2025年，两起资本事件勾勒出人工智能发展的分水岭：通用智能体新贵Manus被Meta收购，中国工业智能体企业炽橙科技则获三家世界500强国企联合投资。这标志着一个时代的转向——大模型基座的竞争格局初定，价值创造的主战场正加速向应用层迁移，垂直深耕的智能体时代全面来临。
Manus一夜嫁入豪门，通用智能体的华丽转身与必然归宿
Manus的崛起是典型的硅谷叙事：凭借对现有大模型卓越的“编排”能力，而非底层原创，它在两年内实现估值百倍增长，最终被Meta迅速收入囊中。这起收购为AIGC创业的上半场划下注脚：再造一个“OpenAI”的窗口正在关闭，巨头林立的基础层格局已基本成形。
Manus的成功证明了智能体作为独立产品的商业潜力，但其被整合为Meta生态“组件”的命运，也揭示了通用路径的深层局限。它在轻量、通用的办公场景中游刃有余，却难以深入工业制造、医疗、金融等需要深厚行业知识与高可靠性的垂直领域。据不完全统计，2025年全球超60%的新生AI公司定位为“垂直领域智能体提供商”，资本与技术向应用层聚集的趋势已不可逆转。
深潜的序章，三家国企的协同与工业智能体的闭环
去年第一季度，科技观察者徐鑫在《数智前线》的文章中，就将炽橙科技的核心产品称为“工业版的Manus”。这家位于杭州的AI智能体企业，工程师们正在为一台大型船舶发动机调试新一代工业智能体系统。这些系统能够理解设备运行参数、解析震动频谱、预判潜在故障点，并生成维修方案——这一切在本地服务器完成，数据不出厂，响应延迟低于500毫秒。
“工业智能体的战场在车间，不在办公室。”炽橙科技CEO纪尧华指出，与通用智能体的“轻资产、快扩张”模式不同，工业智能体必须遵循“重投入、深积累”的长期主义逻辑。
三家世界500强国企的联合投资，构成了一幅精密的战略拼图。这不是简单的财务投资，而是产业生态的深度构建。
“这三家国企的协同，形成了‘数据+算力+场景’的完整闭环，”一位行业分析师评价道，“这是海外玩家永远无法复制的独特优势。”
炽橙科技的技术筑基，工业为何必须是专属智能体的战场
炽橙科技的工业智能体之路始于2015年。当时，创始人纪尧华带着浙大CAD&CG国家重点实验室的技术基因，选择了一条看似不那么性感的赛道——工业可视化。
创业初期，他们曾为一家泵阀企业开发AR维修培训系统，却因100万成本与5万客户预算的巨大差距碰壁。这次失败让他们深刻认识到：工业技术必须兼顾先进性与经济性。
随后的八年时间里，炽橙科技默默构建工业智能交互底座（CCHUB），这一系统支持100+种工业协议适配，能打通PLC、传感器、CAD图纸等多源数据，将数据准确率提升至99.7%以上。
当2022年ChatGPT横空出世，炽橙科技迅速将积累的知识工程能力升级为Gnosis真知工业垂域大模型。与通用大模型的“对话逻辑”不同，这款模型聚焦“工业任务闭环”——通过“垂域大模型+行业小模型”的混合架构，能够理解复杂工业指令，拆解故障排查、工艺优化等任务，决策错误率控制在0.05%以下。
在核电站场景中，其装备AI维修助手将新员工培训周期从3个月压缩至1.5个月；在汽车焊接生产线，通过实时优化工艺参数，让缺陷率下降25%，单工厂年节约成本超800万元。
工业制造的核心痛点，从来不是“缺一个能聊天的AI”，而是“缺一个能解决实际问题的工业大脑”。长期以来，中国制造业面临三重困境：
数据孤岛难破，工厂里的PLC、传感器、MES系统、CAD图纸分属不同协议体系，数据无法互通。
经验传承断层，老工程师的“手感”“听感”等隐性经验难以复制，新员工培养周期长达数月。
自主可控焦虑，海外工业软件核心代码闭源，单场景部署成本超千万，中小企业根本用不起。
这些痛点，恰恰是通用智能体的“盲区”。Manus这类聚焦轻办公场景的产品，依赖海外大模型底座，既不懂工业协议，也没有安全容错机制，面对高温、高压、高安全要求的工业场景，只能“望洋兴叹”。
而工业智能体的核心价值，正是成为破解这些痛点的“生存工具”。它不是简单的“工业版ChatGPT”，而是集“数据翻译官、经验沉淀库、安全决策脑”于一体的综合解决方案——能打通多源数据，能复刻专家经验，能在零容错场景下稳定运行。
未来已来：从“噱头”到“基石”的确定性变革
面对中国玩家的崛起，西门子、达索等海外巨头试图调整，但受制于传统架构与路径依赖，其解决方案往往笨重、昂贵且本地化不足。中国路径则凭借“自主垂域模型+国资协同+场景深耕”实现了换道超车。
根据行业预测，2025-2028年将是工业智能体规模化爆发的关键期，行业将迎来三大确定性变革：
垂域深耕取代通用泛化，未来，“大而全”的通用智能体将被淘汰，“专而精”的专家型智能体成为主流。到2028年，15%的工业日常决策将由垂域智能体自主完成，像炽橙这样扎根核电能源、船舶重工、装备制造业等细分领域的玩家，将凭借数据积累和机理模型优势，构建难以逾越的壁垒。
人机协同成为标配，工业场景的高安全性要求，决定了“人在回路”是不可动摇的底线。未来三年，“AI做分析、人类做决策”的协同模式将普及，故障平均修复时间将缩短40%。
中国标准走向全球，随着自主化技术的成熟，中国将牵头制定工业智能体的数据接口、安全规范、性能评估等行业标准。到2028年，中国工业企业AI支出将达到900亿元，国产芯片、自主大模型、工业协议适配的全链条生态将成型。
当Meta将Manus收入麾下，通用智能体找到了作为“组件”的归宿；而当三家世界500强国企集体押注杭州炽橙科技，中国工业智能体正在走出一条独特的“主角之路”。
这条路，不追逐短期流量与估值狂欢，而是十年如一日深耕工业场景，一砖一瓦构建自主技术体系。在这条路上，资本不再是单纯的财务工具，而是产业协同的黏合剂；技术不再是炫目的噱头，而是解决实际痛点的实用工具。
工业智能体的未来，不在硅谷的实验室里，而在中国大江南北的生产线、沿海诸多码头的造船坞、正在崛起的核岛与风电场里——这些才是检验技术价值的最终考场。