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在“具身智能”“工業(yè)AI”“智能制造”等概念交織之下，一個新名詞迅速進入公眾視野：工業(yè)智能體。

它有時被用來描述工業(yè)機器人，有時指代工業(yè)軟件系統(tǒng)，有時指代大模型在工業(yè)場景的延伸。概念界定尚未統(tǒng)一，但企業(yè)和資本已經(jīng)先行。

今年4月，中科智云科技有限公司（以下簡稱“中科智云”）發(fā)布工業(yè)裝備全域智能體SIEA-CORE（Super Industrial Equipment Agent）。該智能體具備理解物理世界、預判動態(tài)過程的核心能力，不僅適用于新建廠區(qū)，亦可賦能現(xiàn)有設備的智能化升級。

中科智云首席產(chǎn)品官軒江，用“自動駕駛”作比：自動駕駛并不是放一個人形機器人去做駕駛員，而是讓車輛本身能夠了解路況、作出決策并完成操作。同樣，將具身智能技術應用在塔式起重機等工業(yè)裝備上，關鍵不在于模仿操作員的動作，而在于理解設備的物理規(guī)律并支持設備本身進行決策。

在央視大型紀實創(chuàng)投節(jié)目《贏在AI+》中，這位斯坦福畢業(yè)生半開玩笑地提到，自己為校友OpenAI的CEO山姆・奧特曼（Sam Altman）改過作業(yè)。“今天要向他好好學習。”軒江說。

在工業(yè)智能體領域，資本消息不斷。

3月中旬，IDG資本、基石資本等重注的思謀科技，向港交所遞交上市申請，沖擊“工業(yè)AI智能體第一股”。其招股文件顯示，公司從2023年至2025年，收入分別為4.85億元、7.56億元和10.86億元，今年2月融資后，其估值達12.3億美元。

制造裝備市場“新變量”

理解工業(yè)智能體的市場基礎，要置放于我國龐大的制造業(yè)體系中。

多家機構預測，到2030年，中國智能制造裝備市場規(guī)模，有望突破4.5萬億元，年復合增長率在12%～16%之間。

同時，灼識咨詢數(shù)據(jù)顯示，中國工業(yè)AI智能體的市場規(guī)模，從2023年的58億元增長至2025年的148億元，預計在2030年將達到906億元，2025年至2030年的復合年增長率達43.6%。

這意味著，工業(yè)智能體有望成為智能制造中，增長最快的細分賽道之一。

從市場格局來看，目前工業(yè)智能體市場高度分散。正沖刺上市的思謀科技，其市場份額僅為5.8%，行業(yè)前五名的市場份額，合計不足三成。增長快、空間大且格局未定，使工業(yè)智能體成為投資人眼中“長坡厚雪”的賽道。

從技術趨勢來看，在“Physical AI（物理AI）”成為科技界新共識的當下，AI從虛擬世界走向現(xiàn)實世界，具身智能成為關鍵載體。

“AI在更廣闊的人類生活中如何落地？最終還是要回到物理世界。”在中科智云投資人、聯(lián)合創(chuàng)始人唐亮看來，具身智能是物理AI的重要表現(xiàn)形態(tài)之一，當前的人形機器人熱潮，只是這輪投資關注的起點。

唐亮在接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪時表示，從一級市場投資人的視角來看，市場關注的焦點將轉向更具現(xiàn)實落地能力的方向。比如，工業(yè)場景的大規(guī)模應用。

從概念到落地

市場潛力決定了工業(yè)智能體賽道“值不值得做”。對定義的差異化理解，則決定著技術變革之中，新晉玩家們“要怎么做”。

西門子在一份報告中為工業(yè)智能體下定義：在工業(yè)環(huán)境中，通過融合工業(yè)機理和人工智能技術開發(fā)、部署和運行的系統(tǒng)，能夠對生產(chǎn)設備、工藝流程和物流管理等環(huán)節(jié)進行自主控制與優(yōu)化。

換句話說，能否稱為工業(yè)智能體，核心不在于“是否使用AI”，而在于是否形成完整閉環(huán)——從感知環(huán)境到理解狀態(tài)，再到自主決策與執(zhí)行。這一能力，是工業(yè)從“自動化”走向“自主化”的關鍵節(jié)點。

“今天有行業(yè)標準嗎？沒有。很多人都可以說，自己在做工業(yè)智能體。”唐亮直言，定義和標準尚未統(tǒng)一，但行業(yè)現(xiàn)狀和趨勢已清晰。

其一，這一市場處于早期階段，滲透率低，增長空間巨大；其二，中國企業(yè)在應用與場景側具備獨特優(yōu)勢，中國智造有望成為主流路徑；其三，隨著新玩家、新團隊的涌入，行業(yè)格局將持續(xù)發(fā)生變化。

如今，不同玩家正沿著各自的技術路徑與商業(yè)方向加速推進。以中科智云為例，其已切入能源、交通、有色冶煉等場景，大量設備運行數(shù)據(jù)開始沉淀。

“當幾千臺、幾萬臺機器同時運行，幾乎24小時采集數(shù)據(jù)，大模型和智能體就會通過學習，掌握設備運行的物理原理。”唐亮認為，中科智云的優(yōu)勢就在于“SIEA-CORE”的通用智能體本質(zhì)。

簡而言之，在一臺設備上驗證有效的自主能力，可以在更大規(guī)模的設備中復制。“我們是同時在進化，同步學習幾千幾萬臺設備的不同場景。”

從試點到大規(guī)模應用

在圍繞“人工智能+”的討論中，工業(yè)智能體常與具身智能同時出現(xiàn)。在公眾印象中，提到具身智能，最先想到的往往是人形機器人。

唐亮表示，“人形機器人的重點是模擬人的運動規(guī)律，而非其他工業(yè)裝備的運動規(guī)律，因此在工業(yè)應用上有很多問題需要解決,短期內(nèi)無法實現(xiàn)大規(guī)模應用。”

相比之下，如何將具身智能技術落地到工業(yè)場景里，掌握工業(yè)裝備的物理運行規(guī)律，才是迭代工業(yè)設備的現(xiàn)實路徑。

中科智云的切入點并非新型機器人，而是塔吊、堆取料機、裝卸設備等經(jīng)典工業(yè)裝備。這些場景具備高風險、大市場和可標準化的特征，相對適合規(guī)?；瘡椭?。

“我們做的，是將人從難以適應的極端溫度、高粉塵與顆粒物、高濕度與腐蝕性等環(huán)境中轉移出來。”唐亮表示。

在惡劣工況下，相關崗位招工困難，用工單位自動化需求明確。市場反饋也印證著團隊最初的判斷：工業(yè)智能體的大規(guī)模市場需求，將首先出現(xiàn)在存量設備更新與智能化改造領域。

工業(yè)智能體企業(yè)開始探索商業(yè)化，但真正實現(xiàn)規(guī)?；渴鸬钠髽I(yè)有限，大多數(shù)仍處在試點或局部應用階段。成本、系統(tǒng)集成與人才等問題仍是主要瓶頸。

今天的工業(yè)智能體處在一個典型臨界點：技術可行、需求顯現(xiàn)、資本進入，但大規(guī)模商業(yè)化仍在探索和驗證中。在這一過程中，最容易被高估的往往是技術進展，最容易被低估的則是工程落地的復雜性。

在中科智云的路徑探索中，現(xiàn)階段的核心是為存量設備裝上“智能大腦”。未來，隨著更多形態(tài)設備甚至機器人接入，同一套智能系統(tǒng)將調(diào)度不同設備，完成更復雜任務。

到那時，工業(yè)智能體不會停留在單一產(chǎn)品形態(tài)，將演變?yōu)橐惶卓缭O備、跨場景的系統(tǒng)能力。

這也意味著，工業(yè)智能體領域在短期內(nèi)很難達成共識，它更像一個正在生長的“生命體”——其能力在擴展，邊界在延伸，無需定型。