2025 工业智能体应用现状与趋势展望报告

目 录 前言∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙01 第一章工业智能体概念定义∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙02 1.1 工业智能体定义∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙021.2∙工业智能体特征∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙031.3∙工业智能体类型∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙03 第二章工业智能体应用调研∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙04 2.1∙调研企业背景介绍∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙042.2∙调研企业部署工业智能体的整体情况∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙052.3∙调研企业部署工业智能体的主要场景∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙062.4∙调研企业部署工业智能体的主要考虑因素∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙062.5∙调研企业倾向的工业智能体部署方式∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙072.6∙调研企业开发工业智能体所用工具与技术∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙082.7∙调研企业应用工业智能体的主要挑战∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙082.8∙工业智能体对于调研企业的主要价值∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙092.9∙调研企业与外部厂商合作共创的意愿度∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙09 第三章工业智能体趋势展望∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙11 3.1 从自动化到自主化：见证制造全流程智能跃迁∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙113.2 从单点突破到系统赋能：工业模型与智能体重塑制造体系∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙123.3 从封闭创新到价值共创：开启工业智能体生态共建时代∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙13 前 言 在全球制造业加速向智能化迈进的背景下，工业智能体正逐渐成为推动产业升级和重塑市场格局的关键力量。面对经济环境的不确定性、市场需求的多元化以及可持续发展的迫切要求，传统制造业正处在重要转型时期。如何通过智能化手段提升工业生产效率、降低经营成本，已成为业内普遍关注的议题。 近年来，伴随以大模型为代表的人工智能技术快速发展，智能体落地工业领域的价值逐渐凸显。工业智能体不仅能够实现感知、决策与执行的闭环，还能通过环境交互和持续学习，为复杂工业场景提供动态路径优化与实时调度。与传统自动化系统相比，工业智能体更具自主性与灵活性，为制造业实现从“自动化”向“自主化”的跨越提供转型路径。 展望未来，工业智能体将在制造业加速落地，贯穿工业价值链各个环节创造切实可见的价值。一方面，随着大语言模型以及工业垂类模型的发展，工业智能体将于横向拓展场景，于纵向深挖价值，实现多智能体跨场景、跨环节的动态协同；另一方面，从封闭创新走向价值共创的实践趋势将推动智能体平台化共建，使企业能够在开放、安全的生态中共享知识、数据、算法，共创智能体技术与应用，加速创新成果规模化落地。 总体而言，工业智能体不仅是技术创新的产物，更是产业升级的选择。工业智能体将重塑企业的生产经营方式，推动制造业迈向自主化、生态化和可持续的新阶段。通过本报告的调研洞察与趋势分析，为产业界提供启发与参考，助力企业把握制造业的数字化和智能化转型机遇，在激烈的全球竞争中赢得先机。 工业智能体概念定义第一章 在人工智能早期发展阶段，智能体的概念就已被提出。近年来，随着大模型技术的突破与快速发展，智能体在推理分析、决策优化等方面 获得更强有力的技术支撑，其自主性特征进一步增强，从而使智能体重新成为业界广泛关注的焦点。 1.1 工业智能体定义 智能体与以往所提到的聊天机器人和副驾驶有所不同，聊天机器人（Chatbot）指通过文本或语音交互模拟与用户的类人对话。副驾驶（Copilot）是基于大模型的解决方案，可以辅助人类执行工作，比如提供流程支持或应用开发，并能以自然语言与用户交互。目前行业应用中，副驾驶可以视作智能体在特定领域的一种具体表现形态。智能体（Agent）则指能够感知环境、自主推理、做出决策并执行动作以实现目标任务的系统，其通过传感器感知外部环境与内部状态，并依据逻辑判断与目标分析，借助执行器对环境产生影响。总体来看，从聊天机器人（Chatbot）到副驾驶（Copilot）再到智能体（Agent）的演进过程，自主性逐步提升，人为干预逐渐减少，智能化程度持续加深。 工业智能体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。在认知结果和目标约束的指导下，不需要过多人工干预，工业智能体即可进行自主或半自主的决策优化，并通过工业系统、模型等工具将决策付诸执行，直接影响物理过程或业务流程。与此同时，工业智能体可以与其他智能体、信息系统或人类操作员进行高效的信息交换与协同，共同完成系统级目标，并通过对环境反馈与历史经验的吸收实现持续学习与自我进化，从而动态适应复杂多变的工业场景。 当前，各类智能体在多领域实现落地。在通用场景，OpenAI 的 ChatGPT∙Agent 帮助人们完成各类任务，包括自动浏览用户日历、生成可编辑PPT、运行代码等；在办公场景，微软发布的两款智能体研究助手和分析助手，能够深度分析工作数据，包括邮件、会议记录、文件及聊天内容等，并整合网络信息，实时提供专业见解；在工业场景，西门子生成式工业人工智能助手 Industrial∙Copilot 覆盖工业设计、工程与运维等生产制造全流程，推动制造业的智能化转型升级。 智能体的基本构成包括规划、记忆、工具和执行四个部分。规划方面，智能体能够将复杂任务分解为多个可操作的子目标，形成清晰的执行顺序与逻辑步骤，确保问题解决路径合理；记忆方面，智能体不仅能够存储当前任务的临时信息，还具备长期存储和管理外部知识的能力，为后续的决策与执行提供参考；工具方面，智能体可以灵活调用多种外部和内置工具，借助计算、检索或辅助分析完成任务；执行方面，智能体能够将决策结果转化为具体指令和行动，按照既定步骤实现预设目标。 近年来，以大模型为代表的人工智能技术突飞猛进，为智能体的发展提供了强大的智力支撑，其在工业领域中的应用价值日益凸显。为适应工业场景的多样性与复杂性，满足其对安全性、协同性等方面的严苛要求，智能体被进一步专门化，形成工业智能体的概念。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。 1.2 工业智能体特征 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保持高效运行。 工业智能体具有自主决策、持续适应和人机协同三大典型特征。 自主决策。工业智能体具备在既定目标和原则下独立运行的能力，能够自主感知环境、分析信息并做出合理决策。其自主决策的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。 人机协同。工业智能体拥有更自然、更高效、更普适的交互方式——无需人工逐步点击和操作软件，只需下达命令即可直接得到结果。传统 AI 多为被动执行命令的工具，而智能体则变为主动协同乃至自主执行的伙伴，提高人类处理工业任务的能力与效率，创造智能共生的新关系。 持续适应。工业智能体能够根据所处环境中的实际运行数据以及历史积累的工业领域知识，不断 1.3 工业智能体类型 基于国内外工业智能体的发展现状，从功能类型、服务范围、部署方式三个维度，分别对工业智能体的类型进行划分。 景内的各种变化和需求做出快速响应。 2. 环节级智能体：负责工业价值链中特定环节优化和管理的智能体，具有较强的协同和适应能力，能够为环节中跨场景的运行提供智能决策与执行支持，以提高环节运行的效率、质量和可靠性。 （一）按功能类型划分 工业智能体按照功能类型划分为执行型智能体、决策型智能体和协作型智能体。 3. 产业链级智能体：从全局角度出发，对产业链进行全面协同优化和资源整合的智能体，通过收集和分析产业链上各个环节数据信息，实现产业链的智能化协同运作，提高产业链的整体效率和竞争力。 1. 执行型智能体：主要负责业务场景中具体任务的执行，直接对环境进行操作和改变。执行型智能体具有较强的感知能力，能实时获取环境信息，准确把握自身所处的状态和任务要求，同时具备高效的执行能力，可快速、准确地将决策转化为实际行动。 （三）按照部署方式划分 工业智能体按照部署方式划分为云端智能体、本地智能体和边缘智能体。 2. 决策型智能体：以制定计划和做出决策为核心功能，能够有效辅助管理。决策型智能体拥有强大的数据分析能力，基于先进的决策算法和模型，对来自不同渠道的数据进行整合、挖掘和分析，提取有价值的信息，根据数据分析结果制定最佳决策方案。 1. 云端智能体：部署在云端服务器上，通过网络与工业现场的设备和系统进行通信的智能体。云端智能体具有强大的计算和存储能力，能够处理大量数据，并利用云端的丰富资源进行复杂的数据分析和人工智能算法训练，可实现多工厂、多设备之间的数据共享和协同管理。 3. 协作型智能体：通过通信机制与其他智能体或人类进行信息交互和协调，实现资源共享、任务分配和协同工作。协作型智能体可以根据整体任务目标，高效协同并调用软件系统、应用工具或其他智能体，并在过程中实时调整协同策略，整体提升人机交互和机器自主运行的效率与效果。 2. 本地智能体：部署在工业现场的本地设备或服务器上，直接与本地的工业设备、传感器等进行交互的智能体。本地智能体能够快速响应本地的实时数据和事件，对本地的生产过程进行实时监控和控制，具有较低的延迟和较高的可靠性。 （二）按服务范围划分工业智能体按照服务范围划分为场景级智能体、 3. 边缘智能体：部署在工业现场边缘设备上，能够在靠近数据源的地方进行数据处理和分析的智能体。边缘智能体实现部分实时决策和控制，减少对云端的依赖，降低网络延迟。此外，也可以将部分数据上传到云端进一步分析和处理，实现本地与云端的协同工作。 环节级智能体和产业链级智能体。 1. 场景级智能体：针对工业环境中的特定业务场景进行优化和决策的智能体，具有很强的场景针对性，能够深入了解特定场景的细节特点，对场 第二章工业智能体应用调研 至顶智库对于中国制造业 200 余家企业的相关部门负责人开展广泛调研，并对工业智能体调研结果进行深入分析。从落地场景来看，生产制造、研发设计和运