中小企业应用工业智能体将会面临新的挑战，一是应用效果依赖基础数据，二是要有AI人才，三是还要找对应用场景。

  在经历了两年对大模型的试验性部署后，中国制造业正把AI的应用重点，从通用办公场景推向生产一线.SZ）旗下数字化子公司美云智数发布工业智能体矩阵，并同步推出美擎AIGC 3.1平台。美云智数总裁金江在发布会上表示，美的计划在2026年前通过AI相关应用实现约9亿元的成本节约。

  金江对第一财经记者表示，此次对外发布的40多个工业智能体，是从美的内部上万个智能体中筛选而来，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。

  过去两年，AI在企业内部最先落地的是翻译、文档、人力资源等通用场景，但对成本结构和生产效率影响更大的应用，正在转向对制造流程的深度嵌入。

  “现在的重点已经不是做多少个智能体，而是哪些场景真的能带来效率和成本改善。”金江说。

  例如，在产线管理中，美的部署了用于损失分析的TPM、DMS、LOSS等智能体。过去，产线因停机、质量上的问题等造成的损失常常要人工每隔数小时盘点一次，很难迅速定位原因；现在通过智能体，可以将每天的损失拆解到具体工序和岗位，并给出针对性的改善建议。

  在供应链环节，由于供应商与物料种类非常之多，遇到台风等突发情况时，供应链可能受一定的影响，智能体能够迅速评估影响范围，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。

  金江对记者表示，在部分领域，应用AI还可以减少90%的成本。美的AI应用带来的节约效益逐步扩大：2023年约为4000万元，2024年约1.8亿元，2025年预计约6亿元，2026年预计将进一步达到9亿元。

  海尔集团旗下的卡奥斯工业网络站点平台表示，其工业大模型已在石油化学工业、能源、家电等领域落地40多个场景应用。在部分石化工艺优化场景中，企业人工和能源成本下降约10%。

  创维方面则围绕智能电视系统，布局了影音、健康、创作、教育等多个智能体应用。创维集团CTO、酷开公司总裁王志国对第一财经记者表示，在AI大模型上集成专业数据和专业工具，用来解决特定领域问题，就形成一个智能体，关键不在数量，而在用户使用量。

  政策层面也在加快推进这一方向。不久前，工业与信息化部等八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年推动3—5个通用大模型在制造业深度应用，并培育1000个高水平工业智能体。

  不过，工业智能体要在更多企业中推广，尤其是在中小企业中落地，仍然面临现实挑战。

  金江对记者表示，一是AI应用效果高度依赖业务参与程度和基础数据质量，若企业数字化基础薄弱，数据不完整，应用效果就会打折扣；二是AI人才成本高、招聘难度大，更现实的路径是推动原有数字化团队向AI方向转型；三是还要看具体应用场景，如果场景选择不清晰，即便购买了算力设备、组建了团队，也未必能取得实际效果。

  在应用形态上，金江认为，未来方向是智能体融入传统工业软件，而不是作为一个独立工具存在。

  他举例说，在销量预测、生产计划等业务中，表面上看仍然是在使用原有系统，但背后将由AI提供决策支持，人的干预会慢慢的少。“最终会变成AI-INSIDE，而不是多一个对话框。”