中国信通院两化所发布《工业智能创新发展报告》

当下，新一代人工智能技术如大模型、智能体以及具身智能等发展势头极为迅猛，正加速与制造体系相融合。这一融合进程正对生产方式和产业形态进行深度重构，为制造业从数字化阶段向智能化阶段跃升注入了强大动力，也带来了重大发展机遇。近日，中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所正式推出了《工业智能创新发展报告（2026年）》。

该报告全面且系统地阐述了工业智能发展的全新图景与崭新要求，提出了未来工业智能的系统架构，对技术融合创新的趋势、制造模式变革的方向以及典型实践案例进行了梳理，同时总结了当前工业智能落地过程中面临的挑战，并给出了相应的发展建议。旨在为政府决策部门以及行业内的企业提供具有价值的参考，从而系统化地推进制造业的智能化变革，助力制造强国目标的实现。

在制造业智能化进程中，正呈现出从以判别分析为主导的“自动化智能”向具备自主决策与生成能力的“自主化智能”转变的趋势。具体表现为从单一场景的感知级应用逐步迈向更复杂的认知级决策，从静态的分析预测走向动态的自主优化，从局部的工具应用转向系统级的跨流程协同。

人工智能与制造业的深度融合勾勒出了未来制造的美好图景，主要体现在三个核心方向。其一，是主动高效且持续增值的创新。能够快速识别市场需求，创造出全新的产品方案，将研发与生产无缝连接，实现创新效率的大幅提升、成本风险的有效降低以及价值链条的拓展。其二，是高度自主化和敏捷柔性的生产。广泛形成几乎无需人工干预的黑灯自适应工厂，达成“换产不换线、改规格不停机、接单即投产”的敏捷制造模式。其三，是强韧性、开放化的资源组织。即便在面临市场波动、环境变化等极端情况时，仍能保持连续且高效的交付运行。

未来工业智能的系统架构由“智能模型 + 数字孪生 + 智能体”构成。智能模型拥有强大的知识管理与综合推理能力，可为复杂决策提供支持并生成方案；数字孎生能够提供可解释、高准确的分析能力，解决工业场景中低容错、高可靠的问题；智能体则是具备感知、决策、执行一体化能力的软硬融合系统，可实现复杂决策的自主化执行。这三者深度协同，共同构建起从需求到执行的智能闭环。

技术创新演进主要体现在“更懂工业、更准建模、更强执行”这几个方面。一方面，基础模型对工业多源异构数据和领域知识的理解不断加深，朝着更强认知和更高可用性的方向发展；另一方面，数字孪生与AI加速融合，建模方式从人工建模向自动化、组件化和动态进化转变，提升了建模的精度和效率；此外，工业智能体从对话式辅助工具向主动式、自主式和多智能体协同系统转变，逐步实现更复杂任务的全流程闭环执行。

制造模式的持续演进与重塑，驱动着研发设计全环节、生产制造全过程以及供应链全环节发生系统性变革。研发设计从注重效率优先转向追求高确定性自主性的流程变革；生产制造走向效率与柔性的多目标平衡兼顾；供应链则向开放韧性的生态网络发展。

然而，未来图景的实现并非一蹴而就，需要长期的探索与坚持。虽然工业智能的价值已得到广大企业的认可，点状应用探索也取得了一定成效，但仍面临诸多阻碍，如单点应用向制造模式整体变革困难、AI与制造机理融合深度不足、存量工业系统异构碎片化阻碍升级以及自主化决策带来的安全治理难题等。产业界需有针对性地做好数据知识储备、对存量系统进行渐进式改造、制定差异化落地规划、布局关键标准规范以及培养新时代人才等工作，以从容应对工业智能化这一必答题，稳步迈向未来美好的发展图景。