“传统自动化是预设程序的机械响应，而自主化系统需在复杂环境中动态寻优。”西门子（中国）有限公司执行副总裁、大中华区数字化工业集团总经理王海滨分享了他对制造业跃迁的深层观察。他指出，真正的工业智能体不仅能够执行指令，更能基于历史数据和环境反馈进行自我优化，在无人干预或少人干预的情况下实现闭环运行。

这一趋势已在企业实践中得到验证。据西门子与至顶智库联合发布的《2025工业智能体应用现状与趋势展望报告》（以下简称《报告》）显示，77%的企业将“提升生产效率”列为部署工业智能体的首要价值，62%的企业期待其显著降低运营成本。这场由AI驱动的智能化浪潮，正在推动中国制造从“可控走”向“可进化”，从“自动化”迈向“自主化”。

在通用大模型风起云涌的今天，一个现实问题摆在制造业面前：ChatGPT能回答“如何做一道菜”，却难以精准解答“西门子S7-1500 PLC如何优化PID参数”。这是因为工业领域的知识高度专业化、结构化，且依赖于长期积累的行业know-how。

工业智能体正是破解这一难题的关键。它不再是通用型聊天机器人，而是深度融合行业机理、设备参数与工艺流程的“工业副驾驶”（Copilot）。《报告》指出，工业智能体具备三大核心特征：

• 自主决策：能够在无人车间、远程作业或高危环境中独立运行。例如，西门子推出的生成式工业人工智能助手Industrial Copilot，可通过自然语言交互，自动完成设备组态、PLC编程等复杂任务，大幅减少人工干预。

• 持续适应：基于海量工业现场数据与历史经验，不断调整决策模型。如中国十五冶联合西门子开发的冶炼智能体，融合“垂类模型+边缘智能”，实现了冶炼工艺参数的动态寻优，在提升产品质量稳定性的同时创造了可观的经济效益。

• 人机协同：从被动执行命令的工具，升级为主动协同乃至自主执行的伙伴。TIA博途工程开发环境集成AI助手后，工程师只需用自然语言描述需求，系统即可自动生成PLC程序与HMI界面，极大提升了开发效率与工程质量。

尽管工业智能体展现出巨大潜力，但其落地仍面临“最后一公里”的挑战。王海滨认为，“对于一个工业从业者来说，AI最大的困难是什么？第一个是数据的获得。”他坦言：“今天我们对数据的获得相比几年前已经有了巨大进展，但对广大工业从业者来说，这依然是第一个难点。”数据获取之后，更大的挑战在于数据治理——即厘清数据背后的语义与含义。“这个数据可能代表着压力、流速、温度、力矩等物理量，还要解决数据的结构化、存储和管理问题。”

在此基础上，真正的价值在于建模——在海量数据中寻找函数关系“f”，用以指导生产。王海滨指出，这正是工业AI的核心难题。更深层次的挑战在于，工业AI本身是跨学科的。它要求从业者既懂工业场景、工艺流程和行业Know-how，又掌握数据科学和IT技术。“这对传统制造企业来说，难度可想而知。”

面对这一现实，西门子采取了“从低到高”的渐进式实践路径。王海滨介绍：“我们在成都工厂、南京工厂的实际经验是，先在公司内部普及‘工业+数据+AI’的跨学科知识和意识，发动全员去探索、去实践。”如今在成都工厂，AI已应用于质量检测、物品分拣、物流调度乃至自动向供应商下订单，形成了从认知到应用的闭环。

“我们的志向是降低企业应用AI的门槛。”王海滨强调。为此，西门子通过战略收购与技术整合，构建了易用、开放的工具链：收购Mendix，推出低代码开发平台，让懂工艺但不懂编程的工程师也能快速构建应用程序；收购Altair，引入其旗下RapidMiner产品，提供数千种预置模型，支持智能建模与自动训练，大幅降低客户从数据中提取“f”的难度。“我们不是要让每个工厂都成为AI研究院，”王海滨总结道，“而是提供‘工具箱’和‘脚手架’，让企业能聚焦于自己的核心业务，轻松用上AI。”

尽管工业智能体已初显成效，但当前应用仍以单点突破为主。《报告》数据显示，44%的企业将智能体部署集中于“生产制造”场景，而在研发设计、供应链管理等环节的应用尚处探索阶段。未来，工业智能体将走向系统化、平台化与生态化，推动制造体系的范式重构：

• 横向协同：多智能体跨场景联动，实现信息无缝流转。例如，研发设计阶段的Copilot可与运维阶段的智能体共享数据，形成闭环反馈，加速产品迭代。

• 纵向贯通：覆盖“研发-工程-生产-运维”全链路。西门子开放式数字商业平台Xcelerator已汇聚超400个数字化与低碳化解决方案，服务汽车、食品饮料、电子半导体等多个行业，助力企业实现端到端的数字化转型。

• 生态共建：68%的企业愿意与科技厂商共享数据、融合技术，共同推动创新。西门子Xcelerator平台已吸引超53万注册用户、300多家生态合作伙伴，形成开放共赢的创新生态。

工业智能体的终点并非“无人化”，而是“人机回圈”（Human-in-the-loop, HITL）——在关键决策节点保留人工确认，确保系统的可解释性与可控性。

在这条进化之路上，人与机器的关系被重新定义。王海滨反复强调“人机协同”的重要性。他认为，工业智能体正从被动执行命令的工具，转变为能够主动协同乃至自主执行的“伙伴”。这种关系的转变，极大地提高了人类处理工业任务的能力与效率，创造了一种“智能共生的新关系”。

工业AI的未来是一条“人机共智”的进化之路。它始于AI对人脑重复性工作的替代，成于AI智能体的“自优化”能力，并最终通过降低技术门槛，发动全员实践，实现人与机器的深度协同与共生。这条路的终点，不是机器取代人类，而是通过技术赋能，让人类的智慧与机器的智能相互激发，共同推动制造业迈向更高效、更智能的未来。在这片蓝海中，西门子以“数实融合，新智增长”为号角，正与万千企业共同书写工业智能体的新篇章。本文系“流程工业”首发，未经授权不得转载。版权所有，转载请联系小编授权（id：msprocess）。责任编辑胡静，责任校对何发，转载请注明来源：流程工业。欢迎您关注“流程工业”公众号，第一时间获取石油、化工、水处理、新材料、新能源最新市场动态，以及技术进展和项目信息。

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