基础模型驱动的工业智能体：技术成熟度、能力变迁与未竟之挑战

系统梳理工业场景中基础模型智能体的技术现状、能力演进路径与关键瓶颈。

资料简介

本研究报告基于PRISMA 2020指南，对2341篇文献进行筛选，最终纳入88篇高质量研究，系统评估基础模型（尤其是大语言模型）在工业智能体中的应用现状。研究发现，当前75%的系统处于技术就绪等级TRL 4–6的原型或早期验证阶段，实际部署案例稀少；其核心价值集中在人机协作、过程监控与优化，但在传统生产控制任务如调度规划方面仍显薄弱。报告还提出了融合经典智能体理论与基础模型范式的工业智能体工作定义。

核心看点

• 75%工业智能体仍处原型阶段，仅9.1%进入部署验证
• 人机交互能力提升37%，应对不确定性能力增强35%
• 协商能力显著弱化（下降39%），制约多智能体协同
• 主要瓶颈包括泛化不足、幻觉、数据稀缺与推理延迟
• 提出融合经典智能体理论与基础模型的新定义框架
• 覆盖LLM、多模态大模型及Agentic AI三级能力演进

适合用于

适合人群

工业自动化工程师、AI研究员、智能制造解决方案架构师、企业CTO/CIO、高校科研人员、标准组织专家

本报告为理解基础模型在工业智能体中的真实能力边界与落地障碍提供实证依据，建议从事工业AI研发、智能制造升级或技术战略规划的专业人士完整阅读，以规避技术误判与实施风险。