当前，人工智能（AI）技术正飞速迭代。继2024“大模型元年”之后，2025年迎来“智能体元年”。这一年，智能体技术爆发式增长，从实验室的前沿概念迅速渗透到各行各业，尤其在工业领域逐渐展现出显著的影响力。如今，智能体技术已深度融入工业场景，成为驱动制造业智能制造升级的全新动力。

2025年8月21日，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）正式发布，引起广泛关注。国家层面明确支持人工智能技术的发展与应用。其中关于“智能体”的部分，重点提到：到2027年智能体应用普及率到70%，2030年超过90%。这意味着未来五年内，智能体将实现大规模落地，体现出国家推动AI与智能体发展的坚定决心，也彰显了智能体应用的巨大潜力和产业价值。

作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能正与实体经济深度融合，重塑生产模式与产业格局。在国家“十五五”规划强调传统产业优化升级的背景下，橡胶工业作为重要的基础产业，亟须积极拥抱AI技术，尤其是大模型与智能体的融合应用，推动产业智能化转型与可持续高质量发展。

一、智能体技术概述

1. 什么是智能体

智能体（Intelligent Agents）是制造业中连接“大脑”与“骨架”的“手”与“神经”。它是一个个能够自主感知、决策并执行任务的AI实体。智能体以工业软件为接口、以大模型为决策引擎，实现对物理世界的精准控制与动态优化，推动制造过程从“自动化”向“自主化”演进。

2. 工业软件

工业软件（Industrial Software）在制造业中扮演着“骨架”角色，涵盖CAD（设计）、CAE（仿真）、PLM（生命周期管理）、MES（制造执行系统）和ERP（企业资源计划）等，是工业机理、流程与知识的数字化载体。

3. 大模型

大模型（Foundation Models）是制造业的“大脑”，具备强大的泛化学习与生成能力。通过学习海量跨领域数据（设计图纸、仿真结果、设备日志、工艺数据、供应链数据），大模型能够生成新的设计方案、预测设备故障、优化生产参数，甚至自动生成 PLC 代码，从而突破传统工业软件依赖固定规则的决策模式。

4. 三者融合

工业软件、大模型与智能体共同构成制造业智能化转型的“黄金三角”。三者的融合并非简单的“AI+”，而是重塑制造业的研发、生产、管理和服务模式。例如在研发端，“AI+CAE/CAD”实现智能生成式设计，推动创新效率提升。

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用崭露头角。在橡胶工业中，构建大模型也已成为一种趋势，它将为橡胶工业带来深远的变革和巨大的价值。

工业软件、行业大模型、智能体正在把“橡胶工厂”升级为“自学习、自优化、自决策”的橡胶工业智能体。大模型（如GPT、文心一言、豆包等）具备强大的语言理解、生成和逻辑推理能力。

在橡胶工业中，大模型可以处理复杂的材料数据、工艺参数和市场信息，为决策提供智能支持。智能体能够感知环境并自主行动以实现目标，在工业场景中表现为智能机器人、自动化设备等，它们能够根据实时数据作出反应，执行生产任务，提升生产效率与产品质量。

大模型与智能体的结合，形成了更为智能的生产体系。大模型为智能体提供决策依据，智能体将决策转化为实际行动，从而相辅相成，推动橡胶工业向智能制造迈进。

5. 行业大模型的必要性

通用大模型虽具备广泛能力，但在专业领域常显得“泛而不精”。行业大模型融合领域知识与高质量数据，能精准解决实际问题，是AI技术真正落地、推动产业升级的关键。例如在医疗、能源等领域，行业大模型已在辅助诊断、故障预测等方面展现出显著优势。随着模型轻量化与成本优化，行业大模型的开发与应用正变得更加可行。

6. 大模型的局限与智能体的兴起

大模型本质是“能力组件”，虽具备强大的理解与推理能力，却难以独立完成复杂任务。智能体则弥补了这一缺陷，将大模型的认知能力转化为具体行动，实现从“思考”到“执行”的闭环。

二、智能体助力橡胶工业多维智能化升级

智能体在橡胶工业中已从概念走向工程化落地，形成可复制的应用模板。

1. 智能研发设计

橡胶产品的研发涉及复杂的配方设计、结构优化和性能测试。传统研发方式周期长、成本高，且依赖经验。大模型可以通过学习材料数据和实验结果，快速筛选出最优配方和结构方案。例如，通过模拟不同橡胶材料在不同工况下的性能表现，预测产品寿命和可靠性，从而减少实验次数，缩短研发周期。智能体可在实验室中自动执行实验操作，收集数据，提高研发过程的自动化程度。

案例

研发智能体（Chem-Agent）接入企业历史配方与材料数据库；使用LLM+图神经网络生成配方候选；通过数字反应釜1:1仿真硫化曲线，RL自动微调促进剂用量；应用SHAP模型，预测不同配方产品的性能，配方迭代次数由80次降到12次，研发周期缩短35%，一次成功率提升至92%。

2. 智能生产制造

在橡胶生产过程中，大模型与智能体协同实现生产过程的精准控制与优化。智能体负责设备的实时监控与故障诊断，通过传感器收集设备运行数据，利用大模型分析判断设备是否存在潜在故障，提前进行维护，减少停机时间。

在生产调度方面，大模型根据订单需求、设备状态和原材料库存等信息，制定最优生产计划，智能体负责执行生产任务，实现生产过程的高效协同。

案例

混炼排产——排产智能体（Schedule-Agent）读取MES、ERP、WMS实时订单；多Agent 博弈（设备Agent、模具Agent、质检Agent）在30秒内给出最优排程；边缘端Docker部署，断网可离线运行。换线时间从4h降到28min，月产能提升18%。

硫化工艺——工艺智能体（S-Agent）每10s采集120个传感器点位；Transformer预测模内温度分布；RL根据KPI（能耗、合格率）实时调整压力－时间曲线。硫化节拍缩短 12%，能耗下降 8%，产品一次合格率98.5%。

设备运维——运维智能体（Maint-Agent）振动、油液、电流三模态融合；GNN建模样机关系图，提前3~7天预警；与备件Agent联动，自动生成采购单。计划外停机率下降30%，维修成本下降20%。

能源与碳排放——碳智能体（Carbon-Agent）实时采集电、蒸汽、天然气表；根据碳价与产线负荷，动态优化空压机、制冷机启停；自动生成ESG报告。单位产品二氧化碳排放下降 10%。

3. 智能质量检测

橡胶产品的质量检测至关重要。传统检测方式效率低、主观性强。大模型结合图像识别、数据分析等技术，能够快速准确地检测产品的外观缺陷、尺寸精度和物理性能。智能体可在生产线上自动完成产品的分拣、包装和质量追溯，确保产品质量的一致性和可追溯性。例如，利用工业相机采集产品图像，通过大模型识别表面缺陷，智能体根据检测结果对产品进行分类处理。

案例

外观质检——质检智能体（QC-Agent）8K工业相机及YOLO-v8 分割模型；缺陷图片实时回传云端增量训练；缺陷溯源Agent自动定位机台、班次、胶料批次。检测速度200毫秒/件，漏检率<0.5%，返修工时降低45%。

4. 智能供应链管理

大模型可以对市场需求、原材料价格、物流运输等信息进行实时分析，预测市场趋势，帮助企业优化采购计划、合理安排库存。智能体可在物流环节实现自动化运输和仓储管理，提高供应链的响应速度和运营效率。例如，通过智能仓储系统，根据大模型的指令自动完成货物的存储和检索，减少人工操作的误差和时间成本。

案例

供应链协同――供应链智能体（SC-Agent）接入海关、社会媒体、气象等外部数据源；学习跨企业预测需求；物流Agent实时调度车辆。库存周转天数下降15%，紧急订单交付周期由10天缩短至72h。

三、橡胶工业发展现状及问题

中国橡胶工业实现了从弱国到大国、再向强国迈进的跨越式发展，产业规模、技术装备和自主创新能力显著提升，轮胎智能制造已达到世界先进水平。

自2014年发布《中国橡胶工业强国发展战略研究》以来，行业智能制造持续推进：2016年智能轮胎工厂实现突破，2017 年起多家企业建成并输出智能工厂，2018年智能设备、MES系统及工业APP广泛应用，非轮胎领域也取得进展，2019 至 2025 年间智能轮胎体系进一步完善，并开始构建行业大模型与智能体。

橡胶机械领域广泛应用数控加工、自动化控制和CAD/CAE/CAM等技术，物流追溯与数字工厂逐步落地，2024年11月，国家标准（GB/T 45018―2024）《轮胎智能制造数据字典》发布。

中国橡胶工业智能制造10年来取得天翻地覆的发展，在密炼、成型、硫化等硬件方面居世界先进水平，不仅满足国内橡胶工业智能制造的需要，而且成为世界著名橡胶工业公司设备的重要供应商。

但我国橡胶工业在软件应用方面尚存在不足，特别是在工业软件、大模型与智能体的应用方面，仍落后于国家要求及其他行业，需抓住机遇，在“十五五”期间加快软件融合，补齐短板，全面建成橡胶工业强国。

四、橡胶工业大模型和智能体的应用现状

当前，橡胶工业在大模型与智能体应用方面已取得实质性进展，多家企业开展了具有代表性的实践。

赛轮集团于 2023 年发布“橡链云”工业互联网平台及其核心大模型 Eco-Rubber Cloud。该模型基于30年行业数据训练，能够快速生成候选配方并仿真性能，实现工艺参数优化，已为企业平均节本增效20%以上，月调用量增长显著。

中策橡胶与阿里达摩院合作推出ET工业大脑，通过融合三大工序的传感器数据，利用强化学习，实时优化生产工艺，成功将产品均匀性提升 15%，并降低了原料浪费。

横滨橡胶搭建了HAICoLab数字化转型框架，并开发具备预测橡胶特性和生成配方能力的AI系统。其XAI系统还可辅助技术人员识别关键改进特征，实现了从设计到性能预测的全流程智能化。

沃丰科技的AI大模型客服系统在橡胶企业中得到应用，实现了客户服务的自动化与智能化，显著提升了服务效率与客户体验。

此外，玲珑轮胎通过引入AI视觉检测与大模型技术，大幅提升了质量检测的效率和准确性；软控股份则推出了嵌入式控制器MCC、AIMS视觉检测系统及 MESIIC 工业互联网平台，为行业提供了关键的硬件连接与数据集成基础，支撑后续大模型的训练与应用。

五、挑战与应对

尽管大模型与智能体在橡胶工业中的应用前景广阔，但也面临着一些挑战。

第一，数据安全和隐私保护问题不容忽视，橡胶企业在数据收集、存储和使用过程中，需要建立完善的数据安全管理体系，确保数据的安全与合规使用。

第二，人才短缺也是制约技术应用的重要因素，橡胶工业需要培养既懂橡胶工艺又掌握AI技术的复合型人才。

第三，技术的集成与协同也面临挑战，不同设备、系统之间需要实现无缝对接和协同工作。

为应对这些挑战，橡胶企业应加强与科研机构、高校的合作，共同开展技术研发和人才培养。政府也应出台相关政策，支持企业进行智能化改造，推动橡胶工业的数字化转型。同时，行业协会应发挥桥梁作用，促进企业之间的经验交流与技术共享。