利欧集团股份有限公司投资者关系活动记录表 编号：2025-001 投资者关系活 动类别 □特定对象调研 □分析师会议 □媒体采访 ■业绩说明会 □新闻发布会 □路演活动 □现场参观 □一对一沟通 □其他 参与单位名称 及人员姓名 线上参与公司 2024 年度网上业绩说明会的全体投资者 时间 2025 年 5 月 15 日 地点 公司通过价值在线（www.ir-online.cn）采用网络远程互动的方 式召开业绩说明会 上市公司接待 人员 董事长、总经理 王相荣 董事、副总经理、董事会秘书 张旭波 副总经理、财务总监 杨浩 独立董事 戴海平 投资者关系活 动主要内容介 绍 一、公司什么时候分红？ 答：公司将于2025年5月23日召开2024年度股东大会审议 2024年度利润分配方案，上述利润分配方案审议通过后，公司 将另行发布《权益分派实施公告》，明确具体的分派事宜。 二、请问一下公司现在员工人数有多少？ 答：截至2024年12月31日，公司员工人数为6,280人。 三、近期公司公布业绩表现不错，题材概念也挺好，利好 消息也都有，并且公司简介中技术水平处于行业领先地位。但 为什么就是股价升不上去甚至还大体处于底 ...

投资者关系活动类别 □ 特定对象调研 □ 分析师会议 □ 媒体采访 ☑ 业绩说明会 □ 新闻发布会 □ 路演活动 □ 现场参观 □ 其他 （请文字说明其他活动内容） 参与单位名称及人员姓名 线上参与公司 2025 年山东辖区上市公司投资者网上 集体接待日活动的投资者 时间 2025 年 05 月 15 日 15:00-16:30 地点 全景投资者关系互动平台（https://ir.p5w.net） 上市公司接待人员姓名 总经理 张开旭 董事会秘书 卢中庆 财务总监 刘海燕 投资者关系活动主要内容介 绍 1、支持公司大力发展机器人，网联网智能系统 感谢您对公司的关爱和支持。 2、公司智能物联网系统，工业机器人发展趋势？ 尊敬的投资者，您好！目前，公司主要业务为向 客户提供涵盖汽车、工程机械及其零部件生产的智能 装备系统，根据客户的特定需求，提供从设计、制造、 证券代码： 301199 证券简称：迈赫股份 迈赫机器人自动化股份有限公司 投资者关系活动记录表 编号：2025-002 尊敬的投资者，您好！2024 年公司的研发费用金 额为 4,794.66 万元，较上年同期增加 44.16%。 2024 年研发主要投 ...

来源：北京理工大学微信公众号 2025年5月14日晚，北京理工大学先进结构技术研究院陈浩森教授团队在Nature杂志发表研究论文，另 辟蹊径交出"智能电池"力学答卷。 文章题为"Wireless transmission of internal hazard signals in Li-ion batteries"。为确保商用电池安全运行， 及时获取电池内部信号并实现早期故障诊断与预警至关重要。因此，团队自主研制了一种电池单体无损 植入式智能传感系统，可长期、稳定且准确地测量并无线传输电池内部信号，从而显著提升电池的安全 性和长期运行稳定性。 论文第一作者均为北京理工大学自主培养，包括博士研究生樊金保、硕士研究生刘晨晨、2022届博士研 究生李娜(现为北京科技大学博士后)，通讯作者为北京理工大学陈浩森教授、孙磊副教授和宋维力教 授，北京理工大学为第一完成单位和唯一通讯单位。 近年来，能源电池技术发展迅猛，但安全问题日益凸显。据统计，2010-2024年间，全球共报告近万起 锂离子电池安全事故，对新能源汽车、储能系统等领域发展构成重大挑战。传统外部传感技术难以满足 电池内部风险信号的早期精准识别，使得植入式内部 ...

本文引用的参考文献搜集于互联网，非原创，如有侵权请联系小编删除！ 请勿将该文章用于任何商业用途，仅供学习参考，违者后果自负！更多参考公众号：无忧智库 在数字化浪潮席卷全球的今天，产业园区作为经济发展的重要引擎，正经历着前所未有的变革。数字孪生技术的出现，为产业园区的建设与运营带来了全新 的思路与方法，助力园区实现精细化管理、智能化运营和服务化转型。以下将从产业园区的定义和内涵、发展历程、政策与运营发展趋势、面临的挑战以及 数字化技术赋能等方面，详细阐述产业园区数字孪生规划方案的核心内容。 产业园区是在产业政策和区域政策的引导下，以土地为载体，通过提供基础设施、生产空间和综合配套服务，吸引特定类型的企业投资入驻，形成技术、知 识、资本等要素高度集结的区域。其目的是推动地区产业集群发展，进而促进经济增长。 1. 资源管理不精细：需要实现要素资源的信息化、可视化和数字化管理。 2. 企业服务不精准：需构建产业全景图，实现精准招商。 3. 经济监测不精确：需通过智慧园区平台提供决策依据。 4. 安全环保不可靠：需加强对重点区域的在线监管和应急处理。 5. 招商引资不智慧：需全过程管理项目，确保高效推进。 6. 项目管 ...

Core Viewpoint - The Peninsula Harbor Group is innovating a "technology + industry + finance" empowerment system, transitioning from traditional resource integration to deep value co-creation in the context of globalization and industrial transformation [1][3]. Group 1: Strategic Positioning - The Peninsula Harbor Group focuses on strategic layout in the intersection of emerging and traditional industries, using industrial investment as an anchor and financial services as leverage to support enterprises throughout their lifecycle [3][4]. - The group employs a collaborative model of "industry foundation and financial empowerment," addressing funding needs for technology research and capacity expansion while promoting deep integration across the industrial chain [3][4]. Group 2: Technological Breakthrough - The group has introduced a "government-enterprise linked digital cooperation" solution to address funding and profitability challenges faced by local platform companies, utilizing a trade information platform and big data center for precise matching of policy resources, enterprise needs, and financial products [4][6]. - Advanced technologies such as blockchain and artificial intelligence are used to create an "industrial digital twin" system for real-time monitoring and intelligent analysis of local enterprises' operational data and market risks [4][6]. Group 3: Ecological Co-construction - The Peninsula Harbor Group promotes an open, shared, and value co-creation principle to build a government-enterprise-financial collaborative ecosystem, providing one-stop services for digital transformation and talent training [6]. - By developing credit assessment models based on industrial data, the group reduces information asymmetry risks and broadens financing channels for enterprises, achieving efficient resource allocation and a multiplier effect [6].

园区能源系统面临可再生能源波动性大、多能互补协同性差、碳排放动态监测难等挑战。数字孪生技术 通过构建物理世界与虚拟空间的实时映射，为零碳园区能源配置优化提供了全生命周期解决方案，推动 园区从"被动响应"向"主动创碳"跃迁。 数字孪生技术的核心价值在于其"预测-优化-闭环"能力。在规划阶段，通过三维建模与气象数据融合， 可模拟不同建筑朝向、光伏布局下的发电效率，某园区通过该技术将光伏板布局优化后，年发电量提升 18%。在运营阶段，依托物联网传感器实时采集设备状态、环境参数，数字孪生平台能精准预测能源需 求峰值。例如，某生态园在夏季用电高峰期，通过数字孪生模型提前15分钟预判负荷增长，自动启动储 能系统释放电能，避免电网过载风险。更关键的是，该技术可量化不同减排策略的经济效益。某园区模 拟碳交易市场机制后，发现通过调整储能充放电策略，每年可增加碳资产收益超200万元。 在能源生产端，数字孪生技术破解了可再生能源"靠天吃饭"的难题。通过整合风速、光照、温度等多元 数据，平台可构建风光发电功率预测模型，某风电场应用后预测准确率提升至92%，弃风率下降至3% 以下。在能源传输环节，泛能网技术结合数字孪生，实现电、热、冷 ...

Group 1 - The digital transformation of traditional industries is essential for overcoming challenges and seizing new opportunities in Liaoning [4][5] - Liaoning has a strong foundation for digital transformation, with significant advancements in 5G infrastructure and industrial internet platforms [5][6] - The province aims to integrate industrialization and informatization, leveraging technologies like AI, big data, and cloud computing to empower traditional manufacturing [5][6] Group 2 - The钣金 manufacturing industry faces challenges due to low industry concentration and intense price competition, prompting companies to seek digital transformation [2][3] - Successful examples of digital transformation, such as the case of Dalian's shared manufacturing platform, demonstrate the potential for increased efficiency and problem-solving in traditional sectors [2][3] - Despite the benefits, many small and medium-sized enterprises encounter barriers to digital transformation, highlighting the need for supportive initiatives and pilot programs [3][5] Group 3 - Liaoning's digital economy development strategy includes the establishment of over 500 digital workshops and smart factories, showcasing the province's commitment to modernization [5][6] - The province has achieved a higher than national average rate of CNC process automation and digital design tool adoption, indicating progress in industrial digitization [5][6] - The recent enterprise conference serves as a platform for knowledge exchange and consensus building among industry experts, fostering collaboration for digital initiatives [6][7]

智通财经APP获悉，据港交所5月14日披露，诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司(简称：诺比侃)向港交所 主板递交上市申请，中金公司为独家保荐人。该公司曾于2024年11月12日递表港交所。 招股书显示，诺比侃专注于人工智能技术和数字孪生等先进技术，在AI+交通、AI+能源及AI+城 市治理等领 域的产业化应用。公司主要提供基于全面的AI行业模型的软硬一体化解决 方案。公司自主研发的NBK- INTARI人工智能平台为交通、能源及城市治理领域的客 户实现智能化监测、检测和运维等赋能。根据灼识咨 询，就2023年的收入而言，公司为中国轨道交通行业第七大AI+检测监测解决方案提供商。 根据灼识咨询，中国AI+交通解决方案行业的市场规模在2023年达到2384亿元人 民币，并预计将从2024年的 2700亿元增长至2028年的5182亿元人民币，年复合增长率为17.7%；中国AI+能源解决方案行业的市场规模在 2023年为0.5万亿元人民币，且预计将从2024年的0.5万亿元增长至2028年的1.1万亿元人民币， 年复合增长率 为19.0%；及中国AI+城市治理解决方案行业的市场规模在2023年达到0.6万亿元人 ...

近年来，随着海洋油气资源开发向深水、远海拓展，海上油气田控制系统的安全性与智能化水平成为行 业关注焦点。日前，海洋石油工程股份有限公司上海分公司副经理李季在2025全国石油化工自动化智能 化与设备改造大会上表示，自动化控制系统对于海上油气田综合平台的生产管理来说至关重要，未来海 上油气田控制系统将向高度集成化与自主化方向发展。 李季指出，现代新型大中型海上油气田综合平台生产连续性强、生产过程控制相对复杂，只有通过具有 高性能的自动化控制系统实时监控设备的运行状况，才能有效保证整个油气田设施的安全、高效运转。 他谈道："海上油气设施的总体控制方案应保证人员与设施安全、防止环境污染，在此前提下满足开发 和生产要求，方便油气田的操作和管理，以安全可靠、控制管理灵活和经济实用为基本原则。" 李季表示，根据海上油气设施的规模，中心平台/海上浮式生产储卸油装置（FPSO）或较大规模的有人 井口平台控制系统应优先考虑选用工作可靠的大中型DCS/PLC控制系统，采用就地检测、集中监控的 控制方式。在设计过程中综合考虑系统的先进性和开放性，选择合理的过程控制系统（PCS）、应急关 断系统（ESD）和火气探测系统（FGS），以确 ...

Group 1 - 30% of global new oil and gas reserves are concentrated in complex geological environments such as deep and ultra-deep layers, which pose significant development challenges [1] - Experts suggest the urgent need to establish a high-end drilling equipment virtual-physical integration intelligent operation and maintenance technology system to address these challenges [1] - The integration of digital twin technology and breakthroughs in virtual sensing theory will become a frontier technology and research hotspot in the field of information-physical systems [1] Group 2 - The demand for oil drilling and completion equipment is increasingly driven by deep exploration and the rise of ultra-deep wells exceeding 9000 meters [2] - There is a growing need for intelligent drilling and completion, integrating AI technology to enhance efficiency, reservoir encounter rates, and oil and gas recovery rates [2] - The industry must focus on enhancing awareness of intelligence and overcoming challenges related to data governance, model transfer, and mechanism-data fusion [2] Group 3 - Intelligent manufacturing requires a deep integration of new-generation information technology and advanced manufacturing technology [3] - The development of intelligent manufacturing must focus on manufacturing knowledge, manufacturing carriers, and manufacturing methods [3] - The goal is to create intelligent equipment characterized by state perception, ubiquitous connectivity, decision optimization, autonomous execution, and efficient energy saving [3]