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當你用AI整理會議紀要時，智能體已經可以自主提交完整的設備巡檢報告；當你用AI體驗以圖生圖時，智能體已經能夠輔助生成工業(yè)設計方案；當你嘗試用AI解決日常問題時，智能體已經開始在工廠教徒弟、帶團隊。作為大模型落地工業(yè)應用的重要形態(tài)，工業(yè)智能體正逐漸融入工廠研發(fā)、制造、管理等全流程之中。

工業(yè)智能體是什么？

今年上半年，AI智能體板塊出現多次漲停潮，以鼎捷數智為代表的一批工業(yè)領域智能體企業(yè)的股價也迎來大漲。“工業(yè)智能體”概念雖已大火，但到底什么是工業(yè)智能體？這一問題目前尚無統(tǒng)一的答案。

華為等單位聯合編制的《工業(yè)數字化/智能化2030白皮書》提出，工業(yè)智能體如同人體，工業(yè)軟件是大腦，工業(yè)云底座是心臟，工業(yè)邊緣引擎、數字工業(yè)裝備是四肢，先進工業(yè)網絡是貫通全身的神經，工業(yè)數據是無處不在、流動的血液，端到端安全則是免疫系統(tǒng)。

國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心工程師劉勁松等業(yè)內專家普遍認為，工業(yè)智能體是智能體技術與行業(yè)Know-How深度融合的產物，能實現對生產設備、工藝流程和物流管理等環(huán)節(jié)的智能化控制與優(yōu)化，是制造業(yè)數字化轉型從“信息化建設”邁向“價值創(chuàng)造”的關鍵推手。

亞信科技工程總監(jiān)劉長水表示，工業(yè)智能體是AI Agent技術在工業(yè)垂直場景中的應用深化，本質上是“工業(yè)機理+大模型+業(yè)務系統(tǒng)”的融合體。

工業(yè)智能體參考架構

盡管視角不同，業(yè)內人士普遍看好工業(yè)智能體的價值，認為工業(yè)智能體是未來推動工業(yè)智能化轉型的“必答題”。國際咨詢機構數據顯示，已經應用了大模型及智能體的中國工業(yè)企業(yè)的比例，從2024年的9.6%提升到2025年的47.5%。其中，35%的企業(yè)已在多環(huán)節(jié)開展應用；已經應用大模型及智能體的企業(yè)中，超過73.7%的企業(yè)應用場景在10個到幾十個左右。

劉長水指出，工業(yè)智能體相比傳統(tǒng)自動化系統(tǒng)的本質區(qū)別在于，擁有自主決策能力，能實時感知環(huán)境并動態(tài)生成決策；具備更好的復雜系統(tǒng)協同能力，能打通工業(yè)設計、生產、供應鏈等多個環(huán)節(jié)；能自主形成知識沉淀并復用。“工業(yè)智能體就像是位經驗豐富又能時刻關注前沿變化并不斷迭代自己的‘老師傅’。”他說。

亨通數科產品總監(jiān)董曉健表示，工業(yè)智能體的核心優(yōu)勢在于其綜合性與通用性：既能夠像人一樣理解論文、圖紙等非結構化信息，又能靈活調用傳統(tǒng)AI小模型，解決特定領域的專業(yè)問題。在工業(yè)場景下，這種能力尤為關鍵，這也是大模型從通用場景轉向工業(yè)應用的關鍵支點。

工業(yè)智能體用在哪？

“工業(yè)智能體改造制造業(yè)，帶來的不僅僅是工具的革命，也是一次革命的工具。如果把AI應用落地當做一場足球賽，那么軟件智能體就是把球踢進對方球門的前鋒。其中，左前鋒是傳統(tǒng)ERP、CRM等軟件，被AI重新改造升級、形成各種工業(yè)級的AI Agent；右前鋒則是AI原生的Agent，賦能制造業(yè)升級。”阿里云智能副總裁安筱鵬表示。

目前，工業(yè)智能體已在多個場景內有所應用。劉勁松等業(yè)內專家將工業(yè)智能體按功能劃分為執(zhí)行型智能體、決策型智能體、協作型智能體，基本涵蓋了智能體的主要角色與職責；按照服務范圍劃分，則可以分為場景級智能體、環(huán)節(jié)級智能體和產業(yè)鏈級智能體。他們指出，工業(yè)智能體通過感知工業(yè)現場環(huán)境，基于決策結果調用相關工具逐步實現既定目標，在研發(fā)設計、生產制造、運行維護、供應鏈管理和經營管理等場景中發(fā)揮重要作用。

越來越多企業(yè)積極著手布局工業(yè)智能體。西門子嘗試打造面向工業(yè)自動化的AI智能體，突破傳統(tǒng)輔助應答模式，打造能夠自主執(zhí)行完整流程的系統(tǒng)，預計幫助用戶提升50%的生產效率。華為依托盤古大模型推出工業(yè)智能體，實現全鏈式智能服務，降低企業(yè)運營成本18%。聯想推出制造領域智能體矩陣，在研發(fā)設計、生產優(yōu)化、供應鏈協同、客服服務等關鍵場景實現智能驅動，交付效率提升82%。

聯想制造領域智能體矩陣

“當前，智能體在智能問答、文檔審核、文檔生成等方面應用較廣。”董曉健表示：“工業(yè)智能體的核心應用價值主要體現在兩個方面：其一是對海量數據的快速索引；其二是與應用系統(tǒng)相結合，融合各種結構化與非結構化數據庫，完成更全面的內容輸出。”

“工業(yè)智能體帶來的最明顯價值就是工業(yè)生產效率提升、成本優(yōu)化、產出質量提升。”劉長水說道。過去由經驗規(guī)則驅動控制的生產流程，現在有機會交由AI實現基于數據驅動的控制，大幅提升作業(yè)效率。

工業(yè)智能體向哪去？

7月11日，工業(yè)和信息化部發(fā)布《信息化和工業(yè)化融合2025年工作要點》，明確提出“提升智能化水平”的重要任務，要求編制制造業(yè)企業(yè)人工智能應用指南，加強人工智能技術在工業(yè)領域的深度融合應用。實施“人工智能+制造”行動，支持企業(yè)在重點場景應用通用大模型、行業(yè)大模型和智能體。

“面對工業(yè)數字化的發(fā)展趨勢，我們可以認為工業(yè)數字化就是一場馬拉松，沒有終點，只有持續(xù)進化。”華為工業(yè)數字化產業(yè)發(fā)展總監(jiān)郭小龍強調。

業(yè)內專家將工業(yè)智能體的部署過程概括為數據筑基、場景切入和生態(tài)擴展三個階段。

數據層面，標準化和公開化是兩個關鍵詞。董曉健認為，政府應推動建設更多公開、可用的行業(yè)數據集。劉長水表示，企業(yè)應建立更加標準化的數據清洗流程，降低標注成本。

場景層面，強調先試點再推廣。劉長水根據行業(yè)實踐經驗，推薦企業(yè)優(yōu)先從單點業(yè)務切入，選擇數據較完整、流程較清晰的業(yè)務，再逐步擴展至全業(yè)務和復雜系統(tǒng)，以降低探索成本。

工業(yè)智能體賦能工業(yè)生產

生態(tài)層面，多智能體協同將成為未來發(fā)展的重要路徑。科技部前副部長李萌表示，當前，“基礎－垂類”協同并進、“大型－小型”融通適配、“中心－邊緣”梯次接續(xù)的模型體系正在逐步形成，智能體的發(fā)展已經進入突破階段。

董曉健指出，工業(yè)智能體要具備更強的能力，需要大小模型聯合發(fā)揮作用，“大模型做推薦，小模型做執(zhí)行。”未來，工業(yè)智能體可能演化為一個綜合性的入口，通過協同多個垂域模型，實現聯網協作，構建更龐大、豐富的知識網絡。

“目前，由于技術條件等因素的限制，工業(yè)智能體尚不成熟，但看待它的眼光應該放長遠。”劉長水表示：“我們希望攜手各界伙伴，在產學研用協同的基礎上，推動算法模型、工業(yè)知識圖譜、數字孿生等技術深度融合，智能體必將從‘輔助工具’走向‘生產力主體’，推動工業(yè)制造業(yè)從‘經驗驅動’向‘認知驅動’躍遷。”