主营业务:
公司及其附属公司（统称‘集团’）主要于中国进行人工智能技术研发并提供基于人工智能的软件及硬件技术解决方案服务。
报告期业绩:
截至2026年6月30日止六个月，公司的财务收益为人民币0.9百万元，相比截至2025年6月30日止六个月的人民币2.4百万元有所下降，主要由于银行存款利息收入的减少。
报告期业务回顾：
2026年，中国制造业智能化转型迈入大模型智能体加持的新阶段。人工智能与制造业的深度融合已成为国家新型工业化战略的核心驱动力。2026年《政府工作报告》明确提出‘持续推进『人工智能+』行动’，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合。‘十五五’规划纲要更将‘引领发展新质生产力’置于战略高点，明确‘AI+制造业’作为新质生产力最重要的应用场景之一。政策密集出台与市场需求共振，为‘AI+制造’赛道创造了历史性发展窗口。
今年以来，工业AI赛道竞争逻辑发生根本性转变，从‘谁拥有最大模型’转向‘谁能把模型嵌进工艺流程’，深耕垂直领域的专业大模型厂商凭藉深厚的行业know-how和场景数据积累正构筑起差异化壁垒。同时，制造业AI应用呈现三大显著趋势：一是全链条系统化赋能：企业不再满足于孤立的质检或预测应用，而是追求覆盖‘研发－生产－运营－物流－销售－服务’的端到端智能化方案。工业智能体作为重构企业传统业务流程的新一代基础设施，正成为制造业客户的新刚需。二是大模型垂直场景深耕：行业对模型在工艺理解、流程优化等专业维度的表现提出更高要求，通用大模型的‘概率逻辑’与工业场景的‘确定性逻辑’之间的适配成为核心技术挑战，能够将模型能力深度嵌入工艺流程的厂商将获得显著竞争优势。三是工业智能体加速发展：工业智能体作为大模型与工业场景深度融合的产物，正从概念验证走向落地。工业AI相较于通用AI具有更高的准确性要求、更严谨的逻辑推理能力和更低的容错率，因此结合本体(Ontology)技术与驾驭工程(Harness Engineering)方法的技术架构，正推动工业智能体从‘可用’向‘好用、敢用’跨越。
2026年上半年，集团坚持以‘AI+制造’为核心主业，持续推动工业大模型与工业智能体在制造业的应用落地，各项经营指标延续高质量增长态势，盈利能力持续改善，首次实现半年期经调整后扭亏为盈。报告期内，集团实现营业收入人民币8.29亿元，同比增长约18.6%，‘AI+制造’业务收入占比进一步提升至约81.5%，主业聚焦度持续提高。毛利额达人民币2.94亿元，毛利率35.4%，较上年同期提升约0.4个百分点，连续第6年持续改进。最值得指出的是，本报告期集团首次实现调整后损益扭亏为盈，调整后净利润约320万元，同比提升147.8%。
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围绕‘一模一体两翼’核心战略，集团持续推进技术平台迭代升级与创新成果转化，巩固在工业AI领域的技术领先优势。截至报告期末，集团累计申请专利1,440件，其中发明专利占比85%，覆盖工业大模型、工业机器人、智能体、工业软件等核心技术领域，构建了完善的知识产权护城河。研发投入同比保持稳定增长，研发团队规模与人才结构持续优化，持续夯实技术壁垒。
凭藉在‘AI+制造’领域的技术积累与产业落地成果，集团在报告期内获得多项行业权威认可：《财富》中国科技50强（连续第二年入选），再次印证公司作为中国工业AI赛道头部企业的硬核科创实力；
《福布斯》中国人工智能50强（第二年入选），是主榜单中唯一一家聚焦‘AI+制造’的人工智能企业。另据IDC统计，创新奇智位列中国大模型平台私有化市场份额第五（前五名中唯一聚焦制造业的厂商），位列中国视觉AI市场第三，持续稳居第一梯队。AInnoGC工业本体智能体平台顺利通过中国信通院可信AI测试并获得当前最高评级4+级，成为国内首个通过中国信通院权威评测的工业智能体产品。
公司在标杆客户拓展、行业解决方案深化及生态合作建设等方面亦取得显著进展，AI业务的规模化落地能力持续增强。截至报告期末，集团累计服务企业客户数量超过1,800家，覆盖钢铁冶金、面板半导体、3C高科技、汽车装备、能源电力、食品饮料、新材料、智造实训等多个垂直领域。同时，集团持续推进‘产学研用’协同创新生态建设，以‘AI+制造’为主轴，围绕科研平台共建、核心技术攻关、成果转化落地、行业标准共研等方向展开深度合作。
AInnoGC AgentBuilder企业级智能体平台2026年上半年，公司持续推进AInnoGC AgentBuilder平台迭代，完成工作流智能体与DeepAgent（Agentic智能体）的统一融合。报告期内，公司发布AgentBuilder V3.1.0，并完成V3.2.0主要研发工作。平台在增强工作流智能体可视化编排、节点配置和可控执行能力的同时，进一步完善DeepAgent面向复杂任务的自主规划、分步执行、工具协同及生成校验能力，形成两类智能体共用底座、协同运行的一体化产品架构。Ontology让智能体懂企业，AI Coding提高应用构建效率，Harness保障应用在工业现场可靠运行，三者构成AInnoGC的核心平台能力，并将模型、本体、工具、工作流和工程组件沉淀为可复用的工业智能资产。
1.开发范式升级：形成‘Ontology+Harness+AI Coding’三位一体能力Ontology让智能体懂企业：在V3.0.0本体管理能力的基础上，平台新增时序数据、本体查询、SQL工具和衍生指标等功能，将设备、工艺、能耗、人员等多源数据按业务逻辑组织为实体、属性、关系与规则。分散的工业数据由此转化为智能体可理解、可调用的企业语义，为智能体准确识别业务对象、运行状态及其关联关系提供支撑。
Harness保障工业现场可靠运行：平台将人在回路、全链路评测、生成校验、自动修复、试运行和过程追踪等机制纳入智能体构建与运行链路，使生成结果可检查、执行状态可追踪、异常问题可修复。工作流编辑器、构建发布和多架构交付能力同步优化，进一步提升复杂流程的配置、调试与部署效率，推动智能体由‘可以搭建’走向‘可靠运行’。
AI Coding提高应用构建效率：平台可从自然语言需求出发，辅助生成可执行Spec（规格说明）、工作流设计和节点配置，并直接应用于工作流智能体。本体自动化构建进入Beta阶段，可依据业务资料生成本体实体类型、属性和关系，初步打通需求理解、方案设计、配置生成到调试运行的智能化开发链路，降低工业智能体和制造本体的开发门槛。
2.
平台一体化：统一支持工作流智能体与DeepAgent
AgentBuilder平台统一承载工作流智能体与DeepAgent。工作流智能体面向规则明确、路径相对确定的业务流程，提供可视化编排、节点配置和全生命周期管理；DeepAgent面向开放式复杂任务，提供自主规划、动态执行和工具协同能力。两类智能体共用同一套数据库、知识库、模型、工具及其他平台底座，相关资源实现统一管理、统一调用和统一复用。
复杂任务执行能力提升：DeepAgent在‘思考－寻径－行动’闭环基础上，进一步完善任务规划、分步执行和工具协同调用能力，并引入生成、校验、修复和试运行等Harness机制。对于质量根因分析、设备运维和生产数据探索等工业长流程任务，平台能够保留关键执行状态和过程记录，为人工干预、结果覆核及后续优化提供依据。
3.场景纵深融合：形成‘平台－资产－现场－产品’闭环在项目落地中，FDE(Forward Deployment Engineer)团队进入客户现场，依托平台和工业智能资产完成TAC(Token Architecture Consultant)方案设计、智能体系统开发与验证。现场形成的新本体、新Skills、工作流和Harness组件经过验证后回补平台，并逐步封装进AEAM、AEMS、AMI及相关行业套件。该机制把重点客户0→1攻坚形成的共性能力沉淀为标准资产，再向同类客户和场景进行1→N复制。平台同步升级智能体广场和工具广场，支持资产分级、发布、复用及跨环境迁移。
业务展望：
展望未来，中国工业AI基础设施与制造业数智化升级需求正加速迈向万亿级规模。大模型与智能体技术正从概念验证步入规模化应用阶段，企业服务的底层逻辑也随之回归本质，即真正的价值创造，在于深度嵌入企业级大客户的核心业务流程，实现从研发设计、生产制造、运营管控、供应链物流到市场销售、客户服务的全链条覆盖与闭环赋能。中国拥有全球最完备的制造业产业链体系，这一独特优势为工业AI在中国特色市场环境中构建可持续的商业闭环提供了不可替代的土壤。
2026下半年，集团将精准锚定工业客户对可控、可信、可用’AI能力的核心诉求，坚定推进一模一体两翼’核心战略：
一模’铸基：以自主研发的工业大模型为坚实技术底座，持续夯实底层能力；
一体’驱动：以企业级智能体平台为核心业务引擎，加速模型能力向业务价值的工程化转化与规模化落地；
两翼’落地：持续深化工业智能体软件与工业具身机器人两大战略应用方向的商业化进程，推动AI能力在真实工业场景中的价值兑现。
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