中控技术深度报告：以工业AI重构千亿市场

正文目录飞轮起点：客户数据+Know-how 4全国领先的流程工业控制系统 4流程工业的场景特性相对更适合AI落地 4独一无二的工业数据资源 5飞轮内核：TPT时序大模型 6发展迭代：从单点工具到工业具身智能平台 6TPT2.0：面向流程工业的专属大模型 6UCS+TPT构成AOP 7商业化模式跃迁：从一次性收入到订阅收入 8商业模式变革的五重意义 8市场空间测算：订阅理论空间约2800亿元 9股权激励绑定AI增长：AI收入三年复合增速目标超120% 10为效果付费：提效与节能双击 10流程工业能耗碳排压力凸显，政策倒逼智能减排 10TPT2.0破解行业改造难题：安全、生产、减碳三重收益 10行业规模化落地，龙头项目量化验证价值 盈利预测与估值 12风险提示 14图表目录图1：TPT2.0发布会现场：见证工业智能从“单点突破”迈向“全局赋能” 6图2：UCS：重构DCS架构·AOP神经中枢 8图3：TPT2.0：工业大模型·智慧之脑 8图4：六大龙头项目量化验证价值 表1：公司DCS产品对比 4表2：TPT时间序列大模型与通用大模型对比 7表3：TPT订阅服务市场空间测算 9表4：公司股权激励营业收入考核指标（2026-202810表5：工业AI业务收入考核目标（2026-2028年） 10表6：TPT八大标杆项目明细 12表7：收入及增速预测（单位：亿元） 13表8：可比公司估值 14表附录：三大报表预测值 15飞轮起点：客户+数据+Know-how全国领先的流程工业控制系统DCS（DistributedControlSystem，集散控制系统）是三大类工业自动化控制系统之自动化控制系统一般可分为集散控制系统（DS、安全仪表系统（SIS）和网络化混合控制系统（PLC）等。DCS以控制器和现场设备为基础，将相关工艺信号汇集到系统中，由操作站进行监视或其他控制操作，是以分散控制、集中操作、分级管理为主要特征的工业自动化控制系统。公司在DCS领域已建立较为突出的领先地位。DCS市占45.1%68.5%5.9pct59.4%3.2pct3.9万家，交付控制系统超10万套。公司依托在流程工业领域深厚的技术积累与行业洞察，已构建起从底层自动化控制到上层工业智能化的全产业链布局，为能源、化工、石化等关键行业提供稳定可靠的解决方案与服务，持续推动工业生产向高效、安全、智能转型。产品层面，公司形成了覆盖不同规模装置的DCS产品矩阵：ECS-700定位大型高端控制系统，按可靠性原则设计，支持全冗余系统结构（供电系统、通信网络、操作站及控制站冗余配置，支持OBS、PIET、odbus、、T、EtherIP等国际标准现场总线接入及多种异构系统综合集成；ECS-700neo为自主开发的高可靠横装集散控制系统，采用高性能处理器、高速总线和高容积率设计，可减少线缆成本和机柜空间、降低施工和维护成本，并支持长期历史存储、电子签名、审计追踪等功能；JX-300XP则面向中小型规模生产装置，可广泛应用于各类复杂控制要求的生产装置。表1：公司DCS产品对比对比维度 对比维度 ECS-700 ECS-700neo JX-300XP产品定位 中控术系控制统一；型高端控制系统

中控技术自主开发的高可靠横装集散控制系统

面向中小型规模生产装置的过程控制系统核心目标/用途 帮助用实现业自化 助力企实现益化理 可广泛用在种复控制求生产装置系统设特点 按照可性原进行计，分证系统全可靠架构/署 支持全余系结构实现电统、通网络、作站控制的冗配置

采用高性能处理器、高速总线和高容积率设计HMI/署

吸收成熟的网络技术、微电子技术成果采用高性能微处理器和成熟的先进控制算法运维/本 具备完的工管理能 减少线成本机柜间，低工维护成本支持PROFIBUS、PROFINET、Modbus、

-应用了信号处理技术、高速网络通信技通信/成能力 FF、、EtherNet/IP等国准现场总支持国外主工业信协议线接入；支持多种异构系统综合集成

术、现场总线技术安全/靠性 支持系连续常运；具故安全功能支持长历史储、子签、计踪等功能，保证数据安全性和一致性

提高系统稳定性和可靠性公司官网流程工业的场景特性相对更适合AI落地相较离散制造业，流程工业在若干维度上与AI技术的适配度可能更高：其一，变量连续、可微分，适合数值优化。流程工业的核心变量（流量、浓度）均为连续量，符合传统控制论和现代机器学习的数学假设；而离散制造业中大量是良品/次品分类、装配顺序等离散决策问题，建模方式不同，更依赖计算机视觉和规则系统。较长时间内相对稳定，训练出的模型复用性更强。其三，机理模型积累深厚。流程工业的化学反应动力学、热力学、流体力学有上百年的科学积淀，存在大量可编码的“第一性原理”知识，AI较纯数据驱动的黑箱模型更可靠，也更容易获得工厂信任。其四，安全事故代价高，精细化管控意愿强。AI应用的付费意愿总体高于一般制造业。独一无二的工业数据资源中控技术凭借30余年的行业深耕和超过10万套的产品应用，构建了可触达100EB规模的工业数据资源10钢铁等50余个细分领域。效性的工业高质量时序数据集和知识数据集。通过推进装置数据量、行业覆盖度、数据完整性的全面提升，PB200个高质量时序数据集和八大工业知识数据集。①排他性获取流程工业的生产数据是企业核心机密，合法触达途径有限。DCS装机即数据入口，而更换控制系统涉及停产与安全风险。②数据质量AI训练需要“工况—操作—结果”的完整因果链。开停车、异常、事故等长尾稀缺样本尤其依赖长年运行积累，难以花钱购买。③规模与多样性决定泛化能力50余个细分行业、10万余套装置的数据多样性，是“预训练+立的前提。AI做成“产品”而非“④数据+执行闭环，形成飞轮公司不仅具备数据通道，同时也具备执行通道。TPT2可实现“感知-识别-决策-轮。⑤30年积累无法用资本速成100EB10与算力，也无法压缩“装置真实运行时间”这个变量。⑥数据：联盟生态+企业共建130余家行业头部企业、设计院、总包商与服务商，共同构建“工业AI数据联盟”跨工况的装置数据流通。飞轮内核：TPT时序大模型发展迭代：从单点工具到工业具身智能平台TPT是基于海量工业数据预训练和混合专家模型（MoE）AI平台，具备模拟（mation、控制（ool、优化（Oation、预测（Pediction、评估（vaation）五大能力。TPT1.0（2024年6月）——点，累计落地超110个标杆试点项目，为后续迭代奠定数据与场景基础。TPT2.0（2025年8月）——TPT2.0是深度契合流程工业第一性原理的可信大模型，有望改变“经验驱动生产”的行业惯性。发布当518业化的关键周期。图1：TPT2.0发布会现场：见证工业智能从“单点突破”迈向“全局赋能”新浪财经TPT2.0：面向流程工业的专属大模型TPT以工业机理为内核，以混合专家（MoE）与优化Transformer为骨架，旨在缓解通用AI在工业场景的“幻觉”问题，为智能制造提供可信的智能引擎。TPT技术架构包含三大创新：一是机理深度融合：AIMoE混合架构：言指令的协同理解，提升模型的泛化能力与运行效率。三是架构深度优化：Transformer，强化长短期依赖捕捉能力，提升对生产过程的预测与控制精度。TPT具备五大核心能力，贯穿“仿真—控制—优化—预测—评估”的完整闭环，盖工业生产从模拟验证到实时运行、再到决策管理的各个环节，可全流程赋能工业生产智能化：一是模拟仿真低试错成本；二是自适应控制制；三是决策优化效；四是趋势预测提供支撑；五是状态评估定。与通用大模型相比，PT数据基础为DS运行数据、设备高频数据等工业时序数据，核心能力为预测工艺趋势、识别设备异常、优化控制参数，直接服务生产过程（如电解槽温度预测、异常诊断、pH优化控制数据，服务于知识检索、报告生成与人机交互。二者关系上，TPT负责“看懂生表2：TPT时间序列大模型与通用大模型对比维度TPT时间序列大模型通用大模型核心定位工业时序数据的“专家”知识管理的“管家”数据基础 DCS运数据设备频数等工时序数据核心能力 预测工趋势识别备异、化控制参数适用场景 直服务生产过程如电槽温预测、异常诊断、pH优化控制

文本、代码、企业知识库等静态语义数据理解用户指令、检索知识文档、生成生产报告、提供决策建议服务知识管理和人机交互，如问答、报告生成、专家建议二者关系 负责“懂生数据优化产程” 负责“解人指令组织识表达结果”时间序列大模型TPT公众号UCS+TPTAOPUCS：重构DCS架构的AOP神经中枢。UCS打破了传统DCS架构的物理限制，通过“云—网—端”新型极简架构，以及“软件定义、全数字化、云原生”的设计理念，对50DCS技术架构进行了重构：90%，现场线缆成本约80%，项目改造周期缩短约50%。UCS采用零信任网络安全架构，安全可靠性较传DCSI/OI/OI/O及全数字化的APL系统等数字信号系统，并采用全光纤网络传输。图2：UCS：重构DCS架构·AOP神经中枢工控网公众号TPT2.0：AOP的智慧大脑。TPT具备预测预警与决策一体化能力，可自动诊断问题根因，实时生成可执行的优化方案；可精准捕捉设备时序数据趋势，依托MoE架构抑制“机器幻觉”，快速定位生产瓶颈，输出可落地的优化方案，并通过语言交互生成智能体，实时监控异常、优化运行参数，实现多装置、多场景的快速复制与全局优化。图3：TPT2.0：工业大模型·智慧之脑工控网公众号TPT2.0作为工业智能的“大脑”负责决策与优化，UCS通用控制系统作为“身体”负责精准执行AOP了“工业具身智能”的内涵。商业化模式跃迁：从一次性收入到订阅收入商业模式变革的五重意义2025年，流程工业自动化行业步入存量运营与价值深耕新阶段，行业商业模式正从“一次性交付”向“持续性服务”加速转型。公司持续推进商业模式升级，由一次性买断授权逐步转向模型即服务（aa、结果即服务（）的价值订阅模式，依托为客户创造的实际价值实现持续收费。TPT以标准化订阅模式为主，以高ROI驱动客户增长，以数据迭代实现长期共生。订阅制对公司商业模式的影响可从五个维度理解：第一，收入性质变化：ARR透明度与可预测性显著提升。第二，平滑周期，降低资本开支依赖。传统S绑定工厂建设期（X，订阅制将收入锚点移至工厂运行期（X，依托客户的存量基盘，与新建投资周期脱钩。第三，客户侧Capex→Opex，降低门槛。客户可按需订阅，将资本性支出转化为运营性支出，既降低数字化转型的初始投入门槛，也有助于加速订阅模式渗透。第四，现金流前置与盈利结构改善。按年预付、分期确认，现金流先于收入到账；预收沉淀为合同负债，成为订阅景气度的前瞻指标；营运资本由“垫资型”转向“预收型”，续费边际成本低，利于费用率下降与净利率修复。第五，客户成功与数据飞轮制度化。公司构建客户成功管理体系与“自主+远程+现场”三级服务网络；云化部署提升用户粘性、延长产品生命周期、实现数据共享与复用，形成“数据回流→模型提升→续约扩面”的飞轮。市场空间测算：订阅理论空间约2800亿元2025DCS28万套、TPT100万元/TPT20252,800亿元；假设装置数每5%，20303,574亿元。DCS45.1%203055%，对应可覆盖DS装置数由约12.6万套增至19.7万套（年增速约9-10，对应可服务订阅空1,2631,969亿元。表3：TPT订阅服务市场空间测算空间测算20252026E2027E2028E2029E2030E我国流程工业DCS装置数（万套）28.029.430.932.434.035.7Yoy5%5%5%5%5%5%TPT年化订阅价格（万元）100100100100100100全国TPT订阅理论空间（亿元）2,800.02,940.03,087.03,241.43,403.43,573.6中控技术市占率45.10%47%49%51%53%55%市占率增加百分比2.00%2.00%2.00%2.00%2.00%2.00%中控DCS装置数(万套)12.613.915.216.618.119.7Yoy10%9%9%9%9%中控可服务订阅空间（亿元）1,262.81,384.71,515.71,656.31,807.21,969.0股权激励AI业务收入目标值上限(亿元)102550公司年报，智研瞻注：上述测算为理论空间，实际渗透节奏取决于产品标准化程度、客户预算与付费意愿等多重因素。股权激励绑定AI增长：AI收入三年复合增速目标超120%2025年，公司工业AI产品覆盖化工、石化、油气、医药等13个行业，累计落地项目个。2026Q1AI1.84亿元202591.5亿元的AI收入水平。202611,700万股，覆盖核1,26757.98元/股，分三个归属期考核。本次激励将工业AI业务收入单独列为考核指标：2026/2027/2028AI10/25/50亿元，触发值分8/15/30105/145/20095/110/135亿元。以目标值计，AI120%AI立为战略核心，AI板块有望成为未来三年业绩增长的重要引擎。表4：公司股权激励营业收入考核指标（2026-2028年） 表5：工业AI业务收入考核目标（2026-2028年）考核年度触发值(亿元)目标值(亿元)考核年度触发值(亿元)目标值(亿元)2026年95.0105.02026年8.010.02027年110.0145.02027年15.025.02028年135.0200.02028年30.050.0为效果付费：提效与节能双击流程工业能耗碳排压力凸显，政策倒逼智能减排据国家统计局数据，2025年全国能源消费总量61.7亿吨标准煤，工业领域能耗约40亿吨；其中流程工业能耗占全国工业能耗约三分之二以上，是国内第一大能源消耗板块。全国工业领域年二氧化碳直接排放总量约49.7亿吨，流程工业对应年碳排放总量约40亿吨，约占全国工业碳排放总量的80%，是实现碳中和的核心攻坚领域。分行业看，石油化工行业年碳排放超8亿吨，合成氨每吨产品碳排放约2.5吨，乙12.310%，熟料生产中既有燃料燃烧排放，也有石灰石分解带来的过程排放，减排难度较高。2026年4月，中共中央办公厅、国体系；202669大流程高耗能行业，下达能效提升目标，改造成效纳入央企、地方国企考核，未达标企业实施差别电价约束。工业减排责任进一步压实，或将持续催化流程工业智能化改造需求。TPT2.0破解行业改造难题：安全、生产、减碳三重收益行业痛点方面：其一，装置运行相对粗放、能效存在浪费——流程装置多依赖人工经验调控，很容易出现操作人员操作不及时、操作不到位等问题，导致装置普遍存在自控率低、控制性能差、能耗偏高等问题，优化潜力较大；其二，传统技改受限、成本高昂——AI部署灵活、见效更快；其三，转型诉求迫切、双重驱动——制造业正从“规模扩张”向“价值创造”转型，企业面临生产端降本增效与合规端节能减碳的双重诉求。TPT2.0并非单纯的数据分析工具，而是面向流程工业连续生产场景的工业智能体，通过高频时序数据理解工况变化、提前识别异常风险，并在约束条件下自动寻找最优控制策略，其落地价值体现在三端：安全端：TPT通过实时识别异常工况、提前预警风险并联动控制系统，推动安全管理从“事后救火”转向“事前防控”。兴发集团案例中，操作人员每日平均手动干预次数由2342次降至47次，安全事故率降低80%。生产端：TPT在质量、能耗、设备寿命和安全边界等多目标约束下进行参数寻优，帮助装置长期运行在更优区间。典型案例显示，TPT1%-3%；兰州石化乙烯0.373%2000成本与减碳端：TPT通过对电耗、汽耗、温度、压力等多维变量协同优化，降低单位产品能耗。氯碱场景中，TPT可推动吨碱电耗下降约5%；兴发集团吨碱电耗下降50kWh，全生命周期节电约1.2亿度。行业规模化落地，龙头项目量化验证价值2025AI13大核心行业，客户包括中石油、中石化、万华化学等行业龙头。代表性项目包括：中石油兰州石化（乙烯裂解，单炉乙烯收率提升0.373%；兴发集团（氯碱能效管控，吨碱电耗降50kh/t，整体效益提升1%-3，项目建设成本降低60%；万华化学（能耗优化，吨碱电耗下降约5，年综合降本超千万元；中国石化（裂解优化，装置运行更趋稳定，行业示范效应显著；中煤集团（煤气化，核心装置效率提升，年增效超500万元；大唐多伦煤化工（87.5%41.94万吨。图4：六大龙头项目量化验证价值公司官网更完整的量化成效详见下表。表6：TPT八大标杆项目明细客户名称所属行业核心改造内容关键量化成效年化经济效益项目定位兴发集团湖北兴瑞化工氯碱化工TPT+UCS一体化架构，接入15000+监控点位，部署智能控制、报警治理、操作导航三类工业智能体，烧碱浓度闭环优化、全厂自控闭环烧碱浓度稳定锁定32%~32.1%极窄区间；烧碱浓度稳定锁定32%~32.1%极窄区间；工厂定员减少70%；调节阀智能诊断准确率95%+整体效益提升1%~3%，项目建设成本降低4000万+全球首套氯碱全流程自主运行工厂、TPT具身工业智能样板工程万华化宁波 氯碱化

TPT5%子膜寿命预测、废液pH95%

年综合降本超千万元 氯碱行标杆化项目中石油州石化 石油化榆林化工

和TPTTPT

5h压缩至1h0.373%99.79%；提前3~4

2000元+项目整体年化效益

乙烷制乙烯行业标杆项目镇海炼化 石油化

余热回收匹配、燃料气消耗寻优TPTAI

年节省燃料气成本约1500万元设备运维由事后抢修转为预测性

约4000元 炼油行节能化标杆贵州磷化 磷化

艺指标、控制器健康、设备健5~30

维护；无效报警过滤、异常根因自动追溯；控制回路参数自动整定，装置平稳性持续提升32.5%→100%

非计划停车显著减少，全厂运营效率大幅提升预计可提升产汽量

磷化工智能自主运行工厂标杆TPT（+报

1.2t/h

硫磺制酸行业全流程智祥云股份 硫磺制

警治理45条核心控制回路

96.22%234247次

9600153万元

能优化标杆年增产硫磺年增产硫磺200吨，年益141万 国内首套化风险率提升95%；硫回装置稳率元；年标煤动预警杆项目提升超30%，H₂S波动幅度下降吨、减碳3700吨40%硫回收装置全流程主动风险防控析、人员行为识别模型，气化+分析效率提升70%，隐患排查效化工安全广西华谊能化TPT为底座融合DRM态 装置异预警确率≥95%，风风险集、QRA定量险分 根因定准率90%；定风险大唐多伦煤化工新能源&双碳公司年报，智研瞻

TPT

87.5%15.17碳减排41.94万吨

全厂用能成本显著下降，煤化工低碳转型标杆

国内能源耦合一体化标杆项目盈利预测与估值工业自动化及智能制造解决方案：该业务是公司营收占比最大的板块，持续提升，DCS45.1%、连续十五年蝉联第一。且TPT带来的AI收入归属该部分，按公司股权激励目标的指引，2026-2028年AI收入预计分别为8-10亿、15-25亿、30-50亿。2026—202818.59%、20.29%33.26%，对应营收53.69亿元、64.58亿元和86.07亿元。仪器仪表：APLHermes系列新型仪表并实现SFM800质量流量计等新品，2025年自动化仪表中标“三桶油”和国家管网框架。展望后续，石化化工老旧装置更新改造、油气与管网等新兴领域拓展及海外仪表业务推广，有望支撑板块在新口径基数上稳健增长，2028年增速分别为5%、7%和9%，对应营收13.15亿元、14.07亿元和15.33亿元。工业软件：该板块是公司工业AI战略的核心承载之一：TPT时序大模型2025年已从化工、石化、能源横向拓展至13个行业并全面进入规模化应用阶段，商业模式由一次性买断转向MaaS/RaaS价值订阅；2026年一季度工业AI业务收入已放量至1.84亿元、超过2025年前三季度总和；公司2026年限制性股票激励计划将2026—2028年工业AI业务收10亿元、2550亿元，彰显管理层信心。AI订阅及软件产2026—20288%、10%和13%，对应营收7.72亿元、8.49亿元和9.60亿元。运维服务：202320252.80亿元、4.244.47亿元，同比分别-3.73%、+51.69%、+5.33%10万套、累3.9万家流程工业客户，存量装置基数持续扩大带来点检、升级、维修等全生命周期服务的刚性需求；公司搭建“自主+远程+系，服务效率与客户粘性持续提升，且随订阅制业务规模化，运维服务作为客户触点的入口价值进一步凸显。2026—20285%、5%4%4.69、4.935.13亿元。S2B平台业务：202420257.4710.55亿元，2025年41.22%20255.12%，公司正主动优化业务结构、以质换量：PlantMart锚定“专业品电商平台”核心定位，着力高价值客户和自动化电仪专业品，重构商品底池与运营体系、追求高质量经营。我们预计因为毛利较低，该业务收入增速将放缓2026—202812%、15%、17%2026—202811.82亿元、13.59亿元和15.90亿元。表7：收入及增速预测（单位：亿元）业务领域20252026E2027E2028E营业总收入80.7391.06105.66132.01YOY-11.66%12.80%16.03%24.95%工业自动化及智能制造解决方案

45.27 53.69 64.58 86.07YOY-19.77%18.59%20.29%33.26%仪器仪表12.5213.1514.0715.33YOY-17.56%5.00%7.00%9.00%工业软件7.157.728.499.60YOY-3.78%8.00%10.00%13.00%运维服务4.474.694.935.13YOY5.33%5.00%5.00%4.00%S2B业务10.5511.8213.5915.90YOY41.22%12.00%15.00%17.00%估值方面：使用市盈率对公司进行估值。可比公司以行业相关性为标准，我们选取索辰科技、中望软件、能科科技、华大九天这4家可比公司。根据 一致预期，可比公司2026—2028年的平均PE分别为182/124/137倍。股票代码公司名称（亿元）股票代码公司名称（亿元） 总市值营业收入（亿元）净利润（亿元）PE（倍）2026E 2027E2028E2026E2027E2028E2026E2027E2028E688507.SH 索辰科技185.355.96 7.107.770.761.011.12242.76183.13165.07688083.SH 中望软件94.8010.18 11.7413.600.871.331.75108.9971.3754.23603859.SH 能科科技111.7318.52 21.7825.182.823.504.2739.6631.8926.19301269.SZ 华大九天613.0717.48 22.0323.391.822.902.04337.54211.44300.86平均值182.24124.46136.59688777.SH 中控技术837.9491.06 105.66132.017.068.8310.90118.6094.8376.89（时间截至2026年7月11日26-2891.06、105.66、132.01亿，对应增速分别为12.80%、16.03%、24.95%267.06P/E倍，维持增持评级。风险提示1、核心竞争力风险：工业AI与工业大模型技术迭代速度较快，若公司对技术发展方向判断出现偏差、关键研发项目进度滞后，可能导致产品技术优势减弱；核心技术人员流动、知识产权保护体系的疏漏，也可能造成技术壁垒受损，影响公司行业竞争地位。2、经营风险：AI加剧；公司传统业务与宏观经济周期关联度较高，若宏观经济复苏力度偏弱，可能拖累传统业务的营收与利润表现；商业模式切换过程中，短期收入确认节奏的变化可能导致阶段性财报数据承压，影响市场对公司业绩的短期预期。3、AI业务发展风险：TPT大模型的市场渗透速度、标准化场景复制能力或订阅用户续费率低于预期，AI的安全管控与隐私保护是业务发展的重要前提，若发生数据泄露等安全事件，可能对公司品牌声誉、客户合作关系及业务拓展造成负面影响。表附录：三大报表预测值资产负债表 利润表(百万元)20252026E2027E2028E(百万元)20252026E2027E2028E流动资产14906162281755120201营业收入807391061056613201现金3559483046174805营业成本5553610169738581交易性金融资产1780193720331917营业税金及附加59637393应收账项4662427352396659营业费用85086110101300其它应收款107110130166管理费用407448510651预付账款354339402506研发费用951136614791716存货3179365039724978财务费用(28)(48)(36)(28)其他1265108811591171资产减值损失233(28)17121非流动资产3921347339814109公允价值变动损益(1)(1)(1)(1)金融资产类0000投资净收益142142142142长期投资1756137715281554其他经营收益313291291299固定资产789915固定资产78991510861184无形资产1321107432营外收支 (4) (4) (4) (4)在建工程1189159223利润总额4977729681204其他123298111341117所得税39385173资产总计18827197012153224310净利润4587339171131流动负债85918240流动负债85918240914710797短期借款955492586678应付款项498545435491695017273442441706883109064084710431297归属母公司净利润EBITDA预收账款0001EPS（最新摊薄）0.560.891.121.38其他2650320530693168非流动负债123115