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摘要：工业AI智能体作为制造业智能化转型的核心驱动力，正推动产业从传统自动化向自主化演进。本文系统阐述了工业AI智能体的技术架构与应用场景，分析了其在生产制造、研发设计、运维服务等环节的实现路径与价值创造。同时，针对部署成本、人才培养、数据安全等关键挑战提出应对策略，并展望了工业AI智能体在未来工业生态中的发展趋势，为制造业智能化升级提供理论与实践参考。

01 智能体：工业智能化的新范式

工业智能体究竟是什么？与通用智能体不同，它是专为工业生产制造设计的软硬一体系统，具备自主感知、认知、决策和学习能力。

赛迪研究院信息化与软件产业研究所人工智能研究室主任王宇霞解释说，工业智能体改变了传统人机交互方式——不再需要人工逐步点击、操作软件，只需下达命令即可直接得到结果。

复旦大学肖仰华教授进一步点明智能体的核心特征：“好的智能体具备四个条件：‘有知识’、‘善理解’、‘会思考’以及‘强执行’。”

工业智能体本质上是工业知识与大模型技术的深度融合。杭州炽橙科技副总经理韩鹏生动地形容，工业智能体是以大模型作为“脑”，工业知识为“心”，具体执行控制为“手”的三位一体智能系统。

02 应用落地：从单点到系统的价值实现

工业AI智能体的价值已在多个场景中得到验证。据IDC 2025年中国工业企业调研显示，工业企业中应用大模型及智能体的比例已从2024年的9.6%飙升至47.5%，其中35%的企业实现多环节规模化应用。

生产制造环节

在生产制造领域，工业智能体正成为提升效率与质量的关键。

在湖北荆州的一家美的洗衣机工厂，一个“工厂大脑”带着14个智能体，在38个核心业务场景中以秒级响应速度完成了过去人工的小时级任务。

中控技术的时间序列大模型TPT在万华化学、中国石化镇海炼化等企业的百余套装置上取得突破性应用。

在中石油兰州石化榆林化工的乙烯装置优化中，优化周期从“年”缩短至“一个月”。

研发设计环节

工业智能体推动研发从经验试错模式向智能驱动范式转变。王宇霞分析，传统研发依赖工程师经验，在有限空间试错，效率较低。

而工业智能体可深度分析海量数据，缩短研发周期，还能在海量空间搜索，推动更多研发和设计组合。

运维服务领域

在运维环节，智能体扮演着“数字专家”的角色。一家新能源汽车企业开发了设备运维智能体，具备预测性维护功能。

当监测系统发现问题时，它会自动提示并分析故障来源，整合工业领域的专家知识库，员工用自然语言描述故障，智能体便能分析原因并提供解决方案。

03 技术架构：智能体如何工作

工业智能体的核心能力建立在四大技术模块之上：LLM（大型语言模型）、Planning（规划）、Memory（记忆）和Tools（工具）。

它能够主动感知环境、理解意图、自主规划并执行动作，而非被动执行预设规则的工具。

西门子与中国十五冶合作打造的炼铜行业智能体展示了这一能力。在炼铜过程中，冰铜品位的调控原本高度依靠“老师傅”把关。

而该智能体整合多工艺段设备数据、行业文献和老师傅的经验，独立完成从趋势预测、参数寻优到深度推理的全过程。

04 面临挑战：成本、人才与数据难题

尽管前景广阔，工业智能体的规模化落地仍面临多重挑战。

部署成本高

约63%的企业将“部署成本高”列为首要挑战。这笔账不只是采购费用，还涉及与现有系统集成等隐性成本，改造投入甚至可能超过智能体开发和购买本身。

一家头部重工制造企业的负责人坦言：“不同厂商、不同时期的标准协议都不一样，我们工业智能体要串联起来，就需要全域的数据联通，这是非常难的一件事。”

人才结构性短缺

46%的企业认为“缺乏专业人才”是第二大挑战。市场极度缺乏既懂技术又懂现场的“跨界人才”。

算法人员不懂生产，生产人员不懂算法，如何打通这两者之间的壁垒成为企业面临的现实问题。

数据与安全瓶颈

工业现场存在数据孤岛、数据缺失、噪声干扰等问题。王宇霞指出：“最关键的是安全问题。”智能体会以接口形式或代码自主生成形式执行任务，这也面临更多安全威胁，如API漏洞、代码供应链破坏等都可能导致智能体运行出现偏差。

05 未来趋势：系统赋能与生态协同

2025年11月，中国信通院、清华大学人工智能研究院等四方联合编写的《工业与AI融合应用指南》发布，提出了 “新六化”工业发展趋势：工业装备数字化、工业网络全连接、工控系统开放化、工业软件云化、工业数据价值化和工业智能普惠化。

这一体系的精妙之处在于打破了技术壁垒与场景割裂：装备数字化提供数据源头，网络全连接保障数据流转，工控系统开放化打通应用通道，工业软件云化降低使用门槛，最终通过数据价值化实现增值，以智能普惠化让中小企业共享红利。

中国信通院院长余晓晖认为，人工智能与制造业将形成双向赋能模式。人工智能为制造业注入了新动能，制造业也将为智能技术提供丰富的场景，形成以智能应用引领生产力提升、生产力提升反哺人工智能创新的重大产业机遇。

生态协同成为推动工业智能体发展的重要力量。中控技术联合工业行业生态内伙伴构建的“工业AI数据联盟”，汇聚了行业领军企业、设计院、总包商及服务商，共同构建以信任为基础的工业数据价值生态体系。

06 结语：从自动化到自主化的制造革命

工业AI智能体代表着制造业从“自动化”迈向“自主化”的关键技术路径。它不再是简单执行指令的软件，而是具备自主感知、认知、决策和学习能力的软硬件一体化平台。

阿里巴巴达摩院算法专家赵亮指出：“能用、好用的工业智能体，核心是要解决工业生产中的效率问题。过去数字化建设中，生产形式大多是数字驱动或事件驱动。未来，会逐步转向模型驱动，以模型为知识中枢和决策中枢，发挥其主动性。”

工业智能体带来的不仅是效率提升，更是生产关系的重构。当“新六化”趋势逐步落地，AI原生思维深入人心，我国工业将彻底摆脱“规模依赖”，在效率提升与创新突破中实现高质量发展。

工业AI智能体正成为推动新型工业化建设的新动能，引领一场制造业的效率革命。