AI轉型陣痛：中控營收凈利雙降，大模型商業化能否助力扭轉？

文/楊劍勇

自2022年底推出ChatGPT后，人工智能便進入生成式AI時代，各種大模型為各行各業創新注入活力，從而加速千行百業數字化進程，帶來新一輪產業智能化浪潮。

在工業制造領域，在大模型驅動下，不斷增加數字化、自動化及智能化水平包括部署工業機器人，生產效率得到大幅提升。

圖片來自中控公眾號

面對大模型所帶來的產業機遇，早在2024年，中控技術明確“ALL in AI”核心戰略，開啟了其AI工業轉型，也推出面向流程工業首款AI時序大模型TPT。

然而，積極面向工業AI轉型中的中控技術，遭遇轉型困境。

2024年營收同比增長6%為91.4億元，凈利潤微增1.38%為11.17億元，增長乏力困局。尤為關鍵的是，2025年繼續惡化，營收與凈利潤雙雙下降的態勢，盈利更是下降超5成。這一斷崖式下降，使得正處于工業AI戰略轉型關鍵期的中控蒙上了一層陰影

2025年，中控技術預計全年營收為76.3億到84.4億元，同比下降7.6%-16.4%。凈利潤大幅下降53%-61.85%，預計凈利潤為4.2億到5.2億，上一年凈利潤為11.17億元。

要知道，2017至2023年期間，營收與利潤復合年均增長率達到30%，快速增長主要抓住了工業自動化市場機遇。如今，隨著下游需求疲軟以及行業競爭加劇等諸多因素影響，營收告別高增長時代。

值得稱贊的是，因全力投入發展工業AI業務，時間序列大模型TPT等創新業務已逐步實現規模化商業落地。其中，2025年1月-9月，來自工業AI產品TPT業務收入達1.5億元，機器人業務營收1.2億元。

據了解，時序大模型TPT在寧夏貝利特、貴州磷化、心連心集團等客戶的超110個項目中取得突破性應用。這也是中控技術全面推進工業AI戰略轉型過程中，所取得的階段性成果。

作為“工業大腦”的TPT以及作為工業AI數據基座與智能邊緣樞紐的UCS全面協同，正推動工廠運行范式從“ 控為主”向“智控主導”深刻變革。

TPT基于海量工業數據預訓練，具備模擬、預測等核心能力，能覆蓋多種工業場景應用、生成工業核心內容如控制策略、操作優化方案、瓶頸分析報告等，將AI應用從內容領域(文生文、文生圖等)深度擴張到生產實體領域，革新了數據應用方式，提升了流程工業生產制造各環節效率，加速流程工業走向智能化。

未來，中控技術將繼續深化“AI+工業”融合創新，以TPT+UCS為核心技術底座，以全自主運行工廠狀態為目標，推動流程工業向全自主運行持續演進。與此同時，TPT大模型與UCS的這種結合推動數字化向智能化升級，讓數據真正深度服務于生產場景。

值得注意的是，中控技術通過工業AI與機器人技術的深度融合，尤其是人形機器人等先進技術正在制造業領域展現出巨大的潛力。Plantbot機器人解決方案和人形機器人產品，現已成功應用于高風險作業場景和智能工廠建設。

目前，中控技術已發布了4類機器人，分別為巡檢與操作機器人、協作裝備類機器人、供應鏈物流機器人以及面向工業領域的人形機器人，助力制造業實現更加精準的自動化和智能化生產。

最后，AI大模型、大數據等新技術推動下，為產業轉型升級帶來新動能。在工業場景，工業自動化進程不斷深化以及工業技術升級，智能制造已成為產業升級主旋律。通過工業機器人與AI大模型等前沿技術相結合，工業自動化及智能制造領域，有望迎來更廣闊的發展空間。

中控技術作為流程自動化龍頭企業之一，積極擁抱AI大模型技術發展浪潮，以工業數據為基礎、AI大模型為核心、全場景智能體為觸手，打造“1+2+N”工業AI驅動的新架構，推動從傳統自動化公司向工業AI公司的轉型。

然而，當前營收低迷，盈利大幅下降的局面下，面臨AI轉型陣痛。當然，TPT大模型商業化將會是破局的因素之一。

楊劍勇，福布斯中國撰稿人，表達觀點僅代表個人。致力于深度解讀AI大模型、人工智能、物聯網、云計算和智能硬件等前沿科技。