【中国制造新观察】人工智能为何牵手工业互联网

敏锐灵动的人工智能遇上沉稳厚重的工业互联网会怎样？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》，这是“人工智能+”行动的重要一环，既有利于人工智能和工业互联网自身的创新发展，也将推动两者互促融合，共同赋能制造强国和网络强国建设。

为什么是“人工智能+工业互联网”？先看人工智能，这是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，不仅能重塑生产生活方式，也是衡量国家科技实力和产业竞争力的关键指标，正以前所未有的深度和广度应用于生产制造领域。再看工业互联网，这是推进新型工业化的重要基础设施，是海量数据汇聚、模型沉淀和应用开发的重要载体，已实现41个工业大类全覆盖，建成网络、标识、平台、数据、安全五大体系，迈入高质量发展与规模化推广的新阶段。

人工智能和工业互联网相互促进。人工智能具有自生成、自决策、自组织等能力，通俗来说，就是不仅能根据指令创造新东西，还能在复杂情况下独立作出判断和选择，甚至自行组建一支高效团队来解决问题，这些能力可以帮助工业互联网升级设施、优化能力、创新服务。工业互联网则为人工智能提供互联通道、数据资源、平台中枢，即通过连接万物给人工智能装上感官，通过收集数据给人工智能喂养食粮，再通过统一平台给人工智能提供工作和发号施令的基地，让人工智能得以在工厂里真正发挥出“超能力”。

数据是两者牵手的重要纽带。在人工智能的“算法、算力、数据”三大基石中，数据是最基础、最核心的要素。数据是人工智能的原材料，决定了人工智能的能力和视野，也是人工智能不断优化升级的燃料。若没有来自真实世界源源不断的工业数据，再先进的人工智能也无法在工业领域施展拳脚。工业互联网采集到的高质量工业数据，将驱动人工智能在工业场景不断迭代技术、创新突破，进而推动工业互联网从数字化连接迈向全面智能化阶段。

推进两者融合赋能，是为了破解传统技术难以攻克的复杂工业难题。当前我国制造业转型升级压力凸显，人工智能向工业领域延伸时遭遇多重难点。首先是高质量工业数据短缺，设备老旧、协议多样导致数据孤岛遍布，数据标注专业壁垒高、成本高。其次是工业大模型落地难，工业领域不同应用场景需求差异明显，大模型难以捕捉规律，通用模型适配性差、场景碎片化等问题突出。此外，工业大模型投入成本高、工业算力供给不足等问题也制约着工业大模型落地应用。

释放两者融合赋能效应，有待解决基础设施、数据互通等瓶颈。具体来看，应提高工业互联网平台智能化水平，提升工业智算供给能力和利用效率；打破工业领域的数据壁垒，让不同来源、不同格式的工业数据实现有效联通与共用；鼓励工业企业提升研发、制造、运维全环节的智能化水平，促进工业互联网和人工智能在重点行业、重点产业链融合应用；加强工业互联网与人工智能标准体系衔接，加快工业通信芯片、工业传感器、工业控制系统等技术产品创新。

人工智能与工业互联网牵手，将为中国制造插上“智能翅膀”。我国制造业增加值规模连续15年居全球首位，还建成了全球规模最大、技术领先的信息通信网络，为工业互联网和人工智能融合赋能提供了高速网络通道、海量数据资源和丰富应用场景，将重塑中国制造新优势，为制造强国建设注入新动能。（作者：黄鑫 来源：经济日报）