2026年4月20日，海智在线正式发布智能体工作台，基于⼗年积累的庞⼤工业基础数据以及服务全球创新过程中，对工程工艺、图纸管理、产品落地等各环节痛点的深入理解，为研发、采购、工厂等角色构建出系列专用智能体。面向创新验证与落地的Magic Factory也将随后上线。这套工作台将数字化平台、AI智能层、原型加速能力和制造网络集成起来，构建起一个真正能服务“小、散、多、急、新”科创供应链需求的基础设施，贯通“从0到1”、“1到10”和“10到100”的全链路，让全球创新、中国制造和AI能力在同一张网络中高效协同。

这次发布，并不是对既有工具的一次简单叠加，而是海智在线围绕数智化供应链与创新转化场景所做的一次系统性重构。长期以来，从想法走向样件、从样件走向产品的过程中，真正消耗时间和成本的，往往不是某一个单点环节，而是大量跨主体、跨岗位、跨流程的非标准协同。

海智在线以 AI 真正进入专业工作、而不是浮在表面的理念，围绕任务组织、数据调用和跨角色协作方式进行重新设计，让智能体越来越像你的专业同事，首次推出一张可持续演进的智能体工作台，让制造经验、供应链经验与协同逻辑更早进入创新验证、协同生产与产业落地全过程。

一、围绕创新落地的关键环节，增强供应链的支撑能力

海智智能体工作台立足科技成果转化与数智化供应链真实场景，重点解决多主体协同难、非标准任务多、专业判断门槛高、验证迭代节奏快等现实问题，推动数智化供应链更好承接创新验证、工程转化和新产品导入。

（一）打通研发、制造与采购之间的协同链路

科技成果转化通常不是一个主体独立完成的工作，而是技术团队、采购、工厂、服务商等多类角色共同参与、持续配合的过程，贯穿需求理解、工程分析、可制造性判断、寻源匹配、商务沟通、验证落地和履约推进等多个环节。长期以来，研发、制造与采购往往站在各自立场开展工作：研发更关心功能和结构，制造更关心工艺路径与落地可行性，采购更关心成本、交期和风险控制。由于所用工具、表达语言和判断标准并不一致，信息在传递中容易出现偏差，协同成本也随之抬高。

海智智能体工作台按工厂、采购、创新三类角色分设任务界面，底层共享同一套工业数据、制造语义和画像体系。各端形成的能力标签、行为偏好、任务反馈和交互记录，持续沉淀至同一底座，并在不同角色侧的智能体中同步调用，从而减少信息误差和重复判断，提升跨角色协同效率。

在具体功能上，工厂智能体包含询盘专家、工程分析、报价分析、外贸助手四个入口，覆盖看机会、做判断、接住单的完整链路；采购智能体包含找工厂、图纸智能分析、采购知识库、采购策略助手、汇报助手五个入口,把找厂、判断、决策、汇报真正串起来；Magic Factory则跨越从创意到量产之间的“死亡之谷”和 “让造产品比造梦更简单”,让每一个创新创意都造得出、造得起、造得好，为创新主体提供前置支撑，推动研发、制造与采购在同一套制造语义中开展协同。

（二）把分散动作串成一条连续推进的工作流程

在科技成果转化过程中，很多问题并不是出在某一个环节“做得不够好”，而是出在各环节之间彼此割裂。现实里，一项创新需求从提出到落地，常常要依次经过需求理解、工艺分析、可制造性判断、成本测算、寻源匹配、技术沟通、验证打样和交付推进等多个动作。过去，这些动作分散在不同岗位、不同工具和不同流程里，每一步都需要重复传递信息、重复确认问题，前后衔接消耗很大，也容易拉长创新转化周期。

海智智能体工作台围绕完整工作链来组织智能体能力，把原本分布在不同岗位中的关键任务放进同一任务框架中，推动相关环节由“分段处理”向“连续推进”转变。对创新项目而言，这意味着很多原本发生在打样之后、试错之后的问题，可以更早前移到设计和验证阶段，甚至前移到想法形成阶段。

例如，在首批内测中，工作台已能分别在工厂端和采购端，把原本分散的关键动作连续承接起来。深圳某工厂在报价场景中整体流程效率提升10倍以上；上海某工业设备企业采购在上传设计阶段图纸并提出寻源需求后，可在一个窗口内完成看图、初判、筛选与汇报准备，预计节省40多个小时人工投入，并将流程流转中的衔接时间压缩25%以上。对工厂来说，这类能力提升了接单和响应效率；对采购来说，减少了前期看图、找厂、比选和内部汇报中的反复衔接；对设计阶段需求和小批量验证需求来说，则意味着更多小批量、多品种、节奏快的需求能够更早被识别、响应和承接，并更快进入后续验证与转化流程。

（三）让经验不再只掌握在少数人手里

科技成果转化和制造协同中，很多关键任务长期高度依赖资深工程师、老师傅、采购老手和业务骨干的个人经验。无论是复杂图纸解析、工艺路线判断、前置工程分析，还是报价测算、外贸沟通与风险识别，实际工作中都存在门槛高、经验依赖强、培养周期长的问题。即使已有专项工具支撑，很多关键判断仍然难以脱离少数资深人员。

围绕这一问题，海智智能体工作台重点推动两方面能力建设。一方面，将分散的专业知识、工艺经验和协同逻辑组织为可持续调用的专用能力，降低复杂任务对少数资深人员的依赖。另一方面，将长期沉淀在不同岗位、不同组织和不同项目中的经验逐步转化为可被系统调用、复用和迁移的能力，让经验不再只停留在个体头脑中。

例如，在复杂件报价与前置工程判断场景中，工作台可在报价前同步完成图纸解析，快速拆解体积、毛坯尺寸、加工面数、装夹次数等关键参数；在客户已测试的单价千元级复杂件场景中，AI报价与资深工程师报价的浮动已控制在2%左右。与此同时，多家企业反馈，智能体对新人采购的搜索、首轮判断和日常带教也有直接帮助。山东某智能设备企业采购负责人认为，这类能力可明显压缩新人进入状态所需时间；江苏某航空企业采购则表示，基于海智数据库形成的判断结果，相较通用智能体，在采购场景下更精准、更可信，预计采购智能体可使部门整体效率提升25%至40%。对制造业来说，这类能力带来的是组织效率的提升；对科技成果转化来说，它带来的则是工程判断更早、更稳，也让原本高度依赖少数资深人员的经验开始沉淀为可以持续调用和反复复用的系统能力。

二、长期实践沉淀形成工作台持续进化的基础

（一）长期沉淀的数据，让AI更接近真实制造场景

海智长期连接 117 个国家和地区的采购需求、长期服务超过 30 万采购、沉淀 80 万中国工厂的能力数据，服务海内外不同主体和多类场景，逐步沉淀形成覆盖图纸、工艺、设备、交易、行为、服务等多维数据体系。这些数据不是孤立存在的静态资料，而是始终与真实任务相连接，既来自供需协同，也来自创新验证和工程转化过程，能够反映不同角色在需求表达、能力匹配、价格判断和交付协同中的实际差异。对AI而言，这类数据提供了更贴近制造业实际运行逻辑的学习对象和判断依据，使其不仅更懂制造，也更早能够参与科技成果转化前端环节的判断。

（二）持续打磨的方法，让AI不只会回答问题，更会组织工作

过去十年，海智持续推动需求匹配、图纸协同、报价测算、商务沟通、履约推进等关键环节线上化、结构化、可追溯，逐步形成较为成熟的流程体系和任务组织方法，并围绕多类供应链场景持续开展AI工具探索。经过长期积累与反复验证，海智已具备由流程数字化迈向任务智能化的基础，能够围绕创新验证、协同生产和供应链组织实现任务统一承接、环节连续衔接和多主体协同推进，推动原本分散的制造工作向一体化组织和连续化运行升级。

（三）对创新转化场景的长期理解，让AI更能服务“从想法到产品”

海智长期服务高校院所、创新企业和研发团队，在概念验证、样件试制、工程转化、供应链组织等环节积累了大量实践经验。这些积累开始转化为工作台服务科创转化的能力，使智能体能够更早识别创新需求中的可制造性问题、工艺难点和验证路径，支撑样件验证、工程优化和后续落地。MagicFactory作为海智在线在本次发布中提出的重要方向，将以海智十年来服务创新主体的经验和积累的创新产品落地工艺数据，与工厂和采购智能体共同构成海智面向未来的能力延伸，更好服务创新全过程和成果转化全过程。

未来，海智智能体工作台将继续围绕制造业真实需求，持续强化以工业数据、产业知识和AI能力为核心的底层支撑，并进一步拓展到研发、生产、贸易及服务生态等更多环节和主体。以此次发布为新起点，海智将持续推动更多高价值、高协同、高复杂度的工作接入同一张工作台，更好支撑创新主体从概念走向样件、从样件走向产品、从产品走向产业化，逐步贯通制造业全场景，让更多创新不只停在 PPT 里,而是更快变成现实,让更多人能在物理世界里和自己的脑洞相遇，持续服务科技创新与产业创新深度融合。

据悉，上海市科委正加快推进“海智在线”科创供应链平台建设。智能体工作台作为其重要组成，将串联上海科研与资本优势、长三角制造优势及全球市场资源，有力支撑上海（长三角）国际科创中心建设。