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在全球制造業(yè)加速向智能化邁進(jìn)的背景下，工業(yè)智能體正逐漸成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和重塑市場(chǎng)格局的關(guān)鍵力量。面對(duì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不確定性、市場(chǎng)需求的多元化以及可持續(xù)發(fā)展的迫切要求，傳統(tǒng)制造業(yè)正處在重要轉(zhuǎn)型時(shí)期。如何通過智能化手段提升工業(yè)生產(chǎn)效率、降低經(jīng)營成本，已成為業(yè)內(nèi)普遍關(guān)注的議題。

2025年9月23日，在第二十五屆中國國際工業(yè)博覽會(huì)上，西門子聯(lián)合至頂科技正式發(fā)布《2025工業(yè)智能體應(yīng)用現(xiàn)狀與趨勢(shì)展望報(bào)告》。報(bào)告通過對(duì)中國制造業(yè)200余家企業(yè)的廣泛調(diào)研，呈現(xiàn)工業(yè)智能體在特征分類、應(yīng)用現(xiàn)狀、落地挑戰(zhàn)和未來趨勢(shì)的洞察，并為行業(yè)發(fā)展提供參考路徑。

西門子大中華區(qū)總裁兼首席執(zhí)行官肖松博士（左）與至頂科技首席執(zhí)行官兼總編輯高飛在工博會(huì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行深度對(duì)話

工業(yè)智能體以“自主決策、持續(xù)適應(yīng)和人機(jī)協(xié)同”為核心特征

智能體與以往所提到的聊天機(jī)器人和副駕駛有所不同。早期的人工智能應(yīng)用多集中在聊天機(jī)器人（Chatbot）與副駕駛（Copilot）層面，前者提供基于文本或語音的交互，后者在特定任務(wù)上輔助人類完成操作，具備一定程度上的智能體功能。智能體（Agent）則指能夠感知環(huán)境、自主推理、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)任務(wù)的系統(tǒng)，其通過傳感器感知外部環(huán)境與內(nèi)部狀態(tài)，并依據(jù)邏輯判斷與目標(biāo)分析，借助執(zhí)行器對(duì)環(huán)境產(chǎn)生影響。

近年來，以大模型為代表的人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn)，為智能體在各行各業(yè)的滲透提供了重要支撐，其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值日益凸顯。工業(yè)智能體是指在工業(yè)環(huán)境中，通過融合工業(yè)機(jī)理和人工智能技術(shù)而開發(fā)、部署和運(yùn)行的，能夠?qū)ιa(chǎn)設(shè)備、工藝流程和物流管理等環(huán)節(jié)進(jìn)行自主控制與優(yōu)化的系統(tǒng)。工業(yè)智能體具有自主決策、持續(xù)適應(yīng)和人機(jī)協(xié)同三大典型特征。從工業(yè)智能體分類來看，按功能類型分為執(zhí)行型、決策型和協(xié)作型智能體；按服務(wù)范圍分為場(chǎng)景級(jí)、環(huán)節(jié)級(jí)和產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)智能體；按部署方式分為云端、本地和邊緣智能體。

工業(yè)智能體在多場(chǎng)景探索實(shí)踐，未來發(fā)展前景廣闊

報(bào)告調(diào)研中國制造業(yè)200余家企業(yè)的相關(guān)部門負(fù)責(zé)人，覆蓋裝備制造、汽車與交通、電子與半導(dǎo)體等多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，全面呈現(xiàn)工業(yè)智能體在制造業(yè)中的應(yīng)用圖景。當(dāng)前，工業(yè)智能體處在早期發(fā)展階段，在生產(chǎn)制造、研發(fā)設(shè)計(jì)、運(yùn)行維護(hù)等多個(gè)制造環(huán)節(jié)初步落地。伴隨企業(yè)對(duì)工業(yè)智能體的認(rèn)知不斷提升，未來具備廣闊發(fā)展空間。

在應(yīng)用場(chǎng)景方面，生產(chǎn)制造成為首要落點(diǎn)。生產(chǎn)制造所包含的自動(dòng)排產(chǎn)、工藝控制、質(zhì)量檢測(cè)等落地場(chǎng)景較為豐富，智能技術(shù)提質(zhì)增效的成果較為顯著。研發(fā)設(shè)計(jì)緊隨其后，特別是與仿真技術(shù)結(jié)合展現(xiàn)出較大潛力；運(yùn)維服務(wù)和供應(yīng)鏈管理的應(yīng)用也逐漸增多，反映出企業(yè)在提高設(shè)備穩(wěn)定性、優(yōu)化物流和庫存管理方面的需求。工業(yè)智能體在企業(yè)的不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)存在應(yīng)用潛力，未來隨著企業(yè)認(rèn)知的加深和技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)用場(chǎng)景有望進(jìn)一步拓展和深化。

在部署智能體的考慮因素方面，企業(yè)普遍看重工業(yè)智能體的穩(wěn)定性與可靠性。食品飲料行業(yè)某頭部企業(yè)的AI負(fù)責(zé)人表示：“ROI關(guān)乎公司決策，我們需要考慮人員、資源等投入如何轉(zhuǎn)化為實(shí)際收益，智能體與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性和未來的可拓展性都與ROI相關(guān)?！惫I(yè)智能體的部署是一個(gè)復(fù)雜的決策過程，需要企業(yè)從多個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估，以確保能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期的智能化效益。

雖然工業(yè)界對(duì)于智能體表現(xiàn)出積極的探索態(tài)度和良好的價(jià)值預(yù)期，但目前的落地過程中仍面臨多重挑戰(zhàn)。部署成本高成為首要挑戰(zhàn)，專業(yè)人才的缺乏與技術(shù)的不成熟同樣成為掣肘。汽車行業(yè)某頭部企業(yè)的AI負(fù)責(zé)人表示：“智能體是典型的Product/Market Fit工作，團(tuán)隊(duì)人員需要既懂技術(shù)又懂現(xiàn)場(chǎng)，才能打通開發(fā)和業(yè)務(wù)之間的壁壘。然而，這樣的專業(yè)人員目前很稀缺?！毖b備制造行業(yè)某頭部企業(yè)的AI負(fù)責(zé)人表示：“無數(shù)據(jù)，不智能。當(dāng)前工業(yè)智能體面臨的最大問題是數(shù)據(jù)打通難，標(biāo)準(zhǔn)不一和設(shè)備多樣導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島，加之?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量不足，難以支撐落地效果。”綜合來看，進(jìn)一步解析工業(yè)智能體廣泛應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)，一方面人才短缺和技術(shù)不成熟是落地成本高的潛在因素；另一方面，相關(guān)因素疊加反映出AI技術(shù)與工業(yè)場(chǎng)景的對(duì)接壁壘。

關(guān)于企業(yè)看重的工業(yè)智能體價(jià)值，主要側(cè)重在提升生產(chǎn)工作效率和降低運(yùn)營成本方面，同時(shí)在產(chǎn)品質(zhì)量、決策管理、節(jié)能降碳等維度也有一定體現(xiàn)。工業(yè)智能體對(duì)企業(yè)的賦能是多方位的，隨著應(yīng)用場(chǎng)景的深入，其價(jià)值將在更多領(lǐng)域得到挖掘和體現(xiàn)，成為推動(dòng)企業(yè)發(fā)展的重要力量。

整體調(diào)研結(jié)果顯示，中國制造業(yè)企業(yè)對(duì)工業(yè)智能體的認(rèn)知正在快速提升，智能體落地領(lǐng)域不斷拓展。要真正實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能體的規(guī)模化和深層次應(yīng)用，仍需解決成本、人才、技術(shù)和數(shù)據(jù)等方面的瓶頸，從而推動(dòng)整個(gè)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。

工業(yè)智能體趨勢(shì)展望：自主化、系統(tǒng)賦能與價(jià)值共創(chuàng)

工業(yè)智能體逐漸成為推動(dòng)工業(yè)制造轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要引擎，越來越多的企業(yè)開始探索相關(guān)應(yīng)用，通過智能體推動(dòng)生產(chǎn)方式變革、提升效率并保持競爭力。未來工業(yè)智能體將呈現(xiàn)三大趨勢(shì)：從自動(dòng)化到自主化、從單點(diǎn)突破到系統(tǒng)賦能、從封閉創(chuàng)新到價(jià)值共創(chuàng)。

趨勢(shì)一 從自動(dòng)化到自主化：見證制造全流程智能躍遷

傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)依賴人工預(yù)設(shè)的邏輯和流程，難以靈活適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境。自主化系統(tǒng)在自動(dòng)化基礎(chǔ)上增加自主決策和動(dòng)態(tài)自適應(yīng)能力，能夠在多變環(huán)境中實(shí)現(xiàn)最優(yōu)調(diào)整。從自動(dòng)化到自主化的演進(jìn)趨勢(shì)正在制造流程的各個(gè)環(huán)節(jié)體現(xiàn)出來。例如西門子推出覆蓋研發(fā)、工程與運(yùn)維等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的生成式工業(yè)人工智能助手Industrial Copilot，全面賦能工業(yè)價(jià)值鏈，見證AI技術(shù)為行業(yè)客戶實(shí)際應(yīng)用中的可量化價(jià)值。

不過，自主化的目標(biāo)并不是完全替代人工，而是將人從繁瑣事務(wù)中解放出來，專注于創(chuàng)新與價(jià)值創(chuàng)造。在這一過程中，人機(jī)回圈（Human-in-the-loop）理念尤為重要。人機(jī)回圈的理念強(qiáng)調(diào)在智能決策中始終保留人的判斷與干預(yù)，讓機(jī)器的自主感知與學(xué)習(xí)能力與人的價(jià)值引導(dǎo)形成互補(bǔ)，共同推動(dòng)制造業(yè)從“可控”走向“可進(jìn)化”。

趨勢(shì)二 從單點(diǎn)突破到系統(tǒng)賦能：工業(yè)模型與智能體重塑制造體系

工業(yè)智能體是連接人工智能技術(shù)和工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的主要載體，其應(yīng)用范圍與效果與人工智能模型能力的發(fā)展與演進(jìn)息息相關(guān)。在早期工業(yè)場(chǎng)景中，通常借助單一任務(wù)的小模型完成質(zhì)量檢測(cè)和故障預(yù)警等特定任務(wù)。工業(yè)領(lǐng)域的模型應(yīng)用形成“大模型支持決策、小模型執(zhí)行落地”的“大小協(xié)同”格局。當(dāng)前，小模型能力呈現(xiàn)集合化與平臺(tái)化趨勢(shì)，形成具有工業(yè)領(lǐng)域泛化能力的垂類大模型。西門子正加速打造工業(yè)基礎(chǔ)模型（Industrial Foundation Model），該模型能夠理解時(shí)間序列、圖紙參數(shù)、工藝配方和三維建模等工業(yè)語言，并進(jìn)一步生成智能建議。

工業(yè)領(lǐng)域模型的演進(jìn)也直接影響智能體的能力拓展。裝備制造行業(yè)某頭部企業(yè)AI負(fù)責(zé)人表示：“當(dāng)前大多數(shù)工業(yè)智能體都是針對(duì)簡單且獨(dú)立的線性工作流，價(jià)值點(diǎn)相對(duì)分散，但大型制造業(yè)無疑會(huì)從單點(diǎn)智能體走向系統(tǒng)智能體，而多智能體之間的協(xié)同需要統(tǒng)一的平臺(tái)打通和系統(tǒng)管理?！庇纱丝梢?，工業(yè)智能體不僅針對(duì)單一場(chǎng)景深挖數(shù)據(jù)價(jià)值，也向著平臺(tái)化、系統(tǒng)化的方向發(fā)展，實(shí)現(xiàn)多智能體協(xié)同，從而讓整個(gè)制造體系具備更強(qiáng)的自主和優(yōu)化能力，向著更高程度的數(shù)字化與智能化演進(jìn)。

趨勢(shì)三 從封閉創(chuàng)新到價(jià)值共創(chuàng)：開啟工業(yè)智能體生態(tài)共建時(shí)代

在工業(yè)智能體持續(xù)拓展應(yīng)用場(chǎng)景、提升價(jià)值維度的進(jìn)程中，單憑企業(yè)內(nèi)部資源進(jìn)行封閉創(chuàng)新已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)挑戰(zhàn)，基于開放生態(tài)體系的共創(chuàng)共生模式應(yīng)運(yùn)而生。各方在數(shù)據(jù)、模型、技術(shù)、人才等方面共同協(xié)作，為工業(yè)智能體的發(fā)展添磚加瓦。在數(shù)據(jù)層面，制造企業(yè)、科技公司、科研機(jī)構(gòu)等多方加強(qiáng)合作，推動(dòng)工業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)的全面采集與互通；在技術(shù)層面，分享人工智能技術(shù)前沿成果，加強(qiáng)人工智能技術(shù)與工業(yè)自動(dòng)化、數(shù)字化技術(shù)的深度融合；在人才層面，開展交流與合作，培養(yǎng)既懂場(chǎng)景又懂技術(shù)的復(fù)合型專業(yè)人才。

西門子通過打造數(shù)字化商業(yè)平臺(tái)西門子Xcelerator，賦能不同行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和低碳化轉(zhuǎn)型。該平臺(tái)匯聚了領(lǐng)先的工業(yè)人工智能解決方案，讓包括工業(yè)智能體在內(nèi)的工業(yè)AI技術(shù)更易獲取，也更易規(guī)?；涞?。

未來，隨著各方積極參與到創(chuàng)新開放、跨界互聯(lián)的生態(tài)合作中，人工智能技術(shù)將與更多工業(yè)場(chǎng)景更快、更好地對(duì)接，工業(yè)智能體的能力邊界也將不斷拓展，從“數(shù)據(jù)賦能者"成為“范式重構(gòu)者"，持續(xù)撬動(dòng)工業(yè)價(jià)值鏈的智能躍遷。

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