> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2025 # 工业智能体白皮书 Industrial AI Agents White Paper 甘肃省通信产业服务有限公司 2026年1月 # 版权声明 本报告版权属于甘肃省通信产业服务有限公司，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：甘肃省通信产业服务有限公司”。违反上述声明者，本公司将追究其相关法律责任。 编制单位： 甘肃省通信产业服务有限公司 指导单位： 甘肃省人工智能学会 评审专家： 王一卜 张玺君 李恒杰 张香喜 张进 编写人员： 席有民 潘松伟 张明 李积文 李晓艺 杨菊 田园 贾晨龙 # 前言 2024年12月中国工程院院士郭贺钰院士在“2025ICT行业趋势年会”上明确提出2025年是智能体元年，并指出AI正从“感知智能”向“认知智能”和“行动智能”演进。 2025年8月，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》进一步提出“推进工业全要素智能化发展”目标。2025年9月，工信部等七部门联合印发的《深入推动服务型制造创新发展实施方案（2025—2028年）》更将工业智能体列为人工智能与服务型制造融合创新的核心方向，为行业发展提供了清晰的政策指引。 当前，全球制造业正处于从“数字化”向“智能化”深度跃迁的关键阶段，随着柔性制造、绿色低碳、安全生产等需求日益迫切，传统工业信息技术（如自动化设备、MES/ERP系统）依赖预设规则、应变能力有限的短板愈发凸显，企业亟需从“自动化”向“自主化”跨越，人工智能技术与工业领域的深度融合已成为推动新型工业化、建设现代化产业体系的核心驱动力。 本白皮书旨在通过多维度分析，为基于AI大模型，具备感知、决策、执行的工业智能体的发展提供方向指引：一是明确工业智能体的核心内涵与应用价值；二是梳理工业智能体的业务架构、技术架构和安全架构，探讨感知与连接、认知与决策、执行与控制等工业智能体关键技术；三是介绍国内外16个工业智能体典型案例，总结技术落地的实践经验；四是研判从“单体智能”到“群体智能”、从“生产环节”到“全价值链”的十大发展趋势，并为企业提供“聚焦高价值场景、构建复合型技术体系、渐进式部署”的应用建议。 本白皮书期望为政府部门制定产业政策、企业规划智能化转型路径、科研机构开展技术攻关提供参考，推动形成“技术协同、场景落地、生态共建”的工业智能体发展格局，助力工业领域实现质量变革、效率变革、动力变革，为建设制造强国注入新动能。 # 目录 # 1. 工业智能体概述 1.1 工业智能体的内涵 1.2 工业智能体的应用价值 1.3 工业智能体的发展 2 # 2. 工业智能体架构 4 # 2.1 工业智能体业务架构 4 2.1.1 业务场景层 2.1.2 角色与触点层 5 2.1.3 智能体能力层 5 2.1.4 业务服务与流程层 2.1.5 数据与知识层 6 2.1.6 集成与治理层 6 # 2.2 工业智能体技术架构及关键技术 2.2.1 工业智能体技术架构 2.2.2 工业智能体关键技术 9 2.2.3 关键技术难点与解决方案 12 # 2.3 工业智能体安全架构 13 # 3. 工业智能体应用案例 17 # 3.1 国内工业智能体应用案例分析 17 3.1.1 案例：华为云工业智能体 IIT 3.1.2 案例：浪潮云洲知业大模型智能体群 17 3.1.3 案例：亚信科技网络巡检智能体 17 3.1.4 案例：用友制造智能体 18 3.1.5 案例：广域铭岛“Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体” 18 3.1.6 案例：广东智用 Agent Foundry 智能体制造平台 19 3.1.7 案例：研华科技WISE-AI Agent智能体平台 19 3.1.8 案例：中控技术TPT2大模型+智能体系统 19 3.1.9 案例：江汉油田“勘探云脑”工业智能体系统 20 3.1.10 案例：格创东智AgenticAT半导体智能体系统 20 # 3.2 国外典型应用案例 21 3.2.1 案例：西门子工业AI智能体（德国） 21 3.2.2 案例：微软Factory Operations Agent（美国） 22 3.2.3 案例：英伟达智能体发展蓝图（美国） 22 3.2.4 案例：富士康电子制造优化自学习AI工厂系统 23 3.2.5 案例：空客Cimon-2太空站智能体（法国） 23 3.2.6 案例：波音TaxiNet自主滑行系统（美国） 24 # 4. 工业智能体未来发展趋势与应用建议 25 4.1 25 4.2 应用建议 26 # 5. 结论与展望 28 5.1 核心结论 28 5.2 28 # 6. 编制依据 30 # 1. 工业智能体概述 # 1.1 工业智能体的内涵 工业智能体（Industrial AI Agents）是指在特定的、复杂的工业环境中，利用大模型、工业大数据、专业领域知识，感知环境、分析数据、做出决策并执行反馈，最终实现特定目标的软件实体。其核心特征是能够从执行单一任务转向自主决策与协同进化，通过具身智能与多模态大模型的深度融合，不仅具备物理操作能力，还能基于环境感知动态调整策略。 工业智能体并非单一技术，而是融合多领域前沿技术的综合智能系统。具体来说，它的核心内涵体现在五个方面： （1）能通过传感器网络、工业物联网平台等渠道，感知物理环境与系统状态； （2）依托内嵌的知识库、规则引擎及强大的认知计算能力，对感知到的信息进行深度处理与分析； （3）结合认知结果与目标约束自主决策优化，并通过应用程序接口、工业控制系统等执行器落地决策指令，直接作用于物理过程或业务流程； （4）可与其他智能体、信息系统或人类操作员高效交换信息、协同工作，共同完成更复杂的系统目标； （5）具备根据环境反馈与历史经验持续学习、自我进化的能力，以适应动态变化的工业场景。 # 1.2 工业智能体的应用价值 工业智能体之所以备受关注，是因为它能够将人工智能技术与工业领域的专业知识深度融合，实现从“自动化”到“自主化”的跨越。它们不仅能提升生产效率、降低成本、提高质量，还能在柔性制造、绿色低碳、安全生产等方面创造价值。 工业智能体凭借自动化流程、智能决策等优势，可以加速企业生产进程、提高工作效率，助力企业在竞争中占据优势。如，智能体可实现综合考虑订单、物料、设备状态、人员技能等多维约束，进行全局实时优化调度，大幅提升资源利用率、订单交付率与整体生产效率。 工业智能体可降低企业运营成本，优化企业采购流程、提升设备维护精准度，缓解企业成本压力。如，智能体基于设备运行数据，预测潜在故障，精准规划维护窗口，实现预测性维护，最大化设备综合效率，避免非计划停机降低维护成本。 工业智能体有助于提高产品质量，通过对生产环节的精准把控、质量检测的智能化升级，减少次品率。如，智能体通过实时分析生产参数（如温度、压力、流量、振动），能预测质量缺陷的发生，并在临界点前自动调整工艺参数，显著提升产品质量，趋近“零缺陷”生产，降低废品率与返工成本。 工业智能体能够优化决策与管理，借助数据分析和智能算法，为企业管理者提供更科学的决策依据。如，智能体可根据数据，模拟和优化整个供应链网络，预测需求波动、评估供应商风险、动态调整库存水平和物流路径，提升供应链的韧性和响应速度，降低运营成本。 工业智能体可以助力节能降碳，在能源管理、生产工艺优化等方面实现节能减排。如，智能体通过动态分析生产计划、设备负载、能源价格，优化能源使用策略，在保证生产的前提下实现“削峰填谷”，显著降低能耗成本。 工业智能体可以动态重构产线逻辑，面对小批量、多品种的定制化订单，指挥机器人和AGV等设备自动调整作业模式，实现“一条产线，千种产品”的极致柔性，显著提升生产系统适应性和资源利用效率。如，通过工厂内部建立的设备层、传感层、物流层、网络层和信息层五大能力保障，实现以用户订单为索引的全流程数据链贯通。 工业智能体对企业的赋能是多方位的，随着企业应用的深入，其价值将在更多领域得到挖掘和体现，成为推动企业发展的重要力量。 # 1.3 工业智能体的发展 工业智能体已成为国内外学术界和产业界的研究热点，在技术攻关、应用实践方面进行了广泛的探索。国外的西门子、微软、弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所、英伟达等学术机构和产业主体开发了相关工业智能体应用，赋能制造业全流程环节。国内的华为、浪潮、中控、亚信、用友等众多企业的工业智能体研究及应用实践百花齐放，围绕研发设计、生产制造、运行维护、供应链管理、经营管理等环节进行落地应用。 工业智能体应用方面仍处于早期阶段，大部分企业仍在“岸上”谨慎评估。 2025年9月，西门子与至顶科技联合发布《2025工业智能体应用现状与趋势展望报告》（以下简称《报告》），调研对象覆盖约10个重点行业的200余家中国制造企业，结果显示， $43\%$ 的受访制造企业尚未部署工业智能体，仍处在观望阶段； $24\%$ 的企业仅在少量场景中初步应用；而实现多场景部署的，仅有 $8\%$ 。 可以看出，工业智能体具有非常大的市场空间，尤其是随着人工智能技术的进步、行业大模型的更新迭代、专业知识库的不断丰富和行业数字化程度的提高，工业智能体的应用场景将更加广阔。 # 2. 工业智能体架构 # 2.1 工业智能体业务架构 工业智能体的核心价值，在于它代表了工业生产从“经验驱动”到“数据与智能驱动”的根本性转变。工业智能体将人工智能、物联网、大数据等技术能力，与业务流程、组织角色、产业知识深度融合，以场景为牵引、以架构为支撑、以流程为纽带，将逐步演进为工业企业新型的、不可或缺的“数字同事”。工业智能体业务架构如图2.1所示。 图2.1工业智能体业务架构分析 # 2.1.1 业务场景层 业务场景层定义了工业智能体需要解决的核心业务问题，其中主要场景包括： （1）预测性维护：变被动抢修为主动预警，降低非计划停机时间。 （2）排程优化：响应动态订单与资源约束，实现生产效率最大化。 （3）质量管理：实现全过程质量追溯与异常根因分析，降低质量成本。 (4) 能耗优化：基于生产计划与实时工况，实现能源精细化管理与调度。 (5) 安全合规：实时监控危险源与人员行为，确保生产安全与合规运营。 （6）现场辅助：为一线人员提供操作指导、故障排查等增强现实辅助。 （7）跨工厂协同：优化供应链与产能配置，实现多基地间的协同生产。 # 2.1.2 角色与触点层 角色与触点层包括工业智能体的各类用户及其与智能体交互的界面和方式。 # （1）业务角色 生产：操作员、班组长、生产经理 工艺：工艺工程师、工艺负责人 设备：设备工程师、维修工、点检员 质量：质检员、质量工程师、质量经理 能源与安全：能源管理专员、安全员 管理：车间主任、工厂经理、职能管理层 IT/OT：系统管理员、数据工程师、算法工程师 # (2) 触点与交互渠道 中控室大屏 / 看板 现场工位终端（HMI、工业平板） Web 门户（管理、工程师） 移动端（APP、企业微信/钉钉小程序等） 对话式界面（文本/语音） 系统接口（REST API、消息队列、OPC UA、MQTT 等） # 2.1.3 智能体能力层 工业智能体的能力层由一系列专业化、可复用的“智能体”构成。 （1）领域智能体：如设备健康、智能排程、质量管控、能耗优化、安全监控、现场助手等垂直领域智能体。 （2）协同智能体：作为“智能体中的协调者”，负责场景编排（根据业务场景调度多个领域智能体）、冲突协调（化解不同智能体优化目标间的矛盾）和知识管理（促进知识的沉淀、共享与调用）。 # 2.1.4 业务服务与流程层 业务服务与流程层将工业智能体的能力封装为标准化的服务，并嵌入到企业的业务流程中，形成闭环。业务服务与流程层包括： （1）分析预测服务：提供趋势预测、异常检测等。 （2）决策优化服务：提供最优方案推荐与仿真模拟。 （3）协助洞察服务：提供根因分析与知识问答。 （4）执行联动服务：实现指令下发与系统联动。 （5）闭环流程：固化“检测 $\rightarrow$ 分析 $\rightarrow$ 建议 $\rightarrow$ 执行 $\rightarrow$ 反馈”的智能决策与行动闭环，使业务流程具备自优化能力。 # 2.1.5 数据与知识层 数据与知识是智能体赖以生存的“土壤”和“燃料”。 （1）数据（数据资产）：整合全域生产、设备、质量、能耗、运营等业务对象的时序数据、业务与关系数据。其中包括： 生产：生产订单、工单、工艺路线、工位、批次、实绩数据 设备：设备台账、点检/保养记录、故障记录、告警日志、传感器数据 质量：检验批次、检测结果、不合格记录、处置记录 能源：电/气/水/蒸汽消耗数据、能效指标 管理：班组、人员、班次、成本、KPI指标 （2）知识层（知识资产）：结构化沉淀工艺知识库、故障案例库、标准操作程序（SOP）、业务规则库、AI模型与策略库，形成企业的“工业大脑”。其中包括： 工艺知识：工艺参数窗口、配方约束、设备能力边界 故障与经验库：故障码、现象-原因-措施三元组、典型案例 操作与安全：SOP、作业指导书、风险控制点 业务规则：排程优先级、质量放行规则、维护等级策略、审批规则 模型与策略：训练好的预测模型、优化策略、部署配置 # 2.1.6 集成与治理层 集成与治理层是工作智能体稳定、安全、可靠运行的基础保障，主要包括： （1）系统集成：无缝对接ERP、MES、SCADA、EAM、LIMS、能源管理系统等现有工业软件，并通过统一数据平台实现数据汇聚与融合。 （2）运营治理：建立完善的权限与安全管理体系、模型与智能体全生命周期运维机制，以及全面的系统监控与审计能力。 # 2.2 工业智能体技术架构及关键技术 工业智能体构建了一个层次分明、环环相扣的智能业务闭环。其业务流程始于感知层，通过设备物联技术（如PLC、传感器、RFID、摄像头等）全面采集实时数据，为整个系统提供信息基础。数据经由认知层进行处理与分析，该层利用设备画像、参数关联分析、数字孪生、知识图谱等技术，实现对设备状态、产品质量等属性的深度洞察与追溯，将原始数据转化为有价值的认知数据。基于认知层产生的洞察，决策层发挥智能大脑作用，它通过智能排产排程（APS）、工艺质量优化、根因分析等手段，形成科学的生产计划、优化策略和决策支持，指导后续流程的执行。决策指令下达至执行层，通过自动化控制、机器人/AGV调度、数字化维护与工单管理等系统，将智能决策转化为具体的物理操作，精准完成生产任务。最终，协同层作为顶层架构，实现内外部资源的全局协同。它可打通供应链协同、提供预测性运维服务、全链路安全管理系统等，从而增强全局资源的综合管理与整体效率的持续提升。 # 2.2.1 工业智能体技术架构 工业智能体作为制造业数字化、智能化转型的关键技术载体，其技术架构通常采用分层设计，以实现模块化和高效协同。分层设计是将复杂的工业智能系统解耦为多个功能明确、边界清晰的层级，每一层专注于其核心职责，并通过标准化的接口与相邻层级进行交互，从而构建出一个既灵活可扩展又稳定可靠的整体。工业智能体技术架构如图2.2所示。 图2.2工业智能体技术架构图 技术架构各层介绍如下： （1）感知层：感知层是工业智能体的“眼睛”和“耳朵”，负责数据采集和环境感知。通过部署在工业现场的各类传感器（如温度、压力、振动传感器）和物联网设备，感知层能够获取设备运行状态、工艺参数、环境条件等实时数据。在技术实现上，主要依赖物联网（IoT）技术、边缘计算和数据预处理技术，确保数据采集的实时性、准确性和完整性。 （2）认知层：认知层是工业智能体的“大脑”，负责对感知层采集的原始数据进行分析和处理，构建信息模型和知识图谱。通过机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术，认知层能够从海量数据中提取有价值的信息和模式，形成对工业场景的“理解”能力。 （3）决策层：决策层是工业智能体的“意识中枢”，基于认知层的信息生成决策方案，支持自主规划和动态调整。决策层主要通过强化学习、规则引擎、大语言模型（LLM）等技术实现，能够在不同场景下制定最优或次优的行动策略， 实现从被动执行到主动决策的跨越。 （4）执行层：执行层是工业智能体的“手脚”，负责将决策转化为具体操作，控制物理设备或业务流程。执行层主要通过机器人流程自动化（RPA）、工业控制系统（如PLC/DCS）等技术实现，确保决策能够准确、及时地落地执行。 （5）协同层：协同层是工业智能体的“社交网络”，支持多智能体协同工作，实现跨系统、跨领域的任务协作。协同层主要通过消息中间件、智能体通信语言、工作流引擎等技术实现，使得不同智能体能够在复杂环境中协同作业，大幅提升整体系统的效率。 （6）数据流引擎：是整个智能体的数据总线，负责所有数据的实时流动。 1）为感知层提供数据接入能力，兼容各种工业协议（OPC UA、Modbus）； 2）为认知层提供流批一体的数据处理能力，在内存中完成实时计算； 3）为执行层/协同层提供消息队列功能，实现指令和结果的可靠分发。 （7）管理平台：提供可视化、可管控、可运维能力的操作界面。 1）智能体管理，实现智能体的部署、升级、启停、监控。 2）数据资产治理，用于管理元数据、数据血缘、数据质量。 3）项目与资源管理，用于管理AI项目生命周期，分配计算资源（GPU/CPU）。 4）全局监控大屏，集中展示所有智能体的健康状态、关键指标（KPI）。 工业智能体的实现依赖于数据驱动、模型训练与优化、多模态交互等核心技术。通过传感器和工业互联网采集海量数据，经过清洗、归一化和特征提取后，训练出能够根据环境变化自主调整策略的智能体模型，并通过持续学习机制支持模型迭代优化，最终实现支持文本、语音、图像等多种交互方式的智能体系统。 # 2.2.2 工业智能体关键技术 工业智能体基于感知、认知、决策、执行、协同五层架构，形成闭环智能系统，涉及的关键技术详述如下： # (1) 感知与连接技术 工业智能体的感知与连接技术构成了其与环境交互的"感官神经系统", 是实现工业智能化的基础支撑。感知技术通过多模态传感器网络（温度、振动、视觉、声学等）全面采集物理世界数据，结合边缘智能处理实现实时特征提取和数据优化。连接技术则构建了统一、高效的通信架构，通过工业以太网、TSN、5G-URLLC 等先进网络技术，确保数据在设备、边缘和云端的可靠传输。 # 1）工业物联网平台 技术详解：负责海量工业设备的数据采集、协议转换、设备管理和数据上行。是数据统一入口。 关键技术：支持多种工业协议（如OPC UA、Modbus、PROFIBUS）、边缘计算能力、高可靠性。 # 2）机器视觉 技术详解：在工业智能体中利用摄像头和图像处理算法进行检测、测量、识别和定位。 关键技术：深度学习图像分类、目标检测、实例分割。 # (2) 认知与决策技术 认知与决策技术构成了工业智能体的“大脑中枢”。认知层通过知识图谱与机器学习等技术手段，将工业数据转化为可理解、可推理的语义知识，建立包含设备拓扑、工艺机理、故障模式的工业知识体系。决策层则基于多目标优化和强化学习，在复杂约束下生成最优行动策略，实现从单点优化到系统级协同的跨越。 # 1）机器学习/深度学习 技术详解：从数据中自动学习模式和规律，用于预测和分类。 关键技术： (1)监督学习：用于分类（如故障分类）、回归（如预测设备寿命）。 (2)无监督学习：用于异常检测、聚类分析。 (3)深度学习：擅长处理图像、声音、时序数据等复杂数据。 # 2）知识图谱 技术详解：以图的形式存储实体、概念及其关系，形成结构化的知识库。赋予智能体推理能力。 关键技术：本体构建、实体链接、关系抽取、图查询。 # 3）强化学习 技术详解：智能体通过与环境交互、根据获得的奖励或惩罚来学习最优策略。适用于顺序决策问题。 关键技术：环境建模、奖励函数设计、算法（如DQN、PPO）。 # 4）运筹学与优化算法 技术详解：在给定约束下，寻找最优解的一套数学方法。 关键技术点：线性/非线性规划、遗传算法、禁忌搜索。 # （3）执行与控制技术 执行与控制技术是工业智能体的“运动神经系统”，负责将智能决策转化为精准的物理动作，实现从数字世界到物理世界的闭环控制。该技术体系通过多层次控制架构，将高层策略逐级分解为可执行的控制指令，确保工业过程的精确执行和稳定运行。 # 1）可编程逻辑控制器/机器人控制器 技术详解：工业控制的核心，负责接收指令并驱动执行机构动作。特点是高可靠、高实时性。 # 2）先进过程控制 技术详解：在PLC基础之上，采用多变量模型预测控制等算法，实现更复杂、更精确的工艺控制。 # (4) 协同与集成技术 协同与集成在技术上充当着智能体社会的“操作系统”与“通信协议栈”。它通过提供统一的任务分解、资源发现、协商机制和冲突解决算法，将复杂的宏观目标转化为各智能体可执行的微任务，是确保分布式智能体系统能够稳定、高效地完成复杂协作任务的“核心粘合剂”。 # 1）数字孪生 技术详解：构建物理实体的虚拟镜像，实现虚实交互与联动。是协同层的理想载体。 关键技术：三维建模、数据驱动、实时仿真。 # 2）多智能体系统 技术详解：研究多个智能体如何通过通信、协商、协作来完成共同或各自的目标。 关键技术：智能体通信语言、协商机制、博弈论。 # (5) 平台与支撑技术 工业智能体的平台与支撑技术构成了其运行的"数字骨架", 为上层智能应用 提供统一、稳定、可扩展的技术底座。这一技术体系的核心价值在于通过平台化架构实现技术能力的标准化封装和复用，大幅降低智能应用的开发门槛和部署成本。 # 1）云边端协同计算 技术详解：合理分配计算任务。云端负责模型训练和大规模仿真；边缘侧负责实时性要求高的推理和控制；端侧负责数据采集和执行。 关键技术：资源调度与任务分配技术。 # 2）微服务与容器化 技术详解：将智能体的不同功能（如视觉识别、数据分析）封装为独立的微服务，通过API组合调用。便于开发、部署和扩展。 关键技术：服务发现与负载均衡技术、服务网关技术。 # 2.2.3 关键技术难点与解决方案 工业智能体在实际落地过程中面临多项技术难点，针对这些难点，业界已提出相应解决方案： # （1）数据相关难点 难点：工业数据普遍存在噪声、缺失值、不均衡等问题，且数据标注成本高，数据隐私与安全问题突出。 解决方案：采用数据清洗和归一化技术提升数据质量，建立数据质量评估体系；利用联邦学习或差分隐私技术保护数据隐私，实现“数据不出厂”的安全学习机制；构建行业级高质量数据集，支持智能体训练，降低企业数据获取成本；通过数据中台和标准化接口实现数据贯通，打破数据孤岛。 # （2）模型设计与优化 难点：精度与资源平衡优化。 解决方案：针对工业智能体中模型精度与资源平衡的核心矛盾，我们提出“分层优化、动态适配、知识融合”的三位一体解决方案。首先，建立模型复杂度分层体系：对于实时控制环节采用轻量级模型确保低延迟响应；对于非关键分析任务保留完整模型保障精度。其次，构建动态推理框架，通过输入复杂度感知机制自动选择模型路径简单场景使用快速推理模式，复杂场景使用深度分析模式。第三，采用知识蒸馏与迁移学习技术，将大模型的知识压缩到小模型中，在保持性 能的同时大幅降低计算需求。同时引入模型早退机制，当中间层输出已达置信阈值时提前终止计算。 # （3）实时性与性能优化 难点：工业场景对实时性要求高，模型推理速度需满足低延迟需求。 解决方案：部署边缘计算设备，减少数据传输延迟，实现本地化快速决策；优化硬件加速（如GPU、TPU）提升推理效率，满足毫秒级响应需求；边缘计算和轻量化模型结合，大幅降低端到端延迟。 # （4）多模态融合与复杂任务处理 难点：工业场景涉及多模态数据（如视觉、语音、文本），任务复杂性高。 解决方案：采用分层融合架构实现跨模态协同感知。在数据层，通过时空对齐技术解决视觉、语音、文本等数据的时序同步和坐标统一问题；在特征层，利用跨模态注意力机制自动学习各模态的贡献权重，实现自适应特征交互；在决策层，基于多专家模型进行加权融合，结合知识图谱进行语义级推理。通过Transformer架构建立统一的语义表征空间，将图像局部特征、语音频谱特征和文本词向量映射到同一向量空间，实现深层次语义理解。 # （5）安全与可靠性 难点：智能体面临对抗性攻击、决策透明性不足等问题。 解决方案：采用鲁棒性训练提升模型抗干扰能力，增强系统安全性；引入可解释AI（XAI）技术，增强决策透明性，提高用户信任度；建立异常检测机制，及时发现和处理异常行为，保障系统稳定运行。 # (6) 多智能体协作 难点：多个智能体协同工作时易出现任务冲突和资源竞争。 解决方案：设计分布式协同算法，优化任务分配，提高系统整体效率；利用区块链技术确保协作的公平性和安全性，建立可信协作机制；构建智能合约机制，规范多智能体交互，减少冲突。 # 2.3 工业智能体安全架构 工业智能体安全体系采用纵深防御策略，构建贯穿所有层级和平台的统一安全框架，将安全能力嵌入到工业智能体的每一个组件和交互环节中，形成覆盖物理环境、网络通信、平台服务、应用逻辑、数据资产、身份管理、运维监控和安 全治理的八层防护体系。工业智能体安全架构如图2.3所示。 图2.3工业智能体安全架构图 # （1）物理环境安全 硬件设备采用严格的物理访问控制机制，包括生物特征识别、多因素认证等系统。环境监控系统实时监测温湿度、烟雾、水浸等环境参数，确保设备运行环境稳定。电力系统采用双路供电配合不间断电源（UPS）和备用发电机，确保关键设备的持续运行。网络链路实现多运营商冗余，具备自动故障切换能力。 # (2）网络安全 工业网络按照Purdue（普渡）模型进行严格分段，划分为企业层、制造层、控制层等五个安全区域。各区域之间部署工业防火墙，实施单向通信控制（数据二极管技术），确保高层网络无法直接访问底层控制系统。网络流量采用白名单机制，只允许授权的协议和端口通信。对Modbus、Profinet等工业协议实施安全加固，增加身份认证、数据加密和完整性校验等机制。协议通信采用证书双向认证，防止中间人攻击篡改。关键控制指令进行数字签名，确保指令来源可信且未被篡改。 # (3) 平台安全 采用安全容器运行时，严格控制容器权限防止非法访问。容器镜像经过安全扫描，确保没有已知漏洞。集群实施网络策略，控制节点间的通信。服务账户采用最小权限原则，定期更新访问凭证。通过服务网格实现服务间的双向TLS加密， 确保服务间通信安全。实施细粒度的访问控制策略，基于服务身份进行授权。API网关对流量进行安全过滤，防止API滥用和未授权访问。 # （4）应用安全 在软件开发全生命周期嵌入安全活动，包括需求阶段的安全需求分析、设计阶段的安全架构评审、开发阶段的代码安全扫描、测试阶段的安全测试。采用自动化安全工具链，实现漏洞的早期发现和修复。工业应用程序实施输入验证、输出编码、身份认证、访问控制等安全措施。对用户输入进行严格过滤，防止脚本注入、拒绝服务等网络攻击。敏感操作实施多因素认证，关键功能记录详细审计日志。应用程序具备抗逆向工程和防篡改能力。 # (5) 数据安全 根据数据敏感程度实施分级保护策略，关键工艺参数、控制指令采用高强度加密。数据在存储、传输、使用三个状态分别实施保护措施。采用区块链技术记录关键操作审计日志，确保日志不可篡改。数据备份实施完整性校验，定期验证备份数据可用性。重要数据设置数字签名，任何修改都会被检测到。数据生命周期管理确保过期数据安全销毁。 # (6) 身份与访问管理 对所有访问请求进行严格验证，采用多因素认证机制，结合密码、生物特征、硬件令牌等多种验证方式。根据用户角色、设备状态、访问环境等属性动态调整访问权限。 关键系统操作需要多人协同授权，防止单点权限滥用。会话管理实施超时自动注销和异常行为检测。 # （7）安全运维 部署安全信息和事件管理系统(SIEM)，集中收集和分析安全日志。利用机器学习算法检测异常行为模式，及时发现潜在威胁。工业网络部署专用入侵检测系统，识别针对工控协议的恶意活动。安全运营中心(SOC)提供 $7\times 24$ 小时监控服务。制定详细的安全事件响应预案，明确不同级别安全事件的处置流程。建立应急响应团队，定期进行红蓝对抗演练。关键系统具备快速恢复能力，确保业务连续性。安全事件后进行根本原因分析，持续改进安全防护措施。 # (8) 安全治理层 建立符合工业安全标准的管理体系。定期进行安全合规评估，确保符合行业监管要求。制定内部安全政策和操作规程，明确各岗位安全职责。安全度量与持续改进，建立安全关键绩效指标(KPI)体系，量化评估安全防护效果。定期进行安全成熟度评估，及时改进、修复安全薄弱环节。 # 3. 工业智能体应用案例 # 3.1 国内工业智能体应用案例分析 # 3.1.1 案例：华为云工业智能体IIT 华为云基于盘古大模型打造的工业智能体IIT，提供“设计-生产-物流-销售-服务”全链式智能服务，实现“人工经验 $\rightarrow$ 数据智能、数字化 $\rightarrow$ 智能化、产品生产 $\rightarrow$ 产品创新”三大转变。 （1）技术特点：华为云工业智能体IIT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，采用“知识图谱+AI原生+生态协同”技术路径，解决工业场景中小数据、高精度、强安全等核心痛点。 （2）应用价值：在华为FusionPlant平台的支持下，工业智能体已在质量提升、设备维保、物料预测等场景落地，帮助客户把数据变成产能与竞争力。 # 3.1.2 案例：浪潮云洲知业大模型智能体群 浪潮云洲基于知业大模型已打造包含12个工业场景智能体的智能体群，主要包含面向皮革行业表面缺陷检测智能体、化工生产的工艺优化助手智能体、光纤行业的光纤产线生产管控智能体等。 （1）技术特点：知业大模型是由浪潮云洲开发的工业领域基础大模型，融合了云洲工业互联网平台海量工业数据，在通用大模型基础上进行工业知识对齐与增强，具备工业数据分析、知识推理和代码生成等优势能力。 （2）应用价值：在煤化工行业，打造的炭黑生产工艺优化助手，产品合格率提高至 $98\%$ ；在人造合成革行业，打造的工艺质量认知型工业视觉智能体实现皮革全生命周期质量管控；在纺织行业，打造的工业装备智能体，解决空调系统调控滞后等痛点，实现综合能耗降低 $10\%$ 。 # 3.1.3 案例：亚信科技网络巡检智能体 亚信科技基于智能体平台构建的网络巡检智能体，以自然语言对话的方式识别不同的巡检场景，规划巡检任务，总结生成并输出巡检报告，大幅降低了网络运维的人力成本。 （1）技术特点：该智能体通过自然语言处理技术，能够理解巡检人员的指令并生成相应的巡检计划。同时，它还能自动收集和分析设备运行数据，识别潜 在故障并提出维护建议。 （2）应用价值：据亚信内部试点数据显示，网络巡检智能体将巡检效率提升 $60\%$ ，故障发现率提高 $40\%$ ，巡检报告的生成时间从2小时缩短至20分钟，显著提升了运维效率和质量。 # 3.1.4 案例：用友制造智能体 用友制造智能体依托用友精智工业互联网平台（精智平台），将交互、设计、采购等七大模块进行社会化推广，助力企业实现智能化生产、网络化协同、服务化延伸和数字化管理等新模式创新。 （1）技术特点：用友制造智能体基于“精智平台+DeepSeek”双核架构，内置4000+企业级API，融合大模型、RAG与意图编排，实现零代码快速构建；通过IT/OT深度打通，实时采集MES、ERP、IoT数据，形成覆盖生产排程、设备运维、质量追溯的工业知识图谱，支持多智能体协同完成复杂制造任务。 （2）应用价值：据用友案例披露，在浙江变速箱壳体车间使用过程中，智能排产把设备利用率从 $68\%$ 提到 $92\%$ ，单件成本降 $7.3\%$ ，当CNC故障时系统43秒重排，避免4.2小时停产；在江苏精密机械厂使用中，排产算法10分钟完成人工8小时工作，紧急插单处理时效缩短 $75\%$ 。 # 3.1.5 案例：广域铭岛“Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体” 广域铭岛在2025年世界人工智能大会上发布的“Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体”组合，通过数据标准化、知识封装与智能体协同，构建覆盖研发、生产、供应链的全链路智能决策网络。 (1)技术特点：广域铭岛“Geega工业AI应用平台+工业智造超级智能体”以毫秒级可信数据底座、知识自动封装与可解释决策、多智能体 $7 \times 24\mathrm{h}$ 协同以及低代码开发为核心，实现缺陷预警提前30min、OEE提升 $30\%$ 、工艺文件8h生成，已在汽车、新能源电池等多行业落地，逐步向自感知、自决策、自执行的AI原生范式升级。 （2）应用价值：在领克成都工厂的应用中，每月节省60小时人力，年节省成本超300万元。其排产智能体能在1-2分钟内生成最优生产计划，单次排产时 间从6小时压缩至1小时；仓储智能体实时监控库存风险，供应商交付波动率下降 $40\%$ ；质检智能体对电池极片缺陷进行亚毫秒级识别，缺陷率下降 $35\%$ 。 # 3.1.6 案例：广东智用 Agent Foundry 智能体制造平台 广东智用研发的Agent Foundry智能体制造平台，基于大模型智能体应用开发范式，利用低代码实现智能体协作编排，推动工业智能体在千行百业的深度落地应用。 （1）技术特点：该平台采用无代码AI应用构建器，支持制造业BOM优化（设计周期缩短）、教育知识库系统等场景，提供智能体即服务模式，有丰富的API接口与组件化设计，创新性地引入时序卡片，用于保存用户与AI智能体应用交互过程中生成的内容，实现人+AI共创的内容管理。 （2）应用价值：智能体制造平台以“低代码+大模型”方式，把工艺设计、生产排产、供应链协同等场景封装成可复用智能体，实现工业设计周期从2个月压缩至1-2周、排产方案分钟级生成、应急决策30秒内闭环，72小时即可完成传统产品智能化改造，成为企业“数智化中枢”。通过多智能体协作与动态知识库，平台帮助制造企业从单点自动化跃升为全局柔性决策，显著降低库存与试错成本，加速新产品上市。 # 3.1.7 案例：研华科技 WISE-AI Agent 智能体平台 研华科技推出的WISE-AI Agent智能体平台，包括智能体开发平台AgentBuilder、数据集成与智能分析Datalnsight以及智能产品知识管理KBInsight三大核心服务。 （1）技术特点：WISE-AI Agent 智能体平台支持零代码开发，通过自然语言交互、数据价值挖掘、多模态智能分析、自主决策规划及智能控制，加速 AI 应用构建及创新，将工业知识与 AI 技术相结合，形成可复用的智能体解决方案。 （2）应用价值：广泛应用于厂务环安卫、产线智能管理、智慧节能、数据智能分析、智能知识管理、AI教育实训及科研、供应链智能管理等场景。 # 3.1.8 案例：中控技术TPT2大模型+智能体系统 中控技术打造的TPT2大模型+智能体系统，以MoE混合专家模型为中枢，把多项技术栈融为一体化引擎，让工业应用从“被动工具”升级为“会主动发现异 常、评估风险并自主执行”的智能体，用场景化方案重构生产范式，带动工业软件体系与模式的双重革新。 （1）技术特点：通过语言交互高效生成可适用于各类工艺装置的智能体，替代模拟、控制、优化、预测、评估、统计等环节的N个工业软件，实现集约化智能支持，使数据深层价值高效释放；深度融合工业生产数据规律，借助对话式交互，轻松分析并处置生产问题，提升企业核心竞争力；实现“感知-识别-决策-执行”全链路闭环能力，跨越装置与场景限制，提供坚实的技术底座。 （2）应用价值：在万华化学、中国石化镇海炼化、大唐多伦煤化工等行业头部客户的百余套装置上取得突破性应用。优化周期从“以年为单位”缩短至“以月为单位”，显著提升了工业研发和生产效率。例如，在中国石化兰州石化榆林化工有限公司的乙烯装置优化中，每年可节约成本超1500万元。 # 3.1.9 案例：江汉油田“勘探云脑”工业智能体系统 江汉油田与中国石化科研单位联合打造的“勘探云脑”工业智能体系统，以地质工程一体化大模型为智能中枢，融合多学科专家知识库与动态数据流，将传统油气勘探从“经验驱动、分段决策”升级为“主动预警、协同优化、自主执行”的智能勘探生命体，用地质智能体重构复杂油气藏高效开发范式，推动上游业务向智能化、一体化跨越。 （1）技术特点：地质工程一体化为核心，通过地质专家模型与现场数据的深度融合，实现全链路智能闭环。支持多场景智能体快速生成，替代传统离散工业软件，通过自然语言交互提供决策支持。 （2）应用价值：在页岩气及复杂断块油田规模化应用，使优质储层钻遇率提升至 $96\%$ ，钻井周期缩短 $15\%$ ，单井可采储量提升 $8\%$ 。新区评价周期缩短近半，预警准确率达 $85\%$ ，年节约成本超2000万元。 # 3.1.10 案例：格创东智AgenticAT半导体智能体系统 格创东智打造的AgenticAT（AutonomousTechnology）半导体智能体系统，以半导体工艺大模型为智能中枢，融合先进制程知识库与多源制造数据流，将半导体生产从“被动监控、人工干预”升级为“主动感知、智能诊断、自主决策”的自主制造系统，用场景化智能体重构半导体制造范式，推动芯片产业向无人化、自适应生产迈进。 （1）技术特点：以半导体工艺大模型为核心，融合设备、工艺、缺陷等多领域专家知识，构建一体化智能引擎。支持跨制程智能体的快速部署，替代传统分散的工业软件，实现全链路“感知-决策-执行”闭环自主控制。 （2）应用价值：在12英寸晶圆厂应用中，将关键尺寸工艺波动降低 $40\%$ 设备综合效率提升 $8\%$ ，缺陷检测虚报率降低 $60\%$ 。在先进封测产线实现设备预测性维护，避免非计划停机，年减少损失超3000万元。新产品良率爬坡周期从3-6个月缩短至1-2个月，显著加速产品上市并降低成本。 # 3.2 国外典型应用案例 工业智能体已在全球范围内的多个行业领域得到应用，展现出显著的经济和社会价值。以下是按应用领域分类的典型案例： # 3.2.1 案例：西门子工业AI智能体（德国） 西门子作为工业自动化领域的领军企业，在五大领域的应用革命中展现了工业AI智能体的强大潜力，分别是：Design Copilot（设计革命）、Planning Copilot（规划革命）、Engineering Copilot（工程革命）、Operations Copilot（运营革命）和Services Copilot（服务革命），通过西门子Xcelerator平台构建，实现从设计到服务的全链条革命，在自有工厂中实现了预测性维护、效率提升与成本降低。 （1）技术特点：西门子工业AI智能体以“Orchestrator”多智能体协同引擎自动分解并闭环执行任务，依托150PB工业数据训练的工业基础模型群提供可信决策，并通过Industrial Copilot把自然语言实时映射为PLC/机器人指令，实现零代码、一站式的“对话即生产”，形成覆盖设计、规划、工程、运营、服务的全生命周期数字孪生系统。其核心优势在于通过融合大语言模型与西门子跨行业知识，自主执行复杂工业流程，标志着AI在工业领域应用的升级一从被动响应用户查询的助手，转变为能主动感知、分析、决策并执行完整工作流程的智能体。 （2）应用价值：在西门子燃气轮机制造厂，基于MindSphere与Industrial Copilot的AI-Agent通过持续学习温度、振动、压力等高频传感器数据，可自动识别早期微弱异常模式，使设备可用率提升约 $15\%$ 。 # 3.2.2 案例：微软Factory Operations Agent（美国） 微软推出的Factory Operations Agent（工厂运营智能体）是连接MES（制造执行系统）和QMS（质量管理系统）等系统的“生产数据中枢”，通过使用自然语言来分析机器数据，旨在优化工厂车间的流程。 （1）技术特点：微软Factory Operations Agent有三大技术特点： 1）提供自然语言IT/OT统一查询。用大模型理解工人“口语化”提问，实时检索并返回MES、QMS、传感器等异构数据，实现“零SQL”决策支持； 2）采用ISA-95语义图与后处理验证。底层采用ISA-95标准构建制造知识图谱，结果经后处理与ResponsibleAI护栏双重校验，避免误报； 3) 支持插件式低代码扩展。在 Copilot Studio 提供“低代码”模板与 OpenAI 标准插件，合作伙伴可快速接入自有算法或第三方应用，保持平台持续可扩展。 （2）应用价值：该智能体用自然语言对话把“IT-OT数据孤岛”变成一线员工可即时调用的知识，从而同时缩短停机时间、降低IT负荷、加速新人上手，最终实现OE提升与数字化改造ROI。 # 3.2.3 案例：英伟达智能体发展蓝图（美国） 美国英伟达公司发布了智能体发展蓝图，依托Omniverse、Isaac Sim与Metropolis三大平台。开发者可以借助视觉语言模型、大语言模型等工具，构建、测试和运行能够分析大量视频和图像内容的智能体，并将其训练为不同专业领域的任务专家。 （1）技术特点：以“多模态大模型+物理AI+合成数据”为核心架构。Omniverse负责实时数字孪生渲染，IsaacSim提供基于RTX的物理精确仿真，Metropolis则接入厂区摄像头流，实现毫米级空间定位；底层模型统一采用最新发布的Llama-3-Nemotron-8B-MoE，支持文本、图像、点云、运动指令四模态输入，单模型可替代传统视觉检测、运动规划、能耗优化等7类工业小模型。英伟达在白皮书基准测试中指出，该MoE模型在IsaacSim生成的10万小时合成产线数据上训练后，异常检测F1达0.94，比单一大模型提升 $12\%$ 。 （2）应用价值：宝马集团位于美国南卡罗来纳州的Spartanburg工厂已部署蓝图试点，对车身焊装线570台机器人进行智能体改造。官方联合报告显示，部署后设备综合效率（OEE）提升 $5.2\%$ ，缺陷逃逸率下降 $38\%$ ，年度节省能耗成 本约420万美元；此外，数字孪生仿真使新工艺导入周期由10周缩短至4周。 # 3.2.4 案例：富士康电子制造优化自学习AI工厂系统 富士康与波士顿咨询公司（BCG）联合研发的自学习AI工厂系统，专注于电子制造全流程的智能化升级。该系统以“数据驱动、自适应优化”为核心，通过AI技术覆盖“设计-生产-物流-管理”全链条，推动电子制造业从传统人工依赖向动态智能决策转型，实现效率、质量与成本控制的全局优化。 （1）技术特点：该系统是一个集成了深度强化学习与数字孪生技术的自适应大脑。它采用“端-边-云”协同架构，在设备端实现实时处理，在云端进行全局优化与策略训练。系统核心嵌入了电子制造的工业知识图谱与模块化算法库，并能通过联邦学习在保障各工厂数据隐私的前提下进行联合训练，实现安全、可信的持续自我进化。 （2）应用价值：该系统为电子制造全链条带来了显著价值。在生产环节，它能预测性维护设备、智能检测缺陷，大幅提升质量与效率。在管理层面，它实现了从“老师傅经验”到“可复制数据智能”的转变，并能根据订单动态柔性调整产线与供应链，实现了成本、效率与响应速度的全面优化。 # 3.2.5 案例：空客Cimon-2太空站智能体（法国） 空客公司（Airbus）与IBM、德国航空航天局（DLR）联合开发的CIMON-2（第二代宇航员移动交互系统）是专为太空站设计的协作型智能体。该智能体具备情感识别功能，能够理解宇航员的情绪状态并提供相应的心理支持。 （1）技术特点：CIMON-2使用IBM Watson的AI算法，能够帮助航天员进行大工作量的实验和维护维修工作，同时集成IBM Watson引擎，可识别语音、人脸与情绪，实现“指令-对话-情感”三重交互，并实时记录实验影像、朗读手册，兼具任务伙伴与心理陪伴双重角色。 （2）应用价值：Cimon-2把AI从“地面助手”升级为“在轨同事”。在国际空间站上，Cimon-2用语音-情感交互减少孤独与压力，以自由飞行+图像记录把实验、维修、医监等流程的效率提升约 $30\%$ ，并验证深空任务“低带宽自治”模式，为后续月-火飞行提供人机协同与心理支持范本。 # 3.2.6 案例：波音TaxiNet自主滑行系统（美国） 波音公司与NASA合作开发的TaxiNet系统是一个执行型智能体，用于飞机在机场滑行道上的中心线跟踪。该系统使用神经网络从相机图像中估计飞机位置，通过控制器引导飞机保持在滑行道中心线上。 （1）技术特点：TaxiNet系统采用深度强化学习技术，TaxiNet在波音737MAX上集成电传前轮转向、机场高清电子地图与多源传感器融合算法，可在滑行阶段自动识别跑道/滑行道中心线并实时纠偏，实现0-25kt范围内的全自主转向、刹车和避障，无需飞行员操纵脚蹬。 （2）应用价值：TaxiNet系统把传统“人工滑行”变为“一键自主滑行”，平均缩短地面滑行时间2-3min，减少燃油30-40L/航段，显著降低跑道入侵风险，同时为未来全自主起降（ATTOL）奠定技术基础。 # 4. 工业智能体未来发展趋势与应用建议 # 4.1 未来发展趋势 工业智能体的发展正经历深刻变革，从技术架构到应用模式均呈现系统化、自主化和协同化特征。未来，智能体将深度融合到工业操作全流程中，驱动产业向智能化、绿色化和高端化转型。基于人工智能技术的演进和政策引导，发展趋势预测如下： （1）架构趋势：从“单体智能”到“群体智能” 现状：单个、孤立的智能体解决实际问题。 趋势：多个智能体通过FIPA-ACL、MQTT等标准协议进行通信、协商与协作，形成“智能体网络”，实现系统级全局优化（如整个产线的动态平衡）。 （2）技术核心：从通用大模型基础能力向“通用+工业垂域”融合架构演进 现状：工业智能发展已进入通用大模型与垂直领域深度融合的新阶段。 趋势：向“通用模型+行业知识+具身操作”深度融合方向演进，通过增强多模态感知与决策能力实现智能协同控制，并依托轻量化边缘部署推动现场实时应用，最终构建云边端协同、知识与数据双驱动的新一代工业智能形态。 （3）交互方式：从“手动配置”到“自然语言交互” 现状：需要工程师编写规则或通过复杂界面配置智能体。 趋势：操作人员可用自然语言直接向智能体下达指令（如“优化一下焊接工位的能耗”），极大降低使用门槛，实现“人人可用”。 （4）决策模式：从“规则驱动”到“目标驱动” 现状：依赖专家经验的if-then规则。 趋势：只需给定高级目标（如“最大化整线OEE”），智能体便能通过强化学习等技术自主学习最优策略，动态适应未知场景。 （5）应用范围：从“生产环节”到“全价值链” 现状：主要应用于生产制造、质量检测等环节。 趋势：智能体将渗透至研发、供应链、营销、服务等全价值链，出现设计智能体、供应链智能体、营销智能体等。 （6）部署形态：从“云边协同”到“端侧智能” 现状：复杂模型在云端/边缘服务器运行。 趋势：随着轻量化技术发展，更强大的AI能力将部署在PLC、传感器、执行器等端侧设备上，实现极低延迟的实时控制。 （7）可信要求：从“性能优先”到“可信可控” 现状：重点关注模型的准确率。 趋势：可解释性、公平性、鲁棒性、安全性成为刚性需求。智能体的决策需可追溯，并具备完善的安全冗余机制，确保“人在回路”。 (8) 生态建设: 从 “私有化部署” 到 “平台化与开源” 现状：企业自建私有智能体，成本高、周期长。 趋势：将出现工业智能体开发平台和应用市场，企业可像搭积木一样快速组合、部署智能体，形成开放生态。 （9）核心价值：从“提升效率”到“创新模式” 现状：主要价值是降本增效。 趋势：智能体将催生全新的商业模式，如“生产即服务”——工厂可根据实时需求，通过智能体网络动态调度全球产能。 （10）角色定位：从“辅助工具”到“核心资产” 现状：被视为提升自动化的工具。 趋势：具备自主学习和优化能力的智能体，将成为企业的核心数字资产，其积累的知识和数据将构成持续的竞争优势。 # 4.2 应用建议 为有效推进工业智能体应用，企业需采取系统化策略，聚焦价值创造、技术融合和组织变革。以下建议基于成功实践，旨在降低风险、提升收益。 （1）聚焦高价值场景驱动转型。企业应避免“为智能体而智能体”的盲目投入，转而深入分析业务痛点，优先选择具有明确投资回报率（ROI）和高业务影响潜力的场景作为切入点，如预测性维护、全局优化排产、智能质量检测等。通过在这些关键场景实现突破，以实际成效（如设备利用率提升、成本降低、交付周期缩短）证明价值，从而获得持续投入的内部支持，并以此为标杆，由点及面地推动工业智能体在整个价值链的渗透与深化应用，务实驱动企业数字化转型。 （2）构建复合型技术融合体系。工业智能体的成功绝非单一技术所能支撑，企业需摒弃对“银弹”技术的幻想，着力构建一个融合大语言模型（LLM）的通 用认知能力、行业知识图谱的深度推理能力、运筹优化算法的全局决策能力以及传统自动化控制技术的精准执行能力的复合型技术栈。关键在于实现这些技术的有机协同，例如利用LLM进行自然语言交互与任务解析，由知识图谱保障领域知识的准确性与可解释性，最终通过优化算法和控制技术实现价值闭环，形成“博”与“专”相结合的综合智能。 （3）实施渐进式部署降低风险。考虑到工业场景对稳定性、可靠性和安全性的极致要求，企业应采取“小步快跑、迭代验证”的渐进式部署策略。可从规则相对清晰、容错空间较大的辅助决策类场景起步，利用数字孪生技术在虚拟环境中进行充分的仿真测试与算法验证。在取得初步成效并积累信心后，再逐步扩展至更复杂、更核心的生产控制环节，最终实现从单点智能到局部优化，再到全局自主决策的演进。这种方式能有效控制试错成本，确保智能化转型过程平滑可控。 （4）建立数据共享生态释放价值。数据是工业智能体的“血液”，但其价值在于流动与聚合。企业一方面需内部打通“数据孤岛”，通过建设数据中台、统一数据标准，实现研发、生产、供应链、服务等全链条数据的贯通与治理；另一方面，在保障数据主权和安全的前提下，应积极探索基于“可信数据空间”等新技术范式，与产业链上下游伙伴建立安全、可控的数据共享机制。通过内外部数据的融合利用，能够为智能体训练提供更丰富的养分，从而发现单个企业视角下难以洞察的优化机会，释放产业链级的协同价值。 （5）培养复合型人才与协作文化。工业智能体的引入不仅是技术变革，更是组织与文化的变革。企业亟需培养和引进既懂人工智能、数据科学等IT技术，又深谙工艺流程、设备原理等OT知识的复合型人才。同时，必须打破传统的部门墙，推动IT部门与生产、运营、研发等业务部门之间的深度融合与协同工作，建立适应人机协作的新流程和组织文化。应注重提升全员数字素养，使一线员工能够通过自然语言等低门槛方式与智能体交互，将其视为提升效能的高级合作伙伴，从而真正发挥人机智能的协同效应。 # 5. 结论与展望 # 5.1 核心结论 工业智能体作为融合大模型、工业大数据、专业领域知识与自动化技术的综合智能系统，已成为推动制造业从“自动化”向“自主化”跨越的关键载体，其价值与发展基础可从技术、应用、政策与市场四大维度得到明确验证。 从技术层面看，工业智能体通过分层架构设计“感知层、认知层、决策层、执行层、协同层”，搭配感知连接（工业物联网、机器视觉）、认知决策（机器学习、知识图谱）、执行控制（PLC/机器人控制器）、协同集成（数字孪生、多智能体系统）四大技术路线，覆盖了工业场景全流程需求。同时，针对数据噪声、实时性不足、多智能体协作冲突等关键难点，业界已形成成熟解决方案——如通过联邦学习保护数据隐私、边缘计算降低推理延迟、分布式算法优化任务分配，为技术落地扫清了核心障碍。 从应用层面看，国内外实践已充分验证其商业价值。国内企业中，华为云工业智能体IIT助力客户实现质量提升与设备维保优化，广域铭岛“Geega平台+超级智能体”在领克工厂年省成本超300万元，中控技术TPT2系统为兰州石化乙烯装置年省成本1500万元；国外案例里，西门子工业AI智能体使燃气轮机设备可用率提升 $15\%$ ，宝马Spartanburg工厂借助英伟达智能体方案实现OEE提升 $5.2\%$ 。这些案例覆盖生产制造、供应链管理、设备维保等核心环节，形成了“提效、降本、提质、减碳”的价值闭环。 从政策与市场层面看，工业智能体已成为国家战略部署的重要方向。市场端虽处于早期阶段，但增长潜力显著，行业增长空间广阔。 # 5.2 未来展望 基于当前技术演进与应用实践，工业智能体将重点围绕“技术深化、应用拓展、生态完善、价值跃迁”四大方向快速发展，逐步从“单点辅助工具”升级为“产业链级核心引擎”。 在工业智能体落地方面，企业需延续“务实推进、价值优先”的策略，优先选择预测性维护、全局排产等ROI明确的高价值场景切入，通过小范围试点验证成效；构建“AI+自动化+工业机理”的复合型技术体系，避免单一技术依赖；采 取“虚拟仿真测试 $\rightarrow$ 局部部署 $\rightarrow$ 全局推广”的渐进式路径，降低落地风险；同时积极参与行业数据共享与生态合作，培养人机协同文化，确保工业智能体真正融入业务流程，实现“技术落地 $\rightarrow$ 价值兑现 $\rightarrow$ 持续迭代”的良性循环。 # 6. 编制依据 国内尚未发布关于AI智能体的国家标准、行业标准，仅有部分团体标准，本白皮书编制过程中，参考以下标准和相关资料： (1) GB/T 40647-2021《智能制造 系统架构》； (2) GB/T 42131-2022《人工智能知识图谱技术框架》; (3) GB/T 42021-2022《工业互联网 总体网络架》构； (4) GB/T 44122-2024《工业互联网平台 工业机理模型开发指南》; (5) GB/T 43782-2024《人工智能 机器学习系统技术要求》； (6) GB/T 45225-2025《人工智能深度学习算法评估》； (7) GB/T 45288.1-2025《人工智能大模型第1部分：通用要求》； (8) GB/T 45958-2025《网络安全技术 人工智能计算平台安全框架》; (9) GB/T 46284-2025《人工智能 联邦学习技术规范》； (10) GB/T 46347-2025《人工智能风险管理能力评估》； (11) GB/T 46351-2025《人工智能 多算法管理技术要求》; (12) 工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、中华全国工商业联合会发布《制造业企业数字化转型实施指南》（工信部联信发〔2024〕241号）； (13) 国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）； （14）工业和信息化部等七部门关于印发《深入推动服务型制造创新发展实施方案（2025—2028年）》的通知（工信部联政法〔2025〕202号）； （15）西门子与至顶科技联合发布《2025工业智能体应用现状与趋势展望报告》； (16) 《中国电子报》. (2025). 2025年值得期待的10个工业智能体应用 2025年7月; (17) 浪潮云洲. (2025). 知业大模型智能体群（2025年德国汉诺威工业博览会全球首发）； （18）亚信科技.AISWare AN Evo高阶自智网络产品白皮书[R].2024. （19）用友网络. 接入 DeepSeek，新一代用友 BIP 智能体构建平台发布 [EB/OL]. 2025-02-18. (20）广域铭岛. Geega 工业 AI 应用平台+工业智造超级智能体 [EB/OL]. WAIC 2025, 2025-07 （21）研华科技.WISE-AI Agent 智能体平台[EB/OL]. 2024工博会/中国信通院智能体应用案例，2024. (22) U.S. Department of Energy. Operations & maintenance best practices: a guide to achieving operational efficiency [R/OL]. Richland, WA: Pacific Northwest National Laboratory, 2010. (23) Kadron I B, Gopinath D, YU H, et al. Case study: analysis of autonomous centerline tracking neural networks[C/OL] (24) Proof Over Promise: Insights on Real-World AI Adoption from 2025 MINDS