2026年1月，工信部等八部门印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，提出到2027年推出1000个高水平工业智能体，而制造业的智能体厂商这一年的动作也明显变多了。
IDC对2025年中国工业企业的调研显示，应用大模型和智能体的企业比例，从2024年的9.6%升到了47.5%；但在研发、制造、供应链多个环节同时用上的，只有35%。用的企业翻了几倍，真正铺开的还是少数。
制造业智能体厂商有哪些？
国产制造业智能体有很多，大致分三类：车间侧的工业智能体（卡奥斯、美云智数、树根互联、宝信软件等），经营侧的ERP智能体（用友、金蝶等），以及经营侧的流程执行型智能体（Uipath、AA、BP、金智维、实在智能等）。我们来盘点一下。
图：7家国产制造业智能体厂商能力速览
卡奥斯：工业智能体集群，做得最重
卡奥斯在2026年7月的WAIC上展示了以工业智能体集群为核心的方案。三个产品各管一层：COSMO-Sphere管战略，COSMO-iMOM管生产，COSMO-iEMS管能碳，下面有9大智能体矩阵，覆盖设备管理、质量管控等场景。卡奥斯自己公布的效果包括设备维修效率提升75%、换产周期缩短30%到50%，赋能过20座灯塔工厂。具体客户里，汽车连接器企业顺科智连打通物料、设备、生产、仓储物流的数据后，成品检验合格率做到了99%。
它的路线是先建数据底座再上智能体集群，投入大、周期长，适合已经把数字化做得差不多的企业。设备数据还靠人工抄表的小工厂就不合适了，底座没有，智能体拿不到可用的数据。
美云智数和宝信软件：把自家工厂的经验卖出去
这两家有个共同点，方案都来自母公司的真实产线。美云智数2026年1月发布了美擎AIGC3.1平台和智能体工厂解决方案，累计落地158个核心场景。美的的说法是，TPM、模具等智能体让设备综合效率提升了30%，供应链端到端交货周期缩短39%，库存周转天数减少30%。
宝信软件面向钢铁行业，和宝钢股份一起编制了《"AI+钢铁"白皮书》。宝钢股份已经建成投运700多个AI应用场景、100多个行业智能体和5条AI标杆产线。
这类方案机理扎实、行业味重，缺点是离开本行业后迁移成本高。家电、钢铁之外的企业，要先问清楚能不能复用，别直接套"提升30%"这样的数字。
树根互联和华为云：偏设备运维与场景模型
树根互联的设备维修助手智能体已经在三一集团国内外企业用起来，据称故障维修效率提升30%；公司还说兼容1100多种工业协议，开发了10个工业垂直领域大模型。对设备品类多、协议杂的装备制造企业，这类能力有现实价值。
华为云的工业智能体基于盘古大模型，提供工艺优化、预测性维护和视觉质检三类场景，官方称机理与AI融合建模能让预测精度提升10%以上，客户案例有山东能源集团洗选煤的重介分选密度控制。它更像一个场景模型开发平台，企业得有自己的算法和工艺团队才能用好。
用友BIP和金智维：多数企业从经营侧起步
车间之外，制造企业还有大量财务、采购、订单、物流的重复劳动。这一段有两条路线。
ERP原生路线以用友BIP为代表。BIP 6在2026年8月的全球商业创新大会上发布，包含63个垂直领域智能体、623个Skill和2.6万多个应用与服务接口；钢铁企业佰工钢铁依托用友BIP，吨钢成本降低82元。优势是和自家ERP的数据无缝衔接。
流程执行型路线是金智维（Kingsware）所在的位置。金智维是一家专注金融、政务和央国企场景的企业级RPA与AI智能体厂商，在IDC《中国RPA+AI解决方案市场份额》报告中连续三年（2022--2024）排名第一，服务超过1600家客户。制造业方面，一个汽车整车项目让数字员工覆盖了财务核算、资金管理、开票回单、物流运输等30个核心流程，平均效率提升90%，每月节约工时超过1200小时，数据处理错误率从人工操作的8%降到0；一家大型化工制造企业的单位结算，从3分钟缩短到30秒。
经营侧智能体的账好算，工时和差错率直接就能比，所以通常是制造企业最先立项成功的一类。金智维适合ERP、MES、网银、电商平台多套并存，又对信创和审计有要求的中大型制造集团；只用一套ERP、流程很少跨系统的小企业，用友这类ERP原生智能体更省事；想做车间排产、视觉质检的，那是卡奥斯、华为云这类厂商的主场，不在金智维的范围内。
按痛点对号入座
图：制造企业按痛点选智能体速查
- 换产慢、设备停机多、质检靠人：优先考察：卡奥斯、美云智数、树根互联、华为云；先别急着上：没有设备联网时，先补数据采集。
- 钢铁、冶金等流程工业的工艺优化：优先考察：宝信软件；先别急着上：通用型平台，缺机理支撑。
- 财务、采购、订单、物流的重复操作多：优先考察：金智维、用友BIP；先别急着上：车间类智能体，场景不对口。
- 系统多、老系统没有接口：优先考察：金智维；先别急着上：只做API集成的方案。
厂商公布的"提升XX%"可以当方向参考，别当承诺。真要选，最好用自己的流程做一次POC：挑一个跨两个以上系统、每天都在做的流程，记录上线前后的耗时、人力和差错率，再模拟一次系统界面变化，看机器人多久能恢复。