广东
文/杨剑勇
大模型无疑是当前热点的技术，各界纷纷顺势而为，各行各业正在快速融合大模型服务，以提升智能化水平。其中，工业制造领域，在大模型驱动下，不断增加数字化、自动化及智能化水平包括部署工业机器人，生产效率得到大幅提升。
AI战略转型，盈利承压
随着人工智能进入生成式AI时代，在大模型技术赋能下，带来新一轮产业智能化浪潮。面对大模型所带来的产业机遇，中控技术作为流程自动化龙头之一，在2024年就明确“ALL in AI”核心战略，由此开启了AI工业转型，并推出面向流程工业时序大模型TPT。
令人惋惜的是，中控技术的营收与净利润呈现双双下滑，尤其盈利能力更是下降五成，这一断崖式下降，让正处于工业AI战略转型关键期的中控蒙上了一层阴影。
2026年上半年，中控技术营收36.35亿元，同比下降5.1%；净利润1.55亿元，同比下降56.2%，扣非净利润下降64%，显示营收增长乏力的同时，主业利润也承压。
回顾2017至2023年期间，中控技术的营收与利润复合年均增长率均达到30%。这期间业绩快速增长，因抓住了工业自动化市场发展机遇。如今，随着原材料涨价挤压毛利，需求疲软以及行业竞争加剧等诸多因素影响，营收与净利润双双下降的态势。
TPT大模型商业化提速，工业AI营收3.84亿
值得称赞的是，因全力投入发展工业AI业务，时间序列大模型TPT等创新业务已逐步实现规模化商业落地。
时序大模型TPT等工业AI产品与解决方案已在中石油、中石化、万华化学、中煤集团、华谊集团等头部企业近200套工业装置落地应用，全面进入规模化应用阶段。2026年上半年来自工业AI业务实现收入3.84亿元，这也是全面推进工业AI战略转型过程中，所取得的阶段性成果。
时间序列大模型TPT是基于海量工业数据预训练和混合专家模型架构研发的通用工业AI平台，具备模拟、控制、优化、预测、评估五大能力，能覆盖多种工业场景应用。
与此同时，基于TPT五大能力，可构建各类工业智能体（Agent），如生产装置状态感知类智能体、运行性能评估类智能体、生产决策优化类智能体、操作控制执行类智能体，构建了完整的感知-识别-决策-执行的全链路智能应用体系，提升了流程工业生产制造各环节效率，加速流程工业走向智能化。
AI大模型和工业Agent（智能体）的结合，助力构建一个完整的智能化生态系统，从而充分激发了工业企业数字化转型需求，为工业自动化及工业AI市场打开全新成长空间。IDC预计，到2029年，中国工业AI市场投资规模将达到1087.2亿元人民币，2024—2029年复合增长率达33.6%，进入高速扩容周期。
作为在流程工业自动化赛道上深耕30余年的中控技术，面对大模型技术发展趋势，中控技术主动拥抱技术变革，积极布局，基于工业AI的技术发展及最新的战略指引，确立了全新的发展路径，以工业数据为基础、AI大模型为核心、全场景智能体为触手，用AI推动工业可持续发展，并推动公司向工业AI公司的转型。
只是，当前营收低迷，盈利大幅下降的局面下，TPT大模型商业化将会是中控技术破局的因素之一。除此之外，通过工业AI与机器人技术的深度融合，尤其是人形机器人等先进技术正在制造业领域展现出巨大的潜力。
最后，随着工业自动化进程在AI技术的深度驱动下不断加速深化，以及工业技术借助AI算法实现全面升级，智能制造将迈入高质量发展的新阶段。
整体来说，智能制造已成为产业升级主旋律，工业企业对新技术需求强劲，尤其以AI大模型、大数据等新技术相结合，为产业转型升级带来新动能。对于深耕工业自动化及智能制造领域的厂商而言，有望迎来更广阔的发展空间。
杨剑勇，福布斯中国撰稿人，表达观点仅代表个人。专注AI大模型、人工智能、工业机器人、物联网、云计算、智能硬件等科技领域深度观察。
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