工业互联网与人工智能融合赋能 数据服务的关键角色与行动路径

引言

当前，全球新一轮科技革命与产业变革加速演进，工业互联网与人工智能（AI）的深度融合正在成为推动制造业数字化转型、智能化升级的核心引擎。中国工业互联网研究院张义在解读《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》时指出，工业互联网数据服务是实现二者融合赋能的关键纽带，其发展水平直接关系到融合应用的深度与广度。

一、融合赋能成为工业互联网演进必然趋势

工业互联网经过平台建设、网络连接、安全保障等基础阶段后，正进入以数据智能驱动为核心的价值深挖期。人工智能技术，特别是大模型、深度学习、强化学习等，为海量工业数据的分析、预测和优化提供了全新能力。

张义认为，工业互联网与AI的融合不是简单叠加，而是“双向赋能”：一方面，工业互联网为AI提供了丰富、真实、高价值的训练场景和闭环数据；另一方面，AI让工业互联网从“连接”与“感知”走向“认知”与“决策”，真正实现提质、降本、增效、绿色、安全的目标。

二、行动方案的核心框架与数据服务定位

《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》围绕基础设施、数据要素、平台能力、应用场景、产业生态等方面提出了系统部署。其中，工业互联网数据服务被明确为四大关键支撑之一：

1. 数据汇聚与治理服务：解决工业数据“采不上、接不通、用不好”的问题，通过协议解析、边缘计算、数据清洗等技术，实现多源异构设备数据的标准化接入与质量管控。
2. 数据标注与知识化服务：针对AI模型训练对高质量标注数据的需求，提供工业语义标注、时序数据打标、故障样本库构建等专业化服务，将原始数据转化为可学习的工业知识。
3. 数据训练与推理服务：面向工业场景的算力、算法、模型协同，提供从云端到边缘的模型训练、调优、部署及推理能力，推动小样本学习、联邦学习等适应工业需求的技术落地。
4. 数据安全与合规服务：建立工业数据分类分级、确权流通、隐私计算等机制，确保数据在融合应用中的可信、可控、可追溯。

张义特别强调，工业互联网数据服务的核心目标是让数据“供得出、流得动、用得好”。没有专业化数据服务，AI模型即使理论先进，也难以在产线上产生实效。

三、典型融合应用场景中数据服务的实践价值

• 智能质检：通过图像数据采集与标注服务，结合AI视觉模型，实现微米级缺陷识别，数据服务保障了样本多样性与检测置信度。
• 工艺参数优化：利用时序数据服务与强化学习，动态调整注塑、焊接、化工反应等参数，提高良品率、降低能耗。
• 设备预测性维护：基于振动、温度、电流等实时数据服务，构建AI故障预测模型，实现计划外停机下降30%以上。
• 供应链与能耗预测：融合生产、能耗、物流数据服务，让AI大模型进行多目标优化，提升产业链韧性。

以上场景的共同点是：工业互联网数据服务的质量决定了AI应用的效果上限。

四、推进融合赋能行动的政策建议

张义提出，应从以下方面加快工业互联网数据服务发展：

1. 强化标准引领：加快制定工业数据采集、标注、模型交互接口等系列标准，减少系统间“数据烟囱”。
2. 培育服务主体：鼓励第三方专业数据服务商、行业龙头企业和平台企业共建工业数据标注与训练基地。
3. 完善激励机制：通过首版次软件、数据要素市场试点等政策，引导企业采购数据服务，降低AI落地门槛。
4. 保障安全底线：推广隐私计算、数据沙箱等技术，促进数据可信共享，保护企业商业秘密。
5. 深化产教融合：培养既懂工业机理、又懂AI与数据治理的复合型人才。

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工业互联网与人工智能的融合赋能，是加快形成新质生产力、实现新型工业化的重要路径。中国工业互联网研究院张义的观点清晰表明：数据服务不是配角，而是连接工业底层与智能上层的中枢。只有构建专业、安全、普惠的工业互联网数据服务体系，才能让人工智能真正在车间里扎根，让融合赋能的行动方案从蓝图变成实效。未来已来，数据服务须先行。