1. 容知日新：国内工业设备状态监测与故障诊断领域的领跑者

1.1 专注预测性维护市场十余年 实现产业链完整技术布局

聚焦工业设备状态监测与故障诊断，实现从底层设备到上层软件的完整技术布局。 容知日新成立于 2007 年，自成立以来持续专注于向客户提供工业设备状态监测 与故障诊断解决方案。伴随行业发展与技术升级，公司自身产品体系亦愈加丰富， 已实现从传感器、无线传感网络、数据采集、云平台、智能诊断到智能设备管理 平台解决方案的完整技术布局。  公司的产品与服务当前主要覆盖风电、冶金、石化、煤炭、水泥等 5 个行业，且 拟重点开拓有色、轨交、汽车等行业。根据公司官网披露的数据，截至 7 月 29 日，公司在线监测服务的设备超 13 万台，形成设备故障闭环案例超 1.6 万个。

围绕工业设备的状态监测、评估、故障精确诊断、预测性维护等核心服务内容，公 司提供软硬一体化的解决方案。按终端的表现形式，公司产品分为有线系统、无线 系统和手持系统三个系列。其中，手持系统的营收占比较小，仅作为有线及无线系 统的补充。 

从形式上看，有线和无线系统的主要差别即在于数据的传输介质与通信方式。一 般地，有线系统用于旋转类或往复类设备的监测，而无线系统则用于稳定设备的 监测。另，有线及无线系统的选择亦取决于使用场景，如风电行业机组往往建设 于地域偏远及人员稀少地区，缺少无线基站的覆盖，因此多采用有线系统，而石 化领域由于易燃易爆环境，实施布线困难，因而无线系统是首选。而不管有线还 是无线系统，数据经采集、筛选后都将传输至灵芝智能运维平台进行整合与分析。 

有线或无线系统并非完全标准化的产品。监测系统的种类和型号较多，其单价因 客户需求、监测对象、应用领域等方面的不同而存在差异。但总体看，根据公司 22 年年报披露的各系统的收入及销量信息，公司无线系统的综合平均单价为 3.71 万元，高于有线系统的单价水平 1.6 万元。 除上述系统外，公司还向客户销售软件、自制传感器和提供技术服务。 

其中，自制传感器是设备状态监测与故障诊断系统的构成部件之一，用于满足客 户更换或者升级的需求。而公司自研的 iEAM 智能设备管理系统，是完全独立于监测系统的一套软件产品， 主要用于记录设备的基础信息，建立设备运行记录、故障信息、维修记录等完整 档案，并关联成本信息，从而实现对设备全生命周期的有效管理。根据公司 23 年 8 月公司投资者关系活动中披露的数据，23H1 公司软件收入约 2,000 万，相较 去年同期的增幅约为 226%，占总营收比例达到 10%。

公司股权分布相对集中，设立员工持股平台共享公司的成长价值。公司实控人聂卫 华和贾维银互为一致行动人，截至 23H1 通过直接及间接方式共计持有约 35%的 公司股份。另，公司通过设立安徽科容信息技术合伙企业作为员工持股平台，与员 工共享公司成长带来的价值。

股权激励计划覆盖对象面广，解锁条件锚定业绩增速。公司 22 年 3 月实施第一期 股权激励计划，拟分三阶段授予 111.95 万股限制性股票，激励对象包括核心技术及 一般业务人员，共计超过 400 人，占公司 21 年末总员工数的比例超过 80%，覆盖 对象广泛。所设立的解锁条件锚定营收及净利润增速。以营收为例，从设立的目标 并结合 21、22 年的经营数据看，公司 23 年营收对应 B 目标所需实现的同比增速 约为 20%，而对应 A 目标所需达到的增速为 32%，考核目标具备一定的挑战性。

1.2 财务复盘：上半年总体业绩不及预期

公司欲开源节流加强内功 上半年业绩承压，23Q2 公司自上市以来近 10 个季度首次出现营收的单季同比下 滑。  上半年，容知日新实现营收 2.06 亿元，同比下滑 1.6%。尤其地，公司二季度单 季营收 1.49 亿元，相较去年同期下降 12.3%，是公司近 10 个季度首次出现营收 的单季同比下滑。公司过往 19-22 年营收持续地高增长，年复合增速达到近 45%。23Q1 公司营收亦依旧维持 44%的高增速，而 23Q2 的业绩的快速下滑，我们判 断一定程度受到宏观经济波动的影响，特别在冶金等领域，下游的资本性开支可 能出现阶段性的延迟。 

净利润端，公司的扣非归母净利润在 19-22 年间亦实现连续地高速增长，复合增 速与营收端基本匹配。而上半年，在营收端不及预期，费用端依旧保持投入的情 况下，公司出现经营性的亏损，归母净利润是-118 万元。  公司业绩呈现较为明显的季节性。一般地，四季度的营收占全年的比例约 40%。 而相较营收端，公司净利润端则更加集中于四季度体现。

公司近 80%的营收来自于风电、石化及冶金行业。上半年风电行业实现高增，而冶 金及石化领域表现弱于预期。  公司过往石化、冶金等领域的行业拓展取得明显的成效，在风电单一行业的营收 占比呈下降趋势。但风电行业上半年依旧保持高景气度，营收同比增加 76.4%， 风电营收占比出现较大的回升。 如前文所述，受下游行业的波动，23H1 公司在冶金行业的营收同比下降 46%。 另据公司在向特定对象发行 A 股股票募集说明书（注册稿）（2023 年半年度财务 数据更新版）中披露的信息，上半年石化行业由于原材料供应的因素导致项目实 施交付滞后，营收同比下滑 37.6%。

但从未来趋势上判断，我们认为随着冶金、石化等下游行业的回暖以及公司在新行业的业务拓展，公司整体的营收结构将趋于均衡。

各行业毛利率水平逐步趋稳，冶金、石化等领域显著高于风电行业。  回溯过往公司毛利率水平的变化，18-20 年间公司的整体毛利率稳定在 70%左右， 而 21 年出现了较大程度的下滑，尤其体现在以有线系统为主的风电行业中。而 根据公司披露的信息，引起风电行业毛利率下滑的直接因素是价格端，风电行业 有线系统产品单价下降，而背后的根源则是风电行业竞争的加剧。 另，21 年石化、煤炭、水泥等行业的毛利率相较 20 年亦有较大程度的变化，但 考虑这些行业在此期间均是处于快速拓展的阶段，毛利率敏感度可能相对较高。 而从 22 年看，各行业的毛利率水平的波动幅度显著减小，有逐步稳定的趋势。  总体看，现阶段在冶金、石化等新兴的智能运维市场，公司业务毛利率水平显著 高于风力发电行业。

公司过往总的期间费用率伴随经营规模的扩大而呈现出一定的下降趋势，但上半年 营收端相对较弱的表现，快速抬升了各项费用率。具体来看： 1）销售费用端，公司 19 到 22 年的销售费率相对平稳，表明公司在业务拓展和扩 张的这一期间，营销费用的投入增速与总营收的增速保持了匹配。 2）管理费用端，得益于规模效应以及公司自身管理效能的提升，公司过往管理费 用率呈现较为显著的下降趋势。

3）研发端，公司投入持续增加，且增速有扩大的趋势。  公司过往 19-22 年间研发投入的年复合增速为 43.7%，23H1 在研发端的投入继 续保持高增长，达到 0.63 亿元，扣除股份支付后的增速 66.4%，且全额费用化。  而从人员端看，着力打造坚实的技术团队。根据公司 23 年半年报披露的数据， 截至上半年，公司研发人员数为 266 人，相较去年同期增加 30%，占总人数的比 例为 38%。同时，研发人员中，具备研究生以上学历的达到 40%，而获得 Mobius 认证的国际诊断工程师有 51 名。  公司围绕新一代无线及有线监测系统、关键设备智能监测、 工业 AI、智能综合 巡检等重点方向开展技术研发。我们认为，公司持续性的研发投入是着眼于当前 在工业设备智能运维仍处于发展初期的阶段，快速构建自身的技术壁垒。

2. 故障预测与健康管理: 从一个不确定的小众市场正发展成 为快速增长的应用领域

2.1 预测性维护: 帮助找到设备的最佳维护平衡点

在设备管理领域，针对磨损类设备，通常可以用 PF 曲线来描述其寿命特性。设备 在出现性能的劣化过程中首先存在一个潜在故障的发生点（对应曲线中的 P 点，一 般认为是最早能检测到潜在故障的时间点）。而潜在故障发生点距离设备最终失效 的功能故障发生点（对应 F 点，一般指达不到设备应有功能所在的点），存在一定 的时间差，称为 PF 区间。而在这个区间内，设备的性能状态逐步下降，一些物理 性的指标开始出现一定的异常，例如振动、噪声、温度升高等。而伴随设备状态的 下滑，对应的维修成本则快速上升。

预测性维护即可以帮助找到设备的最佳维护平衡点。 广义的预测性维护也称为故障预测与健康管理（Prognostics and HealthManagement，PHM)。其中，健康是指与期望的正常性能状态相比较的性能下降 或偏差程度，而故障预测是指根据系统现在或历史性能状态预测性地诊断部件或 系统未来的健康状态, 包括确定部件或者系统的剩余寿命或正常工作的时间长度。 对照设备 PF 曲线，我们认为 PHM 的预测和健康管理两个方面内容即对应曲线 中横坐标及纵坐标位置。 为了预防功能故障的发生，维修的时机应该在 F 点以前；而为了能够尽可能地利 用设备或部件的有效寿命，维修时机应该在 P 点之后。也就是说应该在 P 点和 F 点之间寻找一个最佳维护平衡点进行维修，以避免计划外停机，又不会有过度维 护的风险，而预测性维护即可以帮助找到设备的最佳维护平衡点。

2.2 PHM 进入智能化时代 市场迎来快速发展期

PHM 进入智能化，远程化时代。  从技术的实现方式，早期主要通过人工的感知及经验来实现对设备状态的初步评 估。之后逐步引入仪器仪表、传感器等对设备的关键性参数进行测定，通过数据 比较的方式完成设备的监测，但依然只能够对设备状态进行定性或相对模糊的界 定。而随着计算机技术的快速发展，在数据采集的基础上引入数据的分析，通过 算法与模型进行科学与有效的计算，进而实现对设备的健康度以及未来的寿命的 量化判断。 从本质意义上讲，当前预测性维护策略的实现很大程度取决于智能算法，而算法 背后的内核在于跟设备结构、工艺知识 Know-how 的结合，通过大量的历史时 序样本数据和维护工单数据，构建和训练出准确率达标的模型。

PHM 市场进入快速发展期。根据 IoT Analytics 于 2021 年发布的报告《Predictive Maintenance Market Report 2021-2026》，在 16-21 年的 5 年间，预测性维护已从 一个不确定的、独立的小众市场发展成为快速增长、高投资回报率的应用领域，而 促进市场快速扩张的主要因素是技术的发展，尤其是物联网、云计算和人工智能。 但总体上，PHM 仍处于起步阶段，未来仍将保持高速增长。根据 IoT Analytics 的 数据，全球预测性维护市场规模从 2016 年的 15 亿美元增长到 2021 年的 69 亿美 元，而预计到 2026 年市场规模将达到 282 亿美元，21-26 年复合增速约 32.5%。

设备监测与预测性维护亦是工业企业数字化转型的重要组成部分，政策端持续支持。 《十四五智能制造发展规划》中将装备故障诊断与预测性维护作为关键核心技术之 一，列于智能制造技术攻关行动中。同时在行业智能化改造升级行动中，明确实施 大型制造设备健康监测和远程运维，保证流程安全运行，打造全生命周期的数据共 享平台，实现全产业链优化。

2.3 国内 PHM 市场竞争格局分散

未来第一集团企业有望脱颖而出 行业整体竞争格局相对分散，不同的公司聚焦于特定的行业或领域。 以老牌厂商 Bently 及初创企业 Uptake 为代表的海外厂商较难提供较为完善的本 地化后续支持和技术服务，也无法应用于敏感行业，因此我们判断，随着技术度 的成熟，预测性维护市场的参与主体会偏向于国内厂商。而其中，我们认为容知 日新、东华测试、博华科技、航天智控等在国内同行业中处于第一集团，它们具 备较强的自主研发创新能力同时拥有故障诊断分析专业团队，能够在多行业进行 业务拓展。从公开数据看，容知日新、东华测试、博华科技 22 年的营收规模在 5 亿元上下，暂时没有企业处于明显的领先地位。市场中还存在着较多的设备集成 商或类似威锐达等专注于某一细分领域的企业，整体竞争格局相对分散。 

另，从 19-22 年间营收复合增长率看，容知日新和博华科技在这一期间均取得高 速发展，一定程度印证了行业整体进入了相对高景气度的阶段。 不同细分市场的竞争主体不尽相同。如前面章节介绍的，容知日新近 80%的营收 来自于风电、冶金、石化等三个行业，从第一集团看，公司与航天智控在行业布 局上重叠度较高，在冶金、石化、煤炭、水泥等行业都可能存在着直接的竞争。 而根据博华科技的招股说明书，其重点布局的军工、地铁扶梯等领域在 21 年营 收占比超过 61%，当前容知日新和博华科技主要可能在石化行业存在一定的竞争。 而东华测试基于 PHM 的设备智能维保管理平台 22 年营收占比尚不足 10%，其 核心产品聚焦于结构的力学性能测试，与其他企业的产品用途存在明显差异。

依托人才端、数据端、产品端、市场端等全方位优势，以容知日新为代表的第一集 团企业有望脱颖而出，进一步扩大份额。  算法模型的诊断能力与精度是 PHM 成功实施的核心。而在这一层面，容知日新 组建了高学历的研发团队，形成了支撑算法研究的人才基础，持续性的研发投入 构筑和夯实了技术壁垒。  模型的精度亦取决于优质的训练数据。随着业务规模的扩大，容知日新所看护的 工业设备及积累的闭环案例数快速增加，这种相对稀缺的数据资源能够对算法形成正反馈，帮助算法进一步地调优。 

另，算法端可能需要数据采集端的辅助，而容知日新在底层的硬件端如传感器亦 是通过自主的研发，进而能够有效发挥软硬件的协同效应。  市场端，根据容知日新招股说明书中披露的信息，早在 2019 年，国内风电、石 化、冶金行业的前十名企业中，已分别有 10 家、7 家和 9 家为公司客户。公司在 为大型企业的服务过程中，积累了丰富的行业经验，同时在行业或者企业内部打 造了标杆，为进一步市场的开拓奠定了基础。

3. 重点行业需求空间广阔 容知日新未来成长可期

3.1 风电：持续扩容的风电市场带来稳定需求

多合一方案提升产品价值 风电行业在线监测系统的安装为政策驱动下的前装市场。 如前文中的描述，风电场主要分布于戈壁、丘陵或海洋等地域偏远的地区，通过 人工的方式进行设备的日常运营维保的成本较高，且缺乏时效性。2011 年，国家 能源局发布《风力发电机组振动状态监测导则》，对风电机组振动状态监测系统的 选择做出规定，要求海上风电机组应选择采用固定安装系统，陆上 2MW 及以上 风电机组应选择采用固定安装系统，陆上 2MW 以下风电机组可选择半固定安装 系统或便携式系统。 

随着风机机组的大型化进程，从 2018 年开始，每年新增风电机组平均功率已超 过 2MW，22 年达到 4.49MW。另根据风能专委会 CWEA 发布的《2022 年中国风电吊装容量统计简报》，22 年 2MW 以下新增装机容量占比仅 0.1%，基 本意味着每年新增的风机都必须在装机过程完成配套的在线监测系统的安装。 风电监测的应用场景逐步覆盖风电机组全过程。传统的风机监测主要针对机组的主 动传动链，而现在已逐步开始面向整个风电机组。以容知为例，根据公司 22 年 4 月投资者交流纪要披露的信息，容知已经在风电行业推出一体化的解决方案。除传 动链外，监测产品亦涵盖叶片、 塔筒、螺栓、油液等多部件，为用户在设备监测范 围的选择上， 提供了更多的可能性和更大的灵活性，并通过多种传感技术的使用， 达到全面评估机组状态的目的。

从看护主机的供应商变成多合一的供应商，直接提升了风电监测产品的需求和总价 值量。我们将容知日新风电行业营收的同比增速与当年全国新增风电装机容量同比、 新增装机数量同比进行比较，可以看到： 风电行业机组大型化的趋势较为明显，18-22 年每年新增风机的平均功率都在逐 步增加，因而导致新增风机数量的增速落后于装机容量的增速。而理论上来说， 风电行业在线监测的需求量直接与装机台数相关。从这层意义上来说，机组大型 化的进程对于监测系统的需求可能带来的是偏负向的影响。

公司 19 年风电行业的营收增速与行业新增装机数量同比情况基本匹配，但 20 年 的营收增速大幅度落后于装机容量和数量的增速，而参考容知日新有线系统综合 单价水平的变化，我们认为直接因素即监测系统的价格水平在行业激烈竞争下开 始出现一定的下滑。 

21 年，公司风电行业营收增速与行业装机数量的同比关系出现了逆转，且是在当 年公司有线系统综合价格依旧下滑的背景下。而 22 年这种趋势更加明显，行业 新增装机量同比下降，价格水平仍然有一定承压，容知日新却实现了在风电行业 的逆势上涨。我们判断，其中的核心因素即在于前述提及的公司在风电行业推出 的一体化解决方案，从看护主机的供应商变成多合一的供应商，直接提升了对公 司产品的需求和总价值量。

持续扩容的风电市场是监测系统需求的基本保障。2020 年北京国际风能大会上， 四百余家风能企业的代表一致通过并联合发布了《风能北京宣言》，其中明确指出在“十四五”规划中，须为风电设定与碳中和国家战略相适应的发展空间：保证年均 新增装机5,000万千瓦以上。2025年后，中国风电年均新增装机容量应不低于6,000 万千瓦，到 2030 年至少达到 8 亿千瓦。另，引用金风科技 22 年年报中披露的相关 数据，“十四五”期间国内各省风电规划的总量超过 338GW。持续扩容的风电市场， 加之风机容量的大型化进程，将继续支撑对状态监测与故障诊断产品的刚性需求。 仅考虑每年新增风机装机带来的监测系统增量市场，经初步测算，我们判断风电行 业预测性维护未来 3 年每年的市场空间在 6.5 至 9 亿元，其中的关键假定包括：

每年新增风机装机总量：根据金风科技 22 年年度报告中披露的数据，2022 年国 内风电整机招标规模快速增长，新增招标 98.5GW, 较去年同期增长 82%。考虑 风场建设的一定周期（参考金风科技在 22 年 4 月投资者互动平台中披露的信息， 行业内风机主机产品中标到交付的平均周期大约在 12-18 个月左右），我们认为 23 年可能迎来风电装机的快速增长。假定 22 年的招标量中约 75%能够在 23 年 落地实施，则 23 年新增风电总装机量相较 22 年近似同比增加 50%，达到 7,475 万千瓦。又根据金风科技 23 年半年报披露的数据，23 年上半年风电招标略有回 落，同比下降约 7.5%。因此，在 23 年基础上假定 24、25 年的增速回落至 5%。 由此，综合测算下来，21-25 年间，总新增装机容量约为 341GW，与前述“十四 五”期间国内各省风电规划的总量匹配。 

新增风机的平均容量：如前文所述，风电产品正在向大兆瓦机型迈进，陆上及海 上 6MW 及以上风机逐渐成为主流。因此，我们假定 23-25 年每年新增风机的平 均容量按 15%的年复合增速提高。  新增风机监测系统需求量与新增风机数量的对应关系：随着风电监测系统综合性、 多合一的解决方案的深入推广，我们假定 23-25 年，风电监测系统由 3：1 的比 例进一步拓展至 5：1，实现传动链、叶片、 塔筒、螺栓、油液等部件全覆盖。 综合平均单价水平：我们参考容知日新的有线系统的价格水平，考虑随着多合一 方案的渗透，来风机向大型化发展，预计产品单价下降的趋势会可能不会持续延 续，假定 23-25 价格水平稳定在 1.5 万元。

3.2 石化：存量动设备在线监测渗透比率低 预计行业潜在空间近百亿

石化行业在线监测与智能化运维重点针对离心式压缩机、往复式压缩机、机泵等动 设备。石化行业是典型的流程型工业，工艺技术复杂，对反应装置、仪表、设备状况要求严格。炼化企业的动设备，例如，高危泵、压缩机、风机等设备，是保证炼 化企业生产的动力基础，而由于行业性质，工作环境多具有高温、高压和强腐蚀性 等工艺特点，以及高速、连续作业的运行特征。因此，针对这些关键动设备采取有 效的状态监测与故障诊断，能够保障企业稳定生产，降低安全生产的风险。

当前石化行业实现动设备在线监测的比例仍然较低，预计在 10-15%之间。根据李 迎丽、赵斌等人于 23 年 1 月在《设备管理与维修》期刊中发表的论文《炼化企业 动设备状态监测技术现状与智能化展望》中披露的数据，以中国石油为例，2021 年 旗下炼化企业安装在线监测系统的设备共计 6,163 台，而假定整体动设备数量保持 不变（参照 19 年底的安装数量和比例，其动设备数约 75,000 台）的情况下，21 年 安装比例为 8.2%。另据论文中的预测，到 22 年底在线监测的机泵数量将达到 10,846 台，安装比例 14.3%。由此可以看到，石化领域的动设备在线状态监测正处 于低渗透比率，但在快速发展的阶段。

故障诊断智能化尚处于初期。从石化领域监测诊断当前各阶段的智能化程度看，数 据采集、存储以及故障预警的智能化都得到了不同程度的发展，但在故障诊断领域， 当前的诊断准确率尚不足 70%，离 90%的理想目标值仍然有较大的提升空间，这 也导致企业对智能诊断的信任度不高，进而制约企业进一步扩大实施在线监测动设 备覆盖面的因素之一。

针对石化行业，我们参考上述中国石油的样本案例，且仅考虑存量市场，经初步测算，石化行业的在线监测系统所能覆盖的动设备数量超过 30 万台，潜在整体市场 空间规模近 100 亿元。其中的关键假定包括： 石化行业动设备数量：根据弘庚咨询统计的数据，截至 22 年 12 月末，中国一次 性原油加工能力为 98,170 万吨/年，而其中中国石油能力为 22,485 万吨/年，占 比为约 23%。假定石油加工能力与动设备数量呈线性比例的关系，因此由中国石 油的动设备数量推算得到国内石化行业炼化动设备的总体规模为约 32.7 万台。 

综合单价水平：根据《炼化企业动设备状态监测技术现状与智能化展望》论文中 的描述，中国石油下属炼化企业 21 年在线监测的 6,163 台设备中，有线监测设 备 2,000 台，无线监测机泵数 4,163 台。我们假定有线及无线系统维持在 1：2 的 关系，参照当前容知日新有线、无线系统的平均单价水平，推算石化行业单套监 测系统综合价格约 3 万元。

3.3 冶金：场景应用广泛 预计可覆盖的存量关键设备数超 70 万台

冶金行业设备在线监测与诊断系统适用于铁前、炼钢、轧钢、动力等多应用场景。 同石化行业类似，冶金行业亦是流程型工业，关键生产设备连续作业，且处于复 杂、恶劣工况。根据李建华等发表的论文《浅谈冶金企业关键设备运行状态在线 监测诊断系统构建与实施》，通过对宝武、首钢、湘钢等国内主要钢铁企业的设备 故障停机率的调研，其均值为 2.232‰，部分企业的主要生产设备故障停机率甚 至高达 6‰以上。  从最直接的降低维修成本、最大限度减少停机损伤的角度，实施关键设备状态在 线监测诊断系统，作为传统设备管理手段的重要技术升级，已经逐步在冶金行业 被接受。以容知日新为例，目前在冶金领域已实现铁前、炼钢、轧钢、动力等全 流程产线的设备监测，对于风机、水泵、皮带机、磨机、提升机、轧机等设备有 着大量的应用。

宝武打造冶金领域设备智能运维标杆。宝武 2019 年提出以装备和业务流程为基础 建立工业互联，作为其数字化转型的第一阶段，简称"四个一律"，其中就包括设备 运维一律远程，并明确提出至 2023 年实现“百万设备接入、百条产线覆盖”的发 展目标。而负责实施的主体为宝武智维，即宝武装备智能科技有限公司。根据上海 经信委微信公众号 23 年 3 月发布的文章《宝武智维：“面向冶金行业的设备远程智 能运维服务平台”，打造智能运维技术原创策源地》，宝武智维云平台已累计接入 1,200 多条产线、超 55 万台设备，覆盖了钢铁各工序全流程。

针对冶金行业，我们参考宝武的样本案例，且仅考虑存量市场，经初步测算，冶金领域的在线监测系统所能覆盖的关键设备数量超过 70 万台。钢铁行业的庞大规模 为预测性维护提供了广阔的市场空间。其中的关键假定包括：  冶金行业需看护的关键动设备数量：根据容知日新 21 年 10 月 21 日投资者交流 纪要，依公司的估算，宝武目标接入的百万台设备中，需加设传感器实现实时状 态监测的设备数约为 10 万台。我们基于此，假定钢企粗钢产量与其生产设备数 量呈线性比例的关系，参考宝武 22 年粗钢产量占全国总产量的比例，推算得到 冶金行业生产过程中需看护的关键动设备的总体规模。 

综合单价水平：根据容知日新官网，公司在冶金行业已监测的关键设备超 10,000 台，而从 18 年至今年上半年，来自冶金行业的总营收约 3.12 亿元，因此我们假 定冶金行业单一设备的看护综合价格水平为 3.1 万元。

 

（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。）