| S/N | 公司 | 核心业务与产品 | 技术亮点与应用领域 |
|---|---|---|---|
| 1 | 卡奥斯COSMOPlat | 天智工业大模型 | 家电、能源、石化等9大行业，45个高价值场景 |
| 2 | 埃斯顿自动化 | 工业机器人及AI+机器人智能体 | 免示教焊接、打磨，汽车制造、金属加工 |
| 3 | 中控技术 | 工业AI与自动化控制系统 | 时间序列大模型，通用控制系统 |
| 4 | 创新奇智 | AInnoGC工业大模型 & AI Agent平台 | 计算机视觉、机器学习平台，覆盖钢铁冶金、面板半导体等八大领域 |
| 5 | 软通动力 | 天璇AutoAgent企业级智能体开发平台 | 智能体编排、多模态数据处理 |
| 6 | 华为云 | 盘古大模型（工业领域应用） | 工业质检、工艺优化、预测性维护等 |
| 7 | 阿里巴巴达摩院 | 工业智能体、数据中台与AI解决方案 | 模型驱动的生产调度与资源优化 |
| 8 | 百度智能云 | 开物工业互联网平台（AI2.0+工业互联网） | 质量监测、智能调度、安全生产 |
| 9 | 腾讯云 | 腾讯云TI平台、工业AI应用 | 工业仿真、数字孪生、供应链优化 |
| 10 | 工业富联 | 工业互联网平台、灯塔工厂整体解决方案 | 电子制造、精密机械的数据智能化应用 |
| 2025.08 DBC(DB Consulting)/CIW（不分先后） | |||
工业智能体之所以备受关注，是因为它能够将人工智能技术与工业领域的专业知识（工业机理）深度融合，实现从“自动化”到“自主化”的跨越。它们不仅能提升生产效率、降低成本，还能在柔性制造、绿色低碳、安全生产等方面创造价值。
当前的发展呈现出一些趋势。“AI+工业机理”是核心，单纯的数据模型无法满足复杂工业场景的需求，与物理机理、工艺知识、专家经验结合是关键。从“单点应用”到“整体优化”，从解决单一环节问题（如质检）向覆盖研发、生产、供应链、运维的全流程协同优化演进。“柔性化”与“个性化”，助力企业应对“多品类、小批量”的生产趋势，发挥柔性化生产优势。人机协作深化，降低使用门槛，使普通工人也能完成复杂操作，实现“普通工人”到“高级技工”的快速转变。
选择哪家企业的工业智能体，取决于不同的具体需求。一般来说，大型制造企业希望进行整体数字化转型，可以重点关注卡奥斯、中控技术、工业富联、树根互联、西门子等提供平台级解决方案的企业；如果希望在特定环节（如质检、设备运维、工艺优化）提升智能化水平，创新奇智、旷视科技、百度智能云、华为云等企业的单点技术能力可能更合适；如果专注于工业机器人集成和自动化产线升级，埃斯顿是值得重点考虑的对象；如果追求最新的智能体开发和应用模式，则或可以关注软通动力、创新奇智等提供的AI Agent平台。
工业智能体领域虽然前景广阔，但也面临数据孤岛、工业数据的噪声与缺失、模型可靠性、安全性等挑战。技术在快速迭代，今日的明星企业未必能永远领先。因此，在选择合作伙伴时，明确自身需求与痛点、考察行业知识与落地经验、关注开放性与兼容性、评估长期服务能力等都是必要或重要的。当然，对于某些特定行业（如汽车制造、电子半导体、化工能源等）的智能体应用，有些不同。
工业智能体的运营优化是一个长期过程，需要供应商具备持续服务和支持的能力。
（文/半岛）
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