文丨文雨炒股多少钱可以加杠杆
工业互联网站在了世界人工智能大会的舞台中央，一切都在意料之中，但又有些出人意外。
意料之中的是，随着AI竞逐的焦点逐渐从上游算力转向下游应用，大模型发展重心加速从数字世界走向物理世界，作为AI向工业扎根载体的工业互联网自然会成为所有人关注的焦点。
出人意外的是，AI对工业互联网的重塑力度之大，影响之深远，还是被远远低估了。
【发展范式升维】
AI对工业互联网来说并不是一次技术上的升级，而是一次发展范式的升维。
以底层技术为例，前AI时代工业互联网的本质是“感知互联”，通过连设备、采数据提供数据可视化服务，系统只做客观呈现，最终还是要由人来决策；现在一步跨越到“智能自治”时代，系统自身就可以决策和迭代，人则从决策者变成了监督者。
再比如商业模式，过去工业互联网平台采用项目定制交付，点对点做方案，一对一提供服务；现在开启订阅式智能服务，用户通过调用标准化API就能获得产品，平台可以在同一时间内海量分发和赋能。
还有生产方式的进化，过去工业互联网平台靠工程师手敲代码、手搓方案，就像一个传统的手工作坊；现在借助AI可以实现服务方案的批量化生产，是真正的“现代化工厂”。
总之，“智变”带来“质变”，有AI和没有AI，工业互联网完全是两个高度，甚至是两个物种。
2026世界人工智能大会是一个关键里程碑，此前虽然行业也在不遗余力推进工业AI落地，但主要成果仍以单点爆破为主，尚未形成完整版交钥匙方案。
这次完全不一样，卡奥斯带来了工业AI的全栈技术成果。
在底层技术架构上，卡奥斯全球首发工业世界模型。这不是大家平常所熟悉的那些只会深度学习和推理的通用大模型，而是融合了数字孪生、全域工业数据和多智能体集群，完全从工业领域自己长出来的一套完整工业虚实融合体系。
以此为地基和底座，向上构建出三大“工业AI产品”，全面覆盖企业经营、办公、生产制造、能碳管理等不同场景；以及四大“工业AI助理”，可以满足厂长、CEO等不同角色各式各样的工作需求。
与此同时，围绕员工、用户和合作伙伴重新打造自进化的生态体系，实现新的人机交互和人智共融。
从底层技术，到产品方案，再到产业生态，卡奥斯全都完成了以AI为技术原点的重构和进化，这意味着“AI+工业互联网”的新范式已经彻底跑通和闭环。
2023年，卡奥斯正式发布ONE-COSMO产品图谱（2023），首次实现了对场景、企业、行业三个层级的全覆盖。此举被看成是工业互联网在“感知互联”时代体系和模板形成的标志，也是行业加速商业化的开始。
以此为参照点，当下毫无疑问又来到了一个相似的时刻。工业互联网在“智能驱动”时代的从0到1已经完成，即将开启从1到100的新阶段。
和上一次最大的区别在于，这次的增长速度可能要快得多。
【产业规模爆发】
AI重塑了工业互联网的发展范式，也必然会加快行业的发展节奏和进程，这是供需两端所共同决定的。
过去工业互联网只提供简单的数据可视化服务，现在可以向预测性维护、工艺参数寻优等更深层次、更高级别的服务延伸。如果说过去工业互联网对制造业公司的吸引力是10，现在很可能已经达到20，甚至还要更高。
举一个简单的例子，同样是做数字孪生，三年前卡奥斯的解决方案主要是通过在虚拟环境中1:1建厂，帮助企业规避试错成本和资源浪费，本质上是一种简单的镜像操作。
但现在，卡奥斯最新的COSMO-iMOM孪生制造一体化平台内嵌各类智能体，分别负责不同环节的命令执行，能主动给出优化和改进建议并自主迭代。不仅可以回答“是什么”的问题，还能更进一步回答“为什么”，以及“怎么做”的问题；不仅能帮企业省钱，还能主动给企业生钱。
依托这一平台，卡奥斯COSMOPlat已经成功赋能汽车连接器企业顺科搭建起数据统一、信息贯通和业务协同的制造运营平台，帮助企业实现客户订单准交率提高30%，人均效率提高30%。
类似这种产品价值因AI而进阶的例子，在卡奥斯身上其实还有很多。
相较于产品价值提升，使用门槛降低对工业互联网的促进更直观，也更直接。
之前工业互联网服务主要基于PaaS（平台即服务）和MaaS（模型即服务），需要依靠企业CTO牵头，协调多套系统对接、定制开发、人员长期培训才能正常运转，项目落地周期长、推行阻力大，中小工厂很难驾驭。
现在平台逐步转向基于AaaS（智能体即服务）对外提供服务，企业上手的难度大大降低。
卡奥斯这次发布的工业AI助理是一个典型代表，在前AI的PaaS/MaaS阶段，工厂想要优化柔性排产、设备运维、质量管控，需要企业IT团队基于工业PaaS平台搭建MES、对接各类设备系统，再调用MaaS层算法模型，还要安排工艺、IT人员持续维护参数，整套体系门槛极高，所有需求必须层层传递给技术部门。现在卡奥斯打造出了标准化的“厂长数字人”，即插即用，数字人+多智能体协同可以轻松实现一键分析、一键决策和定时推送相关报告，部署和使用都比之前容易的多。
上文说过，AI的出现极大提升了工业互联网平台自身的生产效率，而这势必会降低企业获取数字化服务的成本。
当产品价值提升、使用门槛降低、购买成本下降，所有这些叠加共振，其结果必然是工业互联网的发展曲线将变得更加陡峭。
AI越往下扎根，工业互联网就越能使产业向上生长。
在前不久的2026工业互联网大会上，由工业和信息化部等八部门联合研究出台的《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》（简称《实施意见》）正式发布。
《实施意见》明确提出，到2030年工业互联网核心产业增加值突破2.5万亿元。
自工业互联网概念诞生以来，这还是国家第一次给出具体的量化发展目标，可见这个行业已经真正进入高确定性、高成长性时代。
【竞争格局重构】
AI给工业互联网带来了巨大机遇，但这种机遇并不会平均分配到每一个玩家头上。
恰恰相反，头部企业会吃掉更多的市场份额，而尾部企业的市占率很可能会被压缩，从而呈现出一定程度上的“K型分化”。
工业互联网具备很强的规模效应，这从根本上决定了行业本身就有走向头部集中的内在动力。之前之所以高度分散，一方面是因为数据壁垒高筑，每个平台都形成了自己的基本盘和根据地，即便头部也很难快速横向扩张；另一方面是因为平台的生产靠“手搓”，头部平台哪怕再强，单位时间内能交付的产品也有限，差距很难真正拉开。
现在完全不一样，AI的出现不仅解放了工业互联网平台的生产力，也极大缓解了制约行业发展的数据壁垒问题。因为AI天生就有极强的转译能力，可以拿捏各种不同标准、不同规格的数据，过去打不通的数据墙现在轻松就能破除，数据整合和利用的能力大大提升。
随着封印逐步解除，工业互联网真正来到了天高任鸟飞，能者多得的阶段。谁有更多客户和“原材料”，谁就能实现更大发展。
早在N年前，卡奥斯就前瞻性提出“大企业共建，中小企业共享”的理念，无论沉淀的数据规模，还是构造的机理模型，包括积累的生态用户，全都是最顶级的。
截至目前，卡奥斯已参与赋能灯塔工厂20座，沉淀超200个专家算法和110+智能体开发工具，在40多个高价值工业场景落地应用，赋能企业超过16万家。
当时看似“笨重”的举动，现在来看是真正的“难而正确”。
就拿其最新发布的全栈工业AI成果来说，如果没有之前的“大连接”和“大数据”思维，不可能有现在如此全面的能力。全栈AI相较于单点AI并不仅仅是服务方案的简单累加，而是服务能力的全面拓展和纵向深化，是“1+1+1＞3”。
还有一点很重要，现在工业AI的核心其实并不在AI，而在工业。
和单纯在数字世界进行深度学习和逻辑推理不同，AI进入物理世界需要解决实时性、硬件耦合和环境适应性等一系列问题，必须有深厚的工业Know-how做支撑，否则再强大的AI也是无源之水、无本之木。
卡奥斯承接海尔40年工业经验积累，自身又在实践中摸爬滚打十余年，其护城河是很多从实验室起家的企业很难企及的，也不是靠砸钱就能在短时间内赶超的。
这次发布的工业世界模型就是最直接的证据。
为了解决大模型黑盒属性带来的可信性风险，以及垂直领域知识异构融合和跨行业、跨场景泛化困难的难题，卡奥斯先对工业机理知识进行了细致的结构化表达与对齐，然后再将物理约束以可训练的形式嵌入模型，最后通过微调让模型在保持通用能力的同时内化领域机理判断。
这种从工业环境中自己长出来的模型，和那些“从天而降”的通用大模型完全是两个概念，只有它们才能在现实世界中真刀真枪的解决问题。
如果把这一轮的工业数字化变革看作是一栋摩天大楼，AI就是这栋大楼的上层建筑，而工业互联网是最扎实的底座和地基。
没有工业互联网过去十年积累，不可能有今天工业AI的一朝薄发。
正因如此，像卡奥斯这些手握工业数字化核心资产的老牌平台，依然是AI时代最有想象力和竞争力的那个。
AI重塑了工业互联网这个行业，也必将重估卡奥斯这些平台。
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