2026年初，“养龙虾”相关话题火爆全网，也让智能体这一前沿技术走进大众视野。而早在2023年，羚数智能就已抢先布局，率先将智能体技术落地工业制造领域。这家起步于上海的企业，是国内最早从事工业垂类模型与智能体的企业之一。2025年，公司于无锡设立环太湖总部，依托多智能体工厂，为更多工业制造企业提供全域智能管理服务。

大众场景的走红，让智能体的能力广为人知，而工业制造流程复杂、场景严苛，对智能体技术提出了更高要求。这项技术如何扎根实体经济、真正赋能传统制造？带着这一问题，我们与无锡羚数人工智能科技有限公司董事长、CEO郭文蔚进行了一场深度对话。

从“单兵”到“组团”，多智能体打通工业全链路

在真实的工业场景中，设计、采购、制造、质检各环节紧密衔接、环环相扣。单智能体仅能解决单一领域的细分问题，难以打通跨环节的业务联动。针对这一行业痛点，羚数智能创新打造“多智能体工厂”解决方案。

“单智能体和多智能体的核心差别，就在于一个‘多’字。”郭文蔚解释道，“单智能体为单一角色，专注完成特定场景的专项工作；多智能体由多个分工各异的智能体组成，彼此沟通配合、联动上下游，协同完成全流程业务。”

“拿工业设计举例，传统流程要经历绘图、审图、改图，最终生成BOM（物料清单），服务生产与采购。”郭文蔚介绍道，“现在用AI多智能体就能全程自动化：我们用自然语言下达指令，生图智能体自动画出工程图纸；再由审图智能体对照国内外行业标准排查问题、标注漏洞；定稿后，智能体还能一键导出采购清单。从设计延伸到生产、采购等环节，不同智能体分工协作，覆盖整条业务链条。”

这一技术架构的基座，正是羚数智能自主研发并通过国家网信办备案的“百工工业大模型”。“当下很多通用大模型会出现所谓的‘幻觉’，可信度不足，而工业领域经不起一本正经地胡说八道。”郭文蔚解释，不同于市面上通用大模型，“百工工业大模型”属于工业垂类大模型，专注于工业垂直领域，深度融合专业工业语料，确保模型在复杂工业场景下的逻辑推理与输出可靠性。同时，在数据安全方面，底层采用联邦学习技术，杜绝核心数据资产的泄露风险。

落地一线，“小步快跑”化解工业痛点

再先进的技术理念，最终都要落地到生产车间的实操场景中。然而，据《2025工业智能体应用现状与趋势展望报告》统计，目前仅8%的制造企业在核心业务环节落地智能体技术。

谈及行业现状，郭文蔚有着清醒的认知：“工业场景的容错率为零，通用大模型幻觉严重，可信度不足；软硬件建设、时间人才等成本高；企业数据、知识、系统安全性难保障；多智能体与现有系统如何结合，都是需要考虑的问题。”

为此，羚数智能采取了“小步快跑”的FDE模式（前沿部署工程师模式）。“我们不是一次性就部署好，而是与企业‘共创’。在两到三个月的时间里，从AI诊断，再到一个单智能体布点开始，先解决采购或质检的一个具体痛点，见效后再串联成多智能体网络，最终实现全链路应用。”这种低门槛、渐进式的策略，让包括中国交通建设集团、中国船舶集团、海澜之家集团在内的多家跨行业头部企业，开始将AI融入核心肌理。

依托多智能体技术，羚数智能的解决方案覆盖三大核心业务领域，落地成效十分显著。在产品研发设计领域，通过多智能体协同，将原本需要6—10天的设计流程大幅缩短至3—5小时，审核时间下降90%；在生产制造管控领域，依托工艺路线生成、工序工时评估、生产计划排程、过程管控及发货跟踪等智能体，打通生产全流程，实现质量、效率与交付的闭环管理；在供应链采购领域，能够实现供应商审查、合同管理、物料齐套分析、库存预警及采购进度跟踪等任务，使企业协同效率提升90%以上，产品交期缩短20%。

以某重型装备制造企业为例，落地成效数据十分可观：企业研发设计环节效率提升五成以上，产品交付准交率提升30%；供应链端库存周转效率实现翻倍增长，极大提速了库存流转节奏，有效盘活了企业供应链资源。

抢抓风口，瞄准万家制造企业

“前两年大模型概念火热，但中小企业普遍持观望态度。”郭文蔚观察到，年初“养龙虾”热潮出圈后，中小制造企业的态度发生了明显转变——看得见实际价值，便愿意主动尝试。

“我们把行业老师傅数十年的实操经验，封装成一个个技能库，哪怕是职场新人，借助智能体也能完成复杂的设计工作。”郭文蔚说道。尽管当前技术部署成本尚未降至低位，但实实在在的降本增效，让越来越多中小制造企业开始接纳工业AI。

AI技术迭代速度日新月异，也将持续推动智能体向工业核心场景渗透。在他看来，未来3—5年，工业多智能体将迎来爆发式增长，应用范围也会从外围辅助环节，逐步深入生产、研发、供应链等核心业务。

立足当下，羚数智能定下清晰的发展目标：未来三年，赋能江苏省万家制造企业。郭文蔚表示，羚数智能在技术研发上将主要沿着两条路线推进：一方面，在现有“百工工业大模型”基础上，针对不同垂直领域持续推出专用模型，不断精进行业适配能力；另一方面，进行模型能力的迭代，从文本类能力向多模态能力升级，支持图像、影像等数据类型，并持续封装Skill（技能库）。在市场拓展方面，一方面，将通过合作伙伴共同拓展，快速部署工业级方案，覆盖腰部及长尾客户；另一方面，从装备制造业向更多行业延伸。

从黄浦江畔到太湖之滨，羚数智能以代码为笔、以技术为翼，让传统工厂重新焕发活力。在这条转型之路上，多智能体或许正是那把开启“智造未来”的关键钥匙。

新华日报·交汇点记者 国亚妮/文 潘书哲/视频