在第二十五屆中國國際工業(yè)博覽會(huì)上，西門子攜手至頂科技發(fā)布了《2025工業(yè)智能體應(yīng)用現(xiàn)狀與趨勢(shì)展望報(bào)告》。該報(bào)告基于對(duì)中國制造業(yè)200余家企業(yè)的深度調(diào)研，系統(tǒng)梳理了工業(yè)智能體的技術(shù)特征、應(yīng)用場(chǎng)景、落地難點(diǎn)及未來走向，為行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了實(shí)踐參考。

調(diào)研顯示，企業(yè)在部署工業(yè)智能體時(shí)，穩(wěn)定性與可靠性、成本控制、系統(tǒng)集成能力、數(shù)據(jù)安全及供應(yīng)商服務(wù)水平是核心考量因素。例如，50%的企業(yè)選擇本地私有化部署，即便承擔(dān)更高成本，也優(yōu)先保障核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全性與自主可控性；另有35%的企業(yè)傾向通過SaaS模式快速落地應(yīng)用，以降低基礎(chǔ)設(shè)施投入與運(yùn)維復(fù)雜度。這種差異化的部署策略，反映了企業(yè)對(duì)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與商業(yè)效益的平衡訴求。

報(bào)告指出，工業(yè)智能體的落地面臨多重挑戰(zhàn)。技術(shù)層面，跨系統(tǒng)兼容性與動(dòng)態(tài)環(huán)境適應(yīng)性仍是瓶頸；人才層面，既懂工業(yè)場(chǎng)景又精通AI技術(shù)的復(fù)合型人才短缺；成本層面，初期投入與長期運(yùn)維費(fèi)用構(gòu)成雙重壓力。某汽車制造企業(yè)案例顯示，其工業(yè)智能體項(xiàng)目因數(shù)據(jù)孤島問題導(dǎo)致決策延遲，最終通過引入多模態(tài)數(shù)據(jù)融合平臺(tái)才實(shí)現(xiàn)效率提升。

從技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)看，工業(yè)智能體正經(jīng)歷三大變革：其一，從“自動(dòng)化”向“自主化”躍遷。系統(tǒng)不再依賴預(yù)設(shè)程序，而是通過動(dòng)態(tài)感知、自主決策與持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化流程。例如，西門子Industrial Copilot已實(shí)現(xiàn)自然語言驅(qū)動(dòng)的程序生成與故障診斷，將人工干預(yù)減少40%。其二，從“單點(diǎn)突破”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)賦能”。大語言模型與垂類模型協(xié)同，工業(yè)基礎(chǔ)模型打通圖紙、工藝、時(shí)序數(shù)據(jù)，形成覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)維的全鏈路智能體系統(tǒng)。

其三，從“封閉創(chuàng)新”邁向“價(jià)值共創(chuàng)”。企業(yè)通過生態(tài)合作整合AI、自動(dòng)化與數(shù)字化技術(shù)，加速解決方案落地。西門子Xcelerator平臺(tái)已匯聚超53萬用戶與300家合作伙伴，提供400余個(gè)工業(yè)智能體解決方案，涵蓋從數(shù)據(jù)采集到價(jià)值變現(xiàn)的全流程服務(wù)。這種開放模式不僅降低了技術(shù)門檻，還通過數(shù)據(jù)共享與人才共育推動(dòng)了行業(yè)整體智能化水平提升。

在應(yīng)用場(chǎng)景方面，質(zhì)量檢測(cè)、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)與供應(yīng)鏈優(yōu)化是當(dāng)前主流方向。某電子制造企業(yè)通過部署視覺智能體，將產(chǎn)品缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率提升至99.7%；另一家鋼鐵企業(yè)利用時(shí)序數(shù)據(jù)智能體，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障預(yù)警周期縮短70%。這些案例表明，工業(yè)智能體的價(jià)值已從效率提升延伸至商業(yè)模式創(chuàng)新。