2025工业运营前沿技术：AI智能体 (AI Agents) 的崛起白皮书-BCG

与波⼠顿咨询集团合作在⼈⼯智能时代的产业转型在⼈⼯智能时代的产业转型前沿技术在⼯业运营中：⼈⼯智能的崛起智能代理的崛起图⽚:GettyImages阅读指南3前⾔执⾏摘要5介绍61下⼀个⻜跃：通过重新发明⼯业操作7前沿技术1.1迈⼊下⼀个前沿：⾛向⾃主控制之路81.2重新定义⼈类⻆⾊：从操作员8到AI-enabled指挥者2AI智能体推动运营转型102.1虚拟⼈⼯智能-为⾃主系统铺平道路122.2具⾝化⼈⼯智能-点燃机器⼈领域的新时代153⼯业运营转型的战略要点183.1为成功使⽤AI代理铺平道路18在⼯业运营中3.2保持AI代理创新的前沿193.3创建基础：组织和技术19参与者22尾注免责声明,也不代表其全部成员、合作伙伴或其他⼯业运营中的前沿技术2前沿技术在⼯业中⼈⼯智能的崛起情报代理讨推动⼈⼯智能（AI）驱动创新在商业和运营模对⼯业⽣态系统的影响对⼯业⽣态系统的影响对区域的影响⼈⼯智能和⽹络安全:平衡⻛险和回报⼈⼯智能的能源悖论:⼈⼯智能和⽹络安全:平衡⻛险和回报⼈⼯智能的能源悖论:AI实践：超越实验⽣成式⼈⼯智能⽤于⼯作增强和⾏业或功能特定对⾏业、部⻔和功能的影响对⾏业、部⻔和功能的影响链医疗保健交通电信消费品⼈⼯智能在⾦融服务中未来的未来的启⽤AI技术的医疗引领潮流智能交通智能交通更绿⾊的未来AI作为催化剂以减碳为⽬标全球物流智能即将推出的⾏业即将推出的⾏业消费品更多报告即将发布捕捉了AI的独特视⻆，包括撰写时AI领域的详细概况。认识到正在发⽣的持续变⾰和进步，通过与世界经济论坛社区合作，不断加深和AI影响和应⽤的理解，以及与从事AI战略和落实这些论⽂共同展⽰了AI当前的发展和应⽤情况,以及其未来潜在影响。⼯业运营中的前沿技术3⼯业运营中的前沿技术:⼈⼯智能代理的崛起KivaAllgood⾸席，⾼级合伙⼈制造业和供应链；委员执⾏委员会成员执⾏委员会世界经济论坛AI与更多。借鉴我们在2022年AI动⼒⼯业运营倡丹尼尔·库珀，波⼠顿咨询集团（BCG）董事总本⽩⽪书提出了⼀个⼤胆⽽可⾏的愿景，即AI代理技术之⼀。⼯业运营中的前沿技术4执⾏摘要⼯业运营很可能会向以⼈⼯智能（AI）为核⼼的模式发展，AI将驱动⾃控、接近⾃治的系统，同时赋，快速发展的AI代理‒有潜⼒推动制造商⾛向这注两种类型的AI代理：虚拟AI代理和具象AI代理成功地实现向接近⾃治、以AI代理驱动的运营过渡，需要综合、以价值为驱动的技术采⽤⽅法。⼯业运营中的前沿技术5AI代理正在改变⼯业运营，推动效率并释了⼯作环境。像机器⼈技术和⼯业物联⽹（IIoT)这样的创新在现代化运营中发挥了重要作⽤，进步主要由计算能⼒的指数增⻓和⼈⼯智能(AI)领克服这些挑战是⾄关重要的。,因为他们寻求保持竞争优势并解决⾏业特定障碍-哪些前沿技术将应对⽩⽪书从战略⻆度探讨了这些问题，重点关注AI代。它探讨了AI代理在实现这⼀愿景中的作⽤，特别是虚拟AI和具体化AI代理，提供了具体⽰例和案例这些技术所需的战略要点。虽然AI代理具有变⾰潜两种类型的AI代理虚拟虚拟AI代理具⾝⼈⼯智能代理具⾝⼈⼯智能代理⼯业运营中的前沿技术61下⼀个⻜跃:1制造商⾯临着⽇益严峻的复杂运营环境:-地缘政治动态:关税和跨多个地理区域的分散⽣产阻碍规模经济，导致供应链更加复杂，知识分散，⻛险增加。制造商⾯临着⽇益严峻的复杂运营环境:-地缘政治动态:关税和跨多个地理区域的分散⽣产阻碍规模经济，导致供应链更加复杂，知识分散，⻛险增加。‒客⼾需求：消费者的期望⼯业运营中的前沿技术7通往⾃控的道路,许多⼯⼚可能会AI等前沿技术能够执⾏复杂活动。这为越来越多由AI驱动、近乎⾃主运作的模式铺平了道路,更先进的技术和成本降低将促使更⼴泛地在⼯1.2重新定义⼈的⻆⾊:从操作员到AI启⽤的协调员⼯⼈可能会从实际操作员过渡到AI助⼒的协调者,负责监督⾃主系统，并在需要时提供判断或创-灵活性:先进的机器⼈技术和⼈⼯智能将实现-可持续性:⾃主系统将优化能源消耗，减-增强⼯⼈权⼒:由⼈⼯智能驱动的⼯具和策⼯业操作中的前沿技术8任务，例如:根据需要调整⾃主系统。复杂问题和优化流程⾏业⽰例：技术⼈员和主管⻆⾊转变解决⽅案提供商开发的过程参数调整规范AI解决续改进，⽽不是管理过程细节。主管转⽽成为AI⽤⼾，解释基于AI的⻅解并引导操作员更有效地。⾏业⽰例：利⽤AI⽀持的决策提升规划者⻆⾊司的AI代理解决⽅案，他们在库存管理中⾃动化这种演变将要求制造商预⻅员⼯技能和⽂化认同的转变，早期⼯业运营中的前沿技术9AI代理推动运营转型实现以AI为中⼼的运营变⾰愿景需要对AI代理AI将从以数据为中⼼的前端转变为以代理为中⼼的⽤⼾端，依赖于特定领域的数据来源来优化⼯业运营。这些基于领域的代AI在不同⾏业的新增⻓。交互式代理将进⼀步转变新的⼤型知识模⼯业运营中的前沿技术10能⼒，放⼤了⼤型语⾔模型（能⼒，放⼤了⼤型语⾔模型（LLMs）的影响⼒。传统的⼈这些⻆⾊可以预先定义，或者代理可以灵活地动态适应新的⻆⾊-推理模块：代理具有有限的推理能⼒。-推理模块：代理具有有限的推理能⼒。底层LLM能够分解代理的提⽰并返回可执⾏计划。实现其⽬标。最近的研究表明，当前的LLM尚⽆法他类型的⼈⼯智能和求解器，不能仅依赖现有的LL-观察：代理从环境中收集和处理数据，包括多模态数据、⽤⼾输⼊或其他代理提供的-观察：代理从环境中收集和处理数据，包括多模态数据、⽤⼾输⼊或其他代理提供的数据。-⾏动：代理通过利⽤内部或外部⼯具和系统执⾏⾏动。-⾏动：代理通过利⽤内部或外部⼯具和系统执⾏⾏动。从多个来源感知实时数据。‒⾏动模块：代理使⽤诸如API、系统集成或其他‒‒内存模块：代理具有短期和⻓期的记忆，使其能记住⼀般知识、过去的⾏动和决策。记忆，这使得它们特别有价值，可以在条件和⽬标不断变化记忆，这使得它们特别有价值，可以在条件和⽬标不断变化的复杂、动态环境中找到⼴泛的应⽤。‒计划：代理及其基础的LLMs通过逻辑推理评估可能的优先级动作以符合其⽬标。在上述⽰例中，代理审查了改善质量的可能动作，并决定更改⽣产参数。‒‒档案模块:代理有定义的属性，⾝份，⻆⾊或⾏为模式收集和处理环境中的数据代理评估可能的⾏动，通过推理对它们进⾏优先排序来源：波⼠顿咨询公司（BCG）AI代理在连续的观察、规划和⾏动循环中运作收集和处理环境中的数据代理评估可能的⾏动，通过推理对它们进⾏优先排序来源：波⼠顿咨询公司（BCG）AI代理在连续的观察、规划和⾏动循环中运作⼯业运营中的前沿技术11>成熟度级别专家代理⼈元代理⼈资料来源：波⼠顿咨询公司(BCG)，世界经济论坛。虚拟AI代理在所有>成熟度级别专家代理⼈元代理⼈资料来源：波⼠顿咨询公司(BCG)，世界经济论坛。虚拟AI代理在所有虚拟⼈⼯智能-为⾃主系统铺平道路,提⾼⽣产率并减少操作错误。虚拟⼈⼯智能代理的成熟度可以分为三个级别:助专家代理追求:四种类型的虚拟⼈⼯智能代理C⾃动化(⾃主执⾏活动)助⼿(执⾏⼿动任务)建议(提出场景和可⾏⾃动化(⾃主执⾏活动)助⼿(执⾏⼿动任务)知识代理⼈,使他们能够⾃主学习并调整⾏动，如机器参数设,使他们能够⾃主学习并调整⾏动，如机器参数设⼯业运营中的前沿技术12应⽤虚拟AI代理在⽣产过程参数设置和实时⽣产计划中1⽣产过程参数设置知识代理知识代理顾问代理顾问代理,LLM代理可以远程控制和引导操作，⽆论是在⼈类监督下还是通过数字孪⽣中的AI代理。6元代理元代理2实时⽣产计划对制造商⽽⾔，实时⽣产计划⾄关重要，以满⾜需求、⼈员进⾏⼿动调整。AI代理通过简化决策过程，提⾼灵。。⼯业运营中的前沿技术13虚拟AI代理案例研究快照虚拟AI代理案例研究快照该代理已减少液化天然⽓该代理已减少液化天然⽓,操作员必须调整熔炉的加热设置,同时考虑不同的⽣产环境。低效的加热过程控制导致液化天然⽓的过度使⽤。低效的加热过程控制导致液化天然⽓的过度使⽤。⼀家全球性酿酒商旨在改进其规划流程和⼀家全球性酿酒商旨在改进其规划流程和全球酿酒商的规划⼈⼯智能代理着增加和进⼀步提升复杂的LLM/代后期游戏分析越来越多由LLM复合代理执⾏，这些代理整合了⼀系列原⼦代理来执⾏复杂的任务。它们通过“配⽅”进⾏后期游戏分析⾃主质量控制⼈⼯智能代理,西⾨⼦電⼦⼯廠安伯格（EWA)設定了⼀個雄⼼勃勃的⽬標，即實現產品的⼀次通過率（FPY)超過95⾃主质量控制⼈⼯智能代理,西⾨⼦電⼦⼯廠安伯格（EWA)設定了⼀個雄⼼勃勃的⽬標，即實現產品的⼀次通過率（FPY)超過95％，每個⽣產批次的百⼯業運營的前沿技術142.2体现型⼈⼯智能-点燃机器⼈领域的新时代体现型⼈⼯智能赋能的机器⼈能⼒基于上下⽂的机器⼈技术零样本学习基于上下⽂的机器⼈技术零样本学习RobotichardwareimprovementRobotichardwareimprovement⼀般理解和任务执⾏⼀般理解和任务执⾏类⼈灵巧和低级控制通⽤机器⼈实体基于训练的机器⼈技术基于训练的机器⼈技术培训任务多样性和灵活性适应情境能⼒操作灵巧性基于规则的机器⼈学基于规则的机器⼈学编码性能和可靠性>>机器⼈软件改进来源：波⼠顿咨询公司‒‒‒真实机器⼈数据：这些数据是从机器⼈运动控制器中‒真实机器⼈数据：这些数据是从机器⼈运动控制器中收集的通过体验式⼈⼯智能实现的三种机器⼈类型的讨论集通过体验式⼈⼯智能实现的三种机器⼈类型的讨论集基于规则的机器⼈技术：从1960年代开始，⼯业机器⼈在基于规则的系统下运⾏，遵循“如果…那么”指令，这些指令是由经验丰富的机器⼈⼯程师⼿动编码的。复杂。‒基于规则的机器⼈技术：从1960年代开始，⼯业机器⼈在基于规则的系统下运⾏，遵循“如果…那么”指令，这些指令是由经验丰富的机器⼈⼯程师⼿动编码的。复杂。⼯业运营中的前沿技术15器⼈建⽴在机器⼈基础模型（RFM）之上，对世器⼈建⽴在机器⼈基础模型（RFM）之上，对世意外事件等新的、⾼度复杂的应⽤打开了道路。RFM⽬前仍处于开发阶段，预计未来⼏年将取得突域的⼀项重⼤技术突破。机器⼈、强化学习（RL)等机器学习类型以及先进的视觉系统的融合已经具象⼈⼯智能实现的不同机器⼈类型的优势和⽰例具象⼈⼯智能实现的不同机器⼈类型的优势和⽰例机器⼈类型基于规则的机器⼈技术机器⼈类型基于规则的机器⼈技术装配线上的⼯业机器⼈和物流中的⾃动引导⻋)。对于那些不涉及偏差或特殊要求的重复性任务，基于编程的机器⼈程序完成具有明确精度和速度的重复性任基于训练的机器⼈技术基于训练的机器⼈技术-操作灵巧性：机器⼈可以学会移动⼯业操作中的前沿技术16通过具⾝⼈⼯智能实现的不同机器⼈类型的优势和⽰例(续)通过具⾝⼈⼯智能实现的不同机器⼈类型的优势和⽰例(续)机器⼈类型基于上下⽂的机器机器⼈类型基于上下⽂的机器-具备对世界的⼀般理解和任务执⾏能⼒：机器⼈缆，并处理复杂的物理情况，如在封闭容器中移动液体。-通⽤机器⼈实体：通⽤RFM可以具有任何机器⼈形态，包括类⼈机器⼈、关节机器⼈或移动机器⼈，从⽽实现模型的通⽤使⽤。RFM的开发将是机器⼈能⼒的突破，特别是对于类⼈机器⼈领域。这是因为已经存在⼤量的⼈类数据可⽤于⽀持⼈形结构的训练。此外，由于世界是为⼈类⽽建造的，这些机器⼈将有⼴泛的潜在应⽤领域超出操作。-通⽤机器⼈实体化:通⽤RFM⼈或移动机器⼈，从⽽实现模型的通⽤使⽤。RFM的⼈形机器⼈是基于上下⽂的机器⼈学的⼀个突出例⼦，近年来已经出现。,⽐如双⾜的⾏⾛代替轮⼦。即便如此，RFM将在操虚拟和实体代理对⼯业操作的影响将是巨⼤转变，重新构建AI代理系统的构建和功能。然我们仍处于了解这些代理潜⼒的起始阶段。,也不能单独解决复杂的优化问题。为了在动态的、⼈类居住的环境中安全部署机器⼈，结合⼤型语⾔模型、视觉语⾔⾏动模型以及其他AI模式以及⼯程知识是必不可少的，确保安东尼·朱尔斯，Robust.AI联合创始⼈兼⾸席执⾏官制造公司开始将虚拟和实体AI代理融⼊其操样。尽管AI代理仍处于发展的早期阶段，需⼯业运营中的前沿技术17点⼈⼯智能技术的制造商提供了起点。然⽽，对于包括AI代理在内的前沿技术考虑的范围超出了指南中强调的内容。为了增强⼯业运营并满⾜新标准，制造商需要始终⾛在前沿创新的最前沿，优先考虑价值驱动的策略，并3.1为⼯业运营中AI代理的成功应⽤铺平道路尽管AI代理和前沿技术引发了极⼤的兴奋，但避尽管AI代理和前沿技术引发了极⼤的兴奋，但避⼯业运营中的前沿技术183.2保持在AI代理创新的最前沿有望颠覆运营的前沿技术正在迅速发展。AI代理识别和评估AI代理创新应是整个组织的努⼒，因为IT等领域，以及整体业务策略。公司应采⽤系统化3.3奠定基础:组织和技术化使⽤AI代理⾄关重要。组织基础‒治理:为组织定制⼒⼒战会倍增。例如，实体AI和虚拟AI需要不同类如，AI代理可能授予对应保护的数据访问权战会倍增。例如，实体AI和虚拟AI需要不同类如，AI代理可能授予对应保护的数据访问权变⾰管理：为了成功，变更管理尤其是⼈⼯智能等前沿技术帮助公司创造巨⼤价值。必须⽴即开始从数字化转向⾃适应、⾃主运营的旅程。为清洁的数字核⼼和数据基础、变⾰性组织思维制定明统的运营孤⽴体系。这不仅会带来竞争优势，还会为公⼯业运营中的前沿技术19实现IT和OT的融合对于释放AI的要技术基础制造商应该在开发具有启⽤技术基础的领域处于领先地位实现IT（信息技术）和OT（运营技术）的融合对于释放AI的全部潜⼒⾄关重要。尽管这些启⽤技数据采集和处理：AI代理-应⽤程序和⽤⼾界⾯：⽤⼾友好⾼性能计算：AI应⽤和模拟⽅⾯的进展需要⼤量计算资源来进⾏及时数据处理流量，从⽽增强了能源效率并减少了AI应⽤中连接性：获取实时数据关重要。这可以通过先进的有线或⽆线⽹络(-⽹络安全：随着端到端数字化，⼈⼯智能-⼯业运营中的前沿技术20预计AI代理的影响在⼯业运营中将是显著的。认虽然本⽩⽪书专注于两类AI代理-虚拟AI和具象AI-但其他前沿技术预计将重塑运营。增材制造、量除了前景，AI代理带来了与安全、合规性、社会责是⿎励⾏业领袖采取全⾯的⽅法来评估AI代理和其⼯业运营中的前沿技术21主要作者YannickBastubbe波⼠顿咨询公司负责⼈；项⽬研究员未来前沿技术：⼈⼯智能与更多，世界经济论坛MemiaFendriDevendraJain运营前沿技术主管世界经济论坛FedericoTorti先进制造和供应链主管世界经济论坛项⽬团队MariaBasso梅⽶娅·芬德⾥内容策展和运营卓越主管先进制造和供应链BenediktGiegerSAP⼯业领域⼈⼯智能转型项⽬研究员JillHoang⾸席倡议⼈，⼈⼯智能和数字技术第四次⼯业⾰命中⼼数字技术BenjaminSchönfuß⾼级制造业倡议专员与供应链致谢BasmaAlBuhairan第四次⼯业⾰命中⼼总经理，沙特阿拉伯变⾰⾰命MeshalAlmashari数字和IT战略与投资总监，沙特阿美IbrahimAlShunaifi⼯业物联⽹和中⼩企业沙箱主管，第四⼯业⾰命中⼼，沙特阿拉伯PierluigiAstorinoAriston集团⾸席运营官GunterBeitinger制造⾼级副总裁;负责西⻔⼦⼯⼚数字化BerkBirand⾸席执⾏官，FeroLabsKlausBlüm集团IT产品与架构副总裁⼤众集团ArefBoualwan⾸席主管兼初创企业官，ConsolidatedContractorsCompany(CCC)⽶开朗基罗·坎松内⾥全球智能制造集团总负责⼈，默克集团周卧⽣全球仪器副总裁/总经理制造业，安捷伦AleksanderCiszek⾸席执⾏官，3YOURMINDJasonClarkExiger的全球制造副总裁HaldunDingecARCELIK⽣产技术总监LaurenDunfordGuidewheel⾸席执⾏官EfeErdem技术与商务总监，MESS技术平台，⼟耳其雇主协会⾦属⼯业联合会（MESS）SercanEsen创始⼈兼⾸席执⾏官，Intenseye⼯业操作中的前沿技术22SamanFaridFormicTechnologies⾸席执⾏官PaulFarrell⾸席战略官和执⾏副总裁BorgWarner维杰·费尔南德斯科威特丹⻨乳业公司（KCSC）RicFulop⾸席执⾏官兼联合创始⼈，DesktopMetalDavidGarfieldAlixPartners⾏业全球负责⼈KaiGoebel智能系统实验室主任斯坦福研究所PuayGuanGohJuergenGrotepass⾸席战略官，制造业欧洲，华为PrasannaGururajanIT⾼级总监和制造产品线领导，强⽣公司Stijn-PietervanHouten消费品⾼级副总裁；全球知识创新负责⼈，o9SolutionsLukeHu联合创始⼈，ElectroderChristianHuberOerlikon管理数字中⼼主管CynthiaHutchison美国先进中⼼⾸席执⾏官制造业道格拉斯·约翰逊-波恩斯根Circulor创始⼈兼⾸席执⾏官安东尼·朱尔斯Robust.AI联合创始⼈兼⾸席执⾏官杰基·郑全球运营战略副总裁西数公司企业可持续发展副总裁GysKappers数据先知⾸席执⾏官HagsooKim战略规划和业务经理MakinaRocks发展RamKuppuswamyHeroGroup⾸席采购官FredLaluyauxPresidentandChiefExecutiveOfficerAeraTechnology阿南德·拉克什⽶⽡拉汉·RJubilantBhartia集团李杰克拉克杰出教授；⼯业⼈⼯智能主任⻢⾥兰⼤学中⼼NatanLinder联合创始⼈兼⾸席执⾏官TulipInterfacesDarkoMatovskicausaLens创始⼈兼⾸席执⾏官TorbjørnNetland⽣产与运营教授管理，苏黎世联邦理⼯学院苏黎世联邦理⼯学院（ETH苏黎世）NiJun⾸席制造官，Contemporary信达尔科技（CATL）MeiravOren执⾏主席兼联合创始⼈，多才多艺PriyadarshiPanda⾸席执⾏官，国际电池公司CyrilPerducat⾼级副总裁兼⾸席技术官RockwellAutomationJorisPoortRescale创始⼈兼⾸席执⾏官PrevlenRambaleeHCLTechnologies主管NashaatSalman全球制造战略与质量总监AnubhavSingh数据与分析副总裁施耐德电⽓全球供应链副总裁JonSobel⾸席执⾏官兼联合创始⼈SightMachineSridharSudarsanAvathon⾸席技术官YousufunnisaSyed⼯业运营中的前沿技术AmoghUmbarkarSAP产品⼯程副总裁,SAPAndreYoonMakinaRocks⾸席执⾏官CongYuCelonisAI的⼯程副总裁,Celonis特别感谢o9Solutions,AeraTechnology,DataProphet,MakinaRocks和Siemens为本报告贡献⽤例。LouisChaplinStudioMiko编辑LaurenceDenmarkStudioMiko创意总监CharlotteIvanyStudioMiko的设计师⼯业运营中的前沿技术24123456789Schwab,K.(2024).智能时代：合作的时机。世界经济论坛。/stories/2024/09/the-intelligent-age-a-time-of-cooperation/Burtsev,M.等（2023）。GPT只是个开始。⾃