當前AI的實用化速度遠超預期，但比起生成視頻和圖片，AI在工業領域所帶來的影響與變化更深遠。
6月初，在合肥舉辦的卡奧斯數智化綠色化轉型與管理創新私董會上，卡奧斯COSMOPlat首個工業智能體集群全球首發，COSMO-Sphere、COSMO-iMOM、COSMO-iEMS三大產品的智擎版發布。
這并不是一次簡單的產品更新，而是將AI技術深度融入產品，通過AI智能體集群實現統一、高效協同工作。過去，企業只能在質檢、排產、能耗監測等某個環節引入一個AI智能體；如今，多個智能體可以像一支數字軍團一樣，自主對話、分工協作、閉環執行。
6月初，在合肥舉辦的卡奧斯數智化綠色化轉型與管理創新私董會上，卡奧斯COSMOPlat首個工業智能體集群全球首發。
為什么需要讓智能體“集群”？
隨著工業AI的興起，制造企業積累了一批單點應用，“單一智能體無法適配工序碎片化、場景非標化的生產現狀。”卡奧斯物聯科技股份有限公司總經理柴紀強表示，尤其在制造業，一條產線可能涉及數百道工序、數十種設備、上千個決策節點，單點智能難以真正激活全流程效率。
這正是卡奧斯發布工業智能體集群的產業邏輯。
所謂“集群”，不再是單個智能體的獨自作戰，而是多個智能體互通互聯、自主對話、分工協作，平臺以“智能交互工作臺”為統一交互入口，管理者只需通過自然語言發起任務，后臺各類智能體便會自動協同，完成從目標拆解、執行下達至反饋閉環的全流程。
具體到產品層面，卡奧斯基于工業領域的不同痛點，發布的三款產品各有側重。在企業經營層面，COSMO-Sphere智擎版通過CEO數字人工作臺和多個智能體協同，將數據治理、指標管理、經營分析與決策推進更緊密地連接起來，讓企業在已有數字底座之上，更高效地釋放工業數據價值，實現異常根因定位速度提升65%，決策鏈路效率提升70%。
在智能工廠領域，COSMO-iMOM智擎版以廠長數字人工作臺為核心，實現柔性換產、設備管理、質量管理三大智能體多智能體協同，打造工廠智能決策中樞，將產線換產周期可縮短30%—50%，設備管理推動非計劃停機周期縮短30%，備品備件庫存成本降低25%，質量檢驗成本降低20%。
在企業綠色發展領域，卡奧斯COSMO-iEMS（綠色低碳全場景解決方案）則以“能源小智”為智能交互載體，基于能碳大模型和COSMO ECO能碳一體機，形成調度智能體、虛擬電廠智能體和零碳運營智能體等綠色低碳智能體，實現能源管理全流程智能化。
它們將傳統企業中分析、協調、決策、復盤等復雜的流程，變成了AI驅動、智能體集群協作的全新體系，也讓企業應用AI的門檻更低、價值更明確。
支撐這一集群的底層，是卡奧斯沉淀多年的工業機理模型與數據資產——累計200余項專家算法、110余個高價值工業智能體。這些積累讓集群不是空中樓閣，而是可落地、可復用的成熟化工程化能力。
燈塔工廠的“內在”
在合肥，卡奧斯創智物聯合肥互聯工廠（以下簡稱“互聯工廠”）是最好的“試驗場”。這座國內智控行業首座“燈塔工廠”，年產智能控制器超1500萬片，如此復雜的離散制造場景，正是工業智能體集群的用武之地。
從全國層面看，工業和信息化部數據顯示，我國已累計建成3.5萬余家基礎級、8200余家先進級、500余家卓越級智能工廠，培育15家領航級智能工廠；智能工廠建設累計帶動產品不良率平均下降47%、產品研發周期平均縮短38%。制造業機器人密度已達470臺/萬人，遠超全球平均水平。卡奧斯的實踐正是這一浪潮中的縮影。
走進互聯工廠車間，智能化已在多個環節落地。
在研發側，敏捷開發系統預置了大量模塊化設計單元。據公開信息，這一系統將電路板設計時長從7天壓縮到12小時。在生產側，AI虛擬IE工程師3秒即可制定標準作業流程，而傳統方式需要3—4小時；異型插件機比人工插件節省約四分之三的時間。在質檢環節，依托深度學習打造的AI視覺檢測模型，可精準識別虛焊、連焊等各類缺陷，構建起完整的質量管控閉環。
但真正的質變發生在“集群協同”之后。平臺推出的COSMO-iMOM智擎版，打造了一個“廠長數字人”。它不再是被動的數據看板，而是一個可主動拆解任務、下達指令的“數字管理者”。當訂單發生變更時，它會自動將目標拆解為排產調度、物料統籌、質量管控等細分任務，下發給對應智能體，讓管理決策直接觸達生產一線，并借助工廠孿生系統實時聯動生產全流程，精準研判生產異常、資源缺口、質量隱患等各類問題。
這也讓工廠負責人從過去的“被動救火的事務管理者”，轉變為“主動預判的智能決策者”，充分釋放其崗位的核心價值。
卡奧斯在工業領域持續深耕，目前已參與打造17座燈塔工廠，形成了全球規模最大、覆蓋行業最廣的“燈塔集群”。這一集群使其工業智能體能夠每天積累海量工業數據，并不斷進化。
“我們不只是關注自身，有了這套完整方案，就能推廣到其他同類企業，創造賦能價值。”卡奧斯創智物聯合肥互聯工廠總經理湯志強表示。
從車間走到電網
如果說燈塔工廠證明了智能體集群在制造領域的能力，那么卡奧斯與安徽省能源集團有限公司在安徽長豐的合作，則將這種能力成功跨界遷移至能源與碳管理領域。
從政策與市場環境看，全國碳排放權交易市場已納入發電、鋼鐵、水泥、鋁冶煉四大高排放行業，配額管理重點排放單位達3378家；截至2025年底，碳市場配額累計成交量達8.65億噸，累計成交額達576.63億元，2025年全年配額成交量同比增長約24%。與此同時，虛擬電廠正在快速興起——據行業研究機構預測，2026—2030年中國虛擬電廠行業總投資額將突破800億元，年均投資增速保持在35%以上；截至2026年初，全國完成注冊的虛擬電廠運營商已超430家。
從制造智能到能源智能，卡奧斯智能體集群的邏輯是貫通的：都是將復雜的系統問題拆解為多個可協同的子任務，讓AI不僅“看得見”數據，更能“做得出”決策。
龐大的市場需求，呼喚著更為智能、協同化的能源管理。
2022年，卡奧斯與皖能集團合資組建安徽智碳能源有限公司（以下簡稱“安徽智碳”），是安徽首個聚焦工業園區的能源工業互聯網平臺。在卡奧斯的COSMO-iEMS推動下，解決了傳統工業能源管理依賴人工經驗，存在數據零散、調度滯后、診斷失準、成本難控等痛點，讓能源管理從粗放被動轉向精細主動。
從數據上看，有三個變化比較明顯。一是綠電消納大幅提升。根據長豐縣政府的統計數據，在長豐縣下塘工業園區，平臺已接入106家企業，構建起覆蓋“源-網-荷-儲”的能源數字底座。通過智能微網與虛擬電廠技術，園區分布式光伏、風電等綠電自消納率提升20%以上，年減碳量達40萬噸。二是市場交易創新突破。平臺作為安徽全省首個能源聚合商，開展分布式光伏聚合交易，截至目前累計綠電交易超7600萬千瓦時，交易量占全省聚合交易總量約90%。三是企業降本實效顯著。以皖能合肥電廠空壓站改造為例，通過智能調度與設備升級，年節電261.6萬度，節電率達20%，且依托合同能源管理模式，電廠無需投入任何資金，即可實現年節約費用80萬元以上。
COSMO-iEMS已形成標準化產品——卡奧斯綠色低碳全場景解決方案，以自研能碳大模型為核心，集成調度智能體、虛擬電廠智能體、零碳運營智能體等，實現能源管理全流程智能化。據平臺方披露，借助AI模型，安徽智碳的虛擬電廠系統可實現超精準預測和毫秒級響應，已服務超百家工業企業，平均提升能源利用效率20%、減少碳排放15%。
從制造智能到能源智能，卡奧斯智能體集群的邏輯是貫通的：都是將復雜的系統問題拆解為多個可協同的子任務，讓AI不僅“看得見”數據，更能“做得出”決策。
更為關鍵的是，卡奧斯憑借能碳智能體集群的升級，完成從數據匯聚到生態聚合、從單一能碳服務到全鏈條服務、企業自用至產業共享的三重跨越。未來，能碳智能體集群將變成能源服務超級連接器，匯聚海量服務商與能源資源，覆蓋能源管理、虛擬電廠、綠電交易、碳資產運營等多元業務，面向政府、園區、企業多方開放賦能，助力區域落實“雙碳”目標、推動產業升級，實現多方共建共贏的綠色產業發展新格局。
集群出現是必然的
當AI技術發展到成熟階段，智能體集群的應運而生是行業演進的必然趨勢。
今年5月，國家網信辦、國家發展改革委、工業和信息化部聯合印發《智能體規范應用與創新發展實施意見》，明確提出要加強智能體“互認互通、群體協同”等技術攻關。該意見旨在落實國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，這為工業智能體集群的產業化落地提供了明確且權威的政策導向。
該意見旨在落實國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，這為工業智能體集群的產業化落地提供了明確且權威的政策導向。
國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確提出，到2027年智能體應用普及率超70%，2030年超90%。工信部等八部門《“人工智能+制造”專項行動實施意見》進一步提出，到2027年推出1000個高水平工業智能體。這些量化目標為卡奧斯等企業的技術創新指明了清晰的時間表和路線圖。
與此同時，制造企業的需求也在發生深刻變化。工信部副部長單忠德日前表示：“智能制造是實現我國制造業由大變強的核心技術和主線，今年將深入推進智能工廠和智慧供應鏈建設，開展‘人工智能+’行動。”
在這樣的背景下，卡奧斯選擇在合肥首發工業智能體集群，并非偶然。一方面，安徽與山東同為制造業大省，合肥與青島雙雙入選國家中小企業數字化轉型試點城市。?在智能制造領域，卡奧斯已深度賦能合肥創智互聯工廠、合肥冰箱互聯工廠等多個項目，以工業互聯網平臺推動家電、汽車等優勢產業智能化升級；在能碳領域，安徽智碳以下塘工業園區為樣板，正在向黃山、宣城、蕪湖等地復制推廣。
從一座燈塔工廠到一個零碳園區，從一塊智能控制器到一張能源工業互聯網，工業AI的演進方向已經清晰：不是讓機器變得更聰明，而是讓整個系統變得更智慧。可以預見，隨著工業智能體集群拓展至更多工廠，中國工業發展將迎來全新變革，將中國智造推向更高水平。
青島財經日報/首頁新聞記者 王振麟
責任編輯：崔現香
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