毛利率连涨6年，这家工业AI公司靠什么首次盈利？

工业智能体正在从演示走向工厂车间。8月27日，创新奇智发布了升级后的AInnoGC工业本体智能体平台及三款工业智能体套件，并透露已有上百个不同类型的智能体进入制造企业生产环境。这家工业AI龙头的动向，把前沿智能体转化为工厂生产力的速度，摆到了台面上。

发布会前一天，创新奇智交出的2026年上半年财报，为这一进展提供了注脚：营收8.29亿元，同比增长18.6%；首次实现半年度调整后盈利，经调整利润为320万元，同比增幅147.8%。更值得关注的是，公司毛利率已连续第六年、连续11个报告期稳步提升，主业聚焦度也连续六年增强。

平台升级，智能体进入核心生产环节

升级后的AInnoGC平台，形成了“Ontology（工业本体）+Harness Engineering（驾驭工程）+AI Coding”三位一体的开发方式，并在本体、工作流及评测体系上实现自动化运行三项升级。基于此，创新奇智推出了AEAM设备管理智能体套件v2.0、AEMS能源管理智能体套件v2.0和AMI制造数据分析智能体套件v3.0，将能力延伸到设备故障处置、能耗异常分析、智能查数和根因分析等具体生产流程。

创新奇智CTO李凡告诉智东西，公司自2025年下半年启动工业本体相关客户工作，2026年3月正式发布平台，目前已有上百个不同类型的智能体在生产环境落地。在一家全球头部玻纤生产企业的成都工厂，创新奇智将智能体与机器学习模型、视觉算法结合，应用于原料配方调整、窑炉状态监测和拉丝异常分析等环节——系统可根据物料属性变化微调配方，实时监测窑炉指标，并在断丝后追溯前端原因。

这意味着，工业智能体正在从智能问答、数据查询等外围场景，进入配方调整、工艺监测和异常分析等核心生产环节。这种转变，也直接反映在了公司的经营数据上。

半年报里的“高质量增长”

2026年上半年，创新奇智实现营收8.29亿元，同比增长18.6%；其中“AI＋制造”业务收入占比进一步提升至81.5%。毛利额2.94亿元，同比增长20%；毛利率升至35.4%，较去年同期提高0.4个百分点。这是公司连续第六年、连续11个报告期实现毛利率稳步提升。

经营质量也在同步改善。应收账款周转天数降至99天，为近年来最佳水平，明显优于行业平均的200至300余天；经营活动现金流净流出收窄至约1500万元。首次实现半年期经调整后盈利，经调整利润为320万元，同比增幅147.8%。

创新奇智执行董事兼CEO徐辉告诉智东西，公司也曾经历过更注重规模扩张、对现金流和应收账款重视不足的阶段。在他看来，“质量比数量更重要，持续健康比速度更重要”。自2023年下半年起，公司开始强化项目质量、回款和现金流管理，主动减少需要大量垫资、回款周期过长的统包项目。一个典型的例子是：公司曾主动放弃一个已经中标、金额约1.4亿元的新能源汽车项目，原因就是账期过长。

在提高项目筛选标准的同时，创新奇智并未压缩关键技术投入。徐辉称，公司研发投入率仍保持在25%左右，继续投入工业大模型和智能体技术。营收、毛利率、应收账款和调整后利润的同步改善，构成了此次业绩“高质量增长”的主要依据。

竞争焦点转移：从模型到落地能力

技术能力和经营质量的提升，背后是创新奇智对客户需求、商业模式和产业趋势的长期判断。随着基础模型逐步成为基础设施，工业AI的竞争重点将从模型本身，转向能否找到真实需求、进入企业核心流程，并把现场经验转化为可复制的产品能力。

李凡认为，工业智能体落地的第一步不是开发，而是帮助客户清楚地定义问题。很多生产经验和业务逻辑并没有完整记录在文档或数据库中，团队需要深入客户现场，与生产、信息化等部门反复沟通，筛选应用场景，共同梳理业务逻辑，才能让智能体真正适配企业的实际业务。

关于智能体从开发到落地所需的时间，李凡称，简单、相对标准化的智能体整体约需1至2周，其中纯开发可能只需1至2天；而复杂工艺项目则可能需要数月。AI Coding可以压缩软件开发环节，但业务梳理、数据接入和现场验证仍是工业智能体落地不可跳过的工作。

不同项目在落地周期上的差异，说明工业智能体规模化不能依靠为每个客户从头开发。创新奇智的策略是：先在头部客户中解决复杂问题，再将共性能力沉淀至平台和行业套件，复制到需求相近的客户中。

不卷模型，卷现场

徐辉告诉智东西，随着基础模型逐步成为类似水电的基础设施，行业应用公司的价值将更多来自客户现场和核心业务流程。创新奇智因此不参与基础模型和算力的重投入竞争，而是将模型能力与企业数据、业务逻辑和行业经验结合，推动工业智能体在制造场景落地。

这一路径也获得了客户的认可。在发布会同期举办的圆桌对话上，Bentley全球高级副总裁兼大中华区总经理李旭东称：“工程设计行业对结果准确性有着严苛要求，可靠性是选用AI技术的首要考量。创新奇智将工业本体与Harness工程融入智能体体系，有效提升AI任务执行准确度，对行业AI落地具备很高参考价值。”他透露，双方已启动AI辅助审图相关能力建设，并将共同探索在工业本体方面的深度合作。

整体来看，创新奇智想解决的不只是单个智能体能否开发出来，还包括一次项目形成的经验能否沉淀和复用。只有减少后续项目重复开发的成本，工业智能体才能从客户现场的定制项目，进一步走向行业化和规模化应用。

结语：从单点开发到规模化探索

从平台能力升级、三款套件发布，到上百个智能体进入制造企业生产环境，创新奇智的工业智能体正从技术演示和单点开发走向真实生产流程。这一落地进展与经营表现形成呼应：在保持较高研发投入的同时，实现了业务增长与经营质量改善。

创新奇智的技术路径反映出其对工业智能体竞争重点的判断：模型能力只是基础，能否进入真实生产流程并实现规模化应用更为关键。对于这家公司而言，能否持续将客户现场的经验转化为可复制的产品，将决定这门生意能做多大。