當前，工業智能體成為學術界和產業界的研究熱點，國內外諸多企業紛紛展開了相關戰略布局。近日，《中國電子報》組織召開工業智能體創新發展座談會，邀請產業界代表共同探討工業智能體創新發展路徑

、挑戰與機遇。本報將從四個方麵呈現此次座談會內容
，也歡迎有識之士留言，參與“雲討論”。

01

學院派認為——

賽迪研究院信息化與軟件產業研究所人工智能研究室主任 王宇霞

要(yao)真(zhen)正(zheng)推(tui)動(dong)工(gong)業(ye)智(zhi)能(neng)體(ti)在(zai)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)落(luo)地(di)仍(reng)麵(mian)臨(lin)諸(zhu)多(duo)挑(tiao)戰(zhan)。首(shou)先(xian)是(shi)技(ji)術(shu)成(cheng)熟(shu)度(du)問(wen)題(ti)，很(hen)多(duo)大(da)模(mo)型(xing)算(suan)法(fa)在(zai)通(tong)用(yong)場(chang)景(jing)中(zhong)表(biao)現(xian)良(liang)好(hao)，但(dan)由(you)於(yu)工(gong)業(ye)門(men)類(lei)多(duo)、行業壁壘高、數據難獲取，工業現場複雜度高，其適應性、實時性、可靠性都存在較大問題。

其次是數據問題
，工業現場存在諸多數據孤島、數據缺失
、噪聲幹擾等問題，現有數據是否足以用於訓練工業智能體，使其達到安全可靠的水平尚且存疑。據某報告顯示，製造業數據中隻有44%被有效利用。智能體與大模型的智能很大一部分來自於提示詞、CoT等數據，在通用場景中，提示詞和CoT數據的獲取與標注都相對容易，但在工業場景中，工業知識壁壘高，構建高級別的語料庫存在非常大的難度。

還有安全問題，智能體會以接口形式或代碼自主生成形式執行任務，這是它跟大模型最大的一個區別——能夠實現工具調用，正因如此
，它也麵臨更多安全威脅
，如API接口漏洞、代碼供應鏈破壞
、提示詞注入等都可能導致智能體被認知投毒。

此外
，商業模式也存在挑戰。智能體投資回報不明顯帶來變現難題，工業智能體的算力
、數shu據ju消xiao耗hao及ji技ji術shu研yan發fa投tou入ru大da，收shou益yi卻que是shi長chang遠yuan的de且qie很hen多duo時shi候hou難nan以yi量liang化hua，難nan以yi出chu現xian在zai企qi業ye報bao表biao上shang。智zhi能neng體ti在zai企qi業ye層ceng麵mian的de賦fu能neng是shi橫heng向xiang的de
，整zheng體ti提ti升sheng企qi業ye人ren員yuan的de效xiao率lv，企qi業ye運yun轉zhuan的de效xiao率lv，很hen多duo企qi業ye看kan不bu到dao它ta實shi實shi在zai在zai帶dai來lai的de收shou益yi，投tou資zi意yi願yuan不bu足zu。過guo去qu工gong廠chang以yi產chan品pin級ji服fu務wu思si維wei采cai購gou軟ruan件jian，通tong過guo一yi次ci性xing購gou買mai或huo版ban權quan購gou買mai獲huo得de產chan品pin；erzaizhinengtishidai，dizuodamoxingchixujinhua
，zhinengtijiaofudeyebingfeigudingchanpin，ershirenwuwanchengnengli。shangyemoshixuyaocongchanpinjifuwuzhuanxiangzhinengjifuwu，qiyecaigouyejiangcong“買產品”變為“買長期服務”或“買任務結果”，這對企業組織架構和付費係統構成新挑戰

，目前多數企業尚未做好充分準備。

lingwai
，haicunzaizerenjiedingbuqingwenti。zizhujuecedezhinengtizerenguishubuming，ruoyinzizhutiaozhenggongyicanshudaozhichanxianbaofeihuoshebeisunhuai，zerendaodishiguisuanfakaifazhe、數據提供者還是部署應用的企業，無法清晰界定
，這為智能體的應用和推廣埋下法律和商業風險。

zuihoushirenyinwenti，ruxinrenweiji。shengchengshirengongzhinengtuichuhou，duirendetidaixiaoyingmingxianjiakuai，yuanbenduotidaidijinenglaodongmijixingrencai，jinrushengchengshijieduanhou，duibailing、zhishimijixingrencaidetidaizuoyongyexianzhuzengqiang。zhinengtijubeigongjutiaoyongnengli，shenzhikezhuangpeiyuzhuangbeizhong，duidijinenghuolaodongmijixingyixianyuangongdetidaixiaoyingjiangdafutisheng，zhekenengyinfabufenrendexinlidichu。dangdaizhinengtiyidamoxingwei“大腦”，大模型的“黑箱”texingdaozhijuecezhenanyikanqingwanzhengjuecelianlu，shifouxinrenqijuecechengweidaozhixinrenweijidelingyiyouyin。tongshi
，dangqianzhinengtishiyongxuexichengbenjiaogao
，zheyegouchengqiyingyongluodideqianzaimenkan。

02

實踐派認為——

卡奧斯工業大腦總經理 楊健

第一
，場景適配問題。工業領域受到生產設備、物料流動、人員技能、huanjingdengyinsudeyingxiangjiaoda
，hennantongguodamoxinghuozhinengtijiejuesuoyouwenti，xuyaoxuanzeshenmeyangdechangjingluodizhinengti。dier
，gaozhiliangshujuxique。gongyelingyuzhong

，zhenzhengnengbeiAI利用的數據比“44%的有效數據”還要少一個數量級，可能4%都不到。例如


，一台注塑機設備一天產生超1G運行數據，但一周內可用於模型訓練的數據不超過5條——大量數據存在但可用的高質量數據極少，這是AI落地的最大障礙。第三，供需匹配與商業化路徑問題。工業領域的場景價值多少能講出來
，但ROI（投資回報率）不高，投入到物聯改造、數據清洗治理、AIsuanfakaifaxunlianxuyaodaliangrenliheshijianchengben
，erdailaidexiaoguowangwangyuchengbenbuchengzhengbi。ciwai
，gongyechangjingsuipianhuayanzhong，yigechangjingluodihounanyifuzhi
，wufatongguoguimohuafangshifentanchengbentouru，zheyeshiduonianlaigongyeAI落地慢的重要原因。

和利時集團中央研究院智能軟件平台研究所所長 李天輝

我們認為不管是工業裏的自動化
、數字化還是智能化，核心都是軟件加數據。每個工廠都有差異，即使智能體能力一樣
，但配置數據、工藝
、管理方式都不同
，不可能像手機APP那樣裝到每個工廠裏不用配置就適應。要解決的核心問題不隻是提升自動化效率，更大的目標是應對個性化應用、差cha異yi化hua需xu求qiu和he需xu求qiu的de快kuai速su變bian化hua。比bi如ru新xin能neng源yuan汽qi車che生sheng產chan線xian，今jin天tian生sheng產chan的de車che型xing可ke能neng三san個ge月yue後hou就jiu得de變bian，這zhe就jiu要yao求qiu工gong業ye軟ruan件jian和he相xiang關guan係xi統tong跟gen著zhe調tiao整zheng
，過guo去qu調tiao整zheng的de代dai價jia太tai大da。以yi後hou智zhi能neng體ti來lai了le，可ke能neng80%的變化隻需要在軟件裏更新，這是我們能看到的未來趨勢。

gongyechangjinglidejishuqishishixiangtongde
，zhishixianzailuodihaihenzao，haizaichangshi。biruzidonghuagongchengshujudezidongfanyijiuxuyaozuotedingxunlian，wenbenzhuantubunan，dankongzhilingyudetixingtuyouteshuxing，bixuzuozhenduixingxunlian。womenxianzaizuode，jiushishulidianxingchangjingliyingxiangkongzhideguanjiancanshu，yijibutongcanshuzuhexiadePID參數大概是什麼，希望通過這些梳理構建一個PID智zhi能neng體ti，以yi後hou到dao現xian場chang，比bi如ru火huo電dian，至zhi少shao能neng讓rang工gong程cheng師shi達da到dao現xian在zai的de標biao準zhun水shui平ping，不bu用yong因yin為wei是shi初chu級ji工gong程cheng師shi就jiu水shui平ping低di。另ling外wai
，我wo們men也ye在zai探tan索suo如ru何he利li用yong工gong業ye智zhi能neng體ti推tui動dong全quan流liu程cheng優you化hua。比bi如ru根gen據ju外wai圍wei訂ding單dan變bian化hua、生產工藝變化
，APS分解任務後
，根據各工廠、產線的資源準備情況
，把工單下給最優產線。執行中如果有擾動，比如設備壞了

，過去靠人重新調度，現在能不能靠APS自動分配

？做這類智能體是有可能的

，但核心問題是技術不能靠單一智能體，要靠多種技術手段的融合。

生產工藝裏的設備優化
、能源優化、工藝參數優化、tiaoduyouhua

，zhexiedoushiyouhuawenti，hexinshiyouhuasuanfa。ergongyezhinengtiheyibanzhinengtizuizhuyaodequbieshitazaishouxianjisuanziyuanliyunxing。gongchanglidezhinenghuayingyongchangjinggenshengchanxiangguande，shujubuchuchangshijibenyaoqiu，meiyouyigegongchanghuiyongwaibudamoxinghuoyun；跟控製直接相關的

，必須在安全網裏
，不可能出去
，出去的也是處理過的、降維的，特定事故數據都過濾掉了，對於智能體的訓練沒有太大價值。

工業場景對實時性、準確度、自信度很高，不能有幻覺，所以一般會融合應用大模型、知識圖譜、機理模型等多種技術。工業智能體未來的發展目標很明確：在工業裏敢用、可用，不能今天可用明天不可用
，那樣就沒有應用場景。

京東方科技集團股份有限公司科學家 冷長林

在(zai)推(tui)進(jin)工(gong)業(ye)智(zhi)能(neng)體(ti)落(luo)地(di)過(guo)程(cheng)中(zhong)，我(wo)們(men)也(ye)遇(yu)到(dao)一(yi)些(xie)共(gong)性(xing)問(wen)題(ti)。第(di)一(yi)，產(chan)業(ye)數(shu)據(ju)要(yao)素(su)價(jia)值(zhi)釋(shi)放(fang)不(bu)夠(gou)。工(gong)廠(chang)建(jian)設(she)年(nian)份(fen)不(bu)同(tong)，設(she)備(bei)智(zhi)能(neng)化(hua)程(cheng)度(du)不(bu)一(yi)，導(dao)致(zhi)工(gong)業(ye)數(shu)據(ju)高(gao)度(du)異(yi)構(gou)、碎片化。做人工智能需要對數據進行標注和處理，但獲取高質量
、標biao準zhun化hua的de多duo模mo態tai數shu據ju，需xu要yao投tou入ru大da量liang資zi源yuan，這zhe目mu前qian是shi行xing業ye短duan板ban和he痛tong點dian。第di二er，算suan力li資zi源yuan與yu模mo型xing部bu署shu難nan平ping衡heng。工gong廠chang分fen布bu地di域yu廣guang，工gong業ye場chang景jing對dui數shu據ju實shi時shi性xing、安an全quan性xing有you要yao求qiu，算suan力li受shou限xian於yu成cheng本ben和he網wang絡luo通tong信xin環huan境jing，雲yun端duan部bu署shu難nan以yi滿man足zu全quan國guo工gong廠chang的de全quan場chang景jing需xu求qiu，邊bian端duan部bu署shu又you對dui算suan法fa提ti出chu了le更geng高gao要yao求qiu。第di三san，工gong業ye智zhi能neng體ti技ji術shu路lu徑jing目mu前qian仍reng以yi通tong用yongAIweizhu，xuyaojiaqiangyuzhizaoshengchangongyihegongyezhishideronghe。dangqianduoshugongyedamoxingjiyushijiaoyuyangoujian，lizhenzhengzhangwoxingyezhizaogongyihaiyouhendachaju，shijianzhonghaishejikuazuzhixietong、gaojiazhichangjingwajuedengwentidouxuyaojiejue。disi

，pingjiabiaozhunhetixixuyaowanshan。womenzuoleyixiegongyehexinyingyong，quehennanpanduanzaixingyezhongshilingxianhaishiluohou、差距在哪
，缺乏明確的評價方向。

統信生態合作中心總經理 張木梁

congzuikaishijiyuduihuadetongyongmoxingjiejuedanyiwenti，daoxianzaizhinengtidechuxianzhujiannengchulifuzawenti
，zheshihendadejinbu。danmuqianzhexiechengguozaiyingyongzhong
，haidoujizhongzaifuzhujuecelingyu。hexinyuanyinzaiyu：人工智能本質上還是概率問題——無論用多大算力
，最終給出的都是高概率結果
，存在不確定性；ergongyeshengchanzhizaodezuizhonghuanjie，yaoqiudeshijueduiquedingxing
，guochengbuqueding
，jiubukenengyingyongzaigongyeshengchanzhong。xianshizhongrengongzhinengdebuquedingxingqiaqiacunzai，suoyimuqianhaizhinengtingliuzaifuzhujuecejieduan。

杭州熾橙科技副總經理、首席運營官 韓鵬

工業智能體雖火，但在落地過程中還有很多難啃的“硬骨頭”。第一，數據“方言”難互通。構建高質量數據集的關鍵在於多元
、異構數據的融合，包括IT、OT、ET數據的融合。技術很簡單但有些係統沒把數據集合在一起
，所以先得進行係統集成，打通數據“方言”仍有一些工作量。第二，實時與控製“慢半拍”。大模型多部署在中央

、雲yun上shang或huo集ji團tuan數shu據ju中zhong心xin

，邊bian緣yuan側ce還hai會hui用yong小xiao語yu言yan模mo型xing
，大da語yu言yan模mo型xing定ding義yi任ren務wu
，小xiao語yu言yan模mo型xing來lai執zhi行xing控kong製zhi，規gui劃hua得de很hen好hao但dan到dao執zhi行xing層ceng常chang常chang存cun在zai問wen題ti
，大da語yu言yan模mo型xing部bu署shu後hou

，對dui於yu複fu雜za的de問wen題ti要yao等deng待dai2
、3miao，zheshiyijingyouhuahenduodezhuangtai，danyewubuhuirongren。henduoxianchangbuxihuanyongtuilimoxing，yinweixiangkuaisukanjieguo
，suoyiyaobazhinengtizhenzhengluodidaogongye，luodidaoOT層、控製層，路還很長，不僅需要算力的優化
，還有架構上的優化。第三，中小企業“夠不著”。很多中小企業產值低
，不僅基礎差
、缺數據
，還缺人，缺既懂業務又懂技術的人，工業智能體需要不斷降低成本、不斷標準化後才可能逐步落地。

IBM科技事業部自動化技術專家 林凱迪

Deepseek發布後，很多企業都表示要上AI
、用智能體，但深入現場後發現，他們並不具備用AI的場景，甚至連最基本的信息化、數字化都沒完成
，這種情況在中小企業中非常普遍。要走向AI代表的智能化，信息化還是少不了。畢竟智能體是“AI+自動化”的結合
，原來沒補的課還是要補齊。

這裏有個特別的現象：我們幫一個汽車客戶做產線維修的備件管理
，涉及庫存預測、庫存金額控製、向xiang供gong應ying商shang發fa起qi采cai購gou流liu程cheng等deng
，整zheng個ge鏈lian條tiao用yong智zhi能neng體ti打da通tong，還hai升sheng級ji了le他ta們men的de舊jiu係xi統tong。但dan最zui後hou客ke戶hu最zui認ren可ke的de，不bu是shi大da模mo型xing或huo智zhi能neng體ti技ji術shu本ben身shen
，而er是shi基ji於yu他ta們men原yuan有you係xi統tong，用yong小xiao模mo型xing做zuo的de庫ku存cun用yong量liang預yu測ce，因yin為wei這zhe能neng帶dai來lai實shi實shi在zai在zai的de收shou益yi。智zhi能neng體ti技ji術shu本ben質zhi上shang還hai是shi在zai節jie省sheng人ren力li，但dan如ru果guo有you一yi個ge更geng好hao的de小xiao模mo型xing
，能neng夠gou帶dai來lai的de幾ji千qian萬wan甚shen至zhi上shang億yi庫ku存cun10%~20%的優化，這種收益遠高於人力成本節約。

這就引出第二個點：投資回報率問題。我們和很多企業溝通發現，AI部署越複雜的場景
，對模型能力要求越高，硬件、軟件
、部署等成本也越高。有些簡單場景，我們能做到98%-99%的準確率，但客戶一算賬，會覺得投資回報率不高。所以，找到工業智能體的好應用場景很重要——讓企業看到價值

，願意投入做試點，才能進一步在企業內部推廣。現在很多企業哪怕和廠商合作
，其實也是在“花錢買未來”，直白說就是買業績。

阿裏巴巴達摩院算法專家 趙亮

構建工業智能體的挑戰主要有兩方麵：第一，精確性和安全性的高要求。工業企業雖有大量數據，但可用、zhunquedeshujushao，yingxiangzhinengtigoujian。jiejuegongyeshengchanwentishixujiangjilimoxingyushengchengshimoxingronghe，zhezhongronghebunengkaoduijishujuhuoyingjianlaijiejue，eryaoshenruxitongjili。dier
，kefuzhixingcha。gongyechangjingdingzhihuachengdugao
，shipeinanduda，daozhituiguangchengbengao，yingxiangchangqishangyehuafazhan。

愛動超越人工智能科技總經理 高誌勇

第一
，數據收集
、治理
、清洗難，很多企業工單、故障代碼還是紙質的；第二，人才配合難
，工業智能體不是純做IT或人工智能的企業自己就能完成的
，需要和業務部門進行協調和配合，但他們對智能體和大模型可能不熟悉；第三，整體實施落地中的配合性不高，智能體在很多企業都是一把手工程，但實際做這個事是有一定抵製的，數字員工、數字工程師會影響現有崗位
；第四，安全與數據隱私問題
；第五

，持續優化與服務
，初期期望值高，實際達標難
，比如目標定了98%，實際做到60%-70%很容易
，90%以上就很難
，這也符合現在AI發展的狀況。