文章核心观点 - 2025工业操作系统大会在苏州吴中区召开，聚焦“AI赋能、智控领航、新质跃升”，旨在抓住“十五五”关键窗口期，通过协同创新推动工业操作系统网络化、开放化、智能化发展，以筑牢制造强国根基 [1][6] 大会概况与战略意义 - 大会由工信部指导，中国电子信息产业发展研究院与苏州市人民政府共同主办，首次从“工控大会”更名为“工业操作系统大会”，彰显国家对工业操作系统等根技术的高度重视 [6] - 大会汇聚政产学研用全产业链核心力量，深入探讨以“机遇共享、标准共研、平台共用、生态共建”为核心的发展路径，旨在加快打通生态壁垒 [1] 会议核心议题与讨论 - 与会专家围绕自主创新工业操作系统实践、具身智能/AI大模型与工业操作系统融合、标准适配与协同等关键议题进行讨论，梳理共性挑战 [2] - 在实践分享环节，专家探讨了AI背景下工业操作系统的技术方向、全球发展态势及前沿进展，“龙芯+开源鸿蒙”及油气、钢铁等行业标杆企业分享了研发应用进展 [2] - 大会策划了机器人、电力装备等细分行业供需对接会，以及“AI驱动下智能核心部件与操作系统协同适配”等主题交流会，以促进产业链高效匹配 [2] 发布的创新平台 - 大会发布了国家工业操作系统检验检测公共服务平台，该平台以标准测评认证体系建设为核心，旨在打造覆盖芯片级至行业级的全栈适配测试验证工具链，保障关键基础设施安全 [3] - 大会发布了开放原子紫金专区运营总部，由江苏软件产业人才发展基金会、苏州市工信局与吴中区人民政府三方共建，将围绕RISC-V、工业软件、AI模型等关键领域探索形成有全国影响力的开源技术成果 [3] - 大会发布了工业操作系统（数字制造）综合创新平台，由苏州汇川技术携手重点软件企业、制造业龙头与科研院所共建，聚焦工艺设计、工厂规划等关键领域，打造全生命周期工业软件体系和数字工厂底座 [3] 举办地吴中区的产业基础 - 吴中区聚力发展“机器人+人工智能”产业集群，工控系统、人工智能垂域大模型、具身智能大小脑等核心领域发展迅速 [5] - 吴中区落地了哈工大苏州研究院、赛迪苏州研究院、信通院江苏分院、浙大苏州智能制造研究院等大院大所，并打造了江苏省智能机器人技术创新中心、苏州市具身智能机器人综合创新中心等重点平台 [5] - 吴中区培育了苏州（太湖）软件产业园等江苏省软件名园，汇聚了汇川技术、伟创电气等软硬件协同发展领先企业，并与浪潮、华为等软件头部企业合作，建立起领先的工业软件解决方案供给能力 [5] - 苏州工业软件应用创新中心整合华为等企业力量，自2024年运营以来，已累计推进应用场景对接合作超100个、打造工业软件典型应用场景35个 [5] - 吴中区配套设立了总规模达150亿的“机器人+人工智能”产业基金，以加快关键工业软件、前沿算法、核心零部件等领域的协同创新 [5]

计算机板块年度走势与估值 - 板块全年走势呈现“年初蓄势、二月冲高、年中调整、九月突破”四个阶段 [1] - 当前板块PS估值处于历史相对高位区间，营收规模的“扩容天花板”持续上移为PS估值提供强支撑 [1] - AI应用端企业有望受益于算力扩容提质和模型能力进步，享受突出的估值弹性 [1] AI+Coding - 2024年全球AI代码工具市场价值67亿美元，预计2030年达257亿美元，2024-2030年复合年增长率为25.2% [2] - 2023年中国AI代码生成市场规模65亿元人民币，预计2028年增长至330亿人民币，年复合增长率38.4% [2] - 中国AI代码生成在互联网和游戏行业渗透率较高，因行业开发特性与AI代码生成高度契合 [2] AI+办公 - 2024年中国AI+办公软件市场规模308.64亿元，预计2028年达1911.37亿元，复合增长率57.75% [3] - 2025年3月中国AI办公产品Web端总访问量2.6亿次，月活跃用户保持在7500万 [3] - 市场高度集中，夸克以超8000万访问量居首，头部产品超80%掌握在互联网公司手中 [3] AI+网安 - 厂商运用机器学习与自然语言处理技术提升安全检测效率，实现从“传统防御”向“主动防御”转变 [4] - 预计2028年中国安全智能体相关应用市场规模达16亿美元，年复合增长率超230% [4] 智能驾驶 - VLA架构将视觉信息转化为语言逻辑以指导车辆操作，目标实现L5级全域自动驾驶 [5] - 2023年1-8月至2025年1-8月，高速NOA标配销量从36.3万辆升至265.0万辆，渗透率从8.7%跃升至35.7% [5] 工业软件 - 下游行业资本开支有所下降，钢铁行业2025Q1-Q3资本开支同比增速企稳至0.8% [6] - 高端设计类软件借助物理AI技术展现出色估值弹性，新一代工控产品正改造工业生产技术范式 [6] 关注标的 - AI+Coding领域关注卓易信息 [8] - AI+办公领域关注金山办公、福昕软件、致远互联、泛微网络 [8] - AI+金融领域关注九方智投、同花顺 [8] - AI+网安领域关注深信服、安恒信息 [8] - 智能汽车领域关注地平线机器人、德赛西威、中科创达 [8] - 工业软件领域关注中控技术、容知日新、赛意信息 [8]

物理AI行业研究报告：关键要点总结 涉及的行业与公司 **行业** * 全球工业技术与移动行业，重点关注物理AI（Physical AI）在工业市场的应用[1] * 涉及工业自动化、机器人技术、机器视觉、仓储自动化、半导体/内存等多个细分领域[10][14][22][104][146] **公司** * 花旗研究团队筛选出28只全球股票，构建物理AI受益者篮子（CGRBPHAI）[6][19][22] * 关键公司包括西门子、罗克韦尔自动化、ABB、施耐德电气、发那科、安川电机、三星电子、SK海力士等工业自动化和科技硬件龙头[22][100][160][164] * 中国公司如UBTECH、杭叉集团、恒立液压、双环传动、Leader Drive、OPT Machine Vision等被重点提及[22][99][101][107] 核心观点与论据 **物理AI定义与增长潜力** * 物理AI被定义为与物理工业世界交互的自主系统，从单个机器到整个工厂[12] * 预计AI驱动的边缘设备（包括AMR和机器人）以及设计/仿真软件将实现两位数百分比增长[2] * 物理AI的采用预计将为年度客户资本支出增长贡献中个位数百分比，因为资本替代劳动力[2][36][37] * 假设工业机器人可以取代未来十年30%的制造任务，即使每天运行3班（而不是人类的一班）并假设生产率提高2倍，安装基数在十年内仍将增长至近3000万台——复合年增长率>20%，几乎是国际机器人联合会预测的3年复合年增长率7%的三倍[28][29] **技术架构与数据需求** * 工业AI需要工业数据，分为来自智能设备或工业资产管理软件的真实世界数据，以及在设计阶段必需的模拟数据[3] * 模拟数据用于增强"真实世界"资产数据以驱动AI学习，通过数字孪生和仿真加速AI训练[3][70][76] * 边缘AI和云端AI将共存，云端在可扩展性、部署便利性、安全性和成本方面具有巨大优势，但延迟限制、网络担忧和数据主权要求意味着边缘AI的采用也将增加[4][59] **机器人技术与自动化应用** * 在制造业中，>90%的情况下，具有专用末端执行器的智能机械臂是最优选择，人形机器人重叠范围小[5][82] * 在工业应用中，人形机器人最可能出现在物流和轻装配任务中[5][61] * 机器视觉在物理AI中扮演关键角色，用于视觉检测、缺陷检测、过程控制和产品分拣，AI正推动从基于规则的机器视觉转向AI驱动的检测[104][106] * 全球仓库自动化系统总目标市场预计将以约11%的复合年增长率增长，到2029年达到约1120亿美元，其中AMR解决方案细分市场是关键增长引擎[122][128][129] **市场采用现状与挑战** * 根据麦肯锡数据，虽然约40%的先进工业客户在产品和服务开发中使用AI，但只有15%在供应链管理中使用AI，仅13%在制造业本身使用AI[48] * 罗克韦尔自动化的"2025年智能制造业状况"报告预测，2027年AI将在推动制造业效率方面发挥关键作用[50] * 人形机器人面临的关键挑战包括数据收集和模型训练、双足与轮式设计的权衡、灵巧手的设计复杂性等[91][95][96] 其他重要内容 **投资与并购趋势** * 物理AI融资急剧加速，年度总投资从2020年的仅25亿美元增至2025年迄今的超过80亿美元[185] * 北美在总投资方面领先，2025年迄今投资53亿美元，但亚洲是几家最大公司的所在地[186] * 近期行业并购活动包括西门子/Altair、艾默生/Aspentech以及此前施耐德/Aveva，这些交易日益将仿真和真实世界数据结合在一起[3][14][65] **商业模式演变** * 在软件领域，快速发展和向生成式设计的转变可能颠覆传统的SaaS模式，预计将转向按结果定价，而不是按许可证或每用户/时间（SaaS）定价[61][64] * 机器人即服务（RaaS）等新兴商业模式正在出现，将财务负担从资本支出转向运营支出[126][148] **半导体/内存影响** * 物理AI正在推动芯片架构从冯·诺依曼转向边缘AI，预计将加速采用mini HBM和LLW（LPW）DRAM，将其加载到TPU附近[146][151] * 三星电子和SK海力士等公司预计将从AI产品转变中受益，其中先进的商品内存正在转变为AI推理内存解决方案[160] **区域市场动态** * 中国AMR供应商在2024年约占全球市场份额的40%，但激烈的价格竞争意味着中国制造商的平均售价比美国/欧盟同行低30-40%[134][135] * 中国的"中国制造2025"战略和即将到来的"十五五"规划为国内冠军企业提供了强有力的国家支持、研发资助和市场激励框架[127]

软件学习难度总览 - 根据对327位从业者的问卷，五款主流3D工业软件的上手与精通难度被量化排名，其中CAXA 3D上手难度2、精通难度3，综合学习曲线最为平缓 [3] - Siemens NX和CATIA的上手与精通难度均为最高（4-5级），被描述为需要“健身级训练” [3] - 软件学习体验差异显著，从“零门槛起飞”到教程多到迷路，再到因云端协作需翻墙等现实问题 [1][3] 易学性关键维度 - 界面语言本地化是首要门槛，CAXA 3D实现全面汉化至“丝滑”级别，而CATIA的中文包常被吐槽有“机翻味”，影响学习效率 [4] - 命令逻辑设计直接影响学习曲线，CAXA 3D采用流程化磁贴设计，而NX将3000+命令塞入多级菜单，操作复杂 [4] - Fusion 360的时间轴回放功能适合短视频教学，但错误排查需“倒带”；SolidWorks的树状结构在零件复杂时浏览不便 [4] 学习资源与社区支持 - 中文教程资源丰度差异巨大，B站上CAXA 3D入门视频最高播放达120万次，形成互动答疑社区，而CATIA同类视频播放量不足30万且内容混杂 [6] - 线下培训网络覆盖不均，CAXA在全国有300多家认证学习中心，而NX和CATIA的官方培训主要集中在一线城市 [7] - 社区响应速度是重要支持，CAXA的QQ群合计近2万人，问题响应迅速，而NX的海外社区存在时差问题，回复延迟 [8] 行业应用与教育适配 - 在制造业场景中，CAXA 3D内置国标件库并直接对接工艺系统，本土化适配度高；SolidWorks需额外插件且版本升级易出问题 [8] - 汽车主机厂青睐CATIA的曲面和装配能力，但新人需掌握专业术语，培训周期长达三个月 [8][9] - 教育领域教材销量悬殊，《机械制图与CAXA 3D》2023年销量突破15万册，而NX和CATIA教材印量不足万册且价格高昂 [9] 成本效益分析 - 时间成本对比显著，从零基础到能画中等复杂夹具，CAXA 3D人均需40小时，而NX需110小时，差异主要来自命令检索和报错排查 [11] - 试错成本影响企业决策，CAXA教育版免费、商业版订阅成本低，而CATIA和NX模块授权费动辄上万且与硬件绑定，流程繁琐 [12] - 企业将CAXA作为人才筛选器，可在一周内考察新人产出能力，再决定是否投资进行高端软件深造，降低用人风险 [12][14] 技术发展趋势与学习路径 - 云化与AI辅助正在降低学习门槛，CAXA已内嵌AI草图识别功能，Fusion 360具备生成设计能力，而CATIA的云平台价格仍居高不下 [14] - 高手修炼路径迥异，掌握CATIA需啃读大量专著并进行长期实战，而CAXA 3D配合认证题库可在三周内获得中级证书，助力跳槽 [13] - 高校普遍采用“CAXA打底+行业软件拔高”的分段教学模式，以平衡入门友好度与高端技能需求，避免新生被劝退 [10][14]

The Stock Exchange of Hong Kong Limited and the Securities and Futures Commission take no responsibility for the contents of this Application Proof, make no representation as to its accuracy or completeness and expressly disclaim any liability whatsoever for any loss howsoever arising from or in reliance upon the whole or any part of the contents of this Application Proof. Application Proof of BEIJING DELTAPHONE TECHNOLOGY CO., LIMITED 北京德風新征程科技股份有限公司 (the "Company") (A joint stock company incorporated in t ...

香港聯合交易所有限公司與證券及期貨事務監察委員會對本申請版本的內容概不負責，對其準確性或完整 性亦不發表任何意見，並明確表示概不就因本申請版本全部或任何部分內容而產生或因倚賴該等內容而引 致的任何損失承擔任何責任。 BEIJING DELTAPHONE TECHNOLOGY CO., LIMITED 北京德風新征程科技股份有限公司 （「本公司」） （於中華人民共和國註冊成立的股份有限公司） 的申請版本 本申請版本乃根據香港聯合交易所有限公司（「聯交所」）及證券及期貨事務監察委員會（「證監會」）的要求 而刊發，僅用作提供資訊予香港公眾人士。 本申請版本為草擬本，其內所載資訊並不完整，亦可能會作出重大變動。 閣下閱覽本文件，即代表 閣 下知悉、接納並向本公司、其獨家保薦人、整體協調人、顧問或包銷團成員表示同意： 倘於適當時候向香港公眾人士提出要約或邀請，準投資者務請僅依據呈交香港公司註冊處處長註冊的本公 司招股章程作出投資決定；有關文本將於發售期內向公眾刊發。 (i) 本文件僅為向香港公眾人士提供有關本公司的資料，概無任何其他目的。投資者不應根據本文件中 的資料作出任何投資決定； (ii) 在聯交所網站登載本文件 ...

业绩总结 - 2025年第四季度基础订单增长为6%[7] - 2025年第四季度调整后每股收益（EPS）为6.00美元，同比增长9%[7] - 2025年自由现金流为32.4亿美元，同比增长12%[7] - 2025年全年销售增长为3%，预计2026年销售增长约为5.5%[7] - 2025年调整后EBITA利润率为27.6%，较上年增加1.6个百分点[21] - 2025年末订单积压为74亿美元，同比增长3%[21] - 2025年第四季度的净销售额为48.55亿美元，较2024年增长了3.1%[55] - 2025年第四季度的调整后EBITA为13.33亿美元，调整后EBITA利润率为27.5%[55] - 2025年第四季度的营业现金流为10.11亿美元，较2024年下降[60] - 2025年税前收益（GAAP）为7.96亿美元，税前收益利润率为16.4%[55] 未来展望 - 2026年自由现金流预计在35亿至36亿美元之间[30] - 2026年第一季度的每股收益（GAAP）预计为0.98美元，调整后每股收益预计为1.40美元[57] - 2025年净债务与调整后EBITDA的比率为2.3倍，预计2026年降至约2.0倍[63] 股东回报 - 计划通过约12亿美元的股息和10亿美元的股票回购向股东返还约22亿美元[30] - 2025年自由现金流率提高至18.0%[22] 用户数据 - 2026年第一季度的非GAAP基础销售增长为4%，2025年第四季度为5%[50] - 2025年第四季度的智能设备销售增长为3%，软件与控制的销售增长为8%[50] 订单情况 - 2025年6月30日的总订单量为89亿美元，9月30日降至86亿美元[65]

公司动态 - 全球工业软件领导者AVEVA将于2025年ADIPEC展会4号馆4410展位展示AI驱动工业智能平台CONNECT [1] - 平台通过增强现实和虚拟现实演示覆盖设计建设运营及维护全过程 [1] - 展会期间将现场展示数字孪生与AI集成的创新成果 [1] 技术平台 - AVEVA CONNECT平台是AI驱动的工业智能平台 [1] - 平台旨在助力能源企业实现数字化与可持续运营 [1] 行业影响 - 公司技术正助力行业向净零转型 [1]

合作核心与目标 - 西门子与凯捷深化战略合作，共同开发面向产品工程、制造和运营的AI原生数字解决方案[1] - 合作聚焦于16个高影响力能力领域，旨在提升生产效率、缩短上市时间、提高质量和可持续性等可衡量成果[1] - 解决方案将西门子的工业软件、自动化、电气化和可持续性产品组合与凯捷的工程能力、行业知识和业务转型专长相结合[1] 技术整合与价值主张 - 合作旨在帮助客户解决长期挑战，如整合IT与运营系统，通过利用工业AI、数字孪生和下一代自动化等前沿技术[2] - 双方将引领AI原生资产，以补充西门子技术，例如使用编排的AI代理来支持跨工程和制造孤岛的协作[2] - 合作使组织能够弥合技术商业承诺与工业现实之间的差距，使其更加灵活、可扩展、有弹性和可持续[5] 客户案例与量化成果 - 为空客服务，支持其在美国和英国的四个工业基地脱碳，目标是到2030年将能耗降低20%，将范围1和2的固定排放减少85%[3] - 为赛诺菲服务，通过标准化生产流程和加速全球部署制造执行系统，将审查时间减少70%，偏差减少80%[4] - 为法国铁业公司GravitHy服务，数字化工业流程，目标是将氢气生产成本降低高达10%[6] 市场重点与合作基础 - 全球联合倡议将重点关注航空航天、汽车和生命科学等关键行业，以及氢能和水/废水等新兴市场[7] - 凯捷将扩大其经过认证的专家库，以加强其西门子技术能力，合作基于近二十年的长期伙伴关系[7] - 目前已建立的市场进入模式支持超过20个国家的100多家客户[7] 公司背景与财务数据 - 西门子是一家领先的技术公司，专注于工业、基础设施、移动和医疗保健，在截至2024年9月30日的2024财年，收入为759亿欧元，净收入为90亿欧元，员工约312,000人[9][10] - 凯捷是一家拥有近60年历史的全球业务和技术转型合作伙伴，拥有420,000名团队成员，2024年全球收入为221亿欧元[11]

**行业与公司** * 行业：中国经济（宏观政策与行业规划）[1] * 公司：摩根士丹利（研究发布方）[6][9][20] **核心观点与论据** * **政策目标转变**：第十五份五年规划纲要将效率和消费提升为总体目标 表明政策愿意转向更平衡的增长模式[1] * 再平衡被明确嵌入为成果衡量指标 特别是更高的家庭消费占比 而不仅仅是愿景[7] * 全要素生产率增长成为明确的衡量标准 符合“生态系统驱动”的产业政策方向[7] * **需求侧策略**：旨在实现更高的消费份额[3] * 提高工资份额[7] * 优化社会福利体系以提高消费倾向[7] * 公平且适度增加公共服务支出[7] * 实施消费补贴并消除消费瓶颈（如汽车牌照限制）[7] * **供给侧策略**：提供了更详细的技术发展路线图[4] * 将人工智能作为基础设施 建设统一的国家算力网络并推动AI与实体经济深度融合[7] * 通过中央协调行动解决关键供应链瓶颈 包括半导体、工业软件、机床、先进材料和生物技术[7] * “战略性新兴行业”范围扩大 纳入量子计算、6G网络、人形机器人等[7] * **宏观影响**：更平衡的五年规划意味着对以供给为中心路径的谨慎偏离[5] * 确认了渐进式再通胀的基本假设[5] * GDP平减指数在2026年可能保持负值（名义GDP增长率低于4%） 之后在2027年将转为温和正值[5] **其他重要内容** * **执行节奏**：政策执行预计将是渐进的 再通胀在2026-2027年将是一个缓慢的过程[1] * **研究信息**：文档为摩根士丹利发布的关于中国经济的亚太地区研究报告 日期为2025年10月28日[6]