AI与工业信息化的深度融合与发展
AI+工业信息化的核心趋势与关键数据
- 高价值：AI在工业制造领域的应用潜力巨大，预计到2035年，AI应用将使制造业总增长值增加4万亿美元。
- 高普及：工业AI在欧美等发达地区的普及率较高，欧洲顶级制造企业的AI应用普及率为51%，德国为69%，日本为30%，美国为28%。
- 高认可：工业AI在质量管控、库存管理、监控诊断等场景的认可度高，分别达到59%、44%和32%。
落地时间与场景展望
- 快速落地：AI技术创新到实际工业场景的落地时间可能快于市场预期，与历史技术创新相比，工业落地间隔已从20年缩短至5年以内。
- 广泛场景：生产控制是工业AI应用的主要领域，占整体工业AI下游应用的57%以上，涉及表面缺陷检测、生产过程优化、预测性维护等。
研究框架与具体感
- 技术到落地的时间线索：AI技术与工业场景的融合速度加快。
- 三维框架：工业AI技术、产业、应用的立体发展视角。
- 发展阶段：从技术导向的点状应用到需求导向的综合应用。
- 场景梳理：生产控制作为首要场景，包括工艺建模、质量管控、库存管理等。
具体场景透视
- 工艺建模：AI大模型促进工艺优化方案的提升，实现生产控制工业软件的范式变革。
- 质量管理：AI赋能质量管理，实现预测性、主动性和可视性的提升，以富士康为例展示应用。
- 物流与供应链：AI推动供应链管理的智能化，以赛意信息、汉得信息、今天国际等企业为例。
投资建议与风险提示
- 投资建议：推荐关注生产控制类工业软件重点公司，如中控技术、赛意信息、汉得信息、能科科技、鼎捷软件。
- 风险提示：包括海外基础软硬件使用的限制风险、AI应用落地不及预期的风险和行业竞争加剧风险。
结论
AI与工业信息化的融合正步入高价值、高普及、高认可的发展轨道，尤其是在生产控制领域的应用展现出巨大潜力。通过技术创新到实际工业场景的快速落地，以及对工艺建模、质量管理、物流与供应链管理的深度影响，AI正在重塑工业生产的各个环节。未来，随着AI技术的进一步发展和应用深化，工业领域的智能化水平将持续提升，为经济带来显著增长。然而，这一过程中也伴随着技术依赖、市场适应性和竞争加剧等挑战。投资机会与风险并存，专注于AI技术与工业应用相结合的公司有望获得长足发展。
