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“AI（人工智能）+”時代，全球產業鏈正在被重構，這迫使傳統制造業努力尋找變革性突破。能夠感知環境、進行自主理解、決策和執行動作的工業AI Agent（智能體），揭示了未來工業制造的新方向，同時也被認為是改變“游戲規則”的關鍵。

柔性制造變得更“簡單”

隨著工業4.0的興起，柔性制造正成為制造業發展的一個重要趨勢。柔性生產不僅要求生產線能夠靈活調整產品類型，還需要在生產過程中能夠快速適應外部變化。而工業AIAgent可以通過精確的數據分析與智能決策，實時優化生產計劃和調度，使得生產線能夠高效應對市場變化，讓柔性制造變得更“簡單”。

想象一下，當接到新的生產任務時，不再需要工程師進行復雜的編程與設計，只需通過自然語言發出指令，整個產線就能快速、自動換型，在不同工序間實現無縫切換。甚至通過分析歷史生產數據，它可以發現某個生產環節的能耗較高，然后自動調整該環節的參數，降低能耗。這樣的工業AI Agent或將徹底攻破傳統產線“換型難、響應慢、成本高”的難題。

舉個例子，精實測控自主研發工業AI Agent——PRIME可以通過自然語言交互實現對工業設備的直接控制。隨著技術不斷迭代，PRIME甚至可以整合不同的工業平臺，根據實時數據動態調整生產參數。據了解，某家電頭部品牌已通過PRIME優化產線，實現能耗降低30%，同時提升測試效率。

“通過PRIME AI Agent，自然語言能夠高效地轉化為對工業控制器、測試測量儀器和執行器等工程對象的精確控制和執行，這使得越來越多的人能夠輕松掌握工程應用的開發能力，從而提升工程行業創新的效率。”精實測控董事長王磊表示，“AI技術的進步降低了使用高級工具的難度和學習成本，使得更多人能夠運用工程技術解決創新過程中的問題。”

黑湖科技通過AI Agent賦能工業生產

黑湖科技也在探索AI Agent在工業場景的落地應用：用AI Agent取代人工經驗，自動解析CAD圖紙，生成工藝路徑，取代人工排程與派單，工藝準備時間縮短60%；用分布式Agent接管跟單員的協調工作，在中國某食品公司實現產能調度響應速度提升3倍；用ChatBI構建支持自然語言交互的中樞系統，如輸入“下周三哪些產線有空檔”將觸發生成多維度報告，并基于角色需求定制不同的報告內容；推出基于AI的開發系統，實現云化生產管理軟件+定制化AI流程，逐步取代傳統生產管理軟件，解決通用型和個性化的矛盾，將開發時間從原來的1-2個月縮短至1-2天。

“新技術帶來更多的是新機遇，有了新技術的加持，我們肯定能解決更多場景難題。”黑湖科技的創始人、CEO周宇翔表示。工業AI Agent的落地應用將為那些迫切想要加速向柔性制造轉型的工業企業提供可行路徑。

人機協作模式將被徹底顛覆

不同于傳統的人工智能，AI Agent的核心突破是其具備通過獨立思考、調用工具去逐步完成給定目標的能力。具體到工業場景，這種具備自主感知、決策、執行與反饋能力的智能系統將徹底顛覆人機交互模式，開啟工業生產新范式。

過去幾十年來，工業解決方案供應商一直在嘗試使用數據和AI 來優化生產、最大限度地降低中斷風險、簡化生產并做出更明智的日常決策。但到目前為止，對工廠車間運營的影響一直不盡如人意。由于用戶與數字化增強型工業流程的交互方式并不直觀，這使得實際改進關鍵工作流程和實現生產力提升具有挑戰性。

作為生成式AI技術的載體，工業AI Agent在提高運營效率、維持生產流程穩定性以及通過智能數據分析和決策功能優化生產成果方面發揮著關鍵作用。早在2024年，特斯拉Optimus機器人就已經完成過一項顛覆性升級：當工程師發出“整理實驗室”的模糊指令后，其內置的AI Agent自主識別出23類實驗器材，規劃出兼顧安全與效率的搬運路徑，甚至在操作中發現離心機擺放隱患并主動發出預警。這標志著，AI Agent已實現從“被動執行”轉向“主動認知”的能力躍升。

特斯拉機器人工廠

如今，伴隨AI Agent的能力持續進化，其在工業場景的應用邊界也在不斷拓展。在蒂森克虜伯自動化工程公司，西門子工業AI Agent的創新應用讓該公司工程師代碼質量提升30%，開發速度加快45%。在西門子巴特諾伊施塔特工廠，通過運營工業AI Agent，將分散數據轉化為決策洞察的時間縮短至原來的1/6。

“AI Agent將重構人機交互模式。”賽迪顧問人工智能與大數據研究中心常務副總經理鄒德寶表示，“現階段，AI Agent已在任務解決、服務創作及智能客服等場景中得到初步應用，未來隨著接口對齊、復雜任務規劃、工作記憶等技術發展，AI Agent應用場景將不斷拓展，人機交互方式將從傳統的圖形界面轉向更自然的人機交互。”

多Agent協作成為新趨勢

盡管數字化轉型的浪潮已經席卷工業領域超過十年，但大多數工廠系統仍停留在“自動化而非智能化”階段。雖然傳感器、PLC、MES、云平臺等一應俱全，但系統之間彼此割裂，數據雖可采集卻難以理解，算法雖能運行卻無法適應變化，難以真正實現“感知-認知-決策”的閉環智能。

工業AIAgent的核心價值不僅在于全局智能優化，更在于喚醒每道工序、每臺設備的“思考基因”，讓微觀生產單元進化為智能決策體。面對工業制造中多工序協同的高度復雜性與不確定性，多Agent協作將成為工業AI發展的新趨勢。

據悉，恒遠科技正在探索構建的Multi-Agent智能協作網絡是由具備自主決策能力的 Agent 集群組成，每個 Agent 專注于特定生產環節：生產調度 Agent 動態優化工單分配、物流 Agent 智能規劃配送路徑、質量 Agent 實時監控關鍵工序。

當突發加急訂單插入或設備異常時，各Agent 通過分布式協商算法，嘗試在百毫秒級時間內完成產能重分配與工藝參數校準。這種去中心化的智能協作模式，正打破傳統 MES 系統的集中式控制局限，探索形成 “自組織、自優化” 的生產生態，為復雜場景下的動態決策提供系統性解決方案。

西門子打造面向工業自動化的AI Agent

近日，西門子推出了用于增強其工業輔助駕駛系統(Siemens Industrial Copilot)的工業 AI Agent ，預計將為工業企業帶來高達 50% 的生產效率提升。與傳統的 AI 助手只能響應指令不同，西門子的新型工業 AI Agent具備自主神經中樞功能，其核心的“智能指揮家”系統能夠像經驗豐富的工匠大師，靈活調度各類專業 AIAgent協同作業。

為了進一步加速應用和創新，西門子計劃在Xcelerator Marketplace 上創建一個工業 AI Agent市場中心，該市場將使客戶不僅可以訪問西門子自有的 AI Agent，還可以訪問第三方開發的 AI Agent。該市場的最終形態可能如同工業領域的“APP Store”，將匯集全球頂尖的制造智能解決方案。

“在工廠場景下，我們的工業AI 智能體能夠串聯不同功能的協同助手，實現工業全價值鏈工作流程的自動化運行。這種創新模式構建了標準化應用體系，確保無論從業者技術造詣深淺、經驗多寡，都能輕松應用工業 AI 技術。”西門子數字化工業集團工廠自動化首席執行官Rainer Brehm表示：“我們期待未來工業AI 智能體與工人無縫協作，由智能體自主承擔常規性工作流程，釋放人力專注于創新研發、創意設計及復雜問題攻堅。”