这是一场关于“万物智行”的静悄悄的转变。

站在2026年的时间节点回望，我们不得不承认，过去十年科技界最大的误解，或许就是低估了“物理世界数字化”的艰难程度，却又高估了“云端大模型”对边缘侧的即时颠覆力。

在刚刚结束的2026中国AIoT产业年会上，我曾抛出一个观点：十年感知，我们让设备看到了世界；五年互联，我们让设备开始协同运作；而今天，我们正在走向真正的智能体时代；未来十年，我们要解决的是“万物智行”的问题，即让每一个节点都能独立感知、决策并执行。

这其中的分野在于，“智联”解决的是连接与展示，而“智行”解决的是感知、决策与执行。

当市场充斥着各种参数惊人的通用大模型，当资本疯狂追逐汽车电子的红海时，一个更为本质的问题浮出水面：这些飘在云端的智慧，究竟有多少能真正下沉到工业的毛细血管里？有多少能在一个算力极其有限的微控制单元里，去指挥一台洗衣机的转动、去优化一道波峰焊的工艺？

带着这样的疑问，我走进了位于青岛胶州的卡奥斯创智物联工厂。

这是一家在资本市场上并不喧嚣，但在产业深处却拥有惊人统治力的“隐形冠军”。在这里，我看到的不是传统制造业的机械堆叠，而是一个正在发生的、关于“工业AI智能体”的完整进化样本。

不同于外界对智能控制器的刻板印象：认为它只是一个执行命令的开关，创智物联正在用一种分形的逻辑重写这个行业的源代码。他们构建了一个贯穿微观、中观与宏观的“智能体”叙事结构。

在微观层面，他们打造“嵌入式智能体”，通过微型机器学习（TinyML）技术，在毫秒级的边缘侧让硬件拥有小脑；在中观层面，他们部署“工业智能体”，让工厂不再依赖老师傅的经验，而是拥有自我诊断与优化的大脑；在宏观层面，他们践行“组织智能体”，通过人单合一的链群合约，让企业组织本身成为一个自适应、自进化的生物。

这不仅是技术的胜利，更是认知的突围。在胶州这座工厂里，我看到了中国制造从“人口红利”转向“工程师红利”乃至“AI红利”的最真实缩影。

产品维：当控制器进化为“边缘大脑”

在智能控制器这个看似传统的赛道上，长久以来存在着一种线性的竞争逻辑：拼成本、拼产能、拼客户响应速度。然而，创智物联选择了一条更为险峻，却也更具护城河的技术路径：拼端侧算力的“极致提炼”。

在英伟达GPU动辄数万亿次浮点运算的今天，谈论家电控制器的算力似乎显得有些寒酸。但恰恰是在一块普通的家电主板上做好AI，才是真正的技术壁垒。

创智物联的核心观点是：重新定义智能控制器。

在传统视角下，控制器的逻辑是“输入-处理-输出”的自动化延续。传感器采集数据，预设的程序进行判断，然后输出指令。这是一种死板的、基于规则的控制。但在AI大模型时代，创智物联正在做的是将控制器进化为具备感知、思考、行动能力的“边缘智能体”。

这种技术理念并非空中楼阁，而是直接击中了客户最核心的痛点——降本增效。最典型的案例，莫过于洗衣机的“AI偏心检测”。

在滚筒洗衣机的高速脱水环节，衣物分布不均导致的偏心震动是行业公认的顽疾。为了解决这个问题，传统的解决方案是堆叠硬件：加装昂贵的3D传感器或震动传感器。这不仅增加了BOM（物料清单）成本，还增加了硬件故障的风险点。

创智物联的工程师们反其道而行之。他们问了一个问题：能不能不要传感器？

答案是肯定的，但前提是你必须拥有极致的算法能力。他们开发了一套端侧AI模型，直接植入到控制器中。这套智能体像一个经验丰富的老中医，通过电机电流的细微波动波形，就能在毫秒级的时间内，精准反向推算出衣物的重量、材质以及偏心量。

这是一种“软件定义硬件”的降维打击。在不需要增加任何物理成本的前提下，通过算法的植入，洗衣机不仅实现了更平稳的运行，还为客户省去了昂贵的传感器成本。对于年产千万台的家电巨头来说，哪怕每台节省几块钱，都是一笔巨大的利润。这就是AI在边缘侧最直接的变现逻辑。

同样的逻辑也发生在空调除霜与油烟机恒风量的控制上。传统的空调除霜逻辑往往是基于简单的温度阈值或定时逻辑。这就导致了两个极端：要么“有霜不除”，导致制热效率下降；要么“无霜硬除”，造成能源的巨大浪费。

创智物联的“空调除霜智能体”，不再依赖单一的温度指标，而是像一个有生命感知力的“生物”。它能够实时采集环境温度、湿度、压缩机运行状态等一系列非结构化的环境数据，通过内置的AI模型进行综合推理，精准判断结霜的临界点。

这种能力，让控制器从一个只会执行命令的“机械手”，变成了能够感知环境冷暖的“管家”。

这一系列微观层面的创新，揭示了创智物联与竞争对手的本质区别：当别人还在卖硬件板卡的时候，创智物联卖的是“封装在硬件里的算法服务”。他们正在将家电从“功能机”带入“智能机”时代，而这背后的核心驱动力，正是那些看不见、摸不着，却在控制器里日夜运行的“嵌入式智能体”。

制造维：看不见的“超级员工”

如果说嵌入式智能体是让硬件产品拥有了“灵魂”，那么在制造环节，创智物联正在进行一场更为深刻的变革：让生产这些硬件的工厂，本身进化为一个巨大的“工业智能体”。

在走访过众多的工厂后，我发现一个普遍的痛点：机器是死的，人是活的，但经验是碎片的。绝大多数电子制造企业，依然高度依赖“老师傅”。而创智物联给出的答案，是利用自身独特的身份属性，构建一个竞争对手无法复制的“场景实验室”。

在硅谷，有一个著名的谚语叫“吃自己的狗粮”，意指企业在向客户推销产品前，自身先行先试。这正是创智物联与其他第三方ODM厂商的最大分野。

对于竞争对手而言，每一个新技术的验证往往需要拿客户的项目来“练手”。这存在巨大的信任成本和试错风险。但创智物联背靠海尔集团，拥有全球最大的家电制造场景作为天然的“练兵场”和“试错场”。

在这里，每一项AI制造技术，都是先在海尔自家的互联工厂里被“折磨”过千百遍，验证了无数次，直到良率达到极致，才会被封装成解决方案，外溢给外部客户。

客户买到的，不仅仅是一块电路板，而是“海尔验证过的制造工艺”。

举个例子，让我们把镜头对准PCBA生产中最关键的环节之一：波峰焊。这是一个典型的非线性复杂控制场景。焊接的温度、链条的速度、助焊剂的喷涂量，甚至当天的空气湿度、PCB板的预热情况，都会影响最终的焊接质量。以前，这完全依赖“老师傅”凭感觉去调参。如今，创智物联做了一件事：开发“波峰焊智能体”。

他们利用计算机视觉和传感器阵列，采集了海量焊接过程中的实时数据，并结合老师傅的调参记录，训练出了一个工业级的AI模型。这个智能体能够实时感知炉温曲线的变化、板子的热容量差异，并毫秒级地自动微调焊接参数。

这不仅是自动化的升级，更是“工匠精神的数字化永生”。

现在的波峰焊产线，不再需要依赖某一个具体的“人”，智能体本身就是一个不知疲倦、永不出错的“超级员工”。它带来的结果是震撼的：焊接缺陷率降低了40%以上，能耗降低了15%。这种将OT（运营技术）经验封装进IT（信息技术）算法的能力，构成了创智物联在制造维度的核心壁垒。

这种“内生外溢”的逻辑，让创智物联在面对外部客户时拥有了极强的话语权。当他们为客户服务时，提供的不仅仅是代工产能，而是一整套经过海尔灯塔工厂验证过的质量管理智能体。

生态维：“人单合一”下的物种进化

技术是骨架，制造是肌肉，但真正决定一个生命体能否在激烈的丛林法则中生存的，是它的神经系统：组织架构。

在AIoT行业，有一个著名的“康威定律”：设计任何系统的组织，其设计的系统架构都将是该组织内部沟通结构的“副本”。

传统制造业最大的痛点在于IT（写代码的）与OT（搞生产的）之间的厚重墙壁。搞算法的博士不懂电路的干扰，搞产线的师傅不懂模型的参数。这种割裂，导致了大量的AI项目沦为“样板工程”，无法真正落地。创智物联之所以能跑通“万物智行”，是因为他们在宏观层面引入了一种极具中国特色的组织智能体架构：“人单合一”。

在创智物联，你很难看到传统的科层制结构。取而代之的，是一个个灵活的“链群”（生态链小微群）。这不仅仅是管理名词的创新，而是利益分配机制的革命。在这个体系下，一个算法工程师、一个硬件工程师、一个销售人员，甚至是一个产线工人，可以为了同一个用户场景（比如“解决洗衣机偏心问题”）组成一个链群。

他们的薪酬不完全取决于职位，而是取决于这个场景创造了多少“增值分享”。

如果“去传感器化”的算法为客户每台洗衣机节省了5元成本，客户愿意分出1元作为奖励，那么这1元钱就会直接流入这个链群的奖金池。

这种机制，瞬间打破了IT与OT之间的墙。懂算法的人会主动跑去产线，问懂电路的人：“怎么布线能减少干扰，让我的模型跑得更准？”懂销售的人会主动拉着研发去见客户：“客户有个痛点，我们能不能用AI算出来？”

在这种机制下，组织本身变成了一个巨大的、自适应的智能体。它不需要CEO去发布指令，每一个链群都会像神经元一样，敏锐地感知市场末梢的痛点，并自动组织资源去解决它。

在理解了这种组织架构后，我们再来审视创智物联那个看似“保守”的战略选择：坚守家电与中高端消费电子，不盲目跟风造车。

外界曾有质疑：家电行业已经如此成熟，甚至有些“无聊”，为什么不去追逐更性感的风口？但在创智物联看来，最复杂的场景往往不在宽阔的马路上，而在千人千面的家庭里。家庭环境是非标准化的极致。厨房的油烟、卫生间的潮湿、阳台的暴晒、电网的波动、老人小孩的误操作…这些长尾场景的复杂程度，丝毫不亚于自动驾驶。

正是因为有了“链群”这样灵活的组织智能体，创智物联才能在这些看似琐碎的场景中，通过无数次微小的技术迭代，建立起极高的壁垒。

这是一种“深井战略”。当竞争对手在宽阔的浅滩上争抢时，创智物联选择在这一口井里打深、打透。正如他们所坚持的：只有最懂场景的人，才能做出最好的AI。而家电，是人类生活最核心的场景，也是数据最丰富、交互最频繁的场景。守住了这里，就守住了AIoT的“诺曼底”。

写在最后：被重估的“工业神经中枢”

当我们把视线从一个几十厘米的控制器，拉长到一条百米长的波峰焊产线，再扩展到一个拥有数千人的组织架构时，一个惊人的“分形结构”浮现了出来。在几何学中，分形意味着一个图形的局部与整体具有自相似性。在创智物联的进化逻辑中，我们看到了同样的规律：

• 在微观层：传感器+算法=产品智能体（感知环境，自主决策）。

• 在中观层：设备+数据=工业智能体（感知工艺，自主调优）。

• 在宏观层：员工+合约=组织智能体（感知市场，自主响应）。

这就是我所说的“分形进化”。

创智物联并不是在三个不同领域做三件不相关的事，而是用同一套“智能体逻辑”，重构硬件、重构工厂、重构人。

这种分形结构带来了一个巨大的竞争优势：涌现。当微观的算法变得更精准，中观的制造良率就会提升；当中观的制造更柔性，宏观的组织就能承接更复杂的定制化订单；而宏观组织的敏捷反馈，又会反向推动微观技术的快速迭代。这不再是线性的叠加，而是指数级的系统进化。

当前，“新质生产力”是制造业最热的高频词。但究竟什么是新质生产力？很多人认为买几台昂贵的进口机器人，或者装一套MES系统就是新质生产力。创智物联的实践告诉我们要打破这种误区。真正的“新质”，在于将数据作为一种新的生产要素，通过算法（生产工具），对传统硬件（劳动对象）进行“升维”。

创智物联做的，不是简单的“代工”，而是“代智”。以前，客户找代工厂，买的是廉价劳动力和产能；现在，客户找创智物联，买的是“把普通硬件变成智能硬件的能力”，是“把经验变成算法的能力”。

这种从“提供算力（劳动）”到“提供算法（智慧）”的转变，正是中国制造业从微笑曲线底部向上攀升的必由之路。它证明了，即使是像家电控制板这样看似传统的领域，一旦注入了“智能体”的灵魂，也能爆发出惊人的附加值。

根据Gartner和IDC的预测，2026年将是“具身智能”与“边缘AI”真正走向规模化落地的拐点。届时，我们将见证一个时代的跨越：从IoT（Internet of Things，万物互联）走向IoA（Internet of Agents，万物智行/智能体物联网）。

在IoT时代，设备只是被连接，它们是被动的。手机控制空调，仅仅是发送了一个指令。而在IoA时代，设备将成为独立的智能体。

在这个未来中，创智物联不再仅仅是一个硬件制造商，她将成为这个庞大智能体网络的“基建商”。她提供算法、提供连接标准、提供制造工艺，支撑起亿万个智能终端的自主运行。她将AI从云端拉入凡间，嵌入到每一台冰箱、每一台洗衣机、每一部空调的控制核心中。

万物智行，始于足下。当我们站在未来回望，或许会发现，中国制造业真正的智能化转型，并非始于某一场盛大的发布会，而是始于像创智物联这样的企业，决定将“智能体”植入每一个微小硬件的那一刻。