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“AI Agent其最終形態可以理解為一種高級軟件，只是計費方式可能不再是傳統的許可證（license）或訂閱模式，而是基于token的計費模式。”國家智能制造專家委員會委員、e-works CEO黃培博士對中國工業報分析道。在他看來，工業AI的推進并非盲目布局，而是有清晰的路徑可循：首先需要明確目標，識別關鍵場景，將需求轉化為具體、可量化的目標——這是評估數字化項目成效的基礎，在此之上，再評估數據的可用性與技術可行性，最終完成技術與廠商的選擇。

國家智能制造專家委員會委員、e-works CEO 黃培博士

如今，隨著人工智能技術與制造業的深度交融，工業AI正逐步脫離概念炒作，進入以技術融合、場景落地、價值實現為核心的務實發展階段。而智能制造作為制造業推進新型工業化的主攻方向，也在工業AI的賦能下，由基礎建設進入智能升級的梯度發展新周期。

AI+工業軟件：推動產業格局重構

智能制造的推進，離不開工業軟件這一核心支撐。然而，其中生成式設計（Generative Design）成為備受關注的方向，它能夠根據約束條件和制造工藝，自動生成符合要求的零件，推動工業設計從“計算機輔助人設計”向“人輔助計算機設計”轉變，這不僅是設計效率的提升，更是設計理念和范式的重構，也成為各方技術競爭的核心焦點。

當前工業AI領域，不少人存在認知誤區，將生成式AI視為分析式AI的下一代，實則二者在制造業中并非替代關系，而是互補共存。黃培表示，分析式AI仍是制造企業AI應用的主流，其依托機器視覺、機器學習等技術，通過數據采集、建模分析，實現設備故障判斷、產品質量檢測、能耗異常預警等功能，這類應用能快速得出結果且可在邊緣端部署，覆蓋制造業生產運營的核心場景；生成式AI則依托知識庫生成文本、代碼、圖像等內容，在投標文件撰寫、各類代碼（數控代碼、PLC代碼、工業機器人程序和軟件代碼等）生成、智能客服等特定場景發揮獨特價值，提升業務效率。二者協同才能為工業軟件智能化升級提供完整技術支撐。

在CAD這一核心工業設計軟件領域，AI技術的融合創新已形成明確方向，Text to CAD模式和生成式設計成為兩大重要突破點。用戶通過文本描述，通過AI查詢相關標準及已有的相似模型即可生成三維模型，甚至能借助大模型將二維工程圖轉化為語言描述，再進一步生成三維模型，這類技術正推動工業設計從傳統人工模式向智能輔助模式轉變。AI與工業軟件的深度融合，不僅帶來了技術層面的升級，更推動了工業軟件產業格局的重構，既帶來了全新挑戰，也為國產工業軟件廠商追趕國際大廠打開了新的機會窗口。

其中，AI Agent的出現，成為重構產業格局的關鍵變量。作為融合了工作流與RPA（機器人流程自動化）優勢的智能樞紐，AI Agent能實現各類工業軟件間的智能連接和數據互通，集成大小模型應用和任務的自主執行，具備更高的智能化水平。這一特性也對傳統工業軟件的商業模式形成了一定沖擊，可能導致部分軟件的用戶許可證需求減少，甚至讓部分軟件淪為被調用的API，失去與用戶的直接交互接口。但值得注意的是，復雜工具類工業軟件擁有天然技術護城河，AI技術并非簡單替代工業軟件，而是與工業軟件深度融合的核心抓手。

黃培分析，越是復雜的工具類軟件，例如CAD軟件，其核心護城河在于私有、非開源的文件格式和復雜算法，這類軟件越難被替代；而那些涉及工作流、多軟件之間流程集成與調用的專業軟件，則相對容易被替代。對于國產工業軟件廠商而言，關鍵在于將AI技術真正融合進軟件核心流程，而非簡單作為附加的知識庫，唯有如此，才能在細分領域形成差異化競爭優勢。

工業軟件的智能化升級，也離不開通用AI廠商與工業領域廠商的協同創新——純通用大模型廠商缺乏對工業場景理解，工業廠商則擁有豐富的工業數據和實踐經驗，二者“井水不犯河水”的發展模式難以形成成熟的工業AI解決方案，深度協作才是必然趨勢。

智能工廠：破解重硬輕軟發展痛點

工業AI與工業軟件的融合，最終要落地到智能工廠建設這一核心載體上。中國制造業規模雖已成為全球第一大國，且在燈塔工廠、智能制造成熟度評估等方面取得顯著成效，但大量企業在智能工廠建設中存在盲目投入、重硬輕軟的問題，不少企業采購了大量高端設備，卻仍停留在單機應用階段，智能制造的價值未能真正發揮。黃培表示，精益工廠、互聯工廠、透明工廠、數字化工廠、智能工廠的“五級修煉”方法論，為我國推動梯度智能工廠建設提供遵循依據。

精益工廠是智能工廠建設的基石，核心是實現精益生產，減少浪費，解決中國制造企業普遍存在的庫存過高、生產效率低下等痛點。

在精益工廠的基礎上，互聯工廠建設成為打通生產數據壁壘的關鍵。透明工廠則通過可視化手段，實現生產狀態的全面感知與實時呈現，是智能工廠建設的重要進階階段。黃培強調，透明工廠建設并非簡單部署大屏——現實中不少企業的大屏要么無人關注，要么信息難以理解，失去了可視化的意義。真正的透明工廠，需要實現從工廠層、車間層、產線層到設備層的層層貫通，做到既見整體、又見局部，讓數據真正成為管理決策的依據。

數字化工廠是智能工廠建設的核心階段，依托MES（制造執行系統）、工廠仿真等工業軟件和技術，實現生產過程的數字化管控與優化。智能工廠的最終目標，依托人工智能、數字孿生等前沿技術，實現生產過程的智能化、柔性化與自主化。

黃培認為，未來的制造往往面向小批量、多品種，工廠將更多呈現人機結合的少人化形態。因此，如何實現人與機器更好的協同、機器與機器更好的互動，從而構建柔性自動化，將是一個重要的發展方向。

黃培同時指出，制造企業還應強調服務化轉型。制造企業面臨的一大挑戰是許多企業仍停留在“一錘子買賣”模式，產品售出后便難以再從客戶身上持續獲得收益。尤其是裝備制造企業，如何通過備品備件、金融服務、設備維修等環節持續創造利潤，是值得探索的方向。

具身智能：場景化落地成產業化核心

如果說AI與工業軟件的融合是人工智能在制造業的‘軟賦能’，那么智能工廠的梯度建設與具身智能的發展，則是工業AI從虛擬走向現實、實現‘軟硬結合’的重要路徑。

作為人工智能的重要分支，具身智能近年來成為產業熱點，人形機器人更是被視作朝陽產業，根據賽迪發布的最新報告，當前我國人形機器人市場占全球80%，但行業發展仍存在過度追求“表演秀”、忽視實際應用價值的問題。

場景深度融合，是具身智能從實驗室走向產業化的關鍵所在。脫離具體應用場景的技術研發，難以形成商業價值。具身智能的價值不在于形態的“類人化”，而在于能力的“場景化”，只有真正融入工業、服務業、特種行業（例如消防、救援等），成為實際工作中的“好幫手”，才能實現產業化落地。

在黃培看來，具身智能的發展并非局限于雙足人形機器人，任何具備物理實體和智能能力的載體，都屬于具身智能的范疇。VLA（視覺-語言-行動）模型是一個關鍵方向。它采用類人的方式：通過視覺理解物體，結合經驗判斷其軟硬、施力大小等，從而完成抓取。這些能力對人類而言已成潛意識，不需要思考，但如何讓機器人具備這種認知，仍是核心挑戰。

從分析式AI與生成式AI的協同融合，到工業軟件的智能化升級，再到智能工廠的梯度建設，最終到具身智能的場景化落地，工業AI的發展正沿著“技術-產品-場景-產業”的路徑層層落地，逐步走出概念炒作的階段，進入務實發展的新周期。而這一過程中，無論是制造企業、工業軟件廠商，還是AI技術企業，都需要摒棄單打獨斗的思維，通過協同創新實現技術與產業的深度融合。

同時，中國制造業也在這一過程中，針對自身特點選擇發展戰略。既有產品領先型企業注重研發創新，也有制造領先型企業當把制造和工藝做到極致，依托工業AI實現生產、設計、服務的全鏈條智能化，制造環節也能成為產業鏈中盈利最高的環節。未來，隨著工業AI技術的不斷突破與場景的持續落地，智能制造將成為中國制造業向全球價值鏈高端邁進的核心動力，推動新型工業化建設邁向新高度。