在不久前举办的2026全球工业互联网大会上，各种人工智能与工业互联网融合应用成果集中亮相。这些应用成果可以根据订单、库存和设备状态智能调节生产，还可以利用AI进行质量检测、设备运维和能耗调度。工业互联网正从基础设施联网走向人工智能深度赋能的新阶段。

　　工业互联网是实体经济和数字经济深度融合的产业平台，是推进新型工业化的重要基础设施。在世界范围内，一些欧美发达国家围绕工业互联网建设形成各有侧重的发展路径。例如，美国的互联网高度发达，依托产业界自发成立工业互联网联盟，推进架构与标准建设；德国拥有强大的机械和装备制造业，但在新一代信息技术与数字经济领域并不突出，因而通过制造业与嵌入式系统、自动化等方面优势的融合，努力维持制造业优势地位。

　　在我国，工业互联网具有体系化和数智化的特色。

　　一方面，场景应用优势突出。我国的产业体系齐全，拥有最丰富的工业互联网应用场景。一些行业充分利用“5G+工业互联网”平台，带动上下游企业数字化转型，工艺标准化程度大大提升。

　　另一方面，5G网络技术优势突出。我国5G基站超480万个，为工业数据的高通量、低时延采集提供全球领先的网络底座。工业和信息化部相关数据显示，我国工业互联网核心产业规模超1.6万亿元，“5G+工业互联网”项目数超2.5万个，标识注册总量超7400亿个。

　　尽管在数智化和规模化应用方面已取得一定成效，但中小企业“不愿转、不会转、不敢转”的问题依然突出；部分行业数据孤岛现象仍然存在。接下来，还可从数据、平台以及生态等层面发力，释放工业互联网更大产业价值。

　　升级工业互联网数据与网络设施。推进工业自身的网络基础设施建设，结合行业特点分类建设工业专网，使各类工业现场的网络连接达到专业化和稳定化。强化工业网络体系衔接，依托国家工业互联网大数据中心体系建设行业级数据节点，形成“国家中心—行业节点—企业边缘”的三级数据汇聚架构，为工业大模型训练提供高质量行业语料。从协同水平上落实工业互联网标识解析“贯通”行动，持续拓展二级节点在各行业的落地覆盖面，普及一物一码应用，打通跨企业之间产品和设备的身份识别壁垒。

　　更广泛应用工业互联网平台。聚焦生产经营中的高价值、通用化场景，引导平台企业集中力量开发解决方案，使平台自身的技术资源不断涌向企业，提升企业应用效果。搭建区域性工业互联网公共服务平台，整合高校、科研院所与AI企业的技术资源，推出轻量化、低成本的智能化改造方案，降低企业转型门槛。设立中小企业数字化转型专项基金，以补贴和奖补相结合的方式降低首期投入成本，把最优质的资源精准输送给创新型及专精特新企业。鼓励龙头企业将自用平台及已验证的行业模型向社会开放，通过“大企业建平台训模型、中小企业用平台享智能”的模式实现资源共享。

　　完善工业互联网生态协同体系。发挥龙头企业的链式带动作用，将上中下游的相关企业进行统一整合，与平台企业共建开源生态，持续提升产业生态协同发展水平。健全工业互联网平台数据联通标准，统一制定平台互联互通技术规范，提升不同平台之间的互联互通水平，推动跨行业、跨企业工业互联网平台协同发展。发挥大型公共服务平台的作用，为数字化转型困难的企业提供诊断和改造服务，鼓励高校与科研院所进行相应的技术攻关和人才培养。