分分行業行業、分、分產品產品、分地區、分銷售模式情況、分地區、分銷售模式情況單位：萬元幣種：人民幣主營業務分行業情況分行業營業收入營業成本毛利率（%）營業收入比上年增減（%）營業成本比上年增減（%）毛利率比上年增減（%）化工

228、336,582.86217,845.3135.285.890.50增加 3.47個百分點石化185,363.50111,006.1840.1110.595.59增加 2.83個百分點制藥食品74,076.3356,131.0124.2317.3820.25減少 1.80個百分點能源53,429.1331,032.5841.92-23.00-11.44減少 7.58個百分點油氣88,467.2058,905.7933.4247.8457.94減少 4.25個百分點冶金48,781.6436,731.1424.7015.8818.73減少 1.81個百分點制造9,114.765,066.3144.

229、42-40.32-48.63增加 9.00中控技術股份有限公司2024 年年度報告60/332個百分點建材10,610.306,544.8638.326.006.56減少 0.32個百分點市政8,642.155,949.6731.16-12.48-17.44增加 4.14個百分點造紙10,981.738,250.2224.8778.5783.44減少 2.00個百分點電池29,502.4820,859.1529.30-53.50-55.37增加 2.97個百分點其他52,938.0843,264.2618.2766.3765.75增加 0.30個百分點總計908,490.16601,586.4

230、833.786.075.10增加 0.61個百分點主營業務分產品情況分產品營業收入營業成本毛利率（%）營業收入比上年增減（%）營業成本比上年增減（%）毛利率比上年增減（%）一、工業自動 化 及 智能 制 造 解決方案564,266.65334,851.2440.6613.8614.63減少 0.40個百分點其中:控制系統149,378.6475,609.3049.38-15.38-12.18減少 1.85個百分點控制系統+儀表223,912.13152,883.7731.7232.0829.22增加 1.51個百分點控制系統+軟件+其他190,975.88106,358.1744.3127.7

231、121.28增加 2.95個百分點二、儀器儀表64,300.1544,201.8531.263.482.39增加 0.74個百分點三、工業軟件74,320.3747,151.4236.565.7714.08減少 4.62個百分點四、運維服務42,409.2826,799.5036.8151.6965.03減少 5.10個百分點五、S2B 業務162,206.92147,748.738.91-14.48-13.35減少 1.20個百分點六、其他986.79833.7415.51-90.90-90.76減少 1.32個百分點合計908,490.16601,586.4833.786.075.10增加

232、 0.61個百分點主營業務分地區情況分地區營業收入營業成本毛利率（%）營業收入比上年增減（%）營業成本比上年增減（%）毛利率比上年增減（%）一、國內銷售收入833,553.32552,960.7233.661.390.70增加 0.45個百分點華東地區421,901.67276,762.9234.400.86-0.99增加 1.23個百分點華北地區113,035.4175,405.6333.2916.4525.20減少 4.66個百分點中控技術股份有限公司2024 年年度報告61/332華中地區72,785.8749,216.5032.38-14.49-15.87增加 1.11個百分點西北地區

233、77,914.6647,922.6138.495.00-8.68增加 9.21個百分點西南地區65,111.4446,509.7728.5717.1027.53減少 5.84個百分點華南地區48,405.4735,842.7725.95-5.043.76減少 6.29個百分點東北地區34,398.8021,300.5238.08-15.81-22.17增加 5.06個百分點二、出口銷售收入74,936.8448,625.7635.11118.27109.10增加 2.84個百分點合計908,490.16601,586.4833.786.075.10增加 0.61個百分點主營業務分行業、分產品、

234、分地區、分銷售模式情況的說明分產品說明：1、工業自動化及智能制造解決方案收入為 564,266.65 萬元，占主營業務收入的比例為 62.11%，是公司主要收入來源，在流程行業中核心產品控制系統繼續保持領先優勢。工業自動化及智能制造解決方案毛利率為 40.66%,較去年同期下降 0.40 個百分點。毛利率下降的主要原因是受大項目毛利率低的影響，今年 1,000 萬以上的合同的收入有 104,666.35 萬元，占工業自動化及智能制造解決方案收入的比例 18.55%，此部分的毛利率 32.81%。2、工業軟件收入包括單獨對外銷售的工業軟件項目（產品分類中的“三、工業軟件”）和與自動化控制系統混合

235、銷售的項目（產品分類中的“一、工業自動化及智能制造解決方案之控制系統+軟件+其他”）。工業軟件本年度實現收入 265,296.25 萬元，占主營業務收入的比例為 29.20%，收入同比增長 20.70%。工業軟件系自動化及智能制造解決方案的優化手段，是公司戰略發展的方向。工業軟件綜合毛利率 42.14%，較去年同期上升 0.84 個百分點。3、儀器儀表收入 64,300.15 萬元，同比增長 3.48%，毛利率 31.26%，較去年同期上升 0.74 個百分點，儀器儀表業務平穩增長。4、S2B 業務是公司打造的新型商業模式,本期公司大力推廣平臺業務，構建行業生態圈，通過 S2B平臺推廣第三方產

236、品。本年度實現收入 162,206.92 萬元，較上年同期下降 14.48%，平臺業務毛利率為 8.91%。分行業說明1、化工、石化、能源（原電力）、制藥食品是公司產品的主要行業應用領域，公司鞏固優勢行業并進一步提升市場競爭力。其中化工、石化、能源三大行業收入 57.54 億，占收入比例 63.33%，同期增長 3.70%，毛利率 37.45%。2、油氣屬于新興行業開拓，今年大幅增加。油氣行業收入 8.85 億，占收入比例 9.74%，同比增長 47.84%，毛利率 33.42%。分地區說明：1、公司主營業務收入主要來自于國內銷售收入，占比達 91.75%，出口外銷收入占比 8.25%，收入較

237、上年同期增長 118.27%，主要來自于東南亞、中東、歐洲等地區。2、國內銷售地區的銷售收入均有不同幅度的增長，其中華東、華北、西北、西南地區持續增長。3、華東、華北、華中地區仍占主導銷售市場地位，三大地區收入60.77億，占總收入比達到 66.89%，與化工、石化、能源等行業在國內的分布情況密切相關。(2).(2).產銷量情況產銷量情況分析表分析表適用 不適用中控技術股份有限公司2024 年年度報告62/332(3).(3).重大采購合同、重大銷售合同的履行情況重大采購合同、重大銷售合同的履行情況適用 不適用(4).(4).成本分析表成本分析表單位：萬元分行業情況分行業成本構成項目本期金額本

238、期占總成本比例(%)上年同期金額上年同期占總成本比例(%)本期金額較上年同期變動比例(%)情況說明化工直接材料191,901.3831.90190,134.3033.220.93直接人工20,607.473.4321,018.493.67-1.96制造費用5,336.470.895,601.240.98-4.73小計217,845.3236.22216,754.0337.870.50石化直接材料97,786.0816.2592,214.2416.116.04直接人工10,500.831.7510,193.871.783.01制造費用2,719.270.452,716.580.470.10小計1

239、11,006.1818.45105,124.6918.365.59制藥食品直接材料49,446.178.2240,947.507.1520.76直接人工5,309.810.884,526.560.7917.30制造費用1,375.020.231,206.290.2113.99小計56,131.009.3346,680.358.1520.25能源直接材料27,336.814.5430,739.145.37-11.07直接人工2,935.580.493,398.070.59-13.61制造費用760.190.13905.560.16-16.05小計31,032.585.1635,042.776.1

240、2-11.44油氣直接材料51,890.508.6332,715.385.7258.61直接人工5,572.300.933,616.540.6354.08制造費用1,442.990.24963.780.1749.72小計58,905.799.8037,295.706.5257.94冶金直接材料32,356.705.3827,138.034.7419.23直接人工3,474.650.582,999.990.5215.82制造費用899.790.15799.470.1412.55小計36,731.146.1130,937.495.4018.73制造直接材料4,462.940.748,651.551

241、.51-48.41直接人工479.260.08956.390.17-49.89制造費用124.110.01254.870.04-51.30小計5,066.310.839,862.811.72-48.63建材直接材料5,765.410.965,387.560.947.01直接人工619.120.10595.570.103.95制造費用160.330.03158.710.031.02小計6,544.861.096,141.841.076.56市政直接材料5,241.100.876,321.411.10-17.09直接人工562.820.09698.800.12-19.46制造費用145.750.0

242、2186.220.03-21.73小計5,949.670.987,206.431.25-17.44造紙直接材料7,267.671.213,945.120.6984.22中控技術股份有限公司2024 年年度報告63/332直接人工780.440.13436.120.0878.95制造費用202.100.03116.220.0273.89小計8,250.211.374,497.460.7983.44電池直接材料18,374.963.0540,994.197.16-55.18直接人工1,973.210.334,531.720.79-56.46制造費用510.980.081,207.660.21-57

243、.69小計20,859.153.4646,733.578.16-55.37其他直接材料38,111.776.3422,897.034.0366.45直接人工4,092.660.682,531.160.4461.69制造費用1,059.840.18674.530.1257.12小計43,264.277.2026,102.724.5965.75合計601,586.48100.00572,379.86100.005.10分產品情況分產品成本構成項目本期金額本期占總成本比例(%)上年同期金額上年同期占總成本比例(%)本期金額較上年同期變動比例(%)情況說明工業自動化及智能制造解決方案直接材料291,0

244、23.4748.38246,188.2943.0118.21直接人工31,212.775.1934,229.785.98-8.81制造費用12,615.002.1011,691.282.047.90小計334,851.2455.67292,109.3551.0314.63儀器儀表直接材料37,437.706.2237,255.946.510.49直接人工4,681.350.783,086.070.5451.69制造費用2,082.790.352,827.000.49-26.33小計44,201.847.3543,169.017.542.39工業軟件直接材料31,691.045.2728,324

245、.594.9511.89直接人工15,460.372.5713,007.992.2718.85制造費用小計47,151.417.8441,332.587.2214.08運維服務直接材料22,764.353.7813,803.962.4164.91直接人工4,035.150.672,435.600.4365.67制造費用小計26,799.504.4516,239.562.8465.03S2B 業務直接材料146,349.0924.33168,737.2629.48-13.27直接人工1,399.640.231,768.860.31-20.87制造費用小計147,748.7324.56170,50

246、6.1229.79-13.35其他直接材料675.860.107,775.411.36-91.31直接人工118.870.02974.980.17-87.81制造費用39.030.01272.850.05-85.70小計833.760.139,023.241.58-90.76合計601,586.48100.00572,379.86100.005.10成本分析其他情況說明無中控技術股份有限公司2024 年年度報告64/332(5).(5).報告期報告期主要子公司股權變動導致合并范圍變化主要子公司股權變動導致合并范圍變化適用 不適用截至報告期末主要子公司股權變動導致合并范圍變化詳見“第十節財務報告

247、”之“九、合并范圍的變更。(6).(6).公司報告期內業務、產品或服務發生重大變化或調整有關情況公司報告期內業務、產品或服務發生重大變化或調整有關情況適用 不適用(7).(7).主要銷售客戶及主要供應商情況主要銷售客戶及主要供應商情況A.公司主要銷售客戶情況公司主要銷售客戶情況適用 不適用前五名客戶銷售額136,624.17萬元，占年度銷售總額14.94%；其中前五名客戶銷售額中關聯方銷售額17,002.96萬元，占年度銷售總額1.86%。公司前五名客戶公司前五名客戶適用 不適用單位：萬元幣種：人民幣序號客戶名稱銷售額占年度銷售總額比例（%）是否與上市公司存在關聯關系1客戶一51,400.26

248、5.62否2客戶二29,906.003.27否3萬華化學集團物資有限公司20,751.222.27否4客戶四17,563.731.92否5浙江中控系統工程有限公司17,002.961.86是合計/136,624.1714.94/報告期內向單個客戶的銷售比例超過總額的報告期內向單個客戶的銷售比例超過總額的 50%、前前 5 名客戶中存在新增客戶的或嚴重依賴于少名客戶中存在新增客戶的或嚴重依賴于少數客戶的情形數客戶的情形適用 不適用萬華化學集團物資有限公司、浙江中控系統工程有限公司為新增前五大客戶，前五大客戶銷售額較上年同期對比有所上升。B.公司主要供應商情況公司主要供應商情況適用 不適用前五名供

249、應商采購額50,808.30萬元，占年度采購總額11.13%；其中前五名供應商采購額中關聯方采購額25,866.67萬元，占年度采購總額5.67%。公司前五名供應商公司前五名供應商適用 不適用單位：萬元幣種：人民幣序號供應商名稱采購額占年度采購總額比例（%）是否與上市公司存在關聯關系1浙江中控西子科技有限公司18,114.913.97是中控技術股份有限公司2024 年年度報告65/3322供應商二11,484.092.51否3供應商三7,751.761.70是4寧波東方電纜股份有限公司6,939.041.52否5供應商五6,518.501.43否合計/50,808.3011.13/報告期內向單

250、個供應商的采購比例超過總額的報告期內向單個供應商的采購比例超過總額的 50%、前前 5 名供應商中存在新增供應商的或嚴重依名供應商中存在新增供應商的或嚴重依賴于少數供應商的情形賴于少數供應商的情形適用 不適用報告期內，公司前五名供應商較為穩定，其中，浙江中控西子科技有限公司、寧波東方電纜股份有限公司為新進入前五大供應商。3 3、費用費用適用 不適用單位：元幣種：人民幣科目本期數上年同期數變動比例（%）銷售費用793,898,827.51788,845,952.870.64管理費用411,919,046.63450,289,004.31-8.52研發費用978,005,205.11907,806

251、,992.677.73財務費用-137,667,295.62-204,827,060.15不適用財務費用變動原因說明：主要系本期匯兌收益較上年同期減少所致。4 4、現金流現金流適用 不適用單位：元幣種：人民幣科目本期數上年同期數變動比例（%）經營活動產生的現金流量凈額433,952,564.82191,430,934.79126.69投資活動產生的現金流量凈額-1,883,160,238.00605,835,551.84-410.84籌資活動產生的現金流量凈額-592,001,413.943,178,749,146.97-118.62經營活動產生的現金流量凈額變動原因說明：主要系公司銷售合同及

252、采購合同條款優化所致。投資活動產生的現金流量凈額變動原因說明：主要系報告期內購買理財產品、對外股權投資增加所致?；I資活動產生的現金流量凈額變動原因說明：主要系上年同期公司發行 GDR 收到募集資金所致。(二二)非主營業務導致利潤重大變化的說明非主營業務導致利潤重大變化的說明適用 不適用(三三)資產、負債情況分析資產、負債情況分析適用不適用1 1、資產資產及及負債負債狀狀況況單位：元項目名稱本期期末數本期期末數占總資產上期期末數上期期末數占總資產本期期末金額較上期期末變情況說明中控技術股份有限公司2024 年年度報告66/332的比例（%）的比例（%）動比例（%）貨幣資金3,463,327,93

253、3.3418.915,472,691,631.3430.61-36.72主要系公司對外股權投資、支付年終獎、派發分紅增加所致交易性金融資產2,380,885,775.1313.001,650,000,000.009.2344.30主要系購買理財產品增加所致應收賬款3,294,748,297.3717.992,485,404,967.5813.9032.56主要系報告期內銷售增長所致應收款項融資354,730,409.311.94183,711,330.471.0393.09主要系本期收到票據增加所致其他流動資產74,375,362.430.41142,244,915.140.80-47.71主

254、要系理財產品贖回所致長期股權投資1,450,126,767.987.92925,201,206.055.1756.74主要系公司本期新增對外股權投資所致其他權益工具投資38,257,644.020.2126,113,692.310.1546.50主要系公司本期新增對外股權投資所致其他非流動金融資產706,203,188.163.86主要系公司本期新增對外股權投資所致固定資產783,189,807.624.28350,840,377.551.96123.23主要系公司本期“富陽產業園-二期擴建工程”轉固所致在建工程17,577,930.520.10385,164,808.272.15-95.44

255、主要系公司本期“富陽產業園-二期擴建工程”轉固所致使用權資產22,503,380.760.1232,957,898.120.18-31.72主要系本期處置子公司導致使用權資產減少所致長期待攤費用103,368,334.220.5645,352,003.300.25127.92主要系本期裝修費增加所致其他非流動資產26,757,302.980.1541,895,913.390.23-36.13主要系預付工程設備款增加所致短期借款312,716,287.111.71207,964,553.661.1650.37主要系本期取得短期銀行借款所致合同負債1,476,967,095.308.062,475

256、,705,767.4913.85-40.34主要系客戶預付款訂單完成，確認為銷售收入使預收貨款減少所致。應交稅費281,517,043.711.54198,949,646.831.1141.50主要系本期應交增值稅增加所致一年內到期的非流動負債311,574,085.321.7013,509,742.320.082,206.29主要系長期借款重分類所致長期借款300,247,500.001.68-100.00主要系長期借款重分類所致遞延收益109,523,889.090.6066,259,192.500.3765.30主要系收到政府補助增加所致減：庫存股200,017,996.591.0989

257、,159,943.100.50124.34主要系股票回購所致其他說明無2 2、境外資產情況境外資產情況適用 不適用(1)(1)資產規模資產規模其中：境外資產313,489.60（單位：萬元幣種：人民幣），占總資產的比例為17.12%。(2)(2)境外資產占比較高的相關說明境外資產占比較高的相關說明適用 不適用中控技術股份有限公司2024 年年度報告67/3323 3、截至報告期末主要資產受限情截至報告期末主要資產受限情況況適用不適用項 目期末賬面余額期末賬面價值貨幣資金330,000.00涉訴保證金40,963,703.78保函保證金應收票據11,784,947.88票據質押應收款項融資15,

258、892,460.75票據質押合計68,971,112.414 4、其他說明其他說明適用不適用(四四)行業經營性信息分析行業經營性信息分析適用不適用中控技術股份有限公司2024 年年度報告68/332(五五)投資狀況分析投資狀況分析對外股權投資總體分析對外股權投資總體分析適用 不適用單位：元幣種：人民幣報告期投資額（元）上年同期投資額（元）變動幅度1,126,107,507.75414,544,195.20171.65%注:2024 年度，公司對外股權投資認繳金額為 1,126,107,507.75 元，實際已出資到位 1,121,524,207.75 元。1 1、重大的股權投資重大的股權投資適

259、用不適用單位：元幣種：人民幣被投資公司名稱主要業務投資方式投資金額持股比例資金來源截至報告期末進展情況本期投資損益披露日期及索引（如有）浙江人形機器人創新中心有限公司智能機器人（人形）及相關軟硬件的研發、銷售、推廣增資300,002,059.0038.8531%自有資金截至報告期末，該投資項目已完成了協議的簽署和資金的實繳-1,769,656.21詳 見 于 2024年 1 月 27 日披露的中控技術股份有限公司關于與關聯方共同對外投資暨關聯交易的公告，公告 編 號：2024-005；2024年8月20日披露的中控技術股份有限公司關于與關聯方共同對外投資暨關聯中控技術股份有限公司2024 年年

260、度報告69/332交易的公告，公 告 編 號：2024-054。合計/300,002,059.00/-1,769,656.21/2 2、重大的非股權投資重大的非股權投資適用不適用3 3、以公允價值計量的金融資產以公允價值計量的金融資產適用不適用單位：元幣種：人民幣資產類別期初數本期公允價值變動損益計入權益的累計公允價值變動本期計提的減值本期購買金額本期出售/贖回金額其他變動期末數交易性金融資產1,650,000,000.00885,775.135,614,500,000.004,884,500,000.002,380,885,775.13應收款項融資183,711,330.47171,019,

261、078.84354,730,409.31其他權益工具投資26,113,692.3120,000,000.00-7,856,048.2938,257,644.02其他非流動金融資產-12,636,811.84718,840,000.00706,203,188.16合計1,859,825,022.78-11,751,036.716,353,340,000.004,884,500,000.00163,163,030.553,480,077,016.62證券投資情況適用 不適用衍生品投資情況中控技術股份有限公司2024 年年度報告70/332適用 不適用4 4、私募股權投資基金投資情況私募股權投資基金

262、投資情況適用 不適用單位：萬元幣種：美元私募基金名稱投資協議簽署時點投資目的擬投資總額報告期內投資金額截至報告期末已投資金額參與身份報告期末出資比例（%）是否控制該基金或施加重大影響會計核算科目是否存在關聯關系基金底層資產情況報告期利潤影響累計利潤影響SkylineAutomationTechnologiesL.P.2023年12月13日產業投資10,00010,00010,000有限合伙人60.40是其他非流動金融資產否AdvancedTechnology(Cayman)limited-175.79-175.79合計/10,00010,00010,000/60.40/-175.79-175.

263、79中控技術股份有限公司2024 年年度報告71/332其他說明無5 5、報告期內重大資產重組整合的具體進展情況報告期內重大資產重組整合的具體進展情況適用 不適用(六六)重大資產和股權出售重大資產和股權出售適用不適用報告期內，公司將持有的浙江中控系統工程有限公司 100%股權轉讓給浙江中控西子科技有限公司，交易對價為 52,161,018.58 元。交易完成后，公司不再直接持有中控系統工程的股權，中控系統工程不再納入公司的合并報表范圍。本次交易構成關聯交易，但不構成重大資產重組。詳見公司 2024年 6 月 12 日披露的中控技術股份有限公司關于轉讓子公司股權暨關聯交易的公告（公告編號：202

264、4-036）。截至報告期末，該股權出售項目己完成了協議的簽署及工商變更登記。(七七)主要控股參股公司分析主要控股參股公司分析適用不適用單位：萬元幣種：人民幣公司名稱主營業務注冊資本持股比例（%）總資產凈資產凈利潤浙江中控自動化儀表有限公司主要從事工業產品的銷售、解決方案的推廣以及本地化運維服務5,002.00100.0069,894.7145,319.0310,089.94浙江中控流體技術有限公司主要從事線上工業產品的銷售及解決方案的推廣10,000.0098.2782,707.4840,076.113,707.63浙江中控軟件技術有限公司主要從事線上工業產品的銷售及解決方案的推廣4,000.

265、00100.0015,754.434,215.61368.65中控技術(香港)有限公司主要從事工業產品的銷售、解決方案的推1,800 萬港幣100.007,547.552,730.82-478.13中控技術股份有限公司2024 年年度報告72/332廣以及本地化運維服務SUPINCOAUTOMATIONPRIVATELIMITED主要從事印度市場業務開拓，與母公司主營業務一致21,000.00 萬盧比81.687,939.39-1,273.3387.71中控技術(西安)有限公司主要從事工業產品的銷售、解決方案的推廣以及本地化運維服務5,000.00100.006,263.425,372.212

266、6.27中控技術(富陽)有限公司主要從事工業產品的銷售、解決方案的推廣以及本地化運維服務60,000.00100.0083,138.2362,918.962,539.60寧波中控自動化技術有限公司主要從事包括投資咨詢、企業管理咨詢等相關業務1,000.00100.00751.88-107.725.41杭州寶捷投資咨詢有限公司主要從事包括投資咨詢、企業管理咨詢等相關業務1,732.00100.00913.19913.16-58.46浙江中控智能科技產業發展有限公司主要從事工業產品的銷售、解決方案的推廣以及本地化運維服務5,000.00100.006,703.532,784.96-721.74浙江

267、工自儀控股有限公司主要從事線上工業產品的銷售及解決方案的推廣40,000.00100.00305,655.4039,177.16679.95浙江中控園區智能管家科技有限公司主要從事工業產品的銷售、解決方案的推廣以及本地化運維服務8,000.00100.0031,128.8919,670.849,091.65中控創新（北京）主要從事石油天然氣2,937.5958.372734,916.7512,681.303,154.04中控技術股份有限公司2024 年年度報告73/332能源技術有限公司長輸管道的自動化、信息化、智能化等業務浙江中控慧機科技有限公司主要從事線上工業產品的銷售及解決方案的推廣3,

268、000.0098.0053,256.361,185.75-712.49SUPCONINTERNATIONALHOLDING PTE.LTD.主要從事包括投資咨詢、企業管理咨詢等相關業務5,000.00 萬美元100.00298,002.14272,248.422,398.82上海智縈技術有限公司主要從事技術服務、技術咨詢等相關業務1,000.00100.003,035.8728.973.89浙江中控韋爾油氣技術有限公司主要從事油氣行業工業產品的銷售及解決方案的推廣5,000.00100.0018,376.793,847.881,470.53中控風能控制技術（北京）有限公司主要從事風電行業工業產

269、品的銷售及解決方案的推廣1,000.0067.00684.59482.0450.55中控（杭州）創業投資有限公司主要從事創業投資、私募股權投資基金管理以及創業投資基金管理服務3,000.00100.001,209.101,182.70-165.27中控全世科技（杭州）有限公司主要從事工業產品的銷售、解決方案的推廣以及本地化運維服務6,300.0057.4010,597.143,813.08-2,648.64浙江中控數智科技有限公司主要從事技術服務、技術咨詢等相關業務10,000.00100.007,756.887,198.95-301.05浙江智匯元數字技術有限公司主要從事線上工業產品的銷售及

270、解決方案的推廣3,000.0080.0013,108.393,158.421,126.88中控技術股份有限公司2024 年年度報告74/332(八八)公司控制的結構化主體情況公司控制的結構化主體情況適用不適用中控技術股份有限公司2024 年年度報告75/332六、六、公司關于公司未來發展的討論與分析公司關于公司未來發展的討論與分析(一一)行業格局和趨勢行業格局和趨勢適用不適用制造業是立國之本、強國之基?！笆奈濉睍r期，我國經濟社會發展將以推動高質量發展為主題，加快構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局，深入實施數字經濟發展戰略，以科技創新催生新發展動能，實現依靠創新驅動的內

271、涵型增長，產業結構優化升級變得尤為重要，產業數字化轉型正處在加速發展的關鍵時期，制造企業實施智能制造的內在需求極大提升。企業既要加快實施數字化轉型升級，也要滿足日益嚴格的綠色低碳標準。以工業互聯網、5G、大數據、人工智能、數字孿生等為代表的新一代數字化技術正與傳統產業加速融合發展。其中，工業 AI 和工業大模型作為智能制造的核心驅動力，正在重塑制造業的生產邏輯與價值鏈條。工業大模型通過其強大的多模態數據處理、跨任務泛化和高效推理能力，能夠實現生產過程的智能優化，通過對生產數據的實時分析和預測，自動調整生產參數，優化生產流程，提高生產效率和產品質量。流程工業企業的數字化轉型涵蓋研發設計、生產制造

272、、經營管理、市場服務等方面的全生命周期數字化轉型。在這一過程中，工業 AI 和工業大模型通過融合通用人工智能與垂直行業知識，實現了從數據驅動到智能決策的跨越式升級。我國加快建設現代化產業體系，增強產業鏈供應鏈安全保障能力，在復雜多變的國際形勢下，自主可控的科技創新已成為必然選擇。全球發展正處于百年未有之大變局，地緣沖突激化升級，國際貿易、金融及技術流通等國際態勢瞬息萬變，我國產業正遭遇日益頻繁的關鍵技術封鎖，智能制造關鍵技術的創新發展及自主可控迫在眉睫。傳統工業自動化、工業軟件、高端工業儀器儀表等關鍵產品技術正面臨嚴重的“卡脖子”問題，這已成為影響我國制造業長期健康運行的現實安全隱患。在這一背

273、景下，工業 AI 和工業大模型的自主創新成為突破瓶頸的關鍵。工業 AI 和工業大模型作為智能制造的核心技術，不僅是提升產業競爭力的關鍵，更是保障我國制造業安全、可控的核心支撐。公司自成立以來，始終堅持自主創新，持續加大研發投入，加強研發平臺建設，致力于工業 AI 和工業大模型的自主研發。公司正引領一批高素質的研發團隊和技術生態合作伙伴，逐步打破技術壁壘，不斷積淀流程工業智能制造自主可控的核心關鍵技術。通過工業 AI 和工業大模型的自主創新，公司不僅實現了從硬件到軟件的全面自主自立，還推動了我國制造業向智能化、數字化、高端化轉型，為我國現代化產業體系建設和產業鏈供應鏈安全提供了堅實的保障。通過三

274、十多年的積累，公司已成為國內自主產品體系最豐富的流程工業自動化、數字化、工業 AI 整體解決方案供應商，并且依托 3 萬 5 千多家用戶，是擁有流程工業各細分領域數據最多的工業實時數據公司，累計運行在控制系統上超過 100EB 的工業實時數據。近年來，傳統工業自動化廠商正面臨著前所未有的挑戰。隨著 AI、大模型等新技術加速發展，跨界軟件巨頭、IT 廠商紛紛涌入工業自動化領域，打破了原有的工業自動化市場格局?？缃畿浖S商的涌入，確實帶來了多樣化的技術解決方案，推動了服務模式的創新。然而，跨界廠商因缺乏工業自動化產品基礎與工業領域知識沉淀，難以解決復雜工況下的諸多難題。未來的工業 AI 市場，將更

275、加注重廠商在自動化控制系統、工業軟件、工業大模型、工業 Agent、工業機器人等多維度上的綜合能力。廠商們不僅需要具備深厚的專業技術積累，還要擁有跨領域的整合能力，能夠將不同技術模塊高效融合，形成一體化的解決方案。工業控制系統作為所有 AI 實施執行的硬件基礎，需與工業大模型、工業 Agent 相結合，以提升生產效率和產品質量。同時，工業機器人的智能化升級也將成為關鍵一環，通過與 AI 技術的深度融合，實現更高效、更精準的作業。在這樣的市場環境下，只有具備綜合能力的廠商，才能在競爭中脫穎而出，引領工業 AI 的未來發展。中控技術股份有限公司2024 年年度報告76/332(二二)公司發展戰略公

276、司發展戰略適用不適用公司秉持“成為工業 AI 全球領先企業，用 AI 推動工業可持續發展”的愿景，以及“讓工業更智能，讓客戶更成功”的使命，以“客戶至上、合作創新、自律誠信、自我驅動”作為企業核心價值觀，以工業自動化技術為根基，依托深厚的工業數據積淀，加速人工智能技術與工業場景的深度融合，構建“AI+數據”驅動的核心競爭力。通過工業 AI 產品矩陣與全場景解決方案的產業化落地，破解復雜工業場景難題，助力流程工業企業實現“安全、質量、低碳、效益”高質量發展目標。圍繞“產品型、平臺型、工業 AI 公司”的全面戰略轉型目標，公司著力打造全球領先的工業AI 智能引擎，提供覆蓋全生命周期的智能服務與全場

277、景解決方案，賦能流程工業實現效率躍升、高質量發展。未來，公司將持續深化 AI 技術與行業 Know-How 的融合創新，構建工業全價值鏈智能生態系統，以技術革新驅動安全、質量、低碳、效益的協同發展，為全球工業的轉型升級貢獻中國智慧。1.技術創新戰略技術創新戰略面向未來，智能制造必須在確保安全、高效、高質量生產的同時，邁向少人化、無人化和自主化運行的新階段，而這一切的核心則在于 AI 技術在工業場景中的應用?；诠I AI 的技術發展及公司最新的戰略指引，公司在全球率先提出了“1+2+N”工業 AI 驅動的企業智能運行新架構。其中，“1”代表 1 個工廠操作系統，實現統一工業數據集成，為工業 A

278、I 奠定強大的數據基座?！?”包括兩個核心大模型，時間序列大模型 TPT（Time-series Pre-trained Transformer），打造工業 AI 模型基座，深度挖掘工業數據價值，實現生產過程自動化（Process Automated，PA），幫助用戶實現生產過程安全、高效、高質的自主運行；超圖大模型 HGT（Hyper Graph Transformer），實現企業運營自動化（Business Automated，BA），幫助用戶實現企業的卓越運營?！癗”代表 N個覆蓋工業全場景的工業 Agents，它們如同智能工廠中的“特種兵”，能夠在各自的垂直領域內發揮專長，協同作戰，讓

279、工廠變得更聰明、更智慧。未來 2-3 年，公司將面向流動工業的“研發、設計、運營、運維”全生命周期開展技術創新、產品研發，打造更加強大的“工業 AI 大腦”，驅動流程工業邁向“少人化、無人化、高度智能化”，全面形成“AI+安全、AI+質量、AI+低碳、AI+效益”的核心解決方案，驅動流程工業生產模式變革。同時，通過 AI 技術創新加速流程工業的新材料研發、新工藝設計及工廠再設計進程，助力流程工業可持續發展。具體地，為深化落實“1+2+N”企業智能運行新架構，公司將開展以下五個方面的重要戰略舉措：提升提升數據準確性和完整性：數據準確性和完整性：在工業場景下，對于數據準確性要求極其嚴苛，公司將持續

280、完善運行數據基座、設備數據基座、質量數據基座、模擬數據基座，將工廠最核心的各類數據，匯聚并輸送給兩個核心大模型進行融合訓練，挖掘數據的價值，幫助客戶的工廠運行在最優的狀態。持續投入面向持續投入面向 PAPA 領域的自研時間序列大模型：領域的自研時間序列大模型：通過“融合機理、多模態”技術路線升級迭代時序大模型核心算法框架，融合數據和工業知識機理提升時間序列大模型泛化性能，支撐時序和文本兩類工業核心數據模態，并增強模型在工業領域的推理能力和可解釋性。以時間序列大模型核心能量為支持構建工業 AI 平臺基座，打造面向用戶安全、質量、低碳、效益目標的場景化應用產品和解決方案，幫助用戶快速實現“提升人效

281、、穩運行、增收益”。持續投入面向持續投入面向 BABA 領域的自研超圖大模型領域的自研超圖大模型：BA 領域自研超圖大模型，超圖注意力模型在處理復雜的多元關系數據方面發揮著獨特作用。生產以及企業經營過程中，系統中的各個環節、設備、人員之間存在著復雜的交互關系，超圖注意力模型通過引入超邊的概念，能夠更自然地表示和處理這種多元關系，并利用注意力機制自適應地學習不同節點和超邊的重要性，從而挖掘出數據中隱藏的深層次結構信息，為生產過程及企業經營過程從執行、管理到決策提供全方位的支撐。中控技術股份有限公司2024 年年度報告77/332聚焦工業制造聚焦工業制造，打造覆蓋打造覆蓋 PA+BAPA+BA 全

282、場景工業智能體全場景工業智能體：基于兩個核心大模型，打造覆蓋全場景的智能體集群，這些智能體既可以是企業內部的數字勞動力，也可作為企業與其上下游協作的數字勞動力，這將徹底改變傳統人操作軟件的模式為人與多智能體協作的新范式，全面提升企業經營效率，降低企業經營成本。構建構建AI+AI+機器人機器人 技術融合創新體系技術融合創新體系：打造以AI、工廠操作系統、機器人為核心的流程工業機器人解決方案“Plantbot”。通過深度整合感知、決策、執行技術鏈條，Plantbot將在多個工業場景實現規?；瘧?，包括高危環境安全巡檢、柔性供應鏈物流管理、智能裝備協作及AI視覺等復雜作業場景，有效提升工業生產的智能

283、化水平與作業安全性。公司作為第一大股東投資入股浙江人形機器人創新中心，聯合人形機器人領域專家及高端人才，共同培育全行業場景下人形機器人方向的新業務、新技術。未來，第三代人形機器人將進一步接入DeepSeek的多模態模型JanusPro，助力機器人實現自然的環境感知和人機交互。2.模式創新戰略模式創新戰略（1 1）PlantPlantMembershipMembership 會員訂閱制會員訂閱制為應對市場競爭加劇和技術快速迭代的雙重挑戰，公司戰略性推出會員訂閱制商業模式，旨在通過創新服務模式深度強化客戶關系，推動企業智能化與數字化轉型，同時構建公司自身可持續增長的收入結構。這一模式有效解決了傳統

284、買斷制軟件采購中一次性投入高、更新滯后及服務靈活性不足等痛點，通過年度訂閱形式降低客戶初始投資門檻，提供持續的技術升級和靈活的服務支持，助力客戶在快速變化的市場環境中保持技術領先和運營敏捷。該模式不僅強化了客戶粘性，還通過穩定的年費收入為公司帶來可預測的現金流，提升公司長期盈利能力?？蛻粼谟嗛喥趦认硎芏嗫钴浖褂脵?、免費版本升級及專屬技術支持等權益，顯著優化資金使用效率和技術獲取能力。此外，會員訂閱制簡化了客戶采購流程，降低了管理復雜度，使企業能夠更靈活地適應政策、技術和業務需求的變化。這不僅為客戶創造持續價值，也為公司在數字化轉型浪潮中開辟了全新的增長路徑。（2 2）PlantPlantM

285、Mateate 線下線下 5 5S S 店店+PlantPlantM Martart 線上商城一站式工業服務新模式線上商城一站式工業服務新模式公司首創“PlantMate 線下 5S 店+PlantMart 線上商城”一站式工業服務新模式。截至 2024年 12 月末，公司已開設覆蓋中國 678 家化工園區以及沙特、泰國、加拿大、哈薩克斯坦、馬來西亞、印度尼西亞等海外國家的 200 家 PlantMate 線下 5S 店。公司正加速推進海外 5S 店的布局，深入觸達核心海外市場。通過縮小服務半徑、縮短響應時間，5S 店能夠更加敏銳地感知客戶需求，并以此反哺場景化解決方案的持續優化與升級。未來，

286、公司將繼續強化 5S 店的運營能力體系建設，提升店長的管理與運營水平，依托 AI 技術和數字化手段，深度挖掘客戶需求，完善客戶畫像。PlantMart 線上商城作為公司對外的線上平臺，集企業中心與商城中心于一體。其中，企業中心將整合客戶運行數據、設備管理、檢維修服務、訂單跟蹤等基礎信息，為用戶提供全面的企業資源管理支持；商城中心匯聚了公司自有產品、第三方產品、工業軟件及知識培訓等多種資源，滿足用戶多樣化需求。依托 DeepSeek-R1 大模型與垂直領域知識庫的深度融合，公司將打造智慧物料決策中樞，構建了覆蓋物料全生命周期的智慧供應鏈平臺。通過智能化分析與精準決策支持，實現從需求預測到采購、使

287、用、維護及優化的全流程閉環管理。PlantMart 線上商城致力于成為智能化、多維度、全方位的一站式工業服務平臺，成為公司鏈接全球客戶的重要交易平臺、服務平臺及數據運營平臺。憑借“PlantMate 線下 5S 店+PlantMart 線上商城”相結合的便捷性、專業性與及時性優勢，結合公司在業內創新推出的 PlantMembership 會員訂閱制，公司持續降低客戶的投資成本，全方位滿足客戶的多樣化需求。3.國際化戰略國際化戰略公司持續加速開拓國際化業務，根據市場形勢變化，靈活調整國際化策略，全面推動國際客戶工廠從自動化邁向數字化、智能化，逐步走入國際高端市場。公司將加快提升在海外的品牌知中控

288、技術股份有限公司2024 年年度報告78/332名度，加強與各行業優質客戶的合作，拓展各地區渠道商，打造國際化業務生態圈。加速工業 AI戰略在海外的落地，全球甄選優質項目，打造示范樣板，引領區域化覆蓋。加強與國內龍頭流程工業企業、國內外工程承包商戰略合作，通過“借船出?！痹凇耙粠б宦贰毖鼐€地區以及其他重點區域爭取更多項目機會。公司以旗下國際運營公司為海外運營總部，著力部署東南亞、南亞、中東、非洲、歐洲、中亞、日本、韓國、蒙古、美洲等海外地區。公司將集中優勢資源，進一步深入建設海外本土服務能力，打造一支具有全球化視野、國際化競爭力的高素質人才隊伍。此外，公司還將進一步強化提升在研發、制造、營銷、

289、服務等方面的國際化能力，以提高公司在全球價值鏈、產業鏈中的地位，在全球市場中穩固立足、穩健拓展。4.生態化戰略生態化戰略面對全球政治經濟格局的深刻變革與工業技術快速迭代的雙重挑戰，公司秉承“開放共生、價值共創”的戰略理念，致力于構建全球化產業生態體系。通過深化與產業鏈上下游的協同創新，公司將持續完善覆蓋研發、供應、銷售、服務全鏈條的生態合作網絡，為伙伴提供全方位支持。公司搭建技術開放、機制完善、價值共享的可持續發展聯盟，通過“平臺賦能、價值共創、機制保障”三維體系，為合作伙伴提供研發協同、供應鏈優化、聯合營銷及全周期服務四大核心支持，助力伙伴實現突破性創新。公司將通過“生態進中控”系列活動，為

290、伙伴搭建展示與交流平臺，推動資源共享和協同發展，進一步強化產業生態網絡。在高?？蒲性核鷳B建設方面，公司積極探索“產學研用”新模式。通過“中控高校行”專場活動，加強與國內外頂尖高校共建研究生培養基地，促進技術創新與人才培養的結合，為產業發展增添新動力。5.烈火文化戰略烈火文化戰略“烈火計劃 INFERNO”驅動公司向工業 AI 平臺型公司轉型。作為驅動公司在文化塑造、管理體系、運營效能以及技術創新等關鍵領域齊頭并進的強大引擎，“烈火文化”不僅提升了公司的核心競爭力，還激發了團隊潛力，為公司在工業 AI 領域的持續突破奠定了堅實基礎。公司始終秉持系統性、全局性的戰略視野，致力于通過文化引領、人才

291、支撐、高效運營和數字化轉型的協同發力，在多維度上實現全面布局與可持續發展。在“烈火文化”的引領下，公司持續推動企業文化落地生根，致力于營造一個“開心、充實、有價值、受尊重”的工作氛圍，為工業 AI 業務的蓬勃發展和員工的全面成長提供堅實的文化支撐。與此同時，公司將通過深化人才池建設、推進高級管理人員交叉任職、加速干部隊伍年輕化以及大力培養 AI 專項人才，為戰略落地筑牢了堅實的人才根基。公司始終堅持以價值創造為核心，持續優化全面預算管理和內部運營流程，推動業務的快速增長，同時有效降低整體費用率。此外，公司將體系化推進全流程數字化轉型，積極部署 AI 數字人（Agents），顯著提升了經營管理績

292、效，全面破解“市場迷霧”和“經營迷霧”。(三三)經營計劃經營計劃適用不適用公司將嚴格依照公司法 證券法等相關法律法規的要求不斷完善公司的治理結構，貫徹中控中長期發展戰略，建設更加規范化、現代化、國際化的中控。2025 年，公司將緊緊圍繞“創新、影響力、聚焦”的戰略轉型重點，加快推動 AI 新技術、新產品的創新進程，全面推廣“1+2+N”工業 AI 驅動的企業智能運行新架構落地應用，助力客戶成功，賦能行業蛻變，加速向工業 AI 公司的戰略轉型。1、技術創新、產品研發與業務發展計劃Industrial AI 方面，公司將進一步從客戶需求出發，全面推動工業 AI 產品整合升級、業務模式轉型著力打造流

293、程工業 AI 技術制高點，聚焦“AI+5T”技術體系，推進工業時序大模型研發，融合時序與文本數據多模態，強化模型泛化能力與工業場景推理可解釋性，不斷突破工藝 AI 設計中控技術股份有限公司2024 年年度報告79/332與反應動力學建模技術，賦能工藝優化，開發新一代智能控制技術，提升復雜場景的自適應能力，為客戶創造價值。驅動產品平臺重構，構建“模擬-優化-控制-預測”一體化能力，大幅降低實施成本，并與生產安全、碳能優化、智慧運營等業務集成，支撐行業示范工廠建設，拓展海外場景。積極探索實踐營銷模式創新，加大市場推廣活動力度，與行業頭部客戶深化工業 AI 戰略合作，提升 AI 產品品牌影響力；建立

294、雙軌銷售體系，聯合生態伙伴互補共創，開拓增量市場；構建客戶成功管理體系，打通訂閱產品全生命周期線上化管理，搭建“自主+遠程+現場”服務網絡，提升服務響應效率與客戶粘性，推動訂閱業務規?；鲩L。加強數據治理，構建工業 AI 數據基座，系統性設計數據架構，打造工業 AI 數據中心，實現數據自動化、全周期管理，推動數據價值變現。Automation 方面，全力推進產品技術創新，推進“All In AI”創新業務落地；加強產品解決方案開發，提升技術支持和服務水平，全面升級產品競爭力，打造差異化優勢。過程自動化面向大客戶聯合創新，完成安全域控、APL 評測與 UL 防爆認證等，研發融合 AI Insid

295、e 技術，迭代研發專用控制系統；研發關鍵控制新產品，面向存量改造、乙烯三機、制冷機組等應用場景研發解決方案；發布高性能 PLC 產品，支持冶金、煙機等裝備控制，集成高速 IO、工藝模塊及機械安全等功能；完善一體化控制及傳動解決方案，推出行業硬件模塊和設備更新替換方案；研發工廠級預警中心、零信任遠程接入、工業數據防泄漏等工業信息安全新產品；面向鋼鐵冶金等行業，推出工控資產健康監測系統等產品，強化工藝異常防護能力。Multi-Industry 方面，公司將深度融合前沿 AI 技術，傾力打造 BA 大模型 AI 新產品，推動流程工業客戶實現數字化轉型。聚焦巡檢與操作機器人、供應鏈物流機器人、人形機器

296、人及 AI增值應用四大方向，構建完整的“AI+機器人”產品與解決方案體系，加速自主研發的“AI+機器人”平臺軟件開發與落地應用，打造多維度高價值壁壘，創新打造智慧化工園區解決方案，構建集智能運營、安全防控于一體的新型園區生態體系。PlantMart 方面，圍繞“以客戶為中心、聯儲聯備、優選核心品類、平臺運營能力、供應鏈能力、經營能力”六大關鍵任務，堅定落地戰略。開發 AI 物料選型助手，提升選型效率；打造多維度，全價值鏈客戶信息界面；構建全方位的運營服務體系，建立高效的客戶反饋（VOC）平臺，實現從用戶需求到售后的全流程客戶體驗管理。聚焦聯儲聯備，深化多元化合作模式，通過優化平臺撮合、推進供應

297、鏈屬地化合作以及平臺系統對接采購；建設前置倉，縮短服務響應時間，為客戶創造更快速、更優質的服務體驗；加快核心品類標準化建設，精準提煉客戶共性需求，優化商品底池結構；深化優勢品牌合作，借助“AI+數據”技術驅動 PlantMart 平臺核心商品力；打造具有競爭優勢的品類矩陣，實現“1 個超級爆品”，力爭推出“10 個爆品”“100 個精品”，提升工業快消品市場占有率。Smart Manufacturing 方面，公司將深化生產制造工廠物流無人化體系建設，深化國際化布局，推動供應鏈本地化，加快境外工廠及標準合規體系建設，提升公司國際市場競爭力；加快業務拓展與客戶深耕，以新能源和汽車電子行業為核心目

298、標市場，聚焦高增長細分領域，提供定制化解決方案，滿足客戶多樣化需求；重點開發超低溫、高溫控制閥、熔鹽閥、防喘振調節閥等控制閥新產品，完成系列化設計與市場化推廣；發布自動化儀表創新產品，推動傳感器業務高精尖發展和垂直領域定制化服務能力；推進分析儀全球化布局，發布油氣、天然氣管網專用控制方案，突破氯堿、冶金新行業；建設工業在線色譜實驗室，推動大乙烯裝置設備更新應用；聚焦精細化工、石化行業，加快行業大客戶突破，積極布局煤化工、氫能、光熱等領域，聯合生態拓展新興市場。2、市場開拓與生態建設計劃國際市場方面，2025 年重點完善海外運營總部組織框架，加快提升運營質量與能力，保障海外利潤均衡增長。全面鋪開

299、戰略客戶和主流客戶市場，加快產出海外市場應用案例和樣板工程，加大公司優勢產品銷售規模，實現海外市場高質量增長；聚焦海外主流客戶，重點關注 SEA、MEA等優質區域重點客戶，構筑優質的客戶和合作伙伴關系，并形成規模銷售；積極探索海外中控技術股份有限公司2024 年年度報告80/332PlantMart 業務模式，遴選高附加值工業產品，發揮工業選品和供應鏈能力；圍繞客戶“安全、質量、低碳、效益”核心需求，為客戶提供專業的服務，為公司建立良好的國際聲譽。國內市場方面，以“價值營銷”為核心，堅持規模、利潤雙導向，全面實現 5S 店合伙制，全力推進“訂閱制+工業 AI 產品4+1”模式，強化 5S 店和

300、 PlantMart 平臺線上線下聯動，全面落地聯儲聯備；持續提升客戶覆蓋率、市場占有率和客戶滿意度；加快收集關鍵市場信息，全面洞察商機，加速搶占設備更新市場，落實客戶差異化銷售模式，系統性做好大客戶攻堅；拉通區域、事業群、行業各業務單元協同作戰，持續提升銷售管理運作能力、解決方案能力和項目管理經營能力。生態建設方面，圍繞產品技術、全球渠道、新型服務、全域供應鏈和高?？蒲性核鷳B，全面推進生態建設戰略的落地；推動 AI 領域重要技術合作，打造標桿案例，提升行業影響力，全面推進生態伙伴“星級工程師”認證及 STEP 體系伙伴認證，打造優質爆品產品供應鏈合作伙伴，推動 APL 儀表生態入駐 Pla

301、ntMart 平臺；參與產業政策、行業規則與標準制定，爭取資質榮譽獎項，完善科研項目全周期管理。3、投資及發展計劃圍繞工業 AI 及機器人戰略轉型需求，通過控股、參股等多種方式助力公司實現戰略生態布局，持續關注國際領先企業的投資機會，重點投資支持符合公司發展需要的業務板塊及指定投資項目，持續完善海內外控股及參股子公司的投后管理與運營機制，促進投資參股公司與上市公司協同發展，實現增長共贏。4、人力資源發展計劃傳承公司文化，推動將公司文化價值融入日常運營；加強組織、崗位、干部的體系化建設，完善干部選拔任用、管理汰換機制，構筑干部成長和發展平臺，做厚干部梯隊，加速干部年輕化；圍繞工業 AI 戰略開展

302、人才規劃、人才儲備，引進工業 AI 及海外優秀人才，培養和發展“懂戰略、懂價值、有解決方案、有客戶視角”的復合型專家隊伍。(四四)其他其他適用不適用第四節第四節公司治理公司治理一、一、公司治理相關情況說明公司治理相關情況說明適用不適用報告期內，公司嚴格按照公司法 證券法 上市公司治理準則及有關法律法規、規范性文件的要求，不斷建立健全公司治理制度，進一步完善了由股東大會、董事會、監事會和管理層組成的治理架構，形成了權力機構、決策機構、監督機構和管理層之間權責明確、運作規范的相互協調和相互制衡機制，為公司的高效運營提供了組織與制度保證。報告期內，公司股東大會、董事會、監事會和管理層均根據公司法 公

303、司章程的規定行使職權和履行義務，公司治理情況具體如下：（一）股東大會運行情況2024 年，公司共計召開了 5 次股東大會，股東大會的通知、召集、提案、召開、表決、決議及信息披露均符合相關法律法規、規范性文件以及公司章程等有關規定，決議內容合法有效，充分保障了全體股東，特別是中小股東的合法權益。（二）董事會運行情況公司董事會由 7 名董事組成，其中獨立董事 3 名，董事會人數和人員構成符合法律、法規的有關要求。2024 年，公司共計召開了 9 次董事會會議，5 次獨立董事專門會議，歷次董事會會議中控技術股份有限公司2024 年年度報告81/332在召集方式、議事程序、表決方式和決議內容等方面均符

304、合有關法律、法規、公司章程和董事會議事規則的規定，各位董事依照法律法規和公司章程勤勉盡職地履行職責和義務。公司董事會下設戰略委員會、審計委員會、薪酬與考核委員會、提名委員會四個專門委員會，其中審計委員會、薪酬與考核委員會、提名委員會均由獨立董事擔任主任委員，且獨立董事占比均為三分之二以上。2024 年，公司共計召開了 3 次戰略委員會會議、6 次審計委員會會議、4 次薪酬與考核委員會會議、2 次提名委員會會議，各專門委員會充分發揮專項職能，為董事會的科學決策提供保障。（三）監事會運行情況公司監事會由 3 名監事組成，其中職工代表監事 1 名。2024 年，公司共計召開了 8 次監事會會議，監事

305、會根據相關制度開展扎實細致的工作，對公司日常經營、股權激勵、關聯交易等事項進行有效監督，降低公司運營風險，維護公司及股東的合法權益，保證公司規范運作。公司治理與法律、行政法規和中國證監會關于上市公司治理的規定是否存在重大差異；如有重大差異，應當說明原因適用 不適用二、二、公司就其與控股股東在業務公司就其與控股股東在業務、人員人員、資產資產、機構機構、財務等方面存在的不能保證獨立性財務等方面存在的不能保證獨立性、不能不能保持自主經營能力的情況說明保持自主經營能力的情況說明適用不適用控股股東、實際控制人及其控制的其他單位從事與公司相同或者相近業務的情況，以及同業競爭或者同業競爭情況發生較大變化對公

306、司的影響、已采取的解決措施、解決進展以及后續解決計劃適用不適用控股股東、實際控制人及其控制的其他單位從事對公司構成重大不利影響的同業競爭情況適用 不適用三、三、股東大會情況簡介股東大會情況簡介會議屆次召開日期決議刊登的指定網站的查詢索引決議刊登的披露日期會議決議2024 年第一次臨時股東大會2024 年 2 月 20 日2024 年 2 月21 日各項議案均審議通過，不存在否決議案的情況，詳情請見公司公告，公告編號：2024-0142024 年第二次臨時股東大會2024 年 3 月 25 日2024 年 3 月26 日各項議案均審議通過，不存在否決議案的情況，詳情請見公司公告，公告編號：202

307、4-0192023 年年度股東大會2024 年 4 月 29 日2024 年 4 月30 日各項議案均審議通過，不存在否決議案的情況，詳情請見公司公告，公告編號：2024-0302024 年第三次臨時股東大會2024 年 6 月 27 日2024 年 6 月28 日各項議案均審議通過，不存在否決議案的情況，詳情請見公司公告，公告編號：2024-0452024 年第四次臨時股東大會2024 年 9 月 4 日2024 年 9 月 5日各項議案均審議通過，不存在否決議案的情況，詳中控技術股份有限公司2024 年年度報告82/332情請見公司公告，公告編號：2024-063表決權恢復的優先股股東請求

308、召開臨時股東大會適用 不適用股東大會情況說明適用 不適用上述股東大會的議案全部審議通過，不存在否決議案的情況；上述股東大會的召集、召開程序符合有關法律、行政法規、上市公司股東大會規則及公司章程的規定；出席上述股東大會的人員資格、召集人資格合法、有效；上述股東大會的表決程序和表決結果合法、有效。四、四、表決權差異安排在報告期內的實施和變化情況表決權差異安排在報告期內的實施和變化情況適用 不適用五、五、紅籌紅籌架構公司治理架構公司治理情況情況適用 不適用中控技術股份有限公司2024 年年度報告83/332六、六、董事、監事和高級管理人員的情況董事、監事和高級管理人員的情況(一一)現任及報告期內離任

309、董事現任及報告期內離任董事、監事、監事、高級管理人員高級管理人員和核心技術人員和核心技術人員持股變動及報酬情況持股變動及報酬情況適用 不適用單位：股姓名職務性別年齡任期起始日期任期終止日期年初持股數年末持股數年度內股份增減變動量增減變動原因報告期內從公司獲得的稅前報酬總額（萬元）是否在公司關聯方獲取報酬CUI SHAN董事長、總裁男542018-12-012026-12-01105,125141,37536,250股權激勵269.09否張克華董事男722017-12-012026-12-01000/20否王建新董事男632017-12-012026-12-01000/20否薛安克董事男6820

310、23-12-012026-12-01000/20否沈海強獨立董事男492023-12-012026-12-01000/20否許超獨立董事男452023-12-012026-12-01000/20否陳文強獨立董事男362024-03-012026-12-01000/15.31否陳欣獨立董事（離任）男502021-01-012024-03-01000/4.69否梁翹楚監事會主席男382021-01-012026-12-01238,888238,8880/39.47否俞惠蘭職工代表監事女472021-04-012026-12-01000/25.54否王琛琦監事女502023-12-012026-12

311、-01000/39.51否俞海斌高級副總裁男542021-01-012026-12-014,015,7754,088,27572,500股權激勵178.31否郭飚高級副總裁男512021-01-012026-12-011,082,6981,100,82318,125股權激勵166.91否莫威高級副總裁男452021-01-012026-12-01217,500290,00072,500股權激勵126.66否房永生高級副總裁、財務負責人、董事會秘書男492021-01-012026-12-01380,625416,87536,250股權激勵136.28否吳玉成副總裁男482023-12-0120

312、26-12-01108,750145,00036,250股權激勵120.01否陸衛軍副總裁男482023-12-012026-12-01305,371323,49618,125股權激勵120否核心技術人員2000-04-01/張磊副總裁男472022-01-012026-12-01105,125141,37536,250股權激勵140.64否中控技術股份有限公司2024 年年度報告84/332吳才寶副總裁男492023-12-012026-12-0173,58898,96325,375股權激勵134.04否陳江義副總裁男442023-12-012026-12-0176,125101,50025

313、,375股權激勵100否葉敬岳副總裁男512025-01-012026-12-01000/0否林蔚清副總裁（離任）男462023-12-012025-02-0101,4211,421股權激勵120否姚杰核心技術人員男442004-04-01/54,37572,50018,125股權激勵71.49否王寬心核心技術人員男382024-12-01/000/1.54否李達核心技術人員男382024-12-01/2,0303,4511,421股權激勵1.52否裘坤核心技術人員（離任）男502000-04-012024-12-01847,500920,00072,500股權激勵48.66否陳宇核心技術人員

314、（離任）男492000-04-012024-12-01270,063243,188-26,875二級市場減持、股權激勵45.61否合計/7,883,5388,327,130443,592/2,005.28/姓名主要工作經歷CUI SHAN1971 年 5 月出生，新加坡國籍，碩士研究生學歷，1998 年 6 月畢業于新加坡國立大學化工自動化專業。1998 年 6 月至 2001 年 3 月，任霍尼韋爾高科技有限公司高級過程控制工程師。2001 年 3 月至 2012 年 10 月，歷任橫河電機亞洲有限公司部門經理、業務總經理。2012年 10 月至 2014 年 11 月，任橫河電機國際有限公

315、司業務總經理。2014 年 11 月至 2018 年 4 月，歷任橫河電機（中國）有限公司副總裁、執行副總裁。2018 年 4 月至 2018 年 12 月任中控集團總裁。2018 年 12 月至 2021 年 1 月，任中控技術董事、執行總裁。2021 年 1 月起，任中控技術董事長、總裁。張克華1953 年 8 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，研究生學歷，1981 年 6 月畢業于華東理工大學化工機械專業，2000 年 12 月取得中國石油大學碩士學位。1983 年 3 月至 1996 年 4 月，歷任中國石油化工總公司第三建設公司處長、經理助理、副經理。1996 年 4 月至 199

316、8年 12 月，任中國石油化工總公司工程建設部副主任。1998 年 12 月至 2013 年 12 月，歷任中國石化集團公司工程建設管理部副主任、主任。2004 年 6 月任中國石化公司總經理助理。2006 年 5 月至 2014 年 5 月，任中國石油化工股份有限公司副總裁。2014 年 5 月至 2015 年8 月任中國石化公司顧問。2017 年 12 月起，任中控技術董事。王建新1962 年 1 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，研究生學歷，1983 年 7 月畢業于上海理工大學自動化專業，1996 年 7 月取得哈爾濱理工大學經濟管理碩士學位。1983 年 9 月至 2001 年 1

317、 月，歷任國家機械工業部科技司、國家科技部計劃司副處長、處長。2001 年 1 月至2005 年 7 月，任深圳華強集團副總裁。2005 年 8 月至 2007 年 8 月，任上海飛樂音響股份有限公司總經理。2007 年 8 月至 2018 年 4 月，任深圳邁瑞生物醫療電子股份有限公司高級副總裁。2017 年 12 月起，任中控技術董事。薛安克1957 年 3 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，博士學歷，教授，博導，1982 年畢業于山東大學，1986 年獲東北重型機械學院（現燕山大學）碩士學位，1997 年獲浙江大學工學博士學位，2000 年 6 月于浙江大學計算機科學與技術博士后科研流

318、動站出站。浙江省特級專中控技術股份有限公司2024 年年度報告85/332家，享受國務院政府特貼專家，中國自動化學會會士。原杭州電子科技大學校長，浙江省科協副主席?，F任浙江省人民政府參事，工信部科技委委員，浙江省數字經濟聯合會會長，省人工智能發展專家委員會秘書長，中國宇航學會信息融合專委會副主任，中國人工智能學會智能空天系統專委會副主任等職。2023 年 12 月起，任中控技術董事。沈海強1976 年 12 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，研究生學歷，法學碩士和（在職）金融工商管理碩士學位。2005 年 3 月至今，歷任浙江天冊律師事務所律師助理、律師、合伙人、管理合伙人、執行主任。201

319、4 年 7 月至 2019 年 4 月，曾任中控技術獨立董事。2023 年12 月起，任中控技術獨立董事。許超1980 年 6 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，研究生學歷，博士學位。歷任浙江大學智能系統與控制研究所副所長、浙江大學控制學院副院長、浙江大學湖州研究院院長、浙江省湖州市南南太湖新區（湖州經濟技術開發區、湖州太湖旅游度假區）管理委員會副主任（掛職）、湖州市第九屆政協委員、湖州市科學技術協會第八屆委員會常務委員、湖州市數字化改革標準化技術委員會副主任。2023 年12 月起，任中控技術獨立董事。陳文強1989 年出生，中國國籍，無境外永久居留權。企業管理博士，畢業于浙江大學管理學院

320、。2017 年至今任浙江財經大學會計學院副教授，財政部高層次財會人才，2022 年至 2024 年任 MPAcc 中心主任，2024 年至今任財務會計系主任。目前兼任寧波聯合集團股份有限公司、創新醫療管理股份有限公司獨立董事。梁翹楚1987 年 1 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，本科學歷，曾就職于寧波市中控信息技術有限公司、浙江中控研究院有限公司、浙江國自機器人技術有限公司。2013 年 4 月至今，歷任中控技術公司杭州事業部銷售經理、S2B 平臺運營中心業務發展部副總經理、中控技術信息中心數據智能部副經理、中控技術大數據應用部經理，現任中控技術華東大區銷售副總裁。2021 年 1 月起

321、，任中控技術監事，現任中控技術監事會主席。俞惠蘭1978 年 7 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，本科學歷，1997 年 07 月至 2000 年 01 月，擔任浙江大學陽光營養技術有限公司財務出納；2000 年 01 月至 2005 年 12 月，擔任杭州林峰企業管理咨詢有限公司培訓銷售；2005 年 12 月至 2007 年 12 月，擔任杭州弘成教育管理咨詢有限公司培訓銷售主管；2010 年 12 月至 2018 年 05 月，擔任浙江中控研究院有限公司銷售助理、黨工委干事；2018 年 05 月至今，歷任中控技術股份有限公司黨工委干事、黨群事務經理、黨委委員、婦聯副主席和女職委主任

322、。2021 年 4 月起，任中控技術職工代表監事。王琛琦1975 年 1 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，大專學歷，曾就職于臺灣金元陶瓷浙江區域經理、杭州佳烜建材商行總經理、外海集團商業綜合體項目商場運營部經理、2014 年 3 月至今，歷任中控科技集團資產管理部主任、中控技術股份有限公司后勤服務與應急中心副總經理，現任中控技術股份有限公司行政后勤與應急管理部綜合保障部總經理。2023 年 12 月起，任中控技術監事。俞海斌1971 年 10 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，副研究員，博士學位，1999 年 9 月畢業于浙江大學控制理論和控制工程專業。1999年 9 月至今，歷任浙江大

323、學講師、副研究員。1996 年 11 月至 2000 年 10 月，歷任杭州浙大中控自動化公司、浙江浙大海納中控自動化有限公司工程師、工程部經理。2000 年 11 月至 2013 年 12 月，歷任中控技術工程部經理、國際部經理、技術支持部經理、市場部經理、市場中心主任、市場總監、海外業務總監、副總工程師、總裁助理，2014 年 1 月至 2021 年 1 月，任中控技術副總裁。2021 年 1 月至今，任中控技術高級副總裁。郭飚1974 年 1 月 10 日出生，中國國籍，無境外永久居留權，本科學歷，1996 年 6 月畢業于燕山大學工業電氣自動化專業，2007 年完成浙江大學工商管理研修

324、課程。2005 年 1 月至 2008 年 12 月，歷任中控自動化儀表有限公司市場總監、副總經理，2009 年 1 月至 2015 年 12 月，中控技術股份有限公司2024 年年度報告86/332歷任中控技術股份有限公司常規業務總監、區域業務總監、營銷總部副總經理、營銷總部總經理，2016 年 1 月至 2016 年 12 月，任中控技術股份有限公司國內業務總部總經理，2017 年 1 月至 2018 年 12 月，任中控自動化儀表有限公司總經理，2019 年 1 月至 12 月，任中控技術股份有限公司國內區域銷售中心總經理、運維平臺服務中心總經理，2020 年 1 月起歷任中控技術總裁助

325、理、副總裁、高級副總裁。莫威1980 年 4 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，高級經濟師，本科學歷，2002 年 7 月畢業于西北工業大學工商管理專業。2002 年 9 月至 2017 年 12 月，歷任中控技術總裁辦副主任、主任，公共事務總監、副總裁。2021 年 1 月至 2022 年 1 月，任中控技術高級副總裁、董事會秘書，2022 年 1 月至今，任中控技術高級副總裁。房永生1976 年 5 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，本科學歷，注冊會計師，畢業于東北農業大學。2004 年加入中控集團，2008 年加入中控技術，先后負責財經、運營、證券和投資工作，2019 年 8 月起任

326、財務負責人，2021 年 1 月起任公司副總裁，2022 年 1 月起任公司董事會秘書，2025 年 1 月起任公司高級副總裁。擔任浙江上市公司協會第九屆董秘專業委員會常委會委員及第六屆財務總監專業委員會常委會委員，2022 科創板董秘之星，2024 年獲中國上市公司投資者關系杰出管理董秘天馬獎。吳玉成1977 年 4 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，碩士學位，2004 年 6 月畢業于昆明理工大學控制理論和控制工程專業。2004 年 9 月至2009 年 2 月，浙江大學控制科學與工程專業博士研究生。2009 年 3 月至 2018 年 12 月，歷任中控軟件技術有限公司項目經理，技術經

327、理、優化部經理，運營部總工程師，優化事業部總經理。2019 年 1 月至 2021 年 12 月，歷任中控技術過程優化解決方案中心副總經理，工業智能研發中心總經理。2022 年 1 月起，任中控技術總裁助理，兼 5T 技術部總裁。2023 年 12 月起，任中控技術副總裁。陸衛軍1977 年 7 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，正高級工程師，本科學歷，1999 年 7 月畢業于北京航空航天大學機械設計與制造專業。1999 年 7 月至 2000 年 10 月，任浙江浙大海納中控自動化有限公司工程師。2000 年 11 月至 2023 年 12 月，歷任中控技術研發部門經理、技術總監、研發中

328、心副總經理、副總設計師、副總工程師、控制系統產品部總裁、總裁助理。2023 年 12 月起，任中控技術副總裁。張磊1978 年 12 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，正高級經濟師，碩士研究生學歷，2000 年 7 月畢業于南京師范大學會計專業，2007年 1 月畢業于浙江工業大學工商管理專業。2000 年 7 月到 2010 年 10 月，歷任浙江中控自動化儀表有限公司銷售工程師、區域經理、市場總監，2010 年 11 月到 2016 年 12 月，任浙江中控流體技術有限公司董事、副總經理，2017 年 1 月到 2020 年 12 月，任浙江中控流體技術有限公司執行董事、總經理，2021

329、 年 1 月至今，歷任中控技術總裁助理、副總裁。吳才寶1976 年 2 月出生，中國國籍，無境外永久居留權，碩士學位，1997 年 6 月畢業于湖南大學無機非金屬材料專業，2012 年 6 月畢業于浙江大學項目管理領域工程碩士專業。2008 年 4 月至 2018 年 12 月歷任浙江中控軟件技術有限公司銷售經理、MES 事業部銷售部副經理、MES事業部總經理助理、銷售部副總經理、銷售中心總經理。2019 年 1 月至今，歷任中控技術股份有限公司工業軟件業務中心副總經理、濟南/濰坊事業部總經理、華中大區總裁、中控技術總裁助理。2023 年 12 月起，任中控技術副總裁。陳江義1981 年 3

330、月出生，中國國籍，無境外永久居留權，高級工程師，本科學歷，2002 年 7 月畢業于浙江大學信息與計算科學專業。2002 年 7月至今，歷任中控技術信息化開發部經理、解決方案開發中心副總經理、信息化產品副總監、信息中心總經理、信息化軟件中心總經理、副總設計師、副總工程師、工業軟件產品部總裁、數科公司總裁、中控技術總裁助理。2023 年 12 月起，任中控技術副總裁。葉敬岳1974 年 8 月出生，中國國籍，西班牙長期居留權，本科學歷，1999 年 7 月畢業于浙江大學工業自動化專業，1999 年 7 月起，歷任華為技術有限公司產品工程師、國際產品行銷部解決方案經理、沙特代表處代表助理，巴基斯坦

331、子公司 CEO、華為 Telefnica 大客戶全球（歐洲、拉美）業務部銷售總裁等，后旅居西班牙馬德里，創辦班牙 CEUbiz 公司。2025 年 1 月起，任中控技術副總裁。中控技術股份有限公司2024 年年度報告87/332其它情況說明適用 不適用中控技術股份有限公司2024 年年度報告88/332(二二)現任及報告期內離任董事、監事和高級管理人員的任職情況現任及報告期內離任董事、監事和高級管理人員的任職情況1 1、在股東單位任職情況在股東單位任職情況適用 不適用2 2、在其他單位任職情況在其他單位任職情況適用 不適用任職人員姓名其他單位名稱在其他單位擔任的職務任期起始日期任期終止日期CU

332、I SHAN寧波工業互聯網研究院有限公司董事2018 年 4 月-浙江中控園區智能管家科技有限公司董事長2020 年 5 月-浙江中控智新科技有限公司副董事長2020 年 7 月-浙江中控系統工程有限公司執行董事2021 年 2 月2024 年 6 月浙江中控西子科技有限公司董事2021 年 9 月2024 年 3 月杭州嘉科企業管理有限公司執行董事、總經理2022 年 3 月-石化盈科信息技術有限責任公司董事2022 年 6 月-眾一伍德工程有限公司董事2022 年 11 月-浙江工自儀控股有限公司董事長2023 年 12 月-浙江國利網安科技有限公司董事2023 年 12 月-浙江人形機器

333、人創新中心有限公司董事2024 年 2 月-藍卓數字科技有限公司董事2024 年 4 月-中控全世科技（寧波）有限公司董事2024 年 5 月-張克華倍杰特集團股份有限公司獨立董事2018 年 9 月2024 年 10 月中國石油集團工程股份有限公司獨立董事2024 年 2 月-王建新北京煦元科技發展有限公司執行董事2020 年 7 月-深圳市北斗星航科技有限公司執行董事、總經理2020 年 11 月-北京三啟醫療設備有限公司執行董事、經理2022 年 6 月-北京小元健康產業管理有限公司執行董事、經理2023 年 3 月-薛安克杭州電子科技大學二級教授2017 年 4 月-衢州信安發展股份有限公司（曾用名：新湖中寶股份有限公司）獨立董事2018 年 6 月2024 年 7 月浙江南都電源動力股份有限公司獨立董事2019 年 4 月-廣脈科技股份有限公司獨立董事2020 年 9 月-沈海強