六年深耕，走到關鍵節點。

3月16日，工業AI龍頭企業思謀科技（SmartMore）遞表港交所，摩根士丹利、中金公司、德意志銀行為聯席保薦人。作為工業AI賽道跑出來的重要代表企業，若成功登陸港股市場，思謀科技有望成為資本市場上的“工業AI智能體第一股”。

自2021年起，思謀科技已連續5年入選《胡潤全球獨角獸榜》。在最新發布的《2025胡潤全球獨角獸榜》中，思謀科技以90億元人民幣估值位列第1028位。

站在工業智能化加速滲透的時間節點，這一輪IPO，也被視為工業AI從技術探索走向規?；瘧玫闹匾盘?。

01.

“為生產線裝上智慧大腦”

思謀科技創始人賈佳亞，本科畢業于復旦大學計算機系，后赴香港科技大學攻讀博士，并長期任教于香港中文大學和香港科技大學。他在計算機視覺領域深耕二十余年，累計發表頂級論文200余篇，總引用量超過10萬次。

在學術體系之外，他培養的學生中，包括商湯科技董事長兼CEO徐立等產業代表人物，其研究成果亦持續向產業轉化。

思謀科技創始人 賈佳亞

圖源：網絡

2017年，賈佳亞加入騰訊優圖實驗室，推動AI視覺技術走向產品化。兩年時間，他做出關鍵判斷——AI的價值不在于模型本身，而在于真實生產體系中的可執行能力。

基于這一判斷，賈佳亞2019年創辦思謀科技，正式切入智能制造。

創業初期，思謀科技的切入口是工業視覺軟件，通過深度學習算法替代工業檢測中的人眼，服務3C電子與精密制造客戶。隨著大模型技術的發展，公司逐步從軟件提供商，轉向系統級解決方案提供者。

圖源：思謀科技招股書

思謀科技 以 全球首個工業多模態大模型IndustryGPT 為核心 ， 構建起一套完整的工業 AI 智能體生態：機器人負責產線上的精密操作，邊緣AI傳感器充當現場感知的末梢，智能體軟件系統則調度全局。算法、軟件、硬件全部自己打通，讓工業AI從“單點賦能”變成了系統級的能力。

02.

從規模擴張到技術沉淀

隨著核心業務持續放量，思謀科技的營收進入上升通道。

招股書顯示，2023年至2025年，公司營收分別達4.85億元、7.56億元和10.86億元，兩年間規模翻了一倍有余。

圖源：思謀科技招股書

毛利率也在同步改善。招股書顯示，2023年至2025年，思謀科技整體毛利率分別為30.5%、32.3%和37.3%；同期毛利潤分別為1.48億元、2.44億元和4.05億元。

截至2025年底，思謀科技已累計交付約14萬臺工業AI智能體，服務全球730多家客戶，覆蓋特斯拉、卡爾蔡司、立訊精密、京東方、中國中車等頭部制造企業，機器人累計檢測產品及零部件超過170億件。根據CIC灼識咨詢的資料，思謀科技是2025年中國收入規模最大的工業AI智能體提供商，也是首家實現工業AI智能體大規模、跨區域、多場景部署的企業。

從商業模式上看，思謀科技的業績增長建立在場景落地與深度綁定之上。這一模式在早期階段，對研發、交付及組織能力提出更高的要求，也決定了公司仍處于投入驅動的擴張階段。

圖源：思謀科技招股書

招股書顯示，2023年至2025年，思謀科技 經調整 凈虧損 分別為 3.94億元、3.79億元、2.72億元 。相關投入主要用于持續研發、全球化交付體系建設以及行業解決方案深化。

截至2025年末，思謀科技負債規模高于資產，這一財務結構在成長型科技企業中較為常見，本質上體現的是對未來增長的前置投入。

03.

中國“智造”浪潮

思謀科技的上市沖刺，恰好踩中了中國工業智能化的時代風口。

今年1月，工信部等八部門印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，明確提出到2027年推出1000個高水平工業智能體。從“模型”到“智能體”，政策驗收標準已經從會回答轉向能執行。

根據CIC灼識咨詢的預測，中國工業AI智能體市場規模將在2030年突破900億元，年復合增長率超過43%，行業仍處在高速放量期。

圖源：網絡

2025年4月，連續七年入選國家級“雙跨”平臺的浪潮云洲率先落子，在漢諾威工博會上發布知業大模型智能體群，一口氣鋪開12個工業智能體，覆蓋表面缺陷檢測、工藝優化、產線管控和裝備節能等場景，走的是平臺底座加場景復制的路線。

兩個月后，華為進一步把AI Agent嵌入工業體系，在FusionPlant3.0愿景下主打制造業專屬智能體開發和智能應用孵化，并繼續向制造全鏈條智能助手方案延展。

同年8月，中控技術也推出面向流程工業的時間序列大模型TPT2，主攻預測、控制優化和異常預警，已落地化工、石化、電力、制藥等數十個行業、百余家企業，繼續向全域工業智能體體系推進。

在這輪中國工業智能化浪潮中，思謀科技的敘事位置相對順風。在離散制造場景里，思謀科技更早把大模型、視覺感知、機器人和邊緣計算打成閉環，并用真實產線持續反哺模型。

思謀科技圍繞IndustryGPT做了三輪測試，先后對標SuperGPQA、萬題級自建工業基準，以及參照中美工程師執業資格考試框架的高難度評測。結果顯示，IndustryGPT不僅在工業知識廣度上領先，在復雜工業決策和“執業級”工程推理上也壓過了GPT-5.2 Thinking high和Gemini-3.1 Pro。

圖源：網絡

這背后并不只是模型參數的差異，更在于IndustryGPT切入的是制造業最依賴經驗、也最難標準化的方案編制和異常處理。過去，這類工作主要靠資深工程師和老員工支撐，效率低、誤差大，經驗也難沉淀。接入IndustryGPT后，系統可以自動生成制造方案，并在復雜產線中完成異常識別、建單、SOP匹配和歷史案例調用，把零散經驗沉淀為標準流程，把個人能力轉化為組織資產。

這也意味著，工業AI正在從“輔助工具”，走向“生產力系統”。

在工業AI智能體逐步進入規?；涞仉A段的背景下，資本市場正在重新評估這一賽道的價值邏輯，思謀科技通過早期場景深耕與技術閉環構建，已經形成一定的先發優勢，成為工業AI智能體賽道的重要代表企業之一。

此次沖擊港股IPO，既是公司發展的階段性節點，也有望成為工業智能體走向規?；闹匾盘?。

本文由胡潤百富綜合整理

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