如何推进“工业互联网+人工智能”？
工业和信息化部总工程师谢少锋在2025工业互联网大会上致辞中提到，要建设高质量的工业数据集，发展数据标注产业。
打造工业领域的专业大模型，构建基础模型结合领域训练、场景适配的大模型落地实施路径。加快智能计算建设布局。依托工业互联网平台大力推进人工智能赋能新型工业化。
例如，鼓励基础大模型向工业领域开源共享，引导企业进入工业互联网，加速工业技术经验的沉淀，对基础大模型进行定制化训练，形成一批工业领域的专用垂直大模型，加速在工业互联网平台中部署和应用。
同时，推动工业数据、模型、知识、算法在工业互联网平台上加速集聚，为大模型训练提供丰富的语料，为人工智能应用提供广阔的场景，一体化推进制造业的数字化、网络化、智能化，实现高质量发展。
中国信息通信研究院院长余晓晖表示，下一个十年，将迎来工业互联网在工业中的大规模应用，同时迎来人工智能对工业互联网的重塑。大模型等新一代人工智能助力工业互联网迈向智能新阶段，而工业互联网也为工业人工智能提供了所必需的数据沉淀基础、场景数字化条件和算力等数字底座。
然而，大模型所依赖的互联网等公开数据几年内趋于耗尽，难以形成面向生产领域复杂推理决策能力。余晓晖指出，庞大的工业场景优势和数据资源潜能，有可能推动形成工业领域等物理世界的智能涌现，推动我国人工智能进一步突破。
实际上，工业智能已经展现出巨大变革潜力。从目前的模型应用情况看，小模型主要解决质量、设备等具体问题，场景仍在深化。大模型在知识管理问答、内容生成等场景展开探索。未来，垂类大模型将驱动任务规划和创新生成，小模型解决高实时性、高精度的细分场景具体任务，通过大小模型协同提升综合分析能力，加速全链条变革。
在基础设施方面，余晓晖表示，以5G/5G-A/6G、TSN等为代表的新型工业网络，将重塑工业数字基础设施体系，通过融合OT、CT、IT、DT，构筑控-网-算一体化的融合基础设施和技术产业体系。
此外，未来工厂在制造模式上也将出现变革，逐渐进化为柔性智能的高效自主化制造，智能化技术工具体系将深度重构、智能化产业共创生态也将加速形成。
中国工程院院士李培根分析，企业正在深化数字化转型，进行智能升级，这就需要智能互联、工业互联网。其中，智能互联是基础，有助于赋能产业生态，帮助企业建立“共生共荣”的生态系统，助力产业链的健壮性、自主性、弹性，以应对各种变化和不确定性。
李培根说，未来的智能工厂应该是数字孪生的，包括装备、车间、工厂、供应链等的数字孪生。例如数控机床，通过采集孪生数据如温度传感器数据、内部电控数据并进行分析，就可以进行热误差补偿。但孪生不是数据的简单呈现，还要能分析并反过来指导物理车间、工厂、供应链的运行。
东南大学教授夏志杰比较了工业大小模型的特点。工业大模型泛化性更强，能应对各种各样的任务，具有很好的可扩展性，在智能设计、生产过程优化、设备故障预测与优化等众多场景有巨大的应用空间，有助于提高生产效率、提升产品质量、降低生产成本。
与此同时，小模型已经产生了很好的应用效果，例如视觉检测等。小模型基于特定的需求进行训练，具有数据小、模型更新快、轻量化部署、所需存储空间和算力更小等优点。“工业大模型和小模型基于应用的不同需求与场景，将会长期共存。”夏志杰指出。
卡奥斯物联科技股份有限公司董事长兼总经理陈录城表示，人工智能推动工业互联网向更高阶段发展有三个趋势：一是场景创新，目前的单点智能会向全域智能发展。二是数据资产，目前是靠经验、流程驱动，未来靠数据驱动和知识沉淀。三是数智化转型是个系统工程，需要一个生态。未来人工智能与工业互联网深度融合以后，会率先在数字化基础比较好的行业得到规模化应用，同时带动并加速其他行业向数智化发展。
徐工汉云技术股份有限公司创始人、CEO张启亮指出，企业数字化转型，关键在数据。数据平台的构建、数据采集、数据分析、数据治理、数据智能化，都存在挑战。数据分析、标准、模式，数据的价值点，都还没有完全形成。人工智能与工业互联网的结合将形成新的能力，有助于打通数字化转型的堵点和难点。
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