西門子、中控、匯川都在全面推的“AI智能體”，傳統(tǒng)自動化還扛得住嗎？
2025-7-25新聞
Agentic AI
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NVIDIA
英偉達(dá)CEO黃仁勛在2025 GTC上首次把路線圖從“生成式AI → Agentic AI → 物理AI（機(jī)器人）”三級并列，并宣布Grace Blackwell機(jī)架已批量交付給戴爾、聯(lián)想、微軟等數(shù)據(jù)中心客戶。
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Amazon
7月，亞馬遜云科技紐約峰會現(xiàn)場，亞馬遜云科技一口氣發(fā)布了五款A(yù)gentic AI開發(fā)工具，覆蓋從基礎(chǔ)設(shè)施、模型部署到應(yīng)用開發(fā)的全棧能力。其中最重磅的是Agentic IDE工具Kiro和Amazon Bedrock AgentCore平臺，前者重新定義AI與開發(fā)者的協(xié)作方式，后者則為企業(yè)級AI代理部署提供完整解決方案。
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谷歌也在全力推進(jìn)其Gemini大模型在Agentic AI方向的落地。Google I/O 2025上宣布的Gemini應(yīng)用“Agent模式”，標(biāo)志著其從反應(yīng)式AI向主動智能助手的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型。
Agentic AI：從工具到?jīng)Q策者
工業(yè)現(xiàn)場正在被怎樣“顛覆”？
在工業(yè)自動化領(lǐng)域，Agentic AI正掀起一場靜默的革命。這種具備自主決策能力、任務(wù)分解能力和環(huán)境交互能力的智能體架構(gòu)，正在將傳統(tǒng)工業(yè)控制系統(tǒng)從“執(zhí)行工具”升級為“協(xié)作伙伴”。根據(jù)Gartner預(yù)測，到2025年全球25%使用生成式AI的企業(yè)將部署AI Agents，這一技術(shù)正在重塑工業(yè)軟件、控制系統(tǒng)和運(yùn)營模式的根本邏輯。
在工業(yè)領(lǐng)域，Agentic AI的落地更具現(xiàn)實(shí)意義與戰(zhàn)略價值。這一領(lǐng)域的特點(diǎn)是系統(tǒng)復(fù)雜、實(shí)時性高、安全要求嚴(yán)苛，傳統(tǒng)自動化依賴預(yù)設(shè)邏輯與人工干預(yù)，難以應(yīng)對突發(fā)狀況與動態(tài)優(yōu)化需求。Agentic AI的引入，正在改變這一局面。
作為工業(yè)AI的先行者與創(chuàng)新推動者，西門子正將生成式AI技術(shù)深度融入工業(yè)場景，重點(diǎn)聚焦“工業(yè)基礎(chǔ)模型”與“工業(yè)智能體”等前沿方向，打造安全、可靠、可信的工業(yè)級AI能力。據(jù)悉，西門子將在2025世界人工智能大會首次在中國展示其Industrial Copilot智能體系統(tǒng)，這不再只是“輔助工具”，而是能運(yùn)籌帷幄的“工業(yè)現(xiàn)場指揮家”。通過融合大語言模型與深厚行業(yè)知識，該系統(tǒng)可幫助一線工程師協(xié)同處理從訂單輸入、需求預(yù)測、設(shè)備控制到物流調(diào)度等全流程任務(wù)。
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Schneider-Electric
施耐德電氣與微軟合作推出了工業(yè)Copilot系統(tǒng)。該系統(tǒng)整合了微軟Azure AI Foundry平臺與施耐德電氣先進(jìn)且安全的工業(yè)自動化解決方案，致力于提升生產(chǎn)力和員工效率。
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Rockwell Automation
另一家工控巨頭羅克韋爾自動化則與微軟合作，基于Azure OpenAI服務(wù)開發(fā)面向制造業(yè)的AI代理解決方案。
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國內(nèi)市場
在中國市場，匯川技術(shù)、中控技術(shù)等本土工控企業(yè)也已啟動相關(guān)布局。2024年，中控技術(shù)正式啟動“ALL in AI”戰(zhàn)略，致力于將人工智能技術(shù)全方位融入工業(yè)生產(chǎn)的各個流程。以“1+2+N”工業(yè)AI架構(gòu)構(gòu)建“工業(yè)智能體矩陣”，覆蓋從設(shè)備層到企業(yè)層的多級代理系統(tǒng)。
匯川技術(shù)開發(fā)的iFA Evolution全場景智能化工業(yè)控制軟件平臺，通過嵌入AI算法庫，實(shí)時捕捉生產(chǎn)數(shù)據(jù)，動態(tài)優(yōu)化工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)自動化到智能決策的閉環(huán)，將柔性制造從理論構(gòu)想變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
把這些工業(yè)頭部廠商的最新動作放在一起觀察，我們看到的其實(shí)是一套類似的“平臺 + 大模型 + 場景”的三層架構(gòu)：
平臺負(fù)責(zé)把OT數(shù)據(jù)、IT系統(tǒng)和人機(jī)界面統(tǒng)一起來，讓設(shè)備不再“各自為政”；
大模型負(fù)責(zé)理解、預(yù)測和規(guī)劃，把“經(jīng)驗(yàn)”變成“算法”；
場景Agent則像一個個分身的“數(shù)字員工”，在產(chǎn)線里獨(dú)立執(zhí)行換線、采購、巡檢、節(jié)能等具體任務(wù)。
Agentic AI在工業(yè)領(lǐng)域的價值，遠(yuǎn)不止于效率提升。更深層次的意義在于，它正在重構(gòu)人機(jī)協(xié)作的邊界。傳統(tǒng)工控系統(tǒng)中，工程師需要時刻關(guān)注大量儀表與報警信息，決策壓力大且易出錯。而Agentic AI可以充當(dāng)“數(shù)字伙伴”，承擔(dān)信息整合、初步判斷與建議生成的任務(wù)，讓人專注于更高層次的戰(zhàn)略決策。此外，在技能人才短缺的背景下，AI代理還能起到“知識傳承”的作用——將資深工程師的經(jīng)驗(yàn)編碼為可復(fù)用的決策邏輯，降低對人力經(jīng)驗(yàn)的依賴。
工業(yè) Agentic AI 的三條落地捷徑
盡管工業(yè)Agentic AI的落地正從技術(shù)概念加速轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力。但是，企業(yè)在推進(jìn)智能化過程中依然面臨最緊迫的難題：如何在不推翻現(xiàn)有系統(tǒng)、不依賴龐大團(tuán)隊(duì)的前提下，讓AI真正產(chǎn)生價值。
從當(dāng)前領(lǐng)先企業(yè)的實(shí)踐來看，我們認(rèn)為，以下三條清晰且高效的“落地捷徑”可顯著降低技術(shù)門檻與實(shí)施風(fēng)險，推動AI代理從概念快速走向產(chǎn)線價值閉環(huán)，為行業(yè)提供可復(fù)用的“捷徑”。
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外掛
一種最現(xiàn)實(shí)也最容易上手的方式，是在老舊產(chǎn)線上“外掛”智能。不需要改造原有設(shè)備，而是加裝一個輕量化的AI代理系統(tǒng)，實(shí)時采集產(chǎn)線數(shù)據(jù)，自主分析運(yùn)行狀態(tài)，主動識別潛在風(fēng)險，并推送處置建議甚至觸發(fā)預(yù)警流程。
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捷徑
另一條捷徑則跳出了車間，走向了企業(yè)的后臺運(yùn)營系統(tǒng)。如今越來越多企業(yè)使用ERP、WMS、TMS等云化SaaS系統(tǒng)，這些平臺本身就提供了豐富的API接口。借助微軟Dynamics 365或AWS Bedrock Agents這樣的云服務(wù)，完全可以構(gòu)建一個“采購決策代理”——它能自動查看庫存水平、比對供應(yīng)商報價、結(jié)合物流周期和生產(chǎn)計劃，提出最優(yōu)采購建議甚至直接下單。這類系統(tǒng)不需要復(fù)雜的硬件改造，部署周期短，見效快。
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AI Agent & Robot
第三條路徑則更具視覺沖擊力：讓機(jī)器人本身成為AI代理的“身體”。近年來，AMR（自主移動機(jī)器人）和人形機(jī)器人技術(shù)突飛猛進(jìn)，基于英偉達(dá)Isaac Sim這樣的仿真訓(xùn)練環(huán)境，開發(fā)者可以在虛擬世界中讓機(jī)器人反復(fù)練習(xí)抓取、搬運(yùn)、避障等動作，訓(xùn)練出具備適應(yīng)能力的AI策略，再遷移到真實(shí)設(shè)備上。這種“機(jī)器人即代理”的模式，最大的優(yōu)勢是看得見、摸得著，成果直觀。
未來的智能工廠里，Agentic AI不是“下一代軟件”，而是“下一代工人”。人類將不再直接操作機(jī)器，而是指導(dǎo)一群會思考、能協(xié)作的AI智能體。這些數(shù)字員工不知疲倦，從錯誤中學(xué)習(xí)，在閉環(huán)中優(yōu)化。工業(yè)革命的下一章，將由自主決策的智能體書寫。
而現(xiàn)階段，誰先給它們發(fā)工牌，誰就提前拿到下一輪產(chǎn)能紅利。
