中控技术中报业绩说明会纪要

公司上半年业绩回顾与工业AI战略展望

公司上半年整体收入微降5%，归母净利润下滑约50%，主要受行业资本开支减少和订单下滑影响。尽管面临挑战，公司持续加大工业AI战略投入，包括研发和人才引进，预计后续季度股权激励费用将持续增加。工业AI业务实现3.85亿收入，较前年显著提升，公司对完成全年8到10亿目标充满信心。

AI技术在化工行业的深度应用与成效

公司在氯碱、炼油、乙烯等化工行业成功应用AI技术，包括建立AOP自主运行工厂、优化催化裂化装置、提升NBI装置产品质量以及实现集团级无人调度，展示了AI技术带来的显著经济效益和行业影响力。

工业AI在复杂装置中的突破与应用

公司在乙烯装置等复杂场景中取得重大突破，特别是在高温裂解炉的应用，显著提升了客户收益。全球首个大规模AI调度实现案例以及获得国家科学技术进步一等奖，展现了工业AI的广阔市场空间和面临的挑战。

工业AI业务挑战与转型策略

公司面临收入增长、项目交付、销售模式转变及交互端效率等挑战。强调组织敏捷性与复合型人才的培养至关重要，提出从基础自动化向工业AI转型过程中，销售人员能力提升与客户需求理解的深化是关键。重视工业AI落地交付的质量与效果，实现技术与场景的深度融合，解决客户实际痛点。

工业AI企业推动组织变革与人机协同

公司通过跨行业学习优化组织结构，提出打造AI原生组织目标，实施扁平化、液态化组织变革，提升效率与人机协同，全面梳理岗位与数据，构建数字化员工体系，打破数据壁垒，实现全域响应，提升组织指挥效率。

公司转型：灵活组织与销售模式变革

公司正经历从传统科层组织向灵活业态化组织的转变，以快速响应客户需求和价值流。在营销大模型AI产品时，公司面临销售团队认知挑战，正通过精英化团队攻坚高价值客户，同时调整销售模式从买断制转向订阅制，全面变革激励政策以平衡短期与长期利益，促进销售与公司共同成长。

AI模型与企业业务需求对接难题及解决方案

公司讨论了AI大模型在企业应用中，模型能力与业务需求对接匹配的难点，强调FTE团队在技术与业务衔接中的桥梁作用。提出构建具备工业AI工程全站落地能力、理解客户痛点并能有效转化的HDE团队，作为解决模型落地难题的关键。同时，指出ADE能力已成为大模型行业落地的重要卡点，需加强投入，以提升核心竞争力。

工业AI领域复合型人才建设与市场覆盖策略

公司面临市场覆盖难题，正积极扩展团队，从100多人扩充至近600人，通过内外部引进与培训，加速人才建设。尽管成熟期需时半年至一年，但已为未来订单与订阅增长做好准备，旨在下半年及明年全面铺开工作。

工业AI市场增长与中控布局

中控在工业AI领域深耕，尤其在时序模型和高质量数据处理方面取得进展，预计市场到2030年将达1500亿美元。中控在煤化工行业市占率超70%，并正推动智能化升级，为工业AI应用奠定基础。传统自动化业务订单企稳回升，煤化工项目持续支撑基础业务。

外资企业下滑与国产化机遇：工业AI政策推动中控发展

外资头部企业业务普遍下滑，国产化空间巨大，中控市占率提升，政策推动工业AI应用，中控战略与国家规划契合，设备更新和AI赋能带来市场机遇。

工业AI助力双碳目标，中控技术引领工厂自主运行革命

工业AI在实现国家双碳目标中的重要作用，中控技术的时间序列大模型被写入政府文件，表明其技术得到高度认可。技术推动了工厂向全自主运行转变，如AOP系统解放操作工，实现类似自动驾驶的工厂运行。通过不断学习和优化，AI系统能更有效、安全地运行工厂，预示着行业颠覆性变革的到来。

工业AI技术与组织转型推动中控持续领跑

中控在工业AI领域的技术优势和组织转型，强调其AOP系统在提高工厂效率、安全性和低碳运行方面的作用，以及AI风险预测能力的闭环运行验证。上半年组织架构调整，旨在适配工业AI战略目标，持续扩大领跑优势，追求更大市场空间和效益。

中控技术TPT业务增长与FDE布局展望

TPT业务高速增长，公司通过AI培训和认证体系，致力于培养复合型人才，以支撑工业AI的快速发展，目标是在各行业打造标杆项目，推动业务规模化复制，确保全年股权激励目标的实现。

工业AI领域竞争格局与中控科技优势解析

中控科技在工业AI领域的领跑优势，包括拥有大量高质量工业数据、深厚的数据理解能力和强大的现场落地能力。中控科技通过其核心的DCS系统和长期积累的数据优势，结合复合型人才的培养，构建了难以逾越的竞争壁垒，成为AI时代工业领域的先行者。

工业AI架构下PPT与时序模型协同价值探讨

TPT大模型作为工厂智慧大脑，负责实时数据分析与控制指令，大语言模型主要承担人机交互的辅助角色，将自然语言转换为TPT可理解的指令，提升操作便利性，但不参与核心决策过程。

订阅制转型对短期收入影响及平衡策略

订阅制商业模式转型对短期收入确认周期的影响及对股权激励目标的潜在挑战。分析买断制与订阅制收入确认的差异，指出订阅制虽对短期收入产生压力，但有利于长期稳定发展。强调内部销售体系与激励机制的调整必要性，以及客户消费习惯培养的重要性。公司坚信订阅制是正确的商业模式方向，对完成股权激励目标充满信心。

工业AI与传统业务融合发展趋势

传统业务下游需求正经历结构性变化，智能化升级、节能降碳改造需求快速增长，国产替代加速推进。AI业务不仅未蚕食传统业务，反而通过赋能提升企业竞争力，预计传统业务将企稳提升，未来工业AI转型将创造更多价值。