工业智能体行业：工业智能体进展情况、挑战与趋势研究

- 1 - 2026 年 3 月 27 日 第 15 期 总第 943 期 工业智能体培育面临问题及对策建议 工业智能体是人工智能技术落地工业场景“最后一公里”的关键载体。近期，开源智能体 OpenClaw 凭借其强大的可扩展性及高效的主动执行能力成为焦点，已在工业领域开展初步应用探索，为工业智能体的技术验证与生态构建提供了新参照。当前，我国工业智能体发展迅速，正处于向规模化应用过渡的拐点时期，技术层面从单智能体向多智能体协作发展，应用层面从单点场景向车间级、工厂级集成应用拓展，产业层面从单一解决方案向平台化生态演进。当前，工业智能体培育仍面临知识图谱构建 - 2 - 不足、工业数据治理成本高、工具链体系不完善、生态协同存在壁垒等问题。建议通过培育多层次体系化智能体、打造重点行业重点场景知识图谱、提升工业智能体数据智能化水平、加速开源生态建设、强化产业链协同，体系化推进工业智能体全行业赋能。 一、工业智能体落地加速，呈现三大趋势 （一）技术层面，多智能体协同成为应用落地关键路径 工业智能体正加速突破技术瓶颈，多智能体通过分层架构实现跨域协作，依托通信、协商、任务分配和协同决策，共同完成复杂目标。例如，云从科技与青山工业联合打造的十大智能体“数字专家团”，通过决策层、协调层、执行层的联动，显著提升生产环节整体效率。西门子 Industrial Copilot 调动产线报告、AGV调度、机器健康度检测等多个智能体进行协同作业，实现自主生产，提升生产效率 50%1。调研发现，东方国信创新构建 Agent -Chain多智能体协同架构，融合大模型推理能力实现自主规划与涌现认知，为企业用户构建 50 余种特定场景的任务智能体，将传统 1小时至 5-7 天的任务耗时压缩至 30 分钟内，效率提升 50%以上。 1 西门子官网。数据来源：https://press.siemens.com/global/en/pressrelease/siemens-introduces-ai-agents-industrial-automation - 3 - （二）应用层面，从单点突破到全链条集成渗透 工业智能体正向车间级、工厂级集成拓展，渗透到制造业全链条、全场景的各个环节。IDC 数据显示，2025 年，工业企业中应用大模型及智能体的比例从2024年的9.6%显著提升到47.5%，其中，超过 73.7%的企业在多环节开展应用。一是车间级智能体覆盖排产、仓储、质检等全流程，应对高频动态变化。例如，海康威视桐庐制造基地的电装工厂，通过排程智能体与智能合单模型协同，将日均 18 次的产线换线时间缩短 50%，9 分钟即可完成订单切换2。二是工厂级智能体打破车间壁垒，将智能体嵌入“研、产、供、销、服”全链路，达成跨部门、跨流程的智能协同。例如，美的荆州工厂建设的全球首个智能体工厂，通过调度 DMS智能体、品质智能体、工艺智能体等 14 个智能体开展协同决策，覆盖 38 个核心生产业务场景，实现秒级响应完成传统人工小时级任务3。 （二）产业层面，平台化赋能实现协同闭环 企业正通过打造开放的工业智能体平台，汇聚开发者、合作伙伴与行业知识，打通从场景共建、数据沉淀到模型服务的闭环。一是平台化部署降低应用门槛。工业智能体平台通过模块化设 2 科技日报采访。数据来源：https://www.stdaily.com/web/gdxw/2026-01/06/content_457923.html 3 央视网报导。数据来源：https://local.cctv.cn/2025/08/27/ARTIWfSTb0ezsH84YlQhgnvg250827.shtml - 4 - 计、低代码开发等能力，让企业无需专业人工智能知识即可快速部署应用。例如，中工互联推出的工业智能体平台“智工·智界”覆盖了“装备层—产线层—工厂层—行业层”四层智能架构，支持跨行业、跨系统、跨平台的智能体生成、管理与部署。卡奥斯COSMOPlat 整合 4700 余个机理模型、110 多款智能体开发工具，在 9 大行业落地 45 个高价值场景，形成覆盖全产业链的生态服务能力4。二是生态化协同构建产业合力。平台通过汇聚数据、算法、场景等资源，形成“平台+伙伴+用户”的生态闭环。例如，中控技术打造以 MoE 为核心的工业智能体平台 TPT 2，提供全生命周期 API 体系，支持与第三方工业软件深度集成及二次开发，并联合中国联通等 30 余家企业与科研机构成立工业 AI 数据联盟，打通“算网底座-工业软件-AI 算法-场景落地”全链条，加速国产化生态协同作战。 二、工业智能体从试点探索向规模化应用面临的挑战 随着多智能体协同程度加深、应用向全链条渗透、平台化生态快速构建，当前的知识、数据和工程化问题会同步被系统性放大，制约工业智能体规模化推广，应加以关注。 4 青岛日报报导。数据来源：https://news.qingdaonews.com/qingdao/2025-07/11/content_23674404.htm - 5 - 知识图谱构建不足，杀手级工业智能体培育难。一是基础大模型与工业场景适配难。现有通用大模型对工业领域精度要求高、术语复杂的知识掌握有限，难以确保每个决策严格遵循物理机理与安全边界，导致其在协同决策中的可靠性不足。二是多技术融合与系统集成复杂性高。工业智能体涉及到物联网、AI 模型、自动化控制、边缘计算等多项技术的深度集成，由于不同技术栈接口标准不一、通信协议各异，系统整合难度大，协同效率受限。三是工业知识图谱构建基础薄弱，知识底座支撑不足。工业生产中存在大量依赖经验的“隐性知识”，如工艺经验、设备故障征兆等，都是难以有效抽取并转化为机器可理解的结构化知识，且自动化构建程度低。当前工业知识图谱多聚焦单一环节，全链路覆盖案例稀缺，难以支撑多智能体协同决策，易出现决策偏差。同时，工业工艺与设备更新迭代迅速，知识图谱动态更新机制尚不成熟，难以适应快速变化的工业环境，导致智能体的决策知识库容易过时。 全链条数据难获取，单点应用与全链条需求脱节。一是工业数据治理成本高。调研发现，当前工业现场数据存在孤岛、缺失及噪声等问题，有效利用率低，能被人工智能模型直接利用的高质量数据不足 4%。此外，工业数据清洗、标注、合成增强等工 - 6 - 作需要耗费大量人力和时间，例如万级工业数据集标注任务，将需要具有专业背景的 10 人花费一周时间。二是应用场景不均衡，全链条协同能力不足。工业各环节的智能体应用水平不均衡，部分环节仍依赖人工操作，智能体与人工之间的协同衔接不畅，影响整体应用效率。三是解决方案复制性差、难推广。我国工业门类繁多，不同领域生产设备、物料流动、人员技能差异显著。现有解决方案多针对标准化环节开发，难以适配全场景需求且难以复用。 工具链体系不完善，产业生态协同存在壁垒。一是工具碎片化，集成互通能力不足。当前市场上数据标注、模型训练、仿真测试、部署运维等环节的工具来自不同厂商，接口不兼容，数据与模型难以顺畅流转，形成“工具孤岛”。开发者需在不同工具间进行繁琐的切换和数据搬运，