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导读：调研显示，这份 2026 工业 AI 智能体研究报告，立足于国内制造业现实基础，记录工厂数字化现状、智能体落地现状、市场参与者与交付模式的各类客观情况。

调研显示，2025 年国内工业增加值达到 41.7 万亿元，制造业增加值 34.7 万亿元，占 GDP 比重维持在 25% 左右。装备制造业、高技术制造业的增加值增速，均高于规模以上工业整体水平。

调研显示，国内规上离散制造企业数量超过 30 万家，这类工厂普遍面临多品种、小批量、频繁插单的生产现状，依靠人工经验处理排产、工艺调整的现象依旧普遍。

调研显示，到 2025 年底，规上工业企业数字化生产设备普及率达到 57.7%，重点工业企业关键工序数控化率为 68.6%。大量工厂已经部署 ERP、MES 这类传统工业软件。

调研显示，传统工业软件更多完成数据记录、流程可视，遇到订单变动、设备故障、物料不齐套的突发状况，跨系统判断、任务推进依旧大量依靠人工协调。

调研显示，受访工业企业样本里面，32% 已经不同程度部署工业 AI 智能体，25% 的企业已经制定短期内部署计划。生产制造环节是落地占比最高的板块，占比 44%。

调研显示，研发设计、运行维护、供应链管理的部署占比分别为 32%、25%、19%。77% 受访企业记录，智能体能够带来生产工作效率提升的实际效果。

调研显示，62% 的企业将降低运营成本视作重要关注点，产品质量提升、管理优化、节能降碳，同样被纳入企业实际考量范围。

调研显示，大型工厂每月平均非计划停机时长可以达到 27 小时，设备突发停机带来的损失会直接传导到产能、订单交付、设备维护多个环节。

调研显示，排产调度、执行监控、工艺优化、设备运维，是被记录下来价值可验证度较高的应用方向。任务发生频次、约束清晰度、数据闭环程度，会影响场景落地转化效果。

调研显示，排产智能体把一次性静态排产表格，转化成可以接收现场反馈持续修正的滚动调度闭环，重点处理订单校验、插单模拟、产能约束校验这类现实工作。

调研显示，工艺优化智能体主要处理图纸向车间可执行工艺转化的环节，把设备参数、刀具选择、工序顺序的经验沉淀，形成可以重复调用的工艺模型。

调研显示，执行监控智能体区别于普通视觉检测，不只是识别缺陷，还可以把现场识别到的人员动作、物料流转、设备异常，转化为工单、提醒，回传给业务系统。

调研显示，市面上同时存在项目制与产品制两种交付形态。项目制决策门槛偏高，交付周期更长；产品制上线周期更短，适合单点场景先行验证效果。

调研显示，企业采购端，50% 倾向本地私有化部署，35% 愿意接受 SaaS 模式；付费方式上面，53% 企业偏向订阅制，42% 偏向买断制，剩余为其他采购偏好。

调研显示，市场里面一共有四类不同背景的参与主体，分别是通用大模型底座厂商、工业软件自动化厂商、传统数字化集成厂商，还有工厂原生方向的智能体厂商。

调研显示，不同厂商的能力基线各不相同，有的擅长模型推理工具调用，有的熟悉工业客户与产线工程，还有一类依托自有制造车间完成产品迭代打磨。

调研显示，报告记录工厂导入工业 AI 智能体过程当中出现过的几类客观现象。部分企业追求一次性完成全厂智能化改造，拉长验证周期，中途失去资源支持。

调研显示，还有一部分企业等待全部数据治理完成之后再启动项目，拉长准备周期；或是期待 AI 直接替代岗位人员，一旦单次建议出现偏差就否定整套系统。

调研显示，也有企业优先选择报表、问答类低频场景试水，缺少直接业务指标，投入之后很难核算实际产出。人机协同，人在环上是多数落地项目的客观运行模式。

调研显示，工业 AI 智能体并不替换 ERP、MES 等原有系统，而是在这些数字化底座之上，增加一层面向具体生产任务的操作层，完成任务理解、调度调用和结果回传。

调研显示，不少制造企业内部，年龄 55 岁以上的从业人员占比不低。有统计记录，92% 的组织没有持续捕捉即将退休员工掌握的现场实操知识，经验流失属于普遍客观现状。

调研显示，只有 8% 的企业总是可以把流程相关知识沉淀下来，22% 可以在大多数场景完成留存，其余企业的工业经验大多依附在从业人员个人身上。

来源:互联网