一段时间以来，国内多地以"AI+制造"为牵引，制定各项政策举措、发布典型应用场景、开展专项行 动，加速工业智能体从实验室走向产业一线步伐。企业也积极布局，加快攻关前沿技术，驱动工业实现 智能化进阶。实践表明，工业智能体正释放巨大潜力。例如，长三角电子信息产业集群依托工业智能体 搭建的协同平台，实现跨企业工艺设计效率和供应链响应速度的极大提升；浪潮云推出"海若智能体"， 将计算资源、各类模型以及行业智能体整合为"智数云安"一体化解决方案。 行业最新报告显示，今年全球工业智能化市场规模预计突破3.5万亿元，我国占据的市场份额超过 40%。工业和信息化部两化融合工作领导小组会议明确，以工业智能体为抓手深化人工智能工业应用， 带动工业数据集、工业大模型的创新迭代。当前，加快推进面向典型场景的工业智能体研发与应用，支 持一批企业开展试点建设，全面提升工业全流程智能化水平，已成为重要议题。 工业智能体是集智能化、自主化和协同化于一体的新型工业系统平台，融合了人工智能、大数据和云计 算等新一代信息技术，具备高度智能决策能力以及协同与网络化能力，显著推动制造业各环节转型升 级。凭借强大的数据分析能力，工业智能体改变了传统依赖 ...

股价表现 - 公司股价上涨7.16%至23.06港元 创上市新高23.14港元 [1] - 成交额达8367.11万港元 [1] 战略合作 - 与华为技术签署合作协议 聚焦人工智能矿山数字化运营与决策方案等四大核心领域 [1] - 同时与联想 SAP 德勤 瀚博半导体等行业知名企业签署合作协议共同推动工业智能化发展 [1] 业务发展 - 公司正式更名为中创智领集团并举行智能化战略转型发布会 [1] - 煤机板块发布八大智能矿山创新技术 包括十大矿用作业机器人及电动支架等前沿产品 [1]

股价表现 - 股价上涨7.16%至23.06港元 创上市新高23.14港元 [1] - 成交额达8367.11万港元 [1] 战略合作 - 公司与华为技术有限公司签署合作协议 聚焦人工智能矿山数字化运营与决策方案、工业应用场景、项目层面及联合人才培养计划 [1] - 与联想、SAP、德勤、瀚博半导体等知名企业签署合作协议 共同推动工业智能化发展 [1] 产品与技术发布 - 公司发布八大智能矿山创新技术和产品 包括十大矿用作业机器人、电动支架、常水支架、露天开采全连续装备等前沿技术 [1] - 举行智能化战略转型及更名揭牌仪式 原郑煤机集团正式更名为中创智领集团 [1]

公司战略转型 - 郑煤机正式更名为中创智领 标志着公司从传统煤机制造向智能化科技集团战略转型 [1] - 公司定位为千亿级工业智能科技集团 聚焦高端装备与智能制造产业升级 [1] - 与联想 德勤 瀚博半导体 华为 SAP签署合作协议 覆盖技术研发 人才培养 市场开拓等多领域 [1] 行业更名趋势 - 河南上市企业通过更名传递战略转型信号 莲花味精更名为莲花健康后再更名为莲花控股 卫龙更名为卫龙美味 洛阳玻璃更名为凯盛新能源 [2] - 更名反映企业打破地域与行业认知局限 重塑品牌形象并服务于全球化市场竞争与产业链升级 [2] - 更名是企业整合资源打造第二增长曲线的重要手段 [2] 区域经济影响 - 河南省推进7+28+N产业链群建设 工业经济压舱石地位突出 [3] - 河南A股上市公司上半年营业总收入5087.74亿元 归母净利润447.95亿元 实现营收与净利润双增长 [3] - 企业更名助推河南产业结构向高端化 智能化 绿色化转变 加速新产业赛道发展 [3]

煤机领域业务转型 - 液压支架产品从手动控制和电液控制全面转型为智能控制 [2] - 从单一装备产品扩展到煤矿智能成套开采一站式解决方案 包括液压支架 刮板输送机 采煤机和控制系统 [2] - 技术从煤矿综采工作面拓展到掘进工作面 供液系统和皮带运输集控系统 完善智慧矿山业务系统版图 [2] 汽车零部件业务扩展 - 产品从燃油汽车零部件扩展到智能网联新能源汽车零部件业务 [2] - 新能源汽车业务包括降噪减振产品 智能空气悬架系统 动力电池冷却板和高压智能驱动电机 [2] - 持续探索智能电动汽车驱制转悬相关的电机业务 [2] 工业智能化领域布局 - 推进人工智能与制造相结合的应用 [2] - 提供从煤矿到造船厂 钢厂 港机等多个离散型制造场景的智能工业解决方案 [2] - 数字技术与制造优势结合助力传统产业改造升级并形成新业务竞争力 [2]

工业智能体定义与特征 - 工业智能体是专为工业生产设计、具备自主感知、认知、决策和学习能力的软硬一体系统，融合工业知识图谱等多领域知识，实现从预设编程向自主决策的跃迁 [2] - 与大语言模型不同，工业智能体是机器学习、强化神经网络等技术的集合，以大模型为"脑"、工业知识为"心"、执行控制为"手"的三位一体智能系统 [4] - 工业智能体通过理解自然语言指令改变人机交互方式，无需人工逐步操作，可直接拆解任务并调用工具或外部数据源 [2] 技术应用与场景 - 推动研发从经验试错向智能驱动转变：深度分析海量数据缩短研发周期，扩大研发设计组合搜索空间 [3] - 生产制造环节实现自动化向自主化升级：优化生产排程、设备维护控制和跨系统协同，提升复杂环境自主作业能力 [3] - 供应链与企业内部管理优化：通过智能推理自主处理订单、库存预警和销量分析，增强供应链弹性并提升管理效率 [5] 效率提升成果 - 工厂工艺准备时间缩短60%，订单准交率提升20% [6] - 注塑工艺参数调试时间缩短90%以上，员工培训成本下降75% [6] - 通过OCR与多模态模型结合，降低人工录入时间和出错率，自动生成工艺流、报价与生产计划 [5][6] 市场规模与发展态势 - 全球工业智能化市场规模2024年将突破3.5万亿元，中国市场份额超过40% [1] - 工业智能体被工信部列为深化人工智能工业应用的重要抓手，带动工业数据集和大模型创新迭代 [1] 技术挑战与瓶颈 - 工业门类多、行业壁垒高导致大模型算法适应性、实时性和可靠性不足 [7] - 工业现场存在数据孤岛、缺失和噪声干扰，训练数据安全可靠性存在不确定性 [7] - 智能体面临API漏洞、代码供应链破坏和提示词注入等安全威胁，可能造成运行偏差 [7] 生态建设与标准化 - 需构建自主可控的工业AI平台，突破算力适配、模型压缩和调度推理等技术瓶颈 [8] - 加强智能体标准体系和评估机制建设，推动通用模型接口、数据规范和性能指标研制 [8] - 通过灯塔工厂等样板打造生态实验厂，开展模型复用、算法开源和平台对接试验 [8]

工业智能体定义与核心特征 - 工业智能体是专为工业生产设计、具备自主感知、认知、决策和学习能力的软硬一体系统 [2] - 融合工业知识图谱和多领域知识 实现从预设编程向自主决策和动态自适应跃迁 [2] - 以大模型为"发动机" 工业知识为"心" 执行控制为"手"的三位一体智能系统 [2][4] 市场规模与发展态势 - 全球工业智能化市场规模2024年将突破3.5万亿元 中国市场占比超过40% [1] - 工业和信息化部提出以工业智能体为抓手深化人工智能工业应用 [1] 技术优势与交互变革 - 通过自然语言指令改变人机交互方式 无需人工逐步操作软件 [2] - 具备任务拆解、工具调用和多智能体协同能力 [2] - 浪潮云洲工业具身智能体融合多模态感知和大模型规划 提升复杂环境自主作业能力 [3] 研发环节应用 - 推动研发从经验试错向智能驱动转变 深度分析海量数据缩短研发周期 [3] - 在海量空间搜索 推动更多研发和设计组合创新 [3] 生产制造环节应用 - 推动制造过程从自动化向自主化升级 [3] - 优化生产排程、设备维护控制和跨系统协同 [3] - 解决传统工业机器人对多零部件抓取、检测场景适应性不足问题 [3] 运营效率提升 - 智能推理和预测自主开展订单处理、库存预警和销量分析 [5] - 黑湖科技通过智能体嵌入使工厂工艺准备时间缩短60% 订单准交率提升20% [6] - 卡奥斯注塑智能体使工艺参数调试时间缩短90%以上 员工培训成本下降75% [6] 供应链与管理优化 - 增强供应链弹性 提升人力财务决策效率 [5] - 需要与整体数字化转型协同推进 融入生产流程成为工厂"自然部分" [5] 营销服务变革 - 推动从被动响应向主动预测变革 售前分析潜在市场需求实现精准营销 [6] - 售中通过数字人三维模型提供沉浸式交互 售后高效处理疑问并转化服务数据为洞察 [6] 技术挑战 - 工业门类多、行业壁垒高导致大模型适应性、实时性和可靠性存在问题 [7] - 数据孤岛、缺失和噪声干扰影响训练数据可靠性 [7] 安全挑战 - API漏洞、代码供应链破坏和提示词注入可能导致运行偏差 [7] - 智能体通过接口或代码自主执行任务带来额外安全威胁 [7] 发展建议 - 需构建自主可控、兼容异构的工业AI平台 突破算力适配和模型压缩技术瓶颈 [8] - 加强智能体标准体系和评估机制建设 研制通用模型接口和数据规范 [8] - 依托灯塔工厂构建生态实验厂 开展模型复用和算法开源试验 [8] - 完善协议、安全伦理、法律责任界定及应急接管机制 [8]

行业趋势 - 2024年人工智能与各行业加速融合 垂直领域大模型成为主要趋势 相较于通用大模型 垂直模型在输入输出端更聚焦 依赖专业数据集并专注于特定问题 [1] - 工业领域成为垂直大模型商业化落地的重要突破口 因其生产环节与数据类型复杂但流程机制明确 [1] - 工业大模型已在节能、制造、管理等多方面应用 随着数据积累和场景延伸 商业化有望加速 [1] 技术应用与效益 - 大模型可将高难度制造工艺的平均准确率从70%提升至90% 并具备持续自我升级能力 [2] - 大模型实现工业生产全流程打通 解决多能源介质（至少15种）和多类型水资源的全局整合难题 [2] - 能碳大模型通过数据采集构建全知识库 训练10+细分模型 形成统一智能服务体 推动管理模式从信息系统向智能引擎转变 [3] - 大模型落地后 即使在已全面节能减排的工厂 仍可实现5%的额外能源节约效率 [4] - 直观降本效果打破企业对数字化投入回报率的疑虑 加速商业化模式落地 [4] 实施挑战 - 数据采集基础薄弱 如机械表未替换为智能表 或存在数据不全面和"数据烟囱"问题 阻碍大模型赋能 [6] - 数字化程度参差不齐 且管理者对前期投入和效果缺乏明确认知 市场了解有限 实践案例需进一步普及 [6] 落地路径 - 老厂房改造成为最快落地项目 尤其在能源领域产生立竿见影的经济成效 提升企业数字化建设意愿 [6] - 服务商介入新厂房建设 通过数字孪生系统（如天智·石油化工大模型）覆盖全产业和全流程 或采用模块化商业模式（如电站建设或售卖压缩空气）逐步落地大模型功能 [7] - 更直观成效和灵活形式加速商业落地 大模型为工业场景提供更好适应性、定制性和准确解决方案 [7]

工业智能化发展 - 工业智能化与国家推动新型工业化、发展新质生产力的战略导向同频共振 [1] - 大模型技术爆发为工业深度智能化带来历史性机遇 [1] - 上海世界人工智能大会展现AI技术前沿、产业趋势与全球治理的最新实践 [1] 广域铭岛的技术与产品 - 广域铭岛携"Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体"亮相世界人工智能大会 [1] - 公司推动AI深度融入工业制造核心环节，从局部优化迈向全链路质变 [1] - 工业AI落地面临挑战，包括私有化数据获取难、工艺知识与AI技术割裂 [1] 工业AI落地的挑战与解决方案 - 制造企业对AI有迫切需求，但Chat类产品与业务流程脱节，难以融入每个环节 [2] - 大模型缺乏工业现场感知能力和工艺机理理解，无法带来实质改变 [2] - 工业AI落地需调整工艺模型、适配生产场景、构建知识库，技术门槛高 [2] - 稳健的平台底座是关键，需数据治理、知识体系构建等底层基础设施支撑 [2] Geega工业AI应用平台的核心能力 - 平台面向智能制造全栈领域，提供从AI基础设施搭建到智能体落地的一站式解决方案 [6] - 三大核心能力：工业数据标准化、闭环知识封装与还原、"量体裁衣"式智能体开发 [7] - 数据与知识双轮驱动，孕育工业智造超级智能体 [7] 工业智造超级智能体的应用效果 - 超级智能体覆盖企业"研、产、供、销、服"全链路业务场景，实现全流程自动化 [8] - 排产智能体1-2分钟推荐最优约束组合，1小时内完成最优计划发送 [8] - 仓储智能体减少缺件导致的计划调整次数50%以上，风险件及时交付率提升至95%以上 [8] - 突发供应链中断时，12类智能体5分钟内协同生成应急方案并验证可行性 [10] - 某整车厂排产时间从6小时压缩到1小时，每月节省约60小时 [10] AI原生企业的定义与实践 - AI原生企业是"AI+企业"的深度融合，需理解业务流程并构建新生产力 [12] - 广域铭岛从具体岗位、流程、场景出发，训练能真正上岗的数字员工 [12] - 已赋能汽车、新能源电池、有色金属等行业，驱动全链路智能化升级 [12] 广域铭岛的行业影响 - 公司已赋能超过60家企业，积累大量真实场景实践 [13] - 为既有能力注入AI引擎，提升生产效率，促进产业数智化变革 [13] - "Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体"是技术里程碑，助推新质生产力发展 [14]

公司业绩表现 - 2024年公司实现总营业收入16 82亿元 同比增长19 55% 归母净利润2 52亿元 同比增长56 64% [2] - 2025年一季度营收4 2亿元 同比增长14 60% 归母净利润0 61亿元 同比增长42 30% [2] - 预计2025-2027年EPS分别为1 27元 1 73元 2 06元 目标价上调至31 66元 [2] 技术研发与资质 - 公司拥有国家级制造业单项冠军 专精特新"小巨人" 火炬计划国家重点高新技术企业等资质 [3] - 通过ISO 9001/45001/14001 CMMI 5级等全体系认证 具备CNAS国家认可实验室资质 [3] - 2024年研发投入占比10 44% 新增发明专利16项 累计有效专利236项 [3] - 深度融合人工智能 大模型 实时数据库等前沿技术 承担多项国家级科技专项 [3] 产品与市场策略 - 构建IT/OT一体化平台 提供工业自动化系统与工业软件深度融合的全生命周期服务 [3] - 典型案例多次入选工信部示范项目 拥有覆盖全国的17个事业部制营销网络 [3] - 通过下沉式渠道实现技术优势向市场渗透 提升客户黏性与市场份额 [3] 行业定位与发展 - 公司深耕控制系统领域 围绕工业互联网持续拓展产品矩阵 [2] - 作为智能制造系统解决方案供应商 赋能工业智能化转型 [3] - 技术突破与政策红利驱动盈利水平持续显著提升 [2]