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AI与工业互联网的融合应用，推动产业模式迭代升级，赋能产业精细化、绿色化发展

要点

AI与工业互联网的融合应用，推动产业模式迭代升级，赋能产业精细化、绿色化发展
网企业关注】近日，北京市经济和信息化局正式印发《北京市人工智能赋能工业互联网高质量发展实施方案(2026—2028年)》，明确到2028年，将打造100个工
这标志着北京正式吹响人工智能与工业互联网深度融合的号角，制造业数智化转型即将迈入"智能体主导"的新阶段
方案明确提出，面向工业场景高可靠、高实时、高安全的核心要求，重点突破工业垂域大模型底座、智能体自主感知与决策、多智能体协同编排等核心技术，实现工业智能体"一次开

AI与工业互联网的融合应用，推动产业模式迭代升级，赋能产业精细化、绿色化发展。

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】近日，北京市经济和信息化局正式印发《北京市人工智能赋能工业互联网高质量发展实施方案(2026—2028年)》，明确到2028年，将打造100个工业领域高质量数据集，培育50家智能化解决方案供应商，推出100个高水平工业智能体，打造一批多智能体协同应用场景。这标志着北京正式吹响人工智能与工业互联网深度融合的号角，制造业数智化转型即将迈入"智能体主导"的新阶段。

方案明确提出，面向工业场景高可靠、高实时、高安全的核心要求，重点突破工业垂域大模型底座、智能体自主感知与决策、多智能体协同编排等核心技术，实现工业智能体"一次开发、多场景适配、持续自优化"。同时，北京将构建覆盖通用基础、行业通识、行业专识的三级工业数据集体系，支持专业数据治理企业与高校、科研院所联合攻关多模态智能标注、训练数据增强等核心技术，培育全链条工业数据服务生态，让高质量数据真正"活起来、用起来"。

人工智能为工业互联网提质增效，重塑全链条工业生产模式。传统工业互联网仅实现设备联网与数据采集，海量工业数据长期处于"沉睡状态"，难以转化为生产效能。人工智能的融入，彻底打通数据价值转化链路，实现生产全流程的智能升级。在生产制造环节，AI算法可实时分析设备运行、工艺参数、生产环境等多源数据，精准优化生产流程，修正工艺偏差，大幅提升产品合格率与生产效率。在设备运维领域，依托工业互联网积累的海量运行数据，人工智能构建预测性维护模型，替代传统定期检修与故障抢修模式，提前预判设备损耗、故障隐患，有效降低设备停机率与运维成本，保障生产线稳定运行。

AI与工业互联网的融合应用，推动产业模式迭代升级，赋能产业精细化、绿色化发展。当下，"人工智能+工业互联网"已广泛渗透于钢铁、能源、装备制造、轻工等千行百业，打破传统工业生产的固化模式。在智能调度方面，人工智能结合工业互联网全域数据，动态调配生产资源、人力物力与能耗配置，优化生产排程，杜绝资源浪费。在绿色低碳领域，智能模型可精准管控生产能耗、排污数据，优化生产工艺，助力高耗能产业降本减碳，改变传统工业高能耗、高污染的发展困境。同时，依托工业互联网平台培育的工业大模型，有效解决通用模型适配性差、行业落地难的问题，实现定制化智能赋能，让中小企业也能低成本享受数字化、智能化转型红利。

人工智能赋能工业互联网的意义，远不止于效率提升与成本降低。它正在创造一种新型的工业智能——将人类经验知识转化为算法模型，将个人技能沉淀为企业资产，将反应式管理升级为预见式治理。当每一台机器都成为智能节点，每一条产线都具备自适应能力，每一个决策都得到数据与算法的支撑，工业互联网才真正实现了其作为新型基础设施的战略价值。

站在数字文明的门槛上，人工智能与工业互联网的深度融合，正引领我们走向一个更加智能、高效、可持续的工业未来。

(本文部分内容由AI生成)

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