在第二十五届中国国际工业博览会上，西门子携手至顶科技发布了《2025工业智能体应用现状与趋势展望报告》。该报告基于对中国制造业200余家企业的深度调研，系统梳理了工业智能体的技术特征、应用场景、落地难点及未来走向，为行业智能化转型提供了实践参考。
调研显示，企业在部署工业智能体时，稳定性与可靠性、成本控制、系统集成能力、数据安全及供应商服务水平是核心考量因素。例如，50%的企业选择本地私有化部署，即便承担更高成本，也优先保障核心业务数据的安全性与自主可控性；另有35%的企业倾向通过SaaS模式快速落地应用，以降低基础设施投入与运维复杂度。这种差异化的部署策略，反映了企业对技术风险与商业效益的平衡诉求。
报告指出，工业智能体的落地面临多重挑战。技术层面，跨系统兼容性与动态环境适应性仍是瓶颈；人才层面，既懂工业场景又精通AI技术的复合型人才短缺；成本层面，初期投入与长期运维费用构成双重压力。某汽车制造企业案例显示，其工业智能体项目因数据孤岛问题导致决策延迟，最终通过引入多模态数据融合平台才实现效率提升。
从技术演进趋势看，工业智能体正经历三大变革：其一，从“自动化”向“自主化”跃迁。系统不再依赖预设程序，而是通过动态感知、自主决策与持续学习优化流程。例如，西门子Industrial Copilot已实现自然语言驱动的程序生成与故障诊断，将人工干预减少40%。其二，从“单点突破”转向“系统赋能”。大语言模型与垂类模型协同，工业基础模型打通图纸、工艺、时序数据，形成覆盖研发、生产、运维的全链路智能体系统。
其三，从“封闭创新”迈向“价值共创”。企业通过生态合作整合AI、自动化与数字化技术，加速解决方案落地。西门子Xcelerator平台已汇聚超53万用户与300家合作伙伴，提供400余个工业智能体解决方案，涵盖从数据采集到价值变现的全流程服务。这种开放模式不仅降低了技术门槛，还通过数据共享与人才共育推动了行业整体智能化水平提升。
在应用场景方面，质量检测、设备预测性维护与供应链优化是当前主流方向。某电子制造企业通过部署视觉智能体，将产品缺陷识别准确率提升至99.7%；另一家钢铁企业利用时序数据智能体，实现设备故障预警周期缩短70%。这些案例表明，工业智能体的价值已从效率提升延伸至商业模式创新。
