请务必阅读报告末页的重要声明 glzqdatemark1 证券研究报告 行业研究|行业深度研究|石油石化 Deepseek+机器人：化工的时代大考 2025年02月14日 |报告要点 |分析师及联系人 证券研究报告 请务必阅读报告末页的重要声明 1 / 29 AI+机器人正深刻变革化工 请务必阅读报告末页的重要声明 2 / 29 行业研究|行业深度研究 glzqdatemark2 石油石化 Deepseek+机器人：化工的时代大考 投资建议： 强于大市（维持） 上次建议： 强于大市 相对大盘走势 相关报告 1、《石油石化：对美关税反制如何影响能 41 种目标材料，成功率超 7 成。 ➢ 化工企业的时代大考： 如何应对 AI+机器人大时代？ 我们认为：AI+机器人大时代给传统化工企业带来了巨大的生存挑战，但同时也蕴含着无限 的发展机遇。只有通过加强 AI 技术的应用与研发投入、培养和引进 AI 人才、推动企业数字 化转型以及关注行业动态等措施，化工企业才能够在这场时代大考中实现转型升级，实现可 持续发展。在未来的化工行业竞争中，只有

的考务综合管理系统 全 面 建 设 高 效 使 用 应急指挥 网上巡查 作弊防控 身份验证 评测报告 学情大数 据分析 学生日常可自主学习 , 同步练习 日常评测 重大考试 校本卷库 侧重于精准了解知识点 掌握 智能阅卷 侧重于全面了解教学 成 组 题 基于考试成绩数据 ，对成绩数据进 行多维度分析 ，包括成绩分布、班 级排名、试题分析、知识点

第三章 汽车零部件行业发展趋势 第四章 汽车零部件国际化发展趋势 现状二：企业竞争格局焦灼 趋势二：新能源头部集中，智能化百花齐放 技术发展趋势 中国零部件企业出海五大考量要素 现状一：营收规模负增长 趋势一：总体规模及利润总额增速放缓，头部虹吸效应凸显 产业格局趋势 中国零部件企业海外业务发展趋势 品牌趋势 04 06 12 18 05 07 演化，已经从围绕国内整车生产的全球原材料和零 部件进口贸易，转向以全球供应和全球制造为核心的 供应链协同模式，对零部件企业的全球布局能力和综 合管理能力提出了更高要求。 中国零部件企业出海五大考量要素 为应对新的本地化运营要求，罗兰贝格认为未来零部 件企业出海有五大关键考量要素，即海外客户需求洞 察、兼并购及开放合作、海外本地化制造、全球研发 布局与国际组织管理。 1. 海外客户需求洞察

新型电力系统中，电力电子设备电压、电流耐受能力相对较弱、对干扰较为敏感，抗扰性差，其大规模应用降 低 了系统惯性及频率的稳定性，并且电力系统网架结构复杂程度的增大导致调度控制难度显著增加，安全稳定受 到 极大考验。 新能源通过电力电子换流器并网惯 性较低 电力系统网架结构复杂性增加 系统惯性降低，影 响频率的稳定性 电压、电流耐受能力弱 业务挑战：电网安全稳定挑战 调度控制难度 显著增加

生产环境复杂多变,AI 技术在实际应用中需要面对多 种工况和不确定性。 例如,工业机器人在动态环境中 的路径规划和任务执行,涉及实时数据处理和复杂决 策。 此外,动态生产环境中突发事件的应对能力也是 一大考验,如设备故障、物料短缺等,AI 系统需要迅速 作出反应,调整生产计划,保证生产的连续性和效率。 其次,在生产流程中,AI 的应用会带来技术安全 风险。 智能制造系统依赖于各种智能设备和传感器

件都会引发 监管收紧和公众信任危机。 极致降本与性能保障的平衡: 硬件成本的快速下降给图商和Tier 1带来了巨大压力，如何在保证地图 精度、鲜度和功能的前提下，配合主机厂实现降本增效，是一大考验。 技术、需求与商业创新共振，舱驾一体、数据闭 环、出海将加速智驾地图释放多元价值潜力。 新一代AI与大模型驱动: 世界模型、端到端方案打开地图向“智能知识库”转型新空间， 为自动驾驶决策与仿真赋能。

与智能化的物流系统。系统内物联网传感器与机器视觉技术的集成，实时收集并处理库存数据，实现货物的精准定位与高效分拣，而AI算 法与云计算平台的结合则优化路径规划、预测需求，这不仅要求技术上的深度协同，也是对系统稳定性和响应速度的极大考验。技术迭代 迅速，企业需不断升级维护，确保系统兼容性与创新活力，以适应不断变化的物流需求。 硬件与软件协同发展 上游硬件设备（如堆垛机、AGV、RFID标签）和软件系统（WMS、WCS）的技

构建从政策宣介、在线报名、成绩查询、证明验证等全流 程服务体系，覆盖高考、中小学教师资格考试、全国大学 英语四六级考试、普通话水平测试等 5 类考试，累计办理 各类考试服务 437 万件，为广大考生提供高效便捷的服务。 教师服务赋能减负增效，提供教师培训查询、惠师服务等， 移动端“中国教师”小程序集成电子工作证、职业生涯发 展、地方特色应用等功能。学历学位服务便捷准确，2024 年提供免费查询验证服务近

度的定制化和实时性。制造业的生产环境复杂多变，AI 技术在实际 应用中需要面对多种工况和不确定性。例如，工业机器人在动态环 境中的路径规划和任务执行，涉及实时数据处理和复杂决策。此外， 动态生产环境中突发事件的应对能力也是一大考验，如设备故障、 物料短缺等，AI 系统需要迅速做出反应，调整生产计划，保证生产 的连续性和效率。其次，在生产流程中，人工智能的应用会带来技 术安全风险。智能制造系统依赖于各种智能设备和传感器，这些设

一步扩大。 智能算力的应用正加速从互联网领域向金融、制造、交通、医疗等全 行业渗透，成为传统产业数字化、智能化转型的重要支点。随着社会 数字化进程不断加快，应用需求的激增将对现有智算资源造成较大考 验。未来，各行业在智算基础设施方面的布局将会保持加速状态，投 入也将持续创出新高，液冷智算中心将在多个领域实现更为广泛的覆 盖和更深层次的应用。 四、智算中心液冷产业发展建议 本报告从全