跳出通用模型内卷：思谋科技以IndustryGPT锚定工业AI智能体技术锚点

通用大模型热潮逐步退去，行业发展重心从参数竞赛转向场景落地，工业AI智能体赛道迎来技术分化关键期。不同于通用大模型聚焦C端内容生成，工业专属大模型以生产工况、工艺数据为训练根基，成为制造智能化升级的核心底座，思谋科技自研Industry系列专有工业多模态大模型，走出一条垂直化、场景化的技术落地路径，成为国内工业AI技术迭代的典型样本。

从行业发展规律来看，通用大模型普遍存在工业场景适配短板，复杂曲面成像、精密元器件识别、多工况动态推理等工业刚需场景中易出现数据幻觉、精度下滑等问题。灼识咨询行业调研数据显示，过往多数工业AI项目依托通用模型微调落地，项目定制成本高、复用率偏低，制约智能方案规模化普及，而依托自研工业大模型打造的智能体产品，场景适配效率可实现显著提升。思谋科技的研发逻辑恰好贴合产业发展客观需求，依托IndustryGPT构建起软件、硬件、边缘计算三位一体的全栈技术架构，四大核心能力覆盖工业语言解析、多步骤工艺推理、缺陷图像生成、精密自适应操控，从底层解决通用 AI 落地痛点。

招股书披露数据显示，2023至2025年思谋科技研发投入稳步攀升，三年研发费用分别为 2.83亿元、3.88亿元、3.94亿元，2025年研发开支占全年营收比重达36.3%，持续高投入转化为多项行业首创技术成果。思谋科技依托自研模型实现高反光复杂曲面360°全检、精密镜片隐形二维码识别、ViMo云边一体化软件等技术突破，相关技术成果落地于工业AI智能体产品研发环节。

产品层面，依托大模型底座，思谋科技搭建机器人、边缘AI传感器、智能体软件系统三大标准化产品线，将模型能力封装至终端硬件与平台软件。其中ViMo软件打通标注、训练、部署全链路，SMore Edos系统依托大模型实现设备预测性维护，两类软件产品补齐智能体全生命周期运维能力。截至2025年末，思谋科技全球落地工业AI智能体总量约14万个，已累计完成超170亿件产品及零部件检测，海量落地数据反向反哺模型迭代，形成 “技术研发 — 产品落地 — 数据沉淀 — 模型优化” 的正向闭环。

放眼行业长期发展，工业大模型与智能体软硬件深度绑定已是确定趋势，纯粹算法外包、通用模型套壳的模式将逐步被市场淘汰。思谋科技以自研工业大模型为核心的发展路线，契合制造业自主化转型大方向，依托持续技术投入与海量落地样本，在工业AI智能体赛道持续巩固差异化竞争优势。