MOE 与多模态融合 ........................................................................ 42 2.3.6 AI Agent ........................................................................................... 43 2 、图像等多种形式向 模型输入指令并获取反馈。例如，生产线操作员可以通过语音指令向模型查询 设备状态，模型则通过图表或语音反馈提供直观的分析结果。在模型与设备的 交互方面，工业智能体（AI Agent）通过结合物联网和边缘计算技术，实现对 设备的实时感知与操作。例如，在自动化生产线中，工业智能体可以实时接收 传感器数据，分析生产状态，并生成控制指令以优化生产流程。交互组件的高 效性和灵活 25%， 有效保障了生产过程的稳定性和产品质量。 2.3.6 AI Agent AI-Agent 是工业大模型应用的高级形态，通过将大模型与任务规划、执行 模块相结合，构建具备自主决策能力的智能体。在工业场景中，AI-Agent 可作 为生产管理、设备维护和质量控制等任务的智能助手。在生产管理中，AI- Agent 根据实时生产数据、订单信息和历史生产记录，自动生成详细的生产计 划，

成能力，可以生成丰富多样的数 据、图像等。例如，在质检环节，大模型可以生成各种可能的产品缺陷图片，为小模 型提供丰富的训练样本，从而使其能够更准确地识别缺陷和异常。此外，大模型可以 通过 Agent等方式调用小模型，以实现灵活性与效率的结合。例如，在某些场景下，大 10 工业大模型应用报告 模型可以负责全局的调度和决策，而小模型可以负责具体的执行和控制。这样既能保 从场景和用户体验出发，深度利用汽车的感 知能力和大模型的学习理解能力，构建从多模交互到个性化服务的完整智能化闭环体 验。基于插件工具、内容生态，为用户在智能交互、效率提升、亲子娱乐等场景下提 供丰富的 Agent 能力，比如行程规划，生成式 UI 等。 智能客服与售后 Tana 32（芬兰固体废料回收设备制造商）与 Solita 合作开发和集成定制的生成式 AI 辅助工具。Tana 的员工的故障 大模型技术本身仍处于发展的早期阶段，各类新的技术和应用模型不断涌现，比 如长文本能力的提升、Sora 等视频生成能力的增强，将进一步扩展大模型在工业应用 的场景，Agent、具身智能等大模型应用模式的创新也将深化大模型在工业领域的应用。 以 Agent为例，作为一种智能代理系统，具有自主决策和行动能力，可以与环境进行交 互并实现自主学习，为工业大模型的应用提供了更加灵活和智能的解决方案。具身智 能则

定义：当使用正确的数据进行AI模型训练后， 工业智能体可能能以类人的方式执行特定任务。 因此工业智能体能够智能地代表和管理工业企 业的功能和能力。  驱动方式：工业智能体可以用workflow驱动， 也可以用多Agent驱动。 Q3：如何理解大模型/智能体的能力？  短期来看，是工具而非主导者，是赋能者而非 替代者。AI是能力放大器，市场从业者的核心 竞争力在于用AI解决连AI都没有发现的问题。  长期来看，要看大模型/智能体对实际生产过 工作经验为1-5年为主，占比约 54.3% 职位类别 占比 产品相关 （2.1%） 产品经理 2.1% 工程相关 （95.1%） 研发工程师 0.4% 开发工程师 4.1% 应用工程师 1.6% Agent开发工程师 2.9% Prompt工程师 0.8% 模型部署工程师 0.4% 模型搭建工程师 0.4% 模型评测工程师 1.6% 模型推理工程师 0.8% 模型微调工程师 0.4% 模型训练工程师 市 场 仍然处于打磨产 品的阶段； 3-工程相关人才 有3个明显特点： • 以提升模型能 力的算法工程 师为主，且岗 位逐步细分 • 对多模态的突 破需求较为旺 盛 • 探索模型应用， 如Agent开发 工程师占比相 对较高 38 ©2025.4 iResearch Inc.

.com 版面设计 mischen, www.mischen-berlin.de © 北京，2�22年�月�日 参与单位 3 气候中和园区： 工业园区的零碳转型指南 4 ABC Agent-Based Control 代理控制 AGEB AG Energiebilanzen e.V. 德国能源研究集团 BCR Building Coverage Ratio 建筑覆盖率 BDEW