当前，国家层面和部委正加速推进工业智能体等人工智能应用落地，"人工智能+制造"专项行动深入实施，为行业发展提供了强有力的政策支撑。经过前期积累，原材料行业已具备较好的应用基础，呈现出以大型企业为主体、单点场景探索试点、跨界协同合作等鲜明特点。《原材料行业工业智能体研究报告》结合钢铁、石化、有色、建材等重点行业的广泛调研和典型应用场景的系统梳理，总结行业实践现状，提炼应用规律与路径，为工业智能体在原材料行业更好落地、更快推广提供参考。

一、原材料行业工业智能体应用基础

（一）政策与标准：构筑行业工业智能体发展规范指引

当前，从国家顶层设计到行业专项政策，再到细分领域标准规范，原材料行业工业智能体的制度体系正在加速成型，为规模化落地应用提供系统支撑。

顶层设计层面，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）将人工智能驱动制造业全要素升级确立为核心方向，明确提出加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。《意见》设定到2030年智能体应用普及率超90%的量化目标，为原材料行业工业智能体的规模化部署和全链条渗透提供了顶层制度保障与战略路线图。

专项政策层面，《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》（工信部联原〔2023〕270号）精准锚定钢铁、石化化工、有色金属、建材等原材料工业资源能源密集、生产连续性强、工艺机理复杂、安全环保约束严苛等流程工业本质特征，以人工智能为战略支点，推动工业智能体向生产调度优化、工艺过程仿真、能源能效管理、安全环保管控、质量在线监测等关键场景深度渗透。同时，《工作方案》提出要构建原材料企业与人工智能技术供应商的需求匹配和创新协同机制，加速孵化面向原材料行业高价值、低成本的智能体解决方案。

标准体系层面，面向原材料行业高危连续生产场景的工业智能体标准体系正加速构建。在基础共性维度，以《智能体规范应用与创新发展实施意见》为顶层牵引，《工业智能体系统架构》《智能体之间互操作要求》等国际标准已正式立项，《人工智能 智能体互联》等国家标准先后出台，为跨厂商、跨系统的智能体互联互通提供了基础规范。在行业应用维度，钢铁、石化化工、建材、有色金属等细分领域正加快研制工艺模型接口规范、设备知识图谱构建指南、多智能体协同控制协议、能耗碳排优化模型标准。在安全可信维度，行业内围绕功能安全、网络安全、数据安全及异常工况自主处置，建立覆盖高温高压、易燃易爆等极端场景的智能体安全评估与准入评测体系，为原材料行业工业智能体的规模化落地提供标准化支撑。

（二）数据与算力：为智能体扎根提供高质量数字底座

工业智能体的扎根落地依赖高质量数据集与充足算力。原材料行业正同步推进高质量数据库与算力基础设施建设，释放多源异构数据价值，构建“云—边—端”协同的多层次智算底座。

在数据资源体系上，原材料行业级高质量数据库加速构建。原材料行业生产与管理产生了大量多源异构数据，是工业智能体进行感知、认知、决策的基础，但同时也面临数据价值难释放、安全协作难平衡的治理痛点。截至2025年6月，我国已建成高质量数据集超3.5万个，总体量超400PB，覆盖钢铁、石化、煤炭等重点行业。目前，面向原材料行业的工业可信数据空间正加快构建，通过隐私计算、联邦学习等技术推动跨企业数据协作。2026年4月，工信部公布了首批14个“高质量行业数据集建设先行先试联合体”名单，加快推进钢铁、有色金属（铝）等重点行业数据资源整合与智能场景落地。

在算力基础设施上，多层次智算体系初步成型。“云—边—端”协同的算力架构，正为原材料行业工业智能体在不同生产场景下的灵活部署提供基础保障。截至2025年3月，钢铁行业宝之云智算中心算力规模达100P，中国石油建设石化行业算力规模超821PFLOPS，支持大模型训练与知识蒸馏，为工业智能体提供了强有力算力支撑。

（三）知识与模型：加快工业机理体系化沉淀与推广

知识和模型是工业智能体的核心能力引擎。原材料工业数据密集、机理复杂。近年来，钢铁、石化化工、有色金属等细分领域围绕工艺机理、设备知识、操作经验等关键要素，加速推进知识模型的数字化构建与行业级共享，形成了一批可复用、可演进的知识资产。

在工艺机理模型方面，物理化学规律、反应动力学等隐性知识加速转化为可计算、可推理的显性模型。依托工信部数字化转型“一图四清单”工作，系统梳理了钢铁等重点产业链典型场景，形成168项覆盖全流程的知识模型。石化行业，钱锋院士团队构建国内首套自主可控的炼油智能制造软件系统，集成工艺数字孪生、装置优化评估等模块，基于数字孪生模型实现生产过程实时仿真与自主决策。

在知识库建设方面，原材料行业正将知识模型沉淀为可复用的知识资产。例如，钢铁行业中，中国宝武打造钢铁全工序远程运维知识平台，构建状态趋势智能决策专家系统，覆盖设备全生命周期管理。有色金属行业中，中铝集团打造铝业坤安大模型，构建设备状态机理模型与故障诊断知识库，建立蒸发、溶出等重点区域设备在线监测与故障诊断系统。石化化工行业中，中石油打造测井多模态预测大模型，融入智能解释流程，实现智能分层、储层划分与参数计算，沉淀测井解释专家经验。建材行业中，华新水泥建设水泥生产运营AI知识库，构建机理与多源数据融合的健康监测模型。

（四）平台与工具：加快推进智能体的工程化应用

原材料行业龙头企业与区域集群加速构建行业级大模型平台、智能体开发工具链及云边端协同算力基础设施，为原材料工业智能体的规模化落地提供可复用的技术底座与工程化能力。

面向行业的智能体平台加速涌现。中国钢研联合百度面向钢铁行业打造国内首个冶金行业大模型平台，发布钢铁万物分割大模型与高精度材料分析RAG工具；河钢推出全国首个钢铁行业垂直大模型应用服务平台，将“一键炼钢”等标杆案例产品化封装并向行业推广。石化行业依托中国石化自主建成人工智能中台，沉淀60余个高质量样本集、集成400余个可调用模型，覆盖勘探开发到供应链全业务域。

开发工具链支撑智能体快速部署与敏捷迭代。结合原材料行业非结构化知识源特点，行业正构建大模型多模态语料预处理智能体工具链。同时，原材料行业发展自主智能体互联协议与模型上下文协议市场，整合MES、EAM等工业系统能力，通过低代码智能卡片、RAG知识库、可视化编排等工具降低开发门槛，形成可复用的数字化资产服务中心，支撑工厂级智能体快速部署与敏捷迭代。

二、原材料行业工业智能体应用特征

参照原材料行业工业智能体定义，当前原材料行业智能体应用正处于从单点场景验证，向全域深度协同转进的关键期。整体来看，原材料行业的应用水平参差不齐，主体以大型龙头企业为主，重点方向各有侧重且单场景、碎片化的试点应用居多。核心场景整体仍处于技术探索阶段，距离产业实际落地仍有一定距离。

应用主体方面，工业智能体创新应用对企业资产投入和技术能力有较高要求，现阶段工业智能体应用仍以央国企等大型企业为主导先试先行，中小企业暂不具备试点条件，尚未形成规模效应。例如，中石化凭借资金、技术与场景优势，率先建成石化行业人工智能中台并积极探索工业智能体开发应用，整体进度走在行业前列。

应用范围方面，原材料行业工业智能体仍以设备预测性维护、视觉检测、智能巡检等单点场景应用为主。少数头部企业加快探索多智能体协同机制，突破了单点局限，初步实现跨场景、跨系统的多智能体的集群联动、协同作业。例如，广域铭岛电解铝超级智能体矩阵，实现月均排产时间缩短60小时；宝武集团探索高炉、转炉、轧钢等工序级智能体集群协同，推动跨工序全局优化。

应用生态方面，行业龙头企业积极探索，已经在核心工序落地了一批工业智能体，阿里、百度等互联网企业正在加速与行业企业合作，通过“行业出题、服务商答题”的形式，联合探索工业智能体应用，加快智能体可行性验证与试点探索。例如，华为基于盘古大模型与海螺水泥、湖南钢铁等原材料企业联合打造行业智能体解决方案，实现熟料强度预测、设备异常识别等场景落地。

三、未来发展方向

未来，随着垂类大模型持续蒸馏优化、标准化技能组件加速复用、企业级智能体平台灵活拼装，工业智能体将从“微笑曲线”两端的研发设计、销售管理环节，加速向中间的生产制造核心环节渗透，补齐生产与管理短板。钢铁、石化、有色、建材四大行业将依托自身产业特征，走出差异化发展路径，从散点智能向全局智能逐级跨越，推动原材料行业生产经营管理实现全链条智能化转型。