制造业数字化转型直面“断层”痛点：系统孤岛与操作繁琐倒逼Agent智能体重塑流程

在传统制造业向“智造”转型的深水区，企业普遍面临设备互联互通难、生产数据不透明、排产调度依赖人工经验等痛点。我们的智能制造全场景解决方案，基于工业互联网架构，为企业提供从边缘计算到云端大脑的一站式服务，助力企业实现生产过程的数字化、网络化和智能化。核心痛点与对策针对“数据孤岛”问题，我们通过部署工业物联网关，打通PLC、CNC、机器人等异构设备的数据接口，实现设备联网率100%。针对“排产难”

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一、事件概述2026年9月，在杭州举行的核工业数字化转型论坛上，工业机器人与人形机器人制造企业新松机器人正式发布全球首款面向核行业的专用操作系统“核智OS”。该系统解决了人形机器人在高辐射环境下的实时控制与数据安全问题。二、事件背景当前人形机器人多使用通用操作系统（如ROS2），存在实时性不足、抗干扰能力弱、数据加密缺失等问题，无法满足核行业安全等级要求。新松机器人在参与起草核行业机器人安全标

在制造业智能化转型的浪潮中，人才成为了最大的短板。据统计，目前既懂制造工艺又精通AI技术的跨界复合型人才缺口已超过100万。传统的教育体系培养的人才，往往存在数字技能与工艺知识脱节的问题，难以满足工业现场对高实时推理、高可靠性的严苛要求。为此，工信部与教育部等部门加强协同，一方面加强职业培训和教育，提升现有劳动者的技能水平；另一方面，鼓励企业建立人工智能预测结果评估体系，疏通人工智能科学发现的

2026年，中国智能制造行业正站在一个新的历史起点上。随着“十五五”规划的推进和《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的落地，行业已从单纯的设备自动化向全链条智能化迈进。根据中研普华及工信部最新数据，2025年行业全产业链口径市场规模已突破5万亿元，2026年预计将保持10%-12%的稳健增速，装备口径市场规模达到3.2-3.5万亿元。这不仅是数字的增长，更是产业结构的深度重构。沙漏型竞争格局

在2026年的工业软件领域，一场由生成式AI引发的革命正在重塑研发流程。传统的PLM（产品生命周期管理）正在被“Agent-basedPLM”取代，实现了研发流程的自动化闭环。工程师只需输入性能指标、材料限制等参数，AI就能自动生成数千种最优设计方案，将过去需要数周的概念设计周期缩短至几天。在研发设计环节，智能辅助设计和软件代码辅助编写已成为标配，重点疏通了人工智能科学发现的“堰塞湖”。此外，

主流媒体聚焦装备制造业升级2026年5月14日，《人民日报》头版刊发文章，重点点赞了柳工的“数智化”转型成果。作为中国装备制造业的代表，柳工通过深度融合数字技术与传统制造，展现了行业向智能化、绿色化升级的强劲动能，成为传统重工企业焕发新生的典型样本。数智赋能提升核心竞争力柳工的转型实践表明，通过引入先进的工业互联网平台与智能装备，传统工程机械企业能够有效破解生产效率与能耗管理的瓶颈。这种由内而

2026年，具身智能（EmbodiedAI）正从概念走向工厂一线。拥有“大脑”的人形机器人开始在组装线执行复杂精细的操作。其核心逻辑在于利用强化学习（RL），让机器人具备在非结构化环境中自我纠错的能力，不再依赖预设的固定程序。与此同时，生成式工业软件（GenerativeDesign）也在颠覆研发流程，工程师只需输入性能指标，AI即可自动生成数千种最优设计方案。传统的PLM（产品生命周期管理）