人工智能技術與制造業的深度融合發展，為制造業發展模式帶來了持續、深刻的變革。從自動化任務處理到智能輔助決策，人工智能的應用場景不斷深化、應用邊界不斷拓展。機器學習、深度學習等算法模型的落地應用，形成了“模型即服務”（Model as a Service，MaaS）的模式，無需用戶了解算法的運行機理以及實現細節，便能夠幫助企業實現數據的采集、處理、挖掘、計算、優化的閉環應用。伴隨著ChatGPT、DeepSeek等大模型的爆發式發展，“模型即服務”正在加速演化為“Agent即服務”（Agent as a Service，AaaS），從個人小助理到工業場景解決方案，AI Agent已從技術概念到場景落地，開啟了商用元年。

“Agent”最早起源于哲學領域，釋義為“行動者”。亞里士多德提出行動者必須具備理性與目的性，人類行為的道德價值取決于行動者的意圖和選擇。康德提出，真正的行動者必須具備道德自律，能夠根據理性法則自主行動。可見，“Agent”已具備意圖、思考、行動的內涵。20世紀80年代，Marvin Minsky在《心智社會》一書中首次明確提出了人工智能領域的“Agent”概念，將思維描述為大量相互作用的智能體構成的復雜系統，每個智能體都執行特定的任務，并通過協作完成復雜的認知活動，為智能體的研究奠定了理論基礎。隨著人工智能技術的演進，Agent的發展歷經符號智能體（Symbolic Agents）、反應型智能體（Reactive Agents）、基于強化學習的智能體（Reinforcement Learning-based agents）、遷移學習和元學習的智能體（Agents with transfer learning and meta learning）、基于大語言模型的智能體（Large language model-based agents）五個階段。

隨著大模型語言模型的引入，Agent的內涵也發生了新的變化。Google將Agent定義為一個擴展了生成式AI模型能力范圍的程序，通過觀察周圍世界并使用可用的工具來實現其目標，包括模型、工具和編排三個組成部分。OpenAI將Agent定義為能代表用戶完成多步任務的系統，利用大語言模型（Large Language Model，LLM）來管理工作流執行并做出決策，能夠訪問各種工具與外部系統交互，并根據工作流的當前狀態動態選擇適當的工具。可見，生成式人工智能為Agent帶來了分析和決策能力。

制造業是實體經濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基。制造業高質量發展是我國經濟高質量發展的重中之重。2024年，國務院常務會議審議通過《制造業數字化轉型行動方案》，指出制造業數字化轉型是推進新型工業化、建設現代化產業體系的重要舉措。制造業數字化轉型是運用數字技術對制造業研發生產全流程和產業鏈供應鏈各環節進行改造升級和價值重塑的過程，是制造業高質量發展的關鍵路徑。工業智能體（Industrial AI Agents）作為智能體技術與行業Know-How深度融合的產物，實現對生產設備、工藝流程和物流管理等環節的智能化控制與優化，是制造業數字化轉型從“信息化建設”邁向“價值創造”的關鍵推手。在此背景下，本文系統分析并介紹了工業智能體國內外發展現狀，提出了工業智能體的類型劃分，分析了工業智能體關鍵技術，探討了工業智能體發展面臨的挑戰，并總結了工業智能體的典型應用場景。

01工業智能體發展現狀

當前，工業智能體已成為國內外學術界和產業界的研究熱點，在技術攻關、應用實踐方面進行了廣泛的探索。

（一）國外工業智能體發展及應用

西門子、微軟、弗勞恩霍夫智能分析和信息系統研究所、英偉達等學術機構和產業主體開發了相關工業智能體應用，賦能制造業全流程環節。德國工業巨頭西門子推出工業AI智能體，包括交互層、決策層、執行層，并與生成式AI產品Industrial Copilot無縫集成，面向設計、規劃、工程、運營、服務等領域，形成Design Copilot、Planning Copilot、Engineering Copilot、Operations Copilot、Services Copilot五類產品，實現從“輔助應答”到全流程自主決策的轉變。此外，西門子構建了Xcelerator平臺，用戶可在平臺上打造面向具體應用需求的定制化智能體矩陣。德國弗勞恩霍夫智能分析和信息系統研究所結合大語言模型，研發了控制工業機器人的智能體，無需額外編程，可以按照規劃的步驟，操控機器人逐步自動執行任務。美國微軟公司發布了Factory Operations Agent，使得設備操作人員、生產人員和管理人員能夠通過自然語言快速洞察并優化制造流程，以提高日常制造運營中的生產效率。美國英偉達公司發布了智能體發展藍圖，開發者可以借助視覺語言模型、大語言模型等工具，構建、測試和運行能夠分析大量視頻和圖像內容的智能體，并將其訓練為不同專業領域的任務專家。

（二）國內工業智能體發展及應用

國內工業智能體研究及應用實踐百花齊放，圍繞研發設計、生產制造、運行維護、供應鏈管理、經營管理等環節進行落地應用。杭州熾橙自主研發的“熾橙AIDT工業多智能體”系統，實現設計、生產、管理全鏈條覆蓋，包含裝備AI檢維修、實時產線仿真、智能排產與企業AI知識庫等30多個企業級工業智能體應用。谷器數據基于多模態交互與知識圖譜增強技術構建了Supply AI智能體，具備工業場景智能決策閉環功能，支撐用戶以可視化方式自定義創建智能問答、數據分析、工作流等功能模塊。研華科技推出的WISE-AI Agent智能體平臺由數據集成與分析平臺DataInsight、智能知識管理平臺KB Insight、智能體開發平臺AgentBuilder以及智能體中心組成，廣泛應用于生產線管理、數據智能分析、知識管理、供應鏈管理等場景。廣東智用研發的智用AI Agent Foundry智能體制造平臺，基于大模型智能體應用開發范式，利用低代碼實現智能體協作編排，推動工業智能體在千行百業的深度落地應用。亞信科技基于智能體平臺構建網絡巡檢智能體，以自然語言對話的方式，識別不同的巡檢場景，規劃巡檢任務，總結生成并輸出巡檢報告。

02工業智能體分類

基于國內外工業智能體的發展現狀，從功能、服務范圍、部署方式三個維度，分別對工業智能體的類型進行劃分。

（一）按功能劃分

工業智能體按照功能劃分為執行型智能體、決策型智能體和協作型智能體。

1.執行型智能體

執行型智能體主要負責業務場景中具體任務的執行，側重于按照預設的規則或指令，直接對環境進行操作和改變。執行型智能體具有較強的感知能力，能實時獲取環境信息，準確把握自身所處的狀態和任務要求，同時具備高效的執行能力，可快速、準確地將決策轉化為實際行動。

2.決策型智能體

決策型智能體以數據分析和決策制定為核心功能，通過對大量數據的分析、建模和推理，為系統提供決策支持，以實現特定的目標。決策型智能體擁有強大的數據分析能力，基于先進的決策算法和模型，能對來自不同渠道的數據進行整合、挖掘和分析，提取有價值的信息，根據數據分析結果制定最佳決策方案。

3.協作型智能體

協作型智能體通過通信機制與其他智能體或人進行信息交互和協調，實現資源共享、任務分配和協同工作。協作型智能體具備良好的通信能力，能與其他智能體或人進行高效、準確的信息交流，同時具有協作規劃和協調能力，可根據整體任務目標，與其他個體共同制定協作計劃，并在執行過程中進行實時調整和協調。

（二）按服務范圍劃分

工業智能體按照服務范圍劃分為場景級智能體、環節級智能體和產業鏈級智能體。

1.場景級智能體

場景級智能體是指針對特定行業/產業鏈中特定業務場景進行優化和決策的智能體，具有很強的場景針對性，能夠深入了解特定場景的細節和特點，對場景內的各種變化和需求做出快速響應。

2.環節級智能體

環節級智能體是指負責特定行業/產業鏈中特定環節的智能優化和管理的智能體，通過對該環節中跨場景數據進行分析和處理，運用專業的算法和模型，為環節中跨場景的運行提供智能決策支持，以提高環節的效率、質量和可靠性。

3.產業鏈級智能體

產業鏈級智能體是指從產業鏈/行業的全局角度出發，對產業鏈上各個環節進行協同優化和資源整合的智能體，通過收集和分析產業鏈上的各種數據，實現產業鏈的智能化協同運作，提高產業鏈的整體效率和競爭力。

（三）按照部署方式劃分

工業智能體按照部署方式劃分為本地智能體、云端智能體和邊緣智能體。

1.本地智能體

部署在工業現場的本地設備或服務器上，直接與本地的工業設備、傳感器等進行交互的智能體，能夠快速響應本地的實時數據和事件，對本地的生產過程進行實時監控和控制，具有較低的延遲和較高的可靠性。

2.云端智能體

部署在云端服務器上，通過網絡與工業現場的設備和系統進行通信的智能體。云端智能體具有強大的計算和存儲能力，能夠處理大量的數據，并利用云端的豐富資源進行復雜的數據分析和人工智能算法訓練，可實現多工廠、多設備之間的數據共享和協同管理。

3.邊緣智能體

部署在工業現場邊緣設備上的智能體，如工業網關、邊緣服務器等。邊緣智能體能夠在靠近數據源的地方進行數據處理和分析，實現部分實時決策和控制，減少對云端的依賴，降低網絡延遲。此外，可以將一些關鍵數據上傳到云端進行進一步的分析和處理，實現本地與云端的協同工作。

03工業智能體關鍵技術

（一）多源數據感知與融合技術

多模態感知技術：通過集成多種類型傳感器，實現對工業環境、設備狀態、物料特性等物理實體的多維信息采集。

數據融合技術：對來自不同來源、具有不同格式和語義的數據進行深度整合，打破“數據孤島”，構建工業“全息圖譜”，為智能分析和決策提供全面的數據支持。

（二）模型開發與優化技術

工業機理與AI融合建模：提取領域機理規則，設計混合損失函數（物理約束+數據損失），開展聯合訓練調優，確保決策合規。

工業大模型微調：收集行業語料（工單日志、設備手冊），采用LoRA/QLoRA技術，注入領域知識提示詞，訓練形成面向特定應用場景的工業大模型。

知識庫檢索增強技術：構建工業知識庫（含工藝文檔、故障案例），設計語義檢索算法，集成大模型生成與知識驗證能力，基于用戶反饋結果驅動知識更新。

（三）智能體協同與決策技術

多智能體協同控制：定義智能體角色與交互協議，構建協同控制平臺支持同構/異構智能體協作，通過分布式決策與語義通信實現任務分解與資源調度。

決策與規劃技術：基于強化學習和路徑規劃算法等，實現動態環境下的最優行動方案生成。通過構建環境狀態空間與獎勵函數，訓練深度強化學習模型，開展多目標優化與沖突消解，實現實時仿真驗證與策略迭代。

（四）數據與通信安全技術

構建“設備—網絡—平臺—應用”全棧安全體系，確定加密算法、認證機制；在邊緣節點部署防火墻、數據加密模塊，實現本地數據脫敏與訪問控制；利用區塊鏈實現智能體交互數據的不可篡改存證，從而保障工業智能體數據傳輸、存儲與處理的安全性，避免數據泄露與惡意攻擊。

04工業智能體發展面臨的挑戰

我國具有雄厚的數據與算力基礎、豐富的工業應用場景與完善的區域發展生態，可為工業智能體的發展提供良好的基礎。但在數據保障、技術工具、供需配置、標準布局等方面仍面臨以下嚴峻挑戰。

（一）數據要素流通與安全風險雙約束

數據作為工業智能體的核心生產要素，目前還存在數據流通效率與安全保障面臨結構性矛盾的問題，制約了數據價值釋放與產業協同創新。一是“數據孤島”現象突出。跨企業、跨行業、跨地域的數據共享機制尚未成熟，工業設備協議不統一導致數據采集碎片化，企業內部系統間數據互通存在技術壁壘。二是數據質量參差不齊。傳感器精度差異、數據標注標準化缺失及邊緣端數據預處理能力不足，導致核心算法訓練因數據質量問題而效能受限。三是安全合規風險高。工業數據分類分級制度尚未完善，數據跨境流動、商業秘密保護與個人信息安全等領域合規框架存在模糊地帶，區塊鏈存證、隱私計算等安全技術與工業場景融合度不足，數據流通面臨“不敢共享、不愿共享”的雙重制約。

（二）關鍵核心技術工具存在“卡脖子”問題

在工業智能體技術鏈中，還存在硬件、軟件、算法等核心環節自主化程度低、生態體系薄弱等瓶頸，導致產業發展受制于外部技術壁壘。一是硬件技術對外依賴顯著。高端工業傳感器、邊緣計算芯片、高精度伺服系統等核心器件國產化率不足30%，供應鏈穩定性受地緣政治影響較大。二是工業軟件生態薄弱。研發設計類（CAD、CAE等）、生產控制類（PLC、DCS等）、運營管理類（ERP、MES等）等工業軟件市場長期被國外品牌壟斷，國產軟件在復雜場景適配、多系統兼容性等方面存在明顯短板。二是算法研發滯后于場景需求。自主創新的工業級深度學習模型、強化學習策略及數字孿生推演算法儲備不足，底層架構對工業機理模型的融合能力較弱。三是低代碼開發工具功能不夠完善。中小企業難以通過可視化界面快速構建智能體應用，定制化開發周期長、成本高。四是測試驗證環境匱乏。工業智能體在復雜工況下的可靠性驗證、多智能體協同性能測試缺乏標準化平臺，技術成果轉化存在“最后一公里”瓶頸。

（三）標準供給滯后于產業需求

我國工業智能體標準化建設存在滯后性，缺乏統一技術規范和國際話語權，阻礙了工業智能體規模化應用與全球化布局。一是標準體系不完善。工業智能體在架構設計、接口協議、交互機制、安全認證等領域缺乏統一標準技術規范，不同廠商產品兼容性差，導致系統集成成本高企。二是關鍵標準存在空白。邊緣智能體算力分配、云端協同決策機制、工業APP輕量化部署等新興領域標準研制滯后，難以支撐規模化應用。三是國際規則話語權弱。在ISO/IEC、IEEE等國際標準化組織中，我國主導制定的工業智能體相關標準占比較低，核心技術專利布局滯后于美、歐、日等先發地區，在全球產業生態構建中處于被動跟隨地位。

（四）市場供需錯配與應用門檻高

目前，我國工業智能體市場呈現技術供給與場景需求的結構性斷層，導致產業滲透率與規模化發展進程緩慢。一是中小企業部署能力弱。眾多中小企業面臨“不會用、用不起”的雙重困境，智能化改造前期投入較大，資金不足和人才缺乏導致眾多中小企業難以涉及。二是行業適配成本高。工業智能體解決方案普遍存在“大而全”問題，針對離散制造、流程工業、能源化工等細分領域的輕量化產品供給不足，定制化改造需耗費大量人力進行場景適配。三是生態協同不足。設備制造商、軟件開發商、系統集成商與終端用戶間存在技術壁壘，跨領域協同創新平臺尚未形成有效閉環，產業鏈上下游資源整合效率低。四是人才供給不足。既懂工業機理又具備人工智能技術的復合型人才缺口較大，高校學科設置與產業需求錯位，職業教育體系尚未建立智能化改造實操培訓體系，導致企業落地應用缺乏專業人才支撐。

05工業智能體典型應用場景

工業智能體通過感知工業現場環境，基于決策結果調用相關工具逐步實現既定目標，在研發設計、生產制造、運行維護、供應鏈管理和經營管理等場景中發揮重要作用。

（一）研發設計場景

需求洞察與創意啟發：工業智能體憑借強大的數據挖掘與分析能力，對海量的市場數據、用戶反饋、行業動態等多源信息進行深度剖析，精準提煉潛在的市場需求和用戶痛點。同時，工業智能體還能為設計師提供創意啟發，拓寬設計思路，打破傳統設計思維定式。

工藝仿真與智能調優：工業智能體依托數字孿生技術構建的虛擬世界，對生產工藝進行高精度仿真與虛擬調優，將原本需要在實體環境中耗費大量時間和資源的試錯過程前置至虛擬空間，顯著降低試制成本，縮短新品上市周期。

（二）生產制造場景

智能生產調度：面對復雜多變的生產任務與有限的生產資源，工業智能體基于實時收集訂單需求、設備狀態、物料庫存等信息，在短時間內生成最優的生產排程方案，合理安排設備加工任務順序，確保設備利用率最大化，同時滿足訂單交付期限要求，實現智能生產調度。

質量控制與缺陷檢測：工業智能體通過工業相機快速采集產品圖像，并對圖像進行挖掘分析，能夠在毫秒級時間內識別出產品表面的劃痕、裂紋、尺寸偏差等各類缺陷。對于發現的質量問題及時報警，并追溯問題根源至生產工藝參數、設備運行狀態或原材料質量等方面，為生產質量改進提供明確方向。

柔性生產與自適應控制：工業智能體賦予生產系統強大的柔性生產能力，能夠根據不同產品的生產工藝要求，自動調整生產設備的參數與運行模式。同時，面對生產過程中的設備故障、物料短缺等突發狀況，智能體能夠自適應控制調整生產策略，保障生產連續性。

（三）運行維護場景

預測性維護：工業智能體通過實時采集設備運行過程中的振動、溫度、壓力、電流等各類參數，對設備運行狀態進行實時評估與趨勢預測，提前預警潛在故障風險，使維護人員能夠在設備故障發生前及時安排維護計劃，更換易損部件。

故障診斷與修復：通過對故障發生前后設備運行數據的深度分析，快速準確地定位故障原因與故障部位。自動調配維修人員進行針對性維修，顯著縮短故障修復時間，提高設備可用性，保障生產的順利進行。

維護資源優化：根據設備故障預測結果、維護任務優先級以及維護人員技能水平、庫存備件情況等多方面信息，制定最優的維護資源分配方案，合理安排維護人員的工作任務，優化備件庫存管理，確保在滿足設備維護需求的前提下，最大限度降低維護資源的浪費，提高資源維護效率。

（四）供應鏈管理場景

需求預測與庫存管理：工業智能體通過對歷史銷售數據、市場趨勢、季節因素、促銷活動等多維度數據的深度挖掘與分析，為企業提供精準的市場需求預測，并進一步優化庫存管理，根據實時庫存水平、訂單執行情況以及需求預測結果，自動調整庫存補貨點和補貨量，避免缺貨現象，提高客戶滿意度。

供應商協同與風險管理：通過工業智能體搭建起企業與供應商之間的信息共享平臺，實現雙方訂單信息、生產進度、交貨計劃等關鍵數據的實時交互。智能體通過對供應商歷史交貨記錄、產品質量數據、財務狀況等多方面信息進行分析，評估供應商風險，并提前制定應對策略。當監測到交貨延遲風險時，智能體及時尋找備選供應商或調整生產計劃，有效降低供應鏈中斷風險。

物流配送優化：綜合考慮貨物重量、體積、配送地址、交通路況、運輸成本等因素，對物流路線、運輸方式、配送時間等進行優化。同時，通過實時跟蹤貨物運輸狀態，及時處理運輸過程中的異常情況，如交通擁堵、車輛故障等，確保貨物按時、安全送達目的地。

（五）經營管理場景

決策支持與數據分析：工業智能體基于企業運營過程中產生的海量數據，提取有價值的信息，為管理層決策提供有力支持。將企業生產、銷售、財務、人力資源等各方面數據以直觀、易懂的圖表形式呈現，使管理層能夠實時了解企業運營狀況。同時，對關鍵業務指標進行深度分析，預測企業未來發展趨勢，為企業戰略規劃、投資決策、市場拓展等重大決策提供科學依據。

績效管理與優化：依據企業戰略目標和業務流程，為各部門、各崗位制定科學合理的績效指標體系，并通過實時數據采集與分析，對員工和部門的工作績效進行動態評估。基于績效評估的結果，工業智能體為企業提供針對性的績效優化建議，幫助企業發現運營過程中的短板與不足，優化業務流程，提升員工工作效率，從而全面提升企業整體績效水平。

風險管理與合規監測：工業智能體通過實時監測市場動態、行業政策法規變化以及企業內部運營數據，對各類風險進行實時預警與評估。同時，對企業運營過程中的合規性進行監測預警，確保企業各項業務活動符合相關政策法規要求，避免因違規行為帶來的法律風險。

06總結與展望

工業智能體作為工業領域數字化、網絡化、智能化轉型的核心載體，已在技術、應用、產業生態方面取得顯著進展，但仍面臨諸多挑戰。通過技術創新突破關鍵技術瓶頸、應用推廣拓展場景覆蓋范圍、產業生態完善提升協同發展能力，工業智能體有望成為推動新型工業化發展的核心驅動力。未來，工業智能體將朝著自主智能決策、人機深度融合方向發展，重塑工業生產模式與產業生態，助力我國制造業高質量發展