掌心策略工业智能体迎政策强催化，AI“进厂”规模化部署加速

随着大模型等新一代人工智能技术迅猛发展，智能体正加速与网络空间、物理世界深度融合，深刻改变人类生产生活方式和社会治理模式。

近日，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，明确提出推动智能体在工业互联网领域的应用，促进智能体与工业机器人、自动化产线等深度融合。这份文件被业内视为工业智能体从概念加速走向规模部署的关键信号。

海量工业设备联网催生爆发式多源异构数据处理需求，而传统智能制造体系在动态决策环节存在明显短板，这也让市场更加期待具备“实时感知-推理决策-自主执行”全链路能力的工业智能体来补齐这一关键缺口。

当前国内制造业正处于自动化向自主化转型的关键阶段。据预测，到2028年我国工业设备连接数将突破1.2亿台（套），工业互联网平台普及率超过55%。

尽管行业成长空间广阔，但工业智能体从“单点智能”迈向“系统智能”，并非简单的技术升级，而是一场涉及数据、场景与安全的系统性工程，规模化落地正卡在三个环环相扣的难题上。

一是数据孤岛。工业现场设备协议繁杂、数据标准不一，倘若智能体连完整感知现场都做不到，无法获取全量信息，决策自然无从谈起。

二是场景适配问题。工业场景“千厂千面、千业千艺”，智能体需深度嵌入特定行业、场景的Know-How，无法像消费级AI那样简单复制。

三是安全可控挑战。智能体一旦获得设备控制权，其决策失误可能导致产线停机甚至安全事故，这让不少企业既渴望又犹豫，也对智能体的可靠性、稳定性提出了更高要求。

这三道挑战并非孤立存在，而是形成“连锁适配需求”：数据打通是场景适配的基础，场景深度适配才能让安全可控的标准更清晰，三者共同构成工业智能体规模化落地的“能力闭环”。

AI“进厂”，龙头企业竞逐工业智能体

随着政策引导、技术迭代，工业智能体落地解决方案正加速成型，头部企业更是依托完全不同的产业基因与资源禀赋率先“打样”。比如汇川技术，作为国内工控自动化龙头，其依托伺服驱动、PLC、工业机器人等底层硬件积累，从硬件感知层切入，打造iFG一体化AI平台。该平台可兼容多类工业设备，拓宽数据采集维度，补齐智能体前端感知短板，从工控硬件底座为智能体自主决策提供基础支撑。

美的集团凭借自身大型制造产业优势，立足工厂内生场景切入，重点攻坚多智能体的协同与安全可控难题。旗下荆州工厂获评WRCA“世界首个多场景覆盖的智能体工厂”认证，依托自研“美的工厂大脑”统一调度，为流程制造类企业的工厂级智能体部署提供了落地样本。

与汇川、美的从传统工业及制造场景延伸布局的模式不同，AI原生企业选择了另辟蹊径。思谋科技作为一家工业AI原生企业，采用软硬全链条自研路径，直击工业领域感知、决策、执行层级割裂的行业痛点。据介绍，公司依托自研工业多模态大模型，搭建涵盖边缘AI传感器、工业机器人、智能体软件系统的完整产品矩阵，贯通现场感知、精密作业、全局调度全流程，形成工业AI系统级闭环能力，是全球首家实现工业AI智能体大规模、跨区域、多场景部署的企业。

AI浪潮之下，思谋科技已经成为中国收入规模最大的工业AI智能体提供商，正在冲刺港交所“工业AI智能体第一股”。招股书显示，截至2025年底，思谋已在全球累计交付约14万个工业AI智能体，服务特斯拉、卡尔蔡司、立讯精密、京东方等超730家客户，累计完成超170亿件产品的智能检测。

这三家企业的实践表明，工业智能体作为AI“进厂”的重要载体，正在将“数据打通—场景适配—安全可信”的闭环从理论推向现实。挑战存在，但路径已明——工业智能体的规模化落地，不再是“可不可能”的问题，而是“能多快铺开”的问题。

文：程洋

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