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當(dāng)你用AI整理會議紀(jì)要時，智能體已經(jīng)可以自主提交完整的設(shè)備巡檢報告；當(dāng)你用AI體驗以圖生圖時，智能體已經(jīng)能夠輔助生成工業(yè)設(shè)計方案；當(dāng)你嘗試用AI解決日常問題時，智能體已經(jīng)開始在工廠教徒弟、帶團隊。作為大模型落地工業(yè)應(yīng)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(xiàn)多次漲停潮，以鼎捷數(shù)智為代表的一批工業(yè)領(lǐng)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(lián)合編制的《工業(yè)數(shù)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(shù)字工業(yè)裝備是四肢，先進(jìn)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)是貫通全身的神經(jīng)，工業(yè)數(shù)據(jù)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(nèi)專家普遍認(rèn)為，工業(yè)智能體是智能體技術(shù)與行業(yè)Know-How深度融合的產(chǎn)物，能實現(xiàn)對生產(chǎn)設(shè)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(shù)字化轉(zhuǎn)型從“信息化建設(shè)”邁向“價值創(chuàng)造”的關(guān)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(shù)在工業(yè)垂直場景中的應(yīng)用深化，本質(zhì)上是“工業(yè)機理+大模型+業(yè)務(wù)系統(tǒng)”的融合體。

工業(yè)智能體參考架構(gòu)

盡管視角不同，業(yè)內(nèi)人士普遍看好工業(yè)智能體的價值，認(rèn)為工業(yè)智能體是未來推動工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的“必答題”。國際咨詢機構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，已經(jīng)應(yīng)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(yīng)用；已經(jīng)應(yīng)用大模型及智能體的企業(yè)中，超過73.7%的企業(yè)應(yīng)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(zhì)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(fù)雜系統(tǒng)協(xié)同能力，能打通工業(yè)設(shè)計、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈等多個環(huán)節(jié)；能自主形成知識沉淀并復(fù)用。“工業(yè)智能體就像是位經(jīng)驗豐富又能時刻關(guān)注前沿變化并不斷迭代自己的‘老師傅’。”他說。

亨通數(shù)科產(chǎn)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(jié)構(gòu)化信息，又能靈活調(diào)用傳統(tǒng)AI小模型，解決特定領(lǐng)域的專業(yè)問題。在工業(yè)場景下，這種能力尤為關(guān)鍵，這也是大模型從通用場景轉(zhuǎn)向工業(yè)應(yīng)用的關(guān)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(yīng)用落地當(dāng)做一場足球賽，那么軟件智能體就是把球踢進(jìn)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(nèi)有所應(yīng)用。劉勁松等業(yè)內(nèi)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(xié)作型智能體，基本涵蓋了智能體的主要角色與職責(zé)；按照服務(wù)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(chǎn)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(xiàn)場環(huán)境，基于決策結(jié)果調(diào)用相關(guān)工具逐步實現(xiàn)既定目標(biāo)，在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、運行維護、供應(yīng)鏈管理和經(jīng)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(yīng)答模式，打造能夠自主執(zhí)行完整流程的系統(tǒng)，預(yù)計幫助用戶提升50%的生產(chǎn)效率。華為依托盤古大模型推出工業(yè)智能體，實現(xiàn)全鏈?zhǔn)街悄芊?wù)，降低企業(yè)運營成本18%。聯(lián)想推出制造領(lǐng)域智能體矩陣，在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)優(yōu)化、供應(yīng)鏈協(xié)同、客服服務(wù)等關(guān)鍵場景實現(xiàn)智能驅(qū)動，交付效率提升82%。

聯(lián)想制造領(lǐng)域智能體矩陣

“當(dāng)前，智能體在智能問答、文檔審核、文檔生成等方面應(yīng)用較廣。”董曉健表示：“工業(yè)智能體的核心應(yīng)用價值主要體現(xiàn)在兩個方面：其一是對海量數(shù)據(jù)的快速索引；其二是與應(yīng)用系統(tǒng)相結(jié)合，融合各種結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，完成更全面的內(nèi)容輸出。”

“工業(yè)智能體帶來的最明顯價值就是工業(yè)生產(chǎn)效率提升、成本優(yōu)化、產(chǎn)出質(zhì)量提升。”劉長水說道。過去由經(jīng)驗規(guī)則驅(qū)動控制的生產(chǎn)流程，現(xiàn)在有機會交由AI實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)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(wù)，要求編制制造業(yè)企業(yè)人工智能應(yīng)用指南，加強人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的深度融合應(yīng)用。實施“人工智能+制造”行動，支持企業(yè)在重點場景應(yīng)用通用大模型、行業(yè)大模型和智能體。

“面對工業(yè)數(shù)字化的發(fā)展趨勢，我們可以認(rèn)為工業(yè)數(shù)字化就是一場馬拉松，沒有終點，只有持續(xù)進(jìn)化。”華為工業(yè)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展總監(jiān)郭小龍強調(diào)。

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

數(shù)據(jù)層面，標(biāo)準(zhǔn)化和公開化是兩個關(guān)鍵詞。董曉健認(rèn)為，政府應(yīng)推動建設(shè)更多公開、可用的行業(yè)數(shù)據(jù)集。劉長水表示，企業(yè)應(yīng)建立更加標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)清洗流程，降低標(biāo)注成本。

場景層面，強調(diào)先試點再推廣。劉長水根據(jù)行業(yè)實踐經(jīng)驗，推薦企業(yè)優(yōu)先從單點業(yè)務(wù)切入，選擇數(shù)據(jù)較完整、流程較清晰的業(yè)務(wù)，再逐步擴展至全業(yè)務(wù)和復(fù)雜系統(tǒng)，以降低探索成本。

工業(yè)智能體賦能工業(yè)生產(chǎn)

生態(tài)層面，多智能體協(xié)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(dāng)前，“基礎(chǔ)－垂類”協(xié)同并進(jìn)、“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(jīng)進(jìn)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(lián)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(xié)同多個垂域模型，實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)協(xié)作，構(gòu)建更龐大、豐富的知識網(wǎng)絡(luò)。

“目前，由于技術(shù)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(yīng)該放長遠(yuǎn)。”劉長水表示：“我們希望攜手各界伙伴，在產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同的基礎(chǔ)上，推動算法模型、工業(yè)知識圖譜、數(shù)字孿生等技術(shù)深度融合，智能體必將從‘輔助工具’走向‘生產(chǎn)力主體’，推動工業(yè)制造業(yè)從‘經(jīng)驗驅(qū)動’向‘認(rèn)知驅(qū)動’躍遷。”