随着AI2.0的技术底座逐渐夯实，制造业的竞争焦点已从模型转向场景深度。智能体通过“感知-决策-执行”闭环重构的逻辑，使AI+制造从效率工具向价值创造转变。然而，技术突破仅是序章，真正的战役在于落地。如何将智能体嵌入复杂的OT层、如何跨越数据与知识的鸿沟、如何在安全与成本约束下实现规模化部署？

尽管AI+制造仍面临挑战，但智能体的发展正加速工业场景应用。Manus等智能体通过RPA+AI实现自动化流程，而DeepSeek等小模型降低本地化部署成本，使工业AI门槛大幅下降。微软与西门子合作的Industrial Copilot等案例证明，智能体已能安全集成至生检索增强生成（RAG）因其高效整合行业数据与大模型的能力，成为工业AI主流方案。

亚马逊云科技指出，RAG无需大量标注数据，通过向量化知识库优化输出，但需构建专用数据平台支撑文本、图像等多模态处理。国内厂商如卡奥斯、创新奇智已基于大模型搭建工业AI平台，推动家电、半导体等领域的智能化升级。

领驭科技凭借10年制造业数字化经验，推出瀚鹏AI低代码开发平台，集成ChatGPT、Teams、Copilot等微软生态工具，并接入DeepSeek等大模型，降低AI应用开发门槛。该平台封装了从研发到质量的AI能力，提供工艺优化、决策闭环的智能工厂方案，已成功应用于泛半导体和新能源行业，如融捷股份项目。

从海尔卡奥斯到创新奇智，国内服务商正积极构建垂直行业AI平台。领驭科技的实践表明，结合低代码开发与大模型能力，可快速落地可审计、可干预的智能体解决方案。随着技术迭代，工业AI正从单点应用向全流程智能化演进，推动制造业真正迈向“AI+制造”时代。

真正决定大模型价值的，是其在特定工业场景下所能实现的功能和应用，而非仅仅拥有一个本地化的大模型。在工业应用中，企业选择接入哪种大模型，是否能本地化部署，并非核心差异。真正的关键在于场景理解、模型架构创新和算法、硬件层面。

在AI 2.0从效率提升转向价值创造的关键阶段，价值穿透力成为核心，要求技术与场景深度结合。当前大模型落地工业领域主要有两种路径：微调蒸馏依赖高质量行业数据且泛化性受限，而增强型RAG通过知识图谱与确定性模型（如R1）结合，更高效赋能研发、质控、工艺优化等环节。

领驭科技的瀚鹏AI低代码平台正是采用RAG路线，集成微软生态与DeepSeek等大模型，快速适配工业场景需求，为泛半导体、新能源等行业提供从研发到质量的全链路智能工厂方案，实现AI价值的精准穿透。

为了帮助企业快速从AI中“聚焦专用场景，获得确定性价值”，领驭科技瀚鹏工业AI平台通过知识图谱+RAG+RPA 技术闭环，将工艺知识库、设备参数等专有数据转化为可解释的推理链条 ，实现透明化智能决策，并与PLM、ERP等业务系统深度耦合，避免黑箱风险。针对制造业复杂场景（如车载显示屏需求的多格式、差异化处理），平台构建专用知识库+规则引擎 ，使AI不仅能理解需求，还能判断可行性并自动生成最优方案（如整合ERP、SRM、PLM数据智能报价）。最终通过 RPA自动化执行 ，形成从工艺优化到决策闭环的全链路智能工厂方案 ，确保AI价值精准穿透业务全流程。

颜少林老师指出，AI+制造的核心在于行业知识库的积累，这将成为服务商与BTAH竞争的关键分水岭。与互联网模式不同，工业AI需要深度融合行业协会、企业及产学研数据，构建行业通识智能体。"若服务商能率先完成知识库建设并验证价值，既能抢占市场窗口，也可能成为央国企并购标的；反之则可能沦为生态配角。"他强调，服务商的优势在于提供数据知识服务而非单纯解决方案，通过Manus类智能体的行业下沉版本实现快速商业化。

基于行业知识库的竞争逻辑，领驭科技将聚焦：

确定性AI：以RAG+确定性模型+RPA打造垂直场景方案，解决LLM幻觉与黑箱问题；

智能设计范式：通过知识图谱与物理规则约束，实现从需求原型到工艺落地的全流程优化；

三大业务矩阵：AI+管理数字化（整合M365/飞书）、AI+智能决策（MOC运营中心）、Data GPT（OT/IT数据融合）；

"工业AI没有风口，只有长征。"2025年将是检验企业战略定力的关键节点，唯有持续聚焦场景、沉淀知识的玩家，才能定义智能体时代的游戏规则。