📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本次会议为中控技术 2025 年年度及 2026 年第一季度业绩交流会，核心聚焦公司从传统 DCS 自动化厂家向工业 AI 全球领先企业的战略转型，重点介绍了原生的工业时序大模型 TPT 的技术优势、商业模式变革及市场前景。
核心观点/结论：
- 战略转型与 TPT 模型：公司坚定推进工业 AI 转型，研发出原生的工业基础大模型 TPT。该模型基于时序数据而非语言数据，在流程工业的安全性、实时调控和泛化能力上具有显著优势，旨在实现流程工业的自主运行。
- 商业模式变革：公司正从传统的“买断式”模式转向“订阅制”（MaaS/RaaS）模式。此举旨在将收入与客户创造的价值（如节能降耗）挂钩，提升收入的持续性和可预测性，并增强客户粘性。
- 市场潜力：流程工业数据积累完整，通过 AI 提升 1-3% 的运行效率可带来数万亿规模的效益提升，市场空间远超传统 DCS 业务。
经营与财务要点：
- 业绩走势：2025 年全年业绩承压，营收和净利下滑，主因下游行业压力及 AI 研发的高投入。2026 年一季度营收降幅收窄，经营性利润呈现回暖趋势。
- AI 业务进展：2026 年一季度工业 AI 收入达 1.84 亿元，表现超预期，为达成全年 8-10 亿元的股权激励目标提供了信心。
- 利润影响因素：一季度净利润下降主要受汇兑损益、软件退税及投资收益下降等客观因素影响，剔除后经营性利润实际有所增加。
催化剂与风险：
- 催化剂：国家“人工智能+制造”专项行动意见及碳排放双控刚性考核政策，使工业 AI 需求从“可选项”变为“必选项”；TPT 模型在石化、化工等 13 个行业的标杆案例快速扩散。
- 风险：商业模式从买断转订阅期间可能带来的短期收入波动；下游行业资本开支节奏不确定；工业 AI 复合型人才短缺。