工业互联网与人工智能融合赋能工业智能化转型

工业和信息化部近日印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》（以下简称《方案》），明确提出推动超5万家制造企业开展“人工智能+工业互联网”升级改造，全面提升两大领域融合赋能的质量与效能，为工业智能化转型注入强劲动力。
《方案》设定目标，到2028年，适配人工智能工业应用高通量、低时延、高可靠需求的新型工业网络规模持续扩容，在原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业加速落地应用，推动不少于5万家企业完成新型工业网络改造升级。同时，工业数据汇聚、治理、流通、共享体系将进一步完善，在20个重点行业打造一批高质量数据集，筑牢融合发展数据根基。具体行动举措如下：

一、基础底座升级行动

（一）推进工业网络开放智能升级

紧扣智能装备协同生产、工业模型训练推理、工业智能体通信交互等新型工业智能需求，支持工业企业整合运用5G/5G-A、工业光网、时间敏感网络（TSN）、单对线以太网（SPE）、边缘计算、云化控制等技术，推动工业网络向控网算一体化方向演进，同步提升核心能力。聚焦5G可编程逻辑控制器（PLC）、AI路由器、工业算网交换机等关键产品开展技术攻关，动态更新新型工业网络产品目录，引导重点行业开展网络改造，培育自组网、自管理、自优化、自修复的智能化网络能力。

（二）提升工业互联网平台智能化水平

依托深度学习、大模型等技术，强化工业互联网平台在要素连接、智能分析、资源配置等方面的核心效能。鼓励平台企业加快人工智能驱动的低代码、无代码技术创新，提升工业App开发效率与系统集成能力。探索构建基于工业互联网平台的“模型池”，培育并上线一批优质工业模型产品。推动平台底层架构、数据协议与人工智能技术适配兼容，深化国产智能体标准协议的创新应用，发展“工业互联网平台+智能体”等新型模式，打造一批面向生产网络优化、人机交互、智能设备健康管理、产业链优化等场景的标杆性工业智能体应用案例。

（三）强化工业智能算力供给

推动工业互联网与通算中心、智算中心、超算中心深度融合应用，引导公共算力服务商向工业企业提供精准化算力服务。支持工业企业加快部署边缘一体机、智能网关等设备，鼓励企业与设备供应商联合推进端侧设备智能化升级，在生产设备、传感器、无人运输车辆（AGV）等终端部署轻量化算力模块，提升数据实时处理能力。加快构建全国一体化算力网络，推广智算云服务工业领域试点应用，深化工业大模型在算力跨区域高效调用、“云边端”算力精准匹配等场景的普及，全面提升工业智算供给能力与利用效率。

二、数据模型互通行动

（一）加强工业数据汇聚共享

鼓励工业企业深化信息模型应用，打通多源异构工业数据联通共享通道。依托国家工业互联网大数据中心等核心基础设施，加快汇聚重点领域供应链数据、工业基础数据、“双碳”基础数据，建立全国统一的工业数据目录。发挥工业互联网标识解析体系作用，提升工业数据协同共享、聚合分析能力。支持龙头企业搭建工业数据可信流通空间，促进产业链端到端数据安全有序流转。健全工业数据确权授权与收益分配机制，探索数据资产登记模式，创新数据资产价值评估与市场计价方法。开展工业领域数据要素应用场景征集，构建数据集需求场景图谱清单，为人工智能工业应用提供清晰指引。

（二）强化行业数据集建设支撑

围绕工业模型训练需求，鼓励工业企业、工业互联网企业、数据服务商联合开展工业数据清洗、标注、合成、评估工作，支撑通识类、行业通用类、行业专用类数据集的建设与市场化服务。引导龙头企业依托工业互联网带动上下游开放数据资源，打造一批高质量行业数据集。聚焦数据标注、训练、使用、安全等关键环节开展技术攻关，加速标注算法优化及标注工具、模型研发。统筹工业数据分类分级安全管理，完善数据质量、安全风险评估体系，将安全管控贯穿数据集建设全流程。加快推进工业智算基地、数据训练基地建设，形成优质高效的智算、数据、算法服务体系。

（三）提升工业模型开发部署效率

引导工业互联网平台企业加快工业机理、技术工艺、知识经验的模型化封装与标准化沉淀，提升工业模型的逻辑推理、跨模态数据处理、语义理解及可靠输出能力，培育一批面向原材料、高端装备、消费品、电子信息等重点行业的工业大模型，开发一批适配质量检测、智能控制、工艺优化、营销服务等场景的专用小模型。鼓励平台企业研发工业模型互联接口，优化大、小模型协同效率，构建“大模型夯基+小模型深耕”的人工智能工业应用模型体系，加速模型落地应用。

三、应用模式焕新行动

（一）推动应用模式深度变革

鼓励工业企业借助工业互联网打通消费与生产、供应与制造、产品与服务的数据流，依托人工智能开展智能分析，加速推进平台化设计、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理、精细化投融、可视化治理等应用模式创新。汇聚设计方案、物料清单等资源，实现设计图纸、三维模型、指令代码自动生成，缩短研发周期、降低研发成本。打造人工智能驱动的虚拟产线，提升设备状态预测、工艺调优、装备调参、物料平衡等生产活动的自主决策能力。加快研发工业设备运维模型、设备知识图谱等智能化服务产品，推广无人智能巡检、故障实时自愈调控、智能指挥调度、智能仓储等管理服务模式。

（二）加快重点行业推广落地

实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，强化与各行业数字化、智能化政策的衔接协同，在紫文科技参与的重点行业，如：钢铁、工程机械、电子信息制造、电力、石化化工、有色金属、医药等重点行业，针对各行业数字化转型痛点难点，分领域梳理融合应用典型场景、技术产品清单、供应商名录、标准索引，加快场景培育与开放，搭建解决方案资源池，强化供需精准对接。聚焦产业链上下游资源共享、要素互通需求，开展人工智能与工业互联网“链网协同”典型案例征集，遴选一批系统集成水平高、连接元素广、链式转型效益好、智能化水平高的标杆项目。

四、产业生态融通行动

（一）强化重点企业培育

推动工业企业、工业互联网企业、工业软件企业、人工智能企业协同发力，打造一批具备智能系统集成能力的解决方案。鼓励龙头企业孵化行业级智能化解决方案供应商，支持工业互联网解决方案供应商向智能化转型，培育一批工业数据、工业模型领域的专业化服务商，以及民营科技领军企业、优质中小企业，完善产业生态梯队。

（二）加快技术产品创新

鼓励人工智能企业、工业互联网企业、工控企业联合推进工业通信芯片、工业传感器、工业终端、工业控制系统等产品智能化升级，逐步扩大人形机器人工业应用场景。利用人工智能优化工业软件开发流程与模式，提升软件主动优化、辅助生成能力，降低开发门槛与成本。研发智能生产调度管理软件、工艺参数自优化软件等通用工具产品，推动人工智能赋能网络安全技术创新。加强两大领域标准体系衔接，完善与人工智能融合的工业互联网体系架构，加大标准宣贯与应用推广力度。

（三）优化公共服务能力

统筹布局创新中心、实验室等载体建设，搭建行业数据集、工业模型评测等公共服务平台，为中小企业提供精准化、低成本的智能服务。支持开源项目与开源社区建设，鼓励相关成果在国家级人工智能开源社区首发，共享软件代码、硬件设计、开发工具。持续开展工业互联网一体化进园区“百城千园行”、人工智能赋能新型工业化供需对接深度行等活动，强化供需对接，加大典型案例与优秀解决方案的宣传推广力度，营造良好产业生态。

工业和信息化部源文链接：工业互联网和人工智能融合赋能行动方案