通用模型普及后，工业软件靠什么创造价值？

  • 财联社解读认为，通用大模型能力快速商品化，正在推动企业软件的价值从通用功能和操作界面，向垂直业务执行、专有数据与行业知识迁移。对工业软件厂商而言，竞争重点随之转向能否完成具体生产任务。
  • 制造业智能体的应用已覆盖研发设计、工艺改进、质量检查、设备运维和能耗管理。材料将多智能体协同完成端到端业务闭环视为关键路径：价值提升来自多个环节连接成可运行的流程，而非只增加一个AI功能。

从软件界面走到产线，需要打通哪些环节？

  • 中国信通院的报告指出，工业智能需进一步贯通感知、建模、决策与执行。这也是从局部场景走向制造模式整体变革的条件：模型作出判断之后，还要连接现场设备并执行，才能形成“设备＋数据”闭环。
  • 政策支持正覆盖这条链路。《“人工智能＋制造”专项行动实施意见》支持端侧推理芯片、边缘计算服务器及“云—边—端”模型体系；工业互联网平台行动方案提出，到2028年工业设备连接数突破1.2亿台（套），为现场数据接入提供政策牵引。
  • IDC预计，2026年中国具身智能机器人用户支出将超过110亿美元、增速接近120%。这一预测反映物理世界AI的需求扩张方向，其统计对象是具身智能机器人，范围与工业软件项目不同。

哪些公司已有进展，交付数字说明了什么？

  • 赛意信息截至2026年三季度末累计交付含AI应用项目255个，占整体交付项目比例超过20%。AI以智能体、模型算法等形式嵌入客户业务流程，材料据此判断，存量系统的智能化改造需求持续释放。
  • 赛意信息的连接点在于既有制造业服务能力：从咨询规划、软件开发到算力基础设施运营，并建设“算力底座—工业大模型—场景智能体”体系。上述20%以上是含AI应用项目的数量占比，衡量的是交付覆盖程度，收入和利润贡献采用不同口径。
  • 海得控制则计划推进船舶制造、市政建设等行业的数字基座与AI融合应用，并推广工业网络产品全生命周期服务。与赛意信息已披露的项目交付相比，材料对海得控制的描述主要落在业务推进方向。