2025年值得期待的10個工業智能體應用
關鍵詞： 工業智能體 AI+制造 智能解決方案 工業場景 制造業
編者按：“人工智能（AI）”時代，全球產業鏈正在被重構，傳統制造業努力尋找變革性突破。能夠感知環境，進行自主理解、決策和執行動作的智能體正在走進工業場景，展示“AI+制造”的力量。業內人士普遍認為，工業智能體揭示了未來工業制造的新方向，同時也是改變制造業“游戲規則”的關鍵。日前，《中國電子報》組織開展“AI+制造深度調研行”，發現工業智能體成為業界關注度較高的前沿趨勢之一，不少企業已經展開相關探索與布局。《中國電子報》對市面上的相關產品進行了梳理與分析，篩選出10個值得期待的工業智能體應用，為產業創新應用提供參考。
西門子工業AI智能體不僅具備自主神經中樞功能，其核心的智能指揮家系統還能像經驗豐富的工匠大師一樣，靈活調度各類專業AI代理進行協同作業。這些代理不僅具備理解人類意圖的能力，還能通過不斷學習優化決策，甚至在必要時與其他代理形成數字聯盟，共同應對復雜任務。目前，西門子正致力于構建一個工業AI智能體交易中心，其愿景是成為一個類似于工業領域“APP Store”的全球頂尖制造智能解決方案集散地。
推薦理由：基于深耕工業制造業多年的積累與沉淀，西門子通過Industrial Copilot生態系統覆蓋了設計、規劃、工程、運營和服務等整個工業流程。最新推出的工業AI智能體產品與Industrial Copilot生態系統形成了高度協同，能夠實現整個工業流程的“全價值鏈覆蓋”。同時，西門子正在基于Xcelerator平臺構建工業AI智能體交易中心，旨在打破封閉的生態，讓工業AI智能體不僅可以與其他西門子智能體協作，還能與第三方智能體集成，達到更高的互操作水平。
微軟工廠運營智能體（Factory Operations Agent）連接了 MES（制造執行系統）、QMS（質量管理系統），確保必要的工廠系統和數據源到位且可訪問；在生產洞察方面，有助于識別效率低下的問題，并以自然語言提供可操作的見解；當出現故障、延誤或缺陷等問題時，可幫助生產團隊分析數據以找出設備故障、效率低下或瓶頸的根本原因，并提出糾正措施；在資產維護方面，可基于傳感器數據和使用歷史預測設備故障，提供預防性維護建議，減少停機時間并延長機械使用壽命；此外，還能通過數據分析有針對性地幫助員工確定技能差距，推薦定制培訓并跟蹤進度，提高生產力、安全性和員工滿意度。
華為云工業智能體IIT依托盤古大模型，提供設計、生產、物流、銷售、服務全鏈式智能服務，具備端邊云結合、可視化建模、預置多種算法模型等技術優勢，實現了包括從人工經驗到數據智能、從數字化到智能化、從產品生產到產品創新在內的三大變化，可應用于產品質量優化提升、智能設備維護、生產物料預估等多類工業場景，助力企業挖掘數據價值，構筑領先優勢。
推薦理由：華為在工業智能體領域的優勢，源于其獨特的“知識圖譜+AI原生+生態協同”技術路徑與深厚的工業數字化轉型經驗。工業智能體的本質是將沉默數據激活為自進化知識體，華為通過整合工業機理、數據智能與開放生態，在解決工業場景中小數據、高精度、強安全等核心痛點方面具備顯著優勢。華為FusionPlant平臺（軟件+網件+智件+硬件一體化平臺）的三大中心建設：智能應用孵化中心、智能硬件孵化中心、工業AI人才培養中心，將為其工業智能體提供完整的生態支持。
浪潮云洲基于知業大模型，聚焦典型行業、典型場景應用打造了一批系列化工業場景智能體群，主要包含面向皮革行業的表面缺陷檢測智能體，面向化工生產的工藝優化助手智能體，面向光纜行業的光纖產線生產管控智能體，面向中小企業服務的企業業務智能問答智能體，面向工業裝備運行管理的工業裝備節能智能體等12個工業智能體。
推薦理由：作為國內領先的工業互聯網平臺運營商，浪潮云洲在工業制造業領域有大量實踐、數據、服務經驗積累。浪潮云洲知業大模型智能體群底層的知業大模型是由浪潮云洲開發的工業領域垂類大模型，融合了云洲工業互聯網平臺海量工業數據，在通用大模型的基礎上進行工業領域知識對齊、增強，具備工業數據分析、工業知識推理、工業代碼生成等優勢能力。
用友制造智能體研發端通過知識圖譜整合多源數據，驅動智能決策；生產環節利用機器學習優化工藝、預測設備故障，結合視覺檢測嚴控質量；供應鏈依托算法模型實現精準需求預測、動態庫存及智能調度，降低運營成本；銷售與售后以AI客服、智能問答提升客戶體驗；運營管理則通過自動化工具提升人效。目前，用友智能工藝、智能配料、智能成本分析與快速報價、智能合同等智能體已上線，接下來智能銷售預測、智能變更等智能體也將推出。
推薦理由：深耕制造領域多年，用友在裝備制造、IC芯片、汽車零部件等細分領域有豐富經驗，這種行業Know-how是開發工業智能體的重要基礎。同時，其云ERP+AI的特有模式和強大的AI+BI數據服務，能夠直擊企業管理的瓶頸和痛點，幫助用戶快速將AI能力落地到業務管理流程之中，為其智能體產品構建了差異化的競爭力。
鼎捷數智面向開發者，基于大模型技術構建了智能體開發及運行平臺IndepthAI，可降低AI開發門檻，快速搭建AI應用。目前，該平臺已集成DeepSeek等大模型，并優化了多智能體協同、多模態交互等能力，可助力客戶快速且低成本地生成多個AI智能體，服務于企業的各個業務場景，滿足企業在不同場景下的數智化需求。
推薦理由：鼎捷數智的核心業務圍繞制造業數智化轉型展開，涵蓋研發設計、數字化管理、生產控制和AIoT四大領域，對離散制造全流程具備深刻理解。基于長期的研發投入，鼎捷數智不僅構建了以“鼎捷雅典娜”為核心的AI平臺，自建垂類大模型，還積極擁抱包括通義千問、GPT系列、文心一言等在內的多種主流大模型技術，為其工業智能體應用夯實了技術底座。
和利時XMagital工業智能體平臺是一套覆蓋現場智能裝備、生產控制系統、生產管理系統的全鏈條生產管控一體化系統，不僅打通了控制層與管理層的壁壘，更實現了智能工廠從規劃設計、集成實施、運營維護到更新改造的全生命周期管理，且具備自我進化的能力。通過垂直行業知識沉淀、IT/OT原生融合及開放生態，和利時XMagital工業智能體平臺重構了“數據-知識-行動”的工業智能閉環，推動工人從操作員轉型為“智能體指揮官”。
推薦理由：和利時在關鍵控制系統和工業軟件領域擁有深厚積淀，在過去30年里助力35000多家客戶完成了工業自動化和智能化建設。和利時XMagital工業智能體打破了傳統ISA-95分層架構的限制，實現了IT與OT的原生融合，通過統一數據模型和服務化組件，解決了分層架構協調困難、數據接口不統一的問題；創新性地采用“行業知識圖譜+DeepSeek”協同架構，構建專屬工業認知體系，能夠有效解決大模型在實際工業場景中的“幻覺”問題；基于其在工控領域的技術積淀，該智能體在安全監控和預測性維護方面具備顯著優勢。
杭州熾橙數字科技有限公司自主研發的熾橙AIDT工業多智能體平臺是一個全鏈自主可控、工業數據貫通、軟件云化融合的企業級智能體開發平臺，基于浙大熾橙“真知”工業垂域大模型和國產工業智能軟件底座系統，推出智能工業品3D技術手冊、裝備AI檢維修、實時產線仿真、智能排產與企業AI知識庫等30多個企業級工業智能體應用，實現設計、生產、管理全鏈條覆蓋。
推薦理由：相比數字化時代基于工業軟件實現的感知式智能，熾橙科技打造的工業智能體能夠實現“知識+經驗+推理”的完整閉環，突破了傳統工業智能的邊界，被譽為“工業領域的Manus”。其工業智能交互底座（CCHUB）能解決多源異構數據融合問題，輕量化、零代碼、可視化工具體系（超真云平臺）能以自然交互方式智能化生成內容，新型知識工程能實現多智能體可控協作。目前，熾橙科技已開始規劃開放接口和二開功能，計劃讓其他行業的用戶或生態伙伴加入智能體的構建過程，共同打造應用生態。
黑湖科技開發了多種工業智能體解決方案，其中包括CAD圖紙自動解析智能體，能識別圖紙中98%的工藝參數，幫助某模具廠將工藝準備時間從8小時壓縮至20分鐘；分布式智能體，能接管43%的生產節點決策，幫助某食品企業通過跨車間產能調度，使突發訂單響應速度提升3倍；全鏈路數據追溯智能體，能貫通設備層、管理系統及供應鏈數據，實時追蹤物料流向與生產狀態，可將關鍵物料追溯時間縮短50%，常規物料追溯效率提升83%。
推薦理由：黑湖科技的工業智能體以 “數據驅動-智能決策-行動閉環” 為核心邏輯，在降本增效、柔性響應、普惠落地（低代碼開發大幅降低中小企業AI應用門檻）等方面擁有明顯優勢，且在中小型工業企業中建立了一定的品牌影響力和用戶基礎。與此同時，黑湖科技與阿里云、華為云等大廠建立了生態合作關系，為黑湖的產品提供了云計算及基礎設施支持。
亞信科技網絡巡檢智能體具備先進的感知、決策與行動能力，能夠通過自然語言交互精準識別多樣化巡檢場景。基于場景特征，智能體能夠科學規劃巡檢任務，實現隱患的全流程自動化檢測。該智能體使工單分類效率提升50%，無效工單過濾準確率超80%，故障工單平均處置時長縮短50%，顯著提升網絡運維的效率與精準度。
推薦理由：亞信科技長期深耕通信行業，占全部運營商B域市場超過50%。其推出的網絡巡檢智能體可深度集成到運營商的資源管理系統中，自主完成資源的感知、分析、決策和執行，這一轉變標志著網絡運維從傳統的被動響應型向主動預測型、從人工密集型向高度智能型的根本性變革，是實現未來高度自智網絡的核心驅動力。
