与工业数据的结合有助于有效获得不同变量之间的关系，并预测及优化特定参数。在工业中， 已应用于精馏塔、反应器、锅炉、控制器、冷水机 组、压缩机、泵、管道等各种工艺设备的校正、工艺参数预测、故障诊断与优化；在纺织，水处理，化肥，核电站和油气等领域均有应用。 投资建议： 重点关注：合成生物学：凯赛生物、华恒生物；基因测序：华大智造（医药）；设计与建造：中国化学、东华科技、中国石化、中国石油； AI 应用： 间的关系， 并预测及优化特定参数 。在工业中， 已应用于精馏塔 、反 应 器 、锅炉 、控制器 、冷水机组 、压缩机 、泵 、管道等各种工艺设备的校正 、工艺参数预测 、故障诊断与优化； 在纺织 ， 水处理， 化肥 ，核电站和油气等领域均有应用。 图表：机器学习的步骤 机器学习步骤 最优化模型 建立模型 学习 数据整理和分析 探索 / 转换或标记 数据收集和存储 收集 图表：深度神经网络在我国核领域中的应用 图表：人工智能在核工业应用的相关研究 人工智能引领纺织行业创新发展 将人工智能技术与纺织各领域相结合， 利用计算机视觉技术， 使用深度学习算法搭建定制化和个性化以图搜图引擎； 基于 机器 视觉开发经编针织物疵点在线检测系统以及智能验布系统； 借助自然语言处理进行个性化纺织专业教育； 利用机器学习算法 开 发智能 CAD 、纺织面料评级与分类 、生产管理以及服装面料图案设计的应用， 进行流行趋势预测以及服装设计

造业、电子信息制造业、纺织工业等领域，从 2020 年开始，先后出 台《新能源汽车产业发展规划（ 2021—2035 年 ）》（ 2020 ）、 《 “ ” 十四五 原材料工业发展规划》（2021 ）、《船舶制造业绿色 发展行动纲要（ 2024—2030 年 ）》（ 2023 ）、《电子信息制造 业 2023—2024 年稳增长行动方案》（2023 ）、《纺织工业提质升 级实 施方案（2023—2025 在各个环节，数据的收集和整合存在很大挑战。许多老旧设备缺乏 数据采集功能，需要额外的投资进行改造。其次，制造业设计研发 环节存在数据质量不高、数据整合困难等问题。 目前制造业人工智 能公开数据集聚焦钢板、纺织表面缺陷图像领域， 由于相关场景数 据难获得、数据保护不健全等原因，阻碍了数据集的统一构建。此 外， 由于制造业数据来源多、格式复杂，而且存在标准协议不兼容 的问题，会导致数据孤岛问题，人工智能难以获取到全面准确的数

1.7 -0.6 3.5 -12.9 -9.1 滞涨 4.2 0.4 12.3 -5.7 3.7 9.7 -7.3 0.9 -2.5 6.2 22.3 14.0 8.1 -3.0 5.5 家电 纺织服装 医药 食品饮料 农林牧渔 银行 非银行金融 房地产 交通运输 电子 通信 计算机 传媒 综合 综合金融 震荡 -0.4 -2.8 -14.4 -15.7 -6.0 9.7 41.6 4.1 15

投资方： 佛山南海区政府引导基金（中科科创管理） 投资逻辑： • “以投促引”：基金核心任务是吸引优质企业落户。投资后，智布互 联将总部迁至佛山。 • 产业协同： 智布的布料信息化解决方案与佛山强大的纺织印染产业 基础完美匹配，驱动产业智能化升级。 • 区域贡献： 强调企业迁移后的税收贡献与对本地产业的提升作用。 投资标的必须与本地优势产业 高度契合，能补强、升级现有 产业链。 产业协同原则 风险预警等环节的深度融合，显著提升了供应链的响应速度、资源配 置效率和协同水平，推动成本下降、效率提升与决策优化，实现全产业链效益的显性增长。 致景科技通过自研的AI大模型和工业互联网平台，打通纺织服装 “设计-面料-生产”全产业链，助力行业实现柔性定制与按需生产。 • AI大模型赋能创意设计：通过花型生成、智能匹配面料、模特定制、 局部改款等功能降低设计门槛，提升开款、上新、营销全流程效率。

D- 开发者 G- 政府 E- 员工 通过建设面向工业的现代物联栈，支持多种方式全面连接工业设备 及企业数据源，畅通企业协作。 安 全 防 护 体 系 纺织服装 型材 石材 电子 智能装备 汽车 通用装备 化工 模具 能源 平台 能力 层 大连接 大数据 大模型 产品 场景 层 工赋 青岛 长三角 德阳

数据，中际旭创和光迅科技是我国光模块领先企业， 2021 年全球市场份额分别为 10% 和 8% ， 位居全球第二和第四。此外，新易盛、博创科技等后起之秀在光模块领域也实现快速发展和成长。 2021 年 2 月纺织龙头华西股份 (000936.SZ) 完成 收购索尔思项目，后者是一家成立于美国、拥有 20 余年历史的光组件、光芯片、光模块厂商，有望从传统化工产业延伸至光 模块等领域。 u 5G 与数据中心双引擎驱动。随着