中國正在謀劃一場全工業産業的“制造覺醒”。
不同于最簡單的數字化轉型，讓冰冷的機械設備聽令于規則代碼。
它指向的是一次由AI重構的産業革命，要讓傳統智能工廠成為一個可感知、會思考、敢決策、能執行的行為主體。
從中央到地方，集結的号角已經吹響。
6月，工業和信息化部、發改委、财政部、國資委、市監總局和國家數據局聯合下發通知，要開展2025年度智能工廠梯度培育行動。
7月，全國工業和信息化主管部門負責同志座談會上，明确将“培育一批工業智能體”列為下半年工作重點，要推動“人工智能+制造”行動走深走實。
8月，上海市發布《加快推動“AI+制造”發展實施方案》，要提升工業模型基礎能力、突破智能前沿技術，推動智能體在研發、生産、供應鍊全鍊路落地。
為什麼官方對智能工廠的轉型升級如此迫切？
因為這不僅關乎社會生産力水平的疊代，也關系到未來智能工業最高話語權的争奪。
這一話語權，中國已經錯過了四次。
如今AI技術的爆發，是中國後發而至最關鍵的機會。
但生産力革命總是自下而上。
頂層設計為中國工廠轉型升級描繪好藍圖的同時，湖北荊州，美的智能體工廠已經将藍圖變成了現實。
總裝車間裡，工程師正在進行産品質檢。
戴上AI眼鏡，對着産品拍張照，工廠大腦就能在3秒内給出識别結果，品質智能體收到檢驗内容後生成報告，就完成了質檢閉環。
相對于之前工程師需要找圖紙、打印圖紙、實物比對、錄入報告等需耗時15分鐘，檢驗效率大幅提升。
工廠裡38個場景裡的智能體覆蓋，一舉打破了WRCA世界紀錄，美的洗衣機荊州工廠也成為了“世界卓越的首個多場景覆蓋的智能體工廠”。
同時，作為美的綠色工業的重要組成部分，智能體工廠也是美的向B端轉型的縮影。2025年上半年，美的實現營收2523億元，同比增長15.7%。
以美的醫療、美的能源、美的綠色工業等為代表的商業及工業解決方案業務，同比增長了20.8%至645億元。
其中，美的綠色工業已經賦能了60w+工業企業，彰顯了“科技美的”在工業數字化轉型領域的标杆地位。
而智能體工廠的認證落地，則進一步體現了，由美的主導的生産範式重構正在建立新的制造業規則。
這一AIGC時代下的“中國方案”，更标志着中國制造從“跟随”到“定義”全球智能工業标準的偉大躍遷。
兩次流轉、四次缺席
在這之前，全球智能工業标準的定義權，經過了兩次流轉。
兩次流轉，都不是中國的主場。
以智能工業最小組成單元的工廠為例，人類對工廠的改造可以劃分為五個階段。
1771年，瓦特改良蒸汽機獲得專利的第三年，一名英國理發師理查德·阿克萊特，在德比郡建立了第一個水力紡紗廠，人類開始進入“大工廠時代”。
後來，蒸汽機的規模化應用取代水力工廠，大型設備的集中布局摧毀了分散的家庭作坊式手工業，現代工廠制度、工業城市和階級關系随之形成。
彼時掌握全球智能工業标準定義權的，毫無疑問是壟斷了蒸汽機技術的英國。
直到百餘年後，福特第一次成功試驗了一條裝配飛輪磁石電機的裝配線。
T型車流水線，就成為了智能工業标準的新代表。
美國也從英國手中接過權柄，開啟了對全球工業标準新一輪定義掌控。
再到1946年，美國賓夕法尼亞大學研制出了第一台通用電子計算機ENIAC，世界開始進入現代計算機時代。
随着生産效率和質量提升的要求，信息技術也開始瘋狂鑽進傳統工廠，為自己找到了存在的意義。
比如，美國MIT與帕森斯公司合作研制出了全球第一台三坐标數控銑床、通用電氣（GE）推出了首批商業化數控系統、Modicon（莫迪康）公司推出首台PLC——Modicon 084，實現了柔性邏輯控制。
這一時期，定義全球智能工業标準的力量，同樣來自于美國。
電氣電子工程師學會（IEEE）主導定制了DNP3協議（分布式網絡協議），成為電力、石化行業的全球通用标準。
美國普渡大學提出5層架構模型（設備-控制-車間-工廠-企業），成為流程工業控制的國際範式 。
美國儀表學會（ISA）制定的ISA-95标準，全球80%的工業軟件都在遵循使用。
但此時的工廠設備，要麼是未連網的“啞設備”，連上網也隻是一個小小的數據孤島。
設備與設備、場景與場景間的壁壘，讓整座工廠看起來像是張被戳了無數洞的網。
直到2012年，通用電氣提出了“工業互聯網”的概念。
被孤立的設備、被隔絕的機器才被有意識地彙聚到一張可量化、能夠追蹤溯源、還能相互聯動的網絡之上。
美國首創這一概念後，全球積極響應。
德國工業4.0的核心CPS，目的就是要實現智能工廠的橫縱聯動。
日本2015年提出的工業4.1J技術，重點就在于實現海外工廠與本土的實時監控和協同管理。
中國在提出“中國制造2025”計劃後第三年，“發展工業互聯網”寫進了政府工作報告。
細數一下，從1913年福特T型車流水線誕生，到2012年通用提出“工業互聯網”，美國剛好掌握了100年全球智能工業标準的定義權。
這期間，人類對現代工廠改造了三次，美國就重塑了三次生産範式。
那麼，中國彎道超車的契機在哪裡？
一道關鍵後門
現代工廠的第五次改造，就給中國留下了一道關鍵後門。
前四次進化，人類用機械改造了手工制作，用流水線改造了生産秩序，用信息技術改造了生産管理，又用工業互聯網改造了産業鍊。
第五次改造，最終将用AI重塑現代工廠的“認知-決策-執行”全自動閉環。
過程并非一蹴而就。
就像信息技術進入工廠，也經曆了從單個機器上網，到工業互聯網全面打通的進階式跨越。
AI改造工廠，同樣需要兩步走。
入門級的一步，是用AI升級生産機器和設備。
比如，富士康在iPhone生産線上部署AI視覺檢測系統，手機外殼缺陷的檢測效率提升了80%，漏檢率從5%降低到0.1%，每年節省的質量成本超過2000萬元。
施耐德電氣工廠裡，維修人員戴着AR眼鏡獲取設備參數，加上大語言模型的實時解析，将故障處理耗時縮減了30%，形成了人機黃金30分鐘響應機制。
不過，單場景的AI滲透已經不是新鮮事。
IDC預測，工業領域IT基礎設施或IT終端的AI滲透率，将在2028年達到25%。
但AI從感知到決策，再到執行的閉環打通，卻還是一片無人之境。
而真正的AI工廠，就需要實現從“自動化”升級為“自治化”。
比如，未來的硫磺制酸車間，當振動傳感器和紅外熱成像儀發現異常後，邊緣計算節點瞬間激活，将危機情況傳輸到了AI診斷中樞。
緊接着，大模型化身“老師傅大腦”，判定故障問題後同步給出了解決方案。
收到指令的AGV小車、協作機器人、人形機器人帶着工具精裝上陣，迅速修複故障，全程無人踏足現場。
最後，故障數據回流到AI大模型，系統自己寫下留言，便完成了一日工作彙報。
可以說，若能率先走通這條複雜的閉環，中國便能奪得全球智能工業标準的最高話語權。
但閉環的實現，需要多産業的配合。
AI大模型、協作機器人、人形機器人、AR眼鏡，都将是未來工廠的重要“員工”。
為了打造這個協同發展的天平，政策端已經架好了橫梁。
今年，“具身智能”和“智能機器人”首次被寫入《政府工作報告》，強調要建立未來産業投入增長機制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來産業。
也要大力發展智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備。
這種轉向既是對全球科技競争格局的反應，也是對中國自身發展階段的清醒認知。
體現了我國科技制造領域，從數字技術賦能向“智能+實體”融合方向的演進。
而與此同時，美的荊州智能體工廠已經集結了關鍵員工，率先實現了生産“自治化”。
比如，幹衣機生産線上，庫卡最新研發的iico多關節協作機器人，正在飛快地給機器背面擰上螺絲。
它是工廠工人的最新“工友”，可以和工人們并肩工作，不需要圍欄圈着。
而且它不隻會打一種螺絲。
傳感器和智能大腦的接入，讓這台協作機器人變得能學習和思考，也可以自動學會打更多螺絲，進行更豐富的作業，實現真正的“柔性生産”。
這種“全要素自我進化”的生産模式，不僅為中國智能制造升級轉型樹立了标杆，積極響應并體現了大國智造的政策高度與戰略方向。
更具價值的是，為全球制造業提供了一個可複制的未來工廠新範式。
而和當前智能工廠生産範式對比，美的智能體工廠最核心的優勢在于，多了一層生命力。
“有生命力”的智能體工廠
什麼是美的智能體工廠的生命力？
相對于隻聽得懂固定指令的生産設備，智能體工廠的生命力表現在，内部的AI系統和機器設備，能像老工程師一般自動思考、像外科醫生一般自主執行、也像學生一般自覺進化。
把這座工廠看成一個人，決定他如何思考的就是“工廠大腦”，決定他如何工作運行的，就是包括AI眼鏡、機械臂、AMR在内的各種具身終端。
顯然，工廠大腦是“靈魂”與“中樞”，他是智能體工廠生命力的根本來源。
所謂工廠大腦，采用了高可用、高可擴展的分布式多智能體架構。
它不僅是系統，更是融合物理世界與數字世界的“超腦”。
正得益于這一工業“超腦”，美的洗衣機荊州工廠拿下了WRCA世界紀錄認證的“世界卓越的首個多場景覆蓋的智能體工廠”。
考察結果表明，這套系統在多個核心場景效率提升超過80%，在關鍵環節實現100%防錯，并在能源管理、質量控制、生産計劃、物流及設備維護等領域實現多智能體間的無縫協作。
在工廠大腦的智慧帶領下，所有智能體才有了聯動的意識，美的智能體工廠才能突破傳統工廠的三重局限。
第一層突破，多智能體協同解決了傳統工業場景裡，AI難以全流程覆蓋的問題。
從能源到人形機器人，美的智能體工廠，通過Agent-to-Agent（A2A）通信協議，能讓14個智能體在能源、排産、物流、品控、運維等38個場景中既獨立決策又協同工作。
第二層突破，專業垂類大模型，實現了傳統工業軟件無法做到的自主決策。
以前的傳統工業軟件隻能發現問題或診斷問題，但美的智能體工廠，融合工業大模型作為推理引擎，讓AI系統能做出超越傳統工業軟件規則庫的決策。
比如，當人形機器人“美羅”執行首檢送檢任務時，會将注塑成型的後桶搬運至智能首檢台，由集成的高精度3D相機進行尺寸外觀檢測。
質檢數據實時同步至品質智能體，品質智能體再融合AI識别、定位及檢測算法，實現問題區域、崗位、責任人及根因的全自動精準分析。
最後，智能體還能生産改進對策，并進行3D效果驗證和數據反饋，形成“感知-分析-決策-執行-驗證”的完整品質流程閉環。
這套自主決策系統，提高了返修錄入的效率、準确率，單次提效80%。
第三層突破，創造出了一套“系統自治”的新模式。
美的智能體工廠最大的特色，就是實現了“全流程無人幹預、全要素自我進化“的可複用的智能體工廠新範式。
核心就是以“系統自治”代替經驗依賴，用實時閉環優化取代事後補救，通過跨場景智能體協同驅動生産效率、柔性化水平和品質管控的範式升級。
其中最突出的表現，就是把人形機器人納入智能體體系，打通了智能體工廠的“最後一公裡”。
在注塑車間，美的自研的人形機器人美羅，能把一個剛注塑成型的9公斤重洗衣機後桶搬送到3D質檢站。
質檢之外，它上午還在消防裝置面前，彎腰檢查起了消防栓。
下午則自己來到注塑機前，采集起了噪音分貝。到了晚上，美羅又要巡查注塑機油液，負責設備保養。
正如WRCA認證評語中表示：類人機器人在日常運營中的常态化應用，标志着美的智能體工廠構建了真正意義上的自主工業生态。
這一生态的構建，來自于美的強大研發實力的底層依托。
2025年上半年，美的研發投入88億元，同比增長14.4%。
美的庫卡工業機器人銷量在中國市場占有率提升到了9.4%，庫卡中國收入全球占比提升至近30%。
持續的研發投入和領先的科技水平，賦予了工廠大腦的超高智商。
加上具身終端的超強執行力，讓這座智能體工廠超越了傳統數字化工廠水平。
其核心突破，在于它不再是零星的“無人化”或“自動化”技術展示，而是構建了一個全域協同、自主決策、持續進化的智能生态。
它通過多智能體架構重構了生産邏輯，用大模型賦予了系統“大腦”，最後通過具身智能體賦予了系統“手腳”，從而真正實現了從數字世界到物理世界的全面閉環。
結語
當然，在未來智能工業話語權争奪上，我們還具備更廣闊的優勢。
1983年，當第一座生産蘋果的Macintosh個人電腦的工廠在加利福尼亞落成時，喬布斯驕傲地說，“這是一台美國制造的機器”。
28年後，時任總統奧巴馬曾問過喬布斯，“需要做什麼，才能讓iPhone回美國生産？”
喬布斯毫不猶豫的回答：“那些工作不會回來了”。
分流而走的工作和制造産能，在全球産業的轉移分工下，紛紛進入了中國。
時至今日，我們也是唯一一個擁有最完善工業體系、最多元運營場景和最豐富使用數據的國家。
在智能工業話語權競争場上，這将是中國最寶貴的隐形資産。它們決定了未來工廠，能自主進化到什麼高度。
我們缺少的，是制造了流水線标準的福特、定義了工業互聯網的GE。
他們用輸出标準的方式掌握着對全球制造工業的定義權，是一種高于技術和制造能力的範式競争。
中國因曆史因素，一度都是模仿和跟随者。
但美的智能體工廠的落地和概念輸出，讓全球制造業有了新的産業引領者。
中國也将借由智能體工廠的基座，首次以“生産範式開創者”身份參與全球制造規則定義，将産業規模、技術優勢升維為智能工業時代的認知框架主導權。（ 斯絲 ）
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