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(来源:源媒汇)

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作者?| 谢春生

2026年过半,工业AI赛道进入了一个微妙的阶段 。

一方面 ,几乎所有的工业自动化巨头、工业互联网平台乃至传统软件公司 ,都在给自己贴上“工业AI原生”的标签 。西门子说自己是,和利时说自己是,研华也说自己是。另一方面 ,真正跑通商业闭环、让客户愿意持续掏钱的案例,依然屈指可数。

标签泛滥的时候,概念本身反而变得模糊了 。工业AI原生到底意味着什么?它是又一轮技术包装 ,还是制造业底层逻辑的真正重构?

要回答这个问题,卡奥斯是一个绕不开的样本。这家脱胎于海尔40余年制造积淀的工业互联网平台,正在经历一场从工业互联网向工业AI原生的战略跃迁。

01.

什么是工业AI原生?

要辨AI原生的真伪 ,有业内专家给出一个粗暴但好用的方法—AI切除测试 。

AI原生应用是以AI为系统的核心组件与“大脑 ”,从设计之初就深度融入,以“数据与模型驱动”重构系统底层逻辑。倘若直接移除产品全链路的AI能力 ,系统直接出现瘫痪 、业务无法运作,即为AI原生;反之,若拿掉AI还能运转 ,本质上只是个外挂。

也就是说 ,工业AI原生的核心,是AI作为底层架构而非附加功能,这与传统的“工业软件+AI外挂”有本质区别 。

传统制造企业的AI应用如同外接插件 ,用完即退、按需调用;而工业AI原生企业是自带神经与思考能力的有机整体,AI贯穿生产、运营 、决策全流程。

从这个标准出发,再来看当前自称工业AI原生的几家企业 ,路径分野就变得清晰了。

西门子依托数十年工业软件积累,走“从软件到AI ”的路线,核心是AI原生的电子设计自动化、仿真和自适应制造 。

和利时押注流程工业控制系统的智能化升级 ,以XWorld工业世界模型为核心引擎,让控制系统从被动执行指令转向主动智能认知。

两者都有扎实技术底座,但共同特征是:AI能力更多来自软件体系延伸 ,或在既有控制系统上加装认知层。

卡奥斯走的是另一条路 。

它不是先有AI再找场景,而是在真实制造体系中跑了十几年,从产线、工艺 、设备的真实数据里沉淀AI能力 。

这一点在其产品矩阵的清晰度上体现得尤为明显。

02.

三个数字人背后的业务线

WAIC 2026展上 ,卡奥斯集中展示三大AI智能体产品:面向企业经营决策的COSMO-Sphere、面向智能工厂生产管控的COSMO-iMOM、面向绿色低碳能碳管理的COSMO-iEMS。

三款产品分别对应企业战略层 、生产落地层和绿色低碳层 ,并分别以CEO数字人、厂长数字人和能源站长数字人作为统一交互入口 。

具体来看,COSMO-iMOM以厂长数字人为核心,统筹生产智能体 ,能拆解订单目标、预判隐患 、管控质量,换产周期缩短30%—50%,非计划停机降30% ,备件库存成本降25%,质检成本降20%。

注:COSMO-iMOM孪生制造一体化平台

COSMO-Sphere以CEO数字人搭载指标定义 、本体治理、经营决策智能体,支持直接提问与业务联动 ,异常根因定位提速65%,决策链路提效70%。

注:COSMO-Sphere企业级工业互联网平台

COSMO-iEMS以能源站长数字人依托能碳大模型与调度、虚拟电厂 、零碳运营智能体实现能效优化 。例如,与厦门天马合作项目中 ,冷机房能效比提升至6.22,首年减碳1.7万吨、节电费1050万元。

注:COSMO-iEMS绿色能碳管理平台

这不是简单的产品包装。工业场景中,AI落地长期面临一个尴尬现实:大模型的对话能力很强 ,但工业需要的是可执行、可信任的行动力 。数字人的引入 ,本质上是为AI提供一个业务载体——让智能体不再是后台算法,而是前台有角色 、有职责的数字员工。

但真正的看点,藏在数字人背后。

2026年6月 ,卡奥斯在合肥全球首发了首个工业智能体集群,核心主张是:工业智能体必须从单品积累跃升至多智能体协同的集群能力 。底层支撑是卡奥斯自主研发的天智工业大模型(下称“天智”)。

作为国内首个基于工业互联网平台的垂域大模型,天智融合了海量工业数据、超200个专家算法和110多个智能体开发工具 ,已在家电、石化等多个行业 、40多个场景落地应用。

在此之上,卡奥斯构建了“数据高效流转—模型深度赋能—智能体精准执行”的完整体系 。

智能体集群的“集团军作战 ”模式,在智能工厂场景中体现得最为充分 。厂长数字人不是一个人在战斗 ,它统筹调度的是柔性换产、设备管理、质量管理等多条业务线的智能体。每个智能体各司其职,又通过集群协同完成从订单拆解到质量管控的全链路闭环。

目前,COSMO-iMOM已经打造出40多个覆盖工艺优化 、设备管理、质量检测、节能降碳等高价值场景的工业智能体 。

能碳管理领域逻辑类似。iEMS在云侧构建了智能调度 、能耗分析 、自动巡检、故障诊断、智能维保等六大专业智能体矩阵 ,边侧则部署AI智控一体机,形成云边协同的节能方案。

这种“云侧大脑+边侧执行+多智能体协同 ”的架构,本质上是在为工业企业搭建一套AI原生操作系统 。

当通用大模型还在争论能不能理解工业的时候 ,卡奥斯已经把问题推进到了智能体能不能协同干活的层面。

不管是数字人还是智能体集群 ,这些应用层的能力都建立在一个更底层的技术基座上——工业世界模型。

对于该模型,卡奥斯董事长陈录城解释得很清楚,不是简单把大模型搬进工厂 ,而是以天智为核心,融合工业本体图谱 、全域工业数据、工业机理模型、数字孪生和多智能体协同,构建一个能够理解真实场景 、推演工业规律、支撑业务执行的新型“工业AI大脑” 。

这句话的关键词是“理解真实场景”和“支撑业务执行 ”。通用大模型的强项是语言理解和内容生成 ,但工业场景要求的远不止于此。工业AI需要理解设备之间的物理关联、生产流程中的因果链条 、质量缺陷背后的工艺根因 。

卡奥斯的解法是“大小模型协同”。区别于通用大模型,卡奥斯工业世界模型具备本体接地、机理融合、可信可执行三大优势,通过物理约束抑制幻觉 ,确保结论可审计 、可执行。

从工业互联网到工业AI原生,卡奥斯的路径可以概括为三个阶段:第一阶段以工业互联网平台为核心,打通设备物联和数据流通;第二阶段以AI技术为核心驱动力 ,打造工业智能体;第三阶段则是打造工业AI全栈智能的原生平台 。

工业世界模型的发布,标志着卡奥斯正式迈入第三阶段 。

03.

工业AI的商业化验证

工业AI赛道从来不缺故事,缺的是能跑通商业闭环的案例。

业绩是最能说明问题。2025年 ,卡奥斯实现营业收入63.51亿元 ,同比增长25.3%;净利润2.21亿元,同比增长238.5% 。更值得关注的是收入结构的质变:数据智能解决方案收入19.33亿元,同比增长68.2% ,毛利率保持在30.2%,显著高于物联网产品12.3%的毛利率。

这组数据的含金量在于,它证明了工业AI不只是一项技术投入 ,而是能够产生真金白银的商业回报。

灯塔工厂的实践提供了更具体的佐证 。截至目前,卡奥斯累计在全球参与赋能20座灯塔工厂,覆盖10余个行业 ,形成全球规模最大、覆盖行业最广的“灯塔集群”。

在海尔上海洗衣机互联工厂,AIGC虚拟设计助手的部署使高端定制方案的生成效率提速50%;AI quality预控系统通过全链路智能检测,将生产线的一次合格率大幅跃升至99.8%;绿色智能注塑等场景化AI技术的应用 ,使工厂整体能耗降低15%,设备调机时间从原来的2小时锐减至10分钟。

注:海尔上海洗衣机互联工厂运营场景

通过全流程数字孪生技术的精细化全厂映射,工厂从建厂到投产的周期整体缩短了6个月 ,整体制造效率提升达57% 。

注:海尔上海洗衣机互联工厂智能立体库

在汽车零部件赛道 ,卡奥斯为顺科智连打通全流程数据链路,成品检验合格率稳定至99%。

从一座灯塔工厂到为16万家企业赋能,从单工厂的智能工序优化到区域级的产业大脑赋能 ,卡奥斯正在验证工业AI从技术落地到商业复制的全链路能力。

注:顺科智连智能工厂生产现场

工业AI的商业化验证,不仅看技术能力,更看客户结构 。

招股书披露 ,2023年至2025年,来自海尔集团的营收占比分别为72.2%、67.5%和54.6%,客户结构持续向多元化方向发展;前五大客户收入占比由81.7%下降至68.1%。

更值得关注的是新签订单数据。2026年一季度 ,公司新签数据智能合约共249项,其中72%的签约主体来自汽车 、机械装备 、能源化工等独立第三方制造企业;新增订单总规模7.48亿元,其中78%来自非海尔体系客户 。

这组数据回应了市场对卡奥斯最核心的质疑:一个脱胎于海尔的平台 ,能否在脱离母体后独立生存 。眼下来看,答案正在变得清晰——随着工业AI能力不断成熟,卡奥斯正在推动工业解决方案从单一场景应用向多行业复制。

而要让复制真正发生 ,光有技术还不够 ,还得走到客户身边去。

今年以来,卡奥斯启动“新型工业化全国行 ”,把三大智能体产品和行业解决方案带进各地产业集群一线 。但这场全国行还有另一重身份——它同时是一场生态招募:每到一站 ,当地的制造企业、系统集成商、科研院所被拉进同一个圈子。

一边推产品,一边聚生态,这种打法本身就是工业AI原生的典型特征。传统软件厂商卖的是license ,交付即结束;AI原生企业要建的,却是一张能自我繁衍的能力网络——客户会变成伙伴,伙伴又带来新的客户 。

卡奥斯给出的规模化落地解法 ,正是“ONE-COSMO雨林生态合作计划”——以ONE-COSMO为载体,携手华为 、上海交通大学、中国科学院上海分院等首批合作伙伴,连接企业需求、技术资源与市场渠道。

在技术侧 ,卡奥斯发布了天驭工业柔性操作智能体开发平台,采用三步极速上线的零代码开发模式:用户用自然语言描述生产任务,平台自动拆解任务 、生成代码并完成仿真验证 ,验证通过后一键下发至产线 ,开发周期缩短90%。

这套“平台开放+工具降门槛”的组合拳,瞄准的正是工业AI规模化复制的核心瓶颈:每个行业的工艺know-how各不相同,跨行业的迁移成本不容低估 。

跨行业迁移成本不容低估 ,但这恰恰是工业AI原生平台的机会所在。

当AI原生不再是一个需要反复解释的标签,而成为制造业的出厂设置,这场跃迁才算真正落地。

注:文章素材来源于官方报道和公开资料 ,观点仅供参考|部分图片来源于网络,如有侵权请告知删除 。

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