新一轮科技革命加速演进，人工智能和工业互联网正成为产业升级的重要引擎。工业和信息化部近日印发的《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，标志着我国在推进两大技术融合发展上迈出新步伐。 从技术特性看，两者各具优势。人工智能具有自主决策和自组织能力，能在复杂工业场景中独立判断，优化工业互联网的设施配置和服务模式。工业互联网已建成网络、标识、平台、数据、安全五大体系，覆盖41个工业大类，为人工智能提供了互联通道、数据资源和应用平台。两者结合，使人工智能在工业领域真正发挥作用，工业互联网也获得了更强的智能化能力。 数据是两者融合的关键纽带。在人工智能的"算法、算力、数据"三大基石中，数据最为基础和核心。工业互联网采集的高质量工业数据既是人工智能的"原材料"，也是其不断优化升级的"燃料"。没有来自真实工业场景的持续数据供给，再先进的算法也难以在制造领域发挥效能。通过融合发展，工业互联网采集的数据将驱动人工智能在工业场景中不断迭代创新，推动工业互联网从数字化连接阶段迈向全面智能化阶段。 当前，我国制造业面临转型升级的紧迫任务，但人工智能向工业领域延伸仍存在多重难点。一是高质量工业数据短缺。由于设备老旧、协议多样，工业领域普遍存在数据孤岛，数据标注的专业壁垒高、成本投入大，制约了人工智能的训练和应用。二是工业大模型落地困难。不同工业应用场景需求差异明显，通用大模型难以准确捕捉各类工业规律，场景碎片化问题突出。三是成本和算力制约。工业大模型研发投入成本高，工业算力供给相对不足，制约了实际应用。 推进人工智能与工业互联网融合发展，正是为了破解这些复杂工业难题。通过融合赋能，可以发挥两者的互补优势，加快工业数据的汇聚和标准化，为人工智能提供更加丰富、高质量的训练数据。同时，人工智能的智能决策能力也将帮助工业互联网更好地应对复杂多变的生产场景。该融合发展战略既有利于两者自身的创新发展，也将为制造强国和网络强国建设提供有力支撑。
当数据流与智能流在工厂车间交汇，一场重塑全球制造业版图的深刻变革正在发生；此次政策布局不仅关乎单个企业的数字化转型，更是对国家产业竞争力的系统性升级。在智能化浪潮中把握先机，需要政产学研各方突破传统思维，构建开放共享的创新共同体——这既是应对当下挑战的现实选择，更是赢得未来竞争的战略抉择。