“AI Agent其最終形態可以理解為一種高級軟件
，隻是計費方式可能不再是傳統的許可證（license）或訂閱模式，而是基於token的計費模式。”國家智能製造專家委員會委員、e-works CEO黃培博士對中國工業報分析道。在他看來
，工業AI的推進並非盲目布局，而是有清晰的路徑可循：首先需要明確目標
，識別關鍵場景，將需求轉化為具體
、可量化的目標——這是評估數字化項目成效的基礎，在此之上，再評估數據的可用性與技術可行性
，最終完成技術與廠商的選擇。

國家智能製造專家委員會委員、e-works CEO 黃培博士

如今，隨著人工智能技術與製造業的深度交融，工業AI正逐步脫離概念炒作，進入以技術融合
、場景落地、價值實現為核心的務實發展階段。而智能製造作為製造業推進新型工業化的主攻方向
，也在工業AI的賦能下，由基礎建設進入智能升級的梯度發展新周期。

AI+工業軟件：推動產業格局重構

智能製造的推進，離不開工業軟件這一核心支撐。然而，其中生成式設計（Generative Design）成為備受關注的方向
，它能夠根據約束條件和製造工藝，自動生成符合要求的零件，推動工業設計從“計算機輔助人設計”向“人輔助計算機設計”轉變，這不僅是設計效率的提升，更是設計理念和範式的重構，也成為各方技術競爭的核心焦點。

當前工業AI領域，不少人存在認知誤區，將生成式AI視為分析式AI的下一代，實則二者在製造業中並非替代關係
，而是互補共存。黃培表示
，分析式AI仍是製造企業AI應用的主流，其依托機器視覺

、機器學習等技術，通過數據采集、建模分析，實現設備故障判斷
、產品質量檢測、能耗異常預警等功能
，這類應用能快速得出結果且可在邊緣端部署
，覆蓋製造業生產運營的核心場景；生成式AI則依托知識庫生成文本、代碼、圖像等內容，在投標文件撰寫
、各類代碼（數控代碼、PLC代碼
、工業機器人程序和軟件代碼等）生成
、智能客服等特定場景發揮獨特價值，提升業務效率。二者協同才能為工業軟件智能化升級提供完整技術支撐。

在CAD這一核心工業設計軟件領域，AI技術的融合創新已形成明確方向，Text to CAD模式和生成式設計成為兩大重要突破點。用戶通過文本描述
，通過AI查zha詢xun相xiang關guan標biao準zhun及ji已yi有you的de相xiang似si模mo型xing即ji可ke生sheng成cheng三san維wei模mo型xing，甚shen至zhi能neng借jie助zhu大da模mo型xing將jiang二er維wei工gong程cheng圖tu轉zhuan化hua為wei語yu言yan描miao述shu
，再zai進jin一yi步bu生sheng成cheng三san維wei模mo型xing
，這zhe類lei技ji術shu正zheng推tui動dong工gong業ye設she計ji從cong傳chuan統tong人ren工gong模mo式shi向xiang智zhi能neng輔fu助zhu模mo式shi轉zhuan變bian。AIyugongyeruanjiandeshenduronghe

，bujindailailejishucengmiandeshengji
，gengtuidonglegongyeruanjianchanyegejudezhonggou，jidailailequanxintiaozhan，yeweiguochangongyeruanjianchangshangzhuiganguojidachangdakailexindejihuichuangkou。

其中，AI Agent的出現，成為重構產業格局的關鍵變量。作為融合了工作流與RPA（機器人流程自動化）優勢的智能樞紐，AI Agent能neng實shi現xian各ge類lei工gong業ye軟ruan件jian間jian的de智zhi能neng連lian接jie和he數shu據ju互hu通tong，集ji成cheng大da小xiao模mo型xing應ying用yong和he任ren務wu的de自zi主zhu執zhi行xing，具ju備bei更geng高gao的de智zhi能neng化hua水shui平ping。這zhe一yi特te性xing也ye對dui傳chuan統tong工gong業ye軟ruan件jian的de商shang業ye模mo式shi形xing成cheng了le一yi定ding衝chong擊ji，可ke能neng導dao致zhi部bu分fen軟ruan件jian的de用yong戶hu許xu可ke證zheng需xu求qiu減jian少shao
，甚shen至zhi讓rang部bu分fen軟ruan件jian淪lun為wei被bei調tiao用yong的deAPI
，失去與用戶的直接交互接口。但值得注意的是
，複雜工具類工業軟件擁有天然技術護城河，AI技術並非簡單替代工業軟件，而是與工業軟件深度融合的核心抓手。

黃培分析
，越是複雜的工具類軟件
，例如CAD軟件
，其核心護城河在於私有、非開源的文件格式和複雜算法，這類軟件越難被替代；而那些涉及工作流、多軟件之間流程集成與調用的專業軟件，則相對容易被替代。對於國產工業軟件廠商而言
，關鍵在於將AI技術真正融合進軟件核心流程

，而非簡單作為附加的知識庫
，唯有如此
，才能在細分領域形成差異化競爭優勢。

工業軟件的智能化升級

，也離不開通用AI廠商與工業領域廠商的協同創新——純通用大模型廠商缺乏對工業場景理解，工業廠商則擁有豐富的工業數據和實踐經驗
，二者“井水不犯河水”的發展模式難以形成成熟的工業AI解決方案，深度協作才是必然趨勢。

智能工廠：破解重硬輕軟發展痛點

工業AI與工業軟件的融合，最終要落地到智能工廠建設這一核心載體上。中國製造業規模雖已成為全球第一大國
，且在燈塔工廠、智能製造成熟度評估等方麵取得顯著成效，但大量企業在智能工廠建設中存在盲目投入、重硬輕軟的問題，不少企業采購了大量高端設備，卻仍停留在單機應用階段，智能製造的價值未能真正發揮。黃培表示，精益工廠
、互聯工廠、透明工廠
、數字化工廠、智能工廠的“五級修煉”方法論
，為我國推動梯度智能工廠建設提供遵循依據。

精益工廠是智能工廠建設的基石，核心是實現精益生產，減少浪費，解決中國製造企業普遍存在的庫存過高、生產效率低下等痛點。

在(zai)精(jing)益(yi)工(gong)廠(chang)的(de)基(ji)礎(chu)上(shang)，互(hu)聯(lian)工(gong)廠(chang)建(jian)設(she)成(cheng)為(wei)打(da)通(tong)生(sheng)產(chan)數(shu)據(ju)壁(bi)壘(lei)的(de)關(guan)鍵(jian)。透(tou)明(ming)工(gong)廠(chang)則(ze)通(tong)過(guo)可(ke)視(shi)化(hua)手(shou)段(duan)，實(shi)現(xian)生(sheng)產(chan)狀(zhuang)態(tai)的(de)全(quan)麵(mian)感(gan)知(zhi)與(yu)實(shi)時(shi)呈(cheng)現(xian)，是(shi)智(zhi)能(neng)工(gong)廠(chang)建(jian)設(she)的(de)重(zhong)要(yao)進(jin)階(jie)階(jie)段(duan)。黃(huang)培(pei)強(qiang)調(tiao)


，透(tou)明(ming)工(gong)廠(chang)建(jian)設(she)並(bing)非(fei)簡(jian)單(dan)部(bu)署(shu)大(da)屏(ping)——現實中不少企業的大屏要麼無人關注，要麼信息難以理解，失去了可視化的意義。真正的透明工廠，需要實現從工廠層
、車間層、產線層到設備層的層層貫通，做到既見整體、又見局部，讓數據真正成為管理決策的依據。

數字化工廠是智能工廠建設的核心階段
，依托MES（製造執行係統）、工廠仿真等工業軟件和技術
，實現生產過程的數字化管控與優化。智能工廠的最終目標，依托人工智能

、數字孿生等前沿技術
，實現生產過程的智能化
、柔性化與自主化。

黃培認為，未來的製造往往麵向小批量
、多品種，工廠將更多呈現人機結合的少人化形態。因此，如何實現人與機器更好的協同、機器與機器更好的互動，從而構建柔性自動化
，將是一個重要的發展方向。

黃培同時指出
，製造企業還應強調服務化轉型。製造企業麵臨的一大挑戰是許多企業仍停留在“一錘子買賣”模式，產品售出後便難以再從客戶身上持續獲得收益。尤其是裝備製造企業，如何通過備品備件
、金融服務
、設備維修等環節持續創造利潤，是值得探索的方向。

具身智能：場景化落地成產業化核心

如果說AI與工業軟件的融合是人工智能在製造業的‘軟賦能’
，那麼智能工廠的梯度建設與具身智能的發展，則是工業AI從虛擬走向現實、實現‘軟硬結合’的重要路徑。

作zuo為wei人ren工gong智zhi能neng的de重zhong要yao分fen支zhi，具ju身shen智zhi能neng近jin年nian來lai成cheng為wei產chan業ye熱re點dian，人ren形xing機ji器qi人ren更geng是shi被bei視shi作zuo朝chao陽yang產chan業ye
，根gen據ju賽sai迪di發fa布bu的de最zui新xin報bao告gao
，當dang前qian我wo國guo人ren形xing機ji器qi人ren市shi場chang占zhan全quan球qiu80%

，但行業發展仍存在過度追求“表演秀”、忽視實際應用價值的問題。

場chang景jing深shen度du融rong合he，是shi具ju身shen智zhi能neng從cong實shi驗yan室shi走zou向xiang產chan業ye化hua的de關guan鍵jian所suo在zai。脫tuo離li具ju體ti應ying用yong場chang景jing的de技ji術shu研yan發fa，難nan以yi形xing成cheng商shang業ye價jia值zhi。具ju身shen智zhi能neng的de價jia值zhi不bu在zai於yu形xing態tai的de“類人化”，而在於能力的“場景化”，隻有真正融入工業
、服務業、特種行業（例如消防、救援等）
，成為實際工作中的“好幫手”，才能實現產業化落地。

在黃培看來，具身智能的發展並非局限於雙足人形機器人，任何具備物理實體和智能能力的載體，都屬於具身智能的範疇。VLA（視覺-語言-行動）模型是一個關鍵方向。它采用類人的方式：通過視覺理解物體
，結合經驗判斷其軟硬、施力大小等，從而完成抓取。這些能力對人類而言已成潛意識，不需要思考，但如何讓機器人具備這種認知

，仍是核心挑戰。

從分析式AI與生成式AI的協同融合，到工業軟件的智能化升級，再到智能工廠的梯度建設，最終到具身智能的場景化落地，工業AI的發展正沿著“技術-產品-場景-產業”的路徑層層落地，逐步走出概念炒作的階段，進入務實發展的新周期。而這一過程中，無論是製造企業、工業軟件廠商，還是AI技術企業，都需要摒棄單打獨鬥的思維，通過協同創新實現技術與產業的深度融合。

同tong時shi
，中zhong國guo製zhi造zao業ye也ye在zai這zhe一yi過guo程cheng中zhong，針zhen對dui自zi身shen特te點dian選xuan擇ze發fa展zhan戰zhan略lve。既ji有you產chan品pin領ling先xian型xing企qi業ye注zhu重zhong研yan發fa創chuang新xin
，也ye有you製zhi造zao領ling先xian型xing企qi業ye當dang把ba製zhi造zao和he工gong藝yi做zuo到dao極ji致zhi
，依yi托tuo工gong業yeAI實現生產、設計、服務的全鏈條智能化，製造環節也能成為產業鏈中盈利最高的環節。未來
，隨著工業AI技術的不斷突破與場景的持續落地，智能製造將成為中國製造業向全球價值鏈高端邁進的核心動力

，推動新型工業化建設邁向新高度。