工业互联网作为连接制造强国与网络强国建设的关键节点，是实体经济与数字经济深度融合的重要基石，也是推进新型工业化的关键基础设施。在多方协作推动下，工业互联网已迈入高质量发展和规模化应用的新阶段，并呈现出积极的发展态势。近期，相关政策的密集出台为工业互联网的发展带来了新的契机，业内人士对此普遍看好。

数字化转型步伐加速

工业互联网的支撑作用显著体现在工厂车间的数字化水平提升上，例如设备参数的实时采集、AGV小车的灵活运行以及智能摄像机的高速质检等。

国家工业和信息化部的数据显示，我国工业互联网的应用已广泛覆盖41个工业大类和185个工业中类。工业互联网核心产业的规模已超过1.6万亿元，并带动了约2.5万亿元的工业增加值增长。“5G+工业互联网”项目数量已超过2.5万个，标识注册总量超过7400亿个。国家工业互联网大数据中心则汇聚了超过17亿条工业数据。此外，工业互联网产业联盟已吸纳超过2800家单位，成为全球该领域规模最大的产业生态组织。

随着工业互联网的快速发展，工业企业的数字化转型进程正在加速。

在辽宁，鞍钢集团大力推进信息通信技术与企业全流程、全场景、全链条的深度融合。其齐大山铁矿已建成一体化智慧管控平台，在国内率先实现了冶金露天矿山全流程智能化开采与管控，并使得铁精矿的总成本降低了17%。

在江西，金虎保险设备集团有限公司成功打通了车间主要生产设备的数据“信息孤岛”，并构建了金属家具行业首个“5G+工业互联网”平台，有效带动了产业链上下游企业及合作伙伴的数字化转型。此举将部门间生产信息传递效率提升了50%，工艺标准化程度也提高了18%。

工业和信息化部信息通信管理局相关负责人指出，当前新一轮科技革命和产业变革深入推进，人工智能、5G/5G-A、算力网络等技术正广泛渗透于经济社会各领域，制造业的数智化转型步伐不断加快，工业互联网发展因此迎来了新的机遇。

与人工智能融合赋能

人工智能在工业领域的应用对工业互联网的网络互联、数据汇聚和资源配置能力提出了更高要求。在中国信息通信研究院主办的“2026工业互联网大会”上，与会专家学者就人工智能与工业互联网的融合赋能进行了深入探讨。

中国工程院院士钱锋提出，应以工业互联网为基础搭建工业大脑，构建集制造全生命周期生产要素于一体的生产制造具身智能系统。该系统能够支持产业链供应链价值链协同优化、生产要素创新配置、制造过程实时精准调控、生产安全环保智慧运维以及新产品新材料智能设计等，从而培育新质生产力，助力制造业数智化转型和高质量发展。人工智能与工业互联网的深度融合，正在加速催生数据驱动、智能协同、虚实融合的新型工业经济形态。

中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所副所长谢家贵认为，当前工业互联网已超越了单纯的跨设备、跨厂区连接网络，正逐步升级为承载全行业工业知识、运行工业智能应用的新型数字底座。而工业AI大模型正是驱动该底座价值释放的核心智能引擎，为制造业的柔性生产、智能运维、质量管控以及供应链优化开辟了全新的路径。

工业和信息化部等8部门联合发布的《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》中，明确提出了“深化人工智能与工业互联网融合应用”的部署。工业和信息化部信息通信管理局相关负责人表示，一方面，要发挥工业互联网在泛在互联和数据汇聚方面的关键作用，加强工业高质量数据集的供给，推动端、边、云多层级算力动态协同，并加快模型训练互联和工业智能体的推广应用。另一方面，要依托人工智能的自感知、自学习、自执行等技术优势，提升工业互联网基础设施的发展水平，增强工业系统的智能感知与决策执行能力，从而加速形成创成式设计、生产网络优化等新应用。

激发更大增长潜能

数据显示，今年1至5月，我国规模以上互联网和相关服务企业实现了8749亿元的互联网业务收入，同比增长10.4%。在实际应用中，工业互联网与人工智能的融合发展正不断释放出巨大的增长潜能。

中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长田洪川指出，“工业智能体应用目前主要集中在流程规范、高频协同、知识密集且风险相对可控的环节。通过利用智能体集成的感知、决策、执行能力，可以辅助工程与管理人员处理复杂信息、调用知识工具、形成专业判断，实现高效的流程自主执行和辅助综合决策。”“工业互联网平台+AI”的新型解决方案正在加速涌现，卡奥斯、浪潮云洲等企业正致力于推动平台能力从连接、汇聚、管理向知识沉淀、任务编排和智能优化等方向演进。

田洪川进一步提出，应推动单点智能应用向多智能体任务分解、工具调用、流程协作和闭环优化等方向升级，以提升复杂生产系统的自主运行能力。同时，要促进制造资源的在线组织、生产过程的智能调度以及产业链供应链的协同响应，从而形成以数据驱动、模型支撑、智能协同为鲜明特征的新型制造范式。

随着工业互联网的不断发展，信息安全的需求也在持续提升。杭州安恒信息技术股份有限公司相关负责人表示，“国内通用大模型的高速迭代，正在持续推动各行业垂域大模型的落地应用。而工业安全垂域大模型因其极强的行业专属属性，必须深入挖掘工业场景，紧密贴合工业生产特性，具备工业环境的原生理解能力以及工业安全专属的认知和智能决策能力。”该负责人强调，应通过持续的场景落地验证、细分领域能力的拓展以及技术的自主迭代优化，逐步完善模型能力，以满足不同工业场景的差异化安全需求。