2025工业智能体应用现状、挑战及对策建议报告-

未来产业研究2025年8月，国务院正式发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，强调在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。工业和信息化部当前，我国工业智能体发展仍面临核心零部件自主可控不足、算法可靠性挑战及产业生态和商业模式尚不完善等问题，制约了产业的规模化应用和效率提升。为深入研判工业智能体发展趋势及产业机遇，未来产业研究中心推出本期专刊，聚焦技术进展、应用实践与产业生态，系统梳理制造业、能源、物流等重点行业的应用案例和国内外产品动向，深入探讨工业智能体发展面临的技术攻关、应用推广及生态建设等方面挑战，并从技术创新、场景拓展、生态建设和政策引导等维度提出了希望本期内容能够为各级政府部门制定工业智能体发展战略提供参考，为产业界指明从技术探索到规模化应用的升级路径，推动工业智能体从实验室概念向现实赛迪智库无线电管理研究所（未来产业研究中心CONTENTS 1（一）工业智能体的定义和特征 1（二）全球主要经济体工业智能体发展动向 2 4（一）主要应用场景分类 4（二）典型应用案例分析 5（三）多工业智能体集群协作模式 7 8（一）技术栈构成 8（二）产业链分析 9 9（一）国外厂商布局 9（二）国内厂商动向 11五、工业智能体应用面临的主要挑战 12（一）技术适配挑战 12（二）应用推广挑战 12（三）生态建设挑战 13六、政策建议 14（一）完善顶层设计，引导有序发展 14（二）加强技术攻关，提升供给能力 14（三）推进试点示范，加速应用推广 15（四）优化发展环境，激发市场活力 15（五）深化国际合作，提升发展水平 15（六）强化风险防控，确保安全发展 16一、工业智能体概述与发展工业智能体是指在特定的、复杂的工业环境中，为完成特定目标或任务而设计、部署和运行的具有高度自主性、反应性、主动性、社会性和适应性的软件实体。它并非单一技术，而是融合信息技术、自动化技术与人工智能技术的综合智能系统，实现对生产设备、工艺流程和物流管理等环节智能化控制与根据不同维度，工业智能体可进行多种分类。按照功能划分为执行型智能体、决策型智能体和协作型智能体，按照部署方式划分为本地智能体、云端智能体和边缘智能体，按照服务范围划分为场景级智能体、环节级智能体和产业链级智能体。国家工业信息安全发展研究中心刘劲松等认为工业智能体作为智能体技术与行业Know-How深度融合的产物，实现对生产设备、工艺流程和物流管理等环节的智能化控制与优化，是制造业数字化转型从“信息化建设”迈向“价值创造”华为等单位联合编制的《工业工业智能体如同人体，工业软件是大脑，工业云底座是心脏，工业边缘引擎、数字工业装备是四肢，先进工业网络是贯通全身的神经，工业数据是无处不在、流动的血液，端到端安全则是免疫系统。专家表具备更好的复杂系统协同能力，能自主形成知识沉淀并复用，是AIAgent技术在工业垂直场景中的应用深化，本质上是“工业机理+大 （二）全球主要经济体工业智工业智能体作为实现制造智能化、高效化、灵活化的重要路径，成为各国产业政策布局的关键一环。全球主要经济体正加快推进工业智能体的研发与应用，力图在智能制造新一轮变革中占据先机。美围绕核心算法、工业基础设施与行业落地场景等抓手，呈现出各具特美国在工业智能体领域的发展处于全球领先地位，其将工业智能体视为推进先进制造和保障技术主导权战略的重要支点，工业智能体整体呈现出“技术驱动+场景牵引+生态构建”协同推进的特征。在GoogleDeepMind等一批世界领先的人工智能企业，正推动大语言模型、多模态模型等技术快速演进；微软、英伟达、亚马逊等企业正在加快布局云边端一体化的算力平台和开发工具体系，构建支撑工业智能体高效部署与运行的底层基础设施。在实际应用层，美国企业普遍产场景中，以人机协同为导向推动柔性制造与智能运维等场景落地。在政策引导方面，美国政府将人工智能发展纳入国家战略层面，通过《美国人工智能倡议》《美国人工智能行动计划》等系列文件部署专欧洲在工业智能体领域的发展呈现出绿色导向、伦理合规的独特路径，强调在推动先进制造智能化的同时兼顾可持续发展与社会责任。欧洲以《人工智能大陆行动计积极推动工业大模型、智能体平台与工业软件、自动化系统融合，打造具备自主学习、知识推理和跨系ABB、施耐德电气、SAP等领军企业通过开放平台构建多层级、可复用的工业智能体架构。欧洲倾向于将工业智能体用于流程工业、高端装备制造、能源系统等领域，特别是在汽车、航空和制药等行业，帮助企业实现数字化、绿色化转型。同时在工业智能体的发展进程中，欧洲始终把数据隐私保护和伦理合 规视为核心关注点。受《人工智能法案》《通用数据保护条例》等法规影响，欧洲在工业智能体系统的数据采集、处理与共享过程中，强调用户授权、数据最小化和使用可追溯性原则，确保工业数据在流通和训练模型过程中不触及隐私红日本在工业智能体发展方面聚焦制造业核心竞争力的提升，将工业智能体作为推进智慧制造和“社会5.0”的重要支撑力量，利用人工智能体技术解决人口老龄化带来的社会问题。日本政府通过《人工智能相关技术研究开发及应用推进法》《人工智能运营商指南》等系列政策文件，推动AI与机器人、物联网、大数据深度融合，打造以智能体为基础的下一代制造模式。富士通等加快部署工业智能体解决方案，广泛应用于智能车间管理、设备预测性维护、质量控制优化等环节，提升柔性制造与快速响应市场的能力。工业智能体不仅广泛部署于高危、高强度、重复性强的岗位，替代或辅助年长工人完成复杂操作，还延伸至服务机器人、智慧养老制造等新兴领域，为老龄社会构建更高效、更智能的服务供给体我国推动制造业数字化、智能化转型是实现新型工业化、构建现代产业体系的重要路径，工业智能体正逐步成为制造业智能升级的核心引擎。政策层面，2025年6月，工业和信息化部两化融合工作领导小组提到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。通过智能体推动制造业全流程智能化变革，助力培育新质生产力。2025工智能+”行动的意见》进一步强调，要推动新一代智能终端、智能体等广泛应用，提出2027年实现达90%的目标。在一系列政策的推动下，工业智能体作为落实关键任务的重要环节，其重要性不言而喻。与此同时，人工智能赋能新型工业化的相关工作也在稳步部署，工业智能体作为其中的关键构成，其具体要求与覆盖率规划正逐步成型，将成为未来重点发力的方向。企业方面，华为、阿里、百度等厂商基于自身云计算和大模型能力，陆续推出面向不同工业场景的智能体解决方案，涵盖流程优化、设备管理、质量监控、能源调度等关键环节，加快推动从通用智能体向工工业企业调研显示，工业企业中已经应用了大模型及智能体的比例，年的47.5%。其中，已经在多环节开展应用的企业从1.7%显著提升到35%。在已经应用大模型及智能体的企业中，超过73.7%的企业应用场景数量集中在十个至几十个之二、工业智能体的应用场景工业智能体通过感知工业现场环境，基于决策结果调用相关工具逐步实现既定目标，在研发设计、生产制造、运行维护、仓储物流等场景中发挥重要作用。西门子调研结果显示，调研企业部署工业智能在研发设计场景中，工业智能体正重塑工业研发设计的范式，实现从经验导向数据智能驱动的质的飞跃。在强大的算法模型和丰富的数据资源的支撑下，工业智能体能够深入分析市场趋势、用户偏好、竞品特征等多维信息，构建精确的需求画像，提前预判研发方向。研发人员也可借助智能体强大的知识图谱激发创意灵感并优化建议。智能体依托数字孪生与仿真技术，还可对设计方案进行虚拟迭代与性能预测，大幅降低企业试错成本与开在生产管理场景中，工业智能体凭借强大的系统集成与实时响应能力，正在重塑工业生产管理的运物料与人员等核心资源状态，智能体能够设计最优排产计划，实现产能与订单的精准配对，打破传统线性管理的刚性限制。智能体还可以在生产全过程中持续监测关键质量指标，动态识别潜在偏差与异常波动，并在第一时间发出预警并优化 在设备运维场景中，工业智能体通过持续采集设备运行数据，如温度、电流、能耗等参数，能够提前识别异常趋势，实现对故障的预测性防范，而非被动响应。当系统出现异常趋势时，智能体能够迅速锁定故障源头，分析可能成因，并且协同调度维修资源，自动匹配合适的工程人员、所需备件与检修窗在仓储物流场景中，工业智能体已成为提升供应链韧性与效率的大数据等技术，智能体打通了企业与供应商、仓储、物流等上下游数据壁垒，可根据订单波动与库存变化，自动调整货物出入库与拣选策略，优化仓位布局，实现跨节点的信息联动与流程协同。智能体还能构建可视化物流追踪系统，对运输全链路进行状态监控与风险预警，动态识别并快速响应供应链中断风随着人工智能体在工业领域的深入部署，不同行业正逐步形成契合自身商业模式的应用推广和价值转化路径。在钢铁、石化、汽车制工业智能体深度融合了行业工艺、设备系统与业务流程，帮助企业全在钢铁行业中，湖南湘钢集团利用大模型部署的行车智能调度系统集成了炼钢生产计划、行车检修信息、钢水包实时位置、各类业务规则等大量数据，利用算法智能生成行车调度计划，涵盖钢铁流程中的焦化、烧结、炼铁、炼钢、轧钢景调研孵化中。华为云盘古大模型精轧宽展预测精度较传统模型提升了5%以上，每年有望多生产2万铁板材厂也构建了全流程智能化质量管控体系，通过“数智化检测+数智化控制”技术，赋能生产全流在石化行业中，江汉油田推动中国石化长城大模型与油田业务深度融合，打造了“AI+钻井技术决策”“AI+压裂技术决策”“AI+页岩气动态管理”三大智能化应用场景，钻井井下风险实时预警准确生率下降至千分之五，气藏动态分源化工领域首个通过国家备案的行言、44亿参数视觉、800亿参数多模态大模型，构建起我国勘探行业的全领域大模型，统筹开展油气勘探开发、炼油化工、战略支持产业链等领域的场景建设，已有100个在汽车制造行业中，雪浪云助力某汽车工厂进行生产优化，构建“数据+模型”双驱动的数字孪生工厂，集成工厂仿真智能体与生产运营管控智能体，助力汽车工厂资源配置效率提高12%，原材料库存资金占用下降18%，仓储和管理成本下降15%。阿维塔5G数智工厂以“全制造流程数字化”为核心，集成5G、AI、数字孪生等40余项在电子制造行业中，格创东智基于DeepSeek升级的章鱼智脑AgenticAI平台，开创出多个工业场景创新方案：面向半导体显示研发场景的垂类专家大模型，效率提升50%；面向设备管理场景的设备知识库Agent“小鲁班”，覆盖100+科室的设备智控辅助，小故障处理效率提升62%，大故障提升30%；面向质量管理售后场景的AI生产8D报告，助力质量工程师编撰效率提升90%。芯爱科技智能工厂构建了“智能装备+工业互联网+数字孪生”三位一体的制造体系，实现了高端封装基板的国产化突破，自动化导入人员效率提升在铁路行业中，和利时打造的“和行”轨道交通大模型凭借“通用大模型底座+行业数据定调”的智能模式，以及在多源异构数据处能够为轨道交通提供更智能、更高效、更精准的运输辅助决策、运维故障诊断和主动安全防护解决方案。通号低空公司以自主研发的无人机飞控系统为核心，深度融合AI 视觉识别技术，构建出专为铁路电务场景定制的低空飞行巡检解决方案，与中国铁路成都局集团联合打造的电务低空巡检场景在重庆电务在纺织行业中，柯桥纺织业依托DeepSeek等主流开源大模型，全力打造纺织产业垂类大模型，构建了“人工智能+纺织”应用体系，目前已完成面料、技术、人才中国电信基于自研的星辰视觉大模帮助纺织企业提升验布的准确率及速度，显著提升降本增效效果，已在多个企业落地应用。浪潮云洲工业装备节能智能体可根据细纱机、织布机等核心生产设备的车速、状态等实时运行数据，动态调节送风（三）多工业智能体集群协作随着工业智能体技术的不断演进，单一智能体的能力边界已难以满足日益复杂的工业场景需求，多智能体协作模式正成为推动工业智能化升级的重要发展方向。工业智能体正经历从L1聊天助手到L4多智能体蜂群的四次关键进化：L1聊天助手本质上是聊天工具，主要提供建议或情感陪伴，属于“玩具级”智能体；L2低代码工作流智能体以低代码模式搭建工作流，已从“玩具”进化为“工具”，但交付的仍是半成品；L3自主规划智能体具备推理能力，可以看作领域专家，能够针对特定任务进行多步逻辑推演，但面对跨领域复杂问题时仍会因缺乏协同规划能力而陷入瓶颈；体协作，通过不同专长的推理型智在工业应用中，多智能体蜂群展现出独特的协作优势。通过蜂群协作框架，多个推理型智能体可以灵活拉群、多层嵌套、组队协作，在统一指挥系统下分工执行生产规划、质量监控等关联任务，比如复杂产品研发中，设计、仿真、优化智能体并行形成迭代闭环。不过，要进一步突破复杂制造场景的协作一是强化多智能体协同机制，二是构建高通量、高可信、低时延的智能体通信网络，三是打造具备协同探索、协同决策、高效互联能力的智能体系统，最终实现复杂制造场景下智能体协作水平的显著提升。目前，先进的多智能体蜂群已能够为未来目标的落地奠定了技术基础，也为工业领域处理超长流程、多环节协同的复杂任务提供了新的三、工业智能体的技术支撑智能体技术栈是支持工业智能体开发、部署和运行的核心框架和工具集合，主要由基础设施、模型服务、可信应用框架、数据存储、基础设施层是整个技术栈的底座，为智能体提供算力、存储和网络等基础资源保障。算力资源主要依托GPU、TPU或AI加速芯片集群，为大语言模型的训练和推理提供强大的并行计算能力。存储系统需要支持高吞吐量、低延迟的数据读写操作，既要满足海量训练数据的存储需求，也要保证运行过程中状态数据的快速访问。网络架构则需要支持低时延、高带宽的数据传输，特别是在边云协同部署场景中，稳定高效的网络连接是保障智能体响应速度的关键。模型服务是整个智能体体系的基础，依托大语言模型的能力接口，提供强大的推理、生成与理解服务。可信应用框架层是工业智能体技术栈的关键创新，专门解决大模型在工业专业应用中的rProgram）作为这一层的核心技术，通过业务逻辑的程序化表达、场景知识图谱和受控工具链三大组件，在全流程中贯穿核验机制。数据存储层负责工业智能体的状态保持与记忆管理，常采用向量数据库来存储历史对话、上下文信息和长期知识，以支持连续性与个性化交互。工具库赋予智能体动态调用外部函数和接入多源数据的能力，使其具备任务执行与功能扩展的可编程性。运行框架在此基础上承担智能体行为的整体调度，支持多记忆机制、上下文状态跟踪及跨智能体间 DeepSeek,FireworksANeon,Pinecone从产业链协同的角度来看，人工智能体的落地应用依托一个自下而上、层层联动的支撑体系，主要包括底层算力资源、中间平台框架和上层垂直应用三个关键环节。底层的算力基础是智能体运行的根本保障，依靠以GPU、AI芯片和高性能云服务为核心的计算架构，支撑大规模模型的训练与高频次推理，云服务提供商如百度智能云、华为云、阿里云等在这一层扮演着关键角色。中间层则是人工智能体生态的中枢，涵盖各类平台框架、开发工具和系统组件，为企业和开发者提供统一的建模环境、流程自动化工具及多模态接口支持，代表产品有联汇、扣子、天工AI等。这一层既承载着模型的快速部署与协同运作，也推动了跨平台、多场景智能体的高效连接与统一调度。在应用层，人工智能体深度嵌入多零售、医疗、政务等领域，围绕客户服务、智能分析、辅助决策等具体需求提供专业化解决方案，加速国外主要厂商在工业智能体领域呈现出技术驱动、生态构建的布局特征，重点围绕平台化、标准化西门子作为传统工业自动化龙头，采用“智能体+生态平台”的策略，通过IndustrialCopilot系列产品覆盖设计、规划、运营等工业流程关键环节。其技术路线的核心在于将智能体能力与现有工业软件帮助工程团队为PLC生成基础的虚拟化任务和代码。此外，西门子正在基于Xcelerator平台构建工业AI智能体交易中心，旨在打破封闭的生态，让工业AI智能体不仅可以与其他西门子智能体协作，还能与第三方智能体集成，达到更高的互微软依托其云计算和AI技Agent，连接了MES（制造执行系统）、QMS（质量管理系统），确保必要的工厂系统和数据源到位且可访问。微软还发布了一款企业级综合人工智能平台AzureAI并帮助用户轻松设计、部署和扩展生产级人工智能智能体。已有超过10000家企业通过该平台实现业务流程自动化，显示出云原生智能体GTC2025大会上首次推出其全新Emulate3DFactoryTest集成了多项关键功能，旨在提升工厂级系统测试的效率与可视化水平。该工具支持多模型协调，能够同步多个系统模型，实现工厂规模的协同仿真测试。此外，与英伟达合作基于系统实现高级全工厂可视化能力，支持千万级部件的实时交互模拟，控制系统的多维协同验证，将传统数周的测试周期压缩至小时级；开放式API架构与DevOps工作流的无缝衔接，使跨团队协作效率提升60%。施耐德电气聚焦能源管理GPT。基于知识图谱和大语言模型深度融合，通过自主感知和决策，实现知识梳理、意图理解、智能诊断、快速制定解决方案和运行优化方案的综合能力。其边缘智能设备在百威工厂的应用案例显示，通过智能调控实现过滤效率提升15%、物料节约20%，体现了工业智能体 国内厂商在工业智能体领域呈现出自主创新、场景驱动的发展特色，更加注重与本土工业场景的适杭州炽橙基于国产底座构建AIDT工业多智能体开发平台，通过“大语言模型+几何建模引擎”的技术融合，实现了语言指令到三维模型的直接转换，支持“将夹具基座直径改为70cm，厚度增至12cm”等指令，让新员工通过指令对话，无需掌握专业建模软件即可输出生产级模型，使设计岗培训周华为通过整合工业机理、数据智能与开放生态，在解决工业场景中小数据、高精度、强安全等核心痛点方面具备显著优势。华为FusionPlant平台的三大中心建设为其工业智能体提供完整的生态支具备端边云结合、可视化建模、预置多种算法模型等技术优势，实现了从人工经验到数据智能、从数字化到智能化、从产品生产到产品创新，可应用于产品质量优化提升、智能设备维护、生产物料预估等多浪潮云洲是国内领先的工业互联网平台运营商，依托工业制造领域的丰富的实践经验、数据资源与服务能力，构建了以其自研的工业垂类大模型为核心的大模型智能体群。目前已围绕典型行业与关键应用场景打造出一系列具备场景适配能力的工业智能体群，覆盖包括皮革行业表面缺陷检测、化工行业工艺优化、光缆行业生产管控、中小企业业务问答、工业设备节能管理亚信科技专注运维场景，推出了AISWareUsights•AIOpsAgents智能运维智能体系统。该系统是一款基于运维专属大模型，融合多源异构运维数据，通过运维知识融合增强、大小模型融合增强、决策执行能力增强提供智能运维服务的产品。该系统通过异常检测、故障根因定位和智能分析等核心功能，实五、工业智能体应用面临的人工智能体在工业场景中的应用面临诸多技术适配挑战，难点之一在于如何将通用智能有效嵌入高度复杂、多变且强专业性的工业体系中。一是行业与场景适配难。工业领域横跨多个子行业，每个行业在流程、设备、控制逻辑和合规要求上都差异显著，导致智能体难以建立统一的模型结构和交互方式；同时，工业场景碎片化严重，不同工厂在配置数据、工艺、管理方式上都不同，智能体在单一场景落地后难以复制，无法通过规模化方式分摊成本投入。二是数据基础支撑弱从数据基础角度看，虽然制造业数据中有44%被有效利用，但真正仅约4%。以注塑机为例，设备单日产生超1G运行数据，但一周内此外，工业知识壁垒高，构建高级别的语料库存在非常大的难度，部分工业现场仍处于信息化基础薄弱阶段，存在数据采集能力不足、关键环节缺乏感知、数据孤岛严重等问题，导致智能体无法构建稳定的感知—认知—执行闭环。三是人机协作信任度低，目前工业现场高度依赖操作人员的经验与判断，工业智能体要真正赢得一线操作者和管还需设计出可理解、可干预、可信任的人机交互机制，才能打通人、机、系统之间的信息壁垒。但现有智能体以大模型为核心，其“黑箱”特性导致决策链路不透明，操作人员难以追溯判断依据，进而影响人机协同效率与信任基础。四是与现有体系融合差。智能体与工业软件、商业软件的互联存在明显壁垒，缺乏标准化的通信框架与协议工具集，无法高效对接外部数据源与业务工具；从功能来看，消费端智能体在趋势感知、精准推荐、个性化服务上能力不足，工业端智能适配复杂工况”的要求，难以充分支撑消费服务升级与制造业提质增工业智能体的落地推广并非单 纯技术问题，而是涉及企业认知、企业从“认知接受”到“模式适配”的转化难度大。一是认知与组织层面存在阻力。许多传统制造企业对于人工智能体的理解尚停留在表层，管理层缺乏对其战略价值的系统认知，生产一线也缺少懂技术、懂业务的复合型人才来支撑智能体的选型、部署。智能体在很多企业都是一把手工程，但实际执行中存在一定抵制，数字员工、数字工程师会影响现有岗位，整体实施落地中的配合性不高。二是经济性与商业模式难以适配，工业智能体的算力、数据消耗及技术研发投入大，收益却是长远的且很多时候难以量化，难以出现在企业报表上。智能体在企业层面的赋能是横向的，很多企业看不到它实实在在带来的收益，投资意愿不足。同时，商业模式需要从产品级服务转向智能级服务，企业采购也将从“买产品”变为“买长期服务”或“买任务结果”，这对企业组织架构和付费系统构成新挑战，目前多数企业尚未做好充分准备。三是安全风险与责任界定模糊，智能体会以接口形式或代码自主生成形式执行任务，面提示词注入等安全威胁。自主决策的智能体责任归属不明，若因自主调整工艺参数导致产线报废或设备损坏，责任到底是归算法开发者、数据提供者还是部署应用的企业，无法清晰界定，使其推广过程阻力工业智能体生态尚未形成协同业落地支撑弱”的问题，导致生态整体成熟度低。在产业生态协同层面，当前工业智能体赛道存在主体多但分散的特征，大模型开发者、工业平台提供商、设备制造商等尚未建立起信任高效的合作机制。工业现场存在大量不同厂商、不同代际的设备系统，缺乏统一的接口规跨场景的通用部署的门槛高、适配成本大。进一步导致智能体与商业软件、工业软件的互联缺乏统一标准支撑，标准化通信框架和协议工具集的缺失，成为制约智能体与外部体系融合的关键生态瓶颈。工业智能体技术路径目前仍以通用AI为主，需要加强与制造生产工艺和工业知识的融合，当前多数工业大模型基于视觉语言构建，离真正掌握行业制造工艺还有很大差距。在商业生态建设层面，当前大多数人工智能体仍处于试点验证阶段，缺乏成熟的商业模式和服务闭环，导致市场推动力不足，应用效果难以适配难度大，导致推广成本高。中小企业产值低，不仅基础差、缺数据，还缺既懂业务又懂技术的复合型人才，工业智能体需要不断降低成本、不断标准化后才可能逐步落地。同时，评价标准和体系需要完善，企业做了一些工业核心应用，却很难判断在行业中是领先还是落后、差距在哪，缺乏明确的评价方（一）完善顶层设计，引导有一是要加强战略统筹与规划引导，明确人工智能体在制造强国、新型工业化等国家重大战略中的定位与发展目标，制定专项发展规划或行动方案，提升政策引导的前瞻性和针对性。二是要健全跨层级、企业、政府数据的流通壁垒，实现资源在能源、金融、安防、制造等行业的自由流动。三是强化资金扶持、标准制定、人才支持等方面的政策协同，建设一套覆盖研发、应用、治理全链条的政策保障，为产（二）加强技术攻关，提升供一是要聚焦底层技术短板，加大对大模型训练框架、多模态感知融合、智能体架构设计等关键核心技术的研发投入，鼓励产学研协同创新，突破一批制约智能体发展的瓶颈，提升国产智能体自主可控的平台化供给能