创新奇智发布工业本体智能体平台，破局制造业智能化转型

当前，制造业智能化转型已步入深水区，产线数据碎片化、语义标准不统一、数据与业务知识联动难等问题，正成为制约行业升级的关键瓶颈。3月27日，国内“AI+制造”头部企业创新奇智（股票代码：02121.HK）正式发布AInnoGC工业本体智能体平台，为破解上述难题提供了全新路径。

作为业内首款面向制造业的全栈式本体智能体平台，AInnoGC以构建AI可理解的统一工业语义坐标系为核心，通过将设备、工艺、物料、人员等实体及其关联关系进行结构化建模，让智能体不仅“看见”数据，更能理解数据背后的业务逻辑，推动工业AI从单纯的“感知”阶段，向“认知+行动”的全维度升级。

当下，工业智能体正成为制造业升级的核心方向。IDC调研显示，中国工业企业应用大模型及智能体的比例从2024年的9.6%快速提升至2025年的47.5%。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。在此背景下，创新奇智依托多年服务制造业客户的经验与资产沉淀，锚定“大模型智能体+工业软件”“大模型智能体+工业机器人”两大方向，推出AInnoGC工业本体智能体平台，着力补足制造业缺乏统一业务语义模型的行业短板。

制造业智能化遇阻，本体智能体成破局关键

现有主流 AI 技术在工业场景适配中均存在明显短板：大模型的概率生成机制无法满足工业生产对确定性的刚性需求，“黑箱式”推理也与制造业高准确性、可追溯的要求相悖；RAG 技术仅能完成已有答案的检索调用，无法理解并执行复杂工业约束条件；静态模型则存在知识滞后问题，难以实时映射产线与设备运行状态。与此同时，制造企业内部 SCADA、MES、ERP 等系统彼此孤立，难以形成协同效应。而这一系列问题的核心症结，在于企业缺乏一套统一的业务语义模型，无法实现数据关联、业务理解与决策执行的全流程贯通，最终导致AI技术多停留在感知层面，无法落地转化为实际生产力。

制造业的核心需求，从来不是“会聊天的AI”，而是能深度适配工业场景、解决实际生产问题的专业认知系统。在此背景下，融合本体（Ontology）与智能体（Agent）的本体智能体技术方案应运而生。本体作为工厂的“数字大脑”，负责打通各实体数据联动、解析业务关系与运行规则；智能体则作为基于本体的“执行手臂”，承担自主决策、流程编排与系统执行的核心职责。二者协同发力，从根本上破解了通用AI在工业场景的落地瓶颈，成为突破制造业智能化转型困境的关键抓手。

AInnoGC工业本体智能体平台，构建全栈式工业数字化底座

发布会上，创新奇智CTO李凡博士指出：“工业智能体要在生产制造核心场景落地，必须突破传统AI‘知其然不知其所以然’的局限。本体作为对企业生产制造业务逻辑的系统化描述，能够将设备、工艺、物料、人员等实体及其关联关系进行结构化建模，使智能体不仅理解数据，更理解数据背后的业务含义。”

创新奇智此次推出的AInnoGC 工业本体智能体平台是行业首款全栈式工业本体智能体平台，不仅构建了从算力、数据、本体到应用的完整技术闭环，更实现了工业场景下从 “感知” 到 “认知” 再到 “执行” 的全能力覆盖。

该平台的核心在于将本体与智能体的深度融合，四大核心模块协同工作，打造出真正的工业级认知执行体系：

本体知识构建：把经验沉淀为可复用的资产

AInnoGC的本体模块通过可视化方式搭建设备、工艺、物料、生产任务等实体架构，将设备运维SOP、生产工艺、质量归因等行业知识转译成大模型可理解的规则和业务逻辑，搭建起统一的工业语义体系，把工业经验真正变成可复用的知识资产、规则资产及业务语义。同时，面向细分行业场景提供预置本体模型，进一步降低本体构建的门槛。

孪生图谱与数据引擎：物理世界与数字世界实时同步

支持IT/OT异构数据秒级接入并同步本体，实时将物理世界的状态映射为可推演的数字模型，构建精准的动态数字孪生。同时依托工业图计算技术，把工厂里的设备、物料、工艺、人员等要素及复杂关联，转化为计算机可理解和计算的关系网络，从而实现工业数据的深度关联分析、智能推理与决策优化。

认知与推理引擎：让AI像工程师一样思考

基于本体知识库进行逻辑演绎和因果溯源，尤其面对跨系统的复杂任务时，可结合实时数据进行推演，且每一步推理过程都有据可查，满足工业场景的严谨性与可追溯要求。

智能体编排：轻松搭建“企业级龙虾”

作为平台的“生产力引擎”， AgentBuilder可直接调用底层本体知识库，通过低代码模式自主完成复杂业务工作流编排，然后依托 MCP 模型上下文协议，轻量化快速集成MES、EAM、EMS 等工业软件甚至底层工控系统，并支持多智能体协同，高效执行复杂跨场景任务。

“创新奇智的本体智能体平台本质上就是具有本体能力的‘企业级龙虾养成平台’。相较于OpenClaw追求个人场景的灵活与便捷，我们更专注企业场景的精准与可控。”李凡表示。

总体来说，相较于传统AI方案，AInnoGC工业本体智能体平台将为制造业带来五大核心价值：

确定性：抛弃传统大模型依靠概率猜测与RAG静态检索的模式，AInnoGC工业本体智能体基于动态工业图谱推演（OAG），实现95%以上的准确率，显著降低AI幻觉风险，提升工业场景下的可靠性；

实时性：原生连接工业实时数据，实现秒级感知到自动化执行的业务闭环，支持流式数据处理，驱动生产现场即时决策；

可进化：实现工业知识的全局配置，一次本体修改即可实现全厂智能体复用，让企业知识可沉淀、可传承，实现认知能力的持续演进；

低门槛：依托平台的敏捷解耦特性，制造企业无需组建庞大算法团队，仅凭低代码工具即可快速构建专属智能体，大幅降低工业 AI 的使用门槛；

安全性：基于逻辑推理而非概率生成，推理全过程可解释、可审计，确保AI行为符合工业安全规范与业务规则。

全场景深度赋能，推动工业AI从“感知”到“认知+行动”的全面跃迁

AInnoGC 工业本体智能体平台深度集成 MES、EAM、APS、EMS 等工业系统，可对制造业设备智能运维、生产制造与供应链、质量管控与追溯、全局能源与物控等核心领域实现全场景赋能，推动制造业向更高水平的智能化和自动化迈进，让工业 AI 从 “感知” 真正转化为生产端的实际“行动”。

在设备智能运维领域，平台基于本体实现故障根因的穿透式溯源，完成跨系统设备健康自愈干预，并实现资产状态与备件库存的实时联动，此前需要维修人员跨多个系统、逐步操作的故障排查流程，通过智能体可实现关键环节的自动化联动，从而大幅缩短设备停机时间，提升整体生产效率。

在生产制造和供应链管理上，平台借助图计算技术灵活规划生产安排，自动找出生产环节的堵点并提前预警，还能评估供应链波动带来的影响，动态调整生产线。生产计划不再是一纸死命令，而是根据实际生产情况实时动态调整，大大提升生产和供应链的协调效率。

在质量管控和溯源方面，平台能实时追踪与生产质量相关的核心指标，及时预测潜在质量问题。一旦监测到质量异常，能基于本体快速回溯，分析工艺调整、物料批次切换等潜在影响因子，定位问题根源，满足工业生产严格的质量追溯要求。

在能耗与物控领域，平台可实现高能耗设备的异常诊断，实时监控能耗数据并优化能源配置，帮制造企业精打细算每一度电，把绿色低碳从口号变成车间里的真金白银。

创新奇智执行董事、CEO徐辉表示：“创新奇智始终坚定All in‘AI+制造’，AInnoGC工业本体智能体平台是公司‘一模一体两翼’战略的核心载体，它标志着工业AI从‘感知智能’真正迈向‘认知智能+行动智能’。未来，我们将以本体智能体平台为核心，持续深耕工业场景，协同上下游生态伙伴，推动本体与智能体技术在更多制造领域的落地，让AI真正成为制造业高质量发展的核心动力。”

从数据让机器“看见”，到本体让机器“理解”，再到智能体让机器“行动”，创新奇智AInnoGC工业本体智能体平台构建了制造业智能化转型的三级进化。随着该平台的全面落地， AI将真正深入制造业核心和融入产线全流程，推动整个制造业的AI 应用迈入 “认知 + 行动” 的新阶段，为中国制造业高质量发展注入核心动力。 

（大众新闻记者 张晓帆）