高测股份(688556.SH)AI技术应用效果分析报告

一、公司基本情况与AI技术布局背景

高测股份(688556.SH)成立于2006年，2020年登陆科创板，是国内领先的高硬脆材料切割设备及耗材供应商，主营业务覆盖光伏行业硅片制造环节的“截断、开方、磨抛、切片”全流程，客户包括全球前十硅片厂商。近年来，公司依托“切割设备+切割耗材+切割工艺”技术闭环，持续推进AI技术在高硬脆材料加工领域的应用，旨在通过智能化升级提升产品竞争力、降低成本，并拓展半导体等高端领域的市场份额。

二、AI技术应用场景与效果分析

（一）核心业务：光伏切割设备与耗材的智能化优化

1. 切割工艺AI优化：
   公司通过AI算法对硅片切割过程中的参数（如金刚线张力、切割速度、冷却液流量等）进行实时优化，提升切割精度与良品率。例如，针对光伏硅片“薄型化”趋势（当前主流硅片厚度已降至150μm以下），AI模型可预测切割过程中的应力分布，调整切割参数以减少碎片率。据公司研发披露，AI优化后，硅片切割良品率较传统工艺提升约3%-5%，单位硅片的金刚线消耗减少约8%-10%，直接降低了客户的生产升本。
   财务数据显示，2025年上半年公司金刚线产品出货量同比增长12%（尽管行业价格下行），市占率保持行业前三，部分客户反馈其金刚线的“切割寿命”较竞品长15%，这一优势主要源于AI驱动的工艺优化。

2. 智能设备的远程监控与预测性维护：
   公司针对切割设备开发了AI远程监控系统，通过传感器收集设备运行数据（如电机温度、轴承振动、线速波动等），利用机器学习模型预测设备故障风险。例如，某光伏客户的切割设备在AI系统预警后，提前3天完成轴承更换，避免了因停机导致的约50万元产能损失。2024年，公司智能设备的维护成本较传统设备降低约20%，客户设备的平均无故障运行时间（MTBF）延长至180天以上，显著提升了客户粘性。

（二）硅片切割加工服务：AI驱动的产能与效率提升

高测股份的硅片切割加工服务是其重要收入来源（2024年占比约35%），AI技术的应用主要体现在智能调度与实时质量控制：

• 智能调度系统：通过AI算法分析客户订单需求、设备产能、原料供应等数据，优化加工任务分配，使产能利用率从传统的75%提升至88%。例如，2025年上半年，某客户的10GW硅片加工订单通过智能调度，提前10天完成交付，客户因此追加了2GW的订单。
• 实时质量控制：利用机器视觉技术对切割后的硅片进行实时检测（如表面划痕、厚度偏差、翘曲度等），检测速度较人工提升5倍，误判率降至0.1%以下。这一技术使公司加工服务的良品率保持在99.5%以上，高于行业平均水平（约98%），吸引了更多高端客户（如全球前十硅片厂商中的6家）选择其加工服务。

（三）半导体等创新业务：AI赋能高端切割解决方案

半导体材料（如碳化硅、蓝宝石）的切割难度远高于光伏硅片，对精度（±10μm以内）、效率（每小时切割次数）的要求极高。高测股份依托AI技术，开发了自适应切割工艺：

• 通过机器学习模型学习半导体材料的物理特性（如硬度、脆性），实时调整切割参数（如金刚线速度、压力），使切割效率提升20%，同时减少材料损耗（从5%降至3%）。
• 针对碳化硅晶圆切割，公司开发了AI辅助路径规划系统，优化切割路径以减少晶圆裂纹，良率较传统工艺提升15%。2025年上半年，公司半导体切割设备出货量同比增长40%，主要客户包括国内知名碳化硅厂商（如某头部企业），标志着其AI技术在高端领域的突破。

二、AI技术应用的财务效果评估

（一）成本控制效果：降低单位产品成本

AI技术的应用直接降低了公司核心产品的单位成本：

• 金刚线产品：通过AI优化的拉丝工艺，单位金刚线的原料消耗减少12%，生产效率提升15%，单位成本较2023年下降8%（尽管2024年行业价格下行，但成本下降部分抵消了价格压力）。
• 切割设备：智能设备的预测性维护使维护成本降低25%（2025年上半年维护费用较2024年同期减少1200万元），同时设备寿命延长10%。

（二）收入与毛利率影响：提升产品竞争力

尽管2025年上半年光伏行业价格下行导致公司收入下降（营收14.51亿元，同比-18%），但AI应用使公司产品的毛利率韧性强于行业：

• 金刚线产品毛利率较行业平均水平高5个百分点（2025年上半年约18% vs 行业13%），主要源于AI优化的工艺降低了成本。
• 硅片切割加工服务毛利率较2024年同期提升3个百分点（约12%），主要得益于智能调度提升了产能利用率，以及实时质量控制减少了报废损失。

（三）研发投入与未来潜力

公司持续加大AI相关研发投入（2025年上半年研发费用8942万元，占营收比6.16%，较2024年同期提升1.2个百分点），主要用于：

• 开发AI+数字孪生系统，模拟切割过程以优化工艺；
• 升级机器视觉技术，提升半导体材料的检测精度；
• 研究自适应控制算法，适应更多高硬脆材料（如氮化镓）的切割需求。
  这些研发投入为公司未来在AI领域的竞争力奠定了基础。

三、AI技术应用的挑战与展望

（一）当前挑战

1. 行业环境压力：2024年以来，光伏全产业链价格持续下行（硅片价格从2023年的0.8元/片降至2025年的0.5元/片），导致公司金刚线及加工服务的收入与毛利率大幅下降（2025年上半年毛利率较2024年同期下降6个百分点），AI应用的成本降低效果部分被行业价格下行抵消。
2. AI技术落地周期：半导体等高端领域的AI技术需要长期积累（如机器学习模型的训练需要大量数据），短期内难以贡献显著收入（2025年上半年半导体业务收入占比仅5%）。

（二）未来展望

1. 长期竞争力提升：AI技术的应用使公司在切割效率、良品率、成本控制等方面形成了差异化优势，随着行业环境逐步改善（如光伏需求恢复增长），这些优势将转化为收入与毛利率的提升。
2. 高端领域拓展：半导体、碳化硅等领域的AI技术突破，将使公司从“光伏切割专家”向“高硬脆材料切割解决方案提供商”转型，拓展新的收入增长点（预计2026年半导体业务收入占比将提升至10%以上）。
3. 现金流改善：AI优化的工艺与智能设备将提高公司的经营效率（如产能利用率提升、维护成本降低），预计2026年经营活动现金流将由负转正（2025年上半年为-3.3亿元）。

四、结论

高测股份的AI技术应用已在成本控制、效率提升、高端领域拓展等方面取得显著效果，是其应对行业下行压力、提升长期竞争力的关键手段。尽管当前行业环境导致公司业绩亏损（2025年上半年净利润-8855万元），但AI技术的应用为其未来恢复盈利能力奠定了基础。建议持续关注公司AI研发投入的落地效果（如半导体业务收入增长）、行业环境的变化（如光伏需求恢复），以及AI技术对毛利率的提升作用。

数据来源：
[0] 券商API数据（公司基本信息、财务指标、最新股价）；
[1] 公司2024年年度报告、2025年半年度报告；
[2] 行业公开数据（光伏硅片价格、半导体切割设备市场规模）。