在人工智能（AI）掀起全球产业变革浪潮的当下，制造业作为国民经济的命脉，正处于从"数字化"迈 向"智能化"的关键节点。然而，在大模型落地应用的过程中，企业却普遍面临"业务用不起来、结果不 敢用、IT管不住"的困境。 1月份，美的集团（000333）股份有限公司（以下简称"美的集团"）旗下美云智数科技有限公司（以下 简称"美云智数"）正式发布新一代工业AI平台——美擎AIGC 3.1平台（以下简称"美擎AIGC平台"）暨 智能体工厂解决方案。 近日，美云智数研发中心总经理兼CTO宋云报接受了《证券日报》记者采访，深度解析制造业如何通过 打造"统一底座"，破解AI落地难题。 从"定制开发"到"统一底座" 在宋云报看来，企业AI应用的成功，最终不取决于某一个具体的模型或单一的应用，而是能否建立起 一个支撑智能体（Agent）长期稳定运行的平台。"智能体是入口，而平台决定了上限"。 在大量的企业实践中，美云智数发现，缺乏平台支撑的智能体通常会陷入三个主要困境：其一，业务端 无法应用，因为开发门槛过高，过度依赖少数经验丰富的工程师，致使AI难以融入日常工作流程；其 二，AI给出的结果无法追溯、不可解释，难以进入关键决策 ...

2026.01. 15 本文字数：1597，阅读时长大约3分钟 金江对第一财经记者表示，此次对外发布的40多个工业智能体，是从美的内部上万个智能体中筛选 而来，目前美的已经在158个核心业务场景中实现规模化应用，覆盖研发、制造、供应链、品质、物 流、财务、人力资源和海外服务等环节。 过去两年，AI在企业内部最先落地的是翻译、文档、人力资源等通用场景，但对成本结构和生产效 率影响更大的应用，正在转向对制造流程的深度嵌入。 "现在的重点已经不是做多少个智能体，而是哪些场景真的能带来效率和成本改善。"金江说。 智能体走进生产系统 在制造环节，美的已经将智能体用于多类具体生产管理场景。 例如，在产线管理中，美的部署了用于损失分析的TPM、DMS、LOSS等智能体。过去，产线因停 机、质量问题等造成的损失通常需要人工每隔数小时盘点一次，很难迅速定位原因；现在通过智能 体，可以将每天的损失拆解到具体工序和岗位，并给出针对性的改善建议。 作者 | 第一财经 王珍 封图 | 由受访者提供 在经历了两年对大模型的试验性部署后，中国制造业正把人工智能的应用重点，从通用办公场景推向 生产一线。 1月15日，美的集团（000333. ...

金江对第一财经记者表示，此次对外发布的40多个工业智能体，是从美的内部上万个智能体中筛选而来，目前美的已经在158个核心业务场景中实现规模化 应用，覆盖研发、制造、供应链、品质、物流、财务、人力资源和海外服务等环节。 过去两年，AI在企业内部最先落地的是翻译、文档、人力资源等通用场景，但对成本结构和生产效率影响更大的应用，正在转向对制造流程的深度嵌入。 "现在的重点已经不是做多少个智能体，而是哪些场景真的能带来效率和成本改善。"金江说。 中小企业应用工业智能体将会面临新的挑战，一是应用效果依赖基础数据，二是要有AI人才，三是还要找对应用场景。 在经历了两年对大模型的试验性部署后，中国制造业正把人工智能的应用重点，从通用办公场景推向生产一线。 1月15日，美的集团（000333.SZ）旗下数字化子公司美云智数发布工业智能体矩阵，并同步推出美擎AIGC 3.1平台。美云智数总裁金江在发布会上表示，美 的计划在2026年前通过AI相关应用实现约9亿元的成本节约。 智能体走进生产系统 在制造环节，美的已经将智能体用于多类具体生产管理场景。 海尔集团旗下的卡奥斯工业互联网平台表示，其工业大模型已在石油化工、能源、家电等 ...