AI如何能够真正地融入并应用于实际的工厂场景中，而不仅仅是局限在诸如聊天机器人或办公自动化之类的应用层面？

7月3日举办的2026全球数字经济大会工业智能体发展论坛，正是围绕这一问题来开展了讨论工作。论坛选用“智能赋能工业 数智引领变革”作为主题，依赖于全球数字经济大会组委会进行主办，由中关村科技园区丰台园管理委员会、北京信息化和工业化融合服务联盟以及北京市农林科学院信息技术研究中心联合承办，并由北京银行股份有限公司丰台支行开展协办支持。这一安排得以汇聚工业和信息化部信息技术发展司、中国工业互联网研究院、冶金自动化研究院、中车工业研究院、赛迪研究院、中工互联以及西门子等政府主管部门、权威科研院所以及领军科技企业代表，从而覆盖冶金、轨道交通、装备制造、数字算力等多个工业赛道。

图：智振所开展的《工业智能体落地方法论》主题演讲

在本次会议举办过程中，北京市经济和信息化局总经济师祝发根、中关村科技园区丰台园党工委副书记、管委会主任张俊峰、工信部信息技术发展司两化融合处处长冯伟、中国工业互联网研究院院长鲁春丛等人，得以出席会议并且开展了致辞工作。

在论坛举办期间，中工互联科技集团董事长智振开展了题为《工业智能体落地方法论》的主题演讲。他提出，未来制造业真正需要建设的，并非仅是规模更大的AI模型，而是一套可以理解工业知识、调度多种智能能力并得以持续参与企业运营之中的工业智能体体系。

当AI进入工厂，它面对的是一个完全不同的世界

在消费互联网环境中，AI可以轻松处理海量干净数据并快速生成结果，然而当AI真正进入工厂车间之时，它所面对的却是一个规则完全不同、要求高度严苛并且环境极为复杂的物理世界。这一差异并非表面上的场景转换，而是源于工厂需要在实时控制、安全保障以及专业知识方面开展深度融合，从而使得通用AI技术难以直接适用。

7月3日举办的2026全球数字经济大会工业智能体发展论坛，正是围绕这一核心问题来开展了系统讨论工作。论坛选用“智能赋能工业 数智引领变革”作为主题，依赖于全球数字经济大会组委会进行主办，由中关村科技园区丰台园管理委员会、北京信息化和工业化融合服务联盟以及北京市农林科学院信息技术研究中心联合承办，并由北京银行股份有限公司丰台支行开展协办支持。这一安排得以汇聚工业和信息化部信息技术发展司、中国工业互联网研究院、冶金自动化研究院、中车工业研究院、赛迪研究院、中工互联以及西门子等政府主管部门、权威科研院所以及领军科技企业代表，从而覆盖冶金、轨道交通、装备制造、数字算力等多个工业赛道。

图：智振所开展的《工业智能体落地方法论》主题演讲

在本次会议举办过程中，北京市经济和信息化局总经济师祝发根、中关村科技园区丰台园党工委副书记、管委会主任张俊峰、工信部信息技术发展司两化融合处处长冯伟、中国工业互联网研究院院长鲁春丛等人，得以出席会议并且开展了致辞工作。

在论坛举办期间，中工互联科技集团董事长智振开展了题为《工业智能体落地方法论》的主题演讲。他提出，未来制造业真正需要建设的，并非仅是规模更大的AI模型，而是一套可以理解工业知识、调度多种智能能力并得以持续参与企业运营之中的工业智能体体系。

过去几年当中，大模型已经在文本生成、软件开发以及知识检索等领域当中成功展现出了强大的能力。然而，制造业对于人工智能所提出的要求，在复杂程度方面却远比互联网场景要高出很多。

一座现代工厂，往往会同时运行着ERP、MES、PLM、SCADA等多个工业系统，这些系统连接着数以万计的设备、传感器以及控制系统。由于它们所产生的数据格式各异、运行逻辑不同，因此长期以来形成了大量彼此割裂的信息孤岛。

这意味着，即便选用了先进的大模型，也未必能够直接对工厂的运行方式开展理解，因而更难以参与生产决策的过程。

智振认为，这一点正是工业智能体与通用人工智能之间所存在的最大区别。

在演讲中，他提出，中工互联构建的工业智能体操作系统希望成为连接工业知识、工业数据以及工业AI能力之间的基础设施。整个体系由工业本体模型、工业算力网以及工业智能体操作系统共同组成，借助统一知识体系、统一数据底座、统一模型调度以及统一任务执行这些机制，让不同专业智能体能够在同一平台上协同工作。

按照这一思路，未来的工厂不仅能够对生产状态进行感知，还能够逐步具备对问题开展认知、对原因进行分析并对任务加以执行的能力。

智振将其称之为未来智能工厂所依赖的“数字中枢”。

为什么工业智能体需要“共同语言”

在工业智能体操作系统这一体系当中，一个经常被提及的核心概念便是工业本体模型。

对于那些并非从事工业领域工作的人士来说，这一工业本体模型的概念或许并不会显得那么直观易懂。

简单来说，它更像是一套用来统一描述工业世界的语言体系。借助这一体系，设备、产品、工艺、物料、人员以及业务流程，都能够按照统一的知识规则来进行表达和实现理解。

在传统的工厂运行过程中，同一台设备往往会在不同的系统中被赋予不同的名称，而同一项工艺参数也可能会选用不同的数据标准来进行定义，这就使得人工智能难以对企业真实业务开展准确的理解。

图：会议现场

中工互联所发布的智工·工业本体模型，成功解决了正是这一问题。
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在统一知识体系的基础之上，不同智能体得以共享工业知识，共同理解同一生产现场，并在统一调度之下完成复杂任务，从而不再局限于单点智能应用。

这同样也是工业智能体得以从“工具”演变成为“协作者”的重要基础。

从研发到运维，六类工业智能体正在形成完整能力体系

在中工互联所开展的实践探索过程当中，从研发设计到运维管理这六类工业智能体正在逐步形成覆盖工业全生命周期的完整能力体系。这些智能体借助工业本体模型以及工业智能体操作系统，得以在统一知识体系的基础之上开展协同工作。

其中，制造BOM智能体能够对产品设计文档进行处理，自动生成物料清单，并且对物料、工艺以及成本约束开展优化工作，从而实现研发与制造之间的无缝衔接。

知识数据智能体则负责对工业知识进行统一组织和智能调用，运用工业本体模型把分散的文档、经验转化为结构化知识，进而支持全链路的决策过程。

工业母机智能体把重点放在核心装备之上，它可以对设备状态进行实时感知，对加工参数开展自主优化，并对潜在故障进行预测性维护，使得装备从传统执行单元转变为具备智能决策能力的主体。

协同制造智能体主要负责对多设备、多工序的生产过程进行调度优化，通过多智能体之间的协同，实现柔性生产和动态排产，以应对市场对个性化产品的需求。

综合节能智能体则对生产过程中的能耗数据进行实时分析，并且对工艺参数以及设备运行策略开展优化工作，在保证产品质量的前提下有效降低能源消耗，支持绿色制造目标的达成。

油气田钻井智能体针对高危复杂场景开展应用，它能够整合地质数据、钻井参数以及设备状态信息，对钻井路径进行智能规划，对风险进行预警，并且实现自主调整，从而提升作业的安全性和效率。

在统一知识体系的基础之上，这些不同专业的智能体得以共享工业知识，共同理解同一生产现场，并且在统一的任务执行机制之下完成复杂的工作任务，从而不再局限于单点智能应用。

这同样也是工业智能体得以从“工具”演变成为“协作者”的重要基础。

如果说工业智能体操作系统所提供的是基础底层平台，那么真正得以体现产业价值的，则是运行于这一平台之上的专业智能体。

在论坛上，中工互联运用其所构建的工业智能体操作系统以及工业本体模型，展示了六类能够覆盖制造企业核心业务全链路的工业智能体。

研发智绘智能体主要聚焦于产品研发流程，它能够完成智能识图、自动审图、AI生成图纸以及BOM自动提取等工作，从而减少大量重复设计任务，得以提高研发效率。

生产智管智能体负责对生产组织全过程进行管理，其中包括对智能排产、过程监控、质量分析以及异常处置进行处理，进而使生产管理形成持续优化的闭环。

时序智控智能体则依托于工业时序模型，对生产过程开展了实时分析，并不断优化工艺参数，从而接近生产系统的全局最优运行状态。

供应链智协智能体对采购、库存、物流以及供应商协同等关键环节开展了覆盖工作，借助动态预测与资源调度的方式，成功提高了产业链整体协同效率。

DRP决策智能体则对生产、设备、经营以及市场等多源数据开展了整合工作，从而为企业管理层提供了更加实时且全面的经营决策支持。

设备智维智能体则借助预测性维护以及设备全生命周期管理这些手段，对潜在故障开展了提前识别的工作，从而有效减少非计划停机的情况，并得以提高设备利用率。

智振表示，这些智能体未来并不会各自独立运行，而会依赖于统一“工厂大脑”的调度来进行协同工作。

衡量工业AI的标准，正在从单纯追求技术突破逐步转向对产业价值创造的重点评估。

对于制造企业而言，对人工智能进行评价的标准，并非模型所拥有的参数数量，而是其能否创造出可量化的经营价值。

智振认为，工业智能体最终必须要在真实产业环境当中接受检验。

目前，中工互联的相关解决方案已经在高端装备制造、综合能源、民爆、污水处理等多个行业当中成功投入了实际应用。

这些案例所反映出的共同趋势在于，工业AI正逐步从试点项目当中走出来，并且开始进入到规模化部署的阶段。

图：会议现场

过去几年当中，工业人工智能更多地停留在了对局部场景进行验证的阶段，而随着工业知识体系的不断完善、工业软件的持续融合以及企业数字化基础的逐渐成熟，越来越多企业开始尝试将AI部署到整条产线乃至整个工厂。

智振明确表示，全球数字经济大会所释放出的核心信号在于，工业智能体正从概念阶段走向实践应用，并且会逐步成为中国制造迈向智能制造所依赖的新型基础设施。

丰台正加快构筑工业智能体全链条培育体系。目前，中关村丰台园已在全球数字经济大会工业智能体发展论坛上集中发布了工业智能体团体标准、中试平台、算力服务平台以及11家企业14项真实需求清单等成果，并启动了第十五届中国创新创业大赛工业智能体专业赛。

这些举措所反映出的共同趋势在于，工业智能体正从局部试点走向全链条系统培育。过去几年当中，工业人工智能更多地停留在了技术验证的阶段，而随着“人工智能+”行动的持续推进、标准体系的不断完善以及公共平台的逐渐成熟，越来越多方案得以在真实产业环境中实现规模化部署。

丰台相关负责人明确表示，全球数字经济大会所释放出的核心信号在于，工业智能体正从概念阶段走向实践应用，并且会逐步成为中国制造迈向智能制造所依赖的新型基础设施。

依托首都产业资源与中心城区区位优势，丰台已经形成了工业智能体所具备的特色发展路径：借助专项赛事来有效引流优质项目，搭建了中试以及OPC服务两大公共平台以承载技术转化工作，配套了专项产业扶持政策来集聚市场主体，落地了多项大模型标杆产品，从而形成了“赛事引项目、平台做孵化、场景促转化”的特色化发展格局。

下一步，中关村丰台园将持续借助开放工业场景来牵引技术迭代，联动落地企业以及战略合作伙伴共同构建产业生态，持续完善工业智能体全链条培育体系，聚力建设全国工业智能体产业集聚标杆，以产业创新助力首都新型工业化建设。

来源：从工业大模型迈向工业智能体：中工互联智振在全球数字经济大会提出工业AI落地方法论-资讯中国 | 资讯中国