计算机行业专题研究：看好GPT+工业软件产业投资机遇

1告计算机告计算机华泰研究专题研究增增持(维持)计算机看好GPT+工业软件产业投资机遇随着西门子与微软推进在PLM、PLC、QMS等环节的合作，有望带动全球工业软件生产力变革。总结来看，本次双方合作的主要内容围绕协作/编程/视觉三大领域展开，有望率先落地于协同办公、流程控制、车检质检三大场景。展望未来，我们认为GPT类大模型与工业软件具备丰富结合点，AI技术未来有望向研发设计、生产控制、质量控制、设备运维、无人生产等领域扩散，带动产业智能化变革。基于此，我们看好GPT+工业软件产业投资机遇。微软与西门子合作，有望加速GPT+工业软件产业融合2023年4月14日，西门子宣布与微软合作，利用ChatGPT等生成式AI提升设计、工程、制造和运营流程效率。本次合作的内容主要包括：1)通过将西门子的Teamcenter与微软的协作平台Teams、AzureOpenAI服务中的语言模型以及其他Azure人工智能功能集成，改进PLM产品体验；2)合作开发可编程逻辑控制器(PLC)的代码生成工具，实现编程效率提升；3)结合微软Azure机器学习和西门子的IndustrialEdge，构建车间视觉监控模型。我们认为，本次微软与西门子的合作，有望从协同办公、流程控制、车间质检等多个环节带来生产力变革，加速GPT+工业软件产业融合。GPT类大模型与工业软件具备丰富结合点我们认为，西门子与微软持续推进在工业软件多个领域的合作，有望引领工业生产方式变革，起到良好示范效应。我们认为，随着GPT类大模型向工业软件更多细分赛道扩散，未来工业软件与GPT模型结合的落地方向包括：1)研发设计：通过改进编程效率、提供创成式设计等能力，实现设计模式变革；2)生产过程控制：数据自动采集+人机协同+GPT具身化调优有望赋能精细化生产控制；3)质量控制：GPT等AI技术能够高效进行图像识别与分析，判断质量缺陷；4)设备维护和监测：AI+运维实现工厂自我优化；5)无人化生产：多模态大语言模型为无人化生产提供实现基础。AI赋能有望带动国产工业软件产品力升级我们认为，工业软件是LLM等AI技术赋能工业场景的重要载体，随着海外龙头陆续推出与GPT结合的相关产品，产业智能化变革有望加速，国产工业软件企业有望迎来产品力升级。产业链相关公司包括：1)工具软件 (CAD&CAE)：中望软件、霍莱沃、盈建科、索辰科技、广联达；2)运控控制(CAD&CAM&PLC)：柏楚电子、东土科技；3)流程控制(流程仿真&AI运维)：宝信软件；4)生成控制：鼎捷软件、能科科技、赛意信息。风险提示：宏观经济波动、技术进步不及预期。研究员SACNo.S0570519080006SFCNo.BQZ938联系人SACNo.S0570122060076春生xiechunsheng@+(86)2129872036linhailiang@+(86)2128972228行业走势图计算机沪深300(%)5840213(16)Apr-22Aug-22Apr-22Aug-22Apr-23资料来源：Wind，华泰研究微软与西门子合作，有望加速GPT+工业软件产业融合。2023年4月14日，西门子宣布与微软合作，利用以ChatGPT为代表的生成式人工智能的力量，以加速和简化西门子的设计、工程、制造和运营流程。本次合作的内容主要包括：1)通过将西门子的Teamcenter与微软的协作平台Teams、AzureOpenAI服务中的语言模型以及其他Azure人工智能功能集成，改进PLM产品体验；2)合作开发可编程逻辑控制器(PLC)的代码生成工具，实现编程效率提升；3)结合微软Azure机器学习和西门子的IndustrialEdge，构建车间视觉监控模型。我们认为，本次微软与西门子的合作，有望从协同办公、流程控制、车间质检等多个工业环节带来生产力变革，加速GPT类大模型与工业软件结合进展，带来产业智能化机遇。合作#1：GPT+PLM西门子的Teamcenter是一套现代化、自适应的产品生命周期管理(PLM)系统。通过Teamcenter软件规划、开发和交付创新产品，可以灵活选择如何部署产品生命周期管理 (PLM)环境。Teamcenter可以通过减少与PLM部署相关的IT资源和基础设施来节省成本。客户可以根据业务需求扩展PLM环境，并在企业中提供安全的PLM数据和流程访问。该系统能够以数字化主线关联功能孤岛之间的人员和流程，进而实现创新。通过掌控产品数据和过程着手使用Teamcenter，所涉内容包括三维设计、电子、嵌入式软件、文档及物料清单(BOM)。将产品信息(例如制造、质量、成本工程、合规性、服务及供应链)充分运用到各个领域与部门，从而让PLM系统创造更多价值。微软Teams赋能西门子Teamcenter，实现工作流程效率提升。据公司官网，微软和西门子预计将于今年推出一款适用于MicrosoftTeams的全新Teamcenter应用程序，让设计工程师、一线车间员工和跨业务职能部门能够更快地实现反馈循环并共同解决问题。该应用程序可以解析非正式演讲，自动创建总结报告，并将报告发送给适当的团队成员。即从大量繁杂的数据中有针对性地推荐重点内容给有相应需求的团队成员，以减轻不必要的负担，提高整体工作效率。员工可以用熟悉的语言记录结果，然后使用MicrosoftAzureAI将其翻译成公司的官方语言。借助该程序，企业员工可以实现跨国界跨部门的协同办公，而免受时间地点方式等各种因素的限制。有效解决了跨国企业员工交流不便，以及数据繁多复杂难以理解的两大痛点问题。资料来源：西门子官网、华泰研究合作#2：GPT+PLCPLC(可编程逻辑控制器)是整个工控系统的核心控制器，是控制全球工厂大多数机器的工业计算机。作为生产控制类软件之一，PLC由芯片和嵌入式软件构成，融合了计算机技术、自动控制技术和通讯技术，建立了柔性的编程控制系统，其核心优势是可靠性和稳定性高。PLC采用集中采样、集中输出、按顺序循环扫描用户程序的方式工作，其运行过程的分为输入处理、程序处理和输出处理三个阶段。西门子与微软正在合作开发可编程逻辑控制器(PLC)的代码生成工具。传统PLC程序开发主要依赖海外编译软件如Codesys、TwinCAT等进行，具备一定学习门槛。通过将NLP大语言模型嵌入PLC，有望在预定程序设置环节，实现自然语音对编程语言，降低使用门槛。此外，西门子将在汉诺威博览会上展示OpenAI的ChatGPT和其他Azure人工智能服务如何增强西门子工业自动化工程解决方案的概念，强调工程团队如何通过自然语言输入生成PLC代码，从而明显节省时间并降低错误概率，并使维护团队能够更快地识别错误、生成逐步解决方案。资料来源：《PLC原理及应用》，张国德，2010年、华泰研究合作#3：GPT+QMS微软和西门子正在研发能够更好地发现生产缺陷的QMS系统。西门子IndustrialEdge集自动化系统的本地高性能数据处理与云端优势于一身，可以实现两种环境的高效协同。通过工业边缘可对自动化设备进行功能扩展，如数据分析或无反馈的软件和设备管理等，实现生产系统数字化。人工智能的应用让质量管理团队能够扩大质量控制的范围，更便于识别产品差异并进行实时调整。通过结合微软Azure机器学习和西门子的IndustrialEdge，相机和视频捕获的图像可以由ML系统分析，并用于在车间构建、部署、运行和监控AI视觉模型，该项合作也是西门子和微软之间长期战略关系的一部分。资料来源：西门子官网、华泰研究工业软件+ChatGPT产业融合有望加速。我们认为，西门子与微软在工业软件多个持续推进合作，有望带动工业生产方式变革，起到良好示范效应。随着GPT类大模型向工业软件更多细分赛道扩散，应用端进一步落地有望带动工业软件产业智能化变革机遇。从西门子与微软和合作中，我们看到未来工业软件与GPT模型可能结合的几个方向包括：1)研发设计；2)生产过程控制；3)质量控制；4)设备维护和监测；5)无人化生产。数据建模数据反馈信号控制数据反馈GPT+工业结合点一：研发设计数据建模数据反馈信号控制数据反馈CAD和CAE是工业研发设计软件的重要组成部分。CAD(Computer-aideddesign，计算机辅助设计)侧重设计，利用计算机及图形设备辅助设计人员进行设计工作，用自动化的流程替代手动制图。CAE(ComputerAidedEngineering，计算机辅助工程)侧重于分析，基于有限元分析理论，产品对现实世界中的力、振动、热、流体流动和其他物理效果做出的反应，判断产品是否会断裂、磨损或者是否在按照设计的方式工作。CAM…CAM…CAEAnsys…CADAutodeskSiemensDassaultTC研研发设计软件信息管理软信息管理软件数据反馈设计数据反馈生生产控制软件嵌入式软件嵌入式软件资料来源：各公司官网、华泰研究ChatGPT能够按照开发者的自然语言指示生成CAD代码，并给出相应的解释。目前在CAD领域，ChatGPT能够支持Autodesk公司开发的VisualLISP/AutoLISP语言、Maya核心脚本语言MEL、3dsMax相关产品的通用脚本语言MAXScript，以及用于AutoCAD平台二次开发软件包ObjectARX的VisualC++语言等。例如，询问ChatGPT“编写ObjectARX以实现AutoCAD选择矩形的中心”，ChatGPT将返回相应代码，并给出相应解释，辅助开发人员进行开发。询问询问ChatGPT：编写ObjectARX以实现AutoCAD选择矩形的中心询询问ChatGPT：创建Mel脚本以将所有对象的纹理更改为单个纹理资料来源：Autodeskblog、华泰研究创成式设计基于AI、云计算和机器学习技术，提供更多更有效的工业设计方案。在AI和云计算能力的支持下，创成式设计技术能够根据现实世界的制造约束和产品性能要求，快速循环、测试和生成多个CAD就绪解决方案，产生设计师和工程师难以有效发现和建模的选项，并筛选出最优结果。制造约束和产品性能要求包括尺寸、重量、强度、风格、材料、成本、进度、可制造性等。传统设计传统设计原理可制造性产品设计探索对给定的模型进行分析，常见的是根据边界条件进行有限元分析，然后对模型变形或删减来创成式设计大量有效的可制造选项可制造性产品设计探索，通过迭代并调整来找到优化模型。计到成品阶段计到成品阶段代阶段代阶段有效性估资料来源：Autodesk官网、华泰研究GPT+工业结合点二：生产过程控制数据自动采集+人机协同+GPT具身化调优有望赋能精细化生产过程控制。当前工业领域中已初具数据采集与感知技术趋于成熟，GPT技术有望充分挖掘数据价值，简化工业流程。我们认为，针对工业数据与流程finetune后的GPT将改变人机协同工作范式，工程师将从编写代码的繁重工作中解放，转向通过自然语言与GPT交互，高效、实时控制复数工业流程。2023年4月，谷歌发布PaLM-E并提出具身化概念，成功测试由多模态大模型直接控制工业机器人。多模态GPT将非结构化数据转化为类语言数据，embedding至GPT模型中，将实现GPT直接采集并“理解”流水线生产状态，低延时识别环节异常与流程间不协调，自动生成代码改变工业机器人行为参数。流程的极致精简将提升流水线调整效率，保证生产效率最大化与细颗粒度平稳控制。资料来源：CSDN、华泰研究类GPT技术组合+生产过程控制已在工业中产生实效。与西门子利用Azure赋能生产车间相近，PixMoving将生产全流程与生成式模型、深度学习技术融合，以AI算法驱动柔性设计与实时成型。智能化革新实现输入参数直接成型，缩短设计流程耗时60%，同时精简模具冲压、机械加工等步骤，大幅提高定制化灵活度和生产效率，PixC-zone被誉为下一代汽车制造灯塔工厂。贵州翰凯斯智能工厂使用无模具直接成型生成技术，将零件设计周期从60天缩短至1.5小时，同时利用传感器实时采集成型数据动态补偿，将零件精度始终控制在0.1mm。目前业界多通过局部流程部署AIGC+CV+多模态数据挖掘等技术组合，实现类GPT介入效果。未来多模态具身化GPT将替代现有零散环节部署技术，整合控制生产全流程，在工业流程增质提效方面发挥重大价值。GPT+工业结合点三：质量控制在制造业中，质量是一切的核心。以西门子QMS产品为例，其架构体系主要分为三层：顶层资源层、业务逻辑层和现场检测层。QMS系统通过质量数据的提取、整理、展示与分析，将大量的质量数据转化为know-how，从而为客户提供决策依据。而人工智能算法可以通过模拟与异常检测的技术，对制造过程中的每个环节进行监测和控制，从而及时发现可能存在的质量问题。具体来看，人工智能主要应用于制造过程中实时监控分析，可以对产品外观、尺寸等方面缺陷进行检测，预测质量指标，发现问题并及时调整和控制，从而提高产品质量。例如，基于人工神经网络的图像识别技术，可以对制造过程中的每一件产品进行检测。资料来源：西门子官网、华泰研究GPT等AI技术能够高效进行图像识别与分析，判断质量缺陷。人工智能在质量控制方面的应用场景十分广泛，在制造过程中实时监控分析，可以对产品外观、尺寸等方面缺陷进行检测，预测质量指标，发现问题并及时调整和控制，从而提高产品质量。例如，基于人工神经网络的图像识别技术，可以对制造过程中的每一件产品进行检测。对于存在问题的产品，可以及时进行后续处理，从而降低不合格品的数量和生产成本。资料来源：CSDN、华泰研究资料来源：CSDN、华泰研究GPT+工业结合点四：设备维护和监测工业设备维护和监测需要预测设备运行状况。工业设备维护和监测主要指通过对设备运行的物理参数进行采集、筛选、传输和数据分析，预知设备的运行故障及其变化趋势，为设备运维管理决策提供数据支撑，实现工业设备的预测性维护，提高生产过程的连续性、可靠性和安全性。工业设备运维和监测软硬件需要为客户提供工业设备的状态监测、健康状态评估、故障精确诊断、维护检修措施指导、服务信息推送等服务。设备互联数量增长带来运维难度增加，AI赋能是大势所趋。随着工业互联网渗透率不断提升，底层互联设备数量快速增长，数据采集密度的不断加大，数据量呈指数级别增长。因此，对不同类型、不同场景设备的监测和预警，能够降低设备故障的可能性。而这一环节需要AI技术参与，如数据采集与设备状态预警技术、异常状态预警与故障诊断技术、设备全生命周期运维技术等。以全球流程工业龙头Aspen为例，AI+运维实现工厂自我优化。Aspen在AspenOne套件V12.0中首次引入了工业AI，通过可连续反映资产和流程的数字孪生，最大限度实现故障排除和瓶颈处理的自动化，从而实现工厂自我优化。基于AI技术的工业运维，可以帮助工厂管理者预先了解资产和流程的可靠性并优化维护计划，实现运营自动化和“闭环”，提升工厂盈利能力和可持续潜力。资料来源：Aspen官网、华泰研究GPT+工业结合点五：无人化生产以ChatGPT为代表的多模态大语言模型给无人化生产提供了新的发展方向。无人化生产指全部生产活动由电子计算机进行控制，生产第一线配有机器人而无需配备工人的工厂。受制于生产环境的复杂性与多样性，传统AI难以实现真正的自主化、自动化控制。受益于多模态大语言模型强大的数据采集、分析与自我学习能力，无人化生产PC控制端可以应对更加复杂的场景，同时可以通过机器人或者前置传感器以深度学习的方式感知周围环境并与之交互，从而更好地完成任务。英伟达Omniverse工业数字化平台为无人化生产提供实现基础。英伟达Omniverse是一款可以创建、模拟和协作复杂虚拟世界的开放平台。企业可以现在Omniverse中进行生产模拟与机器人训练，来学习如何应对复杂的生产环境。资料来源：英伟达官网、华泰研究在实际生产场景中，机器人可根据实时感应数据做出准确判别。基于深度学习框架训练的机器人可以借助高清彩色摄像头与其他感应装置，针对产线上频繁变化的产品做出视觉识别判断，然后控制机器人做出相应动作，更好地完成品检、包装、贴标、替换、安装和码垛等工作。资料来源：西门子官网、华泰研究产业链公司梳理1、工具软件(CAD&CAE)：中望软件、霍莱沃、盈建科、索辰科技、广联达2、运控控制(CAD&CAM&PLC)：柏楚电子、东土科技3、流程控制(流程仿真&AI运维)：宝信软件4、生成控制：鼎捷软件、能科科技、赛意信息公司代码公司简称公司代码公司简称公司简称SIEEUSiemens688188CH柏楚电子MSFTUSMicrosoft300353CH东土科技AZPNUSAspen688777CH中控技术ADSKUSAutodesk600845CH宝信软件NVDAUSNVIDIA688420CH美腾科技688083CH中望软件300378CH鼎捷软件688682CH霍莱沃603859CH能科科技300935CH盈建科300687CH赛意信息002410CH广联达未上市索辰科技资料来源：Bloomberg、华泰研究提示宏观经济波动。若宏观经济波动，产业变革及新技术的落地节奏或将受到影响，宏观经济波动还可能对AI投入产生负面影响，从而导致整体行业增长不及预期。技术进步不及预期。若AI技术和大模型技术进步不及预期，或将对相关的行业落地情况产生不利影响。分析师声明本人，谢春生，兹证明本报告所表达的观点准确地反映了分析师对标的证券或发行人的个人意见；彼以往、现在或未来并无就其研究报告所提供的具体建议或所表迖的意见直接或间接收取任何报酬。一般声明及披露本报告由华泰证券股份有限公司(已具备中国证监会批准的证券投资咨询业务资格，以下简称“本公司”)制作。本报告所载资料是仅供接收人的严格保密资料。本报告仅供本公司及其客户和其关联机构使用。本公司不因接收人收到本报告而视其为客户。本报告基于本公司认为可靠的、已公开的信息编制，但本公司及其关联机构(以下统称为“华泰”)对该等信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。同时，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。以往表现并不能指引未来，未来回报并不能得到保证，并存在损失本金的可能。华泰不保证本报告所含信息保持在最新状态。华泰对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本公司不是FINRA的注册会员，其研究分析师亦没有注册为FINRA的研究分析师/不具有FINRA分析师的注册资华泰力求报告内容客观、公正，但本报告所载的观点、结论和建议仅供参考，不构成购买或出售所述证券的要约或招揽。该等观点、建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对客户私人投资建议。投资者应当充分考虑自身特定状况，并完整理解和使用本报告内容，不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，华泰及作者均不承担任何法律责任。任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。除非另行说明，本报告中所引用的关于业绩的数据代表过往表现，过往的业绩表现不应作为日后回报的预示。华泰不承诺也不保证任何预示的回报会得以实现，分析中所做的预测可能是基于相应的假设，任何假设的变化可能会显著影响所预测的回报。华泰及作者在自身所知情的范围内，与本报告所指的证券或投资标的不存在法律禁止的利害关系。在法律许可的情况下，华泰可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，为该公司提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务或向该公司招揽业务。华泰的销售人员、交易人员或其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。华泰没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。华泰的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。投资者应当考虑到华泰及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突。投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一信赖依据。有关该方面的具体披露请参照本报告尾部。本报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布的机构或人员，也并非意图发送、发布给因可得到、使用本报告的行为而使华泰违反或受制于当地法律或监管规则的机构或人员。本报告版权仅为本公司所有。未经本公司书面许可，任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人(无论整份或部分)等任何形式侵犯本公司版权。如征得本公司同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并需在使用前获取独立的法律意见，以确定该引用、刊发符合当地适用法规的要求，同时注明出处为“华泰证券研究所”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。本公司保留追究相关责任的权利。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。中国香港本报告由华泰证券股份有限公司制作,在香港由华泰金融控股(香港)有限公司向符合《证券及期货条例》及其附属法律规定的机构投资者和专业投资者的客户进行分发。华泰金融控股(香港)有限公司受香港证券及期货事务监察委员会监管，是华泰国际金融控股有限公司的全资子公司，后者为华泰证券股份有限公司的全资子公司。在香港获得本报告的人员若有任何有关本报告的问题,请与华泰金融控股(香港)有限公司联系。香港-重要监管披露•华泰金融控股(香港)有限公司的雇员或其关联人士没有担任本报告中提及的公司或发行人的高级人员。•柏楚电子(688188CH)、东土科技(300353CH)、赛意信息(300687CH)：华泰金融控股(香港)有限公司、其子公司和/或其关联公司实益持有标的公司的市场资本值的1%或以上。•有关重要的披露信息，请参华泰金融控股(香港)有限公司的网页.hk/stock_disclosure其他信息请参见下方“美国-重要监管披露”。美国在美国本报告由华泰证券(美国)有限公司向符合美国监管规定的机构投资者进行发表与分发。华泰证券(美国)有限公司是美国注册经纪商和美国金融业监管局(FINRA)的注册会员。对于其在美国分发的研究报告，华泰证券(美国)有限公司根据《1934年证券交易法》(修订版)第15a-6条规定以及美国证券交易委员会人员解释，对本研究报告内容负责。华泰证券(美国)有限公司联营公司的分析师不具有美国金融监管(FINRA)分析师的注册资格，可能不属于华泰证券(美国)有限公司的关联人员，因此可能不受FINRA关于分析师与标的公司沟通、公开露面和所持交易证券的限制。华泰证券(美国)有限公司是华泰国际金融控股有限公司的全资子公司，后者为华泰证券股份有限公司的全资子公司。任何直接从华泰证券(美国)有限公司收到此报告并希望就本报告所述任何证券进