《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》

工信部这份《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》要回答的是一个双向问题：人工智能如何加速工业互联网的设施升级、能力优化和服务创新，工业互联网又如何为人工智能的工业应用提供互联通道、数据资源和平台中枢。方案把两者的关系明确为“互促共进、融合赋能”，并把它作为一条政策路径来部署，而不是停留在概念层面的并列。之所以现在值得看，是因为方案给出了到2028年的具体目标，把新型工业网络改造、高质量数据集、智能化解决方案供应商等要素落到可计量的方向上，意味着“人工智能+工业”从技术验证阶段进入基础设施和数据体系的配套建设阶段。

方案覆盖的是工业互联网与人工智能融合的基础底座、数据模型互通、应用模式焕新三条主线。基础底座部分涉及工业网络、平台、算力三个层次，具体包括5G/5G-A、工业光网、时间敏感网络（TSN）、单对线以太网（SPE）、边缘计算、云化控制等技术的综合运用，以及5G可编程逻辑控制器（PLC）、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关。数据模型部分围绕工业数据汇聚共享、行业数据集建设、工业模型开发部署效率展开。应用模式部分则打通消费与生产、供应与制造、产品与服务之间的数据流，推动平台化设计、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理、精细化投融、可视化治理等模式变革。方法上，方案以重点行业和典型场景为抓手，明确了原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业的部署方向。

第一个值得注意的数字出现在总体目标里：到2028年，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级，并在20个重点行业打造一批高质量数据集。前者对应的是满足人工智能工业应用高通量、低时延、高可靠、低抖动通信需求的新型工业网络规模持续扩大；后者对应的是工业数据汇聚、治理、流通、共享体系的完善。换句话说，方案把网络改造的广度与数据集的行业覆盖度同时列为可考核的成果，而不是只强调算力或模型单点突破。

在平台与算力层面，方案提出基于深度学习、大模型等技术强化工业互联网平台的要素连接、智能分析、资源配置能力，鼓励平台企业加快基于人工智能的低代码、无代码技术创新，探索依托工业互联网平台打造“模型池”的路径，培育上线一批工业模型产品，并发展“工业互联网平台+智能体”等创新模式，打造面向生产网络优化、人机交互、智能设备健康管理、产业链优化等典型场景的工业智能体应用。算力方面，方案引导工业企业加快边缘一体机、智能网关等设备部署，鼓励在生产设备、传感器、无人运输车辆（AGV）等端侧设备部署轻量化算力模块，以提升数据实时处理能力；同时推动智算云服务试点在工业领域应用推广，强化工业大模型在算力跨区域高效调用、“云边端”算力精准匹配等方面的普及应用。数据侧则提出依托国家工业互联网大数据中心等数据基础设施，推动建立全国工业数据目录，健全工业数据确权授权机制和收益分配机制，探索数据资产登记，并开展工业领域数据要素应用场景征集，构建数据集需求场景图谱清单。

模型体系上，方案给出的路径是“大模型夯基+小模型深耕”：一方面助力形成面向原材料、高端装备、消费品、电子信息等重点行业的工业大模型，另一方面开发面向质量检测、智能控制、工艺优化、营销服务等应用场景的专用小模型，并鼓励平台企业探索开发工业模型互联接口，优化大模型与小模型间的协同效率。在推广方式上，方案提出实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，在钢铁、航空、船舶、工程机械、农机装备、电子信息制造、电力、石化化工、有色金属、纺织服装、医药、轻工等重点行业编制、发布、更新、推广一批融合应用参考指南。这意味着融合应用的落地形态更可能是行业指南加典型场景的组合，而不是一套通用方案铺向所有行业。

这些部署的实践含义在于，工业智能的瓶颈被明确拆成了网络、算力、数据、模型四个可分别推进的环节。对工业企业而言，网络改造和端侧算力模块部署是前置条件；对平台企业而言，“模型池”和智能体模式是能力输出的新载体；对数据服务商而言，清洗、标注、合成、评估以及数据集建设构成明确的服务空间。解读来看，方案把“人工智能+”在工业领域的落地着力点放在规模应用上，强调的是现有工业互联网体系的智能化改造，而非另建一套体系，这决定了投入更可能沿着已有的平台与网络资产展开。

这份资料适合关注工业互联网、工业人工智能、智能制造政策走向的技术与产业读者，读完可以拿到一份关于融合路径的任务清单式框架，包括网络升级的技术选项、平台智能化的具体方向、算力供给的端边云布局，以及数据确权与数据集建设的制度安排。需要说明的是，材料呈现的是行动方案的目标与任务部署，除2028年与50000家企业、20个重点行业等量化目标外，并未给出各项任务的实施进度、资金安排或效果评估数据；方案中“一批”“若干”类的表述也意味着具体规模尚待后续落地文件明确。原文摘录在“应用模式焕新行动”的重点行业推广部分即告中断，后续内容未包含在材料之内。

工业互联网 和 人工智能 融合 赋能行动方案 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性 技术 ， 工业互联网是推进新型工业化的重要基础设施 ， 人工 智能加速工业互联网设施升级 、 能力优化 、 服务创新 ， 工业 互联网为人工智能工业应用提供互联通道 、 数据资源 、 平台 中枢 ， 两者互促共进 、 融合赋能 ， 将进一步加快产业模式和 企业组织形态变革 ， 为推进新型工业化注入强大动力 。 为 深 入 贯彻党中央 、 国务院决策部署 ， 落实 《 国务院关于深化 “ 互 联网 + 先进制造业 ” 发展工业互联网的指导意见》《国务院 关于深入实施 “ 人工智能 + ” 行动的意见》有关要求，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，制定本行动方案。 一、总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导 ， 全面贯 彻党的二十大和二十届 历次 全会精神 ， 完整 、 准确 、 全面贯 彻新发展理念 ， 加快构建新发展格局 ， 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 为着力点 ， 深化 工业互联网 规模应用 ， 巩固提升信息通信业 竞争 优势 和领先地位 ， 推动制造业 加快迈向全球价值链中高 端 ， 为加快形成新质生产力 、 推进 新型工业化提供 有力 支撑 。 到 年，工业互联网与人工智能 融合 赋能水平显著 提升。满足人工智能工业应用高通量、低时延、高可靠 、 低 抖动通信需求的新型工业网络规模持续扩大，在 原材料 、 装 备制造 、 消费品 、 电子信息 等重点行业工业企业 加快 部署 应 用 ，推动不少于 家企业实施新型工业网络改造升级 。 工业数据汇聚、治理、流通、共享体系不断完善，在 个 重点行业打造一批高质量数据集 。面向重点产业链关键环 节 、 典型场景 ， 培育一批智能化解决方案供应商 ， 有效推动 大中小企业协同升级 。 重点企业 、 技术产品 、 公共服务等要 素资源实现高效配置。 二、基础底座升级行动 （一 ） 加快工业网络开放智能升级