2026年的AI赛道，风向正在转变。
过去两年，市场最热衷讨论的是AI硬件——谁拿了多少张卡、谁的集群规模最大、谁的推理成本最低。但进入下半年，一个更务实的议题浮出水面：AI到底能帮企业解决什么实际问题。
高盛的一份预测数据印证了这一趋势转向：2026至2030年间，受Agentic AI普及驱动，全球AI Token月消耗量将增长24倍；而中国依托应用生态与制造基础，已成为全球增长最快的算力市场。IDC的调研也显示，当前19.7%的中国制造企业已部署Agent智能体，47.9%正在推进场景概念落地测试。
硬件是基础，但真正决定这轮AI浪潮能走多远的，是应用场景能否跑通商业闭环。赛意信息(300687.SZ)这家在制造业数字化领域深耕了二十多年的公司，正在验证AI在工业场景中的落地路径。
一、二十年工厂经验，沉淀为可复用的AI能力
赛意信息做AI应用的核心资产是二十多年服务制造业积攒下来的行业知识——从PCB线路板的图纸解析，到光伏产线的银浆消耗，再到家电工厂的质检标准，这些数据不是从互联网上能扒来的，而是长期蹲在工厂里一点一滴积累起来的。
公司自主研发的"善谋GPT"企业级AI中台，深度整合了财税、人力、供应链、生产制造等领域的行业Know-how，具备多模型对接、向量管理、私有模型预训练及多AI智能体协同编排能力。它有三个特点：大模型无关性、松耦合性、多智能体快速开发与协同能力。通过MCP协议打通工业场景模型孤岛，推动跨系统、跨智能体高效协同。
在善谋GPT之上，赛意信息构建了覆盖企业运营、制造、行业、助手等多个层次的工业模型体系。这套能力在今年获得了IDC的认可——在《中国工业大模型及智能体解决方案2025年厂商评估》中，赛意信息被列入"领导者"类别。
2026年的AI赛道，风向正在转变。
过去两年，市场最热衷讨论的是AI硬件——谁拿了多少张卡、谁的集群规模最大、谁的推理成本最低。但进入下半年，一个更务实的议题浮出水面：AI到底能帮企业解决什么实际问题。
高盛的一份预测数据印证了这一趋势转向：2026至2030年间，受Agentic AI普及驱动，全球AI Token月消耗量将增长24倍；而中国依托应用生态与制造基础，已成为全球增长最快的算力市场。IDC的调研也显示，当前19.7%的中国制造企业已部署Agent智能体，47.9%正在推进场景概念落地测试。
硬件是基础，但真正决定这轮AI浪潮能走多远的，是应用场景能否跑通商业闭环。赛意信息(300687.SZ)这家在制造业数字化领域深耕了二十多年的公司，正在验证AI在工业场景中的落地路径。
一、二十年工厂经验，沉淀为可复用的AI能力
赛意信息做AI应用的核心资产是二十多年服务制造业积攒下来的行业知识——从PCB线路板的图纸解析，到光伏产线的银浆消耗，再到家电工厂的质检标准，这些数据不是从互联网上能扒来的，而是长期蹲在工厂里一点一滴积累起来的。
公司自主研发的"善谋GPT"企业级AI中台，深度整合了财税、人力、供应链、生产制造等领域的行业Know-how，具备多模型对接、向量管理、私有模型预训练及多AI智能体协同编排能力。它有三个特点：大模型无关性、松耦合性、多智能体快速开发与协同能力。通过MCP协议打通工业场景模型孤岛，推动跨系统、跨智能体高效协同。
在善谋GPT之上，赛意信息构建了覆盖企业运营、制造、行业、助手等多个层次的工业模型体系。这套能力在今年获得了IDC的认可——在《中国工业大模型及智能体解决方案2025年厂商评估》中，赛意信息被列入"领导者"类别。
不过，技术认证只是敲门砖。在落地层面，赛意信息已在多个重点行业打造出一批可复制、高价值的工业AI标杆案例，用实实在在的降本增效数据验证了技术价值。
二、物流路径优化：一个算法，帮客户每月省下57万
在赛意信息的AI应用版图里，物流路径优化是今年最值得关注的领域之一。
当前国内制造业正在推进出海战略，国际物流业务复杂度随之陡增，物流费用快速攀升，典型客户年物流费用达数千万至数亿元，海外部分甚至可达国内的数倍。在此背景下，智能辅助决策成为刚需，赛意信息的物流路径优化技术，通过AI智能体与强化学习实现动态调度，把复杂的物流决策问题拆解给模型处理。已在落地中实现配送里程减少15%-25%、车辆使用成本降低10%-20%。随着海外业务版图持续扩张，这套能力不仅能帮助制造企业大幅压降物流成本，也将成为赛意信息撬动全球市场、服务出海客户的重要抓手。
在赛意信息和国内某电子材料领先企业的合作过程中，赛意信息的算法工程师基于Agnetic ROS核心工具，在客户给出的两天时限内，仅用一天即完成POC验证。该工具的核心思路是从海量可能性中找到最优方案，通过算法将物流路径的降本能力转化为可量化的商务证据。最终测算结果显示：综合降本幅度达26.1%，对应月度降本金额57.1万元，用实实在在的数据验证了算法决策的商业价值。
在物流领域，公司还推出了SIE-Link全球物流平台，面向PCB、新能源、汽车制造等出海行业，覆盖装箱优化、路线规划、承运商选择等环节。同时，公司已与逗号科技开展深度合作，聚焦物流车辆智能调度，依托AI技术完成路径规划、车辆追踪、动态调度，结合多类智能体完成工作流编排，实现对现场物流作业的实时管控，推动AI能力从数字化场景延伸至实体作业环节。
三、从物流到产线：AI落地多点开花，降本效果可量化
物流路径优化不是孤例。赛意信息在制造环节的AI智能体产品线，已经覆盖了排产、设备运维、工艺优化和视觉质检等多个核心方向。在供应链领域，公司已推出订单可视、计划协同、采购合规、物流调度四大AI Agent，覆盖30多个核心业务场景，整体供应链运营效率提升约80%。
在PCB行业，一块PCB板往往包含上千个参数，传统报价模式依赖人工提取，不仅耗时4-6小时，还极易出现人为误差，导致企业报价周期长、接单效率低。赛意信息打造基于善谋GPT的PCB 行业大模型，将人工参数提取环节缩短至分钟级，准确率超98%，带动企业整体报价周期从2-3天降至0.5天，接单效率提升5-10倍，彻底重构了行业传统业务流程。
光伏行业的情况类似。银浆印刷是光伏电池片生产的关键环节，银浆的用量直接影响成本。赛意信息通过AI模型对丝网印刷参数进行优化，帮助产线在保证良率的前提下减少银浆消耗，同时缩短了工艺调试的时间。
在家电领域，某家电龙头的冰箱工厂里，视觉AI质检系统已经运行了一段时间。冰箱产品中肉眼很难稳定检出的问题，但机器视觉可以做到99.9%的准确率，预计年创效益超千万元。
供应链端的效益更加直观。通威农发的智能工厂项目，订货周期压缩了80%，订单履约率达到100%，出库效率提升了一半。这个项目还拿到了2025年IDC中国未来数字工业领航者奖项。
这些案例的共同点在于：赛意信息没有试图做一个"万能AI平台"，而是把每个细分行业的痛点吃透，再用模型加智能体的组合去解决。这种打法看起来不那么性感，但胜在能出实际效果——而效果，才是制造业客户愿意买单的根本原因。
赛意信息正向工业AI全栈解决方案商转型，其AI应用已从产业共识走向商业验证。物流路径优化跑通降本增效闭环，智能体矩阵覆盖排产、设备运维、工艺优化、视觉质检及供应链协同等核心场景，正在向更多行业加速复制。
