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。

另ling外wai
，還hai存cun在zai責ze任ren界jie定ding不bu清qing問wen題ti。自zi主zhu決jue策ce的de智zhi能neng體ti責ze任ren歸gui屬shu不bu明ming
，若ruo因yin自zi主zhu調tiao整zheng工gong藝yi參can數shu導dao致zhi產chan線xian報bao廢fei或huo設she備bei損sun壞huai
，責ze任ren到dao底di是shi歸gui算suan法fa開kai發fa者zhe、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)
、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、環huan境jing等deng因yin素su的de影ying響xiang較jiao大da，很hen難nan通tong過guo大da模mo型xing或huo智zhi能neng體ti解jie決jue所suo有you問wen題ti，需xu要yao選xuan擇ze什shen麼me樣yang的de場chang景jing落luo地di智zhi能neng體ti。第di二er
，高gao質zhi量liang數shu據ju稀xi缺que。工gong業ye領ling域yu中zhong
，真zhen正zheng能neng被beiAI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、AI算suan法fa開kai發fa訓xun練lian需xu要yao大da量liang人ren力li和he時shi間jian成cheng本ben，而er帶dai來lai的de效xiao果guo往wang往wang與yu成cheng本ben不bu成cheng正zheng比bi。此ci外wai，工gong業ye場chang景jing碎sui片pian化hua嚴yan重zhong
，一yi個ge場chang景jing落luo地di後hou難nan以yi複fu製zhi，無wu法fa通tong過guo規gui模mo化hua方fang式shi分fen攤tan成cheng本ben投tou入ru

，這zhe也ye是shi多duo年nian來lai工gong業yeAI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、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
、biaozhunhuadeduomotaishuju
，xuyaotourudaliangziyuan

，zhemuqianshixingyeduanbanhetongdian。dier，suanliziyuanyumoxingbushunanpingheng。gongchangfenbudiyuguang，gongyechangjingduishujushishixing、anquanxingyouyaoqiu，suanlishouxianyuchengbenhewangluotongxinhuanjing，yunduanbushunanyimanzuquanguogongchangdequanchangjingxuqiu，bianduanbushuyouduisuanfatichulegenggaoyaoqiu。disan
，gongyezhinengtijishulujingmuqianrengyitongyongAI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)、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

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、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daoOT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。