公司以工业智算为战略方向,推动企业数字化与人工智能深度融合,实现从传统工业应用到工业智算体系的迭代升级。转型依托三大核心支柱:算力基础设施、行业垂类模型训练能力和业务智能体,构筑工业AI全栈技术壁垒。公司采用内生研发与外延投资双轮驱动模式,强化技术自主竞争力并整合产业链资源。
公司2026年半年度业绩增长主要得益于内部经营管理改善(优化交付运营体系、控制成本费用)和市场开拓(深耕存量客户、拓展海外业务),利润水平实现增长。
工业垂类模型三大应用场景及关键数据:
- 物流路径优化模型:通过强化学习实现动态调度,配送里程减少15%-25%,车辆使用成本降低10%-20%,提升物流履约效率。
- 工艺路线优化模型:AI专家系统结合机理模型与机器学习,推荐最优工艺参数组合,钢铁、纺织行业案例中产品良品率显著提升,能耗与原材料消耗大幅降低,新产品工艺调试周期缩短。
- 视觉缺陷检测模型:缺陷识别准确率达96%,漏检率降低35%,保障产线产品质量稳定与检测效率提升。