2026年5月23日下午，YEF 2026专题论坛“破界启思|智能体赋能智能制造：从技术迭代到产业范式革命”在四川绵阳顺利举行。会议邀请了新华三集团全国教育科研行业技术总监汪卫国、智谱AI副总裁刘丁枭、深圳清华大学研究院产业规划研究中心主任刘战国以及中国科学院工业人工智能研究所研究员张吟龙等专家学者，围绕智能体赋能智能制造的现实基础、关键瓶颈与未来走向展开深入交流与讨论。论坛设置了嘉宾引导报告与思辨讨论环节，由CCF YOCSEF南京分论坛现任主席、南京信息工程大学教授孙倩，CCF YOCSEF深圳分论坛2025-2026年度主席、哈尔滨工业大学 (深圳) 计算机学院教授漆舒汉共同主持，现场氛围热烈。漆舒汉首先介绍了CCF YOCSEF及其文化。随后，孙倩介绍了论坛背景：随着大模型、智能体等人工智能技术快速发展，制造业智能化转型正在加速推进，政策支持力度也同步加大。2025年12月，工信部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出促进人工智能与制造业双向赋能。在此背景下，智能体作为连接人工智能与物理世界的重要载体，正加快向工艺设计、生产作业、生产管理、运行维护等关键环节渗透，为制造业转型升级带来新机遇，也提出新的课题。图1 论坛现场在引导报告环节，汪卫国作了题为《缘起：智能制造之前世今生》的报告，系统梳理了智能制造的发展脉络、现实格局与未来方向。他指出，智能制造并非凭空出现，而是工业革命以来机械化、电气化、自动化持续演进的结果，其底层支撑来自控制论、数字孪生、工业互联网、人工智能和信息物理系统等多重技术融合。当前，智能制造已进入加速发展期，研发设计、柔性生产、质量检测、预测性维护、供应链优化等成为重要落地场景。但目前仍存在数据孤岛、转型成本高、人才短缺和集成复杂等现实挑战。国家层面也在持续加强政策引导，网信办、发改委、工信部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》将智能制造列为智能体应用重点场景之一。面向未来，智能制造将从自动化进一步走向自主化，工业智能体有望成为推动工厂自学习、自适应、自优化和产业链协同的重要引擎，助力从“中国制造”走向“中国智造”。图2 汪卫国作引导报告刘丁枭作题为《AI智能体与大模型技术发展趋势及其行业的应用落地》的报告，从AGI发展路径切入，介绍了大模型正由对话、推理走向长程任务执行，并指出智能体正加快从“辅助工具”走向“数字员工”，在工业场景中逐步承担需求理解、流程执行和任务闭环等功能。他认为，智能体在智能制造中的价值，不仅体现在替代部分重复性工作，更在于打通业务需求、IT系统和执行流程之间的断点，推动工业场景由传统信息化向人机协同、智能体集群协作演进。与此同时，智能体真正落地还需要解决权限边界、岗位职责、上下文管理、过程可观测和评估迭代等问题，从而在工业等高要求场景中实现安全、稳定、可持续应用。图3 刘丁枭作引导报告刘战国作题为《从大集成到小切口：智能体正在打开智能制造的新机会》的报告，从产业观察视角出发，重点分析了AI时代智能制造从“大集成”转向“小切口”的新机会。他指出，过去智能制造之所以推进艰难，很大程度上在于重投入、低复制、难盈利，企业往往需要以大型集成工程方式整体改造工厂；而大模型和智能体兴起后，智能制造开始出现从单点问题切入、逐步打穿场景的新路径。围绕模具设计、硬件测试、非标零部件报价等案例，他强调，AI赋能智能制造的关键，不只是技术升级，更在于找到长期依赖人工、尚未被信息化充分覆盖的真实痛点，以更窄的切口、更强的可复制性和更灵活的商业模式实现落地，进而推动制造业软件、工业服务和产业组织方式的重构。图4 刘战国作引导报告
张吟龙作题为《焊接机器人具身智能体技术及其典型应用》的报告，从一线工业场景出发，介绍了大模型与焊接机器人深度融合的技术路径与落地实践。他指出，焊接机器人是装备制造领域最具代表性的工业自动化装备之一，面向船舶、汽车、轨道交通、航空航天等高端制造场景，正从传统“预编程、固定模式、人工补焊”的执行工具，逐步走向意图驱动、自主规划、力位协同的具身智能新形态。围绕复杂焊接场景中的感知、决策和控制难题，他系统介绍了团队在多模态感知融合、焊缝精准检测、自主运动规划、柔顺控制等方面的研究进展，并结合商用车底盘免示教焊接等实际案例，展示了相关技术在复杂工况下的可行性与工程价值。该报告从具体装备和典型场景切入，为“智能体如何真正进入制造现场、从概念走向落地”提供了具有代表性的技术样本。
图5 张吟龙作引导报告引导报告环节结束后，论坛进入思辨讨论环节。围绕三个思辨议题，报告嘉宾与现场参会人员展开了热烈讨论，不同观点在交流中相互碰撞、相互补充，进一步深化了对智能体赋能智能制造相关问题的认识。现将各议题讨论情况整理如下：图6与会嘉宾进行思辨发言
思辨议题一：智能制造的特征与能力图谱有哪些，发展目标是什么？
当前智能制造已具备一定的信息化、自动化基础，数据采集、过程控制和局部优化能力已经在不少企业得到应用，这些基础本身并不需要被推翻，而应成为进一步迈向智能化的重要起点。在此基础上，未来智能制造能力将更多表现为“感知—决策—执行—学习”的闭环深化。与此同时，嘉宾也提出，智能制造不能简单等同于把老师傅经验数字化，也不能完全寄希望于模型自动涌现新知识，而需在模型驱动、人机协同和经验沉淀之间形成平衡。总体来看，智能制造无需改变现有数据化和自动化基础，应在保留体系稳定性的前提下，逐步构建可感知、可决策、可执行、可学习、可协同的高阶能力体系；其发展也应既着眼长远、保持技术探索，又立足产业实际、回应企业需求，把经济效益和应用价值作为重要衡量标准。
思辨议题二：智能体赋能智能制造的场景、痛点与瓶颈？
与会嘉宾普遍认为，当前智能体在制造业的应用虽场景丰富，但真正适合率先落地的仍是“小切口、强价值、可验证”的环节。对于大企业而言，可在全流程、集团级、长期战略布局上引入智能体，但多数企业尤其是中小企业仍需先从单点价值证明开始。痛点不仅在技术层面，还包括企业缺乏可直接使用的数据基础、经验未沉淀成文档或知识资产，以及业务专家与技术人员之间存在明显的语言鸿沟。工业现场的高度异构和小样本特性，使智能体的泛化能力、可依赖性和确定性成为关键瓶颈。总体来看，智能体赋能智能制造的突破，需要结合具体场景、依托数据与经验积累、强化可靠性保障，并在技术、组织和商业模式协同推进下，才能实现从概念验证到可复制应用的稳步发展。
思辨议题三：智能体赋能智能制造，重构路径与未来范式？
未来3年，智能体赋能智能制造仍以单点突破为主。制造业设备更新慢、系统异构强、责任链条长，短期内难以整体替代传统体系。质检、运维、排程、局部工艺优化和受控决策等边界清晰、收益可见的单点场景，将率先取得进展。未来5年，智能体有望从单点应用延伸至设计、加工、运维、供应链等多个环节，实现多环节协同。届时，智能体的作用不再只是替代操作，更将承担流程调度、经验调用和多任务协同。同时，企业改流程意愿、责任划分、安全保障和存量设备改造等因素，也会影响落地效果。长远来看，未来10年，智能体可能推动工业经验的形成方式和演化机制被深刻改写。经验不再仅附着于个体，而会沉淀为组织、系统和产业能力；智能体结合大模型可快速将隐性经验转化为可复用、可迁移、可演化的能力体系，推动制造业从依赖资深工程师经验驱动，逐步迈向“经验持续积累、能力持续进化、系统持续优化”的新型制造范式。论坛最后，漆舒汉、孙倩进行了总结。本次论坛围绕智能体赋能智能制造的目标、现实挑战及未来发展展开了深入探讨。讨论内容从降本增效、提升质量出发，分析了数据孤岛、系统幻觉、多智能体协作等技术和组织问题，并对单点突破、协同联动及长期全流程自主化的实现路径进行了前瞻性思考。后续推进将以地方优势产业为牵引，推动政府、学界、企业协同联动，并依托系列论坛持续开展调研，形成白皮书和政策建议，增强论坛成果转化与服务产业发展的能力。图7 与会人员合影
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