上交所智能终端业绩说明会：4家科创板企业认为人工智能落地尚处早期

上海证券交易所近期组织了一场聚焦智能终端领域的业绩说明会，中国通号、中控技术、云天励飞、步科股份等四家科创板上市公司共同参与。

参会企业达成的共识

交流过程中，与会代表形成的一项基本判断是，人工智能在实际产业中的渗透应用仍处于发端阶段。

“人工智能的落地才刚开始”成为与会代表的共识。

业绩说明会的沟通机制

业绩说明会是上市公司在定期报告披露完毕后，面向投资者系统阐释经营成果、财务表现与战略规划的一种双向沟通活动，通常通过线上或线下方式举行。

此次说明会以智能终端为方向切入，反映出资本市场对人工智能与实体产业结合路径的关注。

从大模型到实体产业的视角

会上讨论延伸至一个更宏观的观察：大模型技术让全球感知到人工智能的突破性潜能，但唯有扎根于制造、交通、自动化等一线实体场景，才能真正将其转化为生产力。

参会的四家科创板公司分处不同产业赛道，均已在各自领域推进智能化技术与实际业务的结合。上交所为这类科技创新企业提供了与投资者集中对话的平台。

四家细分领域企业同日披露物理AI融合路径与商业化进展

工业自动化、轨道交通控制、AI芯片及机器人部件领域的四家企业，近期对外阐述了物理AI（Physical AI）与自身主营业务的结合方式及阶段性成果。相关业务正从技术验证走向订单落地。

技术路径根植既有产业能力

各家企业的物理AI布局均建立在其原有技术体系之上。中国通号总裁董宝良指出，公司在轨道交通领域积累的高可靠、高安全、实时性强及全系统集成能力，具备向其他复杂系统控制领域迁移的潜力。其中，“控路网、控时空、控列车”的智能控制能力，可基于AI赋能，推动城市建设向系统化、智能化发展。

物理AI指能够理解物理世界规律、并与真实环境进行交互的人工智能系统，区别于仅处理数字信息的模型。该类技术通常涉及对空间、运动、力等物理量的感知与决策。

中控技术高级副总裁俞海斌介绍，该公司在前30年将集散控制系统（DCS）做到国内市场占有率连续15年排名第一。进入第二个发展阶段，公司转型为工业AI公司的抓手是自主研发的时间序列大模型（TPT）。该模型不同于大语言模型，主要用于改变下游企业的作业形态，使工厂从人类操控、机器辅助，转向由AI自主感知、决策与执行。

云天励飞董事长陈宁认为，过去3年AI赋能物理世界的载体形态正处于转折期，行业正从小模型驱动的解决方案，过渡到大模型驱动的智能体形态。公司自身则从视觉模型解决方案供应商，向云端和端侧AI推理芯片供应商转型。

步科股份董事长唐咚则从机器人部件视角提出，未来AI不仅构成机器人“大脑”，还会分布到关节和四肢中，形成“分布式人工智能控制”，类似人体的肌肉记忆。该公司专注于伺服模组、无框力矩电机、关节模组等产品。

AI业务离开实验阶段产生增量

从公开的业务动态看，上述企业的AI相关布局已开始贡献实际收入或优化商业模式。

中国通号将智能控制能力从地面延伸至低空，自2024年起规划全产业链布局，形成包括低空空域管控、无人机制造、服务运营在内的“三业一态”架构。董宝良透露，涉及巡检、应急救援、要地防护、反制及一网统飞等控制部分的业绩占比逐渐增加，轨交与低空融合巡检将成为重要市场。

中控技术的工业AI定位为下游创造可量化效益。俞海斌表示，在千万吨炼油能力的企业中，数千名操作人员关注的安全生产、质量和效益事项，往往可由AI替代。公司确立的转型方向之一是从项目型转为订阅制，其TPT大模型已实现该模式，边际成本较低且预付费方式保证了正向现金流。

产业化瓶颈与量产准备

在算力层面，陈宁提出，人形机器人等智能体爆发仍需等待大脑模型的突破，但即使功能可行，若词元成本无法下降，AI将难以大规模普及。他透露，云天励飞将继续优化业务结构，加大在云端高性价比推理芯片上的投入。

词元成本指大模型处理文本时，单个或固定数量词元所对应的推理计算费用，是衡量AI服务经济性的关键指标之一。

对于人形机器人尚未大规模量产的现状，唐咚将其描述为“马拉松的第一公里”。步科股份当前与国内外顶尖机器人厂商合作，尝试突破“重量更轻、力矩更大”的物理极限，并从设计经验和工艺改进中积累能力。与此同时，常州智能制造中心的投产，为应对即将到来的批量订单提供了产能和质量保障。