为深入贯彻党的二十大关于推进新型工业化、促进数字经济与实体经济深度融合部署要求，落实工信部等八部门《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》，各地加快统筹人工智能、工业互联网两大数字底座建设，以技术双向赋能、场景全域落地、产业生态协同为抓手，持续深化人工智能与工业互联网融合应用，以数智一体化转型加速构建现代化产业体系，全力塑造新型工业化发展新优势新华网。

人工智能是驱动产业变革的战略性技术，工业互联网是新型工业化核心基础设施，二者相辅相成、互为支撑：工业互联网搭建起设备、产线、园区、产业链全域互联网络，汇聚海量工业机理、生产工况、供应链数据，为人工智能落地提供海量训练素材与实时运行载体；人工智能通过大模型、工业智能体、边缘智能算法，为工业互联网赋予自主感知、动态优化、智能决策能力，推动传统网络平台从 “数据互通” 向 “价值自驱” 升级，共同催生新质生产力，打通制造业数字化、网络化、智能化转型全链条中国政府网。

当前，我国工业互联网已实现 41 个工业大类全覆盖，融合应用从生产外围环节向研发设计、工艺优化、质量检测、设备运维、安全管控等核心业务渗透。各地聚焦融合堵点难点，系统推进四大重点任务，推动 AI 与工业互联网深度耦合落地。

一是升级数智融合基础底座，夯实新型工业化硬件支撑。全面推进 5G、工业光网、TSN 时间敏感网络改造，打造低时延、高可靠、广覆盖的工业新型网络；迭代升级工业互联网平台智能算力，构建 “云端工业大模型 + 边缘场景小模型” 协同架构，统一模型互联标准接口，解决底层产线实时推理延迟、通用模型适配性不足等痛点，实现全局统筹规划与现场精准控制双向联动新华网。同步完善工业数据要素体系，搭建行业高质量数据集、工业数据资产登记平台，打通数据采集、治理、流通、共享全链路，筑牢数智融合数据根基。

二是拓展全行业全场景融合应用，释放智能制造乘数效应。面向装备制造、汽车、电子信息、石化、钢铁、消费品等重点产业链，批量落地 AI + 工业互联网典型场景：依托创成式大模型实现平台化智能设计，通过机器视觉、预测性维护实现无人化智能生产，借助产业链数据互联开展网络化协同制造；同步深耕绿色低碳、安全生产两大刚需赛道，打造 “工业互联网 + AI 能耗管控”“AI 智能安全巡检” 解决方案，实现能耗精准压降、风险提前预警。大力推广轻量化、低成本转型工具包，推动大中小企业同步上云用数赋智，培育一批 5G 全连接工厂、智能标杆车间中国工信新…。

三是攻坚核心技术供给，完善自主可控产业体系。组织产学研创新联合体，攻关工业大模型、工业智能体、具身智能、多模态感知等关键技术，沉淀行业机理模型库，开发适配离散制造、流程工业的定制化智能解决方案；建立数字化转型服务商资源池，培育本土数智融合解决方案供应商，补齐工业软件、智能传感、边缘算力等产业链短板，构建技术、产品、服务一体化供给生态。

四是健全产业协同与安全保障体系，营造可持续发展环境。统筹产业链、创新链、资金链、人才链协同发力，搭建工业数智化转型公共服务平台，开展企业分级分类诊断、转型培训、标杆案例推广；完善工业互联网安全分类分级管理，常态化开展网络安全 “铸网” 演练，构建设备、平台、数据、模型全维度安全防护体系，守住新型工业化安全发展底线中国工信新…。

业内专家表示，人工智能与工业互联网深度融合，是破解制造业转型升级瓶颈、加快新型工业化进程的核心路径。下一步，各地将持续以融合应用为主线，持续扩大场景覆盖、强化技术创新、优化产业生态，推动数字技术全方位、全链条改造传统产业，加速制造业高端化、智能化、绿色化发展，为建设制造强国、网络强国提供坚实支撑。