党的二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》强调“全面实施‘人工智能+’行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。制造业是实体经济的根基，是“人工智能+”行动的主战场。近日，工业和信息化部等八部委联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，在数智基建、场景推广、产品创新、主体培育、生态建设、安全护航、国际合作等方面部署了系列任务，为加快推进人工智能在制造业融合应用提供了系统指引。 一、把握“人工智能+制造”历史机遇 当前，以智能化为代表的新一轮科技革命和产业变革浪潮席卷全球，正在系统重构全球产业格局。工业智能体、具身智能在制造业各环节加速渗透，正在成为企业重塑竞争优势的新动能。产业竞争的焦点已不再是行业本体技术的领先，而是数智技术与实体经济融合应用的效率和规模。能否做强“人工智能+制造”，将直接决定我国制造业的全球地位和长远竞争力。 （一）“人工智能+制造”是赢得国际竞争主动的战略选择 制造业年产值超过16万亿美元，约占全球GDP的15%。这意味着，通过人工智能技术对工业技术、知识、数据、人才等全要素重组，以及研发、生产、管理等全链条的深刻重塑，每带来1%的效率提升，就将创造年均超1600亿美元的经济增长。面对如此巨大的战略价值，世界主要国家纷纷将人工智能作为重塑竞争力的核心领域，美欧发达国家相继出台国家级AI战略，意图重构产业竞争优势、抢占制造业发展制高点。国际工业巨头纷纷与人工智能企业加大合作力度，入局工业AI，推动AI在仿真设计、自适应制造、供应链管理以及智能工厂等领域的深度应用，推动工业自动化领域的AI变革。在这场关乎未来发展的全球竞争中，我们不进则退、慢进亦退，必须抢抓这一历史机遇，牢牢掌握发展主动权。 （二）“人工智能+制造”是发挥我国独特优势的内在要求 2024年我国制造业增加值超过33万亿元，占GDP的比重近25%，对全球制造业增长的贡献率超过30%。我国还拥有全球最完整、门类最齐全的工业体系，这构成了人工智能技术最宝贵的“全场景”应用土壤和广袤的数智转型“蓝海”。更重要的是，我国拥有支撑数智转型的坚实基础设施和服务体系。算力规模全球第二、以5G、千兆光网为核心的“数字大动脉”实现全国有效覆盖。据测算，2025年人工智能企业数量超6000家，形成了涵盖基础底座、模型框架、行业应用的完整产业体系，核心产业规模破万亿。供需两端的产业基础，为人工智能在制造业应用和迭代提供了全球最富集的资源禀赋。这决定了我国推进“人工智能+”的关键路径，在于将人工智能技术深度融入制造业的广阔场景，催生海量高价值的工业数据，在数智基础设施的有力支撑下，驱动技术迭代和应用创新，形成技术供给与产业需求互促共进的良性循环，将我国应用场景优势、规模优势和基建优势，转化为难以复制的产业发展“非对称优势”。 （三）“人工智能+制造”是加快新型工业化的重要引擎 我国拥有超600万家制造业企业，既有引领行业的龙头标杆，也有深耕细分领域的中小企业，是推进新型工业化的主体力量。到2035年基本实现新型工业化，客观上要求企业在质量效益、驱动要素、业态模式等方面实现系统性跃迁，这离不开“人工智能+”的技术赋能。实践证明，人工智能正在推动生产方式从“人控”走向“智控”，决策模式从“经验驱动”走向“数智驱动”，产业人才从“工匠”转为“智匠”。国内领先企业已率先行动，将大模型应用于电子、钢铁、汽车等领域，实现智能化运营，助力生产效率提升。在全国已建成的230余家卓越级智能工厂中，产品研发周期平均缩短28.4%，生产效率平均提升22.3%，不良品率平均下降50.2%，碳排放平均减少20.4%。这些数字背后，是生产力的深刻变革和生产关系的系统性调整，是生产要素的创新型配置，是新质生产力的集中体现。我们必须牢牢把握人工智能这一驱动力量，加速技术突破与产业应用的双向奔赴，为我国制造业开辟范式转换和能力跃升的新赛道，为新型工业化注入强劲动力。 二、把握“人工智能+制造”特征和体系 “人工智能+制造”具有多元化、时代化、融合化的基本特征。应用场景多元化。我国制造业既有引领产业升级的高精尖领域，也有正在加速转型的传统产业，既有全球领先的领航级智能工厂，也有亟待改造的“手工作坊”，这为人工智能与制造的深度融合提供了全球最为丰富、无可比拟的实践场景和创新空间。现有制造环节的生产设备、工艺流程、信息系统呈现复杂多样，涵盖从传统机床到工业机器人、从单一生产单元到全链条供应链、从定制化业务软件到大型工业操作系统，形成了多层次、多维度的技术生态与产品适配体系。技术演进时代化。制造业一直以来都是人工智能技术的“试验场”，从早期基础算法“嵌入”单一设备、单一环节，解决质检等具体场景的效率问题，到大数据、深度学习技术落地，实现生产过程的数据驱动优化，再到当前大模型、具身智能等技术兴起，推动人工智能从“单点智能”向“全流程协同智能”、从“机器辅助”向“人机协同决策”演进，加速制造体系从“经验驱动”向“数据智能驱动”跃迁。推动“人工智能+制造”融合应用，既需紧跟人工智能技术演进趋势，也要把握制造业转型需求，实现互促融合。转型赋能融合化。技术层面，推动人工智能与信息技术（IT）、通信技术（CT）、控制技术（OT）、制造工艺技术（MT）的“多技术融合”，打破技术壁垒，重构制造技术体系。产业层面，人工智能作用于研发设计、生产制造、仓储物流、营销服务、供应链协同等制造全链条，渗透到设备单元、产线、车间、工厂、产业生态等多层级，催生工业智能终端、智能装备、智能工业软件等新产品，壮大个性化定制、服务型制造等新业态。 加快推动“人工智能+制造”的融合应用，需把握其基本特征，按照“场景牵引、技术适用、一体赋能”的体系化思路，从设备、产线、车间、工厂、企业到产业生态，逐级推进“人工智能+制造”实践。 （一）人工智能+设备，优化设备管理方式 经过数字化改造后的通用机床、手动成型机、常规窑炉等传统设备和本身具备数据采集、自主控制能力的工业机器人、全自动成型机、智能检测设备等智能装备，嵌入人工智能算法模块后，能够基于振动、温度等时间序列数据实现预测性维护，提前识别设备故障，避免意外停机。也能够通过人工智能算法优化设备运行参数，强化工业装备控制的智能化，提升加工精度和产品合格率。例如，生成式AI可以为工业机器人或PLC（可编程逻辑控制器）自动生成控制代码，简化自动化系统的调试和部署过程，还可被用于缺陷分析报告的自动生成和操作手册等技术内容的创建，显著提高工程师的工作效率。 （二）人工智能+产线，提升工艺优化能力 针对以机械加工、电子组装为代表，具有工序分散、物料流转复杂等特征的离散型产线，和以电解铝生产、锂电池极片加工为代表，需实时、严格控制工艺参数的流程型产线，结合各类产线生产实际，构建产线智能管控系统，运用自动排产算法、自动化质量检测、工艺参数优化等人工智能技术，实现产线排产时间从小时级压缩至分钟级、降低缺陷漏检率、提升生产效率。例如，企业可通过模拟产线运行数据，依托AI模型预测产线关键设备的健康状况，提前识别出潜在的瓶颈和故障风险，并推荐相应的维护调度计划，降低停机成本。 （三）人工智能+车间，变革生产作业形态 对核心生产、质量检测、公辅能源和物料转运等各类车间进行智能化改造，构建车间级智能管控体系，主要包括：全域资源调度，通过人工智能技术优化AGV路径、设备负荷与人员配置，降低生产车间等待时间，减少现场管理人员数量；能源精准调控，基于生产需求动态匹配能源系统供给，减少能源损耗；跨工序协同，打通车间内各生产单元数据链路，实现联动响应，提升车间整体运营效率。例如，发电装备制造企业在汽轮机厂车间构建数字孪生系统，整合设备参数、工艺路径等全量数据，通过智能体生成最优加工路径并动态调整生产计划，同时部署AGV智能搬运机器人与AR工艺指导系统，实现工序间无缝衔接，提升了百万千瓦级汽轮机转子加工效率，降低加工能耗。 （四）人工智能+工厂，改进生产资源调度 开发工厂级智能体，整合全要素数据，整合研发、生产、质量、能耗、物流和运营全链路数据，搭建工厂级智慧运营平台，实现生产计划、能耗优化等全局最优决策。构建场内智能安监体系，在厂内关键区域、危险作业点部署视频监控设备，通过人体姿态识别、区域入侵检测算法，实时监测工人安全帽佩戴、防护装备使用情况及危险区域闯入行为，建立分级预警与快速响应机制。部署智能巡检机器人、自动控制等系统，减少人工干预，打造“黑灯工厂”。例如，钢铁冷轧厂通过“工厂大脑”实现各生产车间远程监控，车间内行车、机器人等设备全自主运行，仅需少量操作人员监控数十块屏幕，提升生产效率，大幅降低吨钢能耗与污染物排放。 （五）人工智能+企业，创新经营管理手段 通过整合技术研发、生产经营等数据，依托企业云搭建企业级智能决策平台，基于企业产品数据库、材料性能参数、制造工艺约束等数据，打造设计智能体，输入产品功能需求、性能指标、成本预算等核心参数，自动生成多套优化设计方案，并通过仿真模拟验证方案可行性，形成“需求输入－方案生成－仿真迭代－最优输出”的研发闭环。建立智能风险防控系统，实现合规、资源统筹配置与运营效率提升。例如，彩电生产企业整合供应商数据，打造智慧供应链管理平台，实现物料需求实时预测，将彩电物料需求提报至供应商的时间从“天级”缩短至“小时级”，提升了订单响应速度。 （六）人工智能+产业链，优化产业协同模式 立足产业生态层面，产业链核心企业汇聚产品联合开发、产业协同策略、产业链管理、跨企业资源调度、碳排放管控等产业链上下游数据，构建智能协同平台，部署供需匹配分析、供应链协同等产业级大模型，实现智能协同与风险联防，解决产业链协同低效、资源配置失衡、风险联防不足等问题，降低产业链采购成本、缩短协同研发周期、供应链断供风险实时预警，实现产业资源高效联动与高质量发展。例如，汽车企业通过整合产业链内企业数据与工业知识，构建“工业互联网平台+超级智能体”体系，部署排产、仓储、质检等多类智能体，实现跨领域协同决策，推动产业链上下游企业降本、减排，形成“技术－场景－数据”的产业生态循环。 三、把握“人工智能+制造”实施路径 加快推进“人工智能+制造”，企业是主体。让“人工智能+制造”扎根于企业，服务于场景，成长于生态，是企业抓住新工业革命机遇的关键。 （一）建设数智基础设施 破解“联不稳”“算不快”的数字底座瓶颈，构建云边协同、控网算一体的新型基础设施，为海量工业数据的实时处理和智能应用的规模化部署提供坚实支撑。建设新型工业网络。基于“端－边－云”扁平化网络协同架构，综合运用工业5G、硬实时无线控制、工业确定性网络、无源物联、工业光网等技术，实现工业现场网络无缝覆盖和灵活组网，为工业控制、生产、经营、管理全流程海量多模态异构工业数据提供统一承载。将AI技术嵌入网络各环节，通过“算力路由”和“在网计算”等机制，提高工业网络资源动态调度、故障自愈与智能运维水平。布局工业算力体系。打造边缘云、企业云、产业云“三云”协同智算能力，扩展端侧智能，部署边缘智算节点，集成数据预处理、模型训练、安全隔离等功能，实现生产的“就近计算、快速响应”。强化企业全域算力按需扩展、模型和智能体快速训练与迭代部署，承载生产调度优化、财务预测等场景化应用，满足企业经营的“智能仿真、辅助决策”算力需求。推广全局算力调度，提供大规模仿真、数字孪生、大模型训练等高算力服务，提升全产业链“跨域调度、高效畅通”能力。 （二）推进工业要素互联互通 解决“采不上”“看不懂”的数据源头难题，打通异构设备、系统与协议间的壁垒，实现工业全要素的泛在互联，为上层智能应用提供高质量的数据输入。增强终端网联与智能。提升终端设备联网率和智能化能力，加快推动嵌入式AI发展，通过集成轻量级AI算法，传感器在端侧进行实时特征提取、异常识别和初步决策，大幅减少原始数据上传的带宽压力，实现亚毫秒级的本地智能响应。推广身份识别、作业记录等领域智能终端，提升生产设备/检测仪器的智能传感器配置比例，增强传统设备的自感知、自分析、自决策能力。强化数据采集与互通。依托PLC、DCS等通用控制器，或传感器采集工业设备原始数据，通过MQTT、OPCUA等中间件协议适配转换实现OT层设备数据标准化接入。基于数据同步、数据虚拟化等集成技术实现数据接入与整合，支撑工业设备泛在互联与异构数据流转。采用OPCUA等统一协议实现多品牌设备数据采集，建立信息模型解决语义冲突，打通设备间协议转换的“语言障碍”。通过多源异构数据清洗、聚合及语义对齐、多模态数据智能标注、增强与合成等预处理技术，提升数据质量。 （三）发展高质量数据集 破解“数据多但质量低”“有数据但不会用”的数据要素瓶颈，对海量、多源、异构的工业数据进行汇聚、治理和流通，转化为可信、可用、可流通的高价值数据资产。分类建设。构建分级分类的数据目录，形成“数据地图”。产业链主体数据，聚焦重点产业链与产业集群，全面梳理链上各环节的企业实体信息，包括企业基本情况、主营业务、核心产品、产能规模、技术能力等。产业管理数据，聚焦政府在履行管理职能时，要求企业填报的各类经营与管理信息。具体包括技术改造项目投资、研发经费、新产品产值、能耗与碳排、安全生产、人才结构、数字化水平自评估等。链主企业运行数据，聚焦龙头企业与产业链关键节点的内部实时运行数据。主要包括反映供需波动的供应链数据（订单、采购、库存、物流等）和反映生产流程的制造过程数据（设备状态、工艺参数、产能、良率等）。应用推广。探索建设工业高质量数据集中试验证平台，开展数据集质量与模型性能评测，构建“数据—模型—应用”闭环优化体系，确保数据好用、管用。强化顶层设计，研制工业数据采集、治理、质量评估及安全保障等标准规范，统一数据存储与交互格式，促进跨系统、跨企业互联互通。聚焦装备、电子、钢铁等重点行业，加速数据开发利用，推动数据集产品化与市场化流通，提升数智赋能成效。 （四）发展工业智能体 解决“用在哪”“怎么用”的价值落地难题，将数据资源和算力基础转化为能够自主感知、分析、决策并执行的智能体应用，加速从“单点智能”向“全局智慧”跃升。分层部署应用。部署故障诊断、寿命预测、工艺优化等设备级工业智能体，实现单点自主感知与控制；部署异常检测、能耗计算、工控代码生成等产线/车间级智能体，保障生产的连续性与高效性；部署物料调度、仓储优化、风控预警等工厂层智能体，推动资源优化配置和高效执行；部署利润预测、财务管理、碳排优化等企业层智能体，促进经营决策效能提升；部署供需智能匹配、产业链供应链管控等生态层智能体，实现产业链协同与生态联动。强化多智能体协同。构建云边协同的多智能体协作体系，在边缘侧，面向设备、产线和车间部署预测性维护、实时质量检测和柔性工艺调整等任务智能体，构建“感知—决策—执行”闭环，推动控制体系由自动化向自主化升级；在云侧，依托统一的智能体交互机制，推动生产计划、供应链调度与能耗管理等智能体交互协作，提升跨部门协同和决策响应能力。 （五）构筑安全防护屏障 化解“看不清风险”“防不住攻击”的发展安全顾虑，构建覆盖数据、模型、网络和终端的全方位、多层次、系统性安全防护体系，为“人工智能+制造”的深度融合与健康发展保驾护航。健全安全管理机制。制定企业人工智能应用分类分级和安全评估管理制度。建立安全风险信息上报与共享机制，畅通与产业链上下游、行业机构及监管部门的信息沟通渠道。增强风险预警能力。建设人工智能安全风险监测预警体系，加强对生产制造关键环节、系统和数据的风险识别，实现风险早发现、早预警、早处置。夯实安全防护基础。企业应使用经过安全测评认证的智能终端设备，实施工业控制网络与人工智能应用网络的分区隔离，部署工业安全大模型辅助威胁检测与响应处置。完善数据安全管理机制，建立训练数据全生命周期保护策略，对核心工艺数据实施分类分级管控，采用深度合成鉴伪技术识别和拦截虚假数据。提升系统防护水平。从数据、模型、终端等层面构建系统性安全防护体系，通过知识库优化、训练语料纠错，从数据源头提升模型输出的准确性、减少错误信息传播。添加人工智能生成合成内容标识，确保生成内容可溯源、可识别。 中国工业互联网研究院基于国家工业互联网大数据中心，建设工业可信数据空间，在钢铁、石化、有色、纺织等重点行业打造了一批高质量工业数据集。开展人工智能测评，对100余个大模型、智能体在工业应用效果进行测试。研发工业智能体平台，为汽车、材料等行业提供工业智能体服务。建设国家人工智能赋能新型工业化供需对接平台，提供涵盖技术咨询、方案设计、智能应用部署和运维优化在内的端到端服务，为3000余家企业精准匹配制造业需求，缩短智能化方案落地周期。（中国工业互联网研究院院长 鲁春丛）
2026年07月08日
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习近平总书记多次对发展工业互联网作出重要指示，强调要“深入实施工业互联网创新发展战略”，“持续提升工业互联网创新能力，推动工业化与信息化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展”。工业互联网既是体现新质生产力实践价值的关键领域，也是推动新质生产力培育形成的强大力量，对推动经济高质量发展意义重大。今天，请跟随《求是》小编一起来认识什么是工业互联网！ 2024年9月12日，2024全球工业互联网大会在沈阳中国工业博物馆开幕，本次大会以“以智焕制 以旧焕新”为主题。图为9月13日，2024全球工业互联网大会现场。中新社发 黄金昆/摄 本世纪第二个十年伊始，以5G、互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息通信技术创新活跃、产业发展代际跃迁，数字产业化供给能力大幅攀升。同时，工业设备、产线、车间、工厂的数字化水平持续提升，产业数字化需求日益扩张。在供给推动和需求拉动双重作用下，数字技术与实体经济的融合从生活领域向生产领域加速延伸，工业大数据爆发式增长，海量工业数据的采集、传送、存储、计算、分析和应用都需要一个智能化的载体，这个载体就是工业互联网。通过对人、机、物、系统等的全面连接，工业互联网构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，成为新工业革命的关键驱动力量。工业互联网具有与消费互联网不同的特点。 从连接对象看 工业互联网连接的主体多样，涵盖设备、产线、车间、工厂、企业，还有产业链的上下游和生态伙伴。在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节，企业内部、企业间协同的场景更为复杂，形成的数据量更为庞大，特别是研发设计和生产制造的大数据，因涉及企业特有的技术、工艺、知识和经验，绝大部分数据不出工厂且千企千面，需要量身定制组网方案。 而消费互联网连接的主体是人，主要用于人与人之间的信息传递，网络终端、数据类型和应用场景具有同质性、规范性、可复制性，个人数据都高度集中在平台企业中。 从网络性能看 工业互联网对网络速率、时延、带宽等要求比消费互联网更高。比如，设备运动控制和产品视觉检测数据的通信时延须分别小于1毫秒和10毫秒，而一般公共通信网络时延在100毫秒以内即可满足使用要求。工业互联网的数据传输直接关系到生产安全，对于网络的可靠性、稳定性和安全性要求更为“刚性”，只有构筑起工业互联网网络大动脉，工业数据要素的价值才能充分释放，数字技术的应用才能更加融合高效。 从发展模式看 工业互联网应用过程是企业数字化演进升级的过程，行业企业差异化程度高、工业设备数字化水平参差不齐，工业软件开发适配周期长、资产专用性强，很难找到普适性的发展模式，往往需要更长的投资回报周期。 而消费互联网应用门槛相对较低、可复制性更强，通过培养用户使用习惯可以颠覆传统消费模式，其商业模式以“聚人气”、“流量变现”为主，可以面向普通消费者“前向收费”，也可以面向信息或软件服务企业“后向收费”，具有规模经济性，社会资本关注度和支持度较高。 从体系架构看 工业互联网包括五大功能体系，网络是基础，标识是身份，平台是中枢，数据是要素，安全是保障，其内涵边界与消费互联网有显著差异。工业互联网的网络包括工厂内网和外网，是人、机、物、系统全面互联的关键基础设施；标识由标识编码和解析系统构成，标识编码是机器、产品、数据等生产资源的“身份证”，通过解析系统就可以明确“我是谁”、“我在哪”、“我在干什么”；平台下连设备，上连应用，为数据汇聚、建模分析、知识复用、应用创新提供载体支撑；数据是新型生产要素，通过与其他要素组合，能够用于开发新产品、拓展新服务、创造新价值；安全是指保护工业互联网系统、设备和数据免受未经授权的访问、损坏、干扰的一系列技术和管理措施。 从应用效果看 发展工业互联网的目的是通过数字化赋能提升行业、企业的综合竞争力，体现在降本、增效、提质、绿色、安全这五个方面。工业互联网应用是一个循序渐进的过程，从“研产供销服”各环节单点应用，向全环节、全流程综合集成延伸，形成平台化设计、智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理等典型应用模式。工业互联网应用是一个协同发展的过程，从龙头企业内部拓展到产业链上下游，通过大企业带动小企业、下游企业带动上游企业、新兴产业带动传统产业，实现数字化转型从“样板间”走向“商品房”。
2026年07月08日
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党的十九大提出了“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，这与十七大提出的两化融合、十八大提出的两化深度融合一脉相承，标志着两化融合进入了新阶段。习近平总书记在十九届中央政治局第二次集体学习时强调，要“继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章”，“要深入实施工业互联网创新发展战略”，这为新时代新阶段两化深度融合创新发展指明了方向。落实到具体工作上，就是要深入贯彻落实国务院《关于深化互联网+先进制造业发展工业互联网的指导意见》，建设工业互联网平台，加快发展工业互联网，推动两化融合迈向新的阶段。 一、工业互联网内涵和体系 工业互联网是满足工业智能化发展需求，具有低时延、高可靠、广覆盖特点的关键网络基础设施，是新一代信息通信技术与先进制造业深度融合所形成的新兴业态与应用模式。工业互联网包括网络、平台、安全三大体系。其中，网络是基础，平台是核心，安全是保障。 工业互联网包括三大体系：第一，网络体系是基础。工业互联网将连接对象延伸到工业全系统，可实现人、物品、机器、车间、企业以及设计、研发、生产、管理、服务等产业链价值链全要素各环节的泛在深度互联与数据的顺畅流通，形成工业智能化的“血液循环系统”。第二，平台体系是核心。工业互联网平台作为工业智能化发展的核心载体，平台体系为数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度、监测管理等提供支撑，实现生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置、产业生态培育，形成工业智能化的“神经中枢系统”。第三，安全体系是保障。建设满足工业需求的安全技术体系和管理体系，增强设备、网络、控制、应用和数据的安全保障能力，识别和抵御安全威胁，化解各种安全风险，构建工业智能化发展的安全可信环境，形成工业智能化的“免疫防护系统”。 与互联网相比，工业互联网主要有两大个明显区别。一是连接对象不同。互联网主要连接人，应用场景相对简单，工业互联网实现人、机、物等各类工业要素和工业业务流程以及产业链上下游企业间更大范围的实时连接与智能交互，连接种类、数量更多，场景更为复杂。二是技术要求不同。互联网网络技术特点突出体现为“尽力而为”的服务方式，对网络时延、业务承载和隔离能力、可靠性等要求不严格。但工业互联网直接涉及工业生产，网络性能上要求时延更低、可靠性更强，安全性更高。 当前，与发达国家相比，我国工业互联网发展水平和现实基础还存在较大差距，主要体现为产业支撑能力不足、核心技术和和关键标准缺失，缺乏龙头企业引领、人才支撑和安全保障体系不健全，导致平台的产业影响力和生态竞争力不强。具体来看： 在网络方面，一是现有网络尚难以满足工业生产高安全、高实时和高可靠的需求。二是缺乏统一的标准接口，互通性差。如现有工业现场总线和工业以太网标准就有20多种，无法直接实现互联互通。 在平台方面，我国工业互联网平台建设起步晚、基础弱、经验少：一是工业控制系统、高端工业软件等产业基础薄弱，平台数据采集、开发工具、应用服务等核心技术缺失。二是平台应用领域相对单一，缺乏第三方开发群体，工业APP数量与工业用户数量的双向迭代和良性发展尚需时日。三是缺乏龙头企业，难以形成资源汇聚效应。 在安全方面，与传统商业互联网和移动互联网相比，处于发展初期的工业互联网，其安全态势更加复杂，当前我国工业互联网安全还存在政策体系不完善、管理和防护不到位、产业核心基础能力薄弱、工业信息安全人才匮乏、工业信息安全意识不足等问题。 二、工业互联网平台的定位、作用 工业互联网平台是工业互联网的核心，是连接设备、软件、工厂、产品、人等工业全要素的枢纽，是海量工业数据采集、汇聚、分析和服务的载体，是支撑工业资源泛在连接、弹性供给、高效配置的中枢，是实现网络化制造的核心依托。从“云”“网”“端”的角度来看，工业互联网平台以“云”为核心，通过“网”的泛在连接，实现对海量终“端”、资源、数据和主体的汇聚集成与优化配置。 工业互联网平台包含数据采集体系、工业PaaS平台和应用服务体系三大核心要素。其中，数据采集是基础，工业PaaS是核心，工业APP是关键。其本质是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系，建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发环境，支撑工业技术、经验、知识的模型化、软件化、复用化，不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率，形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。从工业互联网平台的关键作用来看，主要有三个方面。 第一，工业互联网平台是传统工业云平台的迭代升级。从工业云平台到工业互联网平台演进包括成本驱动导向、集成应用导向、能力交易导向、创新引领导向、生态构建导向五个阶段，工业互联网平台在传统工业云平台的软件工具共享、业务系统集成基础上，叠加了制造能力开放、知识经验复用与第三方开发者集聚的功能，大幅提升工业知识生产、传播、利用效率，形成海量开放APP应用与工业用户之间相互促进、双向迭代的生态体系。 第二，工业互联网平台是新工业体系的“操作系统”。工业互联网平台依托高效的设备集成模块、强大的数据处理引擎、开放的开发环境工具、组件化的工业知识微服务，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发与部署，发挥着类似于微软Windows、谷歌Android系统和苹果iOS系统的重要作用，支撑构建了基于软件定义的高度灵活与智能的新工业体系。 第三，工业互联网平台是资源集聚共享的有效载体。工业互联网平台将信息流、资金流、人才创意、制造工具和制造能力在云端汇聚，将工业企业、信息通信企业、互联网企业、第三方开发者等主体在云端集聚，将数据科学、工业科学、管理科学、信息科学、计算机科学在云端融合，推动资源、主体、知识集聚共享，形成社会化的协同生产方式和组织模式。 三、推进工业互联网平台的工作考虑 工业互联网平台建设是一个反复迭代、动态优化、不断演进的过程，需要通过终端设备的持续接入，工业经验和知识的积累、传播与复用，开发工具的丰富完善，创新应用的逐步推广，实现工业互联网平台的生态化发展。建设工业互联网平台，要从“供给侧”和“需求侧”两端发力，充分考虑产业未来发展趋势，聚焦融合重点，突出平台体系建设，注重夯实平台发展基础，着力提升平台运营能力，加快推动工业企业上云与工业APP培育。 一是制定工业互联网平台建设及推广指南。组织开展工业互联网平台发展情况调查和评估，遴选一批具有较好基础和发展潜力的工业互联网平台，加强工业互联网平台宣贯培训、试点示范和经验推广，协同推进平台发展。 二是加快工业互联网平台培育。发挥骨干企业与科研院所核心作用，突破数据采集、平台管理、开发工具、微服务框架、建模分析等关键技术瓶颈，培育5个左右跨行业、跨领域工业互联网平台，建成一批能够支撑企业数字化、网络化、智能化转型的企业级工业互联网平台。 三是开展工业互联网平台测试验证。支持龙头制造企业、互联网企业、科研院所、高校等建设工业互联网平台测试验证环境和测试床，开展适配性、可靠性、安全性等技术验证，为平台产品提供测试评估服务，规范平台发展秩序，推动平台功能不断完善，加快平台落地应用。 四是推动百万工业企业上云。鼓励工业互联网平台在产业聚集区落地，推动制造业数字化、网络化、智能化改造，加快智能产品、生产装备、研发工具、运营系统、能力交易等数据和业务系统上云，推动地方政府通过财税支持、政府购买服务等方式鼓励中小企业业务系统向云端迁移，实现“建平台”与“用平台”双向迭代、互促共进。 五是培育百万工业APP。支持软件企业、工业企业、科研院所等开展合作，在重点行业领域逐步培育一百万左右面向特定行业、特定场景的工业APP，壮大工业互联网平台产业。
2026年07月08日
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智慧园区是推动产业数字化转型的重要载体。近年来，达州围绕园区治理、企业服务、产业协同和安全监管等重点场景，持续推进智慧园区建设，提升园区综合服务能力。通过数字化平台，园区能够集中管理企业信息、项目进度、政策兑现、服务诉求和资源配置，实现由被动服务向主动服务转变。企业办事流程进一步简化，服务响应效率不断提升。在安全环保方面，智慧园区系统可对重点区域、重点企业和重点设备运行情况进行监测分析，推动风险预警、隐患排查和应急联动更加精准高效。在产业协同方面，园区通过平台汇聚供需信息、服务商资源和项目机会，促进企业之间加强配套协作，推动产业链上下游联动发展。智慧园区建设还为中小企业数字化转型提供了低成本试验场景。企业可以依托园区公共平台逐步接入数据采集、云服务、能源管理和办公协同等应用。未来，达州将继续推动园区数字基础设施和公共服务平台建设，提升园区精细化治理能力，助力产业集群高质量发展。
2026年07月03日
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达州市中小企业智改数转公共服务平台围绕企业数字化转型需求，聚合政策、服务、案例和供需资源，为中小企业提供更加便捷、精准、系统的数字化转型服务。平台突出公共服务属性，帮助企业了解政策方向、掌握转型路径、对接专业服务商。通过线上化服务入口，企业可以更快找到适合自身发展阶段的数字化解决方案。在服务供给方面，平台整合本地服务机构、工业软件企业、系统集成商和咨询机构，围绕设备联网、生产管理、质量追溯、仓储物流、企业上云等场景形成服务清单。在典型案例推广方面，平台通过展示优秀案例，让更多企业看到数字化转型的实际成效，增强转型信心。案例示范能够帮助企业少走弯路，提高投入产出效率。公共服务平台还推动政府、园区、企业和服务商之间形成协同机制，促进资源共享和需求匹配，为中小企业数字化转型营造良好生态。下一步，达州将继续完善平台服务能力，围绕重点行业和重点园区开展精准服务，推动更多企业实现从局部应用到系统集成的转型升级。
2026年07月03日
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企业上云用数赋智是制造业数字化转型的重要路径。达州积极引导工业企业结合实际需求，采用云平台、工业软件、数据分析和智能设备等工具，提升经营管理和生产制造水平。对中小企业而言，上云能够降低信息化建设成本，提高系统部署效率。企业可以通过云端应用实现财务、人事、采购、销售、仓储等基础管理的线上化和协同化。在生产环节，设备联网和数据采集帮助企业实时掌握产线运行情况，及时发现异常问题，减少停机时间，提高设备利用率和产品合格率。在经营决策方面，数据分析能够帮助企业掌握订单、库存、成本和客户变化趋势，为生产排程、市场拓展和风险防控提供支撑。达州通过公共服务平台推动服务商与企业精准对接，鼓励服务商提供轻量化、模块化、可复制的数字化解决方案，让企业转型更易起步、更可持续。随着上云用数赋智不断深入，达州制造业企业将进一步提升生产效率、质量水平和市场响应能力，为工业经济高质量发展提供坚实支撑。
2026年07月03日
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电子信息产业是推动新型工业化的重要支撑。达州围绕产业基础和应用需求，积极培育电子信息制造、软件服务、数字化解决方案等新业态，推动数字技术与实体经济深度融合。在企业应用层面，信息化系统被广泛用于订单管理、生产排程、物料追踪、质量检测和售后服务等环节，帮助企业提升生产效率和客户响应速度。达州鼓励电子信息企业加强与传统制造业企业合作，围绕设备联网、数据采集、工业控制、智能终端等方向开发适配性强的产品和服务。随着企业上云和工业互联网应用加快推广，电子信息产业与智能制造、智慧园区、数字政府等领域的融合场景不断拓展，形成新的市场空间。公共服务平台为电子信息企业提供展示、对接和推广渠道，促进本地解决方案在更多行业场景中落地应用，提升产业生态协同水平。未来，达州将继续强化数字基础设施建设和应用场景开放，支持电子信息产业与重点制造业协同发展，培育数字经济新增长点。
2026年07月03日
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先进材料产业是达州构建现代化产业体系的重要方向。达州依托资源禀赋和产业基础，推动材料产业向高端化、绿色化、数字化方向升级，提升产业链整体竞争力。在生产环节，数字化系统能够帮助企业加强工艺参数控制、质量检测和设备管理，减少生产波动，提高产品稳定性。数据驱动正在成为先进材料企业提升管理水平的重要手段。绿色化发展同样离不开数字技术支撑。通过能耗监测、碳排放管理、环保设施运行监控等应用，企业可以更精准地掌握资源消耗和污染治理情况，推动节能降碳。达州围绕先进材料产业链，引导企业加强研发设计、生产制造、物流仓储和市场服务等环节的信息化建设，推动产业链协同效率提升。公共服务平台和园区数字化系统为企业提供政策、金融、人才和服务商对接支撑，帮助企业解决改造过程中资金、技术和人才不足等问题。未来，达州将继续推动先进材料产业与数字经济深度融合，强化示范项目带动作用，培育一批智能化、绿色化水平较高的标杆企业。
2026年07月03日
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服务商生态是中小企业智改数转的重要支撑。达州通过公共服务平台汇聚数字化服务商、工业软件、系统集成、咨询诊断和人才培训等资源，为企业转型提供多元化供给。针对中小企业数字化基础薄弱、专业人才不足、资金投入有限等实际问题，服务商提供分阶段、轻量化、可落地的解决方案，帮助企业从关键环节切入推进转型。在诊断服务方面，服务商通过现场调研和数据分析，帮助企业梳理生产经营痛点，形成改造清单和实施路径。企业可以根据轻重缓急逐步推进，避免盲目投入。在实施服务方面，围绕设备联网、生产管理、质量追溯、仓储物流、能耗管理和经营协同等场景，服务商推动数字化应用与企业业务流程深度结合。公共服务平台发挥桥梁纽带作用，促进企业需求与服务商能力精准匹配，也通过优秀案例展示和服务评价机制提升供给质量，形成良性循环。未来，达州将继续壮大数字化服务商队伍，完善供需对接和服务评价机制，推动更多中小企业借助专业力量实现智改数转。
2026年07月03日
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达州围绕锂钾资源综合开发利用，加快培育先进材料和新能源配套产业。随着重点项目持续推进，锂钾新材料产业正在成为达州推动工业转型升级的重要增长点。在产业布局上，达州坚持链式思维推进资源开发、材料加工、产品应用和配套服务协同发展。通过延链补链强链，推动资源优势加快转化为产业优势和经济优势。数字化技术为新材料产业发展提供了重要支撑。企业通过生产过程在线监测、质量数据追溯、设备运行分析等应用，提升生产稳定性和产品一致性，增强市场竞争力。园区围绕项目建设、要素保障、环保监管和安全生产等环节推进信息化管理，实现项目服务更精准、企业诉求响应更及时、产业协同更高效。达州还积极组织服务商面向新材料企业开展数字化诊断，推动企业在研发设计、生产制造、仓储物流、经营管理等环节实施适用型数字化改造。下一步，达州将继续聚焦锂钾新材料产业链关键环节，推动产业链与创新链、资金链、服务链深度融合，打造具有区域竞争力的新材料产业集群。
2026年07月03日
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