文源 | 源媒汇
作者 | 谢春生
2026年过半，工业AI赛道进入了一个微妙的阶段。
一方面，几乎所有的工业自动化巨头、工业互联网平台乃至传统软件公司，都在给自己贴上“工业AI原生”的标签。西门子说自己是，和利时说自己是，研华也说自己是。另一方面，真正跑通商业闭环、让客户愿意持续掏钱的案例，依然屈指可数。
标签泛滥的时候，概念本身反而变得模糊了。工业AI原生到底意味着什么？它是又一轮技术包装，还是制造业底层逻辑的真正重构？
要回答这个问题，卡奥斯是一个绕不开的样本。这家脱胎于海尔40余年制造积淀的工业互联网平台，正在经历一场从工业互联网向工业AI原生的战略跃迁。
01.
什么是工业AI原生？
要辨AI原生的真伪，有业内专家给出一个粗暴但好用的方法—AI切除测试。
AI原生应用是以AI为系统的核心组件与“大脑”，从设计之初就深度融入，以“数据与模型驱动”重构系统底层逻辑。倘若直接移除产品全链路的AI能力，系统直接出现瘫痪、业务无法运作，即为AI原生；反之，若拿掉AI还能运转，本质上只是个外挂。
也就是说，工业AI原生的核心，是AI作为底层架构而非附加功能，这与传统的“工业软件+AI外挂”有本质区别。
传统制造企业的AI应用如同外接插件，用完即退、按需调用；而工业AI原生企业是自带神经与思考能力的有机整体，AI贯穿生产、运营、决策全流程。
从这个标准出发，再来看当前自称工业AI原生的几家企业，路径分野就变得清晰了。
西门子依托数十年工业软件积累，走“从软件到AI”的路线，核心是AI原生的电子设计自动化、仿真和自适应制造。
和利时押注流程工业控制系统的智能化升级，以XWorld工业世界模型为核心引擎，让控制系统从被动执行指令转向主动智能认知。
两者都有扎实技术底座，但共同特征是：AI能力更多来自软件体系延伸，或在既有控制系统上加装认知层。
卡奥斯走的是另一条路。
它不是先有AI再找场景，而是在真实制造体系中跑了十几年，从产线、工艺、设备的真实数据里沉淀AI能力。
这一点在其产品矩阵的清晰度上体现得尤为明显。
02.
三个数字人背后的业务线
WAIC 2026展上，卡奥斯集中展示三大AI智能体产品：面向企业经营决策的COSMO-Sphere、面向智能工厂生产管控的COSMO-iMOM、面向绿色低碳能碳管理的COSMO-iEMS。
三款产品分别对应企业战略层、生产落地层和绿色低碳层，并分别以CEO数字人、厂长数字人和能源站长数字人作为统一交互入口。
具体来看，COSMO-iMOM以厂长数字人为核心，统筹生产智能体，能拆解订单目标、预判隐患、管控质量，换产周期缩短30%—50%，非计划停机降30%，备件库存成本降25%，质检成本降20%。
注：COSMO-iMOM孪生制造一体化平台
COSMO-Sphere以CEO数字人搭载指标定义、本体治理、经营决策智能体，支持直接提问与业务联动，异常根因定位提速65%，决策链路提效70%。
注：COSMO-Sphere企业级工业互联网平台
COSMO-iEMS以能源站长数字人依托能碳大模型与调度、虚拟电厂、零碳运营智能体实现能效优化。例如，与厦门天马合作项目中，冷机房能效比提升至6.22，首年减碳1.7万吨、节电费1050万元。
注：COSMO-iEMS绿色能碳管理平台
这不是简单的产品包装。工业场景中，AI落地长期面临一个尴尬现实：大模型的对话能力很强，但工业需要的是可执行、可信任的行动力。数字人的引入，本质上是为AI提供一个业务载体——让智能体不再是后台算法，而是前台有角色、有职责的数字员工。
但真正的看点，藏在数字人背后。
2026年6月，卡奥斯在合肥全球首发了首个工业智能体集群，核心主张是：工业智能体必须从单品积累跃升至多智能体协同的集群能力。底层支撑是卡奥斯自主研发的天智工业大模型（下称“天智”）。
作为国内首个基于工业互联网平台的垂域大模型，天智融合了海量工业数据、超200个专家算法和110多个智能体开发工具，已在家电、石化等多个行业、40多个场景落地应用。
在此之上，卡奥斯构建了“数据高效流转—模型深度赋能—智能体精准执行”的完整体系。
智能体集群的“集团军作战”模式，在智能工厂场景中体现得最为充分。厂长数字人不是一个人在战斗，它统筹调度的是柔性换产、设备管理、质量管理等多条业务线的智能体。每个智能体各司其职，又通过集群协同完成从订单拆解到质量管控的全链路闭环。
目前，COSMO-iMOM已经打造出40多个覆盖工艺优化、设备管理、质量检测、节能降碳等高价值场景的工业智能体。
能碳管理领域逻辑类似。iEMS在云侧构建了智能调度、能耗分析、自动巡检、故障诊断、智能维保等六大专业智能体矩阵，边侧则部署AI智控一体机，形成云边协同的节能方案。
这种“云侧大脑+边侧执行+多智能体协同”的架构，本质上是在为工业企业搭建一套AI原生操作系统。
当通用大模型还在争论能不能理解工业的时候，卡奥斯已经把问题推进到了智能体能不能协同干活的层面。
不管是数字人还是智能体集群，这些应用层的能力都建立在一个更底层的技术基座上——工业世界模型。
对于该模型，卡奥斯董事长陈录城解释得很清楚，不是简单把大模型搬进工厂，而是以天智为核心，融合工业本体图谱、全域工业数据、工业机理模型、数字孪生和多智能体协同，构建一个能够理解真实场景、推演工业规律、支撑业务执行的新型“工业AI大脑”。
这句话的关键词是“理解真实场景”和“支撑业务执行”。通用大模型的强项是语言理解和内容生成，但工业场景要求的远不止于此。工业AI需要理解设备之间的物理关联、生产流程中的因果链条、质量缺陷背后的工艺根因。
卡奥斯的解法是“大小模型协同”。区别于通用大模型，卡奥斯工业世界模型具备本体接地、机理融合、可信可执行三大优势，通过物理约束抑制幻觉，确保结论可审计、可执行。
从工业互联网到工业AI原生，卡奥斯的路径可以概括为三个阶段：第一阶段以工业互联网平台为核心，打通设备物联和数据流通；第二阶段以AI技术为核心驱动力，打造工业智能体；第三阶段则是打造工业AI全栈智能的原生平台。
工业世界模型的发布，标志着卡奥斯正式迈入第三阶段。
03.
工业AI的商业化验证
工业AI赛道从来不缺故事，缺的是能跑通商业闭环的案例。
业绩是最能说明问题。2025年，卡奥斯实现营业收入63.51亿元，同比增长25.3%；净利润2.21亿元，同比增长238.5%。更值得关注的是收入结构的质变：数据智能解决方案收入19.33亿元，同比增长68.2%，毛利率保持在30.2%，显著高于物联网产品12.3%的毛利率。
图片来源：wind
这组数据的含金量在于，它证明了工业AI不只是一项技术投入，而是能够产生真金白银的商业回报。
灯塔工厂的实践提供了更具体的佐证。截至目前，卡奥斯累计在全球参与赋能20座灯塔工厂，覆盖10余个行业，形成全球规模最大、覆盖行业最广的“灯塔集群”。
在海尔上海洗衣机互联工厂，AIGC虚拟设计助手的部署使高端定制方案的生成效率提速50%；AI quality预控系统通过全链路智能检测，将生产线的一次合格率大幅跃升至99.8%；绿色智能注塑等场景化AI技术的应用，使工厂整体能耗降低15%，设备调机时间从原来的2小时锐减至10分钟。
注：海尔上海洗衣机互联工厂运营场景
通过全流程数字孪生技术的精细化全厂映射，工厂从建厂到投产的周期整体缩短了6个月，整体制造效率提升达57%。
注：海尔上海洗衣机互联工厂智能立体库
在汽车零部件赛道，卡奥斯为顺科智连打通全流程数据链路，成品检验合格率稳定至99%。
从一座灯塔工厂到为16万家企业赋能，从单工厂的智能工序优化到区域级的产业大脑赋能，卡奥斯正在验证工业AI从技术落地到商业复制的全链路能力。
注：顺科智连智能工厂生产现场
工业AI的商业化验证，不仅看技术能力，更看客户结构。
招股书披露，2023年至2025年，来自海尔集团的营收占比分别为72.2%、67.5%和54.6%，客户结构持续向多元化方向发展；前五大客户收入占比由81.7%下降至68.1%。
更值得关注的是新签订单数据。2026年一季度，公司新签数据智能合约共249项，其中72%的签约主体来自汽车、机械装备、能源化工等独立第三方制造企业；新增订单总规模7.48亿元，其中78%来自非海尔体系客户。
这组数据回应了市场对卡奥斯最核心的质疑：一个脱胎于海尔的平台，能否在脱离母体后独立生存。眼下来看，答案正在变得清晰——随着工业AI能力不断成熟，卡奥斯正在推动工业解决方案从单一场景应用向多行业复制。
而要让复制真正发生，光有技术还不够，还得走到客户身边去。
今年以来，卡奥斯启动“新型工业化全国行”，把三大智能体产品和行业解决方案带进各地产业集群一线。但这场全国行还有另一重身份——它同时是一场生态招募：每到一站，当地的制造企业、系统集成商、科研院所被拉进同一个圈子。
一边推产品，一边聚生态，这种打法本身就是工业AI原生的典型特征。传统软件厂商卖的是license，交付即结束；AI原生企业要建的，却是一张能自我繁衍的能力网络——客户会变成伙伴，伙伴又带来新的客户。
卡奥斯给出的规模化落地解法，正是“ONE-COSMO雨林生态合作计划”——以ONE-COSMO为载体，携手华为、上海交通大学、中国科学院上海分院等首批合作伙伴，连接企业需求、技术资源与市场渠道。
在技术侧，卡奥斯发布了天驭工业柔性操作智能体开发平台，采用三步极速上线的零代码开发模式：用户用自然语言描述生产任务，平台自动拆解任务、生成代码并完成仿真验证，验证通过后一键下发至产线，开发周期缩短90%。
这套“平台开放+工具降门槛”的组合拳，瞄准的正是工业AI规模化复制的核心瓶颈：每个行业的工艺know-how各不相同，跨行业的迁移成本不容低估。
跨行业迁移成本不容低估，但这恰恰是工业AI原生平台的机会所在。
当AI原生不再是一个需要反复解释的标签，而成为制造业的出厂设置，这场跃迁才算真正落地。
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