什么是“工业智能体”？
通用人工智能的演进遵循着从聊天『机器人』️（Chatbot）到“副驾驶”（Copilot），再到智能体（Agent）的路径。聊天『机器人』️被动地回答问题，智能“副驾驶”能辅助人类完成特定任务，已具备一定的自主能力，而智能体的核心特征就在于高度“自主性”——它不只是“听指令”，更能“做决策、真干活”，可以自主感知、规划，并调用工具来完成目标。
工业智能体，这个听起来有些科幻的名词，如今正实实在在地改变着制造业的面貌。它不是简单的自动化工具，而是一个能够感知环境、自主决策并执行任务的智能系统。从生产制造到研发设计，从运行维护到供应链管理，工业智能体的应用场景广泛且深入。
在生产制造环节，工业智能体的应用最为集中。数据显示，44%的受访企业已经在生产制造中部署了工业智能体。这些智能体通过传感器网络实时感知生产环境，利用大数据分析优化生产流程，减少人工干预，提高生产效率和产品质量。
在研发设计领域，工业智能体也展现出了巨大的潜力。32%的企业表示已经在研发设计中应用了工业智能体。这些智能体能够辅助『工程师』进行复杂的设计任务，通过生成式设计和仿真优化，缩短研发周期，降低试错成本。某汽车制造企业利用工业智能体生成的虚拟原型车进行碰撞测试，不仅节省了时间和成本，还提高了设计的精准度。
运行维护方面，工业智能体的应用也逐渐普及。25%的企业已经在运行维护中部署了工业智能体。这些智能体能够实时监测设备状态，预测潜在故障，提前进行维护，确保设备的稳定运行。一家化工企业通过部署工业智能体，实现了对生产设备的实时监控和故障预测，减少了设备停机时间，提高了生产效率。
从单点突破到系统赋能，工业智能体正在重塑制造体系。未来，工业智能体将不仅仅局限于单一环节的应用，而是贯穿整个制造流程，实现多智能体的协同工作。这种系统性的赋能将使制造业更加智能化、高效化。
一方面，工业智能体将与工业软件、自动化工具深度融合，形成更加智能的解决方案。工业基础模型，能够理解多种工业数据，生成智能建议，实现对工业产品的价值升级。这种融合将使工业智能体不仅能够感知和决策，还能够直接执行任务，进一步提高生产效率。
另一方面，工业智能体将实现跨场景、跨环节的协同工作。多个智能体可以根据任务需求，自动调整协同策略，实现资源的最优配置。例如在汽车制造中，研发设计智能体、生产制造智能体和运行维护智能体可以协同工作，从产品设计到生产制造再到售后服务，实现全生命周期的智能化管理。
工业智能体的发展也从封闭创新走向了价值共创。过去，企业往往依靠自身的技术和资源进行创新，但这种方式不仅成本高昂，而且效率低下。如今，通过开放的生态系统，企业可以与科技公司、科研机构等多方合作，共同推动工业智能体的发展。
