2026年元旦刚过，中国工业互联网领域连迎政策利好。1月6日，工信部办公厅刚刚印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》（以下简称《行动方案》），时隔一周，1月13日，工信部发布《推动工业互联网平台高质量发展行动方案(2026—2028年)》，明确到2028年工业互联网平台发展目标。到2028年，工业互联网平台高质量发展取得积极成效，“专业型+行业型+协作型”多层次平台体系持续壮大，具有一定影响力的平台超450家。

这一政策明确了制造业AI应用的战略方向：从通用大模型的试验性部署，转向垂直领域模型的优化与应用落地。美云智数总裁金江在接受南都湾财社记者等媒体采访时强调，“AI能力的加持是竞争成败的关键。”他指出，若无法借助AI改造传统数字化能力并抢占客户认知，相关企业可能陷入被动。

制造业AI应用的实践演进

当前，我国工业智能体产业发展驶入“快车道”，已逐步形成“技术创新活力迸发、应用场景深度渗透、产业生态协同完善”的良好发展态势。1月15日，美的集团旗下数字化业务子公司发布美擎AIGC 3.1平台与智能体工厂解决方案。美云智数总裁金江在发布会上透露，将在制造、供应链、研发、营销等领域陆续推出系列AI智能体专题发布。

公开资料显示，美云智数成立于2016年，作为方案领先的工业软件企业，是美的集团数字化能力对外输出的核心载体。其业务涵盖数字化转型、灯塔&数字工厂、智慧供应链、数字园区、产业集群、产教融合等领域，在汽车与出行、电子半导体、装备制造、农牧化工等垂直行业具有领先的数字化解决方案。

中国大力推进工业互联网建设，既是顺应全球制造业智能化变革的必然选择，也是破解传统制造业痛点、培育新质生产力的关键路径。以美的集团为例，这家家电巨头通过十年数字化沉淀构建的工业互联网平台，不仅实现了从订单到交付的全流程效率提升，更在AI时代展现出惊人的转型成效——2024年通过AI应用节约成本1.8亿元，2025年达6亿元，2026年预计突破9亿元。这种指数级降本增效的背后，正是工业互联网平台对生产全要素的深度重构。

当前中国制造业面临三重挑战：一是传统生产模式难以满足个性化定制需求，二是中小企业数字化转型成本高企，三是全球产业链重构带来的供应链风险。美的的实践表明，工业互联网平台能有效帮助破解这些难题：金江介绍，在制造环节，美的已经将智能体用于多类具体生产管理场景。例如，在设备管理中，美的将TPM智能体深度应用于产线全流程。过去设备故障依赖人工巡检排查，停机后需反复追溯根因，现在通过TPM智能体，实现"事前预测-事中解决-事后分析"闭环管理，让生产一线的设备从“被动响应”变为“主动预判”。

而在供应链环节，由于供应商和物料种类繁多，遇到台风等突发情况时，供应链可能受到影响，智能体可以快速评估影响范围，并给出替代供应方案。在人力资源和法务等领域，美的也已引入智能体参与简历筛选、校园招聘面试以及合同审核等流程。

金江告诉南都湾财社记者，目前美的已经在158个核心业务场景中实现规模化应用，覆盖研发、制造、供应链、品质、物流、财务、人力资源和海外服务等环节。这种“灯塔工厂”的辐射效应，印证了工业互联网平台作为"数字劳动力"的变革价值。

金江表示，截至当前，美的内部员工已自主搭建超过13000个场景问题解决的智能体，但其中158个高价值场景智能体贡献了超95%的降本增效效果。美云智数进一步从中筛选出约40多个AI智能体，推进对外商业化。 

金江：客户数比单个客户金额大更关键

2026年，工业智能体已从制造业的“试验田”逐步成长为“高产田”。目前工业智能体市场已形成“技术平台+垂直场景”双轨格局，头部企业通过差异化布局抢占赛道。如‌昆仑万维‌推出‌天工SkyAgents‌，支持跨境电商、游戏等场景快速部署智能体，通过开发者生态网络效应构建技术壁垒；而‌浪潮云洲‌的知业大模型智能体群则覆盖皮革缺陷检测、化工工艺优化等12个场景，通过工业垂类大模型实现数据驱动决策；‌阿里巴巴‌的‌魔塔智能体深度融入商业操作系统，打通消费洞察、营销推广、订单履约等环节，实现“生态级协同”；而‌联想‌的供应链控制塔智能体‌则号称可以缩短决策时间50%-60%，提升订单交货及时率5%，降低制造和物流成本20%……这些案例表明，工业智能体正从“技术展示”转向“价值创造”，头部企业通过差异化布局构建护城河。 

对于工业互联网市场，金江指出：“2024、2025年大的生意逻辑都是卖通用智能体，因为整个全社会都是通用智能体卖得比较多。”但美云智数同时布局工厂核心环节领域智能体：“未来希望通过领域智能体构建护城河。"金江表示。为系统提炼高价值场景，美的组建了由AI研究院、应用中心及各业务线人员构成的跨部门团队，经过数年实践，逐步积累了对工业场景的深入理解。这种基于长期产业经验的认知优势，成为互联网科技公司短期内难以复制的关键——仅依靠算法或数据，难以深入制造业的核心环节。

面对华为、阿里云等企业的竞争，金江明确表示：“我们和他们之间更多的肯定是要合作大于竞争的。”美云智数选择不做大模型，而是聚焦垂直类模型和最终应用，与拥有算法优势的企业形成互补。

虽然未将智能体调用量作为核心KPI，但金江强调：只要有客户的价值体现，我们最终的营收、合同比例这些都是可以保障的。“客户数会比单个客户金额大还是要更关键，我们觉得让更多客户参与进来更有价值，哪怕（只用我们的）一两个智能体。”这反映出美云智数更注重AI解决方案的实际效果而非表面数据。

针对中小企业关心的价格问题，金江坦言：“每个智能体价格会有差异，确实是要具体问题具体分析。"他进一步解释："如果客户基础数据的质量很好，那么智能体产品服务导入周期就会，如果基础数据不好，还要协助搭建知识库，梳理基础数据。”

采写：南都·湾财社记者 孔学劭