杜明芳 AI与工业互联网双轮驱动，数据服务赋能制造业转型升级

当前，全球制造业正经历一场以数字化、网络化、智能化为核心的深刻变革。在这一进程中，人工智能（AI）与工业互联网的深度融合，正成为驱动制造业转型升级的核心引擎。杜明芳等专家学者指出，以工业互联网数据服务为关键抓手，能够有效释放数据要素价值，重塑制造业生产模式与价值链，推动产业迈向高质量发展新阶段。

工业互联网作为新一代信息技术与工业系统深度融合的产物，通过构建人、机、物全面互联的网络基础设施，实现了全要素、全产业链、全价值链的深度连接。它不仅是连接物理世界与数字世界的桥梁，更是海量工业数据汇聚、流通与分析的平台。而AI技术，尤其是机器学习、深度学习和认知计算，为处理和分析这些海量、多源、异构的工业数据提供了强大的工具，能够从数据中挖掘出深层次的洞见、规律与预测。

两者的结合，形成了强大的协同效应：工业互联网为AI提供了丰富、实时、真实的“数据燃料”和应用场景；AI则赋予工业互联网“智慧大脑”，使其从简单的连接和可视化，跃升至智能分析、决策优化与自主控制。这种“AI+工业互联网”的双轮驱动模式，正在多个层面推动制造业转型：

1. 生产智能化：在工厂内部，通过工业互联网平台接入设备、传感器与控制系统，实时采集生产数据。AI算法对数据进行处理，可实现生产过程的实时监控、设备预测性维护、工艺参数优化、质量缺陷智能检测等，显著提升生产效率、产品质量与资源利用率。
2. 服务化延伸：基于工业互联网连接产品（如智能装备、工程机械），企业可以持续获取产品运行数据。利用AI分析，能够实现远程运维、健康管理、能效优化，甚至从“卖产品”转向“卖服务”（如按使用时长付费），创新商业模式。
3. 供应链协同：工业互联网连接上下游企业，实现供应链数据共享。AI可用于需求精准预测、库存智能优化、物流路径规划、供应链风险预警等，提升整个产业链的协同效率和韧性。
4. 创新生态构建：开放的工业互联网平台汇聚了开发者、软件提供商、高校院所等生态伙伴。结合AI能力，可以快速开发和部署面向特定行业或场景的工业APP与数据智能服务，加速技术创新与应用普及。

实现这一愿景的关键在于工业互联网数据服务的有效开展。数据服务贯穿数据采集、传输、存储、处理、分析、应用与交易的全生命周期。当前的重点与挑战包括：

• 数据采集与集成：解决多源异构设备、不同协议的数据统一接入与标准化问题，确保数据的完整性、准确性与实时性。
• 数据治理与安全：建立完善的数据资产管理、质量管控、分类分级、隐私保护与安全防护体系，确保数据可用、可信、可控。
• 数据建模与分析：结合行业知识，开发面向特定场景（如故障诊断、能耗分析、工艺优化）的AI算法模型，将数据转化为可行动的洞察。
• 数据价值化与流通：探索数据确权、定价、交易与收益分配机制，促进数据要素在产业链内的合规有序流动与价值释放。

杜明芳强调，推动“AI+工业互联网”驱动制造业转型，需要多方协同：政府应加强顶层设计，完善标准体系与政策环境；企业需转变思维，加大投入，从试点走向规模化应用；技术提供商应深耕行业，提供更易用、更安全的解决方案与数据服务；产学研用需紧密合作，攻克关键技术，培养复合型人才。

以AI和工业互联网为双轮，以数据服务为纽带，制造业正迎来智能化升级的历史性机遇。通过深化数据驱动的智能应用，不仅能够提升企业核心竞争力，更将重塑全球制造业格局，为经济高质量发展注入强劲动能。