鄔賀銓：智能體賦能工業互聯網的機遇、挑戰和應對之策

“經過多年發展，工業互聯網已經邁入智能體新階段。”在近日舉辦的“2026工業互聯網大會”上，中國工程院院士鄔賀銓指出。

在本次大會上，鄔賀銓院士發表了題為《面向智能體應用的工業互聯網》的主旨演講，系統梳理了工業互聯網的發展脈絡，剖析了智能體嵌入工業互聯網的機遇、挑戰和應對之策。

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四階段勾勒工業互聯網發展脈絡

梳理發展歷史，鄔賀銓院士表示，自上世紀70年代至今，工業互聯網發展先后經歷封閉工控專網、工業以太網、傳統工業互聯網三大階段，當前正式進入智能體工業互聯網全新階段。

1970至2005年為封閉工控專網階段。此階段引入了PLC、DCS、RTU、SCADA等控制硬件，采用基于現場總線的通信，形成本地獨立控制閉環。該階段存在信息孤島問題，各產線互不連通，上層與底層控制網絡存在物理割裂，控制邏輯僵化。

2006至2015年進入工業以太網階段。隨著互聯網與信息化的發展，工業以太網成為主流載體，TCP/IP協議逐步進入企業。這一階段，企業設備開始上云上網，數據應用得到重視，但是以數據采集為主，互聯性較差，且缺乏數據挖掘及實時性支撐。

2016至2025年是工業互聯網階段。這一階段，伴隨著云邊端協同架構落地、工業互聯網平臺成型、5G網絡進入企業、數字孿生等實現應用，工業互聯網雛形具備。存在的問題是，跨場景協同比較困難，全局優化主要依賴人工干預。

從2026年起，行業正式邁入智能體工業互聯網的全新階段。工業智能體、行業大模型、工業知識圖譜構成技術底座，支撐工業多智能體的自治閉環。隨著AaaS的引入，可實現多級智能體的自主運行和人機協同，使得工業互聯網具備了自學習、自適應、自進化能力。

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起步期的機遇、挑戰和應對

鄔賀銓院士指出，雖然智能體已開始融入工業互聯網，算力應用也逐漸進入企業，但是總體而言智能體工業互聯網仍處在起步階段，既帶來了機遇，也面臨一系列挑戰。例如，現場級工控設備的原生算力不足，限制了跨廠商智能體互聯；工業生產的實時性要求與AI的不確定性構成矛盾，目前尚無應對良策。

PLC、SCADA、工業互聯網平臺是工業互聯網的重要組成，鄔賀銓院士從上述角度分析了智能體嵌入工業互聯網的機遇、挑戰和應對方法。

隨著AI發展，智能體開始嵌入PLC（可編程邏輯控制器）及其關聯體。帶來的機遇是：智能體將PLC的角色從執行器升級為“邊緣智能節點”，打通了MES、ERP、數字孿生、工業大模型之間的數據通道。挑戰同樣突出：AI隨機性與PLC控制確定性形成沖突，AI的開放協同架構與PLC的封閉架構也存在矛盾。針對上述痛點，可從硬件、軟件、安全等方面采取措施，如對PLC進行云化改造、控制域和智能體域解耦等。

SCADA（監控與數據獲取系統）位于企業網的邊緣匯聚層，被稱為“工廠中控室”。智能體嵌入后，SCADA將實現預測性運維、跨系統協同、更好的人機協同，可以過濾無用告警，優化監督流程，打通企業內外部知識庫。同時也存在智能體越權干預、大模型黑箱決策、大模型幻覺等風險，對工業流程、專業語義的理解偏差會影響智能體的嵌入效果。對此，可采取分層隔離、權限約束、邊緣自治、人機共管、熔斷兜底等對策，同時通過人工干預守住工業生產的安全底線。

作為云平臺的延伸，工業互聯網平臺集成大模型、智能體服務等能力，能夠支撐各類工業軟件。在歷經連接數字化、大模型智能兩個階段后，工業互聯網平臺正向智能體自治階段邁進，帶來如下價值升級：重構平臺底層價值體系，推動工業軟件API輕量化，大幅降低中小企業智能化改造成本與落地門檻。當然，挑戰也不容忽視：標準不成熟、語義理解偏差、安全隱患、成本約束及生態短板。對此，可通過通專模型差異化互補、云邊協同、軟件定義工控、服務輕量化訂閱化等，優化工業互聯網平臺對智能體的支撐，提升智能體賦能能力和效果。

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