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大东时代智库（TD）
“2026年AI企业家高级研修班”聚焦“十五五”数字化智能化战略，汇聚工信部原副部长与实战专家，系统解析AI与产业融合路径，助力企业高管少走弯路，实现高质量数智化转型。
立足2026年这一中国工业AI Agent迎来规模化落地的关键转折，人工智能正从技术探索深层次地融入产业赋能进程。作为工业AI Agent作为驱动工业智能化转型的核心引擎，正在深刻重构工业生产的决策逻辑与运营模式。这一转型得益于明确的政策牵引，随着工信部《“人工智能+制造”专项行动实施意见》《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》的落地实施，工业智能体的发展已跨越实验室阶段，从产线单点应用迈向覆盖感知、决策与执行的系统级智能体部署。这一政策节点标志着工业智能体正式从技术验证期跨入规模化商用和价值实现为核心的攻坚阶段，产业竞争格局由此重构。
与此同时，行业发展呈现出技术收敛、场景破局与商业闭环的核心特征，竞争焦点已从概念探索全面转向价值深耕。工业场景复杂性的实时决策、多模态感知、跨设备协同成为刚需，传统算法、数据的线性模式已无法满足柔性制造需求，而具备自主规划、环境交互与持续进化能力的工业AI Agent，正推动生产组织关系发生根本性变革，实现从人控机器转向智能体协同，从经验驱动转向数据驱动的自主优化。
在产业深刻变革背景下，工业AI Agent的场景应用正迎来全面铺开的关键阶段。为此，大东时代智库（TD）基于对产业的长期追踪，聚焦于平台级与工艺级并重、提供开箱即用Agent能力、并深耕工业核心场景的企业，基于技术底座、商业化规模、产品形态、行业深耕、财务健康度五大核心维度进行分析，梳理出《2026年中国工业AI Agent企业竞争力TOP10》榜单，为产业链各方的技术选型、生态合作与战略决策提供参考。
一、关键筛选标准与评估指标体系
1.关键筛选标准
(1)平台级：拥有自研工业大模型或国家级双跨平台；
(2)工艺级：有具体工艺场景落地，非仅管理流程；
(3)开箱即用：提供预置Agent，业务人员可直接使用或低代码配置，排除需重度开发的纯PaaS；
(4)排除传统软件：非MES、ERP、SCADA厂商包装概念；
(5)排除非工业核心：工业收入占比>30%或工业为战略核心业务。
2.评估指标体系
二、榜单排名
三、市场与行业分析
1.市场格局特征
(1)双轮驱动：平台级企业浪潮云洲、卡奥斯（COSMOPlat）、中控技术、美云智数，凭借平台优势，提供全价值链智能体解决方案；工艺级企业创新奇智（AInnovation）、思谋科技（SmartMore）、智现未来（FutureFab AI）、羚数智能聚焦垂直场景，提供深度定制化智能体服务。
(2)技术融合：工业AI Agent正从单一模型应用向大模型、工业机理与控制执行深度融合方向发展，形成感知、决策、执行全栈闭环能力。
(3)场景深化：从设备预测性维护、工艺优化等基础场景，向柔性生产管理、研发分析、数字化转型诊断等复杂场景拓展。
(4)生态共建：头部企业加速构建大模型、智能体平台与应用生态的产业格局，通过开放平台、API接口、开发者社区等方式，吸引合作伙伴共同推进工业AI Agent落地。
2.技术发展趋势
核心趋势一：时序大模型成为流程工业智能核心，工业机理融合度构成关键壁垒。
流程工业高度依赖动态、高关联的时序数据，传统大模型对此类数据的解析与推理能力不足，限制了AI Agent自主决策的上限。2026年，针对工业时序数据进行原生优化、并与深度机理模型融合的时序大模型，将成为破局关键。其核心竞争力在于实现对复杂耦合系统的精准建模与自主优化。目前，头部企业已形成差异化路径，例如中控技术的TPT、浪潮云洲的知业等时序大模型，正着力解决流程工业的这一核心痛点。
核心趋势二：多智能体协同常态化，成为应对复杂工业场景的核心解决方案
工业生产是一个多环节、多主体、多设备协同的复杂系统，单一AI Agent难以完成全流程、全场景的任务。2026年，具备分工协作与自主协同能力的多智能体协同（Multi-Agent）成为行业主流，推动智能应用从单点突破向全域优化跨越，尤其适配ETO制造、供应链优化、全工厂管控等复杂场景。
与国际方案相比，中国多智能体协同技术的优势在于场景适配性强，比如羚数智能的Multi-Agent深度贴合ETO制造的业务流程，而国外企业的多智能体系统更偏向标准化，国内领先企业的方案对本土复杂业务流更深度贴合。未来，多智能体协同聚焦于智能体间更高级的自主协商机制，以及与ERP、MES等业务系统的无缝跨平台协同，以彻底打破信息壁垒，这也是羚数智能、创新奇智（AInnovation）等企业的核心研发方向。
核心趋势三：具身智能加速落地，推动AI从分析决策走向物理执行，破解落地痛点。
2026年被视为具身智能量产元年，工业领域的具身智能核心将通过大模型、工业机器人与感知设备的融合，让AI Agent具备感知、决策、执行的完整闭环能力，破解传统工业AI只分析、不执行的落地断点。例如思谋科技（SmartMore）正通过大模型与全栈机器人技术，实现AI在精密装配、无序分拣等场景中对物理设备的直接操控，完成从数字世界到物理世界的关键延伸。
核心趋势四：平台生态竞争白热化，双跨平台与大模型融合成为主流。
工业互联网平台正从连接中枢向智能中枢转变。工信部《工业互联网平台高质量发展行动方案（2026-2028 年）》明确提出构建“模型池”，以支撑智能体快速部署。模型池与智能体将形成能力供给与价值释放的共生关系，驱动平台形成连接、认知、优化的完整闭环。可以预见，2026年工业AI市场的竞争将是生态体系之争，单一技术提供商需寻求与平台厂商战略合作，或自主补强平台能力，否则将面临被边缘化的风险。
核心趋势五：流程与离散制造的技术路径加速分化，行业专属知识库构建深度护城河。
工业AI Agent的技术路线正深度绑定行业特质，呈现显著分化态势。流程工业关注工艺稳定性与安全合规，技术要求重机理、强实时、高可靠，其AI路径高度依赖时序模型与深厚机理知识的融合。离散制造则追求柔性生产与质量一致，技术要求重视觉、强柔性、快迭代。这种根本性差异意味着，“通用模型”神话破灭，未来竞争力源自对特定行业的深刻理解与沉淀。构建行业专属的大模型与机理模型的知识库，将成为企业建立长期壁垒的关键。
展望未来，2026年将成为工业AI Agent规模化落地的元年。随着大模型技术日益成熟、工业数据治理不断完善以及IT与OT融合持续加深，工业AI Agent将从试点应用阶段迈入规模化推广的新时期。届时，不具备平台、大模型与智能体全栈能力的企业将面临边缘化风险，行业洗牌进程预计将随之加速。在此进程中，平台级企业与工艺级企业将通过投资并购、战略合作等方式加速融合，最终形成平台与工艺协同发展的产业格局。同时，垂直行业的深耕将成为竞争焦点，工业AI Agent将进一步向锂电、半导体、化工、能源及高端装备等领域深度渗透，从而催生出一系列行业专属的智能体解决方案。
