全球制造业正经历一场由数字技术驱动的深刻变革，其竞争格局在人工智能、物联网、云计算等新一代信息技术的冲击下加速重塑。中国作为全球制造业规模最大的国家，其工业化进程已从早期的规模扩张阶段，步入追求高质量发展的关键转型期。中国制造业在取得“世界工厂”地位、构建起门类齐全工业体系的成就的同时，也面临着日益凸显的瓶颈与挑战，如人口红利消退带来的劳动力成本持续上升，传统生产模式下的效率提升遭遇天花板效应，面对个性化、定制化市场需求时表现出的柔性不足，以及在核心技术、高端装备、关键基础材料等领域的自主创新能力仍有待加强等。

为有效应对上述挑战并驱动中国工业实现由大到强的历史性跨越，推进新型工业化已成为国家核心战略目标。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，与实体经济的深度融合被置于前所未有的高度。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》奠定了国家人工智能发展的顶层设计基础；2021年11月工业和信息化部印发的《“十四五”大数据产业发展规划》以及2021年12月工业和信息化部等八部门联合印发的《“十四五”智能制造发展规划》，则进一步细化了当前人工智能赋能制造业的具体路径和目标。2025年5月30日，工业和信息化部党组书记、部长李乐成在“十五五”工业和信息化规划编制工作专家座谈会上指出，要牢牢把握新一轮科技革命和产业变革重大趋势，把握前沿技术发展对制造业的影响，前瞻部署新产业新赛道，筑牢数字技术底座，推动人工智能赋能新型工业化。上述政策表明，工业人工智能作为人工智能（AI）技术在工业领域的垂直深耕和场景化落地，正被加速推进和超前布局。

然而，尽管政策红利持续释放，技术方案日益丰富，大量企业在推进工业人工智能落地、实现数字化转型价值闭环的过程中，仍遭遇了瓶颈制约。具体表现：技术堆砌现象突出，多种智能工具与平台并存却难以有效协同，形成“数据孤岛”与“应用烟囱”；先进的人工智能技术与工业现场复杂的物理过程、深厚的领域知识及具体的业务逻辑之间存在显著鸿沟，导致技术与场景“两张皮”，难以实现从数据感知、智能分析到精准决策、闭环控制的端到端价值链条。这些痛点深刻揭示，工业数字化转型亟须一个能够深度融合工业机理知识、深刻理解复杂业务需求、高效协调多元系统资源并最终驱动可量化价值实现的坚实“落脚点”。寻找并定义这一核心载体，对于破解工业人工智能落地困境、释放新型工业化战略下的数字生产力、支撑中国工业在高质量发展道路上行稳致远具有重大理论价值和迫切的现实意义。

一、工业智能体的定义和关键能力

（一）工业智能体的核心概念界定

工业智能体是指在特定的、复杂的工业环境中，为完成特定目标或任务而设计、部署和运行的具有高度自主性、反应性、主动性、社会性和适应性的软件实体。工业智能体并非单一技术，而是一个融合了多领域前沿技术的综合智能系统。其核心内涵在于：它具备通过传感器网络、工业物联网平台等渠道感知物理环境和系统状态的能力；能够利用内嵌的知识库、规则引擎以及强大的认知计算能力对感知信息进行深度处理与分析；基于认知结果和目标约束，能够进行自主或半自主的决策优化，拥有通过应用程序接口、工业控制系统等执行器将决策指令付诸执行的能力，从而直接影响物理过程或业务流程；能够与其他智能体、信息系统或人类操作员进行有效的信息交换与协同，共同完成更复杂的系统级目标；具备根据环境反馈和历史经验进行持续学习和自我进化的能力，以适应动态变化的工业场景。在具体形态上，工业智能体可表现为高度专业化的虚拟角色，如专注于设备健康管理的“预测性维护智能体”、优化生产流程的“工艺控制智能体”、协调物流资源的“供应链智能体”或辅助研发设计的“数字工程师”等。

（二）工业大模型与工业智能体的关系

工业大模型是工业智能体的核心智能引擎，专门针对工业领域海量、多源、异构数据（如设备时序数据、工艺参数、质量记录、维护工单、设计图纸、技术文档、专家经验、行业标准等）进行大规模预训练，并经过特定工业场景任务微调和领域知识注入的巨型人工智能模型。它区别于通用领域大模型的核心特征在于：对工业领域术语、概念、流程、规范具有深刻理解和精准表达能力；能够处理和理解工业特有的多模态数据；在可靠性、安全性、可解释性方面要求远高于通用场景，决策结果需符合严格的工业标准和安全规范；具备强大的复杂因果推理、根因分析、多目标优化等能力，以应对工业决策的不确定性和强耦合性；能够与工业自动化系统深度集成，支持代码生成、控制逻辑解释等工程化任务。工业大模型为工业智能体提供了接近人类专家水平的认知、分析和知识处理能力，是其智能化的基石。

图 1 基于工业 MCP 协议形成的模型理解 / 上下文关联 / 联合调用

（三）工业智能体的运转机制

工业智能体与工业大模型之间构成一种“载体”与“引擎”的深度协同关系。工业智能体作为面向特定工业场景的任务驱动型自治实体，其核心智能依赖于对工业大模型能力的精准调用与融合应用。这种调用并非简单的单向请求－响应，而是构建在多层级的智能协同架构之上。

在技术实现层面，工业智能体具备通过标准化的模型服务接口访问工业大模型的能力。工业智能体在解决复杂任务时，往往需要组合调用多个异构工业大模型，发挥各自专长。为实现上述异构大模型间的高效协同、有序调度与结果融合，业界正探索采用模型协同协议等机制。模型上下文协议（MCP）的核心功能包括模型注册与发现、任务分解与编排、数据路由与上下文传递和结果聚合与冲突消解等。工业智能体通过MCP协议，将分散的、异构的大模型能力整合为统一的、面向任务的“超级认知引擎”，使其能够融合多源异构数据，洞悉深层次工业机理与业务逻辑，执行因果推断、多目标优化等超越传统规则引擎的智能决策，并将认知结果转化为精准可执行动作，驱动物理系统或业务流程。图1阐述了基于工业MCP协议的多模态信息处理与生成的技术框架，涵盖从多模态输入编码、特征融合到输出生成，以及与大语言模型（LLM）结合的核心环节。其中，多模态编码器实现对异构文件的解析（如质检图片、监控视频、时序数据等），通过连接器将其转换发送至基于MCP的多模态协处理器进行处理，其中的一部分执行多模态理解任务并形成最终的输出结果；另一部分则继续交由基于MCP的多模态协处理器，以调用其他LLM生成器将其生成对应的多模态内容（如图片、音频、视频）。

因此，工业大模型是赋予智能体“认知智能”的基石，而工业智能体则是组织、调度、应用多模型能力以解决端到端工业问题的“智能中枢”。两者通过MCP等协同机制紧密耦合，共同构成工业数字化转型落地的核心使能架构。工业智能体之所以被定位为数字化转型的实现载体，是因为它能够将抽象的数字化愿景和离散的技术能力，精准地锚定到具体的工业场景和业务目标上。它通过封装工业知识、理解业务逻辑、协调物理执行，最终驱动可度量、可持续的业务价值的实现闭环。工业智能体是连接数字世界智能决策与物理世界价值创造的关键桥梁和核心载体，其有效运行标志着数字化转型从技术部署阶段真正迈入了价值收获阶段。

图 2 工业具身智能体

工业具身智能体的三种模式如图2所示，其中Embedding模式代表由人类完成绝大部分工作，AI仅在特定子任务中提供信息/建议；Copilot模式代表人类和AI协助工作，AI在每个子任务中提供信息/建议，由人类与AI共同完成任务；Agents模式代表由AI完成绝大部分工作，人类仅定目标、给资源、看结果，AI则自主规划/执行全流程。上述三类模式分别代表人机协作模式从“人类主导”到“AI主导”的递进过程。

二、中国工业化进程中数字化转型的核心痛点

中国工业化进程在取得规模性成就的同时，其数字化转型正面临着一系列深层次、结构性的技术与管理痛点。这些痛点深刻制约着转型价值的充分释放，亟须一个强有力的技术载体形成破局的关键路径。

（一）数据价值挖掘的效能瓶颈

工业现场虽已部署大量传感器与控制系统，积累了海量时序数据、运行日志、质量记录及业务信息，但数据要素的潜力远未被充分激活。其症结主要体现在三个方面：一是数据孤岛现象普遍存在。OT层设备数据、IT层业务系统数据涉及结构化数据，也包括视觉、声学等非结构化多模态数据，这些数据因协议异构、接口封闭、系统割裂而难以实现语义级贯通与高效融合，形成离散的“数据烟囱”。二是数据质量与治理水平参差不齐。原始数据常包含大量噪声、缺失值及标注错误，且缺乏统一的质量评估标准与清洗规范，严重制约着后续分析模型的可靠性。三是数据安全、隐私保护与价值共享的平衡难题。在跨企业、跨平台协作场景下，如何在不泄露核心工艺参数或商业重要数据的前提下实现数据的可信流通与协同计算，缺乏成熟的技术框架与制度保障。这些因素共同导致工业数据的潜在价值难以转化为可驱动决策的精准知识与洞见。

（二）人工智能模型与工业场景的适配性不足

尽管人工智能技术，特别是以深度学习为代表的方法，在图像识别、自然语言处理等领域取得显著突破，但它在复杂工业环境中的应用仍面临严峻的“落地鸿沟”。一方面，通用AI模型缺乏工业领域知识嵌入，难以理解设备机理、工艺约束、行业规范等深厚的领域知识，导致其输出结果往往偏离工程实际或违反安全边界。另一方面，模型的可解释性、鲁棒性与可靠性难以满足工业级要求。工业决策涉及高价值资产与人身安全，黑盒模型难以提供令人信服的决策依据；面对工况波动、设备老化、异常扰动等动态因素，模型泛化能力不足，性能可能急剧下降；在实时控制等高要求场景，模型的响应延迟与计算不确定性更是难以保障。此外，工业场景的高度碎片化与长尾特性使单一模型难以普适，而针对每个细分场景定制开发专用模型又面临高昂的成本与周期压力。

（三）系统集成与协同智能的技术壁垒

数字化转型非孤立系统升级，而是要实现设备层、控制层、车间层、企业层乃至供应链层的纵向贯通与横向协同。然而，当前系统架构普遍存在异构性、封闭性与复杂性[4]。不同年代、不同厂商的设备与系统采用多样化的通信协议、数据格式与接口标准，导致跨系统信息交互与指令下达困难重重。传统的点对点集成方式不仅开发维护成本高昂，且难以适应业务流程的快速重构。

更深层次的问题在于，缺乏一个具备全局视角、能协调多系统资源的智能中枢。现有自动化系统擅长确定性的逻辑控制，管理信息系统聚焦业务流程固化，而新兴的AI分析平台则多侧重离线预测与诊断。三者之间缺乏有效的协同机制，难以形成“感知－分析－决策－执行－反馈”的闭环控制流。例如，预测性维护模型识别出设备风险后，难以自动触发工单系统生成维修计划、联动调度系统调整生产排程以及将控制指令精准下达至设备执行器，这一闭环链条往往因系统割裂而中断。

（四）价值闭环的实现路径模糊且量化困难

大量转型项目陷入“投入可见，成效难显”的困境。根本原因在于，技术能力未能有效锚定具体的业务价值目标。许多项目侧重于技术平台搭建或孤立功能模块部署，未能将AI分析结果、优化建议直接转化为可执行的业务动作并驱动可量化的业务指标改善[7]。这本质上反映了决策与执行环节的断层，即高级分析模型生成的洞察停留在报表或预警层面，仍需人工介入解读、决策并操作执行系统，导致响应时效性与决策一致性难以保障。同时，由于缺乏有效的持续学习与优化反馈机制，模型性能可能随工况变化而衰减，且改进措施的实施效果难以实时反馈至模型进行迭代优化，阻碍了智能化水平的持续提升。

三、工业智能体对工业数字化转型赋能的作用机理

工业智能体作为一种融合感知、认知、决策、执行、协同与进化能力的自主或半自主软件实体，正是解决中国工业化进程中数字化转型的核心痛点、核心技术范式。其核心价值在于充当连接数字世界智能与物理世界价值的“神经中枢”，将离散的技术能力系统性地整合并精准应用于特定工业场景，从根本上破解“最后一公里”的执行难题，使数字化转型从技术愿景真正落地为可持续的业务收益。

（一）构成工业场景的价值闭环

工业智能体之所以被确立为工业数字化转型不可替代的关键载体，其核心逻辑在于它从根本上解决了当前转型过程中最棘手的价值闭环难题，通过一系列相互关联的技术特性和架构优势，将离散的数字能力转化为可执行、可度量、可持续的业务价值。这种价值定位首先体现为其作为价值闭环的关键承载者。数字化转型的终极目标并非技术堆砌本身，而是通过技术赋能实现生产效率、运营柔性、产品质量、创新能力等核心业务指标的实质性跃升。然而，传统技术路径中普遍存在“分析－决策－执行”链条的断裂：高级分析模型虽能生成有价值的洞察或建议，但这些输出往往以报表、预警或参数建议的形式呈现，仍需依赖人工操作员进行解读、判断并手动干预执行系统。这一过程不仅引入显著延迟，降低响应时效性，更因人工决策的个体差异性与经验依赖性导致结果的不一致性，难以实现价值的稳定闭环。工业智能体则通过其内嵌的感知－认知－决策－执行一体化架构，从根本上弥合了这一鸿沟。其感知模块实时捕获物理世界状态及业务系统数据流；认知模块深度融合领域知识图谱、物理机理模型与实时情境，进行深度语义理解、因果推断与多目标优化计算，生成精准决策；执行模块则通过预定义或动态生成的API调用、控制指令下发、业务流程触发等方式，将决策直接转化为物理设备动作或业务系统操作。这种端到端的自动化闭环机制确保了从数据洞察到业务成效的无缝转化，例如智能体可直接根据实时工况动态调整反应釜温度设定值以优化能效，或依据预测性维护结果自动生成并派发维修工单、同步调整生产计划，显著压缩决策执行延迟，提升系统响应敏捷度与结果一致性，使数字化转型投入直接转化为可量化的业务收益。

（二）复杂工业场景的任务解构

工业智能体作为复杂工业场景的解构者与任务执行单元，提供了将宏大转型目标分解为可管理、可实施、可验证子任务的核心方法论。工业系统本质上是高度复杂、动态耦合且充满不确定性的巨系统，涵盖设计、生产、物流、服务等多个环节，涉及设备、物料、能源、信息等多要素流动，通过单一技术方案或集中式智能系统解决全局优化问题，但往往因计算复杂性、模型适应性、系统可靠性等约束而难以实现。工业智能体则依托多智能体系统的分布式架构思想，将复杂的全局问题解耦为一系列面向特定子场景、子过程或子目标的自治或半自治智能体实例。每个智能体聚焦其职责边界内的局部优化任务，通过封装该场景特有的领域知识、业务规则与执行逻辑，实现对局部复杂性的高效管理。更重要的是，这些分散的智能体并非孤立运作，而是通过预设的协同机制或更高层级的协调智能体，实现信息共享、目标对齐与行动协同。例如，一个“能效优化智能体集群”可能包含设备级智能体（优化单机运行参数）、产线级智能体（协调多设备启停与负荷分配）、厂级智能体（优化能源采购与调度），三者通过实时交换能源消耗预测、电价信号、生产计划等信息，在满足全局能效目标的约束下协同决策。这种“分而治之”的策略显著降低了问题求解的复杂性，增强了系统对局部扰动的鲁棒性，同时通过模块化设计提升了解决方案的可复用性与可扩展性，使企业能够以渐进式、低风险的方式推进智能化升级，避免“大而全”项目带来的高风险与长周期。

（三）工业领域知识封装与决策引擎

工业智能体作为工业知识资产的核心载体与进化平台，实现了隐性经验、领域规则与过程数据的数字化沉淀、系统化封装与持续进化，解决了传统知识管理中的流失、碎片化与应用低效难题。工业领域的核心竞争力往往深植于长期积累的专家经验、工艺诀窍、设备维护规范与故障处理模式等隐性知识，这些知识通常存在于个体工程师头脑或分散的纸质文档中，难以结构化、标准化与规模化复用。工业智能体通过构建本体论驱动的知识表示框架，将领域概念、实体关系、约束条件、操作规则形式化地建模为机器可理解的知识图谱或规则库，并内嵌于其认知与决策模块中。例如，一个“复杂设备故障诊断智能体”的知识库可能集成了设备三维模型、历史故障案例库、维修手册语义索引、专家经验规则，以及由工业大模型从海量运维日志中自动提炼的故障模式关联规则。这种结构化的知识封装不仅使智能体具备接近资深专家的决策能力，更实现了企业核心知识资产的数字化沉淀与防流失。更重要的是，智能体通过其持续学习与自适应机制，驱动知识的动态进化：其感知模块持续收集运行数据与环境反馈，认知模块利用在线学习算法或定期触发对工业大模型的微调，不断优化内部模型参数、更新知识图谱关联权重，甚至发现新的因果规律与优化策略。例如，当因某新型材料的引入而导致原有工艺参数不再最优时，智能体可通过分析生产数据与质量指标的关联，自动调整参数推荐规则或触发工艺优化实验，将新知识实时反馈至知识库。这种“运行即学习”的闭环机制使工业智能体成为企业知识持续积累与迭代进化的活载体，显著提升了组织应对变化、持续创新的能力。

（四）人机系统协同智能中枢

工业智能体充当了人机协同的智能中介与系统集成的核心黏合剂，在复杂工业环境中构建了无缝连接人员、设备、系统与数据的统一交互层与协同枢纽。在人员交互层面，智能体通过自然语言处理、对话状态跟踪、意图识别等技术，提供面向不同角色的个性化交互界面，支持语音、文本、AR/VR等多模态交互。例如，现场工程师可通过自然语言询问智能体“三号机组当前主要性能瓶颈是什么？”，智能体在调用大模型分析实时运行数据后，生成包含根因分析、影响评估及改进建议的结构化报告，并以可视化图表与语音摘要形式反馈，大幅降低人员获取关键信息与决策支持的门槛。在系统集成层面，工业智能体依托其服务适配层与统一通信总线，实现对异构系统的标准化接入与互操作。智能体通过封装不同系统的协议细节，提供统一的语义化服务调用接口，实现跨系统数据融合与业务流程编排。例如，一个“订单驱动生产智能体”可实时监听企业资源计划（ERP）系统的销售订单变更事件，触发生产执行系统（MES）的生产计划重排，同步查询无线仓储管理系统（WMS）库存状态，并根据设备实时状态通过OPCUA向可编程逻辑控制器（PLC）下发控制指令，驱动生产线自动切换产品型号，打通了从商业决策到物理执行的全链路。这种能力使工业智能体成为打破传统信息孤岛、实现业务端到端自动化的关键使能器，显著提升了系统的整体协同效率与业务敏捷性。

四、工业智能体在典型工业场景的落地案例

（一）江山变压器——装备生产全价值链协同智能体

江山变压器项目聚焦电力设备制造行业，核心场景包括变压器设计、生产管理和经营管理。传统模式下，企业面临设计周期长、材料成本高、生产效率低、供应链协同滞后等问题。工业智能体通过整合电磁学机理、历史方案库、设备数据及供应链信息，实现了设计优化、生产排程智能化、经营决策动态闭环等功能，显著提升了全价值链协同效率，同时为企业在产品与设备的知识管理、流程作业管控、设备运维管理等全生命周期管理方面实现AI赋能。

变压器设计智能体：利用工业智能体融合电磁学机理与历史方案知识库，实现多目标参数自动优化与可制造性验证。构建材料/拓扑规则库，调用电磁仿真大模型生成硅钢片叠片方案，成本优化大模型评估铜铁耗平衡，经MCP协议协同输出3D模型，通过API驱动设计软件自动出图并同步到PLM系统（图3）。设计迭代周期缩短65%，方案达标率提升至98%，材料成本降低12%。

图 3 变压器设计 CAD 图纸

生产管理智能体：通过工业互联网的物联网（IoT）平台集成设备综合效率（OEE）数据，实时感知设备状态与订单优先级，基于工业大模型的排产优化任务能力计算工序衔接逻辑，动态优化排程并闭环控制工艺参数，自动触发MES工单重组。设备综合效率提升15%以上，订单交付准时率提高5%。

经营管理智能体：其核心能力是整合供应链、产能、财务流数据，构建动态利润预测与风险管控模型。基于工业智能体实时同步供应商铜价/汇率数据，借助成本仿真大模型预测订单毛利，借助风险预警模型评估现金流压力，借助采购决策系统将采购策略输出至ERP系统，经由智能合约自动执行低价铜材的锁仓操作，使采购成本波动率压缩10%。

（二）中石油某钻井平台——生产监测、参数优化与风险管控智能体

在石油钻井作业中，存在钻速效率瓶颈问题，传统依赖人工监控钻井参数的方式存在滞后性，且风险处置时效性不足。

本项目聚焦钻井作业过程管理与风险控制场景，运用工业智能体，通过毫秒级多源传感数据融合、工况模式识别和动态参数优化，实现了钻井过程全流程监控与风险自动化响应，解决了传统钻井作业中存在的井喷、井漏、卡钻等风险识别和处置难点，同时实现了钻井钻速的精准预测和动态优化，提升了钻井效率和安全性，降低了运营成本。

钻井作业监测智能体：深井作业中钻井机进给力、扭矩、泥浆流量等300+参数需要进行毫秒级监控，依靠人工方式难以捕捉瞬态异常。基于工业智能体可实现对多源传感数据的实时融合与工况模式的自动识别，构建钻井过程数字镜像。在油井边缘侧的工业一体机部署感知智能体，通过ModbusTCP/IP协议采集传感器数据流，调用多模态异常检测大模型，融合振动频谱、泥浆密度、机械比能特征进行研判，基于知识图谱匹配正常工况模式；实时可视化告警偏离阈值事件并标记数据片段。

图 4 钻速预测及钻头优化建议

钻速预测及优化智能体：基于时序大模型实现动态建模地质－设备耦合关系的映射预测，自主生成最优钻具组合与操作参数。集成随钻测井（LWD）数据与钻头振动信号，运用物理机理模型模拟岩层破碎过程，运用强化学习大模型实时优化钻井机进给力/转速/水力参数，经多智能体协作协议（MCP）进行协同决策，通过OPCUA自动调节顶驱控制系统，达到平均机械钻速提升12%、钻头磨损率降低10%的预期效果（图4）。钻井风险控制智能体：井喷、井漏等事故从异常发生到失控仅需3~5min，因此人工处置风险极高。基于工业智能体调用流体力学仿真模型计算井底压力动态平衡，运用因果推理大模型诊断风险根因（如溢流/裂缝），实现井筒多相流实时推演与风险自抑机制触发。当预测井涌概率>85%时，智能体通过硬实时链路自动关闭防喷器、启动压井泵，并同步将处置方案推送至指挥中心。

（三）英格索兰——设备能源管理智能体

传统能源管理依赖人工调度，存在能效低、维护成本高、突发故障频发等问题。本项目为解决工厂内能源动力设备（集群）部署场景下的能源管理及调优，将制冷、空压、制氮、纯水、蒸汽、热水等系统作为一个整体进行综合考虑，建设集冷、热（热水、蒸汽）、气（压缩空气、氮气）、纯水等多种能源统一供应的综合能源系统，运用工业智能体实现设备健康预测、能源流拓扑建模和多目标优化算法，达成能源高效调度与设备运维自治的效果，并最终提高能源供应系统全生命周期运行效率。

设备运维管理智能体：基于设备健康状态的预测性维护策略实现自治，动态优化维保周期与备件调度。通过振动传感器+电流谐波分析实时捕获设备劣化特征，基于故障预测大模型预警轴承磨损，通过知识图谱引擎关联历史工单与备件库存，自动生成计算机化维护管理系统（CMMS）工单并锁定备件。最终，达到设备突发故障率降低18%、预防性维护成本减少15%的预期效果。

设备能源管理智能体：通过工业智能体实现全局能源流拓扑建模与实时调度，达成“电－气－热”耦合系统能效的最优化。运用融合多目标优化大模型（NSGA-Ⅱ算法）计算设备启停组合，并嵌入设备启停损耗约束，通过OPCUA动态调节变频器频率与冷媒阀开度。与人工进行设备启停控制相比，能源成本节省8%以上。空压站能源管理平台如图5所示。

图 5 空压站能源管理平台

（四）中航工业某企业——供应链协同智能体

该案例主要针对航空制造业主机厂与上游供应商的复杂协作场景。传统模式下，供应商风险监控效率低，跨企业质量追溯存在困难。本项目面向航空工业典型主机厂与主机供应商之间的供应链协作问题，开展协同工业智能体的共同定义和开发，通过构建供应商数据池、质量知识图谱和智能合约机制，实现了采购风险动态管控与质量缺陷闭环溯源，围绕供应链协同过程中的节点把控、质量检测、物流转运等典型应用场景开展试点工作，实现了工业智能体的规模化应用。

供应商采购风险管理智能体：航空零件采购涉及200+供应商，合同条款复杂且交付风险动态变化，人工监控效率低下。基于工业智能体实时追踪供应商产能/信用风险，自动触发智能合约执行与采购策略调整。构建供应商数据池（产能/良率/履约记录），调用风险预测大模型评估断供概率。当原材料价格波动或交货延迟风险达到阈值时，通过智能合约自动切换至备份供应商，并修订采购订单（PO）条款，同时将该决策同步至ERP系统。供应商采购风险管理智能体如图6所示。

图 6 供应商采购风险管理智能体

采购质量检测智能体：通过跨企业质量数据贯通，实现缺陷根因自动溯源与质量闭环管控。主机厂与供应商共建质量知识图谱，整合多模态检测大模型以分析关键工件的X射线扫描图像，识别微裂纹并定位热处理工艺偏差，随后自动生成SCAR报告并推送供应商MES系统，强制进行工艺修正。

五、结语与展望

工业智能体通过其独特的场景闭环架构、分布式任务解构能力、知识封装进化机制以及人机系统协同中枢角色，精准锚定了工业数字化转型中价值实现的“最后一公里”，成为连接AI技术潜能与工业场景价值的不可替代的关键路径。其核心价值不仅在于提升单点效率，而且在于通过系统性重构工业系统的运行范式，为构建自主、协同、韧性、持续进化的新一代智能制造体系奠定了技术基石。

原文刊载于《数字化转型》2025 年第 8 期 作者：智振 李森 苏佳亮 陈小新