昨天，又有一家AI公司準(zhǔn)備登陸港股了。

它叫思謀科技。這家公司的業(yè)務(wù)有點(diǎn)特別，做的是工業(yè)AI智能體。

這個(gè)方向，過去其實(shí)并不多見。原因也很簡(jiǎn)單。工業(yè)，是一個(gè)對(duì)穩(wěn)定性、精度和可靠性要求極高的場(chǎng)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(jù)灼識(shí)咨詢的數(shù)據(jù)，按2025年收入計(jì)算，思謀科技是中國(guó)收入規(guī)模最大的工業(yè)AI智能體提供商，市場(chǎng)份額為5.8%。

2023年至2025年，思謀科技的收入由4.85億元增長(zhǎng)至10.86億元，三年內(nèi)營(yíng)收翻了一倍多。更關(guān)鍵的是，其核心業(yè)務(wù)"工業(yè)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(yè)AI到了拐點(diǎn)

這兩年，很多人都在聊AI如何用升級(jí)制造業(yè)。但如果你把這件事拆開看，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)挺有意思的變化：

AI正在重寫的，其實(shí)不是某個(gè)環(huán)節(jié)，而是整個(gè)自動(dòng)化邏輯。

先說一個(gè)很簡(jiǎn)單的判斷。所謂工業(yè)AI，本質(zhì)上就是工業(yè)自動(dòng)化的升級(jí)版。

只不過這一次，底層邏輯變了。

你可以把它類比成自動(dòng)駕駛。過去的自動(dòng)化，有點(diǎn)更像早期的“自動(dòng)駕駛”，需要人把規(guī)則寫好，系統(tǒng)按既定的規(guī)則來跑。

在標(biāo)準(zhǔn)化的道路上，這套系統(tǒng)效率很高。但問題也很明顯，一旦環(huán)境變復(fù)雜，這套系統(tǒng)就開始失效。

這是放在工業(yè)自動(dòng)化上也一樣成立。

這種基于固定規(guī)則編程的模式，在面對(duì)單一、大批量生產(chǎn)時(shí)效率極高，但一旦遇到復(fù)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(chǎn)時(shí)，其局限性就會(huì)迅速顯現(xiàn)。

這也是為什么在高度自動(dòng)化的今天，工廠里依然有大量依賴人工肉眼檢測(cè)和手工操作的環(huán)節(jié)。

但大模型帶來的變化，在于一件事：讓機(jī)器開始具備“理解”和“判斷”的能力。

也就是從“執(zhí)行規(guī)則”，變成“根據(jù)環(huán)境實(shí)時(shí)決策”。

這其實(shí)是一次非常底層的變化。這意味著，工業(yè)系統(tǒng)從“自動(dòng)化流程”，走向“具備決策能力的生產(chǎn)體系”。

有了AI的帶動(dòng)，中國(guó)工業(yè)AI市場(chǎng)開始迅速增長(zhǎng)。

根據(jù)思謀科技招股書顯示，2025年，中國(guó)工業(yè)AI市場(chǎng)已經(jīng)到2010億元，預(yù)計(jì)到2030年，中國(guó)市場(chǎng)預(yù)計(jì)會(huì)到7039億元，復(fù)合增長(zhǎng)高達(dá)28.5%。

這里頭，更值得看的子賽道，就是工業(yè)AI智能體。

2023年，這個(gè)市場(chǎng)只有58億元，到2025年，已經(jīng)到148億元，兩年復(fù)合增速接近60%。

到2030年，預(yù)計(jì)這個(gè)市場(chǎng)會(huì)到906億元，增速基本40%以上。

而思謀科技，就是國(guó)內(nèi)最大的工業(yè)AI智能體公司。

按收入計(jì)算，截至2025年，公司在中國(guó)工業(yè)AI智能體賽道，公司以5.8%的份額領(lǐng)跑市場(chǎng)。

根據(jù)招股書猜測(cè)，排在它后面的有Keyence、海康機(jī)器人和西門子。

/ 02 / 復(fù)合增長(zhǎng)67.8%，拆解工業(yè)AI智能體

從收入結(jié)構(gòu)看，工業(yè)AI智能體就是其最核心的業(yè)務(wù)。

2023年，這塊業(yè)務(wù)的收入為3.03億元。到了2025年，這一數(shù)字增長(zhǎng)到8.53億元，增長(zhǎng)182%，收入占比也提升至78.5%。

也就是說，公司大部分收入，已經(jīng)來自“工業(yè)AI智能體”。

再往里拆，這塊業(yè)務(wù)其實(shí)分三層：機(jī)器人、邊緣AI傳感器、智能體軟件系統(tǒng)。

先看最核心的一層：機(jī)器人。

從招股書看，它不是傳統(tǒng)意義上的機(jī)械設(shè)備，而是一套AI原生的自動(dòng)化系統(tǒng)，軟硬一體。

思謀科技的機(jī)器人目前主要落在三個(gè)行業(yè)：消費(fèi)電子、新能源電池、精密制造。

核心就做兩件事：檢測(cè)機(jī)器人和智能操作機(jī)器人。

先說檢測(cè)。你可以把傳統(tǒng)檢測(cè)理解成“拿尺子量”，對(duì)環(huán)境要求苛刻，比如需要光源固定、角度固定等，只要稍微復(fù)雜一點(diǎn)，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(xiàn)在機(jī)器人可以從多個(gè)角度采圖，再通過模型去識(shí)別、推理。面對(duì)復(fù)雜材料、曲面結(jié)構(gòu)，甚至微米級(jí)缺陷，也能穩(wěn)定運(yùn)行。在部分場(chǎng)景下，甚至已經(jīng)做到關(guān)鍵缺陷“零漏檢”。

說個(gè)比較典型的案例，比如給一條TWS耳機(jī)產(chǎn)線做質(zhì)檢。

這在以往簡(jiǎn)直是“噩夢(mèng)”難度。

因?yàn)槊總€(gè)耳機(jī)殼本身不大，曲面結(jié)構(gòu)，還高度反光。光一打就亂反射，角度稍微不對(duì)，就看不清缺陷。過去都是靠人工一個(gè)個(gè)檢查，但工人反復(fù)翻看，會(huì)疲勞，所以有時(shí)候會(huì)漏檢。

問題產(chǎn)品流出去，客戶就會(huì)投訴，甚至整批退貨。

現(xiàn)在，這件事交給了AI。AI機(jī)器從多個(gè)角度拍照，一個(gè)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(shí)別、判斷。

整個(gè)過程，只需要兩秒內(nèi)。而且是像素級(jí)檢測(cè)。哪怕很細(xì)微的劃痕，也能穩(wěn)定識(shí)別。

比起檢測(cè)，操作機(jī)器人是更難的一塊。

以往，家電行業(yè)有個(gè)典型問題，產(chǎn)品更新快，型號(hào)多。

但傳統(tǒng)自動(dòng)化是“為單一產(chǎn)品設(shè)計(jì)”的，很難泛化到其他產(chǎn)品上。所以到最后很多環(huán)節(jié)，還是要靠人。

思謀的做法是，利用端到端AI，直接驅(qū)動(dòng)操作，用一套系統(tǒng)，適配多種產(chǎn)品。

從數(shù)據(jù)看，機(jī)器人業(yè)務(wù)增長(zhǎng)很快。2023-2025年，該業(yè)務(wù)收入從1.41億元增長(zhǎng)到4.36億元，占總收入的40%。

如果把機(jī)器人比作手的話，傳感器和智能體軟件系統(tǒng)就是生產(chǎn)線上的“眼和腦”。

傳統(tǒng)工業(yè)視覺，大多數(shù)是拍完圖，丟到服務(wù)器或者云端再處理。鏈路長(zhǎng)、延遲高，而且對(duì)算力依賴很重。

現(xiàn)在的做法，是把AI直接放到設(shè)備端，在邊緣側(cè)，就完成感知和決策。

核心優(yōu)勢(shì)在于，能夠以極少的樣本輸入（僅需10個(gè)訓(xùn)練樣本）在算力受限的硬件上實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)推理。

目前，公司傳感器產(chǎn)品主要兩類：

一類是視覺傳感器，用于檢測(cè)、分類、測(cè)量。

一類是讀碼器，用于復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別和追溯。

2025年，這塊業(yè)務(wù)收入大約7500萬(wàn)元，2023年只有1300多萬(wàn)。也就是說，兩年復(fù)合增速136%。

而智能體軟件系統(tǒng)，其實(shí)是整個(gè)體系的“中樞”。

其核心產(chǎn)品ViMo是全球首個(gè)內(nèi)置專為端到端執(zhí)行任務(wù)而設(shè)計(jì)的AI智能體的工業(yè)視覺軟件，能夠協(xié)調(diào)云、邊、端環(huán)境中的模型與工作流程，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的模型訓(xùn)練和設(shè)備診斷。

2025年，智能體軟件系統(tǒng)的收入已經(jīng)達(dá)到3.42億元，三年復(fù)合增速約51.7%。

而在這三個(gè)智能體業(yè)務(wù)背后，是公司的自研模型IndustryGPT。

簡(jiǎn)單來說，這是一個(gè)專門針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景訓(xùn)練的多模態(tài)模型。相比通用大模型，它更強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的可控性和精度。

以推理環(huán)節(jié)為例，在很多工業(yè)流程里，往往高度依賴工程師的豐富經(jīng)驗(yàn)，而IndustryGPT可以把復(fù)雜任務(wù)拆解成多步流程，再完成推理、決策和執(zhí)行編排。

本質(zhì)上，就是把“老師傅的經(jīng)驗(yàn)”，變成可以復(fù)制的系統(tǒng)能力。

從整體看，思謀科技其實(shí)構(gòu)建了一套自動(dòng)化的生產(chǎn)系統(tǒng)：上層是機(jī)器人，中間是傳感器和軟件，底層是模型。

最終目標(biāo)是讓生產(chǎn)系統(tǒng)，從“自動(dòng)執(zhí)行”，走向“自主決策”。

/ 03 / 虧損收窄背后的三個(gè)隱憂

從招股書看，這套AI加持的產(chǎn)品體系，已經(jīng)為公司帶來了明顯的增長(zhǎng)。

先看機(jī)器人，2023到2025年，客戶數(shù)從77個(gè)增長(zhǎng)到120個(gè)。單個(gè)客戶收入，從182萬(wàn)提升到363萬(wàn)，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(shì)，也出現(xiàn)在其他兩條業(yè)務(wù)線上。

過去兩年，智能體軟件系統(tǒng)客戶數(shù)從62個(gè)增長(zhǎng)到122個(gè)，客單價(jià)從240萬(wàn)提升到281萬(wàn)；邊緣AI傳感器，客戶數(shù)從65個(gè)增長(zhǎng)到251個(gè)，客單價(jià)從20.6萬(wàn)提升到29.8萬(wàn)。

客單價(jià)增長(zhǎng)，直接帶動(dòng)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(jīng)調(diào)整凈虧損，從3.94億元收窄到2.72億元。

結(jié)構(gòu)上看，提升主要來自兩塊機(jī)器人和智能體軟件系統(tǒng)。

2023到2025年，機(jī)器人毛利率從22.9%提升到29.4%；智能體軟件系統(tǒng)則從38.8%提升到53%。

其中，智能體軟件系統(tǒng)更是成為盈利改善的關(guān)鍵。智能體軟件系統(tǒng)收入占比只有31.5%，卻貢獻(xiàn)了53%的毛利。

雖然公司增長(zhǎng)很快，且盈利也在改善，但也有不小的隱患：

第一是競(jìng)爭(zhēng)，思謀科技雖然已經(jīng)做到國(guó)內(nèi)第一，但市場(chǎng)份額只有5.8%。這是一個(gè)高度分散、競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)。

第二是增長(zhǎng)結(jié)構(gòu)。機(jī)器人業(yè)務(wù)2025年客單價(jià)同比提升38%，但客戶數(shù)量基本沒有增長(zhǎng)。反觀智能體軟件系統(tǒng)，2025年客戶數(shù)量在增長(zhǎng)，但客單價(jià)有所下滑。

這一定程度上反映出價(jià)格和規(guī)模化擴(kuò)張之間仍然需要有更好的平衡。

第三，雖然業(yè)務(wù)聽起來很“性感”，但從實(shí)際看仍然是一個(gè)重交付的模式。

一個(gè)比較明顯的體現(xiàn)是，在收入增長(zhǎng)最快的2024年，公司的研發(fā)費(fèi)用從2.83億增長(zhǎng)到3.88億，其中絕大部分來自技術(shù)服務(wù)開支，從0.39億增長(zhǎng)到1.42億。

總體來看，AI確實(shí)帶動(dòng)了思謀科技的收入增長(zhǎng)，也改善了盈利能力，但想要實(shí)現(xiàn)規(guī)模化盈利，仍然有很長(zhǎng)的路要走。

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