原材料行业工业智能体研究报告（2026版）（征求意见版）

指导单位工业和信息化部原材料工业数字化转型专家委员会参编单位中国电子信息产业发展研究院国家流程制造智能调控技术创新中心羚羊工业互联网股份有限公司上海宝信软件股份有限公司河钢数字技术股份有限公司卡奥斯物联科技股份有限公司浪潮云洲工业互联网有限公司中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司金川集团股份有限公司凯盛数智信息技术科技（上海）有限公司天瑞信科（河南）数字科技有限公司中国恩菲工程技术有限公司中冶京诚工程技术有限公司中化数智科技有限公司上海流程智造科技创新研究院阳新弘盛铜业有限公司近年来，人工智能技术进入爆发式增长期，正加速向实体经济渗透，成为驱动工业变革与高质量发展的关键引擎。原材料行业作为国民经济的基石，面临着资源约束趋紧、能耗碳排压力大、生产流程复杂等多重挑战，亟需借助人工智能技术实现从传统要素驱动向创新驱动的根本转变。工业智能体作为人工智能与工业深度融合的产物，融合大模型、专用模型、机理模型、工业数据、知识图谱、工业软件和自动化系统，具备多维感知、深度认知、智能决策、精准执行、动态协同、学习演进等核心能力，为原材料行业提质增效、安全降碳提供了全新路径。本报告围绕原材料行业工业智能体，从背景、理论、应用、趋势、挑战、策略6个篇章展开系统研究。背景篇分析了原材料行业高质量发展的新阶段特征，阐述了人工智能赋能原材料行业的主要路径，明确了工业智能体作为支撑“AI+原材料”融合发展重要载体的定位。理论篇厘清了工业智能体的概念定义、发展历程、特征分类与技术体系。应用篇梳理了行业应用基础，提炼钢铁、石化化工、有色金属、建材等重点行业典型应用场景，为行业应用提供参考借鉴。趋势篇从技术架构、交互执行、场景落地、行业应用、生态协作、安全治理6个维度刻画了未来演进趋势。挑战篇分析数据要素底座不牢、技术与应用需求脱节、商业价值转换不畅、安全防护体系滞后、全链生态构建迟缓等现实难题。策略篇从政府侧、供给侧、应用侧、生态侧分别提出针对性举措，为系统推进工业智能体在原材料行业落地应用提供行动参考。我们希望借此报告，为各方提供系统性、前瞻性的研判支撑，加速工业智能体在原材料行业的规模化落地与价值释家对报告起草过程中的建议和帮助。由于工业智能体仍处在探索发展阶段，且编制时间有限，报告中可能存在不足之处，恳请各界人士不吝指正。 3 5 9 9 40 44 45 70 72 751一、背景篇原材料行业一般指为国民经济各部门提供基础材料、动力、燃料等或对工业原材料进行再加工制造的行业，是制造业的上游支撑体系，是我国国民经济的重要基础产业和支柱产业，包括钢铁、石化化工、有色金属、建材等细分领域。“十五五”时期，原材料行业正处于高质量发展的关键时期。一方面，新一代信息技术的快速发展，为原材料行业高质量发展提供了新的动力。另一方面，市场大幅波动、地缘政治紧张、贸易摩擦加剧等事件频发，我国原材料行业发展面临新的挑战。1.原材料行业将步入高质量发展新阶段1.1原材料行业是国民经济重要基石我国原材料产业规模庞大，是国民经济支柱产业。我国是全球最大的原材料生产国和消费国，钢铁、石化化工、有色金属、建材等主要产品产量连续多年稳居世界第一。2025年，全国粗钢产量9.61亿吨，生铁产量8.36亿吨，钢材产量14.46亿吨1。有色行业10种有色金属产量首次突破8000万吨，同比增长3.9%2。化学原料和化学制品制造业全年增加值同比增长7.8%，连续多年跑赢工业整体增速3。原材料行业庞大规模不仅为国家经济增长提供了坚实支撑，也形成了完整的产业链体系和集群效应。1数据来源：国家统计局.2数据来源：中国有色金属工业协会.3数据来源：国家统计局.2原材料行业具有重要战略价值，支撑带动作用显著。原材料行业处于工业产业链的最上游，为制造业各领域提供基础材料与能源保障。钢材、水泥、电解铝、合成树脂等基础源等国民经济核心部门。其稳定运行直接关系国家经济安全和产业链自主可控能力。1.2原材料行业发展面临新需求新挑战原材料行业产能过剩与同质竞争并存。经过多年高速扩张，我国原材料行业已进入高质量发展“深水区”。钢铁、石化化工、建材等细分行业均出现不同程度的结构性产能过剩，供需失衡导致企业陷入低价同质化竞争，企业间“内卷”越发严重。价格战不仅压缩了行业整体利润空间，也抑制了企业技术创新和转型升级的动力，不利于原材料行业享受技术红利，难以形成迭代发展的市场生态。根据《工业和信息化部关于印发钢铁行业产能置换实施办法的通知》（工信部原〔2026〕97号全国炼铁、炼钢产能置换比例统一不低于高附加值产品自主创新与成果转化滞后。当前，原材料行业产品结构不合理矛盾突出，通用型中低端产品产能过剩，而高端特种钢、特种合金、高端化学品等高性能、高附加值的产品自主创新不足，长期依赖进口，存在“卡脖子”风险。同时，我国原材料行业整体面临创新成果的转化鸿沟，新材料从实验室研发到工程应用的转化周期长、成功率低，成果3转化率和规模化生产水平低于发达国家，制约了原材料产业链向高端跃升。绿色降碳与安全环保压力持续攀升。原材料行业是能源消耗和碳排放重点领域。据统计，“十四五”前3年，我国钢平以上产能占比平均提高6个百分点4。一方面，资源环境约束日益收紧，矿产、能源、水资源等要素成本持续攀升，环保标准不断提高。另一方面，国家“双碳”战略目标倒逼企业必须加快能源结构优化和工艺低碳化改造。同时，国际碳边境调节机制（CarbonBorderAdjustmentMechanism，CBAM）的实施，使出口型企业面临额外的碳关税成本。绿色低碳转型已成为原材料行业的“必答题”，亟需通过技术创新和管理优化实现节能降碳与经济效益的双赢。2.人工智能赋能原材料行业高质量发展2.1“人工智能+制造”上升为国家战略党中央、国务院高度重视人工智能与制造业深度融合，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号将“人工智能+”行动从产业倡议上升为国家战略部署。《意见》提出，到2027年，率先实6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70%；到2030年，人工智能全面赋能高质量4数据来源：国家发展和改革委员会.4发展。具体到原材料行业，国家已围绕行业数智化转型开展了一系列部署。2024年1月，工业和信息化部等九部门联合印信部联原〔2023〕270号推动数字技术在重点环节的深度应用，为工业智能体在行业中的规模化部署奠定坚实基础。2026年1月，工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智安全护航、国际合作7大重点任务，细化21项具体措施，促进人工智能技术与制造业应用“双向赋能”。文件中，原材料行业被列为加快赋能重点行业之一，钢铁、石化化工、有色金属、建材等行业有望率先推行，加快标杆解决方案和经验推广应用，成为“人工智能+制造”落地的“练兵场”。2.2工业大模型从概念验证走向规模化落地截至2025年底，我国开源模型下载量全球居首，规上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%5。与传统数字化改造不同，人工智能技术正从底层逻辑重构制造业的生产运营体系，在原材料等不同行业展现出显著的经济效益。通过融合工艺机理与海量工业数据，大模型能够实现高炉炉况研判、水泥窑智能烧成、化工反应优化、电解铝槽况控制等核心环节的精准决策，推动原材料行业的生产与经营管理从粗放转5数据来源:新华社,工业和信息化部部长李乐成在2026年全国两会“部长通道”答记者问,252.3“模数共振”加快“AI+原材料”双向赋能一方面，原材料行业对自动化生产和精细化管理的要求相对较高，在几十年的自动化、信息化建设历程中，积累了海量工艺参数、设备运行、质量检测、能源消耗等数据，这为人工智能模型训练提供了丰富的工业语料。大模型与智能体可从海量数据中提炼可复用的工艺知识、设备规律与优化策略，生成种类丰富的工艺技能（Skills）仓据价值，提升人工智能对工业知识的理解能力。另一方面，原材料工艺流程复杂、落地场景丰富、推广价值巨大，可使用“小切口、大作用”的打法，聚焦企业具体痛点开发专用智能体，在关键场景的落地应用积累新的数据、优化新的模型、迭代新的智能体，有效助力企业提质降本增效，形成“数据—模型—场景应用”良性互促的飞轮效应，推动“AI+原材料”双向赋能。3.工业智能体是支撑“AI+原材料”融合发展重要载体3.1沉淀工业知识资产，破解行业内卷困局经过几十年的数字化转型实践，我国原材料行业企业已经积累了海量的工业知识记录，分散在工业文档、生产信息、工艺参数、操作规程等载体中。工业智能体能够基于工业大模型，与企业现有的企业资源计划（EnterpriseResourcePlanning，ERP）、制造执行系统（ManufacturingExecutionSystem，MES）等系统进行集成互通，将隐藏的工业知识转6化为可计算、可复用的知识模型，使企业的核心竞争力从设备、产能等硬资本，转向数据、模型、知识等软资本，形成差异化的技术壁垒。3.2加速高端材料创制，推动产品结构升级原材料行业正由规模扩张向品种、质量和效益提升转变，高端特种钢、先进有色合金、高性能化学品、新型建材等产品研发仍面临专业知识分散、试验周期长、工艺放大难、研发与生产衔接不紧等问题。工业智能体能够融合科技文献、专利信息、材料数据库、实验数据、机理模型和生产知识，协同调用成分与分子设计、配方优化、性能预测、工艺模拟和实验验证等专业模型与工具，构建“需求分析—方案生成—仿真筛选—实验验证—工艺放大—反馈迭代”的材料创制闭环，缩短新材料研发和工程化周期，提高高端产品自主创新与成果转化效率，支撑原材料产品向高性能、高附加值和绿色化方向升级。3.3推动生产管理革新，实现流程自主优化原材料生产具有流程长、耦合强、非线性等特点，传统生产管理模式僵化、响应迟缓，难以应对工况波动。为此，工业智能体构建了由“感知—认知—决策—执行—反馈”组成的完整闭环：在感知环节实时采集温度、压力、振动、视觉等多维数据；在决策环节基于工业大模型与机理模型混合驱动，自主生成最优控制指令；在执行环节通过分散控制系统（DistributedControlSystem，DCS）、可编程逻辑控制器7（ProgrammableLogicController，PLC）等系统操作设备并完成参数调整；在优化环节开展结果分析和迭代。同时，智能体能随工况变化动态调优。在钢铁高炉、石化反应器、水泥窑炉等关键设备，部分企业已通过工业智能体实现了生产调度的秒级自主响应和设备预测性维护，降低传统生产模式对人工决策的过度依赖，加快原材料生产智能化升级。3.4强化绿色低碳管理，降低能耗排放压力原材料行业是能耗和碳排放的重点领域，面临越来越严格的环保与碳关税政策压力。工业智能体能够实时监测工序能耗、碳流轨迹及排放浓度，并建立多目标优化模型，通过自主寻优，在保证产品质量的前提下，动态调整燃料配比、反应温度、余热回收等生产工艺参数，实现吨产品综合能耗和碳排放的持续下降。3.5保障安全生产运行，筑牢本质安全防线原材料行业生产常涉及高温高压、易燃易爆、有毒有害等高风险环境，传统安全管控依赖定期巡检和人工值守，存在盲区多、响应慢等问题。工业智能体通过融合视觉识别、振动声学、气体传感等边缘感知能力，构建7×24小时无死角的安全监控网络，发现人员违规操作、设备状态异常、环境指标异常等安全生产风险，及时发出预警，引导安全责任人员及时介入处理。同时，工业智能体通过群体协同，能够识别安全隐患或不良趋势，开展主动式预防，显著降低原材料行业的安全事故风险。83.6催生新模式新业态，开辟价值增量新赛道工业智能体可打通研发、生产、销售、服务等全链条数据，推动原材料企业从单纯的“卖产品”向“卖服务”“卖方案”转型。基于智能体沉淀的行业知识库和模型库，原材料企业可孵化出模型交易、智能体共享服务等新业态，帮助原材料企业在存量市场中降本增效，同时开辟全新的盈利增长空间，重塑行业竞争格局。9二、理论篇1.概念定义1.1主流定义工业智能体作为人工智能与制造业融合催生的新兴概念，目前尚未有全球统一的权威定义。一般来说，工业智能体被视为具有感知、决策、执行、协同、优化等能力的系统。2026年5月，国家网信办等三部门联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》中提出，能力的智能系统，是人工智能产品及服务的重要形态。在此基础上，工业智能体是智能体在工业领域的具体应用。钱锋院士提出，工业智能体是面向具体工业对象和生产经营目标，以大模型或大小模型协同为核心认知与推理引擎，深度融合行业专业知识图谱、机理模型、工业数据、工艺流程、工业软件和自动化系统等，具备多维感知、深度认知、智能决策、精准执行、闭环反馈等核心功能，以及动态协同和学习演进能力，能够自主理解复杂生产任务，并在安全约束和授权范围内实现高效执行的软硬件一体化智能系统。任磊、李伯虎等认为，工业智能体是由工业大模型驱动的自主智能系统，是具备自主感知、认知、规划、决策、演化与行动执行能力的工业智能系统6。OpenAI应用研究主管翁荔（LilianWeng）提出，智能体是我们运用大模型所采纳的一种理念与实践方6《工业智能体:体系架构、关键技术与未来展望》,任磊等,2026.在部分定义中，业界更强调大模型的基础支撑，以及工业智能体的自主执行、认知推理等能力。中国电子信息产业发展研究院提出，工业智能体是专门为工业生产制造场景设计、部署、运行的，以工业大模型为核心认知与推理引擎，深度融合工业知识图谱、机理模型、领域数据与业务流程，具备环境感知、逻辑推理、任务规划、工具调用、任务执行及多主体协同能力的软件系统或软硬一体实体7。中国信息通信研究院认为，工业智能体是指以大模型为核心认知与推理引擎，深度融合工业知识图谱、机理模型与领域数据，具备环境感知、逻辑推理、任务规划、工具调用及多体协同能力的自主智能系统8。国家工业信息安全发展研究中心工程师刘劲松等人认为，工业智能体是智能体技术与行业Know-How深度融合的产物，能实现对生产设备、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”的关键推手。华为、信通院和罗兰贝格联合提出，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9。中工互联（北京）科技集团有限公司董事长智振等认为，工业智能体是指在特定的、复7《工业智能体进展情况、挑战与趋势研究》,中国8《工业智能体发展的机遇、挑战与推9《工业数字化/智能化2030白皮杂的工业环境中，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。杭州炽橙数字科技有限公司首席运营官韩鹏提出，工业智能体不是简单的大语言模型应用，而是重新定义生产力基因的一系列AI工具集，是机器学习、强化神经网络等的集合，是以大模型为“脑”，工业知识为“心”，具体执行控制为“手”三位一体的智能系统。1.2概念辨析大模型是在大量数据上训练得到，具有复杂计算架构，能处理复杂任务，且具备一定泛化性的深度学习模型10。大模型属于通用使能工具，承担信息理解、知识推理与决策生成的任务，但不具备对工业现场工具、设备的调用控制能力。工业智能体能够理解工业目标，通过感知、认知、决策、执行、协作和学习能力，自动拆解复杂任务并下发操作指令，在复杂的工业环境中自主完成特定任务目标。（2）工业智能体与工业自动化控制系统工业自动化控制系统是一组能够影响或作用于工业过动化控制系统严格执行工程师预先编写的规则和程序，通过PLC、DCS等控制器，实现对工业过程的快速响应和精准控制，但缺乏对环境变化和意外情况的应对能力。工业智能体10GB/T45288.1-2025《人工智能大模11ISA/IEC62443《工业自动化和控制系统安全》系列.拥有感知、认知、决策、执行与协作能力，能够实时感知环境变化并动态生成决策，通过调用数据源、内部功能组件与外部工具，完成任务实施并交付。（3）工业智能体与传统工业软件控制的软件12。传统工业软件可以借助人机交互界面和预设工作流程，独立运行固定功能与流程管理，但全程需要人员的操作指令。工业智能体借助自然语言处理等技术，能够理解自然语言指令，彻底改变人机交互方式。同时，程序接口调用各系统与工具，能够自主完成跨系统的资源调度、任务拆解与自动执行。（4）工业智能体与数字孪生数字孪生（DigitalTwin）是具有保证物理状态和虚拟状态之间以适当速率和精度同步的数据连接的特定目标实体的数字化表达13。数字孪生能够基于虚拟空间中的高保真模型，实现对物理世界的实时映射与仿真推演，为决策提供有力支撑。近年来，数字孪生正加速向物理控制能力延伸。工业智能体天然具备感知、决策与执行的能力，能够将虚拟空间中得出的最优决策转化为物理世界的实际效益，打通实数融合的“最后一公里”。（5）工业智能体与工作流工作流（Workflow）指具有明确起点和终点以描述任务12GB/T36475-2018《软件产品分类》.13GB/T43441.1-2023《信息技术数字的活动序列14。工作流是能通过预定义的代码路径对大语言模型（LLM）和工具进行编排的系统，侧重于流程的设计和执行，更适合可被清晰分解为固定子任务的场景。工业智能体则更侧重于分析调度能力。结合上述观点及相关辨析，结合学术界、产业界对工业智能体的讨论，聚焦原材料行业的工业特性与新时期发展需求，本报告认为，原材料行业工业智能体是面向石化化工、钢铁、有色金属、建材等原材料工业场景，以大模型或大小模型协同为核心认知与推理引擎，深度融合行业专业知识图谱、机理模型、工业数据、工艺流程、工业软件和自动化系统等，具备多维感知、深度认知、智能决策、精准执行、动态协同、学习演进等核心功能，能够自主理解复杂生产任务，并在安全约束和授权范围内实现高效执行的软硬件一体化智能系统。2.发展历程2.1自动化奠基期：工控技术日趋成熟，为智能体现场控制奠定基础在工业领域，这一阶段以基础自动化为主要特征。20世纪80年代，PLC和DCS系统开始在生产线上推广应用，实现了从手动操作到程序控制的转变。此时的系统虽然仅能执行预设任务，但已经展现出初步的“代理”特性——能够替代人工完成重复性操作。这一阶段，自动化技术的普及为工业14GB/T32854.3-2020《自动化系统与集成制造系统作流》.智能体的工业现场执行能力奠定基础。原材料行业作为流程工业的代表，在这一阶段的自动化进程中走在前列。钢铁、石化化工、水泥等行业企业率先引入DCS等系统，实现对关键生产设备的闭环控制。例如，钢铁企业率先引进基础自动化系统，实现了对高炉、转炉的初步控制。化工企业采用DCS系统，对反应釜、精馏塔等关键设备进行集中监控。这些系统虽然智能化程度有限，但为后续智能体的发展奠定了重要的感知与控制基础。2.2数据驱动期：沉淀核心工业知识，实现基于数据驱动的决策进入新世纪，随着计算机技术和网络通信的发展，整个工业领域开始向数据驱动转型。工业互联网平台的兴起使智能体获得了数据支撑和分析能力。这一阶段的工业智能体从基于规则的决策转向数据驱动的决策，机器学习算法使智能体具备了初步的学习和优化能力。原材料行业在这一阶段基于平台积累了大量行业数据，支撑智能体技术取得了显著进展。原材料行业大型企业开始部署MES等系统和工业互联网平台，积累大量工艺与质量数据。智能体基于数据开展模型训练，在生产优化、质量提升、安全保障等方面开始发挥实质性的作用。例如，钢铁企业通过MES等系统的建设，实现了生产过程的数据采集与分析，在热轧过程控制、高炉操作优化等场景中展现出决策能力。化工企业则发展了安全预警系统，通过分析实时数据流，及时发现异常工况。这些应用标志着原材料行业工业智能体开始从简单的执行工具向决策辅助工具转变。2.3技术突破期：算法赋能局部优化，智能体具备端侧决策能力随着工业机理模型与AI算法的深度融合以及多智能体协同技术在产业落地应用，工业智能体实现了局部场景的自主决策。这一阶段，工业智能体在各个领域展开积极探索，面向单点场景应用，结合生产目标、资源约束、设备产能等多种限制条件，实现局部的系统优化。但仍需人类专家参与战略级决策，在跨行业复制、极端工况适应等方面仍需突破。在此阶段，原材料行业工业智能体在生产典型场景中取得突破性应用。例如，钢铁行业智能体能够基于实时数据，面向燃烧控制、炼钢终点预测等核心场景，实现关键参数的自主调节，显著降低生产成本，提升产品质量一致性。但面对突发异常等非常规情况时，智能体的稳定性与可迁移能力有待进一步提升。2.4全面发展期：大模型驱动全局协同，智能体成为核心决策单元当前，工业智能体正进入以大模型和生成式AI为标志的认知与协同自治新阶段。智能体由此实现了从辅助性工具到智能决策主体的跃迁。这一阶段，工业智能体正处于从技术探索向实际应用转变的重要时期，新技术的发展为智能体应用创造了条件。虽然已有部分原材料行业智能体投入产业一线，但实现大规模系统化应用仍需时日。在原材料行业，工业智能体面向复杂场景，实现从局部优化到全局自主决策的跨越。行业应用的核心驱动力在于多智能体协同框架与调度技术的发展，以通用工业大模型、自主进化算法和全域数据协同为核心技术支撑，使得不同功能智能体能够像团队一样分工协作、共享信息，共同完成复杂生产目标，从而彻底重塑传统生产组织模式与产业链分工，加速推进原材料行业高质量发展。3.特征分类3.1核心特征结合国内外学术界、产业界的讨论，工业智能体具备以下5个关键特征。u目标导向性。能够以预设的工业目标为牵引，开展感知、认主动研判形势、前瞻规划任务，无需持续的人为干预，能够自主制订计划，确定优先级并执行最优方案，独立完成全流程作业。u同步性。能够实时感知物理世界变化，动态调整具体操作决策，确保认知、决策、执行环节符合工业现场实际情况。u适应性。能够在运行过程中，自主学习、自我优化，实现能力的持续提升。u协作性。能够与人类操作员、其他智能体以及传统自动化系统进行高效的信息交互与任务协同，从而形成多智能体协同运行的智能化工业体系。结合原材料行业应用实践，对原材料行业工业智能体提u高实时性。原材料行业的生产过程具有显著的连续流特征，与离散行业相比，对工业智能体的实时响应能力提出了更高要求，避免因延迟导致质量波动，甚至引发安全事故。u高确定性。原材料行业工艺包含丰富物理、化学机理，对比其他行业的波动阈值更窄，对工业智能体的控制精度、稳定性和可解释性有极高要求，确保输出策略符合工艺原理，保障生产过程稳定可靠。u强约束性。原材料行业面临更加严格的环保、节能、安全等外部监管约束，要求工业智能体将安全规程、环保指标、碳排放等作为强约束条件，决策中不能突破安全与合规底线。3.2功能类型原材料行业工业智能体主流形成按功能角色、响应时延、层级维度三种分类方式，三种分类方式各有侧重，体现工业智能体的适用场景与能力边界。执行型智能体：实时采集原料成分、温度、压力等传感数据，快速执行下料配比、阀门开度调节等实操指令，保障原材料生产决策落地精准、实时可控。例如，有色金属行业原矿浆制备智能控制智能体等。协作型智能体：立足原材料多工序连续流转特点，打通配料、焙烧、精制等跨工序壁垒，协调工序衔接矛盾、化解物料转运冲突，完成任务拆分与工序协同编排。例如，建材行业水泥全流程协同寻优智能体等。决策型智能体：以数据、机理与知识联合驱动为核心，适配原材料行业高温、连续化生产特征，输出最优工艺配比、炉窑调控、库存调度等决策方案，实现生产资源精细配置。例如，钢铁行业冷轧精整工序排产智能体等。（2）按响应时延分类反射型智能体（毫秒级，<<10ms适配原材料行业连续生产要求，依托预设安全阈值实现毫秒级极速石化化工行业紧急切断阀联锁控制智能体等。反应型智能体（秒级，1s～60s基于实时传感数据做简易逻辑判断，适配日常小幅参数修正、短时工艺微调等场景。例如，有色行业电解槽极距调节智能体等。审慎型智能体（分钟级，1min～30min结合短时运行数据综合研判，完成局部排产、备品补货、产能动态调整等产线级任务。例如，钢铁行业APS高级排产智能体等。规划型智能体（小时级1h融合历史生产、订单、原材料等多源信息，承担排产调度、能源采购、供应链优化等战略任务，决策影响较大，实时性要求较低。例如，钢铁行业一体化生产排程智能体等。（3）按层级维度分类设备层智能体：绑定单台生产设备，管控单维保提醒、故障自检，实现单体设备智能化运维。例如，化工行业机泵预测性维护智能体等。产线层智能体：覆盖整条生产线，统筹线内各工位工序节奏、上下游工位匹配、线体产能平衡。例如，建材行业水泥熟料煅烧产线协同优化智能体等。仓储管理、成本核算、产销匹配，实现企业级业务协同。例如，建材行业的华新水泥全流程智慧运营智能体等。产业链层智能体：打通上下游厂商，联动原料供货、外协加工、成品分销，实现全链条供需协同。例如，宝武集团多基地产销协同智能体等。4.技术体系4.1功能架构当前学术界提出的“感知－大脑－行动”模型，以及业界广泛采用的“感知－规划－行动－记忆”等框架，共同奠定了智能体系统的基本架构范式。为更好适应原材料行业生产过程连续、设备系统复杂、业务协同要求高等特点，服务研发设计、生产制造、运维服务、经营管理等环节，原材料行业工业智能体具体架构如下图所示。协作和学习6个功能模块组成。感知模块是工业智能体与物理世界的“接口”。该模块面向生产设备、工业软件、人员、环境等外部系统，通过部署光学、声学、压力等多模态传感设备、工业互联网及信息系统数据接口等形式，实时采集生产过程的业务信息、工艺参数、设备状态、环境信息等数据。借助协议转换、数据预处理等工具，形成结构化数据，为上层提供高质量工业数据流。（2）认知模块：搭建知识化语义化的工业大脑认知模块是智能体的“知识中枢”。该模块负责理解工业世界的语义与逻辑关系，以知识建模为核心能力，基于工业大模型、知识图谱、检索增强生成等技术，不仅处理感知层传来的多模态信号，更通过知识融合与语义推理，将设备、工艺、故障模式、能耗、人员、物料等要素映射为语义节点与关系网络，形成动态演化的工业知识体系。认知模块使工业智能体具备了理解意图、解释因果、迁移经验的能力，是实现工业智能可解释、可对话、可学习的基础使能模块。（3）决策模块：打造多目标最优决策引擎决策模块是智能体的“推理与判断中心”。该模块承担从认知到行动的逻辑桥梁，运用大数据分析、AI算法、数字孪生和强化学习等技术，融合行业机理模型与数据驱动模型，根据多维约束条件，将认知模块的数据转化为符合业务目标的可执行策略。决策模块实现智能体的评估、比较、选择与推演工作，实现从静态策略到动态最优的智能决策。决策模块能够支持多维度决策体系，实现设备参数自调、生产节拍动态平衡、能源调度协同等业务目标，是实现从经验驱动到数据驱动的转变的关键环节。（4）执行模块：贯通指令转换与精准执行执行模块是工业智能体的“手脚”。该模块负责将决策指令转化为物理世界的实际改变，通过内置的工业协议库，将上层操作指令自动翻译为PLC、DCS、机器人控制器等底层系统可识别的控制命令，并与MES、SCADA、数字孪生平台等业务系统深度集成，实现工单自动下发、设备参数远程配引车（AutomatedGuidedVehicle，AGV）和自主移动机器人（AutonomousMobileRobot，AMR）、数控机床等物理执行设备，以及应用程序接口调用、数据库事务等软件执行单元，依托协议适配、系统联动与毫秒级指令下发能力，确保动作的及时性与高精度执行，筑牢从数字指令到物理执行的精准可靠闭环。（5）协作模块：搭建多智能体协同网络协作模块是工业智能体的“群体智能中枢”。该模块负责智能体与智能体之间的高效协作，通过标准化通信协议与多智能体协同框架，支撑不同功能的工业智能体之间的任务分解、策略协商和信息共享，使工业智能体从智能单元升级为智能系统，在保障安全可控的前提下，实现深度协同与持续进化。（6）学习模块：构建持续进化的认知中枢学习模块是工业智能体的“大脑升级引擎”。该模块是实现从被动响应到主动适应、从静态知识到动态经验跃迁的核心环节。该模块涵盖离线训练环境、在线推理服务、增量学习框架、经验回放池等算法与系统组件，以及知识图谱更新、模型版本管理、异常案例挖掘、小样本微调等软件执行单元。在日常运行过程中，系统可持续沉淀任务执行日志、工具调用记录、异常处置过程及用户反馈数据，并在脱敏与审核后，作为后续模型训练、知识更新和策略优化的重要数据来源。通过数据回流、模型更新与策略迁移等能力，构建从环境反馈到认知优化的闭环学习通路。4.2技术架构为进一步深入研究工业智能体的技术体系，通过对通用智能体技术的演进历程梳理发现，通用智能体经历了以ChatGPT为代表的对话智能体，到以Manus为代表的智能体系统，再到以OpenClaw为代表的Harness智能体工程，技术架构也在逐渐升级和变化。为更好贴合钢铁、石化化工、有色金属、建材等行业需求，原材料行业工业智能体需要具备更高的安全性、鲁棒性、精确性。因此，相关技术架构也充分体现行业特点。具体如下图所示。上图展示了原材料行业工业智能体的核心技术架构，自下而上分为基础设施层、环境感知层、知识数据层、认知推理层、任务编排层、执行控制层和协同组织层。此外，为保障智能体安全合规运行，架构还包含安全治理层。基础设施层提供GPU/CPU算力、弹性与边缘计算、时序与向量数据库、Kubernetes/Docker容器运行环境及工业设备接入等基础能力。环境感知层实现工业设备（MQTT、Modbus等协议）、知识数据层通过RAG检索增强、知识图谱、记忆系统及工艺与专家经验库等知识资产，为智能体提供多源知识融合、持久化记忆与领域经验支撑。界模型等机制，完成复杂问题的理解、推理与方案生成。任务编排层依托工作流引擎、LangGraph图编排框架、状态机、任务规划器、调度器与路由决策器，实现流程定义、任务依赖、资源调度、条件分支、异常处理与监控追踪。执行控制层将决策转化为实际行动，涵盖工具执行（PLC/DCS、工业机器人、边缘控制）等多元执行方式。协同组织层实现多智能体的角色编排、任务分配、协同决策、通信机制、冲突协调与群体学习，达成群体智能与协同治理。安全治理层涵盖内容安全、模型与智能体治理、安全审计与溯源及风险与异常管理，通过贯穿各层的审核、监控、审计与响应机制，保障系统的可信、可控与持续安全运行。4.3核心技术算力协同调度（CooperativeSchedulingofComputingPower）是工业智能体运行的基础支撑能力，等异构计算架构以及云边协同计算体系发展而来。通过并行计算、分布式计算、资源虚拟化及弹性调度等技术，实现工业数据处理、大模型训练与智能推理任务的高效执行。其中，云端算力主要承担工业大模型训练、知识库构建及复杂决策分析等任务，边缘算力则面向工业现场，实现设备状态监测、实时数据分析及控制指令执行，为工业场景下复杂任务处理、实时决策优化及智能协同控制提供基础支撑能力。虚拟化技术（VirtualizationTechnology）是在硬件虚拟化与操作系统级虚拟化技术基础上发展形成的资源抽象与隔离方案。其通过镜像封装、资源隔离、硬件仿真及全系统隔离等机制，将应用程序与运行环境抽象为可移植的计算单元，代表产品有Docker容器与VMware虚拟机。实现模型服务、知识库服务、推理服务及设备接入服务的模块化部署，为工业智能体的大规模分布式运行提供统一运行环境支撑。工业机器人（IndustrialRobot）起源于自动化控制与机器人技术的发展，通过传感感知、运动控制、轨迹规划及自主执行等技术，实现工业生产任务的自动化完成。现代工业机器人进一步融合人工智能、机器视觉及数字孪生等技术，具备环境感知、自主决策和协同作业能力。工业智能体可通过与工业机器人深度融合，将认知推理与决策结果转化为具体执行动作，实现生产制造、设备巡检、物流搬运及质量检测等任务的自主执行。（2）环境感知层核心技术工业网络通信技术（IndustrialCommunicationTechnology）是工业自动化系统实现设备互联与数据交换的核心技术体系，涵盖工业以太网、OPCUA、MQTT及5G工业通信等关键技术。通过统一通信协议、实时数据传输及异构设备互联机制，实现工业设备、控制系统及智能体之间的信息共享与协同控制。工业智能体依托工业通信网络获取现场实时数据，并将决策指令传递至执行终端，为跨系统协同、实时控制及智能决策提供通信保障。自然语言处理技术（NaturalLanguageProcessing，NLP）采用语义理解、实体识别、意图识别及长文本建模等方法，使工业智能体能够对设备日志、工艺文档、操作指令及生产报表等文本信息进行语义解析与上下文理解，为工业知识抽取、故障分析及人机交互提供基础能力15。图像分割、视觉识别及视频分析等方法，使工业智能体能够对设备运行状态、生产过程画面及工业场景图像进行实时感知与分析，为缺陷检测、安全监测及设备状态识别提供基础15Wang,T.;Zhang,B.;Jiang,D.;tPerceptionandDecision-MakinginSmartManufacturing.Sen采用声学建模、语音识别、语义解析及语音增强等方法，使工业智能体能够对工业现场语音指令、设备告警语音及人员交互语音进行识别与理解，为语音控制、智能运维及工业语音交互提供基础能力17。激光雷达感知技术（LiDARPerception）通过主动发射激光并测量目标反射信号，实现环境三维空间信息获取与目标定位。相较于传统视觉感知技术，激光雷达能够提供高精度空间几何信息，在复杂工业环境下具有较强的稳定性和鲁棒性。工业智能体利用激光雷达构建生产现场三维环境模型，实现设备定位、障碍物识别及空间感知，为自主导航和智能巡检提供支持。（3）知识数据层核心技术年正式提出，采用实体关系建模、知识关联推理及图谱语义组织等方法，使工业智能体能够对设备、工艺、故障及生产流程等工业知识进行结构化关联与语义表达，为工业知识管理、故障关联分析及复杂关系推理提供基础能力。检索增强生成技术（Retrieval-AugmentedGeneration，16Chan,S.,Li,S.,Zhang,H.etal.Featureopt17Beňo,L.,Kučera,E.,Drahoš,P.etal.TraRAG）由Meta于2020年提出18，采用向量检索、语义匹配及外部知识增强等方法，使工业智能体能够从工业知识库、设备文档及业务系统中动态获取相关知识，实现模型上下文增强与知识补全，为工业场景下的精准问答、知识推理及复杂任务理解提供基础能力。多模态数据处理技术（MultimodalDataProcessingTechnology）采用跨模态对齐、交叉注意力、及统一向量表征等方法，使工业智能体能够对文本、图像、语音、视频、点云数据及时序工业数据进行统一理解与关联分析，为复杂场景感知、工业过程理解及综合决策提供基础能力19。智能体记忆技术（AgentMemory）基于认知科学中的短期记忆与长期记忆理论发展而来，采用上下文记忆、向量存储、历史状态管理及长期知识沉淀等方法，使工业智能体能够对历史任务、用户交互及工业过程经验进行持续记忆与动态调用，为长期任务执行、工业经验积累及上下文连续推理提供基础能力20。可溯源深度搜索技术（TraceableDeepSearch,TDS）采用检索增强生成、多源异构数据语义对齐、动态证据链构建及引用溯源标记等方法，使工业智能体能够对设备运行数据、18LewisP,PerezE,PiktusA,etal.Retrieval-augmentedgeneraAdvancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:919Wang,T.;Zhang,B.;Jiang,D.;tPerceptionandDecision-MakinginSmartManufacturing.Sen20ParkJS,O'BrienJ,CaiCJ,etal.Generativeagents:Interacoceedingsofthe36thannu工艺文档、故障案例库及专家经验等分散知识源进行深度检索、上下文推理与可解释答案生成，为复杂故障的透明化根因分析、工艺参数可信推荐及高质量人机协同决策提供基础（4）认知推理层核心技术大语言模型技术（LargeLanguageModel，LLM）基于Google于2017年提出的Transformer架构发展而来21，采用自监督预训练、大规模参数建模及上下文语义学习等方法，使工业智能体能够对工业知识、工艺流程及复杂任务进行语义理解与逻辑推理，为工业知识理解、复杂认知及任务分析提供基础能力。模型上下文协议技术（ModelContextProtocol，MCP）由Anthropic于2024年提出22，采用标准化上下文传输、工具接口统一描述及模型与外部资源解耦等方法，使工业智能体能够以统一协议方式连接外部工具、数据源及业务系统，实现模型与外部环境之间的标准化交互，为智能体生态互联与工具扩展提供基础能力。思维链技术（ChainofThought，CoT）由Google于2022年提出23，采用分步骤推理与中间过程显式生成等方法，使工业智能体能够将复杂任务拆解为多个连续推理步骤，实现复21VaswaniA,ShazeerN,ParmarN,etal.Attentioniprocessingsystems,222https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro23WeiJ,WangX,SchuurmansD,etal.models[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2022,35:24824-2483杂问题分析与逻辑推导，为工业场景下的复杂任务理解、工艺分析及多步骤决策提供基础能力。推理与行动协同技术（ReasoningandActing，ReAct）由PrincetonUniversity与GoogleResearch于2022年提出24，采用“推理—行动—观察”循环机制，使工业智能体能够在任务执行过程中动态结合环境反馈持续调整推理过程，实现复杂任务自主规划与动态决策，为工业智能体自主执行与闭环任务处理提供基础能力。树状思维技术（TreeofThoughts，ToT）由PrincetonUniversity与DeepMind于2023年提出25，采用多路径搜索、分支推理及中间状态评估等方法，使工业智能体能够针对复杂问题生成并评估多个推理路径，实现复杂任务的全局搜索与优化决策，为工业场景中的复杂规划与高难度问题求解提供基础能力。自我评估及错误修正等方法，使工业智能体能够根据历史执行结果持续优化推理与决策过程，实现复杂任务中的自主纠错与策略优化，为工业智能体长期自主运行与持续决策优化提供基础能力26。printarXiv:2210.03629,2022.25YaoS,YuD,ZhaoJ,etal.Tr26ShinnN,CassanoF,GopinathA,etal.Reflexion:Languag[J].Advancesinneuralinformationprocessingsyste（5）任务编排层核心技术智能体编排技术（AgentOrchestration）是在大语言模型与智能体系统快速发展背景下形成的新型任务组织技术，通过图结构组织多个智能体节点，并利用状态流转机制实现复杂任务协同执行。工业智能体依托LangGraph等智能体编排框架，将知识检索、推理分析、工具调用及执行控制等能力模块进行有机组合，实现复杂工业任务的动态协同与自主执行，提高系统的灵活性与扩展能力。任务规划技术（Planning）采用目标拆解、任务排序、状态管理及动态路径规划等方法，使工业智能体能够根据任务目标自主生成执行步骤与行动策略，实现复杂任务的流程化组织与动态调整，为工业生产调度、复杂流程控制及自主任务执行提供基础能力。MicrosoftAutoGen、CrewAI等主流Agent框架广泛采用，采用任务拆解、流程调度、状态管理及多步骤协同等方法，使工业智能体能够对复杂工业任务进行流程化组织与动态执行，实现跨系统、跨环节任务协同与过程控制，为生产流程自动化与复杂任务闭环执行提供基础能力。状态机技术（StateMachine）起源于有限状态自动机理论，通过定义系统状态、状态转换规则及事件响应机制，实现复杂任务执行过程的状态管理与控制。工业智能体利用状态机技术对任务生命周期进行管理，实现任务状态跟踪、异常处理及执行控制，保证复杂工业流程在动态环境中的稳定运行。路由决策技术（RoutingandDecisionTechnology）通过意图识别、任务分类、规则匹配及策略选择等机制，实现不同任务在多个模型、工具及智能体之间的动态分配。工业智能体根据任务类型、资源状态及执行目标，自动选择最合适的推理模型、工具链路或执行主体，实现复杂任务的最优处理路径，提高系统整体运行效率与决策质量。（6）执行控制层核心技术工具调用技术（ToolCalling）由OpenAI、Anthropic、LangChain等主流智能体框架广泛采用，采用外部工具接入、任务路由及参数解析等方法，使工业智能体能够根据任务需求自主调用搜索引擎、数据库、工业软件及业务系统等外部工具，实现信息获取、任务执行及系统联动，为复杂工业场景中的自动化操作与任务闭环提供基础能力。流程自动化技术（RoboticProcessAutomUiPath、AutomationAnywhere等自动化厂商推动发展，采用规则驱动、界面操作模拟及跨系统自动执行等方法，使工业智能体能够自动完成数据录入、系统操作、流程流转及重复性业务处理，为工业业务自动化、运维管理及跨系统流程执行提供基础能力。（7）协同组织层核心技术多智能体协同控制技术（Multi-AgentSystem，MAS）是通过角色分工、任务分解与委派、分布式共识等机制，将复杂的工业任务分解为若干子任务，分配给具有不同专业能力的智能体，使多个智能体能够自主协商、资源共享、冲突消解，实现跨部门、跨层级、跨设备的协同作业。2025年正式提出27，采用标准化智能体通信、任务交互及上下文共享等方法，使不同智能体之间能够进行任务协作、状态同步及能力调用，为跨平台智能体协同、复杂任务分工及智能体生态互联提供基础能力。上下文共享协议（ContextSharingProtocol，CSP）采用分布式上下文感知、轻量级序列化交换格式及基于语义的订阅/发布机制等方法，使工业智能体能够对跨设备、跨系统、跨流程的动态上下文信息进行标准化封装、实时同步与隐私分级管控，为多智能体协同感知、分布式知识融合及大规模制造系统的情境一致性维护提供基础能力。（8）安全治理层核心技术全栈可观测技术（Full-StackObservability）是通过端到端链路追踪、多维指标采集与结构化日志分析等机制，将工业智能体的运行状态转化为透明可视的数据流，打通从底层设备信号到上层决策逻辑的全局视图，使治理层能够实时感知系统健康度、定位性能瓶颈、回溯异常根因，实现“黑盒”智能体的全面透视与精准管控。27/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/?utm_source=安全沙箱技术（SecuritySandboxTechnology）是通过任务级容器隔离、细粒度权限控制、资源配额管控与数据脱敏执行等机制，将工业智能体的代码执行与数据访问约束在严格受控的密闭边界内，打通从模型推理到工业现场操作的安全隔离通道，阻断核心工艺参数外泄，并对异常行为实现快速熔断与自愈恢复，实现工业智能体在原材料行业高安全、高鲁棒要求下的稳定可靠运行。4.4开发框架为进一步探究原材料工业智能体的开发落地路径，对现有智能体开发框架进行了梳理。从底层到上层展示了原材料行业工业智能体开发框架的整体构成。其中，底层硬件涵盖各类工业计算、控制与感知设备；通用基础组件由异构硬件驱动、数据管理、任务调度等基础组件提供统一运行环境；Skills调用等能力；智能体应用是面向研发设计、生产制造、运维服务、经营管理等环节，部署专用智能体实例。各层之间通过标准化协议与接口衔接，共同支撑起企业级、高可靠、高安全的工业智能体系。具体框架如下图所示。原材料行业工业智能体开发从实现方式看，大致可分为3类：单智能体编排框架、多智能体协作框架、低/零代码开发平台。分别侧重于单体编排、多体协作和快速构建。LangChain框架由HarrisonChase于2022年提出并开源，（Memory）及Agent编排等机制，使开发者能够对大模型、外部工具及知识库进行统一组织与流程编排，为复杂任务推理、工具调用及智能体应用开发提供基础能力。LlamaIndex框架（原GPTIndex）由JerryLiu于2022年 等机制，使智能体能够对企业知识库、工业文档及外部数据 进行统一接入与语义检索，为知识增强问答、文档理解及私域知识应用提供基础能力。Haystack框架由德国Deepset公司于2020年提出并开使智能体能够实现大规模文档检索、多步骤知识处理及问答生成，为企业级知识搜索、智能问答及工业知识管理提供基础能力。（2）多智能体协作框架LangGraph框架由LangChain社区于2024年推出并开源，采用状态图、节点编排及循环状态管理等机制，支持单智能体长流程任务及多智能体状态协同，为复杂Agent工作流、多轮任务处理及自主智能体运行提供基础能力。AutoGen框架由Microsoft于2023年提出并开源，采用多智能体对话（Multi-AgentConversation）、角色协同及自主任务执行等机制，使多个智能体能够围绕复杂任务进行协同推理、动态交互与任务分工，为复杂任务自动化、多智能体协同决策及自主Agent系统构建提供基础能力。CrewAI框架由JoãoMoura于2023年提出并开源，采用角色驱动（Role-based）、任务协作及流程自治等机制，使多个智能体能够按照不同职责进行协同执行与任务流转，为复杂业务流程自动化、多角色协同及企业级智能体应用开发提供基础能力。MetaGPT框架由DeepWisdom于2023年提出并开源，采用软件公司组织架构模拟、多智能体协同及标准化操作流程（SOP）等机制，使多个智能体能够模拟产品经理、架构师、工程师等角色开展协同开发，为复杂软件任务自动生成、多智能体工程协同及自主软件开发提供基础能力。AgentVerse框架由OpenBMB于2023年提出并开源，采用多智能体环境管理、任务协同及通信机制等方法，使多个智能体能够在统一环境中进行协同推理、任务分工与动态交互，为多智能体实验研究、复杂任务协同及智能体生态构建提供基础能力。（3）低/零代码开发平台Dify平台由LangGenius于2023年推出并开源，采用可视化工作流编排、RAG知识库管理、Agentorchestration及模型统一接入等机制，使开发者能够通过低代码方式快速构建智能体应用，为企业级Agent开发、知识库问答及工作流自动化提供基础能力。Coze平台由字节跳动于2024年推出，采用可视化Agent编排、插件调用、工作流管理及多模型接入等机制，使开发者能够通过图形化方式快速搭建智能体应用，为智能客服、内容生成及业务自动化场景提供基础能力。Flowise平台由FlowiseAI于2023年推出并开源，采用拖拽式流程编排、LangChain集成及可视化Agent工作流等机制，使开发者能够以低代码方式完成大模型应用与智能体流程构建，为Agent工作流开发、工具链编排及RAG应用搭建提供基础能力。FastGPT平台由社区开发者于2023年提出并开源，采用知识库管理、工作流编排、RAG检索增强及多模型接入等机制，使开发者能够快速构建基于私域知识的智能体应用，为企业知识问答、业务助手及私有化Agent部署提供基础能力。三、应用篇1.应用基础1.1政策与标准：构筑行业工业智能体发展规范指引当前，从国家顶层设计到行业专项政策，再到细分领域标准规范，原材料行业工业智能体的制度体系正在加速成型，为规模化落地应用提供系统支撑。立为核心方向，明确提出加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。《意见》设定到2030年智能体应用普及率超90%的量化目标，为原材料行业工业智能体的规模化部署和全链条渗透提供了顶层制度保障与战略路线图。专项政策层面，《原材料工业数字化转型工作方案钢铁、石化化工、有色金属、建材等原材料工业资源能源密集、生产连续性强、工艺机理复杂、安全环保约束严苛等流程工业本质特征，以人工智能为战略支点，推动工业智能体向生产调度优化、工艺过程仿真、能源能效管理、安全环保提出要构建原材料企业与人工智能技术供应商的需求匹配和创新协同机制，加速孵化面向原材料行业高价值、低成本的智能体解决方案。标准体系层面，面向原材料行业高危连续生产场景的工业智能体标准体系正加速构建。在基础共性维度，以《智能《人工智能智能体互联》等国家标准先后出台，为跨厂商、跨系统的智能体互联互通提供了基础规范。在行业应用维度，钢铁、石化化工、建材、有色金属等细分领域正加快研制工艺模型接口规范、设备知识图谱构建指南、多智能体协同控制协议、能耗碳排优化模型标准。在安全可信维度，行业内围绕功能安全、网络安全、数据安全及异常工况自主处置，建立覆盖高温高压、易燃易爆等极端场景的智能体安全评估与准入评测体系，为原材料行业工业智能体的规模化落地提供标准化支撑。1.2数据与算力：为智能体扎根提供高质量数字底座工业智能体的扎根落地依赖高质量数据集与充足算力。原材料行业正同步推进高质量数据库与算力基础设施建设，释放多源异构数据价值，构建“云—边—端”协同的多层次智算底座。在数据资源体系上，原材料行业级高质量数据库加速构建。安全协作难平衡的治理痛点。截至2025年6月，我国已建成高质量数据集超3.5万个，总体量超400PB，覆盖钢铁、石据空间正加快构建，通过隐私计算、联邦学习等技术推动跨企业数据协作。2026年4月，工信部公布了首批14个“高质量行业数据集建设先行先试联合体”名单，加快推进钢铁、有色金属（铝）等重点行业数据资源整合与智能场景落地29。在算力基础设施上，多层次智算体系初步成型。“云—边—端”协同的算力架构，正为原材料行业工业智能体在不同生产场景下的灵活部署提供基础保障。截至2025年3月，钢铁行业宝之云智算中心算力规模达100P30，中国石油建设石化行业算力规模超821PFLOPS31，支持大模型训练与知识蒸馏，为工业智能体提供了强有力算力支撑。1.3知识与模型：加快工业机理体系化沉淀与推广知识和模型是工业智能体的核心能力引擎。原材料工业数据密集、机理复杂。近年来，钢铁、石化化工、有色等细分领域围绕工艺机理、设备知识、操作经验等关键要素，加速推进知识模型的数字化构建与行业级共享，形成了一批可复用、可演进的知识资产。在工艺机理模型方面，物理化学规律、反应动力学等隐性知识加速转化为可计算、可推理的显性模型。依托工信部数字化转型“一图四清单”工作，系统梳理了钢铁等重点产业29数据来源：工业和信息化部办公厅关于公布面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设先体名单的通知.30数据来源：宝信软件（600845）公开披露信息，2025年4月.钱锋院士团队构建国内首套自主可控的炼油智能制造软件系统，集成工艺数字孪生、装置优化评估等模块，基于数字孪生模型实现生产过程实时仿真与自主决策。在知识库建设方面，原材料行业正将知识模型沉淀为可复用的知识资产。例如，钢铁行业中，中国宝武打造钢铁全工序远程运维知识平台，构建状态趋势智能决策专家系统，覆盖设备全生命周期管理。有色金属行业中，中铝集团打造铝业坤安大模型，构建设备状态机理模型与故障诊断知识库，建立蒸发、溶出等重点区域设备在线监测与故障诊断系统。石化化工行业中，中石油打造测井多模态预测大模型，融入智能解释流程，实现智能分层、储层划分与参数计算，沉淀测井解释专家经验。建材行业中，华新水泥建设水泥生产运营AI知识库，构建机理与多源数据融合的健康监测模型。1.4平台与工具：加快推进智能体的工程化应用原材料行业龙头企业与区域集群加速构建行业级大模型平台、智能体开发工具链及云边端协同算力基础设施，为原材料工业智能体的规模化落地提供可复用的技术底座与工程化能力。面向行业的智能体平台加速涌现。中国钢研联合百度面向钢铁行业打造国内首个冶金行业大模型平台，发布钢铁万物分割大模型与高精度材料分析RAG工具；河钢推出全国首个钢铁行业垂直大模型应用服务平台，将“一键炼钢”等标杆案例产品化封装并向行业推广。石化行业依托中国石化自主建成人工智能中台，沉淀60余个高质量样本集、集成400余个可调用模型，覆盖勘探开发到供应链全业务域32。开发工具链支撑智能体快速部署与敏捷迭代。结合原材料行业非结构化知识源特点，行业正构建大模型多模态语料预处理智能体工具链。同时，原材料行业发展自主智能体互联协议与模型上下文协议市场，整合MES、EAM等工业系统能力，通过低代码智能卡片、RAG知识库、可视化编排等工具降低开发门槛，形成可复用的数字化资产服务中心，支撑工厂级智能体快速部署与敏捷迭代。2.应用情况参照原材料行业工业智能体定义，当前原材料行业智能体应用正处于从单点场景验证，向全域深度协同转进的关键期。整体来看，原材料行业的应用水平参差不齐，主体以大型龙头企业为主，重点方向各有侧重且单场景、碎片化的试点应用居多。核心场景整体仍处于技术探索阶段，距离产业实际落地仍有一定距离。应用主体方面，工业智能体创新应用对企业资产投入和技术能力有较高要求，现阶段工业智能体应用仍以央国企等大型企业为主导先试先行，中小企业暂不具备试点条件，尚率先建成石化行业人工智能中台并积极探索工业智能体开发应用，整体进度走在行业前列。应用范围方面，原材料行业工业智能体仍以设备预测性维护、视觉检测、智能巡检等单点场景应用为主。少数头部企业加快探索多智能体协同机制，突破了单点局限，初步实现跨场景、跨系统的多智能体的集群联动、协同作业。例如，广域铭岛电解铝超级智能体矩阵，实现月均排产时间缩短60小时；宝武集团探索高炉、转炉、轧钢等工序级智能体集群协同，推动跨工序全局优化。应用生态方面，行业龙头企业积极探索，已经在核心工序落地了一批工业智能体，阿里、百度等互联网企业正在加速与行业企业合作，通过“行业出题、服务商答题”的形式，联合探索工业智能体应用，加快智能体可行性验证与试点探索。例如，华为基于盘古大模型与海螺水泥、湖南钢铁等原材料企业联合打造行业智能体解决方案，实现熟料强度预测、设备异常识别等场景落地。3.典型场景工业智能体正在重塑原材料行业的生产和运营方式，其应用图谱是一个从底层感知到顶层协同、从单点智能到全局智能的完整价值体系。随着“人工智能+制造”专项行动和“模数共振”行动的深入实施，我国工业智能体在原材料行业的应用已贯穿设备、产线、企业和产业链不同层级，形成了各具特色的典型应用场景33。33本章涉及场景来自重点企业调研，反映当前企业实践情况，并非对行业应用场景实现完整覆盖。3.1钢铁行业典型场景新钢种智能研发：根据目标钢种的力学性能、耐腐蚀性等多维需求，结合合金数据库，智能体调用热力学计算、分子动力学模拟等工具链，迭代生成候选方案并完成虚拟验证，有效缩短新钢种研发周期。（2）生产制造高炉炼铁过程控制：融合冶金机理，智能体自主认知炉况演化趋势，动态调整风温、风量、装料等关键参数，实现“从老师傅凭经验看火”到“凭数据决策”的跨越。智慧炼钢：将炼钢任务拆解为加料、控温等子任务，多个工序智能体协同作业，实时修正工艺参数、预测终点成分，降低原料消耗和生产周期。智慧轧钢：通过多模态传感融合，智能体自主感知钢坯度等关键参数，不断提升轧钢过程的尺寸精度与成材率。（3）运维服务设备预测性维护：基于“云—边—端”架构，智能体实时监测设备运行状态，基于预测性维护模型，自动生成维修工单、零件调配、停机计划等方案，实现从定期检修到状态维护的转变。（4）经营管理产销一体化管理：智能体自主解析订单的个性化需求与交付约束，自动生成生产排程、库存管理与物流发运计划，优化产销策略，实现客户需求到生产一线的无缝贯通。生产经营管理预警与分析：借助自然语言模型，智能体理解企业经营报表与生产数据，识别异常指标，完成根因分析并生成处置建议，实现经营风险智能诊断和决策辅助。3.2石化化工行业典型场景材料筛选和闭环验证：基于分子数据、晶体数据等专题数据库，将材料机理、大数据分析与AI算法有机结合，自主完成从材料筛选到闭环验证的全流程，加速材料开发与性能提升。催化剂设计与预测：智能体基于反应动力学模拟工具，揭示催化剂催化机理，自主预测最佳催化剂构型与反应条件组合，并持续优化催化模型预测精度。（2）生产制造生产工艺优化：智能体通过分析历史生产数据与实时工况，构建多目标优化模型，动态调整反应温度、压力、催化剂配比等关键参数。在保证产品纯度的前提下降低能耗和产品质量波动，将工艺调整周期从数天缩短至数小时。质量根因分析：自主监测生产过程中的质量波动，解析工艺参数、质检结果等多源数据，对生产过程中的质量异常进行快速定位与根因分析，定位异常工段，生成工艺调整建议与处置方案，帮助质检人员高效解决质量问题。（3）运维服务设备健康管理：通过采集设备振动、温度、声音等多维数据，构建设备健康度评估模型，自主评估健康度并预测潜在故障，生成维护建议，有效减少非计划停机时间，提升生产安全性。（4）经营管理环保与安全管控：实时监测废气、废水排放数据，结合生产工艺参数构建污染物产生预测模型，动态优化减排策略，实现源头减排与过程控制。同时通过视频监控分析、人员行为识别等技术，实时监测生产区域安全风险，主动识别安全风险并触发预警与应急处置，保障生产安全。化工园区管理：智能体自主协调应急车辆管控、自动追踪、违规离岗识别及园区应急知识应答等任务，24小时主动巡检，保障园区安全、交通、应急与环保工作。3.3有色金属行业典型场景有色合金研发：智能体融合合金材料大模型与多智能体框架，实现从成分设计、工艺仿真到性能预测的全链条智能化研发。通过多智能体协同，高效筛选材料配方、优化工艺参数并生成可验证方案，将传统需要数年完成的合金研发周期压缩至原来的十分之一，为新能源汽车、航空航天等领域提供轻量化材料创新解决方案。（2）生产制造冶炼工艺优化：智能体实时采集炉气成分、原料品位、电极位置等多维数据，自主认知工艺状态和波动趋势，对温度、配比、搅拌强度等工艺参数进行动态优化，提升生产稳定性与产品质量一致性。冶炼过程控制：融合垂类模型与边缘智能技术，在有色金属冶炼过程中开展参数寻优与深度推理，为冶炼现场带来即时的工艺指导。冶炼能源优化：开展能源消耗数据采集，并动态分析用能规律，根据生产负荷变化，自主优化能源分配方案，在保证冶炼效率的前提下有效降低综合能耗，解决了传统冶炼过程中能源浪费严重、管控效率低下的核心痛点。（3）运维服务关键设备预测性维护：自主巡检关键设备运行状态，通过采集设备振动、温度、声音等多维数据，构建关键设备健康度评估与故障预测模型，采用深度学习算法识别设备异常模式，提前预警潜在故障并给出针对性维护建议，保障了冶炼生产的连续性与安全性。（4）经营管理仓储协同管理：通过多智能体协同机制，实现销售生产排程与仓储配送的无缝衔接。当接到紧急订单时，计划智能体评估产能与交期，生产智能体生成生产排期与工艺规程，仓储智能体结合物料缺口对接供应商协作，将人工协调转变为多智能体联动，有效提升供应链整体响应速度与资源利用效率。3.4建材行业典型场景建材产品性能预测：结合工程加固需求、材料特性等数据，精准预测产品黏结强度、固化时间等关键性能，推荐最优配方参数调整方案，并根据施工环境与材料特性快速迭代配方参数，推动产品性能持续优化。（2）生产制造配料优化：实时采集与分析原料化学成分、粒度分布及工艺参数，科学指导生料配料比例与产品配方优化，将质量调控从传统的“事后检验”转变为“实时前馈”，确保熟料质量稳定，同时降低配料成本。炉窑生产过程优化：自主感知窑内温度、压力等多维工况，认知烧成状态，基于烧成全局寻优大模型实时推荐关键工艺参数，实现从“事后调整”到“实时调控”的根本转变。（3）运维服务设备健康管理：依托云边协同架构，构建设备劣化趋势模型，对关键设备进行统一健康监测与故障预警，实现故障的早期识别与快速响应，有效减少了非计划停机时间，降低了维护成本与生产损失。（4）经营管理安全风险管控：智能体通过多模态感知与边缘计算，实时分析生产现场视频、传感器数据与设备状态，自动识别安全隐患并推送处置建议，实现异常预警的秒级响应，大幅降低了事故风险。3.5共性应用典型场景虚拟实验仿真：通过构建材料的数字孪生模型，在虚拟环境中进行高通量模拟与性能筛选，并不断自我迭代优化，减少实体实验资源投入，加速研发创新进程。（2）生产制造智能排产：综合考虑多层次工艺流程及实时生产状态，构建自适应排产与控制系统，自动协调各生产单元的任务执行，显著缩短排产周期，提升齐套交付率和资源利用率。（3）运维服务设备故障诊断：通过实时采集分析温度、声音、电流等多维数据，全面监测设备运行状态，快速识别故障并自适应调整运行参数，构建故障场景知识图谱，实现“提问即诊断”。设备预测性维护：依托传感器数据流持续监控设备运行状态，评估健康指标并预测潜在故障与剩余寿命，实现从被动响应到主动预警的转变。（4）经营管理数据分析：整合设备、环境及运营等多维数据，为生产运营提供决策支持，支持自然语言驱动的采购数据分析和多维度数据查询。营销助手：基于对市场需求、用户画像与销售动态的深入洞察，生成个性化营销方案与推广策略，挖掘潜在需求。售后咨询支持：基于行业知识库与多模态交互能力，提供原料购销咨询、到货验收答疑、现场加工技术支持等场景服务，自动生成服务工单并精准流转。四、趋势篇1.从技术架构看，轻量化应用倒逼技术体系全面解耦受现场部署条件、落地成本、轻量化运行等现实因素驱动，原材料工业智能体的技术架构加速解耦，整体呈现