智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 云鵬
編輯 | 漠影
今年，一方面OpenClaw（龍蝦）爆火出圈，各大云廠商、互聯(lián)網(wǎng)大廠爭先接入、適配龍蝦。但另一方面，數(shù)據(jù)隱私安全問題一度沖上熱搜，成為全民熱議的社會現(xiàn)象。
積極來看，“龍蝦”讓智能體首次真正走向大眾，快速完成全社會智能體認知教育，為個人與企業(yè)端的智能體落地打下了很好的基礎(chǔ)，但問題同樣突出：
個人場景尚有較高“容錯”，而企業(yè)使用龍蝦則會遇到很多實際挑戰(zhàn)，甚至產(chǎn)生困惑與焦慮。
企業(yè)究竟需要什么樣的“龍蝦”？
客觀來看，個人“龍蝦”服務(wù)個人用戶，面向通用輕量場景、場景適配要求低，而企業(yè)“龍蝦”服務(wù)組織級用戶，面向深度業(yè)務(wù)場景，對精準度、可控性、安全性要求極高。
兩者服務(wù)對象與場景深度不同，企業(yè)“養(yǎng)龍蝦”的難度遠超個人。
在這樣的背景下，國內(nèi)“AI+制造”頭部企業(yè)創(chuàng)新奇智近日正式發(fā)布了AInnoGC工業(yè)本體智能體平臺——業(yè)內(nèi)首款面向制造業(yè)的全棧式本體智能體平臺。
雖然“本體”并非我們十分熟悉的概念，但要說創(chuàng)新奇智核心做了一件什么事，就很清晰了：
構(gòu)建能讓AI理解的統(tǒng)一工業(yè)語義坐標系，讓大模型有更強的工業(yè)認知能力，給制造企業(yè)打造一個“企業(yè)級龍蝦”，讓工業(yè)AI從單純的“感知”向“認知+行動”升級。
在新業(yè)績和新品雙雙發(fā)布之際，智東西與創(chuàng)新奇智CEO徐輝、CTO李凡進行了面對面深入交流，對其團隊在技術(shù)、產(chǎn)品領(lǐng)域的最新突破，工業(yè)智能體平臺的核心進展與落地成果進行了深度探討。
讓企業(yè)AI真正落地，跑起來、用起來，創(chuàng)新奇智提供了一條清晰可行的高效路徑。
一、工業(yè)“龍蝦”落地先要邁過四道坎，如何給狂奔的AI套上“韁繩”？
今天，當我們將AI“玩具”的一面拋開，聚焦AI“工具”的一面時就會發(fā)現(xiàn)，AI與企業(yè)、工業(yè)場景的結(jié)合已是大勢所趨，但挑戰(zhàn)同樣突出，這也是行業(yè)當前重點聚焦、共同尋找解法的領(lǐng)域。
IDC調(diào)研顯示，中國工業(yè)企業(yè)應用大模型及智能體的比例從2024年的9.6%快速提升至2025年的47.5%。工信部等八部門聯(lián)合印發(fā)的《“人工智能+制造”專項行動實施意見》明確提出，到2027年推出1000個高水平工業(yè)智能體。
雖然趨勢明朗，但AI在工業(yè)制造行業(yè)的落地實際還面臨諸多挑戰(zhàn)。
首先就是產(chǎn)線數(shù)據(jù)的高度碎片化，制造業(yè)信息系統(tǒng)多為煙囪式建設(shè)，SCADA、MES、ERP等系統(tǒng)數(shù)據(jù)異構(gòu)割裂，設(shè)備實時數(shù)據(jù)、維修記錄等無法自動關(guān)聯(lián)。
另一方面，工業(yè)核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)要求100%推理確定性，依賴強因果邏輯；大模型基于概率推演，天然存在不確定性。這種概率AI與工程確定性的矛盾亟待調(diào)和。
此外，多數(shù)工業(yè)智能體僅能提供分析洞察與建議，無法將語義建議轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)操作、數(shù)據(jù)處理的實際動作，難以實現(xiàn)真正的自動化執(zhí)行，這種洞察到行動的執(zhí)行斷裂也是阻礙AI真正提效的難點之一。
最后，對于大部分企業(yè)來說，AI的“黑盒”屬性跟企業(yè)的“白盒”需求相矛盾：制造業(yè)需要顯性化規(guī)則交互，保證企業(yè)可明確傳遞業(yè)務(wù)邏輯規(guī)范AI行為，AI也需用業(yè)務(wù)語義反向解釋推理過程。
簡單來說：制造業(yè)的核心需求，從來不是“會聊天的AI”，而是能深度適配工業(yè)場景、解決實際生產(chǎn)問題的專業(yè)認知系統(tǒng)。
對此，全球不少頭部玩家都已經(jīng)意識到問題的重要性，OpenAI、微軟率先提出Harness（韁繩）范式——高可靠場景下的智能體必須被規(guī)范、被約束，否則會“縱馬狂奔”——一本正經(jīng)胡說八道，這對企業(yè)是致命的。
創(chuàng)新奇智提出的“本體”，正是這一范式的工業(yè)級落地實現(xiàn)。
本體智能體平臺的核心作用就是給智能體“拴上韁繩”，從根源解決幻覺問題，可以說，這既是技術(shù)演進的必然，也是客戶實打?qū)嵉膭傂琛?/p>
本體作為工廠的“數(shù)字大腦”，負責打通各實體數(shù)據(jù)聯(lián)動、解析業(yè)務(wù)關(guān)系與運行規(guī)則，而智能體則作為基于本體的“執(zhí)行手臂”，承擔自主決策、流程編排與系統(tǒng)執(zhí)行的核心職責。
二者協(xié)同發(fā)力，從根本上破解了通用AI在工業(yè)場景的落地瓶頸，成為突破制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型困境的關(guān)鍵抓手。
二、何為“本體”：把真實業(yè)務(wù)邏輯“翻譯”給智能體，讓AI真正理解業(yè)務(wù)
所以本體作為“數(shù)字大腦”，究竟是如何在企業(yè)實際業(yè)務(wù)中發(fā)揮作用的，其核心的構(gòu)成和能力是怎樣的？
整體來看，本體有三個核心目標：連接數(shù)據(jù)、理解業(yè)務(wù)、驅(qū)動決策，就是要完整表達企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯，為智能體提供精準認知底座。
具體來看，其包括實體、關(guān)系、規(guī)則三個核心維度。
“實體”覆蓋設(shè)備、工藝、工單、物料等工業(yè)生產(chǎn)核心對象，關(guān)聯(lián)底層數(shù)據(jù)指標；“關(guān)系”則負責構(gòu)建實體間的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，完整描述企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯；“規(guī)則”會整合專家經(jīng)驗、歷史數(shù)據(jù)、機理模型，將散落的企業(yè)知識結(jié)構(gòu)化再造，支撐智能體精準決策。
從技術(shù)架構(gòu)層面來看，AInnoGC工業(yè)本體智能體平臺底層是模型與算力層。模型可以適配奇智孔明工業(yè)大模型以及國內(nèi)外主流基座模型，奇智孔明工業(yè)大模型平臺在通用基座大模型的基礎(chǔ)之上，融合了其多年積累的海量多模態(tài)工業(yè)數(shù)據(jù)以及在細分行業(yè)的深度行業(yè)Know-How，這也是其核心技術(shù)壁壘之一。
在數(shù)據(jù)集成層，平臺可以打通工業(yè)OT實時數(shù)據(jù)、IT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、CAD/PDF等非結(jié)構(gòu)化工程文檔，完成結(jié)構(gòu)化梳理與統(tǒng)一匯聚。
本體層是“平臺認知核心”，業(yè)務(wù)人員可以在“本體工廠”中快速梳理企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯，在本體框架下，結(jié)構(gòu)化組織設(shè)備、工藝、規(guī)則等核心知識，形成企業(yè)智能知識庫，利用內(nèi)置因果邏輯與圖計算能力的推理引擎，實現(xiàn)復雜關(guān)系網(wǎng)下的高確定性推理，約束大模型消除幻覺。
最后在智能體構(gòu)建層，創(chuàng)新奇智通過兩種模式來適配工業(yè)場景。
其中工作流模式（AgentBuilder）面向制造核心場景，支持顯性工作流搭建與自動生成，人在環(huán)路可編輯、可審計，實現(xiàn)跨系統(tǒng)端到端自動化。
大模型驅(qū)動模式（DeepAgent）則面向垂直細分任務(wù)，結(jié)合工業(yè)Know-How，實現(xiàn)缺陷分析、工藝關(guān)聯(lián)等專業(yè)任務(wù)的智能決策與報告生成。
CTO李凡在交流中特別說道：“創(chuàng)新奇智的本體智能體平臺本質(zhì)上就是具有本體能力的‘企業(yè)級龍蝦養(yǎng)成平臺’。相較于OpenClaw追求個人場景的靈活與便捷，我們更專注企業(yè)場景的精準與可控?！?/p>
▲創(chuàng)新奇智CTO李凡
客觀來看，AInnoGC工業(yè)本體智能體平臺為垂類大模型+智能體的模式，落地快，同時在軟硬結(jié)合場景可以采用小模型精準能力+大模型認知能力融合的路線，兼顧天花板與泛化性。
在實際應用落地過程中，智能體直接切入生產(chǎn)核心場景，實現(xiàn)從洞察到執(zhí)行的閉環(huán)，給客戶帶來可量化的業(yè)務(wù)價值；本體+智能體完成技術(shù)、產(chǎn)品、行業(yè)Know-How的工程化閉環(huán)，可以解決真實痛點。
在交流中CEO徐輝特別提到，創(chuàng)新奇智深耕8大工業(yè)細分門類，沉淀了獨家的行業(yè)場景、高質(zhì)量數(shù)據(jù)與制造Know-How，這些知識無法通過公開數(shù)據(jù)獲取，是模型精準推理的核心支撐；同時，團隊具備極強的工程化落地能力，復雜場景無法靠簡單提示詞實現(xiàn)，必須依托本體架構(gòu)+行業(yè)智能體深度適配。
未來智能體將成為核心，工業(yè)軟件成為被調(diào)用工具——提前布局本體層，讓軟件原生適配智能體，把業(yè)務(wù)邏輯顯性化沉淀，形成不可替代的壁壘。
三、從運維、監(jiān)控、排產(chǎn)到追溯管理，AI終于可以看見、理解、行動全鏈條閉環(huán)
發(fā)布會現(xiàn)場，我們看到，平臺已經(jīng)有不少案例，在工業(yè)高價值場景全自動化落地：設(shè)備智能運維、生產(chǎn)監(jiān)控與排產(chǎn)優(yōu)化、質(zhì)量管控與追溯、能源與物料管理，可以說是真正用起來了。
智能運維方面，平臺可以基于本體實現(xiàn)故障根因的穿透式溯源，完成跨系統(tǒng)設(shè)備健康自愈干預，并實現(xiàn)資產(chǎn)狀態(tài)與備件庫存的實時聯(lián)動，此前需要維修人員跨多個系統(tǒng)、逐步操作的故障排查流程，通過智能體可實現(xiàn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的自動化聯(lián)動，大幅縮短設(shè)備停機時間，提升整體生產(chǎn)效率。
生產(chǎn)制造和供應鏈管理方面，平臺借助圖計算技術(shù)靈活規(guī)劃生產(chǎn)安排，自動找出生產(chǎn)環(huán)節(jié)的堵點并提前預警，還能評估供應鏈波動帶來的影響，動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)線，生產(chǎn)和供應鏈的協(xié)調(diào)效率都明顯提升。
質(zhì)量管控和溯源方面，平臺能實時追蹤與生產(chǎn)質(zhì)量相關(guān)的核心指標，及時預測潛在質(zhì)量問題。一旦監(jiān)測到質(zhì)量異常，能基于本體快速回溯，分析工藝調(diào)整、物料批次切換等潛在影響因子，定位問題根源。
最后，在能耗與物控方面，平臺可實現(xiàn)高能耗設(shè)備的異常診斷，實時監(jiān)控能耗數(shù)據(jù)并優(yōu)化能源配置，精打細算到每一度電的節(jié)省。
據(jù)徐輝透露，創(chuàng)新奇智還在與機器人廠商合作，探索實現(xiàn)本體與機器人系統(tǒng)深度融合。
我們在現(xiàn)場還看到了不少典型場景的優(yōu)秀案例，從鋼鐵企業(yè)智能CAD、食品飲料企業(yè)本體智能體、汽車裝備企業(yè)多模態(tài)檢測大腦、礦業(yè)企業(yè)智慧物流到海陸空多場景全產(chǎn)業(yè)鏈的工業(yè)物流。
用徐輝的話來說，他們的產(chǎn)品和技術(shù)已經(jīng)跟隨客戶機器人一起真正的“上天入地下海”。
可以看到，對于行業(yè)來說，AInnoGC工業(yè)本體智能體平臺可以基于本體業(yè)務(wù)邏輯約束，實現(xiàn)高精度推理，根除AI幻覺提供高度確定性。
實時決策力則可以讓AI原生接入工業(yè)現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)，智能體自動分析驅(qū)動現(xiàn)場即時決策。同時，AI還是靈活可進化的，本體模板快速適配產(chǎn)線變更，業(yè)務(wù)系統(tǒng)迭代不影響上層應用。
對于大部分企業(yè)來說，他們不需要組建龐大算法團隊，僅憑低代碼工具就能快速構(gòu)建專屬智能體，，這種平臺敏捷解耦對門檻的降低十分有價值。
當然，AI基于強邏輯推理而非概率生成，全流程可審計、可解釋，嚴格符合工業(yè)安全與業(yè)務(wù)規(guī)范，這種內(nèi)生安全也是企業(yè)所注重的。
整體來看，數(shù)據(jù)讓機器“看見”，本體讓機器“理解”，而智能體讓機器“行動”。
四、扎根“AI+制造”，大模型智能體驅(qū)動強勁業(yè)績表現(xiàn)
創(chuàng)新奇智在AI+制造上的持續(xù)深耕和頗為腳踏實地的產(chǎn)品、業(yè)務(wù)模式，都在實際業(yè)績表現(xiàn)上帶來了積極反饋。
李凡在演講中提到，實際上創(chuàng)新奇智早已在企業(yè)場景落地“龍蝦”級能力——為制造業(yè)客戶打造的智能體，核心正是梳理企業(yè)全流程工作流，通過大模型+智能體實現(xiàn)業(yè)務(wù)自動化，本質(zhì)就是企業(yè)級“龍蝦”。
徐輝介紹，目前創(chuàng)新奇智以“一模一體兩翼”為整體技術(shù)框架：以工業(yè)大模型為底座，以工業(yè)智能體平臺為引擎，賦能工業(yè)軟件和工業(yè)機器人兩翼行業(yè)應用。
2025年公司營業(yè)收入實現(xiàn)人民幣15.13億元，同比增長23.8%；其中制造業(yè)收入占比80.9%，連續(xù)第6年提升AI+制造主業(yè)聚集度；創(chuàng)新奇智年內(nèi)服務(wù)客戶633家，其中85%以上是制造業(yè)企業(yè)，兩方面的商業(yè)化進展均創(chuàng)歷史新高。
毛利方面，其實現(xiàn)毛利額人民幣5.29億元，同比增長25.1%；毛利率提升至35.0%，連續(xù)第6年持續(xù)改善毛利率。
徐輝在總結(jié)業(yè)績表現(xiàn)時特別提到，2025年公司營收重回成長，各項財務(wù)指標達到歷史最優(yōu)水平，實現(xiàn)了年初制定的“轉(zhuǎn)守為攻、重回成長”的目標。
據(jù)IDC報告，創(chuàng)新奇智位列中國工業(yè)大模型應用市場份額第一、中國計算機視覺市場份額第三、中國機器學習平臺市場份額第三；截止2025年底，累計申請專利1411件，其中發(fā)明專利1192件，已確權(quán)發(fā)明專利445件，位于同行業(yè)前列。
目前，創(chuàng)新奇智已經(jīng)成功通過“國家專精特新小巨人”復審，并作為山東省4家上榜企業(yè)之一入選了《財富》中國科技50強榜單。其基于大模型的ChatCAD產(chǎn)品獲得聯(lián)合國國際電信聯(lián)盟頒發(fā)的“全球AI for Good創(chuàng)新影響力案例”，工業(yè)智能體應用產(chǎn)品則獲得沙利文頒發(fā)的2025十大最實用的Agent Top 10獎項。
結(jié)語：讓企業(yè)AI有“骨架”，工業(yè)智能體加速落地千行百業(yè)
我們看到，不用個人智能體思路做企業(yè)級產(chǎn)品，聚焦企業(yè)級本體+智能體的深水區(qū)落地，是創(chuàng)新奇智獨有的思維模式，在其團隊看來，養(yǎng)“小龍蝦”簡單快捷，養(yǎng)“工業(yè)大龍蝦”必須有專業(yè)體系、行業(yè)沉淀與工程化能力。
徐輝提到，他們會以本體智能體平臺為核心，持續(xù)深耕工業(yè)場景，協(xié)同上下游生態(tài)伙伴，推動本體與智能體技術(shù)在更多制造領(lǐng)域的落地，讓AI真正成為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心動力。
未來，整個制造業(yè)的AI應用會向著“認知+行動”的新階段發(fā)展，創(chuàng)新奇智已成為其中重要的推動者之一。
