AI领域的竞争态势正发生著深刻变革。未来,AI的竞争核心将聚焦于应用场景。随著基础技术的不断普及,单纯的技术优势已难以形成长期壁垒,而能否将AI技术与各类实际场景深度融合并创造商业价值,成为了企业脱颖而出的关键。我们认为,垂直行业将是大模型的主战场。行业大模型具有专业性强、数据安全性高等特点,因此大模型真正的价值将集中体现在更多行业以及企业级的应用落地层面。能够精准理解特定行业痛点,并根据客户实际需求提供定制化解决方案的企业,将在市场中更具竞争优势,更容易获得市场的广泛认可。
展望2025年,创新奇智作为「AI+制造」领域的先锋企业,制定了「一模一体两翼」的发展主线,即以工业大模型为引擎,驱动工业机器人,赋能工业软件,创造面向工业的广泛的AI Agen(t 智能体)应用。公司将持续投入资源,对工业大模型技术平台以及相关生成式AI应用进行深度打磨,密切关注前沿技术动态,加大研发投入,积极探索新的算法、架构和应用模式,确保在技术层面保持领先地位。在加强科技创新的同时,将务实推进技术与行业场景的工程化落地,立足「工业软件、数智软件、工业物流、智能装备、工业可持续」五大业务主题,深入挖掘各业务板块中的AI应用潜力。
为实现企业的长远健康发展,创新奇智还将根据市场动态和客户需求,不断调整业务结构,优化产品佈局。通过淘汰低AI附加值、低毛利的业务,集中资源发展具有核心竞争力和市场潜力的业务板块,确保企业资源得到合理配置,提高运营效率和盈利能力。
加强技术创新与应用落地
在当今快速发展的技术时代,人工智能正深刻地改变著各个行业的面貌。面向未来,公司将以坚定的决心和明确的策略,不遗余力地加大技术投入,致力于在既有工业智能技术体系之上,紧跟人工智能技术发展的大方向和大趋势。我们深知,技术变革是推动企业持续发展的核心动力,因此我们将积极拥抱技术变革,勇于实践技术创新与突破。同时,公司将继续深耕工业智能领域,充分利用已有的行业优势,深度挖掘各类应用场景,实现智能技术与工业场景的深度融合。我们将聚焦重点技术和场景方向,释放技术价值,推动产业智能化升级,为工业领域带来更高效、更智能的解决方案。
AI Agent:持续增强平台能力和客户渗透、推动智能体应用向高级别演进
随著企业智能化转型进入深水区,AI Agent智能体正成为重构企业传统业务流程的基础设施。我们将继续聚焦AI Agent开发平台的研发,以及面向制造业企业的平台能力输出,助力企业打造高效的AI Agent研发和管理体系,实现企业全方位运营效率与决策能力的提升。
具体而言,我们将进一步强化AI Agent智能体开发平台构建制造行业智能体应用的差异化能力。基于在制造业客户的大量落地实践和数据积累,我们将持续构建垂直领域知识库,以及增强制造场景下大-小模型协同推理能力,强化对研发设计、生产优化等核心环节的赋能。我们将深化AI Agent与工业软件的技术嵌入方案,构建可插拔的工业智能体生态,快速实现传统软件和解决方案的智能化转型。我们将在提供开箱即用的智能体应用的基础上,逐步将AI Agent开发能力开放给客户,在帮助客户加快对已部署智能体应用的迭代,以及带动更多新智能体应用开发的同时,也进一步增强AI Agent产品的客户粘性。
同时,在大模型底座和AI Agent平台能力持续增强,以及在客户侧智能体应用场景不断普及的基础上,我们将积极开展技术和场景探索,推动智能体应用向更高级别演进。技术方面我们将持续加强AI Agent平台的反思、工具使用、规划以及多智能体协作等核心能力,以支持构建能够准确推理、拆解并稳定执行复杂任务的高级别智能体,在人机协作中进一步解放用户的生产力。同时,我们仍将坚持以场景落地为导向,充分考虑制造业企业生产运营范式,渐进式推动高级别智能体在客户侧的落地。
工业具身智能机器人:深化技术栈优化,拓展应用场景
在工业具身智能机器人领域,我们将持续深化技术栈的优化,重点完善数据系统、智能系统和控制系统这三大核心板块。我们将通过构建更大体量、更高质量的数据集,为机器人提供更丰富的学习资源,从而提升其对复杂环境的感知和理解能力。高质量的数据集不仅能够帮助机器人更好地适应不同的工作场景,还能显著提高其决策的准确性和效率。在智能系统方面,我们将持续优化VLA大模型,进一步提升机器人的智能化水平。通过引入先进的算法和优化技术,我们致力于让机器人具备更强的学习能力和适应能力,使其能够在复杂的工业环境中自主完成任务。
在此基础上,我们将立足于工业自动化场景,逐步拓展商业自动化领域的应用前景。工业自动化场景涵盖物料搬运、零部件组装等关键环节,这些环节是制造业的核心,也是工业机器人应用的重要领域。通过优化机器人技术,我们能够显著提高生产效率,降低人力成本,提升产品质量。而在商业自动化领域,我们看到了更广阔的市场潜力。商业自动化包括零售理货、企业业务办理、商业清洁等多样化场景。这些场景对机器人的灵活性、适应性和交互性提出了更高的要求。我们将通过技术创新,使机器人能够更好地适应这些场景的需求,为商业用户提供高效、可靠的自动化解决方案。
针对这些更广泛的行业需求,我们将联合机器人硬件本体及零部件厂商等合作伙伴,共同打造针对性的机器人产品,并积极推进其商业化落地。通过与合作伙伴的紧密合作,我们能够充分发挥各自的优势,实现资源的优化配置。我们将共同开展技术研发、产品设计和市场推广,确保我们的机器人产品能够满足不同行业的实际需求。我们相信,通过强强联合,我们能够为市场提供更具竞争力的机器人解决方案,推动机器人技术在更多领域的应用。
工业大模型辅助工业设计:提升设计生成能力,拓展合作生态
在工业大模型辅助工业设计领域,我们坚信CAD工业设计数据是工业领域中最具价值的数据模态。CAD数据不仅包含了产品的设计细节,还蕴含了丰富的工程知识和经验。通过融合更多工业设计相关数据,能够显著提升工业大模型的设计生成能力,从而在工业领域创造更大的价值。我们致力于通过技术创新,让工业大模型能够更好地理解和生成高质量的CAD设计,为工业设计带来更高的效率和更好的用户体验。
展望未来,我们将持续强化跨领域数据合成(Synthetic Data)技术。通过合成数据,我们能够为模型提供更丰富的训练素材,进一步优化大模型在Text-to-CAD和 Image-to-CAD两大方向的生成效果和性能。同时,我们还将佈局研究CAD-to-Text技术方向,探索其在CAD审核等应用场景中的潜力。CAD-to-Text技术能够将CAD设计中的关键信息提取出来,并以文本的形式呈现。这不仅可以用于设计审核,还可以用于设计文档的生成和管理。通过这种技术,我们能够提高设计审核的效率和准确性,减少人为错误,提升设计质量。
基于这些技术能力,我们将积极扩大CAD合作生态圈,与国内外更多CAD厂商展开深度合作,实现强强联合。我们将通过合作,共同开展技术研发、产品优化和市场推广,推动CAD工业设计迈向大模型时代。我们相信,通过与合作伙伴的共同努力,我们能够为市场提供更先进的CAD设计解决方案,为工业设计带来新的变革。
持续优化技术与产品,确保竞争优势
我们将始终以业务导向为牵引,持续优化技术与产品。我们将不断提升产品标准化程度,确保产品能够更好地满足不同用户的需求。同时,我们还将持续对量化等技术进行深入研究、应用和评估,确保能够以较低的计算成本满足实际业务应用需求。我们深知,技术的优化和创新是保持竞争优势的关键。因此,我们将不断探索新技术、新方法,提升产品的性能和用户体验。
我们将始终坚持以客户需求为导向,不断优化产品功能和服务质量。通过与客户的紧密合作,我们能够及时了解市场动态和用户需求,从而快速调整技术研发方向和产品策略。我们相信,通过持续的技术创新和产品优化,我们能够为客户提供更具价值的解决方案,推动工业智能化的发展。
在未来的道路上,我们将继续加大技术投入,深化技术创新,拓展应用场景,优化产品服务。我们将与合作伙伴携手共进,共同推动工业智能化的发展,为行业带来更多的创新和变革。我们坚信,通过我们的努力,公司将在工业智能领域取得更大的成就,为社会创造更多的价值。
继续丰富AI产品与解决方案
在2025年的工作中,我们将持续将人工智能技术赋能工业作为发展中心,以MMOC分析式人工智能平台与AInnoGC生成式人工智能平台作为技术基座,著重发展人工智能技术赋能工业软件和机器人技术研发,以行业需求为导向,大力推进人工智能产业化落地。高度凝练集团现有的人工智能技术储备和软硬件产品矩阵,将两者进行深度融合,利用现有客户资源和行业理解,加快大模型技术产品体系为客户带来业务价值,全面助力企业客户数字化和智能化转型。
在工业软件领域,我们将深化实施大模型技术与MOM工业软件产品体系的融合战略。特别针对食品饮料、新材料、装备制造等关键细分市场的领先企业,我们将积极推动大模型技术与EA M(设备管理)、MES(制造执行系统)、EMS(能源管理系统)等各类工业软件的深度融合,以及客户侧的商业化落地。基于AI Agent智能体开发平台,我们将继续完善诸如设备运维智能助手和制造数据分析智能助手这样,兼具工业软件行业特色和大模型技术能力的智能化工业软件,提升其专业性和成熟度,从而更有效地监控、分析和追溯生产过程中的关键指标和事件,获取和沉淀制造业企业研发生产运营各方面的经验知识,提升企业的智能化管理水平。同时,随著AI Agent智能体开发平台的 不断进化和完善,我们致力于为客户提供更加专业化和个性化的智能解决方案。在为客户提供开箱即用的工业软件智能体应用的基础上,我们将面向条件成熟的客户,逐步开放AI Agent平台开发能力,既可以帮助客户加快对已部署智能体应用的自我迭代,也可以带动更多个性化智能体应用的开发,进一步增强AI Agent产品的客户粘性。在未来的一年中,我们将继续与外部合作伙伴在更广泛的领域进行深层次合作,打造更加智能化的工业软件产品体系的同时,共同拓展客户侧落地渠道,形成共赢态势。在此基础上,结合行业标杆客户日渐浓厚和迫切的数字化与智能化转型需求,我们将紧贴客户的行业特性和生产现状,坚决贯彻「1+N」和「1×N」的商业策略,一方面在标杆客户内部深挖需求,打造更多场景化的智能体应用,另一方面将高价值智能体应用与工业软件产品深度嵌入,通过标杆客户案例,推动其在细分行业内其余客户侧的商业化落地。
在智能装备领域,在继续保持原有基于机器视觉技术的智能设备升级迭代的产品化发展原则不动摇的基础上,我们将以更开放的态度和更勇于探索的精神,尝试在更多的智能装备应用领域结合大模型技术进行产品技术探索。在面板半导体行业领域中,我们将持续推进在智能装备的上层软件管理中,结合大模型对数据的管理整理与归纳总结能力,以及机器学习对数据逻辑管理之间的分析判断。同时借助大模型技术建立设备运维知识库和装备知识库,提高硬件运维管理、故障排查维修、设备运行状态智能化管理水平和管理知识传承的能力。另外我们还会将大模型技术赋能面板半导体行业柔性生产线中的机器人,结合数字孪生技术体系建立虚拟化生产线,将集成在系统中的产线生产数据、设备运行数据、产量产能数据等集成上行到管理系统中,便于工艺管理部门和生产部门进行生产规划和产线快速调整,提高资源调度效率。
在钢铁冶金领域,我们将深度融合工艺背景与行业Know-How,以总体咨询和系统仿真为引领,匠心打造自主可控的智能装备硬支撑,并构筑以深度学习、运筹优化为核心算法的软实力。我们将持续推行「1+N」与「1×N」的拓展模式,强化产品在多管道、多行业的推广力度,尽力将客户群体从国内钢铁客户向海外客户拓展,迅速抢占以工业铁路智能化、港口智能化为核心的钢铁市场,并积极探索有轨机车运输的创新应用场景。
在智造实训领域,我们将进一步拓展大模型技术的应用边界,特别是在智能制造实训方向。我们将以各地的智造实训中心为依托,实施本地化策略,充分考量政府政策和教育行业的特定需求,深化人工智能技术在教育软件中的应用。以AI Agent智能体开发平台作为核心技术和产品资产,我们提供一个支持教师和学生进行大模型学习的工具平台,助力教学准备、教学评估、知识查询、学生自研等业务的落地。此外,我们还将同步推进大模型技术与实训机器人机台的融合应用。结合机器视觉技术和大模型技术,我们专注于发展智能监督、智能监考、智能安全维护、智能学习数据分析等方向,以实现对智造实训行业领域中教育、培训、考试、竞赛等全产业环节的全面覆盖。
在汽车装备领域,2025年我们将进一步深化以汽车输送线为核心的全生命週期智能自动化解决方案。持续优化输送线的智能化水平,引入更先进的AI算法,进一步提升生产效率与灵活性。基于最新发佈的AInnoGC 2.0工业大模型,我们将积极探索其在汽车装备领域更丰富的可落地场景。例如将ChatCAD应用于汽车零部件的设计环节。工程师只需通过自然语言描述零部件的功能、尺寸、形状等要求,ChatCAD就能自动生成CAD设计图纸,大幅缩短设计週期,提高设计效率。同时,在汽车生产线的工装夹具设计中,ChatCAD也能发挥重要作用,快速响应不同生产需求的工装设计变更。我们也会和客户一起探讨如何基于ChatRobot的大模型驱动机器人技术,在汽车产线上实现更复杂、精细的操作。例如,在汽车的焊接、装配等环节,通过大模型驱动机器人动作,使其能够根据实时生产情况和产品要求,精准完成各类高难度的操作任务。
在金融领域,我们将全力推动大模型技术深度融入金融行业的数据管理领域。借助大模型强大的知识库智能问答功能,为金融从业者提供实时、精准的专业知识解答,无论是复杂的金融规则解读,还是各类金融产品细节,都能帮助客户快速获取答案,大幅提升工作效率。同时,利用大模型的智能分析能力,对海量金融数据进行深度挖掘。能够精准识别数据中的潜在风险、市场趋势以及客户行为模式的变化,为金融机构的风险管理和市场策略制定提供有力支持。尤为重要的是,在辅助决策方面,大模型基于对大量数据的分析和学习,为金融机构的高层管理者提供科学、全面的决策建议。从投资决策到业务拓展方向,都能依据大模型的分析结果做出更明智的抉择,助力金融机构在激烈的市场竞争中脱颖而出,实现稳健且高效的发展。
