今年5月，聯(lián)想宣布，其“供應(yīng)鏈控制塔”智能體幫助管理者的決策時(shí)間縮短50%至60%、訂單交貨及時(shí)率提升5%、制造和物流成本降低20%；7月底，中國電信稱，其星辰紡織智能體實(shí)現(xiàn)了工藝參數(shù)智能調(diào)控與布匹質(zhì)量邊織邊檢，準(zhǔn)時(shí)交付率達(dá)99%、生產(chǎn)效率提升20%，長疵檢出率超99%……近段時(shí)間以來，頭部企業(yè)紛紛加碼布局“工業(yè)+AI”，促進(jìn)大模型、智能體等與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)深度耦合，驅(qū)動(dòng)工業(yè)智能化進(jìn)階。

  當(dāng)前，人工智能技術(shù)正在推動(dòng)制造業(yè)生產(chǎn)方式和發(fā)展模式深刻變革。業(yè)界認(rèn)為，工業(yè)智能化作為我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要方向，已實(shí)現(xiàn)從單點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用向系統(tǒng)化、網(wǎng)絡(luò)化、自主化方向進(jìn)階，但在技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、生態(tài)等多個(gè)層面仍面臨關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

  頭部企業(yè)紛紛加碼布局

  近年來，隨著人工智能技術(shù)的躍遷和不斷深度應(yīng)用，越來越多的工業(yè)企業(yè)開始探索工業(yè)大模型及工業(yè)智能體在工業(yè)制造場景中的應(yīng)用落地，諸多頭部企業(yè)紛紛加碼布局“工業(yè)+AI”，從研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造到經(jīng)營管理，智能應(yīng)用場景日益豐富。

  今年5月，聯(lián)想發(fā)布了制造領(lǐng)域智能體，以AI技術(shù)與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的深度耦合為核心，實(shí)現(xiàn)從研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)優(yōu)化、供應(yīng)鏈協(xié)同、客服服務(wù)等關(guān)鍵場景的數(shù)據(jù)閉環(huán)與智能驅(qū)動(dòng)。其中，在“供應(yīng)鏈控制塔”智能體的助力下，聯(lián)想全球供應(yīng)鏈已實(shí)現(xiàn)端到端的全價(jià)值鏈覆蓋。這使得決策時(shí)間縮短了50%至60%、工作效率提升10%至20%、訂單交貨及時(shí)率提升5%、制造和物流成本降低了20%。

  6月21日，華為發(fā)布FusionPlant 3.0智能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺戰(zhàn)略，攜手產(chǎn)業(yè)打造“AI Agent+智能應(yīng)用+硬件創(chuàng)新”一站式孵化平臺，助力伙伴高效開發(fā)垂域?qū)貯I Agent與工業(yè)智能應(yīng)用，加速智能硬件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。

  百度方面，據(jù)介紹，其文心大模型已在能源、電力、制造、金融、交通、政務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)、教育、電商等幾十個(gè)行業(yè)、上百個(gè)場景中落地，有一半以上的央企正在聯(lián)合百度智能云進(jìn)行AI創(chuàng)新。

  此外，在近日舉行的2025世界人工智能大會(huì)上，包括中國電信、中國移動(dòng)、中國聯(lián)通在內(nèi)的多家企業(yè)也展示了公司借助AI賦能工業(yè)發(fā)展的最新成果。

  工業(yè)企業(yè)中探索智能體的比例也在顯著提升。IDC 2025中國工業(yè)企業(yè)調(diào)研結(jié)果顯示，工業(yè)企業(yè)中，已經(jīng)應(yīng)用了大模型及智能體的比例已從2024年的9.6%提升到2025年的47.5%，其中，已在多環(huán)節(jié)開展應(yīng)用的企業(yè)從1.7%提升到35%。

  產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)力推動(dòng)工業(yè)智能化進(jìn)階

  近年來，我國新型工業(yè)化加快推進(jìn)，政策端也在不斷發(fā)力，鼓勵(lì)以科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。6月6日，工業(yè)和信息化部兩化融合工作領(lǐng)導(dǎo)小組會(huì)議審議《工業(yè)和信息化部信息化和工業(yè)化融合2025年工作要點(diǎn)》，會(huì)議提出，以工業(yè)智能體為抓手深化人工智能工業(yè)應(yīng)用，帶動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)集、工業(yè)大模型的創(chuàng)新迭代。

  IDC中國高級研究經(jīng)理崔粲表示，未來一段時(shí)間內(nèi)，將有更多高價(jià)值場景智能體應(yīng)用落地和復(fù)制。伴隨更多智能體的應(yīng)用，預(yù)計(jì)到2028年，中國工業(yè)企業(yè)AI支出將達(dá)到900億元。

  “現(xiàn)階段，企業(yè)在生產(chǎn)過程里不太可能用大語言模型直接去做操控工作。但在設(shè)備運(yùn)維、設(shè)備管理、決策分析等需要知識與數(shù)據(jù)交互的工作環(huán)節(jié)，可以把大語言模型的能力融入進(jìn)去。”百度智能云智慧工業(yè)行業(yè)解決方案總監(jiān)曹凱表示，大模型可以快速地進(jìn)行知識檢索、精準(zhǔn)地分析、生成報(bào)告等，大大提高了效率。

  記者了解到，如今產(chǎn)業(yè)鏈上市公司也在積極布局工業(yè)智能化，在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)優(yōu)化、供應(yīng)鏈協(xié)同、客服服務(wù)等細(xì)分領(lǐng)域不斷發(fā)力。

  近日，威士頓在互動(dòng)平臺上表示，公司已投入研發(fā)工業(yè)領(lǐng)域的AI智能體應(yīng)用，正在形成以工業(yè)AI智能體與大模型聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的工業(yè)信息化數(shù)字應(yīng)用形態(tài)，并嘗試多模協(xié)同的AI應(yīng)用新模式。

  東方精工披露稱，子公司東方合智以靈活的業(yè)務(wù)模式，通過與東方精工瓦楞紙包裝裝備業(yè)務(wù)單元強(qiáng)化協(xié)同、為行業(yè)客戶提供工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和定制系統(tǒng)軟件、提供包裝行業(yè)數(shù)字、AI化升級方案為公司的主要業(yè)務(wù)，公司將持續(xù)加強(qiáng)在該領(lǐng)域的研發(fā)投入，引領(lǐng)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，真正實(shí)現(xiàn)包裝行業(yè)AI+賦能。

  恒華科技則表示，公司積極布局人工智能技術(shù)與能源業(yè)務(wù)場景的融合創(chuàng)新，加快底層平臺和產(chǎn)品的研發(fā)迭代速度。在核心技術(shù)平臺方面，迭代升級人工智能引擎和智能流媒體平臺，為多場景行業(yè)信息化產(chǎn)品及項(xiàng)目研發(fā)賦能，提升研發(fā)效率。在應(yīng)用拓展方面，積極推進(jìn)AI+BIM（建筑信息模型）服務(wù)于智能設(shè)計(jì)與建造業(yè)務(wù)、AI+無人機(jī)服務(wù)于勘測、監(jiān)測和巡檢業(yè)務(wù)、AI+能源大數(shù)據(jù)分析與增值服務(wù)等多場景應(yīng)用服務(wù)。

  科大訊飛披露，公司旗下的圖聆工業(yè)云平臺將積極推動(dòng)人工智能與工業(yè)產(chǎn)業(yè)全環(huán)節(jié)的深度融合，用AI賦能工業(yè)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用對工業(yè)行業(yè)的深度覆蓋，幫助工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化升級，用人工智能賦能工業(yè)新發(fā)展。

  還需加強(qiáng)生態(tài)協(xié)同

  業(yè)界認(rèn)為，隨著工業(yè)智能化的不斷進(jìn)階，未來會(huì)有更多高價(jià)值大模型應(yīng)用場景顯現(xiàn)。但對工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈公司而言，還需在技術(shù)突破、商業(yè)閉環(huán)、社會(huì)治理間尋找平衡，未來的競爭不僅是單點(diǎn)技術(shù)優(yōu)劣，更是生態(tài)協(xié)同能力的較量。

  “未來的中國制造業(yè)，大語言模型的應(yīng)用場景將會(huì)更多元化，在AI領(lǐng)域，將集中于判別式和生成式模型的混合應(yīng)用與落地。”聯(lián)想中國區(qū)政企業(yè)務(wù)群制造行業(yè)總經(jīng)理宋濤表示。

  崔粲也表示，未來一段時(shí)間內(nèi)，預(yù)計(jì)將有更多高價(jià)值大模型應(yīng)用場景顯現(xiàn)，建議工業(yè)企業(yè)開展大模型應(yīng)用時(shí)樹立正確期待，打好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，深化工程優(yōu)化。

  但也有業(yè)內(nèi)人士指出，當(dāng)前工業(yè)智能化仍面臨數(shù)據(jù)、技術(shù)、商業(yè)模式、政策等多維度的挑戰(zhàn)，比如數(shù)據(jù)孤島與碎片化，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，AI大模型泛化能力不足，頭部企業(yè)持續(xù)投入而中小企業(yè)受限于資金、技術(shù)等因素難以規(guī)?；瘧?yīng)用等，需全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同突破。

  “大模型的產(chǎn)業(yè)落地目前還有一些難題亟待解決，比如算力吃緊一直是制約大模型發(fā)展的關(guān)鍵因素。與此同時(shí)，在大模型的訓(xùn)練、推理過程中，算力的利用效率卻普遍不高。”曹凱表示。

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