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一只組件尺寸小至毫米級的TWS耳機，表面高度反光、曲面復雜，常規(guī)視覺方案連清晰成像都做不到，更遑論精密質檢。

思謀科技的工業(yè)AI智能體正在攻克這項高難度任務。通過多軸機構實現復雜曲面的全角度掃測，打光系統(tǒng)可結合高速快照成像，實現快速、高質量圖像采集，有效克服高反光復雜表面成像的挑戰(zhàn)。這套方案，為全球領先聲學企業(yè)的TWS耳機及充電盒外觀面解決了質量檢測難題。

與通用大模型“能聊天”不同，工業(yè)AI的核心命題是“能上崗”，既要實現產線級的精準與可追溯，又要適配千行百業(yè)的差異化場景。在工廠這樣高復雜度、高可靠性要求的場景下，比拼的是全棧一體化軟硬件協(xié)同能力。

這正是廣東正在布局的方向。今年，廣東提出力爭到2026年底建設200家以上智能工廠和智能體工廠。

廣東的思路很明確，先讓龍頭企業(yè)建成智能體工廠，再以“鏈式改造”打通從龍頭到末端的AI能力傳導鏈；同時依托消費電子、新能源、汽車零部件、精密光學等完整產線，讓龍頭企業(yè)的驗證場景成為公共試驗場，讓封裝后的能力成為中小企業(yè)觸手可及的公共服務。

產線上的“工業(yè)大腦”

人工智能正在推動產業(yè)深層次變革，一個行業(yè)共識愈發(fā)清晰：AI正從工業(yè)單點提效邁向智能體全面增智，軟件產業(yè)和產業(yè)互聯網正經歷從工具到服務、從產品到生態(tài)、從賣工具到按效果付費的深層重構。

這一變化在工業(yè)領域最為明顯。灼識咨詢的報告顯示，全球工業(yè)AI智能體的市場規(guī)模從2023年的146億元擴張至2025年的367億元，復合年增長率為58.6%，預計2030年將達到1620億元，2025年至2030年的復合年增長率為34.6%。

但市場熱度并不等同于落地能力。工業(yè)AI智能體要真正“上崗”，需要一套能嵌入產線工作流的全棧能力。

這是AI獨角獸思謀科技最為擅長的方向。截至2025年，這家企業(yè)已是中國收入規(guī)模最大的工業(yè)AI智能體提供商，市場份額為5.8%。

思謀科技打造的工業(yè)AI智能體，核心是覆蓋感知、推理、執(zhí)行全流程的全棧一體化技術架構。視覺感知體系構成感知層，負責工業(yè)場景下高精度、高穩(wěn)定性的圖像與數據采集；工業(yè)多模態(tài)大模型IndustryGPT構成推理決策層，承擔工藝推理、缺陷判斷、參數優(yōu)化等核心認知決策；機器人與智能執(zhí)行終端構成執(zhí)行層，將AI決策轉化為產線上的實際動作。

這套能力在美的超級工廠得到了集中驗證。傳統(tǒng)工業(yè)視覺多為“一機一策”的定制部署，碎片化嚴重、難復制、難運維。思謀科技的ViMo Xphere平臺跳出這一邏輯，采用中央推理架構構建統(tǒng)一推理中臺——向下連接產線傳感器與機臺，向上承載集團級AI視覺模型，實現模型部署、推理運行、資源調度的統(tǒng)一管理。它不只停留在離線驗證，更以在線推理服務嵌入機臺原生工作流，檢測節(jié)奏完全匹配生產節(jié)拍。AI判斷直接參與生產決策，讓視覺檢測真正成為生產流程的有機組成部分。

目前，Xphere已接入美的多品類核心產線，覆蓋AOI復判、AI波峰焊檢測、AI引腳檢測、八拼板螺柱螺紋檢測、DIP電子元器件字符檢測、空調內外機檢測等全流程關鍵工序，實現多類型視覺任務的統(tǒng)一接入、統(tǒng)一推理、統(tǒng)一運行管控。

“經過美的復雜制造場景的實戰(zhàn)打磨，ViMo Xphere已具備成熟的標品化基因。這個實踐也為全球高端制造企業(yè)的AI規(guī)?；涞靥峁┝丝蓮椭频姆侗?。”上述企業(yè)負責人表示。

集中式推理中樞的價值，在于適配超級工廠多基地、多產線的柔性生產需求。該中樞內置標準化接入協(xié)議與通用模型運行容器，無需針對單場景二次開發(fā)，大幅縮短上線周期。同時可統(tǒng)一收納、歸檔、迭代廠區(qū)所有落地AI模型與檢測數據，將單次項目經驗轉化為企業(yè)可復用的智能化數字資產。

2025年8月，美的洗衣機工廠獲WRCA首個多場景覆蓋智能體工廠認證。廠內14個智能體覆蓋38個核心生產場景，生產參數被實時捕捉并調節(jié)，傳統(tǒng)人工小時級計算任務被壓縮到秒級。

截至2025年底，思謀科技已交付約14萬個工業(yè)AI智能體，累計完成超170億件產品檢測。規(guī)?；尿炞C，正是其快速復制至更多行業(yè)與區(qū)域的能力基石。

“改造一條鏈、提升一個圈”

過去，廣東諸多工廠的工業(yè)數字化轉型，相當程度上停留在預設程序下的機械重復，產線只能被動執(zhí)行指令。思謀科技打造的工業(yè)AI智能體，則提出了新的轉型范式：智能體具備“感知—推理—執(zhí)行”的全鏈路閉環(huán)能力，能根據實時生產狀態(tài)自主判斷、動態(tài)調整。

南方財經記者觀察發(fā)現，這一變化將帶來三個層面的深層影響。生產模式上，從剛性產線走向柔性自適應，小批量、多品類的生產效率會大幅提升；能力沉淀上，資深工程師的工藝經驗會通過AI轉化為可復用、可傳承的數字資產；產業(yè)價值上，AI會成為覆蓋全生產流程的系統(tǒng)級能力，從根本上提升制造業(yè)的韌性與效率。

然而，規(guī)模化落地繞不開一個現實痛點：廣大中小企業(yè)面臨算力成本高、優(yōu)質模型稀缺、訓練門檻高等困境，AI智能體“用不起、不會用”是普遍難題。中國信通院報告顯示，2025年6000多份中小企業(yè)樣本中，已采用AI的企業(yè)里僅4%實現全業(yè)務流程嵌入。

廣東的解法，是依托產業(yè)鏈鏈式改造，推動工業(yè)智能體真正走進制造車間。

通過龍頭企業(yè)牽引，實現“一家智能”向“一鏈智能”升級，將AI智能體部署能力外溢至供應鏈上下游，釋放“改造一條鏈、提升一個圈”的潛能。

美的就是典型樣本。其與思謀科技合作打造的智能體網絡，并不限于工廠內部，更向上下游產業(yè)鏈輻射。

美云智數通過美擎工業(yè)平臺將智能體能力向產業(yè)鏈上下游開放，超5000家供應鏈企業(yè)踏上協(xié)同轉型之路。

針對中小企業(yè)痛點，美云智數推出輕量化、模塊化方案。在佛山，它與當地共建“裝備及配件產業(yè)鏈轉型服務平臺”，提供尋源云、品質云、進銷存云等SaaS服務，企業(yè)可調用合同風險審查、多語言翻譯等AI功能。該平臺自2025年上線以來已接入超300家產業(yè)鏈中小企業(yè)。

這背后也是一套降本增效的協(xié)同機制，龍頭企業(yè)把經過產線驗證的AI能力封裝成標準化產品與服務，政府則在需求對接、政策補貼、公共平臺建設上補位引導，二者共同降低中小企業(yè)的接入門檻。

“不同領域的海量真實場景與工業(yè)數據，幫助我們持續(xù)打磨算法、優(yōu)化方案，形成‘場景打磨技術—技術賦能產業(yè)’的良性創(chuàng)新循環(huán)。”在思謀科技相關負責人看來，企業(yè)的成長速度與廣東的產業(yè)土壤密不可分。從機器視覺到工業(yè)大模型與具身智能，企業(yè)之所以能迅速發(fā)展，不只是因為企業(yè)的技術能力，更因為腳下這片制造業(yè)土壤提供的試驗場足夠大、足夠厚。