深思造物构建工业AI全链路矩阵，从单点工具迈向系统能力

科技日报记者 付丽丽

深圳深思造物科技有限公司（下称“深思造物”）近期上线了一款印刷电路板（PCB）报价智能体，使电子制造企业原本需要3至5天的人工询价流程，在设计阶段即可即时完成，单板制板成本降低约三成。支撑这一应用的，是一套贯穿研发、制造、育人全链条的工业AI产品矩阵，目前正逐步进入制造现场。

据了解，深思造物以“深思造物平台”为底座，形成了机械造物大师、电子造物大师、智训大师相互协同的产品体系。该平台被定位为“工业AI全栈构建器”，以造物知识图谱为核心，积累家电、模具、汽车等多个领域的行业知识资产，覆盖本体建模、数据融合、模型配置、智能体搭建、插件集成、应用发布的全链路，企业不必自建AI基础设施，就能孵化高价值的工业场景应用。

在机械设计环节，机械造物大师的“智驾模式”允许工程师用自然语言描述设计意图，由AI自动完成建模与仿真；工业造型智能体则依据制造约束自动生成外观方案。在电子研发环节，电子造物大师与机械造物大师借助工业多智能体架构联动，将结构与电路设计置于同一语境下校验，设计数据在同一平台上共享，从而实现机电协同。智训大师以“课+证+赛+训”一体化方式对接1+X证书制度，设计案例反哺课程体系，行业知识又回流至造物图谱，形成闭环。

目前工业AI的落地大多集中在单点工具上，一个质检模型或一个报价工具所能创造的价值有限。业内普遍认为，工业AI的竞争重心正在从单点技术验证转向系统级的可复制能力。深思造物矩阵的逻辑在于：设计、制造、育人串联之后，知识沉淀越厚，协同使用越顺畅，工业AI便从“提效工具”升级为“增长底座”。

更进一步看，工业世界模型——让AI建立对物理规律与工艺流程的整体认知——被视为下一站。四大产品矩阵所积累的行业知识与多智能体协同经验，正在为这一远景奠定基础。中国工业软件的机会，或许就蕴藏在这种从“工具”到“系统”的积累之中。

来源：科技日报科学研究；原文日期：2026-11-01。内容经中文改写，请以原文为准。