工程制造中的智能体 AI：行业视角下的效用、采用、挑战与机遇
计算机与社会
2026-04-14 v1 人工智能
摘要
本文审视了人工智能，尤其是智能体系统在工程和制造工作流程中的采纳情况、当前所提供的价值，以及更广泛部署所需的条件。这一工作是一项探索性、定性的实践研究，基于对四个利益相关者群体（大型企业、中小型企业、AI 开发者及 CAD/CAM/CAE 供应商）30 多次访谈所得。我们发现，近期 AI 收获集中于结构化、重复性工作和数据密集型综合，而更高价值的智能体收获来自跨工具协调多步骤工作流程。采纳受限主要不在于模型能力，而在于数据碎片化且不利于机器处理、严格的安全和监管要求，以及受限于 API 的旧遗留工具链。可靠性、鉴定和可审计性是采纳的核心要求，推动人机交互框架和与现有工程审查相一致的治理。除技术障碍外，组织层面也存在挑战：持续的 AI 素养差距、文化异质性以及尚未跟上智能体能力的治理结构。综合来看，这些发现指向 AI 效用从低后果帮助向更高阶自动化的阶段性进程，随着信任、基础设施和鉴定成熟。此举凸显了关键突破口，包括与传统工程工具和数据类型的集成、稳健的鉴定框架以及改进的空间和物理推理能力。
引用
@article{arxiv.2604.09633,
title = {Agentic AI in Engineering and Manufacturing: Industry Perspectives on Utility, Adoption, Challenges, and Opportunities},
author = {Kristen M. Edwards and Maxwell Bauer and Claire Jacquillat and A. John Hart and Faez Ahmed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.09633},
year = {2026}
}
备注
Funding and support from the MIT Initiative for New Manufacturing