2026年开年，工业智能体发展迎来政策与产业共振的“黄金期”。工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确了2027年前推出1000个高水平工业智能体的核心目标，为产业发展注入了强劲动力。在此背景下，美的、海尔等制造业龙头及产业链企业加速布局，以全场景智能体矩阵为核心推进智能制造落地。
业界认为，政策红利的持续释放与企业实践的深度落地形成双向赋能，推动工业智能体从单点试点迈向规模化普及，成为驱动制造业从“规模扩张”向“质量跃升”转型、培育新质生产力的核心驱动力。
政策再加码
2026年开年，工业智能体领域迎来国家级顶层设计、地方落地细则、两会定调的三重政策加码。
1月，工信部等八部门联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出，到2027年，推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。
与此同时，深圳、重庆等多地开年后也迅速出台配套政策，聚焦资金奖补、算力支持、场景开放等方向，为工业智能体落地提供精准保障。
3月5日，政府工作报告提出：深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广。
国际数据公司（IDC）中国高级研究经理杜雁泽在接受《经济参考报》记者采访时称：“工业智能体正在成为‘AI+制造’的核心抓手，本质原因在于其角色已经从‘被动工具’转变为‘可自主执行的数字员工’。当前，越来越多企业开始关注AI的投入产出比，核心诉求从‘是否要做AI’转向‘AI如何真正帮助提质、降本、增效’。”
IDC发布的2025年中国工业企业调研显示，已应用大模型及智能体的企业比例，从2024年的9.6%快速提升至2025年的47.5%；其中，在研发、制造、供应链等多个环节同时应用的企业比例也从1.7%跃升至35%。这意味着，工业智能体正在从单点试验走向跨环节协同应用。
专家认为，政策赋能将加速智能体在研发、生产、供应链等全价值链的渗透，推动制造业从“自动化”迈向“自主化”，催生黑灯工厂、柔性制造等新型生产形态，重塑产业竞争优势。
企业加速布局
IDC预测，到2028年，中国工业企业AI支出规模将接近900亿元人民币，年复合增长率达到37.7%，这意味着AI已经从“概念投入期”进入“可规模化扩展期”。从增长区间看，在政策持续推动、企业投资回报率（ROI）逐步清晰的前提下，未来3至5年，中国“AI+制造”市场保持35%左右的年复合增长率是相对合理且可持续的区间。
伴随“AI+制造”产业链的持续进阶，从制造业龙头到产业链企业，都在以全场景智能体矩阵为核心，加速智能制造落地。
2026年1月，美的旗下美云智数对外发布了美擎AIGC3.1平台及智能体工厂解决方案，构建起覆盖研发、制造、供应链、营销、管理全价值链的智能体矩阵，累计落地158个核心场景。美的方面称，在制造端，通过TPM、模具等智能体实现设备故障预测与工艺优化，可助力OEE（设备综合效率）提升30%、点检效率翻倍；在供应链端，智能体实现端到端交货周期缩短39%，库存周转天数减少30%。
海尔智家也宣布，通过超级智能体“智小能”实现全员AI化，技术创造与应用双轨并行，研发效率提升90%，采购成本降低10%，办公效率提升80%，推动人与AI协同进化的全新工作模式。
专注于激光雕刻机赛道的深圳科技企业xTool也于1月份正式发布全球首个AI创作智能体——AImake。作为行业首个具备“制造语境感知”的智能体，AImake实现了从自然语言创意到可加工设计图纸的瞬间转化，极大压缩了非专业用户进入激光制造领域的技术门槛。
3月份，华为聚焦破解AI智能体落地困境，推出了AI数据平台，为企业数智化转型筑牢数据基座。
此外，上市公司威士顿近日也在互动平台上透露，威士顿工业AI智能体软件，能够满足工业企业应用场景需要，它改变了软件产品的人机交互模式，进一步推动了产品的技术升级，并丰富了公司的产品线。
汉得信息表示，公司拥有自建的“得灵”B端AI应用体系，其中“灵手”业务智能体系列，包括制造、营销、财务、供应链、人事、综合运营企业等各个业务场景的AI智能体，正陆续在头部客户实际场景中落地。
规模化落地障碍待破
业界认为，在政策助力下，工业智能体正加速落地，推动智能制造转型升级，但在规模化落地过程中，仍面临技术适配、数据基础、成本收益、生态协同等多个难题，这些问题相互交织，成为制约其从试点走向普及的关键障碍。
业内专家指出，工业智能体的研发与部署需要算力、算法、人才等多重投入，存在技术壁垒高、资金投入大、数据安全风险高等痛点，包括工业大模型的训练算力成本、定制化开发费用、专业运维人员成本等，对中小企业而言负担较重。
“中短期内，‘AI+制造’产业升级面临的最核心、最迫切的挑战，仍然主要来自‘市场侧’而非‘技术侧’。”杜雁泽表示，一方面，中国制造企业对AI的认知和热情持续高涨，政策支持、开源技术生态和人才供给也在不断改善；另一方面，企业普遍面临利润空间承压、预算趋紧的现实约束，这使得其对AI应用的付费意愿和投资节奏更加谨慎。
具体来看，杜雁泽认为，当前的核心制约主要体现在以下几个方面：企业ROI压力较大，AI项目必须更快、更明确地体现业务价值；市场竞争过于激烈，同质化方案和价格竞争压缩了厂商的可持续投入能力；供需匹配仍不充分，真正“懂智能、熟行业”的产品和服务仍然稀缺。
此外，也有业内人士表示，部分制造企业尤其是中小企业，工业数据存在碎片化、标准化程度低、安全管理不规范等问题，难以满足AI模型训练与应用需求；同时工业AI的标准体系、评估体系尚未完全统一，不同企业的系统接口、数据格式不兼容，增加了AI应用的集成成本与落地难度。
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