公司代码：600215 公司简称：派斯林
派斯林数字科技股份有限公司
2024 年年度报告摘要
第一节 重要提示
1、 本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到 http://www.sse.com.cn 网站仔细阅读年度报告全文。
2、 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。
3、 公司全体董事出席董事会会议。
4、 中兴财光华会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。5、 董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案
公司拟向全体股东每10股派发现金红利0.15元（含税）。截至2024年12月31日，公司总股本462,995,380股，以此计算合计拟派发现金红利6,944,930.70元（含税），占本年度归属于上市公司股东净利润的10.78%。本年度不进行派送红股、不实施资本公积金转增股本。
第二节 公司基本情况
一、 公司简介
公司股票简况
股票种类 股票上市交易所 股票简称 股票代码 变更前股票简称
A股 上海证券交易所 派斯林 600215 长春经开
联系人和联系方式 董事会秘书 证券事务代表
姓名 潘笑盈 刘博
联系地址 长春市经济开发区南沙大街2888号/ 长春市经济开发区南沙大街2888号/
上海市浦东新区源深路235号 上海市浦东新区源深路235号
电话 0431-81912788 0431-81912788
传真 0431-81912788 0431-81912788
电子信箱 600215@paslin.cn 600215@paslin.cn
二、 报告期公司主要业务简介
1、行业的基本情况
制造业作为实体经济根基与国民经济命脉，承载着立国之本、强国之基的战略使命。在新型工业化进程中，工业自动化作为产业高质量发展的关键引擎，通过驱动传统制造业向数字化、智能化、绿色化深度转型，对构建现代产业体系、重塑全球竞争优势具有双重战略价值。当前，全球正经历科技革命与产业链重构的双重变革，工业自动化已成为大国博弈的战略新高地，其发展水平直接关乎国家制造业核心竞争力。国家高度重视工业自动化发展，已构建起多层次、多维度的战略推进体系，以人工智能与制造业深度融合为主线，围绕核心技术突破、产业生态构建与场景应用深化持续发力。在顶层设计层面，2025 年，国务院国资委启动中央企业“AI+”专项行动，提出强化顶层设计、聚焦“根技术”攻关、深化高价值场景应用等五大战略方向，明确将工业自动化装备、工业软件、智能机器人等列为重点发展领域。同期，中央经济工作会议强调以科技创新引领新质生产力，要求加快传统制造业智能化改造，推动形成“AI+制造”协同发展格局。产业
实践中，我国已累计培育 421 家国家级智能制造示范工厂，72 家“灯塔工厂”，形成覆盖 31 个
制造业大类的示范应用矩阵。中国智能制造发展已从单点突破迈向系统集成阶段，在航空航天装备、新能源汽车、医疗器械、3C 电子等战略性新兴产业形成全球竞争力，为新型工业化与现代化产业体系建设注入强劲动能。
（1）工业自动化市场蓬勃发展
2024 年，全球工业自动化市场迎来突破性扩张，核心技术与设备市场规模达 2,454.7 亿美元，
同比增长超 15%，并预计在 2031 年攀升至 4,710.4 亿美元，年复合增长率高达 9.9%。人工智能、
数字孪生、边缘计算等技术与制造业的融合成为新引擎，汽车、航空航天、生物医药、大消费等领域需求爆发，亦带动柔性化生产、智能装备市场扩张。全球工业自动化市场正从“技术驱动”迈向“价值裂变”阶段，持续渗透的工业场景与不断深化的技术融合将打开更为广阔的市场空间。
（2）工业自动化已成为全球制造业竞争的核心战场
全球主要工业国家近年来持续加大工业自动化领域的政策扶持力度，以抢占技术制高点并推动产业升级。美国通过《国家量子计划法案》《关键和新兴技术国家战略》等政策，聚焦人工智能、量子计算和工业机器人领域，强化基础研究投入及产学研协同创新。德国以《国家工业战略 2030》深化工业 4.0 战略，重点培育“隐形冠军”企业，构建全价值链智能生态，同时推动双轨制职业教育体系为产业输送高技能人才。
（3）新一轮设备更新政策推动工业自动化市场进入高速增长周期
2024 年，中国新一轮设备更新大幕的开启标志着工业自动化市场进入加速发展阶段。国务院
发布的《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》明确提出，到 2027 年工业、交通、建
筑等领域设备投资规模较 2023 年增长 25%以上，预计市场规模超 5 万亿元。政策通过财政支持、
税收优惠和标准升级三大抓手，以“高端化、智能化、绿色化”为导向，重点推动新能源汽车充电设施、工业机器人、智能调速系统等核心装备的升级，加速淘汰落后产能并推动智能化改造。这场由政策驱动的产业升级，不仅释放了数万亿元级的市场需求，更标志着工业自动化进入规模化落地的关键阶段。
2.行业特点
工业自动化以工业机器人为主体架构，集成控制器、传感器等智能单元，面向汽车制造、3C电子等多元化场景，提供非标定制化解决方案。其核心价值体现在：通过工艺参数优化、生产节拍控制与空间布局规划，构建智能工作站与柔性产线系统，实现生产流程的无人化/少人化运作。作为高端装备产业的关键载体，工业自动化不仅推动制造技术向精密化、网络化跃迁，更为现代工业“自动化-数字化-智能化”三级进阶提供底层支撑。
工业自动化产业链上游为减速器、伺服系统、控制系统等核心零部件生产；中游为工业机器人本体生产；下游则是解决方案系统集成。作为工业自动化产业的核心，工业机器人本体是机器人产业发展的基础，而下游系统集成则是工业机器人工程化和大规模应用的关键。系统集成为终端客户提供应用解决方案，主要负责工业机器人应用的二次开发和周边自动化配套设备的集成，
工业机器人在生产制造中发挥何种功能及价值，系统集成是重中之重。由于工业机器人最终广泛运用于汽车制造、仓储物流、电子产品、机械设备等多个领域的产品生产，且下游应用领域随自动化水平提高而不断扩展，因此拥有更广阔的市场空间。
控制系统
焊接 搬运 汽车 仓储
伺服系统
机器人本体 装配 打磨 冲压 3C 医药 建筑
减速器
喷涂 检测 其他 医疗 光伏 其他
其他
图 1.工业自动化产业链示意图
从市场规模来看，受益于工业自动化技术的提升以及下游应用场景的不断丰富，工业自动化行业发展空间广阔；从行业维度看，汽车、3C 等行业的自动化程度高、流程标准性强，是工业机器人应用较为成熟的行业；新能源中，锂电、光伏市场需求大，生产制造流程中对工业机器人的需求高，是较为典型的潜力行业。从场景维度看，搬运、上下料、焊接等通用场景已经广泛应用在各个行业中，但随着新材料、新技术（如机器视觉）的应用，自动化设备升级、改造催生更大增量市场需求。从应用成熟度看，非标性的、对环境和技术要求较高的场景，如总装环节自动化替代程度较低或升级改造需求大，未来有较大的增长空间。
从工业自动化产业链角度看，系统集成商由于面临不同行业设备的功能、结构、技术参数等需要，具有非标准化和定制化特征，不同厂商基于各自的生产场地条件、生产规模计划、生产节拍要求、新材料、新工艺等限制条件，对供应商的生产工艺技术提出了差异化要求，系统集成商需要掌握不同客户的不同生产工艺要求并进行有针对性地设计和制造，具有非标式、高度定制化生产的特点。
3.行业竞争壁垒
工业自动化系统集成产品对于产品稳定性、可靠性、安全性具有很高的要求，需要供应商基于自身对客户需求及产品工艺流程的深刻理解，利用成熟工艺与项目管控经验，综合运用各项技术手段，提升硬件作业设备与软件信息系统之间的协作联动，因此造成该领域存在较高的行业进入壁垒。
（1）技术壁垒：工业自动化系统集成横跨多个学科应用领域，涉及计算机软件、电气工程、机械设计、工业设计等多个领域的专业知识，以及计算机编程、布局设计、仿真模拟等多个设计环节，新进入企业较难在短时间内掌握，技术门槛较高。
（2）人才壁垒：工业自动化系统集成往往要求设计研发团队进行针对性的技术工艺攻关，需要企业有一批具备丰富行业经验和项目管理经验的团队，因此新进入企业通常很难快速地培养出一批能承担复杂、大型项目的技术设计、生产和管理的专业团队。
（3）品牌及客户壁垒：行业内企业品牌的建立需要下游客户对供应商所提供设备的稳定性、精确性及性价比等内容进行多方面的长期考察。此外，下游客户更换产品供应商可能会造成生产质量无法保障、技术服务无法延续等风险。因此长时间积累的品牌力以及高昂的供应商转换成本产生的客户认可与依赖，对新进入企业构成较高壁垒。
（4）行业经验壁垒：在项目具体实施中，客户还可能反复提出设计变更的需求，系统集成商则需在短时间内提出有效的解决方案，并将由部分设计变更导致的其他生产环节的影响进行迅速调整，这种快速响应能力和解决方案设计能力，往往依托于深厚的行业经验积累，也是保证投资金额较大、生产设计复杂项目得以顺利实施的重要条件。
4.行业发展趋势
（1）人工智能赋能工业自动化
当下全球制造业正在经历数字化、网络化、智能化的转变，人工智能与工业知识图谱的深度
融合，推动生产决策从“经验规则”转向“数据智能”，推动产业从“要素驱动”向“创新驱动”跃迁，成为增长新引擎。
在工业生产中，人工智能技术通过自动化设计实现模型自动生成与参数优化，减少人工操作误差并缩短研发周期；数据分析与预测维护则基于历史数据构建算法模型，实时监测设备状态并预测故障，有效降低停机风险。同时，智能装备如无人运检系统深度结合视觉识别与深度学习技术，完成高精度质检、危险环境作业等任务。在产业链协同层面，人工智能驱动供应链动态优化，实现库存精准管理和物流路径智能规划，提升全链条响应效率。未来，随着行业大模型的垂直应用深化，以及人机协作能力的增强，传统制造业将逐渐迎来生产力的跃升与行业竞争格
