创新奇智（02121.HK）2025年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期创新奇智（02121.HK）发布2025年年度财务报告，报告中的管理层讨论与分析如下：

业务回顾：

2025年,人工智能加速进化,全面步入‘AI应用’主导的新黄金时代。放眼全球,中国、美国、欧盟等全球主要经济体均将‘人工智能+’视为重塑产业竞争力、巩固产业链分工的关键抓手。8月国务院通过《关于深入实施‘人工智能+’行动的意见》,提出到2030年,我国人工智能全面赋能高质量发展,新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%,智能经济成为我国经济发展的重要增长极。‘十五五’规划把‘建设现代化产业体系,巩固壮大实体经济根基’列为首要任务,强调要保持制造业合理比重,构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系。2025年底工信部等八部门联合印发《‘人工智能+制造’专项行动实施意见》,指出到2027年我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给,产业规模和赋能水平稳居世界前列,打造一批‘懂智能、熟行业’的赋能应用服务商。这些文件的出台标志着我国人工智能关注方向已从前期算力为代表的基础设施建设向下游AI+行业应用转移。制造业作为实体经济的重要支柱正成为”人工智能+”行动的重要着力点。
      创新奇智坚定聚焦‘AI+制造’,已从早期的零散试点式应用,进入规模化推广和细分场景深化的新阶段。2025年,我们确立了‘一模一体两翼’的战略,以AInnoGC工业大模型为基础,工业智能体为引擎,工业软件和工业机器人为应用两翼,聚焦打造‘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,在钢铁冶金、面板半导体、3C高科技、汽车装备、能源电力、工程建筑、食品饮料&新材料、智造实训等细分领域持续深耕,形成由点及面的规模化发展态势。全年营收重回成长,调整后损益大幅改善,毛利率、制造业占比、软件收入占比、商业化客户数、应收账款回款管理均进一步显着提升,各项财务指标达到历史最优水平,实现了2025年‘转守为攻、重回成长’的目标。
      过去一年,创新奇智的AI商业化成绩广受认可。据IDC数据,目前创新奇智位列中国工业大模型应用市场份额第1、中国AI工业质检解决方案市场份额第1、中国计算机视觉市场份额第3、中国机器学习平台市场份额第3。2025年,公司成功跻身《财富》中国科技50强,是山东省4家上榜企业之一;同时荣膺英国《金融时报》‘中国可持续增长企业’殊荣,以表彰创新奇智在复杂市场环境中展现出的持续经营能力。在国际上,我们基于大模型的ChatCAD产品获得联合国国际电信联盟颁发的‘全球AIforGood创新影响力案例’,成为制造业领域全球入选的14家企业之一。在国内,创新奇智受到从国家到省市的多方认可。‘国家专精特新小巨人’成功通过复审,大模型项目获得山东省重点研发计划、山东省工业领域行业大模型揭榜挂帅,并获得山东省民营创新百强、青岛市民营领军标杆企业、青岛新质领航企业等多项认定。
      创新奇智始终重视研发投入、科技创新,确保技术领先。截至2025年12月31日,我们累计申请专利1,411件,其中发明专利1,192件;累计确权专利634件,其中发明专利445件。技术层面,在这一年中,我们先后升级AInnoGC工业大模型,加强端侧推理能力;打造覆盖从开发到应用的智能体产品系列--先后发布了AgentBuilder智能体开发平台及拥有‘思考-寻径-执行’闭环能力的DeepAgent深度推理工业智能体。在行业应用层面,我们结合工业软件发布AEAM智能设备管理、AEMS智能化能源管理系统,联合全球工程基础设施软件领军企业Bentley发布业内首款基于多模态工业大模型的生成式AI工业设计产品iPID,实现工业设计图纸逆向建模;面向工业机器人,我们发布支持‘一脑多体’的ChatRobot工业具身智能机器人平台,并结合工业物流、水下作业等场景,广泛落地智能卸船机作业系统、智能摘钩机器人、水下作业机器人等创新性工业机器人方案。
      同时围绕‘一模一体两翼’战略,我们积极合纵连横,链接上下游企业,扩大产业生态。过去一年,我们已与全球着名的工程基础设施软件公司Bentley、世界顶级工业机器人制造商库卡机器人、领先的服务机器人企业擎朗智能以及研华科技、华润数科、阿里钉钉、亨利加等众多行业龙头企业达成战略合作,这些合作覆盖了基于行业场景的联合研发,产品及解决方案共建,行业资源共享,合力商业化乃至资本合作探讨等多方面,已经取得了一些积极成果并将产出更大价值。
      报告期内,公司各项重点研发工作进展如下:
      强化AInnoGC大模型平台技术体系
      2025年,公司坚决贯彻‘一模一体两翼’核心战略,持续夯实AInnoGC工业大模型矩阵。基于在海量工业典型场景的深度实践,AInnoGC工业大模型对于工业领域多模态数据的分析、推理和生成能力均得到了显着增强,并在工业具身智能(ChatRobot)和工业设计生成(ChatCAD)等领域取得了突破性进展。同时智能体开发平台AgentBuilder完成代际升级,对工业领域专业Agent开发的支持力度进一步增强。基础的模型和平台能力的持续提升,为工业大模型在工业软件和工业机器人领域的商业化落地提供了坚实的技术保障。
      企业级智能体平台AInnoGCAgentBuilder
      2025年,随着企业智能化转型进入深水区,我们坚定执行既定战略,将智能体平台确立为重构企业传统业务流程的新一代基础设施。报告期内,我们成功完成了智能体平台从‘工具赋能’到‘全生命周期管理’,从‘被动辅助’到‘主动决策执行’的战略性跨越,有力支撑了制造业客户在研发设计、生产优化及经营管理等核心环节的智能化重塑。
      1.平台生态跃迁:兑现‘开放与赋能’承诺,筑牢企业级AI基座
      报告期内,我们重磅发布了AInnoGCAgentBuilderV3.0.0,实现了平台能力的代际升级。
      –构建行业认知护城河:针对制造业专业门槛高的痛点,我们引入了制造本体管理模块,成功兑现了‘构建垂直领域知识库’的战略设想。通过将复杂的工业底层数据转化为机器可理解的业务语言,我们赋予了智能体‘懂行’的认知底座,帮助客户更高效地解读和运用行业数据,提升智能决策的准确性与时效性。
      –全生命周期管理体系化:我们超越了单一开发工具的范畴,构建起涵盖组织架构管理、全链路评测及智能化编排的企业级智能体全生命周期管理平台。这不仅帮助客户建立高效的AI研发体系,更通过‘开箱即用’的应用广场与‘灵活开放’的工具生态,显着增强了客户粘性,加速了智能体在企业侧的规模化渗透。
      2.智能进化:打造工业决策‘第二大脑’
      我们推出了基于Think-Search-Ac(t思考-寻径-行动)架构的AInnoGCDeepAgentV1.0.0深度推理工业智能体。
      –从辅助到主导的范式转移:实现了从‘标准化任务执行’向‘动态业务推理’的代际跃迁。DeepAgent在夯实传统智能体高效信息交互与流程自动化能力的基础上,进一步赋予了系统处理非确定性业务难题的深度推理与自主规划能力。DeepAgent在复杂生产工艺质量根因追溯、供应链动态弹性调度、大型装备预测性维护决策等制造业核心场景中,已具备类人的‘洞察’与‘工具使用’能力,能够独立完成从数据异常发现、根因分析到策略制定的完整业务闭环。
      –人机协作新高度:这一突破标志着我们成功构建了‘数据驱动型智能决策基石’,使AIAgent真正成为能够解放用户生产力、与人类专家并肩工作的‘数字员工’,实现了技术价值向业务价值的深度转化。
      3.场景纵深融合:深度嵌入工业软件,重塑业务链条
      我们持续将AIAgent深度嵌入以MOM(制造运营管理)为核心的制造业全系列生产管理软件中。全链条价值渗透:通过标准化的MCP(模型上下文协议)与API连接,我们打通了孤立的工
      业软件系统,使Agent成为穿透设计、生产、运维全流程的‘超级连接器’。这一创新不仅提升了数据的流动性和共享效率,也使企业能够在各环节间实现无缝衔接。
      –业务实效落地:在实际交付中,我们不仅实现了传统软件的智能化改造,更通过‘数据-洞察-行动’的自动化闭环,显着缩短了企业从发现问题到解决问题的决策周期,真正践行了‘以场景落地为导向,渐进式推动高级智能体落地’的经营方针。
      工业具身智能平台ChatRobot
      ChatRobot作为公司工业具身智能核心产品,2025年锚定‘打造具备高泛化能力、可多场景落地的工业具身智能机器人平台’核心目标,以技术深耕为抓手,在控制系统、智能系统、数据系统三大核心模块实现全方位突破。其中,智能系统以ChatRobotVLA端到端模型为核心,迭代多模态融合算法、优化模型架构与工程化能力,打通低层控制与高层语言控制链路,实现场景化算法精准落地;控制系统聚焦软硬一体化协同,深化与头部伙伴的生态协同,聚力多本体适配与技术协同深化,搭建标准化接口协议与量化适配测试矩阵,攻克跨本体适配技术壁垒,构建高效云边协同架构;数据系统搭建全链路体系化架构,形成数据采集、治理、评测闭环,为算法迭代提供高质量数据支撑。三大系统深度协同,推动产品综合竞争力与场景适配能力大幅提升,‘一脑多体’生态布局成效初显,为公司工业具身智能业务高质量发展筑牢技术根基。
      1.智能系统-ChatRobotVLA端到端模型为核心的算法突破
      1.1低层控制策略与多模态融合优化
      –以ChatRobotVLA端到端模型为核心,构建一体化低层控制与多模态融合技术体系,筑牢工业场景具身智能执行根基。搭建端到端动作控制框架,引入动态姿态约束算法校准关节运动参数,结合统一特征映射层与迁移学习破解跨本体控制偏差,适配多伙伴本体协同需求;
      –构建多模态跨维度对齐模型,融入环境语义感知算法与反事实因果推理多模态推理框架,结合数据增强、多任务训练强化泛化能力,精准规避动作越界的同时缓解模型数据强依赖、场景弱泛化问题,实现多源数据协同驱动控制。
      –升级Transformer编码器与双动作生成头结构,搭建集成muon优化器、哈希分块数据加载机制的高效训练流水线,引入闭环反思机制与固定验证样本策略,提升特征提取、训练效能与动作生成精度,保障模型训练的稳定性与可复现性;
      –同时突破时间自适应感知与历史记忆槽技术,搭建多步动作融合的异步调用动作平滑算法,打破机器人观测窗口尺度受限、多步长程动作精度差的瓶颈,实现工业场景下的高精度长程动作控制。
      1.2高层语言控制与指令分解落地
      –搭建工业专属指令解析体系,优化歧义识别逻辑,实现‘指令-分解-执行’全链路闭环,提升复杂任务指令解析准确率与人机交互适配性。
      –迭代动作规划算法适配多种类机器人,优化泛工业场景权重配置,核心任务成功率逼近100%;探索推理加速技术,强化与低层控制协同,提升实时响应能力。
      –解决训练调度器兼容痛点,持续优化VLA模型基座,整合前沿技术与工程化经验,构建协同研发生态,联动硬件与数据体系形成全链路支撑闭环。
      2.控制系统-多本体适配与技术协同深化
      –携手擎朗机器人、库卡机器人等行业头部伙伴构建战略协同生态,打造行业标杆级多本体全链路适配体系。锚定工业制造场景,以标准化接口协议与集成逻辑为核心,搭建多维度量化适配测试矩阵,攻克跨本体适配技术壁垒,筑牢规模化落地的技术根基。
      –在多个典型场景完成多本体适配部署,通过实测数据反推模型与适配算法双向优化,形成高效闭环。联合合作伙伴定义统一硬件接口标准,深化软硬件协同测试与技术经验共享,构建差异化适配核心能力,实现伙伴本体硬件特性与自研软件逻辑的深度耦合。
      –推动适配成果产业化落地,优化跨本体算法适配精度,解决运行稳定性、响应延迟等关键问题,显着提升适配本体在工业场景的任务执行效能,强化生态协同核心竞争力。
      3.数据系统-全链路体系化建设与效能提升
      3.1数据采集
      –构建全场景多模态数据采集赋能体系,搭建标准化框架与流程,覆盖图像、深度、本体状态、语言指令核心维度,建立数据自动化上传、存储、转化、校验全链路机制,为算法迭代筑牢高质量数据根基。
      –针对模型推理易错场景补充纠错与泛化数据,通过数据增强策略提升模型鲁棒性。
      3.2数据管理
      –构建全域数据治理体系,统一多平台数据Schema与版本管理规范,实现多版本数据灵活转换加载,大幅提升跨模块数据交互的一致性与可靠性,为算法迭代、场景落地提供核心治理支撑。
      –升级多维度数据可视化配套软件,支持任务回放、轨迹展示等核心功能,新增图表合并、文件查找能力适配各类本体数据需求;建立量化评测标准,实现全维度数据复盘与报告输出,夯实数据驱动研发根基。
      3.3云边协同
      –云端基于微服务架构搭建统一协同平台,集成多终端并发管控、实时可视化、低延迟推送、设备健康监测能力,迭代优化可视化工具与分层架构,强化负载均衡与容错机制,实现运行状态全链路追溯,提升规模化数据处理效能。
      –边缘端以组件化设计实现模块解耦,通过标准化接口支撑多场景快速切换,优化轻量化云边通信协议与数据封装,降低传输开销。深化功能迭代优化调试逻辑与音视频体验,构建‘云端统筹+边缘执行’的协同数据处理技术壁垒。
      工业设计生成平台ChatCAD
      2025年,创新奇智在ChatCAD领域持续深耕,致力于推动工业设计智能化。公司联合全球基础设施工程软件领军企业BentleySystems,充分利用双方在工业多模态大模型及智能PID设计软件领域的研发优势,成功推出了iPID(IntelligentProcessPipingandInstrumentDiagram)1.0版本。该产品于2025年8月26日正式对外发布,迈出了ChatCAD从技术研发向商业化落地的关键一步。iPID1.0作为Image-to-CAD类智能设计解决方案,专为石油石化、钢铁冶金、能源电力、生物制药等行业打造,实现了从静态图纸到智能PID的自动化转换,显着提升了设计效率和准确性。
      在产品功能方面,iPID1.0支持多格式、多尺寸图纸解析,能够精准识别设备、管线、阀门等组件,并智能建立逻辑拓扑关系。其端到端结构化输出能力(如JSON、DGN、DWG等格式)与BentleyOpenPlantPID平台深度集成,助力用户实现全流程设计编辑和属性管理。此外,产品创新性地引入未知组件识别功能,通过跨领域数据合成技术增强泛化能力,满足复杂工业场景需求。
      iPID1.0依托AInnoGC工业大模型,在数据构建、模型优化与工程落地方面实现系统性突破,具体技术成果体现在以下五大维度:
      1.数据构建与增强能力:通过大规模高质量数据合成与全链路增强技术,构建了覆盖多种工业场景的千万级别专业数据集。该技术显着提升了模型对未知图纸样式和非标组件的泛化识别能力,为高精度结构理解奠定了坚实基础。
      2.模型优化与精度提升:基于端到端架构的持续迭代,融合了精心设计的任务指令与注意力机制,使系统能够有效理解工业图纸中的语义上下文。通过引入超分辨率技术,显着提升了图纸细节的识别精度。同时,采用多层次鲁棒性优化技术,通过在训练数据中加入噪音和对抗样本,增强了模型在复杂工业环境下的稳定性和抗干扰能力。
      3.工程实现与推理效率:在工程化层面,引入分布式训练框架与混合精度计算技术,大幅提升了训练效率。通过流式并发推理技术,有效提高了系统在高并发场景下的推理效率。采用INT4量化技术与结构化剪枝,在保证精度损失小于0.1%的前提下,显着降低了模型的存储需求与计算资源消耗。
      4.行业专属评估体系:突破通用AI的指标体系,建立了行业专属的评估框架,确保技术成果能够精准满足工业设计领域的专业要求和质量标准。
      5.系统稳定性与可靠性:通过全面的工程优化,确保了系统在高并发工业环境中的稳定、可靠运行,满足工业现场对实时性与可靠性的严苛要求。
      行业应用方面,iPID1.0已在多个标杆客户中落地,实现设计周期缩短85%以上,并支持改造阶段的图纸智能识别与方案生成。这一成果为下一阶段智能审图、智能生图等方向的创新奠定了坚实基础。
      行业AI产品与解决方案
      在工业软件领域,我们以工业智能体的赋能价值落地为核心,坚守‘技术突破+场景深耕’路径,持续深化人工智能技术与工业软件的融合创新,推动工业软件从工具级应用向决策级赋能跨越升级。依托自主研发的AInnoGC工业大模型矩阵,我们将工业智能体与大模型认知、推理能力深度绑定并嵌入企业生产运营全链条场景,在能源管控、设备管理、仓储管理、生产任务管理等核心环节完成工业软件智能化重构。例如,在能源管控端,引入缺失数据补齐、用量异常判断、节能方案推荐等,构建起行业领先的能源管理智能化能力;设备管理端深耕设备维修场景,实现深度根因分析的规模化落地,以精准化维修方案提升设备运维效率与可靠性;仓储管理端聚焦备件管理核心痛点,针对性优化备件冗余、一物多码等行业难题,通过精细化管控提升备件周转效率,有效降低企业库存成本;生产任务管理端,引入物料齐套分析智能体,助力企业实现生产任务的精准管理与效能提升。
      同时,面向食品饮料、新材料等重点细分领域的标杆客户,基于AgentBuilder平台新增的本体模块,协同客户共同梳理生产运营多维度要素、搭建贴合行业和企业特性的场景框架,显着提升工业智能体赋能的精准度与效率,从而实现工业智能体在客户侧真实生产环境的落地。
      在工业物流领域,我们持续深化‘工业生产大物流’数智化发展战略,聚焦技术产品化、场景规模化、装备自主化三大核心方向,稳步推进业务落地,斩获一系列关键成果:
      一是筑牢核心产品壁垒,推动标杆项目规模化复制。成功在南方某大型钢铁企业落地智慧铁钢界面一体化系统及机车自动驾驶系统,完成铁水调度模型与铁钢动态平衡模型的迭代优化,大幅提升生产物流协同效率;在北方某矿业企业部署机车数智运输系统,率先实现‘热线+冷线’全流程智能调度,其覆盖机车数量与作业区域规模均位居国内同行业前列,树立行业示范标杆。
      二是布局AI+工业物流创新赛道,依托AInnoGC工业大模型,以智能为核心聚焦,推进多场景智能化应用。在高危作业场景,于北方矿业落地翻车机智能摘钩机器人,实现无人化替代,筑牢作业安全与标准化防线;在全域感知场景,为南北多家钢铁企业部署无人机巡检领航系统,构建低空智能感知网络;推出电机车智能机器人,将智能充电作业作为核心功能融入作业全流程,适配复杂工况需求,实现机车续航补给自主化闭环。
      三是加速自研产品迭代升级,强化装备自主化核心能力。H-GNSS工业复杂场景高精度卫星定位设备已顺利在多个项目中投入应用,性能与稳定性得到充分验证;可移动式智能感知设备已完成样机测试,各项指标达标,即将正式推向市场,进一步完善自主化产品体系。
      在智能装备领域,我们稳步推进技术迭代与业务拓展,实现现有业务深耕与新兴领域突破的双向发力。
      一方面,锚定高端检测装备战略制高点,以技术创新构筑核心壁垒,持续巩固半导体、汽车装配检测等设备的技术迭代与行业标准升级。我们深耕多模态大模型与硬件的全维度融合,打造核心自主知识产权一体化AI底座,构建高端化、场景化的软硬一体检测装备生态。依托大模型在多源异构数据融合、复杂工况研判、全流程检测智能优化的优势,搭配自主研发高精度检测模块,实现半导体超灵敏检测与汽车装配SOP全场景适配,破解传统检测流程固化、精度瓶颈及场景适配难题,提供兼具可靠性与前瞻性的高端解决方案。我们持续加码核心研发,坚守技术自主可控,推动检测设备向智能化、集成化进阶,筑牢技术护城河,以技术赋能产业链自主可控与制造业高质量升级。
      另一方面,紧扣工业智能化转型核心,我们以工业具身智能模型为核心引擎,构建大小模型协同的具身智能技术体系,推进工业具身模型驱动的工业机器人场景落地。在产线装配领域,凭藉模型对作业环境的实时感知、路径最优规划及工况自适应迭代,重构装配范式,提升精度与效能,构建‘感知-决策-执行’全链路智能闭环,支撑制造业柔性与数字化转型。同时,探索特种机器人应用领域,通过软硬一体化设计,实现极端工况下的超强环境适应性、精准任务执行力与自主决策能力,并已在水下基础设施检测与维护、科研作业、应急救援等领域实现了标杆应用的落地。
      在智造实训领域,我们持续深耕智造实训与泛教育行业,以技术创新为核心驱动力,不断拓展大模型技术的应用边界与场景深度。依托实训基地,精准锚定产业扶持政策与教育行业个性化需求,将人工智能技术与智能教育软件研发、工业具身智能机器人应用两大核心方向深度融合,构建‘技术-场景-价值’一体化服务体系。
      以AInnoGCAgentBuilder平台为核心技术支撑,我们打造了基于大模型的智能化教育学习生态。聚焦教学全流程赋能,实现教学准备、过程实施、评估反馈、自主研学等场景的智能化升级:通过算法优化实现考题自动生成、主观题智能判卷等,大幅提升教学效率;基于学生学习行为数据开展精准画像分析,生成个性化学习效果报告并提炼知识点薄弱项,为因材施教提供坚实数据支撑;搭建智能知识查询引擎,覆盖理论学习、技能实操等多维度需求,助力学生自主探究式学习。针对AI+制造的实训需求,我们将大模型智能体深度嵌入软硬一体化实训平台,结合配套的实训教程,让学员面向设定的智能制造场景,基于AgentBuilder低门槛构建和部署工业智能体,并与实训平台配套的工业软件、数字孪生软件,以及对应的硬件机台联动,在深度体验AI大模型技术在制造场景典型应用的同时,培养工业智能体构建相关的能力。相关的解决方案在实训基地落地的同时,也逐步向高等院校和职业院校输出。
      在数智软件领域,我们继续深耕自研数据智能软件产品及解决方案,积极推进大模型智能体与数智软件的深度融合,一方面利用大模型智能体的智能数据获取和分析能力,强化数据治理核心环节,提升数据治理效率,降低数据治理成本。一方面在企业数据平台之上,积极拓展智能数据应用业务,逐步形成数据平台与数据应用之间的飞轮效应。
      在金融领域,贴合各类机构合规、数据安全与业务应用需求,精准落地差异化服务,服务交通银行、平安资产管理、太保资产管理、永安期货、东方证券、富国基金、汇添富基金等多家机构,强化AI智能体驱动的业务数据管理与应用、数据分级分类管控、数据质量提升,满足金融监管合规要求,助力多家金融机构优化数据管理流程、提升业务运转效率。
      同时,顺应国家‘AI+制造’整体战略带来的制造企业数智化转型浪潮,加快向制造业的横向拓展,重点围绕时序数据治理与智能应用落地相关业务,服务上汽通用汽车、国电南瑞、德力西电气、赛默飞、卡尔蔡司、默克制药等企业,推动时序数据与生产数据资产化落地,为企业设备运维、生产提效、工艺优化等提供可靠数据支撑。

业务展望：

伴随工业大模型、物理AI、边缘AI、超级智能体等核心技术的持续迭代,叠加人工智能领域利好政策的密集出台,人工智能行业将于2026年正式迈入全面应用的黄金发展阶段。海量多元化应用场景加速向AI企业开放,人工智能对实体经济的赋能价值迎来指数级跃升。在AI2.0的强力赋能下,中国产业智能化转型的浪潮将愈发汹涌。曾经局限于实验室的大模型,如今不仅走进了办公室,更深入到制造工厂的核心生产环节。当前,AI技术正通过标准化、规范化的工程化路径,加速转化为驱动产业深度变革的核心引擎。着眼未来,AI行业的竞争逻辑已发生根本性转变,从‘技术创新’到‘价值创造’的转型,将成为企业构筑核心壁垒的关键命题。
      人工智能赋能制造业,绝非单一技术的简单叠加或零散应用,而是把技术高效地实现产品化、场景化、工程化、商业化的系统化工程。这需要AI企业与制造企业深度融合,打破浅尝辄止的应用瓶颈,实现从‘降本导向’的通用型场景,向‘提质增效’的高附加值专属场景的进阶跃迁,AI与制造业的融合效应将更加凸显。
      展望2026,尽管市场不确定性犹存,但产业发展的核心方向已然清晰。‘AI+’赋能制造业等实体经济的需求愈发旺盛,‘+AI’驱动全产业链融合创新的前景更加广阔。创新奇智将抢抓‘人工智能+’战略机遇窗口,持续巩固自身在‘AI+制造’领域的领先优势。技术产品侧锚定‘AI+’核心路径,加大工业大模型、工业智能体等底层核心技术的研发投入,聚焦制造业场景的真实痛点,以工业软件和工业机器人为AI着力点,打造更贴合产业需求的标准化产品与定制化解决方案,筑牢技术产品硬实力;商业应用侧聚焦‘+AI’融合逻辑,通过联合研发、场景共建、生态共荣的合作模式,深化与产业链上下游制造企业的协同联动,提速商业落地步伐。
      2026年,我们将持续夯实强化‘一模一体两翼’整体战略布局,加大基础核心技术平台的研发投入,推动‘AI+工业软件’和‘AI+工业机器人’协同发展,在工业软件、数智软件、工业物流、智能装备、工业可持续等重点业务领域为制造企业提供更全面、更易用、更务实的人工智能解决方案。

以上内容为证券之星据公开信息整理，由AI算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。