2025工业智能体应用现状、挑战及对策建议报告

工业智能体应用现状、挑战及对策建议□本期主题第 3 期总第 14 期年 10 月 15 日2025未 来 产 业 研 究『所长导读』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。工业和信息化部发布信息化和工业化融合 2025 年工作要点，鼓励研发推广面向典型场景的工业智能体，支持一批企业开展智能体试点建设，提升工业全流程智能化水平，支持工业智能技术研发，制订工业智能技术体系图谱。在政策引导下，工业智能体逐渐从单一智能体到多工业智能体集群协作模式的转变，成为制造业智能升级的核心引擎，呈现出技术融合、应用多元、生态协同的发展态势。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相关建议。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生产力转化，成为提升产业效率、优化资源配置和增强竞争力的重要支撑。赛迪智库无线电管理研究所（未来产业研究中心）所长 蒲松涛2025 年 10 月 15 日本期主题：工业智能体应用现状、挑战及对策建议一、工业智能体概述与发展现状……………………………………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………………………………………2二、工业智能体的应用场景与实践…………………………………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…………………………………………………7三、工业智能体的技术支撑体系……………………………………8（一）技术栈构成……………………………………………………………………8（二）产业链分析……………………………………………………………………9四、主要厂商布局与产品动向………………………………………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目 录 目 录 CONTENTS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本期主题：工业智能体应用现状、挑战及对策建议1《未来产业研究》2025 年第 3 期一、工业智能体概述与发展现状（一）工业智能体的定义和特征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优化的系统。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”的关键推手。华为等单位联合编制的《工业数字化 / 智能化 2030 白皮书》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。专家表示，工业智能体拥有自主决策能力，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 AI Agent 技术在工业垂直场景中的应用深化，本质上是“工业机理 + 大模型 + 业务系统”的融合体。本期主题：工业智能体应用现状、挑战及对策建议专业就是实力 精准就是品牌2 《未来产业研究》2025 年第 3 期（二）全球主要经济体工业智能体发展动向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。美国、欧盟、中国、日本等国家和地区，围绕核心算法、工业基础设施与行业落地场景等抓手，呈现出各具特色的发展动向。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。在技 术 层 面，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 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，美国企业普遍将智能体作为 AI 助手嵌入到具体生产场景中，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》等系列文件部署专项资金、推动标准建设与产业试点。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划》、德国“工业 4.0”战略为引领，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、知识推理和跨系统协同能力的工业智能体。西门子、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