摘要：2025年也是智能体被吐槽很多的一年。无论Manus、Flowith、Skywork、Cursor……智能体“卖家秀”与“买家秀”落差很大，还不够好用。

2025年被称为“智能体（Agent）元年”。人工智能（AI）从思考者，变成了任务执行者。

2025年也是智能体被吐槽很多的一年。无论Manus、Flowith、Skywork、Cursor……智能体“卖家秀”与“买家秀”落差很大，还不够好用。

有意思的是，在中国中部地区的一座三线城市里，一个“工厂大脑”带着14个智能体，从2025年8月起“接管”了一座洗衣机工厂。在研发、供应链、计划、制造、品质、物流、设备、工艺、ESG等38个核心业务场景，以秒级响应速度，完成了过去人工的小时级任务。

“工厂大脑”统筹，“智能体”调度，让具身机器人、机械臂、自主移动机器人、注塑机、摄像头、传感器等终端实现跨职群协同。协同工作中产生的终端数据，再回传至工厂大脑，继续作为大模型训练养料，改进和优化流程，让智能体工厂具备自主进化的能力。

智能体应用于工业制造，容错率极低，稍有偏差就可能导致作业停摆、造成生产损失。他们究竟是如何做到的？

南方周末研究员近期造访了这座位于湖北省荆州市的美的洗衣机工厂（以下简称“荆州工厂”）。

从数字工厂，到自主进化的智能体生态

四个黑色的轮子，搭载一个白色的方形机身，伸出一只机械臂，经过一台又一台洗衣机，旋转、伸缩、升降，灵活调整机器臂的位置，一边拍摄检查洗衣机面板的运行状态，一边通过声源定位判断洗衣机的噪声情况。

在荆州工厂质检实验室内，这是美的“玉兔”AI巡检机器人的工作日常。

当洗衣机完成上一个实验任务后，“玉兔”会自动操作洗衣机面板，启动下一个实验。无需额外指令，“玉兔”甚至可根据已检测的洗衣机运行情况，决定是否调动更多洗衣机进行实验。

忙而不乱，自主决策，全程无人化。

此前，员工通过两班倒的方式每小时进行一次巡检，工作强度大且误检和漏检情况时有发生；而“玉兔”每半小时就能巡检一轮，大幅提升了频次和准确率。

“玉兔”AI巡检机器人 图片来源：美的集团

一个智能终端，还可以接收来自多个智能体的命令，灵活执行多个任务。

在注塑车间，“美罗”人形机器人站在生产线缓存台前，缓缓抬起双臂，将注塑成型的9公斤后桶送至智能首检台，由美的自研3D相机自主进行尺寸外观检测。

执行了这一首检送检任务后，“美罗”不会原地等待，而是在DMS（日常化管理）、TPM（全员生产维护）等智能体的指挥下，进行消防巡检、设备监测等。

当检测系统确认部件首检合格，“美罗”将再次返回取件；如果检测不合格，系统则会进一步协同工艺智能体、TPM智能体，对注塑机的参数进行优化调整。“美罗”则继续其他任务，真是闲不住的“美罗”。

“美罗”溜溜达达地工作，背后的智能体也没闲着。品质智能体率先调用计划系统，判断接下来要检测哪个订单，之后打通产品系统，调取产品图纸，结合标准数据输出检测结果。

用荆州工厂总经理吕宏志的话说，减少业务系统的信息孤岛，才能实现提质增效。

“美罗”人形机器人 图片来源：美的集团

在智能体工厂出现之前，行业内早有“黑灯工厂”“24小时工厂”等智能工厂，但它们更多聚焦在自动化、数字化和网络化，仍是传统数字工厂的升级迭代。

“数字工具主要辅助工厂完成生产，属于‘+AI’的概念。”吕宏志表示，智能体工厂则是“AI+”模式。

按照Open AI的定义，智能体，是能够独立完成任务的系统。（Agents are systems that independently accomplish tasks on your behalf.）

吕宏志认为，智能体工厂的核心特点在于自主进化。它不仅可以辅助工作、提升效率，而且能与物理环境交互，主动发现问题、分析问题、解决问题，将智能终端变为具身智能，是具备自我意识的“AI+”。

从荆州工厂的实践来看，自主进化和智能体协同的关键，来自美的“工厂大脑”。它是全栈自研工业智能中枢系统，集成了工业领域大模型推理引擎，让智能体既能精准完成参数和故障分析，又可以高效协同。每天30亿条工业实时数据则为“工厂大脑”的感知和调度体系提供支撑。

具体来看，“工厂大脑”首先通过感知层实时获取数据，借助工业大模型对信息进行深度推理，调度不同智能体开展协同决策：DMS智能体快速定位异常并生成解决方案，品质智能体全流程自动化质检，工艺智能体自动生成作业指导书并提供产前预警工艺参数异常……随后，指令会下发至具身机器人执行操作，实现从虚拟世界到真实世界的物理闭环。最后，全过程数据沉淀于知识库，用于模型训练和系统进化。

美的集团首席数字官张小懿说，如果将智能体工厂比喻成一个“个体”，工厂大脑是负责任务调度的“中枢”，智能体是面向特定任务的“神经网络”，智能终端则是执行实际任务的“四肢”。

为了保证准确度，美的通过“数据闭环+增量学习+知识沉淀”的三位一体策略，例如为电路板检测构建专属的智能体，自动对结果进行二次复核，并将存疑的样本由人工定期校验。同时，增量学习技术让模型仅对新增缺陷样本进行训练，可在两个月内将新场景的准确率提升至接近100%。知识和数据的不断进化沉淀，确保了智能体在各个制造场景的高可靠性。

智能体工厂，“革自己的命”

算起来，荆州工厂是美的集团用一年时间“爆改”出来的作品。

2024年7月，美的集团确定了AIGC的三个方向：一是面向消费者打造Home Agent，二是服务企业的Enterprise Agent，三是新的商业模式Factory Agent。同年9月，荆州工厂入选为Factory Agent改革试点。

这一工厂于2021年3月奠基，2022年8月投产，占地650亩（约合433平方千米），规划面积为1200亩（约合800平方千米）。此前已经在注塑、钣金、电子、总装、仓储等全场景实现高度自动化，具备“黑灯工厂”和全域智能物流等优势，也是全球首个5G全连接工厂。

不过，此前荆州工厂的整体运营、调度和资源管理仍高度依赖人工经验和人机协作。

敲定试点后，美的企业数字平台应用中心联合中央研究院、AI研究院、人形机器人创新中心、库卡（KUKA）等业务部门，汇集懂技术、懂业务、懂场景的员工组成项目组，进厂寻找AIGC的落地场景。

由于没有参考标的，寻找场景并非易事。经过多轮讨论，团队决定遵循“业务场景驱动技术升级”的务实路径，首先锚定生产的核心痛点，即生产低效、巡检依赖人工等。

这些在美的集团都有一定的储备技术和产品。

2017年以来，美的共计斥资315亿元收购德国库卡，后者与发那科（FANUC）、安川电机（Yaskawa Electric）、ABB并称为工业机器人的“四大家族”，此举补齐了具身智能硬件的板块。在智能体工厂，“美罗”和“玉兔”的本体都是由库卡打造的。

自2023年启动AIGC试点、布局人形机器人，美的集团构建了自研六维力传感器、触觉传感器、3D相机等具身智能核心模组。2024年，美的在AIGC领域年投入超过10亿元，涵盖GPU算力、垂直模型研发及场景落地。这些投入为智能体工厂奠定了基础。

对于关键的大模型，集团采取“开放合作+产业定制”的双轮策略，将DeepSeek、Qwen等基础大模型深度融入工业场景，同时基于自有工业数据对模型进行优化，形成定制化方案。

场景确定后，团队开始紧锣密鼓地协作。以“美罗”为例，团队先在实验室进行组装、调试，2025年4月基于现场环境推进调优工作。当“美罗”融入实际产线，它顺利完成了自主质检和巡检等高频场景任务。

更重要的，还是组织架构调整。吕宏志直言，打造智能体工厂是在“革自己的命”，原有的岗位定义、职责都要被推翻。当智能体工厂具备自主决策功能后，原来只有单一技能的质量检验人员，必须要进化成为懂得人机协同、数据分析的新角色。

很快，更多“荆州工厂”将复现。据美的集团企业数字平台应用中心总监周晓玲介绍，早在规划之初，美的就打通了各事业部的需求，构建统一的数据、技术和应用架构，确保各工厂之间的兼容性及可扩展性。目前，美的已将DMS、品质、计划、供应链、设备等核心智能体推广至合肥等更多工厂。

由智能体驱动的、近乎自主的工厂，这不仅是一次工业制造的技术升级，更是一场将重塑工厂、供应链和人类工作角色的新革命。

南方周末研究员 曹妍

责编 黄金萍

来源：南方周末