📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告聚焦工业 AI 的落地应用，重点探讨了时间序列大模型 TPT 在流程工业中的模拟、控制、优化、预测及评估五大能力，认为其能有效解决生产瓶颈并提升资源利用率。分析指出，中国“AI+工业软件”细分市场增长迅速，预计 2024-2029 年复合增长率达 41.4%，工业 AI 正逐步从技术验证走向工业化规模应用。
行业主线：
- 物理 AI 场景落地：以 TPT 为代表的时间序列大模型赋予工厂决策能力，在保障安全、提升质量、降低能耗等场景中发挥核心作用。
- 市场空间扩容：工业 AI 软件细分赛道崛起，市场渗透率预计从 2025 年的 9% 提升至 2029 年的 22%。
关键变化与分歧：
工业 AI 的竞争重心已由单一算法转向“数据资产、行业知识、核心算法、产品平台”四位一体的深度融合，行业准入门槛显著提高。
受益方向与风险：
- 受益方向：具备海量真实工业数据积累和模型迭代能力的行业龙头（如中控技术）。
- 核心风险：行业发展不及预期、技术迭代不及预期、竞争格局恶化。