能思考、会执行，卡奥斯的“AI员工”已经走进工业一线

“大家好，我是爱卡，请大家跟我一起见证，一座‘灯塔工厂’的诞生吧……”5月15日，在“齐鲁制造会客厅”活动现场，卡奥斯COSMOPlat的AI员工“爱卡”登台亮相，向参会者介绍了COSMO-iMOM孪生制造一体化平台与COSMO-iEMS能碳管理平台两大工业AI产品及落地成果。

而除了登台演讲的“爱卡”，依托天智工业大模型，以“一行业一模型、一场景一智能体”为路径，卡奥斯COSMOPlat正在将更多拥有工业能力“特长”的“AI员工”送入千行百业的车间、工厂、园区，助力制造业降本增效、节能减碳、加速创新，让工业AI成为真正的“生产力”，为企业创造看得见的价值。

能思考会执行，不做“屏幕里的大脑”

过去，AI在工业领域的应用，更多停留在问数、办公、知识问答等场景，像是一个“锁在屏幕里的大脑”。而想要打破这种困境，一是要为“大脑”装上四肢，也就是实现从自然语言到设备能“听懂”的工业指令、算法的转化，二是要让“四肢”能协调配合，做好同一件事，也就是实现多场景、多智能体的协同。

脱胎于海尔制造业和数智化实践，卡奥斯COSMOPlat具备“懂工业”的天然优势。平台积累了大量产业Know-How，具备了将行业知识与AI技术深度融合的能力，不仅可以帮助大模型分辨工业场景的需求、理解工业语言，还能够针对任务、需求的多样性，从内置的机理模型与200多个专家算法库中，自主调度合适的算法或通过多智能体融合解决问题。

而这也让平台有能力去打通工业AI从“思考”到“行动”的全流程，创造出能决策也会执行的“AI员工”。例如，在能源领域，依托卡奥斯能碳大模型，平台开发训练出iEMS Claw能碳全域中枢大脑，打造云边协同节能方案。云侧依托iEMS Claw全域中枢大脑，为企业用能构建智能调度、能耗分析、自动巡检、故障诊断、智能维保等六大专业智能体矩阵，通过多智能体协同实现全域精准节能。边端AI智控一体机则兼容多工业协议，拥有边缘计算、本地 AI 决策、云边升级能力，可实现AI智能联控、状态监控、节能诊断与告警交互等。

通过“大模型+专家模型+多智能体交互”架构，卡奥斯COSMOPlat构建能源微网复合调度、空压机联控调度等专家模型，并创新了用户交互形态，打造“能源小智”全域智能助手。在厦门天马微电子，这位会管能源的“AI员工”已经在帮企业赚钱。基于卡奥斯COSMOPlat的AI技术和能碳管理能力，这家泛半导体龙头企业打造出全国首个集中式制冷空调机房碳信用项目，最终将机房的系统能效比（EER）提升至6.22，并把减下来的“碳”挂牌上市，每吨卖出65元，完成从“被动减碳”到“主动赚碳”的跨越。

目前，以价值创造为导向，平台已构建起涉及工艺优化、设备管理、质量检测、节能降碳等场景的40多个高价值智能体，覆盖家电、石化、泛半导体等多个行业，深度服务海尔集团内部全品类工厂及石化、钢铁、消费电子、高端装备等多个领域的头部企业，取得了良好的赋能成效。

生态开放共享，加速工业AI普及

在“齐鲁制造会客厅”活动现场，卡奥斯物联科技股份有限公司总经理柴纪强曾表示：“过去我们讲行业建设可能是线性的，现在人工智能时代，产业发展可能会是一个网状的，所有行业、上下游围绕着价值，在生态中做出自己的贡献。”

如他所言，当下，工业AI的产业基础并未完全成熟，仍需产业各界自行填补。这既是中国工业AI规模化的瓶颈，也是卡奥斯COSMOPlat等本土科技企业的发展机遇。在此背景下，依托天智工业大模型和自有智能体技术，卡奥斯COSMOPlat推出天启COSMO Claw智能体开发平台,并与鲲鹏、海光信息、联通、东方国信、黑湖科技等行业头部企业达成深度合作，协同共建工业智能体开发生态。

同时，平台发布了COSMO-iMOM孪生制造一体化平台与COSMO-iEMS能碳管理平台两大工业AI产品，为企业数智化、绿色化赋能赋智。通过将已成熟落地的最佳实践沉淀为产品，平台可以让更多企业能以可控成本直接调用已被验证过的先进能力，省去了中小企业逐个定制的高昂成本，又避免了方案适配难、水土不服的问题，进一步推动工业AI实现普惠。

其中，COSMO-iMOM孪生制造一体化平台正是源自卡奥斯COSMOPlat赋能灯塔工厂的实践沉淀。产品将虚拟制造和物理制造深度融合，覆盖企业从工厂规划建设到生产运营，再到优化迭代全生命周期，打造出人工智能时代的“工厂大脑”。依托该产品，卡奥斯COSMOPlat赋能汽车连接器企业顺科搭建起数据统一、信息贯通、业务协同的制造运营平台，助力企业实现客户订单准交率提高30%，人均效率提高30%。

从底层技术到平台生态，再到规范化、可复制的产品，卡奥斯COSMOPlat正在把技术精准嵌入工艺优化、生产调度、能碳管理的每一个关键环节，让工业AI成为企业的实干工具，让技术成为可量化、可规模化的价值。

而可见的价值，也将成为工业AI普及的基点，驱动更多算力、数据与模型与工业真实需求深度绑定，进一步推动生产方式的智能化、绿色化升级，真正实现实体制造与人工智能的“双向奔赴”。