2026年被业内称为智能体落地元年。当消费端智能体已广泛进入公众生活，产业端的应用才刚刚跨过试点门槛。然而，制造企业落地AI智能体普遍面临技术门槛高、落地成本高、出错风险高等问题，多数应用仍停留在演示阶段。如何让智能体从会演示走向能生产，成为工业AI领域亟待破解的课题。
日前，国家专精特新“小巨人”企业创新奇智在北京发布全面升级的AInnoGC工业本体智能体平台，尝试从工程体系层面破解这一难题。该平台创新性提出“工业本体+驾驭工程+智能编码”三位一体开发范式，实现本体、工作流与评测体系的自动化运行，将智能体搭建周期从数天压缩至数分钟。
“工业AI并不缺少先进算法，真正的短板在于把算法落地工厂、创造实际价值的工程化能力。”创新奇智CEO徐辉介绍，工业本体解决AI听得懂的问题，将设备、工艺、能耗等多源数据按业务逻辑梳理为统一语义；驾驭工程解决做得对的问题，将人在回路、全链路评测、自动修复等机制纳入全生命周期，确保输出可核验、状态可追溯；智能编码解决建得快的问题，支持业务人员用自然语言描述需求，平台自动生成工作流与本体框架。三者协同，将抽象业务语义转化为可执行、可验证、可持续迭代的生产级工业智能体。
据IDC数据，创新奇智目前位列中国工业大模型应用市场份额第一。2026年上半年，公司实现营业收入8.29亿元，同比增长18.6%，其中AI+制造业务收入占比提升至81.5%，首次实现半年度调整后盈利，已服务钢铁冶金、面板半导体、汽车装备、能源电力等领域1800多家客户。
目前，升级后的平台已在多个核心场景展开应用。在宝钢，创新奇智与工业软件厂商Bentley合作，将PDF格式的工程图纸转换为带工程属性的智能图纸，相关设计环节效率提升约10倍、工期缩短30%；在山东精工电子的锂电产线上，设备报警后不再只是亮红灯，而是将状态、维修记录、SOP等关联成诊断包推送给维修工，由工人现场复核后处理结果回落系统；在全球最大玻纤生产商的成都工厂，智能体用于拉丝开机率调优，通过原料配方微调、窑炉实时监测、拉丝根因分析实现端到端优化。
当前工业智能体发展仍面临数据标准不统一、复杂场景交付周期长、规模复制能力不足等共性挑战。工信部等八部门联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确提出，到2027年推出1000个高水平工业智能体。创新奇智此次升级将本体技术与驾驭工程、智能编码深度融合，为制造业AI从单点应用走向体系化落地提供了一条可参考的工程化路径，也为推动“人工智能+制造”战略落地积累了实践经验。
(责任编辑：杨淼)