从“工业智能体元年”到复制时代：2026年中工互联专注落地

在工业智能体元年的叙事中，2025年并不是一个充满戏剧性突破的年份。与生成式AI在消费端频频制造“震撼时刻”不同，工业领域的人工智能更像一条缓慢却持续上扬的曲线——不显山露水，却不断积累势能。

谈及2026年的计划，中工互联董事长智振并未使用“爆发”“颠覆”等常见热词，而是反复强调两个关键词：落地与复制。这两个看似朴素的词，构成了中工互联盘点2025、谋划2026的核心逻辑。

图：工业智能体2026年关键词：落地和复制

2025年：工业智能体真正走进现实世界

如果回到三年前，中国工业大模型仍主要停留在技术路线和概念验证层面。到2025年，这种状态已经发生了根本性变化。

从2023年启动工业基础大模型研发，2024年完成产品化探索，到2025年，中工互联的两大核心产品——智工·工业大模型和智界·智能体，在真实工业场景中率先成体系落地。

图：中工互联深入工业场景应用

在2025年，中工互联已将工业智能体的能力应用于大型装备制造、流程工业、智能运维、生产管控、AI+制造与经营运维融合平台等多个场景，并进入央企及行业头部企业的核心业务系统。这一点，在工业领域尤为关键——因为真正的工业智能，必须接受生产安全、稳定性和投资回报的严苛检验。

工业互联网与AI融合：一次“方向性确认”

2025年，北京市经信局公布新一批工业互联网平台名单，中工互联作为专业型平台入选。这一结果，在智振看来，与其说是阶段性成果，不如说是一次路径被确认的信号。

工业互联网在中国已发展七八年，正在从“有没有”走向“好不好”。新的分级分类体系，开始明确区分行业型平台与专业型平台。前者深耕单一行业，后者则提供跨行业、可复用的基础能力。

中工互联选择的，正是后者。

这意味着公司并不试图成为某一个行业的“数字化总包商”，而是希望通过工业大模型和智能体技术，为不同行业提供可嵌入、可组合的智能能力。这种定位，也决定了其更重视底层方法论、系统架构和工程能力，而非短期规模扩张。

“势”的形成：2025年AI行业的深层变化

智振认为，过去一年，市场逐渐形成共识：人工智能的终点，不是展示模型能力，而是成为生产力工具，成为数字员工。

在代码生成、多模态内容生成等领域，这一趋势已十分明显。而在工业领域，这种变化更为缓慢，却也更具结构性意义。工业AI并不依赖短期流量，而依赖长期数据积累、场景理解与组织协同。一旦形成闭环，其替代成本极高。

正因如此，尽管外界对工业大模型的关注度不如消费级AI热烈，智振仍然用“看好”来形容这一赛道的未来。他认为，真正意义上的第四次工业革命，必然发生在人工智能与工业体系深度融合之后。

2026年，中工互联要做的“三件事”

如果说2025年是工业智能体被反复验证其“可行性”的一年，那么在智振的规划中，2026年将是决定这些能力能否真正形成产业影响力的关键一年。

与外界普遍关注“下一个技术突破点”不同，中工互联对2026年的判断，几乎完全建立在一个现实前提之上：技术本身已经不再是最大的不确定性，真正的挑战在于如何规模化、可持续地使用它。

在这一背景下，中工互联为2026年明确了“三件事”。它们并不以宏大的叙事出现，却直接决定着一家工业AI企业能否跨过从“创新者”到“产业型公司”的门槛。

第一件事：让产品真正“跑起来”。

智振表示，中工互联已经清楚地知道：哪些产品是“值得继续做的”，哪些能力是“可以反复使用的”。因此，2026年的首要任务，并不是推出更多新概念，而是围绕已经成熟的产品线，推动真正意义上的复制。

图：中工互联自研工业智能体三层技术架构

这些产品包括但不限于以工业大模型为核心的智能体平台、面向工业知识与数据的助手系统，以及与工业现场强耦合的智能控制与监测模块。它们的共同目标，是从“为某一个客户量身打造”，转向“在不同客户之间可快速部署”。

这一转变，在工业领域尤为关键。长期以来，工业软件和工业信息化项目普遍陷入“项目即终点”的困境，难以形成持续复用的产品体系。中工互联试图在2026年打破这一循环，通过标准化接口、模块化能力和平台化架构，使工业智能不再依赖单次项目的成功与否。

从商业角度看，这意味着研发投入开始被摊薄，产品边际成本下降；从技术角度看，这也倒逼系统架构必须更加稳健、通用和可演进。

第二件事：在“客户内部”完成复制。

智振指出，2025年，中工互联已经在多家头部企业中完成了“从0到1”的验证。但到了2026年，公司的目标将转向“从1到10”，甚至“从1到100”。

这意味着，中工互联不再满足于单点成功案例，而是希望将已经被验证的工业智能能力，在同一客户内部横向扩展。例如，从一个生产单元复制到多个生产线，从一个工厂复制到集团内其他工厂，甚至从某一业务模块扩展到经营、运维和管理决策层面。

这一策略的背后，是对工业客户真实需求的判断：大型工业企业并不缺“新技术展示”，而是更关心体系化能力是否可靠、长期合作是否可持续。一旦智能系统能够在集团内部稳定运行，其替换成本将极高，合作关系也将更具长期性。

从中工互联自身来看，这种“深耕式复制”也有助于公司在技术、交付和服务模式上形成闭环。

第三件事：跨行业复制。

尽管2025年工业大模型和工业智能体的落地案例不断出现，但这些案例在很大程度上仍停留在“示范性”阶段。换言之，它们证明了技术“可以用”，却尚未充分证明“可以被广泛使用”。

在智振看来，2026年将是这一局面开始发生变化的时间节点。

中工互联已经观察到，一些工业智能能力正在不同领域之间显现出共性特征。例如，基于工业知识与数据构建的智能助手，在装备制造、流程工业和能源领域都具备相似价值；基于时序数据的优化类智能体，也在多个行业中展现出可迁移性。

因此，2026年，中工互联计划系统性地推进跨行业、跨场景的能力复用，而不再将每一个行业视为“从零开始”的新世界。这一策略，既是技术成熟度提升的结果，也是公司对自身平台化能力的信心体现。

从更宏观的角度看，跨行业复制的意义不仅在于商业规模，更在于它为工业智能提供了一种可能性：不再依赖单一行业周期，而是形成更具韧性的技术与业务结构。

图：2026年中工互联专注落地

从2025到2026，中工互联要做的“几件事”，并不追求短期轰动效应，而是试图在工业智能这一“慢变量”中，构建可持续的长期能力。人工智能对工业的改变不会轰然降临。但当它真正嵌入生产系统与决策流程之中，我们会意识到：它已经成为不可或缺的一部分。