兩年復合增長68%，揭秘工業AI智能體第一股

昨天，又有一家AI公司準備登陸港股了。

它叫思謀科技。這家公司的業務有點特別，做的是工業AI智能體。

這個方向，過去其實并不多見。原因也很簡單。工業，是一個對穩定性、精度和可靠性要求極高的場景。通用大模型，在這里往往“水土不服”。

而思謀科技不僅做了，還做到了第一。

根據灼識咨詢的數據，按2025年收入計算，思謀科技是中國收入規模最大的工業AI智能體提供商，市場份額為5.8%。

2023年至2025年，思謀科技的收入由4.85億元增長至10.86億元，三年內營收翻了一倍多。更關鍵的是，其核心業務"工業AI智能體"的收入占比從62.4%一路攀升至78.5%。

今天，我們就來說說思謀科技。

/ 01 / 工業AI到了拐點

這兩年，很多人都在聊AI如何用升級制造業。但如果你把這件事拆開看，會發現一個挺有意思的變化：

AI正在重寫的，其實不是某個環節，而是整個自動化邏輯。

先說一個很簡單的判斷。所謂工業AI，本質上就是工業自動化的升級版。

只不過這一次，底層邏輯變了。

你可以把它類比成自動駕駛。過去的自動化，有點更像早期的“自動駕駛”，需要人把規則寫好，系統按既定的規則來跑。

在標準化的道路上，這套系統效率很高。但問題也很明顯，一旦環境變復雜，這套系統就開始失效。

這是放在工業自動化上也一樣成立。

這種基于固定規則編程的模式，在面對單一、大批量生產時效率極高，但一旦遇到復雜的曲面材料、高反光表面，或者需要頻繁換線的多品種生產時，其局限性就會迅速顯現。

這也是為什么在高度自動化的今天，工廠里依然有大量依賴人工肉眼檢測和手工操作的環節。

但大模型帶來的變化，在于一件事：讓機器開始具備“理解”和“判斷”的能力。

也就是從“執行規則”，變成“根據環境實時決策”。

這其實是一次非常底層的變化。這意味著，工業系統從“自動化流程”，走向“具備決策能力的生產體系”。

有了AI的帶動，中國工業AI市場開始迅速增長。

根據思謀科技招股書顯示，2025年，中國工業AI市場已經到2010億元，預計到2030年，中國市場預計會到7039億元，復合增長高達28.5%。

這里頭，更值得看的子賽道，就是工業AI智能體。

2023年，這個市場只有58億元，到2025年，已經到148億元，兩年復合增速接近60%。

到2030年，預計這個市場會到906億元，增速基本40%以上。

而思謀科技，就是國內最大的工業AI智能體公司。

按收入計算，截至2025年，公司在中國工業AI智能體賽道，公司以5.8%的份額領跑市場。

根據招股書猜測，排在它后面的有Keyence、海康機器人和西門子。

/ 02 / 復合增長67.8%，拆解工業AI智能體

從收入結構看，工業AI智能體就是其最核心的業務。

2023年，這塊業務的收入為3.03億元。到了2025年，這一數字增長到8.53億元，增長182%，收入占比也提升至78.5%。

也就是說，公司大部分收入，已經來自“工業AI智能體”。

再往里拆，這塊業務其實分三層：機器人、邊緣AI傳感器、智能體軟件系統。

先看最核心的一層：機器人。

從招股書看，它不是傳統意義上的機械設備，而是一套AI原生的自動化系統，軟硬一體。

思謀科技的機器人目前主要落在三個行業：消費電子、新能源電池、精密制造。

核心就做兩件事：檢測機器人和智能操作機器人。

先說檢測。你可以把傳統檢測理解成“拿尺子量”，對環境要求苛刻，比如需要光源固定、角度固定等，只要稍微復雜一點，比如曲面、反光、微小缺陷，就容易翻車。

但AI來了就不一樣了。

現在機器人可以從多個角度采圖，再通過模型去識別、推理。面對復雜材料、曲面結構，甚至微米級缺陷，也能穩定運行。在部分場景下，甚至已經做到關鍵缺陷“零漏檢”。

說個比較典型的案例，比如給一條TWS耳機產線做質檢。

這在以往簡直是“噩夢”難度。

因為每個耳機殼本身不大，曲面結構，還高度反光。光一打就亂反射，角度稍微不對，就看不清缺陷。過去都是靠人工一個個檢查，但工人反復翻看，會疲勞，所以有時候會漏檢。

問題產品流出去，客戶就會投訴，甚至整批退貨。

現在，這件事交給了AI。AI機器從多個角度拍照，一個組件，大約拍200張圖，再通過自研打光，把反光壓住，最后讓模型去識別、判斷。

整個過程，只需要兩秒內。而且是像素級檢測。哪怕很細微的劃痕，也能穩定識別。

比起檢測，操作機器人是更難的一塊。

以往，家電行業有個典型問題，產品更新快，型號多。

但傳統自動化是“為單一產品設計”的，很難泛化到其他產品上。所以到最后很多環節，還是要靠人。

思謀的做法是，利用端到端AI，直接驅動操作，用一套系統，適配多種產品。

從數據看，機器人業務增長很快。2023-2025年，該業務收入從1.41億元增長到4.36億元，占總收入的40%。

如果把機器人比作手的話，傳感器和智能體軟件系統就是生產線上的“眼和腦”。

傳統工業視覺，大多數是拍完圖，丟到服務器或者云端再處理。鏈路長、延遲高，而且對算力依賴很重。

現在的做法，是把AI直接放到設備端，在邊緣側，就完成感知和決策。

核心優勢在于，能夠以極少的樣本輸入（僅需10個訓練樣本）在算力受限的硬件上實現毫秒級推理。

目前，公司傳感器產品主要兩類：

一類是視覺傳感器，用于檢測、分類、測量。

一類是讀碼器，用于復雜環境下的識別和追溯。

2025年，這塊業務收入大約7500萬元，2023年只有1300多萬。也就是說，兩年復合增速136%。

而智能體軟件系統，其實是整個體系的“中樞”。

其核心產品ViMo是全球首個內置專為端到端執行任務而設計的AI智能體的工業視覺軟件，能夠協調云、邊、端環境中的模型與工作流程，實現自動化的模型訓練和設備診斷。

2025年，智能體軟件系統的收入已經達到3.42億元，三年復合增速約51.7%。

而在這三個智能體業務背后，是公司的自研模型IndustryGPT。

簡單來說，這是一個專門針對工業場景訓練的多模態模型。相比通用大模型，它更強調生產環節的可控性和精度。

以推理環節為例，在很多工業流程里，往往高度依賴工程師的豐富經驗，而IndustryGPT可以把復雜任務拆解成多步流程，再完成推理、決策和執行編排。

本質上，就是把“老師傅的經驗”，變成可以復制的系統能力。

從整體看，思謀科技其實構建了一套自動化的生產系統：上層是機器人，中間是傳感器和軟件，底層是模型。

最終目標是讓生產系統，從“自動執行”，走向“自主決策”。

/ 03 / 虧損收窄背后的三個隱憂

從招股書看，這套AI加持的產品體系，已經為公司帶來了明顯的增長。

先看機器人，2023到2025年，客戶數從77個增長到120個。單個客戶收入，從182萬提升到363萬，接近翻倍。

也就是說，不僅客戶在增加，單客戶的使用深度也在加深。

類似的趨勢，也出現在其他兩條業務線上。

過去兩年，智能體軟件系統客戶數從62個增長到122個，客單價從240萬提升到281萬；邊緣AI傳感器，客戶數從65個增長到251個，客單價從20.6萬提升到29.8萬。

客單價增長，直接帶動了公司盈利能力的提升。

2023到2025年，公司整體毛利率從30.5%提升到37.3%。經調整凈虧損，從3.94億元收窄到2.72億元。

結構上看，提升主要來自兩塊機器人和智能體軟件系統。

2023到2025年，機器人毛利率從22.9%提升到29.4%；智能體軟件系統則從38.8%提升到53%。

其中，智能體軟件系統更是成為盈利改善的關鍵。智能體軟件系統收入占比只有31.5%，卻貢獻了53%的毛利。

雖然公司增長很快，且盈利也在改善，但也有不小的隱患：

第一是競爭，思謀科技雖然已經做到國內第一，但市場份額只有5.8%。這是一個高度分散、競爭激烈的市場。

第二是增長結構。機器人業務2025年客單價同比提升38%，但客戶數量基本沒有增長。反觀智能體軟件系統，2025年客戶數量在增長，但客單價有所下滑。

這一定程度上反映出價格和規模化擴張之間仍然需要有更好的平衡。

第三，雖然業務聽起來很“性感”，但從實際看仍然是一個重交付的模式。

一個比較明顯的體現是，在收入增長最快的2024年，公司的研發費用從2.83億增長到3.88億，其中絕大部分來自技術服務開支，從0.39億增長到1.42億。

總體來看，AI確實帶動了思謀科技的收入增長，也改善了盈利能力，但想要實現規模化盈利，仍然有很長的路要走。

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