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。

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”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、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
、chayihuaxuqiuhexuqiudekuaisubianhua。biruxinnengyuanqicheshengchanxian，jintianshengchandechexingkenengsangeyuehoujiudebian，zhejiuyaoqiugongyeruanjianhexiangguanxitonggenzhetiaozheng，guoqutiaozhengdedaijiataida。yihouzhinengtilaile，keneng80%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PIDzhinengti，yihoudaoxianchang，biruhuodian，zhishaonengranggongchengshidadaoxianzaidebiaozhunshuiping
，buyongyinweishichujigongchengshijiushuipingdi。lingwai，womenyezaitansuoruheliyonggongyezhinengtituidongquanliuchengyouhua。birugenjuwaiweidingdanbianhua、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、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
、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

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、yunshanghuojituanshujuzhongxin，bianyuancehaihuiyongxiaoyuyanmoxing，dayuyanmoxingdingyirenwu，xiaoyuyanmoxinglaizhixingkongzhi，guihuadehenhaodandaozhixingcengchangchangcunzaiwenti
，dayuyanmoxingbushuhou
，duiyufuzadewentiyaodengdai2
、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。