摘要：工业和信息化部办公厅8月12日印发通知，启动智能制造系统和机器人国家科技重大专项2026年度项目第三批申报，网上填报将于8月28日启动，9月30日16时截止。此次指南共列出23个具体项目方向，从三维数字化工艺、工业网络、智能检测、自动化控制，一直延伸到多智能体、工业本体、生产管控智能体、智能工厂体系架构和中试验证平台。值得关注的是，工业智能体已经从企业自行探索的软件功能，进入国家科技重大专项的技术攻关、接口规范、协同模型和测评标准体系。
摘要：
工业和信息化部办公厅8月12日印发通知，启动智能制造系统和机器人国家科技重大专项2026年度项目第三批申报，网上填报将于8月28日启动，9月30日16时截止。此次指南共列出23个具体项目方向，从三维数字化工艺、工业网络、智能检测、自动化控制，一直延伸到多智能体、工业本体、生产管控智能体、智能工厂体系架构和中试验证平台。值得关注的是，工业智能体已经从企业自行探索的软件功能，进入国家科技重大专项的技术攻关、接口规范、协同模型和测评标准体系。
工业人工智能这两年最容易被关注的是大模型。
但如果仔细看工信部这一批重大专项指南，会发现政策关注点正在快速下沉。
它已经进入CAD、CAPP、MES、MOM、APS、工业通信、制造数据、工艺校验、生产调度、中试验证这些制造业深水区。
而且，一个很明确的新角色出现了：
工业智能体。
一、第三批一次放出23个具体攻关项目
工信部此次发布的是“智能制造系统和机器人国家科技重大专项2026年度项目（第三批）”。
通知要求，项目申报单位原则上应为2025年1月1日前注册的企业、科研院所、高校和新型研发机构等，同时明确积极支持优质民营企业参与，并鼓励港澳科研单位参与。
项目网上填报时间为：
2026年8月28日10:00至9月30日16:00。
项目推荐单位需要在10月9日16:00前完成推荐。
从指南目录看，本轮共有23个具体项目，分布在四个大方向：
共性与支撑技术、工业机器人与智能检测装备、先进自动化与智能管控系统、中试验证平台与行业解决方案。
里面既有100Mbps级高带宽长距离单对线以太网物理层通信芯片、高精同步低时延工业无线短距通信芯片，也有汽车生产线仿真与虚拟调试软件、复杂装备智能校验、多智能体系统以及智能工厂标准。
这份目录很像一张新一代智能制造技术栈。
底层是网络和控制。
中间是工业数据、工业软件和智能模型。
再往上是智能体。
最后还要进入中试平台和真实制造场景。
二、一个很值得看的项目：复杂装备“设计—工艺—制造”多智能体
指南专门设置了：
“面向复杂装备设计制造一体化的校验评估多智能体研发及验证”。
针对的行业包括航空航天、船舶等复杂装备。
这类行业的问题很典型。
产品设计周期很长。
设计模型、工艺方案和制造过程跨越多个阶段。
设计发生一个变更，后面的工艺、装配、质量和制造计划都可能跟着变化。
过去大量工作依赖工程师人工校验。
指南提出的路线很明确：构建支持复杂装备设计制造一体化的跨流程协同研制智能体元模型和数据底座，进一步研发设计合规校验智能体、工艺方案校验评估智能体和制造过程质量评估智能体，形成覆盖“设计—工艺—制造”全链条的智能校验体系。
这里有一个很重要的技术细节。
指南没有让智能体脱离工业软件单独运行。
它明确提出要和国产三维CAD、CAPP等工业软件集成。
这个设计很符合工业现场的实际情况。
工程师最终还是要在CAD里改模型。
工艺人员还是要在CAPP里编工艺。
智能体负责理解任务、调用知识、执行校验、发现冲突、生成建议。
工业软件继续承担工程数据和专业功能。
于是未来的智能工业软件可能逐渐形成这样一种架构：
专业软件内核 + 工业知识 + 规则约束 + 智能体。
这条路线比给CAD或者CAE增加一个聊天窗口深得多。
三、工业智能体开始进入生产控制系统
另一个更值得关注的项目叫：
“面向生产管控的智能体集成应用框架与协同部署技术及标准研制”。
它研究的已经不是设计辅助。
而是工厂运行。
指南直接点出了制造运行、设备运维、工厂仿真、计划调度等场景，并指出目前生产管控智能体与MOM/MES、APS等系统之间缺少标准化功能适配接口，云边端协同部署效率也有不足。
项目要求进一步研究：
智能体功能角色；
智能体交互接口；
智能体行为模型；
多智能体协同机制；
模块化封装和服务化调用；
国产智能体协议；
云边端协同部署。
甚至还提出任务分解、资源协商、冲突消解、联合决策、异常扰动和通信延迟条件下的多智能体协同质量测试。
这说明工业智能体正在进入一个新的阶段。
以前企业自己做Agent，只要能把Demo跑起来就可以。
未来进入生产系统以后，要考虑接口标准、运行可靠性、异常处理、实时性、安全、部署位置以及多Agent之间如何协调。
这些内容最终都会变成工业智能体平台必须解决的工程问题。
四、为什么“工业本体”也被写进重大专项
指南里还有一个容易被忽略的方向：
面向工业本体构建的工厂级语义互操作与集成应用平台。
关键词包括工业本体、语义互操作、模块化封装、动态编排。
这件事和智能体高度相关。
一个Agent如果连设备是什么、零部件之间什么关系、工艺参数属于哪个工序都不知道，很难在工厂里自主完成复杂任务。
所以制造业里的智能体，需要一层机器可理解的工业语义体系。
设备。
工艺。
物料。
订单。
质量。
人员。
工位。
指标。
它们之间需要形成稳定关系。
工业本体承担的就是这一层工作。
这也是为什么企业建设工业AI时，高质量数据集、知识图谱、规则体系和轻量本体会越来越重要。
大模型解决语言和推理。
工业本体解决“工厂世界是怎么组织的”。
两者结合，智能体才能真正进入制造流程。
五、智能工厂开始重新定义架构
本轮还专门设置了：
“新型智能工厂体系架构与关键要素测评技术及标准研制”。
指南明确指出，随着人工智能和制造系统深度融合，传统ISA-95架构已经难以完全适应智能工厂数字化升级需求，需要重新总结已有实践，研究统一的新型智能工厂体系架构。
这个信号非常重要。
过去二三十年的工厂IT架构相对清晰：
ERP在上面。
MES在中间。
SCADA和控制系统在下面。
现在智能体、大模型、工业数据空间、数字孪生和边缘AI都开始插进来。
智能体可能直接调用MES。
也可能读取设备数据。
还可能调用CAE、PLM和质量系统。
传统分层边界开始变模糊。
因此未来智能工厂需要重新回答：
AI在哪一层？
Agent有没有独立的平台层？
工业数据由谁管理？
模型如何部署？
云端Agent和边缘Agent如何协同？
自动决策到什么程度必须进入人工审批？
这些问题最终都需要架构和标准。
六、对工业软件企业来说，这批项目释放了一个明显信号
这一次的目录里，软件相关方向很多。
三维数字化工艺设计。
复杂装备设计校验。
CAPP集成。
汽车产线仿真与虚拟调试。
过程工业仿真。
生产管控平台。
多智能体。
数字孪生。
中试验证平台。
这说明智能制造的发展正在重新提升工业软件的战略位置。
未来工业AI的主要载体，很可能就是工业软件。
AI能够理解需求。
Agent能够编排任务。
但真正完成三维建模、有限元计算、生产排程、工艺仿真、设备控制的，仍然需要专业软件和工程算法。
因此值得关注的技术组合已经很清晰：
AI + CAD
AI + CAE
AI + CAPP
AI + MES/MOM
AI + 数字孪生
AI + 工业机器人
七、企业现在可以重点看什么
这一批项目首先适合有明确工业技术积累的企业、高校和科研机构组成联合体。
尤其值得关注的，是那些已经拥有工业客户、工业软件、制造数据和真实验证环境的团队。
原因很简单。
国家重大专项最终需要解决工程问题。
模型能力只是其中一部分。
项目还必须有试验条件、行业用户、工程验证能力和产业化基础。
对做工业智能体的团队来说，也有一个很现实的提醒：
以后竞争重点会逐渐从“做一个Agent”转向有没有工业接口、有没有行业知识、有没有测试体系、能不能进入生产系统稳定运行。
工业智能体开始从概念期进入工程期。
机会与风险
这批专项给工业智能体、工业软件、工业数据治理、中试验证和工业AI标准企业打开了比较明确的国家级技术入口，尤其是拥有CAD/CAPP/MES/MOM、行业数据和制造场景资源的联合体。
风险同样存在。
工业场景验证周期长，涉及大量既有系统接口；智能体直接进入生产管控以后，安全、可靠性和责任边界要求会明显高于办公Agent；另外，重大专项通常要求相当强的联合研发和配套投入能力，小团队单独申报难度较高。
但从技术趋势看，一件事情已经很清楚：
工业智能体正在成为智能制造系统的一种正式技术构件。
参考来源
- 工业和信息化部办公厅：《关于组织申报智能制造系统和机器人国家科技重大专项2026年度项目（第三批）的通知》，2026年8月12日。
- 南京市工业和信息化局于8月20日公开转载并提供工信部原始通知及申报指南。
https://gxj.nanjing.gov.cn/njsjjhxxhwyh/202608/t20260820_5897019.html