工业互联网 + 人工智能，谁能笑到最后?

在当今科技飞速发展的时代，工业互联网与人工智能无疑是两颗最为耀眼的明星。它们的出现，为传统工业带来了前所未有的变革，正深刻地改变着全球制造业的格局。当工业互联网遇上人工智能，究竟谁能在这场科技盛宴中笑到最后，成为了业界广泛关注的焦点。

工业互联网，作为新一代信息技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起了全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系。近年来，我国工业互联网发展迅猛，产业基础不断完善。核心产业增加值规模持续扩大，在基础设施层面，5G 基站数量大幅增长且广泛实现共建共享，为工业互联网的发展提供了坚实的网络支撑。关键技术层面，5G 核心网、定制化基站等技术的商用，推动了各类工业终端的创新。应用赋能方面，众多综合型、特色型、专业型平台如雨后春笋般涌现，跨行业工业互联网平台承载着大量工业机理模型，发挥着重要作用。在合作生态上，5G 已广泛融入国民经济的众多领域，应用案例数量众多，工业互联网围绕全产业链、全价值链、全要素的全面 “链接”，构建起了新一代信息技术赋能制造业的新生态，强调海量生产要素的互联互通、运行数据的价值挖掘和工业知识的沉淀复用，为人工智能等新技术的应用提供了广阔的空间和丰富的数据基础。

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，具有强大的 “头雁” 效应。其发展也极为迅速，算力基础设施加快布局，云算、智算、超算、量算等协同发展，我国算力规模位居全球第二。算法创新水平稳步提升，以大模型为代表的通用人工智能技术蓬勃发展，自主研制的智能芯片、开发框架、通用大模型等创新成果不断涌现，人工智能企业数量众多。国内多款大模型能力在不断提升，在工业知识问答等场景已具备较高的应用成熟度。工业数据训练语料不断丰富，在电力、装备、石化、汽车等多个领域率先实现汇聚，并在制造业全流程中开展应用。

当工业互联网与人工智能深度融合，便产生了巨大的能量，重塑了多个工业环节。在技术研发模式上，二者的融合强化了数字设计能力。例如某汽车制造商联合设备制造商打造的智能大模型，内嵌于汽车工业机器人等生产设备，实现自动化编程与控制，大幅减少停机时间，显著提高了生产效率。中国商飞利用智能建模仿真和模拟预测技术，优化了大型客机的研发流程，通过数字化设计和虚拟仿真，降低了试错成本，加快了产品开发进程。在人机交互方式上，升级为多模态交互系统，提升了人机协同水平。洛克希德・马丁公司采用微软的 HoloLens 混合现实技术，辅助工人进行航天器的组装，极大地提高了生产效率，缩短了培训时间。在数据决策链路方面，实现了数据驱动运营。鞍山钢铁针对高炉炼铁环节，建立煤气智能平衡系统，对高炉产气、管网波动、异常状态等进行预测，形成辅助调度策略，对煤气管网进行精细化管理，创造了可观的经济价值。中铁装备研发的智能仓储物流协作设计平台，通过资源统一管理，大幅缩短了制造工期，提升了效率。在质检和运维效率上，得到了显著提升，强化了精准质量管控。宝马通过自研工业 AI 云平台，实现了发动机产品检测全程 “无人化” 作业和误检率 “自学习” 模式，节省了大量检测工位，提高了缺陷识别率。中车集团以工业互联网技术为基础，应用智能算法实现车辆故障诊断与预测，减少了日检工作量，提升了部件利用率。同时，还推动了定制化生产和柔性制造，满足了多样化市场需求。京东物流针对 3C、汽车等制造行业痛点，推出柔性线边物流解决方案，通过物联网、云计算等技术实现机器人智能调度、算法集成和数据管控，引入仿真技术和大数据算法实现管理精益化。

在这场工业互联网与人工智能融合的浪潮中，不同类型的企业有着不同的表现。工业互联网平台企业以 “设备上云、数据采集、边云协同” 为核心能力，构建了强大的工业 PaaS 平台或行业级中台系统，在连接密度、系统能力、客户基础等方面具备显著优势。但随着人工智能技术的发展，它们意识到仅停留在 “连接” 层面已无法满足产业智能化需求，需要向 “垂直建模 - 智能体调度 - 流程重构” 的路径转型。这类企业拥有天然的数据优势，长期服务中大型制造企业，掌握海量工业数据，具备数据采集和治理体系，且深度嵌入客户核心业务系统，对业务流程有深刻理解，具备从 “连接” 到 “智能” 跃迁的先天优势，成为产业智能时代从连接层跃升智能层的首批 “转型者”。然而，转型之路困难重重，在技术范式上，需从 “系统集成” 跨越到 “智能建模”，原技术团队可能缺乏大模型研发与 Agent 调度能力，需引入新人才和技术体系;业务范式上，要从 “项目制交付” 转向 “平台化产品”，在组织流程、客户支持、收入确认方式等方面全面重构;用户关系上，需从 “连接层” 跃迁到 “决策层”，面对客户心智壁垒、流程信任门槛、权限开放度等挑战;商业模式上，要从 “卖平台” 升级到 “卖结果”，搭建配套能力;生态布局上，面临从 “系统对接” 到 “能力融通” 的挑战，需重新梳理和布局生态伙伴体系。

垂类模型企业中的行业龙头孵化型企业，凭借自身在行业内多年积累的深厚行业知识、丰富的数据资源以及强大的品牌影响力和客户基础，在进入垂类模型领域时具有得天独厚的优势。它们对行业痛点和需求有着深刻的洞察，能够精准地开发出符合行业特定需求的模型和应用。联合合资型企业通过不同企业之间的优势互补，整合各方在技术、数据、市场等方面的资源，快速形成强大的竞争力。技术服务转垂类模型的企业，由于在技术服务过程中积累了一定的技术能力和对客户需求的理解，也能够在垂类模型领域找到自己的发展空间。

综合来看，很难简单地判定工业互联网企业和人工智能企业谁能在这场融合竞争中笑到最后。工业互联网企业虽然在转型过程中面临诸多挑战，但它们的行业根基和数据优势不容忽视，如果能够成功实现转型，将在产业智能化中占据重要地位。而人工智能企业凭借先进的技术和创新能力，也在不断拓展在工业领域的应用。未来，更有可能是那些能够深刻理解工业互联网与人工智能融合本质，充分发挥自身优势，不断创新和优化技术、业务模式和生态布局的企业，才能在这场竞争中脱颖而出，成为最终的赢家。无论是工业互联网企业还是人工智能企业，只有紧密合作，相互学习，共同探索，才能在工业互联网 + 人工智能的新时代浪潮中，实现可持续发展，为全球制造业的智能化转型贡献力量。

网址：工业互联网 + 人工智能，谁能笑到最后? http://www.mxgxt.com/news/view/1322162

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