本文来自微信公众号： 企业管理杂志 ，作者：孙硕
近年来，以大模型为代表的人工智能技术快速迭代，正以前所未有的速度重塑产业格局，为智能体（Agent）的发展提供强大的技术与智力支撑。人工智能技术加速渗透至工业领域，其在生产优化、流程协同与决策支持等方面的应用价值日益凸显。为应对工业场景的高度复杂性与多样化需求，并满足安全性、协同性、实时性等严苛要求，“工业智能体”应运而生，成为推动工业智能化转型的重要载体。
工业智能体是指在工业环境中，通过融合工业机理和人工智能技术而开发、部署和运行的，能够对生产设备、工艺流程和物流管理等环节进行自主控制与优化的系统。其具备通过传感器网络和工业物联网平台感知物理环境与系统状态的能力，并能够利用内嵌知识库、规则引擎以及认知计算模型对感知信息进行处理与分析。
智能体的出现源于人工智能技术的不断发展。20世纪80年代，被誉为“人工智能之父”的马文·明斯基在《心智社会》一书中首次提出“Agent”概念，将思维描述为大量相互作用的智能体构成的复杂系统，每个智能体都可执行特定的任务，并通过协作完成复杂的认知活动，为智能体的发展奠定了理论基础。随着人工智能技术持续演进，Agent的发展历经符号智能体、基于强化学习的智能体、基于大语言模型的智能体等阶段。当前，工业智能体主要呈现以下特征。
一是自主决策 ——具备在既定目标和原则下独立运行能力，能够自主感知环境、分析信息并做出合理决策。其自主决策特征显著提升了系统的独立性和运行效率，尤其在无人车间、远程作业或危险场景中具有重要价值。
二是持续适应——能够根据所处环境中的实际运行数据及积累的工业领域知识，不断调整与优化自身的决策模型与行为模式，持续提升决策的准确性与执行的可靠性，以保证在动态变化的工业场景中高效运行。
三是人机协同——拥有更自然、更高效、更普适的交互方式，无需人工逐步点击或操作软件，只需下达命令即可得到结果。智能体正演变为主动协同乃至自主执行的伙伴，以提升人类处理工业任务的能力与效率，创造智能共生的新关系。
助推企业管理升级
基于以上特征，目前工业智能体的应用正在推动制造企业在多方面实现转型与变革。
在工业流程执行方面，制造企业的工作流程覆盖前期规划、产品研发、采购、生产制造、物流运输、销售服务等多个环节。工业智能体作为具备自主决策能力的“数字员工”，能够根据不同流程与生产环节的需求进行动态调整，深度融入企业工作流，提供多样化解决方案。其具备较强感知能力，可实时获取环境信息，准确识别自身状态与任务要求，拥有高效的执行能力，能够迅速、精准地将决策转化为实际行动，帮助企业提升生产效率。
在辅助决策支持方面，传统企业处理海量多维度数据时效率较低，决策过程缓慢且易受主观因素干扰。工业智能体能够制定计划并做出决策，辅助企业进行有效管理。工业智能体具备强大的数据分析能力，可依托先进的决策算法与模型，整合、挖掘、分析来自不同渠道的数据，从中提取有价值的信息，并基于分析结果生成最优决策方案。此外，工业智能体还能对企业关键业务指标进行深度解析，为未来战略规划与市场布局等重大决策提供支持。
在推动工作方式演变方面，传统职能型组织结构下，企业常面临信息传递缓慢、部门壁垒森严等问题，层级分明的架构难以适应市场快速变化。随着工业智能体的应用，大量常规性、操作型的管理与执行任务得以自动化处理。此外，协调类工作由工业智能体自动完成，中层管理者的角色得以逐渐转变为专注于处理异常情况和引领创新的赋能者。工业智能体推动企业组织结构向更加扁平化、网络化方向演进。
主要应用场景与实践
当前，在制造业中，工业智能体的应用场景主要集中在研发设计、生产制造、运行维护等方面。
在研发设计场景中，工业智能体能够为产品研发与设计提供全新解决方案，在辅助企业创新、缩短研发周期等方面发挥更大作用，深度赋能产品研发和工艺设计。创意生成方面，工业智能体可凭借核心数据分析能力，对市场情报、用户评价及行业趋势等信息深度挖掘，洞察潜在商机与用户诉求，为创新设计提供数据依据与启发。在制造工艺开发阶段，可基于数字孪生技术，构建与物理生产线同步的虚拟环境，对制造工艺进行精确仿真与验证，实现对生产流程与参数的虚拟测试与迭代调优，从根本上改变传统依赖实物验证的研发模式，实现降本增效与产品快速上市。
在生产制造场景中，工业智能体应用于生产调度、质量管控和柔性生产等方面。在生产调度方面，工业智能体可通过集成订单、设备、库存等多源实时数据，协调生产任务与资源约束之间的矛盾，实现高效的生产排程与资源调配。在质量管控方面，可借助工业相机等视觉传感设备，对产品图像进行毫秒级分析与特征提取，精准定位表面瑕疵、尺寸异常或结构性裂纹等缺陷。一旦发现问题，即刻警告并启动溯源机制，从工艺参数、设备工况及原料品质等维度推动改进，形成持续优化的质量闭环。在柔性生产方面，面对多品种、小批量的柔性生产需求，能够依据特定工艺要求，自动配置设备参数与运行模式。面对突发干扰与故障等特殊情况，可快速适时调整生产策略，维持系统稳定运行，保障生产流程的连贯性。
在运行维护场景中，应用工业智能体推动企业智能化运维革新，可实现企业对设备高效运行、故障精准预测等方面的需求。在故障预测与发现方面，工业智能体可实时分析设备振频、温度等多维度参数，预测性识别故障风险，快速定位故障根源与具体位置，显著减少意外停机时间，将维护从被动响应转为主动干预，保障生产计划顺利执行。在维护与优化方面，基于智能预测结果与实时工单，可对人员技能、备件库存等信息统筹综合，利用动态决策机制，生成最优维护路径，大幅压缩故障修复与维护时间，帮助企业节约人力与资金成本，确保维护及时高效。
从具体实践来看，华为、浪潮云洲、第四范式等企业推出的智能体解决方案，正在推动企业转型升级。
华为工业智能体依托盘古大模型，提供设计、生产、物流、销售、服务全链式智能服务，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，实现从人工经验到数据智能、从数字化到智能化、从产品生产到产品创新的三大变化，可应用于产品质量优化提升、智能设备维护、生产物料预估等场景。在工艺优化方面，适用于泛工业生产过程中的工艺参数优化任务，可提供煤炭、钢铁、化工等领域的工艺优化任务模板工具链，支持工艺参与预测优化一站式开发调测应用，便捷高效；在预测性维护方面，适用于预测大模型故障预警场景，支持时序趋势预测与智能异常预警，在操作可视化的同时可实现更高准确率；在视觉质检方面，基于行业实践丰富的盘古CV大模型，华为工业智能体适用于产品错漏损检测、装配动作行为规范检测、产品表面瑕疵检测等环节。
浪潮云洲工业具身智能体是面向智能制造场景的工业智能体新模式，以“感知―决策―执行”一体化结构将人工智能以及边缘计算等技术融合到工业互联网中，其融合多模态感知、大模型任务规划与精细化运动控制技术，有效提升在复杂环境中的自主作业能力。此外，浪潮云洲打造的工艺质量认知工业视觉智能体凭借独特的视觉感知系统、算法革新与质量大模型，实现了皮革全生命周期质量管控，可解决传统质检效率低、漏检率高、标准不统一等痛点，推动人造革、合成革制造迈向零缺陷时代。
▲浪潮云洲工业具身智能体融合多模态感知、大模型任务规划与精细化运动控制技术，显著提升复杂环境下的自主作业能力。图为安徽安利材料科技股份有限公司车间内正在检测人造革产品质量的智能体。
第四范式打造的制造业AI智能体解决方案，可为制造企业提供从生产优化到供应链管理的全链路智能化升级方案。在3D设计方面，可实现对2D图片的快速精准关联，以缩短研发周期，并对不同3D零件模拟装备组合；在设备预测性维护方面，通过部署智能传感网络，可实时采集设备参数，提前预警规避风险；在供应链智能决策方面，借助供应链优化模型，可动态分析市场需求、物流成本与供应商风险等信息，生成最优采购计划与库存策略，并支持对缺料等突发情况的实时模拟，提升供应链韧性。
部署工业智能体的考量因素
如今，越来越多的企业开始探索智能体应用，但在具体部署过程中，企业考量因素各不相同。至顶科技日前发布《2025工业智能体应用现状与趋势展望报告》显示，企业在部署工业智能体时，稳定性与可靠性最受关注，凸显企业高度重视工业智能体在实际运行中的表现——唯有确保稳定可靠，才能保障生产和业务的正常运转，避免因系统故障带来损失。同时，部署成本也是关键因素，反映出企业在智能化进程中需权衡投入与产出，严控成本。
此外，与现有设备和系统的集成度排在第三位，反映出企业希望工业智能体能够顺畅融入现有生产与管理体系，降低改造难度和成本；数据与信息安全紧随其后，表明随着数据在运营中日益关键，企业对智能体应用中的安全风险保持高度警惕；供应商服务与支持能力也备受关注，体现出企业期望获得优质的售后与技术支持，保障智能体良好运行。
总体来看，企业在部署工业智能体时，需综合考量稳定性与可靠性、成本控制、系统集成、数据安全及供应商服务等多重因素。这一过程需要企业从多维度进行评估，确保能够实现预期的智能化效益。
部署方式方面，调研结果显示，倾向本地私有化部署且愿意承担较高成本的企业占比达50%，表明半数企业将数据安全、自主可控等因素置于突出位置，将本地私有化部署视为保障核心业务与敏感信息安全的关键途径；倾向SaaS模式的企业占比35%，反映出部分企业更看重该模式效率高、成本低的优势，希望通过便捷的云端服务快速落地工业智能体应用，减少自身在基础设施建设和运维上的投入；尚无明显偏好的企业占比达到15%。
在工业智能体落地面临的主要挑战中，部署成本高居首位，凸显高额的前期投入和后续运维成本成为企业推进落地的重要阻碍；缺乏专业人才位列其次，反映出该新兴领域人才储备不足，企业难以获得兼具专业知识和实践经验的人员推动项目实施与管理；技术不成熟排在第三位，表明当前工业智能体在稳定性、可靠性及功能完善度等方面仍有待提升；与现有系统兼容性差排在末位，体现企业现有设备和系统的多样性与复杂性，为工业智能体的集成与融合带来挑战。
未来发展趋势
多方联动，持续赋能
随着数字化和智能化技术的融合发展，以及模型能力的持续提升，未来工业智能体发展将呈现三大趋势。
一是从自动化到自主化的制造全流程赋能。从自动化迈向自主化，制造业智能化转型的核心在于灵活性。传统工业自动化系统主要依赖预设编程、机械响应，由人工预先进行逻辑和流程设计，系统按固定程序运行。虽然稳定可靠，但需要人工不断进行参数设定与调整才能适应环境与需求变化。
自主化系统则是在自动化基础上实现自主决策、动态自适应的能力升级，能够在复杂多变的环境下自主寻优，无需人工频繁调参，展现出更强的适应性与韧性。这一跃迁不仅关乎生产效率，也关乎人机关系。工业智能体作为其中的关键枢纽，承载着机器的自主感知与学习能力，同时依托人的战略引导与价值判断，可实现“人机共智”的良性互动，推动制造业从可控走向可进化。
二是从单点突破到系统协同的体系重构。工业场景中的小模型能力呈现出集合化与平台化趋势，可形成在工业领域更具泛化效果的垂类大模型。在工业领域的人工智能模型演变趋势下，工业智能体得以更快、更好地将技术潜力转化为实际生产力，为制造体系注入新动能。
一方面，工业智能体将不断进化的工业领域模型能力与工业软件、自动化工具等紧密结合，形成可感知、可执行、可演化的智能解决方案，实现对现有工业产品的价值升级。另一方面，对于制造流程而言，融合模型能力与工具功能的多个智能体跨场景、跨环节协同，意味着研发、工程、生产、运维等各环节不再是割裂的存在，而是形成一个系统性、平台化的整体，最终实现全链路的动态自主调优。
三是从实现封闭式创新到价值共创的生态效益。在工业智能体持续拓展应用场景、提升价值维度进程中，单凭企业内部资源进行封闭式创新已难以应对市场挑战，基于开放性生态体系的共创共生模式应运而生。这样的合作模式不仅能够促进数据、技术与知识的交流共享，还能通过统一标准提升资源配置效率，让创新成果更快推出，并且更具规模化。
具体而言，制造企业、科技公司与科研机构等多方主体在数据层面加强协作，将推动工业领域高质量数据的全面采集与互通，充分释放海量工业数据的潜在价值；在技术层面共享人工智能前沿成果，将加强人工智能技术与工业自动化、数字化技术的深度融合，攻克技术协同难关；在人才层面积极开展交流与合作，可着力培养既懂工业场景又掌握核心技术的复合型专业人才。各方以数据、模型、技术和人才为纽带紧密联动，共同为工业智能体的持续发展注入动力。