工联网消息(IItime) 当你走进一家现代化工厂，可能会看到这样的场景：机械臂精准完成毫米级操作，AI系统实时调度千余台设备，无人运输车自主穿梭于生产线之间……这些看似科幻的场景，正随着“工业智能体”的崛起成为现实。

工业智能体，人工智能与工业技术深度融合的产物

1956年达特茅斯会议播下AI的种子，到2010年后，随着深度学习算法突破和工业大数据爆发，AI真正叩开工厂大门。2025年被称为“智能体元年”，这个能自主感知、决策、执行的“工业大脑”，正在全球掀起新一轮产业变革。

工业智能体的发展并非一蹴而就，而是经历了一个漫长的演进过程。其起源可以追溯到早期工业自动化的探索阶段，当时的工业机器人作为工业智能体的雏形，主要用于完成一些简单、重复的任务，如物料搬运、焊接等。随着计算机技术、控制理论和传感器技术的不断发展，工业机器人的功能逐渐增强，精度和灵活性也得到了显著提升。

进入 21 世纪，随着人工智能技术的兴起，工业智能体迎来了飞速发展的黄金时期。机器学习、深度学习、知识图谱等先进技术的融入，使得工业智能体具备了更强大的感知、分析、决策和执行能力。它们能够理解自然语言指令，自主决策并控制物理设备完成复杂的工业任务，实现了从传统自动化系统向新一代认知智能系统的跨越。

如今，工业智能体正处于感知增强与工程突破阶段，它不仅提升了关联分析能力，还解决了小数据、实时性、可解释性等难题。未来，它将迈向认知提升阶段，构建全局性工业知识图谱，实现推理能力的协同。

政策东风，国家为智能制造“开绿灯”

工业智能体的发展离不开政策的支持。2025年6月，工业和信息化部召开专题会议，研究部署推动人工智能产业发展和赋能新型工业化。

会议强调，要加快推进人工智能技术创新和融合应用，系统谋划、协同推进战略、规划、政策、标准等方面的任务落实。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。全面实施的 “人工智能 + 制造” 行动，明确将工业智能体作为深化 AI 全链条应用的战略支点，标志着中国制造业从 “数字基建” 向 “智能重构” 的关键转折。

此外，还实施了工业软件 “铸魂” 工程，研发智能设计仿真平台，攻关智能轧制系统等，为工业智能体的发展奠定坚实基础。

大咖论道，工业智能体前景广阔已成共识

工业智能体的发展也引起了众多专家和业界人士的关注。

国家智能制造专家委员会副主任、工业和信息化部装备工业司原司长张相木从智能制造三要素出发，指出工业智能体需以“装备数字化、技术软件化、流程数据化”为核心，构建“采集-传输-决策-反馈-执行”闭环。他特别提到，管理精益化是基石，生产自主化是表象，而CPS是智能工厂的核心。这一框架为工业智能体的技术落地提供了清晰路径。

智昌科技集团总裁赵伟将工业智能体比喻为工业现场的“数字大脑”或“神经元”，认为其通过融合人工智能、物联网、大数据和边缘计算等技术，实现了从“连得上”到“更聪明”的跨越。他提出“双线并行”部署策略：软件层打通IT与OT数据孤岛，硬件层从工位级自主智能逐步升级为产线级协同智能。

科远智慧副总裁赵文庆从学术视角提出，工业智能体是工业机理与人工智能的“深度耦合”，而非简单技术叠加。他以设备健康管理为例，通过振动、温度等300余个参数实时监测，预测故障并降低停机损失75%，印证了数据驱动决策的价值。赵文庆还提出“三阶段部署法”——数据筑基、场景切入、生态扩展，并强调优先选择高价值、低复杂度的场景试点。

从上述内容即可看出，尽管视角不同，专家与从业者对工业智能体的未来达成共识：工业智能体是未来行业智能化转型的有效赋能者。

应用爆发，看我国企业的“智能体实践”

目前，众多公司推出各自的工业智能体平台，已在多个领域落地成果。

华为依托盘古大模型推出了工业智能体，实现了全链式智能服务，降低企业运营成本 18%。在某制造企业中，华为工业智能体通过对生产数据的实时分析，能够提前预测设备故障，及时安排维护，避免了因设备故障导致的生产中断，提高了生产的连续性和稳定性。同时，它还能根据订单需求和生产进度，优化生产排程，提高生产效率。在供应链管理方面，华为工业智能体能够实现供应商、生产企业和客户之间的信息共享和协同运作，提高供应链的响应速度和灵活性。

第四范式的先知制造智能体集成了机器学习、深度学习、知识图谱等 AI 技术，通过数据驱动的方式重构制造业的生产、管理和决策流程。在某国内智能制造企业合作中，该平台通过整合工厂运行数据，实现生产效率提升 11.4%。在某新能源车企，先知平台构建 “数字孪生工厂”，将产线调试周期从 3 个月缩短至 15 天，通过分析设备振动、电流等 10 万 + 传感器数据，实现故障预测准确率 97%，使意外停机损失减少千万元 / 月。

阿里云通义千问 Agent 平台基于通义千问 3 大模型(Qwen3)和 Qwen - Agent 框架，为工业智能体提供了从底层模型到上层应用的全栈解决方案，具有工业场景的垂直优化能力，能处理超长工艺文档、设备日志等复杂数据。某服饰企业通过部署通义千问 Agent 平台，实现 15 万 SKU 实时调价，过季款清仓效率提升 300%，滞销款同比下降 37%。某超市部署通义千问后，通过 AI 采购，生鲜损耗率从 30% 压至 9%，年省 6 亿。

这些企业案例充分展示了工业智能体在实际应用中的强大能力和广泛前景。

结语

工业智能体作为工业领域的新引擎，正推动着制造业向智能化、高效化方向发展。从最初简单的机械自动化流水线机器人，只能重复固定动作；到数字孪生虚拟仿真优化生产，但仍需人工决策；再到如今的AI自助决策，它不仅改变了传统的生产方式，更提升了企业的竞争力和创新能力。

我国在工业AI领域具备市场、工业基础和统一环境优势，工业智能体作为推动工业变革的新引擎，聚焦于此持续发力，充分发挥其巨大的潜力，必将迎来更加广阔的应用前景。