中国信通院余晓晖：人工智能将推动工业互联网迈向全面深度智能化新阶段

2026年6月30日，2026工业互联网大会在京举办。会上，中国信息通信研究院院长余晓晖发表了题为《人工智能浪潮下，工业互联网发展的认识与思考》的主题报告。报告系统回顾了工业互联网过去十年的发展成果，并深入阐述了在人工智能浪潮下，工业互联网未来演进的关键路径与重要机遇。

余晓晖认为，过去十余年，工业互联网在网络、标识、平台、数据、安全五大要素体系建设方面取得显著进展，其中最核心的成果体现在两大方面：一是实现了设备、车间、工厂、用户、产品的全面互联，为人工智能的规模化部署奠定了坚实基础；二是确立了数据驱动的智能优化范式，通过数据与工业机理模型融合，构建感知决策闭环，这一理念已成为行业共识。

面向未来，余晓晖提出，人工智能作为最大的技术变量，将推动工业互联网迈向全面深度智能化新阶段。在能力优化上将从“数据分析”走向“复杂推理与自主决策”，在作用范围上将从单设备单环节的局部优化到全链条整体优化，在价值模式上将从“辅助决策”走向“端到端自主执行”。同时他从智能化要素构建、基础设施演进升级、价值空间拓展等三个维度，提出了工业互联网与人工智能融合发展的“10+1”个方向：

1. 本体语义建模：夯实智能化基础，实现本体语义建模与智能数字孪生

智能孪生阶段的数据应用已从“机器可理解”和“数据互通”，演进为“语义互操作”的高阶形态，核心特征由“可视化呈现”转向“具备思考与决策能力”。面对工业生产高可靠、高稳定性要求，以人类经验为基础的确定性规则体系将与数据驱动的深度学习技术深度融合，形成“知识+数据”双轮驱动的工业智能体系。本体语义建模通过将设备属性、生产规则与业务逻辑转化为机器可理解的知识，为智能孪生构建提供模型本体，是实现数字孪生与AI融合的关键路径。

2. 智能模型：打造智能化决策大脑，实现大小AI模型协同

工业场景复杂度高，单一的工业智能模型难以覆盖全部场景，未来将形成垂域大模型、企业级大模型和专用小模型的协同体系。垂域大模型具备重点环节、典型工艺的泛化能力，企业级大模型实现全流程辅助决策，专用小模型聚焦质检、工艺优化等细分任务。各类模型互通知识、互相反哺，共同打造工业智能化的决策大脑。

3. 工业智能体：强化AI能力落地执行，实现工业智能体创新

工业智能体将重构工业知识体系、改变既有人机关系和多智能体协同，推动局部智能应用走向全流程、跨系统的智能协同，实现价值转化。存在三个落地的关键点：一是业务人员经验和操作逻辑的梳理与技能化封装；二是规则边界和安全约束前置，确保执行过程安全可控；三是建立反馈和知识更新机制，让智能体在使用中持续进化。

4. 数据：激活支撑AI创新的数据要素，建立新型数据流通利用体系

通过“工业数据治理、工业数据集培育与工业可信数据空间打造”三步走，构建全新工业数据流通利用体系，支撑AI持续创新。一是通过持续完善工业数据治理体系，规整零散低质工业数据，提升完整性、一致性。二是构建高质量工业数据集，保障能有充足数据用于模型训练。三是依托工业可信数据空间实现跨主体数据流通，全方位释放工业数据价值。

5. 网络：升级智能的连接底座，探索“网-算-控”一体化网络体系

过去网络主要提供连接能力，进入智能化时代，面对多工业智能体的部署，需要将算力从中心扩展到边缘，支撑新型工控系统的智能化演化。因此，网络基础设施需要从全面深度互联进一步扩展升级，纳入算力支持、自动控制融合等能力，构建“网算控一体化”的新型工业网络，构筑OT、IT、CT、DT融合的基础底座。

6. 平台：建设智能时代的资源交换枢纽，推动平台功能升级

随着AI深度融入，平台正从数据汇聚和应用支撑平台，向集数据、模型、工具、组件于一体的智能资源交换枢纽演进。通过强化模型集成、知识沉淀、工具编排和智能体开发运行等核心工具，提供统一开发运行环境，开展工业AI模型全生命周期管理及智能要素统一编排调用，支撑面向业务场景的智能化应用。

7. 标识：拓展智能时代的资源连接入口，拓展新型标识能力

过去十年工业互联网标识主要解决了万物互联的身份问题。进入智能经济时代，标识能力正从“万物互联的身份证”向“智能资源连接入口”延伸，覆盖对象从“物”拓展至数据、智能体，标识价值从万物互联向万数互联、万智互联演进，将为数据确权、智能体可信协作与生态价值转化提供核心基础设施支撑。

8. 安全：构筑智能时代的防护屏障，打造工业互联网安全体系

智能时代工业安全面临新型挑战：生成式大模型拉低攻击门槛，IT与OT深度融合使风险直达生产一线，攻防不对称性持续加剧。以AI 赋能工业安全，推动防护从被动向主动智能防御升级：技术上以智能感知替代传统规则检测，提升识别精度；体系上打破孤岛布防，构建生态联防，实现全周期数据防护与轻量化交付。

9. 价值拓展：释放智能外溢价值，支撑新一代智能工厂，构筑智能经济

“工业互联网+AI”融合创新的价值持续外化，一是应用深度上，人工智能融入制造全过程，重塑智能工厂架构和组成要素，支撑新一代智能工厂构建，推动未来制造模式变革。二是作用范围上，从企业内向产品、产业链延伸拓展，推动智能装备产品创新、企业形态与产业模式变革，形成社会化生产网络，开辟全新价值增长空间。

10. 普及推广：促进“智能平权”，破解中小企业转型难题

中小企业智能化普及是工业互联网深化发展的重要课题。一是通过模型工具化、知识产品化和产品方案轻量化部署，降低中小企业转型门槛，实现转型能力平权。二是通过资源打通汇聚和协同组织，让中小企业有机会参与更大范围产业协同，实现产业机遇平权。三是AI降低创意生成、产品验证和模式创新门槛，使小企业和个体也能开展创新试验，实现创新能力平权。

11. 双向赋能：智能驱动工业变革升级，场景牵引AI持续创新

工业场景与人工智能双向驱动、互促迭代。一方面，人工智能融入工业生产全过程全环节，提升系统感知、分析和决策能力，推动工业体系全面深度智能化。另一方面，工业互联网通过持续沉淀海量工业数据、强化物理规律认知、提供开放验证场景，助力物理 AI 实现智能涌现、推动 AI 向通用智能、超级智能演进。