C114讯 4月30日消息（九九）中国移动昨日在第九届数字中国建设峰会期间举办以“聚智向新 共育智能经济新形态”为主题的人工智能生态大会。中国工业互联网研究院总工程师张晓彤在主题演讲中强调，发展AI+工业互联网必须深刻把握工业体系“多元、分级、融合”的三大客观规律。
工业主体的“多元”决定了要普惠赋能。我国超600万家制造业企业，转型需求千差万别，通用大模型无法在工业界包打天下，必须发挥工业互联网平台枢纽作用，一端汇聚多元的AI算法与算力，一端适配千行百业的个性化需求。真正让AI应用从少数龙头企业的专属“盆景”，扩展为全产业链用得起、用得好的“产业风景”。
工业场景的“分级”决定了要逐级推进。工业场景客观上存在自下而上的六级架构：设备单元-产线-车间-工厂-企业-生态，越往上层的企业经营和生态协同越偏向大脑，AI越容易发挥优势；越往下层的设备感知和产线控制越偏向小脑和四肢，对可靠性和低时延要求极高。因此，AI渗透必须从点上的局部智能稳步向面上的全局智慧推进。
工业知识的“融合”决定了要实施T形策略，AI+工业互联网的核心价值在于加速IT、CT、OT和DT的深度融合。纵向上推动AI与OT的深度融合，贯通设备与产线；横向推动AI赋能IT，打通业务流程。通过这种深度的技术与知识融合，将沉淀的工业经验转化为驱动产业升级的智能资产。
张晓彤进一步强调，我国AI+工业互联网正从单点验证加速迈向规模化应用，但是仍需要跨越高质量语料匮乏、模型可靠性不足、场景碎片化以及新型安全风险等现实鸿沟，要将AI真正转化为现实生产力，建议做好以下五个方面的工作。
第一，夯实数智基础设施。打破传统工业网络金字塔结构，构建端-边-云扁平化架构，满足AI终端大带宽、低时延需求。同时打造边缘云、企业云、产业云，三云协同的智算能力。在边缘侧就近计算，在企业侧辅助决策，在产业侧服务大模型训练，实现算力分层协同调度。
推进工业全要素泛在互联。提升终端设备联网率，加快发展嵌入式AI，提升传统设备的自感知能力，依托通用控制器或者多协议网关，打通不同品牌设备间的语言障碍，实现人、机、料、法、环侧全要素数据的标准化接入。
建设高质量工业数据集。深入实施工业数据筑基行动，聚焦重点产业链、企业运行、核心制造环节汇集数据；系统梳理核心业务对象，构建规范统一、机器可读的工业数据本体体系。同时，基于隐私计算等技术，在数据物理不出域、可用不可见的前提下，打造可信的数据空间。
发展工业智能体应用。现阶段应重点推广AI在研发设计、参数优化、动态调度等场景的应用，确保在生产绝对安全的情况下，发挥AI的辅助决策价值。构建“大模型指挥、小模型执行”的协同生态，分层部署设备级、产线级、车间级、工厂级智能体，推动制造系统向自主化演进。
构筑工业安全防护屏障。建立企业AI应用分类分级和安全评估体制，实施工控网与AI应用分区隔离，建立训练数据全生命周期保护策略；采用深度合成鉴伪技术，拦截虚假数据，通过知识库优化降低模型的幻觉，确保AI在工业领域的应用始终为人所用、为人所控。
会上，中国工业互联网研究院还与中国移动正式签署全国装备制造业数字供应链平台合作框架协议及业务落地协议。目前平台已经汇聚44万家零部件企业、220万注册工程师，沉淀2.4亿件数字工品资源。为装备制造业行业模型训练、数智供应链服务体系建设打下坚实基础。
