计算机行业：国金证券-计算机行业再谈工业AI：立足跨模型架构AI中台，落地垂类Agent场景-250307

- 工业AI中台的技术演进和垂类Agent应用正在加速落地，市场渗透率逐渐提升。

- 通过“多模态大模型”与“机器换人”趋势，工业AI有望降低成本并提升生产效率。

- 投资者应关注中控技术、赛意信息等行业标的，尽管存在落地节奏和数据隐私等风险。

本报告探讨了工业AI的发展现状及未来趋势，强调了跨模型架构AI中台和垂类Agent场景的落地潜力。

关键观点包括： 1. 工业AI的应用落地速度可能快于市场预期，尤其是在“多模态大模型”技术的推动下，非结构化数据处理难度降低。

2. “大模型指挥+小模型执行”的中台模式有助于实现模型的平滑迭代和优化，满足工业客户的高频迭代需求。

3. 随着人工成本上升，Agents替代人力劳动的趋势愈加明显，工业AI中台的商业化正处于初期渗透阶段。

4. 工业AI应用主要集中在生产控制环节，且该领域的技术成熟度较高，数据获取相对简单，为AI落地提供了条件。

5. 具体应用案例包括PCB自动报价、流程工业的零人工干预、智能问答系统等，显示出垂类Agent的广泛应用前景。

6. 投资建议方面，推荐关注中控技术、赛意信息和中望软件等企业，认为工业AI中台和垂类Agent的结合将带来新的投资机会。

风险提示包括工业AI落地节奏不及预期、数据隐私保护问题以及传统软件企业转型的挑战。

投资标的包括中控技术、赛意信息和中望软件等工业AI重点企业。

推荐理由如下： 1. 工业AI中台与垂类Agent应用的结合，有望实现“易部署、高可靠、低成本”的目标，推动工业AI的落地进程。

2. 中控技术的流程工业时序大模型TPT，结合行业知识和数据，已在多个大型企业中实现应用，展现出强大的市场潜力。

3. 赛意信息在AI中台项目中表现突出，近期中标金额达4,867万元，涵盖数据处理、大模型训练与微调等多项能力，显示出其在工业AI领域的竞争力。

4. 中望软件在工业AI的转型过程中，具备较强的技术积累和市场需求，未来发展前景看好。

总体上，随着工业AI技术的不断进步和应用场景的拓展，这些企业有望在市场中占据领先地位。