Logo/Company 》》》》》》》》》 打造企业的能源大脑 综合能源管理系统 ， 助力智慧工厂能耗降本增效。 能源大脑是为工业企业客户提供的一种全面、智能化的能源管理解决方案。 该系统主要针对智慧工厂的用电、用水、用气等能源消耗信息进行监控和管理 ，帮助智慧工厂降低成 本、提高效率、同时减少对环境的影响。 实时监控能源消耗 ，分析消耗规律 ，提供数据指导能源节约措施； 可视化数据展示和分析

等模型也在缩小规模的同时达到了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中，可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ） 决 策赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， ，中泰证券研究所 11 多模态： Janus-Pro 等开源多模态模型有望进一步提升应用能 力 理解金融应用的“降本增效 - 价值创 造 - 决策赋能”三个层次 2 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。其中当下应用最广 泛的是降本增效， 即 AI 对简单人力的替代，具体场景可能包括智能客服、简单的办公文件问答与内容生成等。随着模 型能力提升将展现真正的价值创造能力，即 随着 AI 分析能力进一步提升，将能够为决策层直接赋能，提升决策效率和精确度。 图表：金融行业 AI 应用的三个层次 金融行业人工智能的三层价值创造 资料来源：中泰证券研究所 13 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长，

究 所 专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信 2 0 2 5 . 03 . 1 3 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中， 可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ）决 策 赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， ，中泰证券研究所 11 多模态： Janus-Pro 等开源多模态模型有望进一步提升应用能 力 理解金融应用的“降本增效 - 价值创 造 - 决策赋能”三个层次 2 n 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。其中当下应用最广 泛的是降本增效， 即 AI 对简单人力的替代，具体场景可能包括智能客服、简单的办公文件问答与内容生成等。随着模 型能力提升将展现真正的价值创造能力，即 等；随着 AI 分析能力进一步提升，将能够为决策层直接赋能，提升决策效率和精确度。 图表：金融行业 AI 应用的三个层次 资料来源：中泰证券研究所 13 金融行业人工智能的三层价值创造 n 降本增效场景通常基于大模型的生成能力，进行人力替代或赋能，在银行业 AI 应用场景中落地最早。 n 商业银行主要通过人工客服和智能客服两种方式为客户提供咨询服务。人工客服工作强度高、处理和响应时间相对较长，

指最高设计车速≤60km/h的无人配送车，属于N₁Y类 指最高运营车速＞60km/h的无人配送车，属于N₁A类 智能物流车的行业特征包括应用场景集中于快递配送、商超配送、餐饮配送和移动零售、智能物流车可实现末端配送降本、目前无人物流配 送面临技术、基建及监管三重瓶颈。 应用场景集中于快递配送、商超配送、餐饮配送和移动零售 从产业演进路径来看，主要源自机器人底盘企业的延伸发展，以及低速车企业与整车厂的市场切入。当前，无人配送车主要应用于快递配 多斯市达拉特旗实现了L4级新能源重卡在非封闭公路上的常态化测试。随着类似场景下的数据积 摘要 智能物流车的行业特征包括应用场景集中于快递配送、商超配送、餐饮配送和移动零售、智能物流车可实现末端配送降本、目前无人物流配送面临技术、基建及监管三重瓶 颈。自2015年起，智能物流车行业经历了从技术萌芽到规模应用的完整发展周期。2015-2019年为技术萌芽期，以Starship、Nuro等海外企业为主导，完成产品化探索和初 其他无人配送车 行业特征 3 累和技术迭代，自动驾驶物流车正逐步突破现有应用边界，向城市配送、长距离干线运输等更复杂的商业场景扩展，推动智慧物流的进一 步发展。 智能物流车可实现末端配送降本 快递行业末端派费占比持续攀升，2021-2024年间，申通从57%升至63%、圆通从46%大幅上涨至57%、韵达从55%增长至61%，末端派 费已成为企业最大成本负担。同期快递单价从2021年初的10

园区进行绿色节能升级改造， 政策时机 、技术条件成熟， 是停车场建设的新 趋势。 园区应用储能实现谷电峰用、 照明空调节能 ， 可有效降低用电成本和 能耗管理成本 ， 大幅降低管理方综合运营成本 ， 实现降本增收。 2024 年 7 月， 中央全面深化改革委员会审议通过《关于推动能耗双控逐步转 向碳排放双控的意见》 。碳排放“双控”要求成为各行各业经营单位必须严格遵照 的经营指标。 仍停留在高能耗排放的经营场所 实现管理摩本提效、资产保值增 值 加强园区内部资产变现的手段，指出 " 用电 用车场运营赚钱 e 用场地出 租赚钱 ", 提高运营收益 , 为业绩增长赋⃞ 通过企业获得稳定收入 通过管理降本、提效 为企业提供服务， 留存客 户 经营收入 客户服务 园区管理 智慧园区运营中心 IOC 从核心硬件建设 → 统一管理运营平台 → 前端应用全自研 ， 全业务深度入融合 ， 实现智慧园区数字化运 聚焦园区管理中“入驻现场”和“在园阶段”简化 客户服务的各类流程 ，满足客户对生活 + 办公 的在园服务需求 ，提升物业服务质量及客户满 意 度 ，增加园区客户留存意愿 经营收入 通过企业获得稳定收入 通过管理降本、提效 提升客户体验 ， 为物业服务赋⃞ 能 1. 基础服 务 招商租赁， 留存客 户 客户服务 园区管理 客户录入 招商签订合同后 ，会在捷智园平台端将合 同和客户信息进行录入 办理入驻

投控股】、【指南针】 ，建议 关注【财富趋势】。 风险提示：监管环境趋严抑制行业创新；行业竞争加剧；权益市场大幅波动；技术风险；金融风险传导。 核心要点 3 2. AI赋能券商，存量降本增效+新生业务可能性 3. AI赋能互联网金融，核心业务提升+发展新思路 4. AI赋能保险，提高承保效率+辅助投研 5. AI赋能银行，流程提效+深化客户服务 6. 投资建议 7. 风险提示 丰富与完善为 大模型嵌入现有产品并实现降本增效提供契机， 同时催生更多以金融大模型为基础的新产品和应用领域， AI 金融时代蓝海市场可期。 AI 金融时代 存量 增量 1.4. AI 将同时赋能金融行业存量及增量业 务 证券科技业务 保险传统业务 券商传统业务 新生金融业务 金融机构后台 银行传统业务 …… 10 AI 赋能券商，存量降本增效 + 新生业务可能性 11 核心假设 核心假设 效率提升 降本增收 引入 AI 系统后，券商将在一定 程度上提高基础工作效率，降低成 本。 引入 AI 系统后， B+C 端投资者 投资效率提升，投融资需求提升，

数据价值外显化 依托“拥有核心数据资产与AI能力”获得 “科技企业”认可，直接提升企业估值。 数据资产化核心逻辑 打造“数字孪生炼钢炉”，实时采集上万数据点，通过AI模型动态优化燃烧参数。 对内降本增效：该系统使吨钢天然气消耗降低8%，年节省能源成本超亿元。 对外赋能增值：宝钢将能效优化算法、工艺参数模型进行封装，开发成工业APP 或解决方案，向行业内外的制造企业输出，开辟了数据资产交易增长曲线。 资产化与AI化激活数据要素价值 在深度价值链实践中，数据要素经过系统性的采集、治理、建模与应用，转化为可量化、可决策、可交易的数据资产，将有效推动产 业大范围价值创新：对内，指导精准洞察优化研发、生产与供应链，实现降本增效；对外，催生出供应链金融、数据产品交易等高附 加值服务，推动平台升级为产业赋能数据服务底座。最后，通过证券化等路径，直接转化为企业资产负债表上的实有资产与现金流， 实现企业整体价值的跃迁。 陕 产融 供应链金融 生产运营赋能 产融 保险服务 用户 服务赋能 产业 协同赋能 其他 该过程涉及多企业、多环节间的匹配和协作，以及信 息流、商流、资金流等在线流转，与AI技术优势高度 契合，降本提效明显，于客户而言更能带来可衡量、 可感知的价值效益。 高 低 场景 热度 51%的AI技术应用集中在TOP10业务场景小类 TOP1 4 产品识别及BOM物料解析

我们的世界正迎来工业互联网和万物互联时代，数字化大势所趋。数字 浪潮正在不断改变整个社会传统的生产方式和组织方式，极大提升社会 运行效率。先知先觉的企业已经大踏步地进行数字化转型，大幅提升企 业核心竞争力，实现企业的提质增效降本。本文将以机械行业数字化转 型的先行者三一重工为案例展开讨论。  数字化转型：一切业务数据化，一切数据业务化 三一重工全面推进研发、采购、制造、营销服务、管理的数字化，建立 PLM（研发信 数字化驱动企业从做大到做强，全方位提升核心竞争力 三一重工通过数字化赋能全方位提升了产品、渠道、服务等方面的核心 竞争力。从生产端看，数字化解决了离散型制造的痛点问题，能够实现 “产品混装+流水线”的高度柔性生产，大幅提质增效降本，18 号灯塔 工厂改造后主要产品泵车下线时间缩短 98%，公司人均营收 2019 年达 410 万元，较 2010 年翻 4 倍，且首次超过全球龙头卡特彼勒（363 万元）， 人工成本占比从 2013 和万物互联时代，数字化大势所趋。数字浪潮正在不断改变整个社会传统的生 产方式和组织方式，极大提升社会运行效率。先知先觉的企业已经大踏步地进 行数字化转型，大幅提升企业核心竞争力，实现企业的提质增效降本。本文将 以机械行业数字化转型的先行者三一重工为案例展开讨论。 第二，三一重工积极推进数字化升级，向实现“一切业务数据化”和“一切数 据业务化”迈进。三一重工全面推进研发、采购、制造、营销服务、管理的数

物流”应用场景：贯穿供应链采购、运输、仓配、售后全链路。我们认为，例如运输智能调度、 多式联运智能筹划、突发事件处理、仓储自动化识别分拣、智能客服与交互、需求预测与绩效评估等 场景都具有广泛的应用价值，进一步发掘出物流企业的降本增效潜力。 投资建议。我们看好 AI 技术在 ToB 物流领域的应用前景，建议关注积极布局 AI 技术、具备较强数字 化 能力和精细化运营能力的物流企业： 1 ）制造业供应链：传化智联、海晨股份； 价格战”争夺市场，但增量红利见顶后，行业亟需提 升全链路成本控制能力以重构竞争力，就物流行业的底层逻辑而言，降低成本与提升效率始终是效 益提升与产业优化的核心命题。引入人工智能技术有助于实现降本增效的基本目标。 图：各物流子板块销售净利率 SW 原材料供应链服务 SW 中间产品及消费品供应链服务 SW 快递 过去几年，借助互联网应用或者自动化系统等一些工具，物流局部环节实现了线上化、自动化，例 如满帮集团实了现车货匹配环节的线上推荐匹配，但我们认为， ToB 物流仍缺乏全链路的自动化运 作和智能管控，许多环节仍高度依赖人工，降本仍有较大空间。 图：物流全链路各环节的痛点 采购 运输 仓储 结算、售后 供应商信息繁杂、需求与产品 线路复杂、排线困难 不同类型仓库管理策略难定义

盐业 38 家 • 涉及电力生产、金属矿产及化工原料等 上游资源，重资产、长周期、资本密 集。 • 在 AI 应用侧重资源勘探、生产调度、能 耗优化、设备监测等场景，核心是侧重 降本增效 中国石油、中国石 化、国家电网、南 方电网、中国华能 等 工业制造 • 航天军工 • 钢铁机械设备 • 汽车 18 家 • 涉及大型装备、高端制造、军工科技 应用关键场景 主要结论：央企 AI 场景落地，是“通用稳运营、垂类提效率、战略破瓶颈”的三层 精准布局，通用支撑类场景锚定办公等基础运营，以智能 OA、协同平台等筑牢日常运转 的底盘保障，让企业管理提效降本；垂类场景则扎进各行业生产肌理，用 AI 啃下能源调 峰、工厂排产、物流配载等关键场景，让业务端实打实增收；而战略攻坚场景直击核心关 键，在双碳、自主可控等领域，以 AI 突破“卡脖子”场景。 通用支撑类场景的 AI 解决方案具备较强的通用性和可复制性，主要包括智能管理、智 能协同、智能党建三大类场景，其中智能管理场景聚焦财务、人力、资产等核心管理，通 过智能预算、业财一体化等能力实现降本提效；智能协同场景覆盖办公、会议、跨部门协 作等场景，打破了组织层级壁垒，提升跨域协同效率；智能党建场景是央企刚需，以党员 管理、党建业务融合等模块实现党建与经营的深度绑定；数据支撑场景则作为底层基座，