工业智能体进展情况、挑战与趋势研究

版权声明 本报告版权属于中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）信息化与软件产业研究所，受法律保护。转载、摘编、视频引用等任何使用本报告的文字内容，应注明来源。违反声明者，编者将追究其法律责任。 （一）工业智能体是赋能新型工业化的关键使能技术，应用落地可释放显著颠覆价值。工业智能体具备环境感知、逻辑推理、任务规划、工具调用、任务执行及多主体协同能力，已逐步渗透研发设计、生产制造、营销服务、运营管理等工业全流程，推动智能制造从“自动化”向“自主化”跨越，在提效降本、流程优化、价值创造等方面展现出突出的产业变革作用。 （二）工业智能体仍处于规模化推广初期，多重瓶颈制约产业发展。现阶段工业智能体发展尚未突破规模化落地关口，面临技术、数据、商业、安全、社会适配多维度挑战，具体表现为技术场景适配性不足、数据孤岛突出、商业闭环受阻、新型安全风险凸显、人机协同体系不成熟等，影响产业高质量发展。 （三）工业智能体将迎来五大维度深度变革，成为制造业转型升级核心引擎。未来工业智能体将迈入发展新阶段，呈现五大发展趋势：技术上向多智能体系统演进，云边端一体化架构成主流。应用上向全价值链、全工业门类、大中小企业普惠化普及。生态上向开放融通发展，协同、标准、共享成为核心特征；安全上向内生安全转变，全生命周期治理体系逐步健全。人机关系上向人机共生演进，新型生产关系 加快形成，全方位推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。 （四）需多策并举精准破解发展难题，筑牢工业智能体产业发展坚实根基。推动工业智能体规模化发展，需强化国家级协同创新推动核心技术攻关，完善数据治理与流通机制激活数据要素价值，打造标准化、服务化的普惠应用生态降低落地门槛，构建全链路、全周期的安全治理体系防范新型风险，同时优化人机协同体系、健全伦理治理与互信机制，通过多维度协同发力，抢占工业智能体发展战略制高点。 关键词：人工智能；工业智能体；智能制造；人机协同 工业智能体是人工智能赋能新型工业化的关键使能技术，是在制造业领域落实“人工智能+”行动的重要突破口。当前，工业智能体已在工业全流程实现多点落地，推动制造业从自动化向自主化跨越，取得了显著的阶段性进展，但仍处于规模化推广初期，面临技术、数据、商业、安全、社会适配等多重挑战。未来，工业智能体将迈入技术迭代、应用普及、生态完善、安全加固、人机协同的高质量发展新阶段，当前亟须通过筑牢技术创新根基、激活数据要素价值、打造普惠应用生态、健全全周期安全治理、优化人机协同与伦理治理体系等举措，破解产业发展难题，抢占工业智能体发展战略制高点，为我国新型工业化建设注入强劲智能动能。 一、工业智能体概念与内涵辨析 （一）工业智能体概念 智能体是指以大模型为核心驱动，具备感知、学习、决策、执行能力的智能系统。工业智能体则是专门为工业生产制造场景设计、部署、运行的，以工业大模型为核心认知与推理引擎，深度融合工业知识图谱、机理模型、领域数据与业务流程，具备环境感知、逻辑推理、任务规划、工具调用、任务执行及多主体协同能力的软件系统或软硬一体实体。 （二）工业智能体内涵辨析 工业智能体是推动“人工智能+制造”迈上新台阶的关键驱动技术，它并非脱离现有人工智能赋能制造业轨迹，而是对其的深化与超越。这种超越体现在三个维度的跃迁。一是相较于传统工业控制系统，其实现了从“预设编程”到“自主决策”的跃迁。传统自动化工业控制系统严格遵循预设规则，缺乏灵活性。而工业智能体能理解高层次的模糊指令，并自主将目标分解、规划、执行，以应对动态复杂的工业环境。二是相较于判别式人工智能技术，其实现了从“辅助决策”到“自主闭环”的跃迁。多数判别式人工智能技术是解决单一环节问题的分析工具，其产出是建议或警报，决策与执行仍依赖于人。而工业智能体作为一个集感知、认知、决策与执行于一体的自主系统，标志着AI从被动“工具”向主动“工作伙伴”的角色转变，能够独立完成任务闭环。三是相较于工业大模型，其实现了从“认知”到“行动”的跃迁。如果说工业大模型是提供认知能力的“大脑”，那么工业智能体就是集成了感知、规划、工具调用等模块的完整“行动者”。它将大模型的智慧转化为实际行动。可以说，如果工业大模型是强大的发动机，工业智能体就是一辆能真正在复杂工业场景中自主行驶、功能完备的汽车，是驱动智能制造真正落地的核心载体。 二、工业智能体的发展进展与颠覆力量 当前，工业智能体已逐步渗透研发设计、生产制造、营销服务、运营管理等环节，将为工业全流程带来颠覆性变革。工业和信息化部数据显示，截至2026年1月，人工智能已渗透我国领航级工厂70%以上业务场景，沉淀了超6000个垂直领域模型，带动1700多项关键智能制造装备与工业软件规模化应用，形成一批具备感知、决策和执行能力的工业智能体，推动智能制造从“自动化”向“自主化”演进。 （一）推动研发设计范式从“试错迭代”迈向“智能寻优” 工业智能体可重塑工业研发设计范式，从依赖工程师个人经验与线性试错的传统模式，转向数据与知识双轮驱动的高效创新模式，破解传统研发需求失真、周期冗长、知识复用难的核心痛点。在隐性知识自动提取方面，工业智能体可深度解析CAD图纸、工艺文件等非结构化数据，提炼设计意图和工艺要求，将工程师从繁琐的手工数据处理中解放出来的同时，还可把专家经验、行业标准沉淀为可复用数字资产。例如，黑湖科技图纸解析智能体可识别98%的工艺参数，助力某模具厂将工艺准备时间从8小时压缩至20分钟。在设计方案制定与验证方面，工业智能体可突破人类工程师时间和认知局限，自主生成并快速验证海量设计方案，实现方案的快速寻优，甚至发现突破传统的颠覆性设计。例如，Ansys推出SimAI平台，利用AI指导设计、模 拟仿真，设计阶段模型性能预测速度提高10至100倍，显著缩短研发周期。 （二）推动生产制造模式从“指令驱动”转向“目标驱动” 工业智能体推动生产制造从“按程序执行的自动化”向“按目标优化的自主化”跨越，破解了传统生产模式应对动态工况能力弱、效率瓶颈突出、质量管控滞后的行业难题。在工业生产调度动态自适应方面，面对复杂的市场环境和生产突发状况，工业智能体可整合订单、设备、物料、人员全维度信息，自主完成生产计划与工艺参数的全局寻优与动态调整。例如海尔超级智能体“智小能”的多场景应用使整体排产采纳率提升8%，产品准时下线率提升12%。在设备预测性维护方面，工业智能体可实现设备状态实时监测、故障预警与自主处置，朗坤智慧基于设备运维智能体驱动煤机设备远程运维诊断服务，深度融合振动、油液、电流谱等5类多模态诊断技术，模型预警准确率高达95%。在人机协同方面，工业智能体通过自然语言交互、多模态感知等技术，打破传统工业操作的专业壁垒，实现从“人适应机器”到“机器适配人”的转变。西门子Industrial Copilot智能体系统在工程师语音下达新增订单任务后，可指挥智能体实现订单输入、设备调控、物流规划的全流程任务调度，并自主操控机械臂完成分拣、装配操作。 （三）推动营销服务体系从“标准供给”转向“精准价值” 工业智能体推动制造业从“卖产品”向“创造用户价值”转型，促使其从分段式、被动的传统客户支持，转向贯穿用户全生命周期的、主动智能的价值共创。在售前营销方面，工业智能体可整合行业景气度、用户交易数据、设备运行状态等全维度信息，构建用户全生命周期画像，实现需求精准预判与内容精准触达，将营销从“广而告之”变为“心有灵犀”。例如，震坤行“AI推品大脑”累计为200家用户匹配并推送超1000万个精准SKU，直接驱动超8000万业务增长。在售中服务方面，工业智能体成为“沉浸式顾问”，为客户提供724小时的专业咨询，有效消除信息不对称，加速购买决策。例如，智昌集团搭建智能客户服务系统，推动客户问题从小时级响应降至分钟级响应，处理效率提高80%。在售后支持方面，工业智能体将传统的成本中心转化为增值中心，除高效处理答疑、培训、纠纷调解外，其还可基于服务数据进一步优化产品、洞察市场，实现对企业发展的持续赋能以及与用户的互利共赢。 （四）推动运营管理逻辑从“层级管理”转向“网络协同” 工业智能体正推动企业管理从传统经验驱动的层级式管控，转向数据智能驱动的全链路协同，打破企业内部跨部门流程壁垒，打通产业链上下游信息屏障，有效缓解传统管理模式决策滞后、市场响应迟 缓、全链路协同低效等问题。在供应链协同方面，工业智能体凭借强大的智能推理、趋势预测与全流程追溯能力，自动化、智能化管理订单处理、销量预测、库存优化等环节，显著增强供应链的韧性与敏捷性。例如，美的供应链智能体整合订单履约、生产制造、仓储物流等全价值链环节，实现自主感知决策、效率提升与经验积累三大核心价值，在芜湖美的厨卫工厂，实现端到端交货周期缩短39%，库存周转天数减少30%，缺陷率下降86%。在企业内部管理方面，工业智能体将专家知识与经营数据分析能力深度融合，全面赋能战略制定、财务管控、人力资源、合规风控等核心管理领域，推动企业管理从事后复盘向事前预判、从粗放管控向精细运营升级。例如，SAP推出智能助理Joule，利用人工智能全面重塑ERP软件，为企业用户带来智能决策与业务流程自动化。 三、工业智能体发展面临的挑战 尽管工业智能体发展迅速，但整体仍处于规模化推广的初期阶段，在技术成熟度、数据基础、应用落地、安全防护、人机关系等方面仍面临多重挑战。 （一）技术与场景“适配鸿沟”亟待跨越 工业智能体技术迭代与场景落地之间存在显著落差，生成式AI的概率特性与工业确定性要求、实时性需求与算力约束、单体智能与协 同效能等矛盾交织，制约技术价值向生产效能的有效转化。生成式AI的概率性本质与工业场景的确定性要求存在矛盾。大模型内生的幻觉问题尚未根本解决，在化工、电力等高风险工业场景，其适应性和可靠性遭遇严峻考验。实时性与轻量化能力不足。智能体高频推理的时延与算力消耗难以满足工业控制毫秒级的实时性要求，边缘侧轻量化部署技术仍不成熟，制约了智能体在生产现场的落地应用。多智能体协同机制仍待优化。复杂任务下需要多智能体的高效协同，但是由于多智能体任务拆解能力、集群调度能力仍不完善，导致在部分场景下出现“1+1<2”的窘境。 （二）高质量数据“供给瓶颈”亟待破解 数据是工业智能体的核心燃料，但工业现场数据孤岛林立、质量参差不齐、治理体系缺失，海量原始数据难以转化为可训练、可应用的高质量数据集，形成制约工业智能体能力跃升的关键瓶颈。工业数据孤岛问题突出。OT与IT系统间、不同厂商设备与软件间的数据壁垒尚未打破，缺乏安全合规的数据流通共享机制，难以形成规模化的行业数据集，制约了工业智能体的泛化能力提升。高质量工业数据稀缺。大量工业设备产生的海量数据普遍存在格式不一、噪声干扰、信息缺失等问题，数据从“存在”到“可用”的鸿沟巨大，有企业专家在调研中指出，“一台设备一天产生超1G数据，但一周内可用于训练的不足 5条”。数据治理体系不完善。工业数据的分类分级、清洗标注、质量评估体系不健全，数据标注缺乏行业统一规范，标注成本高、效率低，制约了工业智能体的模型训练与迭代优化。 （三）商业价值的“变现闭环”亟待打通 工业智能体商业化进程面临高定制门槛与中小企业普惠需求错配、长期价值与短期回报预期背离、项目制思维与服务化模式转型滞后等问题，导致技术供给与市场需求难以形成可持续的价值闭环。应用门槛高企。当前，工业智能体产品大多围绕大型企业定制化开发，适配中小企业轻量化、低成本、易运维需求的标准化产品较为稀缺，同时，定制化开发的高投入、长周期，让利润承压的中小企业负担过重，阻断了工业智能体规模化落地的市场基础。投资回报量化困难。工业智能体的价值创造更多体现在长期的生产效率提升、管理模式优化与产业模式创新，短期经济效益并不直观，制造企业难以投资回报，付费意愿与落地动力不足。商业思维转型滞后。行业仍普遍沿用传统一次性项目制思维，向持续性“智能即服务”模式转型的准备不足，供需双方的思维方式、组织运营能力都面临挑战，导致价值创造与价值变现链条