中国工联院党委书记、副院长田川：加快工业互联网和人工智能融合赋能 为推进新型工业化注入强劲动力

近日，工业和信息化部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，围绕基础设施、要素支撑、融合应用、产业生态四个方面，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。《人民邮电》报今日起推出专栏，邀请权威专家进行深度解读，助力行业各方更好地理解和实施《行动方案》。

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习近平总书记高度重视工业互联网、人工智能发展，指出“深入实施工业互联网创新发展战略”“全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用”。工业互联网和人工智能互促互进、叠加赋能，为推进新型工业化提供重要支撑。近日，工业和信息化部印发《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》），为推动我国工业互联网和人工智能深度融合，一体赋能新型工业化提供了方向、明确了路径、部署了任务。

推动工业互联网和人工智能融合赋能意义重大

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，工业互联网作为新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，两者融合赋能，不仅有助于加快自身创新发展，更加有利于推动制造业数智化转型，进一步为建设制造强国和网络强国、推进新型工业化夯实坚实基础。

一是落实党中央、国务院决策部署的重要举措。党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》，提出“实施工业互联网创新发展工程”“全面实施‘人工智能+’行动”。中央经济工作会议强调，“深化拓展‘人工智能+’”。国务院出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出“深化人工智能与工业互联网融合应用”。在此背景下，《行动方案》紧紧围绕党中央、国务院重要决策部署，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，系统谋划工业互联网和人工智能融合赋能各项工作任务。

二是明确了工业互联网、人工智能相互促进的发展模式。经过多年发展，工业互联网已由战略谋划、起步探索、快速推进迈入高质量发展、规模化应用阶段，核心产业增加值超过1.5万亿元，带动产业规模近3.5万亿元，对基础设施水平、融合应用效应等方面提出了新的要求。《行动方案》提出，充分发挥人工智能自生成、自决策、自组织等技术优势，驱动工业互联网能力跃升。同时，近年来我国人工智能快速发展，核心产业超过万亿元，在用算力中心达1250万标准机架，智能算力规模达1053EFLOPS，随着融合应用领域不断从消费服务领域向工业领域延伸，高质量工业数据集短缺、工业大模型难落地、工业算力供给不足等困难和问题日益凸显。《行动方案》提出充分发挥工业互联网泛在互联、数据汇聚、资源调度的底座作用，加快推动人工智能与制造业深度融合的若干行动措施，将为工业领域算力供给等问题提供解决方案。

三是为推动新型工业化再上新台阶提供坚实支撑。新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业化是关键任务。近年来，我国新型工业化发展取得历史性成就，制造业增加值规模连续15年位居全球首位，拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，建成全球规模最大、技术领先的信息通信网络，5G基站总数达483万个，工业5G专网项目超过2万个，5G工厂超过8000家，为工业互联网和人工智能融合赋能提供高速网络通道、海量数据资源、丰富应用场景。为推动新型工业化再上新台阶，《行动方案》以推动信息化和工业化深度融合为主线，以推动“人工智能+”在工业领域落地、工业互联网规模应用为着力点，加快工业互联网和人工智能深度融合、一体赋能，变革传统制造业生产方式、业务模式、组织形式，提升生产调度、资源配置、供应链协同效率，全方位、深层次、高水平推进新型工业化。

四大重点行动加速“工业互联网+人工智能”融合赋能进程

《行动方案》围绕基础设施、核心要素、融合应用、产业生态等方面，重点布局了四大行动。

一是适度超前，开展基础底座升级行动。面向高速泛在、云网融合、智能敏捷等建设要求，《行动方案》提出网络、平台、算力等基础设施的智能化升级路径。网络领域，聚焦人工智能工业应用的大连接、高通量、低时延通信需求，部署工业网络控网算一体化演进、新型工业网络改造等相关任务。平台领域，提出工业APP开发技术创新、“模型池”建设、“平台+智能体”推广等工作举措，全方位强化平台智能化水平。算力领域，设置公共算力资源接入、边缘一体机等设备部署、端侧算力模块开发等任务，实现“云边端”工业智能算力多级布局、互联互通、高效调度。

二是互联互通，开展数据模型互通行动。围绕数据与数据间、数据与模型间、模型与模型间互联需要，《行动方案》提出基于工业互联网的数据模型互联方式。数据汇聚共享方面，部署标识解析应用、国家工业互联网大数据中心建设、工业领域数据要素应用场景征集等工作，推动工业数据全面汇聚、流通共享。高质量数据集建设方面，设置数据治理技术攻关、数据分类分级安全管理、工业智算基地建设等任务，在重点行业打造一批高质量数据集。工业模型开发方面，为解决工业模型行业、场景适配差的难题，提出基于工业互联网平台的大小模型培育、模型间协同效率优化等工作举措。

三是分级分类，开展应用模式焕新行动。立足工业、面向工业、服务工业，《行动方案》提出以场景为牵引，以应用为导向的融合思路。一方面，提出个性化定制、网络化协同、服务化延伸、可视化治理等模式创新，以及研发设计、生产制造、运维管理等环节改造的实施路径。另一方面，部署工业互联网“链网协同”参考指南发布及典型案例征集、解决方案资源池建设等工作，加快融合应用在重点行业、大中小企业普及推广。

四是协同创新，开展产业生态融通行动。聚焦供需两端，《行动方案》提出资源配置路径，助力各类优质生产要素顺畅流动。企业培育层面，提出系统级、行业级智能化解决方案供应商培育，工业数据、工业模型等细分领域服务商发展等举措，进一步强化企业主体地位。技术创新层面，部署软硬件智能化升级、智能工具产品研发、标准体系建设等系列工作，助力关键技术产品自主创新和应用推广。公共服务层面，设置工业模型评测平台建设、供需对接活动举办等任务，为企业提供精准、便捷的公共服务。

着力于构建多层次、系统化保障体系

为确保实施效果，《行动方案》构建全方位保障措施，充分调动地方、产业、企业等各方积极性，为推进工业互联网与人工智能融合赋能提供有力支撑。

一是加大统筹协调力度。工业互联网和人工智能融合赋能是一项系统工程，涉及面广、复杂度高、交叉性强。《行动方案》提出，加强总体谋划和工作协同，形成工作合力。鼓励地方“因地制宜”出台配套政策，打造区域集聚、各具特色的发展路径，不断完善部省联动、横纵贯通、齐抓共管的发展模式。

二是创新金融服务模式。基础设施升级、工业模型训练、产线智能化改造等工作周期长、难度大，对资金投入要求较高。《行动方案》提出，充分利用现有资金渠道，积极引导和带动社会资本参与，加快关键技术攻关和工程化应用。加快国家产融合作平台建设，为工业互联网企业、人工智能企业等提供“一站式”融资服务。鼓励有条件的地方设立专项资金，对重点企业给予项目补助、贴息和奖励。

三是强化人才资源支撑。人才是第一资源。《行动方案》提出，引导普通本科、高等职业院校开设工业互联网、工业智能等相关专业，强化学科教育。鼓励院校、企业、科研机构共建产教融合实践中心，培养一批既懂工业技术、生产工艺与管理流程，又熟悉人工智能应用、工业数据分析的复合型人才。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，完善人才评价和激励体系。（田川 中国工业互联网研究院党委书记、副院长）