“AI+工業(yè)互聯網”賦能新型工業(yè)化的路徑分析

橫看成嶺側成峰，探索“AI+工業(yè)互聯網”技術賦能新型工業(yè)化的路徑，還要從技術視角、產業(yè)視角、應用視角綜合分析。

技術視角

“AI+工業(yè)互聯網”將推進通用人工智能等前沿技術向工業(yè)延伸，形成“制造業(yè)轉型牽引技術進步、技術創(chuàng)新驅動產業(yè)升級”的雙向促進格局。

“AI+工業(yè)互聯網”將進一步激發(fā)創(chuàng)新活力。當前，人工智能正加速與經濟社會深度融合，并與我國新型工業(yè)化進程形成歷史性交匯，成為制造業(yè)轉型升級的新路徑、經濟高質量發(fā)展的新引擎、搶占全球產業(yè)競爭制高點的新機遇。我國制造業(yè)體系完備，已成為經濟發(fā)展的重要基礎和支撐，擁有大市場、大數據、多場景等優(yōu)勢，但同時也面臨資源短缺、環(huán)境污染、勞動力成本上升等問題。而隨著AI大模型等人工智能前沿技術的快速發(fā)展，結合工業(yè)互聯網的數據核心能力，必將形成一批促進工業(yè)技術突破、產品創(chuàng)新、生產變革的低成本解決方案，助力企業(yè)實現提質增效、綠色安全發(fā)展，從而推動傳統制造業(yè)向高端化、智能化、綠色化邁進。

例如，在煤碳生產行業(yè)，企業(yè)可以借助大模型的強泛化能力和跨模態(tài)識別技術，結合工業(yè)互聯網平臺產生的大量數據，定制化地訓練和部署煤礦安全生產大模型，識別危險區(qū)域人員進入、人員摔倒、截割部落地、二次緊固、錨索張拉等場景，監(jiān)控鉆孔深度、錨固劑使用數量、攪拌時間等關鍵指標，推動掘進作業(yè)從人工監(jiān)管向自動監(jiān)控轉變，強化掘進作業(yè)流程規(guī)范管理，提高煤礦生產的安全系數。

產業(yè)視角

“AI+工業(yè)互聯網”將推動產業(yè)鏈上下游協同，促進產業(yè)鏈與價值鏈、供應鏈、創(chuàng)新鏈融合發(fā)展，構建以新質生產力為基礎的產業(yè)生態(tài)。

工業(yè)互聯網平臺可促進工業(yè)數據的互聯互通，人工智能可實現對信息的高效處理，兩者深度融合，有助于推動生產數據要素在工業(yè)產品鏈條中的高效快速流轉。借助“AI+工業(yè)互聯網”技術，以數字化轉型為主線，以先進傳感、5G、智能計算等新一代信息技術為基礎，構建貫穿工業(yè)產品研發(fā)設計、生產制造、質量檢測、供應鏈管理、營銷售后等全流程的智能化解決方案，整合制造業(yè)產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，推動多鏈融合，構建鏈群組織結構，打造更加緊密、高效的產業(yè)生態(tài)系統，形成供給側與企業(yè)應用側之間的雙向交互機制。

工業(yè)互聯網為人工智能發(fā)展提供數據支撐，人工智能技術推動工業(yè)互聯網產業(yè)升級，兩者相互促進，共同打造工業(yè)領域的新質生產力并形成新產業(yè)生態(tài)。制造業(yè)轉型升級不僅為工業(yè)發(fā)展帶來了新動能，還有助于培養(yǎng)更多戰(zhàn)略科學家、卓越工程師以及具備高水平技藝的“大國工匠”，為建設制造強國提供堅實的人才支撐。例如，以ChatGPT為代表的生成式人工智能將顯著拉高市場對數據、算法、機器學習等領域人才的需求，同時在一定程度上降低人類獲取知識、融合知識的門檻，促進不同產業(yè)融合發(fā)展。

應用視角

“AI+工業(yè)互聯網”將進一步拓寬數實融合、平臺經濟、服務型制造、跨行業(yè)發(fā)展的業(yè)態(tài)模式。

“AI+工業(yè)互聯網”將打造工業(yè)互聯網“升級版”。在原有平臺化設計、智能化制造、個性化定制、網絡化協同、服務化延伸、數字化管理六大典型應用模式的基礎上，將人工智能的高效信息處理能力、精準預測分析能力、多模態(tài)感知能力、文字生成能力和跨領域遷移能力，融入工業(yè)互聯網正在構建的全要素、全產業(yè)鏈、全價值鏈的制造與服務體系生態(tài)中，在工業(yè)領域探索形成原理化研發(fā)、前瞻化設計、高效化仿真、精細化檢測、智能化調控、科學化運維、定制化售后七大新模式、新業(yè)態(tài)。

在此過程中，新的科學技術、新的生產方式、新的產業(yè)形態(tài)和新的要素供給將不斷涌現，為培育創(chuàng)新活躍、技術密集、前景廣闊的未來新產業(yè)提供保障，并進一步拓寬數實融合、平臺經濟、服務型制造、跨行業(yè)發(fā)展的業(yè)態(tài)模式。

例如，在醫(yī)藥行業(yè)，一類新興企業(yè)(專門從事創(chuàng)新藥品開發(fā)的研發(fā)型生物技術企業(yè))正從傳統的醫(yī)藥生產領域中派生出來，這類企業(yè)通過人工智能大模型分析大量的已知藥物分子結構數據，從中找出最優(yōu)的候選藥物，并生成全新的藥物分子設計方案，從而大大縮短藥物研發(fā)的時間并降低成本，提高藥物研發(fā)的成功率。

工業(yè)互聯網核心產業(yè)和滲透產業(yè)發(fā)展建議

中國工業(yè)互聯網研究院發(fā)布的《中國工業(yè)互聯網產業(yè)經濟發(fā)展白皮書(2023年)》顯示，工業(yè)互聯網產業(yè)體系包括核心產業(yè)和滲透產業(yè)兩部分。其中，工業(yè)互聯網核心產業(yè)涵蓋網絡、標識、平臺、數據、安全、工業(yè)控制與裝備、系統集成七大部分;工業(yè)互聯網滲透產業(yè)則主要指工業(yè)互聯網核心產業(yè)相關產品及服務，與其他國民經濟行業(yè)融合滲透而實現生產效率提升的產業(yè)。綜合相關研究，企業(yè)生態(tài)位是企業(yè)為了生存發(fā)展，運用自己核心能力，在與外部生存空間、時間構成的企業(yè)生態(tài)體系互聯、互補、互爭的過程中，形成的生存發(fā)展位置。從生態(tài)位視角分析，對工業(yè)互聯網核心產業(yè)、滲透產業(yè)發(fā)展提出如下建議。

工業(yè)互聯網核心產業(yè)：打造新型數字生態(tài)，保持有利生態(tài)位

2022年我國工業(yè)互聯網核心產業(yè)增加值規(guī)模達4.46萬億元，占GDP的比重為3.69%，名義增速7.55%，是推動我國經濟高質量發(fā)展的強力支撐。在推進“AI+工業(yè)互聯網”賦能新型工業(yè)化的過程中，工業(yè)互聯網核心產業(yè)要以標識為身份、平臺為中樞、數據為要素、安全為保障、工業(yè)控制與設備為工具、系統集成為抓手，推動海量異構數據的采集、匯聚和建模分析，促進數據要素價值充分釋放，并基于各類要素資源的快捷流動和網絡化匯聚，加快要素資源實現更大范圍、更高效率、更加精準的優(yōu)化配置，合力打造連接企業(yè)內外部、產業(yè)上下游多要素的新型數字化生態(tài)。

依托新型數字化生態(tài)，工業(yè)互聯網核心產業(yè)相關企業(yè)需站在行業(yè)視角，統籌各生態(tài)企業(yè)的共同利益，從而保持自己的生態(tài)位長期占據有利地位。具體來看，企業(yè)需要關注產業(yè)鏈短板和共性需求，從“行業(yè)性”切入，以普遍性問題為出發(fā)點，通過核心技術攻關、創(chuàng)新技術融合、業(yè)務場景聚焦，向制造業(yè)主體提供更多滿足實際場景需求的個性化、定制化解決方案，推進各類要素互聯互通，進而推動工業(yè)轉型，推動企業(yè)產業(yè)鏈、價值鏈整體提升。在此過程中，工業(yè)互聯網核心產業(yè)將成為要素分配的參與者、新質生產力的創(chuàng)造者，推動行業(yè)變革，并保持自己有利生態(tài)位的優(yōu)勢。

工業(yè)互聯網滲透產業(yè)：關注數據要素價值，適度縮短生態(tài)位寬度

工業(yè)互聯網滲透產業(yè)覆蓋多個國民經濟行業(yè)，旨在打破行業(yè)間發(fā)展壁壘，實現數字經濟、實體經濟融合發(fā)展，已在制造、信息傳輸、軟件和信息技術服務等多個行業(yè)發(fā)揮賦能效應。據測算，2022年我國工業(yè)互聯網滲透產業(yè)增加值規(guī)模為3.20萬億元，名義增速為7.78%。建議工業(yè)互聯網滲透產業(yè)關注數據要素價值、縮短生態(tài)位寬度，形成差異化、特色化發(fā)展。

一方面，建議關注數據要素價值。當前“AI+工業(yè)互聯網”為數據要素市場發(fā)展提供了強大內生動能，數據要素也成為新的增長引擎，提高了工業(yè)企業(yè)升級轉型效率。建議企業(yè)進一步發(fā)展人工智能、云計算、數字孿生等技術，發(fā)揮工業(yè)現場海量數據優(yōu)勢、沉淀工業(yè)機理模型，促進各類資源要素走向靈活配置和彈性共享，為下一步數據融入產業(yè)、賦能組織變革提供支撐。

另一方面，建議企業(yè)適度縮短生態(tài)位寬度?！癆I+工業(yè)互聯網”幫助企業(yè)由知識和資本向制度和技術轉化，構建創(chuàng)新智力、創(chuàng)新管理和智能商業(yè)模式。建議相關企業(yè)，特別是高新技術企業(yè)適當縮減生態(tài)位寬度，避免與合作伙伴在目標用戶群、生產資源、技術手段等方面形成生態(tài)位重疊。具體來看，企業(yè)需要提高研發(fā)投入，充分挖掘自身的核心競爭力，在市場需求較大的制造業(yè)領域與科技領域掌握關鍵核心技術，逐步實現從無序競爭的多元生態(tài)位向有序競爭的特定生態(tài)位轉變，走差異化、特色化發(fā)展之路。

審核編輯：劉清