中国信通院刘阳等：工业智能体发展的机遇、挑战与推进策略

　　当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能正从“感知理解”向“生成创造”与“决策执行”迈进。作为数字技术与实体经济深度融合的典型代表，工业智能体正在重塑工业生产的组织形态与价值创造模式。为贯彻党中央、国务院关于推进新型工业化的决策部署，工业和信息化部于2026年1月6日印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，为行业发展指明了方向。站在2026年的新起点上，工业智能体已跨越概念验证阶段，步入场景化落地的攻坚期。鉴于工业场景对实时性、可靠性与互联互通的严苛要求，亟需厘清技术演进脉络，破解规模化应用瓶颈，构建适应新质生产力发展的工业智能体产业生态。

　　一、科学界定：什么是工业智能体

　　形象的理解，如果说传统工业软件是被动执行的工具，通过点击执行既定命令;那么工业智能体就是一位经验丰富的数字工匠。它不仅听得懂模糊的自然语言指令，还能想得透如何拆解复杂任务，并能调得动各种工具和设备执行作业，甚至在遇到突发状况时懂得自我调整。

　　严谨的定义，工业智能体是指以大模型为核心认知与推理引擎，深度融合工业知识图谱、机理模型与领域数据，具备环境感知、逻辑推理、任务规划、工具调用及多体协同能力的自主智能系统。

　　二、特征重构：深刻理解工业智能体的三维进化

　　工业智能体是人工智能技术与工业互联网深度融合的高级形态，它标志着工业AI从识别与预测的旁路辅助，正式进入决策与执行的主路控制。相较于工业互联网的已有探索，工业智能体在三个维度实现了本质进化：

　　一是交互能力由数据互联迈向语义互通。工业互联网初步解决了哑设备说话的问题，但设备间仍是各说各话，通信协议和数据格式的互操作是工业界多年来的难题。工业智能体具备了语义理解能力，打破了异构设备间的认知壁垒。它们不再仅仅传输数据包，而是交换意图与知识，实现了从物理连接到认知协同的跨越。

　　二是决策模式由规则驱动迈向目标驱动。工业自动化系统严格遵循“If-Then”的既定逻辑，一旦遭遇规则之外的异常，系统往往报错或停机。工业智能体以能耗最低、良率最高等最终目标为导向。面对不确定环境，它能像行业专家一样，基于机理模型动态生成新策略，实现从自动化到自主化的质变。

　　三是组织形态由单点赋能迈向群体智能。传统的工业AI通常作为质检相机、预测算法等单点工具存在，彼此孤立。工业智能体如同封装了特定技能的数字员工，涵盖设计智能体、调度智能体等角色。它们能够通过自组织网络进行分工协作，通过多智能体协作模式解决单一模型无法处理的复杂系统性问题。

　　三、技术实践：从单点优化到多体协同的落地范式

　　一是从结构化指令到自然语言编程的模糊性应对。传统工业自动化开发依赖专业工程师编写严谨的结构化代码。工业智能体利用生成式AI强大的语义理解与泛化能力，通过深度解析用户模糊的、非标准化的意图，自动匹配工业领域的标准库与API接口，将其精准转化为控制代码或运行参数，从而降低工程开发的复杂度。

　　二是从PID控制到强化学习决策的不确定性处理。传统PID控制依赖人工设定的固定参数，擅长处理线性的、稳定的工况。工业智能体可以通过数百万次的试错训练，利用多目标奖励函数探索出人类经验之外的最优控制策略。再结合机理模型的物理约束，工业智能体就能在极度不确定的动态环境中始终维持生产的最优工况。

　　三是从局部优化到多智能体协作的全局优化实践。传统工业软件往往是孤立的烟囱式架构，寻求单点最优可能导致全局次优。而工业智能体通过引入虚拟市场机制或博弈论算法，能够在没有中央控制器的指令下，通过不同智能体之间的交互自动涌现出全局总成本最低、效率最高的调度方案。

　　四、应用挑战：制约工业智能体规模化发展的四重困难

　　一是概率性生成与确定性控制的矛盾。生成式AI本质是基于概率预测的，这导致了内生的幻觉风险。在聊天机器人中，1%的错误只是一个无伤大雅的插曲;但在化工厂，0.1%的控制偏差可能导致爆炸或百万级的损失。如何通过引入物理机理约束，确保智能体决策严格遵循工艺规范与安全法则，是实现工业级可靠应用的前提。

　　二是语义理解差异与统一认知对齐的阻隔。面对工业现场复杂的协议体系与高度异构的设备环境，数据层面的互通难以直接转化为语义层面的理解。由于缺乏统一的工业本体模型与领域知识图谱，智能体之间难以实现标准化意图对齐，导致其认知能力局限于局部，制约了全局优化水平的提升。

　　三是可解释性缺失与权责认定的模糊。传统工业软件逻辑清晰透明，而深度学习模型像一个黑盒。当智能体做出一个反直觉的决策时，一线工人不敢执行，管理层不敢担责。一旦发生事故，究竟是算法的错误，还是数据的偏差?这种权责界定的空白，直接制约了企业大规模部署的决心。

　　四是高昂推理成本与微薄工业利润的冲突。工业领域对成本极度敏感。当前大模型的高频调用需要昂贵的算力资源支持。如果识别一颗螺丝钉的缺陷需要消耗1元的云端推理算力，这甚至超过了螺丝钉本身的利润。如何实现模型的小型化、边缘化，实现高智商与低能耗的平衡，是商业化落地的最大掣肘。

　　五、策略建议：构建可信、互通、融合的智能产业生态

　　一是技术攻关，由云端大模型向边缘小模型下沉。建议重点研发面向工业场景的轻量化、垂直类模型。推动“云边协同”架构，将复杂的训练放在云端，将实时的推理与控制下沉到边缘侧，以解决时延与带宽成本问题。建议加强可解释性AI等前沿技术研发，构建覆盖全生命周期的安全评测与验证体系，着力解决应用安全性与可信度难题。

　　二是标准先行，由接口性规范向互操作体系升级。建议依托中国通信标准化协会、国家工业互联网标准总体组等，加快研制涵盖工业智能体接口规范、通信协议、语义交互、安全认证在内的综合性标准体系。建议依托工业互联网标识解析服务网络、工业互联网平台、“星火·链网”区块链等基础设施，打造工业领域的通用本体模型，推动跨厂商、跨平台的工业智能体互操作机制与生态系统。

　　三是场景遴选，由全景图铺开向高价值切口聚焦。建议避免大而全的投入模式，优先遴选容错率相对高、人工替代价值大的场景开展试点，如复杂工艺的代码自动生成、预防性维护方案生成、供应链路径动态优化等。遵循从辅助助手到自主代理，最后迈向自主系统的渐进式路径，以点带面，确保每一个落地场景都能形成闭环的商业价值。

　　四是生态保障，由技术化验证向制度性护航进阶。技术落地，制度先行。建议构建适应“人机共生”的新型生产关系。一方面，建立工业AI复合型人才培养机制，培训一线工人学会使用和管理工业智能体。另一方面，建立国家级工业智能体测试评估中心，对工业智能体的决策边界、伦理规范与安全性进行极限测试并进行认证，从制度层面消除企业不敢用、不敢管的后顾之忧。