2026年1月，为呼应2025年“智能体元年”概念，响应国家“人工智能+”行动和服务型制造政策导向。甘肃省通信产业服务有限公司在甘肃省人工智能学会指导下牵头起草了《工业智能体白皮书（2025）》，旨在为工业智能体发展提供方向指引，推动工业从“自动化”向“自主化”演进。主要内容如下：
一、工业智能体内涵
定义：在复杂工业环境中，基于大模型、工业大数据与领域知识，具备感知、分析、决策、执行与学习能力的软件实体。
典型特征：
从单一任务转向自主决策与协同进化。
具身智能与多模态大模型融合，支持物理操作与策略动态调整。
五大内涵：
感知环境与系统状态
深度处理与分析信息
自主决策与执行
协同工作能力
持续学习与进化
二、工业智能体的应用价值
提升效率：全局优化调度，提升资源利用率和交付率。
降低成本：预测性维护，减少非计划停机。
提高质量：实时工艺调整，趋近“零缺陷”生产。
优化决策：供应链模拟与优化，提升韧性。
节能降碳：能源动态优化，实现“削峰填谷”。
柔性制造：支持小批量、多品种定制化生产。
1. 业务架构（六层）
业务场景层（如预测性维护、排程优化）
角色与触点层（用户与交互界面）
智能体能力层（领域智能体+协同智能体）
业务服务与流程层（分析、决策、执行服务闭环）
数据与知识层（数据资产+知识资产）
集成与治理层（系统集成+运营治理）
2. 技术架构（七层）
感知层（数据采集）
认知层（数据分析与理解）
决策层（策略生成）
执行层（控制与操作）
协同层（多智能体协作）
数据流引擎（数据实时流动）
管理平台（可视化运维）
3. 安全架构（八层纵深防御）
物理环境 → 网络 → 平台 → 应用 → 数据 → 身份管理 → 安全运维 → 安全治理
四、工业智能体架构体系
感知与连接：工业物联网、机器视觉
认知与决策：机器学习、知识图谱、强化学习、运筹优化
执行与控制：PLC/机器人控制、先进过程控制
协同与集成：数字孪生、多智能体系统
平台与支撑：云边端协同、微服务与容器化
五、工业智能体应用案例
国内：华为云、浪潮云洲、亚信科技、用友、广域铭岛、广东智用、研华科技、中控技术、江汉油田、格创东智等，通过工业智能体提升效率（最高92%设备利用率）、降低成本（年省数百万至数千万）、缩短周期、提升质量。
国外：西门子、微软、英伟达、富士康、空客、波音等单位已进行工业智能体布局，覆盖制造、航空、电子、汽车等多行业，强调自然语言交互、数字孪生、自主控制与协同优化。
六、未来十大趋势
单体智能 → 群体智能
通用大模型 → 通用+垂直融合
手动配置 → 自然语言交互
规则驱动 → 目标驱动
生产环节 → 全价值链
云边协同 → 端侧智能
性能优先 → 可信可控
私有部署 → 平台化与开源
提升效率 → 创新模式
辅助工具 → 核心资产
白皮书原文
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