在当前的工业领域，智能体（Agent）技术的运用正处于初步探索和基础构建的关键阶段，鼎捷数智的执行副总裁刘波对此进行了强调。尽管工业数字化早已成为讨论的热点，但工业行业的发展历史远早于数字化进程。由于不同企业在数字化上的投入和进展存在差异，工业企业的数字化转型之路显得参差不齐。

随着智能体时代的到来，工业领域正经历从数字化向数智化的转型。然而，对于数字化水平各异的企业而言，智能体的实施路径各不相同。在此背景下，国产工业软件正迎来崛起的契机。

自2000年左右起，中国工业的数字化转型步伐开始加快。随着制造业创新能力的提升，中国开始追求更高的产品附加值，并致力于增强产品创新和研发能力。这一趋势反过来又推动了企业数字化的发展。尽管早期国际巨头如达索、西门子和PTC等通过特定的商业模式占据了市场主导地位，特别是在高端PLM软件市场，但近年来，随着云计算的兴起，国内工业软件行业迎来了快速发展。

从市场规模来看，国内工业软件的整体收入从2012年的729亿元增长至2023年的2824亿元，PLM细分市场的增速更是达到了18.9%，预计2025年将突破400亿元大关。据IDC发布的报告，2023年中国PLM软件市场的总规模已达到28.8亿元人民币。尽管自2020年前后，整个行业的增速有所放缓，但AI大模型的出现为软件行业带来了新的增长点，近年来出现了明显的回升趋势。

AI与工业软件的融合正引领产业未来的发展方向。工业软件巨头纷纷通过收购AI企业，提升其产品的智能化水平。刘波指出，AI大模型不仅为工业软件行业带来了新的增长点，还在技术上带来了诸多改变，如知识检索和理解生成能力的提升。目前，工业AI应用已经开始广泛涌现，从理论走向了现实，进入了点状应用的尝试阶段。

在AI时代，中国工业软件能否实现弯道超车，成为业内关注的焦点。尽管在生成式AI浪潮来临之前，国产工业软件在全球市场中的占有率仍然偏低，但国家和企业已经开始重视工业软件的发展，并取得了一定的成绩。2024年上半年，中国工业软件产品收入达到1324亿元，同比增长9%，整体保持持续增长态势。

国家层面也在加紧部署AI+工业软件的专项行动，支持企业试点开发AI+CAE、AI+EDC等先导产品，并通过中试验证平台为国产工业软件的产品化研发和规模化应用奠定基础。同时，工信部在审议的《工业和信息化部信息化和工业化融合2025年工作要点》中也提出，以工业智能体为抓手深化人工智能工业应用，推动工业数据集和工业大模型的创新迭代。

从应用层面来看，已经有多个场景利用大模型技术提高了效率和良品率。目前，大模型已经在PDM、CAD、PLM等工业软件场景中得到了应用。全国范围内已建成数千家基础级、先进级和卓越级智能工厂，覆盖了超过80%的制造业行业大类。这些智能工厂在产品研发周期和生产效率上均取得了显著提升。

在具体应用上，华为、阿里云等推出了工业大模型解决方案，显著提升了CAE仿真效率。微软Azure推出的工业AI助手能够自动生成PLC代码，而鼎捷数智则推出了ChatCAD，能够根据订单需求自动生成CAD图纸，帮助企业解决标准产品改型设计过程中的高频、重复、知识密集型的挑战。

当前，工业领域应用智能体的场景大多具有共性，主要可以分为四大类别：数据治理类、知识处理类、流程优化类和辅助决策类。在数据治理方面，随着生成式AI时代的到来，企业开始认识到数据的重要性，并通过AI技术实现了数据价值挖掘的质的飞跃。在知识处理方面，生成式AI让所有员工都具备了优秀员工的能力，通过问答助手等形式提升了员工工作水平。在流程优化方面，企业通过数据及智能技术简化了复杂的业务流程，并在一些环节通过多模态模型实现了AI审核。在辅助决策方面，AI大模型能够根据以往数据进行分析，帮助企业管理者制定更为科学的管理制度，实现企业利益最大化。

尽管生成式AI技术已经在工业领域有了许多成熟的应用落地，但距离真正的智能体时代还有一定距离。工业大模型与智能体应用正在从“功能替代”迈向“认知进化”，推动制造业进入“AI定义一切”的新纪元。智能体的真正价值在于实现“动态感知-决策-执行”的闭环能力，而当前的应用仍局限于上述四大领域，主要归因于生成式AI在知识密集型领域的重要作用以及这些领域作为企业数据资产最密集的地方。未来，工业企业将围绕如何将这些点状应用的能力连接起来，形成范围化、规模化应用等方向进行研发突破。