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 推動“人工智能+制造”行動走深走實，培育一批工業智能體，以工業智能體為抓手深化人工智能工業應用，支持一批企業開展智能體試點建設……近期，相關部門圍繞深化“人工智能+制造”、發展工業智能體等展開系列部署。與此同時，業內企業也積極推動工業智能體技術創新與行業應用，進一步推動人工智能技術與制造業深度融合。

 　　當前，工業智能體正成為提升工業智能化水平的重要著力點。8月19日對外發布的《上海市加快推動“AI+制造”發展的實施方案》提出，提升工業模型基礎能力、突破工業智能前沿技術等多項部署。

 　　不僅地方積極推進，部委部署也緊鑼密鼓。日前召開的2025年全國工業和信息化主管部門負責同志座談會在部署下半年工作重點時明確，推動“人工智能+制造”行動走深走實，加強底座攻關和重點場景應用。分級分類深化工業互聯網應用，培育一批工業智能體。

 　　近期召開的工業和信息化部兩化融合工作領導小組會議明確，以工業智能體為抓手深化人工智能工業應用，帶動工業數據集、工業大模型的創新迭代。此外，不久前工業和信息化部發布的信息化和工業化融合2025年工作要點也提出，鼓勵研發推廣面向典型場景的工業智能體，支持一批企業開展智能體試點建設，提升工業全流程智能化水平。

 　　在業內人士看來，工業智能體是“人工智能+制造”落地的關鍵載體，在推動智能制造發展中發揮著重要作用。

 　　賽迪顧問人工智能與大數據研究中心常務副總經理鄒德寶對記者表示，工業智能體是融合了人工智能、大數據、云計算、邊緣計算等新一代信息技術的智能化、自主化和協同化的新型工業系統平臺。其特點在于具備高度的自主性與智能決策能力，以及協同與網絡化能力。“例如，多個工業智能體可以在同一系統或不同層級上相互通信、協商、協作，共同完成車間跨產線調度、資源配置優化等復雜任務。”鄒德寶說。

 　　“在推進‘人工智能+制造’中，工業智能體可革新研發設計、推動生產自主化，還能增強供應鏈彈性、升級企業管理，通過全鏈路優化助力產業降本增效。”中電信人工智能科技（北京）有限公司平臺業務部首席架構師畢然說。

 　　眼下，不少企業正加快攻關相關基礎和前沿技術，面向典型場景，加速工業智能體走向產業一線。

 　　例如，在鋼鐵行業，百度公司通過鋼鐵行業智能體，將“經驗煉鋼”變為“AI煉鋼”。“轉爐冶煉過程中的鋼鐵料消耗占總鋼鐵消耗的83%以上，通常轉爐環節依靠工人的經驗，要肉眼識別來‘算’火焰的溫度，決定是否加料或打氧、以及量得多少。人工智能技術的應用為縮短煉鋼耗時提供了可能。”百度相關負責人郭彥告訴記者，通過將工人的經驗數據“喂”給智能體，訓練它，智能體可直接給出加料提醒和加料的量，工人按照提示即可“一鍵操作”。

 　　在紡織行業，中國電信近日推出“星辰紡織智能體”，據介紹該智能體將AI算法應用于針織生產環節，實現“邊織邊檢”，秒速“糾錯”，將生產效率提升20%。在船舶設計領域，聯通數智構建“規范問答、翻模設計、軟件系統設計”三大智能體，其中在生產設計階段，翻模設計智能體能自動識別圖元結構，輔助2D到3D的轉換，壓縮建模周期。

 　　銀泰證券分析認為，當前頭部企業紛紛加碼布局“工業+AI”，促進大模型、智能體等技術與行業經驗深度耦合，驅動工業智能化進階。伴隨更多智能體的應用，預計到2028年，中國工業企業AI支出將達到900億元。

 　　“工業智能體正處于從實驗室向智能工廠廣泛應用的前夜。”鄒德寶認為，技術方面，具身智能、邊緣計算、仿真平臺等突破推動自主決策能力躍升；產業方面，中國在技術創新與場景創新上具備優勢。同時，工業智能體的發展需以數據融通、技術適配、商業閉環為核心突破口，其中需要加快數據集建設，突破數據瓶頸，依托平臺化工具鏈降低中小企業應用成本。

 　　畢然表示，從行業視角來看，工業智能化的推進并非單一環節的突破，仍需技術、產業、人才等多維度深度聯動，進行系統性布局與推進。