创新奇智福布斯AI峰会探讨大模型智能体重塑制造业

（来源：创新奇智）

近日，福布斯中国的人工智能盛会如期而至。这次峰会上，一批AI赛道的实力选手走到了聚光灯下。作为“AI+制造”领域的头部玩家，创新奇智凭借AInnoGC工业大模型与工业本体智能体平台的双轮驱动，再次站上了领奖台。

在备受关注的“大模型垂直化与行业智能体”圆桌讨论中，公司CTO李凡博士分享的观点，值得所有关注产业AI的人仔细琢磨。

“深”与“窄”：垂类模型的制胜法则

李凡在发言中抛出了一个关键判断：垂类模型的价值，不在于你有多大、多全，而在于你有多深、多窄。这其实是整个产业逻辑的一次归位。

先说“深”——让AI真正读懂工业语言。 通用大模型懂得很多，但对工业场景中的专业组件往往束手无策。以创新奇智自研的CAD识图模型为例：无论是石油石化、钢铁冶金还是酿酒行业，都广泛使用复杂的管线设计图，阀门、仪表、管线这些专业组件，对通用大模型来说几乎是全新的数据模态。而垂类模型通过深度聚焦，能做到对特定行业的管线设计图近乎“开箱即用”的识别。企业只需给定一张图纸，AI就能自动完成识别。即便面对大型企业的个性化图例，也只需微调个性化部分即可实现。这大幅降低了面向工业客户交付时的资源消耗。

再看“窄”——用小成本办大事。 在token经济时代，企业客户心里想得很清楚：我们需要一个上知天文下晓地理的万能模型吗？不需要。我们需要的是一个针对具体场景、尺寸更小的专用模型，用更小的token成本和更短的延时完成任务。垂类模型通过窄而精的设计理念，精准回应了这一核心诉求，显著降低了企业的推理成本与部署门槛。

“一模一体两翼”：技术架构的落地实践

理念说清楚了，关键在于怎么落地。创新奇智给出的答案是“一模一体两翼”的全栈式架构：AInnoGC工业大模型聚焦制造核心场景，能读懂CAD图纸、预测设备故障、优化生产工艺；工业本体智能体平台则创新性地融合了本体与智能体两大路径——本体就像工厂的数字大脑，负责将设备、工艺、物料等工业要素结构化建模；智能体则作为执行手臂，进行自主决策与流程编排。根据IDC报告，创新奇智已位居中国工业大模型应用市场第一，并在2026年4月成为国内首个通过信通院可信AI工业智能体最高评级（4+级）认证的产品。

场景深耕：高质量数据的隐形护城河

聊到数据，李凡的观点一针见血：垂类模型和通用模型的数据逻辑完全不同。通用模型靠的是互联网海量公开数据，用Scaling Law大力出奇迹；但垂类模型必须靠实实在在的应用落地，在项目执行中把数据一点一点积累和提炼出来。

这意味着，“AI+制造”的竞争本质上是一场“场景深耕”的持久战。谁在更多真实场景中完成了高质量的数据闭环，谁就能构建起一道不可替代的数据护城河。

目前，创新奇智已服务钢铁冶金、汽车装备、面板半导体、3C高科技等领域近2000家企业。2025年，“AI+制造”核心业务营收达到12.24亿元，同比增长24.8%。从钢铁智慧铁水运输到3C产线智能质检，从ChatCAD生成式工业设计到“一脑多体”工业机器人部署，工业大模型和智能体正在从试点走向规模化。

在峰会最后，福布斯向入选2026年人工智能科技企业50强的企业颁发了奖牌。创新奇智是主榜中唯一一家聚焦AI制造的人工智能企业。

创新奇智

创新奇智科技集团股份有限公司（AInnovation，股票代码 2121.HK）成立于2018年2月，以“人工智能赋能商业价值”为使命，是中国快速发展的企业级AI解决方案供应商和领先的“AI+制造”解决方案供应商，国家专精特新小巨人企业。公司致力于用前沿的人工智能技术为企业提供AI产品及解决方案，提高客户运营效率和商业价值，实现数字化转型。

创新奇智专注于“AI+制造”，赋能钢铁冶金、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的近2000家客户。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、中国大模型平台私有化市场份额第5。

公司遵循“一模一体两翼”发展主线，自研面向企业级应用的AInnoGC工业大模型技术平台，工业本体智能体平台，ChatRobot工业具身智能机器人，ChatCAD生成式AI工业设计软件等创新性技术及相关应用。累计申报专利1400余件，荣获国家知识产权优势企业、全国博士后科研工作站、人工智能工业大模型山东省工程研究中心、山东智能制造工业大模型重点实验室、山东省工业大模型揭榜挂帅企业等诸多资质认定。2025和2026年连续两次上榜《财富》“中国科技50强”。

你是一名 AI 行业编辑，请围绕下面这条热点输出一份资讯解读：
热点：创新奇智福布斯AI峰会探讨大模型智能体重塑制造业要求：
1. 先用一句话解释这条热点在讲什么
2. 再总结它为什么重要
3. 说明会影响哪些 AI 产品或内容方向
4. 最后给出 3 个适合资讯站使用的标题