卡奧斯WAIC首展“工業世界模型”，全棧工業AI破解制造業痛點

自去年第四季度以來，港股市場多家AI原生公司受到投資者持續關注，其背后是“AI敘事”的不斷演進。資本市場對“AI+”的關注，正在由通用模型、應用層和基礎設施，進一步延伸至工業制造等復雜場景領域。

與消費級AI不同，工業AI能夠將工業數據、工業機理、生產流程和現場執行連接起來，讓AI真正進入制造體系的預測、優化、決策和執行環節。

這也使得工業AI成為AI產業鏈中更具場景壁壘和落地價值的新方向。

7月17日-20日，2026世界人工智能大會（WAIC）于上海舉辦。大會期間，卡奧斯COSMOPlat以“工業智變生態致遠”為主題亮相大會，以工業智能體產品為核心，一站式全景呈現平臺覆蓋底層工業AI技術、核心產品、行業應用及產學研生態的工業AI全棧能力。

本屆WAIC上，卡奧斯全球首展的工業世界模型，成為平臺邁向工業AI原生的核心技術底座。據悉，卡奧斯工業世界模型實現了將真實工廠裝進人工智能：以高質量工業數據為燃料，通過本體建模和數字孿生，讓AI理解每臺設備如何運轉、每道工序有什么特性，成為整個工業AI的“地基”，全方位支撐工業智能體的開發與應用。

模型具備本體接地、機理融合、可信可執行三大核心優勢。其中，數據驅動的工業本體圖譜構建技術，為AI提供能看懂、可信任的數據基礎，推動工業AI從可用轉向可信落地。面向復雜場景的工業機理內嵌微調技術則通過知識融合、機理內嵌、模型微調，構建可持續演化的工業知識管理框架，讓AI真正“懂工業”。

在懂工業的新型"工業大腦"的指揮下，從數據、模型到智能體，卡奧斯將AI融入工業全流程，以"數字人"為交互入口、智能體集群為執行單元，推出三大AI智能體產品：COSMO-Sphere聚焦企業戰略層，以CEO數字人助力企業數據治理與AI實時推演決策；COSMO-iMOM聚焦生產落地，以廠長數字人統籌調度柔性換產、設備管理、質量管控等生產智能體，拆解訂單目標，預判生產隱患，管控產品質量；COSMO-iEMS聚焦綠色低碳，以能源站長數字人實現能效自主優化與動態調控。

而在不久前，卡奧斯已向港交所遞表，有望成為港股“AI+工業互聯網”第一股。如完成上市，卡奧斯將成為港股市場唯一提供工業AI全棧解決方案的服務商。

招股書顯示，卡奧斯依托國家級跨行業跨領域工業互聯網平臺COSMOPlat，沉淀海量工業機理、場景與數據資產，并通過自研天智工業大模型，構建覆蓋“端-邊-云-腦”全鏈路的工業AI全棧技術架構。

沙利文的數據顯示，以2024年收入計，卡奧斯在中國基于平臺的工業數據智能解決方案市場排名第一。

卡奧斯“全棧工業AI”的獨特競爭優勢背后，是一系列關鍵支撐：公司以“BaaS工業大腦”“天數工業大數據”和“天智工業大模型”為底層能力，把多年制造經驗、工業流程理解與算法模型融合，形成可復制、可部署的工業智能軟件與智能體應用。換言之，卡奧斯正在把工業互聯網階段積累的平臺能力，進一步升級為面向真實制造場景的工業AI能力體系。

這套全棧架構形成“數據—模型—智能體”的工業AI飛輪，能夠通過結果反饋持續優化模型，使得企業自身能力“越用越強”。

從打造自主可控的工業互聯網平臺，到探索“AI+工業互聯網”的融合應用，再到率先布局工業AI——卡奧斯COSMOPlat推動自身能力進化的路徑，也是無數工業企業在AI時代尋求“智變”的縮影。

數據智能解決方案：從“AI+工業互聯網”走向“工業AI”

從招股書來看，卡奧斯的業務建立在兩大板塊之上：一是以工業軟件、工業平臺、工業智能體為核心的數據智能解決方案；二是以智能控制器、邊端控制器等智能硬件為核心的物聯網解決方案。

前者決定卡奧斯的工業AI的“能力密度”，后者則決定其進入真實工業場景的“深度”。

卡奧斯的數據智能解決方案部分包括智能制造解決方案、綠色制造解決方案以及專用平臺建設和運營服務。相比傳統工業軟件只針對某一具體場景，卡奧斯數據智能解決方案的價值，體現在其從“平臺服務”向“工業AI能力體系”演進的能力。其核心樞紐正是COSMOPlat平臺，以及在此基礎上形成的工業大腦、工業大數據、工業大模型和工業智能體集群。

招股書顯示，公司圍繞COSMOPlat平臺建立了BaaS（最佳實踐即服務）工業操作系統與BaaS工業大腦兩大底層能力。簡而言之，COSMOPlat就像一個管理工廠、園區等制造體系的“操作系統”，能夠實現提升企業管理的效率、提升制造的良率、降低工廠能耗等價值。

其中，工業操作系統負責工業物聯、資源管理、組件調度等底層基礎設施；工業大腦則以數據為核心生產要素，融合工業知識、數字技術和智能技術，向上支撐工業軟件、工業APP、智能體應用等產品形態。

來源：卡奧斯招股書

卡奧斯在數據智能業務上不只是“做項目”，而是能以公司多年積累數據和Know-how實現智能，并形成可復用的平臺能力——其試圖通過平臺化、模塊化、標準化的方式，把原本依賴人工經驗的項目交付轉化為可配置、可遷移的產品能力。

如果說工業互聯網的核心，在于打通設備連接、數據采集、流程數字化和平臺協同，在AI時代，卡奧斯的工業AI更接近“可交付生產力”。

卡奧斯在招股書中提到，其核心能力包括“天數工業大數據”和“天智工業大模型”。前者是工業數據治理和價值開發體系，后者則是面向工業場景的大模型能力底座。兩者結合的價值在于，企業可以基于模型形成預測、優化和決策能力。

招股書披露，截至2025年9月30日，公司已積累4700多個機理模型、110多個智能體開發工具，并在多個行業和40多個場景中展開應用。

物聯網解決方案：端側能力構建工業AI“閉環入口”

如果說數據智能解決方案體現的是卡奧斯工業AI的“腦”和“中樞”，那么物聯網解決方案則構成其進入設備端、邊緣側和執行層的入口。

卡奧斯的物聯網解決方案包括變頻智控解決方案和系統智控解決方案，核心產品是嵌入控制算法和智能物聯能力的控制器、邊端控制器等，面向家電、商用設備、動力電池、汽車等多種終端場景。

從表面看，這類業務更接近傳統電子控制器制造，放在工業AI全棧架構中，其價值是能幫助卡奧斯深入設備層、運行層和執行層，獲得真實工業數據輸入與控制反饋，形成“數據采集—模型判斷—智能體執行—結果反饋”的飛輪：

首先，它是工業數據采集和執行閉環的入口。

以卡奧斯的客戶項目“上海卡薩帝智能工廠弱電集成項目”為例，卡奧斯建設的物聯系統數據集成平臺，以數據為核心，將數據機房、網絡系統、監控系統、門禁系統、會議系統、車輛管理系統、廣播系統、考勤系統、環境監測等共12個弱電系統納入物聯集成平臺，實現系統間數據互聯互通，并以數據平臺為基礎，對弱電系統功能和數據進行統一規劃設計，將數據與廠區域結合，重新設計展現形式，為互聯工廠多系統聯動智能場景提供基礎。

這種能力對于工業場景至關重要，因為工業決策最終要回到設備運行、參數控制和生產優化上。

其次，硬件業務幫助卡奧斯更深地嵌入客戶體系。與純軟件供應商相比，能夠同時提供嵌入式控制器、邊緣節點和軟件平臺，意味著公司可以在客戶的產品端和生產端形成更強綁定。工業客戶通常更重視穩定性、兼容性和長期合作關系，“軟硬一體”的供應能力本身就是壁壘。這也是卡奧斯在家電等領域能夠持續保持競爭力的重要原因。

值得一提的是，在AI時代，邊緣智能的價值正在上升。未來很多工業AI能力不一定完全在云端運行，而是會逐步下沉到現場設備和邊緣節點，實現本地推理、實時分析與自主響應。

結合兩大業務板塊來看，卡奧斯的“軟件”和“硬件”更接近于工業AI垂直整合的“全棧模式”。AI提升軟件能力，也讓硬件不再只是控制器，而成為工業智能網絡中的關鍵節點。

海爾場景沉淀：構建工業數據、機理模型與Know-how壁壘

此前市場對卡奧斯的關注點，較多集中在其與控股股東海爾集團的關系上。但從工業AI角度看，海爾集團對于卡奧斯的意義并不只是客戶或股東，更為重要的是，其構建了工業數智化能力最重要的原生實踐場。

卡奧斯脫胎于海爾制造體系，長期深入家電制造、供應鏈協同、設備管理、用戶交互、大規模定制等真實工業場景。這種長期共生關系，使其不僅獲得訂單，更沉淀了真實、可驗證、可迭代的工業數據和模型實踐經驗。

海爾制造體系之于卡奧斯，不只是業務來源，更是其工業大腦得以訓練和演進的原生土壤。

在AI時代，企業核心的自有數據正在成為一項越來越重要的資產，而工業場景中的高價值數據，尤其稀缺。

工業AI正面臨的一個核心問題即：沒有真實產線數據，模型就無法真正落地；但出于對知識產權泄露的深層擔憂，國內制造企業在分享核心工廠數據時會顯得相對謹慎。當前多數基礎模型仍停留在公開數據集訓練的“紙面階段”，尚未真正觸及帶有機密性的工藝參數與設備工況。如何跨越這道數據信任鴻溝，已成為工業智能化從理想照進現實的關鍵瓶頸。

而卡奧斯的核心潛力，恰恰根植于此——脫胎海爾集團，得以長期深入家電制造、供應鏈協同、設備管理、用戶交互、大規模定制等真實工業場景。這種長期共生關系，使其不僅獲得訂單，更沉淀了最寶貴的底層資產：真實、可驗證、可迭代的工業數據和模型實踐經驗。

對于真實工業場景企業來說，AI模型的算法并非稀缺能力，模型能力更依賴于足夠高質量的真實場景數據，以及將模型在真實生產環境中反復驗證、持續優化的機會。

而且，卡奧斯近年來海爾集團所占營收比例持續下降，“最大客戶”收入占比已從72.2%下降到57.7%。如果未來這一趨勢持續，公司估值邏輯將從“海爾生態衍生企業”逐步向“具備獨立擴張能力的工業AI平臺公司”演進。

來源：公司招股書

運營數字：數據智能業務放量，工業AI價值開始釋放

卡奧斯業務毛利和毛利率分布（來源：公司招股書）

從招股書披露的財務數據看，卡奧斯目前正處于從平臺型工業互聯網公司向工業AI全棧解決方案服務商升級的關鍵階段：收入規模穩步擴張，業務結構持續優化，利潤開始釋放。

推動增長提速的核心正是數據智能解決方案。2025年前三季度，公司數據智能解決方案收入達到12.80億元，較上年同期的8.02億元顯著增長。2025年前三季度，公司實現收入44.21億元，相比2024年同期的36.35億元增長約21.6%，增長出現明顯提速。隨著高毛利數據智能業務占比提升，公司業務結構逐步轉向“硬件入口+軟件平臺+工業AI能力”的復合型結構。

相比收入，卡奧斯利潤端的改善更具信號意義。2023年公司凈虧損8272萬元，2024年實現凈利潤6514萬元，2025年前三季度進一步增長至1.76億元。如果只看持續經營業務，公司2023年虧損2082萬元，2024年盈利7476萬元，2025年前三季度盈利達到1.29億元，趨勢更加清晰。

利潤改善主要來自兩個方面：

一是高毛利數據智能業務占比持續上升。公司整體毛利率在2023年、2024年和2025年前三季度分別為17.8%、18.1%和18.0%。需要提及的是，公司數據智能解決方案毛利率長期維持在30%以上，而物聯網解決方案毛利率約為13%。隨著前者收入占比不斷提升，公司利潤率便隨之改善。

另一方面，隨著AI能力進一步增強，AI逐步在提升企業管理內部的效率。體現在卡奧斯的數據層面，公司費用支出管理效率比明顯提升——2023年、2024年及2025年前三季度，公司銷售及分銷開支率分別為6.3%、5.6%和5.0%，行政開支率分別為7.9%、6.7%和4.9%。

長期看點：從工業互聯網平臺到“工業AI全棧解決方案”的升級之路

卡奧斯的長期看點，不在于它今天有多少收入、多少客戶，而在于它正處在一場從“工業互聯網平臺”向“工業AI全棧解決方案”的戰略升級之中。

這場升級的本質，是將工業互聯網階段積累的場景理解、數據資產和平臺能力，進一步提煉為可復制、可部署、可交付的工業AI智能中樞。

所謂智能中樞，是比“平臺”更上一層樓的能力形態。平臺解決的是連接、采集和協同問題，而智能中樞解決的是理解、判斷和決策問題——它知道工廠里發生了什么、為什么會發生、應該怎么應對，并能將決策指令下發到設備端完成執行閉環。

這一升級的商業意義在于：交付速度從“月”到“天”，商業價值從“線性”到“指數”。

傳統工業互聯網項目往往需要數月甚至更長時間完成定制開發與部署，而智能中樞+智能體集群的模式，使得大量能力可以預置、復用和配置，交付周期大幅壓縮。當交付周期縮短，單位時間內的客戶覆蓋密度提升，邊際成本下降，商業價值從"做一單賺一單"的線性增長，走向"能力越厚、交付越快、客戶越多、數據越深"的復利增長。

驅動這場升級的底層引擎，正是卡奧斯的“工業AI能力飛輪”。

智能中樞（工業大腦）沉淀工業數據、4700多個機理模型、110多個智能體開發工具和行業Know-how；智能體集群基于中樞能力不斷生成和協同，將復雜工業任務拆解為可執行的智能體單元；場景應用是能力進入真實工業現場的落地入口，在質量、設備、能耗、排產、供應鏈等環節解決具體問題；三者疊加，最終形成面向客戶的解決方案。

這套飛輪的內在邏輯是：智能中樞越厚，智能體集群越強；智能體集群越強，場景應用越深；場景應用越深，解決方案越成熟；解決方案越成熟，客戶價值越明確——客戶有價值，卡奧斯才有價值——新的客戶結果和場景數據再反哺智能中樞，飛輪越轉越快。

從資本市場視角看，這一升級路徑意味著卡奧斯的估值邏輯正在發生結構性變化：

短期，公司已完成從虧損到規模化盈利的跨越，高毛利數據智能業務占比持續提升，財務基本面提供安全邊際。

中期，工業AI智能中樞和智能體集群的規模化復制能力，將推動數據智能解決方案收入占比從當前的29%持續提升，帶動整體利潤率和現金流改善。

長期，如果卡奧斯能夠將智能中樞+智能體集群的能力在家電、電子信息、汽車、新能源、半導體、能源化工等復雜制造業中形成跨行業、跨場景的標準化交付能力，其商業模型將從“項目制”轉向“能力復用制”，估值邏輯也將從傳統工業互聯網公司的框架中走出來。

總體而言，卡奧斯的長期價值，是成為工業AI智能中樞的構建者和工業AI全棧解決方案的定義者。

作為港股“AI+工業互聯網”第一股，卡奧斯依托COSMOPlat沉淀的工業機理、場景與數據資產，以天數工業大數據為底座，以天智工業大模型+細分機理小模型為智能中樞，以工業智能體集群為落地載體，正在構建覆蓋制造、經營、品控、能耗等核心業務場景的端到端解決方案。

這套“數據—模型—智能體”的閉環飛輪，最終指向的不是概念層面的AI展示，而是把工業AI能力轉化為可量化的降本增效成果。對于資本市場而言，卡奧斯的稀缺性也正在于此：相比于“AI模型公司”，卡奧斯是從真實制造場景中長出來的工業AI全棧解決方案服務商。

來源：IPO早知道