2015年，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的大幕徐徐拉開。這一年，“互聯(lián)網(wǎng)+”與《中國制造 2025》戰(zhàn)略先后提出，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念的豐富與發(fā)展注入了強勁動力。2017年，國務院發(fā)布《關于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導意見》，這一綱領性文件的出臺，為我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展明確了方向。自此，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)踏上了高速發(fā)展的征程。

十年間，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展成績斐然，階段性戰(zhàn)略目標全部完成，部分目標甚至超額完成。站在新的起點上，尤其是“人工智能+”的洶涌而至，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展開辟了全新路徑。

近日，中國信息通信研究院院長余曉暉公開演講時表示，未來十年將會是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展更激動人心的新階段，會迎來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)中的大規(guī)模應用，同時人工智能會對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)全面升級重塑。

大、小模型協(xié)同 構建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)雙引擎

當制造業(yè)企業(yè)將大模型部署在云端時，生產(chǎn)線上數(shù)以萬計的微型傳感器正通過輕量化AI模型實現(xiàn)毫秒級決策。這種看似矛盾的技術融合，恰恰揭示了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進化的新范式——大模型與小模型的協(xié)同進化正在重構工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的底層邏輯。

余曉暉也指出，當前，大模型在工業(yè)領域的應用呈現(xiàn)“微笑曲線”分布，即在知識密集型的研發(fā)設計和與自然語言高度契合的營銷服務環(huán)節(jié)應用廣泛，而在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的應用相對較少。這反映出大模型依賴大量數(shù)據(jù)訓練和泛化能力的特點。相比之下，小模型則恰恰相反，在生產(chǎn)制造等特定任務場景中應用更為廣泛，具有高度專用性，能有效解決具體問題。

例如在汽車制造領域，大模型通過分析供應鏈波動、設備狀態(tài)等數(shù)據(jù)，動態(tài)生成柔性生產(chǎn)計劃，實現(xiàn)多品種訂單的快速切換；而小模型則聚焦高精度任務，如工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)通過微米級圖像分析，將缺陷識別率提升至99.86%。某鋼廠利用大模型預測煤氣平衡趨勢，結合小模型實時調(diào)節(jié)高爐參數(shù)，每年節(jié)約能源成本超千萬元。

中國信息通信研究院信息化與工業(yè)化融合研究所副所長田洪川指出，人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合已形成兩條技術應用路線：一是以場景化小模型為代表的專用智能應用，正從工業(yè)視覺識別等外圍應用走向數(shù)據(jù)與機理融合的深度分析。二是以大模型為代表的工業(yè)綜合智能探索還處于初期，但模型自身能力以及與領域知識的融合程度持續(xù)增強。

面向未來，在余曉暉看來，工業(yè)智能化的發(fā)展趨勢將是大模型與小模型的協(xié)同融合。大模型負責任務規(guī)劃與協(xié)調(diào)，小模型在具體場景中精準執(zhí)行。田洪川表示未來，大模型持續(xù)提升泛化性與綜合分析能力，并與AI小模型協(xié)同，加速“研-產(chǎn)-管-服”全鏈條變革。東南大學教授夏志杰也認為，工業(yè)大模型和小模型基于應用的不同需求與場景，將會長期共存。

持續(xù)深化人工智能開拓工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)多元場景

當前，人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的融合已取得諸多階段性成果。工業(yè)視覺識別、智能質(zhì)檢等場景的廣泛應用，大幅提升了生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量。但這僅僅是開端，隨著技術的進步，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應用場景亟待向更深層次、更廣闊領域拓展。

在產(chǎn)品設計環(huán)節(jié)，借助人工智能技術，企業(yè)能夠在產(chǎn)品設計時進行復雜的建模仿真與計算，通過對材料配比、參數(shù)設置等多方面的深度學習，大幅降低試錯成本，提高設計效率與質(zhì)量。

在生產(chǎn)制造過程中，通過人工智能對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時分析與預測，制造過程正朝著精益化、無人化方向邁進。在先進的智能工廠中，工業(yè)機器人借助人工智能視覺識別技術，不僅能夠精準抓取和裝配零部件，還能根據(jù)實時數(shù)據(jù)自動調(diào)整操作參數(shù)，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的柔性化和智能化，高效應對多品種、小批量的生產(chǎn)需求。

此外，在質(zhì)量管控、運營管理和客戶服務等方面，人工智能的應用成效也得到了高度評價。在質(zhì)量管控上，基于人工智能的機器視覺檢測系統(tǒng)檢測效率和準確率遠超人工檢測，極大降低了次品率；運營管理中，利用人工智能算法綜合分析市場需求、生產(chǎn)能力等數(shù)據(jù)，優(yōu)化了企業(yè)資源配置，提升了整體運營效率；客戶服務領域，人工智能客服快速響應客戶咨詢，收集反饋，為企業(yè)產(chǎn)品改進和服務優(yōu)化提供有力支撐，實現(xiàn)定制化客戶服務能力的顯著提升。

持續(xù)深化人工智能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應用，開拓多元場景，是推動制造業(yè)轉型升級的關鍵。隨著技術的不斷進步和應用的不斷深入，人工智能將為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)注入更強動力。

共同發(fā)力夯實工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展根基

人工智能賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已勢不可擋。然而，要持續(xù)深化人工智能應用，仍面臨諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全問題首當其沖，工業(yè)數(shù)據(jù)的準確性、完整性和安全性直接影響人工智能模型的訓練與應用效果。中國信息通信研究院信息通信網(wǎng)絡安全響應中心副主任趙爽坦言，近年來，針對我國工業(yè)企業(yè)的網(wǎng)絡攻擊持續(xù)呈高發(fā)頻發(fā)態(tài)勢，伴隨人工智能等數(shù)字技術的發(fā)展應用，針對工業(yè)領域的勒索軟件、供應鏈攻擊、挖礦攻擊等新型攻擊正不斷衍生，防御難度不斷加大。

其次，隨著人工智能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的深度應用，構建新型基礎設施的支撐亦是重中之重。在中國信息通信研究院技術與標準研究所副所長湯立波看來，隨著制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展，工業(yè)網(wǎng)絡體系正在加速升級變革。新型工業(yè)網(wǎng)絡體系架構向著技術體系更開放、設備設施更先進、產(chǎn)業(yè)生態(tài)更自主方向發(fā)展。

具體而言，它的新體現(xiàn)在三大層面。一是具有新的五大能力特征（泛在互聯(lián)、確定承載、控網(wǎng)算融合、開放智能、安全可控）；二是形成控網(wǎng)算一體化協(xié)同的開放智能新架構，將新型工控分層管控模式，工業(yè)有線/工業(yè)無線等創(chuàng)新網(wǎng)聯(lián)技術，端邊云三級的工業(yè)算力都有機融合到新型工業(yè)網(wǎng)絡體系架構中；三是打造開放自主的新生態(tài)，運營商、通信設備商、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等大量新勢力不斷加入，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新更活躍，也為形成開放自主的新技術體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)造條件。

然而，加快搭建人工智能供需對接平臺也是需要考慮的。中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院智能化研究所高級工程師李優(yōu)曾指出，深入挖掘企業(yè)在技術與應用銜接過程中的痛點與難題，通過精準匹配、線上線下交流活動等方式，切實解決企業(yè)面臨的問題。助力制造業(yè)企業(yè)快速獲取所需的人工智能技術與解決方案，推動新技術與傳統(tǒng)制造業(yè)深度融合，從而實現(xiàn)制造業(yè)新舊動能的高效轉換，促進產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

站在新的十年起點，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合將推動制造業(yè)發(fā)生翻天覆地的變革。未來十年，在人工智能的加持下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從“立柱架梁”走向“積厚成勢”的關鍵期。當大模型的“智慧大腦”與小模型的“靈巧雙手”深度協(xié)同，中國制造業(yè)定能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的浪潮中，完成從“制造大國”到“智造強國”的躍遷。