工業智能體：重塑工業文明的 "數字引擎"

通信世界網消息（CWW）一句“來塊帶鹽味的橘色巧克力”，機械臂在5秒內精準遞上目標物——這是發生在今年德國漢諾威工業博覽會上的一幕。德國弗勞恩霍夫研究所科學家亞歷山大·措恩的指令剛落，AI智能體便指揮機械臂完成拍照識別、篩選物體並遞上巧克力的全過程。這一場景展示的正是工業智能體帶來的“工業魔法”：它能聽懂人話、看懂圖像，通過自主學習成爲工業生產的智能幫手。

工業智能體是新一代認知智能系統

6月6日，工業和信息化部兩化融合工作領導小組會議舉行。會議審議了《工業和信息化部信息化和工業化融合2025年工作要點》，研究部署推進兩化融合的思路舉措。其中提到，要以工業智能體爲抓手深化人工智能工業應用，帶動工業數據集、工業大模型的創新迭代。

工業智能體究竟是什麼？在技術層面，它是融合大語言模型、知識圖譜和工業機理的新一代認知智能系統。工業智能體能理解自然語言指令，自主決策並控制物理設備完成工業任務。其核心特徵在於“自主性”與“協同性”：

自主性：通過自然語言交互或視覺識別接收指令，無需人工編程即可完成複雜任務。例如，配天機器人的焊接系統能根據工程師口頭指令調整焊縫參數並自動編程。

協同性：多智能體協作形成動態網絡，西門子工業AI智能體可自主調度生產線，提升效率50%；華爲工業智能體依託盤古大模型實現全鏈式智能服務，降低企業運營成本18%。

與傳統工業自動化系統相比，工業智能體具有革命性差異。措恩指出：“工業機器人通常需要耗費大量時間和成本進行編程，要求員工具備複雜的專業知識。而結合大語言模型的AI智能體可以直接控制機器人，無需額外編程。”

工業智能體在多個領域創造實際價值

2025年被稱爲“智能體年”，工業智能體應用成爲大勢所趨。據最新行業報告，全球工業智能化市場規模今年將突破3.5萬億元人民幣，而中國貢獻了其中超過40%的份額。

與此同時，工業智能體已走出實驗室，在多個領域創造實際價值。和利時集團通過DeepSeek大模型實現鐵路運輸優化，將理論算法轉化爲實際降本增效；格創東智打造的曝光補值智能體串聯起TCL華星全流程檢測系統；紫金礦業智能工廠，工業智能體已實現設備故障預測準確率超95%；塔力科技爲礦山開發的複雜環境風險識別系統，通過大模型與邊緣計算設備的結合，實現重大風險實時告警和處置；長三角電子信息產業集羣依託工業智能體搭建的協同平臺，實現跨企業工藝設計效率提升40%，供應鏈響應速度提高60%；海爾卡奧斯工業互聯網平臺通過“大連接、大數據、大模型”架構，爲多行業提供羣體智能決策支持。

浪潮雲推出“海若智能體”，將算力基礎設施、計算資源、各類模型以及行業智能體整合爲“智數雲安”一體化解決方案。聯想集團也推出了業內首個企業超級智能體——聯想樂享超級智能體。聯想計劃從計算基礎設施、數據模型、智能體開發服務等方面，幫助企業開發超級智能體，賦能千行百業。

工業智能體全面落地仍面臨多重挑戰

儘管前景廣闊，工業智能體的全面落地仍面臨多重挑戰。

數據整合是首要難題。有效的工業智能體需要產業上下游支持，整合不同數據源，不能僅依賴單一AI供應商。軟件服務商澳汰爾高級副總裁克里斯蒂安·巴克納說，AI智能體易於入門，能夠幫助提高企業效率，但要將其投入生產並克服數據孤島、數據複雜性等問題，仍非常困難。

技術成熟度是另一大挑戰。工業場景的複雜性遠超消費領域。力覺、觸覺等多模態信息的融合，仍制約着人形機器人在精密裝配場景的應用。幻覺累加、工具調用魯棒性不足等問題亟待解決。例如，大模型在鏈式調用中若某環節出錯，可能導致任務鏈條全面崩潰。

此外，既懂工業機理又通AI技術的複合型人才嚴重匱乏。在制度層面，責任界定與倫理風險亟待規範。若當某汽車工廠的AI質檢系統誤判導致生產線停擺，誰來承擔損失？工業智能體的自主決策權，正在挑戰傳統責任認定框架。

站在2025年的門檻回望，工業智能體的意義已超越技術本身。它既是新型工業化的基礎設施，更是全球產業鏈重構的戰略支點。未來已來，這場由智能體驅動的產業革命，註定將重新定義人類工業文明的高度。