近年来，人工智能技术进入爆发式增长期，正加速向实 体经济渗透，成为驱动工业变革与高质量发展的关键引擎。 原材料行业作为国民经济的基石，面临着资源约束趋紧、能耗碳排压力大、生产流程复杂等多重挑战，亟需借助人工智 能技术实现从传统要素驱动向创新驱动的根本转变。
工业智能体作为人工智能与工业深度融合的产物，融合大模型、专用模型、机理模型、工业数据、知识图谱、工业软件和自动 化系统，具备多维感知、深度认知、智能决策、精准执行、 动态协同、学习演进等核心能力，为原材料行业提质增效、 安全降碳提供了全新路径。
本报告围绕原材料行业工业智能体，从背景、理论、应用、趋势、挑战、策略6 个篇章展开系统研究。
背景篇分析了原材料行业高质量发展的新阶段特征，阐述了人工智能赋能原材料行业的主要路径，明确了工业智能体作为支撑“AI+原材料”融合发展重要载体的定位。
理论篇厘清了工业智能体的概念定义、发展历程、特征分类与技术体系。
应用篇梳理了行业应用基础，提炼钢铁、石化化工、有色金属、建材等 重点行业典型应用场景，为行业应用提供参考借鉴。
趋势篇从技术架构、交互执行、场景落地、行业应用、生态协作、 安全治理 6 个维度刻画了未来演进趋势。
挑战篇分析数据要 素底座不牢、技术与应用需求脱节、商业价值转换不畅、安全防护体系滞后、全链生态构建迟缓等现实难题。
策略篇从政府侧、供给侧、应用侧、生态侧分别提出针对性举措， 为系统推进工业智能体在原材料行业落地应用提供行动参考。
我们希望借此报告，为各方提供系统性、前瞻性的研判 支撑，加速工业智能体在原材料行业的规模化落地与价值释 放。借此机会，在此特别感谢钱锋、唐立新、高金吉等院士， 以及臧冀原、陈百红、鄢锋、赵贺松、杜瑞芳、孙践知等专 家对报告起草过程中的建议和帮助。 由于工业智能体仍处在探索发展阶段，且编制时间有限， 报告中可能存在不足之处，恳请各界人士不吝指正。
