当前，制造业数字化转型正从“设备上云、数据汇聚”迈向“价值闭环、智能运营”的新阶段。工业互联网平台作为连接企业研发设计、生产制造、供应链协同和服务运维的关键载体，已多行业实现规模应用，但也迎来高质量发展的新课题：一上，数据孤岛、模型落地难、场景碎片化等问题仍影响平台对提质增效的支撑；另一方面，复杂工艺、多变需求以及安全合规要求，对平台的智能化水平提出更高门槛。此次行动方案围绕“工业互联网+智能化”作出系统部署，表达出以场景牵引、能力迭代推动平台升级的明确信号。 从“问题”看，工业现场往往同时存规则清晰和高度不确定两类任务。生产控制、质量判别、风险识别等环节规则相对明确、数据闭环更完整，适合优先推广以识别、分类、预测为主的智能应用，以提高检测效率、减少误判漏判、强化安全预警。而在工艺优化、方案设计、设备运维策略制定等领域，变量更多、约束更复杂，知识和经验占比更高，传统算法难以覆盖全部场景，智能应用常出现“可用但不顺手”“能试点难复制”的情况。此外，一些企业在组织层面仍存在能力断层：懂工艺的不熟模型，懂算法的不理解现场，推进过程中容易出现“工具齐了、链路断了”的问题。 从“原因”看，工业生产的复杂性决定了智能化需要走“平台化沉淀+场景化验证”的路径。一上，工业数据来源广、类型杂，既有传感器时序数据，也有图像、文本、工单、图纸等非结构化信息，数据治理与标准统一难度较大；另一方面，工业知识对行业和企业个体高度依赖，通用方案难以直接复制，必须以平台为载体沉淀数据、模型、机理和流程资产，形成可复用的工程化能力。此外，安全生产、质量一致性与合规要求，客观上需要智能应用具备可追溯、可解释、可管控的运行机制。推动技术从实验室走向生产线，还需要更强的系统集成与持续运维能力。 从“影响”看，方案提出的“全链条渗透”和“重点场景突破”，有望推动工业互联网平台从连接工具升级为生产组织方式的重要底座。其一，提升效率与质量。流程自动化助手可在报表生成、工单流转、物料核对等环节减少重复劳动，使管理决策更及时、过程控制更精细；智慧巡检数字人可在高危、长周期或重复性巡检任务中稳定执行，提升隐患发现与闭环整改效率；具身智能装备在搬运、装配、分拣及特定工艺操作中具备更强的环境适应性，有助于补上柔性制造的“最后一公里”。其二，推动协同生产。方案提出探索“平台+场景智能体”融合架构，并依托自主智能体互联协议实现多智能体的任务调度、信息共享与协作，指向在复杂生产场景下实现跨系统、跨岗位、跨环节的协同优化，为应对小批量、多品种、快迭代的市场变化提供支撑。其三，促进产业生态升级。平台企业围绕重点行业的高价值场景形成可复用的产品与服务，将带动软硬件、工业软件、系统集成与运营服务协同发展，增强产业链韧性与竞争力。 从“对策”看，行动方案强调以融合赋能推动平台高质量发展，抓手较为明确。首先，强化人才与组织能力。引导平台企业提升全员对应的素养与技能，意味着不仅要培养研发人员，也要推动业务、工艺、运维、管理等岗位形成共同语言，提高落地效率。其次，分类推进应用路径。在规则较明确的场景推广判别式应用，有利于快速形成可量化成效，夯实数据与流程基础；在需求复杂的场景探索生成式实践，有助于提升知识获取与方案生成效率，但更需要在安全边界、质量评估、责任界定等建立工程化规范。再次，聚焦高价值行业场景。以重点行业为突破口，可通过规模化验证沉淀行业模型与组件，降低企业试错成本，形成由点到面的扩散效应。最后，推动多智能体协同能力建设。通过互联协议实现智能体之间的分工与协作，将提升平台对复杂系统的统筹能力，同时需要完善权限管理、审计追踪与异常处置机制，确保可控可用。 从“前景”看，面向2026—2028年，工业互联网平台的发展将更突出“场景牵引、能力沉淀、持续演进”。随着工厂数据基础持续夯实、工业软件能力不断增强、工业网络与安全体系更加完善，“平台+场景智能体”有望在离散制造、流程工业、能源化工、装备制造等领域加速落地，形成一批可复制、可推广的标杆应用。同时，技术进步也将推动企业从单点智能走向系统智能：从单一设备或工序优化，扩展到跨产线、跨车间、跨基地乃至跨供应链的协同优化。可以预见，谁能在关键场景中率先形成可验证的价值闭环、可持续的工程化运营能力，谁就更可能在新一轮产业竞争中占据主动。
工业互联网与人工智能的融合，正在成为制造业数字化转型的重要方向。通过培育具备自主决策能力的工业智能体，并推动多智能体协同运行，我国制造业有望加快从“制造”走向“智造”。这既是技术演进带来的机会，也是产业升级的现实需要。随着有关政策持续落地、企业加快实践，工业生产的智能化与高效化将更加普遍，并为经济高质量发展提供新的支撑。