2026年AI智能体趋势报告

2026

年AI

智能体趋势制造业

互动式报告关于本报告本报告提供了一系列核心洞察，旨在帮助企业

领导者规划2026年乃至更长远的

AI智能体战略。每一个趋势都附有鲜活的实例、技术干货及用户案例，供您与团队分享、深研。这些趋势是结合定性与定量数据甄别而出的，涵盖了Google

Cloud

和Google

DeepMind对AI领军人物的内部访谈、用户案例研究，以及《2025年制造业的AI投资回报率》报告（源

自对全球517位制造业与汽车行业高管的调研)

中的深刻见解,在分析中使用了NotebookLM和Google

AI

Studio。2正是这种能力，让

AI成为首个真正拥抱每一个体的技术，无缝渗透人们的个人生活与职场工作。它的强大之处在于通过更精准的记忆回溯、更迅捷的数据处理和更卓越的推理逻辑来拓展人类的能力边界，无论是制造车间、商业团队还是研发团队，皆能受益。不过，真正的转型要始于制造商借助这些智能体来弥合与最终用户之间的鸿沟-通过收集所需的反馈,推动“设计飞轮”开始转动,从而不断改进产品并创造价值。本报告将为您揭示2026

年塑造制造业格局的五大

AI智能体趋势。若想挖掘其中的红利，单凭简单的新工具加成已不足够。这还需要企业领导者摒弃成见，大刀阔斧地推动文化转型，从而在智能体

AI的全新时代里乘风破浪。

什么是

AI

智能体？智能体是融合了先进

AI模型智能与工具运用能力的系统，它们听命于您，能够代表您

执行各项操作。2025年5

月I/O

大会Google

首席执行官Sundar

Pichai

在主旨演讲中的发言智能体正重塑2026年的商业价值格局人类所能企及的极限，

已被重新定义。当头条新闻聚焦于遥远的通用人工智能(AGI)时，制造业的决定性变革正在当下发生：智能体AI。它不再局限于回答问题，而是能领会目标、规划路径，并在人类的全面指导与监督下，跨越各类应用执行操作，最终实现目标。3赋能个体，实现极致生产力2

将智能体融入每个流程系统，驱动业务稳步前行3

用智能体革新客户体验告警升级为主动处置

价值增长的根本动力

2026

年塑造制造业格局的五大

AI

趋势打造私人礼宾般的极致体验，让客户心满意足

5

让智能体应用真正普及人才技能的进阶，才是商业4

借智能体全面守护安全引领安全防御从被动凭借以事实为依据的智能体1

让智能体赋能每个员工

4赋能个体，实现极致生产力让智能体赋能每个员工趋势12345

环境中部署AI智能体1，并将其应用于各种场景2其中：54%

将智能体用于质量控制

48%将其用于生产规划47%

将其用于供应链和物流56%的受访高管表示其组织已在生产2026

年最关键的商业洗牌不只关乎效率，更是一场追本溯源、以员工为核心的深刻重塑。这种崭新的智能体模式旨在延伸每个个体的能力边界，让所有人都成为创新与发展的原动力。例如，员工将能自如地提出目标，剩下的“如何做”将由计算机利用LLM

和智能体自行拆解完成。1

Google

Cloud，《制造业的AI投资回报率》，2025年（制造业受访高管人数：n=517；问题：(1)企业如何利用AI智能体？(2)贵公司目前在生产环境中总共部署了多少个AI智能体？2

Google

Cloud，《制造业的AI投资回报率》，2025年（所在组织目前正在利用智能体AI的制造业受访高管人数：n=292；问题：贵1

让智能体赋能每个员工

6公司在哪些应用场景中部署了AI智能体？）3245KOENIG

S

BAUE

R随着AI智能体接管重复性任务，我们的工作重点将从“执行”转变为“编排”。我们正在成为这些新系统的培训师、设计师和战略解释者。这重新定义了生产力，解放了我们最宝贵的资产

-人类的智慧和创造力，使我们能够专注于创新、战略和同理

心，从而创造出一种强大的新型集体智慧。”Sandra

WagnerKoenig&Bauer首席执行官66

2026年，AI智能体将使工厂车间的专业知识普

及化。通过为每位操作员提供实时分析洞见，我

们正在将孤立的知识转化为集体智慧，从而创

造一种力量倍增效应，使每位员工都能以专家

级的精准度开展工作。”

PraveenRao

Google

Cloud

全球战略行业1

让智能体赋能每个员工

2Google

cloud

7345制造业总监Google

cloud

8下放机械繁杂的事务精准识别适合智能体的操作任务并加以指派。确立目标清晰描绘智能体应实现的理想结果。制定方略利用人类的判断力来指导智能体，对

AI难以拿捏的复杂“边缘用例”做最终决断。验收成果担当最终把关人，确保安全性、质量和准确

度符合要求。在这种新模式下，上至高管，下至一线员工，每位员工都转型为智能体的监督者。他们的主业不再是亲自执行那些单调乏味的任务，而是调度一队各有所长的

AI智能体去攻克目标。这不仅仅止于任务下放，本质上是一种智能增幅。真正的潜能释放，来自于让员工使用懂企业“内情”（内部系统、知识库、客户数据和过往案例）的智能体，显著提升工作成效。员工的核心价值将在于把控战略方向。他们新的职责范围涵盖：

什么是AI

接地？它是指将

AI模型的回答建立在可核实的特定事实（即“标准答案”）之上，使其言之有据。对企业来说，这种“标准答案”即是其自有的内部数据。了解详情融合协作的新工作模式1

让智能体赋能每个员工

2345运作方式化身“以一当十”的一线操作员以往，一线操作员的工作往往被琐事缠身，不是忙着处理各种认为失误、安全隐患，就是参加进度缓慢的培训。2026年，他们只需调度一套专业的AI智能体系统即可锁定胜局，无需再亲自执行每一项细枝末节。让智能体专注于专项任务，一线操作员便能专注于标准把控、缺陷削减和进行质量审核，从而成倍放大产出效能。

请随意提问、搜索数据、使用“@”提及或/tools+

正在执行计算

…现在，系统生成了包含所有必要计算的表。百分比列仍显示完整精度，我需要将它们四舍五入到小数点后一位。此外，百分比的输出格式也不太正确，因为不同来源的格式并不统一。我将在下一步中修复此问题。我还需要提取原始数据来生成.csv文件。分析实时遥测数据和历史检查数据，以便找出缺陷的根本原因

正在思考

…

已收集数据源

正在汇编数据和趋势~1

让智能体赋能每个员工

正在处理原始数据

正在处理DataFrameGeminiEnterprise应用首页示例（显示的智能体由用户构建）Google

cloud

9现在，我已有了原始数据。我需要处理这些原始数据，以创建表结构并计算变动情况。GeminiEnterprise3245显示的信息可能不准确，请仔细核查回答。重新运行计算

…一线操作员的专业智能体系统他们的新角色将是统筹调度三种专业智能体，弥合人类直觉与机器精度之间的差距：数字作业说明智能体将静态的标准操作程序(SOP)转换为交互式可视化指南。例如，通过与实时机器数据同步，它可以提供针对特定错误代码或自定义生产运行操作量身定制的分步说明，确保首次操作的安全性与精准度。实时质量控制智能体充当自动防错(poka-yoke)系统。例如，它可以过滤实时遥测数据和历史检查数据，以在缺陷影响生产运行之前找出根本原因。数据小贴士团队可以将数据智能体用作智能倍增器。了解详情数据捕获与可追溯性智能体直接从传感器、日志和组件映像中拉取信息，以创建实时审核跟踪记录。例如，它可以将设备使用历史记录与企业资源规划(ERP)和制造执行系统(MES)相关联，从而减少手动输入数据的需求。1

让智能体赋能每个员工

2Google

cloud

10345准备好打造一支“以一当十”的超级团队了吗？借助Gemini

Enterprise

Agent

Platform,员工

可以亲手打造并掌控自己专用的

AI智能体。作为全球纸浆制造巨头和可持续生物经济的先驱，Suzano与GoogleCloud及Sauter

合作，利用GeminiPro打造了一款

AI智能体，它能把自然语言提问直接“翻译”为SQL代码，用于在BigQuery

中检索SAP物料数据。数据表明，这让50,000

名员工的查询效率实现了质的飞跃，耗时大幅降低了95%。SUZQ

no1

让智能体赋能每个员工

2立即试用Google

cloud11345将智能体融入每个流程凭借以事实为依据的智能体系统，驱动业务稳步前行趋势2134566

2026年，智能体系统将重新定义OEE优化，使其从静态指标进化为主动提升绩效的引擎。通过统筹调度可用性、吞吐量和质量方面的专业智能体，制造商可以打造一个“数字神经系统”，不仅能跟踪低效问题，还能实时解决这些问题。”所谓智能体系统，本质上是一条“数字化流水线”。它是由人来掌舵的多环节工作流，协调调度多个智能体，实现复杂业务工作流的端到端闭环。它可以优化物理流程，从而驱动预测性采购、整体设备效率(OEE)优化等复杂业务场景的高效运转。展望2026年，价值的真谛在于先为个体和团队赋能，进而推动整体业务24/7大规模地向智能化与高效化进阶。

PraveenRao

署超过10个

AI

智能体3织已部2

将智能体融入每个流程3

Google

Cloud，《制造业的AI投资回报率》，2025年（制造业受访高管人数：n=517；问题：贵公司目前在生产环境中总共部署了多少个

AI智能体？）Google

Cloud

全球战略行业制造业总监Googlecloud314513数字化流水线的实现得益于Agent2Agent

(A2A)

protocol。A2A是一种开放标准，可让

AI智能体之间实现无缝集成和协调，即使它们来自不同的开发者、基于不同的框架构建或归不同的组织所有，也能实现协同工

作。虽然大语言模型(LLM)是智能体的智慧中枢，但仍

面临两大瓶颈：知识库在训练后即固化，且缺乏与现实世界交互的能力，难以调用实时数据或执行具体

操作。本地智能体LLM智能体框架MCP组织或技术边界API和企业应用数字化流水线：编排智能体系统本地智能体Gemini

Enterprise

Agent

Platform(API、第三方)智能体开发套件(ADK)MCPAPI和企业应用这正是Model

Context

Protocol

(MCP)的用武之地。通过为AI应用打造标准化的双向连接，它使LLM能轻松连接托管式数据库（例如

Cloud

SQL、Spanner）和数据平台（例如

BigQuery）等各种数据源及工具。1

2

将智能体融入每个流程

智能体

智能体Google

cloud

14A2A

protocol345全球动物保健巨头Elanco

借助Elanco.ai

平台内嵌的Gemini模型，能够对每个生产基地逾2,500份非结构化政策及流程文档进行自动分类、洞察提取、比对和信息重构。通过

AI智能体大幅提升准确性与一致性，使得Elanco成功降低了因信息过时或冲突而引发的风险，避免了在大型基地可能产生的130万美元生产力损耗。数据小贴士了解您的数据团队可如何利用业务数据为AI“接地”。1

2

将智能体融入每个流程TM开始使用Google

cloud

15345运作方式智能体制造系统的实际应用现有的供应链系统是基于“人类直接操作”这一预设构建的。这带来了根本性的安全挑战：如果是获得人类预授权的非人类实体（智能体）来做最终交易决策，结果会怎样？在人类监督下发起结算的智能体可以利用

AgentPaymentsProtocol

(AP2)等开放协议框架，提供经过加密签名的用户授权证明。这使制造商和供应商能够验证请求是否反映了用户的真实意图，并建立清晰的审核跟踪记录，以便在发生欺诈性交易或履单问题时追究责任。AI

智能体1

2

将智能体融入每个流程支付生态系统制造业生态系统Google

cloud

16345试用GeminiEnterprise

AgentPlatform开始使用例如，维护主管发现某个关键备件缺货，如果机

器发生故障且无备件可用，就可能会导致生产

延误数周。这时这位主管只需对智能体说:“监控整个供应商网络中的实时风险

提醒。当特定零件在一级供应商处有

货时，立即采购该零件。如果其交货

期超过

72

小时，则自动从经过认证

的备选供应商处采购，并通过优先货

运方式重新安排运输，前提是总成本

不超过合同规定费率的

5%。”智能体便会时刻留意价格与库存动态，凭借人类

的预授权，在目标备件上架的瞬间完成安全支付。1

2

将智能体融入每个流程Google

cloud

17345打造私人礼宾般的极致体验，让客户心满意足用智能体革新客户体验趋势

31245十年来，客服自动化无非是预设好的聊天机器人，机械地回答简单提问并“挡掉”工单。它们效率尚可，却难以理解那些复杂且微妙的询问。对于企业对企业(B2B)买家来说，情况尤为如此，因为他们经常需要解决涉及整个供应链和多个供应商的复杂问题。得益于LLM

和

A2A的突破，2026年将有更贴心的的“私人礼宾式”智能体问世。这些AI智能体将能铭记客户的偏好与历史对话，在企业与客户间搭建桥梁，奉上真正的一对一专属体验。66

个性化不再止步于消费者端。试想，在生产一线，智能体系统能为管理者量身打造决策建议。当第二班次的绩效不及第一班次时，系统会审视多维度的机器数据，并给出优化方案，例如开展针对性培训或调整至最佳机器设定点。”

PraveenRao

有56%的高管表示，他们采用智能体是为了改善客户服务和体验4业组织中，4

GoogleCloud，《制造业的AI投资回报率》，2025年（所在组织目前正在利用智能体AI的制造业受访高管人数：n=292；问题：贵公司在哪些应用场景中部署了AI智能体？）3

用智能体革新客户体验Google

Cloud

全球战略行业制造业总监Googlecloud124519Google

cloud

20千人千面的规模化演绎您的客户再也不必反复说明“我是谁”，也不用一遍遍像复读机一样陈述困扰。同

传统聊天机器人“艾莉，您好！我是来自您供应商的

自动助理。我看到您询问了上周购

买的备用零件。我们的系统显示订

单刚刚配送完成。您是打算退货，还

是想要换货？”“请输入您的12

位订单编号。”胜负的关键不仅是AI技术，更是数据的力量。“礼宾”智能体之所以游刃有余，全赖于它植根在您为客户构建的专属企业语境之中—从CRM详尽的交易记录，到物流数据库实时的包裹跟踪，无一遗漏。3

用智能体革新客户体验

4

“礼宾”智能体125购物智能体具有复杂推理能力的“礼宾式”数字化服务，可执行已获许可的操作CX

Insights深度洞察数据，优化客服运营表现及效能试用

Gemini

Enterprisefor

Customer

Experience运作方式随时在线的智慧援手客户服务的核心，在于切实解决痛点。“礼宾”智能体不会等到客户抱怨才开始行动。它会通过监测系统触发信号来防患于未然，并利用实时数据解决问题，从而在人类的指导与监督下，既提供洞察，又落实行动。AI

Commerce

Search通过智能体搜索获得准确、即时的答案CX

Agent

Studio全天候待命，个性化的多模态客户互动智能体Agent

Assist实时指导与辅助，助力更高效地处理问题3

用智能体革新客户体验

4开始使用Google

cloud

21125化被动为主动，用服务赢取信赖。想象一下这样的场景：一家大型零售商的产品经理想要在产品目录中添加一款新的“维京”椅，并向其

签约制造商下达了一笔大额订单。相比于以往遇到

突发供货中断时的手忙脚乱，该制造商的“私人礼宾

式”智能体会有条不紊地协调并执行以下操作：1

检查MES并确认其分包商的某个关键组件存

在生产延误。2访问供应链系统,并确定哪家供应商可以提供符合产品经理规格要求的组件。3

通过邮件通知零售商：“您好！由于我方供应商

的问题，您的‘维京’椅订单可能会延迟送达。我

们找到了一家经过认证的供应商，可以提供符

合您规格要求的组件。您是否愿意接受本次更

换供应商，以便按原定送达日期交货？”难题即刻迎刃而解。对于复杂或情绪化的状况，

智能体能够执行智能交接并附带详尽摘要；若

情况进一步升级，人工团队也能从容接手。全球制造业领军者Danfoss

在100多个国家/地区开展业务，采用Google

Cloud

上的

GoAutonomous智能体，彻底革新了基于邮件的订单处理流程。成果斐然：80%的交易决策实现自动化，平均客户响应时间从42小时骤降至近乎实时，原本分散的五个系统也融合为了一个高效界面。3

用智能体革新客户体验

4Google

cloud

22125引领安全防御从被动告警升级为主动处置借智能体全面守护安全趋势41235升级版的安全

AI

框架2.0将可助您化解随自主

AI智能体快速涌现的各种新风险。数字孪生体也可以发挥重要作用。将它们与智能体混沌工程相结合，有助于进行先发制人的可利用性分析和攻击路径分析。不仅如此，DeepMind

在CodeMender上的前沿探索也初露锋芒。作为一款专注于自动强化代码安全的AI智能体，它展现出了惊人的潜能—哪怕是千锤百炼的软件，它也能敏锐捕捉到其中潜藏的零日漏洞。2026年，AI智能体将在漏洞挖掘、告警筛选及调查研判等方面，为您提供更有力的支持。

50%的高管称，他们已采用智能体来辅助安全运维与网络安全工作65

Forrester，《威胁情报基准：从被动应对到主动预测》，2025年6

GoogleCloud，《制造业的AI投资回报率》，2025年（所在组织目前正在利用智能体AI的制造业受访高管人数：n=292；问题：贵公司在哪些应用场景中部署了AI智能体？）业组织中，有置身于现代安全运维中心(SOC)，人工分析师时刻经受着数据与告警的狂轰滥炸。高达82%的从业者忧心忡忡，唯恐在海量信息的掩盖下忽略了真正的威胁或突

发事件。5这种“告警疲劳”恰恰是攻击者最渴望的优势；毕竟，他们只要侥幸成功一次就够了，而处于守势的您，却必须在每一次交锋中都万无一失。SOAR（安全编排、自动化和响应）解决方案虽然实现了部分自动化，但往往只能带来有限的增量效益。真正的变革在于AI智能体—它们具备推理、执行、观察以及跨信息技术(IT)和运维技术(OT)网络随机应变的能力，这种潜力将帮助安全团队更有效地捕捉威胁，并做出有力回击。4

借智能体全面守护安全123566如今，CISO

的目光紧盯着如何以最小成本换取最大安全收益。智能体正是破局的关键，它们能以更快的速度侦测并应对企业风险。尤为关键的是，它们能将SOC分析师从繁琐的战术响应中解放出来，转型为掌控全局的战略防御者。”

JonRamsey4

借智能体全面守护安全Google

Cloud

安全产品副总裁兼总经理Google

cloud

251235半自主化的安全运维闭环智能体

SOC

将会统筹调度一个由各类任务型

AI智能体组成的系统。其中每个智能体都有自己的专属角色，并为了共同的安全目标协同作战。一旦接收到安全提醒，智能体SOC便会运转流程，激活各种智能体：告警人工监督AI智能体筛选与调查恶意软件

分析回答全面支持Model

Context

Protocol(MCP)，联动第三方工具，助您跨越整个想要协同作战，SOC智能体群必须基于统一的企业背景信息，并共享各类安全数据源（例如安全遥测数据）。利用A2A和MCP等技术，它们实现了频繁的互通与操作调整。同样重要的是，必须用安全专家源源不断的实战经验来持续训练这些智能体。通过“评估—行动—再评估”这一动态闭环，系统能够实时适应瞬息万变的安全局势，从而将人工分析师从琐事中解放出来，去攻克那些更高价值的难题。上报人工管理建议人工管理4

借智能体全面守护安全5Google

cloud26安全技术栈搭建专属的智能体工作流123威胁研究与搜寻检测工程数据管理检测66AI已经在检测零日漏洞、甄别恶意代码，并大幅提升防守方的工作效率。当攻击者也开始利用这项技术时，AI将是我们直面这一新挑战的核心武器。”

SandraJoyceGoogle

Cloud

威胁情报副总裁4

借智能体全面守护安全5123torq-Torq采用智能体AI技术，由

AISOC

分析师Socrates

指挥各类专业智能体，自动化接管了安全运维的完整流程。在GoogleCloud基础设施的加持下，团队实现了90%的一级分析师任务“零人工”自动修复，手动任务量锐减95%，响应速度直接提升至原来的

10倍。运作方式让安全分析师价值跃升智能体系统就像是“效能倍增器”，它的加入将让人

类分析师的工作焕然一新。把那些耗神费力、被动

应对的“告警监控”工作交给AI智能体后，分析师

便可从中解脱出来，站在战略高度去处理更关键的

任务，比如：威胁搜寻凭他们的直觉和经验给智能体指路。比如：“智能体，我觉得这台服务器有猫腻。查查有没有异常的数据外传情形。”监督智能体微调智能体的“行动准则”，并像考评员工一样复盘它的自动响应表现。构建防御聚焦长远的安全状况，精心设计更优的防御架构并预测未来的攻击浪潮，不再只是疲于应付眼前的麻烦。探索GoogleSecurity

Operations4

借智能体全面守护安全5开始使用Google

cloud28123让智能体应用真正普及人才技能的进阶，才是商业价值增长的根本动力趋势5123466

2026年的制造业格局面临两大压力：资深专业知识的流失和AI素养的竞逐。应对之道在于双管齐下：既要通过密集指导留住那些不可替代的部落知识，也要同步构建驾驭

AI的能力以实现经验的规模化复用。如此一来，我们便能让当今员工将

AI作为自身专业知识的延伸加以利用。”我们很容易把目光锁定在技术上—

那些模型、平台和提示，但这样做恰恰遗漏了至关重要的一环：人才。AI的进化正在拉大技能差距,让个人和组织的追赶

之路变得举步维艰。技能迭代的速度比以往任何时

候都快：职业技能的“半衰期”已缩短至四年—若置

身科技圈，这个数字甚至只有短短两年。7

Praveen

Rao从一线从业者到高层决策者，填补技能缺口已成为共识。掌握技能，不仅意味着更高的录用率、晋升机会和广阔的职业前景，更直接驱动着生产力、创新力以及真金白银的营收回报。5

让智能体应用真正普及Google

Cloud

全球战略行业制造业总监7

福布斯，《AI正在进一步压缩职业技能的“半衰期”》(AIPutsTheSqueezeOnTheShrinkingHalf-lifeOfSkills)，2024年Googlecloud

30123

4

82%

71%员工们怎么说：9

61%

84%

29%8

Google/Ipsos，CloudLearning

Services市场脉搏，调查时间为2024

年9月至11月，市场涵盖美国、英国、法国、德国、印度、巴西、墨西哥、日

本、澳大利亚/新西兰；决策者(n=902)。调查结果仅反映受访者的意见。9

Google，《告别盲目乐观，直面AI现实问题：五种方法助力企业在节省

时间的基础上进一步激发创新》，2025年的决策者认为，技术学习资源是助力组

织在

AI赛道上抢占先机的关键的受访组织发现，自投入学习资源以来,营收得到了提升已采用AI的组织的员工每天使用AI（剩下的39%至少每周使用）的受访者希望所在组织加大对

AI的关注力度的受访者认为

AI已在组织内部得到全面推广

314

5

让智能体应用真正普及高管们怎么说：8123Google

cloud32运作方式AI

技能学习的五大支柱若想在未来制胜，仅靠购买技术是远远不够的，组织必须致力于培养适应AI时代的人才。这需要一套基于五大核心支柱的全局性战略。01设定清晰目标明确重点所在，并找到切实可行的衡量标准。举个例子,您的业务目标也许是在全公司100%的范围内普及

AI工具，也就是让每位员工都在工作流中用上GeminiEnterprise应用，无论是设计、组装还是维护，都旨在让工作流程超越仅靠人力所能达到的极限。务必确保这一具体目标服务于组织的整体蓝图，且必须是可衡量的。4

5

让智能体应用真正普及12303延续势头与激励创新要让大家的热情不减，您需要一套以互动平台和高频沟通为支点的分层策略。把这个项目打造为一个“数字化持续改进中心”，引入游戏化机制，鼓励操作员和工程师提交

AI应用场景和新想法，以缩短设计周期或实现自动化。此外，要大力推崇点对点的知识共享，让各岗位上的

AI成功实践成为榜样。通过定期沟通来维持热度，例如每周与主管同步工作、召开轮班碰头会议，并设立季度奖项，专门表彰那些走在前沿的创新者。高层赞助人:不仅提供资金支持,更提供高层站台支持，持续对外传递“AI至关重要”的信号。推广先锋：他们是“AI的宣传大使”，负责策划内部推广活动，点燃团队兴奋点，并广泛征集员工的奇思妙想。AI加速推手：作为技术大拿，他们的任务是将那些高优先级的点子，通过技术手段变成在标准把控、缺陷削减、质量审核等方面真正能落地的解决方案。02锁定关键支持凝聚各方力量，才能为您的

AI项目注入持续的沟通机制与前进势能。不妨从组建这个“铁三角”开始：一位高层赞助人、一位推广先锋和一位AI加速推手。让我们详细解析一下这三个关