文章核心观点 - 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》，旨在通过实施四大行动，推动两项技术在更广范围、更深程度、更高水平上融合，以赋能制造业数智化转型和新型工业化 [1] 政策目标与框架 - 方案明确了基础底座升级、数据模型互通、应用模式焕新、产业生态融通等四大行动 [1] - 方案为工业互联网与人工智能深度融合、一体赋能新型工业化提供了方向、明确了路径、部署了任务 [1] - 工业互联网和人工智能融合赋能被视为一项涉及面广、复杂度高的系统工程，需完善部省联动、横纵贯通的发展模式，并引导社会资本参与 [8] 产业发展现状与基础设施 - 中国工业互联网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 [2] - 人工智能核心产业规模超过万亿元，在用算力中心达1250万标准机架，智能算力规模达1053 EFLOPS [2] - 中国已建成全球规模最大的信息通信网络，5G基站总数达483万个，工业5G专网项目超过2万个 [4] - 到2028年，目标是推动不少于5万家企业实施新型工业网络改造升级，以满足人工智能工业应用的需求 [3] 技术融合与升级路径 - 网络领域：聚焦大连接、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任务 [2] - 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”推广等举措，强化平台智能化水平 [2] - 算力领域：设置公共算力资源接入、边缘一体机部署、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与高效调度 [2] - 需从培育智能化解决方案供应商、服务商以及部署软硬件智能化升级、标准体系建设等方面发力，推动关键技术自主创新 [3] 应用场景与模式创新 - 中国拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，为融合应用提供了丰富场景 [4] - 方案提出以场景为牵引，加快个性化定制、网络化协同、服务化延伸、可视化治理等模式创新，并对研发设计、生产制造、运维管理等环节实施改造 [5] - 例如，在研发设计阶段，人工智能可驱动方案生成与三维建模，压缩产品开发周期；在生产制造阶段，依托虚拟产线和智能模型实现预测与优化控制 [5] - 具体案例显示，“AI+工业互联网”技术已在工业质检领域应用，解决传统质检规则不统一、准确率波动大、检测效率低等难题 [4][5] 数据体系建设 - 工业数据是融合赋能的基础与纽带，方案提出到2028年在20个重点行业打造一批高质量数据集 [6] - 需构建覆盖数据全生命周期的技术支撑体系，并打造“数据汇聚—可信流通—场景赋能”的完整实施路径 [6] - 建议打造支撑数据安全、可信、高效流动的公共基础环境，集成确权登记、存证溯源、安全计算等功能，降低数据协作门槛 [7] - 针对钢铁等行业数据标注缺失、格式不统一等问题，应联合龙头企业分类建设通识类、行业通用类、专用类三级数据集，并加强数据安全与质量管控 [8]