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在制造業(yè)加速邁向智能化的關(guān)鍵時(shí)期，工業(yè)智能體正成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級的核心力量。工業(yè)智能體的應(yīng)用現(xiàn)狀如何？由西門子與至頂科技聯(lián)合發(fā)布的《2025工業(yè)智能體應(yīng)用現(xiàn)狀與趨勢展望報(bào)告》，通過對200余家中國制造企業(yè)的調(diào)研，揭示了在工業(yè)智能體部署現(xiàn)狀、核心挑戰(zhàn)以及選型因素等方面的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)。

盡管挑戰(zhàn)存在，工業(yè)智能體仍被視為推動(dòng)制造業(yè)從“自動(dòng)化”邁向“自主化”的核心動(dòng)力。報(bào)告進(jìn)一步指出，其發(fā)展正呈現(xiàn)從單點(diǎn)突破到系統(tǒng)賦能、從封閉開發(fā)到開放生態(tài)的清晰路徑，為企業(yè)的轉(zhuǎn)型決策提供了關(guān)鍵依據(jù)。

以下，我們從報(bào)告中提煉出幾大核心洞察與趨勢，看清工業(yè)智能體落地的真實(shí)進(jìn)展與未來走向：

現(xiàn)狀洞察

機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，企業(yè)部署審慎而務(wù)實(shí)

01

一半觀望，一半探索

工業(yè)智能體應(yīng)用仍處于早期階段。報(bào)告顯示，43%的受訪企業(yè)尚未部署工業(yè)智能體，處于觀望狀態(tài)；已實(shí)現(xiàn)多場景部署的企業(yè)僅占8%，市場潛力巨大。

*此調(diào)研問題為單選題

02

全流程的自主化

工業(yè)智能體正從自動(dòng)化到自主化的轉(zhuǎn)型，正逐步滲透至制造全流程。生產(chǎn)制造（44%）、研發(fā)設(shè)計(jì)（32%）和運(yùn)行維護(hù)（25%）成為企業(yè)部署工業(yè)智能體的三大核心場景。

*此調(diào)研問題為多選題

03

“降本增效”為核心價(jià)值

針對工業(yè)智能體的部署，提升效率（77%）與降低成本（62%）是企業(yè)最看重的兩大目標(biāo)；同時(shí)，33%的企業(yè)將提高產(chǎn)品質(zhì)量視為關(guān)鍵價(jià)值方向。

*此調(diào)研問題為多選題

04

穩(wěn)定可靠為決策之本

69%的企業(yè)將“穩(wěn)定性與可靠性”視為選型首要因素，凸顯出工業(yè)場景對技術(shù)成熟度與實(shí)戰(zhàn)案例的高要求。

*此調(diào)研問題為多選題

05

安全可控是部署之基

半數(shù)企業(yè)（50%）傾向于本地化部署方案，體現(xiàn)出制造企業(yè)對核心數(shù)據(jù)安全與自主可控的高度重視。

*此調(diào)研問題為單選題

應(yīng)用挑戰(zhàn)

高成本、人才與技術(shù)仍是部署關(guān)鍵瓶頸

01

部署乃系統(tǒng)工程

盡管前景廣闊，但規(guī)模化應(yīng)用之路仍充滿挑戰(zhàn)。企業(yè)面臨的三大挑戰(zhàn)依次是：高成本（63%）、專業(yè)人才短缺（46%）和技術(shù)不成熟（40%）。成功的部署并非簡單的技術(shù)導(dǎo)入，而是需要深入理解工業(yè)流程，并將AI能力與現(xiàn)有設(shè)備、系統(tǒng)及人員技能無縫融合的系統(tǒng)工程。

*此調(diào)研問題為多選題

02

聯(lián)合創(chuàng)新正當(dāng)時(shí)

值得注意的是，68%的企業(yè)表示愿意與科技廠商進(jìn)行數(shù)據(jù)共享、技術(shù)融合，包括共創(chuàng)工業(yè)垂類模型。這表明制造業(yè)正逐步從“單打獨(dú)斗”轉(zhuǎn)向“開放協(xié)同”，與科技伙伴共創(chuàng)價(jià)值，成為企業(yè)數(shù)字化升級的新共識。

*此調(diào)研問題為單選題

三大趨勢，勾勒工業(yè)智能體新圖景

工業(yè)智能體正成為推動(dòng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要引擎。報(bào)告揭示出其未來發(fā)展的三大趨勢：

更自主：自動(dòng)化→自主化

傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)難以靈活適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境，自主化系統(tǒng)能夠在多變環(huán)境中實(shí)現(xiàn)最優(yōu)調(diào)整。例如西門子Industrial Copilot，融合生成式工業(yè)人工智能助手與智能體系統(tǒng)，覆蓋研發(fā)、工程與運(yùn)維等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，全面賦能工業(yè)價(jià)值鏈，見證AI技術(shù)為行業(yè)客戶實(shí)際應(yīng)用中的可量化價(jià)值。

更系統(tǒng)：單點(diǎn)突破→系統(tǒng)賦能

傳統(tǒng)工業(yè)場景中的小模型能力如今呈現(xiàn)出了集合化與平臺(tái)化趨勢，將形成在工業(yè)領(lǐng)域更具泛化效果的垂類大模型。西門子正在加速打造的工業(yè)基礎(chǔ)模型（Industrial Foundation Model），該模型平臺(tái)可打通跨模態(tài)的語義壁壘，能夠理解時(shí)間序列、圖紙參數(shù)、工藝配方、三維建模等“工業(yè)語言”，并進(jìn)一步生成智能優(yōu)化建議，是工業(yè)AI解決方案的“智慧中樞”。

更開放：封閉創(chuàng)新→價(jià)值共創(chuàng)

在工業(yè)智能體持續(xù)拓展應(yīng)用場景、提升價(jià)值維度的進(jìn)程中，單憑企業(yè)內(nèi)部資源進(jìn)行封閉創(chuàng)新已經(jīng)難以應(yīng)對市場挑戰(zhàn)，基于開放生態(tài)體系的共創(chuàng)共生模式應(yīng)運(yùn)而生。在此方面，西門子正在通過打造數(shù)字化商業(yè)平臺(tái)西門子Xcelerator，賦能不同行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和低碳化轉(zhuǎn)型。