自動化技術(shù)讓工業(yè)生產(chǎn)得以按照預(yù)設(shè)流程精準(zhǔn)運行，但人工智能的浪潮，正推動制造業(yè)從“自動化”邁向“自主化”的下一階段——系統(tǒng)不僅能執(zhí)行命令，更能自主決策、動態(tài)適應(yīng)，在復(fù)雜多變的工業(yè)環(huán)境下尋找最優(yōu)解。

想象一下，在這樣的工廠中，系統(tǒng)會預(yù)測訂單變化來靈活排產(chǎn)，提前感知設(shè)備潛在故障并觸發(fā)維保方案，動態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)以確保產(chǎn)品質(zhì)量，根據(jù)生產(chǎn)節(jié)奏優(yōu)化廠內(nèi)物流路線……這一切都不需要人工逐條輸入，而是由“工業(yè)智能體”在理解全局目標(biāo)和約束的基礎(chǔ)上自主決策、執(zhí)行。

我們離這樣的場景還有多遠(yuǎn)？企業(yè)在部署工業(yè)智能體方面都有哪些探索和挑戰(zhàn)？這一技術(shù)究竟是現(xiàn)有自動化系統(tǒng)的錦上添花，還是足以顛覆生產(chǎn)范式的革命性力量？為了探尋答案，我們深入制造業(yè)一線，結(jié)合西門子與至頂科技在工博會期間聯(lián)合發(fā)布的《2025工業(yè)智能體應(yīng)用現(xiàn)狀與趨勢展望報告》，以及對國內(nèi)多家制造企業(yè)與行業(yè)專家的深度訪談，試圖揭示工業(yè)智能體在真實世界中的應(yīng)用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)與未來。

智能與自主：什么是“工業(yè)智能體”？

通用人工智能的演進(jìn)遵循著從聊天機(jī)器人（Chatbot）到“副駕駛”（Copilot），再到智能體（Agent）的路徑。聊天機(jī)器人被動地回答問題，智能“副駕駛”能輔助人類完成特定任務(wù)，已具備一定的自主能力，而智能體的核心特征就在于高度“自主性”——它不只是“聽指令”，更能“做決策、真干活”，可以自主感知、規(guī)劃，并調(diào)用工具來完成目標(biāo)。

長久以來，工業(yè)控制的邏輯建立在精確的預(yù)設(shè)程序之上。這種基于規(guī)則驅(qū)動的自動化系統(tǒng)，雖然高效穩(wěn)定，但其本質(zhì)是“聽話”的工具，一旦產(chǎn)品或環(huán)境發(fā)生變化，就需要人工重新編程和調(diào)整。

“‘智能體’的概念一直都有，比如說變壓器開關(guān)就可以說是早期的智能體，它能夠感知電壓過載并進(jìn)行熔斷的決策，只不過這個決策非常簡單?！睆?fù)旦大學(xué)計算與智能創(chuàng)新學(xué)院教授、上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點實驗室主任肖仰華解釋道，“我們重提智能體，主要是因為它在大模型加持下，自主性有著以前達(dá)不到的水平?！?/p>

“傳統(tǒng)的工業(yè)AI應(yīng)用更多停留在‘感知+識別’層面，本質(zhì)上是對人類經(jīng)驗的數(shù)字化復(fù)制和自動化執(zhí)行。工業(yè)智能體則實現(xiàn)了從‘感知智能’到‘認(rèn)知智能’再到‘決策智能’的跨越，具備了在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中進(jìn)行自主判斷、動態(tài)調(diào)整和持續(xù)優(yōu)化的能力?！鄙虾Ｊ腥斯ぶ悄苄袠I(yè)協(xié)會秘書長鐘俊浩說。

這些能力讓工業(yè)智能體在車間和產(chǎn)線上“大顯身手”。機(jī)械工業(yè)第六設(shè)計研究院有限公司總工藝師、智能制造研究院院長劉波認(rèn)為，工業(yè)智能體“代表了一系列廣義的AI技術(shù)應(yīng)用，但其核心是要能實現(xiàn)環(huán)境感知、數(shù)據(jù)分析、決策優(yōu)化，并最終驅(qū)動末端設(shè)備執(zhí)行，本質(zhì)上追求的是更高程度的自主化?！?/p>

“好的智能體具備四個條件：‘有知識’、‘善理解’、‘會思考’以及‘強執(zhí)行’?！毙ぱ鋈A說。

在許多一線從業(yè)者看來，工業(yè)智能體的應(yīng)用是一場漸進(jìn)式的革命。一家頭部食品飲料企業(yè)的AI負(fù)責(zé)人認(rèn)為，智能體的核心是“輔助和優(yōu)化決策”，其公司早已基于機(jī)器學(xué)習(xí)、視覺識別等AI技術(shù)和垂類模型，在供應(yīng)鏈預(yù)測、質(zhì)量檢測等場景中實現(xiàn)了初步的智能決策。而能夠理解自然語言、進(jìn)行推理的大語言模型，更像是為這些早已存在的“大腦”提供了一個更自然的交互界面。

另一家頭部新能源汽車企業(yè)的AI負(fù)責(zé)人則更強調(diào)智能體作為一個完整系統(tǒng)的角色。他將其定義為“連接整個大模型跟整個應(yīng)用場景的一個（載體）”，并強調(diào)其必須具備雙向閉環(huán)能力?！八麄儽仨氁颜麄€大模型的能力賦予整個技術(shù)場景來解決問題，”他說，“同時要從整個產(chǎn)品里面把相關(guān)的反饋在整個大模型里面，再形成一個雙向的閉環(huán)。”

要理解工業(yè)智能體如何工作，西門子攜手中國十五冶打造的有色金屬冶煉案例提供了具象的視角。在煉銅行業(yè)，冰銅是純銅誕生前的“半成品”，冰銅品位指冰銅中銅的含量，過高或過低都會影響成品質(zhì)量和爐體壽命。傳統(tǒng)模式下，冰銅品位調(diào)控比較粗放，高度依靠“老師傅”把關(guān)。西門子與中國十五冶合作，整合多工藝段設(shè)備數(shù)據(jù)，以及行業(yè)文獻(xiàn)、工藝規(guī)范和“老師傅”口口相傳的經(jīng)驗，打造了煉銅行業(yè)首個下沉到邊緣的智能體。它不需要反復(fù)通過聊天指令推進(jìn)任務(wù)，自己就能獨立完成從趨勢預(yù)測、參數(shù)尋優(yōu)到深度推理的全過程。

該案例是典型的智能體在生產(chǎn)制造過程中的應(yīng)用。其實，不僅是生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，西門子Industrial Copilot融合生成式工業(yè)人工智能助手與智能化系統(tǒng)，覆蓋研發(fā)、工程與運維等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，能夠全方位賦能工業(yè)價值創(chuàng)造。

在研發(fā)環(huán)節(jié)，集成智能體的工業(yè)軟件基于簡單的工程師指令即可告知操作方法，甚至直接生成相關(guān)模型；在工程環(huán)節(jié)，人工智能助手與TIA博途無縫集成，把工程師的自然語言需求直接轉(zhuǎn)化為工程成果，快速生成PLC程序與HMI界面；在價值點分布更廣的運維環(huán)節(jié)，人工智能助手與多智能體協(xié)同，通過簡單交互即可靈活調(diào)用工業(yè)軟件、模型等工具，提供診斷支持與優(yōu)化建議。

總體來看，工業(yè)智能體是推動工業(yè)自動化向自主化演進(jìn)的關(guān)鍵力量。它既包含了各類AI技術(shù)在工業(yè)場景的深化應(yīng)用，也指向一個終極目標(biāo)——構(gòu)建能夠像人一樣思考、決策和行動的自主工業(yè)系統(tǒng)。

觀望與探索：工業(yè)智能體的落地情況

·一半觀望，一半探索

在國家“制造強國”與“人工智能+”戰(zhàn)略的推動下，制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型已是大勢所趨。今年8月，國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確“推進(jìn)工業(yè)全要素智能化發(fā)展”的目標(biāo)。“這標(biāo)志著國家層面將工業(yè)智能體發(fā)展提升到戰(zhàn)略高度?！辩娍『普f。

然而，作為一項新興技術(shù)，工業(yè)智能體行業(yè)仍處于早期發(fā)展階段，大部分企業(yè)仍在“岸上”謹(jǐn)慎評估。由西門子與至頂科技聯(lián)合發(fā)布的《2025工業(yè)智能體應(yīng)用現(xiàn)狀與趨勢展望報告》（以下簡稱《報告》），調(diào)研對象覆蓋約10個重點行業(yè)的200余家中國制造企業(yè)，結(jié)果顯示，43%的受訪制造企業(yè)尚未部署工業(yè)智能體，仍處在觀望階段；24%的企業(yè)僅在少量場景中初步應(yīng)用；而實現(xiàn)多場景部署的，僅有8%。

化工與材料領(lǐng)域積極嘗試工業(yè)智能體應(yīng)用

一些先行者已經(jīng)蹚出了務(wù)實的路徑。一家頭部重工制造企業(yè)的AI負(fù)責(zé)人透露，他們早在2021至2022年便開始部署相關(guān)系統(tǒng)，在新建的“燈塔工廠”中，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)從接收訂單、動態(tài)排產(chǎn)到生產(chǎn)執(zhí)行的全流程打通，基本無需人為介入。

更多的企業(yè)則選擇了更適合現(xiàn)有工廠與產(chǎn)線的“點狀突破”策略。前述新能源汽車企業(yè)將智能體應(yīng)用聚焦在兩個關(guān)鍵場景：一是將復(fù)雜的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和工藝規(guī)范知識化，形成智能體，用于生產(chǎn)過程中的質(zhì)量檢測；二是在設(shè)備運維方面，通過智能體實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)和故障排查指引。而受訪食品飲料企業(yè)部署的智能體則在供應(yīng)鏈需求預(yù)測和營銷端的視覺識別等場景取得了顯著成效。

·全流程的自主化

從自動化到自主化的趨勢，正在制造全流程中逐步滲透。報告數(shù)據(jù)顯示，生產(chǎn)制造（44%）、研發(fā)設(shè)計（32%）和運行維護(hù)（25%）是企業(yè)部署工業(yè)智能體的三大核心場景。

生產(chǎn)制造為主要應(yīng)用環(huán)節(jié)，化工、汽車、冶金企業(yè)積極嘗試

在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，智能體正成為提升效率與質(zhì)量的關(guān)鍵。上述重工企業(yè)通過智能體實現(xiàn)了生產(chǎn)資源的動態(tài)排產(chǎn)與調(diào)度；新能源汽車企業(yè)利用智能體對焊接過程中的電流、電壓等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實時優(yōu)化參數(shù)，確保焊接質(zhì)量；食品飲料企業(yè)則通過視覺智能體自動完成質(zhì)檢，替代了大量重復(fù)性的人工勞動。

在運行維護(hù)環(huán)節(jié)，智能體扮演著“數(shù)字專家”的角色。這家新能源汽車企業(yè)與科技廠商合作，開發(fā)了設(shè)備運維智能體，具備預(yù)測性維護(hù)的功能。當(dāng)監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)問題時，它會自動提示并分析故障來源。另外，該智能體還整合了工業(yè)領(lǐng)域的專家知識庫，員工只需用自然語言描述故障，智能體便能分析原因并提供詳細(xì)的解決方案和操作指引。

而在研發(fā)設(shè)計環(huán)節(jié)，不同行業(yè)的應(yīng)用情況則呈現(xiàn)差異。汽車企業(yè)的負(fù)責(zé)人認(rèn)為，由于已有成熟的虛擬仿真軟件和代碼生成工具，研發(fā)環(huán)節(jié)的智能化落地難度相對較小。但食品飲料企業(yè)因其行業(yè)特殊性（核心研發(fā)在于配方），AI的應(yīng)用則相對有限，更多是輔助市場部門進(jìn)行消費者口味偏好的數(shù)據(jù)分析。

劉波指出，在一些特定領(lǐng)域，智能化應(yīng)用已相對成熟，例如構(gòu)建數(shù)字孿生工廠進(jìn)行仿真優(yōu)化、產(chǎn)線的柔性換產(chǎn)、核心工藝過程的優(yōu)化以及設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)等。這些場景的成功落地為更廣泛的應(yīng)用提供了信心和范本。

·降本增效的核心價值

除了政策利好之外，企業(yè)為何要擁抱智能體？《報告》提到，提升效率（77%）和降低成本（62%）是企業(yè)最看重的兩大價值。

企業(yè)普遍認(rèn)同智能體可提升效率，小微企業(yè)看重降低成本和優(yōu)化管理

“我們通過AI優(yōu)化鋼材的排版和使用，僅僅降低1%的用量，一年就能節(jié)約成本超一億元。”受訪的重工制造企業(yè)的負(fù)責(zé)人分享了工業(yè)智能體的部署所帶來的切實效益。而上述食品飲料企業(yè)則表示，過去銷售人員需要手動巡查、拍照、錄入商超中的產(chǎn)品“堆頭”（促銷陳列），現(xiàn)在，通過視覺智能體，拍照即可自動識別和統(tǒng)計，極大地解放了人力，提升了數(shù)據(jù)反饋的及時性和準(zhǔn)確性。

成本、人才、技術(shù)與安全：智能體落地的挑戰(zhàn)

·成本與收益之問

盡管前景誘人，但將聰明的AI“請”進(jìn)工廠，并讓它可靠地“干活”，卻面臨著重重挑戰(zhàn)。其中，成本是企業(yè)考慮最多的問題。《報告》顯示，63%的企業(yè)將“部署成本高”列為首要挑戰(zhàn)。這筆賬遠(yuǎn)不止一筆采購費那么簡單，還涉及與現(xiàn)有系統(tǒng)集成等隱性成本，改造投入甚至可能超過智能體開發(fā)和購買本身。

“不同廠商、不同時期的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議都不一樣，”上述重工制造企業(yè)的負(fù)責(zé)人坦言，“我們工業(yè)智能體要串聯(lián)起來，就需要全域的數(shù)據(jù)聯(lián)通，這是非常難的一件事?！?/p>

除了前期投入之外，部署智能體的收益周期也相對較長?！叭绻遣捎迷贫溯p量級部署，投資回報可能就是一年到兩年。企業(yè)級的本地部署，投資回收期會長一些，一般要五到六年?！眲⒉ㄕf。

這些因素讓不少決策者望而卻步。前述食品飲料企業(yè)的負(fù)責(zé)人也坦言：“沒見到結(jié)果之前，無論是人員投入還是資源投入都會有所顧忌?！?/p>

盡管如此，專家們普遍認(rèn)為企業(yè)仍應(yīng)積極擁抱科技創(chuàng)新帶來的產(chǎn)業(yè)變革。肖仰華強調(diào)，智能體帶來的影響遠(yuǎn)超技術(shù)應(yīng)用本身，它關(guān)乎生產(chǎn)關(guān)系的重構(gòu)。即使面臨ROI（投資回報率）不確定性，企業(yè)也應(yīng)當(dāng)從戰(zhàn)略高度去思考和布局。

·“懂算法的不懂生產(chǎn)”：人才的結(jié)構(gòu)性短缺

企業(yè)成本壓力普遍較大，人才短缺也備受關(guān)注

報告中，“缺乏專業(yè)人才”（46%）是第二大挑戰(zhàn)。這個問題在訪談中得到了所有企業(yè)負(fù)責(zé)人的共鳴——市場極度缺乏既懂技術(shù)又懂現(xiàn)場的“跨界人才”?！白畲蟮奶魬?zhàn)在于，算法的人員他不懂生產(chǎn)，生產(chǎn)的人員不懂算法，這兩者之間怎么打通？”上述重工制造企業(yè)的負(fù)責(zé)人直言。

“我們今天處在一個技術(shù)供給遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出我們技術(shù)消費的時代。解決問題的技術(shù)可能早就有了，最大的瓶頸是人，缺乏能夠結(jié)合當(dāng)下技術(shù)成熟度，分級分類地去選用相應(yīng)技術(shù)來解決問題的人才?！毙ぱ鋈A表示。

鐘俊浩一針見血地指出了當(dāng)前復(fù)合型人才培養(yǎng)面臨的“三重脫節(jié)”困境：高校培養(yǎng)與企業(yè)需求脫節(jié)、產(chǎn)學(xué)研合作深度不夠、行業(yè)認(rèn)證體系不完善。劉波認(rèn)為，人才培養(yǎng)的方向應(yīng)該是讓懂制造的人才具備數(shù)字化素養(yǎng)，“核心是制造，制造是本質(zhì)，智能化是賦能手段。首先應(yīng)該具備制造的知識，在此基礎(chǔ)上去培養(yǎng)數(shù)字化素養(yǎng)?！倍@個過程需要時間以及社會各方面的配合。

·面對復(fù)雜工業(yè)場景，智能體技術(shù)準(zhǔn)備好了嗎？

除了成本與人才，40%的企業(yè)也認(rèn)為工業(yè)智能體的“技術(shù)不成熟”。這種“不成熟”主要體現(xiàn)在模型的“水土不服”和結(jié)果的“不可靠”。

“工業(yè)是含金量最高的‘戰(zhàn)場’，卻也是‘最難啃的骨頭’。AI落地工業(yè)需要融合大模型、行業(yè)知識、高質(zhì)量數(shù)據(jù)與應(yīng)用場景，其中，行業(yè)know-how是工業(yè)企業(yè)制勝AI時代的底層核心能力?！蔽鏖T子全球執(zhí)行副總裁、大中華區(qū)總裁兼首席執(zhí)行官肖松博士在《報告》發(fā)布現(xiàn)場提到。

盡管AI技術(shù)本身在不斷進(jìn)步，但通用語言大模型難以直接應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)。上述新能源汽車企業(yè)的負(fù)責(zé)人解釋道，大語言模型主要基于互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，而工業(yè)數(shù)據(jù)是“雜亂”且多模態(tài)的（包含時間序列、圖紙參數(shù)、工藝配方、三維建模等），“這樣的數(shù)據(jù)特征決定了它在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用邊界”。工業(yè)垂類模型因此成為必需品，但這需要深厚的行業(yè)知識積累和數(shù)據(jù)沉淀。

“現(xiàn)在通用人工智能就好比發(fā)電廠發(fā)出很強的電，但是不是大家就能用呢？最終還得有好的電器設(shè)備?！毙ぱ鋈A也認(rèn)為，通用AI抬高了智能的天花板，但真正落地需專業(yè)化路徑，如知識圖譜等彌補知識不足。

同時，AI的概率性輸出與工業(yè)生產(chǎn)要求的高度確定性之間存在天然矛盾。上述重工企業(yè)負(fù)責(zé)人表示，AI無法達(dá)到“百分之百的準(zhǔn)確率”，在安全生產(chǎn)等“零容忍”場景中應(yīng)用受限。智能體目前更多是“輔助決策”，而非“替代決策”，最終判斷仍需人的介入進(jìn)行方向把控和價值判斷，形成人機(jī)互補協(xié)同（human-in-the-loop），

·數(shù)據(jù)安全的隱憂

訓(xùn)練AI模型、建造智能平臺都需要數(shù)據(jù)，企業(yè)可以自己部署，也可以向外部廠商購買智能化定制服務(wù)。即使在SaaS（軟件服務(wù)）模式提供更低成本和更快部署的情況下，仍有50%的企業(yè)傾向于本地私有化部署，這背后主要是對工業(yè)數(shù)據(jù)安全的考量。

本地部署不僅意味著物理隔離，更能滿足低延遲的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。某重工業(yè)和汽車制造企業(yè)都明確，核心生產(chǎn)數(shù)據(jù)絕不出廠，外部供應(yīng)商需要“來現(xiàn)場使用我們的數(shù)據(jù)”進(jìn)行開發(fā)，這是典型的“數(shù)據(jù)不出域”策略，但也同時透露這種以自研為主的創(chuàng)新路徑面臨成本和效率的雙重挑戰(zhàn)。有企業(yè)負(fù)責(zé)人也表示，在業(yè)務(wù)敏感度低、實時性要求不高、數(shù)據(jù)分布廣泛以及算力要求高的場景，如設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、營銷與售后客服、設(shè)計研發(fā)等，云端部署則更具性價比。

這些數(shù)據(jù)表明，企業(yè)正在根據(jù)業(yè)務(wù)的敏感度和實時性要求，靈活采用混合部署策略。對于中小企業(yè)來說，成本、AI技術(shù)本地化能力和柔性生產(chǎn)的能力可能是部署工業(yè)智能體最主要的障礙，而專業(yè)的服務(wù)提供商能夠提供相應(yīng)的解決方案。劉波指出，SaaS模式以其低成本、高效率的優(yōu)勢，為中小企業(yè)嘗試工業(yè)智能體提供了可行的路徑：“采用這種云端輕量級部署，算力資源、大模型采用云服務(wù)，在工廠側(cè)布一些端側(cè)設(shè)備，這樣投資較小，回報較快。”

更自主，更系統(tǒng)，更開放：工業(yè)智能體的趨勢未來

未來的工廠將是什么樣？劉波描繪了一幅藍(lán)圖：“它會實現(xiàn)全工廠的動態(tài)感知和實時決策，具備柔性生產(chǎn)和自主組織的能力。”在這種模式下，人的角色將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，“人會從自己解決生產(chǎn)問題，變成向機(jī)器提出正確的問題，這可能是比較重要的一個轉(zhuǎn)變?！?/p>

伴隨著制造自主化水平的提升，工業(yè)智能體也將不再是解決單一問題的孤立工具，這一點已經(jīng)在很多落地應(yīng)用中初現(xiàn)端倪。未來的工廠將由多個智能體協(xié)同工作，形成一個龐大的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，實現(xiàn)全鏈路的動態(tài)調(diào)優(yōu)?！按笮椭圃鞓I(yè)無疑會從單點智能體走向系統(tǒng)智能體?！鄙鲜鲋毓ぶ圃炱髽I(yè)負(fù)責(zé)人判斷。

同時，多智能體系統(tǒng)也能調(diào)用不同模型和工具的能力，比如通用大模型負(fù)責(zé)交互和通用知識，而處理具體工業(yè)任務(wù)（如工藝參數(shù)優(yōu)化、異常檢測）則交給更懂行的工業(yè)垂類模型。

肖仰華認(rèn)為，工業(yè)智能體所帶來的變革核心在于對生產(chǎn)力要素的重構(gòu)?！熬哂懈叨茸灾鳑Q策水平的智能體，本質(zhì)上就是新型的勞動力?！边@將促使企業(yè)從組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程到經(jīng)營管理都進(jìn)行一場“智能原生”的深刻變革，而不僅僅是簡單的“AI+”。

企業(yè)單打獨斗的時代已經(jīng)過去?！秷蟾妗凤@示，68%的企業(yè)愿意與外部科技廠商合作共創(chuàng)。這種合作并非簡單的采購關(guān)系，而是數(shù)據(jù)、技術(shù)和場景知識的深度融合，包括工業(yè)模型的共創(chuàng)。實踐中已經(jīng)涌現(xiàn)出多種模式：食品飲料企業(yè)與大學(xué)的產(chǎn)學(xué)研合作，新能源車企與科技巨頭的技術(shù)合作，以及重工企業(yè)與各類專業(yè)供應(yīng)商的場景合作。

鐘俊浩認(rèn)為，一個完善的工業(yè)智能體生態(tài)，應(yīng)包含技術(shù)底座提供方、行業(yè)解決方案商、數(shù)據(jù)服務(wù)商和系統(tǒng)集成商、標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)證機(jī)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)投資機(jī)構(gòu)等關(guān)鍵角色，形成“技術(shù)-產(chǎn)業(yè)-應(yīng)用-服務(wù)”的完整閉環(huán)。

一場工業(yè)的智能革命，或許已經(jīng)悄然打響。工業(yè)智能體正從一個前沿概念，具體化為生產(chǎn)線上的質(zhì)檢員、供應(yīng)鏈里的預(yù)測師、設(shè)備旁的維護(hù)專家。從自動化到自主化的躍遷之路，漫長而充滿挑戰(zhàn)，但它所指向的，是一個更高效、更柔性、更智能的制造業(yè)未來。對于國家而言，面對全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)和國內(nèi)市場轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)，工業(yè)智能體通過賦能生產(chǎn)線的自主決策與優(yōu)化，有望將制造業(yè)的競爭優(yōu)勢從“人口紅利”轉(zhuǎn)向“技術(shù)紅利”和“智能紅利”。

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