交出超预期半年报后，鼎捷数智把下一张牌押向物理世界AI

唐洛

2026-09-07 14:44:29

来源: 时代在线

鼎捷的核心能力在于将工业机理、老师傅的经验转化为AI模型

在交出一份超预期的半年报后，鼎捷数智正在把下一张牌押向物理世界AI。

近日，鼎捷数智披露2026年半年报。上半年，公司实现营业收入11.01亿元，同比增长5.37%；归属于上市公司股东的净利润1.88亿元，同比增长318.50%。业绩改善之外，公司今年以来更重要的动作，是围绕AI加快向工业现场延伸。

这并非一次突然的转向。过去四十余年，鼎捷数智长期服务制造业客户，在电子、半导体、装备制造、汽车等行业积累了大量生产流程、管理系统和行业Know-how。这些能力此前主要沉淀在数智化服务中，如今鼎捷数智希望把这些经验进一步带到工厂的机器和设备上。

一个明显动作是并购能誉科技。今年上半年，鼎捷数智完成对能誉科技51%股权的收购。能誉科技主要覆盖工业控制、能源管理等OT领域。华泰证券研报认为，并购有效补齐了鼎捷数智在 OT+工业控制层的能力短板，也为能誉科技进一步打开业务空间。

机器人则是另一块拼图。鼎捷数智在2026（第五届）数智未来峰会上官宣与主流机器人厂商达成生态合作。双方计划把鼎捷在工业AI、企业数智化运营上的积累，与对方的人形机器人本体能力结合起来，探索面向制造业的软硬一体化方案。

“鼎捷不做机器人，但我们是让机器人‘学会干活’‘干好活’的关键。”鼎捷数智AIoT事业处副总裁叶贤盛在现场表示，鼎捷的核心能力在于将工业机理、老师傅的经验转化为AI模型，并通过雅典娜平台与天枢控制器，实现对不同品牌、不同代际机器人的统一调度、任务派发与持续进化。

从数字系统走向物理现场

“AI不再是简单的工具迭代，而是企业运行空间的全面觉醒。”鼎捷数智董事长叶子祯认为，未来企业的核心竞争力，在于能否搭建人机协同、自主进化的智能运行空间，用空间变革重塑生产与经营范式。

这也是鼎捷数智正在尝试的方向。8月20日，在鼎捷雅典娜AI新产品发布会上，鼎捷数智执行副总裁刘波提出，未来企业的AI运行方式，将从过去“人使用工具”，逐步转向“人、智能体、智能装备”共同工作。

他的判断是，个人AI能够解决单点提效，但个体AI的规模化复制，并不意味着企业已经具备AI能力。要形成新的企业智能生产力，还需要重新定义生产主体、生产工具和生产资料，推动生产力与生产关系同时变化。

在这一体系下，人的角色仍然存在，但不再是唯一的生产主体。具备感知、决策和执行能力的智能体，以及能够直接作用于物理世界的智能装备，也开始成为新的生产力载体。AI模型和智能服务体系成为新的生产工具，而企业长期积累的数据、知识、流程和管理经验，则成为更重要的生产资料。

围绕这一变化，鼎捷正在搭建自己的企业智能体系。其企业智能运行空间EIOSpace，为人、智能体和智能装备提供统一的协同环境；企业决策智能服务则试图把企业的数据、知识和管理经验引入经营决策，形成从感知、洞察到测算和行动的闭环。

从半年报来看，鼎捷的企业智能体系正在向工业现场延伸。2026年上半年，鼎捷数智智能工厂AI系列产品方案商业化落地加快。公司自研天枢控制器也在升级传统PLC的数智能力，平台已兼容400余种工业协议，累计接入设备超过3万台，在紧固件行业客户场景中完成初步验证，推动现场数据采集、智能研判与设备控制能力协同。

但这仍然只是第一步。如果AI只能看懂数据、给出建议，却无法真正影响设备和生产线，那么它距离“工业AI”还有一段距离。能誉科技有望补齐的，正是这一层。能誉科技在工业控制、数字孪生、工业仿真及底层硬件管理等领域有所积累，业务覆盖冷站、空压、电力、特气、工艺水等场景，为AI判断进一步作用于具体设备提供基础。

中邮证券认为，双方结合后，有望形成“数字世界预测+物理场景仿真+现场硬件实时控制”的工业AI闭环。

这笔并购的另一层价值，是双方客户和场景的互补。鼎捷在汽车零部件、机械装备、半导体、电子等制造业积累较深，能誉则覆盖算力中心、半导体、整车厂等场景。未来双方或可从存量客户协同切入，进一步拓展行业应用。

从这个角度看，鼎捷正在做的并不只是给原有软件加上AI，而是试图把AI的作用范围从企业的数字系统，一步步推向真实的生产现场。这或许也是其这轮AI布局中更值得关注的变化：AI开始从企业的大脑，走向连接大脑与机器的神经和手脚。

让机器人听懂工厂

机器人正在进入工厂。IDC预计，2026年中国具身智能机器人用户支出规模将超过110亿美元，增速接近120%。但机器人真正进入工业现场后，面对的并不是一个简单的任务，而是一套复杂的生产系统。

一座工厂里，可能同时有机械臂、AGV、轮式机器人、机器狗和人形机器人。它们负责不同工作，但最终都要回答同一个问题：现在该做什么？

搬什么、搬到哪里，发现异常后要不要停机，产品出现缺陷后应该怎么处理——这些都不是机器人“会走、会抓”就能解决的。它们需要先听懂工厂。这也是工业具身智能与普通机器人最大的区别。

工业现场的知识，很少存在于公开数据里。设备参数、工艺流程、质量标准、生产计划以及老师傅积累多年的经验，都藏在企业日常运营中。通用AI可以理解语言，却未必理解一条产线为什么这样运行。所以，机器人进入工厂后，首先需要的可能不是更大的模型，而是一个真正懂工业的“老师傅”。

鼎捷正在做的，就是把这部分经验交给AI。公司服务超过5万家企业，积累了40余年的制造业Know-How。依托鼎捷雅典娜，公司正在把这些行业经验、业务规则和工业机理进行标准化，让智能体能够理解企业的生产逻辑。

但“听懂”只是第一步。真正的工业智能，还需要把判断变成动作。鼎捷通过企业智能运行空间EIOSpace，联动AIoT指挥中心与具身智能，构建了“企业大脑+执行小脑+AIoT数据底座”的分层运行模式：上层EIOSpace负责理解业务、分析问题和做决策；中间的AIoT指挥中心是连接上下层的关键枢纽，以“指挥中心+数据自决策”封装工业机理与控制逻辑；底层则连接机械臂、AGV、机器狗、人形机器人等不同具身智能设备。其中，“天权工业智能体”承载工业知识和决策能力，“天枢控制器”则负责连接不同品牌、不同形态的设备。

以鼎捷与机器人厂商的合作为例，双方并不是简单地把AI装进机器人，而是从机器人本体到工业智能能力一起改造，让机器人更适应真实的工厂环境。

一方面，针对工业现场长时间运行、复杂环境等要求，鼎捷将结合自身对制造场景的理解，参与机器人本体的工业化适配，从续航、散热、负载、安全以及多模态感知等方面提升设备的现场作业能力。

另一方面，鼎捷将把机器人厂商的设备接入“雅典娜”工业AI体系。通过天枢控制器，机械臂、轮式机器人、机器狗、人形机器人等不同形态、不同品牌的设备，可以被统一连接和调度。机器人因此不再只是按照预设程序完成动作，而是能够结合工业知识理解任务、判断异常，再执行相应动作。

比如在质检场景中，机器人发现产品缺陷后，AI可以进一步结合知识库和生产数据分析原因，判断问题来自设备、工艺还是操作，并根据结果提醒人员、联动设备或触发后续流程。

机器人负责身体，AI负责判断，而鼎捷要做的，是把沉淀在企业生产现场几十年的工业知识，转化为机器能够理解、调用和执行的能力。当不同形态的机器人都能听懂同一套生产逻辑，并真正协同起来，鼎捷也就找到了自己在具身智能进入工业现场后的角色——成为连接AI与真实生产的工业智能中枢。