工业智能创新发展报告（2026年）

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中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所 2026年3月 工业智能创新发展报告 (2026 年) 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应 注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院 将追究其相关法律责任。 前 言 当前，制造业正处于加速转型升级、迈向高质量发展的关键阶段， 这既是战略发展要求，也是未来发展的必然趋势。新一轮人工智能技 术创新演进，驱动制造业从“判别分析智能”向“自主决策智能”跃升， 为制造业转型升级带来深刻的变革动力与重大历史机遇。 人工智能的深度融合发展勾勒出未来制造图景，呈现三个核心方 向：一是主动高效与持续增值的创新，快速识别市场需求、创造新的 产品方案，无缝连接研发与生产，实现创新效率、成本风险与价值链 条的极限提升。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，实现“换产不换线、改规格不停机、接 单即投产”的敏捷制造。三是强韧性、开放化的资源组织，在面对市场 波动、环境变化等极端情况下仍能保持连续、高效的交付运行。 未来图景对制造系统提出了全面感知理解、精准建模分析、深度 智能决策和自主协同执行的新要求，驱动其面临一场体系“进化”：未 来 3-5 年，有望构建形成“智能模型+数字孪生+智能体”的工业智能化 系统。其中，智能模型具备强大的知识管理与综合推理能力，用于复 杂决策支持与方案生成；数字孪生将提供可解释、高准确的分析能力， 解决工业场景中低容错、高可靠问题；智能体是具备感知、决策、执 行一体化能力的软硬融合系统，实现复杂决策的自主化执行。三者深 度协同，共同构建需求到执行的智能闭环。 新的能力要求与体系带动呈现出技术应用演进的新趋势。技术创 新方面，一是智能模型实现多类型工业信息更广泛的理解与领域知识 更深程度的认知；二是孪生与智能技术的融合实现更高效的建模、更 精准的描述和更动态的进化；三是工业智能体向更自主与更协同的规 划执行演进。模式演进方面，人工智能逐步与研发设计全流程、生产 制造全过程以及供应链全环节融合，驱动形成全生命周期一体化优化、 零缺陷精益制造、可重构柔性生产等未来制造模式。 我们希望本报告能够为政府决策部门和行业企业提供有益参考， 助力各方精准把握工业智能发展方向和机遇，共同应对未来图景实现 过程中可能面临的多重挑战，系统推进制造业智能化变革，共同为制 造强国建设作出更大贡献。 目 录 一、 愿景篇：智能主导的制造新体系 ...................................................................... 1 （一）新机遇：制造业转型升级与人工智能颠覆性变革迎来历史交汇，带来 全新发展机遇 ......................................................................................................... 1 （二）新图景：形成主动创新、柔性自主、韧性开放的未来工业图景 ......... 3 （三）新要求：未来图景对制造系统提出全面理解、精准映射、深度决策和 自主规划的新能力要求 ......................................................................................... 4 （四）新体系：智能模型、数字孪生与智能体构筑未来系统架构 ................. 6 二、 技术篇：工业机理与数据智能深度融合 ........................................................ 10 （一）智能模型实现多类型工业信息更广泛的理解与领域知识更深程度的认 知 ........................................................................................................................... 13 （二）孪生与智能技术的融合实现更高效的建模、更精准的描述和更动态的 进化 ....................................................................................................................... 15 （三）工业智能体向更自主与更协同的规划执行演进 ................................... 18 三、 应用篇：制造模式演进与重塑 ........................................................................ 20 （一）研发设计：从效率优先走向高确定性自主性的流程变革 ................... 20 （二）生产制造：走向效率与柔性多目标平衡兼顾，拓展制造边界 ........... 24 （三）供应链：走向开放韧性的供应网络 ....................................................... 29 四、 展望篇：迈向未来图景的挑战与建议 ............................................................ 34 （一）挑战：未来工业图景的实现是一个需要长期探索和坚持的过程 ....... 34 （二）建议：做好未来准备，迎接智能化的“必答题” ................................... 35 图 目 录 图 1 工业人工智能体系架构 ............................................................................... 7 图 2 针对石化领域某具体问题的工业智能系统运行示例 ............................. 10 图 3 工业智能技术体系与核心趋势 ................................................................. 12 图 4 全生命周期一体化研发流程图 .................................................................. 21 图 5 空客代理模型工厂端到端流程 .................................................................. 24 图 6 生产制造流程与变革趋势 ......................................................................... 25 图 7 全面质量管理系统 ..................................................................................... 27 图 8 智能岛柔性生产方式 ................................................................................. 29 图 9 未来供应链体系图 ...................................................................................... 30 图 10 供应链智能控制塔 ................................................................................... 33 工业智能创新发展报告（2026 年） 1 一、愿景篇：智能主导的制造新体系 （一）新机遇：制造业转型升级与人工智能颠覆性变 革迎来历史交汇，带来全新发展机遇 1.制造业正处于产业全面升级的关键时期 从工业化起步、初期、中期、后期到全面实现工业化的全过程视 角看，当前工业尤其是我国制造业，正逐步告别粗放式增长、单点式 改造的传统阶段，步入产业全面升级的新纪元。一是需求快速变化驱 动的生产制造模式深度重塑。个性化多样化定制需求爆发式增长，迫 使企业将效率提升的重心从“局部工序提速”转向以敏捷和柔性为核 心的“全要素生产率提升”，实现快速需求响应与资源动态配置。同时 要求企业加速新产品、新材料、新工艺的迭代速度，构筑长期竞争优 势。二是传统产业焕新与新兴产业壮大的结构化转型。钢铁、化工、 纺织、轻工等传统支柱产业有望通过新技术新手段升级生产工艺、优 化产品结构，实现“老树发新芽”，从低端同质化竞争转向高端制造， 附加值与竞争力大幅提升；航空航天、储能装备、人形机器人等新兴 领域快速发展，成为拉动制造业增长的新引擎。三是制造强国战略目 标冲刺，我国步入关键的攻坚阶段。我国明确提出到 2035 年要基本 实现新型工业化，制造强国建设实现“第二步走”战略目标，达到世界 制造强国阵营中等水平，必须加快推动产业全面转型升级，通过智能 化生产经营模式提质增效，确保实体经济的稳固。大力推进产业自主 创新能力提升，在提升产业链供应链韧性与安全水平的同时，持续向 工业智能创新发展报告（2026 年） 2 产业链价值链高端环节攀升，实现从“制造大国”向“工业强国”的本质 跨越。 2.新一轮 AI 创新演进为产业升级带来强劲动能 ChatGPT 诞生以来，人工智能发展进入爆发期，GPT-4o、V-JEPA 2、OpenClaw 等多模态模型、智能体和具身智能前沿领域快速迭代， AI 技术从“序列预测”走向世界模型、从智能对话到智能体协同、从虚 拟智能走向物理 AI，并展现巨大的社会经济变革潜力，驱动制造业 智能化从以判别分析为主的“自动化智能”向具备自主决策与生成能 力的“自主化智能”演进，这一过程中实现了三个关键转变。一是从单 一场景的感知级应用走向更复杂的认知级决策。传统的智能模型通常 局限于视觉检测和参数预测等具体、规则明确的单一任务，生成式 AI 和大模型技术不仅具备了对复杂工业信息的深刻理解能力，还能够进 行逻辑推理与知识生成。二是从静态分析预测走向动态自主优化。传 统智能分析多依赖于历史数据进行离线或静态预测，在面对极端异常 工况或快速变化的市场环境时表现出明显的滞后性。借助强化学习和 在线学习等技术，工业智能系统能够实时适应环境和工况的变化，持 续优化决策并在运行中实时进化。三是从局部工具应用转向系统级跨 流程协同。以往智能技术工具通常作为“外挂”叠加至现有生产体系， 并未改变既有运行模式，智能体等技术使 AI 演变为驱动整个工业系 统运行的技术架构，实时感知厂内外各流程的运行状态，主动调整生 产调度、库存管理等各环节。未来的智能工厂可能由一个中央智能系 工业智能创新发展报告（2026 年） 3 统统筹管理，通过无缝协作和自主决策，推动工业系统的智能化升级， 实现全流程协同优化。 （二）新图景：形成主动创新、柔性自主、韧性开放 的未来工业图景 1.产品全生命周期：主动高效与持续增值的创新 一是自主挖掘市场潜在需求，极快速度抢占市场。快速识别潜在 的创新方向与市场需求，匹配技术可行性，高效完成新产品新材料的 创新设计、多场景仿真验证与结构性能优化，全程无需人工主导反复 迭代，企业能在极短的时间内推出更加符合市场需求、具有竞争力的 产品。二是研发成果高效落地，创新成本与风险实现最小化。打通研 发与后续生产、运维等各环节，提前规避生产端工艺瓶颈与使用端性 能缺陷，实现对产品研发的质量、成本和风险的精确控制。三是产品 内涵和功能快速迭代，延长价值链条。产品在运行中实时学习，智能 水平、可靠性与适配能力越来越强大。产品的运行数据、健康预测模 型、运维经验与优化逻辑等可随产品一同交付，形成“硬件、软件、模 型、知识”的一体化交付方式，提升产品附加价值。 2.生产制造全过程：高度自主化和敏捷柔性的生产 一是形成几乎无需人工干预的“黑灯”自适应生产。制造系统具备 强大的预测性与实时纠偏能力，能够在线监测质量波动、设备非计划 停机风险并自动补偿，人从重复性劳动中解放，转变为拥有 AI 加持 的“增强型员工”、生产意图的定义者与最终审核者，机器大幅参与各 工业智能创新发展报告（2026 年） 4 类决策制定与优化，装备产线等在物理意义上具备“自我修复”和“持 续进化”能力，将生产效率、加工精度和良率推向理论极限。二是实 现极致敏捷和柔性的生产。系统实时预测市场需求、统筹分析生产管 理数据，自主完成生产计划优化、作业指令快速重排、工艺与装备自 动组织与质量管理优化等，快速适配多品类、定制化订单，无需人工 调整产线即可自动切换生产流程，平衡生产效率、产品质量与订单灵 活性。 3.供应组织全环节：强韧性开放化的资源组织 一是实现供应组织全环节协同。通过天气、物流运力及消费者行 为等多维度数据实现精准需求预判，联动上下游供应商、物流方与仓 储节点完成智能备货、运力调度与库存优化，实现物料供需精准匹配， 破解传统供应链协同低效、抗风险能力弱的核心问题。二是风险异常 的提前预警与自愈。面对复杂多变的市场环境与突发的供应链风险， 系统可快速识别并自动生成备选方案，实现风险提前预警、事件快速 响应与自主化解，提升制造体系抵御外部冲击、适应环境变化的能力。 （三）新要求：未来图景对制造系统提出全面理解、 精准映射、深度决策和自主规划的新能力要求 1.全面感知理解 不同于传统基于传感器或单一维度有限数据的采集分析，制造系 统需要在实时获取设备运行参数、生产工艺数据、物料流转状态、环 境工况、外部订单需求等各类信息的基础上，串联并提炼信息背后的 工业智能创新发展报告（2026 年） 5 生产意图、工艺逻辑关联和规律等，为主动创新提供市场需求的全面 获取能力、为敏捷柔性生产提供实时工况与订单变动依据、为供应资 源韧性开放的组织提供信息透明化支持。 2.精准建模分析 区别于消费领域 AI，工业 AI 的最大特点是“必须对物理世界负 责”，即模型的结果最终将落到工艺参数动态调整、机械臂轨迹优化 等真实生产上，也就意味着与完全基于数据驱动的“黑箱”建模方式不 同，需要立足工业机理、工艺规则、设备特性与专家经验等，构建数 据驱动与机理深度融合的混合模型，通过精准建模确保预测结果与决 策指令具备物理世界的一致性和高可靠性，降低各类不确定性与风险。 3.深度智能决策 与传统基于规则、基础统计模型的被动决策模式不同，基于强化 学习及大模型驱动的深度智能决策助力三个方面的跨越式提升。一是 实现多目标全局决策，平衡生产效率、能耗成本、产品质量、设备运 维等多目标多约束。二是跨领域复杂决策，融合多个领域的工业数据 和知识，生成决策建议并给出人类可理解的决策理由。三是自适应的 决策，决策系统可以在与环境的交互中不断迭代策略，实现对生产环 境变化等不确定性的应对能力。 4.自主协同执行 区别于依赖固定规则和流程的执行方式，同时打破单设备、单产 工业智能创新发展报告（2026 年） 6 线、单环节的独立运行壁垒，面向统一的任务目标，将深度智能决策 输出的指令，无缝对接制造系统，完成自主调度、自主纠偏、自主应 急处置等，构建“感知－建模－决策－执行－反馈”的完整闭环。满足 主动高效的创新需求、敏捷柔性生产的动态调度需求以及自动优化自 愈的供应资源组织需求。 （四）新体系：智能模型、数字孪生与智能体构筑未 来系统架构 实现全面感知、精准建模、深度决策与自主执行的共性能力，本 质是对制造系统感知、认知、计算、决策、行动等全链条提出了升级 要求，这种升级无法依靠传统架构或单一要素实现，需要系统具备能 理解海量多源异构工业数据、具备认知决策能力的“大脑”，还需具备 一个能精准刻画工业机理，提供可解释、高准确、高可靠分析能力的 “高保真镜像”，以及一套能将任务意图转化为复杂动作并执行的“执 行中枢”。因此，智能模型、数字孪生与智能体共同构成了未来 AI 驱 动制造系统的核心要素。 1.架构形态：三个核心引擎、一个基础底座实现综合赋 能 工业智能创新发展报告（2026 年） 7 来源：中国信息通信研究院 图 1 工业人工智能体系架构 一是智能模型，成为制造系统处理复杂信息的逻辑中枢。包括基 础模型与专用模型两类核心模型，基础模型将工业语料知识与多模态 数据深度融入通用模型，使其具备特定领域的知识管理与综合推理能 力，面向复杂决策环节提供智能化方案生成与辅助决策；专用模型针 对缺陷识别、参数优化等特定工业任务，满足高精度、强实时性的细 分场景需求。二是数字孪生，构成物理世界的高精度数字化镜像，提 供“确定性验证”。结合几何对象、物理机理及过程仿真等能力，实现 对设备、产线甚至全企业的实时映射与精准建模，基于虚拟空间开展 超前预测与分析，在解决工业场景低容错、零容错需求中发挥关键作 工业智能创新发展报告（2026 年） 8 用。三是工业智能体，驱动形成需求到执行的自主闭环。通常包含工 作流编排智能体和专业智能体，编排智能体作为任务组织与调度的中 枢，将问题拆解为可执行的任务序列，进一步基于智能模型与数字孪 生的分析、预测、验证等能力完成任务，驱动各专业智能体集群按需 组合与联动执行，并通过运营管理体系提供监控评估与全生命周期管 理能力。四是数字化平台，为分析决策与应用提供统一数据与语义底 座。面向底层工业物理系统实现设备接入与数据汇聚处理，通过集成 高性能计算与高可靠存储网络，高效承载模型训练、仿真及各类应用 的快速部署。最重要的是通过数据治理和语义关联为智能模型、数字 孪生提供高质量、结构化且语义一致的数据基础。 总体看，智能模型与数字孪生双系统是工业智能系统的核心。二 者并非两个并行系统的简单耦合，而是持续融合、相互重构的过程。 一方面，数字孪生为智能模型提供具备机理约束的训练资源和验证环 境。孪生模型积累沉淀的机理知识、物理规律和工业规则等，为智能 模型的训练与推理划定“物理红线”，使学习过程具备工程约束与可验 证性；同时利用高保真的仿真环境进行方案预演，为模型迭代提供低 成本、高效率的虚拟验证空间。另一方面，智能模型驱动数字孪生的 动态校准与自主优化。数字孪生将大量叠加生成式 AI、强化学习等 智能技术，提升孪生模