摘  要  在人工智能加速由“大模型”向“智能体”演进的背景下，以“小龙虾”（OpenClaw）为代表的新型工业智能体，正在成为推动制造业智能化转型的重要技术变量。江苏作为全国制造业体系最完整、产业链协同程度最高的省份之一，与“小龙虾”（OpenClaw）智能体运行逻辑具有较强适配性。当前，“小龙虾”（OpenClaw）智能体赋能江苏制造业智能化转型仍面临瓶颈制约，必须推动生产系统智能化重构、企业治理数据化转型、产业链网络化协同、区域平台化升级和运行路径整合，率先形成工业智能体规模化应用示范。

关键词  “小龙虾”（OpenClaw）；智能体；制造业；智能化转型；江苏

当前，人工智能技术正经历由“模型能力提升”向“系统能力重构”的关键跃迁阶段。[1]在这一过程中，以“小龙虾”（OpenClaw）为代表的AI智能体系统逐步成为技术发展新形态。与传统人工智能侧重于单点任务处理不同，智能体强调在复杂环境中对多任务理解、规划与执行能力，使其能够直接嵌入生产系统并参与实际运行，从而对制造业产生结构性影响，使传统制造业逐步进入智能化时代。[2]

一、AI智能体赋能制造业智能化转型的内在机理

“小龙虾”（OpenClaw）智能体作为新一代通用智能系统重要代表，其本质不再是传统意义上的工具，而是具备自主决策与任务执行能力的“数字行动主体”。这一转变标志着人工智能从辅助人类决策迈向直接参与生产运行的新阶段。[3]其核心能力集中体现在三方面：一是跨场景任务理解与拆解能力，能够将复杂生产任务转化为可执行操作序列。二是动态学习与自我优化能力，通过持续数据反馈，不断提升决策精度。三是系统协同能力，在多系统、多主体之间实现信息联通与协同运作。这些能力的叠加，使其具备支撑制造业深层次变革的技术基础。

（一）智能体推动决策逻辑由经验驱动向数据驱动转变

传统制造业长期建立在“经验型管理”基础之上。无论是生产计划安排、库存控制，还是设备维护、质量管理等，往往依赖管理者个人经验、历史惯例以及有限的数据统计。这种模式在当前需求快速变化、产业竞争高度动态化背景下，局限性日益突出。“小龙虾”（OpenClaw）智能体的核心突破在于将人工智能算法深度嵌入制造决策过程，推动制造体系由“经验判断”向“数据计算”演进。[4]例如，在传统制造业企业中，生产决策往往依赖车间主任、调度人员和管理层的经验判断。这种方式在订单频繁变化、供应链波动加剧的情况下，容易出现生产脱节、库存积压和设备空转等问题。“小龙虾”（OpenClaw）智能体会连接MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划系统）、WMS（仓储系统）、SCADA（数据采集与监控系统）以及工业传感器，对设备运行数据、生产过程数据、供应链数据、能耗数据等进行实时采集。[5]再通过机器学习模型进行动态分析，使用时间序列预测模型预测未来订单量，异常检测算法识别设备故障风险，优化算法自动生成生产排程，以强化学习不断调整最优调度策略。

（二）智能体促进生产过程由刚性结构向柔性结构转型

工业化时代的大规模制造体系本质上是一种典型的刚性生产结构，其核心特征在于通过标准化流程、固定化产线以及规模化生产实现成本下降与效率提升。这种模式随着消费需求日益多元化、个性化与快速变化，开始面临适应性不足等问题，往往需要频繁调整生产线，而每一次调整都需要较高时间成本、设备成本与管理成本。“小龙虾”（OpenClaw）智能体的重要价值之一，正在于推动制造系统从“固定流程”向“动态重构”转变，进而形成具备高度弹性的柔性制造体系。[6]智能体通过实时感知订单变化、设备状态以及供应链信息，可以对生产流程进行自主调整与动态优化，使制造系统具备类似“自适应网络”的运行能力。这种柔性化转型主要体现在以下几个方面。第一，实现生产流程动态调度。传统生产排程通常依赖人工计划，调整周期较长，而智能体能够实时分析订单优先级、设备负载与库存状态，动态优化生产顺序与资源配置。第二，推动制造模式由“标准化”向“定制化”演进。智能体通过算法优化与模块化协同，可以在保持较高生产效率的同时满足差异化需求。这意味着企业能够以接近标准化生产的成本实现定制化制造。第三，增强制造体系弹性与抗风险能力。智能体能够通过实时监测供应链运行状态，对原材料短缺、物流延迟以及市场波动进行动态响应。

（三）智能体强化产业运行由信息孤岛向整体协同转化

长期以来，制造业运行中普遍存在信息孤岛问题。由于企业之间缺乏统一的数据标准与协同机制，供应链上下游往往处于相互割裂状态，导致信息传递效率低下、资源配置不协调以及决策响应迟缓，最终容易形成库存积压、产能错配与供应链波动等问题。[7]“小龙虾”（OpenClaw）智能体通过标准化接口、数据共享机制以及智能协同算法，为制造业构建了一种新型产业协同体系。智能体能够打通生产、物流、仓储、销售等多个环节数据流，实现产业链运行状态实时可视化。同时，智能体强化了产业链整体协同决策能力，其能够基于共享数据进行统一分析，在库存管理、运输调度以及产能分配等方面形成协同优化方案。此外，智能体推动产业组织结构由层级化向网络化演进，其通过分布式协同机制，提高不同节点之间的自主协同能力，使产业链逐渐形成开放互联的网络结构。在这种结构下，中小企业也能够依托共享数据与智能平台参与产业协同，从而提高整个产业生态创新活力。

二、AI智能体赋能江苏制造业智能化转型适配性分析

加快推进“小龙虾”（OpenClaw）智能体赋能制造业智能化转型，这是江苏实现高质量发展的必然选择，也是应对未来竞争的重要举措。作为制造业大省，江苏制造业现状与“小龙虾”（OpenClaw）智能体具有较好的适配性。

（一）全门类工业体系具备“小龙虾”（Open-Claw）智能体完整落地条件

“小龙虾”（OpenClaw）智能体本质上是一种依赖多源数据、跨系统协同和动态决策能力的工业智能体系统。它要真正发挥作用，需要满足产业链完整、工业场景丰富、企业数字化基础较好、上下游协同需求强烈等条件。江苏制造业体系可以用“底盘极稳、链条极全、结构向新”来概括。作为我国制造业版图中的核心省份，江苏是全国唯一拥有41个工业大类的省份，构建了由16个先进制造业集群和50条重点产业链组成的“1650”产业体系，这种产业结构与“小龙虾”（OpenClaw）智能体运行逻辑具有天然适配性。从总量来看，江苏制造业增加值持续位居全国前列。江苏省统计局数据显示，2025年江苏规模以上工业增加值比上年增长6.5％，占全国比重持续位居前列。装备制造业作为江苏工业的“压舱石”，2025年增加值增长8.8％，对规上工业增长的贡献率高达74.6％。高新技术产业产值占规上工业比重已达52.1％。[8]特别是集成电路、新能源汽车、高技术船舶等领域，产业规模均居全国首位，电子信息、装备制造、化工新材料、新能源等领域形成了多点支撑格局。这种多元化结构不仅增强了产业抗风险能力，也为智能体新技术嵌入提供了广泛场景。从产业层级来看，江苏制造业呈现出由传统产业与新兴产业共同构成的“双轮驱动”特征。一方面，钢铁、纺织、化工等传统产业仍然占据一定比重，并通过技术改造不断提升附加值。另一方面，以集成电路、新能源装备、生物医药等为代表的新兴产业快速发展，成为拉动经济增长的重要力量。这为智能体应用提供了不同层次的切入点，在传统产业中，重点在于效率提升与成本优化；而在新兴产业中，更强调创新能力与系统协同。从企业结构来看，江苏既拥有一批具有全球竞争力的龙头企业，也聚集了大量中小企业。龙头企业在研发投入、数字化水平与国际化程度方面具有明显优势，能够承担技术探索与示范应用功能。中小企业数量庞大，覆盖产业链各环节，其转型水平直接决定整体产业效率。这种“头部引领+中小支撑”结构，使江苏在推进智能体应用时具备重点突破能力。从产业组织方式来看，江苏形成了以产业集群为核心的空间布局。南京江北新区、苏州工业园区、无锡高新区等一批国家级开发区，通过企业集聚与资源整合，构建了较为完善的产业生态。这种集群化发展模式，为智能体在区域层面应用提供重要载体，有利于实现从单企业应用向集群协同应用扩展。

（二）区域梯度适应“小龙虾”（OpenClaw）智能体分层部署要求

江苏制造业呈现出显著的“苏南引领、苏中承接、苏北提升”区域梯度，非常适合“小龙虾”（OpenClaw）智能体形成分层部署体系。不同区域产业基础、数字化水平和企业能力不同，决定了智能体必须采取分层、差异化展开方式。江苏恰好具备这种“梯度试验场”条件。苏南地区是江苏制造业的核心区域，其发展水平在全国范围内处于领先地位。南京依托科教资源优势，在软件、智能制造与新材料领域持续突破；苏州凭借开放型经济体系，在电子信息与高端制造领域深度融入全球产业链；无锡在物联网与高端装备方面形成特色优势；常州在新能源装备与先进制造领域快速崛起。苏南区域的共同特点是产业层次高、企业创新能力强、数字化基础好，适合率先开展智能体高阶应用，承担“智能体样板区”角色。苏中地区处于承接与转化关键位置。南通依托沿江沿海区位优势，在船舶制造与先进材料领域不断提升；扬州在装备制造与轻工产业方面具有一定基础；泰州在医药健康产业方面形成特色。这些地区在承接苏南产业转移的过程中，正逐步完善产业体系，但在技术创新能力与资源配置效率方面仍存在差距。苏中地区更适合开展“智能体+传统产业升级”模式。苏北地区整体处于追赶阶段，但内部也呈现出差异化发展格局。徐州依托工程机械产业基础，在装备制造领域具有较强竞争力；连云港依托港口优势，在石化与物流产业方面具备潜力；淮安和宿迁以食品加工、轻工业为主，产业层次相对较低。苏北部分企业可以直接建设新型智能化体系。例如，徐州工程机械产业可以重点发展设备远程运维智能体，连云港港口物流可以发展智能调度系统，淮安和宿迁食品加工行业可以建设智能质检与冷链监控系统。

三、AI智能体赋能江苏制造业智能化转型瓶颈制约

江苏制造业具备较好产业基础，同时，江苏信息网络覆盖率较高，为智能体系统提供了必要数据基础。但是，“小龙虾”（OpenClaw）智能体赋能江苏制造业智能化转型过程中，仍面临数据体系、企业能力、产业协同以及人才结构等方面的现实约束。首先，技术供给能力不足。在高端工业软件与核心算法方面，仍存在一定程度的外部依赖，限制了智能体系统自主可控发展。其次，数据要素配置效率不高。企业之间数据标准不统一，数据共享机制不完善，导致数据资源难以充分发挥价值。再次，企业转型成本较高。特别是中小企业，在资金与技术能力方面存在约束，对新技术应用持谨慎态度。最后，人才结构不匹配问题较为突出。目前，既懂制造工艺又具备人工智能技术能力的复合型人才供给不足，成为制约技术落地的重要因素。与互联网场景不同，制造业具有“行业差异极大”的特点。例如，化工行业重安全控制，船舶制造重复杂工序协同，半导体行业重精密工艺，工程机械重设备运维，食品加工重质量追溯。不同产业之间数据结构、工艺逻辑和控制方式的差异非常明显，这意味着智能体很难依靠一个通用模型直接覆盖全部制造场景，必须进行大量行业化适配。尤其是江苏产业门类齐全，适配难度更高。总之，“小龙虾”（OpenClaw）智能体赋能江苏制造业智能化转型，不仅是技术部署问题，更是产业组织能力、人才体系和工业知识体系以及场景重构问题。这些瓶颈表明，江苏在推进“小龙虾”（OpenClaw）智能体赋能过程中，需要通过系统性政策与机制创新来转型突破。

四、AI智能体赋能江苏制造业智能化转型路径

智能体技术嵌入制造业运行体系并非仅使单一环节效率提升，而是通过对生产要素配置方式、企业组织结构以及产业协同机制的系统性重构，推动制造业整体运行逻辑转型。“小龙虾”（OpenClaw）智能体赋能江苏制造业智能化转型，要“由点及面、由内到外”，即以企业生产系统为切入点，通过管理与流程再造实现内部优化，进而延伸至产业链协同，最终在区域层面形成平台化与集群化系统能力。

（一）生产系统重构：从静态模型向动态系统转变

智能体对制造业最直接的影响，首先体现在生产系统层面。在传统制造模式下，生产组织通常基于固定流程与预设计划展开，其运行依赖经验规则与静态模型。一旦订单结构、原材料供应或设备状态发生变化，往往需要人工干预进行调整，这不仅增加了管理成本，也降低了系统响应速度。智能体的引入，使生产系统具备了动态感知与实时调整能力。在江苏装备制造、电子信息等行业中，生产过程往往涉及多工序、多设备与多批次任务，其复杂性较高。通过智能体对生产数据持续采集与分析，可以实现对设备运行状态、工艺参数与订单需求的综合判断，从而自动生成最优生产方案。智能体推动生产系统由“被动响应”向“主动预测”转变。通过对历史数据与实时数据的综合分析，智能体能够提前识别设备故障或供应中断等潜在风险，并提前制定应对策略。这种预测性能力使生产系统具备更强的稳定性与韧性。以徐州工程机械集团有限公司为例，其工程机械产品具有高度定制化特征，生产过程涉及多工序协同。在推进智能制造过程中，该企业通过引入智能体调度系统与工业互联网平台，实现生产数据的实时采集与分析，在部分生产线中可根据订单变化自动调整排产顺序，从而显著降低设备空转率与等待时间。在电子信息制造领域，通过引入智能体检测与数据分析系统，实现对关键工艺参数实时监控与优化，使产品良率持续提升，即通过持续数据反馈实现工艺优化，从而由“事后检验”转向“过程预防”。在流程工业领域，通过智能体系统实现对装置运行状态的动态监控，并逐步探索基于算法的优化控制路径，使能耗与运行成本显著下降。总之，在生产端，智能体的核心作用不只是“优化流程”，而是推动制造系统向“自适应系统”演进，使其能够在复杂环境中实现持续优化。

（二）企业运行重塑：从经验管理向数据驱动转型

在生产系统重构的基础上，智能体进一步向企业管理层延伸，推动企业运行模式发生深刻变化。传统制造企业的管理体系通常呈现出明显的层级结构，各部门之间信息分散，决策依赖经验判断。这种模式在环境相对稳定时具有一定有效性，但在市场波动加剧的背景下，其局限性逐渐显现。智能体通过整合企业内部数据资源，构建统一的决策支持体系，使管理层能够基于实时数据进行判断。在江苏制造业企业中，尤其是在南京软件产业与苏州高端制造企业中，数据中台建设已初具规模，这为智能体的引入提供了基础。在具体应用中，智能体在多个管理环节发挥作用。在采购管理方面，通过对市场价格与供应商数据的分析，优化采购策略，降低成本；在库存管理方面，通过需求预测与库存分析，减少库存积压，提高资金周转效率；在财务管理方面，通过数据整合与分析，提升预算管理与风险控制能力。例如，江苏中天科技股份有限公司通过建设数据中台，实现生产、采购与销售数据的集中管理，并在部分业务环节引入智能分析系统；在供应链管理方面，通过对原材料价格与需求变化的分析，企业能够动态调整采购策略，从而降低成本波动风险。智能体推动企业组织结构向扁平化与网络化转型。随着信息获取与决策能力的提升，中间管理层的部分职能被弱化，企业通过更为灵活的组织形式实现高效运作。这种变化在以创新驱动为特征的苏南地区尤为明显，一些高端制造企业已开始探索“平台化企业”模式，通过内部数据共享与外部协同，实现资源优化配置。总之，在管理端，智能体不仅提升了企业运行效率，而且推动了治理模式的结构性变革，使企业从经验管理走向数据驱动。

（三）产业链协作深化：从线性分工向网络协作演进

在企业层面的应用基础上，智能体进一步向产业链延伸，推动上下游企业之间的协同机制发生变化。江苏制造业产业链条长、配套能力强，这既是优势，也意味着协作成本较高。在传统模式下，供应链主要依赖订单传递与信息反馈，各环节之间缺乏实时联通，容易出现供需错配问题。智能体通过数据接口与平台系统，实现企业之间的信息共享与协同决策。在电子信息产业链中，通过智能体整合订单、库存与生产数据，实现上下游企业之间的实时协同，从而缩短交付周期，提高整体效率。在装备制造领域，江苏企业往往涉及大量配套供应商，供应链结构复杂。通过智能体系统对供应商交付能力进行动态评估，并根据生产需求自动调整采购计划，从而提高供应链稳定性。在创新协作层面，智能体可以促进企业之间的协同研发。通过共享数据与技术资源，不同企业共同开展技术攻关，从而提升整体创新能力，这对于江苏在高端制造领域实现突破具有重要意义。从结构上看，这一过程推动产业链由线性分工向网络协作演进。在网络化结构中，信息流、物流与资金流实现高度协同，企业之间的关系更加紧密，整体效率显著提升。

（四）区域系统升级：从产业集聚向平台生态跃迁

在产业链协同深化的基础上，智能体的作用进一步扩展至区域层面，推动制造业从“空间集聚”向“功能协同”转型。江苏长期以来形成了以产业集群为特征的发展模式，但在传统条件下，这种集聚更多体现为地理空间上的集中，在数据与资源配置层面仍存在分割。智能体技术为区域层面的系统整合提供了新路径。通过构建区域级工业互联网平台与智能体系统，可以实现跨企业、跨园区数据共享与资源调度，从而提升整体运行效率。在苏南地区，这一模式已经具备一定基础。通过整合园区内企业数据，实现生产能力共享与资源优化配置，提升集群整体竞争力。在苏中与苏北地区，通过平台化方式，降低中小企业应用智能技术的门槛，使其能够参与更高层次的产业分工。更进一步看，智能体有助于构建跨区域协同体系。通过统一的数据标准与平台体系，实现苏南、苏中与苏北之间的资源流动与能力互补。例如，苏南地区输出技术与管理经验，苏中地区承担转化功能，苏北地区提供应用场景与发展空间，从而形成协同发展格局。这一过程本质上是制造业由“企业竞争”向“区域系统竞争”的转变。

（五）运行路径整合：由分层嵌入向系统协同嬗变

“小龙虾”（OpenClaw）智能体对制造业赋能，不应简单理解为不同层级应用的线性叠加，而更应视为一个由局部嵌入走向整体协同的系统演进过程。其关键在于，通过统一的数据底座与算法逻辑，将原本相对分散的生产单元、业务环节与区域资源整合为一个具备内在联动机制的运行体系，从而实现跨层级的协同优化。具体而言，智能体的持续嵌入将推动制造系统内部形成以数据流为核心的联通结构。在这一结构中，信息不再局限于单一环节内部流动，而是在不同业务单元之间实现动态交互，进而带动决策逻辑由“分散响应”向“协同生成”转变。随着这种联通程度不断提升，制造业运行方式将逐步摆脱传统的层级分割与路径依赖，转向以实时反馈与整体优化为特征的系统化运行模式。智能体所推动的系统协同机制，为打破既有发展路径中的结构性约束提供了新可能，使不同区域、不同产业之间能够在更高层次上实现能力互补与协同发展。因此，从整体视角看，智能体赋能的核心价值，不在于单一环节效率提升，而在于通过系统层面的重构，推动制造业运行逻辑由“分散优化”迈向“整体优化”。

综上所述，在人工智能加速向智能体阶段演进的背景下，以“小龙虾”（OpenClaw）为代表的AI智能体系统，正在成为推动制造业智能化转型的重要技术变量。其通过对生产过程、企业治理及产业协同机制的系统性嵌入，显著提升资源配置效率与系统运行韧性。江苏依托自身制造业规模优势、产业体系完备性及数字化转型基础，加快推进智能体技术与制造业深度融合，既具备现实条件，也具有紧迫性。面向未来，江苏应加快构建以智能体为核心的新型制造体系，在国内率先实现制造业智能化转型升级，在全球产业竞争格局中占据更加主动的地位。

参考文献：

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[8]江苏省统计局.2025年江苏省国民经济和社会发展统计公报[R].江苏省统计局,2026.

（作者系中共江苏省委党校经济管理教研部副教授）

【责任编辑：方晓红】