中控技术重申看好： 工业AI收入持续放量，TPT规模化复制加速，坚定看好工业AI平台化转型【天风计算机 缪欣君团队】 1、 Q3收入同比转正，短期利润虽承压，主
- 序号：062
- 星球链接：打开网页
- 附件：图片 0，音频 0，文档 0
- 音频文件：无音频
图片
无图片
正文
中控技术重申看好： 工业AI收入持续放量，TPT规模化复制加速，坚定看好工业AI平台化转型【天风计算机 缪欣君团队】
1、 Q3收入同比转正，短期利润虽承压，主业拐点渐现 ✔ 2026年前三季度公司实现营业收入55.06亿元，同比下降2.62%；归母净利润1.46亿元，同比下降66.26%；扣非归母净利润0.91亿元，同比下降73.05%。其中， Q3单季度实现营收18.71亿元，同比增长2.57%， 收入端同比增速转正； 归母净利润亏损947.9万元，主业经营初现拐点。 ✔ 利润端承压一方面受到收入规模、软件退税等因素影响，另一方面公司持续加大工业AI研发及市场拓展投入，相关费用前置，短期对利润形成一定影响。公司正处于传统业务调整与工业AI战略投入并行阶段。
2、 工业AI收入持续加速，TPT规模化复制趋势明确 ✔ 2026年前三季度公司工业AI业务实现收入6.19亿元，其中Q1/Q2/Q3分别实现1.84/2.01/2.35亿元， Q3单季度收入再创新高，环比增长约17%，工业AI业务持续放量。 ✔ TPT商业化进入关键阶段。公司持续深化TPT大模型与UCS通用控制系统融合，构建自主运行工厂系统AOP，形成“1个工业AI基座+1套AOP范式+N个行业+M个装置”的平台化能力。伴随行业覆盖面持续拓展，以及镇海炼化、京博石化、兴发集团等标杆客户项目持续落地，工业AI正由单点项目验证向跨行业、跨装置标准化复制演进。
3、 DCS高市占率沉淀工业数据、下游客户行业Know-how与Agent平台化复用构筑核心壁垒 ✔ 工业AI竞争的核心不仅是模型能力，更在于高质量工业数据及对生产流程的深刻理解。公司长期深耕DCS领域，DCS作为工厂生产运行的核心控制系统及数据枢纽，长期沉淀了大量真实工业运行数据，叠加对下游行业工艺流程和客户Know-how的深度积累，为TPT模型训练、优化及工业Agent落地提供了重要的数据与场景基础，构筑区别于通用大模型厂商的核心竞争壁垒。 ✔公司基于TPT大模型构建面向工业场景的Agent，深入解决客户生产运营中的真实需求，并通过订阅制实现持续变现。伴随标杆项目复制、软件订阅收入占比提升，公司有望实现从单点项目交付向平台化产品及服务转型，推动Agent能力跨行业、跨装置复用，打开长期盈利弹性。
短期传统自动化业务仍处于筑底阶段，利润端受到战略投入及费用前置影响，但工业AI收入持续创新高，TPT规模化复制趋势逐步明确。坚定看好工业AI平台化转型带来的长期价值重估。
总体总结
主题正文
- 归母净利润1.46亿元，同比下降66.26%；
- 扣非归母净利润0.91亿元，同比下降73.05%。
- ✔ 利润端承压一方面受到收入规模、软件退税等因素影响，另一方面公司持续加大工业AI研发及市场拓展投入，相关费用前置，短期对利润形成一定影响。
- ✔ 2026年前三季度公司工业AI业务实现收入6.19亿元，其中Q1/Q2/Q3分别实现1.84/2.01/2.35亿元， Q3单季度收入再创新高，环比增长约17%，工业AI业务持续放量。
- 公司持续深化TPT大模型与UCS通用控制系统融合，构建自主运行工厂系统AOP，形成“1个工业AI基座+1套AOP范式+N个行业+M个装置”的平台化能力。
- 3、 DCS高市占率沉淀工业数据、下游客户行业Know-how与Agent平台化复用构筑核心壁垒
- 公司长期深耕DCS领域，DCS作为工厂生产运行的核心控制系统及数据枢纽，长期沉淀了大量真实工业运行数据，叠加对下游行业工艺流程和客户Know-how的深度积累，为TPT模型训练、优化及工业Agent落地提供了重要的数据与场景基础，构筑区别于通用大模型厂商的核心竞争壁垒。
- 短期传统自动化业务仍处于筑底阶段，利润端受到战略投入及费用前置影响，但工业AI收入持续创新高，TPT规模化复制趋势逐步明确。