近年来，人工智能技术进入爆发式增长期，加速向制造业渗透，催生了具备自主感知、认知、决策、执行、协作和学习能力的工业智能体。原材料行业作为国民经济的基石，“十五五”时期面临新形势、新挑战。工业智能体的出现为原材料行业破解发展瓶颈、培育新动能提供了全新路径。为更好开展面向原材料行业工业智能体系统性研究，《原材料行业工业智能体研究报告》系统梳理国内外工业智能体概念定义，结合原材料行业高实时性、高确定性、强约束性的特殊要求，深入讨论原材料行业工业智能体定义与内涵，加速工业智能体与原材料全流程深度融合与全面赋能。
一、工业智能体发展背景
从顶层设计看，工业智能体已被纳入国家战略布局。 2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），明确提出到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70%，到2030年人工智能全面赋能高质量发展。2026年5月，国家网信办等三部门联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，首次从国家层面明确智能体定义，提出智能体是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统，是人工智能产品及服务的重要形态，为工业智能体发展提供了顶层制度保障。2026年1月，工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（工信部联科〔2025〕279号），原材料行业被列为加快赋能重点行业之一，钢铁、石化化工、有色金属、建材等行业有望率先推行工业智能体应用，成为“人工智能+制造”落地的练兵场。
从产业演进看，工业智能体正经历从通用工具到专业系统的跃迁。早期智能体多集中于对话交互、信息检索等通用场景，随着工业大模型、知识图谱、多智能体协同等技术的成熟，工业智能体开始具备理解工艺机理、调用工业软件、控制生产设备的能力，逐步从问答助手演进为工业智能服务载体。Gartner预测，到2028年，33%的企业软件应用将包含AI智能体，而2024年该比例尚不足1%。
从应用成效看，人工智能技术正从底层逻辑重构制造业的生产运营体系。通过融合工艺机理与海量工业数据，大模型能够实现高炉炉况研判、水泥窑智能烧成、化工反应优化、电解铝槽况控制等核心环节的精准决策，推动原材料行业的生产与经营管理从粗放转向实时优化。
二、定义
（一）工业智能体定义
工业智能体作为人工智能与工业深度融合的产物，目前尚未形成统一的定义。截至目前，国家有关部门、科研院所、行业企业、技术专家等各方主体，已从不同视角、不同层面开展了智能体和工业智能体的定义讨论，为本报告的研究提供了重要的学习借鉴和理论支撑。
（二）原材料典型要求
原材料行业作为流程工业的典型代表，具有生产连续性强、工艺机理复杂、安全环保约束严苛等本质特征，对工业智能体提出了更为严苛的要求。
一是高实时性。原材料行业的生产过程具有显著的连续流特征，高炉炼铁、化工反应、电解冶炼、水泥窑炉等核心工序对工业智能体的实时响应能力提出了更高要求。智能体必须在毫秒级到秒级时间内完成数据采集、状态感知、决策推理和指令下发，避免因延迟导致质量波动，甚至引发安全事故。
二是高确定性。原材料行业工艺包含丰富物理、化学机理，涉及热力学、动力学、物料平衡等复杂规律，要求工业智能体的控制精度高、输出稳定、决策可解释，确保每一条控制指令都符合工艺原理，保障生产过程稳定可靠。
三是强约束性。原材料行业面临更加严格的环保、安全等外部监管约束。生产常涉及高温高压、易燃易爆、有毒有害环境，本质安全是行业红线。同时，“双碳”战略下碳排放指标硬约束日益收紧，资源环境约束持续加码。这要求工业智能体决策中不能逾越安全与合规底线，实现安全可控运行。
（三）原材料行业工业智能体定义基于上述分析，结合学术界、产业界对工业智能体的讨论，聚焦原材料行业的工业特性与新时期发展需求，《报告》认为原材料行业工业智能体是聚焦原材料行业工业活动，以大模型或大小模型协同为核心认知与推理引擎，融合钢铁、石化化工、有色金属、建材等领域的专业知识图谱、机理模型、工业数据、工艺流程，具备感知、认知、决策、执行、协作和学习能力，能够自主理解和执行原材料行业具体任务的智能软件或软硬一体化系统。
三、未来发展方向
工业智能体作为“人工智能+制造”的重要载体，将持续深入原材料行业生产核心环节，从研发设计、生产制造到运维服务、经营管理，实现全链条智能化升级。未来，工业智能体将向垂类化、轻量化、具身化、全局化方向演进，从单点场景验证走向全域深度协同，从“微笑曲线”两端向中间生产制造环节渗透，真正实现研产供销服全链智能。这将为原材料行业提质增效、安全降碳、模式创新提供全新路径，推动行业从传统要素驱动向创新驱动转变，助力我国从原材料大国向原材料强国迈进。
