投资建议

在工业领域，传统AI模型（如数据分析预测、工业视觉等）应用已经相对成熟，但大语言模型（LLM）应用方兴未艾。我们观察到LLM应用正按照经营管理侧、生产控制侧、研发设计侧的顺序逐步落地，早期落地以企业知识库应用和数据分析应用等业务支持系统为主，尚未涉及核心设计和生产环节。我们认为AI对工业软件的改造存在广阔空间，年初至今工业软件赛道的AI逻辑演绎尚未充分，建议持续关注工业软件领域的AI落地进展。

理由

研发设计侧：海外巨头产品落地计划明晰，国内有望映射对标。研发设计侧工业软件门槛较高，与AI大模型融合也相对更难，我们认为AI+3D模型或成为继AI+文字/图片/音频/视频后的高门槛的落地场景。我们观察到海外CAD巨头Autodesk在工业端3D大模型已经有布局规划，其正探索基于云平台沉淀的数据进行大模型训练，计划通过多模态输入（自然语言+草图+规则约束）实现3D模型的生成式设计。Autodesk预计未来6-12 个月能够实现原型模型的运行，我们认为国内CAD/BIM龙头厂商亦有望跟进，建议持续关注AI+3D模型研发进展。

生产控制侧：数据分析场景落地先行，核心生产场景有望持续渗透。生产制造侧工业软件涉及工业生产核心场景，对软件的安全性和稳定性有较高要求，目前核心生产场景大模型落地进度较慢，但海外自动化厂商在车间数据交互分析这类生产支持场景中已经有AI应用落地。我们认为伴随大模型鲁棒性持续提升，未来核心生产场景也有望得到AI赋能，建议持续跟踪离散行业大模型生成PLC代码、流程行业装置级操作寻优等场景的落地。

经营管理侧：知识库应用落地广泛，AI有望赋能管理全流程。我们在AIAnswer：大模型助力B端落地先行范式中提出，企业知识库类应用有望成为大模型在OA、ERP等B端管理软件落地的先行场景，我们认为未来AI有望充分融合管理流程，在财务、人力、采购、营销等模块中实现AI赋能。

盈利预测与估值

工业软件赛道作为AI行情尚未充分演绎的赛道，建议持续关注国内外工业软件AI落地进展。对于研发设计侧和生产控制侧，建议持续跟踪海外落地进展，我们认为国内对标映射标的有望受益，建议关注中望软件、华大九天、中控技术、广联达；对于经营管理侧，目前在企业知识库等领域已经具备初步落地的案例，建议跟踪AI全面赋能管理流程的进展，关注鼎捷软件、汉得信息（未覆盖）、赛意信息、用友网络。

风险

工业侧AIGC落地进展不及预期；国内工业软件对标落地进度不及预期。