1.工业的智能未来

在全球制造业往智能化转型的大背景下，市场需求多变、企业又得追求可持续发展，传统制造业正面临转型难题，而工业智能体成了破解难题、推动产业升级的关键随着大模型等 AI 技术发展，工业智能体的价值越来越明显，它不仅能自己感知、做决策、执行任务，还能根据环境变化持续学习，比传统自动化系统更灵活，能帮制造业从 “机器自动干活” 升级到 “机器自主优化干活”。

2.工业智能化发展趋势

未来，它会在制造业更多环节发挥作用，还会推动企业从各自搞创新变成一起合作，共建更开放的生态首先得弄明白工业智能体到底是什么它和聊天机器人、辅助工作的 “副驾驶” 不一样，聊天机器人主要是陪人聊天，“副驾驶” 是帮人处理特定工作，。

3.工业智能制造发展

而工业智能体是能在工业环境里自主运作的系统它有规划、记忆、使用工具、执行这四大能力，比如能把复杂生产任务拆成小步骤，记住过往生产经验，调用设备数据工具，还能把决策变成实际操作从分类来看，按功能分，有专门干活的执行型、帮着做计划的决策型、和其他系统配合的协作型；按服务范围分，有针对单个场景的、覆盖产业链某个环节的，还有统筹整个产业链的；按部署方式分，有装在云端的、放在工厂本地的，还有靠近设备的边缘智能体。

4.智能工业化

为了了解工业智能体的实际应用情况，调研了 200 多家中国制造企业，这些企业里大企业占比最高，主要集中在装备制造、汽车、电子半导体等行业从应用现状看，近一半企业还没部署，处于观望状态，四分之一的企业计划部署，还有四分之一初步尝试在少量场景用，只有 8% 的企业广泛应用。

5.我国工业智能化现状

应用场景上，生产制造环节用得最多，其次是研发设计和设备维护，也有部分企业用在供应链管理上企业部署时最关心的是系统稳不稳定、成本高不高、能不能和现有设备兼容，同时也担心数据安全和供应商的后续服务部署方式上，一半企业宁愿多花钱也要本地私有部署，保障数据安全；还有不少企业倾向用 SaaS 模式，这种模式成本低、效率高，而且用 SaaS 的企业里，更多选择按订阅付费，灵活且前期投入少。

6.智能工业化战略

不过，企业应用中也遇到不少难题，比如部署成本高、缺懂技术又懂业务的专业人才、技术不够成熟、和现有系统不兼容，还有数据安全风险但工业智能体带来的价值也很显著，能大幅提升生产效率、降低运营成本，还能提高产品质量、优化管理决策，甚至帮企业节能降碳。

7.工业智能就业方向及前景

另外，68% 的企业愿意和外部科技厂商合作，共享数据、融合技术，不过也有企业担心数据安全和技术主导权问题展望未来，工业智能体有三大发展趋势一是从 “自动化” 到 “自主化”，传统自动化得靠人预设程序，而自主化系统能自己适应环境变化，比如在产品研发、生产工程、设备运维等环节，能自主优化流程，而且不会完全取代人，而是通过 “人机配合”，把人从重复工作中解放出来，专注创新。

8.工业智能ai

二是从 “单点应用” 到 “系统赋能”，以前工业 AI 模型要么是处理单一任务的小模型，要么是擅长语言理解但不懂工业数据的大模型，现在逐渐形成 “大小模型协同” 的局面，还出现了能理解工业数据的垂类大模型。

9.国家工业发展2025智能制造

工业智能体结合这些模型，能把分散的生产环节连起来，让整个制造体系更智能，实现全流程优化三是从 “企业自己创新” 到 “大家一起共创”，单靠一家企业的资源很难应对复杂挑战，未来会有更多制造企业、科技公司、科研机构合作，共享数据、技术和人才，比如西门子的数字化平台就聚集了很多合作伙伴，提供了大量解决方案，这种开放生态会让工业智能体的能力不断提升，推动制造业整体升级。

10.工业智能化的发展阶段

报告节选

完整报告获取：三个皮匠报告