围绕基础设施、要素支撑、融合应用、产业生态——

工业互联网“牵手”人工智能

　　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《行动方案》），深化人工智能与工业互联网融合应用，一体推进新型工业化，助力制造强国与网络强国建设。

　　提升融合赋能水平

　　工业和信息化部有关负责人表示，作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能正以前所未有的深度和广度应用于生产制造领域，工业互联网作为推进新型工业化的重要基础设施，已迈入到高质量发展、规模化推广的新阶段，为人工智能提供互联通道、数据资源、平台中枢。同时，人工智能自生成、自决策、自组织等新特征，助力工业互联网设施升级、能力优化、服务创新，两者互促共进、融合赋能，将进一步加快产业模式和企业组织形态变革。

　　《行动方案》围绕基础设施、要素支撑、融合应用、产业生态4个方面，提出到2028年工业互联网和人工智能融合赋能水平实现显著提升。

　　基础设施方面，满足人工智能工业应用高通量、低时延、高可靠、低抖动通信需求的新型工业网络规模持续扩大，在原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业工业企业加快部署应用，推动不少于5万家企业实施新型工业网络改造升级。

　　要素支撑方面，工业数据汇聚、治理、流通、共享体系不断完善，在20个重点行业打造一批高质量数据集。

　　融合应用方面，面向重点产业链关键环节、典型场景，培育一批智能化解决方案供应商，有效推动大中小企业协同升级。

　　产业生态方面，重点企业、技术产品、公共服务等要素资源实现高效配置。

　　重点布局4大行动

　　工业和信息化部有关负责人介绍，《行动方案》通过实施基础底座升级、数据模型互通、应用模式焕新、产业生态融通4大行动，推动工业互联网和人工智能在更广范围、更深程度、更高水平上释放融合赋能效应。

　　着力提升设施效能，实施基础底座升级行动。加快工业网络开放智能升级。支持工业企业推动工业网络控网算一体化演进和能力升级，推进重点行业开展新型工业网络改造。提高工业互联网平台智能化水平。强化工业互联网平台要素连接、智能分析、资源配置能力，探索依托工业互联网平台打造“模型池”，形成一批面向典型场景的工业智能体应用。

　　着力强化要素供给，实施数据模型互通行动。加强工业数据汇聚共享。推进信息模型、标识解析应用，建立全国工业数据目录，加快工业数据可信流通空间建设，推动多源异构工业数据联通共享。加强行业数据集建设支撑。鼓励工业互联网企业、工业数据服务商等联合开展工业数据清洗、标注、合成、评估，推动工业数据分类分级安全管理，打造一批高质量行业数据集。

　　着力加快普及推广，实施应用模式焕新行动。推进应用模式变革。鼓励工业企业加快平台化设计、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变革，提升研发设计、生产制造、运维管理等环节智能化水平。

　　着力完善发展环境，实施产业生态融通行动。强化重点企业培育。鼓励工业互联网企业、人工智能企业等加快打造一批具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化一批行业级智能化解决方案供应商。加快技术产品创新。

　　强化政策、资金保障

　　眼下，中国正加速工业互联网建设。工业和信息化部此前披露的数据显示，截至目前，我国“5G+工业互联网”建设项目已超过2万个，正式步入规模化应用新阶段。我国具有一定影响力的工业互联网平台超过300家，重点平台工业设备连接数超亿台；建成了自主可控的工业互联网标识解析体系。

　　人工智能方面，我国超前布局人工智能等前沿技术，开辟新赛道塑造新优势。国内涌现出多个达到国际先进水平的通用大模型，部分模型准确率突破95%，打造百余个标杆应用场景。在先进制造领域，人工智能、物联网、大数据技术等赋能传统制造向智能制造迈进。

　　工业和信息化部有关负责人表示，《行动方案》围绕政策、资金、人才等方面提出工作举措，为工业互联网和人工智能融合赋能提供有力保障。

　　加强统筹协调。强化对工业互联网与人工智能融合赋能的统筹协调，鼓励地方强化政策引导，结合实际制定配套举措，形成区域集聚、特色路径的工业互联网与人工智能融合赋能格局。

　　强化资金支持。充分利用现有资金渠道，鼓励地方设立专项资金，探索建立多元化、多渠道投入机制。

　　加快人才培养。优化学科专业布局，推动产教融合实践中心建设，开展工业互联网工程技术人员、人工智能训练师等新职业培训和评价。（本报记者 廖睿灵）