在近期舉辦的“2026工業互聯網大會”上，中國工程院院士鄔賀銓發表了題為《面向智能體應用的工業互聯網》的主旨演講。他指出，經過多年發展，工業互聯網已正式邁入智能體新階段，這一轉變標志著工業領域將迎來全新的技術變革與應用模式。

鄔賀銓院士系統梳理了工業互聯網自上世紀70年代以來的發展脈絡。他表示，工業互聯網的發展可劃分為四個階段。1970年至2005年為封閉工控專網階段，這一時期引入了PLC、DCS、RTU、SCADA等控制硬件，采用現場總線通信技術，形成了本地獨立控制閉環。然而，該階段存在信息孤島問題，各產線之間互不連通，上層與底層控制網絡存在物理割裂，控制邏輯也較為僵化。

2006年至2015年，工業互聯網進入工業以太網階段。隨著互聯網與信息化技術的快速發展，工業以太網成為主流載體，TCP/IP協議逐步進入企業。這一階段，企業設備開始上云上網，數據應用得到重視，但主要以數據采集為主，互聯性較差，且缺乏數據挖掘及實時性支撐。

從2016年至2025年，工業互聯網階段正式到來。這一時期，云邊端協同架構落地、工業互聯網平臺成型、5G網絡進入企業、數字孿生等技術實現應用，工業互聯網雛形基本具備。然而，跨場景協同仍比較困難，全局優化主要依賴人工干預。

鄔賀銓院士強調，自2026年起，工業互聯網正式邁入智能體工業互聯網的全新階段。在這一階段，工業智能體、行業大模型、工業知識圖譜構成技術底座，支撐工業多智能體的自治閉環。隨著AaaS（智能即服務）的引入，多級智能體可實現自主運行和人機協同，使得工業互聯網具備了自學習、自適應、自進化的能力。

盡管智能體已開始融入工業互聯網，算力應用也逐漸進入企業，但鄔賀銓院士指出，智能體工業互聯網仍處在起步階段，既帶來了機遇，也面臨一系列挑戰。例如，現場級工控設備的原生算力不足，限制了跨廠商智能體的互聯；工業生產的實時性要求與AI的不確定性構成矛盾，目前尚無有效的應對策略。

在演講中，鄔賀銓院士還從PLC、SCADA、工業互聯網平臺等角度分析了智能體嵌入工業互聯網的機遇與挑戰。他提到，隨著AI的發展，智能體開始嵌入PLC及其關聯體，將PLC的角色從執行器升級為“邊緣智能節點”，打通了MES、ERP、數字孿生、工業大模型之間的數據通道。然而，AI的隨機性與PLC控制的確定性形成沖突，AI的開放協同架構與PLC的封閉架構也存在矛盾。針對這些問題，可從硬件、軟件、安全等方面采取措施，如對PLC進行云化改造、控制域和智能體域解耦等。

對于SCADA系統，鄔賀銓院士表示，智能體嵌入后，SCADA將實現預測性運維、跨系統協同、更好的人機協同，可以過濾無用告警，優化監督流程，打通企業內外部知識庫。但同時也存在智能體越權干預、大模型黑箱決策、大模型幻覺等風險，對工業流程、專業語義的理解偏差會影響智能體的嵌入效果。為此，可采取分層隔離、權限約束、邊緣自治、人機共管、熔斷兜底等對策，同時通過人工干預守住工業生產的安全底線。