倘若关注近一年来的人工智能发展进程，“智能体”似乎已成为一个无法绕开的关键词。国务院日前印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），从国家层面对各行各业领域人工智能应用发展提出指导意见，明确时间表与路线图。在工业领域，人工智能（AI）的应用热度亦在不断升温，从科技展会到行业论坛，从企业发布到投资布局，工业智能体这一概念正受到制造企业的广泛关注，并逐渐在行业转型中发挥作用。然而热闹背后，一场有关工业智能体的认知偏差正在悄然发生。目前市场上一些主体却将基于大语言模型的聊天机器人，或具有一定自动化规则的流程助手，与真正意义上的工业智能体在同一范畴中进行推广应用。由于缺乏清晰的界定标准，这种概念上的泛化在一定程度上模糊了不同技术之间的区别，也给企业在技术选型和实际落地过程中带来了一定的阻碍。概念之外，工业界对人工智能技术落地工业场景的实际价值更为关注。智能体是否能够真正实现自主决策与可靠执行，在复杂的生产过程中带来降本提质的实际效果？这是关系到制造企业能否获得“真金白银”收益回报的关键。在这一背景下，进一步厘清工业智能体的概念特质、市场需求、应用价值与落地挑战，成为推动其发展应用的重要前提。近期西门子联合至顶科技发布的《2025工业智能体应用现状与趋势展望报告》（以下简称《报告》）为行业提供了重要参照。报告不仅系统阐释了工业智能体的核心特征与发展阶段，更通过广泛调研中国200多家制造企业，深度揭示当前工业智能体应用存在部署率低、认知偏差大、成本与人才挑战凸显等阶段性问题。点击查看《2025工业智能体应用现状与趋势展望报告》与此同时，《报告》指出尽管工业智能体的应用尚处于初期探索阶段，其仍被制造企业普遍视为推动制造业从“自动化”迈向“自主化”的核心动力之一，其发展路径正从单点突破走向系统赋能，从封闭开发走向开放生态。为进一步探讨工业智能体的价值潜力，本文结合市场现状与报告内容分别采访了中国信息通信研究院副院长魏亮与中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）数字经济首席研究员王宇霞，对当前我国工业智能体的发展态势进行深入剖析。「概念之辨」什么才是真正的工业智能体？在人工智能领域，“智能体”通常是指能够自主行动、感知环境、作出决策并与环境交互的智能应用或实体。当这一概念应用于工业场景时，便衍生出对可靠性、实用性等有严苛要求的“工业智能体”。实际上，工业智能体并非一个横空出世的新概念，而是工业自动化、数字化、人工智能技术多年演进的自然结果。与普通聊天机器人、传统自动化系统不同，工业智能体具有显著的自主性，具备环境感知、实时决策、任务执行与持续进化四大核心能力。这意味着，工业智能体不应仅限于响应指令或执行预设规则，而应能基于多源异构数据自主生成策略、动态调整行为并在真实环境中不断学习优化。基于此，《报告》指出，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。据此概念，目前市场中常被误称为“智能体”的，多数仍停留在对话交互和固定流程自动化层面。这类工具尽管提升了操作便利性，却缺乏对非线性、多变量耦合的工业环境的真正理解与应对能力。中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）数字经济首席研究员王宇霞明确指出，工业智能体是一种集感知、分析、决策与执行于一体的自主任务执行系统，可视为“数字员工”。其不仅能够理解任务内容和目的，还能调用软硬件工具完成任务，实现工业系统中感知-分析-决策-执行-反馈的全流程自主闭环运行，显著提升效率并持续自我优化。与传统自动化系统和数字化工具相比，工业智能体实现了从“预设编程、机械响应”向“自主决策、动态适应”的跨越，以及从“看得见、看得清”向“看得懂、做得好”的升级。它基于数据做出智能决策并驱动设备执行，达到“所见即可控，所控即最优”的效果。近年来，大语言模型飞速发展，其在工业领域的应用进一步拓展了智能体的能力。其实大模型本身并不能直接操作物理世界，其扮演的是“大脑”或“认知引擎”的角色，为智能体提供自然语言理解、逻辑推理和知识处理能力。而工业智能体则是一个完整的“行动者”，其集成了感知、规划、记忆、工具调用等一系列模块，构建了一个从数字世界到物理世界的完整闭环。“可以说，如果大模型是发动机，智能体就是一辆能够真正在工业场景中行驶的、功能完备的汽车。”王宇霞通过生动的比喻分析指出。「落地现状」概念热潮下的实践与突破工业智能体在概念层面虽引发广泛关注和资本重视，其在落地过程中仍面临一些现实挑战。《报告》调研数据显示，目前有8%的企业已实现智能体的多场景部署，43%的企业尚未进入实践阶段，其余多数企业正处于局部试点或概念验证过程中。这一分布反映出工业智能体处于从技术探索迈向场景落地的关键发展阶段。从应用场景分布来看，生产制造以44%的占比成为智能体应用最集中的环节，在复杂排产、实时质量控制和工艺优化等场景中，其应用效果已得到初步验证。研发设计（32%）与运行维护（25%）紧随其后，表明工业智能体正逐步渗透至工业价值链的更多环节。在影响企业部署的因素中，成本被认为是主要挑战之一。63%的企业指出“部署成本较高”。工业智能体通常需构建于高性能算力基础，并与MES、ERP、PLC等多类现有系统实现深度集成，其初期投入与集成复杂度成为部分企业考虑的重要因素。此外，46%的企业认为“缺乏既懂工业流程又熟悉AI算法的复合型人才”，这反映出当前产教融合方面仍有提升空间。工业智能体的落地不仅依赖算法工程师，还需领域专家、工艺师及IT运维人员的协同参与，此类复合型人才目前市场需求较大。《报告》指出，整体来看，工业智能体落地过程中，制造企业面临着成本、人才、技术、兼容性以及数据安全等多维度的挑战。推动工业智能体的广泛应用，不仅需要技术本身的持续迭代，还需要在人才培养、ROI量化、安全保障等方面协同发力，以克服阻碍，实现工业智能体在企业中的价值落地。值得注意的现象是，接受调研的制造企业普遍对工业智能体的态度更趋务实，关注点在于“投入是否有效”，而非“技术是否先进”；在于“运行稳定性”，而非“功能丰富度“。这在一定程度上反映出智能体正从追逐通用领域的技术热点，演变为需要深度融入工业场景、解决具体问题的专业工具。面对工业智能体的发展挑战，究竟该如何破局？王宇霞认为这将是一项系统工程，需要多措并举：既要强化技术根基，推动AI与工业机理的融合，发展工业大模型与相关工具链，又要构建统一的工业数据平台，建立数据质量标准与评估体系。同时在应用层面，需建设国家级智能体应用平台，制定统一接口与规范，推广行业解决方案。此外，还要加强安全治理，防御新型攻击，完善法律法规，明确责任主体，设立人工监督与应急机制，推动智能体安全可信发展。中国信息通信研究院副院长魏亮则表示，需要重点做好几个方面的工作：一是场景聚焦与试点先行，破解前期投入高、回报周期长。在工业智能体应用过程中，优先选择重复性高、数据丰富且对效率敏感的场景落地，如电子制造中的装配环节或化工生产中的参数监测。二是打造技术与业务双向赋能的协同人才生态。认知脱节的深层原因是技术不懂业务痛点，业务不懂技术边界。通过轮岗培养复合型人才，实现“业务能提合理需求，技术能做落地方案”。三是平衡外部合作与自主可控。建立供应商白名单制度，对涉及核心技术的合作方开展基础资质审核、技术能力验证、商业信誉背调。构建“监测-响应-审计”三位一体的安全体系，部署提示词注入检测系统，对智能体决策日志进行实时审计。「未来发展」三大趋势需构建多元市场生态尽管当前在场景落地方面并非坦途一片，但工业智能体发展的未来蓝图与前行趋势已然十分清晰。魏亮表示，目前我国工业智能体的发展正伴随着国家大力推动人工智能的行业应用，逐步探索一条政策引领、场景驱动与产业协同的发展路径。在政策支持方面，国务院日前印发的《意见》明确提出到2027年，智能体应用普及率超70%；到2030年，智能体应用普及率超90%。这离不开人工智能与制造业等重点领域的广泛融合。在场景驱动方面，我国制造业场景丰富，产业链健全，通过鼓励打造“智能体技术研发-场景验证-规模化复制”的示范区，能够初步形成链主企业牵头、中小企业共享的生态模式。在此背景下，当前国内部分城市已经在紧锣密鼓地通过政策引领加速其大规模落地应用的进度。公开信息显示，2025年9月6日，在2025世界智能产业博览会期间，重庆正式发布了首批30个工业智能体产品，涵盖了研发设计、生产制造、供应链管理、营销管理与运维服务5大类别。对此，王宇霞认为，未来1至3年，工业智能体将迎来从概念验证到规模化部署的关键“引爆期”。其发展将呈现三条清晰的主线：从技术角度看，工业智能体将从“能用”迈向“好用、易用”，这得益于原生多模态基础模型的发展，使其能融合文本、视觉、声音和时序数据来深度理解工业现场，同时低代码平台将大幅降低开发门槛，让业务专家也能快速构建定制化智能体。从应用角度看，场景将从“单点辅助”走向“产线协同”，遵循由易到难的路径——先从风险低的“专家助手”类应用爆发，再到具备闭环执行能力的特定环节，最终实现多智能体在车间级的通信与全局优化。从生态角度看，模式将从“封闭自建”转向“开放共荣”，以平台化和智能体即服务为代表，催生类似“工业App Store”的创新生态，即由基础模型提供底层能力，吸引大量开发者共创可即插即用的行业智能体应用，从而加速价值的普惠与落地。比如西门子正在通过其数字化商业平台西门子Xcelerator推动各方资源协同、价值共创。该平台集成优选数字化和低碳化业务组合、开放的生态系统和不断迭代的线上平台，赋能不同行业、不同规模的企业实现数字化和低碳化转型。西门子Xcelerator正如同工业界的“App Store”，汇聚了领先的工业AI解决方案，让包括工业智能体在内的工业AI技术更易获取，也更易规模化落地。这些趋势前瞻与前述《报告》通过调研后的总结不谋而合。《报告》指出，随着数字化和智能化技术的融合发展，以及模型能力的持续提升，未来工业智能体将呈现三大趋势：从自动化到自主化的制造全流程赋能、从单点突破到系统协同的体系重构、从封闭创新到价值共创的生态效益。需要注意的是，实际这三大发展趋势亦有阶段性的顺序，从落地实践的角度来看，实现自主化的制造全流程赋能将是未来系统协同与价值共创的基础与支撑，且三大趋势彼此间呈现出清晰的“点-线-面”升维路径。趋势之下，工业领域中的龙头企业已经开始发力更具系统性的工业智能助手与智能体。比如西门子生成式工业人工智能助手Industrial Copilot，覆盖研发、工程与运维等关键环节，能够全方位赋能工业价值创造。在研发环节，Designcenter等工业软件集成人工智能助手与智能体应用，基于简单的工程师指令即可告知操作方法，甚至直接生成相关模型，从而简化复杂的设计任务，加速产品研发流程，同时通过数字孪生技术降低试错成本；在工程环节，人工智能助手与TIA博途无缝集成，运用先进的大模型技术，把工程师的自然语言需求直接转化为工程成果，快速生成PLC程序与HMI界面，帮助用户缩短开发周期，同时提升工程质量；在运维环节，人工智能助手与多种智能体协同，通过简单交互即可灵活调用工业软件、模型等工具，快速获取设备和产线信息，提供诊断支持与优化建议，从而实现优化排产计划、提升产品质量、预测产线设备故障、优化仓储物流调度等多重效果。“工业是含金量最高的‘战场’，却也是‘最难啃的骨头’。AI落地工业需要融合大模型、行业知识、高质量数据与应用场景，其中行业know-how是工业企业制胜AI时代的底层核心能力。”在2025年中国国际工业博览会上，西门子中国CEO肖松博士在分享工业AI的发展洞见时结合西门子的产业实践如此总结。事实上，要真正实现从自动化到自主化制造的全流程赋能目标，类似像西门子这样基于自身技术和应用场景的企业正发挥积极作用。但展望未来，在此基础上要持续推进系统协同与价值共创，则还需政府、企业等多元主体亦发挥关键性的角色与作用，以共同构建健康的产业生态。魏亮表示，政府层面，可出台相关专项政策引导资源倾斜，依托国家专项投资基金，重点扶持工业智能体研发与应用企业；建设工业智能体应用示范区，促进工业智能体应用生态的构建。企业层面，支持龙头工业企业在典型场景开展工业智能体应用示范，带动行业中小企业规模化推广；鼓励企业间技术共享与数据互通，实现全行业提质增效。行业协会，研究制定工业智能体行业规范，成立工业智能体技术攻关和供需对接联盟，在行业内征集工业智能体典型应用场景。技术服务商层面，持续优化工业大模型和工业智能体平台，开源工业智能体开发框架，降低智能服务成本，为工业智能体的落地应用夯实基础。数据及图片来源：西门子 文章原文