從無人礦山的智能開采到 “黑燈工廠” 的全自動化生産，從智慧牧場的精準溯源到車間裡的 AI 質檢，工業互聯網正以 “技術融合” 之力，深度改寫制造業的生産與運營邏輯。工信部最新數據顯示，我國工業互聯網應用已進入加速落地期，成為推動實體經濟與數字經濟深度融合的核心紐帶。
一、規模與覆蓋雙突破，産業根基持續夯實
作為新一代信息技術與工業深度交叉的産物，工業互聯網的平台化支撐能力已實現跨越式提升。截至目前，我國具有一定影響力的工業互聯網平台已超 340 家，重點平台連接設備規模突破 1 億台(套)，實現 41 個工業大類、185 個工業中類的 “全行業覆蓋”。
“我國已逐步構建起信息技術、通信技術、運營技術、數據技術相融合的工業互聯網技術産業體系，核心産業增加值超過 1.5 萬億元。” 工業和信息化部部長李樂成表示，這一體系正有力推動制造業向高端化、智能化、綠色化轉型。
在網絡基礎設施層面，5G 技術的規模化應用成為重要驅動力。目前全國已建成超 2 萬個 “5G + 工業互聯網” 項目，無人巡檢、遠程操控、柔性生産等新模式加速普及，一批智慧港口、智能車間、數字礦山等新業态持續壯大，形成 “5G 賦能工業、工業反哺 5G” 的良性循環。
二、AI 深度融合，重構工業生産新範式
如果說 5G 打通了工業互聯網的 “連接脈絡”，人工智能則為其注入了 “智能大腦”。随着 AI 技術疊代加速，“人工智能 + 工業互聯網” 的融合創新正釋放數據要素的巨大價值，重新定義工業生産範式。
浪潮雲洲工業互聯網總經理龐松濤對此深有體會：“工業大模型和智能體等技術，讓數據、算法、算力實現深度協同，推動工業從‘自動化’向‘自主化’跨越。” 以與黑貓集團的合作為例，浪潮雲洲将工業大模型與平台能力結合後，幫助企業将新品品質合格率提升 15%，經營管理水平與産業協同效率均提高 8%。目前，浪潮雲洲工業大模型已完成國家網信辦 “深度合成服務算法” 與 “生成式 AI 服務上線” 雙備案，累計打造 20 餘個行業智能體，服務 40 餘家大型企業及 1000 多家中小企業。
工業智能體作為 AI 賦能産業的前沿應用，正從試驗階段邁向規模化落地。在産線質檢、車間注塑、工廠運營等核心環節，頭部工業企業的智能體部署已初見成效 —— 通過實時數據采集、動态分析決策，生産效率與産品合格率實現雙重提升。
伊利集團的智能工廠便是典型案例。在其智慧牧場中，每頭奶牛都擁有 “數字身份證”，每滴牛奶都帶有可追溯的 “數據指紋”;在供應鍊端，伊利與阿裡雲合作打造的 BI(商業智能)智能體，徹底改變了傳統數據處理模式。“過去查詢分析供應鍊數據需要兩周，現在業務人員用自然語言提問，系統能即時生成可視化報表并給出決策建議。” 伊利集團數字科技中心數字技術總監介紹，該智能體已覆蓋訂單履約、庫存周轉等 70% 的供應鍊場景，查詢效率實現質的飛躍。
三、錨定數據根基，搶占智能升級新賽道
盡管應用落地成效顯著，但工業智能化轉型仍面臨 “數據壁壘” 等挑戰。中國工業互聯網研究院院長魯春叢指出，當前許多智能化改造項目中，數據工程投入占比高達 50% 至 60%，“數據要素報酬遞增、低成本複用的特點已成為行業共識，但高質量數據供給仍是短闆”。
對此，專家建議，需把握人工智能這一關鍵變量，實施工業互聯網與人工智能 “雙向賦能” 行動。一方面，按照 “分類分級、标準引導、集中管理、分布部署” 思路，加快建設區域級、行業級高質量工業數據集，為 AI 應用夯實數據根基;另一方面，推動工業智能體規模化部署，利用 AI 技術促進工業網絡開放智能升級，豐富平台化設計、個性化定制、服務化延伸等應用模式。
從基礎設施到技術融合，從單個場景到全産業鍊滲透，工業互聯網正以全方位、深層次的應用落地，為新型工業化注入強勁動能。随着 AI 與 5G 等技術的持續賦能，制造業的 “數字基因” 将愈發深厚，為經濟高質量發展提供堅實支撐。
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