赛迪原材料行业工业智能体研究报告2026

指导单位原材料工业数字化转型专家委员会 参编单位中国电子信息产业发展研究院中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）国家流程制造智能调控技术创新中心羚羊工业互联网股份有限公司上海宝信软件股份有限公司河钢数字技术股份有限公司卡奥斯物联科技股份有限公司浪潮云洲工业互联网有限公司中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司金川集团股份有限公司凯盛数智信息技术科技（上海）有限公司天瑞信科（河南）数字科技有限公司中国恩菲工程技术有限公司中冶京诚工程技术有限公司中化数智科技有限公司上海流程智造科技创新研究院阳新弘盛铜业有限公司 前言 近年来，人工智能技术进入爆发式增长期，正加速向实体经济渗透，成为驱动工业变革与高质量发展的关键引擎。原材料行业作为国民经济的基石，面临着资源约束趋紧、能耗碳排压力大、生产流程复杂等多重挑战，亟需借助人工智能技术实现从传统要素驱动向创新驱动的根本转变。工业智能体作为人工智能与工业深度融合的产物，融合大模型、专用模型、机理模型、工业数据、知识图谱、工业软件和自动化系统，具备多维感知、深度认知、智能决策、精准执行、动态协同、学习演进等核心能力，为原材料行业提质增效、安全降碳提供了全新路径。 本报告围绕原材料行业工业智能体，从背景、理论、应用、趋势、挑战、策略6个篇章展开系统研究。背景篇分析了原材料行业高质量发展的新阶段特征，阐述了人工智能赋能原材料行业的主要路径，明确了工业智能体作为支撑“AI+原材料”融合发展重要载体的定位。理论篇厘清了工业智能体的概念定义、发展历程、特征分类与技术体系。应用篇梳理了行业应用基础，提炼钢铁、石化化工、有色金属、建材等重点行业典型应用场景，为行业应用提供参考借鉴。趋势篇从技术架构、交互执行、场景落地、行业应用、生态协作、安全治理6个维度刻画了未来演进趋势。挑战篇分析数据要素底座不牢、技术与应用需求脱节、商业价值转换不畅、安 全防护体系滞后、全链生态构建迟缓等现实难题。策略篇从政府侧、供给侧、应用侧、生态侧分别提出针对性举措，为系统推进工业智能体在原材料行业落地应用提供行动参考。 我们希望借此报告，为各方提供系统性、前瞻性的研判支撑，加速工业智能体在原材料行业的规模化落地与价值释放。借此机会，在此特别感谢钱锋、唐立新、高金吉等院士，以及臧冀原、陈百红、鄢锋、赵贺松、杜瑞芳、孙践知等专家对报告起草过程中的建议和帮助。 由于工业智能体仍处在探索发展阶段，且编制时间有限，报告中可能存在不足之处，恳请各界人士不吝指正。 目录 一、背景篇.................................................................................................1 1.原材料行业将步入高质量发展新阶段.........................................12.人工智能赋能原材料行业高质量发展.........................................33.工业智能体是支撑“AI+原材料”融合发展重要载体...................5 二、理论篇.................................................................................................9 1.概念定义..........................................................................................92.发展历程........................................................................................133.特征分类........................................................................................164.技术体系........................................................................................19 五、挑战篇...............................................................................................621.数据要素底座不牢，对智能感知与推理支撑不足...................622.技术与应用需求脱节，场景落地存在瓶颈壁垒.......................633.商业价值转换不畅，产业应用缺乏可持续动力.......................654.安全防护体系滞后，多维运行安全风险突出...........................665.全链生态构建迟缓，产业发展配套支撑乏力...........................67六、策略篇...............................................................................................691.政府侧：强化顶层统筹引领，夯实产业发展制度底座...........692.供给侧：坚持技术产品攻坚，补齐场景落地核心短板...........703.应用侧：深化场景试点赋能，推动产业规模化落地应用.......724.生态侧：完善全链生态配套，构建协同共生产业格局...........75 一、背景篇 原材料行业一般指为国民经济各部门提供基础材料、动力、燃料等或对工业原材料进行再加工制造的行业，是制造业的上游支撑体系，是我国国民经济的重要基础产业和支柱产业，包括钢铁、石化化工、有色金属、建材等细分领域。“十五五”时期，原材料行业正处于高质量发展的关键时期。一方面，新一代信息技术的快速发展，为原材料行业高质量发展提供了新的动力。另一方面，市场大幅波动、地缘政治紧张、贸易摩擦加剧等事件频发，我国原材料行业发展面临新的挑战。 1.原材料行业将步入高质量发展新阶段 1.1原材料行业是国民经济重要基石 我国原材料产业规模庞大，是国民经济支柱产业。我国是全球最大的原材料生产国和消费国，钢铁、石化化工、有色金属、建材等主要产品产量连续多年稳居世界第一。2025年，全国粗钢产量9.61亿吨，生铁产量8.36亿吨，钢材产量14.46亿吨1。有色行业10种有色金属产量首次突破8000万吨，同比增长3.9%2。化学原料和化学制品制造业全年增加值同比增长7.8%，连续多年跑赢工业整体增速3。原材料行业庞大规模不仅为国家经济增长提供了坚实支撑，也形成了完整的产业链体系和集群效应。 原材料行业具有重要战略价值，支撑带动作用显著。原材料行业处于工业产业链的最上游，为制造业各领域提供基础材料与能源保障。钢材、水泥、电解铝、合成树脂等基础材料广泛应用于建筑、机械、汽车、电子、航空航天、新能源等国民经济核心部门。其稳定运行直接关系国家经济安全和产业链自主可控能力。 1.2原材料行业发展面临新需求新挑战 原材料行业产能过剩与同质竞争并存。经过多年高速扩张，我国原材料行业已进入高质量发展“深水区”。钢铁、石化化工、建材等细分行业均出现不同程度的结构性产能过剩，供需失衡导致企业陷入低价同质化竞争，企业间“内卷”越发严重。价格战不仅压缩了行业整体利润空间，也抑制了企业技术创新和转型升级的动力，不利于原材料行业享受技术红利，难以形成迭代发展的市场生态。根据《工业和信息化部关于印发钢铁行业产能置换实施办法的通知》（工信部原〔2026〕97号），全国炼铁、炼钢产能置换比例统一不低于1.5:1，即新建1吨产能，必须关停退出1.5吨旧产能。 高附加值产品自主创新与成果转化滞后。当前，原材料行业产品结构不合理矛盾突出，通用型中低端产品产能过剩，而高端特种钢、特种合金、高端化学品等高性能、高附加值的产品自主创新不足，长期依赖进口，存在“卡脖子”风险。同时，我国原材料行业整体面临创新成果的转化鸿沟，新材料从实验室研发到工程应用的转化周期长、成功率低，成果 转化率和规模化生产水平低于发达国家，制约了原材料产业链向高端跃升。 绿色降碳与安全环保压力持续攀升。原材料行业是能源消耗和碳排放重点领域。据统计，“十四五”前3年，我国钢铁、电解铝、水泥、炼油、乙烯、合成氨等行业能效标杆水平以上产能占比平均提高6个百分点4。一方面，资源环境约束日益收紧，矿产、能源、水资源等要素成本持续攀升，环保标准不断提高。另一方面，国家“双碳”战略目标倒逼企业必须加快能源结构优化和工艺低碳化改造。同时，国际碳边境调节机制（CarbonBorderAdjustmentMechanism，CBAM）的实施，使出口型企业面临额外的碳关税成本。绿色低碳转型已成为原材料行业的“必答题”，亟需通过技术创新和管理优化实现节能降碳与经济效益的双赢。 2.人工智能赋能原材料行业高质量发展 2.1“人工智能+制造”上升为国家战略 党中央、国务院高度重视人工智能与制造业深度融合，近年来顶层设计密集出台，战略引领持续强化。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），将“人工智能+”行动从产业倡议上升为国家战略部署。《意见》提出，到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70%；到2030年，人工智能全面赋能高质量 发展。 具体到原材料行业，国家已围绕行业数智化转型开展了一系列部署。2024年1月，工业和信息化部等九部门联合印发《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》（工信部联原〔2023〕270号），推动数字技术在重点环节的深度应用，为工业智能体在行业中的规模化部署奠定坚实基础。2026年1月，工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（工信部联科〔2025〕279号），围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作7大重点任务，细化21项具体措施，促进人工智能技术与制造业应用“双向赋能”。文件中，原材料行业被列为加快赋能重点行业之一，钢铁、石化化工、有色金属、建材等行业有望率先推行，加快标杆解决方案和经验推广应用，成为“人工智能+制造”落地的“练兵场”。 2.2工业大模型从概念验证走向规模化落地 截至2025年底，我国开源模型下载量全球居首，规上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%5。与传统数字化改造不同，人工智能技术正从底层逻辑重构制造业的生产运营体系，在原材料等不同行业展现出显著的经济效益。通过融合工艺机理与海量工业数据，大模型能够实现高炉炉况研判、水泥窑智能烧成、化工反应优化、电解铝槽况控制等核心环节的精准决策，推动原材料行业的生产与经营管理从粗放转 向实时优化。 2.3“模数共振”加快“AI+原材料”双向赋能 一方面，原材料行业对自动化生产和精细化管理的要求相对较高，在几十年的自动化、信息化建设历程中，积累了海量工艺参数、设备运行、质量检测、能源消耗等数据，这为人工智能模型训练提供了丰富的工业语料。大模型与智能体可从海量数据中提炼可复用的工艺知识、设备规律与优化策略，生成种类丰富的工艺技能（Skills）仓库，挖掘沉睡数据价值，提升人工智能对工业知识的理解能力。另一方面，原材料工艺流程复杂、落地场景丰富、推广价值巨大，可使用“小切口、大作用”的打法，聚焦企业具体痛点开发专用智能体，在关键场景的落地应用积累新的数据、优化新的模型、迭代新的智能体，有效助力企业提质降本增效，形成“数据—模型—场景应用”良性互促的飞轮效应，推动“AI+原材料”双向赋能。