摘要：工業AI智能體作為制造業智能化轉型的核心驅動力，正推動產業從傳統自動化向自主化演進。本文系統闡述了工業AI智能體的技術架構與應用場景，分析了其在生產制造、研發設計、運維服務等環節的實現路徑與價值創造。同時，針對部署成本、人才培養、數據安全等關鍵挑戰提出應對策略，并展望了工業AI智能體在未來工業生態中的發展趨勢，為制造業智能化升級提供理論與實踐參考。

01 智能體：工業智能化的新范式

工業智能體究竟是什么？與通用智能體不同，它是專為工業生產制造設計的軟硬一體系統，具備自主感知、認知、決策和學習能力。

賽迪研究院信息化與軟件產業研究所人工智能研究室主任王宇霞解釋說，工業智能體改變了傳統人機交互方式——不再需要人工逐步點擊、操作軟件，只需下達命令即可直接得到結果。

復旦大學肖仰華教授進一步點明智能體的核心特征：“好的智能體具備四個條件：‘有知識’、‘善理解’、‘會思考’以及‘強執行’。”

工業智能體本質上是工業知識與大模型技術的深度融合。杭州熾橙科技副總經理韓鵬生動地形容，工業智能體是以大模型作為“腦”，工業知識為“心”，具體執行控制為“手”的三位一體智能系統。

02 應用落地：從單點到系統的價值實現

工業AI智能體的價值已在多個場景中得到驗證。據IDC 2025年中國工業企業調研顯示，工業企業中應用大模型及智能體的比例已從2024年的9.6%飆升至47.5%，其中35%的企業實現多環節規模化應用。

生產制造環節

在生產制造領域，工業智能體正成為提升效率與質量的關鍵。

在湖北荊州的一家美的洗衣機工廠，一個“工廠大腦”帶著14個智能體，在38個核心業務場景中以秒級響應速度完成了過去人工的小時級任務。

中控技術的時間序列大模型TPT在萬華化學、中國石化鎮海煉化等企業的百余套裝置上取得突破性應用。

在中石油蘭州石化榆林化工的乙烯裝置優化中，優化周期從“年”縮短至“一個月”。

研發設計環節

工業智能體推動研發從經驗試錯模式向智能驅動范式轉變。王宇霞分析，傳統研發依賴工程師經驗，在有限空間試錯，效率較低。

而工業智能體可深度分析海量數據，縮短研發周期，還能在海量空間搜索，推動更多研發和設計組合。

運維服務領域

在運維環節，智能體扮演著“數字專家”的角色。一家新能源汽車企業開發了設備運維智能體，具備預測性維護功能。

當監測系統發現問題時，它會自動提示并分析故障來源，整合工業領域的專家知識庫，員工用自然語言描述故障，智能體便能分析原因并提供解決方案。

03 技術架構：智能體如何工作

工業智能體的核心能力建立在四大技術模塊之上：LLM（大型語言模型）、Planning（規劃）、Memory（記憶）和Tools（工具）。

它能夠主動感知環境、理解意圖、自主規劃并執行動作，而非被動執行預設規則的工具。

西門子與中國十五冶合作打造的煉銅行業智能體展示了這一能力。在煉銅過程中，冰銅品位的調控原本高度依靠“老師傅”把關。

而該智能體整合多工藝段設備數據、行業文獻和老師傅的經驗，獨立完成從趨勢預測、參數尋優到深度推理的全過程。

04 面臨挑戰：成本、人才與數據難題

盡管前景廣闊，工業智能體的規模化落地仍面臨多重挑戰。

部署成本高

約63%的企業將“部署成本高”列為首要挑戰。這筆賬不只是采購費用，還涉及與現有系統集成等隱性成本，改造投入甚至可能超過智能體開發和購買本身。

一家頭部重工制造企業的負責人坦言：“不同廠商、不同時期的標準協議都不一樣，我們工業智能體要串聯起來，就需要全域的數據聯通，這是非常難的一件事。”

人才結構性短缺

46%的企業認為“缺乏專業人才”是第二大挑戰。市場極度缺乏既懂技術又懂現場的“跨界人才”。

算法人員不懂生產，生產人員不懂算法，如何打通這兩者之間的壁壘成為企業面臨的現實問題。

數據與安全瓶頸

工業現場存在數據孤島、數據缺失、噪聲干擾等問題。王宇霞指出：“最關鍵的是安全問題。”智能體會以接口形式或代碼自主生成形式執行任務，這也面臨更多安全威脅，如API漏洞、代碼供應鏈破壞等都可能導致智能體運行出現偏差。

05 未來趨勢：系統賦能與生態協同

2025年11月，中國信通院、清華大學人工智能研究院等四方聯合編寫的《工業與AI融合應用指南》發布，提出了 “新六化”工業發展趨勢：工業裝備數字化、工業網絡全連接、工控系統開放化、工業軟件云化、工業數據價值化和工業智能普惠化。

這一體系的精妙之處在于打破了技術壁壘與場景割裂：裝備數字化提供數據源頭，網絡全連接保障數據流轉，工控系統開放化打通應用通道，工業軟件云化降低使用門檻，最終通過數據價值化實現增值，以智能普惠化讓中小企業共享紅利。

中國信通院院長余曉暉認為，人工智能與制造業將形成雙向賦能模式。人工智能為制造業注入了新動能，制造業也將為智能技術提供豐富的場景，形成以智能應用引領生產力提升、生產力提升反哺人工智能創新的重大產業機遇。

生態協同成為推動工業智能體發展的重要力量。中控技術聯合工業行業生態內伙伴構建的“工業AI數據聯盟”，匯聚了行業領軍企業、設計院、總包商及服務商，共同構建以信任為基礎的工業數據價值生態體系。

06 結語：從自動化到自主化的制造革命

工業AI智能體代表著制造業從“自動化”邁向“自主化”的關鍵技術路徑。它不再是簡單執行指令的軟件，而是具備自主感知、認知、決策和學習能力的軟硬件一體化平臺。

阿里巴巴達摩院算法專家趙亮指出：“能用、好用的工業智能體，核心是要解決工業生產中的效率問題。過去數字化建設中，生產形式大多是數字驅動或事件驅動。未來，會逐步轉向模型驅動，以模型為知識中樞和決策中樞，發揮其主動性。”

工業智能體帶來的不僅是效率提升，更是生產關系的重構。當“新六化”趨勢逐步落地，AI原生思維深入人心，我國工業將徹底擺脫“規模依賴”，在效率提升與創新突破中實現高質量發展。

工業AI智能體正成為推動新型工業化建設的新動能，引領一場制造業的效率革命。