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

yaozhenzhengtuidonggongyezhinengtizaigongyelingyuluodirengmianlinzhuduotiaozhan。shouxianshijishuchengshuduwenti
，henduodamoxingsuanfazaitongyongchangjingzhongbiaoxianlianghao，danyouyugongyemenleiduo、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
、shujuxiaohaojijishuyanfatouruda，shouyiqueshichangyuandeqiehenduoshihounanyilianghua，nanyichuxianzaiqiyebaobiaoshang。zhinengtizaiqiyecengmiandefunengshihengxiangde，zhengtitishengqiyerenyuandexiaolv，qiyeyunzhuandexiaolv，henduoqiyekanbudaotashishizaizaidailaideshouyi，touziyiyuanbuzu。guoqugongchangyichanpinjifuwusiweicaigouruanjian

，tongguoyicixinggoumaihuobanquangoumaihuodechanpin；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

、知zhi識shi密mi集ji型xing人ren才cai的de替ti代dai作zuo用yong也ye顯xian著zhu增zeng強qiang。智zhi能neng體ti具ju備bei工gong具ju調tiao用yong能neng力li，甚shen至zhi可ke裝zhuang配pei於yu裝zhuang備bei中zhong
，對dui低di技ji能neng或huo勞lao動dong密mi集ji型xing一yi線xian員yuan工gong的de替ti代dai效xiao應ying將jiang大da幅fu提ti升sheng
，這zhe可ke能neng引yin發fa部bu分fen人ren的de心xin理li抵di觸chu。當dang代dai智zhi能neng體ti以yi大da模mo型xing為wei“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。

工(gong)業(ye)場(chang)景(jing)裏(li)的(de)技(ji)術(shu)其(qi)實(shi)是(shi)相(xiang)通(tong)的(de)，隻(zhi)是(shi)現(xian)在(zai)落(luo)地(di)還(hai)很(hen)早(zao)，還(hai)在(zai)嚐(chang)試(shi)。比(bi)如(ru)自(zi)動(dong)化(hua)工(gong)程(cheng)數(shu)據(ju)的(de)自(zi)動(dong)翻(fan)譯(yi)就(jiu)需(xu)要(yao)做(zuo)特(te)定(ding)訓(xun)練(lian)，文(wen)本(ben)轉(zhuan)圖(tu)不(bu)難(nan)，但(dan)控(kong)製(zhi)領(ling)域(yu)的(de)梯(ti)形(xing)圖(tu)有(you)特(te)殊(shu)性(xing)，必(bi)須(xu)做(zuo)針(zhen)對(dui)性(xing)訓(xun)練(lian)。我(wo)們(men)現(xian)在(zai)做(zuo)的(de)，就(jiu)是(shi)梳(shu)理(li)典(dian)型(xing)場(chang)景(jing)裏(li)影(ying)響(xiang)控(kong)製(zhi)的(de)關(guan)鍵(jian)參(can)數(shu)
，以(yi)及(ji)不(bu)同(tong)參(can)數(shu)組(zu)合(he)下(xia)的(de)PID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、調tiao度du優you化hua，這zhe些xie都dou是shi優you化hua問wen題ti

，核he心xin是shi優you化hua算suan法fa。而er工gong業ye智zhi能neng體ti和he一yi般ban智zhi能neng體ti最zui主zhu要yao的de區qu別bie是shi它ta在zai受shou限xian計ji算suan資zi源yuan裏li運yun行xing。工gong廠chang裏li的de智zhi能neng化hua應ying用yong場chang景jing跟gen生sheng產chan相xiang關guan的de
，數shu據ju不bu出chu廠chang是shi基ji本ben要yao求qiu，沒mei有you一yi個ge工gong廠chang會hui用yong外wai部bu大da模mo型xing或huo雲yun
；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

zaituijingongyezhinengtiluodiguochengzhong，womenyeyudaoyixiegongxingwenti。diyi，chanyeshujuyaosujiazhishifangbugou。gongchangjianshenianfenbutong，shebeizhinenghuachengdubuyi，daozhigongyeshujugaoduyigou、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、biaozhunhuadeduomotaishuju
，xuyaotourudaliangziyuan，zhemuqianshixingyeduanbanhetongdian。dier，suanliziyuanyumoxingbushunanpingheng。gongchangfenbudiyuguang，gongyechangjingduishujushishixing、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yongAI為(wei)主(zhu)，需(xu)要(yao)加(jia)強(qiang)與(yu)製(zhi)造(zao)生(sheng)產(chan)工(gong)藝(yi)和(he)工(gong)業(ye)知(zhi)識(shi)的(de)融(rong)合(he)。當(dang)前(qian)多(duo)數(shu)工(gong)業(ye)大(da)模(mo)型(xing)基(ji)於(yu)視(shi)覺(jiao)語(yu)言(yan)構(gou)建(jian)
，離(li)真(zhen)正(zheng)掌(zhang)握(wo)行(xing)業(ye)製(zhi)造(zao)工(gong)藝(yi)還(hai)有(you)很(hen)大(da)差(cha)距(ju)
，實(shi)踐(jian)中(zhong)還(hai)涉(she)及(ji)跨(kua)組(zu)織(zhi)協(xie)同(tong)、高(gao)價(jia)值(zhi)場(chang)景(jing)挖(wa)掘(jue)等(deng)問(wen)題(ti)都(dou)需(xu)要(yao)解(jie)決(jue)。第(di)四(si)
，評(ping)價(jia)標(biao)準(zhun)和(he)體(ti)係(xi)需(xu)要(yao)完(wan)善(shan)。我(wo)們(men)做(zuo)了(le)一(yi)些(xie)工(gong)業(ye)核(he)心(xin)應(ying)用(yong)，卻(que)很(hen)難(nan)判(pan)斷(duan)在(zai)行(xing)業(ye)中(zhong)是(shi)領(ling)先(xian)還(hai)是(shi)落(luo)後(hou)、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

從(cong)最(zui)開(kai)始(shi)基(ji)於(yu)對(dui)話(hua)的(de)通(tong)用(yong)模(mo)型(xing)解(jie)決(jue)單(dan)一(yi)問(wen)題(ti)，到(dao)現(xian)在(zai)智(zhi)能(neng)體(ti)的(de)出(chu)現(xian)逐(zhu)漸(jian)能(neng)處(chu)理(li)複(fu)雜(za)問(wen)題(ti)，這(zhe)是(shi)很(hen)大(da)的(de)進(jin)步(bu)。但(dan)目(mu)前(qian)這(zhe)些(xie)成(cheng)果(guo)在(zai)應(ying)用(yong)中(zhong)，還(hai)都(dou)集(ji)中(zhong)在(zai)輔(fu)助(zhu)決(jue)策(ce)領(ling)域(yu)。核(he)心(xin)原(yuan)因(yin)在(zai)於(yu)：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；而er工gong業ye生sheng產chan製zhi造zao的de最zui終zhong環huan節jie
，要yao求qiu的de是shi絕jue對dui確que定ding性xing，過guo程cheng不bu確que定ding
，就jiu不bu可ke能neng應ying用yong在zai工gong業ye生sheng產chan中zhong。現xian實shi中zhong人ren工gong智zhi能neng的de不bu確que定ding性xing恰qia恰qia存cun在zai，所suo以yi目mu前qian還hai隻zhi能neng停ting留liu在zai輔fu助zhu決jue策ce階jie段duan。

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
、3秒(miao)，這(zhe)是(shi)已(yi)經(jing)優(you)化(hua)很(hen)多(duo)的(de)狀(zhuang)態(tai)，但(dan)業(ye)務(wu)不(bu)會(hui)容(rong)忍(ren)。很(hen)多(duo)現(xian)場(chang)不(bu)喜(xi)歡(huan)用(yong)推(tui)理(li)模(mo)型(xing)

，因(yin)為(wei)想(xiang)快(kuai)速(su)看(kan)結(jie)果(guo)，所(suo)以(yi)要(yao)把(ba)智(zhi)能(neng)體(ti)真(zhen)正(zheng)落(luo)地(di)到(dao)工(gong)業(ye)，落(luo)地(di)到(dao)OT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。