行业动态

行业近况

10/16 日，我们受邀参加中控技术等联合举办的工业AI成果发布会（宁波），公司展示2026 年最新TPT工业大模型和AOP工厂自主运行应用。此次会议重点介绍了工业AI在工业生产制程已从“辅助预测”进入闭环控制，并形成可量化的经济效益。工业AI厂商竞争阶段从软件能力展示，向标准化交付迈进。我们观察如下：

评论

2026 年中国工业AI应用渗透率有望超过50%。1）根据IDC调研，2025 年中国工业AI应用比例（采用大模型，或智能体）提升至47.5%，我们认为2026 年渗透率超过50%。2）流程工业依赖高质量数据集、多学科机理、高可靠链路能力，中控技术在《2026 年中国工业AI行业发展研究报告》评价中，处于工业AI软件厂商中的领先水平。

工业AI新增价值在于全链路闭环。流程工业生产变量相互影响，传统DCS、APC等在既定规则稳定控制，但多装置联合优化和跨工厂依赖于工程师经验。会中，36 氪认为，现阶段中国工业AI进入L2→L3 阶段；而L3/L4/L5 阶段人工干预率为24%/2%/0%，模型适用工况覆盖率为80%/95%/100%。

中控TPT、UCS与AOP协同，向生产执行环节延伸。1）TPT提升工业场景下的预测及决策能力；2）UCS采用软件定义控制架构，推动现场控制系统智能化升级；3）AOP形成“识别—评估—决策—执行”闭环。本次发布会，中控技术发布首批共建数据集及共享社区。我们认为，2026 年中控AI处于验证阶段，后续需重点跟踪单场景部署时间、模型复用率、付费客户粘性等信息披露。

估值与建议

我们维持中控技术盈利预测不变，我们对中控技术采用分部估值法，考虑到A股近期科技板块估值回调，我们下调目标价30%至90 元（对应公司2027 年传统业务/工业软件30x P/E/25xP/S），较当前股价有33%上行空间，维持跑赢行业评级。我们维持其他公司盈利预测、目标价和评级不变。

风险

工业AI行业需求及客户资本开支不及预期；行业竞争加剧；工业数据安全及合规风险。