雷峰网9月20日报道，工业AI公司智用开物创始人管震透露，公司今年3月完成近亿元天使+轮融资，投资方包括老股东瑞枫资本、创享投资，以及战略级客户立讯集团家族办公室及高管团队。这是该公司过去一年里的第三笔融资，管震称很快会完成新一轮融资。
管震告诉雷峰网，这些资金流向的是工厂里“不上产线”的环节。当多数AI Agent还在处理办公、代码和客服时，智用开物正把Agent做成虚拟工厂员工，排产员、报价员、设备维护工程师等岗位均可覆盖，按公司说法，四步上岗，半小时就能用起来。
创办智用开物之前，管震在微软工作19年，做过物联网、工业互联网，也参与过OpenAI在微软的工程化。他回忆，十年前在微软时曾带着“技术老兵布道”的姿态去工厂讲智能工厂和工业互联网平台。一位工厂老板听完问：“管老师你说得真好，但这对我有啥用？”管震意识到自己离工厂真实问题太远。工厂关心一批料没到、产线换不换线的成本差异，也关心预测性维护每停一次两千万元的损失，写代码的人未必懂这套经济模型。
当时工业领域流行“一个大平台解决所有问题”，管震提出“松耦合”，认为应让专业的人做专业的事，用数据把能力串起来。但这一理念遇到瓶颈：没有人能说清如何把不同领域老师傅的专业能力串接起来。直到大模型浪潮到来，管震意识到，大模型或许像一个“什么都懂一点的老师傅”，可以把工业领域各自熟练却互不联通的环节按松耦合方式连接。2023年，他离开微软，与志同道合的前同事创办智用开物。
三年间，智用开物试图把“松耦合”翻译成技术语言：让多个智能体动态协作、自主判断该干什么、流程该怎么走。雷峰网报道称，这套逻辑与今年一度大热的OpenClaw方向相似，但智用开物已把它扎进工业现场。管震说，自己目前50%时间花在产品上，50%时间花在认知拉齐上，仍会泡工厂到晚上11点、12点。他提到，2026年了，很多企业还徘徊在知识库阶段，把规章制度堆成“内部豆包”；不少企业连岗位说明书都写不清楚，更难让AI理解业务逻辑。
智用开物的做法，是先让AI通过工业语义引擎理解企业内部业务逻辑和语义规则，再让多个智能体在真实岗位关系里可靠协作，解决高价值业务域中的真实问题，帮助企业从工具智能迈向组织智能。管震认为，这比直接卖一个AI平台更重、更慢，但工业AI落地没有捷径，只有把底座扎到语义层，才能避免又一个“大平台”沦为空中楼阁。
在技术路线上，管震称创业初期曾尝试概念验证中心，但走不通。2023年ChatGPT出现后，团队用大模型加BOT、多BOT尝试二三十个场景，最终判断真正干活的是智能体，而非大模型。大模型擅长推理和规划，相当于人脑的System 2慢思考；真实世界还需要System 1快思考、传感器感知、机械臂控制和反馈学习，因此智能体必须分工。他还认为，拖拉拽工作流行不通，工业现场90%的高价值场景并非固定流程，需要根据动态约束持续判断，容错率极低。工业语义引擎则要解决“AI听不懂人话，人也说不清楚需求”的问题，比如“备料”在供应商系统中可能叫SKU，编码规则和属性粒度不一致，不对齐就会让数据走样。
管震说，工厂主和政府领导问得较多的有三类问题：能不能对未来5年做判断；如果知道方向，自己能扮演什么角色；落地到底怎么落。他认为，企业需要开放心态了解AI能做什么，并在数据、岗位认知沉淀等方面做好准备。