1.1 成长空间广阔，增长斜率有望修复
受下游需求波动影响，公司成长曲线有所波动。2019-2022 年，公司受益于下游 风电行业装机并网规模高速推进、多个下游开拓顺利的双重推动，营收由 1.80 亿元 快速扩张至 5.47 亿元，CAGR 达到 44.8%，归母净利润同比扩张，由 0.40 亿元增长 至 1.16 亿元，CAGR 为 42.6%。2023 年，受公司内部管理出现调整，叠加下游石 化、冶金等行业的项目节奏变缓，导致收入未达预期，营业收入同比下降，同时研发 费用和管理费用同比增加，导致净利润有所下降。 渠道战略性调整，增长斜率有望修复。2024 年度，公司推进渠道战略体系建设， 加码下游客户覆盖力度，取得了较为显著的阶段性成果，截止 2024Q3 实现营业收入 3.43 亿元，同比增长 14.27%。
风电收入增长稳健，其他下游渗透空间广阔。2019 年 2023 年，公司风电行业 收入维持相对稳定的增长，CAGR 达 28.8%，且 2021-2023 年毛利率呈现上升趋势， 分别为 53.3%/54.2%/58.4%。此外，值得注意的是，海上风电相比陆上风电作业难 度高、危险系数大、天气变化剧烈，这与预测性维护设备的功能契合度更高。根据国 家能源局数据，截至 2024 年 6 月底，全国风电累计并网容量达到 4.67 亿千瓦，同 比增长 20%，其中陆上风电 4.29 亿千瓦，海上风电 3817 万千瓦，海上风电发展潜 力可观。 石化、冶金、煤炭、水泥等新兴下游客户 2023 年之前呈现高速扩展，但在 2023 年受景气度影响，出现了项目迟滞、需求收缩的情况，导致公司对应收入规模下行。 中长期来看，与风电 PHM 已经基本实现前装不同，这些行业的预测性维护系统仍处 在发展早期，渗透率的增长空间广阔。随着宏观环境的回暖和下游需求改善，我们公 司增长斜率有望得到进一步修复。
1.2 重视研发投入，股权激励绑定核心技术人员
坚持研发为先，加码 AI 能力。公司将投入研发作为发展倚重的重点手段，研发 费用率呈现明显的上升趋势，且近几年始终高于销售费用。AI 方面，公司不断投入研 发资源迭代算法，提升技术壁垒。公司成功借助丰富的案例和数据的积累，研发 PHMGPT 行业大模型等，提升诊断看护的智能化应用。销售领域，一方面，公司正在积极推动渠道战略体系建设，包含识别优秀合作伙伴、确定合作模式、激励管理制 度、定价体系等。另一方面，在付费模式上，公司正在尝试通过订阅服务模式来提升 客户的体验，降低部署门槛，提高下游渗透率。我们认为，随着渠道侧战略发力，公 司有望补足发展短板，增加销售杠杆，为中长期发展保驾护航。
根据 2024 公司股权激励计划，激励对象为对公司经营业绩和未来发展有直接影 响的骨干员工，考核年度为 2024/2025，年度净利润目标值分别为 1.20/1.50 亿元， 触发值分别为 1.00/1.25 亿元，体现了公司对中期发展的信心。在业绩完成度大于等 于触发值，小于目标值的情况下，公司层面的归属比例为 80%。
单季度利润表现具备规律，合同负债呈现增加态势。回顾公司过往三年单个季度 的归母净利润变化可见，归母净利润释放主要集中在第二、四两个季度，且第四季度 通常占据全年比例较高，主要原因是下游企业通常采取预算管理和产品集中采购制度， 一般在上年末编制项目预算，次年上半年完成预算审批，年中或下半年组织采购。此外公司 2024Q3 合同负债达 1003 万元，去年同期为 465 万元，增加较为明显。
2.1 软硬件产品覆盖全面，应用场景丰富
全栈式工业设备状态监测与故障诊断服务商。经过多年发展，公司在自制核心部 件、数据采集与分析、智能算法模型、智能诊断平台和智能设备管理等方面不断创新， 形成了具有自主知识产权的核心技术和完整的产品体系。从工作原理来看，公司通过 传感器收集工业设备的物理参数变化，包括温度、位移、振动、倾角、声纹、油液等。 通过有线采集站、通讯站、交换机上传至服务器，借助监测软件、智能诊断平台实时 监测。
设备智能运维产业可以分为三层架构，底层为物联网层，涉及智能传感器、边缘 计算和 5G 通讯等。中层为业务中台/数据平台，业务中台提供了多类微服务架构功 能，支撑各类业务的开发。数据平台采用大数据及算法建模技术对各类数据及算法进 行了抽象和封装，实现了数据整合、数据处理、数据存储、算法建模等业务功能。上 层为智能应用层，根据业务需求进行二次开发，如各类 app 应用、web 应用、小程 序等，进一步满足客户的功能需求。 从具体硬件来看，公司硬件涵盖智能巡检系统、各类传感器、监测站、通讯站、 采集站，以及手持设备，能够满足公司各个下游丰富的应用场景。
应用场景丰富，涵盖多个工业领域。公司主要产品为工业设备状态监测与故障诊 断系统，按应用场景分类，主要包含机泵智能监测系统、风机智能监测系统、轧机智 能监测系统、大机组智能监测系统、煤炭三机智能监测系统、往复机和“两磨一烧” 智能监测系统等。丰富的产品解决方案能够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。
2.2 SuperCare 设备智能运维平台，围绕 AI 加速产品探索
以智能算法为核心，打造灵芝 SuperCare 设备智能运维平台。随着企业对设备 运维的智能化要求不断提高，设备智能运维的数字化程度不断提升，以设备云诊断平 台为数据平台基础，将多种类型设备的数据计算与处理引擎及设备维保、检修、备件 等一系列设备管理应用工具 SaaS 化部署于云诊断平台上，并结合设备状态监测与故 障诊断数据平台的数据标准与使用规范，形成完整的设备智能运维平台体系，满足多 行业、多类型、大规模工业设备的智能运维需求。 容知日新灵芝 SuperCare 设备智能运维平台成功入选工业和信息化部公示的 “2023 年物联网赋能行业发展典型案例”名单。
围绕 AI 能力加大对场景智能化的探索和发展，公司加速推进订阅式服务收费业 务，并计划在 2024 年将 PHMGPT V1.0 融入部分主打产品中，实现高质量的智能诊 断，同时结合 RAG 技术实现智能检维修建议输出，推出集智能报警、智能诊断、智 能检维修建议为一体的可现场部署、无需人工参与的全链路智能化产品，最终满足客 户数字化智能运维的需求和设备场景智能化的需求。 目前，公司已服务超过 1300 家重点工业企业客户，AI 实时监测关键设备超过 160000 台，积累设备故障闭环案例超过 27000 个，智能推动设备体检报告超 240 万 份。
3.1 行业高速成长，发展空间广阔
工业设备智能运维产业的发展，从较早期的人工测量设备频率、振幅、速度、加 速度、温度等物理量，计算出某些固有参数与测量参数进行对比，确定故障点的传统 模式，逐渐发展至使用自动化的监测和通讯设备进行数据采集，利用计算机技术和智 能算法进行监测和分析，充分实现智能化。此外，监测诊断手段由振动工艺参数的监 测扩大到油液、扭矩、功率、甚至能量损耗的监测诊断；研究对象由旋转机械扩展到 发动机、工程施工机械以及生产线；时空范围由当地监测诊断扩大到异地监测，即监 测诊断网络。
纵观整个行业格局，可将企业分为三个类型：1）第一类，完整方案提供商，有 自主研发、生产能力，并在多个行业和细分领域具备技术实力，同时拥有一定规模的 网络化在线监测客户群体；2）第二类，覆盖某一细分行业的产品提供商，不具备专 业化的故障诊断和服务能力；3）第三类，设备集成商和代理商，不具备生产和服务 能力，盈利空间有限。 目前，业内能够满足第一类特征的企业数量较少，容知日新是为数不多的具备软 硬件技术研发和生产能力，能够提供设备智能运维解决方案的服务商之一，具备行业 领先者的特征。
顺应工业发展规律，市场规模持续上升。随着工业设备数量、复杂度快速攀升， 为确保设备稳定运行及产线高效产出，设备故障测试和健康管理系统（PHM）市场规 模逐步增长，根据智研咨询数据，该行业由 2014 年的 13.5 亿元，增长至 2022 年的 82.9 亿元，CAGR 为 25.5%，2023 年受宏观经济增速波动影响，增长斜率有所下滑， 但仍然维持 16.3%的同比增速。
3.2 关键下游风电领域，装机容量逐年高增
关键下游风电领域，装机容量逐年高速增长。自“十四五”提出碳中和、碳达峰 目标以来，我国各地稳步推进能源革命，建设清洁低碳、安全高效的能源体系，以风 电、光伏为代表的新能源发电站装机容量也随之大幅增长。2023 年，我国的风电装 机容量达到 4.41 亿千瓦，同比增长 20.77%，2017-2023 年的年均复合增长率达到 17.98%。
公司公告数据，考虑到风电机组单机容量大型化趋势较为明显，2021 年 3.0MW 至 5.0MW 新增吊装风电机组已占比达到 56.3%，同比增长 22%；同时 5.0MW 以上 新增吊装风电机组占比 23.3%，同比增长 19%，故假设 2023 年至 2025 年平均年新 增单机容量为 5MW。根据《风能北京宣言》，2021-2025 年期间保证年均新增装机 5,000 万千瓦以上，假设 2023 年至 2025 年风电新增装机容量根据 2022 年数据每年 增长率 20%测算,则十四五期间全国新增合计的风电装机容量约为 32,342 万千瓦时 即 323.42GW，与十四五期间全国 31 省市自治区的风电装机规划合计容量为 331.7GW 接近。 公司在风电行业的监测系统产品与风电机组配比约为 3：1，即 1 台风电机组若 需实现对其主传动轴、叶片以及塔筒进行监测一般需配备 3 套监测系统产品。 经公司测算，风电行业监测系统产品需求量 2024E/2025E 将达到 4.3/5.2 万套， 同比增速分别达 20%/20%。
风电行业大客户覆盖情况领先行业。公司与风电装机容量前十企业形成了良好的 合作关系。随着风电装机容量和监测设备的丰富性增加，公司在该行业获取持续稳定 收入的前景较为明确。
3.3 冶金及煤炭行业智能化改造持续推进，需求表现突出
行业龙头推动智能化加速，成长空间广阔。公司公告数据，根据《中国宝武报》 2020 年 5 月 22 日刊，宝武集团以支持“百万级设备接入”为目标，开展设备远程智 能运维平台架构与功能升级，并提出“运维一律远程”三年全覆盖的要求,把智慧制造 作为全集团的一项重要的任务来推进。公司估算宝武集团百万台设备当中，约一半为 动设备，其中需加装传感器的设备约为动设备的 20%左右。 以宝武集团年度粗钢产能占全国的 11.61%，估算全国钢铁企业的设备台数、动 设备台数和监测系统数量。根据宝武集团官网数据 2021 年度宝武集团实现粗钢产量11,994 万吨，宝武集团年度粗钢产能约占全国的 11.61%(全国 2021 年度粗钢产量为 103,279 万吨)进行测算，数据如下。
智能运维设备对于炼钢产线这类安全风险大、工况环境恶劣、维修成本高、故障 溯源难的流程工业场景而言，能够有针对性地解决设备维护痛点。借助智能传感、大 数据分析、机器视觉、无线通讯等技术手段，基于设备远程智能运维平台，实现智能 化管理。以宝武集团炼钢区域设备远程智能运维案例为例，在智能监控诊断和智能管 理系统的帮助下，产线实现了结晶器、扇形段、连铸辊等关键设备的智能管理，达到 扇形段年维修率降低 20%以上、铸坯表面质量缺陷率降低 20%以上，铸机非计划停 机时间下降 20%以上的效果。
高品质钢种及精钢加工场景，智能运维帮助维护生产的苛刻需求。以宝钢连铸设 备远程智能运维系统为例，宝钢股份宝山基地 4 号连铸机区域通过该系统建设，实现 了连铸设备在线离线数据集中监控，设备状态实时诊断，设备寿命智能预期，故障报 警自动推送，巡检工单自动生成、检修项目智能配置，物料管理自动归集，远程专家会诊支持，管理报表智能输出等全流程全生命周期业务管理和数据资产管理。
智能监测及巡检设备，致力于实现无人化巡检。容知日新和淮北矿业集团的合作 案例显示，原煤、精煤皮带运输机通过智能巡检机器人动态巡检、定点视频实时监测、 振温在线监测、皮带纵撕专项监测多位一体，形成了振温、视频、图像、热像、声音、 气体等多元化监测。50+AI 算法模型部署，部件级故障智能报警，全故障诊断分析， 完成周期性皮带状态巡检、关键部位 24 小时监测、异常及时识别和远程状态掌控， 并通过多种采集设备内部的边缘智能算法，进行异常状态联动控制，可实时监测托辊 异常、皮带跑偏、皮带撕裂、筒皮变形等关键问题，真正实现无人化巡检。巡检工人 不再需要在超过 40 摄氏度的高温下，每隔一小时进行巡检。 案例还显示，2024 年 6 月 29 日周六凌晨两点多，皮带机 AI 智慧监测系统发出 报警，2115 皮带出现裂纹损伤，并实时捕捉到损伤位置画面。监测系统与方案服务 商容知日新的诊断专家共同分析，并出具检维修建议，一致认为皮带机尚可继续运行， 系统将实时监测裂纹劣化过程，待系统停车后完成故障处理。7 月 1 日，检修人员第 一时间收到远程诊断反馈，最终验证实际情况与智能系统监测判断一致。
我们认为，智能检测及巡检设备有效降低了巡检工人在恶劣工况下的巡检压力和 作业频率，切实改善了工人劳动条件和效率，负荷工业智能化本身的理念，同时也降 低了企业的风险和巡检成本。未来上述方案的渗透率有望持续提高。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
