工信部最新數據顯示，目前我國具有一定影響力的工業互聯網平臺已經超340家，重點平臺連接設備超過1億臺（套），實現41個工業大類以及185個工業中類全覆蓋，形成平臺化設計、個性化定制、網絡化協同、服務化延伸等典型模式。

作為新一代信息技術與工業交叉應用的產物，工業互聯網是促進實體經濟和數字經濟深度融合、科技創新和產業創新相互驅動的關鍵路徑。

“我國工業互聯網逐步打造了信息技術、通信技術、運營技術、數據技術相融合的技術產業體系，核心產業增加值超過1.5萬億元，有力促進了制造業高端化、智能化、綠色化發展。”工業和信息化部部長李樂成說。

在5G技術引領下，工業互聯網應用加速落地。目前，我國已建成超2萬個“5G+工業互聯網”項目，一批無人礦山、黑燈工廠、智慧港口等新模式、新業態逐步壯大。

人工智能技術加快迭代，其與工業互聯網融合將進一步增強創新發展動力，釋放出數據要素價值潛力。在浪潮云洲工業互聯網總經理龐松濤看來，“人工智能+工業互聯網”有力促進了數據、算法、算力融合應用，工業大模型和智能體等技術重新定義工業生產范式。“我們將大模型與工業互聯網相結合，幫助黑貓集團將新品品質合格率提升15%，經營管理水平和產業協同效率均提升8%。”

此外，浪潮云洲聚焦人工智能賦能制造業，打造“點—線—面—體”新模式。龐松濤介紹，浪潮云洲工業大模型已通過國家網信辦“境內深度合成服務算法”和“生成式人工智能服務上線”雙備案，累計打造20余個行業智能體，服務超過40家大型企業和1000多家中小企業。

工業智能體作為人工智能賦能產業變革的最新應用，正從試驗探索階段邁向實際應用階段。部分頭部工業企業已經在產線質檢、車間注塑、工廠運營等環節廣泛部署智能體應用，大幅提升了生產制造效率。

在伊利集團智能工廠，一臺臺碼垛機快速轉動，將包裝好的牛奶搬至運輸線上；在智慧牧場，每頭奶牛都擁有一張“數字身份證”，每滴牛奶都帶著數據“指紋”，確保產品質量可追溯。近年來，伊利加快數智化轉型步伐，與阿里云合作，結合供應鏈領域專業數據，打造BI（商業智能）智能體。

“過去，伊利供應鏈數據查詢分析需要長達兩周時間，接入基于通義千問大模型打造的BI后，業務人員用自然語言提問，BI就能及時完成數據查詢、生成可視化報表并給出業務洞察，輔助業務人員決策。”伊利集團數字科技中心數字技術總監告訴記者，該應用已覆蓋訂單履約、庫存周轉、物流時效等70%的供應鏈場景，查詢效率大大提升。

中國工業互聯網研究院院長魯春叢觀察到，許多智能化改造項目中，數據工程投入占比高達50%至60%，數據要素報酬遞增、低成本復用的特點已成為業界廣泛共識。下一步，應按照“分類分級、標準引導、集中管理、分布部署”思路，加快建設工業高質量數據集，為人工智能賦能新型工業化夯實數據根基。

專家建議，要把握人工智能關鍵變量，實施工業互聯網和人工智能雙向賦能行動。依托工業互聯網建設區域、行業、高質量數據集，發展工業智能體，利用人工智能促進工業網絡開放智能升級，提升平臺服務價值，不斷豐富應用模式。