全球制造業正經歷一場由數字技術驅動的深刻變革，其競爭格局在人工智能、物聯網、云計算等新一代信息技術的沖擊下加速重塑。中國作為全球制造業規模最大的國家，其工業化進程已從早期的規模擴張階段，步入追求高質量發展的關鍵轉型期。中國制造業在取得“世界工廠”地位、構建起門類齊全工業體系的成就的同時，也面臨著日益凸顯的瓶頸與挑戰，如人口紅利消退帶來的勞動力成本持續上升，傳統生產模式下的效率提升遭遇天花板效應，面對個性化、定制化市場需求時表現出的柔性不足，以及在核心技術、高端裝備、關鍵基礎材料等領域的自主創新能力仍有待加強等。

為有效應對上述挑戰并驅動中國工業實現由大到強的歷史性跨越，推進新型工業化已成為國家核心戰略目標。人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，與實體經濟的深度融合被置于前所未有的高度。2017年7月，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》奠定了國家人工智能發展的頂層設計基礎；2021年11月工業和信息化部印發的《“十四五”大數據產業發展規劃》以及2021年12月工業和信息化部等八部門聯合印發的《“十四五”智能制造發展規劃》，則進一步細化了當前人工智能賦能制造業的具體路徑和目標。2025年5月30日，工業和信息化部黨組書記、部長李樂成在“十五五”工業和信息化規劃編制工作專家座談會上指出，要牢牢把握新一輪科技革命和產業變革重大趨勢，把握前沿技術發展對制造業的影響，前瞻部署新產業新賽道，筑牢數字技術底座，推動人工智能賦能新型工業化。上述政策表明，工業人工智能作為人工智能（AI）技術在工業領域的垂直深耕和場景化落地，正被加速推進和超前布局。

然而，盡管政策紅利持續釋放，技術方案日益豐富，大量企業在推進工業人工智能落地、實現數字化轉型價值閉環的過程中，仍遭遇了瓶頸制約。具體表現：技術堆砌現象突出，多種智能工具與平臺并存卻難以有效協同，形成“數據孤島”與“應用煙囪”；先進的人工智能技術與工業現場復雜的物理過程、深厚的領域知識及具體的業務邏輯之間存在顯著鴻溝，導致技術與場景“兩張皮”，難以實現從數據感知、智能分析到精準決策、閉環控制的端到端價值鏈條。這些痛點深刻揭示，工業數字化轉型亟須一個能夠深度融合工業機理知識、深刻理解復雜業務需求、高效協調多元系統資源并最終驅動可量化價值實現的堅實“落腳點”。尋找并定義這一核心載體，對于破解工業人工智能落地困境、釋放新型工業化戰略下的數字生產力、支撐中國工業在高質量發展道路上行穩致遠具有重大理論價值和迫切的現實意義。

一、工業智能體的定義和關鍵能力

（一）工業智能體的核心概念界定

工業智能體是指在特定的、復雜的工業環境中，為完成特定目標或任務而設計、部署和運行的具有高度自主性、反應性、主動性、社會性和適應性的軟件實體。工業智能體并非單一技術，而是一個融合了多領域前沿技術的綜合智能系統。其核心內涵在于：它具備通過傳感器網絡、工業物聯網平臺等渠道感知物理環境和系統狀態的能力；能夠利用內嵌的知識庫、規則引擎以及強大的認知計算能力對感知信息進行深度處理與分析；基于認知結果和目標約束，能夠進行自主或半自主的決策優化，擁有通過應用程序接口、工業控制系統等執行器將決策指令付諸執行的能力，從而直接影響物理過程或業務流程；能夠與其他智能體、信息系統或人類操作員進行有效的信息交換與協同，共同完成更復雜的系統級目標；具備根據環境反饋和歷史經驗進行持續學習和自我進化的能力，以適應動態變化的工業場景。在具體形態上，工業智能體可表現為高度專業化的虛擬角色，如專注于設備健康管理的“預測性維護智能體”、優化生產流程的“工藝控制智能體”、協調物流資源的“供應鏈智能體”或輔助研發設計的“數字工程師”等。

（二）工業大模型與工業智能體的關系

工業大模型是工業智能體的核心智能引擎，專門針對工業領域海量、多源、異構數據（如設備時序數據、工藝參數、質量記錄、維護工單、設計圖紙、技術文檔、專家經驗、行業標準等）進行大規模預訓練，并經過特定工業場景任務微調和領域知識注入的巨型人工智能模型。它區別于通用領域大模型的核心特征在于：對工業領域術語、概念、流程、規范具有深刻理解和精準表達能力；能夠處理和理解工業特有的多模態數據；在可靠性、安全性、可解釋性方面要求遠高于通用場景，決策結果需符合嚴格的工業標準和安全規范；具備強大的復雜因果推理、根因分析、多目標優化等能力，以應對工業決策的不確定性和強耦合性；能夠與工業自動化系統深度集成，支持代碼生成、控制邏輯解釋等工程化任務。工業大模型為工業智能體提供了接近人類專家水平的認知、分析和知識處理能力，是其智能化的基石。

圖 1 基于工業 MCP 協議形成的模型理解 / 上下文關聯 / 聯合調用

（三）工業智能體的運轉機制

工業智能體與工業大模型之間構成一種“載體”與“引擎”的深度協同關系。工業智能體作為面向特定工業場景的任務驅動型自治實體，其核心智能依賴于對工業大模型能力的精準調用與融合應用。這種調用并非簡單的單向請求－響應，而是構建在多層級的智能協同架構之上。

在技術實現層面，工業智能體具備通過標準化的模型服務接口訪問工業大模型的能力。工業智能體在解決復雜任務時，往往需要組合調用多個異構工業大模型，發揮各自專長。為實現上述異構大模型間的高效協同、有序調度與結果融合，業界正探索采用模型協同協議等機制。模型上下文協議（MCP）的核心功能包括模型注冊與發現、任務分解與編排、數據路由與上下文傳遞和結果聚合與沖突消解等。工業智能體通過MCP協議，將分散的、異構的大模型能力整合為統一的、面向任務的“超級認知引擎”，使其能夠融合多源異構數據，洞悉深層次工業機理與業務邏輯，執行因果推斷、多目標優化等超越傳統規則引擎的智能決策，并將認知結果轉化為精準可執行動作，驅動物理系統或業務流程。

圖1闡述了基于工業MCP協議的多模態信息處理與生成的技術框架，涵蓋從多模態輸入編碼、特征融合到輸出生成，以及與大語言模型（LLM）結合的核心環節。其中，多模態編碼器實現對異構文件的解析（如質檢圖片、監控視頻、時序數據等），通過連接器將其轉換發送至基于MCP的多模態協處理器進行處理，其中的一部分執行多模態理解任務并形成最終的輸出結果；另一部分則繼續交由基于MCP的多模態協處理器，以調用其他LLM生成器將其生成對應的多模態內容（如圖片、音頻、視頻）。

因此，工業大模型是賦予智能體“認知智能”的基石，而工業智能體則是組織、調度、應用多模型能力以解決端到端工業問題的“智能中樞”。兩者通過MCP等協同機制緊密耦合，共同構成工業數字化轉型落地的核心使能架構。工業智能體之所以被定位為數字化轉型的實現載體，是因為它能夠將抽象的數字化愿景和離散的技術能力，精準地錨定到具體的工業場景和業務目標上。它通過封裝工業知識、理解業務邏輯、協調物理執行，最終驅動可度量、可持續的業務價值的實現閉環。工業智能體是連接數字世界智能決策與物理世界價值創造的關鍵橋梁和核心載體，其有效運行標志著數字化轉型從技術部署階段真正邁入了價值收獲階段。

圖 2 工業具身智能體

工業具身智能體的三種模式如圖2所示，其中Embedding模式代表由人類完成絕大部分工作，AI僅在特定子任務中提供信息/建議；Copilot模式代表人類和AI協助工作，AI在每個子任務中提供信息/建議，由人類與AI共同完成任務；Agents模式代表由AI完成絕大部分工作，人類僅定目標、給資源、看結果，AI則自主規劃/執行全流程。上述三類模式分別代表人機協作模式從“人類主導”到“AI主導”的遞進過程。

二、中國工業化進程中數字化轉型的核心痛點

中國工業化進程在取得規模性成就的同時，其數字化轉型正面臨著一系列深層次、結構性的技術與管理痛點。這些痛點深刻制約著轉型價值的充分釋放，亟須一個強有力的技術載體形成破局的關鍵路徑。

（一）數據價值挖掘的效能瓶頸

工業現場雖已部署大量傳感器與控制系統，積累了海量時序數據、運行日志、質量記錄及業務信息，但數據要素的潛力遠未被充分激活。其癥結主要體現在三個方面：一是數據孤島現象普遍存在。OT層設備數據、IT層業務系統數據涉及結構化數據，也包括視覺、聲學等非結構化多模態數據，這些數據因協議異構、接口封閉、系統割裂而難以實現語義級貫通與高效融合，形成離散的“數據煙囪”。二是數據質量與治理水平參差不齊。原始數據常包含大量噪聲、缺失值及標注錯誤，且缺乏統一的質量評估標準與清洗規范，嚴重制約著后續分析模型的可靠性。三是數據安全、隱私保護與價值共享的平衡難題。在跨企業、跨平臺協作場景下，如何在不泄露核心工藝參數或商業重要數據的前提下實現數據的可信流通與協同計算，缺乏成熟的技術框架與制度保障。這些因素共同導致工業數據的潛在價值難以轉化為可驅動決策的精準知識與洞見。

（二）人工智能模型與工業場景的適配性不足

盡管人工智能技術，特別是以深度學習為代表的方法，在圖像識別、自然語言處理等領域取得顯著突破，但它在復雜工業環境中的應用仍面臨嚴峻的“落地鴻溝”。一方面，通用AI模型缺乏工業領域知識嵌入，難以理解設備機理、工藝約束、行業規范等深厚的領域知識，導致其輸出結果往往偏離工程實際或違反安全邊界。另一方面，模型的可解釋性、魯棒性與可靠性難以滿足工業級要求。工業決策涉及高價值資產與人身安全，黑盒模型難以提供令人信服的決策依據；面對工況波動、設備老化、異常擾動等動態因素，模型泛化能力不足，性能可能急劇下降；在實時控制等高要求場景，模型的響應延遲與計算不確定性更是難以保障。此外，工業場景的高度碎片化與長尾特性使單一模型難以普適，而針對每個細分場景定制開發專用模型又面臨高昂的成本與周期壓力。

（三）系統集成與協同智能的技術壁壘

數字化轉型非孤立系統升級，而是要實現設備層、控制層、車間層、企業層乃至供應鏈層的縱向貫通與橫向協同。然而，當前系統架構普遍存在異構性、封閉性與復雜性[4]。不同年代、不同廠商的設備與系統采用多樣化的通信協議、數據格式與接口標準，導致跨系統信息交互與指令下達困難重重。傳統的點對點集成方式不僅開發維護成本高昂，且難以適應業務流程的快速重構。

更深層次的問題在于，缺乏一個具備全局視角、能協調多系統資源的智能中樞。現有自動化系統擅長確定性的邏輯控制，管理信息系統聚焦業務流程固化，而新興的AI分析平臺則多側重離線預測與診斷。三者之間缺乏有效的協同機制，難以形成“感知－分析－決策－執行－反饋”的閉環控制流。例如，預測性維護模型識別出設備風險后，難以自動觸發工單系統生成維修計劃、聯動調度系統調整生產排程以及將控制指令精準下達至設備執行器，這一閉環鏈條往往因系統割裂而中斷。

（四）價值閉環的實現路徑模糊且量化困難

大量轉型項目陷入“投入可見，成效難顯”的困境。根本原因在于，技術能力未能有效錨定具體的業務價值目標。許多項目側重于技術平臺搭建或孤立功能模塊部署，未能將AI分析結果、優化建議直接轉化為可執行的業務動作并驅動可量化的業務指標改善。這本質上反映了決策與執行環節的斷層，即高級分析模型生成的洞察停留在報表或預警層面，仍需人工介入解讀、決策并操作執行系統，導致響應時效性與決策一致性難以保障。同時，由于缺乏有效的持續學習與優化反饋機制，模型性能可能隨工況變化而衰減，且改進措施的實施效果難以實時反饋至模型進行迭代優化，阻礙了智能化水平的持續提升。

三、工業智能體對工業數字化轉型賦能的作用機理

工業智能體作為一種融合感知、認知、決策、執行、協同與進化能力的自主或半自主軟件實體，正是解決中國工業化進程中數字化轉型的核心痛點、核心技術范式。其核心價值在于充當連接數字世界智能與物理世界價值的“神經中樞”，將離散的技術能力系統性地整合并精準應用于特定工業場景，從根本上破解“最后一公里”的執行難題，使數字化轉型從技術愿景真正落地為可持續的業務收益。

（一）構成工業場景的價值閉環

工業智能體之所以被確立為工業數字化轉型不可替代的關鍵載體，其核心邏輯在于它從根本上解決了當前轉型過程中最棘手的價值閉環難題，通過一系列相互關聯的技術特性和架構優勢，將離散的數字能力轉化為可執行、可度量、可持續的業務價值。這種價值定位首先體現為其作為價值閉環的關鍵承載者。

數字化轉型的終極目標并非技術堆砌本身，而是通過技術賦能實現生產效率、運營柔性、產品質量、創新能力等核心業務指標的實質性躍升。然而，傳統技術路徑中普遍存在“分析－決策－執行”鏈條的斷裂：高級分析模型雖能生成有價值的洞察或建議，但這些輸出往往以報表、預警或參數建議的形式呈現，仍需依賴人工操作員進行解讀、判斷并手動干預執行系統。這一過程不僅引入顯著延遲，降低響應時效性，更因人工決策的個體差異性與經驗依賴性導致結果的不一致性，難以實現價值的穩定閉環。工業智能體則通過其內嵌的感知－認知－決策－執行一體化架構，從根本上彌合了這一鴻溝。其感知模塊實時捕獲物理世界狀態及業務系統數據流；認知模塊深度融合領域知識圖譜、物理機理模型與實時情境，進行深度語義理解、因果推斷與多目標優化計算，生成精準決策；執行模塊則通過預定義或動態生成的API調用、控制指令下發、業務流程觸發等方式，將決策直接轉化為物理設備動作或業務系統操作。這種端到端的自動化閉環機制確保了從數據洞察到業務成效的無縫轉化，例如智能體可直接根據實時工況動態調整反應釜溫度設定值以優化能效，或依據預測性維護結果自動生成并派發維修工單、同步調整生產計劃，顯著壓縮決策執行延遲，提升系統響應敏捷度與結果一致性，使數字化轉型投入直接轉化為可量化的業務收益。

（二）復雜工業場景的任務解構

工業智能體作為復雜工業場景的解構者與任務執行單元，提供了將宏大轉型目標分解為可管理、可實施、可驗證子任務的核心方法論。工業系統本質上是高度復雜、動態耦合且充滿不確定性的巨系統，涵蓋設計、生產、物流、服務等多個環節，涉及設備、物料、能源、信息等多要素流動，通過單一技術方案或集中式智能系統解決全局優化問題，但往往因計算復雜性、模型適應性、系統可靠性等約束而難以實現。工業智能體則依托多智能體系統的分布式架構思想，將復雜的全局問題解耦為一系列面向特定子場景、子過程或子目標的自治或半自治智能體實例。每個智能體聚焦其職責邊界內的局部優化任務，通過封裝該場景特有的領域知識、業務規則與執行邏輯，實現對局部復雜性的高效管理。更重要的是，這些分散的智能體并非孤立運作，而是通過預設的協同機制或更高層級的協調智能體，實現信息共享、目標對齊與行動協同。

例如，一個“能效優化智能體集群”可能包含設備級智能體（優化單機運行參數）、產線級智能體（協調多設備啟停與負荷分配）、廠級智能體（優化能源采購與調度），三者通過實時交換能源消耗預測、電價信號、生產計劃等信息，在滿足全局能效目標的約束下協同決策。這種“分而治之”的策略顯著降低了問題求解的復雜性，增強了系統對局部擾動的魯棒性，同時通過模塊化設計提升了解決方案的可復用性與可擴展性，使企業能夠以漸進式、低風險的方式推進智能化升級，避免“大而全”項目帶來的高風險與長周期。

（三）工業領域知識封裝與決策引擎

工業智能體作為工業知識資產的核心載體與進化平臺，實現了隱性經驗、領域規則與過程數據的數字化沉淀、系統化封裝與持續進化，解決了傳統知識管理中的流失、碎片化與應用低效難題。工業領域的核心競爭力往往深植于長期積累的專家經驗、工藝訣竅、設備維護規范與故障處理模式等隱性知識，這些知識通常存在于個體工程師頭腦或分散的紙質文檔中，難以結構化、標準化與規模化復用。

工業智能體通過構建本體論驅動的知識表示框架，將領域概念、實體關系、約束條件、操作規則形式化地建模為機器可理解的知識圖譜或規則庫，并內嵌于其認知與決策模塊中。例如，一個“復雜設備故障診斷智能體”的知識庫可能集成了設備三維模型、歷史故障案例庫、維修手冊語義索引、專家經驗規則，以及由工業大模型從海量運維日志中自動提煉的故障模式關聯規則。這種結構化的知識封裝不僅使智能體具備接近資深專家的決策能力，更實現了企業核心知識資產的數字化沉淀與防流失。

更重要的是，智能體通過其持續學習與自適應機制，驅動知識的動態進化：其感知模塊持續收集運行數據與環境反饋，認知模塊利用在線學習算法或定期觸發對工業大模型的微調，不斷優化內部模型參數、更新知識圖譜關聯權重，甚至發現新的因果規律與優化策略。例如，當因某新型材料的引入而導致原有工藝參數不再最優時，智能體可通過分析生產數據與質量指標的關聯，自動調整參數推薦規則或觸發工藝優化實驗，將新知識實時反饋至知識庫。這種“運行即學習”的閉環機制使工業智能體成為企業知識持續積累與迭代進化的活載體，顯著提升了組織應對變化、持續創新的能力。

（四）人機系統協同智能中樞

工業智能體充當了人機協同的智能中介與系統集成的核心黏合劑，在復雜工業環境中構建了無縫連接人員、設備、系統與數據的統一交互層與協同樞紐。在人員交互層面，智能體通過自然語言處理、對話狀態跟蹤、意圖識別等技術，提供面向不同角色的個性化交互界面，支持語音、文本、AR/VR等多模態交互。例如，現場工程師可通過自然語言詢問智能體“三號機組當前主要性能瓶頸是什么？”，智能體在調用大模型分析實時運行數據后，生成包含根因分析、影響評估及改進建議的結構化報告，并以可視化圖表與語音摘要形式反饋，大幅降低人員獲取關鍵信息與決策支持的門檻。

在系統集成層面，工業智能體依托其服務適配層與統一通信總線，實現對異構系統的標準化接入與互操作。智能體通過封裝不同系統的協議細節，提供統一的語義化服務調用接口，實現跨系統數據融合與業務流程編排。例如，一個“訂單驅動生產智能體”可實時監聽企業資源計劃（ERP）系統的銷售訂單變更事件，觸發生產執行系統（MES）的生產計劃重排，同步查詢無線倉儲管理系統（WMS）庫存狀態，并根據設備實時狀態通過OPCUA向可編程邏輯控制器（PLC）下發控制指令，驅動生產線自動切換產品型號，打通了從商業決策到物理執行的全鏈路。這種能力使工業智能體成為打破傳統信息孤島、實現業務端到端自動化的關鍵使能器，顯著提升了系統的整體協同效率與業務敏捷性。

四、工業智能體在典型工業場景的落地案例

（一）江山變壓器——裝備生產全價值鏈協同智能體

江山變壓器項目聚焦電力設備制造行業，核心場景包括變壓器設計、生產管理和經營管理。傳統模式下，企業面臨設計周期長、材料成本高、生產效率低、供應鏈協同滯后等問題。工業智能體通過整合電磁學機理、歷史方案庫、設備數據及供應鏈信息，實現了設計優化、生產排程智能化、經營決策動態閉環等功能，顯著提升了全價值鏈協同效率，同時為企業在產品與設備的知識管理、流程作業管控、設備運維管理等全生命周期管理方面實現AI賦能。

變壓器設計智能體：利用工業智能體融合電磁學機理與歷史方案知識庫，實現多目標參數自動優化與可制造性驗證。構建材料/拓撲規則庫，調用電磁仿真大模型生成硅鋼片疊片方案，成本優化大模型評估銅鐵耗平衡，經MCP協議協同輸出3D模型，通過API驅動設計軟件自動出圖并同步到PLM系統（圖3）。設計迭代周期縮短65%，方案達標率提升至98%，材料成本降低12%。

圖 3 變壓器設計 CAD 圖紙

生產管理智能體：通過工業互聯網的物聯網（IoT）平臺集成設備綜合效率（OEE）數據，實時感知設備狀態與訂單優先級，基于工業大模型的排產優化任務能力計算工序銜接邏輯，動態優化排程并閉環控制工藝參數，自動觸發MES工單重組。設備綜合效率提升15%以上，訂單交付準時率提高5%。

經營管理智能體：其核心能力是整合供應鏈、產能、財務流數據，構建動態利潤預測與風險管控模型。基于工業智能體實時同步供應商銅價/匯率數據，借助成本仿真大模型預測訂單毛利，借助風險預警模型評估現金流壓力，借助采購決策系統將采購策略輸出至ERP系統，經由智能合約自動執行低價銅材的鎖倉操作，使采購成本波動率壓縮10%。

（二）中石油某鉆井平臺——生產監測、參數優化與風險管控智能體

在石油鉆井作業中，存在鉆速效率瓶頸問題，傳統依賴人工監控鉆井參數的方式存在滯后性，且風險處置時效性不足。

本項目聚焦鉆井作業過程管理與風險控制場景，運用工業智能體，通過毫秒級多源傳感數據融合、工況模式識別和動態參數優化，實現了鉆井過程全流程監控與風險自動化響應，解決了傳統鉆井作業中存在的井噴、井漏、卡鉆等風險識別和處置難點，同時實現了鉆井鉆速的精準預測和動態優化，提升了鉆井效率和安全性，降低了運營成本。

鉆井作業監測智能體：深井作業中鉆井機進給力、扭矩、泥漿流量等300+參數需要進行毫秒級監控，依靠人工方式難以捕捉瞬態異常。基于工業智能體可實現對多源傳感數據的實時融合與工況模式的自動識別，構建鉆井過程數字鏡像。在油井邊緣側的工業一體機部署感知智能體，通過ModbusTCP/IP協議采集傳感器數據流，調用多模態異常檢測大模型，融合振動頻譜、泥漿密度、機械比能特征進行研判，基于知識圖譜匹配正常工況模式；實時可視化告警偏離閾值事件并標記數據片段。

圖 4 鉆速預測及鉆頭優化建議

鉆速預測及優化智能體：基于時序大模型實現動態建模地質－設備耦合關系的映射預測，自主生成最優鉆具組合與操作參數。集成隨鉆測井（LWD）數據與鉆頭振動信號，運用物理機理模型模擬巖層破碎過程，運用強化學習大模型實時優化鉆井機進給力/轉速/水力參數，經多智能體協作協議（MCP）進行協同決策，通過OPCUA自動調節頂驅控制系統，達到平均機械鉆速提升12%、鉆頭磨損率降低10%的預期效果（圖4）。

鉆井風險控制智能體：井噴、井漏等事故從異常發生到失控僅需3~5min，因此人工處置風險極高。基于工業智能體調用流體力學仿真模型計算井底壓力動態平衡，運用因果推理大模型診斷風險根因（如溢流/裂縫），實現井筒多相流實時推演與風險自抑機制觸發。當預測井涌概率>85%時，智能體通過硬實時鏈路自動關閉防噴器、啟動壓井泵，并同步將處置方案推送至指揮中心。

（三）英格索蘭——設備能源管理智能體

傳統能源管理依賴人工調度，存在能效低、維護成本高、突發故障頻發等問題。本項目為解決工廠內能源動力設備（集群）部署場景下的能源管理及調優，將制冷、空壓、制氮、純水、蒸汽、熱水等系統作為一個整體進行綜合考慮，建設集冷、熱（熱水、蒸汽）、氣（壓縮空氣、氮氣）、純水等多種能源統一供應的綜合能源系統，運用工業智能體實現設備健康預測、能源流拓撲建模和多目標優化算法，達成能源高效調度與設備運維自治的效果，并最終提高能源供應系統全生命周期運行效率。

設備運維管理智能體：基于設備健康狀態的預測性維護策略實現自治，動態優化維保周期與備件調度。通過振動傳感器+電流諧波分析實時捕獲設備劣化特征，基于故障預測大模型預警軸承磨損，通過知識圖譜引擎關聯歷史工單與備件庫存，自動生成計算機化維護管理系統（CMMS）工單并鎖定備件。最終，達到設備突發故障率降低18%、預防性維護成本減少15%的預期效果。

設備能源管理智能體：通過工業智能體實現全局能源流拓撲建模與實時調度，達成“電－氣－熱”耦合系統能效的最優化。運用融合多目標優化大模型（NSGA-Ⅱ算法）計算設備啟停組合，并嵌入設備啟停損耗約束，通過OPC UA動態調節變頻器頻率與冷媒閥開度。與人工進行設備啟停控制相比，能源成本節省8%以上。空壓站能源管理平臺如圖5所示。

圖 5 空壓站能源管理平臺

（四）中航工業某企業——供應鏈協同智能體

該案例主要針對航空制造業主機廠與上游供應商的復雜協作場景。傳統模式下，供應商風險監控效率低，跨企業質量追溯存在困難。

本項目面向航空工業典型主機廠與主機供應商之間的供應鏈協作問題，開展協同工業智能體的共同定義和開發，通過構建供應商數據池、質量知識圖譜和智能合約機制，實現了采購風險動態管控與質量缺陷閉環溯源，圍繞供應鏈協同過程中的節點把控、質量檢測、物流轉運等典型應用場景開展試點工作，實現了工業智能體的規模化應用。

供應商采購風險管理智能體：航空零件采購涉及200+供應商，合同條款復雜且交付風險動態變化，人工監控效率低下。基于工業智能體實時追蹤供應商產能/信用風險，自動觸發智能合約執行與采購策略調整。構建供應商數據池（產能/良率/履約記錄），調用風險預測大模型評估斷供概率。當原材料價格波動或交貨延遲風險達到閾值時，通過智能合約自動切換至備份供應商，并修訂采購訂單（PO）條款，同時將該決策同步至ERP系統。供應商采購風險管理智能體如圖6所示。

圖 6 供應商采購風險管理智能體

采購質量檢測智能體：通過跨企業質量數據貫通，實現缺陷根因自動溯源與質量閉環管控。主機廠與供應商共建質量知識圖譜，整合多模態檢測大模型以分析關鍵工件的X射線掃描圖像，識別微裂紋并定位熱處理工藝偏差，隨后自動生成SCAR報告并推送供應商MES系統，強制進行工藝修正。

五、結語與展望

工業智能體通過其獨特的場景閉環架構、分布式任務解構能力、知識封裝進化機制以及人機系統協同中樞角色，精準錨定了工業數字化轉型中價值實現的“最后一公里”，成為連接AI技術潛能與工業場景價值的不可替代的關鍵路徑。其核心價值不僅在于提升單點效率，而且在于通過系統性重構工業系統的運行范式，為構建自主、協同、韌性、持續進化的新一代智能制造體系奠定了技術基石。