近期，我国正从中央到地方密集推出支持“人工智能+制造”深入发展的政策举措，明确提出以工业智能体为核心推动人工智能在工业领域的深度融合与应用。多地政府与企业积极响应，加快技术攻关与场景落地，工业智能体正逐步成为制造业智能化转型的关键支撑。

上海于8月19日发布“AI+制造”实施方案，明确提出增强工业模型能力、突破智能制造前沿技术。工信部在2025年全国工业和信息化主管部门座谈会及两化融合工作会议中，也多次强调要扎实推进“人工智能+制造”，培育一批工业智能体，开展企业试点，强化典型场景应用，推动工业大模型与数据集的协同发展。

工业智能体被业界视为融合人工智能、大数据、云计算与边缘计算等多项技术的综合性智能系统。其核心优势在于自主决策与多体协同能力，能够实现跨产线、跨流程的复杂任务调度与资源优化，显著提升生产的灵活性和响应速度。

目前，众多企业已在多个工业场景中推进智能体应用。例如，百度推出钢铁行业智能体，借助AI替代传统人工经验完成转炉加料决策，实现“AI炼钢”，有效降低物料消耗与冶炼时间。中国电信开发“星辰纺织智能体”，通过实时视觉检测实现纺织过程中的即时纠错，将生产效率提升20%。联通数科则在船舶设计领域推出翻模设计智能体，辅助完成二维到三维模型的自动转换，大幅压缩设计周期。

专家指出，工业智能体不仅推动研发、生产、供应链等环节的自主化与弹性化升级，还助力实现全链路优化与降本增效。据银泰证券预测，随着智能体应用不断拓展，到2028年，中国工业企业的AI相关支出有望达到900亿元。

尽管前景广阔，工业智能体的规模化落地仍面临数据融通、技术适配与商业闭环等多重挑战。尤其在数据方面，需加强高质量工业数据集建设，并通过平台化工具降低中小企业的使用门槛。行业共识认为，需通过技术、产业、人才多维度协同，实现从单点突破到系统推进的转变，才能真正迎来工业智能体从实验阶段走向工厂广泛应用的新阶段。