中工互联智振：大模型赋能新场景，打造未来20年产业升级核心动力

近日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，并指出，要深入实施“人工智能+”行动，大力推进人工智能规模化商业化应用，充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合，形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环。

当下，人工智能已从实验室走向车间，从算力竞赛转向落地竞争。以大模型为核心的工业智能技术正成为制造业新一轮变革的引擎。中工互联董事长智振在AI治理分论坛上直言：“工业智能，不只是一次技术升级，而是重构产业逻辑的一次跃迁。”这一跃迁，既来自于模型技术的进步，也来自对产业场景深刻的再认知与重构能力。

图：中工互联智振

大模型是工业智能的“原子反应堆”

从ChatGPT带动通用大模型爆发，到DeepSeek横空出世，再到“智工·工业大模型”等国产工业模型的快速部署，AI已成为推动制造业智能化的核心驱动力。中工互联认为，大模型具备“统一感知-认知-执行”的原子能力，能够打通传统IT与OT的断层，重构制造流程的智能边界。

工业大模型在工业领域对效率的提升是具有“革命性”的，将覆盖核心工业场景，推动约10万亿元产值的数字化跃升。这一体量，相当于中国工业年总产值的四分之一，堪称产业跃迁的“核动力”。

图：工业智能行业高速增长且空间巨大

智振指出，大模型不同于以往算法组件，它是一个自演化的操作系统。一旦嵌入工厂生产、协同、运维、管理等各环节，将从根本上改变工业系统的运行方式。

例如：在设备层，通过模型感知数据异动，实现预测性维护与自我优化；在产线层，结合计划调度与实时反馈，完成自动化排产与工艺切换；在工厂层，实现跨部门协同、跨系统集成，形成数据闭环管理机制；在行业层，推动全产业链协同优化，打造“智能制造共同体”。这些能力，使得大模型不再是信息化的补丁，而是智能化的地基。

六类智能体打开场景落地新格局

中工互联认为：未来20年的工业智能化，将呈现出智能体主导的形态。以大模型为核心驱动，各类智能体将在不同的工业场景中形成快速裂变。

在当前的应用实践中，中工互联已率先探索了六类代表性工业智能体。分别是：油气田钻井智能体、工业母机智能体、综合节能智能体、制造BOM智能体、协同制造智能体和知识数据智能体等。

这六大类智能体覆盖了工业“感-控-算-决-行”全链路，成为构建工业智能生态雏形的关键支点。

图：价值、高复用场景智能体

技术路线图：从模型到场景的战略布局

如何让工业智能不止于试点？中工互联提出了清晰可行的“工业智能体发展技术路线图”。

“1”：一个工业大模型基座。统一承载语义理解、推理决策、代码生成三大能力，是平台化部署的基石。

“2”：两大发展方向。一是面向传统工业基础设施的数字升级，二是构建AI原生智能体，颠覆原有架构。

“3”：三层智能架构。模型层、智能体层、物理控制层贯通，形成从认知到执行的链式结构。

“4”：四类智能体场景。对应装备、产线、工厂、行业四个层级，支撑不同维度的智能跃迁。

这一技术图谱，不仅具备产业普适性，也展示了中工互联作为工业智能领导企业的系统性思考。

图：工业大模型技术路线图

拥抱变化：从试点智能向规模智能跃迁

工业是中国最 具韧性的经济支柱，而工业智能化则是未来20年最确定的产业方向之一。国家政策不断释放“产业牵引+资本引导”双重信号，自2023年底以来，市场对大模型+制造的反应异常迅速。智振指出：“客户反馈周期从月缩短到周，试点转规模的窗口期正在打开。”

尤其值得注意的是，工业智能的发展节奏与其他领域不同。它更重视安全、稳定、经济性与可维护性，这决定了大模型厂商不仅要有模型能力，还需具备产品穿透力、场景定制能力与长期服务能力。

中工互联的实践经验显示：工业场景落地的关键，不在模型能力多强，而在系统、数据、工艺、人员是否能真正协同运行。这也是为什么“智能体”而非“算法”成为主角。

未来20年，中国制造面临前所未有的挑战与机遇。一方面，传统产业红利渐退，转型压力巨大；另一方面，工业智能体正成为重塑产业结构的“基础设施”。

中工互联智振强调：“工业智能不是流量风口，而是产业底盘。未来的工业新贵，将不是懂工艺的IT公司，而是懂智能的工业企业。”当我们真正以智能体重构工厂，以大模型驱动工艺，以协同赋能制造，中国制造将迎来全新黄金时代——而这，才刚刚开始。