当钢铁厂的高炉开始“思考”，汽车生产线能“预知未来”，工匠们的绝活被编码成算法——工业智能体正掀起一场静悄悄的革命。从西门子工程师的AI助手到华为盘古的钢铁温度预言，从智昌集团的“数字工匠”到雪浪云的虚拟工厂指挥官，这些植入工业血脉的“数字大脑”，正在用10亿元级成本削减、20%效率跃升的硬核成绩单，宣告制造业已进入“算法定义工艺”的新纪元。

 

西门子推出IndustrialCopilot加速工业智能化进程，其五大类智能体已全面覆盖设计、规划、运营等核心环节，帮助工程师提高开发速度与代码的质量。

华为的盘古工业智能体，在钢铁行业实现高炉温度的精准预测和调节，帮助企业年节省成本超过10亿元，且整体运营成本降低近两成。

智昌集团以三元智能控制系统为基础，融合AI核心能力，构建覆盖设备、产线到工厂的完整工业智能体体系，已广泛应用于船舶、钢铁、机械等领域，带来生产效率提升、良率增长与人工成本的大幅下降。

雪浪云助力某汽车工厂进行生产优化，构建“数据+模型”双驱动的数字孪生工厂，集成工厂仿真智能体与生产运营管控智能体，通过实时数据驱动、多维动态预测与虚拟仿真优化，协助工厂预演生产计划、优化产线布局、管控物流调度，连接超过10万个以上生产单元，协同2000多名管理/操作人员。助力汽车工厂资源配置效率提高12%，原材料库存资金占用下降18%，仓储和管理成本下降15%。这些鲜活的案例正在宣告：工业智能体已从概念探索迈入实战阶段，成为推动新型工业化的核心引擎。

“中国制造业已成为AI技术应用的关键领域。”Gartner高级研究总监方琦表示，“制造业具有数据规模庞大、生产流程复杂、产业链条完整等特点，AI技术在生产流程优化、设备预测性维护、供应链管理等环节的应用需求尤为突出。”

Gartner高级研究总监方琦

一方面，制造业在运营过程中生成海量数据，这些数据贯穿产品设计、生产制造、物流运输和质量管控等全流程，为AI算法的训练与优化奠定了坚实的数据基础。另一方面，由于生产链条包含众多关键环节，每个环节的效率提升都能带来显著的降本增效和质量改善效果。特别是在流程优化、缺陷识别和生产排程等核心领域，AI技术也开始展现出卓越的性能和应用潜力。

据方琦介绍，当前，制造业CIO们正积极推动IT部门与业务部门的合作，共同定义和评估应用场景，同时通过原型验证和行业对标来确保技术落地的实际效果。

工业智能体是AI在制造业场景中的高级应用形态，通过自主感知、决策与执行实现工业全流程的智能化升级。随着AI技术向认知智能演进，工业智能体凭借其虚实融合、持续进化的特性，正成为推动制造业全流程智能化的核心载体。

6月6日，工业和信息化部两化融合工作领导小组审议了《工业和信息化部信息化和工业化融合2025年工作要点》，研究部署推进两化融合具体举措。其中提到，要以工业智能体为抓手深化人工智能工业应用，带动工业数据集、工业大模型的创新迭代。该举措是落实国务院《制造业数字化转型行动方案》和“人工智能+”行动计划的关键一步，通过智能体推动制造业全流程智能化变革，助力培育新质生产力。

以工业智能体为抓手深化人工智能工业应用，主要基于哪些技术逻辑？“这主要因为工业智能体正从根本上改变传统工业制造的运行模式。”智昌科技集团股份有限公司总裁赵伟说。他总结这一变革主要表现在三方面。

智昌科技集团股份有限公司总裁赵伟

第一，工业智能体推动制造业实现从“自动化”向“智能化”的跃迁。传统的工业自动化依赖固定流程和规则驱动的程序执行，而工业智能体则通过大语言模型、知识图谱、强化学习等技术手段，构建起“感知—认知—决策—执行”的闭环体系。系统不再只是被动响应，而是具备了自学习、自适应的能力，能够根据实时变化主动调整策略。“在这一过程中，人机交互的模式也正在发生巨大的改变。得益于自然语言处理能力的提升，工业智能体正在把‘命令行’操作变成‘对话式’交互”。

第二，工业智能体使“柔性生产”成为现实。它可以实时分析产线数据，灵活调整生产计划与工艺参数，从而提升产线对市场波动的响应速度，实现真正意义上的“按需制造、快速切换”。与此同时，随着多智能体协同机制的发展，传统集中控制的生产方式也正在被重塑。“工业智能体可以在多个环节间构建起分布式协作网络，实现生产调度、物流配送、质量监控的自主协同”。

第三，工业智能体不仅仅依赖经验驱动，而是以数据为基础，推动智能决策。“它能够整合来自设备、供应链、市场等多个维度的动态信息，生成预测模型，并辅助管理者做出更精准、更具前瞻性的业务判断”。

这场智能革命并非坦途。技术成熟度的瓶颈如同“数字迷雾”，让许多企业面对异构系统割裂、机理模型缺失的困境；场景适配性的高门槛，使得智能体在高速产线与复杂工艺前屡屡“水土不服”；而商业化路径的模糊，更让中小企业陷入“仰望星空却难落地”的窘境。

赵伟表示，从技术角度看，数据孤岛与系统割裂、AI与工业机理脱节、烟囱式部署与信任缺失仍是横亘在工业智能化道路上的三座高峰。第一，数据孤岛与系统割裂。数据接口不兼容、格式各异，即便拥有大量数据，也因为数据质量参差不齐、结构混乱，难以直接支撑模型的训练与应用，价值链始终无法形成闭环。第二，AI与工业机理脱节。传统模型大多基于统计或图像识别方法，缺乏对工艺机制的理解。它们就像是“黑箱”，虽有结果却难以解释，面对复杂多变的环境时往往力不从心，一旦脱离原始训练场景，性能便大打折扣，泛化能力明显不足。第三，烟囱式部署与信任缺失。许多AI系统采用“烟囱式”的部署方式———各自为战、难以协同。很多工具只解决了单一问题，难以融入调度、质检、维护等关键业务流程中，无法实现端到端的流程闭环优化。而在一线操作和管理层面，AI系统的落地同样面临信任危机。一线工人难以理解AI的判断逻辑，管理者则更关注成本投入与回报之间的关系，缺乏对系统的深度参与和机制引导。

商业化路径不明朗，使工业智能体目前处于仰望星空阶段。无锡雪浪数制科技有限公司资深副总裁、首席AI科学家梁新乐表示，硬件限制、成本高、市场认可度低等是商业化道路上需扫清的障碍。“国外高性能GPU限制出口，国内可对标芯片量产企业极少；硬件采购成本高，中小企业难以承担；企业数据安全顾虑大，上云意愿低；海外市场对国产大模型信任度待提升，均对工业智能体商业化前景构成严峻挑战，亟须通过政策扶持、技术攻关和生态共建实现破局”。

如何破解上述难题？赵伟认为首先需要从底层架构和思维方式上变革。通过重构数据治理体系，打通异构数据接口，构建高质量多模态时序数据资产，并融合工业机理与专家经验开发机器学习算法，实现AI动态决策的可信性与鲁棒性增强。

除了变革底层架构和思维方式，赵伟强调，工业智能体的应用推进路径应从“点智能”走向“流程智能”。“工业智能体的价值突破在于从单点功能升级为具备跨产线协同调度能力的自主决策系统，同时构建可解释、可追溯的人机交互界面，将AI深度融入工作流程以建立信任闭环”。

要实现这种系统性突破，关键在于建立从局部验证到全局优化的实施路径。赵伟建议，可以以场景为牵引，从焊接、装配、质检、上下料等关键工序入手，进行“小场景、快试错”的迭代验证。同时，打造“感—算—控—调”一体化系统，将传感器、模型算法、控制设备与调度系统高效联动，实现真正意义上的生产闭环管理。“在此基础上，推动企业级智能中台建设，统一算法、数据与策略接口，打破系统割裂。最终，通过各部门共同建设数字孪生工厂，将物理生产线的实时状态同步映射到虚拟空间，进行全流程的预测、模拟与优化，全面提升运营的透明度和响应速度。”

梁新乐提出，可以从数字底座、算子优化、工业软件协同决策三方面突破。

第一，针对工业语料知识来源多样性、工业机理表达与计算统一性的难题，研发“数据驱动、知识融合、混合建模、协同计算”数字底座，先用“语义编织”技术把设备日志、CAD图纸、老师傅的笔记这些数据自动对齐，再融合行业知识图谱。数据底座为工业大模型训练与智能体应用提供了丰富的语料基础和海量的工业机理，让AI能真正理解工业制造。

第二个突破是算子优化加速现场级决策效率。大模型在工厂现场用，最头疼的就是响应慢、并发低。Transformer优化推理技术，引入虚拟内存和分页思想启发的注意力算法，优化K-V缓存的逻辑内存区和物理内存区；研发多步解码调度策略，提升预填充阶段的计算速度，并有效降低解码阶段的GPU空泡时间。通过融合时间戳调度的动态存储策略，以及临时索引技术优化向量存储，提升向量库的存储上限和检索精度。

第三是构建工业智能体，实现工业软件与大模型的协同决策。开发工艺、生产、设备等领域的智能体应用，相当于为工厂的每个关键环节（如装配工艺、制造管控、设备运维等）配备了专业“数字专家”，实现全流程的智能决策与持续优化。雪浪云开发了基于多模态大模型的工业软件协同交互系统，其核心技术突破在于：建立自然语言到工业指令的精准映射机制；融合领域专家经验构建知识增强型执行引擎；实现复杂场景下的自适应决策优化。

“未来，直接关联产线效率的动态排程、工艺路线优化等生产制造环节或将率先大规模推广。”梁新乐认为，“当前，工业智能体在图纸解析、材料配方优化等研发设计，与故障诊断、知识复用等运维管理环节已形成显著价值。”

“从应用趋势看，工业智能体最有可能在五个关键场景率先实现大规模部署。”赵伟总结说。一是生产调度与计划优化，二是质量检测与预测性维护，三是供应链的智能管控，四是设备控制与无人化操作，五是研发设计环节的生成式辅助。“未来三到五年，上述5个场景将成为工业智能体真正释放价值的主阵地”。

工业智能体在将复杂工艺流程转化为结构化知识体系中发挥着不可替代的作用。毫不夸张地说，工业智能体正在用数字化的方式重新定义“师徒传承”———把老师傅几十年积累的“肌肉记忆”翻译成机器能理解的算法语言，将那些原本只存在于工人指尖上的“工艺基因”解码为可复制、可优化的代码序列。“智能体通过采集操作手册、设备数据、工程图纸与历史案例，构建起一套系统的工业知识图谱，把每一道工序、每一个参数、每一类故障都‘画’成知识网络，并进一步训练工业语言模型，让机器真正‘读懂’工艺、掌握逻辑。”赵伟说，“这也是智昌集团工业超级智能体匠心工业智能体平台的实践路径。该平台通过分析海量行业工艺图纸与文档数据，成功训练出面向特定工业场景的多模态专业大模型，已在工程机械企业的焊接工艺优化与装配流程智能化改造中应用。”

赵伟表示，工业智能体正将原本高度依赖经验的制造体系，逐步转化为具备“自感知、自理解、自优化”能力的智能系统。工业智能体的下一个阶段是什么？赵伟认为，工业智能体正逐步走向“看得清、想得明、动得准”的高级阶段。在感知层面，工业智能体集成了视觉、声音、温度、力觉等多种传感器，相当于为产线装上了“眼睛、耳朵和触觉神经”，实时捕捉设备状态、工艺变化和运行环境的细微波动。这些数据被汇聚到云端或边缘计算平台上，由工业大模型进行深度分析。

这场由工业智能体驱动的革命正重构全球制造业的竞争格局。从单点突破到全链协同，从机器替代到人机共生，这些扎根于工厂一线的智能系统，正以惊人的进化速度证明：未来属于那些率先将“数据+算法”刻入制造基因的企业。或许工业智能体出圈，只是时间问题。