“工業智能體的核心價值在于讓生產裝置具備學習能力和適應能力，當前仍處于探索突破期，真正觸及核心場景、解決工業核心問題的技術并不多。”中控創始人褚健認為，“未來最可能率先在裝置級自主調控環節規模應用。”

通過實時預測及推理，智能體可以精準感知裝置運行狀態、推演操作變量對關鍵指標的動態影響、生成調控指令并自動校驗和執行。由工業智能體形成的閉環將會把傳統依賴人工經驗的生產操作升級為“動態感知-智能分析-自主決策-實時執行”的自治系統，尤其適用于煉油、化工等連續生產場景，推動裝置從自動化邁向自主化。此外，隨著技術的不斷發展，AI大模型的能力不斷增強，必將進一步拓展工業智能體的應用范圍，提高其靈活性。

工業智能體發展三大趨勢

工業智能體發展趨勢是什么？應該著力從哪幾個方向突破？規模應用和商業化的關鍵是什么？中控創始人褚健在接受中國信息化周報記者采訪時表示，工業智能體未來需要實現三個轉變。

第⼀，從“副駕駛”走向“主駕駛”，從“決策輔助”走向“自主運行”。在很多場景，AI還只是“副駕駛”，只能提供建議，最終還需要人決策或者操作。未來的工業智能體，更懂工業、更可信，要成為“主駕駛”，不僅能預測“暴風雨”何時來，還能自主規劃航線并執飛。“要實現這⼀點，光靠數據是不夠的。工業背后有非常清晰的物理和化學規律——機理，需要把工業機理和知識深度融合到AI模型里，避免出現幻覺問題，讓決策有理有據，工程師才敢于信任它、放手讓它去控制”。

第二，從單場景應用走向跨場景協同工作。目前，智能體只是某個設備或某個工序的“專家”，但工廠的生產是⼀個整體，光有⼀個環節最優是不夠的。未來，這些獨立的智能體需要協同，組成“交響樂團”。如果負責裝置生產的智能體實時和負責物料調度的智能體進行“對話”和協同，⼀起優化整個工廠的運行節奏，告別各自為戰，每個智能體既是決策節點又是執行終端，智造就真正實現了。“這種協同不僅是橫向打通生產環節，還要縱向貫穿設備、產線、工廠乃至整個供應鏈。當所有智能體都能協同工作時，才能實現全局的、真正的優化，奏出最美的‘交響曲’”。

第三，從“定制開發”到“即插即用”，讓智能體走向規模應用。我們不能指望每家工廠都養⼀個AI團隊。如果工業智能體需要復雜的定制開發流程，那它永遠只能是少數大企業的“奢侈品”。“未來的方向⼀定是降低應用門檻，讓它變得像手機上的APP⼀樣簡單易用。可以打造⼀個工業智能體生成平臺，用戶只需要用語言描述自己的需求，系統就可以自動生成智能體，下載后就能在邊緣端部署應用。這樣，成千上萬的中小企業也能享受到AI技術進步帶來的紅利，這也是其能否規模應用、實現商業化的關鍵”。

跨越技術可行到商業可行的鴻溝

有研究機構預測垂類智能體將迎來藍海市場，未來三年內呈現顯著增長。但工業場景容錯率極低、無法覆蓋核心生產場景、企業基礎條件參差不齊等因素成為工業智能體規模應用的難題。

首先，工業場景容錯率極低，核心裝置及生產場景對于安全性、精準性、時效性、泛化能力等都有著極高的要求，用戶普遍不愿承擔試錯風險，更傾向觀望同類企業成功案例后再跟進，這一心理顯著拉長技術普及的周期。其次，企業普遍面臨“三不知”困擾——工業智能體是什么，能創造什么具體價值，如何與已有業務結合。褚健認為，難以厘清工業智能體如何覆蓋核心業務場景并量化產出，導致企業在投入決策上持觀望態度，延緩了商業化進程。

其次是基礎條件參差不齊，不同企業的自動化和數據治理水平差異很大。頭部企業憑借較為完善的數字化基礎設施能夠較快適配工業智能體，而大量中小企業因設備老舊、數據碎片化、缺乏專業人才。他們既拿不出高質量數據“喂養”智能體，也難以承擔前期的系統改造投入。褚健表示，這種基礎的差異，決定了無法用“一刀切”的模式推廣智能體，增加了規模化復制的難度。

褚健建議，當前需要政策驅動和引導，央企及頭部民企率先打造一批“燈塔項目”，釋放工業智能體價值，形成可復制的模板，為中小型制造業樹立標桿和信心，最終跨越從技術可行到商業可行的鴻溝。

工業數據復用難、普惠化更難

當前工業領域的數據與AI應用雖致力于優化生產流程、降低風險并輔助決策，但實際對工廠運營的改進效果有限。褚健認為，核心癥結在于數據質量和工業場景的復雜性。一方面，工業數據的復雜性遠超通用場景，不僅體現在數據格式不統一、采集不完整，更在于特定場景數據往往質量不高、準確度不足，僅能反映局部規律，導致“數據復用難、普惠化更難”。另一方面，工藝保密性要求與數據敏感性筑起高墻，即便同一集團內的分公司也會由于保密壁壘形成“數據孤島”，嚴重制約AI模型的訓練效果。這種“數據既少又散還封閉”的現狀，使得AI模型難以捕捉工業生產的深層規律，訓練出來的模型自然泛化能力弱、可遷移性不強。此外，因缺乏統一的平臺支撐，工業應用場景碎片化，導致工業AI只能實現“點狀突破”，難以形成跨場景的復用遷移，長時間停留在“解決單一問題”的階段，無法觸及工廠運營的核心流程，從而影響對于整體工廠的改進效果。

“突破這些瓶頸，需要通過‘數據筑基、場景聚焦、平臺賦能’體系化解決。”褚健說。在數據層面，中控技術通過“預訓練+微調”模式，基于行業共性數據預訓練構建基礎模型，再結合企業私有數據微調進行場景適配；同時建立數據聯盟與保密機制（如“數據不出廠”的本地部署模式），在合規前提下實現數據價值流動。

在需求層面，中控技術鎖定“AI+安全、AI+質量、AI+低碳、AI+效益”四大核心目標，聚集高價值場景和需求，全面幫助企業“穩運行、提人效、增收益”。

在應用層面，中控技術以運行數據基座(DCS)、設備基座(PRIDE)、質量基座(Q-Lab)、模擬基座(APEX)4大數據基座為支撐，打造一個AI核心引擎(TPT)，構建工業智能基座平臺，并通過SaaS等模式迅速賦能工業客戶。

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