赛美特上榜中国独角兽企业榜单:工业AI的竞争要回归制造现场

近日，长城战略咨询正式发布《GEI中国独角兽企业研究报告2026》，赛美特凭借在工业软件与人工智能领域持续的技术创新能力，以及先进制造场景的规模化落地实践，成功入选2026 GEI中国独角兽企业榜单。

中国独角兽企业不仅代表企业的成长潜力，更体现其技术创新能力、产业价值与未来发展空间。此次入选，是行业和资本市场对赛美特长期深耕工业软件、持续推动AI赋能先进制造的认可，也让我们更加坚定一个判断：工业AI的发展，已经从技术探索进入产业落地的新阶段。

这一判断，也在2026世界人工智能大会（WAIC）上得到了进一步印证。

作为全球人工智能产业的重要风向标，本届WAIC聚焦大模型、智能体（Agent）、具身智能、AI基础设施等前沿方向。其中，工业AI成为大会最受关注的话题之一。

与过去关注模型参数、算力规模不同，今年大会释放出的一个鲜明信号是：AI正在从展示能力走向交付能力，从实验室走向制造现场。

无论是工业智能体、工业世界模型，还是工业AI一体机、智能算力平台，大量创新成果都围绕一个共同目标展开——如何真正解决企业生产经营中的复杂问题，形成可复制、可交付、可持续创造价值的工业AI解决方案。

在赛美特看来，这意味着工业AI的发展正呈现三个确定性趋势：

🔹首先，AI正从单点应用迈向全流程协同。 

智能体不再局限于质检、巡检等单一环节，而是逐步参与生产调度、设备管理、工艺优化、知识管理等核心业务流程，推动制造体系向更加自主、高效的方向演进。 

🔹其次，产业竞争正从模型能力转向场景能力。 

企业更加关注AI是否真正理解工业流程、工艺逻辑与业务规则，是否能够持续创造生产价值，而不是停留在模型能力展示。 

🔹第三，工业软件正在成为工业AI落地的重要底座。

AI只有建立在完整的数据体系、业务流程和行业知识基础之上，才能真正融入制造现场，实现持续学习与优化。这些变化，也与赛美特近年来坚持的发展方向高度一致。

工业AI不同于通用AI。

先进制造具有工艺复杂、设备众多、实时性要求高、业务流程长等特点，仅依靠通用大模型，很难直接解决生产现场的实际问题。真正决定工业AI价值的，是企业是否拥有长期积累的工业知识、真实生产数据，以及复杂场景的工程化能力。

因此，赛美特始终坚持以工业软件为基础，以真实制造场景为牵引，推动AI与工业软件深度融合，而不是简单地将大模型能力叠加到产品之上。

多年来，赛美特持续深耕半导体、光伏等先进制造行业，围绕生产制造、设备管理、质量控制、物流调度等核心业务，构建覆盖制造全流程的工业软件体系，并不断沉淀行业Know-How和工业数据资产。

正是这些长期积累，成为工业AI真正落地的重要基础。

围绕先进制造场景，赛美特以PlantU系列智能工业软件为核心的数智化底座，实现生产、计划、品质、设备、物流等业务的一体化协同，为AI提供统一、可信的数据基础。

在此基础上，赛美特持续推进AI能力建设，将Data Insights智能数据分析、KMS知识库管理平台、Multi-Agent多智能体协同等能力深度融入工业软件体系，让AI不仅能够理解数据，更能够理解业务。

目前，相关能力已广泛应用于设备智能运维、生产调度优化、知识问答、质量分析、良率提升等多个制造场景，帮助客户持续提升生产效率、优化运营质量、增强制造韧性。

在赛美特看来，工业AI不是替代工业软件，而是在工业软件基础上的智能升级；不是简单接入大模型，而是让AI真正理解制造、服务制造。

2024年图灵奖得主、阿尔伯塔大学教授理查德·萨顿（Richard S.Sutton）在在本届WAIC主论坛提出，智能体设计是在工厂中完成的，在实验室中完成的。在广阔的世界里，对于一个理想的智能体来说，学习、规划、发现抽象概念，都必须在运行时发生。

这一观点，与赛美特长期坚持的发展理念高度契合。

工业AI的发展，最终要回归真实产业、真实工厂、真实业务。只有扎根制造现场，持续沉淀行业知识，才能让AI真正创造价值。

此次入选中国独角兽企业榜单，不仅是对赛美特创新能力和成长潜力的认可，更体现了行业对工业AI发展方向的新判断——未来，比拼的不再是谁拥有更大的模型，而是谁真正理解工业、理解工艺、理解生产，并能够持续创造可量化的产业价值。

面向未来，赛美特将继续坚持“软件成就智造，AI驱动价值”的理念，持续深耕先进制造领域，加快工业软件与AI深度融合，围绕工业智能体、物理AI、制造知识工程等方向持续创新，以更加成熟、可复制、可交付的工业AI解决方案，助力中国先进制造迈向更高水平的智能化发展。