中国工厂自动化：工业 AI 规模化落地前需两至三年过渡期

摘要： 本报告分析了中国工厂自动化的工业 AI 落地进展，认为工业 AI 在短期内是收入放大器而非独立增长驱动力，在规模化落地前需经历 2-3 年的过渡阵痛期。

行业主线：

1. AI 落地逻辑：国内 OT（运营技术）厂商在 AI 落地方面比 IT 平台更具优势，核心竞争力在于垂直领域的深度和工艺知识 (Process Knowhow)，而非通用模型能力。
2. 变现模式：工业 AI 的商业化目前仍锚定在传统的 DCS（分布式控制系统）安装基数上，主要通过捆绑销售实现。

关键变化与分歧：

1. 路径分化：厂商在 AI 部署上存在两种路径，一是如汇川技术的“物理融合”路径，将 AI 嵌入伺服驱动、PLC 等硬件；二是如中控技术的“软件捆绑”路径，将 AOP 等软件与 DCS 硬件打包。
2. 落地约束：国企客户对订阅制 (MaaS/RaaS) 存在安全顾虑和国产替代压力，且不同厂商间的协议不兼容（如 Siemens 与中控）导致替换成本极高。

受益方向与风险：

1. 受益方向：具备深厚垂直领域能力、能通过硬件拉动 AI 变现或实现软件订阅黏性的 OT 厂商。
2. 核心风险：中国工厂自动化需求低于预期、市场竞争加剧导致毛利率下降、国产替代进程受阻。