工業(yè)數(shù)字化已是老生常談的話題，作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支撐，工業(yè)行業(yè)的發(fā)展史遠(yuǎn)遠(yuǎn)長(zhǎng)于數(shù)字化歷史。在數(shù)字化發(fā)展過程中，由于各企業(yè)發(fā)展程度、投入程度不同，工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程也參差不齊。

當(dāng)智能體時(shí)代來臨，工業(yè)領(lǐng)域開始從數(shù)字化向數(shù)智化轉(zhuǎn)型，但對(duì)于不同數(shù)字化程度的企業(yè)而言，智能體落地的道路亦不盡相同。

國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件正在崛起

中國(guó)工業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以追溯到 2000 年前后，彼時(shí)，隨著中國(guó)制造業(yè)創(chuàng)新能力的提升與發(fā)展，中國(guó)開始追求更高的產(chǎn)品附加值，并在此基礎(chǔ)上，提升產(chǎn)品創(chuàng)新和研發(fā)的能力，而創(chuàng)新研發(fā)能力的增強(qiáng)又進(jìn)一步反哺了企業(yè)數(shù)字化發(fā)展。

諸如達(dá)索、西門子、PTC 等國(guó)際巨頭，通過 " 軟件免費(fèi) + 服務(wù)收費(fèi) " 的商業(yè)模式占據(jù)了市場(chǎng)主導(dǎo)位置，以主要的研發(fā)設(shè)計(jì)管理平臺(tái) PLM（產(chǎn)品生命周期管理）軟件為例，在當(dāng)時(shí)，國(guó)外 PLM 軟件（如 Teamcenter、Windchill）占據(jù)高端市場(chǎng) 90% 以上份額。

不過隨著云計(jì)算的興起，國(guó)內(nèi)工業(yè)軟件行業(yè)步入了快速發(fā)展的時(shí)期。從市場(chǎng)規(guī)模上看，工業(yè)軟件整體收入從 2012 年 729 億元增至 2023 年 2824 億元，PLM 細(xì)分市場(chǎng)增速達(dá) 18.9%，2025 年預(yù)計(jì)突破 400 億元；IDC 發(fā)布的《中國(guó) PLM 市場(chǎng)分析及廠商份額，2023：創(chuàng)新左移》報(bào)告中顯示，2023 年中國(guó) PLM 軟件市場(chǎng)（不含咨詢、實(shí)施服務(wù)收入）總規(guī)模達(dá)到 28.8 億元人民幣。

這種增速自 2020 前后進(jìn)入全行業(yè)的放緩，不過當(dāng) AI 大模型問世之后，近兩年來軟件行業(yè)找到新的增量，出現(xiàn)了明顯回升。以工業(yè)領(lǐng)域?yàn)槔醒衅杖A產(chǎn)業(yè)研究院《2025-2030 年中國(guó)工業(yè)軟件行業(yè)市場(chǎng)發(fā)展運(yùn)行形勢(shì)與競(jìng)爭(zhēng)格局分析報(bào)告》中預(yù)計(jì)，2030 年市場(chǎng)規(guī)模將突破 6575 億元。

AI 帶來軟件產(chǎn)業(yè)增量

工業(yè)軟件與 AI 的融合引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展方向。工業(yè)軟件巨頭紛紛收購(gòu) AI 企業(yè)，并通過 AI 的能力提升工業(yè)軟件產(chǎn)品的智能化水平。

對(duì)此，劉波告訴筆者，AI 大模型的問世給工業(yè)軟件行業(yè)帶來新增量的同時(shí)，也在技術(shù)上帶來了一些改變，" 例如在知識(shí)檢索、理解生成等多個(gè)維度皆有所提升。在劉波眼中，核心的增值部分主要基于數(shù)據(jù)，" 從目前發(fā)展上看，工業(yè) AI 應(yīng)用已經(jīng)開始大范圍涌現(xiàn)，從理論走進(jìn)現(xiàn)實(shí)，步入了點(diǎn)狀應(yīng)用嘗試階段。"

與此同時(shí)，在 AI 時(shí)代，中國(guó)工業(yè)軟件能否實(shí)現(xiàn)彎道超車，也成為了業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。在生成式 AI 浪潮來臨之前，國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件在全球市場(chǎng)中的占有率仍然偏低。中國(guó)工業(yè)軟件市場(chǎng)規(guī)模僅占全球份額的 6.7%，在各細(xì)分領(lǐng)域的市場(chǎng)占比雖有增加，但企業(yè)綜合實(shí)力與國(guó)外仍存在明顯差距。

無論是國(guó)家還是企業(yè)，皆已開始重視工業(yè)軟件的發(fā)展，并取得了一定的成績(jī)，2024 年上半年，中國(guó)工業(yè)軟件產(chǎn)品收入達(dá) 1324 億元，同比增長(zhǎng) 9%，整體保持持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

國(guó)家層面加緊部署 AI+ 工業(yè)軟件專項(xiàng)行動(dòng)，支持企業(yè)試點(diǎn)開發(fā) AI+CAE、AI+EDC 先導(dǎo)產(chǎn)品，中試驗(yàn)證平臺(tái)為國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件產(chǎn)品化研發(fā)和規(guī)?；瘧?yīng)用奠定基礎(chǔ)。

工信部在今年 6 月審議的《工業(yè)和信息化部信息化和工業(yè)化融合 2025 年工作要點(diǎn)》中也提出，以工業(yè)智能體為抓手深化人工智能工業(yè)應(yīng)用，帶動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)集、工業(yè)大模型的創(chuàng)新迭代。

根據(jù) Gartner 發(fā)布的 "2024 年 AI 技術(shù)成熟度曲線 "，整體來看，AI 技術(shù)正逐步從期望膨脹期向泡沫破裂低谷期過渡，但不同的 AI 技術(shù)成熟度差異較大。隨著技術(shù)不斷進(jìn)步，AI 在企業(yè)中的應(yīng)用已從初期的實(shí)驗(yàn)階段轉(zhuǎn)向更實(shí)用、更具效益的應(yīng)用。

已有多個(gè)場(chǎng)景落地

從應(yīng)用上看，已經(jīng)有一些場(chǎng)景用大模型技術(shù)提高效率、提升良品率等。目前大模型已經(jīng)在包括 PDM（Product Data Management，產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理）、CAD（Computer Aided Design，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)）、PLM 等工業(yè)軟件場(chǎng)景中有所應(yīng)用。

從整體規(guī)模上看，工業(yè)和信息化部數(shù)據(jù)顯示，目前全國(guó)已建成 3 萬(wàn)余家基礎(chǔ)級(jí)智能工廠、1200 余家先進(jìn)級(jí)智能工廠、230 余家卓越級(jí)智能工廠，這些類型的智能工廠覆蓋超過 80% 的制造業(yè)行業(yè)大類，卓越級(jí)智能工廠產(chǎn)品研發(fā)周期平均縮短 28.4%，生產(chǎn)效率平均提升 22.3%。截至今年 3 月底，工業(yè)企業(yè)數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)工具普及率為 83.5%，關(guān)鍵工序數(shù)控化率為 66.2%。

從具體場(chǎng)景上看，華為、阿里云推出工業(yè)大模型解決方案，將 CAE 仿真效率提升 50%；微軟 Azure 推出工業(yè) AI 助手，可自動(dòng)生成 PLC 代碼；鼎捷數(shù)智推出了 ChatCAD，能夠根據(jù)訂單需求，自動(dòng)生成 CAD 圖紙，幫助企業(yè)解決標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品改型設(shè)計(jì)過程中的高頻、重復(fù)、知識(shí)密集型的挑戰(zhàn)。

目前工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用智能體的場(chǎng)景大多具備一定的共性，主要可以分為四個(gè)類別。

第一類是數(shù)據(jù)治理類，劉波表示，許多工業(yè)企業(yè)的 IT 信息化建設(shè)投入雖早，但對(duì)數(shù)據(jù)僅限于收集，而并未通過治理及資產(chǎn)化使其發(fā)揮更大價(jià)值。傳統(tǒng)的基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)都依賴于應(yīng)用服務(wù)商。" 劉波進(jìn)一步指出，，生成式 AI 時(shí)代的到來，讓這些企業(yè)認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性，同時(shí) AI 技術(shù)的發(fā)展也令企業(yè)在數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘?qū)用嬗辛速|(zhì)的飛躍。比如，某服務(wù)商在汽車設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)將研發(fā)周期壓縮 30%，其核心在于千億參數(shù)中熔煉了數(shù)萬(wàn)份設(shè)計(jì)圖紙、材料力學(xué)數(shù)據(jù)及流體動(dòng)力學(xué)公式，將這些數(shù)據(jù)通過大模型的能力，進(jìn)行治理并利用，實(shí)現(xiàn)了增效。

第二類是通過知識(shí)處理，提升員工工作水平。東軟集團(tuán)股份有限公司原法定代表人、董事長(zhǎng)劉積仁曾向筆者表示，生成式 AI 最大的作用不是替代員工，而是讓所有員工都具備優(yōu)秀員工的能力。工業(yè)領(lǐng)域來看，通過建立知識(shí)庫(kù)，并以問答的形式體現(xiàn)在工作流中，以設(shè)備維護(hù)場(chǎng)景為例，原先有一些設(shè)備細(xì)小的問題或 " 疑難雜癥 "，需要具備多年經(jīng)驗(yàn)的老員工才能處理，但通過生成式 AI 的賦能后，即便是經(jīng)驗(yàn)欠佳的新手，也能通過問答助手獲得維護(hù)的技巧，從而補(bǔ)足了員工之間的個(gè)體差異，拉高了員工平均工作水平。

第三類是優(yōu)化流程，從流程驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)智驅(qū)動(dòng)。這不僅局限于工業(yè)領(lǐng)域，原先在企業(yè)內(nèi)部有很多復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，規(guī)模越大的企業(yè)，流程也就越復(fù)雜。流程的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要人工進(jìn)行相應(yīng)的審核、操作。但通過數(shù)據(jù)及智能技術(shù)，企業(yè)可以簡(jiǎn)化這些流程，并且在一些環(huán)節(jié)，通過多模態(tài)的模型，AI 可以完成審核工作。比如在財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)，國(guó)內(nèi)一些做財(cái)務(wù) SaaS 軟件的公司就推出了，通過 AI 識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別報(bào)銷小票并自動(dòng)審核的工具，該 AI 識(shí)別還支持多語(yǔ)種，甚至覆蓋了阿拉伯語(yǔ)這樣的小語(yǔ)種。

第四類是為工業(yè)企業(yè)提供輔助決策的能力。比如在一些庫(kù)存管理、原材料進(jìn)貨 / 出貨情況分析等領(lǐng)域，AI 大模型 / 智能體可以根據(jù)以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而幫助企業(yè)管理者制定更為科學(xué)的管理制度和流程，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)利益最大化。

雖然生成式 AI 技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)領(lǐng)域有了許多較為成熟的應(yīng)用落地，但距離真正的智能體時(shí)代還有一段距離。工業(yè)大模型與智能體應(yīng)用正從 " 功能替代 " 邁向 " 認(rèn)知進(jìn)化 "，推動(dòng)制造業(yè)進(jìn)入 "AI 定義一切 " 的新紀(jì)元。

智能體真正的價(jià)值也尚未完全展現(xiàn)出來。從應(yīng)用上看，智能體真正的價(jià)值在于實(shí)現(xiàn) " 動(dòng)態(tài)感知 - 決策 - 執(zhí)行 " 的閉環(huán)能力。劉波將目前工業(yè)行業(yè)應(yīng)用智能體仍局限于上述四大領(lǐng)域歸因?yàn)閮蓚€(gè)方面：一方面，生成式 AI 主要還是在知識(shí)密集型領(lǐng)域能發(fā)揮重要作用，主要體現(xiàn)在檢索、交互、泛化想象的能力上；另一方面，上述四個(gè)領(lǐng)域具有一個(gè)共性——企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)最密集的地方。而想要開發(fā)出更多的應(yīng)用場(chǎng)景，相應(yīng)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集也是必不可少的需求。

工業(yè)智能體正經(jīng)歷從單點(diǎn)替代到系統(tǒng)重構(gòu)的過程，未來工業(yè)企業(yè)將圍繞如何將這些點(diǎn)狀應(yīng)用的能力連接起來，打通各個(gè)環(huán)節(jié)，形成范圍化、規(guī)?；瘧?yīng)用等方向進(jìn)行研發(fā)突破。" 目前的智能體還僅僅是解決交互與連接的問題，尚未達(dá)到人們對(duì)智能體真正的預(yù)期，" 劉波指出，" 不過，隨著通用型人工智能技術(shù)的發(fā)展，能力達(dá)到一定水平后，就能具備更豐富的能力，且對(duì)行業(yè)垂類智能體也會(huì)有推進(jìn)作用。"（本文首發(fā)于鈦媒體 APP，作者｜張申宇，編輯丨蓋虹達(dá)）