智用开物管震：工业互联网被误读十年后，Agent才让它开始干活
2026/09/20 11:57阅读量 3
智用开物创始人管震指出，过去十年工业互联网因追求“紧耦合大平台”而脱离实际业务价值，导致落地困难。公司通过构建“工业语义引擎”解决数据与逻辑对齐问题，并采用“松耦合”的多智能体协作架构，将AI转化为具备特定岗位技能的虚拟员工。目前，其核心产品如AI排产员可实现半小时快速上岗，已服务于立讯精密、华润燃气等企业，推动工业AI从工具智能向组织智能演进。
事件概述
智用开物（Zhiyong Kaiwu）是一家专注于工业领域多智能体（Agent）协作的科技公司。创始人管震拥有微软19年从业背景，基于对传统工业互联网“大平台”模式的反思，提出“松耦合”理念，利用大模型技术将工业现场各环节串联。公司已完成近亿元天使+轮融资，投资方包括瑞枫资本、创享投资及战略客户立讯集团相关团队。当前，智用开物正致力于让AI Agent在工厂中承担排产、报价、维护等具体岗位职能，实现从单点工具到组织级智能的转变。
核心信息与技术路径
1. 痛点重构：从“技术布道”到“经济算账”
管震指出，早期工业互联网常陷入“为技术而技术”的误区，无法回答企业主关心的成本差异、停机损失等经济模型问题。真正的工业痛点在于：虽然各工序熟练，但缺乏有效的连接方式。因此，解决方案不应是试图用一个平台解决所有问题的“紧耦合”架构，而是专业分工基础上的“松耦合”协作。
2. 技术底座：工业语义引擎 + 松耦合多智能体
- 工业语义引擎：解决AI“听不懂人话”的问题。针对工业场景中同义词冲突、编码体系不一致以及局部最优陷阱（如预算审批中的全局风险缺失），该引擎让AI先理解企业的业务语法和逻辑规则，确保数据流转不走样。
- 虚拟班组（GoodCrew）：区别于传统的拖拉拽工作流或烟囱式多智能体，智用开物采用类似足球教练调度球员的模式。中央调度器预定义智能体的分工、传球路线和通信协议。智能体先天共享本体模型与协作契约，无需临时握手即可高效协作。技术上实现了思维链（CoT）与动作链（CoA）的解耦，大模型负责慢思考推理，专用智能体负责快思考执行。
3. 落地模式：四步上岗的岗位智能体
以最具难度的“AI排产”为例，智用开物提供标准化的“岗位智能体”。企业无需懂底层技术，只需像雇佣员工一样操作：
- 对接现有系统（MES、ERP、WMS）；
- 注入岗位SOP（标准作业程序）；
- 配置硬约束和潜规则；
- 基于历史数据进行实习校准。
整个过程通常仅需半小时，即可生成可执行的排产计划。目前规划近百个岗位智能体，涵盖研发、采购、生产等环节。
值得关注
- 商业化进展：2024年客单价约150万元，今年合同额呈十倍级增长。核心客户包括立讯精密（共建联合实验室）、华润燃气、珠江实业等。收入结构分为标杆客户定制开发、ISV合作伙伴分成、以及面向中小企业的标准化岗位智能体订阅服务。
- 应对非技术阻力：面对企业内部认知落差（如仅想做内部知识库）和员工抵触（担心失业或技能被蒸馏），智用开物强调AI不是替代人类，而是通过岗位重定义创造新角色，让人类专注于异常判断和责任决策。
- 无API场景适配：针对老旧系统无接口问题，采用“土办法”如日报Excel导入等非实时性高的替代方案，降低接入门槛。
- 行业判断：管震认为，2026年许多企业仍徘徊在知识库阶段，工业AI落地的关键在于将底座扎到语义层，避免空中楼阁。未来竞争焦点在于谁能更扎实地处理工业现场的“苦力活”，并为制造业提供新的生产力基础。