“工业智能体的核心价值在于让生产装置具备学习能力和适应能力，当前仍处于探索突破期，真正触及核心场景、解决工业核心问题的技术并不多。”中控创始人褚健认为，“未来最可能率先在装置级自主调控环节规模应用。”
通过实时预测及推理，智能体可以精准感知装置运行状态、推演操作变量对关键指标的动态影响、生成调控指令并自动校验和执行。由工业智能体形成的闭环将会把传统依赖人工经验的生产操作升级为“动态感知-智能分析-自主决策-实时执行”的自治系统，尤其适用于炼油、化工等连续生产场景，推动装置从自动化迈向自主化。此外，随着技术的不断发展，AI大模型的能力不断增强，必将进一步拓展工业智能体的应用范围，提高其灵活性。
工业智能体发展三大趋势
工业智能体发展趋势是什么？应该着力从哪几个方向突破？规模应用和商业化的关键是什么？中控创始人褚健在接受中国信息化周报记者采访时表示，工业智能体未来需要实现三个转变。
第⼀，从“副驾驶”走向“主驾驶”，从“决策辅助”走向“自主运行”。在很多场景，AI还只是“副驾驶”，只能提供建议，最终还需要人决策或者操作。未来的工业智能体，更懂工业、更可信，要成为“主驾驶”，不仅能预测“暴风雨”何时来，还能自主规划航线并执飞。“要实现这⼀点，光靠数据是不够的。工业背后有非常清晰的物理和化学规律——机理，需要把工业机理和知识深度融合到AI模型里，避免出现幻觉问题，让决策有理有据，工程师才敢于信任它、放手让它去控制”。
第二，从单场景应用走向跨场景协同工作。目前，智能体只是某个设备或某个工序的“专家”，但工厂的生产是⼀个整体，光有⼀个环节最优是不够的。未来，这些独立的智能体需要协同，组成“交响乐团”。如果负责装置生产的智能体实时和负责物料调度的智能体进行“对话”和协同，⼀起优化整个工厂的运行节奏，告别各自为战，每个智能体既是决策节点又是执行终端，智造就真正实现了。“这种协同不仅是横向打通生产环节，还要纵向贯穿设备、产线、工厂乃至整个供应链。当所有智能体都能协同工作时，才能实现全局的、真正的优化，奏出最美的‘交响曲’”。
第三，从“定制开发”到“即插即用”，让智能体走向规模应用。我们不能指望每家工厂都养⼀个AI团队。如果工业智能体需要复杂的定制开发流程，那它永远只能是少数大企业的“奢侈品”。“未来的方向⼀定是降低应用门槛，让它变得像手机上的APP⼀样简单易用。可以打造⼀个工业智能体生成平台，用户只需要用语言描述自己的需求，系统就可以自动生成智能体，下载后就能在边缘端部署应用。这样，成千上万的中小企业也能享受到AI技术进步带来的红利，这也是其能否规模应用、实现商业化的关键”。
跨越技术可行到商业可行的鸿沟
有研究机构预测垂类智能体将迎来蓝海市场，未来三年内呈现显著增长。但工业场景容错率极低、无法覆盖核心生产场景、企业基础条件参差不齐等因素成为工业智能体规模应用的难题。
首先，工业场景容错率极低，核心装置及生产场景对于安全性、精准性、时效性、泛化能力等都有着极高的要求，用户普遍不愿承担试错风险，更倾向观望同类企业成功案例后再跟进，这一心理显著拉长技术普及的周期。其次，企业普遍面临“三不知”困扰——工业智能体是什么，能创造什么具体价值，如何与已有业务结合。褚健认为，难以厘清工业智能体如何覆盖核心业务场景并量化产出，导致企业在投入决策上持观望态度，延缓了商业化进程。
其次是基础条件参差不齐，不同企业的自动化和数据治理水平差异很大。头部企业凭借较为完善的数字化基础设施能够较快适配工业智能体，而大量中小企业因设备老旧、数据碎片化、缺乏专业人才。他们既拿不出高质量数据“喂养”智能体，也难以承担前期的系统改造投入。褚健表示，这种基础的差异，决定了无法用“一刀切”的模式推广智能体，增加了规模化复制的难度。
褚健建议，当前需要政策驱动和引导，央企及头部民企率先打造一批“灯塔项目”，释放工业智能体价值，形成可复制的模板，为中小型制造业树立标杆和信心，最终跨越从技术可行到商业可行的鸿沟。
工业数据复用难、普惠化更难
当前工业领域的数据与AI应用虽致力于优化生产流程、降低风险并辅助决策，但实际对工厂运营的改进效果有限。褚健认为，核心症结在于数据质量和工业场景的复杂性。一方面，工业数据的复杂性远超通用场景，不仅体现在数据格式不统一、采集不完整，更在于特定场景数据往往质量不高、准确度不足，仅能反映局部规律，导致“数据复用难、普惠化更难”。另一方面，工艺保密性要求与数据敏感性筑起高墙，即便同一集团内的分公司也会由于保密壁垒形成“数据孤岛”，严重制约AI模型的训练效果。这种“数据既少又散还封闭”的现状，使得AI模型难以捕捉工业生产的深层规律，训练出来的模型自然泛化能力弱、可迁移性不强。此外，因缺乏统一的平台支撑，工业应用场景碎片化，导致工业AI只能实现“点状突破”，难以形成跨场景的复用迁移，长时间停留在“解决单一问题”的阶段，无法触及工厂运营的核心流程，从而影响对于整体工厂的改进效果。
“突破这些瓶颈，需要通过‘数据筑基、场景聚焦、平台赋能’体系化解决。”褚健说。在数据层面，中控技术通过“预训练+微调”模式，基于行业共性数据预训练构建基础模型，再结合企业私有数据微调进行场景适配；同时建立数据联盟与保密机制（如“数据不出厂”的本地部署模式），在合规前提下实现数据价值流动。
在需求层面，中控技术锁定“AI+安全、AI+质量、AI+低碳、AI+效益”四大核心目标，聚集高价值场景和需求，全面帮助企业“稳运行、提人效、增收益”。
在应用层面，中控技术以运行数据基座(DCS)、设备基座(PRIDE)、质量基座(Q-Lab)、模拟基座(APEX)4大数据基座为支撑，打造一个AI核心引擎(TPT)，构建工业智能基座平台，并通过SaaS等模式迅速赋能工业客户。
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