當前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進，人工智能正從“感知理解”向“生成創(chuàng)造”與“決策執(zhí)行”邁進。作為數(shù)字技術與實體經(jīng)濟深度融合的典型代表，工業(yè)智能體正在重塑工業(yè)生產(chǎn)的組織形態(tài)與價值創(chuàng)造模式。為貫徹黨中央、國務院關于推進新型工業(yè)化的決策部署，工業(yè)和信息化部于2026年1月6日印發(fā)《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能融合賦能行動方案》。站在2026年的新起點上，工業(yè)智能體已跨越概念驗證階段，步入場景化落地的攻堅期。鑒于工業(yè)場景對實時性、可靠性與互聯(lián)互通的嚴苛要求，亟須厘清技術演進脈絡，突破規(guī)模化應用瓶頸，構(gòu)建適應新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的工業(yè)智能體產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
什么是工業(yè)智能體
形象的理解，如果說傳統(tǒng)工業(yè)軟件是被動執(zhí)行的工具，通過點擊執(zhí)行既定命令，那么工業(yè)智能體就是一位經(jīng)驗豐富的“數(shù)字工匠”。它不僅聽得懂模糊的自然語言指令，還能想得透如何拆解復雜任務，并能調(diào)得動各種工具和設備執(zhí)行作業(yè)，甚至在遇到突發(fā)狀況時懂得自我調(diào)整。
嚴謹?shù)亩x，工業(yè)智能體是指以大模型為核心認知與推理引擎，深度融合工業(yè)知識圖譜、機理模型與領域數(shù)據(jù)，具備環(huán)境感知、邏輯推理、任務規(guī)劃、工具調(diào)用及多體協(xié)同能力的自主智能系統(tǒng)。
深刻理解工業(yè)智能體的三維進化
工業(yè)智能體是人工智能技術與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度融合的高級形態(tài)，它標志著工業(yè)AI從識別與預測的旁路輔助，正式進入決策與執(zhí)行的主路控制。相較于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的已有探索，工業(yè)智能體在三個維度實現(xiàn)了本質(zhì)進化：
一是交互能力由數(shù)據(jù)互聯(lián)邁向語義互通。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)初步解決了啞設備說話的問題，但設備間仍是各說各話，通信協(xié)議和數(shù)據(jù)格式的互操作是工業(yè)界多年來的難題。工業(yè)智能體具備了語義理解能力，打破了異構(gòu)設備間的認知壁壘。它們不再僅僅傳輸數(shù)據(jù)包，而是交換意圖與知識，實現(xiàn)了從物理連接到認知協(xié)同的跨越。
二是決策模式由規(guī)則驅(qū)動邁向目標驅(qū)動。工業(yè)自動化系統(tǒng)嚴格遵循“If-Then”的既定邏輯，一旦遭遇規(guī)則之外的異常，系統(tǒng)往往報錯或停機。工業(yè)智能體以能耗最低、良率最高等最終目標為導向。面對不確定環(huán)境，它能像行業(yè)專家一樣，基于機理模型動態(tài)生成新策略，實現(xiàn)從自動化到自主化的質(zhì)變。
三是組織形態(tài)由單點賦能邁向群體智能。傳統(tǒng)的工業(yè)AI通常作為質(zhì)檢相機、預測算法等單點工具存在，彼此孤立。工業(yè)智能體如同封裝了特定技能的數(shù)字員工，涵蓋設計智能體、調(diào)度智能體等角色。它們能夠通過自組織網(wǎng)絡進行分工協(xié)作，通過多智能體協(xié)作模式解決單一模型無法處理的復雜系統(tǒng)性問題。
從單點優(yōu)化到多體協(xié)同的范式
一是從結(jié)構(gòu)化指令到自然語言編程的模糊性應對。傳統(tǒng)工業(yè)自動化開發(fā)依賴專業(yè)工程師編寫嚴謹?shù)慕Y(jié)構(gòu)化代碼。工業(yè)智能體利用生成式AI強大的語義理解與泛化能力，通過深度解析用戶模糊的、非標準化的意圖，自動匹配工業(yè)領域的標準庫與API接口，將其精準轉(zhuǎn)化為控制代碼或運行參數(shù)，從而降低工程開發(fā)的復雜度。
二是從PID控制到強化學習決策的不確定性處理。傳統(tǒng)PID控制依賴人工設定的固定參數(shù)，擅長處理線性的、穩(wěn)定的工況。工業(yè)智能體可以通過數(shù)百萬次的試錯訓練，利用多目標獎勵函數(shù)探索出人類經(jīng)驗之外的最優(yōu)控制策略。再結(jié)合機理模型的物理約束，工業(yè)智能體就能在極度不確定的動態(tài)環(huán)境中始終維持生產(chǎn)的最優(yōu)工況。
三是從局部優(yōu)化到多智能體協(xié)作的全局優(yōu)化實踐。傳統(tǒng)工業(yè)軟件往往是孤立的煙囪式架構(gòu)，尋求單點最優(yōu)可能導致全局次優(yōu)。而工業(yè)智能體通過引入虛擬市場機制或博弈論算法，能夠在沒有中央控制器的指令下，通過不同智能體之間的交互自動涌現(xiàn)出全局總成本最低、效率最高的調(diào)度方案。
制約規(guī)?；l(fā)展的四重困難
一是概率性生成與確定性控制的矛盾。生成式AI本質(zhì)是基于概率預測的，這導致了內(nèi)生的幻覺風險。在聊天機器人中，1％的錯誤只是一個無傷大雅的插曲；但在化工廠，0.1％的控制偏差可能導致爆炸或百萬級的損失。如何通過引入物理機理約束，確保智能體決策嚴格遵循工藝規(guī)范與安全法則，是實現(xiàn)工業(yè)級可靠應用的前提。
二是語義理解差異與統(tǒng)一認知對齊的阻隔。面對工業(yè)現(xiàn)場復雜的協(xié)議體系與高度異構(gòu)的設備環(huán)境，數(shù)據(jù)層面的互通難以直接轉(zhuǎn)化為語義層面的理解。由于缺乏統(tǒng)一的工業(yè)本體模型與領域知識圖譜，智能體之間難以實現(xiàn)標準化意圖對齊，導致其認知能力局限于局部，制約了全局優(yōu)化水平的提升。
三是可解釋性缺失與權責認定的模糊。傳統(tǒng)工業(yè)軟件邏輯清晰透明，而深度學習模型像一個黑盒。當智能體做出一個反直覺的決策時，一線工人不敢執(zhí)行，管理層不敢擔責。一旦發(fā)生事故，究竟是算法的錯誤，還是數(shù)據(jù)的偏差？這種權責界定的空白，直接制約了企業(yè)大規(guī)模部署的決心。
四是高昂推理成本與微薄工業(yè)利潤的沖突。工業(yè)領域?qū)Τ杀緲O度敏感。當前大模型的高頻調(diào)用需要昂貴的算力資源支持。如果識別一顆螺絲釘?shù)娜毕菪枰?元的云端推理算力，這甚至超過了螺絲釘本身的利潤。如何實現(xiàn)模型的小型化、邊緣化，實現(xiàn)高智商與低能耗的平衡，是商業(yè)化落地的最大掣肘。
構(gòu)建可信互通融合的生態(tài)
一是技術攻關，由云端大模型向邊緣小模型下沉。建議重點研發(fā)面向工業(yè)場景的輕量化、垂直類模型。推動構(gòu)建“云邊協(xié)同”架構(gòu)，將復雜的訓練放在云端，將實時的推理與控制下沉到邊緣側(cè)，以解決時延與帶寬成本問題。建議加強可解釋性AI等前沿技術研發(fā)，構(gòu)建覆蓋全生命周期的安全評測與驗證體系，著力解決應用安全性與可信度難題。
二是標準先行，由接口性規(guī)范向互操作體系升級。建議依托中國通信標準化協(xié)會、國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標準總體組等，加快研制涵蓋工業(yè)智能體接口規(guī)范、通信協(xié)議、語義交互、安全認證的綜合性標準體系。建議依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析服務網(wǎng)絡、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、“星火·鏈網(wǎng)”區(qū)塊鏈等基礎設施，打造工業(yè)領域的通用本體模型，推動跨廠商、跨平臺的工業(yè)智能體互操作機制與生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建。
三是場景遴選，由全景圖鋪開向高價值切口聚焦。建議避免大而全的投入模式，優(yōu)先遴選容錯率相對高、人工替代價值大的場景開展試點。遵循從輔助助手到自主代理，最后邁向自主系統(tǒng)的漸進式路徑，以點帶面，確保每一個落地場景都能形成閉環(huán)的商業(yè)價值。
四是生態(tài)保障，由技術化驗證向制度性護航進階。技術落地，制度先行。建議構(gòu)建適應“人機共生”的新型生產(chǎn)關系。一方面，建立工業(yè)AI復合型人才培養(yǎng)機制，培訓一線工人學會使用和管理工業(yè)智能體。另一方面，建立國家級工業(yè)智能體測試評估中心，對工業(yè)智能體的決策邊界、倫理規(guī)范與安全性進行極限測試并進行認證，從制度層面消除企業(yè)不敢用、不敢管的后顧之憂。
（作者：中國信息通信研究院 劉陽 謝濱）
（責任編輯：蔡文斌）
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