科达自控接待29家机构调研，包括国金证券、海通证券、国元证券等lg...

2025年2月17日，科达自控披露接待调研公告，公司于2月14日接待国金证券、海通证券、国元证券、招商基金、广发基金等29家机构调研。

公告显示，科达自控参与本次接待的人员共2人，为董事长付国军，董事会秘书任建英。调研接待地点为线上会议。

据了解，《2024智能矿山与无人驾驶行业蓝皮书》预计到2030年，中国智能煤矿市场空间将达到14,105亿元，非煤矿山的智能化市场规模预计将达9,107亿元，两者合计的市场空间将超过2.3万亿元。2023年我国煤矿智能化市场渗透率约为4.74%，预计到2028年矿山智能化渗透率可达到30%-40%。

科达自控的矿山大模型主要分为矿山运维大模型和M-CPS智慧矿山一体化管控平台。矿山运维大模型基于“365在现（线）服务”的运维知识库，接入国产开源人工智能大模型技术底座，创新构建智能运维平台，提升运营效率约20%。M-CPS智慧矿山一体化管控平台引入国产开源人工智能大模型，解决客户日常管理中的实际运营、调度等问题，采用本地部署以满足客户个性化需求。公司拟将国产开源人工智能大模型技术引入新能源充换电管理系统，采用云端部署。

科达自控在新能源充换电业务方面，将设备数据转化为AI可理解和处理的格式，推出立体式充换电系统大模型。该大模型将持续收集并深入分析用户的充电习惯，基于这些精准的数据分析对充换电设备的调度进行智能化优化，提升充换电流程的效率和便捷性。未来公司将借助大模型强大的实时数据分析能力，动态生成个性化充换电站推荐方案，提升用户的使用体验和选择效率，提高电站资源的整体利用率。

调研详情如下：

问题1:请问智慧矿山行业的市场规模多大?在整个矿业领域目前智慧矿山的渗透率多少?

回答:感谢您的关注!《2024智能矿山与无人驾驶行业蓝皮书》显示,预计到2030年,中国智能煤矿市场空间将达到14,105亿元,非煤矿山的智能化市场规模预计将达9,107亿元,两者合计的市场空间将超过2.3万亿元。

相关数据显示,2023年我国煤矿智能化市场渗透率约为4.74%。根据行业专家预测,预计2026-2028年矿山智能化将实现初步规模化落地,矿山智能化渗透率将加速提升,预计2028年矿山智能化渗透率可达到30%-40%。

问题2:请问公司的矿山大模型与国产开源人工智能大模型如何对接?矿山大B端客户更多采用本地化部署还是云端接入?是否已形成可变现的商业模式?

回答:感谢您的关注!公司目前使用的矿山大模型主要有以下几类:

一是矿山运维大模型,公司基于“365在现(线)服务”的运维知识库,在原有大模型基础上接入国产开源人工智能大模型技术底座,创新构建智能运维平台,为公司365服务体系人员提供维修方案指导,未来为客户的技术及运维人员提供故障分析及维修指导。

公司现有的矿山运维大模型于2024年4月份上线运行,相较于运用知识库开展运维工作的传统模式,大模型训练完成投入使用后,运营效率实现了约20%的提升。在实际操作过程中,运维人员反馈大模型能够提供全面且有针对性的解决方案,缩短了故障排查与修复的时间。目前矿山运维大模型仍处于研发训练阶段,尚未对客户单独收费。后续公司会持续投入资源,对该大模型进行深度训练与优化,使其在功能与性能上不断迭代升级。矿山运维大模型在公司本地部署,将与公司的现有业务体系紧密结合,在支持“365在现(线)服务”业务的基础上考虑对客户择机开放。

二是在M-CPS智慧矿山一体化管控平台引入国产开源人工智能大模型,以公司平台采集的数据、信息为主,解决客户日常管理中的实际运营、调度、语音问答、工程方案起草等问题,并通过蒸馏技术训练小型化专业模型,将其应用到控制系统。同时将加大研发力度,开发能够识别设备运行数据(如电流、温度、电压、噪音等)的智能体,使大模型技术深度融入原有的智能化控制系统。由于矿山行业涉及大量敏感数据,且各企业的业务流程和管理需求存在差异,该类大模型将采用本地部署,以更好的满足客户个性化需求。此外,公司拟将国产开源人工智能大模型技术引入公司的新能源充换电管理系统,用于支持运营管理,实现海量设备智能运维调度的优化,同时为客户提供便捷的服务功能,此类大模型将采用云端部署。谢谢。

问题3:请问公司的新能源充换电业务将如何与AI结合?回答:感谢您的关注!公司在新能源充换电业务方面,将设备数据转化为AI可理解和处理的格式,推出立体式充换电系统大模型。这一大模型将持续收集并深入分析用户的充电习惯,基于这些精准的数据分析对充换电设备的调度进行智能化优化,提升充换电流程的效率和便捷性,为用户提供高效、智能的充换电解决方案。

未来公司将借助大模型强大的实时数据分析能力,综合考虑用户的充电习惯、车辆实时位置以及各充换电站的负荷状态等多维度信息,动态生成个性化充换电站推荐方案。举例而言,系统通过车载部标机实时获取车辆的剩余电量和行驶路径,优先为用户推荐沿途适配其车型的充电桩或换电站。推荐方案会综合考虑当前时段各个站点排队等待时长以及设施空闲率等关键参数,通过智能算法优化推荐权重,让用户能够快速、准确地找到最适合自己的充换电选择,既提升用户的使用体验和选择效率,又提高电站资源的整体利用率。

本公告中涉及的关于业务规划、技术研发进展预期等内容,存在诸多不确定性因素,请广大投资者审慎决策、理性投资。谢谢。