【华泰计算机】中控技术千亿里程碑达成，写在数据飞轮加速之时（0618） 上个call强调了中控技术三大逻辑：1）壁垒来源——DCS深耕带来的数据与know ho

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【华泰计算机】中控技术千亿里程碑达成，写在数据飞轮加速之时（0618） 上个call强调了中控技术三大逻辑：1）壁垒来源——DCS深耕带来的数据与know how、2）商业模式与高粘性来源——ROI明确、3）下游空间来源——广阔流程工业的AI升级。今天值此中控千亿之时，来聊下TPT飞轮的加速。

TPT开启从1到100的加速阶段。过去一年，公司已从最初覆盖3个行业扩展至13个行业，从0到1阶段完成，行业覆盖面的持续拓宽意味着模型泛化能力正在快速提升，从一个工厂泛化至百个工厂的阶段，数据积累越来越快，泛化到不同场景与产线的能力将越来越强，这将带来部署成本越来越低，部署速度越来越快， 新行业首台套部署周期已从8个月缩短至约4个月。

那么泛化加速会带来什么？ TPT大模型的ROI显著，以标杆案例来看，ROI平均为5-10倍（提质、增效、降本）。一旦TPT在一个行业部署，在中国流程工业的残忍红海市场，利润率0.几个点细微差异往往决定企业竞争力。一旦头部企业率先通过TPT实现经营效率提升，行业内其他企业将面临成本与效率层面的竞争压力，从而加快智能化改造进程。随着成功案例不断积累，TPT有望形成由ROI驱动的行业级扩散效应。

再谈空间，从顶层战略角度来看，中国的AI的特色之处一定是 结合中国独特的制造业优势的AI，25年中国规上工业总产值约121万亿，其中流程工业总产值约为60-70%，对应70-80万亿，公司约2800亿元的TAM仅占流程工业产值的0.3%-0.4%。若以当前项目所验证的ROI水平进行推演，工业AI带来的效率提升有望推动流程工业整体利润率实现显著改善，这是整个流程工业的变革，工业大模型是顶层AI+制造的宏大叙事的核心。

千亿只是起点，继续看好工业大模型第一股 中控技术

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郭雅丽/范昳蕊/袁泽世/岳铂雄/王浩天/徐诚伟

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