工业智能体进展情况、挑战与趋势研究

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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难以闭环。（四）安全防护的“韧性体系”亟待构建工业智能体的开放协同特性重塑了安全边界，传统物理隔离防护模式失效，攻击面沿全链路扩展，新型 AI 攻击手段涌现，亟须构建覆盖全生命周期、具备自适应能力的韧性安全防护体系。攻击面全链路扩展。工业智能体的开放化、跨域协同特性，打破了传统工业“物理隔离、边界防护”的固有模式，攻击面从封闭 OT 系统扩展至模型训练、工具调用、智能体交互、任务执行全链路，单点突破即可引发级联故障。新型安全风险陡增。注入、模型投毒、对抗样本攻击等新型攻击手段，可直接导致智能体决策失误、指令篡改，叠加其内生幻觉问题，进一步增加工业系统运行失控风险。数据与供应链安全风险加剧。工业智能体运行涉及核心工艺参数、商业机密等海量敏感数据，跨系统、跨主体的交互过程增加数据泄漏隐患。（五）产业生态的“软支撑力”亟待夯实工业智能体规模化应用不仅依赖技术硬实力，更需要人机协同、伦理治理、组织变革等软实力支撑，当前人才技能缺口、信任机制缺失、责任界定模糊等生态短板，成为制约产业健康发展的隐性瓶颈。人机协同体系尚不健全。工业智能体的出现引发员工职业焦虑与抵触情绪，导致“不想用”的心理鸿沟。工业智能体黑箱决策使得操作人员与管理层对其决策接受度不足，造成“不敢用”的信任危机。制造业一线人员数字技能普遍不匹配工业智能体的新型生产要求，形成“不会用” 的技能壁垒。伦理治理建设相对滞后。工业智能体的自主决策特性，导致事故发生时责任主体难以界定，算法研发者、平台提供者、企业使用者等各方权责划分不清。此外，算法偏见问题也值得注意，若训练数据存在固有行业倾向性，工业智能体可能在供应商准入、资源调度、人员管理中形成系统性不公，侵蚀工业生产追求的公平与高效原则。四、工业智能体未来发展趋势未来，工业智能体将迎来技术快速迭代、应用规模普及、生态全面完善、安全持续加固、人机深度协同的关键发展期，成为推动制造业高端化、智能化、绿色化发展的核心引擎。（一）技术演进：从单智能体向多智能体系统演进，云边端一体化架构成为行业主流一是核心技术将持续深化。未来工业智能体将以工业场景高可靠性、强确定性的核心需求为锚点，持续推动数据驱动与工业机理、行业知识的深度融合，不断强化工业场景下的逻辑推理、任务理解与闭环决策能力。轻量化模型技术将加速迭代，推动智能体核心能力向边缘侧、端侧有序下沉，更好适配工业现场实时性控制要求。二是架构范式将迭代升级。未来工业智能体将从单一场景单点应用，向多智能体网络化协同快速演进，具备复杂任务自主拆解、跨环节分工协作、全流程全局优化能力的多智能体系统，将逐步实现规模化落地，成为破解工业全链条系统性优化难题的核心载体。三是云边端一体化架构将逐步成熟。未来，将形成“云端训练迭代-边缘决策推理-端侧实时执行” 的协同架构，实现算力资源优化配置，兼顾工业智能体训练的复杂性与现场执行的实时性，成为适配工业场景核心需求的主流部署模式。（二）应用渗透：从单点试点向规模化普及演进，普惠化成为重要方向一是应用场景将从高渗透环节向全价值链延伸。工业智能体将从研发设计、营销服务向生产制造、运维管理等环节持续渗透，从企业内协同向产业链上下游跨企业协同延伸，实现制造业全生命周期的智能化重构。二是行业应用将从先导行业向全工业门类逐步普及。工业智能体率先在电子、汽车等数据基础扎实、工艺流程标准化程度高、自动化底子厚的行业实现规模化落地，未来将逐步向轻工、机械等传统行业延伸拓展，最终形成覆盖全工业门类的应用体系。三是应用主体将从大型企业向中小企业普惠化发展。未来轻量化、低成本、快部署、易运维的标准化工业智能体产品将快速迭代，“智能即服务”模式将逐步成熟，大幅降低中小企业应用门槛。（三）产业生态：从分散布局向开放融通演进，协同、标准、共享成为核心特征一是产业链协同体系将全面完善。未来将形成“基础软硬件-平台框架-行业解决方案-系统集成-运营服务”全链条协同的产业链体系，涌现一批具有国际竞争力的龙头企业与专精特新“小巨人”企业，形成大中小企业融通发展的产业格局。二是平台化能力复用体系将加速构建。未来工业互联网与人工智能将加速融合赋能，行业级基础开发框架、工具链、通用模型组件与工业机理知识库将实现规模化沉淀，在安全可控前提下开放共享，降低全行业技术研发与场景落地门槛。三是标准体系建设将逐步健全。未来将形成涵盖基础术语、技术架构、接口协议、数据格式、安全要求、行业应用的完整标准体系，为工业智能体规模化推广奠定基础。四是产学研用协同创新体系将更加成熟。形成“前沿研究-技术攻关-场景验证-迭代优化-规模推广”的良性创新闭环，加快突破关键核心技术瓶颈、跨越产业落地鸿沟。（四）安全治理：从被动防护向内生安全演进，全生命周期治理体系将加快健全一是安全技术体系将实现系统性升级。未来将完成从传统边界防护向内生安全、主动免疫的安全范式演进，将安全能力与工业智能体的架构原生融合，形成覆盖模型、数据、系统、应用的内生安全防护体系，实现攻击的主动识别、预警、阻断与自愈。二是安全标准与认证体系将全面完善。形成针对工业智能体的全生命周期安全标准与测试认证体系，实现对智能体产品的安全准入与全流程监管，保障产品安全可靠。三是治理体系与法律法规将逐步健全。未来将进一步明确工业智能体的责任主体与权责划分，健全算法备案、审计、追溯机制，完善数据安全、隐私保护、知识产权等相关法律法规，形成适应产业发展的制度体系。四是伦理规范体系全面建立。形成工业智能体伦理准则与行为规范，明确人机权责边界，保障算法公平性、透明度，防范算法偏见等引发的衍生安全风险。（五）人机关系：从人机替代向人机共生演进，新型生产关系逐步形成一是人机协同模式将实现系统性迭代。人机关系将从“人工操作 -机器辅助”向“人类主导-智能体自主执行”加速演进。工业智能体主要承接重复性、危险性、高强度工作，人类则聚焦创意设计、战略决策、监督校准、异常处置等更高价值环节，实现人机能力的深度互补与双向赋能。二是人机信任机制将加快健全完善。可解释 AI 技术将持续迭代升级，工业智能体的决策与执行过程将更加可追溯、可解释、可验