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當前，新一輪科技革命和產業變革加速演進，人工智能正從“感知理解”向“生成創造”與“決策執行”邁進。作為數字技術與實體經濟深度融合的典型代表，工業智能體正在重塑工業生產的組織形態與價值創造模式。為貫徹黨中央、國務院關于推進新型工業化的決策部署，工業和信息化部于2026年1月6日印發《工業互聯網和人工智能融合賦能行動方案》，為行業發展指明了方向。站在2026年的新起點上，工業智能體已跨越概念驗證階段，步入場景化落地的攻堅期。鑒于工業場景對實時性、可靠性與互聯互通的嚴苛要求，亟需厘清技術演進脈絡，破解規模化應用瓶頸，構建適應新質生產力發展的工業智能體產業生態。
一、科學界定：什么是工業智能體
形象的理解，如果說傳統工業軟件是被動執行的工具，通過點擊執行既定命令；那么工業智能體就是一位經驗豐富的數字工匠。它不僅聽得懂模糊的自然語言指令，還能想得透如何拆解復雜任務，并能調得動各種工具和設備執行作業，甚至在遇到突發狀況時懂得自我調整。
嚴謹的定義，工業智能體是指以大模型為核心認知與推理引擎，深度融合工業知識圖譜、機理模型與領域數據，具備環境感知、邏輯推理、任務規劃、工具調用及多體協同能力的自主智能系統。
二、特征重構：深刻理解工業智能體的三維進化
工業智能體是人工智能技術與工業互聯網深度融合的高級形態，它標志著工業AI從識別與預測的旁路輔助，正式進入決策與執行的主路控制。相較于工業互聯網的已有探索，工業智能體在三個維度實現了本質進化：
一是交互能力由數據互聯邁向語義互通。工業互聯網初步解決了啞設備說話的問題，但設備間仍是各說各話，通信協議和數據格式的互操作是工業界多年來的難題。工業智能體具備了語義理解能力，打破了異構設備間的認知壁壘。它們不再僅僅傳輸數據包，而是交換意圖與知識，實現了從物理連接到認知協同的跨越。
二是決策模式由規則驅動邁向目標驅動。工業自動化系統嚴格遵循“If-Then”的既定邏輯，一旦遭遇規則之外的異常，系統往往報錯或停機。工業智能體以能耗最低、良率最高等最終目標為導向。面對不確定環境，它能像行業專家一樣，基于機理模型動態生成新策略，實現從自動化到自主化的質變。
三是組織形態由單點賦能邁向群體智能。傳統的工業AI通常作為質檢相機、預測算法等單點工具存在，彼此孤立。工業智能體如同封裝了特定技能的數字員工，涵蓋設計智能體、調度智能體等角色。它們能夠通過自組織網絡進行分工協作，通過多智能體協作模式解決單一模型無法處理的復雜系統性問題。
三、技術實踐：從單點優化到多體協同的落地范式
一是從結構化指令到自然語言編程的模糊性應對。傳統工業自動化開發依賴專業工程師編寫嚴謹的結構化代碼。工業智能體利用生成式AI強大的語義理解與泛化能力，通過深度解析用戶模糊的、非標準化的意圖，自動匹配工業領域的標準庫與API接口，將其精準轉化為控制代碼或運行參數，從而降低工程開發的復雜度。
二是從PID控制到強化學習決策的不確定性處理。傳統PID控制依賴人工設定的固定參數，擅長處理線性的、穩定的工況。工業智能體可以通過數百萬次的試錯訓練，利用多目標獎勵函數探索出人類經驗之外的最優控制策略。再結合機理模型的物理約束，工業智能體就能在極度不確定的動態環境中始終維持生產的最優工況。
三是從局部優化到多智能體協作的全局優化實踐。傳統工業軟件往往是孤立的煙囪式架構，尋求單點最優可能導致全局次優。而工業智能體通過引入虛擬市場機制或博弈論算法，能夠在沒有中央控制器的指令下，通過不同智能體之間的交互自動涌現出全局總成本最低、效率最高的調度方案。
四、應用挑戰：制約工業智能體規模化發展的四重困難
一是概率性生成與確定性控制的矛盾。生成式AI本質是基于概率預測的，這導致了內生的幻覺風險。在聊天機器人中，1%的錯誤只是一個無傷大雅的插曲；但在化工廠，0.1%的控制偏差可能導致爆炸或百萬級的損失。如何通過引入物理機理約束，確保智能體決策嚴格遵循工藝規范與安全法則，是實現工業級可靠應用的前提。
二是語義理解差異與統一認知對齊的阻隔。面對工業現場復雜的協議體系與高度異構的設備環境，數據層面的互通難以直接轉化為語義層面的理解。由于缺乏統一的工業本體模型與領域知識圖譜，智能體之間難以實現標準化意圖對齊，導致其認知能力局限于局部，制約了全局優化水平的提升。
三是可解釋性缺失與權責認定的模糊。傳統工業軟件邏輯清晰透明，而深度學習模型像一個黑盒。當智能體做出一個反直覺的決策時，一線工人不敢執行，管理層不敢擔責。一旦發生事故，究竟是算法的錯誤，還是數據的偏差？這種權責界定的空白，直接制約了企業大規模部署的決心。
四是高昂推理成本與微薄工業利潤的沖突。工業領域對成本極度敏感。當前大模型的高頻調用需要昂貴的算力資源支持。如果識別一顆螺絲釘的缺陷需要消耗1元的云端推理算力，這甚至超過了螺絲釘本身的利潤。如何實現模型的小型化、邊緣化，實現高智商與低能耗的平衡，是商業化落地的最大掣肘。
五、策略建議：構建可信、互通、融合的智能產業生態
一是技術攻關，由云端大模型向邊緣小模型下沉。建議重點研發面向工業場景的輕量化、垂直類模型。推動“云邊協同”架構，將復雜的訓練放在云端，將實時的推理與控制下沉到邊緣側，以解決時延與帶寬成本問題。建議加強可解釋性AI等前沿技術研發，構建覆蓋全生命周期的安全評測與驗證體系，著力解決應用安全性與可信度難題。
二是標準先行，由接口性規范向互操作體系升級。建議依托中國通信標準化協會、國家工業互聯網標準總體組等，加快研制涵蓋工業智能體接口規范、通信協議、語義交互、安全認證在內的綜合性標準體系。建議依托工業互聯網標識解析服務網絡、工業互聯網平臺、“星火·鏈網”區塊鏈等基礎設施，打造工業領域的通用本體模型，推動跨廠商、跨平臺的工業智能體互操作機制與生態系統。
三是場景遴選，由全景圖鋪開向高價值切口聚焦。建議避免大而全的投入模式，優先遴選容錯率相對高、人工替代價值大的場景開展試點，如復雜工藝的代碼自動生成、預防性維護方案生成、供應鏈路徑動態優化等。遵循從輔助助手到自主代理，最后邁向自主系統的漸進式路徑，以點帶面，確保每一個落地場景都能形成閉環的商業價值。
四是生態保障，由技術化驗證向制度性護航進階。技術落地，制度先行。建議構建適應“人機共生”的新型生產關系。一方面，建立工業AI復合型人才培養機制，培訓一線工人學會使用和管理工業智能體。另一方面，建立國家級工業智能體測試評估中心，對工業智能體的決策邊界、倫理規范與安全性進行極限測試并進行認證，從制度層面消除企業不敢用、不敢管的后顧之憂。
作者簡介
劉陽，中國信息通信研究院工業互聯網與物聯網研究所副所長，正高級工程師，博士。主要從事工業互聯網、數據與智能、物聯網、區塊鏈等方面的技術標準和產業政策研究工作。
謝濱，中國信息通信研究院工業互聯網與物聯網研究所數據與智能業務部副主任。圍繞工業智能體、端側智能、物聯網終端等方面開展政策支撐、標準制定、評估評測和產業化落地等工作。
校 審 | 謹 言、珊 珊
編 輯 | 凌 霄
浙公網安備 33010602000006號
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