四家科创板上市公司高管对话物理AI产业链四大核心环节

近日，在“对话成长·年报里的中国科创智能终端专场”对话活动上，中国通号、中控技术、云天励飞、步科股份四家科创板上市公司高管展开深度交流，共同探讨物理AI产业链的发展逻辑。

产业链环节拆解

据活动披露，这四家上市公司分别对应物理AI产业链的“场景、平台、算力、控制”四大核心环节。其中，场景环节聚焦应用落地与需求匹配，平台环节承担技术整合与系统搭建，算力环节提供计算基础设施支撑，控制环节则负责指令执行与设备联动。

“场景、平台、算力、控制”四大环节构成了物理AI从技术研发到实际应用的完整链条。

参会主体简介

• 中国通号：科创板上市公司，本次活动代表物理AI产业链的“场景”环节。
• 中控技术：科创板上市公司，本次活动代表物理AI产业链的“平台”环节。
• 云天励飞：科创板上市公司，本次活动代表物理AI产业链的“算力”环节。
• 步科股份：科创板上市公司，本次活动代表物理AI产业链的“控制”环节。

此次对话活动作为“对话成长·年报里的中国科创”系列的一部分，聚焦智能终端领域，旨在呈现科创板企业在物理AI这一前沿方向的布局与协作逻辑。

多家A股公司高管谈AI落地：推理芯片高性价比成刚需，安全底线不容触碰

中国证券报记者从日前举行的产业对话现场获悉，一批深耕实体产业的A股科创上市公司正推动AI技术下沉至工业控制柜、轨交信号机、城市摄像头和机器人关节等领域，致力破解AI落地的“最后一公里”难题。业内人士分析认为，过去的一年是AI从数字世界加速迈向物理世界的关键之年，工业互联网、智能制造、人形机器人等产业方向正通过AI技术迭代形成新生产力。

推理成本与芯片适配成落地关键

在本次对话中，“务实”被反复强调。云天励飞董事长、首席执行官陈宁直指市场痛点：“过去两个月，热潮有所冷却，主要原因之一是Token使用成本过高。”他认为，使用通用GPU芯片进行推理在性价比上不符合市场真正需求，具备高性价比及高适配性的推理芯片和系统能力才是未来刚需。

“与模型训练相比，推理计算具有调用频率高、部署规模大、持续运行时间长等特点。在大模型应用普及后，推理算力需求将显著高于训练需求。”业内人士指出，随着企业级AI应用、智能终端AI能力等兴起，大模型推理计算需求成为AI算力需求的重要组成部分。

推理芯片是专门用于执行已训练AI模型进行预测或分类的芯片，其设计强调低延迟与高能效，与侧重并行计算能力的训练芯片形成差异。

安全底线：AI不能直接触碰核心权限

当AI愈发“聪明”后，关乎生命安全的场景如何与AI共处成为焦点。中国通号党委副书记、执行董事、总裁董宝良表示：“中国通号从事的轨道交通和低空经济两个领域，对安全性有极高要求。我们将AI的边界和安全底线作为一切技术应用的前提。”他明确，日常可预见的低风险场景（如调度推演、日志分析、设备智能诊断）可使用AI作为助手，但涉及决策必须由确定性系统确认。涉及生命安全的核心领域（如高铁运行、空域管控）必须由最高级别认证的确定性系统执行，AI绝不能未经认证直接触碰核心安全权限。

中控技术在流程工业中探索出渐进式路径。高级副总裁俞海斌指出，公司的时间序列大模型不同于通常的大语言模型（后者擅长文字创作），它像一位理工科专家，能处理机器的各种数据。在工业界，特别是在高可靠性闭环中，需要模型准确和可解释性，不允许有幻觉，要零容错。落地策略是先在非闭环控制场景使用工业AI，再逐步过渡到闭环控制。

产业化拐点：机器人部件需求爆发，中控技术放量

步科股份董事长、总经理唐咚表示，公司主要产品已进入机器人、医疗影像设备等行业，目前机器人部件占整体部件销售收入已超过一半，受益于机器人行业需求快速增长，公司机器人业务营收同比大幅提升，成为业绩增长核心引擎。对于人形机器人，他认为“现在还处于马拉松40多公里长跑的第一公里”，必须与最尖端的人形机器人公司一起挑战关节电机的物理极限。

唐咚透露：“目前，公司与国内、国际顶级的机器人厂商进行合作，在这一过程中取得了越来越多的设计经验，并获得工艺改进。”

中控技术同样直面爆发式需求。俞海斌坦言公司当前最大的挑战并非需求不足，而是如何满足爆发性增长。为此，公司内部在组织、人才和服务架构上迅速调整，组建突击队以快速响应。

• 步科股份：机器人部件销售收入占比过半，成为业绩增长核心引擎。
• 云天励飞：强调推理芯片高性价比是刚需，通用GPU推理不符合市场要求。
• 中国通号：设定AI安全底线，高铁运行等必须由确定性系统执行。
• 中控技术：时间序列大模型零容错，工业AI转型战略正在放量。

透过公司高管的现场解答，AI赋能实体经济的真正价值，或许不在于云端算力的巅峰对决，而在于能否以更低成本、更高确定性、更安全的方式，扎根于工业控制柜、信号机、摄像头和机器人关节等应用领域之中。