製造企業如何「養龍蝦」？創新奇智祭出「工業本體智能體」殺手鐗

從「小龍蝦」到「工業大龍蝦」，要給狂飆的AI套上「韁繩」。

作者 |  雲鵬

今年，一方面OpenClaw（龍蝦）爆火出圈，各大雲廠商、互聯網大廠爭先接入、適配龍蝦。但另一方面，數據隱私安全問題一度衝上熱搜，成為全民熱議的社會現象。

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，為個人與企業端的智能體落地打下了很好的基礎，但問題同樣突出：

個人場景尚有較高「容錯」，而企業使用龍蝦則會遇到很多實際挑戰，甚至產生困惑與焦慮。

企業究竟需要什麼樣的「龍蝦」？

客觀來看，個人「龍蝦」服務個人用戶，面向通用輕量場景、場景適配要求低，而企業「龍蝦」服務組織級用户，面向深度業務場景，對精準度、可控性、安全性要求極高。

兩者服務對象與場景深度不同，企業「養龍蝦」的難度遠超個人。

在這樣的背景下，國內「AI+製造」頭部企業創新奇智近日正式發佈了AInnoGC工業本體智能體平臺——業內首款面向製造業的全棧式本體智能體平臺。

雖然「本體」並非我們十分熟悉的概念，但要説創新奇智核心做了一件什麼事，就很清晰了：

構建能讓AI理解的統一工業語義座標系，讓大模型有更強的工業認知能力，給製造企業打造一個「企業級龍蝦」，讓工業AI從單純的「感知」向「認知+行動」升級。

在新業績和新品雙雙發佈之際，智東西與創新奇智CEO徐輝、CTO李凡進行了面對面深入交流，對其團隊在技術、產品領域的最新突破，工業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AI真正落地，跑起來、用起來，創新奇智提供了一條清晰可行的高效路徑。

01.

工業「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」的一面時就會發現，AI與企業、工業場景的結合已是大勢所趨，但挑戰同樣突出，這也是行業當前重點聚焦、共同尋找解法的領域。

IDC調研顯示，中國工業企業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%。工信部等八部門聯合印發的《「人工智能+製造」專項行動實施意見》明確提出，到2027年推出1000個高水平工業智能體。

雖然趨勢明朗，但AI在工業製造行業的落地實際還面臨諸多挑戰。

首先就是產線數據的高度碎片化，製造業信息系統多為煙囪式建設，SCADA、MES、ERP等系統數據異構割裂，設備實時數據、維修記錄等無法自動關聯。

另一方面，工業核心生產環節要求100%推理確定性，依賴強因果邏輯；大模型基於概率推演，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和。

此外，多數工業智能體僅能提供分析洞察與建議，無法將語義建議轉化為系統操作、數據處理的實際動作，難以實現真正的自動化執行，這種洞察到行動的執行斷裂也是阻礙AI真正提效的難點之一。

最后，對於大部分企業來説，AI的「黑盒」屬性跟企業的「白盒」需求相矛盾：製造業需要顯性化規則交互，保證企業可明確傳遞業務邏輯規範AI行為，AI也需用業務語義反向解釋推理過程。

簡單來説：製造業的核心需求，從來不是「會聊天的AI」，而是能深度適配工業場景、解決實際生產問題的專業認知系統。

對此，全球不少頭部玩家都已經意識到問題的重要性，OpenAI、微軟率先提出Harness（韁繩）範式——高可靠場景下的智能體必須被規範、被約束，否則會「縱馬狂奔」——一本正經胡說八道，這對企業是致命的。

創新奇智提出的「本體」，正是這一範式的工業級落地實現。

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，可以説，這既是技術演進的必然，也是客户實打實的剛需。

本體作為工廠的「數字大腦」，負責打通各實體數據聯動、解析業務關係與運行規則，而智能體則作為基於本體的「執行手臂」，承擔自主決策、流程編排與系統執行的核心職責。

二者協同發力，從根本上破解了通用AI在工業場景的落地瓶頸，成為突破製造業智能化轉型困境的關鍵抓手。

02.

何為「本體」：

把真實業務邏輯「翻譯」給智能體，

讓AI真正理解業務

所以本體作為「數字大腦」，究竟是如何在企業實際業務中發揮作用的，其核心的構成和能力是怎樣的？

整體來看，本體有三個核心目標：連接數據、理解業務、驅動決策，就是要完整表達企業業務邏輯，為智能體提供精準認知底座。

具體來看，其包括實體、關係、規則三個核心維度。

「實體」覆蓋設備、工藝、工單、物料等工業生產核心對象，關聯底層數據指標；「關係」則負責構建實體間的業務關聯網絡，完整描述企業業務邏輯；「規則」會整合專家經驗、歷史數據、機理模型，將散落的企業知識結構化再造，支撐智能體精準決策。

從技術架構層面來看，AInnoGC工業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大模型以及國內外主流基座模型，奇智孔明工業大模型平臺在通用基座大模型的基礎之上，融合了其多年積累的海量多模態工業數據以及在細分行業的深度行業Know-How，這也是其核心技術壁壘之一。

在數據集成層，平臺可以打通工業OT實時數據、IT業務數據、CAD/PDF等非結構化工程文檔，完成結構化梳理與統一匯聚。

本體層是「平臺認知核心」，業務人員可以在「本體工廠」中快速梳理企業業務邏輯，在本體框架下，結構化組織設備、工藝、規則等核心知識，形成企業智能知識庫，利用內置因果邏輯與圖計算能力的推理引擎，實現複雜關係網下的高確定性推理，約束大模型消除幻覺。

最后在智能體構建層，創新奇智通過兩種模式來適配工業場景。

大模型驅動模式（DeepAgent）則面向垂直細分任務，結合工業Know-How，實現缺陷分析、工藝關聯等專業任務的智能決策與報告生成。

CTO李凡在交流中特別説道：「創新奇智的本體智能體平臺本質上就是具有本體能力的‘企業級龍蝦養成平臺’。相較於OpenClaw追求個人場景的靈活與便捷，我們更專注企業場景的精準與可控。」

客觀來看，AInnoGC工業本體智能體平臺為垂類大模型+智能體的模式，落地快，同時在軟硬結合場景可以採用小模型精準能力+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核心場景，實現從洞察到執行的閉環，給客户帶來可量化的業務價值；本體+智能體完成技術、產品、行業Know-How的工程化閉環，可以解決真實痛點。

在交流中CEO徐輝特別提到，創新奇智深耕8大工業細分門類，沉澱了獨家的行業場景、高質量數據與製造Know-How，這些知識無法通過公開數據獲取，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，複雜場景無法靠簡單提示詞實現，必須依託本體架構+行業智能體深度適配。

未來智能體將成為核心，工業軟件成為被調用工具——提前佈局本體層，讓軟件原生適配智能體，把業務邏輯顯性化沉澱，形成不可替代的壁壘。

03.

從運維、監控、排產到追溯管理

AI終於可以看見、理解、行動全鏈條閉環

發佈會現場，我們看到，平臺已經有不少案例，在工業高價值場景全自動化落地：設備智能運維、生產監控與排產優化、質量管控與追溯、能源與物料管理，可以説是真正用起來了。

智能運維方面，平臺可以基於本體實現故障根因的穿透式溯源，完成跨系統設備健康自愈干預，並實現資產狀態與備件庫存的實時聯動，此前需要維修人員跨多個系統、逐步操作的故障排查流程，通過智能體可實現關鍵環節的自動化聯動，大幅縮短設備停機時間，提升整體生產效率。

生產製造和供應鏈管理方面，平臺藉助圖計算技術靈活規劃生產安排，自動找出生產環節的堵點並提前預警，還能評估供應鏈波動帶來的影響，動態調整生產線，生產和供應鏈的協調效率都明顯提升。

質量管控和溯源方面，平臺能實時追蹤與生產質量相關的核心指標，及時預測潛在質量問題。一旦監測到質量異常，能基於本體快速回溯，分析工藝調整、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，平臺可實現高能耗設備的異常診斷，實時監控能耗數據並優化能源配置，精打細算到每一度電的節省。

據徐輝透露，創新奇智還在與機器人廠商合作，探索實現本體與機器人系統深度融合。

我們在現場還看到了不少典型場景的優秀案例，從鋼鐵企業智能CAD、食品飲料企業本體智能體、汽車裝備企業多模態檢測大腦、礦業企業智慧物流到海陸空多場景全產業鏈的工業物流。

用徐輝的話來説，他們的產品和技術已經跟隨客户機器人一起真正的「上天入地下海」。

可以看到，對於行業來説，AInnoGC工業本體智能體平臺可以基於本體業務邏輯約束，實現高精度推理，根除AI幻覺提供高度確定性。

實時決策力則可以讓AI原生接入工業現場實時數據，智能體自動分析驅動現場即時決策。同時，AI還是靈活可進化的，本體模板快速適配產線變更，業務系統迭代不影響上層應用。

對於大部分企業來説，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基於強邏輯推理而非概率生成，全流程可審計、可解釋，嚴格符合工業安全與業務規範，這種內生安全也是企業所注重的。

整體來看，數據讓機器「看見」，本體讓機器「理解」，而智能體讓機器「行動」。

04.

紮根「AI+製造」

大模型智能體驅動強勁業績表現

創新奇智在AI+製造上的持續深耕和頗為腳踏實地的產品、業務模式，都在實際業績表現上帶來了積極反饋。

李凡在演講中提到，實際上創新奇智早已在企業場景落地「龍蝦」級能力——為製造業客户打造的智能體，核心正是梳理企業全流程工作流，通過大模型+智能體實現業務自動化，本質就是企業級「龍蝦」。

徐輝介紹，目前創新奇智以「一模一體兩翼」為整體技術框架：以工業大模型為底座，以工業智能體平臺為引擎，賦能工業軟件和工業機器人兩翼行業應用。

2025年公司營業收入實現人民幣15.13億元，同比增長23.8%；其中製造業收入佔比80.9%，連續第6年提升AI+製造主業聚集度；創新奇智年內服務客户633家，其中85%以上是製造業企業，兩方面的商業化進展均創歷史新高。

毛利方面，其實現毛利額人民幣5.29億元，同比增長25.1%；毛利率提升至35.0%，連續第6年持續改善毛利率。

徐輝在總結業績表現時特別提到，2025年公司營收重回成長，各項財務指標達到歷史最優水平，實現了年初制定的「轉守為攻、重回成長」的目標。

據IDC報告，創新奇智位列中國工業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，其中發明專利1192件，已確權發明專利445件，位於同行業前列。

目前，創新奇智已經成功通過「國家專精特新小巨人」複審，並作為山東省4家上榜企業之一入選了《財富》中國科技50強榜單。其基於大模型的ChatCAD產品獲得聯合國國際電信聯盟頒發的「全球AI for Good創新影響力案例」，工業智能體應用產品則獲得沙利文頒發的2025十大最實用的Agent Top 10獎項。

05.

結語：讓企業AI有「骨架」

工業智能體加速落地千行百業

我們看到，不用個人智能體思路做企業級產品，聚焦企業級本體+智能體的深水區落地，是創新奇智獨有的思維模式，在其團隊看來，養「小龍蝦」簡單快捷，養「工業大龍蝦」必須有專業體系、行業沉澱與工程化能力。

徐輝提到，他們會以本體智能體平臺為核心，持續深耕工業場景，協同上下游生態夥伴，推動本體與智能體技術在更多製造領域的落地，讓AI真正成為製造業高質量發展的核心動力。

未來，整個製造業的AI應用會向着「認知+行動」的新階段發展，創新奇智已成為其中重要的推動者之一。