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)

；而(er)在(zai)智(zhi)能(neng)體(ti)時(shi)代(dai)，底(di)座(zuo)大(da)模(mo)型(xing)持(chi)續(xu)進(jin)化(hua)


，智(zhi)能(neng)體(ti)交(jiao)付(fu)的(de)也(ye)並(bing)非(fei)固(gu)定(ding)產(chan)品(pin)

，而(er)是(shi)任(ren)務(wu)完(wan)成(cheng)能(neng)力(li)。商(shang)業(ye)模(mo)式(shi)需(xu)要(yao)從(cong)產(chan)品(pin)級(ji)服(fu)務(wu)轉(zhuan)向(xiang)智(zhi)能(neng)級(ji)服(fu)務(wu)，企(qi)業(ye)采(cai)購(gou)也(ye)將(jiang)從(cong)“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。

最zui後hou是shi人ren因yin問wen題ti，如ru信xin任ren危wei機ji。生sheng成cheng式shi人ren工gong智zhi能neng推tui出chu後hou，對dui人ren的de替ti代dai效xiao應ying明ming顯xian加jia快kuai，原yuan本ben多duo替ti代dai低di技ji能neng勞lao動dong密mi集ji型xing人ren才cai，進jin入ru生sheng成cheng式shi階jie段duan後hou
，對dui白bai領ling
、zhishimijixingrencaidetidaizuoyongyexianzhuzengqiang。zhinengtijubeigongjutiaoyongnengli，shenzhikezhuangpeiyuzhuangbeizhong，duidijinenghuolaodongmijixingyixianyuangongdetidaixiaoyingjiangdafutisheng，zhekenengyinfabufenrendexinlidichu。dangdaizhinengtiyidamoxingwei“大腦”，大模型的“黑箱”特te性xing導dao致zhi決jue策ce者zhe難nan以yi看kan清qing完wan整zheng決jue策ce鏈lian路lu，是shi否fou信xin任ren其qi決jue策ce成cheng為wei導dao致zhi信xin任ren危wei機ji的de另ling一yi誘you因yin。同tong時shi，當dang前qian智zhi能neng體ti使shi用yong學xue習xi成cheng本ben較jiao高gao，這zhe也ye構gou成cheng其qi應ying用yong落luo地di的de潛qian在zai門men檻kan。

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

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(dai)2、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
、準(zhun)確(que)的(de)數(shu)據(ju)少(shao)，影(ying)響(xiang)智(zhi)能(neng)體(ti)構(gou)建(jian)。解(jie)決(jue)工(gong)業(ye)生(sheng)產(chan)問(wen)題(ti)時(shi)需(xu)將(jiang)機(ji)理(li)模(mo)型(xing)與(yu)生(sheng)成(cheng)式(shi)模(mo)型(xing)融(rong)合(he)，這(zhe)種(zhong)融(rong)合(he)不(bu)能(neng)靠(kao)堆(dui)積(ji)數(shu)據(ju)或(huo)硬(ying)件(jian)來(lai)解(jie)決(jue)，而(er)要(yao)深(shen)入(ru)係(xi)統(tong)機(ji)理(li)。第(di)二(er)，可(ke)複(fu)製(zhi)性(xing)差(cha)。工(gong)業(ye)場(chang)景(jing)定(ding)製(zhi)化(hua)程(cheng)度(du)高(gao)
，適(shi)配(pei)難(nan)度(du)大(da)，導(dao)致(zhi)推(tui)廣(guang)成(cheng)本(ben)高(gao)，影(ying)響(xiang)長(chang)期(qi)商(shang)業(ye)化(hua)發(fa)展(zhan)。

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。